特許 5963019 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】5963019

(24)【登録日】2016年7月8日

(45)【発行日】2016年8月3日

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 12/00 20060101AFI20160721BHJP

【ＦＩ】

   G06F12/00 533J

   G06F12/00 533A

   G06F12/00 531R

【請求項の数】6

【全頁数】15

(21)【出願番号】特願2014-500042(P2014-500042)

(86)(22)【出願日】2012年11月14日

(86)【国際出願番号】JP2012079557

(87)【国際公開番号】WO2013121639

(87)【国際公開日】20130822

【審査請求日】2015年10月8日

(31)【優先権主張番号】特願2012-28764(P2012-28764)

(32)【優先日】2012年2月13日

(33)【優先権主張国】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100079108

【弁理士】

【氏名又は名称】稲葉 良幸

(74)【代理人】

【識別番号】100109346

【弁理士】

【氏名又は名称】大貫 敏史

(74)【代理人】

【識別番号】100117189

【弁理士】

【氏名又は名称】江口 昭彦

(74)【代理人】

【識別番号】100134120

【弁理士】

【氏名又は名称】内藤 和彦

(74)【代理人】

【識別番号】100109586

【弁理士】

【氏名又は名称】土屋 徹雄

(72)【発明者】

【氏名】但野 紅美子

【審査官】 篠塚 隆

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１２−１４２４８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 但野 紅美子，アクティビティ図で記述されたシステム，第７３回（平成２３年）全国大会講演論文集（１） アーキテクチャ ソフトウェア科学・工学 データベース，一般社団法人情報処理学会，２０１１年 ３月 ２日，１−２６３〜１−２６４

【文献】 中庭 明子，信頼性を考慮した分散ミラーサーバ配置最適化モデル，電子情報通信学会技術研究報告，社団法人電子情報通信学会，２０００年 ４月２１日，Ｖｏｌ．１００ Ｎｏ．１７，ｐ．７−１２

【文献】 青山 哲也，外２名，マルコフモデルを用いた性能解析の基礎検討，電子情報通信学会２００４年総合大会講演論文集 通信１，社団法人電子情報通信学会，２００４年 ３月 ８日，ｐ．８１１

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｆ１２／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数のデータベース間でデータを同期することのできるデータベースシステムの障害復旧状態遷移を示す数理モデルである状態遷移モデルを記憶する記憶手段と、
前記状態遷移モデルにおける各状態間の遷移確率を決定するためのパラメータと、各状態における処理能力に対応する報酬との入力を受ける入力手段と、
入力された前記パラメータに基づき、定常状態において、前記データベースシステムが前記状態遷移モデルの各状態にある確率を求める算出手段と、
前記状態遷移モデルの各状態にある確率及び前記報酬に基づき、前記データベースシステムの処理能力の時間平均に対応する評価値を算出する評価手段と、
前記評価値に基づき、前記データベース間でデータの同期をとる時間間隔を決定する決定手段と
を備える、情報処理装置。

【請求項2】

前記記憶手段は、フェイルオーバを含む復旧処理の状態遷移を含む前記状態遷移モデルを記憶する、
請求項１記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記記憶手段は、バックアップ手順や監視手順を含む正常稼動時の運用手順に係る状態遷移を含む前記状態遷移モデルを記憶する、
請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記入力手段は、前記データベースシステムの構成の設計情報に基づく性能モデルを用いて算出した前記報酬の入力を受ける、
請求項１乃至請求項３のいずれか１項記載の情報処理装置。

【請求項5】

複数のデータベース間でデータを同期することのできるデータベースシステムの障害復旧状態遷移を示す数理モデルである状態遷移モデルを記憶するステップと、
前記状態遷移モデルにおける各状態間の遷移確率を決定するためのパラメータの入力を受けるステップと、
前記状態遷移モデルの各状態における処理能力に対応する報酬の入力を受けるステップと、
入力された前記パラメータに基づき、定常状態において、前記データベースシステムが前記状態遷移モデルの各状態にある確率を求めるステップと、
前記状態遷移モデルの各状態にある確率及び前記報酬に基づき、前記データベースシステムの処理能力の時間平均に対応する評価値を算出するステップと、
前記評価値に基づき、前記データベース間でデータの同期をとる時間間隔を決定するステップと
を備える、情報処理方法。

