JP6357750B2 - サーバ管理システム及びサーバ管理方法 - Google Patents

Description

本発明は、物理サーバ上で動作する仮想サーバの管理に関する。

１台の物理サーバ上で複数の仮想サーバを動作させるための仮想化基盤技術が広く導入されている。仮想化基盤技術においては、必要に応じてリソースを変更（スケールアウト／スケールイン）することができる。スケールアウト／スケールインに関する技術として、特許文献１に記載の技術がある。

特許文献１に記載されているサーバ管理装置は、物理サーバと当該物理サーバ上で動作する仮想サーバの過去の負荷変動の履歴を記憶する。そして、仮想サーバの負荷が閾値から外れたときに当該仮想サーバの負荷の変化を類似する過去の負荷変動の履歴を基に予測し、当該予測結果に従ってスケールアウト／スケールインを実行する。

また、非特許文献１によれば、１台の物理サーバ上で動作する複数の仮想サーバが同時に物理サーバのハードウエアリソースを使用するとリソース競合が生じ、仮想サーバ上で認識しているＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）使用率と仮想サーバの実際のＣＰＵ使用率（物理サーバ全体のＣＰＵ時間に対する仮想サーバが物理的に使用しているＣＰＵ時間の割合）との間に差が生じる。この結果、仮想サーバは仮想サーバ上で認識している性能を実際に発揮することができない。

特開２０１１−１１８５２５号公報

ヴィエムウェア株式会社、佐々木幹夫、「VMware 徹底入門 第3版 〜VMware vSphere 5.1対応〜」株式会社 翔泳社、2012年11月、p.415 - 416

特許文献１に記載の技術には以下の問題点があった。すなわち、リソース競合が生じた場合など何らかの理由で仮想サーバが認識しているＣＰＵ使用率と仮想サーバの実際のＣＰＵ使用率との間に差が生じた場合に、仮想サーバの実際のＣＰＵ使用率を取得することができない。この結果、適切なリソース配置が行われないという問題があった。さらに、この問題はＣＰＵだけでなくメモリやストレージについても当てはまる。

本発明は、上述した課題を解決するサーバ管理システム及びサーバ管理方法を提供することを目的とする。

本発明のサーバ管理システムは、物理サーバと、当該物理サーバ上で動作する仮想サーバと、仮想サーバの性能情報と性能指標とに基づいて物理サーバが有するリソースのうち仮想サーバが使用しているリソースの割合を推定する推定手段とを含む。

本発明のサーバ管理方法は、物理サーバ上で動作する仮想サーバを管理するサーバ管理方法において、仮想サーバの性能情報と性能指標とに基づいて物理サーバが有するリソースのうち仮想サーバが使用しているリソースの割合を推定する推定ステップを含む。

本発明によれば、適切なリソース配置を行い、リソースの使用効率の高いサーバ管理システム及びサーバ管理方法を提供することができる。

第１の実施形態にかかるサーバ管理システム１００の構成を示す図である。 第１の実施形態にかかるデータ５０の構成を示す図である。 第１の実施形態にかかる推定手段１４の動作を説明するフロー図である。 第２の実施形態にかかるサーバ管理システム２００の構成を示す図である。 第２の実施形態にかかるサーバ管理装置１の動作を説明するフロー図である。 第２の実施形態にかかる推定手段１４ａの動作を説明するフロー図である。 第３実施形態にかかるサーバ管理システム３００の構成を示す図である。 第３の実施形態にかかるサーバ管理システム３００の動作を説明するフロー図である。

［第１の実施形態］
図１は、第１の実施形態にかかるサーバ管理システム１００の構成図である。サーバ管理システム１００は、物理サーバ２、仮想サーバ２＿１、２＿２、推定手段１４を含む。

物理サーバ２は、仮想化基盤を提供する。すなわち、物理サーバ２上において仮想サーバ２＿１、２＿２が動作するように構成されている。

推定手段１４は各仮想サーバに設けられ、仮想サーバ２＿１、２＿２の性能情報と性能指標とに基づいて物理サーバ２が有するリソースのうち仮想サーバ２＿１、２＿２が使用しているリソースの割合を推定する。本実施形態では、性能情報として仮想サーバが認識している自身のＣＰＵ使用率（仮想サーバのＣＰＵ使用率）、性能指標として仮想サーバのスループット値を例として説明する。

