WO2015159336A1

WO2015159336A1 - 情報処理装置、流量制御パラメータ算出方法、およびプログラム

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Publication number: WO2015159336A1
Application number: PCT/JP2014/060597
Authority: WO
Inventors: 淳一小瀬
Original assignee: 株式会社日立システムズ
Priority date: 2014-04-14
Filing date: 2014-04-14
Publication date: 2015-10-22
Also published as: US20150339162A1; US9317335B2; JP5793259B1; JPWO2015159336A1

Abstract

　Ｗｅｂシステムのデータ処理構造に応じたパラメータを算出する。　抽出部２２は、リクエストデータを一時記憶するキューの最大サイズを示す最大キュー長と、リクエストデータを並列処理できる最大数を示す最大同時実行件数とを含む流量制御パラメータを有するウェブシステムの稼働データから、キューの使用数とリクエストデータの並列処理数とを合計した内部保留リクエスト件数ごとにおける、ウェブシステムのデータ処理に要した内部保留時間を抽出する。係数算出部２３は、抽出部２２によって抽出された内部保留リクエスト件数における内部保留時間に対して、ウェブシステムのデータ処理構造に応じた近似式を適用して、近似式の係数を算出する。パラメータ算出部２４は、係数算出部２３によって算出された近似式から、新たな流量制御パラメータを算出する。

Description

情報処理装置、流量制御パラメータ算出方法、およびプログラム

　本発明は、情報処理装置、流量制御パラメータ算出方法、およびプログラムに関するものである。

　インターネット等のネットワークを介して、端末装置からの処理要求に応じて処理を実行するＷｅｂシステムが存在する。Ｗｅｂシステムでは、例えば、端末装置からの処理要求に対し、いかに早く応答を返すかが重要となる。

　なお、従来、シンプルなシステム構成によって、サーバ装置の処理能力を最大限引き出し、応答時間の短縮と許容応答時間の確保とが可能なようにサーバ装置の最大並列処理数の設定値と最大待ち行列数の設定値を決定できるようにした通信サーバ設定値決定装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００６－２２１５１６号公報

　しかし、特許文献１の通信サーバ設定値決定装置では、Ｗｅｂシステムのデータ処理構造に応じた最大並列処理数と最大待ち行列数と（パラメータ）を決定していない。そのため、Ｗｅｂシステムのデータ処理構造によっては、決定したパラメータが適切でない場合があるという問題がある。
　また、特許文献１の通信サーバ設定値決定装置では、負荷投入実験の繰り返しを前提とし、負荷投入実験の自動化を支援する機能を具備しているが、負荷投入対象とする処理の種類やジョブミックスを稼動システムと同等にする為には、負荷投入実験専用のデータ等を準備することが困難であり、もし、負荷投入対象とする処理の種類やジョブミックスを稼動システムと同等にすることができなかった場合、負荷投入実験段階に特許文献１の通信サーバ設定値決定装置で通信サーバ設定値が、稼働システムにおけるジョブミックス対して最適なサーバ設定値であることを保証するものでもなかった。

　そこで本発明は、Ｗｅｂシステムのデータ処理構造に応じたパラメータを算出する技術を提供することを目的とする。また、負荷投入実験の繰り返しに頼らず、稼働システムにおけるジョブミックス対して最適なパラメータを算出する技術を提供することも目的とする。

　本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下の通りである。上記課題を解決すべく、本発明に係る情報処理装置は、リクエストデータを一時記憶するキューの最大サイズを示す最大キュー長と、前記リクエストデータを並列処理できる最大数を示す最大同時実行件数とを含む流量制御パラメータを有するウェブシステムの稼働データから、前記キューの使用数と前記リクエストデータの並列処理数とを合計した内部保留リクエスト件数ごとにおける、前記ウェブシステムのデータ処理に要した内部保留時間を抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出された前記内部保留リクエスト件数における前記内部保留時間に対して、前記ウェブシステムのデータ処理構造に応じた近似式を適用して、前記近似式の係数を算出する係数算出部と、前記係数算出部によって前記係数が算出された前記近似式から、新たな前記流量制御パラメータを算出するパラメータ算出部と、を有することを特徴とする。

　また、上記の情報処理装置においては、前記ウェブシステムのデータ処理構造は少なくとも、均一な処理内容の前記リクエストデータが入力される１個のキューと、前記最大同時実行件数の並列処理を行うことができる、均一な処理内容の前記リクエストデータが入力される１個のデータ処理部と、を有する第１のデータ処理構造と、均一な処理内容の前記リクエストデータが入力される１個のキューと、前記最大同時実行件数の並列処理を行うことができる、均一な処理内容の前記リクエストデータが入力される１個のデータ処理部とが、プロセスに対応して複数設けられる第２のデータ処理構造と、不均一な処理内容の前記リクエストデータが入力される１個のキューと、前記最大同時実行件数の並列処理を行うことができる、均一な処理内容の前記リクエストデータが入力される複数のデータ処理部とが、プロセスに対応して複数設けられる第３のデータ処理構造と、不均一な処理内容の前記リクエストデータが入力される１個のキューと、前記最大同時実行件数の並列処理を行うことができる、不均一な処理内容の前記リクエストデータが入力される１個のデータ処理部と、を有する第４のデータ処理構造と、に分けられることを特徴とするものであってもよい。

　また、上記の情報処理装置においては、前記係数算出部は、前記内部保留リクエスト件数が前記最大同時実行件数より小さい場合の近似式によって仮係数を算出し、算出した前記仮係数に基づいて、前記ウェブシステムのデータ処理構造に応じた近似式を選択する、ことを特徴とするものであってもよい。

　また、上記の情報処理装置においては、前記抽出部は、前記内部保留時間を、プロセス単位による前記内部保留時間と、前記プロセスによって処理される前記処理識別子単位の前記内部保留時間とに区別して抽出し、前記係数算出部は、前記抽出部によって抽出された前記プロセス単位による前記内部保留時間を近似式に代入して、前記プロセスごとにおける前記仮係数を算出し、前記抽出部によって抽出された前記処理識別子単位による前記内部保留時間を近似式に代入して、前記処理識別子ごとにおける前記仮係数を算出する、ことを特徴とするものであってもよい。

　また、上記の情報処理装置においては、前記係数算出部は、前記プロセスごとにおける前記仮係数と、前記処理識別子ごとにおける前記仮係数とが同様の値である場合、前記第１のデータ処理構造に応じた前記近似式に基づいて前記係数を算出する、ことを特徴とするものであってもよい。

　また、上記の情報処理装置においては、前記係数算出部は、前記プロセスごとにおける前記仮係数と、前記処理識別子ごとにおける前記仮係数とが同様の値になく、前記処理識別子ごとにおける前記仮係数が、同一プロセス内において同様の値である場合、前記第２のデータ処理構造に応じた前記近似式に基づいて前記係数を算出する、ことを特徴とするものであってもよい。

　また、上記の情報処理装置においては、前記係数算出部は、前記プロセスごとにおける前記仮係数と、前記処理識別子ごとにおける前記仮係数とが同様の値になく前記処理識別子ごとにおける前記仮係数が、同一プロセス内において同様の値にない場合であって、前記流量制御パラメータが前記プロセスごとかつ前記処理識別子ごとにおいて与えられる場合、前記第３のデータ処理構造に応じた前記近似式に基づいて前記係数を算出する、ことを特徴とするものであってもよい。

　また、上記の情報処理装置においては、前記係数算出部は、前記プロセスごとにおける前記仮係数と、前記処理識別子ごとにおける前記仮係数とが同様の値になく、前記処理識別子ごとにおける前記仮係数が、同一プロセス内において同様の値にない場合であって、前記流量制御パラメータが前記プロセスごとのみにおいて与えられる場合、前記第４のデータ処理構造に応じた前記近似式に基づいて前記係数を算出する、ことを特徴とするものであってもよい。

　また、上記の情報処理装置においては、前記パラメータ算出部は、前記係数が算出された前記近似式から、前記ウェブシステムで想定される負荷量に応じた内部保留時間を最小化するような前記最大同時実行件数を算出する、ことを特徴とするものであってもよい。

　また、上記の情報処理装置においては、前記パラメータ算出部は、前記係数が算出された前記近似式から、前記ウェブシステムで許容される内部保留時間を超えない前記内部保留リクエスト件数の上限値を算出し、前記最大同時実行件数と前記内部保留リクエスト件数の上限値とから、前記最大キュー長を算出する、ことを特徴とするものであってもよい。

　また、本発明に係る情報処理装置の流量制御パラメータ算出方法は、リクエストデータを一時記憶するキューの最大サイズを示す最大キュー長と、前記リクエストデータを並列処理できる最大数を示す最大同時実行件数とを含む流量制御パラメータを有するウェブシステムの稼働データから、前記キューの使用数と前記リクエストデータの並列処理数とを合計した内部保留リクエスト件数ごとにおける、前記ウェブシステムのデータ処理に要した内部保留時間を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップによって抽出された前記内部保留リクエスト件数における前記内部保留時間に対して、前記ウェブシステムのデータ処理構造に応じた近似式を適用して、前記近似式の係数を算出する係数算出ステップと、前記係数算出ステップによって前記係数が算出された前記近似式から、新たな前記流量制御パラメータを算出するパラメータ算出ステップと、を含むことを特徴とする。

　また、本発明に係る情報処理装置のプログラムは、リクエストデータを一時記憶するキューの最大サイズを示す最大キュー長と、前記リクエストデータを並列処理できる最大数を示す最大同時実行件数とを含む流量制御パラメータを有するウェブシステムの稼働データから、前記キューの使用数と前記リクエストデータの並列処理数とを合計した内部保留リクエスト件数ごとにおける、前記ウェブシステムのデータ処理に要した内部保留時間を抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出された前記内部保留リクエスト件数における前記内部保留時間に対して、前記ウェブシステムのデータ処理構造に応じた近似式を適用して、前記近似式の係数を算出する係数算出部と、前記係数算出部によって前記係数が算出された前記近似式から、新たな前記流量制御パラメータを算出するパラメータ算出部と、して前記情報処理装置を機能させることを特徴とする。

　本発明によれば、Ｗｅｂシステムのデータ処理構造に応じたパラメータを算出することができる。

　上記した以外の課題、構成、および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の一実施形態に係る情報処理装置を適用したネットワークシステムの構成例を示した図である。図１のシステムの動作概要を説明するシーケンス図である。内部保留時間の近似式を説明する図である。内部保留時間の性質を説明する図である。Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造例のその１を示した図である。均一な処理内容の負荷量毎内部保留時間グラフ（対数目盛）を示した図である。均一な処理内容の負荷量毎内部保留時間グラフ（線形目盛）を示した図である。Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造例のその２を示した図である。Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造例のその３を示した図である。Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造例のその４を示した図である。情報処理装置１の機能ブロックの一例を示した図である。Ｗｅｂシステム２の稼働データの例を示した図である。一時情報の抽出を説明する図である。所定の規則を説明する図である。ＵＲＬの内部保留リクエスト件数を説明する図である。回帰分析用情報のデータ構成例を示した図である。情報処理装置１の動作例を示したフローチャートである。係数算出部２３とパラメータ算出部２４の動作例を示したフローチャートである。情報処理装置１の機能を実現するハードウェア構成の一例を示した図である。端末装置３からＷｅｂシステム２に負荷を与えた場合の最大同時実行件数とＷｅｂシステム２の応答時間との関係を示した図である。流量制御パラメータのチューニング例を説明する図である。許容待ち時間による最大キュー長の算出を説明する図である。内部保留リクエスト件数に対する内部保留時間の平均値をグラフ化した図である。

　図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置を適用したネットワークシステムの構成例を示した図である。図１に示すように、ネットワークシステムは、情報処理装置１と、Ｗｅｂシステム２と、端末装置３と、ネットワーク４とを有している。ネットワーク４は、例えば、インターネットである。

　Ｗｅｂシステム２は、Ｗｅｂサーバ２ａ，２ｂを有している。図１では、Ｗｅｂシステム２は、２台のＷｅｂサーバ２ａ，２ｂを有しているが、１台であってもよいし、３台以上であってもよい。

　端末装置３は、ネットワーク４を介して、Ｗｅｂシステム２（Ｗｅｂサーバ２ａ，２ｂ）に接続されている。端末装置３は、Ｗｅｂシステム２に対し、リクエストデータを送信する。リクエストデータには、例えば、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）やリクエストパラメータ等が含まれる。Ｗｅｂシステム２（Ｗｅｂサーバ２ａ，２ｂ）は、端末装置３からのリクエストデータに応じて所定の処理を行い、処理結果を端末装置３に送信する。図１では、端末装置３は、１台しか示していないが、２台以上であってもよい。

　Ｗｅｂシステム２は、以下で詳細に説明するが、プロセスごとに流量制御パラメータを有している。流量制御パラメータには、端末装置３からのリクエストデータを一時記憶するキューの最大サイズ（リクエストデータを記憶できる最大の件数）を示す最大キュー長と、Ｗｅｂシステム２内のプロセスがリクエストデータを並列処理できる最大数を示す最大同時実行件数とが含まれる。Ｗｅｂシステム２は、最大キュー長と最大同時実行件数との変更によって、リクエストデータの処理時間を変更することができる。

　情報処理装置１は、ネットワーク４を介して、Ｗｅｂシステム２（Ｗｅｂサーバ２ａ，２ｂ）と接続されている。情報処理装置１は、例えば、Ｗｅｂシステム２を管理する管理者からの指示に応じて、Ｗｅｂシステム２から稼働データを受信し、受信した稼働データに基づいて、新たな流量制御パラメータを算出する。そして、情報処理装置１は、算出した新たな流量制御パラメータをＷｅｂシステム２に送信する。

　情報処理装置１は、Ｗｅｂシステム２の稼働データに応じた、適切な流量制御パラメータを算出する。これにより、Ｗｅｂシステム２は、端末装置３からのリクエストデータに対し、より早い応答を返すことが可能となる。

　図２は、図１のシステムの動作概要を説明するシーケンス図である。図２のシーケンス図は、例えば、端末装置３がユーザから所定の操作を受付けると実行される。Ｗｅｂシステム２の処理は、図２に示すように、Ｗｅｂサーバリクエスト受付け処理と、処理待ちキューと、アプリケーション処理プロセスと、ｂａｃｋ　ｅｎｄ　ｓｕｂ　ｓｙｓｔｅｍとの処理に分けられる。

　まず、端末装置３は、例えば、Ｗｅｂシステム２で処理してもらうリクエストデータを生成する（ステップＳ１）。

　次に、端末装置３は、生成したリクエストデータを、ネットワーク４を介して、図１に図示していない負荷分散機に送信する（ステップＳ２，Ｓ３）。

　次に、負荷分散機は、端末装置３からリクエストデータを受信し、受信したリクエストデータを処理するＷｅｂサーバ２ａ，２ｂを選択する（ステップＳ４）。例えば、負荷分散機は、リクエストデータに含まれるＵＲＬ等の処理識別情報に基づいて、受信したリクエストデータを処理するＷｅｂサーバ２ａ，２ｂを選択する。

　次に、Ｗｅｂシステム２（Ｗｅｂサーバ２ａ，２ｂ）は、端末装置３から受信したリクエストデータ（以下では、リクエストデータを処理リクエストと呼ぶことがある）を一時記憶するキューが、最大キュー長を超えるか否か判定する（ステップＳ５）。Ｗｅｂシステム２は、処理リクエストを一時記憶するキューが、最大キュー長を超える場合、ステップＳ１２へ処理を移行する。Ｗｅｂシステム２は、処理リクエストを一時記憶するキューが、最大キュー長を超えない場合、ステップＳ６へ処理を移行する。

　なお、図２の矢印Ａ１には、現在、処理リクエストが一時記憶されているキューを示している。矢印Ａ１に示すキューには、Ｌ個の処理リクエストが一時記憶されている。

　ステップＳ５にて、Ｗｅｂシステム２は、処理リクエストを一時記憶するキューが、最大キュー長を超えないと判定した場合（ステップＳ５で「Ｎｏ」の場合）、受信した処理リクエストを、空のキューに記憶する（ステップＳ６）。

