JP2007200128A - Computer system, management server, method for reducing computer setup time, and program - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To reduce a computer setup time while suppressing the number of necessary computers. <P>SOLUTION: A state determination part 112 determines an optimum state mainly about a computer resource on the basis of state transition rule information acquired from a state transition rule DB 121, a state determination index information acquired from a state determination index DB 122, a state transition prediction time acquired from a time prediction part 113, and a present state of a resource acquired from a state acquisition part 114. The optimum state is a state having a minimum expectation of a resource setup time, or an expectation close to a minimum. The optimum state determined by the state determination part 112 is delivered to a transition instruction part 115. The transition instruction part 115 changes the state of the resource, or performs an instruction of the change to an agent 201 on each computer so as to bring the computer into the optimum state determined by the state determination part 112. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、計算機システム、計算機設定時間を低減する方法、および計算機設定時間を低減するための計算機設定時間を低減するプログラムに関し、特に、計算機設定に複数の手順が必要な状況において計算機設定時間を低減することができる計算機システム、計算機設定時間を低減する方法および計算機設定時間を低減するためのプログラムに関する。   The present invention relates to a computer system, a method for reducing the computer setting time, and a program for reducing the computer setting time for reducing the computer setting time. In particular, the computer setting time is reduced in a situation where a plurality of procedures are required for computer setting. The present invention relates to a computer system capable of reducing, a method of reducing computer setting time, and a program for reducing computer setting time.

計算機を利用したサービスを提供する企業では、サービス要求の増大に対応するために、最大要求に耐えうるだけのソフトウェアや計算機を保持する必要がある。しかし、最大要求に耐えうるだけのソフトウェアや計算機を保持するには、固定費がかさむという問題がある。この問題を改善するために、急激なサービス要求の増大があった場合に、ソフトウェアや計算機などの必要なリソースを一時的に追加できることが好ましい。そこで、近年、固定費の削減や急激なサービス要求の増大への対処を目的として、計算機を利用したサービスやソフトウェア、計算機などを必要に応じて契約し利用するユーティリティコンピューティングが注目されている。   Companies that provide services using computers need to have software and computers that can withstand the maximum demands in order to cope with the increase in service demands. However, there is a problem that a fixed cost is required to maintain software and computers that can withstand the maximum requirements. In order to improve this problem, it is preferable that necessary resources such as software and computers can be temporarily added when there is a sudden increase in service demand. Therefore, in recent years, utility computing that contracts and uses services, software, computers, and the like using computers for the purpose of reducing fixed costs and dealing with a sudden increase in service demand has attracted attention.

サービス要求量が時間によって大きく変化するサービスがあるので、ユーティリティコンピューティングにおいては、急激なサービス要求の増大に対応することが求められている。例えば、野球中継などの特定のイベント用のウェブページ提供サービスでは、イベントが開始される前に比べ、イベントが開始されると急激にサービス要求量が増加する。急激なサービス要求量増加に対応できなければ、ウェブページの提供を受ける一般ユーザの満足度の低下を招き、一般ユーザの減少に繋がるおそれがある。   Since there is a service whose service request amount varies greatly with time, utility computing is required to cope with a sudden increase in service request. For example, in a web page providing service for a specific event such as a baseball game, the service request amount increases abruptly when the event is started compared to before the event is started. If it cannot cope with the rapid increase in the amount of service requests, the satisfaction level of general users who receive web pages may be reduced, leading to a decrease in general users.

急激なサービス要求量の増加に対応するために、サービス要求量が増加したときに、計算機数などのリソース量を増加させる必要がある。例えば、サービス要求量に比例した数だけ計算機が必要な場合には、サービス要求量が増加した場合には、それに比例させて計算機の数も増加させる必要がある。   In order to cope with a sudden increase in service request amount, it is necessary to increase the amount of resources such as the number of computers when the service request amount increases. For example, if the number of computers required in proportion to the service request amount is increased, if the service request amount increases, the number of computers needs to be increased in proportion thereto.

ここで問題になるのは、計算機の設定に時間がかかるため、サービス要求量の増加に素早く対応できないことである。計算機の設定では、例えばOS(Operating System)のインストール、OSの設定、ミドルウェアのインストール、ミドルウェアの設定、アプリケーションのインストール、アプリケーションの設定、アプリケーションの起動、データのコピーなどの操作が必要になる。これらの操作を全て実施するには数時間かかる可能性がある。そのため、サービス要求量が増加してからこれらの操作を実施したのでは、多くのサービスにとってサービス要求量の増加に対応することはできない。   The problem here is that it takes time to set up the computer, so it cannot respond quickly to an increase in the amount of service requests. In the setting of the computer, for example, operations such as OS (Operating System) installation, OS setting, middleware installation, middleware setting, application installation, application setting, application activation, and data copying are required. It may take several hours to perform all these operations. Therefore, if these operations are performed after the service request amount has increased, many services cannot cope with the increase in the service request amount.

この問題に対処するために、2つの方法が用いられている。一つ目の方法は、計算機の設定を行なっておき、短時間でサービスに対応できる状態(ホットスタンバイ)に計算機を維持しておく方法である。二つ目の方法は、サービスの要求量の増加を事前に予測し、予測された要求量に合わせて、事前に計算機の設定を行なう方法である。一つ目の方法には、以下のような問題点がある。   Two methods have been used to address this problem. The first method is a method of setting a computer and maintaining the computer in a state (hot standby) that can respond to a service in a short time. The second method is a method of predicting an increase in the required amount of service in advance and setting the computer in advance in accordance with the predicted required amount. The first method has the following problems.

ホットスタンバイとは、サービスを提供している計算機と同様の状態、またはその状態にある計算機を意味する。ホットスタンバイの状態にある計算機の特徴として、非常に短時間でサービス向けの設定を終えることができることが挙げられる。   The hot standby means a computer in the same state as the computer that provides the service or a computer in that state. A feature of a computer in a hot standby state is that setting for a service can be completed in a very short time.

ホットスタンバイの問題は、対象とするサービスが多いときには、多くの待機計算機が必要になることである。ホットスタンバイを用いるシステムでは、対象とするサービス毎に計算機を必要なだけ用意しておく。そのため、対象サービスの数に比例した数の待機計算機を用意する必要がある。対象となるサービス数が多くなった場合には、必要な待機計算機数が多くなり、その分、計算機にかかるコストが大きくなってしまう。そのため、ユーティリティコンピューティングの目的である固定費の削減が達成できなくなる。また、全ての待機計算機を、可能な限り特定のサービス向けにホットスタンバイとすることも考えられる。しかしその場合には、ホットスタンバイが用意されていないサービスの利用要求を受け取った場合に、他のサービス向けのホットスタンバイに設定し直す時間が長くかかるという問題が生ずる。   The problem with hot standby is that many standby computers are required when there are many targeted services. In a system using hot standby, as many computers as necessary are prepared for each target service. Therefore, it is necessary to prepare a number of standby computers proportional to the number of target services. When the number of targeted services increases, the number of necessary standby computers increases, and the cost for the computers increases accordingly. Therefore, the fixed cost reduction that is the purpose of utility computing cannot be achieved. It is also conceivable that all standby computers are set to hot standby for a specific service as much as possible. However, in such a case, when a use request for a service for which a hot standby is not prepared is received, there is a problem that it takes a long time to reset the hot standby for another service.

また、非特許文献1には、リソースキャッシュと呼ばれる手法を用いて計算機設定時間(以下、計算機リソース設定時間ともいう。)の短縮を図る技術が記載されている。リソースキャッシュとは、サービスを使わなくなった計算機において、ソフトウェアを消さずにすぐに利用できる状態にしておく手法である。また、ソフトウェアをすぐに利用できる状態にある計算機は、キャッシュされている状態にある計算機と呼ばれる。リソースキャッシュにより、サービスの要求が再び増大した場合に、リソースキャッシュされている計算機は、すぐ利用可能な状態に設定される。   Non-Patent Document 1 describes a technique for shortening a computer setting time (hereinafter also referred to as a computer resource setting time) using a method called a resource cache. The resource cache is a method of making a software ready for use without erasing software on a computer that no longer uses the service. A computer that is ready to use software is called a cached computer. When service requests increase again due to the resource cache, the resource cached computer is set to an immediately available state.

リソースキャッシュの問題点として、キャッシュミスしたときのペナルティが大きいことが挙げられる。キャッシュミスとは、キャッシュされているリソースが、すぐに追加できないサービスで必要になることである。キャッシュされているリソースの状態を初期状態に戻すために時間がかかる場合には、リソースの設定時間が非常に大きくなってしまう。この場合にはサービスの要求量の増大に素早く対応することが難しいという問題が生ずる。この問題は、ホットスタンバイの問題と同様である。   A problem with the resource cache is that there is a large penalty when a cache miss occurs. A cache miss means that a cached resource is needed for a service that cannot be added immediately. If it takes time to return the cached resource state to the initial state, the resource setting time becomes very long. In this case, there arises a problem that it is difficult to quickly cope with an increase in service demand. This problem is similar to the hot standby problem.

また、非特許文献2には、サービスが計算機を利用するために必要なOSをあらかじめ準備しておくことと、NFS(Network File System )を用いることによってサービスに必要なデータを初期化時に移さないことによって、ソフトウェア、計算機の準備時間を短縮する手法が記載されている。この手法では、計算機をすぐに追加できる状態にはしていない。   In Non-Patent Document 2, data necessary for a service is not transferred at the time of initialization by preparing an OS necessary for the service to use a computer and using NFS (Network File System). Thus, a method for shortening the preparation time of software and computers is described. This method does not make it possible to add a computer immediately.

非特許文献2に記載された手法の問題点として、サービスの要求によっては設定時間が十分短かいとはいえない点と、サービスによってはこの手法を用いることができない点が挙げられる。非特許文献2に記載された手法では、個々の設定時間を短かくしているが、その時間でよいのかどうかはサービスの要求に依存する。また、NFSを用いているため実行時のオーバヘッドが大きく、多くのデータを用いるアプリケーションには向かないことが考えられる。   Problems with the method described in Non-Patent Document 2 include that the setting time cannot be said to be sufficiently short depending on the service request, and that this method cannot be used depending on the service. In the method described in Non-Patent Document 2, each set time is shortened, but whether or not the time is sufficient depends on a service request. In addition, since NFS is used, the overhead at the time of execution is large, and it may be unsuitable for applications using a large amount of data.

サービスの要求量の増加を事前に予測し、予測された要求量に合わせて事前に計算機の設定を行なう二つ目の方法に関連する技術として、特許文献1に、サービスの要求量の変化の予測に応じて、計算機をホットスタンバイの状態とアプリケーションが入っていない状態との間で状態を遷移させるシステムが記載されている。特許文献1に記載されたシステムでは、待機系計算機リソースは、少なくともアプリケーションがインストールされていないデッドスタンバイ状態を持ち、デッドスタンバイ状態の計算機リソースを複数サービスや複数ユーザで共有する。その結果、遊休計算機リソースの使用率の向上やサーバ統合を実現し、計算機リソース維持に必要なコストを削減する。また、余剰の出るサービスから遊休計算機リソースを確保し、個々のサービスに関して過去の稼動履歴を用いて負荷予測を行い、予測結果に応じて遊休計算機リソースを投入する。   As a technique related to the second method of predicting an increase in service request amount in advance and setting a computer in advance in accordance with the predicted request amount, Patent Document 1 discloses a change in service request amount. A system is described that transitions the state between a hot standby state and a state in which no application is entered, depending on the prediction. In the system described in Patent Document 1, the standby computer resource has at least a dead standby state in which no application is installed, and the computer resource in the dead standby state is shared by a plurality of services and a plurality of users. As a result, the utilization rate of idle computer resources and server integration are realized, and the cost required for maintaining computer resources is reduced. Also, idle computer resources are secured from surplus services, load prediction is performed using past operation history for each service, and idle computer resources are input according to the prediction result.

ここで、デッドスタンバイとは少なくともアプリケーションがインストールされていない状態であって、アプリケーションやOSをインストールすることでどのようなサービスの待機系にもなりうる状態である。   Here, dead standby is a state in which at least an application is not installed, and can be a standby system for any service by installing an application or OS.

