JP2016110248A - 仮想化実行装置、仮想化システム、および、リソース最適化方法 - Google Patents

Abstract

【課題】サーバ装置の仮想化環境の利便性を向上させる。【解決手段】クライアント装置５に所定のサービスを提供する複数のサーバ装置２の仮想化を実行する仮想化実行装置１は、クライアント装置５を操作するユーザの特性情報を格納し、１または複数のＶＭ３から構成されるシステムのシステム構成情報を格納し、格納された特性情報、および、格納されたシステム構成情報を用いて、ＶＭ３の複数種類のリソースの、所定の期間ごとの使用予定量を推測し、推測した複数種類のリソースの使用予定量を用いて、ＶＭ３を複数のサーバ装置２のいずれに配置するかという配置最適化、および、ＶＭ３の動作に必要となるディスク領域を複数のストレージ装置４のいずれに割り当てるかという割当最適化を実行する。また、仮想化実行装置１は、特性情報に含まれるユーザタイプや過去のサービス利用履歴を参照して、システム構成情報をユーザに推奨することができる。【選択図】図１

Description

本発明は、サーバ装置を仮想化する技術に関する。

特許文献１には、物理サーバ（サーバ装置）の使用リソース量が上限閾値を超えると予想される場合、物理サーバの使用リソース量が上限閾値を下回るように、使用リソース量の大きい仮想マシン（ＶＭ：Virtual Machine）から順に、移動対象の仮想マシン候補を抽出することによって、リソース使用効率を向上する技術について開示されている。

また、特許文献２には、クライアント装置が、複数のサーバ装置の中から、使用されているリソースの最も小さいサーバ装置を選択し、選択されたサーバ装置に対して、クライアント装置用の仮想マシンの作成を要求することで、サーバ管理者の負担を軽減すると共に、サーバの負荷を低減する技術について開示されている。

特開２０１３−２３９０９５号公報 特開２０１３−１４９０７６号公報

サーバ装置が仮想化され仮想マシンがサーバ装置に配置される仮想化環境に対して、クライアント装置のユーザからは、サーバ装置のリソース競合によって仮想マシンの性能が劣化するという懸念を無くして欲しいという要望がある。「リソース競合」とは、１つのサーバ装置に配置された複数の仮想マシンがそのサーバ装置のリソースを取り合うことをいう。

一方、サーバ装置の仮想化環境の保守者からは、特許文献１，２のようにサーバ装置のリソースの利用効率を向上するのみならず、サービスの提供に必要な所定のデータを格納するディスク領域が割り当てられるストレージ装置のリソースの利用効率も向上したいという要望がある。しかし、特許文献１，２には、これらの要望を満たすのに十分な技術内容は開示されておらず、仮想化環境の利便性を向上させる余地が残されている。

そこで、本発明は、上記事情に鑑みて、サーバ装置の仮想化環境の利便性を向上させることを課題とする。

前記課題を解決するために、請求項１の発明は、クライアント装置に所定のサービスを提供する複数のサーバ装置の仮想化を実行する仮想化実行装置であって、前記クライアント装置を操作するユーザの特性情報を格納する特性情報格納部と、１または複数の仮想マシンから構成されるシステムのシステム構成情報を格納する構成情報格納部と、前記格納された特性情報、および、前記格納されたシステム構成情報を用いて、前記仮想マシンの複数種類のリソースの、所定の期間ごとの使用予定量を推測する推測部と、前記推測した複数種類のリソースの使用予定量を用いて、前記仮想マシンを複数の前記サーバ装置のいずれに配置するかという配置最適化、および、前記仮想マシンの動作に必要となるディスク領域を複数のストレージ装置のいずれに割り当てるかという割当最適化を実行する最適化部と、を備える、ことを特徴とする。

また、請求項６の発明は、クライアント装置に所定のサービスを提供する複数のサーバ装置、前記サーバ装置を仮想化する仮想化実行装置、および、複数のストレージ装置、が通信可能に接続される仮想化システムであって、前記仮想化実行装置が、前記クライアント装置を操作するユーザの特性情報を格納する特性情報格納部と、１または複数の仮想マシンから構成されるシステムのシステム構成情報を格納する構成情報格納部と、前記格納された特性情報、および、前記格納されたシステム構成情報を用いて、前記仮想マシンの複数種類のリソースの、所定の期間ごとの使用予定量を推測する推測部と、前記推測した複数種類のリソースの使用予定量を用いて、前記仮想マシンを複数の前記サーバ装置のいずれに配置するかという配置最適化、および、前記仮想マシンの動作に必要となるディスク領域を複数の前記ストレージ装置のいずれに割り当てるかという割当最適化を実行する最適化部と、を備える、ことを特徴とする。

また、請求項７の発明は、クライアント装置に所定のサービスを提供する複数のサーバ装置の仮想化を実行する仮想化実行装置におけるリソース最適化方法であって、前記仮想化実行装置は、前記クライアント装置を操作するユーザの特性情報を格納する特性情報格納ステップと、１または複数の仮想マシンから構成されるシステムのシステム構成情報を格納する構成情報格納ステップと、前記格納された特性情報、および、前記格納されたシステム構成情報を用いて、前記仮想マシンの複数種類のリソースの、所定の期間ごとの使用予定量を推測する推測ステップと、前記推測した複数種類のリソースの使用予定量を用いて、前記仮想マシンを複数の前記サーバ装置のいずれに配置するかという配置最適化を実行する配置最適化ステップと、前記推測した複数種類のリソースの使用予定量を用いて、前記仮想マシンの動作に必要となるディスク領域を複数のストレージ装置のいずれに割り当てるかという割当最適化を実行する割当最適化ステップと、を実行する、ことを特徴とする。

請求項１，６，７の発明によれば、仮想化実行装置は、サービスを利用するユーザの特性情報を用いることで、そのユーザによるサービスの大まかな利用傾向を分析することができる。また、仮想化実行装置は、１または複数の仮想マシンから構成されるシステムのシステム構成情報を用いることで、ユーザがサービスを好適に利用できるようにするのに必要な性能を備えたシステムの構成を把握することができる。ここで、ユーザが懸念するリソース競合は、サーバ装置の性能そのものにもよるが、例えば、多くのユーザが同じサービスを利用するというユーザ側の利用態様にもよる。また、例えば、仮想マシンへのリソースの割り当てが不適切なこと、異なるサービスを構成する仮想マシンが特定のサーバに配置されてそのサーバの負荷が増大することにもよる。このため、これらの特性情報およびシステム構成情報を用いて推測された、仮想マシンの複数種類のリソースの、所定の期間ごとの使用予定量は、仮想マシンの配置最適化によりリソース競合を解消し、システムの性能を担保することに大いに寄与する。また、これらの使用予定量は、ディスク領域の割当最適化にも用いることで、仮想マシンの各々のディスクＩ／Ｏの競合の発生頻度を下げつつ、ストレージ装置のリソースの利用効率を向上させることにも大いに寄与する。したがって、サーバ装置の仮想化環境の利便性を向上させることができる。

また、請求項２の発明は、請求項１に記載の仮想化実行装置において、前記特性情報は、前記ユーザを識別するユーザＩＤ、所定の基準で前記ユーザを分類するユーザタイプ、および、前記ユーザが過去に前記サービスを利用したときのサービス利用履歴、を含んでおり、前記仮想化実行装置は、前記特性情報を参照して、前記ユーザに対して前記システム構成情報を推奨する推奨部、を備える、ことを特徴とする。

