JP2017068724A - 処理リソース決定プログラム、処理リソース決定装置及び処理リソース決定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】状況に応じた処理リソースの決定を可能とする処理リソース決定プログラム、処理リソース決定装置及び処理リソース決定方法を提供する。
【解決手段】複数の処理リソースのいずれかを利用して処理を行う要求を受け付けた場合に、要求に応じて処理リソースが利用される第１タイミングに基づいて、複数の処理リソースそれぞれについての利用実績から、第１タイミングに対応したタイミングにおける利用実績を取得し、要求に対応する処理を前記複数の処理リソースのいずれかに割り当てる際に、取得した利用実績に基づいて割り当てる処理リソースを決定する。
【選択図】図６

Description

本発明は、処理リソース決定プログラム、処理リソース決定装置及び処理リソース決定方法に関する。

近年、物理マシン群の性能向上に伴い、複数の仮想マシン（ＶＭ：Ｖｉｒｔｕａｌ Ｍａｃｈｉｎｅ）または仮想マシンに相当する機能（以下、これらを総称して単に仮想マシンとも呼ぶ）を１つの物理マシン群に集約する仮想化技術の研究が進められている。この仮想化技術は、例えば、仮想化ソフトウエアが物理マシン群を複数の仮想マシンに割当てて、各仮想マシンにインストールされたアプリケーションプログラム（以下、単にアプリケーションとも呼ぶ）によるサービスの提供を可能にする。

そして、利用者に対してサービスを提供する事業者（以下、サービス事業者とも呼ぶ）は、例えば、上記のような仮想マシンを利用し、利用者に対してサービスを提供するための業務システムを構築する。これにより、サービス事業者は、利用者によるサービスの利用頻度等に応じて、仮想マシンの生成及び削除を行うことが可能になる。そのため、サービス事業者は、仮想マシンが配備された物理マシン群の物理リソースを効率的に使用することが可能になる（例えば、特許文献１乃至４参照）。

特開２０１４−０７８０８０号公報 特開２０１３−１１４４６５号公報 特開２０１４−０８１９２５号公報 特開２０１１−１１８４５１号公報

上記のようなサービスの提供を行う場合において、サービス事業者は、仮想マシンが処理の実行を行うために必要な処理リソース等を含む環境（以下、パブリッククラウド環境とも呼ぶ）の貸し出しを行う事業者（以下、クラウド事業者とも呼ぶ）から、パブリッククラウド環境を借り受ける場合がある。具体的に、例えば、ある期間においてサービスの利用量が一時的に増加することが予測された場合、サービス事業者は、その期間中における業務システムの処理能力を向上させるために、クラウド事業者のパブリッククラウド環境にも仮想マシンを配備する。これにより、サービス事業者は、例えば、自社が所有する環境（以下、プライベートクラウド環境）と、クラウド事業者から借り受けたパブリッククラウド環境とを併用させながら、利用者に対するサービスの提供を行うことが可能になる。

ここで、上記のようにパブリッククラウド環境を利用する場合、サービス事業者は、クラウド事業者に対し、パブリッククラウド環境の使用料を支払う必要がある。具体的に、サービス事業者は、例えば、パブリッククラウド環境に配備した仮想マシンにおいて処理を実行させた時間（以下、処理実行時間とも呼ぶ）に応じて定まる使用料を、クラウド事業者に対して支払う。そのため、サービス事業者は、利用可能なパブリッククラウド環境が複数存在する場合、例えば、処理実行時間が最も短くなると予測されるパブリッククラウド環境（他のサービス事業者による利用が少ないパブリッククラウド環境）を選定して処理を実行させる。

この場合において、サービス事業者は、例えば、利用者に対するサービスの提供を行う前に、テストプログラムによる処理（以下、テスト処理とも呼ぶ）を各パブリッククラウド環境において実行する。これにより、サービス事業者は、各パブリッククラウド環境におけるテスト処理の処理実行時間を取得することが可能になる。そのため、サービス事業者は、利用者に対するサービスの提供を行うための処理（以下、本処理とも呼ぶ）を実行させた場合において、複数のパブリッククラウド環境のうち、処理実行時間が短い（最も処理速度が速い）パブリッククラウド環境を推測することが可能になる。

しかしながら、パブリッククラウド環境の利用状態は、短期間（例えば、数分単位）で変化する場合がある。そのため、パブリッククラウド環境の利用状態は、テスト処理の実行後、本処理を実行するまでの間に大きく変化する場合がある。したがって、サービス事業者は、テスト処理を行った場合であっても、本処理の処理実行時間を短縮することができるパブリッククラウド環境を特定することができない場合がある。

そこで、一つの側面では、状況に応じた処理リソースの決定を可能とする処理リソース決定プログラム、処理リソース決定装置及び処理リソース決定方法を提供することを目的とする。

実施の形態の一つの態様によれば、コンピュータに、複数の処理リソースのいずれかを利用して処理を行う要求を受け付けた場合に、前記要求に応じて処理リソースが利用される第１タイミングに基づいて、第１記憶部に記憶された、前記複数の処理リソースそれぞれについての利用実績から、前記第１タイミングに対応したタイミングにおける利用実績を取得し、前記要求に対応する処理を前記複数の処理リソースのいずれかに割り当てる際に、取得した前記利用実績に基づいて割り当てる処理リソースを決定する、ことを実行させる。

一つの側面によれば、状況に応じた処理リソースの決定を可能とする。

情報処理システム１００の全体構成を説明する図である。 各クラウド環境においてテスト処理を実行する場合を説明する具体例である。 各クラウド環境においてテスト処理を実行する場合を説明する具体例である。 情報処理装置１のハードウエア構成を説明する図である。 図４の情報処理装置１の機能ブロック図である。 第１の実施の形態における処理リソース決定処理の概略を説明するフローチャートである。 第１の実施の形態における処理リソース決定処理の概略を説明する図である。 第１の実施の形態における処理リソース決定処理の詳細を説明するフローチャートである。 第１の実施の形態における処理リソース決定処理の詳細を説明するフローチャートである。 第１の実施の形態における処理リソース決定処理の詳細を説明するフローチャートである。 第１の実施の形態における処理リソース決定処理の詳細を説明するフローチャートである。 第１の実施の形態における処理リソース決定処理の詳細を説明するフローチャートである。 特性情報１３１の具体例を説明する図である。 処理件数情報１３２ａの具体例を説明する図である。 合計処理実行時間情報１３２ｂの具体例を説明する図である。 平均処理実行時間情報１３２ｃの具体例を説明する図である。 第１平均値１３５を説明する具体例である。 Ｓ３３の処理の具体例を説明する図である。 第２の実施の形態における処理リソース決定処理を説明する図である。 第２の実施の形態における処理リソース決定処理を説明する図である。 第２の実施の形態における処理リソース決定処理を説明する図である。

［情報処理システムの構成］
図１は、情報処理システム１００の全体構成を説明する図である。図１に示す情報処理システム１００は、第１サイトＳＴ１に配備された物理マシン群１１と、第２サイトＳＴ２に配備された物理マシン群１２と、情報処理装置１（以下、処理リソース決定装置１とも呼ぶ）と、事業者端末３と、利用者端末４とによって構成される。第１サイトＳＴ１と第２サイトＳＴ２とは、例えば、物理的に離れた位置（例えば、数十（ｋｍ）から数百（ｋｍ）程度離れた位置）にそれぞれ設けられたものであってよい。また、第１サイトＳＴ１の機器と第２サイトＳＴ２の機器とは、ネットワークＮＷを介して互いにアクセス可能になっている。ネットワークＮＷは、例えば、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）である。

物理マシン群１１は、１台以上の物理マシンから構成される物理マシン群である。そして、物理マシン群１１には、仮想マシン２１１から仮想マシン２１ｎ（ｎは１以上の整数）が配備される（以下、仮想マシン２１１から仮想マシン２１ｎを総称して仮想マシン２１とも呼ぶ）。具体的に、物理マシン群１１では、仮想マシン２１を生成するための仮想化基盤ソフトウエアである仮想化ソフトウエア３１が動作することにより、物理マシン群１１のＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やメモリ等の物理リソースを割り当てて仮想マシン２１を生成する。なお、以下、物理マシン群１１に配備された１台以上の仮想マシン（仮想マシン２１１等）によって実現されるクラウド環境をパブリッククラウド環境ＣＬ１とも呼ぶ。

