JP2021196808A - コンテナ管理装置、コンテナ管理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】仮想マシンを増設する処理と、クライアント端末からの処理要求を振り分ける処理を同時に行う場合であっても、仮想マシンが起動するまでの時間を短縮することができ、処理要求の処理を開始するまでの時間を短くすることができるコンテナ管理装置、コンテナ管理方法及びプログラムを提供する。【解決手段】コンテナ管理装置は、ハイブリッドクラウドを構成する第１クラウドと第２クラウドのうち、前記第１クラウドの第１性能および前記第２クラウドの第２性能が、所定の条件を満たしている場合に、前記第２クラウドで処理されるコンテナ数を調整すると同時に、前記ハイブリッドクラウドに対する処理要求を、前記第１クラウドと前記第２クラウドに振り分ける比率を変更する管理部を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、コンテナ管理装置、コンテナ管理方法及びプログラムに関する。

特許文献１は、第１システムを構成する複数の仮想マシンの負荷が、所定値よりも大きいとともに、第２システムを構成する仮想マシンの負荷が、所定値よりも大きい場合に、第２システムに、新たな仮想マシンを追加することにより負荷を分散させる技術について開示している。

また、特許文献２は、自社クラウドのＣＰＵ利用率の測定値及びメモリ利用率の測定値が閾値を超えているか、及び、他社のクラウドの遅延測定値が遅延閾値を超えているか否かに基づいて、自社のクラウドと他社のクラウドのいずれかに仮想マシンを増設することにより、負荷を分散させる技術について開示している。

特開２０１５−１５３４０２号公報 特開２０１５−１５３３７０号公報

特許文献１や特許文献２で開示されている技術では、仮想マシンを増設する処理と、クライアント端末からの処理要求を振り分ける処理を同時に行おうとした場合に、仮想マシンが起動するまでに時間がかかり、処理要求の処理を開始するまでに、長時間待たなければならなかった。

そこで、この発明は、上述の課題を解決するコンテナ管理装置、コンテナ管理方法及びプログラムを提供することを目的としている。

本発明のいくつかの態様は、上述の課題を解決すべくなされたもので、本発明の第１態様は、ハイブリッドクラウドを構成する第１クラウドと第２クラウドのうち、前記第１クラウドの第１性能および前記第２クラウドの第２性能が、所定の条件を満たしている場合に、前記第２クラウドで処理されるコンテナ数を調整すると同時に、前記ハイブリッドクラウドに対する処理要求を、前記第１クラウドと前記第２クラウドに振り分ける比率を変更する管理部を備えるコンテナ管理装置である。

また、本発明の第２態様は、ハイブリッドクラウドを構成する第１クラウドと第２クラウドのうち、前記第１クラウドの第１性能および前記第２クラウドの第２性能が、所定の条件を満たしている場合に、前記第２クラウドで処理されるコンテナ数を調整すると同時に、前記ハイブリッドクラウドに対する処理要求を、前記第１クラウドと前記第２クラウドに振り分ける比率を変更するコンテナ管理方法である。

また、本発明の第３態様は、コンテナ管理装置のコンピュータを、ハイブリッドクラウドを構成する第１クラウドと第２クラウドのうち、前記第１クラウドの第１性能および前記第２クラウドの第２性能が、所定の条件を満たしている場合に、前記第２クラウドで処理されるコンテナ数を調整すると同時に、前記ハイブリッドクラウドに対する処理要求を、前記第１クラウドと前記第２クラウドに振り分ける比率を変更する管理手段として機能させるプログラムである。

本発明のいくつかの態様によれば、仮想マシンを増設する処理と、クライアント端末からの処理要求を振り分ける処理を同時に行う場合であっても、仮想マシンが起動するまでの時間を短縮することができ、処理要求の処理を開始するまでの時間を短くすることができる。