請求項２の発明によれば、推奨部によって推奨されるシステム構成情報をユーザに提示することで、サービスを利用するためにシステム構成情報を決定しなければならないユーザのサービス構築時の負担を低減させることができる。

また、請求項３の発明は、請求項１または請求項２に記載の仮想化実行装置において、前記最適化部は、前記ディスク領域の前記割当最適化において、前記ディスク領域を割当可能な複数の前記ストレージ装置のうち、ストレージ装置側ディスクＩ（Input）／Ｏ（Output）の実使用量の所定の期間内における平均値が最も小さくなる前記ストレージ装置を、前記ディスク領域の割当先として選定する、ことを特徴とする。

請求項３の発明によれば、ストレージ装置のディスクＩ／Ｏの実使用量を用いてディスク領域の割当最適化を行うことができるので、仮想マシンの各々のディスクＩ／Ｏの競合の発生頻度を下げつつ、ストレージ装置のリソースの利用効率をさらに向上させることができる。

また、請求項４の発明は、請求項１または請求項２に記載の仮想化実行装置において、前記最適化部は、前記ディスク領域の前記割当最適化において、前記ディスク領域を割当可能であり、前記仮想マシンの前記リソースの１つである仮想マシン側ディスクＩ／Ｏの使用予定量に応じて、ストレージ装置側ディスクＩ／Ｏの使用量が所定の時間帯ごとに帯域上限値を超えない複数の前記ストレージ装置のうち、前記ストレージ装置側ディスクＩ／Ｏの空き予定容量の、所定の期間内における最小値が最大となる前記ストレージ装置を、前記ディスク領域の割当先として選定する、ことを特徴とする。

請求項４の発明によれば、仮想マシンのディスクＩ／Ｏの使用予定量だけでなく、ストレージ装置のディスクＩ／Ｏの空き予定容量も用いてディスク領域の割当最適化を行うことができるので、仮想マシンの各々のディスクＩ／Ｏの競合の発生頻度を下げつつ、ストレージ装置のリソースの利用効率をさらに向上させることができる。

また、請求項５の発明は、請求項１または請求項２に記載の仮想化実行装置において、前記最適化部は、前記ディスク領域の前記割当最適化において、前記ディスク領域を割当可能であり、前記仮想マシンの前記リソースの１つである仮想マシン側ディスクＩ／Ｏの使用予定量に応じて、ストレージ装置側ディスクＩ／Ｏの使用量が所定の時間帯ごとに帯域上限値を超えない複数の前記ストレージ装置のうち、前記ストレージ装置側ディスクＩ／Ｏの空き予定容量の、所定の期間内における標準偏差が最小となる前記ストレージ装置を、前記ディスク領域の割当先として選定する、ことを特徴とする。

請求項５の発明によれば、仮想マシンのディスクＩ／Ｏの使用予定量だけでなく、ストレージ装置のディスクＩ／Ｏの空き予定容量も用いてディスク領域の割当最適化を行うことができるので、仮想マシンの各々のディスクＩ／Ｏの競合の発生頻度を下げつつ、ストレージ装置のリソースの利用効率をさらに向上させることができる。

本発明によれば、サーバ装置の仮想化環境の利便性を向上させることができる。

本実施形態の仮想化システムの全体構成図である。 本実施形態の仮想化実行装置の機能構成図である。 システム構成情報を決定するための処理を示すフローチャートである。 ＶＭのリソースの使用予定量を導出するためのフローチャートである。 本実施形態の仮想化実行装置の全体処理を示すフローチャートである。 実施例１のディスク領域の割当先となるストレージ装置を選定するための説明図である。 実施例１のＶＭの配置先となるサーバ装置を選定するための説明図である。 実施例２のディスク領域の割当先となるストレージ装置を選定するための説明図である。 実施例２のＶＭの配置先となるサーバ装置を選定するための説明図。

本発明を実施するための形態（実施形態）について、図面を参照しながら詳細に説明する。

図１に示すように、本実施形態の仮想化システムは、仮想化実行装置１と、複数のサーバ装置２と、複数のストレージ装置４とを備える。仮想化実行装置１、サーバ装置２、ストレージ装置４は、ＮＷ（ネットワーク）を介して通信可能に接続されている。また、このネットワークには、複数のクライアント装置５が接続されている。

仮想化実行装置１は、サーバ装置２を仮想化して、サーバ装置２の各々に１または複数のＶＭ３（仮想マシン）を配置する装置である。仮想化実行装置１の機能構成の詳細については後記する。

サーバ装置２は、クライアント装置５に所定のサービスを提供する装置であり、そのサービスを実現するＡＰ（アプリケーション。図示せず。）を備える。サーバ装置２の各々は、共通のクラウドプラットフォーム上でＡＰを動作させることができる。サーバ装置２の各々が備えるプラットフォーム（図示せず）の仕様は、様々なものにすることができる。また、サーバ装置２の各々は、共通のクラウドプラットフォーム上でＡＰを動作させるために、自身で備えるプラットフォーム間の差異を吸収するＭＷ（ミドルウェア。図示せず。）を備える。

ＶＭ３は、サーバ装置２に配置されると、仮想化実行装置１から各種リソースの所定量が割り当てられる。ＶＭ３は、サーバ装置２の仮想化によって、サーバ装置２が備えるＡＰと同じＡＰを備える。ＶＭ３は、クライアント装置５によるサービスの利用状況などに応じて、複数のサーバ装置２間を移動することができ、仮想化システム全体の負荷分散を実現できる。

ストレージ装置４は、サービスの提供に必要な所定のデータをディスク領域に格納している。上記クラウドプラットフォームでは、ストレージ装置４の処理も負荷分散させる必要があるため、本実施形態の仮想化システムは、ストレージ装置４を複数備える。サーバ装置２は、必要に応じてストレージ装置４のディスク領域を直接参照することができる。ＶＭ３は、ＶＭ３自身の動作に必要となる程度の大きさのディスク領域を特定のストレージ装置４上に割り当てることができる。ＶＭ３は、クライアント装置５からのアクセスを受けると、予め対応付けられたストレージ装置４のディスク領域にアクセスしてデータを読み出し、サービスの実現に必要なＡＰの処理を実行する。

クライアント装置５は、サーバ装置２が提供するサービスを利用するユーザが操作する装置である。クライアント装置５は、サービス構築後に、予め定められた特定のＶＭ３にアクセスすることができる。
なお、サービス構築とは、具体的には、ユーザごとに定められたサービスカタログ（周知であるため説明は省略）に基づいた、利用サービスに対応するＶＭ３の作成、作成されたＶＭ３の配置先となるサーバ装置２の決定、ＮＷ設定などを含む。

本実施形態で説明した仮想化実行装置１、サーバ装置２、ストレージ装置４、および、クライアント装置５は、入力部、出力部、制御部および記憶部といったハードウェアを含むコンピュータである。例えば、制御部がＣＰＵ（Central Processing Unit）から構成される場合、その制御部を含むコンピュータによる情報処理は、ＣＰＵによるプログラム実行処理で実現する。また、そのコンピュータが含む記憶部は、ＣＰＵが指令し、そのコンピュータの機能部を実現するためのプログラムを記憶する。これによりソフトウェアとハードウェアの協働が実現される。前記プログラムは、記録媒体に記録したり、ネットワークを経由したりすることで提供される。

