JP5970256B2 - 運用計画策定支援システム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、データセンタのように、電力等の資源を共有する施設における運用計画の策定支援をするシステム、並びにその方法に関する。

通信ネットワークの発達と普及が急速に進み、ネットワークを介した情報システム利用の利用が盛んになっている。その結果、情報システムをデータセンタに設置し運用と管理を集中的に行う事例が急速に増えている。データセンタを用いる事によって、情報システムを格納するインフラ設備や運用担当者をユーザサイドで用意する必要が少なくなり、集中的に管理する設備と専門家を擁するデータセンタの特徴から情報システムの稼動における信頼性が向上する効果が得られている。資源を集中的に管理し信頼性の高い設備として例えば、耐震性が高い建物や自家発電設備によって安定供給が裏づけられた電源設備や冗長化されて専門家によるメンテナンスが保障されたネットワークが挙げられる。

一方で、データセンタ事業者の視点では、多くの既存ユーザや新規ユーザからの要望に応じて、データセンタ内の区画やインフラ設備や運用担当者や仮想化環境におけるアプリケーションの割り当てを計画的に実施し、ユーザの異なる要求に対して、限られたデータセンタ内の資源を用いて効率良く実現する必要がある。これは、限られた空間や電力や通信帯域等の資源を既存ユーザに対して提供しつつ、新規ユーザに対してもこれらの資源の新たな割り当てを行う必要がある状況である。この資源（リソース）の割り当ては、ある種のナップザック問題や組み合わせ計画問題を解くのと同様である。ナップザック問題の解き方は、計算量理論の古典的課題として知られており、コンピュータによって解を得る事は、計算すべき組み合わせ数の増大に伴って有限時間で実行する事が困難な問題である。

例えば、特許文献１では、資源割り当ての最適化を試みる方法が示されている。特許文献１では、線形計画問題の解法をデータに従って組み合わせ条件を切除していく事によって効率的に問題を解く方法を開示している。また、特許文献２には、公共サービス配電ネットワークにおける負荷を制御する方法及びシステムが開示されている。このシステムでは、ノードのネットワーク制限及び期間を満足するように、制限イベントが開始され、ナップザック問題を解き、ノードに関連付けられた施設の負荷を所望のレベルまで下げる。さらに、特許文献３には、要求情報とマシン情報と配置情報とに基づいて、順次配置設計を行い、新配置情報を作成する情報処理システムが開示されている。

特表２００３−５２７６４８号公報 特開２０１１−６２０７５号公報 ＷＯ２０１０／１４０１９４Ａ１

クラウドコンピューティング技術の進展によって、ユーザにとってはハードウェアを手配せずともシステムの立ち上げと利用が可能となった。この結果、データセンタ事業者がクラウドサービスを提供する場合には、ユーザからの急なシステムの増強要求に応える体制の確立が求められている。すなわち、先述した集中的に管理し信頼性が高い設備を維持しつつ、近い将来に発生すると予見されるユーザの利用に応える事が求められている。

上記のような背景の中でデータセンタ事業者における運用では、ＣＭＤＢ（Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｄａｔａｂａｓｅ）による構成情報の一括管理といった運用管理効率化や、ＩＴＩＬ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ Ｌｉｂｒａｒｙ）による運用管理プロセスの標準化といった取り組みが為されており、現在の所、既存のシステムに関わる人員や機器管理の効率化やインフラ設備の高信頼化に着眼がおかれている。

このように、データセンタの運用計画では、既存ユーザのシステムに関する人員や機器やインフラ設備等の共用資源を安定稼動させる視点と、新規ユーザの利用要請に応じて人員や機器やインフラ設備等の共用資源や仮想化環境を効率的且つ計画的に提供する視点の二点がある。特に、後者の視点に関しては、仮想化環境の普及によって、新規ユーザが求めるシステムやアプリケーションの稼動までの期間は短くなっているが、電力や通信回線に関わるインフラ設備の増強には物理的な工事を要する。そのため、データセンタ設備に余力が無い場合には新規ユーザの要求する期間を満たす事が困難な状況である。

特許文献１〜３においては、資源の割り当てを最適化する方法については示されているが、その範疇は、いずれの場合も、確定した需要データに対してである。

本発明の課題は、データセンタ等、資源を共有する施設（以下、単に施設）における運用計画の立案において、既存ユーザのみならず新規ユーザによる将来の需要を予想し、この予想需要に対して施設のインフラ設備や仮想化環境を効率的に提供する為に、インフラ設備の増強を計画的に行うことができる運用計画策定支援システム及び方法を提供することにある。