　次に、Ｗｅｂシステム２は、キューに記憶されている処理リクエストを並列処理する（ステップＳ７）。なお、図２のＷｅｂシステム２の最大同時実行件数は、矢印Ａ２に示すように「Ｍ」である。また、Ｗｅｂシステム２は、矢印Ａ３に示すように、アプリケーションプロセスの処理の一部を「back end sub system」に委譲し、非同期で処理することもある。

　次に、Ｗｅｂシステム２は、処理した処理リクエストの結果（レスポンスデータ）を、ネットワーク４を介して、端末装置３に送信する（ステップＳ８，Ｓ９）。

　次に、端末装置３は、Ｗｅｂシステム２から送信されたレスポンスデータを受信し、受信したレスポンスデータを、例えば、ディスプレイに表示する（ステップＳ１０，Ｓ１１）。

　ステップＳ５にて、Ｗｅｂシステム２は、処理リクエストを一時記憶するキューが、最大キュー長を超えていると判定した場合（ステップＳ５で「Ｙｅｓ」の場合）、ネットワーク４を介して、処理エラーを示す、エラーレスポンスデータを端末装置３に送信する（ステップＳ１２）。なお、端末装置３は、Ｗｅｂシステム２から受信したエラーレスポンスデータを、例えば、ディスプレイに表示する（ステップＳ１０，Ｓ１１）。

　なお、矢印Ａ１１に示すように、ステップＳ５からステップＳ８までの処理に要した時間を「内部保留時間」と呼ぶ。すなわち、Ｗｅｂシステム２が、端末装置３からの処理リクエストを受信してから、レスポンスデータを端末装置３に送信するまでの時間を「内部保留時間」と呼ぶ。

　また、矢印Ａ１２に示すように、ステップＳ１からステップＳ２までの処理に要した時間を「クライアント側時間」と呼ぶ。すなわち、端末装置３が処理リクエストを生成してから送信するまでの時間を「クライアント側時間」と呼ぶ。

　また、矢印Ａ１３に示すように、ステップＳ１からステップＳ５と、ステップＳ１２との処理に要した時間を「エラー応答時間」と呼ぶ。すなわち、端末装置３が処理リクエストを生成して、処理エラーを示すエラーレスポンスデータを受信するまでの時間を「エラー応答時間」と呼ぶ。

　また、矢印Ａ１４に示すように、ステップＳ１からステップＳ１１までの処理に要した時間を「正常応答時間」と呼ぶ。すなわち、端末装置３が処理リクエストを生成して、正常なレスポンスデータを受信するまでの時間を「正常応答時間」と呼ぶ。

　また、矢印Ａ１５に示すように、ステップＳ１０からステップＳ１１までの処理に要した時間を「クライアント側時間」と呼ぶ。すなわち、端末装置３がＷｅｂシステム２からレスポンスデータを受信してから、ディスプレイに表示するまでの時間を「クライアント側時間」と呼ぶ。

　なお、矢印Ａ１４に示す「正常応答時間」は、矢印Ａ１２に示す「クライアント側時間」と、矢印Ａ１１に示す「内部保留時間」と、矢印Ａ１５に示す「クライアント側時間」とを合計した時間となる。

　ここで、内部保留時間は、流量制御パラメータによって制御される処理の処理時間のみを含むものである。一方、「正常応答時間」や「エラー応答時間」等の「応答時間」は、流量制御パラメータによって制御されない処理の処理時間を含むので、「応答時間」から流量制御パラメータを算出しようとする方式は、正確性を欠く方式であることが判る。

　また、Ｗｅｂシステム２が記録する稼働データには、流量制御パラメータによって処理に要する時間が変わる「正常なレスポンスデータを生成する為に要した内部保留時間」と、流量制御パラメータによって処理に要する時間が変らない「Ｓ３、Ｓ４からＳ１２まで」の「エラーレスポンスデータを生成する為に要した内部保留時間」が記録される場合があるが、稼働データに内部保留時間と共に記録されるHTTP status code等によって、エラーレスポンスデータであったか否かを判別可能である。

　［内部保留時間とキューの使用数と最大同時実行件数との関係の説明］
　次に、Ｗｅｂシステム２の「内部保留時間」の、「キューの使用数とリクエストデータの並列処理数とを合計した内部保留リクエスト件数」と「最大同時実行件数」への近似式について説明する。

　Ｗｅｂシステム２は、Ｗｅｂサーバ２ａ，２ｂによって、処理リクエストを一時記憶するキューＡ１（例えば、図２に示す矢印Ａ１）と、処理リクエストを並列処理するデータ処理部Ａ２（例えば、図２に示す矢印Ａ２）とを備えたデータ処理構造を実現している。

　処理リクエストを並列処理するデータ処理部Ａ２は、「最大同時実行件数（max Threads）」「Ｍ」以下のリクエストデータを並列処理し、それを「同時実行件数」という。

　また、プロセスごとまたは処理識別子ごとに設定可能な「同時実行件数の上限値」を「最大同時実行件数（max Threads）」と呼ぶ。

　最大同時実行件数設定値「Ｍ」を超えるリクエストが受け付けられ、キューＡ１に処理リクエストが一時記憶されている数を「キューの使用数（queue size）」という。

　さらに、リクエスト受付部Ｓ５では、「キューの使用数（queue size）」の上限値として「最大キュー長」も備える。

　そして、「同時実行件数」と「キューの使用数」とを合計した値を、「内部保留リクエスト件数」「Ｌ」と呼ぶ。

　Ｗｅｂシステム２の「内部保留時間」の近似式は、次の式（１）、式（２）に示すように、内部保留リクエスト件数「Ｌ」と、データ処理部の最大同時実行件数「Ｍ」と、係数「ｐ」、「ｑ」、「ｒ」とによって表すことができる。

　式（１）および式（２）に示す係数「ｐ」、「ｑ」、「ｒ」は、Ｗｅｂシステム２の稼働データから、回帰分析を行って算出することができる。回帰分析によって算出した係数「ｐ」、「ｑ」、「ｒ」を式（１）、式（２）に代入すれば、内部保留リクエスト件数「Ｌ」および最大同時実行件数「Ｍ」を変数とした、内部保留時間「ｙ」を示す式を求めることができる。

　そして、求めた式から、内部保留時間「ｙ」を最小化するようなＷｅｂシステム２の新たな流量制御パラメータの最大同時実行件数「Ｍ」の改善値や、内部保留時間「ｙ」が許容される内部保留時間を超えないような新たな流量制御パラメータのキュー長を算出することができる。

　例えば、式（１）における係数「ｐ」、「ｑ」は、Ｗｅｂシステム２の稼働データから抽出した内部保留リクエスト件数毎の平均内部保留時間のうち、稼動データ採取時点の最大同時実行件数設定値「Ｍ」未満の内部保留リクエスト件数「Ｌ_ｋ」と内部保留時間対数値「Ｌｏｇ（ｙ_ｋ）」の対から、回帰分析を行って算出することができる。

　また、Ｗｅｂシステム２の稼働データから抽出した内部保留リクエスト件数毎の平均内部保留時間のうち、稼動データ採取時点の最大同時実行件数設定値「Ｍ」を超える内部保留リクエスト件数「Ｌ_ｋ」と内部保留時間「ｙ_ｋ」の線形近似式の係数と、先に算出した係数「ｐ」「ｑ」とを式（２）に代入すると、「ｒ」に関する１次方程式となり、「ｒ」の値を算出することができる。

　また、Ｗｅｂシステム２は、処理リクエストを処理するプロセスごとまたは処理識別子ごとに、設定可能な流量制御パラメータとして、「最大同時実行件数（max Threads）」「Ｍ」と「最大キュー長」とを具備する。なお、処理識別子は、以下でも説明するが、リクエストデータによって起動されるデータ処理の内容の種類を区別する識別子である。

　また、Ｗｅｂシステム２は、「内部保留リクエスト件数」が大きい場合、負荷が大きい状態にあるといえる。「内部保留リクエスト件数」以外でも、内部保留時間と正の相関関係をもつようなメトリックを「負荷量」と呼ぶ場合もある。一方、過負荷時に内部保留時間と負の相関関係をもつ場合があるスループットやトラフィック（リクエスト件数／秒）は、「負荷量」とは呼ばず、これらを「内部保留リクエスト件数」の数え上げる手段の代替えとはしない（図１５を参照）。

　以下、式（１）、式（２）の導出について説明する。
　図３は、内部保留時間の近似式を説明する図である。以下では、ネットワーク型の待ち行列モデルと、Ｍ／Ｍ／Ｃ型の待ち行列モデルとを組み合わせた多段待ち行列モデルから、内部保留時間の近似式を導出する。

　まず、内部保留リクエスト件数「Ｌ」が、最大同時実行件数「Ｍ」より小さい場合の近似式を導出する。Ｌ＜Ｍでは、プリエンプティブなマルチスレッド制御を行っているスケジューラに対するモデルとして、図３に示すようなネットワーク型の待ち行列モデルを適用することができる。

　ここで、図３に示す「Ｒｅａｄｙ　Ｑｕｅｕｅ」は、即時実行可能な処理スレッドの待機キューを示している。「Ｅｘｅｃｕｔｅ　Ｔｈｒｅａｄ」は、実行中のスレッドを示している。プリエンプティブなマルチスレッド制御により、時分割多重制御やリソース待ちによって処理の実行が中断（ｓｕｓｐｅｎｄ）すると、再び「Ｒｅａｄｙ　Ｑｕｅｕｅ」にキューイングされる。

　「Ｍａｘ＿Ｔｈｒｅａｄｓ」は、最大同時実行件数を示す（「Ｒｅａｄｙ　Ｑｕｅｕｅ」と「Ｅｘｅｃｕｔｅ　Ｔｈｒｅａｄｓ」とを合わせた最大スレッド数）。

　「ｔ_０」は、処理リクエストの「Ｒｅａｄｙ　Ｑｕｅｕｅ」に最初に入った到着時刻を示す。「ｔ_１」は、処理リクエストのデータ処理が完了して、系内から処理リクエストが離脱した時刻を示す。

　「ｙ＝ｔ_１－ｔ_０」は、内部保留時間を示す（プリエンプティブなマルチスレッド制御による待ち行列ネットワークからの離脱時間）。

　「Δｔ」は、微小時間を示す。「ΔＬ」は、微小時間「Δｔ」の間に、「Ｒｅａｄｙ　Ｑｕｅｕｅ」にキューイングされるスレッドの数を示す。すなわち、「ΔＬ」は、微小時間「Δｔ」における、内部保留リクエスト件数「Ｌ」の変動幅を示す。

　「Δｙ」は、微小時間「Δｔ」における、「Ｒｅａｄｙ　Ｑｕｅｕｅ」の長さ変動による離脱時間「ｙ」の変動幅を示す。

　図３より、微小時間「Δｔ」での内部保留リクエスト件数の増加量「ΔＬ」は、微小時間「Δｔ」に比例する。また、微小時間「Δｔ」において、増加しうる内部保留時間「Δｙ」は、微小時間「Δｔ」に比例する。以上から、次の２つの式が導ける。

　上記の式（３）、式（４）からΔｔを消去すると、次の式（５）が得られる。

　プリエンプティブなスレッド制御によって、繰り返しスレッド切り替えが発生するサイクルにおいては、最終的な内部保留時間「Ｙ」は、微小期間の内部保留リクエスト件数「ΔＬ」の合計に比例し、さらに、「ΔＬ」に比例する。従って、内部保留時間「Ｙ」は、次の式（６）のように示すことができる。

　式（５）、式（６）からΔＬを消去すると次の式（７）、式（８）が得られる。

　なお、式（７）より、微小時間「Δｔ」において増加しうる内部保留時間「Δｙ」は、「ΔＬ」に比例することが分かる。また、式（８）より、内部保留時間「Ｙ」は、内部保留時間の変動幅「Δｙ」に比例することが分かる。

　以上より、十分多くの試行回数における「Δｙ」と「ｙ」との関係は、下記の微分方程式で表現することができる。

　式（９）に示される微分方程式を解くと、次の式（１０）が得られる。

　そして、式（１０）は、内部保留リクエスト件数「Ｌ」が「０」の時の平均内部保留時間を「ｐ」とし、係数「β」の逆数を「ｑ」と置くと、次の式（１１）のように変形することができ、上記で示した式（１）が得られる。

　式（１１）は、プリエンプティブなスレッド制御の機構が管理しているリソース（例えば、「Ｅｘｅｃｕｔｅ　Ｔｈｒｅａｄ」が消費するＣＰＵ（Central Processing Unit）やディスク、「Ｒｅａｄｙ　Ｑｕｅｕｅ」等）を共有する処理の「内部保留時間」を示している。

　次に、内部保留リクエスト件数「Ｌ」が、最大同時実行件数「Ｍ」以上の場合の、内部保留時間「ｙ」の近似式を導出する。Ｌ≧Ｍでは、Ｍ／Ｍ／Ｃ型の待ち行列モデルを適用することができる。Ｍ／Ｍ／Ｃ型の待ち行列モデルによる内部保留時間「ｙ」の近似式は、次の式（１２）のように示すことができる。

　ここで、定数項「ｃ」は、内部保留リクエスト件数「Ｌ」が最大同時実行件数「Ｍ」の場合の平均内部保留時間を示す。内部保留時間「ｙ」は、この定数項「ｃ」に、内部保留リクエスト件数「Ｌ」から、最大同時実行件数「Ｍ」を減算した値「Ｌ－Ｍ」（最大キュー長を示す）を、最大同時実行件数「Ｍ」で除算し、係数「ｄ」を乗算した値を加算して示すことができる。なお、Ｍ／Ｍ／Ｃ型の待ち行列モデルでは、最大同時実行件数を処理窓口数と呼ぶ。

　式（１２）の「Ｌ＝Ｍ」での計算結果が、式（１）に示す近似式と接続するための係数「ｒ」を導入すると、次の式（１３）が導出される。

　式（１３）の「ｆ（Ｍ，Ｌ）」の部分を、式（１）で置き換えると、次の式（１４）が得られ、上記で示した式（２）が得られる。

　上記の式（１）、式（２）に含まれる係数「ｐ」、「ｑ」、「ｒ」は、次のようにして算出することができる。まず、Ｗｅｂシステム２の稼働データを収集し、収集した稼働データから、負荷量（内部保留リクエスト件数）に対する内部保留時間を抽出する。例えば、負荷量「Ｌ_ｉ」のときの内部保留時間「ｙ_ｉ」を、Ｗｅｂシステム２の稼働データから抽出する。

　そして、抽出した負荷量「Ｌ_ｉ」と内部保留時間「ｙ_ｉ」とのうち、Ｗｅｂシステム２に設定されている現在の最大同時実行件数「Ｍ」より小さい負荷量（内部保留リクエスト件数）「Ｌ_ｋ」と、その負荷量（内部保留リクエスト件数）「Ｌ_ｋ」における内部保留時間の対数値「Ｌｏｇ（ｙ_ｋ）」と、Ｌ＜Ｍの場合の式（１）と、を用いて回帰分析すれば、係数「ｐ」と「ｑ」とが求まる。

　また、求めた係数「ｐ」と「ｑ」と、稼働データから抽出した負荷量（内部保留リクエスト件数）「Ｌ_ｉ」と内部保留時間「ｙ_ｉ」とのうち、Ｗｅｂシステム２に設定されている現在の最大同時実行件数「Ｍ」を超える負荷量（内部保留リクエスト件数）「Ｌ_ｌ」と、その負荷量（内部保留リクエスト件数）「Ｌ_ｌ」における内部保留時間「ｙ_ｌ」と、「Ｌ≧Ｍ」の場合の式（１５）と、を用いて回帰分析し係数δを算出し、式（１）と式（２）とが「Ｌ＝Ｍ」で交差することを条件とするような式（１６）に示す１次方程式を解けば、係数「ｒ」が求まる。

　次に、多段待ち行列モデルの「内部保留時間」の性質について説明する。
　図４は、内部保留時間の性質を説明する図である。図４の左側のグラフＧ１１は、Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造が多段待ち行列モデルであって、式（１１）と式（１４）の最大同時実行件数「Ｍ」を「Ｍ＝３」、「Ｍ＝５」、「Ｍ＝１０」に変えた場合の、負荷量（内部保留リクエスト件数）「Ｌ」に対する内部保留時間「ｙ＝ｆ（Ｍ，Ｌ）」を示したグラフである。