本発明の第１実施形態によるコンテナ管理システムの概略構成図である。 本発明の第１実施形態による連携コンテナクラスタ情報記憶部（図１）が記憶する連携コンテナクラスタ情報の一例を示す図である。 本発明の第１実施形態によるコンテナ配置ルール情報記憶部が記憶するコンテナ配置ルール情報の一例を示す図である。 本発明の第１実施形態によるリクエスト振り分けルール情報記憶部が記憶するリクエスト振り分けルール情報の一例を示す図である。 本発明の第１実施形態による全コンテナクラスタ情報収集部の動作を示すフローチャートである。 本発明の第１実施形態によるコンテナ配置調整部の動作を示すフローチャートである。 本発明の第１実施形態によるコンテナ配置制御部の動作を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態によるコンテナ管理システムの概略構成図である。 最小構成を有するコンテナクラスタの構成を示すブロック図である。 最小構成を有するコンテナクラスタの処理を示すフローチャートである。

以下に説明する本発明の各実施形態では、パブリッククラウドとプライベートクラウドを併用するハイブリッドクラウド環境において、パブリッククラウドとプライベートクラウドの両方で同じコンテナクラスタが構成される場合について説明する。ここで、同じコンテナクラスタとは、パブリッククラウドのコンテナクラスタで動作するコンテナが、プライベートクラウドのコンテナクラスタでも動作する状態、また、プライベートクラウドのコンテナクラスタで動作するコンテナが、パブリッククラウドのコンテナクラスタでも動作する状態をいう。

また、本発明の各実施形態では、プライベートクラウドのコンテナクラスタと、パブリッククラウドのコンテナクラスタの両方で、コンテナのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）使用率が指定した値を超えた場合にコンテナ数を増加するようにオートスケールの機能が設定されている場合について説明する。また、パブリッククラウドのコンテナクラスタは処理量によって課金されるものとし、プライベートクラウドのコンテナクラスタのリソースを優先的に活用することで、パブリッククラウドのコンテナクラスタでの処理量をできるだけ抑えようとするハイブリッドクラウドのシステムについて説明する。

また、本発明の各実施形態では、プライベートクラウドのコンテナクラスタと、パブリッククラウドのコンテナクラスタの両方で、コンテナのＣＰＵ使用率、コンテナクラスタを構成するノードのＣＰＵ使用率の情報を収集する。そして、コンテナ配置ルール情報として、予め設定した閾値をもとに、プライベートクラウドのコンテナクラスタと、パブリッククラウドのコンテナクラスタの最適な方で、例えば、なるべくプライベートクラウドのリソースを有効活用するように、コンテナを起動もしくは停止する。また、コンテナの起動や停止と同時に、ロードバランサのリクエスト振り分けルール情報を変更し、コンテナの構成変更と同時に適切に処理量が分散されるようにする。

これにより、ハイブリッドクラウド環境で、プライベートクラウドのコンテナクラスタとパブリッククラウドのコンテナクラスタで、それぞれがコンテナオーケストレーションの機能によって処理量を増減させるよりも、ハイブリッドクラウド全体として適切な処理量の分散と増減をさせることができ、なるべくプライベートクラウドのリソースを活用することができる。

［第１実施形態］
以下、本発明の第１実施形態について説明する。

図１は、本発明の第１実施形態によるコンテナ管理システム５００ａの概略構成図である。コンテナ管理システム５００ａは、プライベートクラウド（第２クラウドとも称する）のコンテナクラスタ１０１（コンテナ管理装置とも称する）と、パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１（第１クラウドとも称する）と、ロードバランサ３０１を備える。
プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１は、コンテナクラスタ情報収集部１０２と、全コンテナクラスタ情報収集部１０３と、コンテナ配置管理部１２０（管理部とも称する）と、コンテナ１０７と、連携コンテナクラスタ情報記憶部１１１と、コンテナ配置ルール情報記憶部１１２と、全コンテナクラスタ情報記憶部１２１とを備える。
コンテナ配置管理部１２０は、コンテナ配置調整部１０４と、コンテナ配置制御部１０６とを備える。

コンテナクラスタ情報収集部１０２は、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１や、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１で動作するコンテナ１０７のＣＰＵ使用率の情報を定期的に収集する。

図２は、本発明の第１実施形態による連携コンテナクラスタ情報記憶部１１１（図１）が記憶する連携コンテナクラスタ情報Ｄ１１１の一例を示す図である。
連携コンテナクラスタ情報Ｄ１１１では、「連携するコンテナクラスタ」と、その「接続先」が対応付けられて記憶される。

