JP2001142746A - 計算機システムの負荷監視装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 しきい値の設定が難しく、計算機システムの
負荷変動によって異常負荷を正確に検出できない。 【解決手段】 計算機システム１の過去の負荷情報に基
づいてシステムの負荷の時間的な推移を示す負荷モデル
データを作成する負荷モデルデータ作成手段１４と、負
荷モデルデータに指定されたしきい値補正データを加算
し、しきい値データを時系列に算出するしきい値データ
作成手段１６と、システム１の現在の負荷情報とそれに
対応する時刻のしきい値データを比較することによりシ
ステムの異常負荷を検出する異常負荷検出手段１７とを
具備する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、計算機システムの
負荷を監視して異常負荷を検出する負荷監視装置に関す
るものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、このような計算機システムの負荷
監視装置としては、例えば、特開平４−３４４５４４号
公報に記載されたものがある。同公報の負荷監視装置で
は、計算機システムの負荷を監視する場合のしきい値の
設定作業をシステムの過去の負荷情報などを参考にして
最終的には操作員が行っている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、同公報
の負荷監視装置では、しきい値の設定を操作員が行うた
め、常にシステムの負荷状況を判断できる人が必要であ
った。また、図７に示すように計算機システムの負荷に
対するしきい値は一定である。そのため、時間によって
システムの負荷が変動し、しきい値を図７のように設定
すると、システムは正常に動作しているにも拘わらず異
常負荷と判断したり、あるいはしきい値を更に高く設定
すると、システムは異常負荷であるのに正常と判断して
しまう。このように従来においては、しきい値の設定が
難しくシステムの負荷変動によって異常負荷を正確に検
出できない場合があった。

【０００４】本発明は、上記従来の問題点に鑑み、計算
機システムの負荷変動によらず、正確に異常負荷を検出
することが可能な計算機システムの負荷監視装置を提供
することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明の計算機システム
の負荷監視装置は上記目的を達成するため、計算機シス
テムの過去の負荷情報に基づいて計算機システムの負荷
の時間的な推移を示す負荷モデルデータを作成する手段
と、前記負荷モデルデータに指定されたしきい値補正デ
ータを加算し、異常負荷を検出する時の基準値となるし
きい値データを時系列に算出する手段と、計算機システ
ムの現在の負荷情報とそれに対応する時刻のしきい値デ
ータを比較することにより計算機システムの異常負荷を
検出する手段とを備えたことを特徴としている。

【０００６】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明による
計算機システムの負荷監視装置の一実施形態の構成を示
すブロック図である。図１において、まず、計算機シス
テム１は一定時間間隔毎に自システムの負荷情報を採取
して蓄える負荷情報採取装置１０１と、採取された負荷
情報としきい値を比較し、自システムの異常負荷を検出
する異常負荷検出装置１０２とを備えている。

【０００７】負荷情報採取装置１０１は、計算機システ
ム１内で一定時間間隔毎の負荷情報採取を指示するイン
ターバルタイマー１１、インターバルタイマー１１の一
定時間間隔毎に計算機システム１の負荷情報を採取する
負荷情報採取手段１２、採取された負荷情報を保存する
負荷情報出力ファイル２１から構成されている。また異
常負荷検出装置１０２は、しきい値データを格納するし
きい値データ格納テーブル３３、このテーブル３３のし
きい値データと採取された負荷情報を比較し、負荷情報
の値がしきい値を越えた時に異常負荷を検出する異常負
荷検出手段１７から構成されている。

【０００８】出力装置２は異常負荷検出装置１０２が異
常負荷を検出した時に操作員に通知するためにメッセー
ジの形式で異常負荷を表示するディスプレイ装置やプリ
ンタ装置等である。入力装置３は後述するように操作員
がしきい値補正データを設定する時に用いられる端末装
置である。また、負荷情報抽出開始イベント通知手段１
８は、システム起動時または日付が変わった時点で、負
荷情報抽出手段１３へ負荷情報抽出開始を通知する。

【０００９】負荷情報抽出手段１３は、システム起動時
または日付が変わった時点で、負荷情報抽出開始イベン
ト通知手段１８からの通知を受けて、負荷情報出力ファ
イル２１から、計算機システム１の前稼動日１日分の負
荷情報を取得し、負荷モデルデータ作成手段１４へ渡す
プログラムである。負荷モデルデータ作成手段１４は負
荷情報抽出手段１３から取得した計算機システム１の前
稼動日１日分の負荷情報と、負荷モデルデータ管理手段
１５から取得した負荷モデルデータとの間で計算を行
い、負荷モデルデータ出力ファイル２２のデータを更新
するプログラムである。

