JP4900881B2 - コンピュータシステム、管理装置、及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、コンピュータシステムの管理装置に関し、特に、コンピュータシステムの管理に有用な情報を抽出するための技術に関する。

この出願は、２００６年７月１０日に出願された日本国特許出願、特願２００６−１８８９９９に基づき優先権の利益を主張するものであり、その開示は、引用することにより、そっくりそのまま本明細書に組み込まれる。

コンピュータシステムを適切に運用するために、コンピュータシステムの資源（例えば、ＣＰＵ（central processing unit）やメモリ）は、その使用量や使用率が管理される必要がある。一般的なコンピュータシステムでは、起動されているプロセスそれぞれの資源の使用量や使用率がリアルタイムで監視される。このような技術として、特開２００５−２５３７２号公報は、各プロセスのＣＰＵ消費時間を正確に推定する技術を開示している。特開２００５−２１６０７８号公報は、あるトランザクションの処理が複数のプロセスを用いて実行される場合に、トランザクション処理の起点となるプロセスを指定するだけで、トランザクション処理に関った全てのプロセスのＣＰＵ消費量と送信データサイズと受信データサイズのプロファイルを得る技術を開示している。また、特開２００５−６４９７１号公報は、各ノードにおける平均負荷量と平均リソース使用量から負荷分布を推定する技術を開示している。

資源の使用量や使用率を管理する目的の１つは、コンピュータシステムの利用料金をユーザに課金するための課金データを算出することである。非特許文献「ＯＳ概論」、久保秀士、共立出版株式会社、１９８８年、ｐｐ．１７４−１７９に記載されているように、一般に料金は、資源の使用量、具体的には、消費されたＣＰＵ時間、主記憶の使用量、入出力の回数、印刷用紙の使用枚数から算出される。特開平６−９５９２４号公報は、プロセスがＣＰＵを使用した課金ＣＰＵ時間を把握するための技術を開示している。特開２００５−３１８７０号公報は、ジョブを実行する際に複数のプロセスグループが生成された場合においても、それらの複数のプロセスグループの実行を一つのジョブとしてオペレーションシステムに認識させ、これにより、適正に課金を行うための技術を開示している。

資源の使用量や使用率を管理する他の目的の１つは、現在及び将来のコンピュータシステムの負荷や能力を測定し、又は予測し、その結果を用いてコンピュータシステムの規模や構成を最適化することである。例えば、コンピュータシステムの負荷が、将来増大することが予測される場合には、コンピュータシステムに資源が追加され、これによってコンピュータシステムのキャパシティの不足を回避することができる。例えば、コンピュータシステムは、階層化された複数のサーバで構成される場合があるが（例えば、特開２００１−２９０６４１号公報では、ウェブサーバ、アプリケーションサーバ、データベースサーバの３階層構成が採用されている）、資源の使用量や使用率を管理することにより、どの階層のサーバを増設するかを適切に判断することができる。階層化された複数のサーバで構成されるコンピュータシステムについては、「２階層Ｃ／Ｓからｎ階層Ｗｅｂシステムへ ＥＵＣから情報共有、ＢｔｏＢへ」、日経オープンシステム、日経ＢＰ社、ｎｏ．１００、２００１年７月、ｐｐ．１６４−１７０や、「今さら聞けないＩＴの新常識」、日経コンピュータ、日経ＢＰ社、２００４年３月８日にも開示されている。また、特開２００５−１４８９１１号公報は、各ノードの負荷情報から、負荷を分散させる技術を開示している。

例えば、特開２００６−２４０１７号公報は、コンピュータシステムの資源の使用状態の推移を解析し、将来の傾向を機械的に予測するシステムを開示している。公知のこのシステムでは、ＷｅｂアプリケーションサーバからＣＰＵ使用率のログとトランザクションログとが取得され、ＣＰＵ使用率とトランザクションごとの処理数の情報に基づいて、トランザクションの種類ごとのＣＰＵ使用率が推定される。トランザクションの種類ごとのＣＰＵ使用率は、重回帰分析によって算出される。算出されたＣＰＵ使用率を用いてトランザクションの種類ごとの将来の一定時間ごとの推定処理量が求められる。更に、トランザクションの種類ごとのＣＰＵ使用率及び将来の推定処理量を用いて、サーバにおけるアプリケーションのニーズを充分に満たすために必要なソフトウェア及びハードウェアの構成や設定が決定される。

ここでＷｅｂアプリケーションにおけるトランザクションとは、一般には、複数のＷｅｂリクエスト（ＨＴＴＰリクエストとも言われる）で構成されたセッションであって、ＡＣＩＤ特性（atomicity, consistency, isolation, durability）を満たすものをいう（例えば、特開２０００−２０７３６５号公報の段落〔００２３〕、〔００２４〕を参照）。トランザクション処理を行うためは、リクエストとリプライとが何度も繰り返されるセッションが必要とされる（例えば、特開２００１−３４４２２４号公報の段落〔０００５〕を参照）。

ＷＷＷで使用されるＨＴＴＰ（hyper text transfer protocol）は、一般には、トランザクション処理には向いていないと考えられている。これは、ＨＴＴＰは、１リクエスト／１リプライの単純な処理を基本としてきるからである。トランザクション処理を行うためには、ＷＷＷサーバに特殊な処理を様々に行わせる必要がある。例えば、特開２０００−２０７３６５号公報は、トランザクション処理を行うためのシステムを開示している。このシステムでは、トランザクションスコープ（論理的に１つのトランザクションを構成する、個々の独立した要求の集合）を必要とする要求がクライアントからサーバに送られると、サーバはトランザクション識別情報を生成し、複数の独立のＷｅｂリクエストの持続時間の間に維持する。クライアントは、このトランザクション識別情報を使用して、トランザクション完了を要求するリクエストをサーバに送り、これによりトランザクションスコープを必要とする追加処置のリクエストをサーバに送る。

標準的なＨＴＴＰを取り扱うコンピュータシステムの資源の使用量や使用率を管理する上で考慮すべき事項の一つは、現在のＷｅｂアプリケーションでは、複数の種類のＷｅｂリクエストが一つのプロセスで処理されることがある点である。Ｗｅｂサーバとして用いられる代表的なソフトウェアであるＡｐａｃｈｅは、その典型的な例である（ベン・ローリー、ピーター・ローリー、「Ａｐａｃｈｅハンドブック」、株式会社オーム社、１９９７年１１月２５日、ｐｐ．４１−５７参照）。Ａｐａｃｈｅは、複数の種類のＷｅｂリクエストに対応可能な一つ（もしくは比較的少数）のプロセスが永続的に動きながら、そのプロセスに対して非同期的に到着する複数のリクエストを、自分のプロセス内でスケジューリングしながら実行するというアーキテクチャを採用している。このようなソフトウェアの場合には、たとえ各プロセスが消費するＣＰＵ時間を測定することができたとしても、Ｗｅｂリクエストが消費するＣＰＵ時間をＷｅｂリクエストの種類毎に特定することはできない。現在用いられているＷｅｂサーバや、データベースサーバには、このような動作をするものが多い。このような状況では、プロセス毎のＣＰＵ時間やメモリ使用量を算出しても、コンピュータシステムの管理の上では充分とはいえない。

しかしながら、発明者が知る限りにおいて、上記の観点に基づいてコンピュータシステムの資源の管理を行うための技術は存在しない。特に、標準的なＨＴＴＰを取り扱うコンピュータシステムにおいて、Ｗｅｂリクエストの種類という観点から資源の管理を行うことにより、資源を適正に管理するための技術は、現在のところ知られていない。上述のように、トランザクションの種類ごとにＣＰＵ使用率を算出する技術（特開２００６−２４０１７号公報）は公知であるが、ＨＴＴＰは、トランザクション処理と親和性が悪いため、当該技術を実現することは現実には容易なことではない。

したがって、本発明の目的は、標準的なＨＴＴＰを取り扱うコンピュータシステムにおいて、Ｗｅｂリクエストの種類に着目した資源の管理を行うことによって適正に資源の管理を行うことを可能にするための技術を提供することにある。

本発明のコンピュータシステムは、クライアントから受け取ったＷｅｂリクエストを処理するコンピュータシステムである。当該コンピュータシステムは、各測定期間において前記コンピュータシステムによって処理されたＷｅｂリクエストの数が前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に記述されているリクエスト分類ログを生成するリクエスト分類ログ生成手段と、前記各測定期間における前記コンピュータシステムの資源の使用状態が記述されているシステムログを生成するシステムログ生成手段と、前記Ｗｅｂリクエスト分類ログと前記システムログとを用いて、前記Ｗｅｂリクエスト一つの処理に使用される資源の使用量であるリクエスト処理資源使用量を、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に算出する資源使用状況算出手段とを具備する。このようなコンピュータシステムによれば、Ｗｅｂリクエスト一つの処理に使用される資源の使用量であるリクエスト処理資源使用量を算出することにより、適正に資源の管理を行うことができる。

本発明は、階層化された複数のサーバを備えるコンピュータシステムに適用されることが好適である。この場合、システムログ生成手段は、前記システムログを前記複数のサーバの階層毎に生成し、前記資源使用状況算出手段は、前記リクエスト処理資源使用量を、前記複数のサーバの階層毎に算出することが好ましい。

特に、当該コンピュータシステムが、Ｗｅｂ層を構成するＷｅｂサーバと、前記Ｗｅｂサーバに接続され、アプリケーション層を構成するアプリケーションサーバと、前記アプリケーションサーバに接続され、データ層を構成するデータベースサーバとを備えている場合、前記システムログ生成手段は、前記Ｗｅｂ層、前記アプリケーション層、前記データ層のそれぞれについて前記システムログを生成し、前記資源使用状況算出手段は、前記Ｗｅｂリクエスト一つの処理に使用される資源の使用量を、前記Ｗｅｂ層、前記アプリケーション層、前記データ層のそれぞれについて算出することが好ましい。

