JP5794230B2 - リソース管理システム、リソース管理方法およびリソース管理プログラム - Google Patents

リソース管理システム、リソース管理方法およびリソース管理プログラム Download PDF

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Description

本発明は、コンピュータのリソースを管理するリソース管理システム、リソース管理方法およびリソース管理プログラムに関し、特に、リソースが過剰に割り当てられる状態を防止するリソース管理システム、リソース管理方法およびリソース管理プログラムに関する。
サービスレベルアグリーメント(Service Level Agreement ,以下、SLAと記す。)とは、コンピュータシステムによるサービスの品質や内容に関する取り決めであり、サービス提供者とサービス委託者との間で契約等によって定められる。一般に、コンピュータシステムを用いてサービスを提供するサービス提供者(より具体的にはコンピュータシステムの管理者)は、SLAを維持するために必要なコンピュータのリソース量を勘と経験に基づいて設定している。このとき、管理者は、リソース不足にならないように安全率を加味してリソース量を設定する。例えば、コンピュータシステムの評価において、適切なリソース量を“F”として算出した場合であっても、安全率αを加味し、F×(1+α)を、必要なリソース量として決定する。例えば、α=0.5であるならば、評価したリソース量の1.5倍のリソースを必要リソース量として決定する。なお、単位時間当たりのリクエスト数を変数とする必要リソース量の関数を予め定めておき、単位時間当たりのリクエスト数を与えることで、上記の“F”を算出することができる。
また、「リソース量を設定する」とは、必要なリソース量としてコンピュータシステムで確保することである。
SLAで品質が規定される項目の中には、遵守率が定められる場合もある。遵守率は、SLAで品質に関する要求値が規定される項目(例えば、Elapsed Time等)において、その要求値を満たしているべき実測値の割合である。リクエストに応じて処理を実行するコンピュータシステムのElapsed Timeに関して遵守率が定められる場合を例にして説明する。例えば、「単位時間当たりの最大リクエスト数はXである」等の条件(Aとする。)のもとで、Elapsed Timeが3秒以内と定められる場合に、Elapsed Timeに関する遵守率として90%等の値が定められているとする。この場合、条件Aが成立している状態で、Elapsed Timeの実測値のうち、90%以上の実測値が要求値を満足していれば(すなわち、3秒以内であれば)、残りの実測値に関しては要求値を越えていても、SLAは満足されていることを意味する。上記の例では、「3秒以内」がElapsed Timeに関する要求値であり、「90%」が遵守率である。
なお、Elapsed Timeとは、リクエストに応じてコンピュータシステムがタスクを開始してからそのタスクを終了するまでの経過時間である。以下、Elapsed Timeを、「経過時間」と記す。
また、コンピュータのリソース管理に関する技術が、例えば、特許文献1等に記載されている。特許文献1に記載されたコンピュータリソース管理支援システムは、リソース不足状態が発生している場合に、リソースを回収し、リソース不足状態が発生していない場合に、複数のアプリケーションプログラムの各々に対して、SLA情報に基づいて必要リソース量を割り当てる。
特開2008−293283号公報(段落0006等)
SLAを満足するために必要なコンピュータのリソース量を、安全率を考慮して人間が定めようとすると、「コンピュータシステムの運用時にリソース不足が生じてはならない」と考える人間の心理的要因が働き、安全率の値を大きくする傾向が生じる。すると、設定されるリソース量も大きくなり、その結果、SLAに対して過剰なリソース量が設定され、リソースの利用率が上がらなくなってしまう。
そこで、本発明は、SLAを満足するためのリソース量が過剰にならないように安全率を算出することができるリソース管理システム、リソース管理方法およびリソース管理プログラムを提供することを目的とする。
本発明によるリソース管理システムは、サービスレベルアグリーメントで定められた品質に関する要求値と、サービスレベルアグリーメントを満足すべきシステムで実測された品質を表す実測値のデータ群とに基づいて、要求値を満足している実測値の割合である達成率を計算し、要求値を満足していなければならない実測値の割合としてサービスレベルアグリーメントで定められた遵守率を達成率から減算した値である余剰率を計算する余剰率計算手段と、サービスレベルアグリーメントを満足すべきシステムにおける単位時間当たりの使用リソース量をRとし、Rと達成率との関係を表す関数として予め定められた関数であってRを変数として達成率を表した関数をP(R)とし、余剰率計算手段によって計算された余剰率をnとし、定常状態における達成率と遵守率とが等しくなるときのシステムへの割り当てリソース量を最適な割り当てリソース量とし、当該最適な割り当てリソース量をTとし、定常状態でのシステムの単位時間当たりの使用リソース量をUとしたときに、P(T)−n=0をTに関して解くことにより、システムへの最適な割り当てリソース量Tを計算し、(T/U)−1を計算することにより安全率を計算する安全率導出手段とを備え、安全率導出手段は、P(R)の逆関数にnを代入することによって、P(T)−n=0をTに関して解くことを特徴とする。
