JP2012146015A - 性能評価システム、性能評価方法および性能評価用プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】仮想システムの性能を容易に見積もることができる性能評価システムを提供する。
【解決手段】システムモデル記憶手段８０は、プロセスデータフローモデル８１の要素と仮想サーバモデル８２のオブジェクトとの対応関係を示す情報である仮想実現関係情報８４と、仮想サーバモデル８２のオブジェクトと物理サーバモデル８３のオブジェクトとの対応関係を示す情報である物理実現関係情報８５とを記憶する。性能評価モデル生成手段９０は、物理的なシステムの性能を算出する規則に基づいて、仮想実現関係情報８４および物理実現関係情報８５により特定されるプロセスフローデータモデル８１の要素に設定された属性から、仮想化されたシステムの性能を評価する性能評価モデルを生成する。性能評価手段９１は、性能評価モデルに基づいて仮想化されたシステムの性能評価を行う。
【選択図】図１８

Description

本発明は、仮想化されたシステムの性能を評価する性能評価システム、性能評価方法および性能評価用プログラムに関する。

ＩＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）システムの設計時には、その設計が要求どおりの性能・可用性を満たしているか評価および検証する必要がある。評価の対象とするシステムをモデル化し、性能や信頼性、可用性などを評価する手法は古くから研究されている。最近では、ＵＭＬ（Ｕｎｉｆｉｅｄ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ Ｌａｎｇｕａｇｅ）や、ＳｙｓＭＬ（Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ Ｌａｎｇｕａｇｅ）、あるいは、それに類するモデリング言語でシステムの構成や振舞いを記述し、性能や信頼性を評価する手法が提案されている。

例えば、特許文献１に記載された性能評価モデル生成方法、特許文献２に記載されたＵＭＬ設計方法、特許文献３に記載された確率的な性能評価モデルに変換する方法、および、特許文献４に記載された性能評価方法は、いずれもＵＭＬベースで性能を評価する方法である。

ＵＭＬベースで性能を評価する方法では、ＵＭＬのシーケンス図やアクティビティ図によって記述されるシステムの振舞いから、性能モデル（典型的には、待ち行列モデル）を生成し、解析やシミュレーションを行う。ＵＭＬでは、図による記述をモデルの記法として採用しており、一般のシステムエンジニア（ＳＥ）にも理解しやすく、モデリングしやすいという特長がある。

一方、ＶＭＷａｒｅ（登録商標）や、Ｘｅｎ（登録商標）などを用いたハードウェア仮想化技術により、サーバを柔軟かつ効率的に配置できるため、システム全体のコストを抑えつつ、必要とされる性能および可用性を満たすことが可能になっている。

特許文献５には、仮想マシンに割り当てるリソース量に応じた性能を表す性能値を算出する性能値算出装置が記載されている。特許文献５に記載された性能値算出装置では、ＣＰＵ使用率の上限値α１とＣＰＵ実行時間ｔｃｐｕとディスク実行時間ｔｄｉｓｋとに応じて、ＣＰＵ実行時間ｔｃｐｕとディスク実行時間ｔｄｉｓｋとに基づいて算出される第１の性能値と、ＣＰＵ使用率の上限値α１とＣＰＵ実行時間ｔｃｐｕとに基づいて算出される第２の性能値とのいずれか一方を性能値として選択する。

なお、特許文献６には、コンピュータ設計支援システムが記載されている。特許文献６に記載されたシステムでは、ノウハウデータベースに、モデルごとのシステム構成を示す複数のシステム構成図、および、業務種別ごと収集された負荷状況が蓄積され、この負荷状況を基に必要なシステム性能や規模を予測する。

特開２００１−３１８８１２号公報 特開２００５−３２７０９４号公報 特開２００７−１７９１６５号公報 特開２００７−１８８１７９号公報 特開２０１０−９１６０号公報 特開２００２−２２２２２７号公報

しかし、一般的な方法を用いても、アプリケーションの設計段階で仮想化されたシステムの性能を見積もることは困難であるという課題がある。

ＵＭＬベースで性能を評価する方法では、サーバ間の処理の流れを記述した設計情報によって性能を見積もる。しかし、この方法では、ハードウェア機器間での制御の流れしかモデリングしておらず、仮想化技術を用いたことによるオーバーヘッドは考慮されていない。

また、特許文献６に記載されたコンピュータ設計支援システムでは、ネットワーク構成や負荷分散などの具体的なシステム構成に係わる情報をノウハウデータとして蓄積している。しかし、特許文献６に記載されたコンピュータ設計支援システムでも仮想化技術を用いたことによるオーバーヘッドは考慮されていない。

一方、特許文献５に記載された性能値算出装置では、仮想化技術を用いたことによるオーバーヘッドを考慮した性能評価関数やモデルが与えられるため、仮想化されたシステムの性能を見積もることは可能である。しかし、一般のＳＥがこれらの関数やモデルを用いて性能評価を実施する場合、システムの設計に基づいて仮想化のオーバーヘッドを算出する必要があり、煩雑な手間を要する場合がある。そのため、一般のＳＥが一般のＳＥが性能評価を実施する場合であっても、仮想システムの性能を容易に見積もれることが望ましい。

そこで、本発明は、仮想システムの性能を容易に見積もることができる性能評価システム、性能評価方法および性能評価用プログラムを提供することを目的とする。

本発明による性能評価システムは、ＩＴシステム上で定義されるプロセス間で送受信されるデータの経路であるデータフローの要素として、その経路上のオブジェクトとそのオブジェクト間の接続関係とを含み、各要素にデータフローの性質を示す属性が設定されたモデルであるプロセスデータフローモデルと、仮想化されたシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した仮想サーバモデルと、物理的なシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した物理サーバモデルと、プロセスデータフローモデルの要素と仮想サーバモデルのオブジェクトとの対応関係を示す情報である仮想実現関係情報と、仮想サーバモデルのオブジェクトと物理サーバモデルのオブジェクトとの対応関係を示す情報である物理実現関係情報とを記憶するシステムモデル記憶手段と、
物理的なシステムの性能を算出する規則に基づいて、仮想実現関係情報および物理実現関係情報により特定されるプロセスフローデータモデルの要素に設定された属性から、仮想化されたシステムの性能を評価する性能評価モデルを生成する性能評価モデル生成手段と、性能評価モデルに基づいて仮想化されたシステムの性能評価を行う性能評価手段とを備えたことを特徴とする。

