JP6528389B2 - 依存情報提供プログラム、依存情報提供装置及び依存情報提供方法 - Google Patents

依存情報提供プログラム、依存情報提供装置及び依存情報提供方法 Download PDF

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Description

本発明は、依存情報提供プログラム、依存情報提供装置及び依存情報提供方法に関する。
利用者に対してサービスを提供する事業者は、例えば、サービスの提供を実現するために業務システムを構築する。そして、事業者は、業務システムの利便性を向上させる等の目的から、例えば、多種多様なソフトウエアを組み合わせて業務システムを構築する。
一方、ソフトウエアの提供者（以下、ベンダとも呼ぶ）は、自身のソフトウエアを多くの事業者に利用してもらうために、様々な付加価値を有する複数のソフトウエアを提供する。そのため、事業者は、業務システムを構築する際に、適切なソフトウエア（ベンダ）を選択する必要がある（例えば、特許文献１及び２参照）。
特表２０１１−０１８８２７号公報 特開２００２−３１２６９９号公報
上記のような業務システムにおいて、ある機能（例えば、認証機能や課金機能）を実現する特定のソフトウエアを長期間利用し続けた場合、その特定のソフトウエアの利用に伴うデータが大量に蓄積する。そのため、特定のソフトウエアを他のソフトウエアに移行（変更）する必要が生じた際に、蓄積したデータの移行に膨大な時間を要する場合がある。一方、利用者に提供するサービスには、例えば、ソフトウエアの移行等に伴うサービスの中断時間に制約がある場合がある。そのため、事業者は、ソフトウエアの移行が必要であるにもかかわらず、中断時間の制約等の理由から、ソフトウエアの移行を行うことができない場合がある（以下、この状態をロックイン状態とも呼ぶ）。
そこで、一つの実施の形態の目的は、将来発生し得るロックイン状態を回避するための情報を提供することができる依存情報提供プログラム、依存情報提供装置及び依存情報提供方法を提供することにある。
実施の形態の一つの側面によれば、サービスを実現するために利用している第１のソフトウエア毎に、前記サービスの実現に伴うデータ量の履歴情報と、前記サービスを実現するために利用可能な第２のソフトウエアに関する情報とを取得し、
取得した前記第２のソフトウエアに関する情報から、前記第１のソフトウエアと代替可能な第２のソフトウエアに関する情報を特定し、
取得した前記履歴情報と、特定した前記第２のソフトウエアに関する情報とに基づき、利用している前記第１のソフトウエアを、特定した前記第２のソフトウエアに移行すべきか否かを判断するための情報を提供する。
一つの側面によれば、将来発生し得るロックイン状態を回避するための情報を提供することができる。
情報処理システムの全体構成を示す図である。 ソフトウエアの移行を説明する図である。 物理サーバのハードウエア構成を示す図である。 図３の情報処理システムの機能ブロック図である。 第１の実施の形態における依存情報提供処理の概略を示すフローチャート図である。 第１の実施の形態における依存情報提供処理の概略を説明する図である。 第１の実施の形態における依存情報提供処理の概略を説明する図である。 第１の実施の形態における依存情報提供処理の概略を説明する図である。 第１の実施の形態における依存情報提供処理の詳細を示すフローチャート図である。 第１の実施の形態における依存情報提供処理の詳細を示すフローチャート図である。 第１の実施の形態における依存情報提供処理の詳細を説明する図である。 第１の実施の形態における依存情報提供処理の詳細を説明する図である。 第１の実施の形態における依存情報提供処理の詳細を説明する図である。 第１の実施の形態における依存情報提供処理の詳細を説明する図である。 第１の実施の形態における依存情報提供処理の詳細を説明する図である。 第１の実施の形態における依存情報提供処理の詳細を説明する図である。 第１の実施の形態における依存情報提供処理の詳細を説明する図である。 第１の実施の形態における依存情報提供処理の詳細を説明する図である。 第１の実施の形態における依存情報提供処理の詳細を説明する図である。 第１の実施の形態における依存情報提供処理の詳細を説明する図である。 第１の実施の形態における依存情報提供処理の詳細を説明する図である。 第１の実施の形態における依存情報提供処理の詳細を説明する図である。
［情報処理システムの構成］
図１は、情報処理システムの全体構成を示す図である。図１に示す情報処理システム１０は、物理マシン２（依存情報提供装置２とも呼ぶ）と、利用者端末６とを有する。
物理マシン２は、例えば、利用者に対してサービスを提供するための処理を実行する。物理マシン２は、例えば、ネットワーク経由で利用者が商品の購入等を行うためのサービスを提供する業務システムとして機能する。
利用者端末６は、物理マシン２によるサービスを利用する利用者が操作する端末である。利用者端末６は、例えば、利用者が所有するＰＣ（パーソナルコンピュータ）等であってよい。
具体的に、図１に示す物理マシン２のＣＰＵは、例えば、ログイン処理部２Ａと、Ｗｅｂ画面処理部２Ｂと、決済処理部２Ｃと、メール通知処理部２Ｄとが動作する。ログイン処理部２Ａは、例えば、物理マシン２によるサービスの利用を希望する利用者から認証情報を受信した場合に、認証情報を送信した利用者の認証を行う。サービスの利用を希望する利用者は、例えば、利用者端末６を介して認証情報を物理マシン２に送信する。Ｗｅｂ画面処理部２Ｂは、例えば、ログイン処理部２Ａによって利用者の認証が完了した場合に、商品に関する情報が表示されたＷｅｂ画面を利用者端末６に表示する。これにより、利用者は、購入可能な商品に関する情報を閲覧することが可能になり、商品の購入（物理マシン２への購入依頼の送信）を行うことが可能になる。決済処理部２Ｃは、例えば、利用者が商品の購入依頼を送信した場合に、利用者が事前に登録した情報（クレジットカード情報等）に基づいて商品購入に対する決済を行う。メール通知処理部２Ｄは、例えば、決済処理部２Ｃによる決済が完了した場合に、利用者による商品購入が完了した旨の情報をメールで利用者端末６に通知する。なお、以下、事業者がログイン処理部２Ａによって提供するサービスを「ログイン処理」とも呼び、Ｗｅｂ画面処理部２Ｂによって提供するサービスを「Ｗｅｂ画面処理」とも呼ぶ。また、以下、事業者が決済処理部２Ｃによって提供するサービスを「決済処理」とも呼び、メール通知処理部２Ｄによって提供するサービスを「メール通知処理」とも呼ぶ。
そして、ログイン処理部２Ａ等は、図１に示すように、例えば、各ベンダ（図１の例においてはＡ社、Ｂ社、Ｃ社）が提供するソフトウエアを利用することによってそれぞれの機能を発揮する。具体的に、図１の例におけるログイン処理部２Ａは、Ａ社の機能提供サーバ５Ａ（以下、単にサーバ５Ａとも呼ぶ）にアクセスすることにより、Ａ社が提供するソフトウエアを利用して利用者の認証を行う。また、Ｗｅｂ画面処理部２Ｂは、Ｂ社の機能提供サーバ５Ｂ（以下、単にサーバ５Ｂとも呼ぶ）にアクセスすることにより、Ｂ社が提供するソフトウエアを利用して商品に関する情報の表示を行う。また、決済処理部２Ｃは、Ｃ社の機能提供サーバ５Ｃ（以下、単にサーバ５Ｃとも呼ぶ）にアクセスすることにより、Ｃ社が提供するソフトウエアを利用して決済を行う。さらに、メール通知処理部２Ｄは、Ａ社の機能提供サーバ５Ｄ（以下、単にサーバ５Ｄとも呼ぶ）にアクセスすることにより、Ａ社が提供するソフトウエアを利用してメール通知を行う。これにより、事業者は、利用者に対するサービスを提供するために必要な機能の全てを、物理マシン２に組み込む必要がなくなる。そのため、事業者は、業務システムの構築に要するコストを削減することが可能になる。なお、図１の例における利用者端末６は１台であるが、２台以上の利用者端末６を設けられているものであってもよい。
