JP2024514057A - 自動コンテナ・マイグレーション・システム - Google Patents

Abstract

コンテナ・マイグレーションのための方法、装置、システムおよびコンピュータ・プログラム製品を提供する。１組のプロセッサが、１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用してマイグレーションのために１組のアプリケーションの１組のコンテナを特定するように動作する。１組のプロセッサは、１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して、マイグレーションのために特定された１組のアプリケーションの１組のコンテナを１組の現在の物理ホスト・コンピュータから１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させる、マイグレーション戦略に従う１組のタスクを作成するように動作する。１組のプロセッサは、マイグレーション戦略に従う１組のタスクを使用して、１組のアプリケーションの１組のコンテナを１組の現在の物理ホスト・コンピュータから１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させる。

Description

本開示は、一般には、改良型コンピュータ・システムに関し、より詳細には、自動コンテナ・マイグレーションのための方法、装置、システムおよびコンピュータ・プログラム製品に関する。

クラウド・コンピューティング環境は、様々なアプリケーション・プログラムをオンデマンド・サービスとして配布することを可能にする。この種の環境はスケーラブルであり、組織はアプリケーションへのアクセスを容易に増減することができる。クラウド・コンピューティング環境を使用する組織は、様々なアプリケーションにアクセスするのに必要な情報技術インフラストラクチャの初期費用を回避または低減することができる。

クラウド・コンピューティング環境の１つの課題は、サービス・レベル・アグリーメント（ＳＬＡ）に記載されている、望まれる、または期待されるサービス品質（ＱｏＳ）レベルのサービスとしてアプリケーションを提供することである。サービス品質レベルには、レイテンシ、スケーラビリティ、可用性またはその他の特性などの特性が含まれることがある。

クラウド・コンピューティング環境では、アプリケーション・サービスを提供するためにコンテナを使用することができる。コンテナは、１つまたは複数のコンテナがアプリケーションを形成することができる、ソフトウェアの単位である。コンテナは、組織によって使用されるアプリケーション・サービスに関して可搬性とスケーラビリティを与えることができる。コンテナは、異なる物理サーバ・コンピュータ間でワークロードをシフトするためにクラウド間またはクラウド内で移動させることができる

リソース可用性は、アプリケーションのコンテナのパフォーマンスを低下させることがある。コンテナは、同じ物理サーバ・コンピュータ内のリソースを巡って競合する場合がある。たとえば、コンテナは、記憶タスクの実行を同時に要求する場合がある。その結果、入出力動作について輻輳またはボトルネックが生じることがある。現在、コンテナのデプロイメントおよび移動の管理は、求められる以上に難しい場合がある。

したがって、上記の問題およびその他のあり得る問題の少なくとも一部を考慮に入れた方法および装置を有することが望ましいものとなる。たとえば、アプリケーションのパフォーマンスを向上させるために、コンテナのマイグレーションに関する技術的問題を克服する方法および装置を有することが望ましいものとなる。

本発明の一実施形態によると、コンテナをマイグレーションする方法が提供される。マイグレーションのために１組のアプリケーションの１組のコンテナが１組のプロセッサによって１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して特定される。マイグレーションのために特定された１組のアプリケーションの１組のコンテナを１組の現在の物理ホスト・コンピュータから１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させる、マイグレーション戦略に従う１組のタスクが、１組のプロセッサによって１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して作成される。１組のアプリケーションの１組のコンテナは、１組のプロセッサによって、マイグレーション戦略に従う１組のタスクを使用して１組の現在の物理ホスト・コンピュータから１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動される。

本発明の別の実施形態によると、コンテナ管理システムが、１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用してマイグレーションのために１組のアプリケーションの１組のコンテナを特定し、１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用してマイグレーションのために特定された１組のアプリケーションの１組のコンテナを１組の現在の物理ホスト・コンピュータから１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させるマイグレーション戦略に従う１組のタスクを作成し、マイグレーション戦略に従う１組のタスクを使用して、１組のアプリケーションの１組のコンテナを１組の現在の物理ホスト・コンピュータから１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させるように動作する、１組のプロセッサを含む。

本発明のさらに別の実施形態によると、コンテナ・マイグレーションのためのコンピュータ・プログラム製品がコンピュータ可読記憶媒体を含み、コンピュータ可読記憶媒体には、第１のプログラム・コードと第２のプログラム・コードと第３のプログラム・コードが記憶されている。第１のプログラム・コードは、コンピュータ・システムに、１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用してマイグレーションのために１組のアプリケーションの１組のコンテナを特定させるように、コンピュータ・システムによって実行可能である。第２のプログラム・コードは、コンピュータ・システムに、１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用してマイグレーションのために特定された１組のアプリケーションの１組のコンテナを１組の現在の物理ホスト・コンピュータから１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させる、マイグレーション戦略に従う１組のタスクを作成させるように、コンピュータによって実行可能である。第３のプログラム・コードは、コンピュータ・システムに、マイグレーション戦略に従う１組のタスクを使用して、１組のアプリケーションの１組のコンテナを１組の現在の物理ホスト・コンピュータから１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させるように、コンピュータ・システムによって実行可能である。

例示の実施形態を実装可能なデータ処理システムのネットワークを示す図である。 図１のクラウド・コンピューティング環境５０によって提供される１組の機能抽象化層を示す図である。 例示の実施形態によるコンテナ管理環境を示すブロック図である。 例示の実施形態によるコンテナ・マネージャにおけるコンポーネントを示す図である。 例示の実施形態による、マルチ・クラウドにおけるコンテナを示す図である。 例示の実施形態による、マルチ・クラウドにおけるコンテナの移動を示す図である。 例示の実施形態による自動コンテナ・マイグレーションのプロセスを示すフローチャートである。 例示の実施形態による、パターンを判定するプロセスを示すフローチャートである。 例示の実施形態による、マイグレーションのために１組のコンテナを特定するプロセスを示すフローチャートである。 例示の実施形態による１組のタスクを作成するプロセスを示すフローチャートである。 例示の実施形態によるデータ処理システムを示すブロック図である。

本発明は、任意の可能な技術的詳細度のシステム、方法もしくはコンピュータ・プログラム製品またはこれらの組合せとすることができる。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を実施させるコンピュータ可読プログラム命令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体（または複数の媒体）を含み得る。

コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスによって使用される命令を保持し、記憶することができる有形デバイスとすることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、たとえば、電子ストレージ・デバイス、磁気ストレージ・デバイス、光学式ストレージ・デバイス、電磁ストレージ・デバイス、半導体ストレージ・デバイス、またはこれらの任意の適切な組み合わせであってよいが、これらには限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の非網羅的なリストには以下のものも含まれる。すなわち、可搬コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、リード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリード・オンリ・メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、可搬コンパクト・ディスク・リード・オンリ・メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）、メモリ・スティック、フロッピィ・ディスク、パンチカードまたは命令が記録された溝内の隆起構造などの機械的に符号化されたデバイス、およびこれらの任意の適切な組合せが含まれる。本明細書で使用されるコンピュータ可読記憶媒体とは、電波またはその他の自由に伝播する電磁波、導波路またはその他の伝送媒体を伝播する電磁波（たとえば光ファイバ・ケーブルを通る光パルス）、またはワイヤを介して伝送される電気信号などの、一過性の信号自体であると解釈されるべきではない。

本明細書に記載のコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体からそれぞれのコンピューティング／処理デバイスに、または、ネットワーク、たとえばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、もしくは無線ネットワークまたはこれらの組合せを介して外部コンピュータまたは外部ストレージ・デバイスにダウンロードすることができる。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、もしくはエッジ・サーバまたはこれらの組合せを含み得る。各コンピューティング／処理デバイスにおけるネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースが、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、それらのコンピュータ可読プログラム命令を、それぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読記憶媒体への記憶のために転送する。

本発明の動作を実施するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、インストラクション・セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路のための構成データ、または、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語、または同様のプログラム言語などの手続き型プログラミング言語を含む、１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組合せで書かれたソース・コードまたはオブジェクト・コードであってもよい。コンピュータ可読プログラム命令は、スタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとして全体がユーザのコンピュータ上でまたは一部がユーザのコンピュータ上で、または一部がユーザのコンピュータ上で一部がリモート・コンピュータ上で、または全体がリモート・コンピュータまたはサーバ上で実行されてもよい。後者の場合、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）またはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含む、任意の種類のネットワークを介してユーザのコンピュータに接続することができ、または接続は（たとえば、インターネット・サービス・プロバイダを使用してインターネットを介して）外部コンピュータに対して行ってもよい。実施形態によっては、本発明の態様を実行するために、たとえばプログラマブル・ロジック回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路が、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を使用して電子回路をパーソナライズすることにより、コンピュータ可読プログラム命令を実行することができる。

本発明の態様について、本明細書では本発明の実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品を示すフローチャート図もしくはブロック図またはその両方を参照しながら説明する。フローチャート図もしくはブロック図またはその両方の図の各ブロックおよび、フローチャート図もしくはブロック図またはその両方の図のブロックの組合せは、コンピュータ可読プログラム命令によって実装可能であることを理解されたい。

これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータまたはその他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサにより実行される命令が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方のブロックで規定されている機能／動作を実装する手段を形成するようなマシンを実現するように、コンピュータまたはその他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサに供給することができる。これらのコンピュータ可読プログラム命令は、命令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方のブロックで規定されている機能／動作の態様を実装する命令を含む製造品を含むように、コンピュータ、プログラマブル・データ処理装置、もしくはその他の装置またはこれらの組合せに対して特定の方式で機能するように指示することができるコンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよい。

コンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ、その他のプログラマブル装置またはその他のデバイス上で実行される命令がフローチャートもしくはブロック図またはその両方のブロックで規定されている機能／動作を実装するように、コンピュータ、その他のプログラマブル装置、またはその他のデバイス上で一連の動作ステップが実行されてコンピュータ実装プロセスを実現するようにするために、コンピュータ、その他のプログラマブル・データ処理装置、またはその他のデバイスにロードされてもよい。

図面中のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実装形態のアーキテクチャ、機能および動作を示す。これに関連して、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、指定されている論理機能を実装するための１つまたは複数の実行可能命令を含む、命令のモジュール、セグメント、または部分を表し得る。一部の別の実装形態では、ブロックに記載されている機能は、図に記載されている順序とは異なる順序で行われてもよい。たとえば、連続して示されている２つのブロックは、関与する機能に応じて、実際には、１ステップとして行われてもよく、並行して、または実質的に並行して、または一部または全体が時間的に重なり合った方式で実行されてもよく、またはブロックは場合によっては逆の順序で実行されてもよい。また、ブロック図もしくはフローチャート図またはその両方の図の各ブロック、およびブロック図もしくはフローチャート図またはその両方の図のブロックの組合せは、指定されている機能または動作を実行するかまたは、専用ハードウェアとコンピュータ命令との組合せを実施する、専用ハードウェア・ベースのシステムによって実装可能であることにも留意されたい。

例示の実施形態は、いくつかの異なる考慮事項を認識し、考慮に入れている。たとえば、例示の実施形態は、アプリケーションのコンテナがアプリケーション・パフォーマンスの低下に応答して、クラウド内でアプリケーションのコンテナをマイグレーションすることができることを認識し、考慮に入れている。例示の実施形態は、コンテナのパフォーマンス・メトリックを収集し、分析することができることと、コンテナのパフォーマンスを向上させるためにコンテナの構成を変更することができることとを認識し、考慮に入れている。例示の実施形態は、構成変更が現在のサーバ・コンピュータ上のリソース割り当ての変更、もしくはアプリケーションのコンテナの、よりリソース可用性の高い別のサーバ・コンピュータへの移動、またはこれらの組合せを含むことができることを認識し、考慮に入れている。

