(57)【要約】【課題】一つ又は複数のアプリケーションに関連付けられた複数のサービスティアの対象性能が適正か否かを判断可能にする。【解決手段】システムが、複数のサービスティアの各々について性能比率とコストを算出する。各サービスティアについて、性能比率は、契約性能に対する対象性能の比率であり、契約性能は、当該サービスティアの基準とされた性能であり、対象性能は、当該サービスティアについて算出された性能であり、コストは、当該サービスティアに属するストレージリソースのうち割り当てられたストレージリソースの使用量に基づいている。システムは、サービスティアマップを表示する。サービスティアマップは、性能比率に対応した軸と、当該軸と直交しコストに対応した軸とを有する。サービスティアマップには、各サービスティアについて、表示オブジェクトが、当該サービスティアの算出された性能比率とコストに従う位置に配置されている。【選択図】図１
2020042651.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
リソース割当ての最適化を支援する最適化支援システムであって、
一つ又は複数のアプリケーションに関連付けられた複数のサービスティアに分類されている複数のストレージリソースの各々の使用に関するデータを含んだ管理データを基に、前記複数のサービスティアの各々について性能比率とコストを算出する計算部と、
各サービスティアについて、
性能比率は、契約性能に対する対象性能の比率であり、
契約性能は、当該サービスティアの基準とされた性能であり、
対象性能は、当該サービスティアについて算出された性能であり、
コストは、当該サービスティアに属するストレージリソースのうち割り当てられたストレージリソースの使用量に基づいており、
下記に該当するマップであるサービスティアマップを表示する支援部と
・性能比率に対応した第１の軸と、前記第１の軸と直交しコストに対応した第２の軸とを有する、及び、
・各サービスティアについて、表示オブジェクトが、当該サービスティアの算出された性能比率とコストに従う位置に配置されている、
を有する最適化支援システム。
【請求項２】
前記管理データについて、前記複数のストレージリソースの各々の使用は、過去、現在及び将来の少なくとも一つに関わる期間における使用であり、
前記各サービスティアについて算出された性能比率とコストは、下記の（Ａ）及び（Ｂ）のうちの少なくとも一方であり、
（Ａ）前記各サービスティアの実際の性能比率とコスト、及び、
（Ｂ）前記各サービスティアの予測された性能比率とコスト、
前記各サービスティアについて、表示オブジェクトは、前記サービスティアマップにおいて、（Ａ）に従う位置と（Ｂ）に従う位置とのうちの少なくとも一つの位置に配置されている、
請求項１に記載の最適化支援システム。
【請求項３】
前記複数のストレージリソースに一つ以上の不適正なストレージリソースがあれば当該一つ以上の不適正なストレージリソースの各々について移動先のサービスティアの候補を提案することである移動提案を行う提案部を更に有し、
前記一つ以上の不適正なストレージリソースの各々は、当該ストレージリソースが属するサービスティアの適正な性能範囲から性能が外れているストレージリソースであり、
前記一つ以上の不適正なストレージリソースの各々について、前記移動先のサービスティアの候補は、当該不適正なストレージリソースの性能と適正な性能範囲が重なる少なくとも一つのサービスティアである、
請求項１に記載の最適化支援システム。
【請求項４】
前記複数のストレージリソースは、前記複数のアプリケーションに割り当てられており、
前記管理データは、アプリケーションとストレージリソースとサービスティアとの関係を示すデータを含み、
前記計算部は、性能比率とコストを、アプリケーションとサービスティアとの組であるAppTier毎に算出し、
各AppTierについて、
契約性能は、当該サービスティアの当該アプリケーションに対する基準となる性能であり、
対象性能は、当該サービスティアの当該アプリケーションに対する性能として算出された性能であり、
コストは、当該サービスティアに属するストレージリソースのうち当該アプリケーションに割り当てられたストレージリソースである該当ストレージリソースについて当該アプリケーションによる使用量に基づいており、