［ソフトウエアの移行］
次に、物理マシン２が利用するソフトウエアの移行について説明する。図２は、ソフトウエアの移行を説明する図である。具体的に、図２は、メール通知処理部２Ｄがアクセスするサーバを、サーバ５ＤからＣ社の機能提供サーバ５Ｅ（以下、単にサーバ５Ｅとも呼ぶ）に変更する場合の例である。なお、図２においては、図１と異なる点についてのみ説明する。
事業者は、コストの低減等の観点から、利用者へのサービスの提供に伴ってアクセスするサーバの変更を検討する場合がある。しかしながら、例えば、図２に示すように、メール通知処理部２Ｄがサーバ５Ｄへのアクセスを長期間行っていた場合、サーバ５Ｄには、サーバ５Ｄで提供されるソフトウエアの利用に伴うデータが大量に蓄積している場合がある。そして、この場合、事業者は、メール通知処理部２Ｄがアクセスするサーバを移行するために膨大な時間を要することになる。そのため、例えば、サーバの移行等に伴うサービスの中断時間が限られている場合、事業者は、メール通知処理部２Ｄがアクセスするサーバの変更を断念せざるを得ないという場合が発生する。
そこで、本実施の形態では、物理マシン２は、利用者に対するサービスの実現に伴って記憶したデータ量と、サービスの提供にあたって利用中のソフトウエアと代替可能なソフトウエアの情報とを取得する。そして、物理マシン２は、取得した情報に基づき、現時点以降に現在利用しているソフトウエアを他のソフトウエアに移行すべきか否かを判断する情報を事業者に提供する。これにより、事業者は、提供しているサービスが将来ロックイン状態に陥ることを回避するための情報を提供することが可能になる。
［情報処理システムのハードウエア構成］
次に、情報処理システム１０のハードウエア構成について説明する。図３は、物理サーバのハードウエア構成を示す図である。物理マシン２は、プロセッサであるＣＰＵ２０１と、メモリ２０２と、利用者端末６等とアクセスするための外部インターフェース（Ｉ／Ｏユニット）２０３と、記憶媒体２０４とを有する。各部は、バス２０５を介して互いに接続される。記憶媒体２０４は、例えば、記憶媒体２０４内のプログラム格納領域（図示しない）に、利用者に将来発生し得るロックイン状態に関する情報を提供する処理（以下、依存情報提供処理とも呼ぶ）等を行うためのプログラム２１０（以下、依存情報提供プログラムとも呼ぶ）を記憶する。ＣＰＵ２０１は、図３に示すように、プログラム２１０の実行時に、プログラム２１０を記憶媒体２０４からメモリ２０２にロードし、プログラム２１０と協働して依存情報提供処理を行う。また、記憶媒体２０４は、例えば、依存情報提供処理を行う際に用いられる情報を記憶する情報格納領域２３０（以下、記憶部２３０とも呼ぶ）を有する。
［情報処理システムの機能］
図４は、図３の情報処理システムの機能ブロック図である。物理マシン２のＣＰＵ２０１は、プログラム２１０と協働することにより、例えば、データ量取得部２１１（以下、取得部２１１とも呼ぶ）と、ソフトウエア情報取得部２１２（以下、取得部２１２または特定部２１２とも呼ぶ）と、レイテンシ情報取得部２１３として動作する。また、物理マシン２のＣＰＵ２０１は、プログラム２１０と協働することにより、例えば、データ量推定部２１４と、レイテンシ比率算出部２１５と、依存度算出部２１６と、リスク算出部２１７と、情報提供部２１８（以下、提供部２１８とも呼ぶ）として動作する。また、情報格納領域２３０には、例えば、データ量情報２３１（単に、データ量とも呼ぶ）と、ソフトウエア情報２３２と、レイテンシ情報２３３（単に、レイテンシとも呼ぶ）と、依存度情報２３４（単に、依存度とも呼ぶ）とが記憶されている。また、情報格納領域２３０には、例えば、運用リスク情報２３５（単に、運用リスクとも呼ぶ）と、リスク閾値情報２３６とが記憶されている。なお、以下、データ量取得部２１１、ソフトウエア情報取得部２１２、レイテンシ情報取得部２１３、データ量推定部２１４、レイテンシ比率算出部２１５、依存度算出部２１６、リスク算出部２１７及び情報提供部２１８を合わせて処理部２２０とも呼ぶ。
物理マシン２のデータ量取得部２１１は、例えば、データ量情報２３１を取得する。データ量情報２３１は、例えば、事業者によるサービスの実現に伴うデータ量の履歴情報である。データ量取得部２１１は、例えば、サービスを実現するために利用しているソフトウエア（以下、第１のソフトウエアとも呼ぶ）毎に、データ量情報２３１を取得する。具体的に、データ量取得部２１１は、例えば、第１のソフトウエアが動作しているサーバ（例えば、図１で説明したサーバ５Ａ等）にアクセスし、データ量情報２３１を取得するものであってよい。また、データ量取得部２１１は、例えば、単位時間毎（例えば、１時間毎）にデータ量情報２３１を取得するものであってよい。そして、データ量取得部２１１は、例えば、データ量取得部２１１は、例えば、取得したデータ量情報２３１を情報格納領域２３０に記憶する。なお、データ量情報２３１は、事業者によって手動で情報格納領域２３０に記憶されるものであってもよい。データ量情報２３１の具体例については後述する。
物理マシン２のソフトウエア情報取得部２１２は、例えば、ソフトウエア情報２３２を取得する。ソフトウエア情報２３２は、第１のソフトウエアをそれぞれ提供するシステム（ベンダが保有するシステム）が提供可能なソフトウエア（以下、第２のソフトウエアとも呼ぶ）に関する情報である。ソフトウエア情報２３２は、例えば、各ベンダが提供可能なソフトウエア（第１のソフトウエアを含む）をそれぞれ識別する情報であってよい。具体的に、ソフトウエア情報取得部２１２は、例えば、第１のソフトウエアが動作しているサーバ（例えば、図１で説明したサーバ５Ａ等）にアクセスし、ソフトウエア情報２３２を取得するものであってよい。そして、ソフトウエア情報取得部２１２は、例えば、取得したソフトウエア情報２３２を情報格納領域２３０に記憶する。なお、ソフトウエア情報２３２は、事業者によって手動で情報格納領域２３０に記憶されるものであってもよい。ソフトウエア情報２３２に具体例については後述する。また、ソフトウエア情報取得部２１２は、例えば、第１のソフトウエアを提供しているシステム以外のシステムが提供可能なソフトウエアに関する情報についても、ソフトウエア情報２３２として取得するものであってもよい。
そして、ソフトウエア情報取得部２１２は、例えば、取得したソフトウエア情報２３２から、第１のソフトウエアと代替可能な第２のソフトウエアを特定する。ソフトウエア情報２３２の特定の具体例については後述する。
物理マシン２のレイテンシ情報取得部２１３は、例えば、レイテンシ情報２３３を計測して取得する。レイテンシ情報２３３は、第１のソフトウエアから第２のソフトウエアへの移行を行う際に用いられるネットワークの信頼度に関する情報である。そして、レイテンシ情報取得部２１３は、例えば、取得したレイテンシ情報２３３を情報格納領域２３０に記憶する。レイテンシ情報２３３は、例えば、ソフトウエアの移行を行う際に用いられるネットワークの長さ、通信速度及び送信される信号の劣化の有無等に基づいて定まるものである。なお、レイテンシ情報２３３は、事業者によって手動で情報格納領域２３０に記憶されるものであってもよい。レイテンシ情報２３３の具体例については後述する。
物理マシン２のデータ量推定部２１４は、例えば、データ量取得部２１１が取得したデータ量情報２３１に基づき、現時点以降の所定時点（例えば、１か月後の時点であり、以下、第１の時点とも呼ぶ）における第１のソフトウエアの利用に伴うデータ量を推定する。これにより、リスク算出部２１７は、後述するように、第１の時点における運用リスク情報２３５を算出することが可能になる。なお、第１の時点は、事業者が運用リスク情報２３５の算出を行う時点として入力することにより、決定されるものであってよい。データ量の推定の具体例については後述する。
