JPH07295864A - 計算機システム性能評価装置 - Google Patents
計算機システム性能評価装置Info
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- JPH07295864A JPH07295864A JP6083268A JP8326894A JPH07295864A JP H07295864 A JPH07295864 A JP H07295864A JP 6083268 A JP6083268 A JP 6083268A JP 8326894 A JP8326894 A JP 8326894A JP H07295864 A JPH07295864 A JP H07295864A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 計算機システムの性能評価を効率的に行う装
置を提供する。 【構成】 測定データ記憶装置１０２に蓄えられている
データから、処理を行うのに使用するコンピュータ資源
の種類と、使用時間の分布・平均値・分散をプロセスご
とに算出する。予測条件指定手段１０５では、予測した
い仮想的な計算機システムの使用状態を指定する。性能
予測演算手段１０６は、プロセスごとの稼働状況デー
タ、もしくは処理ごとの稼働状況データを使用し、待ち
行列理論や通信トラヒック理論に基づいた手法により予
測を行う。
置を提供する。 【構成】 測定データ記憶装置１０２に蓄えられている
データから、処理を行うのに使用するコンピュータ資源
の種類と、使用時間の分布・平均値・分散をプロセスご
とに算出する。予測条件指定手段１０５では、予測した
い仮想的な計算機システムの使用状態を指定する。性能
予測演算手段１０６は、プロセスごとの稼働状況デー
タ、もしくは処理ごとの稼働状況データを使用し、待ち
行列理論や通信トラヒック理論に基づいた手法により予
測を行う。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、計算機システムの性能
評価装置に関する。
評価装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の性能評価方式では、適当なサンプ
リング間隔で得られたシステム全体の稼働状況データ
や、一つのプロセスについての稼働状況をソフトウエア
的に測定したデータを、性能評価のための基礎データと
して用いていた。
リング間隔で得られたシステム全体の稼働状況データ
や、一つのプロセスについての稼働状況をソフトウエア
的に測定したデータを、性能評価のための基礎データと
して用いていた。
【０００３】例えば、マイク・ルーカイズ(Mike Loukid
es）著、砂原秀樹監訳「UNIXシステムチューニング」(1
991)で述べられているようにＵＮＩＸオペレーティング
システムでは、ｓａｒ，ｐｓ，ｖｍｓｔａｔなどが、シ
ステム全体の稼働状況を測定するために備えられている
ツールであり、ｔｉｍｅ，ｔｉｍｅｘ，ｐｒｏｆなどが
一つのプロセスの稼働状況を測定するツールである。
es）著、砂原秀樹監訳「UNIXシステムチューニング」(1
991)で述べられているようにＵＮＩＸオペレーティング
システムでは、ｓａｒ，ｐｓ，ｖｍｓｔａｔなどが、シ
ステム全体の稼働状況を測定するために備えられている
ツールであり、ｔｉｍｅ，ｔｉｍｅｘ，ｐｒｏｆなどが
一つのプロセスの稼働状況を測定するツールである。
【０００４】なお、ここではＵＮＩＸオペレーティング
システムを例に従来技術を説明したので「プロセス」と
いう用語を用いたが、本発明で用いるプロセスという言
葉は、何らかのプログラミング言語で記述されたプログ
ラムが、処理を実行するための主体という意味で用いて
おり、他のオペレーティングシステムで用いられている
タスクやジョブ等により示される概念と同じと考えて差
し支えない。
システムを例に従来技術を説明したので「プロセス」と
いう用語を用いたが、本発明で用いるプロセスという言
葉は、何らかのプログラミング言語で記述されたプログ
ラムが、処理を実行するための主体という意味で用いて
おり、他のオペレーティングシステムで用いられている
タスクやジョブ等により示される概念と同じと考えて差
し支えない。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】以上説明した従来技術
において、サンプリングによる測定には、サンプリング
の間隔がＣＰＵのクロック程度に細かくなければ、測定
データの信頼性に欠けるという欠点がある。またソフト
ウエア的な測定には、測定時のオーバヘッドが無視でき
ないといため、サンプリングによる測定と同様にデータ
の信頼性に欠けるという欠点がある。