　例えば、左側のグラフＧ１１に示すｆ（１０，Ｌ）は、「Ｍ＝１０」の場合の、負荷量「Ｌ」に対する内部保留時間「ｙ」を示したグラフである。ｆ（１０，Ｌ）は、負荷量「Ｌ」が最大同時実行件数「Ｍ＝１０」より小さい範囲（Ｌ＜１０）では、式（１）で示される。式（１）は、「Ｌ」を変数として捉えた場合、指数関数となるので、ｆ（１０，Ｌ）は、Ｌ＜１０の範囲では、指数関数的に変化している。

　また、ｆ（１０，Ｌ）は、負荷量「Ｌ」が最大同時実行件数「Ｍ＝１０」以上の範囲（Ｌ≧Ｍ）では、式（２）で示される。式（２）は、「Ｌ」を変数として捉えた場合、１次関数となるので、ｆ（１０，Ｌ）は、Ｌ≧１０の範囲では、線形的に変化している。ｆ（３，Ｌ）およびｆ（５、Ｌ）も同様にして、Ｌ＝３，５を堺として、指数関数的および直線的に変化している。

　図４の右側のグラフＧ１２は、Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造が多段待ち行列モデルであって、負荷量「Ｌ」を「Ｌ＝２０」に固定した場合の、最大同時実行件数「Ｍ」に対する内部保留時間「ｙ＝ｆ（Ｍ，Ｌ）」を示したグラフである。

　例えば、式（２）において、負荷量「Ｌ」を定数（Ｌ＝２０）とし、最大同時実行件数「Ｍ」を変数とすると、内部保留時間「ｙ」は、グラフＧ１２に示すように、舟形曲線を描く。すなわち、内部保留時間「ｙ」は、最大同時実行件数「Ｍ」に対して極小値を持つ。

　これは、最大同時実行件数「Ｍ」が最適値（図４の場合、Ｍ＝５）より小さい値に設定された場合、処理リクエストがキューで待たされる時間が長くなるからである。また、最大同時実行件数「Ｍ」が最適値（図４の場合、Ｍ＝５）より大きい値に設定された場合、処理リクエストをキューから取出した後のデータ処理において、Ｗｅｂサーバ２ａ，２ｂの処理効率を低下させるためである。

　内部保留時間「ｙ」は、最大同時実行件数「Ｍ」を変数として捉えた場合、上記したように、式（２）に示すような指数関数と線形関数との和で表現でき、極小点を１つ持つ。従って、内部保留時間「ｙ」を最小にするような「Ｍ」は、式（２）を「Ｍ」で微分した式が、「０」になる条件より算出することができる。

　式（１７）の右辺が「０」になるには、式（１７）に示す分子が「０」となる場合である。従って、式（１７）の分子部分を「０」と置き、Ｍに関する２次方程式を解くと、内部保留時間「ｙ」が最小値となる最大同時実行件数「Ｍ」は、次の式（１８）で示される。

　ここで、Ｗｅｂシステム２の負荷量「Ｌ」が、最大同時実行件数「Ｍ」より十分大きいとすると（例えば、ＬがＭの２倍以上等）、最大同時実行件数は、次の式（１９）のＬに対する極限値より、「Ｍ＝ｑ」が適正値となる。

　すなわち、Ｗｅｂシステム２の負荷量「Ｌ」が、最大同時実行件数「Ｍ」より十分大きい場合、式（１）または式（２）に示す近似式の指数部の分母「ｑ」を求めれば（「ｑ」が小数であれば、例えば、その値を切り上げる）、内部保留時間「ｙ」を最小にする最大同時実行件数「Ｍ」を算出することができる。また、「ｒ＝１」の場合、式（１７）の分子部分より、「Ｍ＝ｑ」となる。なお、「ｒ＝１」となるのは、Ｗｅｂシステム２のリクエストによって起動される処理内容の種類が均一な場合である。

　また、Ｗｅｂシステム２の負荷量「Ｌ」が、最大同時実行件数「Ｍ」より十分大きくない場合でも、例えば、Ｗｅｂシステム２で想定される負荷量（例えば、Ｗｅｂシステム２で想定される負荷量は、Ｗｅｂシステム２を管理する管理者により、チューニングポリシーパラメータの１つとして指定される内部保留リクエスト件数）に対する式（２）の内部保留時間「ｙ」の値が最小となる最大同時実行件数「Ｍ」をシミュレートして算出することができる。

　例えば、式（２）に、チューニングポリシーパラメータの１つとして指定される、Ｗｅｂシステム２で想定される負荷量「Ｌ」を代入し、図４のＧ１２のグラフに示すように、いくつかの最大同時実行件数「Ｍ」の候補となる値を、式（２）に代入する。そして、内部保留時間「ｙ」が最小となった最大同時実行件数「Ｍ」を、新たな最大同時実行件数として採用する。

　また、もう１つの流量制御パラメータである最大キュー長（queue size）は、「Ｌ_limit－Ｍ」で算出される。ここで、「Ｌ_limit」は、例えば、Ｗｅｂシステム２で想定される最大負荷量であり、「Ｍ」は、新たに算出した最大同時実行件数である。さらに、「Ｌ_limit」は、チューニングポリシーパラメータとして与えられる、内部保留時間の許容限界「Ｙ_limit」を超えないような値を、図２２に示すように、式（２）中の「Ｌ」を変えて算出することができる。

　なお、「Ｌ_limit－Ｍ」が負となる場合、最大同時実行件数「Ｍ」は、前記「Ｌ_limit」の値にする。また、この場合の最大キュー長（queue size）は、「０」にする。

　［Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造の説明］
　次に、Ｗｅｂシステム２の種々のデータ処理構造について説明する。

　図５は、Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造例のその１を示した図である。図５に示すように、Ｗｅｂシステム２は、１個のキュー１１ａと、１個のデータ処理部１２ａとを有している。図５に示すデータ処理構造のプロセスは、例えば、物理的に１台またはそれ以上のＷｅｂサーバ上で動作し、さらにＷｅｂシステム２は、１台またはそれ以上の個数のＷｅｂサーバによって実現される。

　キュー１１ａには、処理リクエストが一時記憶される。キュー１１ａからは、１つずつ処理リクエストが取出され、データ処理部１２ａに入力される。データ処理部１２ａは、キュー１１ａから取出された処理リクエストを並列処理している。データ処理部１２ａは、処理リクエストのデータ処理が終了すると、キュー１１ａに記憶されている次の処理リクエストが入力される。

　図５に示すデータ処理構造のＷｅｂシステム２には、均一な処理内容に対するリクエストが入力される。そして、データ処理部１２ａでは、均一なデータ処理が行われる。均一な処理内容に対するリクエストとは、データ処理部１２ａでデータ処理される内容が、どれもほとんど同じ処理内容であることを言う。

　例えば、処理リクエストａ，ｂ，ｃがデータ処理部１２ａでデータ処理されるとする。図５に示すＷｅｂシステム２の場合、処理リクエストａ，ｂ，ｃのいずれも、ほとんど同じ内部処理時間でデータ処理される。すなわち、図５に示すＷｅｂシステム２のキュー１１ａには、概ね同一の処理内容となる処理リクエストが入力されるとする。特にＷｅｂシステムでは、ＨＴＴＰリクエストに含まれるＨＴＴＰ＿ＵＲｉやｈｔｔｐ＿ｑｕｅｒｙ＿ｓｔｒｉｎｇ等の入力データが同一であれば同一の処理理内容となる。

　また、ここで、全く同一の処理内容では無くても、図６に示すように、内部保留リクエスト件数「Ｌ」が稼働データ採取時の最大同時実行件数設定値「Ｍ」未満での、内部保留時間「ｙ」を対数目盛で観た場合のグラフの傾きが概ね同じ場合も“均一な処理内容”であったとみなす。その場合、図７に示すように、内部保留リクエスト件数「Ｌ」が最大同時実行件数設定値「Ｍ」以上での、内部保留時間「ｙ」を線形目盛で観たときの傾きも概ね同じ傾きとなる。

　それは、内部保留リクエスト件数「Ｌ」が稼働データ採取時の最大同時実行件数設定値「Ｍ」未満での内部保留時間「ｙ」を近似する式（１）の指数部係数「ｑ」が同じ値であれば、式（１）の定数係数「ｐ」が異なっても、あるいは、内部保留リクエスト件数「Ｌ」が稼働データ採取時の最大同時実行件数設定値「Ｍ」以上での内部保留時間「ｙ」を近似する式（２）での「ｒ」が１でも１以外の値であっても、最大同時実行件数設定値「Ｍ」の改善値は「ｑ」を整数に切り上げた値であるからである。

　図８は、Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造例のその２を示した図である。図８に示すように、Ｗｅｂシステム２は、キュー１３ａａ，１３ａｂ，１３ｂａ，１３ｂｂ，１３ｃａ，１３ｃｂ，１３ｃｃと、データ処理部１４ａａ，１４ａｂ，１４ｂａ，１４ｂｂ，１４ｃａ，１４ｃｂ，１４ｃｃと、分散機ＤＰ１とを有している。図８に示すデータ処理構造のＷｅｂシステム２は、例えば、１台またはそれ以上のＷｅｂサーバによって実現される。図８では、Ｗｅｂシステム２は、ＷｅｂサーバＳＶ１～ＳＶ３によって実現されている。

　図８に示す１個のキューと１個のデータ処理部のセットは、Ｗｅｂシステム２（Ｗｅｂシステム２を構成するＷｅｂサーバＳＶ１～ＳＶ３）で実行されるプロセスに対応して設けられる。

　例えば、図８の点線枠Ｄ１ａに示す１個のキュー１３ａａと１個のデータ処理部１４ａａは、あるプロセスＰ１ａに対応して設けられ、点線枠Ｄ１ｂに示す１個のキュー１３ａｂと１個のデータ処理部１４ａｂは、あるプロセスＰ１ｂに対応して設けられている。また、点線枠Ｄ２ａに示す１個のキュー１３ｂａと１個のデータ処理部１４ｂａは、あるプロセスＰ２ａに対応して設けられ、点線枠Ｄ２ｂに示す１個のキュー１３ｂｂと１個のデータ処理部１４ｂｂは、あるプロセスＰ２ｂに対応して設けられている。また、点線枠Ｄ３ａに示す１個のキュー１３ｃａと１個のデータ処理部１４ｃａは、あるプロセスＰ３ａに対応して設けられ、点線枠Ｄ３ｂに示す１個のキュー１３ｃｂと１個のデータ処理部１４ｃｂは、あるプロセスＰ３ｂに対応して設けられ、点線枠Ｄ３ｃに示す１個のキュー１３ｃｃと１個のデータ処理部１４ｃｃは、あるプロセスＰ３ｃに対応して設けられている。

　図８に示すデータ処理構造の場合、Ｗｅｂシステム２には、不均一な処理内容に対するリクエストが入力される。不均一なデータ処理とは、様々な処理リクエストの処理時間（内部保留時間）が、異なっていることを言う。従って、不均一な処理内容に対するリクエストでは、各処理リクエストの処理時間は異なる処理時間（不均一な処理内容）となる。

　そして、図８に示すデータ処理構造の場合、不均一な処理内容に対するリクエストは、ＷｅｂサーバＳＶ１～ＳＶ３の各プロセス（点線Ｄ１ａ～Ｄ３ｃ）によって均一処理がされるよう、分散機ＤＰ１によって分散されている。

　例えば、Ｗｅｂシステム２には、不均一な処理内容に対するリクエストａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆが入力されるとする。処理リクエストａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆのそれぞれは、分散機ＤＰ１によって、ＷｅｂサーバＳＶ１～ＳＶ３の各プロセス（点線Ｄ１ａ～Ｄ３ｃ）に分散されている。これにより、キュー１３ａａ，１３ａｂ，１３ｂａ，１３ｂｂ，１３ｃａ，１３ｃｂ，１３ｃｃのそれぞれには、均一な処理内容に対するリクエストが入力される。そして、データ処理部１４ａａ，１４ａｂ，１４ｂａ，１４ｂｂ，１４ｃａ，１４ｃｂ，１４ｃｃのそれぞれは、均一な処理内容に対するリクエストを処理する。

　なお、図８に示すデータ処理構造は、プロセスごとにおいて、図５に示したキュー１１ａとデータ処理部１２ａとを備えていると考えることができる。

　図９は、Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造例のその３を示した図である。図９に示すように、Ｗｅｂシステム２は、複数のキュー１５ａ，１５ｂ，１５ｃと、複数のデータ処理部１６ａａ，１６ａｂ，１６ｂａ，１６ｂｂ，１６ｃａ，１６ｃｂ，１６ｃｃと、を有している。図９に示すデータ処理構造のＷｅｂシステム２は、例えば、１台またはそれ以上のＷｅｂサーバによって実現される。図９では、Ｗｅｂシステム２は、ＷｅｂサーバＳＶ１～ＳＶ３によって実現されている。

　図９に示す１個のキューと複数のデータ処理部のセットは、Ｗｅｂシステム２（Ｗｅｂシステム２を構成するＷｅｂサーバ）で実行されるプロセスに対応して設けられる。

　例えば、図９の点線枠Ｄ１に示す１個のキュー１５ａと２個のデータ処理部１６ａａ，１６ａｂは、あるプロセスＰ１に対応して設けられている。点線枠Ｄ２に示す１個のキュー１５ｂと２個のデータ処理部１６ｂａ，１６ｂｂは、あるプロセスＰ２に対応して設けられている。点線枠Ｄ３に示す１個のキュー１５ｃと３個のデータ処理部１６ｃａ，１６ｃｂ，１６ｃｃは、あるプロセスＰ３に対応して設けられている。

　図９に示すデータ処理構造の場合、プロセスに対応して設けられるキューには、不均一な処理内容に対するリクエストが一時記憶される。そして、各プロセスに対応して設けられている複数のデータ処理部１２ｃのそれぞれには、均一な処理内容に対するリクエストが入力される。

　例えば、プロセスＰ１に対応して設けられた点線枠Ｄ１のキュー１５ａには、不均一な処理内容に対するリクエストａ，ｂが一時記憶される。そして、点線枠Ｄ１のデータ処理部１６ａａには、処理リクエストａのみが入力され、データ処理部１６ａｂには、処理リクエストｂのみが入力される。すなわち、点線枠Ｄ１に示す２つのデータ処理部１６ａａ，１６ａｂのそれぞれには、単一の処理リクエストａ，ｂが入力され、均一処理を行う。

　図１０は、Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造例のその４を示した図である。図１０に示すように、Ｗｅｂシステム２は、複数のキュー１７ａ，１７ｂ，１７ｃａ，１７ｃｂと、複数のデータ処理部１８ａ，１８ｂ，１８ｃａ，１８ｃｂと、分散機ＤＰ２とを有している。図１０に示すデータ処理構造のＷｅｂシステム２は、例えば、１台またはそれ以上のＷｅｂサーバによって実現される。図１０では、Ｗｅｂシステム２は、ＷｅｂサーバＳＶ１，ＳＶ２，ＳＶ３ａ，ＳＶ３ｂによって実現されている。

　図１０に示す１個のキューと１個のデータ処理部のセットは、Ｗｅｂシステム２（Ｗｅｂシステム２を構成するＷｅｂサーバ）で実行されるプロセスに対応して設けられる。

　例えば、図１０の点線枠Ｄ１に示す１個のキュー１７ａと１個のデータ処理部１８ａは、あるプロセスＰ１に対応して設けられている。点線枠Ｄ２に示す１個のキュー１７ｂと１個のデータ処理部１８ｂは、あるプロセスＰ２に対応して設けられている。点線枠Ｄ３ａに示す１個のキュー１７ｃａと１個のデータ処理部１８ｃａは、あるプロセスＰ３に対応して設けられる。点線枠Ｄ３ｂに示す１個のキュー１７ｃｂと１個のデータ処理部１８ｃｂは、あるプロセスＰ３に対応して設けられている。

　図１０に示すデータ処理構造の場合、Ｗｅｂシステム２には、不均一な処理内容に対するリクエストが入力される。そして、図１０に示すデータ処理構造では、入力された不均一な処理内容に対するリクエストを、分散機ＤＰ２によって不均一のまま分散し、点線枠Ｄ１～Ｄ３ｂのキュー１７ａ，１７ｂ，１７ｃａ，１７ｃｂに出力する。

