JP7324165B2 - アプリケーション開発支援システム及びアプリケーション開発支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、アプリケーション開発支援システム及びアプリケーション開発支援方法に関し、マイクロサービスで構成されるアプリケーションソフトウェア（以後、アプリケーション）の開発においてサーバレスを利用する際の支援を行うアプリケーション開発支援システム及びアプリケーション開発支援方法に適用して好適なものである。

マイクロサービスで構成されるアプリケーションの開発において、アプリケーションリソース利用の効率化のために、サーバレス（またはＦａａＳ（Function as a Service））の利用が広がっている。サーバレスとは、アプリケーション実行のためのサーバリソースを常時起動せずに、アプリケーションのＡＰＩ（Application Programming Interface）呼出し等の所定のイベントを契機として、必要に応じて動的に、ＣＰＵやメモリ等の計算リソースを確保してサーバを起動するアプリケーション実行環境の仕組みである。

従来、マイクロサービスで構成されるアプリケーションの実行環境（コンテナ）に上記のサーバレスを適用することにより、アプリケーションが使用するリソース量を削減できるだけでなく、リソースの常時管理や常時監視が不要となることから、リソースの使用コストや運用コストを削減できることが知られている（例えば特許文献１）。

米国特許出願公開第２０１９／０２０５１８６号明細書

しかし、マイクロサービスで構成されるアプリケーションの実行環境にサーバレスを適用した場合、上述したようにアプリケーションが使用するリソース量の削減に期待できる一方で、以下のようにＡＰＩ応答性能が低下するおそれがあった。すなわち、サーバレスを適用した場合、所定のイベントを契機としたコンテナの駆動（以後、イベント駆動と称する）によってサーバリソースが確保されて初めて、アプリケーションがＡＰＩに応答できる状態となるため、リソース確保に要する時間の分だけ、ＡＰＩ呼出しに応答する時間が遅延してしまう。この結果、ＡＰＩ呼出しの性能要件を満たせなくなるおそれがあった。

したがって、アプリケーション開発者は、サーバレスを適用しようとする際、アプリケーションリソース使用量の最適化とＡＰＩ応答性能の維持との両立を考慮しながら、サーバレス適用の可否を判断しなければならず、この判断の見極めは容易ではなかった。

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、マイクロサービスで構成されるアプリケーションの開発において、アプリケーションリソース使用量の最適化とＡＰＩ応答性能の維持との両立を考慮したサーバレスの適用可否の検討を支援することができる、アプリケーション開発支援システム及びアプリケーション開発支援方法を提案しようとするものである。

かかる課題を解決するため本発明においては、複数のコンテナから構成されるアプリケーションソフトウェアを実行するシステムにおいて前記アプリケーションソフトウェアの開発を支援するアプリケーション開発支援システムであって、前記複数のコンテナのリソースを提供するコンテナ実行基盤は、前記複数のコンテナの任意のコンテナにサーバレスを適用してイベント駆動コンテナとする機能を有し、前記コンテナ実行基盤のプロセッサがプログラムを実行することにより、前記イベント駆動コンテナがＡＰＩ呼出しを受けてからＡＰＩレスポンスを応答するまでに要するＡＰＩ処理時間の予測値を算出し、当該算出した予測値と前記複数のコンテナの間のＡＰＩ呼出しの順序とに基づいて、前記複数のコンテナの全体におけるＡＰＩ処理時間の予測値を算出するＡＰＩ処理時間予測処理と、所定の単位期間当たりに前記複数のコンテナが使用するリソースの使用量を算出するリソース使用量算出処理と、前記ＡＰＩ処理時間予測処理によって算出された前記複数のコンテナの全体におけるＡＰＩ処理時間の予測値を出力するＡＰＩ処理時間出力処理と、前記リソース使用量算出処理によって算出された前記複数のコンテナが使用するリソースの使用量を出力するリソース使用量出力処理と、前記イベント駆動コンテナの動作履歴に基づいて、前記イベント駆動コンテナの起動に伴うオーバヘッドの総量を削減するように、前記イベント駆動コンテナの生存時間を調整するコンテナ起動回数オーバヘッド削減処理と、を実行するアプリケーション開発支援システムが提供される。

また、かかる課題を解決するため本発明においては、複数のコンテナから構成されるアプリケーションソフトウェアを実行するシステムに対するアプリケーション開発支援方法であって、前記複数のコンテナのリソースを提供するコンテナ実行基盤は、前記複数のコンテナの任意のコンテナにサーバレスを適用してイベント駆動コンテナとする機能を有し、前記コンテナ実行基盤のプロセッサが、前記イベント駆動コンテナがＡＰＩ呼出しを受けてからＡＰＩレスポンスを応答するまでに要するＡＰＩ処理時間の予測値を算出し、当該算出した予測値と前記複数のコンテナの間のＡＰＩ呼出しの順序とに基づいて、前記複数のコンテナの全体におけるＡＰＩ処理時間の予測値を算出するＡＰＩ処理時間予測ステップと、前記コンテナ実行基盤のプロセッサが、所定の単位期間当たりに前記複数のコンテナが使用するリソースの使用量を算出するリソース使用量算出ステップと、前記コンテナ実行基盤のプロセッサが、前記ＡＰＩ処理時間予測ステップで算出された前記複数のコンテナの全体におけるＡＰＩ処理時間の予測値を出力するＡＰＩ処理時間出力ステップと、前記コンテナ実行基盤のプロセッサが、前記リソース使用量算出ステップで算出された前記複数のコンテナが使用するリソースの使用量を出力するリソース使用量出力ステップと、前記コンテナ実行基盤のプロセッサが、前記イベント駆動コンテナの動作履歴に基づいて、前記イベント駆動コンテナの起動に伴うオーバヘッドの総量を削減するように、前記イベント駆動コンテナの生存時間を調整するコンテナ起動回数オーバヘッド削減ステップと、を備えるアプリケーション開発支援方法が提供される。

本発明によれば、マイクロサービスで構成されるアプリケーションの開発において、アプリケーションリソース使用量の最適化とＡＰＩ応答性能の維持との両立を考慮したサーバレスの適用可否の検討を支援することができる。

本発明の一実施形態に係るアプリケーション開発支援システム１を含む全体システムの構成例を示すブロック図である。 ユーザ端末１０の構成例を示すブロック図である。 コンテナ実行基盤２０の構成例を示すブロック図である。 コンテナイメージリポジトリマネージャ３０の構成例を示すブロック図である。 コンテナテーブル２２５の一例を示す図である。 コンテナ実行基盤リソーステーブル２２６の一例を示す図である。 イベント駆動コンテナ設定テーブル２２７の一例を示す図である。 コンテナＡＰＩ呼出しログファイル２３１０の一例を示す図である。 イベント駆動コンテナ起動／削除ログファイル２３２０の一例を示す図である。 コンテナイメージテーブル３２２の一例を示す図である。 １のアプリケーションのコンテナに関するリソースの構成例を示す図である。 ＡＰＩリクエストヘッダ処理の処理手順例を示すフローチャートである。 イベント駆動コンテナ起動処理の処理手順例を示すフローチャートである。 イベント駆動コンテナ削除処理の処理手順例を示すフローチャートである。 イベント駆動コンテナＡＰＩ処理時間予測処理の処理手順例を示すフローチャートである。 コンテナ起動回数オーバヘッド削減処理の処理手順例を示すフローチャートである。 第１のコンテナ生存時間延長処理の処理手順例を示すフローチャートである。 第１のコンテナ生存時間短縮処理の処理手順例を示すフローチャートである。 第２のコンテナ生存時間延長処理の処理手順例を示すフローチャートである。 第２のコンテナ生存時間短縮処理の処理手順例を示すフローチャートである。 単位期間メモリ使用量算出処理の処理手順例を示すフローチャートである。 単位期間ＣＰＵメモリ使用量算出処理の処理手順例を示すフローチャートである。 ＡＰＩ処理時間表示画面の具体例を示す図（その１）である。 ＡＰＩ処理時間表示画面の具体例を示す図（その２）である。 メモリ使用量表示画面の一例を示す図である。 ＣＰＵ使用量表示画面の一例を示す図である。

以下の説明において、「インターフェース装置」は、１以上のインターフェースデバイスである。この「１以上のインターフェースデバイス」は、下記のＩ／Ｏ（Input/Output）インターフェースデバイス又は通信インターフェースデバイスのうちの少なくとも何れかであればよい。

Ｉ／Ｏインターフェースデバイスは、Ｉ／Ｏデバイスと遠隔の表示用計算機とのうちの少なくとも一つに対するインターフェースデバイスである。表示用計算機に対するＩ／Ｏインターフェースデバイスは、通信インターフェースデバイスでよい。少なくとも一つのＩ／Ｏデバイスは、ユーザインターフェースデバイス（例えば、キーボード及びポインティングデバイスのような入力デバイス）、または表示デバイスのような出力デバイスの何れでもよい。

通信インターフェースデバイスは、１以上の同種の通信インターフェースデバイス（例えば一つ以上のＮＩＣ（Network Interface Card））であってもよいし、２以上の異種の通信インターフェースデバイス（例えばＮＩＣとＨＢＡ（Host Bus Adapter））であってもよい。

また、以下の説明において、「メモリ」は、１以上のメモリデバイスであり、典型的には主記憶デバイスでよい。メモリにおける少なくとも１つのメモリデバイスは、揮発性メモリデバイスであってもよいし不揮発性メモリデバイスであってもよい。

また、以下の説明において、「永続記憶装置」は、１以上の永続記憶デバイスである。永続記憶デバイスは、典型的には、不揮発性の記憶デバイス（例えば補助記憶デバイス）であり、具体的には例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）である。

また、以下の説明において、「記憶装置」は、上記「メモリ」と上記「永続記憶装置」の何れであってもよい。

また、以下の説明において、「プロセッサ」は、１以上のプロセッサデバイスである。少なくとも１つのプロセッサデバイスは、典型的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）のようなマイクロプロセッサデバイスであるが、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）のような他種のプロセッサデバイスでもよい。また、少なくとも１つのプロセッサデバイスは、シングルコアでもよいしマルチコアでもよい。また、少なくとも１つのプロセッサデバイスは、プロセッサコアでもよい。また、少なくとも１つのプロセッサデバイスは、処理の一部又は全部を行うハードウェア回路（例えばＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit））といった広義のプロセッサデバイスでもよい。

また、以下の説明では、「ｘｘｘテーブル」等の表現にて、入力に対して出力が得られる情報を説明することがあるが、当該情報は、どのような構造のデータでもよいし、入力に対する出力を発生するニューラルネットワークのような学習モデルでもよい。したがって、「ｘｘｘテーブル」を「ｘｘｘ情報」と言い換えることができる。また、以下の説明において、各テーブルの構成は一例であり、１のテーブルは、２以上のテーブルに分割されてもよいし、２以上のテーブルの全部又は一部が１のテーブルであってもよい。