【００１０】負荷モデルデータは、負荷情報採取手段１
２から採取された計算機システム１の過去の負荷情報
を、１日単位で負荷情報を採取した時間間隔ごとに計算
を行うことにより作成される、１日の負荷の移り変わり
を時系列に表わしたデータである。このデータは計算機
システム１につき１種類だけではなく、稼動日の種類
（曜日ごと、月ごとなど）により作成することも可能で
ある。負荷モデルデータの算出方法については詳しく後
述する。

【００１１】負荷モデルデータ管理手段１５は、負荷モ
デルデータ作成手段１４からの要求を受け、負荷モデル
データ管理テーブル３４と稼動日情報格納テーブル３１
の情報から、前稼動日に対応する負荷モデルデータを決
定し、負荷モデルデータ出力ファイル２２から負荷モデ
ルデータを取得し、負荷モデルデータ作成手段１４へ渡
す。また、負荷モデルデータ作成手段１４が更新した負
荷モデルデータを負荷モデルデータ出力ファイル２２へ
出力する。更に、負荷モデルデータ管理テーブル３４と
稼動日情報格納テーブル３１の情報から稼動日に該当す
る負荷モデルデータを決定し、負荷モデルデータ出力フ
ァイル２２から負荷モデルデータを取得し、しきい値デ
ータ作成手段１５へ渡す。

【００１２】しきい値データ作成手段１６は負荷モデル
データ管理手段１５から取得した負荷モデルデータにし
きい値補正データ格納テーブル３２から取得したしきい
値補正データを加算し、しきい値データ格納テーブル３
３に格納するプログラムである。しきい値補正データは
負荷モデルデータからしきい値データを作成する場合に
負荷モデルデータに加算する値である。一例として、負
荷モデルデータがＣＰＵ使用率であるとすると、しきい
値補正データを１０％とすれば、負荷モデルデータに１
０％加算したデータがしきい値データとなる。しきい補
正データは予め操作員により設定され、入力装置３から
しきい値補正データを入力することによりしきい値を調
整することができる。

【００１３】異常負荷検出手段１７は、前述のように負
荷情報採取手段１２により取得された計算機システム１
の現在の負荷情報と、しきい値データ格納テーブル３３
から取得した該当時刻のしきい値とを比較し、しきい値
より負荷情報の値が大きい場合、出力装置２へ異常負荷
を通知する。しきい値補正データ登録手段１９は、操作
員により入力装置３から入力されたしきい値補正データ
を、しきい値補正データ格納テーブル３２に登録するプ
ログラムである。負荷情報出力ファイル２１は負荷情報
採取手段１２が採取した情報を保持するために、磁気デ
ィスク装置などの記憶装置に作成されるファイルであ
る。

【００１４】負荷モデルデータ出力ファイル２２は負荷
モデルデータ作成手段１４が作成した情報を保持するた
めに、磁気ディスク装置などの記憶装置に作成されるフ
ァイルである。稼動日情報格納テーブル３１は計算機シ
ステム１の前稼動日と今日の日付情報（年月日、曜日）
が格納されるテーブルである。しきい値補正データ格納
テーブル３２は負荷モデルデータからしきい値データを
作成するときに使用される、しきい値補正データを格納
するテーブルである。このテーブルには操作員により予
め設定されたデータが格納される。

【００１５】しきい値データ格納テーブル３３はしきい
値データ作成手段１６で作成された時系列に変化するし
きい値データを格納するテーブルである。負荷モデルデ
ータ管理テーブル３４は負荷モデルデータをどのような
単位で作成するのか、計算機システム１の稼動日の種類
により、例えば、月曜日から日曜日まで１週間分のデー
タを作成するのか、月初から月末まで１月分のデータを
作成するのかといった定義情報を格納するテーブルであ
る。

