ALERTING SYSTEM オンラインマニュアル - IBM Content Analyzer
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この文書では、ALERTING SYSTEM の操作方法について解説します。
1 初めに
1.1 ポップアップヘルプ
ALERTING SYSTEM では画面上の項目の横にある ボタンをクリックすると、その項目についての説明が表示されます。 ポップアップヘルプを参照しながら操作することで、用語の説明についてはオンラインヘルプ画面に切り替えずに ALERTING SYSTEM の画面上で調べることができます。

1.2 機能概要
ALERTING SYSTEM は MINER のインターラクティブな操作ではできない負荷の高い分析を、バッチ処理で行うためのツールで、問題の発見機能に特化しています。 画面操作では分析に使うカテゴリやパラメタ設定を行います。

  • 増加検出機能:
    膨大なキーワード(係り受けも含む)の中から最近増加しているものを検出します。 例として、コールセンターのデータにおいて「一般名詞」カテゴリのキーワードの中から週ごとの時系列として、増加傾向にあるものを検出し、未知の問題のキーワードを早期に検知することができます。 MINER での増加分析は、増減グラフで、最大50件のキーワードしか分析できませんが、ALERTING SYSTEM では最大20,000件のキーワードを分析対象に含めることができます。

  • 相関検出機能:
    相関の高いキーワードやサブカテゴリの組み合わせを抽出します。 例として、メーカーのコールセンターのデータにおいて、「製品」カテゴリのキーワードと、「部品/係り受け」カテゴリのキーワードの相関を検出することで、特定の製品に偏って出現する不具合の表現を抽出することが可能です。 MINER での相関分析は、最も広範囲に分析できるもので 2D マップでの縦軸100キーワード×横軸100キーワードになりますが、ALERTING SYSTEM では最大(1,000個)×(12,000個)を一度の分析対象にすることができます。

1.3 画面遷移
ALERTING SYSTEM の GUI ツールは、アラート抽出の設定を行うために、下記の画面を提供します。

  • データベース選択画面では、アラート抽出を行うデータベースを選択します。 データベースが一つしかない場合でもリンクはこの画面にする必要があります。

  • アラート抽出タイプ選択画面では、アラート抽出のタイプとして「増加検出」か「相関検出」を選択します。 同じデータベースの同じ抽出タイプの設定を同時に編集できるのは一人だけなので、この画面では、抽出タイプごとに他のユーザーが現在編集を行っているかどうかのステータスを表示します。

  • 増加検出エントリ一覧画面、増加検出カテゴリ設定画面、増加検出パラメタ設定画面では増加検出の対象とするカテゴリとパラメタを編集します。 これらの画面を用いて設定を行えるのは各データベースごとに1ユーザーまでで、編集するユーザーが設定をロックすることになります。

  • 増加検出アラート結果画面では、エントリでの設定に従って抽出された増加キーワードのリストを表示します。 増加の検出された各キーワードからは、MINER でのそのキーワードの時系列ビューに接続する事ができます。

  • 相関検出エントリ一覧画面、相関検出カテゴリ設定画面、相関検出パラメタ設定画面では相関検出の対象とするカテゴリとパラメタを編集します。 これらの画面を用いて設定を行えるのは各データベースごとに1ユーザーまでで、編集するユーザーが設定をロックすることになります。

  • 相関検出アラート結果画面では、エントリでの設定に従って抽出された相関の高いキーワード/カテゴリの組のリストを表示します。 相関の検出された項目からは、MINER での関連文書の文書一覧ビューに接続する事ができます。

1.4 データベース選択
データベース選択画面では、アラートの設定を行うデータベースを指定します。 また、オンラインマニュアルを開く場合もこの画面のタイトルの右の ボタンをクリックしてマニュアルを表示します。

アラート抽出タイプ選択画面:


1.5 アラート抽出タイプ選択
抽出タイプ選択画面では、指定されたデータベースにおいて、増加検出と相関検出のどちらの抽出タイプの設定をするかを選択します。 下記の図は、INDEXED_DATA_SAMPLE データベースにおけるアラート抽出タイプ選択画面です。

