JP2021149808A - Ｃｐｕ状態表示方法及びｃｐｕ状態表示プログラム - Google Patents

Ｃｐｕ状態表示方法及びｃｐｕ状態表示プログラム Download PDF

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Abstract

【課題】ホストに影響を与えているコンテナを特定することを可能とするＣＰＵ状態表示方法及びＣＰＵ状態表示プログラムを提供する。【解決手段】ＶＭにおいて動作する複数のコンテナの所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第１情報をそれぞれ取得し、ＶＭの通信プロセスによる所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第２情報を取得し、取得した第１情報のそれぞれと第２情報とに基づいて、複数のコンテナごとに、各コンテナが行う通信に伴うＶＭの通信プロセスによる所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第３情報を算出し、複数のコンテナごとに、第１情報と第３情報とを対応付けて表示する。【選択図】図１９

Description

本発明は、ＣＰＵ状態表示方法及びＣＰＵ状態表示プログラムに関する。
近年、チケット予約システムやコミュニケーションシステム等のネットワークサービスについての社会インフラ化が進んでおり、業務システムの動作を停止させることなく障害対応等を行う運用が求められている。
そのため、近年では、サービスを提供するために実行するモジュールをコンテナという単位でパッケージ化して組み合わせることにより、障害からの復旧の簡素化や処理の負荷分散を行うコンテナ型仮想化技術の適用が進んでいる（例えば、特許文献１参照）。
特開２０１６−１２６６７７号公報
ここで、業務システムの管理者（以下、単に管理者とも呼ぶ）は、例えば、必要なタイミングにおいて業務システムのスループットを評価することにより、利用者に対して提供しているサービスの通信性能を確認する。
しかしながら、上記のようなコンテナ型仮想化技術が適用された業務システムにおいて、同一のホスト（物理ホスト）内における通信が行われる場合、通信パケットは、ホストの通信ハードウエアを経由することなく、ホスト内において動作するソフトウエアである仮想スイッチによって処理される。そのため、例えば、各コンテナについて計測されたＣＰＵ使用率がそれほど大きくない場合であっても、同一のホスト内の通信処理が頻繁に行われている場合、ホスト全体としての負荷が大きくなっているケースが発生し得る。したがって、管理者は、ホストに負荷を与えているコンテナの特定を精度良く行うことができない場合がある。
そこで、一つの側面では、本発明は、ホストに影響を与えているコンテナを特定することを可能とするＣＰＵ状態表示方法及びＣＰＵ状態表示プログラムを提供することを目的とする。
実施の形態の一態様では、ホストにおいて動作するＶＭのＣＰＵの使用状態を表示するＣＰＵ状態表示方法であって、前記ＶＭにおいて動作する複数のコンテナの所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第１情報をそれぞれ取得し、前記ＶＭの通信プロセスによる前記所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第２情報を取得し、取得した前記第１情報のそれぞれと前記第２情報とに基づいて、前記複数のコンテナごとに、各コンテナが行う通信に伴う前記ＶＭの通信プロセスによる前記所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第３情報を算出し、前記複数のコンテナごとに、前記第１情報と前記第３情報とを対応付けて表示する。
一つの側面によれば、ホストに影響を与えているコンテナを特定することを可能とする。
図１は、情報処理システム１０の構成について説明する図である。 図２は、各コンテナの負荷状態についての具体例を説明する図である。 図３は、管理装置１のハードウエア構成を説明する図である。 図４は、分析装置２のハードウエア構成を説明する図である。 図５は、ホスト３のハードウエア構成を説明する図である。 図６は、ホスト４のハードウエア構成を説明する図である。 図７は、管理装置１の機能のブロック図である。 図８は、分析装置２の機能のブロック図である。 図９は、第１の実施の形態におけるＣＰＵ状態表示処理の概略を説明するフローチャート図である。 図１０は、第１の実施の形態におけるＣＰＵ状態表示処理の概略を説明する図である。 図１１は、第１の実施の形態におけるＣＰＵ状態表示処理の詳細を説明するフローチャート図である。 図１２は、第１の実施の形態におけるＣＰＵ状態表示処理の詳細を説明するフローチャート図である。 図１３は、第１の実施の形態におけるＣＰＵ状態表示処理の詳細を説明するフローチャート図である。 図１４は、第１の実施の形態におけるＣＰＵ状態表示処理の詳細を説明するフローチャート図である。 図１５は、モジュール管理情報２３４の具体例について説明する図である。 図１６は、第１使用率情報２３１の具体例について説明する図である。 図１７は、第２使用率情報２３２の具体例について説明する図である。 図１８は、第１の実施の形態におけるＣＰＵ状態表示処理の詳細を説明する図である。 図１９は、結果情報１３１の具体例について説明する図である。 図２０は、コンテナ管理情報２３５の具体例について説明を行う。 図２１は、閾値情報１３３の具体例について説明する図である。 図２２は、第２の実施の形態におけるＣＰＵ状態表示処理の詳細を説明するフローチャート図である。 図２３は、第２の実施の形態におけるＣＰＵ状態表示処理の詳細を説明するフローチャート図である。 図２４は、第１使用率情報２３１の具体例について説明する図である。 図２５は、第２使用率情報２３２の具体例について説明する図である。 図２６は、結果情報１３１の具体例について説明する図である。 図２７は、第３の実施の形態におけるＣＰＵ状態表示処理を説明するフローチャート図である。 図２８は、通信抑制情報１３４の具体例について説明する図である。
［情報処理システムの構成］
初めに、情報処理システム１０の構成について説明を行う。図１は、情報処理システム１０の構成について説明する図である。
図１に示す情報処理システム１０は、管理装置１と、分析装置２と、物理マシンであるホスト３及びホスト４とを有する。なお、以下、情報処理システム１０が２台のホスト（ホスト３及びホスト４）を有する場合について説明を行うが、情報処理システム１０は、２台以外の台数を有するものであってもよい。
図１に示す例において、ホスト３では、仮想マシン（ＶＭ：Ｖｕｒｔｕａｌ Ｍａｃｈｉｎｅ）３１と、仮想マシン３２と、仮想スイッチ３７とのそれぞれが動作している。具体的に、ホスト３において動作するハイパーバイザ（図示しない）は、ホスト３の物理リソースをそれぞれ振り分けることによって、仮想マシン３１、仮想マシン３２及び仮想スイッチ３７のそれぞれを動作させる。
また、ホスト４では、仮想マシン４１と、仮想マシン４２と、仮想スイッチ４７とのそれぞれが動作している。具体的に、ホスト４において動作するハイパーバイザ（図示しない）は、ホスト４の物理リソースをそれぞれ振り分けることによって、仮想マシン４１、仮想マシン４２及び仮想スイッチ４７のそれぞれを動作させる。
そして、図１に示す例において、仮想マシン３１では、利用者にサービスを提供するために実行するモジュールの組合せであるコンテナ３３及びコンテナ３４が動作する。同様に、仮想マシン３２では、コンテナ３５が動作し、仮想マシン４１では、コンテナ４３及びコンテナ４４が動作し、さらに、仮想マシン４２では、コンテナ４５及びコンテナ４６が動作する。
分析装置２は、例えば、定期的なタイミングにおいて、各コンテナの負荷状態についての分析を行う。
管理装置１は、ホスト３及びホスト４において動作する各コンテナの管理を行う。具体的に、管理装置１は、分析装置２が行った分析結果に基づいて、例えば、各コンテナを他のホストに移動させる。
なお、以下、各ホストにおいて２台の仮想マシンが動作する場合について説明を行うが、各ホストは、２台以外の台数の仮想マシンを動作させるものであってもよい。また、以下、各仮想マシンにおいて１台または２台のコンテナが動作する場合について説明を行うが、各仮想マシンは、３台以上の台数のコンテナを動作させるものであってもよい。
［分析装置における処理の具体例］
次に、分析装置２における処理の具体例について説明を行う。図２は、各コンテナの負荷状態についての具体例を説明する図である。
図２に示す情報は、例えば、分析装置２によって定期的に取得される情報であって、各コンテナの識別情報である「コンテナＩＤ」と、各コンテナによるネットワーク（ホスト３とホスト４とを接続する物理的なネットワーク）の使用帯域が設定される「使用ネットワーク帯域」と、各コンテナにおける現在（最新）のＣＰＵ使用率が設定される「ＣＰＵ使用率」とを項目として有する。
具体的に、図２に示す情報において、１行目の情報には、「コンテナＩＤ」として「１」が設定され、「使用ネットワーク帯域」として「２（ＧＢ／Ｓｅｃ）」が設定され、「ＣＰＵ使用率」として「２０（％）」が設定されている。
また、図２に示す情報において、２行目の情報には、「コンテナＩＤ」として「２」が設定され、「使用ネットワーク帯域」として「１（ＧＢ／Ｓｅｃ）」が設定され、「ＣＰＵ使用率」として「４０（％）」が設定されている。
そして、分析装置２は、例えば、図２に示す情報の「ＣＰＵ使用率」に設定された情報を参照することにより、各コンテナの負荷情報の分析を行う。
具体的に、図２に示す情報において、「コンテナＩＤ」が「１」である情報の「ＣＰＵ使用率」には、「２０（％）」が設定されており、「コンテナＩＤ」が「２」である情報の「ＣＰＵ使用率」には、「４０（％）」が設定されている。そのため、分析装置２は、この場合、例えば、「コンテナＩＤ」が「１」であるコンテナよりも「コンテナＩＤ」が「２」であるコンテナの方が高負荷状態にあると判定する。