仮想サーバのＣＰＵ使用率は各仮想サーバから得られ、仮想サーバのスループット値は例えば各仮想サーバ、あるいはクライアントからネットワークを介して受信したデータの送信要求（リクエスト）を各仮想サーバに送信するロードバランサ（図示せず）から得られる。

図３を用いて、推定手段１４の動作を詳細に説明する。本実施形態では、一例として仮想サーバのＣＰＵ使用率が１００％の場合であってスループット値が最大の場合に物理サーバのＣＰＵが仮想サーバに最大限に割り当てられていると仮定し、これに基づいて仮想サーバの実際のＣＰＵ使用率を推定するものとして説明する。

また、サーバ管理システム１００は、図２に示すようなデータ５０を蓄積しているものとする。データ５０は、過去の所定期間に蓄積されたデータであり、仮想サーバのＣＰＵ使用率及びスループット値を取得した時刻、取得した仮想サーバ名、取得したＣＰＵ使用率及びスループット値が対応付けられたものである。

推定手段１４は、データ５０から管理対象となる仮想サーバ２＿１のサーバ名「ｖｍ２＿１」に対応づけられているデータを抽出する（Ｓ１１）。そして、仮想サーバ２＿１のＣＰＵ使用率が１００［％］である場合におけるスループット値の最大値（１００［回／秒］）を抽出する（Ｓ１２）、すなわち、図２における２０１０年１月１日、０時１０分の仮想サーバ名「ｖｍ２＿１」のデータを抽出する。そして、抽出した最大値（１００［回／秒］）に対する今回（２０１０年１月１日、０時３０分）取得したスループット値（９０［回／秒］）の割合から、物理サーバ２のＣＰＵが仮想サーバ２＿１に９０％割り当てられている、すなわち仮想サーバの実際の性能値としてのＣＰＵ使用率は９０％であると推定する（Ｓ１３）。

ここで、仮想サーバの実際のＣＰＵ使用率が１００［％］を超えることはない。例えば、過去の所定期間に蓄積したデータにおいて、仮想サーバのＣＰＵ使用率が１００［％］である場合におけるスループット値の最大値が８０［回／秒］であるとする。ここで、今回取得したスループット値が９０［回／秒］である場合には、過去に蓄積された最大のスループット値が誤っていた（過去に発生していなかった）と判断され、ＣＰＵ使用率は１００［％］と算出される。そして、以降の処理においては今回取得したスループット値を基準として仮想サーバの実際のＣＰＵ使用率が推定される。

本実施の形態にかかるサーバ管理システム１００において、推定手段１４は仮想サーバの性能情報と性能指標とに基づいて仮想サーバのリソース使用率を推定する。これにより、仮想サーバの実際のリソース使用率を得ることができる。この結果、適切なリソース配置を行い、リソースの使用効率を高めることができる。

また、不要なスケールアウト／スケールインが行われることがないため物理サーバの消費電力を抑えることができる。さらに、パブリッククラウドのように物理サーバからリソース情報を取得することができない環境下であっても、仮想サーバの実際のリソース情報を推定することができる。この結果、特許文献１のように仮想サーバからのリソース情報に基づいて以後の負荷状況を予測する場合と比較して、負荷状況の予測の精度が向上する。

本実施形態では、仮想サーバのＣＰＵ使用率が１００％の場合であってスループット値が最大の場合に物理サーバのＣＰＵが仮想サーバに最大限に割り当てられていると仮定し、これに基づいて仮想サーバの実際のＣＰＵ使用率を推定するものとした。しかし、他のアルゴリズムを用いることもできる。

また、過去の所定期間に蓄積したＣＰＵ使用率及びスループット値に基づいて実際のＣＰＵ使用率を推定するものとした。しかし、他の方法を用いることもできる。例えば予め性能テストを行い、性能テストの結果得られた最大のスループット値と今回取得したスループット値とを比較して実際のＣＰＵ使用率を推定することもできる。この場合、管理対象となる仮想サーバに物理サーバのＣＰＵを１００％割り当てた状態で性能テストを行うことにより、推定の精度が向上する。

