JP6588956B2 - 計算機、ボトルネック特定方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、監視対象のシステムのボトルネックを特定する計算機、方法、及びプログラムに関する。

データセンタ等のような計算機システムでは、仮想化技術等を用いて所定のサービスを実現するシステムが構成される。このような計算機システムでは、監視対象のリソースの数及びリソースから計測されるメトリックの数が多いため、ボトルネックを特定することが非常に困難である。

前述の課題を解決する技術として、特許文献１に記載の技術が知られている。特許文献１には、「運用管理装置は、性能情報の時系列変化を示す性能系列情報から性能情報間の複数の相関関数および各相関関数の予測誤差を示す重み情報を含む相関モデルを生成する相関モデル生成部と、性能情報のうちの第１の性能情報から第２の性能情報を予測しうる相関関数またはその組み合わせによる経路が相関モデルの中に複数存在する場合に、重み情報の数値が最大となる経路を利用して第２の性能情報を予測するモデル探索部を含む。」ことが記載されている。

特開２０１１−１４６０７４号公報

特許文献１を用いることによって、管理者の負担を低減しつつ、ボトルネックを特定することができる。しかし、リソース及びメトリックの数が多い場合、すなわち、分析する要素が多い場合、ボトルネックを特定するためには非常に時間が掛かるという問題がある。

本発明は、迅速にボトルネックを特定することができるシステム及び方法を提供することを目的とする。

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、性能を評価するための指標であるメトリックの計測対象となるリソースを管理する計算機であって、前記計算機は、プロセッサ、前記プロセッサに接続される記憶装置、及び、前記プロセッサに接続されるインタフェースを有し、前記インタフェースを介して、複数のリソースから構成される管理対象システムと接続し、前記記憶装置は、前記メトリック間の相関の強さを示す相関係数を管理するための相関情報を格納し、前記計算機は、監視リソースの監視メトリックのメトリック値に基づいて、ボトルネックを特定する契機を検出し、前記監視リソースと接続関係を有する関連リソースを特定し、前記相関情報に基づいて、前記関連リソースのメトリックの中から前記監視メトリックとの間の相関が強い相関メトリックを特定し、前記関連リソース及び前記相関メトリックの組合せをボトルネック候補として特定し、前記ボトルネック候補を通知する通知情報を生成して、前記通知情報を出力することを特徴とする。

本発明の一形態によれば、計算機は、迅速に、ボトルネック（ボトルネック候補）を特定することができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

実施例１の計算機システムの構成例を示す図である。 実施例１の管理対象システムに構築された業務システムの構成例を示す図である。 実施例１の構成情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例１のリソース関連情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例１のメトリック相関情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例１の相関係数情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例１のメトリック値履歴情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例１のメトリック変換情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例１の変換関数情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例１の管理サーバがボトルネックを特定する契機を検出した場合に実行する処理の概要を説明するフローチャートである。 実施例１の管理サーバが実行する関連リソース特定処理を説明するフローチャートである。 実施例１の管理サーバが実行する高相関メトリック特定処理を説明するフローチャートである。 実施例１の管理サーバが実行するボトルネック候補特定処理を説明するフローチャートである。 実施例１の管理サーバが実行する推定メトリック値算出処理を説明するフローチャートである。 実施例１のクライアント端末に表示される操作画面の一例を示す図である。 実施例１の管理サーバが実行するメトリック相関情報及び相関係数情報の更新処理の一例を説明するフローチャートである。

以下、本発明の実施例を、図面を用いて説明する。ただし、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。

以下に説明する発明の構成において、同一又は類似する構成又は機能には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

本明細書等における「第１」、「第２」、「第３」等の表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数又は順序を限定するものではない。

図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、及び範囲等は、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、及び範囲等を表していない場合がある。したがって、本発明では、図面等に開示された位置、大きさ、形状、及び範囲等に限定されない。

図１は、実施例１の計算機システムの構成例を示す図である。図２は、実施例１の管理対象システム１０３に構築された業務システムの構成例を示す図である。

計算機システムは、管理サーバ１００、クライアント端末１０１、及び管理対象システム１０３から構成される。管理サーバ１００、クライアント端末１０１、及び管理対象システム１０３は、ネットワーク１０５を介して互いに接続される。ネットワーク１０５は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）及びＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等である。なお、接続方式は、有線又は無線のいずれでもよい。

管理対象システム１０３は、複数の装置から構成されるシステムである。管理対象システム１０３上には、所定のサービスを実現する業務システムが構築される。業務システムは、物理的及び仮想的なリソース群から構成される。

本実施例の管理対象システム１０３は、図２に示すように、三つの計算機２０１−１、２０１−２、２０１−３、二つのスイッチ２０２−１、２０２−２、及びストレージ装置２０３を含む。管理対象システム１０３では、ホスト計算機、ストレージシステム、及びＳＡＮ（Ｓｔｏｒａｇｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）から構成される業務システムが稼働する。

ホスト計算機は、アプリケーション（ＡＰＰ）、仮想計算機（ＶＭ）、ハイパバイザ（ＨＶ）、及びデータストア（ＤＳ）をリソースとして有する。ＳＡＮは、スイッチ２０２をリソースとして有する。ストレージシステムは、ポート、論理デバイス（ＬＤＥＶ）、ＭＰブレード（ＭＰ）、記憶領域プール（Ｐｏｏｌ）、物理ボリュームグループ（ＰＧ）、及びキャッシュをリソースとして有する。

リソースからはリソースの性能を評価するための指標の値を計測することができる。以下の説明では、指標をメトリックと記載する。また、前述の指標の値をメトリック値と記載する。メトリックは、例えば、プロセッサの使用率、メモリの使用率、レスポンスタイム、及び通信の遅延等である。

本実施例では、リソース及びメトリックの組合せがボトルネックとして特定される。なお、ボトルネックとして特定されるリソースにはアプリケーションは含まれないものとする。

管理サーバ１００は、管理対象システム１０３を管理し、また、障害又は性能低下等が発生した場合、ボトルネックを特定する。管理対象システム１０３の管理には、システムの構築、システム構成の変更、及びシステムの監視等が含まれる。

クライアント端末１０１は、管理サーバ１００を操作するユーザが使用する端末である。なお、ユーザが管理サーバ１００を直接操作することができる場合、計算機システムには、クライアント端末１０１が含まれなくてもよい。

管理サーバ１００のハードウェア構成及びソフトウェア構成について説明する。

管理サーバ１００は、ハードウェアとして、プロセッサ１１１、メモリ１１２、及びネットワークインタフェース１１３を有する。各ハードウェアは内部バス等を介して互いに接続される。なお、管理サーバ１００は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）及びＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶媒体を有してもよい。