また、本発明によるリソース管理方法は、コンピュータのCPUが、サービスレベルアグリーメントで定められた品質に関する要求値と、サービスレベルアグリーメントを満足すべきシステムで実測された品質を表す実測値のデータ群とに基づいて、要求値を満足している実測値の割合である達成率を計算し、要求値を満足していなければならない実測値の割合としてサービスレベルアグリーメントで定められた遵守率を達成率から減算した値である余剰率を計算し、サービスレベルアグリーメントを満足すべきシステムにおける単位時間当たりの使用リソース量をRとし、Rと達成率との関係を表す関数として予め定められた関数であってRを変数として達成率を表した関数をP(R)とし、達成率から遵守率を減算して得た余剰率をnとし、定常状態における達成率と遵守率とが等しくなるときのシステムへの割り当てリソース量を最適な割り当てリソース量とし、当該最適な割り当てリソース量をTとし、定常状態でのシステムの単位時間当たりの使用リソース量をUとしたときに、P(T)−n=0をTに関して解くことにより、システムへの最適な割り当てリソース量Tを計算し、(T/U)−1を計算することにより安全率を計算し、Tを計算するときには、P(R)の逆関数にnを代入することによって、P(T)−n=0をTに関して解くことを特徴とする。
また、本発明によるリソース管理プログラムは、コンピュータに、サービスレベルアグリーメントで定められた品質に関する要求値と、サービスレベルアグリーメントを満足すべきシステムで実測された品質を表す実測値のデータ群とに基づいて、要求値を満足している実測値の割合である達成率を計算し、要求値を満足していなければならない実測値の割合としてサービスレベルアグリーメントで定められた遵守率を達成率から減算した値である余剰率を計算する余剰率計算処理、および、サービスレベルアグリーメントを満足すべきシステムにおける単位時間当たりの使用リソース量をRとし、Rと達成率との関係を表す関数として予め定められた関数であってRを変数として達成率を表した関数をP(R)とし、余剰率計算処理で計算した余剰率をnとし、定常状態における達成率と遵守率とが等しくなるときのシステムへの割り当てリソース量を最適な割り当てリソース量とし、当該最適な割り当てリソース量をTとし、定常状態でのシステムの単位時間当たりの使用リソース量をUとしたときに、P(T)−n=0をTに関して解くことにより、システムへの最適な割り当てリソース量Tを計算し、(T/U)−1を計算することにより安全率を計算する安全率導出処理を実行させ、安全率導出処理で、P(R)の逆関数にnを代入することによって、P(T)−n=0をTに関して解く処理を行わせることを特徴とする。
本発明によれば、SLAを満足するためのリソース量が過剰にならないように安全率を算出することができる。
単位時間当たりのリクエスト数に応じた使用リソース量と達成率との関係を表すグラフである。 定常状態における達成率P(r)が遵守率と等しくなるように、全体的に余剰率nだけ達成率を低下させた状態を示す説明図である。 本発明のリソース管理システムの実施形態の例を示すブロック図である。 データ記憶手段2に記憶される時系列データの例を示す説明図である。 本発明の処理経過の例を示すフローチャートである。 本発明のリソース管理システムの最小構成の例を示すブロック図である。
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
まず、本発明の処理の概要について説明する。
SLAを満たすように運用されるコンピュータシステムに関して、コンピュータシステムへの単位時間当たりのリクエスト数を変数とする単位時間当たりのリソース量の関数が予め定められているとする。以下、この関数をf(a)と記す。ここで、“a”は、上記のコンピュータシステムに対する単位時間当たりのリクエスト数を表す変数である。f(a)は、単位時間当たりのリクエスト数に応じた単位時間当たりのリソース量である。また、単位時間当たりのリクエスト数の最大値は、予め、SLAにおいて定められているとする。SLAで規定された単位時間当たりのリクエスト数の最大値をamaxと記す。ここで、SLAを満たすために必要なリソース量(以下、必要リソース量と記す。)を、安全率αを加味して定めるとすると、必要リソース量は、f(amax)×(1+α)と表される。本発明では、安全率として、リソースを過剰に多く設定しないような適切な安全率αを算出する。
なお、上記の関数f(a)は、予め定められる関数である。f(a)は、例えば、最小二乗法等により予め導出しておけばよい。
また、SLAにおいて、品質に関する要求値が規定される項目として、「経過時間(Elapsed Time)」が含まれていて、経過時間に関して遵守率が定められているとする。また、単位時間当たりの最大リクエスト数が定められ、単位時間当たりのリクエスト数がその最大値以下であるという前提のもとで、上記の遵守率が定められているものとする。このような経過時間に関するSLAの一例として、例えば、「単位時間当たりの最大リクエスト数が3000Tx/Sという条件のもとで、経過時間に対する要求値は3秒であり、経過時間の遵守率は90%である。」という内容のSLAが挙げられる。なお、1秒当たりのリクエスト数を「Tx/S」という単位で表している。この例では、経過時間の実測値のうち、3秒以内のものが90%以上あれば、SLAを満たすことになる。換言すれば、経過時間が3秒以内に収まったリクエスト数がリクエスト数全体の90%以上であれば、経過時間が3秒を越えたリクエストが存在したとしても、SLAを満たすことになる。すなわち、全てのリクエストに関して、経過時間が3秒以内である必要はない。
本発明において、適切なαを求める際には、コンピュータシステムは、定常状態で運用され、単位時間当たりのリクエスト数は、SLAで定められた最大値(上記の例では3000Tx/S)以下となっているものとする。
また、SLAで規定された要求値を満足している実測値の割合を「達成率」と呼ぶ。そして、達成率から遵守率を減算した値を余剰率と記す。達成率が遵守率よりも大きければ、余剰率は正となる。例えば、上記のように遵守率が90%と定められていて、3秒以下に該当する経過時間の実測値の割合(すなわち達成率)が95%であったとする。この場合、余剰率は、95%−90%=5%となる。
