JP2016010124A - 管理装置、管理プログラム及び情報処理システム - Google Patents

管理装置、管理プログラム及び情報処理システム Download PDF

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Abstract

【課題】複数のネットワークが物理ネットワーク環境を共有するシステム環境下において、ネットワーク機器の適切な割り当てを実現する。【解決手段】本発明の１つの側面では、監視対象の複数のネットワーク機器から、当該ネットワーク機器が備える物理インタフェースに設定された論理インタフェースごとの過去のトラフィック量の実績値を取得して記憶部に格納する。そして、記憶部に格納されたトラフィック量の実績値を参照し、当該トラフィック量の実績値に基づいて、将来における論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値を算出する。さらに、複数のネットワーク機器それぞれについて、論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値を合算してネットワーク機器ごとのトラフィック量の予測値を算出する。そして、当該ネットワーク機器ごとのトラフィック量の予測値に基づいて、新たなネットワークの割り当て先とするネットワーク機器を選択する。【選択図】 図１

Description

本発明は、ネットワーク機器の割り当てを自動決定する技術に関する。
情報処理システムの多様化に伴い、複数の論理ネットワークが、物理ネットワーク環境を共有するシステム構成が用いられている。例えば、情報処理装置において動作する仮想マシン（以下、ＶＭ（Virtual Machine）という）及び各ＶＭが使用するネットワークを複数のユーザに提供するクラウド（マルチテナント）環境のシステム等が該当する。このようなシステムにおいては、ネットワーク機器(例えばルーター等)の１つの物理インタフェースに、複数の論理インタフェースが割り当てられる。
なお、関連技術の一例として次のようなものがある。当該技術では、ＶＭを用いてサービスを提供する計算機システムにおいて、ルータが、当該ルータを通過するパケットのヘッダ情報に基づいて定義された複数のパケットの集合であるフロー毎に通信情報を取得し、分析装置に送信する。分析装置は、通信情報を分析し、分析結果に基づいて、ＶＭを移動させた場合における移動先の通信経路に含まれるルータにおいてパケット廃棄が発生する危険度を表すパケット廃棄発生確率を算出する。そして、管理計算機が、パケット廃棄発生確率等に基づいてＶＭの移動先の通信経路を決定する。
また、他の関連技術の一例として次のようなものがある。当該技術では、システムにおいて、任意のトラフィック統計情報が過去の一定時間内に決められた回数だけ閾値を超えた場合等を品質劣化と判断する。そして、当該技術では、判断条件を満足しない場合に、自動的に閾値を超えているか確認を行う過去データの数を増加させ、増加した過去データの中で閾値を超えた回数がある割合以上存在する場合にも、ネットワーク品質劣化発生と判断する。
特開２０１３−１５０１３４号公報 特開２００４−１４０７１７号公報
ここで、上記のように複数の論理ネットワークが物理ネットワーク環境を共有するシステム環境下で、ネットワークの通信品質を維持するためには、ネットワークの設定を適切に行うことが望まれる。より具体的には、ネットワークを構築する際に、将来にわたって継続して正常に通信することが可能なネットワーク機器を適切に割り当てることが望まれる。
そこで、本発明の１つの側面では、複数のネットワークが物理ネットワーク環境を共有するシステム環境下において、ネットワーク機器の適切な割り当てを実現することを目的とする。
本発明の１つの側面では、監視対象の複数のネットワーク機器から、当該ネットワーク機器が備える物理インタフェースに設定された論理インタフェースごとの過去のトラフィック量の実績値を取得して記憶部に格納する。そして、記憶部に格納されたトラフィック量の実績値を参照し、当該トラフィック量の実績値に基づいて、将来における論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値を算出する。さらに、複数のネットワーク機器それぞれについて、論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値を合算してネットワーク機器ごとのトラフィック量の予測値を算出する。そして、当該ネットワーク機器ごとのトラフィック量の予測値に基づいて、新たなネットワークの割り当て先とするネットワーク機器を選択する。
本発明の１つの側面によれば、複数のネットワークが物理ネットワーク環境を共有するシステム環境下において、ネットワーク機器の適切な割り当てを実現することができる。
本実施形態におけるシステム全体の説明図である。 受信部、監視部、分析部、選択部及び設定部による、記憶手段のデータ群へのアクセス、並びに、管理者端末及びルータとの通信を示す説明図である。 ルータごとのトラフィック量の定期監視時間Ｋごとの実績値に基づいた分析単位時間Ｍの近似式、予測式ＷＲ、許容量Ｌ及び予測時間Ｒの関係の一例の概要（イメージ）の説明図である。 基本定義情報の一例を示す説明図である。 機器情報テーブルの一例を示す説明図である。 ＶＭ作成情報テーブルの一例を示す説明図である。 ネットワーク定義情報テーブルの一例を示す説明図である。 トラフィック情報テーブルの一例を示す説明図である。 評価情報テーブルの一例を示す説明図である。 本実施形態のシステムにおける論理ネットワーク構成の一例を示す説明図である。 受信部により実行される基本定義情報登録リクエストの受信処理の一例を示すフローチャートである。 受信部により実行される監視対象登録リクエストの受信処理の一例を示すフローチャートである。 受信部により実行されるネットワーク定義情報登録リクエストの受信処理の一例を示すフローチャートである。 受信部により実行されるＶＭ作成情報登録リクエストの受信処理の一例を示すフローチャートである。 監視部により実行されるトラフィック監視処理の一例を示すフローチャートである。 分析部により実行されるトラフィック分析処理の一例を示すフローチャートである。 分析部により実行されるトラフィック分析処理のうちの第１パターン処理の一例を示すフローチャートである。 分析部により実行されるトラフィック分析処理のうちの第２パターン処理の一例を示すフローチャートである。 分析部により実行されるトラフィック分析処理のうちの第３パターン処理の一例を示すフローチャートである。 選択部により実行されるルータ選択処理の一例を示すフローチャートである。 選択部により実行されるルータ選択処理の一例を示すフローチャートである。 設定部により実行されるネットワーク等設定処理の一例を示すフローチャートである。 トラフィック量の推移に応じた評価タイプ別の分類の一例に関する説明図である。 評価タイプＡにおけるトラフィック量の推移予測の一例に関する説明図である。 評価タイプＢにおけるトラフィック量の推移予測の一例に関する説明図である。 評価タイプＣにおけるトラフィック量の推移予測の一例に関する説明図である。 トラフィック量に基づく近似式を示すデータの一例に関する説明図である。 トラフィック量に基づく近似式を示すデータの一例に関する説明図である。 トラフィック量の予測値を示すデータの一例に関する説明図である。 基本定義情報の一例を示す説明図である。 評価情報テーブルの一例を示す説明図である。 分析部により実行されるトラフィック分析処理の一例を示すフローチャートである。 分析部により実行されるトラフィック分析処理の一例を示すフローチャートである。 選択部により実行されるルータ選択処理の一例を示すフローチャートである。 本実施形態における管理サーバのハードウェア構成の一例である。
［本実施形態の概要］
本実施形態では、複数の論理ネットワーク（例えばＶＬＡＮ（Virtual Local Area Network））が物理ネットワーク環境を共有するシステム環境下において、新たに設定する論理ネットワークに対し、ネットワーク機器の適切な割り当てを実現するための技術について説明する。具体的には、本実施形態では、システムが備えるネットワーク機器それぞれにおける過去のトラフィック情報に基づいて、将来のトラフィック量の推移を予測する。トラフィック量とは、ネットワーク機器を通過するパケットの量である。
ここで、本実施形態では、ネットワーク機器の割り当てを行う管理サーバが、ネットワーク機器それぞれにおけるトラフィック量の推移の予測を、物理インタフェース単位ではなく、物理インタフェースに対応する論理インタフェース単位で行う。なお、論理インタフェースとは、物理インタフェースを使用する論理ネットワークごとに設定されるサブインタフェースである。これにより、将来のトラフィック量の推移の予測がより高精度となる。
具体的には、本実施形態では、管理サーバが論理インタフェースごとのトラフィック量の推移の予測を行う際に、過去のトラフィック量の推移を分析し、その推移パターンに応じて、複数の評価タイプに分類する。そして、管理サーバは、評価タイプそれぞれに適した予測方法で、論理インタフェースにおける将来のトラフィック量の推移を予測する。ここで、評価タイプの一例について説明する。例えば、ＶＭを稼働させて複数の顧客に提供するクラウド（マルチテナント）環境のシステムでは、それぞれのＶＭがそれぞれの顧客業務処理を実行する。このような顧客業務処理は、ある一定の業務サイクル（例えば一日ごと等）で同様の処理が繰り返されることがある。この場合、当該ＶＭが使用するＶＬＡＮのトラフィック量は、当該サイクルごとに同様の推移の繰り返しとなることが多い。このようなケースに対応するべく、管理サーバは、過去のトラフィック量が、ある分析単位期間とそれより前における同じ時間長の分析単位期間とにおいて同様の推移となっている場合を、１つの評価タイプとして識別する。そして、この評価タイプの場合には、将来においても同様のトラフィック量の推移を繰り返すと予測する。このようにすることで、予測の精度がさらに向上する。他の評価タイプについては実施例の説明において詳述する。
また、管理サーバは、トラフィック量の予測を行うときに、最もトラフィック量の増加するリスクの大きい予測式を、追加する論理インタフェースのトラフィック量の推移を示す予測式とする。これにより、より安全に論理インタフェースの割り当てを行うことができる。