アラート抽出タイプ選択画面:


  • ロック:
    「増加検出」、または、「相関検出」をクリックすると、設定をロックして(他のユーザーが編集しないようにマークして)設定編集を開始します。 設定が他のユーザーによってロックされている場合、抽出タイプ選択画面のステータス欄には、上記の「増加検出」のように「○○さんが編集中」と表示されます。 ユーザー登録されていないユーザーが編集している場合、「匿名のユーザーさんが編集中」と表示されます。

  • 前のユーザーがロックしたまま設定編集を終了した場合:
    増加検出、または相関検出の設定をした状態で、1.3 画面遷移 の点線内の画面からブラウザを閉じて終了してしまうと、設定はそのユーザーにロックされたままの状態になります。 この場合は、後述の割り込み編集によって編集を開始します。

  • 割り込み編集:
    ステータス欄が「設定編集可能」でない設定でも、抽出タイプのリンクをクリックすると、割り込み編集をするかどうかを確認するダイアログが表示されます。 ここで OK をクリックすると現在編集中のユーザーの編集を破棄して、編集を開始します。

    割り込み編集確認ダイアログ:


2 増加検出
2.1 増加検出
増加検出では、MINER の増減グラフビューの「最新時間区間での増加指標」によるランキング(最新日付での増加度合い順のランキング)に相当する検出を最大20,000件のキーワード/サブカテゴリを対象に行います。 増加検出によって検出されたキーワード/サブカテゴリは、将来的にも増加する可能性が高いものが多いため、これらを調べることは問題の早期発見に繋がります。 増加検出の設定では、増減グラフビューにおける「縦軸カテゴリ」に相当するカテゴリを設定し、そのカテゴリに属するキーワードとそのカテゴリ以下のサブカテゴリ(2階層以上下のものも含む)の頻度時系列を分析します。

MINER 増減グラフビュー:


2.2 増加検出エントリ一覧
  • 増加検出エントリ:
    増加検出では検出の対象とするキーワード群、サブカテゴリ群をカテゴリによって指定し、そのカテゴリと検出に関するパラメタを纏めた設定の単位を「エントリ」と呼んで管理します。

       増加検出エントリ = カテゴリ + パラメタ群 

    例として、「体言」をカテゴリとして指定し、パラメタとして分析キーワード数を 10,000 に指定すると、10,000 個の名詞のキーワードの中から最近増加しているものを検出することができます。 この「体言」カテゴリと分析キーワード数 10,000 等のパラメタを纏めた設定が「名詞の増加検出」エントリになります。



  • エントリ操作:
    増加検出エントリ一覧画面では、エントリの追加、削除をそれぞれ、「新規エントリ」ボタン、「削除」ボタンで行うことができます。 新規エントリは追加時に、リストに表示するエントリ名を指定しますが、この名前は後述のパラメタ設定で変更できます。

  • 編集操作:
    「カテゴリ」、「パラメタ」リンクをクリックすることで、カテゴリの編集、パラメタの編集を行うことができます。

2.3 増加検出カテゴリ設定
増加検出カテゴリ設定画面では、カテゴリツリーからカテゴリを1つ選択して、増加検出の対象とするキーワード、サブカテゴリを指定します。



  • サブカテゴリの表示/非表示:
    カテゴリがサブカテゴリを持つ場合、カテゴリ名の左側に、サブカテゴリの表示/非表示の切り替え用のボタンが表示されます。

    状態 画像 クリック時のアクション
    サブカテゴリは表示されていない。 サブカテゴリを表示する。
    サブカテゴリが表示されている。 サブカテゴリを隠す。

  • カテゴリのセット:
    カテゴリを分析対象にセットする場合は「カテゴリにセット」ボタンをクリックします。 カテゴリをセットすると、「エントリ名」の書かれたテーブルで「カテゴリ」欄に設定されたカテゴリ名が表示されます。 設定は即座に反映されます。