連携コンテナクラスタ情報Ｄ１１１では、ハイブリッドクラウド環境を構成するプライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１、パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１の情報が利用者によって予め設定される。

全コンテナクラスタ情報収集部１０３は、定期的に連携コンテナクラスタ情報Ｄ１１１を参照し、情報を収集する対象のコンテナクラスタを特定し、その対象のコンテナクラスタである、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１のコンテナクラスタ情報収集部１０２と、パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１のコンテナクラスタ情報収集部２０２と、から情報を定期的に収集する。全コンテナクラスタ情報収集部１０３は、収集した情報を、全コンテナクラスタ情報Ｄ１２１（図示省略）として、全コンテナクラスタ情報記憶部１２１に格納する。

図３は、本発明の第１実施形態によるコンテナ配置ルール情報記憶部１１２（図１）が記憶するコンテナ配置ルール情報Ｄ１１２の一例を示す図である。
コンテナ配置ルール情報Ｄ１１２では、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１と、パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１で収集した情報に対して、各情報の閾値と、閾値を超過した場合にとる動作が、ルールとして予め設定されている。

コンテナ配置調整部１０４は、定期的に全コンテナクラスタ情報Ｄ１２１とコンテナ配置ルール情報Ｄ１１２を確認し、コンテナ配置ルール情報Ｄ１１２に設定されている閾値を超過する情報が全コンテナクラスタ情報記憶部１２１に格納されているか否かについて確認する。全コンテナクラスタ情報記憶部１２１に格納されている全コンテナクラスタ情報Ｄ１２１が閾値を超過している場合は、コンテナ配置ルール情報Ｄ１１２に設定されている動作を、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１のコンテナ配置制御部１０６、もしくはパブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１のコンテナ配置制御部２０６に要求する。また、コンテナ配置調整部１０４は、同時にロードバランサ３０１のリクエスト振り分けルール情報Ｄ３０３を、コンテナ配置ルール情報Ｄ１１２の設定に従って、変更する。

具体的には、図３では、［条件Ｃ１］が満たされている場合に、［動作Ａ１］が実行されるというルールが設定されている。
ここでは、「プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１のコンテナ１０７のＣＰＵ使用率（第２性能とも称する）が７０％以下」であって、「プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１のＣＰＵ使用率が７０％以下」であって、「パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１のコンテナ２０７のＣＰＵ使用率（第１性能とも称する）が７０％以上」である場合に、［条件Ｃ１］が満たされていると判定される。

なお、［動作Ａ１］では、「プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１のコンテナ１０７のコンテナ数を増やす」動作とともに、「ロードバランサ３０１でのリクエストの振り分けで、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１へ振り分ける固定の比率を５０％に増やす」動作が行われる。
［動作Ａ１］が行われない場合、パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１の制御が行われることにより、パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１でコンテナ数が増加し、パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１での処理量が上がる。

一方、［動作Ａ１］が行われることにより、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１に余裕があるときに、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１で処理量を増やし、パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１で処理量を抑えることができる。

また、図３では、［条件Ｃ２］が満たされている場合に、［動作Ａ２］が実行されるというルールが設定されている。
ここでは、「プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１のコンテナ１０７のＣＰＵ使用率が８０％以上」であって、「プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１のＣＰＵ使用率が８０％以上」であって、「パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１のコンテナ２０７のＣＰＵ使用率が７０％以下」である場合に、［条件Ｃ２］が満たされていると判定される。

なお、［動作Ａ２］では、「パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１のコンテナ２０７のコンテナ数を増やす」動作とともに、「ロードバランサ３０１でのリクエストの振り分けで、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１へ振り分ける固定の比率を０％にする」動作が行われる。

［動作Ａ２］が行われない場合、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１ではコンテナ数が増やせないので、処理量を上げることができない。
一方、［動作Ａ２］が行われることにより、できるだけプライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１で処理を行いながら、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１で処理しきれないときに、パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１での処理量を上げて、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１とパブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１との全体の処理量を維持することができる。

