JP5954430B2 - 運用管理装置、及び、運用管理方法 - Google Patents

Description

本発明は、運用管理装置、及び、運用管理方法に関する。

仮想マシン実行環境やクラウドコンピューティングの技術進歩に伴い、これまで固定的に設置されていたシステムを、災害発生や急激な負荷変動などの外部環境変化に従って、他の実行環境に移行する運用が必要とされている。その移行にあたっては、移行先の実行環境に必要な処理性能を正確に見積り、移行先の実行環境に適切なコンピュータリソースを配備することで、移行に伴うコストを抑制しつつ、サービスレベルを向上することが求められている。

このような状況に対応するための技術として、例えば、特許文献１には、業務サービスが稼動するシステムから収集した性能情報もとに、システムの性能モデル（相関モデル）を生成し、性能モデルを用いて、システムのボトルネックを解析する技術が開示されている。

なお、関連技術として、特許文献２には、特許文献１と同様にして生成された性能モデルを用いて相関破壊を検出し、障害の要因を特定する技術が開示されている。また、特許文献３には、待機サーバと新設サーバとにおいてベンチマークプログラムを実行し、ＣＰＵ（Central Processing Unit）や記憶装置、ネットワーク等のリソース使用量を測定する性能評価支援システムが開示されている。

特許第４８７２９４５号公報 特許第４８７２９４４号公報 特開２００８−１４６３１３号公報

上述の特許文献１のような運用管理装置では、性能モデルを生成するために、稼動しているシステムから収集される性能情報が必要である。このため、移行先の実行環境におけるシステムのボトルネックを把握するためには、移行先の実行環境でシステムを稼動させる必要があった。

本発明の目的は、上述の課題を解決し、移行先の実行環境でシステムを稼動させることなく、移行先の実行環境におけるシステムのボトルネックを把握できる運用管理装置、及び、運用管理方法を提供することにある。

本発明の一態様における運用管理装置は、第１の処理システムにおける所定のプログラム処理実行時の、１以上のメトリックの各ペアの相関関係を示す相関モデルを記憶する相関モデル記憶手段と、前記第１の処理システム、及び、前記第１の処理システムとは異なる第２の処理システムにおいて所定のベンチマーク処理実行時に取得されたベンチマーク性能を用いて、前記第１の処理システムの相関モデルを補正することにより、前記第２の処理システムにおける前記所定のプログラム処理実行時の相関モデルの予測モデルを生成する予測モデル生成手段と、を備える。

本発明の一態様における運用管理方法は、第１の処理システムにおける所定のプログラム処理実行時の、１以上のメトリックの各ペアの相関関係を示す相関モデルを記憶し、前記第１の処理システム、及び、前記第１の処理システムとは異なる第２の処理システムにおいて所定のベンチマーク処理実行時に取得されたベンチマーク性能を用いて、前記第１の処理システムの相関モデルを補正することにより、前記第２の処理システムにおける前記所定のプログラム処理実行時の相関モデルの予測モデルを生成する。

本発明の一態様におけるコンピュータが読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、第１の処理システムにおける所定のプログラム処理実行時の、１以上のメトリックの各ペアの相関関係を示す相関モデルを記憶し、前記第１の処理システム、及び、前記第１の処理システムとは異なる第２の処理システムにおいて所定のベンチマーク処理実行時に取得されたベンチマーク性能を用いて、前記第１の処理システムの相関モデルを補正することにより、前記第２の処理システムにおける前記所定のプログラム処理実行時の相関モデルの予測モデルを生成する、処理を実行させるプログラムを格納する。

本発明の効果は、移行先の実行環境でシステムを稼動させることなく、移行先の実行環境におけるシステムのボトルネックを把握できることである。

本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態における、運用管理装置１００を含む運用管理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態における、移行元実行環境２００、及び、移行先実行環境３００の構成例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態における、移行先処理システム３５０の構成例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態における、移行先処理システム３５０の他の構成例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態における、サーバ特性情報４００の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、運用管理装置１００の処理を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態における、性能情報の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、相関モデル２６０の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、相関マップ２６１の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、ベンチマーク性能比情報１２４の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、移行先処理システム３５０のプランの表示画面１２６の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、予測モデル３７０の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、予測性能比情報１２９の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、移行先処理システム３５０のプランの表示画面１２７の例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態における、運用管理装置１００を含む運用管理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施の形態における、運用管理装置１００の処理を示すフローチャートである。

（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態について説明する。

はじめに、本発明の第１の実施の形態の運用管理装置１００の構成について説明する。図２は、本発明の第１の実施の形態における、運用管理装置１００を含む運用管理システムの構成を示すブロック図である。

図２を参照すると、本発明の第１の実施の形態の運用管理装置１００は、性能情報収集部１０１、相関モデル生成部１０２、相関モデル記憶部１１２、ベンチマーク性能収集部１０３、ベンチマーク性能比較部１０４、ベンチマーク性能比記憶部１１４、予測モデル生成部１０５、予測モデル記憶部１１５、及び、解析部１０６を含む。

運用管理装置１００は、移行元実行環境２００、及び、移行先実行環境３００に、図示しないネットワーク等により接続される。

本発明の第１の実施の形態においては、ＷＥＢサービスや業務サービス等の情報通信サービスを提供するためのシステム（サービスシステム）が、ＷＥＢサーバ、ＡＰサーバ、及び、ＤＢサーバ等の各種サーバにより構成される。これらのサーバの各々が、移行元実行環境２００、及び、移行先実行環境３００における異なる物理的な処理装置（コンピュータ）、または、異なる仮想的な処理装置（ＶＭ（Virtual Machine、仮想マシン）上に配置される。そして、各処理装置において、配置されたサーバのプログラム（サーバプログラム）の処理が実行される。

ここで、移行元実行環境２００、及び、移行先実行環境３００において、システムを構成するサーバが配置される処理装置やＶＭの組を、それぞれ、移行元処理システム２５０（または、第１の処理システム）、移行先処理システム３５０（または、第２の処理システム）と呼ぶ。また、移行元処理システム２５０を構成する処理装置やＶＭを、移行元装置と呼ぶ。また、移行先処理システム３５０を構成するために利用可能な処理装置やＶＭを、移行先候補装置と呼ぶ。さらに、サービスシステムが移行した移行先処理システム３５０を構成する処理装置やＶＭを、移行先装置と呼ぶ。

図３は、本発明の第１の実施の形態における、移行元実行環境２００、及び、移行先実行環境３００の構成例を示すブロック図である。

移行元実行環境２００は、１以上の処理装置２１０（２１０ａ、ｂ、…）を含む。処理装置２１０は、装置間ネットワークにより、互いに接続されている。図３の例では、移行元処理システム２５０は、装置種別Ｒ１の処理装置２１０ａ（ＷＥＢサーバ）、２１０ｂ（ＡＰサーバ）、２１０ｃ（ＤＢサーバ）により構成される。

