JP6540356B2 - システム複製制御装置およびシステムの複製制御方法 - Google Patents

システム複製制御装置およびシステムの複製制御方法 Download PDF

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Description

本発明は、システム複製制御装置およびシステムの複製制御方法に関する。
従来、複数のデータセンタを利用するシステムには、災害等の被害からの早期回復や被害を最小限に抑えるため、ディザスタリカバリ機能を有するものがある。
特開２００４−５０６８号公報 国際公開第２００４／０５３６９６号
しかし、従来のディザスタリカバリ機能を有するシステムでは、それぞれのシステムごとにディザスタリカバリ機能に求められる要件のみから、システムの複製先のデータセンタを決定している。このため、データセンタ間でリソースの使用率の偏りが生じ、データセンタによっては追加の投資が必要になることがある。
１つの側面では、追加の投資を抑制し、各データセンタの運営コストを低減するシステム複製制御装置およびシステムの複製制御方法を提供することを目的とする。
第１の案では、データセンタそれぞれにおけるリソースの利用状況を監視する監視部と、前記データセンタそれぞれが保持するリソースおよび前記リソースの利用コストを示すファシリティ情報と、システムごとに前記システムを他のデータセンタのリソースに複製する際の複製条件とを記憶する記憶部と、監視により得られた前記リソースの利用状況と前記ファシリティ情報とを参照して、空きリソースの中から、前記複製条件を満たし、かつ、現行の複製先リソースよりも利用コストが低いリソースを前記システムの複製先として選択する選択処理を実行する複製処理部と、を有し、前記複製処理部は、前記データセンタ間の回線の回線品質に基づいて、前記システムを複製するのに必要な回線帯域を求め、必要な回線帯域を満たす性能を有するリソースを前記システムの複製先として選択する。
一実施形態によれば、各データセンタの運営コストを低減することができる。
図１は、実施例１にかかる情報処理システムの構成の一例を示す図である。 図２は、回線情報のデータ構成の一例を示す図である。 図３は、ＤＣファシリティ情報のデータ構成の一例を示す図である。 図４は、ＤＣリソース情報のデータ構成の一例を示す図である。 図５は、調達予定情報のデータ構成の一例を示す図である。 図６は、現行コスト情報のデータ構成の一例を示す図である。 図７は、顧客システム情報のデータ構成の一例を示す図である。 図８は、複製条件のデータ構成の一例を示す図である。 図９は、ファシリティ利用状況情報の回線利用率の一例を示す図である。 図１０は、ファシリティ利用状況情報のファシリティ使用率の一例を示す図である。 図１１は、ファシリティ利用状況情報のリソース使用率の一例を示す図である。 図１２は、コントローラの構成の一例を示す図である。 図１３は、コントローラの処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１４は、複製先最適化処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１５は、パケットロス率と転送効率との対応関係の一例を示す図である。 図１６は、複製処理部が作成するリストの一例を示す図である。 図１７は、リソース不足の予測処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１８は、制御プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
以下に、本願の開示するシステム複製制御装置およびシステムの複製制御方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。この実施例によりこの発明が限定されるものではない。なお、各実施例は、矛盾のない範囲内で適宜組み合わせることができる。
［全体構成］
図１は、実施例１にかかる情報処理システムの構成の一例を示す図である。図１に示すように、情報処理システム１は、コントロールセンタ１０と、複数のデータセンタ２０とを有する。
コントロールセンタ１０は、ディザスタリカバリ（ＤＲ）のため、各データセンタ２０のファシリティ（例えば、リソース）の利用状況およびシステムの複製条件に基づき、システムを他のデータセンタ２０に複製する。例えば、システム複製制御装置の一例であるコントローラ１４は、データセンタ２０Ａのシステムａをデータセンタ２０Ｂに複製し、データセンタ２０Ａのシステムｂをデータセンタ２０Ｃに複製する。また、コントローラ１４は、データセンタ２０Ｂのシステムｃをデータセンタ２０Ｃに複製する。
データセンタ２０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等のリソースを備え、当該リソースを用いてシステムを稼働させる。なお、各データセンタ２０はそれぞれ、例えば、いずれかのデータセンタ２０で災害等による異常が発生した場合でも影響を受けないように、地理的に離れた位置に配置される。各データセンタ２０はそれぞれネットワーク３０で接続される。このネットワーク３０は、専用回線であってもよいし、専用回線でなくてもよい。なお、図１の例では、３つのデータセンタ２０（２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ）を図示したが、データセンタ２０の数は２つ以上であれば任意の数とすることができる。
［コントロールセンタの構成］
引き続き、図１を参照しながら、コントロールセンタ１０の構成を説明する。コントロールセンタ１０は、ファシリティ情報１１と、複製条件情報１２と、ファシリティ利用状況情報１３と、コントローラ１４とを備える。ファシリティ情報１１と、複製条件情報１２と、ファシリティ利用状況情報１３は、コントロールセンタ１０の備える記憶装置に記憶される。
（ファシリティ情報）
ファシリティ情報１１は、各データセンタ２０のファシリティを示す情報である。このファシリティ情報１１は、例えば、各データセンタ２０の保持するリソースに関する情報、当該リソースの利用コストに関する情報等を含む。具体例を挙げると、ファシリティ情報１１は、回線情報、データセンタ（ＤＣ）ファシリティ情報、ＤＣリソース情報、調達予定情報、現行コスト情報等を含む。
（回線情報）
回線情報は、各データセンタ２０間を接続する回線に関する情報である。図２は、回線情報のデータ構成の一例を示す図である。図２に示すように、回線情報は、「回線」、「回線品質（パケットロス率）（％）」、「距離（ｋｍ）」、「保有帯域（Ｇｂｐｓ）」、「回線費（千円／Ｇｂｐｓ・月）」、「調達所要日数（日）」の各項目を有する。
回線の項目は、当該回線が、どのデータセンタ２０間を接続する回線かを記憶する領域である。回線品質の項目は、当該回線の品質を記憶する領域であり、例えば、パケットロス率の値が記憶される。距離の項目は、当該回線の距離を記憶する領域である。保有帯域の項目は、当該回線の保有帯域を記憶する領域である。回線費の項目は、当該回線の費用（コスト）を記憶する領域であり、例えば、１か月の１Ｇｂｐｓあたりの回線費が記憶される。調達所要日数の項目は、当該回線を調達するのに必要な日数を示した値が記憶される。
図２の例では、データセンタＡ（データセンタ２０Ａ）−データセンタＢ（データセンタ２０Ｂ）間を接続する回線のパケットロス率は０.０１％であることを示す。また、当該回線の距離は１０００ｋｍであり、保有帯域は１００Ｇｂｐｓであり、回線費は１０００千円／Ｇｂｐｓ・月であり、調達所要日数は３０日であることを示す。
（ＤＣファシリティ情報）
ＤＣファシリティ情報は、各データセンタ２０のファシリティに関する情報である。図３は、ＤＣファシリティ情報のデータ構成の一例を示す図である。図３に示すように、ＤＣファシリティ情報は、「ＤＣ」、「国」、「ロケーション」、「ファシリティレベル」、「保有設備（ｍ２）」の各項目を有する。また、「設備費（千円／ｍ２・月）」、「人件費（千円／システム・月）」、「稼動費（千円／システム・月）」、「調達所要日数（日）」の各項目を有する。
ＤＣの項目は、データセンタ２０の識別情報を記憶する領域である。国の項目は、当該データセンタ２０が設置される国を記憶する領域である。ロケーションの項目は、当該データセンタ２０が設置されるロケーション（地域）を記憶する領域である。ファシリティレベルの項目は、当該データセンタ２０のファシリティレベルを記憶する領域である。保有設備の項目は、当該データセンタ２０の保有設備の広さを記憶する領域である。設備費の項目は、当該データセンタ２０の設備費を記憶する領域であり、例えば、１か月の１ｍ２あたりの設備費が記憶される。人件費の項目は、当該データセンタ２０の人件費を記憶する領域であり、例えば、１か月の１システムあたりの人件費が記憶される。稼動費は、当該データセンタ２０の稼働費を記憶する領域であり、例えば、１か月の１システムあたりの稼動費が記憶される。調達所要日数の項目は、当該データセンタ２０を調達（設置）するのに必要な日数を示した値が記憶される。