また、以下の説明では、「プログラム」を主語として処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサによって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶装置及び／又はインターフェース装置等を用いながら行うため、処理の主語が、プロセッサ（あるいは、そのプロセッサを有するコントローラのようなデバイス）とされてもよい。プログラムは、プログラムソースから計算機のような装置にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバ又は計算機が読み取り可能な（例えば非一時的な）記録媒体であってもよい。また、以下の説明において、２以上のプログラムが１のプログラムとして実現されてもよいし、１のプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。

また、以下の説明では、「ｘｘｘ部」等の表現にて機能を説明することがあるが、当該機能は、１以上のコンピュータプログラムがプロセッサによって実行されることで実現されてもよいし、１以上のハードウェア回路（例えばＦＰＧＡ又はＡＳＩＣ）によって実現されてもよい。プログラムがプロセッサによって実行されることで機能が実現される場合、定められた処理が、適宜に記憶装置及び／又はインターフェース装置等を用いながら行われるため、当該機能はプロセッサの少なくとも一部とされてもよい。また、機能を主語として説明された処理は、プロセッサあるいはそのプロセッサを有する装置が行う処理としてもよい。また、プログラムは、プログラムソースからインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布計算機又は計算機が読み取り可能な記録媒体（例えば非一時的な記録媒体）であってもよい。各機能の説明は一例であり、複数の機能が１つの機能にまとめられたり、１つの機能が複数の機能に分割されたりしてもよい。

また、以下の説明では、「計算機システム」は、１以上の物理的な計算機を含んだシステムである。物理的な計算機は、汎用計算機でも専用計算機でもよい。

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態を詳述する。

（１）システム構成
図１は、本発明の一実施形態に係るアプリケーション開発支援システム１を含む全体システムの構成例を示すブロック図である。図１に示したように全体システムは、ユーザ端末１０と、コンテナ実行基盤２０と、コンテナイメージリポジトリマネージャ３０とが、ネットワークスイッチ４０（個別には例えばネットワークスイッチ４０Ａ，４０Ｂ）で集線されるネットワーク４１に接続されて構成される。本実施形態に係るアプリケーション開発支援システム１は、主にコンテナ実行基盤２０及びコンテナイメージリポジトリマネージャ３０から構成されるが、ユーザ端末１０を含む構成と考えてもよい。

ユーザ端末１０は、ユーザ２が操作する計算機である。ユーザ２は、ユーザ端末１０で動作するウェブブラウザ（図２のウェブブラウザ１２２参照）に、コンテナ実行基盤２０が提供するＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示させ、当該ＧＵＩ上で、情報の確認または情報の更新を実施する。

コンテナ実行基盤２０は、コンテナを実行する機能と、イベント駆動でのコンテナ起動及び自動的にコンテナを削除する自動コンテナ削除を実施するサーバレス機能とを有する計算機（サーバ）である。

本実施形態では、コンテナ実行基盤２０のリソースを利用して、個々に独立したマイクロサービス（以降、単に「サービス」ともいう）で構成されるアプリケーションの実行環境（コンテナ）が提供される。アプリケーションのマイクロサービス構成の具体例は、後述する図１１に示す。また、コンテナ実行基盤２０は、上記サーバレス機能を有することによって、コンテナにサーバレスを適用することができる。サーバレスが適用されるコンテナは、イベント（例えばＡＰＩ呼出し）をトリガとして、サーバリソースを確保した上で駆動される（イベント駆動）。本実施形態では、イベント駆動されるコンテナをイベント駆動コンテナと称する。

コンテナイメージリポジトリマネージャ３０は、コンテナ実行基盤２０で実行されるコンテナのコンテナイメージを管理する機能を有する計算機である。コンテナイメージリポジトリマネージャは、コンテナレジストリとも呼ばれる。

ネットワークスイッチ４０は、ユーザ端末１０、コンテナ実行基盤２０、及びコンテナイメージリポジトリマネージャ３０が接続されるネットワーク４１のスイッチである。ネットワークスイッチ４０は具体的には例えば、ローカルネットワーク（例えばＬＡＮ（Local Area Network））におけるスイッチでよい。

図２は、ユーザ端末１０の構成例を示すブロック図である。図２に例示したユーザ端末１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、永続記憶装置１３と、インターフェース装置１４と、これらの構成要素を接続するバス１５とを有する。

図３は、コンテナ実行基盤２０の構成例を示すブロック図である。図３に例示したコンテナ実行基盤２０は、プロセッサ２１と、メモリ２２と、永続記憶装置２３と、インターフェース装置２４と、これらの構成要素を接続するバス２５とを有する。

図４は、コンテナイメージリポジトリマネージャ３０の構成例を示すブロック図である。図４に例示したコンテナイメージリポジトリマネージャ３０は、プロセッサ３１と、メモリ３２と、永続記憶装置３３と、インターフェース装置３４と、これらの構成要素を接続するバス３５とを有する。

図２～図４では、ユーザ端末１０、コンテナ実行基盤２０、及びコンテナイメージリポジトリマネージャ３０のそれぞれについて、符号は異なるものの、共通する構成としてプロセッサ、メモリ、永続記憶装置、インターフェース装置、及びバスが示されている。これらは物理的な装置としては同様であると考えてよい。

例えば、ユーザ端末１０において、プロセッサ１１は、メモリ１２に記憶されているプログラムを実行することによって、所定の機能を実現する。メモリ１２は、プロセッサ１１によって実行されるプログラム及び当該プログラムの実行に必要なデータを記憶する。上記プログラムは、永続記憶装置１３からメモリ１２にロードされる。インターフェース装置１４は、ネットワークスイッチ４０（４０Ａ）に接続される。このように構成されたユーザ端末１０は、インターフェース装置１４を介して、システム内の他の計算機と通信することができる。

なお、図２～図４は、ユーザ端末、コンテナ実行基盤、及びコンテナイメージリポジトリマネージャがそれぞれ物理的な計算機で実現される場合の各ノードのハードウェア構成例を示したものであるが、これらの計算機は必ずしも全てが物理的な計算機で実現される必要はなく、少なくとも一部が仮想マシンやコンテナ等の仮想環境に置き換えて実現されてもよい。

（２）プログラム及びデータ
図２～図４に示したように、ユーザ端末１０、コンテナ実行基盤２０、及びコンテナイメージリポジトリマネージャ３０は、それぞれのメモリや永続記憶装置に、異なるプログラムやデータを記憶している。以下では、各ノードに記憶される特徴的なプログラムやデータについて説明する。

（２－１）ユーザ端末１０のプログラム及びデータ
図２に示したように、ユーザ端末１０のメモリ１２には、ＯＳ（Operating System）１２１及びウェブブラウザ１２２が記憶される。

（２－２）コンテナ実行基盤２０のプログラム及びデータ
図３に示したように、コンテナ実行基盤２０のメモリ２２には、ＯＳ２２１、コンテナ管理プログラム２２２、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３、コンテナログ管理プログラム２２４、コンテナテーブル２２５、コンテナ実行基盤リソーステーブル２２６、イベント駆動コンテナ設定テーブル２２７、及び複数のコンテナ２２８が記憶される。また、コンテナ実行基盤２０の永続記憶装置２３には、コンテナＡＰＩ呼出しログ格納ファイルシステム２３１、及びコンテナ起動／削除ログ格納ファイルシステム２３２が記憶される。

コンテナ管理プログラム２２２は、コンテナ２２８の起動等、コンテナ２２８に関する全般的な管理を行うプログラムである。

イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、コンテナ２２８のイベント駆動を管理するプログラムである。

コンテナログ管理プログラム２２４は、コンテナ２２８に関して記録されるログを管理するプログラムであって、例えば、永続記憶装置２３に記憶されているファイルシステムを呼び出してログの記録を行わせる。

図５は、コンテナテーブル２２５の一例を示す図である。コンテナテーブル２２５は、コンテナ２２８に関する情報を管理するためのテーブルであって、コンテナ２２８ごとにエントリを有する。図５の場合、コンテナテーブル２２５は、コンテナＩＤ欄２２５１、コンテナイメージＩＤ欄２２５２、コンテナ名欄２２５３、コンテナ起動状態欄２２５４、コンテナ起動時間欄２２５５、イベント駆動欄２２５６、及びコンテナ生存時間欄２２５７のデータ項目を有して構成される。

コンテナテーブル２２５の各データ項目について説明する。コンテナＩＤ欄２２５１は、コンテナ２２８を識別可能な識別子（コンテナＩＤ）を格納する。コンテナイメージＩＤ欄２２５２は、コンテナ２２８のコンテナイメージを識別可能な識別子（コンテナイメージＩＤ）を格納する。コンテナ名欄２２５３は、コンテナ２２８の名称を格納する。コンテナ起動状態欄２２５４は、コンテナ２２８の起動状態を格納する。例えばコンテナ２２８が起動している状態のとき、コンテナ起動状態欄２２５４に「running」と記録される。コンテナ起動時間欄２２５５は、コンテナ２２８の起動に要した時間（コンテナ起動時間）を格納する。イベント駆動欄２２５６は、コンテナ２２８がサーバレス適用（イベント駆動）の対象か否かを示す情報を格納する。例えば、コンテナ２２８がサーバレス適用であれば、イベント駆動欄２２５６に「true」と記録され、コンテナ２２８がサーバレス適用外であれば、イベント駆動欄２２５６に「false」と記録される。コンテナ生存時間欄２２５７は、コンテナ２２８の生存時間（コンテナ生存時間）が格納される。コンテナ生存時間とは、起動コンテナの削除を判断するために設定される時間であって、初期値は既定される。コンテナ生存時間は、例えば、コンテナが起動した後の最後のＡＰＩリクエスト（ＡＰＩレスポンスとしてもよい）を起点とする経過時間で表される。

図６は、コンテナ実行基盤リソーステーブル２２６の一例を示す図である。コンテナ実行基盤リソーステーブル２２６は、コンテナ実行基盤２０のコンテナ２２８に関連するリソースに関する情報を管理するためのテーブルであって、コンテナ２２８ごとにエントリを有する。図６の場合、コンテナ実行基盤リソーステーブル２２６は、ネームスペース名欄２２６１、サービス名欄２２６２、コンテナグループ名欄２２６３、コンテナＩＤ欄２２６４、及びコンテナイメージＩＤ欄２２６５のデータ項目を有して構成される。