において、サンプリングによる測定には、サンプリング
の間隔がＣＰＵのクロック程度に細かくなければ、測定
データの信頼性に欠けるという欠点がある。またソフト
ウエア的な測定には、測定時のオーバヘッドが無視でき
ないといため、サンプリングによる測定と同様にデータ
の信頼性に欠けるという欠点がある。
【０００６】さらに、一つのプロセスについての稼働状
況測定手段では、複数のプロセスが相互に協調して一つ
の処理を行う様な場合に、関連する複数のプロセスの稼
働状況を一挙に測定することはできない。そのため、複
数のプロセスの稼働状況は、プロセスの数だけ繰り返し
て測定を行わなければならず、測定に手間がかかるとい
う問題がある。
況測定手段では、複数のプロセスが相互に協調して一つ
の処理を行う様な場合に、関連する複数のプロセスの稼
働状況を一挙に測定することはできない。そのため、複
数のプロセスの稼働状況は、プロセスの数だけ繰り返し
て測定を行わなければならず、測定に手間がかかるとい
う問題がある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】第１の発明は、計算機シ
ステムの稼働状況をプロセスごとに時系列データとして
測定する測定装置と、前記時系列データを用いて、プロ
セスを実行するのに使用するコンピュータ資源の種類を
検出し、その使用時間の分布・平均値・分散をプロセス
ごとに算出するデータ処理手段と、前記データ処理手段
で算出されたデータを保存するデータ格納装置と、前記
データをもとに、測定時とは負荷やシステム構成を変え
た仮想的なシステム状態である予測条件を指定する手段
と、前記プロセス毎のデータと前記予測条件をもとに性
能予測を行う計算機システム性能予測演算手段と、から
なることを特徴とする。
ステムの稼働状況をプロセスごとに時系列データとして
測定する測定装置と、前記時系列データを用いて、プロ
セスを実行するのに使用するコンピュータ資源の種類を
検出し、その使用時間の分布・平均値・分散をプロセス
ごとに算出するデータ処理手段と、前記データ処理手段
で算出されたデータを保存するデータ格納装置と、前記
データをもとに、測定時とは負荷やシステム構成を変え
た仮想的なシステム状態である予測条件を指定する手段
と、前記プロセス毎のデータと前記予測条件をもとに性
能予測を行う計算機システム性能予測演算手段と、から
なることを特徴とする。
【０００８】第２の発明は、第１の発明に加え、時系列
データから複数プロセス間の依存関係を検出するプロセ
スの依存関係検出手段と、プロセスごとの使用資源の種
類・使用時間の分布・平均値・分散からなるデータを、
前記プロセス間の依存関係を用いて簡約する簡約手段か
らなることを特徴とする。
データから複数プロセス間の依存関係を検出するプロセ
スの依存関係検出手段と、プロセスごとの使用資源の種
類・使用時間の分布・平均値・分散からなるデータを、
前記プロセス間の依存関係を用いて簡約する簡約手段か
らなることを特徴とする。
【０００９】
【実施例】第１の発明の一実施例について図１を用いて
説明する。
説明する。
【００１０】測定装置１０１では、計算機システムで動
いているプロセスごとの時系列データを計測し、それを
測定データ記憶装置１０２に蓄える。蓄えられたデータ
は、プロセスごとのデータ処理手段１０３で、処理を実
行するのに使用するコンピュータ資源の種類と、使用時
間の分布・平均値・分散を算出する。算出されたデータ
はプロセスごとのデータ格納装置１０４に蓄えられる。
いているプロセスごとの時系列データを計測し、それを
測定データ記憶装置１０２に蓄える。蓄えられたデータ
は、プロセスごとのデータ処理手段１０３で、処理を実
行するのに使用するコンピュータ資源の種類と、使用時
間の分布・平均値・分散を算出する。算出されたデータ
はプロセスごとのデータ格納装置１０４に蓄えられる。
【００１１】予測条件指定手段１０５では、測定データ
を用いて、予測したい仮想的な計算機システムの使用状
態を指定する。
を用いて、予測したい仮想的な計算機システムの使用状
態を指定する。
【００１２】計算機システム性能予測演算手段１０６
は、入力データとしてプロセスごとの稼働状況データ、
もしくは処理ごとの稼働状況データを使用し、待ち行列
理論や通信トラヒック理論に基づいた厳密解を用いた解
法、もしくは数値的な解法、もしくはシミュレーション
などの手段により予測を行い、結果を出力手段１０７に
出力する。
は、入力データとしてプロセスごとの稼働状況データ、
もしくは処理ごとの稼働状況データを使用し、待ち行列
理論や通信トラヒック理論に基づいた厳密解を用いた解
法、もしくは数値的な解法、もしくはシミュレーション
などの手段により予測を行い、結果を出力手段１０７に
出力する。