前記サービスティアマップは、各AppTierについて表示オブジェクトを当該AppTierの算出された性能比率とコストに従う位置に配置したマップである、
請求項１に記載の最適化支援システム。
【請求項５】
前記サービスティアマップは、性能比率の適正な範囲に対応した領域である適正領域と、性能比率の不適正な範囲に対応した領域である不適正領域とに区切られている、
請求項４に記載の最適化支援システム。
【請求項６】
性能比率の適正な範囲の下限値と上限値の各々は、前記複数のサービスティアに共通である、
請求項４に記載の最適化支援システム。
【請求項７】
前記各AppTierについて、
契約性能は、当該サービスティアについて一ストレージリソース当たりの基準となる性能と、該当ストレージリソースの数とに従う性能であり、
対象性能は、当該サービスティアの当該アプリケーションに対する算出され複数の時点にそれぞれ対応した複数の性能のうちの最大値であり、
当該複数の性能の各々は、各該当ストレージリソースの性能に従う性能である、
請求項４に記載の最適化支援システム。
【請求項８】
前記支援部は、
前記サービスティアマップのうちの指定された領域に属する全AppTierの各々の性能比率とコストのうちの少なくとも一つに基づき、適正化がされることが望ましい上位Ｎ個（Ｎは自然数）のアプリケーションを決定し、
当該決定したＮ個のアプリケーションに関する情報を表示する、
請求項４に記載の最適化支援システム。
【請求項９】
前記支援部は、前記Ｎ個のアプリケーションのうちのＭ個（ＭはＮ以下の自然数）のアプリケーションの各々について、前記管理データを基に、性能詳細グラフとコスト詳細グラフとのうちの少なくとも１つを表示し、
前記性能詳細グラフは、前記Ｍ個のアプリケーションの各々について、当該アプリケーションを含む各AppTierに関し当該アプリケーションについてのサービスティアの性能比率を示すグラフであり、
前記コスト詳細グラフは、前記Ｍ個のアプリケーションの各々について、当該アプリケーションを含む各AppTierに関し当該アプリケーションについてのサービスティアのコストを示すグラフである、
請求項８に記載の最適化支援システム。
【請求項１０】
前記管理データについて、前記複数のストレージリソースの各々の使用は、過去、現在及び将来の少なくとも一つに関わる期間における使用であり、
前記各AppTierについて算出された性能比率とコストは、下記の（Ａ）及び（Ｂ）のうちの少なくとも一方であり、
（Ａ）前記各AppTierの実際の性能比率とコスト、及び、
（Ｂ）前記各AppTierの予測された性能比率とコスト、
前記各AppTierについて、表示オブジェクトは、前記サービスティアマップにおいて、（Ａ）に従う位置と（Ｂ）に従う位置とのうちの少なくとも一つの位置に配置されている、
請求項４に記載の最適化支援システム。
【請求項１１】
前記複数のAppTierのうち所定の条件に該当するAppTierに含まれるアプリケーションである対象アプリケーションについて一つ以上の不適正なストレージリソースがあれば、当該一つ以上の不適正なストレージリソースの各々について移動先のサービスティアの候補を提案することである移動提案を行う提案部を更に有し、
前記一つ以上の不適正なストレージリソースの各々は、当該ストレージリソースが属するサービスティアの適正な性能範囲から性能が外れているストレージリソースであり、
前記一つ以上の不適正なストレージリソースの各々について、前記移動先のサービスティアの候補は、当該不適正なストレージリソースの性能と適正な性能範囲が重なる少なくとも一つのサービスティアである、
請求項４に記載の最適化支援システム。
【請求項１２】
前記移動提案は、移動先候補マップの表示であり、
前記移動先候補マップは、下記に該当するマップである、
・サービスティアに対応した第１の軸と、当該第１の軸と直交し性能に対応した第２に軸とを有する、
・前記対象アプリケーションを構成要素とする各AppTierのサービスティア毎に、当該サービスティアの適正な性能範囲に相当する長さを有した表示オブジェクトが、当該性能範囲に従う位置に配置されている、及び、
・前記対象アプリケーションに割り当てられている各不適正なストレージリソースについて、表示オブジェクトが、当該不適正なストレージリソースの性能と、当該不適正なストレージリソースが属するサービスティアとに従う位置に配置されている、