また、図３では、［条件Ｃ３］が満たされている場合に、［動作Ａ３］が実行されるというルールが設定されている。
ここでは、「プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１のコンテナ１０７のＣＰＵ使用率が７０％以下」であって、「プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１のＣＰＵ使用率が７０％以下」であって、「パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１のコンテナ２０７のＣＰＵ使用率が７０％以下」である場合に、［条件Ｃ３］が満たされていると判定される。

なお、［動作Ａ３］では、「パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１のコンテナ２０７のコンテナ数を減らす」動作とともに、「ロードバランサ３０１でのリクエストの振り分けで、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１へ振り分ける固定の比率を５０％に増やす」動作が行われる。
［動作Ａ３］が行われない場合、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１と、パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１の両方で、コンテナ数が減らされる。

一方、［動作Ａ３］が行われることにより、できるだけパブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１でコンテナ数を減らし、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１が処理できる範囲ならばプライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１に処理をさせることができる。
コンテナ配置制御部１０６は、コンテナ配置調整部１０４からの要求を受け取り、その要求に従って、コンテナ１０７の数を増減させる。
コンテナ１０７は、任意のアプリケーションが動作するコンテナである。

パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１は、コンテナクラスタ情報収集部２０２と、コンテナ配置制御部２０６と、コンテナ２０７とを備える。
コンテナクラスタ情報収集部２０２は、パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１や、パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１で動作するコンテナ２０７のＣＰＵ使用率の情報を定期的に収集する。

コンテナ配置制御部２０６は、コンテナ配置調整部１０４からの要求を受け取り、その要求に従って、コンテナ２０７の数を増減させる。
コンテナ２０７は、コンテナ１０７と同一のものである。ここでは、コンテナ１０７がプライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１で起動されたコンテナであり、コンテナ２０７がパブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１で起動されたコンテナであることを明確にするために、コンテナ１０７と区別して、コンテナ２０７と称することとする。

ロードバランサ３０１は、リクエスト振り分け処理部３０２と、リクエスト振り分けルール情報記憶部３０３と、を備える。
リクエスト振り分け処理部３０２は、リクエスト振り分けルール情報記憶部３０３が記憶しているリクエスト振り分けルール情報Ｄ３０３を参照し、クライアント端末から受信したリクエストを、コンテナ１０７とコンテナ２０７に振り分ける。

図４は、本発明の第１実施形態によるリクエスト振り分けルール情報記憶部３０３（図１）が記憶するリクエスト振り分けルール情報Ｄ３０３の一例を示す図である。
リクエスト振り分けルール情報Ｄ３０３では、リクエスト振り分け処理部３０２がリクエストを振り分けるルールが定められている。コンテナ配置調整部１０４によって、リクエストを振り分けるルールは変更される。
ここでは、リクエスト振り分けルール情報Ｄ３０３において、ロードバランサ３０１がクライアント端末から受信したリクエスト（処理要求）の５０％が、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１へ振り分けられ、リクエストの残りの５０％が、レイテンシに基づいて、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１とパブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１に振り分けられるというルールが定められている。

図５は、本発明の第１実施形態による全コンテナクラスタ情報収集部１０３（図１）の動作を示すフローチャートである。
始めに、全コンテナクラスタ情報収集部１０３は、連携コンテナクラスタ情報記憶部１１１が記憶している連携コンテナクラスタ情報Ｄ１１１を参照し、情報を収集する対象のコンテナクラスタのリストを取得する（ステップＳ１１）。

次に、全コンテナクラスタ情報収集部１０３は、コンテナクラスタ情報収集部１０２、２０２にアクセスし、そのコンテナクラスタの情報を取得する（ステップＳ１２）。
次に、全コンテナクラスタ情報収集部１０３は、取得したコンテナクラスタの情報を、全コンテナクラスタ情報記憶部１２１に格納する（ステップＳ１３）。

図６は、本発明の第１実施形態によるコンテナ配置調整部１０４（図１）の動作を示すフローチャートである。
始めに、コンテナ配置調整部１０４は、コンテナ配置ルール情報記憶部１１２が記憶しているコンテナ配置ルール情報Ｄ１１２と、全コンテナクラスタ情報記憶部１２１が記憶している全コンテナクラスタ情報Ｄ１２１を参照し、コンテナ配置ルール情報Ｄ１１２に記憶されている条件に合致するか否かを確認する（ステップＳ２１）。
コンテナ配置ルール情報記憶部１１２に記憶されている条件に合致しない場合（ステップＳ２２でＮＯ）、コンテナ配置調整部１０４は、図６に示すフローチャートの処理を終了する。