［第１実施例］
＜システムの全体構成＞
図１は、本実施形態におけるシステムの全体構成及び各サーバの機能構成の一例を示す。
本システムは、管理サーバ１、ルータＡ２−１及びルータＢ２−２、Ｌ２スイッチ３（レイヤ２スイッチ）、ＶＭホスト４及び管理者端末５を備える。これらの管理サーバ１、ルータＡ２−１及びルータＢ２−２、Ｌ２スイッチ３、ＶＭホスト４及び管理者端末５は、ネットワークを介して相互に通信可能に接続されている。より具体的には、管理サーバ１は、管理者端末５、ルータＡ２−１及びルータＢ２−２並びにＶＭホスト４と管理ＬＡＮ６−１（Local Area Network）で接続されている。また、ルータＡ２−１及びルータＢ２−２は、顧客システム等（図示省略）に接続している外部ネットワーク６−２（例えばＷＡＮ（Wide Area Network）等）と接続されている。
管理サーバ１は、ＶＭゲスト４１の設定管理や、ＶＭゲスト４１が使用するＶＬＡＮ（Virtual Local Area Network）の設定管理等を行うコンピュータである。管理サーバ１は、管理者端末５から受信するリクエストに応じて、記憶手段に各種管理情報を書き込む。また、管理サーバ１は、ルータＡ２−１及びルータＢ２−２から論理インタフェースごとのトラフィック量を示すトラフィック情報を受信することによってトラフィックを監視する。そして、管理サーバ１は、トラフィックの監視結果に応じて、論理インタフェースそれぞれのトラフィック量の推移を分析する。さらに、管理サーバ１は、管理者端末５からの命令に応じて新たなＶＭゲスト４１を作成するときに、トラフィックの監視結果に応じて、新たなＶＭゲスト４１が使用する新たなＶＬＡＮを割り当てる適切なルータ２を選択する。そして、管理サーバ１は、選択したルータ２へのＶＬＡＮの論理インタフェースの設定や、ＶＭホスト４へのＶＭ作成リクエストの送信を行う。
ルータＡ２−１及びルータＢ２−２は、外部ネットワーク６−２及びＬ２スイッチ３の通信を中継するネットワーク機器である。また、ルータＡ２−１及びルータＢ２−２は、管理ＬＡＮ６−１によって管理サーバ１と接続されている。ルータＡ２−１及びルータＢ２−２は、管理ＬＡＮ６−１や外部ネットワーク６−２と接続する物理インタフェースであるポートを有する。なお、ポートは物理インタフェースの一例である。ルータＡ２−１及びルータＢ２−２は、管理サーバ１からの要求に応じ、自装置の各物理インタフェースのトラフィック情報を、物理インタフェースに割り当てられている論理インタフェース単位で送信する。
Ｌ２スイッチ３は、ルータＡ２−１及びルータＢ２−２とＶＭホスト４との通信を中継するネットワーク機器である。
ＶＭホスト４は、仮想化環境を備えたコンピュータであり、ハイパーバイザ上でＶＭゲストＡ４１−１及びＶＭゲストＢ４１−２が稼働する。ＶＭホスト４は、管理ＬＡＮ６−１によって管理サーバ１と接続され、管理サーバ１からの命令に応じて、ＶＭゲスト４１の作成等を行う。ＶＭゲストＡ４１−１及びＶＭゲストＢ４１−２のそれぞれは、ＶＬＡＮを経由して、顧客システムと接続された外部ネットワーク６−２との通信を行う。ＶＭゲストが使用するＶＬＡＮのそれぞれは、ＶＭホスト４上に作成された仮想スイッチ４２を介し、Ｌ２スイッチ３と接続されている。
管理者端末５は、システム管理者が使用するコンピュータである。管理者端末５は、システム管理者による入力操作に応じて、管理サーバ１に対し、各種情報の書き込み命令や、ＶＭの作成命令等を送信する。
なお、図１に示したシステム構成は一例に過ぎない。例えば、システムの各構成要素の数（例えば、ルータ２の数やＶＭホスト４、ＶＭゲスト４１の数等）は、図１に示した態様に限定されるものではない。また、各構成要素のネットワークによる接続態様も、図１に示した態様に限定されるものではない。さらに、ネットワークは、有線接続又は無線接続のいずれであってもよい。
また、本実施形態では、ＶＬＡＮの割り当て対象とするネットワーク機器がルータ２であるものとして説明を行うが、当該対象とするネットワーク機器はルータに限定されるものではない。
＜管理サーバの機能構成＞
管理サーバ１は、図１に示すように、管理サーバ１にインストールされたプログラムが実行されることによりその機能が実現される受信部１１、監視部１２、分析部１３、選択部１４及び設定部１５を備える。また、管理サーバ１が備える記憶手段には、基本定義情報２１、機器情報テーブル２２、ＶＭ作成情報テーブル２３、ネットワーク定義情報テーブル２４、トラフィック情報テーブル２５及び評価情報テーブル２６が格納される。また、図２は、受信部１１、監視部１２、分析部１３、選択部１４及び設定部１５による、記憶手段の上記データ群へのアクセス、並びに、ルータ２及び管理者端末５との通信を示す。以下の説明において〔〕で示す符号は、図２に示す符号と対応している。また、図２において、実線矢印は、各構成要素間におけるリクエスト等の送信を示す。また、破線矢印は、データ書き込みを示し、一点破線矢印は、データ参照を示す。
受信部１１は、管理者端末５からリクエストを受信し〔Ｒ１〕、リクエストに応じて処理を行う。具体的には、受信部１１は、基本定義情報の登録リクエストを受信したときに、記憶手段に基本定義情報２１を書き込む〔Ｒ１−１〕。また、受信部１１は、監視対象とするルータ２の機器情報の登録リクエストを受信したときに、機器情報テーブル２２に当該機器情報を書き込み〔Ｒ１−２〕、監視部１２に対して監視対象とするルータ２の監視処理の開始リクエストを送信する〔Ｒ２−１〕。さらに、受信部１１は、ネットワーク定義情報の登録リクエストを受信したときに、ネットワーク定義情報テーブル２４にネットワーク定義情報を書き込む〔Ｒ１−３〕。さらに、受信部１１は、ＶＭ作成リクエストを受信したときに、ＶＭ作成情報テーブル２３にＶＭ作成情報を書き込み〔Ｒ１−４〕、選択部１４に対し、新たに作成するＶＭが使用するＶＬＡＮを設定するルータ２の選択処理の開始リクエストを送信する〔Ｒ２−２〕。なお、各情報の詳細については後述する。
監視部１２は、受信部１１から受信した、ルータ２の監視処理の開始リクエストに応じて、ルータＡ２−１及びルータＢ２−２それぞれにおけるトラフィックを論理インタフェースごとに監視する〔Ｍ１〕。具体的には、監視部１２は、ルータＡ２−１及びルータＢ２−２から、監視対象となる論理インタフェースに関する情報を受信し、機器情報テーブル２２に書き込む〔Ｍ２〕。また、監視部１２は、基本定義情報２１を参照し〔Ｍ３〕、基本定義情報２１に設定された定期監視時間Ｋごとに、ルータＡ２−１及びルータＢ２−２から論理インタフェースそれぞれのトラフィック情報を受信して、トラフィック情報テーブル２５に書き込む〔Ｍ４〕。さらに、監視部１２は、分析部１３に対し、トラフィック情報の分析処理の開始リクエストを送信する〔Ｍ５〕。
分析部１３は、監視部１２から受信した、トラフィック情報の分析処理の開始リクエストに応じて、トラフィック情報テーブル２５を参照し〔Ａ１〕、論理インタフェースそれぞれのトラフィック量の推移を分析する。より具体的には、分析部１３は、機器情報テーブル２２を参照し〔Ａ２〕、分析対象となる論理インタフェースの情報を取得する。また、分析部１３は、基本定義情報２１を参照し〔Ａ３〕、トラフィック分析（評価）のための分析単位時間Ｍを取得する。そして、分析部１３は、最新監視時刻から分析単位時間Ｍ前までの間におけるトラフィック量の実績値に基づき、トラフィック量の推移を示す近似式Ｄ１を算出する。さらに、分析部１３は、分析単位時間Ｍ前から、さらに分析単位時間Ｍまでの間におけるトラフィック量の実績値に基づき、近似式Ｄ２を算出する。なお、このような近似式の算出方法としては、例えば最小二乗近似法を用いることができる（以下、近似式を算出する場合全てにおいて同様である）。そして、分析部１３は、トラフィック情報テーブル２５から得られたトラフィック情報の数や、近似式Ｄ１及び近似式Ｄ２の比較結果等に応じて、トラフィック量の推移を、複数の評価タイプに分類する。そして、分析部１３は、評価タイプに応じて、論理インタフェースそれぞれにおける将来のトラフィック量の予測値の推移を示す予測式ＷＡ〜ＷＣを特定する。そして、評価タイプ及び予測内容を含んだ分析結果を、評価情報テーブル２６に書き込む〔Ａ４〕。
選択部１４は、受信部１１から受信した、新たに作成するＶＭが使用するＶＬＡＮ（すなわち、新たに追加するＶＬＡＮ）を設定するルータ２の選択処理の開始リクエストに応じて、当該ＶＬＡＮを設定するルータ２の選択処理を行う。具体的には、選択部１４は、ＶＭ作成情報を参照し〔Ｈ１〕、新たに作成対象となるＶＭゲスト４１が使用するネットワークに関連する情報を取得する。さらに、選択部１４は、ネットワーク定義情報テーブル２４を参照し〔Ｈ２〕、全ルータの論理インタフェースにおける所定時間あたりのトラフィック最大増加量のうち最も大きな値を傾きとした一次方程式を算出し、追加ネットワークのトラフィック量の推移を示す予測式ＷＮとして特定する。さらに、選択部１４は、評価情報テーブル２６を参照して〔Ｈ３〕、ルータ２それぞれにつき、論理インタフェースそれぞれのトラフィック量の予測式ＷＡ〜ＷＣを合算した予測式ＷＲを算出し、予測式ＷＲに、追加するＶＬＡＮの予測式ＷＮを合算して、ネットワークを追加した後におけるルータ２ごとのトラフィック量の予測値の推移を示す予測式ＷＲ´を特定する。そして、選択部１４は、ルータ２ごとに、トラフィック量がルータ２ごとの許容量（物理インタフェースごとの帯域幅の値を合算して安全係数を乗じた値）Ｌに到達するまでの予測時間Ｒを算出し、予測時間Ｒが、所定時間（例えば分析単位時間Ｍ）内に許容量Ｌに到達しないルータがあれば、当該ルータ２を選択する。また、そのようなルータ２が存在しない場合は、選択部１４は、予測時間Ｒがより遅いルータ２を選択する。そして、選択部１４は、設定部１５に対し、ＶＭ作成及びネットワークの設定リクエストを送信する〔Ｈ４〕。
なお、図３は、上記のルータ２ごとのトラフィック量の定期監視時間Ｋごとの実績値に基づいた分析単位時間Ｍの近似式、当該近似式に基づいて特定される予測式ＷＲ、許容量Ｌ及び予測時間Ｒの関係の一例の概要（イメージ）を示している。図３に示すグラフにおいて、トラフィック量の実績値に基づいた近似式を示す部分は実線、予測式ＷＲを示す部分は破線で示されている。なお、当該グラフでは、予測式ＷＲで算出されるトラフィックの予測量が許容量Ｌを超えるまでの時間を予測時間Ｒとして示している。ルータ２の選択においては、上述したように、追加するＶＬＡＮの予測式ＷＮを合算した予測式ＷＲ´で算出されるトラフィックの予測量が許容量Ｌを超えるまでの予測時間Ｒに基づいて、ルータ２を選択する。