仮想化実行装置１の機能構成について説明する。
図２に示すように、仮想化実行装置１の制御部は、特性情報格納部１１と、構成情報格納部１２と、推奨部１３と、推測部１４と、割当先決定部１５（最適化部）と、配置先決定部１６（最適化部）と、割当実行部１７と、配置実行部１８とを機能部として備える。これらの機能部は、仮想化実行装置１の記憶部にあるプログラム（図示せず）を適宜読み出し、実行することで実現される。

（特性情報格納部１１）
特性情報格納部１１は、クライアント装置５を操作するユーザごとに定められた特性情報（図示せず）を、仮想化実行装置１の記憶部に格納する。特性情報は、ユーザＩＤ（Identifier）と、所定の基準でユーザを分類するユーザタイプと、ユーザが過去に何らかのサービスを利用したことがある場合には、そのサービスを利用したときのサービス利用履歴とを関連付けた情報である。

［特性情報］
ユーザＩＤは、例えば、当該ユーザに割り振られた登録番号である。
ユーザタイプは、例えば、職業によるユーザの分類を可能にし、ユーザを学生、一般会社員、主婦、トレーダー、などに分類することができる。また、ユーザタイプは、例えば、サービスの利用度によるユーザの分類を可能にし、ユーザを、プレミアム、ゴールド、プラチナ、ブロンズ、お試し、などに分類することができる。

サービス利用履歴は、（１）ユーザが過去にサービスを利用したときに決定されたシステム構成情報の内容、（２）ユーザタイプ別に予め作成された初期のシステム構成情報の内容、（３）ユーザが過去にサービスを利用したときに使用されたＶＭ３のリソースの使用量の履歴（時間推移）、（４）ユーザタイプ別に予め作成されたＶＭ３のリソースの使用量の一般的な時間推移を含む。なお、システム構成情報についての説明は後記する。

なお、特性情報格納部１１は、特性情報として、（３）によるＶＭ３のリソースの使用量の履歴に伴う、ストレージ装置４のディスクＩ（Input）／Ｏ（Output）の使用量の履歴（時間推移）を含んでもよい。また、特性情報格納部１１は、特性情報として、（４）によるＶＭ３のリソースの使用量の時間推移に伴う、ストレージ装置４のディスクＩ（Input）／Ｏ（Output）の使用量の時間推移を含んでもよい。

（構成情報格納部１２）
構成情報格納部１２は、１または複数のＶＭ３から構成されるシステムのシステム構成情報（図示せず）を、仮想化実行装置１の記憶部に格納する。システム構成情報は、システムの識別子と、システムのアーキテクチャの詳細と、システムの仕様の詳細と、システムの設定内容の詳細とを関連付けた情報である。

［システム構成情報］
システムのアーキテクチャの詳細には、例えば、このシステムが備えるＬＢ（ロードバランサ）の数、このシステムが備えるＤＢ（データベース）の数、ＬＢごとに配備されるＡＰの数の範囲が含まれる。
システムの仕様の詳細には、例えば、このシステムに使用されるＯＳ（オペレーティングシステム）、ＭＷ、ＤＢ、ＡＰなどのソフトウェア名およびバージョンが含まれる。

システムの設定内容の詳細には、例えば、ＤＢのコネクションの数、このシステムを構成する１または複数のＶＭ３への割当リソース量が含まれる。ＶＭ３のリソースとしては、例えば、ＣＰＵ、メモリ、ディスクＩ／Ｏ、システム自身が動作するためにストレージ装置４に割り当てられるディスク領域、ネットワークＩ／Ｏ（「ＮＷＩ／Ｏ」と称する場合もある）がある。

（推奨部１３）
推奨部１３は、特性情報を参照して、サービス構築時にてユーザに所定のシステム構成情報を推奨する。推奨の形態としては、例えば、クライアント装置５の表示部にシステム構成情報の内容を表示させるものがあげられる。推奨部１３は、ユーザが過去と同じサービスを利用し、かつ、過去と同じユーザタイプである場合には、過去にユーザが同じサービスを利用したときに決定されたシステム構成情報と同じシステム構成情報を推奨する。もし、上記以外の場合には、推奨部１３は、ユーザタイプ別に予め決められた初期のシステム構成情報を推奨する。

クライアント装置５は、入力部からの入力により、推奨されたシステム構成情報の内容を変更指定することができる。仮想化実行装置１は、クライアント装置５からのシステム構成情報の変更指定の有無を踏まえて、クライアント装置５がアクセスするシステムの最終的なシステム構成情報を決定する。決定されたシステム構成情報は、構成情報格納部１２によって、仮想化実行装置１の記憶部に格納される。

（システム構成情報の決定）
ここで、図３を参照して、最終的なシステム構成情報を決定するための処理について説明する。この処理は、クライアント装置５からの要求に応じて仮想化実行装置１がサービスを構築する時に開始し、ステップＳ０１に進む。なお、仮想化実行装置１は、ユーザが利用しようとするサービスの種類は当然認識しているとする。

ステップＳ０１において、仮想化実行装置１の制御部は、サービスを利用しようとするユーザのユーザＩＤおよびユーザタイプをクライアント装置５から取得する。ステップＳ０１の後、ステップＳ０２に進む。

ステップＳ０２において、仮想化実行装置１の制御部は、特性情報格納部１１の機能により、取得したユーザＩＤをキーとして記憶部を参照し、当該ユーザのサービス利用履歴があるか否かを判定する。ある場合には（ステップＳ０２／Ｙｅｓ）、ステップＳ０３に進み、ない場合には（ステップＳ０２／Ｎｏ）、当該ユーザは新規のユーザであることを意味しており、ステップＳ０６に進む。

ステップＳ０３において、仮想化実行装置１の制御部は、特性情報格納部１１の機能により、当該ユーザの、記憶部に格納済みの特性情報を読み出す。ステップＳ０３の後、ステップＳ０４に進む。

ステップＳ０４において、仮想化実行装置１の制御部は、読み出した特性情報と、クライアント装置５から取得したユーザタイプを用いて、ユーザが過去と同じサービスを利用し、かつ、過去と同じユーザタイプであるか否かを判定する。つまり、仮想化実行装置１の制御部は、読み出した特性情報に含まれる、過去に利用したサービスと、今回、ユーザが利用しようとしているサービスが一致し、かつ、読み出した特性情報に含まれる、過去のユーザタイプと、今回、サービスを利用しようとしているユーザのユーザタイプが一致するか否かを判定する。サービスおよびユーザタイプ双方とも一致している場合には（ステップＳ０４／Ｙｅｓ）、ステップＳ０５に進み、サービスおよびユーザタイプの少なくともいずれかが不一致である場合には（ステップＳ０４／Ｎｏ）、ステップＳ０６に進む。

ステップＳ０５において、仮想化実行装置１の制御部は、推奨部１３の機能により、過去に同じサービスを利用しており、ユーザタイプに変更が無いユーザに対して、過去にユーザが同じサービスを利用したときに決定されたシステム構成情報と同じシステム構成情報を推奨する。推奨の具体的な手段の一例として、クライアント装置５の表示部に当該システム構成情報の内容を表示させる。ステップＳ０５の後、ステップＳ０７に進む。