移行先実行環境３００は、１以上の処理装置３１０（３１０ａ、ｂ、…）を含む。処理装置３１０は、装置間ネットワークにより、互いに接続されている。さらに、処理装置３１０上には、仮想的な処理装置である、ＶＭ（Virtual Machine、仮想マシン）３２０が構築されている。処理装置３１０内のＶＭ３２０は、ＶＭ間ネットワークにより、互いに接続されている。

ここで、装置種別Ｓ１の処理装置３１０ａ上には、装置種別ＶＭ−Ａ、ＶＭ−Ｂ、ＶＭ−ＤのＶＭ３２０が構築可能であると仮定する。また、装置種別Ｓ２の処理装置３１０ｂ上には、装置種別ＶＭ−ＣのＶＭ３２０が構築可能であると仮定する。移行先実行環境３００では、これらのＶＭ３２０を用いて、移行先処理システム３５０が構成される。

図６は、本発明の第１の実施の形態における、サーバ特性情報４００の例を示す図である。サーバ特性情報４００は、サービスシステムを構成する各サーバについて、当該サーバが配置されている処理装置２１０の装置種別、及び、当該サーバの処理の特性（ＣＰＵ負荷、ディスク負荷等）を示す。図６の例では、ＡＰサーバはＣＰＵ負荷が高く、ＤＢサーバはディスク負荷が高いことが示されている。

性能情報収集部１０１は、移行元処理システム２５０において移行対象のサービスシステムの各サーバプログラムの処理が実行されている時（サービスシステム稼動時）に、所定の性能情報収集周期で、移行元処理システム２５０を構成する各サーバの所定の性能種目の計測値を収集する。ここで、コンピュータリソースに係る性能種目として、例えば、各サーバの処理が実行される処理装置（または、ＶＭ）のＣＰＵの使用量（ＣＰＵ）、メモリ使用量（ＭＥＭ）、ディスクアクセス頻度（ＤＩＳＫ）が用いられる。また、コンピュータ間の通信に係る性能種目として、例えば、他の処理装置（または、ＶＭ）とのデータ送受信量（ＮＷ）の合計値等が用いられる。なお、他の複数の処理装置（または、ＶＭ）の各々とのデータ送受信量（合計値）や、データ送信量とデータ受信量の各々が、性能種目として用いられてもよい。

また、サーバと性能種目の組をメトリック（性能指標）とし、同一時刻に計測された複数のメトリックの値の組を性能情報とする。メトリックは、特許文献１、２における相関モデルの生成対象である「要素」に相当する。

相関モデル生成部１０２は、所定期間の性能情報の時系列変化をもとに、移行元処理システム２５０におけるサービスシステム稼動時の相関モデル２６０を生成する。

相関モデル記憶部１１２は、相関モデル生成部１０２が生成した相関モデル２６０（性能モデル）を記憶する。

ベンチマーク性能収集部１０３は、移行元装置、及び、移行先候補装置において、予め定められた方法で負荷を与える処理を実行したときの、各性能種目の計測値（ベンチマーク性能）を収集する。

ベンチマーク性能比較部１０４は、ベンチマーク性能収集部１０３が収集したベンチマーク性能をもとに、各性能種目について、移行元装置、及び、移行先候補装置の処理性能を比較し、ベンチマーク性能比情報１２４を生成する。

ベンチマーク性能比記憶部１１４は、ベンチマーク性能比情報１２４を記憶する。

予測モデル生成部１０５は、相関モデル２６０とベンチマーク性能比情報１２４とをもとに、移行先処理システム３５０におけるサービスシステム稼動時の相関モデルを予測した予測モデル３７０を生成する。

予測モデル記憶部１１５は、予測モデル生成部１０５が生成した予測モデル３７０を記憶する。

解析部１０６は、ベンチマーク性能比情報１２４をもとに、移行先処理システム３５０のプランを生成する。また、解析部１０６は、予測モデル３７０を用いて、移行先処理システム３５０におけるサービスシステム稼動時のメトリックの値を予測する。

なお、運用管理装置１００は、ＣＰＵとプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムにもとづく制御によって動作するコンピュータであってもよい。また、相関モデル記憶部１１２、ベンチマーク性能比記憶部１１４、及び、予測モデル記憶部１１５は、それぞれ個別の記憶媒体でも、一つの記憶媒体によって構成されてもよい。

次に、本発明の第１の実施の形態における運用管理装置１００の動作について説明する。

図７は、本発明の第１の実施の形態における、運用管理装置１００の処理を示すフローチャートである。

はじめに、性能情報収集部１０１は、移行元処理システム２５０におけるサービスシステム稼動時に、所定の性能情報収集周期で、移行元装置から性能情報を収集する（ステップＳ１０１）。

図８は、本発明の第１の実施の形態における、性能情報の例を示す図である。図８の例では、性能情報は、メトリックとして、各サーバ（ＷＥＢサーバ、ＡＰサーバ、ＤＢサーバ）が配置された処理装置２１０の各性能種目（ＣＰＵ、ＭＥＭ、ＤＩＳＫ、ＮＷ）の値を含む。

相関モデル生成部１０２は、所定期間の性能情報の時系列変化をもとに、移行元処理システム２５０の相関モデル２６０を生成する（ステップＳ１０２）。相関モデル生成部１０２は、生成した相関モデル２６０を、相関モデル記憶部１１２に保存する。

ここで、相関モデル２６０は、複数のメトリックの内のメトリックの各ペア（対）について、相関関係を示す相関関数（または、変換関数）を含む。相関関数は、メトリックのペアの内の一方のメトリックの値の時系列から他方のメトリックの値の時系列を予測する関数である。相関モデル生成部１０２は、所定のモデル化期間の性能情報をもとに、各メトリックのペアについて、相関関数の係数を決定する。相関関数の係数は、特許文献１、２の運用管理装置と同様に、メトリックの計測値の時系列に対する、システム同定処理によって決定される。そして、相関モデル生成部１０２は、特許文献１、２の運用管理装置と同様に、メトリックの各ペアについて、相関関数の変換誤差をもとに重みを算出し、重みが所定値以上の相関関数（有効な相関関数）の集合を相関モデル２６０に設定する。