設定部１５は、選択部１４から受信した、ＶＭ作成及びネットワークの設定リクエストに応じて、各種設定処理を行う。具体的には、設定部１５は、ＶＭ作成情報を参照して〔Ｓ１〕、新たに設定するＶＭゲスト４１が使用するネットワークの情報を取得し、ネットワーク設定情報テーブルを参照して〔Ｓ２〕、ネットワークの設定情報を取得する。そして、設定部１５は、ルータ２に対するネットワーク設定や〔Ｓ３〕、ＶＭホスト４へのＶＭ作成リクエストの送信等の処理を行う〔Ｓ４〕。
＜データ構成詳細＞
次に、管理サーバ１の記憶手段に格納されるデータについて説明する。
基本定義情報２１は、トラフィック情報の収集及びトラフィック分析のために用いる基本情報であり、図４に示すように、定期監視時間Ｋ（分単位）及びトラフィック評価のための分析単位時間Ｍ（分単位）を含む。
機器情報テーブル２２は、管理サーバ１による監視対象、すなわち、新たなＶＬＡＮを割り当てる対象となるルータ２に関する情報が格納されるテーブルである。機器情報テーブル２２は、図５に示すように、レコードＩＤ、ルータ２を識別する機器名、物理インタフェースであるポートを識別するポート番号、ＶＬＡＮを識別するＶＬＡＮ識別子、ＶＬＡＮが使用する論理インタフェースのＩＰアドレス、当該ＶＬＡＮが管理に用いるものであるか否かを示す監視対象フラグ及びルータ２におけるトラフィック量の許容量の項目を含む。なお、当該機器情報テーブル２２のレコードで示されるように、同じ物理インタフェースである１つのポート番号に、複数のＶＬＡＮが使用する論理インタフェースのＩＰアドレスが割り当てられている場合がある。
ＶＭ作成情報テーブル２３は、ＶＭホスト４において作成するＶＭゲスト４１に関する情報が格納されるテーブルである。ＶＭ作成情報テーブル２３は、図６に示すように、レコードＩＤ、ＶＭゲスト４１を識別するＶＭ名、ＶＭゲスト４１をＶＬＡＮに接続するＮＩＣ（Network Interface Card）を識別するＮＩＣ名及びネットワーク（ＶＬＡＮ）を識別するネットワーク名の項目を含む。
ネットワーク定義情報テーブル２４は、ネットワーク（ＶＬＡＮ）の設定に関する定義情報が格納されるテーブルである。ネットワーク定義情報テーブル２４は、図７に示すように、レコードＩＤ、ネットワーク名、ＶＬＡＮ識別子、当該ネットワーク（ＶＬＡＮ）が使用する論理インタフェースにおけるサブネット及びゲートウェイ並びに当該ネットワーク（ＶＬＡＮ）での定期監視時間Ｋにおけるトラフィック最大増加量の項目を含む。
トラフィック情報テーブル２５は、ルータ２から収集したトラフィック情報が格納されるテーブルである。トラフィック情報テーブル２５は、図８に示すように、レコードＩＤ、機器名、ＶＬＡＮ識別子、トラフィック量及び当該トラフィック情報を取得した定期監視時刻の項目を含む。
評価情報テーブル２６は、分析部１３によるトラフィック情報の分析結果が格納されるテーブルである。評価情報テーブル２６は、図９に示すように、レコードＩＤ、機器名、ＶＬＡＮ識別子、評価タイプ、予測式の係数等を示す値１、値２、値３及び当該分析結果を特定した分析時刻の項目を含む。なお、本実施形態で示すデータ具体例では、説明の簡易化のため、予測式を２次式［Ｙ＝Ａｘ２＋Ｂｘ＋Ｃ］とし、評価情報テーブル２６の値１、値２、値３は、それぞれ当該予測式のＡ、Ｂ、Ｃに対応する値とする。
＜論理ネットワーク構成＞
ここで、本実施形態のシステムにおける論理ネットワーク構成を、図１０を参照して説明する。当該論理ネットワーク構成は、上記の機器情報テーブル２２、ＶＭ作成情報テーブル２３及びネットワーク定義情報テーブル２４のデータによっても示されている。
管理サーバ１は、管理ＬＡＮ６−１（ＶＬＡＮ：１００）を介して、ルータＡ２−１のポート３及びルータＢ２−２のポート３と接続されている。管理サーバ１は、当該管理ＬＡＮ６−１を用いて、前述したルータＡ２−１及びルータＢ２−２のトラフィックの監視やネットワーク設定等を行う。
また、ルータＡ２−１のポート２及びルータＢ２−２のポート３は、外部ネットワーク６−２（ＶＬＡＮ：１１０）と接続されている。
さらに、ルータＡ２−１のポート１は、ＶＭゲストＡ４１−１のＮＩＣ１との間で、ネットワークＡ−１−１（ＶＬＡＮ：１１００）で接続されている。また、ルータＡ２−１のポート１はさらに、ＶＭゲストＡ４１−１のＮＩＣ２との間で、ネットワークＡ−１−２（ＶＬＡＮ：１２００）で接続されている。すなわち、ルータＡ２−１の物理インタフェースであるポート１は、２つの論理ネットワークによって使用されており、論理インタフェースが２つ設定されている。
また、ルータＢ２−２のポート１は、ＶＭゲストＢ４１−２のＮＩＣ３との間で、ネットワークＢ−１（ＶＬＡＮ：１３００）で接続されている。
＜処理説明＞
管理サーバ１の受信部１１、監視部１２、分析部１３、選択部１４及び設定部１５により実行される処理の詳細につき、図１１〜図２２に示すフローチャートを参照しながら説明する。
＜受信部が実行する処理＞
図１１は、受信部１１により実行される基本定義情報登録リクエストの受信処理を示す。
ステップＳ１１で、受信部１１は、管理者端末５から、基本定義情報の登録リクエストを受信する。当該登録リクエストは、定期監視時間Ｋ及びトラフィック評価のための分析単位時間Ｍを含む。
ステップＳ１２で、受信部１１は、受信した基本定義情報を、記憶手段の基本定義情報２１に登録する。
図１２は、受信部１１により実行される監視対象登録リクエストの受信処理を示す。
ステップＳ２１で、受信部１１は、管理者端末５から、監視対象とするルータ２に関する機器情報の登録リクエストを受信する。当該登録リクエストは、機器情報である機器名、ポート番号、ＶＬＡＮ識別子、ＩＰアドレス、監視対象フラグ及び許容量を含む。
ステップＳ２２で、受信部１１は、受信した機器情報を、記憶手段の機器情報テーブル２２に登録する。
ステップＳ２３で、受信部１１は、機器情報テーブル２２において、ステップＳ２２で登録した機器情報のレコード数を確認する。そして、レコード数が１であるとき、すなわち、１台目の監視対象のルータ２に関する機器情報が登録されたときには、ステップＳ２４に進む。一方、レコード数が１より大きいとき、すなわち、すでに監視対象のルータ２が存在し、監視処理が開始しているときには、処理を終了する。
ステップＳ２４で、受信部１１は、監視部１２に対し、ステップＳ２２で登録した機器情報の機器名に対応する機器への監視処理の開始を通知する。
図１３は、受信部１１により実行されるネットワーク定義情報登録リクエストの受信処理を示す。
ステップＳ３１で、受信部１１は、管理者端末５から、ネットワーク定義情報の登録リクエストを受信する。当該登録リクエストは、ネットワーク定義情報であるネットワーク名、ＶＬＡＮ識別子、サブネットのＩＰアドレス、ゲートウェイのＩＰアドレス及びトラフィック最大増加量を含む。
ステップＳ３２で、受信部１１は、受信したネットワーク定義情報にＩＤを割り振り、ＩＤとともにネットワーク定義情報テーブル２４に登録する。
なお、トラフィック最大増加量については、管理者端末５から受信するのではなく、監視部１２によるトラフィック量の監視結果に基づいてネットワーク定義情報テーブル２４に書き込んでもよい。
図１４は、受信部１１により実行されるＶＭ作成情報登録リクエストの受信処理を示す。
ステップＳ４１で、受信部１１は、管理者端末５から、ＶＭ作成リクエストを受信する。当該登録リクエストは、ＶＭ作成情報であるＶＭ名、ＮＩＣ名及びネットワーク名を含む。
ステップＳ４２で、受信部１１は、受信したＶＭ作成情報にＩＤを割り振り、ＩＤとともにＶＭ作成情報テーブル２３に登録する。
ステップＳ４３で、受信部１１は、選択部１４に対し、作成したＶＭによって使用されるネットワークの割り振り対象とするルータ２の選択リクエストを送信する。
＜監視部が実行する処理＞
図１５は、監視部１２により実行されるトラフィック監視処理を示す。
ステップＳ５１で、監視部１２は、受信部１１から、監視対象のルータ２に対する監視処理の開始通知を受信する。
ステップＳ５２で、監視部１２は、基本定義情報２１を参照して、定期監視時間Ｋを決定する。
ステップＳ５３で、監視部１２は、タイマを１秒進める。
ステップＳ５４で、監視部１２は、タイマが監視時間に到達したか否かを判定し、到達した場合にはステップＳ５５に進み（Ｙｅｓ）、到達していない場合にはステップＳ５３に戻って待機する（Ｎｏ）。
ステップＳ５５で、監視部１２は、機器情報テーブル２２を参照し、監視対象のルータ２が存在するか否かを判定する。具体的には、監視部１２は、機器情報テーブル２２において、監視対象フラグが「true」のルータ２が存在するか否かを判定する。存在する場合にはステップＳ５６に進み（Ｙｅｓ）、存在しない場合には処理を終了する（Ｎｏ）。
ステップＳ５６で、監視部１２は、機器情報テーブル２２を参照し、監視対象のルータ２において監視処理に用いるＶＬＡＮ、すなわち、監視対象フラグが「true」のＶＬＡＮに関連する情報を取得する。
ステップＳ５７で、監視部１２は、監視処理に用いるＶＬＡＮを用いて監視対象のルータ２にアクセスし、監視対象のＶＬＡＮ（ステップＳ５８〜ステップＳ６０が未処理のＶＬＡＮ）が存在するか否かを判定する。存在する場合にはステップＳ５８に進み（Ｙｅｓ）、存在しない場合にはステップＳ５３に戻って待機する（Ｎｏ）。
ステップＳ５８で、監視部１２は、監視対象の機器から、監視対象のＶＬＡＮに関連する情報を取得する。具体的には、監視部１２は、監視対象のＶＬＡＮそれぞれの設定情報、すなわち、ＶＬＡＮが使用するポート番号やＶＬＡＮ識別子、ＩＰアドレス等の情報を取得する。また、監視部１２は、監視対象のＶＬＡＮそれぞれにおけるトラフィック情報を取得する。
ステップＳ５９で、監視部１２は、ステップＳ５８で取得した情報を記憶手段に登録する。具体的には、監視部１２は、監視対象のＶＬＡＮの設定情報が機器情報テーブル２２に未だ登録されていなければ、当該情報を機器情報テーブル２２に登録する。また、監視部１２は、監視対象のＶＬＡＮのトラフィック情報をトラフィック情報テーブル２５に登録する。具体的には、監視部１２は、ＶＬＡＮのトラフィック量、すなわち、ＶＬＡＮが使用する論理インタフェースのトラフィック量を取得し、新たに付与したＩＤ、機器名、ＶＬＡＮ識別子及び現在時刻と対応付けて、トラフィック情報テーブル２５に登録する。
