JP2011210225A - 情報処理システムおよび情報処理方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】情報処理システム2は、解析装置100と、負荷管理装置1010と、情報処理装置1020と、を有する。情報処理装置1020は、複数のサーバ群を含む。負荷管理装置1010は、情報処理装置1020に対するアクセスを外部から取得し、複数のサーバ群のうちの少なくともひとつに、取得されたアクセスを割り当てる。解析装置100は、外部ネットワーク1004、負荷管理装置1010、内部ネットワーク3などから得られる情報から、複数のサーバ群の稼動状況が示された指標を算出する。負荷管理装置1010は、解析装置100によって算出された指標に基づいて、複数のサーバ群の状態を制御する。
【選択図】図1
Description
また、ネットワーク接続装置の消費電力低減装置が知られている(特許文献2参照)。
外部ネットワーク1004は、例えばLAN(Local Area Network)・WAN(Wide Area Network)・インターネットである。ユーザ端末1006は、ユーザが使用するコンピュータであり、例えば有線で外部ネットワーク1004に接続された家庭用デスクトップコンピュータや、無線で外部ネットワーク1004に接続されたラップトップコンピュータである。
1.負荷管理装置1010は、外部ネットワーク1004を介してユーザ端末1006から情報処理装置1020に対するアクセスを取得する。負荷管理装置1010は、解析装置100によって算出された指標に基づいて、情報処理装置1020に含まれる複数のサーバ群1022のうちアクセスを受付可能な状態(以下、稼動状態と称する)にあるサーバ群に、取得されたユーザからのアクセスを割り当てる。
なお、負荷が所定の値以上の場合は負荷管理装置1010は全てのサーバ群1022を稼動状態に設定する。
本実施の形態では、TCP(Transmission Control Protocol)/IP(Internet Protocol)プロトコルにしたがった通信が行われる場合を考える。
本実施の形態ではサーバ群1022が省電力状態から稼動状態に復帰するためにかかる時間(以下、オーバヘッドと称す)と、省電力状態で低減される消費電力とのかねあいで、省電力状態とされるサーバ群の数が決定される。つまり、現在のアクセス数を処理するのに必要なぎりぎりの数のサーバ群だけを稼動状態としていると、突然のアクセス数の増大に対して対処できなくなる可能性がある。一方で稼動状態のサーバ群の数が多いほど待機電力由来の消費電力も大きくなる。そこでそれらの影響が拮抗するように、省電力状態とされるサーバ群の数が決定される。
「傍受する」ことは、傍受対象のパケットを消滅させることなくその内容を取得することであってもよく、例えばパケットをそれに含まれる終点IPアドレスによらずに取得することであってもよい。
解析装置100は、傍受したパケットの内容を蓄積し、IPアドレスでソートすることで各IPアドレスに対応するサーバや負荷管理装置1010における仕事の内訳を導出する。
以下、ユーザ端末1006から負荷管理装置1010に送られるパケット(第1パケットP1)を総称して行きパケット、負荷管理装置1010から情報処理装置1020へ送られるパケット(第2パケットP2)を総称して割当パケットという。
図3は、解析装置100の機能および構成を示すブロック図である。ここに示す各ブロックは、ハードウエア的には、コンピュータのCPU(central processing unit)をはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウエア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウエア、ソフトウエアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、本明細書に触れた当業者には理解されるところである。
傍受部122は、外部ネットワーク1004と内部ネットワーク3とからパケットを傍受する。内部ネットワーク3は、各サーバ群1022のサーバを相互接続するサブネットを含む。抽出部124は、傍受部122によって傍受されたパケットから始点IPアドレスと終点IPアドレスとポート番号とを抽出する。