コンテナ実行基盤リソーステーブル２２６の各データ項目について説明する。ネームスペース名欄２２６１は、リソースの全体のグループを定義するネームスペース名を格納する。サービス名欄２２６２は、コンテナ２２８へのアクセスポイントを定義するサービス名を格納する。コンテナグループ名欄２２６３は、コンテナ２２８のグループを定義するコンテナグループ名を格納する。コンテナＩＤ欄２２６４は、コンテナ２２８のコンテナＩＤを格納する。コンテナイメージＩＤ欄２２６５は、コンテナ２２８のコンテナイメージＩＤを格納する。

図７は、イベント駆動コンテナ設定テーブル２２７の一例を示す図である。イベント駆動コンテナ設定テーブル２２７は、イベント駆動コンテナに関する設定値を管理するためのテーブルである。図７の場合、イベント駆動コンテナ設定テーブル２２７は、コンテナ生存時間初期値欄２２７１、コンテナ生存時間下限閾値欄２２７２、コンテナ生存時間上限閾値欄２２７３、コンテナ生存時間増減単位欄２２７４、コンテナ起動回数下限閾値欄２２７５、及びコンテナ起動回数上限閾値欄２２７６のデータ項目を有して構成される。

イベント駆動コンテナ設定テーブル２２７の各データ項目について説明する。コンテナ生存時間初期値欄２２７１は、コンテナ生存時間の初期値を格納する。コンテナ生存時間下限閾値欄２２７２は、コンテナ生存時間の下限閾値の時間を格納する。コンテナ生存時間上限閾値欄２２７３は、コンテナ生存時間の上限閾値の時間を格納する。コンテナ生存時間増減単位欄２２７４は、コンテナ生存時間の増減単位時間を格納する。コンテナ起動回数下限閾値欄２２７５は、コンテナ起動回数の下限閾値回数を格納する。コンテナ起動回数上限閾値欄２２７６は、コンテナ起動回数の上限閾値回数を格納する。イベント駆動コンテナ設定テーブル２２７の各項目値は、予め定義され、すべてのコンテナ２２８に共通して適用されるとする。

コンテナ２２８は、マイクロサービスで構成されるアプリケーションの実行環境であり、アプリケーションを構成するマイクロサービスごとに１以上のコンテナ２２８が存在する。アプリケーションのマイクロサービス構成の具体例は、後述する図１１に示す。コンテナ２２８は、サーバレス機能が適用されない場合は、コンテナ実行基盤２０のリソースを割り当てられて常時起動し、サーバレス機能が適用される場合は、イベント（例えばＡＰＩ呼出し）をトリガとして、コンテナ実行基盤２０のリソースが割り当てられて起動する（イベント駆動）。前述した通り、イベント駆動されるコンテナ２２８をイベント駆動コンテナと呼ぶ。

コンテナＡＰＩ呼出しログ格納ファイルシステム２３１は、コンテナ２２８のＡＰＩ呼出しに関するログを記録するファイルシステムである。本実施形態では、コンテナ２２８のＡＰＩ呼出しが行われる場合に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３がコンテナＡＰＩ呼出しログ格納ファイルシステム２３１を呼び出してログを記録させることにより、永続記憶装置２３内にコンテナＡＰＩ呼出しログファイル２３１０（図８参照）が生成／更新される。

図８は、コンテナＡＰＩ呼出しログファイル２３１０の一例を示す図である。コンテナＡＰＩ呼出しログファイル２３１０は、コンテナ２２８のＡＰＩ呼出しのログを記録するファイルであって、ＡＰＩ呼出しの履歴ごとにエントリを有する。図８の場合、コンテナＡＰＩ呼出しログファイル２３１０は、時刻欄２３１１、サービスＩＤ欄２３１２、ＡＰＩ欄２３１３、リクエスト／レスポンス欄２３１４、リクエストＩＤ欄２３１５、ＳｐａｎＩＤ欄２３１６、及び親ＳｐａｎＩＤ欄２３１７のデータ項目を有して構成される。

コンテナＡＰＩ呼出しログファイル２３１０の各データ項目について説明する。時刻欄２３１１は、ＡＰＩ呼出しが実施された時刻の情報を格納する。サービスＩＤ欄２３１２は、ＡＰＩ呼出し先のエンドポイントとなるサービスを識別可能な識別子（サービスＩＤ）を格納する。ＡＰＩ欄２３１３は、ＡＰＩのメソッドとＵＲＩ（Uniform Resource Identifier）を格納する。リクエスト／レスポンス欄２３１４は、ＡＰＩの種別がリクエスト（request）であるかレスポンス（response）であるかを示す情報を格納する。リクエストＩＤ欄２３１５は、ＡＰＩリクエストの識別子となるリクエストＩＤを格納する。ＳｐａｎＩＤ欄２３１６は、ＡＰＩリクエストの処理を識別する識別子（ＳｐａｎＩＤ）を格納する。親ＳｐａｎＩＤ欄２３１７は、ＡＰＩの呼出し元の処理を識別するＳｐａｎＩＤ（親ＳｐａｎＩＤ）を格納する。

コンテナ起動／削除ログ格納ファイルシステム２３２は、イベント駆動されるコンテナ２２８（イベント駆動コンテナ）に関するログを記録するファイルシステムである。本実施形態では、イベント駆動コンテナが起動または削除される場合（または、起動／削除を確認する場合）に、コンテナログ管理プログラム２２４がコンテナ起動／削除ログ格納ファイルシステム２３２を呼び出してログを記録させることにより、永続記憶装置２３内にイベント駆動コンテナ起動／削除ログファイル２３２０（図９参照）が生成／更新される。

図９は、イベント駆動コンテナ起動／削除ログファイル２３２０の一例を示す図である。イベント駆動コンテナ起動／削除ログファイル２３２０は、イベント駆動コンテナの起動／削除のログを記録するファイルであって、イベント駆動コンテナの起動または削除の履歴ごとにエントリを有する。図９の場合、イベント駆動コンテナ起動／削除ログファイル２３２０は、時刻欄２３２１、サービスＩＤ欄２３２２、コンテナＩＤ欄２３２３、コンテナイメージＩＤ欄２３２４、及びコンテナ起動／削除欄２３２５のデータ項目を有して構成される。

イベント駆動コンテナ起動／削除ログファイル２３２０の各データ項目について説明する。時刻欄２３２１は、イベント駆動コンテナが起動または削除された時刻の情報を格納する。サービスＩＤ欄２３２２は、イベント駆動コンテナのエンドポイントとなるサービスのサービスＩＤを格納する。コンテナＩＤ欄２３２３は、イベント駆動コンテナのコンテナＩＤを格納する。コンテナイメージＩＤ欄２３２４は、イベント駆動コンテナのコンテナイメージＩＤを格納する。コンテナ起動／削除欄２３２５は、イベント駆動コンテナが行った動作が起動であるか削除であるかを示す情報を格納する。

（２－３）コンテナイメージリポジトリマネージャ３０のプログラム及びデータ
図４に示したように、コンテナイメージリポジトリマネージャ３０のメモリ３２には、ＯＳ３２１及びコンテナイメージテーブル３２２が記憶される。また、コンテナイメージリポジトリマネージャ３０の永続記憶装置３３には、コンテナイメージの実体の他に、コンテナイメージ格納ファイルシステム３３１が記憶される。

図１０は、コンテナイメージテーブル３２２の一例を示す図である。コンテナイメージテーブル３２２は、永続記憶装置３３に格納されるコンテナイメージの情報を管理するためのテーブルであって、コンテナイメージごとにエントリを有する。図１０の場合、コンテナイメージテーブル３２２は、パス欄３２２１、コンテナイメージＩＤ欄３２２２、及びｔａｇ欄３２２３のデータ項目を有して構成される。

コンテナイメージテーブル３２２の各データ項目について説明する。パス欄３２２１は、コンテナイメージの名前情報を格納する。コンテナイメージＩＤ欄３２２２は、コンテナイメージのコンテナイメージＩＤを格納する。ｔａｇ欄３２２３は、コンテナイメージのメタ情報の配列を格納する。

（３）アプリケーションのマイクロサービス構成
本実施形態では、上述した構成を有するコンテナ実行基盤２０及びコンテナイメージリポジトリマネージャ３０が、アプリケーションの実行環境を、マイクロサービスで構成されるコンテナ２２８で提供する。そして、本実施形態に係るアプリケーション開発支援システム１は、このようなアプリケーションの実行環境（コンテナ）について、サーバレスを適用した際のＡＰＩ応答性能（ＡＰＩ処理時間）の予測値を算出することができ、さらに、サーバレス適用前後のアプリケーションのリソース使用量を算出することができる。

図１１は、１のアプリケーションのコンテナに関するリソースの構成例を示す図である。図１１には、マイクロサービスで構成される１つのアプリケーションの実行環境として４つのコンテナ２２８（個別には、コンテナ２８８ａ～２２８ｄ）が示されている。図１１において、１のアプリケーションのコンテナ２２８に関するリソースの全体（グループ）はネームスペース４１０で表され、ネームスペース４１０は、サービス４２０、コンテナグループ４３０、及びコンテナ２２８等を備えて構成される。

ネームスペース４１０は、リソースのグループを示すものであり、本例では「app1」の名称が付されている。

サービス４２０（個別にはサービス４２０ａ～４２０ｄ）は、各コンテナ２２８へアクセスする際のエンドポイントとなり、本例では、アクセス先のコンテナ２２８と同じ名称（「frontend1」、「backend1」、「backend2」、「backend3」）が付されている。

コンテナグループ４３０は、マイクロサービスを単位とするコンテナ２２８のグループであり、それぞれプロキシコンテナ４３１及びコンテナ２２８を含んで構成される。個別には、コンテナグループ４３０ａは、プロキシコンテナ４３１ａとコンテナ２２８ａを含んで構成され、コンテナグループ４３０ｂは、プロキシコンテナ４３１ｂとコンテナ２２８ｂを含んで構成され、コンテナグループ４３０ｃは、プロキシコンテナ４３１ｃとコンテナ２２８ｃを含んで構成され、コンテナグループ４３０ｄは、プロキシコンテナ４３１ｄとコンテナ２２８ｄを含んで構成される。

各コンテナグループ４３０のコンテナ２２８は、同じコンテナグループ４３０のプロキシコンテナ４３１を経由して、自コンテナグループ４３０外のコンポーネントとの通信４４０を行う。各プロキシコンテナ４３１は、コンテナ２２８に対する通信を管理するものであり、例えば、後述するＡＰＩリクエストヘッダ処理（図１２参照）を実行する。