【００１３】以下、第１の発明について更に詳細に説明
する。
する。
【００１４】測定対象システムに、状態変化が起こるた
びに信号を外部に出力するような手段を付加し、測定装
置１０１が信号を検出し測定データ記憶装置１０２に記
録する。このように測定対象システムの状態変化を外部
に取り出す手法は、フィリップ・マッカロウ(Phillip M
cKerrow)、「パフォーマンス・メジャメント・オブ・コ
ンピュータ・システムズ(Performance Measurement of
Computer Systems) 」(1987)にまとめられている。
びに信号を外部に出力するような手段を付加し、測定装
置１０１が信号を検出し測定データ記憶装置１０２に記
録する。このように測定対象システムの状態変化を外部
に取り出す手法は、フィリップ・マッカロウ(Phillip M
cKerrow)、「パフォーマンス・メジャメント・オブ・コ
ンピュータ・システムズ(Performance Measurement of
Computer Systems) 」(1987)にまとめられている。
【００１５】測定データ記憶装置１０２に蓄えられてい
るデータは、以下の情報を含む時系列データである。 １．プロセスの識別子 ２．計算機システムを構成する資源の識別子 ３．プロセスが使用している資源の識別子 ４．プロセスの要求が待ち状態になっている資源の識別
子 ５．プロセス間の親子関係 ６．プロセスの状態（資源を使用中か、待ち状態か、休
止状態か） ７．プロセスの状態変化が起こった時の原因 プロセスごとのデータ処理手段１０３では、測定データ
記憶装置１０２に蓄えられている時系列データを読み込
み、各プロセスが使用する計算機資源を検出・分類し、
各資源の使用時間・待ち時間に関して、分布・平均値・
分散を算出する。また、システムを構成する資源数と、
同時に動作するプロセスの数も算出する。
るデータは、以下の情報を含む時系列データである。 １．プロセスの識別子 ２．計算機システムを構成する資源の識別子 ３．プロセスが使用している資源の識別子 ４．プロセスの要求が待ち状態になっている資源の識別
子 ５．プロセス間の親子関係 ６．プロセスの状態（資源を使用中か、待ち状態か、休
止状態か） ７．プロセスの状態変化が起こった時の原因 プロセスごとのデータ処理手段１０３では、測定データ
記憶装置１０２に蓄えられている時系列データを読み込
み、各プロセスが使用する計算機資源を検出・分類し、
各資源の使用時間・待ち時間に関して、分布・平均値・
分散を算出する。また、システムを構成する資源数と、
同時に動作するプロセスの数も算出する。
【００１６】算出されたプロセスごとのデータはプロセ
スごとのデータ格納装置１０４に保存される。
スごとのデータ格納装置１０４に保存される。
【００１７】予測条件指定手段１０５では、プロセスご
とのデータ格納装置１０４に蓄えられているシステム稼
働状況データをもとに、測定時とは負荷やシステム構成
を変えた仮想的なシステムの状態を作り出す。
とのデータ格納装置１０４に蓄えられているシステム稼
働状況データをもとに、測定時とは負荷やシステム構成
を変えた仮想的なシステムの状態を作り出す。
【００１８】例えば、あるプロセスがどの資源をどの程
度使用するかは、プロセスごとのデータ格納装置１０４
に蓄えられているデータをみればわかる。そこで、資源
使用時間の分布を変えずに平均値だけを変える、あるい
は分布と平均値の両方を変えるというような、測定時の
状況とは異なる使用条件を、この予測条件指定手段１０
５で設定する。また、測定時に１台だったディスクを２
台に増設した時のシステムの振る舞いを調べたい時に
は、システム構成資源の数とディスクの使用時間を変更
して、測定対象システムとは異なるシステム構成を指定
することもできる。
度使用するかは、プロセスごとのデータ格納装置１０４
に蓄えられているデータをみればわかる。そこで、資源
使用時間の分布を変えずに平均値だけを変える、あるい
は分布と平均値の両方を変えるというような、測定時の
状況とは異なる使用条件を、この予測条件指定手段１０
５で設定する。また、測定時に１台だったディスクを２
台に増設した時のシステムの振る舞いを調べたい時に
は、システム構成資源の数とディスクの使用時間を変更
して、測定対象システムとは異なるシステム構成を指定
することもできる。
【００１９】性能予測演算手段１０６は、前記プロセス
ごとのデータと予測条件をもとに性能予測を行う。この
予測には、待ち行列・通信トラヒック理論による厳密解
を用いた予測手段や、近似解を用いた予測手段や、シミ
ュレーションによる予測手段などのいずれの手法を用い
てもかまわない。これらの手法に関する具体的なことが
らは、例えばステファン・レイベンバーグ(Stephen S.