ステップＳ０６において、仮想化実行装置１の制御部は、推奨部１３の機能により、新規のユーザ、ユーザタイプに変更はないが、過去と異なるサービスを利用しようとするユーザ、過去と同じサービスを利用しようとするが、ユーザタイプが変更されたユーザ、または、過去と異なるサービスを利用しようとし、かつ、ユーザタイプが変更されたユーザに対して、ステップＳ０１で取得したユーザタイプ別に予め決められた初期のシステム構成情報を推奨する。推奨の具体的な手段の一例として、クライアント装置５の表示部に当該システム構成情報の内容を表示させる。ステップＳ０６の後、ステップＳ０７に進む。

ステップＳ０７において、仮想化実行装置１の制御部は、推奨したシステム構成情報の変更指定がクライアント装置５からあった場合には、その変更指定を受け付ける。仮想化実行装置１は、内容が変更されたシステム構成情報をクライアント装置５から取得する。ステップＳ０７の後、ステップＳ０８に進む。

ステップＳ０８において、仮想化実行装置１の制御部は、ユーザが利用するために構築されたサービスに対して、システムの最終的なシステム構成情報を決定する。つまり、推奨したシステム構成情報の変更指定がクライアント装置５から無かった場合には、推奨したシステム構成情報を最終的なシステム構成情報とし、クライアント装置５から推奨したシステム構成情報の変更指定があった場合には、変更後のシステム構成情報を最終的なシステム構成情報とする。ステップＳ０８の後、図３の処理を終了し、サービスの構築を完了する。

図３の処理によれば、サービスを利用するためにシステム構成情報を決定しなければならないユーザのサービス構築時の負担を低減させることができる。

（推測部１４）
図２に戻って、推測部１４は、特性情報格納部１１によって格納された特性情報、および、構成情報格納部１２によって格納されたシステム構成情報、つまり、決定された最終的なシステム構成情報を用いて、対象のシステムを構成するＶＭ３の各種リソースの、所定の期間ごとの使用予定量を推測する。

（ＶＭのリソースの使用予定量の推測）
ここで、図４を参照して、システム構成情報が決定されたシステムを構成するＶＭ３のリソースの使用予定量を推測するための処理について説明する。この処理は、最終的なシステム構成情報が決定されたときに開始し、ステップＳ１１に進む。

ステップＳ１１において、仮想化実行装置１の制御部は、決定されたシステム構成情報が、推奨部１３が推奨したシステム構成情報と同じであるか否かを判定する。同じであれば（ステップＳ１１／Ｙｅｓ）、ステップＳ１２に進み、異なれば（ステップＳ１１／Ｎｏ）、推奨したシステム構成情報にユーザから変更指定があったことを意味しており、ステップＳ１５に進む。

ステップＳ１２において、仮想化実行装置１の制御部は、決定されたシステム構成情報が、ユーザによって過去に決定されたシステム構成情報、つまり、図３のステップＳ０５にて推奨されたシステム構成情報と同じであるか否かを判定する。同じであれば（ステップＳ１２／Ｙｅｓ）、ステップＳ１３に進み、異なれば（ステップＳ１２／Ｎｏ）、ステップＳ１４に進む。

ステップＳ１３において、仮想化実行装置１の制御部は、推測部１４の機能により、下記ルール１に従って、各種リソースの使用予定量を推測する。この推測は、ユーザが過去にサービスを利用したときに得られた各種リソースの使用量の推移に基づいた推測である。具体的には、推測値は以下の式を用いて算出される。

＜ルール１＞
ある仮想マシンSmにおけるユーザUnの過去のシステム構成情報をAR(Sm，Un)、AR(Sm，Un)のリソースRi(iは、仮想マシンのリソースの種類の数)の過去の最大使用量をM(AR(Sm，Un)，Ri)、所定の時間単位ごとのユーザUnのリソースの使用量の基本推移率をTx(AR(Sm，Un)，Ri)(０≦Tx(AR(Sm，Un)，Ri) ≦１。xは、時間幅。例：１日、１時間、３０分。)、リソースRiの所定の時間単位ごとの使用予定量をCx(AR(Sm，Un)，Ri)とするとき、

Cx(AR(Sm，Un)，Ri) = M(AR(Sm，Un)，Ri) × Tx(AR(Sm，Un)，Ri)

ステップＳ１３の後、図４の処理を終了する。

ステップＳ１４において、仮想化実行装置１の制御部は、推測部１４の機能により、下記ルール２に従って、各種リソースの使用予定量を推測する。この推測は、ユーザが属するユーザパターンに対して予め作成された、各種リソースの使用量の基本的な推移に基づいた推測である。具体的には、推測値は以下の式を用いて算出される。

＜ルール２＞
ある仮想マシンSmにおけるユーザタイプPnの初期のシステム構成情報をAR(Sm，Pn)、AR(Sm，Pn)のリソースRi(iは、仮想マシンのリソースの種類の数)の過去の最大使用量をM(AR(Sm，Pn)，Ri)、所定の時間単位ごとのユーザタイプPnのリソースの使用量の基本推移率をTx(AR(Sm，Pn)，Ri)(０≦Tx(AR(Sm，Pn)，Ri) ≦１。xは、時間幅。例：１日、１時間、３０分。)、リソースRiの所定の時間単位ごとの使用予定量をCx(AR(Sm，Pn)，Ri)とするとき、

Cx(AR(Sm，Pn)，Ri) = M(AR(Sm，Pn)，Ri) × Tx(AR(Sm，Pn)，Ri)

ステップＳ１４の後、図４の処理を終了する。

ステップＳ１５において、仮想化実行装置１の制御部は、推測部１４の機能により、下記ルール３に従って、各種リソースの使用予定量を推測する。この推測は、推奨したシステム構成情報の独立要素のうち、ユーザからの変更指定によってリソースの使用量に影響を与える独立要素の影響量を、推奨したシステム構成情報からルール１，２に基づいて算出したリソースの使用予定量に反映させる推測である。具体的には、推測値は以下の式を用いて算出される。

＜ルール３＞
推奨したシステム構成情報の独立要素のうち、各種リソースRiの使用予定量に影響を与えるおそれがある１または複数の独立要素をEx（xは自然数）とした場合、Exの値の変更によりリソースRiの使用予定量がKEx倍になる、または、所定量KExだけ増加すると判明するとする。なお、このような判明は、例えば、チューニング試験の結果に基づく。そして、ユーザからの変更指定前の推奨したシステム構成情報によるリソースRiの使用予定量をValue-Ri-before、変更指定後のシステム構成情報によるリソースRiの使用予定量をValue-Ri-afterとするとき、

Value-Ri-after = Value-Ri-before×KE1×KE2×・・・×KEn + KEo + KEp + ・・・

ステップＳ１５の後、図４の処理を終了する。

図４の処理によれば、推奨部１３が推奨したシステム構成情報に即して、ＶＭ３の各種リソースの使用予定量を推測するので、推測値を求める負担を低減することができる。

（割当先決定部１５）
図２に戻って、割当先決定部１５は、推測部１４が推測したリソースの使用予定量を用いて、対象のサービスを提供するために動作するＶＭ３に対して、当該ＶＭ３の動作に必要となるディスク領域を複数のストレージ装置４のいずれに割り当てるかという割当最適化を実行する。ディスク領域の割当先となるストレージ装置４を選定するためのポリシには、例えば、以下の２つの割当先ストレージ装置選定ポリシ１，２がある。割当先決定部１５は、割当先ストレージ装置選定ポリシ１，２に従って、対象となるシステムを構成するＶＭ３のためにディスク領域を割り当てることになるストレージ装置４を、ディスク領域の割当先として選定する。