また、各仮想サーバに物理サーバのＣＰＵを１００％割り当てることができる例について説明した。しかし、予め各仮想サーバへの割り当て量を設定しておき、割り当てられた量の中での実際の使用率を推定することもできる。

また、推定手段１４を各仮想サーバに設ける例について説明した。しかし、仮想サーバとは別途に設けることもできる。

性能情報としては他に、仮想サーバのメモリ使用率、ストレージ使用率などのリソースの使用率に関する情報が挙げられる。

［第２の実施形態］
図４は、第２の実施形態にかかるサーバ管理システム２００の構成図である。サーバ管理システム２００は、サーバ管理装置１と、物理サーバ２ａとを含む。また、物理サーバ２ａ上において仮想サーバ２＿１、２＿２が動作するように構成されている。

本実施形態にかかるサーバ管理システム２００は、第１の実施形態におけるサーバ管理システム１００にサーバ管理装置１を別途設けた構成である。そして、サーバ管理装置１が推定手段１４ａ、さらに取得手段１１、蓄積手段１２及び蓄積部１３を有している。

また、本実施形態では、ロードバランサから各仮想サーバの性能指標を取得する例について説明する。ロードバランサ３は、クライアントからネットワーク４を介して受信したデータの送信要求（リクエスト）を各仮想サーバに送信する。

取得手段１１は、仮想サーバ２＿１、２＿２から各仮想サーバの性能情報を取得し、ロードバランサ３から各仮想サーバの性能指標を取得する。本実施形態においては、第１の実施形態と同様性能情報として仮想サーバのＣＰＵ使用率、性能指標として仮想サーバのスループット値を用いて説明する。

蓄積手段１２は、取得手段１１により取得した性能情報及び性能指標を蓄積部１３に蓄積する。

蓄積部１３には、第１の実施形態と同様図２に示すようなデータ５０が蓄積される。

推定手段１４ａは、蓄積部１３に蓄積されたデータ５０、すなわち、取得手段１１が取得した仮想サーバのＣＰＵ使用率及びスループット値に基づいて、物理サーバ２ａが有するＣＰＵリソースのうち仮想サーバ２＿１、２＿１が使用しているＣＰＵリソースの割合（仮想サーバの実際のＣＰＵ使用率）を算出する。本実施形態においては、第１の実施形態と同様仮想サーバのＣＰＵ使用率が１００％の場合であってスループット値が最大の場合に物理サーバのＣＰＵが仮想サーバに最大限に割り当てられていると仮定し、これに基づいて仮想サーバの実際のＣＰＵ使用率を推定するものとする。

図５を用いてサーバ管理装置１の動作について説明する。取得手段１１は、管理対象となる仮想サーバ（本説明では２＿１とする）から当該仮想サーバのＣＰＵ使用率に関する情報を取得し、ロードバランサ３から当該仮想サーバのスループットに関する情報を取得する（Ｓ１）。蓄積手段１２は、取得手段１１が取得した情報と取得した日時、取得したサーバ名とを対応付けてデータ５０として蓄積部１３に蓄積する（Ｓ２）。推定手段１４ａは、蓄積部１３に蓄積された仮想サーバのＣＰＵ使用率に関する情報及びスループット値に基づいて仮想サーバの実際のＣＰＵ使用率を推定する（Ｓ３）。

図６を用いて推定手段１４ａの動作について詳細に説明する。図６は、図５のＳ３における推定手段１４ａの動作を説明するフロー図である。

図５のＳ３において推定手段１４ａは、蓄積部１３から過去の所定期間に蓄積したデータ５０を取得する（Ｓ３１）。そして、取得したデータ５０から管理対象となる仮想サーバ２＿１のサーバ名「ｖｍ２＿１」に対応づけられているデータを抽出する（Ｓ３２）。そして、仮想サーバ２＿１のＣＰＵ使用率が１００［％］である場合におけるスループット値の最大値（１００［回／秒］）を抽出する（Ｓ３３）、すなわち、図２における２０１０年１月１日、０時１０分の仮想サーバ名「ｖｍ２＿１」のデータを抽出する。そして、抽出した最大値（１００［回／秒］）に対する今回（２０１０年１月１日、０時３０分に）取得したスループット値（９０［回／秒］）の割合から、仮想サーバの実際の性能値としてのＣＰＵ使用率が９０％であると推定する（Ｓ３４）。