図３の例では、データセンタＡ（データセンタ２０Ａ）は日本の東京に設置され、ファシリティレベルはＴｉｅｒ１であり、保有設備は１００００ｍ２であることを示す。また、データセンタＡ（データセンタ２０Ａ）の設備費は２０千円／ｍ２・月であり、人件費は１０千円／システム・月であり、稼動費は１０千円／システム・月であり、調達所要日数は１８０日であることを示す。
（ＤＣリソース情報）
ＤＣリソース情報は、各データセンタ２０が保持するリソースに関する情報である。ここでのリソースは、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ（Solid State Drive）、磁気テープ等の記録媒体である。図４は、ＤＣリソース情報のデータ構成の一例を示す図である。図４に示すように、ＤＣリソース情報は、「ＤＣ」、「ストレージリソース」、「保有容量（ＴＢ）」、「ストレージリソース費（千円／ＴＢ・月）」、「調達所要日数（日）」の各項目を有する。
ＤＣの項目は、データセンタ２０の識別情報を記憶する領域である。ストレージリソースの項目は、当該データセンタ２０の保持するリソース（ストレージリソース）の種類を記憶する領域である。保有容量の項目は、当該ストレージリソースの保有容量を記憶する領域である。ストレージリソース費の項目は、当該ストレージリソースの利用費（利用コスト）を記憶する領域であり、例えば、１か月の１ＴＢ（Tera Byte）あたりの利用費が記憶される。調達所要日数の項目は、当該ストレージリソースを調達するのに必要な日数を示した値が記憶される。
図４の例では、データセンタＡ（データセンタ２０Ａ）のＳＳＤの保有容量は１００ＴＢであり、ストレージリソース費は１００千円／ＴＢ・月であり、調達所要日数は３０日であることを示す。
（調達予定情報）
調達予定情報は、調達予定のあるリソースに関する情報である。図５は、調達予定情報のデータ構成の一例を示す図である。図５に示すように、調達予定情報は、「対象」、「場所」、「数量」の各項目を有する。
対象の項目は、調達予定のあるリソースの種別を記憶する領域である。場所の項目は、当該リソースが設置される予定の場所を記憶する領域である。数量の項目は、当該リソースの調達予定数量を記憶する領域である。
図５の例では、データセンタＢ（データセンタ２０Ｂ）−データセンタＣ（データセンタ２０Ｃ）間を接続する回線を、「１０」調達予定であることを示す。
（現行コスト情報）
現行コスト情報は、現行の各システムの利用コストに関する情報である。図６は、現行コスト情報のデータ構成の一例を示す図である。図６に示すように、現行コスト情報は、「顧客」、「システム名」、「複製先データセンタ」、「回線」、「必要帯域」、「リソース」、「コスト」の各項目を有する。
顧客の項目は、顧客の識別情報を記憶する領域である。システム名の項目は、当該顧客が現在利用しているシステムのシステム名を記憶する領域である。複製先データセンタの項目は、当該システムの複製先のデータセンタ２０の識別情報を記憶する領域である。回線の項目は、当該システムの複製に用いる回線を記憶する領域である。必要帯域の項目は、当該回線に必要な帯域を記憶する領域である。リソースの項目は、当該システムで現在利用しているリソースを記憶する領域である。コストの項目は、現行の当該システムのコストを記憶する領域である。
図６の例では、Ｘ社のファイルサーバシステムの複製先はデータセンタＢ（データセンタ２０Ｂ）であり、複製に用いる回線はデータセンタＡ（データセンタ２０Ａ）−データセンタＢ（データセンタ２０Ｂ）間を接続する回線であることを示す。また、当該回線に必要な帯域は「４」であり、当該ファイルサーバシステムが現在利用しているリソースは、高速のＨＤＤのストレージであり、容量は２０ＴＢであり、コストは「８０」であることを示す。
（複製条件情報）
複製条件情報１２は、各システムを他のデータセンタ２０のリソースに複製する際の複製条件に関する情報であり、例えば、複製条件の他、顧客システム情報を含む。
顧客システム情報は、現在、各顧客で利用中のシステム、つまり複製元のシステムに関する情報である。図７は、顧客システム情報のデータ構成の一例を示す図である。図７に示すように、顧客システム情報は、「顧客」、「システム名」、「メインＤＣ」、「データ量（ＴＢ）」の各項目を有する。
顧客の項目は、顧客の識別情報を記憶する領域である。システム名の項目は、当該顧客が現在利用しているシステムのシステム名を記憶する領域である。メインＤＣの項目は、システムがメインで利用しているデータセンタ２０の識別情報を記憶する領域である。データ量の項目は、当該システムのデータ量を記憶する領域である。
図７の例では、Ｘ社のファイルサーバシステムがメインで利用しているデータセンタ２０はデータセンタＡ（データセンタ２０Ａ）であり、データ量は１０ＴＢであることを示す。
複製条件は、各システムを他のデータセンタのリソースに複製する際の複製条件に関する情報である。図８は、複製条件のデータ構成の一例を示す図である。図８に示すように、複製条件は、「顧客」、「システム名」、「複製先データセンタ」、「ＲＰＯ」、「バックアップ可能時間帯」、「分散配置可否」の各項目を有する。
顧客の項目は、顧客の識別情報を記憶する領域である。システム名の項目は、当該顧客が現在利用しているシステムのシステム名を記憶する領域である。複製先データセンタの項目は、当該システムの複製先のデータセンタに関する条件を記憶する領域である。ＲＰＯ（Recovery Point Objective）の項目は、ＲＰＯ、すなわち、当該システムを過去のどの時点までのデータを保障して復旧させるかの目標値を記憶する領域である。バックアップ可能時間帯の項目は、システムのバックアップ（複製）が可能な時間帯を記憶する領域である。分散配置可否の項目は、システムの複製時に複数のデータセンタ２０に分散して配置可能か否かを記憶する領域である。
図８の例では、Ｘ社のファイルサーバシステムの複製先のデータセンタ２０は国内のいずれかのデータセンタ２０であり、ＲＰＯは３Ｄ（３日間）であることを示す。また、当該システムのバックアップ（複製）が可能な時間帯は毎日０：００〜６：００であり、当該システムは複数のデータセンタ２０に分散して配置することはできないことを示す。
（ファシリティ利用状況情報）
ファリシティ利用状況情報１３は、各データセンタ２０のファシリティ（例えば、回線、データセンタ、リソース等）の利用状況を示す情報である。このファシリティ利用状況情報１３は、例えば、回線使用率、ファシリティ使用率、リソース使用率等の情報を含む。このファシリティ利用状況情報１３は、コントローラ１４により随時更新される。
図９は、ファシリティ利用状況情報の回線利用率の一例を示す図である。ここでは、２０１５／３／１０におけるデータセンタＡ（データセンタ２０Ａ）−データセンタＢ（データセンタ２０Ｂ）間を接続する回線の回線使用率を、１時間ごとに計測した値を示す。
図１０は、ファシリティ利用状況情報のファシリティ使用率の一例を示す図である。ここでは、２０１５／３におけるデータセンタＡ（データセンタ２０Ａ）のファシリティ使用率を、１日ごとに計測した値を示す。
図１１は、ファシリティ利用状況情報のリソース使用率の一例を示す図である。ここでは、２０１５／３におけるデータセンタＡ（データセンタ２０Ａ）の低速、大容量のＨＤＤのストレージの使用率を１日ごとに計測した値を示す。
（コントローラ）
次に、コントローラ１４の構成を説明する。図１２は、コントローラの構成の一例を示す図である。図１２に示すようにコントローラ１４は、記憶部１４０と、制御部１４１と、入出力部１４６とを有する。なお、コントローラ１４は、図１２に示した機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部を有することとしてもかまわない。例えば、コントローラ１４は、各種の情報を表示する表示部や、各種の情報を入力する入力部を有してもよい。
記憶部１４０は、各種のデータを記憶する記憶デバイスである。例えば、記憶部１４０は、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部１４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Non Volatile Static Random Access Memory）等のデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。この記憶部１４０は、制御部１４１で実行されるＯＳ（Operating System）や各種プログラムを記憶する。例えば、記憶部１４０は、後述する複製先最適化処理等を実行するプログラムを含む各種のプログラムを記憶する。