例示の実施形態は、現在のコンテナ・マイグレーション技術がコンテナのパフォーマンスに焦点を合わせていることを認識し、考慮に入れている。例示の実施形態は、この種の分析がアプリケーションのパフォーマンスの若干の向上をもたらす可能性はあるが、この分析は、１つのアプリケーションのコンテナの移動がそのコンテナのパフォーマンスを向上させ得るが、クラウド・コンピューティング環境などのコンピューティング環境を有するコンピュータ・システムにおける複数のアプリケーションのためのリソースの使用が不均衡になる可能性があることを考慮していないということを認識し、考慮に入れている。

例示の実施形態は、コンテナのマイグレーションにおいてコンテナのパフォーマンスに焦点を合わせる結果、コンピューティング環境におけるリソースが十分に利用されなくなる可能性があることを認識し、考慮に入れている。例示の実施形態は、変化するアプリケーション需要をこのパフォーマンス向上方式が考慮していないことも認識し、考慮に入れている。上記の結果、リソースの割り当てが必要以上に多くなり、その結果未使用リソースが生じる可能性がある。例示の実施形態は、変化するアプリケーションの需要を上記のパフォーマンス向上方式が考慮していないことも認識し、考慮に入れている。したがって例示の実施形態は、リソースの割り当てが必要以上に多くなることがあり、その結果、未使用リソースが生じる可能性があることを認識し、考慮に入れている。

例示の実施形態は、個別のコンテナのパフォーマンス・メトリックのパターンに焦点を合わせることと対比して、アプリケーションのパフォーマンス・メトリックのパターンを調べることが戦略向上をもたらし得ることを認識し、考慮に入れている。また、例示の実施形態は、アプリケーションのパフォーマンス向上は、アプリケーション・パフォーマンス・メトリックの連続的で動的な監視と、これらのメトリックの分析に基づくコンテナの自動マイグレーションの実行とによって生じ得ることを認識し、考慮に入れている。

したがって、例示の実施形態は、自動コンテナ・マイグレーションのための方法、装置、システムおよびコンピュータ・プログラム製品を提供する。例示の一実施例では、プロセスがコンピュータ・システムにおいてコンテナを自動的にマイグレーションする。マイグレーションのための１組のアプリケーションの１組のコンテナが、１組のプロセッサによって１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して特定される。マイグレーションのために特定された１組のアプリケーションの１組のコンテナを１組の現在の物理ホスト・コンピュータから１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させる、マイグレーション戦略に従う１組のタスクが、１組のプロセッサによって１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して作成される。１組のアプリケーションの１組のコンテナは、１組のプロセッサによって、マイグレーション戦略に従う１組のタスクを使用して１組の現在の物理ホスト・コンピュータから１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動される。

コンテナをマイグレーションするための異なるステップを連続して自動的に行うことができる。また、ステップは、クラウド・コンピューティング環境などのコンピューティング環境において、アプリケーションの動作中に動的に行うことができる。

次に図１を参照すると、例示のクラウド・コンピューティング環境５０が図示されている。図のように、クラウド・コンピューティング環境５０は、たとえばパーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）または携帯電話５４Ａ、デスクトップ・コンピュータ５４Ｂ、ラップトップ・コンピュータ５４Ｃもしくは自動車コンピュータ・システム５４Ｎまたはこれらの組み合わせなど、クラウド消費者によって使用されるローカル・コンピューティング・デバイスが通信することができる、１つまたは複数のクラウド・コンピューティング・ノード１０を含む。クラウド・コンピューティング・ノード１０は互いに通信することができる。クラウド・コンピューティング・ノード１０は、上述のプライベート・クラウド、コミュニティ・クラウド、パブリック・クラウドまたはハイブリッド・クラウドなどの１つまたは複数のネットワークにおいて物理的または仮想的にグループ化（図示せず）されてもよい。これによって、クラウド・コンピューティング環境５０は、インフラストラクチャ、プラットフォーム、もしくはソフトウェアまたはこれらの組み合わせを、クラウド消費者がそのためにローカル・コンピューティング・デバイス上でリソースを維持する必要がないサービスとして提供することができる。図１に示すコンピューティング・デバイス５４Ａないし５４Ｎの種類は、例示を意図したものに過ぎず、クラウド・コンピューティング環境５０におけるコンピューティング・ノード１０は、（たとえばウェブ・ブラウザを使用して）任意の種類のネットワーク接続もしくはネットワーク・アドレス指定可能接続またはその両方を介して、任意の種類のコンピュータ化デバイスと通信することができるものと理解される。

図２を参照すると、図１のクラウド・コンピューティング環境５０によって提供される１組の機能抽象化層が示されている。図２に示されているコンポーネント、層および機能は、例示のみを意図したものであり、本発明の実施形態はこれらには限定されないことを予め理解されたい。図のように、以下の層および対応する機能が提供される。

ハードウェアおよびソフトウェア層６０は、ハードウェア・コンポーネントとソフトウェア・コンポーネントとを含む。ハードウェア・コンポーネントの例としては、メインフレーム６１、ＲＩＳＣ（縮小命令セットコンピュータ）アーキテクチャ・ベースのサーバ６２、サーバ６３、ブレード・サーバ６４、ストレージ・デバイス６５、およびネットワークおよびネットワーキング・コンポーネント６６がある。実施形態によっては、ソフトウェア・コンポーネントは、ネットワーク・アプリケーション・サーバ・ソフトウェア６７およびデータベース・ソフトウェア６８を含む。

仮想化層７０は、以下のような仮想実体の例を与えることができる抽象化層を提供する。すなわち、仮想サーバ７１と、仮想ストレージ７２と、仮想プライベート・ネットワークを含む仮想ネットワーク７３と、仮想アプリケーションおよびオペレーティング・システム７４と、仮想クライアント７５である。

一実施例では、管理層８０は、以下に記載の機能を提供することができる。リソース・プロビジョニング８１は、クラウド・コンピューティング環境内でタスクを実行するために利用されるコンピューティング・リソースおよびその他のリソースの動的調達を行う。メータリングおよびプライシング８２は、クラウド・コンピューティング環境内でリソースが利用されるときのコスト追跡と、それらのリソースの消費に対する対価の請求またはインボイス処理を行う。一実施例ではこれらのリソースにはアプリケーション・ソフトウェア・ライセンスが含まれてもよい。セキュリティは、クラウド消費者およびタスクのための本人検証と、データおよびその他のリソースの保護とを行う。ユーザ・ポータル８３は、消費者およびシステム管理者にクラウド・コンピューティング環境へのアクセスを提供する。サービス・レベル管理８４は、必要なサービス・レベルが満たされるようにクラウド・コンピューティング・リソース割り当ておよび管理を行う。サービス・レベル・アグリーメント（Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｌｅｖｅｌ Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ（ＳＬＡ））計画および履行８５は、ＳＬＡに従って将来の要求が予想されるクラウド・コンピューティング・リソースのための事前取り決めおよび調達を行う。

ワークロード層９０は、クラウド・コンピューティング環境を利用することができる機能の例を提供する。この層から提供することができるワークロードおよび機能の例には、マッピングおよびナビゲーション９１、ソフトウェア開発およびライフサイクル管理９２、仮想教室教育配信９３、データ分析処理９４、およびトランザクション処理９５が含まれる。

この実施例では、管理層８０がマイグレーション９６も含むことができる。マイグレーション９６は、図１のクラウド・コンピューティング環境５０におけるクラウドにおいてアプリケーションのコンテナをマイグレーションするサービスを提供する。この実施例では、マイグレーション９６は、アプリケーションのパフォーマンスを向上させるため、もしくはリソースの使用を増加させるため、またはアプリケーションのパフォーマンスの向上とリソースの使用の増加の両方のために、物理ホスト・サーバ間でのアプリケーションのコンテナの自動マイグレーションを提供することができる。リソースの使用を増加させることにより、クラウド・コンピューティング環境５０で使用される追加のリソースによってより多くのアプリケーションに対応することができる。この実施例では、クラウド・コンピューティング環境５０は１つまたは複数のクラウドを含むことができる。複数のクラウドが存在する場合、クラウド・コンピューティング環境５０をマルチ・クラウド・コンピューティング環境と呼ぶことがある。アプリケーションのコンテナのこのマイグレーションは、クラウド・コンピューティング環境５０内のクラウド内またはクラウド間で行うことができる。

次に図３を参照すると、例示の実施形態によるコンテナ管理環境のブロック図が示されている。この実施例では、コンテナ管理環境３００は、図１のネットワーク・データ処理システム１００に示すハードウェアなどのハードウェアで実装可能である。

この実施例では、コンピュータ・システム３０８において１組のアプリケーション３０６の１組のコンテナ３０４を管理するために、コンテナ管理システム３０２を使用することができる。本明細書では、事物に関して使用する場合の「１組の」は、１つまたは複数の事物を意味する。たとえば、「１組のコンテナ３０４」は、コンテナ３０４の１つまたは複数のコンテナである。

この図の実施例では、コンテナは、コンテナがどこでも実行可能であるように共通の方式で、アプリケーション・コードがそのライブラリおよび依存関係とともにパッケージ化されているソフトウェアの実行単位である。たとえば、コンテナはデスクトップ、従来型ネットワーク、またはクラウドで実行可能である。図のように、コンテナは、仮想マシンとは異なり、すべてのインスタンスにおいてゲスト・オペレーティング・システムを含む必要はなく、ホスト・オペレーティング・システムにおける機能およびリソースを利用することができる。言い換えると、複数のコンテナがオペレーティング・システムへのアクセスを共用することができる。

コンピュータ・システム３０８は、物理ハードウェア・システムであり、１つまたは複数のデータ処理システムを含む。コンピュータ・システム３０８に複数のデータ処理システムが存在する場合、それらのデータ処理システムは通信媒体を使用して互いに通信する。通信媒体はネットワークとすることができる。データ処理システムは、コンピュータ、サーバ・コンピュータ、タブレット・コンピュータ、または何らかの他の適切なデータ処理システムのうちの少なくとも１つから選択可能である。

コンピュータ・システム３０８は、クラウド・コンピューティング環境３１０を配置することできるハードウェア・システムである。この実施例では、クラウド・コンピューティング環境３１０は、図２に示すクラウド・コンピューティング環境５０について図示されているコンポーネントを使用して実装可能である。

図のように、コンピュータ・システム３０８は、いくつかのクラウド３１２を含むことができる。本明細書では、「いくつかの」は、事物に関して使用されている場合、１つまたは複数の事物を意味する。たとえば、「いくつかのクラウド３１２」はクラウド３１２の１つまたは複数のクラウドである。いくつかのクラウド３１２において複数のクラウドが存在する場合、そのいくつかのクラウド３１２をマルチ・クラウド３１４と呼ぶ場合がある。

図のように、コンテナ管理システム３０２は、コンピュータ・システム３０８におけるリソース使用３１６を向上させる方式で１組のアプリケーション３０６の１組のコンテナ３０４を管理することができる。この実施例では、１組のアプリケーション３０６の１組のコンテナ３０４は、コンピュータ・システム３０８内のいくつかのクラウド３１２に位置することができる。１組のアプリケーション３０６の１組のコンテナ３０４は、そのいくつかのクラウド３１２を含まないアーキテクチャ上で動作可能である。

