JP6214679B2 - クラウドコンピューティング環境へのコンピューティングリソースの移動可能性の決定 - Google Patents

Description

本発明の技術は、一般にクラウドコンピューティング環境へのコンピューティングリソースの移動に関し、詳細には、クラウドコンピューティング環境に対するコンピューティングリソースの移動可能性（transferability）の決定に関するものである。

コンピューティング装置の中には、サーバ、ホストコンピューティング装置、ストレージ装置、アプリケーション等を含む複数のコンピューティングリソースからなるネットワークを介して通信を行うものがある。クラウドコンピューティング環境は、ソフトウェア、データ、計算等を含むリモートサービスをクライアントコンピューティング装置に提供する。クライアントコンピューティング装置又はプライベートサーバ上で全てのサービスをローカルで実行するのではなく、ユーザによっては、コンピューティングリソースをクラウドコンピューティング環境に移す（relocate）ことにより利益を享受することが可能である。

クラウドコンピューティング環境へのコンピューティングリソースの移動可能性を判定するための解析ロジックを有するコンピューティング装置を含むシステムを示すブロック図である。 解析ロジックを示すブロック図である。 コンピューティングリソースの特徴に関するファクタを含むビジネスディメンションを示すディメンションテーブルである。 コンピューティングリソースの特徴に関するファクタを含むテクニカルディメンションを示すディメンションテーブルである。 コンピューティング環境のタイプに関連する複数のレイヤを示す図である。 各ビジネスディメンションに沿って受信したデータが特定のコンピューティング環境レイヤにどの程度近いかを示す図である。 各テクニカルディメンションに沿って受信したデータが特定のコンピューティング環境レイヤにどの程度近いかを示す図である。 クラウドコンピューティング環境へのコンピューティングリソースの移動可能性に関するレポートを生成するための方法800を示すブロック図である。 クラウドコンピューティング環境へのコンピューティングリソースの移動可能性を判定するよう構成されたコードを格納した有形のマシン読み取り可能媒体を示すブロック図である。

以下の詳細な説明では、図面を参照して複数の特定の実施形態について説明する。

本書で開示する技術は、一般に、クラウドコンピューティング環境へのコンピューティングリソースの移動可能性を解析することに関する。ユーザが、該ユーザ自身のコンピューティングプログラム、コンピューティングアプリケーション、データベース等のコンピューティングリソースをクラウドコンピューティング環境へ移動すべきか否かを判定する場合に考慮すべきファクタは多数存在する。クラウドコンピューティング環境へのコンピューティングリソースの移動可能性は、該ユーザの業務に関するディメンション並びに該ユーザのコンピューティングリソースの技術的な詳細に関するディメンションに基づいて評価することが可能である。

図１は、クラウドコンピューティング環境へのコンピューティングリソースの移動可能性を判定するための解析ロジック104を有するコンピューティング装置102を含むシステム100を示すブロック図である。該コンピューティング装置102は、例えば、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、モバイル装置、サーバ、又は携帯電話、特にウェアラブルコンピューティング装置とすることが可能である。コンピューティング装置102は、プロセッサ106及びストレージ装置108を含むことが可能である。該プロセッサ106は、シングルコアプロセッサ、マルチコアプロセッサ、コンピューティングクラスタ、又は任意数の他の構成とすることが可能である。プロセッサ106は、CISC（Complex Instruction Set Computer）又はRISC（Reduced Instruction Set Computer）プロセッサ、x86命令セット互換プロセッサ、マルチコア、又は他の任意のマイクロプロセッサ又は中央処理装置（CPU）として実施することが可能である。実施形態によっては、メインプロセッサ106は、１つ以上のデュアルコアプロセッサ、１つ以上のデュアルコアモバイルプロセッサ等を含む。

コンピューティング装置102はメモリデバイス110を含むことが可能である。該メモリデバイス110は、ランダムアクセスメモリ（例えば、SRAM、DRAM、ゼロキャパシタRAM、SONOS、eDRAM、EDO、RAM、DDR RAM、RRAM、PRAM等）、リードオンリーメモリ（例えば、マスクROM、PROM、EPROM、EEPROM等）、フラッシュメモリ、又は他の任意の適当なメモリシステムを含むことが可能である。

