JPH05289891A - 性能予測装置におけるcpu使用時間算定方式 - Google Patents

性能予測装置におけるcpu使用時間算定方式

Info

Publication number
JPH05289891A
JPH05289891A JP11241692A JP11241692A JPH05289891A JP H05289891 A JPH05289891 A JP H05289891A JP 11241692 A JP11241692 A JP 11241692A JP 11241692 A JP11241692 A JP 11241692A JP H05289891 A JPH05289891 A JP H05289891A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
job
time
cpu usage
data
usage time
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP11241692A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2808584B2 (ja
Inventor
Akira Shiromizu
明 白水
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NEC Corp filed Critical NEC Corp
Priority to JP11241692A priority Critical patent/JP2808584B2/ja
Publication of JPH05289891A publication Critical patent/JPH05289891A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP2808584B2 publication Critical patent/JP2808584B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【目的】 性能予測装置の予測結果の誤差となる業務を
構成する各ジョブの非課金時間を算定し課金時間に加算
して総CPU使用時間を求めることで、業務負荷情報を
補正しより正確な予測結果を得られる様にする。 【構成】 性能予測装置1中のCPU使用時間算定手段
3と非課金時間算定表8によって構成される。 【効果】 CPU使用時間算定手段が業務負荷情報を生
成する際に、業務を構成する各ジョブの非課金時間を算
定し、業務負荷情報に加味することで、システムの負荷
状況をより反映した正確な性能予測結果を得ることがで
きる効果がある。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は計算機システムの運用管
理に利用される性能予測装置のCPU使用時間算定方式
に関する。
【0002】
【従来の技術】従来の計算機システムにおいては、計算
機システムを構成する各資源、例えば中央処理装置に使
用率、主記憶装置のページフォルト回数、外部記憶装置
の使用率等を定期的に記録したシステム資源稼働状況デ
ータと、同時刻に実行されたジョブがその処理時間中に
システムを構成する各資源をどれだけ使用したかを記録
したジョブ実行情報データをシステム稼働状況記録デー
タファイルに出力する機能、その後その内容を出力装置
よりリストとして出力する機能がある。
【0003】ジョブ実行情報データに記録されたCPU
使用時間は、一般的にそのジョブ自身が使用した課金時
間が記録される。そのジョブがシステムで動作するため
に、システムを制御するOSが使用したCPU使用時間
(非課金時間)は記録されない。つまりそのジョブが処
理時間中に使用した総CPU使用時間は記録されていな
い。
【0004】またシステム稼働状況記録データを入力し
て、システムで実行される各業務がその処理時間中に、
システムを構成する各資源をどれだけ使用するかという
業務負荷情報を生成し、その各業務が任意のシステム上
で任意の処理件数だけ実行された時のシステム性能をシ
ミュレーションする性能予測装置がある。
【0005】しかし、シミュレーションの対象となる各
業務の業務負荷情報を生成するために必要な、一業務を
構成する各ジョブの総CPU使用時間の一部である非課
金時間をシステム稼働状況記録データ以外のどこからか
参照したり、もしくは何らかの他の情報を参考にして算
出して、システム稼働状況記録データに記録されている
そのジョブの課金時間に加算して、そのジョブの総CP
U使用時間として、業務負荷情報を生成している性能予
測装置はない。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】従来の性能予測装置で
は、シミュレーションの対象となる各業務の業務負荷情
報に一業務を構成する各ジョブの非課金時間が加味され
ていないため、非課金の割合がシステムによっては微量
であったとしても、システム性能予測結果に誤差を生じ
る。
【0007】これらの誤差はあるケースでは、あくまで
性能予測はシミュレーションであるため誤差は仕方ない
と考えられる。また別のケースでは、予測結果をもとに
業務負荷情報のCPU使用時間を人為的に増加させるこ
とで解消している。
【0008】本発明の目的は予測結果の誤差の原因とな
る業務を構成する各ジョブの非課金時間を算出し、課金
時間に加算して、各ジョブの総CPU使用時間を求める
ことにより、システムの負荷状況をより反映した業務負
荷情報を生成することで、より正確なシステム性能予測
結果を求めることができるCPU使用時間算定方式を提
供することにある。
【0009】
【課題を解決するための手段】本発明の性能予測装置に