フィルタ部126は、フィルタ機能がオンとされるフィルタリングモードでは、抽出部124によって抽出された始点IPアドレスおよび終点IPアドレスを基に、計測対象のノードのIPアドレスが含まれたパケットのみを選択して、登録部128に出力する。より具体的にはフィルタ部126は、抽出部124によって抽出された始点IPアドレスおよび終点IPアドレスのうちの少なくとも一方が計測対象のノードのIPアドレスと一致する場合にのみ、抽出元のパケットを登録部128に出力する。
フィルタ部126は、フィルタ機能がオフとされるフィルタリングオフモードでは、抽出部124によって始点IPアドレスと終点IPアドレスとポート番号とが抽出されたパケットを登録部128に出力する。
時刻202は、パケットに関する時刻であり、例えばパケットにタイムスタンプが含まれているのであればそのタイムスタンプで示される時刻である。あるいはまた、傍受部122によってパケットが傍受された時刻であってもよい。
始点IPアドレス204および終点IPアドレス206はそれぞれ、抽出部124によって抽出された始点IPアドレスおよび終点IPアドレスである。
通信用途208は、抽出部124によって抽出されたポート番号に対応する通信用途である。
データ量210は、パケットに搭載されているデータの量をバイト(B)単位で示す。
分類部132は、サーバ情報保持部138を参照してあるノードの本来用途に関する情報を取得する際、そのノードの用途を参照して本来用途を取得してもよい。
例えば、登録IPアドレス「121.21.15.1」に対応する登録ノードについて、時間帯「02/15/10 11:10:00~11:20:00」で集計する場合について考える。図5のサーバ情報保持部138から登録ノードは第1フロントエンドサーバ1024aでありWEBサーバである。集計部130は、分類部132における分類結果から、始点IPアドレスが「121.21.15.1」であり、通信用途が「WEB通信」であり、時刻が時間帯「02/15/10 11:10:00~11:20:00」に含まれるパケットのデータ量を足し合わせて、本来用途に対する集計結果を得る。また、集計部130は、始点IPアドレスが「121.21.15.1」であり、通信用途が「WEB通信」ではなく、時刻が時間帯「02/15/10 11:10:00~11:20:00」に含まれるパケットのデータ量を足し合わせて、非本来用途に対する集計結果を得る。
集計部130は、集計結果を第1指標保持部108に登録する。
本来用途データ量234は、登録ノードの本来用途に対応したパケットのデータ量を計測期間内で足し合わせた結果のデータ量である。
非本来用途データ量236は、登録ノードの非本来用途に対応したパケットのデータ量を計測期間内で足し合わせた結果のデータ量である。
なお、負荷管理装置1010については本来用途データ量として総データ量が保持されることは上述の通りである。
使用状況取得部110は、各ノードに電力を供給するバスバー方式のテーブルタップ型のPDUから各ノードに供給された電力の計測値を消費電力として取得してもよい。
使用状況取得部110は、ノードの温度を計測できる市販の装置(温度センサや、光ファイバ方式の温度センサ)と、その温度データを記憶して報告するデータ収集機能(市販されているソフトウエアパッケージ、またはサーバ組み込み型の特殊ハードウエアパッケージ)と、を利用して機器の温度を取得してもよい。
第1算出部134は、第1指標保持部108に登録される登録ノードのうちWEBサーバ(以下、登録WEBサーバと称す)について、本来用途データ量すなわちWEB通信用のデータ量を対応する計測期間の長さ、例えば分を単位とする長さ、で除し、WEB通信用の時間平均データ量(例えば、GB/分の単位)を得る。第1算出部134は、係数保持部114からその登録WEBサーバに対応する係数を取得する。第1算出部134は、その登録WEBサーバについて、WEB通信用の時間平均データ量と係数とを乗算し、乗算の結果得られる値(例えば、%の単位)を、その登録WEBサーバおよび計測期間における、WEB通信に関する処理によるCPU使用率の推測値(以下、第1推測値と称す)とする。
WEB通信に関する処理以外の処理は、例えば他の通信に関する処理や、ウイルスチェッカーによるウイルススキャンや、ハードディスクドライブへのデータの書き込みである。あるいはまた、アイドル状態にあってなにも仕事をしていないことも考えられる。