【００１６】次に、本実施形態の具体的な動作について
説明する。まず、計算機システム１において、負荷情報
採取手段１２はインターバルタイマー１１からの通知を
契機に、一定時間間隔ごとに自システムの負荷情報を採
取し、負荷情報出力ファイル２１へ格納する。システム
起動時または日付が変わった時点で、負荷情報抽出手段
１３は負荷情報抽出開始イベント通知手段１８からの通
知を受けて、負荷情報出力ファイル２１から前稼動日１
日分の負荷情報を取得し、負荷モデルデータ作成手段１
４へ渡す。

【００１７】負荷モデルデータ管理手段１５は、負荷モ
デルデータ管理テーブル３４と稼動日情報格納テーブル
３１の情報から前稼動日に対応する負荷モデルデータを
決定し、負荷モデルデータ出力ファイル２２からデータ
を取得し、負荷モデルデータ作成手段１４へ渡す。負荷
モデルデータ作成手段１４は、取得した負荷情報と負荷
モデルデータとの間で計算を行い、その結果に基づいて
負荷モデルデータを更新し、負荷モデルデータ管理手段
１５へ渡す。負荷モデルデータ管理手段１５は取得した
負荷モデルデータを負荷モデルデータ出力ファイル２２
へ出力する。この結果、計算機システム１の前稼動日分
の負荷情報により負荷モデルデータが日々更新される。
なお、本実施形態では、１日ごとに負荷モデルデータが
更新される場合を示しているが、計算機システムの運用
によっては、１時間ごと、１週間ごと、１月ごと、１年
ごとなどの周期で負荷モデルデータを更新することも可
能である。

【００１８】負荷モデルデータ出力ファイル２２の更新
が終了した時点で、負荷モデルデータ管理手段１５は負
荷モデルデータ管理テーブル３４と稼動日情報格納テー
ブル３１の情報から稼動日に該当する負荷モデルデータ
を決定し、負荷モデルデータ出力ファイル２２から負荷
モデルデータを取得し、しきい値データ作成手段１６へ
渡す。しきい値データ作成手段１６は負荷モデルデータ
管理手段１５から取得した負荷モデルデータにしきい値
補正データ格納テーブル３２から取得したしきい値補正
データを加算し、しきい値データ格納テーブル３３に格
納する。この結果、稼動日に応じた時系列に変化するし
きい値データがしきい値データ格納テーブル３３にセッ
トされる。

【００１９】異常負荷検出手段１７は負荷情報採取手段
１２により取得した計算機システム１の現在の負荷情報
としきい値データ格納テーブル３３から取得した該当時
刻のしきい値とを比較し、しきい値より負荷情報の値が
大きい場合、出力装置２へ異常負荷を検出したことを通
知する。出力装置２は計算機システム１が異常負荷を検
出したことをメッセージで表示するなどして操作員に通
知する。

【００２０】図２は負荷モデルデータ作成手段１４と負
荷モデルデータ管理手段１５により負荷モデルデータ出
力ファイル２２を更新する処理の具体例を示す図であ
る。計算機システム１の負荷情報としては、ＣＰＵ使用
率、ミッシング回数、実行中のジョブ数、周辺装置の使
用率、周辺装置のＩ／Ｏ回数などがあるが、本実施形態
では、ＣＰＵ使用率を用いるものとする。負荷監視の対
象となる計算機システム１には、負荷モデルデータ出力
ファイル２２に図２に示すように１０分間隔で採取され
たＣＰＵ使用率のデータが負荷モデルデータ２０２とし
て月曜日から金曜日までの１週間分が保持されている。
即ち、本実施形態では計算機システム１が月曜日から金
曜日まで曜日毎に同じ処理を実行するものとして、曜日
毎のデータが保持されている。

【００２１】システム起動時または日付けが変わった時
点で、負荷モデルデータ作成手段１４は前稼動日の負荷
情報２０１を負荷情報出力ファイル２１から負荷情報抽
出手段１３を介して取得する。この場合の負荷情報２０
１は図２に示すように１０分間隔毎のＣＰＵ使用率であ
る。負荷モデルデータ管理手段１５は負荷モデルデータ
管理テーブル３４の情報２０５からこの計算機システム
は負荷モデルデータとして月曜日から金曜日までの１週
間分のデータを保持していることを認識し、稼動日情報
格納テーブル３１の情報２０４に基づいて前稼動日が、
例えば、水曜日（今日は木曜日とする）であることを認
識する。負荷モデルデータとは計算機システム１の負荷
の時間的な推移を示すデータである。