本発明の代表的なものの一例を示すと、次の通りである。運用計画策定支援システムは、建屋、電源、空調及び通信ネットワークを含む各種の資源を共有するデータセンタに対する運用計画の策定を支援する運用計画策定支援システムであって、前記データセンタが持つ制約条件とユーザが要求するシステムの制約条件に関する情報と、前記データセンタの改善に要する期間と投資コストの雛形に関する情報を有し、過去の需要履歴を類型化する事により前記データセンタにおける将来の資源の需要の増加パターンを生成する増加パターン生成機能と、前記増加パターンにおける前記データセンタ内の前記資源の配置パターンを生成する配置パターン生成機能と、前記配置パターンにおけるデータセンタの余力や不足を導出する条件照合機能と、前記期間と前記投資コストの組み合わせを前記データセンタのインフラ改善パターンとして導出するインフラ改善パターン生成機能とを備え、前記条件照合機能は、前記配置パターンが前記制約条件を満たすかを判定し、前記配置パターンに対して、前記制約条件における条件値の不足値の組み合わせを提示し、前記制約条件に対して不足があれば優先順位を満たす範囲で前記制約条件を緩和し、該制約条件の緩和量を出力し、前記インフラ改善パターン生成機能は、前記制約条件の不足値に対して、前記雛形との照合結果から前記不足値を改善するに要する前記期間と前記投資コストの組み合わせを、前記データセンタのインフラ改善パターンとして提示することを特徴とする。

本発明によれば、施設における、既存ユーザの要求条件を満たす状況改善点を抽出し、更には、改善に要する期間と費用コストの見込みリストとを組み合わせる事によって、既存ユーザの要求のみならず将来的なユーザの要求に対しても、安定的且つ効率的なサービスを計画的に提供する事ができる。

本発明の一実施例に係る、運用計画策定支援システムの全体構成を説明する図である。 本発明の実施例に使用されるサーバの代表的な構成例を示す図である。 図１の運用計画策定支援サーバにおける、全体的な処理の流れを示す。 ＤＣ需要実績履歴ＤＢの構成例を示す図である。 キャパシティテンプレートＤＢの構成例を示す図である。 システム条件ＤＢの構成例を示す図である。 設備投資コストＤＢの構成例を示す図である。 増加パターン生成機能の処理フローを説明する図である。 配置パターン生成機能の処理フローを説明する図である。 条件照合機能の処理フローを説明する図である。 インフラ改善パターン生成機能の処理フローを説明する図である。 本発明の実施例の作用・効果を概念的に説明する図である。

本発明の運用計画策定支援システム及び方法は、異なるユーザが、共通の建屋等において電力、通信インフラ等の各種の資源を共有する、データセンタやショッピングセンター等のような各種の施設に適用可能である。以下では、適用対象の施設としてデータセンタを例に挙げて、本発明の実施形態を説明する。

本発明の本質的な課題は、ユーザの要求する期間に対して、データセンタ事業者がインフラ設備を設置する期間が長く計画立案が困難な点と、既存ユーザが利用するインフラ設備に対して新規ユーザが影響を及ぼさせないように計画立案をする事が組み合わせ数の増大によって困難である事にある。

そこで本発明では、（１）過去のデータセンタへの需要をデータセンタ事業者が予め用意したテンプレート（雛形）によって解析を行う事で将来の需要を予測し、（２）予測される需要から、既存の顧客における複雑な要求条件を満たす現在のデータセンタの状況おいて改善可能な点を抽出し、（３）データセンタの状況改善に要する期間と費用コストに関して予めデータセンタ事業者が策定した見込みリストを用いる事で将来的に有効なデータセンタ運用計画を導きだす、という方法によって前述した課題の解決を行う。

本発明によれば、データセンタの運用計画の策定を支援する方式で、過去のデータセンタの需要をテンプレート（雛形）によって類型化し、なおかつ既存ユーザの要求条件を満たすデータセンタの状況改善点を抽出し、更にはデータセンタ改善に要する期間と費用コストの見込みリストとを組み合わせる事によって、将来的なユーザ要求に対しても安定的且つ効率的なデータセンタサービスを計画的に提供する事ができる。
＜全体の構成＞
まず、本発明の実施例の全体の構成を、図面を参照しながら説明する。図１は、本発明を適用した運用計画策定支援システム１００の実施例の構成例を示す。本システム１００は、運用計画の策定支援を行う各種機能（１１０〜１１７）を実行する運用計画策定支援サーバ１０１と、策定支援を行う各種機能が利用／出力する各種データベース（１２０〜１２８）を保存するストレージ１０２にて構成される。運用計画策定支援サーバ１０１とストレージ１０２はネットワーク１０４を介して接続される。また、運用計画の策定を行うユーザは、運用計画策定支援サーバ１０１に接続されたオペレーション端末１０３にて各種操作を実施する。なお、本システム１００の構成はこの図で示された構成に限られたものではなく、例えば一部の機能を、ネットワークを介して接続された別のサーバにて実行する、または一部のデータベース情報を、ネットワークを介して接続された別のストレージに保存するという構成にしても良い。運用計画策定支援サーバの各機能（１１０〜１１７）と各種データベース（１２０〜１２６）をデータセンタにホストし、オペレーション端末１０３はネットワークを介してデータセンタ（data center、以下、ＤＣとも記載する）に接続することで、クラウドサービスとして遠隔で利用する構成としても良い。