　例えば、図１０に示すように、Ｗｅｂシステム２には、不均一な処理内容に対するリクエストａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆが入力されるとする。不均一な処理内容に対するリクエストａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆは、分散機ＤＰ２によって分散され、処理リクエストａ，ｂは、ＷｅｂサーバＳＶ１のキュー１７ａに出力される。すなわち、キュー１７ａには、不均一な処理内容に対するリクエストａ，ｂが入力される。そして、データ処理部１８ａは、不均一な処理内容に対するリクエストａ，ｂをデータ処理する。

　また、不均一な処理内容に対するリクエストｃ，ｄは、ＷｅｂサーバＳＶ２のキュー１７ｂに出力される。すなわち、キュー１７ａには、不均一な処理内容に対するリクエストｃ，ｄが入力される。そして、データ処理部１８ａは、不均一な処理内容に対するリクエストｃ，ｄをデータ処理する。

　また、不均一な処理内容に対するリクエストｅ，ｆ，ｇは、ＷｅｂサーバＳＶ３ａのキュー１７ｃａに出力される。すなわち、キュー１７ｃａには、不均一な処理内容に対するリクエストｅ，ｆ，ｇが入力される。そして、データ処理部１８ｃａは、不均一な処理内容に対するリクエストｅ，ｆ，ｇをデータ処理する。

　また、不均一な処理内容に対するリクエストｅ，ｆ，ｇは、ＷｅｂサーバＳＶ３ｂのキュー１７ｃｂに出力される。すなわち、キュー１７ｃｂには、不均一な処理内容に対するリクエストｅ，ｆ，ｇが入力される。そして、データ処理部１８ｃｂは、不均一な処理内容に対するリクエストｅ，ｆ，ｇをデータ処理する。

　なお、図１０では、不均一な処理内容に対するリクエストｅ，ｆ，ｇは、プロセスＰ３を実行する２台のＷｅｂサーバＳＶ３ａ，ＳＶ３ｂによってデータ処理されている。

　図５～図１０に示したように、Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造は、一般的に４つのデータ処理構造に分類することができる。
　［Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造に応じた流量制御パラメータの算出の説明］

　図１１は、情報処理装置１の機能ブロックの一例を示した図である。図３に示すように、情報処理装置１は、受信部２１と、抽出部２２と、係数算出部２３と、パラメータ算出部２４と、送信部２５と、記憶部２６とを有している。

　受信部２１は、例えば、Ｗｅｂシステム２を管理する管理者から、端末装置を介して、Ｗｅｂシステム２に関するチューニングポリシーパラメータを受信する。例えば、受信部２１は、Ｗｅｂシステム２に想定される負荷量を受信する。また、受信部２１は、Ｗｅｂシステム２から、稼働データ（ログデータ）を受信する。また、受信部２１は、Ｗｅｂシステム２から、Ｗｅｂシステム２に現在設定されている流量制御パラメータを受信する。

　図１２は、Ｗｅｂシステム２の稼働データの例を示した図である。図１２の稼働データ３１の右側には、稼働データ３１を説明した欄が示してある。

　稼働データ３１には、Ｗｅｂシステム２が、端末装置３から処理リクエストを受付けた受付時刻が含まれる。また、稼働データ３１には、Ｗｅｂシステム２が、処理リクエストをデータ処理し、そのレスポンスデータを端末装置３に送信した終了時刻が含まれる。また、稼働データ３１には、Ｗｅｂシステム２が、処理リクエストをデータ処理したプロセスの情報が含まれる。

　Ｗｅｂシステム２の稼働データの他の例としては、図１３と同様の情報が抽出可能となるように拡張されていれば、The World Wide Web Consortium が制定した“Extended Log File Format”に準ずるフォーマットであっても良い。例えば、日立製作所製品である"Hitachi web Server"は、リクエスト処理に掛かった時間（％Ｔ）だけではなく，リクエスト処理を開始した時刻（％ｔ）もミリ秒まで表示するように拡張されており、適用可能である。

　図１１の説明に戻る。抽出部２２は、受信部２１によって受信された稼働データから、内部保留リクエスト件数ごとにおける、Ｗｅｂシステム２の処理リクエストのデータ処理に要した内部保留時間の平均値を抽出する。すなわち、抽出部２２は、Ｗｅｂシステム２の稼働データから、Ｗｅｂシステム２の負荷量に対する、Ｗｅｂシステム２の内部保留時間を抽出する。なお、抽出部２２は、受信されたＷｅｂシステム２の稼働データから一時情報を抽出し、抽出した一時情報からＷｅｂシステム２の負荷量に対する、Ｗｅｂシステム２の内部保留時間を抽出する。

　図１３は、一時情報の抽出を説明する図である。抽出部２２は、受信されたＷｅｂシステム２の稼働データから、図１３に示す一時情報を抽出する。一時情報には、受付時刻３２ａと、終了時刻３２ｂと、内部保留時間３２ｃと、ＨＴＴＰリクエスト内容（ｈｔｔｐ＿ｍｅｔｈｏｄ３２ｄ、ｈｔｔｐ＿ｕｒｉ３２ｅ、およびｈｔｔｐ＿ｑｕｅｒｙ＿ｓｔｒｉｎｇ３２ｆ）と、処理識別情報（ｈｔｔｐ＿ｕｒｉＧｒｏｕｐＮａｍｅ３２ｇ、ｈｔｔｐ＿ｑｕｅｒｙＩＤ３２ｈ、ｈｔｔｐ＿ｓｔａｔｕｓ３２ｉ、ｒｅｍｏｔｅ＿ａｄｄｒ３２ｊ、およびｒｅｍｏｔｅ＿ｐｏｒｔ３２ｋ）と、処理識別子単位での内部保留リクエスト件数３２ｌと、プロセス単位での内部保留リクエスト件数３２ｍとが含まれる。

　抽出部２２は、受信部２１によって受信されたＷｅｂシステム２の稼働データから、Ｗｅｂシステム２がＵＲＬを受付けた受付時刻３２ａと、ＵＲＬのデータ処理を終了した終了時刻３２ｂとを抽出する。抽出部２２は、抽出した受付時刻３２ａと終了時刻３２ｂとから、ＵＲＬの内部保留時間３２ｃを算出する。

　抽出部２２は、受信部２１によって受信されたＷｅｂシステム２の稼働データから、ｈｔｔｐ＿ｍｅｔｈｏｄ３２ｄと、ｈｔｔｐ＿ｕｒｉ３２ｅと、ｈｔｔｐ＿ｑｕｅｒｙ＿ｓｔｒｉｎｇ３２ｆとを抽出する。ｈｔｔｐ＿ｍｅｔｈｏｄ３２ｄは、ＨＴＴＰリクエストの性質を示す。ｈｔｔｐ＿ｕｒｉ３２ｅは、ＵＲＬを示す。ｈｔｔｐ＿ｑｕｅｒｙ＿ｓｔｒｉｎｇ３２ｆは、クエリストリングを示す。

　抽出部２２は、以下で説明する所定の規則に基づいて、稼働データより抽出したｈｔｔｐ＿ｕｒｉ３２ｅから、ｈｔｔｐ＿ｕｒｉＧｒｏｕｐＮａｍｅ３２ｇを抽出する。ｈｔｔｐ＿ｕｒｉ３２ｅは、同じ処理内容であっても、ユニークな情報が付加されていることがあり、抽出部２２は、そのユニークな情報を除去して、同じ処理内容を示すｈｔｔｐ＿ｕｒｉ３２ｇは、同じ処理識別情報を有するように、ｈｔｔｐ＿ｕｒｉＧｒｏｕｐＮａｍｅ３２ｇを抽出する。すなわち、抽出部２２は、同じ処理内容のＵＲＬに対しては、同じ処理識別情報が付与されるようにする。

　同様に、抽出部２２は、以下で説明する所定の規則に基づいて、稼働データより抽出したｈｔｔｐ＿ｑｕｅｒｙ＿ｓｔｒｉｎｇ３２ｆから、ｈｔｔｐ＿ｑｕｅｒｙＩＤ３２ｈを抽出する。ｈｔｔｐ＿ｑｕｅｒｙ＿ｓｔｒｉｎｇ３２ｆは、同じ処理内容であっても、ユニークな情報が付加されていることがあり、抽出部２２は、そのユニークな情報を除去して、同じ処理内容を示すｈｔｔｐ＿ｑｕｅｒｙ＿ｓｔｒｉｎｇ３２ｆは、同じ処理識別情報を有するように、ｈｔｔｐ＿ｑｕｅｒｙＩＤ３２ｈを抽出する。すなわち、抽出部２２は、同じ処理内容のクエリストリングに対しては、同じ処理識別情報が付与されるようにする。

　このように、同じ処理内容の処理リクエストに、同じ処理識別情報を付与することにとより、処理リクエストの種類は、いくつかの種類に分けられる。例えば、図１２に示した稼働データ３１をそのまま区別すると（生データのままで見ると）、数千～数万種類存在する。これを、所定の規則に基づいて、同じ処理が行われるＵＲＬには、同じ処理識別情報を付与し、同じ処理が行われるクエリストリングには、同じ処理識別情報を付与することにより、処理リクエストの種類は、例えば、数十～数百種類に減少する。

　抽出部２２は、稼働データからｈｔｔｐ_ｓｔａｔｕｓ３２ｉを抽出する。ｈｔｔｐ_ｓｔａｔｕｓ３２ｉは、ｈｔｔｐのステータスコードである。

　抽出部２２は、以下で説明する所定の規則に基づいて、稼働データからｒｅｍｏｔｅ＿ａｄｄｒ３２ｊを抽出する。ｒｅｍｏｔｅ＿ａｄｄｒ３２ｊは、Ｗｅｂシステム２を構成するＷｅｂサーバの識別子である。

　抽出部２２は、稼働データからｈｔｔｐ_ｐｏｒｔ３２ｋを抽出する。ｈｔｔｐ_ｐｏｒｔ３２ｋは、ｈｔｔｐのリモートポートである。

　抽出部２２は、稼働データから、処理識別子単位での内部保留リクエスト件数３２ｌを抽出する。ここでは、処理識別子は、ｈｔｔｐ＿ｕｒｉＧｒｏｕｐＮａｍｅ３２ｇとｈｔｔｐ＿ｑｕｅｒｙＩＤ３２ｈとで示されるとする。すなわち、ｈｔｔｐ＿ｕｒｉＧｒｏｕｐＮａｍｅ３２ｇとｈｔｔｐ＿ｑｕｅｒｙＩＤ３２ｈとを１つの情報とし、その内容が異なれば、処理識別子も異なるとする。つまり、処理リクエストは、ｈｔｔｐ＿ｕｒｉＧｒｏｕｐＮａｍｅ３２ｇおよびｈｔｔｐ＿ｑｕｅｒｙＩＤ３２ｈでその種類が分けられるとする。従って、抽出部２２は、ｈｔｔｐ＿ｕｒｉＧｒｏｕｐＮａｍｅ３２ｇおよびｈｔｔｐ＿ｑｕｅｒｙＩＤ３２ｈで示される情報単位（処理識別子単位）で、受付時刻３２ａおよび終了時刻３２ｂを参照し、処理識別子単位での処理多重数（内部保留リクエスト件数）を調べ、処理識別子単位での内部保留リクエスト件数３２ｌを抽出する。

　また、抽出部２２は、稼働データから、プロセス単位での内部保留リクエスト件数３２ｌを抽出する。ここでは、プロセスは、ｒｅｍｏｔｅ＿ａｄｄｒ３２ｊとｒｅｍｏｔｅ＿ｐｏｒｔ３２ｋとで示されるとする。すなわち、ｒｅｍｏｔｅ＿ａｄｄｒ３２ｊとｒｅｍｏｔｅ＿ｐｏｒｔ３２ｋとを１つの情報とし、その内容が異なれば、処理リクエストを処理するプロセスも異なる。従って、抽出部２２は、ｒｅｍｏｔｅ＿ａｄｄｒ３２ｊおよびｒｅｍｏｔｅ＿ｐｏｒｔ３２ｋで示される情報単位（プロセス単位）で、受付時刻３２ａおよび終了時刻３２ｂを参照し、プロセス単位での処理多重数（内部保留リクエスト件数）を調べ、プロセス単位での内部保留リクエスト件数３２ｌを抽出する。

　図１４は、所定の規則を説明する図である。図１４の欄３３ａには、情報の抽出方法を指定する抽出指定パラメータが示してある。欄３３ｂには、抽出指定パラメータの説明が記載されている。抽出部２２は、例えば、欄３３ａの抽出指定パラメータが与えられることによって、稼働データから、上記したｈｔｔｐ＿ｕｒｉＧｒｏｕｐＮａｍｅ３２ｇを生成する。これにより、抽出部２２は、同じ処理内容を示すＵＲＬには、同じ処理識別情報を付与することがきる。その他、ｈｔｔｐ＿ｑｕｅｒｙＩＤ３２ｈ等についても同様である。

　なお、図１０のデータ処理構造の場合、ＷｅｂサーバＳＶ３ａ，ＳＶ３ｂは、同じ処理リクエストを処理する。従って、ＷｅｂサーバＳＶ３ａ，ＳＶ３ｂには、同じ識別子が付与されるように、抽出指定パラメータを設定する。つまり、ＷｅｂサーバＳＶ３ａ，ＳＶ３ｂで実行されるプロセスは、同じプロセス単位の識別情報（ｒｅｍｏｔｅ＿ａｄｄｒ３２ｊおよびｒｅｍｏｔｅ＿ｐｏｒｔ３２ｋ）を持つこととなる。

　図１５は、ＵＲＬの内部保留リクエスト件数を説明する図である。ここでは、ＵＲＬ単位での内部保留リクエスト件数の数え方の例を説明する。

　図１５の（Ａ）～（Ｃ）に示す矢印の始点は、ＵＲＬの受付時刻３２ａに対応し、終点は、ＵＲＬの処理の終了時刻３２ｂに対応する。ＵＲＬは、他のどのＵＲＬとも処理が重なっていない場合、１多重と数える。また、ＵＲＬの多重数は、最大の多重数を採用し、採用した多重数を内部保留リクエスト件数とする。

　図１５の（Ａ）の場合、ＵＲＬ１～ＵＲＬ５のそれぞれの内部保留リクエスト件数は「１」となる。

　図１５の（Ｂ）の場合、ＵＲＬ１の内部保留リクエスト件数は「２」となる。ＵＲＬ２の内部保留リクエスト件数は「３」となる。ＵＲＬ３の内部保留リクエスト件数は「３」となる。ＵＲＬ４の内部保留リクエスト件数は「２」となる。ＵＲＬ５の内部保留リクエスト件数は「３」となる。

　図１５の（Ｃ）の場合、ＵＲＬ１～ＵＲＬ５のそれぞれの内部保留リクエスト件数は「５」となる。

　このようにして、抽出部２２は、処理が異なるＵＲＬ単位での内部保留リクエスト件数３２ｌを抽出する。なお、図１３で説明した処理識別子単位での内部保留リクエスト件数３２ｌの抽出、および、プロセス単位での内部保留リクエスト件数３２ｍの抽出の方法も上記と同様である。

　なお、上記では、抽出部２２は、稼動データから採取した、ＵＲＬ毎の開始時刻から終了時刻までの期間が重なるＵＲＬの最大値を数え挙げて、内部保留時クエスト件数としていたが、他の方法によっても、内部保留時クエスト件数を抽出することができる。例えば、抽出部２２は、ＵＲＬ毎の開始時刻から終了時刻までの期間が重なるＵＲＬの走行時間の合計を各ＵＲＬの処理時間で割って、平均的な内部保留リクエスト件数を算出してもよい。

　また、内部保留リクエスト件数の算出は、適用対象のＷｅｂシステム２のデータ処理構造における流量制御パラメータ（最大同時実行件数とキュー長）によって管理されるリソースの数を、データ処理構造のシミュレートによって算出するものである。従って、リクエストデータの受信時刻より受付時刻が遅かった別のリクエストデータの処理がより早く終了しうるならば、独立したキューに一時記憶されるリクエストとして、内部保留リクエスト件数を算出する。

　また、Ｗｅｂシステム２を構成するＷｅｂサーバが複数台場合、各Ｗｅｂサーバの時計が同時刻を表示しない場合もあるので、時計が異なりうるＷｅｂサーバの稼働データから正確な内部保留時クエスト件数を抽出する為には、Ｗｅｂサーバ毎に順次処理する必要がある。

