WO2014064913A1 - 運用管理装置、及び、運用管理方法 - Google Patents

運用管理装置、及び、運用管理方法 Download PDF

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WO2014064913A1
WO2014064913A1 PCT/JP2013/006197 JP2013006197W WO2014064913A1 WO 2014064913 A1 WO2014064913 A1 WO 2014064913A1 JP 2013006197 W JP2013006197 W JP 2013006197W WO 2014064913 A1 WO2014064913 A1 WO 2014064913A1
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performance
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benchmark
performance ratio
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清志 加藤
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日本電気株式会社
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    • G06F11/3409—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment for performance assessment
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    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5083—Techniques for rebalancing the load in a distributed system

Definitions

  • the present invention relates to an operation management apparatus and an operation management method.
  • Patent Document 1 discloses a performance evaluation support system that executes a benchmark program on a standby server and a new server and measures resource usage of a CPU (Central Processing Unit), a storage device, a network, and the like.
  • CPU Central Processing Unit
  • Patent Document 2 discloses a method for estimating a processing load of a system that is actually operated in real time in order to charge according to the amount of software used.
  • Patent Document 3 discloses an information processing apparatus that simulates a software processing load for each functional block and estimates performance for each functional block together with benchmark information.
  • Patent Document 4 discloses an index value calculation device that calculates different performance requirements for each server in accordance with characteristics such as the usage of a server that operates.
  • Patent Documents 5 and 6 disclose operation management apparatuses that generate a performance model (correlation model) based on the correlation between performance information collected from a system in which a business service operates. .
  • JP 2008-146313 A Special table 2009-519520 JP 2008-139965 A JP 2008-287389 A Japanese Patent No. 4872944 Japanese Patent No. 487945
  • An object of the present invention is to provide an operation management apparatus and an operation management method capable of solving the above-described problems and improving the estimation accuracy of processing performance required for the execution environment of the migration destination accompanying system migration. .
  • An operation management apparatus includes a correlation model storage unit that stores a correlation model indicating a correlation between each pair of one or more metrics when executing predetermined program processing in the first processing system;
  • benchmark performance collecting means for collecting a value of a metric having a correlation with another metric in the correlation model when executing a predetermined benchmark process;
  • the performance ratio of the metric in the second processing system to the metric in the first processing system based on the metric value at the time of execution of the predetermined benchmark processing in the processing system and the second processing system
  • a performance comparison means for calculating and outputting.
  • An operation management method stores a correlation model indicating a correlation of each pair of one or more metrics when a predetermined program process is executed in the first processing system, and the first processing system In the second processing system, when a predetermined benchmark process is executed, a value of a metric having a correlation with another metric in the correlation model is collected, and the first processing system and the second process are collected. Based on the metric value at the time of execution of the predetermined benchmark process in the system, the performance ratio of the metric in the second processing system to the metric in the first processing system is calculated and output.
  • the computer-readable recording medium stores a correlation model indicating a correlation between each pair of one or more metrics when executing predetermined program processing in the first processing system.
  • a predetermined benchmark process when executed, a value of a metric having a correlation with another metric in the correlation model is collected, and the first processing system, And calculating a performance ratio of the metric in the second processing system to the metric in the first processing system based on a metric value at the time of execution of the predetermined benchmark processing in the second processing system, Stores the program that outputs and executes the process.
  • the effect of the present invention is that it is possible to improve the estimation accuracy of the processing performance required for the execution environment of the migration destination accompanying the migration of the system.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration example of a migration source execution environment 200 and a migration destination execution environment 300. It is a figure which shows the example of the server characteristic information. It is a block diagram which shows the structure of the operation management system containing the operation management apparatus 900 used as the premise of this invention. It is a flowchart which shows the process of the operation management apparatus 900 used as the premise of this invention. It is a figure which shows the performance comparison result 924 in the operation management system used as the premise of this invention. It is a figure which shows the example of the display screen 925 of a recommended plan in the operation management system used as the premise of this invention.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of an operation management system including an operation management apparatus 900 which is a premise of the present invention.
  • an operation management apparatus 900 that is a premise of the present invention includes a benchmark performance collection unit 903, a performance comparison unit 904, a performance comparison result storage unit 914, and a migration destination determination unit 905.
  • the operation management apparatus 900 is connected to the migration source execution environment 200 and the migration destination execution environment 300 via a network or the like (not shown).
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration example of the migration source execution environment 200 and the migration destination execution environment 300.
  • the migration source execution environment 200 includes one or more processing devices 210.
  • the migration destination execution environment 300 includes one or more processing devices 310.
  • the processing device 210 and the processing device 310 are computers in which a system for providing information communication services such as a WEB service and a business service is constructed.
  • the system in the migration source execution environment 200, the system is configured by a WEB server, an AP server, and a DB server, and the processing of each program of these servers is executed by the processing device 210. ing.
  • the one or more processing devices 210 are connected to each other via a network.
  • the processing of the program of each server is executed on a VM (Virtual Machine (Virtual Machine) 320) of the processing device 310.
  • the one or more processing devices 310 are connected to each other via a network.
  • each processing device 210 on which the program processing of each server is executed is assumed to be the migration source processing system (or the first processing system).
  • each VM 320 on which the program processing of each server is executed is assumed to be a migration destination processing system (or a second processing system).
  • the benchmark performance collection unit 903 collects measurement values (benchmark performance) of a plurality of performance items when a process for applying a load is executed by a predetermined method in the migration source processing system and the migration destination processing system. .
  • the performance item is called a metric.
  • the metric corresponds to an element in Patent Documents 5 and 6.
  • the metrics for example, the usage rate and usage amount of computer resources such as CPU usage amount (CPU), memory usage amount (MEM), disk access frequency (DISK), data transmission / reception amount (NW), and the like are used.
  • the benchmark performance collection unit 903 collects benchmark performance for metrics that are predetermined by an administrator or the like.
  • the performance comparison unit 904 compares the processing performance in the migration source processing system and the migration destination processing system based on the benchmark performance collected by the benchmark performance collection unit 903.
  • the performance comparison result storage unit 914 stores the performance comparison result 924 by the performance comparison unit 904.
  • the migration destination determination unit 905 generates a recommended plan for the migration destination processing system based on the performance comparison result 924 and presents it to the administrator or the like.
  • FIG. 5 is a flowchart showing processing of the operation management apparatus 900 which is a premise of the present invention.
  • the WEB server, AP server, and DB server constituting the system in FIG. 2 are migrated from the migration source processing system (processing device 210) to the migration destination processing system (VM 320). Further, it is assumed that there are a plurality of plans as the VM 320 that can be used as the migration destination processing system.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the server characteristic information 400.
  • the server characteristic information 400 includes, for each server constituting the system, the model of the migration source processing system (processing device 210) on which the server process is executed, and the process characteristics (CPU load, disk load, etc.) of the server. ).
  • the processing of each server is executed by the processing device 210 of the same model “R1”.
  • the processing of the AP server has a high CPU load
  • the processing of the DB server has a high disk load.
  • the benchmark performance collection unit 903 acquires the benchmark performance in the migration source processing system and the migration destination processing system (step S901).
  • the benchmark performance collection unit 903 acquires the benchmark performance of a metric designated in advance by an administrator or the like.
  • the benchmark performance collection unit 903 transfers the migration source processing system (processing device 210) and a plurality of plans.
  • the benchmark performance of the metrics “CPU”, “MEM”, and “DISK” is acquired.
  • the performance comparison unit 904 calculates a benchmark performance ratio based on the benchmark performance in the migration source processing system and the migration destination processing system (step S902).
  • the benchmark performance ratio is the ratio of the benchmark performance of the corresponding metric in the migration destination processing system when the benchmark performance of each metric in the migration source processing system is 1.
  • the performance comparison unit 904 sets the calculated benchmark performance ratio as the “performance ratio” of the performance comparison result 924.
  • the performance comparison unit 904 stores the performance comparison result 924 in the performance comparison result storage unit 914.
  • FIG. 6 is a diagram showing a performance comparison result 924 in the operation management system as a premise of the present invention.
  • the performance comparison result 924 includes the model, metric, benchmark performance of the metric, and performance ratio for each plan of the migration source processing system and the migration destination processing system.
  • the performance comparison result 924 further includes an application and a price for each plan of the migration destination processing system.
  • the benchmark performances of the metrics “CPU”, “MEM”, and “DISK” of the processing device 210 of the model “R1”, which is the migration source processing system are “80”, “60”, and “50”, respectively. Is.
  • “Plan A” to “Plan” differ in resource performance and price depending on the usage (“low load usage”, “standard usage”, “calculation usage”, “storage usage”) D ”four types of VM 320 plans are shown.
  • the VMs 320 of “Plan A”, “Plan B”, and “Plan D” are deployed in the processing device 310 of the model “S1”.
  • the VM 320 of “Plan C” is arranged in the processing device 310 of the model “S2”.
  • the benchmark performances of the metrics “CPU”, “MEM”, and “DISK” of “Plan B” are “120”, “72”, and “60”, respectively, and the benchmark performance ratios are “1. 5 ”,“ 1.2 ”, and“ 1.2 ”.
  • the benchmark performance ratio “1” as a reference is also set as the “performance ratio” of the performance comparison result 924 for the migration source processing system.
  • the performance comparison unit 904 stores the performance comparison result 924 in FIG.
  • the migration destination determination unit 905 presents the recommended plan generated based on the performance comparison result 924 to the administrator or the like (step S903).
  • the recommended plan indicates a plan of the migration destination processing system (VM 320) that migrates each server constituting the system.
  • the migration destination determination unit 905 selects a migration destination processing system plan to migrate each server based on the performance ratio and the server characteristic information 400 in the performance comparison result 924.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of a recommended plan display screen 925 in the operation management system as a premise of the present invention.
  • the display screen 925 includes a transition step 926 and a recommended plan 927.
  • the migration step 926 indicates the current step among the processing steps for migration.
  • the current processing step is a plan (migration plan) of the migration destination processing system after the benchmark performance measurement step (steps 1 and 2) in the migration source processing system and the migration destination processing system. It is shown that it is a step to select (step 3).
  • the recommended plan 927 includes a selection plan, performance comparison, and price.
  • the selection plan indicates a plan of the migration destination processing system for each server selected based on the performance ratio in the performance comparison result 924 of FIG. 6 and the server characteristic information 400 of FIG.
  • the performance comparison shows the metric used for selection and its performance ratio.
  • the price indicates the price of the plan of the migration destination processing system.
  • the migration destination determination unit 905 presents the display screen 925 in FIG.