本発明による性能評価方法は、ＩＴシステム上で定義されるプロセス間で送受信されるデータの経路であるデータフローの要素として、その経路上のオブジェクトとそのオブジェクト間の接続関係とを含み、その各要素にデータフローの性質を示す属性が設定されたモデルであるプロセスデータフローモデルにおけるその要素と仮想化されたシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した仮想サーバモデルにおけるオブジェクトとの対応関係を示す情報である仮想実現関係情報、および、仮想サーバモデルのオブジェクトと物理的なシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した物理サーバモデルにおけるオブジェクトとの対応関係を示す情報である物理実現関係情報により特定されるプロセスフローデータモデルの要素に設定された属性から、物理的なシステムの性能を算出する規則に基づいて、仮想化されたシステムの性能を評価する性能評価モデルを生成し、性能評価モデルに基づいて仮想化されたシステムの性能評価を行うことを特徴とする。

本発明による性能評価用プログラムは、ＩＴシステム上で定義されるプロセス間で送受信されるデータの経路であるデータフローの要素として、その経路上のオブジェクトとそのオブジェクト間の接続関係とを含み、各要素にデータフローの性質を示す属性が設定されたモデルであるプロセスデータフローモデルと、仮想化されたシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した仮想サーバモデルと、物理的なシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した物理サーバモデルと、プロセスデータフローモデルの要素と仮想サーバモデルのオブジェクトとの対応関係を示す情報である仮想実現関係情報と、仮想サーバモデルのオブジェクトと物理サーバモデルのオブジェクトとの対応関係を示す情報である物理実現関係情報とを記憶するシステムモデル記憶手段を備えたコンピュータに適用される性能評価用プログラムであって、コンピュータに、物理的なシステムの性能を算出する規則に基づいて、仮想実現関係情報および物理実現関係情報により特定されるプロセスフローデータモデルの要素に設定された属性から、仮想化されたシステムの性能を評価する性能評価モデルを生成する性能評価モデル生成処理、および、性能評価モデルに基づいて仮想化されたシステムの性能評価を行う性能評価処理を実行させることを特徴とする。

本発明によれば、仮想システムの性能を容易に見積もることができる。

本発明の第１の実施形態における性能評価システムの例を示すブロック図である。 シーケンス図を用いてプロセスデータフローモデルを記述した場合の例を示す説明図である。 プロセスデータフローモデルの各要素に対する属性の一例を示す説明図である。 仮想サーバモデルの一例を示す説明図である。 仮想実現関係の一例を示す説明図である。 物理サーバモデルの一例を示す説明図である。 物理実現関係の一例を示す説明図である。 仮想化性能ＤＢの一例を示す説明図である。 物理性能ＤＢの一例を示す説明図である。 本実施形態における性能評価システムの動作の例を示すフローチャートである。 プロセスデータフローモデルにおけるデータフローを、仮想サーバモデル１３におけるデータフローに変換した例を示す説明図である。 プロセスデータフローモデルにおけるデータフローと仮想データフローとの対応関係の例を示す説明図である。 仮想データフローを物理データフローに変換した例を示す説明図である。 仮想データフローと物理データフローとの対応関係の例を示す説明図である。 物理データフローにおける各要素の負荷を算出する例を示す説明図である。 本発明の第２の実施形態における性能評価システムの例を示すブロック図である。 動的物理実現関係の例を示す説明図である。 本発明による性能評価システムの最小構成の例を示すブロック図である。

以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。

実施形態１．
図１は、本発明の第１の実施形態における性能評価システムの例を示すブロック図である。本実施形態における性能評価システムは、システムモデル記憶手段１０と、性能評価モデル生成手段２０と、仮想化性能記憶手段３０と、物理性能記憶手段４０と、性能評価手段５０とを備えている。

システムモデル記憶手段１０は、プロセスデータフローモデル１１と、仮想実現関係情報１２と、仮想サーバモデル１３と、物理実現関係情報１４と、物理サーバモデル１５とを記憶する。なお、プロセスデータフローモデル１１、仮想実現関係情報１２、仮想サーバモデル１３、物理実現関係情報１４、および、物理サーバモデル１５は、予めシステムモデル記憶手段１０に記憶される。

プロセスデータフローモデル１１は、ＩＴシステム上のプロセス間のデータのやり取り（流れ）を記述したモデルである。具体的には、プロセスデータフローモデル１１は、ＩＴシステム上で定義されるプロセス間で送受信されるデータの経路（以下、データフローと記す。）の要素として、その経路上のオブジェクトとオブジェクト間の接続関係とを含むモデルである。また、プロセスデータフローモデル１１の各要素には、データフローの性能（性質）を示す属性が設定される。

仮想サーバモデル１３は、仮想システムの構成を記述したモデルである。具体的には、仮想サーバモデル１３は、仮想化されたオブジェクト間の接続関係を表すモデルである。

物理サーバモデル１５は、物理システムの構成を記述したモデルである。具体的には、物理サーバモデル１５は、物理的なオブジェクト（例えば、サーバ装置やクライアント端末等）間の接続関係を表すモデルである。

仮想実現関係情報１２は、プロセスデータフローモデル１１の各要素と仮想サーバモデル１３の各オブジェクトとの対応関係を記述した情報である。

物理実現関係情報１４は、仮想サーバモデル１３の各オブジェクトと物理サーバモデル１５の各オブジェクトとの対応関係を記述した情報である。

以下、システムモデル記憶手段１０が記憶する情報の具体例を、Ｗｅｂ３層システムの性能評価を行う場合を例に説明する。

図２は、プロセスデータフローモデル１１の一例を示す説明図である。プロセスデータフローモデル１１は、例えば、ＵＭＬのシーケンス図やアクティビティ図など、データの振る舞いを表す図で記述できる。図２は、シーケンス図を用いてプロセスデータフローモデル１１を記述した場合の例を示す説明図である。

