JP2015072631A - サービス品質表示プログラム、サービス品質表示方法及びサービス品質表示装置 - Google Patents

Abstract

【課題】利用者が最適なクラウドのサービスを選択することができるサービス品質表示プログラム、サービス品質表示方法及びサービス品質表示装置を提供する。【解決手段】品質管理装置１０は、少なくとも１つのサーバによって形成されるシステム毎に、当該システムと端末装置との間の通信速度を測定する。さらに、品質管理装置１０は、測定された通信速度に関する情報を端末装置に配信し、当該情報により利用者が最適なクラウドを選択する。【選択図】図２

Description

本発明は、サービス品質表示プログラム、サービス品質表示方法及びサービス品質表示装置に関する。

クラウドによるサービスでは、提供サービス毎に、システムの格納場所が異なる。例えば、実用化されているクラウドによるサービスでは、日本国内では、東日本地域及び西日本地域にサービスを提供し、日本国外では、オーストラリア、シンガポール、アメリカ、イギリス、ドイツの５ヵ国にサービスを提供するが、実際にシステムが格納されている場所は、日本、オーストラリア、シンガポール、アメリカ、イギリス、ドイツにあるデータセンタのサーバである。

特開平１０−２８３２９６号公報 特開平８−１１０８８１号公報 特開２００５−２４４７６７号公報 特開平１０−２５７０５０号公報 特開２００１−７５８３２号公報

しかしながら、上記の従来技術では、以下に説明するように、利用者が最適なクラウドを選択することができないという問題がある。

例えば、上記の技術では、利用者は、利用地域に応じて、クラウドのサービスを選択する。具体的には、利用者は、利用地域からの距離が最も近いクラウドのサービスを選択する。しかしながら、利用地域からの距離が最も近いクラウドのサービスが通信速度などの点で品質が最も高いクラウドのサービスであるとは限らない。このため、利用者は、品質が最も高いクラウドのサービスを選択することができない場合がある。

１つの側面では、本発明は、利用者が最適なクラウドのサービスを選択することができるサービス品質表示プログラム、サービス品質表示方法及びサービス品質表示装置を提供することを目的とする。

一態様のサービス品質表示プログラムは、コンピュータに、クラウド毎に、当該クラウドと端末装置との間の通信速度を測定する処理を実行させる。さらに、前記コンピュータに、測定された通信速度に関する情報を端末装置に配信する処理を実行させる。

一実施形態によれば、利用者が最適なクラウドを選択することができる。

図１は、実施例１に係る品質管理システムの構成を示す図である。 図２は、実施例１に係る品質管理装置の機能的構成を示すブロック図である。 図３は、通信速度情報の一例を示す図である。 図４は、Ｗｅｂページの一例を示す図である。 図５は、Ｗｅｂページの一例を示す図である。 図６は、実施例１に係る配信処理の手順を示すフローチャートである。 図７は、実施例２に係る品質管理装置の機能的構成を示すブロック図である。 図８は、重み情報の一例を示す図である。 図９は、算出処理を説明するための説明図（１）である。 図１０は、算出処理を説明するための説明図（２）である。 図１１は、実施例２に係る算出処理の手順を示すフローチャートである。 図１２は、仮想マシン情報の一例を示す図である。 図１３は、実施例１〜３に係るサービス品質表示プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。

以下に添付図面を参照して本願に係るサービス品質表示プログラム、サービス品質表示方法及びサービス品質表示装置について説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

［システム構成］
図１は、実施例１に係る品質管理システムの構成を示す図である。図１に示す品質管理システム１は、ネットワーク５を介して、クラウド１００Ａ〜１００Ｄの品質を表示する品質表示サービスをクライアント端末３０に提供するものである。なお、クラウド１００Ａ〜１００Ｄは、ユーザにサービスを提供するシステムである。ここで、クラウド１００Ａ〜１００Ｄは、少なくとも１つのサーバによって形成される。具体的には、クラウド１００Ａ〜１００Ｄは、ネットワーク５を介して業務システムなどの各種のサービスをクライアント端末３０に提供する。例えば、クラウド１００Ａ〜１００Ｄは、クラウド１００Ａ〜１００Ｄ側でサービスのアプリケーションを実行し、実行した処理結果をユーザが操作するクライアント端末３０のＷｅｂブラウザに表示することでユーザにサービスを提供する。

なお、クラウド１００Ａ〜１００Ｄは、インターネット経由でデータを共有する共有ディスクとしてサービスを提供してもよい。また、クラウド１００Ａ〜１００Ｄは、複数のユーザが同時に利用することができる複数の仮想マシンとして分割されてもよい。

なお、ここでは、クラウド１００Ａ〜１００Ｄは、異なる地域にあるデータセンタのサーバにシステムが格納されるものとする。このため、クラウド１００Ａ〜１００Ｄは、クライアント端末３０との間の通信速度が異なる。