当該コンピュータシステムが、更に、前記Ｗｅｂリクエストを前記クライアントから受け取って前記Ｗｅｂサーバに分配する負荷分散装置を備えている場合、前記負荷分散装置は、前記Ｗｅｂリクエストが処理された時刻及び前記Ｗｅｂリクエストの種類が前記コンピュータシステムに到着した前記Ｗｅｂリクエストのそれぞれについて記述されているリクエストログを生成し、前記リクエスト分類ログ生成手段は、前記リクエストログから前記リクエスト分類ログを生成することが好ましい。

当該コンピュータシステムは、更に、前記リクエスト処理資源使用量を用いて、ユーザに課金される利用料金を示す課金データを生成する課金データ生成手段を具備することが好ましい。

この場合、前記資源使用状況算出手段は、前記リクエスト分類ログと前記システムログとを用いて、前記Ｗｅｂリクエストと無関係に使用される資源の使用量であるデフォルト資源使用量を算出し、前記課金データ生成手段は、前記Ｗｅｂリクエストの種類のそれぞれについて、前記デフォルト資源使用量を前記Ｗｅｂリクエストの種類のそれぞれの資源の使用量の全体に対する比率に応じて配分することによって仮想的な資源使用量を算出し、前記リクエスト処理資源使用量と前記仮想的な資源使用量から前記利用料金を算出することが好ましい。この場合、前記デフォルト資源使用量は、前記リクエスト分類ログに記述されている、前記測定期間毎、且つ、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎のＷｅｂリクエストの数と、前記システムログに前記測定期間毎に記述されている前記コンピュータシステムの資源の使用状態とに対して回帰分析を行うことによって算出されることが好ましい。

また、当該コンピュータシステムは、更に、前記コンピュータシステムに到着したＷｅｂリクエストのそれぞれについて前記Ｗｅｂリクエストを発行したユーザのユーザＩＤと、前記Ｗｅｂリクエストの種類とが記述されているリクエストログから、前記ユーザが発行した前記Ｗｅｂリクエストの数を前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に記述するユーザデータを生成するユーザデータ生成手段を備え、前記課金データ生成手段は、前記Ｗｅｂリクエスト一つに課される料金である単価を前記仮想的な資源使用量から算出し、前記単価と前記ユーザデータとから前記利用料金を算出することが好ましい。

当該コンピュータシステムは、更に、前記リクエスト処理資源使用量から、前記定められた時間間隔毎におけるＷｅｂリクエストの種類毎の前記資源の利用状況を算出し、算出された前記資源の利用状況をグラフとして表示するシステム管理データ生成手段を備えることが好ましい。この場合、システム管理データ生成手段は、前記測定期間のそれぞれにおける前記Ｗｅｂリクエストの種類毎の前記資源の利用状況を前記グラフとして表示する機能を有していることが好ましい。また、システム管理データ生成手段は、一つ以上の測定期間における前記資源それぞれの利用率を、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に、前記グラフとして表示する機能を有していることが好ましい。更に、システム管理データ生成手段は、複数の測定期間における前記資源それぞれの利用率を、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に、前記グラフとして表示する際に、各測定期間における使用率を用いて平均値を求めることで実現する機能を有していることが好ましい。

前記システムログに前記コンピュータシステムのＣＰＵの使用状態が前記定められた時間間隔毎に記述され、前記資源使用状況算出手段が、前記Ｗｅｂリクエスト一つの処理のために前記複数のサーバの階層のそれぞれにおいて前記ＣＰＵが使用されるＣＰＵ時間を、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に算出する場合、当該コンピュータシステムは、前記複数のサーバの階層それぞれの前記ＣＰＵ時間を加算することにより、前記Ｗｅｂリクエストのレスポンスタイムを前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に算出するシステム管理データ生成手段を備えることが好ましい。

本発明による管理装置は、クライアントからＷｅｂリクエストを受け取って処理するコンピュータシステムを管理する管理装置である。当該管理装置は、各測定期間において前記コンピュータシステムによって処理されたＷｅｂリクエストの数が、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に記述されているリクエスト分類ログを生成するリクエスト分類ログ生成手段（２１）と、前記各測定期間における前記コンピュータシステムの資源の使用状態がに記述されているシステムログを生成するシステムログ生成手段と、前記Ｗｅｂリクエスト分類ログと前記システムログとを用いて、前記Ｗｅｂリクエスト一つの処理に使用される資源の使用量であるリクエスト処理資源使用量を、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に算出する資源使用状況算出手段とを具備する。このような管理装置によれば、Ｗｅｂリクエスト一つの処理に使用される資源の使用量であるリクエスト処理資源使用量を算出することにより、適正に資源の管理を行うことができる。

本発明による、クライアントからＷｅｂリクエストを受け取って処理するコンピュータシステムを管理する管理方法は、各測定期間において前記コンピュータシステムによって処理されたＷｅｂリクエストの数を、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に記述したリクエスト分類ログを生成するステップと、前記各測定期間における前記コンピュータシステムの資源の使用状態を記述したシステムログを生成するステップと、前記リクエスト分類ログと前記システムログとを用いて、前記Ｗｅｂリクエスト一つの処理に使用される資源の使用量であるリクエスト処理資源使用量を、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に算出するステップとを具備する。このような管理方法によれば、Ｗｅｂリクエスト一つの処理に使用される資源の使用量であるリクエスト処理資源使用量を算出することにより、適正に資源の管理を行うことができる。

本発明によるコンピュータプログラムは、クライアントからＷｅｂリクエストを受け取って処理するコンピュータシステムを管理するためのコンピュータプログラムである。当該コンピュータプログラムは、各測定期間において前記コンピュータシステムによって処理されたＷｅｂリクエストの数を、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に記述したリクエスト分類ログを生成するステップと、前記各測定期間における前記コンピュータシステムの資源の使用状態を記述したシステムログを生成するステップと、前記リクエスト分類ログと前記システムログとを用いて、前記Ｗｅｂリクエスト一つの処理に使用される資源の使用量であるリクエスト処理資源使用量を、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に算出するステップとをコンピュータに実行させる。このようなコンピュータプログラムによれば、Ｗｅｂリクエスト一つの処理に使用される資源の使用量であるリクエスト処理資源使用量を算出することにより、適正に資源の管理を行うことができる。

本発明によれば、Ｗｅｂリクエストの資源の使用量をＷｅｂリクエストの種類ごとに算出し、算出された資源の使用量に基づいてコンピュータシステムを適正に管理することができる。

図１は、本発明の一実施形態におけるコンピュータシステムの構成を示すブロック図である。 図２は、リクエストログの内容を示す図である。 図３は、システムログの内容を示す表である。 図４は、運用管理装置のソフトウェア構成を示すブロック図である。 図５は、リクエスト分類ログの内容を示す図である。 図６Ａは、単価テーブルの内容の例を示す表である。 図６Ｂは、単価テーブルの内容の他の例を示す表である。 図７は、ユーザデータの内容を示す図である。 図８Ａは、ＣＰＵ出力テーブルの内容を示す表である。 図８Ｂは、メモリ出力テーブルの内容を示す図である。 図９Ａは、Ｗｅｂリクエストの種類毎のＣＰＵ使用率を示すグラフの一例である。 図９Ｂは、特定の測定期間における各資源の使用率を、Ｗｅｂリクエストの種類毎に表示するグラフの一例である。

図１は、本発明の一実施形態におけるコンピュータシステム１の構成を示すブロック図である。本実施形態のコンピュータシステム１は、クライアント２からＷｅｂリクエストを受け付け、受け付けたＷｅｂリクエストの処理を行う。本明細書にいうＷｅｂリクエストとは、ＨＴＴＰで定められているメッセージであり、通常、コンピュータシステム１に置かれたファイルを参照したり、ＣＧＩ（common gateway interface）を起動したりするために使用される。本実施形態では、Ｗｅｂリクエストは、それに記述されているメソッドによって様々な種類に分類される。Ｗｅｂリクエストには、例えば、ＧＥＴメソッドを含むＧＥＴリクエスト、ＰＵＴメソッドを含むＰＵＴリクエスト、ＰＯＳＴメソッドを含むＰＯＳＴリクエスト、ＤＥＬＥＴＥメソッドを含むＤＥＬＥＴＥリクエストがある。後述のように、本実施形態のコンピュータシステム１では、Ｗｅｂリクエストの種類に基づいた管理が行われる。

本実施形態のコンピュータシステム１は、３階層方式を採用している。具体的には、コンピュータシステム１は、負荷分散装置３と、Ｗｅｂ層（プレゼンテーション層）を構成するＷｅｂサーバ４と、機能層を構成するアプリケーションサーバ（ＡＰサーバ）５と、データ層を構成するデータベースサーバ（ＤＢサーバ）６とを備えている。本実施形態では、Ｗｅｂサーバ４、及びＡＰサーバ５は複数であり、ＤＢサーバ６は、単一である。各層のサーバの数は、適宜に変更可能である。

負荷分散装置３は、クライアント２から送られてくるＷｅｂリクエストを受け取り、適当な負荷分散アルゴリズムを用いてＷｅｂリクエストをＷｅｂサーバ４に分配する。Ｗｅｂサーバ４は、送られてくるＷｅｂリクエストを受け付け、ＡＰサーバ５の機能を利用してＷｅｂリクエストに対処する。ＡＰサーバ５の機能を利用する場合、Ｗｅｂサーバ４は、ＡＰリクエストを生成してＡＰサーバ５に所望の処理をさせる。ＡＰサーバ５は、Ｗｅｂサーバ４から送られてくるＡＰリクエストに応答して業務ロジックを実行し、処理結果をＷＷＷで使用されているフォーマット（例えば、ＨＴＭＬフォーマット、及びＸＭＬフォーマット）でＷｅｂサーバ４に返す。ＡＰサーバ５は、必要であればデータベースサーバ６へのアクセスを行う。データベースサーバ６は、データベースを備えており、ＡＰサーバ５から送られてくるリクエストに応じてデータベースの検索及び更新を行う。