プロセッサ106は、システムバス120（例えば、PCI、ISA、PCI-Express、HyperTransport（登録商標）、NuBus等）を介して、コンピューティング装置102をディスプレイ装置114に接続するよう構成されたディスプレイインタフェイス112に接続することが可能である。該ディスプレイ装置114は、コンピューティング装置102に組み込まれた構成要素であるディスプレイスクリーンを含むことが可能である。ディスプレイ装置114はまた、コンピュータ用モニタ、テレビ、又はプロジェクタ（特にコンピューティング装置102に外部的に接続されるもの）を含むことが可能である。

前記ストレージ装置108は、持続性のコンピュータ読み取り可能媒体とすることが可能である。ストレージ装置108は、プロセッサ106により実行された際にコンピューティング装置102に複数の操作を実行させる命令が格納されたものとすることが可能である。該操作は、少なくとも部分的にハードウェアロジックからなるロジックにより実行することが可能である。ハードウェアロジックは、少なくとも部分的にハードウェアを含み、ソフトウェア又はファームウェアを含むことも可能である。ハードウェアロジックは、コンピューティング装置102上で論理演算を実行するための相互接続された複数の電子部品を含む電子的なハードウェアを含むことが可能である。電子的なハードウェアは、別個の複数のチップ／回路及び分散された複数の情報処理システムを含むことが可能である。

ストレージ装置108は、クラウドコンピューティング環境へのコンピューティングリソースの移動可能性に関するディメンションを含むことが可能である。実施形態によっては、該ディメンションは、システム100の操作者により決定することが可能である。該ディメンションは、クラウドコンピューティング環境へのコンピューティングリソースの移動可能性に関する概念（concepts）である。複数のディメンションの各々は、特定のコンピューティングリソースに関して評価することが可能な移動可能性に関するファクタを含むことが可能である。該ディメンションは、かかる複数のファクタを含む１つ以上のディメンションテーブル105においてストレージ装置108上に格納することが可能である。前記操作は、アプリケーションの特徴に関するデータを受信することを含むことが可能である。実施形態によっては、該データは、システム100のユーザからの入力を介して受信することが可能である。前記操作は、該受信したデータを前記ディメンションと比較して該データが該ディメンションにどのくらい近いかを示す比較値を決定することを含むことが可能である。前記操作は、該比較に基づいて１つ以上のレポート107を生成することを含むことが可能である。該比較及び該レポート生成は、解析ロジック104により実行することが可能であり、該レポート107は前記ストレージ装置108上に格納することが可能である。

上述のように、前記ディメンションは、システム100の操作者により決定することが可能である。該ディメンションは、ビジネスカテゴリ又はテクニカルカテゴリを含む所与のカテゴリに属することが可能である。該ビジネスカテゴリは、クラウドコンピューティング環境へのコンピューティングリソースの移動を可能とし又は阻止することが可能な業務関連ファクタに関するディメンションを含む。該テクニカルカテゴリは、アプリケーション又はユーザの技術的な特徴に関するディメンションを含む。システム100の操作者は、クラウドコンピューティング環境やテクノロジー等の変化に基づいて該ディメンションを予め決定することが可能である。

「コンピューティングリソース」とは、本書で用いる場合、計算や通信等を行うために使用されるあらゆる要素を意味する。コンピューティングリソースは、データ記憶容量、処理リソース、ソフトウェアアプリケーション等とすることが可能である。テクニカルカテゴリ又はビジネスカテゴリのディメンションは、コンピューティングリソースの特徴に関するファクタを含むことが可能である。

図２は、解析ロジック104を示すブロック図である。該解析ロジック104は、データ入力モジュール202、比較エンジン204、重み付けモジュール206、正規化モジュール208、リスク解析モジュール210、及びレポートモジュール212を含むことが可能である。

前記データ入力モジュール202は、コンピューティングリソースの特徴に関する（上述したファクタを含む）データを受信するよう構成されている。実施形態によっては、データ入力モジュール202は、ディスプレイ装置（例えば、図１のディスプレイ装置114）上に描画されたグラフィカルユーザインタフェイスを介してデータを収集することが可能である。該データは、図３及び図４に関して以下で説明するように、複数のファクタに関する複数の質問を含む質問表という形で収集することが可能である。

比較エンジン204は、関連するディメンションに対する受信した複数のデータを比較して比較値を決定する。該比較値は、該受信したデータが該ディメンションにどのくらい近いかを反映することが可能なものである。該比較値は、パーセンテージとすることが可能である。例えば、受信したデータが、所与のディメンションのあらゆるファクタが満たされていることを反映している場合、比較値は100％である。場合によっては、比較値は、所与のディメンションについての複数の質問のうち肯定的な回答をされた個数に応じて100％よりも小さくなり得る。