請求項１１に記載の最適化支援システム。
【請求項１３】
前記対象アプリケーションと二つ以上のAppTierをそれぞれ構成する二つ以上のサービスティアの二つ以上の適正な性能範囲がカバーする範囲に、当該二つ以上の適正な性能範囲のいずれも重ならない範囲である非重複範囲が存在する場合、前記提案部は、当該非重複範囲の最大値に最も近い最小値を持つ適正な性能範囲の当該最小値を、前記非重複範囲が無くなるまで下げる補正をする、
請求項１２に記載の最適化支援システム。
【請求項１４】
リソース割当ての最適化を支援する最適化支援方法であって、
一つ又は複数のアプリケーションに関連付けられた複数のサービスティアに分類されている複数のストレージリソースの各々の使用に関するデータを含んだ管理データを基に、前記複数のサービスティアの各々について性能比率とコストを算出し、
各サービスティアについて、
性能比率は、契約性能に対する対象性能の比率であり、
契約性能は、当該サービスティアの基準とされた性能であり、
対象性能は、当該サービスティアについて算出された性能であり、
コストは、当該サービスティアに属するストレージリソースのうち割り当てられたストレージリソースの使用量に基づいており、
下記に該当するマップであるサービスティアマップを表示する、
・性能比率に対応した第１の軸と、前記第１の軸と直交しコストに対応した第２の軸とを有する、及び、
・各サービスティアについて、表示オブジェクトが、当該サービスティアの算出された性能比率とコストに従う位置に配置されている、
最適化支援方法。
【請求項１５】
一つ又は複数のアプリケーションに関連付けられた複数のサービスティアに分類されている複数のストレージリソースの各々の使用に関するデータを含んだ管理データを基に、前記複数のサービスティアの各々について性能比率とコストを算出し、
各サービスティアについて、
性能比率は、契約性能に対する対象性能の比率であり、
契約性能は、当該サービスティアの基準とされた性能であり、
対象性能は、当該サービスティアについて算出された性能であり、
コストは、当該サービスティアに属するストレージリソースのうち割り当てられたストレージリソースの使用量に基づいており、
下記に該当するマップであるサービスティアマップを表示する、
・性能比率に対応した第１の軸と、前記第１の軸と直交しコストに対応した第２の軸とを有する、及び、
・各サービスティアについて、表示オブジェクトが、当該サービスティアの算出された性能比率とコストに従う位置に配置されている、
ことをコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して、リソース割当ての最適化にする。
【背景技術】
【０００２】
リソース割当ての最適化に関する技術として、リソースの配置を最適化する技術、具体的には特許文献１に開示の技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】WO2016/145091
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、クラウドサービスのようなストレージサービスの一つとして、単価と適正な性能範囲が異なり複数のストレージリソースが分類される複数のサービスティアを提供するサービスが知られている。顧客（ユーザの一例）は、アプリケーション（例えば、割り当てられた一つ以上のストレージリソースを使用する一つ以上のコンピュータプログラム）の性能要件（例えば、レイテンシ又はスループット）に応じた一つ以上のサービスティアを選択する。当該選択された一つ以上のサービスティアに分類されている一つ又は複数のストレージリソースが当該アプリケーションに割り当てられる。
【０００５】
特許文献１によれば、分散システムにおけるリソースの割当て量が最適化される。
【０００６】
しかし、上述のようなストレージサービスでは、リソース割当て量の最適化に代えて又は加えて、リソース性能割当ての最適化、具体的には、一つ又は複数のアプリケーションに関連付けられた複数のサービスティアの各々の性能を最適化する必要がある。少なくとも一つのサービスティアの性能が不適性に高いと、アプリケーションの性能要件が満たされない、或いは、何らかの性能障害が発生するといったリスクが高まる。一方、少なくとも一つのサービスティアの性能が不適性に低いと、無駄なコストがかかってしまう。