  • the benchmark performance collection unit 903 performs benchmark performance in the migration source processing system and the migration destination processing system for metrics that are determined in advance by an administrator or the like. To get. Then, the performance comparison unit 904 calculates a benchmark performance ratio based on the acquired benchmark performance, and generates a performance comparison result 924.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating a configuration of an operation management system including the operation management apparatus 100 according to the first embodiment of this invention.
  • the operation management apparatus 100 includes a performance information collection unit 101, a correlation model generation unit 102, a correlation model storage unit 112, a benchmark performance collection unit 103, and a performance comparison unit 104.
  • the performance comparison result storage unit 114 and the migration destination determination unit 105 are included.
  • the performance information collection unit 101 executes a plurality of metrics from the migration source processing system at a predetermined performance information collection cycle when processing (service) by the migration target system program is being executed. Collect performance values.
  • a set of a plurality of metric values measured at the same time is used as performance information.
  • the performance information collection unit 101 collects performance information for a metric predetermined by an administrator or the like.
  • the correlation model generation unit 102 generates a correlation model 122 of the migration source processing system based on the time series change of the performance information for a predetermined period.
  • the correlation model storage unit 112 stores the correlation model 122 (performance model) generated by the correlation model generation unit 102.
  • the benchmark performance collection unit 103 collects benchmark performance in the migration source processing system and the migration destination processing system. Unlike the benchmark performance collection unit 903, the benchmark performance collection unit 103 collects benchmark performance for the metric specified by the performance comparison unit 104.
  • the performance comparison unit 104 determines a metric to be collected as benchmark performance based on the correlation model 122 of the migration source processing system, and instructs the benchmark performance collection unit 103. Further, the performance comparison unit 104 compares the processing performance in the migration source processing system and the migration destination processing system based on the benchmark performance collected by the benchmark performance collection unit 103. Here, the performance comparison unit 104 corrects the benchmark performance ratio between the migration source processing system and the migration destination processing system based on the correlation model 122 of the migration source processing system.
  • the performance comparison result storage unit 114 stores the performance comparison result 124 by the performance comparison unit 104.
  • the migration destination determination unit 105 generates a recommended plan for the migration destination processing system (VM 320) based on the performance comparison result 124 and presents it to the administrator or the like.
  • the operation management apparatus 100 may be a computer that includes a CPU and a storage medium that stores a program, and that operates by control based on the program. Further, the correlation model storage unit 112 and the performance comparison result storage unit 114 may be configured as individual storage media or a single storage medium.
  • FIG. 9 is a flowchart showing the processing of the operation management apparatus 100 in the first embodiment of the present invention.
  • the WEB server, AP server, and DB server constituting the system in FIG. 2 are transferred from the migration source processing system (processing apparatus 210). Assume that the migration is made to the migration destination processing system (VM 320).
  • the performance information collection unit 101 receives the performance information from the migration source processing system at a predetermined performance information collection cycle. Are collected (step S101).
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of performance information in the first embodiment of the present invention.
  • the performance information is a metric (CPU, MEM, DISK) in the migration source processing system (processing device 210) in which processing of each server (WEB server, AP server, DB server) is executed. ) Value. Further, in the example of FIG. 10, performance information is collected every minute.
  • the performance information collection unit 101 collects performance information as shown in FIG.
  • the correlation model generation unit 102 generates the correlation model 122 of the migration source processing system based on the time series change of the performance information for a predetermined period (step S102).
  • the correlation model generation unit 102 stores the generated correlation model 122 in the correlation model storage unit 112.
  • the correlation model 122 includes a correlation function (or a conversion function) indicating a correlation between metrics for each pair of metrics among a plurality of metrics.
  • the correlation function is a function that predicts the time series of the value of the other metric from the time series of the value of one metric of the pair of metrics.
  • the correlation model generation unit 102 determines a coefficient of a correlation function for each metric pair based on performance information in a predetermined modeling period. The coefficient of the correlation function is determined by the system identification process for the time series of metric measurement values, as in the operation management apparatuses of Patent Documents 5 and 6.
  • the correlation model generation unit 102 calculates the weight of the correlation function for each metric pair based on the conversion error of the correlation function in the same manner as the operation management devices of Patent Documents 5 and 6, and the weight is a predetermined value.
  • a set of the above correlation functions (effective correlation functions) is set in the correlation model 122.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of the correlation model 122 in the first embodiment of the present invention.
  • the correlation model 122 includes correlation function coefficients ( ⁇ , ⁇ ) and weights for a pair of input metric (X) and output metric (Y).
  • the coefficient of the correlation function is calculated for the input metric X “CPU” and the output metric Y “DISK”.
  • the correlation model generation unit 102 generates a correlation model 122 as shown in FIG. 11 based on the performance information shown in FIG.
  • the correlation model generation unit 102 may use another function expression as the correlation function.
  • the performance comparison unit 104 determines metrics for which benchmark performance should be collected based on the correlation model 122 of the migration source processing system (step S103).
  • the performance comparison unit 104 determines a metric having a correlation with another metric in the correlation model 122 as a metric for which benchmark performance should be collected.
  • the performance comparison unit 104 instructs the benchmark performance collection unit 103 to acquire benchmark performance for the metric.
  • the metrics “CPU” and “DISK” of the WEB server have a correlation with other metrics.
  • the metrics “CPU” and “DISK” of the AP server and DB server have a correlation with other metrics.
  • the performance comparison unit 104 determines these metrics “CPU” and “DISK” as metrics to be collected as benchmark performance.
  • the benchmark performance collection unit 103 acquires the benchmark performance in the migration source processing system and the migration destination processing system (step S104).
  • the benchmark performance collection unit 103 acquires the benchmark performance of the metric designated by the performance comparison unit 104.
  • the benchmark performance collection unit 103 acquires the benchmark performance of the metrics “CPU” and “DISK” in the migration source processing system (processing device 210) and the migration destination processing systems (VM 320) of a plurality of plans.
  • the benchmark performance collection unit 103 may acquire the benchmark performance of a metric determined in advance by an administrator or the like in addition to the metric having a correlation with other metrics specified by the performance comparison unit 104.
  • the performance comparison unit 104 calculates a benchmark performance ratio based on the benchmark performance in the migration source processing system and the migration destination processing system (step S105).
  • the performance comparison unit 104 sets the calculated benchmark performance ratio to “performance ratio 1” of the performance comparison result 124.
  • FIG. 12 is a diagram showing the performance comparison result 124 in the first embodiment of the present invention.
  • the performance comparison result 124 includes the same items as the performance comparison result 924 described above.
  • the performance ratio includes “performance ratio 1” and “performance ratio 2”.
  • Performance Ratio 1 a benchmark performance ratio is set.
  • performance ratio 2 a benchmark performance ratio corrected based on the presence or absence of the correlation in the correlation model 122 is set.
  • the benchmark performance of the metrics “CPU” and “DISK” of the processing device 210 of the model “R1”, which is the migration source processing system is “80” and “50”, respectively.
  • the benchmark performances of the metrics “CPU” and “DISK” of “Plan B” are “120” and “60”, respectively, and the benchmark performance ratio (performance ratio 1) is “1.5”, respectively. “1.2”.
  • the benchmark performance ratio “1” as a reference is set to “performance ratio 1” and “performance ratio 2” of the performance comparison result 124.
  • the performance comparison unit 104 sets a benchmark performance ratio (performance ratio 1) as in the performance comparison result 124 of FIG.
  • the performance comparison unit 104 corrects the benchmark performance ratio between the migration source processing system and the migration destination processing system based on the presence or absence of the correlation in the correlation model 122 (step S106).
  • the performance comparison unit 104 sets the corrected benchmark performance ratio (corrected performance ratio) to “performance ratio 2” of the performance comparison result 124.
  • the performance of a metric when the process (service) by the program of the system to be migrated is executed, the performance of one metric of the pair of metrics having a correlation in the correlation model 122 is that of the other metric. Assume that it does not improve independently of performance.
  • the performance ratio of a metric having a large benchmark performance ratio among the metric pairs having correlation is limited by the benchmark performance ratio of a metric having a small benchmark performance ratio.
  • the performance comparison unit 104 sets a benchmark performance ratio (performance ratio 1) of a small metric to a correction performance ratio (performance ratio 2) of a metric having a large benchmark performance ratio among the pairs of metrics having a correlation. Further, the performance comparison unit 104 sets the benchmark performance ratio (performance ratio 1) of the small metric as it is to the correction performance ratio (performance ratio 2) of the metric with the small benchmark performance ratio.
  • the performance comparison unit 104 sets the benchmark performance ratio of the small metric (performance ratio 1) to the correction performance ratio (performance ratio 2) of the metric having the large benchmark performance ratio among the correlated metrics “CPU” and “DISK”. ) Is set.
  • the corrected performance ratio (performance ratio 2) of the metric “CPU” of “Plan B” is limited to “1.2” which is the benchmark performance ratio (performance ratio 1) of the metric “DISK”.
  • the In the correction performance ratio (performance ratio 2) of the metric “DISK”, “1.2” that is the benchmark performance ratio (performance ratio 1) of the metric “DISK” is set as it is.
  • the correction performance ratio (performance ratio 2) of the metric “CPU” of “plan C” is limited to “1.2” which is the benchmark performance ratio (performance ratio 1) of the metric “DISK”.
  • the correction performance ratio (performance ratio 2) of the metric “DISK” of “Plan D” is limited to “1.5” which is the benchmark performance ratio (performance ratio 1) of the metric “CPU”.
  • the performance comparison unit 104 sets a correction performance ratio (performance ratio 2) as in the performance comparison result 124 of FIG.
  • the performance comparison unit 104 may output the performance comparison result 124 to an administrator or the like.
  • the migration destination determining unit 105 presents the recommended plan generated based on the performance comparison result 124 to the administrator or the like (step S107).
  • the migration destination determination unit 105 selects a plan of the migration destination processing system (VM 320) to which each server should be migrated based on the performance ratio 2 and the server characteristic information 400 in the performance comparison result 124, and the recommended plan. Is generated.
  • the migration destination determination unit 105 presents the generated recommended plan.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a recommended plan display screen 125 according to the first embodiment of the present invention. Similar to the display screen 925, the display screen 125 includes a transition step 126 and a recommended plan 127.
  • the selection plan of the recommended plan 127 indicates the plan of the migration destination processing system for each server selected based on the performance ratio 2 in the performance comparison result 124 of FIG. 12 and the server characteristic information 400 of FIG. .
  • the performance comparison shows the metric used for selection and its performance ratio 2.
