JP7841990B2 - 計算機システム、デプロイ計画の生成方法、及びデプロイ制御システム - Google Patents

Description

本発明は、複数のインスタンスから構成されるアプリケーションのデプロイ計画の立案技術に関する。

データ解析等を行うために、複数のクラウドシステムを組み合わせて環境を構築するマルチクラウドの導入が進展している。また、サーバレスの技術も注目されている。サーバレスは、例えば、クラウドシステムに関数及びトリガが登録され、トリガが検知された場合に、関数実行に必要なリソースが割り当てられ、リソースを用いて関数が実行される。
マルチクラウドにおけるデータ、関数、及びタスク等のデプロイ計画を立案する技術として特許文献１が知られている。

特許文献１には、サーバレスワークフローに含まれる複数のタスクに関するデータを機械学習モデルに入力し、タスクの実行契機、タスクを実行するクラウドサービスプロバイダを決定することが記載されている。

米国特許出願公開第２０２１／０１３２９４７号明細書

サーバレスインスタンスは、通常、トリガ検知時にリソースが割り当てられ、起動が行われるため応答が低い。以下の説明では、トリガ検知時にリソースの割り当てを行い、起動させることをコールドスタートと記載する。また、デプロイ時に常時リソースを割り当て、起動させることをウォームスタートと記載する。

サーバレスインスタンスをウォームスタート及びコールドスタートの各々で起動させた場合の応答速度及びコスト等が異なる。したがって、複数のインスタンスから構成されるアプリケーションのデプロイ計画の立案において、サーバレスインスタンスの起動方法は重要な要素となる。従来技術では、サーバレスタスクの起動方法を考慮したデプロイ計画の立案は行われていない。

本発明は、サーバレスインスタンスの起動方法を考慮して、通常のインスタンス及びサーバレスインスタンスから構成されるアプリケーション（ワークフロー）のデプロイ計画を立案する技術を実現する。

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、計算機システムであって、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ネットワークインタフェースを有する計算機を少なくとも一つ備え、処理を実行するアプリケーションを構成する複数のインスタンスの各々にリソースを提供する環境を実現する複数の基盤システムと接続し、前記プロセッサは、起動方法として、前記インスタンスのデプロイ時にリソースを割り当てて起動させるウォームスタートと、実行契機の検知時にリソースを割り当てて起動させるコールドスタートとのいずれかを選択可能なサーバレスインスタンスを少なくとも一つ含む前記アプリケーションのデプロイ計画生成要求を受信し、前記複数のインスタンスの各々に必要なリソース量に基づいて、前記複数のインスタンスの各々のデプロイ先の環境の組み合わせである配置パターンを生成し、前記複数のインスタンスの各々の前記起動方法の組み合わせである起動パターンを生成し、前記起動パターンに対して、少なくとも一つの前記サーバレスインスタンスの起動タイミングを立案し、前記配置パターン、前記起動パターン、及び前記起動タイミングを組み合わせて、複数のデプロイ計画を生成し、前記複数のデプロイ計画を表示するための表示情報を生成する。

本発明によれば、計算機システムは、サーバレスインスタンスの起動方法を考慮したアプリケーションのデプロイ計画を立案し、提示できる。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のシステムの構成の一例を示す図である。 実施例１の計算機の構成の一例を示す図である。 実施例１の基盤システム稼働管理情報の一例を説明する図である。 実施例１のインスタンス稼働管理情報の一例を説明する図である。 実施例１の起動時間管理情報の一例を説明する図である。 実施例１のリソース量予測モデル情報の一例を説明する図である。 実施例１の起動時間予測モデル情報の一例を説明する図である。 実施例１のデプロイ計画ＤＢの一例を説明する図である。 実施例１のデプロイ計画ＤＢの一例を説明する図である。 実施例１のデプロイ計画ＤＢの一例を説明する図である。 実施例１のデプロイ計画ＤＢの一例を説明する図である。 実施例１のデプロイ計画ＤＢの一例を説明する図である。 実施例１のデプロイ計画生成システムが実行する基盤システム稼働管理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。 実施例１のデプロイ計画生成システムが実行するインスタンス稼働管理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。 実施例１のデプロイ計画生成システムが実行する起動時間管理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。 実施例１のデプロイ計画生成システムが実行するリソース量予測モデル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。 実施例１のデプロイ計画生成システムが実行する起動時間予測モデル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。 実施例１のシステムにおけるアプリケーションのデプロイ処理の流れを説明するシーケンス図である。 実施例１のシステムにおけるアプリケーションのデプロイ処理の流れを説明するシーケンス図である。 実施例１のクライアントＰＣに表示される画面の一例を示す図である。 実施例１のクライアントＰＣに表示される画面の一例を示す図である。 実施例１のクライアントＰＣに表示される画面の一例を示す図である。 実施例１のデプロイ計画生成システムが実行するデプロイ計画生成処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例１のデプロイ制御システムが実行するデプロイ処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例１のデプロイ制御システムが送信する起動管理情報の一例を示す図である。 実施例１の基盤システムによるアプリケーション呼出処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例２のシステムの構成の一例を示す図である。 実施例２のアプリケーション稼働管理情報の一例を示す図である。 実施例２のクライアントＰＣに表示される画面の一例を示す図である。

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例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１は、実施例１のシステムの構成の一例を示す図である。図２は、実施例１の計算機の構成の一例を示す図である。

実施例１のシステムは、デプロイ計画生成システム１００、クライアントＰＣ１０１、アプリケーションカタログ管理システム１０２、デプロイ制御システム１０３、及び複数の基盤システム（クラウドシステム）１０４から構成される。デプロイ計画生成システム１００、クライアントＰＣ１０１、アプリケーションカタログ管理システム１０２、デプロイ制御システム１０３、及び複数の基盤システム１０４は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）及びＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワークを介して互いに接続される。ネットワークの接続方式は有線及び無線のいずれでもよい。

クライアントＰＣ１０１は、所定のサービスを実現するアプリケーションを利用するユーザが操作する端末である。

基盤システム１０４は、所定のサービスを実現するアプリケーションを構成するインスタンスを実行する環境を提供する計算機システムである。

アプリケーションカタログ管理システム１０２は、アプリケーションに関する情報であるアプリケーションカタログを管理する。

デプロイ計画生成システム１００は、アプリケーションを構成するインスタンスをデプロイするためのデプロイ計画を生成する。インスタンスは、例えば、関数、コンテナ、及び仮想計算機等である。

デプロイ制御システム１０３は、デプロイ計画生成システム１００によって立案され、かつ、ユーザによって選択されたデプロイ計画に基づいて、環境にインスタンスをデプロイする。

デプロイ計画生成システム１００、アプリケーションカタログ管理システム１０２、デプロイ制御システム１０３、及び基盤システム１０４の各々は、例えば、図２に示すような計算機２００から構成される。

計算機２００は、ＣＰＵ２０１、主記憶装置２０２、副記憶装置２０３、及びネットワークインタフェース２０４を有する。各ハードウェア要素はバスを介して互いに接続される。なお、計算機２００は、キーボード、マウス、及びタッチパネル等の入力装置を有してもよいし、また、ディスプレイ等の出力装置を有してもよい。