図２に示す例では、システム上に「：ｃｌｉｅｎｔ」，「：ｗｅｂ」，「：ａｐ」，「：ｄｂ」という４つのプロセスが存在し、「：ｃｌｉｅｎｔ」が「：ｗｅｂ」に、「：ｗｅｂ」が「：ａｐ」に、「：ａｐ」が「：ｄｂ」に、それぞれの順でメッセージｍ１，ｍ２，ｍ３を送信し、その後、「：ｄｂ」から「：ａｐ」に、「：ａｐ」から「：ｗｅｂ」に、「：ｗｅｂ」から「：ｃｌｉｅｎｔ」に、それぞれの順でメッセージｍ４，ｍ５，ｍ６が返されることを表す。「：ｃｌｉｅｎｔ」は、Ｗｅｂクライアント、「：ｗｅｂ」はＷｅｂサーバ、「：ａｐ」はＷｅｂアプリケーションサーバ、「：ｄｂ」はデータベースサーバにそれぞれ相当し、各プロセス「：ｗｅｂ」，「：ａｐ」，「：ｄｂ」で行われる処理がそれぞれｅ１，ｅ２，ｅ３である。

上述の通り、プロセスデータフローモデル１１の各要素にはデータフローを詳細に表す属性を設定できる。具体的には、データフローの各要素の属性には、システムの負荷を示す情報が設定される。図３は、図２に例示するプロセスデータフローモデル１１の各要素に設定される属性の一例を示す説明図である。図３（ａ）は、各メッセージの平均サイズの例を示す。図３（ａ）に例示する平均サイズは、Ｗｅｂサーバ上に配置されている画像ファイルの数やサイズ、Ｗｅｂアプリケーションサーバで生成されるＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）ファイルの大きさ、データベースに対して発行されるクエリの内容などによって決定される。

平均メッセージサイズとして、例えば、ＳＥがＷｅｂアプリケーションの仕様などから見積もった値を用いてもよい。また、Ｗｅｂアプリケーションがすでに実装されている場合、実測したメッセージサイズを平均メッセージサイズとして用いてもよい。

また、図３（ｂ）は、各サーバでリクエストを処理するために要する平均時間（ＣＰＵ時間）を示している。図３（ｂ）に示す例では、１つのリクエストを処理するのに、Ｗｅｂサーバで５ミリ秒、Ｗｅｂアプリケーションサーバで１０ミリ秒、データベースサーバで２０ミリ秒要することを示している。この平均時間も、平均メッセージサイズと同様に、ＳＥが見積もった時間を用いてもよく、実測した時間を用いてもよい。

なお、平均時間（ＣＰＵ時間）の場合、メッセージサイズと異なり、同じ処理であっても、高速なコンピュータと低速なコンピュータとでは、その値が異なる。そこで、基準とするコンピュータを選定してそのコンピュータ上で実測した処理時間を平均ＣＰＵ時間とし、他のコンピュータで実測した場合は、ＣＰＵベンチマーク値によって補正した時間を平均ＣＰＵ時間とすればよい。例えば、基準とするコンピュータのＣＰＵベンチマーク値が１．０で、測定に用いたコンピュータのＣＰＵベンチマーク値が０．５であった場合、測定値を０．５倍した値である５ミリ秒を平均ＣＰＵ時間とする。

プロセスデータフローモデル１１の各要素に対する属性は、様々な形式で設定できる。例えば、プロセスデータフローモデル１１がＵＭＬのシーケンス図である場合、図３に示す属性値を、例えばタグ付き値を使用してプロセスデータフローモデル１１の各要素に設定してもよい。このように、図３に例示する平均メッセージサイズや平均ＣＰＵ時間が、システムの負荷を示す情報として設定される。

図４は、仮想サーバモデル１３の一例を示す説明図である。仮想サーバモデル１３は、例えば、ＵＭＬのコンポジット構成図やＳｙｓＭＬの内部ブロック図など、オブジェクト間の接続関係を表す図で記述できる。すなわち、仮想サーバモデル１３の要素として、例えば、各サーバを表すオブジェクトや接続関係などが挙げられる。図４に示す例では、仮想システムがクライアントマシンとして「：ｖＣＬＩ」を、ルータとして「：ｖＲｏｕｔｅｒ」を、Ｗｅｂサーバマシンとして「：ｖＷＥＢ」を、スイッチとして「：ｖＳＷ」を、アプリケーションサーバマシンとして「：ｖＡＰ」を、データベースサーバマシンとして「：ｖＤＢ」をそれぞれ備えており、各オブジェクトが接続関係ｖｃ１，ｖｃ２，ｖｃ３，ｖｃ４，ｖｃ５で接続されていることを表す。

図５は、仮想実現関係情報１２の一例を示す説明図である。図５に例示する仮想実現関係情報１２では、プロセスデータフローモデル１１の各要素が仮想サーバモデル１３のどの要素（オブジェクト）として動作するかを、それぞれ対応付けた表形式で表している。仮想実現関係情報１２は、例えば、ＵＭＬのデプロイメント図や、ＳｙｓＭＬのアロケーションで記述できる。なお、ＳｙｓＭＬでは表形式によるアロケーションの表記をサポートしており、図５に例示する表記とほぼ同様の表記で仮想実現関係情報１２が記述できる。図５に示す例では、例えば、プロセス「：ｗｅｂ」がサーバマシン「：ｖＷＥＢ」上で実行され、プロセス「：ａｐ」が別のサーバマシン「：ｖＡＰ」で実行されることを示す。

図６は、物理サーバモデル１５の一例を示す説明図である。物理サーバモデル１５は、例えば、ＵＭＬのコンポジット構成図やＳｙｓＭＬの内部ブロック図など、オブジェクト間の接続関係を表す図で記述できる。図６に示す例では、物理システムがクライアントマシンとして「：ｐＣＬＩ」を、ルータとして「：ｐＲｏｕｔｅｒ」を、サーバマシンとして「：ｐＳＶ」を、データベースサーバマシンとして「：ｐＤＢ」をそれぞれ備えており、各マシンが図中の実線で示す接続関係を有することを示す。また、図６に例示するサーバマシン「：ｐＳＶ」には仮想化の機構（ハイパバイザ）の種類を表す属性が設定されており、このサーバではＸｅｎでサーバ仮想化がなされることを表している。