比較エンジン204は、受信したデータがディメンションにどのくらい近いかに基づいて、コンピューティングリソースが最も適しているコンピューティング環境のタイプを判定するよう構成することが可能である。該コンピューティング環境のタイプの判定は、所与の１グループから１つのタイプを選択することを含むことが可能である。１グループをなす複数のクラウドコンピューティング環境は、パブリッククラウドコンピューティング環境、プライベート構外（off-premise）クラウドコンピューティング環境、プライベート構内（on-premise）クラウドコンピューティング環境、及び専用コンピューティング環境を含むことが可能である。パブリッククラウドコンピューティング環境とは、本書で用いる場合、サービスプロバイダによってコンピューティングリソース（例えば、アプリケーションやストレージ装置等）が一般人に対して利用可能となるクラウドコンピューティング環境を意味する。プライベート構外クラウドコンピューティング環境とは、本書で用いる場合、単一の組織又はユーザのためにのみ動作している、ユーザの地理的な位置から遠隔地に配置されたクラウドコンピューティング環境を意味する。プライベート構内クラウドコンピューティング環境とは、本書で用いる場合、ユーザの地理的な位置に配置されたクラウドコンピューティング環境を意味する。専用コンピューティング環境とは、本書で用いる場合、ユーザにより専らリースされ又は所有されているサーバ等のコンピューティングリソースを含むコンピューティング環境を意味する。

重み付けモジュール206は、ユーザからの入力に基づき受信したデータを重み付けするよう構成されている。例えば、該データは、ビジネスカテゴリの規制（regulatory）ディメンションからのファクタを含むことが可能である。該重み付けモジュール206は、他のファクタよりも重くなるようにファクタの重み付けをユーザが行うことを可能とするよう構成されている。例えば、重み付けモジュール206は、所与のパブリッククラウドコンピューティング環境でのアプリケーションの実行に関する問題を示す何らかの規制ディメンションのファクタを、該アプリケーションがプライベートクラウドコンピューティング環境又は専用コンピューティング環境上での実行により適しているか否かに関するファクタよりも重く重み付けすることが可能である。

正規化モジュール208は、決定されたクラウドコンピューティング環境のタイプに関して各ディメンションにとって必要となる最小値に基づいて比較値を正規化するよう構成されている。該最小値は、システム100の操作者により決定することが可能である。例えば、インフラストラクチャディメンションについての比較値は、パブリッククラウドコンピューティング環境についての少なくとも75％であることが必要とされ得る。一方、クラウド動作モデルについての比較値は、パブリッククラウドコンピューティング環境についての少なくとも90％であることが必要とされ得る。よって、この例では、インフラストラクチャディメンションについての比較値75％は、クラウド動作モデルディメンションについての比較値90％で正規化することが可能である。

リスク解析モジュール210は、クラウドコンピューティング環境へのアプリケーションの移動可能性に関するリスク値を識別するよう構成されている。該リスク値は、受信したデータに関する値のサブセットに基づいて識別される。解析ロジック104は、該リスク値に基づいてリスク軽減の推奨を提供するようプロセッサ106に命令することが可能である。例えば、上述した複数のディメンションの複数のファクタの各々に、クラウドコンピューティング環境へコンピューティングリソースを移動させることについてのリスクを示すリスク値を関連づけることが可能である。各ファクタに関連づけられたリスク値は、上述した生成されたレポートで提供することが可能である。実施形態によっては、該リスク値を平均化して、低、中、高という平均リスク値に関連づけることが可能である。実施形態によっては、前記生成されたレポートはまた、該リスク値によって示されるリスクの軽減に関する推奨を含むことが可能である。

レポートモジュール212は、受信したデータに基づいてレポートを生成するよう構成されている。生成されるレポートは、クラウドコンピューティング環境へのコンピューティングリソースの移動可能性に関する図表及びテキストによる説明を含むことが可能である。実施形態によっては、生成されるレポートは（図５ないし図７に示すような）レーダーチャートを含むことが可能である。生成されるレポートはまた、コンピューティングリソースの移動に適したコンピューティング環境のタイプについての推奨を含むことが可能である。

図３は、コンピューティングリソースの特徴に関するファクタ304を含むビジネスディメンション302を示すディメンションテーブル300である。該ディメンションテーブル300内のディメンション302は、ビジネスカテゴリ306のディメンションである。該ビジネスカテゴリ306のディメンションは、規制308、ベンダサポート310、地理（geography）312、サービス利用可能性314、作業負荷変動性316、及びセキュリティ318を含むことが可能である。ビジネスカテゴリ306のディメンション302の各々は、ユーザの業務が、クラウドコンピューティング環境へのコンピューティングリソースの移動に適合する（compatible）ものであるか否かに関するファクタ304を含む。