図９は、本発明の第１の実施の形態における、相関モデル２６０の例を示す図である。図９は、図８の性能情報をもとに生成された相関モデル２６０を示す。図９の例では、相関モデル２６０は、入力メトリック（Ｘ）と出力メトリック（Ｙ）の各ペアについて、相関関数の係数（α、β）、及び、重みを含む。ここで、相関関数は、Ｙ＝αＸ+βであると仮定する。例えば、入力メトリックＸ「ＷＥＢ．ＣＰＵ」と出力メトリックＹ「ＷＥＢ．ＤＩＳＫ」に対して、「α＝０．８」、「β＝１０」が算出されている。

なお、メトリックのペアの内の一方のメトリックの値の時系列から他方のメトリックの値の時系列を予測できれば、相関モデル生成部１０２は、相関関数として他の関数式を用いてもよい。例えば、相関モデル生成部１０２は、Ｙの過去の時系列であるＹ１、Ｙ２、及び、Ｘの過去の時系列であるＸ１、Ｘ２を用いて、Ｙ＝ａＹ１＋ｂＹ２＋ｃＸ１＋ｄＸ２＋ｅの関数式で示される係数ａ〜ｅを算出してもよい。

図１０は、本発明の第１の実施の形態における、相関マップ２６１の例を示す図である。図１０の相関マップ２６１は、図９の相関モデル２６０に対応する。相関マップ２６１において、相関モデル２６０は、ノードと矢印を含むグラフで示される。ここで、各ノードはメトリックを示し、メトリック間の矢印は、２つのメトリックの内の一方から他方への相関関係を示す。

次に、ベンチマーク性能比較部１０４は、移行元処理システム２５０の相関モデル２６０をもとに、ベンチマーク性能を収集すべき性能種目を決定する（ステップＳ１０３）。ここで、ベンチマーク性能比較部１０４は、相関モデル２６０において他のメトリックと相関関係を有するメトリックに係る性能種目を、ベンチマーク性能を収集すべき性能種目に決定する。そして、ベンチマーク性能比較部１０４は、ベンチマーク性能収集部１０３に、当該性能種目についてのベンチマーク性能の取得を指示する。

例えば、図９の相関モデル２６０において、メトリック「ＷＥＢ．ＣＰＵ」、「ＷＥＢ．ＤＩＳＫ」、「ＷＥＢ．ＮＷ」は、他のメトリックと相関関係を有する。同様に、メトリック「ＡＰ．ＣＰＵ」、「ＡＰ．ＤＩＳＫ」、「ＡＰ．ＮＷ」、「ＤＢ．ＣＰＵ」、「ＤＢ．ＤＩＳＫ」、「ＤＢ．ＮＷ」は、他のメトリックと相関関係を有する。ベンチマーク性能比較部１０４は、これらのメトリックに係る性能種目「ＣＰＵ」、「ＤＩＳＫ」、「ＮＷ」をベンチマーク性能として収集すべき性能種目に決定する。

ベンチマーク性能収集部１０３は、移行元装置、及び、移行先候補装置において、ベンチマーク性能を取得する（ステップＳ１０４）。ここで、ベンチマーク性能収集部１０３は、ベンチマーク性能比較部１０４により指示された性能種目のベンチマーク性能を取得する。

例えば、ベンチマーク性能収集部１０３は、処理装置２１０、及び、各装置種別のＶＭ３２０から、性能種目「ＣＰＵ」、「ＤＩＳＫ」、「ＮＷ」のベンチマーク性能を取得する。ここで、性能種目「ＮＷ」については、移行元装置や移行先候補装置が処理装置である場合、他の処理装置との間のデータ送受信量が取得される。また、移行元装置や移行先候補装置がＶＭである場合、他の処理装置との間のデータ送受信量「ＮＷ（装置間）」と、他のＶＭとの間のデータ送受信量「ＮＷ（ＶＭ間）」が取得される。

なお、ベンチマーク性能収集部１０３は、ベンチマーク性能比較部１０４により指示された性能種目ではなく、管理者等により予め決められた性能種目のベンチマーク性能を取得してもよい。

次に、ベンチマーク性能比較部１０４は、各性能種目について、移行元装置のベンチマーク性能に対する、移行先候補装置のベンチマーク性能の比（ベンチマーク性能比）を算出する（ステップＳ１０５）。ベンチマーク性能比較部１０４は、算出したベンチマーク性能比をベンチマーク性能比情報１２４に設定する。

図１１は、本発明の第１の実施の形態における、ベンチマーク性能比情報１２４の例を示す図である。ベンチマーク性能比情報１２４は、移行元装置、及び、移行先候補装置の装置種別ごとに、性能種目、当該性能種目のベンチマーク性能比、及び、補正性能比を含む。ベンチマーク性能比情報１２４は、さらに、移行先候補装置の装置種別ごとに、用途、及び、価格を含む。

図１１の例では、移行元装置である、装置種別「Ｒ１」の処理装置２１０の性能種目「ＣＰＵ」、「ＤＩＳＫ」のベンチマーク性能は、それぞれ「８０」、「５０」である。また、移行先候補装置である、装置種別「Ｓ１」上の処理装置３１０の装置種別「ＶＭ−Ａ」のＶＭ３２０（以下、装置種別「ＶＭ−Ａ／Ｓ１」のＶＭ３２０とする）におけるメトリック「ＣＰＵ」、「ＤＩＳＫ」のベンチマーク性能は、それぞれ「９６」、「６０」であり、ベンチマーク性能比は、それぞれ「１．２」、「１．２」である。

さらに、ベンチマーク性能比較部１０４は、移行元装置と移行先候補装置のベンチマーク性能比を、相関モデル２６０をもとに補正した、補正性能比を算出する（ステップＳ１０６）。ベンチマーク性能比較部１０４は、補正性能比をベンチマーク性能比情報１２４に設定する。

ここで、サービスシステム稼動時は、相関モデル２６０において相関関係を有するメトリックのペアの内、一方のメトリックの性能が他方のメトリックの性能とは独立に向上することはなく、相関関係の入力メトリックに係る性能種目の性能比と出力メトリックに係る性能種目の性能比との関係が相関関数の係数に応じた関係になると仮定する。

そこで、ベンチマーク性能比較部１０４は、相関関係の入力メトリックに係る性能種目の性能比に対する出力メトリックに係る性能種目の性能比の比率を相関関数の係数の値に制限する。ベンチマーク性能比較部１０４は、相関関係の入力メトリックに係る性能種目のベンチマーク性能比に相関関数の係数αを乗じた算出値が、出力メトリックに係る性能種目のベンチマーク性能比以下の場合、出力メトリックに係る性能種目の補正性能比に、当該算出値を設定する。一方、ベンチマーク性能比較部１０４は、当該算出値が、出力メトリックに係る性能種目のベンチマーク性能比を超える場合、入力メトリックに係る性能種目の補正性能比に、出力メトリックに係る性能種目のベンチマーク性能比に相関関数の係数αの逆数を乗じた値を設定する。