図７は、物理実現関係情報１４の一例を示す説明図である。図７に例示する物理実現関係情報１４では、仮想サーバモデル１３の各要素（オブジェクト）が物理サーバモデル１５のどの要素（オブジェクト）に対応するかを表している。図７に示す例では、例えば、仮想サーバモデル１３上の「：ｖＷＥＢ」と「：ｖＡＰ」とが同一の物理サーバ「：ｐＳＶ」上で動作することを表している。

仮想化性能記憶手段３０は、仮想化によるオーバーヘッドを考慮して性能を計算する計算式（以下、仮想化オーバーヘッド関数と記す。）をデータベースとして記憶する。以下、このデータベースのことを、仮想化性能ＤＢと記す。仮想化オーバーヘッド関数は、プロセスデータフローモデル１１の各要素に設定されたシステムの負荷を示す情報を引数とする関数として定義される。

図８は、仮想化性能ＤＢの一例を示す説明図である。図８に例示する仮想化性能ＤＢは、名目負荷を入力とし、実質負荷を出力する関数（仮想化オーバーヘッド関数）を、ハイパバイザの種類ごとに保持したデータベースである。ここで、名目値とは、プロセスデータフローモデル１１の各要素に設定されたシステムの負荷を示す値を意味し、実質値とは、物理サーバモデル１５における各オブジェクトの負荷を示す値を意味する。

図８に示す例では、実質ＣＰＵ時間ＣＰＵ＿ｒを計算する仮想化オーバーヘッド関数が、名目ＣＰＵ時間ＣＰＵ＿ｎと名目メッセージサイズＭＳＩＺＥ＿ｎとにより定義されることを示す。具体的には、実質ＣＰＵ時間は、ＣＰＵ＿ｎの総和と、ＭＳＩＺＥ＿ｎに一定の係数を乗じた値とを加算して算出される。すなわち、図８に例示する仮想化オーバーヘッド関数では、ネットワークの送信に要する処理が物理サーバ上のＣＰＵ負荷として加算される。この名目ＣＰＵ時間ＣＰＵ＿ｎおよび名目メッセージサイズＭＳＩＺＥ＿ｎには、プロセスデータフローモデル１１上の各要素に設定された負荷情報が使用される。

物理性能記憶手段４０は、物理サーバモデル１５における各要素の物理的な性能諸元をデータベースとして記憶する。以下、このデータベースのことを、物理性能ＤＢと記す。この性能緒元は、物理サーバモデル１５における要素ごとに設定される。図９は、物理性能ＤＢの一例を示す説明図である。図９に示す例では、ルータｐＲｏｕｔｅｒのスループットと、各サーバのＣＰＵベンチマーク値が物理性能ＤＢに含まれていることを示す。

なお、仮想化性能ＤＢおよび物理性能ＤＢは、システムモデルと異なり、どのようなシステム構成であっても同じ値になる。そのため、ＳＥが個々に設定するのではなく、共通のデータベースとして予め整備し、複数のＳＥで共有することが望ましい。仮想化性能ＤＢや物理性能ＤＢに保存する情報を算出したり、各ＤＢに情報を入力したりするには専門的な知識が必要とされるため、多くの工数がかかることが予想される。そのため、共通のデータベースとして予め整備しておくことで、一般のＳＥが個々に入力する工数を削減できる。

性能評価モデル生成手段２０は、プロセスデータフローモデル１１における属性から物理的なシステムの性能を算出する規則に基づいて、システム性能の評価に用いられる性能評価モデルを生成する。なお、第１の実施形態における性能評価モデル生成手段２０は、仮想データフロー算出手段２１と、物理データフロー算出手段２２と、負荷算出手段２３と、使用率算出手段２４とを含む。

仮想データフロー算出手段２１は、プロセスデータフローモデル１１と仮想実現関係情報１２と仮想サーバモデル１３とから、仮想サーバモデルにおけるデータの流れ（フロー）を算出する。以下、仮想サーバモデルにおけるデータフローを、仮想データフローと記す。具体的には、仮想データフロー算出手段２１は、プロセスデータフローモデル１１における要素と仮想サーバモデル１３におけるオブジェクトとの対応関係を仮想実現関係情報１２に基づいて特定し、プロセスデータフローモデル１１で定義されるデータフローに相当する仮想サーバモデル１３上でのフロー（仮想データフロー）を算出する。

物理データフロー算出手段２２は、仮想データフローと仮想サーバモデル１３と物理実現関係情報１４と物理サーバモデル１５とから、物理サーバモデルにおけるデータのフローを算出する。以下、物理サーバモデルにおけるデータのフローを、物理データフローと記す。具体的には、物理データフロー算出手段２２は、仮想サーバモデル１３におけるオブジェクトと物理サーバモデル１５におけるオブジェクトとの対応関係を物理実現関係情報１４に基づいて特定し、仮想サーバモデル１３で定義される仮想データフローに相当する物理サーバモデル１５上でのフロー（物理データフロー）を算出する。

負荷算出手段２３は、物理フローと仮想化性能ＤＢとから物理サーバモデル１５における各要素にかかる負荷を算出する。具体的には、負荷算出手段２３は、プロセスデータフローモデル１１における要素と仮想サーバモデル１３におけるオブジェクトとの対応関係、および、仮想サーバモデル１３におけるオブジェクトと物理サーバモデル１５におけるオブジェクトとの対応関係から、物理データフローに対応するプロセスデータフローモデル１１における要素を特定する。そして、負荷算出手段２３は、プロセスデータフローモデル１１における各要素に設定された負荷情報に基づいて、各物理データフローの負荷を算出する。さらに、負荷算出手段２３は、算出した各物理データフローの負荷、および、仮想化性能ＤＢで定義された仮想化オーバーヘッド関数に基づいて、物理サーバモデル１５における各要素にかかる負荷を算出する。

使用率算出手段２４は、負荷算出手段２３が算出した負荷と物理性能ＤＢとから物理サーバモデル１５における各要素の使用率を算出する。使用率算出手段２４が算出した結果を、以下、性能評価モデルと記す。