図１に示すように、品質管理システム１には、品質管理装置１０と、クライアント端末３０と、クラウド１００Ａ〜１００Ｄとが収容される。なお、図１には、１つのクライアント端末を図示したが、品質管理システム１は任意の数のクライアント端末を収容できる。また、図１には、４つのクラウドをそれぞれ図示したが、品質管理システム１は任意の数のクラウドを収容できる。なお、以下では、クラウド１００Ａ〜１００Ｄの各装置を区別なく総称する場合には、「クラウド１００」と記載する場合がある。

これら品質管理装置１０、クライアント端末３０及びクラウド１００の間は、ネットワーク５を介して相互に通信可能に接続される。かかるネットワーク５には、有線または無線を問わず、インターネット（Internet）を始め、ＬＡＮ（Local Area Network）やＶＰＮ（Virtual Private Network）などの任意の種類の通信網を採用できる。

品質管理装置１０は、品質表示サービスをクライアント端末３０に提供するコンピュータである。例えば、品質管理装置１０は、クライアント端末３０とクラウド１００との間の通信速度を測定することによってクラウド１００の品質を表示するＷｅｂページを提供する。一態様としては、上記の品質表示サービスに関する処理を実行するＷｅｂサーバとして実装することとしてもよいし、また、上記の品質表示サービスをアウトソーシングにより提供するクラウドとして実装することもできる。他の一態様としては、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして提供される品質表示サービスプログラムを所望のコンピュータにプリインストール又はインストールさせることによっても実装できる。

クライアント端末３０は、上記の品質表示サービスの提供を受けるコンピュータである。かかるクライアント端末３０の一態様としては、パーソナルコンピュータを始めとする固定端末の他、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話機、ＰＨＳ（Personal Handyphone System）やＰＤＡ（Personal Digital Assistants）などの移動体端末も採用できる。

なお、以下では、品質管理装置１０がネットワーク５を介して品質表示サービスをクライアント端末３０に提供する装置として機能する例を想定して説明を行う。また、クラウド１００Ａのシステムがアメリカにあるデータセンタのサーバに格納され、クラウド１００Ｂのシステムが日本にあるデータセンタのサーバに格納されている例を想定して説明を行う。また、クラウド１００Ｃのシステムがシンガポールにあるデータセンタのサーバに格納され、クラウド１００Ｄのシステムがオーストラリアにあるデータセンタのサーバに格納されている例を想定して説明を行う。また、クライアント端末３０が中国にある例を想定して説明を行う。

［品質管理装置１０の構成］
続いて、本実施例に係る品質管理装置１０の機能的構成について説明する。図２は、実施例１に係る品質管理装置の機能的構成を示すブロック図である。図２に示すように、品質管理装置１０は、通信Ｉ／Ｆ（InterFace）部１１と、記憶部１３と、制御部１５とを有する。なお、品質管理装置１０は、図２に示した機能部以外にも既知のサーバ装置が有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイスなどの機能部を有することとしてもかまわない。

通信Ｉ／Ｆ部１１は、他の装置、例えばクライアント端末３０との間で通信制御を行うインタフェースである。かかる通信Ｉ／Ｆ部１１の一態様としては、ＬＡＮ（Local Area Network）カードなどのネットワークインタフェースカードを採用できる。例えば、通信Ｉ／Ｆ部１１は、クライアント端末３０からクライアント端末３０とクラウド１００との間の通信速度に関する情報を受信したり、クラウド１００の品質に関する情報を表示したＷｅｂページをクライアント端末３０へ送信したりする。

記憶部１３は、制御部１５で実行されるＯＳ（Operating System）やサービス品質表示プログラムなどの各種プログラムを記憶する記憶デバイスである。記憶部１３の一態様としては、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置が挙げられる。なお、記憶部１３は、上記の種類の記憶装置に限定されるものではなく、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）であってもよい。

記憶部１３は、制御部１５で実行されるプログラムに用いられるデータの一例として、クラウド１００の品質に関する情報を記憶する。例えば、記憶部１３は、クラウド１００の品質に関する情報として、クライアント端末３０とクラウド１００との間の通信速度を示す通信速度情報１３ａを記憶する。

かかる通信速度情報１３ａは、例えば、クラウド１００に格納されている所定のファイルの容量を、クライアント端末３０がかかるファイルをダウンロードするのに掛かった時間で除算することによって得られる通信速度である。例えば、クラウド１００に容量が２ＭＢのファイルが格納されているものとする。また、クライアント端末３０がかかるファイルをダウンロードするのに１．０秒掛かったものとする。この場合、ファイルの容量２ＭＢをダウンロードするのに掛かった時間１．０秒で除することで、通信速度１６Ｍｂｐｓが算出される。なお、通信速度情報１３ａには、クラウド毎に、算出された通信速度が記憶される。

