JP7356026B2 - Load balancer deployment position determination method and load balancer deployment position determination program - Google Patents

Load balancer deployment position determination method and load balancer deployment position determination program Download PDF

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Description

本発明は、ロードバランサ配備位置決定方法、及びロードバランサ配備位置決定プログラムに関する。 The present invention relates to a load balancer deployment position determination method and a load balancer deployment position determination program.

仮想化技術の発展に伴い、データセンタ内で起動している仮想マシンを利用して種々のサービスを利用者に提供するクラウドサービスが普及しつつある。クラウドサービスでは、サービスに必要なデータやプログラム等を仮想マシン側で管理するため、これらを利用者が管理する必要がなくなり、利用者の業務の効率化やコストダウンを図ることができる。なお、以下ではクラウドサービスのことを単にクラウドとも呼ぶ。 With the development of virtualization technology, cloud services that provide various services to users using virtual machines running in data centers are becoming popular. With cloud services, the data and programs necessary for the service are managed on the virtual machine side, so the user no longer has to manage them, making it possible to improve the efficiency of the user's work and reduce costs. Note that cloud services are also simply referred to as clouds below.

クラウドの可用性を高める技術として、複数のクラウドを組み合わせたマルチクラウドと呼ばれる技術がある。マルチクラウドにおいては、データセンタの障害等によってあるクラウドを使用できない状況になっても、残りのクラウドを利用することができるため、クラウドの可用性を高めることができる。 As a technology for increasing cloud availability, there is a technology called multi-cloud, which combines multiple clouds. In multi-cloud, even if one cloud becomes unusable due to a data center failure or the like, the remaining clouds can be used, thereby increasing the availability of the clouds.

但し、マルチクラウドには、利用者がサービスのリクエストを出してからそのサービスの提供を受けるまでの時間のばらつきを抑制するという点で改善の余地がある。 However, there is room for improvement in multi-cloud in terms of reducing variations in the time between a user requesting a service and receiving that service.

特開２０１８－０８４９８６号公報JP2018-084986A

一側面によれば、利用者がサービスのリクエストを出してからそのサービスの提供を受けるまでの時間のばらつきを抑制することを目的とする。 According to one aspect, the purpose is to suppress variations in time from a user issuing a service request to receiving the service.

一側面によれば、コンピュータが、複数の第１のクラウド拠点の各々に構築されたシステムがリクエストを受け付けたときに実行する処理に要する処理時間を前記第１のクラウド拠点ごとに取得し、前記第１のクラウド拠点と第２のクラウド拠点との間の通信時間を、複数の前記第１のクラウド拠点と複数の前記第２のクラウド拠点との組み合わせごとに取得し、前記処理時間と前記通信時間とを加算した応答時間を、複数の前記第１のクラウド拠点と複数の前記第２のクラウド拠点との組み合わせごとに算出し、複数の前記第２のクラウド拠点のうち、複数の前記第１のクラウド拠点の各々との間における前記応答時間のばらつきが基準値未満となる第２のクラウド拠点を、前記リクエストを複数の前記第１のクラウド拠点の各々に振り分けるロードバランサの配備先の候補とするロードバランサ配備位置決定方法が提供される。 According to one aspect, a computer acquires, for each of the first cloud bases, a processing time required for processing to be executed when a system built at each of the plurality of first cloud bases receives a request; The communication time between a first cloud base and a second cloud base is acquired for each combination of a plurality of first cloud bases and a plurality of second cloud bases, and the processing time and the communication The response time is calculated for each combination of the plurality of first cloud bases and the plurality of second cloud bases, and among the plurality of second cloud bases, the response time A second cloud base where the variation in the response time between each of the plurality of cloud bases is less than a reference value is a candidate for deployment of a load balancer that distributes the request to each of the plurality of first cloud bases. A method for determining the location of a load balancer is provided.

一側面によれば、利用者がサービスのリクエストを出してからそのサービスの提供を受けるまでの時間のばらつきを抑制することができる。 According to one aspect, it is possible to suppress variations in time from a user issuing a service request to receiving the service.

図１は、検討に使用したマルチクラウドのシステム構成図である。FIG. 1 is a system configuration diagram of the multi-cloud system used in the study. 図２（ａ）、（ｂ）は、問題について説明するための模式図である。FIGS. 2(a) and 2(b) are schematic diagrams for explaining the problem. 図３は、検討に使用したシステムの運用方法について説明するための模式図である。FIG. 3 is a schematic diagram for explaining the operating method of the system used in the study. 図４は、検討に使用したシステムの第１のクラウド拠点に障害が発生した場合の模式図である。FIG. 4 is a schematic diagram of a case where a failure occurs in the first cloud base of the system used in the study. 図５は、本実施形態に係るシステムの構成図である。FIG. 5 is a configuration diagram of a system according to this embodiment. 図６は、本実施形態に係る第１の測定用仮想マシンの機能について説明するための模式図である。FIG. 6 is a schematic diagram for explaining the functions of the first measurement virtual machine according to this embodiment. 図７は、本実施形態に係る第２の測定用仮想マシンの機能について説明するための模式図である。FIG. 7 is a schematic diagram for explaining the functions of the second measurement virtual machine according to this embodiment. 図８は、本実施形態に係る管理サーバによる応答時間の算出結果について説明するための模式図である。FIG. 8 is a schematic diagram for explaining the response time calculation result by the management server according to the present embodiment. 図９は、本実施形態に係る管理サーバによる応答時間のばらつきの算出結果について説明するための模式図である。FIG. 9 is a schematic diagram for explaining calculation results of response time variations by the management server according to the present embodiment. 図１０は、本実施形態に係るロードバランサの配備先の決定方法の一例を示す模式図である。FIG. 10 is a schematic diagram illustrating an example of a method for determining a deployment destination of a load balancer according to this embodiment. 図１１は、本実施形態において、複数の第２のクラウド拠点にロードバランサを配備した場合の本実施形態に係るシステムのシステム構成図である。FIG. 11 is a system configuration diagram of a system according to this embodiment when load balancers are deployed at a plurality of second cloud bases. 図１２は、管理サーバが定期的にばらつきを監視する場合の本実施形態に係るシステムのシステム構成図である。FIG. 12 is a system configuration diagram of a system according to this embodiment in which the management server periodically monitors variations. 図１３は、本実施形態に係る管理サーバの機能構成図である。FIG. 13 is a functional configuration diagram of the management server according to this embodiment. 図１４は、本実施形態に係るロードバランサ配備位置決定方法の一例を示すフローチャート（その１）である。FIG. 14 is a flowchart (part 1) illustrating an example of the load balancer deployment position determination method according to the present embodiment. 図１５は、本実施形態に係るロードバランサ配備位置決定方法の一例を示すフローチャート（その２）である。FIG. 15 is a flowchart (Part 2) illustrating an example of the load balancer deployment position determination method according to the present embodiment. 図１６は、本実施形態に係る処理時間管理テーブル作成処理について示すフローチャートである。FIG. 16 is a flowchart showing processing time management table creation processing according to this embodiment. 図１７は、本実施形態に係る通信時間管理テーブル作成処理について示すフローチャートである。FIG. 17 is a flowchart showing communication time management table creation processing according to this embodiment. 図１８は、本実施形態に係る管理サーバのハードウェア構成図である。FIG. 18 is a hardware configuration diagram of the management server according to this embodiment.

本実施形態の説明に先立ち、本願発明者が検討した事項について説明する。 Prior to describing this embodiment, matters considered by the inventor of the present application will be described.

図１は、検討に使用したマルチクラウドのシステム構成図である。
このシステム１は、マルチクラウドを実現するシステムであり、第１のクラウド拠点２と第２のクラウド拠点３とを有する。このうち、第１のクラウド拠点２は、拠点Ａに設置されたデータセンタの計算機を利用して事業者Ａが提供するクラウドの拠点である。また、第２のクラウド拠点３は、拠点Ｂに設置されたデータセンタの計算機を利用して事業者Ｂが提供するクラウドの拠点である。 FIG. 1 is a system configuration diagram of the multi-cloud system used in the study.
This system 1 is a system that realizes a multi-cloud, and includes a first cloud base 2 and a second cloud base 3. Among these, the first cloud base 2 is a cloud base provided by business operator A using computers in a data center installed at base A. Further, the second cloud base 3 is a cloud base provided by business operator B using a computer in a data center installed at base B.

これらのクラウド拠点２、３の各々は、ネットワーク４を介して利用者端末５と接続されており、利用者端末５に対して種々のサービスを提供する。なお、ここではネットワーク４としてインターネットを想定する。また、利用者端末５は、マルチクラウドを利用する利用者が操作するPC(Personal Computer)等の情報処理装置である。 Each of these cloud bases 2 and 3 is connected to a user terminal 5 via a network 4, and provides various services to the user terminal 5. Note that here, it is assumed that the network 4 is the Internet. Further, the user terminal 5 is an information processing device such as a PC (Personal Computer) operated by a user who uses the multi-cloud.

更に、このシステム１においては、第１のクラウド拠点の事業者Aと第２のクラウド拠点の事業者Bとを別の主体にする。これにより、一方の事業者がクラウドを提供できない状況になっても、残りの事業者のクラウドを利用して利用者にサービスを提供できるため、サービスの可用性を高めることができる。 Furthermore, in this system 1, operator A of the first cloud base and operator B of the second cloud base are separate entities. As a result, even if one provider is unable to provide cloud services, the remaining provider's cloud can be used to provide services to users, increasing service availability.

各々のクラウド拠点２、３には、サービスを提供するためのシステム１０が構築される。システム１０は、データセンタ内で起動している仮想マシンを利用して構築されており、利用者のニーズに応えるための様々なサービスを提供する。 A system 10 for providing services is constructed in each of the cloud bases 2 and 3. The system 10 is constructed using virtual machines running within a data center, and provides various services to meet the needs of users.

ここでは、第１のクラウド拠点２に第１～第３の仮想マシンVM1～VM3を起動した場合を想定する。このうち、第１の仮想マシンVM1は、利用者端末５からHTTP(Hypertext Transfer Protocol)のリクエストReqを受け付ける仮想サーバである。リクエストReqは、システム１０に対してサービスに応じた処理を依頼する要求である。その処理をシステム１０が終えると、第１の仮想マシンVM1は、処理の結果を応答Ackとして利用者端末５に返す。 Here, it is assumed that the first to third virtual machines VM1 to VM3 are started in the first cloud base 2. Among these, the first virtual machine VM1 is a virtual server that receives an HTTP (Hypertext Transfer Protocol) request Req from the user terminal 5. The request Req is a request for requesting the system 10 to perform processing according to the service. When the system 10 finishes the processing, the first virtual machine VM1 returns the processing result to the user terminal 5 as a response Ack.

また、第２の仮想マシンVM2は、第１の仮想マシンVM1が受け付けたリクエストReqに応じた処理を行い、その処理の結果を第１の仮想マシンVM1に返す仮想サーバである。そして、第３の仮想マシンVM3は、その処理を行うのに要する仮想データベースDBである。 Further, the second virtual machine VM2 is a virtual server that performs processing according to the request Req received by the first virtual machine VM1, and returns the result of the processing to the first virtual machine VM1. The third virtual machine VM3 is a virtual database DB required to perform the processing.

例えば、システム１０がEC(Electronic Commerce)サイトを構築するシステムである場合には、第１の仮想マシンVM1が利用者端末５から商品検索のリクエストを受け付ける。そして、第２の仮想マシンVM2が仮想データベースDBに登録されている商品を検索し、その結果を第１の仮想マシンVM1に返すことになる。 For example, if the system 10 is a system for building an EC (Electronic Commerce) site, the first virtual machine VM1 receives a request for product search from the user terminal 5. Then, the second virtual machine VM2 searches for products registered in the virtual database DB, and returns the results to the first virtual machine VM1.

ここでは、システム１０がリクエストReqを受け付けてから応答Ackを返すまでの時間を処理時間T1と呼ぶ。 Here, the time from when the system 10 receives a request Req until it returns a response Ack is referred to as processing time T1.

また、第２のクラウド拠点３の内部にも、第１のクラウド拠点２におけるのと同じシステム１０が構築される。 Furthermore, the same system 10 as in the first cloud base 2 is constructed inside the second cloud base 3 as well.

更に、この例では、利用者端末５が送信したリクエストReqを第１のクラウド拠点２と第２のクラウド拠点３の各々に振り分けるロードバランサ８を第１のクラウド拠点２の内部に配備する。ロードバランサ８は、第１のクラウド拠点２に起動している仮想マシンによって実現することができ、ラウンドロビン等の所定のアルゴリズムに従って第１のクラウド拠点２と第２のクラウド拠点３の各々にリクエストReqを振り分ける。 Furthermore, in this example, a load balancer 8 that distributes the request Req sent by the user terminal 5 to the first cloud base 2 and the second cloud base 3 is installed inside the first cloud base 2. The load balancer 8 can be realized by a virtual machine running on the first cloud base 2, and requests requests to each of the first cloud base 2 and the second cloud base 3 according to a predetermined algorithm such as round robin. Allocate Req.

なお、ロードバランサ８とシステム１０との間の通信の往復時間を以下では通信時間T2と呼ぶ。 Note that the round trip time for communication between the load balancer 8 and the system 10 is hereinafter referred to as communication time T2.

このようなシステム１によれば、二つのクラウド拠点２、３に同じシステム１０を構築し、ロードバランサ８が利用者端末５のリクエストReqを各クラウド拠点２、３に振り分ける。よって、例えば第１のクラウド拠点２に障害が発生してその内部のシステム１０を利用できない状況になっても、利用者端末５は第２のクラウド拠点３のシステム１０を利用することができ、サービスの可用性を高めることができる。
但し、このシステム１０には以下のような問題が発生することがある。 According to such a system 1, the same system 10 is constructed in two cloud bases 2 and 3, and the load balancer 8 distributes requests Req from user terminals 5 to each cloud base 2 and 3. Therefore, even if, for example, a failure occurs in the first cloud base 2 and the internal system 10 becomes unavailable, the user terminal 5 can use the system 10 of the second cloud base 3. Service availability can be increased.
However, the following problems may occur in this system 10.