プロセッサ１１１は、メモリ１１２に格納されるプログラムを実行する。プロセッサ１１１がプログラムにしたがって処理を実行することによって、特定の機能を実現する機能部（モジュール）として動作する。以下の説明では、機能部を主語に処理を説明する場合、プロセッサ１１１が当該機能部を実現するプログラムを実行していることを示す。

メモリ１１２は、プロセッサ１１１が実行するプログラム及びプログラムが使用する情報を格納する。また、メモリ１１２は、プログラムが使用するワークエリアを含む。メモリ１１２に格納されるプログラム及び情報の詳細は後述する。

ネットワークインタフェース１１３は、ネットワークを介して他の装置と接続するためのインタフェースである。

メモリ１１２に格納されるプログラム及び情報について説明する。メモリ１１２は、サーバ制御部１２１、分析対象判定部１２２、相関情報生成部１２３、ボトルネック特定部１２４、及びメトリック値推定部１２５を実現するプログラムを格納する。また、メモリ１１２は、構成情報１４１、リソース関連情報１４２、メトリック相関情報１４３、相関係数情報１４４、メトリック値履歴情報１４５、メトリック変換情報１４６、及び変換関数情報１４７を格納する。

構成情報１４１は、業務システムを構成するリソースを管理するための情報である。構成情報１４１の詳細は図３を用いて説明する。リソース関連情報１４２は、リソースの関連性を管理するための情報である。リソース関連情報１４２の詳細は図４を用いて説明する。

メトリック相関情報１４３は、各リソースのメトリック間の相関関係を管理するための情報である。相関係数情報１４４は、メトリック相関情報１４３において定義された相関関係の強さを表す相関係数を管理するための情報である。メトリック相関情報１４３及び相関係数情報１４４の詳細は図５及び図６を用いて説明する。

メトリック値履歴情報１４５は、計測されたメトリック値の履歴を管理するための情報である。メトリック値履歴情報１４５の詳細は図７を用いて説明する。

メトリック変換情報１４６は、任意のリソースのメトリック値から他のリソースのメトリック値への変換方法を管理するための情報である。変換関数情報１４７は、メトリック値を変換する変換関数を管理するための情報である。メトリック変換情報１４６及び変換関数情報１４７の詳細は図８及び図９を用いて説明する。

サーバ制御部１２１は、管理サーバ１００全体を制御する。分析対象判定部１２２は、分析を行うリソース及びメトリックの組合せを決定する。分析対象判定部１２２は、リソース絞込み部１３１及びメトリック絞込み部１３２を含む。相関情報生成部１２３は、メトリック相関情報１４３及び相関係数情報１４４を生成し、また、更新する。ボトルネック特定部１２４は、分析を行い、分析結果に基づいてボトルネックを特定する。メトリック値推定部１２５は、メトリック値の推定値（推定メトリック値）を算出する。

分析対象判定部１２２、相関情報生成部１２３、ボトルネック特定部１２４、及びメトリック値推定部１２５が実行する処理の詳細については後述する。

以上が、管理サーバ１００のハードウェア構成及びソフトウェア構成の説明である。次に、クライアント端末１０１のハードウェア構成及びソフトウェア構成について説明する。

クライアント端末１０１は、ハードウェアとして、プロセッサ１５１、メモリ１５２、ネットワークインタフェース１５３、入力デバイス１５４、及び出力デバイス１５５を有する。各ハードウェアは内部バス等を介して互いに接続される。

プロセッサ１５１、メモリ１５２、及びネットワークインタフェース１５３は、プロセッサ１１１、メモリ１１２、及びネットワークインタフェース１１３と同様のハードウェアである。入力デバイス１５４は、データを入力するためのデバイスである。入力デバイス１５４は、例えば、キーボード、マウス、及びタッチパネル等である。出力デバイス１５５は、データを出力するためのデバイスである。出力デバイス１５５は、例えば、タッチパネル及びディスプレイ等である。なお、ネットワークインタフェース１１３が出力デバイス１５５として用いられてもよい。

メモリ１５２は、クライアント端末１０１全体を制御するクライアント制御部１６１を格納する。

なお、管理サーバ１００及びクライアント端末１０１のそれぞれが有する機能部については、複数の機能部を一つの機能部にまとめてもよいし、一つの機能部を複数の機能部に分けてもよい。

図３は、実施例１の構成情報１４１のデータ構造の一例を示す図である。

構成情報１４１は、リソース名３０１及びコンポーネント種別３０２から構成されるエントリを含む。一つのエントリが業務システムを構成する一つのリソースに対応する。

リソース名３０１は、業務システムを構成するリソースを一意に識別するための識別名称を格納するフィールドである。コンポーネント種別３０２は、リソースを実現するハードウェア及びソフトウェア等のリソースの種別を識別するための情報を格納するフィールドである。

本実施例では、管理サーバ１００は、周期的に、構成情報１４１を用いて管理される複数のリソースのメトリックを計測する。計測されたメトリック値はメトリック値履歴情報１４５に格納される。

図４は、実施例１のリソース関連情報１４２のデータ構造の一例を示す図である。

リソース関連情報１４２は、リソース名４０１及び使用リソース名４０２から構成されるエントリを含む。リソース及び使用リソースの一つの組合せに対してエントリが一つ存在する。

リソース名４０１は、リソース名３０１と同一のフィールドである。使用リソース名４０２は、リソース名４０１に対応するリソースと関連があるリソースの識別名称を格納するフィールドである。

本実施例では、仮想計算機を最上位の層とし、物理ボリューム又はキャッシュを最下位の層としたツリー構造としてリソースの関連性（接続関係）を定義している。

図５は、実施例１のメトリック相関情報１４３のデータ構造の一例を示す図である。図６は、実施例１の相関係数情報１４４のデータ構造の一例を示す図である。

メトリック相関情報１４３は、行列形式のデータ構造の情報である。メトリック相関情報１４３は、一つのリソースの組合せに対して一つ存在する。行及び列は、各リソースのメトリックに対応する。

メトリック間に相関がある場合、当該メトリックの組合せによって特定されるセルには相関係数情報１４４から相関係数を読み出すための識別情報が格納される。なお、同一のメトリックのセルには相関係数が設定されないように制御される。

相関係数情報１４４は、一つのリソースの組合せに対して一つ存在する。相関係数情報１４４は、相関係数ＩＤ６０１及び相関係数６０２から構成されるエントリを含む。一つのエントリが一つの相関係数に対応する。