図１１の場合、通信４４０は、コンテナ実行基盤２０の外部からフロントエンドのコンテナ２２８ａへの通信から始まり、その後、コンテナ２２８ａからコンテナ２２８ｂ、コンテナ２２８ｂからコンテナ２２８ｃ、コンテナ２２８ｃからコンテナ２２８ｄの順に実施されることを想定している。但し、図１１に示したリソース構成及び通信４４０の経路は一例に過ぎず、本実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、コンテナグループ４３０の個数は４以外であってもよいし、１のコンテナグループ４３０のなかに複数のコンテナ２２８が含まれてもよいし、ネームスペース４１０内における通信４４０の経路が図１１と異なるものであってもよい。

（４）処理
本実施形態に係るアプリケーション開発支援システム１が実行する処理について、詳しく説明する。なお、以降の説明では、アプリケーションのコンテナ２２８のリソース構成は、図１１に例示したリソース構成を想定している。

（４－１）ＡＰＩリクエストヘッダ処理
図１２は、ＡＰＩリクエストヘッダ処理の処理手順例を示すフローチャートである。ＡＰＩリクエストヘッダ処理は、ＡＰＩリクエストに対して、ＡＰＩ呼出しログの分析をするためのヘッダ情報を付与する処理であって、コンテナ実行基盤２０のプロキシコンテナ４３１によって実行される。ＡＰＩリクエストヘッダ処理は、後述する他の処理とは独立したタイミングで実行される。ＡＰＩリクエストヘッダ処理において付与される具体的なヘッダは、各ＡＰＩリクエストを識別するためのリクエストＩＤを設定する「X-REQUEST-ID」ヘッダ、各ＡＰＩリクエストの処理を識別するＳｐａｎＩＤを設定する「X-SPAN-ID」ヘッダ、及び、各ＡＰＩリクエストの呼出し元の処理を識別する親ＳｐａｎＩＤを設定する「X-PARENT-SPAN-ID」ヘッダである。

図１２によればまず、プロキシコンテナ４３１は、受信したＡＰＩリクエストのヘッダに「X-REQUEST-ID」ヘッダが含まれるか否かを確認する（ステップＳ１０１）。「X-REQUEST-ID」ヘッダが含まれる場合には（ステップＳ１０１のＹＥＳ）、ステップＳ１０６に進み、「X-REQUEST-ID」ヘッダが含まれない場合には（ステップＳ１０１のＮＯ）、ステップＳ１０２に進む。

ステップＳ１０２では、プロキシコンテナ４３１は、ＡＰＩリクエストを識別するためのリクエストＩＤを、ＵＵＩＤ（Universally Unique Identifier）等のグローバルユニークなＩＤで発行する。

次に、プロキシコンテナ４３１は、ステップＳ１０２で発行したリクエストＩＤを「X-REQUEST-ID」ヘッダに設定し（ステップＳ１０３）、「X-PARENT-SPAN-ID」ヘッダに空文字列を設定し（ステップＳ１０４）、「X-SPAN-ID」ヘッダに空文字列を設定する（ステップＳ１０５）。

ステップＳ１０６では、プロキシコンテナ４３１は、「X-PARENT-SPAN-ID」ヘッダに、「X-SPAN-ID」ヘッダに設定された文字列を設定する。なお、ステップＳ１０１のＮＯを経由してステップＳ１０６の処理が行われる場合は、先に実行されたステップＳ１０４，Ｓ１０５の処理によって、「X-PARENT-SPAN-ID」ヘッダ及び「X-SPAN-ID」ヘッダに空文字列が設定されているため、特段の処理を行わずにステップＳ１０７に進んでもよい。

次に、プロキシコンテナ４３１は、ＳｐａｎＩＤを、ＵＵＩＤ等のグローバルユニークなＩＤで発行する（ステップＳ１０７）。

次に、プロキシコンテナ４３１は、ステップＳ１０７で発行したＳｐａｎＩＤを「X-SPAN-ID」ヘッダに設定し（ステップＳ１０８）、ＡＰＩリクエストヘッダ処理を終了する。

（４－２）イベント駆動コンテナ起動処理
図１３は、イベント駆動コンテナ起動処理の処理手順例を示すフローチャートである。イベント駆動コンテナ起動処理は、イベントのＡＰＩリクエストに対して、サーバレスを適用するコンテナ（イベント駆動コンテナ）を起動する処理であって、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３によって実行される。

図１３によればまず、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、ＡＰＩリクエストを検知する（ステップＳ２０１）。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、ステップＳ２０１で検知したＡＰＩリクエストの送信先のコンテナ２２８について、当該コンテナ２２８のためのサーバリソースをコンテナ実行基盤２０に確保した上で、当該コンテナ２２８を起動し（ステップＳ２０２）、イベント駆動コンテナ起動処理を終了する。なお、イベント駆動コンテナは、イベント駆動によってサーバリソースが確保された後、ＡＰＩレスポンスを返すことによって、ＡＰＩ呼出しに応答する。

（４－３）イベント駆動コンテナ削除処理
図１４は、イベント駆動コンテナ削除処理の処理手順例を示すフローチャートである。イベント駆動コンテナ削除処理は、イベント駆動によって起動されたイベント駆動コンテナを削除する処理であって、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３によって実行される。

図１４によればまず、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、コンテナテーブル２２５で管理されている複数のコンテナ２２８のうちから１つのコンテナ２２８を選択し（以後、本処理において当該コンテナと称する）、当該コンテナが起動中のイベント駆動コンテナであるか否かを判定する（ステップＳ３０１）。具体的には、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、当該コンテナに対応するコンテナテーブル２２５のエントリにおいて、コンテナ起動状態欄２２５４の記録内容が「running」であり、かつ、イベント駆動欄２２５６の記録内容が「true」であるか否かを判定する。ここで、コンテナ起動状態欄２２５４の「running」は当該コンテナが起動中であることを意味し、イベント駆動欄２２５６の「true」は当該コンテナがサーバレス適用対象である、すなわちイベント対象コンテナであることを意味する。

そして、ステップＳ３０１において上記の２つの判定基準がともに満たされる場合、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、当該コンテナが起動中のイベント駆動コンテナであると判定し（ステップＳ３０１のＹＥＳ）、ステップＳ３０２の処理に進む。一方、ステップＳ３０１において上記の２つの判定基準の少なくとも一方が満たされない場合には、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、当該コンテナは起動中のイベント駆動コンテナではないと判定し（ステップＳ３０１のＮＯ）、ステップＳ３０８の処理に進む。

ステップＳ３０２では、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、現在時刻を取得する。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、当該コンテナにおけるＡＰＩリクエストの最新の受信時刻を取得する（ステップＳ３０３）。ＡＰＩリクエストの最新の受信時刻は、コンテナＡＰＩ呼出しログファイル２３１０の時刻欄２３１１の記録内容から取得できる（図８参照）。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、イベント駆動コンテナの生存時間を取得する（ステップＳ３０４）。イベント駆動コンテナの生存時間は、イベント駆動コンテナ設定テーブル２２７のコンテナ生存時間初期値欄２２７１の記録内容から取得できる。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、ステップＳ３０３で取得したＡＰＩリクエストの最新の受信時刻からステップＳ３０２で取得した現在時刻までの経過時間（コンテナ稼働時間）を算出する（ステップＳ３０５）。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、ステップＳ３０５で算出したコンテナ稼働時間（稼働時間）が、ステップＳ３０４で取得したイベント駆動コンテナ生存時間（生存時間）よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ３０６）。稼働時間が生存時間よりも大きい場合は（ステップＳ３０６のＹＥＳ）、ステップＳ３０７に進み、稼働時間が生存時間以下である場合は（ステップＳ３０６のＮＯ）、ステップＳ３０７をスキップしてステップＳ３０８に進む。

ステップＳ３０７では、ステップＳ３０６の判定によって当該コンテナの稼働時間が生存時間を超過していることが確認されていることから、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、当該コンテナを削除し、ステップＳ３０８に進む。

ステップＳ３０８では、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、コンテナテーブル２２５で管理されている複数のコンテナ２２８に、ステップＳ３０１～Ｓ３０７の処理を行っていないコンテナ２２８が存在するか否かを確認する。未処理のコンテナ２２８が存在する場合（ステップＳ３０８のＹＥＳ）、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、未処理のコンテナ２２８のうちの１つを選択し、ステップＳ３０１からの処理を繰り返す。一方、全てのコンテナ２２８について処理済みである場合は（ステップＳ３０８のＮＯ）、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３はイベント駆動コンテナ削除処理を終了する。

（４－４）イベント駆動コンテナＡＰＩ処理時間予測処理
図１５は、イベント駆動コンテナＡＰＩ処理時間予測処理の処理手順例を示すフローチャートである。イベント駆動コンテナＡＰＩ処理時間予測処理は、イベント駆動コンテナがＡＰＩ呼出しを受けてからＡＰＩレスポンスを返して応答するまでに要するＡＰＩ処理時間の予測値（ＡＰＩ処理時間予測値）を算出し、算出したＡＰＩ処理時間予測値を用いて、アプリケーションを構成するコンテナ全体におけるＡＰＩ処理時間の予測値（全ＡＰＩ処理時間予測値）を算出する処理であって、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３によって実行される。

イベント駆動コンテナＡＰＩ処理時間予測処理は、後述するＡＰＩ処理時間表示画面（図２４，図２５参照）において何れかのコンテナがイベント駆動の対象としてユーザから選択された場合、具体的には「サーバレス適用」のチェックボックスにチェックが付けられた場合に、処理が開始される。

図１５によればまず、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、イベント駆動の対象として選択されたコンテナ（以後、対象コンテナ）を選択する（ステップＳ４０１）。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、対象コンテナを呼び出すＡＰＩについてのＡＰＩ情報を取得する（ステップＳ４０２）。ＡＰＩ情報は、コンテナＡＰＩ呼出しログファイル２３１０において、対象コンテナに対応するサービスＩＤ（サービスＩＤ欄２３１２）を有するエントリを検索することによって、当該エントリのＡＰＩ欄２３１３の記録内容から取得することができる。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、ステップＳ４０２でＡＰＩ情報を取得したＡＰＩについて、対象コンテナがＡＰＩリクエストを受け取ってからＡＰＩレスポンスを返すまでに要する応答時間（ＡＰＩ応答時間）を算出する（ステップＳ４０３）。ＡＰＩ応答時間は、ステップＳ４０２で検索したコンテナＡＰＩ呼出しログファイル２３１０のエントリのうち、同一のＡＰＩ情報についてリクエスト／レスポンス欄２３１４に「response」が記録されたエントリの時刻（時刻欄２３１１）からリクエスト／レスポンス欄２３１４に「request」が記録されたエントリの時刻（時刻欄２３１１）を差し引くことによって算出できる。なお、イベント駆動コンテナは、イベント駆動によって起動されるまでは、サーバリソースが割り当てられていないため、ＡＰＩリクエストの受信やＡＰＩレスポンスの送信を行うことはできない。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、対象コンテナのコンテナ起動時間を取得する（ステップＳ４０４）。コンテナ起動時間は、コンテナテーブル２２５のコンテナ起動時間欄２２５５の記録内容から取得することができる。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、ステップＳ４０３で算出したＡＰＩ応答時間とステップＳ４０４で取得したコンテナ起動時間とを合計することによって、ＡＰＩ呼出しが行われてから対象コンテナが応答するまでに要するＡＰＩ処理時間の予測値を算出する（ステップＳ４０５）。