Lavenberg)、「コンピュータ・パフォーマンス・モデリ
ング・ハンドブック(Computer Performance Modeling
Handbook）」(1983)にまとめられている。
ごとのデータと予測条件をもとに性能予測を行う。この
予測には、待ち行列・通信トラヒック理論による厳密解
を用いた予測手段や、近似解を用いた予測手段や、シミ
ュレーションによる予測手段などのいずれの手法を用い
てもかまわない。これらの手法に関する具体的なことが
らは、例えばステファン・レイベンバーグ(Stephen S.
Lavenberg)、「コンピュータ・パフォーマンス・モデリ
ング・ハンドブック(Computer Performance Modeling
Handbook）」(1983)にまとめられている。
【００２０】性能予測演算手段１０６によって得られた
結果は、出力手段１０７に出力される。
結果は、出力手段１０７に出力される。
【００２１】次に、第２の発明の一実施例について図
２，図３を用いて説明する。
２，図３を用いて説明する。
【００２２】図２において、測定装置１０１と測定デー
タ記憶装置１０２は、第１の発明と同様に、測定対象シ
ステムの状態を時系列データとして記録するための装置
である。
タ記憶装置１０２は、第１の発明と同様に、測定対象シ
ステムの状態を時系列データとして記録するための装置
である。
【００２３】プロセスの依存関係検出手段２０１では、
プロセスごとの時系列データからプロセス間の依存関係
を検出し、それをプロセスの依存関係格納装置２０２に
蓄える。
プロセスごとの時系列データからプロセス間の依存関係
を検出し、それをプロセスの依存関係格納装置２０２に
蓄える。
【００２４】データ簡約手段２０３では、プロセスの依
存関係を用いて複数のプロセスを一つの処理としてまと
め、プロセスごとの稼働況データを利用して一つの処理
に関する稼働状況データを算出する。このデータは処理
ごとのデータ格納装置２０４に蓄えられる。
存関係を用いて複数のプロセスを一つの処理としてまと
め、プロセスごとの稼働況データを利用して一つの処理
に関する稼働状況データを算出する。このデータは処理
ごとのデータ格納装置２０４に蓄えられる。
【００２５】以下、第２の発明について更に詳細に説明
する。
する。
【００２６】プロセスの依存関係検出手段２０１では、
測定データ記憶装置１０２に蓄えられているデータから
プロセスの依存関係を検出し、依存関係のあるプロセス
を一まとめの処理としてまとめる。本発明では、プロセ
スの依存関係として、実行状態のプロセスが休止状態と
なる原因となるもの、もしくは、休止状態のプロセスが
実行可能状態ととなるものを用いる。
測定データ記憶装置１０２に蓄えられているデータから
プロセスの依存関係を検出し、依存関係のあるプロセス
を一まとめの処理としてまとめる。本発明では、プロセ
スの依存関係として、実行状態のプロセスが休止状態と
なる原因となるもの、もしくは、休止状態のプロセスが
実行可能状態ととなるものを用いる。
【００２７】複数のプロセスをひとまとめにする手続き
のフローチャートを図３に示す。
のフローチャートを図３に示す。
【００２８】このフローチャートの入力には、プロセス
の識別子からなる集合Ｐが与えられる。プロセスの識別
子として１からｎの数字を用いても一般性を失わないの
で、以下ではこれを用いて説明する。すると、Ｐ＝
｛１，２，・・・，ｎ｝と記述できる。ただし、ｎは、
測定期間中にシステム内で動いたプロセスの数であり、
フローチャート中では｜Ｐ｜と記述している。
の識別子からなる集合Ｐが与えられる。プロセスの識別
子として１からｎの数字を用いても一般性を失わないの
で、以下ではこれを用いて説明する。すると、Ｐ＝
｛１，２，・・・，ｎ｝と記述できる。ただし、ｎは、
測定期間中にシステム内で動いたプロセスの数であり、
フローチャート中では｜Ｐ｜と記述している。
【００２９】フローチャートの説明は以下の通り。
【００３０】まずプロセス番号を一つ定めて（これをｉ
と書く）、そのプロセスと依存関係のあるプロセス番号
の集合（これをＰi と書く）を算出する。この手続きが
３０５，３０６，３０７，３０８，３０９，３１０であ
る。３０６と３０７でプロセスｉとプロセスｊが依存関
係があるかどうかを判断し、依存関係がある時には、Ｐ
i にｊを要素として加える。３０６，３０７，３０８の
処理をｊがｉ＋１からｎまでの値の範囲で繰り返せば、
プロセスｉと依存関係のあるプロセス番号からなる集合
Ｐi が得られる。
と書く）、そのプロセスと依存関係のあるプロセス番号
の集合（これをＰi と書く）を算出する。この手続きが
３０５，３０６，３０７，３０８，３０９，３１０であ
る。３０６と３０７でプロセスｉとプロセスｊが依存関
係があるかどうかを判断し、依存関係がある時には、Ｐ
i にｊを要素として加える。３０６，３０７，３０８の