この実施例では、コンテナ管理システム３０２は、マイグレーション・マネージャ３１８と１組のプロセッサ３２０とを含む。マイグレーション・マネージャ３１８は、１組のプロセッサ３２０上で稼働する。

マイグレーション・マネージャ３１８は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアまたはこれらの組合せで実装可能である。ソフトウェアが使用される場合、マイグレーション・マネージャ３１８によって行われる動作は、プロセッサ・ユニットなどのハードウェア上で実行されるように構成されたプログラム・コードで実装可能である。ファームウェアが使用される場合、マイグレーション・マネージャ３１８によって行われる動作は、プログラム・コードおよびデータで実装可能であり、プロセッサ・ユニット上で実行されるように永続メモリに記憶可能である。ハードウェアが使用される場合、ハードウェアはマイグレーション・マネージャ３１８における動作を行うように動作する回路を含み得る。

この実施例では、ハードウェアは、回路システム、集積回路、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブル・ロジック・デバイス、またはいくつかの動作を行うように構成された何らかの他の種類のハードウェアのうちの少なくとも１つから選択された形態をとってもよい。プログラマブル・ロジック・デバイスの場合、デバイスをいくつかの動作を行うように構成することができる。デバイスは、いくつかの動作を行うように、後で再構成することができるかまたは永続的に構成可能である。プログラマブル・ロジック・デバイスには、たとえばプログラマブル・ロジック・アレイ、プログラマブル・アレイ・ロジック、フィールド・プログラマブル・ロジック・アレイ、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイおよびその他の適切なハードウェア・デバイスが含まれる。さらに、プロセスは、無機コンポーネントと一体化された有機コンポーネントで実装可能であり、全体が人間を除く有機コンポーネントからなってもよい。たとえば、プロセスは有機半導体の形態の回路として実装可能である。

図のように、マイグレーション・マネージャ３１８は、１組のプロセッサ３２０上で稼働することができる。本明細書で使用されるプロセッサ３２０におけるプロセッサは、ハードウェア・デバイスであり、コンピュータを動作させる命令およびプログラム・コードに応答し、処理する集積回路上の回路などのハードウェア回路からなる。いくつかのプロセッサがプロセスのための命令を実行する場合、そのいくつかのプロセッサは同じコンピュータ上または異なるコンピュータ上に存在することができる１つまたは複数のプロセッサである。言い換えると、プロセスはコンピュータ・システム内の同一または異なるコンピュータ上のプロセッサ間で分散可能である。また、そのいくつかのプロセッサは、同じ種類または異なる種類のプロセッサとすることができる。たとえば、いくつかのプロセッサは、シングル・コア・プロセッサ、デュアルコア・プロセッサ、マルチプロセッサ・コア、汎用中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス・プロセッシング・ユニット（ＧＰＵ）、デジタル・シグナル・プロセッサ（ＤＳＰ）、または何らかの他の種類のプロセッサのうちの少なくとも１つから選択可能である。

この実施例では、マイグレーション・マネージャ３１８は、１組のクラウド３１２におけるアプリケーション３０６のアプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２を監視することができる。アプリケーション３０６のアプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２は、レイテンシ、パケット・ロス、スループット、可用性、ジッター、リソース使用、所要ストレージまたはその他のパラメータのうちの少なくとも１つから選択可能である。これらのパラメータは、サービス・レベル・アグリーメント（ＳＬＡ）で指定されているサービス品質（ＱｏＳ）パラメータ、またはアプリケーション３０６のパフォーマンスに関する任意のパラメータとすることができる。

本明細書では、「～のうちの少なくとも１つ」という語句は、事物の列挙とともに使用される場合、列挙されている事物のうちの１つまたは複数の事物の異なる組合せを意味し、列挙されている各事物のうちの１つのみが必要な場合がある。言い換えると、「～のうちの少なくとも１つ」は、列挙されているうちの事物の任意の組合せおよび任意の数の事物が使用されてもよいが、列挙されている事物のすべてが必要なわけではないことを意味する。事物は特定の物、事柄、またはカテゴリとすることができる。

たとえば、「事物Ａ、事物Ｂ、または事物Ｃのうちの少なくとも１つ」は、これらには限定されないが、事物Ａ、または事物Ａと事物Ｂ、または事物Ｂを含み得る。この例は、事物Ａと事物Ｂと事物Ｃ、または事物Ｂと事物Ｃも含み得る。当然ながら、これらの事物の任意の組合せも存在し得る。実施例によっては、「～のうちの少なくとも１つ」は、たとえば、これらには限定されないが、２つの事物Ａ、１つの事物Ｂ、および１０の事物Ｃ、４つの事物Ｂと７つの事物Ｃ、またはその他の適切な組合せを含み得る。

この実施例では、マイグレーション・マネージャ３１８によって監視されるアプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２は、パフォーマンス・メトリック履歴３２６を形成するようにパフォーマンス・データベース３２４に記憶することができる。パフォーマンス・メトリック履歴３２６は、アプリケーション３０６のうちのどのアプリケーションが、アプリケーション３０６のうちで特定されたアプリケーションのコンテナ３０４のマイグレーションによって恩恵を受ける可能性があるかを判定するために、現在のパフォーマンス・メトリックとともに分析することができる。

一実施例では、１組のプロセッサ３２０が、１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２を使用してマイグレーションのために１組のアプリケーション３０６の１組のコンテナ３０４を特定する。この実施例では、１組のプロセッサ３２０は、プロセッサ３２０のうちの一部または全部とすることができる。この実施例では、１組のプロセッサ３２０は、コンピュータ・システム３０８が複数のデータ処理システムを含む場合に、コンピュータ・システム３０８における１つまたは複数のデータ処理システム内に位置することができる。１組のコンテナ３０４は、１組のアプリケーション３０６内の１つまたは複数のコンテナとすることができる。言い換えると、１組のコンテナ３０４は、１組のアプリケーション３０６のコンテナ３０４の全部でなくてもよい。同様に、１組のアプリケーション３０６は、アプリケーション３０６の一部または全部とすることができる。

１組のアプリケーション３０６は、クラウド・コンピューティング環境３１０内のクラウド３１２のうちの１つまたは複数のクラウド内に位置することができる。言い換えると、１組のコンテナ３０４は、クラウド３１２のうちの１つまたは複数のクラウド内に位置することができる。１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２は、マイグレーション・マネージャ３１８によって監視されているアプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２の一部または全部とすることができる。

この実施例では、マイグレーション・マネージャ３１８は、マイグレーションのために特定された１組のアプリケーション３０６の１組のコンテナ３０４を、１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２を使用して１組の現在の物理ホスト・コンピュータ３３２から１組の宛先物理ホスト・コンピュータ３３４に移動させる、マイグレーション戦略３３０に従う１組のタスク３２８を作成するように動作する。１組のタスク３２８内のタスクは、１組のコンテナ３０４内の１つまたは複数のコンテナを１組の現在の物理ホスト・コンピュータ３３２から１組の宛先物理ホスト・コンピュータ３３４に移動させるために実行されるかまたは着手される作業を定義する。

この実施例では、マイグレーション戦略３３０は、タスク３２８が実行される時点を定義する。たとえば、マイグレーション戦略３３０は、１組のタスク３２８のスケジュール３３６を含んでもよい。スケジュール３３６は、１組のタスク３２８を実行する順序、１組のタスク３２８内のタスクを実行する時点、１組のタスク３２８を実行する優先度、またはその他のスケジューリング・パラメータのうちの少なくとも１つを定義することができる。

この実施例では、スケジュール３３６は、いくつかの異なる考慮事項を考慮に入れることができる。たとえば、マイグレーション戦略３３０に従う１組のタスク３２８のスケジュール３３６は、実行優先度、１組のアプリケーションのためのタイム・スロット、クラウド管理規則、または何らかの他の考慮事項のうちの少なくとも１つを考慮に入れることができる。

この実施例では、実行優先度はタスク優先度を示すことができる。たとえば、コンテナＡはＰ＿Ｄなどの優先度を有することができる。この実施例では、Ｐはプロダクションであり、Ｄはビジネス優先度を示す数値である。数値は、実行フィードバックに応じて自動的に調整可能である。別の実施例として、別の要素がコンテナのマイグレーションの影響となり得る。たとえば、コンテナＡは、影響を高いリソース需要を意味するＨとして有し、マイグレーション後に目的の向上を有することになる。この場合、アプリケーション・パフォーマンスに対する影響は大きい。

この実施例では、タイム・スロットは、コンテナの移動がアプリケーションの実行に影響を与えない時間とすることができる。たとえば、タイム・スロットは、アプリケーションが使用されないかまたは使用率の低い時点とすることができる。タイム・スロットは、クラウド管理の観点からの影響とパフォーマンスに基づくこともできる。

この実施例では、クラウド管理規則は、たとえば、アプリケーションＡがライフサイクル全体を通じてマイグレーションすることができないということであってもよい。別のクラウド管理規則は、マイグレーション中にオペレーティング・システム・レベルのインフラストラクチャを変更することができないということであってもよい。さらに別の例として、クラウド管理規則は、アプリケーションＡが他のアプリケーションに比べて最も高い優先度を有するなどの、優先度を事前定義することができる。優先度は、いくつかの異なる要素を使用して決定することができる。たとえば優先度は異なるアプリケーションのサービス品質に基づくことができる。

マイグレーション戦略３３０に従う１組のタスク３２８を作成する際に、マイグレーション・マネージャ３１８は他の要素も考慮に入れることができる。たとえば、マイグレーション・マネージャ３１８は、１組のマイグレーション規則３４２も考慮に入れることができる。１組のマイグレーション規則３４２は、アプリケーション管理、クラウド管理、政府規制、またはその他の種類の要素のうちの少なくとも１つに関係する規則を含むことができる。

前述のように、マイグレーション・マネージャ３１８は、マイグレーション戦略３３０に従う１組のタスク３２８を使用して、１組のアプリケーション３０６の１組のコンテナ３０４を１組の物理ホスト・コンピュータ３３２から１組の宛先物理ホスト・コンピュータ３３４に移動させるように動作することができる。１組のコンテナ３０４をマイグレーションした後で、１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２を特定することができる。この１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２の特定は、１組のアプリケーション３０６のコンテナ３０４をマイグレーションする将来のタスクの作成のためにマイグレーション戦略３３０を調整するためのフィードバックとして使用することができる。

前述のように、マイグレーション・マネージャ３１８は、アプリケーション３０６のうちの１つまたは複数のアプリケーションのパフォーマンスを向上させるために、コンテナ３０４のうちの１つまたは複数のコンテナを自動的に移動させるステップを反復的に実行することができる。１組のコンテナ３０４の移動によって、１組のアプリケーション３０６の中のアプリケーション３０６に加えて、アプリケーション３０６のパフォーマンスを向上させることができる。たとえば、１組のアプリケーション３０６の１組のコンテナ３０４を移動させることによって、場合によってはアプリケーション３０６の全部のアプリケーションのパフォーマンスを向上させることができる。このパフォーマンス向上は、マイグレーション・マネージャ３１８がアプリケーション３０６のアプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２を監視することにより検出することができる。

また、これらのステップは、アプリケーション３０６の実行中に動的に行われる。言い換えると、アプリケーションのコンテナを移動させるためにそのアプリケーションの実行を変更する必要はない。

