JP4752767B2 - System configuration candidate derivation device, method and program - Google Patents

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Description

本発明は、管理対象となるシステムの構成を変更する場合における変更後の構成の候補を特定するシステム構成候補導出装置、システム構成候補特定方法およびシステム構成候補特定プログラムに関する。   The present invention relates to a system configuration candidate derivation device, a system configuration candidate specifying method, and a system configuration candidate specifying program for specifying a configuration candidate after change when the configuration of a system to be managed is changed.

従来の運用管理システムの一例が、特許文献1に記載されている。特許文献1に記載された運用管理システムは、管理対象システムのログを監視することにより業務パターン(どの業務がどれくらい実行されているかという割合)を抽出する。そして、性能予測シミュレーション部が、その業務パターンにおける応答時間とスループットを算出する。予測性能がシステムの要求性能を満足しない場合、拡張または縮小するハードウェア構成を特定する条件に従って変更対象となる構成を特定する。性能予測シミュレーション部によって算出される予測性能がシステムの要求性能を満足するまで上記の動作を繰り返し、予測性能が要求性能を満足したならば、最適な構成を提示する。   An example of a conventional operation management system is described in Patent Document 1. The operation management system described in Patent Document 1 extracts a business pattern (a ratio of which business is being executed and how much) by monitoring a log of the management target system. Then, the performance prediction simulation unit calculates response time and throughput in the business pattern. If the predicted performance does not satisfy the required performance of the system, the configuration to be changed is specified according to the conditions for specifying the hardware configuration to be expanded or reduced. The above operation is repeated until the predicted performance calculated by the performance prediction simulation unit satisfies the required performance of the system. If the predicted performance satisfies the required performance, an optimum configuration is presented.

図17は、管理対象となるシステムの例を示す説明図である。図17に例示する管理対象システムは、ロードバランサ240と、Web層210と、AP層220と、DB層230とを含む。層とは、同種のソフトウェアが搭載されそのソフトウェアに従って動作するコンピュータの集合である。Web層210は、端末(図示せず。)からのリクエストに応じて端末にWebページを提供する処理をコンピュータに実行させるプログラムを搭載したWebサーバ211の集合である。AP層220は、Webサーバからの要求に応じた処理をコンピュータに実行させるプログラムを搭載したサーバ(以下、AP(アプリケーション)サーバと記す。)221の集合である。DB層230は、データベース(図示せず。)からデータを抽出する処理をコンピュータに実行させるプログラムを搭載したサーバ(以下、DB(データベース)サーバと記す。)231の集合である。   FIG. 17 is an explanatory diagram illustrating an example of a system to be managed. The management target system illustrated in FIG. 17 includes a load balancer 240, a Web layer 210, an AP layer 220, and a DB layer 230. A layer is a set of computers that are loaded with the same kind of software and operate according to the software. The web layer 210 is a set of web servers 211 loaded with a program that causes a computer to execute processing for providing a web page to a terminal in response to a request from a terminal (not shown). The AP layer 220 is a set of servers (hereinafter referred to as AP (application) servers) 221 loaded with a program that causes a computer to execute processing in response to a request from a Web server. The DB layer 230 is a set of servers (hereinafter referred to as DB (database) servers) 231 loaded with a program that causes a computer to execute processing for extracting data from a database (not shown).

Webサーバ211は、端末(図示せず。)からのリクエストに応じて端末にWebページを送信する。APサーバ221は、Webサーバからの要求に応じた種々の処理を実行する。DBサーバ231は、データベースからのデータの読み込みを行う。   The web server 211 transmits a web page to the terminal in response to a request from the terminal (not shown). The AP server 221 executes various processes according to requests from the Web server. The DB server 231 reads data from the database.

Webサーバ211は、第1通信ネットワーク212に接続されている。APサーバ221は、第2通信ネットワーク222に接続されている。DBサーバ231は、第3通信ネットワーク232に接続されている。第1通信ネットワーク212と第2通信ネットワーク222とはルータ251によって接続され、第2通信ネットワーク222と第3通信ネットワーク232とはルータ252によって接続されている。ロードバランサ240は、各Webサーバ211の負荷が分散されるように、端末(図示せず。)からWebサーバ211へのリクエストを振り分ける。   The web server 211 is connected to the first communication network 212. The AP server 221 is connected to the second communication network 222. The DB server 231 is connected to the third communication network 232. The first communication network 212 and the second communication network 222 are connected by a router 251, and the second communication network 222 and the third communication network 232 are connected by a router 252. The load balancer 240 distributes requests from the terminal (not shown) to the Web server 211 so that the load on each Web server 211 is distributed.

いずれかのWebサーバ211が端末からのリクエストを受信すると、そのWebサーバ211は、いずれかのAPサーバ221にリクエストに応じた処理を実行させる。APサーバ221は、DBサーバ231に、データベース(図示せず。)から処理に必要なデータを抽出させ、そのデータを用いて処理を進める。Webサーバ211は、APサーバ221による処理結果を反映させたWebページを端末に送信する。   When any web server 211 receives a request from a terminal, the web server 211 causes any AP server 221 to execute processing according to the request. The AP server 221 causes the DB server 231 to extract data necessary for processing from a database (not shown), and proceeds with the processing using the data. The Web server 211 transmits a Web page reflecting the processing result by the AP server 221 to the terminal.

このようなシステムを監視する場合、システムに含まれる各サーバ等の負荷状況を監視する監視システム170が設けられる。監視システム170は、例えば、各通信ネットワーク212,222,232に接続され、各サーバ等の負荷状況を監視する。負荷状況とは、例えば、各サーバのCPUの稼働率、各サーバが受信するリクエスト等の各種命令の数である。   When monitoring such a system, a monitoring system 170 that monitors the load status of each server included in the system is provided. The monitoring system 170 is connected to each communication network 212, 222, 232, for example, and monitors the load status of each server. The load status is, for example, the operation rate of the CPU of each server and the number of various commands such as requests received by each server.

特開2005−99973号公報(段落0022−0035、図1および図2)Japanese Patent Laying-Open No. 2005-99973 (paragraphs 0022-0035, FIG. 1 and FIG. 2)

特許文献1に記載された運用管理システムでは、業務パターンに応じた性能を予測し、その予測性能と、管理対象となるシステムに要求される要求性能とを比較して、予測性能が要求性能を満たすまで、変更対象となる構成を特定し、性能の予測および要求性能との比較を繰り返す。しかし、拡張または縮小する構成を特定する条件次第により、要求性能を満たすような構成を特定できない場合があり得る。例えば、ある構成を特定し、システムの構成を切り替えた場合、切り替え前で問題となっていた事象が解決されても、新たな問題が発現することがあり得る。具体的には、切り替え前におけるボトルネックを解消できたとしても、構成を切り替えることで別の構成要素がボトルネックとなることもあり得る。また、システムの構成を切り替えた場合、構成を切り替えた後のシステムに含まれる構成要素同士の組み合わせにより、ある構成要素が別の構成要素に影響を及ぼし、所望の要求性能が得られないということもあり得る。この結果、予測性能を算出して要求性能との比較を行う処理を繰り返しても、要求性能を満たすような構成を特定できない場合が生じ得る。   The operation management system described in Patent Document 1 predicts the performance according to the business pattern, compares the predicted performance with the required performance required for the system to be managed, and the predicted performance satisfies the required performance. Until it is satisfied, the configuration to be changed is identified, and the performance prediction and comparison with the required performance are repeated. However, depending on the conditions for specifying the configuration to be expanded or reduced, it may not be possible to specify a configuration that satisfies the required performance. For example, when a certain configuration is specified and the system configuration is switched, a new problem may appear even if an event that has been a problem before the switching is solved. Specifically, even if the bottleneck before switching can be eliminated, another component may become a bottleneck by switching the configuration. In addition, when a system configuration is switched, a combination of components included in the system after switching the configuration affects one component, and the desired required performance cannot be obtained. There is also a possibility. As a result, there may be a case where a configuration that satisfies the required performance cannot be specified even if the process of calculating the predicted performance and comparing with the required performance is repeated.

システムに属する構成要素のバランスがとれていないと、システム全体のパフォーマンスに影響を及ぼしてしまう。例えば、図17に例示するシステムの一部の層のサーバ数が少なかったり、一部の層に性能不足が生じたりしていると、システム全体として良好な応答ができなくなる。また、ある一部の層にサーバが過剰に存在すると、そのサーバの中にはシステム全体のパフォーマンスに寄与しないサーバも含まれ得る。このような状態は、無駄なコストが生じていることを意味する。   If the components belonging to the system are not balanced, the performance of the entire system will be affected. For example, if the number of servers in some layers of the system illustrated in FIG. 17 is small or performance deficiencies occur in some layers, a satisfactory response cannot be obtained as a whole system. In addition, if there are excessive servers in a certain layer, some of the servers may not contribute to the performance of the entire system. Such a state means that useless costs have occurred.

監視システム170が各サーバ等の負荷状況を監視した結果、いずれかの層のサーバ数が十分でないこと、あるいは過剰であることが明らかになったとする。この場合、システム管理者がその層にサーバを追加したり、あるいはサーバを削除したりすることが考えられる。しかし、このように、ある構成要素の過剰や不足が認識される度に、単にその構成要素を増減させていくだけでは、システムの構成要素を変更した後において、各構成要素の数が適当であるとは限らない。   As a result of the monitoring system 170 monitoring the load status of each server, it is clarified that the number of servers in any layer is insufficient or excessive. In this case, the system administrator may add a server to the layer or delete the server. However, each time an excess or deficiency of a certain component is recognized, the number of each component is appropriate after changing the component of the system simply by increasing or decreasing the component. Not necessarily.

また、管理対象システムに含まれるシステム構成要素の組み合わせであって一部の層のシステム構成要素が過剰に多かったり少なかったりすることのない組み合わせを導出可能なシステム構成候補導出装置、システム構成候補特定方法およびシステム構成候補特定プログラムを提供することを目的とする。   Also, a system configuration candidate derivation device and system configuration candidate identification that can derive a combination of system components included in a managed system and that does not cause excessive or small number of system components in some layers It is an object to provide a method and a system configuration candidate specifying program.

本発明のシステム構成候補導出装置は、同種のソフトウェアが搭載されそのソフトウェアに従って動作するシステム構成要素の集合である層を複数含む管理対象システムの構成の候補であるシステム構成候補を導出するシステム構成候補導出装置であって、管理対象システムの負荷状況を値として示す各層のメトリックを計測し、異なる層から計測したメトリックの組におけるメトリック間の値の相関性を導出する要素間相関性導出手段と、システム構成要素の台数とその台数のシステム構成要素の処理量との関係を導出可能な情報である性能プロファイルと、メトリック間の値の相関性とに基づいて、システム構成候補を導出するシステム構成候補列挙手段とを備えたことを特徴とする。 The system configuration candidate derivation apparatus according to the present invention is a system configuration candidate for deriving a system configuration candidate that is a candidate for the configuration of a managed system including a plurality of layers that are sets of system components that are loaded with the same kind of software and operate according to the software. An derivation device that measures a metric of each layer indicating a load status of a managed system as a value, and derives a correlation between values of metrics in a set of metrics measured from different layers ; System configuration candidates for deriving system configuration candidates based on performance profiles that are information that can derive the relationship between the number of system components and the processing amount of the system components, and the correlation of values between metrics And enumeration means.

そのような構成によれば、システム構成候補列挙手段が、システム構成要素の台数とその台数のシステム構成要素の処理量との関係を導出可能な情報である性能プロファイルと、メトリックの相関性とに基づいて、システム構成候補を導出するので、一部の層のシステム構成要素が過剰に多かったり少なかったりすることのないシステム構成候補を導出することができる。   According to such a configuration, the system configuration candidate enumeration means includes the performance profile, which is information capable of deriving the relationship between the number of system components and the processing amount of the system components, and the metric correlation. Based on this, system configuration candidates are derived, and therefore system configuration candidates that do not have an excessively large or small number of system components in some layers can be derived.

本発明のシステム構成候補導出装置は、例えば、性能プロファイルを提供する性能プロファイル手段を備える。   The system configuration candidate derivation device of the present invention includes, for example, performance profile means for providing a performance profile.

また、要素間相関性導出手段が、時間経過に伴いメトリックを継続して計測し、メトリックを変数としてその変数と係数との乗算を含む式に各時刻におけるメトリックを代入して、係数を算出し、算出した係数の分散が閾値以下であれば係数に基づいてメトリック間の値の相関性を導出する構成であってもよい。 In addition, the inter-element correlation deriving means continuously measures the metric as time passes, calculates the coefficient by substituting the metric at each time into an expression including multiplication of the variable and the coefficient, using the metric as a variable. If the calculated variance of the coefficients is equal to or less than a threshold value, the correlation between the values of the metrics may be derived based on the coefficients.

システム構成候補列挙手段が、基準となる一つの層におけるシステム構成要素の台数毎に、性能プロファイルに基づいて基準となる層での台数での処理量を求め、その処理量と、メトリック間の値の相関性とに基づいて、他の層における処理量を算出し、他の層における処理量を処理可能な台数を性能プロファイルから導出することによってシステム構成候補を導出する構成であってもよい。 The system configuration candidate enumeration means obtains the processing amount in the number of units in the reference layer based on the performance profile for each number of system components in one reference layer, and the processing amount and the value between metrics The system configuration candidate may be derived by calculating the processing amount in the other layer based on the correlation between the two, and deriving the number of units capable of processing the processing amount in the other layer from the performance profile.

システム構成候補列挙手段が、メトリック間の値の相関性から各層の処理量比を求め、各層のシステム構成要素の数を初期値に定め、性能プロファイルから各層の処理量比を求め、性能プロファイルより求めた処理量比の各項を、メトリック間の値の相関性から求めた処理量比の対応する各項で除算した除算結果が最も小さい項に対応する層のシステム構成要素を特定し、その層のシステム構成要素の台数を追加することを繰り返すことによってシステム構成候補を導出する構成であってもよい。 The system configuration candidate enumeration means obtains the throughput ratio of each layer from the correlation of values between metrics, sets the number of system components in each layer to the initial value, and obtains the throughput ratio of each layer from the performance profile. Identify the system component of the layer corresponding to the term with the smallest division result by dividing each term of the obtained throughput ratio by each corresponding term of the throughput ratio obtained from the correlation of values between metrics. The configuration may be such that system configuration candidates are derived by repeating the addition of the number of system component elements in the layer.

また、本発明のシステム構成候補導出プログラムは、同種のソフトウェアが搭載されそのソフトウェアに従って動作するシステム構成要素の集合である層を複数含む管理対象システムの構成の候補であるシステム構成候補を導出するコンピュータに搭載されるシステム構成候補導出プログラムであって、コンピュータに、管理対象システムの負荷状況を値として示す各層のメトリックを計測し、異なる層から計測したメトリックの組におけるメトリック間の値の相関性を導出する要素間相関性導出処理、およびシステム構成要素の台数とその台数のシステム構成要素の処理量との関係を導出可能な情報である性能プロファイルと、メトリック間の値の相関性とに基づいて、システム構成候補を導出するシステム構成候補列挙処理を実行させることを特徴とする。 Further, the system configuration candidate derivation program of the present invention is a computer for deriving a system configuration candidate that is a candidate for configuration of a managed system including a plurality of layers that are a set of system components that are loaded with the same kind of software and operate according to the software. Is a system configuration candidate derivation program installed in, which measures the metric of each layer that shows the load status of the managed system as a value on the computer, and correlates the value between the metrics in the metric set measured from different layers Based on the correlation between the metrics and the performance profile that is the information that can derive the relationship between the number of system components to be derived and the relationship between the number of system components and the amount of processing of the system components Execute system configuration candidate enumeration process for deriving system configuration candidates And wherein the door.

コンピュータに、要素間相関性導出処理で、時間経過に伴いメトリックを継続して計測し、メトリックを変数としてその変数と係数との乗算を含む式に各時刻におけるメトリックを代入して、係数を算出し、算出した係数の分散が閾値以下であれば係数に基づいてメトリック間の値の相関性を導出する処理を実行させるプログラムであってもよい。 In the correlation derivation process between elements, the metric is continuously measured over time, and the coefficient at each time is calculated by substituting the metric at each time into a formula that includes the multiplication of the variable and the coefficient. If the calculated coefficient variance is less than or equal to a threshold value, a program that executes a process for deriving the correlation of values between metrics based on the coefficient may be used.

コンピュータに、システム構成候補列挙処理で、基準となる一つの層におけるシステム構成要素の台数毎に、性能プロファイルに基づいて基準となる層での台数での処理量を求め、その処理量と、メトリック間の値の相関性とに基づいて、他の層における処理量を算出し、他の層における処理量を処理可能な台数を性能プロファイルから導出することによってシステム構成候補を導出する処理を実行させるプログラムであってもよい。 In the system configuration candidate enumeration process, the amount of processing in the number of system components in one reference layer is obtained from the computer based on the performance profile, and the processing amount and metric are calculated. Based on the correlation of the values between them, the amount of processing in other layers is calculated, and the number of units that can process the amount of processing in other layers is derived from the performance profile, and the system configuration candidate is derived. It may be a program.

コンピュータに、システム構成候補列挙処理で、メトリック間の値の相関性から各層の処理量比を求め、各層のシステム構成要素の数を初期値に定め、性能プロファイルから各層の処理量比を求め、性能プロファイルより求めた処理量比の各項を、メトリック間の値の相関性から求めた処理量比の対応する各項で除算した除算結果が最も小さい項に対応する層のシステム構成要素を特定し、その層のシステム構成要素の台数を追加することを繰り返すことによってシステム構成候補を導出する処理を実行させるプログラムであってもよい。 In the system configuration candidate enumeration process, calculate the throughput ratio of each layer from the correlation of values between metrics, determine the number of system components of each layer as the initial value, determine the throughput ratio of each layer from the performance profile, Divide each term of the throughput ratio obtained from the performance profile by each corresponding term of the throughput ratio obtained from the correlation of values between metrics, and identify the system component of the layer corresponding to the term with the smallest division result Then, the program may be a program that executes a process of deriving system configuration candidates by repeating the addition of the number of system components of the layer.

また、本発明のシステム構成候補導出方法は、同種のソフトウェアが搭載されそのソフトウェアに従って動作するシステム構成要素の集合である層を複数含む管理対象システムの構成の候補であるシステム構成候補を導出するシステム構成候補導出方法であって、要素間相関性導出手段が、管理対象システムの負荷状況を値として示す各層のメトリックを計測し、異なる層から計測したメトリックの組におけるメトリック間の値の相関性を導出し、システム構成候補列挙手段が、システム構成要素の台数とその台数のシステム構成要素の処理量との関係を導出可能な情報である性能プロファイルと、メトリック間の値の相関性とに基づいて、システム構成候補を導出することを特徴とする。 The system configuration candidate derivation method of the present invention is a system for deriving a system configuration candidate that is a candidate for configuration of a managed system including a plurality of layers that are a set of system components that are loaded with the same kind of software and operate according to the software. A configuration candidate derivation method in which inter-element correlation deriving means measures a metric of each layer indicating the load status of a managed system as a value, and correlates a value between metrics in a set of metrics measured from different layers. The system configuration candidate enumeration means is derived based on the performance profile, which is information that can derive the relationship between the number of system components and the amount of processing of the system components, and the correlation of values between metrics. The system configuration candidate is derived.

本発明によれば、システム構成候補列挙手段が、システム構成要素の台数とその台数のシステム構成要素の処理量との関係を導出可能な情報である性能プロファイルと、メトリックの相関性とに基づいて、システム構成候補を導出するので、一部の層のシステム構成要素が過剰に多かったり少なかったりすることのないシステム構成候補を導出することができる。   According to the present invention, the system configuration candidate listing means is based on the performance profile, which is information that can derive the relationship between the number of system components and the processing amount of the system components, and the metric correlation. Since the system configuration candidate is derived, it is possible to derive a system configuration candidate that does not have an excessively large or small number of system component elements in some layers.

以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

実施の形態1.
図1は、本発明の第1の実施の形態のシステム構成候補導出装置の例を示すブロック図である。本発明のシステム構成候補導出装置は、データ処理装置100と、システム操作記憶手段140とを備える。
Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a system configuration candidate derivation device according to the first embodiment of this invention. The system configuration candidate derivation device of the present invention includes a data processing device 100 and system operation storage means 140.

データ処理装置100は、管理対象となる管理対象システム(以下、対象システムと記す。)160に接続される。図2は、データ処理装置100に接続される対象システム160の例を示す説明図である。図2では、対象システムを構成するサーバ、通信ネットワーク、ルータ、ロードバランサ、層を、図17と同一の符号を付して示し、これらのサーバ等の装置や各通信ネットワークの詳細な説明を省略する。ただし、対象システム160に属する層は、Web層、AP層、DB層に限定されるわけではないので、以下、対象システム160に属する層を第1層、第2層、第3層と記す。図2では、対象システム160がこれら3つの層を含む場合を例示しているが、対象システム160に含まれる層は3つに限定されない。   The data processing apparatus 100 is connected to a management target system (hereinafter referred to as a target system) 160 that is a management target. FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating an example of the target system 160 connected to the data processing apparatus 100. In FIG. 2, servers, communication networks, routers, load balancers, and layers constituting the target system are denoted by the same reference numerals as those in FIG. 17, and detailed descriptions of these servers and other communication networks are omitted. To do. However, since the layers belonging to the target system 160 are not limited to the Web layer, the AP layer, and the DB layer, the layers belonging to the target system 160 are hereinafter referred to as a first layer, a second layer, and a third layer. Although FIG. 2 illustrates the case where the target system 160 includes these three layers, the number of layers included in the target system 160 is not limited to three.