そして最後に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、ステップＳ４０５で算出した対象コンテナにおけるＡＰＩ処理時間予測値に基づいて、アプリケーションのコンテナ２２８全体におけるＡＰＩ処理時間の予測値（全ＡＰＩ処理時間予測値）を算出し、ユーザ端末１０のウェブブラウザ１２２に表示されるＡＰＩ処理時間表示画面の表示内容に反映させ（ステップＳ４０６）、イベント駆動コンテナＡＰＩ処理時間予測処理を終了する。ＡＰＩ処理時間表示画面については、図２４，図２５を参照しながら後述する。

なお、本例では、アプリケーションのコンテナ２２８全体におけるＡＰＩ処理時間の予測値をＡＰＩ処理時間表示画面に反映させる処理（ステップＳ４０６）までをイベント駆動コンテナＡＰＩ処理時間予測処理における一連の処理として説明したが、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、ステップＳ４０６に相当する処理を、上記一連の処理とは別の出力処理として実行するようにしてもよい。

（４－５）コンテナ起動回数オーバヘッド削減処理
図１６は、コンテナ起動回数オーバヘッド削減処理の処理手順例を示すフローチャートである。

図１３及び図１４を参照しながら説明したように、イベント駆動コンテナは、イベント（例えばＡＰＩ呼出し）をトリガとしてイベント駆動し、その後、生存時間が経過した場合に削除される。したがって、イベント駆動コンテナは、起動及び削除の処理が行われるごとにオーバヘッドが発生し、起動回数に応じてオーバヘッドの総量が増加する。ところで、同一のイベント駆動コンテナに対して所定期間内に複数回のイベント（例えばＡＰＩ呼出し）が発生する場合には、イベント駆動コンテナの起動及び削除を複数回繰り返すよりも、生存時間を延長して起動状態を維持しておく方が、オーバヘッドの総量を削減できるケースが想定される。また一方で、イベント駆動コンテナの生存時間が必要以上に長い場合は、起動回数は減少するものの、イベント駆動コンテナの起動状態が無用に続くことによりコンテナ実行基盤２０のリソースを無駄に確保してしまうため、生存時間を短縮したほうが好ましいケースが想定される。

そこで、本実施形態では、イベント駆動コンテナの起動に伴うオーバヘッドの総量を削減するために、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３が、図１６に示すコンテナ起動回数オーバヘッド削減処理を実行することができるようにしている。詳細な処理手順は以下に説明するが、コンテナ起動回数オーバヘッド削減処理において、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、イベント駆動コンテナの過去の動作履歴に基づいてイベント駆動コンテナの生存時間を延長または短縮することによってコンテナ起動回数を調整し、アプリケーションにおけるイベント駆動コンテナの起動に伴うオーバヘッドを削減する。コンテナ起動回数オーバヘッド削減処理は、任意のタイミング（例えば１日に１回）で実行される。

図１６において、ステップＳ５０１～Ｓ５０７の処理は１つのイベント駆動コンテナに関する処理であって、処理対象となる１つのイベント駆動コンテナは、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３が、コンテナテーブル２２５のイベント駆動欄２２５６に「true」と記録されているコンテナから１つを選択することによって決定される。

まず、ステップＳ５０１において、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、処理対象のイベント駆動コンテナの起動回数（コンテナ起動回数）を取得する（ステップＳ５０１）。コンテナ起動回数は、所定期間（例えば、前回のコンテナ起動回数オーバヘッド削減処理が実行されてから現時点まで）を対象として取得され、具体的な回数は、イベント駆動コンテナ起動／削除ログファイル２３２０を参照することによって取得できる。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、ステップＳ５０１で取得したコンテナ起動回数がコンテナ起動回数上限閾値より大きいか否かを判定する（ステップＳ５０２）。コンテナ起動回数上限閾値は、イベント駆動コンテナ設定テーブル２２７のコンテナ起動回数上限閾値欄２２７６に記録されている。ステップＳ５０２においてコンテナ起動回数がコンテナ起動回数上限閾値より大きい場合は（ステップＳ５０２のＹＥＳ）、ステップＳ５０３に進み、コンテナ起動回数がコンテナ起動回数上限閾値以下である場合は（ステップＳ５０２のＮＯ）、ステップＳ５０５に進む。

ステップＳ５０３では、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、処理対象のイベント駆動コンテナにおけるコンテナ生存時間が、コンテナ生存時間上限閾値より小さいか否かを判定する。コンテナ生存時間は、コンテナテーブル２２５のコンテナ生存時間欄２２５７を参照することによって取得でき、初期値は、イベント駆動コンテナ設定テーブル２２７のコンテナ生存時間初期値欄２２７１の記録内容となっている。また、コンテナ生存時間上限閾値は、イベント駆動コンテナ設定テーブル２２７のコンテナ生存時間上限閾値欄２２７３に記録されている。

ステップＳ５０３においてコンテナ生存時間がコンテナ生存時間上限閾値より小さい場合は（ステップＳ５０３のＹＥＳ）、処理対象のイベント駆動コンテナについてコンテナ生存時間を延長する余地があることから、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、コンテナ生存時間を延長するコンテナ生存時間延長処理を実行し（ステップＳ５０４）、その終了後にステップＳ５０８に進む。コンテナ生存時間延長処理の具体的な処理手順については、後述する図１７に第１の処理手順例を示し、図１９に第２の処理手順例を示す。

一方、ステップＳ５０３においてコンテナ生存時間がコンテナ生存時間上限閾値以上である場合は（ステップＳ５０３のＮＯ）、コンテナ起動回数が上限閾値を超えているものの、コンテナ生存時間も上限閾値を超えており、コンテナ生存時間をこれ以上延長することは許容されないため、特段の処理を行わずにステップＳ５０８に進む。

ステップＳ５０５では、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、ステップＳ５０１で取得したコンテナ起動回数がコンテナ起動回数下限閾値より小さいか否かを判定する。コンテナ起動回数下限閾値は、イベント駆動コンテナ設定テーブル２２７のコンテナ起動回数下限閾値欄２２７５に記録されている。ステップＳ５０５においてコンテナ起動回数がコンテナ起動回数下限閾値より小さい場合は（ステップＳ５０５のＹＥＳ）、ステップＳ５０６に進む。一方、ステップＳ５０５においてコンテナ起動回数がコンテナ起動回数下限閾値以上である場合は（ステップＳ５０５のＮＯ）、処理対象のイベント駆動コンテナにおけるコンテナ起動回数が適正な範囲内であるため、特段の処理を行わずにステップＳ５０８に進む。

ステップＳ５０６では、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、処理対象のイベント駆動コンテナにおけるコンテナ生存時間が、コンテナ生存時間下限閾値より大きいか否かを判定する。コンテナ生存時間下限閾値は、イベント駆動コンテナ設定テーブル２２７のコンテナ生存時間下限閾値欄２２７２に記録されている。

ステップＳ５０６においてコンテナ生存時間がコンテナ生存時間下限閾値より大きい場合は（ステップＳ５０６のＹＥＳ）、処理対象のイベント駆動コンテナについてコンテナ生存時間を短縮する余地があることから、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、コンテナ生存時間を短縮するコンテナ生存時間短縮処理を実行し（ステップＳ５０７）、その終了後にステップＳ５０８に進む。コンテナ生存時間短縮処理の具体的な処理手順については、後述する図１８に第１の処理手順例を示し、図２０に第２の処理手順例を示す。

一方、ステップＳ５０６においてコンテナ生存時間がコンテナ生存時間下限閾値以下である場合は（ステップＳ５０６のＮＯ）、コンテナ起動回数が下限閾値を下回っているものの、コンテナ生存時間も下限閾値を超えており、コンテナ生存時間をこれ以上短縮することは許容されないため、特段の処理を行わずにステップＳ５０８に進む。

以上のようにステップＳ５０１～Ｓ５０７の処理が終了すると、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、未処理のイベント駆動コンテナが存在するか否かを判定し（ステップＳ５０８）、未処理のイベント駆動コンテナが存在する場合には（ステップＳ５０８のＹＥＳ）、未処理のイベント駆動コンテナの１つを処理対象に選択し直して、ステップＳ５０１からの処理を繰り返す。一方、ステップＳ５０８において未処理のイベント駆動コンテナが存在しない場合には（ステップＳ５０８のＮＯ）、全てのイベント駆動コンテナについてステップＳ５０１～Ｓ５０７の処理が終了したことから、コンテナ起動回数オーバヘッド削減処理を終了する。

次に、ステップＳ５０４のコンテナ生存時間延長処理、及びステップＳ５０７のコンテナ生存時間短縮処理について、それぞれ２つの処理手順例を説明する。

（４－５－１）第１のコンテナ生存時間延長／短縮処理
図１７は、第１のコンテナ生存時間延長処理の第１の処理手順例を示すフローチャートである。図１７に示した第１のコンテナ生存時間延長処理では、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、処理対象のイベント駆動コンテナのコンテナ生存時間をコンテナ生存時間増減単位の分だけ増加させ（ステップＳ６０１）、その後、処理を終了する。

コンテナ生存時間増減単位の値は、イベント駆動コンテナ設定テーブル２２７のコンテナ生存時間増減単位欄２２７４に記録されている。そこで、ステップＳ６０１において、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、コンテナテーブル２２５において処理対象のイベント駆動コンテナに対応するエントリ（コンテナＩＤが一致するエントリ）のコンテナ生存時間欄２２５７の値を、コンテナ生存時間増減単位の値を加算した後の値で更新する。

以上のように第１のコンテナ生存時間延長処理を実行することにより、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、処理対象のイベント駆動コンテナのコンテナ生存時間をコンテナ生存時間増減単位の１単位分だけ延長することができる。

図１８は、第１のコンテナ生存時間短縮処理の処理手順例を示すフローチャートである。図１８に示した第１のコンテナ生存時間短縮処理では、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、処理対象のイベント駆動コンテナのコンテナ生存時間をコンテナ生存時間増減単位の分だけ減少させ（ステップＳ７０１）、その後、処理を終了する。具体的には、ステップＳ７０１において、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、コンテナテーブル２２５において処理対象のイベント駆動コンテナに対応するエントリ（コンテナＩＤが一致するエントリ）のコンテナ生存時間欄２２５７の値を、コンテナ生存時間増減単位の値を減算した後の値で更新する。