制御部１４１は、検知部１４２と、監視部１４３と、複製処理部１４４と、予測処理部１４５とを備える。
検知部１４２は、入出力部１４６経由で、ファシリティ情報１１および複製条件情報１２の更新を検知する。
監視部１４３は、入出力部１４６経由で各データセンタ２０におけるファシリティの利用状況を監視し、その監視結果を、ファシリティ利用状況情報１３に書き込む。例えば、監視部１４３は、検知部１４２によりファシリティ情報１１および複製条件情報１２のいずれかの更新を検知したとき、上記の監視を行い、監視結果を、ファシリティ利用状況情報１３に書き込む。
複製処理部１４４は、ファシリティ情報１１とファシリティ利用状況情報１３とを参照して、各データセンタ２０の空きリソースの中から、複製条件情報１２に示されるシステムの複製条件を満たすリソースの組み合わせを選択する。そして、複製処理部１４４は、選択したリソースの組み合わせの中から、現行の複製先リソースからのコストの削減量が最も大きいリソースの組み合わせをシステムの複製先として選択する。その後、複製処理部１４４は、選択した複製先へ当該システムを複製する。複製処理部１４４の詳細はフローチャートを用いて後記する。
予測処理部１４５は、複製処理部１４４により選択された組み合わせのリソースへのシステムの複製後、リソース不足が発生するか否かを判定する。例えば、予測処理部１４５は、複製処理部１４４により選択された組み合わせのリソースへのシステムの複製後、ファシリティ利用状況情報１３から得られたファシリティの利用履歴を参照して、ファシリティの利用状況を予測する。そして、予測処理部１４５は、当該予測の結果と今後の各リソースの調達予定とを参照して、リソースに不足が発生するか否かを判定する。この予測処理部１４５の詳細もフローチャートを用いて後記する。
入出力部１４６は、制御部１４１が、ネットワーク３０経由で各データセンタ２０の複製を行ったり、ファシリティ情報１１、複製条件情報１２、ファシリティ利用状況情報１３等の情報の読み出しや更新を行ったりする際のインタフェースを司る。
上記のとおり、制御部１４１は、各データセンタ２０の空きリソースの中から、複製条件を満たし、かつ、現行の複製先リソースからのコストの削減量が最も大きいリソースの組み合わせをシステムの複製先として選択する。ここで、例えば、コントロールセンタ１０の管理者等が、ファシリティ情報１１において使用率が低いデータセンタ２０やリソースについて費用を低く設定しておく。このようにすることで、比較的使用率の低いリソースがシステムの複製先として制御部１４１に選択されやすくなり、データセンタ２０間でのリソースの使用率の偏りを低減することができる。その結果、各データセンタ２０のリソース不足による追加の投資を抑制し、各データセンタ２０の運営コストを低減することができる。
［処理の流れ］
次に、図１３を用いて、図１２に示したコントローラ１４で実行される処理について説明する。図１３は、コントローラの処理の手順の一例を示すフローチャートである。
図１３に示すように、コントローラ１４の検知部１４２が、イベントを検知すると（Ｓ１：Ｙｅｓ）、監視部１４３は、各データセンタ２０のリソースの利用状況を監視する（Ｓ２）。そして、監視部１４３は、監視結果を用いてファシリティ利用状況情報１３を更新する。なお、ここでのイベントは、例えば、ファシリティ情報１１または複製条件情報１２の更新や、ファシリティの利用状況を定期モニタリングするタイミング等である。また、検知部１４２がイベントを検知しなければ（Ｓ１：Ｎｏ）、Ｓ１へ戻る。
Ｓ２の後、複製処理部１４４は、各システムの複製先最適化処理を行う（Ｓ３）。具体的には、複製処理部１４４は、ファシリティ情報１１とファシリティ利用状況情報１３とを参照して、各データセンタ２０の空きリソースの中から、システムの複製条件を満たすリソースの組み合わせを選択する。そして、複製処理部１４４は、選択したリソースの組み合わせを持つデータセンタ２０へシステムの複製を行う。なお、ここでのシステムの複製は、当該システムの複製条件に従い行われる。Ｓ３の複製先最適化処理の詳細は、図１４を用いて後記する。
次に、予測処理部１４５は、Ｓ３の複製先最適化処理の後におけるリソース不足の予測処理を行う（Ｓ４）。つまり、予測処理部１４５は、複製処理部１４４により選択された組み合わせのリソースへのシステムの複製後、リソース不足が発生するか否かを判定する。Ｓ４のリソース不足の予測処理の詳細は、図１７を用いて後記する。
（複製先最適化処理）
次に、図１４を用いて、図１３のＳ３の複製先最適化処理の詳細を説明する。図１４は、複製先最適化処理の手順の一例を示すフローチャートである。
図１４に示すように、複製処理部１４４は、全システム分、以下の処理を行う。すなわち、複製処理部１４４は、複製条件情報１２を参照し、全システムから未処理のシステムを選択し、当該システムの複製条件を満足する複製先リソースの組み合わせをリストに追加する（Ｓ１１）。そして、複製処理部１４４は、リストに存在するリソースの組み合わせ分、以下の処理を行う。
すなわち、複製処理部１４４は、リストに存在するリソースの組み合わせから未処理の組み合わせを選択し、ファシリティ情報１１およびファシリティ利用状況情報１３を参照し、当該組み合わせが現行の複製先リソースよりも安価か否かを判定する（Ｓ１２）。そして、複製処理部１４４が、当該組み合わせが現行の複製先リソースよりも安価でなければ（Ｓ１２：Ｎｏ）、当該組み合わせをリストから削除する（Ｓ１４）。
また、複製処理部１４４は、当該組み合わせは複製先リソースよりも安価だが（Ｓ１２：Ｙｅｓ）、リソースの利用状況から、将来、リソースに空きがないと判定した場合（Ｓ１３：Ｎｏ）も、当該組み合わせをリストから削除する（Ｓ１４）。つまり、複製処理部１４４は、現行の複製先リソースよりも安価な組み合わせであり（Ｓ１２：Ｙｅｓ）、かつ、将来、リソースに空きがあれば（Ｓ１３：Ｙｅｓ）、当該組み合わせをリストに残す。複製処理部１４４は、上記の処理をリストに存在するリソースの組み合わせ分繰り返し、ループを抜ける。
複製処理部１４４は、上記の処理を全システム分繰り返し、ループを抜け、リストから現行の複製先リソースからのコストの削減量が最も大きいリソースの組み合わせを選択し、システムの複製を行う（Ｓ１５）。
このようにすることで複製処理部１４４は、各データセンタ２０のリソースの空きリソース中から、複製条件を満たし、かつ、現行の複製先リソースからのコストの削減量が最も大きい組み合わせのリソースにシステムを複製することができる。
（複製先最適化処理の具体例）
次に、上記の複製先最適化処理を、具体例を用いて説明する。ここでは、複製処理部１４４がＸ社のファイルサーバシステムの複製先を最適化する場合を例に説明する。
まず、複製条件情報１２（図７および図８参照）において、Ｘ社のファイルサーバシステムのメインデータセンタは「データセンタＡ」であり、複製先データセンタは「国内」であり、データ量は「１０（ＴＢ）」である。また、ファシリティ情報１１のＤＣファシリティ情報（図３参照）において、国内のデータセンタＡ以外のデータセンタは、データセンタＢのみである。したがって、複製処理部１４４は、Ｘ社のファイルサーバシステムの複製先をデータセンタＢ（データセンタ２０Ｂ）に決定する。
次に、複製条件情報１２（図８参照）において、Ｘ社のファイルサーバシステムのＲＰＯは「３Ｄ」であり、バックアップ可能時間帯は「毎日０:００〜６:００」である。したがって、複製処理部１４４は、Ｘ社のファイルサーバシステムの３日分の差分データを１８時間で、複製先（データセンタＢ）に転送する必要があると判断する。
ここで、Ｘ社のファイルサーバシステムの差分データのデータ量は、過去の実績値があれば実績値を用いる。実績値がなければ、例えば、一般的なファイルサーバシステムで発生する差分データのデータ量の最大値を用いて見積もる。一般的なファイルサーバシステムで発生する１日あたりの差分データのデータ量は、総データ量の１〜１０％程度であることが知られている。よって、複製処理部１４４は、Ｘ社のファイルサーバシステムの総データ量（１０ＴＢ）から、差分データのデータ量＝１０ＴＢ＊０．１０＊３日＝３ＴＢを得る。
次に、複製処理部１４４は、Ｘ社のファイルサーバシステムを複製するのに必要な回線帯域を求める。上記のとおり、Ｘ社のファイルサーバシステムの差分データのデータ量（３ＴＢ）を１８時間以内に転送する必要がある。したがって、必要な実効回線帯域＝（３＊１０００＊１０００）ＭＢ／（１８＊６０＊６０）秒≒３７０Ｍｂｐｓである。つまり、実効で３７０Ｍｂｐｓ以上の性能を出せる回線帯域が必要である。