既に説明したように、層とは、同種のソフトウェアが搭載されそのソフトウェアに従って動作するコンピュータの集合である。同じ層に属する装置に同一のソフトウェアが搭載されていてもよい。以下、層を構成するコンピュータ(同種のソフトウェアが搭載されそのソフトウェアに従って動作するコンピュータ)に該当するサーバをシステム構成要素と記す。また、システム構成要素(サーバ)を追加または除外する操作の対象となる装置やソフトウェアを操作対象要素と記す。操作対象要素の例として、対象システム160に含まれるロードバランサ240やルータ251,252が挙げられる。各サーバ211,221,231も操作対象要素に該当する。また、各サーバ211,221,231、ロードバランサ240、ルータ251,252に搭載されるソフトウェア(例えば、ミドルウェア、アプリケーションソフトウェア等)も操作対象要素に該当する。   As already described, a layer is a set of computers that are loaded with the same kind of software and operate according to the software. The same software may be installed in devices belonging to the same layer. Hereinafter, a server corresponding to a computer constituting a layer (a computer in which the same kind of software is installed and operates according to the software) is referred to as a system component. An apparatus or software that is an operation target for adding or excluding system components (servers) is referred to as an operation target element. Examples of the operation target element include a load balancer 240 and routers 251 and 252 included in the target system 160. Each server 211, 221, 231 also corresponds to the operation target element. In addition, software (for example, middleware, application software, etc.) installed in each of the servers 211, 211, 231, the load balancer 240, and the routers 251, 252 also corresponds to the operation target element.

システム構成要素(サーバ)を追加または除外する操作は、操作対象要素に対する操作の集合となる。例えば、ある層にサーバを追加する操作は、「物理的には通信ネットワークに接続されているが通信ネットワークを介して通信可能となっていないサーバを通信可能となるように設定変更する。」、「サーバにソフトウェアをインストールする。」、「ソフトウェアを起動する。」、「通信不能となるようにサーバの設定を変更する。」、「ソフトウェアを終了する。」、「サーバからソフトウェアを削除する。」等の操作対象要素に対する操作の集合によって表される。システム操作記憶手段140は、各層毎に、サーバを追加する場合およびサーバを除外する場合における操作対象要素に対する操作の情報を記憶する記憶装置である。システム操作記憶手段140が記憶する操作の情報は、例えば、UNIX(登録商標)におけるシェルスクリプトやWS−BPEL(Web Services Business Process Execution Language)のようなワークフロー言語等の形式で記述される。ただし、ここで示したシェルスクリプトやWS−BPELは例示であり、システム操作記憶手段140が記憶する操作の情報は他の形式で記述されていてもよい。   An operation for adding or excluding a system component (server) is a set of operations for the operation target element. For example, an operation of adding a server to a certain layer is “setting change so that a server that is physically connected to the communication network but is not communicable via the communication network can be communicated”. “Install the software on the server”, “Start the software”, “Change the server settings to disable communication”, “Exit the software”, “Delete the software from the server. "Is represented by a set of operations for the operation target element. The system operation storage unit 140 is a storage device that stores operation information for an operation target element when a server is added and when a server is excluded for each layer. The operation information stored in the system operation storage unit 140 is described in a format such as a shell script in UNIX (registered trademark) or a workflow language such as WS-BPEL (Web Services Business Process Execution Language). However, the shell script and WS-BPEL shown here are examples, and the operation information stored in the system operation storage unit 140 may be described in other formats.

データ処理装置100は、対象システム160の負荷状況を監視(計測)し、計測した項目の相関性に基づいてシステム構成変更ルールを生成する。   The data processing apparatus 100 monitors (measures) the load status of the target system 160 and generates a system configuration change rule based on the correlation of the measured items.

データ処理装置100は、要素間相関性導出手段110と、性能プロファイル手段120と、システム構成候補列挙手段131と、有効範囲計算手段132と、トリガ生成手段133と、操作系列生成手段134と、ルール生成手段130とを備える。   The data processing apparatus 100 includes an inter-element correlation deriving unit 110, a performance profile unit 120, a system configuration candidate listing unit 131, an effective range calculating unit 132, a trigger generating unit 133, an operation sequence generating unit 134, a rule Generating means 130.

要素間相関性導出手段110は、対象システム160のシステム構成要素であるサーバのメトリックを計測し、相関性を有するメトリックの組み合わせを特定し、そのメトリック間の相関性を導出する。   The inter-element correlation deriving unit 110 measures a metric of a server that is a system component of the target system 160, specifies a combination of metrics having correlation, and derives a correlation between the metrics.

メトリックとは、管理対象システムの負荷状況を表す計測項目である。メトリックの例として、各層210,220,230に属する各サーバのCPU使用率やメモリ使用量、同じ層に属する各サーバが単位時間当たりに受信したリクエストの総数などが挙げられる。これらは、メトリックの例示であり、要素間相関性導出手段110が計測するメトリックは、例示した上記のメトリックに限定されない。   A metric is a measurement item that represents the load status of a managed system. Examples of metrics include the CPU usage rate and memory usage of each server belonging to each layer 210, 220, 230, and the total number of requests received by each server belonging to the same layer per unit time. These are examples of metrics, and the metrics measured by the inter-element correlation deriving unit 110 are not limited to the above-described metrics.

また、相関性とは、あるメトリックの値が変動すると、その変動に伴って他のメトリックの値も変動するメトリック間の関係性である。例えば、第1層210の各サーバ211がロードバランサ240から単位時間当たりに受信するリクエスト数が増加したとする。そして、各サーバ211がそのリクエストに応じて、第2層220のサーバ221に処理を要求したとする。すると、第2層220のサーバ221が第1層の各サーバ211から受信する単位時間当たりのリクエスト数も増加する。従って、第1層210の各サーバ211がロードバランサ240から単位時間当たりに受信するリクエストの総数と、第2層220のサーバ221が第1層の各サーバ211から単位時間当たりに受信するリクエストの総数との間には相関性があることになる。要素間相関性導出手段110は、これらの相関性を有するメトリックの組み合わせを特定し、そのメトリック間の相関性を導出する。   Correlation is a relationship between metrics in which when a value of a certain metric changes, the value of another metric also changes with the change. For example, it is assumed that the number of requests that each server 211 of the first layer 210 receives from the load balancer 240 per unit time has increased. Then, it is assumed that each server 211 requests processing from the server 221 of the second layer 220 in response to the request. Then, the number of requests per unit time that the server 221 in the second layer 220 receives from each server 211 in the first layer also increases. Therefore, the total number of requests received per unit time by each server 211 of the first layer 210 from the load balancer 240 and the requests received by the server 221 of the second layer 220 from each server 211 of the first layer per unit time. There is a correlation between the total number. The inter-element correlation deriving means 110 identifies a combination of metrics having these correlations, and derives the correlation between the metrics.

性能プロファイル手段120は、システム構成候補列挙手段131および有効範囲計算手段132に性能プロファイルを提供する。   The performance profile unit 120 provides the performance profile to the system configuration candidate listing unit 131 and the effective range calculation unit 132.

性能プロファイルとは、システム構成要素(サーバ)の台数とその台数のシステム構成要素の処理量との関係を導出可能な情報である。性能プロファイルは、システム構成要素となるサーバの台数とその台数のサーバの処理量との関係を直接示した情報であってもよい。また、性能プロファイルは、サーバの単位台数(1台)当たりの処理量を示した情報であってもよい。サーバ1台当たりの処理量にサーバの台数を乗じれば、サーバの台数とその台数のサーバの処理量との関係を導出することができる。   The performance profile is information that can derive the relationship between the number of system components (servers) and the amount of processing of the system components of that number. The performance profile may be information that directly indicates the relationship between the number of servers that are system components and the processing amount of the servers. Further, the performance profile may be information indicating the processing amount per unit (one) of servers. By multiplying the processing amount per server by the number of servers, the relationship between the number of servers and the processing amount of the servers of that number can be derived.

図3は、サーバの台数とその台数のサーバの処理量との関係を直接示した性能プロファイルの例を示す説明図である。サーバの台数とその台数のサーバの処理量との関係を直接示す場合、図3に例示するように、メトリック毎に、サーバの台数とサーバの処理量との関係をまとめた情報が性能プロファイルとなる。例えば、図3に示すメトリック1が、第1層210のサーバ211がロードバランサ240から単位時間当たりに受信するリクエストの総数であるとする。図3に示す例では、サーバ211が1台では単位時間当たり70のリクエストまで処理可能であり、サーバ211が2台では単位時間当たり140のリクエストまで処理可能である等の台数と処理量との関係を示している。同様に、例えば、図3に示すメトリック2が、第2層220の各サーバ221が単位時間当たりに行うトランザクションの総数であるとする。図3に示す例では、サーバ221が1台では単位時間当たり25のトランザクションを実行可能であり、サーバ221が2台では単位時間当たり50のトランザクションを実行可能である等の台数と処理量との関係を示している。なお、図3に示す例では、サーバ台数が4台から5台になっても、単位時間当たりのトランザクション数が変化していないが、これはサーバを4台以上増やしてもそのサーバが属する層全体の処理量(性能)を上げられないことを意味している。換言すれば、サーバを4台まで増やすとサーバが属する層全体の処理量が飽和することを意味している。   FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of a performance profile that directly shows the relationship between the number of servers and the processing amount of the servers. When directly showing the relationship between the number of servers and the processing amount of the servers, information that summarizes the relationship between the number of servers and the processing amount of the server is obtained for each metric as shown in FIG. Become. For example, it is assumed that the metric 1 illustrated in FIG. 3 is the total number of requests that the server 211 of the first layer 210 receives from the load balancer 240 per unit time. In the example shown in FIG. 3, the number of servers and the amount of processing, such as processing up to 70 requests per unit time with one server 211 and processing up to 140 requests per unit time with two servers 211, Showing the relationship. Similarly, for example, it is assumed that the metric 2 illustrated in FIG. 3 is the total number of transactions performed by each server 221 of the second layer 220 per unit time. In the example shown in FIG. 3, the number of servers and the amount of processing are such that one server 221 can execute 25 transactions per unit time, and two servers 221 can execute 50 transactions per unit time. Showing the relationship. In the example shown in FIG. 3, the number of transactions per unit time does not change even when the number of servers is changed from 4 to 5, but this is the layer to which the server belongs even if the number of servers is increased by 4 or more. This means that the overall throughput (performance) cannot be increased. In other words, when the number of servers is increased to four, the processing amount of the entire layer to which the servers belong is saturated.

図4は、サーバの単位台数当たりの処理量を示した性能プロファイルの例を示す説明図である。サーバの単位台数当たりの処理量を示す場合、図4に例示するように、メトリックと、単位台数当たりの処理量と、限界台数とが対応付けられる。図3で例示場合と同様に図4においても、メトリック1が、第1層210のサーバ211がロードバランサ240から単位時間当たりに受信するリクエストの総数であるとする。図4に示す例では、サーバ211の単位台数(1台)当たり単位時間に70のリクエストまで処理可能であることを示している。また、限界台数は、サーバが属する層全体の処理量が飽和するサーバ台数を意味している。従って、本例では、サーバ211を10台まで増やせば処理量を70・10=700まで上げられるが、さらにサーバ台数を増やしても処理量をそれ以上増加させられないことを意味している。   FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of a performance profile showing the processing amount per unit number of servers. When the processing amount per unit number of servers is shown, the metric, the processing amount per unit number, and the limit number are associated as illustrated in FIG. As in the case illustrated in FIG. 3, in FIG. 4 as well, the metric 1 is the total number of requests that the server 211 of the first layer 210 receives from the load balancer 240 per unit time. The example illustrated in FIG. 4 indicates that up to 70 requests can be processed per unit time (unit) of the server 211. Further, the limit number means the number of servers in which the processing amount of the entire layer to which the server belongs is saturated. Therefore, in this example, if the number of servers 211 is increased to 10, the processing amount can be increased to 70 · 10 = 700. However, even if the number of servers is increased, the processing amount cannot be increased any further.

図3および図4では2種類のメトリックに関する性能プロファイルを例示しているが、性能プロファイルは2種類のメトリックに関するものだけに限定されない。   3 and 4 exemplify performance profiles related to two types of metrics, the performance profile is not limited to only those related to two types of metrics.

また、処理性能として、例えば、リクエスト数、トランザクション数、クエリ数等の数を示す場合、単位時間当たりに処理可能な数として示せばよい。   In addition, for example, when the number of requests, the number of transactions, the number of queries, or the like is indicated as the processing performance, it may be indicated as the number that can be processed per unit time.

システム構成候補列挙手段131は、システム構成候補を導出する。システム構成候補は、対象システムの構成の候補である。対象システム16は、各層毎にシステム構成要素(サーバ)を含んでいるが、各層のサーバ台数が任意の数となっていると、バランスのとれたシステム構成にならない。例えば、いずれかの層に属するサーバ台数によって実現される処理性能が、他の層に属するサーバ台数によって実現される処理性能に比べて低い場合には、処理性能の低い層がボトルネックとなってしまい、全体的にバランスのとれたシステム構成とはならない。また、例えば、いずれかの層に属するサーバ台数によって実現される処理性能が、他の層に属するサーバ台数によって実現される処理性能に比べて高い場合には、処理性能の高い層ではサーバ台数が多すぎて処理性能に寄与しないサーバが存在していることになる。この場合もバランスのとれたシステム構成にならない。なお、バランスのとれたシステム構成とは、いずれの層においても処理性能に寄与しないサーバが存在しない構成である。   The system configuration candidate listing unit 131 derives system configuration candidates. The system configuration candidate is a configuration candidate for the target system. The target system 16 includes system components (servers) for each layer, but if the number of servers in each layer is an arbitrary number, the system configuration is not balanced. For example, if the processing performance realized by the number of servers belonging to one of the tiers is lower than the processing performance realized by the number of servers belonging to other tiers, the layer with the lower processing performance becomes a bottleneck. Therefore, the overall system configuration is not balanced. For example, when the processing performance realized by the number of servers belonging to any layer is higher than the processing performance realized by the number of servers belonging to other layers, the number of servers in the layer with high processing performance is There are too many servers that do not contribute to processing performance. Even in this case, the system configuration is not balanced. A balanced system configuration is a configuration in which there is no server that does not contribute to processing performance in any layer.

一つの層に含めることのできるサーバ台数に上限がある場合がある。例えば、ルータ等のネットワーク機器のポート数が限られている、あるいは管理者が所有しているサーバ台数に限りがあるといった物理的な理由で一つの層におけるサーバ台数が制限される場合もある。また、サーバにインストールするために購入したソフトウェアの動作上の制限(例えば、ソフトウェアが動作可能な台数や構成に制限がある、あるいは購入したライセンス数に限りがある等)によって、一つの層におけるサーバ台数が制限される場合もある。図2に示す各層210,220,230では、いずれも設置できるサーバ台数が10台であるとする。すると、各層に設置するサーバ台数の組み合わせは、10×10×10=1000通り存在することになるが、全ての組み合わせがバランスのとれた構成になるわけではない。例えば、第1層210のサーバ211を10台とし、他の層のサーバをそれぞれ1台とするような構成では、第1層210のサーバ台数が過剰であり、そのサーバを有効に活用することにならないのでバランスのとれた構成であるとはいえない。   There may be an upper limit on the number of servers that can be included in one layer. For example, the number of servers in one layer may be limited due to physical reasons such as the number of ports of network devices such as routers being limited or the number of servers owned by the administrator being limited. Also, the server in one layer may be limited by the operational limitations of the software purchased for installation on the server (for example, the number and configuration of software that can be operated or the number of purchased licenses is limited). The number may be limited. In each of the layers 210, 220, and 230 shown in FIG. 2, it is assumed that the number of servers that can be installed is ten. Then, there are 10 × 10 × 10 = 1000 combinations of the number of servers installed in each layer, but not all combinations have a balanced configuration. For example, in a configuration in which there are 10 servers 211 on the first layer 210 and one server on each of the other layers, the number of servers on the first layer 210 is excessive, and the servers should be used effectively. Since it does not become, it cannot be said that it is a balanced composition.

システム構成候補列挙手段131は、メトリックの相関性と性能プロファイルとによって、バランスのとれたシステム構成候補を導出する。システム構成候補列挙手段131が導出するシステム構成候補は一つに限られるわけではなく、システム構成候補列挙手段131はバランスのとれたシステム構成候補を列挙する。   The system configuration candidate listing unit 131 derives a balanced system configuration candidate based on the metric correlation and the performance profile. The number of system configuration candidates derived by the system configuration candidate enumeration unit 131 is not limited to one, and the system configuration candidate enumeration unit 131 enumerates balanced system configuration candidates.

なお、データ処理装置100は、予め定められた各層毎のサーバ台数の上限値を記憶した記憶装置(図示せず。)を備えていてもよい。また、この記憶装置は、予め定められた各層毎にサーバ台数の下限値を記憶していてもよい。以下、この記憶装置(図示せず。)を台数限界値記憶手段と記す。   The data processing apparatus 100 may include a storage device (not shown) that stores a predetermined upper limit value of the number of servers for each layer. In addition, this storage device may store a lower limit value of the number of servers for each predetermined layer. Hereinafter, this storage device (not shown) is referred to as the number limit value storage means.

有効範囲計算手段132は、システム構成候補列挙手段131によって導出されたシステム構成候補と、性能プロファイルと、メトリックの相関性とによって、各システム構成候補毎に、各層で処理可能な負荷の範囲を計算する。   The effective range calculation unit 132 calculates the range of loads that can be processed in each layer for each system configuration candidate based on the system configuration candidates derived by the system configuration candidate listing unit 131, the performance profile, and the correlation of metrics. To do.

各層における処理可能な負荷の範囲は、その層のサーバの処理性能とサーバ台数のみによって決定されるわけではなく、メトリックの相関性にも依存する。例えば、あるシステム構成候補では、第1層210,第2層220および第3層230でのサーバ台数がそれぞれ1台と定められていたとする。また、各層のサーバ211,221,231の処理数がそれぞれ、70,50,25であったとする。そして、第1層のサーバ211が1処理を実行するためには、第2層のサーバ221が2処理を実行し、第3層のサーバ231が1処理を実行しなければならないとする。第1層のサーバ211は、1台で70処理を行えるが、そのためには第2層のサーバ221が140処理を実行し、第3層のサーバ231が70処理を行わなければならいが、上記の例では、第2層のサーバ221、第3層のサーバ231は、それぞれ50処理、25処理しか実行しない。よって、「第1層のサーバ211が1処理を実行するためには、第2層のサーバ221が2処理を実行し、第3層のサーバ231が1処理を実行しなければならないとする。」という関係によって、第1層から第3層までの各層の各サーバが処理可能な負荷の範囲(以下、有効範囲と記す。)は、それぞれ25処理、50処理、25処理となる。   The range of load that can be processed in each layer is not determined only by the processing performance and the number of servers in that layer, but also depends on the correlation of metrics. For example, in a system configuration candidate, it is assumed that the number of servers in the first layer 210, the second layer 220, and the third layer 230 is set to one each. Further, it is assumed that the processing numbers of the servers 211, 211, and 231 of each layer are 70, 50, and 25, respectively. In order for the first layer server 211 to execute one process, the second layer server 221 needs to execute two processes, and the third layer server 231 has to execute one process. The first layer server 211 can perform 70 processing by one unit. To that end, the second layer server 221 must execute 140 processing and the third layer server 231 must perform 70 processing. In the example, the second layer server 221 and the third layer server 231 execute only 50 processes and 25 processes, respectively. Therefore, “in order for the first layer server 211 to execute one process, the second layer server 221 must execute two processes, and the third layer server 231 must execute one process. Therefore, the range of loads that can be processed by each server in each layer from the first layer to the third layer (hereinafter referred to as an effective range) is 25 processing, 50 processing, and 25 processing, respectively.

有効範囲計算手段132は、このような有効範囲の組み合わせを、システム構成候補列挙手段131によって導出された各システム構成候補毎に算出する。   The effective range calculating unit 132 calculates such effective range combinations for each system configuration candidate derived by the system configuration candidate listing unit 131.

あるシステム構成候補が「第1層のサーバ211が1台。第2層のサーバ221が1台。第3層のサーバ231が1台。」という構成であったとする。このシステム構成候補における有効範囲が「第1層のサーバ211では0〜25処理。第2層のサーバ221では0〜50処理。第3層のサーバ231では0〜25処理。」と計算されたとする。また、あるシステム構成候補が「第1層のサーバ211が1台。第2層のサーバ221が2台。第3層のサーバ231が2台。」という構成であったとする。このシステム構成候補における有効範囲が「第1層のサーバ211では0〜50処理。第2層のサーバ221では0〜100処理。第3層のサーバ231では0〜50処理。」と計算されたとする。   It is assumed that a system configuration candidate has a configuration of “one first-layer server 211, one second-layer server 221 and one third-layer server 231”. The effective range in this system configuration candidate is calculated as “0 to 25 processes in the first layer server 211. 0 to 50 processes in the second layer server 221. 0 to 25 processes in the third layer server 231”. To do. Further, it is assumed that a certain system configuration candidate has a configuration of “one first-layer server 211, two second-layer servers 221 and two third-layer servers 231”. The effective range in this system configuration candidate is calculated as “0 to 50 processes in the first layer server 211. 0 to 100 processes in the second layer server 221. 0 to 50 processes in the third layer server 231”. To do.