図1は、単位時間当たりのリクエスト数に応じた使用リソース量と、達成率との関係を表すグラフである。図1において縦軸は、達成率を表す。横軸は、単位時間当たりの使用リソース量を表す。単位時間当たりのリクエスト数が多いほど、使用リソース量が増える。そして、単位時間当たりのリクエスト数が多いほど、リソースに対する負荷が増加していることになるので、図1に示すように、使用リソース量が増加するにつれて、達成率は低下する。例えば、単位時間当たりのリクエスト数が増加するにつれて、使用リソース量やリソースの負荷が増加し、リソース待ちが発生するなどして、達成率は低下する。横軸で示される使用リソース量をRで表すと、達成率は、P(R)という関数で表される。関数P(R)は、予め与えられる関数である。P(R)は、例えば、最小二乗法等により予め導出しておけばよい。関数P(R)を達成率関数と記す。
図1において、“r”は、定常状態における使用リソース量である。この使用リソース量に応じた達成率P(r)から遵守率を減算した値が、余剰率nとなる(図1参照)。また、図1に示す“R”は、単位時間当たりのリクエスト数が増え、達成率が0%になったときにおける使用リソース量である。“R”は、リソースを使い切ったときのリソース量であるということが言える。コンピュータシステムのリソース量として、“R”を設定することにより、定常状態では、達成率P(r)を実現することができる。
P(r)が遵守率と等しければ、SLAを満足する最適なリソース量が設定されていると言える。しかし、図1に示す例では、定常状態において達成率P(r)が遵守率を上回っている。すなわち、図1に示す例では、リソース量が最適なリソース量よりも多くなっていて、リソースの余剰が生じている状態となっている。
図2は、定常状態における達成率P(r)が遵守率と等しくなるように、全体的に余剰率nだけ達成率を低下させた状態を表している。達成率P(r)が遵守率と等しくなるように、全体的に達成率を低下させた状態を破線で示している。この破線で表される関数において、達成率が0%になるときの使用リソース量をR’とする。コンピュータシステムに設定するリソース量として、R’を設定することにより、定常状態では、P(r)が遵守率と等しくなる。すなわち、R’がSLAに応じて設定すべき最適なリソース量であるということができる。
図2で破線で表した関数は、関数P(R)を全体に渡って、余剰率nだけ低下させたものであるので、以下に示す式(1)が成立する。
P(R’)−n=0 式(1)
式(1)において“n”は、余剰率である。関数P(R)は既知の関数であるので、定常状態における余剰率nを計算し、式(1)をR’に関して解くことにより、最適なリソース量を計算することができる。
さらに、定常状態における単位時間当たりのリクエスト数をN(Tx/S)とすると、式(1)を解くことによって得られたR’は、以下に示す式(2)のように表すことができる。
f(N)×(1+α)=R’ 式(2)
式(2)を安全率αに関して解くことによって、最適なリソース量を算出するための安全率αを計算することができる。
式(2)において、f(N)は、定常状態における単位時間当たりの使用リソース量を表している。定常状態における単位時間当たりの使用リソース量として、単位時間当たりの使用リソース量の実測値を用いてもよい。あるいは、定常状態における単位時間当たりのリクエスト数Nを関数f(a)における変数aに代入することによってf(N)を計算してもよい。
以下、本発明のリソース管理システムの構成および処理経過を具体的に説明する。図3は、本発明のリソース管理システムの実施形態の例を示すブロック図である。本発明のリソース管理システムは、安全率算出手段1と、データ記憶手段2とを備える。
データ記憶手段2は、リクエストに応じて処理を行うコンピュータシステム3における経過時間(Elapsed Time)や、使用リソース量を逐次記憶していく記憶装置である。また、データ記憶手段2は、予め定められた達成率関数P(R)も記憶する。既に説明したように、達成率関数P(R)は、使用リソース量Rを変数とする達成率の関数であり、例えば、最小二乗法等により予め定められている。
安全率算出手段1は、データ記憶手段2に記憶された情報と、入力されるデータとに基づいて、コンピュータシステム3における最適なリソース量を算出するための安全率αを計算する。
コンピュータシステム3は、本発明のリソース管理システムとは別に設けられるシステムであり、コンピュータシステム3自身に入力されるリクエストに応じて処理を行う。コンピュータシステム3には、安全率αの初期値から定められたリソースが割り当てられ、そのリソースを用いて、リクエストに応じた処理を行う。また、コンピュータシステム3は、リクエストに応じた実行した処理の経過時間(Elapsed Time)の実測値と、単位時間当たりの使用リソース量の実測値とを、時間経過に伴って、時刻順に、データ記憶手段2に記憶させていく。また、コンピュータシステム3は、単位時間当たりのリクエスト数の実測値も、時間順に、データ記憶手段2に記憶させていく。このとき、コンピュータシステム3は、単位時間当たりの使用リソース量の実測値と、単位時間当たりのリクエスト数の実測値とを対応づけて記憶させる。
ここで、安全率αから設定量が定められるリソースの種類は、特に限定されないが、そのようなリソースとして、例えば、CPU、メモリ、ディスク記憶装置、通信ネットワークリソース等が挙げられる。CPUに関しては、使用リソース量は、例えば、CPU使用率で表される。また、メモリやディスク記憶装置に関しては、使用リソース量は、例えば、メモリ使用率や、ディスク記憶装置の使用率で表される。また、通信ネットワークリソースに関しては、使用リソース量は、例えば、通信ネットワークを介して外部のルータ(図示略)に送信している単位時間当たりのデータ量等で表される。