しかし、特許文献1ではホットスタンバイおよびデッドスタンバイの状態しか定義していないので、二つの問題点があると考えられる。   However, since Patent Document 1 defines only hot standby and dead standby states, it can be considered that there are two problems.

1番目の問題点は、遊休計算機リソース数が少ない時に負荷予測に従って全ての遊休計算機リソースをホットスタンバイにしてしまうと、ホットスタンバイの問題と同様の問題が生ずることである。すなわち、負荷予測で多くの計算機リソースが必要となった場合に、計算機リソースが足りなくなることが考えられる。   The first problem is that if all idle computer resources are placed in hot standby according to the load prediction when the number of idle computer resources is small, a problem similar to the hot standby problem occurs. That is, when many computer resources are required for load prediction, it is conceivable that the computer resources are insufficient.

2番目の問題点は、多くの遊休計算機リソースをデッドスタンバイとして維持した場合、デッドスタンバイからサービス利用可能な状態に設定する時間が長く、負荷予測の誤差が大きくなる可能性があることである。長時間後の負荷状態を予測する際の負荷予測の誤差は、短時間後の負荷状態を予測する際の負荷予測の誤差に比べ大きくなる可能性がある。負荷予測の誤差が大きくなった場合には、サービス要求に対応しきれないという問題や、リソースが無駄になってしまうなどの問題が生ずる。   The second problem is that when many idle computer resources are maintained as a dead standby, it takes a long time to set a service available state from the dead standby, and the load prediction error may increase. The error of load prediction when predicting the load state after a long time may be larger than the error of load prediction when predicting the load state after a short time. When the error in the load prediction becomes large, problems such as being unable to respond to service requests and resources being wasted arise.

特開2005−141605JP 2005-141605 A カレン・アプリビー(Karen Appleby )他8名著、オシアーノ エス・エル・エー ベースト マネジメント オブ ア コンピューティング ユーティリティ(Oceano - SLA Based Management of a Computing Utility)、アイ・エフ・アイ・ピー/アイ・イー・イー・イー・インターナショナル・シンポジウム・オン・インテグレイティッド・ネットワーク・マネジメント(IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management)、米国、2001年5月Karen Appleby and eight other authors, Oceano-SLA Based Management of a Computing Utility, IFP / IEE IF International Symposium on Integrated Network Management (IFIP / IEEE International Symposium on Integrated Network Management), USA, May 2001 ミネヨシ・マスダ(Mineyoshi Masuda) 他4名著、ヴィー・ピー・ディー・シー ヴァーチャル プライベート データ センター ア フレキシブル アンド ラピッド ワークロードマネジメント システム(VPDC: Virtual Private Data Center A Flexible and Rapid Workload-Management System )、アイ・エフ・アイ・ピー/アイ・イー・イー・イー・インターナショナル・シンポジウム・オン・インテグレイティッド・ネットワーク・マネジメント(IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management)、米国、2003年5月Mineyoshi Masuda and 4 other authors, VPDC Virtual Private Data Center A Flexible and Rapid Workload-Management System (VPDC), IF・ IP / IEEE International Symposium on Integrated Network Management (IFIP / IEEE International Symposium on Integrated Network Management), USA, May 2003

第1の問題点は、従来のホットスタンバイによる設定時間短縮手法を適用した場合には、対象となるサービスが多い状況では、必要な計算機リソース数が増大してしまうことである。その理由は、従来の計算機設定時間短縮手法では、個々のサービス毎にホットスタンバイを用意する必要があるため、設定されるサービスの数に比例して必要な計算機の数が増加してしまうからである。   The first problem is that, when the conventional setting method for shortening the setting time by hot standby is applied, the number of necessary computer resources increases in a situation where there are many services to be processed. The reason is that the conventional computer setting time reduction method requires a hot standby for each service, so the number of required computers increases in proportion to the number of services to be set. is there.

第2の問題点は、全ての待機計算機を可能な限り特定のサービス向けにホットスタンバイとした場合には、ホットスタンバイが用意されていないサービスの利用要求を受け取った際に、他のサービス向けのホットスタンバイを設定し直す時間が長くかかることである。その理由は、従来の計算機設定時間短縮手法では、ホットスタンバイが用意されていないサービスの利用要求を受け取った場合には、設定を一から行なう必要があり、その分時間が長くなってしまうためである。   The second problem is that when all standby computers are set as hot standby for a specific service as much as possible, when a use request for a service that does not have hot standby is received, It takes a long time to reset hot standby. The reason is that with the conventional computer setting time reduction method, if a service use request that does not have a hot standby is received, the setting must be made from scratch, and the time is increased accordingly. is there.

第3の問題点は、多くの遊休計算機リソースをデッドスタンバイとして維持した場合には、デッドスタンバイからサービスを利用可能な状態に設定する時間が長く、負荷予測の誤差が大きくなる可能性があることである。その理由は、長時間後の負荷状態を予測する負荷予測の誤差は、短時間後の負荷状態を予測する負荷予測の誤差に比べ大きくなる可能性があるためである。   The third problem is that when many idle computer resources are maintained as a dead standby, it takes a long time to set the service to a usable state from the dead standby, and the load prediction error may increase. It is. This is because the load prediction error for predicting the load state after a long time may be larger than the load prediction error for predicting the load state after a short time.

本発明の目的は、必要な計算機数を抑えながらも、計算機設定時間を短縮することである。本発明の他の目的は、待機計算機数が少ない状況において、計算機リソースの利用要求を受け取った後の計算機設定時間を平均的に短縮することである。本発明のさらに他の目的は、計算機設定時間を短かく保つことによって、負荷予測の誤差を小さくすることである。   An object of the present invention is to reduce the computer setting time while suppressing the number of necessary computers. Another object of the present invention is to averagely reduce the computer setting time after receiving a computer resource utilization request in a situation where the number of standby computers is small. Still another object of the present invention is to reduce load prediction errors by keeping the computer setting time short.

本発明のさらに他の目的は、特定の技術に依存しない計算機設定時間短縮手法を提供することである。なお、特定の技術に依存しない計算機設定時間短縮手法を、特定の技術に依存した手法と併用することによっても、従来の手法に比べて計算機設定時間を減らすことが可能である。   Still another object of the present invention is to provide a computer setting time reduction method that does not depend on a specific technique. Note that the computer setting time can be reduced as compared with the conventional method by using a method for reducing the computer setting time that does not depend on a specific technique in combination with a method that depends on the specific technique.

本発明による計算機システムは、計算機リソースの設定にかかる時間である設定時間の予測値と計算機リソースの設定手順とを用いて、設定時間の期待値が小さくなる計算機リソースの状態を決定する状態決定手段とを備えたことを特徴とする。なお、設定時間の期待値が小さくなる計算機リソースの状態とは、例えば、上記の従来技術を用いた場合に比べて、設定時間が短くなるように設定された状態であり、一例として、設定時間の期待値を最小化するような計算機リソースの状態である。また、本発明の他の態様では、計算機システムは、さらに、計算機リソースを状態決定手段が決定した状態に事前設定する状態遷移手段を備える。本発明では、計算機リソースの状態を、ホットスタンバイ状態、デッドスタンバイ状態、さらにそれらの中間状態に維持することにより、計算機リソースの設定時間を平均的に短かくすることができる。   The computer system according to the present invention uses the predicted value of the set time, which is the time required for setting the computer resource, and the computer resource setting procedure to determine the state of the computer resource where the expected value of the set time is reduced. It is characterized by comprising. Note that the state of the computer resource in which the expected value of the set time is small is, for example, a state in which the set time is set to be shorter than in the case of using the above-described conventional technology. This is the state of computer resources that minimizes the expected value of. In another aspect of the present invention, the computer system further includes state transition means for presetting the computer resources to the state determined by the state determination means. In the present invention, the setting time of the computer resource can be shortened on average by maintaining the state of the computer resource in a hot standby state, a dead standby state, and an intermediate state thereof.

第1の効果は、必要な計算機数を抑えながらも、計算機リソースの設定時間を短縮できることにある。その理由は、遊休計算機数を考慮し、複数のサービスに短かい時間で振り向けられるような状態に設定するからである。状態を決定する際に、計算機の設定時間の予測値を用いて決定することにより、計算機リソースの設定時間を短かくするような、最適な状態を求めることができる。   The first effect is that the setting time of computer resources can be shortened while reducing the number of necessary computers. The reason is that the number of idle computers is taken into consideration and the state is set so as to be allocated to a plurality of services in a short time. When determining the state, by using the predicted value of the setting time of the computer, an optimal state that shortens the setting time of the computer resource can be obtained.

第2の効果は、待機計算機数が少ない状況において、計算機リソースの設定時間を平均的に短縮できることである。その理由は、計算機リソースを複数のサービスを利用可能な状態にすぐに設定できるような状態に維持することによって、平均的な設定時間を短縮することができるからである。計算機リソースをどのような状態にすればよいかを計算によって求め、計算機リソースをその状態に設定しておく。これにより、ホットスタンバイだけを用いたシステムに比べ、平均的な設定時間を短縮できる。   The second effect is that the setting time of computer resources can be shortened on average in a situation where the number of standby computers is small. The reason is that the average setting time can be shortened by maintaining the computer resources in such a state that a plurality of services can be immediately set to be usable. What state the computer resource should be in is determined by calculation, and the computer resource is set to that state. As a result, the average setting time can be shortened compared to a system using only hot standby.

第3の効果は、サービスの負荷予測に基づいた資源設定を行なう際に、その負荷予測の誤差を小さくできる可能性があることである。その理由は、デッドスタンバイよりも短時間で設定できる状態に計算機リソースを維持することにより、負荷予測を行なう時点をより近い時点にすることができるためである。   A third effect is that, when performing resource setting based on service load prediction, there is a possibility that an error in the load prediction can be reduced. The reason is that by maintaining the computer resources in a state that can be set in a shorter time than the dead standby, the time point when the load prediction is performed can be made closer.

以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。   The best mode for carrying out the present invention will be described below with reference to the drawings.

実施の形態1.
第1の実施の形態では、事前に計算機リソースを設定することによって、計算機リソース設定時間を低減する。ここで、計算機リソースの設定には、それに関連するネットワークの設定、アプリケーションの設定、利用者(計算機リソースの要求者)の設定なども含まれる。また、本実施の形態の計算機システムでは、利用されるサービス、およびサービスの設定手順が事前にわかっているとする。また、計算機リソースの設定手順と、計算機リソースの状態遷移をほぼ同様の意味で用いる。詳しくいうと、計算機リソースの設定手順とは、計算機リソース上で特定のサービスを利用可能な状態にする手順を意味する。計算機リソースの状態遷移とは、計算機リソース上の設定が変更され、計算機リソースの状態が変化したことを意味する。また、計算機リソースと資源は、同様の意味を持つとする。計算機リソースまたは資源とは、計算機、ネットワーク、サービスコンポーネントを含む計算機上のソフトウェアコンポーネント等を意味する。
Embodiment 1 FIG.
In the first embodiment, the computer resource setting time is reduced by setting the computer resource in advance. Here, the setting of the computer resource includes the setting of the network related thereto, the setting of the application, the setting of the user (requester of the computer resource), and the like. In the computer system of this embodiment, it is assumed that the service to be used and the service setting procedure are known in advance. Moreover, the setting procedure of a computer resource and the state transition of a computer resource are used in a substantially similar meaning. More specifically, a computer resource setting procedure means a procedure for making a specific service available on a computer resource. The state transition of the computer resource means that the setting on the computer resource has been changed and the state of the computer resource has changed. Computer resources and resources have the same meaning. A computer resource or resource means a software component on a computer including a computer, a network, and a service component.

図1は、第1の実施の形態の計算機システムを示すブロック図である。図1に示すように、本発明の第1の実施の形態の計算機システムは、管理サーバ100と、管理サーバ100とネットワーク101で接続されサービスを提供するための計算を行なう計算機102,103,104とを含む。   FIG. 1 is a block diagram illustrating a computer system according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, the computer system according to the first embodiment of this invention includes a management server 100, computers 102, 103, and 104 that are connected to the management server 100 via a network 101 and perform calculations for providing services. Including.