上記のように、あるシステム構成候補から他のシステム構成候補に切り替えると、有効範囲も変化する。システム構成候補列挙手段131によって導出されたシステム構成候補を、各層のサーバ台数がそれぞれ増加していくように昇順に並べ、その順番に有効範囲を並べたとする。そのとき、順番に並ぶ有効範囲において、先に並んだ方の有効範囲の上限を有効範囲の境界と呼ぶ。例示した「第1層のサーバ211では0〜25処理。第2層のサーバ221では0〜50処理。第3層のサーバ231では0〜25処理。」という有効範囲と、「第1層のサーバ211では0〜50処理。第2層のサーバ221では0〜100処理。第3層のサーバ231では0〜50処理。」という有効範囲とに関しては、有効範囲の境界は「第1層では25、第2層では50、第3層では25。」となる。   As described above, when switching from one system configuration candidate to another system configuration candidate, the effective range also changes. It is assumed that the system configuration candidates derived by the system configuration candidate listing unit 131 are arranged in ascending order so that the number of servers in each layer increases, and the effective ranges are arranged in that order. At that time, in the effective ranges arranged in order, the upper limit of the effective range arranged first is called a boundary of the effective range. The illustrated effective range of “0 to 25 processes for the first layer server 211. 0 to 50 processes for the second layer server 221. 0 to 25 processes for the third layer server 231.” With respect to the effective range of 0 to 50 processing at the server 211, 0 to 100 processing at the second layer server 221, and 0 to 50 processing at the third layer server 231, the boundary of the effective range is “in the first layer. 25, 50 for the second layer, 25 for the third layer. "

ここで、本発明のシステム構成候補導出装置が生成するシステム構成変更ルールについて説明する。システム構成変更ルールは、if−then形式のルールであり、対象システム16の負荷に関する条件と、その条件が満たされたときの対象システムに関する操作の情報を含んでいる。以下、システム構成変更ルールの条件の部分をトリガと記す。また、トリガが満たされたときには、サーバを追加したり、除外したりする操作を行う。この操作は、操作対象要素に対する操作の集合となる。さらに、サーバを追加したり、除外したりする操作は、1つの層についてのみ行うとは限らず、複数の層について行う場合もある。操作すべき各層毎の操作対象要素に対する操作の集合を操作系列と記す。すなわち、システム構成変更ルールは、トリガと操作系列とを含み、トリガが満たされたときに、操作系列に含まれる個々の操作をそれぞれ実行すべきことを表している。   Here, a system configuration change rule generated by the system configuration candidate derivation device of the present invention will be described. The system configuration change rule is an if-then format rule, and includes conditions regarding the load on the target system 16 and operation information regarding the target system when the conditions are satisfied. Hereinafter, the condition part of the system configuration change rule is referred to as a trigger. Further, when the trigger is satisfied, an operation for adding or excluding a server is performed. This operation is a set of operations for the operation target element. Furthermore, operations for adding or excluding servers are not necessarily performed for only one layer, but may be performed for a plurality of layers. A set of operations for the operation target element for each layer to be operated is referred to as an operation sequence. That is, the system configuration change rule includes a trigger and an operation sequence, and represents that each operation included in the operation sequence should be executed when the trigger is satisfied.

トリガ生成手段133は、各システム構成候補毎に算出された有効範囲の境界に基づいて、トリガを生成する。例えば、第1層210の有効範囲が、あるシステム構成候補では“0〜25”であり、他のシステム構成候補では“0〜50”であり、有効範囲の境界が“25”であったとする。トリガ生成手段133は、その境界よりも所定数低い値、あるいは境界の値の所定の割合(例えば90%)のような値を求め、その値をトリガとする。すなわち、トリガは、境界の値よりも低い値として計算する。このようにトリガを求めることによって、対象システム16内の負荷が上昇している場合には、対象システム16のシステム構成で負荷に耐えられなく前に、よりサーバ数の多いシステム構成候補への切り替えを指示するシステム構成変更ルールを生成することができる。また、対象システム16内の負荷が現象している場合には、切り替え後のシステム構成候補の構成で処理可能な負荷まで低下したときに、よりサーバ数の少ないシステム構成候補への切り替えを指示するシステム構成変更ルールを生成することができる。   The trigger generation unit 133 generates a trigger based on the boundary of the effective range calculated for each system configuration candidate. For example, the effective range of the first layer 210 is “0 to 25” for a certain system configuration candidate, “0 to 50” for another system configuration candidate, and the boundary of the effective range is “25”. . The trigger generation unit 133 obtains a value that is a predetermined number lower than the boundary or a predetermined ratio (for example, 90%) of the boundary value, and uses the value as a trigger. That is, the trigger is calculated as a value lower than the boundary value. When the load in the target system 16 is increased by obtaining the trigger in this way, the system configuration of the target system 16 can not withstand the load before switching to a system configuration candidate with a larger number of servers. It is possible to generate a system configuration change rule that instructs Further, when the load in the target system 16 has occurred, when the load is reduced to a load that can be processed by the configuration of the system configuration candidate after switching, an instruction to switch to a system configuration candidate with a smaller number of servers is given. A system configuration change rule can be generated.

操作系列生成手段134は、システム構成候補列挙手段131によって導出されたシステム構成候補を各層のサーバ台数がそれぞれ増加していくように昇順に並べたときに、順番に並ぶシステム構成候補の差分を求める。すなわち、順番に並べられて隣り合うシステム構成候補において、一方のシステム構成候補のみに含まれるシステム構成要素(サーバ)を求める。操作系列生成手段134は、差分となるサーバを層に追加するための操作の情報をシステム操作記憶手段140から読み込む。差分となるサーバを層に追加するための操作の情報として、システム操作記憶手段140から読み込まれた情報の集合は操作系列となる。また、操作系列生成手段134は、差分となるサーバを層から除外するための操作の情報も、システム操作記憶手段140から読み込む。差分となるサーバを層から除外するための操作の情報として、システム操作記憶手段140から読み込まれた情報の集合も操作系列となる。   When the system configuration candidates derived by the system configuration candidate listing unit 131 are arranged in ascending order so that the number of servers in each layer increases, the operation sequence generation unit 134 obtains a difference between the system configuration candidates arranged in order. . That is, the system configuration elements (servers) included in only one system configuration candidate among the system configuration candidates arranged in order and adjacent to each other are obtained. The operation sequence generation unit 134 reads, from the system operation storage unit 140, operation information for adding a difference server to the layer. A set of information read from the system operation storage unit 140 as an operation information for adding a difference server to the layer is an operation sequence. Further, the operation sequence generation unit 134 also reads, from the system operation storage unit 140, operation information for excluding the server that becomes the difference from the layer. A set of information read from the system operation storage unit 140 is also an operation sequence as operation information for excluding the difference server from the layer.

ルール生成手段130は、トリガ生成手段133によって生成されたトリガと、操作系列生成手段134によってシステム操作記憶手段140から読み出された操作系列とを組み合わせてシステム変更ルールを生成する。   The rule generation unit 130 generates a system change rule by combining the trigger generated by the trigger generation unit 133 and the operation sequence read from the system operation storage unit 140 by the operation sequence generation unit 134.

図1および図2に示すようにデータ処理装置100(ルール生成手段130)は監視システム170に接続されていてもよい。そして、ルール生成手段130は、生成したシステム構成変更ルールを監視システム170に送信してもよい。監視システム170は、対象システム160の負荷状況を監視し、トリガが満たされた場合に、そのトリガに対応する操作系列に従って対象システム160に対してサーバの追加操作あるいは除外操作を行う。   As shown in FIGS. 1 and 2, the data processing apparatus 100 (rule generation unit 130) may be connected to the monitoring system 170. Then, the rule generation unit 130 may transmit the generated system configuration change rule to the monitoring system 170. The monitoring system 170 monitors the load status of the target system 160. When the trigger is satisfied, the monitoring system 170 performs a server addition operation or an exclusion operation on the target system 160 according to an operation sequence corresponding to the trigger.

なお、ここでは、データ処理装置100(ルール生成手段130)が監視システム170に接続され、ルール生成手段130がシステム構成変更ルールを監視システム170に送信する場合を例示したが、システム構成変更ルールを監視システム170に提供する態様は他の態様であってもよい。例えば、ルール生成手段130が記憶媒体にシステム構成変更ルールを記憶させ、管理者が監視システム170にその記憶媒体からシステム構成変更ルールを読み込ませてもよい。   In this example, the data processing apparatus 100 (rule generation unit 130) is connected to the monitoring system 170, and the rule generation unit 130 transmits the system configuration change rule to the monitoring system 170. The aspect provided to the monitoring system 170 may be another aspect. For example, the rule generation unit 130 may store the system configuration change rule in a storage medium, and the administrator may cause the monitoring system 170 to read the system configuration change rule from the storage medium.

要素間相関性導出手段110、性能プロファイル手段120、システム構成候補列挙手段131、有効範囲計算手段132、トリガ生成手段133、操作系列生成手段134、およびルール生成手段130は、例えば、プログラムに従って動作するコンピュータ(中央処理装置)によって実現される。上記の各手段が、同一の中央処理装置によって実現されていてもよい。   The inter-element correlation deriving unit 110, the performance profile unit 120, the system configuration candidate listing unit 131, the effective range calculation unit 132, the trigger generation unit 133, the operation sequence generation unit 134, and the rule generation unit 130 operate according to a program, for example. It is realized by a computer (central processing unit). Each of the above means may be realized by the same central processing unit.

次に、動作について説明する。図5は、第1の実施の形態のシステム構成候補導出装置の処理経過の例を示すフローチャートである。   Next, the operation will be described. FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of processing progress of the system configuration candidate derivation device according to the first embodiment.

まず、要素間相関性導出手段110が、対象システム160のシステム構成要素であるサーバのメトリックを計測する(ステップA1)。メトリックの例として、サーバのCPU使用率やメモリの使用量、サーバが受信した単位時間当たりのリクエスト数等が挙げられる。サーバのCPUは、サーバに搭載されているOS(Operating System)に従って、CPU使用率やメモリの使用量を出力する。要素間相関性導出手段110は、例えば、サーバに対して、CPU使用率やメモリの使用量を要求し、サーバからそれらの情報を受信すればよい。また、サーバのCPUは、サーバに搭載されているソフトウェアに従って、受信したリクエスト数等をログに記録している。要素間相関性導出手段110は、例えば、サーバに対してログを要求してサーバからログを受信し、そのログから単位時間当たりのリクエスト数等のメトリックを求めてもよい。また、監視システム170が上記のようにメトリックを収集し、要素間相関性導出手段110がそのメトリックを監視システム170から受信してもよい。   First, the inter-element correlation deriving unit 110 measures a metric of a server that is a system component of the target system 160 (step A1). Examples of metrics include the server CPU usage rate, memory usage, and the number of requests per unit time received by the server. The CPU of the server outputs a CPU usage rate and a memory usage amount in accordance with an OS (Operating System) installed in the server. For example, the inter-element correlation deriving unit 110 may request the CPU usage rate and the memory usage amount from the server and receive the information from the server. Further, the CPU of the server records the number of received requests and the like in a log according to the software installed in the server. For example, the inter-element correlation deriving unit 110 may request a log from the server, receive the log from the server, and obtain a metric such as the number of requests per unit time from the log. Further, the monitoring system 170 may collect the metrics as described above, and the inter-element correlation deriving unit 110 may receive the metrics from the monitoring system 170.

要素間相関性導出手段110は、ある時点でのメトリックだけを計測するのでなく、時間経過に伴ってメトリックの計測を継続して行う。例えば、要素間相関性導出手段110は、定期的に各メトリックを計測する。   The inter-element correlation deriving unit 110 does not measure only a metric at a certain time but continuously measures a metric as time passes. For example, the inter-element correlation deriving unit 110 periodically measures each metric.

次に、要素間相関性導出手段110は、計測したメトリックに基づいて、相関性を有するメトリックの組み合わせを特定し、そのメトリック間の相関性を導出する(ステップA2)。以下、ステップA2の動作について詳細に説明する。   Next, the inter-element correlation deriving means 110 identifies a combination of metrics having correlation based on the measured metric, and derives the correlation between the metrics (step A2). Hereinafter, the operation of step A2 will be described in detail.

要素間相関性導出手段110は、ステップA1で計測したメトリックから2つのメトリックを選択し、回帰分析によって、その2つのメトリックに相関性があるか否かを判定する。2つのメトリック間に相関性として比例関係があるか否かが判定できればよい場合には、y=a・xという一次式を用いて回帰分析を行えばよい。この回帰分析は以下のように行えばよい。2つのメトリックM,Mの時刻tにおける測定結果をそれぞれM(t),M(t)とする。要素間相関性導出手段110は、各時刻(ここでは時刻を便宜的にt=0,1,2,・・・と表す。)におけるメトリックM(t),M(t)を、y=M(t),x=M(t)としてy=a・xに代入する。すると、以下のように多数の式が得られる。 The inter-element correlation deriving unit 110 selects two metrics from the metrics measured in step A1, and determines whether the two metrics are correlated by regression analysis. If it is sufficient to determine whether or not there is a proportional relationship between the two metrics, a regression analysis may be performed using a linear expression y = a · x. This regression analysis may be performed as follows. The measurement results of the two metrics M a and M b at time t are M a (t) and M b (t), respectively. The inter-element correlation deriving unit 110 calculates the metrics M a (t) and M b (t) at each time (here, the time is represented as t = 0, 1, 2,... For convenience) by y. = M a (t) and x = M b (t) are substituted into y = a · x. Then, many equations are obtained as follows.

(0)=a・M(0),
(1)=a・M(1),
(2)=a・M(2),
(3)=a・M(3),
・・・
M a (0) = a · M b (0),
M a (1) = a · M b (1),
M a (2) = a · M b (2),
M a (3) = a · M b (3),
...

要素間相関性導出手段110は、上記の各式からそれぞれ一次式の係数aを算出する。M(0),M(0)等の各値はステップA1で計測されているので、上記の各式におけるaを、例えば、M(0)/M(0)という除算によって算出することができる。続いて、要素間相関性導出手段110は、各式からそれぞれ求めた係数aの分散を計算し、その分散が予め定められた閾値以下であるか否かを判定する。aの分散が閾値以下であれば、要素間相関性導出手段110は、二つのメトリックM,M間には相関性があり、MとMの処理量の比が1:aであると判定する。MとMの処理量の比として求めた「1:a」における“a”は、各式から求めたaの平均値である。 The inter-element correlation deriving unit 110 calculates the coefficient a of the linear expression from each of the above expressions. Since each value of M a (0), M b (0), etc. is measured in step A1, a in the above equations is calculated by, for example, division of M a (0) / M b (0). can do. Subsequently, the inter-element correlation deriving unit 110 calculates the variance of the coefficient a obtained from each equation, and determines whether the variance is equal to or less than a predetermined threshold. If the dispersion is below the threshold of a, element between correlation deriving means 110, two metrics M a, is between M b is correlative with the ratio of the throughput of M a and M b is 1: a Judge that there is. “A” in “1: a” obtained as the ratio of the throughput of M a and M b is the average value of a obtained from each equation.

例えば、メトリックMが第1層210(図1参照。)の各サーバがロードバランサ240から単位時間当たりに受信したリクエストの総数であり、メトリックMが第2層220の各サーバが第1層のサーバからの要求に応じて単位時間に実行した総トランザクション数であるとする。上記のように、MとMの処理量の比が1:aであるということは、第1層210のサーバが1つのリクエストを受信すると、第2層のサーバでa個のトランザクションが生じることを意味している。 For example, the metric M a is the total number of requests received by each server of the first layer 210 (see FIG. 1) from the load balancer 240 per unit time, and the metric M b is the first of the servers of the second layer 220. It is assumed that the total number of transactions executed per unit time in response to a request from a layer server. As described above, the ratio of the processing amount of M a and M b is 1: a. When the server of the first layer 210 receives one request, a number of transactions are received by the server of the second layer. It means to occur.

また、aの分散が予め定められた閾値よりも大きな値であれば、二つのメトリックM,M間には相関性がないと判定し、別のメトリックの組み合わせを選択し、同様の処理を繰り返す。なお、メトリックの組み合わせの選択順序は、予め定めておけばよい。 If the variance of a is larger than a predetermined threshold, it is determined that there is no correlation between the two metrics M a and M b , another metric combination is selected, and the same processing is performed. repeat. Note that the selection order of metric combinations may be determined in advance.

上記の例では、y=a・xという単純な一次式を用いた回帰分析によって相関性の有無を判定する場合を例示したが、回帰分析に用いる式(以下、回帰式と記す。)は、y=a・x+bという定数項bを含む式であってもよい。この場合、要素間相関性導出手段110は、各時刻におけるメトリックM(t),M(t)を、y=M(t),x=M(t)としてy=a・x+bに代入する。すると、すると、以下のように多数の式が得られる。 In the above example, the case where the presence / absence of correlation is determined by regression analysis using a simple linear expression y = a · x is exemplified, but the formula used for regression analysis (hereinafter referred to as regression formula) is as follows. An expression including a constant term b of y = a · x + b may be used. In this case, the inter-element correlation deriving unit 110 sets the metrics M a (t) and M b (t) at each time as y = M a (t) and x = M b (t), and y = a · x + b Assign to. Then, many equations are obtained as follows.

(0)=a・M(0)+b,
(1)=a・M(1)+b,
(2)=a・M(2)+b,
(3)=a・M(3)+b,
・・・
M a (0) = a · M b (0) + b,
M a (1) = a · M b (1) + b,
M a (2) = a · M b (2) + b,
M a (3) = a · M b (3) + b,
...

要素間相関性導出手段110は、上記の各式からそれぞれa,bを求める。要素間相関性導出手段110は、例えば、最小二乗法を用いて、a,bを算出してもよい。また、2つの式の組み合わせからならなる連立方程式の解としてa,bを算出してもよい。次に、要素間相関性導出手段110は、算出した各a、各bの分散をそれぞれ算出する。要素間相関性導出手段110は、a,bの分散がそれぞれ予め定められた閾値以下であるか否かを判定し、aの分散およびbの分散がそれぞれ閾値以下であれば、二つのメトリックM,M間には相関性があり、MとMの処理量の比が1:aであると判定する。MとMの処理量の比として求めた「1:a」における“a”は、各式から求めたaの平均値である。aの分散およびbの分散のいずれか一方あるいは両方が閾値を超えていれば、M,Mに相関性はないと判定する。なお、aの分散との比較に用いる閾値と、bの分散との比較に用いる閾値とは同一の値でなくてもよい。 The inter-element correlation deriving means 110 obtains a and b from the above equations. The inter-element correlation deriving unit 110 may calculate a and b using, for example, a least square method. Further, a and b may be calculated as a solution of simultaneous equations consisting of a combination of two expressions. Next, the inter-element correlation deriving unit 110 calculates the calculated variance of each a and each b. The inter-element correlation deriving unit 110 determines whether or not the variances of a and b are less than or equal to a predetermined threshold, and if the variance of a and the variance of b are each less than or equal to the threshold, two metrics M It determines that a: a, there is a correlation is between M b, the ratio of the throughput of M a and M b is 1. “A” in “1: a” obtained as the ratio of the throughput of M a and M b is the average value of a obtained from each equation. If one or both of the variance of a and the variance of b exceed the threshold, it is determined that there is no correlation between M a and M b . Note that the threshold value used for comparison with the variance of a and the threshold value used for comparison with the variance of b may not be the same value.

また、回帰式として、時間遅れを考慮した回帰式を用いて相関性の有無を判定してもよい。時間遅れを考慮した回帰式は、y(t)+a・y(t−1)+a・y(t−2)+・・・=b・x(t)+b・x(t−1)+b・x(t−2)+・・・と表される。ここでは、y(t)+a・y(t−1)+a・y(t−2)=b・x(t)+b・x(t−1)+b・x(t−2)という回帰式を例にして説明する。要素間相関性導出手段110は、各時刻におけるメトリックを上記の回帰式に代入する。すると、以下のように多数の式が得られる。 Moreover, you may determine the presence or absence of a correlation using the regression formula which considered time delay as a regression formula. The regression equation considering the time delay is y (t) + a 1 · y (t−1) + a 2 · y (t−2) +... = B 0 · x (t) + b 1 · x (t− 1) It is expressed as + b 2 · x (t−2) +. Here, y (t) + a 1 · y (t−1) + a 2 · y (t−2) = b 0 · x (t) + b 1 × x (t−1) + b 2 × x (t−2) ) Will be described as an example. The inter-element correlation deriving unit 110 substitutes the metric at each time into the regression equation. Then, many equations are obtained as follows.