図３は、通信速度情報の一例を示す図である。図３の例では、「クラウドＩＤ」は、クラウド１００を識別するＩＤを示す。また、「通信速度」は、クライアント端末３０とクラウドＩＤによって識別されるクラウド１００との間の通信速度を意味する。図３に示すように、クライアント端末３０とクラウドＩＤが「１００Ａ」であるクラウド１００Ａとの間の通信速度は、８．０Ｍｂｐｓである。また、クライアント端末３０とクラウドＩＤが「１００Ｂ」であるクラウド１００Ｂとの間の通信速度は、３．０Ｍｂｐｓである。また、クライアント端末３０とクラウドＩＤが「１００Ｃ」であるクラウド１００Ｃとの間の通信速度は、１．０Ｍｂｐｓである。また、クライアント端末３０とクラウドＩＤが「１００Ｄ」であるクラウド１００Ｄとの間の通信速度は、０．３Ｍｂｐｓである。

制御部１５は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部１５は、図２に示すように、受付部１５ａと、測定部１５ｂと、配信部１５ｃとを有する。

なお、制御部１５には、各種の集積回路や電子回路を採用できる。また、制御部１５が有する機能部の一部を別の集積回路や電子回路とすることもできる。例えば、集積回路としては、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）が挙げられる。また、電子回路としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などが挙げられる。

このうち、受付部１５ａは、クライアント端末３０からＷｅｂページへのアクセスを受け付ける処理部である。一態様としては、受付部１５ａは、クライアント端末３０から品質管理装置１０が品質表示サービスを提供するＵＲＬ（Uniform Resource Locator）へのアクセスを受け付ける。

測定部１５ｂは、クライアント端末３０とクラウド１００との間の通信速度を測定する処理部である。一態様としては、測定部１５ｂは、受付部１５ａによってクライアント端末３０からアクセスを受け付けた場合に、クライアント端末３０に対してクラウド１００に格納されている所定のファイルをダウンロードさせることで通信速度を測定する。例えば、測定部１５ｂは、クライアント端末３０にＷｇｅｔコマンドを実行させることでクラウド１００に格納されている所定のファイルをダウンロードさせる。そして、測定部１５ｂは、ダウンロードしたファイルの容量をダウンロードに掛かった時間で除算することで通信速度を算出する。

他の一態様としては、測定部１５ｂは、クライアント端末３０に対してＩＰパケットをクラウド１００に送信させ、ＩＰパケットを受信したクラウド１００からの応答に基づいて通信速度を測定する。例えば、測定部１５ｂは、クライアント端末３０にＰｉｎｇコマンドを実行させることでクラウド１００にＩＰパケットを送信させ、クラウド１００からの応答を受信させる。そして、測定部１５ｂは、ＩＰパケットの容量の２倍の値を、ＩＰパケットを送信してから応答を受信するまでに掛かった時間で除算することで通信速度を測定する。

そして、測定部１５ｂは、クラウド毎に、測定した通信速度を通信速度情報１３ａとして記憶部１３に記憶する。なお、測定部１５ｂは、受付部１５ａによってクライアント端末３０からアクセスを受け付けた場合に、クライアント端末３０とクラウド１００との間の通信速度をリアルタイムに測定し、記憶部１３に記憶されている通信速度情報１３ａをリアルタイムに更新する。

配信部１５ｃは、Ｗｅｂページをクライアント端末３０に配信する処理部である。一態様としては、配信部１５ｃは、測定部１５ｂによって測定された通信速度に関する情報を表示したＷｅｂページをクライアント端末３０に配信する。また、配信部１５ｃは、測定部１５ｂによって記憶部１３に記憶されている通信速度情報１３ａが更新されるたびに、通信速度に関する情報を表示したＷｅｂページを更新してクライアント端末３０に配信する。

図４は、Ｗｅｂページの一例を示す図である。図４に示すように、クライアント端末３０とクラウド１００との間の通信速度が１０Ｍｂｐｓ以上の場合に、かかるクラウド１００がある地域に緑色の楕円を表示する。なお、緑色の楕円は、通信速度が快適なスピードであることを示す。また、クライアント端末３０とクラウド１００との間の通信速度が４Ｍｂｐｓ以上１０Ｍｂｐｓ未満の場合に、かかるクラウド１００がある地域に黄緑色の楕円を表示する。なお、黄緑色の楕円は、通信速度が不便ないスピードであることを示す。また、クライアント端末３０とクラウド１００との間の通信速度が２Ｍｂｐｓ以上４Ｍｂｐｓ未満の場合に、かかるクラウド１００がある地域に黄色の楕円を表示する。なお、黄色の楕円は、通信速度が通信可能なレベルの速さであることを示す。また、クライアント端末３０とクラウド１００との間の通信速度が０．５Ｍｂｐｓ以上２Ｍｂｐｓ未満の場合に、かかるクラウド１００がある地域に肌色の楕円を表示する。なお、肌色の楕円は、通信速度が遅いことを示す。また、クライアント端末３０とクラウド１００との間の通信速度が０Ｍｂｐｓ以上０．５Ｍｂｐｓ未満の場合に、かかるクラウド１００がある地域に赤色の楕円を表示する。なお、赤色の楕円は、通信不可または通信速度が著しく遅いことを示す。これにより、クライアント端末３０の利用者は、通信速度に基づいて色分けされたＷｅｂページを閲覧することで視覚的に通信速度を把握することができる。