図2は、サービスを提供するための計算機の構成を示すブロック図である。なお、図2に示す計算機200,210は、図1に示す計算機102,103,104に相当するものであるが、図2には二つのみが示されているので、付されている符号を、図1において付された符号と変えている。図2において、計算機200は、OSが既にインストールされている状態のものを示し、計算機210は、OSが未だインストールされていない状態のものを示す。   FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a computer for providing a service. The computers 200 and 210 shown in FIG. 2 correspond to the computers 102, 103 and 104 shown in FIG. 1, but only two are shown in FIG. , The reference numerals in FIG. 1 are changed. In FIG. 2, a computer 200 shows a state where the OS is already installed, and a computer 210 shows a state where the OS has not been installed yet.

計算機200は、管理サーバ100の指示に従って動作するエージェント201と、何らかのサービスを提供するサービスコンポーネント202とを含む。エージェント201は、管理サーバ100からの指示を受け、計算機200の状態の取得、サービスコンポーネントの設定、および設定時間の取得を行なう。ただし、計算機210のように、計算機にOS(Operating System)が入っていない場合には、エージェントは存在しない。その状況では、管理サーバ100からOSのインストール、エージェントのインストール作業を行なう。   The computer 200 includes an agent 201 that operates according to an instruction from the management server 100 and a service component 202 that provides some service. In response to an instruction from the management server 100, the agent 201 acquires the state of the computer 200, sets a service component, and acquires a set time. However, if the computer does not include an OS (Operating System) as in the computer 210, there is no agent. In this situation, OS installation and agent installation work are performed from the management server 100.

サービスコンポーネント202は、各計算機上でサービスを提供する役割を持つ。サービスコンポーネントが複数ある場合もある。サービスコンポーネントは、エージェントからインストール、設定、起動などの操作を受けつける。   The service component 202 has a role of providing a service on each computer. There may be multiple service components. The service component receives operations such as installation, setting, and activation from the agent.

図3は、管理サーバ100の構成を示すブロック図である。管理サーバ100は、データ処理装置110と、記憶装置120とを含む。データ処理装置110は、開始部111、状態決定部112、時間予測部113、状態取得部114および遷移指示部115を含む。なお、開始部111、状態決定部112、時間予測部113、状態取得部114および遷移指示部115は、プログラムとプログラムに従って処理を実行するデータ処理装置110のCPUで実現される。また、状態決定部112は、設定時間の期待値が小さくなる計算機リソースの状態を決定する状態決定手段の一例であり、遷移指示部115は、計算機リソースを状態決定手段が決定した状態に事前設定する状態遷移手段の一例である。時間予測部113は、計算機リソースの設定にかかる時間である設定時間を予測し、状態遷移時間の予測値を生成する状態遷移時間予測手段の一例である。   FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of the management server 100. The management server 100 includes a data processing device 110 and a storage device 120. The data processing device 110 includes a start unit 111, a state determination unit 112, a time prediction unit 113, a state acquisition unit 114, and a transition instruction unit 115. The start unit 111, the state determination unit 112, the time prediction unit 113, the state acquisition unit 114, and the transition instruction unit 115 are implemented by a CPU of the data processing apparatus 110 that executes a program and a process according to the program. The state determination unit 112 is an example of a state determination unit that determines the state of a computer resource that reduces the expected value of the set time. The transition instruction unit 115 presets the computer resource to the state determined by the state determination unit. It is an example of the state transition means to do. The time prediction unit 113 is an example of a state transition time prediction unit that predicts a set time that is a time required for setting a computer resource and generates a predicted value of the state transition time.

管理サーバ100における各構成要素はそれぞれつぎのように動作する。
開始部111は、資源状態の変更、定期的な資源状態遷移、サービス利用者の要求などを判断し、その判断結果に応じて資源状態決定処理を開始すべきか否か判断する。資源状態決定処理を開始すると判断した場合には、状態決定部112にその旨の指示を出す。なお、以下の説明において、サービス利用者とは、計算機リソースを計算機システムに要求して計算機リソースの提供を受ける者を意味する。また、サービスとは、計算機リソースの提供を受けるサービス利用者が、計算機システムの運営者から受けるサービス、例えば、サービス利用者が欲するアプリケーションが使用可能な状態になっている計算機の使用を許可されることを意味する。
Each component in the management server 100 operates as follows.
The starting unit 111 determines a change in resource state, periodic resource state transition, a service user request, and the like, and determines whether or not to start the resource state determination process according to the determination result. If it is determined to start the resource status determination process, an instruction to that effect is issued to the status determination unit 112. In the following description, a service user means a person who requests a computer resource from a computer system and receives the computer resource. A service means that a service user who receives the provision of computer resources is allowed to use a service received from an operator of the computer system, for example, a computer in which an application desired by the service user can be used. Means that.

状態決定部112は、状態決定部112から指示を受けると、状態遷移規則DB(データベース)121から取得した状態遷移規則情報、状態決定指標DB122から取得した状態決定指標情報、時間予測部113から取得した状態遷移予測時間、および状態取得部114から取得した資源の現在の状態をもとに、主に計算機リソースについて、最適な状態を決定する。ここで、最適な状態とは、状態決定指標に従って決定される、資源設定時間の期待値が最小な、または最小に近い状態である。状態決定部112で決定された最適な状態は、遷移指示部115に渡される。   When receiving an instruction from the state determination unit 112, the state determination unit 112 acquires the state transition rule information acquired from the state transition rule DB (database) 121, the state determination index information acquired from the state determination index DB 122, and the time prediction unit 113. Based on the predicted state transition time and the current state of the resource acquired from the state acquisition unit 114, an optimal state is determined mainly for the computer resource. Here, the optimal state is a state in which the expected value of the resource setting time determined according to the state determination index is minimum or close to the minimum. The optimum state determined by the state determination unit 112 is passed to the transition instruction unit 115.

時間予測部113は、状態決定部112からの要求を受け、状態遷移時間の予測を行なう。状態遷移時間を予測する方法として、過去の状態遷移履歴から予測する方法、モデル化された状態遷移から予測する方法、部分実行時間から全体の状態遷移時間を予測する方法、またはそれらの方法を組み合わせた方法を用いることができる。   The time prediction unit 113 receives a request from the state determination unit 112 and predicts the state transition time. As a method of predicting the state transition time, a method of predicting from a past state transition history, a method of predicting from a modeled state transition, a method of predicting an entire state transition time from a partial execution time, or a combination of these methods Can be used.

過去の状態遷移履歴から予測する方法とは、過去の状態遷移履歴の平均値から予測時間を算出したり、他の統計学的手法を用いて予測時間を算出する方法である。モデル化された状態遷移から予測する方法とは、計算機の属性を変数とした式として状態遷移をモデル化し、実際の状態をその変数に当てはめることで、予測時間を算出する方法である。部分実行時間から全体の状態遷移時間を予測する方法とは、状態遷移を一部実行し、その実行時間から全体の実行時間を見積り、予測時間を算出する方法である。計算された状態遷移予測時間は、要求元である状態決定部112に渡される。   The method of predicting from the past state transition history is a method of calculating the predicted time from the average value of the past state transition history or calculating the predicted time using another statistical method. The method of predicting from a modeled state transition is a method of calculating a prediction time by modeling a state transition as an expression using a computer attribute as a variable and applying an actual state to the variable. The method of predicting the entire state transition time from the partial execution time is a method of executing a part of the state transition, estimating the entire execution time from the execution time, and calculating the predicted time. The calculated state transition prediction time is passed to the state determination unit 112 that is a request source.

状態取得部114は、現在の状態を取得する。現在の状態とは、状態遷移規則上で資源がそのときに位置する状態である。状態取得部114が状態を取得するタイミングは、状態取得要求を受け取ってから取得する場合と、状態取得要求を受け取る前にあらかじめ取得しておく場合とが考えられる。状態遷移規則に関する説明は以下で詳述される。   The state acquisition unit 114 acquires the current state. The current state is a state where the resource is located at that time on the state transition rule. The timing at which the state acquisition unit 114 acquires the state may be acquired after receiving the state acquisition request, or may be acquired in advance before receiving the state acquisition request. A description of the state transition rules is detailed below.

遷移指示部115は、計算機を状態決定部112が決定した最適な状態にするために、資源の状態を変更したり、変更の指示を各計算機上のエージェント201に対して行なう。遷移指示部115が行なう変更とは、OSのインストール、エージェント201のインストール、サービスコンポーネント202の設定指示、その他資源状態の変更である。   The transition instruction unit 115 changes the resource state or instructs the agent 201 on each computer to change the state of the resource in order to bring the computer into the optimum state determined by the state determination unit 112. The changes performed by the transition instruction unit 115 are OS installation, agent 201 installation, service component 202 setting instruction, and other resource state changes.

次に、図3に示された記憶装置120の構成を説明する。記憶装置120は、状態遷移規則DB121、状態決定指標DB122、遷移時間履歴DB123を含む。   Next, the configuration of the storage device 120 shown in FIG. 3 will be described. The storage device 120 includes a state transition rule DB 121, a state determination index DB 122, and a transition time history DB 123.

状態遷移規則DB121は、資源の状態が遷移する規則を保持する。状態遷移規則は、状態の集合と、それぞれの状態を結ぶ枝の集合から構成される。各枝は方向を持っている。ある状態は、枝で示された状態にしか遷移できない。2つの状態間を行き来できる場合には、それらの状態間には互いに逆方向を向いた2つの枝が存在することになる。状態遷移の起点になるのは、各資源に何も設定されていない状態である。例えば、計算機リソースにおいては、OS、エージェントすら入っていない状態が状態遷移の起点となる。状態遷移規則DB121は、状態決定部112に対して、保持している状態遷移規則を渡す。   The state transition rule DB 121 holds a rule for transition of the resource state. The state transition rule is composed of a set of states and a set of branches connecting the states. Each branch has a direction. A state can only transition to the state indicated by the branch. If it is possible to go back and forth between the two states, there will be two branches facing in opposite directions. The starting point of state transition is a state where nothing is set for each resource. For example, in a computer resource, a state in which neither an OS nor an agent is included is a starting point of state transition. The state transition rule DB 121 passes the state transition rule held to the state determination unit 112.

本実施の形態では、状態遷移規則は、状態遷移規則DB121においてあらかじめ保持されている。状態遷移規則は、例えば、システムの管理者などによって事前に設定される。状態遷移規則の具体例は、第1の実施例において詳述される。また、状態遷移規則の入力を簡易化する手法が、第3の実施の形態で実現される。   In the present embodiment, the state transition rule is stored in advance in the state transition rule DB 121. The state transition rule is set in advance by a system administrator or the like, for example. A specific example of the state transition rule will be described in detail in the first embodiment. Further, a method for simplifying the input of the state transition rule is realized in the third embodiment.

次に、状態決定指標DB122について説明する。状態決定指標DB122は、資源状態を決定する際の指標(状態決定指標)を保持する。状態決定指標とは、例えば資源設定要求(サービス利用者が、特定のサービス向けに資源の設定を依頼する要求)の到着確率であったり、サービスの優先度であったり、サービス利用者毎の優先度である。状態決定指標は、状態決定部112によって利用される。   Next, the state determination index DB 122 will be described. The state determination index DB 122 holds an index (state determination index) for determining the resource state. The state determination index is, for example, the arrival probability of a resource setting request (a request that a service user requests to set a resource for a specific service), the priority of a service, or the priority for each service user. Degree. The state determination index is used by the state determination unit 112.

遷移時間履歴DB123は、各状態遷移にかかった時間の履歴を保持する。その履歴は、時間予測部113によって、状態遷移時間を予測するために用いられる。   The transition time history DB 123 holds a history of the time taken for each state transition. The history is used by the time prediction unit 113 to predict the state transition time.