(2)+a・M(1)+a・M(0)=b・M(2)+b・M(1)+b・M(0),
(3)+a・M(2)+a・M(1)=b・M(3)+b・M(2)+b・M(1),
・・・
M a (2) + a 1 · M a (1) + a 2 · M a (0) = b 0 · M b (2) + b 1 · M b (1) + b 2 · M b (0),
M a (3) + a 1 · M a (2) + a 2 · M a (1) = b 0 · M b (3) + b 1 · M b (2) + b 2 · M b (1),
...

要素間相関性導出手段110は、上記の各式からそれぞれ係数a,a,b〜bを求める。要素間相関性導出手段110は、例えば、最小二乗法を用いてこれらの係数を算出すればよい。次に、要素間相関性導出手段110は、算出した各係数a,a,b〜bの分散をそれぞれ算出する。要素間相関性導出手段110は、係数a,a,b〜bの分散がそれぞれ予め定められた閾値以下であるか否かを判定し、各係数の分散がそれぞれ閾値以下であれば、二つのメトリックM,M間には相関性があり、MとMの処理量の比が1:Pであると判定する。ここで、Pは、以下のように求めればよい。各式からa,a,b〜bを求めたならば、要素間相関性導出手段110は、aの平均値を算出する。同様に、a,b,b,bについてもそれぞれ平均値を算出する。要素間相関性導出手段110は、左辺の各係数の平均値の和であるa+a=Σaと、右辺の各係数の平均値の和であるb+b+b=Σbとをそれぞれ算出し、Σb/Σa=Pとして、上記の処理量の比1:Pを導出すればよい。 The inter-element correlation deriving unit 110 obtains coefficients a 1 , a 2 , and b 0 to b 2 from the above equations. The inter-element correlation deriving unit 110 may calculate these coefficients using, for example, the least square method. Next, the inter-element correlation deriving unit 110 calculates variances of the calculated coefficients a 1 , a 2 , b 0 to b 2 . The inter-element correlation deriving means 110 determines whether or not the variances of the coefficients a 1 , a 2 , b 0 to b 2 are each equal to or less than a predetermined threshold, and if the variance of each coefficient is equal to or less than the threshold, respectively. For example, there is a correlation between the two metrics M a and M b , and it is determined that the ratio of the processing amount of M a and M b is 1: P. Here, P may be obtained as follows. If from the equation to determine the a 1, a 2, b 0 ~b 2, inter-component correlation deriving means 110 calculates the average value of a 1. Similarly, average values are calculated for a 2 , b 0 , b 1 , and b 2 , respectively. The inter-element correlation deriving means 110 includes a 1 + a 2 = Σa i which is the sum of the average values of the left side coefficients, and b 0 + b 1 + b 2 = Σb i which is the sum of the average values of the right side coefficients. And Σb i / Σa i = P, respectively, and the above processing amount ratio 1: P may be derived.

上記の各例であh、二つのメトリックM,M間には相関性の有無を判定したが、さらに、例えば、メトリックM,Mの相関性の有無を判定し、相関性があると判定した場合には、M,Mの処理量の比およびM,Mの処理量の比に基づいて、M,M,Mの処理量の比を導出してもよい。 Each example Der h above, two metrics M a, was determined whether the correlation is between M b, further, for example, the metric M b, to determine whether the correlation of M c, correlated If it is determined that there is, M a, M b of the processing amount ratios and M b, based on the ratio of throughput of M c, M a, M b , to derive the amount of processing the ratio of M c Also good.

また、性能プロファイル手段120は、性能プロファイル(サーバの台数とその台数のサーバの処理量との関係を導出可能な情報)を生成する(ステップA3)。性能プロファイル手段120は、生成した性能プロファイルをシステム構成候補列挙手段131および有効範囲計算手段132に渡す。性能プロファイル手段120は、対象システム160のサーバに実際に負荷をかけて性能プロファイルを導出してもよい。例えば、性能プロファイル手段120は、対象システム160において動作可能なサーバの台数等の対象システムの構成を取得する。そして、性能プロファイル手段120は、ある層のサーバに対してリクエストを送出しそのリクエストが処理できなくなるまで単位時間当たりのリクエスト数を増加させていき、1台のサーバが処理可能な単位時間当たりのリクエスト数を判定してもよい。また、1台のサーバで処理できなくなった場合に、2台のサーバに対してリクエストを送信して、単位時間当たりのリクエスト数を増加させていき、2台のサーバで処理可能な単位時間当たりのリクエスト数を判定してもよい。さらに、複数のサーバで処理できなくなった場合には、さらにリクエストを送信するサーバの台数を増やして同様に、処理可能な単位時間当たりのリクエスト数を順次判定していけばよい。ここでは、処理可能な単位時間当たりのリクエスト数を例にして説明したが、他のメトリックに関する性能プロファイル(例えば、単位時間当たりのトランザクション数や単位時間当たりのクエリに関する性能プロファイル)も同様に導出すればよい。   Further, the performance profile means 120 generates a performance profile (information that can derive the relationship between the number of servers and the processing amount of the number of servers) (step A3). The performance profile unit 120 passes the generated performance profile to the system configuration candidate listing unit 131 and the effective range calculation unit 132. The performance profile unit 120 may derive the performance profile by actually applying a load to the server of the target system 160. For example, the performance profile unit 120 acquires the configuration of the target system such as the number of servers operable in the target system 160. The performance profile means 120 sends a request to a server in a certain layer and increases the number of requests per unit time until the request cannot be processed. The number of requests may be determined. In addition, when it becomes impossible to process with one server, requests are transmitted to two servers to increase the number of requests per unit time, and per unit time that can be processed with two servers. The number of requests may be determined. Furthermore, if processing cannot be performed by a plurality of servers, the number of servers that transmit requests can be further increased, and similarly, the number of requests per unit time that can be processed is sequentially determined. Here, the number of requests per unit time that can be processed has been described as an example, but performance profiles related to other metrics (for example, the number of transactions per unit time and performance profiles related to queries per unit time) can be derived in the same way. That's fine.

また、上記の説明では、性能プロファイル手段120自身が性能プロファイルを導出する場合を示したが、予め管理者などによって性能プロファイルが用意され、性能プロファイル手段120が予めその性能プロファイルを記憶している構成であってもよい。性能プロファイル手段120が予め性能プロファイルを記憶している場合には、ステップA3(性能プロファイル生成処理)を行わなくてもよい。また、この場合、システム構成候補列挙手段131および有効範囲計算手段132は、性能プロファイル手段120から性能プロファイルを読み込む。   In the above description, the performance profile means 120 itself derives the performance profile. However, the performance profile is prepared in advance by an administrator or the like, and the performance profile means 120 stores the performance profile in advance. It may be. When the performance profile unit 120 stores a performance profile in advance, step A3 (performance profile generation processing) may not be performed. In this case, the system configuration candidate listing unit 131 and the effective range calculation unit 132 read the performance profile from the performance profile unit 120.

性能プロファイル手段120によらずに性能プロファイルを用意する態様として、実際に運用されている対象システム160の動作実績から性能プロファイルを決定してもよい。例えば、対象システム160の動作が級にスローダウンしたときの負荷(例えば、リクエスト数、トランザクション数、クエリ数等)をログから読み取り、その負荷を用いて性能プロファイルを決定してもよい。   As an aspect of preparing a performance profile without using the performance profile unit 120, the performance profile may be determined from the operation results of the target system 160 that is actually operated. For example, the load (for example, the number of requests, the number of transactions, the number of queries, etc.) when the operation of the target system 160 has slowed down to the grade may be read from the log, and the performance profile may be determined using the load.

また、対象システム160内で運用されているサーバを対象システムから取り出したり、あるいは対象システム160内で運用されているサーバと同じスペックのサーバを用意して、そのサーバに対して模擬的に負荷をかけて処理性能を計測することによって性能プロファイルを決定してもよい。例えば、サーバにダミーリクエストを与え、そのときの処理性能(例えば、応答時間や、単位時間当たりに処理可能なリクエスト数等)を計測すればよい。また、所望の台数のサーバの処理性能を計測するには、手動あるいは自動でサーバの数を増減して、負荷(例えばダミーリクエスト)を与えればよい。   In addition, a server operated in the target system 160 is taken out from the target system, or a server having the same specifications as the server operated in the target system 160 is prepared, and a load is simulated on the server. The performance profile may be determined by measuring the processing performance over time. For example, a dummy request may be given to the server and the processing performance at that time (for example, response time, number of requests that can be processed per unit time, etc.) may be measured. In order to measure the processing performance of a desired number of servers, the number of servers may be increased or decreased manually or automatically, and a load (for example, a dummy request) may be applied.

ステップA3の後、システム構成候補列挙手段131は、メトリックの相関性と性能プロファイルとによって、バランスのとれたシステム構成候補を導出する(ステップA4)。ここで、システム構成候補列挙手段131は、メトリックの相関性の具体的な内容として、ステップA2で導出されたメトリックの処理量の比を参照する。また、システム構成候補列挙手段131は、性能プロファイル手段120が導出した(あるいは性能プロファイル手段120が予め記憶している)性能プロファイルを参照する。   After step A3, the system configuration candidate listing unit 131 derives a balanced system configuration candidate based on the metric correlation and the performance profile (step A4). Here, the system configuration candidate listing unit 131 refers to the ratio of the processing amount of the metric derived in step A2 as the specific content of the metric correlation. The system configuration candidate listing unit 131 refers to the performance profile derived by the performance profile unit 120 (or stored in advance by the performance profile unit 120).

システム構成候補列挙手段131は、ステップA2で導出されたメトリックの処理量の比を、各層のシステム構成要素の台数比に変換する。この変換によって得られた各層のシステム構成要素の台数が、システム構成候補となる。メトリックの処理量の比を、各層のシステム構成要素の台数比に変換する方法として、以下に示す2つの方法がある。   The system configuration candidate listing unit 131 converts the ratio of the processing amount of the metric derived in step A2 into the ratio of the number of system components in each layer. The number of system components of each layer obtained by this conversion becomes a system configuration candidate. There are the following two methods for converting the ratio of the metric processing amount into the ratio of the number of system components in each layer.

第1の方法は、基準となる層を一つ定め、その層のシステム構成要素をいくつにするのかを仮に決め、さらに、他の各層のシステム構成要素の数を決定する方法である。   The first method is a method in which one reference layer is determined, the number of system components in that layer is tentatively determined, and the number of system components in each of the other layers is further determined.

第1の方法では、システム構成候補列挙手段131は、基準となる層と、その層のシステム構成要素Eの台数nを定める。基準となる層は予め決められていてもよい。例えば、図2に示す各層のうち、第1層210(第2層や第3層であってもよい。)が基準となる層として予め決められていてもよい。システム構成候補列挙手段131は、基準となる層のシステム構成要素E(本例では第1層210のサーバ211)の台数nを仮に定める。 In the first method, the system configuration candidate listing unit 131 determines a reference layer and the number n 0 of system components E 0 of the layer. The reference layer may be determined in advance. For example, among the layers shown in FIG. 2, the first layer 210 (which may be the second layer or the third layer) may be determined in advance as a reference layer. The system configuration candidate listing unit 131 provisionally determines the number n 0 of system components E 0 of the reference layer (in this example, the server 211 of the first layer 210).

システム構成候補列挙手段131は、性能プロファイルを参照し、基準となる層のシステム構成要素E(以下、サーバ211であるものとして説明する。)の台数がn台であったときの、サーバ211のメトリックの処理量を参照する。このメトリックをMとし、サーバ211がn台のときのメトリックMの処理量がPであったとする。また、システム構成候補列挙手段131は、基準となる層のサーバ211のメトリックMの処理量として、他の層のサーバのメトリックとの間に相関性を有しているメトリックMの処理量を参照する。 The system configuration candidate enumeration unit 131 refers to the performance profile, and the server when the number of system component elements E 0 (hereinafter referred to as the server 211) of the standard layer is n 0 The processing amount of the metric 211 is referred to. Assume that this metric is M 0, and the processing amount of the metric M 0 when the number of servers 211 is n 0 is P 0 . Further, the system configuration candidate listing unit 131 uses the processing amount of the metric M 0 having a correlation with the metric of the server of the other layer as the processing amount of the metric M 0 of the server 211 of the reference layer. Refer to

次に、システム構成候補列挙手段131は、ステップA2で導出されたメトリックの処理量の比から、メトリックMと相関性を有している他の層のメトリックMに要求される処理量を算出する。ステップA2で導出されたメトリックM,Mの処理量の比が、j:kであったとする。システム構成候補列挙手段131は、メトリックMに要求される処理量Pを、P:P=j:kが満足される値として算出する。そして、システム構成候補列挙手段131は、メトリックMに関して処理量Pを実現可能な他の層のシステム構成要素(他の層のサーバ)の台数を、性能プロファイルを参照して求める。システム構成要素となるサーバの台数とその台数のサーバの処理量との関係を導出可能な情報であるので、処理量Pを実現可能なシステム構成要素の台数を性能プロファイルから求めることができる。 Next, the system configuration candidate listing unit 131 determines the processing amount required for the metric M 1 of the other layer having a correlation with the metric M 0 from the ratio of the processing amount of the metric derived in step A2. calculate. Assume that the ratio of the processing amounts of the metrics M 0 and M 1 derived in step A2 is j: k. The system configuration candidate listing unit 131 calculates the processing amount P 1 required for the metric M 1 as a value that satisfies P 0 : P 1 = j: k. Then, the system configuration candidate listing unit 131 obtains the number of system configuration elements (servers of other layers) of other layers that can realize the processing amount P 1 with respect to the metric M 1 with reference to the performance profile. Since the relationship between the system components become number of servers and the throughput of the server of the number is derivable information, it is possible to obtain the processing amount P 1 a number of possible system components from the performance profile.

このようにして、システム構成候補列挙手段131は、基準となる層のシステム構成要素の台数をnとしたときの他の層のシステム構成要素の台数を、各層毎に順次算出する。このようにして得られた、基準となる層のシステム構成要素の台数n、および他の各層のシステム構成要素の台数の組み合わせが、一つのシステム構成候補となる。 In this way, the system configuration candidate enumeration means 131, the number of system components other layers when the number of system components that layer was n 0, are sequentially calculated for each layer. A combination of the number n 0 of system components of the reference layer and the number of system components of each other layer obtained in this way becomes one system configuration candidate.

システム構成候補列挙手段131は、基準となる層のシステム構成要素の台数を変化させ、同様にシステム構成候補を順次導出していく。例えば、基準となる層のシステム構成要素の台数が1台のときのシステム構成候補、2台のときのシステム構成候補、3台のときのシステム構成候補、・・・と順に、システム構成候補を導出していけばよい。   The system configuration candidate listing unit 131 changes the number of system configuration elements of the reference layer, and similarly derives system configuration candidates sequentially. For example, system configuration candidates when the number of system components in the reference layer is one, system configuration candidates when two units, system configuration candidates when three units, system configuration candidates when Derived.

第2の方法は、最小のシステム構成から、処理量が相対的に不足しているシステム構成要素の数を増加させていくことで各層の台数比を求める方法である。   The second method is a method for obtaining the number ratio of each layer by increasing the number of system components having a relatively short processing amount from the minimum system configuration.

第2の方法の場合、システム構成候補列挙手段131は、層が異なるシステム構成候補のメトリックの処理量の比を元にして、各層のシステム構成候補のメトリックの処理量の比を求める。例えば、第1層のシステム構成要素のメトリックMと第2層のシステム構成要素のメトリックMの処理量の比だけでは、第3層のシステム構成要素のメトリックの処理量との関係が分からない。そこで、第3層のシステム構成候補のメトリックMと、M(Mでもよい。)との処理量の比と、MとMの処理量の比とから、システム構成候補列挙手段131は、M,M,Mの処理量の比を求める。MとMの処理量の比と、MとMの処理量の比とから、M,M,Mの処理量の比を求める場合、2つの比(本例ではMとMの比、およびMとMの比)に共通するメトリックMの値を共通化して、各比をつなげればよい。例えば、MとMの処理量の比が1:2であり、MとMの処理量の比が2:1ならば、M,M,Mの処理量の比を1:2:1として求めればよい。以下、この比を、メトリックの相関性から求めた処理量比と記す。 In the case of the second method, the system configuration candidate enumeration unit 131 obtains the ratio of the processing amount of the metric of the system configuration candidate of each layer based on the ratio of the processing amount of the metric of the system configuration candidate having different layers. For example, a metric M 0 of the system components of the first layer only process the ratio of the amount of metrics M 1 of the system components of the second layer, knowing the relationship between the metric of throughput of the system components of the third layer Absent. Therefore, the system configuration candidate enumeration means is obtained from the processing amount ratio between the metric M 2 of the third layer system configuration candidate and M 1 (or M 0 ) and the processing amount ratio of M 0 and M 1. 131 calculates the ratio of the processing amounts of M 0 , M 1 , and M 2 . And processing of the ratio of M 0 and M 1, and a processing amount of the ratio of M 1 and M 2, when determining the ratio of M 0, M 1, M 2 of processing amount, the two ratios (in this example M The value of the metric M 1 that is common to the ratio of 0 to M 1 and the ratio of M 1 to M 2 may be shared, and the ratios may be connected. For example, if the ratio of the throughput of M 0 and M 1 is 1: 2 and the ratio of the throughput of M 1 and M 2 is 2: 1, the ratio of the throughput of M 0 , M 1 , M 2 is What is necessary is just to obtain | require as 1: 2: 1. Hereinafter, this ratio is referred to as a processing amount ratio obtained from metric correlation.

システム構成候補列挙手段131は、最小のシステム構成となるような各層のシステム構成要素の台数を決定する。システム構成候補列挙手段131は、例えば、各層のシステム構成要素が1台ずつである構成を最小のシステム構成として、各層のシステム構成要素の数を全て1台と定めてもよい。各層のシステム構成要素をE,E,Eとし、各層のシステム構成要素の台数をn,n,nとする。ここでは、n=1,n=1,n=1である。この「n=1,n=1,n=1」という組み合わせは、システム構成候補の1つである。 The system configuration candidate enumeration unit 131 determines the number of system components of each layer so that the minimum system configuration is obtained. The system configuration candidate listing unit 131 may determine, for example, that the configuration having one system component in each layer is the minimum system configuration and the number of system components in each layer is one. Assume that the system components of each layer are E 0 , E 1 , E 2, and the number of system components of each layer is n 0 , n 1 , n 2 . Here, n 0 = 1, n 1 = 1, and n 2 = 1. This combination of “n 0 = 1, n 1 = 1, n 2 = 1” is one of the system configuration candidates.

システム構成候補列挙手段131は、性能プロファイルを参照して、各メトリックM,M,Mの処理量の比を求める。ここでは、n=1であるので、サーバが1台のときにおけるメトリックMに関する処理量(Pとする。)を性能プロファイルを参照して求めればよい。同様に、サーバが1台のときにおけるメトリックMの処理量(Pとする。)、およびサーバが1台のときにおけるメトリックMの処理量(Pとする。)も求める。システム構成候補列挙手段131は、処理量の比であるP:P:Pを、各メトリックM,M,Mの処理量の比とする。このP:P:Pを、性能プロファイルより求めた処理量比と記す。 The system configuration candidate listing unit 131 refers to the performance profile to determine the ratio of the processing amounts of the metrics M 0 , M 1 , and M 2 . Here, since n 0 = 1, the processing amount (referred to as P 0 ) relating to the metric M 0 when there is one server may be obtained with reference to the performance profile. Similarly, the server throughput metrics M 1 at the time of the one (the P 1.), And the server (and P 2.) Throughput metric M 2 at the time one also obtains. The system configuration candidate listing unit 131 sets P 0 : P 1 : P 2, which is a processing amount ratio, as the processing amount ratio of each metric M 0 , M 1 , M 2 . This P 0 : P 1 : P 2 is described as the processing amount ratio obtained from the performance profile.

次に、システム構成候補列挙手段131は、メトリックの相関性から求めた処理量比と、性能プロファイルより求めた処理量比とを比較して、相対的に性能プロファイルより求めた処理量比が最も小さくなっているシステム構成要素を特定する。この特定方法を具体的に示す。メトリックの相関性から求めた処理量比がp:q:rであり、性能プロファイルより求めた処理量比がs:t:uであるとする。システム構成候補列挙手段131は、性能プロファイルより求めた処理量比における各項をそれぞれ、メトリックの相関性から求めた処理量比における対応する各項で除算した相対比を求める。すなわち、システム構成候補列挙手段131は、s/p:t/q:u/rを求める。システム構成候補列挙手段131は、この相対比の各項のうち、最も小さい項に対応するシステム構成要素を、「相対的に性能プロファイルより求めた処理量比が最も小さくなっているシステム構成要素」として特定する。   Next, the system configuration candidate listing unit 131 compares the processing amount ratio obtained from the metric correlation with the processing amount ratio obtained from the performance profile, and the processing amount ratio obtained from the performance profile is relatively the highest. Identify the system components that are becoming smaller. This specifying method will be specifically shown. It is assumed that the processing amount ratio obtained from the metric correlation is p: q: r, and the processing amount ratio obtained from the performance profile is s: t: u. The system configuration candidate listing unit 131 obtains a relative ratio obtained by dividing each term in the processing amount ratio obtained from the performance profile by each corresponding term in the processing amount ratio obtained from the correlation of metrics. That is, the system configuration candidate listing unit 131 calculates s / p: t / q: u / r. The system configuration candidate listing unit 131 selects a system component corresponding to the smallest term among the terms of the relative ratio as “the system component having the smallest processing amount ratio obtained from the performance profile”. As specified.