この実施例では、マイグレーション・マネージャ３１８は、パフォーマンス・メトリック履歴３２６内の１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２のパターン３３８を判定するように動作することができる。パターン３３８は、たとえば、動作期間、ビジネスのピーク、ビジネスの谷、データ通信量、およびアプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２におけるその他の種類のパターンなどの、サービス動作パターンを含むことができる。この実施例では、パターン３３８は、アプリケーション３０６におけるコンテナ３０４によるリソース消費のパターンも含むことができる。このリソース消費は、たとえば、プロセッサ・リソース、記憶されているリソース、ネットワーク通信、またはその他のリソースの使用を含むことができる。

このパターンは、マイグレーション戦略３３０を決定するために使用することができる。たとえば、パターン３３８は、時間ｔ中のアプリケーションＡのための処理リソースが物理ホスト・コンピュータＥにおいて不十分であることを示すことができる。パターン３３８は、アプリケーションＡが必要とするリソースが時間ｔ中に物理ホスト・コンピュータＥ上にあることを示すこともできる。このパターンは、時間ｔ中に処理リソースが物理ホスト・コンピュータＦ上に存在しないが、期間ｔ中に物理ホスト・コンピュータＥ上には存在することも示すことができる。言い換えると、パターン３３８は、物理ホスト・コンピュータＥと物理ホスト・コンピュータＦとの間の周期的なリソース可用性変化を示すことができる。

この実施例では、マイグレーション戦略３３０は、時点ｔにおいてアプリケーションＡを物理ホスト・コンピュータＥから物理ホスト・コンピュータＦに移動させ、その後、時点ｔ＋１においてアプリケーションＡを物理ホスト・コンピュータＦから物理ホスト・コンピュータＥに戻す１組のタスク３２８を含むことができる。１組のタスク３２８は、パターン３３８の特定に基づいてマイグレーション戦略３３０に従うようにスケジュール３３６通りに反復可能である。

この実施例では、マイグレーション・マネージャ３１８によって、いくつかの異なる方式でコンテナ３０４の中から１組のコンテナ３０４を特定することができる。たとえば、マイグレーション・マネージャ３１８は、１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２に基づいて１組のアプリケーション３０６の１組のパフォーマンス限界３４０を特定することができる。たとえば、１組のパフォーマンス限界３４０は、クライアントからの要求への応答のレイテンシとすることができる。

マイグレーション・マネージャ３１８は、１組のアプリケーション３０６の１組のパフォーマンス限界３４０を生じさせる１組のアプリケーション３０６の１組のコンテナ３０４を特定することができる。たとえば、マイグレーション・マネージャ３１８は、ディスク・アクセスの入力／出力（Ｉ／Ｏ）周波数が、１組のコンテナ３０４のうちのコンテナにおいて十分に高いものではなく、そのコンテナが位置している現在の物理ホスト・コンピュータにおける現在のディスク・システムではそのＩ／Ｏ周波数に対応することができないと判定してもよい。ディスクＩ／Ｏのこの限界は、この実施例におけるレイテンシの原因である。その結果、１組のパフォーマンス限界３４０におけるレイテンシ問題の理由で、このＩ／Ｏ周波数限界のあるコンテナが考慮される。

１組のコンテナ３０４と１組のパフォーマンス限界３４０とを特定することにより、マイグレーション・マネージャ３１８は、１組のアプリケーション３０６の１組のコンテナ３０４をそこに移動させると１組のパフォーマンス限界３４０が低減される１組の宛先物理ホスト・コンピュータ３３４を特定することができる。この実施例では、マイグレーション・マネージャ３１８は、宛先物理ホスト・コンピュータとして、望まれるレベルのディスクＩ／Ｏを有する別の物理ホスト・コンピュータを特定することができる。この種の分析を１組のコンテナ３０４内の各コンテナについて行うことができる。

また、マイグレーション・マネージャ３１８は、個別のコンテナのパフォーマンス向上の分析を超えて、１組のアプリケーション３０６のパフォーマンスを向上させるように１組のコンテナ３０４を特定することができる。たとえば、マイグレーション・マネージャ３１８は、マイグレーションのために１組のコンテナ３０４を特定する際に、コンテナ３０４間の依存関係３４８も考慮に入れることができる。一実施例では、マイグレーション・マネージャ３１８は、１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２を使用して、マイグレーションのために１組のアプリケーション３０６の１組の初期コンテナ３４４を特定することができる。たとえば、１組の初期コンテナ３４４内の各コンテナは、１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２の分析で特定された１組のパフォーマンス限界３４０のうちのパフォーマンス限界の原因であると特定されたコンテナとすることができる。

この実施例では、マイグレーション・マネージャ３１８は、１組のアプリケーション３０６の１組の初期コンテナ３４４に対する依存関係３４８を有するいくつかの追加コンテナ３４６を特定することができる。１組の初期コンテナ３４４といくつかの追加コンテナ３４６は、移動のために特定される１組のアプリケーション３０６の１組のコンテナ３０４を形成する。

その結果、コンテナ３０４を移動させるタスクを生成する際に、アプリケーションにおけるコンテナ間３０４の依存関係３４８を考慮に入れることによって、アプリケーションにおけるコンテナ３０４間の依存関係３４８を考慮せずにコンテナ３０４のパフォーマンスに焦点を合わせる現在の技術と比較して、アプリケーションのパフォーマンスを向上または維持することができる。

一実施例では、移動させるコンテナのパフォーマンスだけでなくパフォーマンスを向上させる方式でコンテナ・マイグレーションの技術的問題を克服する、１つまたは複数の解決策が存在する。その結果、１つまたは複数の技術的解決策は、コンテナ３０４を１つのホスト・コンピュータから別のホスト・コンピュータに移動させる場合に、アプリケーション３０６のパフォーマンスを向上させる技術的効果をもたらすことができる。また、コンテナ３０４のうちのどのコンテナを１組の現在の物理ホスト・コンピュータ３３２から１組の宛先物理ホスト・コンピュータ３３４に移動すべきかを判定する際に、アプリケーション３０６のアプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２が考慮される、１つまたは複数の技術的解決策がある。

この実施例では、アプリケーション・レベルでのマイグレーション戦略３３０に従うタスク３２８の生成を、コンピュータ・システム３０８におけるリソースの使用の不均衡を低減することができる方式で行うことができる。この実施例では、マイグレーション・マネージャ３１８は、コンピュータ・システム３０８における１つまたは複数のアプリケーション３０６のパフォーマンスを向上させるマイグレーション戦略３３０に従うタスク３２８を生成することができる。タスク３２８は、マイグレーション・マネージャ３１８によって、アプリケーション３０６のうちの単一のアプリケーションではなく、多くのアプリケーションのパフォーマンスを向上させる方式で生成可能である。また、タスク３２８は、コンピュータ・システム３０８における遊休リソースまたは十分に使用されていないリソースの存在が低減されるように、リソースの使用を増加させる方式で生成することができる。

さらに、マイグレーション・マネージャ３１８は、アプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２を連続的に監視するように動作することができ、また、アプリケーション３０６のアプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２を向上させるために必要に応じて、アプリケーション３０６のコンテナ３０４を移動させる、マイグレーション戦略３３０に従うタスク３２８を自動的に特定および作成するように動作することができる。また、コンテナ３０４の移動は、クラウド・コンピューティング環境３１０におけるリソースの使用を増加させるために行うこともできる。言い換えると、コンテナ３０４を特定し、移動させる現在の技術は、それらのコンテナのパフォーマンスを向上させるが、リソースの利用不足を生じさせる可能性がある。マイグレーション・マネージャ３１８は、クラウド・コンピューティング環境３１０におけるリソース使用３１６と可用性とを考慮に入れたアプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２を特定することができる。言い換えると、１組のアプリケーション３０６の１組のコンテナ３０４を移動させるタスク３２８の作成によって、１組のアプリケーション３０６内のそのアプリケーションのパフォーマンスにとどまらずパフォーマンスを向上させることができる。

リソースとクラウド・コンピューティング環境３１０との使用向上により、１組のアプリケーション３０６に加えて、アプリケーション３０６内の追加アプリケーションのアプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２の向上も達成することができる。その結果、１組のタスク３２８の作成は、クラウド・コンピューティング環境３１０におけるリソースの使用を増大させることによって１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２を向上させることができ、その際、アプリケーション３０６内の追加アプリケーションによるリソースの使用の増加がアプリケーション・パフォーマンス・メトリック３２２の向上と両立可能である。

コンピュータ・システム３０８における１組のプロセッサ３２０は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアまたはこれらの組合せを使用して、異なる実施例において説明しているステップ、動作またはアクションのうちの少なくとも１つを行うように構成可能である。その結果、コンピュータ・システム３０８は、コンピュータ・システム３０８におけるマイグレーション・マネージャ３１８が、アプリケーション３０６のパフォーマンスを向上させる方式でコンテナ３０４のマイグレーションを可能にする、専用コンピュータ・システムとして動作する。たとえば、マイグレーション・マネージャ３１８は、アプリケーション３０６と、クラウド３１２のうちの１つまたは複数のクラウドとのパフォーマンスの向上に基づいて、１つまたは複数のコンテナ３０４のコンテナ・マイグレーションを自動的に行うことができる。

この実施例では、アプリケーション３０６のパフォーマンスを維持または向上させるようにコンテナ３０４を移動させるために、アプリケーション３０６のパフォーマンスを連続的に監視することができる。コンテナ３０４の移動は、クラウド３１２内のリソースの効率的使用を増大させるなど、クラウド３１２のパフォーマンスを向上させるためにも行うことができる。したがって、１組のプロセッサ３２０においてマイグレーション・マネージャ３１８を持たない現在利用可能な汎用コンピュータ・システムに対して、１組のプロセッサ３２０におけるマイグレーション・マネージャ３１８は、１組のプロセッサ３２０を備えるコンピュータ・システム３０８を専用コンピュータ・システムに変換する。

この実施例では、１組のプロセッサ３２０におけるマイグレーション・マネージャ３１８の使用により、コンピュータ・システム３０８のパフォーマンスを向上させるコンテナ３０４のマイグレーションのためのプロセスが、実用アプリケーションに組み込まれる。コンピュータ・システム３０８のパフォーマンスは、リソース使用３１６の効率を向上させることができる。たとえば、コンテナ３０４のマイグレーションは、コンピュータ・システム３０８における遊休リソースまたは利用不足リソースが低減されるようにコンピュータ・システム３０８においてリソース使用３１６を増加させることができように、アプリケーションのパフォーマンスを考慮に入れて行うことができる。

図３のコンテナ管理環境３００の図は、例示の実施形態を実装可能な方式の物理的またはアーキテクチャ的限定を含意することは意図していない。図示されているコンポーネントに加えて、または図示されているコンポーネントに代えて、他のコンポーネントが使用されてもよい。一部のコンポーネントが不要な場合もある。また、ブロックは一部の機能コンポーネントを図示するために示されている。例示の実施形態で実装する際に、これらのブロックのうちの１つまたは複数のブロックを、結合、分割、または結合と分割とを行って、異なるブロックとしてもよい。

たとえば、プロセッサ３２０はコンピュータ・システム３０８の別個のコンポーネントとして示されているが、一部の実施例では、１つまたは複数のプロセッサ３２０がコンピュータ・システム３０８に位置することができる。実施例について１組のクラウド３１２が存在するクラウド・コンピューティング環境３１０を含むコンピュータ・システム３０８に関連して説明したが、コンテナ３０４をマイグレーションするために他の実施例および他の種類のコンピューティング環境を使用することも可能である。たとえば、マイグレーション・マネージャ３１８は、クラウド・コンピューティング環境３１０に加えて、またはそれに代えて、グリッド・コンピューティング環境、ピア・ツー・ピア・コンピューティング環境、フォグ・コンピューティング環境、クライアント／サーバ・コンピューティング環境、または何らかの他のコンピューティング環境においてコンテナ３０４を管理するためにも実装可能である。