物理マシン２のレイテンシ比率算出部２１５は、例えば、レイテンシ情報取得部２１３が計測したレイテンシ情報２３３に基づき、リスク算出部２１７が運用リスク情報２３５を算出するために用いるレイテンシ比率を算出する。レイテンシ比率を算出する際の具体例については後述する。
物理マシン２の依存度算出部２１６は、例えば、第１のソフトウエアと代替可能な第２のソフトウエアが存在するか否かについての情報に基づき、現在利用している第１のソフトウエアの依存度情報２３４を算出する。依存度情報２３４の算出の具体例については後述する。
物理マシン２のリスク算出部２１７は、例えば、運用リスク情報２３５を算出する。運用リスク情報２３５は、利用者に提供するサービスが第１のソフトウエアによってロックイン状態になるか否かを推定した情報である。具体的に、リスク算出部２１７は、例えば、データ量推定部２１４が推定した第１の時点におけるデータ量と、レイテンシ比率算出部２１５が算出したレイテンシ比率と、依存度算出部２１６が算出した依存度情報２３４とに基づき、第１の時点における運用リスク情報２３５を算出する。これにより、リスク算出部２１７は、現在の運用リスク情報２３５のみでなく、将来（第１の時点）の運用リスク情報２３５の算出を行うことが可能になる。そのため、事業者は、運用リスク情報２３５を参照し、将来サービスがロックイン状態に陥ることが判明した場合、ロックイン状態に陥る前にソフトウエアの移行等の措置を行うことが可能になる。
物理マシン２の情報提供部２１８は、例えば、リスク算出部２１７が算出した運用リスク情報２３５を含む情報を出力することにより利用者に提供する。具体的に、情報提供部２１８は、第１の時点について算出した運用リスク情報２３５が、予め定めたリスク閾値情報２３６を上回った場合に、提供しているサービスが第１の時点においてロックイン状態に陥る旨の情報を利用者に提供する。これにより、事業者は、取得した情報に基づき、ロックイン状態に陥る原因となるソフトウエアを他のソフトウエアに移行すべきか否かの判断を行うことが可能になる。
［第１の実施の形態］
次に、第１の実施の形態について説明する。図５は、第１の実施の形態における依存情報提供処理の概略を示すフローチャート図である。また、図６から図８は、第１の実施の形態における依存情報提供処理の概略を説明する図である。図６から図８を参照しながら図５の依存情報提供処理の概略について説明する。なお、図６に示す例において、図１で説明した処理の流れを点線で示し、本実施の形態における依存情報提供処理の流れを実線で示す。また、図６及び図８に示す例においては、図１と異なる点のみを説明する。
初めに、物理マシン２（処理部２２０）は、図５に示すように、例えば、事業者が利用者に対するサービスを実現するために利用している第１のソフトウエア毎に、サービスの実現に伴って蓄積されるデータ量情報２３１を取得するまで待機する（Ｓ１のＮＯ）。
具体的に、図６に示す例において、ログイン処理部２Ａは、サーバ５Ａにアクセスすることにより、Ａ社が提供するソフトウエアを利用している。また、Ｗｅｂ画面処理部２Ｂは、サーバ５Ｂにアクセスすることにより、Ｂ社が提供するソフトウエアを利用している。また、決済処理部２Ｃは、サーバ５Ｃにアクセスすることにより、Ｃ社が提供するソフトウエアを利用している。さらに、メール通知処理部２Ｄは、サーバ５Ｄにアクセスすることにより、Ａ社が提供するソフトウエアを利用している。そのため、物理マシン２は、例えば、単位時間毎に、サーバＡのソフトウエア、サーバＢのソフトウエア、サーバＣのソフトウエア及びサーバＤのソフトウエアの実行に伴うデータ量情報２３１をそれぞれ取得する。
さらに、物理マシン２は、例えば、第１のソフトウエアをそれぞれ提供するシステムが提供可能な第２のソフトウエアに関する情報であるソフトウエア情報２３２を取得するまで待機する（Ｓ１のＮＯ）。ソフトウエア情報２３２は、例えば、各ソフトウエアを利用するために要するコスト情報や他のソフトウエアとの互換性に関する情報等を含むものであってよい。
具体的に、物理マシン２は、例えば、図７に示すように、ログイン処理部２Ａが利用可能なソフトウエアをＡ社、Ｂ社及びＣ社が提供している旨の情報と、Ｗｅｂ画面処理部２Ｂが利用可能なソフトウエアをＢ社のみが提供している旨の情報とを取得する。また、物理マシン２は、例えば、図７に示すように、決済処理部２Ｃが利用可能なソフトウエアをＡ社及びＣ社が提供している旨の情報と、メール通知処理部２Ｄが利用可能なソフトウエアをＡ社及びＣ社が提供している旨の情報とを取得する。
なお、データ量情報２３１及びソフトウエア情報２３２は、例えば、サーバ５Ａ等から情報を取得したログイン処理部２Ａ等が記憶部２３０に記憶するものであってもよい。
そして、物理マシン２がデータ量情報２３１及びソフトウエア情報２３２を取得した場合（Ｓ１のＹＥＳ）、物理マシン２は、取得したソフトウエア情報２３２から、第１のソフトウエアと代替可能な第２のソフトウエアに関するソフトウエア情報２３２を特定する（Ｓ２）。すなわち、物理マシン２は、例えば、利用者に提供しているサービスの内容や品質を維持することを条件として、現在利用している第１のソフトウエアと代替を行うことが可能な第２のソフトウエアを特定する。これにより、物理マシン２は、後述するように、現在利用しているソフトウエアから他のソフトウエアに変更すべきか否かを判断するための情報を作成することが可能になる。
具体的に、物理マシン２は、例えば、図７に示すソフトウエア情報２３２を参照し、ログイン処理部２Ａが利用しているＡ社のソフトウエアと変更可能なソフトウエアとして、Ｂ社及びＣ社が提供しているソフトウエアを特定する。一方、物理マシン２は、例えば、図７に示すソフトウエア情報２３２を参照し、Ｗｅｂ画面処理部２Ｂが利用しているＢ社のソフトウエアと変更可能なソフトウエアは存在しないと判定する。また、物理マシン２は、例えば、図７に示すソフトウエア情報２３２を参照し、決済処理部２Ｃが利用しているＣ社のソフトウエアと変更可能なソフトウエアとして、Ａ社が提供しているソフトウエアを特定する。また、物理マシン２は、例えば、図７に示すソフトウエア情報２３２を参照し、メール通知処理部２Ｄが利用しているＡ社のソフトウエアと変更可能なソフトウエアとして、Ｃ社が提供しているソフトウエアを特定する。
次に、物理マシン２は、Ｓ１で取得したデータ量情報２３１と、Ｓ２で特定したソフトウエア情報２３２とに基づき、第１のソフトウエアを第２のソフトウエアに変更すべきか否かを判断するための情報を作成する。そして、物理マシン２は、作成した情報を出力することにより、事業者に提供する（Ｓ３）。物理マシン２は、例えば、図６に示すように、事業者が物理マシン２の設定変更等を行うための事業者端末７に、ソフトウエアを変更すべきか否かを判断するための情報を出力する。以下、ソフトウエアを変更すべきか否かを判断するための情報の作成方法の具体例を説明する。
物理マシン２は、例えば、Ｓ２で特定した第１のソフトウエアと代替可能な第２のソフトウエアの数が少ないほど高い値を取り、代替可能な第２のソフトウエアの数が多いほど低い値を取る依存度情報２３４を算出する。例えば、図７の例において、ログイン処理部２Ａが利用するソフトウエアと代替可能なソフトウエアは２つ（Ｂ社、Ｃ社）存在する。一方、Ｗｅｂ画面処理部２Ｂが利用するソフトウエアと代替可能なソフトウエアは存在しない。したがって、物理マシン２は、例えば、図７の例において、現在利用しているソフトウエアに対するＷｅｂ画面処理部２Ｂの依存度情報２３４を、現在利用しているソフトウエアに対するログイン処理部２Ａの依存度情報２３４よりも大きくなるように設定する。