例えば、メトリックの相関性から求めた処理量比p:q:r=1:1:1であり、性能プロファイルより求めた処理量比s:t:u=1:2:3であるとする。このとき、相対比は1:2:3となり、相対比における最小の項「1」に対応するシステム構成要素を、「相対的に性能プロファイルより求めた処理量比が最も小さくなっているシステム構成要素」とする。   For example, it is assumed that the processing amount ratio p: q: r = 1: 1: 1 determined from the metric correlation and the processing amount ratio s: t: u = 1: 2: 3 determined from the performance profile. At this time, the relative ratio is 1: 2: 3, and the system component corresponding to the minimum term “1” in the relative ratio is set to “the system configuration in which the processing amount ratio obtained from the performance profile is the smallest. Element ".

また、例えば、メトリックの相関性から求めた処理量比p:q:r=1:2:3であり、性能プロファイルより求めた処理量比s:t:u=1:1:1であるとする。このとき、相対比は1:1/2:1/3となり、相対比における最小の項「1/3」に対応するシステム構成要素を、「相対的に性能プロファイルより求めた処理量比が最も小さくなっているシステム構成要素」とする。   Further, for example, the processing amount ratio p: q: r = 1: 2: 3 obtained from the metric correlation, and the processing amount ratio s: t: u = 1: 1: 1 obtained from the performance profile. To do. At this time, the relative ratio is 1: 1/2: 1/3, and the system component corresponding to the minimum term “1/3” in the relative ratio is set to “relatively, the throughput ratio obtained from the performance profile is the highest. “System components that are getting smaller”.

「相対的に性能プロファイルより求めた処理量比が最も小さくなっているシステム構成要素」を特定したならば、そのシステム構成要素を1台増加する。例えば、「相対的に性能プロファイルより求めた処理量比が最も小さくなっているシステム構成要素」がEであったとする。すると、「n=1,n=1,n=1」というシステム構成要素に対し、Eの台数を一台増加し、「n=1,n=2,n=1」として、その台数の組み合わせをシステム構成候補の一つとして追加する。 If the “system component having the smallest processing amount ratio obtained from the performance profile” is specified, the system component is increased by one. For example, a "relatively performance profile than obtained processing amount ratio is the smallest system components" was E 1. Then, the number of E 1 is increased by one for the system components “n 0 = 1, n 1 = 1, n 2 = 1”, and “n 0 = 1, n 1 = 2, n 2 = 1”. The combination of the numbers is added as one of the system configuration candidates.

以降、同様にして、システム構成候補列挙手段131は、「相対的に性能プロファイルより求めた処理量比が最も小さくなっているシステム構成要素」を特定し、そのシステム構成要素の台数を1台増加して新たなシステム構成候補とする処理を繰り返す。システム構成候補列挙手段131は、いずれかのシステム構成要素の台数が上限値に達するか、あるいはシステム構成要素を増やしても処理量が飽和する状態になるまで上記の処理を繰り返す。   Thereafter, in the same manner, the system configuration candidate listing unit 131 identifies “the system component having the smallest processing amount ratio obtained from the performance profile” and increases the number of the system components by one. Then, the process of setting a new system configuration candidate is repeated. The system configuration candidate listing unit 131 repeats the above processing until the number of any of the system components reaches the upper limit value or the processing amount is saturated even when the number of system components is increased.

なお、ここでは、増加するシステム構成要素の台数を1台ずつとしたが、2台以上ずつシステム構成要素を増加させながらシステム構成候補を定めていってもよい。   Here, the number of system component elements to be increased is one by one, but system configuration candidates may be determined while increasing the system component elements by two or more.

また、システム構成候補列挙手段131は、前述の台数限界値記憶手段(図示せず。)を参照して、いずれかのシステム構成要素の台数が上限値に達したか否かを判定すればよい。また、各層におけるサーバの台数の下限値が定められている場合には、システム構成候補列挙手段131は、その下限値よりも少ない台数を定めたシステム構成候補を、システム構成候補から除外する。   Further, the system configuration candidate listing unit 131 may determine whether or not the number of any of the system components has reached the upper limit value with reference to the above-mentioned number limit value storage unit (not shown). . Further, when the lower limit value of the number of servers in each layer is determined, the system configuration candidate listing unit 131 excludes the system configuration candidates in which the number less than the lower limit value is determined from the system configuration candidates.

また、後述するように、サーバを通信ネットワークに接続させる態様として、物理的には通信ネットワークに接続されているがソフトウェアのインストールや通信を行うための設定が行われていないサーバに対して、ソフトウェアのインストールや通信を行うための設定を行う態様がある。このような態様でサーバを追加する場合、予め用意されて通信ネットワークに物理的に接続されている各層毎のサーバの台数を示す情報が、データ処理装置100が備える記憶装置に記憶されていてもよい。そして、この情報が示すサーバの台数の上限値として参照してもよい。   As will be described later, as a mode of connecting a server to a communication network, software that is physically connected to the communication network but is not set up for software installation or communication is used. There is a mode of setting for performing installation and communication. When adding a server in this manner, information indicating the number of servers for each layer that are prepared and physically connected to the communication network is stored in the storage device included in the data processing device 100. Good. And you may refer as an upper limit of the number of servers which this information shows.

システム構成候補列挙手段131によってシステム構成候補が生成された後(ステップA4の後)、有効範囲計算手段132は、有効範囲(各層の各サーバが処理可能な負荷の範囲)を計算する(ステップA5)。以下、有効範囲の計算処理について説明する。   After the system configuration candidates are generated by the system configuration candidate listing unit 131 (after step A4), the effective range calculation unit 132 calculates the effective range (the range of load that can be processed by each server in each layer) (step A5). ). The effective range calculation process will be described below.

有効範囲計算手段132は、ステップA4の第2の方法と同様にして、「メトリックの相関性から求めた処理量比」を導出する。   The effective range calculation means 132 derives “a processing amount ratio obtained from metric correlation” in the same manner as in the second method of step A4.

また、有効範囲計算手段132は、ステップA4で導出された複数のシステム構成候補の中から一つのシステム構成候補を選択する。有効範囲計算手段132は、選択したシステム構成候補で定められている各層のシステム構成要素の台数に基づいて、ステップA4の第2の方法と同様に、「性能プロファイルより求めた処理量比」を導出する。   Further, the effective range calculation unit 132 selects one system configuration candidate from the plurality of system configuration candidates derived in step A4. Based on the number of system components of each layer determined by the selected system configuration candidate, the effective range calculation unit 132 calculates the “processing amount ratio obtained from the performance profile” in the same manner as the second method of step A4. To derive.

さらに、有効範囲計算手段132は、「メトリックの相関性から求めた処理量比」および「性能プロファイルより求めた処理量比」とから、ステップA4の第2の方法と同様に、「相対的に性能プロファイルより求めた処理量比が最も小さくなっているシステム構成要素」を特定する。そして、有効範囲計算手段132は、特定したシステム構成要素が、選択したシステム構成候補で何台に定められいるかを判定する。   Further, the effective range calculation means 132 determines “relatively, similarly to the second method of step A4, from the“ processing amount ratio obtained from the metric correlation ”and“ processing amount ratio obtained from the performance profile ”. The system component that has the smallest throughput ratio determined from the performance profile is identified. Then, the effective range calculation unit 132 determines how many specified system configuration elements are determined by the selected system configuration candidates.

有効範囲計算手段132は、性能プロファイルを参照して、その台数に応じた処理量を求める。この処理量をQとする。有効範囲計算手段132は、その処理量Qを基準として、他の層の処理量を、「メトリックの相関性から求めた処理量比」に基づいて算出する。例えば、「相対的に性能プロファイルより求めた処理量比が最も小さくなっているシステム構成要素」が第1層のサーバ211であり、システム構成候補で定められたサーバ211の台数に応じた第1層の処理量Qを求めたとする。このとき、第2層の処理量Q’および第3層の処理量Q’’を求める。有効範囲計算手段132は、Q:Q’:Q’’が「メトリックの相関性から求めた処理量比(例えば、p:q:r)」と等しくなるように第2層の処理量Q’および第3層の処理量Q’’を求める。すなわち、Q:Q’:Q’’=p:q:rとなるような処理量Q’,Q’’を求める。   The effective range calculation unit 132 refers to the performance profile and obtains a processing amount corresponding to the number of units. Let Q be this processing amount. The effective range calculating unit 132 calculates the processing amount of the other layer based on the “processing amount ratio obtained from the correlation of metrics” with the processing amount Q as a reference. For example, “the system component having the smallest processing amount ratio obtained from the performance profile” is the first layer server 211, and the first corresponding to the number of servers 211 determined by the system configuration candidates. It is assumed that the processing amount Q of the layer is obtained. At this time, the processing amount Q ′ of the second layer and the processing amount Q ″ of the third layer are obtained. The effective range calculation means 132 determines the processing amount Q ′ of the second layer so that Q: Q ′: Q ″ is equal to “a processing amount ratio obtained from metric correlation (for example, p: q: r)”. And the processing amount Q ″ of the third layer is obtained. That is, the processing amounts Q ′ and Q ″ such that Q: Q ′: Q ″ = p: q: r are obtained.

有効範囲計算手段132は、このようにして求めた各層の処理量を、選択したシステム構成候補における各層の有効範囲の上限とする。また、有効範囲計算手段132は、選択したシステム構成候補における各層の有効範囲の下限をいずれも0に定める。上記の例の場合、第1層210の有効範囲は0〜Qであり、第2層220の有効範囲は0〜Q’であり、第3層230の有効範囲は0〜Q’’である。   The effective range calculation unit 132 sets the processing amount of each layer obtained in this way as the upper limit of the effective range of each layer in the selected system configuration candidate. In addition, the effective range calculation unit 132 sets the lower limit of the effective range of each layer in the selected system configuration candidate to 0. In the above example, the effective range of the first layer 210 is 0 to Q, the effective range of the second layer 220 is 0 to Q ′, and the effective range of the third layer 230 is 0 to Q ″. .

有効範囲計算手段132は、選択したシステム構成候補に関して各層の有効範囲を求めたならば、未選択のシステム構成候補を選択し、同様にそのシステム構成候補における各層の有効範囲を求める。有効範囲計算手段132は、未選択のシステム構成候補がなくなるまで上記の処理を繰り返す。この結果、各システム構成候補毎に、システム構成候補に対応する有効範囲が導出される。   When the effective range calculation unit 132 determines the effective range of each layer with respect to the selected system configuration candidate, it selects an unselected system configuration candidate and similarly determines the effective range of each layer in the system configuration candidate. The effective range calculation unit 132 repeats the above processing until there is no unselected system configuration candidate. As a result, an effective range corresponding to the system configuration candidate is derived for each system configuration candidate.

ステップA5の後、トリガ生成手段133は、有効範囲の境界(各有効範囲の上限)に基づいて、トリガを定める(ステップA6)。トリガ生成手段133は、システム構成候補列挙手段131によって導出されたシステム構成候補を、各層のサーバ台数(システム構成要素の台数)がそれぞれ増加していくように昇順に並べる。さらに、トリガ生成手段133は、そのシステム構成候補の順番に従って、各システム構成候補に対応する有効範囲(各層の有効範囲の組み合わせ)を順番に並べる。そして、順番に並ぶシステム構成候補の有効範囲の境界を特定する。例えば、あるシステム構成候補Aに対応する有効範囲(各層の有効範囲の組み合わせ)が、「第1層のサーバでは0〜Q。第2層のサーバでは0〜Q。第3層のサーバでは0〜Q。」であり、次のシステム構成候補Bに対応する有効範囲が、「第1層のサーバでは0〜Q’。第2層のサーバでは0〜Q’。第3層のサーバでは0〜Q’。」であったとする。トリガ生成手段133は、システム構成要素数が少ない方のシステム構成候補の有効範囲の上限を境界として特定する。本例では、有効範囲の境界を「第1層ではQ、第2層ではQ、第3層でQ」と特定する。 After step A5, the trigger generation means 133 determines a trigger based on the boundary of the effective range (the upper limit of each effective range) (step A6). The trigger generation unit 133 arranges the system configuration candidates derived by the system configuration candidate listing unit 131 in ascending order so that the number of servers in each layer (the number of system components) increases. Furthermore, the trigger generation means 133 arranges the effective ranges (combinations of effective ranges of each layer) corresponding to each system configuration candidate in order according to the order of the system configuration candidates. And the boundary of the effective range of the system configuration candidate arranged in order is specified. For example, the effective range (combination of effective ranges of each layer) corresponding to a certain system configuration candidate A is “0 to Q 1 for the first layer server. 0 to Q 2 for the second layer server. Third layer server. Is 0 to Q 3. ”And the valid range corresponding to the next system configuration candidate B is“ 0 to Q 1 ′ for the first layer server. 0 to Q 2 ′ for the second layer server. It is assumed that 0 to Q 3 ′ ”in the server of the layer. The trigger generation unit 133 specifies the upper limit of the effective range of the system configuration candidate having the smaller number of system components as a boundary. In this example, the boundary of the effective range is specified as “Q 1 in the first layer, Q 2 in the second layer, and Q 3 in the third layer”.

続いて、トリガ生成手段133は、特定した境界よりも所定数低い値をトリガとして定める。上記の例の場合、例えば、第1層のトリガをQ−k、第2層のトリガをQ−k、第3層のトリガをQ−kとして定める。なお、第1層のトリガがQ−kであるということは、第1層におけるメトリックがQ−kより低い値からQ−kまで上昇したら、より有効範囲の広いシステム構成候補に切り替えるべきであることを意味し、第1層におけるメトリックがQ−kより高い値からQ−kまで減少したら、より有効範囲の狭いシステム構成候補に切り替えるべきであることを意味する。 Subsequently, the trigger generation unit 133 determines a value that is a predetermined number lower than the specified boundary as a trigger. In the case of the above example, for example, the first layer trigger is defined as Q 1 -k, the second layer trigger is defined as Q 2 -k, and the third layer trigger is defined as Q 3 -k. Incidentally, the fact that the trigger of the first layer is Q 1 -k, once the metric in the first layer is increased from a value lower than Q 1 -k to Q 1 -k, switched to a more effective range wide system configuration candidates It means that it should, the metric in the first layer After decreases from a value higher than Q 1 -k to Q 1 -k, which means that it should switch to a more effective range narrower system configuration candidates.

また、トリガ生成手段133は、特定した境界に所定の割合(100%よりも低い所定の割合)を乗じてトリガを定めてもよい。例えば、上記の例の場合、例えば、第1層のトリガを0.9・Q、第2層のトリガを0.9・Q、第3層のトリガを0.9・Qとして定めてもよい。 In addition, the trigger generation unit 133 may determine the trigger by multiplying the specified boundary by a predetermined ratio (a predetermined ratio lower than 100%). For example, in the case of the above example, for example, the trigger of the first layer is set to 0.9 · Q 1 , the trigger of the second layer is set to 0.9 · Q 2 , and the trigger of the third layer is set to 0.9 · Q 3. May be.

トリガ生成手段133は、システム構成候補の有効範囲の境界毎にトリガを定める。   The trigger generation means 133 determines a trigger for each boundary of the effective range of system configuration candidates.

次に、操作系列生成手段134は、システム構成候補の差分から、操作系列を生成する(ステップA7)。操作系列生成手段134は、各層のシステム構成要素の台数がそれぞれ増加していくように昇順に並べられたシステム構成候補において、連続して並んでいるシステム構成候補同士の差分をそれぞれ求める。すなわち、連続して並んでいる2つのシステム構成候補に関して、一方のシステム構成候補のみに含まれるシステム構成要素(サーバ)を求める。操作系列生成手段134は、差分となるサーバを層に追加するための操作の情報をシステム操作記憶手段140から読み込み、2つのシステム構成候補の差分となるサーバを追加するための操作の情報の集合を一つの操作系列とする。同様に、差分となるサーバを層から除外するための操作の情報をシステムシステム操作記憶手段140から読み込み、2つのシステム構成候補の差分となるサーバを除外するための操作の情報の集合を一つの操作系列とする。   Next, the operation sequence generation unit 134 generates an operation sequence from the difference between the system configuration candidates (step A7). The operation sequence generation unit 134 obtains a difference between consecutive system configuration candidates among the system configuration candidates arranged in ascending order so that the number of system components of each layer increases. That is, with respect to two system configuration candidates arranged in a row, system configuration elements (servers) included only in one system configuration candidate are obtained. The operation sequence generation unit 134 reads operation information for adding a server that becomes a difference to a layer from the system operation storage unit 140, and a set of operation information for adding a server that becomes a difference between two system configuration candidates Is one operation sequence. Similarly, the operation information for excluding the server that becomes the difference from the layer is read from the system system operation storage unit 140, and a set of operation information for excluding the server that becomes the difference between the two system configuration candidates is stored in one The operation sequence.

操作系列生成手段134は、同様にして、連続して並ぶ2つのシステム構成候補毎に、その差分となるサーバを追加するための操作系列、および差分となるサーバを除外するための操作系列を定めていく。   Similarly, the operation sequence generation unit 134 determines an operation sequence for adding a server as a difference and an operation sequence for excluding a server as a difference for each of two consecutive system configuration candidates arranged in series. To go.

なお、サーバを通信ネットワークに接続させる態様として、物理的に接続されていないサーバを人間が物理的に通信ネットワークに接続させ、そのサーバにソフトウェアをインストールしたり、そのサーバの設定を、通信ネットワークを介した通信が行えるように設定したりする態様がある。この接続態様では、操作対象要素に対する操作として、例えば、「サーバを物理的に通信ネットワークに接続させる。」、「サーバにソフトウェアをインストールする。」、「通信ネットワークを介して通信可能となるようにサーバの設定を変更する。」、「ソフトウェアを起動する。」等の操作が含まれる。物理的に接続されていないサーバを人間が物理的に通信ネットワークに接続させる場合には、「サーバを物理的に通信ネットワークに接続させる。」という操作の情報を含む情報をシステム操作記憶手段140から読み込み、「サーバを物理的に通信ネットワークに接続させる。」という操作の情報を含む操作系列を定める。   As a mode of connecting a server to a communication network, a person who is not physically connected can be physically connected to the communication network, and software can be installed on the server, or settings of the server can be connected to the communication network. There is a mode of setting so that communication can be performed. In this connection mode, as operations for the operation target element, for example, “a server is physically connected to a communication network”, “software is installed on a server”, “communication via a communication network”. Operations such as “change server settings” and “start software” are included. In the case where a human physically connects a server that is not physically connected to the communication network, information including operation information such as “connect the server physically to the communication network” is received from the system operation storage unit 140. Read and define an operation sequence including operation information “connect the server physically to the communication network”.

また、サーバを通信ネットワークに接続させる態様として、物理的には通信ネットワークに接続されているがソフトウェアのインストールや通信を行うための設定が行われていないサーバに対して、ソフトウェアのインストールや通信を行うための設定を行う態様がある。この場合には、例えば、「サーバを通信可能となるように設定変更する。」、「サーバにソフトウェアをインストールする。」、「ソフトウェアを起動する。」等の情報を含む操作系列を定めればよい。   In addition, as a mode of connecting the server to the communication network, software installation or communication is performed on a server that is physically connected to the communication network but is not set up for software installation or communication. There is a mode of performing setting for performing. In this case, for example, an operation sequence including information such as “change the setting so that the server can communicate”, “install software on the server”, “start software”, and the like may be defined. Good.

サーバを通信ネットワークに接続させる態様を、上記の2つの態様のいずれかにするかは、予め定められ、その態様に応じた操作の情報が予めシステム操作記憶手段140に記憶される。   It is determined in advance whether the server is connected to the communication network in any of the above two modes, and operation information corresponding to the mode is stored in the system operation storage unit 140 in advance.

ステップA7において、システム構成候補同士の差分となるシステム構成要素を追加あるいは除外するための操作の情報がシステム操作記憶手段140に記憶されておらず、操作系列生成手段134がシステム操作記憶手段140から操作の情報を読み込むことができない場合には、操作系列生成手段134は、操作の情報を用意してシステム操作記憶手段140に記憶させるべきことを示すメッセージを出力する(例えば、メッセージをディスプレイ装置に表示させる)。   In step A 7, operation information for adding or excluding system configuration elements that are differences between system configuration candidates is not stored in the system operation storage unit 140, and the operation sequence generation unit 134 is stored in the system operation storage unit 140. When the operation information cannot be read, the operation sequence generation unit 134 outputs a message indicating that the operation information should be prepared and stored in the system operation storage unit 140 (for example, the message is displayed on the display device). Display).