【００２２】次いで、負荷モデルデータ管理手段１５は
負荷モデルデータ出力ファイル２２から該当する水曜日
分の負荷モデルデータを取得し、負荷モデルデータ作成
手段１４に渡す。負荷モデルデータ作成手段１４は負荷
モデルデータの算出方法２０６に従い、前稼動日の負荷
の情報２０１と負荷モデルデータ２０２に基づいて負荷
モデルデータを更新し、更新後の負荷モデルデータ２０
３を負荷モデルデータ管理手段１５へ渡す。負荷モデル
データ管理手段１５は更新後の負荷モデルデータを負荷
モデルデータ出力ファイル２２に格納する。負荷モデル
データ２０３は過去９週間において以下に示す方法で更
新されてきた値である。

【００２３】ここで、負荷モデルデータ作成手段１４の
負荷モデルデータ算出方法２０６について説明する。負
荷モデルデータは前稼動日の負荷情報２０１と該当する
水曜日の負荷モデルデータ２０２に基づいて１０分間隔
の時間毎に以下の計算式により負荷モデルデータを算出
する。

【００２４】（（前稼動日の負荷情報）＋（負荷モデル
データ）×ｎ）／（ｎ＋１） ｎは負荷モデルデータが過去何日分のデータの平均であ
るかを示す値であり、負荷モデルデータ出力ファイル２
２に格納されている。このｎの値は負荷モデルデータの
更新後に１加算される。例えば、ｎの値を９とすると図
２の更新後の負荷モデルデータ２０３に示すように水曜
日の負荷モデルデータが１０分間隔の時刻毎に更新さ
れ、１０：００の時刻ではＣＰＵ使用率１４％、１０：
１０では１８％、１０：２０では２５％、…というよう
に更新される。

【００２５】このような方法では、過去の負荷モデルデ
ータを長期間に渡って平均をとるため、１つ１つのデー
タによる変動を小さくでき、平均とかけ離れたデータの
影響を受けにくい利点がある。一方、過去のデータの比
重が大きいため、計算機システムの運用の変更による負
荷モデルデータの変更には対応しにくい。

【００２６】次に、図３を参照して負荷モデルデータ管
理手段１５としきい値データ作成手段１６によるしきい
値データの作成方法について説明する。まず、負荷モデ
ルデータ管理手段１５は前稼動日分の負荷モデルデータ
の更新処理を終了した時点で稼動日情報格納テーブル３
１の情報３０４に基づいて今日の曜日（例えば、木曜日
とする）を確認し、負荷モデルデータ出力ファイル２２
から該当する木曜日分の負荷モデルデータ３０１を取得
し、しきい値データ作成手段１６に渡す。木曜日分の負
荷モデルデータは前述のような方法により前回の木曜日
に更新されている。しきい値データ作成手段１６はしき
い値補正データ格納テーブル３２からしきい値補正デー
タ３０３を取得する。しきい値補正データ３０３は入力
装置３からしきい値補正データ登録手段１９を介してし
きい値補正データ格納テーブル３２に格納されていて、
図３に示すようにしきい値補正データ３０３は、例え
ば、＋１０％としている。

【００２７】しきい値補正データ３０３を取得すると、
しきい値データ作成手段１６は先に取得した木曜日分の
負荷モデルデータ３０１にしきい値データ３０３を加算
し、しきい値データ３０２を作成する。この場合、木曜
日の負荷モデルデータ３０１の１０分間隔毎にしきい値
補正データ３０３が加算され、図３に示すようにしきい
値データ３０２は時刻１０：００では２０％、１０：１
０では２５％、１０：２０では３０％、…というように
作成される。作成されたしきい値データはしきい値デー
タ格納テーブル３３に格納される。

【００２８】次に、図４を参照して計算機システム１の
運用時に異常負荷を検出する方法について説明する。異
常負荷検出手段１７は、負荷情報採取手段１２で採取さ
れた計算機システム１の現在の負荷情報４０２を取り込
み、しきい値データ格納テーブル３３の対応する時刻の
しきい値データ４０１と順次比較していく。図４の例で
は、負荷情報４０２は時刻１０：００では１５％、しき
い値データは２０％となっていて、この時は負荷情報は
しきい値データ以下であるので、異常負荷検出手段１７
は正常であると判断する。しかし、時刻が１０：１０に
なると、負荷情報は５０％になり、それに対応するしき
い値データは２５％であるため、図４に示すように異常
負荷検出手段１７は時刻１０：１０で異常負荷を検出
し、出力装置２に通知する。出力装置２は前述のように
メッセージの形で使用者に異常負荷の発生を報知する。