図１１のベンチマーク性能比情報１２４では、図９の相関モデル２６０の相関モデル２６０をもとに算出された補正性能比が設定されている。例えば、図９の相関モデル２６０において、入力メトリック「ＷＥＢ．ＣＰＵ」と出力メトリック「ＷＥＢ．ＤＩＳＫ」に対する相関関数の係数αは「０．８」である。同様に、入力メトリック「ＡＰ．ＣＰＵ」と出力メトリック「ＡＰ．ＤＩＳＫ」、入力メトリック「ＤＢ．ＣＰＵ」と出力メトリック「ＤＢ．ＤＩＳＫ」対する相関関数の係数αも「０．８」である。したがって、ベンチマーク性能比較部１０４は、出力メトリックに係る性能種目「ＤＩＳＫ」の補正性能比に、入力メトリックに係る性能種目「ＣＰＵ」のベンチマーク性能比に相関関数の係数α「０．８」を乗じた値を設定、または、入力メトリックに係る性能種目「ＣＰＵ」の補正性能比に、出力メトリックに係る性能種目「ＤＩＳＫ」のベンチマーク性能比に相関関数の係数αの逆数「１／０．８」を乗じた値を設定する。この結果、図１１において、例えば、装置種別「ＶＭ−Ａ／Ｓ１」のＶＭ３２０の性能種目「ＤＩＳＫ」の補正性能比には、性能種目「ＣＰＵ」のベンチマーク性能比に係数α「０．８」を乗じた「０．９６」が設定される。

なお、移行元処理システム２５０においても、サービスシステム稼動時は、相関関係の入力メトリックに係る性能種目の性能比に対する出力メトリックに係る性能種目の性能比の比率が相関関数の係数の値に制限されると考えられる。したがって、ベンチマーク性能比較部１０４は、さらに、基準となる移行元装置におけるベンチマーク性能比についても、相関モデル２６０における相関関数の係数をもとに補正性能比を算出し、ベンチマーク性能比情報１２４に設定してもよい。例えば、図１１において、移行元装置の性能種目「ＤＩＳＫ」の補正性能比には、性能種目「ＣＰＵ」のベンチマーク性能比に係数α「０．８」を乗じた「０．８」が設定される。

次に、解析部１０６は、サーバ特性情報４００とベンチマーク性能比情報１２４をもとに、移行先処理システム３５０のプランを生成し、管理者等に提示する（ステップＳ１０７）。ここで、解析部１０６は、例えば、サーバ特性情報４００において、ある性能種目に対する負荷が大きいサーバに対しては、ベンチマーク性能比情報１２４において、当該性能種目のベンチマーク性能比（補正性能比）が大きい移行先候補装置を選択する。

図１２は、本発明の第１の実施の形態における、移行先処理システム３５０のプランの表示画面１２６の例を示す図である。図１２は、図６のサーバ特性情報４００と図１１のベンチマーク性能比情報１２４をもとに生成された表示画面１２６を示す。表示画面１２６は、プラン１２８（１２８ａ、１２８ｂ）を含む。

各プラン１２８は、当該プランの価格、各サーバに対する装置種別、性能比較、及び、通信比較を含む。装置種別は、選択された移行先候補装置の装置種別を示す。性能比較は、各装置種別の選択に用いた性能種目と、その性能種目のベンチマーク性能比（補正性能比）を示す。通信比較は、性能種目「ＮＷ」のベンチマーク性能比（補正性能比）を示す。

図１２の例では、プラン１２８ａ（プランＡ）、１２８ｂ（プランＢ）の２つのプランが提示されている。

プラン１２８ａ（プランＡ）では、ＷＥＢサーバ、ＡＰサーバ、ＤＢサーバの移行先候補装置として、それぞれ、装置種別「ＶＭ−Ａ／Ｓ１」、「ＶＭ−Ｂ／Ｓ１」、「ＶＭ−Ｂ／Ｓ１」のＶＭ３２０が選択されている。また、プラン１２８ｂ（プランＢ）では、ＷＥＢサーバ、ＡＰサーバ、ＤＢサーバの移行先候補装置として、それぞれ、装置種別「ＶＭ−Ｂ／Ｓ１」、「ＶＭ−Ｃ／Ｓ２」、「ＶＭ−Ｄ／Ｓ１」のＶＭ３２０が選択されている。

図４、図５は、本発明の第１の実施の形態における、移行先処理システム３５０の構成例を示すブロック図である。図４は、プラン１２８ａ（プランＡ）に従って構成された移行先処理システム３５０、図５は、プラン１２８ｂ（プランＢ）に従って構成された移行先処理システム３５０の例を示す。

ここで、プラン１２８ａ（プランＡ）では、ＷＥＢサーバ、ＡＰサーバ、及び、ＤＢサーバが同じ装置種別「Ｓ１」の処理装置３１０上のＶＭ３２０に配置される。このため、各サーバ間の通信は、ＶＭ３２０間で行われる。従って、図１２のプラン１２８ａ（プランＡ）の通信比較には、図１１のベンチマーク性能比情報１２４における、性能種目「ＮＷ（ＶＭ間）」のベンチマーク性能比（補正性能比）が示されている。一方、プラン１２８ｂ（プランＢ）では、ＷＥＢサーバ、及び、ＤＢサーバが装置種別「Ｓ１」の処理装置３１０上のＶＭ３２０に配置され、ＷＥＢサーバが装置種別「Ｓ２」の処理装置３１０上のＶＭ３２０に配置される。このため、ＷＥＢサーバとＡＰサーバ間、ＡＰサーバとＤＢサーバ間の通信は、処理装置３２０間で行われる。従って、図１２のプラン１２８ｂ（プランＢ）の通信比較には、図１１のベンチマーク性能比情報１２４における、性能種目「ＮＷ（装置間）」のベンチマーク性能比（補正性能比）が示されている。

図１２において、プラン１２８ａ（プランＡ）の性能比較では、ＷＥＢサーバの「ＣＰＵ」、ＡＰサーバの「ＣＰＵ」、ＤＢサーバの「ＤＩＳＫ」の性能が、それぞれ、「１．２倍」、「１．５倍」、「１．５倍」に向上している。また、通信比較では、各サーバの「ＮＷ（ＶＭ間）」の性能も「２．０倍」に向上している。一方、プラン１２８ｂ（プランＢ）の性能比較では、ＷＥＢサーバの「ＣＰＵ」、ＡＰサーバの「ＣＰＵ」、ＤＢサーバの「ＤＩＳＫ」の性能が、それぞれ、「１．５倍」、「１．５倍」、「１．５倍」に向上している。しかしながら、通信比較では、各サーバの「ＮＷ（装置間）」の性能が「０．８倍」に低下している。