物理マシン群１２は、物理マシン群１１と同様に、１台以上の物理マシンから構成される物理マシン群である。そして、物理マシン群１２には、仮想マシン２２１から仮想マシン２２ｍ（ｍは１以上の整数）が配備される（以下、仮想マシン２２１から仮想マシン２２ｍを総称して仮想マシン２２とも呼ぶ）。具体的に、物理マシン群１２では、仮想化ソフトウエア３２が動作することにより、物理マシン群１２のＣＰＵやメモリ等の物理リソースを割り当てて仮想マシン２２を生成する。なお、以下、物理マシン群１２に配備された１台以上の仮想マシン（仮想マシン２２１等）によって実現されるクラウド環境をパブリッククラウド環境ＣＬ２とも呼ぶ。

仮想マシン２１及び２２には、例えば、サービス事業者が利用者に対してサービスを提供するための業務システムが構築される。

情報処理装置１は、図１に示すように、サービス事業者が選択可能なパブリッククラウド環境が複数存在する場合に、利用者に対してサービスを提供するための処理を実行させるパブリッククラウド環境を決定する。情報処理装置１における処理の詳細については後述する。

事業者端末３は、サービス事業者が使用する端末であり、第１サイトＳＴ１及び第２サイトＳＴ２の外に設けられた端末である。サービス事業者は、例えば、事業者端末３を介して、情報処理装置１にアクセスする。

利用者端末４は、利用者がサービスの提供を受ける際に使用する端末であり、第１サイトＳＴ１及び第２サイトＳＴ２の外に設けられた端末である。利用者は、例えば、利用者端末４を介して、物理マシン１１及び１２や仮想マシン２１または２２についての管理や設定変更を行う。

なお、情報処理システム１００は、物理マシン群１１及び物理マシン群１２以外の物理マシン群を有するものであってもよい。また、例えば、コンテナ技術と呼ばれる態様では、１または複数のプロセスやアプリケーションをグループ化し、物理マシン上で他のプロセスやアプリケーションと隔離して動作させることがある。情報処理システム１００にコンテナ技術が適用される場合には、グループ化された１または複数のプロセスやアプリケーションが、上記の仮想マシンに相当する機能に該当する。

［処理を実行させるパブリッククラウド環境を決定する場合の具体例］
次に、処理を実行させるパブリッククラウド環境を決定する場合の具体例について説明を行う。サービス事業者は、パブリッククラウド環境を利用する場合、クラウド事業者に対し、パブリッククラウド環境の使用料を支払う必要がある。具体的に、サービス事業者は、例えば、パブリッククラウド環境に配備した仮想マシンの処理実行時間に応じて定まる使用料を、クラウド事業者に対して支払う。そのため、サービス事業者は、利用可能なパブリッククラウド環境が複数存在する場合、例えば、処理実行時間が最も短いパブリッククラウド環境（他のサービス事業者による利用が少ないパブリッククラウド環境）を選定して処理を実行させる。そのため、サービス事業者は、例えば、本処理を実行する前に、各パブリッククラウド環境においてテスト処理を実行する。以下、テスト処理の具体例について説明を行う。

図２及び図３は、各パブリッククラウド環境においてテスト処理を実行する場合を説明する具体例である。サービス事業者は、図２に示す例において、仮想マシン２１１において実現されるパブリッククラウド環境ＣＬ１及び仮想マシン２２ｍにおいて実現されるパブリッククラウド環境ＣＬ２から、本処理を実行させる環境を決定する。この場合、サービス事業者は、例えば、本処理の実行を行う前に、各パブリッククラウド環境の仮想マシンで稼働するアプリケーションプログラム（以下、単にＰＧとも呼ぶ）においてテスト処理を実行する。

具体的に、図２に示す例において、サービス事業者は、事業者端末３を介して、例えば、データ量の少ないテストデータ及びテストプログラムを、パブリッククラウド環境ＣＬ１（仮想マシン２１１）及びパブリッククラウド環境ＣＬ２（仮想マシン２２ｍ）にそれぞれ送信する。そして、サービス事業者は、仮想マシン２２１及び仮想マシン２２ｍで稼働するアプリケーションプログラムのそれぞれに、テストデータを入力としたテストプログラムを実行させる。

その後、サービス事業者は、図３に示すように、事業者端末３を介して、仮想マシン２１１及び仮想マシン２２ｍにおけるテスト処理の結果（例えば、テスト処理の処理実行時間を含む情報）を取得する。これにより、サービス事業者は、取得したテスト処理の結果に基づき、本処理の処理実行時間が短い（最も処理速度が速い）パブリッククラウド環境を推測することが可能になる。

しかしながら、パブリッククラウド環境の利用状態は、短期間（例えば、数分単位）で変化する場合がある。そのため、パブリッククラウド環境の利用状態は、テスト処理の実行後、利用者にサービスを提供するための処理を実行するまでの間に大きく変化する場合がある。したがって、サービス事業者は、図２及び図３で説明したテスト処理を実行した場合であっても、利用者にサービスを提供するための処理を短時間で実行することができるパブリッククラウド環境を特定することができない場合がある。

そこで、本実施の形態における情報処理装置１は、複数の処理リソース（例えば、パブリッククラウド環境ＣＬ１及びＣＬ２）の利用実績から、サービス事業者から実行を要求された処理による処理リソースの利用タイミングに対応した利用実績を取得する。そして、情報処理装置１は、取得した利用実績に基づいて、要求された処理に割り当てる処理リソースを決定する。

すなわち、情報処理装置１は、各処理リソースにおいて処理が実行された際の利用実績（例えば、処理リソース毎の処理実行時間や処理速度を含む情報）から、新たに実行される処理による処理リソースの利用タイミングに対応した情報を取得する。具体的に、情報処理装置１は、例えば、新たに実行される処理による処理リソースの利用タイミングを含む日と同じ特性を有する日の情報を、利用実績から取得する。そして、情報処理装置１は、取得した利用実績から、新たに実行される処理による処理リソースの利用タイミングにおける各処理リソースの利用状態を推測し、新たに実行される処理を実行すべき処理リソースを決定する。

これにより、情報処理装置１は、新たに実行される処理に対する処理リソースの割り当てを適正化することが可能になる。

［情報処理装置のハードウエア構成］
次に、情報処理装置１のハードウエア構成について説明する。図４は、情報処理装置１のハードウエア構成を説明する図である。

情報処理装置１は、プロセッサであるＣＰＵ１０１と、メモリ１０２と、外部インターフェース（Ｉ／Ｏユニット）１０３と、記憶媒体（ストレージ）１０４とを有する。各部は、バス１０５を介して互いに接続される。

記憶媒体１０４は、記憶媒体１０４内のプログラム格納領域（図示しない）に、サービス事業者によって要求された処理を実行するパブリッククラウド環境（処理リソース）を決定する処理（以下、処理リソース決定処理とも呼ぶ）を行うためのプログラム１１０を記憶する。

ＣＰＵ１０１は、図４に示すように、プログラム１１０の実行時に、プログラム１１０を記憶媒体１０４からメモリ１０２にロードし、プログラム１１０と協働して処理リソース決定処理を行う。

記憶媒体１０４は、例えば、処理リソース決定処理を行う際に用いられる情報を記憶する情報格納領域１３０（以下、第１記憶部１３０とも呼ぶ）を有する。また、外部インターフェース１０３は、物理マシン群１１、物理マシン群１２及び事業者端末３と通信を行う。

[情報処理装置のソフトウエア構成]
次に、情報処理装置１のソフトウエア構成について説明する。図５は、図４の情報処理装置１の機能ブロック図である。ＣＰＵ１０１は、プログラム１１０と協働することにより、処理要求受信部１１１と、特性情報取得部１１２と、利用実績取得部１１３と、処理リソース決定部１１４と、情報管理部１１５と、処理要求送信部１１６として動作する。また、情報格納領域１３０には、特性情報１３１と、利用実績情報１３２と、第１結果情報１３３と、第２結果情報１３４とが記憶されている。