相関係数ＩＤ６０１は、相関係数の識別情報を格納するフィールドである。相関係数６０２は、メトリック間の相関の強さを表す相関係数を格納するフィールドである。なお、相関係数は「−１」以上かつ「１」以下の実数である。相関係数の絶対値が１に近いほど、メトリック間の相関が強いことを示す。

本実施例の管理サーバ１００は、メトリックの相関関係を管理するために、メトリック相関情報１４３及び相関係数情報１４４を保持しているが、セルに相関係数が設定されたメトリック相関情報１４３のみを保持してもよい。

図７は、実施例１のメトリック値履歴情報１４５のデータ構造の一例を示す図である。

メトリック値履歴情報１４５は、リソース名７０１、メトリック７０２、時刻７０３、及びメトリック値７０４から構成されるエントリを含む。

リソース名７０１は、リソース名３０１と同一のフィールドである。メトリック７０２は、リソース名７０１に対応するリソースから取得可能なメトリックの識別情報を格納するフィールドである。時刻７０３は、計測時刻を格納するフィールドである。メトリック値７０４は、計測されたメトリック値を格納するフィールドである。

図８は、実施例１のメトリック変換情報１４６のデータ構造の一例を示す図である。図９は、実施例１の変換関数情報１４７のデータ構造の一例を示す図である。

メトリック変換情報１４６は、変換元８０１、変換先８０２、及び関数ＩＤ８０３から構成されるエントリを含む。一つのエントリが一つの変換方法の定義情報に対応する。

変換元８０１は、変換元のメトリックを指定するフィールド群であり、リソース名８１１及びメトリック８１２を含む。変換先８０２は、変換先のメトリックを指定するフィールド群であり、リソース名８２１及びメトリック８２２を含む。関数ＩＤ８０３は、変換関数の識別情報を格納するフィールドである。変換関数は、変換元８０１によって指定されるメトリック値から変換先８０２によって指定されるメトリック値を算出するための関数である。

変換関数情報１４７は、関数ＩＤ９０１、関数９０２、及びパラメータ９０３から構成されるエントリを含む。一つのエントリが一つの変換関数に対応する。

関数ＩＤ９０１は関数ＩＤ８０３と同一のフィールドである。関数９０２は、変換関数を格納するフィールドである。パラメータ９０３は、変換関数に設定されたパラメータの値を格納するフィールドである。パラメータを含む関数及びパラメータを分けて管理することによって、変換関数の管理を容易にすることができる。

本実施例の管理サーバ１００は、変換関数を管理するために、メトリック変換情報１４６及び変換関数情報１４７を保持しているが、関数ＩＤ８０３の代わりに、パラメータ値が設定された変換関数を格納するフィールドを含むメトリック変換情報１４６のみを保持してもよい。

次に、図１０から図１４を用いて、管理サーバ１００がボトルネック候補を特定するために実行する処理について説明する。

図１０は、実施例１の管理サーバ１００がボトルネックを特定する契機を検出した場合に実行する処理の概要を説明するフローチャートである。

本実施例では、以下で説明する処理の実行契機を検出するために監視するリソース及びメトリックの組合せは予め設定されているものとする。以下の説明では、処理の実行契機を検出するために監視するリソース及びメトリックを監視リソース及び監視メトリックと記載する。

なお、本発明はボトルネックと特定する契機に限定されない。例えば、管理サーバ１００は、任意のリソースのメトリック値及び閾値を比較し、比較結果に基づいて性能劣化が発生しているか否かを判定する。性能劣化が発生していると判定された場合、管理サーバ１００は、以下で説明する処理を開始する。なお、管理サーバ１００は、外部から性能劣化の発生通知を受信した場合に処理を開始するようにしてもよい。

まず、管理サーバ１００のサーバ制御部１２１は、分析対象判定部１２２を呼び出し、監視リソースの関連リソースを特定するための関連リソース特定処理の実行を指示する（ステップＳ１０１）。当該処理を実行することによって分析対象のリソースの数を削減することができる。関連リソース特定処理の詳細は図１１を用いて説明する。ここで、関連リソースは、起点となるリソースが直接又は他のリソースを介して接続可能なリソースを表す。

次に、管理サーバ１００のサーバ制御部１２１は、分析対象判定部１２２を呼び出し、関連リソースのメトリックの中から監視リソースと高い相関があるメトリック（高相関メトリック）を特定するための高相関メトリック特定処理の実行を指示する（ステップＳ１０２）。当該処理を実行することによって分析対象のメトリックの数を削減することができる。高相関メトリック特定処理の詳細は図１２を用いて説明する。

次に、管理サーバ１００のサーバ制御部１２１は、ボトルネック特定部１２４を呼び出し、ボトルネック候補特定処理の実行を指示する（ステップＳ１０３）。当該処理を実行することによって、ボトルネック候補リストが生成される。ボトルネック候補特定処理の詳細は図１３を用いて説明する。

次に、管理サーバ１００のボトルネック特定部１２４は、ボトルネック候補リストを提示するための表示情報を生成し、当該表示情報を出力し（ステップＳ１０４）、その後、処理を終了する。例えば、管理サーバ１００は、表示情報をクライアント端末１０１に送信する。

図１１は、実施例１の管理サーバ１００が実行する関連リソース特定処理を説明するフローチャートである。

分析対象判定部１２２のリソース絞込み部１３１は、監視リソースを起点リソースに設定する（ステップＳ２０１）。

具体的には、リソース絞込み部１３１は、起点リソースを表す変数に監視リソースの識別名称を設定する。また、リソース絞込み部１３１は、経路情報及び関連リソースリストを初期化する。

次に、リソース絞込み部１３１は、リソース関連情報１４２を参照し（ステップＳ２０２）、起点リソースに接続可能なリソースが存在するか否かを判定する（ステップＳ２０３）。

具体的には、リソース絞込み部１３１は、リソース名４０１に起点リソースとして設定されるリソースの識別名称が設定されたエントリを検索する。前述のエントリが存在する場合、リソース絞込み部１３１は、起点リソースに接続可能なリソースが存在すると判定する。

起点リソースに接続可能なリソースが存在すると判定された場合、リソース絞込み部１３１は、検索されたエントリを経路情報に登録することによって、経路情報を更新する（ステップＳ２０４）。このとき、リソース絞込み部１３１は、起点リソースに接続可能なリソースを未処理の関連リソースのリストに登録する。