  • the migration destination determination unit 105 presents the display screen 125 of FIG.
  • the migration destination determination unit 105 presents both the recommended plan selected based on the benchmark performance ratio (performance ratio 1) and the recommended plan selected based on the correction performance ratio (performance ratio 2). Also good.
  • the processing of each server is executed by the migration source processing system (processing device 210) of the same model, but when the processing of each server is executed by the migration source processing system of a different model, Based on the benchmark performance collected for the migration source processing system, a benchmark performance ratio (performance ratio 1) and a corrected performance ratio (performance ratio 2) are calculated for each server.
  • a benchmark performance ratio (performance ratio 1) and a corrected performance ratio (performance ratio 2) are calculated for each server.
  • the plan of the migration destination processing system (VM 320) to which each server is to be migrated is determined based on the performance ratio 2 calculated for the server.
  • each server has the same pair of metrics (input metric “CPU” and output metric “DISK”), but the pair of metrics in each server is the same. If they are different, the benchmark performance of the metric corresponding to the correlation of each server is collected, and the benchmark performance ratio (performance ratio 1) and the corrected performance ratio (performance ratio 2) are calculated for each server. Also in this case, the plan of the migration destination processing system (VM 320) to which each server is to be migrated is determined based on the performance ratio 2 calculated for the server.
  • the processing device 210 in the migration source execution environment 200 is the migration source processing system, but the VM in the migration source execution environment 200 may be the migration source processing system.
  • the VM 320 in the migration destination processing system is the migration destination processing system, but the processing device 310 in the migration destination processing system may be the migration destination processing system.
  • a group of one or more processing apparatuses, a group of one or more VMs, or a combination of one or more processing apparatuses and one or more VMs may be used as the migration source processing system or the migration destination processing system.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a characteristic configuration of the first embodiment of the present invention.
  • the operation management apparatus 100 includes a correlation model storage unit 112, a benchmark performance collection unit 103, and a performance comparison unit 104.
  • the correlation model storage unit 112 stores a correlation model 122 that indicates the correlation between each pair of one or more metrics when a predetermined program process is executed in the first processing system.
  • the benchmark performance collection unit 103 collects metric values having a correlation with other metrics in the correlation model 122 when a predetermined benchmark process is executed in the first processing system and the second processing system.
  • the performance comparison unit 104 in the second processing system with respect to the metric in the first processing system based on the metric value at the time of execution of a predetermined benchmark process in the first processing system and the second processing system. Calculate and output the performance ratio of metrics.
  • the benchmark performance collection unit 103 collects benchmark performances of metrics having correlation with other metrics in the correlation model 122 in the migration source processing system and the migration destination processing system, and the performance comparison unit 104 This is because the performance ratio of the migration destination processing system to the migration source processing system is calculated based on the benchmark performance. As a result, a performance ratio is calculated for a metric actually used in the system (service) that has a correlation with other metrics compared to a case where benchmark performance is uniformly acquired for a predetermined metric. Therefore, the estimation accuracy of processing performance is improved. This also significantly reduces the processing load associated with obtaining benchmark performance and calculating performance ratios, and eliminates the need to select metrics that are useful for evaluating processing performance, enabling efficient estimation of processing performance. Is done.
  • the performance comparison unit 104 calculates a value obtained by correcting the benchmark performance ratio based on the presence or absence of the correlation in the correlation model 122 as the performance ratio.
  • the AP server is migrated.
  • the Plan C VM 320 does not actually have sufficient performance and may become a bottleneck.
  • the VM 320 of the plan B that has migrated the WEB server actually has only the same performance as the cheaper plan A, so the expensive plan is selected.
  • the accuracy of the performance ratio increases according to the presence or absence of the correlation in the correlation model 122, as in the performance ratio 2 of the performance comparison result 124 in FIG. It is corrected as follows.
  • each server is migrated according to the recommended plan shown in FIG. 13 generated based on the corrected performance ratio.
  • the AP server is actually migrated to the VM 320 of the plan D having higher performance, and the possibility of a bottleneck is reduced.
  • the WEB server is migrated to a cheaper plan A VM 320, which improves cost efficiency.
  • the metrics included in the correlation model 122 (performance model) in the first embodiment of the present invention are used for failure monitoring during system operation, as disclosed in, for example, Patent Documents 5 and 6. . Therefore, according to the first embodiment of the present invention, the metrics used for system fault monitoring and the correlation information thereof are used in the same viewpoint as when fault monitoring is performed after the system is migrated. A performance estimate can be made.
  • the second embodiment of the present invention differs from the first embodiment of the present invention in that the benchmark performance ratio is corrected based on the coefficient of the correlation function in the correlation model 122.
  • FIG. 14 is a diagram showing a performance comparison result 124 in the second exemplary embodiment of the present invention.
  • the performance comparison result 124 of the second exemplary embodiment of the present invention further includes “performance ratio 3” as the performance ratio.
  • the performance comparison unit 104 corrects the benchmark performance ratio between the migration source processing system and the migration destination processing system based on the coefficient of the correlation function in the correlation model 122.
  • the performance comparison unit 104 sets the corrected benchmark performance ratio (corrected performance ratio) to “performance ratio 3” of the performance comparison result 124.
  • the relationship between the performance ratio of the correlation input metric and the performance ratio of the output metric is a relationship corresponding to the coefficient of the correlation function.
  • the ratio of the performance ratio of the output metric to the performance ratio of the correlation input metric is limited to the value of the coefficient of the correlation function.
  • the performance comparison unit 104 sets the benchmark performance ratio (performance ratio 1) of the input metric as it is as the correction performance ratio (performance ratio 3) of the input metric.
  • the performance comparison unit 104 adds the benchmark performance ratio of the output metric (performance ratio) to the corrected performance ratio of the input metric (performance ratio 3). A value obtained by multiplying 1) by the inverse of the coefficient ⁇ of the correlation function is set. In this case, the performance comparison unit 104 sets the benchmark performance ratio (performance ratio 1) of the output metric as it is as the correction performance ratio (performance ratio 3) of the output metric.
  • the coefficient ⁇ of the correlation function for the input metric “CPU” and the output metric “DISK” of the WEB server is “0.8”.
  • the coefficient ⁇ of the correlation function for the input metric “CPU” and the output metric “DISK” of the AP server and DB server is also “0.8”. Therefore, the performance comparison unit 104 adds the coefficient ⁇ “0.8” of the correlation function to the correction performance ratio (performance ratio 3) of the output metric “DISK” and the benchmark performance ratio (performance ratio 1) of the input metric “CPU”.
  • the correction performance ratio (performance ratio 3) of the metric “DISK” of “Plan A” is multiplied by the coefficient ⁇ “0.8” to the benchmark performance ratio (performance ratio 1) of the metric “CPU”. It is limited to “0.96”.
  • the correction performance ratio (performance ratio 3) of the metric “CPU”, “1.2” that is the benchmark performance ratio (performance ratio 1) of the metric “CPU” is set as it is.
  • the corrected performance ratio (performance ratio 3) of the metric “DISK” of “Plan D” is obtained by multiplying the benchmark performance ratio (performance ratio 1) of the metric “CPU” by the coefficient ⁇ “0.8”. 2 ".
  • the corrected performance ratio (performance ratio 3) of the metric “CPU” of “Plan C” is obtained by multiplying the benchmark performance ratio (performance ratio 1) of the metric “DISK” by the reciprocal “1 / 0.8” of the coefficient ⁇ . Limited to “1.5”.
  • the performance comparison unit 104 further corrects the benchmark performance ratio in the migration source processing system as a reference based on the coefficient of the correlation function in the correlation model 122 to obtain “performance ratio 3” in the performance comparison result 124.
  • the correction performance ratio (performance ratio 3) of the metric “DISK” of the migration source processing system is obtained by multiplying the benchmark performance ratio (performance ratio 1) of the metric “CPU” by the coefficient ⁇ “0.8”. “0.8” is set.
  • the migration destination determination unit 105 determines the migration destination processing system (VM 320) to which each server should be migrated based on the “performance ratio 3” in the performance comparison result 124 and the server characteristic information 400. Select a plan and present it as a recommended plan.
  • FIG. 15 is a diagram showing an example of a recommended plan display screen 125 according to the second embodiment of the present invention.
  • the selection plan of the recommended plan 127 indicates the plan of the migration destination processing system for each server selected based on the performance ratio 3 in the performance comparison result 124 of FIG. 14 and the server characteristic information 400 of FIG. .
  • the performance comparison shows the metric used for selection and its performance ratio 3.
  • the “plan B” with the lowest price among the “plan B”, “plan C”, and “plan D” with the performance ratio 3 of the metric “CPU” being the maximum (1.5) is the “plan B”. Is selected.
  • the “Plan B” with the lowest price among “Plan B”, “Plan C”, and “Plan D” with the maximum performance ratio 3 of the metric “DISK” is selected. Has been.
  • “plan A” is selected, which has a higher metric “CPU” performance than the migration source processing system and the lowest price.
  • the performance comparison of the recommended plan 127 includes the performance ratio of the migration destination processing system based on the corrected performance ratio 3 of the migration source execution environment 200. 3 is set.
  • the performance comparison related to the metric “DISK” of “Plan B” selected for the DB server is performed with respect to the performance ratio 3 “0.8” of the metric “DISK” of the migration source processing system.
  • “1.5” which is a ratio of the performance ratio 3 “1.2” of the metric “DISK” of “plan B”, is set.
  • the metric pair having the correlation and the coefficient ⁇ (input metric “CPU” and output metric “DISK”, coefficient ⁇ “0.8”) of the correlation function are the same in each server.
  • the benchmark performance of the metric corresponding to the server correlation is collected, and the benchmark performance ratio (performance ratio 1) and correction for each server A performance ratio (performance ratio 3) is calculated.
  • the plan of the migration destination processing system (VM 320) to which each server is to be migrated is determined based on the performance ratio 3 calculated for the server.
  • the performance comparison unit 104 calculates a value obtained by correcting the benchmark performance ratio based on the coefficient of the correlation function in the correlation model 122 as the performance ratio.
  • the performance ratio (performance ratio 2) of the metric “CPU” of Plan B and Plan C is set to “1.2” as in the performance comparison result 124 of FIG. It was restricted.
  • the performance ratio (performance ratio 3) of the metric “CPU” of the plan B and the plan C is “1. It has been shown to have a higher performance in practice.
  • the performance ratio (performance ratio 2) of the metric “DISK” of the migration source processing system is “1.0”.