【請求項6】

コンピュータに、
複数のデータベース間でデータを同期することのできるデータベースシステムの障害復旧状態遷移を示す数理モデルである状態遷移モデルを記憶媒体に記憶するステップと、
前記記憶媒体から読み出した前記状態遷移モデルにおける各状態間の遷移確率を決定するためのパラメータの入力を受けるステップと、
各状態における処理能力に対応する報酬との入力を受けるステップと、
入力された前記パラメータに基づき、定常状態において、前記データベースシステムが前記状態遷移モデルの各状態にある確率を求めるステップと、
前記状態遷移モデルの各状態にある確率及び前記報酬に基づき、前記データベースシステムの処理能力の時間平均に対応する評価値を算出するステップと、
前記評価値に基づき、前記データベース間でデータの同期をとる時間間隔を決定するステップと
を実行させるための情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明に係るいくつかの態様は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

信頼性の確保等の観点から、複数の記憶装置間で情報（データ）の同期を取るデータベースシステムがある。例えば、特許文献１は、複数の情報蓄積装置の間で情報の同期をとるデータベースシステムにおいて、同期の誤差と、設備の負荷に関して、バランスを維持することのできるデータベースシステムを開示している。特許文献１記載の手法では、第１の情報蓄積装置に対して行われた変更を間欠的に第２の情報蓄積装置へ反映するが、当該反映処理は、第１の情報蓄積装置の内容と第２の情報蓄積装置の内容との誤差の程度に応じて実行される。ここで、特許文献１記載のシステムは、例えば第１の情報蓄積装置に対して行われた変更のうち第２の情報蓄積装置へ未反映の情報量（誤差）に応じて算出される未反映率に応じて、第２の情報蓄積装置への反映処理を実行する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００１−０１４３３６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

データベースシステムでは、例えば記憶装置（データベース）間でのデータ不整合の発生による処理能力の低下等も生じることが通常であり、通常稼動時の処理能力だけではなく、何らかの障害が発生する時間をも考慮した処理能力に応じた運用が求められる。しかしながら、特許文献１記載の手法は、あくまで情報誤差量に着目した手法に過ぎず、データベースシステムの定量的な処理能力に応じた処理については何ら考慮していない。

【0005】

本発明のいくつかの態様は前述の課題に鑑みてなされたものであり、複数のデータベースを備えるデータベースシステムに対して、定量的な処理能力に応じた同期方法の設定を可能とする情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理システムを提供することを目的の１つとする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の情報処理装置は、複数のデータベース間でデータを同期することのできるデータベースシステムの障害復旧状態遷移を示す数理モデルである状態遷移モデルを記憶する記憶手段と、前記状態遷移モデルにおける各状態間の遷移確率を決定するためのパラメータと、各状態における処理能力に対応する報酬との入力を受ける入力手段と、前記入力されたパラメータ群に基づき、定常状態において、前記データベースシステムが前記状態遷移モデルの各状態にある確率を求める算出手段と、前記状態遷移モデルの各状態にある確率及び前記報酬に基づき、前記データベースシステムの処理能力の時間平均に対応する評価値を算出する評価手段と、前記評価値に基づき、前記データベース間でデータの同期をとる時間間隔を決定する決定手段とを備える。

【0007】

本発明の情報処理方法は、複数のデータベース間でデータを同期することのできるデータベースシステムの障害復旧状態遷移を示す数理モデルである状態遷移モデルを記憶するステップと、前記状態遷移モデルにおける各状態間の遷移確率を決定するためのパラメータの入力を受けるステップと、前記状態遷移モデルの各状態における処理能力に対応する報酬の入力を受けるステップと、前記入力されたパラメータ群に基づき、定常状態において、前記データベースシステムが前記状態遷移モデルの各状態にある確率を求めるステップと、前記状態遷移モデルの各状態にある確率及び前記報酬に基づき、前記データベースシステムの処理能力の時間平均に対応する評価値を算出するステップと、前記評価値に基づき、前記データベース間でデータの同期をとる時間間隔を決定するステップとを備える。

【0008】

本発明の情報処理プログラムは、コンピュータに、複数のデータベース間でデータを同期することのできるデータベースシステムの障害復旧状態遷移を示す数理モデルである状態遷移モデルを記憶媒体に記憶するステップと、前記記憶媒体から読み出した前記状態遷移モデルにおける各状態間の遷移確率を決定するためのパラメータの入力を受けるステップと、各状態における処理能力に対応する報酬との入力を受けるステップと、前記入力されたパラメータ群に基づき、定常状態において、前記データベースシステムが前記状態遷移モデルの各状態にある確率を求めるステップと、前記状態遷移モデルの各状態にある確率及び前記報酬に基づき、前記データベースシステムの処理能力の時間平均に対応する評価値を算出するステップと、前記評価値に基づき、前記データベース間でデータの同期をとる時間間隔を決定するステップとを実行させる。