処理要求受信部１１１は、複数のパブリッククラウド環境（例えば、パブリッククラウド環境ＣＬ１及びパブリッククラウド環境ＣＬ２）のいずれかを利用して処理を行う旨の要求（以下、単に処理要求とも呼ぶ）を、外部インターフェース１０３を介して利用者（利用者端末４）から受信する。

特性情報取得部１１２は、情報格納領域１３０に記憶された特性情報１３１を取得する。特性情報１３１は、例えば、日毎の特性に関する情報であり、平日に該当する日、週末に該当する日、休日に該当する日及び五・十日に該当する日についての情報を含む情報であってよい。特性情報１３１の具体例については後述する。

利用実績取得部１１３は、情報格納領域１３０に記憶された利用実績情報１３２（以下、単に利用実績１３２とも呼ぶ）を取得する。利用実績情報１３２は、例えば、複数のパブリッククラウド環境それぞれに対する利用者毎の利用実績を含む情報である。利用実績情報１３２は、例えば、日毎であって単位時間（例えば、１時間）毎に、要求された処理を実行した件数及び要求された処理の実行に要した時間（処理実行時間）を含む情報であってよい。具体的に、利用実績取得部１１３は、処理要求受信部１１１が処理要求を受信した場合、その処理要求を送信した利用者に関する利用実績情報１３２であって、その処理要求に応じてパブリッククラウド環境が利用されるタイミング（以下、第１タイミングとも呼ぶ）に対応した利用実績情報１３２を取得する。利用実績情報１３２の具体例については後述する。

処理リソース決定部１１４は、処理要求受信部１１１が受信した処理要求に対応する処理を、複数のパブリッククラウド環境にいずれかに割り当てる際に、利用実績取得部１１３が取得した利用実績情報１３２に基づいて割り当てるパブリッククラウド環境を決定する。

情報管理部１１５は、例えば、情報格納領域１３０に記憶された特性情報１３１、利用実績情報１３２、第１結果情報１３３及び第２結果情報１３４の管理を行う。具体的に、情報管理部１１５は、例えば、サービス事業者が特性情報１３１に含まれる情報について更新する旨の入力を行った場合に、情報格納領域１３０に記憶された特性情報１３１を更新する。また、情報管理部１１５は、例えば、単位時間（例えば、１時間）毎に、複数のパブリッククラウド環境それぞれにおいて実際に処理された件数及び処理実行時間を利用者毎に取得する。そして、情報管理部１１５は、取得した情報を利用実績情報１３２の一部として情報格納領域１３０に記憶する。第１結果情報１３３及び第２結果情報１３４については後述する。

処理要求送信部１１６は、外部インターフェース１０３を介して、処理リソース決定部１１４が決定したパブリッククラウド環境に、処理要求受信部１１１が受信した処理要求を送信する。

[第１の実施の形態の概略］
次に、第１の実施の形態の概略について説明する。図６は、第１の実施の形態における処理リソース決定処理の概略を説明するフローチャートである。また、図７は、第１の実施の形態における処理リソース決定処理の概略を説明する図である。以下、図７を参照しながら、図６の処理リソース決定処理について説明を行う。

情報処理装置１は、図６に示すように、例えば、利用者（利用者端末４）から処理要求を受け付けるまで待機する（Ｓ１のＮＯ）。そして、処理要求を受け付けた場合（Ｓ１のＹＥＳ）、情報処理装置１は、図７に示すように、Ｓ１の処理で受け付けた処理要求に応じてパブリッククラウド環境（処理リソース）が利用される第１タイミングに基づいて、第１タイミングに対応した利用実績情報１３２を取得する（Ｓ２）。具体的に、情報処理装置１は、情報格納領域１３０に記憶された利用実績情報１３２から、第１タイミングに対応した利用実績情報１３２を取得する。なお、利用実績情報１３２は、利用者が各パブリッククラウド環境に対して処理要求を送信した回数や、利用者が送信した処理要求に応じた各パブリッククラウド環境における処理実行時間に基づいて、利用者によって作成されるものであってよい。そして、利用実績情報１３２は、利用実績情報１３２を作成した利用者によって、情報格納領域１３０に格納されるものであってよい。

そして、情報処理装置１は、図７に示すように、Ｓ２の処理で取得した利用実績情報１３２に基づいて、Ｓ１の処理で受け付けた処理要求を割り当てるパブリッククラウド環境を決定する（Ｓ３）。具体的に、図７に示す例において、情報処理装置１は、パブリッククラウド環境ＣＬ１及びパブリッククラウド環境ＣＬ２から、Ｓ１の処理で受け付けた処理要求を割り当てるパブリッククラウド環境の決定を行う。その後、情報処理装置１は、利用者（利用者端末４）から次の処理要求を受け付けるまで待機する（Ｓ１のＮＯ）。

すなわち、情報処理装置１は、複数のパブリッククラウド環境それぞれにおいて、各利用者が過去に処理を実行した際の情報である利用実績情報１３２から、処理要求を送信した利用者に関する利用者実績情報１３２であって、処理要求に対応する処理によるパブリッククラウド環境の利用タイミングと関連性を有する利用実績情報１３２を取得する。具体的に、情報処理装置１は、例えば、処理要求を送信した利用者に関する利用者実績情報１３２であって、処理要求に対応する処理によるパブリッククラウド環境の利用タイミングを含む日と同じ特性を有する日の利用者実績情報１３２を取得する。そして、情報処理装置１は、取得した利用実績情報１３２に基づいて、処理要求に対応する処理によるパブリッククラウド環境の利用タイミングにおける各パブリッククラウド環境の利用状態を予測する。

これにより、情報処理装置１は、短期的な時間間隔（例えば、数分間）におけるパブリッククラウド環境の利用状態の変化に左右されることなく、受け付けた処理要求に対応する処理を実行させるパブリッククラウド環境を決定することが可能になる。そのため、情報処理装置１は、サービス事業者から実行を要求された処理を、より適切なパブリッククラウド環境に割り当てることが可能になる。また、情報処理装置１は、事業者から実行を要求された処理を実行すべきパブリッククラウド環境を決定する際に、パブリッククラウド環境においてテスト処理を実行する必要がなくなる。

このように、情報処理装置１は、複数のパブリッククラウド環境のいずれかを利用する処理要求を受け付けた場合に、その処理要求に応じてパブリッククラウド環境が利用される第１タイミングに基づいて、利用実績情報１３２から、第１タイミングに対応したタイミングでの利用実績を取得する。また、情報処理装置１は、処理要求に対応する処理を複数のパブリッククラウド環境のいずれかに割り当てる際に、取得した利用実績情報１３２に基づいて割り当てるパブリッククラウド環境を決定する。これにより、情報処理装置１は、サービス事業者から実行を要求された処理に割り当てるパブリッククラウド環境の適正化を図ることが可能になる。

[第１の実施の形態の詳細]
次に、第１の実施の形態の詳細について説明する。図８から図１２は、第１の実施の形態における処理リソース決定処理の詳細を説明するフローチャートである。また、図１３から図２１は、第１の実施の形態における処理リソース決定処理の詳細を説明する図である。図１３から図２１を参照しながら、図８から図１２の処理リソース決定処理を説明する。

なお、以下、サービス事業者が利用可能であるパブリッククラウド環境として、図１等で説明したパブリッククラウド環境ＣＬ１及びＣＬ２の他に、パブリッククラウド環境ＣＬ３、ＣＬ４及びＣＬ５が存在するものとして説明を行う。また、以下、各数値の有効数字は小数点２桁であり、小数点３桁を四捨五入するものとして説明を行う。

情報処理装置１の処理要求受信部１１１は、図８に示すように、例えば、利用者（利用者端末４）から処理要求を受信するまで待機する（Ｓ１１のＮＯ）。そして、処理要求を受信した場合（Ｓ１１のＹＥＳ）、情報処理装置１の特性情報取得部１１２は、日毎の特性に関する情報である特性情報１３１を、情報格納領域１３０から取得する（Ｓ１２）。以下、特性情報１３１の具体例について説明を行う。