  • 編集の終了:
    「戻る」ボタンでカテゴリ編集から増加検出エントリ一覧画面に戻ります。
2.4 増加検出パラメタ設定
増加検出パラメタ設定画面では、分析のパラメタを設定します。 をクリックすることで各パラメタの意味を参照できます。



  • パラメタ設定の反映:
    テキストフィールドやラジオボタンでパラメタを編集した後、「OK」ボタンをクリックするとパラメタ変更が保存され、増加検出エントリ一覧画面に戻ります。

  • パラメタ変更の破棄:
    テキストフィールドやラジオボタンでパラメタを編集した後、「キャンセル」ボタンをクリックするとパラメタ変更を破棄して、増加検出エントリ一覧画面に戻ります。

  • エントリ名:
    増加検出エントリ一覧画面のリストに表示されるエントリの名前を指定します。

  • カテゴリ名:
    カテゴリ編集で設定したカテゴリが表示されます。 この画面での編集はできません。 増加検出では、ここで設定されたカテゴリのキーワード/サブカテゴリの時間変化を解析し、最近の増加の度合いの高いものを検出します。

  • 出力アラート数:
    検出するアラートの最大数を指定します。 アラートは増加の度合いの高いキーワード/サブカテゴリごとに検出されますが、特定の閾値を超えたものが検出されるのではなく、増加指標が上位N位までのものを検出します。 ここではそのNを指定します。 例として、出力アラート数20の場合、増加の度合いの高いキーワード/サブカテゴリ上位20個を出力します。

  • 分析キーワード数:
    分析の対象とするキーワード/サブカテゴリの最大数を指定します。 例として、分析キーワード数5000の場合、5000個のキーワード/サブカテゴリの中から増加度の高いものが検出されます。

  • 添付文書数:
    出力される各アラートに添付されるサンプル文書の最大数を設定します。 MINER に接続可能な環境ではここでの設定は必要ありません。 各アラートには、

       <アラートされるキーワード/サブカテゴリ>、かつ、<アラートされた日付※>

       ※月次の場合は月、週次の場合は週、日次は1日。

    で検索してヒットする文書集合が対応します。 例として、名詞の増加分析を週次で行い「ウィルス」というキーワードがアラートされた場合、
       [キーワード:ウィルス] かつ [日付:今週]
    に該当する文書が添付されます。

  • 最小頻度足きり値:
    各アラートには、上記の検索条件に該当する文書集合が対応しますが、対応文書数が少なすぎるアラートは意味が無い場合もあるので、検出の対象とするアラートを絞り込むための最小文書数をここで指定します。 対応する文書数が、ここでの設定値に満たないアラートは出力されません。

  • 過去データ依存度:
    増加検出では「過去の平均頻度に対し相対的に最新の頻度が大きい」キーワード/サブカテゴリを検出しますが、その過去の平均頻度の算出の際に、どれだけ遠い過去を計算に反映させるかを指定するパラメタです。 値が大きいほど遠い過去の値の比重が大きくなります。 例として、過去データ依存度が0.8、タイムスケールが「月」の場合、先々月の頻度は先月の頻度の0.8倍の重みとして平均計算に利用されます。

  • タイムスケール:
    増加検出でキーワード/サブカテゴリの頻度時系列を解析する際に、月次/週次/日次のうち、どの時間幅で頻度を取得するかを指定します。 緩やかな増加を解析したい場合、低頻度なキーワードを解析したい場合は、長いタイムスケールを指定します。 逆に短期的な増加を解析したい場合、中頻度、高頻度なキーワードを解析したい場合は、短いタイムスケールを指定します。

2.5 増加検出アラート結果
アラート結果表示方法:

増加検出のエントリを設定しておくと、バッチ処理(処理のタイミングは運用によります)によってアラートが抽出されたエントリについては、エントリ一覧画面の「解析結果」の欄に「表示」というリンクが生成されます。 この「表示」リンクをクリックするとアラート結果の一覧が表示されます。

バッチ処理済みのエントリからのリンク:


アラート結果:
  • 左上のテーブルには、バッチ処理を行った時点での設定内容が表示されます。

  • 右上のテーブルには処理のステータスが表示されます。

  • 下側のテーブルには、各行に増加の検出されたキーワード/サブカテゴリが表示され、増加指標の大きい順に並べられます。
    • 上図で「一般名詞」と書かれた欄は、エントリに対して指定したカテゴリ名が表示されます。 各行の欄には、抽出されたキーワード/サブカテゴリが表示され、それぞれ「○○○(キーワード)」、「○○○(カテゴリ)」のように識別子が表示されます。

    • 「頻度」の欄は、時系列解析における最も最近の日付でのキーワードの頻度を表します。 例として、タイムスケールが「週」の解析の場合、その行に表示されているキーワードの最新週での頻度を表します。

    • 「増加指標」の欄はそのキーワードの出現頻度の増加の度合いを表す指標が表示されます。

    • 「接続」の欄は MINER へのリンクとなっており、クリックすると、その行のキーワードで絞り込んだ時系列ビューが表示されます。

3 相関検出
3.1 相関検出
相関検出では、相関の高いキーワードやサブカテゴリの組み合わせを抽出します。 MINER の2Dマップビューの縦横軸の最大表示行数を非常に大きくした場合と、ほぼ同じ解析を行い、最大では (1,000個)×(12,000個) のセルに相当する項目の相関を調べます。

MINER 2D マップビュー:


スケール以外での 2D マップとの違いは以下になります。
  • 2D マップでは縦横軸のカテゴリの直下のキーワード/サブカテゴリのみの分析でしたが、相関検出では2階層以上下のサブカテゴリも解析します。 これにより、商品分類等の階層等をカテゴリで定義しておくことで、中間階層の相関分析が可能です。 例として、以下のような商品分類がある場合を考えます。

    カテゴリツリー
    商品
         Tシャツ
             ABC-Tシャツ
             XYZ-Tシャツ
                 XYZ-TシャツL
                 XYZ-TシャツM
                 XYZ-TシャツS
         ジャケット
        

    ここで、「XYZ-TシャツL」と係受「サイズ…大きい」の相関が高い場合は、Lサイズの商品単独のサイズ表記の問題です。 一方で、「XYZ-Tシャツ」と係受「サイズ…大きい」の相関が高い場合は、XYZブランドのサイズ表記全般に関する問題である可能性があります。

  • 2Dマップでは、縦横軸が同等で、横軸に並ぶのは、「横軸カテゴリ」に指定されたカテゴリのキーワード/サブカテゴリです。 しかし、相関検出では、分析軸を「比較対象カテゴリ」、「内容カテゴリ」に分け、比較対象カテゴリのキーワード/サブカテゴリを、内容カテゴリのキーワード/サブカテゴリの観点で比較する解析を行います。 また内容カテゴリは、2つまで指定することができ、2Dマップの横軸は単独のキーワード/サブカテゴリだけでなく、それらの要素のペアも分析対象になります。 具体的なイメージは下記の図をご覧ください。

    相関分析を2Dマップでイメージ化した場合:
    比較対象カテゴリ:商品
    第一内容カテゴリ:名詞の係受け
    第二内容カテゴリ:購入履歴
3.2 相関検出エントリ一覧
  • 相関検出エントリ:
    相関検出では比較対象カテゴリ、内容カテゴリと検出に関するパラメタを纏めた設定の単位を「エントリ」と呼んで管理します。 比較対象カテゴリと内容カテゴリについては、3.1 相関検出をご覧ください。

       相関検出エントリ = 比較対象カテゴリ + 内容カテゴリ + パラメタ群



  • エントリ操作:
    相関検出エントリ一覧画面では、エントリの追加、削除をそれぞれ、「新規エントリ」ボタン、「削除」ボタンで行うことができます。 新規エントリは追加時に、リストに表示するエントリ名を指定しますが、この名前は後述のパラメタ設定で変更できます。

  • 編集操作:
    「カテゴリ」、「パラメタ」リンクをクリックすることで、カテゴリの編集(比較対象カテゴリ、内容カテゴリ)、パラメタの編集を行うことができます。