【００２９】なお、異常負荷を検出した日の負荷情報
は、負荷モデルデータ作成時には使用しない。そのた
め、異常負荷検出手段１７は負荷情報出力ファイル２１
内の異常負荷情報フラグをオンに設定し、次回の負荷モ
デルデータ作成時には、負荷情報抽出手段１３は異常負
荷情報フラグを参照し、オンであれば抽出すべき負荷情
報はないものとして、負荷モデルデータ作成手段１４に
通知する。この時、負荷モデルデータ作成手段１４は負
荷モデルデータの更新を行わない。

【００３０】次に、本発明の第２の実施形態を図５に基
づいて説明する。第２の実施形態では、負荷モデルデー
タの算出方法が第１の実施形態と異なっている。本実施
形態では、まず、負荷モデルデータ管理テーブル３４に
６０５で示すように前稼動日の負荷情報と負荷モデルデ
ータに対する重み付けを表わす値が格納されている。こ
の場合は、（前稼動日の負荷情報）：（負荷モデルデー
タ）の重み付けを、例えば、１：９としている。

【００３１】負荷モデルデータ作成手段１４は、負荷モ
デルデータを算出する場合、前稼動日（例えば、水曜
日）の負荷情報を負荷情報出力ファイル２１から取得す
る。また、負荷モデルデータ管理手段１５はそれに対応
する水曜日分の負荷モデルデータを負荷モデルデータ出
力ファイル２２から取得し、負荷モデルデータ作成手段
１４に渡す。負荷モデルデータ作成手段１４は、取得し
た前稼動日の負荷情報と負荷モデルデータを用いて１０
分間隔の時刻毎に以下の計算式により負荷モデルデータ
を算出する。

【００３２】［（前稼動の負荷情報×ａ）＋（負荷モデ
ルデータ×ｂ）］／（ａ＋ｂ） ａは前稼動日の負荷情報に対して重み付けをする値、ｂ
は負荷モデルデータに対して重み付けをする値である。
この場合は、前述のようにａ：ｂ＝１：９としている。
負荷モデルデータ作成手段１４は図５に更新後の負荷モ
デルデータ６０３として示すように１０分間隔の時刻毎
に以上の計算式を用いて負荷モデルデータを算出する。
得られた負荷モデルデータは負荷モデルデータ管理手段
１５を介して負荷モデルデータ出力ファイル２２に格納
される。他の処理は第１の実施形態と全く同様である。
即ち、しきい値データ作成手段１６は今日（例えば、木
曜日）の負荷モデルデータにしきい値補正データを加算
し、しきい値データを作成する。そして、計算機システ
ム１の運用時に現在の負荷情報とそれに対応するしきい
値データを比較することにより異常負荷を検出する。

【００３３】本実施形態では、前稼動日の負荷情報及び
負荷モデルデータのそれぞれに重み付けをして平均をと
るため、前稼動日の負荷情報と過去の負荷モデルデータ
が更新後の負荷モデルデータに与える比重を調整するこ
とができる。そのため、過去の負荷モデルデータを重視
するのか、最近の負荷情報を重視するのか、計算システ
ムの運用に応じてａ，ｂの重み付けを設定することがで
きる。

【００３４】次に、本発明の第３の実施形態を図６に基
づいて説明する。第３の実施形態では、負荷モデルデー
タの算出方法が第１、第２の実施形態と異なっている。
本実施形態では、負荷モデルデータ管理テーブル３４に
過去何日分の負荷情報の平均をとるかを示す値ｍが格納
されている。この場合は、負荷モデルデータ管理テーブ
ル３４に７０５で示すようにこの値ｍは５日としてい
る。また、負荷モデルデータ出力ファイル２２には、図
６に負荷モデルデータ７０２に示すように負荷モデルデ
ータ管理テーブルで設定された日数分の負荷情報が格納
されている。即ち過去の水曜日の５日分の負荷情報が格
納されている。

【００３５】負荷モデルデータ作成手段１４は負荷モデ
ルデータを作成する場合、前稼動日の負荷情報７０１と
負荷モデルデータ７０２を用いて１０分間隔の時刻毎に
以下の計算式により負荷モデルデータを作成する。