性能評価手段５０は、性能評価モデル生成手段２０が生成した性能評価モデルに基づいて、システムの性能評価を行う。そして、性能評価手段５０は、性能評価結果６０を出力する。性能評価手段５０は、例えば、待ち行列モデルを用いてシステムの性能評価を行う。ただし、性能評価手段５０が性能評価を行う方法は、待ち行列モデルに限定されない。性能評価手段５０は、他にも、システム全体の最大スループット、応答時間、各要素の使用率などから性能評価を行ってもよい。

仮想データフロー算出手段２１と、物理データフロー算出手段２２と、負荷算出手段２３と、使用率算出手段２４と、性能評価手段５０とは、プログラム（性能評価用プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。例えば、プログラムは、性能評価を行う装置の記憶部（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、仮想データフロー算出手段２１、物理データフロー算出手段２２、負荷算出手段２３、使用率算出手段２４、および、性能評価手段５０として動作してもよい。また、仮想データフロー算出手段２１と、物理データフロー算出手段２２と、負荷算出手段２３と、使用率算出手段２４と、性能評価手段５０とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。

次に、動作について説明する。図１０は、本実施形態における性能評価システムの動作の例を示すフローチャートである。

まず、仮想データフロー算出手段２１は、プロセスデータフローモデル１１におけるデータフローを、仮想サーバモデル１３におけるデータフローに変換する（ステップＳ１０１）。具体的には、プロセスデータフローモデル１１で要素ａ１から要素ａ２に送信されるメッセージｍが定義されており、仮想サーバモデル１３における要素ｂ１，ｂ２で、それぞれ要素ａ１，ａ２が実現される場合、仮想データフロー算出手段２１は、ｂ１とｂ２との間の最短経路を、メッセージｍに対応する仮想サーバモデル１３におけるデータフロー（仮想データフロー）と定義する。なお、プロセスデータフローモデル１１における要素と仮想サーバモデル１３におけるオブジェクトとの対応関係は、仮想実現関係情報１２に基づいて特定される。

図１１は、図２に例示するプロセスデータフローモデル１１におけるデータフローを、図４に例示する仮想サーバモデル１３におけるデータフローに変換した例を示す説明図である。例えば、図２に例示するメッセージｍ３は、「：ａｐ」から「：ｄｂ」へのデータフローを表している。「：ａｐ」および「：ｄｂ」を実現する仮想サーバモデル１３上の要素は、それぞれ「：ｖＡＰ」および「：ｖＤＢ」である。したがって、メッセージｍ３に相当する仮想サーバモデル１３上でのデータフロー（仮想データフロー）は、［ｖ６，ｕ６，ｖ７，ｕ７，ｖ８］というシーケンスで表すことができる。

図１２は、プロセスデータフローモデル１１におけるデータフローと仮想データフローとの対応関係の例を示す説明図である。ステップＳ１０１の処理を行うことで、プロセスデータフローモデル１１で定義されるデータフローに対応する仮想サーバモデル１３上のデータフローを、図１２に例示するような変換表として列挙することができる。

次に、物理データフロー算出手段２２は、仮想サーバモデル１３におけるデータフローを、物理サーバモデル１５上のデータフローに変換する（ステップＳ１０２）。具体的には、物理サーバモデル１５上に要素ｐ１，ｐ２が存在するものとする。ここで、仮想サーバモデル１３において、接続する２つの要素ｖ１と要素ｖ２との間で送信される仮想データフローをｖｃとしたときに、仮想サーバモデル１３における要素ｖ１，ｖ２で、それぞれ要素ｐ１，ｐ２が実現される場合、物理データフロー算出手段２２は、ｐ１とｐ２との間の最短経路を、仮想データフローｖｃに対応する物理サーバモデル１５におけるデータフロー（物理データフロー）と定義する。なお、仮想サーバモデル１３におけるオブジェクトと物理サーバモデル１５におけるオブジェクトとの対応関係は、物理実現関係情報１４に基づいて特定される。

図１３は、図１１に例示する仮想データフローを物理データフローに変換した例を示す説明図である。また、図１４は、仮想データフローと物理データフローとの対応関係の例を示す説明図である。仮想データフローから物理データフローへの変換は、図１４に例示するように、仮想データフローと物理データフローとの間の変換表として表すことができる。

次に、負荷算出手段２３は、物理サーバモデル１５上での物理データフローのそれぞれの負荷を算出する。負荷算出手段２３は、まず、物理データフローの各要素に対応する負荷を、プロセスデータフローモデル１１の各要素に設定された負荷（図３参照。）から算出する。物理データフローの各要素に対応する負荷は、仮想データフローと物理データフローの変換表（図１４参照。）とプロセスデータフローと仮想データフローの変換表（図１２参照。）を逆引きすることによって得ることができる。

図１５は、物理データフローにおける各要素の負荷を算出する例を示す説明図である。例えば、物理データフローｑ２に対応する仮想データフローの要素は、図１４より、ｖ３，ｖ４，ｖ５，ｖ６，ｕ３，ｕ５であり、それらの要素に対応するプロセスデータフローの要素は、図１２より、ｍ１，ｍ２，ｍ２，ｍ３，ｅ１，ｅ２である。また、図３より、ｍ１，ｍ２，ｍ３にはメッセージサイズ、ｅ１，ｅ２にはＣＰＵ時間がそれぞれ設定されているため、メッセージサイズおよびＣＰＵ時間を加算すると、ｑ２に対応する負荷は、９（＝１＋３＋３＋２）ＫＢ、１５（５＋１０）ｍｓになる。

次に、負荷算出手段２３は、物理サーバモデル１５における要素（「：ｐＣＬＩ」，「：ｐＲｏｕｔｅｒ」，「：ｐＳＶ」，「：ｐＤＢ」）にかかる負荷を算出する。負荷算出手段２３は、算出の際、図８に示した仮想化オーバーヘッド関数を用いる。図８に示す例では、ある要素のＣＰＵ時間は、その要素内のフローのＣＰＵ時間の和と、その要素内またはその要素に入出力するフローのメッセージサイズに係数を掛けた値の総和で表される。

この場合、「：ｐＳＶ」のＣＰＵ時間は、１５ｍｓ（ｑ２のＣＰＵ時間）＋０．０００１＊３７ＫＢ（ｐ２，ｐ３，ｐ６，ｐ７，ｑ２，ｑ３のメッセージサイズの総和）＝１８．７ｍｓと算出される（ステップＳ１０３）。