運用計画策定支援システム１００の運用計画の策定支援を行う各種機能には、インフラ設備の過去需要のパターンからユーザが指定する将来のタイミングにおけるシステム（資源）の増加パターン（需要パターン）を生成する増加パターン生成機能１１０と、この増加パターンを、オペレーション端末１０３等において、当該システム（資源）の利用者であるユーザに対して視覚的に示す増加パターン表示機能１１１と、増加パターン生成機能１１０で生成した増加パターンと既存ＤＣの状態を示したＤＣ状態ＤＢ１２０からＤＣ内で未使用の空間内にシステム（資源）をどのように格納できるかを示す格納パターンがあるかを配置パターンとして算出する配置パターン生成機能１１２と、この配置パターンをユーザに対して視覚的に示す配置パターン表示機能１１３がある。さらに、配置パターン生成機能１１２で生成した配置パターンと、既存システムの条件値（制約条件）と増加パターンの条件値（制約条件）に関わるシステム条件（制約条件）を格納したシステム条件ＤＢ１２１とから、配置パターンにおいてデータセンタの余力や不足を導出する条件照合機能１１４がある。また、この条件照合結果をユーザに対して視覚的に示す条件照合結果表示機能１１５がある。また、条件照合機能１１４で生成した条件照合結果における不足条件と、データセンタのインフラ設備増強に要する期間と投資コストを格納した設備投資コストＤＢ１２４から入力された条件において投資に要する期間とコストの組み合わせをインフラ改善パターンとして導出するインフラ改善パターン生成機能１１６と、このインフラ改善パターンをユーザに対して視覚的に示すインフラ改善パターン表示機能１１７とを備えている。各機能の詳細に関しては、後段にて説明する。

また、運用計画の策定支援を行う各種機能が利用する各種データベースに関し、ＤＣ状態ＤＢ１２０には、現在のＤＣの空き空間やフロア構成や電力量や電力配線及び配電盤やネットワーク構成や帯域やデータセンタに格納されたシステムといったデータセンタに関わる情報が記述されている。システム条件ＤＢ１２１には、データセンタ内のシステムやユーザが要求するサーバ間の物理的設置距離条件や電力条件や空調条件や電源系統条件やサーバの重量やデータセンタフロアが耐えられる荷重限界やネットワーク系統条件やシステムに確保すべきネットワーク帯域条件が格納されている。また、キャパシティテンプレートＤＢ１２２には、予めデータセンタ事業者が定義したシステムの種別やサーバの種別毎の典型例やシステムの組み合わせ例や増加パターン生成機能で判定を容易にするテンプレート内の記述の大小関係（例えば、電力＞ネットワークのように条件値の優先順位やＷｅｂサーバ＞ＤＢサーバのようにサーバ間やシステム間の優先順位を記載し、これを大小関係と呼ぶ）が格納されている。ＤＣ需要履歴ＤＢ１２３には、過去から現在までのデータセンタに対するシステムの需要や導入時期や規模や設置場所が、直近のＤＣ需要実績履歴として格納されている。設備投資コストＤＢ１２４には、データセンタ事業者が予め定義したデータセンタの建屋やフロアや電力や空調やネットワークや耐加重を増強する際に必要と見込まれる期間や費用コストが格納されている。増加パターンＤＢ１２５には、増加パターン生成機能１１０によって生成された増加パターンが格納され、配置パターンＤＢ１２６には、配置パターン生成機能１１２によって生成された配置パターンが格納される。さらに、条件照合結果ＤＢ１２７には、条件照合機能１１４によって生成された条件照合結果が格納され、条件値変更見積もりＤＢ１２８には、インフラ改善パターン生成機能１１６によって生成されたデータセンタ内の条件値変更に伴う期間や費用コストが格納される。各データに関しては、後段で各種機能と共に説明する。

図２に、運用計画策定支援サーバ１０１の代表的な構成例を示す。当該サーバは、演算処理を実行する中央演算装置（ＣＰＵ）１５１、一時的にプログラム・データを記憶するメモリ１５２、各種インタフェースに対する制御を行うコントローラ１５３、各種データ・プログラムを保持する記憶装置１５４、外部ネットワークと接続するネットワークインタフェース、ディスプレイやキーボード等の周辺装置を接続する周辺装置インタフェースから構成される。
＜運用計画策定支援システムによる全体的な処理＞
図３に、運用計画策定支援サーバ１０１における全体的な処理の流れを示す。
運用計画策定支援システム１００は、まず、ＤＣ需要実績履歴ＤＢ１２３から得た直近のＤＣ需要実績履歴の情報に基づき、追加されたシステムをキャパシティテンプレートＤＢ１２２の「システムのキャパシティテンプレート」でマッチングし、類型化を行う（Ｓ０１）。