しかしながら、上記のようなコンテナ型仮想化技術が適用された情報処理システム１０において、例えば、ホスト３の内部において通信が行われる場合、通信パケットは、ホスト３の通信ハードウエア（例えば、ネットワークアダプタに実装されている通信用のメモリバッファ）を経由することなく、ホスト３において動作するソフトウエアである仮想スイッチ３７によって処理される。そのため、例えば、ホスト３において動作する各コンテナにおいて計測されたＣＰＵ使用率がそれほど大きくない場合であっても、ホスト３の内部における通信処理が頻繁に行われている場合、ホスト３の全体としての負荷が大きくなっているケースが発生し得る。したがって、管理者は、ホスト３に対して大きな負荷を与えているコンテナの特定を精度良く行う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分析装置２は、例えば、仮想マシン３１及び仮想マシン３２において動作する複数のコンテナ（コンテナ３３、コンテナ３４及びコンテナ３５）の所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す情報（以下、第１情報とも呼ぶ）をそれぞれ取得する。また、分析装置２は、例えば、仮想マシン３１及び仮想マシン３２の通信プロセス（仮想スイッチ３７）による所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す情報（以下、第２情報とも呼ぶ）を取得する。
そして、分析装置２は、第１情報のそれぞれと第２情報とに基づいて、仮想マシン３１及び仮想マシン３２において動作する複数のコンテナごとに、各コンテナが行う通信に伴う通信プロセスによる所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す情報（以下、第３情報とも呼ぶ）を算出する。
その後、分析装置２は、例えば、仮想マシン３１及び仮想マシン３２において動作する複数のコンテナごとに、第１情報と第３情報とを対応付けて表示装置（図示しない）に表示する。
すなわち、例えば、図１で説明した例において、仮想スイッチ３７を経由する通信に伴う負荷は、ホスト３において動作する各コンテナが行う通信による負荷の合計値である。また、例えば、仮想スイッチ３７を経由する通信による負荷は、仮想スイッチ３７の動作に伴うＣＰＵの負荷に置き換えることが可能である。
そのため、分析装置２は、仮想スイッチ３７の動作に伴うＣＰＵの負荷を示す第２情報を取得する。そして、分析装置２は、取得した第２情報に加え、各コンテナの動作に伴うＣＰＵの負荷である第１情報を用いることにより、各コンテナが行った通信によって生じたＣＰＵの負荷を示す第３情報を算出して表示する。
これにより、分析装置２は、例えば、各コンテナから計測したＣＰＵの負荷（第１情報）と、各コンテナが行った通信に起因するＣＰＵの負荷（第３情報）とを対応付けて表示することが可能になる。そのため、管理者は、例えば、分析装置２による表示内容を閲覧することで、高負荷状態にあるコンテナ（ホストに大きな影響を与えているコンテナ）を精度良く特定することが可能になる。
［情報処理システムのハードウエア構成］
次に、情報処理システム１０のハードウエア構成について説明する。図３は、管理装置１のハードウエア構成を説明する図である。また、図４は、分析装置２のハードウエア構成を説明する図である。また、図５は、ホスト３のハードウエア構成を説明する図である。さらに、図６は、ホスト４のハードウエア構成を説明する図である。
初めに、管理装置１のハードウエア構成について説明を行う。
管理装置１は、図３に示すように、プロセッサであるＣＰＵ１０１と、メモリ１０２と、通信装置１０３と、記憶媒体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、例えば、ＣＰＵの使用状態を表示する処理（以下、ＣＰＵ状態表示処理）を行うためのプログラム１１０を記憶するプログラム格納領域（図示しない）を有する。また、記憶媒体１０４は、例えば、ＣＰＵ状態表示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を有する。なお、記憶媒体１０４は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）であってよい。
ＣＰＵ１０１は、記憶媒体１０４からメモリ１０２にロードされたプログラム１１０を実行してＣＰＵ状態表示処理を行う。
また、通信装置１０３は、例えば、ネットワークを介して分析装置２、ホスト３及びホスト４との通信を行う。
次に、分析装置２のハードウエア構成について説明を行う。
分析装置２は、図４に示すように、プロセッサであるＣＰＵ２０１と、メモリ２０２と、通信装置２０３と、記憶媒体２０４とを有する。各部は、バス２０５を介して互いに接続される。
記憶媒体２０４は、例えば、ＣＰＵ状態表示処理を行うためのプログラム２１０を記憶するプログラム格納領域（図示しない）を有する。また、記憶媒体２０４は、例えば、ＣＰＵ状態表示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２３０を有する。なお、記憶媒体２０４は、例えば、ＨＤＤやＳＳＤであってよい。
ＣＰＵ２０１は、記憶媒体２０４からメモリ２０２にロードされたプログラム２１０を実行してＣＰＵ状態表示処理を行う。
また、通信装置２０３は、例えば、ネットワークを介して管理装置１、ホスト３及びホスト４との通信を行う。
次に、ホスト３のハードウエア構成について説明を行う。
ホスト３は、図５に示すように、プロセッサであるＣＰＵ３０１と、メモリ３０２と、通信装置３０３と、記憶媒体３０４とを有する。各部は、バス３０５を介して互いに接続される。
記憶媒体３０４は、例えば、ＣＰＵ状態表示処理を行うためのプログラム３１０を記憶するプログラム格納領域（図示しない）を有する。また、記憶媒体３０４は、例えば、ＣＰＵ状態表示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３３０を有する。なお、記憶媒体３０４は、例えば、ＨＤＤやＳＳＤであってよい。
ＣＰＵ３０１は、記憶媒体３０４からメモリ３０２にロードされたプログラム３１０を実行してＣＰＵ状態表示処理を行う。
また、通信装置３０３は、例えば、ネットワークを介して管理装置１、分析装置２及びホスト４との通信を行う。
次に、ホスト４のハードウエア構成について説明を行う。
ホスト４は、図６に示すように、プロセッサであるＣＰＵ４０１と、メモリ４０２と、通信装置４０３と、記憶媒体４０４とを有する。各部は、バス４０５を介して互いに接続される。
記憶媒体４０４は、例えば、ＣＰＵ状態表示処理を行うためのプログラム４１０を記憶するプログラム格納領域（図示しない）を有する。また、記憶媒体４０４は、例えば、ＣＰＵ状態表示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４３０を有する。なお、記憶媒体４０４は、例えば、ＨＤＤやＳＳＤであってよい。
ＣＰＵ４０１は、記憶媒体４０４からメモリ４０２にロードされたプログラム４１０を実行してＣＰＵ状態表示処理を行う。
また、通信装置４０３は、例えば、ネットワークを介して管理装置１、分析装置２及びホスト３との通信を行う。
［情報処理システムの機能］
次に、情報処理システム１０の機能について説明を行う。図７は、管理装置１の機能のブロック図である。また、図８は、分析装置２の機能のブロック図である。
初めに、管理装置１の機能のブロック図について説明を行う。
管理装置１は、図７に示すように、例えば、ＣＰＵ１０１やメモリ１０２等のハードウエアとプログラム１１０とが有機的に協働することにより、要求送信部１１１と、結果受信部１１２と、配置変更部１１３と、通信抑制部１１４とを含む各種機能を実現する。
また、管理装置１は、例えば、図７に示すように、結果情報１３１と、合計使用率情報１３２と、閾値情報１３３と、通信抑制情報１３４とを情報格納領域１３０に記憶する。
要求送信部１１１は、分析装置２に対してＣＰＵ（例えば、ホスト３におけるＣＰＵ３０１やホスト４におけるＣＰＵ４０１）の使用状態についての分析要求を送信する。
結果受信部１１２は、要求送信部１１１が送信した分析要求に対応する分析結果である結果情報１３１を分析装置２から受信する。
配置変更部１１３は、例えば、結果受信部１１２が受信した結果情報１３１に基づいて、各コンテナの配置（各コンテナが動作する仮想マシン）を変更する。具体的に、配置変更部１１３は、例えば、結果受信部１１２が受信した結果情報１３１からＣＰＵに与える負荷が大きいと判断したコンテナを特定し、特定したコンテナを他のホストに移動させる。
通信抑制部１１４は、例えば、結果受信部１１２が受信した結果情報１３１に基づいて、各コンテナが行う通信を制限する。具体的に、通信抑制部１１４は、例えば、結果受信部１１２が受信した結果情報１３１からＣＰＵに与える負荷が大きいと判断したコンテナを特定し、特定したコンテナが行う通信を制限する。合計使用率情報１３２、閾値情報１３３及び通信抑制情報１３４についての説明は後述する。
次に、分析装置２の機能のブロック図について説明を行う。
分析装置２は、図８に示すように、例えば、ＣＰＵ２０１やメモリ２０２等のハードウエアとプログラム２１０とが有機的に協働することにより、要求受信部２１１と、情報取得部２１２と、回帰分析部２１３と、使用率推定部２１４と、結果送信部２１５と、結果表示部２１６とを含む各種機能を実現する。
また、分析装置２は、例えば、図８に示すように、第１使用率情報（第１情報）２３１と、第２使用率情報（第２情報）２３２と、第３使用率情報（第３情報）２３３と、モジュール管理情報２３４と、コンテナ管理情報２３５と、結果情報１３１とを情報格納領域２３０に記憶する。
要求受信部２１１は、管理装置１から送信されたＣＰＵの使用状態についての分析要求を受信する。
情報取得部２１２は、各コンテナの所定の時間帯（例えば、直前の１分間）におけるＣＰＵ使用率を示す第１使用率情報２３１を取得する。具体的に、情報取得部２１２は、例えば、各コンテナにおいて実行中のモジュール（以下、実行モジュールとも呼ぶ）ごとの第１使用率情報２３１を取得する。