次に、ファシリティ情報１１の回線情報（図２参照）において、データセンタＡ−データセンタＢ間の回線の回線品質（パケットロス率）は「０．０１％」である。また、上記のとおり、必要な実効回線帯域は「３７０Ｍｂｐｓ」である。したがって、複製処理部１４４は、データセンタＡ−データセンタＢ間で回線品質（パケットロス率）「０．０１％」で、実効回線帯域「３７０Ｍｂｐｓ」を確保するために必要な回線帯域を求める。
ここで、必要な帯域は過去の実績値があれば実績値を用いる。実績値がなければ、例えば、一般的なパケットロス率と転送効率との関係から、必要な回線帯域を見積もる。図１５は、パケットロス率と転送効率との対応関係の一例を示す図である。例えば、図１５に示すパケットロス率と転送効率との対応関係において、回線品質（パケットロス率）「０．０１％」の転送効率は「７０％」である。したがって、複製処理部１４４は、実効回線帯域「３７０Ｍｂｐｓ」を確保するための回線帯域として、３７０Ｍｂｐｓ／０．７≒５３０Ｍｂｐｓを得る。ここで、１００Ｍｂｐｓ単位で切り上げを行うと、必要な回線帯域は６００Ｍｂｐｓとなる。
次に、複製処理部１４４は、ファシリティ情報１１のＤＣリソース情報（図４参照）を参照して、データセンタＢのリソース（ストレージリソース）の中から、１０ＴＢのデータを格納した際に、６００Ｍｂｐｓ以上の性能を持つリソースを選択する。例えば、複製処理部１４４は、ファシリティ情報１１のＤＣリソース情報（図４参照）を参照して、データセンタＢのリソース（ストレージリソース）の中から、「テープ」および「ＨＤＤ（低速、大容量）」のリソースを選択する。なお、複製条件（図８参照）において、複製先のリソースの分散配置の可否が「Ｙｅｓ（可）」であれば、複製処理部１４４は、複製先として複数のデータセンタ２０に跨ってリソースを選択してもよい。そして、複製処理部１４４は、選択したリソースをリストに追加する。
複製処理部１４４は、ファシリティ情報１１の回線情報（図２参照）、ＤＣファシリティ情報（図３参照）、ＤＣリソース情報（図４参照）を参照して、上記の処理により得られたリストに存在するリソースの組み合わせを複製先とした場合のコストを計算する。そして、複製処理部１４４は、ファシリティ情報１１における現行コスト情報（図６参照）を参照して、計算したコストが現行の複製先リソースよりも安価か否かを判定する（図１４のＳ１２参照）。また、複製処理部１４４は、計算したコストが現行の複製先リソースよりも安価であれば（Ｓ１２：Ｙｅｓ）、ファシリティ利用状況情報１３（図９〜図１１参照）を参照して、リソースに空きがあるか否かを判定する（Ｓ１３）。そして、Ｓ１２において計算したコストが現行の複製先リソースよりも高価である場合（Ｓ１２：Ｎｏ）、複製処理部１４４はリストから当該リソースの組み合わせを削除する（Ｓ１４）。また、Ｓ１３においてリソースに空きがないと判定された場合も（Ｓ１３：Ｎｏ）、複製処理部１４４はリストから当該リソースの組み合わせを削除する（Ｓ１４）。
図１６は、複製処理部が作成するリストの一例を示す図である。図１６に示すように、リストは、「複製先データセンタ」、「回線」、「必要帯域」、「リソース」、「コスト」、「現行との差額（千円／月）」の各項目を有する。図１６の例では、データセンタＢを複製先とし、データセンタＡ−データセンタＢ間の回線を用い、必要帯域を「１」以上とした場合、選択可能なリソースは「ストレージ，テープ，１００ＴＢ」であることを示す。また、この場合のコストは「５０」であり、現行との差額は「−１０（千円／月）」であることを示す。また、データセンタＢを複製先とし、データセンタＡ−データセンタＢ間の回線を用い、必要帯域を「２」以上とした場合、選択可能なリソースは「ストレージ，ＨＤＤ（低速、大容量），１００ＴＢ」であることを示す。また、この場合のコストは「６５」であり、現行との差額は「＋１０（千円／月）」であることを示す。
なお、複製処理部１４４は、上記の図１４のＳ１４において、現行の複製先リソースよりも高価なリソースについてはリストから削除するので、最終的に、例えば、図１６に示すリストの符号１０１および符号１０２に示すエントリは削除される。
そして、複製処理部１４４は上記の処理を全システム分繰り返した後、リストから最もコスト削減量が最も大きいリソースの組み合わせを選択する（図１４のＳ１５）。例えば、複製処理部１４４は、リスト（図１６参照）における「現行との差額」の値を参照し、最も削減費用が大きい（−１０）、符号１０３に示すリソースの組み合わせを選択する。
このようにすることで複製処理部１４４は、各データセンタ２０の空きリソースの中から、複製条件を満たし、かつ、現行の複製先システムからのコスト削減が最も大きい組み合わせをシステムの複製先として選択することができる。
（リソース不足の予測処理）
次に、図１７を用いて、図１３のＳ４のリソース不足の予測処理の詳細を説明する。図１７は、リソース不足の予測処理の手順の一例を示すフローチャートである。
図１７に示すように、監視部１４３は、図１３のＳ４の複製先最適化処理後の各データセンタ２０のリソースの利用状況を監視する（Ｓ２１）。そして、監視部１４３は、監視結果を用いてファシリティ利用状況情報１３を更新する。
Ｓ２１の後、予測処理部１４５は、Ｓ２１で更新されたファシリティ利用状況情報１３と、ファシリティ情報１１（図２〜図４参照）における各リソースの調達所要日数とを参照し、リソースごとに調達所要日数先の利用状況を予測する（Ｓ２２）。また、予測処理部１４５は、ファシリティ情報１１の調達予定情報（図５参照）から、調達所要日数先に確保されている各リソースの量を計算する（Ｓ２３）。
Ｓ２３の後、予測処理部１４５は、リソースの中に当該リソースの調達所要日数先に不足が予測されるリソースがあるか否かを判定する（Ｓ２４）。具体的には、予測処理部１４５は、Ｓ２３で計算された調達所要日数先に確保されている各リソースの量と、Ｓ２２で計算した各リソースの調達所要日数先の利用状況とを比較し、不足するリソースがあるか否かを判定する。つまり、予測処理部１４５は、リソースを新規に調達したとしても、将来においてリソース不足が予測されるリソースがあるか否かを判定する。
例えば、Ｓ２４において予測処理部１４５は、Ｓ２３で計算された調達所要日数先に確保されているリソースの量に対し、Ｓ２２で予測された使用率が所定の閾値（例えば、９０％）以上のリソースがある場合、当該リソースに不足が発生すると判定する。なお、上記の閾値は、データセンタ２０の管理者等が適宜設定可能である。
Ｓ２４において予測処理部１４５が、不足が予測されるリソースがあると判定した場合（Ｓ２４：Ｙｅｓ）、不足が予測されるリソースをデータセンタ２０の管理者に通知する（Ｓ２５）。例えば、予測処理部１４５は、不足が予測されるリソースを保持するデータセンタ２０の管理者に、不足が予測されるリソースを通知する。一方、Ｓ２４において予測処理部１４５が、不足が予測されるリソースはないと判定した場合（Ｓ２４：Ｎｏ）、そのまま処理を終了する。
このようにすることで、予測処理部１４５は、システムの複製先最適化処理後、不足することが予測されるリソースをデータセンタ２０の管理者に通知することができる。その結果、データセンタ２０の管理者は、システムの複製先最適化処理後、リソースの追加が必要な場合、そのことを知ることができる。
［効果］
上述したとおり、コントローラ１４は、各データセンタ２０の空きリソースの中から、複製条件を満たし、かつ、現行の複製先リソースからの利用コストの削減量が最も大きいリソースの組み合わせをシステムの複製先として選択する。ここで、例えば、コントロールセンタ１０の管理者等が、ファシリティ情報１１において使用率が低いデータセンタ２０やリソースについて費用を低く設定しておく。このようにすることで、コントローラ１４においてシステムの複製先として比較的使用率の低いリソースが選択されやすくなり、データセンタ２０間でのリソースの使用率の偏りを低減することができる。その結果、各データセンタ２０のリソース不足による追加の投資を抑制し、各データセンタ２０の運営コストを低減することができる。
また、監視部１４３は、所定期間の他、ファシリティ情報１１および複製条件情報１２のいずれかが更新されたとき、各データセンタ２０のリソースの利用状況を監視する。そして、複製処理部１４４は、各情報の更新後のリソースの利用状況に基づきシステムの複製先最適化処理を行う。これにより、複製処理部１４４は、ファシリティ情報１１または複製条件情報１２が更新されたとき、当該更新後の情報およびリソースの利用状況に基づき速やかにシステムの複製先最適化処理を行うことができる。
さらに、予測処理部１４５は、システムの複製先最適化処理後、不足することが予測されるリソースをデータセンタ２０の管理者に通知することができる。これにより、管理者は、システムの複製先最適化処理後のリソース不足に対し迅速に対処することができる。また、予測処理部１４５が上記の予測を行う際、リソースの調達に要する日数および調達されるリソースの量を考慮して予測することで、リソース不足をより正確に予測することができる。