図２（ａ）、（ｂ）は、その問題について説明するための模式図である。
図２（ａ）においては、利用者端末５がシステム１にリクエストを複数回送信した場合の模式図である。ここでは、１回目のリクエストをReq 1で表し、このリクエストReq 1に対してシステム１が利用者端末５に返す応答をAck 1で表す。そして、利用者端末５がリクエストReq 1を送信してから応答Ack 1を受信するまでの時間間隔をΔt1で表す。 FIGS. 2(a) and 2(b) are schematic diagrams for explaining the problem.
FIG. 2A is a schematic diagram of a case where the user terminal 5 transmits a request to the system 1 multiple times. Here, the first request is expressed as Req 1, and the response that the system 1 returns to the user terminal 5 in response to this request Req 1 is expressed as Ack 1. The time interval from when the user terminal 5 sends the request Req 1 until it receives the response Ack 1 is represented by Δt1.

同様に、２回目のリクエストと応答をそれぞれReq 2、Ack 2で表し、これらの時間間隔をΔt2で表す。そして、３回目のリクエストと応答をそれぞれReq 3、Ack 3で表し、これらの時間間隔をΔt3で表す。 Similarly, the second request and response are represented by Req 2 and Ack 2, respectively, and the time interval between them is represented by Δt2. Then, the third request and response are represented by Req 3 and Ack 3, respectively, and the time interval between them is represented by Δt3.

図２（ａ）の例では各時間間隔Δt1～Δt3が略一定であり、利用者端末５がシステム１から安定したサービスを受けられる状態にある。 In the example of FIG. 2(a), each time interval Δt1 to Δt3 is approximately constant, and the user terminal 5 is in a state where it can receive stable service from the system 1.

一方、図２（ｂ）の例では、各時間間隔Δt1～Δt3が不均一となっている。この原因としては、例えばシステム１０の処理時間T1が第１のクラウド拠点２と第２のクラウド拠点３とで異なることが挙げられる。また、システム１０とロードバランサ８との間の通信時間T2が第１のクラウド拠点２と第２のクラウド拠点３とで異なることも各時間間隔Δt1～Δt3が不均一となる原因の一つである。 On the other hand, in the example of FIG. 2(b), the time intervals Δt1 to Δt3 are non-uniform. One reason for this is, for example, that the processing time T1 of the system 10 is different between the first cloud base 2 and the second cloud base 3. Furthermore, the fact that the communication time T2 between the system 10 and the load balancer 8 is different between the first cloud base 2 and the second cloud base 3 is also one of the reasons why the time intervals Δt1 to Δt3 are uneven. be.

このような状態では、利用者端末５がリクエストReqを送信してから応答Ackを受信するまでの時間が不安定となるため、利用者端末５がシステム１から安定したサービスを受けることができない。 In such a state, the time from when the user terminal 5 sends the request Req until it receives the response Ack becomes unstable, so the user terminal 5 cannot receive stable service from the system 1.

また、マルチクラウドを提供する事業者によっては、管理サーバを利用してシステム１が正常に動作しているかどうかを監視することがある。その場合、管理サーバは、システム１にダミーのリクエストを送信し、そのリクエストに対する応答を管理サーバがシステム１から受信する。システム１に障害等の異常が発生している場合には、管理サーバがダミーのリクエストを送信してから応答を受信するまでの時間間隔Δtが長くなることが想定される。よって、管理者は、システム１に異常が発生しているとみなすための閾値tsを予め定めておく。そして、Δt＜tsの場合にはシステム１は正常であると管理サーバが判断し、Δt≧tsの場合にはシステム１は異常であると管理サーバが判断する。 Further, depending on the provider of multi-cloud, a management server may be used to monitor whether the system 1 is operating normally. In that case, the management server sends a dummy request to the system 1, and the management server receives a response to the request from the system 1. If an abnormality such as a failure occurs in the system 1, it is assumed that the time interval Δt from when the management server sends a dummy request until it receives a response becomes longer. Therefore, the administrator predetermines a threshold value ts for determining that an abnormality has occurred in the system 1. Then, if Δt<ts, the management server determines that the system 1 is normal, and if Δt≧ts, the management server determines that the system 1 is abnormal.

そのような場合に各時間間隔Δt1～Δt3が不均一となっていると、システム１に異常がないにも関わらず、例えばΔt3≧tsとなってしまい異常と誤判定するおそれがある。よって、異常と正常とを切り分けるのに適切な閾値tsを設定するのが困難となり、マルチクラウドに異常があるかどうかを事業者が監視するのが難しくなる。 In such a case, if the time intervals Δt1 to Δt3 are non-uniform, there is a risk that, for example, Δt3≧ts may be established even though there is no abnormality in the system 1, resulting in an erroneous determination that the system 1 is abnormal. Therefore, it becomes difficult to set an appropriate threshold value ts to distinguish between abnormality and normality, and it becomes difficult for the operator to monitor whether there is an abnormality in the multi-cloud.

なお、各時間間隔Δt1～Δt3が不均一になるのを防止するために、以下のようにシステム１を運用することも考えられる。 Note that in order to prevent the time intervals Δt1 to Δt3 from becoming non-uniform, it is also possible to operate the system 1 as follows.

図３は、システム１の運用方法について説明するための模式図である。
図３の例では、利用者端末５から送信されたリクエストReqをロードバランサ８が常に第１のクラウド拠点２に振り分ける。このように第１のクラウド拠点２のみを利用すれば、各クラウド拠点２、３における処理時間T1や通信時間T2の相違に起因して時間間隔Δt1～Δt3が不均一になるのを抑制できる。 FIG. 3 is a schematic diagram for explaining the operating method of the system 1.
In the example of FIG. 3, the load balancer 8 always distributes the request Req sent from the user terminal 5 to the first cloud base 2. By using only the first cloud base 2 in this way, it is possible to suppress the time intervals Δt1 to Δt3 from becoming non-uniform due to differences in the processing time T1 and communication time T2 between the cloud bases 2 and 3.

しかし、このような運用方法では、第１のクラウド拠点２に障害が発生した場合に以下のように時間間隔Δt1～Δt3が不均一になるおそれがある。 However, in such an operation method, if a failure occurs in the first cloud base 2, the time intervals Δt1 to Δt3 may become uneven as described below.

図４は、第１のクラウド拠点２に障害が発生した場合の模式図である。
この場合には利用者端末５が第１のクラウド拠点２のシステム１０を使用することができないため、ロードバランサ８がリクエストReqの振り分け先を第２のクラウド拠点３に切り替える。 FIG. 4 is a schematic diagram when a failure occurs in the first cloud base 2.
In this case, since the user terminal 5 cannot use the system 10 of the first cloud base 2, the load balancer 8 switches the distribution destination of the request Req to the second cloud base 3.

しかし、システム１０の処理時間T1が第１のクラウド拠点２と第２のクラウド拠点３とで異なる場合には、利用者端末５がリクエストReqを送信してから応答Ackを受信するまでの時間が切り替えの前後で異なってしまう。同様に、システム１０とロードバランサ８との間の通信時間T2が第１のクラウド拠点２と第２のクラウド拠点３とで異なる場合にも、リクエストReqの送信から応答Ackの受信までの時間が切り替えの前後で異なってしまう。これにより、図２（ｂ）の例と同様に、ロードバランサ８の振り分け先の切り替えの前後において各時間間隔Δt1～Δt3が不均一となるおそれがある。 However, if the processing time T1 of the system 10 is different between the first cloud base 2 and the second cloud base 3, the time from when the user terminal 5 sends the request Req until it receives the response Ack is It will be different before and after switching. Similarly, even if the communication time T2 between the system 10 and the load balancer 8 is different between the first cloud base 2 and the second cloud base 3, the time from sending the request Req to receiving the response Ack is It will be different before and after switching. As a result, the time intervals Δt1 to Δt3 may become non-uniform before and after switching the distribution destination of the load balancer 8, as in the example of FIG. 2(b).

以下に、利用者端末がリクエストを送信してから応答を受信するまでの時間間隔が不均一となるのを抑制することが可能な各実施形態について説明する。 Each embodiment that can suppress uneven time intervals from when a user terminal sends a request until it receives a response will be described below.

（本実施形態）
[全体構成]
図５は、本実施形態に係るシステムの構成図である。
このシステム２０は、マルチクラウドを実現するシステムであり、複数の第１のクラウド拠点２１と、複数の第２のクラウド拠点２２とを有する。なお、これらのクラウド拠点２１、２２の各々は、クラウドを提供する事業者と、そのクラウドを提供するための計算機を収容したデータセンタが設置されている拠点との組み合わせで特定されるコンピューティングシステムを示す。このうち、第１のクラウド拠点２１には、利用者端末２７にサービスを提供するためのシステム２３が構築される。この例では、第１のクラウド拠点２１に第１～第３の仮想マシン２１ａ～２１ｃを配備し、これらの仮想マシン２１ａ～２１ｃによりシステム２３を実現する。 (This embodiment)
[overall structure]
FIG. 5 is a configuration diagram of a system according to this embodiment.
This system 20 is a system that realizes a multi-cloud, and includes a plurality of first cloud bases 21 and a plurality of second cloud bases 22. Note that each of these cloud bases 21 and 22 is a computing system specified by a combination of a cloud provider and a base where a data center containing computers for providing the cloud is installed. shows. Among these, a system 23 for providing services to user terminals 27 is constructed in the first cloud base 21 . In this example, first to third virtual machines 21a to 21c are installed in the first cloud base 21, and the system 23 is realized by these virtual machines 21a to 21c.

各仮想マシン２１ａ～２１ｃの機能は特に限定されない。例えば、第１の仮想マシン２１ａは、利用者端末２７からHTTPのリクエストReqを受け付ける仮想サーバである。リクエストReqは、システム２３に対してサービスに応じた処理を依頼する要求である。その処理をシステム２３が終えると、第１の仮想マシン２１ａは、処理の結果を応答Ackとして利用者端末２７に返す。 The functions of each virtual machine 21a to 21c are not particularly limited. For example, the first virtual machine 21a is a virtual server that receives an HTTP request Req from the user terminal 27. The request Req is a request for requesting the system 23 to perform processing according to the service. When the system 23 finishes the processing, the first virtual machine 21a returns the processing result to the user terminal 27 as a response Ack.

第２の仮想マシン２１ｂは、第１の仮想マシン２１ａが受け付けたリクエストReqに応じた処理を行い、その処理の結果を第１の仮想マシン２１ａに返す仮想サーバである。そして、第３の仮想マシン２１ｃは、その処理を行うのに要する仮想データベースDBである The second virtual machine 21b is a virtual server that performs processing according to the request Req received by the first virtual machine 21a, and returns the result of the processing to the first virtual machine 21a. The third virtual machine 21c is a virtual database DB required to perform the processing.

更に、第１のクラウド拠点２１には、システム２３の処理時間を測定するための第１の測定用仮想マシン２４ａが配備される。更に、第１のクラウド拠点２１と第２のクラウド拠点２２との間の通信時間を測定するための第２の測定用仮想マシン２４ｂも第１のクラウド拠点２１内に配備される。 Furthermore, a first measurement virtual machine 24a for measuring the processing time of the system 23 is installed in the first cloud base 21. Furthermore, a second measurement virtual machine 24b for measuring the communication time between the first cloud base 21 and the second cloud base 22 is also installed within the first cloud base 21.

一方、第２のクラウド拠点２２は、ロードバランサ２５の配備先の候補のクラウド拠点である。この例では複数の第２のクラウド拠点２２を用意し、このうちのいずれかに最終的にロードバランサ２５が配備される。なお、ロードバランサ２５は、第２のクラウド拠点２２の内部に起動する仮想マシンによって実現することができる。更に、第２のクラウド拠点２２には、前述の第２の測定用仮想マシン２４ｂも配備される。 On the other hand, the second cloud base 22 is a candidate cloud base where the load balancer 25 is to be deployed. In this example, a plurality of second cloud bases 22 are prepared, and the load balancer 25 is eventually deployed to one of them. Note that the load balancer 25 can be realized by a virtual machine activated inside the second cloud base 22. Furthermore, the second measurement virtual machine 24b described above is also installed in the second cloud base 22.

第１のクラウド拠点２１と第２のクラウド拠点２２の各々はネットワーク２６を介して利用者端末２７と接続される。ネットワーク２６は特に限定されない。例えば、インターネット、VPN(Virtual Private Network)、及びLAN(Local Area Network)等をネットワーク２６として採用し得る。 Each of the first cloud base 21 and the second cloud base 22 is connected to a user terminal 27 via a network 26. Network 26 is not particularly limited. For example, the Internet, VPN (Virtual Private Network), LAN (Local Area Network), etc. may be employed as the network 26.

利用者端末２７は、マルチクラウドを利用する利用者が操作するPC等の情報処理装置である。利用者の操作を受け付けると、利用者端末２７は、第１のクラウド拠点２１のシステム２３からサービスを受けるためにロードバランサ２５に対してリクエストReqを送信する。ロードバランサ２５は、ラウンドロビン等のアルゴリズムによってそのリクエストReqを複数の第１のクラウド拠点２１のいずれかに振り分ける。そして、リクエストReqが振り分けられた第１のクラウド拠点２１のシステム２３が所定の処理を行う。その後、システム２３は、その処理の結果をリクエストReqに対する応答Ackとして利用者端末２７に送信する。 The user terminal 27 is an information processing device such as a PC operated by a user who uses the multi-cloud. Upon receiving the user's operation, the user terminal 27 transmits a request Req to the load balancer 25 in order to receive a service from the system 23 of the first cloud base 21. The load balancer 25 distributes the request Req to one of the plurality of first cloud bases 21 using an algorithm such as round robin. Then, the system 23 of the first cloud base 21 to which the request Req is distributed performs predetermined processing. Thereafter, the system 23 transmits the processing result to the user terminal 27 as a response Ack to the request Req.