なお、図４に示すようにＷｅｂページの上段には、通信速度と楕円の色の対応関係を表示する。これにより、クライアント端末３０の利用者は、何色がどれくらいの通信速度を示すか対応関係を知ることができる。

また、図４に示すようにＷｅｂページの下段には、クラウド毎に、クライアント端末３０とクラウド１００との間の通信速度を棒グラフの形で表示する。これにより、クライアント端末３０の利用者は、通信速度が表示されたＷｅｂページを閲覧することで具体的に通信速度の測定結果を把握することができる。

図４の例では、アメリカにあるクラウド１００Ａとの間の通信速度が８．０Ｍｂｐｓｓなので、アメリカの地域に黄緑色の楕円Ｃ１０が表示されている例を示している。また、日本にあるクラウド１００Ｂとの間の通信速度が３．０Ｍｂｐｓなので、日本の地域に黄色の楕円Ｃ１１が表示されている例を示している。また、シンガポールにあるクラウド１００Ｃとの間の通信速度が１．０Ｍｂｐｓなので、シンガポールの地域に肌色の楕円Ｃ１２が表示されている例を示している。また、オーストラリアにあるクラウド１００Ｄとの間の通信速度が０．３Ｍｂｐｓなので、オーストラリアの地域に赤色の楕円Ｃ１３が表示されている例を示している。

なお、配信部１５ｃは、測定部１５ｂによって測定された通信速度を時系列に表示したＷｅｂページをクライアント端末３０に配信してもよい。この場合、配信部１５ｃは、測定部１５ｂによって記憶部１３に記憶されている通信速度情報１３ａが更新されるたびに、通信速度に関する情報をリアルタイムに更新してクライアント端末３０に配信する。

図５は、Ｗｅｂページの一例を示す図である。図５に示すように、クラウド毎に、通信速度の推移を時系列に示すグラフを表示する。ここで、グラフの縦軸は、クライアント端末３０とクラウド１００との間の通信速度を示す。グラフの横軸は、かかる通信速度を測定した日時を示す。

図５の例では、Ｗｅｂページの１番上の段に、中国にあるクライアント端末３０とアメリカにあるクラウド１００Ａとの間の通信速度の推移を示すグラフを表示する。同様に、Ｗｅｂページの２〜４番目の段に、クライアント端末３０と、日本にあるクラウド１００Ｂ、シンガポールにあるクラウド１００Ｃ及びオーストラリアにあるクラウド１００Ｄとの間の通信速度の推移を示すグラフを表示する。このように、各クラウド１００との間の通信速度が並べて表示されるので、クライアント端末３０の利用者は、どのクラウド１００が相対的にばらつきが少なく安定して高い通信速度を維持しているかを把握することができる。図５の例では、アメリカにあるクラウド１００Ａとの間の通信速度が他のクラウド１００Ｂ〜クラウド１００Ｄと比較して安定して高いことが把握できる。

このように、品質管理装置１０は、クラウド１００毎に通信速度に関する情報が表示されたクライアント端末３０のＷｅｂページを配信するので、クライアント端末３０の利用者に最も品質の高いクラウド１００を選択させることができる。

本実施例では、中国にあるクライアント端末３０の利用者は、どの国にあるクラウド１００が最も品質の高いクラウド１００であるかを判断することが難しい。例えば、クライアント端末３０の利用者は、クライアント端末３０がある場所から距離が近い場所にあるクラウド１００を選択することが考えられる。この場合、利用者は、中国から単に距離が近い日本やシンガポールにあるクラウド１００Ｂやクラウド１００Ｃにあるクラウドを選択することになるが、ルータの経由数や回線速度などの違いにより通信速度が最も速く品質の高いクラウド１００であるとは限らない。しかしながら、本実施例の品質管理装置１０によれば、単に距離が近い日本やシンガポールにあるクラウド１００Ｂやクラウド１００Ｃではなく、通信速度が最も速く品質が最も高いアメリカにあるクラウド１００Ａを選択することができる。

［処理の流れ］
図６は、実施例１に係る配信処理の手順を示すフローチャートである。この配信処理は、一例として、クライアント端末３０から品質管理装置１０が品質表示サービスを提供するＵＲＬへのアクセスを受け付けた場合に処理が起動される。

図６に示すように、受付部１５ａによってＷｅｂページへのアクセスが受け付けられると（ステップＳ１０１）、測定部１５ｂは、クラウド毎に、クライアント端末３０に対してクラウド１００毎に格納されている所定のファイルをダウンロードさせることで通信速度を測定する（ステップＳ１０２）。なお、測定部１５ｂは、所定の間隔でクライアント端末３０とクラウド１００との間の通信速度を測定し、記憶部１３に記憶されている通信速度情報１３ａを定期的に更新する。