＜割当先ストレージ装置選定ポリシ１＞
（１ａ）：システム構成情報を参照して、対象となるシステムを構成するＶＭ３の動作に必要となるディスク領域を割当可能なストレージ装置４の候補を選定。
（１ｂ）：（１ａ）で選定されたストレージ装置４の候補のなかから、ストレージ装置４のディスクＩ／Ｏ（ストレージ装置側ディスクＩ／Ｏ）の実使用量の所定の期間内における平均値が最も小さくなるストレージ装置４を選定。なお、所定の期間とは、例えば、２４時間という期間全体としてもよいし、特定の数時間という一部期間としてもよい。

＜割当先ストレージ装置選択ポリシ２＞
（２ａ）：システム構成情報を参照して、対象となるシステムを構成するＶＭ３の動作に必要となるディスク領域を割当可能なストレージ装置４の候補を選定。
（２ｂ）：対象となるシステムを構成するＶＭ３のディスクＩ／Ｏの使用予定量を加算しても、ストレージ装置４のディスクＩ／Ｏ（ストレージ装置側ディスクＩ／Ｏ）の使用量が所定の時間帯ごとに帯域上限値を超えないストレージ装置４の候補を選定。ストレージ装置４のディスクＩ／Ｏは、そのストレージ装置４に割り当てられたディスク領域にアクセスするＶＭ３のディスクＩ／Ｏの使用予定量に依存する。ストレージ装置４のディスクＩ／Ｏの使用量は、例えば、ＶＭ３のディスクＩ／Ｏの使用予定量を適宜重みづけし、四則演算などの所定の演算によって算出することができる。
（２ｃ）：（２ａ）および（２ｂ）から選定されたストレージ装置４のうち、ＶＭ３のディスク領域の割当時に、ストレージ装置４のディスクＩ／Ｏの空き予定容量の、所定の期間内における偏りが最小となるストレージ装置４を選定。なお、所定の期間とは、例えば２４時間という期間全体としてもよいし、特定の数時間という一部期間としてもよい。

（２ｃ‐１）：（２ｃ）において、ストレージ装置４のディスクＩ／Ｏの空き予定容量の時間推移については、周知のパフォーマンス監視機能により把握することができる。
（２ｃ‐２）：（２ｃ）において、「ストレージ装置４のディスクＩ／Ｏの空き予定容量の、所定の期間内における偏りが最小となる」とは、例えば、当該ディスクＩ／Ｏの空き予定容量の、所定の期間内における最小値が最大となることとすることができる。
（２ｃ‐３）：また、（２ｃ）において、「ストレージ装置４のディスクＩ／Ｏの空き予定容量の、所定の期間内における偏りが最小となる」とは、例えば、当該ディスクＩ／Ｏの空き予定容量の、所定の期間内における標準偏差が最小となることとすることができる。

（２ｃ‐４）：（２ｃ）において、もし、ディスクＩ／Ｏの空き予定容量の、所定の期間内における偏りが同じとなるストレージ装置４が複数存在した場合には、ディスクＩ／Ｏの空き予定容量の時間的な平均値がより大きなストレージ装置４を選定する。また、ディスク領域の空き予定容量のより大きなストレージ装置４を選定することもできる。

（配置先決定部１６）
配置先決定部１６は、推測部１４が推測したリソースの使用予定量のうちＣＰＵ、メモリ、ＮＷＩ／Ｏの使用予定量を用いて、対象となるＶＭ３を複数のサーバ装置２のいずれに配置するかという配置最適化を実行する。ＶＭ３の配置先となるサーバ装置２を選定するためのポリシには、例えば、以下の２つの配置先ＶＭ選定ポリシ１，２がある。配置先決定部１６は、配置先ＶＭ選定ポリシ１，２に従って、特定のサーバ装置２を、ＶＭ３の配置先として選定する。なお、配置先ＶＭ選定ポリシの内容はこれらに限定されない。

＜配置先ＶＭ選定ポリシ１＞
配置予定のＶＭ３のリソースの使用量とサーバ装置２の各々のリソースの空き容量の時間的な推移から、いずれの時間帯においてもサーバ装置２のリソースの使用量が所定の上限値を超えなければ、そのサーバ装置２を配置先として選定。

＜配置先ＶＭ選定ポリシ２＞
複数のＶＭ３を対象にし、これらのＶＭ３のリソースの使用量の最大値と、ＶＭ３同士の間のリソースの使用量の推移の相関関係を特定し、あるサーバ装置２のリソースの使用量の最大値に収まるＶＭ３の組み合わせが見つかれば、そのサーバ装置２を配置先として選定。

（割当実行部１７、配置実行部１８）
割当実行部１７は、割当先決定部１５の割当最適化によって決定されたストレージ装置４にディスク領域を割り当てる。
配置実行部１８は、配置先決定部１６の配置最適化によって決定されたサーバ装置２にＶＭ３を配置する。
ＶＭ３がサーバ装置２に配置され、ディスク領域がストレージ装置４に割り当てられると、クライアント装置５は、サービスを利用することができる。

≪全体処理≫
図５に示すように、これまでに説明した仮想化実行装置１による全体処理は、以下の手順で進む。この全体処理は、ステップＳ２１から開始する。

ステップＳ２１において、仮想化実行装置１の制御部は、特性情報格納部１１の機能により、クライアント装置５を操作するユーザの特性情報を記憶部に格納する（特性情報格納ステップ）。ステップＳ２１の後、ステップＳ２２に進む。

ステップＳ２２において、仮想化実行装置１の制御部は、構成情報格納部１２の機能により、仮想化によってサーバ装置２に配置されるＶＭ３から構成されるシステムのシステム構成情報を格納する（構成情報格納ステップ）。すでに説明したように、格納されるシステム構成情報は、推奨部１３が特性情報に基づいて推奨したもの、または、クライアント装置５を操作するユーザが変更指定したものである。ステップＳ２２の後、ステップＳ２３に進む。

ステップＳ２３において、仮想化実行装置１の制御部は、推測部１４の機能により、格納された特性情報、および、格納されたシステム構成情報を用いて、ＶＭ３の複数種類のリソースの、所定の期間ごとの使用予定量を推測する（推測ステップ）。ステップＳ２３の後、ステップＳ２４に進む。

ステップＳ２４において、仮想化実行装置１の制御部は、配置先決定部１６の機能により、推測した複数種類のリソースの使用予定量を用いて、ＶＭ３を複数のサーバ装置２のいずれに配置するかという配置最適化を実行する（配置最適化ステップ）。ステップＳ２４の後、ステップＳ２５に進む。

ステップＳ２５において、仮想化実行装置１の制御部は、割当先決定部１５の機能により、推測した複数種類のリソースの使用予定量を用いて、ＶＭ３の動作に必要となるディスク領域を複数のストレージ装置４のいずれに割り当てるかという割当最適化を実行する（割当最適化ステップ）。ステップＳ２５の後、ステップＳ２６に進む。