また、複数の第１のクラウド拠点２１の各々を提供する事業者は特に限定されず、複数の第１のクラウド拠点２１ごとに事業者が異なってもよいし、複数の第１のクラウド拠点２１の中に同一事業者が提供するクラウド拠点が存在してもよい。但し、システム２０の可用性を高めるためには、複数の第１のクラウド拠点２１の各々の事業者を異なるようにするのが好ましい。 Further, the provider that provides each of the plurality of first cloud bases 21 is not particularly limited, and the provider may be different for each of the plurality of first cloud bases 21, or the provider may be different for each of the plurality of first cloud bases 21. There may be cloud bases provided by the same provider. However, in order to increase the availability of the system 20, it is preferable that the plurality of first cloud bases 21 be operated by different operators.

図５においては、第１のクラウド拠点２１と第２のクラウド拠点２２の各々においてクラウドを提供する事業者を事業者A、事業者B、事業者C、…等で表す。また、各クラウド拠点２１、２２が提供するクラウドを実現するための計算機が収容されているデータセンタの拠点を拠点A、拠点B、拠点C、…等で表す。拠点A、拠点B、拠点C、…は、各々が異なる国に位置してもよいし、これらの中に同一国内の拠点が含まれてもよい。 In FIG. 5, the businesses that provide cloud services at each of the first cloud base 21 and the second cloud base 22 are represented as business A, business B, business C, etc. In addition, bases of data centers in which computers for realizing the cloud provided by each of the cloud bases 21 and 22 are housed are represented as base A, base B, base C, etc. Base A, base B, base C, etc. may be located in different countries, or may include bases within the same country.

更に、このシステム２０は、各クラウド拠点２１、２２を管理するための管理サーバ３０を有する。管理サーバ３０はネットワーク２６に接続されており、複数の第１のクラウド拠点２１と複数の第２のクラウド拠点２２の各々にアクセス可能となっている。なお、管理サーバ３０の形態は特に限定されず、物理サーバや仮想サーバ等のコンピュータを管理サーバ３０として採用し得る。 Furthermore, this system 20 includes a management server 30 for managing each cloud base 21 and 22. The management server 30 is connected to the network 26 and can access each of the plurality of first cloud bases 21 and the plurality of second cloud bases 22. Note that the form of the management server 30 is not particularly limited, and a computer such as a physical server or a virtual server may be employed as the management server 30.

このようなシステム２０においては、前述のようにロードバランサ２５が複数の第１のクラウド拠点２１にリクエストReqを振り分ける。そのため、利用者端末２７がリクエストReqを送信してから応答Ackを受信するまでの時間間隔Δtは、振り分け先の第１のクラウド拠点２１におけるシステム２３の処理時間によって変わる。更に、ロードバランサ２５が配備されている第２のクラウド拠点２２と第１のクラウド拠点２１との間の往復の通信時間によっても時間間隔Δtは変わる。 In such a system 20, the load balancer 25 distributes requests Req to the plurality of first cloud bases 21 as described above. Therefore, the time interval Δt from when the user terminal 27 sends the request Req until it receives the response Ack changes depending on the processing time of the system 23 at the first cloud base 21 to which the request is distributed. Furthermore, the time interval Δt also changes depending on the round-trip communication time between the second cloud base 22 and the first cloud base 21 where the load balancer 25 is installed.

リクエストReqを送信する度に時間間隔Δtが大きく変動すると、図２（ｂ）で例示したように第１のクラウド拠点２１が正常に動作しているかを監視するのが困難となる。しかも、利用者にとっては、システム２３から安定してサービスを受けることができないため不便である。 If the time interval Δt changes significantly each time a request Req is transmitted, it becomes difficult to monitor whether the first cloud base 21 is operating normally, as illustrated in FIG. 2(b). Moreover, it is inconvenient for users because they cannot receive services stably from the system 23.

そこで、本実施形態では、以下のようにして複数の第２のクラウド拠点２２のうちで時間間隔Δtのばらつきを抑制することが可能なクラウド拠点にロードバランサ２５を配備する。 Therefore, in this embodiment, the load balancer 25 is installed at a cloud base that can suppress variations in the time interval Δt among the plurality of second cloud bases 22 as described below.

[ロードバランサ配備位置決定方法]
図６は、第１の測定用仮想マシン２４ａの機能について説明するための模式図である。 [Load balancer deployment position determination method]
FIG. 6 is a schematic diagram for explaining the functions of the first measurement virtual machine 24a.

第１の測定用仮想マシン２４ａは、自身が配備されている第１のクラウド拠点２１内のシステム２３に対してHTTPのダミーのリクエストReq_dを送信する。ダミーのリクエストReq_dとしては、例えばHTTPのGETメソッドを含むリクエストがある。そして、第１の測定用仮想マシン２４ａは、ダミーのリクエストReq_dを送信してからそれに対する応答Ack_dをシステム２３から受信するまでの時間を処理時間T1として取得する。処理時間T1は、システム２３がダミーのリクエストReq_dを受け付けたときに実行する処理に要する時間である。 The first measurement virtual machine 24a transmits an HTTP dummy request Req_d to the system 23 in the first cloud base 21 where the first measurement virtual machine 24a is installed. The dummy request Req_d is, for example, a request that includes an HTTP GET method. Then, the first measurement virtual machine 24a obtains the time from sending the dummy request Req_d until receiving the response Ack_d therefrom from the system 23 as the processing time T1. The processing time T1 is the time required for processing executed when the system 23 receives the dummy request Req_d.

なお、第１の測定用仮想マシン２４ａがシステム２３にダミーのリクエストReq_dを複数回送信し、各々のリクエストReq_dに対する応答Ack_dを複数回受信してもよい。その場合、第１の測定用仮想マシン２４ａがリクエストReq_dを送信してから応答Ack_dを受信するまでの時間を各回で平均した値を処理時間T1として採用し得る。 Note that the first measurement virtual machine 24a may transmit the dummy request Req_d to the system 23 multiple times and receive the response Ack_d to each request Req_d multiple times. In that case, a value obtained by averaging the time from when the first measurement virtual machine 24a transmits the request Req_d until it receives the response Ack_d each time can be adopted as the processing time T1.

更に、ダミーのリクエストReq_dに代えて、利用者端末２７が送信するリクエストReqを利用して第１の測定用仮想マシン２４ａが処理時間T1を測定してもよい。その場合は、第１の測定用仮想マシン２４ａが、システム２３に出入りするパケットをキャプチャすることにより、リクエストReqの受信時刻と応答Ackの送信時刻との差を処理時間T1として特定すればよい。 Furthermore, instead of the dummy request Req_d, the first measuring virtual machine 24a may measure the processing time T1 using the request Req transmitted by the user terminal 27. In that case, the first measurement virtual machine 24a may identify the difference between the reception time of the request Req and the transmission time of the response Ack as the processing time T1 by capturing packets entering and exiting the system 23.

管理サーバ３０は、第１のクラウド拠点２１ごとに、ネットワーク２６を介して第１の測定用仮想マシン２４ａから処理時間T1を取得する。更に、管理サーバ３０は、その処理時間T1と第１のクラウド拠点２１とを対応付けた処理時間管理テーブルTB1を生成する。処理時間管理テーブルTB1において複数の第１のクラウド拠点２１の各々を識別する識別子として、ここでは第１のクラウド拠点２１の事業者と拠点との組み合わせを採用する。例えば、「事業者A/拠点A」という組み合わせによって、第１のクラウド拠点２１を一意に識別することができる。 The management server 30 acquires the processing time T1 from the first measurement virtual machine 24a via the network 26 for each first cloud base 21. Furthermore, the management server 30 generates a processing time management table TB1 that associates the processing time T1 with the first cloud base 21. As an identifier for identifying each of the plurality of first cloud bases 21 in the processing time management table TB1, a combination of the operator and the base of the first cloud base 21 is used here. For example, the first cloud base 21 can be uniquely identified by the combination "Business operator A/base A."

図７は、第２の測定用仮想マシン２４ｂの機能について説明するための模式図である。 FIG. 7 is a schematic diagram for explaining the functions of the second measurement virtual machine 24b.

図７に示すように、第１のクラウド拠点２１の第２の測定用仮想マシン２４ｂは、自身が配備されている第１のクラウド拠点２１と第２のクラウド拠点２２との間における通信時間T2を測定する。その通信時間T2として、ここでは往復の通信時間RTT(Round Trip Time)を採用する。この場合、第１のクラウド拠点２１の第２の測定用仮想マシン２４ｂが、第２のクラウド拠点２２の第２の測定用仮想マシン２４ｂにping用のパケットを送信する。そして、第１のクラウド拠点２１の第２の測定用仮想マシン２４ｂは、ping用のパケットを送信してからそれに対する応答パケットを第２のクラウド拠点２２の第２の測定用仮想マシン２４ｂから受信するまでの時間を通信時間T2として測定する。 As shown in FIG. 7, the second measurement virtual machine 24b of the first cloud base 21 has a communication time T2 between the first cloud base 21 and the second cloud base 22 where it is deployed. Measure. As the communication time T2, the round trip communication time RTT (Round Trip Time) is adopted here. In this case, the second measurement virtual machine 24b of the first cloud base 21 transmits a ping packet to the second measurement virtual machine 24b of the second cloud base 22. Then, the second measurement virtual machine 24b of the first cloud base 21 transmits a ping packet and then receives a response packet therefrom from the second measurement virtual machine 24b of the second cloud base 22. The time it takes to do so is measured as the communication time T2.

なお、第２の測定用仮想マシン２４ｂがRTTの測定を複数回行い、RTTの平均値を通信時間T2として算出するようにしてもよい。また、第１のクラウド拠点２１と第２のクラウド拠点２２との間の往復の通信時間を２で除した片道の通信時間を通信時間T2として採用してもよい。 Note that the second measuring virtual machine 24b may measure the RTT multiple times and calculate the average value of the RTT as the communication time T2. Further, the one-way communication time obtained by dividing the round-trip communication time between the first cloud base 21 and the second cloud base 22 by two may be adopted as the communication time T2.

そして、管理サーバ３０は、ネットワーク２６を介して複数の第１のクラウド拠点２１の各々にアクセスし、第１のクラウド拠点２１内の第２の測定用仮想マシン２４ｂから通信時間T2を取得する。 Then, the management server 30 accesses each of the plurality of first cloud bases 21 via the network 26 and acquires the communication time T2 from the second measurement virtual machine 24b in the first cloud base 21.

更に、管理サーバ３０は、その通信時間T2を含む通信時間管理テーブルTB2を生成する。通信時間管理テーブルTB2は、第１のクラウド拠点２１、第２のクラウド拠点２２、及び通信時間T2の各々を対応付けたテーブルである。 Furthermore, the management server 30 generates a communication time management table TB2 that includes the communication time T2. The communication time management table TB2 is a table that associates each of the first cloud base 21, the second cloud base 22, and the communication time T2.

その通信時間管理テーブルTB2においては、処理時間管理テーブルTB1と同様に、第１のクラウド拠点２１と第２のクラウド拠点２２の各々を事業者と拠点との組み合わせにより識別する。 In the communication time management table TB2, similarly to the processing time management table TB1, each of the first cloud base 21 and the second cloud base 22 is identified by a combination of a provider and a base.

そして、管理サーバ３０は、上記の処理時間管理テーブルTB1と通信時間管理テーブルTB2を利用して、次のように応答時間を算出する。 Then, the management server 30 uses the processing time management table TB1 and communication time management table TB2 to calculate the response time as follows.

図８は、管理サーバ３０による応答時間の算出結果３１について説明するための模式図である。 FIG. 8 is a schematic diagram for explaining the response time calculation result 31 by the management server 30.

応答時間T3は、処理時間T1と通信時間T2との和で定義される。管理サーバ３０は、そのような応答時間T3を、第１のクラウド拠点２１と第２のクラウド拠点２２との組み合わせごとに算出する。 Response time T3 is defined as the sum of processing time T1 and communication time T2. The management server 30 calculates such a response time T3 for each combination of the first cloud base 21 and the second cloud base 22.

例えば、「事業者A/拠点A」の第１のクラウド拠点２１と、「事業者A/拠点C」の第２のクラウド拠点２２との組み合わせについて考える。この場合は、処理時間管理テーブルTB1の一行目を参照すると、「事業者A/拠点A」の第１のクラウド拠点２１の処理時間T1は１００msecである。また、通信時間管理テーブルTB2の一行目を参照すると、「事業者A/拠点A」の第１のクラウド拠点２１と「事業者A/拠点C」の第２のクラウド拠点２２との間の通信時間T2は５０msecである。よって、応答時間T3は１５０msec（＝１００msec＋５０msec）となる。 For example, consider a combination of the first cloud base 21 of "Business Operator A/Base A" and the second cloud base 22 of "Business A/Base C". In this case, referring to the first row of the processing time management table TB1, the processing time T1 of the first cloud base 21 of "Business Operator A/Site A" is 100 msec. Also, when referring to the first line of the communication time management table TB2, the communication between the first cloud base 21 of "Business Operator A/Base A" and the second cloud base 22 of "Business Operator A/Base C" Time T2 is 50 msec. Therefore, the response time T3 is 150 msec (=100 msec+50 msec).