次に、リソース絞込み部１３１は、未処理の関連リソースを新たな起点リソースに設定する（ステップＳ２０５）。その後、リソース絞込み部１３１は、ステップＳ２０２に戻り、同様の処理を実行する。このとき、リソース絞込み部１３１は、未処理の関連リソースのリストから、新たな起点リソースの識別名称を削除する。

起点リソースに接続可能なリソースが存在しないと判定された場合、リソース絞込み部１３１は、未処理の関連リソースが存在するか否かを判定する（ステップＳ２０６）。

未処理の関連リソースが存在すると判定された場合、リソース絞込み部１３１は、ステップＳ２０５に進む。

未処理の関連リソースが存在しないと判定された場合、リソース絞込み部１３１は、経路情報を用いて関連リソースリストを生成する（ステップＳ２０７）。

具体的には、リソース絞込み部１３１は、経路情報に登録されたエントリの使用リソース名４０２の値を読み出し、当該値を関連リソースリストに登録する。このとき、リソース絞込み部１３１は、重複する値が関連リソースリストに登録されないように制御する。リソース絞込み部１３１は、生成された関連リソースリストをメトリック絞込み部１３２に出力する。

図１２は、実施例１の管理サーバ１００が実行する高相関メトリック特定処理を説明するフローチャートである。

分析対象判定部１２２のメトリック絞込み部１３２は、関連リソースのループ処理を開始する（ステップＳ３０１）。

具体的には、メトリック絞込み部１３２は、関連リソースリストに登録された関連リソースの中から一つの関連リソースを選択する。このとき、メトリック絞込み部１３２は、高相関メトリックリストを初期化する。

次に、メトリック絞込み部１３２は、関連リソースのメトリックのループ処理を開始する（ステップＳ３０２）。

具体的には、メトリック絞込み部１３２は、関連リソースから取得可能なメトリックの中から一つのメトリックを選択する。以下の説明では、メトリック絞込み部１３２によって選択されたメトリックを選択メトリックと記載する。

次に、メトリック絞込み部１３２は、監視リソース及び関連リソースの組合せに対応するメトリック相関情報１４３及び相関係数情報１４４を参照して、監視メトリック及び選択メトリックの相関係数を取得する（ステップＳ３０３）。

具体的には、メトリック絞込み部１３２は、監視リソース及び関連リソースの組合せに対応するメトリック相関情報１４３を参照して、監視メトリック及び選択メトリックの組合せに一致するセルに設定された相関係数の識別情報を取得する。また、メトリック絞込み部１３２は、監視リソース及び関連リソースの組合せに対応する相関係数情報１４４を参照し、相関係数ＩＤ６０１が取得した相関係数の識別情報に一致するエントリを検索し、検索されたエントリの相関係数６０２に格納される相関係数を取得する。

次に、メトリック絞込み部１３２は、相関係数が第１閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３０４）。第１閾値は予め設定されているものとする。ただし、第１閾値は適宜変更することができる。

相関係数が第１閾値より小さいと判定された場合、メトリック絞込み部１３２は、ステップＳ３０６に進む。

相関係数が第１閾値以上であると判定された場合、メトリック絞込み部１３２は、高相関メトリックリストに、関連リソース、選択メトリック、及び相関係数から構成されるエントリを登録する（ステップＳ３０５）。その後、メトリック絞込み部１３２は、ステップＳ３０６に進む。

ステップＳ３０６において、メトリック絞込み部１３２は、選択された関連リソースの全てのメトリックについて処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ３０６）。

選択された関連リソースの全てのメトリックについて処理が完了していないと判定された場合、メトリック絞込み部１３２は、ステップＳ３０２に戻り、新たなメトリックを選択し、同様の処理を実行する。

選択された関連リソースの全てのメトリックについて処理が完了したと判定された場合、メトリック絞込み部１３２は、関連リソースリストに登録された全ての関連リソースについて処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ３０７）。

関連リソースリストに登録された全ての関連リソースについて処理が完了していないと判定された場合、メトリック絞込み部１３２は、ステップＳ３０１に戻り、関連リソースリストの中から新たな関連リソースを選択し、同様の処理を実行する。

関連リソースリストに登録された全ての関連リソースについて処理が完了したと判定された場合、メトリック絞込み部１３２は、処理を終了する。このとき、メトリック絞込み部１３２は、高相関メトリックリストをボトルネック特定部１２４に出力する。

図１３は、実施例１の管理サーバ１００が実行するボトルネック候補特定処理を説明するフローチャートである。

管理サーバ１００のボトルネック特定部１２４は、高相関メトリックのループ処理を開始する（ステップＳ４０１）。

具体的には、ボトルネック特定部１２４は、高相関メトリックリストの中からリソース及びメトリックの組合せを一つ選択する。このとき、ボトルネック特定部１２４は、ボトルネック候補リストを初期化する。以下の説明では、ボトルネック特定部１２４によって選択されたリソース及びメトリックを、ターゲットリソース及びターゲットメトリックと記載する。

次に、ボトルネック特定部１２４は、メトリック値推定部１２５に、推定メトリック値算出処理の実行を指示する（ステップＳ４０２）。推定メトリック値算出処理の詳細は図１４を用いて説明する。推定メトリック値算出処理では、監視メトリックの推定メトリック値の時系列データが算出される。

ボトルネック特定部１２４は、メトリック値推定部１２５から監視メトリックの推定メトリック値の時系列データが出力されるまで待ち状態に移行する。

メトリック値推定部１２５から監視メトリックの推定メトリック値が出力された場合、ボトルネック特定部１２４は、相関分析処理を実行する（ステップＳ４０３）。

具体的には、ボトルネック特定部１２４は、メトリック値履歴情報１４５から監視メトリックのメトリック値の時系列データを取得する。ボトルネック特定部１２４は、監視メトリックのメトリック値の時系列データ及び推定メトリック値の時系列データを用いて、二つのメトリック間の相関係数を算出する。また、ボトルネック特定部１２４は、メトリック相関情報１４３及び相関係数情報１４４を参照して、ターゲットメトリック及び監視メトリックの相関係数を取得し、算出された相関係数及び取得された相関係数の誤差を算出する。

相関係数は、性能劣化の発生時における高相関メトリック及び監視メトリックの間の相関の強さを評価する指標として用いられる。相関係数の誤差は、性能劣化等の発生時における相関関係の異常を評価する指標として用いられる。