コンピュータシステム3は、時間経過に伴い、経過時間(Elapsed Time)の実測値と、使用リソース量の実測値とをデータ記憶手段2に記憶させる。従って、データ記憶手段2には、図4に示すように、経過時間の実測値の時系列データと、単位時間当たりの使用リソース量の実測値の時系列データが蓄積されていく。また、コンピュータシステム3は、単位時間当たりのリクエスト数の実測値もデータ記憶手段2に記憶させるので、単位時間当たりのリクエスト数の実測値の時系列データ(図4において図示略)も蓄積される。使用リソース量の時系列データに含まれる個々の値と、リクエスト数の時系列データに含まれる個々の値とは、同じ時間に計測されたものとして対応している。
コンピュータシステム3は、定常状態で運用されるが、使用リソース量の実測値は一定値とは限らず、変動する。安全率算出手段1は、例えば、使用リソース量の実測値の中から、最適な値を選択すればよい。
安全率算出手段1は、余剰率計算手段11と、安全率調整手段12とを備える。
余剰率計算手段11には、コンピュータシステム3に関して定められた経過時間(Elapsed Time)の要求値と、遵守率と、コンピュータシステム3における初期状態のリソース量を計算するために用いられた安全率αの初期値とが入力される。経過時間に対する要求値および遵守率は、SLAで規定された値である。なお、SLAでは、「単位時間当たりの最大リクエスト数が3000Tx/Sという条件のもとで、経過時間の要求値は3秒であり、経過時間の遵守率は90%である。」等のように、単位時間当たりの最大リクエスト数が定められていてもよい。コンピュータシステム3は、定常状態で運用され、単位時間当たりのリクエスト数がSLAで定められた最大値を超えることはない。
余剰率計算手段11は、経過時間に対する要求値と、データ記憶手段2に記憶された経過時間の時系列データ(図4参照)とを比較して、達成率を計算する。そして、余剰率計算手段11は、計算した達成率から、入力された遵守率を減算することにより、余剰率nを計算する。
安全率調整手段12は、予め定められた達成率関数P(R)と、余剰率計算手段11に計算された余剰率を用いて、式(1)をR’に関して解く。R’は、SLAに応じた最適なリソースの割当量である。
さらに、安全率調整手段12は、定常状態における使用リソース量と、R’(コンピュータシステム3に対する最適なリソース割当量)とを用いて、式(2)を安全率αに関して解く。安全率調整手段12は、例えば、使用リソース量の時系列データから、単位時間当たりの使用リソース量を求め、その値を式(2)におけるf(N)として用いればよい。また、安全率調整手段12には、予め、定常状態における単位時間当たりのリクエスト数Nが入力される。このNは、実測値ではなく、例えば、SLAにおいて「単位時間当たりのリクエスト数の最大値」として定められた値が入力される。この場合、定常状態において単位時間当たりのリクエスト数としてとり得る値の最大値が、Nとして入力されることになる。
安全率調整手段12は、単位時間当たりの使用リソース量として最適な値を、以下のようにして選択すればよい。安全率調整手段12は、予め入力されたN(上記の例では、SLAで定められた単位時間当たりのリクエスト数の最大値)に最も近いリクエスト数の実測値に対応する使用リソース量の実測値を選択する。すなわち、安全率調整手段12は、予め与えられたNに最も近いリクエスト数の実測値が計測された時間と同じ時間に計測された使用リソース量の実測値を選択する。安全率調整手段12は、この使用リソース量の実測値を、式(2)におけるf(N)として用いる。
また、予め入力されたNと近い値となるリクエスト数の実測値が複数個存在する場合、安全率調整手段12は、それらの各実測値に対応する使用リソース量の各実測値の平均値を算出して、その平均値を式(2)におけるf(N)として用いてもよい。すなわち、安全率調整手段12は、予め与えられたNに近い値となっているリクエスト数の実測値が計測された時間と同じ時間に計測された使用リソース量の平均値をf(N)として用いてもよい。なお、安全率調整手段12は、入力されたNとの差が予め定められた閾値以内となっているリクエスト数の実測値を、Nに近い値の実測値として検出すればよい。
また、上記の説明では、Nが入力される場合について説明したが、Nが入力されなくてもよい。この場合、安全率調整手段12は、以下のようにして式(2)におけるf(N)の値を算出すればよい。安全率調整手段12は、単位時間当たりのリクエスト数の時系列データの中からK個の連続する実測値毎に、そのK個の実測値の平均値を計算する。この平均値は、単位時間のK倍の時間帯に着目した場合の単位時間当たりのリクエスト数である。なお、Kは、例えば、予め安全率調整手段12に入力されていればよい。安全率調整手段12は、連続するK個の実測値毎に、実測値の平均を算出したならば、その平均値が最大となっているK個の実測値の組を特定する。特定されたK個の実測値が計測された時間帯は、定常状態において、単位時間当たりのリクエスト数がピークになった時間帯である。安全率調整手段12は、その時間帯に計測された使用リソース量の平均値を算出する。具体的には、上記のように特定した連続するK個のリクエスト数の実測値に対応する使用リソース量の実測値を特定し、その平均値を算出すればよい。安全率調整手段12は、このK個の使用リソース量の実測値の平均値を、式(2)におけるf(N)として用いてもよい。
なお、本実施形態では、単位時間当たりの使用リソース量として実測値を用いる場合を例にして説明しているが、安全率調整手段12は、予め定められた関数f(a)を用いて、定常状態における単位時間当たりの使用リソース量を計算してもよい。この場合、安全率調整手段12は、単位時間当たりのリクエスト数の時系列データを用いて、単位時間当たりのリクエスト数の平均値を計算し、その平均値を、定常状態における単位時間当たりのリクエスト数Nとする。そして、安全率調整手段12は、関数f(a)における変数aにNを代入し、式(2)を安全率αに関して解けばよい。このとき、関数f(a)は、安全率算出手段1に外部から入力されてもよい。あるいは、達成率関数P(R)と同様に、予め、データ記憶手段2に記憶されてもよい。