次に、予測モデル生成部１０５は、提示したプランに基づいて構成される移行先処理システム３５０について、予測モデル３７０を生成する（ステップＳ１０８）。

ここで、移行元処理システム２５０に対する移行先処理システム３５０の、サーバ間の通信性能の低下は、当該サーバ間の相関関係にも影響すると考えられる。

例えば、図１２のプラン１２８ｂ（プランＢ）では、各サーバの通信性能が、「０．８倍」に低下している。この通信性能の低下は、図１０の相関マップ２６１における、サーバ間の通信性能を示す相関関係である、メトリック「ＷＥＢ．ＮＷ」と「ＡＰ．ＮＷ」間、「ＡＰ．ＮＷ」と「ＤＢ．ＮＷ」間の相関関係に影響する。さらに、サーバ間の他の相関関係である、メトリック「ＷＥＢ．ＮＷ」と「ＡＰ．ＣＰＵ」間、「ＡＰ．ＣＰＵ」と「ＤＢ．ＤＩＳＫ」間の相関関係にも影響する。

本発明の第１の実施の形態においては、移行先処理システム３５０の相関モデルにおける、サーバ間の通信性能を示す相関関係の係数は、移行元処理システム２５０の相関モデル２６０における対応する相関関係の係数に、当該相関関係の入力メトリックに係るベンチマーク性能比を乗じた値で表されると仮定する。

そこで、予測モデル生成部１０５は、相関モデル２６０におけるサーバ間の通信性能を示すメトリック間の相関関係の係数に、当該相関関係の入力メトリックに係るベンチマーク性能比（補正性能比）を乗じることにより、予測モデル３７０を生成する。

図１３は、本発明の第１の実施の形態における、予測モデル３７０の例を示す図である。図１３は、図１２のプラン１２８ｂ（プランＢ）の移行先処理システム３５０の予測モデル３７０を示す。

図１３の予測モデル３７０では、例えば、メトリック「ＷＥＢ．ＮＷ」と「ＡＰ．ＮＷ」間の相関関数の係数αとして、相関モデル２６０における対応する相関関数の係数α「１．３」にＷＥＢサーバの「ＮＷ（装置間）」の性能比「０．８」を乗じた「１．０４」が設定される。同様に、メトリック「ＡＰ．ＮＷ」と「ＤＢ．ＮＷ」間の相関関数の係数αとして、相関モデル２６０における対応する相関関数の係数α「０．３」にＡＰサーバの「ＮＷ（装置間）」の性能比「０．８」を乗じた「０．２４」が設定される。さらに、これらの係数に合わせて、サーバ間の他の相関関係の係数α、βも変更されている。例えば、メトリック「ＷＥＢ．ＮＷ」と「ＡＰ．ＣＰＵ」間の相関関数の係数α、βは、上記算出されたメトリック「ＷＥＢ．ＮＷ」と「ＡＰ．ＮＷ」間の相関関数、及び、相関モデル２６０におけるメトリック「ＡＰ．ＮＷ」と「ＡＰ．ＣＰＵ」間の相関関数によって算出される。

なお、予測モデル生成部１０５は、生成した予測モデル３７０を、管理者等に出力してもよい。

次に、解析部１０６は、予測モデル３７０を用いて、移行先処理システム３５０におけるサービスシステム稼動時の各メトリックの値を予測する（ステップＳ１０９）。

ここで、解析部１０６は、予測モデル３７０に含まれる特定のメトリックの値に所定の値を指定し、当該メトリックと相関関係を有する他のメトリックの値を、当該相関関係の相関関数を用いて算出する。さらに、同様にして、値が算出されたメトリックと相関関係を有する他のメトリックの値を、順次算出する。ここで、解析部１０６は、算出されたメトリックの値が、当該メトリックに対して設定された所定の限界値を超えていないかどうかを判定してもよい。

次に、解析部１０６は、相関モデル２６０を用いて、移行元処理システム２５０におけるサービスシステム稼動時の各メトリックの値を、同様に予測する（ステップＳ１１０）。

解析部１０６は、各メトリックについて、移行元処理システム２５０におけるメトリックの予測値（移行元予測値）に対する、移行先処理システム３５０におけるメトリックの予測値（移行先予測値）の比である、予測性能比を算出する（ステップＳ１１１）。解析部１０６は、算出した予測性能比を予測性能比情報１２９に設定する。

図１４は、本発明の第１の実施の形態における、予測性能比情報１２９の例を示す図である。図１４の予測性能比情報１２９は、図９の相関モデル２６０と図１３の予測モデル３７０をもとに算出した予測性能比を示す。予測性能比情報１２９は、各サーバの性能種目（メトリック）ごとに、移行元予測値、移行先予測値、及び、予測性能比を含む。図１４の例では、メトリック「ＷＥＢ．ＮＷ」の値に「２４０００」が指定された場合の、他のメトリックの移行元予測値、移行先予測値、及び、予測性能比が示されている。例えば、メトリック「ＡＰ．ＣＰＵ」の移行元予測値は「７８．４」、移行先予測値は「６５．９」、予測性能比は「０．８４」であり、移行元処理システム２５０に比べて、移行先処理システム３５０の性能が低下している。

次に、解析部１０６は、予測性能比情報１２９をもとに、移行先処理システム３５０のプランを補正し、管理者等に提示する（ステップＳ１１２）。ここで、解析部１０６は、表示画面１２６のプラン１２８で性能比較、通信比較として提示されたベンチマーク性能比（補正性能比）の値に、対応する予測性能比を乗じた値を、補正後の性能比較、通信比較の値として提示する。

図１５は、本発明の第１の実施の形態における、移行先処理システム３５０のプランの表示画面１２７の例を示す図である。図１５の表示画面１２７は、図１２のプラン１２８ｂ（プランＢ）を、図１４の予測性能比情報１２９をもとに補正した結果を示している。表示画面１２７は、例えば、表示画面１２６において、プラン１２８ｂ（プランＢ）を選択し、「ボトルネック解析」のボタンを押下した場合に表示される。表示画面１２７では、例えば、ＡＰサーバの性能比較の値として、表示画面１２６における性能比較の値「１．５（ＣＰＵ）」に予測性能比「０．８４」を乗じた、「１．２６（ＣＰＵ）」が設定されている。同様に、ＤＢサーバの性能比較、通信比較の値も補正されている。