また、情報取得部２１２は、仮想マシンの通信プロセスによる所定の時間帯におけるＣＰＵ使用率を示す第２使用率情報２３２を取得する。
回帰分析部２１３は、情報取得部２１２が取得した第１使用率情報２３１と第２使用率情報２３２とを用いた回帰分析（重回帰分析）を行うことによって回帰係数を算出する。
使用率推定部２１４は、回帰分析部２３１が算出した回帰係数を用いることによって、各コンテナが行う通信に伴う通信プロセスによる所定の時間帯におけるＣＰＵ使用率を示す第３使用率情報２３３をコンテナごとに生成（推定）する。
結果送信部２１５は、例えば、使用率推定部２１４が生成した第３使用率情報２３３を含む結果情報１３１を管理装置１に送信する。
結果表示部２１６は、例えば、情報取得部１１２が取得した第１使用率情報２３１と使用率推定部２１４が生成した第３使用率情報２３３とを含む結果情報１３１を表示装置（図示しない）に表示する。モジュール管理情報２３４及びコンテナ管理情報２３５についての説明は後述する。
［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９は、第１の実施の形態におけるＣＰＵ状態表示処理の概略を説明するフローチャート図である。図１０は、第１の実施の形態におけるＣＰＵ状態表示処理の概略を説明する図である。
分析装置２は、図９に示すように、例えば、状態表示タイミングになるまで待機する（Ｓ１のＮＯ）。状態表示タイミングは、例えば、事業者が分析装置２に対してＣＰＵ状態表示処理を行う旨の情報を入力したタイミングであってよい。
そして、状態表示タイミングになった場合（Ｓ１のＹＥＳ）、分析装置２は、仮想マシンにおいて動作する複数のコンテナの所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第１情報をそれぞれ取得する（Ｓ２）。
また、分析装置２は、この場合、仮想マシンの通信プロセスによる所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第２情報を取得する（Ｓ３）。
続いて、分析装置２は、Ｓ２の処理で取得した第１情報のそれぞれと、Ｓ３の処理で取得した第２情報とに基づいて、複数のコンテナごとに、各コンテナが行う通信に伴う仮想マシンの通信プロセスによる所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第３情報を算出する（Ｓ４）。
その後、分析装置２は、複数のコンテナごとに、Ｓ２の処理で取得した第１情報と、Ｓ４の処理で算出した第３情報とを対応付けて表示する（Ｓ５）。
すなわち、例えば、仮想マシンの通信プロセスにおける処理の負荷は、その仮想マシンにおいて動作する各コンテナが行う通信による負荷の合計値である。また、例えば、仮想マシンの通信プロセスにおける処理の負荷は、その仮想マシンの通信プロセスの動作に伴うＣＰＵの負荷に置き換えることが可能である。
そのため、分析装置２は、仮想マシンの通信プロセスの動作に伴うＣＰＵの負荷を示す第２情報を取得する。そして、分析装置２は、取得した第２情報に加え、各コンテナの動作に伴うＣＰＵの負荷である第１情報を用いることにより、各コンテナが行った通信によって生じたＣＰＵの負荷を示す第３情報を算出して表示する。
これにより、分析装置２は、例えば、各コンテナから計測可能なＣＰＵの負荷（第１情報）と、各コンテナが行った通信に起因するＣＰＵの負荷（第３情報）とを対応付けて表示することが可能になる。具体的に、分析装置２は、図１０に示すように、例えば、コンテナ３３から計測した第１使用率情報（第１情報）２３１ａと、コンテナ３３について算出した第３使用率情報（第３情報）２３３ａとを合算した状態で表示することが可能になる。また、分析装置２は、図１０に示すように、例えば、コンテナ３４から計測した第１使用率情報２３１ｂと、コンテナ３４について算出した第３使用率情報２３３ｂとを合算して状態で表示することが可能になる。
そのため、管理者は、例えば、分析装置２によって表示装置（図示しない）に表示された内容を閲覧することで、高負荷状態にあるコンテナ（ホストに大きな影響を与えているコンテナ）を精度良く特定することが可能になる。具体的に、管理者は、図１０に示す内容を閲覧することで、例えば、コンテナ３３の動作に伴うＣＰＵの負荷がコンテナ３４の動作に伴うＣＰＵの負荷よりも大きいと判断す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１１から図１４は、第１の実施の形態におけるＣＰＵ状態表示処理の詳細を説明するフローチャート図である。また、図１５から図２１は、第１の実施の形態におけるＣＰＵ状態表示処理の詳細を説明する図である。
［管理装置におけるＣＰＵ状態表示処理（１）］
初めに、ＣＰＵ状態表示処理のうち、管理装置１において行われる処理の一部について説明を行う。図１１及び図１２は、管理装置１におけるＣＰＵ状態表示処理を説明するフローチャート図である。
管理装置１の要求送信部１１１は、図１１に示すように、分析タイミングになるまで待機する（Ｓ２１のＮＯ）。分析タイミングは、例えば、事業者が管理装置１に対してＣＰＵの使用状態についての分析を行う旨の情報を入力したタイミングであってよい。また、分析タイミングは、例えば、１分ごと等のタイミングであってもよい。
そして、分析タイミングになった場合（Ｓ２１のＹＥＳ）、要求送信部１１１は、分析装置２に対して分析要求を送信する（Ｓ２２）。
［分析装置におけるＣＰＵ状態表示処理］
次に、ＣＰＵ状態表示処理のうち、分析装置２において行われる処理について説明を行う。図１３及び図１４は、分析装置２におけるＣＰＵ状態表示処理を説明するフローチャート図である。
分析装置２の要求受信部２１１は、図１３に示すように、管理装置１から分析要求を受信するまで待機する（Ｓ４１のＮＯ）。
そして、管理装置１から分析要求を受信した場合（Ｓ４１のＹＥＳ）、分析装置２の情報取得部２１２は、各コンテナにおける実行モジュールを示すＩＤ（以下、実行モジュールＩＤとも呼ぶ）を各コンテナから取得する（Ｓ４２）。具体的に、情報取得部２１２は、管理装置１が管理している全てのコンテナから実行モジュールＩＤを取得する。
なお、情報取得部２１２は、この場合、例えば、各コンテナから取得した実行モジュールＩＤを含むモジュール管理情報２３４を生成する。以下、モジュール管理情報２３４の具体例について説明を行う。
［モジュール管理情報の具体例］
図１５は、モジュール管理情報２３４の具体例について説明する図である。
図１５に示すモジュール管理情報２３４は、各コンテナのＩＤが設定される「コンテナＩＤ」と、各実行モジュールのＩＤが設定される「実行モジュールＩＤ」とを項目として有する。
具体的に、図１５に示すモジュール管理情報２３４において、１行目の情報には、「コンテナＩＤ」として「Ｃ００１」が設定され、「実行モジュールＩＤ」として「Ｍ００１」及び「Ｍ００２」が設定されている。
また、図１５に示すモジュール管理情報２３４において、２行目の情報には、「コンテナＩＤ」として「Ｃ００２」が設定され、「実行モジュールＩＤ」として「Ｍ００３」及び「Ｍ００４」が設定されている。図１５に含まれる他の情報についての説明は省略する。
図１３に戻り、情報取得部２１２は、Ｓ４２の処理で取得した実行モジュールＩＤに対応する実行モジュールのそれぞれによるＣＰＵの使用率を示す第１使用率情報２３１を各コンテナから取得する（Ｓ４３）。以下、第１使用率情報２３１の具体例について説明を行う。
［第１使用率情報の具体例］
図１６は、第１使用率情報２３１の具体例について説明する図である。具体的に、図１６は、ホスト３における実行モジュールの第１使用率情報２３１の具体例である。なお、以下、ホスト３において動作する各コンテナ（コンテナ３３、３４及び３５）における実行モジュールがそれぞれ１つであるものとして説明を行う。
図１６に示す第１使用率情報２３１は、各時刻が設定される「時刻」と、コンテナ３３におけるモジュール３３ａに対応する第１使用率情報２３１が設定される「モジュール３３ａ」とを項目として有する。また、図１６に示す第１使用率情報２３１は、コンテナ３４におけるモジュール３４ａに対応する第１使用率情報２３１が設定される「モジュール３４ａ」と、コンテナ３５におけるモジュール３５ａに対応する第１使用率情報２３１が設定される「モジュール３５ａ」とを項目として有する。
具体的に、図１６に示す第１使用率情報２３１において、１行目の情報には、「時刻」として「１０：００：００」が設定され、「モジュール３３ａ」として「６６（％）」が設定され、「モジュール３４ａ」として「５９（％）」が設定され、「モジュール３５ａ」として「１１（％）」が設定されている。
また、図１６に示す第１使用率情報２３１において、２行目の情報には、「時刻」として「１０：００：１０」が設定され、「モジュール３３ａ」として「６５（％）」が設定され、「モジュール３４ａ」として「３０（％）」が設定され、「モジュール３５ａ」として「１７（％）」が設定されている。図１６に含まれる他の情報についての説明は省略する。
図１３に戻り、情報取得部２１２は、仮想マシンの通知プロセスによるＣＰＵの使用率を示す第２使用率情報２３２をホストから取得する（Ｓ４４）。以下、第２使用率情報２３２の具体例について説明を行う。
［第２使用率情報の具体例］
図１７は、第２使用率情報２３２の具体例について説明する図である。具体的に、図１７は、ホスト３における第２使用率情報２３２の具体例である。なお、以下、ホスト３において動作する通信プロセス（仮想スイッチ３７）から第２使用率情報２３２の取得が行われるものとして説明を行う。
図１７に示す第２使用率情報２３２は、各時刻が設定される「時刻」と、仮想マシンの通信プロセスに対応する第２使用率情報２３２が設定される「通信プロセス」とを項目として有する。
具体的に、図１７に示す第２使用率情報２３２において、１行目の情報には、「時刻」として「１０：００：００」が設定され、「通信プロセス」として「３６（％）」が設定されている。
