WO2016143064A1 - パラメータ設定値設計支援方法及びシステム - Google Patents

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WO2016143064A1
WO2016143064A1 PCT/JP2015/056974 JP2015056974W WO2016143064A1 WO 2016143064 A1 WO2016143064 A1 WO 2016143064A1 JP 2015056974 W JP2015056974 W JP 2015056974W WO 2016143064 A1 WO2016143064 A1 WO 2016143064A1
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WO
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performance
parameter
setting change
item
performance item
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PCT/JP2015/056974
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English (en)
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Inventor
直明 横井
裕明 鹿野
山口　達也
Original Assignee
株式会社日立製作所
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/34—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

Definitions

  • the present invention relates to a technology for assisting parameter tuning work in an information system.
  • an operator who performs parameter tuning for example, parameters such as the number of virtual CPU cores and virtual memory capacity allocated to the virtual machines constituting the system, the maximum number of threads set in the OS (Operating System) and middleware, and a database
  • parameters such as the number of virtual CPU cores and virtual memory capacity allocated to the virtual machines constituting the system, the maximum number of threads set in the OS (Operating System) and middleware, and a database
  • the process of confirming system operation and performing performance tests was repeated manually to find the optimal parameter configuration that met the performance requirements.
  • the optimal parameter configuration obtained as a result of parameter tuning for example, only the setting values of each parameter finally determined in the parameter design document or the like are managed, resulting in the parameter configuration. Background and grounds are not managed. For this reason, information about parameter design history and rationale is accumulated only by workers who have performed parameter tuning, and does not remain as clear data. It was.
  • Patent Document 1 the range of the minimum requirement and the maximum requirement allowed for each performance item is set, and the performance measurement results for all the performance items are within the above range after the parameter setting change.
  • a method for suppressing repeated tuning by recording setting change contents as a successful tuning example and reusing it for another tuning target server.
  • the measured values of all the performance items are compared with the predetermined minimum performance and the range of the maximum performance, and only when the performance falls within the above range, the parameter Record and reuse as tuning success stories. That is, the performance values before and after the parameter change are not compared. Therefore, the trade-off relationship to each performance item accompanying the setting change cannot be considered.
  • the CPU usage rate may be lower than the preset minimum performance, but for changes in performance requirements such as improving the response time, perform the tuning again by lowering the minimum performance setting of the CPU usage rate. There has been a problem in that successful cases have to be found, and that hassle.
  • the improvement effect on various performance values accompanying the parameter setting change since the comparison between the performance values before and after the parameter change is not performed, it is determined whether there is an improvement effect on various performance values accompanying the parameter setting change, and the improvement effect The size cannot be calculated. That is, when a plurality of reusable tuning methods are accumulated, for example, parameter tuning is performed in the order accumulated in the past. Therefore, there is a possibility that a tuning method having a low improvement effect for the performance item to be improved is presented to the operator. In that case, the presented tuning method is sequentially executed until a desired performance value is obtained, and the time required for the tuning operation cannot be minimized.
  • a parameter setting change history during past parameter tuning work is stored, and various performances before and after the setting change are stored.
  • the performance improvement judgment rule that defines the measurement result of the item in advance it calculates the degree of influence on various performance items due to setting changes, and determines whether the calculated degree of influence shows an improvement effect or a deterioration effect .
  • the recommended parameter tuning methods are ranked by the degree of influence indicating the improvement effect on the performance items to be improved. More preferably, the parameter tuning methods to be recommended are ranked and presented to the operator in consideration of the degree of influence indicating a deteriorating effect on performance items not specified.
  • One aspect of the present invention is an information processing apparatus including an input device that inputs data, a processing device that processes the data, an output device that outputs processed data, and a storage device.
  • the information system includes, for example, one or a plurality of devices such as a computer and a server.
  • the past parameter setting change history of the information system and the performance improvement determination rule set for each performance item are stored in the storage device.
  • the parameter setting change history holds the measurement results of each performance item before and after the parameter setting change.
  • the processing device calculates the degree of influence on the performance item due to the parameter setting change, and determines whether there is an improvement effect on the performance item due to the parameter setting change.
  • the calculation of the influence degree and the determination of the improvement effect can be performed every time the parameter setting is changed.
  • the parameter setting change history and the measurement result data of each performance item before and after the parameter setting change accumulated in the past may be collectively performed.
  • the degree of influence on the performance item due to the past parameter setting change and the determination result of whether or not there is an improvement effect are stored and used.
  • the stored influence degree and determination result are referred to, and parameter setting changes that show improvement effects are extracted for performance items to be improved.
  • parameter setting changes that have a large influence indicating an improvement effect are ranked higher than recommended settings.
  • Another aspect of the present invention is a parameter setting value design support system that supports the design of parameter setting values when setting parameters for a management target server.
  • This system includes a configuration management unit that changes parameter settings for a management target server, and a performance test unit that performs performance tests on a plurality of performance items of the management target server before and after the parameter setting change.
  • a performance improvement determination rule is held for each performance item of the managed server, and a performance improvement level is determined based on the parameter setting change based on the performance improvement determination rule.
  • a setting change impact analysis unit that holds an impact rule and determines the impact of the parameter change on the performance item based on the performance impact rule.
  • the storage unit that holds the parameter setting change history information in association with the performance improvement degree by the parameter setting change and the influence degree of the parameter change, and the management target server A work terminal that specifies a performance item, and if a performance item is specified, the storage unit data is prioritized based on the performance improvement level and the parameter change impact level related to the performance item.
  • a setting change method recommendation unit to be presented is included.
  • the above configuration can be configured by a single computer and can be executed by a processing device by software.
  • any part of the input device, the output device, the processing device, and the storage device may be configured by another computer connected via a network.
  • FIG. 10 is a plan view illustrating a display screen example of a work terminal during parameter tuning in the second embodiment.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of a processing flow of a setting change method recommendation function unit according to the second embodiment.
  • notations such as “first”, “second”, and “third” are attached to identify the constituent elements, and do not necessarily limit the number or order.
  • a number for identifying a component is used for each context, and a number used in one context does not necessarily indicate the same configuration in another context. Further, it does not preclude that a component identified by a certain number also functions as a component identified by another number.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a network configuration example of a parameter set value design support system according to an embodiment of the present invention.
  • the parameter setting value design support system includes a work terminal 100, a configuration management server 110, a performance test server 120, a setting change management server 130, and a configuration management server. 140.
  • the work terminal 100, the configuration management server 110, the performance test server 120, the setting change management server 130, and the configuration management server 140 are connected to each other via the management network 150. Details of each terminal and server will be described later in detail with reference to FIG. 2 and FIG. 3, but an overview of the whole will be described here.
  • the work terminal 100 is a client terminal that transmits a setting change content as a request from the work terminal 100 to the configuration management server 110 in order to execute a parameter setting change for the managed server 140.
  • the setting change content includes, for example, the host name of the setting change target server and the parameter to be changed by the operator who performs parameter tuning, using an input device such as a keyboard or a mouse connected to the work terminal 100.
  • This information is a combination of a name and a setting value newly set for the parameter.
  • the parameter name may be, for example, the maximum number of virtual CPU cores that can be set for a virtual machine, the virtual memory size, and the maximum DB ( Database) is an item name representing various parameters such as the number of connections.
  • the configuration management server 110 records and accumulates the setting change history of various parameters executed at the time of parameter tuning from the setting change content received from the work terminal 100 and the latest parameter setting value information set in the management target server 140. can do. Furthermore, the parameter setting change for the change target server can be executed in accordance with the received setting change content.
  • the performance test server 120 can perform a load test on the change target server before and after the parameter setting change of the change target server by the configuration management server 110, and acquire and store the performance measurement result.
  • the load test is, for example, a performance test that measures the operation of the change target server and each performance item while applying a predetermined load to an application that operates on the change target server.
  • the load test conditions include, for example, the number of simultaneous accesses given to the server, the number of simultaneous requests, the request interval, and the processing contents to be executed.
  • the performance items include, for example, the response time of applications running on the server, the throughput, the CPU usage rate, and the memory usage rate.
  • the setting change management server 130 acquires performance measurement values before and after the parameter setting change stored in the performance test server 120, and determines the degree of influence on each performance item due to the parameter setting change based on a performance improvement determination rule described later. Can be calculated and recorded. Further, in response to a request from the work terminal 100, prioritize parameter tuning methods in the order in which it is estimated that the performance improvement effect is high based on the calculated degree of influence on each performance item, and present it to the worker. It has a function.
  • the management target server 140 operates an OS, a middleware program, and an application program.
  • the performance test server 120 Can be sent to.
  • FIG. 2 is a configuration example of the work terminal 100 and each server (110 to 140). For example, it can be realized by a computer 200 shown in FIG.
  • the computer 200 includes a CPU (Central Processing Unit) 210 that executes arithmetic processing, a memory 220 that temporarily stores programs and data, a controller 230 that controls various interfaces, and an HDD ( A storage device 240 such as Hard Disk Drive), a network interface 250 for connecting to an external network, and a peripheral device interface 260 for connecting peripheral devices such as a display and a keyboard.
  • a CPU Central Processing Unit
  • a memory 220 that temporarily stores programs and data
  • a controller 230 that controls various interfaces
  • an HDD A storage device 240 such as Hard Disk Drive
  • a network interface 250 for connecting to an external network
  • peripheral device interface 260 for connecting peripheral devices such as a display and a keyboard.
  • FIG. 1 shows an example of the configuration of the present system.
  • the configuration is not limited to the configuration shown in FIG. 1.
  • some functions are executed by another server connected via a network.
  • a configuration may be adopted in which some data in a storage device such as the HDD of each server is stored in another storage device connected via a network.
  • each function (111 to 114) of the configuration management server 110, each function (121 to 122) of the performance test server 120, each function (131 to 132) of the setting change management server 130, each server (110 to 130) each storage unit (115, 116, 123, 133) is installed in the data center, and the work terminal 100 and the management target server 140 are connected to the data center via a WAN (Wide Area Network), thereby providing a cloud service. It is good also as a structure used remotely.
  • WAN Wide Area Network
  • each server (110 to 130) is configured by a different computer, but is not limited thereto.