　抽出部２２は、上記したように、稼働データのリクエストデータから一旦一時情報を抽出し、当該リクエストデータの開始時刻から終了時刻までの期間が重なる期間に走行していたリクエストデータと突き合せて、Ｗｅｂシステム２におけるリクエストデータ走行期間中のプロセス毎の内部保留リクエスト件数および処理識別子毎の内部保留時クエスト件数を算出し、図１３に示すデータとして稼働データのリクエストデータに１対１に対応するレコードを記録する。

　図１３は、抽出部２２における第１の抽出結果を示すデータ構成例を示した図である。
ここで、図１３中の処理識別情報列に含まれる「ｈｔｔｐ_ｓｔａｔｕｓ３２ｉ」が「エラー応答時間」の様に流量制御パラメータの制御によらない内部保留時間を記録していたレコードであった場合は、早期段階で取り除かれても良い。

　図１３中の処理識別情報列に含まれるカラムの内「ｒｅｍｏｔｅ＿ａｄｄｒ３２ｊ」「ｒｅｍｏｔｅ＿ｐｏｒｔ３２ｋ」の組合せは、特に「プロセス単位の識別情報」とする。その他のカラムの組合せは、チューニングポリシーパラメータとして与えられる処理識別子の抽出条件に従って、「処理識別子」の生成に用いる。

　図１３に示す稼働データのリクエストデータに１対１に対応するレコード数のデータを、「プロセス単位の識別情報」と「プロセス単位での内部保留リクエスト件数３２ｍ」の組合せ、「処理識別子」と「処理識別子単位での内部保留リクエスト件数」の組合せ毎に、内部保留時間の平均値を集計して、図１６に示す構造のデータを得る。

　前記抽出部２２を構成する処理によって、図１６に示す回帰分析用情報は、図１３に示した一時情報から抽出され、記憶部２６に記憶される。

　図１６の識別情報３４ａは、プロセス単位の識別情報と、処理識別子単位の識別情報とを有する。プロセス単位の識別情報３４ａは、図１３に示したｒｅｍｏｔｅ＿ａｄｄｒ３２ｊおよびｒｅｍｏｔｅ＿ｐｏｒｔ３２ｋに対応する。処理識別子単位の識別情報３４ａは、図１３に示したｈｔｔｐ＿ｕｒｉＧｒｏｕｐＮａｍｅ３２ｇおよびｈｔｔｐ＿ｑｕｅｒｙＩＤ３２ｈに対応する。なお、処理識別子単位の識別情報３４ａには、その処理識別子が処理されるプロセスの情報も含まれている。例えば、矢印Ａ２３に示す処理識別子「/context001/svcName99;pgCode=xxP11」は、プロセス「/context001/svcName99;pgCode=xxP11」で処理されることを示している。図１６の識別情報３４ａの値は、チューニングポリシーパラメータとして与えられた条件に従って図１３の「処理識別情報」の幾つかを連結した文字列である。以下では、プロセス単位の行における識別情報３４ａを、プロセスの処理識別子と呼ぶことがある。

　内部保留リクエスト件数ごとの内部保留時間の平均値３４ｃは、内部保留リクエスト件数（負荷量）に対する、Ｗｅｂシステム２の内部保留時間の平均値を示す。例えば、図１６の例の場合、矢印Ａ２１に示すプロセスの内部保留時間の平均値は、内部保留リクエスト件数が「２」の場合、「０．３４７」である。また、内部保留リクエスト件数が「３」の場合、「０．４２６」である。

　また、矢印Ａ２３に示す処理識別子の内部保留時間の平均値は、内部保留リクエスト件数が「２」の場合、「１６．６７４」である。また、内部保留リクエスト件数が「３」の場合、「２７．５１８」である。

　なお、図１６の空欄は、Ｗｅｂシステム２から受信した稼働データに、対応する内部保留リクエスト件数がなかった（例えば、Ｗｅｂシステム２から受信した稼働データの範囲には、その内部保留リクエスト件数が発生しなかった）ことを示す。

　ここで、チューニングポリシーパラメータとして与えられる条件に従って図１６に記録されたデータの内、回帰分析用情報として用いないデータを除外しても良い。あるいは、カスタマイズ可能な除外方法として、内部保留リクエスト件数が１以下の平均内部保留時間や稼働データ採取時の最大同時実行件数「Ｍ」に等しい内部保留リクエスト件数の平均内部保留時間を回帰分析用情報として用いないデータを除外しても良い。

　図１１の説明に戻る。係数算出部２３は、Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造に応じた近似式と、抽出部２２によって抽出された回帰分析用情報とに基づいて、近似式の係数を算出する。なお、係数算出部２３は、内部保留リクエスト件数が最大同時実行件数より小さい場合の式（１）を近似式として仮係数を算出し、算出した仮係数に基づいて、Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造に応じた近似式を選択する。近似式の仮係数および係数の算出については、以下でフローチャートを用いて詳細に説明する。

　パラメータ算出部２４は、係数算出部２３によって係数が算出された近似式から、Ｗｅｂシステム２の新たな最大同時実行件数と最大キュー長とを算出する。Ｗｅｂシステム２の新たな最大同時実行件数と最大キュー長との算出については、以下でフローチャートを用いて詳細に説明する。

　送信部２５は、パラメータ算出部２４によって算出された最大同時実行件数と最大キュー長とをＷｅｂシステム２（Ｗｅｂシステム２を構成するＷｅｂサーバ２ａ，２ｂ）に送信する。

　記憶部２６には、上記で説明した回帰分析用情報が記憶される。

　図１７は、情報処理装置１の動作例を示したフローチャートである。図１７に示すフローチャートは、例えば、Ｗｅｂシステム２を管理する管理者の開始の指示に応じて実行される。

　まず、受信部２１は、Ｗｅｂシステム２の管理者から、Ｗｅｂシステム２のチューニングポリシーパラメータを受信する（ステップＳ２１）。Ｗｅｂシステム２のチューニングポリシーパラメータには、例えば、Ｗｅｂシステム２で許容される内部保留時間「ｙ_{Ｌｉｍｉｔ}」が含まれる。

　次に、受信部２１は、Ｗｅｂシステム２から、稼働データとＷｅｂシステム２に現在設定されている流量制御パラメータとを受信する（ステップＳ２２）。

　次に、抽出部２２は、Ｗｅｂシステム２から受信した稼働データに基づいて、一時情報を抽出する（ステップＳ２３）。例えば、抽出部２２は、図１４に示した抽出指定パラメータに基づいて、図１３に示すような一時情報を抽出する。

　次に、抽出部２２は、稼働データより抽出した一時情報から、回帰分析用情報を抽出する（ステップＳ２４）。例えば、抽出部２２は、図１６に示すような回帰分析用情報を抽出する。

　次に、係数算出部２３は、Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造の判別前に、抽出部２２によって抽出された図１６に示す回帰分析用情報の内の稼働データ採取時の最大同時実行件数「Ｍ」未満のプロセス単位での内部保留リクエスト件数「Ｌ」に対する平均内部保留時間から、式（１）を近似式とする回帰分析によって図１６の仮近似式３４ｂの仮係数「ｐ，ｑ」を算出する（ステップＳ２５）。

　ここで、「内部保留時間」の近似式の一般式は、上記したように式（１），（２）で示される。従って、処理識別子ごとの「内部保留時間」の近似式は、式（１），（２）の「ｐ，ｑ，ｒ」を、処理識別子「ｉ」ごとの定数「ａ_ｉ，ｂ_ｉ，ｃ_ｉ」に置き換えて、次の式（２０），（２１）で示される。

　また、プロセスごとの「内部保留時間」の近似式は、式（１），（２）の「ｐ，ｑ，ｒ」を、プロセス「ｊ」ごとの定数「ｖ_ｊ，ｗ_ｊ，ｒ_ｊ」に置き換えて、次の式（２２），（２３）で示される。

　式（２０）に処理識別子単位での、Ｌ＜Ｍにおける内部保留リクエスト件数ごとの内部保留時間の平均値３４ｃを代入して回帰分析を行えば、式（２０）の係数（仮係数）が求まる。求めた仮係数を式（２０）に代入すれば、図１６の矢印Ａ２３～Ａ３０に示すような、Ｌ＜Ｍでの内部保留時間の仮近似式３４ｂが求まる。

　また、式（２２）にプロセス単位での、Ｌ＜Ｍにおける内部保留リクエスト件数ごとの内部保留時間の平均値３４ｃを代入して回帰分析を行えば、式（２２）の係数（仮係数）が求まる。求めた仮係数を式（２２）に代入すれば、図１６の矢印Ａ２１，Ａ２２に示すような、Ｌ＜Ｍでの内部保留時間の仮近似式３４ｂが求まる。

　もし、図１６に示す回帰分析用情報が、図５に示したデータ処理構造の稼働データから抽出されたものである場合、図１６の仮近似式３４ｂの指数部の分母は、どれも概ね同じ値となる。

　例えば、図１６に示す矢印Ａ２１～Ａ２２に示すプロセス単位の仮近似式３４ｂの指数部の分母（式（２２）の係数「ｗ_ｊ」）と、図１６に示す矢印Ａ２３～Ａ３０に示す処理識別子単位の近似式３４ｂの指数部の分母（式（２０）の係数「ｂ_ｉ」）とは、概ね同じ値となる。

　これは、図５のデータ処理構造では、Ｗｅｂシステム２を構成するどのプロセスでも均一な処理内容に対するリクエストが処理され、図６に示したように、図１６の仮近似式の分母が示す内部保留リクエスト件数「Ｌ」に対する内部保留時間「ｙ」が同じ傾きとなるからである。

　なお、図５に示したデータ処理構造における「内部保留時間」の近似式は、式（２０），式（２１）で示される。図５のデータ処理構造の場合、流量制御パラメータの数は、Ｗｅｂシステム２全体で１個となる。

　もし、図１６に示す回帰分析用情報が、図８に示したデータ処理構造の稼働データから抽出されたものである場合、図１６の仮近似式３４ｂの指数部の分母は、同一プロセス内の処理識別子ごとにおいて、概ね同じ値となる。

　例えば、図１６の矢印Ａ２３～Ａ２５，Ａ２７，Ａ２８の仮近似式３４ｂの指数部の分母は、同一プロセス「WebAPSv01;8009」における処理識別子の、仮近似式３４ｂの指数部の分母であり、どれも概ね同じ値となる（図１６では、矢印Ａ２３～Ａ２５，Ａ２７，Ａ２８の仮近似式３４ｂの指数部の分母は概ね同じ値となっていない）。また、図１６の矢印Ａ２６，Ａ２９，Ａ３０の仮近似式３４ｂの指数部の分母は、同一プロセス「WebAPSv01;8008」における処理識別子の、仮近似式３４ｂの指数部の分母であり、どれも概ね同じ値となる（図１６では、矢印Ａ２６，Ａ２９，Ａ３０の仮近似式３４ｂの指数部の分母は概ね同じ値となっていない）。これは、図８のデータ処理構造では、プロセス毎に均一な処理内容に対するリクエストが処理され、図６に示したように、図１６の仮近似式の分母が示す内部保留リクエスト件数「Ｌ」に対する内部保留時間「ｙ」が同じ傾きとなるからである。

　なお、図８に示したデータ処理構造における「内部保留時間」の近似式は、式（２２），式（２３）で示される。なお、図８のデータ処理構造の場合、流量制御パラメータの数は、プロセスの種類の数分存在する。例えば、図８の例の場合、流量制御パラメータの数は、７個となる。

　もし、図１６に示す回帰分析用情報が、図９、図１０に示したデータ処理構造の稼働データから抽出されたものである場合、図１６の仮近似式３４ｂの指数部の分母は、同一プロセス内の処理識別子ごとにおいて異なる値をとる。例えば、矢印Ａ２１～Ａ３０に示す仮近似式３４ｂの指数部の分母は、ばらばらの値となる。これは、図９、図１０に示すデータ処理構造では、プロセスごとにおいて、不均一な処理内容に対するリクエストが入力されるからである。

　なお、図９、図１０に示したデータ処理構造における「内部保留時間」の近似式は、次の式（２４），（２５）で示される。

　図９、図１０のデータ処理構造に対応する近似式（２４），（２５）には、処理識別子「ｉ」ごとの定数とプロセス「ｊ」ごとの定数が含まれる。これは、プロセスごとのキューに、不均一な処理識別子単位の処理リクエストが入力されるためである。つまり、図９、図１０に示したデータ処理構造では、ある処理識別子「ｉ」における処理リクエストの内部保留時間は、自分自身以外の処理識別子による処理リクエストの内部保留時間に依存するからである。

　例えば、処理識別子「ａ」，「ｂ」の不均一な処理内容に対するリクエストが、処理識別子「ａ」，「ｂ」の順にデータ処理されるよう、あるプロセスのキューに一時記憶されたとする。この場合、処理識別子「ｂ」の処理リクエストの内部保留時間「ｙ_２」は、処理識別子「ａ」の処理リクエストの内部保留時間「ｙ_１」に依存する。具体的には、処理識別子「ａ」の内部保留時間が短ければ、処理識別子「ｂ」の処理リクエストのデータ処理が早く開始され、処理識別子「ｂ」の処理リクエストの内部保留時間は短くなる。また、処理識別子「ａ」の処理リクエストの内部保留時間が長ければ、処理識別子「ｂ」の処理リクエストのデータ処理開始時間が遅くなり、処理識別子「ｂ」の処理リクエストの内部保留時間は長くなる。

　このように、図９、図１０に示したデータ処理構造では、内部保留時間は、自分自身以外の処理識別子にも依存する。そのため、式（２５）には、自分自身以外の全ての処理識別子の平均的な依存度を考慮したプロセス「ｊ」ごとの係数「ｖ_j」と「ｗ_ｊ」を導入し、さらに式（２１）における処理識別子「ｉ」毎の係数「ｒ_ｉ」とは異なる値となるような式（２５）における処理識別子「ｉ」毎の係数「ｒ_ｉ」を、「Ｌ＝Ｍ」において式（２４）と式（２５）とが交差するような値として算出する。つまり、式（２５）の処理識別子「ｉ」毎の係数「ｒ_ｉ」および当該処理識別子「ｉ」が属するプロセス「ｊ」毎の係数「ｖ_ｊ」「ｗ_ｊ」は、自分自身以外の処理識別子の処理リクエストが、算出しようとする自分自身の内部保留時間に干渉する構造を反映している。

　次に、係数算出部２３は、ステップＳ２５にて算出した仮係数に基づいて、Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造に応じた近似値の係数を算出する。そして、パラメータ算出部２４は、算出された係数から、流量制御パラメータを算出する（ステップＳ２６）。

　次に、送信部２５は、パラメータ算出部２４によって算出された、新たな流量制御パラメータをＷｅｂシステム２に送信する（ステップＳ２７）。

　図１８は、係数算出部２３とパラメータ算出部２４の動作例を示したフローチャートである。図１８のフローチャートは、図１７のステップＳ２６の詳細な動作例を示している。

　まず、係数算出部２３は、プロセスごとにおける仮近似式３４ｂの係数（指数部の分母）と、処理識別子ごとにおける仮近似式３４ｂの係数（指数部の分母）とが、概ね同じか否か判定する（ステップＳ３１）。例えば、係数算出部２３は、図１６の矢印Ａ２１～Ａ３０に示す仮近似式３４ｂの指数部の分母を切り上げて整数値化した値が、概ね同じであるか否か判定する。係数算出部２３は、プロセスごとにおける仮近似式３４ｂの係数と、処理識別子ごとにおける仮近似式３４ｂの係数とが、概ね同じであると判定した場合、ステップＳ３２の処理へ移行する。係数算出部２３は、プロセスごとにおける仮近似式３４ｂの係数と、処理識別子ごとにおける仮近似式３４ｂの係数とが、概ね同じでないと判定した場合、ステップＳ３４の処理へ移行する。なお、複数の値が概ね同じであるか否かは（同様の値であるか否かは）、例えば、複数の値の平均値を算出し、複数の値のそれぞれと平均値との差が、所定の範囲内であれば、複数の値は、概ね同じであるとする等、チューニングポリシーパラメータの一つとして与えられる条件またはカスタマイズ可能なロジックで判別する。