図４に、ＤＣ需要実績履歴ＤＢ１２３の構成例を示す。ＤＣ需要実績履歴ＤＢ１２３には、システム名、サーバ名、それらの需要実績履歴、及び、関係システム等が記載されている。
図５に、キャパシティテンプレートＤＢ１２２の構成例を示す。キャパシティテンプレートＤＢ１２２は、システム容量や、システム組み合わせ、システム順序等が記載されている。

図３の（Ｓ０１）におけるマッチングの分類結果１３０の例として、Webサーバテンプレート１、Webサーバテンプレート２等が得られる。この分類結果１３０とユーザが設定した増加率パラメータ１４０とから、当該システムの増加パターンを作成する（Ｓ０２）。さらに、現在の機器ＤＢ１２０とシステムの条件ＤＢ１２１の情報を基に、上記増加パターン毎に、ＤＣ内の配置と条件の適合を判定する。
図６に、システム条件ＤＢ１２１の構成例を示す。システム条件ＤＢ１２１には、例えば「電力」に関してＤＣ建屋内の条件が記載されている。

図３の（Ｓ０２）において、適合できる場合は、条件への余力を出力し、不適合の場合には、不足条件と値を出力する（Ｓ０３）。さらに、設備投資コストＤＢ１２４の期間や費用コストの情報と、条件への適合、不適合の判定結果とから、不足時には条件を満たすための投資パターンを、条件値変更見積もりとして出力する（Ｓ０４）。
図７に、設備投資コストＤＢ１２４の構成例を示す。設備投資コストＤＢ１２４には、例えば、ＤＣ内の電源等の増強に伴うコストの情報が記載されている。

図３に戻り、最後に、「過去の需要履歴に基づく、システムの増加パターン」と「増加パターンにおけるシステム条件の適合判定結果」と「不適合と判定されたケースの設備投資パターン」を出力する（Ｓ０５）。
次に、運用計画策定支援サーバ１０１の各種機能について説明する。
＜増加パターン生成機能＞
まず、増加パターン生成機能１１０について実施の形態の一つを説明する。増加パターン生成機能１１０では、過去のデータセンタに対する需要や設置されたシステムのデータベースをデータセンタ事業者が予め定義したキャパシティテンプレートに類型化をし、一定期間辺りにデータセンタ内に格納されるシステムやアプリケーションの増加を決定し、複数ありうる増加をパターン化しそのパターンの出力と表示を行う。

増加パターン生成機能１１０による処理の詳細について、図８を用いて示す。
Ｓ２０１に示すように、最初にユーザから、オペレーション端末１０３等を介して、増加率パラメータ１４０の入力と解析したいＤＣ需要の履歴期間の入力を受け付ける。増加率パラメータ１４０は、未来において増加量が一様では無い為、ユーザ側でその予測量の増減を調整する為のパラメータである。当該機能では先述したよう過去の需要を類型化し増加予測を行うが、例えば過去の半年の需要と同じ増加量が未来の半年において見込まれるとは限らない。同様に、ＤＣ需要の履歴期間は、上述したように過去の増加パターン生成においてＤＣ需要履歴ＤＢ１２３を用いるが、そのＤＢの解析を行う過去の期間をユーザが決定する為のパラメータである。

次に、Ｓ２０２に示すように、キャパシティテンプレートＤＢ１２２とＤＣ需要履歴ＤＢ１２３を読み込む。

ここで、キャパシティテンプレートＤＢ１２２に保持されるキャパシティテンプレートについて説明する。過去に需要のあったシステムは、ユーザ毎の希望システムやアプリケーションの形態を取っている事が考えられる。将来的な需要を定量化するには、形態が多様に渡りすぎる可能性がある。この為、システムやサーバやアプリケーションの汎用的なテンプレートを作成し、既存のシステム等をこのテンプレートに従って分類する。テンプレートにおいては、アプリケーションやアプリケーションを稼動させるサーバや複数のサーバとアプリケーションの組み合わせによって構成されるシステムの典型例をユーザによって記載する。先述したように、既存のシステムは多様な形態をとっている可能性がある為、キャパシティテンプレートにおいては、アプリケーションとサーバとシステムの組み合わせのパターンを記述し、この組み合わせが全ての組み合わせを網羅的に示せれるとは限らない為、後で類別化をする際の指標としてアプリケーションやサーバやシステムにおける仕様上の大小関係を定義する。例えば、システム仕様に関する諸情報の条件として“サーバＡの重量”＞“サーバＡのサイズ”といった記述があげられ、システム間やサーバ間の関係としては“ＷｅｂサーバＢ”＞“ＷｅｂサーバＡ”といった記述があげられ、システムの稼動に関わる諸条件として電力不足等の非常時を想定した条件として “データセンタＡ＞データセンタＢ”といった記述があげられ、このような記述によって、データセンタの容積、フロア面積、電力のキャパシティ、ネットワークの周波数帯域等の大小関係を定義し、テンプレート内の記述における序列を決定しておく。