次に、使用率算出手段２４は、図９に例示する物理性能ＤＢを参照し、物理サーバモデル中の各要素の負荷情報から、それらの１リクエストあたりの使用率を算出する（ステップＳ４）。例えば、ＣＰＵ使用率は、ＣＰＵ時間にＣＰＵベンチマーク値を乗じ、１０００で割る（すなわち、１秒あたりの使用率に変換する）ことで算出できる。また、スイッチやルータの使用率は、メッセージサイズをスループットで割ることによって算出できる。

最後に、性能評価手段５０は、物理サーバモデル１５における各要素の１リクエストあたりの使用率と、システムに入力されるリクエストの到着率（頻度）に基づいて、性能評価を実施する。性能評価は、公知の待ち行列モデルを用いて解析的に計算してもよいし、シミュレーションによって計算してもよい。性能評価手段５０は、例えば、システム全体の最大スループット、応答時間、各要素の使用率などについて性能評価を実施し、性能評価結果６０をＳＥに提示する。

以上のように、本実施形態によれば、性能評価モデル生成手段２０（より詳しくは、仮想データフロー算出手段２１、物理データフロー算出手段２２、負荷算出手段２３）が、物理的なシステムの性能を算出する規則（例えば、仮想化性能ＤＢや物理性能ＤＢ）に基づいて、仮想実現関係情報１２および物理実現関係情報１４により特定されるプロセスフローデータモデルにおける属性から、物理的なシステムの性能を評価する性能評価モデルを生成し、性能評価手段５０が、その性能評価モデルに基づいてシステムの性能評価を行う。その際、仮想データフロー算出手段２１が、仮想実現関係情報１２に基づいて、プロセスデータフローモデル１１のデータフローから仮想サーバモデル１３上の仮想データフローを算出する。また、物理データフロー算出手段２２が、物理実現関係情報１４に基づいて、仮想データフローから物理サーバモデル１５上の物理データフローを算出する。そして、負荷算出手段２３が、プロセスデータフローモデル１１における要素に設定された属性に基づいて、物理データフローから物理サーバモデルにおけるオブジェクトの負荷を算出する。このような構成により、仮想システムの性能を容易に見積もることができる。

具体的には、ＳＥがプロセスデータフローモデル１１、仮想サーバモデル１３、物理サーバモデル１５、仮想実現関係情報１２、物理実現関係情報１４をシステムモデル記憶手段１０に記憶させておき、性能評価手段５０がこれらの情報を利用することにより仮想システム上でシステムを動作させた際の性能を評価することができる。

そして、性能評価を行う際、ＳＥは仮想化によるオーバーヘッドの詳細を知っている必要はなく、ＵＭＬまたはそれに類するモデリング言語を用いて作成される設計情報のみを入力すればよい。その結果、性能評価のプロセスが大幅に容易化されることになる。これは、仮想化のオーバーヘッドを考慮した情報として予め作成された仮想化ＤＢに基づいて、物理サーバに最終的にかかる負荷が、性能評価モデル生成手段２０により、プロセスデータフローモデル１１、仮想サーバモデル１３、物理サーバモデル１５、仮想実現関係情報１２、物理実現関係情報１４から自動的に算出されるためである。

実施形態２．
図１６は、本発明の第２の実施形態における性能評価システムの例を示すブロック図である。なお、第１の実施形態と同様の構成については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。本実施形態における性能評価システムは、システムモデル記憶手段１０ａと、動的評価モデル生成手段７０と、仮想化性能記憶手段３０と、物理性能記憶手段４０と、性能評価手段５０とを備えている。

システムモデル記憶手段１０ａは、プロセスデータフローモデル１１と、仮想実現関係情報１２と、仮想サーバモデル１３と、物理サーバモデル１５と、動的物理実現関係情報１６とを記憶する。すなわち、第２の実施形態では、物理実現関係情報１４の代わりに動的物理実現関係情報１６を記憶する点において第１の実施形態と異なる。プロセスデータフローモデル１１、仮想実現関係情報１２、仮想サーバモデル１３、物理サーバモデル１５、および、動的物理実現関係情報１６は、予めシステムモデル記憶手段１０ａに記憶される。

動的物理実現関係情報１６は、仮想サーバモデル１３の各オブジェクトと物理サーバモデル１５の各オブジェクトとの間の複数の対応関係を、物理的なシステムの状態遷移に対応付けて記述した情報である。すなわち、第１の実施形態における物理実現関係情報１４は、常に固定された対応関係を示す情報であったが、第２の実施形態における動的物理実現関係情報１６は、状況に応じて変化する対応関係を示す情報である点において物理実現関係情報１４と異なる。オブジェクト間の対応関係を変化させる状況として、例えば、サーバ装置の使用率などが挙げられる。ただし、オブジェクト間の対応関係を変化させる状況は、装置の使用率に限定されない。他にも、他の装置からのアクセス数などに応じて対応関係を変化させてもよい。

図１７は、動的物理実現関係情報１６の例を示す説明図である。図１７（ａ）は、２種類の状態σ１、σ２ごとに仮想サーバモデル１３の要素（オブジェクト）と物理サーバモデル１５の要素（オブジェクト）との対応関係を示す対応表の一例である。また、図１７（ｂ）は、オブジェクトの使用率に応じて、物理システムが２種類の状態σ１、σ２に変化する状態遷移の一例である。図１７（ｂ）に示す例では、「：ｐＳＶ」の使用率が８０％を超えたら状態σ２に遷移し、「：ｐＳＶ」の使用率が１０％以下になれば状態σ１に遷移する動作を表している。動的物理実現関係情報１６における状態遷移は、例えばＵＭＬの状態遷移図を用いて記述することができる。

動的評価モデル生成手段７０は、仮想データフロー算出手段２１と、物理データフロー算出手段２２と、負荷算出手段２３と、使用率算出手段２４とを含む。仮想データフロー算出手段２１については、第１の実施形態と同様である。

本実施形態における物理データフロー算出手段２２は、それぞれの状態における物理データフローを算出する。すなわち、物理データフロー算出手段２２は、物理的なシステムの状態に応じた対応関係ごとに物理データフローを算出する。なお、物理データフローの算出方法は、第１の実施形態における方法と同様である。

