JP5616523B2 - 情報処理システム - Google Patents

Description

本発明は、サーバ装置、メモリ、プロセッサ等の物理リソースを備える情報処理システムに係り、特に物理リソースを論理的に統合する仮想リソースを設ける情報処理システムに関する。

情報処理基盤を担うデータセンタでは、日々変化するビジネスニーズと、省エネルギーや省資源に向けたテクノロジーニーズに対応するため、柔軟性と効率性が求められている。これに応えて、情報処理システムは、プロセッサ、メモリ、ストレージ、ネットワークなどの細粒度化した物理リソースをネットワークにより接続し、これらの物理リソースを仮想化により適応的に組み合わせて多態化させるファブリックベースアーキテクチャへ移行しつつある。

従来、米国特許出願公開第２００５／００３９１８０号明細書（特許文献１）では、プロセッサとメモリから成る複数のコンピュートノードをネットワークにより接続し、これらのノードを論理的に統合して仮想化することにより、ＮＵＭＡライクな共有メモリを有する一つの仮想ＳＭＰマシンを提供する技術を開示している。

特開２００９−１９９３９５号公報（特許文献２）、特開２０１０−６１２７８号公報（特許文献３）では、プロセッサとメモリから成る物理サーバ（ノード）を仮想サーバにより論理的に分割し、制約条件またはリソース情報に基づいて物理サーバに対して仮想サーバを配置する方法を開示している。

特開２００７−３５０４５号公報（特許文献４）、特開２００７−３１０８８４号公報（特許文献５）、特開２００９−５０６４６２号公報（特許文献６）では、プロセッサとメモリから成るハードウェア（ノード）を、第一レベルと第二レベルの階層的な仮想化により論理的に分割するアーキテクチャを開示している。

米国特許出願公開第２００５／００３９１８０号明細書 特開２００９−１９９３９５号公報 特開２０１０−６１２７８号公報 特開２００７−３５０４５号公報 特開２００７−３１０８８４号公報 特開２００９−５０６４６２号公報

情報処理システムにおいて、情報処理性能や、消費電力に対する運用効率を向上させるためには、物理リソースを適切且つ柔軟に組み合わせる必要があり、情報処理要求すなわちワークロードに応じて物理リソースを仮想化し論理的に統合することが望ましい。

しかしながら、特許文献１は、複数のコンピュートノードを論理的に統合する仮想化ソフトウェアを開示しているが、仮想ＳＭＰマシンのワークロードに応じて幾つのコンピュートノードを統合するべきかについて言及していない。

特許文献２と特許文献３は、仮想サーバに割り当てるリソースが物理サーバのリソースに比べて小さい場合を示しており、特許文献１に示されているような大きな仮想サーバを複数の物理サーバにどのように配置するかについては考慮されていない。

特許文献４乃至６に開示されているアーキテクチャでは、第一レベルの仮想化がノード内に限られており、これを複数のノードに拡張した場合に第一レベルと第二レベルの仮想マシンにどのようにリソースが割り当てられるかについては触れられていない。

本発明の目的は、物理リソースの統合による仮想化のワークロードに対する効率性を向上させた情報処理システムを提供することにある。

本発明の情報処理システムは、ネットワークで互いに接続されている複数の物理リソースと、複数の物理リソースを論理的に統合する仮想リソースを管理する運用管理用計算機とを有し、情報処理システムが処理するワークロードのリソース使用量と複数の物理リソースの構成情報とに基づいて、論理的に統合して仮想リソースに割当てる物理リソースを決定することを特徴とする。