ステップA7の後、ルール生成手段130は、ステップA6で得られたトリガと、ステップA7で得られた操作系列とを組み合わせて、システム構成変更ルールを生成する(ステップA8)。トリガおよび操作系列は、連続して並ぶ2つのシステム構成候補毎に求められる。この2つのシステム構成候補の境界に基づいて求められたトリガが、2つのシステム構成候補の一方から他方に切り替えるトリガとなる。2つのシステム構成候補のうち、システム構成要素の少ない方のシステム構成候補からシステム構成要素の多い方のシステム構成候補に切り替えるシステム構成変更ルールは、その有効範囲の境界から求めたトリガと、差分となるサーバを追加するための操作系列とを組み合わせることによって生成すればよい。また、2つのシステム構成候補のうち、システム構成要素の多い方のシステム構成候補からシステム構成要素の少ない方のシステム構成候補に切り替えるシステム構成変更ルールは、その有効範囲の境界から求めたトリガと、差分となるサーバを除外するための操作系列とを組み合わせればよい。   After step A7, the rule generation unit 130 generates a system configuration change rule by combining the trigger obtained in step A6 and the operation sequence obtained in step A7 (step A8). A trigger and an operation sequence are obtained for each of two system configuration candidates arranged in succession. The trigger obtained based on the boundary between the two system configuration candidates serves as a trigger for switching from one of the two system configuration candidates to the other. Of the two system configuration candidates, the system configuration change rule for switching from the system configuration candidate with the smaller system component to the system configuration candidate with the larger system component is based on the trigger obtained from the boundary of the effective range, the difference, What is necessary is just to produce | generate by combining the operation sequence for adding the server which becomes. Further, the system configuration change rule for switching from the system configuration candidate having the larger system component to the system configuration candidate having the smaller system component out of the two system configuration candidates has the trigger obtained from the boundary of the effective range, What is necessary is just to combine with the operation sequence for excluding the server used as a difference.

なお、例えば、ルール生成手段130が監視システム170に、生成したシステム構成変更ルールを送信するなどして、監視システム170にシステム構成変更ルールを保持させる。監視システム170は、対象システム160の状態を監視し、保持しているシステム構成変更ルールのトリガを満足する状態になったならば、そのシステム構成変更ルールの操作系列に従ってサーバを追加したり、あるいはサーバを削除するための操作を行う。例えば、「サーバを通信可能となるように設定変更する。」、「サーバにソフトウェアをインストールする。」、「ソフトウェアを起動する。」、「通信不能となるようにサーバの設定を変更する。」、「ソフトウェアを終了する。」、「サーバからソフトウェアを削除する。」等の操作系列に含まれる個々の情報に従って、通信ネットワークを介してサーバの設定変更や、ソフトウェアのインストールや削除等の操作を行う。ただし、監視システム170は、サーバを物理的に通信ネットワークに接続させることはできない。そこで、「サーバを物理的に通信ネットワークに接続させる。」という操作に関しては、その操作情報をディスプレイ装置(図1において図示せず。)に表示して、管理者にサーバを物理的に通信ネットワークに接続すべきことを知らせる。   For example, the rule generation unit 130 transmits the generated system configuration change rule to the monitoring system 170, and causes the monitoring system 170 to hold the system configuration change rule. The monitoring system 170 monitors the state of the target system 160, and when it becomes a state that satisfies the trigger of the held system configuration change rule, adds a server according to the operation sequence of the system configuration change rule, or Perform the operation to delete the server. For example, “change the setting so that the server can communicate”, “install the software on the server”, “start the software”, “change the setting of the server so that communication is disabled”. , According to the individual information included in the operation sequence such as “Exit software”, “Delete software from server”, etc., operations such as server setting change, software installation and deletion via the communication network Do. However, the monitoring system 170 cannot physically connect the server to the communication network. Therefore, regarding the operation of “connecting the server physically to the communication network”, the operation information is displayed on the display device (not shown in FIG. 1), and the server is physically connected to the administrator. Inform them that they should be connected.

また、上記の説明では、要素間相関性導出手段110が回帰分析によって、相関性を有するメトリックの組み合わせや、メトリック間の相関性を導出する場合を示したが、要素間相関性導出手段110は、各層のサーバ211,221,231に搭載されているプログラムを解析することによって、相関性を有するメトリックの組み合わせや、メトリック間の相関性を導出してもよい。   Further, in the above description, the inter-element correlation deriving unit 110 has shown a case where a combination of metrics having correlation and a correlation between metrics are derived by regression analysis. However, the inter-element correlation deriving unit 110 By analyzing the programs installed in the servers 211, 211, and 231 of each layer, a combination of metrics having correlation and a correlation between metrics may be derived.

次に、本実施の形態の効果について説明する。
本実施の形態によれば、要素間相関性導出手段110が、対象システム160のサーバのメトリックを計測し、計測したメトリック間の相関性を導出する。そして、システム構成候補列挙手段131が、メトリックの相関性と性能プロファイルとに基づいてシステム構成候補を導出する。従って、一部の層のシステム構成要素が過剰に多かったり少なかったりすることのない組み合わせをシステム構成候補として特定することができる。
Next, the effect of this embodiment will be described.
According to the present embodiment, the inter-element correlation deriving means 110 measures the server metrics of the target system 160 and derives the correlation between the measured metrics. Then, the system configuration candidate listing unit 131 derives system configuration candidates based on the metric correlation and the performance profile. Therefore, a combination that does not have too many or too few system components in some layers can be identified as a system configuration candidate.

また、本実施の形態によれば、有効範囲計算手段132が、システム構成候補毎に有効範囲(各層の各サーバが処理可能な負荷の範囲)を計算し、トリガ生成部133がその有効範囲の境界に基づいて対象システム160の構成を変更する条件(トリガ)を定める。また、操作系列生成手段134が、システム構成候補同士の差分(一方のシステム構成候補のみに含まれるシステム構成要素)を追加したり除外するための操作の情報をシステム操作記憶手段140から読み込み、自律制御ルール生成手段130がトリガと操作の情報の集合である操作系列とを組み合わせてシステム構成変更ルールを生成する。従って、人間の経験や実績によらずにシステム構成変更ルールを生成することができる。また、人間のスキルによらずにシステム構成変更ルールを生成することができるので、適切なシステム構成ルールを容易に生成することができる。   Further, according to the present embodiment, the effective range calculation unit 132 calculates the effective range (the load range that can be processed by each server in each layer) for each system configuration candidate, and the trigger generation unit 133 determines the effective range. A condition (trigger) for changing the configuration of the target system 160 is determined based on the boundary. Further, the operation sequence generation unit 134 reads operation information for adding or excluding differences between system configuration candidates (system configuration elements included only in one system configuration candidate) from the system operation storage unit 140, and autonomously The control rule generation unit 130 generates a system configuration change rule by combining a trigger and an operation sequence that is a set of operation information. Therefore, it is possible to generate a system configuration change rule without depending on human experience and results. Further, since the system configuration change rule can be generated regardless of human skill, an appropriate system configuration rule can be easily generated.

実施の形態2.
図6は、本発明の第2の実施の形態のシステム構成候補導出装置の例を示すブロック図である。第1の実施の形態と同様の構成部については図1と同一の符号を付し、説明を省略する。第2の実施の形態では、データ処理装置100は、要素間相関性導出手段110、性能プロファイル手段120、システム構成候補列挙手段131、有効範囲計算手段132、トリガ生成手段133、操作系列生成手段134、ルール生成手段130に加えて、システム構成候補絞込手段135を備える。
Embodiment 2. FIG.
FIG. 6 is a block diagram illustrating an example of a system configuration candidate derivation device according to the second embodiment of this invention. Components similar to those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals as those in FIG. In the second embodiment, the data processing apparatus 100 includes an inter-element correlation deriving unit 110, a performance profile unit 120, a system configuration candidate listing unit 131, an effective range calculating unit 132, a trigger generating unit 133, and an operation sequence generating unit 134. In addition to the rule generation unit 130, a system configuration candidate narrowing-down unit 135 is provided.

既に説明したように、有効範囲計算手段132は、選択する各システム構成候補における各層の有効範囲の下限をいずれも0に定める。従って、各システム構成候補の有効範囲の下限はいずれも0であり、あるシステム構成候補の有効範囲は、システム構成要素がより少ない他のシステム構成候補の有効範囲を包含し、この二つのシステム構成候補の有効範囲には重複する部分がある。   As already described, the effective range calculation means 132 sets the lower limit of the effective range of each layer in each system configuration candidate to be selected to 0. Accordingly, the lower limit of the effective range of each system configuration candidate is 0, and the effective range of a certain system configuration candidate includes the effective range of other system configuration candidates with fewer system components, and the two system configurations There are overlapping parts in the effective range of candidates.

システム構成候補絞込手段135は、互いに異なるシステム構成候補の有効範囲同士の重複部分が大きい場合には、そのシステム構成候補のうちの一方を、システム構成候補から除外する処理を行う。   The system configuration candidate narrowing means 135 performs a process of excluding one of the system configuration candidates from the system configuration candidates when the overlapping portion between the valid ranges of different system configuration candidates is large.

図7は、第2の実施の形態のシステム構成候補導出装置の処理経過の例を示すフローチャートである。第1の実施の形態と同様の処理については、図5に示す符号と同一の符号を付し説明を省略する。システム構成候補絞込手段135は、ステップA5で各システム構成候補の有効範囲が計算された後、互いに異なるシステム構成候補の有効範囲同士の重複部分が大きいか否かを判定し、重複部分が大きいと判定した場合には、そのシステム構成候補のいずれか一方を、システム構成候補から除外し、もう一方のシステム構成候補のみをシステム構成候補として残す(ステップA5−a)。その後、ステップA6以降の動作を行う。   FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of processing progress of the system configuration candidate derivation device according to the second embodiment. About the process similar to 1st Embodiment, the code | symbol same as the code | symbol shown in FIG. 5 is attached | subjected, and description is abbreviate | omitted. The system configuration candidate narrowing means 135 determines whether or not there is a large overlap between effective ranges of different system configuration candidates after the effective range of each system configuration candidate is calculated in step A5, and the overlap is large. If it is determined, either one of the system configuration candidates is excluded from the system configuration candidates, and only the other system configuration candidate is left as a system configuration candidate (step A5-a). Thereafter, the operations after Step A6 are performed.

以下、このステップA5−aの処理を詳細に説明する。まず、有効範囲の重複について説明する。図8は、2つのシステム構成候補の有効範囲の例を示す説明図である。白色で示した部分はシステム構成要素の数が少ない方のシステム構成候補(以下、候補1とする。)の有効範囲を表している。斜線で示した部分はシステム構成要素の数が多い方のシステム構成候補(以下、候補2とする。)の有効範囲を表している。また、図8では、第1層から第3層までの相関性のあるメトリックの有効範囲を表している。候補1の第1層のメトリックの有効範囲は0〜hであり、候補2の第1層のメトリックの有効範囲は0〜h’であり、0〜hの範囲が重複する。候補1の第2層のメトリックの有効範囲は0〜iであり、候補2の第2層のメトリックの有効範囲は0〜i’であり、0〜iの範囲が重複する。候補1の第3層のメトリックの有効範囲は0〜jであり、候補2の第3層のメトリックの有効範囲は0〜j’であり、0〜jの範囲が重複する。   Hereinafter, the process of step A5-a will be described in detail. First, overlapping of effective ranges will be described. FIG. 8 is an explanatory diagram showing examples of effective ranges of two system configuration candidates. The portion shown in white represents the effective range of the system configuration candidate (hereinafter referred to as candidate 1) with the smaller number of system components. The hatched portion represents the effective range of the system configuration candidate (hereinafter referred to as candidate 2) having the larger number of system components. Further, FIG. 8 shows the effective range of correlated metrics from the first layer to the third layer. The valid range of the first layer metric of candidate 1 is 0 to h, the valid range of the first layer metric of candidate 2 is 0 to h ′, and the ranges of 0 to h overlap. The valid range of the metric of the second layer of candidate 1 is 0 to i, the valid range of the metric of the second layer of candidate 2 is 0 to i ', and the ranges of 0 to i overlap. The effective range of the third layer metric of candidate 1 is 0 to j, the effective range of the third layer metric of candidate 2 is 0 to j ', and the ranges of 0 to j overlap.

システム構成候補絞込手段135は、各層の相関性のあるメトリックそれぞれについて、有効範囲の重複部分が、大きい方の有効範囲(すなわち、候補2の有効範囲)の有効範囲の所定の割合(例えば90%)以上である場合に、有効範囲同士の重複部分が大きいと判定する。以下、この所定の割合が90%である場合を例にして説明する。図8に示す例の場合、各層のメトリックの有効範囲について、h>0.9・h’,i>0.9・i’,j>0.9・j’が全て成立していれば、システム構成候補絞込手段135は、有効範囲同士の重複部分が大きいと判定する。   The system configuration candidate narrowing-down means 135 has a predetermined ratio (for example, 90) of the effective range of the larger effective range (that is, the effective range of the candidate 2) with respect to each correlated metric of each layer. %) Or more, it is determined that the overlapping portion between the effective ranges is large. Hereinafter, the case where the predetermined ratio is 90% will be described as an example. In the case of the example shown in FIG. 8, if h> 0.9 · h ′, i> 0.9 · i ′, j> 0.9 · j ′ are all satisfied for the effective range of the metric of each layer, The system configuration candidate narrowing-down means 135 determines that the overlapping portion between the effective ranges is large.

有効範囲同士の重複部分が大きいと判定した場合、システム構成候補絞込手段135は、候補1と候補2のいずれか一方をシステム構成候補から除外する。このとき、有効範囲が狭い方のシステム構成候補(システム構成要素の数が少ない方のシステム構成候補。ここでは候補1)を除外することが好ましい。   When it is determined that the overlapping portion between the effective ranges is large, the system configuration candidate narrowing means 135 excludes one of the candidates 1 and 2 from the system configuration candidates. At this time, it is preferable to exclude a system configuration candidate having a narrower effective range (a system configuration candidate having a smaller number of system components, in this case, candidate 1).

また、システム構成候補絞込手段135は、各層の相関性のあるメトリックのうちの所定のメトリックについて、有効範囲の重複部分が、大きい方の有効範囲の所定の割合以上である場合に、有効範囲同士の重複部分が大きいと判定してもよい。例えば、第1層のメトリックおよび第2層のメトリックについて、h>0.9・h’,i>0.9・i’が成立しているときに、有効範囲同士の重複部分が大きいと判定してもよい。   Further, the system configuration candidate narrowing-down means 135 determines the effective range when the overlapping portion of the effective range is greater than or equal to a predetermined ratio of the larger effective range with respect to a predetermined metric among the correlated metrics of each layer. It may be determined that the overlapping portion is large. For example, when h> 0.9 · h ′ and i> 0.9 · i ′ are established for the first layer metric and the second layer metric, it is determined that the overlapping portion between the effective ranges is large. May be.

また、システム構成候補絞込手段135は、各層の相関性のあるメトリックそれぞれについて、小さい方の有効範囲(すなわち候補1の有効範囲)の上限値と大きい方の有効範囲(すなわち候補2の有効範囲)上限値との差が所定値(例えば10)以下である場合に、有効範囲同士の重複部分が大きいと判定してもよい。図8に示す例の場合、各層のメトリックの有効範囲について、h’−h>10,i’−i>10,j’−j>10が全て成立している場合に、有効範囲同士の重複部分が大きいと判定してもよい。   Further, the system configuration candidate narrowing-down means 135 for each correlated metric of each layer, the upper limit value of the smaller effective range (that is, the effective range of candidate 1) and the larger effective range (that is, the effective range of candidate 2) ) When the difference from the upper limit value is a predetermined value (for example, 10) or less, it may be determined that the overlapping portion between the effective ranges is large. In the case of the example shown in FIG. 8, the effective ranges overlap when h′−h> 10, i′−i> 10, and j′−j> 10 are all established for the effective ranges of the metrics of the respective layers. You may determine that a part is large.

また、システム構成候補絞込手段135は、各層の相関性のあるメトリックのうちの所定のメトリックについて、小さい方の有効範囲の上限値と大きい方の有効範囲上限値との差が所定値以下である場合に、有効範囲同士の重複部分が大きいと判定してもよい。例えば、第1層のメトリックおよび第2層のメトリックについて、h’−h>10,i’−i>10が成立しているときに、有効範囲同士の重複部分が大きいと判定してもよい。   Further, the system configuration candidate narrowing-down means 135 has a difference between the upper limit value of the smaller effective range and the upper limit value of the larger effective range that is less than or equal to a predetermined value for a predetermined metric among the correlated metrics of each layer. In some cases, it may be determined that the overlapping portion between the effective ranges is large. For example, when h′−h> 10 and i′−i> 10 hold for the first layer metric and the second layer metric, it may be determined that the overlapping portion between the effective ranges is large. .

上記の例における所定の割合あるいは所定値は、相関性を有するメトリック毎に異なっていてもよい。   The predetermined ratio or the predetermined value in the above example may be different for each metric having a correlation.

システム構成候補絞込手段135は、システム構成候補として残っているシステム構成候補の中から2つのシステム構成候補を選択して、有効範囲同士の重複部分が大きいか否かを判定し、重複部分が大きいと判定した場合には、そのシステム構成候補のいずれか一方を削除する。この処理を、削除するシステム構成候補がなくなるまで繰り返す。その後、ステップA6以降の動作を行う。   The system configuration candidate narrowing means 135 selects two system configuration candidates from the remaining system configuration candidates as system configuration candidates, determines whether or not the overlapping portion between the effective ranges is large, and the overlapping portion is If it is determined that it is larger, one of the system configuration candidates is deleted. This process is repeated until there are no system configuration candidates to be deleted. Thereafter, the operations after Step A6 are performed.

第2の実施の形態においても、第1の実施の形態と同様に、システム構成ルールを容易に生成することができるという効果が得られる。さらに、第2の実施の形態では、有効範囲の重複部分が多い相異なるシステム構成候補については一方をシステム構成候補から除外して、システム構成候補を絞り込むことができる。   Also in the second embodiment, as in the first embodiment, an effect that the system configuration rule can be easily generated is obtained. Furthermore, in the second embodiment, it is possible to narrow down the system configuration candidates by excluding one of the different system configuration candidates having many overlapping valid ranges from the system configuration candidates.

システム構成候補絞込手段135は、例えば、プログラムに従って動作するコンピュータ(中央処理装置)によって実現される。システム構成候補絞込手段135は、他の各手段と同一の中央処理装置によって実現されていてもよい。   The system configuration candidate narrowing means 135 is realized by, for example, a computer (central processing unit) that operates according to a program. The system configuration candidate narrowing down means 135 may be realized by the same central processing unit as other means.

実施の形態3.
図9は、本発明の第3の実施の形態のシステム構成候補導出装置の例を示すブロック図である。第1の実施の形態と同様の構成部については図1と同一の符号を付し、説明を省略する。第3の実施の形態では、データ処理装置100は、要素間相関性導出手段110、性能プロファイル手段120、システム構成候補列挙手段131、有効範囲計算手段132、トリガ生成手段133、操作系列生成手段134、ルール生成手段130に加えて、システム構成候補提示手段136を備える。
Embodiment 3 FIG.
FIG. 9 is a block diagram illustrating an example of a system configuration candidate derivation device according to the third embodiment of this invention. Components similar to those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals as those in FIG. In the third embodiment, the data processing apparatus 100 includes an inter-element correlation deriving unit 110, a performance profile unit 120, a system configuration candidate listing unit 131, an effective range calculating unit 132, a trigger generating unit 133, and an operation sequence generating unit 134. In addition to the rule generation unit 130, a system configuration candidate presentation unit 136 is provided.

システム構成候補提示手段136は、システム構成候補131によって導出されたシステム構成候補の一覧を表示して、システム構成候補の一覧を利用者(例えば、対象システム106およびシステム構成候補導出装置の管理者)に提示する。そして、システム構成候補提示手段136は、利用者によって、除外するシステム構成候補の情報が入力されると、導出された複数のシステム構成候補のなかからそのシステム構成候補を除外する。   The system configuration candidate presentation unit 136 displays a list of system configuration candidates derived by the system configuration candidate 131, and displays the list of system configuration candidates as a user (for example, an administrator of the target system 106 and the system configuration candidate derivation device). To present. The system configuration candidate presenting unit 136 excludes the system configuration candidate from the plurality of derived system configuration candidates when the user inputs information on the system configuration candidate to be excluded.

システム構成候補提示手段136は、例えば、プログラムに従って動作するコンピュータ(中央処理装置)と、ディスプレイ装置と、マウスやキーボード等の入力装置によって実現される。システム構成候補提示手段136を実現するための中央処理装置は、他の手段を実現するための中央処理装置と同一であってもよい。   The system configuration candidate presentation unit 136 is realized by, for example, a computer (central processing unit) that operates according to a program, a display device, and an input device such as a mouse or a keyboard. The central processing unit for realizing the system configuration candidate presentation unit 136 may be the same as the central processing unit for realizing other units.

図10は、第3の実施の形態のシステム構成候補導出装置の処理経過の例を示すフローチャートである。第1の実施の形態と同様の処理については、図5に示す符号と同一の符号を付し説明を省略する。システム構成候補絞込手段135は、ステップA5で各システム構成候補の有効範囲が計算された後、システム構成候補の一覧を表示し、利用者によって、除外するシステム構成候補の情報が入力されると、導出された複数のシステム構成候補のなかからそのシステム構成候補を除外する(ステップA5−b)。その後、ステップA6以降の動作を行う。   FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of processing progress of the system configuration candidate derivation device according to the third embodiment. About the process similar to 1st Embodiment, the code | symbol same as the code | symbol shown in FIG. 5 is attached | subjected, and description is abbreviate | omitted. The system configuration candidate narrowing means 135 displays a list of system configuration candidates after the effective range of each system configuration candidate is calculated in step A5, and when the information of system configuration candidates to be excluded is input by the user Then, the system configuration candidate is excluded from the plurality of derived system configuration candidates (step A5-b). Thereafter, the operations after Step A6 are performed.