コンピュータシステム１を管理するために、コンピュータシステム１には運用管理装置７が用意されている。運用管理装置７としては、運用管理通信装置７ａ、記憶装置７ｂ、演算装置７ｃ、表示装置７ｄ、及び入力装置７ｅを備えたコンピュータ装置が使用される。運用管理装置７には、コンピュータシステム１を管理するための様々なソフトウェアがインストールされている。コンピュータシステム１の管理には、各種のログ、具体的には、負荷分散装置３から送られるリクエストログ１１、及びＷｅｂサーバ４、アプリケーションサーバ５、及びデータベースサーバ６のそれぞれから送られてくるシステムログが使用される。図１では、Ｗｅｂサーバ４から送られてくるシステムログは符号１２で、ＡＰサーバ５から送られてくるシステムログは符号１３で、ＤＢサーバ６から送られてくるシステムログは符号１４で参照されている。

リクエストログ１１は、コンピュータシステム１に到着したＷｅｂリクエストに関する記録であり、典型的には、Ｗｅｂリクエストが処理された時刻及びそのＷｅｂリクエストの種類が記述されている。図２は、本実施形態におけるリクエストログ１１の内容を示す図である。図２には、リクエストログ１１のうち、一のＷｅｂリクエストに対応する部分のみが図示されている。

本実施形態では、リクエストログ１１に下記の情報が書き込まれている。第１に、リクエストログ１１には、当該Ｗｅｂリクエストを発行したクライアント２のＩＰアドレス１１ａと、（ＲＦＣ１４１３に定義された）クライアント２のアイデンティティ１１ｂと、Ｗｅｂリクエストを発行したクライアント２のユーザＩＤ１１ｃとが記述される。図２のリクエストログ１１では、アイデンティティ１１ｂは、"−"（ハイフン）として記述されているが、これは、クライアント２のアイデンティティ１１ｂの情報が入手できなかったことを示している。ユーザＩＤ１１ｃは、ＨＴＴＰ認証が成功したユーザに対して付与され、認証が失敗した場合には、ユーザＩＤ１１ｃは、"−"（ハイフン）として記述される。

更に、リクエストログ１１には、当該Ｗｅｂリクエストが処理された時刻１１ｄと、当該Ｗｅｂリクエストの種類１１ｅ（即ち、当該Ｗｅｂリクエストに記述されているメソッド）と、当該Ｗｅｂリクエストによって参照されるドキュメントのＵＲＬ（uniform resource locator）１１ｆと、ＨＴＴＰプロトコルのバージョン番号１１ｇとが記述される。当該Ｗｅｂリクエストが処理された時刻１１ｄは、当該Ｗｅｂリクエストの処理が終了した時刻と定義されてもよく、Ｗｅｂリクエストが到着した時刻と定義されてもよい。図２の例では、Ｗｅｂリクエストの種類は、ＧＥＴリクエストであり、使用されているＨＴＴＰプロトコルのバージョン番号は、１．１である。

加えて、リクエストログ１１には、当該Ｗｅｂリクエストの処理が成功、不成功を示すステータスコード１１ｈと、当該Ｗｅｂリクエストの処理の結果、クライアント２に返送されるデータの（ヘッダを除く）バイト数１１ｉとが記述される。

本実施形態では、負荷分散装置３から送られてくるリクエストログ１１がコンピュータシステム１の管理に使用されるが、その代わりに、Ｗｅｂサーバ４のそれぞれから送られてくるリクエストログが使用されてもよい。

一方、システムログ１２、１３、１４は、それぞれ、Ｗｅｂサーバ４、アプリケーションサーバ５、及びデータベースサーバ６における資源の使用状況を、各測定期間について記述する記録である。一実施形態では、各測定期間は、定められた時間間隔（例えば、５分）として定義される。ただし、測定期間の長さが可変であってもよい。図３は、システムログ１２の内容を示す表である。本実施形態では、各システムログ１２には、対応するＷｅｂサーバ４のＣＰＵ使用率とメモリ使用量とが５分間隔で記述されている。即ち、システムログ１２には、対応するＷｅｂサーバ４のＣＰＵ使用率とメモリ使用量とが、長さが５分である各測定期間のそれぞれについて記述されている。システムログ１３、１４も同様の内容を有している。システムログ１３には、対応するＡＰサーバ５のＣＰＵ使用率とメモリ使用量とが５分間隔で記述され、システムログ１４には、ＤＢサーバ６のＣＰＵ使用率とメモリ使用量とが５分間隔で記述される。

このような内容のシステムログを作成する機能は、Ｗｉｎｄｏｗｓ（マイクロソフト社の登録商標）やＵＮＩＸ（Ｔｈｅ Ｏｐｅｎ Ｇｒｏｕｐの登録商標）のような一般的なオペレーティングシステムであれば、通常、備えられている。オペレーティングシステムの機能を利用することは、システムログを生成する特別な仕組みをオペレーティングシステム、Ｗｅｂサーバ４、ＡＰサーバ５、ＤＢサーバ６に用意する必要をなくし、実装コストを低減するために有効である。

運用管理装置７は、上述のリクエストログ１１及びシステムログ１２、１３、１４を用いてコンピュータシステム１の管理を行う。本実施形態の運用管理装置７には、２つの特徴がある。本実施形態の運用管理装置７の第１の特徴は、運用管理装置７が、Ｗｅｂリクエストを処理するために消費される資源の使用量をＷｅｂリクエストの種類毎に算出し、算出された資源の使用量をコンピュータシステム１の管理に使用することである。本実施形態の運用管理装置７の第２の特徴は、Ｗｅｂリクエストを処理するために消費される資源の使用量を、Ｗｅｂ層、機能層、データ層のそれぞれについて算出可能なことである。資源の使用量を、Ｗｅｂ層、機能層、データ層のそれぞれについて算出することは、コンピュータシステム１の状態を、より適正に把握することを可能にする。以下、運用管理装置７の動作について詳細に説明する。

図４は、運用管理装置７にインストールされているソフトウェア構成の例を示すブロック図である。運用管理装置７の記憶装置には、リクエスト分類ツール２１と、システムログ統合ツール２２と、資源使用状況分析ツール２３と、課金データ生成ツール２４と、システム管理データ生成ツール２５と、ユーザデータ作成ツール２６とがインストールされている。これらのソフトウェアプログラムにより、コンピュータシステム１の運用及び管理が行われる。

以下では、運用管理装置７の動作を詳細に説明する。
運用管理装置７のリクエスト分類ツール２１は、負荷分散装置３から送られてくるリクエストログ１１を分析し、コンピュータシステム１によって処理されたＷｅｂリクエストの数を、測定期間毎に、且つ、Ｗｅｂリクエストの種類毎に算出する。算出結果は、リクエスト分類ログ３１として記憶装置７ｂに保存される。

図５は、リクエスト分類ログ３１の内容を示す表である。本実施形態では、リクエスト分類ログ３１は、処理されたＷｅｂリクエストの数を、５分間隔で、且つ、Ｗｅｂリクエストの種類毎に記述している。図５の例では、１０：００〜１０：０５の期間では、種類"Ｒ１"のＷｅｂリクエスト（例えば、ＧＥＴリクエスト）が２０回、種類"Ｒ２"のＷｅｂリクエスト（例えば、ＰＯＳＴリクエスト）が１０回処理されていることが、リクエスト分類ログ３１によって示されている。

一方、システムログ統合ツール２２は、Ｗｅｂサーバ４、ＡＰサーバ５、及びＤＢサーバ６のそれぞれから送られてくるシステムログ１２、１３、１４から、Ｗｅｂ層システムログ３２、機能層システムログ３３、データ層システムログ３４を生成する。Ｗｅｂ層システムログ３２とは、各測定期間におけるＷｅｂ層全体における資源の使用状況を記述する記録である。システムログ統合ツール２２は、Ｗｅｂ層システムログ３２を、Ｗｅｂサーバ４のそれぞれから受け取ったシステムログ１２を統合することによって生成する。本実施形態では、システムログ統合ツール２２は、各Ｗｅｂサーバ４におけるＣＰＵ使用率を平均することにより、Ｗｅｂ層全体としてのＣＰＵ使用率を算出し、各Ｗｅｂサーバ４におけるメモリ使用量を加算することにより、Ｗｅｂ層全体としてのメモリ使用量を算出する。算出されたＣＰＵ使用率及びメモリ使用量が、Ｗｅｂ層システムログ３２に記述される。同様に、機能層システムログ３３、データ層システムログ３４は、それぞれ、機能層、データ層全体における資源の使用状況を、測定期間毎に記述する記録である。本実施形態では、データ層は、単一のＤＢサーバ６によって構成されているから、データ層システムログ３４としてＤＢサーバ６のシステムログ１４がそのまま使用されてもよい。

資源使用状況分析ツール２３は、リクエスト分類ログ３１、Ｗｅｂ層システムログ３２、機能層システムログ３３、及びデータ層システムログ３４から、一のＷｅｂリクエストを処理するために必要な資源の使用量を、Ｗｅｂ層、機能層、データ層のそれぞれについて、Ｗｅｂリクエストの種類毎に算出する。本実施形態では、資源使用状況分析ツール２３は、Ｗｅｂリクエストを処理するために必要なＣＰＵ時間及びメモリ使用量を、Ｗｅｂ層、機能層、データ層のそれぞれについて算出する。

一のＷｅｂリクエストを処理するためにＷｅｂ層において消費されるＣＰＵ時間及びメモリ使用量の算出は、下記のようにして行われる。

まず、全ての測定期間の長さが一定値Δｔである場合について説明する。測定期間"ｉ"における、Ｗｅｂ層全体としてのＣＰＵ使用率をρ^Ｗ（ｉ）、Ｗｅｂ層全体としてのメモリ使用量をＭ^Ｗ（ｉ）、処理された種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエストの数をＮ_Ｒｊ（ｉ）、種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエスト一つを処理するのに要するＷｅｂ層のＣＰＵ時間をＵ_Ｒｊ ^Ｗ、メモリ使用量をＭ_Ｒｊ ^Ｗとすると、下記の式が成立する：