そして、測定部１５ｂは、測定した通信速度を記憶部１３に格納する（ステップＳ１０３）。続いて、配信部１５ｃは、記憶部１３に記憶された通信速度情報１３ａを読み出す（ステップＳ１０４）。そして、配信部１５ｃは、読み出した通信速度情報１３ａが組み込まれたＷｅｂページをクライアント端末３０に配信する（ステップＳ１０５）。なお、配信部１５ｃは、測定部１５ｂによって記憶部１３に記憶されている通信速度情報１３ａが更新されるたびに、通信速度に関する情報を表示したＷｅｂページをクライアント端末３０に配信する。

［実施例１の効果］
上述してきたように、本実施例に係る品質管理装置１０は、クライアント端末３０からＷｅｂページへのアクセスが受け付けられた場合に、クライアント端末３０とクラウド１００との間の通信速度に関する情報が表示されたＷｅｂページをクライアント端末３０に配信する。これにより、本実施例に係る品質管理装置１０によれば、サービスの品質を最適に管理することができる。

上記の実施例１では、通信速度が最も速いクラウド１００を選択する場合を例示したが、クライアント端末３０が属する拠点に応じて通信速度を重み付けした優先度に基づいてクラウド１００を選択してもよい。そこで、本実施例では、クライアント端末３０が属する拠点のサービスを利用する利用者数に応じて通信速度を重み付けした優先度に基づいてシステムを格納するクラウド１００を決定する場合について説明する。

［品質管理装置の構成］
図７は、実施例２に係る品質管理装置の機能的構成を示すブロック図である。図７に示すように、品質管理装置２０は、図２に示した品質管理装置１０と比較して、記憶部１３が重み情報２１をさらに有し、制御部１５が算出部２２をさらに有する点が異なる。なお、以下では、上記の実施例１と同様の機能を発揮する機能部については同一の符号を付し、その説明を省略することとする。

記憶部１３は、クライアント端末３０がある各拠点の重みを示す重み情報２１を記憶する。かかる重み情報２１は、例えば、拠点毎に、サービスを利用する利用者数が予め記憶される。例えば、重み情報２１は、品質管理装置２０を管理するシステム管理者によって拠点毎にカウントされた利用者数が予め設定される。

図８は、重み情報の一例を示す図である。図８の例では、「拠点」は、クライアント端末３０が属する拠点の名称を示す。また、「利用者数」は、クライアント端末３０が属する拠点の利用者数を示す。図８の例では、本店には、１０００人の利用者がいることを示す。また、支店Ａには、５００人の利用者がいることを示す。また、支店Ｂには、１００人の利用者がいることを示す。

算出部２２は、クライアント端末３０が属する拠点に応じて通信速度を重み付けした優先度を算出する処理部である。一態様としては、算出部２２は、クライアント端末３０が属する拠点の重みに通信速度を乗算することで優先度を算出する。

図９は、算出処理を説明するための説明図（１）である。図９に示すように、算出部２２は、下記の式（１）より優先度Ｙ_ｉを算出する。

Ｙ_ｉ＝（Ｗ_１×Ｘ_１ｉ＋Ｗ_２×Ｘ_２ｉ+・・・+Ｗ_ｍ×Ｘ_ｍｉ）／（Ｗ_１+Ｗ_２+・・・+Ｗ_ｍ）・・・式（１）

図９の例では、Ｗ_ｍは、重み拠点ｍにある重みを示す。例えば、Ｗ_１は、拠点（１）の重みを示す。Ｘ_ｍｉは、拠点ｍとクラウド（ｉ）との間の通信速度を意味する。例えば、Ｘ_１２は、拠点（１）とクラウド（２）との間の通信速度を意味する。なお、重みＷ_ｍには、例えば、各拠点の利用者数が代入される。このように、算出部２２は、クラウド１００毎に、クライアント端末３０が属する拠点ｍの重みＷ_ｍにかかるクライアント端末３０とクラウド１００との間の通信速度Ｘ_ｍｉを乗算した値の総和を、重みＷの総和で除算することで通信速度を重み付けした優先度Ｙ_ｉを算出する。

図１０を用いて、算出処理の具体例を説明する。図１０は、算出処理を説明するための説明図（２）である。図１０に示すように、クライアント端末３０Ｃが属する本店には利用者が１０００人おり、クライアント端末３０Ａが属する支店Ａには利用者が５００人おり、クライアント端末３０Ｂが属する支店Ｂには利用者が１００人いる。また、西日本にあるデータセンタのサーバにクラウド１００Ｅが格納されており、東日本にあるデータセンタのサーバにクラウド１００Ｆが格納されている。

ここで、本社に属するクライアント端末３０Ｃとクラウド１００Ｆとの間の通信速度が１０Ｍｂｐｓであるものとする。また、支店Ａに属するクライアント端末３０Ａとクラウド１００Ｆとの間の通信速度が３Ｍｂｐｓであるものとする。また、支店Ｂに属するクライアント端末３０Ｂとクラウド１００Ｆとの間の通信速度が５Ｍｂｐｓであるものとする。