ステップＳ２６において、仮想化実行装置１の制御部は、配置実行部１８の機能により、配置最適化で選定されたサーバ装置２にＶＭ３を配置する。ステップＳ２６の後、ステップＳ２７に進む。

ステップＳ２７において、仮想化実行装置１の制御部は、割当実行部１７の機能により、配置最適化で選定されたストレージ装置４にディスク領域を割り当てる。ステップＳ２６の後、ステップＳ２７に進む。ステップＳ２７の後、図５の処理を終了する。

≪実施例１≫
本実施形態を具体的に説明するために実施例１，２について説明する。まず、実施例１について説明する。実施例１の前提は下記の通りである。

（実施例１の前提）
（１）ユーザのＩＤ：Ａさん。ユーザタイプ：主婦。
（２）利用するサービス：画像処理解析サービス。過去の学生時代に利用歴あり。
（３）主婦ユーザタイプの画像処理解析サービスに対する初期のシステム構成情報：ＡＰサーバ・ＤＢサーバの２台構成。
ＡＰサーバ：
リソースの割当量（ＣＰＵ：１２コア、メモリ：８ＧＢ、ディスクＩ／Ｏ：１．０Ｇｂｐｓ、ＮＷＩ／Ｏ：１．０Ｇｂｐｓ）
ディスク領域の割当量：５０ＧＢ

ＤＢサーバ：
リソースの割当量（ＣＰＵ：６コア、メモリ：６ＧＢ、ディスクＩ／Ｏ：２．０Ｇｂｐｓ、ＮＷＩ／Ｏ：２．０Ｇｂｐｓ）
ディスク領域の割当量：１００ＧＢ

＊１：説明の便宜上、ＣＰＵ周波数は３．０ＧＨｚとし、ＣＰＵの使用量＝コア数×ＣＰＵ周波数×全体使用率とする。
＊２：ＶＭ３は、ＡＰサーバ・ＤＢサーバのそれぞれに対して作成される。
（４）主婦ユーザタイプにおける各ＶＭ３のリソースの使用量の推移：各ＶＭ３の各時間帯（０：００〜７：５９、８：００〜１５：５９、１６：００〜２３：５９）のリソース（ＣＰＵ、メモリ、ディスクＩ／Ｏ、ＮＷＩ／Ｏ）の平均使用率の推移
０：００〜 ７：５９・・・１０％
８：００〜１５：５９・・・６０％
１６：００〜２３：５９・・・４０％

ユーザＡに対する新たな画像処理解析サービスの構築時にて、推奨部１３は、上記（３）の初期のシステム構成情報を推奨値として、ユーザＡが操作するクライアント装置５の表示部に表示する。ユーザＡは推奨値としてのシステム構成情報をそのまま利用することにした（図３のステップＳ０７にてシステム構成情報の変更指定はなし）。その結果、推奨値としてのシステム構成情報が最終的なシステム構成情報として決定される。

その後、推測部１４は、上記（３）（４）の情報に基づいて、各ＶＭ３の各種リソースの時間帯ごとの使用予定量を、
各種リソースの使用予定量＝各種リソースの割当量×平均利用率
として推測する。ＤＢサーバとして実装されるＶＭ３に関しては、使用予定量は、以下の表１の通りになる。

その後、割当先決定部１５および配置先決定部１６は、推測された各ＶＭ３のリソースの使用予定量に基づいて、ディスク領域の割当先となるストレージ装置４、および、ＶＭ３の配置先となるサーバ装置２を決定する。

以上の説明を踏まえ、割当先となるストレージ装置４を選定する様子を図６に示す。
図６に示すストレージＡ〜Ｄの４つのストレージ装置４において、ストレージＤは、ディスク領域の空き容量が不足することになるため（９０ＧＢ＜１００ＧＢ）、割当先の候補から除外される（割当先ストレージ装置選択ポリシ２の（２ａ）参照）。また、ストレージＣは、１６：００〜２３：５９におけるディスクＩ／Ｏの空き容量が不足することになるため（０．６Ｇｂｐｓ＜８００Ｍｂｐｓ）、割当先の候補から除外される（割当先ストレージ装置選択ポリシ２の（２ｂ）参照）。

ディスク領域の空き容量およびディスクＩ／Ｏの空き容量に関する両方の条件を満たすストレージＡ，Ｂのうち、ディスクＩ／Ｏの空き予定容量の、所定の期間内における最小値が最大となるのは、ストレージＡであることが分かる（割当先ストレージ装置選択ポリシ２の（２ｃ）、（２ｃ‐２）参照）。よって、割当先決定部１５は、ストレージＡを、ＤＢサーバのディスク領域の割当先として選定する。

ＡＰサーバについても上記と同様の方法で割当先となるストレージ装置４を選定する（説明は省略）。その結果、割当先決定部１５による割当最適化が実現される。

ＶＭ３（ＤＢサーバ）の配置先となるサーバ装置２を選定する様子を図７に示す。
図７のサーバＡ〜Ｄの４つのサーバ装置２において、サーバＡ〜Ｄの３種のリソースであるＣＰＵ、メモリ、ＮＷＩ／Ｏの、各時間帯における空き予定容量が、ＤＢサーバのＣＰＵ、メモリ、ＮＷＩ／Ｏの使用予定量を下回る場合には、その空き予定容量の値が強調表示されている（斜字かつ楕円で囲む）。

図７によれば、配置先決定部１６は、いずれの時間帯においても、ＣＰＵ、メモリ、ＮＷＩ／Ｏの空き予定容量の値が、ＤＢサーバのＣＰＵ、メモリ、ＮＷＩ／Ｏの使用予定量を上回るサーバＣをＤＢサーバの配置先として選定する。
ＡＰサーバについても上記と同様の方法で配置先となるサーバ装置２を選定する（説明は省略）。その結果、配置先決定部１６による配置最適化が実現される。

≪実施例２≫
次に、実施例２について説明する。その際、実施例１ですでにした説明と重複する説明は省略する。実施例２の前提は下記の通りである。

（実施例２の前提）
（１）ユーザのＩＤ：Ｂさん。ユーザタイプ：学生。
（２）利用するサービス：Ｗｅｂサービス。過去利用歴あり。
（３）過去（Ｂさんが学生）利用時のＷｅｂサービスに対するシステム構成情報：Ｗｅｂサーバ・ＡＰサーバ・ＤＢサーバの３層構成。
Ｗｅｂサーバ層（１ＬＢ−３Ｗｅｂサーバ）：
リソースの割当量（ＣＰＵ：８コア、メモリ：８ＧＢ、ディスクＩ／Ｏ：５００Ｍｂｐｓ、ＮＷＩ／Ｏ：１．０Ｇｂｐｓ）
ディスク領域の割当量：１０ＧＢ
利用ソフト・ミドルウェア：Ａｐａｃｈｅ（登録商標） ＨＴＴＰ Ｓｅｒｖｅｒ

ＡＰサーバ層（１ＬＢ−３ＡＰサーバ）：
リソースの割当量（ＣＰＵ：１２コア、メモリ：１６ＧＢ、ディスクＩ／Ｏ：１．０Ｇｂｐｓ、ＮＷＩ／Ｏ：５００Ｍｂｐｓ）
ディスク領域の割当量：１０ＧＢ
利用ソフト・ミドルウェア：Ａｐａｃｈｅ Ｔｏｍｃａｔ