3.3 相関検出カテゴリ設定
相関検出カテゴリ設定画面では、カテゴリツリーから比較対象カテゴリ、内容カテゴリを選択して指定します。 比較対象カテゴリ、内容カテゴリについては、3.1 相関検出の「相関分析を2Dマップでイメージ化した場合」の図をご参照ください。



  • サブカテゴリの表示/非表示:
    カテゴリがサブカテゴリを持つ場合、カテゴリ名の左側に、サブカテゴリの表示/非表示の切り替え用のボタンが表示されます。

    状態 画像 クリック時のアクション
    サブカテゴリは表示されていない。 サブカテゴリを表示する。
    サブカテゴリが表示されている。 サブカテゴリを隠す。

  • カテゴリのセット:
    カテゴリを比較対象カテゴリにセットする場合は「比較対象カテゴリにセット」ボタンをクリックします。 カテゴリをセットすると、「エントリ名」の書かれたテーブルで「比較対象カテゴリ」欄に設定されたカテゴリ名が表示されます。 内容カテゴリは2つまで設定可能です。 内容カテゴリが設定されていないか、1つだけ設定されている状態から内容カテゴリを追加する場合は、カテゴリツリーの「内容カテゴリの追加」ボタンをクリックします。 追加された内容カテゴリは、「エントリ名」の書かれたテーブルの「内容カテゴリ」欄に表示されます。 内容カテゴリを削除する場合は「内容カテゴリ」欄の「削除」リンクをクリックします。 内容カテゴリが2つ設定されている状態では、「内容カテゴリに追加」ボタンは無効になります。 設定は即座に反映されます。

  • 編集の終了:
    「戻る」ボタンでカテゴリ編集から相関検出エントリ一覧画面に戻ります。
3.4 相関検出パラメタ設定
相関検出パラメタ設定画面では、分析のパラメタを設定します。 をクリックすることで各パラメタの意味を参照できます。



  • パラメタ設定の反映:
    テキストフィールドやラジオボタンでパラメタを編集した後、「OK」ボタンをクリックするとパラメタ変更が保存され、相関検出エントリ一覧画面に戻ります。

  • パラメタ変更の破棄:
    テキストフィールドやラジオボタンでパラメタを編集した後、「キャンセル」ボタンをクリックするとパラメタ変更を破棄して、相関検出エントリ一覧画面に戻ります。

  • エントリ名:
    相関検出エントリ一覧画面のリストに表示されるエントリの名前を指定します。

  • 比較対象カテゴリ:
    カテゴリ編集で設定した比較対象カテゴリが表示されます。 この画面での編集はできません。 比較対象カテゴリの意味については、3.1 相関検出をご参照ください。

  • 内容カテゴリ:
    カテゴリ編集で設定した内容カテゴリが表示されます。 この画面での編集はできません。 内容カテゴリの意味については、3.1 相関検出をご参照ください。

  • 出力アラート数:
    検出するアラートの最大数を指定します。 アラートは(比較対象カテゴリのキーワード/サブカテゴリ,内容カテゴリのキーサード/サブカテゴリ1つ又は2つ)の組み合わせで検出され、比較対象と内容の相関の強さの順に、ここで設定された数を上限として出力されます。 例として、出力アラート数20の場合、相関の度合いの高いキーワード/サブカテゴリの組み合わせの上位20個を出力します。

相関分析を2Dマップでイメージ化した場合のパラメタの意味:
①:「比較対象カテゴリキーワード数」だけキーワードがリストされます。
②:「内容カテゴリキーワード数」だけキーワードがリストされます。
③:「内容カテゴリキーワードペア数」だけキーワードがリストされます。
  • 比較対象カテゴリキーワード数:
    分析に用いる比較対象カテゴリのキーワード/サブカテゴリの数の上限を設定します。 例として、比較対象カテゴリに「機種」カテゴリが設定されている場合、比較対象カテゴリキーワード数を200に設定すると、頻度順に上位200機種が分析の対象範囲になります。