本実施の形態にかかるサーバ管理システム２００によれば、第１の実施形態における効果と同様の効果が得られるほか、以下の効果が得られる。すなわち、サーバ管理装置１の取得手段１１が各仮想サーバから仮想サーバの性能情報を取得し、ロードバランサ３から性能指標を取得する。そして推定手段１４ａがこれらの情報に基づいて仮想サーバのリソース使用率を推定する。これにより、より客観的な情報に基づいて仮想サーバの実際のＣＰＵ使用率を推定することができるため推定の精度が向上する。

図６のＳ３１及びＳ３２において推定手段１４ａは、蓄積部１３から過去に蓄積したデータを取得した後、管理対象となる仮想サーバに関するデータを抽出する。しかし、推定手段１４ａは、蓄積部１３から管理対象となる仮想サーバに関するデータのみを取得することもできる。

［第３の実施形態］
本実施形態では、第１及び第２の実施形態において推定した仮想サーバの実際のリソース使用率の利用方法について説明する。第１及び第２の実施形態における推定の結果仮想サーバの実際のＣＰＵ使用率が所定の閾値以下であった場合、それがリクエストの減少によるものなのか、仮想サーバ間の処理に競合が生じていることによるものなのかが不明である。

本実施形態では、これらを切り分けるため仮想サーバ間の処理の競合度を示す値（競合度）を用いる。競合度は、仮想サーバごとに得られる値であり、例えば以下のように見積もられる。仮想サーバは、物理サーバ２ｂ上で仮想サーバが単独で動作している場合のリクエストの応答時間を記憶する。そして、物理サーバ２ｂ上で複数の仮想サーバが動作している場合のリクエストの応答時間と記憶している応答時間との割合から競合度を見積もる。すなわち、物理サーバ２ｂ上で仮想サーバ２＿１が単独で動作している場合のリクエストの応答時間が１［ｍｓ］であるのに対して、物理サーバ２ｂ上で複数の仮想サーバが動作している場合のリクエストの応答時間が５［ｍｓ］である場合は競合度が５となる。この値が大きいほど仮想サーバ間の処理が競合していることを示す。仮想サーバの実際のリソース使用率は第１及び第２の実施形態で説明した通り仮想サーバの性能情報及び性能指標に基づいて推定される。このため、競合度が示すのはＣＰＵ等のリソース使用に付随する処理（ディスクへの書き込み、ディスクからの読み出し等）の競合度合いである。

図７は、第３の実施形態にかかるサーバ管理システム３００の構成を示す図である。図７では、第１の実施形態にかかるサーバ管理システム１００にさらに判断手段１５を設けた構成について説明する。

判断手段１５は、各仮想サーバから競合度を取得する。そして、仮想サーバの実際のＣＰＵ使用率が所定の閾値（第１の閾値）以下であった場合に、取得した競合度を参照し競合度が所定の閾値（第２の閾値）以下であればリクエストの減少によるＣＰＵ使用率の減少と判断する。一方、競合度が所定の閾値（第２の閾値）以上であれば仮想サーバ間の処理に競合が生じていることによるＣＰＵ使用率の減少と判断してサーバ管理者に通知する。通知の方法としては、警告画面の表示等が考えられる。

図８を用いて、サーバ管理システム３００の動作を説明する。各仮想サーバはロードバランサからリクエストを受信し応答する際に、応答時間を記憶する（Ｓ４１）。そして、各仮想サーバは、予め記憶している応答時間（物理サーバ２ｂ上で仮想サーバが単独で動作している場合の応答時間）と今回の応答時間との割合から仮想サーバ間の競合度を見積もる（Ｓ４２）。推定手段１４ｂは、各仮想サーバのＣＰＵ使用率に関する情報とスループットに関する情報を取得し、これらに基づいて各仮想サーバの実際のＣＰＵ使用率を推定する（Ｓ４３）。推定の方法は第１及び２の実施形態で説明した方法と同様である。判断手段１５は、各仮想サーバから競合度を取得し、ステップＳ４３で推定されたＣＰＵ使用率が第１の閾値以下である場合に取得した競合度を参照する（Ｓ４４）。判断手段１５は、競合度を参照した結果、競合度の値が第２の閾値以下であればリクエストの減少によるＣＰＵ使用率の減少であると判断して処理を終了する。一方、競合度の値が第２の閾値以上であれば仮想サーバ間の処理の競合による減少であると判断してサーバ管理者にその旨を通知する（Ｓ４５）。