処理をｊがｉ＋１からｎまでの値の範囲で繰り返せば、
プロセスｉと依存関係のあるプロセス番号からなる集合
Ｐi が得られる。
【００３１】上記の手続きをｉが１からｎまでの値の範
囲で単純に繰り返すだけでは、例えばプロセスｉとプロ
セスｊに依存関係がある場合に、Ｐi とＰj が独立に算
出されてしまう。
囲で単純に繰り返すだけでは、例えばプロセスｉとプロ
セスｊに依存関係がある場合に、Ｐi とＰj が独立に算
出されてしまう。
【００３２】そこでｉの値を１からｎまで順番に増加さ
せる時に、プロセス番号ｉが、既に算出されたＰk （ｋ
＝１，２，・・・，ｉ−１）に含まれているかどうかを
３０３で判断する。もしも含まれている場合には、以降
の手続きではプロセスの集合としてＰi ではなく、その
代わりとしてＰk を用いれば良い。
せる時に、プロセス番号ｉが、既に算出されたＰk （ｋ
＝１，２，・・・，ｉ−１）に含まれているかどうかを
３０３で判断する。もしも含まれている場合には、以降
の手続きではプロセスの集合としてＰi ではなく、その
代わりとしてＰk を用いれば良い。
【００３３】この手段きにより、依存関係をなすプロセ
スをまとめた集合の集合｛Ｐj ｝が得られる。以降で
は、この要素であるＰj のことをひとまとめの処理と呼
ぶ。
スをまとめた集合の集合｛Ｐj ｝が得られる。以降で
は、この要素であるＰj のことをひとまとめの処理と呼
ぶ。
【００３４】プロセスの依存関係検出手段２０１で得ら
れた結果｛Ｐj ｝は、プロセスの依存関係格納装置２０
２に保存される。
れた結果｛Ｐj ｝は、プロセスの依存関係格納装置２０
２に保存される。
【００３５】データ簡約手段２０３では、プロセスごと
のデータをプロセスのデータ格納装置１０４から読み込
み、またプロセスの依存関係のデータをプロセスの依存
関係格納装置２０２から読み込み、各ひとまとまりの処
理が使用する計算機資源を検出・分類し、各資源の使用
時間・待時間に関して、分布・平均値・分散を算出す
る。算出されたこれらのデータは処理ごとのデータ格納
装置２０４に保存され、予測条件指定手段１０５で用い
られる。
のデータをプロセスのデータ格納装置１０４から読み込
み、またプロセスの依存関係のデータをプロセスの依存
関係格納装置２０２から読み込み、各ひとまとまりの処
理が使用する計算機資源を検出・分類し、各資源の使用
時間・待時間に関して、分布・平均値・分散を算出す
る。算出されたこれらのデータは処理ごとのデータ格納
装置２０４に保存され、予測条件指定手段１０５で用い
られる。
【００３６】予測条件指定手段１０５では、プロセスご
とのデータではなく、処理ごとのデータを扱うという点
を除いて、実施例１で述べたことと同じ事を行う。つま
り、負荷の程度やシステム構成を指定するということを
行う。
とのデータではなく、処理ごとのデータを扱うという点
を除いて、実施例１で述べたことと同じ事を行う。つま
り、負荷の程度やシステム構成を指定するということを
行う。
【００３７】以下、性能予測演算装置１０６と出力手段
１０７の動作は、第１の発明と同じである。
１０７の動作は、第１の発明と同じである。
【００３８】
【発明の効果】本発明では、システム性能予測を行うた
めに必要なプロセスごとのデータが、精度良く簡単に測
定できるので、このデータを用いて高精度の予測を行う
ことができる。
めに必要なプロセスごとのデータが、精度良く簡単に測
定できるので、このデータを用いて高精度の予測を行う
ことができる。
【００３９】また、第１の発明においては、計算機シス
テム内で複数のプロセスが協調して処理をするような場
合に、予測に要する時間が長くなるという不都合がある
が、第２の発明では、同時に動作するプロセスの数が増
えた場合にも、プロセスの依存関係を検出してひとまと
めの処理としてデータを簡約するために、短時間の計算
で予測を行うことができる。
テム内で複数のプロセスが協調して処理をするような場
合に、予測に要する時間が長くなるという不都合がある
が、第２の発明では、同時に動作するプロセスの数が増
えた場合にも、プロセスの依存関係を検出してひとまと
めの処理としてデータを簡約するために、短時間の計算
で予測を行うことができる。
【図１】第１の発明の一実施例を説明するための図であ
る。
る。
【図２】第２の発明の一実施例を説明するための図であ
る。
る。
【図３】図２のプロセスの依存関係検出手段２０１のア
ルゴリズムを示すフローチャートである。
ルゴリズムを示すフローチャートである。
１０１ 測定装置 １０２ 測定データ記憶装置 １０３ プロセスごとのデータ処理手段 １０４ プロセスごとのデータ格納装置 １０５ 予測条件指定手段 １０６ 性能予測演算装置 １０７ 出力装置 ２０１ プロセスの依存関係検出手段 ２０２ プロセスの依存関係格納装置 ２０３ データ簡約手段 ２０４ 処理ごとのデータ格納装置