  • the same computer may be configured to realize the functions of at least two servers.
  • the work terminal 100 and each server (110 to 140) may be configured by virtual machines.
  • FIG. 3 is a functional block diagram showing a configuration example of the parameter set value design support system according to the embodiment of the present invention.
  • the element expressed as “functional part” is the software and hardware configuration that realizes the function when the information processing by software realizes the function using hardware resources.
  • a dedicated circuit configuration for realizing the process is shown. Further, depending on the case, the substantial configuration is the same even when the “function” or “part” of the “functional part” is omitted.
  • the configuration management server 110 includes a setting change reception function unit 111, a configuration management function unit 112, a setting value search function unit 113, a test execution control function unit 114, a configuration information storage unit 115, and a setting change history storage unit 116. With.
  • the setting change reception function unit 111 can receive the setting change content input on the work terminal 100 and register it in the setting change history storage unit 116 as information after the setting change.
  • the configuration management function unit 112 acquires the current various parameter setting values from the managed server 140, registers the acquired information in the configuration information storage unit 115, and sets various parameters registered in the configuration information storage unit 115. Acquisition of a value and execution of parameter setting change to the management target server 140 can be performed.
  • the parameters include, for example, parameters such as the number of virtual CPU cores and virtual memory capacity allocated to the virtual machine, the maximum number of threads set in the OS (Operating System) and middleware, and the maximum number of database connections. However, the parameters are not limited to those described above, and may include all parameters that contribute to the performance of the management target server.
  • the setting value search function unit 113 includes the host name of the change target server, the change target parameter name, and the latest parameter setting value acquired from the configuration information storage unit 115 included in the setting change content received by the setting change reception function unit 111. From this information, the setting value already set in the change target parameter can be acquired and registered in the setting change history storage unit 116 as the setting value before the setting change.
  • the test execution control function unit 114 can transmit a performance test execution start request to the performance test execution function unit 121 included in the performance test server 120 described later.
  • the configuration information storage unit 115 can store setting values of various parameters acquired from each managed server 140.
  • FIG. 4 shows a configuration example of the configuration information storage unit 115.
  • a configuration ID (Identification) 401 for each parameter setting value acquired from the management target server 140, a host name 402 of the management target server 140, a parameter name 403, and a parameter name setting value 404 are defined.
  • the configuration ID 401 is numbered in the order in which parameter setting values are acquired from the management target server 140 by the configuration management function unit 112. At this time, an acquisition time may be added at the same time.
  • the setting change history storage unit 116 stores the parameter setting change history from the setting change content received by the setting change receiving function unit 111 and the latest setting value of the change target parameter acquired by the setting value search function unit.
  • FIG. 5 shows a configuration example of the setting change history storage unit 116.
  • the configuration ID 501 after the setting change, the host name 502 of the change target server, the parameter name 503 to be changed, the setting value 504 that has already been set as the setting value before the setting change, A setting value 505 after the setting change is defined.
  • Information such as the time 506 when the setting is changed and the ID 507 of the setter who changed the setting can be added.
  • the performance test server 120 includes a performance test execution function unit 121, a performance value measurement function unit 122, and a performance measurement result storage unit 123.
  • the performance test execution function unit 121 can execute a load test on the server whose setting is to be changed.
  • the load test is, for example, a performance test that measures the operation of the change target server and each performance item while giving a predetermined load to an application or the like that operates on the change target server.
  • the load applied to the server includes, for example, the number of simultaneous accesses, the number of simultaneous requests, the request interval, and the processing contents to be executed.
  • the load applied to the server is not limited to the above-described load, and may be arbitrarily specified by the user.
  • the performance value measurement function unit 122 can acquire measurement values of various performance items of the change target server when the performance test execution function unit 121 performs a load test.
  • the performance items include, for example, the response time of an application operating on the change target server, the throughput, the CPU usage rate in the change target server, and the memory usage rate.
  • the performance items are not limited to those listed above, and may be arbitrarily specified by the user.
  • the performance measurement result storage unit 123 can store measurement results of various performance items acquired by the performance value measurement function unit 122 from the change target server.
  • FIG. 6 shows a configuration example of the performance measurement result storage unit 123.
  • the configuration ID 601 of the change target server at the time when the performance test execution function unit 121 performed the test the host name 602 of the test target server, the performance item name 603, and the performance value measurement function unit 122 measured. Measurement values 604 of various performance items are defined.
  • the setting change management server 130 includes a setting change influence analysis function part 131, a setting change recommendation function part 132, a setting change influence storage part 133, and a performance improvement determination rule 134.
  • the setting change impact analysis function unit 131 acquires the performance measurement results before and after the setting change from the performance measurement result storage unit 123, and each performance item is improved along with the setting change based on a performance improvement determination rule described later. It is possible to determine whether or not the performance item has been deteriorated, and to calculate the degree of influence due to the setting change for each performance item and register it in the setting change influence storage unit 133.
  • the performance improvement determination rule 134 compares, for example, changes in measurement results for each performance item before and after the parameter setting change, and determines whether each performance has improved or deteriorated, It is possible to define a method for calculating the degree of influence on performance items.
  • FIG. 15 shows a configuration example of the performance improvement determination rule 134.
  • the performance item name 1501 is compared with the performance measurement result of each performance item before and after the parameter setting change, and an improvement determination method 1502 that is a condition for determining that an improvement effect has been obtained, and each performance item associated with the setting change
  • the calculation method 1503 of the degree of influence on the system is defined.
  • the setting change influence storage unit 133 can store the degree of influence on each performance item associated with the setting change calculated by the setting change influence analysis function unit 131 and the determination result of whether or not there is an improvement effect.
  • FIG. 7 shows a configuration example of the setting change influence storage unit 133.
  • the configuration ID 701 for referring to the parameter setting value after the setting change, the host name 702, the performance item name 703, and the improvement determination result indicating whether each performance item has improved or deteriorated before and after the setting change.
  • 704 and the degree of influence 705 on each performance item associated with the setting change calculated by the setting change influence analysis function unit 131 is defined.
  • the degree of influence 705 on each performance item is, for example, the rate of change of each performance value before and after the setting change.
  • the setting change recommendation function unit 132 receives the host name of the parameter tuning target server input at the work terminal 100 and the request for the performance item to be improved by tuning, and the setting change influence storage unit 133 according to the received request.
  • the parameter change method for improving the specified performance item can be ranked in the order in which it is estimated that the improvement effect is high and displayed on the work terminal 100.
  • FIG. 8 is a flowchart example showing an outline of the operation of the parameter setting value design support system of the present embodiment in the configuration as described above.
  • the configuration management server 110 acquires the parameter setting values before and after the setting change of the change target server according to the setting change content transmitted from the work terminal 100, It registers in the setting change history storage unit 116 and executes the setting change of the change target server (step S900).
  • the performance test server 120 performs a load test on the change target server, and registers the acquired performance measurement result in the performance measurement result storage unit 123 (step S1000).
  • the setting change management server 130 calculates the degree of influence on each performance item associated with the parameter setting change and determines whether there is an improvement effect based on the performance improvement determination rule 134, and stores it in the setting change influence storage unit 133. Registration is performed (step S1100).
  • FIG. 9 is a flowchart showing details of the operation of the configuration management server 110 of this embodiment.
  • the setting change reception function unit 111 of the configuration management server 110 receives the setting change content input on the work terminal 100 (step S901).
  • the configuration management function unit 112 acquires the parameter setting value that is currently set from the change target server (step S902), and the latest parameters of the change target server registered in the configuration information storage unit 115 A set value is acquired and the two parameter set values are compared to compare whether there is a difference for each parameter (step S903). As a result of comparing the two parameter setting values, if they do not match (there is a difference in step S903), the configuration information storage unit 115 regards that the current latest parameter setting value is not registered, and the configuration management function unit The parameter setting value acquired by 112 is registered in the configuration information storage unit 115 as the latest setting value (step S904).
  • the test execution control function unit 114 performs the performance test.
  • a request is sent to the performance test execution function unit 121 of the server 120 to execute the load test, and the performance measurement result in the change target server is stored in the performance measurement result storage unit 123 as the performance value before the setting change (step S905). ).
  • the set value search function unit 113 acquires the latest set value of the change target parameter from the configuration information storage unit 115 and registers it in the set value 504 of the change history storage unit 116 as the set value before the setting change (step S906). ).
  • the setting change accepting function unit 111 uses the host name 502 of the change target server for the information registered in the setting change history storage unit 116 in step S906, A parameter name 503 and a setting value 505 after the setting change are added (step S907).
  • the configuration management function unit 112 executes parameter setting change for the change target server (step S908).
  • step S903 it is determined that the parameter setting value acquired from the change target server by the configuration management function unit 112 matches the latest parameter setting value of the change target server registered in the configuration information storage unit 115. If it is determined (there is no difference in step S903), it is assumed that the current parameter setting value in the change target server is already registered in the configuration information storage unit 115, step S904 and step S905 are omitted, and step S906 is performed. move on.
  • the parameter setting change history is stored in the setting change history storage unit 116, and the performance measurement result of the change target server before the setting change is always registered in the performance measurement result storage unit 123. can do.
  • the operation of the performance test server 120 will be described below.
  • FIG. 10 is a flowchart showing details of the operation of the performance test server 120 of the present embodiment.
  • the performance test execution function unit 121 of the performance test server 120 performs a load test on the change target server (step S1001).
  • the performance value measurement function unit 122 acquires measurement results of various performance items from the change target server and registers them in the performance measurement result storage unit 123.
  • FIG. 11 is a flowchart example showing details of the operation of the setting change management server 130 of the present embodiment.
  • the setting change impact analysis function unit 131 of the setting change management server 130 acquires the performance measurement results before and after the setting change from the performance measurement result storage unit 123 (step S1101).
  • the setting change impact analysis function unit 131 uses the method defined in the calculation method 1503 for calculating the degree of influence on the performance item accompanying the setting change of the performance improvement determination rule 134 before and after the setting change.
  • the measurement results of the performance items are compared, and the degree of influence on each performance item due to the setting change is calculated (step S1102).
  • the influence degree is defined as the rate of change of each performance measurement result before and after the setting change, but is not limited thereto.