ここで、Δｔは、各測定期間の長さであり、ρ_Ｚ ^Ｗは、Ｗｅｂリクエストの処理が行われない状況におけるＷｅｂ層全体としてのＣＰＵ使用率であり、Ｍ_Ｚ ^Ｗは、Ｗｅｂリクエストの処理が行われない状況におけるＷｅｂ層におけるメモリ使用量である。Σは、全種類のＷｅｂリクエストについての和を意味している。種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエストの数Ｎ_Ｒｊ（ｉ）は、リクエスト分類ログ３１に記述されており、Ｗｅｂ層全体としてのＣＰＵ使用率ρ^Ｗ（ｉ）及びメモリ使用量Ｍ^Ｗ（ｉ）は、Ｗｅｂ層システムログ３２に記述されている。

コンピュータシステムでは、一般に、その稼動を維持するためにＷｅｂリクエストの有無に無関係にある程度の資源が使用されることに留意されたい。例えば、Ａｐａｃｈｅが稼動するＷｅｂサーバでは、Ｗｅｂリクエストの有無に無関係に所定数のプロセスが永続的に動作する。そのため、プロセスを実行可能な状態に維持するためだけでも、ＣＰＵやメモリが使用される。加えて、コンピュータシステムでは、多くの場合、システムを管理するためのプロセスが動作しており、このプロセスによってＣＰＵやメモリが使用される。以下では、Ｗｅｂリクエストの処理が行われない状況（非リクエスト処理状況）におけるＣＰＵ使用率を、デフォルトＣＰＵ使用率といい、Ｗｅｂリクエストの処理が行われない状況におけるメモリ使用量をデフォルトメモリ使用量という。

複数の測定値ρ^Ｗ（１）〜ρ^Ｗ（ｍ）、及び、Ｎ_Ｒｊ（１）〜Ｎ_Ｒｊ（ｍ）から、種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエストのＣＰＵ時間Ｕ^Ｗ _Ｒｊ、及びΔｔ・ρ^Ｗ _Ｚを算出する問題は、多重回帰分析によって解くことができる。具体的には、ＣＰＵ時間Ｕ^Ｗ _Ｒ１、Ｕ^Ｗ _Ｒ２、・・・、及びΔｔ・ρ_Ｚ ^Ｗは、下記式によって算出される：

ここで、^ｔＸは、行列Ｘの転置行列であり、行列Ｘは、下記式で表される：

なお、測定回数ｍは、Ｗｅｂリクエストの種類の数ｎよりも大きく、且つ、行列（^ｔＸ Ｘ）の逆行列が存在するような値に設定される。

メモリ使用量Ｍ_Ｒ１ ^Ｗ、Ｍ_Ｒ２ ^Ｗ、・・・及びＭ_Ｚ ^Ｗについても同様に、下記式によって算出される：

算出されたＣＰＵ時間Ｕ_Ｒ１ ^Ｗ、Ｕ_Ｒ２ ^Ｗ、・・・、Ｕ_Ｒｎ ^Ｗ、デフォルトＣＰＵ使用率ρ_Ｚ ^Ｗ、メモリ使用量Ｍ_Ｒ１ ^Ｗ、Ｍ_Ｒ２ ^Ｗ、・・・、Ｍ_Ｒｎ ^Ｗ、及びデフォルトメモリ使用量Ｍ_Ｚ ^Ｗは、Ｗｅｂ層の分析結果データ３６として記憶装置７ｂに保存される。

機能層、データ層についても同様の手順が行われる。１つのＷｅｂリクエストの処理のために機能層で消費されるＣＰＵ時間及びメモリ使用量、並びに、機能層のデフォルトＣＰＵ使用率及びデフォルトメモリ使用量は、リクエスト分類ログ３１及び、機能層システムログ３３から上記と同様の手順によって算出される。算出されたＣＰＵ時間、メモリ使用量、デフォルトＣＰＵ使用率及びデフォルトメモリ使用量は、機能層の分析結果データ３６として記憶装置７ｂに保存される。以下では、機能層において種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエスト１つを処理するために消費されるＣＰＵ時間及びメモリ使用量は、それぞれ、Ｕ_Ｒｊ ^Ｆ、Ｍ_Ｒｊ ^Ｆと記載され、機能層のデフォルトＣＰＵ使用率及びメモリ使用量は、それぞれ、ρ_Ｚ ^Ｆ、Ｍ_Ｚ ^Ｆと記載される。

同様に、１つのＷｅｂリクエストの処理のためにデータ層で消費されるＣＰＵ時間及びメモリ使用量、並びに、データ層のデフォルトＣＰＵ使用率及びデフォルトメモリ使用量が、リクエスト分類ログ３１とデータ層システムログ３４から上記と同様の手順によって算出される。算出されたＣＰＵ時間、メモリ使用量、デフォルトＣＰＵ時間及びデフォルトメモリ使用量は、データ層の分析結果データ３７として記憶装置７ｂに保存される。以下では、データ層において種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエスト１つを処理するために消費されるＣＰＵ時間及びメモリ使用量は、それぞれ、Ｕ_Ｒｊ ^Ｄ、Ｍ_Ｒｊ ^Ｄと記載され、機能層のデフォルトＣＰＵ時間及びメモリ使用量は、それぞれ、ρ_Ｚ ^Ｄ、Ｍ_Ｚ ^Ｄと記載される。

各測定期間の長さは、可変であることも可能である。この場合、式（１ａ）の代わりに、下記式が成立する：

ここで、Δｔ（ｉ）は、測定期間”ｉ”の長さである。各測定期間の長さが可変である場合についても、式（１ｂ）はそのまま成立することに留意されたい。

式（１ａ’）、（１ｂ）の関係を用いると、各測定期間の長さが可変である場合についても、種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエストのＣＰＵ時間Ｕ^Ｗ _Ｒｊ及びデフォルトＣＰＵ使用率ρ^Ｗ _Ｚを、多重回帰分析によって算出することができる。より具体的には、ＣＰＵ時間Ｕ^Ｗ _Ｒ１、Ｕ^Ｗ _Ｒ２、・・・、及びρ_Ｚ ^Ｗは、複数の測定値ρ^Ｗ（１）〜ρ^Ｗ（ｍ）、Ｎ_Ｒｊ（１）〜Ｎ_Ｒｊ（ｍ）及び各測定期間の長さΔｔ（ｉ）を用いて、下記式によって算出可能である：

ここで、^ｔＹは、下記式で表される行列Ｙの転置行列である：

同様に、メモリ使用量Ｍ_Ｒ１ ^Ｗ、Ｍ_Ｒ２ ^Ｗ、・・・、Ｍ_Ｒｎ ^Ｗ、及びデフォルトメモリ使用量Ｍ_Ｚ ^Ｗは、下記式によって算出可能である：

また、上述の実施形態では、ＣＰＵ時間及びメモリ使用量が分析されているが、他の資源についても同様の分析を行うことが可能である。例えば、ネットワークインターフェースの使用量（通常、ｂｙｔｅ／ｓｅｃ）やディスクインターフェース（ＳＣＳＩインターフェース）の使用量（通常、ｂｙｔｅ／ｓｅｃ）についても、同様の分析が行われることが可能である。ネットワークインターフェース、ディスクインターフェースの使用量については、「リード」と「ライト」とを別々に分析してもよい。ディスクインターフェースの使用量ではなく、ディスクインターフェースの使用率が分析されてもよい。この場合、ディスクインターフェースの使用率Πは、ディスクのキュー長Ｗを使用して、下記式：
Π＝Ｑ／（Ｑ＋１）
として定義されてもよい。

資源使用状況分析ツール２３によって得られた、Ｗｅｂ層、機能層、及びデータ層の分析結果データ３５、３６、３７（即ち、１つのＷｅｂリクエストの処理のためにＷｅｂ層、機能層、データ層それぞれで消費されるＣＰＵ時間及びメモリ使用量、並びにデフォルトＣＰＵ使用率及びデフォルトメモリ使用量）は、以下の２つの目的で使用される：第１に、Ｗｅｂ層、機能層、及びデータ層の分析結果データ３５、３６、３７は、ユーザに対する課金処理のために使用される。分析結果データ３５、３６、３７から、１つのＷｅｂリクエストの処理に課せられる単価がＷｅｂリクエストの種類毎に算出され、算出された単価とＷｅｂリクエストの数から、各ユーザに課せられる料金が決定される。

第２に、Ｗｅｂ層、機能層、及びデータ層の分析結果データ３５、３６、３７は、コンピュータシステム１の負荷や能力を、Ｗｅｂリクエストの種類という観点から分析するために使用される。例えば、各測定期間における特定の資源の使用率が、分析結果データ３５、３６、３７を用いてＷｅｂリクエストの種類毎に分析される。また、特定の測定期間における各資源の使用率が、分析結果データ３５、３６、３７を用いてＷｅｂリクエストの種類毎に分析される。

以下、本実施形態で行われる課金処理とコンピュータシステム１の負荷や能力の分析について詳細に説明する。

（課金処理）
各ユーザに課される利用料金は、基本的には、各ユーザが発行したＷｅｂリクエストを処理するために必要であった資源の使用量に応じて決定されることが望ましい。

一つの問題は、（Ｗｅｂリクエストの有無に関らず）コンピュータシステム１の稼動を維持するために資源が消費される点である。特に、メモリは、Ｗｅｂリクエストを処理しなくても、プロセスが実行可能な状態になるだけで消費されるため、Ｗｅｂリクエストの有無に関係なく使用される量が大きい。このような状況では、コンピュータシステム１の稼動を維持するための資源の使用量（以下では、共通的な資源使用量という）に対しても、各ユーザに使用料金が課されることが望ましい場合がある。

本実施形態で行われる課金処理では、共通的な資源使用量に対する利用料金を、各Ｗｅｂリクエストに配分することにより、共通的な資源使用量に対する適正な課金が実現されている。以下、本実施形態で行われる課金処理について詳細に説明する。なお、以下では、一実施形態として、Ｗｅｂ層における課金処理を説明するが、他の２つの層（機能層及びデータ層）に対しても、同様の処理方法が適用される。