　ステップＳ３１にて、係数算出部２３は、プロセスごとにおける仮近似式３４ｂの係数と、処理識別子ごとにおける仮近似式３４ｂの係数とが、概ね同じであると判定した場合（ステップＳ３１の「Ｙｅｓ」の場合）、回帰分析により、図５のデータ処理構造に応じた近似式（２０）の係数「ａ_ｉ」および「ｂ_ｉ」を算出する（ステップＳ３２）。図５のデータ処理構造の場合、処理識別子ごとの仮近似式３４ｂの係数およびプロセスごとの仮近似式３４ｂの係数は、概ね同じとなるからである。なお、係数「ａ_ｉ」および「ｂ_ｉ」は、図１６の矢印Ａ２３～Ａ３０に示す仮近似式３４ｂの係数の算出段階で求まっている。

　次に、パラメータ算出部２４は、ステップＳ３２にて算出された係数より、図５のデータ処理構造に応じた、新たな流量制御パラメータを算出する（ステップＳ３３）。例えば、パラメータ算出部２４は、新たな流量制御パラメータの最大同時実行件数「Ｍ」を、Ｍ＝ｍａｘ（ｃｅｉｌｉｎｇ（ｂ_ｉ））で算出する。なお、上記したように、Ｗｅｂシステム２のリクエストされる処理の種類が均一の場合である場合、式（１７）の「ｒ」は、「ｒ＝１」となる。そして、「ｒ＝１」の場合、式（１７）が「０」となる条件は、ｑ＝Ｍとなる。従って、図５のデータ処理構造における最大同時実行件数「Ｍ」は、Ｍ＝ｍａｘ（ｃｅｉｌｉｎｇ（ｂ_ｉ））で算出することができる。

　また、パラメータ算出部２４は、式（２１）に、ステップＳ３３で算出した最大同時実行件数「Ｍ」を代入し、図１７のステップＳ２１でチューニングポリシーパラメータの一つとして入力されるＷｅｂシステム２で許容される内部保留時間「ｙ_{Ｌｉｍｉｔ}」を超えないような内部保留リクエスト件数「Ｌ」をシミュレーションによって求める。

　例えば、パラメータ算出部２４は、ステップＳ３３にて、図２２のグラフに示すように、いくつかの「Ｌ」の値を式（２１）に代入し、内部保留時間「ｙ_{Ｌｉｍｉｔ}」を超えないような内部保留リクエスト件数「Ｌ_{Ｌｉｍｉｔ}」を求める。そして、パラメータ算出部２４は、（Ｌ_{Ｌｉｍｉｔ}－Ｍ）により、最大キュー長（ＱｕｅｕｅＳｉｚｅ）を算出する。もし、（Ｌ_{Ｌｉｍｉｔ}－Ｍ）が０以下になった場合、最大キュー長（ＱｕｅｕｅＳｉｚｅ）は０、最大同時実行件数「Ｍ」は「Ｌ_{Ｌｉｍｉｔ}」の値で、再度置き換える。

　前記のステップＳ３３において、図５の流量制御パラメータ「M，QueueSize」が求まる。図５のデータ処理構造の場合、Ｗｅｂシステム２全体で１種類の値の流量制御パラメータを反映する。

　ステップＳ３１にて、係数算出部２３は、プロセスごとにおける仮近似式３４ｂの係数と、処理識別子ごとにおける仮近似式３４ｂの係数とが、概ね同じでないと判定した場合（ステップＳ３１の「Ｎｏ」の場合）、処理識別子ごとの仮係数が、同一プロセス内において概ね同じであるか否か判定する（ステップＳ３４）。例えば、係数算出部２３は、図１６の矢印Ａ２３～Ａ３０に示す仮近似式３４ｂの指数部の分母を切り上げて整数値化した値が、同一プロセス内において、概ね同じであるか否か判定する。具体的には、係数算出部２３は、チューニングポリシーパラメータの一つとして与えられる処理識別子毎の類似度判定条件に従って、図１６の矢印Ａ２３～Ａ２５，Ａ２７，Ａ２８に示すプロセス「WebAPSv01;8009」の仮近似式３４ｂの指数部の分母を切り上げて整数値化した値が、概ね同じ値であるか否か判定し、また、図１６の矢印Ａ２６，Ａ２９，Ａ３０に示すプロセス「WebAPSv02;8008」の仮近似式３４ｂの指数部の分母を切り上げて整数値化した値が、概ね同じ値であるか否か判定する。係数算出部２３は、処理識別子ごとの仮近似式３４ｂの係数が、同一プロセス内において概ね同じであると判定した場合、ステップＳ３５の処理へ移行する。係数算出部２３は、処理識別子ごとの仮近似式３４ｂの係数が、同一プロセス内において概ね同じでないと判定した場合、ステップＳ３７の処理へ移行する。

　係数算出部２３は、ステップＳ３４にて、処理識別子「ｉ」ごとの仮近似式３４ｂの係数「ｂｉ」が、処理識別子「ｉ」が属する同一プロセス「ｊ」内において概ね同じであると判定した場合（ステップＳ３４の「Ｙｅｓ」の場合）、ステップＳ３５において、図５のデータ処理構造に応じた近似式（２２）と近似式（２３）の係数を算出する。

　ただし、「Ｌ＜Ｍ」、すなわち内部保留リクエスト件数「Ｌ」が稼働データ採取時の最大同時実行件数「Ｍ」の値未満である場合、近似式（２２）は、先行ステップＳ２５で用いた仮近似式（１）と同形であるので、係数「ｖ_ｊ」および「ｗ_ｊ」、図１６の矢印Ａ２１，Ａ２２に示す仮近似式３４ｂの係数の算出段階で求まっている。

　従って、図１６の矢印Ａ２１，Ａ２２に示す仮近似式３４ｂの係数の算出段階で求まっており、仮近似式３４ｂの定数項の係数「ｐ」を近似式（２２）での係数「ｖ_ｊ」、仮近似式３４ｂの指数部分母の係数「ｑ」を近似式（２２）での係数「ｗ_ｊ」として引き当てる。

　次に、稼働データから抽出した負荷量（内部保留リクエスト件数）と内部保留時間とのうち、Ｗｅｂシステム２に設定されている現在の最大同時実行件数「Ｍ」を超える負荷量（内部保留リクエスト件数）「Ｌ_ｋ」と、その負荷量（内部保留リクエスト件数）「Ｌ_ｋ」における内部保留時間「ｙ_ｋ」と、「Ｌ≧Ｍ」の場合の式（１５）と、を用いて回帰分析し係数δを算出し、式（２２）と式（２３）とが「Ｌ＝Ｍ」で交差することを条件とするような式（１６）に示す１次方程式を解いて、係数「ｒ_ｊ」を算出する。

　次に、パラメータ算出部２４は、ステップＳ３５までに算出された係数を式（２３）に代入し、図８のデータ処理構造に応じた、新たな流量制御パラメータを算出する（ステップＳ３６）。

　例えば、パラメータ算出部２４は、ステップＳ２５にて算出された係数「ｖ_ｊ、ｗ_ｊ」と、ステップＳ３５にて算出された係数「ｒ」と、図１７のステップＳ２１でチューニングポリシーパラメータの一つとして入力された想定負荷量「Ｌ」とを式（２３）に代入し、図４のＧ１２のグラフに示すように、いくつかの「Ｍ」値を式（２３）に代入し、内部保留時間「ｙ」が最少となるような「Ｍ」の値を最大同時実行件数「Ｍ_ｊ」の改善値として採択する。

　また、パラメータ算出部２４は、式（２３）中の「Ｍ」をステップＳ３６で算出した最大同時実行件数「Ｍ_ｊ」の値で固定し、図１７のステップＳ２１でチューニングポリシーパラメータの一つとして入力されたプロセス「ｊ」で許容される内部保留時間「ｙ_{Ｌｉｍｉｔ}」を超えないような内部保留リクエスト件数「Ｌ_ｊ」をシミュレーションによって求める。

　例えば、パラメータ算出部２４は、ステップＳ３６にて、図２２のグラフに示すように、いくつかの「Ｌ」の値を式（２３）に代入し、内部保留時間「ｙ_{Ｌｉｍｉｔ}」を超えないような内部保留リクエスト件数「Ｌ_ｊ」を求める。そして、パラメータ算出部２４は、（Ｌ_ｊ－Ｍ_ｊ）により、最大キュー長（ＱｕｅｕｅＳｉｚｅ_Ｊ）を算出する。もし、（Ｌ_ｊ－Ｍ）が０以下になった場合、最大キュー長（ＱｕｅｕｅＳｉｚｅ_Ｊ）は０、最大同時実行件数「Ｍ_ｊ」は「Ｌ_ｊ」の値で、再度置き換える。

　前記のステップＳ３６において、図８のプロセス「ｊ」ごとの流量制御パラメータ「Ｍ_ｊ、ＱｕｅｕｅＳｉｚｅ_Ｊ」が求まる。図８のデータ処理構造の場合、プロセス毎に異なりうる値の流量制御パラメータをＷｅｂシステム２に反映する。

　ステップＳ３４にて、係数算出部２３は、処理識別子ごとの仮近似式３４ｂの係数が、同一プロセス内において概ね同じでないと判定した場合（ステップＳ３４の「Ｎｏ」の場合）、図１７のステップＳ２２で受信したＷｅｂシステム２の流量制御パラメータの種類が、プロセスごとのみか否か判定する（ステップＳ３７）。

　ここで、ステップＳ３４にて、係数算出部２３が、処理識別子ごとの仮近似式３４ｂの係数が、同一プロセス内において概ね同じでないと判定したということは、Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造は、プロセス（キュー）に不均一な処理内容に対するリクエストが入力されるということになる。すなわち、Ｗｅｂシステム２は、図９または図１０のどちらかのデータ処理構造を有することになる。

　係数算出部２３は、図１７のステップＳ２２で受信したＷｅｂシステム２の流量制御パラメータの種類が、プロセスごとのみにおいて存在するか否か判定することによって、Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造が、図９のデータ処理構造であるか、または、図１０のデータ処理構造であるか、を判定する。係数算出部２３は、図１７のステップＳ２２で受信したＷｅｂシステム２の流量制御パラメータの種類が、プロセスごとのみであると判定した場合、ステップＳ３８の処理へ移行する。係数算出部２３は、図１７のステップＳ２２で受信したＷｅｂシステム２の流量制御パラメータの種類が、プロセスごとのみでないと判定した場合、ステップＳ４０の処理へ移行する。

　なお、図９のデータ処理構造の場合、プロセスの種類ごとにおける流量制御パラメータと、処理識別子の種類ごとにおける流量制御パラメータとが存在する。例えば、図９では、点線枠Ｄ１全体（プロセスＰ１）における流量制御パラメータ（１個）と、処理リクエスト（処理識別子）ａ，ｂごとにおける流量制御パラメータ（２個）が存在する。また、点線枠Ｄ２全体（プロセスＰ２）における流量制御パラメータ（１個）と、処理リクエスト（処理識別子）ｃ，ｄごとにおける流量制御パラメータ（２個）が存在する。また、点線枠Ｄ３全体（プロセスＰ３）における流量制御パラメータ（１個）と、処理リクエスト（処理識別子）ｅ，ｆ，ｇごとにおける流量制御パラメータ（３個）が存在する。すなわち、図９では、合計１０個の流量制御パラメータが存在する。

　一方、図１０のデータ処理構造の場合、プロセスの種類ごとにおける流量制御パラメータが存在する。例えば、図１０では、点線枠Ｄ１（プロセスＰ１）における流量制御パラメータ（１個）と、点線枠Ｄ２（プロセスＰ２）における流量制御パラメータ（１個）と、点線枠Ｄ３ａ，Ｓ３ｂ（プロセスＰ３）における流量制御パラメータ（１個）とが存在する。すなわち、図１０では、合計３個の流量制御パラメータが存在する。

　係数算出部２３は、ステップＳ３７にて、Ｗｅｂシステム２の流量制御パラメータの種類が、プロセスごとのみであると判定した場合（ステップＳ３７の「Ｙｅｓ」の場合）、ステップＳ３８において、図１０のデータ処理構造に応じた近似式（２４）の係数「ａ_ｉ」「ｂ_ｉ」と、処理識別子「ｉ」が属するプロセス「ｊ」毎の近似式（２５）の係数「ｖ_ｊ」「ｗ_ｊ」と、処理識別子「ｉ」毎の係数「ｒ_ｉ」と、を算出する。

　ただし、「Ｌ＜Ｍ」、すなわち内部保留リクエスト件数「Ｌ」が稼働データ採取時の最大同時実行件数「Ｍ」の値未満である場合、近似式（２４）は、先行ステップＳ２５で用いた仮近似式（１）と同形であるので、処理識別子「ｉ」毎の係数「ａ_ｉ」および「ｂ_ｉ」は、図１６の矢印Ａ２３～Ａ３０に示す仮近似式３４ｂの係数の算出段階で求まっている。同様に、処理識別子「ｉ」が属するプロセス「ｊ」毎の係数「ｖ_ｊ」とおよび「ｗ_ｊ」も、図１６の矢印Ａ２１，Ａ２２に示す仮近似式３４ｂの係数の算出段階で求まっている。
次に、稼働データから抽出した負荷量（内部保留リクエスト件数）と内部保留時間とのうち、稼動データ採取時に処理識別子「ｉ」毎に設定されていた最大同時実行件数「Ｍ」を超える負荷量（内部保留リクエスト件数）「Ｌ_ｋ」と、その負荷量（内部保留リクエスト件数）「Ｌ_ｋ」における内部保留時間「ｙ_ｋ」と、「Ｌ≧Ｍ」の場合の式（１５）と、を用いて回帰分析し係数δを算出し、式（２４）と式（２５）とが「Ｌ＝Ｍ」で交差することを条件とするような式（１６）に示す１次方程式を解いて、係数「ｒ_ｉ」を算出する。

　次に、パラメータ算出部２４は、ステップＳ３８までに算出された係数を式（２５）に代入し、図１０のデータ処理構造に応じた、新たな流量制御パラメータを算出する（ステップＳ３９）。

　例えば、パラメータ算出ステップＳ３９は、ステップＳ２５にて算出された「ａ_ｉ、ｂ_ｉ、ｖ_ｊ、ｗ_ｊ」とステップＳ３８にて算出された係数「ｒ_ｉ」と、チューニングポリシーパラメータの一つとして与えられる想定負荷量「Ｌ」とを式（２５）に代入し、図４のＧ１２のグラフに示すように、いくつかの「Ｍ」値を式（２５）に代入し、内部保留時間「ｙ」が最少となるような「Ｍ」の値を最大同時実行件数「Ｍ_ｊ」の改善値として採択する。

　また、パラメータ算出部２４は、式（２３）中の「Ｍ」をステップＳ３９で算出した最大同時実行件数「Ｍ_ｉ」の値で固定し、図１７のステップＳ２１でチューニングポリシーパラメータの一つとして入力される処理識別子「ｉ」が属するプロセス「ｊ」で許容される内部保留時間「ｙ_{Ｌｉｍｉｔ}」を超えないような内部保留リクエスト件数「Ｌ_ｉ」をシミュレーションによって求める。

　例えば、パラメータ算出部２４は、ステップＳ３９にて、図２２のグラフに示すように、いくつかの「Ｌ」の値を式（２３）に代入し、内部保留時間「ｙ_{Ｌｉｍｉｔ}」を超えないような内部保留リクエスト件数「Ｌ_ｉ」を求める。そして、パラメータ算出部２４は、（Ｌ_ｉ－Ｍ_ｉ）により、最大キュー長（ＱｕｅｕｅＳｉｚｅ_ｉ）を算出する。もし、（Ｌ_ｉ－Ｍ_ｉ）が０以下になった場合、最大キュー長（ＱｕｅｕｅＳｉｚｅ_ｉ）は０、最大同時実行件数「Ｍ_ｉ」は「Ｌ_ｉ」の値で、再度置き換える。