高相関メトリック及び監視メトリックの相関が強い場合、高相関メトリックが、監視メトリックに影響を与えている可能性が高い。すなわち、関連リソースの高相関メトリックがボトルネックである可能性が高い。また、相関係数の誤差が大きい場合、性能劣化等によって相関関係が破壊されていることを示すことから、高相関メトリックが、監視メトリックに影響を与えている可能性が高い。すなわち、関連リソースの高相関メトリックがボトルネックである可能性が高い。

ボトルネック特定部１２４は、算出された相関係数が第２閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ４０４）。

算出された相関係数が第２閾値より小さいと判定された場合、ボトルネック特定部１２４は、取得された相関係数が第３閾値以上、かつ、算出された相関係数の誤差が第４閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ４０５）。

ステップＳ４０５の条件を満たさないと判定された場合、ボトルネック特定部１２４は、ステップＳ４０７に進む。

ステップＳ４０５の条件を満たすと判定された場合、ボトルネック特定部１２４は、ステップＳ４０６に進む。

ステップＳ４０４において、算出された相関係数が第２閾値以上であると判定された場合、ボトルネック特定部１２４は、ステップＳ４０６に進む。

ステップＳ４０６では、ボトルネック特定部１２４は、ターゲットリソース及びターゲットメトリックの組合せをボトルネック候補としてボトルネック候補リストに登録する（ステップＳ４０６）。その後、ボトルネック特定部１２４は、ステップＳ４０７に進む。

具体的には、ボトルネック特定部１２４は、ターゲットリソース及びターゲットメトリックから構成されるエントリをボトルネック候補リストに登録する。なお、ターゲットリソース、ターゲットメトリック、及び算出された相関係数から構成されるエントリがボトルネック候補リストに登録されてもよい。

ステップＳ４０７では、ボトルネック特定部１２４は、高相関メトリックリストに登録された全てのリソース及びメトリックの組合せについて処理が完了したか否かを判定する。

高相関メトリックリストに登録された全てのリソース及びメトリックの組合せについて処理が完了していないと判定された場合、ボトルネック特定部１２４は、ステップＳ４０１に戻り、新たな組合せを選択し、同様の処理を実行する。

高相関メトリックリストに登録された全てのリソース及びメトリックの組合せについて処理が完了したと判定された場合、ボトルネック特定部１２４は処理を終了する。

なお、相関分析は統計分析処理の一例であってこれに限定されない。例えば、ステップＳ４０３において、ボトルネック特定部１２４は、監視メトリックのメトリック値の時系列データ及び推定メトリック値の時系列データの差の合計値を算出し、ステップＳ４０４において当該合計値が閾値以上であるか否かを判定する。合計値が閾値より小さい場合、ボトルネック特定部１２４はステップＳ４０６に進み、合計値が閾値以上の場合、ボトルネック特定部１２４はステップＳ４０７に進む。

なお、ボトルネック特定部１２４は、ステップＳ４０２から及びステップＳ４０５までの処理を実行せずに、高相関メトリックリストをボトルネック候補リストとして出力してもよい。例えば、高相関メトリックリストに登録されている高相関メトリックの数が閾値より小さい場合、前述のような操作を行うことによって、高速にボトルネック候補を提示することができる。

なお、ボトルネック特定部１２４は、ステップＳ４０１において、ターゲットメトリックのメトリック値の時系列データを取得し、メトリック値の時間変化が小さい場合、当該ターゲットメトリックについては、ステップＳ４０２からステップＳ４０６の処理を実行せずにステップＳ４０７に進んでもよい。メトリック値の時間変化は、移動平均等のメトリックの時間変化を示す指標に基づいて判定できる。障害が発生した時の時系列データの変化が小さい場合、当該メトリックは、障害に関係がないと推定できる。したがって、前述のような操作を行うことによって、分析対象のメトリックを削減できるため、ボトルネック特定処理の高速化を実現できる。

図１４は、実施例１の管理サーバ１００が実行する推定メトリック値算出処理を説明するフローチャートである。

管理サーバ１００のメトリック値推定部１２５は、メトリック値履歴情報１４５から高相関メトリックのメトリック値の時系列データを取得する（ステップＳ５０１）。

具体的には、メトリック値推定部１２５は、リソース名７０１及びメトリック７０２の組合せが関連リソース及び選択メトリックの組合せに一致するエントリを検索する。さらに、メトリック値推定部１２５は、検索されたエントリの時刻７０３を参照し、所定の時間範囲に含まれるエントリのメトリック値７０４の値を読み出す。すなわち、メトリック値の時系列データが読み出される。なお、時間範囲は予め設定されているものとする。

次に、メトリック値推定部１２５は、読み出されたメトリック値の時系列データを用いて、監視メトリックの推定メトリック値の時系列データを算出する（ステップＳ５０２）。その後、メトリック値推定部１２５は、処理を終了する。具体的には、以下のような処理が実行される。

メトリック値推定部１２５は、メトリック変換情報１４６を参照し、変換元８０１のリソース名８１１及びメトリック８１２の組合せが、ターゲットリソース及びターゲットメトリックの組合せに一致し、かつ、変換先８０２のリソース名８２１及びメトリック８２２の組合せが、監視リソース及び監視メトリックの組合せに一致するエントリを検索する。メトリック値推定部１２５は、検索されたエントリの関数ＩＤ８０３から識別情報を取得する。

メトリック値推定部１２５は、変換関数情報１４７を参照し、関数ＩＤ９０１が取得した識別情報と一致するエントリを検索する。メトリック値推定部１２５は、検索されたエントリに格納される変換関数の情報及び高相関メトリックのメトリック値の時系列データに基づいて、監視メトリックの推定メトリック値の時系列データを算出する。以上がステップＳ５０２の処理の説明である。

図１５は、実施例１のクライアント端末１０１に表示される操作画面の一例を示す図である。

操作画面１５００は、ボトルネックを特定するために必要な情報を設定し、また、ボトルネック候補リストを表示するための画面である。操作画面１５００は、監視リソース表示欄１５１０、監視メトリック表示欄１５１１、閾値設定欄１５１２、１５１３、期間設定欄１５１４、対象メトリック選択欄１５１５、対象リソース選択欄１５１６、閾値設定欄１５１７、関連リソースリスト表示欄１５２０、ボトルネック候補リスト表示欄１５３０、及びグラフ表示欄１５４０を含む。