また、本社に属するクライアント端末３０Ｃとクラウド１００Ｅとの間の通信速度が６Ｍｂｐｓであるものとする。また、支店Ａに属するクライアント端末３０Ａとクラウド１００Ｅとの間の通信速度が１０Ｍｂｐｓであるものとする。また、支店Ｂに属するクライアント端末３０Ｂとクラウド１００Ｅとの間の通信速度が１Ｍｂｐｓであるものとする。

この場合、算出部２２は、Ｗ_１に１０００人を代入し、Ｗ_２に５００人を代入し、Ｗ_３に１００人を代入する。また、算出部２２は、Ｘ_１１に６Ｍｂｐｓを代入し、Ｘ_２１に１０Ｍｂｐｓを代入し、Ｘ_３１に１Ｍｂｐｓを代入する。これにより、算出部２２は、西日本にあるクラウド１００Ｅにシステムを格納する場合の優先度６．９を算出する。

また、算出部２２は、Ｗ_１に１０００人を代入し、Ｗ_２に５００人を代入し、Ｗ_３に１００人を代入する。また、算出部２２は、Ｘ_１２に１０Ｍｂｐｓを代入し、Ｘ_２２に３Ｍｂｐｓを代入し、Ｘ_３２に５Ｍｂｐｓを代入する。これにより、算出部２２は、東日本にあるクラウド１００Ｆにシステムを格納する場合の優先度７．５を算出する。

このように、算出部２２は、クラウド１００毎に、クライアント端末３０の属する拠点の利用者数に応じて通信速度を重み付けした優先度を算出するので、各クラウド１００を定量的に評価することが可能となる。これにより、システム管理者は、どのクラウド１００を使用するのが最適か容易に把握できるので、例えば、優先度が最も高いクラウド１００を選択することでシステムを格納するのに最適なクラウド１００を選択することができる。

［処理の流れ］
図１１は、実施例２に係る算出処理の手順を示すフローチャートである。この算出信処理は、一例として、クライアント端末３０から品質管理装置２０が品質表示サービスを提供するＵＲＬへのアクセスを受け付けた場合に処理が起動される。

図１１に示すように、受付部１５ａによってＷｅｂページへのアクセスが受け付けられると（ステップＳ２０１）、測定部１５ｂは、拠点毎に、クライアント端末３０に対して各クラウド１００に格納されている所定のファイルをダウンロードさせることでクラウド別に通信速度を測定する（ステップＳ２０２）。

そして、測定部１５ｂは、測定した通信速度を記憶部１３に格納する（ステップＳ２０３）。続いて、算出部２２は、記憶部１３に記憶された通信速度情報１３ａ及び重み情報２１を読み出す（ステップＳ２０４）。

そして、算出部２２は、読み出した通信速度情報１３ａ及び重み情報２１に基づいて優先度を算出する（ステップＳ２０５）。

［実施例２の効果］
上述してきたように、本実施例に係る品質管理装置２０は、クラウド１００毎に、クライアント端末３０が属する拠点の利用者数に応じて通信速度を重み付けした優先度を算出する。このため、本実施例に係る品質管理装置１０によれば、各クラウド１００を定量的に評価することが可能となる。これにより、システム管理者は、どのクラウド１００を使用するのが最適か容易に把握できるので、例えば、優先度が最も高いクラウド１００を選択することでシステムを格納するのに最適なクラウド１００を選択することができる。

さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。

［クラウドの選択］
上記の実施例２では、優先度が最も高いクラウドを選択する場合を例示したが、その他各種の選択方法を採用することもできる。例えば、本社を優先して本社にあるクライアント端末３０との間の通信速度が最も速いクラウド１００を選択することとしてもよい。他の例では、各拠点にあるクライアント端末３０との間の通信速度のうち最も遅い通信速度があるクラウド１００を除外してクラウド１００を選択してもよい。これによって、システム管理者やユーザのニーズに合わせたクラウド１００を選択することができる。

［クラウドの最適構成］
上記の実施例１及び実施例２では、クラウド１００を選択する場合を例示したが、クラウド１００を構成するサーバ装置である仮想マシンを最適に選択することもできる。例えば、品質管理装置１０は、仮想マシン毎に費用対効果を算出し、算出した費用対効果及びサーバ装置の台数に基づいてクラウド１００の最適な構成を算出する。

具体的には、品質管理装置１０は、仮想マシンに関する情報である仮想マシン情報を記憶部１３に記憶する。図１２は、仮想マシン情報の一例を示す図である。図１２の例では、「エコノミー」、「スタンダード」、「アドバンスト」、「ハイパフォーマンス」、「ダブル・ハイ」、「クアッド・ハイ」は、仮想マシンの名前を示す。また、「性能指数」は、仮想マシンの性能の高さを示す。