WEB通信由来消費電力272は、第2算出部136によって算出された、WEB通信に関する処理のために使用された電力の推測値である。WEB通信由来上昇温度274は、第2算出部136によって算出された、機器温度と外気温との差のうちWEB通信に関する処理によって上昇したと予測される分である。ここでは外気温は25(℃)とされている。WEB通信由来CPU使用率276は、第1算出部134によって算出された第1推測値である。
第2解析部152は、第2指標保持部118に登録されているノードのうちWEBサーバについて、消費電力の時間平均である平均消費電力と、統計処理対象の期間内における消費電力の最高値である最高消費電力と、を算出する。
第2解析部152は、第2指標保持部118に登録されているノードのうちWEBサーバについて、WEB通信由来の消費電力の時間平均を本来用途データ量(WEB通信用のデータ量)の時間平均で除した値(例えば、W/GBの単位)を算出する。ここで算出される値は、WEB通信用の単位データ量に対する消費電力を表す電力コストである。例えばこの電力コストが1(W/GB)であることは、WEBサーバにおいて1GB分のWEB通信用のデータを処理するのに1W消費することを示す。WEB通信用のデータ量をWEBサーバに対する負荷と考えると、電力コストは、各WEBサーバにおいて同じ負荷(単位データ量)がかけられた場合にそのWEBサーバで消費される電力を示す。
第2解析部152は、サーバ名と、平均消費電力と、最高消費電力と、電力コストと、を対応付けて第3指標保持部158に登録する。
図11は、負荷管理装置1010の機能および構成を示すブロック図である。ここに示す各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのCPU(central processing unit)をはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、本明細書に触れた当業者には理解されるところである。
図12は、接続保持部1116を示すデータ構造図である。接続保持部1116には、後述する接続更新部1138によってアクセスに対応するエントリが生成される。一回のアクセスに対してひとつのエントリが対応する。接続保持部1116のエントリ1118は、アクセスしてきたユーザ端末1006のIPアドレスであるユーザ端末IPアドレス1210と、負荷管理装置1010のIPアドレスである負荷管理装置IPアドレス1212と、負荷管理装置1010によってそのアクセスに割り当てられたサーバ群1022のフロントエンドサーバ1024のIPアドレスである割当サーバ群IPアドレス1214と、ユーザ端末1006が同一の場合にアクセスの異同を判別するためのシーケンス番号1216と、を有する。同一ユーザ端末1006において、異なるアクセスには異なるシーケンス番号が割り振られる。以下、サーバ群1022のフロントエンドサーバ1024のIPアドレスを単にサーバ群1022のIPアドレスと称す。
省電力モードでは、サーバ群選択部1134は、稼動状態にあるサーバ群の稼働率が100%となるように、稼動状態にあるサーバ群から新規のアクセスを処理させるサーバ群を選択する。例えば図13の例では、サーバ群選択部1134は新規のアクセスを処理させるサーバ群として第3サーバ群1022cを選択する。また、例えば第1サーバ群1022a、第2サーバ群1022b、第3サーバ群1022cが稼動状態に設定されており、第1サーバ群1022aの稼働率が100%、第2サーバ群1022bの稼働率が80%、第3サーバ群1022cの稼働率が0%の場合、サーバ群選択部1134は新規のアクセスを処理させるサーバ群として第2サーバ群1022bを選択する。
通常モードでは、サーバ群選択部1134は、予め情報処理システム2の管理者によって設定されている負荷分散アルゴリズムにしたがって、新規のアクセスを処理させるのに最適なサーバ群を選択する。ここで使用される負荷分散アルゴリズムは、順番にサーバ群1022が選択されるラウンドロビン方式や、処理しているアクセス数が最小のサーバ群を選択する最小接続方式や、1番早く応答しているサーバ群を選択する最速方式などの公知のアルゴリズムである。