[特性情報の具体例]
図１３は、特性情報１３１の具体例を説明する図である。図１３に示す特性情報１３１は、特性情報１３１に含まれる各情報を識別する「項番」と、日付を識別する「日付」と、「日付」に設定された日の曜日を設定する「曜日」とを項目として有する。また、図１３に示す特性情報１３１は、「日付」に設定された日が、五・十日、週末、平日及び土日にそれぞれ該当するか否かを示す「五・十日」、「週末」、「平日」及び「土日」を項目として有する。なお、特性情報１３１は、例えば、「日付」に設定された日が、月末、四半期末、年度末にそれぞれ該当するか否かを示す「月末」、「四半期末」または「年度末」を項目として有するものであってもよい。

具体的に、図１３に示す特性情報１３１において、「項番」が「１」である情報には、「日付」として「２０１５／３／９」が設定され、「曜日」として「月」が設定されている。また、図１３に示す特性情報１３１において、「項番」が「１」である情報の「平日」には、「日付」に設定された「２０１５／３／９」が平日であることを示す「○」が設定されている。さらに、図１３に示す特性情報１３１において、「項番」が「１」である情報の「五・十日」、「週末」及び「土日」には、「日付」に設定された「２０１５／３／９」が五・十日、週末及び土日でないことを示す「−」が設定されている。図１３の他の情報については説明を省略する。

なお、サービス事業者は、例えば、定期的な間隔（例えば、１週間間隔）で、情報格納領域１３０に記憶された特性情報１３１の更新を行うものであってよい。すなわち、サービス事業者は、後述するように、処理リソース決定部１１４がパブリッククラウド環境を決定するために必要な日付の情報が含まれるように、情報格納領域１３０に記憶された特性情報１３１を適宜更新するものであってよい。

図８に戻り、情報処理装置１の利用実績取得部１１３は、Ｓ１２の処理で取得した特性情報１３１を参照し、情報格納領域１３０に記憶された利用実績情報１３２のうち、Ｓ１１の処理で処理要求を送信した利用者に関する情報であって、第１タイミングが含まれる日と同じ特性を有する日の情報を、パブリッククラウド環境毎に取得する（Ｓ１３）。すなわち、利用実績取得部１１３は、パブリッククラウド環境ＣＬ１、ＣＬ２、ＣＬ３、ＣＬ４及びＣＬ５のそれぞれについて、第１タイミングが含まれる日と同じ特性を有する日の利用実績情報１３２を取得する。

なお、以下、利用実績情報１３２は、処理件数情報１３２ａと、合計処理実行時間情報１３２ｂと、平均処理実行時間情報１３２ｃとを有するものとして説明を行う。処理件数情報１３２ａは、日毎であって単位時間（例えば、１時間）毎に、利用者のアプリケーションの実行に伴い、各パブリッククラウド環境が処理を実行した件数を示す情報である。また、合計処理実行時間情報１３２ｂは、日毎であって単位時間毎における、各パブリッククラウド環境の処理実行時間の合計を示す情報である。さらに、平均処理実行時間情報１３２ｃは、日毎であって単位時間毎における、各パブリッククラウド環境の処理実行時間の平均を示す情報である。また、以下、利用実績取得部１１３は、Ｓ１３の処理において、利用実績情報１３２に含まれる平均処理実行時間情報１３２ｃを参照し、利用実績情報１３２として、単位時間毎の平均処理実行時間情報１３２ｃ（以下、第１処理実行時間１３２ｃとも呼ぶ）を取得するものとして説明を行う。以下、処理件数情報１３２ａ、合計処理実行時間情報１３２ｂ及び平均処理実行時間情報１３２ｃの具体例について説明を行う。

[処理件数情報の具体例]
初めに、処理件数情報１３２ａについて説明を行う。なお、以下、ある利用者が過去にパブリッククラウド環境ＣＬ１で実行した処理に関する処理件数情報１３２ａについて説明を行う。

図１４は、処理件数情報１３２ａの具体例を説明する図である。図１４に示す処理件数情報１３２ａは、処理件数情報１３２ａに含まれる各情報を識別する「項番」と、日付を識別する「日付」と、「日付」に設定された日の曜日を示す「曜日」とを項目として有する。また、図１４に示す処理件数情報１３２ａは、それぞれ１９時台、２０時台、２１時台、２２時台及び２３時台に処理が実行された件数をそれぞれ示す「１９時台」、「２０時台」、「２１時台」、「２２時台」及び「２３時台」を項目として有する。なお、以下、パブリッククラウド環境で実行される処理は、例えば、バッチ処理であり、１９時から翌日の０時までの間に実行される処理であるものとして説明を行う。

具体的に、図１４に示す処理件数情報１３１ａにおいて、「項番」が「１」である情報には、「日付」として「２０１５／３／９」が設定され、「曜日」として「月」が設定されている。また、図１４に示す処理件数情報１３１ａにおいて、「項番」が「１」である情報には、「１９時台」として「７０（件）」が設定され、「２０時台」として「３０（件）」が設定されている。すなわち、図１４に示す処理件数情報１３１ａは、「２０１５／３／９」の「１９時台」及び「２０時台」において、処理が実行されたことを示している。

そして、図１４に示す処理件数情報１３１ａにおいて、「項番」が「１」である情報には、「２１時台」、「２２時台」及び「２３時台」として、それぞれ「−」が設定されている。すなわち、図１４に示す処理件数情報１３１ａは、「２０１５／３／９」の「２１時台」、「２２時台」及び「２３時台」において、処理が実行されなかったことを示している。図１４の他の情報については説明を省略する。

[合計処理実行情報の具体例]
次に、合計処理実行時間情報１３２ｂについて説明を行う。なお、以下、ある利用者が過去にパブリッククラウド環境ＣＬ１で実行した処理に関する合計処理実行時間情報１３２ｂについて説明を行う。

図１５は、合計処理実行時間情報１３２ｂの具体例を説明する図である。図１５に示す合計処理実行時間情報１３２ｂは、合計処理実行時間情報１３２ｂに含まれる各情報を識別する「項番」と、日付を識別する「日付」と、「日付」に設定された日の曜日を示す「曜日」とを項目として有する。また、図１５に示す合計処理実行時間情報１３２ｂは、１９時台、２０時台、２１時台、２２時台及び２３時台に処理が実行された合計時間をそれぞれ示す「１９時台」、「２０時台」、「２１時台」、「２２時台」及び「２３時台」を項目として有する。

具体的に、図１５に示す合計処理実行時間情報１３２ｂにおいて、「項番」が「１」である情報には、「日付」として「２０１５／３／９」が設定され、「曜日」として「月」が設定されている。また、図１５に示す合計処理実行時間情報１３２ｂにおいて、「項番」が「１」である情報には、「１９時台」として「６０（分）」が設定され、「２０時台」として「４０（分）」が設定されている。そして、図１５に示す合計処理実行時間情報１３２ｂにおいて、「項番」が「１」である情報には、「２１時台」、「２２時台」及び「２３時台」として、それぞれ「−」が設定されている。図１５の他の情報については説明を省略する。

[平均処理実行情報の具体例]
次に、平均処理実行時間情報１３２ｃについて説明を行う。図１６は、平均処理実行時間情報１３２ｃの具体例を説明する図である。平均処理実行時間情報１３２ｃは、情報管理部１１５が各パブリッククラウド環境から取得する処理件数情報１３１ａ及び合計処理実行時間情報１３２ｂと異なり、情報管理部１１５が処理件数情報１３１ａ及び合計処理実行時間情報１３２ｂに基づいて算出する情報である。

図１６に示す平均処理実行時間情報１３２ｃは、平均処理実行時間情報１３２ｃに含まれる各情報を識別する「項番」と、日付を識別する「日付」と、「日付」に設定された日の曜日示す「曜日」とを項目として有する。また、図１６に示す平均処理実行時間情報１３２ｃは、１９時台、２０時台、２１時台、２２時台及び２３時台に処理が実行された合計時間をそれぞれ示す「１９時台」、「２０時台」、「２１時台」、「２２時台」及び「２３時台」を項目として有する。

具体的に、情報管理部１１５は、例えば、図１４で説明した処理件数情報１３２ａにおける「項番」が「１」である情報の「１９時台」に設定された情報である「７０（件）」を取得する。また、情報管理部１１５は、例えば、図１５で説明した合計処理実行時間情報１３２ｂにおける「項番」が「２」である情報である「６０（分）」を取得する。そして、情報管理部１１５は、「６０（分）」を「７０（件）」で除算した結果である「０．８６（分）」を算出する。そのため、情報管理部１１５は、図１６に示すように、「項番」が「１」である情報の「１９時台」に「０．８６（分）」を設定する。同様に、情報管理部１１５は、図１６に示すように、「項番」が「１」である情報の「２０時台」に「１．３３（分）」を設定する。これにより、情報管理部１１５は、日毎であって単位時間毎に、１件あたりの処理実行時間の情報（平均処理実行時間情報１３２ｃ）を管理することが可能になる。