  • 内容カテゴリキーワード数:
    分析に用いる内容カテゴリ(2つまで指定可能)のキーワード/サブカテゴリの数の上限を設定します。 例として、内容カテゴリが「不評」カテゴリと「部品名」カテゴリに設定されている場合、内容カテゴリキーワード数を200に設定すると、不評表現最大200種類と部品名最大200種類が分析内容の対象範囲になります。

  • 内容カテゴリキーワードペア数:
    内容カテゴリが2つ設定されていた場合、第1内容カテゴリのキーワード/サブカテゴリと第2内容カテゴリのキーワード/サブカテゴリのペアの最大数を設定します。 例えば、内容カテゴリが「不評」と「部品名」で、内容カテゴリキーワードペア数を10000に設定すると、(不評表現,部品名)というペアが最大10000個が分析の対象になり、比較対象カテゴリのキーワード/サブカテゴリと10000個のペアのいずれかの相関が高い場合にアラートとなります。

  • 添付文書数:
    出力される各アラートに添付されるサンプル文書の最大数を設定します。 MINER に接続可能な環境ではここでの設定は必要ありません。 各アラートには、

       <比較対象カテゴリのキーワード/サブカテゴリ>、かつ、<内容カテゴリのキーワード/サブカテゴリ※>

       ※内容カテゴリが2つある場合はペアも含む

    で検索してヒットする文書集合が対応します。

  • 最小頻度足きり値:
    各アラートには、上記の検索条件に該当する文書集合が対応しますが、対応文書数が少なすぎるアラートは意味が無い場合もあるので、検出の対象とするアラートを絞り込むための最小文書数をここで指定します。 対応する文書数が、ここでの設定値に満たないアラートは出力されません。

  • 信頼係数:
    相関値(相関の強さ)を統計的に算出する際に用いられるパラメタです。 信頼係数を高く設定すると、相関の強さを計算するのに十分な数の該当文書があるアラートが比較的多く出力され、信頼係数を低く設定すると相関の強さを計算するのに十分な数の該当文書がなくても、少しでも可能性のあるアラートが多く出力されます。

3.5 相関検出アラート結果
アラート結果表示方法:

相関検出のエントリを設定しておくと、バッチ処理(処理のタイミングは運用によります)によってアラートが抽出されたエントリについては、エントリ一覧画面の「解析結果」の欄に「表示」というリンクが生成されます。 この「表示」リンクをクリックするとアラート結果の一覧が表示されます。

バッチ処理済みのエントリからのリンク:


アラート結果:
  • 左上のテーブルには、バッチ処理を行った時点での設定内容が表示されます。

  • 右上のテーブルには処理のステータスが表示されます。

  • 下側のテーブルには、各行に相関の検出されたキーワード/サブカテゴリのペアまたは3つ組が表示され、相関指標の大きい順に並べられます。
    • 上図で「ソフトウェア」、「専門用語」、「コマンド」と書かれた欄は、エントリに対して指定したカテゴリ名が表示されます。 内容カテゴリを1つだけ指定した場合、この欄には比較対象カテゴリと内容カテゴリの2つだけが表示されます。 各行には、抽出されたキーワード/サブカテゴリが表示され、それぞれ「○○○(キーワード)」、「○○○(カテゴリ)」のように識別子が表示されます。 表示欄が3つあり(内容カテゴリが2つ指定されている)、抽出された項目が2つ組の場合、残りの1つの欄は空欄になります。

    • 「頻度」の欄は、抽出されたキーワード/サブカテゴリ全てを含む文書数です。

    • 「相関指標」の欄はその行の比較対象カテゴリの項目(キーワード/サブカテゴリ)と、内容カテゴリの項目の相関の度合いを表す指標が表示されます。

    • 「接続」の欄は MINER へのリンクとなっており、クリックすると、その行のキーワード/サブカテゴリ全てで絞り込んだ文書一覧ビューが表示されます。

4 バッチ処理
4.1 増加検出バッチ処理
運用で用いる増加検出バッチ処理について記述します。 GUI からアラート設定を使うユーザーは、このセクションを読む必要はありません。 増加検出コマンドをサーバーマシン上で実行すると、実行したデータベースのディレクトリ内に、分析結果としてレポートファイル
   データベースディレクトリ\alerting\batch\increase_detection_report_*.xml
が生成されます。 レポートファイルの用途は、運用にあわせて決定してください。