本発明によれば、ワークロードに応じた仮想リソースへの効率的な物理リソースの割当てを実現する情報処理システムを提供することができる。

本発明の実施の形態１の情報処理システムを示す構成図である。 本発明の実施の形態２の情報処理システムを示す構成図である。 本発明の情報処理システムのリソース割当て方法の例を説明する図である。 本発明の情報処理システムのリソース割当て方法の例を説明する図である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１の情報処理システム１０を示す構成図である。情報処理システム１０は、スイッチ３０及びネットワーク３１で互いが接続されている、物理リソース２０_１〜２０_ｎ、２０_ａ、２０_ｂを有する。情報処理システム１０では、物理リソース２０_１〜２０_ｎを論理的に統合する仮想リソース４０が設けられ、仮想リソース４０の上でゲストＯＳ５０が動作し、ゲストＯＳ５０の上でワークロード６０_１〜６０_ｍが実行される。仮想リソース４０には、状況に応じて物理リソース２０_１〜２０_ｎが割当てられる。すなわち、仮想リソース４０によって統合される物理リソース２０_１〜２０_ｎの量は可変である。情報処理システム１０は、さらに、物理リソース２０_１〜２０_ｎ、２０_ａ、２０_ｂ、仮想リソース４０、およびワークロード６０_１〜６０_ｍの運用管理を行なう計算機であるマネージャ７０を備えている。仮想リソース４０は、例えば仮想サーバである。ワークロード６０_１〜６０_ｍは、例えばアプリケーションである。

物理リソース２０_１〜２０_ｎは、それぞれが細粒度化された物理リソースに対応するプロセッサ２１_１〜２１_ｎとメモリ２２_１〜２２_ｎとを備えるサーバ装置、すなわちコンピュートノードである。物理リソース２０_１〜２０_ｎは、さらに、ネットワーク３１に対するインターフェース部（Ｉ／Ｆ）２３_１〜２３_ｎを備える。物理リソース２０_ａは、ストレージ装置２４_ａとネットワーク３１に対するＩ／Ｆ２３_ａとを備えるノードである。物理リソース２０_ｂは、外部ネットワーク２６_ｂに繋がる入出力装置（Ｉ／Ｏ）２５_ｂとネットワーク３１に対するＩ／Ｆ２３_ｂとを備えるノードである。

マネージャ７０は、プロセッサ７１、メモリ７２、ネットワーク３１に対するインターフェース部（Ｉ／Ｆ）７３、およびストレージ７４を備える。ストレージ７４には、物理リソース２０_１〜２０_ｎ、２０_ａ、２０_ｂの構成情報８０と、ワークロード６０_１〜６０_ｍの統計解析情報８１及び性能解析情報８２と、運用ポリシー８３とが格納されている。

物理リソース２０_１〜２０_ｎ、２０_ａ、２０_ｂの構成情報８０には、プロセッサ２１_１〜２１_ｎの型番、クロック周波数、コア数、スレッド数、メモリ２２_１〜２２_ｎの型式、容量、動作周波数、スループット、ストレージ２４_ａの容量、スループット、Ｉ／Ｏ２５_ｂのインターフェース、ポート数、伝送速度などが含まれる。また、構成情報８０には、物理リソース２０_１〜２０_ｎ、２０_ａ、２０_ｂそれぞれのリソース使用量に対する消費電力値の情報が含まれる。構成情報８０に含まれる、物理リソース２０_１〜２０_ｎ、２０_ａ、２０_ｂそれぞれのリソース使用量に対する消費電力値の情報は、物理リソース２０_１〜２０_ｎ、２０_ａ、２０_ｂそれぞれのリソース使用量に対する消費電力値の関係式であってもよい。

統計解析情報８１には、ワークロード６０_１〜６０_ｍそれぞれの、仮想リソース４０におけるリソース使用量の履歴値と、仮想リソース４０を介して使用する物理リソース２０_１〜２０_ｎにおけるリソース使用量の履歴値とが含まれる。また、統計解析情報８１には、各履歴値を統計解析することで求めたワークロード６０_１〜６０_ｍそれぞれの、仮想リソース４０におけるリソース使用量の平均値や偏差、仮想リソース４０を介して使用される物理リソース２０_１〜２０_ｎにおけるリソース使用量の平均値や偏差が含まれる。仮想リソース４０に物理リソースを割当てる際に、平均値はリソース使用量の予測値に、偏差はリソース使用量の信頼区間に、それぞれ用いられる。さらに、統計解析情報８１には、時系列解析による将来の変動の予想を含んだ予測値および信頼区間（偏差）や、ワークロード６０_１〜６０_ｍと物理リソース２０_１〜２０_ｎ、２０_ａ、２０_ｂとの対応関係情報などを含んでもよい。