ＤＣ需要履歴ＤＢ１２３に保持されるＤＣ需要履歴には、ユーザから需要のあった時期／システムやアプリケーションの名前／配置場所／必要電力／空調／ネットワーク／重量／冗長構成といった、システムに関わる諸情報が格納される。

次に、Ｓ２０３に示すように、先述したようにＤＣ需要履歴の需要時期毎に需要のあったシステムがテンプレート中のどの記述と合致するかを照合する。テンプレート中と完全一致しない場合には、（１）部分的に一致したテンプレートが存在する場合、予め定義された大小関係で大とされる項目が合致する記述を選択し、且つ需要履歴で記述された各情報の値を超えたテンプレートを採用（２）テンプレート中で一致がみられない場合には、諸情報に関して数値が全てを超えているテンプレート記述のうち、大小関係でもっとも小さい物もしくは数値が小さい物を選択、といった二段階を経て過去の需要履歴をテンプレートパターンで類型化する。

次に、Ｓ２０４に示すように、テンプレートパターンでの類型化とＤＣ需要履歴における需要時期の記録から、日単位／週単位／月単位／年単位といった形で過去の需要がどういう傾向であったかを導出する。この導出結果は日付単位でテンプレート中のどの項目が増加したかがデータ化したものであり、過去と同じ需要が仮定するならば未来に繰り返す可能性のある需要を示すデータである。このデータを以降の記述では増加予測データと呼ぶ。また、このデータを時間単位で区切ると一定期間における予測される需要データとみなす事が出来る。

Ｓ２０５において、増加予測データに対して増加率パラメータをかけていく事で増加や減少に関する補正を行い、この結果を今後の需要として見込み増加パターンデータとする。

Ｓ２０６において、キャパシティテンプレートに記載された条件記述を用いて増加パターンの条件データを生成する。

Ｓ２０７において、Ｓ２０１〜Ｓ２０６の過程を経て生成した増加パターンを増加パターンＤＢ１２５に出力し、条件データをシステム条件ＤＢ１２１に出力をする。同様に増加パターン表示機能１１１を起動し、生成された増加パターンをユーザに対して視覚的に提示する。
＜配置パターン生成機能＞
次に、配置パターン生成機能１１２について、実施の形態の一つを説明する。配置パターン生成機能１１２は、先述した増加パターンデータと現状のＤＣ状態を記したデータが格納されたＤＣ状態ＤＢから、増加パターンで記述されたシステムやアプリケーションを格納した場合のデータセンタ内の配置を生成する機能である。

配置パターン生成機能１１２の詳細について、図９を用いて示す。Ｓ２１１に示すように、増加パターンＤＢ１２５から増加パターンを読み込む。次に、Ｓ２１２のように現状のＤＣ状態を記したＤＣ状態ＤＢ１２０を読み込む。以降においてはＳ２１４のように、Ｓ２１１で読み込んだ増加パターン全てに対して図９における処理が終わっているかを判定しつつ、現状のＤＣ状態における配置例の生成を実行する。後述するＳ２１６のような配置例の生成機能では一つの増加パターンに対して複数の配置例が生成される。この複数の配置例を本発明においては配置パターンと呼ぶ。全ての増加パターンに対して配置パターンの生成が終わった場合、Ｓ２１７のように生成された配置パターンを配置パターンＤＢ１２６に出力し、配置パターン出力機能１１３によって配置パターンをユーザに対して視覚的に提示する。