図11は、システム構成候補提示手段136によって表示されるシステム構成候補の一覧の表示画面の例を示す説明図である。システム構成候補の一覧の表示画面は、例えば、システム構成候補の表示欄401と、システム構成候補の有効範囲の表示欄402と、除外すべきシステム構成候補を指定するためのチェックボックス403と、メトリックを選択するためのプルダウンメニュー404とを含む。   FIG. 11 is an explanatory diagram illustrating an example of a display screen of a list of system configuration candidates displayed by the system configuration candidate presenting unit 136. The system configuration candidate list display screen includes, for example, a system configuration candidate display column 401, a system configuration candidate effective range display column 402, a check box 403 for designating system configuration candidates to be excluded, and metrics. And a pull-down menu 404 for selecting.

システム構成候補提示手段136は、ステップA5−bにおいて、それぞれのシステム構成候補を表示する各表示欄401と、個々の表示欄401に対応させてチェックボックス402および有効範囲を表示する各表示欄402と、プルダウンメニュー404とを含む画面をディスプレイ装置に表示させる。システム構成候補提示手段136は、プルダウンメニュー404にはデフォルトのメトリックの名称を表示し、そのメトリックの有効範囲を各表示欄402に表示する。また、利用者によってプルダウンメニュー404が操作され、他のメトリックが指定された場合には、そのメトリックの有効範囲を各表示欄402に表示する。   In step A5-b, the system configuration candidate presenting means 136 displays each display column 401 for displaying each system configuration candidate, and each display column 402 for displaying a check box 402 and an effective range corresponding to each display column 401. And a screen including a pull-down menu 404 is displayed on the display device. The system configuration candidate presenting means 136 displays the default metric name in the pull-down menu 404 and displays the effective range of the metric in each display column 402. When the user operates the pull-down menu 404 and designates another metric, the effective range of the metric is displayed in each display column 402.

利用者は、除外すべきシステム構成候補に対応するチェックボックス403をマウスでクリックする。システム構成候補提示手段136は、チェックボックス403がマウスによってクリックされると、クリックされたチェックボックスにチェックマークを表示する。そして、クリックされたチェックボックス403に対応するシステム構成候補を、ステップA4で導出された各システム構成候補の中から除外する。その後、ステップA6以降の動作を行う。   The user clicks the check box 403 corresponding to the system configuration candidate to be excluded with the mouse. When the check box 403 is clicked with the mouse, the system configuration candidate presentation unit 136 displays a check mark in the clicked check box. Then, the system configuration candidate corresponding to the clicked check box 403 is excluded from the system configuration candidates derived in step A4. Thereafter, the operations after Step A6 are performed.

第3の実施の形態においても、第1の実施の形態と同様に、システム構成ルールを容易に生成することができるという効果が得られる。さらに、利用者が不要と考えるシステム構成候補を、利用者の判断で削除することができる。   Also in the third embodiment, an effect that a system configuration rule can be easily generated is obtained as in the first embodiment. Furthermore, system configuration candidates deemed unnecessary by the user can be deleted at the user's discretion.

データ処理装置100は、第2の実施の形態におけるシステム構成候補絞込手段135と、第3の実施の形態におけるシステム構成候補提示手段136の双方を備えていてもよい。そのような構成の場合、システム構成候補絞込手段135が第2の実施の形態におけるステップA5−aの処理を行った後に、システム構成候補提示手段136が第3の実施の形態におけるステップA5−bの処理を行い、その後ステップA6以降の処理を行ってもよい。あるいは、システム構成候補提示手段136が第3の実施の形態におけるステップA5−bの処理を行った後に、システム構成候補絞込手段135が第2の実施の形態におけるステップA5−aの処理を行い、その後ステップA6以降の処理を行ってもよい。   The data processing apparatus 100 may include both of the system configuration candidate narrowing down means 135 in the second embodiment and the system configuration candidate presenting means 136 in the third embodiment. In the case of such a configuration, after the system configuration candidate narrowing-down means 135 performs the process of step A5-a in the second embodiment, the system configuration candidate presenting means 136 performs step A5- in the third embodiment. The process of b may be performed, and then the processes after step A6 may be performed. Alternatively, after the system configuration candidate presentation unit 136 performs the process of step A5-b in the third embodiment, the system configuration candidate narrowing unit 135 performs the process of step A5-a in the second embodiment. Thereafter, the processing after step A6 may be performed.

また、第1の実施の形態から第3の実施の形態までの各実施の形態において、システム構成候補列挙手段131が、導出したシステム構成候補を一旦記憶装置に記憶させ、有効範囲計算手段132がその記憶装置からシステム構成候補を読み込む構成であってもよい。図12は、システム構成候補を記憶装置に一旦記憶させるシステム構成候補導出装置の例を示すブロック図である。第1の実施の形態と同様の構成部については図1と同一の符号を付し、説明を省略する。データ処理装置100は、要素間相関性導出手段110、性能プロファイル手段120、システム構成候補列挙手段131、有効範囲計算手段132、トリガ生成手段133、操作系列生成手段134、ルール生成手段130に加えて、さらにシステム構成候補記憶手段141を備える。   In each embodiment from the first embodiment to the third embodiment, the system configuration candidate enumeration unit 131 temporarily stores the derived system configuration candidates in the storage device, and the effective range calculation unit 132 The system configuration may be read from the storage device. FIG. 12 is a block diagram illustrating an example of a system configuration candidate derivation device that temporarily stores system configuration candidates in a storage device. Components similar to those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals as those in FIG. In addition to the inter-element correlation deriving unit 110, the performance profile unit 120, the system configuration candidate listing unit 131, the effective range calculation unit 132, the trigger generation unit 133, the operation sequence generation unit 134, and the rule generation unit 130. Further, system configuration candidate storage means 141 is provided.

システム構成候補記憶手段141は、システム構成候補列挙手段131が導出したシステム構成候補を記憶する記憶装置である。システム構成候補列挙手段131は、導出したシステム構成候補をシステム構成候補記憶手段141に記憶させる。このとき、システム構成候補記憶手段141は、要素間相関性導出手段110によって導出されたメトリックの相関性の情報もシステム構成候補記憶手段141に記憶させる。そして、有効範囲計算手段132は、システム構成候補記憶手段141から各システム構成候補およびメトリックの相関性の情報を読み込んでステップA5の処理を行う。   The system configuration candidate storage unit 141 is a storage device that stores the system configuration candidates derived by the system configuration candidate listing unit 131. The system configuration candidate listing unit 131 stores the derived system configuration candidates in the system configuration candidate storage unit 141. At this time, the system configuration candidate storage unit 141 also stores in the system configuration candidate storage unit 141 information on the correlation of the metric derived by the inter-element correlation deriving unit 110. Then, the effective range calculation unit 132 reads the information on the correlation between each system configuration candidate and the metric from the system configuration candidate storage unit 141 and performs the process of step A5.

なお、ステップA5の処理では性能プロファイルも用いる。既に説明した各実施の形態と同様に、性能プロファイル手段120が、性能プロファイルを有効範囲計算手段132に渡してもよい。あるいは、性能プロファイル手段120が予め性能プロファイルを記憶し、有効範囲計算手段132がその性能プロファイルを性能プロファイル手段120から読み込んでもよい。また、システム構成候補列挙手段131が、性能プロファイル手段120によって生成される各性能プロファイル(または性能プロファイル手段120が予め記憶している各性能プロファイル)を、システム構成候補とともにシステム構成候補記憶手段141に記憶させてもよい。そして、有効範囲計算手段132が、システム構成候補および性能プロファイルをシステム構成候補記憶手段141から読み込んでもよい。   Note that a performance profile is also used in the process of step A5. As in each of the embodiments already described, the performance profile unit 120 may pass the performance profile to the effective range calculation unit 132. Alternatively, the performance profile unit 120 may store the performance profile in advance, and the effective range calculation unit 132 may read the performance profile from the performance profile unit 120. Further, the system configuration candidate listing unit 131 stores each performance profile generated by the performance profile unit 120 (or each performance profile stored in advance by the performance profile unit 120) in the system configuration candidate storage unit 141 together with the system configuration candidates. It may be memorized. Then, the effective range calculation unit 132 may read the system configuration candidate and the performance profile from the system configuration candidate storage unit 141.

図12に示すような構成においても、データ処理装置100は、システム構成候補絞込手段135(図6参照。)やシステム構成候補提示手段136(図9参照。)を備えていてもよい。   Also in the configuration as shown in FIG. 12, the data processing apparatus 100 may include system configuration candidate narrowing means 135 (see FIG. 6) and system configuration candidate presenting means 136 (see FIG. 9).

また、本発明のシステム構成候補導出装置は、有効範囲計算手段132、トリガ生成手段133、操作系列134、ルール生成手段130を備えずに、ステップA1〜A4までの処理を行う構成であってもよい。そのような構成であっても、システム構成候補列挙手段131が、メトリックの相関性と性能プロファイルとに基づいてシステム構成候補を導出することができるので、一部の層のシステム構成要素が過剰に多かったり少なかったりすることのない組み合わせをシステム構成候補として導出することができる。   Further, the system configuration candidate derivation device of the present invention does not include the effective range calculation unit 132, the trigger generation unit 133, the operation sequence 134, and the rule generation unit 130, and performs the processing from step A1 to A4. Good. Even in such a configuration, the system configuration candidate enumeration unit 131 can derive system configuration candidates based on the correlation of metrics and the performance profile. Combinations that are neither too much nor too few can be derived as system configuration candidates.

次に、本発明のシステム構成候補導出装置を実現するための具体的な装置の例について説明する。図13は、本発明のシステム構成候補導出装置を実現するコンピュータの例を示す説明図である。コンピュータ1000は、CPU1001と、外部記憶装置1003と、メモリ1002と、入力装置1004と、ディスプレイ装置等の出力装置1005とを備える。メモリ1002は、プログラムを記憶し、CPU1001はそのプログラムに従って、要素間相関性導出手段110、プロファイル手段120、システム構成候補列挙手段131、有効範囲計算手段132、トリガ生成手段133、操作系列生成手段134、ルール生成手段130として動作する。また、第2の実施の形態や第3の実施の形態の場合には、システム構成候補絞込手段135やシステム構成候補提示手段136としての動作も行う。   Next, an example of a specific device for realizing the system configuration candidate derivation device of the present invention will be described. FIG. 13 is an explanatory diagram illustrating an example of a computer that implements the system configuration candidate derivation device according to the present invention. The computer 1000 includes a CPU 1001, an external storage device 1003, a memory 1002, an input device 1004, and an output device 1005 such as a display device. The memory 1002 stores a program, and the CPU 1001 according to the program, the inter-element correlation deriving unit 110, the profile unit 120, the system configuration candidate listing unit 131, the effective range calculating unit 132, the trigger generating unit 133, and the operation sequence generating unit 134. It operates as the rule generation means 130. In the case of the second embodiment or the third embodiment, the system configuration candidate narrowing means 135 and the system configuration candidate presentation means 136 are also operated.

外部記憶装置1003は、導出されたシステム構成候補、生成されたシステム構成変更ルールを記憶する。CPU1001はシステム構成変更ルールを生成した後、そのシステム構成変更ルールを外部記憶装置1003に記憶させてもよい。また、外部記憶装置1003は、予め用意されて通信ネットワークに物理的に接続されている各層毎のサーバの台数を示す情報を記憶していてもよい。この情報は、システム構成候補に含めることが可能な各層のシステム構成要素の上限値として参照される。   The external storage device 1003 stores the derived system configuration candidate and the generated system configuration change rule. After generating the system configuration change rule, the CPU 1001 may store the system configuration change rule in the external storage device 1003. The external storage device 1003 may store information indicating the number of servers for each layer that are prepared in advance and are physically connected to the communication network. This information is referred to as the upper limit value of the system component of each layer that can be included in the system configuration candidate.

入力装置1004は、マウス、キーボード、タッチパネルなどの入力デバイスである。入力装置1004を介して、利用者からの指示(例えば、本発明の動作の開始や終了の指示等)が入力される。   The input device 1004 is an input device such as a mouse, a keyboard, or a touch panel. An instruction from the user (for example, an instruction to start or end the operation of the present invention) is input via the input device 1004.

以下、本発明の実施例を説明する。対象システム160の構成は、図2に示す構成であるものとする。ただし、第1層210、第2層220、第3層230は、それぞれWeb層、AP層、DB層であるものとする。以下、各層のサーバ211,221,231をそれぞれWebサーバ211、APサーバ221、DBサーバ231と記す。対象システム160の外部からDB層210にアクセスがあると、Webサーバ211、APサーバ221、およびDBサーバ231が協調して動作し、そのアクセスに対する応答を返す。   Examples of the present invention will be described below. The configuration of the target system 160 is assumed to be the configuration shown in FIG. However, the first layer 210, the second layer 220, and the third layer 230 are a Web layer, an AP layer, and a DB layer, respectively. Hereinafter, the servers 211, 221, and 231 of each layer are referred to as a Web server 211, an AP server 221, and a DB server 231, respectively. When the DB layer 210 is accessed from outside the target system 160, the Web server 211, the AP server 221 and the DB server 231 operate in cooperation and return a response to the access.

このような対象システム160の操作対象要素に対する操作の情報は、例えばUNIX(登録商標)におけるシェルスクリプトやWS−BPELのようなワークフロー言語等の形式で記述され、予めシステム操作記憶手段140に記憶されている。   Such operation information for the operation target element of the target system 160 is described in a format such as a shell script in UNIX (registered trademark) or a workflow language such as WS-BPEL, and stored in the system operation storage unit 140 in advance. ing.

要素間相関性導出手段110は、各サーバ211,221,231が生成する実行ログを受信する等して、システム構成要素(各サーバ)の状態を表すメトリックを収集する(ステップA1)。要素間相関性導出手段110は、対象システム160を監視する監視システム170からメトリックを受信してもよい。   The inter-element correlation deriving means 110 collects a metric representing the state of the system component (each server) by receiving the execution log generated by each server 211, 221, 231 (step A1). The inter-element correlation deriving unit 110 may receive a metric from the monitoring system 170 that monitors the target system 160.

次に、要素間相関性導出手段110は、収集したメトリックのうち、相関性を有するメトリックの組み合わせを特定し、そのメトリック間の相関性を導出する(ステップA2)。この処理には、回帰分析の手法を適用すればよい。   Next, the inter-element correlation deriving means 110 identifies a combination of metrics having correlation among the collected metrics, and derives the correlation between the metrics (step A2). A regression analysis method may be applied to this process.

本実施例では、APサーバ221が実行したトランザクション数と、Webサーバ211が処理したリクエスト数と、DBサーバ231が実行したクエリの数との間に相関性があると判定されたとする。そして、APサーバ221が実行したトランザクション数は、Webサーバ211が処理したリクエスト数の2倍であり、DBサーバ231が実行したクエリの数は、APサーバ221が実行したトランザクション数の1/2であるという相関性があったものとする。すなわち、以下のような相関性があったものとする。   In this embodiment, it is assumed that there is a correlation between the number of transactions executed by the AP server 221, the number of requests processed by the Web server 211, and the number of queries executed by the DB server 231. The number of transactions executed by the AP server 221 is twice the number of requests processed by the Web server 211, and the number of queries executed by the DB server 231 is 1/2 of the number of transactions executed by the AP server 221. Assume that there is a correlation. That is, it is assumed that there is the following correlation.

トランザクション数=2×リクエスト数
クエリ実行数=0.5×トランザクション数
Number of transactions = 2 x number of requests Query execution number = 0.5 x number of transactions

なお、要素間相関性導出手段110は、各層のサーバ211,221,231に搭載されているプログラムを解析することによって、相関性を有するメトリックの組み合わせや、メトリック間の相関性を導出してもよい。例えば、Webサーバ211に搭載されたプログラムに、Webサーバ211がリクエストを一つ受信すると、APサーバ221に2つのトランザクションを実行させるというコードが記述されていたとする。また、APサーバ221に搭載されたプログラムに、APサーバ221が実行する2つのトラン細工ションのうちの一方では、DBサーバ231にクエリを発行するというコードが記述されていたとする。要素間相関性導出手段110は、これらのコードから、上記のような例の相関性を導出してもよい。   Note that the inter-element correlation deriving means 110 may derive combinations of metrics having correlations or correlations between metrics by analyzing programs installed in the servers 211, 221, and 231 of each layer. Good. For example, it is assumed that the program installed in the Web server 211 describes a code that causes the AP server 221 to execute two transactions when the Web server 211 receives one request. In addition, it is assumed that a code for issuing a query to the DB server 231 is described in one of the two transactions performed by the AP server 221 in the program installed in the AP server 221. The inter-element correlation deriving unit 110 may derive the correlation of the above example from these codes.

また、性能プロファイル手段120は、性能プロファイルを生成する(ステップA3)。性能プロファイル手段120は、各サーバが生成する実行ログやサーバや通信ネットワークの監視システム170などを通じて、システム構成要素(各サーバ)の状態を表すメトリックを収集するとともに、そのときのシステム構成(対象システム160において動作可能なサーバの台数等の対象システムの構成)も取得する。性能プロファイル手段120は、システム構成とメトリックとを照らし合わせて、Webサーバが何台の時、どれくらいのリクエスト数を処理することができたか等の性能プロファイルを生成する。   Further, the performance profile unit 120 generates a performance profile (step A3). The performance profile means 120 collects metrics representing the state of system components (each server) through the execution log generated by each server, the server or communication network monitoring system 170, and the system configuration (target system) at that time. 160, the configuration of the target system, such as the number of servers operable, is also acquired. The performance profile unit 120 compares the system configuration and metrics, and generates a performance profile such as how many requests and how many requests the Web server can handle.

また、予め、対象システム160内で運用されているシステム構成要素を対象システムから単独で取り出し、テスト環境においてシステム構成要素の数を増減させるなどして、システム構成要素の台数と処理量の関係を計測してもよい。そして、その計測結果を性能プロファイルとして、性能プロファイル手段120が記憶している構成であってもよい。   In addition, the relationship between the number of system components and the processing amount can be obtained by taking out the system components operated in the target system 160 from the target system in advance and increasing or decreasing the number of system components in the test environment. You may measure. And the structure which the performance profile means 120 has memorize | stored as a performance profile as the measurement result may be sufficient.

図14は、性能プロファイル手段120が生成した性能プロファイルの例を図示した説明図である。図14(a)は、Webサーバ211の台数と、各Webサーバ211が処理可能な単位時間当たりのリクエスト数との関係を示している。具体的には、Webサーバ1台が単位時間に処理可能なリクエスト数は70であり、Webサーバの台数と単位時間に処理可能なリクエスト数とが比例関係にあることを表している。図14(b)は、APサーバ221の台数と、各APサーバ221が処理可能な単位時間当たりのトランザクション数との関係を示している。具体的には、APサーバ1台が単位時間に処理可能なトランザクション数は100であり、APサーバの台数と単位時間に処理可能なトランザクション数とが比例関係にあることを表している。図14(c)は、DBサーバ231の台数と、各DBサーバ231が処理可能な単位時間当たりのクエリ数との関係を示している。具体的には、DBサーバの台数と単位時間に処理可能なクエリ数とは比例関係にあるが、DBサーバが4台以上になると、DBサーバの台数を増やしても、単位時間に処理できるクエリ数は増加しないという関係を示している。   FIG. 14 is an explanatory diagram illustrating an example of a performance profile generated by the performance profile unit 120. FIG. 14A shows the relationship between the number of Web servers 211 and the number of requests per unit time that can be processed by each Web server 211. More specifically, the number of requests that can be processed by one Web server per unit time is 70, which indicates that the number of Web servers and the number of requests that can be processed per unit time are in a proportional relationship. FIG. 14B shows the relationship between the number of AP servers 221 and the number of transactions per unit time that can be processed by each AP server 221. Specifically, the number of transactions that can be processed by one AP server per unit time is 100, which indicates that the number of AP servers and the number of transactions that can be processed per unit time are in a proportional relationship. FIG. 14C shows the relationship between the number of DB servers 231 and the number of queries per unit time that can be processed by each DB server 231. Specifically, the number of DB servers and the number of queries that can be processed per unit time are in a proportional relationship, but if the number of DB servers becomes four or more, queries that can be processed in unit time even if the number of DB servers is increased. The number does not increase.

システム構成候補列挙手段131は、システム構成候補を導出して列挙する(ステップA4)。本例では、上記のように「トランザクション数=2×リクエスト数」、「クエリ実行数=0.5×トランザクション数」という相関性がある。すなわち、「Web層におけるリクエスト数:AP層のトランザクション数:DB層のクエリ実行数は、1:2:1」という相関性がある。   The system configuration candidate listing unit 131 derives and lists system configuration candidates (step A4). In this example, as described above, there is a correlation of “number of transactions = 2 × number of requests” and “number of queries executed = 0.5 × number of transactions”. That is, there is a correlation that “the number of requests in the Web layer: the number of transactions in the AP layer: the number of query executions in the DB layer is 1: 2: 1”.

システム構成候補列挙手段131は、既に説明した第1の方法あるいは第2の方法でシステム構成候補を導出する。   The system configuration candidate listing unit 131 derives system configuration candidates by the first method or the second method already described.