図６Ａ、図６Ｂに示されているように、運用管理装置７の記憶装置７ｂには単価テーブル３８が用意され、この単価テーブル３８が課金処理に使用される。全ての測定期間の長さが一定値Δｔである場合、一実施形態では、図６Ａに示されているように、単価テーブル３８には、Ｗｅｂ層、機能層、及びデータ層のそれぞれについて、一測定期間（本実施形態では５分）あたりのＣＰＵ単価とメモリ単価が記述される。以下では、Ｗｅｂ層における一測定期間（本実施形態では５分）あたりのＣＰＵ単価がＣ_ＣＰＵ ^Ｗと記載され、一測定期間あたりのメモリ単価がＣ_Ｍ ^Ｗと記載される。

一方、測定期間の長さが可変である場合には、単価テーブル３８には、Ｗｅｂ層、機能層、及びデータ層のそれぞれについて、単位時間当たりのＣＰＵ単価とメモリ単価が記述されてもよい。この場合、Ｗｅｂ層における測定期間”ｉ”におけるＣＰＵ単価は、Ｗｅｂ層における単位時間当たりのＣＰＵ単価をｃ_ＣＰＵ ^Ｗとすると、Δｔ（ｉ）・ｃ_ＣＰＵ ^Ｗである。同様に、Ｗｅｂ層における測定期間”ｉ”におけるメモリ単価は、Ｗｅｂ層における単位時間当たりのメモリ単価をｃ_Ｍ ^Ｗとすると、Δｔ（ｉ）・ｃ_Ｍ ^Ｗである。

その代わりに、図６Ｂに示されているように、単価テーブル３８に、一測定期間当たり（又は単位時間当たりの）のＷｅｂ層のコンピュータシステム運用コストと、ＣＰＵの寄与率、及びメモリの寄与率が記述されることも可能である。全ての測定期間の長さが一定である場合には、一測定期間当たりのコンピュータシステム運用コストにＣＰＵの寄与率を乗じて一測定期間あたりのＣＰＵ単価が算出される。更に、Ｗｅｂ層のコンピュータシステム運用コストにメモリの寄与率を乗じることにより、一測定期間あたりのメモリ単価が算出される。一方、測定期間の長さが可変である場合には、単位期間当たりのコンピュータシステム運用コストにＣＰＵの寄与率を乗じて単位時間あたりのＣＰＵ単価が算出される。更に、Ｗｅｂ層のコンピュータシステム運用コストにメモリの寄与率を乗じることにより、単位時間あたりのメモリ単価が算出される。

課金データ生成ツール２４は、Ｗｅｂ層の分析結果データ３５と、単価テーブル３８に記述されているＣＰＵ単価Ｃ_ＣＰＵ ^Ｗとメモリ単価Ｃ_Ｍ ^Ｗとを用いて、１つのＷｅｂリクエストに対するＷｅｂ層の単価を決定する。具体的には、測定期間"ｉ"の種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエスト１つの処理に対するＷｅｂ層の単価μ_Ｒｊ ^Ｗ（ｉ）は、下記のように決定される。

測定期間"ｉ"において、種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエストを処理するために消費されるＣＰＵ時間は、Ｎ_Ｒｊ（ｉ）・Ｕ_Ｒｊ ^Ｗである。また、各測定期間において、Ｗｅｂリクエストの処理に無関係に消費されるデフォルトＣＰＵ時間は、全ての測定期間の長さが一定値Δｔである場合にはΔｔ・ρ_Ｚ ^Ｗであり、測定期間の長さが可変である場合には、Δｔ（ｉ）・ρ_Ｚ ^Ｗである。

本実施形態では、Ｗｅｂリクエストの処理に無関係にＷｅｂ層で消費されるデフォルトＣＰＵ時間Δｔ・ρ_Ｚ ^Ｗを、Ｗｅｂリクエストの種類のそれぞれに配分することによってＷｅｂ層における「仮想的なＣＰＵ消費時間」が決定される。具体的には、全ての測定期間の長さが一定である場合には、測定期間"ｉ"の種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエストのＷｅｂ層における仮想的なＣＰＵ消費時間ＣＰＵ＿Ｒｊ^Ｗ（ｉ）は、下記式：

によって算出される。式（４）の第１項は、上述のとおり、種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエストを処理するためにＷｅｂ層において実際に消費されるＣＰＵ時間である。一方、第２項は、Ｗｅｂリクエストの処理に無関係にＷｅｂ層において消費されるデフォルトＣＰＵ時間Δｔ・ρ_Ｚ ^Ｗの、種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエストへの割り当て分である。

一方、測定期間の長さが可変である場合には、仮想的なＣＰＵ消費時間ＣＰＵ＿Ｒｊ^Ｗ（ｉ）は、下記式：

によって算出される。

上記のようにして算出された仮想的なＣＰＵ時間を用いて、測定期間"ｉ"における種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエスト一つのＷｅｂ層のＣＰＵ単価μ_Ｒｊ ^ＣＰＵ（ｉ）^Ｗは、全ての測定期間の長さが一定である場合には、下記式：

によって算出され、測定期間の長さが可変である場合には、

によって算出される。

メモリ使用量についても同様にしてＷｅｂ層のメモリ単価μ_Ｒｊ ^Ｍ（ｉ）^Ｗが算出される。より具体的には、測定期間"ｉ"の種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエストのＷｅｂ層における「仮想的なメモリ使用量」Ｍ＿Ｒｊ^Ｗ（ｉ）が、下記式：

によって算出される。ここで、Ｍ_Ｒｊ ^Ｗは、種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエスト一つを処理するためのＷｅｂ層におけるメモリ使用量である。一方、ρ_Ｚ ^Ｗは、Ｗｅｂ層のデフォルトメモリ使用量である。

更に、測定期間"ｉ"における種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエスト一つのＷｅｂ層のメモリ単価μ_Ｒｊ ^Ｍ（ｉ）^Ｗが、下記式：

によって算出され、測定期間の長さが可変である場合には、下記式：

によって算出される。

測定期間"ｉ"における種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエスト一つのＷｅｂ層における単価μ_Ｒｊ ^Ｗ（ｉ）は、ＣＰＵ単価μ_Ｒｊ ^ＣＰＵ（ｉ）^Ｗとメモリ単価μ_Ｒｊ ^Ｍ（ｉ）^Ｗの和として算出される。即ち、Ｗｅｂリクエスト一つのＷｅｂ層における単価μ_Ｒｊ ^Ｗ（ｉ）は、下記式：
μ_Ｒｊ ^Ｗ（ｉ）＝μ_Ｒｊ ^ＣＰＵ（ｉ）^Ｗ＋μ_Ｒｊ ^Ｍ（ｉ）^Ｗ， ・・・（９）
によって算出される。

更に、対象の測定期間に各ユーザが発行したＷｅｂリクエストの数が、ユーザデータ作成ツール２６によってＷｅｂリクエストの種類毎に算出され、その結果を示すユーザデータ３９が記憶装置７ｂに保存される。図７は、ユーザデータ３９の内容の例を示す表である。図７の例では、集計期間は５分である。図７の表において、"Ｎ_ＲｊＵｋ（ｉ）"は、測定期間"ｉ"においてユーザＵｋが発行した、種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエストの数を意味している。

課金データ生成ツール２４は、上述のようにして算出されたＷｅｂリクエスト一つのＷｅｂ層における単価μ_Ｒｊ ^Ｗ（ｉ）と、ユーザデータ３９から、測定期間"ｉ"において各ユーザＵｋに課せられるＷｅｂ層の料金Ｆ_Ｕｋ ^Ｗ（ｉ）を下記式によって算出する：
Ｆ_Ｕｋ ^Ｗ（ｉ）＝Σμ_Ｒｊ ^Ｗ（ｉ）・Ｎ_ＲｊＵｋ（ｉ）， ・・・（１０ａ）
ここでΣは、全てのＷｅｂリクエストの種類についての和を意味している。

他の二層、即ち、機能層及びデータ層についても、同様にしてＷｅｂリクエスト一つの単価及びユーザに課される料金が決定される。具体的には、課金データ生成ツール２４は、機能層の料金Ｆ_Ｕｋ ^Ｆ（ｉ）と、データ層の料金Ｆ_Ｕｋ ^Ｄ（ｉ）を下記式によって算出する：
Ｆ_Ｕｋ ^Ｆ（ｉ）＝Σμ_Ｒｊ ^Ｆ（ｉ）・Ｎ_ＲｊＵｋ（ｉ）， ・・・（１０ｂ）
Ｆ_Ｕｋ ^Ｄ（ｉ）＝Σμ_Ｒｊ ^Ｄ（ｉ）・Ｎ_ＲｊＵｋ（ｉ）， ・・・（１０ｃ）
ここで、μ_Ｒｊ ^Ｆ（ｉ）、μ_Ｒｊ ^Ｄ（ｉ）は、それぞれ、機能層、データ層におけるＷｅｂリクエスト一つの単価である。更に課金データ生成ツール２４は、各ユーザＵｋに課せられる料金Ｆ_Ｕｋ（ｉ）を下記式によって算出する：
Ｆ_Ｕｋ（ｉ）＝Ｆ_Ｕｋ ^Ｗ（ｉ）＋Ｆ_Ｕｋ ^Ｆ（ｉ）＋Ｆ_Ｕｋ ^Ｄ（ｉ）． ・・・（１１）
課金データ生成ツール２４は、各ユーザＵｋに課せられる料金Ｆ_Ｕｋ（ｉ）、Ｆ_Ｕｋ ^Ｗ（ｉ）、Ｆ_Ｕｋ ^Ｆ（ｉ）、Ｆ_Ｕｋ ^Ｄ（ｉ）を記述する課金データ４０を生成し、記憶装置７ｂに保存する。

（コンピュータシステムの負荷及び能力の分析）
コンピュータシステム１の負荷及び能力の分析は、システム管理データ生成ツール２５によって行われる。具体的には、システム管理データ生成ツール２５は、上述のＷｅｂ層、機能層、及びデータ層の分析結果データ３５、３６、３７から、下記のデータを生成する。