おけるCPU使用時間算定方式は、計算機システムを構
成する各々の資源の使用状況について定期的に採取され
たシステム資源稼働状況データ及び同時刻に実行されて
いたジョブの実行状況につてい採取されたジョブ実行情
報データからなるシステム稼働状況記録データを入力と
して、システムで実行される各業務がその処理時間中
に、システムを構成する各資源をどれだけ使用するかと
いう業務負荷情報を作成し、各々の業務負荷情報を持っ
た各業務が、任意のシステム上で任意の処理件数だけ実
行された時のシステム性能をシミュレーションする性能
予測装置において、システム稼働状況記録データを入力
として、シミュレーションの対象とする各業務の業務負
荷情報を生成するために必要な、一業務を構成する各ジ
ョブ総CPU使用時間を算出するために、各ジョブの非
課金時間を算出し、システム稼働状況記録データに記録
されているそのジョブの課金時間に加算して、そのジョ
ブの総CPU使用時間とする、CPU使用時間算定手段
を備えている。
【0010】
【作用】本発明の性能予測装置におけるCPU使用時間
算定方式においては、CPU使用時間算定手段が、業務
負荷情報生成手段から特定のジョブのCPU使用時間を
算出する様に起動されると、CPU使用時間算定手段が
保持する非課金時間算定表に基づいて非課金時間を算定
し、システム稼働状況記録データに記録されているその
ジョブの課金時間に加算して、そのジョブの総CPU使
用時間を求め、業務負荷情報生成手段に返却する。
【0011】
【実施例】次に、本発明の1実施例について図面を参照
して詳細に説明する。
【0012】図1は本発明の1実施例のブロック図であ
る。
【0013】図1を参照すると、本実施例は、性能予測
装置1内に、業務負荷情報生成手段2と、CPU使用時
間算定手段3とを含む。
【0014】外部記憶装置4内には、システム稼働状況
記録データ5を含む。
【0015】主記憶装置6内には、システム稼働状況記
録データ5の一部分であるシステム稼働状況記録データ
7がロードされ、非課金時間算定表8、作業領域9が存
在する。
【0016】性能予測装置1内の業務負荷情報生成手段
2は、外部記憶装置4内のシステム稼働状況記録データ
5の任意時間帯のデータを主記憶装置6へシステム稼働
状況記録データ7として入力し、その時間帯に実行され
たジョブ各々のシステムを構成する各資源使用量を算定
し(CPU使用時間の算定は後述するCPU使用時間算
定手段3を起動する)、各ジョブを業務と呼ぶ任意のグ
ループに分け、各業務ごとに資源使用量の平均を求め、
業務負荷情報とする機能である。
【0017】性能予測装置1内のCPU使用時間算定手
段3は、業務負荷情報生成手段2から起動されると、指
定ジョブの非課金時間を主記憶装置6内の非課金時間算
定表8に基づて算定し、システム稼働状況記録データ7
に記録されているそのジョブの課金時間に加算して、そ
のジョブの総CPU使用時間を求め、業務負荷情報生成
手段3に返却する機能である。
【0018】外部記憶装置4内のシステム稼働状況記録
データ5は、計算機システムを構成する資源例えばCP
U、主記憶装置、外部記憶装置等の各々の資源の使用状
況について定期的に採取されたシステム資源稼働状況デ
ータ及び同時刻に実行されていたジョブの実行状況につ
いて採取されたジョブ実行情報データである。このよう
なシステム資源稼働状況データおよびジョブ実行情報デ
ータは、計算機システムに設けられた公知の稼働状況採
取機能により採取されたものである。即ち稼働状況採取
機能は、所定のインターバル時間経過毎のサンプリング
処理により、各資源の稼働状況を採取し、1つのレコー
ドとして外部記憶装置4内にシステム稼働状況記録デー
タ5として記録格納するものである。そのシステム資源
稼働状況データの具体的内容としては、CPUに関して
は使用率等が含まれ、主記憶装置に関してはシステムド
メイン側、ユーザドメイン側それぞれのページフォルト
回数等が含まれ、外部記憶装置に関しては使用率、待ち
行列長等が含まれる。またジョブ実行情報データの具体
的内容としては、そのインターバル間に実行されている
ジョブ数、CPU使用時間、入出力回数等のデータが含
まれる。
【0019】以下に本実施例における性能予測装置1内
のCPU使用時間算定手段3の処理について詳述する。
【0020】図1を参照すると、CPU使用時間算定手
段3は、業務負荷情報生成手段2によって、業務負荷情
報生成手段2が生成する業務数に各々の業務を構成する
ジョブ数を乗算した回数だけ起動される。起動時に渡さ
れるパラメータは、ジョブ名とジョブ生起番号である。
【0021】業務負荷情報生成手段2が外部記憶装置4
内のシステム稼働状況記録データ5の内、性能予測装置
の利用者が指定した指定時間帯のデータを主記憶装置6
内のシステム稼働状況記録データ7としてロードした
時、ジョブ実行情報データは図3に示す様に、各ジョブ
の処理時間の一部が指定時間に含まれているデータのみ
システム稼働状況記録データ7としてロードされる(図
4Aの状態のジョブのみロードされる。図4Bの状態の
ジョブはロードされない。)。
【0022】図2においてCPU使用時間算定手段3
は、業務負荷情報生成手段2によって起動されると、パ
ラメータとして渡されるジョブ名とジョブ生起番号をキ
ーにしてシステム稼働情況記録データ7中のジョブ実行
情報データから、該当ジョブのデータを抽出し、作業領
域9へロードする(ステップ21)。
【0023】次に、CPU使用時間算定手段3は、作業
領域9へロードしたジョブデータを主記憶装置6内に保
持する非課金時間算定表8の算定項目一つ一つにつき合
わせて、該当ジョブの非課金時間を算定する(ステップ
22)。
【0024】図5を参照すると、非課金時間算定表8に
登録されている算定項目は、算定対象となるジョブが動