性能解析情報８２には、ワークロード６０_１〜６０_ｍそれぞれの、タスク、プロセスまたはスレッドなどに関するイベント、スレッドの並列度、リソース使用量、物理リソース２０_１〜２０_ｎ、２０_ａ、２０_ｂ間の通信などについてのプロファイルのログが含まれる。また、性能解析情報８２には、各プロファイルと物理リソース２０_１〜２０_ｎ、２０_ａ、２０_ｂとの対応関係情報が含まれる。

運用ポリシー８３には、ワークロード６０_１〜６０_ｍに対して、処理性能、消費電力または処理性能に対する電力効率の何れを重要視して仮想リソース４０に対する物理リソース割当て制御を行うかに関するポリシールールが含まれる。また、運用ポリシー８３には、リソース割当て制御における判定条件、制約条件、信頼性条件などが含まれる。

マネージャ７０には、構成情報８０を取得する第一手段が含まれる。構成情報８０を取得する第一手段は、各物理リソースにアクセスして構成情報８０を入手する。第一手段は、オペレータの入力により構成情報８０を取得するものであってもよい。

さらに、マネージャ７０には、情報処理システム１０が処理するワークロードのリソース使用量および構成情報８０に基づいて、物理リソース２０_１〜２０_ｎの内の論理的に統合して仮想リソース４０に割当てる物理リソースを決定する第二手段が含まれる。

第二手段による、仮想リソース４０への物理リソース２０_１〜２０_ｎのリソースの割当ての決定では、先ず、ワークロード６０_１〜６０_ｍの統計解析情報８１からリソース使用量の予測値と信頼区間を参照し、ワークロード６０_１〜６０_ｍに対して十分な仮想リソース４０の大きさを求め、求めた大きさに見合う物理リソースの割当てを決定する。さらに、統計解析情報８１の履歴値と性能解析情報８２のプロファイルのログとの間の相関に基づいて予測値および信頼区間を補正し、補正予測値の総和、および補正信頼区間として偏差の二乗平均平方根を計算してもよい。補正を行う際には、ワークロード６０_１〜６０_ｍに対して補正予測値を上回ってまたは下回ってリソースを割り当てた場合を想定して、処理性能がどの程度上がるかまたは下がるか、適正値と比較して与えられたリソースが十分であるかまたは不足するか、さらに仮想リソース４０を介して幾つの物理リソースにワークロード６０_１〜６０_ｍを分散するか等を評価してもよい。同様に、補正予測値と物理リソース２０_１〜２０_ｎ、２０_ａ、２０_ｂの構成情報８０とを参照し、消費電力がどの程度上がるかまたは下がるかを評価してもよい。

また、第二手段が仮想リソース４０に割当てる物理リソースを決定する際に、第二手段に運用ポリシー８３を参照させ、物理リソース２０_１〜２０_ｎの処理性能、消費電力または処理性能に対する電力効率に基づいて、物理リソース２０_１〜２０_ｎに優先順位（優先度）をつけて仮想リソース４０に割当てを行わせてもよい。すなわち、物理リソース２０_１〜２０_ｎの内の処理性能が高いものを優先して、消費電力が小さいものを優先して、または、処理性能に対する電力効率が高いものを優先して仮想リソース４０への割当てを行うことで、より効率性の高い仮想リソース４０への物理リソースの割当てが可能になる。

処理性能、消費電力または処理性能に対する電力効率に基づいて、すなわち物理リソース２０_１〜２０_ｎの仮想リソース４０への割当ての優先度に基づいて、第二手段に仮想リソース４０への物理リソース２０_１〜２０_ｎの割当てを行わせるために、マネージャ７０には、処理性能の指標、消費電力の指標または処理性能に対する電力効率の指標を求める第三手段が含まれる。以下、処理性能の指標、消費電力の指標または処理性能に対する電力効率の指標を総称して性能／電力指標９０と呼ぶ。第三手段は、構成情報８０、統計解析情報８１、および性能解析情報８２に基づいて、ワークロード６０_１〜６０_ｍに対する各物理リソース２０_１〜２０_ｎの性能／電力指標９０の計算を行う。

