JP5256744B2 - 資源割当てシステム、資源割当て方法及びプログラム - Google Patents

資源割当てシステム、資源割当て方法及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP5256744B2
JP5256744B2 JP2008007035A JP2008007035A JP5256744B2 JP 5256744 B2 JP5256744 B2 JP 5256744B2 JP 2008007035 A JP2008007035 A JP 2008007035A JP 2008007035 A JP2008007035 A JP 2008007035A JP 5256744 B2 JP5256744 B2 JP 5256744B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
resource
amount
allocation
allocated
resources
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2008007035A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2009169672A (ja
Inventor
智士 内田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NEC Corp filed Critical NEC Corp
Priority to JP2008007035A priority Critical patent/JP5256744B2/ja
Priority to US12/354,649 priority patent/US8495646B2/en
Publication of JP2009169672A publication Critical patent/JP2009169672A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5256744B2 publication Critical patent/JP5256744B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5061—Partitioning or combining of resources
    • G06F9/5077—Logical partitioning of resources; Management or configuration of virtualized resources
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3409—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment for performance assessment
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3409—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment for performance assessment
    • G06F11/3433—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment for performance assessment for load management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3442—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment for planning or managing the needed capacity
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
    • G06F9/5027—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2201/00—Indexing scheme relating to error detection, to error correction, and to monitoring
    • G06F2201/815—Virtual
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2209/00—Indexing scheme relating to G06F9/00
    • G06F2209/50—Indexing scheme relating to G06F9/50
    • G06F2209/5014—Reservation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2209/00—Indexing scheme relating to G06F9/00
    • G06F2209/50—Indexing scheme relating to G06F9/50
    • G06F2209/508—Monitor