次に、図4、図5、図6および図7のフローチャートを参照して本実施の形態の全体の動作について説明する。図4は、状態決定動作の流れを示すフローチャートである。図5は、時間予測部113による遷移時間予測動作の流れを示すフローチャートである。図6は、状態取得部114による資源状態取得動作の流れを示すフローチャートである。図7は、遷移指示部115による状態遷移実行動作の流れを示すフローチャートである。   Next, the overall operation of the present embodiment will be described with reference to the flowcharts of FIGS. 4, 5, 6, and 7. FIG. 4 is a flowchart showing the flow of the state determination operation. FIG. 5 is a flowchart showing the flow of the transition time prediction operation by the time prediction unit 113. FIG. 6 is a flowchart showing the flow of the resource status acquisition operation by the status acquisition unit 114. FIG. 7 is a flowchart showing the flow of the state transition execution operation by the transition instruction unit 115.

開始部111によって処理が開始されると、すなわち開始部111が開始要求を出すと、開始要求を受け取った状態決定部112は、状態遷移規則DB121から状態遷移規則を取得する(ステップA1)。次に、状態決定部112は、状態遷移規則に従って、各状態遷移にかかる時間の予測値を、時間予測部113から取得する(ステップA2)。開始部111は、サービス利用者の端末装置からインターネット等の通信ネットワークを介してサービス利用要求を受けたときに開始要求を状態決定部112に出す。   When the processing is started by the start unit 111, that is, when the start unit 111 issues a start request, the state determination unit 112 that has received the start request acquires a state transition rule from the state transition rule DB 121 (step A1). Next, the state determination part 112 acquires the estimated value of the time concerning each state transition from the time prediction part 113 according to a state transition rule (step A2). The start unit 111 issues a start request to the state determination unit 112 when a service use request is received from a service user terminal device via a communication network such as the Internet.

時間予測部113の動作を、図5を参照して説明する。時間予測部113は、状態決定部112からの時間予測要求を受け付ける(ステップB1)。時間予測要求を受けた時間予測部113は、遷移時間履歴DB123から状態遷移時間の履歴を入力する(ステップB2)。そして、入力した状態遷移時間を利用して、状態遷移時間の予測を行なう(ステップB3)。予測の方法には、上述したような過去の状態遷移履歴から予測する方法、モデル化された状態遷移から予測する方法、部分実行時間から全体の状態遷移時間を予測する方法、およびそれらの方法を組み合わせた方法の他、様々の方法がある。時間予測部113は、求められた状態遷移予測時間を状態決定部112に出力する(ステップB4)。   The operation of the time prediction unit 113 will be described with reference to FIG. The time prediction unit 113 receives a time prediction request from the state determination unit 112 (step B1). Receiving the time prediction request, the time prediction unit 113 inputs the history of state transition time from the transition time history DB 123 (step B2). Then, the state transition time is predicted using the input state transition time (step B3). The prediction method includes a method of predicting from the past state transition history, a method of predicting from the modeled state transition, a method of predicting the entire state transition time from the partial execution time, and those methods. There are various methods besides the combined method. The time prediction unit 113 outputs the obtained state transition prediction time to the state determination unit 112 (step B4).

状態遷移規則と状態遷移予測時間とを入力した状態決定部112は、状態決定指標DB122から状態決定指標を取得する(ステップA3)。さらに、状態決定部112は、状態取得部114から、資源の状態を取得する(ステップA4)。   The state determination unit 112 that has input the state transition rule and the state transition prediction time acquires the state determination index from the state determination index DB 122 (step A3). Furthermore, the state determination unit 112 acquires the resource state from the state acquisition unit 114 (step A4).

状態取得処理を、図6を参照して説明する。まず、状態取得部114は、状態決定部112から資源の状態取得要求を受け付ける(ステップC1)。次に、状態取得部114は、現在の資源の状態を取得する(ステップC2)。状態取得部114は、資源の状態取得要求を受け取った後に各計算機上のエージェントに資源の状態情報の問い合わせを行ってもよいし、資源の状態取得要求を受け取る前にあらかじめ資源の状態情報を取得しておいてもよい。次に、状態取得部114は、取得した資源の状態を状態決定部112に出力する(ステップC3)。   The state acquisition process will be described with reference to FIG. First, the state acquisition unit 114 receives a resource state acquisition request from the state determination unit 112 (step C1). Next, the state acquisition unit 114 acquires the current resource state (step C2). The status acquisition unit 114 may query the agent on each computer for resource status information after receiving the resource status acquisition request, or acquire the resource status information in advance before receiving the resource status acquisition request. You may keep it. Next, the state acquisition unit 114 outputs the acquired resource state to the state determination unit 112 (step C3).

なお、ステップA1の処理はステップA2の処理の前に実行されるべきであるが、ステップA3の処理およびステップA4の処理は、ステップA1の処理の前に実行されてもよいし、ステップA4の処理の前にステップA3の処理が実行されてもよい。   Note that the process of step A1 should be executed before the process of step A2, but the process of step A3 and the process of step A4 may be executed before the process of step A1, or the process of step A4 The process of step A3 may be executed before the process.

次に、状態決定部112は、ステップA4で取得した資源の情報を利用して資源の最適な状態を決定する(ステップA5)。最適な状態とは、例えば、資源設定時間の期待値を最小化するような状態であったり、サービスや利用者毎に優先度が付けられている場合の優先度に応じた状態などである。また、状態を決定する方法として、考えられる状態の組み合わせ毎に最適かどうかを判断する全探索法を用いてもよいし、全探索法で計算量が多い場合には、組み合わせ最適化手法などを利用してもよい。   Next, the state determination unit 112 determines the optimal state of the resource using the resource information acquired in Step A4 (Step A5). The optimum state is, for example, a state in which the expected value of the resource setting time is minimized, or a state according to the priority when priority is given to each service or user. In addition, as a method for determining the state, a full search method for determining whether each combination of possible states is optimal may be used. If the total search method requires a large amount of calculation, a combination optimization method may be used. May be used.

その後、状態決定部112は、決定された最適な状態を現在の状態と比較し(ステップA6)、状態遷移が必要なければそのまま終了する。状態遷移が必要な場合には遷移指示部115に状態遷移を依頼する(ステップA7)。   Thereafter, the state determination unit 112 compares the determined optimal state with the current state (step A6), and if the state transition is not necessary, the state determination unit 112 ends. If state transition is required, the transition instruction unit 115 is requested to perform state transition (step A7).

遷移指示部115の動作を、図7を参照して説明する。遷移指示部115は、まず、状態決定部112から状態遷移指示を受け付ける(ステップD1)。次に、状態遷移を行なう資源を選択し(ステップD2)、状態遷移の指示をエージェントに対して行なったり、自ら状態遷移を実行する(ステップD3)。その後、状態遷移が成功したか、失敗したかを、状態決定部112に通知する(ステップD4)。   The operation of the transition instruction unit 115 will be described with reference to FIG. First, the transition instruction unit 115 receives a state transition instruction from the state determination unit 112 (step D1). Next, the resource which performs a state transition is selected (step D2), the state transition is instructed to the agent, or the state transition is executed by itself (step D3). Thereafter, the state determination unit 112 is notified of whether the state transition has succeeded or failed (step D4).

本実施の形態では、計算機リソースの利用要求を行なう際に、計算機リソースの利用要求者すなわちサービス利用者が資源の選択を行なう。資源選択の指標は、条件に合致する計算機リソースのうち、資源設定時間が十分短かいものであったり、利用する際のコストが低いものであったりする。資源選択の指標が計算機リソースの設定時間である場合を例にすると、計算機リソースの利用要求者は、資源の利用要求を行う前に、まず、利用可能である資源のリストを、利用要求者が有する端末装置等を用いて管理サーバ100に要求する。管理サーバ100の資源選択部(図3において図示せず)は、各資源の現在の状態から要求されたサービスを利用要求者に提供可能になるまでの状態に設定するまでに要する計算機リソースの設定時間を、時間予測部113に予測させる。そして、時間予測部113が予測した計算機リソースの設定時間が短い順に、資源を特定しうる情報例えば資源に付されたIDが設定された資源リストを作成する。資源リストは、利用要求者が有する端末装置等に送信される。資源リストには、資源を特定しうる情報の他に、資源の性能および計算機リソースの設定時間も設定される。利用要求者は、資源リストを見て資源を選択し、選択した資源の利用要求を管理サーバ100に対して行う。一般には、利用要求者は、計算機リソースの設定時間が短い資源を選択する。よって、利用要求者は、短時間でリソースを利用な状態になる。なお、空き資源数が多い場合には、時間予測部113による予測に時間がかかり、資源選択にかかる時間が増えることが予想される。これを解決する方法は、第2の実施の形態で実現される。   In the present embodiment, when a computer resource use request is made, a computer resource use requester, that is, a service user selects a resource. As the resource selection index, among the computer resources that meet the conditions, the resource setting time is sufficiently short, or the cost for use is low. Taking the case where the resource selection index is the setting time of a computer resource as an example, the computer resource use requester first displays a list of available resources before the use requester requests the resource use request. A request is made to the management server 100 using a terminal device or the like that has it. The resource selection unit (not shown in FIG. 3) of the management server 100 sets the computer resources required for setting the requested service from the current state of each resource until the requested service can be provided to the use requester. The time is predicted by the time prediction unit 113. Then, in order from the shortest setting time of the computer resource predicted by the time prediction unit 113, a resource list in which information that can identify the resource, for example, an ID attached to the resource is set, is created. The resource list is transmitted to a terminal device or the like possessed by the use requester. In the resource list, in addition to information that can identify the resource, the performance of the resource and the set time of the computer resource are also set. The use requester selects a resource by looking at the resource list, and makes a use request for the selected resource to the management server 100. In general, the use requester selects a resource with a short computer resource setting time. Therefore, the use requester can use the resource in a short time. When the number of free resources is large, it is expected that the time prediction unit 113 takes time for prediction, and the time for resource selection increases. A method for solving this is realized in the second embodiment.

次に、本実施の形態の効果について説明する。本実施の形態では、状態遷移時間を予測して最適な状態を計算しているので、資源追加要求に対して比較的短い時間で資源追加を行なうことができる。また、非特許文献2ではNFSなどに依存した手法を用いて計算機設定時間の短縮を図っているためサービスの要求によっては用いることができないために計算機設定時間の短縮を図れない場合がある。しかし、本実施の形態では、NFSなど特定の手法を用いることなく計算機設定時間の短縮を図っているので、汎用性ある計算機設定時間を低減する方法が提供されることになる。   Next, the effect of this embodiment will be described. In the present embodiment, since the optimum state is calculated by predicting the state transition time, the resource addition can be performed in a relatively short time in response to the resource addition request. In Non-Patent Document 2, since the computer setting time is shortened by using a method that depends on NFS or the like, the computer setting time may not be shortened because it cannot be used depending on a service request. However, in this embodiment, since the computer setting time is shortened without using a specific method such as NFS, a versatile method for reducing the computer setting time is provided.

実施の形態2.
次に、本発明の第2の実施の形態について図面を参照して説明する。
Embodiment 2. FIG.
Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

本実施の形態では、サービス利用要求を受け取った後の資源選択にかかる時間を低減することを目的として、状態決定部が、資源選択に必要な情報をあらかじめ保存しておく。   In the present embodiment, for the purpose of reducing the time required for resource selection after receiving a service use request, the state determination unit stores information necessary for resource selection in advance.

図8は、本発明の第2の実施の形態における管理サーバ100の構成を示すブロック図である。第2の実施の形態でも、管理サーバ100は、データ処理装置110と記憶装置120とを含む。ただし、本実施の形態におけるデータ処理装置110は、図3に示された第1の実施の形態における構成に加えて、利用要求受付部116および資源選択部117も備えている。   FIG. 8 is a block diagram showing a configuration of the management server 100 according to the second embodiment of the present invention. Also in the second embodiment, the management server 100 includes a data processing device 110 and a storage device 120. However, the data processing apparatus 110 according to the present embodiment also includes a use request reception unit 116 and a resource selection unit 117 in addition to the configuration of the first embodiment shown in FIG.

また、状態決定部112の動作は、各資源が短時間で状態遷移可能なサービスの対応付けを保存する点で、第1の実施の形態での動作とは異なる。本実施の形態では、状態決定部112は、状態を決定する際に用いる情報をサービスの対応付けとして資源状態管理DB124に保存しておき、この情報は資源選択部117に利用される。サービスの対応付けの情報として、例えば、サービスを提供するのに使用可能な資源(計算機リソース)を示す情報と、その資源の設定時間を示す情報との双方を含む情報がある。   Further, the operation of the state determination unit 112 is different from the operation in the first embodiment in that each resource stores the association of services that can change state in a short time. In the present embodiment, the state determination unit 112 stores information used when determining the state in the resource state management DB 124 as service association, and this information is used by the resource selection unit 117. As information on service association, for example, there is information including both information indicating a resource (computer resource) that can be used to provide a service and information indicating a set time of the resource.