  • the influence degree may be defined as a simple difference between performance values before and after a setting change.
  • the calculation method 1503 of the degree of influence on performance items due to setting changes can be appropriately defined by the user for each performance item.
  • the setting change impact analysis function unit 131 compares the measurement results of each performance item before the setting change and after the setting change, and calculates the calculation. It is determined whether the degree of influence on each performance item due to the changed setting indicates an improvement effect or a deterioration effect (step S1103).
  • the degree of influence 705 on each performance item associated with the setting change calculated by the above operation and the performance improvement determination result 704 are registered in the setting change influence storage unit 133 (step S1104).
  • FIG. 12 is a flowchart showing details of the operation of the setting change method recommendation function unit 132 of the present embodiment.
  • the operator who performs parameter tuning specifies the host name 1401 of the server to be tuned and the performance item 1402 to be improved by parameter tuning.
  • the work terminal 100 transmits the specified host name and the performance item, and the setting change method recommendation function unit 132 receives this (step S1201).
  • the setting change method recommendation function unit 132 matches the received host name from the setting change influence storage unit 133, and the improvement determination result for the received performance item to be improved is “improvement”. All the setting change influence information is acquired (step S1202).
  • step S1203 If the number of acquisitions is one or more (YES in step S1203), all setting change information that matches all configuration IDs included in the acquisition information is acquired from the setting change history storage unit 116 (step S1204). .
  • the setting change method list 1300 is generated by combining the setting change influence information and the setting change information for each configuration ID (step S1205).
  • the host name of the server is designated.
  • servers having similar hardware configurations and uses may be grouped and the group may be designated.
  • FIG. 13 is an example of the setting change method list 1300.
  • a rank 1301 indicating a recommendation order of the setting change method
  • a parameter name 1302 to be changed and a setting value before change that has been changed in the past.
  • the changed setting value 1304 the received performance item 1305 to be improved, the performance impact level 1306 for the performance item, the performance item name 1307 other than the designated performance item, and each of the non-designated items
  • the performance influence degree 1308 for the performance item is defined.
  • step S1202 when the number of acquisitions in step S1202 is two or more (YES in step S1206), the generated setting change method list 1300 is ranked in consideration of the degree of influence on each performance item and recommended.
  • the parameter tuning methods are rearranged (step S1207).
  • the ranking method may simply be the order of the performance impact 1306 with respect to the designated performance item 1350, for example, the performance impact 1306 with respect to the designated performance item in the setting change method list 1300, and the It is desirable to refer to the performance impact level 1308 for items other than the performance items, and to increase the difference between the sum of the impact levels indicating improvement determination and the total impact level indicating deterioration determination.
  • the trade-off between the improvement effect and the deterioration effect on all performance items can be considered, so that the specified performance item is improved and the deterioration effect on the non-designated performance item is minimized.
  • the more effective the tuning method the higher the priority can be presented.
  • the setting change method list 1300 generated by the above operation is transmitted to the work terminal 100 (step S1208), and the work terminal 100 displays the setting change recommended item search result 1404 on the screen 1400 (step S1209).
  • the worker selects a tuning method recommended for the specified tuning target host 1401 from the search results 1404 displayed on the screen of the work terminal 100, and the degree of improvement influence on each performance item for each tuning method. It can be confirmed together with the degree of deterioration influence (1410, 1451). Further, by checking the actual machine reflection check box 1411 if necessary, the work terminal 100 transmits the parameter change contents for the checked target host 1401 to the configuration management server 110, and the configuration management server 110. Can perform parameter setting change.
  • step S1210 If the number of acquisitions is 0 (NO in step S1203), a request is transmitted to the work terminal 100 to display “no search result” (step S1210).
  • step S1206 If the number of acquisitions is only one (NO in step S1206), the generated setting change method list 1300 is transmitted as it is to the work terminal 100 (step S1208).
  • the performance improvement in the past can be presented to the operator by rearranging the parameter changing method in which the improvement is seen in the order in which the improvement effect is estimated to be high.
  • setting changes that have a low improvement effect on performance items that are desired to be improved by parameter tuning, or settings changes that greatly deteriorate performance values other than the performance items can be suppressed, reducing the time required for parameter tuning work. it can.
  • FIG. 14 is a configuration example 1400 of a screen presented to the work terminal 100 during parameter tuning in the parameter setting value design support system of the present embodiment.
  • an operator who performs parameter tuning specifies a tuning target host name 1401 and a performance item 1402 to be improved.
  • the host name and the performance item specified on the screen 1400 can be transmitted to the setting change management server 130.
  • the setting change management server 130 receives the transmitted information, acquires information from the setting change influence storage unit 133 and the setting change history storage unit 116 according to the received information, and stores a setting change method list to be described later.
  • the setting change recommended item search result 1404 is displayed on the screen of the work terminal 100.
  • the recommendation rank 1405 Whether the information displayed as the recommended setting change item search result 1404 is reflected in the recommendation rank 1405, the parameter name 1406, the current setting value 1407, the recommended change value 1408, the specified performance item 1409, the performance impact 1410, or the actual machine. There is a check column 1411 of whether or not, a confirmation column 1412 of information on the influence on other performance items, and the like.
  • detailed information 1415 is displayed by designating a “confirm” icon. However, if there is room on the screen, it may be displayed in a list from the beginning. As an influence on other performance items, particularly, information on items evaluated to deteriorate the performance may be important to the operator in setting the overall performance of the apparatus. If there is an item whose performance deteriorates beyond a predetermined allowable range, a warning may be automatically issued with an image or sound. Alternatively, it may be deleted from the setting change method list from the beginning. Further, the detailed information may include related information such as the worker ID, work date and time, and time related to the past change as reference information for the worker.
  • the parameter set value design support system assumed in the present embodiment includes a network configuration (FIG. 1), a functional block diagram (FIG. 2), and configurations of the storage units (115, 116, 123, 133). This is the same as the first embodiment.
  • the parameter setting value design support system ranks the parameter tuning method that recommends the setting change method list 1300 generated by the setting change method recommendation function unit 132 in the first embodiment.
  • the difference is that the operator who performs tuning can weight each performance item and that each parameter tuning method is ranked in consideration of the weight.
  • FIG. 16 is a configuration example 1600 of a screen presented to the work terminal 100 during parameter tuning in the present embodiment.
  • each element (1401 to 1415) constituting the screen 1600 is the same as the screen display example (FIG. 14) in the first embodiment.
  • the screen 1600 according to the present embodiment further includes a weighting designation field 1601 at the time of ranking.
  • the setting change method recommendation function unit 132 recommends to the operator. It is assumed that a weight 1601 for the degree of influence of each performance item is specified when ranking the parameter tuning method to be performed.
  • the information specified as the weight 1601 is, for example, a coefficient by which the degree of influence on each performance item is multiplied.
  • FIG. 17 is a flowchart example showing details of the operation of the setting change method recommendation function unit 132 in the present embodiment.
  • Step S1200, steps S1202 to S1206, and steps S1208 to S1210 are the operations of the function unit 132 in the first embodiment (FIG. 12). Is the same. However, step S1701 for receiving information input at the work terminal 100 is different from step S1702 for rearranging the setting change method list 1300 generated in step S1205.
  • the setting change method recommendation function unit 132 transmits the host name 1401 of the server to be tuned, the performance item 1402 to be improved by parameter tuning, and the weighting on the influence degree of each performance item. 1601 is received (step S1701), and the setting change method list 1300 is generated in the same manner as in the first embodiment (steps S1202 to S1205).
  • step S1202 when the number of acquisition cases in step S1202 is two or more (YES in step S1206), the generated setting change method list 1300 is used to indicate the degree of influence on each performance item and each performance received in step S1701. Ranking is performed in consideration of weighting for items, and the recommended parameter tuning methods are rearranged (step S1702).
  • the setting change method recommendation function unit 132 sets each ranking in the generated setting change method list 1300 in consideration of the weighting for each performance item.
  • the performance influence degree (1306, 1308) for the performance item may be multiplied by the weighting coefficient for each of the inputted performance items, and the influence degree for each performance item may be recalculated.
  • the worker inputs 0.6 as the weighting coefficient for the throughput, 0.4 as the weighting coefficient for the response time in the weighting column 1601 at the time of ranking, and for other performance items
  • the setting change method recommendation function unit 132 does not consider the influence on the performance items other than the throughput and the response time, and sets a higher priority for a tuning method having a higher improvement effect on the throughput and the response time. Make it higher and present it to the worker.
  • the ranking method is not limited to the methods listed above, and may be arbitrarily set by the user.
  • the setting change method list 1300 generated by the above operation is transmitted to the work terminal 100 (step S1208), and the work terminal 100 displays the setting change recommended item search result 1404 on the screen 1400 (step S1209).
  • step S1203 If the number of acquisitions is 0 (NO in step S1203), a request is transmitted to the work terminal 100 to display “no search result” in the same manner as in the first embodiment (step S1210). ).
  • step S1206 If the number of acquisitions is only one (NO in step S1206), the generated setting change method list 1300 is transmitted to the work terminal 100 as it is (step S1208) as in the first embodiment.
  • the setting change method recommendation function unit 132 specifies the improvement priority for each performance item and determines the influence level of each performance item. By accepting as a weight 1601 for the parameter, a parameter tuning method having a large improvement effect on the performance item having a high priority can be preferentially presented to the operator.
  • the same effect as the first embodiment can be obtained, and furthermore, when there are a plurality of performance items that the operator wants to improve by tuning However, considering the improvement priority for each performance item, the parameter tuning method to be recommended can be prioritized and presented to the operator.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiment, and includes various modifications.
  • a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment.