例えば、処理性能の指標を求める場合には、第三手段は、プロセッサ７１のクロック周波数、メモリの動作周波数やワークロードのスレッドの並列度などに基づいて性能／電力指標９０の計算を行う。例えば、消費電力の指標を求める場合には、第三手段は、物理リソース２０_１〜２０_ｎのリソース使用量に対する消費電力値や、仮想リソース４０を介して使用される物理リソース２０_１〜２０_ｎのリソース使用量の平均値などに基づいて性能／電力指標９０の計算を行う。例えば、処理性能に対する電力効率の指標を求める場合には、第三手段は、プロセッサ７１のクロック周波数、メモリの動作周波数、ワークロードのスレッドの並列度、物理リソース２０_１〜２０_ｎのリソース使用量に対する消費電力値や、仮想リソース４０を介して使用される物理リソース２０_１〜２０_ｎのリソース使用量の平均値などに基づいて性能／電力指標９０の計算を行う。処理性能に対する電力効率とは、例えば、単位消費電力当たりの物理リソースの処理性能である。

マネージャ７０には、さらに、仮想リソース４０への物理リソース２０_１〜２０_ｎのリソースの割当ての制御を行う第四手段が含まれる。第四手段は、第二手段の仮想リソース４０への物理リソース２０_１〜２０_ｎのリソースの割当ての決定に基づいて、仮想リソース４０への物理リソース２０_１〜２０_ｎのリソースの割当ての制御を行ない、リソース割当て情報９１を生成して制御の情報をメモリ７２に保存する。

以上の第一乃至第四手段は、マネージャ７０に導入され、プロセッサ７１、メモリ７２、Ｉ／Ｆ７３、およびストレージ７４を動作させるプログラムによって実現される。

本発明の実施の形態１の情報処理システム１０によれば、ワークロード６０_１〜６０_ｍを情報処理システム１０が処理するために必要なリソースを確保しつつ、ワークロード６０_１〜６０_ｍを集約できる。さらに、ワークロードの集約により、仮想リソースに割り当てられていない物理リソースを休止または停止できるので、情報処理システム１０の低消費電力化を図ることができる。また、ワークロード６０_１〜６０_ｍに対する性能／電力指標９０に基づいて、仮想リソース４０への物理リソース２０_１〜２０_ｎの割当てを制御することにより、運用ポリシーによって、処理性能、消費電力、消費電力に対する処理性能で最適化したワークロードの集約を図ることもできる。したがって、本発明によれば、ワークロードに応じた仮想リソースへの効率的な物理リソースの割当てを実現する情報処理システムを提供することができる。ひいては、多様なニーズや変化するニーズに適応でき、運用コストや電力コストを削減できるデータセンタなどの情報処理基盤を提供することができる。

図３に、情報処理システム１０のリソース割当ての方法の例を示す。図３では、理解を易しくするため、図１に示すような情報処理システムの構成を省き、物理リソースと仮想リソースとワークロードの関係に着目する。理解をし易くするために、ここでは、物理リソース２０_１〜２０_ｎはそれぞれがサーバ装置（コンピュートノード）であるとし、ｎは５、すなわちサーバ装置が５台あるとする。したがって、５台のサーバ装置を物理リソース２２０_１〜２２０_５として示した。

図３の方法３０１は、本願発明の情報処理システム１０との比較のために各仮想リソース２４０_１〜２４０_５に物理リソース２２０_１〜２２０_５がそれぞれ割当てられている場合を示す図である。仮想リソース２４０_１〜２４０_５には、ワークロード２６０_１〜２６０_６が割当てられている。

ここで、ワークロード２６０_１〜２６０_６それぞれのリソース使用量の予測値である平均値はｍ_１〜ｍ_６、信頼区間である偏差はσ_１〜σ_６とする。物理リソース割当ての方法３０１に示す割当て方法では、ｍ_１〜ｍ_６にそれぞれσ_１〜σ_６を加えた値を考慮して、仮想リソース２４０_１〜２４０_５の大きさを設定し、仮想リソース２４０_１〜２４０_５のそれぞれに物理リソース２２０_１〜２２０_５のリソースを割り当てる。