【0009】

尚、本発明において、「部」や「手段」、「装置」とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その「部」や「手段」、「装置」が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの「部」や「手段」、「装置」が有する機能が２つ以上の物理的手段や装置により実現されても、２つ以上の「部」や「手段」、「装置」の機能が１つの物理的手段や装置により実現されても良い。

【発明の効果】

【0010】

本発明によれば、複数のデータベースを備えるデータベースシステムに対して、定量的な処理能力に応じた同期方法の設定を可能とする情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理システムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】データベースシステムの概略構成及び動作を説明するための図である。

【図2】本発明の実施形態における情報処理装置の機能構成を示すための図である。

【図3A】障害復旧状態モデルの具体例を示す図である。

【図3B】図３Ａに示した障害復旧状態モデルの状態の説明を示す図である。

【図3C】図３Ａに示した障害復旧状態モデルのパラメータの説明を示す図である。

【図4A】障害復旧状態モデルの具体例を示す図である。

【図4B】図４Ａに示した障害復旧状態モデルの状態の説明を示す図である。

【図4C】図４Ａに示した障害復旧状態モデルのパラメータの説明を示す図である。

【図5】図２に示した情報処理装置の処理の流れを説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下に実施形態を説明する。以下の説明及び参照する図面の記載において、同一又は類似の構成には、それぞれ同一又は類似の符号が付されている。

【0013】

（１ データベースシステム１０の構成）
まず、「２」で説明する情報処理装置１００が運用を支援するデータベースシステム１０について説明する。

【0014】

高い可用性が要求されるデータベース（ＤＢ）システム１０では、ＤＢの複製（レプリカ）が利用されることがある。図１は、ＤＢシステム１０の概略構成及び動作を説明するための図である。ＤＢシステム１０が備えるＤＢのレプリカには、プライマリ・レプリカ１４と、セカンダリ・レプリカ１６との二種類がある。

【0015】

プライマリ・レプリカ１４（以下、単に「プライマリ１４」とも呼ぶ）は、通常稼動時に、ホストシステム１２からのデータの参照や更新の要求を受付けて処理する。セカンダリ・レプリカ１６（以下、単に「セカンダリ１６」とも呼ぶ）は、プライマリ１４に障害が発生した際に、プライマリ１４に代わってホストシステム１２からのデータの参照や更新に係る処理を行う。尚、このような障害発生時に、代替装置に処理やデータを切り換えることを、フェイルオーバと呼ぶ。このようなフェイルオーバを可能とするため、プライマリ１４へなされたデータの更新は、所定のタイミングでセカンダリ１６に反映される。

【0016】

ＤＢの複製方法は、ＤＢの構成パラメータとして、システム設計者等により設定されることが多い。ＤＢシステム１０に要求される単位時間あたりの処理能力や可用性（信頼性）に応じて、適切なＤＢの複製方法は変わる。例えば、ＤＢ複製に係るデータの同期方法については、以下のような設定がなされることがある。

【0017】

通常稼働時（障害非発生時）における高い処理能力が必要な場合には、セカンダリ１６へのデータ更新の反映を待たずにプライマリ１４が処理を進める、すなわちプライマリ１４になされたデータ更新のセカンダリ１６への反映を非同期に行うことが多い（非同期コミットモード）。非同期コミットモードでは、通常稼動時の処理能力が高い半面、障害発生時には、プライマリ１４とセカンダリ１６との間のデータの不整合が生じる可能性が高くなる。この理由は、非同期コミットモードでは、プライマリ１４のトランザクションログがある程度蓄積されてからセカンダリ１６に送られるため、障害発生時に、セカンダリ１６へ未送信のトランザクションログが残存している可能性が高いからである。

【0018】

一方、高い可用性が必要な場合には、プライマリ１４へのデータ更新を常にセカンダリ１６に反映して、両者を同期させることが多い（同期コミットモード）。同期コミットモードでは、プライマリ１４はセカンダリ１６へのデータ更新の反映を待つため、一般に通常稼動時の処理能力は低くなる。その反面、障害発生時にデータ不整合が生じる可能性は非同期コミットモードに比べて低くなる。