以上のように第１のコンテナ生存時間短縮処理を実行することにより、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、処理対象のイベント駆動コンテナのコンテナ生存時間をコンテナ生存時間増減単位の１単位分だけ短縮することができる。

（４－５－２）第２のコンテナ生存時間延長／短縮処理
図１９は、第２のコンテナ生存時間延長処理の処理手順例を示すフローチャートである。図１９に示した第２のコンテナ生存時間延長処理において、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、単位時間あたりのコンテナ起動回数がコンテナ起動回数上限閾値以下に収まるようなコンテナ生存時間を決定する。

図１９によればまず、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、処理対象のイベント駆動コンテナにおいてコンテナ削除から次のコンテナ起動までに要した時間（コンテナ起動間隔時間）を全て算出し、それらを昇順に整列する（ステップＳ８０１）。より具体的には、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、イベント駆動コンテナ起動／削除ログファイル２３２０を参照して、処理対象のイベント駆動コンテナに対応するエントリ（コンテナＩＤが一致するエントリ）のログを抽出し、時系列で、コンテナが削除されたときの時刻と次にコンテナが起動されたときの時刻との差分を順次算出し、各算出結果を昇順に整列したものを配列「ContainerBootInterval[n]（n＝０，１，２，…）」に格納する。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、ステップＳ８０１で生成した配列「ContainerBootInterval[n]」から、コンテナ生存時間を加算した値がコンテナ生存時間上限閾値よりも大きくなる要素を破棄する（ステップＳ８０２）。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、コンテナ起動回数からコンテナ起動回数上限閾値を減算することによって値「ContainerBootCount」を算出する（ステップＳ８０３）。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、コンテナ起動回数上限閾値以下でコンテナ起動回数を最大とする、コンテナ生存時間の最大値「ContainerSurvivalTime」を算出する（ステップＳ８０４）。具体的には、「ContainerSurvivalTime」は、「コンテナ生存時間＋コンテナ生存時間増減単位×（Ｑ１＋１）」を計算することによって算出される。なお、「Ｑ１」は、「ContainerBootInterval[ContainerBootCount＋１]÷コンテナ生存時間増減単位」の商に相当する。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、ステップＳ８０４で算出した「ContainerSurvivalTime」がコンテナ生存時間上限閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ８０５）。ステップＳ８０５において「ContainerSurvivalTime」がコンテナ生存時間上限閾値以下である場合は、ステップＳ８０６に進み、「ContainerSurvivalTime」がコンテナ生存時間上限閾値より大きい場合は、ステップＳ８０７に進む。

そしてステップＳ８０６では、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、「ContainerSurvivalTime」の値をコンテナ生存時間に設定し、処理を終了する。

一方、ステップＳ８０７では、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、コンテナ生存時間上限閾値をコンテナ生存時間に設定し、処理を終了する。

以上のように第２のコンテナ生存時間延長処理を実行することにより、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、処理対象のイベント駆動コンテナのコンテナ生存時間を、単位時間あたりのコンテナ起動回数がコンテナ起動回数上限閾値以下で最大となるような値に延長することができる。

図２０は、第２のコンテナ生存時間短縮処理の処理手順例を示すフローチャートである。図２０に示した第２のコンテナ生存時間短縮処理において、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、単位時間あたりのコンテナ起動回数がコンテナ起動回数下限閾値以上に収まるようなコンテナ生存時間を決定する。

図２０によればまず、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、処理対象のイベント駆動コンテナにおいてＡＰＩ呼出しが行われた時間間隔（ＡＰＩ呼出し間隔時間）を全て算出し、降順に整列する（ステップＳ９０１）。より具体的には、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、コンテナＡＰＩ呼出しログファイル２３１０を参照して、処理対象のイベント駆動コンテナに対応するエントリ（対応するサービスＩＤが記録されたエントリ）のログを抽出し、時系列で、「request」のＡＰＩ呼出し時刻の間隔を順次算出し、各算出結果を降順に整列したものを配列「APICallInterval[n]（n＝０，１，２，…）」に格納する。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、ステップＳ９０１で生成した配列「APICallInterval[n]」から、コンテナ生存時間を超える要素を破棄する（ステップＳ９０２）。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、コンテナ起動回数下限閾値からコンテナ起動回数を減算することによって値「ContainerBootCount」を算出する（ステップＳ９０３）。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、コンテナ起動回数下限閾値以上でコンテナ起動回数を最小とする、コンテナ生存時間の最小値「ContainerSurvivalTime」を算出する（ステップＳ９０４）。具体的には、「ContainerSurvivalTime」は、「コンテナ生存時間－コンテナ生存時間増減単位×（Ｑ２＋１）」を計算することによって算出される。なお、「Ｑ２」は、「APICallInterval[ContainerBootCount－１]÷コンテナ生存時間増減単位」の商に相当する。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、ステップＳ９０４で算出した「ContainerSurvivalTime」がコンテナ生存時間下限閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ９０５）。ステップＳ９０５において「ContainerSurvivalTime」がコンテナ生存時間下限閾値以上である場合は、ステップＳ９０６に進み、「ContainerSurvivalTime」がコンテナ生存時間下限閾値より小さい場合は、ステップＳ９０７に進む。

そしてステップＳ９０６では、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、「ContainerSurvivalTime」の値をコンテナ生存時間に設定し、処理を終了する。

一方、ステップＳ９０７では、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、コンテナ生存時間下限閾値をコンテナ生存時間に設定し、処理を終了する。

以上のように第２のコンテナ生存時間短縮処理を実行することにより、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、処理対象のイベント駆動コンテナのコンテナ生存時間を、単位時間あたりのコンテナ起動回数がコンテナ起動回数下限閾値以上で最小となるような値に短縮することができる。

（４－６）アプリケーションリソース使用量の算出処理
本実施形態に係るアプリケーション開発支援システム１が、アプリケーションの実行時のコンテナ（イベント駆動コンテナを含む）によるリソースの使用量（アプリケーションリソース使用量）を算出する処理の例として、単位期間メモリ使用量算出処理及び単位期間ＣＰＵ使用量算出処理を説明する。

（４－６－１）単位期間メモリ使用量算出処理
図２１は、単位期間メモリ使用量算出処理の処理手順例を示すフローチャートである。単位期間メモリ使用量算出処理は、単位期間当たりのイベント駆動コンテナによるメモリ使用量（単位期間メモリ使用量）を算出する処理であって、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３によって実行される。単位期間には、１時間、１日、１週間等、任意の期間（時間）を指定することができ、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、単位期間ごとに、単位期間メモリ使用量算出処理を実行する。

図２１によればまず、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、単位期間メモリ使用量の算出に用いる変数「MemoryUsageTime」に「０」を代入して初期化する（ステップＳ１００１）。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、コンテナテーブル２２５を参照して、アプリケーションの実行環境を構成するコンテナ２２８のうちから１つのイベント駆動コンテナを選択し（以後、対象コンテナ）、コンテナ実行基盤２０のＯＳ２２１から、対象コンテナによる現在のメモリ２２の使用量（コンテナメモリ使用量）を取得する（ステップＳ１００２）。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、イベント駆動コンテナ起動／削除ログファイル２３２０を参照して、今回の単位期間における対象コンテナの起動回数を算出する（ステップＳ１００３）。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、コンテナテーブル２２５を参照して、対象コンテナのコンテナ生存時間を取得する（ステップＳ１００４）。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、対象コンテナによる単位期間メモリ使用量を算出し、変数「MemoryUsageTime」の値に加算する（ステップＳ１００５）。対象コンテナによる単位期間メモリ使用量は、ステップＳ１００２～Ｓ１００４で取得した各値（コンテナ起動回数、コンテナ生存時間、コンテナメモリ使用量）の積によって表される。したがって、ステップＳ１００５においてイベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、「MemoryUsageTime＋コンテナ起動回数×コンテナ生存時間×コンテナメモリ使用量」の値を計算し、その算出値を変数「MemoryUsageTime」に代入する。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、コンテナテーブル２２５を参照して、アプリケーションの実行環境を構成するコンテナ２２８のうち、単位期間メモリ使用量を算出していない他のイベント駆動コンテナが存在するか否かを確認する（ステップＳ１００６）。他のイベント駆動コンテナが存在する場合は（ステップＳ１００６のＹＥＳ）、１つのイベント駆動コンテナを次の対象コンテナに選択し、ステップＳ１００２に戻って以降の処理を繰り返す。一方、ステップＳ１００６において未処理のイベント駆動コンテナが存在しない場合には（ステップＳ１００６のＮＯ）、ステップＳ１００７に進む。

そしてステップＳ１００７では、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、変数「MemoryUsageTime」の値を返し、処理を終了する。

以上のように単位期間メモリ使用量算出処理が実行されることにより、アプリケーションの実行環境を構成する全てのイベント駆動コンテナによる単位期間メモリ使用量が「MemoryUsageTime」の値で返される。

そして、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、単位期間ごとに実行する単位期間メモリ使用量算出処理によってステップＳ１００７で返された変数「MemoryUsageTime」の値を用いて、ユーザ端末１０のウェブブラウザ１２２にメモリ使用量表示画面（図２５で後述する）を表示する出力処理を実行することによって、アプリケーションの実行環境を構成するコンテナ２２８による、単位期間あたりのメモリ２２のアプリケーションリソース使用量を時系列に並べて提示することができる。

（４－６－２）単位期間ＣＰＵ使用量算出処理
図２２は、単位期間ＣＰＵメモリ使用量算出処理の処理手順例を示すフローチャートである。単位期間ＣＰＵ使用量算出処理は、単位期間当たりのイベント駆動コンテナによるＣＰＵ使用率の総量（単位期間ＣＰＵ使用量）を算出する処理であって、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３によって実行される。単位期間には、１時間、１日、１週間等、任意の期間（時間）を指定することができ、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、単位期間ごとに、単位期間ＣＰＵ使用量算出処理を実行する。