管理者は、図１５の表示画面１２７から、プラン１２８ｂ（プランＢ）は、プラン１２８ａ（プランＡ）よりも性能が低く、値段が高いことを把握できる。そして、管理者は、例えば、プラン１２８ａ（プランＡ）を移行先処理システム３５０として選択する。この結果、移行先実行環境３００において、図４のような移行先処理システム３５０が構築される。これにより、プラン１２８ｂ（プランＢ）の移行先処理システム３５０（図５）が構築された場合の、ＶＭ３２０の配置方法に起因した、通信性能の低下やボトルネックの発生を防止し、コストパフォーマンスの良いプランを選ぶことができる。

以上により、本発明の第１の実施の形態の動作が完了する。

次に、本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。

図１を参照すると、運用管理装置１００は、相関モデル記憶部１１２と予測モデル生成部１０５とを含む。

相関モデル記憶部１１２は、第１の処理システムにおける所定のプログラム処理実行時の、１以上のメトリックの各ペアの相関関係を示す相関モデル２６０を記憶する。

予測モデル生成部１０５は、第１の処理システム、及び、第１の処理システムとは異なる第２の処理システムにおいて所定のベンチマーク処理実行時に取得されたベンチマーク性能を用いて、第１の処理システムの相関モデル２６０を補正することにより、第２の処理システムにおける所定のプログラム処理実行時の相関モデルの予測モデル３７０を生成する。

次に、本発明の第１の実施の形態の効果を説明する。

本発明の第１の実施の形態によれば、移行先の実行環境でシステムを稼動させることなく、移行先の実行環境におけるシステムのボトルネックを把握できる。その理由は、予測モデル生成部１０５が、移行元処理システム２５０と移行先処理システム３５０とのベンチマーク性能を用いて、移行元処理システム２５０の相関モデル２６０を補正することにより、移行先処理システム３５０の予測モデル３７０を生成するためである。

これにより、移行先のサーバ配置等、移行先処理システム３５０の構成に応じた詳細なボトルネックを、移行前に把握することができる。このため、移行後の性能障害の発生を大幅に低減させることができ、サービスシステムの信頼性と可用性を高めることができる。

また、本発明の第１の実施の形態によれば、ベンチマーク性能を取得していない性能種目の、移行先の実行環境における値を確認することができる。その理由は、予測モデル生成部１０５が、移行元処理システム２５０の相関モデル２６０をもとに、移行先処理システム３５０の予測モデル３７０を生成するためである。移行元処理システム２５０の相関モデル２６０が、ベンチマーク性能を取得していない性能種目の計測値を用いて生成され、当該性能種目に係る相関関係を含んでいれば、予測モデル３７０を用いて、当該性能種目の値を確認できる。これにより、ベンチマーク性能の収集に係る作業負担を増加させることなく、移行先処理システム３５０における多数の性能種目の特性評価を行うことができる。

なお、本発明の第１の実施の形態では、予測モデル生成部１０５が相関関数（Ｙ＝αＸ＋β）の係数を補正する単純な例を説明したが、その例に限定されるものではい。移行先処理システム３５０で検出された部分的な性能低下の影響に応じて相関関数を修正できれば、予測モデル生成部１０５は、他の形式の相関関数を補正してもよい。例えば、相関関数として、時間遅れなどのパラメータを表現できる式を用い、予測モデル生成部１０５が、通信応答遅延や通信フロー制御などの影響を反映した予測モデル３７０を生成してもよい。

また、本発明の第１の実施の形態においては、サーバ間の通信性能を示す相関関係の係数に、当該相関関係の入力メトリックに係るベンチマーク性能比を乗じることによって、相関関数の補正を行ったが、ベンチマーク性能を用いて係数が補正できれば、他の方法により補正を行っても良い。

（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。

本発明の第２の実施の形態は、移行先システムの相関モデル３６０と予測モデル３７０との間の予測誤差を算出する点において、本発明の第１の実施の形態と異なる。

はじめに、本発明の第２の実施の形態の運用管理装置１００の構成について説明する。図１６は、本発明の第２の実施の形態における、運用管理装置１００を含む運用管理システムの構成を示すブロック図である。図１６を参照すると、本発明の第２の実施の形態の運用管理装置１００は、本発明の第１の実施の形態の運用管理装置１００の構成要素に加えて、さらに、予測誤差算出部１０７を含む。

性能情報収集部１０１は、移行元処理システム２５０の性能情報の収集に加えて、移行先処理システム３５０におけるサービスシステム稼動時の性能情報を収集する。相関モデル生成部１０２は、移行元処理システム２５０の相関モデル２６０に加えて、移行先処理システム３５０の相関モデル３６０を生成する。相関モデル記憶部１１２は、相関モデル２６０に加えて、相関モデル３６０を記憶する。

予測誤差算出部１０７は、移行先処理システム３５０の相関モデル３６０と予測モデル３７０との間の予測誤差（モデル予測誤差）を算出する。

予測モデル生成部１０５は、予測誤差を用いて予測モデル３７０を補正する。

次に、本発明の第２の実施の形態における運用管理装置１００の動作について説明する。

図１７は、本発明の第２の実施の形態における、運用管理装置１００の処理を示すフローチャートである。

ここで、移行先処理システム３５０の補正プランの提示までの動作（ステップＳ２０１〜Ｓ２１２）は、ステップＳ２０８を除いて、本発明の第１の実施の形態の動作（ステップＳ１０１〜Ｓ１１２）と同様である。

ここで、移行先実行環境３００において、管理者が選択したプランに従って、移行先処理システム３５０が構築されたと仮定する。

性能情報収集部１０１は、移行先処理システム３５０におけるサービスシステム稼動時に、移行先装置から性能情報を収集する（ステップＳ２１３）。相関モデル生成部１０２は、移行先処理システム３５０の相関モデル３６０を生成する（ステップＳ２１４）。相関モデル生成部１０２は、生成した相関モデル３６０を、相関モデル記憶部１１２に保存する。

次に、予測誤差算出部１０７は、相関モデル３６０の相関関数と予測モデル３７０の相関関数とを比較することにより、相関モデル３６０と予測モデル３７０との間の予測誤差を算出する（ステップＳ２１５）。そして、予測誤差算出部１０７は、算出した予測誤差を、同じ移行先処理システム３５０の各サーバに共通な予測誤差（共通予測誤差）と、特定のサーバに依存する予測誤差（サーバ依存予測誤差）とに分離する（ステップＳ２１６）。

ここで、予測誤差算出部１０７は、相関モデル３６０において、例えば、メトリック「ＷＥＢ．ＣＰＵ」と「ＷＥＢ．ＤＩＳＫ」間、「ＡＰ．ＣＰＵ」と「ＡＰ．ＤＩＳＫ」間、「ＤＢ．ＣＰＵ」と「ＤＢ．ＤＩＳＫ」間の相関関係等、サーバ間で共通な性能種目間の相関関係（共通相関関係）について、予測誤差を算出する。