安全率調整手段12は、式(2)をαに関して解く場合、以下の式(3)を計算すればよい。
α={R’/f(N)}−1 式(3)
なお、安全率調整手段12は、計算された余剰率nが負である場合、入力された安全率の値を増加させる。
安全率算出手段1(具体的には、余剰率算出手段11および安全率調整手段12)は、例えば、リソース管理プログラムに従って動作するコンピュータのCPUによって実現される。この場合、コンピュータのプログラム記憶装置(図示略)がリソース管理プログラムを記憶し、CPUがそのプログラムに従って、余剰率算出手段11および安全率調整手段12として動作すればよい。また、余剰率算出手段11および安全率調整手段12がそれぞれ別のユニットで実現されていてもよい。なお、ここで述べたコンピュータは、図3に示したコンピュータシステム3とは別のコンピュータである。
次に、動作について説明する。
図5は、本発明の処理経過の例を示すフローチャートである。なお、データ記憶手段2には、コンピュータシステム3によって、経過時間の実測値の時系列データおよび使用リソース量の実測値の時系列データが記憶されているものとする。また、単位時間当たりのリクエスト数の実測値の時系列データもデータ記憶手段2に記憶されているものとする。また、余剰率算出手段11には、SLAで規定された経過時間の要求値(例えば、「3秒以下」等)や遵守率(例えば、90%等)が入力されているものとする。また、安全率αの初期値も入力されているものとする。また、安全率調整手段12には、定常状態における単位時間当たりのリクエスト数Nが入力されているものとする。
余剰率算出手段11は、データ記憶手段2に記憶された経過時間の実測値の時系列データ(図4参照)と、経過時間に対する要求値とを比較し、達成率を計算する(ステップS1)。余剰率算出手段11は、経過時間の時系列データに含まれる個々の実測値のうち、経過時間に対する要求値を満たしている実測値の数をカウントする。例えば、経過時間に対する要求値が「3秒以下」であれば、図4に示すe,e,・・・のうち、3秒以下となっている実測値の個数をカウントする。そして、全実測値の個数に対する、要求値を満たす実測値の個数の割合を達成率として計算する。
次に、余剰率算出手段11は、ステップS1で計算した達成率から、入力された遵守率を減算することによって、余剰率nを計算する(ステップS2)。余剰率算出手段11は、計算した余剰率nと、安全率の初期値とを安全率調整手段12に渡す。
安全率調整手段12は、ステップS2で計算された余剰率が正であるか否かを判定する(ステップS3)。余剰率が正であれば(ステップS3におけるYes)、ステップS4以降の処理を実行する。
ステップS4において、安全率調整手段12は、予めデータ記憶手段2に記憶された達成率関数P(R)と、ステップS2で計算された余剰率nとを用いて、SLAに応じた最適なコンピュータシステム3のリソース割当量R’(図2参照)を計算する(ステップS4)。すなわち、安全率調整手段12は、式(1)をR’について解く。P(R)の逆関数P−1をデータ記憶手段2に予め記憶させておき、安全率調整手段12は、P−1(n)を計算することによってR’を求めてもよい。
次に、安全率調整手段12は、データ記憶手段2に記憶された使用リソース量の実測値の時系列データ(図4参照)および単位時間当たりのリクエスト数の実測値の時系列データ(図4において図示略)と、ステップS4で計算したR’とを用いて、最適なリソース量を算出するための安全率αを計算する(ステップS5)。具体的には、安全率調整手段12は、予め入力されたNに最も近いリクエスト数の実測値に対応する使用リソース量の実測値を選択する。この使用リソース量の実測値は、式(2)や式(3)におけるf(N)に相当する。安全率調整手段12は、選択した使用リソース量の実測値を、式(3)におけるf(N)に代入し、R’にステップS4で計算した値を代入して、式(3)を計算し、安全率αを求めればよい。このαが、コンピュータシステム3における最適なリソース量を計算するための安全率である。ステップS5の後、リソース管理システムは、処理を終了する。また、既に説明したように、予め入力されたNと近い値となるリクエスト数の実測値が複数個存在する場合、安全率調整手段12は、それらに対応する使用リソース量の各実測値の平均値を算出し、その平均値を式(3)におけるf(N)に代入してもよい。
また、f(N)の他の導出方法として、安全率調整手段12は、単位時間当たりのリクエスト数の時系列データの中からK個の連続する実測値毎に、そのK個の実測値の平均値を計算し、その値が最大となるK個の実測値に対応する使用リソース量の実測値を特定し、その平均値を式(3)におけるf(N)に代入してもよい。この場合、Nは、入力されていなくてよい。
また、ステップS3において、余剰率が正でないと判定した場合(ステップS3におけるNo)、安全率調整手段12は、事前に入力された安全率の初期値をk倍することによって、新たな安全率αを計算し(ステップS6)、処理を終了する。ただし、余剰率が0である場合には、安全率調整手段12は、ステップS6を実行せずに処理を終了する。余剰率が負であるということは、安全率の初期値に基づいて割り当てられたコンピュータシステム3のリソース量が少ないことを意味する。よって、安全率をk倍することによって、安全率の値を増加させ、コンピュータシステム3に割り当てるべき十分なリソース量が算出されるようにする。また、余剰率が0ということは、最適な安全率が定められているということができ、安全率を計算し直すことなく処理を終了してよい。
本実施形態によれば、達成率が遵守率よりも高い場合に、余剰率に相当する分だけリソース量が減少するようにして、コンピュータシステム3における最適リソース量を計算し、その最適リソース量に合わせて安全率を計算するので、SLAで定められた遵守率に応じた安全率を求めることができる。すなわち、過剰なリソース量を算出するような安全率の導出を防止して、適切な安全率を求めることができる。