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、開示の技術は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
例えば、上記の実施例では、複製処理部１４４は、現行の複製先リソースからの削減コストが最も大きいリソースの組み合わせをシステムの複製先とすることとしたが、現行の複製先リソースよりもコストが低くなるリソースの組み合わせを提示するようにしてもよい。
また、監視部１４３は、所定期間ごと、または、ファシリティ情報１１および複製条件情報１２のいずれかが更新されたタイミングで、各データセンタ２０のリソースの利用状況を監視することとしたが、これ以外のタイミングで監視してもよい。
また、予測処理部１４５は、リソース不足の予測処理を行う際、調達予定情報（図５参照）を考慮せずに予測処理を行ってもよい。
また、予測処理部１４５は、複製処理部１４４によるシステムの複製後における各データセンタ２０のリソースの利用状況に基づき、リソース不足の予測を行うこととしたがこれに限定されない。例えば、複製処理部１４４により選択された複製先へシステムを複製した場合の各データセンタ２０のリソースの利用状況をシミュレーションし、そのシミュレーション結果に基づき、リソース不足の予測を行ってもよい。
また、ファシリティ情報１１、複製条件情報１２およびファシリティ利用状況情報１３は、コントローラ１４の外部の記憶装置に記憶されていてもよいし、コントローラ１４の記憶部１４０に記憶されていてもよい。
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、検知部１４２、監視部１４３、複製処理部１４４および予測処理部１４５が統合されてもよい。また、各部の処理が適宜複数の処理部の処理に分離されてもよい。さらに、各処理部にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
［制御プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。図１８は、制御プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
図１８に示すように、コンピュータ３００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１０、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）３２０、ＲＡＭ（Random Access Memory）３４０を有する。これら３００〜３４０の各部は、バス４００を介して接続される。
ＨＤＤ３２０には上記の検知部１４２、監視部１４３、複製処理部１４４および予測処理部１４５と同様の機能を発揮する制御プログラム３２０ａが予め記憶される。なお、制御プログラム３２０ａについては、適宜分離しても良い。
また、ＨＤＤ３２０は、各種情報を記憶する。例えば、ＨＤＤ３２０は、ＯＳやシステムの複製処理に必要な各種データを記憶する。
そして、ＣＰＵ３１０が、制御プログラム３２０ａをＨＤＤ３２０から読み出して実行することで、実施例の各処理部と同様の動作を実行する。すなわち、制御プログラム３２０ａは、検知部１４２、監視部１４３、複製処理部１４４および予測処理部１４５と同様の動作を実行する。
なお、上記した制御プログラム３２０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ３２０に記憶させることを要しない。
例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」にプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ３００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）データセンタそれぞれにおけるリソースの利用状況を監視する監視部と、
前記データセンタそれぞれが保持するリソースおよび前記リソースの利用コストを示すファシリティ情報と、システムごとに前記システムを他のデータセンタのリソースに複製する際の複製条件とを記憶する記憶部と、
監視により得られた前記リソースの利用状況と前記ファシリティ情報とを参照して、空きリソースの中から、前記複製条件を満たし、かつ、現行よりも利用コストが低いリソースの組み合わせを前記システムの複製先として選択する選択処理を実行する複製処理部と、
を有することを特徴とするシステム複製制御装置。
（付記２）前記複製処理部は、
現行よりも利用コストが低いリソースの組み合わせが複数ある場合、利用コストの削減量が最も大きいリソースの組み合わせを前記システムの複製先として選択する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム複製制御装置。
（付記３）前記監視部は、
所定期間ごと、または、前記ファシリティ情報および複製条件のいずれかが更新された場合、前記データセンタそれぞれからリソースの利用状況を取得する
ことを特徴とする付記１または付記２に記載のシステム複製制御装置。
（付記４）前記システム複製制御装置は、さらに、
前記リソースの利用状況から得られた前記リソースの利用履歴を参照して、前記複製処理部により選択された組み合わせのリソースに前記システムを複製した後の前記リソースの利用状況を予測し、将来、前記リソースに不足が発生するか否かを判定する予測処理部を備える
ことを特徴とする付記１〜付記３のいずれか１つに記載のシステム複製制御装置。
（付記５）前記ファシリティ情報は、さらに、
前記リソースの調達に要する日数および調達されるリソースの量を含み、
前記予測処理部は、さらに、
前記システムを複製した後の前記リソースの利用状況の予測の結果および前記ファシリティ情報を用いて、将来、前記リソースが調達されたとしても、前記リソースに不足が発生するか否かを判定する
ことを特徴とする付記４に記載のシステム複製制御装置。
（付記６）前記予測処理部は、さらに、
前記リソースに不足が発生すると判定した場合、前記判定の結果を通知する
ことを特徴とする付記４または付記５に記載のシステム複製制御装置。
（付記７）データセンタそれぞれにおけるリソースの利用状況を監視するステップと、
監視により得られた前記リソースの利用状況と、前記データセンタそれぞれが保持するリソースおよび前記リソースの利用コストを示すファシリティ情報とを参照して、空きリソースの中から、システムを他のデータセンタのリソースに複製する際の複製条件を満たし、かつ、現行よりも利用コストが低いリソースの組み合わせを前記システムの複製先として選択するステップと、
を含んだことを特徴とするシステムの複製制御方法。
１ 情報処理システム
１０ コントロールセンタ
１１ ファシリティ情報
１２ 複製条件情報
１３ ファシリティ利用状況情報
１４ コントローラ
２０（２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ） データセンタ
３０ ネットワーク
１４０ 記憶部
１４１ 制御部
１４２ 検知部
１４３ 監視部
１４４ 複製処理部
１４５ 予測処理部
１４６ 入出力部
３００ コンピュータ
３１０ ＣＰＵ
３２０ ＨＤＤ
３２０ａ 制御プログラム
３４０ ＲＡＭ
４００ バス

Claims (7)

  1. データセンタそれぞれにおけるリソースの利用状況を監視する監視部と、
    前記データセンタそれぞれが保持するリソースおよび前記リソースの利用コストを示すファシリティ情報と、システムごとに前記システムを他のデータセンタのリソースに複製する際の複製条件とを記憶する記憶部と、
    監視により得られた前記リソースの利用状況と前記ファシリティ情報とを参照して、空きリソースの中から、前記複製条件を満たし、かつ、現行の複製先リソースよりも利用コストが低いリソースを前記システムの複製先として選択する選択処理を実行する複製処理部と、を有し、
    前記複製処理部は、
    前記データセンタ間の回線の回線品質に基づいて、前記システムを複製するのに必要な回線帯域を求め、必要な回線帯域を満たす性能を有するリソースを前記システムの複製先として選択する
    ことを特徴とするシステム複製制御装置。
  2. 前記複製処理部は、
    現行よりも利用コストが低いリソースが複数ある場合、利用コストの削減量が最も大きいリソースを前記システムの複製先として選択する
    ことを特徴とする請求項１に記載のシステム複製制御装置。
  3. 前記監視部は、
    所定期間ごと、または、前記ファシリティ情報および複製条件のいずれかが更新された場合、前記リソースの利用状況を前記データセンタそれぞれから取得する
    ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のシステム複製制御装置。