  • memory 230 ... controller, 240 ... storage device, 250 ... network interface, 260 ... peripheral device interface, S900 to S902 ... processing, S903 ... Branch, S904 to S908 ... Process, S1000 to S1002 ... Process, S1100 to S1104 ... Process, S1200 to S1202 ... Process, S1203 ... Branch, S1204, S1205 ... Process, S1206 ... Branch, S1207 to S1210 ... Process, S1701, S1702 ... Process

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Abstract

　情報システムに対するパラメータチューニング作業を支援するシステムにおいて、改善したい性能項目に対して、改善効果が高いチューニング方法や、その他の性能項目への悪化効果が低いチューニング方法を優先的に提示することで、チューニング作業の効率を向上させる。　過去のパラメータチューニング作業時におけるパラメータの設定変更履歴を記憶し、さらに、設定変更前後の各種性能項目の測定結果を予め定義した性能改善判定ルールに基づいて、前記設定変更に伴う各種性能項目への影響度の算出と、前記算出した影響度が改善効果を示すか悪化効果を示すかの判定を行う。さらに、作業者から改善したい性能項目の指定を受け付け、改善対象の性能項目への改善効果を示す影響度や、前記指定外の性能項目への悪化効果を示す影響度のランク付けを行うことにより、推薦するパラメータチューニング方法を作業者に提示する。

Description

パラメータ設定値設計支援方法及びシステム
　本発明は、情報システムにおけるパラメータチューニング作業の支援技術に関する。
　通信ネットワーク技術が発達し、ネットワークを介して情報システムを利用するクラウドサービスの利用者が急激に増加している。利用者の急激な増加に伴い、クラウドサービスを提供する情報システムには、システムに対する要件が変化した場合でも、一定の性能を確保できることが要求される。そのため、情報システムへの要件の変化に応じて、サーバの構成やソフトウェアに設定するパラメータなどのシステム構成を、最適な状態に調整するパラメータチューニング作業が必要となり、その実施頻度が増している。また、仮想化技術の普及などにより、仮想マシンなどの情報システムの構成要素の数が増加傾向にある。チューニング作業では、その対象となるシステムの構成要素の数に応じて、多くの工数が必要になるため、本チューニング作業の効率化に対するニーズが高まっている。
　従来では、パラメータチューニングを行う作業者が、例えば、システムを構成する仮想マシンに割り当てる仮想ＣＰＵコア数や仮想メモリ容量などのパラメータと、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅm）やミドルウェアに設定する最大スレッド数と、データベースの最大接続数などの各種パラメータを変更することにより、システムの動作確認や性能テストを行うといったプロセスを手作業で繰り返し、性能要求を満たす最適なパラメータ構成を見つけ出していた。しかし、多くの場合、パラメータチューニングの結果として得られた最適なパラメータ構成について、例えば、パラメータ設計書などに最終的に確定した各パラメータの設定値のみが管理されており、そのパラメータ構成に至った経緯や根拠は管理されない。そのため、パラメータの設計経緯や根拠についての情報は、パラメータチューニングを行った作業者のみに蓄積され、明確な資料としては残らず、過去のチューニング作業で得られたノウハウを再利用できないという問題があった。
　これに対し、特許文献１では、各性能項目について許容する最低要件と最高要件の範囲を設定し、パラメータの設定変更後に、全ての性能項目についての性能測定結果が前記範囲内に収まっていた場合に、チューニングの成功事例として設定変更内容を記録し、別のチューニング対象サーバに対して再利用することで、チューニングを繰り返し行うことを抑制する方法が開示されている。
特開２０１２－４３２９５号公報
　上述した特許文献１に記載の技術においては、全ての性能項目の測定値と、予め決めた最低性能と最高性能の範囲とを比較し、全ての性能が前記範囲内に収まった場合のみ、パラメータチューニングの成功事例として記録し、再利用する。つまり、パラメータ変更前後の性能値同士を比較していない。そのため、設定変更に伴う各性能項目へのトレードオフの関係が考慮できない。例えば、CPU使用率は予め設定した最低性能を下回っても良いが、レスポンスタイムは改善したいといった性能要求の変化に対しては、CPU使用率の最低性能の設定を引き下げて再度チューニングを行い、前記成功事例を見つけ出さなければならず、その手間が発生するという問題点があった。
　また、同公知技術においては、上述のように、パラメータ変更前後の性能値間の比較を行わないため、パラメータの設定変更に伴う各種性能値への改善効果の有無の判定や、前記改善効果の大きさを算出できない。つまり、再利用可能なチューニング方法が複数蓄積されていた場合には、例えば、過去に蓄積された順番にパラメータチューニングを実施することになる。そのため、改善したい性能項目に対して改善効果が低いチューニング方法が作業者に提示される可能性がある。その場合は、提示されるチューニング方法を、所望の性能値が得られるまで順次実行することになり、チューニング作業に要する時間を最小化できない。
　上記の問題を解決するために、本発明の一つの側面であるパラメータ設定値設計支援システムにおいては、過去のパラメータチューニング作業時におけるパラメータの設定変更履歴を記憶し、さらに、設定変更前後の各種性能項目の測定結果を予め定義した性能改善判定ルールに基づいて、設定変更に伴う各種性能項目への影響度の算出と、算出した影響度が改善効果を示すか悪化効果を示すかの判定を行う。また、チューニング作業時において、作業者から指定された改善したい性能項目の入力を受け付け、改善対象の性能項目への改善効果を示す影響度により、推薦するパラメータチューニング方法にランク付けを行う。また、さらに好ましくは、指定外の性能項目への悪化効果を示す影響度も考慮して、推薦するパラメータチューニング方法にランク付けを行い、作業者に提示する。
　本発明の一側面は、データを入力する入力装置、前記データを処理する処理装置、処理されたデータを出力する出力装置、および、記憶装置を備えた情報処理装置において、前記入力装置からコマンドを入力し、前記出力装置を介して情報システムにパラメータ設定変更を行うパラメータチューニング作業を支援する、パラメータ設定設計支援方法である。情報システムは、例えば一つまたは複数の装置、例えばコンピュータやサーバを含む。この方法では、記憶装置に、情報システムの過去のパラメータ設定変更履歴と、各性能項目について設定されている性能改善判定ルールを保持する。パラメータ設定変更履歴は、パラメータ設定変更前後の各性能項目の測定結果を保持する。処理装置は、性能改善判定ルールに基づき、パラメータ設定変更による性能項目への影響度を算出し、パラメータ設定変更による性能項目への改善効果の有無を判定する。影響度の算出や改善効果の判定は、パラメータの設定変更の都度行なうことができる。また、過去に蓄積された、パラメータ設定変更履歴とパラメータ設定変更前後の各性能項目の測定結果のデータに対して、纏めて行ってもよい。
　本発明の好ましい例では、過去のパラメータ設定変更に伴う性能項目への影響度と、改善効果の有無の判定結果を記憶して利用する。パラメータチューニングをしようとする場合には、記憶してある影響度と判定結果を参照し、改善しようとする性能項目に対して改善効果を示すパラメータ設定変更を抽出する。また、改善効果を示す影響度が大きいパラメータ設定変更を、推薦する設定の上位にランク付けする。一方、性能項目以外の悪化効果を示す影響度を考慮することも、装置全体の性能を検討するうえで有効である。よって、両方を考慮してパラメータ設定変更履歴に基づいて作成されるパラメータチューニング方法にランク付けを行うことが望ましい。
　本発明の他の側面は、管理対象サーバに対して、パラメータの設定を行う際に、パラメータ設定値の設計を支援するパラメータ設定値設計支援システムである。このシステムは、管理対象サーバに対して、パラメータの設定変更を行う構成管理部と、パラメータの設定変更の前後で、管理対象サーバの複数の性能項目について性能テストを行う性能テスト部とを備える。また、管理対象サーバの各性能項目について性能改善判定ルールを保持し、性能改善判定ルールに基づいて、パラメータの設定変更による性能の改善度を判定するとともに、前記管理対象サーバの各性能項目について性能影響度ルールを保持し、該性能影響度ルールに基づいて、前記性能項目に対するパラメータの変更の影響度を判定する設定変更影響分析部を備える。また、パラメータの設定変更の履歴情報を、性能項目毎に、パラメータの設定変更による性能の改善度およびパラメータの変更の影響度と関連付けて保持する記憶部と、管理対象サーバに対して、所定の性能項目を指定する作業端末と、性能項目が指定された場合、当該性能項目に関連する前記性能の改善度およびパラメータの変更の影響度に基づいて、記憶部のデータを、優先順位をつけて提示する設定変更方法推薦部を有する。
　以上の構成は、単体のコンピュータで構成し、ソフトウェアによって処理装置に実行させることができる。あるいは、入力装置、出力装置、処理装置、記憶装置の任意の部分が、ネットワークで接続された他のコンピュータで構成されてもよい。
　また、ソフトウエアで構成した機能と同等の機能は、FPGA（Field Programmable Gate Array）、ASIC（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウエアでも実現できる。そのような態様も本願発明の範囲に含まれる。
　パラメータチューニング時において、作業者から指定された性能項目のうち、改善したい項目に対して、改善効果の低い設定変更や、作業者から指定されていない性能項目を大きく悪化させるような設定変更の実施を抑止することで、手戻り回数を減らし、パラメータチューニング作業に要する時間を短縮する。
　上記した以外の課題、構成、及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