作するために動作するOSの各機能単位に設定されてお
り、OSの全機能が網羅されている。これらの項目の処
理に要するCPU使用時間はシステム稼働状況記録デー
タ5及び7(作業領域9にロードしたジョブデータ)に
は記録されていないが、これらの項目の発生回数や入出
力回数がシステム稼働状況記録データ5及び7(作業領
域9にロードしたジョブデータ)に記録されているの
で、これらのデータを利用して非課金時間を算定する。
具体的には、システム稼働状況記録データ5及び7(作
業領域9にロードしたジョブデータ)にはジョブの非課
金時間を算定するための項目である、ページフォルト発
生回数、バッキングストアファイル入出力回数、標準編
成ファイルへの入出力回数、データベースファイルへの
入出力回数、ジャーナルファイルへの入出力回数等が記
録されている。OSでは1ページフォルト発生回数当た
り、そして各編成ファイルへの1入出力回数当たりに要
するCPU命令数が決まっているので、これらの発生回
数や入出力回数にCPU命令数を乗算することで各算定
項目の非課金時間が算定される。無論、ジョブの中には
これらの算定項目の一部を使用しないジョブもある。例
えば、ジャーナルファイルを使用しないジョブはジャー
ナルファイルの非課金時間が0になる。
【0025】図6は非課金時間算定表8の内部処理表を
示している。非課金時間算定表8のそれぞれの算定項目
に対応して、項目名と、第1変数として項目データ値、
第2変数としてCPU命令数、そして第3変数として非
課金時間という3種類の変数が設定されている。更に第
1、第3変数には「手続き」という実行処理が定義され
ている。この「手続き」は変数値が「UNKNOWN」
である時に、実行され変数値を算出し、セットするもの
である。
【0026】一例として、図3においてCPU使用時間
算定手段3が項目「ページフォルト」の非課金時間を算
定する処理について説明する。CPU使用時間算定手段
3が、非課金時間算定表8の項目「ページフォルト」の
非課金時間を参照する(ステップ22A)と、その値が
「UNKNOWN」である場合には、第3変数である
「非課金時間」の手続き「第1項目値と第2項目値を乗
算して、システムの処理速度で除算する」が実行され
(ステップ22B)値をセットしようとする。ところ
が、第2変数であるCPU命令数にはページフォルト発
生1回当たりにOSが動作する命令数がセットされてい
るが、第1変数は「UNKNOWN」なので、手続き
「ジョブデータから、そのジョブのページフォルト発生
回数を参照する」が実行され(ステップ22C)、その
結果が第1変数値にセットされた(ステップ22D)後
に、続いて第3変数値がセットされる(ステップ22
E)。
【0027】この様に全ての項目に対して3種類の変数
は、第1変数が作業領域9にロードしたジョブデータか
ら参照する数値データ、第2変数が第1変数を1回実行
するためのCPU命令数、第3変数が該当項目の非課金
時間を意味している。
【0028】この様にCPU使用時間算定手段3は、非
課金時間算定表8の一つ一つの項目に対して非課金時間
を算定する。そしてその個々の非課金時間を合計し、該
当ジョブの非課金時間とする(ステップ23)。
【0029】CPU使用時間算定手段3は、この非課金
時間算定表8を利用して得た該当ジョブの非課金時間
と、作業領域9にロードしたジョブデータから得る該当
ジョブ課金時間を加算し、該当ジョブの総CPU使用時
間として業務負荷情報生成手段2に返却する(ステップ
24)。
【0030】以上のように機能するCPU使用時間算定
手段3は、システム性能予測結果の誤差の原因となる業
務を構成する各ジョブの非課金時間を算出し、課金時間
に加算して、各ジョブの総CPU使用時間を求めること
を実現するので、システムの負荷状況をより反映した業
務負荷情報を生成することができ、より正確なシステム
性能予測結果を求めることができるものである。
【0031】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の性能予測
装置におけるCPU使用時間算定方式は、CPU使用時
間算定手段が、業務負荷情報生成手段がシステム稼働状
況記録データを入力としてシミュレーションの対象とす
る各業務の業務負荷情報を生成する際に、一業務を構成
する各ジョブの総CPU使用時間を算定するために起動
される。CPU使用時間算定手段は、非課金時間算定表
を利用して各ジョブの非課金時間を算出し、システム稼
働状況記録データに記録されているそのジョブの課金時
間に加算して、そのジョブの総CPU使用時間を算定す
る。
【0032】こうしてCPU使用時間算定手段がシステ
ム性能予測結果の誤差の原因となる業務を構成する各ジ
ョブの非課金時間を算出し、課金時間に加算して、各ジ
ョブの総CPU使用時間を求めることを実現することに
より、システムの負荷状況をより反映した業務負荷情報
を生成することができ、より正確なシステム性能予測結
果を求めることができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の1実施例のブロック図
【図2】CPU使用時間算定手段3の処理を示す流れ図
【図3】CPU使用時間算定手段3の項目ページフォル
トの非課金時間を算定する処理の説明図
【図4】ジョブ実行情報データに対し、指定時間帯のデ
ータを抽出する時の概念を示す図、(A)はロードされ
るジョブ状態を、(B)はロードされないジョブ状態を
それぞれ示す
【図5】非課金時間算定表の概要を示す図
【図6】非課金時間算定表の内部処理表の概要を示す図
【符号の説明】
1 性能予測装置 2 業務負荷情報生成手段 3 CPU使用時間算定手段 4 外部記憶装置 5 システム稼働状況記録データ 6 主記憶装置 7 システム稼働状況記録データ 8 非課金時間算定表 9 作業領域