第１に、システム管理データ生成ツール２５は、Ｗｅｂ層、機能層、データ層それぞれにおける資源の使用率や使用量を、Ｗｅｂリクエストの種類毎、且つ測定期間毎に算出する機能を有している。本実施形態では、システム管理データ生成ツール２５は、Ｗｅｂ層、機能層、及びデータ層の分析結果データ３５、３６、３７から、各層におけるＣＰＵ使用率をＷｅｂリクエストの種類毎且つ測定期間毎に算出し、算出されたＣＰＵ使用率を記述したＣＰＵ出力テーブル４１を記憶装置７ｂに保存する。測定期間"ｉ"における、種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエストのＷｅｂ層におけるＣＰＵ使用率Ψ_Ｒｊ ^Ｗ（ｉ）、機能層におけるＣＰＵ使用率Ψ_Ｒｊ ^Ｆ（ｉ）、データ層におけるＣＰＵ使用率Ψ_Ｒｊ ^Ｄ（ｉ）は、それぞれ、全ての測定期間の長さが一定である場合には下記式：
Ψ_Ｒｊ ^Ｗ（ｉ）＝Ｎ_Ｒｊ（ｉ）・Ｕ_Ｒｊ ^Ｗ／Δｔ， ・・・（１２ａ）
Ψ_Ｒｊ ^Ｆ（ｉ）＝Ｎ_Ｒｊ（ｉ）・Ｕ_Ｒｊ ^Ｆ／Δｔ， ・・・（１２ｂ）
Ψ_Ｒｊ ^Ｄ（ｉ）＝Ｎ_Ｒｊ（ｉ）・Ｕ_Ｒｊ ^Ｄ／Δｔ， ・・・（１２ｃ）
によって算出され、測定期間の長さが可変である場合には下記式：
Ψ_Ｒｊ ^Ｗ（ｉ）＝Ｎ_Ｒｊ（ｉ）・Ｕ_Ｒｊ ^Ｗ／Δｔ（ｉ）， ・・・（１２ａ’）
Ψ_Ｒｊ ^Ｆ（ｉ）＝Ｎ_Ｒｊ（ｉ）・Ｕ_Ｒｊ ^Ｆ／Δｔ（ｉ）， ・・・（１２ｂ’）
Ψ_Ｒｊ ^Ｄ（ｉ）＝Ｎ_Ｒｊ（ｉ）・Ｕ_Ｒｊ ^Ｄ／Δｔ（ｉ）， ・・・（１２ｃ’）
によって算出される。図８Ａは、ＣＰＵ出力テーブル４１のうち、Ｗｅｂ層に対応する部分の内容を示している。ここでいう「"種類Ｒｊ"のＷｅｂリクエストのＷｅｂ層におけるＣＰＵ使用率Ψ_Ｒｊ ^Ｗ（ｉ）、」は、"種類Ｒｊ"のＷｅｂリクエスト１つについて算出されるのではなく、"種類Ｒｊ"のＷｅｂリクエスト全体について算出されていることに留意されたい。機能層、データ層におけるＣＰＵ使用率Ψ_Ｒｊ ^Ｆ（ｉ）、Ψ_Ｒｊ ^Ｄ（ｉ）についても同様である。

更にシステム管理データ生成ツール２５は、Ｗｅｂ層、機能層、データ層それぞれにおけるメモリ使用量を、Ｗｅｂリクエストの種類毎、且つ測定期間毎に算出し、算出されたメモリ使用量を記述したメモリ出力テーブル４２を記憶装置７ｂに保存する。図８Ｂは、メモリ出力テーブル４２のうちＷｅｂ層に対応する部分の内容を示す表である。本実施形態では、測定期間"ｉ"における、種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエストのＷｅｂ層におけるメモリ使用量Φ_Ｒｊ ^Ｗ（ｉ）、機能層におけるメモリ使用量Φ_Ｒｊ ^Ｆ（ｉ）、データ層におけるメモリ使用量Φ_Ｒｊ ^Ｄ（ｉ）は、それぞれ、下記式：
Φ_Ｒｊ ^Ｗ（ｉ）＝Ｎ_Ｒｊ（ｉ）・Ｍ_Ｒｊ ^Ｗ， ・・・（１３ａ）
Φ_Ｒｊ ^Ｆ（ｉ）＝Ｎ_Ｒｊ（ｉ）・Ｍ_Ｒｊ ^Ｆ， ・・・（１３ｂ）
Φ_Ｒｊ ^Ｄ（ｉ）＝Ｎ_Ｒｊ（ｉ）・Ｍ_Ｒｊ ^Ｄ， ・・・（１３ｃ）
によって算出される。図８Ｂは、メモリ出力テーブル４２のうち、Ｗｅｂ層に対応する部分の内容を示している。

更に、システム管理データ生成ツール２５は、ＣＰＵ出力テーブル４１及びメモリ出力テーブル４２の内容をグラフによって表示する機能を有している。具体的には、システム管理データ生成ツール２５は、各測定期間におけるＷｅｂリクエストの種類毎の資源の利用率・使用量をグラフとして表示する機能を有している。例えば、図９Ａに示されているように、システム管理データ生成ツール２５は、各測定期間におけるＷｅｂリクエストの種類毎のＷｅｂ層のＣＰＵ利用率及びデフォルトＣＰＵ利用率を、グラフとして表示する。システム管理データ生成ツール２５は、メモリ使用量についても同様のグラフを表示するように構成される。このようなグラフは、コンピュータシステム１の現状を把握するために有用である。

更にシステム管理データ生成ツール２５は、ある特定の測定期間における各資源の利用状況を、Ｗｅｂリクエストの種類毎に表示する機能を有している。例えば、システム管理データ生成ツール２５は、図９Ｂに示されているように、特定の測定期間（図９Ｂでは１０：００〜１０：０５）におけるＷｅｂ層のＣＰＵ使用率、メモリ使用率、ネットワーク使用率、ディスク使用率をＷｅｂリクエストの種類毎にグラフとして表示する。ここで、種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエストのＷｅｂ層のメモリ使用率とは、Ｗｅｂ層の実際のメモリ使用量Ｍ_Ｒｊ ^Ｗをオペレーティングシステムによって管理されている全メモリ量で除算することによって得られる数値である。オペレーティングシステムによって管理されている全メモリ量は、通常のオペレーティングシステムで管理されている値である。メモリの利用状況を、メモリ利用率として定義することにより、図９Ｂに図示されているように、縦軸を「資源利用率（％）」として定義された一つのグラフに、複数の資源の利用状況をまとめて表示することができる。図９Ａのグラフと同様に、図９Ｂのグラフは、コンピュータシステム１の現状を把握するために有用である。なお、システム管理データ生成ツール２５は、更に複数の測定期間（例えば、１０：００〜１０：０５と、１０：０５〜１０：１０の二つの測定期間）における各資源の利用状況を、Ｗｅｂリクエスト毎に表示する機能を有することもできる。具体的には、各測定期間の資源利用率を算出後、それらの平均値を算出することで、上記と同様にグラフとして表示することができる。

Ｗｅｂ層、機能層、データ層に含まれるＣＰＵ、メモリが同等の機能・性能を有している場合には、コンピュータシステム１全体としての資源の使用率や使用量を、Ｗｅｂリクエストの種類毎、且つ測定期間毎に算出することも有用である。一実施形態では、コンピュータシステム１全体としてのＣＰＵ使用率やメモリ使用量が、Ｗｅｂリクエストの種類毎、且つ測定期間毎に算出される。具体的には、測定期間"ｉ"における、種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエストのコンピュータシステム１全体としてのＣＰＵ使用率Ψ_Ｒｊ（ｉ）は、全ての測定期間の長さが一定である場合には下記式：
Ψ_Ｒｊ（ｉ）＝Ｎ_Ｒｊ（ｉ）・Ｕ_Ｒｊ／Δｔ， ・・・（１４ａ）
によって算出され、測定期間の長さが可変である場合には下記式：
Ψ_Ｒｊ（ｉ）＝Ｎ_Ｒｊ（ｉ）・Ｕ_Ｒｊ／Δｔ（ｉ）， ・・・（１４ａ’）
によって算出される。ここで、Ｕ_Ｒｊは、Ｗｅｂ層、機能層、データ層のそれぞれにおいて、種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエスト一つが消費するＣＰＵ時間の和であり、下記式：
Ｕ_Ｒｊ＝Ｕ_Ｒｊ ^Ｗ＋Ｕ_Ｒｊ ^Ｆ＋Ｕ_Ｒｊ ^Ｄ， ・・・（１４ｂ）
で定義される。一方、測定期間"ｉ"における、種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエストのコンピュータシステム１全体としてのメモリ使用量Φ_Ｒｊ（ｉ）は、下記式：
Φ_Ｒｊ（ｉ）＝Ｎ_Ｒｊ（ｉ）・Ｍ_Ｒｊ， ・・・（１５ａ）
によって算出される。ここで、Ｍ_Ｒｊは、Ｗｅｂ層、機能層、データ層のそれぞれにおいて、種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエスト一つのメモリ使用量の和であり、下記式：
Ｍ_Ｒｊ＝Ｍ_Ｒｊ ^Ｗ＋Ｍ_Ｒｊ ^Ｆ＋Ｍ_Ｒｊ ^Ｄ， ・・・（１５ｂ）
で定義される。

更に、システム管理データ生成ツール２５は、コンピュータシステム１の負荷が比較的軽いときのＷｅｂリクエストのレスポンスタイム（応答時間）を、Ｗｅｂリクエストの種類毎に推定する機能を有している。レスポンスタイムは、コンピュータシステム１の能力を分析するために有効なパラメータである。具体的には、システム管理データ生成ツール２５は、種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエストのレスポンスタイムＴ_Ｒｊを下記式によって算出する：
Ｔ_Ｒｊ＝Ｕ_Ｒｊ ^Ｗ＋Ｕ_Ｒｊ ^Ｆ＋Ｕ_Ｒｊ ^Ｄ， ・・・（１５）
上述のように、Ｕ_Ｒｊ ^Ｗ、Ｕ_Ｒｊ ^Ｆ、Ｕ_Ｒｊ ^Ｄは、それぞれ、Ｗｅｂ層、機能層、データ層において種類"Ｒｊ"のＷｅｂリクエスト１つを処理するために使用されるＣＰＵ時間であり、そのＣＰＵ時間の和は、概ね、負荷が比較的軽いときのレスポンスタイムと一致する。算出されたレスポンスタイムは、レスポンスタイムデータ４３として記憶装置７ｂに保存される。