本実施形態にかかるサーバ管理システム３００によれば、第１及び第２の実施形態における実際のＣＰＵ使用率の推定と合わせて競合度を参照することにより、実際のＣＰＵ使用率が減少した場合にその原因を推定することができる。また、その原因に応じてサーバ管理者に適切な通知を行うことにより、適切な対策を促すことができる。

図７、８において蓄積手段１２、蓄積部１３を省略して説明した。しかし、蓄積手段１２が取得手段１１ｂにより取得した情報を蓄積部１３に蓄積し、算出手段１４ｂが蓄積部１３から情報を読み出して仮想サーバの実際のＣＰＵ使用率を算出することもできる。

本実施形態では、各仮想サーバが競合度を見積もる例について説明した。しかし、ロードバランサが各仮想サーバからのリクエストの応答時間に基づいて競合度を見積もることもできる。

また、判断手段１５がまず競合度を取得し、推定されたＣＰＵ使用率が減少していた場合に取得した競合度を参照する例について説明した。しかし、判断手段は、推定されたＣＰＵ使用率が減少していた場合にのみ競合度を取得することもできる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて、他の変形例、応用例を含むことは言うまでもない。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）
物理サーバと、当該物理サーバ上で動作する仮想サーバと、前記仮想サーバの性能情報と性能指標とに基づいて前記物理サーバが有するリソースのうち前記仮想サーバが使用しているリソースの割合を推定する推定手段とを含むサーバ管理システム。

（付記２）
前記サーバ管理装置は、取得手段、蓄積手段及び蓄積部をさらに備え、
前記取得手段は、前記性能情報及び性能指標を取得し、
前記蓄積手段は、前記取得した性能情報及び性能指標を前記仮想サーバの仮想サーバ名に対応づけて前記蓄積部に蓄積し、
前記推定手段は、前記蓄積部より読み出した前記性能情報及び前記性能指標から管理対象となる仮想サーバの前記仮想サーバ名に対応づけられた前記性能情報及び前記性能指標を抽出して前記仮想サーバが使用しているリソースの割合を推定する、付記１に記載のサーバ管理システム。

（付記３）
前記性能情報は前記仮想サーバのリソースの使用率に関する情報であり、
前記性能指標は前記仮想サーバのスループット値である、付記１または２に記載のサーバ管理システム。

（付記４）
前記推定手段は、過去の所定期間に取得した前記仮想サーバのリソース使用率が最大の時のスループット最大値に対する今回取得したスループット値の割合を前記仮想サーバが使用しているリソースの割合として推定する、付記３に記載のサーバ管理システム。

（付記５）
前記今回取得したスループット値が前記スループット最大値を超えている場合、前記今回取得したスループット値をスループット最大値とする、付記４に記載のサーバ管理システム。

（付記６）
前記仮想サーバ間の処理の競合度を示す値を参照する判断手段をさらに有する、付記１乃至５のいずれか一項に記載のサーバ管理システム。

（付記７）
前記判断手段は、前記物理サーバが有するリソースのうち前記仮想サーバが使用しているリソースの割合が第１の閾値以下の場合であって前記仮想サーバ間の処理の競合度を示す値が第２の閾値以上である場合に管理者に通知する、付記６に記載のサーバ管理システム。

（付記８）
前記仮想サーバ間の処理の競合度を示す値は、前記物理サーバ上で前記仮想サーバが単独で動作している場合の前記仮想サーバのリクエスト応答時間と、前記物理サーバ上で複数の前記仮想サーバが動作している場合の前記仮想サーバのリクエスト応答時間とに基づいて見積もられる、付記６又は７に記載のサーバ管理システム。

（付記９）
物理サーバ上で動作する仮想サーバを管理するサーバ管理方法において、
前記仮想サーバの性能情報と性能指標とに基づいて前記物理サーバが有するリソースのうち前記仮想サーバが使用しているリソースの割合を推定する推定ステップを含むサーバ管理方法。