監視リソース表示欄１５１０は、監視リソースを表示する欄である。監視メトリック表示欄１５１１は、監視メトリックを表示する欄である。

閾値設定欄１５１２は、第２閾値を設定するための欄である。閾値設定欄１５１３は、第３閾値を設定するための欄である。

期間設定欄１５１４は、推定メトリック値の算出時に取得する時系列データの時間幅を設定するための欄である。

対象メトリック選択欄１５１５及び対象リソース選択欄１５１６は、処理対象のメトリック及びリソースを指定するための欄である。対象メトリック選択欄１５１５は、高相関メトリックとして特定されたメトリックの全て又は一部を対象とするかを選択するためのラジオボタンを含む。対象リソース選択欄１５１６は、高相関メトリックを特定する場合に対象とする関連リソースを選択するためのラジオボタンを含む。

閾値設定欄１５１７は、第１閾値を設定するための欄である。本実施例では、対象リソース選択欄１５１６の「絞込み」のラジオボタンが操作された場合、閾値設定欄１５１７への値の入力が可能となる。

関連リソースリスト表示欄１５２０は関連リソースリストを表示する欄である。関連リソースリスト表示欄１５２０では、リソースの識別名称がリスト形式に表示される。

ボトルネック候補リスト表示欄１５３０は、ボトルネック候補リストを表示する欄である。ボトルネック候補リスト表示欄１５３０は、選択ボタン１５３１、リソース名１５３２、メトリック１５３３、及び相関係数１５３４から構成されるエントリを一つ以上含む。リソース名１５３２及びメトリック１５３３は、リソース名３０１及びメトリック７０２と同一のフィールドである。相関係数１５３４は、ステップＳ４０３において算出された相関係数を格納するフィールドである。選択ボタン１５３１は、グラフ表示欄１５４０に、表示するメトリック値を選択するためのボタンである。

グラフ表示欄１５４０は、選択ボタン１５３１が操作されたエントリに対応する監視メトリックのメトリック値及び推定メトリック値の時系列データを表示する欄である。なお、図１５では、実線がメトリック値履歴情報１４５から読み出されたメトリック値の時系列データを表し、破線が推定メトリック値の時系列データを表す。

次に、メトリック相関情報１４３及び相関係数情報１４４の更新処理について説明する。図１６は、実施例１の管理サーバ１００が実行するメトリック相関情報１４３及び相関係数情報１４４の更新処理の一例を説明するフローチャートである。

管理サーバ１００は、以下で説明する処理を周期的に実行する。なお、管理サーバはユーザからの指示を受け付けた場合に処理を実行してもよい。

管理サーバ１００の相関情報生成部１２３は、リソースのループ処理を開始する（ステップＳ６０１）。

具体的には、相関情報生成部１２３は、構成情報１４１からリソースを一つ選択する。例えば、上のエントリから順に選択する方法が考えられる。

次に、相関情報生成部１２３は、関連リソース特定処理を実行する（ステップＳ６０２）。関連リソース特定処理は、図１１に示す処理と同一であるため説明を省略する。

次に、相関情報生成部１２３は、関連リソースのループ処理を開始する（ステップＳ６０３）。

具体的には、相関情報生成部１２３は、関連リソースリストに登録された関連リソースの中から一つの関連リソースを選択する。

次に、相関情報生成部１２３は、リソースのメトリックのループ処理を開始する（ステップＳ６０４）。

具体的には、相関情報生成部１２３は、リソースのメトリックの中からメトリックを一つ選択する。以下の説明では、ステップＳ６０４において選択されたメトリックを第１ターゲットメトリックと記載する。

次に、相関情報生成部１２３は、関連リソースのメトリックのループ処理を開始する（ステップＳ６０５）。

具体的には、相関情報生成部１２３は、関連リソースのメトリックの中からメトリックを一つ選択する。以下の説明では、ステップＳ６０５において選択されたメトリックを第２ターゲットメトリックと記載する。

次に、相関情報生成部１２３は、メトリック値推定部１２５に、推定メトリック値算出処理の実行を指示する（ステップＳ６０６）。相関情報生成部１２３は、メトリック値推定部１２５から第１ターゲットメトリックの推定メトリック値が出力されるまで待ち状態に移行する。

なお、推定メトリック値算出処理の流れは、図１４で説明した推定メトリック値算出処理と同一である。ただし、ステップＳ５０１では、メトリック値推定部１２５は、第２ターゲットメトリックのメトリック値の時系列データを取得する。また、ステップＳ５０２では、メトリック値推定部１２５は、第２ターゲットメトリックのメトリック値の時系列データを用いて、第１ターゲットメトリックの推定メトリック値の時系列データを算出する。

次に、相関情報生成部１２３は、相関分析を実行する（ステップＳ６０７）。

具体的には、相関情報生成部１２３は、第１ターゲットメトリックのメトリック値の時系列データ及び推定メトリック値の時系列データを用いた相関分析を実行し、相関係数を算出する。

次に、相関情報生成部１２３は、メトリック相関情報１４３及び相関係数情報１４４を更新する（ステップＳ６０８）。具体的には、以下のような処理が実行される。

メトリック相関情報１４３及び相関係数情報１４４が生成されていない場合、相関情報生成部１２３は、行をリソースのメトリックとし、列を関連リソースのメトリックとする行列形式のデータを生成する。相関情報生成部１２３は、第１ターゲットメトリック及び第２ターゲットメトリックの組み合わせに対応するセルに識別情報を設定する。また、相関情報生成部１２３は、相関係数情報１４４にエントリを追加し、追加されたエントリの相関係数ＩＤ６０１及び相関係数６０２に値を設定する。

メトリック相関情報１４３及び相関係数情報１４４が生成されている場合、相関情報生成部１２３は、第１ターゲットメトリック及び第２ターゲットメトリックの組み合わせに対応するセルに識別情報が設定されているか否かを判定する。

セルに識別情報が設定されていない場合、セルに識別情報を設定する。また、相関情報生成部１２３は、相関係数情報１４４にエントリを追加し、追加されたエントリの相関係数ＩＤ６０１及び相関係数６０２に値を設定する。

セルに識別情報が設定されている場合、相関情報生成部１２３は、相関係数情報１４４を参照し、セルに設定された識別情報に対応するエントリを検索する。相関情報生成部１２３は、検索されたエントリの相関係数６０２に値を設定する。以上がステップＳ６０８の処理の説明である。

次に、相関情報生成部１２３は、関連リソースの全てのメトリックについて処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ６０９）。

関連リソースの全てのメトリックについて処理が完了していないと判定された場合、相関情報生成部１２３は、ステップＳ６０５に戻り、新たなメトリックを選択し、同様の処理を実行する。

関連リソースの全てのメトリックについて処理が完了したと判定された場合、相関情報生成部１２３は、リソースの全てのメトリックについて処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ６１０）。