  4. 前記リソースの利用状況から得られた前記リソースの利用履歴を参照して、前記複製処理部により選択されたリソースに前記システムを複製した後の前記リソースの利用状況を予測し、将来、前記リソースに不足が発生するか否かを判定する予測処理部をさらに備える
    ことを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載のシステム複製制御装置。
  5. 前記ファシリティ情報は、さらに、
    前記リソースの調達に要する日数および調達されるリソースの量を含み、
    前記予測処理部は、さらに、
    前記システムを複製した後の前記リソースの利用状況の予測の結果および前記ファシリティ情報を用いて、将来、前記リソースが調達されたとしても、前記リソースに不足が発生するか否かを判定する
    ことを特徴とする請求項４に記載のシステム複製制御装置。
  6. 前記予測処理部は、さらに、
    前記リソースに不足が発生すると判定した場合、前記判定の結果を通知する
    ことを特徴とする請求項４または請求項５に記載のシステム複製制御装置。
  7. データセンタそれぞれにおけるリソースの利用状況を監視するステップと、
    監視により得られた前記リソースの利用状況と、前記データセンタそれぞれが保持するリソースおよび前記リソースの利用コストを示すファシリティ情報とを参照して、空きリソースの中から、システムを他のデータセンタのリソースに複製する際の複製条件を満たし、かつ、現行の複製先リソースよりも利用コストが低いリソースを前記システムの複製先として選択するステップと、を有し、
    前記選択するステップは、
    前記データセンタ間の回線の回線品質に基づいて、前記システムを複製するのに必要な回線帯域を求め、必要な回線帯域を満たす性能を有するリソースを前記システムの複製先として選択する
    ことを特徴とするシステムの複製制御方法。
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Family Cites Families (85)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5867214A (en) * 1996-04-11 1999-02-02 Apple Computer, Inc. Apparatus and method for increasing a digital camera image capture rate by delaying image processing
US6016503A (en) * 1997-08-29 2000-01-18 International Business Machines Corporation Methods, systems and computer program products for preemptive avoidance of constraints for shared resources
US6944678B2 (en) * 2001-06-18 2005-09-13 Transtech Networks Usa, Inc. Content-aware application switch and methods thereof
JP3800527B2 (ja) 2002-05-30 2006-07-26 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション ネットワークを利用したデータのバックアップ技術
JP2004053696A (ja) 2002-07-17 2004-02-19 Matsushita Electric Ind Co Ltd 階調文字出力装置
JP4235177B2 (ja) 2002-12-11 2009-03-11 富士通株式会社 バックアップシステム，バックアップ制御装置，バックアップデータ管理方法，バックアップ制御プログラムおよび同プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体
JP4119239B2 (ja) * 2002-12-20 2008-07-16 株式会社日立製作所 計算機資源割当方法、それを実行するための資源管理サーバおよび計算機システム
US20040194055A1 (en) * 2003-03-24 2004-09-30 International Business Machines Corporation Method and program product for costing and planning the re-hosting of computer-based applications
JP3971359B2 (ja) * 2003-09-12 2007-09-05 松下電器産業株式会社 無線通信方法及び無線通信端末収容装置並びに無線通信端末
US8429630B2 (en) * 2005-09-15 2013-04-23 Ca, Inc. Globally distributed utility computing cloud
US7792944B2 (en) * 2006-03-31 2010-09-07 Amazon Technologies, Inc. Executing programs based on user-specified constraints
US8190682B2 (en) * 2006-03-31 2012-05-29 Amazon Technologies, Inc. Managing execution of programs by multiple computing systems
US8112527B2 (en) * 2006-05-24 2012-02-07 Nec Corporation Virtual machine management apparatus, and virtual machine management method and program
US8726242B2 (en) * 2006-07-27 2014-05-13 Commvault Systems, Inc. Systems and methods for continuous data replication
US7873441B2 (en) * 2006-09-25 2011-01-18 Andreas Joanni Synesiou System for execution of a load operating plan for load control
JP4803085B2 (ja) * 2007-03-26 2011-10-26 日本電気株式会社 通信装置、通信制御システム、通信制御方法及び通信制御プログラム
US8095929B1 (en) * 2007-04-16 2012-01-10 Vmware, Inc. Method and system for determining a cost-benefit metric for potential virtual machine migrations
US7970903B2 (en) * 2007-08-20 2011-06-28 Hitachi, Ltd. Storage and server provisioning for virtualized and geographically dispersed data centers
US20090099905A1 (en) * 2007-10-02 2009-04-16 Mcdonald Orville Method and System for Efficient Cost and Resource Management Using Predictive Techniques
US8954592B1 (en) * 2007-11-05 2015-02-10 Amazon Technologies, Inc. Determining computing-related resources to use based on client-specified constraints
US7801994B2 (en) * 2007-11-29 2010-09-21 Hitachi, Ltd. Method and apparatus for locating candidate data centers for application migration
JP5229232B2 (ja) * 2007-12-04 2013-07-03 富士通株式会社 リソース貸出制御装置、リソース貸出方法およびリソース貸出プログラム