ステップＳ６０で、監視部１２は、分析部１３に対し、監視対象のルータ２におけるトラフィックの分析処理のリクエストを送信する。その後、ステップＳ５７に戻り、次のＶＬＡＮの処理に移る。
＜分析部が実行する処理＞
図１６は、分析部１３により実行される、監視対象のルータ２におけるトラフィックの分析処理を示す。
ステップＳ６１で、分析部１３は、監視部１２から、監視対象のルータ２におけるトラフィックの分析処理のリクエストを受信する。
ステップＳ６２で、分析部１３は、機器情報テーブル２２を参照し、未処理の論理インタフェースが存在するか否かを判定し、存在する場合にはステップＳ６３に進み（Ｙｅｓ）、存在しない場合には処理を終了する（Ｎｏ）。
ステップＳ６３で、分析部１３は、機器情報テーブル２２を参照し、分析対象の論理インタフェースを１つ選択する。換言すれば、分析部１３は、機器情報テーブル２２から、１つの論理インタフェースを使用するＶＬＡＮを１つ選択する。そして、分析部１３は、トラフィック情報テーブル２５を参照し、当該ＶＬＡＮが使用する論理インタフェースのトラフィック情報の数を確認する。トラフィック情報の数が１よりも大きい場合、すなわち、トラフィック情報の分析が可能である場合にはステップＳ６４に進む（Ｙｅｓ）。一方、トラフィック情報の数が１以下である場合、すなわち、トラフィック情報の分析が不可能である場合にはステップＳ６７に進む（Ｎｏ）。
ステップＳ６４で、分析部１３は、トラフィック情報テーブル２５に登録されている、分析対象のＶＬＡＮが使用する論理インタフェースのトラフィック情報の数に、基本定義情報２１の定期監視時間Ｋを乗じた値（Ｔ）と、基本定義情報２１の分析単位時間Ｍの２倍の値（２Ｍ）とを比較する。Ｔが２Ｍ以上である場合、すなわち、トラフィックの分析を行うのに十分なトラフィック情報が得られている場合にはステップＳ６５に進む（Ｙｅｓ）。また、そうでない場合、すなわち、トラフィックの分析を行うことが可能であるが十分なトラフィック情報を得られていない場合にはステップＳ６６に進む（Ｎｏ）。
ステップＳ６５で、分析部１３は、第１パターン処理（詳細は後述する）、すなわち、トラフィックの分析を行うのに十分なトラフィック情報が得られている場合における処理を行う。
ステップＳ６６で、分析部１３は、第２パターン処理（詳細は後述する）、すなわち、トラフィックの分析を行うことが可能であるが十分なトラフィック情報を得られていない場合における処理を行う。
ステップＳ６７で、分析部１３は、第３パターン処理（詳細は後述する）、すなわち、トラフィック情報の分析が不可能である場合における処理を行う。
ステップＳ６８で、分析部１３は、評価情報テーブル２６に、分析対象の論理インタフェースを使用するＶＬＡＮに対応する分析結果を示すレコードを登録する。具体的には、分析部１３は、新たにレコードＩＤを割り振り、当該レコードＩＤ、機器名及びＶＬＡＮ識別子に、ステップＳ６５〜ステップＳ６７のいずれかのパターン処理によって決定した評価タイプ、特定した予測式の係数及び現在時刻を対応付けたレコードを登録する。その後、ステップＳ６２に戻り、次の論理インタフェースの処理に移る。
ここで、上述の第１パターン処理、第２パターン処理及び第３パターン処理について、図１７〜図１９を参照して詳細に説明する。当該処理のそれぞれにおいては、評価タイプの分類及び評価タイプに応じたトラフィック量の予測処理を行う。この処理説明の際に、図２３〜図２６を適宜参照する。
図１７は、分析部１３により実行される第１パターン処理を示す。
ステップＳ７１で、分析部１３は、トラフィック情報テーブル２５から、分析対象の論理インタフェースを使用するＶＬＡＮのトラフィック情報のうち、最新の定期監視時刻から、分析単位時間Ｍ前までの期間Ｍ１のトラフィック情報を取得する。そして、当該期間Ｍ１におけるトラフィック量の推移を示す近似式Ｄ１を算出する。
ステップＳ７２で、分析部１３は、トラフィック情報テーブル２５から、処理対象の論理インタフェースを使用するＶＬＡＮのトラフィック情報のうち、分析単位時間Ｍ前から、さらに当該分析単位時間Ｍ前までの期間Ｍ２のトラフィック情報を取得する。そして、当該期間Ｍ２におけるトラフィック量の推移を示す近似式Ｄ２を算出する。
ステップＳ７３で、分析部１３は、ステップＳ７１で算出した近似式Ｄ１及びステップＳ７２で算出した近似式Ｄ２を比較する。
ステップＳ７４で、分析部１３は、近似式Ｄ１及び近似式Ｄ２が一致するか否かを判定する。一致する場合にはステップＳ７５に進み（Ｙｅｓ）、一致しない場合にはステップＳ７７に進む（Ｎｏ）。なお、トラフィック量の実績値に基づいて算出した近似式同士が一致するか否かの判定は、すなわち、トラフィック量の実績値の推移が一致又は近似しているか否かを判定することと実質的に同義である。
ステップＳ７５で、分析部１３は、分析対象の論理インタフェースを使用するＶＬＡＮのトラフィック量につき、図２３の「評価タイプＡ」、すなわち、論理インタフェースのトラフィック量の推移が分析単位時間Ｍ単位のサイクルで繰り返されており、トラフィック量の予測が可能であると分類する。
ステップＳ７６で、分析部１３は、図２４に示すように、最新監視時刻以降における当該論理インタフェースの将来のトラフィック量が、分析単位時間Ｍ単位で当該近似式と同様の推移の繰り返しとなるものとして、予測式を特定する。具体的には、分析部１３は、近似式Ｄ１（近似式Ｄ２でもよい）を、最新の定期監視時刻から分析単位時間Ｍ後までの期間におけるトラフィック量の推移の予測式ＷＡとして特定する。すなわち、評価タイプＡの予測式ＷＡは、時間をｔとすると、例えば次のようになる。
なお、当該予測式は、最新の定期監視時刻から分析単位時間Ｍ後の時刻から、さらに当該分析単位時間Ｍ後までの期間についても同様に適用可能である。また、トラフィック量の予測値の推移を示す予測式を特定することは、予測値を算出することの具体的方法の一例である。さらに、トラフィック量の実績値に基づいて算出した近似式と予測式が一致すると予測することは、すなわち、トラフィック量の実績値の推移と予測値の推移が一致又は近似していると予測することと実質的に同義である。他の予測式についても同様である。
ステップＳ７７で、分析部１３は、分析対象の論理インタフェースを使用するＶＬＡＮのトラフィック量につき、図２３の「評価タイプＢ（Ｂ−１）」、すなわち、近似式Ｄ１と近似式Ｄ２とが一致しておらず、論理インタフェースのトラフィック量の推移が不規則（不安定）であってトラフィック量の予測が困難であると分類する。
ステップＳ７８で、分析部１３は、図２５に示すように、最新監視時刻以降における当該論理インタフェースの将来のトラフィック量が、期間Ｍ１及び期間Ｍ２全体におけるトラフィック量の実績値に基づいて算出される近似式になるものとして、予測式を特定する。具体的には、分析部１３は、期間Ｍ１及び期間Ｍ２全体（Ｍ１＋Ｍ２）におけるトラフィック量の推移を示す近似式Ｄ３を算出する。そして、分析部１３は、当該近似式Ｄ３を、最新の定期監視時刻以降におけるトラフィック量の推移を示す予測式ＷＢとして決定する。さらに具体的には、評価タイプＢの予測式ＷＢは、時間をｔとすると、例えば次のようになる。
図１８は、分析部１３により実行される第２パターン処理を示す。
ステップＳ８１で、分析部１３は、処理対象の論理インタフェースを使用するＶＬＡＮのトラフィックにつき、図２３の「評価タイプＢ（Ｂ−２）」、すなわち、トラフィック情報（サンプル）が不足しているためにトラフィック量の予測が困難であると分類する。
ステップＳ８２で、分析部１３は、トラフィック情報が得られる範囲内、すなわち、最新の定期監視時刻から最前のトラフィック情報の定期監視時刻までの期間内のトラフィック量に基づいて、上記の「評価タイプＢ（Ｂ−１）」と同様に、予測式ＷＢを特定する。
図１９は、分析部１３により実行される第３パターン処理を示す。
ステップＳ９１で、分析部１３は、処理対象の論理インタフェースを使用するＶＬＡＮのトラフィックにつき、図２３の「評価タイプＣ」、すなわち、過去のトラフィック量の推移が不明であり、トラフィックの推移の予測が不可能であると分類する。
ステップＳ９２で、分析部１３は、図２６に示すように、最新監視時刻以降における当該論理インタフェースの将来のトラフィック量が、当該論理インタフェースにおける、定期監視時間Ｋあたりのトラフィック量の最大増加量を傾きとした一次方程式になるものとして、予測式を特定する。具体的には、分析部１３は、ネットワーク定義情報テーブル２４を参照し、当該ＶＬＡＮにおけるトラフィック量の最大増加量を取得する。そして、分析部１３は、当該最大増加量を傾きとした一次方程式を算出する。そして、分析部１３は、当該一次方程式を、最新の定期監視時刻以降におけるトラフィック量の推移の予測式ＷＣとして特定する。
なお、評価タイプＣの予測式ＷＣは、傾きをＳとし、取得できた最新の監視時刻におけるトラフィック量の実績値をｐ（実績値が取得できなかった場合は０とする）とし、時間をｔとすると、例えば次のようになる。
ここで、上記分析部１３による処理について、図９に示した評価情報テーブル２６、並びに図２７及び図２８に示す、過去のトラフィック量の推移に基づいて近似式を算出する場合の内部データ（図１では図示省略）のデータ具体例を参照して説明する。
図２７は、トラフィック情報テーブル２５のデータにつき、図８において図示を省略した分も含めた、各ＶＬＡＮの論理インタフェースに対応するトラフィック量の詳細を示す。なお、図２７はさらに、近似式を［Ｙ＝Ａｘ２＋Ｂｘ＋Ｃ］とする場合における、期間Ｍ１の近似式Ｄ１、期間Ｍ２の近似式Ｄ２、期間Ｍ１＋Ｍ２の近似式Ｄ３を算出する際に用いるｘの値（すなわち、時間ｔに対応する値）も示している。また、図２８は、図２７に示したトラフィック量に基づき、近似式Ｄ１、近似式Ｄ２及び必要に応じて近似式Ｄ３を算出したデータ具体例である。図２８における値１、値２、値３は、それぞれ前述の近似式のＡ、Ｂ、Ｃに対応する値である。