コンテナ配置ルール情報記憶部１１２に記憶されている条件に合致する場合（ステップＳ２２でＹＥＳ）、コンテナ配置調整部１０４は、コンテナ配置ルール情報Ｄ１１２で定められている動作に従い、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１のコンテナ配置制御部１０６か、パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１のコンテナ配置制御部２０６に、コンテナの増加または削減を要求する（ステップＳ２３）。
そして、コンテナ配置調整部１０４は、コンテナ配置ルール情報Ｄ１１２で定められている動作に従い、リクエストの振り分けルール情報Ｄ３０３を変更する（ステップＳ２４）。

図７は、本発明の第１実施形態によるコンテナ配置制御部１０６（図１）の動作を示すフローチャートである。
始めに、コンテナ配置制御部１０６は、コンテナ配置調整部１０４から、コンテナの増加、または減少要求を受け取る（ステップＳ３１）。
コンテナ配置制御部１０６が、増加の要求を受け取った場合（ステップＳ３２でＹＥＳ）、コンテナ配置制御部１０６は、コンテナを新たに起動し、コンテナ１０７のコンテナ数を増加させる（ステップＳ３３）。
コンテナ配置制御部１０６が、減少の要求を受け取った場合（ステップＳ３２でＮＯ）、コンテナ配置制御部１０６は、コンテナを停止し、コンテナ１０７のコンテナ数を減少させる（ステップＳ３４）。
なお、図７のステップＳ３３又はＳ３４の処理と、図６のステップＳ２４の処理は、同時に行われることが好ましい。

次に、本発明の第１実施形態の効果について説明する。
第１実施形態では、パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１のコンテナ２０７のＣＰＵ使用率が予め設定された閾値を超過した場合に、パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１のコンテナ２０７のコンテナ数を増加させるのではなく、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１のコンテナ１０７のコンテナ数を増加させる。そのため、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１のリソースに余裕がある場合に、プライベートクラウドのリソースを有効活用し、パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１のリソースの使用量を抑えることができる。

また、第１実施形態では、パブリッククラウドのコンテナクラスタ２０１のコンテナ２０７のＣＰＵ使用率が予め設定された閾値を超過したことを契機に、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１のコンテナ１０７のコンテナ数を増加させる場合に、同時にロードバランサ３０１のリクエスト振り分けルール情報Ｄ３０３を変更する。そのため、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１で処理可能なリクエスト量が増えるのと同時に、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１へ振り分けられるリクエストが増えて、素早くクライアント端末からのリクエストを処理することができる。

［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態について説明する。第２実施形態の構成が、第１実施形態の構成と同様である部分については、同一の符号を付して、それらの説明を省略する。

図８は、本発明の第２実施形態によるコンテナ管理システム５００ｂの概略構成図である。第２実施形態によるコンテナ管理システム５００ｂは、プライベートクラウドのコンテナクラスタ１０１が、コンテナ配置シミュレーション部１０５を更に備える点において、第１実施形態によるコンテナ管理システム５００ａ（図１）と異なる。

第１実施形態では、コンテナクラスタ情報収集部１０２、２０２（図１）が収集する情報をＣＰＵ使用率の情報とし、コンテナ配置ルール情報Ｄ１１２（図３）でＣＰＵ使用率の値の閾値を用いて、予め設定された動作を実行していた。これに対して、第２実施形態では、コンテナ配置シミュレーション部１０５は、ＣＰＵ使用率の履歴から、コンテナ配置のシミュレーションを行い、コンテナの増減をした場合のリソースの使用量、レスポンスタイムのシミュレーションを行って、コンテナを増減させることに問題がないことを確認した後、コンテナを増減させる。

第２実施形態によれば、コンテナの増減をした場合のリソースの使用量、レスポンスタイムのシミュレーションを行って、問題が無いことを確認した後で、実際に、コンテナの増減を行うため、コンテナの増減を行ったものの、リソースの使用量やレスポンスタイムに関する性能が悪化することを避けることができる。