規制ディメンション308は、クラウドコンピューティング環境でのコンピューティングリソースの実行を妨げ得る規制上の問題が存在するか否かに関するファクタ304を含む。例えば、規制ディメンションのファクタ304は、FISMA及びHIPPA等、又は政府が認定するオペレーティングシステムイメージ上でアプリケーションを実行することを必要とし得るその他の規制といった規制要件がアプリケーションに課せられるか否かを含むことが可能である。パブリッククラウドコンピューティング環境で実行することを禁止する規制ファクタを有するものとして識別されたコンピューティングリソースは、プライベートクラウドコンピューティング環境又は専用コンピューティング環境に適したものとなり得る。

ベンダサポートディメンション310は、コンピューティングリソースの何れかのベンダが、クラウドコンピューティング環境で該コンピューティングリソースのインスタンスをサポートするか否かに関するファクタ304を含む。例えば、アプリケーションは、ベンダが認定するオペレーティングシステムイメージ上で実行することが必要とされる場合がある。

地理ディメンション312は、クラウドコンピューティング環境へのコンピューティングリソースの移動を妨げる地理関連の問題が存在するか否かに関するファクタ304を含む。例えば、ユーザ基盤（user base）の地理的な位置は、クラウドコンピューティング環境へのコンピューティングリソースの移動可能性を決定する際の地理ディメンションのファクタとなり得る。

サービス利用可能性ディメンション314は、コンピューティングリソースが必要とされるサービスレベルを有しているか否か及びコンピューティングリソースが故障時に自動的にリスタートする能力を有しているか否かに関するファクタ304を含む。例えば、アプリケーション等のコンピューティングリソースが、故障時に自動的にリスタートする能力を有していない場合、該アプリケーションは、ユーザが該アプリケーションをリスタートすることを可能にするプライベートクラウドコンピューティング環境に最も適している可能性がある。

作業負荷変動性ディメンション316は、ユーザの作業負荷の変動性がクラウドコンピューティング環境に良く適しているか否かに関するファクタ304を含む。例えば、コンピューティングリソースに関する予測不能な作業負荷が存在し得る。使用のピークを含む予測不能な作業負荷は、クラウドコンピューティング環境におけるコンピューティングリソースの機能のファクタとなり得るものである。

セキュリティディメンション318は、コンピューティングリソースがセキュリティ上の拘束を含むか否かに関するファクタ304を含む。例えば、アプリケーション等のコンピューティングリソースが、パブリッククラウドコンピューティング環境での該コンピューティングリソースの使用を禁止するセキュリティ上の拘束を有する場合、該アプリケーションは、プライベートクラウドコンピューティング環境に最も適したものとなり得る。別の例では、アプリケーションは、パブリッククラウドコンピューティング環境では利用できない特定のレベルの暗号化を必要とする可能性がある。

図４は、コンピューティングリソースの特徴に関するファクタ304を含むテクニカルディメンション402を示すディメンションテーブル400である。該ディメンションテーブル400内のディメンション402は、テクニカルカテゴリ406のディメンションである。該テクニカルカテゴリ406のディメンションは、インフラストラクチャ適合性（compatibility）408、クラウドコンピューティングモデル410、インターネット安定性412、パフォーマンス414、アーキテクチャ416、及びインタフェイス418を含むことが可能である。

インフラストラクチャ適合性ディメンション408は、コンピューティングリソースがクラウドコンピューティング環境のインフラストラクチャとの適合性を有するか否かに関するファクタ404を含む。例えば、インフラストラクチャ適合性ディメンションのファクタは、例えば、ライセンス上の制約、物理的なハードウェアの依存性、レガシーオペレーティングシステムの依存性等を含むことが可能である。

クラウドコンピューティングモデルディメンション410は、コンピューティングリソースがクラウドコンピューティング環境との適合性を有するものであるか否かに関するファクタ404を含む。例えば、クラウドコンピューティングモデルディメンション410のファクタ404は、アプリケーション等のコンピューティングリソースが、該アプリケーションをサポートするためにクラウドコンピューティングオペレーティングシステムのカスタマイズを必要とするか否かを含むことが可能である。別の例として、クラウドコンピューティングモデルディメンション410のファクタ404は、アプリケーション等のコンピューティングリソースが、プロプライエタリなクラスタリング技術を使用するものであるか否かを含むことが可能である。