例えば、ルータＡ２−１のＶＬＡＮ１１００の論理インタフェースに着目すると、図２８に示すように、期間Ｍ１の近似式Ｄ１と、期間Ｍ２の近似式Ｄ２とが同じである。この場合、分析部１３は、ステップＳ７５において、評価タイプＡであると分類する。そして、分析部１３は、図９の評価情報テーブル２６に示すように、当該近似式Ｄ１を、当該論理インタフェースにおける予測式ＷＡとする。
また、例えば、ルータＢ２−２のＶＬＡＮ１３００の論理インタフェースに着目すると、図２８に示すように、期間Ｍ１の近似式Ｄ１と、期間Ｍ２の近似式Ｄ２とが異なる。この場合、分析部１３は、ステップＳ７７において、評価タイプＢであると分類する。さらに、分析部１３は、図２８に示すように、期間Ｍ１＋Ｍ２の近似式Ｄ３を算出する。そして、分析部１３は、図９の評価情報テーブル２６に示すように、当該近似式Ｄ３を、当該論理インタフェースにおける予測式ＷＢとする。
さらに、例えば、ルータＡ２−１のＶＬＡＮ１２００の論理インタフェースに着目すると、図２７に示すように、トラフィック情報が１回しか取得できていない。この場合、ステップＳ９１において、評価タイプＣであると分類する。さらに、分析部１３は、図７に示したネットワーク定義情報テーブル２４における当該ＶＬＡＮに対応するトラフィック量の最大増加量（４０００）を取得する。そして、分析部１３は、図９の評価情報テーブル２６に示すように、当該最大トラフィック増加量を傾きとした一次方程式を、当該論理インタフェースにおける予測式ＷＣとする。
＜選択部が実行する処理＞
図２０〜図２１は、選択部１４により実行される、新たな論理インタフェースを割り当てるルータ２の選択処理を示す。
ステップＳ１０１で、選択部１４は、受信部１１から、作成したＶＭによって使用されるネットワークの割り振り対象とするルータ２の選択リクエストを受信する。
ステップＳ１０２で、選択部１４は、ＶＭ作成情報を参照し、新たに作成対象となるＶＭゲスト４１が使用するネットワークに関連する情報、すなわち、ＮＩＣ名及びネットワーク名を取得する。
ステップＳ１０３で、選択部１４は、ネットワーク定義情報テーブル２４及び機器情報テーブル２２を参照し、新たに作成対象となるＶＭゲスト４１が使用するネットワークがすでにいずれかのルータ２に設定済みか否かを判定する。設定済みの場合にはステップＳ１０４に進み（Ｙｅｓ）、設定済みでない場合にはステップＳ１０５に進む。
ステップＳ１０４で、選択部１４は、新たに作成対象となるＶＭゲスト４１が使用するネットワークが設定されているルータ２を選択する。具体的には、選択部１４は、ネットワーク定義情報テーブル２４及び機器情報テーブル２２を参照し、新たに作成対象となるＶＭゲスト４１が使用するネットワーク名に対応するゲートウェイのＩＰアドレスに基づいて、対応する機器名を特定し選択する。
ステップＳ１０５で、選択部１４は、ネットワーク定義情報テーブル２４を参照し、全てのＶＬＡＮのトラフィック量の最大増加量のうち最大値を用いて、新たに作成対象となるＶＭゲスト４１が使用するネットワークのトラフィック量の推移の予測式を特定する。具体的には、選択部１４は、全ての論理インタフェースのうち、例えばトラフィック量の最大増加量のうち最大値を傾きとした一次方程式を算出する。そして、選択部１４は、当該一次方程式を、新たに作成対象となるＶＭゲスト４１が使用するネットワークのトラフィック量の推移、すなわち、新たに追加するネットワークが使用する論理インタフェースのトラフィック量の推移の予測式ＷＮとして特定する。
ステップＳ１０６で、選択部１４は、評価情報テーブル２６を参照し、未処理のルータ２が存在するか否かを判定し、存在する場合にはステップＳ１０７に進み（Ｙｅｓ）、存在しない場合にはステップＳ１１１に進む（Ｎｏ）。
ステップＳ１０７で、選択部１４は、処理対象とするルータ２を１つ選択する。そして、選択部１４は、評価情報テーブル２６を参照し、処理対象のルータ２の最新の評価情報における論理インタフェースそれぞれのトラフィックの予測式ＷＡ〜ＷＣを取得する。
ステップＳ１０８で、選択部１４は、全ての論理インタフェースのトラフィック量の予測値を合算して、ルータ２ごとのトラフィック量の予測式ＷＲを特定する。なお、ルータ２にｎ個の論理インタフェースが含まれ、評価タイプＡ、評価タイプＢ及び評価タイプＣの論理インタフェースがそれぞれｎa個、ｎｂ個、ｎｃ個（すなわち、ｎ＝ｎa＋ｎｂ＋ｎｃ）である場合、予測式ＷＲは次のようになる。
ステップＳ１０９で、選択部１４は、新たに作成対象となるＶＭゲスト４１が使用するネットワークが使用する論理インタフェースを処理対象のルータ２に対して設定した場合における、処理対象のルータ２のトラフィック量の予測式を特定する。具体的には、選択部１４は、ステップＳ１０８で特定した予測式ＷＲに、ステップＳ１０５で特定した、新たに作成対象となるＶＭゲスト４１が使用するネットワークのトラフィック量の推移の予測式ＷＮを合算した予測式ＷＲ´を特定する。
ステップＳ１１０で、選択部１４は、新たに作成対象となるＶＭゲスト４１が使用するネットワークが使用する論理インタフェースを処理対象のルータ２に対して設定した場合における、トラフィック量が処理対象の機器の許容量を超えるまでの予測時間Ｒを算出する。具体的には、選択部１４は、ステップＳ１０９で特定した予測式ＷＲ´を用いて、現在時刻から分析単位時間Ｍ後までの間につき、定期監視時間Ｋが経過した時刻ごとにトラフィック量を算出する。そして、当該トラフィック量が、ルータ２の許容量Ｌに到達する（許容量を超える）時刻を特定する。その後、ステップＳ１０６に戻り、次のルータ２の処理に移る。
ステップＳ１１１で、選択部１４は、分析単位時間Ｍ後までに許容量Ｌに到達しないルータ２が存在するか否かを判定する。存在する場合にはステップＳ１１２に進み（Ｙｅｓ）、存在しない場合にはステップＳ１１３に進む（Ｎｏ）。
ステップＳ１１２で、選択部１４は、新たな論理インタフェースを割り当てるルータ２として、分析単位時間Ｍ後までに許容量Ｌに到達しないルータ２を選択する。
ステップＳ１１３で、選択部１４は、予測時間Ｒが最大のルータ２、すなわち、トラフィック量がルータ２の許容量Ｌを最も遅く超えるルータ２を選択する。
ステップＳ１１４で、選択部１４は、設定部１５に対し、ＶＭゲスト４１の作成及びＶＭゲスト４１が使用するネットワークを選択した機器に設定する処理のリクエストを送信する。
ここで、上記選択部１４による処理について、図２９に示す、トラフィック量の予測値のデータ具体例を参照して説明する。当該データ具体例は、論理インタフェースそれぞれにおける予測式ＷＲが、図９に示した評価情報テーブル２６に示す内容である場合における具体例である。
ここで、選択部１４がステップＳ１０５で特定する、追加ネットワークの予測式ＷＮは、図７に示すネットワーク定義情報テーブル２４のトラフィック量の最大増加量のうち、最大値である４０００を傾きとする一次方程式、すなわち、［Ｙ＝４０００ｘ］となる。なお、ｘは、時間ｔに対応する値であり、具体的には、定期監視時刻Ｋが６０分であるため、６０分後が１、１２０分後が２、１８０分後が３となる。
そして、ルータ２それぞれについて予測式ＷＲ´を用いてトラフィック量の予測値を算出すると、図２９に示すようになる（なお、図２９には、論理インタフェースそれぞれにおけるトラフィック量の予測値も示している）。ここで、図５の機器情報テーブル２２にも示すように、ルータＡ２−１及びルータＢ２−２の許容量Ｌは、ともに２００００である。そして、ルータＡ２−１及びルータＢ２−２の図２９に示すトラフィック量の予測値と、当該許容量Ｌとを比較すると、ルータＡ２−１では、１２０分後にトラフィック量の予測値が当該許容量Ｌを超え、ルータＢ２−２では、１８０分後にトラフィック量の予測値が当該許容量Ｌを超えている。すなわち、ルータＡ２−１の予測時間Ｒは１２０分、ルータＢ２−２の予測時間Ｒは１８０分となる。このため、選択部１４は、ステップＳ１１３で、ルータＢ２−２を選択する。
＜設定部が実行する処理＞
図２２は、設定部１５により実行される、ＶＭゲスト４１の作成やＶＭゲスト４１が使用するネットワークの設定処理を示す。
ステップＳ１２１で、設定部１５は、選択部１４から、ＶＭゲスト４１の作成及びＶＭゲスト４１が使用するネットワークを選択した機器に設定する処理のリクエストを受信する。
ステップＳ１２２で、設定部１５は、ＶＭ作成情報を参照し、新たに設定するＶＭゲスト４１が使用するネットワーク名を取得する。また、設定部１５は、ネットワーク設定情報テーブルを参照し、当該ネットワーク名のネットワークが使用するＶＬＡＮ識別子やゲートウェイ等の情報を取得する。そして、設定部１５は、選択部１４により選択されたルータ２に対し、ＶＬＡＮやゲートウェイ等の設定を行う。
ステップＳ１２３で、設定部１５は、ＶＭホスト４に対し、ＶＭゲスト４１の作成リクエストを送信する。
ステップＳ１２４で、設定部１５は、ＶＭホスト４において作成されたＶＭゲスト４１に対し、デフォルトゲートウェイを設定する。
＜本実施例による効果等＞
本実施例によれば、管理サーバ１の分析部１３が、ルータ２それぞれにおけるトラフィック量の推移の予測を、物理インタフェース単位ではなく、物理インタフェースに対応する論理インタフェース単位で行う。そして、選択部１４が、論理インタフェースごとの予測値を合算して、ルータ２単位のトラフィック量の予測値を算出する。これにより、それぞれのルータ２について、より高精度に将来のトラフィック量の推移の予測をすることができ、新たなネットワークを割り当てるルータ２を適切に選択することができる。
また、本実施例では、選択部１４が、ルータ２ごとのトラフィック量の予測値に、新たな論理インタフェースのトラフィック量の予測値を合算した合算値が、ルータ２におけるトラフィック量の許容量Ｌに到達するか否かに基づいて、新たなネットワークの割り当て先とするルータ２を選択する。これにより、新たなネットワークの割り当てによってルータ２におけるトラフィック量の許容量Ｌを超えるトラフィック量が発生してネットワークに障害が発生する可能性を、低減させることができる。
より具体的には、本実施例では、分析部１３が、トラフィック情報テーブル２５の実績値の推移に基づいて、論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値の推移と、新たなネットワークが使用する論理インタフェースのトラフィック量の予測値の推移とを予測する。そして、選択部１４が、これらの予測内容に基づいてトラフィック量が許容量Ｌに到達するまでの予測時間Ｒを算出し、予測時間Ｒに基づいて、新たなネットワークの割り当て先とするルータ２を選択する。これにより、例えば、ルータ２におけるトラフィック量の許容量Ｌを超えるまでにより時間的な余裕のあるルータ２を選択することができる。