次に図４を参照すると、例示の実施形態によるコンテナ・マネージャにおけるコンポーネントの図が示されている。この実施例では、複数の図中で同じ参照番号が使用されている場合がある。異なる図面におけるこの参照番号の再使用は、異なる図中の同じ要素を表す。

図４には、図３のマイグレーション・マネージャ３１８を実装するために使用可能なコンポーネントの例が示されている。この実施例に示すように、マイグレーション・マネージャ３１８は、サービス品質向上アナライザ４０２と、マイグレーション・タスク生成器４０４と、コンテナ依存関係アナライザ４０６と、マイグレーション規則４０８と、優先度管理および意思決定器４１０と、マイグレーション・エンジン４１２と、モニタ４１４とを含む。

図のように、マイグレーション・マネージャ３１８における様々なコンポーネントは、マルチ・クラウド４１８におけるコンテナを管理するように動作することができる。この実施例では、マルチ・クラウド４１６は、いくつかのクラウドを含む。これらのクラウドは、たとえば、パブリック・クラウド、プライベート・クラウド、またはこの２つの組合せとすることができる。マルチ・クラウド４１６における複数のクラウドにワークロードを分散させることができる。

モニタ４１４は、マルチ・クラウド４１８の形態のクラウド・コンピューティング環境に合わせて動作する。たとえば、モニタ４１４は、コンテナ・リソース監視、物理ホスト・リソース監視、コンテナ親和性監視、およびコンテナ・クラスタ動作パターン監視のうちの少なくとも１つを行うことができる。コンテナ・リソース監視は、個別のコンテナによるリソース使用を監視することを含み得る。物理ホスト・リソース監視は、１つまたは複数のクラウドにおける物理ホスト・サーバ・コンピュータによるリソース使用を監視することを含み得る。

この実施例では、モニタ４１４は、マルチ・クラウド４１８におけるコンテナ間のコンテナ通信情報を収集することを含む、コンテナ親和性監視を行うことができる。このコンテナ通信情報は、たとえば、メッセージ、データ、コマンドまたはその他の種類の通信情報を含むことができる。モニタ４１４は、実行中のアプリケーションの挙動に関する情報を収集することができる。この情報は、アプリケーションの活動のパターンを判定するために使用することができる。これらのパターンは、マルチ・クラウド４１８におけるクラウド内またはクラウド間でコンテナのマイグレーションを行うための戦略を生成するために使用することができる。

図のように、モニタ４１４は人工知能システムを使用して実行可能である。人工知能システムは、インテリジェント挙動を有し、人間の脳の機能に基づくことができるシステムである。人工知能システムは、人工ニューラル・ネットワーク、認知システム、ベイズ・ネットワーク、ファジー論理、エキスパート・システム、自然言語システム、または何らかの他の適切なシステムのうちの少なくとも１つを含む。人工知能システムをトレーニングするために機械学習が使用される。機械学習は、プロセスにデータを入力することと、プロセスが人工知能システムの機能を調整し、改良することができるようにすることとを含む。

機械学習モデルは、明示的にプログラムされずに学習することができる人工知能モデルの一種である。機械学習モデルは、機械学習モデルに入力されたトレーニング・データに基づいて学習することができる。機械学習モデルは、様々な種類の機械学習アルゴリズムを使用して学習することができる。機械学習アルゴリズムは、教師あり学習、教師なし学習、特徴学習、スパース辞書学習、異常検出、相関ルール、またはその他の種類の学習アルゴリズムのうちの少なくとも１つを含む。機械学習モデルの例には、人工ニューラル・ネットワーク、決定木、サポート・ベクター・マシン、ベイズ・ネットワーク、遺伝的アルゴリズム、およびその他の種類のモデルが含まれる。これらの機械学習モデルは、データを使用してトレーニングすることができ、目的の出力を提供するように追加のデータを処理することができる。

サービス品質（ＱｏＳ）向上アナライザ４０２は、モニタ４１４によって監視されている情報を使用して、目的とするよりも低いパフォーマンスを有するコンポーネントを特定することができる。モニタ４１４によって生成される情報は、マルチ・クラウド４１８における様々なコンポーネントのパフォーマンスを判定するために使用することができる。

たとえば、サービス品質は、レイテンシ、パケット・ロス、スループット、可用性、ジッター、またはその他のパラメータなどのパフォーマンス・メトリックを使用して測定可能である。サービス品質向上アナライザ４０２は、１組のアプリケーション、アプリケーション、物理ホスト・サーバ・コンピュータ、コンテナ、１組のコンテナ、１組のアプリケーション、またはその他の種類のコンポーネントなどのコンポーネントについて、これらのパフォーマンス・メトリックを判定することができる。

この実施例では、サービス品質向上アナライザ４０２は、どのアプリケーションが希望通りのパフォーマンスで動作していないかを判定するために、アプリケーションのアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを分析することができる。これらのアプリケーション・パフォーマンス・メトリックは、１つまたは複数のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックが希望レベルを満たさない場合に、コンテナにおけるパフォーマンス限界を判定するために分析することができる。このようにして、サービス品質向上アナライザ４０２は、クラウドにおける単一のアプリケーションまたは複数のアプリケーションのアプリケーション・パフォーマンスを向上させるためにどのコンテナを移動すべきかを判定することができる。

さらに、サービス品質向上アナライザ４０２は、現在の物理ホスト・コンピュータにおいてコンテナが受けているパフォーマンス限界を低減または除去することになる、コンテナの宛先物理ホスト・コンピュータを判定することができる。その結果、これらの宛先物理ホスト・コンピュータにコンテナを移動させることで、アプリケーション・パフォーマンス・メトリックが希望レベルを満たさないアプリケーションのパフォーマンスを向上させることができる。

コンテナ依存関係アナライザ４０６は、２つ以上のコンテナ間の依存関係を特定することができる。この実施例では、２つ以上のコンテナ間の依存関係の特定は、コンテナ依存関係アナライザ４０６によって、コンテナ親和性監視およびモニタ４１４によって収集されたコンテナ通信情報を使用して行うことができる。この情報は、コンテナ親和性を判定するためにマイグレーション・マネージャ３１８によって分析される。

コンテナ依存関係アナライザ４０６は、依存関係にあるコンテナのうちの１つがマイグレーションのために選択されると、一緒に移動させる必要があるコンテナを特定するために使用することができる。たとえば、サービス品質向上アナライザ４０２が、アプリケーションＺのパフォーマンスを向上させるためにアプリケーションＺのコンテナＡを移動させることができると判定した場合、サービス品質向上アナライザ４０２は、コンテナ依存関係アナライザ４０６を使用して、コンテナＡがコンテナＢおよびコンテナＥと依存関係を有すると判定することもできる。その結果、サービス品質向上アナライザ４０２は、アプリケーションＺの１つまたは複数のパフォーマンス・メトリックを向上させる移動のために、コンテナＡ、コンテナＢおよびコンテナＥを特定することができる。

この実施例では、マイグレーション・タスク生成器４０４は、マイグレーション戦略に従う１組のタスクを生成することができる。この実施例では、タスクは、コンテナを１つの物理ホスト・コンピュータから別の物理ホスト・コンピュータに移動させるなどの作業を定義する。この実施例では、コンテナを移動させるために複数のタスクが行われてもよい。

マイグレーション・タスク生成器４０４は、スケジュールに従う、１つまたは複数のコンテナを移動させる１組のタスクを生成することができる。スケジュールは、１組のコンテナをマイグレーションする順序、時点またはその他のパラメータのうちの少なくとも１つを設定することができる。

コンテナを移動させるタスクを生成する際、マイグレーション・タスク生成器４０４は、コンテナを移動させるタスクを生成するためにいくつかの異なる情報を使用する。たとえば、マイグレーション・タスク生成器４０４は、現在の物理ホスト・コンピュータ、宛先物理ホスト・コンピュータ、移動のために特定されたコンテナ、タイム・スロット、優先度、方法、ルーチン戦略、マイグレーション規則、コスト、影響、リスク、所有者、またはその他の適切な種類の情報のうちの少なくとも１つを使用することができる。

この実施例では、タイム・スロットは、アプリケーションの動作に影響を与えずにコンテナを移動させることができる時間である。タイム・スロットは、クラウドにおける複数のアプリケーションについてクラウドの動作に影響を与えないコンテナの移動に基づくことができる。図のように、どのコンテナを先に移動すべきかを示す優先度をコンテナに割り当てることができる。方法は、コンテナを移動させる方式とすることができる。

ルーチン戦略は、コンテナを移動させるべき頻度とすることができる。たとえば、コンテナは週１回、毎日、または非周期的であってもよい何らかのイベントの発生に基づいて移動させてもよい。マイグレーション規則は、コンテナをいつどのように移動させるべきかを定義する。

コストは、コンテナを移動させるのに必要なコストとすることができる。影響は、アプリケーションの動作に与える影響とすることができる。リスクは、コンテナの移動中のパフォーマンス低下のリスクとすることができる。所有者は、コンテナが属するアプリケーションとすることができる。

どのコンテナを現在の物理ホスト・コンピュータから宛先物理ホスト・コンピュータに移動すべきかを定義するタスクを生成するために、これらの情報のうちの１つまたは複数を使用することができる。コンテナを移動させる方式は、これらの情報を使用してスケジュールにおいて定義することができる。

この実施例では、マイグレーション規則４０８は、コンテナのマイグレーションに関する規則を定義する。この実施例では、マイグレーション規則４０８は、デフォルト規則または自動生成規則のうちの少なくとも１つを含むことができる。また、マイグレーション規則４０８は、この実施例ではユーザ入力に基づいて作成または修正することができる。

図のように、マイグレーション規則４０８は、マイグレーションがどのようにして、いつ起こり得るかを規定する、アプリケーション管理規則、クラウド管理規則、もしくはその他の規則、規定、または原則のうちの少なくとも１つを含むことができる。

この実施例では、優先度管理および意思決定器４１０は、コンテナをマイグレーションする１組のタスクのスケジュールに基づいて、コンテナをマイグレーションする手順および動作のランブックを生成することができる。図のように、ランブックは、マイグレーション戦略に従う１組のタスクのリストを含むことができる。ランブックは、リスト内のタスクがいつ実行されるかを示す順序と時点とを指定するスケジュールを含むことができる。このタスクのリストは、重要度優先順で配置可能であるか、または優先度識別子を含むことができる。

この実施例では、タスクを承認または修正し、ランブックのスケジュールに入れるためにユーザ入力が受け取られてもよい。この実施例では、修正は、タスクの削除、タスクの追加、またはタスクのスケジュールの変更のうちの少なくとも１つを含むことができる。他の実施例では、ランブックの承認または変更は人工知能システムによって行われてもよい。

ランブックに変更が加えられると、それらの変更はマイグレーション規則４０８における規則を更新するためのフィードバックとして使用することができる。マイグレーション規則４０８のこれらの更新により、コンテナをマイグレーションする将来のタスクを作成するためにマイグレーション・タスク生成器４０４によって使用されるマイグレーション戦略を調整することができる。

承認されたタスクとスケジュールは、マイグレーション・エンジン４１２に送ることができる。マイグレーション・エンジン４１２は、１組のタスクとスケジュールとを使用してコンテナを１組の現在の物理ホスト・コンピュータから１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させる、ソフトウェア・コンポーネントである。