  • the performance ratio (performance ratio 3) of the metric “DISK” of the migration source processing system is corrected to “0.8”. It is shown that resources were not fully used even in the migration source processing system.

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Abstract

　システムの移行に伴う、移行先の実行環境に必要な処理性能の見積もり精度を向上させる。　運用管理装置１００の相関モデル記憶部１１２は、第１の処理システムにおける、所定のプログラム処理実行時の、１以上のメトリックの各ペアの相関関係を示す相関モデル１２２を記憶する。ベンチマーク性能収集部１０３は、第１の処理システム、及び、第２の処理システムにおいて、所定のベンチマーク処理実行時に、相関モデル１２２において他のメトリックと相関関係を有するメトリックの値を収集する。性能比較部１０４は、第１の処理システム、及び、第２の処理システムにおける、所定のベンチマーク処理実行時のメトリックの値をもとに、第１の処理システムにおけるメトリックに対する第２の処理システムにおけるメトリックの性能比を算出し、出力する。

Description

運用管理装置、及び、運用管理方法
　本発明は、運用管理装置、及び、運用管理方法に関する。
　仮想マシン実行環境やクラウドコンピューティングの技術進歩に伴い、これまで固定的に設置されていたシステムを、災害発生や急激な負荷変動などの外部環境変化に従って、他の実行環境に移行する運用が必要とされている。その移行にあたっては、移行先の実行環境に必要な処理性能を正確に見積り、移行先の実行環境に適切なコンピュータリソースを配備することで、移行に伴うコストを抑制しつつ、サービスレベルを向上することが求められている。
　このような状況に対応するための技術として、複数の実行環境においてベンチマーク処理を実行することにより、実行環境間の性能差異を算出し、この性能差異に従って、移行先の実行環境に必要な性能の見積もりを行う技術が知られている。
　例えば、特許文献１には、待機サーバと新設サーバとにおいてベンチマークプログラムを実行し、ＣＰＵ（Central Processing Unit）や記憶装置、ネットワーク等のリソース使用量を測定する性能評価支援システムが開示されている。
　なお、関連技術として、特許文献２には、ソフトウェアの使用量に応じた課金を行うために、実際に稼働するシステムの処理負荷をリアルタイムで見積もる方法が開示されている。また、特許文献３には、ソフトウェアの処理負荷を機能ブロックごとにシミュレーションし、ベンチマーク情報と合わせて機能ブロックごとの性能見積もりを行う情報処理装置が開示されている。また、特許文献４には、稼働するサーバの用途などの特性に応じてサーバごとに異なる性能要件を算出する指標値算出装置が開示されている。また、特許文献５、及び、特許文献６には、業務サービスが稼働するシステムから収集した性能情報間の相関関係をもとに性能モデル（相関モデル）を生成する運用管理装置が開示されている。
特開２００８－１４６３１３号公報 特表２００９－５１９５２０号公報 特開２００８－１３９９６５号公報 特開２００８－２８７３８９号公報 特許第４８７２９４４号公報 特許第４８７２９４５号公報
　上述の特許文献１のような性能評価支援システムでは、予め決められた性能値の種目について一律にベンチマーク性能を取得するため、移行するシステム（サービス）の特性に応じた評価が行えず、性能見積もりの精度が低いという問題があった。
　本発明の目的は、上述の課題を解決し、システムの移行に伴う、移行先の実行環境に必要な処理性能の見積もり精度を向上できる運用管理装置、及び、運用管理方法を提供することにある。
　本発明の一態様における運用管理装置は、第１の処理システムにおける、所定のプログラム処理実行時の、１以上のメトリックの各ペアの相関関係を示す相関モデルを記憶する相関モデル記憶手段と、前記第１の処理システム、及び、第２の処理システムにおいて、所定のベンチマーク処理実行時に、前記相関モデルにおいて他のメトリックと相関関係を有するメトリックの値を収集する、ベンチマーク性能収集手段と、前記第１の処理システム、及び、前記第２の処理システムにおける、前記所定のベンチマーク処理実行時のメトリックの値をもとに、前記第１の処理システムにおけるメトリックに対する前記第２の処理システムにおけるメトリックの性能比を算出し、出力する、性能比較手段と、を備える。
　本発明の一態様における運用管理方法は、第１の処理システムにおける、所定のプログラム処理実行時の、１以上のメトリックの各ペアの相関関係を示す相関モデルを記憶し、前記第１の処理システム、及び、第２の処理システムにおいて、所定のベンチマーク処理実行時に、前記相関モデルにおいて他のメトリックと相関関係を有するメトリックの値を収集し、前記第１の処理システム、及び、前記第２の処理システムにおける、前記所定のベンチマーク処理実行時のメトリックの値をもとに、前記第１の処理システムにおけるメトリックに対する前記第２の処理システムにおけるメトリックの性能比を算出し、出力する。
　本発明の一態様におけるコンピュータが読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、第１の処理システムにおける、所定のプログラム処理実行時の、１以上のメトリックの各ペアの相関関係を示す相関モデルを記憶し、前記第１の処理システム、及び、第２の処理システムにおいて、所定のベンチマーク処理実行時に、前記相関モデルにおいて他のメトリックと相関関係を有するメトリックの値を収集し、前記第１の処理システム、及び、前記第２の処理システムにおける、前記所定のベンチマーク処理実行時のメトリックの値をもとに、前記第１の処理システムにおけるメトリックに対する前記第２の処理システムにおけるメトリックの性能比を算出し、出力する、処理を実行させるプログラムを格納する。
　本発明の効果は、システムの移行に伴う、移行先の実行環境に必要な処理性能の見積もり精度を向上できることである。
本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。 移行元実行環境２００、及び、移行先実行環境３００の構成例を示すブロック図である。 サーバ特性情報４００の例を示す図である。 本発明の前提となる運用管理装置９００を含む運用管理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の前提となる運用管理装置９００の処理を示すフローチャートである。 本発明の前提となる運用管理システムにおける、性能比較結果９２４を示す図である。 本発明の前提となる運用管理システムにおける、推奨プランの表示画面９２５の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、運用管理装置１００を含む運用管理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態における、運用管理装置１００の処理を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態における、性能情報の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、相関モデル１２２の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、性能比較結果１２４を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、推奨プランの表示画面１２５の例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態における、性能比較結果１２４を示す図である。 本発明の第２の実施の形態における、推奨プランの表示画面１２５の例を示す図である。
　（前提となる運用管理システム）
　はじめに、本発明の前提となる運用管理装置９００の構成を説明する。
　図４は、本発明の前提となる運用管理装置９００を含む運用管理システムの構成を示すブロック図である。
　図４を参照すると、本発明の前提となる運用管理装置９００は、ベンチマーク性能収集部９０３、性能比較部９０４、性能比較結果記憶部９１４、及び、移行先決定部９０５を含む。運用管理装置９００は、移行元実行環境２００、及び、移行先実行環境３００に、図示しないネットワーク等により接続される。
　図２は、移行元実行環境２００、及び、移行先実行環境３００の構成例を示すブロック図である。
　図２を参照すると、移行元実行環境２００は、１以上の処理装置２１０を含む。移行先実行環境３００は、１以上の処理装置３１０を含む。処理装置２１０、及び、処理装置３１０は、ＷＥＢサービスや業務サービス等の情報通信サービスを提供するためのシステムが構築されるコンピュータである。図２の例では、移行元実行環境２００においては、システムが、ＷＥＢサーバ、ＡＰサーバ、及び、ＤＢサーバにより構成されており、これらのサーバの各々のプログラムの処理が、処理装置２１０で実行されている。１以上の処理装置２１０は、ネットワークにより、互いに接続されている。また、移行先実行環境３００おいては、各サーバのプログラムの処理が、処理装置３１０のＶＭ（Virtual Machine、仮想マシン）３２０）上で実行される。１以上の処理装置３１０は、ネットワークにより、互いに接続されている。
　ここでは、移行元実行環境２００において、各サーバのプログラムの処理が実行されている各処理装置２１０を、移行元処理システム（または、第１の処理システム）とする。また、移行先実行環境３００において、各サーバのプログラムの処理が実行される各ＶＭ３２０を、移行先処理システム（または、第２の処理システム）とする。
　ベンチマーク性能収集部９０３は、移行元処理システム、及び、移行先処理システムにおいて、予め定められた方法で負荷を与える処理を実行したときの、複数の性能種目の計測値（ベンチマーク性能）を収集する。ここでは、性能種目をメトリックと呼ぶ。メトリックは、特許文献５、６における要素に相当する。ここで、メトリックとして、例えば、ＣＰＵの使用量（ＣＰＵ）、メモリ使用量（ＭＥＭ）、ディスクアクセス頻度（ＤＩＳＫ）、データ送受信量（ＮＷ）等、コンピュータリソースの使用率や使用量が用いられる。ベンチマーク性能収集部９０３は、管理者等により予め決められたメトリックについて、ベンチマーク性能を収集する。
　性能比較部９０４は、ベンチマーク性能収集部９０３が収集したベンチマーク性能をもとに、移行元処理システム、及び、移行先処理システムにおける処理性能を比較する。