なお、上述した各実施形態では、コンテナクラスタ情報収集部１０２、２０２が収集する情報をＣＰＵ使用率の情報とし、コンテナ配置ルール情報Ｄ１１２（図３）でＣＰＵ使用率の値の閾値を条件の判定に用いているが、他にメモリ使用量、リクエストのレスポンスタイム、入出力性能、アプリケーションが出力するログを収集し、コンテナ配置ルール情報Ｄ１１２における条件の判定で用いてもよい。

また、上述した各実施形態では、ハイブリッドクラウドが、１つのプライベートクラウドと、１つのパブリッククラウドで構成される場合について説明したが、ハイブリッドクラウドは、１つのプライベートクラウドと、複数のパブリッククラウドで構成されてもよい。また、ハイブリッドクラウドに、プライベートクラウドを設けずに、ハイブリッドクラウドを、複数のパブリッククラウドで構成してもよい。

また、上述した各実施形態では、コンテナ配置ルール情報Ｄ１１２（図３）において、ＣＰＵ使用率やリクエストの振り分け情報として固定の数値（７０％、８０％など）を設定していたが、これに限定されるものではなく、他の数値を設定してもよい。また、過去の情報の履歴に基づいて、それらの数値を適切に変更するようにしてもよい。

また、上述した各実施形態では、プライベートのコンテナクラスタ１０１に、コンテナクラスタ情報収集部１０２、全コンテナクラスタ情報収集部１０３、コンテナ配置調整部１０４、コンテナ配置制御部１０６、連携コンテナクラスタ情報記憶部１１１、コンテナ配置ルール情報記憶部１１２、全コンテナクラスタ情報記憶部１２１を設ける場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、プライベートのコンテナクラスタ１０１とは別に管理サーバを設置し、これらの構成要素の少なくとも１つを、その管理サーバで構成するようにしてもよい。

また、上述した各実施形態では、ロードバランサ３０１でのリクエストの振り分けルールとして、クライアント端末からのリクエストを、固定の比率で振り分け、その後でレイテンシに基づいて振り分ける場合について説明したが（図４参照）、これに限定されるものではなく、他のリクエスト振り分け方法を用いてもよい。

次に、最小構成を有するコンテナクラスタ６００（コンテナ管理装置とも称する）について説明する。

図９は、最小構成を有するコンテナクラスタ６００の構成を示すブロック図である。コンテナクラスタ６００は、管理部６０１を備える。

図１０は、最小構成を有するコンテナクラスタ６００の処理を示すフローチャートである。
コンテナクラスタ６００が備える管理部６０１は、ハイブリッドクラウドを構成する第１クラウドと第２クラウドのうち、第１クラウドの第１性能および第２クラウドの第２性能が、所定の条件（例えば、図３に示す条件）を満たしている場合に、第２クラウドで処理されるコンテナ数を調整すると同時に、ハイブリッドクラウドに対する処理要求を、第１クラウドと第２クラウドに振り分ける比率を変更する（ステップＳ４１）。

なお、図１、図８、図９における各部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。

なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）や周辺機器等のハードウェアを含む。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含む。

本発明のいくつかの態様は、仮想マシンを増設する処理と、クライアント端末からの処理要求を振り分ける処理を同時に行う場合であっても、仮想マシンが起動するまでの時間を短縮することができ、処理要求の処理を開始するまでの時間を短くすることが必要なコンテナ管理装置、コンテナ管理方法及びプログラムなどに適用することができる。

１０１・・・プライベートクラウドのコンテナクラスタ、
１０２・・・コンテナクラスタ情報収集部、
１０３・・・全コンテナクラスタ情報収集部、
１０４・・・コンテナ配置調整部、
１０５・・・コンテナ配置シミュレーション部、
１０６・・・コンテナ配置制御部、
１０７・・・コンテナ、
１１１・・・連携コンテナクラスタ情報記憶部、
１１２・・・コンテナ配置ルール情報記憶部、
１２０・・・コンテナ配置管理部、
１２１・・・全コンテナクラスタ情報記憶部、
２０１・・・パブリッククラウドのコンテナクラスタ、
２０２・・・コンテナクラスタ情報収集部、
２０６・・・コンテナ配置制御部、
２０７・・・コンテナ、
３０１・・・ロードバランサ、
３０２・・・リクエスト振り分け処理部、
３０３・・・リクエスト振り分けルール情報記憶部、
５００ａ、５００ｂ・・・コンテナ管理システム、
６００・・・コンテナクラスタ、
６０１・・・管理部