【0019】

ここで、プライマリ１４へのデータ更新がセカンダリ１６に反映される前にプライマリ１４に障害が発生した場合に、プライマリ１４とセカンダリ１６との間でデータの不整合が生じる可能性がある。ＤＢシステム１０がデータ不整合を許容できない場合には、ユーザに（ホストシステム１２に）対してサービス提供を再開する前に、データの不整合を解消する必要がある。通常、データ不整合の解消は、人間が確認しながら行う必要があるため、長い時間を必要とし、結果として障害からの復旧時間が長くなる。これは、ＤＢシステム１０のダウンタイムが長くなることを意味するため、処理能力の時間平均値も低くなる。

【0020】

つまり、ＤＢシステム１０の通常稼動時の処理能力だけでなく、データ不整合発生による処理能力の低下の可能性を考慮すると、データ同期の方法と、処理能力（障害発生時も含む時間平均値）との関係は、一概に決定することができない。

【0021】

そこで、本実施形態に係る情報処理装置１００は、ＤＢシステム１０の処理能力（時間平均値）を定量評価し、処理能力が要件を満たすようなＤＢシステム１０の同期方法を決定することを可能とする。

【0022】

（２ 情報処理装置の構成）
以下、ＤＢシステム１０に、データベースの同期方式の設定を支援する情報処理装置１００の機能構成を説明する。図２は、本実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成を示すブロック図である。尚、本実施形態では、ＤＢシステム１０とは別に情報処理装置１００を設ける場合を例に説明を行うが、これに限られるものではなく、ＤＢシステム１０と情報処理装置１００とを同一システム内に実装し、情報処理装置１００で決定した同期方法をＤＢシステム１０に反映させるようにしても良い。

【0023】

情報処理装置１００は、障害復旧状態モデル記憶装置１０１、パラメータ入力装置１０３、報酬入力装置１０５、定常状態解析装置１０７、処理能力推定装置１０９、及び同期間隔算出装置１１１を含む。

【0024】

障害復旧状態モデル記憶装置１０１は、障害復旧の状態変化（状態遷移）を表す数理モデルである障害復旧状態の状態遷移モデル（以下、「障害復旧状態モデル」をいう。）を記憶する。障害復旧状態モデルは、ＤＢシステム１０が取りうる状態と、その状態遷移とをモデル化したものである。障害復旧状態モデル記憶装置１０１は、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の各種記憶装置により実現可能である。また、障害復旧状態モデルや次に述べるパラメータの具体例は、図３や図４を参照しながら後述する。

【0025】

パラメータ入力装置１０３は、障害復旧状態モデルに係る各種パラメータ群の値の入力を受け付けるパラメータ入力装置１０３を備える。当該パラメータ群は、ＤＢシステム１０が、障害復旧状態モデル内で規定される各状態間を遷移する確率を決定するためのものである。パラメータ群の詳細は、「４」で後述する。

【0026】

報酬入力装置１０５は、障害復旧状態モデル中の各状態にあるときの処理能力に対応する値（後述の評価値の算出に使用されるため、「報酬」とも呼べる。）の入力を受け付ける。尚、図２の例では、便宜的にパラメータ入力装置１０３及び報酬入力装置１０５を別の機能構成として表現しているが、物理的に分離する必要はなく、例えば同一の入力装置から、パラメータ群及び報酬の両方の値の入力を受け付けるように実現しても良い。報酬については、後に「５」で詳述する。

【0027】

定常状態解析装置１０７は、パラメータ入力装置１０３から入力されたパラメータ群に基づいて、障害復旧状態モデルの定常状態を解析する。より具体的には、定常状態において、ＤＢシステム１０が、どの程度の確率で障害復旧状態モデル内の各状態にあるかを定常状態解析装置１０７は求める。尚、定常状態とは、障害復旧状態モデル内の全ての状態において、他の状態から各状態に遷移する確率の合計と、各状態から他の状態に遷移する確率の合計とが一致することをいう。

【0028】

処理能力推定装置１０９は、定常状態解析装置１０７で解析した定常状態と、報酬入力装置１０５から入力された報酬とに基づき、ＤＢシステム１０の処理能力の時間平均値を、定量的な評価値として算出する。