次に、管理サーバ３０は、応答時間T3の算出結果３１を利用して、次のようにして応答時間T3のばらつきΔTを算出する。 Next, the management server 30 uses the response time T3 calculation result 31 to calculate the variation ΔT in the response time T3 as follows.

図９は、管理サーバ３０による応答時間T3のばらつきΔTの算出結果３２について説明するための模式図である。 FIG. 9 is a schematic diagram for explaining the calculation result 32 of the variation ΔT in response time T3 by the management server 30.

応答時間T3のばらつきΔTは、一つの第２のクラウド拠点２２と、複数の第１のクラウド拠点２１との間における応答時間T3の最大値T3maxと最小値T3minとの差である。 The variation ΔT in the response time T3 is the difference between the maximum value T3 max and the minimum value T3 min of the response time T3 between one second cloud base 22 and a plurality of first cloud bases 21.

例えば、算出結果３１における第２のクラウド拠点２２が「事業者A/拠点C」である場合について考える。この場合、算出結果３１において「事業者A/拠点C」に対応する第１のクラウド拠点２１としては「事業者A/拠点A」と「事業者B/拠点B」がある。このうち、「事業者A/拠点C」と「事業者A/拠点A」との間における応答時間T3は１５０msecである。そして、「事業者A/拠点C」と「事業者B/拠点B」との間における応答時間T3は１５０msecである。よって、第２のクラウド拠点２２が「事業者A/拠点C」の場合は、応答時間T3の最大値T3maxと最小値T3minはいずれも１５０msecとなり、ばらつきΔTは０msec（＝１５０msec－１５０msec）となる。 For example, consider a case where the second cloud base 22 in the calculation result 31 is "Business Operator A/Site C". In this case, in the calculation result 31, the first cloud bases 21 corresponding to "business operator A/base C" include "business operator A/base A" and "business operator B/base B." Among these, the response time T3 between "Business Operator A/Location C" and "Business Operator A/Location A" is 150 msec. The response time T3 between "Business Operator A/Location C" and "Business Operator B/Location B" is 150 msec. Therefore, when the second cloud base 22 is "Business operator A/base C", the maximum value T3 max and minimum value T3 min of response time T3 are both 150 msec, and the dispersion ΔT is 0 msec (=150 msec - 150 msec) becomes.

次に、算出結果３１における第２のクラウド拠点２２が「事業者A/拠点D」である場合について考える。上記と同様に算出すると、「事業者A/拠点D」と「事業者A/拠点A」との間における応答時間T3は１５０msecとなる。そして、「事業者A/拠点D」と「事業者B/拠点B」との間における応答時間T3は１５５msecとなる。よって、第２のクラウド拠点２２が「事業者A/拠点D」である場合には、応答時間T3の最大値T3maxは１５５msecとなり、応答時間T3の最小値T3minは１５０msecとなる。これにより、ばらつきΔTは５msec（＝１５５msec－１５０msec）となる。 Next, consider the case where the second cloud base 22 in the calculation result 31 is "Business Operator A/base D". When calculated in the same manner as above, the response time T3 between "Business Operator A/Location D" and "Business Operator A/Location A" is 150 msec. Then, the response time T3 between "Business Operator A/Location D" and "Business Operator B/Location B" is 155 msec. Therefore, when the second cloud base 22 is "Business operator A/base D", the maximum value T3 max of the response time T3 is 155 msec, and the minimum value T3 min of the response time T3 is 150 msec. As a result, the variation ΔT becomes 5 msec (=155 msec−150 msec).

管理サーバ３０は、このような計算を複数の第２のクラウド拠点２２の全てに対して行い、応答時間T3のばらつきΔTの算出結果３２を得る。 The management server 30 performs such a calculation for all of the plurality of second cloud bases 22, and obtains a calculation result 32 of the variation ΔT in the response time T3.

そのばらつきΔTが大きいと前述のように第１のクラウド拠点２１が正常に動作しているかを管理者が監視するのが困難となると共に、利用者端末２７がシステム２３から安定してサービスを受けることができない。 If the variation ΔT is large, it becomes difficult for the administrator to monitor whether the first cloud base 21 is operating normally as described above, and the user terminal 27 receives stable service from the system 23. I can't.

そこで、本実施形態では、管理者が、ばらつきΔTに予め基準値ΔTthを設定しておく。そして、管理サーバ３０が、ばらつきΔTが基準値ΔTth未満となる第２のクラウド拠点２２を、ロードバランサ２５の配備先の候補とする。 Therefore, in this embodiment, the administrator sets the reference value ΔTth for the variation ΔT in advance. Then, the management server 30 selects the second cloud base 22 where the variation ΔT is less than the reference value ΔTth as a candidate for the deployment destination of the load balancer 25.

図９の例では、管理者が基準値ΔTthを１０msecに設定している。この場合は、管理サーバ３０は、「事業者A/拠点C」、「事業者A/拠点D」、及び「事業者C/拠点C」の三つの第２のクラウド拠点２２を、ロードバランサ２５の配備先の候補３５とする。 In the example of FIG. 9, the administrator has set the reference value ΔTth to 10 msec. In this case, the management server 30 connects the three second cloud bases 22 of "Business Operator A/Location C", "Business Operator A/Location D", and "Business Operator C/Location C" to the load balancer 25. This is the candidate 35 for the deployment destination.

これにより、システム２０の管理者が、ばらつきΔTが基準値ΔTth未満とすることが可能なロードバランサ２５の配備先の候補３５を取得できる。そして、実際に管理者がその候補３５にロードバランサ２５を配備することで、管理者が第１のクラウド拠点２１が正常に動作しているかを監視し易くなると共に、利用者端末２７がシステム２３から安定してサービスを受けることが可能となる。 Thereby, the administrator of the system 20 can obtain candidates 35 for deployment locations of the load balancer 25 that can make the variation ΔT less than the reference value ΔTth. By actually deploying the load balancer 25 in the candidate 35, the administrator can easily monitor whether the first cloud base 21 is operating normally, and the user terminal 27 can It will be possible to receive stable services from

なお、このように候補３５に複数の第２のクラウド拠点２２が含まれている場合には、管理サーバ３０は、それらのうちの一つをロードバランサ２５の配備先として決定してもよい。 Note that if the candidates 35 include a plurality of second cloud bases 22 in this way, the management server 30 may determine one of them as the deployment destination of the load balancer 25.

図１０は、ロードバランサ２５の配備先の決定方法の一例を示す模式図である。 FIG. 10 is a schematic diagram showing an example of a method for determining the deployment destination of the load balancer 25.

図１０の例では、管理サーバ３０が、候補３５のうちで複数の第１のクラウド拠点２１との間における応答時間T3の最大値T3maxが最も小さい第２のクラウド拠点２２をロードバランサ２５の配備先に決定する。ここでは、図９に示したように、「事業者A/拠点C」の応答時間T3の最大値T3maxは１５０msecである。また、「事業者A/拠点D」の応答時間T3の最大値は１５５msecであり、「事業者C/拠点C」の応答時間T3の最大値T3maxは１６０msecである。よって、管理サーバ３０は、応答時間T3の最大値T3maxが最も小さい「事業者A/拠点C」をロードバランサ２５の配備先に決定する。 In the example of FIG. 10, the management server 30 selects the second cloud base 22, which has the smallest maximum value T3 max of the response time T3 between the candidates 35 and the plurality of first cloud bases 21, as the load balancer 25. Determine where to deploy. Here, as shown in FIG. 9, the maximum value T3 max of the response time T3 of "Business Operator A/Location C" is 150 msec. Further, the maximum value of the response time T3 of "Business Operator A/Location D" is 155 msec, and the maximum value T3 max of the response time T3 of "Business Operator C/Location C" is 160 msec. Therefore, the management server 30 determines "Business Operator A/Location C" with the smallest maximum value T3 max of the response time T3 as the deployment destination of the load balancer 25.

これにより、利用者端末２７がリクエストReqを送信してから応答Ackを受信するまでの時間間隔が最も短くなるようなロードバランサ２５の配備先を管理者が特定できる。また、実際に管理者がその配備先にロードバランサ２５を配備することにより、利用者端末２７がシステム２３から速やかにサービスを受けることができ、利用者の利便性を向上させることができる。 Thereby, the administrator can specify the deployment destination of the load balancer 25 where the time interval from when the user terminal 27 sends the request Req until it receives the response Ack is the shortest. Further, by actually deploying the load balancer 25 at the location where the administrator has installed it, the user terminal 27 can quickly receive services from the system 23, thereby improving convenience for the user.

なお、配備先を決定する際の基準として用いる値は最大値T3maxに限定されない。例えば、管理サーバ３０が、候補３５にある複数の第２のクラウド拠点２２のうちでコストが最も安価なクラウド拠点をロードバランサ２５の配備先に決定してもよい。一例として、第２のクラウド拠点２２の事業者が従量課金制でロードバランサ２５の利用料金を設定している場合には、単位時間当たりの利用料金が最も安価な第２のクラウド拠点２２をロードバランサ２５の配備先に決定してもよい。これにより、システム２０の管理者のコスト減を図ることができ、管理者が利用者に安価なシステム２０を提供することができる。 Note that the value used as a reference when determining the deployment destination is not limited to the maximum value T3 max . For example, the management server 30 may determine the lowest-cost cloud base among the plurality of second cloud bases 22 in the candidates 35 as the deployment destination of the load balancer 25. As an example, if the operator of the second cloud base 22 sets usage fees for the load balancer 25 on a pay-as-you-go basis, the second cloud base 22 with the lowest usage fee per unit time is loaded. The location where the balancer 25 is installed may be determined. Thereby, the cost for the administrator of the system 20 can be reduced, and the administrator can provide the user with an inexpensive system 20.

なお、ロードバランサ２５の可用性を高めるために、候補３５にある全ての第２のクラウド拠点２２にロードバランサ２５を配備すると共に、そのうちの一つを現用系にし、残りを待機系にしてもよい。 Note that in order to increase the availability of the load balancer 25, the load balancer 25 may be deployed in all the second cloud bases 22 in the candidate 35, and one of them may be used as an active system and the rest as a standby system. .

図１１は、このように複数の第２のクラウド拠点２２にロードバランサ２５を配備した場合の本実施形態に係るシステム２０のシステム構成図である。 FIG. 11 is a system configuration diagram of the system 20 according to this embodiment when the load balancer 25 is deployed in the plurality of second cloud bases 22 in this way.

図１１の例では、「事業者A/拠点C」の第２のクラウド拠点２２に現用系のロードバランサ２５を配備し、「事業者C/拠点C」の第２のクラウド拠点２２に待機系のロードバランサ２５を配備している。これにより、「事業者A/拠点C」のロードバランサ２５に障害が発生した場合には、「事業者C/拠点C」にあるロードバランサ２５を利用することにより利用者端末２７が引き続きシステム２３からサービスを受けることができる。 In the example of FIG. 11, the active load balancer 25 is deployed at the second cloud base 22 of "Business Operator A/Location C", and the standby load balancer 25 is deployed at the second cloud base 22 of "Business Operator C/Location C". A load balancer 25 is deployed. As a result, if a failure occurs in the load balancer 25 of "Business Operator A/Base C", the user terminal 27 can continue to connect to the system 25 by using the load balancer 25 of "Business C/Base C". You can receive services from.

なお、ある事業者自身に障害が発生すると、その事業者が提供している全ての第２のクラウド拠点２２が使用できなくなり、ロードバランサ２５の可用性が低下する。そのため、複数の第２のクラウド拠点２２の各々の事業者は全て異なるのが好ましい。図１１の例では、二つの第２のクラウド拠点２２の事業者が「事業者A」と「事業者C」で異なるため、一方の事業者に障害が発生しても、他方の事業者の第２のクラウド拠点２２においてロードバランサ２５を使用することができる。 Note that when a failure occurs in a certain business operator, all the second cloud bases 22 provided by that business become unusable, and the availability of the load balancer 25 decreases. Therefore, it is preferable that the operators of the plurality of second cloud bases 22 are all different. In the example shown in Figure 11, the two second cloud bases 22 are operated by different operators, ``operator A'' and ``operator C,'' so even if a failure occurs in one operator, the other operator's A load balancer 25 can be used at the second cloud base 22.

また、この例のように複数の第２のクラウド拠点２２にロードバランサ２５を配備する場合には、次のように管理サーバ３０が定期的に応答時間T3のばらつきΔTを算出するのが好ましい。 Further, when the load balancer 25 is deployed at a plurality of second cloud bases 22 as in this example, it is preferable that the management server 30 periodically calculates the variation ΔT in the response time T3 as follows.

図１２は、管理サーバ３０が定期的にばらつきΔTを監視する場合の本実施形態に係るシステム２０のシステム構成図である。 FIG. 12 is a system configuration diagram of the system 20 according to this embodiment when the management server 30 regularly monitors the variation ΔT.

システム２０においては、運用途中で第１のクラウド拠点２１の事業者や拠点が変更される場合がある。例えば、事業者や拠点を変えた方が第１のクラウド拠点２１のコストが安くなる場合にこのような変更が生じることがある。 In the system 20, the operator or base of the first cloud base 21 may be changed during operation. For example, such a change may occur when the cost of the first cloud base 21 becomes cheaper if the provider or base is changed.

図１２においては、複数の第１のクラウド拠点２１のうちの一つの拠点が、拠点Aから拠点Fに変更された場合を例示している。この場合には、拠点が変更された時点で応答時間T3のばらつきΔTが変化する。このようにばらつきΔTが変化すると候補３５も変わるため、管理サーバ３０は、例えば１日に一回程度の周期で定期的にばらつきΔTを算出し、その算出結果に応じて定期的に候補３５を更新するのが好ましい。 In FIG. 12, a case is illustrated in which one of the plurality of first cloud bases 21 is changed from base A to base F. In this case, the variation ΔT in response time T3 changes when the base is changed. When the variation ΔT changes in this way, the candidates 35 also change, so the management server 30 calculates the variation ΔT periodically, for example, once a day, and periodically changes the candidates 35 according to the calculation result. Preferably updated.