次に、物理マシン２は、Ｓ１で取得したデータ量情報２３１から、利用している第１のソフトウエア毎に、第１の時点（現時点以降の所定時点）におけるデータ量を推定する。具体的に、物理マシン２は、例えば、過去の時点におけるデータ量の履歴から、横軸をデータ量の取得時点とし、縦軸をデータ量として場合における近似直線（一次直線）を算出する。そして、物理マシン２は、例えば、算出した近似直線上において第１の時点に対応するデータ量を算出することにより、第１の時点におけるデータ量を推定するものであってよい。
続いて、物理マシン２は、利用している第１のソフトウエア毎に、推定した第１の時点におけるデータ量と、算出した依存度情報２３４の値とを乗算することにより、運用リスク情報２３５を算出する。これにより、物理マシン２は、利用者に提供するサービス毎（図６の例では、ログイン処理部２Ａ、Ｗｅｂ画面処理部２Ｂ、決済処理部２Ｃ及びメール通知処理部２Ｄによるサービス）に、利用中のソフトウエアに対する運用リスク情報２３５を算出することが可能になる。
そして、物理マシン２は、例えば、算出した運用リスク情報２３５の値がリスク閾値情報２３６の値よりも大きいサービスが存在する場合、第１の時点までに、現在利用している第１のソフトウエアから代替可能な第２のソフトウエアに移行すべき旨の情報を提供する。すなわち、事業者は、例えば、利用者に提供しているサービス毎に、ロックイン状態に陥ったと判断するためのリスク閾値情報２３６を予め設定して情報格納領域２３０に記憶する。そして、物理マシン２は、例えば、第１の時点における各サービスの運用リスク情報２３５のうち、リスク閾値情報２３６を上回っているサービスが存在する場合に、そのサービスに関して利用しているソフトウエアを移行すべき旨を含む情報を事業者に提供する。これにより、事業者は、例えば、ロックイン状態に陥ると推定される第１の時点までに、ソフトウエアの変更を行うことが可能になる。具体的に、事業者は、図８に示すように、メール通知処理が第１の時点においてロックイン状態に陥る旨の情報を取得した場合、第１の時点までに、メール通知処理に関して利用するソフトウエアをサーバ５Ｅのソフトウエアに変更することが可能になる。そのため、事業者は、利用者に提供しているサービスがロックイン状態に陥ることを回避することが可能になる。
このように、第１の実施の形態によれば、物理マシン２は、サービスを実現するために利用している第１のソフトウエア毎に、サービスの実現に伴うデータ量情報２３１を取得する。そして、物理マシン２は、サービスを実現するための第２のソフトウエアに関するソフトウエア情報２３２を取得する。次に、物理マシン２は、取得したソフトウエア情報２３２から、第１のソフトウエアと代替可能な第２のソフトウエアに関する情報を特定する。そして、物理マシン２は、取得した前記データ量情報２３１と、特定した第２のソフトウエアに関する情報とに基づき、利用している第１のソフトウエアを、特定した第２のソフトウエアに移行すべきか否かを判断するための情報を提供する。これにより、事業者は、将来発生し得る第１のソフトウエアのロックイン状態を回避するための情報を提出することが可能になる。
［第１の実施の形態の詳細］
次に、第１の実施の形態の詳細について説明する。図９から図１０は、第１の実施の形態における依存情報提供処理の詳細を説明するフローチャート図である。また、図１１から図２２は、第１の実施の形態における依存情報提供処理の詳細を説明する図である。図１１から図２２を参照しながら、図９から図１０の依存情報提供処理の詳細を説明する。
初めに、物理マシン２のリスク算出部２１７は、図９に示すように、例えば、運用リスク算出タイミングまで待機する（Ｓ１１のＮＯ）。運用リスク算出タイミングは、例えば、事業者から運用リスクの算出を行う旨の入力があった場合であってよい。または、運用リスク算出タイミングは、予め定められた定期的なタイミング（例えば、毎日正午等）であってもよい。
そして、リスク算出部２１７が運用リスク算出タイミングになったことを検知した場合（Ｓ１１のＹＥＳ）、物理マシン２のソフトウエア情報取得部２１２は、例えば、各ベンダが提供可能な第２のソフトウエアに関する情報であるソフトウエア情報２３２を取得する（Ｓ１２）。
なお、以下、図１で説明したログイン処理部２Ａ、Ｗｅｂ画面処理部２Ｂ、決済処理部２Ｃ及びメール通知処理部２Ｄに加えて、物理マシン２は、図１１に示すように、決済処理部２Ｃが決済した商品に関する情報を記憶するデータベース処理部２Ｅを有するものとして説明する。また、物理マシン２は、図１２に示すように、データベース処理部２Ｅが記憶した情報に基づいてデータ分析を行う分析処理部２Ｆと、物理マシン２におけるログイン処理部２Ａ等の監視を行う監視処理部２Ｇとを有するものとして説明する。また、以下、事業者がデータベース処理部２Ｅによって提供するサービスを「データベース処理」とも呼び、分析処理部２Ｆによって提供するサービスを「分析処理」とも呼び、監視処理部２Ｇによって提供するサービスを「監視処理」とも呼ぶ。以下、ソフトウエア情報２３２の具体例について説明する。
［ソフトウエア情報の具体例］
図１２は、ソフトウエア情報２３２の具体例である。具体的に、図１２に示すソフトウエア情報２３２は、各ベンダが提供可能なサービスに関する情報が含まれている。図１２に示すソフトウエア情報２３２は、事業者が利用者に提供するサービスを示す「サービス」と、サービスを提供する各ベンダを識別する「Ａ社」、「Ｂ社」、「Ｃ社」及び「Ｄ社」とを項目として有する。さらに、図１２に示すソフトウエア情報２３２は、事業者が現在利用しているソフトウエアを提供するベンダを識別するための「利用ベンダ」を項目として有する。具体的に、「サービス」が「ログイン処理」である情報には、「Ａ社」、「Ｂ社」、「Ｃ社」及び「Ｄ社」に「○」が設定されている。そして、「サービス」が「ログイン処理」である情報には、「利用ベンダ」として「Ｂ社」が設定されている。すなわち、この情報は、ログイン処理は、「Ａ社」、「Ｂ社」、「Ｃ社」及び「Ｄ社」が提供可能であることを示している。また、「サービス」が「メール通知処理」である情報には、「Ａ社」及び「Ｃ社」に「○」が設定されている。そして、「サービス」が「メール通知処理」である情報には、「利用ベンダ」として「Ｃ社」が設定されている。すなわち、この情報は、メール通知処理は、「Ａ社」及び「Ｃ社」が提供可能であることを示している。図１２の他の情報については説明を省略する。
図１３は、図１２とは異なるソフトウエア情報２３２の具体例である。具体的に、図１３に示すソフトウエア情報２３２は、各ベンダが提供可能なサービスについてのコストに関する情報が含まれている。また、図１３に示すソフトウエア情報２３２において、コストに関する情報が設定されている情報は、各ベンダが提供可能なサービスであることを示している。すなわち、図１３に示すソフトウエア情報２３２は、図１２に示すソフトウエア情報２３２の情報を含んでいる。
図１３に示すソフトウエア情報２３２は、図１３に説明したソフトウエア情報２３２と同じ項目を有している。そして、「サービス」が「Ｗｅｂ画面処理」である情報には、「Ａ社」に対応して「２．０（＄／ｈ）」が設定され、「Ｂ社」に対応して「３．０（＄／ｈ）」が設定され、「Ｃ社」に対応して「２．７（＄／ｈ）」が設定され、「Ｄ社」に対応して「３．２（＄／ｈ）」が設定されている。また、「サービス」が「Ｗｅｂ画面処理」である情報には、「利用ベンダ」として「Ｂ社」が設定されている。すなわち、図１３に示すソフトウエア情報２３２には、例えば、Ａ社の提供するＷｅｂ画面処理のサービスを利用するために、１時間あたり２．０（＄）の費用（コスト）を要する旨の情報が設定されている。図１３の他の情報については説明を省略する。