ワークロードのリソース使用量が小さい場合、例えば物理リソース２２０_３には仮想リソース２４０_３を介してワークロード２６０_３、２６０_４が集約されている。しかし、集約を行ったとしても、仮想リソース２４０_１〜２４０_５は物理リソース２２０_１〜２２０_５の境界を超えられないために、物理リソース２２０_１〜２２０_５それぞれに物理リソースの余剰δ_１〜δ_５が生じる。また、全ての物理リソース、ここではサーバ装置を使用することになるので、物理リソース２２０_１〜２２０_５を休止または停止することができない。

図３の方法３０２は、本発明の実施の形態１の情報処理システム１０における仮想リソースへの物理リソースの割当て方法の一例である。方法３０２では、情報処理システムは、図３の方法３０１と同じ物理リソース２２０_１〜２２０_５を有し、物理リソース２２０_１〜２２０_５を論理的に統合する仮想リソース２４１上で、方法３０１と同じワークロード２６０_１〜２６０_６を処理するものとする。ワークロード２６０_１〜２６０_６それぞれのリソース使用量の予測値である平均値ｍ_１〜ｍ_６の総和と、信頼区間として偏差σ_１〜σ_６の総和とを加えた値を考慮して、仮想リソース２４１に物理リソース２２０_１〜２２０_５のリソースを割り当てる。方法３０２では、仮想リソース２４１は物理リソース２２０_１〜２２０_５の境界を超えてワークロード２６０_１〜２６０_６を集約できるため、方法３０１に見られるようなリソースの余剰δ_１〜δ_５を減らし、仮想リソース２４１に割り当てられていない物理リソース２２０_５を休止または停止することにより、情報処理システムの消費電力を削減できる。また、物理リソース２２０_４の約半分までを仮想リソース２４１に割当てているのは、例えば物理リソース２２０_４がマルチコアのプロセッサを有している場合に、物理リソース２２０_４のプロセッサの一部のコアのみを仮想リソース２４１に割当てることも可能であり、物理リソース２２０_４の余剰のリソースを他の仮想リソースに割当てるなどの効率的な運用を可能にするためである。

図３の方法３０３は、本発明の実施の形態１の情報処理システム１０における仮想リソースへの物理リソースの割当て方法の他の例である。方法３０３では、情報処理システムは、方法３０１及び方法３０２と同じ物理リソース２２０_１〜２２０_５を有し、物理リソース２２０_１〜２２０_５を論理的に統合する仮想リソース２４２上で、方法３０１及び方法３０２と同じワークロード２６０_１〜２６０_６を処理するものとする。ワークロード２６０_１〜２６０_６それぞれのリソース使用量の予測値である平均値ｍ_１〜ｍ_６の総和に、信頼区間としての偏差σ_１〜σ_６の二乗平均平方根（例えば合成標準偏差）を加えた値を考慮して、仮想リソース２４２に物理リソース２２０_１〜２２０_５のリソースを割り当てる。方法３０３に示した割当て方法では、ワークロード２６０_１〜２６０_６の統計的性質を利用してσ_１〜σ_６の総和でなく二乗平均平方根を用いることにより、方法３０２に比べてワークロード２６０_１〜２６０_６をより効率的に集約し、物理リソース２２０_４、２２０_５を休止または停止して情報処理システムの消費電力をさらに削減できる。

ここで、図３では物理リソースに特に優先順位を示さずに仮想リソースへの割当てを説明した。例えば、同じ仕様の物理リソースが揃っている場合には方法３０２及び方法３０３の割当て方法は効果的である。一方で、それぞれの物理リソースで仕様が異なる場合などには、必ずしも方法３０２及び方法３０３の割当て方法が効率的では無い場合がある。

そこで、図４に物理リソースに優先順位をつけて仮想リソースへの割当てを行う場合を示す。すなわち、図４に示す割当て方法は、第三手段によるワークロードに対する各物理リソースの性能／電力指標９０の計算結果に基づいて、仮想リソースへの物理リソースの割当てを行う場合を示したものである。