ＣＰＵ２０１は、主記憶装置２０２に格納されるプログラムを実行する。ＣＰＵ２０１は、プログラムにしたがって処理を実行することによって機能部（モジュール）として機能する。以下の説明では、機能部を主語に処理を説明する場合、ＣＰＵ２０１が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。

主記憶装置２０２は、メモリ等であり、ＣＰＵ２０１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、主記憶装置２０２は、プログラムが一時的に使用するワークエリアを含む。

副記憶装置２０３は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）及びＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等であり、永続的に大量のデータを格納する。主記憶装置２０２に格納されるプログラム及び情報は、副記憶装置２０３に格納されてもよい。この場合、ＣＰＵ２０１が副記憶装置２０３からプログラム及び情報を読み出し、主記憶装置２０２にロードする。

ネットワークインタフェース２０４は、ネットワークを介して外部の装置と通信する。

デプロイ計画生成システム１００は、環境候補検索部１１０、情報収集部１１１、及び予測部１１２を有する。また、デプロイ計画生成システム１００は、基盤システム稼働管理情報１２０、インスタンス稼働管理情報１２１、起動時間管理情報１２２、リソース量予測モデル情報１２３、起動時間予測モデル情報１２４、及びデプロイ計画ＤＢ１２５を保持する。

基盤システム稼働管理情報１２０は、基盤システム１０４の稼働状態を管理するための情報である。インスタンス稼働管理情報１２１は、インスタンスの稼働状態を管理するための情報である。起動時間管理情報１２２は、インスタンスの起動時間を管理するための情報である。リソース量予測モデル情報１２３は、インスタンスのデプロイに必要なリソース量を予測するためのモデルを管理するための情報である。起動時間予測モデル情報１２４は、インスタンスの起動時間を予測するためのモデルを管理するための情報である。デプロイ計画ＤＢ１２５は、インスタンスをデプロイする環境の組み合わせ等を含むデプロイ計画に関する情報を格納するデータベースである。

情報収集部１１１は、各種情報を収集する。予測部１１２は、リソース量予測モデル情報１２３を用いて、インスタンスのデプロイに必要なリソース量を予測し、また、起動時間予測モデル情報１２４を用いて、インスタンスの起動時間を予測する。環境候補検索部１１０は、インスタンスをデプロイする環境の組み合わせを検索し、デプロイ計画を生成する。

なお、デプロイ計画生成システム１００が有する各機能部については、複数の機能部を一つの機能部にまとめてもよいし、一つの機能部を機能毎に複数の機能部に分けてもよい。例えば、予測部１１２を、リソース量を予測する機能部と、起動時間を予測する機能部とに分けてもよい。

図３は、実施例１の基盤システム稼働管理情報１２０の一例を説明する図である。

基盤システム稼働管理情報１２０は、基盤システムＩＤ３０１、クラスタＩＤ３０２、ＣＰＵ情報３０３、メモリ情報３０４、及びタイムスタンプ３０５を含むエントリを格納する。一つの環境に対して一つのエントリが存在する。なお、エントリに含まれるフィールドは前述したものに限定されない。前述したフィールドのいずれかを含まなくてもよいし、また、他のフィールドを含んでもよい。

基盤システムＩＤ３０１は、基盤システム１０４のＩＤを格納するフィールドである。クラスタＩＤ３０２は、環境を構成するクラスタのＩＤを格納するフィールドである。基盤システム１０４には一つ以上のクラスタが構成され、一つのクラスタを用いて一つの環境が実現されるものとする。

ＣＰＵ情報３０３は、クラスタが有するＣＰＵに関する情報を格納するフィールド群である。ＣＰＵ情報３０３には、諸元、総数量、及び未割当量等のフィールドが含まれる。メモリ情報３０４は、クラスタが有するメモリに関する情報を格納するフィールド群である。メモリ情報３０４には、諸元、総量、及び未割当量等のフィールドが含まれる。なお、エントリは、ネットワーク帯域等に関するフィールドを含んでもよい。

タイムスタンプ３０５は、エントリに対応する情報を取得した日時を格納するフィールドである。

図４は、実施例１のインスタンス稼働管理情報１２１の一例を説明する図である。

インスタンス稼働管理情報１２１は、アプリケーションＩＤ４０１、インスタンスＩＤ４０２、インスタンス種別４０３、ＣＰＵ情報４０４、メモリ情報４０５、及びタイムスタンプ４０６を含むエントリを格納する。一つのインスタンスに対して一つのエントリが存在する。なお、エントリに含まれるフィールドは前述したものに限定されない。前述したフィールドのいずれかを含まなくてもよいし、また、他のフィールドを含んでもよい。

アプリケーションＩＤ４０１は、アプリケーションのＩＤを格納するフィールドである。インスタンスＩＤ４０２は、アプリケーションを構成するインスタンスのＩＤを格納するフィールドである。インスタンス種別４０３は、インスタンスの種別を格納するフィールドである。例えば、関数、コンテナ、及び仮想計算機等が格納される。

本実施例では、インスタンスの種別に応じて起動方法が判別される。関数等、サーバレスインスタンスの場合、コールドスタート及びウォームスタートのいずれかを選択できる。ウォームスタートは、デプロイ時にリソースを割当て、起動させることを示す。コールドスタートは、デプロイ時には起動させず、リクエスト受信時にインスタンスにリソースを割当て、起動させることを示す。

ＣＰＵ情報４０４は、インスタンスのＣＰＵの使用量に関する情報を格納するフィールド群である。ＣＰＵ情報４０４には、割当値、最小使用率、最大使用率、及び平均使用率等のフィールドが含まれる。メモリ情報４０５は、インスタンスのメモリの使用量に関する情報を格納するフィールド群である。メモリ情報４０５には、割当量、最小使用量、最大使用量、及び平均使用量等のフィールドが含まれる。なお、エントリは、ネットワーク帯域等に関するフィールドを含んでもよい。

タイムスタンプ４０６は、エントリに対応する情報を取得した日時を格納するフィールドである。

図５は、実施例１の起動時間管理情報１２２の一例を説明する図である。

起動時間管理情報１２２は、アプリケーションＩＤ５０１、インスタンスＩＤ５０２、インスタンス種別５０３、環境５０４、リソース５０５、起動種別５０６、起動時間５０７、及びタイムスタンプ５０８を含むエントリを格納する。一つのインスタンスに対して一つのエントリが存在する。なお、エントリに含まれるフィールドは前述したものに限定されない。前述したフィールドのいずれかを含まなくてもよいし、また、他のフィールドを含んでもよい。

アプリケーションＩＤ５０１、インスタンスＩＤ５０２、及びインスタンス種別５０３は、アプリケーションＩＤ４０１、インスタンスＩＤ４０２、及びインスタンス種別４０３と同一のフィールドである。

環境５０４は、インスタンスがデプロイされた基盤システム１０４及びクラスタのＩＤを格納するフィールドである。リソース５０５は、インスタンスに対して割り当てられたリソースに関する情報を格納するフィールド群である。リソース５０５には、ＣＰＵ及びメモリ等のフィールドが含まれる。