本発明による安全率算出と、人間の勘や経験に基づく安全率決定とを比較する。人間が勘や経験に基づいて安全率を決定する場合には、「リソース不足を回避する」という心理的要因により、安全率を大きくしがちであり、その結果、コンピュータシステム3に割り当てるリソース量が過剰になってしまう。一方、本発明によれば、上記のように、遵守率を満足し、また、リソース量が過剰にならないような適切な安全率を計算することができる。なお、遵守率が満足されていれば、一部のリクエストに関する経過時間が要求値を越えていても、SLAは維持されていることになる。
コンピュータシステムの管理者は、ステップS5またはステップS6で計算された安全率から、コンピュータシステム3に対して割り当てるべきリソース量を計算し直して、コンピュータシステム3に対するリソース割り当てを行ってもよい。この割り当てを、リソース管理システムが行ってもよい。
また、上記のフローチャートの説明では、使用リソース量f(N)として、実測値を用いた。既に説明したように、定常状態における使用リソース量f(N)は、予め定められた関数f(a)における変数aに、定常状態における単位時間当たりのリクエスト数Nを代入して計算してもよい。この場合、安全率調整手段12は、ステップS5において、単位時間当たりのリクエスト数の実測値の平均値を計算し、その値をNとすればよい。そして、安全率調整手段12は、式(3)を計算することによって、安全率αを計算すればよい。
また、図5に示すフローチャートでは、ステップS5またはステップS6を行ったときに、処理を終了する場合を示したが、本発明のリソース管理システムは、一定期間毎にステップS1以降の処理を繰り返して、安全率αの計算を繰り返してもよい。このとき、ステップS2や、ステップS5では、一定期間毎の時系列データを用いる。例えば、ある一定期間における安全率を計算する際には、ステップS1において、余剰率算出手段11は、その期間内における経過時間の実測値から達成率を計算し、ステップS5においても、安全率調整手段12は、その期間内における使用リソース量の時系列データから実測値を選択し、安全率を計算する。また、一旦安全率を計算したら、コンピュータシステム3に対して割り当てるべきリソース量をその安全率から計算し直して、コンピュータシステム3に反映する。
次に、本発明の最小構成について説明する。図6は、本発明のリソース管理システムの最小構成の例を示すブロック図である。本発明のリソース管理システム51は、余剰率計算手段52と、安全率導出手段53とを備える。
余剰率計算手段52(例えば、実施形態における余剰率計算手段11)は、サービスレベルアグリーメントで定められた品質に関する要求値(例えば、経過時間に関する要求値)と、サービスレベルアグリーメントを満足すべきシステム(例えば、コンピュータシステム3)で実測された品質を表す実測値のデータ群(例えば、経過時間の時系列データ)とに基づいて、要求値を満足している実測値の割合である達成率を計算し、要求値を満足していなければならない実測値の割合としてサービスレベルアグリーメントで定められた遵守率を達成率から減算した値である余剰率を計算する。
安全率導出手段53(例えば、安全率調整手段12)は、余剰率が0となるという条件を満たすシステムへの割り当てリソース量(例えば、R’)を余剰率を用いて計算し、割り当てリソース量と、定常状態でのシステムの単位時間当たりの使用リソース量(例えば、f(N))とに基づいて、安全率を計算する。
そのような構成により、SLAを満足するためのリソース量が過剰にならないように安全率を算出することができる。
また、上記の実施形態では、安全率導出手段53が、余剰率が0となるという条件を満たすシステムへの割り当てリソース量をTとし、定常状態でのシステムの単位時間当たりの使用リソース量をUとしたときに、(T/U)−1を計算することにより(例えば、式(3)の計算を行うことにより)、安全率を計算する構成が開示されている。
また、上記の実施形態では、安全率導出手段53が、サービスレベルアグリーメントを満足すべきシステムにおける単位時間当たりの使用リソース量をRとし、Rを変数とする達成率の関数をP(R)とし、余剰率をnとしたときに、P(T)−n=0をTに関して解くことによって、余剰率が0となるという条件を満たすシステムへの割り当てリソース量を計算する構成が開示されている。
また、上記の実施形態では、安全率導出手段53が、定常状態でのシステムの単位時間当たりの使用リソース量として、実測された値を用いる構成が開示されている。
また、上記の実施形態では、安全率導出手段53が、定常状態でのシステムに対する単位時間当たりのリクエスト数の実測値の平均値を計算し、単位時間当たりのリクエスト数を変数とする単位時間当たりの使用リソース量の関数にその平均値を代入することによって、定常状態でのシステムの単位時間当たりの使用リソース量を求める構成が開示されている。
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
(付記1)サービスレベルアグリーメントで定められた品質に関する要求値と、前記サービスレベルアグリーメントを満足すべきシステムで実測された前記品質を表す実測値のデータ群とに基づいて、前記要求値を満足している前記実測値の割合である達成率を計算し、前記要求値を満足していなければならない前記実測値の割合としてサービスレベルアグリーメントで定められた遵守率を前記達成率から減算した値である余剰率を計算する余剰率計算部と、前記余剰率が0となるという条件を満たす前記システムへの割り当てリソース量を前記余剰率を用いて計算し、前記割り当てリソース量と、定常状態での前記システムの単位時間当たりの使用リソース量とに基づいて、安全率を計算する安全率導出部とを備えることを特徴とするリソース管理システム。
(付記2)安全率導出部は、余剰率が0となるという条件を満たすシステムへの割り当てリソース量をTとし、定常状態での前記システムの単位時間当たりの使用リソース量をUとしたときに、(T/U)−1を計算することにより、安全率を計算する付記1に記載のリソース管理システム。