（付記１０）
仮想サーバ名に対応づけて取得した前記性能情報及び前記性能指標を蓄積部に蓄積する蓄積ステップをさらに含み、
前記推定ステップにおいて、蓄積部より読み出した前記性能情報及び前記性能指標から管理対象となる仮想サーバの前記仮想サーバ名に対応づけられた前記性能情報及び前記性能指標を抽出して前記仮想サーバが使用しているリソースの割合を推定する、付記９に記載のサーバ管理方法。

（付記１１）
前記性能情報は前記仮想サーバのリソースの使用率に関する情報であり、
前記性能指標は前記仮想サーバのスループット値である、付記９または１０に記載のサーバ管理方法。

（付記１２）
前記推定ステップにおいて、過去の所定期間に取得した前記仮想サーバのリソース使用率が最大の時のスループット最大値に対する今回取得したスループット値の割合を前記仮想サーバが使用しているリソースの割合として推定する、付記１１に記載のサーバ管理方法。

（付記１３）
前記今回取得したスループット値が前記スループット最大値を超えている場合、前記今回取得したスループット値をスループット最大値とする、付記１２に記載のサーバ管理方法。

（付記１４）
前記仮想サーバ間の処理の競合度を示す値を参照する判断ステップをさらに有する、付記９乃至１３のいずれか一項に記載のサーバ管理方法。

（付記１５）
前記判断ステップにおいて、前記物理サーバが有するリソースのうち前記仮想サーバが使用しているリソースの割合が第１の閾値以下である場合であって前記仮想サーバ間の処理の競合度を示す値が第２の閾値以上である場合に管理者に通知する、付記１４に記載のサーバ管理方法。

（付記１６）
前記仮想サーバ間の処理の競合度を示す値は、前記物理サーバ上で前記仮想サーバが単独で動作している場合の前記仮想サーバのリクエスト応答時間と、前記物理サーバ上で複数の前記仮想サーバが動作している場合の前記仮想サーバのリクエスト応答時間とに基づいて見積もられる、付記１４又は１５に記載のサーバ管理方法。

１ サーバ管理装置
２、２ａ、２ｂ 物理サーバ
２＿１、２＿２ 仮想サーバ
１１ 取得手段
１２ 蓄積手段
１３ 蓄積部
１４、１４ａ、１４ｂ 推定手段
１５ 判断手段
５０ データ
１００、２００、３００ サーバ管理システム

Claims (10)