【００３６】（Ａ１＋Ａ２＋、…、Ａ_m-1 ＋前稼動日の
負荷情報）／ｍ Ａ１はｍ−１回前の（負荷モデルデータ７０２の８／１
１の負荷情報）の負荷情報、Ａ_m-1 は前々回の負荷情報
（９／１の負荷情報）を示す。

【００３７】負荷モデルデータ作成手段１４は、このよ
うにして過去５日分の負荷情報の平均値を算出し、負荷
モデルデータ出力ファイル２２に格納する。図６の負荷
モデルデータ７０３は更新後の１０分間隔の時刻毎のデ
ータを示している。後の処理は、第１の実施形態と全く
同様である。即ち、しきい値データ作成手段１６は今日
の負荷モデルデータにしきい値補正データを加算し、し
きい値データを作成する。そして、計算機システム１の
運用時に現在の負荷情報とそれに対応するしきい値デー
タを比較し、異常負荷を検出する。本実施形態では、最
近のｍ日分の負荷情報の平均をとるため、計算機システ
ムの運用の変更による負荷モデルデータの変動に対応し
やすい。

【００３８】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、計
算機システムの過去の負荷情報に基づいてしきい値を時
系列に設定しているので、計算機システムの運用時に刻
々と変化する負荷に対応でき、システムの異常負荷を正
確に検出することができる。また、計算機システムの過
去の負荷情報に基づいてしきい値を作成しているので、
システムの運用に応じた負荷監視を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態の構成を示すブロック
図である。

【図２】図１の実施形態の負荷モデルデータの算出方法
を説明するための図である。

【図３】図１の実施形態のしきい値データの作成方法を
説明するための図である。

【図４】図１の実施形態の異常負荷を検出する方法を説
明するための図である。

【図５】本発明の第２の実施形態の負荷モデルデータの
算出方法を説明するための図である。

【図６】本発明の第３の実施形態の負荷モデルデータの
算出方法を説明するための図である。

【図７】従来例のシステム負荷に対するしきい値の設定
方法を示す図である。

【符号の説明】

１ 計算機システム １１ インターバルタイマー １２ 負荷情報採取手段 １４ 負荷モデルデータ作成手段 １５ 負荷モデルデータ管理手段 １６ しきい値データ作成手段 １７ 異常負荷検出手段 ２１ 負荷情報出力ファイル ２２ 負荷モデルデータ出力ファイル ３１ 稼動日情報格納テーブル ３２ しきい値補正データ格納テーブル ３３ しきい値データ格納テーブル １０１ 負荷情報採取装置 １０２ 異常負荷検出装置

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 計算機システムの過去の負荷情報に基づ
   いて計算機システムの負荷の時間的な推移を示す負荷モ
   デルデータを作成する手段と、前記負荷モデルデータに
   指定されたしきい値補正データを加算し、異常負荷を検
   出する時の基準値となるしきい値データを時系列に算出
   する手段と、計算機システムの現在の負荷情報とそれに
   対応する時刻のしきい値データを比較することにより計
   算機システムの異常負荷を検出する手段とを備えたこと
   を特徴とする計算機システムの負荷監視装置。
2. 【請求項２】 前記負荷モデルデータ作成手段は、前稼
   動日の負荷情報と、前回までの負荷情報の平均化された
   負荷モデルデータの平均をとることにより負荷モデルデ
   ータを作成することを特徴とする請求項１に記載の計算
   機システムの負荷監視装置。
3. 【請求項３】 前記負荷モデルデータ作成手段は、前稼
   動日の負荷情報及び前回までの負荷モデルデータにそれ
   ぞれ重み付けをして平均をとることにより負荷モデルデ
   ータを作成することを特徴とする請求項１に記載の計算
   機システムの負荷監視装置。
4. 【請求項４】 前記負荷モデルデータ作成手段は、予め
   決められた過去の所定数分の負荷情報の平均をとること
   により負荷モデルデータを作成することを特徴とする請
   求項１に記載の計算機システムの負荷監視装置。
5. 【請求項５】 前記負荷情報は、ＣＰＵ使用率、ミッシ
   ング回数、実行中のジョブ数、周辺装置の使用率、また
   は周辺装置のＩ／Ｏ回数であることを特徴とする請求項
   １に記載の計算機システムの負荷監視装置。