方法４０１は、性能／電力指標９０の計算結果から物理リソース２２０_５が最も優先度が高く、２２０_３、２２０_１、２２０_４、２２０_２の順に優先度が低くなっている場合の、割当て方法を示した図である。方法４０１に示した割当て方法の場合、物理リソース２２０_２を休止または停止して、情報処理システムの消費電力を削減することができる。また、物理リソースの内で最も優先度が低い物理リソース２２０_２を働かせないということは、物理リソースの内で優先度が高い物理リソースによってワークロード２６０_１〜２６０_６を処理することになり、処理の効率が高くなる。

方法４０２には、ワークロード２６０_１〜２６０_６それぞれのリソース使用量の予測値である平均値ｍ_１〜ｍ_６の総和に、信頼区間としての偏差σ_１〜σ_６の二乗平均平方根（例えば合成標準偏差）を加えた値を考慮して、仮想リソース２４２に物理リソース２２０_１〜２２０_５のリソースを割り当てる場合を示す。方法４０２に示した割当て方法では、ワークロード２６０_１〜２６０_６の統計的性質を利用してσ_１〜σ_６の総和でなく二乗平均平方根を用いることにより、方法４０１で示した方法に比べてワークロード２６０_１〜２６０_６をより効率的に集約し、物理リソース２２０_４及び２２０_２を休止または停止して、情報処理システムの消費電力をさらに削減できる。また、物理リソースの内で優先度が低い物理リソース２２０_４及び２２０_２を働かせないということは、物理リソースの内で優先度が高い物理リソースによってワークロード２６０_１〜２６０_６を処理することになり、処理の効率が高くなる。

方法４０１と方法４０２とを比較すると、前者は十分なマージンを持ってリソースが割り当てられており、後者は消費電力を削減する効果が大きい。すなわち、図１で述べた運用ポリシー８３に応じて、前者は処理性能を重要視する場合、後者は消費電力または処理性能に対する電力効率を重要視する場合に適用することが好ましい。

なお、図３や図４では、平均値の総和と偏差の総和または二乗平均平方根を用いたが、例えばトランザクション処理やバッチ処理などのワークロードの特性、ワークロードの時系列変化の周期性や突発性、ワークロード相互の依存関係などに応じて適切な統計指標を用いることもできる。

（実施の形態２）
図２は本発明の実施の形態２の情報処理システム１１０を示す構成図である。以下、実施の形態１とは異なる点について主に説明する。

情報処理システム１１０は、スイッチ１３０及びネットワーク１３１で互いが接続されている、物理リソース１２０_１〜１２０_ｎ、１２０_ａ、１２０_ｂとを有する。情報処理システム１１０では、物理リソース１２０_１〜１２０_ｎを論理的に統合する第一の仮想リソース１４０と、第一の仮想リソース１４０を論理的に分割する第二の仮想リソース１４１_１〜１４１_ｍとが設けられ、第二の仮想リソース１４１_１〜１４１_ｍの上でゲストＯＳ１５０_１〜１５０_ｍが動作し、ゲストＯＳ１５０_１〜１５０_ｍの上でワークロード１６０_１〜１６０_ｍが実行される。第一の仮想リソース１４０には、状況に応じて物理リソース１２０_１〜１２０_ｎが割当てられる。すなわち、第一の仮想リソース１４０によって統合される物理リソース１２０_１〜１２０_ｎの量は可変である。情報処理システム１１０は、さらに、物理リソース１２０_１〜１２０_ｎ、１２０_ａ、１２０_ｂと第一の仮想リソース１４０と第二の仮想リソース１４１_１〜１４１_ｍとワークロード１６０_１〜１６０_ｍの運用管理を行なう計算機であるマネージャ１７０を備えている。