図９に戻り、物理マシン２のレイテンシ情報取得部２１３は、例えば、レイテンシ情報２３３を取得する（Ｓ１３）。レイテンシ情報２３３は、例えば、予め事業者が取得して情報格納領域２３０に記憶しておくものであってよい。以下、レイテンシ情報２３３の具体例を説明する。
［レイテンシ情報の具体例］
図１４は、レイテンシ情報２３３の具体例である。図１４に示すレイテンシ情報２３３は、事業者が利用するサービスを示す「サービス」と、サービスを提供する各ベンダを識別する「Ａ社」、「Ｂ社」、「Ｃ社」及び「Ｄ社」とを項目として有する。さらに、図１４に示すレイテンシ情報２３３は、事業者が現在利用しているソフトウエアを提供するベンダを識別するための「利用ベンダ」を項目として有する。具体的に、「サービス」が「Ｗｅｂ画面処理」である情報には、「Ａ社」に対応して「１．９」が設定され、「Ｂ社」に対応して「２．１」が設定され、「Ｃ社」に対応して「２．６」が設定され、「Ｄ社」に対応して「３．７」が設定されている。図１４の他の情報については説明を省略する。
図９に戻り、物理マシン２のデータ量取得部２１１は、例えば、事業者が現在利用しているソフトウエアに関するデータ量情報２３１を取得する（Ｓ１４）。以下、データ量情報２３１の具体例について説明する。
［データ量情報の具体例］
図１５は、データ量情報２３１の具体例である。図１５に示すデータ量情報２３１は、事業者が利用するサービスを示す「サービス」と、データ量取得部２１１が取得したデータ量と示す「データ量」と、事業者が現在利用しているソフトウエアを提供するベンダを識別するための「利用ベンダ」とを項目として有する。具体的に、図１５に示すデータ量情報２３１において、「サービス」が「ログイン処理」である情報には、「データ量」に「２００（ＭＢ）」が設定され、「利用ベンダ」に「Ｂ社」が設定されている。そして、図１５に示すデータ量情報２３１において、「サービス」が「データベース処理」である情報には、「データ量」に「６６００（ＭＢ）」が設定され、「利用ベンダ」に「Ｃ社」が設定されている。図１５の他の情報については説明を省略する。
次に、図１６は、図１５に示す状態の後のある時点におけるデータ量情報２３１の具体例である。図１６は、図１５に示すデータ量情報２３１と同じ項目を有している。そして、図１６に示すデータ量情報２３１において、「サービス」が「ログイン処理」である情報には、「データ量」に「２００（ＭＢ）」が設定され、「利用ベンダ」に「Ｂ社」が設定されている。そして、図１６に示すデータ量情報２３１において、「サービス」が「データベース処理」である情報には、「データ量」に「１００００（ＭＢ）」が設定され、「利用ベンダ」に「Ｃ社」が設定されている。図１６の他の情報については説明を省略する。
図９に戻り、物理マシン２のデータ量推定部２１４は、データ量取得部２１１が取得したデータ量情報２３１から、運用リスクの算出を行う時点（第１の時点）におけるデータ量情報２３１を推定する（Ｓ１５）。以下、データ量情報２３１を推定する際の具体例を説明する。
［データ量情報の推定］
図１５及び図１６の例に示すデータ量情報２３１において、「ログイン処理」、「Ｗｅｂ画面処理」、「決済処理」、「分析処理」及び「監視処理」に対応するデータ量は変化していない。そのため、データ量推定部２１４は、例えば、「ログイン処理」、「Ｗｅｂ画面処理」、「決済処理」、「分析処理」及び「監視処理」に対応するデータ量は、時間の経過に伴って変化しないものとしてデータ量の推定を行う。
一方、図１５及び図１６の例に示すデータ量情報２３１において、「メール通知処理」及び「データベース処理」に対応するデータ量は変化している。そのため、データ量推定部２１４は、例えば、「メール通知処理」及び「データベース処理」に対応するデータ量は、時間の経過に伴って変化するものとしてデータ量の推定を行う。具体的に、データ量推定部２１４は、例えば、時間の経過に伴ってデータ量が変化するサービスについて、データ量の取得時点とデータ量とを対応させた近似直線を算出する。そして、データ量推定部２１４は、例えば、算出した近似直線を参照することにより、第１の時点におけるデータ量の推定を行う。これにより、データ量推定部２１４は、時間の経過に伴ってデータ量が変化するサービスについてもデータ量の推定を行うことが可能になる。
図１７は、データベース処理のデータ量情報２３１の具体例である。図１７に示すデータ量情報２３１は、データ量取得部２１１が取得したデータ量情報２３１から、データベース処理に関する情報を抽出したものである。具体的に、図１７に示すデータ量情報２３１は、計測開始時のデータ量が２００（ＭＢ）であり、取得時間が計測開始から１００時間経過後のときのデータ量が７００（ＭＢ）であることを示している。なお、図１７において、図１５に示すデータベース処理のデータ量情報２３１は、データ量の取得時点が計測開始から１０００時間経過後である場合に対応する。また、図１７において、図１６に示すデータベース処理のデータ量情報２３１は、データ量の取得時点が計測開始から１５００時間経過後である場合に対応する。図１７の他の情報については説明を省略する。以下、図１７に示すデータ量情報２３１に基づいてデータ量推定部２１４が近似直線の算出を行う場合を説明する。なお、以下、有効数字は小数点以下２桁であるものとして説明する。
Figure 0006528389
Figure 0006528389
Figure 0006528389
Figure 0006528389
Figure 0006528389
式１は、取得時点（時間）を表す「ｔ」を横軸とし、データ量（ＭＢ）を表す「Ｙ´」を縦軸とした場合の近似直線の式である。式１において、「ａ」は傾きであり、「ｂ」はＹ軸切片である。
そして、式２は、式１における取得時間を表す「ｔ」毎に、データ量情報２３１を表す「Ｙ（ｔ）」と式１におけるデータ量を表す「Ｙ´」との差の２乗を算出し、算出した各値をそれぞれ加算した総和を「ｅ」とする式である。
データ量推定部２１４は、式１及び式２から、「ｅ」を最小にする「ａ」と「ｂ」を算出する。これにより、データ量推定図２１４は、図１７に示すデータ量情報２３１に対応する近似直線を求めることが可能になる。具体的に、データ量推定部２１４は、例えば、式２に式１を代入して展開することにより、式３を取得する。次に、データ量推定部２１４は、式３を「ａ」で微分した式４と、式３を「ｂ」で微分した式５とを取得する。そして、データ量推定部２１４は、式４と式５との連立方程式から「ａ」と「ｂ」とを算出する。なお、ここでは「ｅ」の最小値を算出するため、式４及び式５の値が０である場合の「ａ」と「ｂ」の値を算出する。これにより、データ量推定部２１４は、図１８に示すように、図１７に示すデータ量情報２３１に対応する近似直線を算出することが可能になる。そのため、事業者は、時間の経過に伴って蓄積されるデータ量が変化するサービスにおいても、将来のデータ量を推定することが可能になる。なお、図１７に示すデータ量情報２３１に基づいてデータ量推定部２１４が算出した近似直線は、図１８に示すように、ｙ＝６．５３ｔ＋１７３．５３である。
図９に戻り、レイテンシ比率算出部２１５は、レイテンシ情報取得部２１３が取得したレイテンシ情報２３３に基づき、レイテンシ比率を算出する（Ｓ１６）。レイテンシ比率とは、サービス毎のレイテンシ情報２３３の平均値が１になるように調整した値である。以下、レイテンシ比率の算出方法について説明する。
［レイテンシ比率の算出］
レイテンシ比率は、例えば、以下の式６によって算出する。
Figure 0006528389