図３のマイグレーション・マネージャ３１８の様々なコンポーネントの図は、マイグレーション・マネージャ３１８においてコンポーネントを実装することができる１つの方式として示しているものである。この図は、マイグレーション・マネージャ３１８を他の実施例で実装することができる方式を限定することを意図していない。たとえば、マイグレーション・エンジン４１２は、コンテナを移動させるためにマイグレーション・マネージャ３１８が通信することができる別個のコンポーネントとみなすことができる。別の実施例では、優先度管理および意思決定器４１０が省かれてもよい。この実施例では、コンテナを自動的にマイグレーションするために、スケジュールを含むマイグレーション戦略に従う１組のタスクをマイグレーション・タスク生成器４０４からマイグレーション・エンジン４１２に送ることができる。

この実施例では、マイグレーション・マネージャ３１８は、ユーザ入力を必要とせずにアプリケーションのコンテナを自動的にマイグレーションする。図４に示すコンポーネントを使用してマイグレーション・マネージャ３１８によって行われるマイグレーション・プロセスは、連続的に行うことができ、その際、アプリケーションのパフォーマンスの監視が連続的に行われ、マルチ・クラウド４１８におけるアプリケーションのアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを向上させるかまたは維持するために、必要に応じてタスクが生成される。これらのプロセスは、マルチ・クラウド４１８内でプロセスの動作を停止する必要なしに動的に行われる。

図５および図６に、例示の実施形態によるマルチ・クラウドにおける自動マイグレーション・コンテナを示す。まず図５を参照すると、例示の実施形態によるマルチ・クラウドにおけるコンテナの図が示されている。この実施例では、マルチ・クラウド５００は、クラウド５０２およびクラウド５０４を含む。これらのクラウドは、異なる地理的場所をサポートする。たとえば、クラウド５０２は、中国におけるクライアントによるアクセスをサポートし、クラウド５０４は、米国におけるクライアントによるアクセスをサポートする。

図のように、第１のアプリケーションは、クラウド５０２にコンテナ５０６およびコンテナ５０８を含む。第１のアプリケーションは、クラウド５０４にあるコンテナ５１０における外部サービスにもアクセスする。この第１のアプリケーションは、中国で日中に稼働する。

第２のアプリケーションは、クラウド５０４において稼働し、米国で日中にアクティブとなっている。第２のアプリケーションは、コンテナ５１２およびコンテナ５１４を含む。

図のように、コンテナ５１０、コンテナ５１２、コンテナ５１４は物理ホスト・コンピュータ５１６上で稼働している。この実施例では、クラウド５０４には物理ホスト・コンピュータ５１８および物理ホスト・コンピュータ５２０も存在する。

この実施例では、パフォーマンス・メトリックは、第１のアプリケーションのレイテンシとすることができる。レイテンシが望ましくないレベルである場合、アプリケーションの１つまたは複数のコンテナにおけるパフォーマンス限界が、たとえば、異なるクラウドにおけるコンテナ間のネットワーク通信であることがある。

第１のアプリケーションのレイテンシが第１のアプリケーションのレイテンシのために指定されているサービス品質より大きい場合、第１のアプリケーションのこの望ましくないレイテンシを生じさせているパフォーマンス限界を判定するためにさらなる分析を行うことができる。この実施例では、パフォーマンス限界は、第１のアプリケーションにおけるコンテナ５１０のためのクラウド５０２とクラウド５０４との間のネットワーク通信である場合がある。

図のように、物理ホスト・コンピュータ５１６は、クラウド５０２において第１のアプリケーションのコンテナ５０６およびコンテナ５０８との希望するレベルのネットワーク通信パフォーマンスを有する、クラウド５０２における唯一の物理ホスト・コンピュータである。また、第２のアプリケーションのコンテナ５１２およびコンテナ５１４は、物理ホスト・コンピュータ５１６にデプロイする必要がある重要なアプリケーションである。しかし、この実施例では、物理ホスト・コンピュータ５１６は、第１のアプリケーションのコンテナ５１０と第２のアプリケーションのコンテナ５１２およびコンテナ５１４とを実行するためのバッファ・スペースなど、十分なリソースを持たない。

この実施例では、第１のアプリケーションと第２のアプリケーションのアプリケーション・パフォーマンス・メトリックのパターンは、米国において日中の時間帯に第２のアプリケーションがアクティブであるが、米国において夜間の時間帯にはアクティブでないことを示す。また、アプリケーション・パフォーマンス・メトリックのパターンは、第１のアプリケーションが米国において日中にアクティブでないが、米国において夜間にはアクティブであることを示している。その結果、アプリケーションのパフォーマンスに焦点を合わせたアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して、第１のアプリケーションと第２のアプリケーションの両方の希望レベルのパフォーマンスを向上または維持するためのタスクを作成することができる。

次に図６を参照すると、例示の実施形態によるマルチ・クラウドにおけるコンテナの移動の図が示されている。この実施例では、１組のタスクが、第１のアプリケーションと第２のアプリケーションの両方のパフォーマンスを向上させる方式でコンテナ５１０を移動させることができる。

たとえば、米国中部夏時間０８：００から米国中部夏時間０９：００までのタイム・スロットにおいてコンテナ５１０を停止させずに、コンテナ５１０を物理ホスト・コンピュータ５１６から物理ホスト・コンピュータ５１８に移動させることができる。コンテナ５１０のこの移動により、第２のアプリケーションのコンテナ５１２およびコンテナ５１４が日中に稼働するのに十分なリソースが確保される。クラウド５０２における第２のアプリケーションは米国において日中にアクティブでないため、物理ホスト・コンピュータ５１８へのコンテナ５１０の移動は第２のアプリケーションのパフォーマンスに影響を与えない。

コンテナ５１０を停止させずに米国中部夏時間２０：００から米国中部夏時間２１：００までのタイム・スロットにおいてコンテナ５１０を物理ホスト・コンピュータ５１８から物理ホスト・コンピュータ５１６に移動させる別のタスクを作成することができる。このようにして、第２のアプリケーションがアクティブであり、かつコンテナ５０６およびコンテナ５０８がコンテナ５１０によって提供されるサービスにアクセスする必要がある時間に、コンテナ５１０が物理ホスト・コンピュータ５１６にある。この期間中、第２のアプリケーションを有するコンテナ５１２とコンテナ５１４はアクティブではない。これらの異なるタイム・スロットは、タスクが実行される時間を制御するスケジュールの一部とすることができる。

第１のアプリケーションと第２のアプリケーションの両方のパフォーマンスを向上させるようにしてコンテナ５１０を物理ホスト・コンピュータ５１６と物理ホスト・コンピュータ５１８との間で移動させるこれら２つのタスクは、自動的に行うことができる。この実施例では、タスクはコンテナ５１０の希望レベルのネットワーク接続を提供するために行うことができ、したがって第１のアプリケーションのレイテンシが低減される。この２つのタスクは、第２のアプリケーションのコンテナ５１２およびコンテナ５１４のパフォーマンスも向上させる。

その結果、クラウド５０４における物理ホスト・コンピュータ間のコンテナ５１０のこの自動移動は、両方のアプリケーションのパフォーマンスを向上させる。それに対して、現在の技術のような単一のコンテナのパフォーマンスを向上させることでは、第１のアプリケーションしか向上させることができない。

また、第１のアプリケーションと第２のアプリケーションのパフォーマンスの連続監視によって、これら２つのアプリケーションがアクティブである時間の変化を特定することができる。２つのアプリケーションがアクティブである時間の変化の結果、２つのアプリケーションの希望レベルのパフォーマンスを維持するかまたは得るためにコンテナを移動させる現在のタスクを修正するための、新たなタスクを自動的に生成することができる。別の例としては、物理ホスト・コンピュータ５１６を使用するネットワーク通信が、コンテナ５１０にとって、クラウド５０２内のコンテナ５０６およびコンテナ５０８との望ましいネットワーク接続を提供するのに、クラウド５０４内の別の物理ホスト・コンピュータの方がさらに適し得るものとなるように変化する可能性がある。

２つのアプリケーションの望ましいパフォーマンスを得るためにコンテナを移動させるこの事例は、一実施例として示すに過ぎず、他の実施例を実装することができる方式を限定することは意図していない。たとえば、第１のアプリケーションと第２のアプリケーションに加えて、またはこれらに代えて、クラウド５０２およびクラウド５０４内にある追加アプリケーションのために分析および自動タスク生成を行うことができる。自動分析およびタスク生成は、マルチ・クラウド５００においてクラウド５０２およびクラウド５０４に加えて、またはこれらに代えて、１つまたは複数のクラウドのために行うこともできる。このようにして、マルチ・クラウド５００内の一部または全部のアプリケーションのサービス品質を、サービス・レベル・アグリーメント（ＳＬＡ）で指定されているサービス品質（ＱｏＳ）を満たすようにバランスさせるかまたは向上させることができる。

次に図７を参照すると、例示の実施形態による自動コンテナ・マイグレーションのプロセスのフローチャートが示されている。図７のプロセスは、ハードウェア、もしくはソフトウェアまたはその両方で実装可能である。ソフトウェアで実装される場合、プロセスは、１つまたは複数のコンピュータ・システムにおける１つまたは複数のハードウェア・デバイスにある１つまたは複数のプロセッサ・ユニットによって実行されるプログラム・コードの形態をとることができる。たとえば、プロセスは、図３のコンピュータ・システム３０８における１組のプロセッサ３２０上で稼働するマイグレーション・マネージャ３１８で実装可能である。

プロセスは、１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用してマイグレーションのために１組のアプリケーションの１組のコンテナを特定することで開始する（ステップ７００）。プロセスは、１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して、マイグレーションのために特定された１組のアプリケーションの１組のコンテナを１組の現在の物理ホスト・コンピュータから１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させる、マイグレーション戦略に従う１組のタスクを作成する（ステップ７０２）。

プロセスは、マイグレーション戦略に従う１組のタスクを使用して、１組のアプリケーションの１組のコンテナを１組の現在の物理ホスト・コンピュータから１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させ、この場合、アプリケーション・レベルのパフォーマンスが向上する（ステップ７０４）。その後、プロセスは終了する。

次に図８を参照すると、例示の実施形態による、パターンを決定するプロセスのフローチャートが示されている。このフローチャートは、図７のプロセスのステップとともに行うことができる追加のステップを示している。

プロセスは、アプリケーション・パフォーマンス・メトリック履歴内の１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックのパターンを判定する（ステップ８００）。その後、プロセスは終了する。ステップ８００とともに、図７の作成ステップ７０２が、アプリケーション・パフォーマンス・メトリック履歴において特定された１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックのパターンを使用して、マイグレーションのために特定された１組のアプリケーションの１組のコンテナを１組の現在の物理ホスト・コンピュータから１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させる、マイグレーション戦略に従う１組のタスクを作成することができる。

図９に、例示の実施形態による、マイグレーションのために１組のコンテナを特定するプロセスのフローチャートが示されている。図９のプロセスは、図７のステップ７００の一実装形態の一例である。

プロセスは、１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックに基づいて１組のアプリケーションの１組のパフォーマンス限界を特定することで開始する（ステップ９００）。プロセスは、１組のアプリケーションの１組のパフォーマンス限界を生じさせる１組のアプリケーションの１組のコンテナを特定する（ステップ９０２）。

プロセスは、１組のアプリケーションの１組のコンテナをそこに移動させることによって１組のパフォーマンス限界が低減される、１組の宛先物理ホスト・コンピュータを特定する（ステップ９０４）。その後、プロセスは終了する。