同様に、負荷算出手段２３は、それぞれの状態において、物理サーバモデル１５における各要素にかかる負荷を算出する。また、使用率算出手段２４は、それぞれの状態において、物理サーバモデル１５における各要素の使用率を算出し、それぞれの状態における各要素の使用率と状態の遷移の条件とを、動的性能評価モデルとして出力する。

また、性能評価手段５０は、動的性能評価モデルをシミュレーションなどによって評価し、システム全体の最大スループットや、応答時間、各要素の使用率などを性能評価結果６０としてＳＥに提示する。

なお、第１の実施形態と同様、仮想データフロー算出手段２１と、物理データフロー算出手段２２と、負荷算出手段２３と、使用率算出手段２４と、性能評価手段５０とは、プログラム（性能評価用プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。

以上のように、本実施形態によれば、物理データフロー算出手段２２が、物理的なシステムの状態に応じた対応関係ごとに物理データフローを算出する。よって、物理サーバへ仮想サーバを割り当てる方法が動的に変化する場合においても、仮想システムの性能を容易に見積もることができる。

この場合、例えば、物理サーバへ仮想サーバを割り当てる方法をＳＥが動的物理実現関係情報１６として記述し、その動的物理実現関係情報１６をシステムモデル記憶手段１０ａに記憶させることで、システムの性能を容易に評価できる。これは、動的物理実現関係情報１６が図１７に例示するような対応表と状態遷移図で記述可能であるため、入力が比較的容易であり、性能評価のプロセスが大幅に容易化されるからである。

次に、本発明の最小構成の例を説明する。図１８は、本発明による性能評価システムの最小構成の例を示すブロック図である。本発明による性能評価システムは、ＩＴシステム上で定義されるプロセス間で送受信されるデータの経路であるデータフローの要素として、その経路上のオブジェクトとそのオブジェクト間の接続関係とを含み、各要素にデータフローの性質（例えば、メッセージサイズ、ＣＰＵ時間など）を示す属性が設定されたモデルであるプロセスデータフローモデル８１（例えば、プロセスデータフローモデル１１）と、仮想化されたシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した仮想サーバモデル８２（例えば、仮想サーバモデル１３）と、物理的なシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した物理サーバモデル８３（例えば、物理サーバモデル１５）と、プロセスデータフローモデル８１の要素と仮想サーバモデル８２のオブジェクトとの対応関係を示す情報である仮想実現関係情報８４（例えば、仮想実現関係情報１２）と、仮想サーバモデル８２のオブジェクトと物理サーバモデル８３のオブジェクトとの対応関係を示す情報である物理実現関係情報８５（例えば、物理実現関係情報１４）とを記憶するシステムモデル記憶手段８０（例えば、システムモデル記憶手段１０）と、物理的なシステムの性能を算出する規則（例えば、仮想化オーバーヘッド関数）に基づいて、仮想実現関係情報８４および物理実現関係情報８５により特定されるプロセスフローデータモデル８１の要素に設定された属性（例えば、負荷を示す情報）から、仮想化されたシステムの性能を評価する性能評価モデル（例えば、性能評価モデル、動的性能評価モデル）を生成する性能評価モデル生成手段９０（例えば、性能評価モデル生成手段２０）と、性能評価モデルに基づいて仮想化されたシステムの性能評価を行う性能評価手段９１（例えば、性能評価手段５０）とを備えている。

そのような構成により、仮想システムの性能を容易に見積もることができる。

また、性能評価モデル生成手段９０は、仮想実現関係情報８４に基づいて、プロセスデータフローモデル８１のデータフローから仮想サーバモデル８２上のデータフローである仮想データフローを算出する仮想データフロー算出手段（例えば、仮想データフロー算出手段２１）と、物理実現関係情報８５に基づいて、仮想データフローから物理サーバモデル８３上のデータフローである物理データフローを算出する物理データフロー算出手段（例えば、物理データフロー算出手段２２）と、プロセスデータフローモデル１１における要素に設定された属性に基づいて、物理データフローから物理サーバモデル８３におけるオブジェクトの負荷を算出する負荷算出手段（例えば、負荷算出手段２３）と、負荷算出手段が算出した負荷と、物理サーバモデルにおける各オブジェクトの物理的な性能諸元（例えば、物理性能ＤＢにおけるスループット、ＣＰＵベンチマークなど）とから、物理サーバモデルにおける各要素の使用率を性能評価モデルとして算出する使用率算出手段（例えば、使用率算出手段２４）とを含んでいてもよい。

また、システムモデル記憶手段８０は、仮想サーバモデル８２の各オブジェクトと物理サーバモデル８３の各オブジェクトとの間の複数の対応関係を、物理的なシステムの状態遷移に対応付けて記述した情報である動的物理実現関係情報（例えば、動的物理実現関係情報１６）を記憶していてもよい。そして、物理データフロー算出手段は、物理的なシステムの状態に応じた対応関係ごとに物理データフローを算出してもよい。

また、システムモデル記憶手段８０は、データフローの各要素に物理的なシステムの負荷を示す属性（例えば、平均メッセージサイズ、平均ＣＰＵ時間）が設定されたプロセスデータフローモデル８１を記憶してもよい。そして、使用率算出手段は、物理的なシステムの負荷を示す属性から性能評価モデルを生成してもよい。

本発明は、ＩＴシステムの構築支援ツールや、運用管理ツールといった用途に適用できる。

１０、１０ａ システムモデル記憶手段
１１ プロセスデータフローモデル
１２ 仮想実現関係情報
１３ 仮想サーバモデル
１４ 物理実現関係情報
１５ 物理サーバモデル
１６ 動的物理実現関係情報
２０ 性能評価モデル生成手段
２１ 仮想データフロー算出手段
２２ 物理データフロー算出手段
２３ 負荷算出手段
２４ 使用率算出手段
３０ 仮想化性能記憶手段
４０ 物理性能記憶手段
５０ 性能評価手段
６０ 性能評価結果
７０ 動的評価モデル生成手段

Claims (8)