また、図１７に示す第２使用率情報２３２において、２行目の情報には、「時刻」として「１０：００：１０」が設定され、「通信プロセス」として「２６（％）」が設定されている。図１７に含まれる他の情報についての説明は省略する。
図１３に戻り、分析装置２の回帰分析部２１３は、Ｓ４３の処理で取得した第１使用率情報２３１のそれぞれを目的関数とし、Ｓ４４の処理で取得した第２使用率情報２３２を説明関数とした回帰分析を行うことにより、Ｓ４２の処理で取得した実行モジュールＩＤに対応する実行モジュールごとの回帰係数を算出する（Ｓ４６）。以下、Ｓ４６の処理の具体例について説明を行う。
［Ｓ４６の処理の具体例］
回帰分析部２１３は、例えば、以下の式（１）から式（３）に従うことによって、実行モジュールごとの回帰係数を算出する。
Figure 2021149808
Figure 2021149808
Figure 2021149808
上記の式（１）から（３）において、ｙは、通信プロセスに対応する第２使用率情報２３２を示し、ｘｉは、ｉ番目の実行モジュールに対応する第１使用率情報２３１を示し、βｉは、ｉ番目の実行モジュールに対応する回帰係数を示し、εは、誤差を示している。また、上記の式（１）から（３）において、βは、各実行モジュールに対応する回帰係数を要素として含む行列を示し、Ｘは、各実行モジュールに対応する第１使用率情報２３１を要素として含む行列を示し、Ｙは、通信プロセスに対応する第２使用率情報２３２を要素として含む行列を示している。
そして、各実行モジュールに対応するβｉのそれぞれは、上記の式（１）におけるεが最小となるように重回帰分析を行うことによって得られる。具体的に、各実行モジュールに対応するβｉのそれぞれは、上記の式（２）を最小とするβとして与えられ、一般的に、上記の式（３）を解くことによって得られる。
ここで、図１６で説明した第１使用率情報２３１及び図１７で説明した第２使用率情報２３２において、「時刻」が「１０：００：００」である情報に対応する「モジュール３３ａ」、「モジュール３４ａ」、「モジュール３５ａ」及び「通信プロセス」には、「６６（％）」、「５９（％）」、「１１（％）」及び「３６（％）」のそれぞれが設定されている。また、「時刻」が「１０：００：１０」である情報に対応する「モジュール３３ａ」、「モジュール３４ａ」、「モジュール３５ａ」及び「通信プロセス」には、「６５（％）」、「３０（％）」、「１７（％）」及び「２６（％）」のそれぞれが設定されており、「時刻」が「１０：００：２０」である情報に対応する「モジュール３３ａ」、「モジュール３４ａ」、「モジュール３５ａ」及び「通信プロセス」には、「５０（％）」、「８３（％）」、「４０（％）」及び「５８（％）」のそれぞれが設定されている。さらに、「時刻」が「１０：００：３０」である情報に対応する「モジュール３３ａ」、「モジュール３４ａ」、「モジュール３５ａ」及び「通信プロセス」には、「４６（％）」、「６５（％）」、「３３（％）」及び「３７（％）」のそれぞれが設定されている。
そのため、回帰分析部２１３は、上記の式（１）に対して上記の各値を代入することによって、下記の式（４）を生成する。
Figure 2021149808
そして、回帰分析部２１３は、上記の式（４）におけるεが最小となるように重回帰分析を行う。具体的に、回帰分析部２１３は、例えば、下記の式（５）を解くことによってβ１からβ３のそれぞれを得る。
Figure 2021149808
なお、例えば、各ホスト（ホスト３やホスト４）と他のホスト（他のサービスを提供する他のコンテナが動作するホスト）とのアクセス頻度が高い場合、図１８に示すように、Ｓ４３の処理で取得した第１使用率情報２３１（図１８における横軸の値）と、Ｓ４４の処理で取得した第２使用率情報２３２（図１８における縦軸の値）との相関が高くなる。そのため、回帰分析部２１３は、このような場合、各実行モジュールに対応する回帰係数をより精度良く推定することが可能になる。
次に、情報取得部２１２は、図１４に示すように、Ｓ４２の処理で取得した実行モジュールＩＤに対応する実行モジュールによる最新の第１使用率情報２３１を各コンテナから取得する（Ｓ５１）。
その後、分析装置２の使用率推定部２１４は、Ｓ４６の処理で算出した実行モジュールごとの回帰係数と、Ｓ５１の処理で取得した実行モジュールごとの第１使用率情報２３１とを用いることにより、各実行モジュールが行う通信に伴う通信プロセスによるＣＰＵの使用率を示す第３使用率情報２３３を実行モジュールごとに算出する（Ｓ５２）。
そして、推定率推定部２１４は、Ｓ５２の処理で算出した第３使用率情報２３３のコンテナごとの合計を算出する（Ｓ５３）。以下、Ｓ５２及びＳ５３の処理の具体例について説明を行う。
［Ｓ５２及びＳ５３の処理の具体例］
使用率推定部２１４は、例えば、以下の式（６）に従うことによって、コンテナごとの第３使用率情報２３３を算出する。
Figure 2021149808
具体的に、例えば、モジュール３３ａ、モジュール３４ａ及びモジュール３５ａに対応する回帰係数（Ｓ４６の処理で算出された回帰係数）が「０．１」、「０．４５」及び「０．２８」のそれぞれであり、モジュール３３ａ、モジュール３４ａ及びモジュール３５ａに対応する最新の第１使用率情報２３１（Ｓ５１の処理で取得した第１使用率情報２３１）が「３０（％）」、「２０（％）」及び「１０（％）」のそれぞれであった場合、回帰分析部２１３は、例えば、下記の式（７）に示すように、コンテナ３３、コンテナ３４及びコンテナ３５のそれぞれの第３使用率情報２３３の合計として、「３．０（％）」、「９．０（％）」及び「２．８（％）」を算出する。
Figure 2021149808
図１４に戻り、分析装置２の結果送信部２１５は、Ｓ５１の処理で取得した実行モジュールごとの第１使用率情報２３１のコンテナごとの合計を算出する（Ｓ５４）。具体的に、結果送信部２１５は、例えば、以下の式（８）に従うことによって、コンテナごとの第１使用率情報２３１を算出する。
Figure 2021149808
そして、結果送信部２１５は、Ｓ５４の処理で算出したコンテナごとの第１使用率情報２３１と、Ｓ５３の処理で算出したコンテナごとの第３使用率情報２３３とを含む結果情報１３１を管理装置１に送信する（Ｓ５４）。
さらに、分析装置２の結果表示部２１６は、Ｓ５４の処理で算出したコンテナごとの第１使用率情報２３１と、Ｓ５３の処理で算出したコンテナごとの第３使用率情報２３３とを含む結果情報１３１を表示装置（図示しない）に表示する（Ｓ５５）。以下、結果情報１３１の具体例について説明を行う。
［結果情報の具体例］
図１９は、結果情報１３１の具体例について説明する図である。
図１９に示す結果情報１３１は、各仮想マシンを識別する「ＶＭＩＤ」と、コンテナ３３に対応する情報が設定される「コンテナ３３」と、コンテナ３４に対応する情報が設定される「コンテナ３４」と、コンテナ３５に対応する情報が設定される「コンテナ３５」とを大項目として有する。さらに、大項目である「コンテナ３３」、「コンテナ３４」及び「コンテナ３５」のそれぞれは、コンテナごとの第１使用率情報２３１（Ｓ５４の処理で算出された第１使用率情報２３１の合計）が設定される「コンテナ」と、コンテナごとの第３使用率情報２３３（Ｓ５３の処理で算出された第３使用率情報２３３の合計）が設定される「通信」とを項目として有する。
具体的に、図１９に示す結果情報１３１において、１行目情報には、「ＶＭＩＤ」として「ＶＭ３１」が設定され、「コンテナ３３」に対応する「コンテナ」及び「通信」として「３０（％）」及び「３．０（％）」のそれぞれが設定され、「コンテナ３４」に対応する「コンテナ」及び「通信」として「２０（％）」及び「９．０（％）」のそれぞれが設定されている。
また、図１９に示す結果情報１３１において、２行目情報には、「ＶＭＩＤ」として「ＶＭ３２」が設定され、「コンテナ３５」に対応する「コンテナ」及び「通信」として「１０（％）」及び「２．８（％）」が設定されている。
なお、情報送信部２１５は、Ｓ５４の処理において、例えば、情報格納領域１３０に記憶されたコンテナ管理情報２３５を参照することにより、各コンテナが動作する仮想マシンを特定するものであってもよい。以下、コンテナ管理情報２３３の具体例について説明を行う。
［コンテナ管理情報の具体例］
図２０は、コンテナ管理情報２３５の具体例について説明を行う。
図２０に示すコンテナ管理情報２３５は、各仮想マシンのＩＤが設定される「ＶＭＩＤ」と、各コンテナのＩＤが設定される「コンテナＩＤ」とを項目として有する。
具体的に、図２０に示すコンテナ管理情報２３５において、１行目の情報には、「ＶＭＩＤ」として「Ｖ００１」が設定され、「コンテナＩＤ」として「Ｃ００１」が設定されている。
また、図２０に示すコンテナ管理情報２３５において、２行目の情報には、「ＶＭＩＤ」として「Ｖ００１」が設定され、「コンテナＩＤ」として「Ｃ００２」が設定されている。図２０に含まれる他の情報についての説明は省略する。
［管理装置におけるＣＰＵ状態表示処理（２）］
次に、ＣＰＵ状態表示処理のうち、管理装置１において行われる処理の他の一部について説明を行う。
管理装置１の結果受信部１１２は、図１１に示すように、分析装置２から送信された結果情報１３１を受信するまで待機する（Ｓ２３のＮＯ）。
そして、分析装置２から送信された結果情報１３１を受信した場合（Ｓ２３のＹＥＳ）、管理装置１の配置変更部１１３は、コンテナごとに、Ｓ２３の処理で受信した結果情報１３１に含まれる第１使用率情報２３１と第３使用率情報２３３との和である合計使用率情報１３２（以下、第４使用率情報１３２とも呼ぶ）を算出する（Ｓ２４）。
なお、配置変更部１１３は、第１使用率情報２３１と第３使用率情報２３３との和を算出する前に、第１使用率情報２３１及び第３使用率情報２３３のうちの少なくとも一方に対して所定の係数を乗算するものであってもよい。
続いて、配置変更部１１３は、Ｓ２４の処理で算出した合計使用率情報１３２が移動元閾値（以下、第１閾値とも呼ぶ）以上であるコンテナが存在するか否かを判定する（Ｓ２５）。
具体的に、配置変更部１１３は、情報格納領域１３０に記憶された閾値情報１３３に含まれる移動元閾値を参照し、Ｓ２４の処理で算出した合計使用率情報１３２が移動元閾値以上であるコンテナが存在するか否かを判定する。