【０００７】
一つ又は複数のアプリケーションに関連付けられた複数のサービスティアの性能が適正か否かを判断可能にする技術は知られていない。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
リソース割当ての最適化を支援するシステムが、一つ又は複数のアプリケーションに関連付けられた複数のサービスティアに分類されている複数のストレージリソースの各々の使用に関するデータを含んだ管理データを基に、複数のサービスティアの各々について性能比率とコストを算出する。各サービスティアについて、性能比率は、契約性能に対する対象性能の比率であり、契約性能は、当該サービスティアの基準とされた性能であり、対象性能は、当該サービスティアについて算出された性能であり、コストは、当該サービスティアに属するストレージリソースのうち割り当てられたストレージリソースの使用量に基づいている。システムは、サービスティアマップを表示する。サービスティアマップは、性能比率に対応した第１の軸と、当該第１の軸と直交しコストに対応した第２の軸とを有する。サービスティアマップには、各サービスティアについて、表示オブジェクトが、当該サービスティアの算出された性能比率とコストに従う位置に配置されている。
【０００９】
なお、ここで言う「性能」は、以下に説明する一実施形態ではIOPSであるが、IOPSに代えて又は加えて応答時間のような他種の性能（典型的にはI/O性能）が採用されてもよい。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、一つ又は複数のアプリケーションに関連付けられた複数のサービスティアの各々について、当該サービスティアの対象性能が当該サービスティアの契約性能をベースに性能比率へと正規化され、複数のサービスティアの性能比率とコストが同一マップ上に表現される。ユーザは、そのマップを見ることで、複数のサービスティアの対象性能が適正か否かを判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態の概要図。
【図２】システム全体の構成図。
【図３】可視化サーバの構成図。
【図４】分析サーバの構成図。
【図５】分析サーバ内の処理のフローを示す図。
【図６】ストレージサービスのリソース種別を示す図。
【図７】サービスティアの適正範囲に関する説明図。
【図８】サービスティアの適正範囲の補正に関する説明図。
【図９】LDEV移動先候補の見つけ方に関する説明図。
【図１０】アプリケーションとLDEVの関連を示す図。
【図１１】Input Hive Tablesの構成図。
【図１２】Work Hive Tablesの構成図。
【図１３ａ】Output Hive Tablesの一部の構成図。
【図１３ｂ】Output Hive Tablesの残りの構成図。
【図１４】図５のＳ５０１の詳細フローを示す図。
【図１５】図１４に示した処理の一例に関する説明図。
【図１６】図５のＳ５０１の詳細フローを示す図。
【図１７】図１６に示した処理の一例に関する説明図。
【図１８ａ】最適化支援GUIの構成を示す。
【図１８ｂ】リソース性能適正化GUIの一変形例を示す。
【図１９】ダッシュボードGUI内のリソース性能適正化サマリにおける表示の一例を示す図。
【図２０】状況把握における表示の一例を示す図。
【図２１】詳細分析における表示の一例を示す図。
【図２２】対策における表示の一例を示す図。
【図２３】一変形例に係るリソース性能適正化GUIの表示の詳細の一例を示す図。