図15は、システム構成候補列挙手段131が導出するシステム構成候補の例を示す説明図である。各列の左側の数は、サーバの台数を表している。例えば、候補1は、「Webサーバ1台、APサーバ1台、DBサーバ1台」というシステム構成候補である。また、各列の右側に示したかっこ内の数値は、左側の台数のサーバで処理可能な処理数を表している。例えば、候補1では、1台のWebサーバで単位時間に70のリクエストを処理でき、1台のAPサーバで単位時間に50のトランザクションを実行でき、1台のDBサーバで単位時間に25のクエリを実行できることを表している。   FIG. 15 is an explanatory diagram illustrating an example of system configuration candidates derived by the system configuration candidate listing unit 131. The number on the left side of each column represents the number of servers. For example, candidate 1 is a system configuration candidate “one Web server, one AP server, and one DB server”. The numerical value in parentheses on the right side of each column represents the number of processes that can be processed by the left number of servers. For example, in Candidate 1, 70 requests can be processed per unit time by one Web server, 50 transactions can be executed per unit time by one AP server, and 25 queries per unit time can be executed by one DB server. It can be executed.

本例では、図14(c)に示すように、DBサーバ4が4台以上となった時点でDB層の処理能力が飽和するので、システム構成候補に含まれるサーバの台数を増やしていき、DBサーバの台数が4台となるようなシステム構成候補を導出したら、ステップA4の処理を終了する。また、予め用意されて対象システム内の通信ネットワークに物理的に接続されている各層毎のサーバの台数を予め記憶しておき、システム構成候補においていずれかの層でその台数に達した時点でステップA4の処理を終了してもよい。   In this example, as shown in FIG. 14C, when the number of DB servers 4 becomes four or more, the processing capacity of the DB layer is saturated, so the number of servers included in the system configuration candidates is increased. When the system configuration candidate is derived so that the number of DB servers is four, the process of step A4 is terminated. In addition, the number of servers prepared for each layer that are prepared in advance and physically connected to the communication network in the target system is stored in advance, and the step is performed when that number is reached in any layer in the system configuration candidate. You may complete | finish the process of A4.

有効範囲計算手段132は、有効範囲(各層の各サーバが処理可能な負荷の範囲)を計算する(ステップA5)。図16は、有効範囲計算手段132によって求められた有効範囲の例を示す説明図である。図15に示すように、候補1ではWebサーバは単位時間当たりに70のリクエストを処理可能であるが、「Web層におけるリクエスト数:AP層のトランザクション数:DB層のクエリ実行数は、1:2:1」という相関性がある。従って、APサーバで単位時間に処理可能なトランザクション数が50であることから、図16に示すように、候補1ではWebサーバは単位時間当たりに0〜25のリクエストを処理する。Webサーバがより多くのリクエストを処理しようとしても、AP層で処理しきれないため対象システム全体としては性能が飽和することになる。   The effective range calculation unit 132 calculates the effective range (the load range that can be processed by each server in each layer) (step A5). FIG. 16 is an explanatory diagram illustrating an example of the effective range obtained by the effective range calculation unit 132. As shown in FIG. 15, in candidate 1, the Web server can process 70 requests per unit time, but “the number of requests in the Web layer: the number of transactions in the AP layer: the number of queries executed in the DB layer is 1: 2: 1 ”. Therefore, since the number of transactions that can be processed by the AP server per unit time is 50, as shown in FIG. 16, in the candidate 1, the Web server processes 0 to 25 requests per unit time. Even if the Web server tries to process more requests, the performance of the entire target system will be saturated because it cannot be processed by the AP layer.

また、システム構成候補導出装置がシステム構成候補絞込手段135(図6参照。)を備えている場合、システム構成候補絞込手段135は、有効範囲同士の重複部分が大きい場合には、そのシステム構成候補のうちの一方を、システム構成候補から除外する(ステップA5−a)。例えば、図16に例示する候補3および候補4の有効範囲を比較する。リクエスト数に関する有効範囲は、候補3では「0〜70」であり、候補4では「0〜75」である。この2つの有効範囲の重複部分「0〜70」は、候補4の有効範囲「0〜75」の90%以上を占める。トランザクション数およびクエリ実行数に関する有効範囲に関しても同様である。この場合、システム構成候補絞込手段135は、候補3と候補4のいずれかを削除する。有効範囲の広い候補4を残して、候補3を削除することが好ましい。   Further, when the system configuration candidate derivation device includes the system configuration candidate narrowing means 135 (see FIG. 6), the system configuration candidate narrowing means 135 determines that the system configuration candidate when the overlapping range between the effective ranges is large. One of the configuration candidates is excluded from the system configuration candidates (step A5-a). For example, the effective ranges of candidate 3 and candidate 4 illustrated in FIG. 16 are compared. The valid range for the number of requests is “0 to 70” for candidate 3 and “0 to 75” for candidate 4. The overlapping portion “0 to 70” of the two effective ranges occupies 90% or more of the effective range “0 to 75” of the candidate 4. The same applies to the valid ranges related to the number of transactions and the number of query executions. In this case, the system configuration candidate narrowing down means 135 deletes either candidate 3 or candidate 4. It is preferable to delete candidate 3 while leaving candidate 4 with a wide effective range.

次に、トリガ生成手段133が、有効範囲の境界を元にトリガを生成する(ステップA6)。候補1から候補2へとシステム構成を変更するトリガの生成を例に説明する。候補1と候補2のメトリックの有効範囲の境界の値は、Web層のリクエスト数に関しては25、AP層のトランザクション数に関しては50、DB層のクエリ実行数に関しては25である。トリガ生成手段133が、運用管理者によって指定された割合もしくは、10%などのあらかじめ設定された割合の分だけ、各境界の値から減じた値をトリガとする。例えば、「Web層のリクエスト数が20を超えるか、もしくは、AP層のトランザクション数が40を超えるか、もしくは、DB層のクエリ実行数が20を超える」というトリガを生成する。このトリガが、候補1から候補2にシステム構成を変化させる条件となる。   Next, the trigger generation means 133 generates a trigger based on the boundary of the effective range (step A6). The generation of a trigger for changing the system configuration from candidate 1 to candidate 2 will be described as an example. The boundary values of the valid ranges of the metric of candidate 1 and candidate 2 are 25 for the number of requests in the Web layer, 50 for the number of transactions in the AP layer, and 25 for the number of query executions in the DB layer. The trigger generation means 133 uses a value subtracted from the value of each boundary as a trigger by a ratio designated by the operation manager or a preset ratio such as 10%. For example, a trigger is generated that “the number of requests in the Web layer exceeds 20, or the number of transactions in the AP layer exceeds 40, or the number of query executions in the DB layer exceeds 20.” This trigger is a condition for changing the system configuration from candidate 1 to candidate 2.

操作系列生成手段134は、システム構成候補の差分から、操作系列を生成する(ステップA7)。例えば、候補2は、候補1に比べてAPサーバが1台多く、DBサーバも1台多い(図15参照。)。よって、APサーバ1台およびDBサーバ1台が、候補1,2の差分となる。操作系列生成手段134は、システム操作記憶手段140からAPサーバを追加する操作の情報と、DBサーバを追加する操作の情報を取り出し、その情報の集合を1つの操作系列とする。システム操作記憶手段140から操作の情報を読み込むことができない場合には、操作系列生成手段134は、操作の情報を用意してシステム操作記憶手段140に記憶させるべきことを示すメッセージを出力する。   The operation sequence generation unit 134 generates an operation sequence from the difference between the system configuration candidates (step A7). For example, candidate 2 has one more AP server and one DB server than candidate 1 (see FIG. 15). Therefore, one AP server and one DB server are the differences between candidates 1 and 2. The operation sequence generation unit 134 extracts the operation information for adding the AP server and the operation information for adding the DB server from the system operation storage unit 140, and sets the information as one operation sequence. If the operation information cannot be read from the system operation storage unit 140, the operation sequence generation unit 134 outputs a message indicating that the operation information should be prepared and stored in the system operation storage unit 140.

ルール生成手段130は、トリガと操作系列とを組み合わせてシステム構成変更ルールとする。   The rule generation means 130 combines the trigger and the operation sequence into a system configuration change rule.

本発明は、管理対象となるシステムに含まれるシステム構成要素の組み合わせであって一部の構成要素が過剰に多かったり少なかったりすることのない組み合わせを導出するためのシステム構成候補導出装置として好適に適用される。   The present invention is suitable as a system configuration candidate derivation device for deriving a combination of system components included in a system to be managed and in which some components are not excessively large or small. Applied.

本発明の第1の実施の形態のシステム構成候補導出装置の例を示すブロック図である。It is a block diagram showing an example of a system configuration candidate derivation device of a 1st embodiment of the present invention. 対象システムの例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of an object system. 性能プロファイルの例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of a performance profile. 性能プロファイルの例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of a performance profile. 第1の実施の形態のシステム構成候補導出装置の処理経過の例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of a process progress of the system configuration candidate derivation device of a 1st embodiment. 本発明の第2の実施の形態のシステム構成候補導出装置の例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the example of the system configuration candidate derivation device of the 2nd embodiment of the present invention. 第2の実施の形態のシステム構成候補導出装置の処理経過の例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of process progress of the system configuration candidate derivation device of a 2nd embodiment. 2つのシステム構成候補の有効範囲の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the effective range of two system configuration candidates. 本発明の第3の実施の形態のシステム構成候補導出装置の例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the example of the system configuration candidate derivation device of the 3rd Embodiment of this invention. 第3の実施の形態のシステム構成候補導出装置の処理経過の例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of process progress of the system configuration candidate derivation device of a 3rd embodiment. システム構成候補の一覧の表示画面の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the display screen of the list of system configuration candidates. システム構成候補を記憶装置に一旦記憶させるシステム構成候補導出装置の例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the example of the system configuration candidate derivation apparatus which memorize | stores a system configuration candidate in a memory | storage device once. 本発明のシステム構成候補導出装置を実現するコンピュータの例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the computer which implement | achieves the system structure candidate derivation | leading-out apparatus of this invention. 性能プロファイルの例を図示した説明図である。It is explanatory drawing which illustrated the example of the performance profile. システム構成候補の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of a system configuration candidate. 有効範囲の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of an effective range. 管理対象となるシステムの例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the system used as management object.

符号の説明Explanation of symbols

100 データ処理装置
110 要素間相関性導出手段
120 性能プロファイル手段
130 ルール生成手段
131 システム構成候補列挙手段
132 有効範囲計算手段
133 トリガ生成手段
134 操作系列生成手段
140 システム操作記憶手段
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Data processor 110 Inter-element correlation derivation means 120 Performance profile means 130 Rule generation means 131 System configuration candidate enumeration means 132 Effective range calculation means 133 Trigger generation means 134 Operation sequence generation means 140 System operation storage means

Claims (10)

同種のソフトウェアが搭載されそのソフトウェアに従って動作するシステム構成要素の集合である層を複数含む管理対象システムの構成の候補であるシステム構成候補を導出するシステム構成候補導出装置であって、
管理対象システムの負荷状況を値として示す各層のメトリックを計測し、異なる層から計測したメトリックの組におけるメトリック間の値の相関性を導出する要素間相関性導出手段と、
システム構成要素の台数とその台数のシステム構成要素の処理量との関係を導出可能な情報である性能プロファイルと、メトリック間の値の相関性とに基づいて、システム構成候補を導出するシステム構成候補列挙手段とを備えた
ことを特徴とするシステム構成候補導出装置。
A system configuration candidate derivation device for deriving a system configuration candidate that is a candidate for configuration of a managed system that includes a plurality of layers that are a set of system components that are loaded with the same type of software and operate according to the software,
An inter-element correlation deriving means for measuring a metric of each layer indicating the load status of the managed system as a value and deriving a correlation of values between metrics in a set of metrics measured from different layers ;
System configuration candidates for deriving system configuration candidates based on performance profiles that are information that can derive the relationship between the number of system components and the processing amount of the system components, and the correlation of values between metrics A system configuration candidate derivation device comprising: enumeration means.
性能プロファイルを提供する性能プロファイル手段を備えた請求項1に記載のシステム構成候補導出装置。   The system configuration candidate derivation device according to claim 1, further comprising performance profile means for providing a performance profile. 要素間相関性導出手段は、時間経過に伴いメトリックを継続して計測し、メトリックを変数として前記変数と係数との乗算を含む式に各時刻におけるメトリックを代入して、前記係数を算出し、算出した係数の分散が閾値以下であれば前記係数に基づいてメトリック間の値の相関性を導出する
請求項1または請求項2に記載のシステム構成候補導出装置。
The inter-element correlation deriving means continuously measures the metric as time passes, substitutes the metric at each time for an expression including multiplication of the variable and the coefficient, using the metric as a variable, and calculates the coefficient. The system configuration candidate derivation device according to claim 1 or 2, wherein if the calculated variance of coefficients is equal to or less than a threshold value, the correlation of values between metrics is derived based on the coefficients.
システム構成候補列挙手段は、基準となる一つの層におけるシステム構成要素の台数毎に、性能プロファイルに基づいて基準となる層での台数での処理量を求め、当該処理量と、メトリック間の値の相関性とに基づいて、他の層における処理量を算出し、他の層における前記処理量を処理可能な台数を性能プロファイルから導出することによってシステム構成候補を導出する
請求項1から請求項3のうちのいずれか1項に記載されたシステム構成候補導出装置。
The system configuration candidate enumeration means obtains the processing amount in the number of units in the reference layer based on the performance profile for each number of system components in one reference layer, and the value between the processing amount and the metric The system configuration candidate is derived by calculating the processing amount in the other layer based on the correlation between the two, and deriving from the performance profile the number of units capable of processing the processing amount in the other layer. The system configuration candidate derivation device according to any one of the three.
システム構成候補列挙手段は、メトリック間の値の相関性から各層の処理量比を求め、各層のシステム構成要素の数を初期値に定め、性能プロファイルから各層の処理量比を求め、性能プロファイルより求めた処理量比の各項を、メトリック間の値の相関性から求めた処理量比の対応する各項で除算した除算結果が最も小さい項に対応する層のシステム構成要素を特定し、その層のシステム構成要素の台数を追加することを繰り返すことによってシステム構成候補を導出する
請求項1から請求項3のうちのいずれか1項に記載されたシステム構成候補導出装置。
The system configuration candidate enumeration means obtains the throughput ratio of each layer from the correlation of values between metrics, sets the number of system components in each layer to the initial value, obtains the throughput ratio of each layer from the performance profile, and from the performance profile Identify the system component of the layer corresponding to the term with the smallest division result by dividing each term of the obtained throughput ratio by each corresponding term of the throughput ratio obtained from the correlation of values between metrics. The system configuration candidate derivation device according to any one of claims 1 to 3, wherein a system configuration candidate is derived by repeating the addition of the number of system component elements in a layer.
同種のソフトウェアが搭載されそのソフトウェアに従って動作するシステム構成要素の集合である層を複数含む管理対象システムの構成の候補であるシステム構成候補を導出するコンピュータに搭載されるシステム構成候補導出プログラムであって、
前記コンピュータに、
管理対象システムの負荷状況を値として示す各層のメトリックを計測し、異なる層から計測したメトリックの組におけるメトリック間の値の相関性を導出する要素間相関性導出処理、および
システム構成要素の台数とその台数のシステム構成要素の処理量との関係を導出可能な情報である性能プロファイルと、メトリック間の値の相関性とに基づいて、システム構成候補を導出するシステム構成候補列挙処理
を実行させるためのシステム構成候補導出プログラム。
A system configuration candidate derivation program installed on a computer for deriving a system configuration candidate that is a candidate for configuration of a managed system including a plurality of layers that are a set of system components that operate with the same type of software. ,
In the computer,
Inter-element correlation derivation processing that measures the metrics of each layer showing the load status of the managed system as values and derives the correlation of values between metrics in the metric pairs measured from different layers , and the number of system components To execute system configuration candidate enumeration processing that derives system configuration candidates based on the performance profile, which is information that can derive the relationship between the number of system components and the amount of processing of the system components, and the correlation of values between metrics System configuration candidate derivation program.
コンピュータに、
要素間相関性導出処理で、時間経過に伴いメトリックを継続して計測し、メトリックを変数として前記変数と係数との乗算を含む式に各時刻におけるメトリックを代入して、前記係数を算出し、算出した係数の分散が閾値以下であれば前記係数に基づいてメトリック間の値の相関性を導出する処理を実行させる
請求項6に記載のシステム構成候補導出プログラム。
On the computer,
In the inter-element correlation derivation process, the metric is continuously measured over time, the metric at each time is substituted into an equation including multiplication of the variable and the coefficient as the metric, and the coefficient is calculated. The system configuration candidate derivation program according to claim 6, wherein if the variance of the calculated coefficient is equal to or less than a threshold value, a process of deriving a correlation of values between metrics based on the coefficient is executed.
コンピュータに、
システム構成候補列挙処理で、基準となる一つの層におけるシステム構成要素の台数毎に、性能プロファイルに基づいて基準となる層での台数での処理量を求め、当該処理量と、メトリック間の値の相関性とに基づいて、他の層における処理量を算出し、他の層における前記処理量を処理可能な台数を性能プロファイルから導出することによってシステム構成候補を導出する処理を実行させる
請求項6または請求項7に記載のシステム構成候補導出プログラム。
On the computer,
In the system configuration candidate enumeration process, for each number of system components in one reference layer, the processing amount in the reference layer is calculated based on the performance profile, and the value between the processing amount and the metric And calculating a processing amount in another layer based on the correlation, and deriving a system configuration candidate by deriving from the performance profile the number of the processing amount in the other layer that can be processed. The system configuration candidate derivation program according to claim 6 or claim 7.
コンピュータに、
システム構成候補列挙処理で、メトリック間の値の相関性から各層の処理量比を求め、各層のシステム構成要素の数を初期値に定め、性能プロファイルから各層の処理量比を求め、性能プロファイルより求めた処理量比の各項を、メトリック間の値の相関性から求めた処理量比の対応する各項で除算した除算結果が最も小さい項に対応する層のシステム構成要素を特定し、その層のシステム構成要素の台数を追加することを繰り返すことによってシステム構成候補を導出する処理を実行させる
請求項6または請求項7に記載のシステム構成候補導出プログラム。
On the computer,
In the system configuration candidate enumeration process, calculate the throughput ratio of each layer from the correlation of values between metrics, determine the number of system components in each layer as the initial value, determine the throughput ratio of each layer from the performance profile, and from the performance profile Identify the system component of the layer corresponding to the term with the smallest division result by dividing each term of the obtained throughput ratio by each corresponding term of the throughput ratio obtained from the correlation of values between metrics. The system configuration candidate derivation program according to claim 6 or 7, wherein a process for deriving a system configuration candidate is executed by repeatedly adding the number of system component elements of a layer.
同種のソフトウェアが搭載されそのソフトウェアに従って動作するシステム構成要素の集合である層を複数含む管理対象システムの構成の候補であるシステム構成候補を導出するシステム構成候補導出方法であって、
要素間相関性導出手段が、管理対象システムの負荷状況を値として示す各層のメトリックを計測し、異なる層から計測したメトリックの組におけるメトリック間の値の相関性を導出し、
システム構成候補列挙手段が、システム構成要素の台数とその台数のシステム構成要素の処理量との関係を導出可能な情報である性能プロファイルと、メトリック間の値の相関性とに基づいて、システム構成候補を導出する
ことを特徴とするシステム構成候補導出方法。
A system configuration candidate derivation method for deriving a system configuration candidate that is a candidate for the configuration of a managed system including a plurality of layers that are a set of system components that are loaded with the same kind of software and operate according to the software,
The inter-element correlation deriving means measures the metric of each layer indicating the load status of the managed system as a value , derives the correlation of the value between the metrics in the metric set measured from different layers ,
The system configuration candidate enumeration means is configured based on the performance profile, which is information that can derive the relationship between the number of system components and the processing amount of the system components, and the correlation of values between metrics. A system configuration candidate derivation method characterized by deriving candidates.
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JP5257077B2 (en) * 2009-01-06 2013-08-07 日本電気株式会社 Resource allocation apparatus, method and program
JP5352683B2 (en) * 2009-01-30 2013-11-27 ヒューレット−パッカード デベロップメント カンパニー エル.ピー. System and method for integrating capacity planning and workload management
JP5527326B2 (en) * 2009-10-29 2014-06-18 日本電気株式会社 System arrangement determination system, system arrangement determination method and program
JP5768796B2 (en) * 2012-10-23 2015-08-26 日本電気株式会社 Operation management apparatus, operation management method, and program

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003178040A (en) * 2001-12-10 2003-06-27 Hitachi Information Systems Ltd Web site constitution determination supporting method
US20040205757A1 (en) * 2003-04-09 2004-10-14 Pering Trevor A. Performance scheduling using multiple constraints
JP4980581B2 (en) * 2004-04-16 2012-07-18 新日鉄ソリューションズ株式会社 Performance monitoring device, performance monitoring method and program
US7626917B2 (en) * 2004-06-10 2009-12-01 International Business Machines Corporation Methods and apparatus for cost minimization of multi-tiered infrastructure with end-to-end delay guarantees
JP4430989B2 (en) * 2004-06-28 2010-03-10 株式会社日立製作所 Operation management support system and performance information display method

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