すなわち、配置変更部１１３は、Ｓ２５に処理において、ホストに与える影響が多いコンテナ（他の仮想マシンに移動させる必要があると判断できるコンテナ）が存在するか否かについての判定を行う。以下、閾値情報１３３の具体例について説明を行う。
［閾値情報の具体例］
図２１は、閾値情報１３３の具体例について説明する図である。
図２１に示す閾値情報１３３は、各コンテナを他の仮想マシンに移動させるか否かの判定が行われる際に参照される閾値である「移動元閾値」と、各ホストが他のホストからコンテナを受け入れることが可能であるか否かの判定が行われる際に参照される閾値である「移動先閾値」とを項目として有する。
具体的に、図２１に示す閾値情報１３３には、「移動元閾値」として「３０（％）」が設定され、「移動先閾値」として「５０（％）」が設定されている。
図１１に戻り、Ｓ２４の処理で算出した合計使用率情報１３２が移動元閾値以上であるコンテナが存在しないと判定した場合（Ｓ２５のＮＯ）、要求送信部１１１は、Ｓ２１以降の処理を再度行う。
一方、Ｓ２４の処理で算出した合計使用率情報１３２が移動元閾値以上であるコンテナが存在すると判定した場合（Ｓ２５のＹＥＳ）、配置変更部１１３は、図１２に示すように、Ｓ２５の処理で存在すると判定したコンテナが動作するホスト以外のホストごとに、各ホストで動作するコンテナのそれぞれに対応する第１使用率情報２３１と、Ｓ２５の処理で存在すると判定したコンテナに対応する合計使用率情報１３２との和を算出する（Ｓ３１）。
なお、Ｓ２５の処理において、例えば、Ｓ２４の処理で算出した合計使用率情報１３２が移動元閾値以上であるコンテナが複数存在すると判定した場合、配置変更部１１３は、Ｓ２４の処理で算出した合計使用率情報１３２が最も大きいコンテナについて、Ｓ３１以降の処理を行うものであってよい。
また、配置変更部１１３は、例えば、Ｓ２５の処理で存在すると判定したコンテナが動作するホストのＣＰＵ使用率が所定の閾値を超えている場合に限り、Ｓ３１以降の処理を行うものであってもよい。
そして、配置変更部１１３は、Ｓ３１の処理で算出した和が移動先閾値以下であるホストが存在するか否かを判定する（Ｓ３２）。
具体的に、配置変更部１１３は、例えば、図２１で説明した閾値情報１３３に含まれる移動先閾値を参照し、Ｓ３１の処理で算出した和が移動先閾値以下であるホストが存在するか否かの判定を行う。
すなわち、配置変更部１１３は、Ｓ２５の処理で存在すると判定したコンテナを移動させることが可能な他のホストが存在するか否かについての判定を行う。
なお、配置変更部１１３は、例えば、Ｓ２５の処理で存在すると判定したコンテナが動作する仮想マシンとクラスタを組む他の仮想マシンが動作する他のホストについてのみ、Ｓ３２の処理を行うものであってもよい。
そして、Ｓ３１の処理で算出した和が移動先閾値以下であるホストが存在しないと判定した場合（Ｓ３２のＮＯ）、要求送信部１１１は、Ｓ２１以降の処理を再度行う。
これに対し、Ｓ３１の処理で算出した和が移動先閾値以下であるホストが存在すると判定した場合（Ｓ３２のＹＥＳ）、配置変更部２１３は、存在すると判定したホストに対して、Ｓ２５の処理で存在すると判定したコンテナを移動する（Ｓ３３）。
具体的に、図１９で説明した結果情報１３１において、「コンテナ３３」に対応する「コンテナ」に設定された「３０（％）」と「コンテナ３３」に対応する「通信」に設定された「３．０（％）」との合計ＣＰＵ使用率は、「３３（％）」である。また、「コンテナ３４」に対応する「コンテナ」に設定された「２０（％）」と「コンテナ３４」に対応する「通信」に設定された「９．０（％）」との合計ＣＰＵ使用率は、「２９（％）」であり、「コンテナ３５」に対応する「コンテナ」に設定された「１０（％）」と「コンテナ３５」に対応する「通信」に設定された「２．８（％）」との合計ＣＰＵ使用率は、「１２．８（％）」である。また、図２１で説明した閾値情報１３３において、「移動元閾値」及び「移動先閾値」には、「３０（％）」及び「５０（％）」がそれぞれ設定されている。
そのため、配置変更部１１３は、この場合、例えば、他の仮想マシンに移動させる必要があるコンテナとして、合計ＣＰＵ使用率が３０（％）以上であるコンテナ３３を特定する。
そして、例えば、ホスト４における現在のＣＰＵ使用率と、コンテナ３３に対応する合計ＣＰＵ使用率１３２である「３３（％）」との和が「５０（％）」未満である場合、配置変更部１１３は、コンテナ３３をホスト４に移動させる。
このように、本実施の形態における分析装置２は、例えば、仮想マシン３１及び仮想マシン３２において動作する複数のコンテナ（コンテナ３３、コンテナ３４及びコンテナ３５）の所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第１情報をそれぞれ取得する。また、分析装置２は、例えば、仮想マシン３１及び仮想マシン３２の通信プロセス（仮想スイッチ３７）による所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第２情報を取得する。
そして、分析装置２は、第１情報のそれぞれと第２情報とに基づいて、仮想マシン３１及び仮想マシン３２において動作する複数のコンテナごとに、各コンテナが行う通信に伴う通信プロセスによる所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第３情報を算出する。
その後、分析装置２は、例えば、仮想マシン３１及び仮想マシン３２において動作する複数のコンテナごとに、第１情報と第３情報とを対応付けて表示装置（図示しない）に表示する。
すなわち、例えば、図１で説明した例において、仮想スイッチ３７を経由する通信に伴う負荷は、ホスト３において動作する各コンテナが行う通信による負荷の合計値である。また、例えば、仮想スイッチ３７を経由する通信による負荷は、仮想スイッチ３７の動作に伴うＣＰＵの負荷に置き換えることが可能である。
そのため、分析装置２は、仮想スイッチ３７の動作に伴うＣＰＵの負荷を示す第２情報を取得する。そして、分析装置２は、取得した第２情報に加え、各コンテナの動作に伴うＣＰＵの負荷である第１情報を用いることにより、各コンテナが行った通信によって生じたＣＰＵの負荷を示す第３情報を算出して表示する。
これにより、分析装置２は、例えば、各コンテナから計測可能なＣＰＵの負荷（第１情報）と、各コンテナが行った通信に起因するＣＰＵの負荷（第３情報）とを対応付けて表示することが可能になる。そのため、管理者は、例えば、分析装置２による表示内容を閲覧することで、高負荷状態にあるコンテナ（ホストに大きな影響を与えているコンテナ）を精度良く特定することが可能になる。
なお、上記の例では、管理装置１と分析装置２とが異なる装置である場合について説明を行ったが、１台の物理マシンが管理装置１及び分析装置２のそれぞれとして機能する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２２及び図２３は、第２の実施の形態におけるＣＰＵ状態表示処理の詳細を説明するフローチャート図である。また、図２４から図２６は、第２の実施の形態におけるＣＰＵ状態表示処理を説明する図である。
第２の実施の形態では、各仮想マシンに対応する通信プロセスごとの第２使用率情報２３２を参照することによって処理を行う。
なお、管理装置１において行われる処理については、第１の実施の形態におけるＣＰＵ状態表示処理と同じであるため説明を省略する。
分析装置２の要求受信部２１１は、図２２に示すように、管理装置１から分析要求を受信するまで待機する（Ｓ６１のＮＯ）。
そして、管理装置１から分析要求を受信した場合（Ｓ６１のＹＥＳ）、分析装置２の情報取得部２１２は、各コンテナにおける実行モジュールＩＤを各コンテナから取得する（Ｓ６２）。
また、情報取得部２１２は、この場合、Ｓ６２の処理で取得した実行モジュールＩＤに対応する実行モジュールのそれぞれによるＣＰＵの使用率を示す第１使用率情報２３１を各コンテナから取得する（Ｓ６３）。以下、第１使用率情報２３１の具体例について説明を行う。
［第１使用率情報の具体例］
図２４は、第１使用率情報２３１の具体例について説明する図である。図２４は、ホスト３における実行モジュールの第１使用率情報２３１の具体例である。
図２４に示す第１使用率情報２３１は、各時刻が設定される「時刻」と、コンテナ３３におけるモジュール３３ａに対応する第１使用率情報２３１が設定される「モジュール３３ａ」とを項目として有する。また、図２４に示す第１使用率情報２３１は、コンテナ３４におけるモジュール３４ａに対応する第１使用率情報２３１が設定される「モジュール３４ａ」と、コンテナ３５におけるモジュール３５ａに対応する第１使用率情報２３１が設定される「モジュール３５ａ」とを項目として有する。
具体的に、図２４に示す第１使用率情報２３１において、１行目の情報には、「時刻」として「１０：００：００」が設定され、「モジュール３３ａ」として「６６（％）」が設定され、「モジュール３４ａ」として「５９（％）」が設定され、「モジュール３５ａ」として「１１（％）」が設定されている。
また、図２４に示す第１使用率情報２３１において、２行目の情報には、「時刻」として「１０：００：１０」が設定され、「モジュール３３ａ」として「６５（％）」が設定され、「モジュール３４ａ」として「３０（％）」が設定され、「モジュール３５ａ」として「１７（％）」が設定されている。図２４に含まれる他の情報についての説明は省略する。
図２２に戻り、情報取得部２１２は、仮想マシンごとの通知プロセスによるＣＰＵの使用率を示す第２使用率情報２３２をホストから取得する（Ｓ６４）。以下、第２使用率情報２３２の具体例について説明を行う。
［第２使用率情報の具体例］
図２５は、第２使用率情報２３２の具体例について説明する図である。図２５は、ホスト３における実行モジュールの第２使用率情報２３２の具体例である。なお、以下、ホスト３において動作する仮想マシン３１の通信プロセスと仮想マシン３２の通信プロセスとのそれぞれから第２使用率情報２３２の取得が行われるものとして説明を行う。