起動種別５０６は、インスタンスの起動種別を格納するフィールドである。起動種別５０６には、ウォームスタート及びコールドスタートのいずれかが格納される。起動時間５０７は、リクエストを受信してからインスタンスが処理を実行可能な状態になるまでの時間（起動時間）を格納するフィールドである。

タイムスタンプ５０８は、起動時間が計測された日時を格納するフィールドである。

図６は、実施例１のリソース量予測モデル情報１２３の一例を説明する図である。

リソース量予測モデル情報１２３は、アプリケーションＩＤ６０１、インスタンスＩＤ６０２、インスタンス種別６０３、モデル６０４、及びタイムスタンプ６０５を含むエントリを格納する。一つのインスタンスに対して一つのエントリが存在する。なお、エントリに含まれるフィールドは前述したものに限定されない。前述したフィールドのいずれかを含まなくてもよいし、また、他のフィールドを含んでもよい。

アプリケーションＩＤ６０１、インスタンスＩＤ６０２、及びインスタンス種別６０３は、アプリケーションＩＤ４０１、インスタンスＩＤ４０２、及びインスタンス種別４０３と同一のフィールドである。

モデル６０４は、各リソースのリソース量を予測するためのモデルを格納するフィールド群である。モデル６０４には、ＣＰＵ及びメモリ等のリソース量を予測するためのモデルを格納するフィールドが含まれる。

タイムスタンプ６０５は、モデルが登録された日時を格納するフィールドである。

図７は、実施例１の起動時間予測モデル情報１２４の一例を説明する図である。

起動時間予測モデル情報１２４は、アプリケーションＩＤ７０１、インスタンスＩＤ７０２、インスタンス種別７０３、モデル７０４、及びタイムスタンプ７０５を含むエントリを格納する。一つのインスタンスに対して一つのエントリが存在する。なお、エントリに含まれるフィールドは前述したものに限定されない。前述したフィールドのいずれかを含まなくてもよいし、また、他のフィールドを含んでもよい。

アプリケーションＩＤ７０１、インスタンスＩＤ７０２、及びインスタンス種別７０３は、アプリケーションＩＤ４０１、インスタンスＩＤ４０２、及びインスタンス種別４０３と同一のフィールドである。

モデル７０４は、インスタンスの起動種別ごとの起動時間を予測するためのモデルを格納するフィールド群である。モデル７０４には、コールドスタートの起動時間を予測するためのモデルと、ウォームスタートの起動時間を予測するためのモデルとが格納される。

タイムスタンプ７０５は、モデルが登録された日時を格納するフィールドである。

図８Ａ、図８Ｂ、図８Ｃ、図８Ｄ、及び図８Ｅは、実施例１のデプロイ計画ＤＢ１２５の一例を説明する図である。

デプロイ計画ＤＢ１２５は、予測リソース量情報８００、配置パターン情報８１０、起動パターン情報８２０、起動タイミング情報８３０、及びデプロイ計画管理情報８４０を含む。

図８Ａに示す予測リソース量情報８００は、インスタンスに必要なリソース量の予測値を管理するための情報である。予測リソース量情報８００は、インスタンスＩＤ８０１、インスタンス種別８０２、及びリソース量８０３を含むエントリを格納する。一つのインスタンスに対して一つのエントリが存在する。なお、エントリに含まれるフィールドは前述したものに限定されない。前述したフィールドのいずれかを含まなくてもよいし、また、他のフィールドを含んでもよい。

インスタンスＩＤ８０１及びインスタンス種別８０２は、インスタンスＩＤ４０２及びインスタンス種別４０３と同一のフィールドである。

リソース量８０３は、インスタンスに必要なリソース量の予測値を格納するフィールドである。リソース量８０３には、ＣＰＵ及びメモリ等のリソース量の予測値が格納される。

図８Ｂに示す配置パターン情報８１０は、アプリケーションを構成するインスタンスの各々のデプロイ先の環境の組み合わせを示す配置パターンを管理するための情報である。配置パターン情報８１０は、配置パターンＩＤ８１１及びインスタンス８１２を含むエントリを格納する。一つの配置パターンに対して一つのエントリが存在する。なお、エントリに含まれるフィールドは前述したものに限定されない。前述したフィールドのいずれかを含まなくてもよいし、また、他のフィールドを含んでもよい。

配置パターンＩＤ８１１は、配置パターンのＩＤを格納するフィールドである。インスタンス８１２は、アプリケーションを構成する各インスタンスのデプロイ先の環境の情報を格納するフィールド群である。インスタンス８１２には、アプリケーションを構成するインスタンスの数だけフィールドが存在する。フィールドには、基盤システム１０４のＩＤ及びクラスタのＩＤの組み合わせが格納される。

図８Ｃに示す起動パターン情報８２０は、アプリケーションを構成するインスタンスの各々の起動種別の組み合わせを示す起動パターンを管理するための情報である。起動パターン情報８２０は、起動パターンＩＤ８２１及びインスタンス８２２を含むエントリを格納する。一つの起動パターンに対して一つのエントリが存在する。なお、エントリに含まれるフィールドは前述したものに限定されない。前述したフィールドのいずれかを含まなくてもよいし、また、他のフィールドを含んでもよい。

起動パターンＩＤ８２１は、起動パターンのＩＤを格納するフィールドである。インスタンス８２２は、アプリケーションを構成する各インスタンスの起動種別を格納するフィールド群である。インスタンス８２２には、アプリケーションを構成するインスタンスの数だけフィールドが存在する。フィールドには、ウォームスタート及びコールドスタートのいずれかが格納される。

図８Ｄに示す起動タイミング情報８３０は、起動パターンに対するインスタンスの起動タイミングを管理するための情報である。起動タイミング情報８３０は、起動タイミングＩＤ８３１、起動パターンＩＤ８３２、及び起動タイミング８３３を含むエントリを格納する。一つの起動タイミングに対して一つのエントリが存在する。なお、エントリに含まれるフィールドは前述したものに限定されない。前述したフィールドのいずれかを含まなくてもよいし、また、他のフィールドを含んでもよい。

起動タイミングＩＤ８３１は、起動タイミングのＩＤを格納するフィールドである。起動パターンＩＤ８３２は、起動タイミングの設定対象である起動パターンのＩＤを格納するフィールドである。起動タイミング８３３は、起動パターンに対するインスタンスの起動タイミングを格納するフィールドである。

図８Ｅに示すデプロイ計画管理情報８４０は、アプリケーションを構成するインスタンスをデプロイするためのデプロイ計画を管理するための情報である。デプロイ計画管理情報８４０は、配置パターンＩＤ８４１、起動パターンＩＤ８４２、起動タイミング８４３、予測処理時間８４４、予測起動時間８４５、予測コスト８４６、及び予測消費電力８４７を含むエントリを格納する。一つのデプロイ計画に対して一つのエントリが存在する。なお、エントリに含まれるフィールドは前述したものに限定されない。前述したフィールドのいずれかを含まなくてもよいし、また、他のフィールドを含んでもよい。

実施例１では、デプロイ計画は、配置パターン、起動パターン、及び起動タイミングの組み合わせによって定義される。

配置パターンＩＤ８４１、起動パターンＩＤ８４２、及び起動タイミング８４３は、配置パターンＩＤ８１１、起動パターンＩＤ８２１、及び起動タイミングＩＤ８３１と同一のフィールドである。