　性能比較結果記憶部９１４は、性能比較部９０４による性能比較結果９２４を記憶する。
　移行先決定部９０５は、性能比較結果９２４をもとに、移行先処理システムの推奨プランを生成し、管理者等に提示する。
　次に、本発明の前提となる運用管理装置９００の動作について説明する。
　図５は、本発明の前提となる運用管理装置９００の処理を示すフローチャートである。
　ここでは、図２におけるシステムを構成するＷＥＢサーバ、ＡＰサーバ、及び、ＤＢサーバを、移行元処理システム（処理装置２１０）から移行先処理システム（ＶＭ３２０）に移行すると仮定する。また、移行先処理システムとして利用可能なＶＭ３２０として、複数のプランがあるものと仮定する。
　図３は、サーバ特性情報４００の例を示す図である。サーバ特性情報４００は、システムを構成する各サーバについて、当該サーバの処理が実行されている移行元処理システム（処理装置２１０）の機種、及び、当該サーバの処理の特性（ＣＰＵ負荷、ディスク負荷等）を示す。図３の例では、各サーバの処理が同じ機種「Ｒ１」の処理装置２１０で実行されていることが示されている。また、ＡＰサーバの処理はＣＰＵ負荷が高く、ＤＢサーバの処理はディスク負荷が高いことが示されている。
　はじめに、ベンチマーク性能収集部９０３は、移行元処理システム、及び、移行先処理システムにおけるベンチマーク性能を取得する（ステップＳ９０１）。ここで、ベンチマーク性能収集部９０３は、管理者等により予め指定されたメトリックのベンチマーク性能を取得する。
　例えば、管理者により指定されたメトリックが、「ＣＰＵ」、「ＭＥＭ」、「ＤＩＳＫ」である場合、ベンチマーク性能収集部９０３は、移行元処理システム（処理装置２１０）、及び、複数のプランの移行先処理システム（ＶＭ３２０）において、メトリック「ＣＰＵ」、「ＭＥＭ」、「ＤＩＳＫ」のベンチマーク性能を取得する。
　次に、性能比較部９０４は、移行元処理システム、及び、移行先処理システムにおけるベンチマーク性能をもとに、ベンチマーク性能比を算出する（ステップＳ９０２）。ここで、ベンチマーク性能比は、移行元処理システムにおける各メトリックのベンチマーク性能を１とした場合の、移行先処理システムにおける対応するメトリックのベンチマーク性能の比である。性能比較部９０４は、算出したベンチマーク性能比を性能比較結果９２４の「性能比」に設定する。性能比較部９０４は、性能比較結果９２４を性能比較結果記憶部９１４に保存する。
　図６は、本発明の前提となる運用管理システムにおける、性能比較結果９２４を示す図である。性能比較結果９２４は、移行元処理システム、及び、移行先処理システムのプランごとに、機種、メトリック、当該メトリックのベンチマーク性能、及び、性能比を含む。性能比較結果９２４は、さらに、移行先処理システムのプランごとに、用途、及び、価格を含む。
　図６の例では、移行元処理システムである、機種「Ｒ１」の処理装置２１０のメトリック「ＣＰＵ」、「ＭＥＭ」、「ＤＩＳＫ」のベンチマーク性能は、それぞれ「８０」、「６０」、「５０」である。
　また、移行先処理システムとして、用途（「低負荷用途」、「標準用途」、「計算用途」、「蓄積用途」）に応じて、リソース性能、及び、価格が異なる「プランＡ」～「プランＤ」の４種類のＶＭ３２０のプランが示されている。ここで、「プランＡ」、「プランＢ」、及び、「プランＤ」のＶＭ３２０は、機種「Ｓ１」の処理装置３１０に配備される。また、「プランＣ」のＶＭ３２０は、機種「Ｓ２」の処理装置３１０に配備される。
　そして、例えば、「プランＢ」のメトリック「ＣＰＵ」、「ＭＥＭ」、「ＤＩＳＫ」のベンチマーク性能は、それぞれ「１２０」、「７２」、「６０」であり、ベンチマーク性能比は、それぞれ「１．５」、「１．２」、「１．２」である。
　なお、図６に示すように、移行元処理システムについても、基準となるベンチマーク性能比「１」が、性能比較結果９２４の「性能比」に設定される。
　例えば、性能比較部９０４は、図６の性能比較結果９２４を保存する。
　次に、移行先決定部９０５は、性能比較結果９２４をもとに生成した推奨プランを管理者等に提示する（ステップＳ９０３）。推奨プランは、システムを構成する各サーバを移行する移行先処理システム（ＶＭ３２０）のプランを示す。移行先決定部９０５は、性能比較結果９２４における性能比とサーバ特性情報４００とをもとに、各サーバを移行する移行先処理システムのプランを選択する。
　図７は、本発明の前提となる運用管理システムにおける、推奨プランの表示画面９２５の例を示す図である。表示画面９２５は、移行ステップ９２６、及び、推奨プラン９２７を含む。
　移行ステップ９２６は、移行のための処理ステップの内の、現在のステップを示す。図７の例では、現在の処理ステップが、移行元処理システム、及び、移行先処理システムにおけるベンチマーク性能の計測ステップ（ステップ１、２）の後の、移行先処理システムのプラン（移行プラン）を選択するステップ（ステップ３）であることが示されている。
　また、推奨プラン９２７は、選択プラン、性能比較、及び、価格を含む。選択プランは、図６の性能比較結果９２４における性能比と図３のサーバ特性情報４００とをもとに選択された、各サーバに対する移行先処理システムのプランを示す。性能比較は、選択に用いたメトリックとその性能比を示す。価格は、移行先処理システムのプランの価格を示す。
　ここで、ＡＰサーバについては、ＣＰＵ負荷が高いことから、メトリック「ＣＰＵ」の性能比が最大（２．０）の「プランＣ」が選択されている。また、ＤＢサーバについては、ディスク負荷が高いことから、メトリック「ＤＩＳＫ」の性能比が最大（１．６）の「プランＤ」が選択されている。さらに、ＷＥＢサーバについては、ＣＰＵ負荷、ディスク負荷ともに中程度であることから、メトリック「ＣＰＵ」の性能比が１．５、メトリック「ＤＩＳＫ」の性能比が１．２である「プランＢ」が選択されている。
　例えば、移行先決定部９０５は、図７の表示画面９２５を提示する。
　以上説明したように、本発明の前提となる運用管理装置９００では、ベンチマーク性能収集部９０３が、管理者等により予め決められたメトリックについて、移行元処理システム、及び、移行先処理システムにおけるベンチマーク性能を取得する。そして、性能比較部９０４が、取得したベンチマーク性能をもとに、ベンチマーク性能比を算出し、性能比較結果９２４を生成する。
　これにより、実際にシステムを移行元実行環境２００から移行先実行環境３００に移行する前に、移行先実行環境３００において必要な処理性能を見積もることができる。
　（第１の実施の形態）
　次に、本発明の第１の実施の形態について説明する。
　はじめに、本発明の第１の実施の形態の運用管理装置１００の構成について説明する。図８は、本発明の第１の実施の形態における、運用管理装置１００を含む運用管理システムの構成を示すブロック図である。
　図８を参照すると、本発明の第１の実施の形態の運用管理装置１００は、性能情報収集部１０１、相関モデル生成部１０２、相関モデル記憶部１１２、ベンチマーク性能収集部１０３、性能比較部１０４、性能比較結果記憶部１１４、及び、移行先決定部１０５を含む。
　性能情報収集部１０１は、移行元処理システムにおいて、移行対象のシステムのプログラムによる処理（サービス）が実行されているときに、所定の性能情報収集周期で、移行元処理システムから、複数のメトリックの性能値を収集する。ここで、同一時刻に計測された複数のメトリックの値の組を性能情報とする。性能情報収集部１０１は、管理者等により予め決められたメトリックについて、性能情報を収集する。
　相関モデル生成部１０２は、所定期間の性能情報の時系列変化をもとに、移行元処理システムの相関モデル１２２を生成する。
　相関モデル記憶部１１２は、相関モデル生成部１０２が生成した相関モデル１２２（性能モデル）を記憶する。
　ベンチマーク性能収集部１０３は、移行元処理システム、及び、移行先処理システムにおけるベンチマーク性能を収集する。ベンチマーク性能収集部１０３は、ベンチマーク性能収集部９０３と異なり、性能比較部１０４により指示されたメトリックについて、ベンチマーク性能を収集する。
　性能比較部１０４は、移行元処理システムの相関モデル１２２をもとに、ベンチマーク性能として収集すべきメトリックを決定し、ベンチマーク性能収集部１０３に指示する。また、性能比較部１０４は、ベンチマーク性能収集部１０３が収集したベンチマーク性能をもとに、移行元処理システム、及び、移行先処理システムにおける処理性能を比較する。ここで、性能比較部１０４は、移行元処理システムと移行先処理システムのベンチマーク性能比を、移行元処理システムの相関モデル１２２をもとに補正する。
　性能比較結果記憶部１１４は、性能比較部１０４による性能比較結果１２４を記憶する。
　移行先決定部１０５は、性能比較結果１２４をもとに、移行先処理システム（ＶＭ３２０）の推奨プランを生成し、管理者等に提示する。
　なお、運用管理装置１００は、ＣＰＵとプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムにもとづく制御によって動作するコンピュータであってもよい。また、相関モデル記憶部１１２、及び、性能比較結果記憶部１１４は、それぞれ個別の記憶媒体でも、一つの記憶媒体によって構成されてもよい。
　次に、本発明の第１の実施の形態における運用管理装置１００の動作について説明する。
　図９は、本発明の第１の実施の形態における、運用管理装置１００の処理を示すフローチャートである。
　ここでは、上述の、本発明の前提となる運用管理装置の場合と同様に、図２におけるシステムを構成するＷＥＢサーバ、ＡＰサーバ、及び、ＤＢサーバを、移行元処理システム（処理装置２１０）から移行先処理システム（ＶＭ３２０）に移行すると仮定する。
　はじめに、性能情報収集部１０１は、移行元処理システムにおいて、移行対象のシステムのプログラムによる処理（サービス）が実行されているときに、所定の性能情報収集周期で、移行元処理システムから、性能情報を収集する（ステップＳ１０１）。
　図１０は、本発明の第１の実施の形態における、性能情報の例を示す図である。図１０の例では、性能情報は、メトリックとして、各サーバ（ＷＥＢサーバ、ＡＰサーバ、ＤＢサーバ）の処理が実行される移行元処理システム（処理装置２１０）における、各メトリック（ＣＰＵ、ＭＥＭ、ＤＩＳＫ）の値を含む。また、図１０の例では、１分ごとの性能情報が収集されている。
　例えば、性能情報収集部１０１は、図１０のように、性能情報を収集する。
　相関モデル生成部１０２は、所定期間の性能情報の時系列変化をもとに、移行元処理システムの相関モデル１２２を生成する（ステップＳ１０２）。相関モデル生成部１０２は、生成した相関モデル１２２を、相関モデル記憶部１１２に保存する。