【0029】

同期間隔算出装置１１１は、処理能力推定装置１０９で推定された処理能力が所定の条件を満たす場合にＤＢシステム１０が有するＤＢ間でデータの同期を取る時間間隔を算出し、決定する。

【0030】

（３ 障害復旧状態モデル）
次に、障害復旧状態モデルについて説明する。
上述の通り、障害復旧状態モデル記憶装置１０１は、ＤＢシステム１０の障害復旧の状態遷移を表す数理モデルである障害復旧状態モデルを記憶（格納）する。障害復旧状態モデルは、例えば、連続時間マルコフ連鎖（ＣＴＭＣ：Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ−ｔｉｍｅ Ｍａｒｋｏｖ Ｃｈａｉｎ）や、確率報酬ネット（ＳＲＮ：Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ Ｒｅｗａｒｄ Ｎｅｔ）等の数理モデルで表される。

【0031】

障害復旧状態モデルは、少なくとも、以下の状態を含む。ＤＢシステム１０が通常稼動している状態と、プライマリとセカンダリとの同期が取れている時に発生した障害によりフェイルオーバを実施している状態と、プライマリとセカンダリの同期が完了していない時に発生した障害によりフェイルオーバを実施している状態と、障害発生により発生したデータ不整合を復旧している状態とである。

【0032】

また、障害復旧状態モデルは、少なくとも、以下のパラメータを含む。セカンダリが同期された状態である確率ａと、データ不整合の復旧が必要となる確率ｂと、データ不整合からの復旧率μ_３と、同期が取れている時に発生した障害のフェイルオーバによる復旧率μ_１と、同期が取れていない時に発生した障害のフェイルオーバによる復旧率μ_２と、データベースサーバの故障率λ_１とである。

【0033】

図３Ａは、障害復旧状態モデル記憶装置１０１に記憶される障害復旧状態モデル１０１Ａの一例を示す図である。図３Ｂ及び図３Ｃは、障害復旧状態モデル１０１Ａの状態及びパラメータを説明するための表である。図３Ａに示す障害復旧状態モデル１０１Ａは、連続時間マルコフ連鎖で表現されている。

【0034】

図３Ａの例において、ＤＢシステム１０が取りうる状態として、通常稼動している状態であるＵＰ、プライマリとセカンダリとの同期が取れている時に発生した障害によりフェイルオーバを実施している状態であるＦＯと、プライマリとセカンダリの同期が完了していない時に発生した障害によりフェイルオーバを実施している状態であるＦＦＯと、障害発生により発生したデータ不整合を復旧している状態であるＤＲとの４つの状態が表現されている。ＤＢシステム１０は、パラメータ群１０３Ａから決定される確率（遷移確率）で、障害復旧状態モデル１０１Ａの各状態間を遷移する。

【0035】

図４Ａは、障害復旧状態モデル記憶装置１０１に記憶される障害復旧状態モデル１０１Ａの他の例である。図４Ｂ及び図４Ｃは、図４Ａに係る障害復旧状態モデル１０１Ａの状態及びパラメータを説明するための表である。図４Ａの障害復旧状態モデル１０１Ａも、図３Ａと同様に連続時間マルコフ連鎖で表現されているが、図３Ａよりも詳細なフェイルオーバの状態遷移を含んでいる。

【0036】

より具体的には、図４Ａの障害復旧モデル１０１Ａは、ＤＢシステム１０が取りうる状態として、通常稼動している状態であるＵＰ、プライマリとセカンダリの同期が完了していない時に発生した障害によりフェイルオーバを実施している状態であるＦＦＯと、障害発生により発生したデータ不整合を復旧している状態であるＤＲとを含んでいる。また、図４Ａの障害復旧モデル１０１Ａでは、図３Ａでプライマリとセカンダリとの同期が取れている時に発生した障害によりフェイルオーバを実施している状態であるＦＯとして表現していた状態が、障害検出を行っている状態であるＤ、ロールフォワード状態であるＲＦ、データ再構成の状態であるＲＣ、ロールバック状態であるＲＢの４つの詳細な状態に分解されている。ＤＢシステム１０は、パラメータ群１０３Ａから決定される確率（遷移確率）で、障害復旧状態モデル１０１Ａの各状態間を遷移する。

【0037】

尚、障害復旧状態モデル１０１Ａの表現は、図３Ａや図４Ａに示したものに限らない。例えば、障害復旧状態モデル１０１Ａは、フェイルオーバ等の障害復旧手順に加えて、処理能力に影響のあるバックアップや監視等の通常稼動時の運用手順を含んでも良い。