また、「性能比」は、基準とする仮想マシンの性能指数Ｘ_１に対する性能の比率を示す。例えば、「性能比」は、「エコノミー」を基準の仮想マシンとし、仮想マシン毎に、かかる仮想マシンの性能指数Ｘ_ｉを「エコノミー」の性能指数Ｘ_１で除算することで算出される。すなわち、「性能比」は、Ｘ_ｉ÷Ｘ_１で算出される。

また、「利用価格」は、仮想マシンの１時間あたりの利用価格を示す。また、「価格比」は、性能比に応じた価格を示す。例えば、「価格比」は、仮想マシン毎に、かかる仮想マシンの性能比（Ｘ_ｉ÷Ｘ_１）に基準となる仮想マシン「エコノミー」の利用価格Ｙ_１を乗算することで算出される。すなわち、「価格比」は、（Ｘ_ｉ÷Ｘ_１）×Ｙ_１で算出される。

また、「相対価格比」は、費用対効果を示す。例えば、「相対価格比」は、使用する仮想マシンの利用価格Ｙ_ｉを価格比（（Ｘ_ｉ÷Ｘ_１）×Ｙ_１）で除算することで算出される。すなわち、相対価格比Ｚ_ｉは、Ｙ_ｉ÷（Ｘ_ｉ÷Ｘ_１）×Ｙ_１で算出される。ここで、相対価格比Ｚ_ｉ＞１ならば性能比に比べて利用価格が割高であることを示す。相対価格比Ｚ_ｉ＝１ならば性能比に応じた適正な利用価格であることを示す。相対価格比Ｚ_ｉ＜１ならば性能比に比べて利用価格が割安であることを示す。

図１２の例では、仮想マシン「スタンダード」の性能比は、性能指数が「２」なので、かかる性能指数「２」を基準である仮想マシン「エコノミー」の性能指数「１」で除算することで性能比「１」が算出される。また、仮想マシン「スタンダード」の価格比は、仮想マシンの性能比「２」に基準となる仮想マシン「エコノミー」の利用価格「２５」を乗算することで価格比「５０」が算出される。また、仮想マシン「スタンダード」の相対価格比は、仮想マシン「スタンダード」の利用価格「４４」を価格比「５０」で除算することで相対価格比「０．８８」が算出される。このように、算出された仮想マシン「スタンダード」の相対価格比「０．８８」は１未満なので、性能比に比べて割安であることがわかる。同様に、その他の仮想マシンの相対価格比を算出することで、どの仮想マシンが割安であるかを比較することができる。

続いて、クラウド１００を構成する仮想マシンのサーバ台数について説明する。ここで、クラウド１００を構築するのに必要となる必要性能指数をＳとする。この場合、サーバ台数ＲＯＵＮＤＵＰ（Ｔ_ｉ、０）は、必要性能指数Ｓを仮想マシンの性能指数Ｘ_ｉで除算することで算出される。すなわち、サーバ台数ＲＯＵＮＤＵＰ（Ｔ_ｉ、０）＝Ｓ÷Ｘ_ｉとなる。そして、費用対効果による価格は、仮想マシンの利用価格にサーバ台数ＲＯＵＮＤＵＰ（Ｔ_ｉ、０）を乗算することで算出される。

具体的に図１２の例を用いて説明する。ここで、必要性能指数Ｓは１８であるものとする。例えば、性能比「６」の仮想マシン「ハイパフォーマンス」を使用する場合は、必要性能指数１８を仮想マシンの性能指数６で除算することでサーバ台数「３」が算出される。そして、仮想マシン「ハイパフォーマンス」を使用する場合のコストは、仮想マシン「ハイパフォーマンス」の利用価格「１４１」にサーバ台数「３」を乗算することでコスト「４２３円」と算出される。

また、性能比「９」の仮想マシン「ダブル・ハイ」を使用する場合は、必要性能指数１８を仮想マシンの性能指数９で除算することでサーバ台数「２」が算出される。そして、仮想マシン「ダブル・ハイ」を使用する場合のコストは、仮想マシン「ダブル・ハイ」の利用価格「２４０」にサーバ台数「２」を乗算することでコスト「４８０円」と算出される。これにより、コストが「４２３円」となる仮想マシン「ハイパフォーマンス」を使用する方が「４８０円」となる仮想マシン「ダブル・ハイ」を使用するより割安であることがわかる。

このように、仮想マシン毎に、必要性能指数に応じて算出されるサーバ台数に基づいてコストが算出されるので、最適な仮想マシンの構成を選択することができる。

［分散および統合］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、受付部１５ａ、測定部１５ｂまたは配信部１５ｃを品質管理装置１０の外部装置としてネットワーク５経由で接続するようにしてもよい。また、受付部１５ａ、測定部１５ｂまたは配信部１５ｃを別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記の品質管理装置１０の機能を実現するようにしてもよい。

［サービス品質表示プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１３を用いて、上記の実施例と同様の機能を有するサービス品質表示プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。