　ここで、相関モデル１２２は、複数のメトリックの内のメトリックのペア（対）ごとの、メトリック間の相関関係を示す相関関数（または、変換関数）を含む。相関関数は、メトリックのペアの内の一方のメトリックの値の時系列から他方のメトリックの値の時系列を予測する関数である。相関モデル生成部１０２は、所定のモデル化期間の性能情報をもとに、各メトリックのペアについて、相関関数の係数を決定する。相関関数の係数は、特許文献５、６の運用管理装置と同様に、メトリックの計測値の時系列に対する、システム同定処理によって決定される。そして、相関モデル生成部１０２は、特許文献５、６の運用管理装置と同様に、各メトリックのペアについて、相関関数の変換誤差をもとに、相関関数の重みを算出し、重みが所定値以上の相関関数（有効な相関関数）の集合を相関モデル１２２に設定する。
　図１１は、本発明の第１の実施の形態における、相関モデル１２２の例を示す図である。図１１の例では、相関モデル１２２は、入力メトリック（Ｘ）と出力メトリック（Ｙ）のペアに対する、相関関数の係数（α、β）、重みを含む。ここで、相関関数は、Ｙ＝αＸ+βであると仮定する。例えば、ＷＥＢサーバについて、入力メトリックＸ「ＣＰＵ」と出力メトリックＹ「ＤＩＳＫ」に対して、「α＝０．８」、「β＝１０」が算出されている。同様に、ＡＰサーバ、ＤＢサーバについても、入力メトリックＸ「ＣＰＵ」と出力メトリックＹ「ＤＩＳＫ」に対して、相関関数の係数が算出されている。
　例えば、相関モデル生成部１０２は、図１０の性能情報をもとに、図１１のような相関モデル１２２を生成する。
　なお、メトリックのペアの内の一方のメトリックの値の時系列から他方のメトリックの値の時系列を予測できれば、相関モデル生成部１０２は、相関関数として他の関数式を用いてもよい。例えば、相関モデル生成部１０２は、Ｙの過去の時系列であるＹ１、Ｙ２、及び、Ｘの過去の時系列であるＸ１、Ｘ２を用いて、Ｙ＝ａＹ１＋ｂＹ２＋ｃＸ１＋ｄＸ２＋ｅの関数式で示される係数ａ～ｅを算出してもよい。
　次に、性能比較部１０４は、移行元処理システムの相関モデル１２２をもとに、ベンチマーク性能を収集すべきメトリックを決定する（ステップＳ１０３）。ここで、性能比較部１０４は、相関モデル１２２において他のメトリックと相関関係を有するメトリックを、ベンチマーク性能を収集すべきメトリックに決定する。そして、性能比較部１０４は、ベンチマーク性能収集部１０３に、当該メトリックについてのベンチマーク性能の取得を指示する。
　例えば、図１１の相関モデル１２２において、ＷＥＢサーバのメトリック「ＣＰＵ」、「ＤＩＳＫ」は、他のメトリックと相関関係を有する。同様に、ＡＰサーバ、ＤＢサーバのメトリック「ＣＰＵ」、「ＤＩＳＫ」は、他のメトリックと相関関係を有する。性能比較部１０４は、これらのメトリック「ＣＰＵ」、「ＤＩＳＫ」をベンチマーク性能として収集すべきメトリックに決定する。
　ベンチマーク性能収集部１０３は、移行元処理システム、及び、移行先処理システムにおける、ベンチマーク性能を取得する（ステップＳ１０４）。ここで、ベンチマーク性能収集部１０３は、性能比較部１０４により指示されたメトリックのベンチマーク性能を取得する。
　例えば、ベンチマーク性能収集部１０３は、移行元処理システム（処理装置２１０）、及び、複数のプランの移行先処理システム（ＶＭ３２０）における、メトリック「ＣＰＵ」、「ＤＩＳＫ」のベンチマーク性能を取得する。
　なお、ベンチマーク性能収集部１０３は、性能比較部１０４により指示された、他のメトリックと相関関係を有するメトリックに加えて、管理者等により予め決められたメトリックのベンチマーク性能を取得してもよい。
　次に、性能比較部１０４は、移行元処理システム、及び、移行先処理システムにおけるベンチマーク性能をもとに、ベンチマーク性能比を算出する（ステップＳ１０５）。性能比較部１０４は、算出したベンチマーク性能比を性能比較結果１２４の「性能比１」に設定する。
　図１２は、本発明の第１の実施の形態における、性能比較結果１２４を示す図である。性能比較結果１２４は、上述の性能比較結果９２４と同様の項目を含む。ここで、性能比として、「性能比１」、及び、「性能比２」を含む。「性能比１」には、ベンチマーク性能比が設定される。「性能比２」には、相関モデル１２２における相関関係の有無をもとに補正されたベンチマーク性能比が設定される。
　図１２の例では、移行元処理システムである、機種「Ｒ１」の処理装置２１０のメトリック「ＣＰＵ」、「ＤＩＳＫ」のベンチマーク性能は、それぞれ「８０」、「５０」である。また、例えば、「プランＢ」のメトリック「ＣＰＵ」、「ＤＩＳＫ」のベンチマーク性能は、それぞれ「１２０」、「６０」であり、ベンチマーク性能比（性能比１）は、それぞれ「１．５」、「１．２」である。
　なお、図１２に示すように、移行元処理システムについても、基準となるベンチマーク性能比「１」が、性能比較結果１２４の「性能比１」、「性能比２」に設定される。
　例えば、性能比較部１０４は、図１２の性能比較結果１２４のように、ベンチマーク性能比（性能比１）を設定する。
　さらに、性能比較部１０４は、移行元処理システムと移行先処理システムのベンチマーク性能比を、相関モデル１２２における相関関係の有無をもとに補正する（ステップＳ１０６）。性能比較部１０４は、補正されたベンチマーク性能比（補正性能比）を性能比較結果１２４の「性能比２」に設定する。
　ここで、移行対象のシステムのプログラムによる処理（サービス）が実行されている場合のメトリックの性能に関して、相関モデル１２２において相関関係を有するメトリックのペアの内、一方のメトリックの性能が他方のメトリックの性能とは独立に向上することはないと仮定する。
　そこで、本発明の第１の実施の形態においては、相関関係を有するメトリックのペアの内、ベンチマーク性能比が大きいメトリックの性能比を、ベンチマーク性能比が小さいメトリックのベンチマーク性能比で制限する。性能比較部１０４は、相関関係を有するメトリックのペアの内、ベンチマーク性能比が大きいメトリックの補正性能比（性能比２）に、小さいメトリックのベンチマーク性能比（性能比１）を設定する。また、性能比較部１０４は、ベンチマーク性能比が小さいメトリックの補正性能比（性能比２）に、小さいメトリックのベンチマーク性能比（性能比１）をそのまま設定する。
　例えば、図１１の相関モデル１２２において、ＷＥＢサーバのメトリック「ＣＰＵ」と「ＤＩＳＫ」との間に相関関係がある。同様に、ＡＰサーバ、ＤＢサーバのメトリック「ＣＰＵ」と「ＤＩＳＫ」との間にも相関関係がある。したがって、性能比較部１０４は、相関関係を有するメトリック「ＣＰＵ」と「ＤＩＳＫ」の内、ベンチマーク性能比が大きいメトリックの補正性能比（性能比２）に、小さいメトリックのベンチマーク性能比（性能比１）を設定する。
　この結果、図１２において、「プランＢ」のメトリック「ＣＰＵ」の補正性能比（性能比２）は、メトリック「ＤＩＳＫ」のベンチマーク性能比（性能比１）である「１．２」に制限される。メトリック「ＤＩＳＫ」の補正性能比（性能比２）には、メトリック「ＤＩＳＫ」のベンチマーク性能比（性能比１）である「１．２」がそのまま設定される。同様に、「プランＣ」のメトリック「ＣＰＵ」の補正性能比（性能比２）は、メトリック「ＤＩＳＫ」のベンチマーク性能比（性能比１）である「１．２」に制限される。「プランＤ」のメトリック「ＤＩＳＫ」の補正性能比（性能比２）は、メトリック「ＣＰＵ」のベンチマーク性能比（性能比１）である「１．５」に制限される。
　例えば、性能比較部１０４は、図１２の性能比較結果１２４のように、補正性能比（性能比２）を設定する。
　なお、性能比較部１０４は、性能比較結果１２４を、管理者等に出力してもよい。
　次に、移行先決定部１０５は、性能比較結果１２４をもとに生成した推奨プランを管理者等に提示する（ステップＳ１０７）。ここで、移行先決定部１０５は、性能比較結果１２４における性能比２とサーバ特性情報４００とをもとに、各サーバを移行すべき移行先処理システム（ＶＭ３２０）のプランを選択し、推奨プランを生成する。移行先決定部１０５は、生成した推奨プランを提示する。
　図１３は、本発明の第１の実施の形態における、推奨プランの表示画面１２５の例を示す図である。表示画面１２５は、表示画面９２５と同様に、移行ステップ１２６、及び、推奨プラン１２７を含む。この場合、推奨プラン１２７の選択プランは、図１２の性能比較結果１２４における性能比２と図３のサーバ特性情報４００とをもとに選択された、各サーバに対する移行先処理システムのプランを示す。また、性能比較は、選択に用いたメトリックとその性能比２を示す。
　ここで、ＡＰサーバについては、メトリック「ＣＰＵ」の性能比２が最大（１．５）の「プランＤ」が選択されている。また、ＤＢサーバについても、メトリック「ＤＩＳＫ」の性能比２が最大（１．６）の「プランＤ」が選択されている。さらに、ＷＥＢサーバについては、メトリック「ＣＰＵ」の性能比２が同程度の「プランＡ」、「プランＢ」、「プランＣ」の内、価格が最も安い「プランＡ」が選択されている。
　本発明の前提となる運用システムにおいては、ベンチマーク性能比をもとに、図７の表示画面９２５のように、ＷＥＢサーバ、ＡＰサーバ、ＤＢサーバに対する推奨プランとして、それぞれ、「プランＢ」、「プランＣ」、「プランＤ」が提示されていた。これに対して、本発明の第１の実施の形態においては、補正性能比（性能比２）をもとに、「プランＡ」、「プランＤ」、「プランＤ」が提示される。
　例えば、移行先決定部１０５は、図１３の表示画面１２５を提示する。
　なお、移行先決定部１０５は、ベンチマーク性能比（性能比１）をもとに選択された推奨プランと補正性能比（性能比２）をもとに選択された推奨プランの両方を提示してもよい。
　また、上述の例では、各サーバの処理が同じ機種の移行元処理システム（処理装置２１０）で実行さていたが、各サーバの処理が異なる機種の移行元処理システムで実行される場合は、各移行元処理システムについて収集されたベンチマーク性能をもとに、サーバごとにベンチマーク性能比（性能比１）、補正性能比（性能比２）が算出される。この場合、各サーバを移行すべき移行先処理システム（ＶＭ３２０）のプランは、当該サーバに対して算出された性能比２をもとに、決定される。
　また、上述の例では、各サーバにおいて、相関関係を有するメトリックのペア（入力メトリック「ＣＰＵ」と出力メトリック「ＤＩＳＫ」）が同じであったが、各サーバにおける、相関関係を有するメトリックのペアが異なる場合は、各サーバの相関関係に応じたメトリックのベンチマーク性能が収集され、サーバごとにベンチマーク性能比（性能比１）、補正性能比（性能比２）が算出される。この場合も、各サーバを移行すべき移行先処理システム（ＶＭ３２０）のプランは、当該サーバに対して算出された性能比２をもとに、決定される。