【0038】

（４ パラメータ）
続いて、障害復旧状態モデル１０１Ａ内の状態遷移を決定するためのパラメータ群１０３Ａについて説明する。上述の通り、パラメータ入力装置１０３は、例えばシステム設計者等から、障害復旧状態モデル１０１Ａのパラメータ群１０３Ａの具体的な入力を受ける。

【0039】

ここで、セカンダリが同期された状態である確率ａとデータ不整合の復旧が必要となる確率ｂ以外のパラメータには、ＤＢシステム１０のシステム設計（ハードウェア及びソフトウェアの構成と運用手順の設計）によって決まる値が設定される。よって、これらの値（確率ａ及び確率ｂ以外のパラメータ）については、実験環境での測定値や、過去の同一若しくは類似したＤＢシステム１０での測定値に基づいて決定して自動的に入力するようにＤＢシステム１０を構成しても良い。

【0040】

確率ｂの値は、ＤＢシステムに格納されるデータの重要度が高いほど大きくなる。例えば、データの重要度を大・中・小に分類する場合には、重要度に対応する値として、それぞれ確率ｂの値を１．０、０．７５、０．５することができる。
このように、確率ａ以外のパラメータの値は、対象とするＤＢシステム１０の設計や運用されるデータの重要度に応じて決定される。

【0041】

一方、確率ａに対しては、０乃至１のいずれかの値を任意に設定することが可能である。このとき、確率ａの定義域内の複数の値を自動的に設定することも可能である。

【0042】

（５ 報酬）
障害復旧状態モデル１０１Ａ内の各状態の処理能力を評価するための報酬について説明する。
上述の通り、報酬入力装置１０５は、例えばシステム設計者等からＤＢシステム１０が障害復旧状態モデル１０１Ａ内の各状態をとる時のＤＢシステム１０の処理能力を定量的に表現した報酬の入力を受ける。例えば、ＤＢシステム１０が稼動中（図３Ａや図４Ａの例であればＵＰ）の状態であれば報酬は１、それ以外の状態（非稼動状態）の報酬は０とすることが可能である。尚、処理能力に対応する値（報酬）は、全てシステム設計者等が入力する必要はなく、例えば少なくとも一部の報酬を、実験環境での測定値や、過去の同一又は類似のＤＢシステム１０での測定値から自動的に設定するようにＤＢシステム１０を構成しても良い。或いは、各状態に設定する報酬は、ＤＢシステム１０の構成の設計情報に基づき性能を評価する数理モデルを用いて算出しても良い。

【0043】

（６ 同期間隔の決定方法）
ＤＢシステム１０のプライマリ１４とセカンダリ１６との同期間隔の決定に際しては、まず定常状態を解析した上で処理能力の時間平均値を定量評価し、当該処理能力が要件を満たす確率ａに応じて同期間隔を決定する。この処理の詳細を以下順番に述べる。

【0044】

定常状態解析装置１０７は、パラメータ入力装置１０３から入力されたパラメータ群１０３Ａに基づき、障害復旧状態モデル１０１Ａの定常状態を解析する。より具体的には、定常状態において、ＤＢシステム１０が、障害復旧状態モデル１０１Ａ内で表現される各状態にある確率を算出する（全ての状態の確率の合計は１となる）。ここで、パラメータ入力装置１０３で複数の確率ａの値を入力した場合には、入力されたそれぞれの値に対して、定常状態において、ＤＢシステム１０が各状態にある確率をそれぞれ算出する。このとき、確率ａ以外のパラメータ値を固定し、確率ａのみを変化させる。

【0045】

処理能力推定装置１０９は、定常状態解析装置１０７で求めた、定常状態においてＤＢシステム１０が各状態にある確率と、報酬入力装置１０５から入力された、ＤＢシステム１０の各状態における処理能力とに基づき、ＤＢシステム１０の処理能力の時間平均値に対応する評価値（定量値）を算出する。ここで、π_ｘを障害復旧状態モデル１０１Ａ内の状態ｘにいる確率、ｒ_ｘを状態ｘにアサイン（設定）された報酬とすると、時間平均の処理能力に相当する評価値Ｒは、以下の式で算出できる。