通常、負荷が比較的軽い状態でのレスポンスタイムを得るためには、専用の実験環境を用意して測定実験を行なう必要がある。ところが、本実施形態の手法を用いると、常に何らかのリクエスト処理を行なっているような実運用環境においてもレスポンスタイムを測定することができる。そのため、専用の実験環境を用意する必要がない。

以上には、本発明の好適な実施形態が説明されているが、本発明は、様々に変形可能であり、上述の実施形態に限定して解釈されてはならない。

例えば、上述の実施形態では、Ｗｅｂリクエストの種類は、それに含まれるメソッドで定義されているが、異なる定義であってもよい。例えば、Ｗｅｂリクエストの種類は、当該Ｗｅｂリクエストによって参照されるＵＲＬによって定義されてもよい。

また、本実施形態では、コンピュータシステム１は、Ｗｅｂ層、機能層、データ層の３階層に階層化されているが、２層や、４層以上に階層化されたコンピュータシステムに本発明が適用されることも可能である。また、本発明は、階層化されていないコンピュータシステムに適用されることも可能である。

Claims (15)

1. クライアントから受け取ったＷｅｂリクエストを処理するコンピュータシステムであって、
   各測定期間において前記コンピュータシステムによって処理されたＷｅｂリクエストの数が、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に記述されているリクエスト分類ログを生成するリクエスト分類ログ生成手段と、
   前記各測定期間における前記コンピュータシステムの資源の使用状態が記述されているシステムログを生成するシステムログ生成手段と、
   前記Ｗｅｂリクエスト分類ログと前記システムログとを用いて、前記Ｗｅｂリクエスト一つの処理に使用される資源の使用量であるリクエスト処理資源使用量と、前記Ｗｅｂリクエストと無関係に使用される資源の使用量であるデフォルト資源使用量とを、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に算出する資源使用状況算出手段と、
   とを具備し、
   前記資源使用状況算出手段が、前記リクエスト分類ログに記述されている、前記測定期間毎、且つ、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎のＷｅｂリクエストの数と、前記システムログに前記測定期間毎に記述されている前記コンピュータシステムの資源の使用状態とに対して、対象の測定期間の数ｍが前記Ｗｅｂリクエストの種類の数ｎよりも多い条件で多重回帰分析を行うことによって、前記リクエスト処理資源使用量と前記デフォルト資源使用量とを算出し、
   当該コンピュータシステムは、Ｗｅｂ層を構成するＷｅｂサーバを備え、
   前記多重回帰分析は、測定期間“１”〜“ｍ”を対象として行われ、
   前記Ｗｅｂリクエストの種類がＲ１〜Ｒｎのｎ種類あり、
   各測定期間の長さが一定値Δｔであり、測定期間“ｉ”における、前記Ｗｅｂ層全体としてのＣＰＵ使用率をρ^Ｗ（ｉ）、前記Ｗｅｂ層全体としてのメモリ使用量をＭ^Ｗ（ｉ）、前記コンピュータシステムによって処理された種類“Ｒｊ”のＷｅｂリクエストの数をＮ_Ｒｊ（ｉ）、種類“Ｒｊ”のＷｅｂリクエスト一つを処理するのに要する前記Ｗｅｂ層のＣＰＵ時間をＵ_Ｒｊ ^Ｗ、種類“Ｒｊ”のＷｅｂリクエスト一つを処理するのに要する前記Ｗｅｂ層のメモリ使用量をＭ_Ｒｊ ^Ｗ、Ｗｅｂリクエストの処理が行われない状況におけるＷｅｂ層全体としてのＣＰＵ使用率であるデフォルトＣＰＵ使用率をρ_Ｚ ^Ｗ、Ｗｅｂリクエストの処理が行われない状況におけるＷｅｂ層全体としてのメモリ使用量であるデフォルトメモリ使用量をＭ_Ｚ ^Ｗとして、前記ＣＰＵ時間Ｕ_Ｒ１ ^Ｗ〜Ｕ_Ｒｎ ^Ｗ及びΔｔ・ρ_Ｚ ^Ｗが、下記式：
   

   

   で定義された行列Ｘを用いて、下記式：
   

   

   に従って算出され、前記メモリ使用量Ｍ_Ｒ１ ^Ｗ〜Ｍ_Ｒｎ ^Ｗ及び前記デフォルトメモリ使用量Ｍ_Ｚ ^Ｗが、下記式：
   

   

   に従って算出され、
   ｍは、行列（^ｔＸ Ｘ）の逆行列が存在するような値に設定される
   コンピュータシステム。
2. クライアントから受け取ったＷｅｂリクエストを処理するコンピュータシステムであって、
   各測定期間において前記コンピュータシステムによって処理されたＷｅｂリクエストの数が、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に記述されているリクエスト分類ログを生成するリクエスト分類ログ生成手段と、
   前記各測定期間における前記コンピュータシステムの資源の使用状態が記述されているシステムログを生成するシステムログ生成手段と、
   前記Ｗｅｂリクエスト分類ログと前記システムログとを用いて、前記Ｗｅｂリクエスト一つの処理に使用される資源の使用量であるリクエスト処理資源使用量と、前記Ｗｅｂリクエストと無関係に使用される資源の使用量であるデフォルト資源使用量とを、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に算出する資源使用状況算出手段と、
   とを具備し、
   前記資源使用状況算出手段が、前記リクエスト分類ログに記述されている、前記測定期間毎、且つ、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎のＷｅｂリクエストの数と、前記システムログに前記測定期間毎に記述されている前記コンピュータシステムの資源の使用状態とに対して、対象の測定期間の数ｍが前記Ｗｅｂリクエストの種類の数ｎよりも多い条件で多重回帰分析を行うことによって、前記リクエスト処理資源使用量と前記デフォルト資源使用量とを算出し、
   当該コンピュータシステムは、Ｗｅｂ層を構成するＷｅｂサーバを備え、
   前記多重回帰分析は、測定回数をｍとして、測定期間“１”〜“ｍ”を対象として行われ、
   前記Ｗｅｂリクエストの種類がＲ１〜Ｒｎのｎ種類あり、
   測定期間“ｉ”の長さをΔｔ（ｉ）、測定期間“ｉ”における、前記Ｗｅｂ層全体としてのＣＰＵ使用率をρ^Ｗ（ｉ）、前記Ｗｅｂ層全体としてのメモリ使用量をＭ^Ｗ（ｉ）、前記コンピュータシステムによって処理された種類“Ｒｊ”のＷｅｂリクエストの数をＮ_Ｒｊ（ｉ）、種類“Ｒｊ”のＷｅｂリクエスト一つを処理するのに要する前記Ｗｅｂ層のＣＰＵ時間をＵ_Ｒｊ ^Ｗ、種類“Ｒｊ”のＷｅｂリクエスト一つを処理するのに要する前記Ｗｅｂ層のメモリ使用量をＭ_Ｒｊ ^Ｗ、Ｗｅｂリクエストの処理が行われない状況におけるＷｅｂ層全体としてのＣＰＵ使用率であるデフォルトＣＰＵ使用率をρ_Ｚ ^Ｗ、Ｗｅｂリクエストの処理が行われない状況におけるＷｅｂ層全体としてのメモリ使用量であるデフォルトメモリ使用量をＭ_Ｚ ^Ｗとして、前記ＣＰＵ時間Ｕ_Ｒ１ ^Ｗ〜Ｕ_Ｒｎ ^Ｗ及びρ_Ｚ ^Ｗが、下記式：
   

   

   で定義される行列Ｙを用いて、下記式：
   

   

   に従って算出され、前記メモリ使用量Ｍ_Ｒ１ ^Ｗ〜Ｍ_Ｒｎ ^Ｗ及び前記デフォルトメモリ使用量Ｍ_Ｚ ^Ｗが、下記式：
   

   