傾斜配分モードでは、サーバ群選択部1134は、解析装置100の指標送信部154から第3指標保持部158に保持されるデータを受信する。サーバ群選択部1134は受信したデータから、稼動状態にあるサーバ群のフロントエンドサーバの電力コストをそのサーバ群の電力コストとして抽出する。サーバ群選択部1134は、稼動状態にあるサーバ群から、新規のアクセスを処理させるサーバ群として電力コストが小さいサーバ群を優先的に選択する。
また、接続更新部1138は、適宜不要となったエントリを削除する。
負荷比較部1152は、全アクセス数を使用するアクセス数モードと、総データ量を使用するデータ量モードと、を有する。
負荷比較部1152は、全アクセス数モードでは、負荷検出部1140から取得した全アクセス数と、第1しきい値T1、第2しきい値T2、第3しきい値T3、アクセスしきい値Moとの大小関係を判別する。この大小関係は例えば「T2<全アクセス数<T3」という情報である。負荷比較部1152はこの大小関係に関する情報を稼動サーバ群決定部1154に渡す。
負荷比較部1152は、総データ量モードでは、解析装置100から第1指標保持部108に保持される総データ量を取得する。負荷比較部1152は、取得した総データ量について上記の全アクセス数の場合と同様に大小関係を判別し、判別された大小関係に関する情報を稼動サーバ群決定部1154に渡す。
稼動サーバ群決定部1154は、サーバ群1022の状態の切替が必要な場合には、解析装置100から取得する指標に基づいて、稼動状態とするサーバ群とOS休眠状態とするサーバ群と電源オフ状態とするサーバ群を選択する。
稼動サーバ群決定部1154はこの選択に基づきサーバ群状態保持部1114を更新する。稼動サーバ群決定部1154は、状態の切り替えが必要なサーバ群1022の情報を状態信号生成部1156に渡す。稼動サーバ群決定部1154は、状態の切り替えが必要ない場合には処理を中断または終了し、次の情報を待ち受ける。
稼動サーバ群決定部1154では、第3指標保持部158に保持されるフロントエンドサーバ1024の平均消費電力、最高消費電力、電力コストを、そのフロントエンドサーバ1024が属するサーバ群1022の平均消費電力、最高消費電力、電力コストのそれぞれとみなす。
情報処理装置1020において各サーバ群1022が主にWEB通信をおこなっており他の用途の処理は無視できる程度であり、また要求割当部1130において稼動状態にあるサーバ群にアクセスが均等に割り当てられる設定となっている場合は、稼動状態にあるサーバ群には同じ負荷がかけられれていると考えることができる。したがって、稼動状態にある各サーバ群の平均消費電力は、同じ負荷がかけられれている場合に消費される電力の平均値と同一視することができ、また、稼動状態にある各サーバ群の最高消費電力は、同じ負荷がかけられれている場合に消費される電力の最高値と同一視することができる。この場合、表3のストラテジでは、サーバ群1022に同じ負荷がかけられた場合に消費される電力が大きいほど優先的にそのサーバ群1022が省電力状態とされるように省エネ停止可能順位が設定されているといえる。
稼動サーバ群決定部1154は、省電力状態にあるサーバ群のひとつを稼動状態に切り替える必要がある場合、省電力状態にあるサーバ群のうち表2または表3で設定される省エネ停止可能順位が最も低いサーバ群を稼動状態とすべきサーバ群として選択する。
状態信号生成部1156によって省電力状態から稼動状態に設定されたサーバ群は、それが稼動状態であることが稼動サーバ群決定部1154によってサーバ群状態保持部1114に記録されるので、要求割当部1130によって新規のアクセスが割り当てられる。
図14は、稼動履歴保持部1112を示すデータ構造図である。稼動履歴保持部1112は、日時1218と、アクセス数1220と、稼動サーバ群の数1222と、平均稼働率1224と、を対応付けて保持する。日時1218は、暦の上での日時である。稼動サーバ群の数1222は、その日時に稼動状態にあったサーバ群の数である。平均稼働率1224は、稼動状態にあったサーバ群の稼働率の平均値である。
これに加えて、解析装置100はネットワークを傍受して各サーバ群1022の特性の違いを示す指標を算出し、負荷管理装置1010は解析装置100によって算出されたこの指標に基づいて、複数のサーバ群1022の状態を制御する。したがって、各サーバ群1022の特性の違い合わせてサーバ群1022の状態が制御できるので、情報処理システム2の省エネ化を一層進めることができる。