パラメータ設定値設計支援システムのネットワーク構成例を説明するブロック図である。 サーバ装置の代表的な構成例を説明するブロック図である。 パラメータ設定値設計支援システムの機能ブロックの構成例を説明するブロック図である。 構成情報記憶部の構成例を説明する表図である。 設定変更履歴記憶部の構成例を説明する表図である。 性能測定結果記憶部の構成例を説明する表図である。 設定変更影響記憶部の構成例を説明する表図である。 パラメータ設定値設計支援システム全体の処理フロー例の概要を説明するフロー図である。 構成管理サーバの処理フロー例を説明するフロー図である。 性能テストサーバの処理フロー例を説明するフロー図である。 設定変更管理サーバの処理フロー例を説明するフロー図である。 第１の実施形態における設定変更方法推薦機能部の処理フロー例を説明するフロー図である。 設定変更方法リストの構成の一例を説明する表図である。 第１の実施形態におけるパラメータチューニング時の作業端末の表示画面例を説明する平面図である。 性能改善判定ルールテーブルの構成例を説明する表図である。 第2の実施形態におけるパラメータチューニング時の作業端末の表示画面例を説明する平面図である。 第2の実施形態における設定変更方法推薦機能部の処理フロー例を説明するフロー図である。
　以下で実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。ただし、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。
　以下に説明する発明の構成において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号を異なる図面間で共通して用い、重複する説明は省略することがある。
　本明細書等における「第１」、「第２」、「第３」などの表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数または順序を限定するものではない。また、構成要素の識別のための番号は文脈毎に用いられ、一つの文脈で用いた番号が、他の文脈で必ずしも同一の構成を示すとは限らない。また、ある番号で識別された構成要素が、他の番号で識別された構成要素の機能を兼ねることを妨げるものではない。
　図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面等に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。
　（第１の実施の形態）
　以下、図面を用いて第１の実施形態について説明する。
　図１は、本発明の実施の形態に係るパラメータ設定値設計支援システムのネットワーク構成例を示す概略図である。同図に示すように、本発明の実施の形態に係るパラメータ設定値設計支援システムは、作業端末１００と、構成管理サーバ１１０と、性能テストサーバ１２０と、設定変更管理サーバ１３０と、構成管理サーバ１４０とを備える。作業端末１００と、構成管理サーバ１１０と、性能テストサーバ１２０と、設定変更管理サーバ１３０と、構成管理サーバ１４０とは互いに管理ネットワーク１５０を介して接続される。各端末およびサーバの詳細は、後に図２と図３で詳細に説明するが、ここでは、全体の概要について述べる。
　作業端末１００は、管理対象サーバ１４０に対するパラメータの設定変更を実行するために、設定変更内容をリクエストとして、作業端末１００から構成管理サーバ１１０に送信するクライアント端末である。
　設定変更内容は、例えば、パラメータチューニングを行う作業者により、作業端末１００に接続されたキーボードやマウスなどの入力装置を用いて入力された、設定変更対象サーバのホスト名と、設定変更対象のパラメータ名と、前記パラメータに新たに設定する設定値とを組み合わせた情報である。
　また、前記パラメータ名は、例えば、仮想マシンに対して設定可能なパラメータである仮想CPUコア数や、仮想メモリサイズや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）やミドルウェアに対して設定可能なパラメータである最大ＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）接続数などの各種パラメータを表す項目名である。
　構成管理サーバ１１０は、作業端末１００から受信した設定変更内容と、管理対象サーバ１４０に設定された最新のパラメータ設定値の情報から、パラメータチューニング時に実施した各種パラメータの設定変更履歴を記録し、蓄積することができる。さらに、前記受信した設定変更内容に応じて、変更対象サーバに対するパラメータ設定変更を実行することができる。
　性能テストサーバ１２０は、構成管理サーバ１１０による変更対象サーバのパラメータ設定変更の前後において、変更対象サーバに対して負荷テストを実施し、性能測定結果を取得し、記憶することができる。
　負荷テストは、例えば、変更対象サーバ上で動作するアプリケーションなどに対し、予め決められた負荷を掛けながら、変更対象サーバの動作や各性能項目を測定する性能テストである。
　負荷テストの条件としては、例えば、サーバに対して与える同時アクセス数や、同時リクエスト数や、リクエスト間隔や、実行させる処理内容などがある。
　また、性能項目は、例えば、サーバ上で動作するアプリケーションのレスポンスタイムや、スループットや、ＣＰＵ使用率や、メモリ使用率などがある。
　設定変更管理サーバ１３０は、性能テストサーバ１２０に記憶されたパラメータ設定変更前後の性能測定値を取得し、パラメータの設定変更に伴う各性能項目への影響度を、後述する性能改善判定ルールに基づいて算出し、記録することができる。さらに、作業端末１００からのリクエストに応じて、前記算出した各性能項目への影響度に基づいて、性能の改善効果が高いと見積もられる順にパラメータチューニング方法を優先度付けし、作業者に提示する機能を有する。
　管理対象サーバ１４０は、例えば、図示しないが、ＯＳと、ミドルウェアプログラムと、アプリケーションプログラムとが動作しており、性能テストサーバ１２０からの要求に応じて、各種性能項目の測定値を性能テストサーバ１２０に送信することができる。
　図２は、作業端末１００と各サーバ（１１０～１４０）の構成例である。例えば、図２に代表的な構成例を示すコンピュータ２００により実現することができる。
　コンピュータ２００は、演算処理を実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）２１０と、一時的にプログラムおよびデータを記憶するメモリ２２０と、各種インターフェースに対する制御を行うコントローラ２３０と、各種データおよびプログラムを保持するＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）などの記憶装置２４０と、外部のネットワークと接続するためのネットワークインターフェース２５０と、ディスプレイやキーボードなどの周辺装置を接続する周辺装置インターフェース２６０とを備える。
　図１は本システムの構成の一例であるが、図１で示された構成に限られたものではなく、例えば、一部の機能を、ネットワークを介して接続された別のサーバにて実行する、または、各サーバのＨＤＤなどの記憶装置の一部のデータを、ネットワークを介して接続された別の記憶装置に保存するという構成にしても良い。例えば、構成管理サーバ１１０の各機能（１１１～１１４）や、性能テストサーバ１２０の各機能（１２１～１２２）や、設定変更管理サーバ１３０の各機能（１３１～１３２）や、各サーバ（１１０～１３０）の各記憶部（１１５、１１６、１２３、１３３）をデータセンタに設置し、作業端末１００および管理対象サーバ１４０はＷＡＮ（Ｗｉｄｅ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）を介してデータセンタに接続することで、クラウドサービスとして遠隔で利用する構成としても良い。
　また、図１の本実施形態において、各サーバ（１１０～１３０）は、異なるコンピュータによりそれぞれ構成されているが、これに限定されない。同一のコンピュータが少なくとも２つ以上のサーバの機能を実現する構成としても良い。さらに、作業端末１００と各サーバ（１１０～１４０）は、仮想マシンにより構成されても良い。
　図３は、本発明の実施の形態に関わるパラメータ設定値設計支援システムの構成例を示す機能ブロック図である。なお、以下の説明で「機能部」と表現されている要素は、ソフトウェアによる情報処理がハードウエア資源を用いて当該機能を実現している場合は、その機能を実現するソフトウェアとハードウェア構成を指しており、また、当該機能がハードウェアのみで実現される場合は、当該処理を実現する専用回路構成を示す。また場合により、「機能部」の「機能」や「部」を省略して呼称する場合も、実質的な構成は同じである。　構成管理サーバ１１０は、設定変更受付機能部１１１と、構成管理機能部１１２と、設定値検索機能部１１３と、テスト実行制御機能部１１４と、構成情報記憶部１１５と、設定変更履歴記憶部１１６とを備える。
　設定変更受付機能部１１１は、作業端末１００で入力された設定変更内容を受信し、設定変更後の情報として設定変更履歴記憶部１１６に登録することができる。
　構成管理機能部１１２は、管理対象サーバ１４０からの現在の各種パラメータ設定値の取得と、取得した情報の構成情報記憶部１１５への登録と、構成情報記憶部１１５に登録されている各種パラメータ設定値の取得と、管理対象サーバ１４０へのパラメータ設定変更の実行とを行うことができる。パラメータは、例えば、仮想マシンに割り当てる仮想ＣＰＵコア数や仮想メモリ容量などのパラメータや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅm）やミドルウェアに設定する最大スレッド数やデータベースの最大接続数などである。ただし、前記パラメータは、上述したものに限られるものではなく、管理対象サーバの性能に寄与するパラメータ全てを含むものとしてもよい。
　設定値検索機能部１１３は、設定変更受付機能部１１１が受信した設定変更内容に含まれる変更対象サーバのホスト名と、変更対象パラメータ名と、構成情報記憶部１１５から取得した最新のパラメータ設定値の情報から、変更対象パラメータに既に設定されている設定値を取得し、設定変更履歴記憶部１１６に設定変更前の設定値として登録することができる。
　テスト実行制御機能部１１４は、後述する性能テストサーバ１２０が備える性能テスト実施機能部１２１に対して、性能テストの実行開始リクエストを送信することができる。
　構成情報記憶部１１５は、各管理対象サーバ１４０から取得した、各種パラメータの設定値を記憶することができる。
　図４に構成情報記憶部１１５の構成例を示す。本例では、管理対象サーバ１４０から取得した各種パラメータ設定値毎の構成ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）４０１と、管理対象サーバ１４０のホスト名４０２と、パラメータ名４０３と、パラメータ名の設定値４０４を定義している。構成ＩＤ４０１は、例えば、構成管理機能部１１２による管理対象サーバ１４０からパラメータ設定値を取得した順に番号が振られる。この時、同時に取得時間を付加しておいてもよい。