【図２４】GUI表示のためのOutput Tablesの構成図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下の説明では、「インターフェース部」は、一つ以上のインターフェースでよい。当該一つ以上のインターフェースは、ユーザインターフェース部と、通信インターフェース部とのうちの少なくとも通信インターフェース部を含んでよい。ユーザインターフェース部は、一つ以上のI/Oデバイス（例えば入力デバイス（例えばキーボード及びポインティングデバイス）と出力デバイス（例えば表示デバイス））と表示用計算機とのうちの少なくとも１つのＩ／Ｏデバイスでもよいし、それに代えて又は加えて、当該少なくとも１つのＩ／Ｏデバイスに対するインターフェースデバイスでもよい。通信インターフェース部は、一つ以上の通信インターフェースデバイスでよい。一つ以上の通信インターフェースデバイスは、一つ以上の同種の通信インターフェースデバイス（例えば一つ以上のNIC（Network Interface Card））であってもよいし二つ以上の異種の通信インターフェースデバイス（例えばNICとHBA（Host Bus Adapter））であってもよい。
【００１３】
以下の説明では、「メモリ部」は、一つ以上のメモリでよい。少なくとも１つのメモリは、揮発性メモリであってもよいし不揮発性メモリであってもよい。メモリ部は、主に、プロセッサ部による処理の際に使用される。
【００１４】
また、以下の説明では、「PDEV部」は、一つ以上のPDEVでよい。「PDEV」は、物理的な記憶デバイスを意味し、典型的には、不揮発性の記憶デバイス（例えば補助記憶デバイス）、例えばHDD（Hard Disk Drive）又はSSD（Solid State Drive）である。PDEV部は、RAIDグループであってもよい。「RAID」は、Redundant Array of Independent （or Inexpensive） Disksの略である。
【００１５】
また、以下の説明では、「記憶部」は、メモリ部及びPDEV部のうちの少なくともメモリ部を含む。
【００１６】
また、以下の説明では、「プロセッサ部」は、一つ以上のプロセッサでよい。少なくとも１つのプロセッサは、典型的には、CPU（Central Processing Unit）のようなマイクロプロセッサであるが、GPU（Graphics Processing Unit）のような他種のプロセッサでもよい。一つ以上のプロセッサの各々は、シングルコアでもよいしマルチコアでもよい。一部のプロセッサは、処理の一部または全部を行うハードウェア回路でもよい。
【００１７】
また、以下の説明では、「ｋｋｋ部」（インターフェース部、記憶部及びプロセッサ部を除く）の表現にて機能を説明することがあるが、機能は、一つ以上のコンピュータプログラムがプロセッサ部によって実行されることで実現されてもよいし、一つ以上のハードウェア回路（例えばFPGA（Field-Programmable Gate Array）又はASIC（Application Specific Integrated Circuit））によって実現されてもよい。プログラムがプロセッサ部によって実行されることで機能が実現される場合、定められた処理が、適宜に記憶部及び／又はインターフェース部等を用いながら行われるため、機能はプロセッサ部の少なくとも一部とされてもよい。機能を主語として説明された処理は、プロセッサ部あるいはそのプロセッサ部を有する装置が行う処理としてもよい。プログラムは、プログラムソースからインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布計算機又は計算機が読み取り可能な記録媒体（例えば非一時的な記録媒体）であってもよい。各機能の説明は一例であり、複数の機能が一つの機能にまとめられたり、一つの機能が複数の機能に分割されたりしてもよい。
【００１８】
また、以下の説明では、「ｘｘｘテーブル」といった表現にて情報を説明することがあるが、情報は、どのようなデータ構造で表現されていてもよい。すなわち、情報がデータ構造に依存しないことを示すために、「ｘｘｘテーブル」を「ｘｘｘ情報」と言うことができる。また、以下の説明において、各テーブルの構成は一例であり、一つのテーブルは、二つ以上のテーブルに分割されてもよいし、二つ以上のテーブルの全部または一部が一つのテーブルであってもよい。
【００１９】