利用要求受付部116は、サービス利用者からの資源利用要求を受け付ける。資源利用要求とは、サービス利用者が、利用したいサービス、資源量および資源の属性を指定し、利用する資源の選択および設定を依頼することである。利用要求受付部116は、受け取った資源利用要求を資源選択部117に出力する。この際に、利用要求受付部116は、利用者の認証や利用者に対する課金などを行ってもよい。   The use request receiving unit 116 receives a resource use request from a service user. The resource use request is that the service user designates the service to be used, the resource amount, and the attribute of the resource, and requests selection and setting of the resource to be used. The usage request reception unit 116 outputs the received resource usage request to the resource selection unit 117. At this time, the use request receiving unit 116 may perform user authentication, billing for the user, and the like.

資源選択部117は、利用要求受付部116から要求を入力し、資源状態管理DB124の情報を参照して、要求に対応する資源を選択する。資源選択部117は、資源状態管理DB124に保存されている情報を用いて、利用者が要求したサービス、資源量および資源の属性を満たす資源のうち、設定時間が短かい資源を選択する。要求を満たす資源が選択できた場合には、遷移指示部115に対して状態遷移依頼を行なう。要求を満たす資源が選択できなかった場合には、利用者に対して選択ができなかったことを伝える。   The resource selection unit 117 inputs a request from the use request reception unit 116, refers to information in the resource state management DB 124, and selects a resource corresponding to the request. The resource selection unit 117 uses the information stored in the resource state management DB 124 to select a resource with a short setting time from among resources that satisfy the service, resource amount, and resource attributes requested by the user. When a resource satisfying the request can be selected, a state transition request is made to the transition instruction unit 115. If a resource that satisfies the request cannot be selected, the user is informed that the resource could not be selected.

また、記憶装置120は、図3に示された第1の実施の形態における構成に加えて、資源状態管理DB124を備えている。資源状態管理DB124は、各資源が短時間で状態遷移可能なサービスの対応付け、または各サービスを利用可能な状態に遷移する時間すなわち設定時間が短かい資源の対応付けを保持する。この情報を資源選択部117が利用することにより、資源選択部117が実行する資源選択処理が短時間で済むことが期待される。   The storage device 120 includes a resource state management DB 124 in addition to the configuration of the first embodiment shown in FIG. The resource state management DB 124 holds associations between services in which each resource can make a state transition in a short time, or associations between resources in which the transition time to a state where each service can be used, that is, a set time is short. By using this information by the resource selection unit 117, it is expected that the resource selection process executed by the resource selection unit 117 can be completed in a short time.

次に、図9および図10のフローチャートを参照して本実施の形態の全体の動作について説明する。
図9には、図4に示された状態決定動作に、本実施の形態で必要になった処理が追加された処理の流れが示されている。ステップA1〜A7までの処理は、第1の実施の形態における処理と同じである。本実施の形態では、ステップA7の状態決定部112が遷移指示部115に状態遷移を依頼する処理(資源状態遷移実行処理)の後に、資源状態保存処理が追加されている(ステップA8)。資源状態保存処理では、状態決定部112が、サービスとサービスを利用可能な状態に遷移する時間が短かい資源との対応付けを、資源状態管理DB124に保存する。
Next, the overall operation of the present embodiment will be described with reference to the flowcharts of FIGS. 9 and 10.
FIG. 9 shows a flow of processing in which processing necessary in the present embodiment is added to the state determination operation shown in FIG. The process from step A1 to A7 is the same as the process in the first embodiment. In the present embodiment, a resource state storage process is added after the process (resource state transition execution process) in which the state determination unit 112 in step A7 requests the transition instruction unit 115 to make a state transition (step A8). In the resource state storage process, the state determination unit 112 stores the association between a service and a resource having a short time for transitioning to a service usable state in the resource state management DB 124.

次に、図10を参照して、資源利用要求受付処理の説明を行なう。
まず、利用要求受付部116は、サービス利用者から資源利用要求を受け取る(ステップE1)。資源利用要求には、サービス利用者が利用したいサービス、資源量および資源の属性などの情報が含まれている。それらの情報は資源選択に利用される。資源量は、計算機の台数、メモリ、CPU使用率などであったり、ネットワークのバンド幅などである。資源の属性とは、計算機リソースのアーキテクチャ、ネットワーク構成などの物理的な属性や、資源の利用状況、利用サービス、利用者などの論理的な属性である。また、利用要求受付部116は、資源利用者の認証や課金情報のやりとりなどを行なうことも想定される。資源利用者の認証を行なう場合には、特定の利用者のみへのサービス提供が実現される。また、課金情報のやりとりを行なう場合には、利用者への適切な課金が実現される。
Next, with reference to FIG. 10, the resource use request acceptance process will be described.
First, the use request receiving unit 116 receives a resource use request from the service user (step E1). The resource use request includes information such as a service that the service user wants to use, a resource amount, and a resource attribute. Such information is used for resource selection. The amount of resources includes the number of computers, memory, CPU usage rate, and network bandwidth. The resource attribute is a physical attribute such as a computer resource architecture or network configuration, or a logical attribute such as a resource usage status, a service used, or a user. Further, it is assumed that the use request receiving unit 116 performs authentication of resource users, exchange of billing information, and the like. In the case of authenticating resource users, service provision to only specific users is realized. In addition, when charging information is exchanged, appropriate charging to the user is realized.

次に、資源利用要求を受け取った資源選択部117は、状態決定部112からサービスと資源との対応付けの情報を取得する(ステップE2)。この情報は、図9に示されたステップA8で状態決定部112が生成した情報である。   Next, the resource selection unit 117 that has received the resource use request acquires information on the association between the service and the resource from the state determination unit 112 (step E2). This information is information generated by the state determination unit 112 in step A8 shown in FIG.

次いで、資源選択部117は、ステップE2で取得した資源、サービスと資源との対応付けの情報に従って、要求に合った資源を選択する(ステップE3)。このとき、資源選択部117は、必要に応じて状態取得部114から資源状態を取得したり、遷移時間予測部113から資源状態遷移にかかる予測時間を取得する。これらの情報にもとづいて、最適な資源を要求された量だけ選択する。   Next, the resource selection unit 117 selects a resource that meets the request according to the information on the association between the resource and the service acquired at step E2 (step E3). At this time, the resource selection unit 117 acquires the resource state from the state acquisition unit 114 as necessary, or acquires the prediction time for the resource state transition from the transition time prediction unit 113. Based on this information, an optimum resource is selected in the required amount.

次に、資源選択に成功したか否かで、2つの動作に分かれる(ステップE4)。資源選択に成功した場合には、資源選択部117は、遷移指示部115に資源状態遷移実行要求を出力する。遷移指示部115は、資源の状態を変更する指示を、該当する計算機におけるエージェント201に対して行ない、資源状態遷移を実行させる(ステップE5)。その後、資源状態遷移の実行結果を、エージェント201から受け取り、要求元の利用者に通知する(ステップE6)。   Next, it is divided into two operations depending on whether or not the resource selection is successful (step E4). If the resource selection is successful, the resource selection unit 117 outputs a resource state transition execution request to the transition instruction unit 115. The transition instruction unit 115 issues an instruction to change the resource state to the agent 201 in the corresponding computer, and causes the resource state transition to be executed (step E5). Thereafter, the execution result of the resource state transition is received from the agent 201 and notified to the requesting user (step E6).

資源選択に失敗した場合には、資源選択に失敗した旨を資源利用要求の要求元である利用者に通知する(ステップE7)。資源選択に失敗する状況は、要求量に応じるだけの待機資源がない場合であったり、資源の属性や資源設定時間などの要求を満たすことができない場合であったりする。この際、資源選択に失敗した理由も添えて通知してもよい。利用者は、資源選択に失敗した理由を判断することによって、今後の資源利用要求の要求内容を変更し、資源利用要求が受け入れられやすいようにすることが可能となる。   If the resource selection has failed, the user who has requested the resource use request is notified that the resource selection has failed (step E7). The situation where resource selection fails is when there are no standby resources corresponding to the requested amount, or when requests such as resource attributes and resource setting time cannot be satisfied. At this time, the reason why the resource selection has failed may be notified. By determining the reason why the resource selection has failed, the user can change the request contents of the future resource use request so that the resource use request can be easily accepted.

次に、本実施の形態の効果について説明する。本実施の形態では、利用者からの利用要求受付部116と資源選択部117が含まれているので、利用者からの利用要求に応えることができる。また、本実施の形態では、さらに、状態決定部112が、各サービスの設定時間が短かい資源をあらかじめ保存しておく処理を実行することによって、資源選択時間を短縮できる。つまり、状態決定部112は、利用する計算機リソースの選択を事前(実際に資源利用要求を受ける時点よりも前)に行なう資源選択手段を実現する。   Next, the effect of this embodiment will be described. In the present embodiment, since the usage request reception unit 116 and the resource selection unit 117 from the user are included, it is possible to respond to the usage request from the user. Further, in the present embodiment, the state selection unit 112 can further shorten the resource selection time by executing a process of preliminarily storing resources for which the setting time of each service is short. That is, the state determination unit 112 realizes a resource selection unit that selects a computer resource to be used in advance (before the time when the resource use request is actually received).

実施の形態3.
次に、本発明の第3の実施の形態について図面を参照して説明する。
本実施の形態では、状態遷移規則の入力を簡易化することを目的とする。一つのまとまった状態遷移規則を人手で生成することは煩雑である。そのため、個々のサービスを設定する手順、またはサービスを設定するための状態遷移を入力とし、その入力から一つのまとまった状態遷移規則を生成することによって、状態遷移規則の入力の簡易化を実現する。
Embodiment 3 FIG.
Next, a third embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
The purpose of this embodiment is to simplify the input of state transition rules. It is complicated to manually generate a single state transition rule. Therefore, the procedure for setting each service or the state transition for setting the service is used as an input, and a single state transition rule is generated from the input, thereby simplifying the input of the state transition rule. .

図11は、本発明の第3の実施の形態における管理サーバ100の構成を示すブロック図である。第3の実施の形態でも、管理サーバ100は、データ処理装置110と記憶装置120とを含む。ただし、本実施の形態におけるデータ処理装置110は、図3に示された第1の実施の形態における構成に加えて、遷移手順入力部118および状態遷移合成部119を備えている。状態遷移合成部119は、複数の状態遷移規則を受け取り、それらを一つの状態遷移規則に合成する状態遷移規則手段の一例である。   FIG. 11 is a block diagram illustrating a configuration of the management server 100 according to the third embodiment of this invention. Also in the third embodiment, the management server 100 includes a data processing device 110 and a storage device 120. However, the data processing apparatus 110 according to the present embodiment includes a transition procedure input unit 118 and a state transition synthesis unit 119 in addition to the configuration of the first embodiment shown in FIG. The state transition combining unit 119 is an example of a state transition rule unit that receives a plurality of state transition rules and combines them into one state transition rule.

遷移手順入力部118は、計算機リソースを特定のサービスを利用可能な状態に設定(状態遷移)させるための手順(状態遷移手順)を入力し、状態遷移合成部119に渡す。このとき、遷移手順入力部118は、入力者の認証や手順の確認を行ってもよい。状態遷移合成部119は、受け取った状態遷移手順を、一つの状態遷移図に合成する。具体的には、同じ状態を判断して一つの状態にまとめたり、共存可能な状態を判断して新しく状態として定義したりすることによって、複数の状態遷移手順を、一つの状態遷移図に合成する。このとき、できるだけ状態数を減らすことによって、最適な状態を決定する際にかかる時間を短縮することも可能になる。合成された状態遷移図は、状態遷移規則として、状態遷移規則DB121に保存される。   The transition procedure input unit 118 inputs a procedure (state transition procedure) for setting a computer resource in a state where a specific service can be used (state transition), and passes the procedure to the state transition synthesis unit 119. At this time, the transition procedure input unit 118 may perform authentication of the input person and confirmation of the procedure. The state transition synthesis unit 119 synthesizes the received state transition procedure into one state transition diagram. Specifically, multiple state transition procedures can be combined into a single state transition diagram by determining the same state and combining them into a single state, or by determining coexisting states and defining them as new states. To do. At this time, by reducing the number of states as much as possible, it is possible to shorten the time required for determining the optimum state. The synthesized state transition diagram is stored in the state transition rule DB 121 as a state transition rule.