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Description

本発明は、資源割当てシステム、資源割当て方法及びプログラムに関し、特に、他のクライアント等からの要求に応じて、管理下にある計算機資源を割当てる資源割当てシステム、資源割当て方法及びプログラムに関する。
特許文献１、特許文献２に資源割り当て技術の一例が記載されている。特許文献１に記載の仮想計算機システムは、ＬＰＡＲ（論理区画）上のＯＳ負荷を観測する負荷計測手段と、ＯＳのワークロードに関する知識を管理者が設定するユーザインタフェースと、負荷と設定の値にしたがって各ＬＰＡＲに対する資源割当率を求めてハイパバイザに対して割当変更指示を出すことで割当変更させる適応制御手段とから構成されている。
特許文献１に記載の仮想計算機システムは、ＬＰＡＲを初期設定で起動しておき、ユーザインタフェースにより入力された予測ワークロードや負荷計測手段により計測された負荷状況を基に、適応制御手段が設定範囲内で効率が上がるように資源割当率を計算し、各LPARへの資源の割当て率を決定する。前記計算された割当て率から割当て変更指示を作成し、ハイパバイザに対して割当変更指示をすることで、ＯＳ負荷に合わせた資源割当変更を行っている。
このような資源割当てシステムの問題点は、実行されるサービスが予め決定されている必要があることである。例えば、特許文献１の仮想計算機システムでは、各ＬＰＡＲに対して予測サービス必要量を基に均等割当てを行い、その後、負荷を観測し、その資源負荷量を基に資源調整を行っているが、新たなＬＰＡＲのための領域保持などは考えられていない。
しかしながら、サービスを起動すべきかどうかはユーザの要求に関係し、起動するサービス数等は一定とは限らない。そこで、ユーザのサービス投入要求に応じた資源の提供が望まれる。
上記のような観点から、資源割当てを制限する資源割当てシステムが提案されている。特許文献２は、複数のクライアントに対して、共通の資源を提供する際に、資源割当てを制限する資源割当てシステムの一例である。
特許文献２のシステムは、１つ、または、複数のクライアントに割り当てられた資源の総計の使用量に対する制限を符号化するリソースプロバイダと、リソースプロバイダによる１つ、または、複数のクライアントに資源を割り当てる要求を、バジェットにしたがって承認、調停するリソースマネージャとから構成され、リソースマネージャは、資源の可能性、及び、不足をクライアントに通知して、階層のバジェットの中において符号化された制限の遵守を促進させる。
ここで、バジェットは、１つのクライアントに割当てることが可能な最大量であるバジェット限度「Ｌ」、既に割当てた資源量であるバジェットコミット「Ｃ」、１つのクライアントのために資源を割当てる将来の要求が成功する可能性を確実にするバジェット確保「Ｒ」により管理される。バジェットに結び付けられたクライアントは、バジェット限度を超えない範囲で、バジェット確保を調停しながら、バジェットコミットである資源量を提供される。バジェットは階層を作ることができ、バジェットの集団を更にまとめて１バジェットとしてバジェット限度、バジェットコミット、バジェット確保による資源管理を可能にする。このようなバジェット限度による全資源確保の回避、バジェット確保による資源確保の可能性保証により、より予測可能な動作環境を提供するために、より効率的なリソース管理が可能となるとされている。
特開２００７−２００３４６号公報 特開２００６−２３６３５１号公報
しかしながら、上記した資源割当てシステムは、管理対象の計算機資源（以下、「管理資源」）の資源量やその使用状況を考慮した割当て資源量を調節する機能を持たないという問題点がある。例えば、特許文献２では、限度による資源制約を設けているものの、クライアントが望む限り制約内の全資源を割当ててしまう。最終的に、全資源が確保されてしまった場合に限り、各クライアントで資源回収による調停が行われる。
本発明は、上記した事情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、上記管理資源の資源量又はその使用状況を参照して、サービスから要求される資源確保要求（割当て要求）に対して割当て資源量を調節する機能を備えた資源割当てシステム、資源割当て方法及びプログラムを提供することにある。
ここで、サービスとは、特定の目的のために実行されるプログラム、または、プログラム群のことを指す。
本発明の第１の視点によれば、管理対象の計算機資源（以下、「管理資源」）の使用状況を測定する資源状況測定手段と、前記測定された前記管理資源の未使用量又は未使用率が所定値より下回った場合に、所定の下限値を下回らない範囲で、割当て要求された資源量（以下、「要求資源量」）に対して割当てる資源量を削減する割当て調停手段とを備え、前記測定された前記管理資源の未使用量又は未使用率が所定値より下回った場合における資源の割当て要求に対して、前記割当て調停手段にて調停された資源量を割当てる資源割当てシステムが提供される。
本発明の第２の視点によれば、コンピュータが、管理対象の計算機資源（以下、「管理資源」）の使用状況を測定し、前記コンピュータが、前記測定された前記管理資源の未使用量又は未使用率が所定値より下回った場合に、所定の下限値を下回らない範囲で、割当て要求された資源量（以下、「要求資源量」）に対して割当てる資源量を削減し、前記測定された前記管理資源の未使用量又は未使用率が所定値より下回った場合における資源の割当て要求に対して、前記割当て調停手段にて調停された資源量を割当てることを特徴とする資源割当て方法が提供される。
本発明の第３の視点によれば、割当て要求された資源量（以下、「要求資源量」）の要求に対して割当てる資源量を決定するためのプログラムであって、管理対象の計算機資源（以下、「管理資源」）の使用状況を測定する処理と、前記測定された前記管理資源の未使用量又は未使用率が所定値より下回った場合に、所定の下限値を下回らない範囲で、前記要求資源量に対して割当てる資源量を削減する処理と、をコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。
本発明によれば、サービスからの資源割当て要求に対し、その時点の手持ち資源量、使用状況に応じて、割当て資源量の調節を行うことができる。また本発明によれば、残りの資源量が少ないときには、サービスへ割り当てる資源量を減らし、より多くのサービスを同時動作させるといったことや、資源状況に余裕があると判断できるときには、多めに資源を提供しておくといったことが可能になる。その理由は、資源要求者の要求幅と資源提供者の資源活用方針（手持ち資源量、使用状況を用いた割当て資源量の決定）とを摺り合わせるようにしたためである。
続いて、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態の資源割当てシステム（資源管理装置）の構成を示すブロック図である。図１を参照すると、要求する資源の種類と量を記載した資源割当要求１０を受け取り、資源割当応答１１を返す資源管理装置１００が示されている。
資源管理装置１００は、現在の管理資源の状況を把握する資源状況測定手段１１０と、要求された資源量と現在の管理資源の状況から、資源利用状況に応じた資源の割当量を決定する割当て調停手段１２０と、割当て調停手段１２０により決定された割当量を確保し、資源割当要求に対して資源を割り当てる資源割当て手段１３０と、を含んで構成される。
ここで、資源割当要求１０には、プログラム、サービスに割当可能な資源、もしくは、資源の品質を示すリソース配分、すなわち、現実、及び、仮想化されたハードウェアの使用量が設定される。例えば、マシン台数、ＣＰＵ数、デバイス数、ＣＰＵパワー量、メモリ量、Ｉ／Ｏ容量、Ｉ／Ｏスループット量、Ｉ／Ｏ帯域、キャッシュ容量、デバイスの種類、オブジェクトの名前空間などを記載できるものとする。
前記ハードウェアの使用量としては、絶対値表現と相対値表現ができる。例えば、ＣＰＵパワー量の絶対値表現の例としては、「１００Ｇｆｌｏｐｓ」といった記載が挙げられる。また、ＣＰＵパワー量の相対値表現の例としては、「１ＣＰＵの３０％分」や、「全システムの３０％分」といった記載が挙げられる。
また、資源割当要求１０は、上記ハードウェアの使用量について、最小値、推奨値、最大値、優先度、もしくは、資源利用状況に応じた最小値、推奨値、最大値、優先値などを記載できる場合も含まれる。
資源割当要求１０の例として、「ＣＰＵパワー量を、最小値１００Ｍｆｌｏｐｓ、推奨値２００Ｍｆｌｏｐｓ、最大値４００Ｍｆｌｏｐｓ」のように、要求幅を持たせた記載を許容しても良い。
また、資源割当要求１０の別の例として、計算機環境状況に対して環境ランクとしてランク付けがされているときに、「ＣＰＵパワー量を、環境ランクが１のときは最小値１００Ｍｆｌｏｐｓ、推奨値２００Ｍｆｌｏｐｓ、最大値４００Ｍｆｌｏｐｓ、環境ランクが２のときは最小値２００Ｍｆｌｏｐｓ、推奨値３００Ｍｆｌｏｐｓ、最大値４００Ｍｆｌｏｐｓ、・・・」のように、計算機環境状況に応じた要求資源を指定する記載を許容しても良い。
更に、資源割当要求１０の別の例として、「ＣＰＵパワー量を最小値１００Ｍｆｌｏｐｓ、環境ランクが１のとき推奨値２００Ｍｆｌｏｐｓ、環境ランクが２のとき推奨値３００Ｍｆｌｏｐｓ、最大値４００Ｍｆｌｏｐｓ」のように、任意の計算機環境状況とその場合の要求資源とを指定する記載を許容しても良い。
資源状況測定手段１１０は、割当て調停手段１２０から資源観測を要求されたとき、管理資源の保有状況、利用状況又はこれらを符号化した結果を返す。以後、これらの情報を管理資源状況と呼ぶこととする。
保有状況は、管理している資源の種類や絶対量や管理資源の構成を示す。一方、利用状況は、保有された資源のうち、各資源において既に利用されている品質や、利用資源の構成を示す。逆に既に利用されていない品質や構成にて、資源状況（非利用状況）を把握する方法も採用可能である。また、符号化した結果とは、特定の閾値などを基に資源や計算機環境をランク付け、クラス分けを行い、変換した値である。
割当て調停手段１２０は、管理資源状況と資源割当要求１０を基に資源割当量を決定する。具体的には、割当て調停手段１２０は、資源割当要求１０を受取った場合、資源状況測定手段１１０から現状の資源状況を取得する。次に、割当て調停手段１２０は、取得した現状の管理資源状況と資源割当要求１０を基に、調停アルゴリズムに基づき、資源割当量を決定する。調停アルゴリズムは、前記管理資源状況と前記資源割当要求１０から資源割当量を決定するための計算法であり、具体例は後述する。
割当て調停手段１２０は、資源割当量を決定した場合、資源割当て手段１３０へ資源割当てを依頼し、資源確保する。資源確保ができたなら、資源割当て成功と、確保した資源量または資源の構成情報を、資源割当応答１１として返答する。資源割当量を決定できなかった場合、すなわち、資源不足などで資源割当要求１０を満足する資源要件が満たせない場合は、サービス開始に対する資源確保は困難として、資源が確保できないこと、すなわち、資源割当て失敗を、資源割当応答１１として返答する。
資源割当て手段１３０は、割当て調停手段１２０で決定された資源割当量を基に管理資源から必要量を確保する。また、確保した資源量、または、資源の構成情報を、割当て調停手段１２０へ返答する。
ここで、前述した調停アルゴリズムの例を挙げる。調停アルゴリズムの一例としては、管理資源の保有量から算出される資源量を基に、割当て可能な資源量を決定する方法が挙げられる。この方法によれば、例えば、資源状況測定手段１１０から取得した現状の計算機状況から、全管理資源の８０％分に相当する資源量を資源割当可能とする。
このとき、全管理資源量をＣ、資源の既利用量Ａとすると、（Ｃ×０．８−Ａ）が割当て可能な資源量となる。これに対して、割当て調停手段１２０は、資源割当要求１０を満たす要求範囲内の資源量で最大限に確保可能な量を決定する。すなわち、割当て調停手段１２０は、（Ｃ×０．８−Ａ）が資源割当要求１０の最小値以下であれば資源確保が不可能と返答し、（Ｃ×０．８−Ａ）が資源割当要求１０の最小値以上最大値以下のとき（Ｃ×０．８−Ａ）に相当する量の資源を確保し、（Ｃ×０．８−Ａ）が資源割当要求１０の最大値以上であれば当該最大値である量の資源を確保する。