また、以下の説明では、「最適化支援システム」は、一つ以上の計算機で構成されてよい。具体的には、例えば、計算機が表示デバイスを有していて計算機が自分の表示デバイスに情報を表示する場合、当該計算機がリソース割り当て最適化システムでよい。また、例えば、第１計算機（例えばサーバ）が表示用情報を遠隔の第２計算機（表示用計算機（例えばクライアント））に送信し表示用計算機がその情報を表示する場合（第１計算機が第２計算機に情報を表示する場合）、第１計算機と第２計算機とのうちの少なくとも第１計算機が最適化支援システムでよい。最適化支援システムは、インターフェース部、記憶部及びそれらに接続されたプロセッサ部を有してよい。最適化支援システムにおける計算機が「表示用情報を表示する」ことは、計算機が有する表示デバイスに表示用情報を表示することであってもよいし、計算機が表示用計算機に表示用情報を送信することであってもよい（後者の場合は表示用計算機によって表示用情報が表示される）。
【００２０】
また、以下の説明では、同種の要素を区別しないで説明する場合は、その要素の参照符号を使用し（例えばLDEV１００５）、同種の要素を区別して説明する場合は、その要素のＩＤを使用することがある（例えばLDEV１、LDEV２）。
【００２１】
また、要素の識別情報として、当該要素の名称や番号といった情報を採用することができる。
【００２２】
また、以下の説明では、「アプリケーション」は、割り当てられた一つ以上のストレージリソースを使用することで所定の業務を行う一つ以上のコンピュータプログラムでよい。
【００２３】
また、以下の説明では、「ストレージリソース」とは、ストレージサービスに関わるリソースであり、物理リソースと論理リソースのいずれであってもよい。例えば、「ストレージリソース」は、計算機システムを構成する物理的又は論理的な複数のノード（例えば、サーバやストレージ装置）の各々でもよいし、当該ノードが有する複数の物理的又は論理的なコンポーネント（例えば、プロセッサ部、メモリ部）の各々でもよい。以下の説明では、「ストレージリソース」の一例として、LDEV（論理的な記憶デバイス）を採用する。LDEVは、PDEV部に基づくデバイスでもよいし、Thin Provsioningのような仮想化技術に従う仮想的なデバイスでもよい。
【００２４】
以下、本発明の一実施形態を、図を用いて説明する。
【００２５】
図１は、本発明の一実施形態の概要図である。
【００２６】
実施形態に係る最適化支援システム２０１は、ストレージサービス（例えばクラウドサービス）を利用する各顧客に対して、当該顧客の一つ又は複数のアプリケーションに関連付けられた複数のサービスティアの実性能が適正か否かを判断可能にする。複数のサービスティアとして、例えば、Goldティア、Silverティア及びBronzeティアといったサービスティアが存在する。複数のサービスティアに複数のLDEVが分類される。複数のLDEVは、例えば、国内及び／又は海外を含んだ地域（例えば全世界）における一つ以上の地理的場所にそれぞれ配置された一つ以上のデータセンターに存在する。同一レベル（例えば同一契約性能）の一つ以上のサービスティアが、一つ以上のデータセンターに存在してよい。
【００２７】
最適化支援システム２０１は、計算部２６１、支援部２１９及び提案部２２０を有する。最適化支援システム２０１は、リソース性能割当ての適正化判定の支援に関する処理１０１、１０３及び１０４と、不適正なLDEVの移動先候補の提案に関する処理１０２、１０５及び１０６を行う。
【００２８】
処理１０１に関する説明は、例えば下記の通りである。
・計算部２６１が、複数のLDEV（例えばLDEV１〜３）の各々の使用に関するデータを含んだ管理データを、例えば当該複数のLDEVを有する複数のデータセンター（又は当該複数のデータセンターを管理するシステム）から収集する。管理データは、各LDEVについて分析期間（例えば或る一定期間）における時系列の実測IOPSを示すデータを含む。「実測IOPS」は、実際に測定されたIOPSである。「IOPS」は、性能（例えばI/O性能）の一例であり、I/O per secondの略である。
【００２９】
処理１０３は、アプリケーションが使用するLDEVをサービスティアで集約する処理である。処理１０３に関する説明は、例えば下記の通りである。