インターネット安定性ディメンション412は、コンピューティングリソースがクラウドコンピューティング環境に適しているか否かに関するファクタ404を含む。例えば、インターネット安定性ディメンション412のファクタ404は、標準的なインターネット接続の性能レベルが所与のアプリケーションにとって十分であるか否か、又はアプリケーションが標準的なインターネットプロトコルを使用するか否かを含むことが可能である。別の例として、インターネット安定性ディメンション412のファクタ404は、所与のアプリケーションにとって必要となり得る信頼性レベル、すなわち、HTTPS等の標準的なインターネット接続に関するセキュリティレベルがアプリケーションにとって十分となるか否かを含むことが可能である。

パフォーマンスディメンション414は、コンピューティングリソースが帯域幅及びレイテンシに関して適合性を有するか否かに関するファクタ404を含む。例えば、パフォーマンスディメンション414のファクタ404は、コンピューティングリソースに関して必要となるデータ帯域幅、又は許容可能なデータレイテンシレベルを含むことが可能である。

アーキテクチャディメンション416は、コンピューティングリソースがクラウドコンピューティング環境に適しているか否かに関するファクタ404を含む。例えば、アーキテクチャディメンション416のファクタ404は、コンピューティングリソースが、並列処理により利益を得るものであるか否か、通信アーキテクチャ、コンピューティングリソースが水平方向又は垂直方向にスケーリング可能なものであるか否か、コンピューティングリソースが前後関係で決まるもの（contextual）なのか中核をなすもの（core）なのか等を含むことが可能である。アーキテクチャディメンション416のファクタ404の他の例として、アプリケーション等のコンピューティングリソースが、レガシーソフトウェア技術又は言語で記述されたサービス又はコンポーネントに依存するものであるか否か、及び該アプリケーションが最近のソフトウェア技術及び言語に基づくものであるか否か挙げられる。

インタフェイスディメンション418は、コンピューティングリソースをクラウドコンピューティング環境へ移動するのを妨げることになる問題を該コンピューティングリソースが有するか否かに関するファクタ404を含む。例えば、インタフェイスディメンション418のファクタ404は、コンピューティングリソースが、十分に定義されドキュメント化された関連する通信プロトコル、データプロトコル、及びインタフェイスプロトコルを有するか否かを含むことが可能である。

コンピューティングリソースの特徴を記述するデータは、各ファクタ404毎に受信することが可能である。実施形態によっては、該データは、ユーザにより記入された質問表を介して受信することが可能である。該質問表は、ディスプレイ装置（例えば、図１のディスプレイ装置114等）のグラフィカルユーザインタフェイス上に表示することが可能である。該データは、解析ロジック（例えば、図１の解析ロジック104）により受信することが可能であり、該解析ロジックは、受信したデータが各カテゴリのディメンションにどのくらい近いかを判定すること、及び該解析ロジック104により実行された解析を説明するレポートを生成することを含む、上述したような複数の操作を実施することが可能である。

図５は、複数のタイプのコンピューティング環境に関する複数のレイヤを示す図表500である。図示のように、該図表500は、頂点502,504,506,508,510,512を含むことが可能であり、その各頂点は、それぞれ、ビジネスカテゴリ又はテクニカルカテゴリの何れかの１つのディメンションに関連づけることが可能なものである。該図表500は、レイヤ514,516,518,520を含むことが可能であり、その１つのレイヤは１つのタイプのコンピューティング環境に関連づけることが可能である。レイヤ514は、専用コンピューティング環境に関連づけることが可能である。レイヤ516は、プライベート構内クラウドコンピューティング環境に関連づけることが可能である。レイヤ518は、プライベート構外コンピューティング環境に関連づけることが可能である。レイヤ520は、パブリッククラウドコンピューティング環境に関連づけることが可能である。