また、推奨値で十分とするアルゴリズムにする場合、割当て可能な資源量が資源割当要求１０の最大値以上である場合、前記最大値の代わりに推奨値を用いることができる。
また、調停アルゴリズムの別の一例としては、資源量の使用量、もしくは、残りの資源量を基に割当量を決定する方法が挙げられる。
資源量の使用量を基に割当量を決定する例としては、ＣＰＵ使用量が５０％未満のときは最大４００Ｍｆｌｏｐｓ、５０％以上７０％未満のときは最大３００Ｍｆｌｏｐｓ、７０％以上８０％未満のときは最大２００Ｍｆｌｏｐｓ、８０％以上のときは最大１００Ｍｆｌｏｐｓまでを割当てが可能な資源量にし、資源割当要求１０を満たす要求範囲内の資源量で最大限に確保可能な量を決定するといった例が挙げられる。この場合も、最大量を確保可能な場合に当該最大値を確保するのか推奨値にするかは、調停アルゴリズム作成の際に決定しておくことができる。
残りの資源量を基に割当量を決定する例としては、メモリが２ＧＢ以上空いているときは１０２４ＭＢ、２ＧＢ未満１ＧＢ以上のときは５１２ＭＢ、１ＧＢ以下のときは２５６ＭＢまでを割当てが可能な資源量にし、資源割当要求１０を満たす要求範囲内の資源量で最大限に確保可能な量を決定する。この場合も、最大量を確保可能な場合に当該最大値を確保するのか推奨値にするかは、調停アルゴリズム作成の際に決定しておくことができる。
また、上記した調停アルゴリズムを含む複数の調停アルゴリズムを組み合わせることもできる。組合せの例としては、あるアルゴリズムで決定された割当て可能な最大資源量を別のアルゴリズムで利用する計算方法や、複数のアルゴリズムで決定された割当て可能な最大資源量のうち最小のものを選択する方法、または、あるアルゴリズムで資源確保不可能となった場合に別のアルゴリズムで再計算する方法などが挙げられる。
また、上記の調停アルゴリズムにおいて、資源判定条件、および、資源量を決定する式を１つのルールとして表現し、ルールベースとして照合、資源量を決定していくこともできる。
続いて、本実施形態の資源割当てシステム（資源管理装置）の動作について図面を参照して詳細に説明する。図２は、上記資源割当てシステム（資源管理装置）の動作を説明するための流れ図である。
図２を参照すると、まず、資源割当要求１０が割当て調停手段１２０に到達すると、資源割当てが開始される（図２の「資源割当開始」）。
割当て調停手段１２０は、資源状況測定手段１１０を介して現在の管理資源状況を取得する（ステップＡ１）。
割当て調停手段１２０は、調停アルゴリズムを用いて、現在の管理資源状況に応じ、かつ、資源割当要求１０を満たす資源割当量を計算する（ステップＡ２）。
割当て調停手段１２０は、資源割当量を計算できた場合、資源割当て手段１３０を介して資源を確保する。そして、資源割当応答１１として、資源割当て成功応答と割当て資源の通達を行う（ステップＡ３のＹｅｓ、ステップＡ４）。
一方、資源割当要求１０を満たす資源割当量がない場合や計算した資源割当量を確保できなかった場合、割当て調停手段１２０は、資源割当応答１１として、資源割当て失敗応答を行う（ステップＡ３のＮｏ、ステップＡ５）。
以上のように、本実施形態では、割当て調停手段１２０が、資源状況測定手段１１０を介して管理資源状況を取得し、管理資源状況から割り当て可能な最大値を計算し、資源割当要求１０と摺り合わせることで、資源の使用状況に適切な割当量を決定することができる。
これにより、割当て資源量の制限を動的に変更していくことが可能となり、サービスの運用性を高めることができる。
上記本実施形態の効果を具体例を示して説明する。図３に示すように、クラスタ管理システムにおいて、上記実施形態の資源管理装置に相当する機能を持つクラスタ管理端末が１０００台の計算機（サーバ）から構成される計算機クラスタを管理しているとする。
ここに、任意のタイミングでサービスが投入され、開始される。サービスの要件としては、一様に、推奨環境を２００台として、最低で１００台確保できれば、サービス開始ができることとする。
また、資源管理装置１００の割当て調停手段１２０の調停アルゴリズムとして、使用台数が５０％未満であれば２００台まで割当可能、５０％以上７５％未満であれば１５０台まで割当可能、７５％以上であれば１００台まで割当可能とする計算方法が実装されているとする。
まず、最初のサービスがクラスタ管理端末に要求される。このとき、サービスを開始するために、資源割当要求１０が資源管理装置１００へ要求される。資源管理装置１００の割当て調停手段１２０が資源割当要求１０を受け付け、資源割当てを開始する。
割当て調停手段１２０は、資源状況測定手段１１０に対し、管理資源の資源状況を要求する。
資源状況測定手段１１０は管理資源、すなわち、計算機クラスタ内のサーバの状況を観測し、現在は、サービスが開始されていないため、１０００台構成で割当０台であることを測定し、割当て調停手段１２０へと結果を通知する。
割当て調停手段１２０は、調停アルゴリズムに従い、１０００台中０台使用している状況、すなわち、５０％未満の使用であるため、最大２００台まで割当てることを可能と判断し、さらに、資源割当要求１０において、推奨が２００台であるために、２００台を割当てることを決定する。
割当て調停手段１２０は、資源割当て手段１３０に２００台を割当てることを通知する。
資源割当て手段１３０は、未使用資源の中から２００台を確保し、資源確保成功を割当て調停手段１２０へ返答する。
割当て調停手段１２０は、資源確保成功結果としてサービス開始プログラムに対し確保された資源を返答する。
割当された資源は、クラスタ管理端末内のクラスタ管理システムの他の機能へ受け渡され、サービスに必要な環境を構築し、サービスを開始させる。
同様に、２つ目、および、３つ目のサービス投入時には、資源使用量が５０％を超えないため、各サービスに対して２００台を割当てる。
４つ目のサービス投入では、割当て調停手段１２０は、１０００台中６００台使用している状況、すなわち、６０％が使用中であるため、調停アルゴリズムに従い、最大１５０台まで割当てることを可能と判定し、さらに、資源割当要求１０において、推奨が２００台、最低１００台であるために、範囲内で調停アルゴリズム上最大限割当て可能である１５０台を割当てることを決定する。
その後、同様に資源確保、確保資源の通知を得て、１５０台でサービスが開始される。
５つ目、６つ目のサービス投入では計算機使用率が７５％を超えるために、１００台ずつ割当てることになる。
７つ目のサービス投入で、残り５０台しかないために、サービス要求を満たせないこととなり、割当て調停手段１２０は資源確保失敗として返答することになり、サービス投入が失敗することになる。
図４は、本発明のような管理資源状況による資源量の変更を行わない方法による割当て結果（比較例）と、本発明の第１の実施形態による割当て結果である。比較例では、５つのサービスしか起動できない。また、特許文献２の手法を適用したとしても、資源を活用している場合、バジェットコミットとして扱われるため調停することができない。また仮に、資源調停により調停できた場合だとしても、サービスの割当量変更のための諸手続きを必要とする。これに対して、本発明では資源に余裕がなくなってきた段階で割当量を減少するように削減することで直ぐに６つ目のサービス投入も可能にしている。
このように本発明の第１の実施形態では、管理資源状況に応じて、サービスの割当量を変更し、サービスを開始することができる。なお、図３に示した調停アルゴリズム、すなわち、クラスタ内の計算機の台数使用率に応じた割当台数を変更することで、より多くのサービスをサポート可能にすることもできる。
以上、計算機の割当台数を制御するクラスタ管理システムへの適用例を挙げたが、同様に、仮想計算機を管理するアプリケーションである仮想計算機管理ツールや、仮想計算機を実現する仮想計算機モニタ（ＶＭＭ）で実現することで、仮想的な計算機の構成制御にも適用することが可能である。
また、現実、もしくは、仮想的な計算機単位ではなく、特定種の資源を管理するための装置に実現することで、対象資源の使用状況により割当量を制御することも可能である。
［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図５は、本発明の第２の実施形態の資源割当てシステム（資源管理装置）の構成を示すブロック図である。
図５を参照すると、要求する資源の種類と量を記載した資源割当要求２０を受け取り、資源割当応答２１を返す資源管理装置２００が示されている。
資源管理装置２００は、現在の管理資源の状況を把握する資源状況測定手段２１０と、資源の利用計画情報を記憶する利用計画設定手段２２０と、要求された資源量と現在の管理資源の状況、および、事前に予測または設定可能な資源状況から、割当量を決定する割当て調停手段２３０と、割当て調停手段２３０により決定された割当量を確保し、資源割当要求に対して資源を割り当てる資源割当て手段２４０とを含んで構成される。すなわち、前述の第１の実施形態の構成に対し、利用計画設定手段２２０が加えられた構成となっている。
資源割当要求２０に記載可能な資源設定量は、資源割当要求１０と同等である。
資源状況測定手段２１０は、割当て調停手段２３０から資源測定を要求されたとき、管理資源の状況を返す。
利用計画設定手段２２０は、事前に予測、または、設定された資源の利用計画（以後、「利用計画情報」と呼ぶ。）を記憶し、割当て調停手段２３０から要求されたときに、前記利用計画情報を返す。利用計画情報の例としては、開始されるサービス予測数（資源割当て要求に応じるサービス数の上限値）やそれぞれのサービスに対する予測資源利用量又は割当可能とする最大資源量などが挙げられる。
このような利用計画情報は、資源管理者（オペレータ）により予め設定しておく。なお、運用管理中に設定値を変更しても構わない。
割当て調停手段２３０は、資源割当要求２０と、管理資源状況及び／又は利用計画情報とを基に資源割当量を決定する。
具体的には、割当て調停手段２３０は、資源割当要求２０を受け取った場合、資源状況測定手段２１０から現状の資源状況を取得するとともに、利用計画設定手段２２０から利用計画情報を取得する。
次に、割当て調停手段２３０は、取得した現状の資源状況、利用計画情報、資源割当要求２０を基に、調停アルゴリズムに基づき、資源割当量を決定する。調停アルゴリズムは、前記資源状況、前記利用計画情報、前記資源割当要求２０から資源割当量を決定するための手順であり、具体例は後述する。
割当て調停手段２３０は、資源割当量を決定した場合、資源割当て手段２４０へ資源割当てを依頼し、資源確保し、資源割当て成功と、確保した資源量または資源の構成情報を、資源割当応答２１として返答する。資源割当量を決定できなかった場合、すなわち、資源不足などで資源割当要求２０を満足する資源要件が満たせない場合は、サービス開始に対する資源確保は困難として、資源が確保できないこと、すなわち、資源割当て失敗を、資源割当応答２１として返答する。
資源割当て手段２４０は、割当て調停手段２３０で決定された資源割当量を基に管理資源から必要量を確保する。また、確保した資源量、または、資源の構成情報を、割当て調停手段２３０へ返答する。
ここで、本発明の第２の実施形態で用いる調停アルゴリズムの例を挙げる。調停アルゴリズムの一例としては、利用計画情報として、割当可能とする資源量を設定しておく方法が挙げられる。この方法によれば、資源割当要求２０に対して、設定された割当可能とする最大資源量を超えない範囲で、推奨値、もしくは、最大値から順に満たす条件で、確保すべき資源量を決定する。
本発明の第２の実施形態で用いる調停アルゴリズムの別の一例としては、利用計画情報として、開始されるサービス予測数を設定しておく方法が挙げられる。この方法によれば、例えば、サービス予測数を２０個としておくことで、各割当要求において、遊休資源量から残りのサービス起動予測数で等分された資源量を割り当て可能な最大資源量として、最大資源量を超えない範囲で、推奨値、もしくは、最大値から順に満たす条件で、確保すべき資源量を決定する。