　そして、パラメータ算出部２４（ステップＳ４１）は、プロセス「ｊ」に属する処理識別子「ｉ」についての最大同時実行件数「Ｍ_ｉ」の加重平均を算出し、算出した加重平均をプロセス「ｊ」における最大同時実行件数「Ｍ_ｊ」として採用する。また、パラメータ算出部２４は、プロセス「ｊ」に属する処理識別子「ｉ」についての最大キュー長（ＱｕｅｕｅＳｉｚｅ_ｉ）の加重平均を算出し、算出した加重平均をプロセス「ｊ」における最大キュー長（ＱｕｅｕｅＳｉｚｅ_ｊ）として採用する。

　ここで、「処理識別子毎の改善値に対する加重の係数」については、チューニングポリシーパラメータの１つとして直接的または間接的に入力される、あるいは、処理装置の中のカスタマイズ可能なロジックとして組込んで、入力操作を省力化しても良い。

　図１０のデータ処理構造では、プロセス「ｊ」毎の流量制御パラメータである最大同時実行件数「Ｍ_ｊ」と最大キュー長（ＱｕｅｕｅＳｉｚｅ_ｊ）のみをＷｅｂシステム２に反映し、処理識別子「ｉ」毎の流量制御パラメータは反映しない。

　係数算出部２３は、ステップＳ３７にて、Ｗｅｂシステム２の流量制御パラメータの種類が、プロセスごとのみであると判定した場合（ステップＳ３７の「Ｙｅｓ」の場合）、ステップＳ４０において、図９のデータ処理構造に応じた近似式（２４）の係数「ａ_ｉ」「ｂ_ｉ」と、処理識別子「ｉ」が属するプロセス「ｊ」毎の近似式（２５）のの係数「ｖ_ｊ」「ｗ_ｊ」と、処理識別子「ｉ」毎の係数「ｒ_ｉ」と、を算出する。

　ただし、「Ｌ＜Ｍ」、すなわち内部保留リクエスト件数「Ｌ」が稼働データ採取時の最大同時実行件数「Ｍ」の値未満である場合、近似式（２４）は、先行ステップＳ２５で用いた仮近似式（１）と同形であるので、処理識別子「ｉ」毎の係数「ａ_ｉ」および「ｂ_ｉ」は、図１６の矢印Ａ２３～Ａ３０に示す仮近似式３４ｂの係数の算出段階で求まっている。同様に、処理識別子「ｉ」が属するプロセス「ｊ」毎の係数「ｖ_ｊ」とおよび「ｗ_ｊ」も、図１６の矢印Ａ２１，Ａ２２に示す仮近似式３４ｂの係数の算出段階で求まっている。

　次に、稼働データから抽出した負荷量（内部保留リクエスト件数）と内部保留時間とのうち、稼動データ採取時に処理識別子「ｉ」毎に設定されていた最大同時実行件数「Ｍ」を超える負荷量（内部保留リクエスト件数）「Ｌ_ｋ」と、その負荷量（内部保留リクエスト件数）「Ｌ_ｋ」における内部保留時間「ｙ_ｋ」と、「Ｌ≧Ｍ」の場合の式（１５）と、を用いて回帰分析し係数δを算出し、式（２４）と式（２５）とが「Ｌ＝Ｍ」で交差することを条件とするような式（１６）に示す１次方程式を解いて、係数「ｒ_ｉ」を算出する。

　次に、パラメータ算出部２４は、ステップＳ４０までに算出された係数を式（２５）に代入し、図９のデータ処理構造に応じた、新たな流量制御パラメータを算出する（ステップＳ４１）。

　例えば、パラメータ算出部２４は、ステップＳ２５にて算出された係数「ａ_ｉ、ｂ_ｉ、ｖ_ｊ、ｗ_ｊ」と、ステップＳ４０にて算出された係数「ｒ_ｉ」と、図１７のステップＳ２１でチューニングポリシーパラメータの一つとして入力された想定負荷量「Ｌ」とを、式（２５）に代入し、図４のＧ１２のグラフに示すように、いくつかの「Ｍ」値を式（２５）に代入し、内部保留時間「ｙ」が最少となるような「Ｍ」の値を最大同時実行件数「Ｍ_ｉ」の改善値として採択する。

　また、パラメータ算出部２４は、式（２５）中の「Ｍ」をステップＳ４１で算出した最大同時実行件数「Ｍ_ｉ」の値で固定し、図１７のステップＳ２１でチューニングポリシーパラメータの一つとして入力される処理識別子「ｉ」で許容される内部保留時間「ｙ_{Ｌｉｍｉｔ}」を超えないような内部保留リクエスト件数「Ｌ_ｉ」をシミュレーションによって求める。

　例えば、パラメータ算出部２４は、ステップＳ４１にて、図２２のグラフに示すように、いくつかの「Ｌ」の値を式（２３）に代入し、内部保留時間「ｙ_{Ｌｉｍｉｔ}」を超えないような内部保留リクエスト件数「Ｌ_ｉ」を求める。そして、パラメータ算出部２４は、（Ｌ_ｉ－Ｍ_ｉ）により、最大キュー長（ＱｕｅｕｅＳｉｚｅ_ｉ）を算出する。もし、（Ｌ_ｉ－Ｍ_ｉ）が０以下になった場合、最大キュー長（ＱｕｅｕｅＳｉｚｅ_ｉ）は０、最大同時実行件数「Ｍ_ｉ」は「Ｌ_ｉ」の値で、再度置き換える。

　また、パラメータ算出部２４は、プロセス「ｊ」に属する処理識別子「ｉ」毎の最大同時実行件数「Ｍ_ｉ」の最大値を、そのプロセス「ｊ」における最大同時実行件数「Ｍ_ｊ」とする。また、パラメータ算出部２４は、プロセス「ｊ」に属する処理識別子「ｉ」における最大キュー長（ＱｕｅｕｅＳｉｚｅ_ｉ）の最大値を、そのプロセス「ｊ」における最大キュー長（ＱｕｅｕｅＳｉｚｅ_ｊ）とする。

　これにより、図９のデータ処理構造に対して、処理識別子「ｉ」の種類ごとにおける流量制御パラメータ「Ｍ_ｉ，ＱｕｅｕｅＳｉｚｅＭ_ｉ」と、プロセス「ｊ」の種類ごとにおける流量制御パラメータ「Ｍ_ｊ，ＱｕｅｕｅＳｉｚｅ_ｊ」が求まる。

　図９のデータ処理構造では、プロセス「ｊ」毎の流量制御パラメータである最大同時実行件数「Ｍ_ｊ」と最大キュー長だけではなく、処理識別子「ｉ」毎の流量制御パラメータも、Ｗｅｂシステム２に反映する。

　なお、図９のデータ処理構造に対する流量制御パラメータの算出手順と、図１０のデータ処理構造に対する流量制御パラメータの算出手順とは、適用する近似式も処理識別子毎の流量制御パラメータの算出も同一処理であって、処理識別子毎の流量制御パラメータからプロセス単位の流量制御パラメータを算出する加重を最大値に固定している処が異なる。

　以上、図１８に示したフローチャートの動作により、Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造に応じた流量制御パラメータを算出することができる。

　なお、図１０のデータ処理構成では、チューニングポリシーパラメータの一つとして与えられる条件に従って流量制御パラメータを加重平均して求めるとしたが、加重平均の仕方には、例えば、次のような方法がある。例えば、処理識別子「ｉ」の処理リクエストの発生比率を加重パラメータとする。または、処理識別子「ｉ」ごとの合計処理時間の比率を加重パラメータとする。または、想定内部保留リクエスト件数「Ｌ」において、最も遅い処理識別子「ｉ」に対する加重パラメータを「１」、その他の処理識別子に対する加重パラメータを「０」とする。または、稼働データ中で内部保留時間の合計が最も長かった処理識別子「ｉ」に対する加重パラメータを「１」、その他の処理識別子に対する加重パラメータを「０」とする。または、処理識別子「ｉ」に対する最大同時実行件数の新たな候補値「Ｍ_ｉ」の最小値に対する加重パラメータを「１」、その他の処理識別子に対する加重パラメータを「０」とする。または、処理識別子「ｉ」に対する最大同時実行件数の新たな候補値「Ｍ_ｉ」の最大値に対する加重パラメータを「１」、その他の処理識別子に対する加重パラメータを「０」とする。または、最大同時実行件数の新たな候補値「Ｍ_ｉ」の中央値を最大同時実行件数の新たな値とする。または、指定された処理識別子「ｉ」に対する最大同時実行件数の新たな候補値「Ｍ_ｉ」の加重パラメータを１、その他の処理識別子に対する加重パラメータを「０」とする。

　上述したフロー図の各処理単位は、情報処理装置１の処理を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分割したものである。処理単位の分割の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。情報処理装置１の処理は、処理内容に応じて、さらに多くの処理単位に分割することもできる。また、１つの処理単位がさらに多くの処理を含むように分割することもできる。

　図１９は、情報処理装置１の機能を実現するハードウェア構成の一例を示した図である。情報処理装置１は、例えば、図１９に示すような、ＣＰＵ等の演算装置４１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの主記憶装置４２と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の補助記憶装置４３と、有線又は無線により通信ネットワークと接続するための通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）４４と、マウス、キーボード、タッチセンサーやタッチパネルなどの入力装置４５と、液晶ディスプレイなどの表示装置４６と、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などの持ち運び可能な記憶媒体に対する情報の読み書きを行う読み書き装置４７と、有している。

　例えば、情報処理装置１の抽出部２２と、係数算出部２３と、パラメータ算出部２４との機能は、補助記憶装置４３などから主記憶装置４２にロードされた所定のプログラムを演算装置４１が実行することで実現される。記憶部２６は、例えば、演算装置４１が主記憶装置４２または補助記憶装置４３を利用することで実現される。受信部２１と送信部２５は、演算装置４１が通信Ｉ／Ｆ６４を利用することで実現される。

　なお、上記の所定のプログラムは、例えば、読み書き装置４７により読み取られた記憶媒体からインストールされてもよいし、通信Ｉ／Ｆ４４を介してネットワークからインストールされてもよい。

　また、抽出部２２と、係数算出部２３と、パラメータ算出部２４との一部またはすべての機能は、例えば、演算装置、記憶装置、駆動回路などを備えるＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）を備えるコントローラー基板等により実現してもよい。

　上述した情報処理装置１の機能構成は、情報処理装置１の構成を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分類したものである。構成要素の分類の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。情報処理装置１の構成は、処理内容に応じて、さらに多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素がさらに多くの処理を実行するように分類することもできる。また、各構成要素の処理は、１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。

　このように、情報処理装置１は、Ｗｅｂシステム２の稼働データから、内部保留リクエスト件数「Ｌ」が最大同時実行件数「Ｍ」より小さい場合の近似式の仮係数を算出し、算出した仮係数に基づいて、Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造に応じた近似式を選択する。そして、情報処理装置１は、選択した近似式の係数を算出し、係数を算出した近似式から、Ｗｅｂシステム２の新たな流量制御パラメータを算出する。これにより、Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造に応じた適切な流量制御パラメータを算出することができる。

　また、情報処理装置１は、Ｗｅｂシステム２の稼働データから、Ｗｅｂシステム２の新たな流量制御パラメータを算出する。すなわち、情報処理装置１は、端末装置３とＷｅｂシステム２との間に依存するデータ（例えば、図２のステップＳ１～Ｓ４，Ｓ９～Ｓ１１間）を含まないＷｅｂシステム２のデータから、Ｗｅｂシステム２の新たな流量制御パラメータを算出する。　これにより、情報処理装置１は、Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造に応じた、高精度な流量制御パラメータを算出することができる。

　図２０は、端末装置３からＷｅｂシステム２に負荷を与えた場合の最大同時実行件数と応答時間との関係を示した図である。図２０の実線で示すグラフは、端末装置３から負荷を与え、端末装置３において、処理の応答時間を測定した、Ｗｅｂシステム２の最大同時実行件数と応答時間との関係を示したグラフである。また、図２０の点線で示すグラフは、Ｗｅｂシステム２に直接負荷を与え、Ｗｅｂシステム２において、処理の応答時間を測定した、Ｗｅｂシステム２の最大同時実行件数と応答時間との関係を示したグラフである。

　端末装置３から、Ｗｅｂシステム２に負荷を与え、端末装置３において応答時間を測定し、Ｗｅｂシステム２の最適な最大同時実行件数を求めようとすると、矢印Ａ４１ａ，４１ｂに示すように、誤差を含む恐れがある。これは、Ｗｅｂシステム２以外の端末装置３やネットワーク４による、応答時間の誤差が含まれるからである。

　一方、本願発明の情報処理装置１は、上記したように、Ｗｅｂシステム２の稼働データの内の流量制御パラメータによって制御される内部処理の開始時刻と終了時刻とから、Ｗｅｂシステム２の新たな流量制御パラメータを算出するので、誤差の少ない高精度な流量制御パラメータを算出することができる。

　また、情報処理装置１は、上記したように、Ｗｅｂシステム２の稼働データから、Ｗｅｂシステム２のデータ処理構造に応じた近似式の係数を算出し、流量制御パラメータ変更後の内部保留時間をシミュレートして、内部保留時間が短くなるような流量制御パラメータを採用するので、大量のデータ投入が必要となる負荷投入実験の繰り返しによる応答時間の比較を行う必要がなく、流量制御パラメータを容易に求めることができる。

　また、専門家の分析により、流量制御パラメータを求めることは容易ではなかった。
　図２１は、流量制御パラメータのチューニング例を説明する図である。図２１には、遅い処理のプロセスと早い処理のプロセスの、負荷量に対する内部保留時間の関係が示してある。

　現在、１つの流量制御パラメータで制御されるプロセスに早い処理と遅い処理とが含まれるようなＷｅｂシステムに、最大同時実行件数として、「６」が設定されているとする。この場合において、早い処理のプロセスの内部保留時間を短くするため、最大同時実行件数を「６」から「２０」へ変更するとする。この場合、早い処理のプロセスの内部保留時間は、矢印Ａ４２ａに示すように短くなるが、遅い処理のプロセスの内部保留時間は、矢印Ａ４２ｂに示すように長くなる。すなわち、流量制御パラメータのチューニングは、トレードオフの関係を有する場合があり、流量制御パラメータを求めることは容易ではなかった。特に、図９に示すデータ処理構造の場合、多くの負荷投入実験と専門家の高度な分析を必要とし、流量制御パラメータを求めることは容易でなかった。これに対し、情報処理装置１によれば、高精度な流量制御パラメータを容易に求めることができる。

　また、１段のＭ／Ｍ／Ｃモデルだけでは、処理窓口に入っている処理リクエストの処理時間を見積もることはできない。すなわち、１段のＭ／Ｍ／Ｃモデルだけでは、内部保留リクエスト件数「Ｌ」と、最大同時実行件数「Ｍ」とに対する内部保留時間の式ｆ（Ｍ，Ｌ）は、内部保留リクエスト件数「Ｌ」が最大同時実行件数「Ｍ」を超える部分の傾きしか得られず、Ｌ＜Ｍの場合の内部保留時間を算出できない。

　図２２は、許容待ち時間による最大キュー長の算出を説明する図である。図２２には、最大同時実行件数が「１０」の場合の、内部保留リクエスト件数に対する内部保留時間の関係の例が示してある。図２２において、例えば、Ｗｅｂシステムで許容される内部保留時間を「８秒」とした場合、最大同時実行件数を「９」、最大キュー長を「０」とすることはできなかった。一方、情報処理装置１では、最大同時実行件数において変曲点がある場合でも、流量制御パラメータを算出することができる。

　以上、本発明について実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。上記実施形態に多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者には明らかである。また、そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

　例えば、内部保留リクエスト件数の発生頻度が少ないものに対しては、仮近似式を算出する際、その内部保留リクエスト件数の内部保留時間の平均値を用いないようにしてもよい。例えば、図１６の１マスの斜線に示す内部保留リクエスト件数「８」の発生頻度がチューニングポリシーパラメータの一つとして与えられた閾値より少なかった場合、係数算出部２３は、１マスの斜線の平均値を回帰分析用のデータとして用いないで、矢印Ａ２７に示す仮近似式を算出する。

　また、係数算出部２３は、内部保留リクエスト件数の種類が少ないものに対しては、仮近似式を算出しないようにしてもよい。例えば、図１６の５マスの斜線に示す内部保留リクエスト件数は、５種類しかない。この場合、係数算出部２３は、チューニングポリシーパラメータの一つとして与えられた閾値より内部保留リクエスト件数の種類が少ないもデータを、矢印Ａ２８に示す行の仮近似式を算出しないようにしてもよい。