一方、図１４及び図１５における「項番」が「１」である情報の「２１時台」、「２２時台」及び「２３時台」には、「−」は設定されている。そのため、情報管理部１１５は、図１６に示すように、「項番」が「１」である情報の「２１時台」、「２２時台」及び「２３時台」に「−」を設定する。図１６の他の情報については説明を省略する。

[Ｓ１３の処理の具体例]
次に、利用実績取得部１１３が、図１３で説明した特性情報１３１及び図１６で説明した平均処理実行時間情報１３２ｃから、第１タイミングを含む日と同じ特性を有する日を特定する場合の具体例について説明を行う。

図１３に示す特性情報１３１において、「項番」が「１２」である情報の「日付」に設定された情報である「２０１５／３／２０」は、五・十日であり、週末である。そのため、例えば、第１タイミングを含む日が「２０１５／３／２０」である場合、利用実績取得部１１３は、第１タイミングを含む日と同じ特性を有する日として、特性情報１３１のうち、「五・十日」及び「週末」のいずれかに「○」が設定された日付を特定する。

具体的に、図１３に示す特性情報１３１において、「五・十日」に「○」が設定された情報の「日付」は、「２０１５／３／１０」、「２０１５／３／１５」及び「２０１５／３／２０」である。また、図１３に示す特性情報１３１において、「週末」に「○」が設定された情報の「日付」は、「２０１５／３／１３」及び「２０１５／３／２０」である。そのため、利用実績取得部１１３は、図１６に示す平均処理実行時間情報１３２ｃを参照し、「日付」が「２０１５／３／１０」、「２０１５／３／１３」及び「２０１５／３／１５」である情報の「１９時台」から「２３時台」にそれぞれ設定された情報をそれぞれ取得する。

図８に戻り、情報処理装置１の処理リソース決定部１１４は、Ｓ１３の処理で取得した平均処理実行時間情報１３２ｃをパブリッククラウド環境毎に平均した値（以下、第１平均値１３５とも呼ぶ）をそれぞれ算出する（Ｓ１４）。以下、Ｓ１４の処理の詳細について説明を行う。

[Ｓ１４の処理の詳細]
図９は、Ｓ１４の処理の詳細を説明する図である。処理リソース決定部１１４は、第１タイミングを含む日が複数の特性を有するか否かを判定する（Ｓ２１）。そして、第１タイミングを含む日が複数の特性を有する場合（Ｓ２１のＹＥＳ）、処理リソース決定部１１４は、Ｓ１３の処理で取得した平均処理実行時間情報１３２ｃを、複数の特性毎であって複数のパブリッククラウド環境毎に平均した値（以下、第２平均値１３６とも呼ぶ）を算出する（Ｓ２２）。その後、処理リソース決定部１１４は、複数のパブリッククラウド環境毎に、Ｓ２２の処理で算出した第２平均値１３６のうちの最大の値を第１平均値１３５としてそれぞれ算出（決定）する（Ｓ２３）。

一方、第１タイミングを含む日が複数の特性を有しない場合（Ｓ２１のＮＯ）、処理リソース決定部１１４は、Ｓ１３の処理で取得した平均処理実行時間情報１３２ｃをパブリッククラウド環境毎に平均した第１平均値１３５をそれぞれ算出（決定）する（Ｓ２４）。以下、第１タイミングが２０１５年３月２０日に含まれる場合を例にして、Ｓ１４の処理の具体例について説明を行う。

[Ｓ１４の処理の具体例]
図１７は、第１平均値１３５を説明する具体例である。図１７を参照しながら、Ｓ１４の処理の具体例について説明を行う。

初めに、処理リソース決定部１１４は、図１３で説明した特性情報１３１を参照する。そして、処理リソース決定部１１４は、「日付」が「２０１５／３／２０」である情報の「五・十日」及び「週末」に「○」が設定されているため、第１タイミングを含む日が複数の特性を有すると判定する（Ｓ２１のＹＥＳ）。したがって、処理リソース決定部１１４は、「五・十日」及び「週末」のそれぞれについて、パブリッククラウド環境毎の第２平均値１３６を算出する（Ｓ２２）。

具体的に、処理リソース決定部１１４は、図１３で説明した特性情報１３１のうちの「項番」が「２」及び「７」である情報を参照し、「五・十日」に「○」が設定された「日付」として「２０１５／３／１０」及び「２０１５／３／１５」を特定する。

次に、処理リソース決定部１１４は、図１６で説明した平均処理実行時間情報１３２ｃを参照し、「日付」が「２０１５／３／１０」である情報の「１９時台」から「２３時台」に設定された情報である「１．７１（分）」、「１．７１（分）」、「２．０（分）」及び「１．０（分）」を取得する。そして、処理リソース決定部１１４は、取得した情報の平均値である「１．６１（分）」を算出する。さらに、処理リソース決定部１１４は、図１６で説明した平均処理実行時間情報１３２ｃを参照し、「日付」が「２０１５／３／１５」である情報の「１９時台」から「２３時台」に設定された情報である「１．３３（分）」、「１．３３（分）」及び「１．３３（分）」を取得する。そして、処理リソース決定部１１４は、取得した情報の平均値である「１．３３（分）」を算出する。

その後、処理リソース決定部１１４は、算出した「１．６１（分）」及び「１．３３（分）」の平均値である「１．４７（分）」を、「五・十日」に対応する第２平均値１３６として算出する。同様に、処理リソース決定部１１４は、「週末」に対応する第２平均値１３６として「１．３３（分）」を算出する。

そして、処理リソース決定部１１４は、図１７に示すように、第２平均値１３６として算出した「１．４７（分）」及び「１．３３（分）」のうちの最大値である「１．４７（分）」を、パブリッククラウド環境ＣＬ１に対応する第１平均値１３５として算出する（Ｓ２３）。同様に、処理リソース決定部１１４は、図１７に示すように、例えば、パブリッククラウド環境ＣＬ２、ＣＬ３、ＣＬ４及びＣＬ５の第１平均値１３５として、それぞれ「２．０４（分）」、「１．１１（分）」、「２．５５（分）」及び「１．３９（分）」を算出する。

図８に戻り、処理リソース決定部１１４は、Ｓ１４の処理で算出した第１平均値１３５のうちの最小値に対応するパブリッククラウド環境を、処理要求に対応する処理を割り当てるパブリッククラウド環境として決定する（Ｓ１５）。

具体的に、処理リソース決定部１１４は、図１７に示す例において、第１平均値１３５の最小値として、「１．１１（分）」を特定する（「項番」が「３」である情報）。そして、処理リソース決定部１１４は、この場合、処理要求受信部１１１が受信した処理要求に対応する処理を割り当てるパブリッククラウド環境として、パブリッククラウド環境ＣＬ３を特定する。

[Ｓ１３の処理の変形例]
次に、Ｓ１３の処理の変形例について説明を行う。この場合、処理リソース決定部１１４は、平均処理実行時間情報１３２ｃが情報格納領域１３０に記憶されていないパブリッククラウド環境が存在する場合に、そのパブリッククラウド環境の現在の処理実行時間を平均処理実行時間情報１３２ｃとして取得する。これにより、処理リソース決定部１１４は、平均処理実行時間情報１３２ｃが記憶されていないパブリッククラウド環境が存在する場合であっても、処理要求受信部１１１が受信した処理要求に対応する処理を実行するパブリッククラウド環境の決定を行うことが可能になる。以下、Ｓ１３の処理の変形例の詳細について説明を行う。

[Ｓ１３の処理の変形例の詳細]
Ｓ１３の処理の変形例における利用実績取得部１１３は、図１０に示すように、図８に示す場合と同様に、Ｓ１２の処理で取得した特性情報１３１を参照する。そして、利用実績取得部１１３は、情報格納領域１３０に記憶された日毎の平均処理実行時間情報１３２ｃのうち、第１タイミングが含まれる日と同じ特性を有する日における単位時間毎の平均処理実行時間情報１３２ｃを、複数のパブリッククラウド環境毎に取得する（Ｓ３１）。