図２２によればまず、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、単位期間ＣＰＵ使用量の算出に用いる変数「CPUUsageTime」に「０」を代入して初期化する（ステップＳ１１０１）。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、コンテナテーブル２２５を参照して、アプリケーションの実行環境を構成するコンテナ２２８のうちから１つのイベント駆動コンテナを選択し（以後、対象コンテナ）、コンテナ実行基盤２０のＯＳ２２１から、対象コンテナによる現在のプロセッサ２１の使用率（コンテナＣＰＵ使用率）を取得する（ステップＳ１１０２）。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、イベント駆動コンテナ起動／削除ログファイル２３２０を参照して、今回の単位期間における対象コンテナの起動回数を算出する（ステップＳ１１０３）。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、コンテナテーブル２２５を参照して、対象コンテナのコンテナ生存時間を取得する（ステップＳ１１０４）。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、対象コンテナによる単位期間ＣＰＵ使用量を算出し、変数「CPUUsageTime」の値に加算する（ステップＳ１１０５）。対象コンテナによる単位期間ＣＰＵ使用量は、ステップＳ１１０２～Ｓ１１０４で取得した各値（コンテナ起動回数、コンテナ生存時間、コンテナＣＰＵ使用率）の積によって表される。したがって、ステップＳ１１０５においてイベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、「CPUUsageTime＋コンテナ起動回数×コンテナ生存時間×コンテナＣＰＵ使用率」の値を計算し、その算出値を変数「CPUUsageTime」に代入する。

次に、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、コンテナテーブル２２５を参照して、アプリケーションの実行環境を構成するコンテナ２２８のうち、単位期間ＣＰＵ使用量を算出していない他のイベント駆動コンテナが存在するか否かを確認する（ステップＳ１１０６）。他のイベント駆動コンテナが存在する場合は（ステップＳ１１０６のＹＥＳ）、１つのイベント駆動コンテナを次の対象コンテナに選択し、ステップＳ１１０２に戻って以降の処理を繰り返す。一方、ステップＳ１１０６において未処理のイベント駆動コンテナが存在しない場合には（ステップＳ１１０６のＮＯ）、ステップＳ１１０７に進む。

そしてステップＳ１１０７では、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、変数「CPUUsageTime」の値を返し、処理を終了する。

以上のように単位期間ＣＰＵ使用量算出処理が実行されることにより、アプリケーションの実行環境を構成する全てのイベント駆動コンテナによる単位期間ＣＰＵ使用量が「CPUUsageTime」の値で返される。

そして、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、単位期間ごとに実行する単位期間ＣＰＵ使用量算出処理によってステップＳ１１０７で返された変数「CPUUsageTime」の値を用いて、ユーザ端末１０のウェブブラウザ１２２にＣＰＵ使用量表示画面（図２６で後述する）を表示する出力処理を実行することによって、アプリケーションの実行環境を構成するコンテナ２２８による、単位期間あたりのプロセッサ２１（ＣＰＵ）のアプリケーションリソース使用量を時系列に並べて提示することができる。

（５）表示画面
本実施形態に係るアプリケーション開発支援システム１では、ユーザ２が、ユーザ端末１０のウェブブラウザ１２２でイベント駆動コンテナ管理プログラム２２３にアクセスすることにより、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３によって実行された処理の結果に基づく画面をウェブブラウザ１２２に表示させることができる。このような表示画面の具体例を以下に説明する。

（５－１）ＡＰＩ処理時間表示画面
図２３及び図２４は、ＡＰＩ処理時間表示画面の具体例を示す図（その１、その２）である。ＡＰＩ処理時間表示画面は、アプリケーションのサービス間（コンテナ間）のＡＰＩ呼出しの関係図に加えて、各コンテナにおけるＡＰＩ処理時間を表示する画面であって、任意のコンテナにサーバレスを適用した際のＡＰＩ処理時間の見積もり（予測値）も表示することができる。本例では、図１１で示したアプリケーションのリソース構成例を用いている。

図２３のＡＰＩ処理時間表示画面５１０は、サーバレス非適用時の表示画面例である。ＡＰＩ処理時間表示画面５１０の表示構成を説明すると（図２４のＡＰＩ処理時間表示画面５４０も同様）、４つのグループ５２０は、「frontend1」及び「backend1」～「backend3」の４つのサービス（コンテナ）に相当する。そして、各グループ５２０は、サーバレス適用の可否を選択可能なチェックボックス５２１と、当該サービス（コンテナ）における処理時間及び起動時間を示す時間表示５２２とを備えて構成されている。時間表示５２２において、「処理時間」は、対象のコンテナがＡＰＩリクエストを受信してからレスポンスを返すまでに要する時間（ＡＰＩ処理時間）を意味し、「起動時間」は、対象のコンテナの起動に要する時間を意味する。また、通信５３１，５３２は、グループ５２０における送受信を、横方向の時間軸（図中の「time」）に対応して表すものである。

ここで、図２３の場合は、何れのグループ５２０においてもチェックボックス５２１にチェックが付いていないことから、全てのコンテナ２２８がサーバレス非適用である状態を表している。このとき、各グループ５２０のコンテナ２２８は常時起動状態にあり、時間表示５２２に示された起動時間は、実際のＡＰＩ処理時間に対して影響を与えない。例えば、外部からのＡＰＩ呼出しのフロントエンドとなる「frontend1」のグループ５２０（コンテナ）は、ＡＰＩリクエストを受信してから６．０秒でレスポンスを返すことが示されている。

一方、１以上のコンテナ２２８にサーバレスを適用する場合には、イベント駆動コンテナは、イベント駆動で起動した後にＡＰＩレスポンスを返すことができるため、ＡＰＩ処理時間の予測値には、イベント駆動コンテナの起動時間が加算されることになる。図２４のＡＰＩ処理時間表示画面５４０は、このようなサーバレスの適用を想定した場合の予測値を反映させた表示画面の一例である。具体的には、図２３のＡＰＩ処理時間表示画面５１０において「backend2」のグループ５２０のチェックボックス５２１にチェックが付けられた場合（すなわち、図１１に示した「backend2」のコンテナ２２８ｃにサーバレスを適用するとした場合）のＡＰＩ処理時間の見積もり（予測値）が反映されている。

このとき、ウェブブラウザ１２２においてＡＰＩ処理時間表示画面５１０の上記チェックボックス５２１にチェックが付けられると、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３が前述したイベント駆動コンテナＡＰＩ処理時間予測処理（図１５参照）を実行する。当該処理によって、ステップＳ４０５では、対象コンテナ（「backend2」）におけるサーバレス非適用時の処理時間「２．０秒」にイベント駆動による起動時間「５．０秒」を加算して、対象コンテナにおけるＡＰＩ処理時間予測値「７．０秒」が算出される。そして、ステップＳ４０６では、「frontend1」における処理時間「６．０秒」にステップＳ４０５で算出されたＡＰＩ処理時間予測値「７．０秒」が加算されることにより、全ＡＰＩ処理時間予測値「１１．０秒」が算出される。

ＡＰＩ処理時間表示画面５４０では、上記算出値が反映されており、具体的には、「backend2」のグループ５２０の処理時間が「２．０ｓｅｃ→７．０ｓｅｃ」と表示され、「frontend1」のグループ５２０の処理時間が「６．０ｓｅｃ→１１．０ｓｅｃ」と表示される。この結果、ユーザは、ＡＰＩ処理時間表示画面５４０を参照することによって、「backend2」のコンテナ２２８ｃにサーバレスを適用した場合に、アプリケーション全体のＡＰＩ処理時間が５．０秒増加して１１．０秒になるという予測値を確認することができる。

また、図１１のリソース構成におけるＡＰＩ呼出しの順序を考慮すると、「backend2」のコンテナ２２８ｃと「frontend1」のコンテナ２２８ａと間には「backend1」のコンテナ２２８ｂが介在することから、「backend2」のコンテナ２２８ｃをサーバレス化した場合には、その起動時間は、「backend1」のコンテナ２２８ｂの処理時間にも影響を与える。したがって、ＡＰＩ処理時間表示画面５４０では、「backend1」のグループ５２０の処理時間も「frontend1」のグループ５２０の処理時間と同様に５．０秒増加して、「２．０ｓｅｃ→７．０ｓｅｃ」と表示されている。一方で、「backend3」のグループ５２０は、「backend2」のグループとは直接に通信しないことから、処理時間は変更されない。

このように、本実施形態では、ＡＰＩ処理時間表示画面５１０においてサーバレスを適用する候補のコンテナが選択された場合に、選択されたコンテナを対象としてイベント駆動コンテナＡＰＩ処理時間予測処理が実行され、算出されたイベント駆動コンテナのＡＰＩ処理時間の予測値が、コンテナ間のＡＰＩ呼出しの順序を考慮して、各コンテナの処理時間に反映される。したがって、ユーザ２は、ＡＰＩ処理時間表示画面５１０において任意のコンテナ（グループ５２０のチェックボックス５２１）を選択することによって、サーバレス適用時の全体のＡＰＩ処理時間の見積もりを確認することができ、サーバレスを適用するコンテナ２２８の好適な組み合わせを検討することができる。

（５－２）アプリケーションリソース使用量の表示画面
次に、アプリケーションの実行環境を構成するコンテナ２２８が使用した計算リソースの使用量（アプリケーションリソース使用量）を示す表示画面について説明する。

図２５は、メモリ使用量表示画面の一例を示す図である。メモリ使用量表示画面は、アプリケーションリソース使用量の表示画面の一例であって、アプリケーションの実行環境を構成するコンテナ２２８による、単位期間当たりのコンテナ実行基盤２０のメモリ２２の使用量（単位期間メモリ使用量）を時系列で表示する画面である。本例では単位期間を１日としている。

図２５の場合、メモリ使用量表示画面６１０には、１日単位で、アプリケーションの全コンテナ２２８によるメモリ使用量に時間を掛けた総量（単位期間メモリ使用量）が表示されている。ユーザ２は、ユーザ端末１０のウェブブラウザ１２２で所定の操作を行って、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３にアクセスすることにより、メモリ使用量表示画面６１０をウェブブラウザ１２２に呼び出すことができる。このとき、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、自身が定期的に実行した単位期間メモリ使用量算出処理（図２１参照）で返された「MemoryUsageTime」の値を、当該処理の実行タイミングに対応する単位期間ごとに時系列に並べて表示することにより、メモリ使用量表示画面６１０をウェブブラウザ１２２に表示することができる。

このようなメモリ使用量表示画面６１０の利用方法として、例えば前述したＡＰＩ処理時間表示画面５１０，５４０によるＡＰＩ処理時間の予測値の表示を考慮して、任意のコンテナ２２８にサーバレスを適用した場合に、その後のメモリ使用量がどのように変化したかを確認することが挙げられる。

図２６は、ＣＰＵ使用量表示画面の一例を示す図である。ＣＰＵ使用量表示画面は、アプリケーションリソース使用量の表示画面の一例であって、アプリケーションの実行環境を構成するコンテナ２２８による、単位期間当たりのコンテナ実行基盤２０のＣＰＵ２１の使用率の総量（単位期間ＣＰＵ使用量）を時系列で表示する画面である。本例では単位期間を１日としている。