　設定変更履歴記憶部１１６は、設定変更受付機能部１１１が受信した設定変更内容と設定値検索機能部が取得した変更対象パラメータの最新の設定値とから、パラメータの設定変更履歴を記憶する。
　図５に設定変更履歴記憶部１１６の構成例を示す。本例では、設定変更後の構成ＩＤ５０１と、変更対象サーバのホスト名５０２と、変更対象のパラメータ名５０３と、設定変更前の設定値として変更対象パラメータに既に設定されている設定値５０４と、設定変更後の設定値５０５を定義している。また、設定を変更した時刻５０６、設定を変更した設定者のＩＤ５０７等の情報を付加することができる。
　性能テストサーバ１２０は、性能テスト実施機能部１２１と、性能値測定機能部１２２と、性能測定結果記憶部１２３とを備える。
　性能テスト実施機能部１２１は、設定変更対象のサーバに対して、負荷テストを実施することができる。負荷テストは、例えば、変更対象サーバ上で動作するアプリケーションなどに対し、予め決められた負荷を与えながら、変更対象サーバの動作や各性能項目を測定する性能テストである。サーバに与える負荷には、例えば、同時アクセス数や、同時リクエスト数や、リクエスト間隔や、実行させる処理内容などがある。ただし、サーバに与える負荷は、上記に挙げたものに限られず、ユーザが任意に指定できるものとしても良い。
　性能値測定機能部１２２は、性能テスト実施機能部１２１による負荷テストの実施時において、変更対象サーバの各種性能項目の測定値を取得することができる。性能項目は、例えば、変更対象サーバ上で動作するアプリケーションのレスポンスタイムや、スループットや、変更対象サーバにおけるＣＰＵ使用率や、メモリ使用率などがある。ただし、性能項目は、上記に挙げたものに限られず、ユーザが任意に指定できるものとしても良い。
　性能測定結果記憶部１２３は、性能値測定機能部１２２が変更対象サーバから取得した各種性能項目の測定結果を記憶することができる。
　図６に性能測定結果記憶部１２３の構成例を示す。本例では、性能テスト実施機能部１２１がテストを行った時点の変更対象サーバの構成ID６０１と、テスト対象のサーバのホスト名６０２と、性能項目名６０３と、性能値測定機能部１２２が計測した各種性能項目の測定値６０４を定義する。
　設定変更管理サーバ１３０は、設定変更影響分析機能部１３１と、設定変更推薦機能部１３２と、設定変更影響記憶部１３３と、性能改善判定ルール１３４とを備える。
　設定変更影響分析機能部１３１は、性能測定結果記憶部１２３から設定変更前および設定変更後の性能測定結果を取得し、後述する性能改善判定ルールに基づいて、設定変更に伴い各性能項目が改善されたか悪化したかを判定し、さらに、各性能項目に対する設定変更による影響度を算出し、設定変更影響記憶部１３３に登録することができる。
　性能改善判定ルール１３４は、例えば、パラメータ設定変更前後の各性能項目についての測定結果の変化を比較し、前記各性能が改善したか悪化したかを判定する条件や、パラメータの設定変更に伴う各性能項目への影響度の算出方法を定義することができる。
　図１５に性能改善判定ルール１３４の構成例を示す。本例では、性能項目名１５０１と、パラメータ設定変更前後の各性能項目の性能測定結果を比較して改善効果が得られたと判定する条件である改善判定方法１５０２と、設定変更に伴う各性能項目への影響度の算出方法１５０３とを定義する。
　設定変更影響記憶部１３３は、設定変更影響分析機能部１３１が算出した設定変更に伴う各性能項目への影響度と、改善効果の有無の判定結果を記憶することができる。
　図７に設定変更影響記憶部１３３の構成例を示す。本例では、設定変更後のパラメータ設定値を参照するための構成ID７０１と、ホスト名７０２と、性能項目名７０３と、設定変更前後で各性能項目が改善したか悪化したかを表す改善判定結果７０４と、設定変更影響分析機能部１３１が算出した設定変更に伴う各性能項目への影響度７０５を定義する。各性能項目への影響度７０５は、例えば、設定変更前後における各性能値の変化率などである。
　設定変更推薦機能部１３２は、作業端末１００で入力されたパラメータチューニング対象のサーバのホスト名と、チューニングにより改善したい性能項目のリクエストを受信し、受信したリクエストに応じて、設定変更影響記憶部１３３と設定変更履歴記憶部１１６の登録情報を取得し、指定された前記性能項目を改善するパラメータ変更方法を、改善効果が高いと見積もられる順に順位付けして作業端末１００に表示することができる。
　図８は、上述のような構成における、本実施形態のパラメータ設定値設計支援システムの動作の概要を示すフローチャート例である。
　本実施形態のパラメータ設定値設計支援システムの動作では、まず、構成管理サーバ１１０が、作業端末１００から送信された設定変更内容に応じて変更対象サーバの設定変更前後のパラメータ設定値を取得し、設定変更履歴記憶部１１６に登録し、変更対象サーバの設定変更を実行する（ステップＳ９００）。次に、性能テストサーバ１２０が、変更対象サーバに対して負荷テストを実施し、取得した性能測定結果を性能測定結果記憶部１２３に登録する（ステップＳ１０００）。そして、設定変更管理サーバ１３０が、パラメータの設定変更に伴う各性能項目に対する影響度の算出と、改善効果の有無の判定を、性能改善判定ルール１３４に基づいて行い、設定変更影響記憶部１３３に登録する（ステップＳ１１００）。
　上述のように構成された本実施形態のパラメータ設定値設計支援システムにおける構成管理サーバ１１０と、性能テストサーバ１２０と、設定変更管理サーバ１３０の動作について、以下にそれぞれ詳細を説明する。
　本実施の形態の構成管理サーバ１１０における動作を以下に説明する。
　図９は、本実施形態の構成管理サーバ１１０の動作の詳細を示すフローチャート例である。
　まず、構成管理サーバ１１０の設定変更受付機能部１１１が、作業端末１００で入力された設定変更内容を受信する（ステップＳ９０１）。
　次に、構成管理機能部１１２が、変更対象のサーバから現在設定されているパラメータ設定値を取得し（ステップＳ９０２）、さらに、構成情報記憶部１１５に登録されている変更対象サーバの最新のパラメータ設定値を取得し、前記両パラメータ設定値を比較してパラメータ毎に差分がないかを比較する（ステップＳ９０３）。前記両パラメータ設定値を比較した結果、両者が不一致だった場合（ステップＳ９０３の差分あり）、構成情報記憶部１１５には現在の最新のパラメータ設定値が登録されていないとみなし、構成管理機能部１１２が取得したパラメータ設定値を最新の設定値として構成情報記憶部１１５に登録する（ステップＳ９０４）。
　また、構成情報記憶部１１５に新たに登録された前記パラメータ設定値の状態において、性能テストサーバ１２０による性能測定結果が過去に取得されていないものとみなし、テスト実行制御機能部１１４が、性能テストサーバ１２０の性能テスト実施機能部１２１に対して負荷テストを実行するようリクエストを送信し、変更対象サーバにおける性能測定結果を設定変更前の性能値として性能測定結果記憶部１２３に保存する（ステップＳ９０５）。
　さらに、設定値検索機能部１１３が、構成情報記憶部１１５から変更対象パラメータの最新の設定値を取得し、設定変更前の設定値として変更履歴記憶部１１６の設定値５０４に登録する（ステップＳ９０６）。
　そして、設定変更受付機能部１１１が、作業端末１００から受信した設定変更内容をもとに、設定変更履歴記憶部１１６にステップS９０６で登録した情報に対して、変更対象サーバのホスト名５０２と、パラメータ名５０３と、設定変更後の設定値５０５を追加する（ステップＳ９０７）。
　最後に、構成管理機能部１１２が、変更対象サーバに対して、パラメータの設定変更を実行する（ステップＳ９０８）。
　なお、ステップＳ９０３において、構成管理機能部１１２が変更対象サーバから取得したパラメータ設定値と、構成情報記憶部１１５に登録されている変更対象サーバの最新のパラメータ設定値とが一致していると判定された場合には（ステップＳ９０３の差分なし）、変更対象サーバにおける現在のパラメータ設定値が、構成情報記憶部１１５に既に登録されているとみなし、ステップS９０４とステップS９０５を省略し、ステップＳ９０６に進む。
　以上の動作により、設定変更履歴記憶部１１６にはパラメータの設定変更履歴が保存され、さらに、性能測定結果記憶部１２３には設定変更前の変更対象サーバの性能測定結果が常に登録された状態にすることができる。
　性能テストサーバ１２０による動作を以下に説明する。
　図１０は、本実施形態の性能テストサーバ１２０の動作の詳細を示すフローチャート例である。まず、性能テストサーバ１２０の性能テスト実施機能部１２１が、変更対象サーバに対して負荷テストを実施する（ステップＳ１００１）。そして、性能値測定機能部１２２が、変更対象サーバから、各種性能項目の測定結果を取得し、性能測定結果記憶部１２３に登録する。
　設定変更管理サーバ１３０による動作を以下に説明する。
　図１１は、本実施形態の設定変更管理サーバ１３０の動作の詳細を示すフローチャート例である。
　まず、設定変更管理サーバ１３０の設定変更影響分析機能部１３１が、性能測定結果記憶部１２３から、設定変更前および設定変更後の性能測定結果を取得する（ステップＳ１１０１）。
　次に、設定変更影響分析機能部１３１が、性能改善判定ルール１３４の設定変更に伴う性能項目への影響度の算出方法１５０３で定義された方法に基づいて、設定変更前と設定変更後の各性能項目の測定結果を比較し、設定変更に伴う各性能項目への影響度を算出する（ステップＳ１１０２）。
　前記影響度は、例えば、図１５で示した性能改善判定ルール１３４の構成例では、設定変更前後の各性能測定結果の変化率として定義しているが、この限りではない。例えば、前記影響度は、設定変更前後の性能値の単純な差として定義してもよい。また、設定変更に伴う性能項目への影響度の算出方法１５０３は、ユーザが性能項目ごとに適宜定義することもできる。
　そして、設定変更影響分析機能部１３１が、性能改善判定ルール１３４の改善判定方法１５０２で定義された方法に基づいて、設定変更前と設定変更後の各性能項目の測定結果を比較し、前記算出した設定変更に伴う各性能項目への影響度が、改善効果を示すものか、もしくは、悪化効果を示すものかを判定する（ステップＳ１１０３）。
　以上の動作により算出した設定変更に伴う各性能項目への影響度７０５と、性能改善判定結果７０４を、設定変更影響記憶部１３３に登録する（ステップＳ１１０４）。
　次に、本実施形態における設定変更管理サーバ１３０が備える設定変更方法推薦機能部１３２の動作を以下に説明する。
　図１２は、本実施形態の設定変更方法推薦機能部１３２の動作の詳細を示すフローチャート例である。