また、本実施例では、選択部１４が、新たなネットワークが使用する論理インタフェースのトラフィック量を予測する際に、一例として、複数のルータ２における論理インタフェースごとのトラフィック量の最大増加量のうちの最大量を取得する。そして、選択部１４は、当該最大量と同じ増加量でトラフィック量が推移すると予測する。このように、トラフィック量が最も多く増加しながら推移する可能性を考慮して予測してルータ２を選択することで、ネットワークの追加後に障害が発生する可能性をより低減させることができる。
さらに、本実施例では、トラフィック量の実績値の推移パターンに応じた評価タイプごとに異なる方法で予測することで、さらに予測精度を向上させている。
具体的には、評価タイプＡの場合に、分析部１３は、将来のトラフィック量の予測値が、過去の分析単位時間Ｍにおけるトラフィック量の実績値と推移と同様に推移すると予測する。これにより、分析単位時間Ｍごとに同様のサイクルでトラフィック量が推移する論理インタフェースにつき、高精度にトラフィック量の予測をすることができる。
また、評価タイプＢの場合には、分析部１３は、２つの分析単位時間におけるトラフィック量の実績値の推移に基づいてトラフィック量を予測する。これにより、評価タイプＡの場合と比べてトラフィック量の予測が困難な場合でも、過去のまとまった期間におけるトラフィック量の実績値を反映させた予測を行うことができる。なお、本実施例では２つの分析単位時間Ｍ（Ｍ１、Ｍ２）を対象としているが、２つに限定されるものではない。
さらに、本実施例では、評価タイプＣの場合には、当該ＶＬＡＮにおけるトラフィック量の最大増加量でトラフィック量が推移すると予測する。このように、トラフィック量が最も多く増加しながら推移する可能性を考慮して予測してルータ２を選択することで、ネットワークの追加後に障害が発生する可能性をより低減させることができる。
また、本実施例では、上記のトラフィック量の実績値の推移を、近似式を求めることによって特定している。これにより、実績値にある程度の変動がある場合にも、当該変動を吸収した上で、上記評価タイプの判別及び予測を行うことができる。なお、例えば評価タイプＡの場合において、実績値の推移が複数の分析単位時間で一致する場合には、予測値の算出において、予測式を用いずに実績値をそのまま予測値として処理をしてもよい。
ここで、本実施例では、管理者端末５から各種リクエストを受信しているが、例えば、管理サーバ１が備える入力装置等を介して各種リクエストを受け付けてもよい。
また、前述したように、本実施例で説明した技術は、ルータに限らず、他のネットワーク機器にも適用可能である。
さらに、本実施例では、論理インタフェースを使用する論理ネットワークの一例として、ＶＭゲスト４１に接続されたＶＬＡＮを用いて説明しているが、このような態様に限定されるものではない。また、論理ネットワークのみを追加する場合に限定されず、物理ネットワーク自体を新たに追加する場合にも、本実施例におけるネットワーク機器のトラフィック量の予測方法を適用することは可能である。
また、本実施例では、監視部１２がトラフィック情報を取得するごとに、分析部１３に対してトラフィックの分析リクエストを送信し、分析部１３がトラフィックの分析処理を行なっている。しかし、分析部１３は、新たな論理ネットワークを設定するとき（例えば、ＶＭ作成リクエストを受信したとき）にのみ、トラフィックの分析処理を行なってもよい。この場合、例えば、受信部１１が、ＶＭ作成リクエストを受信したときに、分析部１３に対してトラフィックの分析リクエストを送信し、分析部１３が、トラフィックの分析処理をした後に、選択部１４に対して、ネットワーク機器の選択処理のリクエストを送信するようにしてもよい。
［第２実施例］
第２実施例では、第１実施例で説明した技術において、さらに、ネットワーク機器の論理インタフェースごとに、分析単位時間Ｍを可変とする。
一般的に、ＶＭゲストはそれぞれ顧客業務処理を実行する。そして、顧客業務処理は、ある一定のサイクルでその処理量が推移することがあり、その業務サイクルはＶＭゲストごとに異なることがある。このことを換言すると、それぞれのＶＭゲストが使用するＶＬＡＮごと、すなわち論理インタフェースごとに、トラフィック量が推移するサイクルが異なるということである。
ここで、上記第１実施例で説明したように、トラフィック量の分析処理において、分析単位時間Ｍそれぞれにおいてトラフィック量の推移を示す近似式が一致している評価タイプＡとなった場合、次の分析単位時間におけるトラフィック量の推移の予測を高精度で行うことができる。そして、このような評価タイプＡとなる状態とは、すなわち、分析単位時間Ｍが、トラフィック量が推移するサイクルと一致している状態である。
これらのことに鑑み、第２実施例では、論理インタフェースごとに分析単位時間Ｍを設定する。そして、一定のサイクルでトラフィック量が推移している論理インタフェースについては、可能な範囲内において、当該サイクルに分析単位時間Ｍを合わせるように調整を行う。これにより、評価タイプＡに該当する論理インタフェース、すなわち、トラフィック量の推移の予測を高精度で行うことが可能な論理インタフェースがより多くなる。
なお、第１実施例と同様の内容については、原則として説明を省略する。管理サーバ１の機能構成については、第１実施例と同様であるため、説明を省略する。
＜データ構成詳細＞
第２実施例における管理サーバ１の記憶手段に格納されるデータについて説明する。ここでは、第１実施例とデータ構造が異なる基本定義情報２１及び評価情報テーブル２６についてのみ説明する。
基本定義情報２１は、トラフィック情報の収集及びトラフィック分析のために用いる基本情報であり、図３０に示すように、定期監視時間Ｋ（分単位）、トラフィック評価のための分析単位時間Ｍの最小値（分単位）及び分析単位時間Ｍの最大値（分単位）を含む。
評価情報テーブル２６は、分析部１３によるトラフィック情報の分析結果が格納されるテーブルである。評価情報テーブル２６は、図３１に示すように、レコードＩＤ、機器名、ＶＬＡＮ識別子、評価タイプ、予測式の係数等を示す値１、値２、値３、当該ＶＬＡＮが使用する論理インタフェースに対応する分析単位時間及び当該分析結果を特定した分析時刻の項目を含む。評価情報テーブル２６の値１、値２、値３は、第１実施例と同様に、それぞれ予測式［Ｙ＝Ａｘ２＋Ｂｘ＋Ｃ］のＡ、Ｂ、Ｃに対応する値である。
＜処理説明＞
第２実施例において、管理サーバ１で実行される処理について説明する。なお、受信部１１、監視部１２及び設定部１５の処理については、第１実施例と原則として同様であるため、説明を省略する。
＜分析部が実行する処理＞
図３２及び図３３は、第２実施例において分析部１３により実行される、トラフィック分析処理の一例を示すフローチャートである。
ステップＳ１３１で、分析部１３は、監視部１２から、監視対象のルータ２におけるトラフィックの分析処理のリクエストを受信する。
ステップＳ１３２で、分析部１３は、機器情報テーブル２２を参照し、未処理の論理インタフェースが存在するか否かを判定し、存在する場合にはステップＳ１３３に進み（Ｙｅｓ）、存在しない場合には処理を終了する（Ｎｏ）。
ステップＳ１３３で、分析部１３は、機器情報テーブル２２を参照し、分析対象の論理インタフェースを１つ選択する。換言すれば、分析部１３は、機器情報テーブル２２から、１つの論理インタフェースを使用するＶＬＡＮを１つ選択する。そして、分析部１３は、トラフィック情報テーブル２５を参照し、当該ＶＬＡＮが使用する論理インタフェースのトラフィック情報の数を確認する。トラフィック情報の数が１よりも大きい場合、すなわち、トラフィック情報の分析が可能である場合にはステップＳ１３４に進む（Ｙｅｓ）。一方、トラフィック情報の数が１以下である場合、すなわち、トラフィック情報の分析が不可能である場合にはステップＳ１４２に進む（Ｎｏ）。
ステップＳ１３４で、分析部１３は、定期監視回数が２ｎ以下であって且つｎが１以上であるｎを１つ又は複数算出する。そして、分析部１３は、定期監視時間Ｋにｎを乗じた値（Ｋｎ）を、分析単位時間Ｍの候補値とする。
ステップＳ１３５で、分析部１３は、未処理の分析単位時間Ｍの候補値が存在するか否かを判定し、存在する場合にはステップＳ１３６に進み（Ｙｅｓ）、存在しない場合にはステップＳ１４３に進む（Ｎｏ）。
ステップＳ１３６で、分析部１３は、分析単位時間Ｍの候補値のうち最も小さいものを取得する。
ステップＳ１３７で、分析部１３は、基本定義情報２１を参照し、ステップＳ１３６で取得した分析単位時間Ｍが、分析単位時間Ｍの最小値以上であり且つ最大値以下の範囲内か否かを判定する。当該範囲内の場合にはステップＳ１３８に進み（Ｙｅｓ）、当該範囲外の場合にはステップＳ１３５に戻る（Ｎｏ）。
ステップＳ１３８で、分析部１３は、トラフィック情報テーブル２５に登録されている、分析対象のＶＬＡＮが使用する論理インタフェースのトラフィック情報の数に、基本定義情報２１の定期監視時間Ｋを乗じた値（Ｔ）と、ステップＳ１３６で取得した分析単位時間Ｍの候補値の２倍の値（２Ｍ）とを比較する。Ｔが２Ｍ以上である場合、すなわち、トラフィックの分析を行うのに十分なトラフィック情報が得られている場合にはステップＳ１４０に進む（Ｙｅｓ）。また、そうでない場合、すなわち、トラフィックの分析を行うことが可能であるが十分なトラフィック情報を得られていない場合にはステップＳ１４１に進む（Ｎｏ）。
ステップＳ１３９で、分析部１３は、第１パターン処理を行う。
ステップＳ１４０で、分析部１３は、第１パターン処理によって評価タイプがＡと分類されたか否かを判定する。評価タイプがＡの場合にはステップＳ１４３に進み（Ｙｅｓ）、評価タイプがＡでない場合（すなわちＢの場合）には、さらに適切な分析単位時間Ｍを設定するため、ステップＳ１３５に戻る（Ｎｏ）。
ステップＳ１４１で、分析部１３は、第２パターン処理を行う。
ステップＳ１４２で、分析部１３は、第３パターン処理を行う。
ステップＳ１４３で、分析部１３は、評価情報テーブル２６に、分析対象の論理インタフェースを使用するＶＬＡＮに対応する分析結果を示すレコードを登録する。具体的には、分析部１３は、新たにレコードＩＤを割り振り、当該レコードＩＤ、機器名及びＶＬＡＮ識別子に、ステップＳ１３８、ステップＳ１４１及びステップＳ１４２のいずれかのパターン処理によって決定した評価タイプ、決定した予測式の係数及び現在時刻を対応付けたレコードを登録する。