図６は、受信したデータが各ビジネスディメンションに沿って所与の１つのコンピューティング環境レイヤにどのくらい近いかを示す図表600である。図３に関して上述したように、ビジネスカテゴリは、６つのディメンション、すなわち、規制308、ベンダサポート310、地理312、サービス利用可能性314、作業負荷変動性316、及びセキュリティ318を含む。符号602で示す領域は、データが受信されたアプリケーションの特徴に関連づけることが可能なものである。該領域602が該図表600の特定の１つのレイヤを覆う範囲は、該レイヤによって表される特定のタイプのコンピューティングシステムへの対応するコンピューティングリソースの移動可能性を示している。該図表600は、受信したデータが、レイヤ520に関連づけされたパブリッククラウドコンピューティング環境について、規制ディメンション308、ベンダサポートディメンション310、地理ディメンション312、及びセキュリティディメンション318に関してぴったり合った関係を示すことを示している。該図表600はまた、レイヤ518に関連づけされたプライベート構外クラウドコンピューティング環境について、サービス利用可能性ディメンション314及び作業負荷変動性ディメンション316に関して良く合わないことを示している。更に、該図表600には示されていないが、この例で受信したデータは、図５のレイヤ516,514にそれぞれ関連づけされたプライベート構内クラウドコンピューティング環境及び専用コンピューティング環境を含むビジネスカテゴリの全てのディメンションについてぴったり合うことを示すものである。

図７は、受信したデータが各テクニカルディメンションに沿って所与の１つのコンピューティング環境レイヤにどのくらい近いかを示す図表700である。図４に関して上述したように、テクニカルカテゴリ406は、６つのディメンション、すなわち、インフラストラクチャ適合性408、クラウドオペレーティングモデル410、インターネット適性412、パフォーマンス414、アーキテクチャ416、及びインタフェイス418を含む。符号602で示す領域は、データが受信されたアプリケーションの特徴に関連づけることが可能なものである。該図表700は、その幾つかのディメンションを該領域602が満たすように、複数のディメンションのうちの幾つかに該受信したデータがぴったり合うことを示している。例えば、該図表700は、受信したデータが、レイヤ520に関連づけされたパブリッククラウドコンピューティング環境について、インフラストラクチャ適合性ディメンション408及びインタフェイスディメンション418についてぴったり合う関係を示すことを示している。該図表700はまた、レイヤ518に関連づけされたプライベート構外クラウドコンピューティング環境について、パフォーマンスディメンション414及びアーキテクチャディメンション416について良く合わないことを示している。更に、図表700には示されていないが、この例で受信したデータは、図５のレイヤ516,514にそれぞれ関連づけされたプライベート構内クラウドコンピューティング環境及び専用コンピューティング環境を含むテクニカルカテゴリの全てのディメンションについてぴったり合うことを示すものである。

図８は、クラウドコンピューティング環境へのコンピューティングリソースの移動可能性に関するレポートを生成するための方法800を示すブロック図である。該方法800は、ブロック800で、アプリケーションの特徴に関するデータを受信することが可能である。該方法は、ブロック802で、プロセッサにより、受信したデータを、クラウドコンピューティング環境へのコンピューティングリソースの移動可能性に関する所定のディメンションと比較して、該データが各ディメンションにどのくらい近いかを示す比較値を決定することが可能である。該方法800は、ブロック806で、プロセッサにより、該比較に基づいてレポートを生成することが可能である。

実施形態によっては、前記ディメンションは、前記アプリケーションの特徴に関するファクタを含む。例えば、複数のディメンションのうちの１つを、前記アプリケーションのセキュリティ要件に関するものとすることが可能である。該セキュリティディメンションの１つのファクタは、前記アプリケーションがデータの暗号化を必要とするか否かであることが可能である。

実施形態によっては、受信したデータを重み付けすることが可能である。この実施形態では、前記方法800は、受信したデータをユーザからの入力に基づいて重み付けすることを含むことが可能である。

実施形態によっては、ブロック806におけるレポートの生成は、アプリケーションの移動が適しているコンピューティング環境のタイプを判定することを含むことが可能である。この実施形態では、該コンピューティング環境のタイプの判定は、１つのグループから該タイプを選択することを含む。該グループは、パブリッククラウドコンピューティング環境、プライベート構外クラウドコンピューティング環境、プライベート構内クラウドコンピューティング環境、及び専用コンピューティング環境を含むことが可能である。

実施形態によっては、前記方法800は、判定されたクラウドコンピューティング環境のタイプに関して各ディメンション毎に必要とされる最小値に基づいて前記比較値を正規化することを含むことが可能である。例えば、インフラストラクチャディメンションについての比較値は、パブリッククラウドコンピューティング環境の場合の少なくとも75％となる必要があり得る。一方、クラウドオペレーティングモデルディメンションについての比較値は、パブリッククラウドコンピューティング環境の場合の少なくとも90％となる必要があり得る。よって、前記方法800は、前記最小値に基づいて前記データを正規化することを含むことが可能である。