(付記3)安全率導出部は、サービスレベルアグリーメントを満足すべきシステムにおける単位時間当たりの使用リソース量をRとし、前記Rを変数とする達成率の関数をP(R)とし、余剰率をnとしたときに、P(T)−n=0をTに関して解くことによって、余剰率が0となるという条件を満たす前記システムへの割り当てリソース量を計算する付記1または付記2に記載のリソース管理システム。
(付記4)安全率導出部は、定常状態でのシステムの単位時間当たりの使用リソース量として、前記システムで実測された値を用いる付記1から付記3のうちのいずれかに記載のリソース管理システム。
(付記5)安全率導出部は、定常状態でのシステムに対する単位時間当たりのリクエスト数の実測値の平均値を計算し、単位時間当たりのリクエスト数を変数とする単位時間当たりの使用リソース量の関数に前記平均値を代入することによって、定常状態でのシステムの単位時間当たりの使用リソース量を求める付記1から付記3のうちのいずれかに記載のリソース管理システム。
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
この出願は、2010年5月6日に出願された日本特許出願2010−106492を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
産業上の利用の可能性
本発明は、コンピュータシステムに設定するリソース量を算出する際に用いる安全率の計算に好適に適用される。
1 安全率算出手段
2 データ記憶手段
11 余剰率計算手段
12 安全率調整手段

Claims (5)

  1. サービスレベルアグリーメントで定められた品質に関する要求値と、前記サービスレベルアグリーメントを満足すべきシステムで実測された前記品質を表す実測値のデータ群とに基づいて、前記要求値を満足している前記実測値の割合である達成率を計算し、前記要求値を満足していなければならない前記実測値の割合としてサービスレベルアグリーメントで定められた遵守率を前記達成率から減算した値である余剰率を計算する余剰率計算手段と、
    サービスレベルアグリーメントを満足すべきシステムにおける単位時間当たりの使用リソース量をRとし、前記Rと達成率との関係を表す関数として予め定められた関数であって前記Rを変数として達成率を表した関数をP(R)とし、余剰率計算手段によって計算された余剰率をnとし、定常状態における達成率と遵守率とが等しくなるときの前記システムへの割り当てリソース量を最適な割り当てリソース量とし、当該最適な割り当てリソース量をTとし、定常状態での前記システムの単位時間当たりの使用リソース量をUとしたときに、P(T)−n=0をTに関して解くことにより、前記システムへの最適な割り当てリソース量Tを計算し、(T/U)−1を計算することにより安全率を計算する安全率導出手段とを備え
    前記安全率導出手段は、P(R)の逆関数にnを代入することによって、P(T)−n=0をTに関して解く
    ことを特徴とするリソース管理システム。
  2. 安全率導出手段は、定常状態でのシステムの単位時間当たりの使用リソース量として、前記システムで実測された値を用いる
    請求項1に記載のリソース管理システム。
  3. 安全率導出手段は、定常状態でのシステムに対する単位時間当たりのリクエスト数をaとし、定常状態でのシステムに対する単位時間当たりのリクエスト数aと前記システムの単位時間当たりの使用リソース量Uとの関係を表す関数であって前記aを変数として前記Uを表した関数をf(a)としたときに、定常状態でのシステムに対する単位時間当たりのリクエスト数の実測値の平均値を計算し、前記平均値をaとしてf(a)に代入することによって、定常状態でのシステムの単位時間当たりの使用リソース量を求める
    請求項1に記載のリソース管理システム。
  4. コンピュータのCPUが、
    サービスレベルアグリーメントで定められた品質に関する要求値と、前記サービスレベルアグリーメントを満足すべきシステムで実測された前記品質を表す実測値のデータ群とに基づいて、前記要求値を満足している前記実測値の割合である達成率を計算し、
    前記要求値を満足していなければならない前記実測値の割合としてサービスレベルアグリーメントで定められた遵守率を前記達成率から減算した値である余剰率を計算し、
    サービスレベルアグリーメントを満足すべきシステムにおける単位時間当たりの使用リソース量をRとし、前記Rと達成率との関係を表す関数として予め定められた関数であって前記Rを変数として達成率を表した関数をP(R)とし、達成率から遵守率を減算して得た余剰率をnとし、定常状態における達成率と遵守率とが等しくなるときの前記システムへの割り当てリソース量を最適な割り当てリソース量とし、当該最適な割り当てリソース量をTとし、定常状態での前記システムの単位時間当たりの使用リソース量をUとしたときに、P(T)−n=0をTに関して解くことにより、前記システムへの最適な割り当てリソース量Tを計算し、(T/U)−1を計算することにより安全率を計算し、
    Tを計算するときには、P(R)の逆関数にnを代入することによって、P(T)−n=0をTに関して解く
    ことを特徴とするリソース管理方法。
  5. コンピュータに、
    サービスレベルアグリーメントで定められた品質に関する要求値と、前記サービスレベルアグリーメントを満足すべきシステムで実測された前記品質を表す実測値のデータ群とに基づいて、前記要求値を満足している前記実測値の割合である達成率を計算し、前記要求値を満足していなければならない前記実測値の割合としてサービスレベルアグリーメントで定められた遵守率を前記達成率から減算した値である余剰率を計算する余剰率計算処理、および、