その後、利用実績取得部１１３は、平均処理実行時間情報１３２ｃが情報格納領域１３０に記憶されていないパブリッククラウド環境が存在するか否かを判定する（Ｓ３２）。そして、平均処理実行時間情報１３２ｃが記憶されていないパブリッククラウド環境が存在する場合（Ｓ３２のＹＥＳ）、利用実績取得部１１３は、そのパブリッククラウド環境の現在の処理実行時間を平均処理実行時間情報１３２ｃとして取得する（Ｓ３３）。一方、平均処理実行時間情報１３２ｃが記憶されていないパブリッククラウド環境が存在しない場合（Ｓ３２のＮＯ）、利用実績取得部１１３は、Ｓ３３の処理を実行しない。以下、Ｓ３３の処理の具体例について説明する。

[Ｓ３３の処理の具体例]
図１８は、Ｓ３３の処理の具体例を説明する図である。図１８に示す平均処理実行時間情報１３２ｃは、図１６で説明した平均処理実行時間情報１３２ｃと異なり、「項番」が「２」及び「７」である情報の「１９時台」から「２３時台」の全てに「−」が設定されている。すなわち、図１８に示す平均処理実行時間情報１３２ｃは、２０１５年３月１０日と２０１５年３月１５日において、パブリッククラウド環境ＣＬ１が処理を実行しなかったことを示している。そのため、利用実績取得部１１３は、パブリッククラウド環境ＣＬ１の「五・十日」に対応する第１平均値１３５を算出することができない。

そのため、利用実績取得部１１３は、この場合、パブリッククラウド環境ＣＬ１において、テストデータ及びテストプログラムによるテスト処理を実行し、テストプログラムの実行に要した時間を取得する。そして、利用実績取得部１１３は、取得した時間をパブリッククラウド環境ＣＬ１の「五・十日」に対応する第１平均値１３５をする。

これにより、処理リソース決定部１１４は、平均処理実行時間情報１３２ｃが記憶されていないパブリッククラウド環境が存在する場合であっても、処理要求受信部１１１が受信した処理要求に対応する処理を実行するパブリッククラウド環境の決定を行うことが可能になる。

なお、情報格納領域１３０に、第１タイミングが含まれる日と同じ特性を有する日の平均処理実行時間情報１３２ｃが記憶されているが、第１タイミングが含まれる時間帯と同じ時間帯の平均処理実行時間情報１３２ｃが記憶されていないパブリッククラウド環境が存在する場合がある。この場合、利用実績取得部１１３は、そのパブリッククラウド環境について、第１タイミングが含まれる日と同じ特性を有する日の平均処理実行時間情報１３２ｃのうち、第１タイミングが含まれる時間帯に最も近い時間帯の平均処理実行時間情報１３２ｃと取得するものであってよい。

また、上記の図１４の処理件数情報１３２ａ、図１５の合計処理実行時間情報１３２ｂ、図１６の平均処理実行時間情報１３２ｃ、及び図１８の平均処理実行時間情報１３２ｃは、全ての日に関する情報を含んでいる。これに対し、各情報は、処理リソース決定処理において参照される日に関する情報のみを含むものであってもよい。

[第２の実施の形態]
次に、第２の実施の形態について説明する。図１１及び図１２は、第２の実施の形態における処理リソース決定処理を説明するフローチャートである。また、図１９から図２１は、第２の実施の形態における処理リソース決定処理を説明する図である。図１９から図２１を参照しながら、図１１及び図１２の処理リソース決定処理を説明する。

第１の実施の形態における処理リソース決定部１１４は、Ｓ１５の処理において、第１平均値１３５のうちの最小値に対応するパブリッククラウド環境を、処理要求受信部１１１が受信した処理要求に対応する処理を割り当てるパブリッククラウド環境として決定する。

これに対し、第２の実施の形態における処理リソース決定部１１４は、第１平均値１３５が小さい順から所定数のパブリッククラウド環境を、処理要求受信部１１１が受信した処理要求に対応する処理を割り当てるパブリッククラウド環境の候補として特定する。そして、第２の実施の形態における処理リソース決定部１１４は、特定したパブリッククラウド環境の候補のうち、処理リソース決定部１１４によって過去に行われた決定が妥当であった確率が最も高いパブリッククラウド環境を、処理要求に対応する処理を割り当てるパブリッククラウド環境として特定する。

すなわち、処理リソース決定部１１４が行うパブリッククラウド環境の決定は、特性情報１３１及び利用実績情報１３２から予測した結果に基づいて行われるものである。そのため、処理リソース決定部１１４が行う決定は、妥当なものではない可能性がある。そこで、第２の実施の形態における処理リソース決定部１１４は、特性情報１３１及び利用実績情報１３２に加え、処理リソース決定部１１４による過去の決定の妥当性に関する情報である第１結果情報１３３及び第２結果情報１３４に基づいてパブリッククラウド環境の決定を行う。

具体的に、第１結果情報１３３は、処理リソース決定部１１４が決定したパブリッククラウド環境における実際の処理実行時間が、処理リソース決定部１１４が決定したパブリッククラウド環境に対応する第１平均値１３５を上回ったか否かを判定した結果を含む情報である。また、第２結果情報１３４は、第１結果情報１３３のうち、処理リソース決定部１１４が決定したパブリッククラウド環境における処理実行時間が、処理リソース決定部１１４がパブリッククラウド環境に対応する第１平均値１３５を上回る割合を、パブリッククラウド環境毎に算出した結果を含む情報である。これにより、処理リソース決定部１１４は、処理要求受信部１１１が受信した処理要求に対応する処理を割り当てるパブリッククラウド環境の決定を、より妥当性高く行うことが可能になる。以下、第２の実施の形態の詳細について説明を行う。

処理要求受信部１１１は、図１１に示すように、例えば、利用者（利用者端末４）から処理要求を受信するまで待機する（Ｓ５１のＮＯ）。そして、処理要求を受信した場合（Ｓ５１のＹＥＳ）、特性情報取得部１１２は、第１の実施の形態の場合と同様に、特性情報１３１を取得する（Ｓ５２）。また、利用実績取得部１１３は、Ｓ５２の処理で取得した特性情報１３１を参照し、情報格納領域１３０に記憶された利用実績情報１３２のうち、Ｓ５１の処理で処理要求を送信した利用者に関する情報であって、第１タイミングが含まれる日と同じ特性を有する日の情報をパブリッククラウド環境毎に取得する（Ｓ５３）。

そして、処理リソース決定部１１４は、第１の実施の形態における場合と同様に、パブリッククラウド環境毎に、第１平均値１３５をそれぞれ算出する（Ｓ５４）。

その後、処理リソース決定部１１４は、図１２に示すように、Ｓ５４の処理で算出した第１平均値１３５が小さい順に、所定数のパブリッククラウド環境を特定する（Ｓ６１）。以下、Ｓ６１の処理の具体例について説明を行う。

[Ｓ６１の処理の具体例]
図１９は、Ｓ６１の処理の具体例を説明する図である。図１９に示す第１平均値１３５は、図１７で説明した第１平均値１３５と比較して、図１７で説明した第１平均値１３５に含まれる各情報を、「平均値」に設定された値が小さい順に並べ替えたものである。

そして、処理リソース決定部１１４は、図１９に下線部分に示すように、第１平均値１３５に含まれる情報のうち、例えば、「平均値」に設定された値が小さい方から所定数（例えば、３）の情報に対応するパブリッククラウド環境として、パブリッククラウド環境ＣＬ３、ＣＬ５及びＣＬ１を特定する。これにより、処理リソース決定部１１４は、処理要求受信部１１１が受信した処理要求に対応する処理を割り当てるパブリッククラウド環境の候補を特定することが可能になる。

図１２に戻り、処理リソース決定部１１４は、Ｓ６１の処理で特定した所定数のパブリッククラウド環境のうち、第２結果情報１３４が最も大きいパブリッククラウド環境を、要求に対応する処理を割り当てるパブリッククラウド環境として決定する（Ｓ６２）。以下、Ｓ６２の処理の具体例について説明を行う。