・計算部２６１が、AppTier毎に、当該AppTierに属するサービスティア内の全該当LDEVの実測IOPSを足し合わせて、過去のTotal IOPSとする。「AppTier」は、アプリケーションとサービスティアとの組である。本実施形態では、AppTierの選択は、当該AppTierに含まれるアプリケーションの選択と同義であってよい。各AppTierについて、「該当LDEV」は、当該AppTierに属するアプリケーションに割り当てられたLDEVである。「Total IOPS」は、サービスティアの性能の一例である。過去のTotal IOPSは、分析期間における複数の時点の各々について算出される。結果として、各AppTierについて、時系列の実測Total IOPS（時系列の過去のTotal IOPS）が得られる。なお、サービスティアの性能として、Total IOPS以外の性能が採用されてもよい。
・計算部２６１が、AppTier毎に、過去のTotal IOPSを使って、将来に関わる分析期間について、時系列の将来のTotal IOPSを予測する。結果として、各AppTierについて、時系列の予測Total IOPS（時系列の将来のTotal IOPS）が得られる。図示の例は、App1-SilverというAppTierについて、時系列の実測Total IOPS（実線を参照）と時系列の予測Total IOPS（破線を参照）とを示す。「App1-Silver」は、アプリケーション１とSilverティアとの組を意味する。以下、「AppN-kkk」という表記は、アプリケーションＮとkkkティアとの組を意味する。また、以下、特段の説明が無ければ、「Total IOPS」は、実測Total IOPSと予測Total IOPSのいずれでもよいものとする。
・計算部２６１が、AppTier毎に、時系列の実測Total IOPSと時系列の予測Total IOPSのそれぞれについて、分析期間内の平均Total IOPSと当該分析期間内の最大Total IOPSを求める。各AppTierについて、平均Total IOPSと最大Total IOPSのうちの少なくとも一つが、当該AppTierに含まれるサービスティアについての対象性能の一例である。平均Total IOPSと最大Total IOPSのうちの一方（例えば平均Total IOPS）は必ずしも算出されないでもよい。また、各AppTierの対象性能として、平均Total IOPSと最大Total IOPSのうちの少なくとも一つ以外の性能が採用されてもよい。なお、以下の説明では、特段の説明が無ければ、「平均Total IOPS」は、平均実測Total IOPSと平均予測Total IOPSのいずれでもよく、「最大Total IOPS」は、最大実測Total IOPSと最大予測Total IOPSのいずれでもよいものとする。
・計算部２６１が、AppTier毎に、過去と将来の各々について、平均IOPS使用率と、最大IOPS使用率とを求める。各AppTierについて、「平均IOPS使用率」は、当該AppTierのTotal契約IOPSに対する当該AppTierの平均Total IOPSの比率である。各AppTierについて、「最大IOPS使用率」は、当該AppTierのTotal契約IOPSに対する当該AppTierの最大Total IOPSの比率である。各AppTierについて、「Total契約IOPS」が、契約性能の一例であり、当該AppTierに含まれるサービスティアの契約IOPSと、該当LDEV（当該サービスティアに属するLDEVのうち当該AppTierに含まれるアプリケーションに割り当てられているLDEV）の数とに従う（例えば、契約IOPSと該当LDEV数との積）。各AppTierについて、「契約IOPS」は、当該AppTierに含まれるサービスティアの一LDEV当たりについての基準となるIOPS（例えば、一LDEV当たりに発揮可能なIOPSのうちの最大値）である。各AppTierについて、平均IOPS使用率と最大IOPS使用率の少なくとも一つが、性能比率の一例である。本実施形態では、各AppTierについて、最大IOPS使用率が、性能比率の一例であり、対象性能の一例が、最大Total IOPSである。このような最大値を採用することで、性能超過のようなリスクを回避できる確実性を高めることが期待できる。
・計算部２６１が、AppTier毎に、コストを算出する。各AppTierについて、コストは、当該AppTierに含まれるサービスティアに属する全該当LDEVの容量のうち当該AppTierに含まれるアプリケーションによって使用されている容量である使用量に基づく。具体的には、例えば、各AppTierについて、コストは、使用量と、当該サービスティアの単価（単位容量当たりの価格）との積でよい。