WO2009108344A1 (en) * 2008-02-29 2009-09-03 Vkernel Corporation Method, system and apparatus for managing, modeling, predicting, allocating and utilizing resources and bottlenecks in a computer network
US8032523B2 (en) * 2008-05-08 2011-10-04 International Business Machines Corporation Method and system for data migration
US8396845B2 (en) * 2008-09-26 2013-03-12 Microsoft Corporation Data-tier application component
US8380684B2 (en) * 2008-09-30 2013-02-19 Microsoft Corporation Data-tier application component fabric management
US8407119B2 (en) * 2008-09-30 2013-03-26 Bank Of America Corporation Forecasting levels of currency usage and need
US20100115509A1 (en) * 2008-10-31 2010-05-06 International Business Machines Corporation Power optimization via virtualization opportunity
US8510295B1 (en) * 2009-02-13 2013-08-13 Google Inc. Managing resource storage for multi resolution imagery data with zoom level
US9098820B2 (en) * 2009-02-23 2015-08-04 International Business Machines Corporation Conservation modeling engine framework
US7975165B2 (en) * 2009-06-25 2011-07-05 Vmware, Inc. Management of information technology risk using virtual infrastructures
US8489744B2 (en) * 2009-06-29 2013-07-16 Red Hat Israel, Ltd. Selecting a host from a host cluster for live migration of a virtual machine
US9003003B1 (en) * 2009-09-15 2015-04-07 Hewlett-Packard Development Company, L. P. Managing computer resources
US20110161496A1 (en) * 2009-12-28 2011-06-30 Nicklin Jonathan C Implementation and management of internet accessible services using dynamically provisioned resources
US8504556B1 (en) * 2010-03-08 2013-08-06 Amazon Technologies, Inc. System and method for diminishing workload imbalance across multiple database systems
US20110225121A1 (en) * 2010-03-11 2011-09-15 Yahoo! Inc. System for maintaining a distributed database using constraints
US20130176136A1 (en) * 2010-09-03 2013-07-11 Nec Corporation Display processing system, display processing method, and program
JP5600277B2 (ja) * 2010-09-27 2014-10-01 株式会社日立システムズ クラウドサービス再配置システムと方法およびプログラム
US9263102B2 (en) * 2010-09-28 2016-02-16 SanDisk Technologies, Inc. Apparatus, system, and method for data transformations within a data storage device
US9311374B2 (en) * 2010-11-30 2016-04-12 Red Hat, Inc. Replicating data objects within a storage network based on resource attributes
US8949558B2 (en) * 2011-04-29 2015-02-03 International Business Machines Corporation Cost-aware replication of intermediate data in dataflows
US8843924B2 (en) * 2011-06-17 2014-09-23 International Business Machines Corporation Identification of over-constrained virtual machines
US8949182B2 (en) * 2011-06-17 2015-02-03 International Business Machines Corporation Continuous and asynchronous replication of a consistent dataset
US9595054B2 (en) * 2011-06-27 2017-03-14 Microsoft Technology Licensing, Llc Resource management for cloud computing platforms
US9450838B2 (en) * 2011-06-27 2016-09-20 Microsoft Technology Licensing, Llc Resource management for cloud computing platforms
WO2013018288A1 (ja) * 2011-08-04 2013-02-07 日本電気株式会社 計算機およびリソース検索方法
JP5054220B1 (ja) * 2011-08-19 2012-10-24 株式会社大塚商会 仮想データセンタシステム
US8572319B2 (en) * 2011-09-28 2013-10-29 Hitachi, Ltd. Method for calculating tier relocation cost and storage system using the same
US9229749B2 (en) * 2011-10-31 2016-01-05 Cisco Technology, Inc. Compute and storage provisioning in a cloud environment
US8863141B2 (en) * 2011-12-14 2014-10-14 International Business Machines Corporation Estimating migration costs for migrating logical partitions within a virtualized computing environment based on a migration cost history
WO2013111297A1 (ja) * 2012-01-26 2013-08-01 株式会社日立製作所 情報記憶システムの管理システム及びその管理方法
US20130219043A1 (en) * 2012-02-20 2013-08-22 Moritz M. Steiner Method and apparatus for automatic migration of application service
US8782008B1 (en) * 2012-03-30 2014-07-15 Emc Corporation Dynamic proxy server assignment for virtual machine backup