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 計算機システムを構成する各々の資源の
    使用状況について定期的に採取されたシステム資源稼働
    状況データ及び同時刻に実行されていたジョブの実行状
    況につてい採取されたジョブ実行情報データからなるシ
    ステム稼働状況記録データを入力として、 システムで実行される各業務がその処理時間中に、シス
    テムを構成する各資源をどれだけ使用するかという業務
    負荷情報を作成し、 各々の業務負荷情報を持った各業務が、任意のシステム
    上で任意の処理件数だけ実行された時のシステム性能を
    シミュレーションする性能予測装置において、 システム稼働状況記録データを入力として、シミュレー
    ションの対象とする各業務の業務負荷情報を生成するた
    めに必要な、一業務を構成する各ジョブの総CPU使用
    時間を算出するために、各ジョブの非課金時間を算出
    し、システム稼働状況記録データに記録されているその
    ジョブの課金時間に加算して、そのジョブの総CPU使
    用時間とする、CPU使用時間算定手段、を備えること
    を特徴とする性能予測におけるCPU使用時間算定方
    式。
JP11241692A 1992-04-06 1992-04-06 性能予測装置におけるcpu使用時間算定方式 Expired - Lifetime JP2808584B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP11241692A JP2808584B2 (ja) 1992-04-06 1992-04-06 性能予測装置におけるcpu使用時間算定方式