   に従って算出され、
   ｍは、行列（^ｔＹ Ｙ）の逆行列が存在するような値に設定される
   コンピュータシステム。
3. 請求項１又は２に記載のコンピュータシステムであって、
   階層化された複数のサーバを備え、
   前記システムログ生成手段は、前記システムログを前記複数のサーバの階層毎に生成し、
   前記資源使用状況算出手段は、前記リクエスト処理資源使用量を、前記複数のサーバの階層毎に算出する
   コンピュータシステム。
4. 請求項３に記載のコンピュータシステムであって、
   前記複数のサーバは、
   Ｗｅｂ層を構成するＷｅｂサーバと、
   前記Ｗｅｂサーバに接続され、アプリケーション層を構成するアプリケーションサーバと、
   前記アプリケーションサーバに接続され、データ層を構成するデータベースサーバ
   とを備え、
   前記システムログ生成手段は、前記Ｗｅｂ層、前記アプリケーション層、前記データ層のそれぞれについて前記システムログを生成し、
   前記資源使用状況算出手段は、前記Ｗｅｂリクエスト一つの処理に使用される資源の使用量を、前記Ｗｅｂ層、前記アプリケーション層、前記データ層のそれぞれについて算出する
   コンピュータシステム。
5. 請求項３又は４に記載のコンピュータシステムであって、
   前記コンピュータシステムは、更に、
   前記Ｗｅｂリクエストを前記クライアントから受け取って前記Ｗｅｂサーバに分配する負荷分散装置を備え、
   前記負荷分散装置は、前記Ｗｅｂリクエストが処理された時刻及び前記Ｗｅｂリクエストの種類が前記コンピュータシステムに到着した前記Ｗｅｂリクエストのそれぞれについて記述されているリクエストログを生成し、
   前記リクエスト分類ログ生成手段は、前記リクエストログから前記リクエスト分類ログを生成する
   コンピュータシステム。
6. 請求項１乃至５のいずれかに記載のコンピュータシステムであって、
   更に、
   前記リクエスト処理資源使用量を用いて、ユーザに課金される利用料金を示す課金データを生成する課金データ生成手段
   を具備し、
   前記課金データ生成手段は、前記Ｗｅｂリクエストの種類のそれぞれについて、前記デフォルト資源使用量を前記Ｗｅｂリクエストの種類のそれぞれの資源の使用量の全体に対する比率に応じて配分することによって仮想的な資源使用量を算出し、前記リクエスト処理資源使用量と前記仮想的な資源使用量から前記利用料金を算出する
   コンピュータシステム。
7. 請求項６に記載のコンピュータシステムであって、
   更に、前記コンピュータシステムに到着したＷｅｂリクエストのそれぞれについて前記Ｗｅｂリクエストを発行したユーザのユーザＩＤと、前記Ｗｅｂリクエストの種類とが記述されているリクエストログから、前記ユーザが発行した前記Ｗｅｂリクエストの数を前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に記述するユーザデータを生成するユーザデータ生成手段を備え、
   前記課金データ生成手段は、前記Ｗｅｂリクエスト一つに課される料金である単価を前記仮想的な資源使用量から算出し、前記単価と前記ユーザデータとから前記利用料金を算出する
   コンピュータシステム。
8. 請求項１乃至７のいずれかに記載のコンピュータシステムであって、
   更に、前記リクエスト処理資源使用量から、前記測定期間毎におけるＷｅｂリクエストの種類毎の前記資源の利用状況を算出し、算出された前記資源の利用状況をグラフとして表示するシステム管理データ生成手段
   を備える
   コンピュータシステム。
9. 請求項８に記載のコンピュータシステムであって、
   前記システム管理データ生成手段は、前記測定期間のそれぞれにおける前記Ｗｅｂリクエストの種類毎の前記資源の利用状況を前記グラフとして表示する
   コンピュータシステム。
10. 請求項８に記載のコンピュータシステムであって、
    前記システム管理データ生成手段は、一つ以上の測定期間における前記資源それぞれの利用率を、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に、前記グラフとして表示する
    コンピュータシステム。
11. 請求項３に記載のコンピュータシステムであって、
    更に、システム管理データ生成手段を備え、
    前記システムログには、前記コンピュータシステムのＣＰＵの使用状態が前記測定期間毎に記述され、
    前記資源使用状況算出手段は、前記Ｗｅｂリクエスト一つの処理のために前記複数のサーバの階層のそれぞれにおいて前記ＣＰＵが使用されるＣＰＵ時間を、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に算出し、
    前記システム管理データ生成手段は、前記複数のサーバの階層それぞれの前記ＣＰＵ時間を加算することにより、前記Ｗｅｂリクエストのレスポンスタイムを前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に算出する
    コンピュータシステム。
12. クライアントからＷｅｂリクエストを受け取って処理するコンピュータシステムを管理する管理装置であって、
    各測定期間において前記コンピュータシステムによって処理されたＷｅｂリクエストの数を、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に記述したリクエスト分類ログを生成するリクエスト分類ログ生成手段と、
    前記各測定期間における前記コンピュータシステムの資源の使用状態を記述したシステムログを生成するシステムログ生成手段と、
    前記Ｗｅｂリクエスト分類ログと前記システムログとを用いて、前記Ｗｅｂリクエスト一つの処理に使用される資源の使用量であるリクエスト処理資源使用量と、前記Ｗｅｂリクエストと無関係に使用される資源の使用量であるデフォルト資源使用量とを、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に算出する資源使用状況算出手段
    とを具備し、
    前記資源使用状況算出手段が、前記リクエスト分類ログに記述されている、前記測定期間毎、且つ、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎のＷｅｂリクエストの数と、前記システムログに前記測定期間毎に記述されている前記コンピュータシステムの資源の使用状態とに対して多重回帰分析を行うことによって、前記リクエスト処理資源使用量と前記デフォルト資源使用量とを算出し、
    前記コンピュータシステムは、Ｗｅｂ層を構成するＷｅｂサーバを備え、
    前記多重回帰分析は、測定期間“１”〜“ｍ”を対象として行われ、
    前記Ｗｅｂリクエストの種類がＲ１〜Ｒｎのｎ種類あり、
    各測定期間の長さが一定値Δｔであり、測定期間“ｉ”における、前記Ｗｅｂ層全体としてのＣＰＵ使用率をρ ^Ｗ （ｉ）、前記Ｗｅｂ層全体としてのメモリ使用量をＭ ^Ｗ （ｉ）、前記コンピュータシステムによって処理された種類“Ｒｊ”のＷｅｂリクエストの数をＮ _Ｒｊ （ｉ）、種類“Ｒｊ”のＷｅｂリクエスト一つを処理するのに要する前記Ｗｅｂ層のＣＰＵ時間をＵ _Ｒｊ ^Ｗ 、種類“Ｒｊ”のＷｅｂリクエスト一つを処理するのに要する前記Ｗｅｂ層のメモリ使用量をＭ _Ｒｊ ^Ｗ 、Ｗｅｂリクエストの処理が行われない状況におけるＷｅｂ層全体としてのＣＰＵ使用率であるデフォルトＣＰＵ使用率をρ _Ｚ ^Ｗ 、Ｗｅｂリクエストの処理が行われない状況におけるＷｅｂ層全体としてのメモリ使用量であるデフォルトメモリ使用量をＭ _Ｚ ^Ｗ として、前記ＣＰＵ時間Ｕ _Ｒ１ ^Ｗ 〜Ｕ _Ｒｎ ^Ｗ 及びΔｔ・ρ _Ｚ ^Ｗ が、下記式：
    

    

    で定義された行列Ｘを用いて、下記式：
    

    

    に従って算出され、前記メモリ使用量Ｍ _Ｒ１ ^Ｗ 〜Ｍ _Ｒｎ ^Ｗ 及び前記デフォルトメモリ使用量Ｍ _Ｚ ^Ｗ が、下記式：
    

    

    に従って算出され、
    ｍは、行列（ ^ｔ Ｘ Ｘ）の逆行列が存在するような値に設定される
    管理装置。
13. 請求項１２に記載の管理装置であって、
    前記コンピュータシステムは、階層化された複数のサーバを備え、
    前記システムログ生成手段は、前記システムログを前記複数のサーバの階層毎に生成し、
    前記資源使用状況算出手段は、前記リクエスト処理資源使用量を、前記複数のサーバの階層毎に算出する
    管理装置。
14. 請求項１２又は１３に記載の管理装置であって、
    更に、
    前記リクエスト処理資源使用量を用いて、ユーザに課金される利用料金を示す課金データを生成する課金データ生成手段
    を具備し、
    前記課金データ生成手段は、前記Ｗｅｂリクエストの種類のそれぞれについて、前記デフォルト資源使用量を前記Ｗｅｂリクエストの種類のそれぞれの資源の使用量の全体に対する比率に応じて配分することによって仮想的な資源使用量を算出し、前記リクエスト処理資源使用量と前記仮想的な資源使用量から前記利用料金を算出する
    管理装置。
15. クライアントからＷｅｂリクエストを受け取って処理するコンピュータシステムを管理するためのコンピュータプログラムであって、
    各測定期間において前記コンピュータシステムによって処理されたＷｅｂリクエストの数を、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に記述したリクエスト分類ログを生成するステップと、
    前記各測定期間における前記コンピュータシステムの資源の使用状態を記述したシステムログを生成するステップと、
    前記Ｗｅｂリクエスト分類ログと前記システムログとを用いて、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎に算出するステップと、
    前記リクエスト分類ログに記述されている、前記測定期間毎、且つ、前記Ｗｅｂリクエストの種類毎のＷｅｂリクエストの数と、前記システムログに前記測定期間毎に記述されている前記コンピュータシステムの資源の使用状態とに対して多重回帰分析を行うことによって、前記Ｗｅｂリクエスト一つの処理に使用される資源の使用量であるリクエスト処理資源使用量と前記Ｗｅｂリクエストと無関係に使用される資源の使用量であるデフォルト資源使用量とを算出するステップ
    とをコンピュータに実行させ、
    前記コンピュータシステムは、Ｗｅｂ層を構成するＷｅｂサーバを備え、
    前記多重回帰分析は、測定回数をｍとして、測定期間“１”〜“ｍ”を対象として行われ、
    前記Ｗｅｂリクエストの種類がＲ１〜Ｒｎのｎ種類あり、
    測定期間“ｉ”の長さをΔｔ（ｉ）、測定期間“ｉ”における、前記Ｗｅｂ層全体としてのＣＰＵ使用率をρ ^Ｗ （ｉ）、前記Ｗｅｂ層全体としてのメモリ使用量をＭ ^Ｗ （ｉ）、前記コンピュータシステムによって処理された種類“Ｒｊ”のＷｅｂリクエストの数をＮ _Ｒｊ （ｉ）、種類“Ｒｊ”のＷｅｂリクエスト一つを処理するのに要する前記Ｗｅｂ層のＣＰＵ時間をＵ _Ｒｊ ^Ｗ 、種類“Ｒｊ”のＷｅｂリクエスト一つを処理するのに要する前記Ｗｅｂ層のメモリ使用量をＭ _Ｒｊ ^Ｗ 、Ｗｅｂリクエストの処理が行われない状況におけるＷｅｂ層全体としてのＣＰＵ使用率であるデフォルトＣＰＵ使用率をρ _Ｚ ^Ｗ 、Ｗｅｂリクエストの処理が行われない状況におけるＷｅｂ層全体としてのメモリ使用量であるデフォルトメモリ使用量をＭ _Ｚ ^Ｗ として、前記ＣＰＵ時間Ｕ _Ｒ１ ^Ｗ 〜Ｕ _Ｒｎ ^Ｗ 及びρ _Ｚ ^Ｗ が、下記式：
    

    

    で定義される行列Ｙを用いて、下記式：
    

    

    に従って算出され、前記メモリ使用量Ｍ _Ｒ１ ^Ｗ 〜Ｍ _Ｒｎ ^Ｗ 及び前記デフォルトメモリ使用量Ｍ _Ｚ ^Ｗ が、下記式：
    

    

    に従って算出され、
    ｍは、行列（ ^ｔ Ｙ Ｙ）の逆行列が存在するような値に設定される
    コンピュータプログラム。

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