また、候補３５を更新した結果、拠点の変更前では「事業者A/拠点C」が候補３５に含まれていたものの、拠点の変更後では「事業者A/拠点C」が候補３５から外れることがある。ここでは、拠点の変更によってこのように候補３５から「事業者A/拠点C」が外れ、かつ候補３５に「事業者C/拠点C」が含まれた場合について説明する。 Additionally, as a result of updating candidate 35, "Business Operator A/Base C" was included in Candidate 35 before the base change, but after the base change, "Business Operator A/Base C" is no longer included in Candidate 35. Sometimes. Here, a case will be described in which "Business Operator A/Base C" is removed from the candidates 35 due to a change in the base, and "Business Operator C/Base C" is included in the candidates 35.

その場合には、「事業者A/拠点C」のロードバランサ２５から「事業者C/拠点C」のロードバランサ２５に切り替えることにより、「事業者C/拠点C」のロードバランサ２５がリクエストReqの振り分けを行うようにすればよい。但し、利用者端末２７は、切り替え後の「事業者C/拠点C」のロードバランサ２５のIPアドレスを取得していないため、このままでは当該ロードバランサ２５にアクセスすることができない。 In that case, by switching from the load balancer 25 of "Business Operator A/Location C" to the load balancer 25 of "Business Operator C/Location C", the load balancer 25 of "Business Operator C/Location C" All you have to do is sort it out. However, since the user terminal 27 has not acquired the IP address of the load balancer 25 of "Business Operator C/Location C" after switching, it cannot access the load balancer 25 as it is.

そこで、この例では、管理サーバ３０が、更新後の候補３５に含まれるロードバランサ２５のIP(Internet Protocol)アドレスを、当該ロードバランサ２５のドメイン名と対応付けてDNS(Domain Name System)サーバ３６に登録する。 Therefore, in this example, the management server 30 associates the IP (Internet Protocol) address of the load balancer 25 included in the updated candidates 35 with the domain name of the load balancer 25 and sends it to the DNS (Domain Name System) server 30. Register.

ここでは、複数の第２のクラウド拠点２２の全てのロードバランサ２５のドメイン名を「lb.cloud.com」とし、利用者端末２７の記憶部には当該ドメイン名「lb.cloud.com」が格納されているものとする。また、「事業者A/拠点C」の第２のクラウド拠点２２にあるロードバランサ２５のIPアドレスは「1.1.1.1」であり、「事業者C/拠点C」の第２のクラウド拠点２２にあるロードバランサ２５のIPアドレスは「2.2.2.2」であるとする。 Here, the domain name of all the load balancers 25 of the plurality of second cloud bases 22 is "lb.cloud.com", and the domain name "lb.cloud.com" is stored in the storage section of the user terminal 27. Assume that it is stored. In addition, the IP address of the load balancer 25 in the second cloud base 22 of "Business Operator A/Base C" is "1.1.1.1", and It is assumed that the IP address of a certain load balancer 25 is "2.2.2.2".

そのIPアドレスは、ロードバランサ２５のドメイン名と対応付けてDNSサーバ３６の管理情報３６ａに格納される。上記の例では、候補３５の更新前においてはドメイン名「lb.cloud.com」とIPアドレス「1.1.1.1」とが対応付けられて管理情報３６ａに格納される。そして、候補３５が更新されると、管理サーバ３０は、管理情報３６ａにおいてドメイン名「lb.cloud.com」に対応するIPアドレスとして「2.2.2.2」を登録することにより、管理情報３６ａを更新する。 The IP address is stored in the management information 36a of the DNS server 36 in association with the domain name of the load balancer 25. In the above example, before the candidate 35 is updated, the domain name "lb.cloud.com" and the IP address "1.1.1.1" are associated and stored in the management information 36a. Then, when the candidate 35 is updated, the management server 30 updates the management information 36a by registering "2.2.2.2" as the IP address corresponding to the domain name "lb.cloud.com" in the management information 36a. do.

これにより、利用者端末２７が「事業者C/拠点C」のロードバランサ２５のIPアドレスを取得できる。その結果、利用者端末２７は、そのIPアドレスを送信先アドレスに設定してロードバランサ２５にリクエストReqを送信できるようになる。 Thereby, the user terminal 27 can acquire the IP address of the load balancer 25 of "Business Operator C/Location C". As a result, the user terminal 27 can set the IP address as the destination address and send the request Req to the load balancer 25.

[機能構成]
次に、本実施形態に係る管理サーバ３０の機能構成について説明する。
図１３は、本実施形態に係る管理サーバ３０の機能構成図である。
図１３に示すように、管理サーバ３０は、通信部４１、制御部４２、及び記憶部４３を有する。 [Functional configuration]
Next, the functional configuration of the management server 30 according to this embodiment will be explained.
FIG. 13 is a functional configuration diagram of the management server 30 according to this embodiment.
As shown in FIG. 13, the management server 30 includes a communication section 41, a control section 42, and a storage section 43.

通信部４１は、例えばNIC(Network Interface Card)によって実現される処理部である。ここでは、通信部４１は、ネットワーク２６を介して管理サーバ３０を第１のクラウド拠点２１、第２のクラウド拠点２２、及びDNSサーバ３６の各々に接続するインターフェースとして機能する。 The communication unit 41 is a processing unit implemented by, for example, a NIC (Network Interface Card). Here, the communication unit 41 functions as an interface that connects the management server 30 to each of the first cloud base 21, the second cloud base 22, and the DNS server 36 via the network 26.

制御部４２は、CPU(Central Processing Unit)等のプロセッサがDRAM(Dynamic Random Access Memory)等のメモリと協働して本実施形態に係るロードバランサ配備位置決定プログラムを実行することにより実現される処理部である。 The control unit 42 is a process realized by a processor such as a CPU (Central Processing Unit) cooperating with a memory such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory) to execute the load balancer deployment position determination program according to the present embodiment. Department.

その制御部４２は、第１の取得部４４、第２の取得部４５、算出部４６、候補決定部４７、及びアドレス登録部４８を有する。 The control unit 42 includes a first acquisition unit 44 , a second acquisition unit 45 , a calculation unit 46 , a candidate determination unit 47 , and an address registration unit 48 .

第１の取得部４４は、複数の第１のクラウド拠点２１の各々の第１の測定用仮想マシン２４ａから処理時間T1を取得することにより、第１のクラウド拠点２１ごとに処理時間T1を取得する処理部である。また、第１の取得部４４は、取得した処理時間T1を第１のクラウド拠点２１と対応付けて処理時間管理テーブルTB1を生成し、それを記憶部４３に格納する。 The first acquisition unit 44 acquires the processing time T1 for each first cloud base 21 by acquiring the processing time T1 from the first measurement virtual machine 24a of each of the plurality of first cloud bases 21. This is a processing section that performs Further, the first acquisition unit 44 associates the acquired processing time T1 with the first cloud base 21 to generate a processing time management table TB1, and stores it in the storage unit 43.

第２の取得部４５は、複数の第１のクラウド拠点２１と複数の第２のクラウド拠点２２との組み合わせごとに通信時間T2を取得する処理部である。例えば、第２の取得部４５は、第１のクラウド拠点２１の第２の測定用仮想マシン２４ｂから通信時間T2を取得することにより、第１のクラウド拠点２１と第２のクラウド拠点２２との組み合わせごとの通信時間T2を取得する。更に、第２の取得部４５は、取得した通信時間T2を第１のクラウド拠点２１と第２のクラウド拠点２２の各々と対応付けて通信時間管理テーブルTB2を生成し、それを記憶部４３に格納する。 The second acquisition unit 45 is a processing unit that acquires communication time T2 for each combination of a plurality of first cloud bases 21 and a plurality of second cloud bases 22. For example, the second acquisition unit 45 acquires the communication time T2 from the second measurement virtual machine 24b of the first cloud base 21, thereby allowing communication between the first cloud base 21 and the second cloud base 22. Obtain the communication time T2 for each combination. Furthermore, the second acquisition unit 45 associates the acquired communication time T2 with each of the first cloud base 21 and the second cloud base 22, generates a communication time management table TB2, and stores it in the storage unit 43. Store.

一方、算出部４６は、処理時間管理テーブルTB1と通信時間管理テーブルTB2とを参照することにより、処理時間T1と通信時間T2とを加算した応答時間T3を第１のクラウド拠点２１と第２のクラウド拠点２２との組み合わせごとに算出する。 On the other hand, the calculation unit 46 calculates the response time T3, which is the sum of the processing time T1 and the communication time T2, between the first cloud base 21 and the second cloud base 21 by referring to the processing time management table TB1 and the communication time management table TB2. It is calculated for each combination with the cloud base 22.

また、候補決定部４７は、複数の第１のクラウド拠点２１の各々との間における応答時間T3のばらつきΔTが基準値ΔTth未満となる第２のクラウド拠点２２をロードバランサ２５の配備先の候補３５として決定する処理部である。更に、候補決定部４７は、その候補３５が列挙された候補データCDを作成し、それを記憶部４３に格納する。 In addition, the candidate determining unit 47 selects the second cloud base 22 as a candidate for the deployment destination of the load balancer 25, where the variation ΔT in response time T3 between each of the plurality of first cloud bases 21 is less than the reference value ΔTth. This is the processing unit that is determined as 35. Further, the candidate determining unit 47 creates candidate data CD in which the candidates 35 are listed, and stores it in the storage unit 43.

そして、アドレス登録部４８は、ロードバランサ２５のIPアドレスをそのドメイン名と対応付けてDNSサーバ３６に登録する処理部である。例えば、アドレス登録部４８は、図１２に示したように、ばらつきΔTを定期的に監視した結果候補３５が更新された場合に、更新後の候補３５に含まれるロードバランサ２５のIPアドレスをDNSサーバ３６に登録する。 The address registration unit 48 is a processing unit that associates the IP address of the load balancer 25 with its domain name and registers it in the DNS server 36. For example, as shown in FIG. 12, when the candidate 35 is updated as a result of regularly monitoring the variation ΔT, the address registration unit 48 sends the IP address of the load balancer 25 included in the updated candidate 35 to the DNS. Register in the server 36.

一方、記憶部４３は、HDD等の記憶装置とDRAM等のメモリとによって実現され、前述の処理時間管理テーブルTB1、通信時間管理テーブルTB2、及び候補データCDの各々を記憶する。 On the other hand, the storage unit 43 is realized by a storage device such as an HDD and a memory such as a DRAM, and stores each of the aforementioned processing time management table TB1, communication time management table TB2, and candidate data CD.

[処理の流れ]
次に、本実施形態に係る管理サーバ３０の動作について説明する。
図１４及び図１５は、本実施形態に係るロードバランサ配備位置決定方法の一例を示すフローチャートである。 [Processing flow]
Next, the operation of the management server 30 according to this embodiment will be explained.
14 and 15 are flowcharts illustrating an example of a load balancer deployment position determining method according to this embodiment.

まず、第１の取得部４４が、記憶部４３に処理時間管理テーブルTB1があるかどうかを判断する（ステップＳ１１）。ここで、記憶部４３に処理時間管理テーブルTB1がないと第１の取得部４４が判断した場合は（ステップＳ１１：否定）、後述の処理時間管理テーブル作成処理（ステップＳ１２）を実行した後に再びステップＳ１１からやり直す。 First, the first acquisition unit 44 determines whether the processing time management table TB1 exists in the storage unit 43 (step S11). Here, if the first acquisition unit 44 determines that the processing time management table TB1 does not exist in the storage unit 43 (step S11: negative), the processing time management table creation process (step S12), which will be described later, is executed and then the Start over from step S11.

一方、処理時間管理テーブルTB1があると第１の取得部４４が判断した場合は（ステップＳ１１:肯定）、第１の取得部４４は、処理時間管理テーブルTB1から第１のクラウド拠点２１ごとに処理時間T1を取得する（ステップＳ１３）。 On the other hand, if the first acquisition unit 44 determines that there is a processing time management table TB1 (step S11: affirmative), the first acquisition unit 44 acquires information for each first cloud base 21 from the processing time management table TB1. The processing time T1 is obtained (step S13).

その後、第１の取得部４４は、全ての第１のクラウド拠点２１の処理時間T1を取得したかを判断する（ステップＳ１４）。ここで、全ての第１のクラウド拠点２１の処理時間T1を取得していないと第１の取得部４４が判断した場合（ステップＳ１４：否定）にはステップＳ１３に戻る。 After that, the first acquisition unit 44 determines whether the processing time T1 of all the first cloud bases 21 has been acquired (step S14). Here, if the first acquisition unit 44 determines that the processing time T1 of all the first cloud bases 21 has not been acquired (step S14: negative), the process returns to step S13.

一方、全ての第１のクラウド拠点２１の処理時間T1を取得したと第１の取得部４４が判断した場合（ステップＳ１４：肯定）にはステップＳ１５に移る。 On the other hand, if the first acquisition unit 44 determines that the processing time T1 of all the first cloud bases 21 has been acquired (step S14: affirmative), the process moves to step S15.

ステップＳ１５においては、第２の取得部４５が、記憶部４３に通信時間管理テーブルTB2があるかどうかを判断する。 In step S15, the second acquisition unit 45 determines whether the storage unit 43 has the communication time management table TB2.

ここで、記憶部４３に通信時間管理テーブルTB2がないと第２の取得部４５が判断した場合は（ステップＳ１５：否定）、後述の通信時間管理テーブル作成処理（ステップＳ１６）を実行した後に再びステップＳ１５からやり直す。 Here, if the second acquisition unit 45 determines that the communication time management table TB2 does not exist in the storage unit 43 (step S15: negative), the communication time management table creation process (step S16) described below is executed and then the Start over from step S15.