リソースの全てのメトリックについて処理が完了していないと判定された場合、相関情報生成部１２３は、ステップＳ６０４に戻り、新たなメトリックを選択し、同様の処理を実行する。

リソースの全てのメトリックについて処理が完了したと判定された場合、相関情報生成部１２３は、全ての関連リソースについて処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ６１１）。

全ての関連リソースについて処理が完了していないと判定された場合、相関情報生成部１２３は、ステップＳ６０３に戻り、新たな関連リソースを選択し、同様の処理を実行する。

全ての関連リソースについて処理が完了したと判定された場合、相関情報生成部１２３は、全てのリソースについて処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ６１２）。

全てのリソースについて処理が完了していないと判定された場合、相関情報生成部１２３は、ステップＳ６０１に戻り、新たなリソースを選択し、同様の処理を実行する。

全てのリソースについて処理が完了したと判定された場合、相関情報生成部１２３は、処理を終了する。

以上で説明したように、本実施例によれば、監視リソースの監視メトリックと相関が高いメトリックに絞って分析を行うことによって、ボトルネックを迅速に特定することができる。また、メトリック相関情報１４３及び相関係数情報１４４を周期的に更新することによって、監視対象システムの運用状態を考慮したメトリックの絞込みが可能となる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。また、例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために構成を詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、各実施例の構成の一部について、他の構成に追加、削除、置換することが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、本発明は、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をコンピュータに提供し、そのコンピュータが備えるプロセッサが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための非一時的なコンピュータが読み取り可能な記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。

また、本実施例に記載の機能を実現するプログラムコードは、例えば、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。

さらに、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することによって、それをコンピュータのハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に格納し、コンピュータが備えるプロセッサが当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。

上述の実施例において、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。

１００ 管理サーバ
１０１ クライアント端末
１０３ 管理対象システム
１０５ ネットワーク
１１１、１５１ プロセッサ
１１２、１５２ メモリ
１１３、１５３ ネットワークインタフェース
１２１ サーバ制御部
１２２ 分析対象判定部
１２３ 相関情報生成部
１２４ ボトルネック特定部
１２５ メトリック値推定部
１３１ リソース絞込み部
１３２ メトリック絞込み部
１４１ 構成情報
１４２ リソース関連情報
１４３ メトリック相関情報
１４４ 相関係数情報
１４５ メトリック値履歴情報
１４６ メトリック変換情報
１４７ 変換関数情報
１５４ 入力デバイス
１５５ 出力デバイス
１６１ クライアント制御部
２０１ 計算機
２０２ スイッチ
２０３ ストレージ装置
１５００ 操作画面

Claims (15)