予測処理時間８４４は、デプロイ計画に基づいてインスタンスをデプロイした場合のアプリケーションの処理時間の予測値を格納するフィールドである。予測起動時間８４５は、デプロイ計画に基づいてインスタンスをデプロイした場合において、コールドスタートのインスタンスの起動時間の予測値を格納するフィールドである。予測コスト８４６は、デプロイ計画に基づいてインスタンスをデプロイした場合のアプリケーションの運用に要するコストの予測値を格納するフィールドである。予測消費電力８４７は、デプロイ計画に基づいてインスタンスをデプロイした場合のアプリケーションの運用による消費電力の予測値を格納するフィールドである。

予測処理時間８４４、予測起動時間８４５、予測コスト８４６、及び予測消費電力８４７は、デプロイ計画の性能指標である。

図９は、実施例１のデプロイ計画生成システム１００が実行する基盤システム稼働管理情報１２０の更新処理の一例を説明するフローチャートである。

情報収集部１１１は、基盤システム１０４から基盤システム１０４の稼働情報を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、情報収集部１１１は、取得要求を送信することによって基盤システム１０４から基盤システム１０４の稼働情報を取得する。また、基盤システム１０４が周期的に基盤システム１０４の稼働情報を送信するようにしてもよい。

基盤システム１０４の稼働情報には、基盤システム１０４のＩＤ、クラスタのＩＤ、及びリソースの情報等が含まれる。

情報収集部１１１は、取得した基盤システム１０４の稼働情報に基づいて基盤システム稼働管理情報１２０を更新する（ステップＳ１０２）。基盤システム稼働管理情報１２０に稼働情報を取得した基盤システム１０４のエントリが存在しない場合、情報収集部１１１は、基盤システム稼働管理情報１２０にエントリを追加し、追加されたエントリに稼働情報に含まれる値を設定する。基盤システム稼働管理情報１２０に稼働情報を取得した基盤システム１０４のエントリが存在する場合、情報収集部１１１は、当該エントリに稼働情報に含まれる値を上書きする。

図１０は、実施例１のデプロイ計画生成システム１００が実行するインスタンス稼働管理情報１２１の更新処理の一例を説明するフローチャートである。

情報収集部１１１は、基盤システム１０４からインスタンスの稼働情報を取得する（ステップＳ２０１）。例えば、情報収集部１１１は、取得要求を送信することによって基盤システム１０４から、当該基盤システム１０４が提供する環境にデプロイされているインスタンスの稼働情報を取得する。基盤システム１０４が周期的にインスタンスの稼働情報を送信するようにしてもよい。また、基盤システム１０４は、インスタンスによる処理が実行された場合、稼働情報を送信するようにしてもよい。

インスタンスの稼働情報には、基盤システム１０４のＩＤ、クラスタのＩＤ、アプリケーションのＩＤ、インスタンスのＩＤ及び種別、並びに、リソースの使用量に関する情報等が含まれる。

情報収集部１１１は、取得したインスタンスの稼働情報に基づいてインスタンス稼働管理情報１２１を更新する（ステップＳ２０２）。インスタンス稼働管理情報１２１に稼働情報を取得したインスタンスのエントリが存在しない場合、情報収集部１１１は、インスタンス稼働管理情報１２１にエントリを追加し、追加されたエントリに稼働情報に含まれる値を設定する。インスタンス稼働管理情報１２１に稼働情報を取得したインスタンスのエントリが存在する場合、情報収集部１１１は、当該エントリに稼働情報に含まれる値を上書きする。

図１１は、実施例１のデプロイ計画生成システム１００が実行する起動時間管理情報１２２の更新処理の一例を説明するフローチャートである。

情報収集部１１１は、基盤システム１０４からインスタンスの起動処理情報を取得する（ステップＳ３０１）。例えば、基盤システム１０４は、インスタンスの起動処理を実行した場合、インスタンスの起動処理情報を送信する。

起動処理情報には、アプリケーションのＩＤ、インスタンスのＩＤ及び種別、基盤システム１０４のＩＤ、環境のＩＤ、インスタンスに割り当てられたリソース量、起動種別、及び起動時間等が含まれる。

情報収集部１１１は、取得したインスタンスの起動処理情報に基づいて起動時間管理情報１２２を更新する（ステップＳ３０２）。起動時間管理情報１２２に起動処理情報を取得したインスタンスのエントリが存在しない場合、情報収集部１１１は、起動時間管理情報１２２にエントリを追加し、追加されたエントリに起動処理情報に含まれる値を設定する。起動時間管理情報１２２に起動処理情報を取得したインスタンスのエントリが存在する場合、情報収集部１１１は、当該エントリに起動処理情報に含まれる値を上書きする。

図１２は、実施例１のデプロイ計画生成システム１００が実行するリソース量予測モデル情報１２３の更新処理の一例を説明するフローチャートである。

予測部１１２は、インスタンス稼働管理情報１２１を参照し（ステップＳ４０１）、インスタンスのリソースの割当量に関する情報を用いて、各リソースのリソース量予測モデルを生成する（ステップＳ４０２）。例えば、多変量解析、機械学習等を用いて、モデルが生成される。本発明は、モデルの生成手法に限定されない。

予測部１１２は、リソース量予測モデルの生成結果に基づいて、リソース量予測モデル情報１２３を更新する（ステップＳ４０３）。リソース量予測モデル情報１２３にインスタンスのエントリが存在しない場合、予測部１１２は、リソース量予測モデル情報１２３にエントリを追加し、当該エントリにＩＤ及びリソース量予測モデル等を設定する。リソース量予測モデル情報１２３にインスタンスのエントリが存在する場合、予測部１１２は、当該エントリのモデル６０４に、生成されたリソース量予測モデルを上書きする。

図１３は、実施例１のデプロイ計画生成システム１００が実行する起動時間予測モデル情報１２４の更新処理の一例を説明するフローチャートである。

予測部１１２は、起動時間管理情報１２２を参照し（ステップＳ５０１）、インスタンスの起動時間に関する情報を用いて、インスタンスの起動時間予測モデルを生成する（ステップＳ５０２）。例えば、多変量解析、機械学習等を用いて、モデルが生成される。本発明は、モデルの生成手法に限定されない。

予測部１１２は、起動時間予測モデルの生成結果に基づいて、起動時間予測モデル情報１２４を更新する（ステップＳ５０３）。起動時間予測モデル情報１２４にインスタンスのエントリが存在しない場合、予測部１１２は、起動時間予測モデル情報１２４にエントリを追加し、当該エントリにＩＤ及び起動時間予測モデル等を設定する。起動時間予測モデル情報１２４にインスタンスのエントリが存在する場合、予測部１１２は、当該エントリのモデル７０４に、生成された起動時間予測モデルを上書きする。

図１４Ａ及び図１４Ｂは、実施例１のシステムにおけるアプリケーションのデプロイ処理の流れを説明するシーケンス図である。図１５、図１６、及び図１７は、実施例１のクライアントＰＣ１０１に表示される画面の一例を示す図である。