次に、Ｓ２１４において配置パターンが網羅されていない場合を述べる。Ｓ２１５で、ＤＣ状態ＤＢ１２０における物理的空き空間を取り出す。空間の取り出し方は、データセンタの建屋／フロア／フロア内の区画／区画内のラック／ラック内の区画を区分として取り出す。そして、数学における集合の包含関係を表す記号⊃を用いると前記の区分は、
建屋⊃フロア⊃フロア内の区画⊃区画内のラック⊃ラック⊃ラック内の区画
という包含関係である。ＤＣ状態ＤＢ１２０から、使用中の建屋／フロア／フロア内の区画／区画内のラック／ラック／ラック内の区画がＳ２１５によって明らかになる。より詳細に述べると、Ｓ２１５では、ＤＣ状態ＤＢに記載されたシステムやアプリケーションが格納されたユーザが利用している建屋情報や位置情報や格納されたラック情報、及びデータセンタ事業者側が用意する建屋や建屋内のフロア構成や区画やラック情報が記載されており、前記のユーザが利用している建屋情報や位置情報やラック情報を、前記のデータセンタ事業者側が用意する建屋やフロアやラックの情報に照合を行い、物理的な空き空間を導出する。前記の結果を用いてＳ２１６のように前記物理的空き空間に対して前記増加パターンを当てはめ、増加するシステムやアプリケーションが用いるサーバ等の物理的空間に関してどのような配置が有りえるかを導出する。先述したように、この配置の導出結果を配置パターンと呼ぶ。前記の配置パターンの導出においては、ナップザック問題とみなして解く方法や組み合わせ整数問題とみなして解く方法がある。
＜条件照合機能＞
次に、条件照合機能１１４について実施の形態の一つを説明する。条件照合機能１１４では、先述した配置パターン生成機能１１２によって配置パターンデータに関して、既存のシステム条件や前記の増加パターン生成機能１１０において増加パターン毎に付与される条件が格納されたシステム条件ＤＢ１２１を用いる事でシステム条件を満たすデータセンタ状況であるかを導出する。前記導出に伴って、システム条件を満たす場合には、各条件に対する余裕値を導出し、ユーザが要求するシステム条件を満たしつつ増加パターンによって変化する条件を満たすようなデータセンタに関わる条件を導出する。前記のデータセンタに関わる条件とは、例えば建屋やフロア内の区画や電源やネットワーク回線といったデータセンタ事業においてユーザが直接保有する事が少なく、データセンタ事業者が予め用意する物である。

条件照合機能１１４の詳細について、図１０を用いて示す。Ｓ２２１で、配置パターンＤＢ１２６から配置パターンを読み込む。次に、Ｓ２２２で、システム条件ＤＢ１２１を読み込む。以降においてはＳ２２４のように、Ｓ２２１で読み込んだ配置パターン全てに対して図１０における処理が終わっているかを判定しつつ、システム条件を満たしているかの判定及び過不足するパラメータ例の生成を実行する。前記の判定結果及び過不足するパラメータ例を本発明においては条件照合結果と呼ぶ。全ての配置パターンに対して条件照合結果の生成が終わった場合、Ｓ２２５において、生成された条件照合結果を条件照合結果ＤＢ１２７に出力し、条件照合結果表示機能１１５によって条件照合結果による過不足量をユーザに対して視覚的に提示する。

Ｓ２２４において全ての配置パターンに対して網羅をしていない場合を述べる。Ｓ２２５で、配置パターンにおけるシステム条件ＤＢ１２１中の増加パターン生成機能で生成された、増加すると予測されるシステムによる環境条件の変化を計算する。前記の環境条件の変化とは、システムの増加に伴って増加する消費電力や建屋に対する荷重や使用されるネットワーク帯域の変化の事である。いうまでもなく配置パターンの生成方法から、環境条件の変化が日／週／月／年といった時間単位毎に環境条件が生成される。Ｓ２２６で、前記の条件値の変化をシステム条件ＤＢに記載された既存ユーザのシステム条件とデータセンタ設備に関する条件と矛盾しないかを判定する。Ｓ２２７における条件判定結果によって処理はＳ２２８とＳ２２９の二つに分岐する。条件を満たす場合には、Ｓ２２８で、環境条件とシステム条件ＤＢとの比較による差分値をデータセンタの持つ余裕として記録する。条件を満たさない場合には、Ｓ２２９で、環境条件によってシステム条件が矛盾しない条件値の増減例を導き出して記録する。前記の条件値の導き出しに関して詳細を述べる。データセンタにおける諸条件に関して、例えば電力を例にすると、次式（Ａ）で示せれる。

（既存のシステムの利用する電力）＋（配置パターンの利用する電力）≦（データセンタの電力上限）― ― 式（Ａ）
この時、前記式Ａの（既存のシステムの利用する電力）を削減する方法や前記式Ａにおける（配置パターンの利用する電力）を削減するのではなく、（データセンタの電力上限）の値をどこまで大きくすれば、式（Ａ）の不等号を満たすかを導出する。また、同様に例としては次式（Ｂ）のような条件も挙げられる。

（ネットワーク機器Ｘを利用する既存システムが要求する帯域）＋（配置パターンが利用するネットワーク機器Ｘを利用する場合の帯域）≦（ネットワーク機器Ｘが保障する帯域）― ― 式（Ｂ）
式（Ｂ）も同様に（ネットワーク機器Ｘが保障する帯域）をどの値に変更すれば良いか導出する。また、条件においては次式（Ｃ）のような値の変更が困難な例がある。

