JP5646442B2 - 分析装置および分析方法 - Google Patents
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Description
なお、サーバの稼働台数は、リクエストを処理可能な稼動状態にあるサーバの数である。
図2は、本実施の形態に係る分析装置の分析対象となる証券業務システム200の構成を示す模式図である。証券業務システム200は、証券会社に設置され、顧客などのユーザからの証券の売買注文を受け付けたり、証券注文に役立つ様々な情報を提供するシステムである。
また、一般に証券業務システム200では時間ごとのトラフィックのボラティリティが高い。加えて、僅かな間でもCPU使用率が過大となると、サーバの性能や運用に悪影響が出かねない。すなわち、証券業務システム200のキャパシティ予測の観点からは、比較的長い期間に亘って平均されたCPU使用率、例えば1日の平均CPU使用率に対応する予測値よりも、比較的短い期間におけるCPU使用率に対応する予測値を採用してボラティリティの高さに対応するほうが好ましい。そこで、本実施の形態では分間最大CPU使用率に対応する予測値を採用することにより、1日のうちでもCPU使用率が最大となるタイミングに合わせてキャパシティを確保することが可能となる。
−8+0.02×2500
を演算し、値42(%)を得る。相関関係適用部138は、この値42(%)を、「クラスA」のサーバのCPU使用率の予測値として取得する。
(42×20+23×10+16×5)/(20+10+5)≒33(%)
を得る。
相関関係演算部148は、所定の統計的アルゴリズムに基づき、履歴抽出部146によって抽出された履歴データから相関関係を導出する。例えば相関関係演算部148は、履歴データに含まれる所定のサーバの分間最大CPU使用率をそのサーバの処理件数の一次式で近似し、最小二乗法により切片と傾きとを決定する。相関関係演算部148は、相関関係の演算結果を示す相関演算結果画面324をディスプレイ104に表示させる。
相関関係登録部150は、処理能力のクラスごとに、相関関係演算部148によって決定された平均切片と平均傾きとを相関保持部120に登録する。
シナリオ別結果生成部152は、サーバ構成に関するシナリオごと、および、総予測件数に関するシナリオごと、の予測結果を負荷予測部114から取得し、シナリオ別の予測結果を表示するシナリオ別結果表示画面330をディスプレイ104に表示させる。
図13は、分析装置100における一連の処理を示すフローチャートである。パラメータ取得部110は、総予測件数およびサーバ構成を管理者から取得する(S402)。サーバ単位予測件数取得部112は、サーバ単位予測件数を演算する(S404)。負荷予測部114は、CPU使用率の予測値が演算されていないクラスがあるか否かを判定する(S406)。演算されていないクラスが存在する場合(S406のY)、負荷予測部114はそのようなクラスのなかから演算対象クラスを選択する(S408)。負荷予測部114は、演算対象クラスに対応する相関関係を相関保持部120から抽出する(S410)。負荷予測部114は、抽出された相関関係を、演算対象クラスのサーバ単位予測件数に適用することにより、演算対象クラスのサーバのCPU使用率の予測値を得る(S412)。そして処理はステップS406に戻る。全てのクラスについてCPU使用率の予測値が演算された場合(S406のN)、提示部118は予測結果を管理者に提示する(S414)。
図15は、別の履歴保持部160の一例を示すデータ構造図である。別の履歴保持部160は、時刻と、クラスごとに、分間CPU使用率をクラスに属するサーバに亘って平均して得られる平均値と、を対応付けて保持する。例えば、時刻「2011/11/28 9:00」に対応する「クラスA」の値「30%」は、時刻「2011/11/28 9:00」における分間CPU使用率を、「クラスA」に属するサーバ全てに亘って平均した値である。
相関関係取得部は、別の履歴保持部160を参照して、過去の日の各クラスの分間最大CPU使用率を取得してもよい。相関関係取得部は、クラスごとに平均された処理件数と、クラスごとの分間最大CPU使用率と、を関係付ける切片および傾きを導出し、それを相関保持部120に登録してもよい。