式６では、ベンダｘのサービスｎについてのレイテンシ情報２３３である「Ｒ（ｘ、ｎ）」を、サービスｎのレイテンシ情報２３３の平均値である「ａｖｅｒａｇｅｘ｛Ｒ（ｘ、ｎ）｝」で除算する。これにより、式６では、ベンダｘのサービスｎについてのレイテンシ比率である「Ｒ´（ｘ、ｎ）」を算出する。これにより、レイテンシ比率算出部２１５は、レイテンシ情報２３３に基づいてレイテンシ比率を算出することができる。
具体的に、図１４に示すレイテンシ情報２３３の「サービス」が「ログイン処理」である情報は、「Ａ社」に対応して「３．１」が設定され、「Ｂ社」に対応して「２．１」が設定され、「Ｃ社」に対応して「２．５」が設定され、「Ｄ社」に対応して「３．５」が設定される。そのため、「ａｖｅｒａｇｅ｛Ｒ（ｘ、ｎ）｝」は、「３．１」、「２．１」、「２．５」及び「３．５」を加算した値である「１１．２」を、「ログイン処理」のサービスを提供しているベンダ数である「４」で除算した「２．８」となる。したがって、「ログイン処理」のレイテンシ比率のうち「Ａ社」に対応する値は、図１９に示すように、レイテンシ情報２３３である「３．１」を「ａｖｅｒａｇｅ｛Ｒ（ｘ、ｎ）｝」として算出した「２．８」で除算した「１．１０」となる。同様に、「ログイン処理」のレイテンシ比率のうち「Ｂ社」に対応する値は「０．７５」となり、「Ｃ社」に対応する値は「０．８８」となり、「Ｄ社」に対応する値は「１．２４」となる。
また、図１４に示すレイテンシ情報２３３の「サービス」が「メール通知処理」である情報は、「Ａ社」に対応して「２．４」が設定され、「Ｃ社」に対応して「３．２」が設定される。そのため、「ａｖｅｒａｇｅ｛Ｒ（ｘ、ｎ）｝」は、「２．４」及び「３．２」を加算した値である「５．６」を「メール通知処理」のサービスを提供しているベンダ数である「２」で除算した「２．８」となる。したがって、「メール通知処理」のレイテンシ比率のうち「Ａ社」に対応する値は、図１９に示すように、レイテンシ情報２３３である「２．４」を「ａｖｅｒａｇｅ｛Ｒ（ｘ、ｎ）｝」として算出した「２．８」で除算した「０．８６」となる。同様に、「メール通知処理」のレイテンシ比率のうち「Ｃ社」に対応する値は「１．１４」となる。図１９の他の情報については説明を省略する。
図９に戻り、依存度算出部２１６は、ソフトウエア情報取得部２１２が取得したソフトウエア情報２３２に基づき、依存度情報２３４を算出する（Ｓ１７）。以下、依存度情報２３４を算出するための式を説明する。
［依存度情報の算出］
依存度情報２３４は、例えば、以下の式７によって算出する。
Figure 0006528389
式７における「ｃｏｕｎｔ（ｘ）」は、各サービスを提供しているベンダｘの数を示している。具体的に、図１２または図１３に示す「Ｗｅｂ画面処理」は、「Ａ社」、「Ｂ社」、「Ｃ社」及び「Ｄ社」が提供している。したがって、この場合、「ｃｏｕｎｔ（ｘ）」の値は「４」になるため、Ｐｘ（ｎ）に含まれる第１項（１／ｃｏｕｎｔ（ｘ））の値は、１を「ｃｏｕｎｔ（ｘ）」の値である「４」で除算した「０．２５」になる。
次に、Ｐｘ（ｎ）に含まれる第２項の「ｃｏｓｔ（ｘ、ｎ）」は、ベンダｘのサービスｎを利用するためのコストを示す値である。具体的に、例えば、図１３に示す「Ｗｅｂ画面処理」において、「Ａ社」のコストが「２．０（＄／ｈ）」であり、「Ｂ社」のコストが「３．０（＄／ｈ）」であり、「Ｃ社」のコストが「２．７（＄／ｈ）」であり、「Ｄ社」のコストが「３．２（＄／ｈ）」である。そのため、「Ｗｅｂ画面処理」の「ｃｏｓｔ（ｘ、ｎ）」のうち「Ｂ社」に対応する情報は、「３．０（＄／ｈ）」である。
また、式７における「Σｙ（１／ｃｏｓｔ（ｙ、ｎ））」は、サービスｎを提供可能な全てのベンダにおけるサービスｎのコストの逆数の総和である。そのため、図１３に示す「Ｗｅｂ画面処理」において、「Σｙ（１／ｃｏｓｔ（ｙ、ｎ））」は、「２．０（＄／ｈ）」の逆数と、「３．０（＄／ｈ）」の逆数と、「２．７（＄／ｈ）」の逆数と、「３．２（＄／ｈ）」の逆数とを合算した値である「１．５（ｈ／＄）」になる。したがって、「Ｂ社」の「Ｗｅｂ画面処理」に関するＰｘ（ｎ）の第２項の値は、１を「３．０（＄／ｈ）」と「１．５（ｈ／＄）」とを乗算した値である「４．０」で除算した「０．２３」になる。
そして、「Ｂ社」の「Ｗｅｂ画面処理」に関するＰｘ（ｎ）は、図２０に示すように、第１項の値である「０．２５」と第２項の値である「０．２３」とを加算した値を２で除算した「０．２４」になる。
なお、「ｃｏｕｎｔ（ｘ）」が０である場合、式７において第１項の分母が０になる。そのため、依存度算出部２１６は、「ｃｏｕｎｔ（ｘ）」が０である場合、例えば、式７を用いずに、Ｐｘ（ｎ）＝０とするものであってもよい。また、図１３に示す「ログイン処理」のように、全てのベンダのコストが０であるサービスが存在する場合がある。この場合も、式７において第２項の分母に０になる。そのため、依存度算出部２１６は、全てのベンダのコストが０である場合、例えば、図２１に示すように、図１３に示すソフトウエア情報２３２に含まれる情報の全てに、「１．０」を加算した状態におけるソフトウエア情報２３２を用いて依存度情報２３４の算出を行うものであってもよい。これにより、式７において分母が０になることがなくなるため、依存度算出部２１６は、依存度情報２３４を正しく算出することが可能になる。
図９に戻り、リスク算出部２１７は、データ量推定部２１４が推定したデータ量情報２３１と、レイテンシ比率算出部２１５が算出したレイテンシ比率と、依存度算出部２１６が算出した依存度情報２３４とから、運用リスク情報２３５を算出する（Ｓ１８）。以下、運用リスク情報２３５を算出するための式を説明する。
［運用リスク情報の算出］
依存度情報２３４は、例えば、以下の式８によって算出する。
Figure 0006528389
式８では、図２０で説明した依存度情報２３４であるＰｘ（ｎ）と、図１５から図１８で説明した取得時点ｔ（第１の時点）におけるベンダｘのサービスｎについてのデータ量であるＤｘ、ｎ（ｔ）と、図１９で説明したレイテンシ比率であるＲ（ｘ、ｎ）とを乗算する。これにより、リスク算出部２１７は、例えば、時点ｔにおけるサービスｎの運用リスク情報２３５である「ＲＩＳＫｎ（ｔ）」を算出する。
具体的に、リスク算出部２１７は、例えば、「ログイン処理」の運用リスク情報２３５を算出する場合、図２０に示す依存度情報２３４から「０．２５」を抽出する。また、リスク算出部２１７は、「ログイン処理」のデータ量が時間の経過に伴って変化しないものであるため、図１５または図１６に示すデータ量情報２３１から、「ログイン処理」のデータ量である「２００（ＭＢ）」を抽出する。さらに、リスク算出部２１７は、図２０に示すレイテンシ比率から、事業者が現在利用している「Ｂ社」の「ログイン処理」である「０．７５」を抽出する。そして、リスク算出部２１７は、抽出した「０．２５」と「２００（ＭＢ）」と「０．７５」とを乗算し、「ログイン処理」の運用リスク情報２３５として「３７．５（ＭＢ）」を算出する。
また、リスク算出部２１７は、例えば、「データベース処理」の運用リスク情報２３５を算出する場合、図２１に示す依存度情報２３４から「０．３１」を抽出する。また、リスク算出部２１７は、「データベース処理」のデータ量が時間の経過に伴って変化するものであるため、Ｓ１５においてデータ量推定部２１４が算出した近似直線であるｙ＝６．５３ｔ＋１７３．５３を抽出する。そして、リスク算出部２１７は、事業者から運用リスク情報２３５を算出する時点（第１の時点）として指定された時点をｔに代入する。具体的に、例えば、事業者によって指定された時点ｔが計測開始から２０００時間経過後である場合、リスク算出部２１７は、ｔに２０００を代入して、計測開始から２０００時間経過後のデータ量として「１３２３３．５３（ＭＢ）」を算出する。さらに、リスク算出部２１７は、図１９に示すレイテンシ比率から「１．０６」を抽出する。そして、リスク算出部２１７は、抽出した「０．３１」と「１３２３３．５３（ＭＢ）」と「１．０６」とを乗算し、「データベース処理」の運用リスク情報２３５として「４３４８．５４（ＭＢ）」を算出する。