図２５に示す第２使用率情報２３２は、各時刻が設定される「時刻」と、仮想マシン３１の通信プロセスに対応する第２使用率情報２３２が設定される「第１通信プロセス」と、仮想マシン３２の通信プロセスに対応する第２使用率情報２３２が設定される「第２通信プロセス」とを項目として有する。
具体的に、図２５に示す第２使用率情報２３２において、１行目の情報には、「時刻」として「１０：００：００」が設定され、「第１通信プロセス」として「３６（％）」が設定され、「第２通信プロセス」として「５０（％）」が設定されている。
また、図２５に示す第２使用率情報２３２において、２行目の情報には、「時刻」として「１０：００：１０」が設定され、「第１通信プロセス」として「２６（％）」が設定され、「第２通信プロセス」として「３７（％）」が設定されている。図２５に含まれる他の情報についての説明は省略する。
図２２に戻り、分析装置２の回帰分析部２１３は、Ｓ６３の処理で取得した第１使用率情報２３１のそれぞれを目的関数とし、Ｓ６４の処理で取得した第２使用率情報２３２を説明関数とした回帰分析を行うことにより、Ｓ６２の処理で取得した実行モジュールＩＤに対応する実行モジュールごとであって仮想マシンの通信プロセスごとの回帰係数を算出する（Ｓ６６）。
すなわち、第２の実施の形態における回帰分析部２１３は、第１の実施の形態と異なり、実行モジュールごとであって通信プロセスごとに回帰係数の算出を行う。以下、Ｓ６６の処理の具体例について説明を行う。
［Ｓ６６の処理の具体例］
回帰分析部２１３は、例えば、以下の式（９）から式（１１）に従うことによって、実行モジュールごとの回帰係数を算出する。
Figure 2021149808
Figure 2021149808
Figure 2021149808
上記の式（９）から（１１）において、ｙｍは、ｍ番目の仮想マシンの通信プロセスに対応する第２使用率情報２３２を示し、ｘｉは、ｉ番目の実行モジュールに対応する第１使用率情報２３１を示し、βｉ，ｍは、ｉ番目の実行モジュール及びｍ番目の仮想マシンの通信プロセスに対応する回帰係数を示し、εは、誤差を示している。また、上記の式（９）から（１１）において、βｍは、各実行モジュールに対応する回帰係数のうち、ｍ番目の仮想マシンの通信プロセスに対応する回帰係数を要素として含む行列を示し、Ｘは、各実行モジュールに対応する第１使用率情報２３１を要素として含む行列を示し、Ｙは、各通信プロセスに対応する第２使用率情報２３２のうち、ｍ番目の仮想マシンの通信プロセスに対応する第２使用率情報２３２を要素として含む行列を示している。
そして、各実行モジュールに対応するβｉ，ｍのそれぞれは、上記の式（９）におけるεが最小となるように重回帰分析を行うことによって得られる。具体的に、各実行モジュールに対応するβｉ，ｍのそれぞれは、上記の式（１０）を最小とするβｍとして与えられ、一般的に、上記の式（１１）を解くことによって得られる。
ここで、図２４で説明した第１使用率情報２３１及び図２５で説明した第２使用率情報２３２において、「時刻」が「１０：００：００」である情報に対応する「モジュール３３ａ」、「モジュール３４ａ」、「モジュール３５ａ」、「第１通信プロセス」及び「第２通信プロセス」には、「６６（％）」、「５９（％）」、「１１（％）」、「３６（％）」及び「５０（％）」のそれぞれが設定されている。また、「時刻」が「１０：００：１０」である情報に対応する「モジュール３３ａ」、「モジュール３４ａ」、「モジュール３５ａ」、「第１通信プロセス」及び「第２通信プロセス」には、「６５（％）」、「３０（％）」、「１７（％）」、「２６（％）」及び「３７（％）」のそれぞれが設定されており、「時刻」が「１０：００：２０」である情報に対応する「モジュール３３ａ」、「モジュール３４ａ」、「モジュール３５ａ」、「第１通信プロセス」及び「第２通信プロセス」には、「５０（％）」、「８３（％）」、「４０（％）」、「５８（％）」及び「６３（％）」のそれぞれが設定されている。さらに、「時刻」が「１０：００：３０」である情報に対応する「モジュール３３ａ」、「モジュール３４ａ」、「モジュール３５ａ」、「第１通信プロセス」及び「第２通信プロセス」には、「４６（％）」、「６５（％）」、「３３（％）」、「３７（％）」及び「５４（％）」のそれぞれが設定されている。
そのため、回帰分析部２１３は、上記の式（９）に対して上記の各値を代入することによって、下記の式（１２）を生成する。
Figure 2021149808
そして、回帰分析部２１３は、上記の式（１２）におけるεが最小となるように重回帰分析を行う。具体的に、回帰分析部２１３は、例えば、下記の式（１３）を解くことによってβ１，１からβ３，２のそれぞれを得る。
Figure 2021149808
次に、情報取得部２１２は、図２３に示すように、Ｓ６２の処理で取得した実行モジュールＩＤに対応する実行モジュールによる最新の第１使用率情報２３１を各コンテナから取得する（Ｓ７１）。
その後、分析装置２の使用率推定部２１４は、Ｓ６６の処理で算出した実行モジュールごとの回帰係数と、Ｓ７１の処理で取得した実行モジュールごとの第１使用率情報２３１とを用いることにより、各実行モジュールが行う通信に伴う通信プロセスによるＣＰＵの使用率を示す第３使用率情報２３３を実行モジュールごとであって通信プロセスごとに算出する（Ｓ７２）。
そして、推定率推定部２１４は、Ｓ７２の処理で算出した第３使用率情報２３３のコンテナごとの合計を算出する（Ｓ７３）。以下、Ｓ７２及びＳ７３の処理の具体例について説明を行う。
［Ｓ７２及びＳ７３の処理の具体例］
使用率推定部２１４は、例えば、以下の式（１４）に従うことによって、コンテナごとの第３使用率情報２３３を算出する。
Figure 2021149808
具体的に、例えば、仮想マシン３１に対応する回帰係数のうち、モジュール３３ａ、モジュール３４ａ及びモジュール３５ａに対応する回帰係数（Ｓ６６の処理で算出された回帰係数）が「０．１」、「０．４５」及び「０．２８」のそれぞれであり、仮想マシン３２に対応する回帰係数のうち、モジュール３３ａ、モジュール３４ａ及びモジュール３５ａに対応する回帰係数（Ｓ６６の処理で算出された回帰係数）が「０．２８」、「０．４８」及び「０．２５」のそれぞれであり、モジュール３３ａ、モジュール３４ａ及びモジュール３５ａに対応する最新の第１使用率情報２３１（Ｓ７１の処理で取得した第１使用率情報２３１）が「３０（％）」、「２０（％）」及び「１０（％）」のそれぞれである場合、回帰分析部２１３は、例えば、下記の式（１５）に示すように、コンテナ３３、コンテナ３４及びコンテナ３５のそれぞれの第３使用率情報２３３の合計として、「１１．４（％）」、「１８．６（％）」及び「５．３（％）」を算出する。
Figure 2021149808
図２３に戻り、分析装置２の結果送信部２１５は、Ｓ７１の処理で取得した実行モジュールごとの第１使用率情報２３１のコンテナごとの合計を算出する（Ｓ７４）。具体的に、結果送信部２１５は、例えば、以下の式（１６）に従うことによって、コンテナごとの第１使用率情報２３１を算出する。
Figure 2021149808
そして、結果送信部２１５は、Ｓ７４の処理で算出したコンテナごとの第１使用率情報２３１と、Ｓ７３の処理で算出したコンテナごとの第３使用率情報２３３とを含む結果情報１３１を管理装置１に送信する（Ｓ７４）。
さらに、分析装置２の結果表示部２１６は、Ｓ７４の処理で算出したコンテナごとの第１使用率情報２３１と、Ｓ７３の処理で算出したコンテナごとの第３使用率情報２３３とを含む結果情報１３１を表示装置（図示しない）に表示する（Ｓ７５）。以下、結果情報１３１の具体例について説明を行う。
［結果情報の具体例］
図２６は、結果情報１３１の具体例について説明する図である。
図２６に示す結果情報１３１は、各仮想マシンを識別する「ＶＭＩＤ」と、コンテナ３３に対応する情報が設定される「コンテナ３３」と、コンテナ３４に対応する情報が設定される「コンテナ３４」と、コンテナ３５に対応する情報が設定される「コンテナ３５」とを大項目として有する。さらに、大項目である「コンテナ３３」、「コンテナ３４」及び「コンテナ３５」のそれぞれは、コンテナごとの第１使用率情報２３１（Ｓ７４の処理で算出された第１使用率情報２３１の合計）が設定される「コンテナ」と、コンテナごとの第３使用率情報２３３（Ｓ７３の処理で算出された第３使用率情報２３３の合計）が設定される「通信」とを項目として有する。
具体的に、図２６に示す結果情報１３１において、１行目情報には、「ＶＭＩＤ」として「ＶＭ３１」が設定され、「コンテナ３３」に対応する「コンテナ」及び「通信」として「３０（％）」及び「１１．４（％）」のそれぞれが設定され、「コンテナ３４」に対応する「コンテナ」及び「通信」として「２０（％）」及び「１８．６（％）」のそれぞれが設定されている。
また、図２６に示す結果情報１３１において、２行目情報には、「ＶＭＩＤ」として「ＶＭ３２」が設定され、「コンテナ３５」に対応する「コンテナ」及び「通信」として「１０（％）」及び「５．３（％）」が設定されている。
すなわち、第２の実施の形態における分析装置２は、各仮想マシンの通信プロセスごとの第２使用率情報２３２を用いることによって、結果情報１３１の生成を行う。
これにより、分析装置２は、例えば、通信パケットを受信する際の処理負荷や通信パケットを送信する際の処理負荷が通信プロセスによって異なる場合であっても、その違いを反映させながら結果情報１３１の生成を行うことが可能になる。
［第３の実施の形態］
次に、第３の実施の形態について説明する。図２７は、第３の実施の形態におけるＣＰＵ状態表示処理を説明するフローチャート図である。また、図２８は、第３の実施の形態におけるＣＰＵ状態表示処理を説明する図である。
第３の実施の形態では、ホストに対して与える影響が大きいコンテナを検知した場合、そのコンテナの通信の制限を行う。
なお、分析装置２において行われる処理については、第１の実施の形態におけるＣＰＵ状態表示処理と同じであるため説明を省略する。
管理装置１の要求送信部１１１は、図２７に示すように、分析タイミングになるまで待機する（Ｓ８１のＮＯ）。