例えば、相関モデル３６０におけるＷＥＢサーバ、ＡＰサーバ、及び、ＤＢサーバの共通相関関係の相関関数の係数を、それぞれ、（αwｃ、βｗｃ）、（αａｃ、βａｃ）、（αｄｃ、βｄｃ）とする。また、予測モデル３７０におけるＷＥＢサーバ、ＡＰサーバ、及び、ＤＢサーバの共通相関関係の相関関数の係数を、それぞれ、（αwｅ、βｗｅ）、（αａｅ、βａｅ）、（αｄｅ、βｄｅ）とする。この場合、予測誤差算出部１０７は、それぞれのサーバにおける係数（α、β）の予測誤差（Δαｗ、Δβｗ）、（Δαａ、Δβａ）、（Δαｄ、Δβｄ）を、例えば、数１式により算出する。

ここで、各サーバの予測誤差が同程度である場合、これらの予測誤差は、各サーバで共通に発生する予測誤差（共通予測誤差）と考えられる。また、あるサーバの予測誤差が他のサーバの予測誤差と大きく異なる場合、当該サーバの予測誤差は、当該サーバで実行される業務の特性に依存する予測誤差（サーバ依存予測誤差）と考えられる。

例えば、ＡＰサーバとＤＢサーバの予測誤差（Δαａ、Δβａ）、（Δαｄ、Δβｄ）が同程度の予測誤差（Δα、Δβ）である場合、予測誤差算出部１０７は、予測誤差（Δα、Δβ）を、共通予測誤差と決定する。また、ＷＥＢサーバの予測誤差（Δαｗ、Δβｗ）が、ＡＰサーバとＤＢサーバの予測誤差と大きく異なる場合、予測誤差算出部１０７は、予測誤差（Δαｗ、Δβｗ）をＷＥＢサーバのサーバ依存予測誤差と決定する。

その後、ステップＳ２０１からの処理に従って、サービスシステムの移行が行われる場合に、ステップＳ２０８において、予測モデル生成部１０５は、予測誤差を用いて、相関モデル２６０とベンチマーク性能比情報１２４とをもとに生成した新たな予測モデル３７０を補正する。

ここで、移行対象のサービスシステムが新たなサーバを含み、かつ、移行先処理システム３５０が予測誤差を算出したときの移行先処理システム３５０と同じ場合、予測モデル生成部１０５は、共通予測誤差を用いて、新たなサーバの共通相関関係を補正する。

例えば、新たな予測モデル３７０におけるサーバＸの上記共通相関関係の相関関数の係数を（αｘｅ、βｘｅ）とする。この場合、予測モデル生成部１０５は、共通予測誤差（Δα、Δβ）を用いて、係数（αｘｅ、βｘｅ）を、例えば、数２式のように補正する。

また、移行対象のサービスシステムがサーバ依存予測誤差を算出したサーバを含み、かつ、移行先処理システム３５０がサーバ依存予測誤差を算出したときの移行先処理システム３５０と異なる場合、予測モデル生成部１０５は、サーバ依存予測誤差を用いて、当該サーバの共通相関関係を補正する。

例えば、新たな予測モデル３７０におけるＷＥＢサーバの相関関数の係数を（α'ｗｅ、β'ｗｅ）とする。この場合、予測モデル生成部１０５は、ＷＥＢサーバのサーバ依存予測誤差（Δαｗ、Δβｗ）を用いて、係数（α'ｗｅ、β'ｗｅ）を、例えば、数３式のように補正する。

なお、予測誤差算出部１０７は、相関モデル３６０において、例えば、メトリック「ＷＥＢ．ＮＷ」と「ＡＰ．ＮＷ」間、「ＡＰ．ＮＷ」と「ＤＢ．ＮＷ」間の相関関係等、サーバのペア（対）間で共通な性能種目間の相関関係について、予測誤差を算出してもよい。この場合、予測誤差算出部１０７は、例えば、サーバのペアに共通な予測誤差（共通予測誤差）と、特定のサーバのペアに依存する予測誤差（サーバペア依存予測誤差）を算出する。そして、予測誤差算出部１０７は、共通予測誤差を用いて、サーバのペア間の相関関係を補正、または、サーバペア依存予測誤差を用いて、特定のサーバのペア間の相関関係を補正する。

以上により、本発明の第２の実施の形態の動作が完了する。

次に、本発明の第２の実施の形態の効果を説明する。

本発明の第２の実施の形態によれば、第１の実施の形態に比べて、予測モデル３７０の予測の精度を向上できる。その理由は、予測誤差算出部１０７が、移行先処理システム３５０の相関モデル３６０と予測モデル３７０との間の予測誤差を算出し、予測モデル生成部１０５が、予測誤差を用いて、予測モデル３７０を補正するためである。

また、特許文献３のように、ベンチマーク性能を用いてサービスシステムの移行を判断する場合に、移行後に、移行先処理システム３５０の性能が期待通りの性能であるかどうかを判断することができないという問題があった。

本発明の第２の実施の形態によれば、移行後に、移行先処理システム３５０の性能が期待通りの性能であるかどうかを検証できる。その理由は、予測誤差算出部１０７が、サービスシステムの移行前に生成した予測モデル３７０と移行後に生成した相関モデル３６０を比較し、予測誤差を算出するためである。

また、本発明の第２の実施の形態によれば、移行先や、特定のサーバの有無に応じて、正確な予測モデル３７０を生成できる。その理由は、予測誤差算出部１０７が、サーバ間の性能相関関係について予測誤差を比較し、予測誤差を、共通予測誤差とサーバ依存予測誤差に分離するためである。これにより、移行先や特定のサーバの有無に応じた適切な予測誤差を用いて、予測モデル３７０を補正できる。

また、本発明の第２の実施の形態によれば、移行前と移行後にサービスシステムの利用状況が変化する傾向がある場合でも、移行後の利用状況に合わせた適切な予測モデル３７０を生成できる。その理由は、予測誤差算出部１０７が、移行後の実際のサービスシステムの稼動時の相関モデル３６０と予測モデル３７０との間の予測誤差を算出し、予測モデル生成部１０５が、予測誤差を用いて予測モデル３７０を補正するためである。