1. ＩＴシステム上で定義されるプロセス間で送受信されるデータの経路であるデータフローの要素として、当該経路上のオブジェクトと当該オブジェクト間の接続関係とを含み、前記各要素にデータフローの性質を示す属性が設定されたモデルであるプロセスデータフローモデルと、仮想化されたシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した仮想サーバモデルと、物理的なシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した物理サーバモデルと、前記プロセスデータフローモデルの要素と前記仮想サーバモデルのオブジェクトとの対応関係を示す情報である仮想実現関係情報と、前記仮想サーバモデルのオブジェクトと前記物理サーバモデルのオブジェクトとの対応関係を示す情報である物理実現関係情報とを記憶するシステムモデル記憶手段と、
   物理的なシステムの性能を算出する規則に基づいて、前記仮想実現関係情報および物理実現関係情報により特定されるプロセスフローデータモデルの要素に設定された属性から、仮想化されたシステムの性能を評価する性能評価モデルを生成する性能評価モデル生成手段と、
   前記性能評価モデルに基づいて仮想化されたシステムの性能評価を行う性能評価手段とを備えた
   ことを特徴とする性能評価システム。
2. 性能評価モデル生成手段は、
   仮想実現関係情報に基づいて、プロセスデータフローモデルのデータフローから仮想サーバモデル上のデータフローである仮想データフローを算出する仮想データフロー算出手段と、
   物理実現関係情報に基づいて、前記仮想データフローから物理サーバモデル上のデータフローである物理データフローを算出する物理データフロー算出手段と、
   プロセスデータフローモデルにおける要素に設定された属性に基づいて、前記物理データフローから物理サーバモデルにおけるオブジェクトの負荷を算出する負荷算出手段と、
   前記負荷算出手段が算出した負荷と、物理サーバモデルにおける各オブジェクトの物理的な性能諸元とから、物理サーバモデルにおける各要素の使用率を性能評価モデルとして算出する使用率算出手段とを含む
   請求項１記載の性能評価システム。
3. システムモデル記憶手段は、仮想サーバモデルの各オブジェクトと物理サーバモデルの各オブジェクトとの間の複数の対応関係を、物理的なシステムの状態遷移に対応付けて記述した情報である動的物理実現関係情報を記憶し、
   物理データフロー算出手段は、物理的なシステムの状態に応じた対応関係ごとに物理データフローを算出する
   請求項２記載の性能評価システム。
4. システムモデル記憶手段は、データフローの各要素に物理的なシステムの負荷を示す属性が設定されたプロセスデータフローモデルを記憶し、
   使用率算出手段は、物理的なシステムの負荷を示す属性から性能評価モデルを生成する
   請求項２または請求項３記載の性能評価システム。
5. ＩＴシステム上で定義されるプロセス間で送受信されるデータの経路であるデータフローの要素として、当該経路上のオブジェクトと当該オブジェクト間の接続関係とを含み、当該各要素にデータフローの性質を示す属性が設定されたモデルであるプロセスデータフローモデルにおける当該要素と仮想化されたシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した仮想サーバモデルにおけるオブジェクトとの対応関係を示す情報である仮想実現関係情報、および、前記仮想サーバモデルのオブジェクトと物理的なシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した物理サーバモデルにおけるオブジェクトとの対応関係を示す情報である物理実現関係情報により特定される前記プロセスフローデータモデルの要素に設定された属性から、物理的なシステムの性能を算出する規則に基づいて、仮想化されたシステムの性能を評価する性能評価モデルを生成し、
   前記性能評価モデルに基づいて仮想化されたシステムの性能評価を行う
   ことを特徴とする性能評価方法。
6. 性能評価モデルを生成する際、仮想実現関係情報に基づいて、プロセスデータフローモデルのデータフローから仮想サーバモデル上のデータフローである仮想データフローを算出し、
   物理実現関係情報に基づいて、前記仮想データフローから物理サーバモデル上のデータフローである物理データフローを算出し、
   プロセスデータフローモデルにおける要素に設定された属性に基づいて、前記物理データフローから物理サーバモデルにおけるオブジェクトの負荷を算出し、
   算出された負荷と、物理サーバモデルにおける各オブジェクトの物理的な性能諸元とから、物理サーバモデルにおける各要素の使用率を性能評価モデルとして算出する
   請求項５記載の性能評価方法。
7. ＩＴシステム上で定義されるプロセス間で送受信されるデータの経路であるデータフローの要素として、当該経路上のオブジェクトと当該オブジェクト間の接続関係とを含み、前記各要素にデータフローの性質を示す属性が設定されたモデルであるプロセスデータフローモデルと、仮想化されたシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した仮想サーバモデルと、物理的なシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した物理サーバモデルと、前記プロセスデータフローモデルの要素と前記仮想サーバモデルのオブジェクトとの対応関係を示す情報である仮想実現関係情報と、前記仮想サーバモデルのオブジェクトと前記物理サーバモデルのオブジェクトとの対応関係を示す情報である物理実現関係情報とを記憶するシステムモデル記憶手段を備えたコンピュータに適用される性能評価用プログラムであって、
   前記コンピュータに、
   物理的なシステムの性能を算出する規則に基づいて、前記仮想実現関係情報および物理実現関係情報により特定されるプロセスフローデータモデルの要素に設定された属性から、仮想化されたシステムの性能を評価する性能評価モデルを生成する性能評価モデル生成処理、および、
   前記性能評価モデルに基づいて仮想化されたシステムの性能評価を行う性能評価処理
   を実行させるための性能評価用プログラム。
8. コンピュータに、
   性能評価モデル生成処理で、
   仮想実現関係情報に基づいて、プロセスデータフローモデルのデータフローから仮想サーバモデル上のデータフローである仮想データフローを算出する仮想データフロー算出処理、
   物理実現関係情報に基づいて、前記仮想データフローから物理サーバモデル上のデータフローである物理データフローを算出する物理データフロー算出処理、
   プロセスデータフローモデルにおける要素に設定された属性に基づいて、前記物理データフローから物理サーバモデルにおけるオブジェクトの負荷を算出する負荷算出処理、および、
   前記負荷算出処理で算出された負荷と、物理サーバモデルにおける各オブジェクトの物理的な性能諸元とから、物理サーバモデルにおける各要素の使用率を性能評価モデルとして算出する使用率算出処理を実行させる
   請求項７記載の性能評価用プログラム。

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