なお、事業者は、利用者にあるサービスを提供するために、複数のソフトウエアを並行して利用する場合がある。具体的に、例えば、「Ａ社」の「ログイン処理」と「Ｄ社」の「ログイン処理」とを同時に利用している場合がこれに該当する。この場合、事業者は、サービスの提供に伴って蓄積されるデータを複数箇所に分散して記憶しておくことになる。そのため、あるサービスについて複数のソフトウエアを利用している場合、事業者は、そのサービスについて運用リスク情報２３５が示す値を抑えることが可能になる。具体的に、事業者があるサービスについて複数のソフトウエアを利用している場合の運用リスク情報２３５は、例えば、以下の式９によって算出するものであってもよい。
Figure 0006528389
式９において、「ΣｘＰｘ（ｎ）×Ｄｘ、ｎ（ｔ）×Ｒ（ｘ、ｎ）」は、サービスｎを提供しているベンダ毎に、式８で説明したＰｘ（ｎ）と、Ｄｘ、ｎ（ｔ）と、Ｒ（ｘ、ｎ）とを乗算した値をそれぞれ算出し、その算出した値の総和を求める式である。なお、事業者が利用していないベンダｘのＤｘ、ｎ（ｔ）は０であるため、「ΣｘＰｘ（ｎ）×Ｄｘ、ｎ（ｔ）×Ｒ（ｘ、ｎ）」は、サービスｎを提供しているベンダのうち、事業者がサービスｎを提供しているベンダに関する値になる。また、式９において、「｛ｃｏｕｎｔ（ｘ｜Ｄｘ、ｎ（ｔ）≠０）｝２」は、サービスｎを提供しているベンダのうち、事業者がサービスｎを提供しているベンダの数の２乗である。したがって、リスク算出部２１７は、サービスについて利用しているソフトウエアが複数存在する場合に、式９を用いることにより、そのサービスについて利用しているソフトウエアが１つである場合と比較して、運用リスク情報２３５が示す値を低くすることが可能になる。
図９に戻り、リスク算出部２１７は、例えば、サービス毎に算出した運用リスク情報２３５のうち、リスク閾値情報２３６を超えているものが存在するか否かを判定する（Ｓ１９）。リスク閾値情報２３６は、例えば、事業者が過去のサービスの提供に伴う運用状況から、予め定めておくものであってよい。以下、リスク閾値情報２３６の具体例を説明する。
図２２は、リスク閾値情報２３６の具体例である。図２２に示すリスク閾値情報２３６は、事業者が利用者に提供するサービスを示す「サービス」と、サービス毎のリスク閾値情報である「閾値情報」とを項目として有する。具体的に、「サービス」が「ログイン処理」である情報には、「閾値情報」として「２００（ＭＢ）」が設定されている。また、「サービス」が「データベース処理」である情報には、「閾値情報」として「１００００（ＭＢ）」が設定されている。
したがって、例えば、「ログイン処理」の運用リスク情報２３５が「３７．５（ＭＢ）」である場合、リスク算出部２１７は、「ログイン処理」の運用リスク情報２３５が「ログイン処理」の「閾値情報」である「２００（ＭＢ）」を下回っていると判定する。また、例えば、「データベース処理」の運用リスク情報２３５が「１３２３３．５３（ＭＢ）」である場合、リスク算出部２１７は、「データベース処理」の運用リスク情報２３５が「ログイン処理」の「閾値情報」である「１００００（ＭＢ）」を上回っていると判定する。
図９に戻り、算出した運用リスク情報２３５がリスク閾値情報２３６を超えてない場合（Ｓ１９のＮＯ）、情報提供部２１８は、例えば、事業者に対する情報の提供を行わず、再度運用リスク算出タイミングになるまで待機するものであってよい（Ｓ１１）。なお、この場合、情報提供部２１８は、第１の時点においてサービスがロックイン状態に陥る可能性が低い旨の情報の提供を行うものであってもよい。
一方、算出した運用リスク情報２３５がリスク閾値情報２３６を超えている場合（Ｓ１９のＹＥＳ）、情報提供部２１８は、例えば、事業者に提供する情報の内容を決定する提供内容決定処理を行う（Ｓ２０）。そして、提供内容決定処理の後、情報提供部２１８は、例えば、再度運用リスク算出タイミングになるまで待機する（Ｓ１１）。以下、提供内容決定処理の詳細について説明する。
［提供内容決定処理］
次に、提供内容決定処理について説明する。図１０は、提供内容決定処理のフローチャートである。
図１０に示すように、情報提供部２１８は、例えば、運用リスク情報２３５を算出するために用いたレイテンシ比率がレイテンシ比率閾値を超えているか否かを判定する（Ｓ３１）。レイテンシ比率閾値は、例えば、リスク閾値情報２３６と同様に、事業者が予め定めて情報格納領域２３０に記憶するものであってよい。具体的に、レイテンシ比率閾値は、例えば、１．０等であってよい。そして、レイテンシ比率がレイテンシ比率閾値を超えている場合（Ｓ３１のＹＥＳ）、情報提供部２１８は、例えば、レイテンシ比率が高いために、第１の時点においてサービスがロックイン状態に陥る旨の情報を出力する（Ｓ３２）。これにより、事業者は、第１の時点においてサービスがロックイン状態に陥る旨の情報と、その原因についての情報を取得することが可能になる。そのため、事業者は、取得した情報に基づき、現在利用しているソフトウエアを移行するか否かの判断を行うことが可能になる。
一方、レイテンシ比率がレイテンシ比率閾値を超えていない場合（Ｓ３１のＮＯ）、情報提供部２１８は、例えば、運用リスク情報２３５を算出するために用いたデータ量情報２３１がデータ量閾値を超えているか否かを判定する（Ｓ３３）。そして、データ量情報２３１がデータ量閾値を超えている場合（Ｓ３３のＹＥＳ）、情報提供部２１８は、例えば、データ量情報２３１が高いために、第１の時点においてサービスがロックイン状態に陥る旨の情報を出力する（Ｓ３４）。
また、情報提供部２１８は、第１の時点でロックイン状態に陥ると判定した場合に、ロックイン状態に陥る時点を推定し、その推定した時点についての情報を出力するものであってよい。さらに、情報提供部２１８は、現在利用しているソフトウエアから他のソフトウエアに移行する際に要する時間（以下、単にソフトウエア移行時間とも呼ぶ）を算出し、その算出した時間についての情報を出力するものであってもよい。この場合、情報提供部２１８は、例えば、ソフトウエアの移行を行う場合に移行する必要があるデータ量（ＭＢ）を、移行の際に使用するネットワークの平均転送速度（ＭＢ／ｓ）で除算することにより、ソフトウエア移行時間を算出するものであってよい。これにより、事業者は、取得した情報に基づき、ソフトウエアの移行について具体的な計画を立てることが可能になる。なお、情報提供部２１８は、例えば、ソフトウエアの移行の際に使用するネットワークの混雑状況を考慮し、複数の状況下におけるソフトウエア移行時間を算出するものであってもよい。
また、データ量情報２３１がデータ量閾値を超えていない場合（Ｓ３３のＮＯ）、情報提供部２１８は、例えば、運用リスク情報２３５を算出するために用いた依存度情報２３４が依存度閾値を超えているか否かを判定する（Ｓ３５）。そして、依存度情報２３４が依存度閾値を超えている場合（Ｓ３５のＹＥＳ）、情報提供部２１８は、例えば、依存度情報２３４が高いために、第１の時点においてサービスがロックイン状態に陥る旨の情報を出力する（Ｓ３６）。
さらに、依存度情報２３４が依存度閾値を超えていない場合（Ｓ３５のＮＯ）、情報提供部２１８は、例えば、複合的な理由によって、第１の時点においてサービスがロックイン状態に陥る旨の情報を出力するものであってよい（Ｓ３７）。
以上の実施の形態をまとめると、以下の付記のとおりである。
（付記１）
コンピュータに、
サービスを実現するために利用している第１のソフトウエア毎に、前記サービスの実現に伴うデータ量の履歴情報と、前記サービスを実現するために利用可能な第２のソフトウエアに関する情報とを取得し、