　また、上述の例では、移行元実行環境２００における処理装置２１０を移行元処理システムとしたが、移行元実行環境２００におけるＶＭを移行元処理システムとしてもよい。同様に、上述の例では、移行先処理システムにおけるＶＭ３２０を移行先処理システムとしたが、移行先処理システムにおける処理装置３１０を移行先処理システムとしてもよい。また、１以上の処理装置の組や１以上のＶＭの組、あるいは、１以上の処理装置と１以上のＶＭが混在した組を、移行元処理システム、または、移行先処理システムとしてもよい。
　以上により、本発明の第１の実施の形態の動作が完了する。
　次に、本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
　図１を参照すると、運用管理装置１００は、相関モデル記憶部１１２、ベンチマーク性能収集部１０３、及び、性能比較部１０４を含む。相関モデル記憶部１１２は、第１の処理システムにおける、所定のプログラム処理実行時の、１以上のメトリックの各ペアの相関関係を示す相関モデル１２２を記憶する。ベンチマーク性能収集部１０３は、第１の処理システム、及び、第２の処理システムにおいて、所定のベンチマーク処理実行時に、相関モデル１２２において他のメトリックと相関関係を有するメトリックの値を収集する。性能比較部１０４は、第１の処理システム、及び、第２の処理システムにおける、所定のベンチマーク処理実行時のメトリックの値をもとに、第１の処理システムにおけるメトリックに対する第２の処理システムにおけるメトリックの性能比を算出し、出力する。
　次に、本発明の第１の実施の形態の効果を説明する。
　本発明の第１の実施の形態によれば、システムの移行に伴う、移行先の実行環境に必要な処理性能の見積もり精度を向上できる。その理由は、ベンチマーク性能収集部１０３が、移行元処理システム、及び、移行先処理システムにおいて、相関モデル１２２で他のメトリックと相関関係を有するメトリックのベンチマーク性能を収集し、性能比較部１０４が、ベンチマーク性能をもとに、移行元処理システムに対する移行先処理システムの性能比を算出するためである。これにより、予め決められたメトリックについて、一律にベンチマーク性能を取得する場合に比べて、他のメトリックと相関関係がある、実際にシステム（サービス）で利用されるメトリックについて、性能比が算出されるため、処理性能の見積もり精度が向上する。また、これにより、ベンチマーク性能の取得、性能比の算出に係る処理負荷が大幅に低減し、さらに、処理性能の評価に有用なメトリックの選別等も不要となり、処理性能の見積もりが効率的に実行される。
　例えば、複数のサーバにより構成されるシステムの移行において、サーバ間の通信性能をメトリックとして評価する場合、各サーバが配置される複数の処理装置やＶＭのすべての組の経路について通信性能を計測すると、処理負荷が大きくなる。そこで、管理者等が選択した経路のみについて通信性能を計測すると、各サーバが実際に利用する経路が計測されず、処理性能の見積もり精度が低下する可能性がある。本発明の第１の実施の形態では、実際にシステムで利用される経路について、ベンチマーク性能の取得、性能比の算出が行われるため、処理性能の見積もりが、効率的、かつ、精度良く実行される。
　また、本発明の第１の実施の形態によれば、移行先の実行環境に必要な処理性能の見積もり精度をさらに向上できる。その理由は、性能比較部１０４が、性能比として、ベンチマーク性能比を相関モデル１２２における相関関係の有無をもとに補正した値を算出するためである。
　例えば、本発明の前提となる運用管理システムのように、図６の性能比較結果９２４の性能比をもとに生成された図７の推奨プランに従って各サーバが移行された場合、ＡＰサーバを移行したプランＣのＶＭ３２０は、実際には十分な性能を持っておらず、ボトルネックとなる可能性がある。また、ＷＥＢサーバを移行したプランＢのＶＭ３２０は、実際にはより安いプランＡと同等な性能しか持たないため、割高なプランを選択したことになる。これに対して、本発明の第１の実施の形態では、図１２の性能比較結果１２４の性能比２のように、相関モデル１２２における相関関係の有無に応じて、性能比の精度が高くなるように補正される。そして、補正された性能比もとに生成された、図１３のような推奨プランに従って、各サーバが移行される。これにより、ＡＰサーバは、実際にはより性能の高いプランＤのＶＭ３２０に移行され、ボトルネックの可能性が低下する。また、ＷＥＢサーバは、より安いプランＡのＶＭ３２０に移行され、コスト効率が向上する。
　また、本発明の第１の実施の形態における相関モデル１２２（性能モデル）に含まれるメトリックは、例えば、特許文献５、６に開示されるように、システムの運用時における障害監視に利用される。したがって、本発明の第１の実施の形態によれば、システムの障害監視に利用されるメトリックとその相関関係の情報を用いることで、システムを移行した後に障害監視を行う場合と同様な観点で性能見積もりを行うことができる。
　（第２の実施の形態）
　次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。
　本発明の第２の実施の形態においては、ベンチマーク性能比の補正を、相関モデル１２２における相関関数の係数をもとに行う点において、本発明の第１の実施の形態と異なる。
　図１４は、本発明の第２の実施の形態における、性能比較結果１２４を示す図である。本発明の第２の実施の形態の性能比較結果１２４は、性能比として、さらに、「性能比３」を含む。
　上述のステップＳ１０６において、性能比較部１０４は、移行元処理システムと移行先処理システムのベンチマーク性能比を、相関モデル１２２における相関関数の係数をもとに補正する。性能比較部１０４は、補正されたベンチマーク性能比（補正性能比）を性能比較結果１２４の「性能比３」に設定する。
　本発明の第２の実施の形態においては、相関関係の入力メトリックの性能比と出力メトリックの性能比との関係が相関関数の係数に応じた関係になると仮定する。
　そこで、本発明の第２の実施の形態においては、相関関係の入力メトリックの性能比に対する出力メトリックの性能比の比率を相関関数の係数の値に制限する。性能比較部１０４は、相関関係の入力メトリックのベンチマーク性能比（性能比１）に相関関数の係数αを乗じた算出値が、出力メトリックのベンチマーク性能比（性能比１）以下の場合、出力メトリックの補正性能比（性能比３）に、当該算出値を設定する。この場合、性能比較部１０４は、入力メトリックの補正性能比（性能比３）に、入力メトリックのベンチマーク性能比（性能比１）をそのまま設定する。一方、性能比較部１０４は、当該算出値が、出力メトリックのベンチマーク性能比（性能比１）を超える場合、入力メトリックの補正性能比（性能比３）に、出力メトリックのベンチマーク性能比（性能比１）に相関関数の係数αの逆数を乗じた値を設定する。この場合、性能比較部１０４は、出力メトリックの補正性能比（性能比３）に、出力メトリックのベンチマーク性能比（性能比１）をそのまま設定する。
　例えば、図１１の相関モデル１２２において、ＷＥＢサーバの入力メトリック「ＣＰＵ」と出力メトリック「ＤＩＳＫ」に対する相関関数の係数αは「０．８」である。同様に、ＡＰサーバ、ＤＢサーバの入力メトリック「ＣＰＵ」と出力メトリック「ＤＩＳＫ」に対する相関関数の係数αも「０．８」である。したがって、性能比較部１０４は、出力メトリック「ＤＩＳＫ」の補正性能比（性能比３）に、入力メトリック「ＣＰＵ」のベンチマーク性能比（性能比１）に相関関数の係数α「０．８」を乗じた値を設定、または、入力メトリック「ＣＰＵ」の補正性能比（性能比３）に、出力メトリックのベンチマーク性能比（性能比１）に相関関数の係数αの逆数「１／０．８」を乗じた値を設定する。
　この結果、図１４において、「プランＡ」のメトリック「ＤＩＳＫ」の補正性能比（性能比３）は、メトリック「ＣＰＵ」のベンチマーク性能比（性能比１）に係数α「０．８」を乗じた「０．９６」に制限される。メトリック「ＣＰＵ」の補正性能比（性能比３）には、メトリック「ＣＰＵ」のベンチマーク性能比（性能比１）である「１．２」がそのまま設定される。同様に、「プランＤ」のメトリック「ＤＩＳＫ」の補正性能比（性能比３）は、メトリック「ＣＰＵ」のベンチマーク性能比（性能比１）に係数α「０．８」を乗じた「１．２」に制限される。また、「プランＣ」のメトリック「ＣＰＵ」の補正性能比（性能比３）は、メトリック「ＤＩＳＫ」のベンチマーク性能比（性能比１）に係数αの逆数「１／０．８」を乗じた「１．５」に制限される。
　なお、移行元実行環境２００においても、移行対象のシステムのプログラムによる処理（サービス）が実行されている場合は、相関関係の入力メトリックの性能比に対する出力メトリックの性能比の比率が相関関数の係数の値に制限されると考えられる。したがって、性能比較部１０４は、さらに、基準となる移行元処理システムにおけるベンチマーク性能比についても、相関モデル１２２における相関関数の係数をもとに補正し、性能比較結果１２４の「性能比３」に設定する。例えば、図１４において、移行元処理システムのメトリック「ＤＩＳＫ」の補正性能比（性能比３）は、メトリック「ＣＰＵ」のベンチマーク性能比（性能比１）に係数α「０．８」を乗じた「０．８」が設定される。
　次に、上述のステップＳ１０７において、移行先決定部１０５は、性能比較結果１２４における「性能比３」とサーバ特性情報４００とをもと、各サーバを移行すべき移行先処理システム（ＶＭ３２０）のプランを選択し、推奨プランとして提示する。
　図１５は、本発明の第２の実施の形態における、推奨プランの表示画面１２５の例を示す図である。この場合、推奨プラン１２７の選択プランは、図１４の性能比較結果１２４における性能比３と図３のサーバ特性情報４００とをもとに選択された、各サーバに対する移行先処理システムのプランを示す。また、性能比較は、選択に用いたメトリックとその性能比３を示す。
　ここで、ＡＰサーバについては、メトリック「ＣＰＵ」の性能比３が最大（１．５）の「プランＢ」、「プランＣ」、「プランＤ」の内、価格が最も安い「プランＢ」が選択されている。また、ＤＢサーバについても、メトリック「ＤＩＳＫ」の性能比３が最大（１．２）の「プランＢ」、「プランＣ」、「プランＤ」の内、価格が最も安い「プランＢ」が選択されている。さらに、ＷＥＢサーバについては、メトリック「ＣＰＵ」の性能が移行元処理システムより高く、価格が最も安い「プランＡ」が選択されている。
　本発明の第１の実施の形態においては、補正性能比（性能比２）をもとに、図１３の表示画面１２５のように、ＷＥＢサーバ、ＡＰサーバ、ＤＢサーバに対する推奨プランとして、それぞれ、「プランＡ」、「プランＤ」、「プランＤ」が提示され、価格の合計は１８万円であった。これに対して、本発明の第２の実施の形態においては、補正性能比（性能比３）をもとに、「プランＡ」、「プランＢ」、「プランＢ」が提示され、価格の合計は１０万円である。