ユーザが操作するクライアントＰＣ１０１は、アプリケーションカタログ管理システム１０２にアプリケーション一覧取得要求を送信する（ステップＳ６０１）。

アプリケーションカタログ管理システム１０２は、アプリケーション一覧取得要求を受信した場合、クライアントＰＣ１０１にアプリケーション一覧を送信する（ステップＳ６０２）。アプリケーション一覧には、アプリケーションカタログ管理システム１０２が管理するアプリケーションに関する情報が含まれる。

クライアントＰＣ１０１を操作するユーザは、アプリケーション一覧を参照して、使用するアプリケーションを選択する。ユーザが操作するクライアントＰＣ１０１は、ユーザによって選択されたアプリケーションを取得するために、アプリケーションカタログ管理システム１０２にアプリケーション取得要求を送信する（ステップＳ６０３）。

アプリケーションカタログ管理システム１０２は、アプリケーション取得要求を受信した場合、クライアントＰＣ１０１にアプリケーションを送信する（ステップＳ６０４）。

ユーザが操作するクライアントＰＣ１０１は、デプロイ計画生成システム１００にデプロイ計画生成要求を送信する（ステップＳ６０５）。デプロイ計画生成要求にはアプリケーションに関する情報が含まれる。なお、ＫＰＩ等、デプロイ計画の絞り込みに使用する情報が含まれてもよい。

クライアントＰＣ１０１は、例えば、図１５に示すような画面１５００を介してデプロイ計画生成要求を送信する。画面１５００は、入力ボックス１５０１、設定欄１５０２、設定欄１５０３、設定欄１５０４、実行ボタン１５０５、及びキャンセルボタン１５０６を含む。

入力ボックス１５０１は、アプリケーションの実体であるファイル等を入力するためのボックスである。

設定欄１５０２及び設定欄１５０３は、デプロイ計画の評価指標であるＫＰＩを設定するための欄である。本実施例では、少なくとも一つの性能指標がＫＰＩとして選択される。ユーザは、ラジオボタンを操作することによって、設定欄１５０２及び設定欄１５０３のいずれかに入力を行う。

設定欄１５０２には、入力ボックス１５１１、１５１２及び追加ボタン１５１３が含まれる。入力ボックス１５１１は、ＫＰＩの種別を入力するためのボックスである。入力ボックス１５１２は、ＫＰＩの目標値を入力するためのボックスである。追加ボタン１５１３は、入力ボックス１５１１、１５１２を追加するためのボタンである。

設定欄１５０３には入力ボックス１５１４が含まれる。入力ボックス１５１４は、フェーズを入力するためのボックスである。フェーズは、アプリケーションのデプロイを行うフェーズを表し、テストフェーズ及び本番フェーズ等が考えられる。例えば、ユーザは、図１６に示すような画面１６００を用いて、フェーズに対して予めＫＰＩが設定する。

画面１６００は、入力ボックス１６０１、１６０２、１６０３、追加ボタン１６０４、登録ボタン１６０５、及びキャンセルボタン１６０６を含む。

入力ボックス１６０１は、フェーズの名称を入力するためのボックスである。入力ボックス１６０２、１６０３は、入力ボックス１５１１、１５１２と同一のボックスである。追加ボタン１６０４は追加ボタン１５１３と同一のボタンである。

登録ボタン１６０５は、フェーズに対するＫＰＩの設定を登録するためのボタンである。キャンセルボタン１６０６は、操作を取り消すためのボタンである。

図１５の説明に戻る。設定欄１５０４は、起動パターンの制約を設定するための欄である。ユーザは、ウォームスタートのみの起動パターン、コールドスタートのみの起動パターン、並びに、ウォームスタート及びコールドスタートが混在した起動パターンのいずれかを指定できる。なお、設定欄１５０４には、並列して起動させるインスタンスの数（閾値）を設定するためのボックスが含まれてもよい。

実行ボタン１５０５は、デプロイ計画生成要求を送信するための操作ボタンである。キャンセルボタン１５０６は、操作を取り消すためのボタンである。

デプロイ計画生成システム１００は、デプロイ計画生成要求を受信した場合、デプロイ計画生成処理を実行する（ステップＳ６０６）。デプロイ計画生成処理の詳細は後述する。

デプロイ計画生成システム１００は、デプロイ計画生成処理の結果として、クライアントＰＣ１０１にデプロイ計画表示情報を送信する（ステップＳ６０７）。

クライアントＰＣ１０１は、デプロイ計画表示情報を受信した場合、図１７に示すような画面１７００を表示する。画面１７００は、テーブル１７０１、デプロイボタン１７０２、及びキャンセルボタン１７０３を含む。

テーブル１７０１は、デプロイ計画を表示するテーブルである。テーブル１７０１は、選択１７１１、配置パターン１７１２、起動パターン１７１３、起動タイミング１７１４、予測処理時間１７１５、予測起動時間１７１６、予測コスト１７１７、及び予測消費電力１７１８を含むエントリを格納する。一つのデプロイ計画に対して一つのエントリが存在する。なお、エントリに含まれるフィールドは前述したものに限定されない。前述したフィールドのいずれかを含まなくてもよいし、また、他のフィールドを含んでもよい。

選択１７１１は、採用するデプロイ計画を選択するためのボックスを格納するフィールドである。配置パターン１７１２は、インスタンスのデプロイ先の環境の組み合わせを格納するフィールドである。起動パターン１７１３は、インスタンスの起動種別の組み合わせを格納するフィールドである。起動タイミング１７１４は、インスタンスの起動タイミングに関する情報を格納するフィールドである。

予測処理時間１７１５、予測起動時間１７１６、予測コスト１７１７、及び予測消費電力１７１８は、予測処理時間８４４、予測起動時間８４５、予測コスト８４６、及び予測消費電力８４７と同一のフィールドである。

デプロイボタン１７０２は、アプリケーションのデプロイ要求を送信するためのボタンである。キャンセルボタン１７０３は、操作を取り消すためのボタンである。

ユーザは、テーブル１７０１を参照して、採用するデプロイ計画を選択し、デプロイボタン１７０２を操作する。クライアントＰＣ１０１は、デプロイ計画生成システム１００に、選択されたデプロイ計画の識別情報及びアプリケーションを含むデプロイ要求を送信する（ステップＳ６１０）。

デプロイ計画生成システム１００は、デプロイ要求を受信した場合、デプロイ制御システム１０３に、選択されたデプロイ計画に関する情報及びアプリケーションを含むデプロイ要求を送信する（ステップＳ６１１）。なお、デプロイ計画生成システム１００は、デプロイ計画ＤＢ１２５から、選択されなかったデプロイ計画に関する情報を削除する。

デプロイ制御システム１０３は、デプロイ要求を受信した場合、基盤システム１０４の環境にインスタンスをデプロイする（ステップＳ６１２）。

デプロイ制御システム１０３は、基盤システム１０４へのインスタンスのデプロイが完了した場合、クライアントＰＣ１０１にデプロイ完了通知を送信する（ステップＳ６１３）。

クライアントＰＣ１０１は、デプロイ完了通知を受信した後、所定のタイミングでアプリケーションを利用する（ステップＳ６１４）。

図１８は、実施例１のデプロイ計画生成システム１００が実行するデプロイ計画生成処理の一例を説明するフローチャートである。

まず、予測部１１２は、アプリケーションに関する情報及びリソース量予測モデル情報１２３を用いて、インスタンスの予測リソース量を算出する（ステップＳ７０１）。予測部１１２は算出結果に基づいて予測リソース量情報８００を生成する。