実施形態によっては、前記方法800は、前記複数のディメンションのうちの少なくとも幾つかを含む複数のカテゴリを判定することを含むことが可能であり、該複数のカテゴリは、ユーザの複数の業務特徴に関する複数のディメンションからなる特定のビジネスカテゴリを含む。前記方法800は、前記複数のディメンションのうちの少なくとも幾つかを含む複数のカテゴリを判定することを含むことが可能であり、該複数のカテゴリは、アプリケーションの又はユーザの複数の技術的特徴に関する複数のディメンションからなる特定のテクニカルカテゴリを含む。

実施形態によっては、前記方法800は、前記レポートに基づいてアプリケーションをクラウドへ移動することを含むことが可能である。この実施形態では、クラウドコンピューティング環境へのアプリケーションの移動は、該アプリケーションをホストするためのサーバをインストールすることを含むことが可能である。

実施形態によっては、前記方法800は、クラウドコンピューティング環境へのアプリケーションの移動可能性に関するリスク値を識別することを含むことが可能であり、該リスク値は、複数の前記ファクタに関する複数の値のサブセットに基づいて識別される。この実施形態では、前記方法800は、前記リスク値に基づいて生成されたレポートにおいてリスク緩和の推奨を提供することを含むことが可能である。

図９は、クラウドコンピューティング環境へのコンピューティングリソースの移動可能性を判定するよう構成されたコードを格納する有形の持続性のコンピュータ読み取り可能媒体を示すブロック図である。該コンピュータ読み取り可能媒体は、全体的に符号900で示されている。該コンピュータ読み取り可能媒体900は、ランダムアクセスメモリ（RAM）、ハードディスクドライブ、ハードディスクドライブアレイ、光学ドライブ、光学ドライブアレイ、不揮発性メモリ、USB（Universal Serial Bus）フラッシュドライブ、DVD、CD等からなることが可能である。本発明の一実施形態では、コンピュータ読み取り可能媒体900は、コンピュータバス904を介してプロセッサ902によってアクセスすることが可能である。

本書で説明した様々なソフトウェア要素は、図９に示すような有形の持続性のコンピュータ読み取り可能媒体900上に格納することが可能である。例えば、第１のブロック906は、コンピューティングリソースの特徴に関するデータを受信するためのデータ入力モジュールを含むことが可能である。第２のブロック908は、比較値を決定するために、該受信したデータを、クラウドコンピューティング環境へのアプリケーションの移動可能性に関する所定のディメンションと比較するよう構成された、比較エンジンを含むことが可能である。第３のブロック910は、ユーザからの入力に基づいて前記受信したデータを重み付けするよう構成された重み付けモジュールを含むことが可能である。第４のブロック912は、判定されたクラウドコンピューティング環境のタイプに関して各ディメンション毎に必要とされる最小値に基づいて前記比較値を正規化するよう構成された正規化モジュール208を含むことが可能である。第５のブロック914は、クラウドコンピューティング環境へのアプリケーションの移動可能性に関するリスク値を識別するよう構成されたリスク解析モジュール210を含むことが可能である。第６のブロック916は、前記受信したデータに基づいてレポートを生成するよう構成されたレポートモジュールを含むことが可能である。

連続的なブロックとして図示したが、該複数のソフトウェア要素は任意の順序又は構成で格納することが可能である。例えば、コンピュータ読み取り可能媒体400がハードディスクドライブである場合には、該複数のソフトウェア要素は、不連続な又は重複する複数のセクタに格納することが可能である。

本書で説明し図示したものは、本発明の好適な一実施形態並びにその変形例である。本書で用いた用語、説明、及び図面は、例示のみを目的としたものであり、制限を意味するものではない。当業者には理解されるように、本発明の範囲内で多数の変形例を実施することが可能であり、それらは、特許請求の範囲及びそれと等価なものにより定義することを意図したものであり、その全ての用語は、特に言及しない限り、最も広い妥当な意味を意図したものである。

Claims (15)