したがって、解析装置100による各サーバ群1022の特性の違いの解析結果を取り入れた形で、稼動状態にあるサーバ群のなかから省電力状態とするサーバ群を選択できる。これにより、全てのサーバ群1022を特性上同等と見なした上で省電力状態とするサーバ群を選択する場合と比べて、選択に各サーバ群1022の特性の違いを反映できるので、省エネの観点からより好適なサーバ群1022の状態制御が可能となる。
したがって、解析装置100による各サーバ群1022の特性の違いの解析結果を取り入れた形で、省電力状態にあるサーバ群のなかから稼動状態とするサーバ群を選択できる。これにより、全てのサーバ群を特性上同等と見なした上で稼動状態とするサーバ群を選択する場合と比べて、選択に各サーバ群1022の特性の違いを反映できるので、省エネの観点からより好適なサーバ群1022の状態制御が可能となる。
図17(a)〜図17(d)はそれぞれ全アクセス数が1600、2800、4400、7000の場合に対応する。図17(a)〜図17(d)において「△」はOS休眠状態を示し、「×」は電源オフ状態を示す。
日々の運用では、ネットワーク接続型のデータセンタの運用では、運用されているアプリケーションシステムにより、稼働率やアクセス数の傾向が把握できる。これは、例えば、インターネット検索を主としているアプリケーションサーバ群では、平日より休日の利用が多く、平日でも、午前より午後、夕方から夜までの利用が多いと言える。また、証券取引所接続の証券会社のインターネット株取引システムでは、証券取引所の運用時間帯に多くの取引による仕事量があり、取引所が取引を閉じている夕方から朝、土日と祝祭日には仕事量は少ない。取引所が閉まっている時間帯では、証券会社の顧客は主に個々の口座の情報を参照するなどのアクセスを行うので取引時間帯より仕事量は低い。
また、例えば仮想化したことによってどの程度状況が改善されているかを知ることができる。つまり、有効仕事量と消費電力とについて仮想化の前後で比較することで、改善の度合いを知ることができる。また、仮想化後は個々のゲストOSが行っている仕事についてはあまり注意されないのが現状であるが、解析装置100で各ゲストOSについて有効仕事量を追跡することにより、例えば時と共に使用されなくなったゲストOSを特定できる。したがって、そのように特定されたゲストOSを外すことで他のゲストOSの性能を改善できる。これはデータセンタの効率の向上に貢献する。
そこで、解析装置100を使用することにより、サーバにおける仕事が内向け(対サーバ)か、外向け(サーバ発)なのかを詳細に解析でき、また、その仕事がデータセンタ外部への仕事なのかデータセンタ内の他のサーバやアプリケーションに対する仕事なのかも解析できる。したがって、この解析を元にして、省エネ化のための精度の高いサーバ統合、分配、アプリケーション統合、分配、機器の更新、増強、廃止などが行える。
本変形例によると、所定の条件を変えることにより、集計の母集団として使用する分類結果データの量を調整できる。したがって、集計の結果得られる指標に対して求められている精度に応じて柔軟に分類結果データの量を調整できる。
Claims (7)
- 複数の要求処理ユニットがネットワークで接続されることによって構成された情報処理装置に対する要求を外部から取得し、複数の要求処理ユニットのうちの少なくともひとつに、取得された要求を割り当てる負荷管理装置と、
ネットワークから得られる情報から、要求処理ユニットごとにその要求処理ユニットに対して予め定められた用途の単位仕事量当たりの消費電力を算出する解析装置と、を備え、
前記負荷管理装置は、
複数の要求処理ユニットのうち要求に対応した処理の実行が不要な少なくともひとつの要求処理ユニットを選択するユニット選択部と、
前記ユニット選択部によって選択された少なくともひとつの要求処理ユニットを、要求を受付可能な稼動状態から、稼動状態よりも省電力の省電力状態に設定するユニット設定部と、を含み、
前記ユニット選択部は、前記解析装置によって算出された消費電力が大きいほど優先的に省電力状態に設定されるように、各要求処理ユニットに対して省電力状態とされる順番を設定し、
前記ユニット選択部は、要求の負荷が所定の値より少ない場合、稼動状態にある要求処理ユニットのうち省電力状態とされる順番が最も高い要求処理ユニットを、要求に対応した処理の実行が不要な要求処理ユニットとして選択することを特徴とする情報処理システム。 - 前記負荷管理装置は、取得された要求を、前記解析装置によって算出された消費電力が小さい要求処理ユニットに優先的に割り当てることを特徴とする請求項1に記載の情報処理システム。