本実施の形態の動作を、図12のフローチャートを参照して詳細に説明する。図12には、状態遷移させるための手順(遷移手順)を入力してから、状態遷移図を生成し、保存するまでの動作が示されている。   The operation of the present embodiment will be described in detail with reference to the flowchart of FIG. FIG. 12 shows operations from inputting a procedure for making a state transition (transition procedure) to generating and saving a state transition diagram.

まず、遷移手順入力部118は、複数の遷移手順を受け取る(ステップG1)。このとき、遷移手順入力部118は、入力者の認証や手順の確認を行ってもよい。遷移手順入力部118は、入力した遷移手順を状態遷移合成部119に渡す。   First, the transition procedure input unit 118 receives a plurality of transition procedures (step G1). At this time, the transition procedure input unit 118 may perform authentication of the input person and confirmation of the procedure. The transition procedure input unit 118 passes the input transition procedure to the state transition synthesis unit 119.

次に、状態遷移合成部119は、遷移手順の中の状態を比較して同一の状態を探し、同一の状態があれば、それらの手順をまとめる処理を行う。その処理を繰り返すことによって、複数の遷移手順は、一つの状態遷移図に合成される(ステップG2)。最後に、状態遷移合成部119は、合成された状態遷移図を、状態遷移規則として状態遷移規則DB121に保存する。   Next, the state transition synthesizing unit 119 searches for the same state by comparing the states in the transition procedure. If there is the same state, the state transition synthesis unit 119 performs a process of collecting those procedures. By repeating the process, a plurality of transition procedures are combined into one state transition diagram (step G2). Finally, the state transition combining unit 119 stores the combined state transition diagram in the state transition rule DB 121 as a state transition rule.

次に、本実施の形態の効果について説明する。本実施の形態では、複数の遷移手順を一つの状態遷移規則に合成することによって、状態遷移規則を用いた最適状態の決定を可能にする。また、複数の状態を比較してできるだけ状態数を減らすことによって、最適な状態を決定する際にかかる時間を短縮することができる。   Next, the effect of this embodiment will be described. In the present embodiment, it is possible to determine an optimum state using a state transition rule by combining a plurality of transition procedures into one state transition rule. In addition, by comparing a plurality of states and reducing the number of states as much as possible, it is possible to reduce the time taken to determine the optimum state.

次に、具体的な実施例を用いて本発明の実施の形態の動作を説明する。   Next, the operation of the embodiment of the present invention will be described using specific examples.

実施例1.
第1の実施例は本発明の第1の実施の形態に対応する。本実施例では、計算機システムは、1台の管理サーバと、ネットワークとしてイーサネット(登録商標)LAN(Local Area Network)で管理サーバに接続される複数台の計算機とで構成される。以下、管理サーバの構成として、図3に示された構成の管理サーバを例にする。
Example 1.
The first example corresponds to the first embodiment of the present invention. In this embodiment, the computer system includes one management server and a plurality of computers connected to the management server via an Ethernet (registered trademark) LAN (Local Area Network) as a network. Hereinafter, the management server having the configuration shown in FIG. 3 is taken as an example of the configuration of the management server.

開始部111から処理開始要求を受けた状態決定部112は、状態遷移規則DB121から状態遷移規則を取得する。   The state determination unit 112 that has received the processing start request from the start unit 111 acquires a state transition rule from the state transition rule DB 121.

図13は、状態遷移規則を状態遷移図で表現した説明図である。図13に示す状態遷移図では、状態0から状態9、状態Aおよび状態Bが存在し、それぞれが向きのある枝で結ばれている。状態0から状態9は、サービスが稼働していない状態であり、状態AはサービスAを提供可能な状態(サービスの利用が可能になる状態)、状態BはサービスBを提供可能な状態である。各状態は、枝で結ばれた先の状態に対して遷移が可能である。例えば、状態1から状態2に遷移することは可能であるが、状態2から状態6に対して遷移することはできない。状態0から遷移が開始され、それぞれ中間状態を経てサービスを提供可能な状態である状態A、または状態Bに遷移する。   FIG. 13 is an explanatory diagram expressing the state transition rules in a state transition diagram. In the state transition diagram shown in FIG. 13, there are state 0 to state 9, state A, and state B, each of which is connected by an oriented branch. State 0 to state 9 are states in which the service is not operating, state A is a state in which service A can be provided (a state where the service can be used), and state B is a state in which service B can be provided. . Each state can transition with respect to a previous state connected by branches. For example, it is possible to transition from state 1 to state 2, but it is not possible to transition from state 2 to state 6. Transition starts from state 0, and transitions to state A or state B, which is a state in which a service can be provided via an intermediate state.

次に、状態決定部112は、時間予測部113から状態遷移予測時間を取得する。時間予測部113は、状態遷移履歴DB123から遷移時間の履歴を取得する。遷移時間の履歴は、図14の説明図に示された形で保持されている。図14に示す例では、各状態から遷移した履歴が、順序立てて保持されている。例えば、状態0から状態1の遷移に要した時間は、最新のものは3秒(3s)であり、その一つ前のものは4秒であることが例示されている。   Next, the state determination unit 112 acquires the state transition prediction time from the time prediction unit 113. The time prediction unit 113 acquires a transition time history from the state transition history DB 123. The history of transition time is held in the form shown in the explanatory diagram of FIG. In the example illustrated in FIG. 14, the history of transition from each state is retained in order. For example, the time required for the transition from the state 0 to the state 1 is 3 seconds (3 s) for the latest one, and 4 seconds for the previous one is exemplified.

状態遷移履歴を取得した時間予測部113は、状態遷移履歴から状態遷移時間を予測する。例えば、最新の遷移3つの平均を状態遷移時間の予測値とする。その場合、図14に示された状態1から状態3の遷移の予測値は3分(3m)になる。時間予測部113は、各状態遷移について状態遷移時間の予測値を状態決定部112に渡してもよいし、図15の説明図に示すように、状態遷移図の各枝に予測値を付加した形で渡してもよい。図15には、例えば、状態2から状態5まで遷移する予測時間が14分であることが示されている。   The time prediction unit 113 that has acquired the state transition history predicts the state transition time from the state transition history. For example, the average of the three latest transitions is used as the predicted value of the state transition time. In that case, the predicted value of the transition from state 1 to state 3 shown in FIG. 14 is 3 minutes (3 m). The time prediction unit 113 may pass the predicted value of the state transition time for each state transition to the state determination unit 112, or adds a predicted value to each branch of the state transition diagram as shown in the explanatory diagram of FIG. You may pass it in the form. FIG. 15 shows that, for example, the predicted time for transition from state 2 to state 5 is 14 minutes.

遷移時間の予測値を取得した状態決定部112は、状態決定指標DB122から状態決定指標を取得する。図16には、状態決定指標が要求の到着確率である場合のそれぞれの要求に対する到着確率が例示されている。例えば、サービスAに一台の資源を割り当てる要求の到着確率は0.3であることが示されている。この指標は、状態決定部112が最適な状態を決定するために用いられる。   The state determination unit 112 that acquired the predicted value of the transition time acquires a state determination index from the state determination index DB 122. FIG. 16 illustrates the arrival probability for each request when the state determination index is the arrival probability of the request. For example, it is shown that the arrival probability of a request for allocating one resource to service A is 0.3. This index is used by the state determination unit 112 to determine an optimal state.

次に、状態決定指標を取得した状態決定部112は、現在の資源の状態を状態取得部114から取得する。状態取得部114は、各資源がどの状態にあるのかを判断し、判断結果を状態決定部112に渡す。図17には、各資源の状態を状態遷移図にマッピングしたものが例示されている。図17には、例えば、資源0および資源1は状態0にあることが示され、資源2は状態4にあることが示されている。   Next, the state determination unit 112 that has acquired the state determination index acquires the current resource state from the state acquisition unit 114. The state acquisition unit 114 determines in which state each resource is, and passes the determination result to the state determination unit 112. FIG. 17 illustrates an example in which the state of each resource is mapped to a state transition diagram. In FIG. 17, for example, resource 0 and resource 1 are shown to be in state 0, and resource 2 is shown to be in state 4.

これらの情報を得た状態決定部112は、状態決定処理を行なう。図18および図19は、状態決定処理において全探索によって最適な状態を求める方法を示すフローチャートである。図18は全探索を行なう動作を示し、図19は、全探索の中で追加時間の期待値を計算する動作を示す。追加時間とは、計算機リソースが置かれている状態からサービスの利用が可能になる設定が完了するまでの時間である。従って、追加時間の期待値とは、例えば状態決定指標が要求の到着確率である場合には、それぞれの要求についての要求の到着確率と追加時間の予測値との積を加算した値である。   The state determination unit 112 that has obtained the information performs state determination processing. FIG. 18 and FIG. 19 are flowcharts showing a method for obtaining an optimum state by full search in the state determination process. FIG. 18 shows an operation of performing a full search, and FIG. 19 shows an operation of calculating an expected value of additional time in the full search. The additional time is the time from the state where the computer resource is placed until the setting for enabling the use of the service is completed. Therefore, the expected value of the additional time is, for example, a value obtained by adding the product of the request arrival probability and the predicted value of the additional time for each request when the state determination index is the request arrival probability.

図18に示すように、全探索を行なう場合には、状態決定部112は、まず、各計算機リソースの取り得る状態の組み合わせを全て列挙する(ステップH1)。次に、状態の組み合わせの中から一つの組み合せを選択する(ステップH2)。そして、選択された組み合せにおける状態に対して、追加時間の期待値を計算する(ステップH3)。選択されていない状態の組み合わせがないかを確認し(ステップH4)、全ての組み合わせに対してステップH3を実施し、追加時間の期待値を計算する。全ての組み合わせに対して期待値を計算したら、追加時間の期待値が最も小さい組み合わせを最適な状態として選択し(ステップH5)、終了する。   As shown in FIG. 18, when performing a full search, the state determination unit 112 first lists all combinations of states that each computer resource can take (step H1). Next, one combination is selected from the combination of states (step H2). And the expected value of additional time is calculated with respect to the state in the selected combination (step H3). It is confirmed whether there is any combination that is not selected (step H4), and step H3 is performed for all the combinations to calculate the expected value of the additional time. When the expected values have been calculated for all the combinations, the combination having the smallest expected value for the additional time is selected as the optimum state (step H5), and the process ends.

図19は、図18に示すステップH3の追加時間の期待値を計算する手順を示すフローチャートである。図19に示すように、状態決定部112は、追加時間の期待値を計算するときに、まず、利用され得るサービスを一つ選択する(ステップI1)。次に、計算機リソース(資源)を一つ選択し(ステップI2)、選択された計算機リソースの状態から、選択されたサービスに状態遷移するための最小コストを求める(ステップI3)。これは、計算機リソースの状態からサービスを利用可能な状態への最短経路問題を解くことで求められる。最短経路問題については広く知られているため、ここでの説明は省略する。ステップI3の処理を全ての計算機リソースに対して行ない、全ての計算機リソースの状態からサービスを利用可能な状態に遷移するための、それぞれの最小コストを算出する。   FIG. 19 is a flowchart showing a procedure for calculating the expected value of the additional time in step H3 shown in FIG. As shown in FIG. 19, when calculating the expected value of the additional time, the state determination unit 112 first selects one service that can be used (step I1). Next, one computer resource (resource) is selected (step I2), and the minimum cost for state transition to the selected service is determined from the state of the selected computer resource (step I3). This is obtained by solving the shortest path problem from the state of the computer resource to the state where the service can be used. Since the shortest path problem is widely known, a description thereof is omitted here. The processing of step I3 is performed on all computer resources, and the minimum cost for transitioning from the state of all computer resources to the state where the service can be used is calculated.