1. 性能を評価するための指標であるメトリックの計測対象となるリソースを管理する計算機であって、
   前記計算機は、
   プロセッサ、前記プロセッサに接続される記憶装置、及び、前記プロセッサに接続されるインタフェースを有し、
   前記インタフェースを介して、複数のリソースから構成される管理対象システムと接続し、
   前記記憶装置は、前記メトリック間の相関の強さを示す相関係数を管理するための相関情報を格納し、
   前記計算機は、
   監視リソースの監視メトリックのメトリック値に基づいて、ボトルネックを特定する契機を検出し、
   前記監視リソースと接続関係を有する関連リソースを特定し、
   前記相関情報に基づいて、前記関連リソースのメトリックの中から前記監視メトリックとの間の相関が強い相関メトリックを特定し、
   前記関連リソース及び前記相関メトリックの組合せをボトルネック候補として特定し、
   前記ボトルネック候補を通知する通知情報を生成して、前記通知情報を出力することを特徴とする計算機。
2. 請求項１に記載の計算機であって、
   前記相関メトリックのメトリック値を用いて、推定された前記監視メトリックのメトリック値である推定メトリック値を算出し、
   実際に計測された前記監視メトリックのメトリック値及び前記推定メトリック値を用いた統計分析を実行し、
   前記統計分析の結果に基づいて、前記相関メトリックが前記監視メトリックに影響を与えている可能性があるか否かを判定することを特徴とする計算機。
3. 請求項２に記載の計算機であって、
   前記記憶装置は、前記相関メトリックのメトリック値を前記監視メトリックのメトリック値に変換する変換関数を管理するための関数情報を格納し、
   前記計算機は、
   前記推定メトリック値を算出する処理では、前記関数情報を参照して、前記相関メトリックのメトリック値を、前記監視メトリックのメトリック値に変換する第１変換関数を特定し、
   前記第１変換関数に、前記相関メトリックのメトリック値を代入することによって、前記推定メトリック値を算出することを特徴とする計算機。
4. 請求項３に記載の計算機であって、
   前記実際に計測された監視メトリックのメトリック値及び前記推定メトリック値の間の相関係数を算出するための相関分析を実行することによって、前記相関係数を算出し、
   前記相関係数及び閾値の比較結果に基づいて、前記監視メトリックに影響を与えている可能性がある前記相関メトリックを特定し、
   前記関連リソース及び前記特定された相関メトリックの組合せを前記ボトルネック候補として特定することを特徴とする計算機。
5. 請求項３に記載の計算機であって、
   前記実際に計測された監視メトリックのメトリック値及び前記推定メトリック値の間の相関係数を算出するための相関分析を実行することによって、前記相関係数を算出し、
   前記相関情報を参照して、前記監視メトリックのメトリック値及び前記相関メトリックのメトリック値の間の相関係数を取得し、
   前記算出された相関係数及び前記取得された相関係数の差に基づいて、前記監視メトリックに影響を与えている可能性がある前記相関メトリックを特定し、
   前記関連リソース及び前記特定された相関メトリックの組合せを前記ボトルネック候補として特定することを特徴とする計算機。
6. 性能を評価するための指標であるメトリックの計測対象となるリソースを管理する計算機が実行するボトルネック特定方法であって、
   前記計算機は、
   プロセッサ、前記プロセッサに接続される記憶装置、及び、前記プロセッサに接続されるインタフェースを有し、
   前記インタフェースを介して、複数のリソースから構成される管理対象システムと接続し、
   前記記憶装置は、前記メトリック間の相関の強さを示す相関係数を管理するための相関情報を格納し、
   前記ボトルネック特定方法は、
   前記計算機が、監視リソースの監視メトリックのメトリック値に基づいて、ボトルネックを特定する契機を検出する第１のステップと、
   前記計算機が、前記監視リソースと接続関係を有する関連リソースを特定する第２のステップと、
   前記計算機が、前記相関情報に基づいて、前記関連リソースのメトリックの中から前記監視メトリックとの間の相関が強い相関メトリックを特定する第３のステップと、
   前記計算機が、前記関連リソース及び前記相関メトリックの組合せをボトルネック候補として特定する第４のステップと、
   前記計算機が、前記ボトルネック候補を通知する通知情報を生成して、前記通知情報を出力する第５のステップと、を含むことを特徴とするボトルネック特定方法。
7. 請求項６に記載のボトルネック特定方法であって、
   前記第４のステップは、
   前記計算機が、前記相関メトリックのメトリック値を用いて、推定された前記監視メトリックのメトリック値である推定メトリック値を算出する第６のステップと、
   前記計算機が、実際に計測された前記監視メトリックのメトリック値及び前記推定メトリック値を用いた統計分析を実行する第７のステップと、
   前記計算機が、前記統計分析の結果に基づいて、前記相関メトリックが前記監視メトリックに影響を与えている可能性があるか否かを判定する第８のステップと、を含むことを特徴とするボトルネック特定方法。
8. 請求項７に記載のボトルネック特定方法であって、
   前記記憶装置は、前記相関メトリックのメトリック値を前記監視メトリックのメトリック値に変換する変換関数を管理するための関数情報を格納し、
   前記第６のステップは、
   前記計算機が、前記推定メトリック値を算出する処理では、前記関数情報を参照して、前記相関メトリックのメトリック値を、前記監視メトリックのメトリック値に変換する第１変換関数を特定するステップと、
   前記計算機が、前記第１変換関数に、前記相関メトリックのメトリック値を代入することによって、前記推定メトリック値を算出するステップと、を含むことを特徴とするボトルネック特定方法。
9. 請求項８に記載のボトルネック特定方法であって、
   前記第７のステップは、前記計算機が、前記実際に計測された監視メトリックのメトリック値及び前記推定メトリック値の間の相関係数を算出するための相関分析を実行することによって、前記相関係数を算出するステップを含み、
   前記第８のステップは、
   前記計算機が、前記相関係数及び閾値の比較結果に基づいて、前記監視メトリックに影響を与えている可能性がある前記相関メトリックを特定するステップと、
   前記計算機が、前記関連リソース及び前記特定された相関メトリックの組合せを前記ボトルネック候補として特定するステップと、を含むことを特徴とするボトルネック特定方法。
10. 請求項８に記載のボトルネック特定方法であって、
    前記第７のステップは、前記計算機が、前記実際に計測された監視メトリックのメトリック値及び前記推定メトリック値の間の相関係数を算出するための相関分析を実行することによって、前記相関係数を算出するステップを含み、
    前記第８のステップは、
    前記計算機が、前記相関情報を参照して、前記監視メトリックのメトリック値及び前記相関メトリックのメトリック値の間の相関係数を取得するステップと、
    前記計算機が、前記算出された相関係数及び前記取得された相関係数の差に基づいて、前記監視メトリックに影響を与えている可能性がある前記相関メトリックを特定するステップと、
    前記計算機が、前記関連リソース及び前記特定された相関メトリックの組合せを前記ボトルネック候補として特定するステップと、を含むことを特徴とするボトルネック特定方法。
11. 性能を評価するための指標であるメトリックの計測対象となるリソースを管理する計算機に実行させるためのプログラムであって、
    前記計算機は、
    複数のリソースから構成される管理対象システムと接続し、
    前記メトリック間の相関の強さを示す相関係数を管理するための相関情報を保持し、
    前記プログラムは、
    監視リソースの監視メトリックのメトリック値に基づいて、ボトルネックを特定する契機を検出する第１の手順と、
    前記監視リソースと接続関係を有する関連リソースを特定する第２の手順と、
    前記相関情報に基づいて、前記関連リソースのメトリックの中から前記監視メトリックとの間の相関が強い相関メトリックを特定する第３の手順と、
    前記関連リソース及び前記相関メトリックの組合せをボトルネック候補として特定する第４の手順と、
    前記ボトルネック候補を通知する通知情報を生成して、前記通知情報を出力する第５の手順と、を前記計算機に実行させるためのプログラム。
12. 請求項１１に記載のプログラムであって、
    前記第４の手順は、
    前記相関メトリックのメトリック値を用いて、推定された前記監視メトリックのメトリック値である推定メトリック値を算出させる第６の手順と、
    実際に計測された前記監視メトリックのメトリック値及び前記推定メトリック値を用いた統計分析を実行させる第７の手順と、
    前記統計分析の結果に基づいて、前記相関メトリックが前記監視メトリックに影響を与えている可能性があるか否かを判定させる第８の手順と、を含むことを特徴とするプログラム。
13. 請求項１２に記載のプログラムであって、
    前記計算機は、前記相関メトリックのメトリック値を前記監視メトリックのメトリック値に変換する変換関数を管理するための関数情報を保持し、
    前記第６の手順は、
    前記推定メトリック値を算出する処理では、前記関数情報を参照して、前記相関メトリックのメトリック値を、前記監視メトリックのメトリック値に変換する第１変換関数を特定させる手順と、
    前記第１変換関数に、前記相関メトリックのメトリック値を代入することによって、前記推定メトリック値を算出させる手順と、を含むことを特徴とするプログラム。
14. 請求項１３に記載のプログラムであって、
    前記第７の手順は、前記実際に計測された監視メトリックのメトリック値及び前記推定メトリック値の間の相関係数を算出するための相関分析を実行することによって、前記相関係数を算出させる手順を含み、
    前記第８の手順は、
    前記相関係数及び閾値の比較結果に基づいて、前記監視メトリックに影響を与えている可能性がある前記相関メトリックを特定させる手順と、
    前記関連リソース及び前記特定された相関メトリックの組合せを前記ボトルネック候補として特定させる手順と、を含むことを特徴とするプログラム。
15. 請求項１３に記載のプログラムであって、
    前記第７の手順は、前記実際に計測された監視メトリックのメトリック値及び前記推定メトリック値の間の相関係数を算出するための相関分析を実行することによって、前記相関係数を算出させる手順を含み、
    前記第８の手順は、
    前記相関情報を参照して、前記監視メトリックのメトリック値及び前記相関メトリックのメトリック値の間の相関係数を取得させる手順と、
    前記算出された相関係数及び前記取得された相関係数の差に基づいて、前記監視メトリックに影響を与えている可能性がある前記相関メトリックを特定させる手順と、
    前記関連リソース及び前記特定された相関メトリックの組合せを前記ボトルネック候補として特定させる手順と、を含むことを特徴とするプログラム。

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