次に図１０を参照すると、例示の実施形態による１組のタスクを作成するプロセスのフローチャートが示されている。図１０に示すプロセスは、図７のステップ７００の一実装形態の一例である。

プロセスは、１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用してマイグレーションのためにコンピュータ・システムにおける１組のアプリケーションの１組の初期コンテナを特定することで開始する（ステップ１０００）。プロセスは、コンピュータ・システムにおける１組のアプリケーションの１組の初期コンテナに対する依存関係を有するいくつかの追加コンテナを特定し、この場合、１組の初期コンテナといくつかの追加コンテナはその１組のアプリケーションの１組のコンテナを形成する（ステップ１００２）。その後、プロセスは終了する。

図１０のフローチャートでは、マイグレーションのために特定されたコンテナに対する依存関係を有するコンテナも含めることによって、アプリケーションのパフォーマンスを向上させることができる。これらの依存関係は、それらのコンテナが、アプリケーションにおけるパフォーマンスを向上させるかまたは希望レベルに達する物理ホスト・コンピュータ上で稼働すべき依存関係である。アプリケーションのパフォーマンスの低下の一因となるコンテナに基づいて特定されたコンテナの移動によって、そのコンテナのパフォーマンスを向上させることができるが、別の物理ホスト・コンピュータに移動されるコンテナに対して別のコンテナが依存関係を有する場合、この移動はアプリケーションのパフォーマンスを向上させない可能性がある。

様々な図示されている実施形態におけるフローチャートおよびブロック図は、例示の実施形態における装置および方法のいくつかの可能な実装形態のアーキテクチャ、機能および動作を示す。これに関連して、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、動作またはステップの、モジュール、セグメント、機能、または部分のうちの少なくとも１つを表し得る。たとえば、ブロックのうちの１つまたは複数のブロックは、プログラム・コード、ハードウェア、またはプログラム・コードとハードウェアとの組合せとして実装可能である。ハードウェアで実装される場合、ハードウェアは、たとえば、フローチャートまたはブロック図における１つまたは複数の動作を行うように製造または構成された集積回路の形態をとることができる。プログラム・コードとハードウェアの組合せとして実装される場合、その実装形態はファームウェアの形態をとることができる。フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、専用ハードウェアと専用ハードウェアによって実行されるプログラム・コードとの異なる動作または組合せを実行する、専用ハードウェア・システムを使用して実装することができる。

例示の実施形態の一部の他の実装形態では、ブロックに記載されている機能が図に記載されている順序とは異なる順序で行われてもよい。たとえば、場合によっては、連続して示されている２つのブロックは、関与する機能に応じて、実質的に並行して実行されてもよく、またはブロックは場合によっては逆の順序で実行されてもよい。また、フローチャートまたはブロック図に示されているブロックに加えて他のブロックを追加することができる。

次に図１１を参照すると、例示の実施形態によるデータ処理システムのブロック図が示されている。データ処理システム１１００は、図１のクラウド・コンピューティング環境５０におけるクラウド・コンピューティング・ノード１０などの物理ダーク・データ処理システムを実装するために使用することができる。データ処理システム１１００は、携帯電話５４Ａ、デスクトップ・コンピュータ５４Ｂ、ラップトップ・コンピュータ５４Ｃまたは自動車コンピュータ・システム５４Ｎなどのクラウド消費者を実装するためにも使用することができる。データ処理システム１１００は、図３のコンピュータ・システム３０８と、クラウド・コンピューティング環境３１０におけるクラウド３１２のデータ処理システムを実装するためにも使用することができる。この実施例では、データ処理システム１１００は、プロセッサ・ユニット１１０４と、メモリ１１０６と、永続ストレージ１１０８と、通信ユニット１１１０と、入力／出力（Ｉ／Ｏ）ユニット１１１２と、ディスプレイ１１１４との間の通信を提供する通信フレームワーク１１０２を含む。この実施例では、通信フレームワーク１１０２は、バス・システムの形態をとる。

プロセッサ・ユニット１１０４は、メモリ１１０６にロードすることができるソフトウェアの命令を実行する機能を果たす。プロセッサ・ユニット１１０４は、１つまたは複数のプロセッサを含む。たとえば、プロセッサ・ユニット１１０４は、マルチコア・プロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス・プロセッシング・ユニット（ＧＰＵ）、物理処理ユニット（ＰＰＵ）、デジタル・シグナル・プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワーク・プロセッサ、または何らかの他の適切な種類のプロセッサのうちの少なくとも１つから選択可能である。また、プロセッサ・ユニット１１０４は、単一チップ上にメイン・プロセッサが二次プロセッサとともに存在する、１つまたは複数の異種プロセッサ・システムを使用して実装することもできる。別の実施例として、プロセッサ・ユニット１１０４は、単一チップ上に同じ種類の複数のプロセッサを含む対称型マルチ・プロセッサ・システムとすることができる。

メモリ１１０６と永続ストレージ１１０８は、ストレージ・デバイス１１１６の例である。ストレージ・デバイスは、たとえばこれらには限らないが、データ、関数形式のプログラム・コード、またはその他の適切な情報を、一時的、永続的または一時的と永続的の両方で記憶することができる、任意のハードウェアである。ストレージ・デバイス１１１６は、これらの実施例においてコンピュータ可読ストレージ・デバイスとも呼ばれることがある。メモリ１１０６は、これらの実施例では、たとえばランダム・アクセス・メモリまたは任意のその他の適切な揮発性または不揮発性ストレージ・デバイスとすることができる。永続ストレージ１１０８は、特定の実装形態に応じて様々な形態をとることができる。

たとえば、永続ストレージ１１０８は、１つまたは複数のコンポーネントまたはデバイスを含んでもよい。たとえば、永続ストレージ１１０８は、ハード・ドライブ、ソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、フラッシュ・メモリ、書換え型光ディスク、書換え型磁気テープ、またはこれらの何らかの組合せとすることができる。永続ストレージ１１０８によって使用される媒体は取り外し型とすることもできる。たとえば取り外し型ハード・ドライブを永続ストレージ１１０８に使用することができる。

通信ユニット１１１０は、これらの実施例では、他のデータ処理システムまたはデバイスとの通信を提供する。これらの実施例では、通信ユニット１１１０はネットワーク・インターフェース・カードである。

入力／出力ユニット１１１２は、データ処理システム１１００に接続可能な他のデバイスとの間でのデータの入出力を可能にする。たとえば、入力／出力ユニット１１１２は、キーボード、マウス、または何らかの他の適切な入力デバイスのうちの少なくとも１つを介してユーザ入力のための接続を提供することができる。また、入力／出力ユニット１１１２は、プリンタに出力を送信してもよい。ディスプレイ１１１４は、ユーザに対して情報を表示する機構を提供する。

オペレーティング・システム、アプリケーションまたはプログラムのうちの少なくとも１つの命令を、通信フレームワーク１１０２を介してプロセッサ・ユニット１１０４と通信するストレージ・デバイス１１１６にロードすることができる。異なる実施形態のプロセスを、メモリ１１０６などのメモリにロード可能なコンピュータ実装命令を使用してプロセッサ・ユニット１１０４によって実行することができる。

これらの命令は、プログラム命令であり、プロセッサ・ユニット１１０４におけるプロセッサによって読み出しと実行が可能なプログラム・コード、コンピュータ使用可能プログラム・コード、またはコンピュータ可読プログラム・コードとも呼ばれる。異なる実施形態におけるプログラム・コードを、メモリ１１０６または永続ストレージ１１０８などの異なる物理またはコンピュータ可読記憶媒体上で具現化することができる。

プログラム・コード１１１８は、選択的に取り外し可能なコンピュータ可読媒体１１２０上に関数形式で配置され、プロセッサ・ユニット１１０４による実行のためにデータ処理システム１１００にロードまたは転送することができる。プログラム・コード１１１８とコンピュータ可読媒体１１２０は、これらの実施例ではコンピュータ・プログラム製品１１２２を形成する。この実施例では、コンピュータ可読媒体１１２０は、コンピュータ可読記憶媒体１１２４である。

コンピュータ可読記憶媒体１１２４は、プログラム・コード１１１８を伝播または送信する媒体ではなく、プログラム・コード１１１８を記憶するために使用される物理的または有形のストレージ・デバイスである。本明細書で使用されるコンピュータ可読記憶媒体１１２４とは、電波またはその他の自由に伝播する電磁波、導波路またはその他の伝送媒体を伝播する電磁波（たとえば光ファイバ・ケーブルを通る光パルス）、またはワイヤを介して伝送される電気信号などの、一過性の信号自体であると解釈すべきではない。

あるいは、プログラム・コード１１１８は、コンピュータ可読信号媒体を使用してデータ処理システム１１００に転送することができる。コンピュータ可読信号媒体は信号であり、たとえばプログラム１１１８を含む伝播データ信号とすることができる。たとえば、コンピュータ可読信号媒体は、電磁信号、光信号または任意のその他の適切な種類の信号のうちの少なくとも１つとすることができる。これらの信号は、無線接続、光ファイバ・ケーブル、同軸ケーブル、ワイヤまたは任意のその他の適切な種類の接続などの接続を介して送信可能である。

また、本明細書で使用される「コンピュータ可読媒体１１２０」は単数または複数の場合がある。たとえば、プログラム・コード１１１８は、単一のストレージ・デバイスまたはシステムの形態のコンピュータ可読媒体１１２０に配置することができる。別の実施例では、プログラム・コード１１１８は、複数のデータ処理システムに分散されたコンピュータ可読媒体１１２０に配置することができる。言い換えると、プログラム・コード１１１８内の一部の命令を１つのデータ処理システムに配置することができ、プログラム・コード１１１８内の他の命令を１つのデータ処理システムに配置することができる。たとえば、プログラム・コード１１１８の一部をサーバ・コンピュータ内のコンピュータ可読媒体１１２０に配置し、プログラム・コード１１１８の別の部分を１組のクライアント・コンピュータにあるコンピュータ可読媒体１１２０に配置することができる。

データ処理システム１１００について示されている異なるコンポーネントは、異なる実施形態を実装可能な方式に対するアーキテクチャ上の限定を設けることは意図されていない。実施例によっては、コンポーネントのうちの１つまたは複数が別のコンポーネントに組み込まれるかまたはその他によりその一部をなしてもよい。たとえば、実施例によっては、メモリ１１０６またはその一部がプロセッサ・ユニット１１０４に組み込まれてもよい。異なる実施例を、データ処理システム１１００について示されているコンポーネントに加えたコンポーネントまたはそれらに代わるコンポーネントを含むデータ処理システムにおいて実装することができる。図１１に示す他のコンポーネントが、図示されている実施例とは異なっていてもよい。異なる実施形態を、プログラム・コード１１１８を実行することができる任意のハードウェア・デバイスまたはシステムを使用して実装することができる。

したがって、本発明の例示の実施形態は、コンテナ・マイグレーションのための方法、装置、システムおよびコンピュータ・プログラム製品を提供する。１組のプロセッサが、１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用してマイグレーションのために１組のアプリケーションの１組のコンテナを特定するように動作する。１組のプロセッサは、１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して、マイグレーションのために特定された１組のアプリケーションの１組のコンテナを１組の現在の物理ホスト・コンピュータから１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させる、マイグレーション戦略に従う１組のタスクを作成するように動作する。１組のプロセッサは、マイグレーション戦略に従う１組のタスクを使用して、１組のアプリケーションの１組のコンテナを１組の現在の物理ホスト・コンピュータから１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させるように動作する。