次に、サービス要求に対する最適な計算機リソースをn個選択する(ステップI5)。個々の計算機リソース数に応じてサービス到着確率Pを掛け、状態遷移時間の予測期待値を得る(ステップI6)。ステップI2〜ステップI6の操作を全てのサービスおよび要求に対して行ない、予測期待値を足し合わせることによって、選択された組み合わせの期待値を得ることができる(ステップI8)。   Next, n optimal computer resources for the service request are selected (step I5). The service arrival probability P is multiplied according to the number of individual computer resources to obtain a predicted expected value of the state transition time (step I6). The expected values of the selected combination can be obtained by performing the operations of Steps I2 to I6 for all services and requests and adding the predicted expected values (Step I8).

上記のように最適な状態が求められたら、遷移指示部115によって各資源が最適な状態に遷移される。例えば、資源0が現在状態0にあり、最適な状態が状態5であると求められた場合には、資源0の状態は状態5まで遷移させられる。これらの状態遷移は、OSのインストール作業であったり、ソフトウェアのインストールやソフトウェアの設定作業であったりする。全ての資源について最適な状態への遷移が終了した時点で、全体の処理が終了する。   When the optimum state is obtained as described above, each resource is transitioned to the optimum state by the transition instruction unit 115. For example, if resource 0 is currently in state 0 and the optimal state is determined to be state 5, the state of resource 0 is transitioned to state 5. These state transitions may be OS installation work, software installation, or software setting work. When the transition to the optimum state is completed for all resources, the entire process ends.

全探索では計算量が大きく、最適な値を求めるために時間がかかることが予想される。そのような場合には、広く知られている最適化手法、例えば、山登り法などの近似解法を用いることで、短かい時間で最適に近い状態を求めることができる。   The total search requires a large amount of calculation and is expected to take time to obtain an optimum value. In such a case, a state close to the optimum can be obtained in a short time by using a widely known optimization method, for example, an approximate solution such as a hill-climbing method.

実施例2.
次に、第2の実施例を図面を参照して説明する。第2の実施例は、第2の実施の形態に対応する。本実施例でも、計算機システムは、1台の管理サーバと、ネットワークとしてイーサネットLANで管理サーバに接続される複数台の計算機とで構成される。以下、管理サーバの構成として、図8に示された構成の管理サーバを例にする。
Example 2
Next, a second embodiment will be described with reference to the drawings. The second example corresponds to the second embodiment. Also in this embodiment, the computer system is composed of one management server and a plurality of computers connected to the management server via an Ethernet LAN as a network. Hereinafter, the management server having the configuration shown in FIG. 8 is taken as an example of the configuration of the management server.

最適な状態を求める動作において、第1の実施の形態と第2の実施の形態とで異なるのは、第2の実施の形態では、各サービスが利用可能な状態に遷移する時間が短かい資源の対応付けを保存する処理(ステップA8の処理)を実行することであった。第1の実施例における図19に示すステップI3では、各計算機リソースからサービスに状態遷移を行なう最小予測時間が求められている。本実施例では、状態決定部112は、求められた最小予測時間を利用して、資源状態管理DB124に保存する項目を決定する。例えば、状態決定部112は、各サービスに対して、各計算機リソースと計算機リソースについての最小予測時間との対の情報を、最小予測時間が短い順に、資源状態管理DB124に保存する。   In the operation for obtaining the optimum state, the difference between the first embodiment and the second embodiment is that, in the second embodiment, resources that have a short time to transition to a state where each service can be used. Is to execute the process of saving the association (process of step A8). In step I3 shown in FIG. 19 in the first embodiment, the minimum predicted time for performing a state transition from each computer resource to the service is obtained. In the present embodiment, the state determination unit 112 determines items to be stored in the resource state management DB 124 using the obtained minimum predicted time. For example, for each service, the state determination unit 112 stores, in the resource state management DB 124, information on a pair of each computer resource and the minimum prediction time for the computer resource in order of decreasing minimum prediction time.

図20は、資源状態管理DB124に保存されているテーブルの例を示す。図20に示す例では、各サービスに対応して、計算機リソースと予測設定時間(設定時間の予測値)の対が予測設定時間をキーにソートされた状態で保持されている。図20において、例えば、計算機リソースR0を、現在の状態からサービスS0を提供可能な状態に遷移させるまでに要する時間の予測値が3秒(3s)であることが示されている。また、計算機リソースR3を、現在の状態からサービスS0を提供可能な状態に遷移させるまでに要する時間の予測値が7秒(7s)であることが示されている。また、計算機リソースR5を、現在の状態からサービスS0を提供可能な状態に遷移させるまでに要する時間の予測値が10時間(10h)であることが示されている。   FIG. 20 shows an example of a table stored in the resource state management DB 124. In the example illustrated in FIG. 20, pairs of computer resources and predicted set times (predicted set time values) are stored in a state of being sorted using the predicted set time as a key corresponding to each service. FIG. 20 shows that, for example, the predicted value of the time required for the computer resource R0 to transition from the current state to the state where the service S0 can be provided is 3 seconds (3 s). Also, it is shown that the predicted value of the time required for the computer resource R3 to transition from the current state to the state where the service S0 can be provided is 7 seconds (7s). Further, it is shown that the predicted value of the time required for the computer resource R5 to transition from the current state to the state in which the service S0 can be provided is 10 hours (10h).

次に、資源利用要求受付処理を、図20に示された例を用いて説明する。資源利用要求として、サービスS1に資源が2個要求されたとする。このとき、資源選択部117は資源状態管理DB124に保持されているテーブルを見て選択処理を行なう。図20に示されたテーブルでは、サービスS1を追加するにはR7で特定される計算機リソースとR3で特定される計算機リソースの設定時間が短かいことが示されているので、資源選択部はR7で特定される計算機リソースとR3で特定される計算機リソースとを選択する。   Next, the resource use request receiving process will be described using the example shown in FIG. Assume that two resources are requested for the service S1 as a resource use request. At this time, the resource selection unit 117 performs selection processing by looking at the table held in the resource state management DB 124. In the table shown in FIG. 20, it is indicated that the setting time of the computer resource specified by R7 and the computer resource specified by R3 is short to add the service S1, so that the resource selection unit uses R7. And the computer resource specified by R3 are selected.

選択されたR7で特定される計算機リソースとR3で特定される計算機リソースとは、遷移指示部115によってサービスS1の状態まで遷移される。そして、遷移が成功した場合には、サービス利用者に対して遷移に成功したことが伝えられ、処理が終了する。   The computer resource specified by the selected R7 and the computer resource specified by R3 are transitioned by the transition instruction unit 115 to the state of the service S1. If the transition is successful, the service user is informed that the transition is successful, and the process ends.

実施例3.
次に、第3の実施例を図面を参照して説明する。第3の実施例は、第3の実施の形態に対応する。本実施例でも、計算機システムは、1台の管理サーバと、ネットワークとしてイーサネットLANで管理サーバに接続される複数台の計算機とで構成される。以下、管理サーバの構成として、図11に示された構成の管理サーバを例にする。
Example 3
Next, a third embodiment will be described with reference to the drawings. The third example corresponds to the third embodiment. Also in this embodiment, the computer system is composed of one management server and a plurality of computers connected to the management server via an Ethernet LAN as a network. Hereinafter, the management server having the configuration shown in FIG. 11 is taken as an example of the configuration of the management server.

まず、状態遷移手順を受け取ってから、状態遷移図を生成し、保存するまでの動作を説明する。遷移手順入力部118は、複数の状態遷移手順を受け取る。状態遷移手順は、図21(A)に示されたようなものである。例えば、状態遷移手順Aは、サービスAを利用できる状態(状態A)にするために、状態0から状態1、状態2などの遷移を繰り返す必要があることを示している。また、状態遷移手順B2は、状態1から状態3を経由しても、状態4を経由しても、どちらでも状態Bまで辿り着けることを示している。   First, operations from receiving a state transition procedure to generating and storing a state transition diagram will be described. The transition procedure input unit 118 receives a plurality of state transition procedures. The state transition procedure is as shown in FIG. For example, the state transition procedure A indicates that it is necessary to repeat the transition from the state 0 to the state 1 and the state 2 in order to make the service A available (state A). The state transition procedure B2 indicates that the state B can be reached from the state 1 through the state 3 or through the state 4 in either case.

状態遷移合成部119は、これらの状態遷移手順A,B1,B2を合成する操作を行なう。図21(A)に示す状態遷移手順Aおよび状態遷移手順B1を見ると、状態0から状態5までの遷移が同じものであることが判断できる。このような同じ状態を判断することによって、図21(B)に示すような状態遷移図を得ることができる。ここで得られた状態遷移図を、状態遷移規則として状態遷移規則DB121に保存する。   The state transition synthesis unit 119 performs an operation of synthesizing these state transition procedures A, B1, and B2. From the state transition procedure A and the state transition procedure B1 shown in FIG. 21A, it can be determined that the transitions from the state 0 to the state 5 are the same. By judging such the same state, a state transition diagram as shown in FIG. 21B can be obtained. The state transition diagram obtained here is stored in the state transition rule DB 121 as a state transition rule.

また、図22には、二つの異なる始状態(状態0および状態10)を持ち、各状態間で始状態に向かって戻ることが可能であるような状態遷移図が示されている。このような状態遷移図においても、最適な状態を求めることが可能である。   FIG. 22 shows a state transition diagram that has two different starting states (state 0 and state 10) and can return toward the starting state between the states. Even in such a state transition diagram, an optimum state can be obtained.

実施例4.
次に、第4の実施例を説明する。
ここでは、計算機リソースの利用者としてのデータセンタがユーティリティコンピューティングによって計算機リソースを例えば時間単位で借り、計算機リソースを利用したウェブに関するサービスを一般ユーザに提供する場合を考える。以下、計算機リソースの利用者としてのデータセンタを、サービスプロバイダという。サービスプロバイダとして、ポータルサイトの提供者や、日本電気(NEC)などのオンラインショッピングサービスが考えられる。
Example 4
Next, a fourth embodiment will be described.
Here, consider a case where a data center as a computer resource user borrows computer resources, for example, in units of time by utility computing, and provides a general user with a web-related service using the computer resources. Hereinafter, a data center as a computer resource user is referred to as a service provider. As service providers, portal site providers and online shopping services such as NEC (NEC) are conceivable.

サービスプロバイダの管理者等は、例えば、ウェブページなどに対するアクセス数が増加すると予想される場合に、端末装置等を介して管理サーバ100に計算機リソースの利用要求を出す。管理サーバ100は、上記の各実施例のように動作し、計算機リソースを、サービスプロバイダに対してサービス提供可能な状態にする。この例では、サービスプロバイダが必要とする計算機リソースを、サービスプロバイダが利用可能な状態にする。   For example, when the number of accesses to a web page or the like is expected to increase, a service provider administrator issues a computer resource use request to the management server 100 via a terminal device or the like. The management server 100 operates as in each of the embodiments described above, and makes the computer resources available for providing services to the service provider. In this example, computer resources required by the service provider are made available to the service provider.

通常、サービスプロバイダは、一般ユーザに対してサービスを提供するのに必要な最低限の計算機リソースしか借り受けない。そして、アクセス数が増加すると予想される場合には、短時間で計算機リソースを増加させることが好ましい。さもないと、ウェブページなどへのアクセス要求に対する応答速度が低下し、サービスプロバイダによる一般ユーザに対するサービスの品質が低下してしまう。   Normally, a service provider borrows only the minimum computer resources necessary for providing services to general users. When the number of accesses is expected to increase, it is preferable to increase computer resources in a short time. Otherwise, the response speed to the access request to the web page or the like is lowered, and the quality of service for the general user by the service provider is lowered.

以上に説明したように、上記の各実施の形態および各実施例によれば、計算機リソースは最適な中間状態に維持されているので、サービスプロバイダから要求があった場合に、短時間で、サービスプロバイダが必要とする計算機リソースをサービスプロバイダが利用可能な状態になる。その結果、サービスプロバイダによる一般ユーザに対するサービスの品質が低下することを防止できる。   As described above, according to each of the above-described embodiments and examples, since the computer resource is maintained in an optimal intermediate state, the service can be performed in a short time when requested by the service provider. The computer resource required by the provider can be used by the service provider. As a result, it is possible to prevent the quality of service provided to general users by the service provider from being degraded.