次に、環境候補検索部１１０は、インスタンスの予測リソース量及び基盤システム稼働管理情報１２０に基づいて、インスタンスの配置パターンを生成する（ステップＳ７０２）。具体的には、以下のような処理が実行される。

（Ｓ７０２－１）環境候補検索部１１０は、インスタンスを一つ選択する。

（Ｓ７０２－２）環境候補検索部１１０は、基盤システム稼働管理情報１２０を参照して、選択したインスタンスの予測リソース量を割り当てることができる環境（基盤システム１０４及びクラスタ）を特定する。環境候補検索部１１０は、インスタンスと特定された環境とを対応づけたデータをワークエリアに保存する。

（Ｓ７０２－３）環境候補検索部１１０は、全てのインスタンスについて処理が完了したか否かを判定する。全てのインスタンスについて処理が完了していない場合、環境候補検索部１１０は、Ｓ７０２－１に戻る。

（Ｓ７０２－４）全てのインスタンスについて処理が完了した場合、環境候補検索部１１０は、各インスタンスの環境を組み合わせることによって配置パターンを生成する。環境候補検索部１１０は生成結果に基づいて配置パターン情報８１０を生成する。

以上がステップＳ７０２の処理の説明である。

次に、環境候補検索部１１０は、インスタンスの起動パターンを生成する（ステップＳ７０３）。具体的には、以下のような処理が実行される。

（Ｓ７０３－１）環境候補検索部１１０は、インスタンスを一つ選択する。

（Ｓ７０３－２）環境候補検索部１１０は、選択したインスタンスの種別に基づいて、起動種別を特定する。例えば、インスタンスが関数である場合、ウォームスタート及びコールドスタートが特定される。環境候補検索部１１０は、インスタンスと特定された起動種別とを対応づけたデータをワークエリアに保存する。

（Ｓ７０３－３）環境候補検索部１１０は、全てのインスタンスについて処理が完了したか否かを判定する。全てのインスタンスについて処理が完了していない場合、環境候補検索部１１０は、Ｓ７０３－１に戻る。

（Ｓ７０３－４）全てのインスタンスについて処理が完了した場合、環境候補検索部１１０は、各インスタンスの起動種別を組み合わせることによって起動パターンを生成する。環境候補検索部１１０は生成結果に基づいて起動パターン情報８２０を生成する。このとき、環境候補検索部１１０は、設定欄１５０４の情報に基づいて、生成する起動パターンを制御する。

以上がステップＳ７０３の処理の説明である。

次に、環境候補検索部１１０は、起動パターンのループ処理を開始する（ステップＳ７０４）。具体的には、環境候補検索部１１０は、起動パターン情報８２０からエントリを一つ選択する。

次に、環境候補検索部１１０は、起動パターンに対する起動タイミングを立案する（ステップＳ７０５）。

例えば、環境候補検索部１１０は、並列で起動させるインスタンスの数が最大となるように起動タイミングを立案する。また、並列で起動させるインスタンスの数（閾値）が指定されている場合、環境候補検索部１１０は、並設で起動させるインスタンスの数が閾値より大きくなるように起動タイミングを立案する。例えば、コールドスタートのインスタンスを三つ含む起動パターンであり、かつ、閾値が「１」である場合、三つ又は二つのインスタンスを並列で起動させる起動タイミングが立案される。これによって、立案される起動タイミングの数を抑制できる。したがって、処理負荷を低減できる。

環境候補検索部１１０は、起動パターンと、一つの起動タイミングとの組み合わせを起動タイミング情報８３０に登録する。

次に、環境候補検索部１１０は、配置パターン、起動パターン、及び起動タイミングを組み合わせることによってデプロイ計画を生成する（ステップＳ７０６）。環境候補検索部１１０は、デプロイ計画管理情報８４０にデプロイ計画を登録する。なお、この時点では、予測処理時間８４４、予測起動時間８４５、予測コスト８４６、及び予測消費電力８４７は空欄である。

環境候補検索部１１０は、全ての起動パターンについて処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ７０７）。

全ての起動パターンについて処理が完了していない場合、環境候補検索部１１０はステップＳ７０４に戻る。

全ての起動パターンについて処理が完了した場合、環境候補検索部１１０は、デプロイ計画を絞り込む（ステップＳ７０８）。具体的には、以下のような処理が実行される。

（Ｓ７０８－１）環境候補検索部１１０は、予測部１１２に、デプロイ計画の各々について性能指標の予測値の算出を指示する。

（Ｓ７０８－２）予測部１１２はデプロイ計画を選択する。

（Ｓ７０８－３）予測部１１２は、インスタンスの情報及び起動時間予測モデル情報１２４を用いて、デプロイ計画に含まれる各インスタンスの予測起動時間を算出する。また、予測部１１２は、デプロイ計画に基づいて、予測処理時間、予測コスト、及び予測消費電力を算出する。予測処理時間は、例えば、アプリケーションの実行履歴に基づいて算出できる。予測コスト及び予測消費電力は、デプロイ先の環境及びリソース量に基づいて算出できる。予測部１１２は、デプロイ計画に対応するエントリの予測処理時間８４４、予測起動時間８４５、予測コスト８４６、及び予測消費電力８４７に算出結果を設定し、処理の終了を環境候補検索部１１０に通知する。

（Ｓ７０８－４）環境候補検索部１１０は、デプロイ計画管理情報８４０から、ＫＰＩを満たさないデプロイ計画を削除する。例えば、処理時間がＫＰＩとして指定されている場合、環境候補検索部１１０は、予測処理時間及び予測起動時間の合計値とＫＰＩの目標値との比較結果に基づいて、ＫＰＩを満たすか否かを判定する。

以上がステップＳ７０８の処理の説明である。

次に、環境候補検索部１１０は、デプロイ計画管理情報８４０に基づいてデプロイ計画表示情報を生成する（ステップＳ７０９）。

なお、アプリケーションがサーバレスインスタンスを含まない場合、ステップＳ７０３からステップＳ７０７は実行されない。この場合、配置パターンがデプロイ計画として出力される。

なお、環境候補検索部１１０は、ＫＰＩの値に基づいて、デプロイ計画をソートしてもよい。このとき、配置パターン及び起動パターンが同一であって、起動タイミング（並列数）が異なるデプロイ計画について、ＫＰＩの違いに差がない場合、環境候補検索部１１０は、並列数が小さいデプロイ計画を優先的に表示するようにしてもよい。

実施例１の環境候補検索部１１０は、インスタンスのデプロイ先の環境の組み合わせを立案するだけではなく、環境におけるインスタンスの起動パターン及び起動タイミングも同時に立案できる。これによって、サーバレスインスタンスの起動方法が考慮されたデプロイ計画を提示することができる。

図１９は、実施例１のデプロイ制御システム１０３が実行するデプロイ処理の一例を説明するフローチャートである。図２０は、実施例１のデプロイ制御システム１０３が送信する起動管理情報２０００の一例を示す図である。