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP11241692A JP2808584B2 (ja) 1992-04-06 1992-04-06 性能予測装置におけるcpu使用時間算定方式

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH05289891A true JPH05289891A (ja) 1993-11-05
JP2808584B2 JP2808584B2 (ja) 1998-10-08

Family

ID=14586105

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP11241692A Expired - Lifetime JP2808584B2 (ja) 1992-04-06 1992-04-06 性能予測装置におけるcpu使用時間算定方式

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2808584B2 (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004088518A1 (ja) * 2003-03-31 2004-10-14 Fujitsu Limited Cpu使用時間カウント方法及びこのcpu使用時間を用いるジョブ制御装置
US8484643B2 (en) 2003-03-31 2013-07-09 Fujitsu Limited CPU usage time counting method and job control system using this CPU usage time

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6024647A (ja) * 1983-07-20 1985-02-07 Hitachi Ltd システムの自律化資源管理方式
JPS6237763A (ja) * 1985-08-12 1987-02-18 Fujitsu Ltd キヤパシテイプランニングにおける捕捉率自動算出方式

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6024647A (ja) * 1983-07-20 1985-02-07 Hitachi Ltd システムの自律化資源管理方式
JPS6237763A (ja) * 1985-08-12 1987-02-18 Fujitsu Ltd キヤパシテイプランニングにおける捕捉率自動算出方式

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004088518A1 (ja) * 2003-03-31 2004-10-14 Fujitsu Limited Cpu使用時間カウント方法及びこのcpu使用時間を用いるジョブ制御装置
US8484643B2 (en) 2003-03-31 2013-07-09 Fujitsu Limited CPU usage time counting method and job control system using this CPU usage time

Also Published As

Publication number Publication date
JP2808584B2 (ja) 1998-10-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ganapathi et al. Statistics-driven workload modeling for the cloud
Kounev et al. SimQPN—A tool and methodology for analyzing queueing Petri net models by means of simulation
KR20190038883A (ko) 시뮬레이션 자원의 동적 최적화
US8966087B2 (en) Load characteristic estimation system, load characteristic estimation method, and program
JP2000172537A (ja) 性能予測装置および方法、記録媒体
US7716431B2 (en) Analysis technique of execution states in computer system
CN111563703B (zh) 项目管理系统、方法、计算机设备和计算机可读存储介质
WO2003094024A1 (en) System, and method for resource usage estimation
Rose A measurement procedure for queueing network models of computer systems
Bard The VM/370 performance predictor
Fourati et al. Epma: Elastic platform for microservices-based applications: Towards optimal resource elasticity
Estrin et al. Modeling, measurement and computer power
JP2808584B2 (ja) 性能予測装置におけるcpu使用時間算定方式
Buzen et al. Best/1-design of a tool for computer system capacity planning
JP2923874B2 (ja) 高負荷エミュレーション性能評価方法とその装置
Abu-Sufah et al. Performance prediction tools for cedar: A multiprocessor supercomputer
JPH0683608A (ja) プログラム解析支援装置
Pinkerton Performance monitoring in a time-sharing system
Dimpsey et al. Performance prediction and tuning on a multiprocessor
Seaman Modeling considerations for predicting performance of CICS/VS systems
Malik et al. Execution time prediction for grid infrastructures based on runtime provenance data
Gray et al. Towards a mapreduce application performance model
Mehra et al. Automated learning of load-balancing strategies in multiprogrammed distributed systems
McCracken et al. Beyond performance tools: Measuring and modeling productivity in hpc
Ballance et al. Application monitoring