増加検出バッチ処理では
   %TAKMI_HOME%\bin\takmi_alert_increase.bat (または、takmi_alert_increase.sh)
コマンドを使用します。

前提条件:
増加検出を行うデータベースで、言語処理とインデックス作成が終了しており、ALERTING SYSTEM の WEB アプリケーションが稼動していないことが前提になります。

使用方法:
takmi_alert_increase.bat DATABASE_NAME MAXIMUM_ANALYSIS_TIME_BY_MINUTE JAVA_HEAP_SIZE_BY_MEGA_BYTES

  • DATABASE_NAME:
    global_config.xml の global_config/database_entries/database_entry@name で定義されたデータベース名.

  • MAXIMUM_ANALYSIS_TIME_BY_MINUTE:
    最大解析時間を「分」で指定.

  • JAVA_HEAP_SIZE_BY_MEGA_BYTES:
    解析時の java ヒープサイズを「メガバイト」で指定.

使用例:
   takmi_alert_increase.bat INDEXED_DATA_SAMPLE_JA 5 500
プリインストールデータベース INDEXED_DATA_SAMPLE_JA について、ヒープサイズ 500MB で最大分析時間 5 分で増加検出を行います。

4.2 相関検出バッチ
運用で用いる相関検出バッチ処理について記述します。 GUI からアラート設定を使うユーザーは、このセクションを読む必要はありません。 相関検出コマンドをサーバーマシン上で実行すると、実行したデータベースのディレクトリ内に、分析結果としてレポートファイル
   データベースディレクトリ\alerting\batch\correlation_detection_report_*.xml
が生成されます。 レポートファイルの用途は、運用にあわせて決定してください。

相関検出バッチ処理では
   %TAKMI_HOME%\bin\takmi_alert_correlation.bat (または、takmi_alert_correlation.sh)
コマンドを使用します。

前提条件:
相関検出を行うデータベースで、言語処理とインデックス作成が終了しており、ALERTING SYSTEM の WEB アプリケーションが稼動していないことが前提になります。

使用方法:
takmi_alert_correlation.bat DATABASE_NAME MAXIMUM_ANALYSIS_TIME_BY_MINUTE JAVA_HEAP_SIZE_BY_MEGA_BYTES

  • DATABASE_NAME:
    global_config.xml の global_config/database_entries/database_entry@name で定義されたデータベース名.

  • MAXIMUM_ANALYSIS_TIME_BY_MINUTE:
    最大解析時間を「分」で指定.

  • JAVA_HEAP_SIZE_BY_MEGA_BYTES:
    解析時の java ヒープサイズを「メガバイト」で指定.

使用例:
   takmi_alert_correlation.bat INDEXED_DATA_SAMPLE_JA 5 500
プリインストールデータベース INDEXED_DATA_SAMPLE_JA について、ヒープサイズ 500MB で最大分析時間 5 分で相関検出を行います。

5 付録
商標

ここでは、IBM の商標と、特定のIBM 以外の商標をリストします。 IBM の商標について詳しくは、http://www.ibm.com/legal/copytrade.shtml を参照して下さい。 以下は、それぞれ各社の商標または登録商標です。

Java およびすべてのJava 関連の商標およびロゴは、Sun Microsystems, Inc. の米国およびその他の国における商標または登録商標です。 Microsoft、Windows、Windows NT およびWindows ロゴは、Microsoft Corporationの米国およびその他の国における商標です。 Intel、Intel Inside (ロゴ)、およびPentium は、Intel Corporation の米国およびその他の国における商標です。 UNIX は、The Open Group の米国およびその他の国における登録商標です。 Linux は、Linus Torvalds の米国およびその他の国における商標です。 他の会社名、製品名およびサービス名等はそれぞれ各社の商標です。

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