（最小距離）≦ （顧客Ａのシステムと冗長化システムの距離）≦（最大距離）
― ― 式（Ｃ）
前記式（Ｃ）では、物理的な距離を調整する事は不可能な為、本機能では「解無し」と出力する場合もある。

また、条件値の増減に関しては相反する条件が設定される場合が考えられる。例えば、災害対策の為に異なるデータセンタ建屋にシステムを冗長化して且つ高速に冗長システムと同期を行うとした場合、遠距離に置く方が災害対策として有効であるがシステム間の同期性能はネットワークの距離に反比例して減少する事から相反する条件となる。このような場合は、システム条件ＤＢにおいて、例えば（システムＡ：距離＞ネットワーク）といったような優先順位を記述する事で相反する条件に対して順序立てて増減値を決定する事が出来る。
＜インフラ改善パターン生成機能＞
次に、インフラ改善パターン生成機能１１６について実施の形態の一つを説明する。インフラ改善パターン生成機能１１６では、先述した条件照合機能によって導出された条件照合結果と設備投資コストＤＢ１２４から、データセンタ設備の改善に要する期間と投資コストを導出する。

インフラ改善パターン生成機能１１６の詳細について、図１１を用いて示す。Ｓ２３１に示すように、条件照合結果ＤＢ１２７を読み込む。次に、Ｓ２３２で、設備投資コストＤＢ２３２を読み込む。前記設備投資コストＤＢには、データセンタ事業者が予め作成する事を企図し、データセンタ設備の改善に要する期間と投資コストの組み合わせが格納される。前記データセンタ設備の改善とは、例えば建屋の増設や電源供給源の増設やネットワーク回線の増強やラック数の増強や耐加重向上工事や空調設備の増設が挙げられる。以降においては、Ｓ２３４乃至Ｓ２３６のように、Ｓ２３１で読み込んだ条件照合結果全てに対して且つ条件照合結果で余力がある結果であるかを判定しつつ、図１１における処理を実行する。Ｓ２３４において、全ての条件照合結果を網羅した場合、Ｓ２３７のように生成されたデータセンタ改善に要する期間とコストを条件値変更見積もりＤＢ１２８に出力し、インフラ改善パターン表示機能１１７によって条件値変更に要する期間と投資コストを、ユーザに対して視覚的に提示する。

図１２は、インフラ改善パターン表示機能１１７によりユーザに対して視覚的に提示されるインフラ改善パターンの例を、概念的に示した図である。ここでは、簡易的に二次元で表示している。図１２の（Ａ）は、ＤＣの将来の任意のある時点での配置とその時の諸条件の値の関係を示し、外側の楕円の領域はその時に優先順位を満たす解空間、内側の楕円の領域は最良な解（複数有り得る）の空間を示している。諸条件の値は、将来の任意のある時点までに増加すると予測されるシステムによる環境条件の変化を反映したものである。この例では、解Ｚが条件を満たす空間に入らない。（Ｂ）は、Ｚが解空間に入るように、パラメータを変更し、解空間そのものを変動させている。これは、先に述べた式（Ａ）において、既存のシステムの利用する電力を削減する方法や配置パターンの利用する電力を削減するのではなく、優先順位を満たす範囲で制約条件を緩和すれば、例えばデータセンタの電力上限の値をどこまで大きくすれば、将来の任意のある時点において、式（Ａ）の不等号を満たすかを導出し、この制約条件の緩和量を出力したことに相当する。

本実施例によれば、データセンタの運用計画の策定を支援する方式で、過去のデータセンタの需要をテンプレートによって類型化し、なおかつ既存ユーザの要求条件を満たすデータセンタの状況改善点を抽出し、更にはデータセンタ改善に要する期間と費用コストの見込みリストとを組み合わせる事によって、将来的なユーザ要求に対しても安定的且つ効率的なデータセンタサービスを計画的に提供する事ができる。

１００…運用計画策定支援システム、１０１…運用計画策定支援サーバ、１０２…ストレージ、１０３…オペレーション端末、１０４…ネットワーク、１１０…増加パターン生成機能、１１１…増加パターン表示機能、１１２…配置パターン生成機能、１１３…配置パターン表示機能、１１４…条件照合機能、１１５…条件照合結果表示機能、１１６…インフラ改善パターン生成機能、１１７…インフラ改善パターン表示機能、１２０〜１２８…運用計画策定支援で利用する各種データベース、１４０…増加率パラメータ、１５１…ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、１５２…・メモリ、１５３…コントローラ、１５４…記憶装置、１５５…ネットワークインタフェース、１５６…周辺装置インタフェース、Ｓ２０１〜Ｓ２０７…処理ステップ、Ｓ２１１〜Ｓ２１７…処理ステップ、Ｓ２２１〜Ｓ２２９処理ステップ、Ｓ２３１〜Ｓ２３７…処理ステップ。