　なお、移行元処理システムにおける性能比３が補正されている場合、推奨プラン１２７の性能比較には、補正された移行元実行環境２００の性能比３を基準にした、移行先処理システムの性能比３が設定される。例えば、図１５において、ＤＢサーバに対して選択された「プランＢ」のメトリック「ＤＩＳＫ」に係る性能比較には、移行元処理システムのメトリック「ＤＩＳＫ」の性能比３「０．８」に対する、「プランＢ」のメトリック「ＤＩＳＫ」の性能比３「１．２」の比である、「１．５」が設定されている。
　また、上述の例では、各サーバにおいて、相関関係を有するメトリックのペア、及び、相関関数の係数α（入力メトリック「ＣＰＵ」と出力メトリック「ＤＩＳＫ」、係数α「０．８」）が同じであったが、各サーバにおける、相関関係を有するメトリックのペアや係数が異なる場合は、サーバの相関関係に応じたメトリックのベンチマーク性能が収集され、サーバごとにベンチマーク性能比（性能比１）、補正性能比（性能比３）が算出される。この場合、各サーバを移行すべき移行先処理システム（ＶＭ３２０）のプランは、当該サーバに対して算出された性能比３をもとに、決定される。
　次に、本発明の第２の実施の形態の効果を説明する。
　本発明の第２の実施の形態によれば、本発明の第１の実施の形態に比べて、移行先の実行環境に必要な処理性能の見積もり精度をさらに向上できる。その理由は、性能比較部１０４が、性能比として、ベンチマーク性能比を相関モデル１２２における相関関数の係数をもとに補正した値を算出するためである。
　例えば、本発明の第１の実施の形態では、図１２の性能比較結果１２４のように、プランＢ、プランＣのメトリック「ＣＰＵ」の性能比（性能比２）が、「１．２」に制限されていた。これに対して、本発明の第２の実施の形態では、図１４の性能比較結果１２４のように、プランＢ、プランＣのメトリック「ＣＰＵ」の性能比（性能比３）が、「１．５」に補正されており、実際には、より高い性能を有することが示されている。また、本発明の第１の実施の形態では、移行元処理システムのメトリック「ＤＩＳＫ」の性能比（性能比２）が、「１．０」であった。これに対して、本発明の第２の実施の形態では、移行元処理システムのメトリック「ＤＩＳＫ」の性能比（性能比３）が、「０．８」に補正されており、実際には、移行元処理システムにおいてもリソースを十分に使いきれていなかったことが示されている。
　このように、本発明の第２の実施の形態では、より精度の高い性能比を用いて、余剰リソースを削減し、安価なプランを選択できる。
　以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　この出願は、２０１２年１０月２３日に出願された日本出願特願２０１２－２３３９９２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　１００　　運用管理装置
　１０１　　性能情報収集部
　１０２　　相関モデル生成部
　１０３　　ベンチマーク性能収集部
　１０４　　性能比較部
　１０５　　移行先決定部
　１１２　　相関モデル記憶部
　１１４　　性能比較結果記憶部
　１２２　　相関モデル
　１２５　　表示画面
　１２６　　移行ステップ
　１２７　　推奨プラン
　２００　　移行元実行環境
　２１０　　処理装置
　３００　　移行先実行環境
　３１０　　処理装置
　３２０　　ＶＭ
　４００　　サーバ特性情報
　９００　　運用管理装置
　９０３　　ベンチマーク性能収集部
　９０４　　性能比較部
　９０５　　移行先決定部
　９１４　　性能比較結果記憶部
　９２４　　性能比較結果
　９２５　　表示画面
　９２６　　移行ステップ
　９２７　　推奨プラン

Claims (18)

  1. 　第１の処理システムにおける、所定のプログラム処理実行時の、１以上のメトリックの各ペアの相関関係を示す相関モデルを記憶する相関モデル記憶手段と、
    　前記第１の処理システム、及び、第２の処理システムにおいて、所定のベンチマーク処理実行時に、前記相関モデルにおいて他のメトリックと相関関係を有するメトリックの値を収集する、ベンチマーク性能収集手段と、
    　前記第１の処理システム、及び、前記第２の処理システムにおける、前記所定のベンチマーク処理実行時のメトリックの値をもとに、前記第１の処理システムにおけるメトリックに対する前記第２の処理システムにおけるメトリックの性能比を算出し、出力する、性能比較手段と、を備える運用管理装置。
  2. 　前記性能比較手段は、前記性能比として、前記所定のベンチマーク処理実行時の、前記第１の処理システムにおけるメトリックの値に対する前記第２の処理システムにおけるメトリックの値の比であるベンチマーク性能比を算出する、請求項１に記載の運用管理装置。
  3. 　前記性能比較手段は、前記性能比として、前記ベンチマーク性能比を、前記相関モデルにおける相関関係をもとに補正した値を算出する、請求項２に記載の運用管理装置。
  4. 　前記性能比較手段は、前記相関モデルにおいて相関関係を有するメトリックのペアの内、ベンチマーク性能比が大きいメトリックのベンチマーク性能比に、小さいメトリックのベンチマーク性能比を設定することにより、前記ベンチマーク性能比を補正する、請求項３に記載の運用管理装置。
  5. 　前記性能比較手段は、前記相関モデルにおいて相関関係を有するメトリックのペアについて、メトリック間のベンチマーク性能比の比率が相関関係を表す相関関数の係数の値になり、かつ、補正後の値が補正前の値以下となるように、前記ベンチマーク性能比を補正する、請求項３に記載の運用管理装置。
  6. 　さらに、前記第１の処理システムにおけるメトリックに対する前記第２の処理システムにおけるメトリックの性能比をもとに、前記第２の処理システムを、前記所定のプログラム処理の移行先に決定する、移行先決定手段を備える、請求項１乃至５のいずれかに記載の運用管理装置。
  7. 　第１の処理システムにおける、所定のプログラム処理実行時の、１以上のメトリックの各ペアの相関関係を示す相関モデルを記憶し、
    　前記第１の処理システム、及び、第２の処理システムにおいて、所定のベンチマーク処理実行時に、前記相関モデルにおいて他のメトリックと相関関係を有するメトリックの値を収集し、
    　前記第１の処理システム、及び、前記第２の処理システムにおける、前記所定のベンチマーク処理実行時のメトリックの値をもとに、前記第１の処理システムにおけるメトリックに対する前記第２の処理システムにおけるメトリックの性能比を算出し、出力する、運用管理方法。
  8. 　前記性能比を算出する場合、前記性能比として、前記所定のベンチマーク処理実行時の、前記第１の処理システムにおけるメトリックの値に対する前記第２の処理システムにおけるメトリックの値の比であるベンチマーク性能比を算出する、請求項７に記載の運用管理方法。
  9. 　前記性能比を算出する場合、前記性能比として、前記ベンチマーク性能比を、前記相関モデルにおける相関関係をもとに補正した値を算出する、請求項８に記載の運用管理方法。
  10. 　前記ベンチマーク性能比を補正する場合、前記相関モデルにおいて相関関係を有するメトリックのペアの内、ベンチマーク性能比が大きいメトリックのベンチマーク性能比に、小さいメトリックのベンチマーク性能比を設定することにより、前記ベンチマーク性能比を補正する、請求項９に記載の運用管理方法。
  11. 　前記ベンチマーク性能比を補正する場合、前記相関モデルにおいて相関関係を有するメトリックのペアについて、メトリック間のベンチマーク性能比の比率が相関関係を表す相関関数の係数の値になり、かつ、補正後の値が補正前の値以下となるように、前記ベンチマーク性能比を補正する、請求項９に記載の運用管理方法。
  12. 　さらに、前記第１の処理システムにおけるメトリックに対する前記第２の処理システムにおけるメトリックの性能比をもとに、前記第２の処理システムを、前記所定のプログラム処理の移行先に決定する、請求項７乃至１１のいずれかに記載の運用管理方法。
  13. 　コンピュータに、
    　第１の処理システムにおける、所定のプログラム処理実行時の、１以上のメトリックの各ペアの相関関係を示す相関モデルを記憶し、
    　前記第１の処理システム、及び、第２の処理システムにおいて、所定のベンチマーク処理実行時に、前記相関モデルにおいて他のメトリックと相関関係を有するメトリックの値を収集し、
    　前記第１の処理システム、及び、前記第２の処理システムにおける、前記所定のベンチマーク処理実行時のメトリックの値をもとに、前記第１の処理システムにおけるメトリックに対する前記第２の処理システムにおけるメトリックの性能比を算出し、出力する、処理を実行させるプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
  14. 　前記性能比を算出する場合、前記性能比として、前記所定のベンチマーク処理実行時の、前記第１の処理システムにおけるメトリックの値に対する前記第２の処理システムにおけるメトリックの値の比であるベンチマーク性能比を算出する、処理を実行させる、請求項１３に記載のプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
  15. 　前記性能比を算出する場合、前記性能比として、前記ベンチマーク性能比を、前記相関モデルにおける相関関係をもとに補正した値を算出する、処理を実行させる、請求項１４に記載のプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
  16. 　前記ベンチマーク性能比を補正する場合、前記相関モデルにおいて相関関係を有するメトリックのペアの内、ベンチマーク性能比が大きいメトリックのベンチマーク性能比に、小さいメトリックのベンチマーク性能比を設定することにより、前記ベンチマーク性能比を補正する、処理を実行させる、請求項１５に記載のプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
  17. 　前記ベンチマーク性能比を補正する場合、前記相関モデルにおいて相関関係を有するメトリックのペアについて、メトリック間のベンチマーク性能比の比率が相関関係を表す相関関数の係数の値になり、かつ、補正後の値が補正前の値以下となるように、前記ベンチマーク性能比を補正する、処理を実行させる、請求項１５に記載のプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
  18. 　さらに、前記第１の処理システムにおけるメトリックに対する前記第２の処理システムにおけるメトリックの性能比をもとに、前記第２の処理システムを、前記所定のプログラム処理の移行先に決定する、処理を実行させる、請求項１３乃至１７のいずれかに記載のプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
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