【0046】

【数1】

この式を、図２の障害復旧状態モデル１０１Ａに当てはめると、評価値Ｒは、以下の式で与えられる。

【0047】

【数2】

尚、この式では、通常稼動中（状態ＵＰ）の処理能力に相当する報酬ｒ_ＵＰを１とし、他を０とした場合を前提としている。
また、図４Ａの障害復旧状態モデル１０１Ａの場合は、時間平均の処理能力である評価値Ｒは、以下の式で算出できる。

【0048】

【数3】

【0049】

尚、この式では、ＤＢシステム１０が、ＤＢのロールバック処理（状態ＲＢ）をバックグラウンドで行いながらユーザに対してサービスを再開することのできるシステム（例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ ２００８）であることを前提としている。つまり、ロールバック中の処理能力を示す報酬ｒ_ＲＢとして、通常稼動中の処理能力であるｒ_ＵＰよりは小さいが、０ではない値が報酬入力装置１０５から入力（設定）され、かつ、他の状態はサービスを提供できないために処理能力に相当する報酬が０である場合である。

【0050】

同期間隔算出装置１１１は、処理能力推定装置１０９により推定された処理能力が所定の要件を満たす場合、そのときの確率ａの値から所定の変換式を用いて同期間隔を算出する。尚ここで、所定の要件は予め定められている値を用いてもよく、また、報酬やパラメータと一緒に、ユーザから入力を受けるように実装しても良い。
同期間隔ｉは、例えば、以下の変換式により算出できる。

【0051】

【数4】

【0052】

ここで、ｃは、例えば過去の同一又は類似したＤＢシステム１０の測定データから決定することのできる定数である。その他、ＤＢシステム１０のハードウェア・ソフトウェア等の構成に応じて異なる変換式を用いることも可能である。

【0053】

ＤＢシステム１０の設計者は、同期間隔算出装置１１１が算出した同期間隔ｉを元に、ＤＢシステム１０に対して同期方式を設定する。例えば、同期間隔ｉが短い場合には、同期コミットモードを選択する。推定された処理能力が所定要件を満たさない場合には、要件を満たさないことをシステム設計者に提示しても良い。この場合、処理能力が当該要件を充足するように例えば確率ａに別の値を設定し直した上で、再度同期間隔ｉを求めることも考えられる。

【0054】

（７ 処理の流れ）
以下、情報処理装置１００の処理の流れを、図５を参照しながら説明する。図５は、本実施形態の情報処理装置１００が処理する情報処理方法の処理の流れを示すフローチャートである。

【0055】

ここで、後述の各処理ステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で、任意に順番を変更して若しくは並列に実行することができ、また、各処理ステップ間に他のステップを追加しても良い。更に、便宜上１つのステップとして記載されているステップは複数のステップに分けて実行することもでき、便宜上複数に分けて記載されているステップを１ステップとして実行することもできる。

【0056】

まず、障害復旧状態モデル記憶装置１０１は、ＤＢシステム１０の障害復旧の状態遷移を表現する数理モデルである障害復旧状態モデル１０１Ａを記憶する（Ｓ５０１）。この障害復旧状態モデル１０１Ａは、例えばＤＢシステム１０の設計者等から入力されたものでも良い。

【0057】

また、パラメータ入力装置１０３は、障害復旧状態モデル１０１Ａの各状態遷移を決定するためのパラメータ群１０３Ａの入力を受付け（Ｓ５０３）、また、各状態に対して設定される報酬の入力を報酬入力装置１０５で受け付ける（Ｓ５０５）。

【0058】

次に、定常状態解析装置１０７は、パラメータ入力装置１０３から入力されたパラメータ群１０３Ａに基づき、定常状態において、障害復旧状態モデル１０１Ａ内に表現される各状態にＤＢシステム１０がある確率を算出する（Ｓ５０７）。その上で、算出した、障害復旧状態モデル１０１Ａ内の各状態にＤＢシステム１０がある確率と、それぞれの状態に対して設定された報酬とから、例えば数（１）に例を示した式に基づき、処理能力推定装置１０９が、ＤＢシステム１０の処理能力の時間平均に対応する定量的な評価値を算出する（Ｓ５０９）。
その上で、同期間隔算出装置１１１は、Ｓ５０９で算出された処理能力が所定の要件を満たす場合に、ＤＢシステム１０のＤＢの同期間隔を算出する。

【0059】

尚、上述した情報処理装置１００の処理は、必ずしもこの順番に実行する必要はない。例えば、Ｓ５０３とＳ５０５とを逆に実行したり、或いはＳ５０５とＳ５０７とを逆に実行したりしても良い。