ステップＳ１４４で、分析部１３は、ステップＳ１３６で取得した分析単位時間Ｍを、ステップＳ１４３で登録したレコードに書き込む。
＜選択部が実行する処理＞
図３４は、第２実施例において選択部１４により実行される、新たな論理インタフェースを割り当てる機器の選択処理の一部を示す。機器の選択処理のうち、第１実施例において図２０で示したステップＳ１０１〜ステップＳ１０５については図示及び説明を省略する。また、図３４に示すステップＳ１０６〜ステップＳ１１０及びステップＳ１１３〜ステップＳ１１４の処理は、第１実施例と原則として同様であるため、説明を省略する。
ステップＳ１５１で、選択部１４は、分析単位時間Ｍの最大値後までに許容量Ｌに到達しないルータ２が存在するか否かを判定する。存在する場合にはステップＳ１５２に進み（Ｙｅｓ）、存在しない場合にはステップＳ１５３に進む（Ｎｏ）。
ステップＳ１５２で、選択部１４は、新たな論理インタフェースを割り当てるルータ２として、分析単位時間Ｍ後までに許容量Ｌに到達しないルータ２を選択する。
＜本実施例による効果等＞
第２実施例によれば、第１実施例による効果に加えて次のような効果を奏する。すなわち、第２実施例では、論理インタフェースごとに分析単位時間の時間長が可変であり、分析部１３が、分析処理において評価タイプＡとなるように分析単位時間を調整する。これにより、一定のサイクルでトラフィック量が推移している論理インタフェースについて、より多く、トラフィック量の推移の予測を高精度で行うことが可能となる。
また、分析部１３が、上記分析単位時間を、基本定義情報２１に予め設定した最大値と最小値の設定範囲内で調整することで、当該分析単位時間の調整処理を必要以上に行うことを回避することができる。
［ハードウェア構成等］
前述した管理サーバ１として機能するコンピュータのハードウェア構成の一例を図３５に示す。本コンピュータは、プロセッサ１０１、メモリ１０２、ストレージ１０３、可搬記憶媒体駆動装置１０４、入出力装置１０５及び通信インタフェース１０６を備える。
プロセッサ１０１は、制御ユニット、演算ユニット及び命令デコーダ等を含み、実行ユニットが、命令デコーダで解読されたプログラムの命令に従い、制御ユニットより出力される制御信号に応じ、演算ユニットを用いて算術・論理演算を実行する。かかるプロセッサ１０１は、制御に用いる各種情報が格納される制御レジスタ、既にアクセスしたメモリ２等の内容を一時的に格納可能なキャッシュ、及び、仮想記憶のページテーブルのキャッシュとしての機能を果たすＴＬＢ（Translation Lookaside Buffer）を備える。なお、プロセッサ１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）コアが複数設けられている構成でもよい。
メモリ１０２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置であり、プロセッサ１０１で実行されるプログラムがロードされるとともに、プロセッサ１０１の処理に用いるデータが格納されるメインメモリである。また、ストレージ１０３は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等の記憶装置であり、プログラムや各種データが格納される。可搬記憶媒体駆動装置１０４は、可搬記憶媒体１０７に記憶されたデータやプログラムを読み出す装置である。可搬記憶媒体１０７は、例えば磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク又はフラッシュメモリ等である。プロセッサ１０１は、メモリ１０２やストレージ１０３と協働しつつ、ストレージ１０３や可搬記憶媒体１０７に格納されたプログラムを実行する。なお、プロセッサ１０１が実行するプログラムや、アクセス対象となるデータは、当該コンピュータと通信可能な他の装置に格納されていてもよい。なお、本実施形態で記載した管理サーバ１の記憶手段とは、メモリ１０２、ストレージ１０３又は可搬記憶媒体１０７若しくは当該コンピュータと通信可能な他の装置の少なくともいずれかを示す。
入出力装置１０５は例えばキーボードやタッチパネル、ディスプレイ等であり、ユーザ操作等による動作命令を受け付ける一方、コンピュータによる処理結果を出力する。
通信インタフェース１０６は、例えば、例えばＬＡＮ（Local Area Network）カード等の他、無線周波受信機および送信機、ならびに光受信機および送信機を含むことができる。前述の受信機および送信機は、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク、ブルートゥース・ネットワーク、ロング・ターム・エボリューションなどの１つまたは複数の通信ネットワークにより動作するように実現することができる。
これらのコンピュータの各構成要素は、バス１０８で接続されている。
＜その他＞
なお、本明細書で説明したコンピュータの機能的構成及び物理的構成は、上述の態様に限るものではなく、例えば、各機能や物理資源を統合して実装したり、逆に、さらに分散して実装したりすることも可能である。
また、本明細書において、閾値等との比較において「〜以上」や「〜以下」とした記載箇所は、特記した場合を除き当該記載に限定されるものではなく、「〜より大きい（〜を上回る）」や「〜より小さい（〜を下回る）」に適宜置き換えることが可能である。
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
監視対象の複数のネットワーク機器から、当該ネットワーク機器が備える物理インタフェースに設定された論理インタフェースごとの過去のトラフィック量の実績値を取得して記憶部に格納する監視部と、
前記記憶部に格納された前記トラフィック量の実績値を参照し、当該トラフィック量の実績値に基づいて、将来における前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値を算出する分析部と、
前記複数のネットワーク機器それぞれについて、前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値を合算してネットワーク機器ごとのトラフィック量の予測値を算出し、当該ネットワーク機器ごとのトラフィック量の予測値に基づいて、新たなネットワークの割り当て先とするネットワーク機器を選択する選択部と
を備えた管理装置。
（付記２）
前記選択部は、算出した前記ネットワーク機器ごとのトラフィック量の予測値に、前記新たな論理インタフェースのトラフィック量の予測値を合算した合算値が、前記ネットワーク機器におけるトラフィック量の許容量に到達するか否かに基づいて、前記新たなネットワークの割り当て先とするネットワーク機器を選択する、付記１記載の管理装置。
（付記３）
前記分析部は、前記トラフィック量の実績値の推移に基づいて、前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値の推移と、前記新たなネットワークが使用する論理インタフェースのトラフィック量の予測値の推移とを予測し、
前記選択部は、前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値の推移と、前記新たな論理インタフェースのトラフィック量の予測値の推移とに基づいて、前記新たなネットワークの割り当て先とするネットワーク機器を選択する、付記１又は２に記載の管理装置。
（付記４）
前記選択部は、前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値の推移と、前記新たな論理インタフェースのトラフィック量の予測値の推移とに基づいて、前記ネットワーク機器ごとのトラフィック量の予測値に、前記新たな論理インタフェースのトラフィック量の予測値を合算した合算値が前記ネットワーク機器におけるトラフィック量の許容量に到達するまでの時間を算出し、当該時間に基づいて、前記新たなネットワークの割り当て先とするネットワーク機器を選択する、付記３記載の管理装置。
（付記５）
前記選択部は、前記複数のネットワーク機器における前記論理インタフェースごとのトラフィック量の実績値の所定時間あたりの最大増加量のうちの最大量を取得し、前記新たなネットワークが使用する論理インタフェースのトラフィック量の予測値が、前記所定時間ごとに当該最大量増加して推移すると予測する、付記３又は４記載の管理装置。
（付記６）
前記分析部は、前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値の推移を、所定の分析単位時間ごとにおける前記トラフィック量の実績値の推移パターンに応じて異なる方法で予測する、付記３〜５のいずれか１項に記載の管理装置。
（付記７）
前記分析部は、一の前記分析単位時間における前記トラフィック量の実績値の推移が、他の前記分析単位時間における前記トラフィック量の実績値の推移と一致又は近似するときに、前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値の推移が、当該トラフィック量の実績値の推移と一致又は近似すると予測する、付記６記載の管理装置。
（付記８）
前記分析部は、前記分析単位時間ごとにおける前記トラフィック量の実績値の推移を示す近似式を特定し、一の前記分析単位時間における近似式が、他の前記分析単位時間における近似式と一致するときに、当該近似式を、前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値の推移を示す予測式とする、付記７記載の管理装置。
（付記９）
前記分析部は、一の前記分析単位時間における前記トラフィック量の実績値の推移が、他の前記分析単位時間における前記トラフィック量の実績値の推移と一致又は近似しないときに、前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値の推移を、複数の前記分析単位時間を含んだ期間における前記トラフィック量の実績値の推移に基づいて予測する、付記６記載の管理装置。
（付記１０）