Claims (10)

1. ハイブリッドクラウドを構成する第１クラウドと第２クラウドのうち、前記第１クラウドの第１性能および前記第２クラウドの第２性能が、所定の条件を満たしている場合に、前記第２クラウドで処理されるコンテナ数を調整すると同時に、前記ハイブリッドクラウドに対する処理要求を、前記第１クラウドと前記第２クラウドに振り分ける比率を変更する管理部
   を備えるコンテナ管理装置。
2. 前記第１性能として、前記第１クラウドに関する第１処理負荷の値を用い、
   前記第２性能として、前記第２クラウドに関する第２処理負荷の値を用い、
   前記所定の条件として、前記第１処理負荷の値が、第１閾値以上であるとともに、前記第２処理負荷の値が、第２閾値以下であるという条件を用い、
   前記管理部は、前記所定の条件が満たされている場合に、前記第２クラウドで処理されるコンテナ数が増加するように前記コンテナ数を調整する
   請求項１に記載のコンテナ管理装置。
3. 前記管理部は、前記所定の条件が満たされている場合に、前記第２クラウドに対して振り分けられる前記処理要求が増加するように前記比率を変更する
   請求項２に記載のコンテナ管理装置。
4. 前記第１性能として、前記第１クラウドに関する第１処理負荷の値を用い、
   前記第２性能として、前記第２クラウドに関する第２処理負荷の値を用い、
   前記所定の条件として、前記第１処理負荷の値が、第１閾値以下であるとともに、前記第２処理負荷の値が、第２閾値以上であるという条件を用い、
   前記管理部は、前記所定の条件が満たされている場合に、前記第１クラウドで処理されるコンテナ数が増加するように前記コンテナ数を調整する
   請求項１に記載のコンテナ管理装置。
5. 前記管理部は、前記所定の条件が満たされている場合に、前記第２クラウドに対して前記処理要求を振り分けないように前記比率を変更する
   請求項４に記載のコンテナ管理装置。
6. 前記第１性能として、前記第１クラウドに関する第１処理負荷の値を用い、
   前記第２性能として、前記第２クラウドに関する第２処理負荷の値を用い、
   前記所定の条件として、前記第１処理負荷の値が、第１閾値以下であるとともに、前記第２処理負荷の値が、第２閾値以下であるという条件を用い、
   前記管理部は、前記所定の条件が満たされている場合に、前記第１クラウドで処理されるコンテナ数が減少するように前記コンテナ数を調整する
   請求項１に記載のコンテナ管理装置。
7. 前記管理部は、前記所定の条件が満たされている場合に、前記第２クラウドに対して振り分けられる前記処理要求が増加するように前記比率を変更する
   請求項６に記載のコンテナ管理装置。
8. 前記第１クラウドは、パブリッククラウドであり、
   前記第２クラウドは、プライベートクラウドである
   請求項１から７までのいずれか１項に記載のコンテナ管理装置。
9. ハイブリッドクラウドを構成する第１クラウドと第２クラウドのうち、前記第１クラウドの第１性能および前記第２クラウドの第２性能が、所定の条件を満たしている場合に、前記第２クラウドで処理されるコンテナ数を調整すると同時に、前記ハイブリッドクラウドに対する処理要求を、前記第１クラウドと前記第２クラウドに振り分ける比率を変更する
   コンテナ管理方法。
10. コンテナ管理装置のコンピュータを、
    ハイブリッドクラウドを構成する第１クラウドと第２クラウドのうち、前記第１クラウドの第１性能および前記第２クラウドの第２性能が、所定の条件を満たしている場合に、前記第２クラウドで処理されるコンテナ数を調整すると同時に、前記ハイブリッドクラウドに対する処理要求を、前記第１クラウドと前記第２クラウドに振り分ける比率を変更する管理手段
    として機能させるプログラム。

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