そして、分析タイミングになった場合（Ｓ８１のＹＥＳ）、要求送信部１１１は、分析装置２に対して分析要求を送信する（Ｓ８２）。
その後、管理装置１の結果受信部１１２は、分析装置２から送信された結果情報１３１を受信するまで待機する（Ｓ８３のＮＯ）。
そして、分析装置２から送信された結果情報１３１を受信した場合（Ｓ８３のＹＥＳ）、管理装置１の通信抑制部１１４は、コンテナごとに、Ｓ８３の処理で受信した結果情報１３１に含まれる第１使用率情報２３１と第３使用率情報２３３との和である合計使用率情報１３２（第４使用率情報１３２）を算出する（Ｓ８４）。
続いて、通信抑制部１１４は、Ｓ８４の処理で算出した合計使用率情報１３２が上限閾値（以下、第３閾値とも呼ぶ）以上であるコンテナが存在するか否かを判定する（Ｓ８５）。
具体的に、通信抑制部１１４は、情報格納領域１３０に記憶された通信抑制情報１３４に含まれる上限閾値を参照し、Ｓ８４の処理で算出した合計使用率情報１３２が上限閾値以上であるコンテナが存在するか否かの判定を行う。以下、通信制御情報１３４の具体例について説明を行う。
［通信制御情報の具体例］
図２８は、通信制御情報１３４の具体例について説明する図である。
図２８に示す通信制御情報１３４は、各コンテナが行う通信を抑制する否かの判定が行われる際に参照される閾値である「上限閾値」を項目として有する。
具体的に、図２８に示す通信制御情報１３４には、「上限閾値」として「７０（％）」が設定されている。
なお、通信制御情報１３４における「上限閾値」には、例えば、図２１で説明した閾値情報１３３における「移動先閾値」に設定された値よりも大きな値が設定されるものであってよい。具体的に、通信制御情報１３４における「上限閾値」には、例えば、図２１で説明した閾値情報１３３における「移動先閾値」に設定された値よりも１０（％）大きな値が設定されるものであってよい。
図２７に戻り、Ｓ８４の処理で算出した合計使用率情報１３２が上限閾値未満であると判定した場合（Ｓ８５のＮＯ）、要求送信部１１１は、Ｓ８１以降の処理を再度行う。
一方、Ｓ８４の処理で算出した合計使用率情報１３２が上限閾値以上であると判定した場合（Ｓ８５のＹＥＳ）、通信抑制部１１４は、Ｓ８５の処理で存在すると判定したコンテナが行う通信を抑制する（Ｓ８６）。
具体的に、通信制御部１１４は、この場合、Ｓ８５の処理で存在すると判定したコンテナが行う通信のうちの少なくとも一部を抑制する。
すなわち、第３の実施の形態における管理装置１は、ホストに与える負荷が大きいコンテナが存在すると判定した場合、そのコンテナが行う通信の制限を行う。
これにより、管理装置１は、他の仮想マシンに対するコンテナの移動を行うことなく、ホストに与える負荷が大きいコンテナの発生を抑制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）
ホストにおいて動作するＶＭのＣＰＵの使用状態を表示するＣＰＵ状態表示方法であって、
前記ＶＭにおいて動作する複数のコンテナの所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第１情報をそれぞれ取得し、
前記ＶＭの通信プロセスによる前記所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第２情報を取得し、
取得した前記第１情報のそれぞれと前記第２情報とに基づいて、前記複数のコンテナごとに、各コンテナが行う通信に伴う前記ＶＭの通信プロセスによる前記所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第３情報を算出し、
前記複数のコンテナごとに、前記第１情報と前記第３情報とを対応付けて表示する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするＣＰＵ状態表示方法。
（付記２）
付記１において、
前記第３情報を算出する処理では、前記第１情報のそれぞれと前記第２情報とを用いた回帰分析を行うことにより、前記複数のコンテナごとの前記第３情報の算出を行う、
ことを特徴とするＣＰＵ状態表示方法。
（付記３）
付記２において、
前記第３情報を算出する処理では、前記第１情報のそれぞれを説明変数とし、かつ、前記第２情報を目的変数とした回帰分析を行うことにより、前記複数のコンテナごとの前記第３情報の算出を行う、
ことを特徴とするＣＰＵ状態表示方法。
（付記４）
付記１において、さらに、
前記複数のコンテナごとの前記第１情報と前記第３情報とに基づいて、所定の条件を満たす特定のコンテナが前記複数のコンテナに含まれているか否かを判定し、
前記特定のコンテナが前記複数のコンテナに含まれている場合、前記特定のコンテナを前記ホスト以外の他のホストにおいて動作する他のＶＭに移動させる、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするＣＰＵ状態表示方法。
（付記５）
付記４において、
前記第１情報を取得する処理では、前記複数のコンテナのそれぞれの前記所定の時間帯におけるＣＰＵの第１使用率を前記第１情報のそれぞれとして取得し、
前記第２情報を取得する処理では、前記ＶＭの通信プロセスによる前記所定の時間帯におけるＣＰＵの第２使用率を前記第２情報として取得し、
前記第３情報を算出する処理では、取得した前記第１使用率のそれぞれと前記第２使用率とから、前記複数のコンテナごとに、各コンテナが行う通信に伴う前記ＶＭの通信プロセスによる前記所定の時間帯におけるＣＰＵの第３使用率を前記第３情報として算出し、
前記判定する処理では、
前記複数のコンテナごとに、前記第１使用率と前記第３使用率との和である合計使用率を算出し、
前記合計使用率が第１閾値以上である前記特定のコンテナが前記複数のコンテナに含まれているか否かを判定し、
前記特定のコンテナを移動させる処理では、前記特定のコンテナを前記ホスト以外の他のホストにおいて動作する他のＶＭに移動させる、
ことを特徴とするＣＰＵ状態表示方法。
（付記６）
付記５において、
前記特定のコンテナを移動させる処理では、前記他のホストにおけるＣＰＵの使用率と前記合計使用率との和が第２閾値よりも小さい場合、前記特定のコンテナを前記他のホストに移動させる、
ことを特徴とするＣＰＵ状態表示方法。
（付記７）
付記１において、
前記ホストでは、複数のＶＭが動作しており、
前記第２情報を取得する処理では、前記複数のＶＭの通信プロセスごとに、各通信プロセスに対応する前記第２情報の取得を行い、
前記第３情報を算出する処理では、前記複数のＶＭの通信プロセスごとに、前記第１情報のそれぞれと各通信プロセスに対応する前記第２情報とに基づいて、前記複数のコンテナのそれぞれについての前記第３情報の算出を行い、
前記表示する処理では、前記複数のコンテナごとに、前記第１情報と前記複数のＶＭの通信プロセスごとの前記第３情報の合計とを対応付けて表示する、
ことを特徴とするＣＰＵ状態表示方法。
（付記８）
付記１において、さらに、
前記複数のコンテナごとの前記第１情報と前記第３情報とに基づいて、所定の条件を満たす特定のコンテナが前記複数のコンテナに含まれているか否かを判定し、
前記特定のコンテナが前記複数のコンテナに含まれている場合、前記特定のコンテナによる通信を制限する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするＣＰＵ状態表示方法。
（付記９）
ホストにおいて動作するＶＭのＣＰＵの使用状態を表示する分析装置と、前記ＶＭの管理を行う管理装置とを含む情報処理システムにおけるＣＰＵ状態表示方法であって、
前記分析装置が、
前記ＶＭにおいて動作する複数のコンテナの所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第１情報をそれぞれ取得し、
前記ＶＭの通信プロセスによる前記所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第２情報を取得し、
取得した前記第１情報のそれぞれと前記第２情報とに基づいて、前記複数のコンテナごとに、各コンテナが行う通信に伴う前記ＶＭの通信プロセスによる前記所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第３情報を算出し、
前記複数のコンテナごとに、前記第１情報と前記第３情報とを対応付けて表示し、
前記複数のコンテナごとの前記第１情報と前記第３情報とを対応付けて前記管理装置に送信し、
前記管理装置が、
前記複数のコンテナごとの前記第１情報と前記第３情報とに基づいて、所定の条件を満たす特定のコンテナが前記複数のコンテナに含まれているか否かを判定し、
前記特定のコンテナが前記複数のコンテナに含まれている場合、前記特定のコンテナを前記ホスト以外の他のホストにおいて動作する他のＶＭに移動させる、
ことを特徴とするＣＰＵ状態表示方法。
（付記１０）
ホストにおいて動作するＶＭのＣＰＵの使用状態を表示する分析装置と、前記ＶＭの管理を行う管理装置とを含む情報処理システムにおけるＣＰＵ状態表示方法であって、
前記分析装置が、
前記ＶＭにおいて動作する複数のコンテナの所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第１情報をそれぞれ取得し、
前記ＶＭの通信プロセスによる前記所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第２情報を取得し、
取得した前記第１情報のそれぞれと前記第２情報とに基づいて、前記複数のコンテナごとに、各コンテナが行う通信に伴う前記ＶＭの通信プロセスによる前記所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第３情報を算出し、
前記複数のコンテナごとに、前記第１情報と前記第３情報とを対応付けて表示し、
前記複数のコンテナごとの前記第１情報と前記第３情報とを対応付けて前記管理装置に送信し、
前記管理装置が、
前記複数のコンテナごとの前記第１情報と前記第３情報とに基づいて、所定の条件を満たす特定のコンテナが前記複数のコンテナに含まれているか否かを判定し、