　本実施形態において、パラメータチューニングを行う作業者は、チューニング対象とするサーバのホスト名１４０１と、パラメータチューニングで改善したい性能項目１４０２を指定する。作業端末１００は、指定された前記ホスト名と前記性能項目を送信し、設定変更方法推薦機能部１３２がこれを受信する（ステップＳ１２０１）。
　次に、設定変更方法推薦機能部１３２は、設定変更影響記憶部１３３から、受信した前記ホスト名と一致し、かつ、受信した前記改善したい性能項目についての改善判定結果が「改善」となっている設定変更影響情報を全て取得する（ステップＳ１２０２）。
　前記取得件数が１件以上となった場合（ステップＳ１２０３のＹＥＳ）、設定変更履歴記憶部１１６から、前記取得情報に含まれる全ての構成ＩＤと一致する設定変更情報を全て取得する（ステップＳ１２０４）。
　そして、前記設定変更影響情報と、前記設定変更情報とを、構成ＩＤ毎に組み合わせて、設定変更方法リスト１３００を生成する（ステップＳ１２０５）。
　上記の例では、サーバのホスト名を指定することにしているが、ハードウエア構成や用途の類似するサーバをグループ化しておき、グループを指定することにしてもよい。
　図１３は設定変更方法リスト１３００の一例である。ここで、図１３に示した設定変更方法リスト１３００の構成例では、設定変更方法の推薦順位を示すランク１３０１と、変更対象のパラメータ名１３０２と、過去に変更実績のあった変更前の設定値１３０３と、変更後の設定値１３０４と、前記受信した改善したい性能項目１３０５と、前記性能項目に対する性能影響度１３０６と、前記指定された性能項目以外の性能項目名１３０７と、前記指定外の各性能項目に対する性能影響度１３０８とを定義する。
　さらに、ステップＳ１２０２における前記取得件数が２件以上あった場合には（ステップＳ１２０６のＹＥＳ）、生成した設定変更方法リスト１３００を、各性能項目への影響度を考慮したランク付けを行い、推薦するパラメータチューニング方法を並べ替える（ステップＳ１２０７）。
　前記ランク付けの方法は、単純に、指定された性能項目１３５０に対する性能影響度１３０６が大きい順としてもよいが、例えば、設定変更方法リスト１３００における指定された性能項目に対する性能影響度１３０６と、前記性能項目以外の項目に対する性能影響度１３０８とを参照し、改善判定を示す影響度の総和と、悪化判定を示す影響度の総和との差が大きい順とすることが望ましい。後者のランク付けの方法では、全ての性能項目に対する改善影響および悪化影響のトレードオフを考慮できるため、指定された性能項目を改善し、かつ、指定外の性能項目に対する悪化影響を最小化するようなチューニング方法ほど、優先順位を高くして提示できるという効果が得られる。
　最後に、以上の動作により生成した設定変更方法リスト１３００を作業端末１００に送信し（ステップＳ１２０８）、作業端末１００が設定変更推奨項目検索結果１４０４として、画面１４００に表示する（ステップＳ１２０９）。
　作業者は、作業端末１００の画面に表示された前記検索結果１４０４の中から、指定したチューニング対象ホスト１４０１に対して推薦されたチューニング方法を、前記チューニング方法毎に各性能項目への改善影響度および悪化影響度（１４１０、１４５１）と共に確認することができる。さらに、必要であれば実機反映チェックボックス１４１１にチェックを付けることで、作業端末１００は、前記チェック付けられた前記対象ホスト１４０１に対するパラメータ変更内容を、構成管理サーバ１１０に送信し、構成管理サーバ１１０は、パラメータの設定変更を実行することができる。
　また、前記取得件数が０件の場合には（ステップＳ１２０３のＮＯ）、「検索結果なし」と表示するように作業端末１００にリクエストを送信する（ステップＳ１２１０）。
　前記取得件数が１件だけの場合には（ステップＳ１２０６のＮＯ）、生成した設定変更方法リスト１３００をそのまま作業端末１００に送信する（ステップＳ１２０８）。
　以上説明したように、本発明の実施の形態に係るパラメータ設定値設計支援システムによれば、パラメータチューニング時に記憶したパラメータ設定変更履歴と、設定変更前後における性能測定結果に基づいて、過去に性能改善が見られたパラメータ変更方法を、改善効果が高いと見積もられる順に並べ替えて作業者に提示することができる。
　すなわち、パラメータチューニングで改善したい性能項目に対する改善効果の低い設定変更や、前記性能項目以外の性能値を大きく悪化させるような設定変更の実施を抑止することができ、パラメータチューニング作業に要する時間を短縮できる。
　図１４は、本実施形態のパラメータ設定値設計支援システムにおけるパラメータチューニング時に作業端末１００に提示する画面の構成例１４００である。本例では、パラメータチューニングを行う作業者が、チューニング対象ホスト名１４０１と、改善したい性能項目１４０２とを指定することを想定している。画面１４００で指定された前記ホスト名と、前記性能項目は、設定変更管理サーバ１３０に送信することができる。設定変更管理サーバ１３０は、前記送信された情報を受信し、前記受信した情報に応じて、設定変更影響記憶部１３３と設定変更履歴記憶部１１６から情報を取得し、後述する設定変更方法リストを生成し、作業端末１００の画面に設定変更推奨項目検索結果１４０４を表示する。
　設定変更推奨項目検索結果１４０４として表示される情報は、推薦ランク１４０５、パラメータ名１４０６、現在の設定値１４０７、変更推薦値１４０８、指定された性能項目１４０９、性能影響度１４１０、実機に反映させるかどうかのチェック欄１４１１、他の性能項目への影響に関する情報の確認欄１４１２等がある。
　図１４の例では、「確認」アイコンの指定により、詳細情報１４１５が表示されるようになっている。もっとも、画面に余裕がある場合には、最初から一括してリストに含めて表示してもよい。他の性能項目への影響としては、特に、性能が悪化すると評価された項目の情報は、装置の全体的な性能を設定するにあたって、作業者に重要な場合がある。所定の許容範囲を超えて性能が悪化する項目がある場合には、自動的に画像または音声などで警告がされるように構成してもよい。あるいは、最初から設定変更方法リストから削除してもよい。また、詳細情報には、作業者への参考情報として、当該過去の変更に関係する作業者ＩＤや作業日時、時刻等の関連情報を含めてもよい。
　（第２の実施の形態）
　以下、図面を用いて第2の実施形態について説明する。
　本実施の形態で想定するパラメータ設定値設計支援システムは、ネットワーク構成（図１）と、機能ブロック図（図２）と、各記憶部（１１５、１１６、１２３、１３３）の構成とは、第１の実施形態と同じである。
　ただし、本実施の形態におけるパラメータ設定値設計支援システムは、第１の実施形態とは、設定変更方法推薦機能部１３２において生成した設定変更方法リスト１３００を推薦するパラメータチューニング方法にランク付けを行う方法に関して、チューニングを行う作業者が各性能項目に重み付けを行える点と、前記重み付けを考慮して各パラメータチューニング方法にランク付けを行う点とで相違する。
　図１６は、本実施の形態において、パラメータチューニング時に作業端末１００に提示する画面の構成例１６００である。本例では、画面１６００を構成する各要素（１４０１～１４１５）は、第１の実施形態における画面表示例（図１４）と同じである。ただし、本実施の形態における画面１６００は、さらに、ランク付け時の重み付けの指定欄１６０１を備える。
　本実施の形態では、パラメータチューニングを行う作業者が、チューニング対象ホスト名１４０１と、改善したい性能項目１４０２とを指定することに加えて、さらに、設定変更方法推薦機能部１３２が、作業者に推薦するパラメータチューニング方法にランク付けを行う際に、各性能項目の影響度に対する重み付け１６０１を指定することを想定している。前記重み付け１６０１に指定する情報は、例えば、各性能項目への影響度に乗じる係数である。
　図１７は、本実施形態における設定変更方法推薦機能部１３２の動作の詳細を示すフローチャート例である。
　本実施形態における設定変更方法推薦機能部１３２の動作は、ステップＳ１２００と、ステップＳ１２０２～ステップＳ１２０６と、ステップＳ１２０８～ステップＳ１２１０とは、第１の実施形態における前記機能部１３２の動作（図１２）と同じである。ただし、作業端末１００で入力された情報を受信するステップＳ１７０１と、ステップＳ１２０５で生成した設定変更方法リスト１３００を並び替えるステップＳ１７０２とで相違する。
　設定変更方法推薦機能部１３２は、まず、作業端末１００から送信された、チューニング対象とするサーバのホスト名１４０１と、パラメータチューニングで改善したい性能項目１４０２と、さらに、各性能項目の影響度に対する重み付け１６０１を受信し(ステップＳ１７０１)、第１の実施形態と同様にして、設定変更方法リスト１３００を生成する（ステップＳ１２０２～ステップＳ１２０５）。
　さらに、ステップＳ１２０２における前記取得件数が２件以上あった場合には（ステップＳ１２０６のＹＥＳ）、生成した前記設定変更方法リスト１３００を、各性能項目への影響度と、ステップＳ１７０１で受信した各性能項目に対する重み付けを考慮したランク付けを行い、推薦するパラメータチューニング方法を並べ替える（ステップＳ１７０２）。
　前記各性能項目に対する重み付けを考慮したランク付けは、例えば、作業者が、各性能項目に対する重み付け係数をそれぞれ入力した場合、設定変更方法推薦機能部１３２は、前記生成した設定変更方法リスト１３００の各性能項目に対する性能影響度（１３０６、１３０８）に対して、前記入力された各性能項目に対する重み付け係数をそれぞれ乗じ、各性能項目に対する影響度を算出し直すことで行っても良い。
　上述したランク付け方法によれば、例えば、作業者が、ランク付け時の重み付け欄１６０１に、スループットに対する重み付け係数として0.6を入力し、レスポンスタイムに対する重み付け係数として0.4を入力し、その他の性能項目に対する重み付け係数として0を入力した場合、設定変更方法推薦機能部１３２は、スループットとレスポンスタイム以外の性能項目への影響度を考慮せず、スループットとレスポンスタイムに対する改善効果が高いチューニング方法ほど優先順位を高くして作業者に提示する。
　ただし、前記ランク付け方法は、上記に挙げた方法に限られたものではなく、ユーザが任意に設定できるものとしても良い。
　最後に、以上の動作により生成した設定変更方法リスト１３００を作業端末１００に送信し（ステップＳ１２０８）、作業端末１００が設定変更推奨項目検索結果１４０４として、画面１４００に表示する（ステップＳ１２０９）。
　また、前記取得件数が０件の場合には（ステップＳ１２０３のＮＯ）、第１の実施形態と同様にして、「検索結果なし」と表示するように作業端末１００にリクエストを送信する（ステップＳ１２１０）。
　前記取得件数が１件だけの場合には（ステップＳ１２０６のＮＯ）、第１の実施形態と同様にして、生成した設定変更方法リスト１３００をそのまま作業端末１００に送信する（ステップＳ１２０８）。