[Ｓ６２の処理の具体例]
図２０は、Ｓ６２の処理の具体例を説明する図である。具体的に、図２０は、第１結果情報１３３及び第２結果情報１３４（以下、これらを合わせて結果情報とも呼ぶ）の具体例である。

図２０に示す結果情報は、結果情報に含まれる各情報を識別する「項番」と、パブリッククラウド環境を識別する「パブリッククラウド環境名」とを項目として有する、また、図２０に示す結果情報は、第１結果情報１３３のうち、処理リソース決定部１１４が決定したパブリッククラウド環境の実際の処理実行時間が、処理リソース決定部１１４が決定したパブリッククラウド環境の第１平均値１３５を上回った回数を示す「達成回数」を項目として有する。また、第１結果情報１３３のうち、処理リソース決定部１１４が決定したパブリッククラウド環境の実際の処理実行時間が、処理リソース決定部１１４が決定したパブリッククラウド環境の第１平均値１３５を上回らなかった回数を示す「非達成回数」を項目として有する。さらに、図２０に示す結果情報は、第２結果情報１３４を示す「達成率」を項目として有する。

具体的に、図２０に示す結果情報において、「項番」が「１」である情報には、「パブリッククラウド環境名」として「パブリッククラウド環境ＣＬ１」が設定され、「達成回数」として「１０（回）」が設定され、「非達成回数」として「３（回）」が設定されている。また、図２０に示す結果情報において、「項番」が「１」である情報には、「０．７６９」が設定されている。図２０の他の情報については説明を省略する。

そして、処理リソース決定部１１４は、図２０に示す結果情報を参照し、Ｓ６１の処理で特定したパブリッククラウド環境の候補であるパブリッククラウド環境ＣＬ３、ＣＬ５及びＣＬ１のうち、達成率が最も大きいパブリッククラウド環境を特定する。具体的に、図２０の下線部分に示すように、「パブリッククラウド環境名」が「パブリッククラウド環境ＣＬ３」、「パブリッククラウド環境ＣＬ５」及び「パブリッククラウド環境ＣＬ１」が設定された情報の「達成率」には、それぞれ「０．７１４」、「０．８６９」及び「０．７６９」が設定されている。そのため、処理リソース決定部１１４は、パブリッククラウド環境ＣＬ３、ＣＬ５及びＣＬ１のうち、「達成率」が「０．８６９」であるパブリッククラウド環境ＣＬ５を特定する（Ｓ６２）。

これにより、処理リソース決定部１１４は、特性情報１３１及び利用実績情報１３２に加えて、第１結果情報１３３及び第２結果情報１３４に基づいて、パブリッククラウド環境の決定をより妥当性高く行うことが可能になる。

図１２に戻り、処理要求送信部１１６は、Ｓ６２の処理で決定したパブリッククラウド環境に、Ｓ５１の処理で処理要求受信部１１１が受信した処理要求を送信する（Ｓ６３）。そして、情報管理部１１５は、Ｓ６２の処理で決定したパブリッククラウド環境において、Ｓ６３の処理で送信した処理要求に対応する処理の実行が完了するまで待機する（Ｓ６４のＮＯ）。

その後、Ｓ６３の処理で送信した処理要求に対応する処理の実行が完了した場合（Ｓ６４のＹＥＳ）、情報管理部１１５は、Ｓ６２の処理で決定したパブリッククラウド環境における処理実行時間が、Ｓ６２の処理で決定したパブリッククラウド環境に対応する第１平均値１３５を上回ったか否かを判定する。そして、情報管理部１１５は、判定結果を第１結果情報１３３の一部として情報格納領域１３０に記憶する（Ｓ６５）。さらに、情報管理部１１５は、第１結果情報１３３を参照し、パブリッククラウド環境における実際の処理実行時間が第１平均値１３５を上回る割合を、パブリッククラウド環境毎に算出した結果である第２結果情報１３４を情報格納領域１３０に記憶する（Ｓ６６）。

なお、情報管理部１１５は、Ｓ６５及びＳ６６の処理において、記憶媒体１０４内における情報格納領域１３０と異なる情報格納領域（以下、第２記憶部とも呼ぶ）に、第１結果情報１３３及び第２結果情報１３４を記憶するものであってもよい。以下、Ｓ６４からＳ６６の処理の具体例について説明を行う。

[Ｓ６４からＳ６６の処理の具体例]
図２１は、Ｓ６４からＳ６６の処理の具体例を説明する図である。例えば、図２０に示すように、処理要求受信部１１１が受信した処理要求がパブリッククラウド環境ＣＬ５に割り当てられた場合であって、パブリッククラウド環境ＣＬ５における処理の実行が完了した場合、情報管理部１１５は、図２１に示すように、結果情報を更新する。

具体的に、パブリッククラウド環境ＣＬ５が処理要求を実行した結果、パブリッククラウド環境ＣＬ５における処理実行時間が第１平均値１３５を上回った場合、情報管理部１１５は、図２１の下線部分に示すように、「達成回数」に設定された値に「１（回）」を加算した値である「２１（回）」を設定する（Ｓ６５）。

そして、情報管理部１１５は、この場合、「達成回数」に設定された値である「２１（回）」と、「非達成回数」に設定された値である「３（回）」とに基づいて、「達成率」に「０．８７５」を設定する（Ｓ６６）。具体的に、情報管理部１１５は、「達成回数」の値である「２１（回）」を、「達成回数」の値である「２１（回）」と「非達成回数」の値である「３（回）」とを加算した値で除算することにより、「達成率」として「０．８７５」を算出する。

これにより、情報管理部１１５は、情報格納領域１３０に設定された第２結果情報１３４を、より信頼性の高い情報に更新することが可能になる。

以上の実施の形態をまとめると、以下の付記のとおりである。

（付記１）
コンピュータに、
複数の処理リソースのいずれかを利用して処理を行う要求を受け付けた場合に、前記要求に応じて処理リソースが利用される第１タイミングに基づいて、第１記憶部に記憶された、前記複数の処理リソースそれぞれについての利用実績から、前記第１タイミングに対応したタイミングにおける利用実績を取得し、
前記要求に対応する処理を前記複数の処理リソースのいずれかに割り当てる際に、取得した前記利用実績に基づいて割り当てる処理リソースを決定する、
ことを実行させることを特徴とする処理リソース決定プログラム。

（付記２）
付記１において、
前記第１記憶部に記憶された前記利用実績は、前記複数の処理リソースそれぞれの日毎の処理実行時間を含み、
さらに、前記処理リソースを決定する処理の前に、記憶部に記憶された、日毎の特性に関する情報である特性情報を取得する、
ことをコンピュータに実行させ、
前記利用実績を取得する処理では、前記特性情報を参照し、前記第１記憶部に記憶された前記利用実績に含まれる日毎の処理実行時間のうち、前記第１タイミングを含む日と同じ特性を有する日における第１処理実行時間を、前記複数の処理リソース毎に取得し、
前記処理リソースを決定する処理では、取得した前記第１処理実行時間に基づき、前記要求に対応する処理を割り当てる処理リソースを決定する、
ことを特徴とする処理リソース決定プログラム。

（付記３）
付記２において、
前記第１記憶部に記憶された前記利用実績は、前記複数の処理リソースそれぞれの単位時間毎の処理実行時間を含み、
前記第１処理実行時間を取得する処理では、前記単位時間毎の前記第１処理実行時間を前記複数の処理リソース毎に取得する、
ことを特徴とする処理リソース決定プログラム。

（付記４）
付記２において、
前記第１処理実行時間を取得する処理では、前記第１処理実行時間が前記第１記憶部に記憶されていない処理リソースが存在する場合、前記第１処理実行時間が記憶されていない処理リソースの現在の処理実行時間を、前記第１処理実行時間として取得する、
ことを特徴とする処理リソース決定プログラム。

（付記５）
付記２において、
前記処理リソースを決定する処理では、
取得した前記第１処理実行時間を前記処理リソース毎に平均した第１平均値をそれぞれ算出し、
算出した前記第１平均値に基づき、前記要求に対応する処理を割り当てる処理リソースとして決定する、
ことを特徴とする処理リソース決定プログラム。