本発明の第２の実施形態で用いる調停アルゴリズムの別の一例としては、利用計画情報として、開始されるサービス予測数に加え、各サービスに対する予測資源利用量を用いる方法が挙げられる。この方法によれば、前記開始されるサービス予測数のみを用いる方法に対して、各サービスの予測資源利用量がそれぞれ設定されているため、各サービスの予測資源利用量の比率で資源分配する等して、特定、または、特定種のサービスを優先する資源配分設定が可能になる。
また、上記の調停アルゴリズムまたは上記第１の実施形態の調停アルゴリズムを複数組み合わせた調停アルゴリズムの用いることも可能である。
続いて、本実施形態の資源割当てシステム（資源管理装置）の動作について図面を参照して詳細に説明する。図６は、上記資源割当てシステム（資源管理装置）の動作を説明するための流れ図である。
図６を参照すると、まず、資源割当要求２０が割当て調停手段２３０に到達すると、資源割当てが開始される（図６の「資源割当開始」）。
割当て調停手段２３０は、資源状況測定手段２１０を介して現在の管理資源の状況を取得するとともに、利用計画設定手段２２０を介して利用計画情報を取得する（ステップＢ１）。
割当て調停手段２３０は、調停アルゴリズムを用いて、資源割当要求２０と現在の管理資源の状況、利用計画情報を参照しながら、資源割当要求２０を満たす資源割当量を決定する（ステップＢ２）。
割当て調停手段２３０は、資源割当量を決定できた場合、資源割当て手段２４０を介して資源を確保する。そして、資源割当応答２１として、資源割当て成功応答と割当て資源の通達を行う（ステップＢ３のＹｅｓ、ステップＢ４）。
一方、資源割当要求２０を満たす資源割当量がない場合や計算した資源割当量を確保できなかった場合、割当て調停手段２３０は、資源割当応答２１として、資源割当て失敗応答を行う（ステップＢ３のＮｏ、ステップＢ５）。
以上のように、本実施形態では、割当て調停手段２３０が、管理資源状況と利用計画情報を取得し、これらに基づいて割り当て可能な最大値を計算し、資源割当要求２０と摺り合わせることで、資源の使用状況および、設定した資源の利用計画に即した割当量を決定することができる。
これにより、上記第１の実施形態より、さらにサービスの運用性を高めることができる。
上記本実施形態の効果を具体例を示して説明する。図７に示すように、本実施形態の資源管理装置は仮想計算機（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｍａｃｈｉｎｅ；以下、「ＶＭ」）を実現する仮想計算機モニタ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｍｏｎｉｔｏｒ；以下、「ＶＭＭ」）内で実現されているとする。
ここで、図７のＶＭのメモリ確保を行うことを考える。図７の計算機自体には、ＶＭのために、８１９２ＭＢのメモリ使用可能領域が存在するものとする。
計算機管理者は、予測使用ＶＭ台数として２０台を利用計画設定手段２２０に設定しているものとする。
投入されるＶＭは推奨５１２ＭＢ、最低２５６ＭＢを要求するＶＭと推奨２５６ＭＢ、最低１２８ＭＢを要求するＶＭとがある。前者をＴｙｐｅ１、後者をＴｙｐｅ２として区別することにする。
また、ここでは、Ｔｙｐｅ１とＴｙｐｅ２のＶＭが交互に投入されるものとする。
まず、比較例とする特許文献２の場合の例を説明する。特許文献２の技術を適用すると、管理されている資源に対して２０等分するという方針を取ることになるため、最大割当て可能な資源量が４０９．６ＭＢ（＝８０９６ＭＢ÷２０台）で制限されることになる。
そのため、Ｔｙｐｅ１のＶＭが資源を要求したときは、推奨要求量が最大割当て可能な資源量を超えることになり４０９．６ＭＢが割当てられる。
Ｔｙｐｅ２のＶＭが資源を要求したときは、推奨要求量が最大割当て可能な資源量を超えないため、２５６ＭＢが割り当てられる。
結果として、図８の比較例の列のように割り当てられ、最終的に１５３６ＭＢが遊休状態となる。
次に、本実施形態の方法を適用した場合の例を説明する。割当て調停手段２３０の調停アルゴリズムは、遊休資源量において今後の起動予測使用ＶＭ台数等分を超えない範囲で割当てることとし、これを調停アルゴリズム１とする。
まず、１つ目のＶＭ起動（Ｔｙｐｅ１）が要求されたとき、ＶＭＭに対しＶＭ起動のための資源割当が要求される。これは、資源管理装置２００の割当て調停手段２３０に対するメモリの資源割当要求２０として、推奨５１２ＭＢ、最低２５６ＭＢが要求された状態に相当する。
割当て調停手段２３０は、資源状況測定手段２１０に対し管理資源状況の報告を要求する。資源状況測定手段２１０は管理資源状況を観測する。最初は、ＶＭが動作していないため、全体で８１９２ＭＢ、使用中０ＭＢであること、および、ＶＭ０台へ割り当てていることを測定し、割当て調停手段２３０へと結果を通知する。
また、割当て調停手段２３０は、利用計画設定手段２２０に設定値の返答を要求し、予測ＶＭ起動数が２０台であることを取得する。
割当て調停手段２３０は、調停アルゴリズム１に従い、取得した管理資源状況と利用計画情報から、遊休資源量８１９２ＭＢで今後の起動予測台数２０台であることから、最大割当量が４０９．６ＭＢ（＝８０９６ＭＢ÷２０台）であることを求め、資源割当要求２０と比較して、要求をなるべく満たすように最大割当量４０９．６ＭＢを割当てることを決定する。
割当て調停手段２３０は、資源割当て手段２４０に対し４０９．６ＭＢを割当てることを通知し、資源割当て手段２４０は、未使用資源の中から４０９．６ＭＢを確保し、割当て調停手段２３０へ返答する。
割当て調停手段２３０は、このようにして確保された資源を資源割当成功結果としてＶＭ起動プログラムへ返答する。これにより、ＶＭ起動が可能になり、ＶＭが動作する。
次に、２つ目のＶＭ起動（Ｔｙｐｅ２）が要求されたとき、ＭＭに対しＶＭ起動のための資源割当が要求される。これは、資源管理装置２００の割当て調停手段２３０に対しメモリの資源割当要求２０として、推奨２５６ＭＢ、最低１２８ＭＢが要求された状態に相当する。
割当て調停手段２３０は、資源状況測定手段２１０に対し管理資源状況の報告を要求する。資源状況測定手段２１０は管理資源の状況を観測する。全体で８１９２ＭＢ、使用中４０９．６ＭＢであること、および、ＶＭ１台へ割り当てていることを測定し、割当て調停手段２３０に対し結果を通知する。
また、割当て調停手段２３０は、利用計画設定手段２２０に設定値の返答を要求し、予測ＶＭ起動数が２０台であることを取得する。
割当て調停手段２３０は、調停アルゴリズム１に従い、取得した管理資源状況と利用計画情報から、遊休資源量７７８２．４ＭＢ（＝８１９２ＭＢ―４０９．６ＭＢ）で今後の起動予測台数１９台（＝２０台―１台）であることから、最大割当量が４０９．６ＭＢ（＝７７８２．４ＭＢ÷１９台）であることを求め、資源割当要求２０と比較して、要求を満たす２５６ＭＢを割当てることを決定する。
割当て調停手段２３０は、資源割当て手段２４０に２５６ＭＢを割当てることを通知し、資源割当て手段２４０は、未使用資源の中から２５６ＭＢを確保し、割当て調停手段２３０へ返答する。
割当て調停手段２３０は、このようにして確保された資源を資源割当成功結果としてＶＭ起動プログラムへ返答する。これにより、ＶＭ起動が可能になり、２つ目のＶＭが動作する。
次に、３つ目のＶＭ起動（Ｔｙｐｅ１）が要求されたとき、ＶＭＭに対しＶＭ起動のための資源割当が要求される。これは、資源管理装置２００の割当て調停手段２３０に対するメモリの資源割当要求２０として、推奨５１２ＭＢ、最低２５６ＭＢが要求された状態に相当する。
割当て調停手段２３０は、資源状況測定手段２１０に対し管理資源の状況報告を要求する。資源状況測定手段２１０は管理資源の状況を観測する。全体で８１９２ＭＢ、使用中６６５．６ＭＢであること、および、ＶＭ２台へ割り当てていることを測定し、割当て調停手段２３０へと結果を通知する。
また、割当て調停手段２３０は、利用計画設定手段２２０に設定値の返答を要求し、予測ＶＭ起動数が２０台であることを取得する。
割当て調停手段２３０は、調停アルゴリズム１に従い、計算機状況として取得した資源状況と環境情報から、遊休資源量７５２６．４ＭＢ（＝８１９２ＭＢ―６６５．６ＭＢ）で今後の起動予測台数１８台（＝２０台―２台）であることから、最大割当量が４１８．１ＭＢ（＝７５２６．４ＭＢ÷１８台、小数点以下第２桁四捨五入）であることを求め、資源割当要求２０と比較して、要求をなるべく満たすように最大割当量４１８．１ＭＢを割当てることを決定する。
割当て調停手段２３０は、資源割当て手段２４０に４１８．１ＭＢを割当てることを通知し、資源割当て手段２４０は、未使用資源の中から４０９．６ＭＢを確保し、割当て調停手段２３０へ返答する。
割当て調停手段２３０は、確保された資源を資源割当成功結果としてＶＭ起動プログラムへ返答する。これにより、ＶＭ起動が可能になり、３つ目のＶＭが動作する。
このように、２つ目のＶＭで使用されずに遊休になった分の資源量を直ちに残りのＶＭの割当てに反映することができる。
この様な手順が順次繰り返され、図８の本発明１（第２の実施形態の１）の列のように割り当てられる。
３つ目以降のＴｙｐｅ１のＶＭでは、それ以前のＴｙｐｅ２のＶＭの割当てで使用されなかった分の資源量を反映し、保有資源の等分量より増加されて割り当てられる。この結果、本実施形態の方法によれば、１５つ目以降のＶＭでは推奨メモリ量が満たされることになる。
また、本実施形態の方法によれば、全体の遊休資源量も９６４．１ＭＢとなり、従来技術の１５３６ＭＢと比較しても有効に活用できている。
このように、利用計画情報を用いることで、要求時点の管理資源の状況のみではなく、今後の起動予測や想定環境の設定を交えて、資源を無駄なく割り当てることができる。
次に、上記調停アルゴリズム１とは別の調停アルゴリズム（調停アルゴリズム２）を用いた場合の具体例を説明する。
調停アルゴリズム２は、調停アルゴリズム１をベースとするが、遊休資源量の割合によって、以下のとおり割当て資源量を変更する方法である。
・使用資源量が２０％未満のとき、十分な資源があるとして、調停アルゴリズム１の１．５倍を割当て可能にする。
・使用資源量が５０％未満のとき、まだ資源に余裕があるとして、調停アルゴリズム１の１．２倍を割当て可能にする。
・使用資源量が５０％以上のとき、資源が残り少なくなってきたとして、調停アルゴリズム１のまま割当て可能にする。
まず、１つ目のＶＭ起動（Ｔｙｐｅ１）が要求されたとき、ＶＭＭに対しＶＭ起動のための資源割当が要求される。これは、資源管理装置２００の割当て調停手段２３０に対するメモリの資源割当要求２０として、推奨５１２ＭＢ、最低２５６ＭＢが要求された状態に相当する。
割当て調停手段２３０は、資源状況測定手段２１０に対し管理資源状況の報告を要求する。資源状況測定手段２１０は管理資源状況を観測する。最初は、ＶＭが動作していないため、全体で８１９２ＭＢ、使用中０ＭＢであること、および、ＶＭ０台へ割り当てていることを測定し、割当て調停手段２３０へと結果を通知する。
また、割当て調停手段２３０は、利用計画設定手段２２０に設定値の返答を要求し、予測ＶＭ起動数が２０台であることを取得する。
割当て調停手段２３０は、調停アルゴリズム２に従い、取得した管理資源状況と利用計画情報から、遊休資源量８１９２ＭＢで今後の起動予測台数２０台であることから、最大割当量が６１４．４ＭＢ（＝８０９６ＭＢ÷２０台×１．５倍）であることを求め、資源割当要求２０と比較して、要求を満たす最大割当量５１２ＭＢを割当てることを決定する。
割当て調停手段２３０は、資源割当て手段２４０に５１２ＭＢを割当てることを通知し、資源割当て手段２４０は、未使用資源の中から５１２ＭＢを確保し、割当て調停手段２３０へ返答する。
割当て調停手段２３０は、確保された資源を資源割当成功結果としてＶＭ起動プログラムへ返答する。これにより、ＶＭ起動が可能になり、ＶＭが動作する。
２つ目以降のＶＭ起動に対しても同様のことが繰り返され、結果として図８の本発明 ２（第２の実施形態の２）の列のように割り当てられる。
図８の倍率は調停アルゴリズム２において調停アルゴリズム１に対する倍率、割当量はＶＭに割り当てた資源量、遊休資源量はＶＭを割り当てた後の遊休状態である資源量を示している。