Claims (7)

1. 建屋、電源、空調及び通信ネットワークを含む各種の資源を共有するデータセンタに対する運用計画の策定を支援する運用計画策定支援システムであって、
   前記データセンタが持つ制約条件とユーザが要求するシステムの制約条件に関する情報と、前記データセンタの改善に要する期間と投資コストの雛形に関する情報を有し、
   過去の需要履歴を類型化する事により前記データセンタにおける将来の資源の需要の増加パターンを生成する増加パターン生成機能と、
   前記増加パターンにおける前記データセンタ内の前記資源の配置パターンを生成する配置パターン生成機能と、
   前記配置パターンにおけるデータセンタの余力や不足を導出する条件照合機能と、
   前記期間と前記投資コストの組み合わせを前記データセンタのインフラ改善パターンとして導出するインフラ改善パターン生成機能とを備え、
   前記条件照合機能は、前記配置パターンが前記制約条件を満たすかを判定し、前記配置パターンに対して、前記制約条件における条件値の不足値の組み合わせを提示し、前記制約条件に対して不足があれば優先順位を満たす範囲で前記制約条件を緩和し、該制約条件の緩和量を出力し、
   前記インフラ改善パターン生成機能は、前記制約条件の不足値に対して、前記雛形との照合結果から前記不足値を改善するに要する前記期間と前記投資コストの組み合わせを、前記データセンタのインフラ改善パターンとして提示する
   ことを特徴とする運用計画策定支援システム。
2. 請求項１において、
   前記各種の資源の種別、仕様、及び大小関係を記述したキャパシティテンプレートと、
   前記データセンタの過去の需要履歴の情報を備え、
   前記増加パターン生成機能により、前記キャパシティテンプレートの情報に基づき、前記データセンタの過去の需要履歴の情報を類型化し、前記データセンタにおける将来の増加パターンを生成する
   ことを特徴とする運用計画策定支援システム。
3. 請求項２において、
   前記増加パターン生成機能により、予測量の増減を調整するためのパラメータとして外部から与えられる増加率パラメータに基づき、前記過去の需要を類型化し前記増加パターンを生成する
   ことを特徴とする運用計画策定支援システム。
4. 請求項２において、
   前記データセンタの現在の内部状態の情報を備え、
   前記配置パターン生成機能により、前記内部状態の情報に基づき、前記建屋の未使用の空間を抽出し、該未使用の空間に対する前記増加パターンの配置パターンを算出し、前記未使用の空間に対する配置例を提示する
   ことを特徴とする運用計画策定支援システム。
5. 運用計画策定支援システムにより、建屋、電源、空調及び通信ネットワークを含む各種の資源を共有するデータセンタに対する運用計画の策定を支援する方法であって、
   前記運用計画策定支援システムは、前記データセンタが持つ制約条件とユーザが要求するシステムの制約条件に関する情報と、前記データセンタの改善に要する期間と投資コストの雛形に関する情報を有し、
   過去の需要履歴を類型化する事により前記データセンタにおける将来の資源の需要の増加パターンを生成し、
   前記増加パターンにおける前記データセンタ内の前記資源の配置パターンを生成し、
   前記配置パターンにおける前記データセンタの余力や不足を導出し、
   前記期間と前記投資コストの組み合わせを前記データセンタのインフラ改善パターンとして導出し、
   前記配置パターンが前記制約条件を満たすかを判定し、前記配置パターンに対して、前記制約条件における条件値の不足値の組み合わせを提示し、前記制約条件に対して不足があれば優先順位を満たす範囲で前記制約条件を緩和し、該制約条件の緩和量を出力し、
   前記データセンタの改善に要する期間及び投資コストの雛形に関する情報に基づき、前記条件値の不足値に対して、前記雛形との照合結果から前記不足値を改善するに要する期間及び投資コストの組み合わせをインフラ改善パターンとして提示する
   ことを特徴とする運用計画策定支援方法。
6. 請求項５において、
   前記データセンタの過去の需要履歴と、前記各種の資源の種別や仕様及び大小関係を記述したキャパシティテンプレートの情報から、指定された将来のタイミングにおける前記増加パターンを生成し、
   前記過去の需要履歴を類型化する事により前記データセンタにおける将来の増加パターンを生成し、提示する
   ことを特徴とする運用計画策定支援方法。
7. 請求項６において、
   現在の前記データセンタの内部状態の情報に基づき、前記建屋の未使用の空間を抽出し、前記増加パターンの前記未使用の空間に対する前記配置パターンを算出し、前記未使用の空間に対する配置例を提示する
   ことを特徴とする運用計画策定支援方法。

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