前記特定のコンテナが前記複数のコンテナに含まれている場合、前記特定のコンテナによる通信を制限する、
ことを特徴とするＣＰＵ状態表示方法。
（付記１１）
ホストにおいて動作するＶＭのＣＰＵの使用状態を表示する処理をコンピュータに実行させるＣＰＵ状態表示プログラムであって、
前記ＶＭにおいて動作する複数のコンテナの所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第１情報をそれぞれ取得し、
前記ＶＭの通信プロセスによる前記所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第２情報を取得し、
取得した前記第１情報のそれぞれと前記第２情報とに基づいて、前記複数のコンテナごとに、各コンテナが行う通信に伴う前記ＶＭの通信プロセスによる前記所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第３情報を算出し、
前記複数のコンテナごとに、前記第１情報と前記第３情報とを対応付けて表示する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするＣＰＵ状態表示プログラム。
（付記１２）
付記１１において、
前記第３情報を算出する処理では、前記第１情報のそれぞれと前記第２情報とを用いた回帰分析を行うことにより、前記複数のコンテナごとの前記第３情報の算出を行う、
ことを特徴とするＣＰＵ状態表示プログラム。
（付記１３）
付記１２において、
前記第３情報を算出する処理では、前記第１情報のそれぞれを説明変数とし、かつ、前記第２情報を目的変数とした回帰分析を行うことにより、前記複数のコンテナごとの前記第３情報の算出を行う、
ことを特徴とするＣＰＵ状態表示プログラム。
（付記１４）
付記１１において、さらに、
前記複数のコンテナごとの前記第１情報と前記第３情報とに基づいて、所定の条件を満たす特定のコンテナが前記複数のコンテナに含まれているか否かを判定し、
前記特定のコンテナが前記複数のコンテナに含まれている場合、前記特定のコンテナを前記ホスト以外の他のホストにおいて動作する他のＶＭに移動させる、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするＣＰＵ状態表示プログラム。
１：管理装置 ２：分析装置
３：ホスト ４：ホスト
１０：情報処理システム ３１：仮想マシン
３２：仮想マシン ３３：コンテナ
３４：コンテナ ３５：コンテナ
４１：仮想マシン ４２：仮想マシン
４３：コンテナ ４４：コンテナ
４５：コンテナ ４６：コンテナ

Claims (10)

  1. ホストにおいて動作するＶＭのＣＰＵの使用状態を表示するＣＰＵ状態表示方法であって、
    前記ＶＭにおいて動作する複数のコンテナの所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第１情報をそれぞれ取得し、
    前記ＶＭの通信プロセスによる前記所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第２情報を取得し、
    取得した前記第１情報のそれぞれと前記第２情報とに基づいて、前記複数のコンテナごとに、各コンテナが行う通信に伴う前記ＶＭの通信プロセスによる前記所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第３情報を算出し、
    前記複数のコンテナごとに、前記第１情報と前記第３情報とを対応付けて表示する、
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とするＣＰＵ状態表示方法。
  2. 請求項１において、
    前記第３情報を算出する処理では、前記第１情報のそれぞれと前記第２情報とを用いた回帰分析を行うことにより、前記複数のコンテナごとの前記第３情報の算出を行う、
    ことを特徴とするＣＰＵ状態表示方法。
  3. 請求項２において、
    前記第３情報を算出する処理では、前記第１情報のそれぞれを説明変数とし、かつ、前記第２情報を目的変数とした回帰分析を行うことにより、前記複数のコンテナごとの前記第３情報の算出を行う、
    ことを特徴とするＣＰＵ状態表示方法。
  4. 請求項１において、さらに、
    前記複数のコンテナごとの前記第１情報と前記第３情報とに基づいて、所定の条件を満たす特定のコンテナが前記複数のコンテナに含まれているか否かを判定し、
    前記特定のコンテナが前記複数のコンテナに含まれている場合、前記特定のコンテナを前記ホスト以外の他のホストにおいて動作する他のＶＭに移動させる、
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とするＣＰＵ状態表示方法。
  5. 請求項４において、
    前記第１情報を取得する処理では、前記複数のコンテナのそれぞれの前記所定の時間帯におけるＣＰＵの第１使用率を前記第１情報のそれぞれとして取得し、
    前記第２情報を取得する処理では、前記ＶＭの通信プロセスによる前記所定の時間帯におけるＣＰＵの第２使用率を前記第２情報として取得し、
    前記第３情報を算出する処理では、取得した前記第１使用率のそれぞれと前記第２使用率とから、前記複数のコンテナごとに、各コンテナが行う通信に伴う前記ＶＭの通信プロセスによる前記所定の時間帯におけるＣＰＵの第３使用率を前記第３情報として算出し、
    前記判定する処理では、
    前記複数のコンテナごとに、前記第１使用率と前記第３使用率との和である合計使用率を算出し、
    前記合計使用率が第１閾値以上である前記特定のコンテナが前記複数のコンテナに含まれているか否かを判定し、
    前記特定のコンテナを移動させる処理では、前記特定のコンテナを前記ホスト以外の他のホストにおいて動作する他のＶＭに移動させる、
    ことを特徴とするＣＰＵ状態表示方法。
  6. 請求項５において、
    前記特定のコンテナを移動させる処理では、前記他のホストにおけるＣＰＵの使用率と前記合計使用率との和が第２閾値よりも小さい場合、前記特定のコンテナを前記他のホストに移動させる、
    ことを特徴とするＣＰＵ状態表示方法。
  7. 請求項１において、
    前記ホストでは、複数のＶＭが動作しており、
    前記第２情報を取得する処理では、前記複数のＶＭの通信プロセスごとに、各通信プロセスに対応する前記第２情報の取得を行い、
    前記第３情報を算出する処理では、前記複数のＶＭの通信プロセスごとに、前記第１情報のそれぞれと各通信プロセスに対応する前記第２情報とに基づいて、前記複数のコンテナのそれぞれについての前記第３情報の算出を行い、
    前記表示する処理では、前記複数のコンテナごとに、前記第１情報と前記複数のＶＭの通信プロセスごとの前記第３情報の合計とを対応付けて表示する、
    ことを特徴とするＣＰＵ状態表示方法。
  8. 請求項１において、さらに、
    前記複数のコンテナごとの前記第１情報と前記第３情報とに基づいて、所定の条件を満たす特定のコンテナが前記複数のコンテナに含まれているか否かを判定し、
    前記特定のコンテナが前記複数のコンテナに含まれている場合、前記特定のコンテナによる通信を制限する、
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とするＣＰＵ状態表示方法。
  9. ホストにおいて動作するＶＭのＣＰＵの使用状態を表示する分析装置と、前記ＶＭの管理を行う管理装置とを含む情報処理システムにおけるＣＰＵ状態表示方法であって、
    前記分析装置が、
    前記ＶＭにおいて動作する複数のコンテナの所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第１情報をそれぞれ取得し、
    前記ＶＭの通信プロセスによる前記所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第２情報を取得し、
    取得した前記第１情報のそれぞれと前記第２情報とに基づいて、前記複数のコンテナごとに、各コンテナが行う通信に伴う前記ＶＭの通信プロセスによる前記所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第３情報を算出し、
    前記複数のコンテナごとに、前記第１情報と前記第３情報とを対応付けて表示し、
    前記複数のコンテナごとの前記第１情報と前記第３情報とを対応付けて前記管理装置に送信し、
    前記管理装置が、
    前記複数のコンテナごとの前記第１情報と前記第３情報とに基づいて、所定の条件を満たす特定のコンテナが前記複数のコンテナに含まれているか否かを判定し、
    前記特定のコンテナが前記複数のコンテナに含まれている場合、前記特定のコンテナによる通信を制限する、
    ことを特徴とするＣＰＵ状態表示方法。
  10. ホストにおいて動作するＶＭのＣＰＵの使用状態を表示する処理をコンピュータに実行させるＣＰＵ状態表示プログラムであって、
    前記ＶＭにおいて動作する複数のコンテナの所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第１情報をそれぞれ取得し、
    前記ＶＭの通信プロセスによる前記所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第２情報を取得し、
    取得した前記第１情報のそれぞれと前記第２情報とに基づいて、前記複数のコンテナごとに、各コンテナが行う通信に伴う前記ＶＭの通信プロセスによる前記所定の時間帯におけるＣＰＵの使用状態を示す第３情報を算出し、
    前記複数のコンテナごとに、前記第１情報と前記第３情報とを対応付けて表示する、
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とするＣＰＵ状態表示プログラム。
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