図８の本発明２（第２の実施形態の２）によると、図８の本発明１（第２の実施形態の１）よりも、各ＶＭに割り当てられる資源量が改善され、最終的な遊休資源量も６１３．３ＭＢとなりより有効に活用できている。
以上のように、本実施形態の方法では、判定の都度、管理資源状況と利用計画情報を基に割当量を調停しているため、途中で利用計画情報を変更した場合にも適切に対応することが可能になる。
例えば、１０個のＶＭに資源が割り当てられた状態から、予測ＶＭ起動数を２５台にすると、１１個目のＶＭは４２８３．５ＭＢ（調停アルゴリズム２では、３８４７．３ＭＢ）を今後のＶＭ起動数１５台で分配するため、２８５．６ＭＢ（調停アルゴリズム２では、２５６．６ＭＢ）が最大資源割当量となり、追加の５台分を設定変更時点から反映することが可能となる。
［第３の実施形態］
次に、本発明の第３の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図９は、本発明の第３の実施形態の資源割当てシステム（資源管理装置）の構成を示すブロック図である。
図９を参照すると、要求する資源の種類と量を記載した資源割当要求３０を受け取り、資源割当応答３３を返す資源管理装置３００が示されている。
資源管理装置３００は、現在の管理資源の状況を把握する資源状況測定手段３１０と、遠隔にある資源の確保状況を確認する遠隔資源確認手段３２０と、要求された資源量と現在の管理資源の状況、および、遠隔にある資源の確保状況から、割当量を決定する割当て調停手段３３０と、割当て調停手段３３０により決定された割当量を確保し、資源割当要求に対して資源を割り当てる資源割当て手段３４０とを含んで構成される。すなわち、前述の第１の実施形態の構成に対し、遠隔資源確認手段３２０が加えられた構成となっている。
資源割当要求３０は、上記した第１の実施形態で説明した資源割当要求１０に加えて、遠隔資源の位置や要求識別子を加えることができるものとする。
資源状況測定手段３１０は、割当て調停手段３３０、遠隔資源確認手段３２０から資源測定を要求されたとき、管理資源の状況を返す。
遠隔資源確認手段３２０は、割当て調停手段３３０から遠隔資源確認を要求された場合、遠隔資源を管理している資源管理装置に遠隔資源確認依頼３１を発行し、遠隔資源の確保状況の確認を要求する。ここで、遠隔資源とは資源割当要求３０を受付けした資源管理装置３００外で管理されている資源を指す。これに対して、資源管理装置３００内で管理されている資源を管理資源と呼ぶことにする。また、遠隔資源確認依頼３１を受ける資源管理装置は本発明の資源管理装置３００と同等、あるいは少なくとも遠隔資源の資源状況を返答する機能を持っている装置である。遠隔資源確認手段３２０は、このような資源管理装置から返答された遠隔資源確認応答３２を割当て調停手段３３０へ伝達する。
遠隔資源確認手段３２０は、また、他の資源管理装置の遠隔資源確認手段から遠隔資源の確保状況の確認を要求されたとき、資源状況測定手段３１０を介して管理資源状況を把握し、要求に対応する資源情報を返答する。
割当て調停手段３３０は、管理資源の状況と資源割当要求３０、遠隔資源確認応答３２を基に資源割当量を決定する。
具体的には割当て調停手段３３０は、資源割当要求３０を受取った場合、資源割当要求３０から遠隔資源情報を抽出し、遠隔資源確認手段３２０を介して遠隔資源の確保状況確認を要求する。
必要最低限の遠隔資源が確保できた場合、割当て調停手段３３０は、資源状況測定手段３１０に対し現状の管理資源状況の取得を依頼し、現状の管理資源状況を取得する。
次に、割当て調停手段３３０は、取得した現状の管理資源状況、遠隔資源状況及び資源割当要求３０を基に、調停アルゴリズムに基づき、管理資源割当量を決定する。調停アルゴリズムは、前記管理資源状況、遠隔資源状況及び資源割当要求から資源割当量を決定するための手順であり、本発明の第１の実施形態の調停アルゴリズムと同様である。
割当て調停手段３３０は、管理資源割当量を決定したなら、資源割当て手段３４０へ資源割当てを依頼し、管理資源を確保する。資源確保ができた場合、資源割当て成功と、確保した資源量または資源の構成情報を、資源割当応答３３として返答する。資源割当量を決定できなかった場合、すなわち、資源不足などで資源割当要求３０を満足する資源要件が満たせない場合は、サービス開始に対する資源確保は困難として、資源が確保できないこと、すなわち、資源割当て失敗を、資源割当応答３３として返答する。
資源割当て手段３４０は、割当て調停手段３３０で決定された資源割当量を基に管理資源から必要量を確保する。また、確保した資源量、または、資源の構成情報を、割当て調停手段３３０へ返答する。
続いて、本実施形態の資源割当てシステム（資源管理装置）の動作について図面を参照して詳細に説明する。図１０は、上記資源割当てシステム（資源管理装置）の動作を説明するための流れ図である。
図１０を参照すると、まず、資源割当要求３０が割当て調停手段３３０に到達すると、資源割当てが開始される（図１０の「資源割当開始」）。
割当て調停手段３３０は、遠隔資源確認手段３２０を介して、関連する遠隔資源の資源管理装置に対し遠隔資源の確保状況を要求し、遠隔資源の確保状況を把握する（ステップＣ１）。
割当て調停手段３３０は、必要最低限の遠隔資源の確保ができていたかどうかを判定する（ステップＣ２）。
必要最低限の遠隔資源の確保に成功した場合、割当て調停手段３３０は、資源状況測定手段３１０を介して現在の管理資源状況を取得する（ステップＣ３）。
割当て調停手段３３０は、調停アルゴリズムを用いて、資源割当要求３０と現在の管理資源の状況、遠隔資源の確保した資源状況を参照しながら、資源割当要求３０を満たす管理資源の割当量を決定する（ステップＣ４）。
割当て調停手段３３０は、管理資源の割当量を決定できた場合、資源割当て手段３４０を介して資源を確保する。そして、資源割当応答３３として、資源割当て成功応答と割当て資源の通達を行う（ステップＣ５のＹｅｓ、ステップＣ６）。
一方、資源割当要求３０を満たす資源割当量がない場合や計算した資源割当量を確保できなかった場合、割当て調停手段３３０は、資源割当応答３３として、資源割当て失敗応答を行う（ステップＣ５のＮｏ、ステップＣ７）。また、必要最低限の遠隔資源の確保に失敗した場合も（ステップＣ２のＮｏ）、割当て調停手段３３０は、資源確保不必要と判断し、資源割当て失敗応答を行う（ステップＣ７）。
以上のように、本実施形態では、割当て調停手段３３０が、管理資源状況及び遠隔資源状況を取得し、管理資源状況及び遠隔資源状況から割り当て可能な最大値を計算し、資源割当要求３０と摺り合わせることで、遠隔地の資源を含む資源の使用状況に適切な割当量を決定することができる。
さらに、本実施形態は、遠隔資源の確保を確認できるようにしているため、本発明の第１の実施形態に比べて、サービスに必要な資源割当要求３０を投入することで、周辺資源管理装置と協調し、サービス開始に必要な資源の割当が総合的に可能かどうかを判定できるという利点がある。
上記本実施形態の効果を具体例を示して説明する。図１１に示すように、資源管理装置（メモリ）はＶＭＭ内のメモリの資源管理機構として動作する。また、資源管理装置（メモリ）の管理対象外の資源（ＣＰＵ）を管理する別の資源管理装置（ＣＰＵ）があるものとする。
調停アルゴリズムとして、遠隔資源（ＣＰＵ）の遊休資源からの保有率（確保率）を、管理資源（メモリ）の遊休資源からの保有率（確保率）とし、資源量を最大とするアルゴリズムを用いるものとする。
このとき、ＶＭの起動要求が来たときに、メモリに関する資源割当要求３０が資源管理装置（メモリ）の割当て調停手段３３０に到達される。
割当て調停手段３３０は、資源割当要求３０に対して、関連する遠隔資源の確保状況を確認するために、遠隔資源確認手段３２０を介して遠隔資源（ＣＰＵ）の割当量を取得する。
今、遠隔資源確認手段３２０より、ＣＰＵパワーを３０％確保したとの返答が得られたものとする。
割当て調停手段３３０は、前記した調停アルゴリズムに従って、最大割当て可能量を計算する。例えば、メモリが４０９６ＭＢ空いている場合は、１２２８．８ＭＢ（＝４０９６ＭＢ×３０％）、メモリが２０４８ＭＢ空いている場合は、６１４．４ＭＢ（＝２０４８ＭＢ×３０％）との最大割当て可能量が計算される。同様に、例えば、ＣＰＵパワーを５０％確保したとの返答が得られた場合において、メモリが４０９６ＭＢ空いている場合は、２０４８ＭＢ（＝４０９６ＭＢ×５０％）、メモリが２０４８ＭＢ空いている場合は、１０２４ＭＢ（＝２０４８ＭＢ×５０％）との最大割当て可能量が計算される。
割当て調停手段３３０は、資源割当要求３０と照らし合わせ、計算された最大割当て可能量を超えない資源割当量を決定する。
割当て調停手段３３０は、資源割当て手段３４０を介して決定した資源割当量の管理資源（メモリ）を確保し、確保された資源を資源割当成功結果として資源割当応答３３をＶＭ起動プログラムへ返答する。
このような調停アルゴリズムを適用することで、ＣＰＵパワーに遊休資源量が存在するときに、メモリ不足によるＶＭ起動の失敗を防ぐことが可能となる。
なお上記した例では、遠隔資源が同一計算機にある場合を例に挙げて説明したが、遠隔資源が同一計算機に入っていない場合でも動揺に適用可能である。例えば、表示デバイスがネットワーク越しに存在するとき、その画面サイズ等に応じて描画用メモリが必要となる。本実施形態の方法を適用することで、画面サイズ等に応じ、割当てメモリ資源量を変更すること等が可能となる。
以上のように、本実施形態では、遠隔資源を考慮した資源確保判断が可能になる。
［第４の実施形態］
次に、本発明の第４の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図１２は、本発明の第４の実施形態の資源割当てシステム（資源管理装置）の構成を示すブロック図である。
図１２を参照すると、要求する資源の種類と量を記載した資源割当要求４０を受け取り、資源割当応答４３を返す資源管理装置４００が示されている。
資源管理装置４００は、現在の管理資源の状況を把握する資源状況測定手段４１０と、既に割り当てられた資源に対して割当量を変更する資源割当変更手段４２０と、要求された資源量と現在の管理資源の状況から、資源環境に適した割当量、および、既に割り当てられた資源に対して資源変更量を決定する割当て調停手段４３０と、割当て調停手段４３０により決定された割当量を確保し、資源割当要求に対して資源を割り当てる資源割当て手段４４０とを含んで構成される。すなわち、前述の第１の実施形態の構成に対し、資源割当変更手段４２０が加えられた構成となっている。
資源割当要求４０に記載可能な資源設定量は、資源割当要求１０と同等である。
資源状況測定手段４１０は、割当て調停手段４３０から資源測定を要求されたとき、管理資源の状況を返す。
資源割当変更手段４２０は、割当て調停手段４３０から既に開始されているサービスに対して、割当資源量の変更を要求された場合、資源割当変更依頼４１を発行することで、サービスに対して割当量変更を依頼、または、通知し、サービスに資源変更の対応、もしくは、サービスの破棄を促す。対応後の通知である資源割当変更応答４２を受取ったら、資源割当て手段４４０に資源の変更を通知し、資源の割当変更、解放を行う。
割当て調停手段４３０は、管理資源の状況と資源要求を基に資源割当量を決定する。
具体的には割当て調停手段４３０は、資源割当要求４０を受け取った場合、資源状況測定手段４１０へ、現状の管理資源状況の取得を依頼し、現状の管理資源状況を取得する。
次に、割当て調停手段４３０は、取得した現状の資源状況、資源割当要求４０を基に、調停アルゴリズムに基づき、資源割当要求４０に対する資源割当量及び既にサービスに提供されている資源に対する割当資源変更量を決定する。
ここで、調停アルゴリズムは、本発明の第１の実施形態の調停アルゴリズムに加えて、計算機状況から既にサービスに割当てた資源を変更する資源量を決定する機能を追加したものを用いるものとする。すなわち、割当て調停手段４３０は、既に開始されているサービスを含め、各サービスに割当てる資源量を決定する。