本発明を、計算機リソースの状態を決め、設定する状態変更装置や、状態変更装置を複数の計算機リソースに実現するためのプログラムといった用途に適用できる。   The present invention can be applied to uses such as a state change device that determines and sets the state of a computer resource, and a program for realizing the state change device in a plurality of computer resources.

第1の実施の形態の計算機システムを示すブロック図である。It is a block diagram which shows the computer system of 1st Embodiment. サービスを提供するための計算機の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the computer for providing a service. 管理サーバの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of a management server. 第1の実施の形態における状態決定動作の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the state determination operation | movement in 1st Embodiment. 第1の実施の形態における時間予測部による遷移時間予測動作の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the transition time prediction operation | movement by the time estimation part in 1st Embodiment. 第1の実施の形態における状態取得部による資源状態取得動作の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the resource status acquisition operation | movement by the status acquisition part in 1st Embodiment. 第1の実施の形態における遷移指示部による状態遷移実行動作の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the state transition execution operation by the transition instruction | indication part in 1st Embodiment. 第2の実施の形態における管理サーバの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the management server in 2nd Embodiment. 第2の実施の形態における状態決定動作の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the state determination operation | movement in 2nd Embodiment. 第2の実施の形態における資源利用要求受付処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the resource utilization request reception process in 2nd Embodiment. 第3の実施の形態における管理サーバの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the management server in 3rd Embodiment. 遷移手順を入力してから状態遷移図を生成して保存するまでの動作の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of operation | movement from inputting a transition procedure to producing | generating and storing a state transition diagram. 第1の実施例における状態遷移規則を状態遷移図で表現した説明図である。It is explanatory drawing which expressed the state transition rule in 1st Example with the state transition diagram. 第1の実施例における遷移時間履歴DBの内容を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the content of the transition time log | history DB in a 1st Example. 第1の実施例における状態遷移予測時間が付加された状態遷移図を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the state transition diagram to which the state transition prediction time in the 1st Example was added. 第1の実施例における状態決定指標が要求の到着確率である場合のそれぞれの要求に対する到着確率を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the arrival probability with respect to each request | requirement in case the state determination parameter | index in a 1st Example is the arrival probability of a request | requirement. 第1の実施例における資源状態と状態遷移予測時間が付加された状態遷移図を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the state transition diagram to which the resource state and state transition prediction time were added in the 1st Example. 第1の実施例における資源の状態決定処理を全探索によって行なう動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement which performs the resource state determination process in a 1st Example by a full search. 第1の実施例における資源の追加時間の期待値を求める動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement which calculates | requires the expected value of the additional time of the resource in a 1st Example. 第2の実施例における資源状態管理DBに保存されているテーブルの例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the table preserve | saved in resource state management DB in a 2nd Example. 第3の実施例における状態遷移手順から合成される状態遷移図を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the state transition diagram synthesize | combined from the state transition procedure in a 3rd Example. 第3の実施例における複数の開始状態を持ち各状態を戻ることが考慮されている状態遷移図を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the state transition diagram in which it is considered that it has a some start state in 3rd Example, and each state returns.

符号の説明Explanation of symbols

100 管理サーバ
101 ネットワーク
102,103,104 計算機
110 データ処理装置
111 開始部
112 状態決定部
113 時間予測部
114 状態取得部
115 遷移指示部
116 利用要求受付部
117 資源選択部
118 遷移手順入力部
119 遷移状態合成部
120 記憶装置
121 状態遷移規則DB
122 状態決定指標DB
123 遷移時間履歴DB
124 資源状態管理DB
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Management server 101 Network 102, 103, 104 Computer 110 Data processing apparatus 111 Start part 112 State determination part 113 Time prediction part 114 State acquisition part 115 Transition instruction part 116 Usage request reception part 117 Resource selection part 118 Transition procedure input part 119 Transition State composition unit 120 Storage device 121 State transition rule DB
122 State determination index DB
123 Transition time history DB
124 Resource state management DB

Claims (19)

複数の計算機リソースを有する計算機システムにおいて、
計算機リソースの設定にかかる時間である設定時間の予測値と計算機リソースの設定手順とを用いて、設定時間の期待値が小さくなる計算機リソースの状態を決定する状態決定手段と
を備えたことを特徴とする計算機システム。
In a computer system having a plurality of computer resources,
And a state determination means for determining a state of the computer resource in which an expected value of the set time is reduced by using a predicted value of the set time that is a time required for setting the computer resource and a setting procedure of the computer resource. A computer system.
計算機リソースを状態決定手段が決定した状態に事前設定する状態遷移手段を備えた請求項1記載の計算機システム。   2. The computer system according to claim 1, further comprising state transition means for presetting computer resources to a state determined by the state determination means. 設定時間を予測する状態遷移時間予測手段と、
計算機リソースの設定手順を表す状態遷移規則を記憶する状態遷移規則記憶手段とを備え、
状態決定手段は、前記状態遷移時間予測手段が予測した予測値と、前記状態遷移規則記憶手段に記憶されている設定手順とを用いる
請求項1または請求項2記載の計算機システム。
State transition time prediction means for predicting the set time;
A state transition rule storage means for storing a state transition rule representing a computer resource setting procedure,
The computer system according to claim 1, wherein the state determination unit uses a predicted value predicted by the state transition time prediction unit and a setting procedure stored in the state transition rule storage unit.
複数の状態遷移規則を受け取り一つの状態遷移規則に合成する状態遷移規則手段を備えた
請求項3記載の計算機システム。
4. The computer system according to claim 3, further comprising state transition rule means for receiving a plurality of state transition rules and combining them into one state transition rule.
利用する計算機リソースの選択を事前に行なう資源選択手段を備えた
請求項1から請求項4のうちのいずれか1項に記載の計算機システム。
The computer system according to any one of claims 1 to 4, further comprising resource selection means for selecting a computer resource to be used in advance.
計算機リソースの状態を決定する際の指標を記憶する状態決定指標記憶手段を備え、
状態決定手段は、前記状態決定指標記憶手段に記憶されている指標を用いて、計算機リソースの状態を決定する
請求項1から請求項5のうちのいずれか1項に記載の計算機システム。
Comprising a state determination index storage means for storing an index for determining the state of a computer resource;
The computer system according to any one of claims 1 to 5, wherein the state determination unit determines a state of a computer resource using an index stored in the state determination index storage unit.
複数の計算機リソースを有する計算機システムにおけるそれぞれの計算機を管理する管理サーバであって、
計算機リソースの設定にかかる時間である設定時間の予測値と計算機リソースの設定手順とを用いて、設定時間の期待値を最小化するような計算機リソースの状態を決定する状態決定手段と
を備えたことを特徴とする管理サーバ。
A management server for managing each computer in a computer system having a plurality of computer resources,
A state determination means for determining a state of the computer resource that minimizes the expected value of the set time by using the predicted value of the set time, which is the time required for setting the computer resource, and the setting procedure of the computer resource. A management server characterized by that.
計算機リソースを状態決定手段が決定した状態に事前設定させる状態遷移手段を備えた請求項1記載の管理サーバ。   2. The management server according to claim 1, further comprising state transition means for pre-setting computer resources to a state determined by the state determination means. 複数の計算機リソースを有する計算機システムにおける計算機設定時間を低減する方法であって、
計算機リソースの設定にかかる時間である設定時間の予測値と設定手順とを用いて、計算機リソース設定時間の期待値が小さくなる計算機リソースの状態を決定する
ことを特徴とする計算機設定時間を低減する方法。
A method for reducing computer setting time in a computer system having a plurality of computer resources,
Decrease the computer setup time, which is characterized by determining the state of the computer resource where the expected value of the computer resource setup time is reduced using the predicted value of the setup time, which is the time taken to set up the computer resource, and the setup procedure Method.
計算機リソースを状態決定手段が決定した状態に事前設定する
請求項9記載の計算機設定時間を低減する方法。
The method for reducing the computer setting time according to claim 9, wherein the computer resource is preset in a state determined by the state determination means.
利用する計算機リソースの選択を事前に行なう
請求項9または請求項10記載の計算機設定時間を低減する方法。
The method for reducing the computer setting time according to claim 9 or 10, wherein a computer resource to be used is selected in advance.
設定時間を予測する予測処理を行い、
計算機リソースの状態を決定するときに、前記予測処理による予測値と、あらかじめ記憶されている計算機リソースの設定手順を表す状態遷移規則とを用いる
請求項9から請求項11のうちのいずれか1項に記載の計算機設定時間を低減する方法。
Perform a prediction process to predict the set time,
The state value of the prediction value by the said prediction process and the state transition rule showing the setting procedure of the computer resource memorize | stored beforehand are used when determining the state of a computer resource. A method for reducing the computer setting time described in 1.
複数の状態遷移規則を受け取り一つの状態遷移規則に合成する
請求項12記載の計算機リソース設定時間を低減する方法。
The method for reducing computer resource setting time according to claim 12, wherein a plurality of state transition rules are received and combined into one state transition rule.
計算機リソースの状態を決定するときに、計算機リソースの状態を決定する際の指標を用いる
請求項9から請求項13のうちのいずれか1項に記載の計算機設定時間を低減する方法。
The method for reducing the computer setting time according to any one of claims 9 to 13, wherein an index for determining the state of the computer resource is used when determining the state of the computer resource.
複数の計算機リソースを有する計算機システムにおけるそれぞれの計算機を管理するコンピュータに、
計算機リソースの設定にかかる時間である設定時間の予測値と計算機リソースの設定手順とを用いて、設定時間の期待値が小さくなる計算機リソースの状態を決定する状態決定処理を実行させるための
計算機設定時間を低減するためのプログラム。
In a computer that manages each computer in a computer system having a plurality of computer resources,
Computer setting to execute the state determination process that determines the state of the computer resource where the expected value of the setting time becomes smaller using the predicted value of the setting time, which is the time required to set the computer resource, and the setting procedure of the computer resource A program to reduce time.
コンピュータに、
計算機リソースの状態を、前記状態決定処理で決定された状態に事前設定させる状態遷移処理を実行させるための
請求項15記載の計算機設定時間を低減するためのプログラム。
On the computer,
The program for reducing a computer setting time according to claim 15, for executing a state transition process for presetting a state of a computer resource to a state determined by the state determination process.
コンピュータに、
計算機リソースの設定手順を表す状態遷移規則を状態遷移規則記憶手段に記憶させる処理と、
設定時間を予測する状態遷移時間予測処理とを実行させ、
前記状態遷移時間予測処理で予測された予測値と、前記状態遷移規則記憶手段に記憶されている設定手順とを用いて状態決定処理を実行させるための
請求項15または請求項16記載の計算機設定時間を低減するためのプログラム。
On the computer,
A process of storing a state transition rule representing a computer resource setting procedure in the state transition rule storage means;
The state transition time prediction process for predicting the set time is executed,
The computer setting according to claim 15 or 16, for executing the state determination process using the predicted value predicted in the state transition time prediction process and the setting procedure stored in the state transition rule storage unit. A program to reduce time.
コンピュータに、
複数の状態遷移規則を受け取り一つの状態遷移規則に合成する状態遷移規則処理を実行させるための
請求項17記載の計算機リソース設定時間を低減するためのプログラム。
On the computer,
The program for reducing the computer resource setting time according to claim 17 for executing a state transition rule process for receiving a plurality of state transition rules and combining them into one state transition rule.
コンピュータに、
計算機リソースの状態を決定する際の指標を記憶させる処理を実行させ、
前記状態決定指標記憶手段に記憶されている指標を用いて状態決定処理を実行させるための
請求項15から請求項18のうちのいずれか1項に記載の計算機リソース設定時間を低減するためのプログラム。
On the computer,
Execute the process to memorize the index when determining the state of computer resources,
The program for reducing a computer resource setting time according to any one of claims 15 to 18, for executing a state determination process using an index stored in the state determination index storage means. .
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