　以上説明したように、本発明の実施の形態に係るパラメータ設定値設計支援システムによれば、設定変更方法推薦機能部１３２は、各性能項目に対する改善優先度の指定を、各性能項目の影響度に対する重み付け１６０１として受け付けることで、前記優先度が高い性能項目に対する改善効果が大きいパラメータチューニング方法を優先的に作業者に提示することができる。
　すなわち、本発明の実施の形態に係るパラメータ設定値設計支援システムによれば、第１の実施形態と同様な効果を得られるとともに、さらに、作業者がチューニングにより改善したい性能項目が複数あった場合でも、各性能項目に対する改善優先度を考慮し、推薦するパラメータチューニング方法に優先順位付けして、作業者に提示することができる。
　本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の実施例の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　コンピュータシステムのパラメータチューニングに利用することができる。
１００・・・作業端末、１１０・・・構成管理サーバ、１１１～１１４・・・構成管理サーバ上で実行される各種機能部、１１５、１１６・・・構成管理サーバにおいて利用する各種記憶部、１２０・・・性能テストサーバ、１２１、１２２・・・構成管理サーバにおいて利用する各種機能部、１２３・・・・性能テストサーバにおいて利用する記憶部、１３０・・・設定変更管理サーバ、１３１、１３２・・・設定変更管理サーバにおいて利用する各種機能部、１３３・・・設定変更管理サーバにおいて利用する記憶部、１３４・・・設定変更影響分析機能部において利用する性能改善判定ルール、１４０・・・管理対象サーバ、１５０・・・管理ネットワーク、２００・・・各種サーバの代表的な構成図、２１０・・・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、２２０・・・メモリ、２３０・・・コントローラ、２４０・・・記憶装置、２５０・・・ネットワークインタフェース、２６０・・・周辺装置インタフェース、Ｓ９００～Ｓ９０２・・・処理、Ｓ９０３・・・分岐、Ｓ９０４～Ｓ９０８・・・処理、Ｓ１０００～Ｓ１００２・・・処理、Ｓ１１００～Ｓ１１０４・・・処理、Ｓ１２００～Ｓ１２０２・・・処理、Ｓ１２０３・・・分岐、Ｓ１２０４、Ｓ１２０５・・・処理、Ｓ１２０６・・・分岐、Ｓ１２０７～Ｓ１２１０・・・処理、Ｓ１７０１、Ｓ１７０２・・・処理

Claims (15)

  1. 　データを入力する入力装置、前記データを処理する処理装置、処理されたデータを出力する出力装置、および、記憶装置を備えた情報処理装置において、前記入力装置からコマンドを入力し、前記出力装置を介して情報システムにパラメータ設定変更を行うパラメータチューニング作業を支援する、パラメータ設定設計支援方法であって、
    　前記記憶装置に、前記情報システムの過去のパラメータ設定変更履歴と、各性能項目について設定されている性能改善判定ルールを保持し、
    　前記パラメータ設定変更履歴は、前記パラメータ設定変更前後の各性能項目の測定結果を保持し、
    　前記処理装置は、前記性能改善判定ルールに基づき、前記パラメータ設定変更による前記性能項目への影響度を算出し、前記パラメータ設定変更による前記性能項目への改善効果の有無を判定することを特徴とする、
    パラメータ設定値設計支援方法。
  2. 　請求項１に記載のパラメータ設定値設計支援方法であって、
    　前記記憶装置に、前記パラメータ設定変更に伴う前記性能項目への影響度と改善効果の有無の判定結果を記憶し、
    　前記入力装置から、前記パラメータチューニング作業対象のサーバ名と、改善対象となる性能項目の入力を受け付け、
    　前記処理装置は、前記記憶した影響度と判定結果を参照し、前記改善対象の性能項目への改善効果を示す前記影響度と、前記性能項目以外の悪化効果を示す前記影響度に基づいて、前記パラメータ設定変更履歴に基づいて作成されるパラメータチューニング方法にランク付けを行うことを特徴とする、
    パラメータ設定値設計支援方法。
  3. 　請求項１に記載のパラメータ設定値設計支援方法であって、
    　前記性能改善判定ルールが、
    　各性能項目についての改善判定方法と、
    　設定変更に伴う性能項目への影響度の算出方法と
    　を備えることを特徴とする、
    パラメータ設定値設計支援方法。
  4. 　請求項２に記載のパラメータ設定値設計支援方法であって、
    　さらに、ユーザから各性能項目の影響度に対する重み付けを定義可能なインターフェースを備え、
    　前記重み付けに基づいて、提示するパラメータチューニング方法のランク付け方法が変更可能であることを特徴とする、
    パラメータ設定値設計支援方法。
  5. 　請求項４に記載のパラメータ設定値設計支援方法であって、
    　前記処理装置は、
    　前記重み付けを考慮して前記各性能項目への影響度を再計算し、
    　前記再計算された影響度に基づいて、提示するパラメータチューニング方法にランク付けを行うことを特徴とする、
    パラメータ設定値設計支援方法。
  6. 　管理対象サーバに対して、パラメータの設定を行う際に、パラメータ設定値の設計を支援する１または複数のサーバからなるパラメータ設定値設計支援システムであって、
    　前記１または複数のサーバは、
    　前記管理対象サーバに対して、パラメータの設定変更を行う構成管理部と、
    　前記パラメータの設定変更の前後で、前記管理対象サーバの複数の性能項目について性能テストを行う性能テスト部と、
    　前記管理対象サーバの各性能項目について性能改善判定ルールを保持し、該性能改善判定ルールに基づいて、前記パラメータの設定変更による性能の改善度を判定するとともに、前記管理対象サーバの各性能項目について性能影響度ルールを保持し、該性能影響度ルールに基づいて、前記性能項目に対する前記パラメータの変更の影響度を判定する設定変更影響分析部と、
    　前記パラメータの設定変更の履歴情報を、前記性能項目毎に、前記パラメータの設定変更による性能の改善度および前記パラメータの変更の影響度と関連付けて保持する記憶部と、
    　前記管理対象サーバに対して、所定の性能項目を指定する作業端末と、
    　前記所定の性能項目が指定された場合、当該性能項目に関連する前記性能の改善度および前記パラメータの変更の影響度に基づいて、前記記憶部のデータを、優先順位をつけて提示する設定変更方法推薦部を有する、パラメータ設定値設計支援システム。
  7. 　前記記憶部は、
    　前記パラメータの設定変更を特定する構成ＩＤと、前記管理対象サーバを特定するホスト名と、前記設定されたパラメータ名と、当該パラメータの設定前後の設定値と、前記性能項目と、当該性能項目に対する前記パラメータの設定変更による性能の改善度および前記パラメータの変更の影響度とを、関連付けて記憶する、請求項６記載のパラメータ設定値設計支援システム。
  8. 　前記記憶部は、設定変更履歴記憶部と設定変更影響記憶部からなり、
    　前記設定変更履歴記憶部は、前記パラメータの設定変更を特定する構成ＩＤと、前記管理対象サーバを特定するホスト名と、前記設定されたパラメータ名と、当該パラメータの設定前後の設定値とを関連付けて、設定変更履歴情報として記憶し、
    　前記設定変更影響記憶部は、前記パラメータの設定変更を特定する構成ＩＤと、前記管理対象サーバを特定するホスト名と、前記性能項目と、当該性能項目に対する前記パラメータの設定変更による性能の改善度および前記パラメータの変更の影響度とを関連付けて、設定変更影響情報として記憶する、請求項７記載のパラメータ設定値設計支援システム。
  9. 　前記設定変更方法推薦部は、
    　前記管理対象サーバを特定するホスト名と、前記性能項目を受信する受信部と、
    　前記設定変更影響記憶部から、受信した前記ホスト名と一致するホスト名を有し、かつ、受信した前記改善したい性能項目についての改善判定結果が改善となっている、前記設定変更影響情報を取得する設定変更影響情報取得部と、
    　前記設定変更履歴記憶部から、前記取得した設定変更影響情報に含まれる、前記構成ＩＤと一致する構成ＩＤを有する、前記設定変更履歴情報を取得する設定変更履歴情報取得部と、
    　前記取得した設定変更影響情報と前記設定変更情報とを、前記構成ＩＤ毎に組み合わせて、設定変更方法リストを生成するリスト生成部を有する、請求項８記載のパラメータ設定値設計支援システム。
  10. 　前記設定変更方法リストは、
    　前記パラメータ名と、過去に変更実績のあったパラメータの変更前後の設定値と、前記受信した性能項目に対する性能影響度と、前記受信した性能項目以外の性能項目と、前記受信した性能項目以外の性能項目に対する性能の改善度および影響度が関連付けられたデータセットを含む、請求項９記載のパラメータ設定値設計支援システム。
  11. 　前記設定変更方法リストに、前記データセットが複数ある場合には、
    　前記受信した性能項目に対する性能影響度に基づいてランク付けを行う、請求項１０記載のパラメータ設定値設計支援システム。
  12. 　さらに、前記受信した性能項目以外の性能項目に対する性能の改善度および性能影響度に基づいてランク付けを行う、請求項１１記載のパラメータ設定値設計支援システム。
  13. 　さらに、各性能項目の影響度に対する重み付けを定義可能なインターフェースを備え、
    　前記重み付けに基づいて、前記ランク付け方法が変更可能である、請求項１２記載のパラメータ設定値設計支援システム。
  14. 　前記設定変更方法リストの内容を表示する表示装置を有し、
    　前記表示装置は前記設定変更方法リストの内容を表示する際に、前記受信した性能項目に対する性能影響度を表示すると同時にもしくは関連付けて、前記受信した性能項目以外の性能項目名と、前記受信した性能項目以外の性能項目に対する性能の改善度および影響度を表示する、請求項１３記載のパラメータ設定値設計支援システム。
  15. 　前記設定変更履歴記憶部は、さらに前記構成ＩＤと関連付けて設定時刻および設定者ＩＤの少なくとも一つを記憶し、前記設定方法変更方法リストはさらに前記設定時刻および設定者ＩＤの少なくとも一つを含み、前記表示装置は前記設定変更方法リストの内容を表示する際に、前記設定時刻および設定者ＩＤの少なくとも一つを同時にまたは関連付けて表示する、請求項１４記載のパラメータ設定値設計支援システム。
PCT/JP2015/056974 2015-03-10 2015-03-10 パラメータ設定値設計支援方法及びシステム WO2016143064A1 (ja)

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