割当て調停手段４３０は、資源割当量を決定した場合、割当資源変更量を資源割当変更手段４２０へ通知し、資源の変更を開始する。資源割当て手段４４０から資源量の変更が完了したことを通知された後、資源割当て手段４４０を介して資源確保し、資源割当て成功と、確保した資源量または資源の構成情報を、資源割当応答４３として返答する。資源割当量を決定できなかった場合、すなわち、資源不足などで資源割当要求４０を満足する資源要件が満たせない場合は、サービス開始に対する資源確保は困難として、資源が確保できないこと、すなわち、資源割当て失敗を、資源割当応答４３として返答する。
資源割当て手段４４０は、割当て調停手段４３０で決定された資源割当量を基に管理資源から必要量を確保し、確保した資源量、または、資源の構成情報を、割当て調停手段４３０へ返答する。
続いて、本実施形態の資源割当てシステム（資源管理装置）の動作について図面を参照して詳細に説明する。図１３は、上記資源割当てシステム（資源管理装置）の動作を説明するための流れ図である。
図１３を参照すると、まず、資源割当要求４０が割当て調停手段４３０に到達すると、資源割当てが開始される（図１３の「資源割当開始」）。
割当て調停手段４３０は、資源状況測定手段４１０を介して現在の管理資源状況を取得する（ステップＤ１）。
割当て調停手段４３０は、調停アルゴリズムを用いて、現在の管理資源状況に応じ、かつ、資源割当要求４０を満たす資源割当量と既に割り当てられている管理資源に対する資源変更量を計算する（ステップＤ２）。
割当て調停手段４３０は、資源割当量が決定できた場合、決定された既に割り当てられている資源に対する資源変更量を資源割当変更手段４２０に伝達し、資源量変更を依頼する。資源割当変更手段４２０は、資源変更量に関わりのあるサービスに割当資源の変更を通知し、サービスに資源変更の対応、もしくは、サービスの停止、破棄を行わせる。サービスの資源変更の対応、もしくは、サービスの停止、破棄が完了し資源割当変更応答４２を受信したら、資源割当変更手段４２０は、資源割当て手段４４０に対し割当資源量の変更を通知する。資源割当て手段４４０は、通知された資源変更量に基づいて、割当資源を変更し、資源変更の終了を割当て調停手段４３０へ通知する（ステップＤ３のＹｅｓ、ステップＤ４）。
前記通知を受けた割当て調停手段４３０は、資源変更量に対する資源変更を終了後、資源割当て手段４４０を介して資源を確保する。そして、資源割当応答４３として資源割当て成功応答と割当て資源の通達を行う（ステップＤ５）。
一方、資源割当要求４０を満たす資源割当量がない場合や、変更ができず計算した資源割当量を確保できなかった場合、割当て調停手段４３０は、資源割当応答４３として、資源割当て失敗応答を行う（ステップＤ３のＮｏ、ステップＤ６）。
以上のように、本実施形態では、割当て調停手段４３０が、資源状況測定手段４１０を介して管理資源状況を取得し、管理資源状況から割り当て可能な最大値を計算し、資源割当要求４０と摺り合わせることで、既に割当てられた資源量の変更を含んだ資源の再割当を行うことができる。
即ち、上記した第１の実施形態に比べて、サービスインした全サービスを考慮した上での計算割当量を決定することが可能となる。
上記本実施形態の効果を具体例を示して説明する。図１４に示すように、本実施形態の資源管理装置はＶＭを実現する仮想計算機モニタ（ＶＭＭ）内で実現されているとする。
ここで、図１４のＶＭのメモリ確保を行うことを考える。図１４の計算機自体には、ＶＭのために、４０９６ＭＢのメモリ使用可能領域が存在するものとする。既にサービスを開始しているＶＭ（Ｗｅｂ）が３つ存在し、それぞれ１０２４ＭＢ使用している。各ＶＭは１２８ＭＢ削減されてもサービスを継続可能であるものとする。
ここで、最低１０２８ＭＢ、推奨２０４８ＭＢを必要とするＶＭ（決算）がサービス開始を要求し、重要な仕事のため、他の重要でないＶＭ（＝ＶＭ（Ｗｅｂ））を変更しても動作させたい、すなわち高優先度であるとする。
また、調停アルゴリズムは、「保有資源の８０％まで使用し、不足の場合は優先度の低い他のサービスから資源を融通する。ただし、それでも足りない場合にのみ、５％ずつ資源を利用し、不足分を補うこととする。」というように作成されているとする。
これは、なるべくなら資源に余裕領域（２０％＝１００％−８０％）を作成しておき、いざというときに使用することによって、システムの保守性を高めようとする意図を組み入れることに相当する。
ＶＭ（決算用）がサービス開始するとき、図１４の資源管理装置の割当て調停手段４３０に対して、高優先度で推奨２０４８ＭＢ、最低１０２４ＭＢのメモリを必要とする資源割当要求４０が受付けられる。
割当て調停手段４３０は、資源状況測定手段４１０により管理資源の状況報告を要求する。
資源状況測定手段４１０は、管理資源の状況を観測し、４０９６ＭＢのメモリを保有し、３つの通常ＶＭがそれぞれ１０２４ＭＢ使用していることを、割当て調停手段４３０へ通知する。
割当て調停手段４３０は、調停アルゴリズムに従い、資源割当量及び資源変更量を計算する。
まず、保有資源の８０％まで使用するので、３２７６．８ＭＢ（＝４０９６ＭＢ×８０％）が使用可能な領域となる。このうち、３０９６ＭＢ（＝１０２４ＭＢ×３ＶＭ）が使用中であるため、残りの２０４．８ＭＢが割当て可能となる（図１４の上段図参照）。
しかしながら、２０４．８ＭＢでは最低限の１０２４ＭＢに達しないため、優先度の低い他のサービスから資源を融通させる。そのため、各ＶＭから１２８ＭＢずつ削減し、各ＶＭが８９６ＭＢとなり、割当て可能資源量は５８８．８ＭＢ（＝２０４．８ＭＢ＋１２８ＭＢ×３ＶＭ）となる（図１４の中段図参照）。
前記融通を行っても、最低限の１０２４ＭＢにまだ達しないので、割当て調停手段４３０は、全メモリ使用可能領域の５％分の資源２０４．８ＭＢ（＝４０９６ＭＢ×５％）を投入する。この結果、割当て可能資源量は７９３．６ＭＢとなるが、それでもまだ不足しているため、更に資源が５％ずつ投入される。最終的に１５％分（全体の９５％）を追加投入した段階で、１２０３.２ＭＢが使用可能領域となり、資源割当要求４０を満たすことができる（図１４の下段図参照）。
割当て調停手段４３０は、以上の計算結果から、各ＶＭ（Ｗｅｂ）から１２８ＭＢ削減するように変更することと、ＶＭ（決算）に１２０３．２ＭＢを割当てることを決定する。
前記決定を行った割当て調停手段４３０は、資源割当変更手段４２０に対し、各ＶＭ（Ｗｅｂ）を１２８ＭＢ削減するように要求する。資源割当変更手段４２０は、各ＶＭ（Ｗｅｂ）へ１２８ＭＢ削減するように伝達し、削減、もしくは、削減準備を行わせる。各ＶＭ（Ｗｅｂ）から、削減の完了、もしくは、削減準備の完了が通知されてから、資源割当て手段４４０へ通知し、該当部分の資源割当を解除する。資源割当て手段４４０は、資源割当てを解除後、資源変更完了を割当て調停手段４３０へ通知する。
割当て調停手段４３０は、次にＶＭ（決算）に１２０３．２ＭＢを割当てることを資源割当て手段４４０へ通知し、資源割当て手段４４０は、未使用中の１２０３．２ＭＢを確保し、割当て調停手段４３０へ返答する。
割当て調停手段４３０は、確保された資源を資源割当成功結果としてＶＭ起動プログラムへ返答する。
以上により、ＶＭ（決算）の起動が可能になり、ＶＭ（決算）が動作する。
このように、資源割当変更機能を用いることで、管理資源の状況から遊休資源や保有資源のみならず、既に割当ている資源の割当量を変更して、その変更量を踏まえて資源割当て量を決定することができる。
最後に、図１５を参照して、上記した各実施形態の資源管理装置（資源管理装置１００〜４００）を様々な計算機環境に組み込むことによって実現される本発明の作用・効果について説明する。
ユーザは、ＶＭを移動記憶媒体（ＵＳＢなど）に保持している。ＶＭの起動条件としては、最低限４００ＭＨｚ、メモリ５１２ＭＢの環境を必要とし、また、ローカルな環境に入力デバイスと表示デバイスを持つこと、又は、ネットワークデバイスを割当てられることとする。
ユーザの接続先環境として、共用環境で使用する共有サーバと、それ以外に個人環境として１台のＰＣが存在し、それぞれに資源管理装置が備えられているものとする。
各接続先環境に接続されると、ＶＭは、それぞれの資源管理装置により、実行環境に合わせた資源配分を受けて、起動する。
例えば、ユーザが共有サーバに移動記憶媒体を接続した場合、クライアント端末から接続して利用するＶＭとして、ＣＰＵが５００ＭＨｚ、メモリが５１２ＭＢの環境で起動される。入力デバイス、出力デバイスは存在しないため、リモートコンソールでのみ起動可能なＶＭが起動する。
また、ユーザがＰＣに移動記憶媒体を接続した場合、ローカル環境として使用するＶＭとして、ローカルな入力デバイス、出力デバイスを利用するＣＰＵが３ＧＨｚ、メモリが２ＧＢの環境で起動される。ＶＭＭはローカルな入力デバイス、出力デバイスを利用するための仮想デバイスを用意し、仮想デバイスを利用することでディスクトップなどの個人環境を利用した環境でＶＭを起動することができる。
このように、使用資源の条件として記述されたサービス側の要求と、実行状況とに応じて資源割当量を割当てることが可能になることで、サービス環境管理と、実運用管理を独立させ、運用時の状況に応じたサービスの運用を実行することが可能になる。
以上、本実施形態の好適な実施形態について説明したが、本発明の技術的範囲は、上記した実施形態に限定されるものではなく、資源管理装置（資源割当てシステム）を必要とするシステムの用途や規模に応じて、最適な実装方法を選択し、適当なその他の変形を加えることができる。例えば、上記した各実施形態は、適宜組み合わせて用いることが可能である。
本発明は、コンピュータのホスティングサービスに利用でき、特に、ユーザが任意のサービスを投入可能な計算機環境の提供といった用途に適用できる。また、ユーザが個人環境をＶＭとして移動記憶媒体に格納させ、異なる計算機端末を利用しても同一ソフトウェア環境で作業をするといった計算機環境の提供といった用途にも適用可能である。
さらに、クラスタ環境などの複数の計算機環境が複数ある場合に、それぞれの計算機環境で管理プログラムが自律してサービスの運用、サービスの委託を行わせるシステム形態における当該システムに搭載される資源割当調停機能としても利用できる。
本発明の第１の実施形態の資源割当てシステム（資源管理装置）の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態の資源割当てシステム（資源管理装置）の動作を説明するための流れ図である。 本発明の第１の実施形態の効果を具体的に説明するための図である。 本発明の第１の実施形態の効果を具体的に説明するための図である。 本発明の第２の実施形態の資源割当てシステム（資源管理装置）の構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施形態の資源割当てシステム（資源管理装置）の動作を説明するための流れ図である。 本発明の第２の実施形態の効果を具体的に説明するための図である。 本発明の第２の実施形態の効果を具体的に説明するための図である。 本発明の第３の実施形態の資源割当てシステム（資源管理装置）の構成を示すブロック図である。 本発明の第３の実施形態の資源割当てシステム（資源管理装置）の動作を説明するための流れ図である。 本発明の第３の実施形態の効果を具体的に説明するための図である。 本発明の第４の実施形態の資源割当てシステム（資源管理装置）の構成を示すブロック図である。 本発明の第４の実施形態の資源割当てシステム（資源管理装置）の動作を説明するための流れ図である。 本発明の第４の実施形態の効果を具体的に説明するための図である。 本発明の資源割当てシステムを様々な計算機環境に組み込むことによって実現される本発明の作用・効果について説明するための図である。
符号の説明
１０、２０、３０、４０ 資源割当要求
１１、２１、３３、４３ 資源割当応答
３１ 遠隔資源確認依頼
３２ 遠隔資源確認応答
４１ 資源割当変更依頼
４２ 資源割当変更応答
１００、２００、３００、４００ 資源管理装置
１１０、２１０、３１０、４１０ 資源状況測定手段
１２０、２３０、３３０、４３０ 割当て調停手段
１３０、２４０、３４０、４４０ 資源割当て手段
２２０ 利用計画設定手段
３２０ 遠隔資源確認手段
４２０ 資源割当変更手段