　また、内部保留リクエスト件数に対する内部保留時間の平均値が、隣接する内部保留リクエスト件数に対する内部保留時間の平均値から予想される値の範囲から外れている場合、その平均値を除いて、仮近似式を算出するようにしてもよい。ここで除外する条件もチューニングポリシーパラメータの一つとして与えられてよい。

　図２３は、内部保留リクエスト件数に対する内部保留時間の平均値をグラフ化した図である。内部保留リクエスト件数に対する内部保留時間の平均値をグラフ化すると、例えば、図２３のようになる。

　図２３の内部保留リクエスト件数「５」、「１１」に示す矢印Ａ５１ａ，５１ｂは、平均値を結ぶ曲線から外れている。すなわち、矢印Ａ５１，Ａ５２に示す内部保留リクエスト件数「５」、「１１」に対する平均値は、予想される値から外れていると考えられる。この場合、係数算出部２３は、矢印Ａ５１ａ，５１ｂに示す内部保留リクエスト件数「５」、「１１」に対する平均値を除いて、仮近似式を算出するようにしてもよい。

　また、図２３では、内部保留リクエスト件数「２」において変曲点が存在する。このように、内部保留リクエスト件数に対する平均値に変曲点が存在する場合、係数算出部２３は、変曲点の内部保留リクエスト件数を、仮近似式を算出する下限値として、再度、仮近似式を算出するようにしてもよい。例えば、係数算出部２３は、内部保留リクエスト件数「２」以上の平均値を用いて、仮近似式を算出するようにする（図２３の内部保留リクエスト件数「１」の平均値を除いて、仮近似式を算出する）。

　また、上記では、受信部２１は、Ｗｅｂシステム２から稼働データを受信するとしたが、例えば、Ｗｅｂシステム２の稼働データをＣＤ－ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶し、読み書き装置４７から、記憶媒体に記憶された稼働データを受信（入力）するようにしてもよい。

　また、受信部２１は、Ｗｅｂシステム２から、Ｗｅｂシステム２に現在設定されている流量制御パラメータを受信するとしたが、Ｗｅｂシステム２の管理者から、Ｗｅｂシステム２に現在設定されている流量制御パラメータを受付けるようにしてもよい。

　また、上記では、送信部２５は、新たに算出された流量制御パラメータをＷｅｂシステム２に送信するとしたが、例えば、端末装置のディスプレイに表示するようにしてもよい。そして、例えば、Ｗｅｂシステム２を管理する管理者が、ディスプレイに表示された流量制御パラメータを、Ｗｅｂシステム２に設定するようにしてもよい。

　また、情報処理装置１は、Ｗｅｂシステム２から、稼働データとＷｅｂシステム２に現在設定されている流量制御パラメータとを受信するとしたが、Ｗｅｂシステム２の管理者が、情報処理装置１に入力するようにしてもよい。例えば、Ｗｅｂシステム２の管理者は、Ｗｅｂシステム２の稼働データをＣＤ－ＲＯＭ等の記憶媒体に記憶し、そのＣＤ－ＲＯＭを情報処理装置１に読み込ませるようにしてもよい。

　また、送信部２５は、パラメータ算出部２４によって算出された流量制御パラメータをＷｅｂシステム２に送信するとしたが、Ｗｅｂシステム２の管理者が、パラメータ算出部２４によって算出された流量制御パラメータを、Ｗｅｂシステム２に設定してもよい。

　また、チューニングポリシーパラメータには、少なくとも以下のものが含まれる。
・処理識別情報の抽出条件
・処理識別子毎の流量制御パラメータを適用可能か否かの情報
・想定負荷量
・内部保留時間の許容限界（内部保留時間の許容限界「Ｙ_{ｌｉｍｉｔ}」）
（処理識別子毎に異なるキューサイズが設定可能（＝処理識別子毎の流量制御パラメータが有るＷｅｂシステム）な場合、処理識別子毎の内部保留時間の許容限界

　また、チューニングポリシーパラメータは、以下の情報を、直接的、または、間接的に含み、さらに、処理装置の中のカスタマイズ可能なロジックとして組込んで、入力操作を省力化しても良い。
＜稼働データの入力先に関する指定内容＞
・読み込み可能な場所に有る稼働データの内、処理対象とするＷｅｂサーバやプロセスを選択する手段
・読み込み可能な稼働データの内、分析対象とする期間
（ログレコードに記録されている処理終了時刻の下限と上限）
＜処理識別情報の抽出指定パラメータ＞
・稼働データの採取元の、物理的なＷｅｂサーバの識別情報やプロセスの識別情報から、回帰分析用の情報における、プロセス単位の処理識別子を付与する、情報抽出規則（例えば、負荷分散機を適用するＷｅｂシステムで、複数台のＷｅｂサーバを、１種類のＷｅｂサーバと見なす、等）
・稼働データから、処理識別情報を抽出する条件（図１４の３３ａ）、および、処理識別子の付与規則（図１４の３３ｂ）
・稼働データのログファイルに記録されるダウンロードデータ長等の数量を、処理識別子に反映する条件（例えば、ダウンロードしたデータ長の対数を有効数字２ケタで切り上げた数を、処理識別情報の一部にする、等）
＜想定負荷量に関する指定内容＞
・内部保留時間の近似式（ｆ（Ｍ，Ｌ））与えるＬの値を直接指定する。
・稼働データ中の内部保留リクエスト件数（Ｌ）の最大値を用いる。
・稼働データ中の内部保留リクエスト件数（Ｌ）の平均値を用いる。
・許容する内部保留時間の上限値（Ｙ_{Ｌｉｍｉｔ}）に達するような内部保留リクエスト件数（Ｌ）を用いる。
（例えば、流量制御パラメータ設定値を変更する前の稼働システムで、処理識別子「ｉ」の内部保留時間が平均１０秒であった内部保留リクエスト件数（Ｌ_ｉ））
・処理識別子毎のジョブミックス（処理識別子毎のリクエスト発生頻度）
＜処理識別子毎の改善値に対する加重を間接的に指定する内容＞
・処理識別子毎の流量制御パラメータの加重和によってシステム全体の流量制御パラメータを算出する為の係数、または、下段に示すような、係数を導出できるような条件
・採取データの稼働期間のジョブミックスに応じた平均
処理識別子「ｉ」毎の発生比率を加重とする。
・採取データの稼働期間の処理識別子「ｉ」毎の延べ走行時間に応じた平均
処理識別子「ｉ」毎の合計処理時間の比率を加重とする。
・最遅い応答時間の最小化を優先する
想定内部保留リクエスト件数「Ｌ」において、最も遅い処理識別子「ｉ」に対する加重を１、その他の処理識別子に対する加重を０とする。
・稼働データ中で内部保留時間の合計が最も長かった処理識別子「ｉ」に対する加重を１、その他の処理識別子に対する加重を０とする。
・最急勾配の処理時間の最小化
処理識別子「ｉ」に対する最大同時実行件数設定値の改善値の候補「Ｍ_ｉ」が最少値に対する加重を１、その他の処理識別子に対する加重を０とする。
・内部保留リクエスト件数の最大化
処理識別子「ｉ」に対する最大同時実行件数設定値の改善値の候補「Ｍ_ｉ」が最大値に対する加重を１、その他の処理識別子に対する加重を０とする。
（特に、この選択肢は、uCosminexus（登録商標）の例のように、ＵＲＬグループ毎の流量制御パラメータと、プロセス全体の流量制御パラメータ等で、多重に内部保留リクエスト件数を制御するパラメータがある場合にも必要となる）
・中央値
最大同時実行件数設定値の改善値の候補「Ｍ_ｉ」の中央値を最大同時実行件数設定値の改善値とする。
・処理識別子が指定された処理の内部保留時間の最小化
指定された処理識別子「ｉ」に対する最大同時実行件数設定値の改善値の候補「Ｍ_ｉ」の加重を１、その他の処理識別子に対する加重を０とする。
＜処理識別子毎の類似度判定条件＞
・同一プロセス「ｊ」に属する処理識別子「ｉ」が「均一処理」であるか否かを判別する条件
　処理識別子が「均一処理」であるか否か、仮近似式３４ｂの指数部係値が「概ね同じ」であるか否かを判別する条件として、指数部係数「ｂｉ」の逆数を整数に切り上げた値の差異が１以内である場合を均一であると見なす、あるいは、「ｂｉ」の比率の差異が１０％以内である場合を均一であると見なす、等の条件。

　また、本発明は、情報処理装置１の流量制御パラメータを算出する方法、プログラム、および当該プログラムを記憶した記憶媒体として提供することもできる。

　１　情報処理装置、２　Ｗｅｂシステム、２ａ，２ｂ　Ｗｅｂサーバ、３　端末装置、４　ネットワーク、１１ａ～１１ｄ　キュー、１２ａ～１２ｄ　データ処理部、１３　分散機、２１　受信部、２２　抽出部、２３　係数算出部、２４　パラメータ算出部、２５　送信部、２６　記憶部、４１　演算装置、４２　主記憶装置、４３　補助記憶装置、４４　通信Ｉ／Ｆ、４５　入力装置、４６　表示装置、４７　読み書き装置。

Claims

　リクエストデータを一時記憶するキューの最大サイズを示す最大キュー長と、前記リクエストデータを並列処理できる最大数を示す最大同時実行件数とを含む流量制御パラメータを有するウェブシステムの稼働データから、前記キューの使用数と前記リクエストデータの並列処理数とを合計した内部保留リクエスト件数ごとにおける、前記ウェブシステムのデータ処理に要した内部保留時間を抽出する抽出部と、
　前記抽出部によって抽出された前記内部保留リクエスト件数における前記内部保留時間に対して、前記ウェブシステムのデータ処理構造に応じた近似式を適用して、前記近似式の係数を算出する係数算出部と、
　前記係数算出部によって前記係数が算出された前記近似式から、新たな前記流量制御パラメータを算出するパラメータ算出部と、
　を有することを特徴とする情報処理装置。
　請求項１に記載の情報処理装置であって、
　前記ウェブシステムのデータ処理構造は少なくとも、
　均一な処理内容の前記リクエストデータが入力される１個のキューと、前記最大同時実行件数の並列処理を行うことができる、均一な処理内容の前記リクエストデータが入力される１個のデータ処理部と、を有する第１のデータ処理構造と、
　均一な処理内容の前記リクエストデータが入力される１個のキューと、前記最大同時実行件数の並列処理を行うことができる、均一な処理内容の前記リクエストデータが入力される１個のデータ処理部とが、プロセスに対応して複数設けられる第２のデータ処理構造と、
　不均一な処理内容の前記リクエストデータが入力される１個のキューと、前記最大同時実行件数の並列処理を行うことができる、均一な処理内容の前記リクエストデータが入力される複数のデータ処理部とが、プロセスに対応して複数設けられる第３のデータ処理構造と、
　不均一な処理内容の前記リクエストデータが入力される１個のキューと、前記最大同時実行件数の並列処理を行うことができる、不均一な処理内容の前記リクエストデータが入力される１個のデータ処理部と、を有する第４のデータ処理構造と、
　に分けられることを特徴とする情報処理装置。
　請求項１または２に記載の情報処理装置であって、
　前記係数算出部は、
　前記内部保留リクエスト件数が前記最大同時実行件数より小さい場合の近似式によって仮係数を算出し、算出した前記仮係数に基づいて、前記ウェブシステムのデータ処理構造に応じた近似式を選択する、
　ことを特徴とする情報処理装置。
　請求項３に記載の情報処理装置であって、
　前記抽出部は、前記内部保留時間を、プロセス単位による前記内部保留時間と、前記プロセスによって処理される前記処理識別子単位の前記内部保留時間とに区別して抽出し、
　前記係数算出部は、
　前記抽出部によって抽出された前記プロセス単位による前記内部保留時間を近似式に代入して、前記プロセスごとにおける前記仮係数を算出し、
　前記抽出部によって抽出された均一な処理速度の処理を識別する処理識別子単位による前記内部保留時間を近似式に代入して、前記処理識別子ごとにおける前記仮係数を算出する、
　ことを特徴とする情報処理装置。
　請求項４に記載の情報処理装置であって、
　前記係数算出部は、
　前記プロセスごとにおける前記仮係数と、前記処理識別子ごとにおける前記仮係数とが同様の値である場合、前記第１のデータ処理構造に応じた前記近似式に基づいて前記係数を算出する、
　ことを特徴とする情報処理装置。
　請求項４に記載の情報処理装置であって、
　前記係数算出部は、
　前記プロセスごとにおける前記仮係数と、前記処理識別子ごとにおける前記仮係数とが同様の値になく、
　前記処理識別子ごとにおける前記仮係数が、同一プロセス内において同様の値である場合、
　前記第２のデータ処理構造に応じた前記近似式に基づいて前記係数を算出する、
　ことを特徴とする情報処理装置。
　請求項４に記載の情報処理装置であって、
　前記係数算出部は、
　前記プロセスごとにおける前記仮係数と、前記処理識別子ごとにおける前記仮係数とが同様の値になく
　前記処理識別子ごとにおける前記仮係数が、同一プロセス内において同様の値にない場合であって、
　前記流量制御パラメータが前記プロセスごとかつ前記処理識別子ごとにおいて与えられる場合、
　前記第３のデータ処理構造に応じた前記近似式に基づいて前記係数を算出する、
　ことを特徴とする情報処理装置。
　請求項４に記載の情報処理装置であって、
　前記係数算出部は、
　前記プロセスごとにおける前記仮係数と、前記処理識別子ごとにおける前記仮係数とが同様の値になく、
　前記処理識別子ごとにおける前記仮係数が、同一プロセス内において同様の値にない場合であって、
　前記流量制御パラメータが前記プロセスごとのみにおいて与えられる場合、
　前記第４のデータ処理構造に応じた前記近似式に基づいて前記係数を算出する、
　ことを特徴とする情報処理装置。
　請求項１～７のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
　前記パラメータ算出部は、
　前記係数が算出された前記近似式から、前記ウェブシステムの想定負荷量における内部保留時間が最少化されるような前記最大同時実行件数を算出する、
　ことを特徴とする情報処理装置。
　請求項９に記載の情報処理装置であって、
　前記パラメータ算出部は、
　前記係数が算出された前記近似式から、前記ウェブシステムで許容される内部保留時間を超えない前記内部保留リクエスト件数の上限値を算出し、
　前記最大同時実行件数と前記内部保留リクエスト件数の上限値とから、前記最大キュー長を算出する、
　ことを特徴とする情報処理装置。
　情報処理装置の流量制御パラメータ算出方法であって、
　リクエストデータを一時記憶するキューの最大サイズを示す最大キュー長と、前記リクエストデータを並列処理できる最大数を示す最大同時実行件数とを含む流量制御パラメータを有するウェブシステムの稼働データから、前記キューの使用数と前記リクエストデータの並列処理数とを合計した内部保留リクエスト件数ごとにおける、前記ウェブシステムのデータ処理に要した内部保留時間を抽出する抽出ステップと、
　前記抽出ステップによって抽出された前記内部保留リクエスト件数における前記内部保留時間に対して、前記ウェブシステムのデータ処理構造に応じた近似式を適用して、前記近似式の係数を算出する係数算出ステップと、
　前記係数算出ステップによって前記係数が算出された前記近似式から、新たな前記流量制御パラメータを算出するパラメータ算出ステップと、
　を有することを特徴とする流量制御パラメータ算出方法。
　情報処理装置のプログラムであって、
　リクエストデータを一時記憶するキューの最大サイズを示す最大キュー長と、前記リクエストデータを並列処理できる最大数を示す最大同時実行件数とを含む流量制御パラメータを有するウェブシステムの稼働データから、前記キューの使用数と前記リクエストデータの並列処理数とを合計した内部保留リクエスト件数ごとにおける、前記ウェブシステムのデータ処理に要した内部保留時間を抽出する抽出部と、
　前記抽出部によって抽出された前記内部保留リクエスト件数における前記内部保留時間に対して、前記ウェブシステムのデータ処理構造に応じた近似式を適用して、前記近似式の係数を算出する係数算出部と、
　前記係数算出部によって前記係数が算出された前記近似式から、新たな前記流量制御パラメータを算出するパラメータ算出部と、
　して前記情報処理装置を機能させることを特徴とするプログラム。