ＤＢサーバ層（１ＤＢサーバ）：
リソースの割当量（ＣＰＵ：６コア、メモリ：８ＧＢ、ディスクＩ／Ｏ：１．０Ｇｂｐｓ、ＮＷＩ／Ｏ：５００Ｍｂｐｓ）
ディスク領域の割当量：１００ＧＢ
利用ソフト・ミドルウェア：Ｏｒａｃｌｅ（登録商標） Ｄａｔａｂａｓｅ（ＤＢコネクション数：５００）

＊３：ＶＭ３は、Ｗｅｂサーバ・ＡＰサーバ・ＤＢサーバのそれぞれに対して作成される。
（４）過去利用時のＷｅｂサービスにおける各ＶＭ３のリソースの使用量の推移：各ＶＭ３の各時間帯（０：００〜７：５９、８：００〜１５：５９、１６：００〜２３：５９）のリソース（ＣＰＵ、メモリ、ディスクＩ／Ｏ、ＮＷＩ／Ｏ）の平均使用率の推移
０：００〜 ７：５９・・・３０％
８：００〜１５：５９・・・４０％
１６：００〜２３：５９・・・８０％

ユーザＢに対する新たなＷｅｂサービスの構築時にて、推奨部１３は、上記（３）の初期のシステム構成情報を推奨値として、ユーザＢが操作するクライアント装置５の表示部に表示する。ユーザＢは、過去に同じサービスを利用したときに、ディスクＩ／Ｏ処理待ちによってＤＢサーバのＣＰＵ使用率が高すぎたと判断したため、推奨値としてのシステム構成情報を変更指定した。具体的には、推奨されたシステム構成情報において、ＤＢコネクション数を５００→１０００にし、ディスクＩ／Ｏの割当量を１．０Ｇｂｐｓ→２．０Ｇｂｐｓにするように変更指定した（図３のステップＳ０７にてシステム構成情報の変更指定はあり）。その結果、変更指定を反映した最終的なシステム構成情報が決定される。

チューニング試験などによって、上記のようにＤＢコネクション数を２倍にすると、ＣＰＵ使用率が２０％改善する（各時間帯におけるＣＰＵの平均使用率は−２０％分修正される）とともにディスクＩ／Ｏの使用量が１．５倍になるという測定結果が判明している。
推測部１４は、この測定結果を踏まえ、上記（３）（４）の情報に基づいて、各ＶＭ３の各種リソースの時間帯ごとの使用予定量を、
各種リソースの使用予定量＝各種リソースの割当量×平均利用率
として推測する。ＤＢサーバとして実装されるＶＭ３に関しては、使用予定量は、以下の表２の通りになる。

その後、割当先決定部１５および配置先決定部１６は、推測された各ＶＭ３のリソースの使用予定量に基づいて、ディスク領域の割当先となるストレージ装置４、および、ＶＭ３の配置先となるサーバ装置２を決定する。

以上の説明を踏まえ、割当先となるストレージ装置４を選定する様子を図８に示す。
図８に示すストレージＡ〜Ｄの４つのストレージ装置４において、ストレージＤは、ディスク領域の空き容量が不足することになるため（７０ＧＢ＜１００ＧＢ）、割当先の候補から除外される（割当先ストレージ装置選択ポリシ２の（２ａ）参照）。また、ストレージＣは、１６：００〜２３：５９におけるディスクＩ／Ｏの空き容量が不足することになるため（０．４Ｇｂｐｓ＜１２００Ｍｂｐｓ）、割当先の候補から除外される（割当先ストレージ装置選択ポリシ２の（２ｂ）参照）。

ディスク領域の空き容量およびディスクＩ／Ｏの空き容量に関する両方の条件を満たすストレージＡ，Ｂのうち、ディスクＩ／Ｏの空き予定容量の、所定の期間内における標準偏差が最小となるのは、ストレージＢであることが分かる（割当先ストレージ装置選択ポリシ２の（２ｃ）、（２ｃ‐３）参照）。よって、割当先決定部１５は、ストレージＢを、ＤＢサーバのディスク領域の割当先として選定する。

Ｗｅｂサーバ、ＡＰサーバについても上記と同様の方法で割当先となるストレージ装置４を選定する（説明は省略）。その結果、割当先決定部１５による割当最適化が実現される。

ＶＭ３（ＤＢサーバ）の配置先となるサーバ装置２を選定する様子を図９に示す。
図９によれば、配置先決定部１６は、いずれの時間帯においても、ＣＰＵ、メモリ、ＮＷＩ／Ｏの空き予定容量の値が、ＤＢサーバのＣＰＵ、メモリ、ＮＷＩ／Ｏの使用予定量を上回るサーバＣをＤＢサーバの配置先として選定する。
ＡＰサーバについても上記と同様の方法で配置先となるサーバ装置２を選定する（説明は省略）。その結果、配置先決定部１６による配置最適化が実現される。

≪まとめ≫
本実施形態によれば、仮想化実行装置１は、サービスを利用するユーザの特性情報を用いることで、そのユーザによるサービスの大まかな利用傾向を分析することができる。また、仮想化実行装置１は、１または複数のＶＭ３から構成されるシステムのシステム構成情報を用いることで、ユーザがサービスを好適に利用できるようにするのに必要な性能を備えたシステムの構成を把握することができる。ここで、ユーザが懸念するリソース競合は、サーバ装置２の性能そのものにもよるが、例えば、多くのユーザが同じサービスを利用するというユーザ側の利用態様にもよる。また、例えば、ＶＭ３へのリソースの割り当てが不適切なこと、異なるサービスを構成するＶＭ３が特定のサーバ装置２に配置されてそのサーバ装置２の負荷が増大することにもよる。このため、これらの特性情報およびシステム構成情報を用いて推測された、ＶＭ３の複数種類のリソースの、所定の期間ごとの使用予定量は、ＶＭ３の配置最適化によりリソース競合を解消し、システムの性能を担保することに大いに寄与する。また、これらの使用予定量は、ディスク領域の割当最適化にも用いることで、仮想マシンの各々のディスクＩ／Ｏの競合の発生頻度を下げつつ、ストレージ装置４のリソースの利用効率を向上させることにも大いに寄与する。したがって、サーバ装置２の仮想化環境の利便性を向上させることができる。

また、本実施形態によれば、推奨部１３によって推奨されるシステム構成情報をユーザに提示することで、サービスを利用するためにシステム構成情報を決定しなければならないユーザのサービス構築時の負担を低減させることができる。

また、本実施形態によれば、ストレージ装置４のディスクＩ／Ｏの実使用量を用いてディスク領域の割当最適化を行うことができるので、仮想マシンの各々のディスクＩ／Ｏの競合の発生頻度を下げつつ、ストレージ装置４のリソースの利用効率をさらに向上させることができる。

また、本実施形態によれば、ＶＭ３のディスクＩ／Ｏの使用予定量だけでなく、ストレージ装置４のディスクＩ／Ｏの空き予定容量も用いてディスク領域の割当最適化を行うことができるので、仮想マシンの各々のディスクＩ／Ｏの競合の発生頻度を下げつつ、ストレージ装置４のリソースの利用効率をさらに向上させることができる。