一方、通信時間管理テーブルTB2があると第２の取得部４５が判断した場合は（ステップＳ１５:肯定）、第２の取得部４５は、通信時間管理テーブルTB2から通信時間T2を取得する（ステップＳ１７）。このとき、第２の取得部４５は、第１のクラウド拠点２１と第２のクラウド拠点２２との組み合わせごとに通信時間T2を取得する。 On the other hand, if the second acquisition unit 45 determines that there is the communication time management table TB2 (step S15: affirmative), the second acquisition unit 45 acquires the communication time T2 from the communication time management table TB2 (step S17). At this time, the second acquisition unit 45 acquires the communication time T2 for each combination of the first cloud base 21 and the second cloud base 22.

次いで、第２の取得部４５は、第１のクラウド拠点２１と第２のクラウド拠点２２の全ての組み合わせについて通信時間T2を取得したかを判断する（ステップＳ１８）。ここで、全ての組み合わせについて通信時間T2を取得していないと第２の取得部４５が判断した場合（ステップＳ１８：否定）にはステップＳ１７に戻る。 Next, the second acquisition unit 45 determines whether the communication time T2 has been acquired for all combinations of the first cloud base 21 and the second cloud base 22 (step S18). Here, if the second acquisition unit 45 determines that the communication time T2 has not been acquired for all combinations (step S18: negative), the process returns to step S17.

一方、第２の取得部４５が全ての組み合わせについて通信時間T2を取得したと判断した場合（ステップＳ１８：肯定）にはステップＳ１９に移る。 On the other hand, if the second acquisition unit 45 determines that the communication time T2 has been acquired for all combinations (step S18: affirmative), the process moves to step S19.

ステップＳ１９においては、算出部４６が、第１のクラウド拠点２１と第２のクラウド拠点２２との組み合わせを一つ選択し、選択した組み合わせに対して応答時間T3を算出する。応答時間T3は、ステップＳ１３とステップＳ１７の各々で取得した処理時間T1と通信時間T2とを用いて、図８に例示した方法で算出される。 In step S19, the calculation unit 46 selects one combination of the first cloud base 21 and the second cloud base 22, and calculates the response time T3 for the selected combination. The response time T3 is calculated by the method illustrated in FIG. 8 using the processing time T1 and the communication time T2 obtained in step S13 and step S17, respectively.

例えば、図８の「事業者A/拠点A」と「事業者A/拠点C」との組み合わせについては、「事業者A/拠点A」の処理時間T1が１００msecであり、「事業者A/拠点A」と「事業者A/拠点C」との間の通信時間T2が５０msecである。よって、算出部４６が算出する応答時間T3は１５０msec（＝１００msec＋５０msec）となる。 For example, regarding the combination of "Business Operator A/Location A" and "Business Operator A/Location C" in Figure 8, the processing time T1 of "Business Operator A/Location A" is 100 msec, and the The communication time T2 between "base A" and "operator A/base C" is 50 msec. Therefore, the response time T3 calculated by the calculation unit 46 is 150 msec (=100 msec+50 msec).

次いで、算出部４６が、ステップＳ１９で算出した応答時間T3が最大値T3maxよりも大きいかどうかを判断する（ステップＳ２０）。最大値T3maxは、一つの第２のクラウド拠点２２と、複数の第１のクラウド拠点２１との間における応答時間T3の最大値であり、第２のクラウド拠点２２ごとに定まる値である。例えば、図８の算出結果３１に示すように、第２のクラウド拠点２２が「事業者A/拠点D」の場合には、応答時間T3は１５０msecと１５５msecとなるため、最大値T3maxは１５５msecとなる。 Next, the calculation unit 46 determines whether the response time T3 calculated in step S19 is larger than the maximum value T3 max (step S20). The maximum value T3 max is the maximum value of the response time T3 between one second cloud base 22 and a plurality of first cloud bases 21, and is a value determined for each second cloud base 22. For example, as shown in the calculation result 31 in FIG. 8, when the second cloud base 22 is "Business operator A/base D", the response time T3 is 150 msec and 155 msec, so the maximum value T3 max is 155 msec. becomes.

ステップＳ２０においては、応答時間T3の算出対象となった第１のクラウド拠点２１と第２のクラウド拠点２２との組み合わせにおいて、第２のクラウド拠点２２に対応する最大値T3maxと応答時間T3との大小関係が算出部４６によって判断される。 In step S20, in the combination of the first cloud base 21 and the second cloud base 22 for which the response time T3 is calculated, the maximum value T3 max and the response time T3 corresponding to the second cloud base 22 are calculated. The calculation unit 46 determines the magnitude relationship between the two.

なお、算出部４６は、このフローチャートを実行する前に、複数の第２のクラウド拠点２２の各々の最大値T3maxを十分小さな初期値に初期化しておく。一例として、算出部４６は、最大値T3maxの初期値を０msecに設定する。 Note that, before executing this flowchart, the calculation unit 46 initializes the maximum value T3 max of each of the plurality of second cloud bases 22 to a sufficiently small initial value. As an example, the calculation unit 46 sets the initial value of the maximum value T3 max to 0 msec.

そして、応答時間T3が最大値T3maxよりも大きいと算出部４６が判断した場合には（ステップＳ２０：肯定）、算出部４６がその応答時間T3を新たな最大値T3maxとする（ステップＳ２１）。 If the calculation unit 46 determines that the response time T3 is larger than the maximum value T3 max (step S20: affirmative), the calculation unit 46 sets the response time T3 as a new maximum value T3 max (step S21). ).

一方、応答時間T3が最大値T3maxよりも大きくないと算出部４６が判断した場合（ステップＳ２０：否定）にはステップＳ２２に移る。 On the other hand, if the calculation unit 46 determines that the response time T3 is not larger than the maximum value T3 max (step S20: negative), the process moves to step S22.

ステップＳ２２においては、算出部４６が、ステップＳ１９で算出した応答時間T3が最小値T3minよりも小さいかどうかを判断する。最小値T3minは、一つの第２のクラウド拠点２２と、複数の第１のクラウド拠点２１との間における応答時間T3の最小値であり、第２のクラウド拠点２２ごとに定まる値である。例えば、図８の算出結果３１に示すように、第２のクラウド拠点２２が「事業者A/拠点D」の場合には、前述のように応答時間T3が１５０msecと１５５msecとなるため、最小値T3minは１５０msecとなる。 In step S22, the calculation unit 46 determines whether the response time T3 calculated in step S19 is smaller than the minimum value T3 min . The minimum value T3 min is the minimum value of the response time T3 between one second cloud base 22 and a plurality of first cloud bases 21, and is a value determined for each second cloud base 22. For example, as shown in the calculation result 31 in FIG. 8, when the second cloud base 22 is "Business operator A/base D", the response time T3 is 150 msec and 155 msec as described above, so the minimum value T3 min is 150 msec.

ステップＳ２２においては、応答時間T3の算出対象となった第１のクラウド拠点２１と第２のクラウド拠点２２との組み合わせにおいて、第２のクラウド拠点２２に対応する最小値T3minと応答時間T3との大小関係が算出部４６によって判断される。 In step S22, in the combination of the first cloud base 21 and the second cloud base 22 for which the response time T3 is calculated, the minimum value T3 min and the response time T3 corresponding to the second cloud base 22 are calculated. The calculation unit 46 determines the magnitude relationship between the two.

なお、算出部４６は、このフローチャートを実行する前に、複数の第２のクラウド拠点２２の各々の最小値T3minを十分大きな初期値に初期化しておく。一例として、算出部４６は、最小値T3minの初期値を1000msecに設定する。 Note that, before executing this flowchart, the calculation unit 46 initializes the minimum value T3 min of each of the plurality of second cloud bases 22 to a sufficiently large initial value. As an example, the calculation unit 46 sets the initial value of the minimum value T3 min to 1000 msec.

ここで、応答時間T3が最小値T3minよりも小さいと算出部４６が判断した場合には（ステップＳ２２：肯定）、算出部４６がその応答時間T3を新たな最小値T3minとする（ステップＳ２３）。 Here, if the calculation unit 46 determines that the response time T3 is smaller than the minimum value T3 min (step S22: affirmative), the calculation unit 46 sets the response time T3 to a new minimum value T3 min (step S23).

上記のようにしてステップＳ２１とステップＳ２３を終えた後はステップＳ２４に移る。なお、応答時間T3が最小値T3minよりも小さくないと算出部４６が判断した場合（ステップＳ２２：否定）にもステップＳ２４に移る。 After completing step S21 and step S23 as described above, the process moves to step S24. Note that the process also moves to step S24 when the calculation unit 46 determines that the response time T3 is not smaller than the minimum value T3 min (step S22: negative).

ステップＳ２４においては、算出部４６が、第１のクラウド拠点２１と第２のクラウド拠点２２の全ての組み合わせに対して応答時間T3を算出したかどうかを判断する。 In step S24, the calculation unit 46 determines whether the response time T3 has been calculated for all combinations of the first cloud base 21 and the second cloud base 22.

ここで、全ての組み合わせに対して応答時間T3を算出していないと算出部４６が判断した場合（ステップＳ２４：否定）にはステップＳ１９からやり直す。 Here, if the calculation unit 46 determines that the response time T3 has not been calculated for all combinations (step S24: negative), the process is restarted from step S19.

一方、全ての組み合わせに対して応答時間T3を算出したと算出部４６が判断した場合（ステップＳ２４：肯定）にはステップＳ２５に移る。 On the other hand, if the calculation unit 46 determines that the response time T3 has been calculated for all combinations (step S24: affirmative), the process moves to step S25.

ステップＳ２５においては、候補決定部４７が、候補データCDに格納されている候補３５を空に初期化する。 In step S25, the candidate determining unit 47 initializes the candidates 35 stored in the candidate data CD to be empty.

次に、算出部４６が、第２のクラウド拠点２２の応答時間T3のばらつきΔTを算出する（ステップＳ２６）。図９を参照して説明したように、ばらつきΔTは、一つの第２のクラウド拠点２２の応答時間T3の最大値T3maxと最小値T3minとの差として定義される。 Next, the calculation unit 46 calculates the variation ΔT in the response time T3 of the second cloud base 22 (step S26). As described with reference to FIG. 9, the variation ΔT is defined as the difference between the maximum value T3 max and the minimum value T3 min of the response time T3 of one second cloud base 22.

次いで、候補決定部４７が、ばらつきΔTが基準値ΔTth未満かどうかを判断する（ステップＳ２７）。基準値ΔTthは、利用者端末２７が各システム２３から安定してサービスを受けることができる目安となる値である。ここでは、管理者が基準値ΔTthを１０msecに設定する。 Next, the candidate determining unit 47 determines whether the variation ΔT is less than the reference value ΔTth (step S27). The reference value ΔTth is a value that is a guideline for allowing the user terminal 27 to stably receive services from each system 23. Here, the administrator sets the reference value ΔTth to 10 msec.

そして、ばらつきΔTが基準値ΔTth未満であると候補決定部４７が判断した場合（ステップＳ２７：肯定）にはステップＳ２８に移る。 If the candidate determining unit 47 determines that the variation ΔT is less than the reference value ΔTth (step S27: affirmative), the process moves to step S28.

ステップＳ２８においては、候補決定部４７が、ステップＳ２７においてばらつきΔTが基準値ΔTth未満と判断された第２のクラウド拠点２２と同一の事業者のクラウド拠点が候補データCDの候補３５に含まれているかを判断する。 In step S28, the candidate determining unit 47 determines that the cloud base of the same operator as the second cloud base 22 whose variation ΔT was determined to be less than the reference value ΔTth in step S27 is included in the candidates 35 of the candidate data CD. Determine if there are any.

ここで、同一事業者の複数の第２のクラウド拠点２２の各々にロードバランサ２５を配備すると、その事業者に障害が生じたときに、前述のように当該事業者が提供する全てのロードバランサ２５が使用できなくなってしまう。 Here, if the load balancer 25 is deployed in each of the plurality of second cloud bases 22 of the same operator, when a failure occurs in that operator, all the load balancers provided by the operator will be 25 becomes unusable.

そこで、同一の事業者の第２のクラウド拠点２２が候補３５に含まれていると候補決定部４７が判断した場合には（ステップＳ２８：肯定）、ステップＳ２９において、候補決定部４７が複数の第２のクラウド拠点２２から一つを選択する。その選択の基準として、ここでは応答時間T3の最大値T3maxを採用する。 Therefore, if the candidate determining unit 47 determines that the second cloud base 22 of the same provider is included in the candidates 35 (step S28: affirmative), in step S29, the candidate determining unit 47 One of the second cloud bases 22 is selected. Here, the maximum value T3 max of the response time T3 is adopted as the criterion for selection.

例えば、候補決定部４７は、ステップＳ２７においてばらつきΔTが基準値ΔTth未満と判断された第２のクラウド拠点２２の最大値T3max_Aが、候補３５にある同一事業者の第２のクラウド拠点２２の最大値T3max_Bよりも小さいかを判断する。 For example, the candidate determining unit 47 determines that the maximum value T3 max_A of the second cloud base 22 whose variation ΔT was determined to be less than the reference value ΔTth in step S27 is the maximum value T3 max_A of the second cloud base 22 of the same operator in the candidate 35. Determine whether it is smaller than the maximum value T3 max_B .

そして、最大値T3max_Aが最大値T3max_Bよりも小さいと判断された場合（ステップＳ２９：肯定）にはステップＳ３０に移る。 If it is determined that the maximum value T3 max_A is smaller than the maximum value T3 max_B (step S29: affirmative), the process moves to step S30.