    サービスレベルアグリーメントを満足すべきシステムにおける単位時間当たりの使用リソース量をRとし、前記Rと達成率との関係を表す関数として予め定められた関数であって前記Rを変数として達成率を表した関数をP(R)とし、余剰率計算処理で計算した余剰率をnとし、定常状態における達成率と遵守率とが等しくなるときの前記システムへの割り当てリソース量を最適な割り当てリソース量とし、当該最適な割り当てリソース量をTとし、定常状態での前記システムの単位時間当たりの使用リソース量をUとしたときに、P(T)−n=0をTに関して解くことにより、前記システムへの最適な割り当てリソース量Tを計算し、(T/U)−1を計算することにより安全率を計算する安全率導出処理を実行させ、
    前記安全率導出処理で、P(R)の逆関数にnを代入することによって、P(T)−n=0をTに関して解く処理を行わせる
    ためのリソース管理プログラム。
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011142227A1 (ja) * 2010-05-14 2011-11-17 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション コンピュータ・システム、方法及びプログラム
WO2013128874A1 (ja) * 2012-03-01 2013-09-06 日本電気株式会社 ネットワークシステムとトラヒック制御方法とノード装置
US10652318B2 (en) * 2012-08-13 2020-05-12 Verisign, Inc. Systems and methods for load balancing using predictive routing
WO2014136302A1 (ja) * 2013-03-04 2014-09-12 日本電気株式会社 タスク管理装置及びタスク管理方法
US9602426B2 (en) * 2013-06-21 2017-03-21 Microsoft Technology Licensing, Llc Dynamic allocation of resources while considering resource reservations
US9411622B2 (en) * 2013-06-25 2016-08-09 Vmware, Inc. Performance-driven resource management in a distributed computer system
US10462070B1 (en) * 2016-06-30 2019-10-29 EMC IP Holding Company LLC Service level based priority scheduler for multi-tenancy computing systems

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006277458A (ja) * 2005-03-30 2006-10-12 Hitachi Ltd リソース割当管理装置およびリソース割当方法
JP2007048315A (ja) * 2006-10-20 2007-02-22 Hitachi Ltd リソース割り当てシステム、方法及びプログラム
JP2007133586A (ja) * 2005-11-09 2007-05-31 Hitachi Ltd リソース割当調停装置およびリソース割当調停方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7054943B1 (en) * 2000-04-28 2006-05-30 International Business Machines Corporation Method and apparatus for dynamically adjusting resources assigned to plurality of customers, for meeting service level agreements (slas) with minimal resources, and allowing common pools of resources to be used across plural customers on a demand basis
US7581008B2 (en) * 2003-11-12 2009-08-25 Hewlett-Packard Development Company, L.P. System and method for allocating server resources
US9213574B2 (en) * 2010-01-30 2015-12-15 International Business Machines Corporation Resources management in distributed computing environment
US8434088B2 (en) * 2010-02-18 2013-04-30 International Business Machines Corporation Optimized capacity planning

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006277458A (ja) * 2005-03-30 2006-10-12 Hitachi Ltd リソース割当管理装置およびリソース割当方法
JP2007133586A (ja) * 2005-11-09 2007-05-31 Hitachi Ltd リソース割当調停装置およびリソース割当調停方法
JP2007048315A (ja) * 2006-10-20 2007-02-22 Hitachi Ltd リソース割り当てシステム、方法及びプログラム

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