この実施例では、アプリケーション・レベルでのマイグレーション戦略に従うタスクの生成を、コンピュータ・システムにおけるリソースの使用の不均衡を低減することができるような方式で行うことができる。この実施例では、マイグレーション・マネージャが、コンピュータ・システムにおける１つまたは複数のアプリケーションのパフォーマンスを向上させるマイグレーション戦略に従うタスクを生成することができる。タスクは、単一のアプリケーションではなく多くのアプリケーションのパフォーマンスを向上させるような方式で生成することができる。また、タスクは、コンピュータ・システムにおける遊休リソースまたは利用不足のリソースの存在が低減されるように、リソースの使用を増大させる方式で生成することができる。

異なる例示の実施形態の説明は、例示と説明とを目的として示しており、網羅的であること、または開示している形態の実施形態に限定することは意図していない。異なる実施例で、アクションまたは動作を行うコンポーネントについて説明している。例示の一実施形態では、コンポーネントが、記載されているアクションまたは動作を行うように構成可能である。たとえば、コンポーネントは、そのコンポーネントによって行われるものとして実施例で記載されているアクションまたは動作を行う機能をコンポーネントに与える構造の構成または設計を有することができる。また、「含んでいる（includes）」、「含む（including）」、「有する（has）」、「含む（contains）」という用語およびこれらの変形が本明細書で使用されている範囲で、そのような用語は、いかなる追加の要素も他の要素も排除することなく、オープンな移行語としての「含む（comprises）」という用語と同様に、包括的であることが意図されている。

例示のために本発明の様々な実施形態の説明を示したが、網羅的であること、または本明細書に記載の実施形態に限定することを意図したものではない。すべての実施形態が実施例で記載されている特徴のすべてを含むことになるわけではない。また異なる例示の実施形態が他の実施例と比較して異なる特徴を提供する場合がある。記載されている実施形態の範囲から逸脱することなく、当業者には多くの変更および変形が明らかであろう。本明細書で使用されている用語は、実施形態の原理、実際の適用、または市場にある技術に対する技術的改良を最もよく説明するため、または当業者が本明細書で開示されている実施形態を理解することができるようにするために選択されている。

Claims (20)

1. コンテナ・マイグレーションの方法であって、
   １組のプロセッサによって、１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用してマイグレーションのために１組のアプリケーションの１組のコンテナを特定することと、
   前記１組のプロセッサによって、前記マイグレーションのために特定された前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを、前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して１組の現在の物理ホスト・コンピュータから１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させる、マイグレーション戦略に従う１組のタスクを作成することと、
   前記１組のプロセッサによって、前記マイグレーション戦略に従う前記１組のタスクを使用して、前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを前記１組の現在の物理ホスト・コンピュータから前記１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させることと
   を含む方法。
2. 前記１組のプロセッサによって、アプリケーション・パフォーマンス・メトリック履歴において１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックのパターンを判定することをさらに含み、
   前記１組のプロセッサによって、前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して、前記マイグレーションのために特定された前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを前記１組の現在の物理ホスト・コンピュータから前記１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させる前記１組のタスクを作成することが、
   前記１組のプロセッサによって、前記アプリケーション・パフォーマンス・メトリック履歴において特定された前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックの前記パターンを使用して、前記マイグレーションのために特定された前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを前記１組の現在の物理ホスト・コンピュータから前記１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させる前記マイグレーション戦略に従う前記１組のタスクを作成することをさらに含み、アプリケーション・レベルのパフォーマンスは、前記１組のコンテナを移動させる前記マイグレーション戦略に従う前記１組のタスクを使用することによって向上する、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記１組のアプリケーションまたは１組のクラウド内のアプリケーションのうちの少なくとも一方のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを監視することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記１組のコンテナをマイグレーションした後で特定された前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックは、前記１組のアプリケーションのコンテナをマイグレーションするための将来のタスクの作成のために前記マイグレーション戦略を調整するためのフィードバックとして使用される、請求項３に記載の方法。
5. 前記マイグレーション戦略は、
   前記１組のタスクのスケジュールを含み、前記スケジュールが、実行優先度、前記１組のアプリケーションのためのタイム・スロット、またはクラウド管理規則のうちの少なくとも１つを考慮に入れている、請求項１に記載の方法。
6. 前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して前記マイグレーションのために前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを特定することが、
   前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックに基づいて前記１組のアプリケーションの１組のパフォーマンス限界を特定することと、
   前記１組のアプリケーションの前記１組のパフォーマンス限界を生じさせる前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを特定することと
   を含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記１組のプロセッサによって、前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して、前記マイグレーションのために特定された前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを前記１組の現在の物理ホスト・コンピュータから前記１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させる前記マイグレーション戦略に従う前記１組のタスクを作成することは、
   前記１組のプロセッサによって、前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックと１組のマイグレーション規則とを使用して、前記マイグレーションのために特定された前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを前記１組の現在の物理ホスト・コンピュータから前記１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させる前記マイグレーション戦略に従う前記１組のタスクを作成すること
   を含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記１組のプロセッサによって、前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して、前記マイグレーションのために前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを特定することが、
   前記１組のプロセッサによって、前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して、前記マイグレーションのために前記１組のアプリケーションの１組の初期コンテナを特定することと、
   前記１組のプロセッサによって、前記１組のアプリケーションの前記１組の初期コンテナに対して依存関係を有するいくつかの追加コンテナを特定することと
   を含み、前記１組の初期コンテナと前記いくつかの追加コンテナは、前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを形成する、請求項１に記載の方法。
9. 前記１組の現在の物理ホスト・コンピュータは、マルチ・クラウドにおける第１のクラウドに位置し、前記１組の宛先物理ホスト・コンピュータは、前記マルチ・クラウドにおける第２のクラウドに位置する、請求項１に記載の方法。
10. コンテナ管理システムであって、
    １組のプロセッサを含み、前記１組のプロセッサが、
    １組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して、マイグレーションのために１組のアプリケーションの１組のコンテナを特定し、
    前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して、前記マイグレーションのために特定された前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを、１組の現在の物理ホスト・コンピュータから１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させるマイグレーション戦略に従う１組のタスクを作成し、
    前記マイグレーション戦略に従う前記１組のタスクを使用して、前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを前記１組の現在の物理ホスト・コンピュータから前記１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させるように動作する、コンテナ管理システム。
11. 前記１組のプロセッサは、アプリケーション・パフォーマンス・メトリック履歴における１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックのパターンを判定するように動作し、
    前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して、前記マイグレーションのために特定された前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを前記１組の現在の物理ホスト・コンピュータから前記１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させる前記１組のタスクの作成において、前記１組のプロセッサが、
    前記アプリケーション・パフォーマンス・メトリック履歴において特定された前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックの前記パターンを使用して、前記マイグレーションのために特定された前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを前記１組の現在の物理ホスト・コンピュータから前記１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させる前記マイグレーション戦略に従う前記１組のタスクを作成するように動作し、アプリケーション・レベルのパフォーマンスは、前記１組のコンテナを移動させる前記マイグレーション戦略に従う前記１組のタスクを使用することによって向上する、
    請求項１０に記載のコンテナ管理システム。
12. 前記１組のプロセッサは、
    前記１組のアプリケーションまたは１組のクラウドにおけるアプリケーションのうちの少なくとも一方のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを監視するように動作する、請求項１０に記載のコンテナ管理システム。
13. 前記１組のコンテナのマイグレーション後に特定された前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックは、前記１組のアプリケーションのコンテナをマイグレーションする将来のタスクの作成のために前記マイグレーション戦略を調整するためのフィードバックとして使用される、請求項１２に記載のコンテナ管理システム。
14. 前記マイグレーション戦略は、
    前記１組のタスクのスケジュールを含み、前記スケジュールが、実行優先度、前記１組のアプリケーションのためのタイム・スロット、またはクラウド管理規則のうちの少なくとも１つを考慮に入れている、請求項１０に記載のコンテナ管理システム。
15. 前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して前記マイグレーションのために前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを特定することにおいて、前記１組のプロセッサが、
    前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックに基づいて前記１組のアプリケーションの１組のパフォーマンス限界を特定し、
    前記１組のアプリケーションの前記１組のパフォーマンス限界を生じさせる前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを特定する
    ように動作する、請求項１０に記載のコンテナ管理システム。
16. 前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して、前記マイグレーションのために特定された前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを前記１組の現在の物理ホスト・コンピュータから前記１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させる前記マイグレーション戦略に従う前記１組のタスクの作成において、前記１組のプロセッサは、
    前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックと１組のマイグレーション規則とを使用して、前記マイグレーションのために特定された前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを前記１組の現在の物理ホスト・コンピュータから前記１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させる前記マイグレーション戦略に従う前記１組のタスクを作成する
    ように動作する、請求項１０に記載のコンテナ管理システム。
17. 前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して前記マイグレーションのために前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを特定することにおいて、前記１組のプロセッサは、
    前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して前記マイグレーションのために前記１組のアプリケーションの１組の初期コンテナを特定し、
    前記１組のアプリケーションの前記１組の初期コンテナに対して依存関係を有するいくつかの追加コンテナを特定するように動作し、前記１組の初期コンテナと前記いくつかの追加コンテナは、前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを形成する、請求項１０に記載のコンテナ管理システム。
18. 前記１組の現在の物理ホスト・コンピュータは、マルチ・クラウドにおける第１のクラウドに位置し、前記１組の宛先物理ホスト・コンピュータは、前記マルチ・クラウドにおける第２のクラウドに位置する、請求項１０に記載のコンテナ管理システム。
19. 自動コンテナ・マイグレーションのためのコンピュータ・プログラム製品であって、
    コンピュータ可読記憶媒体と、
    前記コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、１組のプロセッサに、１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用してマイグレーションのために１組のアプリケーションの１組のコンテナを特定させるように、前記１組のプロセッサによって実行可能な第１のプログラム・コードと、
    前記コンピュータ可読媒体に記憶され、前記１組のプロセッサに、前記マイグレーションのために特定された前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを、前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックを使用して１組の現在の物理ホスト・コンピュータから１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させるマイグレーション戦略に従う１組のタスクを作成させるように、前記１組のプロセッサによって実行可能な第２のプログラム・コードと、
    前記コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、前記１組のプロセッサに、前記マイグレーション戦略に従う前記１組のタスクを使用して、前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを前記１組の現在の物理ホスト・コンピュータから前記１組の宛先物理ホスト・コンピュータに移動させるように、前記１組のプロセッサによって実行可能な第３のプログラム・コードと
    を含む、コンピュータ・プログラム製品。
20. 前記コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、前記１組のプロセッサに、アプリケーション・パフォーマンス・メトリック履歴において１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックのパターンを判定させるように、前記１組のプロセッサによって実行可能な第４のプログラム・コードをさらに含み、
    前記第２のプログラム・コードが、
    前記コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、前記１組のプロセッサに、前記アプリケーション・パフォーマンス・メトリック履歴において特定された前記１組のアプリケーション・パフォーマンス・メトリックの前記パターンを使用して、前記マイグレーションのために特定された前記１組のアプリケーションの前記１組のコンテナを前記１組の現在の物理ホスト・コンピュータから前記１組の宛先ホスト・コンピュータに移動させる前記マイグレーション戦略に従う前記１組のタスクを作成させるように、前記１組のプロセッサによって実行可能なプログラム・コードをさらに含み、アプリケーション・レベルのパフォーマンスは、前記１組のコンテナを移動させる前記マイグレーション戦略に従う前記１組のタスクを使用することによって向上する、請求項１９に記載のコンピュータ・プログラム製品。