ステップＳ３０においては、候補決定部４７が、最大値T3max_Aを有する第２のクラウド拠点２２をロードバランサ２５の配備先の候補３５とする。これにより、同一事業者が提供する複数の第２のクラウド拠点２２のうちで最大値T3maxがより小さい第２のクラウド拠点２２がロードバランサ２５の配備先の候補となる。そのため、実際にその第２のクラウド拠点２２にロードバランサ２５を配備することにより、利用者端末２７がリクエストを送信してから応答を受信するまでの時間を短くすることができる。 In step S30, the candidate determining unit 47 sets the second cloud base 22 having the maximum value T3 max_A as the candidate 35 for the deployment destination of the load balancer 25. As a result, the second cloud base 22 with the smaller maximum value T3 max among the plurality of second cloud bases 22 provided by the same provider becomes a candidate for the deployment destination of the load balancer 25. Therefore, by actually deploying the load balancer 25 at the second cloud base 22, it is possible to shorten the time from when the user terminal 27 sends a request until it receives a response.

なお、ステップＳ２８において同一の事業者の第２のクラウド拠点２２が候補３５に含まれていないと候補決定部４７が判断した場合にもステップＳ３０を実行する。この場合も、候補決定部４７が、ステップＳ２７においてばらつきΔTが基準値ΔTth未満と判断された第２のクラウド拠点２２を候補３５に登録する。 Note that step S30 is also executed when the candidate determining unit 47 determines in step S28 that the second cloud base 22 of the same provider is not included in the candidates 35. In this case as well, the candidate determining unit 47 registers the second cloud base 22 whose variation ΔT is determined to be less than the reference value ΔTth in step S27 as the candidate 35.

一方、ステップＳ２９において最大値T3max_Aが最大値T3max_Bよりも小さくないと判断された場合にはステップＳ３０をスキップする。 On the other hand, if it is determined in step S29 that the maximum value T3 max_A is not smaller than the maximum value T3 max_B , step S30 is skipped.

次に、候補決定部４７が、全ての第２のクラウド拠点２２に対してばらつきΔTを算出したかどうかを判断する（ステップＳ３１）。なお、ステップＳ２７においてばらつきΔTが基準値ΔTth未満ではないと候補決定部４７が判断した場合も、ステップＳ２８～Ｓ３０をスキップしてステップＳ３１を実行する。 Next, the candidate determining unit 47 determines whether the variation ΔT has been calculated for all the second cloud bases 22 (step S31). Note that even if the candidate determining unit 47 determines in step S27 that the variation ΔT is not less than the reference value ΔTth, steps S28 to S30 are skipped and step S31 is executed.

そして、全ての第２のクラウド拠点２２に対してばらつきΔTを算出していないと候補決定部４７が判断した場合（ステップＳ３１：否定）にはステップＳ２６に戻り、そうでない場合（ステップＳ３１：肯定）には処理を終える。 If the candidate determination unit 47 determines that the variation ΔT has not been calculated for all the second cloud bases 22 (step S31: negative), the process returns to step S26; otherwise (step S31: affirmative). ) the processing ends.

次に、ステップＳ１２の処理時間管理テーブル作成処理について説明する。
図１６は、処理時間管理テーブル作成処理について示すフローチャートである。 Next, the processing time management table creation process in step S12 will be explained.
FIG. 16 is a flowchart showing processing time management table creation processing.

まず、第１の取得部４４は、複数の第１の測定用仮想マシン２４ａの各々に対し処理時間T1を送信するように要求する（ステップＳ４１）。 First, the first acquisition unit 44 requests each of the plurality of first measurement virtual machines 24a to transmit the processing time T1 (step S41).

次に、第１の取得部４４は、全ての第１の測定用仮想マシン２４ａから処理時間T1を受信したかどうかを判断する（ステップＳ４２）。ここで、全ての第１の測定用仮想マシン２４ａから処理時間T1を受信していないと第１の取得部４４が判断した場合（ステップＳ４２：否定）にはステップＳ４１からやり直す。 Next, the first acquisition unit 44 determines whether the processing time T1 has been received from all the first measurement virtual machines 24a (step S42). Here, if the first acquisition unit 44 determines that the processing time T1 has not been received from all the first measurement virtual machines 24a (step S42: negative), the process starts over from step S41.

一方、全ての第１の測定用仮想マシン２４ａから処理時間T1を受信したと第１の取得部４４が判断した場合（ステップＳ４２：肯定）にはステップＳ４３に移る。 On the other hand, if the first acquisition unit 44 determines that the processing time T1 has been received from all the first measurement virtual machines 24a (step S42: affirmative), the process moves to step S43.

ステップＳ４３においては、第１の取得部４４が、第１の測定用仮想マシン２４ａが配備されている第１のクラウド拠点２１と処理時間T1と対応付けて処理時間管理テーブルTB1に格納する。
以上により、処理時間管理テーブル作成処理を終える。 In step S43, the first acquisition unit 44 associates the processing time T1 with the first cloud base 21 where the first measurement virtual machine 24a is deployed and stores it in the processing time management table TB1.
With the above steps, the processing time management table creation process is completed.

次に、ステップＳ１６の通信時間管理テーブル作成処理について説明する。
図１７は、通信時間管理テーブル作成処理について示すフローチャートである。 Next, the communication time management table creation process in step S16 will be explained.
FIG. 17 is a flowchart showing communication time management table creation processing.

まず、第２の取得部４５は、複数の第２の測定用仮想マシン２４ｂの各々に対し通信時間T2を送信するように要求する（ステップＳ５１）。 First, the second acquisition unit 45 requests each of the plurality of second measurement virtual machines 24b to transmit the communication time T2 (step S51).

次に、第２の取得部４５は、全ての第２の測定用仮想マシン２４ｂから通信時間T2を受信したかどうかを判断する（ステップＳ５２）。ここで、全ての第２の測定用仮想マシン２４ｂから通信時間T2を受信していないと第２の取得部４５が判断した場合（ステップＳ５２：否定）にはステップＳ５１からやり直す。 Next, the second acquisition unit 45 determines whether the communication time T2 has been received from all the second measurement virtual machines 24b (step S52). Here, if the second acquisition unit 45 determines that the communication time T2 has not been received from all the second measurement virtual machines 24b (step S52: negative), the process starts over from step S51.

一方、全ての第２の測定用仮想マシン２４ｂから通信時間T2を受信したと第２の取得部４５が判断した場合（ステップＳ５２：肯定）にはステップＳ５３に移る。 On the other hand, if the second acquisition unit 45 determines that the communication time T2 has been received from all the second measurement virtual machines 24b (step S52: affirmative), the process moves to step S53.

ステップＳ５３においては、第２の取得部４５が、通信時間T2を第１のクラウド拠点２１と第２のクラウド拠点２２の各々と対応付けて通信時間管理テーブルTB2に格納する。
以上により、通信時間管理テーブル作成処理を終える。 In step S53, the second acquisition unit 45 stores the communication time T2 in correspondence with each of the first cloud base 21 and the second cloud base 22 in the communication time management table TB2.
With the above steps, the communication time management table creation process is completed.

[ハードウェア構成]
図１８は、本実施形態に係る管理サーバ３０のハードウェア構成図である。
図１８に示すように、管理サーバ３０は、記憶装置３０ａ、メモリ３０ｂ、プロセッサ３０ｃ、通信インターフェース３０ｄ、表示装置３０ｅ、及び入力装置３０ｆを有する。これらの各部は、バス３０ｇにより相互に接続される。 [Hardware configuration]
FIG. 18 is a hardware configuration diagram of the management server 30 according to this embodiment.
As shown in FIG. 18, the management server 30 includes a storage device 30a, a memory 30b, a processor 30c, a communication interface 30d, a display device 30e, and an input device 30f. These parts are interconnected by a bus 30g.

このうち、記憶装置３０ａは、HDDやSSD(Solid State Drive)等の不揮発性のストレージデバイスであり、本実施形態に係るロードバランサ配備位置決定プログラム５０を記憶する。 Among these, the storage device 30a is a non-volatile storage device such as an HDD or an SSD (Solid State Drive), and stores the load balancer deployment position determination program 50 according to this embodiment.

なお、ロードバランサ配備位置決定プログラム５０をコンピュータが読み取り可能な記録媒体３０ｈに記録させておき、プロセッサ３０ｃに記録媒体３０ｈのロードバランサ配備位置決定プログラム５０を読み取らせるようにしてもよい。 Note that the load balancer deployment position determination program 50 may be recorded on the computer-readable recording medium 30h, and the processor 30c may be made to read the load balancer deployment position determination program 50 from the recording medium 30h.

そのような記録媒体３０ｈとしては、例えばCD-ROM(Compact Disc - Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disc)、及びUSB(Universal Serial Bus)メモリ等の物理的な可搬型記録媒体がある。また、フラッシュメモリ等の半導体メモリやハードディスクドライブを記録媒体３０ｈとして使用してもよい。これらの記録媒体３０ｈは、物理的な形態を持たない搬送波のような一時的な媒体ではない。 Examples of such a recording medium 30h include physical portable recording media such as a CD-ROM (Compact Disc - Read Only Memory), a DVD (Digital Versatile Disc), and a USB (Universal Serial Bus) memory. Furthermore, a semiconductor memory such as a flash memory or a hard disk drive may be used as the recording medium 30h. These recording media 30h are not temporary media like carrier waves that do not have a physical form.

更に、公衆回線、インターネット、及びLAN(Local Area Network)等に接続された装置にロードバランサ配備位置決定プログラム５０を記憶させてもよい。その場合は、プロセッサ３０ｃがそのロードバランサ配備位置決定プログラム５０を読み出して実行すればよい。 Furthermore, the load balancer deployment position determining program 50 may be stored in a device connected to a public line, the Internet, a LAN (Local Area Network), or the like. In that case, the processor 30c may read and execute the load balancer deployment position determining program 50.

一方、メモリ３０ｂは、DRAM等のようにデータを一時的に記憶するハードウェアであって、その上に前述のロードバランサ配備位置決定プログラム５０が展開される。 On the other hand, the memory 30b is hardware such as a DRAM that temporarily stores data, and the load balancer deployment position determining program 50 described above is expanded thereon.

プロセッサ３０ｃは、管理サーバ３０の各部を制御するCPU(Central Processing Unit)やGPU(Graphical Processing Unit)等のハードウェアである。また、プロセッサ３０ｃは、メモリ３０ｂと協働してロードバランサ配備位置決定プログラム５０も実行する。 The processor 30c is hardware such as a CPU (Central Processing Unit) or a GPU (Graphical Processing Unit) that controls each part of the management server 30. The processor 30c also executes the load balancer deployment position determination program 50 in cooperation with the memory 30b.

このようにメモリ３０ｂとプロセッサ３０ｃとが協働してロードバランサ配備位置決定プログラム５０を実行することにより、図１３の第１の取得部４４、第２の取得部４５、算出部４６、候補決定部４７、及びアドレス登録部４８を備えた制御部４２が実現される。また、図１３の記憶部４３は、記憶装置３０ａとメモリ３０ｂによって実現される。 In this way, the memory 30b and the processor 30c cooperate to execute the load balancer deployment position determination program 50, so that the first acquisition unit 44, second acquisition unit 45, calculation unit 46, and candidate determination in FIG. A control section 42 including a section 47 and an address registration section 48 is realized. Furthermore, the storage unit 43 in FIG. 13 is realized by a storage device 30a and a memory 30b.

更に、通信インターフェース３０ｄは、管理サーバ３０をネットワーク２６に接続するためのインターフェースである。その通信インターフェース３０ｄにより、図１３の通信部４１が実現される。 Furthermore, the communication interface 30d is an interface for connecting the management server 30 to the network 26. The communication interface 30d realizes the communication section 41 in FIG. 13.

そして、表示装置３０ｅは、液晶表示装置等のハードウェアであって、システム２０の管理者に種々の情報を表示する。また、入力装置３０ｆは、キーボードやマウス等のハードウェアである。例えば、管理者は、入力装置３０ｆを操作することにより、管理サーバ３０に対して種々の指示を出すことになる。 The display device 30e is hardware such as a liquid crystal display device, and displays various information to the administrator of the system 20. Further, the input device 30f is hardware such as a keyboard and a mouse. For example, the administrator issues various instructions to the management server 30 by operating the input device 30f.