Claims (2)
- 【請求項１】計算機システムの稼働状況をプロセスごと
に時系列データとして測定する測定装置と、 前記時系列データを用いて、プロセスを実行するのに使
用するコンピュータ資源の種類を検出し、その使用時間
の分布・平均値・分散をプロセスごとに算出するデータ
処理手段と、 前記データ処理手段で算出されたデータを保存するデー
タ格納装置と、 前記データをもとに、測定時とは負荷やシステム構成を
変えた仮想的なシステム状態である予測条件を指定する
手段と、 前記プロセス毎のデータと前記予測条件をもとに性能予
測を行う計算機システム性能予測演算手段と、 を備えることを特徴とする計算機システム性能評価装
置。 - 【請求項２】時系列データから複数プロセス間の依存関
係を検出するプロセスの依存関係検出手段と、 プロセスごとの使用資源の種類・使用時間の分布・平均
値・分散からなるデータを、前記プロセス間の依存関係
を用いて簡約する簡約手段とを更に備えることを特徴と
する請求項１記載の計算機システム性能評価装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6083268A JP2715904B2 (ja) | 1994-04-21 | 1994-04-21 | 計算機システム性能評価装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6083268A JP2715904B2 (ja) | 1994-04-21 | 1994-04-21 | 計算機システム性能評価装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07295864A true JPH07295864A (ja) | 1995-11-10 |
| JP2715904B2 JP2715904B2 (ja) | 1998-02-18 |
Family
ID=13797616
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6083268A Expired - Lifetime JP2715904B2 (ja) | 1994-04-21 | 1994-04-21 | 計算機システム性能評価装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2715904B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6807575B1 (en) | 1999-05-06 | 2004-10-19 | Hitachi, Ltd. | Performance monitoring method in a distributed processing system |
| JP2007310836A (ja) * | 2006-05-22 | 2007-11-29 | Daiwa Securities Group Inc | 評価装置及び設計装置、評価方法及び設計方法、評価用プログラム及び設計用プログラム並びに情報記録媒体 |
| US9336055B2 (en) | 2012-03-19 | 2016-05-10 | Fujitsu Limited | Apparatus and method for predicting processing performance |
| CN110321240A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-11 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种基于时序预测的业务影响评估方法和装置 |
Citations (3)
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|---|---|---|---|---|
| JPS56153457A (en) * | 1980-04-28 | 1981-11-27 | Mitsubishi Electric Corp | Measuring device for computer load |
| JPS61271546A (ja) * | 1985-05-28 | 1986-12-01 | Toshiba Corp | 計算機負荷分析方法 |
| JPH05324358A (ja) * | 1992-05-20 | 1993-12-07 | Hitachi Ltd | 性能予測装置 |
-
1994
- 1994-04-21 JP JP6083268A patent/JP2715904B2/ja not_active Expired - Lifetime
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