1. プロセッサと、
   複数の命令を含む持続性のコンピュータ読み取り可能媒体と
   からなるシステムであって、該命令が、プロセッサにより実行された際に、
   コンピューティングリソースの特徴に関するデータを受信し、
   該受信したデータが、クラウドコンピューティング環境への前記コンピューティングリソースの移動可能性に関する所定の複数のディメンションの各々に対してどのくらい近いかを示す比較値を決定するために、該受信したデータを該複数のディメンションと比較し、
   該比較に基づいてレポートを生成し、
   前記クラウドコンピューティング環境への前記コンピューティングリソースの移動可能性に関するリスク値を識別し、該リスク値が前記受信したデータに関する複数の値のサブセットに基づいて識別され、
   該リスク値に基づいてリスク軽減の推奨を提供する
   よう該プロセッサに指示するものである、システム。
2. 前記レポートを生成することが、前記コンピューティングリソースの移動が適しているコンピューティング環境のタイプを判定することを含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記コンピューティング環境のタイプを判定することが、
   パブリッククラウドコンピューティング環境、
   プライベート構外クラウドコンピューティング環境、
   プライベート構内クラウドコンピューティング環境、及び、
   専用コンピューティング環境
   からなる１グループから前記タイプを選択することを含む、請求項２に記載のシステム。
4. 前記命令が、前記判定されたクラウドコンピューティング環境のタイプに関して前記複数のディメンションの各々毎に必要とされる最小値に基づいて前記比較値を正規化するよう前記プロセッサに指示する、請求項３に記載のシステム。
5. 前記命令が、前記レポートに基づいて前記クラウドコンピューティング環境へ前記コンピューティングリソースを移動して該コンピューティングリソースをホストするためのサーバのインスタンスを作成するよう前記プロセッサに指示する、請求項１に記載のシステム。
6. 前記複数のディメンションが、前記コンピューティングリソースの特徴に関する複数のファクタを含む、請求項１に記載のシステム。
7. コンピューティングリソースの特徴に関するデータを受信し、
   該受信したデータを、プロセッサにより、クラウドコンピューティング環境への前記コンピューティングリソースの移動可能性に関する所定の複数のディメンションと比較して、該データが各ディメンションに対してどのくらい近いかを示す比較値を決定し、
   該比較に基づいて前記プロセッサによりレポートを生成し、
   前記クラウドコンピューティング環境への前記コンピューティングリソースの移動可能性に関するリスク値を識別し、該リスク値が前記受信したデータに関する複数の値のサブセットに基づいて識別され、
   該リスク値に基づいてリスク軽減の推奨を提供する
   ことからなる方法。
8. 前記レポートを生成することが、前記コンピューティングリソースの移動が適しているコンピューティング環境のタイプを判定することを含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記コンピューティング環境のタイプを判定することが、
   パブリッククラウドコンピューティング環境、
   プライベート構外クラウドコンピューティング環境、
   プライベート構内クラウドコンピューティング環境、及び、
   専用コンピューティング環境
   からなる１グループから前記タイプを選択することを含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記レポートに基づいて前記クラウドコンピューティング環境へ前記コンピューティングリソースを移動することを含み、該コンピューティングリソースを移動することが、該コンピューティングリソースをホストするためのサーバのインスタンスを作成することを含む、請求項７に記載の方法。
11. 前記判定されたクラウドコンピューティング環境のタイプに関して前記複数のディメンションの各々毎に必要とされる最小値に基づいて前記比較値を正規化することを更に含む、請求項９に記載の方法。
12. 前記複数のディメンションが、前記コンピューティングリソースの特徴に関する複数のファクタを含む、請求項７に記載の方法。
13. コンピューティングリソースの特徴に関するデータを受信し、
    該受信したデータが、クラウドコンピューティング環境への該コンピューティングリソースの移動可能性に関する所定の複数のディメンションの各々に対してどのくらい近いかを示す比較値を決定するために、該受信したデータを該複数のディメンションと比較し、
    該比較に基づいてレポートを生成し、
    前記クラウドコンピューティング環境への前記コンピューティングリソースの移動可能性に関するリスク値を識別し、該リスク値が前記受信したデータに関する複数の値のサブセットに基づいて識別され、
    該リスク値に基づいてリスク軽減の推奨を提供する
    ようプロセッサに指示するコードを含む、有形の持続性のコンピュータ読み取り可能媒体。
14. 前記複数のディメンションが、前記コンピューティングリソースの特徴に関する複数のファクタを含む、請求項１３に記載の有形の持続性のコンピュータ読み取り可能媒体。
15. 前記コンピューティングリソースの移動が適しているコンピューティング環境のタイプを判定するよう前記プロセッサに指示するコードを含み、該判定が、
    パブリッククラウドコンピューティング環境、
    プライベート構外クラウドコンピューティング環境、
    プライベート構内クラウドコンピューティング環境、及び、
    専用コンピューティング環境
    からなる１グループから前記タイプを選択することを含む、請求項１３に記載の有形の持続性のコンピュータ読み取り可能媒体。

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