図１３は、実施例１〜３に係るサービス品質表示プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。図１３に示すように、コンピュータ１００は、操作部１１０ａと、スピーカ１１０ｂと、カメラ１１０ｃと、ディスプレイ１２０と、通信部１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１００は、ＣＰＵ１５０と、ＲＯＭ１６０と、ＨＤＤ１７０と、ＲＡＭ１８０とを有する。これら１１０〜１８０の各部はバス１４０を介して接続される。

ＨＤＤ１７０には、図１３に示すように、上記の実施例１で示した受付部１５ａ、測定部１５ｂ及び配信部１５ｃと同様の機能を発揮するサービス品質表示プログラム１７０ａが予め記憶される。このサービス品質表示プログラム１７０ａについては、図２に示した各々の受付部１５ａ、測定部１５ｂ及び配信部１５ｃの各構成要素と同様、適宜統合又は分離しても良い。また、サービス品質表示プログラム１７０ａについては、図７に示した受付部１５ａ、測定部１５ｂ、算出部２１及び配信部１５ｃの各構成要素と同様、適宜統合又は分散しても良い。すなわち、ＨＤＤ１７０に格納される各データは、常に全てのデータがＨＤＤ１７０に格納される必要はなく、処理に必要なデータのみがＨＤＤ１７０に格納されれば良い。

そして、ＣＰＵ１５０が、サービス品質表示プログラム１７０ａをＨＤＤ１７０から読み出してＲＡＭ１８０に展開する。これによって、図１３に示すように、サービス品質表示プログラム１７０ａは、サービス品質表示プロセス１８０ａとして機能する。このサービス品質表示プロセス１８０ａは、ＨＤＤ１７０から読み出した各種データを適宜ＲＡＭ１８０上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開した各種データに基づいて各種処理を実行する。なお、サービス品質表示プロセス１８０ａは、図２に示した受付部１５ａ、測定部１５ｂ及び配信部１５ｃにて実行される処理、例えば図６に示す処理を含む。また、サービス品質表示プロセス１８０ａは、図７に示した受付部１５ａ、測定部１５ｂ、算出部２１及び配信部１５ｃにて実行される処理、例えば図１１に示す処理を含む。なお、ＣＰＵ１５０上で仮想的に実現される各処理部は、常に全ての処理部がＣＰＵ１５０上で動作する必要はなく、処理に必要な処理部のみが仮想的に実現されれば良い。

なお、上記のサービス品質表示プログラム１７０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ１７０やＲＯＭ１６０に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ１００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ１００がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ１００がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。

１ 品質管理システム
５ ネットワーク
１０ 品質管理装置
１１ 通信Ｉ／Ｆ部
１３ 記憶部
１３ａ 通信速度情報
１５ 制御部
１５ａ 受付部
１５ｂ 測定部
１５ｃ 配信部
３０ クライアント端末
１００ クラウド

Claims (8)

1. コンピュータに、
   少なくとも１つのサーバを含むシステム毎に、システムと端末装置との間の通信速度を測定し、
   測定された通信速度に関する情報を端末装置に配信する
   処理を実行させるサービス品質表示プログラム。
2. 前記通信速度に関する情報を端末装置に配信する処理として、
   各システムとの間の通信速度を色によって視覚的に把握できるＷｅｂページを端末装置に配信することを特徴とする請求項１に記載のサービス品質表示プログラム。
3. 前記コンピュータに、
   前記端末装置が属する拠点に応じて通信速度を重み付けした優先度を算出し、
   算出された優先度に基づいて使用するシステムを決定する
   処理をさらに実行させることを特徴とする請求項１または２に記載のサービス品質表示プログラム。
4. 前記コンピュータに、
   前記通信速度が測定されたシステムのうち、重みが最も大きい拠点に属する端末装置との間の通信速度が最も速いシステムを使用するシステムとして決定する
   処理をさらに実行させることを特徴とする請求項１または２に記載のサービス品質表示プログラム。
5. 前記システムを決定する処理として、
   前記通信速度が測定されたシステムのうち、重みが最も大きい拠点に属する端末装置との間の通信速度が最も低いシステムを除いて使用するシステムを決定することを特徴とする請求項３または４に記載のサービス品質表示プログラム。
6. 前記コンピュータに、
   前記システムに使用するサーバと基準となるサーバとの間の性能比を算出し、
   前記性能比に応じたサーバの利用価格を算出し、
   前記利用価格に基づいてサーバの費用対効果を算出し、
   前記費用対効果に基づいてシステムに使用するサーバの台数を決定する
   処理をさらに実行させることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載のサービス品質表示プログラム。
7. コンピュータが、
   少なくとも１つのサーバを含むシステム毎に、システムと端末装置との間の通信速度を測定し、
   測定された通信速度に関する情報を端末装置に配信する
   処理を実行するサービス品質表示方法。
8. 少なくとも１つのサーバを含むシステム毎に、システムと端末装置との間の通信速度を測定する測定部と、
   前記測定部によって測定された通信速度に関する情報を端末装置に配信する配信部と
   を有するサービス品質表示装置。

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