Claims (24)

  1. 管理対象の計算機資源（以下、「管理資源」）の使用状況を測定する資源状況測定手段と、
    前記測定された前記管理資源の未使用量又は未使用率が所定値より下回った場合に、所定の下限値を下回らない範囲で、割当て要求された資源量（以下、「要求資源量」）に対して割当てる資源量を削減する割当て調停手段とを備え、
    前記測定された前記管理資源の未使用量又は未使用率が所定値より下回った場合における資源の割当て要求に対して、前記割当て調停手段にて調停された資源量を割当てることを特徴とする資源割当てシステム。
  2. 管理対象の計算機資源（以下、「管理資源」）の使用状況を測定する資源状況測定手段と、
    前記測定された前記管理資源の使用量又は使用率が所定値より上回った場合に、所定の下限値を下回らない範囲で、割当て要求された資源量（以下、「要求資源量」）に対して割当てる資源量を削減する割当て調停手段とを備え、
    前記測定された前記管理資源の使用量又は使用率が所定値より上回った場合における資源の割当て要求に対して、前記割当て調停手段にて調停された資源量を割当てることを特徴とする資源割当てシステム。
  3. 更に、資源の利用計画情報を保持する利用計画設定手段を備え、
    前記割当て調停手段は、前記資源の利用計画情報を使用して前記割当てる資源量を決定する請求項１又は２に記載の資源割当てシステム。
  4. 前記割当て調停手段は、前記資源状況測定手段による測定結果を用いて求めた割当て可能資源量を、前記資源の利用計画情報にて設定された上限サービス数から割当て済みサービス数を差し引いた値により等分した値を、前記割当てる資源量の上限値とする請求項３に記載の資源割当てシステム。
  5. 前記割当て調停手段は、前記資源状況測定手段による測定結果を用いて求めた割当て可能資源量を、前記資源の利用計画情報にて設定された各サービスに対する予測資源利用量又は予測資源利用率に従って分配する請求項３に記載の資源割当てシステム。
  6. 更に、前記割当て調停手段からの要求に応じて前記管理対象の資源に属さない資源（以下、「管理外資源」）を管理している第２の資源割当てシステムに資源割当て確保を要求する遠隔資源確保手段を備え、
    前記割当て調停手段は、前記遠隔資源確保手段により確保できた前記管理外資源の資源量または資源の確保状況を用いて前記割当てる資源量を決定する請求項１乃至５いずれか一に記載の資源割当てシステム。
  7. 更に、既に割当てられている資源量を変更する資源割当変更手段を備え、
    前記割当て調停手段は、前記資源割当変更手段による割当て済み資源量の変更により確保できた資源量を含めて前記割当てる資源量を決定する請求項１乃至６いずれか一に記載の資源割当てシステム。
  8. 管理資源中の一定割合が割当て可能資源量として設定されており、
    前記既に割当てられている資源量の変更によっても、前記要求資源量を確保できない場合に、前記管理資源中の割当て可能資源量の割合を増大させる請求項１乃至７いずれか一に記載の資源割当てシステム。
  9. コンピュータが、管理対象の計算機資源（以下、「管理資源」）の使用状況を測定し、
    前記コンピュータが、前記測定された前記管理資源の未使用量又は未使用率が所定値より下回った場合に、所定の下限値を下回らない範囲で、割当て要求された資源量（以下、「要求資源量」）に対して割当てる資源量を削減し、
    前記測定された前記管理資源の未使用量又は未使用率が所定値より下回った場合における資源の割当て要求に対して、前記割当て調停手段にて調停された資源量を割当てることを特徴とする資源割当て方法。
  10. コンピュータが、管理対象の計算機資源（以下、「管理資源」）の使用状況を測定し、
    前記コンピュータが、前記測定された前記管理資源の使用量又は使用率が所定値より上回った場合に、所定の下限値を下回らない範囲で、割当て要求された資源量（以下、「要求資源量」）に対して割当てる資源量を削減し、
    前記測定された前記管理資源の使用量又は使用率が所定値より上回った場合における資源の割当て要求に対して、前記割当て調停手段にて調停された資源量を割当てることを特徴とする資源割当て方法。
  11. 予め設定された資源の利用計画情報を使用して前記割当てる資源量を決定する請求項９又は１０に記載の資源割当て方法。
  12. 前記管理資源の使用状況の測定結果を用いて求めた割当て可能資源量を、前記資源の利用計画情報にて設定された上限サービス数から割当て済みサービス数を差し引いた値により等分した値を、前記割当てる資源量の上限値とする請求項１１に記載の資源割当て方法。
  13. 前記管理資源の使用状況の測定結果を用いて求めた割当て可能資源量を、前記資源の利用計画情報にて設定された各サービスに対する予測資源利用量又は予測資源利用率に従って分配する請求項１１に記載の資源割当て方法。
  14. 前記管理対象の資源に属さない資源（以下、「管理外資源」）を管理している第２の資源割当てシステムに対して資源割当て確保を要求し、
    前記要求により確保できた前記管理外資源の資源量または資源の確保状況を用いて前記割当てる資源量を決定する請求項９乃至１３いずれか一に記載の資源割当て方法。
  15. 既に資源が割当てられている割当先に対して資源量の変更を要求し、
    前記要求により確保できた資源量を含めて前記割当てる資源量を決定する請求項９乃至１４いずれか一に記載の資源割当て方法。
  16. 管理資源中の一定割合が割当て可能資源量として設定されており、
    前記既に割当てられている資源量の変更によっても、前記要求資源量を確保できない場合に、前記管理資源中の割当て可能資源量の割合を増大させる請求項９乃至１５いずれか一に記載の資源割当て方法。
  17. 割当て要求された資源量（以下、「要求資源量」）の要求に対して割当てる資源量を決定するためのプログラムであって、
    管理対象の計算機資源（以下、「管理資源」）の使用状況を測定する処理と、
    前記測定された前記管理資源の未使用量又は未使用率が所定値より下回った場合に、所定の下限値を下回らない範囲で、前記要求資源量に対して割当てる資源量を削減する処理と、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  18. 割当て要求された資源量（以下、「要求資源量」）の要求に対して割当てる資源量を決定するためのプログラムであって、
    管理対象の計算機資源（以下、「管理資源」）の使用状況を測定する処理と、
    前記測定された前記管理資源の使用量又は使用率が所定値より上回った場合に、所定の下限値を下回らない範囲で、前記要求資源量に対して割当てる資源量を削減する処理と、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  19. 予め設定された資源の利用計画情報を使用して前記割当てる資源量を決定する請求項１７又は１８に記載のプログラム。
  20. 前記管理資源の使用状況の測定結果を用いて求めた割当て可能資源量を、前記資源の利用計画情報にて設定された上限サービス数から割当て済みサービス数を差し引いた値により等分した値を、前記割当てる資源量の上限値とする請求項１９に記載のプログラム。
  21. 前記管理資源の使用状況の測定結果を用いて求めた割当て可能資源量を、前記資源の利用計画情報にて設定された各サービスに対する予測資源利用量又は予測資源利用率に従って分配する請求項１９に記載のプログラム。
  22. 前記管理対象の資源に属さない資源（以下、「管理外資源」）を管理している第２の資源割当てシステムに対して資源割当て確保を要求する処理を前記コンピュータに実行させ、
    前記要求により確保できた前記管理外資源の資源量または資源の確保状況を用いて前記割当てる資源量を決定する請求項１７乃至２１いずれか一に記載のプログラム。
  23. 更に、既に資源が割当てられている割当先に対して資源量の変更を要求する処理を前記コンピュータに実行させ、
    前記要求により確保できた資源量を含めて前記割当てる資源量を決定する請求項１７乃至２２いずれか一に記載のプログラム。
  24. 管理資源中の一定割合が割当て可能資源量として設定されており、
    前記既に割当てられている資源量の変更によっても、前記要求資源量を確保できない場合に、前記管理資源中の割当て可能資源量の割合を増大させる請求項１７乃至２３いずれか一に記載のプログラム。
JP2008007035A 2008-01-16 2008-01-16 資源割当てシステム、資源割当て方法及びプログラム Active JP5256744B2 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008007035A JP5256744B2 (ja) 2008-01-16 2008-01-16 資源割当てシステム、資源割当て方法及びプログラム
US12/354,649 US8495646B2 (en) 2008-01-16 2009-01-15 Resource allocation system, resource allocation method and program which flexibly introduces a service