US9207961B2 (en) * 2012-05-25 2015-12-08 Rackspace Us, Inc. Cloud defragmentation
JP6044131B2 (ja) * 2012-06-25 2016-12-14 富士通株式会社 プログラム、管理サーバおよび仮想マシン移動制御方法
US9619297B2 (en) * 2012-06-25 2017-04-11 Microsoft Technology Licensing, Llc Process migration in data center networks
US8966495B2 (en) * 2012-09-05 2015-02-24 Cisco Technology, Inc. Dynamic virtual machine consolidation
US9384056B2 (en) * 2012-09-11 2016-07-05 Red Hat Israel, Ltd. Virtual resource allocation and resource and consumption management
US9172587B2 (en) * 2012-10-22 2015-10-27 International Business Machines Corporation Providing automated quality-of-service (‘QoS’) for virtual machine migration across a shared data center network
US10623243B2 (en) * 2013-06-26 2020-04-14 Amazon Technologies, Inc. Management of computing sessions
CN104349381A (zh) * 2013-08-09 2015-02-11 中兴通讯股份有限公司 一种业务迁移方法和装置
US11016820B2 (en) * 2013-08-26 2021-05-25 Vmware, Inc. Load balancing of resources
JP2015046783A (ja) * 2013-08-28 2015-03-12 富士通株式会社 伝送装置、伝送方法及び伝送プログラム
US9495195B2 (en) * 2013-10-04 2016-11-15 Hitachi, Ltd. Resource migration between virtual containers based on utilization rate and performance degradation
US9264494B2 (en) * 2013-10-21 2016-02-16 International Business Machines Corporation Automated data recovery from remote data object replicas
US10594784B2 (en) * 2013-11-11 2020-03-17 Microsoft Technology Licensing, Llc Geo-distributed disaster recovery for interactive cloud applications
CN103607459B (zh) * 2013-11-21 2016-08-31 东北大学 一种云计算平台IaaS层的动态资源监测及调度方法
US20150195141A1 (en) * 2014-01-06 2015-07-09 Siegfried Luft Apparatus and method for data center migration
US20150195347A1 (en) * 2014-01-06 2015-07-09 Siegfried Luft Architecture and method for cloud provider selection and projection
WO2015119638A1 (en) * 2014-02-10 2015-08-13 Empire Technology Development, Llc Automatic collection and provisioning of migration resources
US9495211B1 (en) * 2014-03-04 2016-11-15 Google Inc. Allocating computing resources based on user intent
CN109101318B (zh) * 2014-03-12 2022-04-05 华为技术有限公司 一种虚拟机迁移控制方法及装置
US9274710B1 (en) * 2014-03-31 2016-03-01 Amazon Technologies, Inc. Offset-based congestion control in storage systems
US10642635B2 (en) * 2014-06-07 2020-05-05 Vmware, Inc. Decentralized demand-based virtual machine migration management
US9594591B2 (en) * 2014-09-26 2017-03-14 International Business Machines Corporation Dynamic relocation of applications in a cloud application service model
US9565129B2 (en) * 2014-09-30 2017-02-07 International Business Machines Corporation Resource provisioning planning for enterprise migration and automated application discovery
CN105528234A (zh) * 2014-10-24 2016-04-27 中兴通讯股份有限公司 虚拟机迁移处理方法及装置
US10104016B2 (en) * 2014-12-12 2018-10-16 Hitachi, Ltd. Communication device, communication device system, and communication method
US20160198003A1 (en) * 2015-01-02 2016-07-07 Siegfried Luft Architecture and method for sharing dedicated public cloud connectivity
US10511485B2 (en) * 2015-08-11 2019-12-17 At&T Intellectual Property I, L.P. Dynamic virtual network topology discovery engine
US10067780B2 (en) * 2015-10-06 2018-09-04 Cisco Technology, Inc. Performance-based public cloud selection for a hybrid cloud environment
US10552453B2 (en) * 2015-11-25 2020-02-04 International Business Machines Corporation Determining data replication cost for cloud based application
US10067803B2 (en) * 2015-11-25 2018-09-04 International Business Machines Corporation Policy based virtual machine selection during an optimization cycle
US10762539B2 (en) * 2016-01-27 2020-09-01 Amobee, Inc. Resource estimation for queries in large-scale distributed database system
WO2018106162A1 (en) * 2016-12-07 2018-06-14 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Method and migration managing module for managing a migration of a service

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