≪その他≫
割当先決定部１５は、割当先ストレージ装置選定ポリシ１，２や他の割当先ストレージ装置選定ポリシに従って、ディスク領域の割当先となるストレージ装置４を選定したが、該当するストレージ装置４が存在しなかった場合には、ユーザが利用しようとするサービスと同じ種類のサービスであってもより低品質のサービスをユーザに勧めて、その低品質のサービスの利用に対する割当最適化を実現することができる。つまり、低品質のサービスを提供するために動作するＶＭ３から構成されるシステムのシステム構成情報を推奨部１３が推奨し、ユーザからの変更指定の有無を経て、最終的なシステム構成情報を決定し、決定したシステム構成情報に対する割当最適化を実現することができる。サービスが低品質であるため、ＶＭ３の各種リソースの使用予定量は比較的小さく済ませることができ、その使用予定量を許容する空き予定容量を有するストレージ装置４が存在する可能性を高めることができる。

配置先決定部１６は、配置先ＶＭ選定ポリシ１，２や他の配置先ＶＭ選定ポリシに従って、ＶＭ３の配置先となるサーバ装置２を選定したが、該当するサーバ装置２が存在しなかった場合には、ユーザが利用しようとするサービスと同じ種類のサービスであってもより低品質のサービスをユーザに勧めて、その低品質のサービスの利用に対する配置最適化を実現することができる。つまり、低品質のサービスを提供するために動作するＶＭ３から構成されるシステムのシステム構成情報を推奨部１３が推奨し、ユーザからの変更指定の有無を経て、最終的なシステム構成情報を決定し、決定したシステム構成情報に対する配置最適化を実現することができる。サービスが低品質であるため、ＶＭ３の各種リソースの使用予定量は比較的小さく済ませることができ、その使用予定量を許容する空き予定容量を有するサーバ装置２が存在する可能性を高めることができる。

本実施形態で説明した種々の技術を適宜組み合わせた技術を実現することもできる。
本実施形態で説明したソフトウェアをハードウェアとして実現することもでき、ハードウェアをソフトウェアとして実現することもできる。
その他、ハードウェア、ソフトウェア、フローチャートなどについて、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。

１ 仮想化実行装置
２ サーバ装置
３ ＶＭ（仮想マシン）
４ ストレージ装置
５ クライアント装置
１１ 特性情報格納部
１２ 構成情報格納部
１３ 推奨部
１４ 推測部
１５ 割当先決定部（最適化部）
１６ 配置先決定部（最適化部）
１７ 割当実行部
１８ 配置実行部

Claims (7)

1. クライアント装置に所定のサービスを提供する複数のサーバ装置の仮想化を実行する仮想化実行装置であって、
   前記クライアント装置を操作するユーザの特性情報を格納する特性情報格納部と、
   １または複数の仮想マシンから構成されるシステムのシステム構成情報を格納する構成情報格納部と、
   前記格納された特性情報、および、前記格納されたシステム構成情報を用いて、前記仮想マシンの複数種類のリソースの、所定の期間ごとの使用予定量を推測する推測部と、
   前記推測した複数種類のリソースの使用予定量を用いて、前記仮想マシンを複数の前記サーバ装置のいずれに配置するかという配置最適化、および、前記仮想マシンの動作に必要となるディスク領域を複数のストレージ装置のいずれに割り当てるかという割当最適化を実行する最適化部と、を備える、
   ことを特徴とする仮想化実行装置。
2. 前記特性情報は、
   前記ユーザを識別するユーザＩＤ、所定の基準で前記ユーザを分類するユーザタイプ、および、前記ユーザが過去に前記サービスを利用したときのサービス利用履歴、を含んでおり、
   前記仮想化実行装置は、
   前記特性情報を参照して、前記ユーザに対して前記システム構成情報を推奨する推奨部、を備える、
   ことを特徴とする請求項１に記載の仮想化実行装置。
3. 前記最適化部は、前記ディスク領域の前記割当最適化において、
   前記ディスク領域を割当可能な複数の前記ストレージ装置のうち、ストレージ装置側ディスクＩ（Input）／Ｏ（Output）の実使用量の所定の期間内における平均値が最も小さくなる前記ストレージ装置を、前記ディスク領域の割当先として選定する、
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の仮想化実行装置。
4. 前記最適化部は、前記ディスク領域の前記割当最適化において、
   前記ディスク領域を割当可能であり、前記仮想マシンの前記リソースの１つである仮想マシン側ディスクＩ／Ｏの使用予定量に応じて、ストレージ装置側ディスクＩ／Ｏの使用量が所定の時間帯ごとに帯域上限値を超えない複数の前記ストレージ装置のうち、
   前記ストレージ装置側ディスクＩ／Ｏの空き予定容量の、所定の期間内における最小値が最大となる前記ストレージ装置を、前記ディスク領域の割当先として選定する、
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の仮想化実行装置。
5. 前記最適化部は、前記ディスク領域の前記割当最適化において、
   前記ディスク領域を割当可能であり、前記仮想マシンの前記リソースの１つである仮想マシン側ディスクＩ／Ｏの使用予定量に応じて、ストレージ装置側ディスクＩ／Ｏの使用量が所定の時間帯ごとに帯域上限値を超えない複数の前記ストレージ装置のうち、
   前記ストレージ装置側ディスクＩ／Ｏの空き予定容量の、所定の期間内における標準偏差が最小となる前記ストレージ装置を、前記ディスク領域の割当先として選定する、
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の仮想化実行装置。
6. クライアント装置に所定のサービスを提供する複数のサーバ装置、前記サーバ装置を仮想化する仮想化実行装置、および、複数のストレージ装置、が通信可能に接続される仮想化システムであって、
   前記仮想化実行装置が、
   前記クライアント装置を操作するユーザの特性情報を格納する特性情報格納部と、
   １または複数の仮想マシンから構成されるシステムのシステム構成情報を格納する構成情報格納部と、
   前記格納された特性情報、および、前記格納されたシステム構成情報を用いて、前記仮想マシンの複数種類のリソースの、所定の期間ごとの使用予定量を推測する推測部と、
   前記推測した複数種類のリソースの使用予定量を用いて、前記仮想マシンを複数の前記サーバ装置のいずれに配置するかという配置最適化、および、前記仮想マシンの動作に必要となるディスク領域を複数の前記ストレージ装置のいずれに割り当てるかという割当最適化を実行する最適化部と、を備える、
   ことを特徴とする仮想化システム。
7. クライアント装置に所定のサービスを提供する複数のサーバ装置の仮想化を実行する仮想化実行装置におけるリソース最適化方法であって、
   前記仮想化実行装置は、
   前記クライアント装置を操作するユーザの特性情報を格納する特性情報格納ステップと、
   １または複数の仮想マシンから構成されるシステムのシステム構成情報を格納する構成情報格納ステップと、
   前記格納された特性情報、および、前記格納されたシステム構成情報を用いて、前記仮想マシンの複数種類のリソースの、所定の期間ごとの使用予定量を推測する推測ステップと、
   前記推測した複数種類のリソースの使用予定量を用いて、前記仮想マシンを複数の前記サーバ装置のいずれに配置するかという配置最適化を実行する配置最適化ステップと、
   前記推測した複数種類のリソースの使用予定量を用いて、前記仮想マシンの動作に必要となるディスク領域を複数のストレージ装置のいずれに割り当てるかという割当最適化を実行する割当最適化ステップと、を実行する、
   ことを特徴とするリソース最適化方法。

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