デプロイ制御システム１０３は、デプロイ計画に基づいて、デプロイするインスタンスを一つ選択する（ステップＳ８０１）。

デプロイ制御システム１０３は、デプロイ計画に基づいて、インスタンスを所定の基盤システム１０４の環境にデプロイする（ステップＳ８０２）。

デプロイ制御システム１０３は、インスタンスがデプロイされた基盤システム１０４に起動管理情報２０００を登録する（ステップＳ８０３）。

起動管理情報２０００は、デプロイ計画に含まれる起動パターン及び起動タイミングに基づいて生成される。起動管理情報２０００は、アプリケーションＩＤ２００１、インスタンスＩＤ２００２、及び起動タイミング２００３を含むエントリを格納する。一つのエントリは一つのインスタンスに対応する。

アプリケーションＩＤ２００１及びインスタンスＩＤ２００２は、アプリケーションＩＤ４０１及びインスタンスＩＤ４０２と同一のフィールドである。起動タイミング２００３は、インスタンスの起動タイミングに関する情報を格納するフィールドである。なお、ウォームスタートのインスタンスの起動タイミング２００３は空欄である。

なお、デプロイ制御システム１０３は、起動管理情報２０００とともに、インスタンスの実行フローを定義した情報を登録してもよい。

デプロイ制御システム１０３は、全てのインスタンスのデプロイが完了したか否かを判定する（ステップＳ８０４）。全てのインスタンスのデプロイが完了していない場合、デプロイ制御システム１０３はステップＳ８０１に戻る。

全てのインスタンスのデプロイが完了した場合、デプロイ制御システム１０３はデプロイ処理を終了する。

なお、起動管理情報２０００は、起動タイミングに関連するインスタンスがデプロイされた基盤システム１０４のみに登録されてもよい。

図２１は、実施例１の基盤システム１０４によるアプリケーション呼出処理の一例を説明するフローチャートである。

基盤システム１０４は、インスタンスに対するリクエストを受信した場合（ステップＳ９０１）、起動管理情報２０００を参照して、他のインスタンスを起動させる必要があるか否かを判定する（ステップＳ９０２）。すなわち、インスタンスに対するリクエストの受信を契機に起動させるインスタンスが存在するか否かが判定される。

他のインスタンスを起動させる必要がない場合、基盤システム１０４はステップＳ９０４に進む。

他のインスタンスを起動させる必要がある場合、基盤システム１０４は、起動管理情報２０００に基づいて、他のインスタンスを起動させる（ステップＳ９０３）。その後、基盤システム１０４はステップＳ９０４に進む。例えば、他のインスタンスが自基盤システム１０４の環境にデプロイされている場合、基盤システム１０４は、他のインスタンスにリソースを割り当てて起動させる。他のインスタンスが他の基盤システム１０４の環境にデプロイされている場合、基盤システム１０４は、他の基盤システム１０４にインスタンスの起動を指示する。

ステップＳ９０４では、基盤システム１０４は、受信したリクエストに対する処理をインスタンスに実行させる（ステップＳ９０４）。

インスタンスのデプロイ時に基盤システム１０４に起動管理情報２０００を登録することによって、インスタンスの起動を自動化することができる。

以上で説明したように、実施例１のデプロイ計画生成システム１００は、サーバレスインスタンスの起動方法が考慮されたデプロイ計画を立案し、提示することができる。

実施例２では、インスタンスの再デプロイを行うシステムについて説明する。以下、実施例１との差異を中心に実施例２について説明する。

図２２は、実施例２のシステムの構成の一例を示す図である。

実施例２のシステムの構成は実施例１と同一である。実施例２では、デプロイ計画生成システム１００の構成が一部異なる。実施例２のデプロイ計画生成システム１００は、アプリケーション稼働管理情報１２６を保持する。

図２３は、実施例２のアプリケーション稼働管理情報１２６の一例を示す図である。

アプリケーション稼働管理情報１２６は、アプリケーションの稼働状態を管理するための情報である。アプリケーション稼働管理情報１２６は、アプリケーションＩＤ２３０１、配置パターン２３０２、起動パターン２３０３、起動タイミング２３０４、処理時間２３０５、コスト２３０６、及び消費電力２３０７を含むエントリを格納する。一つのアプリケーションに対して一つのエントリが存在する。なお、エントリに含まれるフィールドは前述したものに限定されない。前述したフィールドのいずれかを含まなくてもよいし、また、他のフィールドを含んでもよい。

アプリケーションＩＤ２３０１は、アプリケーションＩＤ４０１と同一のフィールドである。

配置パターン２３０２は、インスタンスの配置パターンを格納するフィールドである。起動パターン２３０３は、インスタンスの起動パターンを格納するフィールドである。起動タイミング２３０４は、インスタンスの起動タイミングに関する情報を格納するフィールドである。

処理時間２３０５は、アプリケーションの処理時間を格納するフィールドである。コスト２３０６は、アプリケーションの運用に要するコストを格納するフィールドである。消費電力２３０７は、アプリケーションの運用による消費電力を格納するフィールドである。

実施例２のデプロイ計画生成システム１００が実行する情報（基盤システム稼働管理情報１２０、インスタンス稼働管理情報１２１、起動時間管理情報１２２、リソース量予測モデル情報１２３、及び起動時間予測モデル情報１２４）の更新処理は実施例１と同一である。実施例２のアプリケーションのデプロイ処理の流れは実施例１と同一である。ただし、実施例２では、デプロイ計画生成システム１００は、クライアントＰＣ１０１からデプロイ要求を受信した場合（ステップＳ６１０）、アプリケーション稼働管理情報１２６にエントリを追加する。デプロイ計画生成システム１００は、選択されたデプロイ計画に基づいて、追加されたエントリのアプリケーションＩＤ２３１０、配置パターン２３０２、起動パターン２３０３、及び起動タイミング２３０４に値を設定する。

実施例２のデプロイ計画生成システム１００が実行するデプロイ計画生成処理は実施例１と同一である。実施例２のデプロイ制御システム１０３が実行するデプロイ処理は実施例１と同一である。実施例２の基盤システム１０４が実行するアプリケーション呼出処理は実施例１と同一である。

実施例２では、デプロイ計画生成システム１００の情報収集部１１１が、基盤システム１０４からアプリケーションの稼働情報を取得し、取得した情報に基づいてアプリケーション稼働管理情報１２６を更新する。

実施例２では、クライアントＰＣ１０１は、任意のタイミングで、デプロイ計画生成システム１００に再デプロイ要求を送信する。この場合、デプロイ計画生成システム１００は、図２４に示すような画面をクライアントＰＣ１０１に表示する。

画面２４００は、入力ボックス２４０１、表示ボタン２４０２、表示欄２４０３、設定欄２４０４、設定欄２４０５、設定欄２４０６、実行ボタン２４０７、及びキャンセルボタン２４０８を含む。

設定欄２４０４、設定欄２４０５、設定欄２４０６、実行ボタン２４０７、及びキャンセルボタン２４０８は、設定欄１５０２、設定欄１５０３、設定欄１５０４、実行ボタン１５０５、及びキャンセルボタン１５０６と同一である。