物理リソース１２０_１〜１２０_ｎは、それぞれが細粒度化された物理リソースに対応するプロセッサ１２１_１、１２１_ｎ、メモリ１２２_２、１２２_ｉ、固体ストレージドライブ装置（ＳＳＤ）１２４_ｊなどを備えるノードである。物理リソース１２０_１〜１２０_ｎは、さらに、ネットワーク１３１に対するインターフェース部（Ｉ／Ｆ）１２３_１〜１２３_ｎを備える。物理リソース１２０_ａは、ハードディスクドライブ装置（ＨＤＤ）１２５_ａとインターフェース部（Ｉ／Ｆ）１２３_ａとを備えるノードである。物理リソース１２０_ｂは、外部ネットワーク１２７_ｂに繋がる入出力装置（Ｉ／Ｏ）１２６_ｂとネットワーク３１に対するＩ／Ｆ１２３_ｂとを備えるノードである。

実施の形態１の情報処理システム１０と同様に、マネージャ１７０は上述の第一乃至第四手段を有しており、物理リソース１２０_１〜１２０_ｎのリソースの割当てを行うが、実施の形態１と異なる点として、物理リソース１２０_１〜１２０_ｎのそれぞれには、必ずしも同じ要素が含まれる訳ではない。しかしながら、物理リソース１２０_１〜１２０_ｎそれぞれに含まれる、プロセッサ、メモリやＳＳＤが細粒度の物理リソースであることは実施の形態１と変わりは無い。したがって、第一の仮想リソース１４０に対する物理リソース１２０_１〜１２０_ｎのリソースの割当ては、実施の形態１と同様に上述の第一乃至第四手段により行うことができる。

また、情報処理システム１１０の場合には、ワークロード毎に第二の仮想リソース１４１_１〜１４１_ｍを割り当てるので、第二の仮想リソース毎に運用ポリシーを設定でき、実施の形態１の情報処理システム１０よりも細かく割当ての最適化を図ることができる。

１０…情報処理システム、２０_１〜２０_ｎ、２０_ａ、２０_ｂ…物理リソース、２１_１〜２１_ｎ…プロセッサ、２２_１〜２２_ｎ…メモリ、２３_１〜２３_ｎ、２３_ａ、２３_ｂ…Ｉ／Ｆ、２４_ａ…ストレージ、２５_ｂ…Ｉ／Ｏ、２６_ｂ…外部ネットワーク、３０…スイッチ、３１…ネットワーク、４０…仮想リソース、５０…ゲストＯＳ、６０_１〜６０_ｍ…ワークロード、７０…マネージャ、７１…プロセッサ、７２…メモリ、７３…Ｉ／Ｆ、７４…ストレージ、８０…構成情報、８１…統計解析情報、８２…性能解析情報、８３…運用ポリシー、９０…性能／電力指標、９１…リソース割当て情報、１１０…情報処理システム、１２０_１〜１２０_ｎ、１２０_ａ、１２０_ｂ…物理リソース、１２１_１、１２１_ｎ…プロセッサ、１２２_２、１２２_ｉ…メモリ、１２３_１〜１２３_ｎ、１２３_ａ、１２３_ｂ…Ｉ／Ｆ、１２４_ｊ…ＳＳＤ、１２５_ａ…ＨＤＤ、１２６_ｂ…Ｉ／Ｏ、１２７_ｂ…外部ネットワーク、１３０…スイッチ、１３１…ネットワーク、１４０…第一の仮想リソース、１４１_１〜１４１_ｍ…第二の仮想リソース、１５０_１〜１５０_ｍ…ゲストＯＳ、１６０_１〜１６０_ｍ…ワークロード、１７０…マネージャ、１７１…プロセッサ、１７２…メモリ、１７３…Ｉ／Ｆ、１７４…ストレージ、１８０…構成情報、１８１…統計解析情報、１８２…性能解析情報、１８３…運用ポリシー、１９０…性能／電力指標、１９１…リソース割当て情報、２２０_１〜２２０_５…物理リソース、２４０_１〜２４０_５、２４１、２４２…仮想リソース、２６０_１〜２６０_６…ワークロード。

Claims (13)