1. 物理サーバと、
   自身のリソースの使用率を認識している１つ以上の仮想サーバと、
   各前記仮想サーバに関して、当該仮想サーバを表す仮想サーバ名と、ある時刻において当該仮想サーバによって認識されたリソースの使用率と、当該ある時刻における当該仮想サーバのスループットとが対応付けられたデータが蓄積されている蓄積部と
   を備え、
   前記仮想サーバは、
   当該物理サーバにて動作し、
   前記蓄積部に格納されている前記データであって、当該仮想サーバ自身の仮想サーバ名を含む前記データにおいて、リソースの使用率がある割り当て量である場合におけるスループットのうち、最も大きなスループットを抽出し、抽出したスループットに対する当該仮想サーバ自身に関する第２スループットの割合に応じて、前記第２スループットにおける前記リソースの使用率を推定する推定手段
   を含む
   サーバ管理システム。
2. 取得手段、及び、蓄積手段を有するサーバ管理装置
   をさらに備え、
   前記取得手段は、第２仮想サーバに認識された前記リソースの使用率、及び、前記第２仮想サーバが前記リソースの使用率を認識した時刻における前記スループットを取得し、
   前記蓄積手段は、前記取得手段によって取得された前記リソースの使用率及び前記スループットを前記第２仮想サーバの仮想サーバ名に対応づけて前記蓄積部に蓄積し、
   前記推定手段は、前記蓄積部より読み出した前記リソースの使用率及び前記スループットから管理対象となる仮想サーバの前記仮想サーバ名に対応づけられた前記リソースの使用率及び前記スループットを抽出して、前記第２スループットにおける前記リソースの使用率を推定する
   請求項１に記載のサーバ管理システム。
3. 前記ある割り当て量は、前記リソースの使用率の最大である
   請求項１または請求項２に記載のサーバ管理システム。
4. 前記物理サーバは、複数の前記仮想サーバが動作している場合におけるリクエストの応答時間と、１つの前記仮想サーバが動作している場合におけるリクエストの応答時間との割合を算出し、
   前記仮想サーバは、
   １つの前記仮想サーバに関して推定した前記リソースの使用率が第１の閾値以下であり、かつ、前記物理サーバが算出した前記割合が第２の閾値以上である場合には、１つの前記仮想サーバに関して競合が生じていると判断し、前記競合が生じていることを通知する判断手段
   をさらに有する
   請求項１乃至請求項３のいずれかに記載のサーバ管理システム。
5. 物理サーバにおける１つ以上の各仮想サーバに関して、当該仮想サーバを表す仮想サーバ名と、ある時刻において当該仮想サーバによって認識されたリソースの使用率と、当該ある時刻における当該仮想サーバのスループットとが対応付けられたデータが蓄積されている蓄積部と、
   前記蓄積部に格納されている前記データであって、ある仮想サーバを表す仮想サーバ名を含む前記データにおいて、リソースの使用率がある割り当て量である場合におけるスループットのうち、最も大きなスループットを抽出し、抽出したスループットに対する前記ある仮想サーバに関する第２スループットの割合に応じて、前記第２スループットにおける前記ある仮想サーバの前記リソースの使用率を推定する推定手段と
   を備えるサーバ。
6. 物理サーバにおける１つ以上の各仮想サーバに関して、当該仮想サーバを表す仮想サーバ名と、ある時刻において当該仮想サーバによって認識されたリソースの使用率と、当該ある時刻における当該仮想サーバのスループットとが対応付けられたデータが蓄積されている蓄積部を有するシステムにおいて、
   前記物理サーバによって、前記蓄積部に格納されている前記データであって、ある仮想サーバを表す仮想サーバ名を含む前記データにおいて、リソースの使用率がある割り当て量である場合におけるスループットのうち、最も大きなスループットを抽出し、抽出したスループットに対する前記ある仮想サーバに関する第２スループットの割合に応じて、前記第２スループットにおける前記リソースの使用率を推定するサーバ管理方法。
7. 第２仮想サーバによって認識された前記リソースの使用率、及び、前記第２仮想サーバが前記リソースの使用率を認識した時刻における前記スループットを取得し、
   取得された前記リソースの使用率及び前記スループットを前記第２仮想サーバの仮想サーバ名に対応づけて蓄積部に蓄積し、
   取得した前記リソースの使用率及び前記スループットから管理対象となる仮想サーバの前記仮想サーバ名に対応づけられた前記リソースの使用率及び前記スループットを抽出して、前記第２スループットにおける前記リソースの使用率を推定する
   請求項６に記載のサーバ管理方法。
8. 前記ある割り当て量は、前記リソースの使用率の最大である
   請求項６または請求項７に記載のサーバ管理方法。
9. 前記物理サーバは、複数の前記仮想サーバが動作している場合におけるリクエストの応答時間と、１つの前記仮想サーバが動作している場合におけるリクエストの応答時間との割合を算出し、
   前記仮想サーバは、
   １つの前記仮想サーバに関して推定した前記リソースの使用率が第１の閾値以下であり、かつ、前記物理サーバが算出した前記割合が第２の閾値以上である場合には、１つの前記仮想サーバに関して競合が生じていると判断し、前記競合が生じていることを通知する
   請求項６乃至請求項８のいずれかに記載のサーバ管理方法。
10. 自身のリソースの使用率を認識している、１つ以上の仮想サーバと、
    各前記仮想サーバに関して、当該仮想サーバを表す仮想サーバ名と、ある時刻において当該仮想サーバによって認識されたリソースの使用率と、当該ある時刻における当該仮想サーバのスループットとが対応付けられたデータが蓄積されている蓄積部と
    を備え、
    前記仮想サーバは、
    前記蓄積部に格納されている前記データであって、当該仮想サーバ自身の仮想サーバ名を含む前記データにおいて、リソースの使用率がある割り当て量である場合におけるスループットのうち、最も大きなスループットを抽出し、抽出したスループットに対する当該仮想サーバ自身に関する第２スループットの割合に応じて、前記第２スループットにおける前記リソースの使用率を推定する推定手段
    を含む
    サーバ。

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