前記分析部は、前記分析単位時間ごとにおける前記トラフィック量の実績値の推移を示す近似式を特定し、一の前記分析単位時間における近似式が、他の前記分析単位時間における近似式と一致しないときに、複数の前記分析単位時間を含んだ期間における前記トラフィック量の実績値の推移を示す近似式を特定し、当該近似式を、前記トラフィック量の予測値の推移を示す予測式とする、付記９記載の管理装置。
（付記１１）
前記分析部は、前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値の推移が特定できないときに、前記論理インタフェースにおける所定期間あたりのトラフィック量の最大増加量を取得し、前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値が、前記所定時間ごとに当該最大増加量だけ増加して推移すると予測する、付記６記載の管理装置。
（付記１２）
前記分析単位時間の時間長は、前記論理インタフェースごとに異なる時間長であり、
前記分析部は、前記論理インタフェースそれぞれについて、一の前記分析単位時間における前記トラフィック量の実績値の推移が他の前記分析単位時間における前記トラフィック量の実績値の推移と一致又は近似する分析単位時間の時間長を特定し、当該分析単位時間の時間長を、当該論理インタフェースの分析単位時間の時間長として決定する、付記６記載の管理装置。
（付記１３）
前記分析部は、前記分析単位時間の時間長を、所定の設定範囲内に含まれる時間長とする、付記１２又は１３記載の管理装置。
（付記１４）
前記論理インタフェースは、前記ネットワーク機器に接続された装置で動作する仮想マシンが使用する仮想ネットワークに割り当てられる、付記１〜１４のいずれか１項に記載の管理装置。
（付記１５）
監視対象の複数のネットワーク機器から、当該ネットワーク機器が備える物理インタフェースに設定された論理インタフェースごとの過去のトラフィック量の実績値を取得して記憶部に格納し、
前記記憶部に格納された前記トラフィック量の実績値を参照し、当該トラフィック量の実績値に基づいて、将来における前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値を算出し、
前記複数のネットワーク機器それぞれについて、前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値を合算してネットワーク機器ごとのトラフィック量の予測値を算出し、当該ネットワーク機器ごとのトラフィック量の予測値に基づいて、新たなネットワークの割り当て先とするネットワーク機器を選択する
処理をコンピュータに実行させる管理プログラム。
（付記１６）
１つ又は複数の情報処理装置と、
前記情報処理装置に接続された論理ネットワークに割り当てられる論理インタフェースが設定される物理インタフェースを備えた複数のネットワーク機器と、
前記ネットワーク機器におけるトラフィック量を監視し、前記論理インタフェースの割り当てを行う管理装置と
を備え、
前記管理装置が、
前記複数のネットワーク機器から、当該ネットワーク機器が備える物理インタフェースに設定された前記論理インタフェースごとの過去のトラフィック量の実績値を取得して記憶部に格納し、
前記記憶部に格納された前記トラフィック量の実績値を参照し、当該トラフィック量の実績値に基づいて、将来における前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値を算出し、
前記複数のネットワーク機器それぞれについて、前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値を合算してネットワーク機器ごとのトラフィック量の予測値を算出し、当該ネットワーク機器ごとのトラフィック量の予測値に基づいて、新たなネットワークの割り当て先とするネットワーク機器を選択する
情報処理システム。
１…管理サーバ、２…ルータ、３…Ｌ２スイッチ、４…ＶＭホスト、５…管理者端末、１１…受信部、１２…監視部、１３…分析部、１４…選択部、１５…設定部、２１…基本定義情報、２２…機器情報テーブル、２３…ＶＭ作成情報テーブル、２４…ネットワーク定義情報テーブル、２５…トラフィック情報テーブル、２６…評価情報テーブル

Claims (9)

  1. 監視対象の複数のネットワーク機器から、当該ネットワーク機器が備える物理インタフェースに設定された論理インタフェースごとの過去のトラフィック量の実績値を取得して記憶部に格納する監視部と、
    前記記憶部に格納された前記トラフィック量の実績値を参照し、当該トラフィック量の実績値に基づいて、将来における前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値を算出する分析部と、
    前記複数のネットワーク機器それぞれについて、前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値を合算してネットワーク機器ごとのトラフィック量の予測値を算出し、当該ネットワーク機器ごとのトラフィック量の予測値に基づいて、新たなネットワークの割り当て先とするネットワーク機器を選択する選択部と
    を備えた管理装置。
  2. 前記選択部は、算出した前記ネットワーク機器ごとのトラフィック量の予測値に、前記新たな論理インタフェースのトラフィック量の予測値を合算した合算値が、前記ネットワーク機器におけるトラフィック量の許容量に到達するか否かに基づいて、前記新たなネットワークの割り当て先とするネットワーク機器を選択する、請求項１記載の管理装置。
  3. 前記分析部は、前記トラフィック量の実績値の推移に基づいて、前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値の推移と、前記新たなネットワークが使用する論理インタフェースのトラフィック量の予測値の推移とを予測し、
    前記選択部は、前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値の推移と、前記新たな論理インタフェースのトラフィック量の予測値の推移とに基づいて、前記新たなネットワークの割り当て先とするネットワーク機器を選択する、請求項１又は２に記載の管理装置。
  4. 前記選択部は、前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値の推移と、前記新たな論理インタフェースのトラフィック量の予測値の推移とに基づいて、前記ネットワーク機器ごとのトラフィック量の予測値に、前記新たな論理インタフェースのトラフィック量の予測値を合算した合算値が前記ネットワーク機器におけるトラフィック量の許容量に到達するまでの時間を算出し、当該時間に基づいて、前記新たなネットワークの割り当て先とするネットワーク機器を選択する、請求項３記載の管理装置。
  5. 前記選択部は、前記複数のネットワーク機器における前記論理インタフェースごとのトラフィック量の実績値の所定時間あたりの最大増加量のうちの最大量を取得し、前記新たなネットワークが使用する論理インタフェースのトラフィック量の予測値が、前記所定時間ごとに当該最大量増加して推移すると予測する、請求項３又は４記載の管理装置。
  6. 前記分析部は、前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値の推移を、所定の分析単位時間ごとにおける前記トラフィック量の実績値の推移パターンに応じて異なる方法で予測する、請求項３〜５のいずれか１項に記載の管理装置。
  7. 前記分析単位時間の時間長は、前記論理インタフェースごとに異なる時間長であり、
    前記分析部は、前記論理インタフェースそれぞれについて、一の前記分析単位時間における前記トラフィック量の実績値の推移が他の前記分析単位時間における前記トラフィック量の実績値の推移と一致又は近似する分析単位時間の時間長を特定し、当該分析単位時間の時間長を、当該論理インタフェースの分析単位時間の時間長として決定する、請求項６記載の管理装置。
  8. 監視対象の複数のネットワーク機器から、当該ネットワーク機器が備える物理インタフェースに設定された論理インタフェースごとの過去のトラフィック量の実績値を取得して記憶部に格納し、
    前記記憶部に格納された前記トラフィック量の実績値を参照し、当該トラフィック量の実績値に基づいて、将来における前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値を算出し、
    前記複数のネットワーク機器それぞれについて、前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値を合算してネットワーク機器ごとのトラフィック量の予測値を算出し、当該ネットワーク機器ごとのトラフィック量の予測値に基づいて、新たなネットワークの割り当て先とするネットワーク機器を選択する
    処理をコンピュータに実行させる管理プログラム。
  9. １つ又は複数の情報処理装置と、
    前記情報処理装置に接続された論理ネットワークに割り当てられる論理インタフェースが設定される物理インタフェースを備えた複数のネットワーク機器と、
    前記ネットワーク機器におけるトラフィック量を監視し、前記論理インタフェースの割り当てを行う管理装置と
    を備え、
    前記管理装置が、
    前記複数のネットワーク機器から、当該ネットワーク機器が備える物理インタフェースに設定された前記論理インタフェースごとの過去のトラフィック量の実績値を取得して記憶部に格納し、
    前記記憶部に格納された前記トラフィック量の実績値を参照し、当該トラフィック量の実績値に基づいて、将来における前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値を算出し、
    前記複数のネットワーク機器それぞれについて、前記論理インタフェースごとのトラフィック量の予測値を合算してネットワーク機器ごとのトラフィック量の予測値を算出し、当該ネットワーク機器ごとのトラフィック量の予測値に基づいて、新たなネットワークの割り当て先とするネットワーク機器を選択する
    情報処理システム。
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