取得した前記第２のソフトウエアに関する情報から、前記第１のソフトウエアと代替可能な第２のソフトウエアに関する情報を特定し、
取得した前記履歴情報と、特定した前記第２のソフトウエアに関する情報とに基づき、利用している前記第１のソフトウエアを、特定した前記第２のソフトウエアに移行すべきか否かを判断するための情報を提供する、
ことを実行させることを特徴とする依存情報提供プログラム。
（付記２）
付記１において、
前記情報を提供する処理では、特定した前記第２のソフトウエアの数が少ないほど高い値であり、特定した前記第２のソフトウエアの数が多いほど低い値である前記第１のソフトウエアの依存度を算出し、取得した前記履歴情報から、利用している前記第１のソフトウエア毎に、現時点以降の所定時点における前記データ量を推定し、推定した前記データ量と、算出した前記依存度との積が所定の閾値よりも高い場合に、前記所定時点までに前記移行をすべき旨の情報を提供する、
ことを特徴とする依存情報提供プログラム。
（付記３）
付記２において、
前記情報を提供する処理では、横軸をデータ量の取得時点とし、縦軸をデータ量とした場合に、前記履歴情報に含まれる各情報の集合に最も近似する一次直線を算出し、前記一次直線上において前記所定時点に対応するデータ量を算出することにより、前記データ量の推定を行う、
ことを特徴とする依存情報提供プログラム。
（付記４）
付記２において、
前記情報を提供する処理では、前記推定したデータ量と、前記依存度と、前記情報の提供に用いられるネットワークの信頼度を示す値との積が所定の閾値よりも高い場合に、前記所定時点において前記移行をすべき旨の情報を提供する、
ことを特徴とする依存情報提供プログラム。
（付記５）
付記２において、
前記情報を提供する処理では、前記推定したデータ量を前記移行するために要する時間である移行時間を算出し、前記移行すべき旨の情報とともに前記移行時間を示す情報を提供する、
ことを特徴とする依存情報提供プログラム。
（付記６）
付記２において、
前記依存度は、前記第１のソフトウエアのコストが高いほど高い値であり、前記第１のソフトウエアのコストが低いほど低い値である、
ことを特徴とする依存情報提供プログラム。
（付記７）
サービスを実現するために利用している第１のソフトウエア毎に、前記サービスの実現に伴うデータ量の履歴情報と、前記サービスを実現するために利用可能な第２のソフトウエアに関する情報とを取得する取得部と、
取得した前記第２のソフトウエアに関する情報から、前記第１のソフトウエアと代替可能な第２のソフトウエアに関する情報を特定する特定部と、
取得した前記履歴情報と、特定した前記第２のソフトウエアに関する情報とに基づき、利用している前記第１のソフトウエアを、特定した前記第２のソフトウエアに移行すべきか否かを判断するための情報を提供する提供部と、を有する、
ことを実行させることを特徴とする依存情報提供装置。
（付記８）
プロセッサが、
サービスを実現するために利用している第１のソフトウエア毎に、前記サービスの実現に伴うデータ量の履歴情報と、前記サービスを実現するために利用可能な第２のソフトウエアに関する情報とを取得し、
取得した前記第２のソフトウエアに関する情報から、前記第１のソフトウエアと代替可能な第２のソフトウエアに関する情報を特定し、
取得した前記履歴情報と、特定した前記第２のソフトウエアに関する情報とに基づき、利用している前記第１のソフトウエアを、特定した前記第２のソフトウエアに移行すべきか否かを判断するための情報を提供する、
ことを特徴とする依存情報提供方法。
２：物理マシン ２Ａ：ログイン処理部
２Ｂ：Ｗｅｂ画面処理部 ２Ｃ：決済処理部
２Ｄ：メール通知処理部 ５Ａ：機能提供サーバ
５Ｂ：機能提供サーバ ５Ｃ：機能提供サーバ
５Ｄ：機能提供サーバ ６：利用者端末
７：事業者端末 １０：情報処理システム

Claims (6)

  1. コンピュータに、
    第１のソフトウエアによるサービスの実現に伴うデータ量の履歴情報と、前記サービスを実現するために利用可能な第２のソフトウエアに関する情報とを取得し、
    取得した前記第２のソフトウエアに関する情報から、前記第１のソフトウエアと代替可能な第２のソフトウエアが存在するか否かを判定し、
    前記第１のソフトウエアと代替可能な第２のソフトウエアが存在すると判定した場合、取得した前記履歴情報と、存在すると判定した前記第２のソフトウエアに関する情報とに基づき、利用している前記第１のソフトウエアを、特定した前記第２のソフトウエアに移行すべきか否かを判断するための情報を提供する、
    ことを実行させることを特徴とする依存情報提供プログラム。
  2. 請求項１において、
    前記情報を提供する処理では、特定した前記第２のソフトウエアの数が少ないほど高い値であり、特定した前記第２のソフトウエアの数が多いほど低い値である前記第１のソフトウエアの依存度を算出し、取得した前記履歴情報から、利用している前記第１のソフトウエア毎に、現時点以降の所定時点における前記データ量を推定し、推定した前記データ量と、算出した前記依存度との積が所定の閾値よりも高い場合に、前記所定時点までに前記移行をすべき旨の情報を提供する、
    ことを特徴とする依存情報提供プログラム。
  3. 請求項２において、
    前記情報を提供する処理では、横軸をデータ量の取得時点とし、縦軸をデータ量とした場合に、前記履歴情報に含まれる各情報の集合に最も近似する一次直線を算出し、前記一次直線上において前記所定時点に対応するデータ量を算出することにより、前記データ量の推定を行う、
    ことを特徴とする依存情報提供プログラム。
  4. 請求項２において、
    前記情報を提供する処理では、前記推定したデータ量と、前記依存度と、前記情報の提供に用いられるネットワークの信頼度を示す値との積が所定の閾値よりも高い場合に、前記所定時点において前記移行をすべき旨の情報を提供する、
    ことを特徴とする依存情報提供プログラム。
  5. サービスを実現するために利用している第１のソフトウエア毎に、前記サービスの実現に伴うデータ量の履歴情報と、前記サービスを実現するために利用可能な第２のソフトウエアに関する情報とを取得する取得部と、
    取得した前記第２のソフトウエアに関する情報から、前記第１のソフトウエアと代替可能な第２のソフトウエアが存在するか否かを判定する特定部と、
    前記第１のソフトウエアと代替可能な第２のソフトウエアが存在すると判定した場合、取得した前記履歴情報と、存在すると判定した前記第２のソフトウエアに関する情報とに基づき、利用している前記第１のソフトウエアを、特定した前記第２のソフトウエアに移行すべきか否かを判断するための情報を提供する提供部と、を有する、
    ことを実行させることを特徴とする依存情報提供装置。
  6. プロセッサが、
    サービスを実現するために利用している第１のソフトウエア毎に、前記サービスの実現に伴うデータ量の履歴情報と、前記サービスを実現するために利用可能な第２のソフトウエアに関する情報とを取得し、
    取得した前記第２のソフトウエアに関する情報から、前記第１のソフトウエアと代替可能な第２のソフトウエアが存在するか否かを判定し、
    前記第１のソフトウエアと代替可能な第２のソフトウエアが存在すると判定した場合、取得した前記履歴情報と、存在すると判定した前記第２のソフトウエアに関する情報とに基づき、利用している前記第１のソフトウエアを、特定した前記第２のソフトウエアに移行すべきか否かを判断するための情報を提供する、
    ことを特徴とする依存情報提供方法。
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