例えば、システムの統合や規模拡大のために、物理的な処理装置からＶＭ上へサービスシステムが移行される場合、移行後は移行前よりも処理負荷が大きくなる傾向がある。ここで、移行後と移行前とで同じ処理負荷を想定して移行先処理システム３５０の性能見積りを行うと、移行後の移行先処理システム３５０上でボトルネックが顕在化してしまう可能性が大きい。特許文献３のように、ベンチマーク性能を用いてサービスシステムの移行を判断する場合、このような実運用時の外部要因による変化を予測することは困難であった。このため、移行先処理システム３５０に過剰な余剰リソースを持たせる、あるいは、高度な知識を持つ管理者の経験と勘に基づき、移行先処理システム３５０の余剰リソースを決定する必要があった。

これに対して、本発明の第２の実施の形態では、移行後の相関モデル３６０と予測モデル３７０との間の予測誤差を、以降の予測モデル３７０に反映する。このため、例えば、移行後に処理負荷が増加する傾向があれば、それを加味した予測モデル３７０を用いて、移行先処理システム３５０の性能見積りが行われる。これにより、実運用時の外部要因による変化に対応でき、実運用に応じた性能見積り結果が得られる。

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、２０１２年１１月２０日に出願された日本出願特願２０１２−２５４３８９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。

１００ 運用管理装置
１０１ 性能情報収集部
１０２ 相関モデル生成部
１０３ ベンチマーク性能収集部
１０４ ベンチマーク性能比較部
１０５ 予測モデル生成部
１０６ 解析部
１０７ 予測誤差算出部
１１２ 相関モデル記憶部
１１４ ベンチマーク性能比記憶部
１１５ 予測モデル記憶部
１２４ ベンチマーク性能比情報
１２６ 表示画面
１２７ 表示画面
１２８ プラン
１２９ 予測性能比情報
２００ 移行元実行環境
２１０ 処理装置
２５０ 移行元処理システム
２６０ 相関モデル
２６１ 相関マップ
３００ 移行先実行環境
３１０ 処理装置
３２０ ＶＭ
３５０ 移行先処理システム
３６０ 相関モデル
３７０ 予測モデル
４００ サーバ特性情報

Claims (10)

1. 第１の処理システムにおける所定のプログラム処理実行時の、１以上のメトリックの各ペアの相関関係を示す相関モデルを記憶する相関モデル記憶手段と、
   前記第１の処理システム、及び、前記第１の処理システムとは異なる第２の処理システムにおいて所定のベンチマーク処理実行時に取得されたベンチマーク性能を用いて、前記第１の処理システムの相関モデルを補正することにより、前記第２の処理システムにおける前記所定のプログラム処理実行時の相関モデルの予測モデルを生成する予測モデル生成手段と、
   を備える運用管理装置。
2. 前記所定のプログラム処理は、複数のサーバの処理を含み、
   前記予測モデル生成手段は、異なるサーバ間の通信性能に係る前記ベンチマーク性能をもとに、当該異なるサーバ間の通信性能に係る前記第１の処理システムに対する前記第２の処理システムのベンチマーク性能比を算出し、当該算出されたベンチマーク性能比を用いて、前記第１の処理システムの相関モデルにおける当該異なるサーバのメトリック間の相関関係の相関係数を補正する、
   請求項１に記載の運用管理装置。
3. 前記予測モデル生成手段は、前記複数のサーバの内の第１のサーバと第２のサーバとの間の前記通信性能に係る性能比を、前記第１の処理システムの相関モデルにおける前記第１のサーバのメトリックを入力とし前記第２のサーバのメトリックを出力とする相関関数の相関係数に乗じる、
   請求項２に記載の運用管理装置。
4. さらに、前記第２の処理システムの予測モデルを用いて、前記第２の処理システムにおける前記所定のプログラム処理実行時の、前記１以上のメトリックの内の第１のメトリックの値に対する第２のメトリックの値を予測する、解析手段を備える、
   請求項１乃至３のいずれかに記載の運用管理装置。
5. 前記解析手段は、前記第１の処理システムの相関モデルを用いて、前記第１の処理システムにおける前記所定のプログラム処理実行時の、前記第１のメトリックの値に対する前記第２のメトリックの値を予測し、前記第１の処理システムと前記第２の処理システムの前記第２のメトリックの値の予測値をもとに、前記第１の処理システムに対する前記第２の処理システムの前記所定のプログラム処理実行時の性能比を予測する、
   請求項４に記載の運用管理装置。
6. 前記相関モデル記憶手段は、さらに、前記第２の処理システムにおける所定のプログラム処理実行時の、１以上のメトリックの各ペアの相関関係を示す相関モデルを記憶し、
   さらに、前記第２の処理システムの相関モデルと前記第２の処理システムの予測モデルとの間のモデル予測誤差を算出する、予測誤差算出手段を備える、
   請求項１に記載の運用管理装置。
7. 前記予測モデル生成手段は、前記モデル予測誤差を用いて、前記第２の処理システムの予測モデルを補正する、
   請求項６に記載の運用管理装置。
8. 前記所定のプログラム処理は、複数のサーバの処理を含み、
   前記予測誤差算出手段は、前記複数のサーバで共通な性能種目に係るメトリック間の相関関係のモデル予測誤差を、前記複数のサーバに共通な予測誤差と、特定のサーバに依存する予測誤差とに分離し、
   前記予測モデル生成手段は、前記複数のサーバとは異なる新たなサーバを含むプログラム処理実行時の予測モデルを生成するときに、当該新たなサーバの前記共通な性能種目に係るメトリック間の相関関係に、前記複数のサーバに共通な予測誤差を適用し、前記特定のサーバを含むプログラム処理実行時の予測モデルを生成するときに、当該特定のサーバの前記共通な性能種目に係るメトリック間の相関関係に、前記特定のサーバに依存する予測誤差を適用する、
   請求項７に記載の運用管理装置。
9. 第１の処理システムにおける所定のプログラム処理実行時の、１以上のメトリックの各ペアの相関関係を示す相関モデルを記憶し、
   前記第１の処理システム、及び、前記第１の処理システムとは異なる第２の処理システムにおいて所定のベンチマーク処理実行時に取得されたベンチマーク性能を用いて、前記第１の処理システムの相関モデルを補正することにより、前記第２の処理システムにおける前記所定のプログラム処理実行時の相関モデルの予測モデルを生成する、
   運用管理方法。
10. コンピュータに、
    第１の処理システムにおける所定のプログラム処理実行時の、１以上のメトリックの各ペアの相関関係を示す相関モデルを記憶し、
    前記第１の処理システム、及び、前記第１の処理システムとは異なる第２の処理システムにおいて所定のベンチマーク処理実行時に取得されたベンチマーク性能を用いて、前記第１の処理システムの相関モデルを補正することにより、前記第２の処理システムにおける前記所定のプログラム処理実行時の相関モデルの予測モデルを生成する、
    処理を実行させるプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。

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