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008007035A JP5256744B2 (ja) 2008-01-16 2008-01-16 資源割当てシステム、資源割当て方法及びプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2009169672A JP2009169672A (ja) 2009-07-30
JP5256744B2 true JP5256744B2 (ja) 2013-08-07

Family

ID=40851826

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2008007035A Active JP5256744B2 (ja) 2008-01-16 2008-01-16 資源割当てシステム、資源割当て方法及びプログラム

Country Status (2)

Country Link
US (1) US8495646B2 (ja)
JP (1) JP5256744B2 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10333859B2 (en) 2014-08-27 2019-06-25 Hitachi, Ltd. Multi-tenant resource coordination method

Families Citing this family (75)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8286177B2 (en) * 2009-01-29 2012-10-09 Microsoft Corporation Technique for conserving software application resources
US8812909B2 (en) 2009-04-01 2014-08-19 Soluto Ltd. Remedying identified frustration events in a computer system
US8352609B2 (en) 2009-09-29 2013-01-08 Amazon Technologies, Inc. Dynamically modifying program execution capacity
US8689225B2 (en) 2009-09-29 2014-04-01 Amazon Technologies, Inc. Attributing causality to program execution capacity modifications
US9621584B1 (en) * 2009-09-30 2017-04-11 Amazon Technologies, Inc. Standards compliance for computing data
WO2011043011A1 (ja) * 2009-10-09 2011-04-14 日本電気株式会社 仮想サーバシステム、その自律制御サーバ、そのデータ処理方法およびコンピュータプログラム
US8250213B2 (en) * 2009-11-16 2012-08-21 At&T Intellectual Property I, L.P. Methods and apparatus to allocate resources associated with a distributive computing network
JP5560690B2 (ja) * 2009-12-15 2014-07-30 富士通株式会社 仮想計算機割当資源管理プログラム、仮想計算機割当資源管理装置および仮想計算機割当資源管理方法
US8965801B2 (en) 2010-03-31 2015-02-24 International Business Machines Corporation Provision of support services as a service
US8700777B2 (en) 2010-05-28 2014-04-15 International Business Machines Corporation Extensible support system for service offerings
US8615585B2 (en) * 2010-05-28 2013-12-24 International Business Machines Corporation Ontology based resource provisioning and management for services
CN102448126A (zh) * 2010-09-30 2012-05-09 索尼公司 通信资源集合配置方法和装置以及资源管理方法和系统
US9483313B2 (en) * 2010-10-19 2016-11-01 Microsoft Technology Licensing, Llc Availability management for reference data services
WO2012103231A1 (en) * 2011-01-25 2012-08-02 Google Inc. Computing platform with resource constraint negotiation
JP5242717B2 (ja) * 2011-02-09 2013-07-24 日本電信電話株式会社 リソース管理サーバ、リソース管理システム、リソース管理方法及びリソース管理プログラム
CN102736953B (zh) * 2011-04-08 2015-06-17 腾讯科技（深圳）有限公司 一种系统资源配置方法和设备
CN102958166B (zh) * 2011-08-29 2017-07-21 华为技术有限公司 一种资源分配方法及资源管理平台
CN103106115A (zh) * 2011-11-10 2013-05-15 财团法人资讯工业策进会 虚拟资源调整装置及其方法
CN103108154A (zh) * 2011-11-14 2013-05-15 辉达公司 一种汽车导航设备
US10554782B2 (en) 2011-12-01 2020-02-04 International Business Machines Corporation Agile hostpool allocator
US8898505B2 (en) * 2011-12-01 2014-11-25 International Business Machines Corporation Dynamically configureable placement engine
US8874751B2 (en) * 2011-12-01 2014-10-28 International Business Machines Corporation Candidate set solver with user advice
CN102521055B (zh) * 2011-12-15 2013-12-11 广州杰赛科技股份有限公司 一种虚拟机资源分配方法及其系统
US9864634B2 (en) * 2012-02-06 2018-01-09 International Business Machines Corporation Enhancing initial resource allocation management to provide robust reconfiguration
US9223623B2 (en) * 2012-03-28 2015-12-29 Bmc Software, Inc. Dynamic service resource control
KR101212496B1 (ko) * 2012-05-07 2012-12-14 주식회사 팀스톤 모니터링 자원의 사용량 표현 방법, 컴퓨팅 장치 및 그 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기록 매체
US8843936B2 (en) 2012-05-30 2014-09-23 International Business Machines Corporation Automatically identifying critical resources of an organization
US9292376B2 (en) * 2012-08-24 2016-03-22 Vmware, Inc. Proactive resource reservation for protecting virtual machines
SE537197C2 (sv) * 2012-10-05 2015-03-03 Elastisys Ab Metod, nod och datorprogram för möjliggörande av automatiskanpassning av resursenheter
US9374276B2 (en) 2012-11-01 2016-06-21 Microsoft Technology Licensing, Llc CDN traffic management in the cloud
US9537973B2 (en) * 2012-11-01 2017-01-03 Microsoft Technology Licensing, Llc CDN load balancing in the cloud
US9571567B2 (en) * 2013-03-14 2017-02-14 Vmware, Inc. Methods and systems to manage computer resources in elastic multi-tenant cloud computing systems
JP6209838B2 (ja) * 2013-03-22 2017-10-11 富士通株式会社 防災サービスの提供方法，防災システム，防災仮想サーバ構築プログラム
CN103309745B (zh) * 2013-04-19 2017-04-05 无锡成电科大科技发展有限公司 云架构的虚拟资源配置的方法及装置
JP2014225116A (ja) * 2013-05-16 2014-12-04 株式会社三菱東京Ｕｆｊ銀行 仮想マシンを動作させるためのサーバ
US9870268B2 (en) 2013-08-05 2018-01-16 Amazon Technologies, Inc. Virtual computing instance migration
US9753784B2 (en) 2013-11-27 2017-09-05 At&T Intellectual Property I, L.P. Cloud delivery platform
US9076017B2 (en) * 2013-11-27 2015-07-07 Cisco Technology, Inc. Hardware virtualization module for exclusive controlled access to CPU
EP3097481B1 (en) 2014-01-21 2022-11-30 Oracle International Corporation System and method for supporting multi-tenancy in an application server, cloud, or other environment
EP3120486B1 (en) * 2014-03-21 2018-02-28 Telefonaktiebolaget LM Ericsson (publ) Adapting carrier aggregation configurations for user equipment
US9703611B1 (en) 2014-03-21 2017-07-11 Amazon Technologies, Inc. Isolating resources for utilization by tenants executing in multi-tenant software containers
US10114752B2 (en) 2014-06-27 2018-10-30 International Business Machines Corporation Detecting cache conflicts by utilizing logical address comparisons in a transactional memory
US20150378904A1 (en) * 2014-06-27 2015-12-31 International Business Machines Corporation Allocating read blocks to a thread in a transaction using user specified logical addresses
US9483299B2 (en) * 2014-06-30 2016-11-01 Bmc Software, Inc. Capacity risk management for virtual machines
US10284486B2 (en) * 2014-07-10 2019-05-07 Oracle International Corporation System and method for resource isolation and consumption in a multitenant application server environment
US9405530B2 (en) 2014-09-24 2016-08-02 Oracle International Corporation System and method for supporting patching in a multitenant application server environment
US10318280B2 (en) 2014-09-24 2019-06-11 Oracle International Corporation System and method for supporting patching in a multitenant application server environment
US9747136B2 (en) * 2014-12-09 2017-08-29 Vmware, Inc. Methods and systems that allocate cost of cluster resources in virtual data centers
CN105808341B (zh) * 2014-12-29 2019-05-28 中国移动通信集团公司 一种资源调度的方法、装置和系统
US10250512B2 (en) 2015-01-21 2019-04-02 Oracle International Corporation System and method for traffic director support in a multitenant application server environment
US20180181383A1 (en) * 2015-06-24 2018-06-28 Entit Software Llc Controlling application deployment based on lifecycle stage
US9678796B2 (en) * 2015-07-24 2017-06-13 Xerox Corporation Methods and systems for determining computational resource requirement
US9910762B2 (en) * 2015-08-21 2018-03-06 Oracle International Corporation Unified sandbox
CN105183561B (zh) * 2015-09-02 2018-09-14 浪潮(北京)电子信息产业有限公司 一种资源分配方法和系统
US9967330B2 (en) * 2015-12-01 2018-05-08 Dell Products L.P. Virtual resource bank for localized and self determined allocation of resources
US10129169B2 (en) * 2016-04-07 2018-11-13 International Business Machines Corporation Specifying a highly-resilient system in a disaggregated compute environment
US20190332230A1 (en) 2016-12-15 2019-10-31 Nutanix, Inc. User interface view generation
CN113535382A (zh) * 2016-12-23 2021-10-22 创新先进技术有限公司 资源处理方法及装置
JP6919371B2 (ja) * 2017-07-04 2021-08-18 富士通株式会社 情報処理装置及びリソース割当方法
US10846070B2 (en) 2018-07-05 2020-11-24 At&T Intellectual Property I, L.P. Facilitating cloud native edge computing via behavioral intelligence
CN109298936B (zh) * 2018-09-11 2021-05-18 华为技术有限公司 一种资源调度方法及装置
CN113434300B (zh) * 2019-11-06 2023-01-24 腾讯科技（深圳）有限公司 一种数据处理方法以及相关装置
US11334393B2 (en) 2020-01-07 2022-05-17 Bank Of America Corporation Resource cluster chaining architecture
US11301305B2 (en) 2020-01-07 2022-04-12 Bank Of America Corporation Dynamic resource clustering architecture
US10938742B1 (en) 2020-01-31 2021-03-02 Bank Of America Corporation Multiplexed resource allocation architecture
US11360816B1 (en) * 2020-02-21 2022-06-14 Snap Inc. Dynamic usage of storage and processing unit allocation
WO2022038781A1 (ja) * 2020-08-21 2022-02-24 富士通株式会社 通信制御プログラム、通信制御方法および通信制御装置
JP7191906B2 (ja) 2020-09-09 2022-12-19 株式会社日立製作所 リソース割当制御装置、計算機システム、及びリソース割当制御方法
TWI779640B (zh) 2021-06-02 2022-10-01 宏碁股份有限公司 運算資源分享系統及方法
US11693766B2 (en) 2021-06-15 2023-07-04 International Business Machines Corporation Resource allocation in microservice architectures
US11277355B1 (en) * 2021-07-27 2022-03-15 Beijing Tenate Electronic Technology Co., Ltd. Adjustable resource management system
JP2023034553A (ja) * 2021-08-31 2023-03-13 富士通株式会社 サービス管理装置、サービス管理方法、及びサービス管理プログラム
CN113992666B (zh) * 2021-09-18 2023-12-29 阿里巴巴（中国）有限公司 云资源分配方法、系统、设备及存储介质
CN114780245A (zh) * 2022-05-07 2022-07-22 中国银行股份有限公司 一种服务器资源的分配方法及装置
US12093674B2 (en) 2022-11-09 2024-09-17 Bank Of America Corporation Creation of a performance-optimized image of a server

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6003061A (en) * 1995-12-07 1999-12-14 Microsoft Corporation Method and system for scheduling the use of a computer system resource using a resource planner and a resource provider
US5951633A (en) * 1996-12-16 1999-09-14 Intervoice Limited Partnership System and method for overflow resource allocation
GB9809685D0 (en) * 1998-05-06 1998-07-01 Sony Uk Ltd Ncam AV/C CTS subunit proposal
JP2001282555A (ja) * 2000-03-31 2001-10-12 Toshiba Corp コンピュータシステムのプロセス管理方式
JP2002202959A (ja) * 2000-12-28 2002-07-19 Hitachi Ltd 動的な資源分配をする仮想計算機システム
US7159184B2 (en) * 2002-07-31 2007-01-02 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Method and graphical user interface for creating a configuration file used to allocate computer system resources among workloads
JP2004080267A (ja) * 2002-08-14 2004-03-11 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> ネットワークサービスにおけるリソース割り当て方法およびこれを用いるリソース割り当て装置
JP4119239B2 (ja) * 2002-12-20 2008-07-16 株式会社日立製作所 計算機資源割当方法、それを実行するための資源管理サーバおよび計算機システム
JP3835410B2 (ja) * 2003-02-13 2006-10-18 日本電気株式会社 計算機システム及びメモリ割り当て量保証値動的変更方法並びにプログラム
US7877754B2 (en) * 2003-08-21 2011-01-25 International Business Machines Corporation Methods, systems, and media to expand resources available to a logical partition
JP2005309644A (ja) * 2004-04-20 2005-11-04 Hitachi Ltd リソース制御方法及びそのシステム
US8555286B2 (en) * 2004-10-27 2013-10-08 International Business Machines Corporation Method, system, and apparatus for establishing a software configurable computing environment
US7779368B2 (en) * 2004-10-30 2010-08-17 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Systems and methods for presenting managed data
US8091088B2 (en) 2005-02-22 2012-01-03 Microsoft Corporation Method and system for hierarchical resource management involving hard and soft resource limits
US8112756B2 (en) * 2006-07-20 2012-02-07 Hewlett-Packard Development Company, L.P. System and method for evaluating a workload and its impact on performance of a workload manager
US8336054B2 (en) * 2006-07-20 2012-12-18 Hewlett-Packard Development Company, L. P. System and method for allocating capacity of shared resources to a workload
JP4407956B2 (ja) * 2005-10-31 2010-02-03 株式会社ソニー・コンピュータエンタテインメント 情報処理方法および情報処理装置
JP4901310B2 (ja) * 2006-05-31 2012-03-21 株式会社日立製作所 記憶制御装置及び記憶制御装置のコマンド実行数制御方法
KR100868095B1 (ko) * 2007-02-13 2008-11-11 삼성전자주식회사 무선 통신망의 자원 관리 시스템 및 방법
JP4476307B2 (ja) 2007-03-26 2010-06-09 株式会社日立製作所 仮想計算機システム及びプログラム
JP2008293283A (ja) * 2007-05-24 2008-12-04 Hitachi Information Systems Ltd コンピュータリソース管理支援システム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10333859B2 (en) 2014-08-27 2019-06-25 Hitachi, Ltd. Multi-tenant resource coordination method

Also Published As

Publication number Publication date
US8495646B2 (en) 2013-07-23
US20090183168A1 (en) 2009-07-16
JP2009169672A (ja) 2009-07-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5256744B2 (ja) 資源割当てシステム、資源割当て方法及びプログラム
US10558470B1 (en) Application hosting in a distributed application execution system
JP4519098B2 (ja) 計算機の管理方法、計算機システム、及び管理プログラム
US10609129B2 (en) Method and system for multi-tenant resource distribution
US9396026B2 (en) Allocating a task to a computer based on determined resources
CN107851039B (zh) 用于资源管理的系统和方法
US9442763B2 (en) Resource allocation method and resource management platform
EP2863304B1 (en) Allocation method for central processing unit resources and computation node
CN110597639B (zh) Cpu分配控制方法、装置、服务器及存储介质
US8468530B2 (en) Determining and describing available resources and capabilities to match jobs to endpoints
KR100956636B1 (ko) 가상 서버 환경에서의 서비스 수준 관리 시스템 및 그 방법
US20080229320A1 (en) Method, an apparatus and a system for controlling of parallel execution of services
JP2001331333A (ja) 計算機システム及び計算機システムの制御方法
US7711822B1 (en) Resource management in application servers
EP2304578A1 (en) Hierarchical policy management
JP2012064070A (ja) クラウドコンピューティングシステム、クラウドコンピューティングシステムの制御方法、および管理アプリケーション
KR20200080458A (ko) 클라우드 멀티-클러스터 장치
JP5961402B2 (ja) 計算機システム
JPWO2005116832A1 (ja) 分散処理環境におけるジョブの実行を制御するためのコンピュータシステム、方法及びプログラム
JP5151509B2 (ja) 仮想マシンシステム及びそれに用いる仮想マシン分散方法
JP5218548B2 (ja) ジョブ割当装置、ジョブ割当装置の制御プログラム及び制御方法
JP4063651B2 (ja) ジョブスケジューリング方法および装置
JP2010097566A (ja) 情報処理装置、及び情報処理システムにおけるバッチ処理の割り当て方法
KR20190070251A (ko) 스냅샷 기반의 학습 지연을 이용한 스케줄링 방법 및 이를 위한 장치
JP4063256B2 (ja) 計算機クラスタシステムとそれにおける管理方法、及びプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20101203

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20120312

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20120321

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20120521

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20130108

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20130307

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20130326

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20130408

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20160502

Year of fee payment: 3

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5256744

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150