【0060】

（８ 本実施形態に係る効果）
以上説明したように、本実施形態の情報処理装置１００は、ＤＢシステム１０の同期方式を決定可能とするものであり、さらに、この同期方式決定は、障害発生時も含むＤＢシステム１０の処理能力（時間平均）を定量評価して、この評価結果に基づいてすることができる。これにより、例えばユーザが望む所定の条件に応じたＤＢシステム１０のシステム設計をすることも可能となる。

【0061】

（９ 付記事項）
尚、前述の各実施形態の構成は、組み合わせたり或いは一部の構成部分を入れ替えたりしてもよい。また、本発明の構成は前述の実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加えてもよい。
尚、前述の各実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

【0062】

（付記１）
複数のデータベース間でデータを同期することのできるデータベースシステムの障害復旧状態遷移を示す数理モデルである状態遷移モデルを記憶する記憶手段と、前記状態遷移モデルにおける各状態間の遷移確率を決定するためのパラメータと、各状態における処理能力に対応する報酬との入力を受ける入力手段と、前記入力されたパラメータ群に基づき、定常状態において、前記データベースシステムが前記状態遷移モデルの各状態にある確率を求める算出手段と、前記状態遷移モデルの各状態にある確率及び前記報酬に基づき、前記データベースシステムの処理能力の時間平均に対応する評価値を算出する評価手段と、前記評価値に基づき、前記データベース間でデータの同期をとる時間間隔を決定する決定手段とを備える、情報処理装置。

【0063】

（付記２）
前記記憶手段は、フェイルオーバを含む復旧処理の状態遷移を含む状態遷移モデルを記憶する、付記１記載の情報処理装置。

【0064】

（付記３）
前記記憶手段は、バックアップ手順や監視手順を含む正常稼動時の運用手順に係る状態遷移を含む状態遷移モデルを記憶する、付記１又は付記２に記載の情報処理装置。

【0065】

（付記４）
前記入力手段は、前記データベースシステム構成の設計情報に基づく性能モデルを用いて算出した報酬の入力を受ける、付記１乃至付記３のいずれか１項記載の情報処理装置。

【0066】

（付記５）
複数のデータベース間でデータを同期することのできるデータベースシステムの障害復旧状態遷移を示す数理モデルである状態遷移モデルを記憶するステップと、前記状態遷移モデルにおける各状態間の遷移確率を決定するためのパラメータの入力を受けるステップと、前記状態遷移モデルの各状態における処理能力に対応する報酬の入力を受けるステップと、前記入力されたパラメータ群に基づき、定常状態において、前記データベースシステムが前記状態遷移モデルの各状態にある確率を求めるステップと、前記状態遷移モデルの各状態にある確率及び前記報酬に基づき、前記データベースシステムの処理能力の時間平均に対応する評価値を算出するステップと、前記評価値に基づき、前記データベース間でデータの同期をとる時間間隔を決定するステップとを備える、情報処理方法。

【0067】

（付記６）
コンピュータに、複数のデータベース間でデータを同期することのできるデータベースシステムの障害復旧状態遷移を示す数理モデルである状態遷移モデルを記憶媒体に記憶するステップと、前記記憶媒体から読み出した前記状態遷移モデルにおける各状態間の遷移確率を決定するためのパラメータの入力を受けるステップと、各状態における処理能力に対応する報酬との入力を受けるステップと、前記入力されたパラメータ群に基づき、定常状態において、前記データベースシステムが前記状態遷移モデルの各状態にある確率を求めるステップと、前記状態遷移モデルの各状態にある確率及び前記報酬に基づき、前記データベースシステムの処理能力の時間平均に対応する評価値を算出するステップと、前記評価値に基づき、前記データベース間でデータの同期をとる時間間隔を決定するステップとを実行させるための情報処理プログラム。

【0068】

この出願は、２０１２年２月１３日に出願された日本出願特願２０１２−２８７６４を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

【符号の説明】

【0069】

１００・・・情報処理装置、１０１・・・障害復旧状態モデル記憶装置、１０３・・・パラメータ入力装置、１０５・・・報酬入力装置、１０７・・・定常状態解析装置、１０９・・・処理能力推定装置、１１１・・・同期間隔算出装置

【図1】

【図2】

【図3A】

【図3B】

【図3C】

【図4A】

【図4B】

【図4C】

【図5】