1. 情報処理システムであって、
   ネットワークで互いに接続されている複数の物理リソースと、
   前記複数の物理リソースを論理的に統合する仮想リソースを管理する運用管理用計算機とを有し、
   前記運用管理用計算機は、
   前記複数の物理リソースの構成情報を取得する第１手段と、
   前記情報処理システムが処理するワークロードのリソース使用量および前記構成情報に基づいて、前記複数の物理リソースの内の論理的に統合して前記仮想リソースに割当てる物理リソースを決定する第２手段とを有し、
   前記第２手段は、
   前記仮想リソースに割当てる前記物理リソースを決定する際に、複数のワークロードに対する前記仮想リソースの大きさを求め、この求めた大きさに見合う前記物理リソースの割当てを決定し、
   前記複数のワークロードそれぞれのリソース使用量の平均値の総和に、前記リソース使用量の偏差の二乗平均平方根を加えた値に基づいて、前記仮想リソースに前記物理リソースのリソースを割当てることを特徴とする情報処理システム。
2. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   前記第２手段は、
   前記複数の物理リソースの内、処理性能に対して電力効率が高い物理リソースを優先して、前記仮想リソースに割当てる物理リソースを決定することを特徴とする情報処理システム。
3. 請求項２に記載の情報処理システムであって、
   前記第２手段が優先する前記複数の物理リソースの内の処理性能に対して電力効率が高い物理リソースは、前記複数の物理リソースの内で単位消費電力当りの処理性能が高い物理リソースであることを特徴とする情報処理システム。
4. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   前記第２手段は、
   前記複数の物理リソースの内、処理性能が高い物理リソースを優先して、前記仮想リソースに割当てる物理リソースを決定することを特徴とする情報処理システム。
5. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   前記第２手段は、
   前記複数の物理リソースの内、消費電力が小さい物理リソースを優先して、前記仮想リソースに割当てる物理リソースを決定することを特徴とする情報処理システム。
6. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   前記複数の物理リソースはサーバ装置であり、
   前記サーバ装置は、プロセッサおよびメモリを有し、
   前記構成情報には前記プロセッサのクロック周波数および前記メモリの容量を含むことを特徴とする情報処理システム。
7. 請求項６に記載の情報処理システムであって、
   前記ワークロードはアプリケーションであることを特徴とする情報処理システム。
8. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   前記複数の物理リソースはプロセッサであり、
   前記構成情報には前記プロセッサのクロック周波数を含むことを特徴とする情報処理システム。
9. 情報処理システムであって、
   ネットワークで互いに接続されている複数の物理リソースと、
   前記複数の物理リソースを論理的に統合する仮想リソースを管理する運用管理用計算機とを有し、
   前記運用管理用計算機は、
   前記複数の物理リソースの構成情報を取得する第１手段と、
   前記情報処理システムが処理するワークロードのリソース使用量およびスレッドの並列度、並びに前記構成情報に基づいて、前記複数の物理リソースの内の論理的に統合して前記仮想リソースに割当てる物理リソースを決定する第２手段とを有し、
   前記第２手段は、
   前記仮想リソースに割当てる前記物理リソースを決定する際に、複数のワークロードに対する前記仮想リソースの大きさを求め、この求めた大きさに見合う前記物理リソースの割当てを決定し、
   前記複数のワークロードそれぞれのリソース使用量の平均値の総和に、前記リソース使用量の偏差の二乗平均平方根を加えた値に基づいて、前記仮想リソースに前記物理リソースのリソースを割当てることを特徴とする情報処理システム。
10. 請求項９に記載の情報処理システムであって、
    前記第２手段は、
    前記複数の物理リソースの内、処理性能に対して電力効率が高い物理リソースを優先して、前記仮想リソースに割当てる物理リソースを決定することを特徴とする情報処理システム。
11. 請求項１０に記載の情報処理システムであって、
    前記第２手段が優先する前記複数の物理リソースの内の処理性能に対して電力効率が高い物理リソースは、前記複数の物理リソースの内で単位消費電力当りの処理性能が高い物理リソースであることを特徴とする情報処理システム。
12. 請求項９に記載の情報処理システムであって、
    前記複数の物理リソースはサーバ装置であり、
    前記サーバ装置は、プロセッサおよびメモリを有し、
    前記構成情報には前記プロセッサのスレッド数およびクロック周波数、並びに前記メモリの容量を含むことを特徴とする情報処理システム。
13. 請求項１２に記載の情報処理システムであって、
    前記ワークロードはアプリケーションであることを特徴とする情報処理システム。

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