（付記６）
付記５において、
前記第１処理実行時間を取得する処理では、前記第１タイミングを含む日が複数の特性を有する場合、前記複数の特性毎に前記第１処理実行時間を取得し、
前記第１平均値を算出する処理では、
取得した前記第１処理実行時間を、前記複数の特性毎であって前記複数の処理リソース毎に平均した第２平均値を算出し、
前記複数の処理リソース毎に、算出した前記第２平均値のうちの最大値を前記第１平均値として算出する、
ことを特徴とする処理リソース決定プログラム。

（付記７）
付記５において、
前記第１平均値に基づいて処理リソースを決定する処理では、算出した前記第１平均値のうちの最小値に対応する処理リソースを、前記要求に対応する処理を割り当てる処理リソースとして決定する、
ことを特徴とする処理リソース決定プログラム。

（付記８）
付記５において、さらに、
前記第１平均値に基づいて前記処理リソースを決定する処理の後、決定した前記処理リソースにおいて前記要求の処理を行った際の処理実行時間が、決定した前記処理リソースに対応する前記第１平均値を上回ったか否かを判定した結果である第１結果を第２記憶部に記憶し、
前記第２記憶部に記憶された前記第１結果のうち、決定した前記処理リソースにおいて前記要求の処理を行った際の処理実行時間が、決定した前記処理リソースに対応する前記第１平均値を上回る割合を、前記処理リソース毎に算出した結果である第２結果を前記第２記憶部に記憶する、
ことをコンピュータに実行させ、
前記第１平均値に基づいて処理リソースを決定する処理では、
前記複数の処理リソースから、算出した前記第１平均値が小さい順に所定数の処理リソースを特定し、
特定した前記所定数の処理リソースのうち、前記第２結果が最も大きい処理リソースを、前記要求に対応する処理を割り当てる処理リソースとして決定する、
ことを特徴とする処理リソース決定プログラム。

（付記９）
複数の処理リソースのいずれかを利用して処理を行う要求を受け付けた場合に、前記要求に応じて処理リソースが利用される第１タイミングに基づいて、第１記憶部に記憶された、前記複数の処理リソースそれぞれについての利用実績から、前記第１タイミングに対応したタイミングにおける利用実績を取得する利用実績取得部と、
前記要求に対応する処理を前記複数の処理リソースのいずれかに割り当てる際に、取得した前記利用実績に基づいて割り当てる処理リソースを決定する処理リソース決定部と、を有する、
ことを特徴とする処理リソース決定装置。

（付記１０）
複数の処理リソースのいずれかを利用して処理を行う要求を受け付けた場合に、前記要求に応じて処理リソースが利用される第１タイミングに基づいて、第１記憶部に記憶された、前記複数の処理リソースそれぞれについての利用実績から、前記第１タイミングに対応したタイミングにおける利用実績を取得し、
前記要求に対応する処理を前記複数の処理リソースのいずれかに割り当てる際に、取得した前記利用実績に基づいて割り当てる処理リソースを決定する、
ことを特徴とする処理リソース決定方法。

１１：物理マシン群 １２：物理マシン群
２１：仮想マシン ２２：仮想マシン
３１：仮想化ソフトウエア ３２：仮想化ソフトウエア

Claims (9)

1. コンピュータに、
   複数の処理リソースのいずれかを利用して処理を行う要求を受け付けた場合に、前記要求に応じて処理リソースが利用される第１タイミングに基づいて、第１記憶部に記憶された、前記複数の処理リソースそれぞれについての利用実績から、前記第１タイミングに対応したタイミングにおける利用実績を取得し、
   前記要求に対応する処理を前記複数の処理リソースのいずれかに割り当てる際に、取得した前記利用実績に基づいて割り当てる処理リソースを決定する、
   ことを実行させることを特徴とする処理リソース決定プログラム。
2. 請求項１において、
   前記第１記憶部に記憶された前記利用実績は、前記複数の処理リソースそれぞれの日毎の処理実行時間を含み、
   さらに、前記処理リソースを決定する処理の前に、記憶部に記憶された、日毎の特性に関する情報である特性情報を取得する、
   ことをコンピュータに実行させ、
   前記利用実績を取得する処理では、前記特性情報を参照し、前記第１記憶部に記憶された前記利用実績に含まれる日毎の処理実行時間のうち、前記第１タイミングを含む日と同じ特性を有する日における第１処理実行時間を、前記複数の処理リソース毎に取得し、
   前記処理リソースを決定する処理では、取得した前記第１処理実行時間に基づき、前記要求に対応する処理を割り当てる処理リソースを決定する、
   ことを特徴とする処理リソース決定プログラム。
3. 請求項２において、
   前記第１処理実行時間を取得する処理では、前記第１処理実行時間が前記第１記憶部に記憶されていない処理リソースが存在する場合、前記第１処理実行時間が記憶されていない処理リソースの現在の処理実行時間を、前記第１処理実行時間として取得する、
   ことを特徴とする処理リソース決定プログラム。
4. 請求項２において、
   前記処理リソースを決定する処理では、
   取得した前記第１処理実行時間を前記処理リソース毎に平均した第１平均値をそれぞれ算出し、
   算出した前記第１平均値に基づき、前記要求に対応する処理を割り当てる処理リソースとして決定する、
   ことを特徴とする処理リソース決定プログラム。
5. 請求項４において、
   前記第１処理実行時間を取得する処理では、前記第１タイミングを含む日が複数の特性を有する場合、前記複数の特性毎に前記第１処理実行時間を取得し、
   前記第１平均値を算出する処理では、
   取得した前記第１処理実行時間を、前記複数の特性毎であって前記複数の処理リソース毎に平均した第２平均値を算出し、
   前記複数の処理リソース毎に、算出した前記第２平均値のうちの最大値を前記第１平均値として算出する、
   ことを特徴とする処理リソース決定プログラム。
6. 請求項４において、
   前記第１平均値に基づいて処理リソースを決定する処理では、算出した前記第１平均値のうちの最小値に対応する処理リソースを、前記要求に対応する処理を割り当てる処理リソースとして決定する、
   ことを特徴とする処理リソース決定プログラム。
7. 請求項４において、さらに、
   前記第１平均値に基づいて前記処理リソースを決定する処理の後、決定した前記処理リソースにおいて前記要求の処理を行った際の処理実行時間が、決定した前記処理リソースに対応する前記第１平均値を上回ったか否かを判定した結果である第１結果を第２記憶部に記憶し、
   前記第２記憶部に記憶された前記第１結果のうち、決定した前記処理リソースにおいて前記要求の処理を行った際の処理実行時間が、決定した前記処理リソースに対応する前記第１平均値を上回る割合を、前記処理リソース毎に算出した結果である第２結果を前記第２記憶部に記憶する、
   ことをコンピュータに実行させ、
   前記第１平均値に基づいて処理リソースを決定する処理では、
   前記複数の処理リソースから、算出した前記第１平均値が小さい順に所定数の処理リソースを特定し、
   特定した前記所定数の処理リソースのうち、前記第２結果が最も大きい処理リソースを、前記要求に対応する処理を割り当てる処理リソースとして決定する、
   ことを特徴とする処理リソース決定プログラム。
8. 複数の処理リソースのいずれかを利用して処理を行う要求を受け付けた場合に、前記要求に応じて処理リソースが利用される第１タイミングに基づいて、第１記憶部に記憶された、前記複数の処理リソースそれぞれについての利用実績から、前記第１タイミングに対応したタイミングにおける利用実績を取得する利用実績取得部と、
   前記要求に対応する処理を前記複数の処理リソースのいずれかに割り当てる際に、取得した前記利用実績に基づいて割り当てる処理リソースを決定する処理リソース決定部と、を有する、
   ことを特徴とする処理リソース決定装置。
9. 複数の処理リソースのいずれかを利用して処理を行う要求を受け付けた場合に、前記要求に応じて処理リソースが利用される第１タイミングに基づいて、第１記憶部に記憶された、前記複数の処理リソースそれぞれについての利用実績から、前記第１タイミングに対応したタイミングにおける利用実績を取得し、
   前記要求に対応する処理を前記複数の処理リソースのいずれかに割り当てる際に、取得した前記利用実績に基づいて割り当てる処理リソースを決定する、
   ことを特徴とする処理リソース決定方法。

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