図２６の場合、ＣＰＵ使用量表示画面６２０には、１日単位で、アプリケーションの全コンテナ２２８によるＣＰＵ使用率に時間を掛けた総量（単位期間ＣＰＵ使用量）が表示されている。ユーザ２は、ユーザ端末１０のウェブブラウザ１２２で所定の操作を行って、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３にアクセスすることにより、ＣＰＵ使用量表示画面６２０をウェブブラウザ１２２に呼び出すことができる。このとき、イベント駆動コンテナ管理プログラム２２３は、自身が定期的に実行した単位期間ＣＰＵ使用量算出処理（図２２参照）で返された「CPUUsageTime」の値を、当該処理の実行タイミングに対応する単位期間ごとに時系列に並べて表示することにより、ＣＰＵ使用量表示画面６２０をウェブブラウザ１２２に表示することができる。

このようなＣＰＵ使用量表示画面６２０の利用方法として、例えば前述したＡＰＩ処理時間表示画面５１０，５４０によるＡＰＩ処理時間の予測値の表示を考慮して、任意のコンテナ２２８にサーバレスを適用した場合に、その後のＣＰＵ使用量（ＣＰＵ使用率）がどのように変化したかを確認することが挙げられる。

以上に説明したように、本実施形態に係るアプリケーション開発支援システム１は、マイクロサービスで構成されるアプリケーションの開発において、アプリケーションの実行環境として提供されるコンテナの少なくとも一部にサーバレスを適用可能とするなかで、イベント駆動コンテナＡＰＩ処理時間予測処理の実行結果を用いたＡＰＩ処理時間表示画面５４０の表示によって、上記コンテナにサーバレスを適用する際のＡＰＩ応答性能（ＡＰＩ処理時間）の変化を見積もることができ、さらに、単位期間メモリ使用量算出処理の実行結果を用いたメモリ使用量表示画面６１０の表示や、単位期間ＣＰＵ使用量算出処理の実行結果を用いたＣＰＵ使用量表示画面６２０の表示によって、上記コンテナにサーバレスを適用した後のリソース使用量の変化を確認することができる。かくして、本実施形態に係るアプリケーション開発支援システム１によれば、ＡＰＩ応答性能の維持とアプリケーションリソース使用量の最適化との両立を考慮したサーバレスの適用可否の検討を支援することができる。

また、本実施形態に係るアプリケーション開発支援システム１は、イベント駆動コンテナにおける過去の動作履歴に基づいてイベント駆動コンテナの生存時間を延長または短縮するコンテナ起動回数オーバヘッド削減処理を実行することにより、イベント駆動コンテナの起動に伴うオーバヘッドの総量を削減するようにイベント駆動コンテナの起動回数を調整することができる。かくして、本実施形態に係るアプリケーション開発支援システム１によれば、イベント駆動コンテナの起動に伴うオーバヘッドの低減と、イベント駆動コンテナの起動状態の維持に伴うリソース使用量の抑制とを、好適なバランスで両立させる効果が得られる。

なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために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、実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、図面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。実施には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１ アプリケーション開発支援システム
２ ユーザ
１０ ユーザ端末
１１，２１，３１ プロセッサ
１２，２２，３２ メモリ
１３，２３，３３ 永続記憶装置
１４，２４，３４ インターフェース装置
１５，２５，３５ バス
２０ コンテナ実行基盤
３０ コンテナイメージリポジトリマネージャ
４０（４０Ａ，４０Ｂ） ネットワークスイッチ
４１ ネットワーク
１２１ ＯＳ
１２２ ウェブブラウザ
２２１ ＯＳ
２２２ コンテナ管理プログラム
２２３ イベント駆動コンテナ管理プログラム
２２４ コンテナログ管理プログラム
２２５ コンテナテーブル
２２６ コンテナ実行基盤リソーステーブル
２２７ イベント駆動コンテナ設定テーブル
２２８（２２８ａ～２２８ｄ） コンテナ
２３１ コンテナＡＰＩ呼出しログ格納ファイルシステム
２３２ コンテナ起動／削除ログ格納ファイルシステム
３２１ ＯＳ
３２２ コンテナイメージテーブル
３３１ コンテナイメージ格納ファイルシステム
４１０ ネームスペース
４２０（４２０ａ～４２０ｄ） サービス
４３０（４３０ａ～４３０ｄ） コンテナグループ
４３１（４３１ａ～４３１ｄ） プロキシコンテナ
４４０ 通信
５１０，５４０ ＡＰＩ処理時間表示画面
６１０ メモリ使用量表示画面
６２０ ＣＰＵ使用量表示画面
２３１０ コンテナＡＰＩ呼出しログファイル
２３２０ イベント駆動コンテナ起動／削除ログファイル

Claims (9)

1. 複数のコンテナから構成されるアプリケーションソフトウェアを実行するシステムにおいて前記アプリケーションソフトウェアの開発を支援するアプリケーション開発支援システムであって、
   前記複数のコンテナのリソースを提供するコンテナ実行基盤は、前記複数のコンテナの任意のコンテナにサーバレスを適用してイベント駆動コンテナとする機能を有し、
   前記コンテナ実行基盤のプロセッサがプログラムを実行することにより、
   前記イベント駆動コンテナがＡＰＩ呼出しを受けてからＡＰＩレスポンスを応答するまでに要するＡＰＩ処理時間の予測値を算出し、当該算出した予測値と前記複数のコンテナの間のＡＰＩ呼出しの順序とに基づいて、前記複数のコンテナの全体におけるＡＰＩ処理時間の予測値を算出するＡＰＩ処理時間予測処理と、
   所定の単位期間当たりに前記複数のコンテナが使用するリソースの使用量を算出するリソース使用量算出処理と、
   前記ＡＰＩ処理時間予測処理によって算出された前記複数のコンテナの全体におけるＡＰＩ処理時間の予測値を出力するＡＰＩ処理時間出力処理と、
   前記リソース使用量算出処理によって算出された前記複数のコンテナが使用するリソースの使用量を出力するリソース使用量出力処理と、
   前記イベント駆動コンテナの動作履歴に基づいて、前記イベント駆動コンテナの起動に伴うオーバヘッドの総量を削減するように、前記イベント駆動コンテナの生存時間を調整するコンテナ起動回数オーバヘッド削減処理と、
   を実行する
   ことを特徴とするアプリケーション開発支援システム。
2. 前記コンテナ実行基盤は、
   前記複数のコンテナからサーバレスを適用する候補のコンテナが選択された場合に、当該選択されたコンテナを前記イベント駆動コンテナとして前記ＡＰＩ処理時間予測処理を実行し、
   前記ＡＰＩ処理時間出力処理において、前記複数のコンテナの間のＡＰＩ呼出しの順序を表す情報とともに、前記複数のコンテナの全体におけるＡＰＩ処理時間の予測値を出力する
   ことを特徴とする請求項１に記載のアプリケーション開発支援システム。
3. 前記コンテナ実行基盤は、
   前記複数のコンテナの任意のコンテナにサーバレスが適用された前後で、所定の単位期間ごとに前記リソース使用量算出処理を実行し、
   前記リソース使用量出力処理において、複数回の前記リソース使用量算出処理で算出された前記リソースの使用量を時系列に並べて出力する
   ことを特徴とする請求項１に記載のアプリケーション開発支援システム。
4. 前記リソース使用量算出処理で使用量が算出されるリソースには、前記コンテナ実行基盤におけるメモリまたはプロセッサの少なくとも何れかが含まれる
   ことを特徴とする請求項１に記載のアプリケーション開発支援システム。
5. 前記コンテナ起動回数オーバヘッド削減処理では、
   所定期間における前記イベント駆動コンテナの起動回数が所定の上限閾値を超え、かつ前記イベント駆動コンテナの生存時間が所定の上限閾値を下回る場合に、前記イベント駆動コンテナの生存時間を延長し、
   所定期間における前記イベント駆動コンテナの起動回数が所定の下限閾値を下回り、かつ前記イベント駆動コンテナの生存時間が所定の下限閾値を上回る場合に、前記イベント駆動コンテナの生存時間を短縮する
   ことを特徴とする請求項１に記載のアプリケーション開発支援システム。
6. 前記コンテナ起動回数オーバヘッド削減処理において前記イベント駆動コンテナの生存時間を延長する場合、前記イベント駆動コンテナの動作履歴においてコンテナが削除されてから次に起動されるまでに要した起動間隔に基づいて、前記生存時間の延長時間を決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載のアプリケーション開発支援システム。
7. 前記コンテナ起動回数オーバヘッド削減処理において前記イベント駆動コンテナの生存時間を短縮する場合、前記イベント駆動コンテナの動作履歴においてＡＰＩ呼出しが行われた時間間隔に基づいて、前記生存時間の短縮時間を決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載のアプリケーション開発支援システム。
8. 前記コンテナ起動回数オーバヘッド削減処理において前記イベント駆動コンテナの生存時間を延長または短縮する場合、予め定められた単位時間を用いて、前記生存時間の延長時間または短縮時間を決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載のアプリケーション開発支援システム。
9. 複数のコンテナから構成されるアプリケーションソフトウェアを実行するシステムに対するアプリケーション開発支援方法であって、
   前記複数のコンテナのリソースを提供するコンテナ実行基盤は、前記複数のコンテナの任意のコンテナにサーバレスを適用してイベント駆動コンテナとする機能を有し、
   前記コンテナ実行基盤のプロセッサが、前記イベント駆動コンテナがＡＰＩ呼出しを受けてからＡＰＩレスポンスを応答するまでに要するＡＰＩ処理時間の予測値を算出し、当該算出した予測値と前記複数のコンテナの間のＡＰＩ呼出しの順序とに基づいて、前記複数のコンテナの全体におけるＡＰＩ処理時間の予測値を算出するＡＰＩ処理時間予測ステップと、
   前記コンテナ実行基盤のプロセッサが、所定の単位期間当たりに前記複数のコンテナが使用するリソースの使用量を算出するリソース使用量算出ステップと、
   前記コンテナ実行基盤のプロセッサが、前記ＡＰＩ処理時間予測ステップで算出された前記複数のコンテナの全体におけるＡＰＩ処理時間の予測値を出力するＡＰＩ処理時間出力ステップと、
   前記コンテナ実行基盤のプロセッサが、前記リソース使用量算出ステップで算出された前記複数のコンテナが使用するリソースの使用量を出力するリソース使用量出力ステップと、
   前記コンテナ実行基盤のプロセッサが、前記イベント駆動コンテナの動作履歴に基づいて、前記イベント駆動コンテナの起動に伴うオーバヘッドの総量を削減するように、前記イベント駆動コンテナの生存時間を調整するコンテナ起動回数オーバヘッド削減ステップと、
   を備えることを特徴とするアプリケーション開発支援方法。

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