一般に、リクエストをラウンドロビンで処理していても、GC処理の発生などにより、サーバごとにCPU使用率がブレることが多い。そこで、分間CPU使用率をクラスごとに平均することにより、そのようなブレによる影響を抑えることができる。
Claims (7)
- 処理能力の異なる複数のサーバを有する金融商品業務システムを分析するための分析装置であって、
複数のサーバによって処理されるリクエストの件数の予測値である総予測件数と、複数のサーバを処理能力で複数のクラスに分類したときの各クラスに属するサーバの数と、を取得するパラメータ取得部と、
前記パラメータ取得部によって取得された総予測件数および複数のサーバの総数に基づいて、各サーバによって処理されるリクエストの件数の予測値であるサーバ単位予測件数を演算するサーバ単位予測件数演算部と、
処理能力のクラスごとに、サーバによって処理されたリクエストの件数とサーバの処理余力の度合いとの相関関係を保持する相関保持部と、
処理能力のクラスごとに、前記相関保持部によって保持される相関関係を前記サーバ単位予測件数演算部によって演算されたサーバ単位予測件数に適用することによって、サーバの処理余力の度合いの予測値を演算する負荷予測部と、を備えることを特徴とする分析装置。 - 前記負荷予測部は、サーバの処理余力の度合いの予測値を処理能力のクラスに亘って平均することを特徴とする請求項1に記載の分析装置。
- サーバによって処理されたリクエストの件数とサーバの処理余力の度合いとを対応付けて保持する履歴保持部をさらに備え、
前記相関保持部によって保持される相関関係は、前記履歴保持部を参照して導出されることを特徴とする請求項1または2に記載の分析装置。 - 前記サーバ単位予測件数演算部は、複数のサーバの間での所定の負荷分散アルゴリズムに基づいてサーバ単位予測件数を演算することを特徴とする請求項1から3のいずれかに記載の分析装置。
- 前記金融商品業務システムは証券業務システムであることを特徴とする請求項1から4のいずれかに記載の分析装置。
- 処理能力の異なる複数のサーバを有する金融商品業務システムを分析するための分析方法であって、
複数のサーバによって処理されるリクエストの件数の予測値である総予測件数と、複数のサーバを処理能力で複数のクラスに分類したときの各クラスに属するサーバの数と、を取得するステップと、
取得された総予測件数および複数のサーバの総数に基づいて、各サーバによって処理されるリクエストの件数の予測値であるサーバ単位予測件数を演算するステップと、
処理能力のクラスごとに、サーバによって処理されたリクエストの件数とサーバの処理余力の度合いとの相関関係を相関保持部に保持するステップと、
処理能力のクラスごとに、前記相関保持部によって保持される相関関係を演算されたサーバ単位予測件数に適用することによって、サーバの処理余力の度合いの予測値を演算するステップと、を含むことを特徴とする分析方法。 - 処理能力の異なる複数のサーバを有する金融商品業務システムを分析する機能をコンピュータに実現させるコンピュータプログラムであって、
複数のサーバによって処理されるリクエストの件数の予測値である総予測件数と、複数のサーバを処理能力で複数のクラスに分類したときの各クラスに属するサーバの数と、を取得する機能と、
取得された総予測件数および複数のサーバの総数に基づいて、各サーバによって処理されるリクエストの件数の予測値であるサーバ単位予測件数を演算する機能と、
処理能力のクラスごとに、サーバによって処理されたリクエストの件数とサーバの処理余力の度合いとの相関関係を相関保持部に保持する機能と、
処理能力のクラスごとに、前記相関保持部によって保持される相関関係を演算されたサーバ単位予測件数に適用することによって、サーバの処理余力の度合いの予測値を演算する機能と、を前記コンピュータに実現させることを特徴とするコンピュータプログラム。
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