入力ボックス２４０１は、アプリケーションのＩＤ等を入力するためのボックスである。表示ボタン２４０２は、アプリケーションの稼働状態を表示するためのボタンである。表示欄２４０３は、アプリケーションの稼働情報を表示する欄である。

表示ボタン２４０２が操作された場合、デプロイ計画生成システム１００は、アプリケーション稼働管理情報１２６から指定されたアプリケーションの稼働情報を取得し、クライアントＰＣ１０１に送信する。クライアントＰＣ１０１は、表示欄２４０３に、受信したアプリケーション稼働情報を表示する。

実行ボタン２４０７が操作された場合、デプロイ計画生成システム１００はデプロイ計画生成処理を実行する。このとき、前回採用されたデプロイ計画は表示対象から除外される。

実施例２によれば、ユーザは、アプリケーションの稼働状態が予測と大きく乖離等している場合に、デプロイ計画を見直すことができる。

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、Ｐｙｔｈｏｎ、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 デプロイ計画生成システム
１０１ クライアントＰＣ
１０２ アプリケーションカタログ管理システム
１０３ デプロイ制御システム
１０４ 基盤システム
１１０ 環境候補検索部
１１１ 情報収集部
１１２ 予測部
１２０ 基盤システム稼働管理情報
１２１ インスタンス稼働管理情報
１２２ 起動時間管理情報
１２３ リソース量予測モデル情報
１２４ 起動時間予測モデル情報
１２５ デプロイ計画ＤＢ
１２６ アプリケーション稼働管理情報
２００ 計算機
２０１ ＣＰＵ
２０２ 主記憶装置
２０３ 副記憶装置
２０４ ネットワークインタフェース
８００ 予測リソース量情報
８１０ 配置パターン情報
８２０ 起動パターン情報
８３０ 起動タイミング情報
２０００ 起動管理情報
１５００、１６００、１７００、２４００ 画面

Claims (8)

1. 計算機システムであって、
   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ネットワークインタフェースを有する計算機を少なくとも一つ備え、
   処理を実行するアプリケーションを構成する複数のインスタンスの各々にリソースを提供する環境を実現する複数の基盤システムと接続し、
   前記プロセッサは、
   起動方法として、デプロイ時にリソースを割り当てて起動させるウォームスタートと、実行契機の検知時にリソースを割り当てて起動させるコールドスタートとのいずれかを選択可能なサーバレスインスタンスを少なくとも一つ含む前記アプリケーションのデプロイ計画生成要求を受信し、
   前記複数のインスタンスの各々に必要なリソース量に基づいて、前記複数のインスタンスの各々のデプロイ先の環境の組み合わせである配置パターンを生成し、
   前記複数のインスタンスの各々の前記起動方法の組み合わせである起動パターンを生成し、
   前記起動パターンに対して、少なくとも一つの前記サーバレスインスタンスの起動タイミングを立案し、
   前記配置パターン、前記起動パターン、及び前記起動タイミングを組み合わせて、複数のデプロイ計画を生成し、
   前記複数のデプロイ計画を表示するための表示情報を生成することを特徴とする計算機システム。
2. 請求項１に記載の計算機システムであって、
   前記デプロイ計画生成要求には、前記起動パターンの制約に関する情報が含まれ、
   前記プロセッサは、前記起動パターンの制約に関する情報に基づいて、前記起動パターンを生成することを特徴とする計算機システム。
3. 請求項２に記載の計算機システムであって、
   前記アプリケーションは、複数の前記サーバレスインスタンスを含み、
   前記デプロイ計画生成要求には、前記コールドスタートを採用する前記サーバレスインスタンスの起動処理の並列数の閾値が含まれ、
   前記プロセッサは、前記コールドスタートを採用する前記サーバレスインスタンスの起動処理の並列数が前記閾値より大きくなる前記起動タイミングを立案することを特徴とする計算機システム。
4. 請求項１に記載の計算機システムであって、
   前記デプロイ計画生成要求には、前記デプロイ計画を評価するための評価指標の目標値が含まれ、
   前記プロセッサは、
   前記複数のデプロイ計画の各々の前記評価指標の値を算出し、
   前記複数のデプロイ計画の各々の前記評価指標の値と、前記目標値との比較結果に基づいて、提示する前記デプロイ計画を選択することを特徴とする計算機システム。
5. 計算機システムが実行する、処理を実行するアプリケーションを構成する複数のインスタンスのデプロイ計画の生成方法であって、
   前記計算機システムは、
   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ネットワークインタフェースを有する計算機を少なくとも一つ含み、
   前記複数のインスタンスの各々にリソースを提供する環境を実現する複数の基盤システムと接続し、
   前記デプロイ計画の生成方法は、
   前記計算機が、起動方法として、デプロイ時にリソースを割り当てて起動させるウォームスタートと、実行契機の検知時にリソースを割り当てて起動させるコールドスタートとのいずれかを選択可能なサーバレスインスタンスを少なくとも一つ含む前記アプリケーションのデプロイ計画生成要求を受信する第１のステップと、
   前記計算機が、前記複数のインスタンスの各々に必要なリソース量に基づいて、前記複数のインスタンスの各々のデプロイ先の環境の組み合わせである配置パターンを生成する第２のステップと、
   前記計算機が、前記複数のインスタンスの各々の前記起動方法の組み合わせである起動パターンを生成する第３のステップと、
   前記計算機が、前記起動パターンに対して、少なくとも一つの前記サーバレスインスタンスの起動タイミングを立案する第４のステップと、
   前記計算機が、前記配置パターン、前記起動パターン、及び前記起動タイミングを組み合わせて、複数のデプロイ計画を生成する第５のステップと、
   前記計算機が、前記複数のデプロイ計画を表示するための表示情報を生成する第６のステップと、を含むことを特徴とするデプロイ計画の生成方法。
6. 請求項５に記載のデプロイ計画の生成方法であって、
   前記デプロイ計画生成要求には、前記起動パターンの制約に関する情報が含まれ、
   前記第３のステップは、前記計算機が、前記起動パターンの制約に関する情報に基づいて、前記起動パターンを生成するステップを含むことを特徴とするデプロイ計画の生成方法。
7. 請求項６に記載のデプロイ計画の生成方法であって、
   前記アプリケーションは、複数の前記サーバレスインスタンスを含み、
   前記デプロイ計画生成要求には、前記コールドスタートを採用する前記サーバレスインスタンスの起動処理の並列数の閾値が含まれ、
   前記第５のステップは、前記計算機が、前記コールドスタートを採用する前記サーバレスインスタンスの起動処理の並列数が前記閾値より大きくなる前記起動タイミングを立案するステップを含むことを特徴とするデプロイ計画の生成方法。
8. 請求項５に記載のデプロイ計画の生成方法であって、
   前記デプロイ計画生成要求には、前記デプロイ計画を評価するための評価指標の目標値が含まれ、
   前記第６のステップは、
   前記計算機が、前記複数のデプロイ計画の各々の前記評価指標の値を算出するステップと、
   前記計算機が、前記複数のデプロイ計画の各々の前記評価指標の値と、前記目標値との比較結果に基づいて、提示する前記デプロイ計画を選択するステップと、を含むことを特徴とするデプロイ計画の生成方法。