- 前記ユニット選択部は、複数の要求処理ユニットのうち一部が前記稼動状態に設定されており、残りが前記省電力状態に設定されているとき、要求の負荷が前記所定の値より多くなると予測される場合には、前記省電力状態に設定されている要求処理ユニットのうち省電力状態とされる順番が最も低い要求処理ユニットを優先的に選択し、
前記ユニット設定部は、前記省電力状態に設定されている要求処理ユニットから前記ユニット選択部によって選択された要求処理ユニットを前記稼動状態に設定することを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理システム。 - 前記解析装置は、
通信に関わる要求処理ユニットを特定するユニット情報とその通信の用途を示す用途情報とを含む通信情報を前記ネットワークから傍受する傍受部と、
前記傍受部によって傍受された通信情報からユニット情報と用途情報とを抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出されたユニット情報と用途情報とによって通信情報を分類する分類部と、
前記分類部における分類結果に基づいて、要求処理ユニットごとにその要求処理ユニットに対して予め定められた用途の単位仕事量当たりの消費電力を算出する解析部と、を含むことを特徴とする請求項1から3のいずれかに記載の情報処理システム。 - 前記解析装置は、前記負荷管理装置によって取得される要求の負荷を算出し、
前記ユニット選択部は、前記解析装置によって算出された負荷が前記所定の値より少ない場合、稼動状態にある要求処理ユニットのうち省電力状態とされる順番が最も高い要求処理ユニットを、要求に対応した処理の実行が不要な要求処理ユニットとして選択することを特徴とする請求項1から4のいずれかに記載の情報処理システム。 - 複数の要求処理ユニットがネットワークで接続されることによって構成された情報処理装置に対する要求を外部から取得し、複数の要求処理ユニットのうちの少なくともひとつに、取得された要求を割り当てるステップと、
ネットワークから得られる情報から、要求処理ユニットごとにその要求処理ユニットに対して予め定められた用途の単位仕事量当たりの消費電力を算出するステップと、
複数の要求処理ユニットのうち要求に対応した処理の実行が不要な少なくともひとつの要求処理ユニットを選択するステップと、
選択された少なくともひとつの要求処理ユニットを、要求を受付可能な稼動状態から、稼動状態よりも省電力の省電力状態に設定するステップと、
算出された消費電力が大きいほど優先的に省電力状態に設定されるように、各要求処理ユニットに対して省電力状態とされる順番を設定するステップと、
要求の負荷が所定の値より少ない場合、稼動状態にある要求処理ユニットのうち省電力状態とされる順番が最も高い要求処理ユニットを、要求に対応した処理の実行が不要な要求処理ユニットとして選択するステップと、を含むことを特徴とする情報処理方法。 - 複数の要求処理ユニットがネットワークで接続されることによって構成された情報処理装置に対する要求を外部から取得し、複数の要求処理ユニットのうちの少なくともひとつに、取得された要求を割り当てる機能と、
ネットワークから得られる情報から、要求処理ユニットごとにその要求処理ユニットに対して予め定められた用途の単位仕事量当たりの消費電力を算出する機能と、
複数の要求処理ユニットのうち要求に対応した処理の実行が不要な少なくともひとつの要求処理ユニットを選択する機能と、
選択された少なくともひとつの要求処理ユニットを、要求を受付可能な稼動状態から、稼動状態よりも省電力の省電力状態に設定する機能と、
算出された消費電力が大きいほど優先的に省電力状態に設定されるように、各要求処理ユニットに対して省電力状態とされる順番を設定する機能と、
要求の負荷が所定の値より少ない場合、稼動状態にある要求処理ユニットのうち省電力状態とされる順番が最も高い要求処理ユニットを、要求に対応した処理の実行が不要な要求処理ユニットとして選択する機能と、をコンピュータに実現させることを特徴とするコンピュータプログラム。
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