以上説明した各実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１） コンピュータが、
複数の第１のクラウド拠点の各々に構築されたシステムがリクエストを受け付けたときに実行する処理に要する処理時間を前記第１のクラウド拠点ごとに取得し、
前記第１のクラウド拠点と第２のクラウド拠点との間の通信時間を、複数の前記第１のクラウド拠点と複数の前記第２のクラウド拠点との組み合わせごとに取得し、
前記処理時間と前記通信時間とを加算した応答時間を、複数の前記第１のクラウド拠点と複数の前記第２のクラウド拠点との組み合わせごとに算出し、
複数の前記第２のクラウド拠点のうち、複数の前記第１のクラウド拠点の各々との間における前記応答時間のばらつきが基準値未満となる第２のクラウド拠点を、前記リクエストを複数の前記第１のクラウド拠点の各々に振り分けるロードバランサの配備先の候補とすること、
を特徴とするロードバランサ配備位置決定方法。
（付記２） 前記ばらつきは、一つの前記第２のクラウド拠点と、複数の前記第１のクラウド拠点との間における前記応答時間の最大値と最小値との差であることを特徴とする付記１に記載のロードバランサ配備位置決定方法。
（付記３） 前記コンピュータが、
前記ばらつきが前記基準値未満となる複数の前記第２のクラウド拠点のうち、複数の前記第１のクラウド拠点との間における前記応答時間の最大値が最も小さい第２のクラウド拠点を前記配備先に決定することを特徴とする付記１に記載のロードバランサ配備位置決定方法。
（付記４） 前記コンピュータが、
前記ばらつきが前記基準値未満となる複数の前記第２のクラウド拠点のうち、コストが最も安価な第２のクラウド拠点を前記配備先に決定することを特徴とする付記１に記載のロードバランサ配備位置決定方法。
（付記５） 前記コンピュータが、
前記ばらつきが前記基準値未満となる前記第２のクラウド拠点に、同一の事業者が提供する複数の第２のクラウド拠点が含まれている場合には、前記事業者が提供する複数の前記第２のクラウド拠点のうちの一つを前記候補にすることを特徴とする付記１に記載のロードバランサ配備位置決定方法。
（付記６） 前記コンピュータが、
前記事業者が提供する複数の前記第２のクラウド拠点のうち、複数の前記第１のクラウド拠点との間における前記応答時間の最大値が最も小さい第２のクラウド拠点を前記候補にすることを特徴とする付記５に記載のロードバランサ配備位置決定方法。
（付記７） 複数の前記第１のクラウド拠点の各々を提供する複数の事業者の各々が異なることを特徴とする付記１に記載のロードバランサ配備位置決定方法。
（付記８） 前記コンピュータが、
前記ばらつきを定期的に算出することにより、定期的に前記候補を更新することを特徴とする付記１に記載のロードバランサ配備位置決定方法。
（付記９） 前記コンピュータが、
前記更新前に前記ロードバランサを配備していた前記第２のクラウド拠点と複数の前記第１のクラウド拠点の各々との間における前記応答時間の前記ばらつきが前記基準値以上となった場合には、前記更新後の前記候補に含まれる前記ロードバランサのいずれかのIPアドレスを、当該ロードバランサのドメイン名と対応付けてDNSサーバに登録することを特徴とする付記８に記載のロードバランサ配備位置決定方法。
（付記１０） 複数の第１のクラウド拠点の各々に構築されたシステムがリクエストを受け付けたときに実行する処理に要する処理時間を前記第１のクラウド拠点ごとに取得する処理と、
前記第１のクラウド拠点と第２のクラウド拠点との間の通信時間を、複数の前記第１のクラウド拠点と複数の前記第２のクラウド拠点との組み合わせごとに取得する処理と、
前記処理時間と前記通信時間とを加算した応答時間を、複数の前記第１のクラウド拠点と複数の前記第２のクラウド拠点との組み合わせごとに算出する処理と、
複数の前記第２のクラウド拠点のうち、複数の前記第１のクラウド拠点の各々との間における前記応答時間のばらつきが基準値未満となる第２のクラウド拠点を、前記リクエストを複数の前記第１のクラウド拠点の各々に振り分けるロードバランサの配備先の候補とする処理と、
をコンピュータに実行させるためのロードバランサ配備位置決定プログラム。 Regarding each embodiment described above, the following additional notes are further disclosed.
(Additional note 1) The computer is
Obtaining, for each of the plurality of first cloud bases, the processing time required for processing executed when a system built at each of the plurality of first cloud bases receives a request;
obtaining the communication time between the first cloud base and the second cloud base for each combination of the plurality of first cloud bases and the plurality of second cloud bases;
calculating a response time obtained by adding the processing time and the communication time for each combination of the plurality of first cloud bases and the plurality of second cloud bases;
Among the plurality of second cloud bases, a second cloud base where the variation in response time between each of the plurality of first cloud bases is less than a reference value is selected as the second cloud base where the request is sent to the second cloud base. 1 as a candidate for deployment of a load balancer distributed to each of the cloud bases;
A load balancer deployment position determination method characterized by:
(Supplementary Note 2) A supplementary note characterized in that the variation is a difference between the maximum value and the minimum value of the response time between one of the second cloud bases and a plurality of the first cloud bases. 1. The load balancer deployment position determination method described in 1.
(Additional note 3) The computer is
Among the plurality of second cloud bases where the variation is less than the reference value, the second cloud base with the smallest maximum value of the response time with respect to the plurality of first cloud bases is selected as the deployment destination. The load balancer deployment position determining method according to appendix 1, characterized in that the load balancer deployment position is determined.
(Additional Note 4) The computer is
Load balancer deployment according to appendix 1, characterized in that, among the plurality of second cloud bases where the variation is less than the reference value, the second cloud base with the lowest cost is determined as the deployment destination. Positioning method.
(Additional note 5) The computer is
If the second cloud bases for which the variation is less than the reference value include a plurality of second cloud bases provided by the same provider, the plurality of second cloud bases provided by the same provider are The load balancer deployment position determining method according to supplementary note 1, characterized in that one of the two cloud bases is selected as the candidate.
(Additional note 6) The computer is
Among the plurality of second cloud locations provided by the aforementioned vendor, the second cloud location having the smallest maximum value of the response time with respect to the plurality of first cloud locations is selected as the candidate. The method for determining the load balancer deployment position according to appendix 5.
(Supplementary Note 7) The load balancer deployment position determining method according to Supplementary Note 1, wherein each of the plurality of businesses providing each of the plurality of first cloud bases is different.
(Additional note 8) The computer is
The load balancer deployment position determining method according to appendix 1, characterized in that the candidates are periodically updated by periodically calculating the variation.
(Additional Note 9) The computer is
If the variation in the response time between the second cloud base where the load balancer was deployed before the update and each of the plurality of first cloud bases is equal to or greater than the reference value, , the load balancer deployment position according to appendix 8, wherein the IP address of any of the load balancers included in the updated candidates is registered in a DNS server in association with the domain name of the load balancer. How to decide.
(Additional Note 10) A process of acquiring, for each of the first cloud bases, a processing time required for a process executed when a system built at each of the plurality of first cloud bases receives a request;
a process of acquiring communication time between the first cloud base and the second cloud base for each combination of the plurality of first cloud bases and the plurality of second cloud bases;
a process of calculating a response time obtained by adding the processing time and the communication time for each combination of the plurality of first cloud bases and the plurality of second cloud bases;
Among the plurality of second cloud bases, a second cloud base where the variation in response time between each of the plurality of first cloud bases is less than a reference value is selected as the second cloud base where the request is sent to the second cloud base. 1. A process of selecting candidates for the deployment location of the load balancer to be distributed to each of the cloud bases in 1.
A load balancer deployment position determination program that allows a computer to execute.

１…システム、２…第１のクラウド拠点、３…第２のクラウド拠点、４…ネットワーク、５…利用者端末、８…ロードバランサ、１０…システム、２０…システム、２１…第１のクラウド拠点、２１ａ～２１ｃ…第１～第３の仮想マシン、２２…第２のクラウド拠点、２３…システム、２４ａ…第１の測定用仮想マシン、２４ｂ…第２の測定用仮想マシン、２５…ロードバランサ、２６…ネットワーク、２７…利用者端末、３０…管理サーバ、３０ａ…記憶装置、３０ｂ…メモリ、３０ｃ…プロセッサ、３０ｄ…通信インターフェース、３０ｅ…表示装置、３０ｆ…入力装置、３０ｇ…バス、３０ｈ…記録媒体、３１、３２…算出結果、３５…候補、３６…DNSサーバ、３６ａ…管理情報、４１…通信部、４２…制御部、４３…記憶部、４４…第１の取得部、４５…第２の取得部、４６…算出部、４７…候補決定部、４８…アドレス登録部。

1... System, 2... First cloud base, 3... Second cloud base, 4... Network, 5... User terminal, 8... Load balancer, 10... System, 20... System, 21... First cloud base , 21a to 21c...first to third virtual machines, 22...second cloud base, 23...system, 24a...first measurement virtual machine, 24b...second measurement virtual machine, 25...load balancer , 26... Network, 27... User terminal, 30... Management server, 30a... Storage device, 30b... Memory, 30c... Processor, 30d... Communication interface, 30e... Display device, 30f... Input device, 30g... Bus, 30h... Recording medium, 31, 32...Calculation result, 35...Candidate, 36...DNS server, 36a...Management information, 41...Communication unit, 42...Control unit, 43...Storage unit, 44...First acquisition unit, 45...th 2 acquisition section, 46... calculation section, 47... candidate determination section, 48... address registration section.

Claims (6)

コンピュータが、
複数の第１のクラウド拠点の各々に構築されたシステムがリクエストを受け付けたときに実行する処理に要する処理時間を前記第１のクラウド拠点ごとに取得し、
前記第１のクラウド拠点と第２のクラウド拠点との間の通信時間を、複数の前記第１のクラウド拠点と複数の前記第２のクラウド拠点との組み合わせごとに取得し、
前記処理時間と前記通信時間とを加算した応答時間を、複数の前記第１のクラウド拠点と複数の前記第２のクラウド拠点との組み合わせごとに算出し、
複数の前記第２のクラウド拠点のうち、複数の前記第１のクラウド拠点の各々との間における前記応答時間のばらつきが基準値未満となる第２のクラウド拠点を、前記リクエストを複数の前記第１のクラウド拠点の各々に振り分けるロードバランサの配備先の候補とすること、
を特徴とするロードバランサ配備位置決定方法。 The computer is
Obtaining, for each of the plurality of first cloud bases, the processing time required for processing executed when a system built at each of the plurality of first cloud bases receives a request;
obtaining the communication time between the first cloud base and the second cloud base for each combination of the plurality of first cloud bases and the plurality of second cloud bases;
calculating a response time obtained by adding the processing time and the communication time for each combination of the plurality of first cloud bases and the plurality of second cloud bases;
Among the plurality of second cloud bases, a second cloud base where the variation in response time between each of the plurality of first cloud bases is less than a reference value is selected as the second cloud base where the request is sent to the second cloud base. 1 as a candidate for deployment of a load balancer distributed to each of the cloud bases;
A load balancer deployment position determination method characterized by: 前記コンピュータが、
前記ばらつきが前記基準値未満となる複数の前記第２のクラウド拠点のうち、複数の前記第１のクラウド拠点との間における前記応答時間の最大値が最も小さい第２のクラウド拠点を前記配備先に決定することを特徴とする請求項１に記載のロードバランサ配備位置決定方法。 The computer,
Among the plurality of second cloud bases where the variation is less than the reference value, the second cloud base with the smallest maximum value of the response time with respect to the plurality of first cloud bases is selected as the deployment destination. 2. The load balancer deployment position determining method according to claim 1, wherein the load balancer deployment position is determined. 前記コンピュータが、
前記ばらつきが前記基準値未満となる前記第２のクラウド拠点に、同一の事業者が提供する複数の第２のクラウド拠点が含まれている場合には、前記事業者が提供する複数の前記第２のクラウド拠点のうちの一つを前記候補にすることを特徴とする請求項１に記載のロードバランサ配備位置決定方法。 The computer,
If the second cloud bases for which the variation is less than the reference value include a plurality of second cloud bases provided by the same provider, the plurality of second cloud bases provided by the same provider are 2. The load balancer deployment position determining method according to claim 1, wherein one of two cloud bases is selected as the candidate. 前記コンピュータが、
前記ばらつきを定期的に算出することにより、定期的に前記候補を更新することを特徴とする請求項１に記載のロードバランサ配備位置決定方法。 The computer,
2. The load balancer deployment position determining method according to claim 1, wherein the candidates are periodically updated by periodically calculating the variation. 前記コンピュータが、
前記更新前に前記ロードバランサを配備していた前記第２のクラウド拠点と複数の前記第１のクラウド拠点の各々との間における前記応答時間の前記ばらつきが前記基準値以上となった場合には、前記更新後の前記候補に含まれる前記ロードバランサのいずれかのIP(Internet Protocol)アドレスを、当該ロードバランサのドメイン名と対応付けてDNS(Domain Name System)サーバに登録することを特徴とする請求項４に記載のロードバランサ配備位置決定方法。 The computer,
If the variation in the response time between the second cloud base where the load balancer was deployed before the update and each of the plurality of first cloud bases is equal to or greater than the reference value, , the IP (Internet Protocol) address of any of the load balancers included in the updated candidates is registered in a DNS (Domain Name System) server in association with the domain name of the load balancer. The load balancer deployment position determining method according to claim 4. 複数の第１のクラウド拠点の各々に構築されたシステムがリクエストを受け付けたときに実行する処理に要する処理時間を前記第１のクラウド拠点ごとに取得する処理と、
前記第１のクラウド拠点と第２のクラウド拠点との間の通信時間を、複数の前記第１のクラウド拠点と複数の前記第２のクラウド拠点との組み合わせごとに取得する処理と、
前記処理時間と前記通信時間とを加算した応答時間を、複数の前記第１のクラウド拠点と複数の前記第２のクラウド拠点との組み合わせごとに算出する処理と、
複数の前記第２のクラウド拠点のうち、複数の前記第１のクラウド拠点の各々との間における前記応答時間のばらつきが基準値未満となる第２のクラウド拠点を、前記リクエストを複数の前記第１のクラウド拠点の各々に振り分けるロードバランサの配備先の候補にする処理と、
をコンピュータに実行させるためのロードバランサ配備位置決定プログラム。 a process of acquiring, for each of the first cloud bases, a processing time required for a process executed when a system built at each of the plurality of first cloud bases receives a request;
a process of acquiring communication time between the first cloud base and the second cloud base for each combination of the plurality of first cloud bases and the plurality of second cloud bases;
a process of calculating a response time obtained by adding the processing time and the communication time for each combination of the plurality of first cloud bases and the plurality of second cloud bases;
Among the plurality of second cloud bases, a second cloud base where the variation in response time between each of the plurality of first cloud bases is less than a reference value is selected as the second cloud base where the request is sent to the second cloud base. 1. A process of selecting candidate locations for deploying a load balancer to be distributed to each of the cloud bases in 1.
A load balancer deployment position determination program that allows a computer to execute.
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