【００３０】
処理１０４は、アプリケーションのサービスティアの適正化判定結果に関する処理である。処理１０４に関する説明は、例えば下記の通りである。
・支援部２１９が、サービスティアマップ９９８を表示する。サービスティアマップ９９８は、最大IOPS使用率に対応した縦軸（第１の軸の一例）と、コストに対応した横軸（第２の軸の一例）とを有するマップ（例えば、二次元の直交座標系を含んだマップ）である。
・サービスティアマップ９９８には、各AppTierについて、表示オブジェクト（例えば図形）が、当該AppTierの算出された最大IOPS使用率とコストに従う位置に配置されている。各AppTierについて、当該AppTierの最大Total IOPSが当該AppTierのTotal契約IOPSをベースに最大IOPS使用率へと正規化され、複数のAppTierの最大IOPS使用率とコストが、サービスティアマップ９９８という同一マップ上に表現される。ユーザは、そのマップを見ることで、複数のAppTierの最大Total IOPSが適正か否かを判断することができる。
・各AppTierについて、表示オブジェクトが配置される位置を決める「最大IOPS使用率」は、最大実測IOPS使用率（Total契約IOPSに対する最大実測Total IOPSの比率）と最大予測IOPS使用率（Total契約IOPSに対する最大予測Total IOPSの比率）とのうちの少なくとも一つでもよい。両方が採用された場合には、例えば、同一のAppTierについて、二つの表示オブジェクトがサービスティアマップ９９８上に配置される。これにより、顧客は、各AppTierについて、最大Total IOPSが適正か否かを、過去と将来の一方又は両方について判定することができる。
・サービスティアマップ９９８は、適正な使用率範囲（最大IOPS使用率の範囲）に対応した領域である適正領域（“Optimal”）と、不適正な使用率範囲に対応した領域である不適正領域とに区切られている。適正な使用率範囲について、下限値の一例が“20”であり、上限値の一例が“90”である。各AppTierについて、当該AppTierの表示オブジェクトが適正領域上に存在するか否かが当該AppTierの最大Total IOPSが適正か否かに相当するので、顧客にとって、各AppTierの最大Total IOPSが適正か否かの判定が容易である。なお、サービスティアマップ９９８の目視により顧客が各AppTierの最大Total IOPSが適正か否かを判定することに代えて又は加えて、支援部２１９が、各AppTierの最大IOPS使用率と適正な使用率範囲の下限値及び上限値の各々とを比較することで、各AppTierの最大Total IOPSが適正か否かを判定し、判定の結果を表示してもよい。
・不適正領域は、不適正に低いと定義された使用率範囲（例えば、適正な使用率範囲の下限値未満の範囲）に対応した領域である低領域（“LowUsage”）と、不適正に高いと定義された使用率範囲（例えば、適正な使用率範囲の上限値を超えて或る使用率以下の範囲）に対応した領域である高領域（“HighUsage”）と、最大IOPS使用率の理想最大値（例えば“100”）を超えたと定義された使用率範囲に対応した領域である超過領域（“OverUsage”）とに区切られている。これにより、最大Total IOPSがどう不適正であるかを判定することが容易である。支援部２１９が、低領域、高領域及び超過領域の各々についての上限値及び下限値の少なくとも一つを、不適正な最大Total IOPSに基づく最大IOPS使用率と比較することで、最大Total IOPSがどう不適正であるかを判定してもよい。
・以上の通り、最大IOPS使用率と閾値との比較による適正化判定（OverUsage、HighUsage、Optimal、LowUsage）が可能なサービスティアマップ９９８が表示される。各AppTierについて、表示オブジェクトの表示態様（例えば形状及び色）が、“OverUsage”、“HighUsage”、“Optimal”及び“LowUsage”のいずれの領域に配置されているかに応じて異なってよい。
【００３１】
以上が、処理１０１、１０３及び１０４の説明である。
【００３２】
処理１０１、１０３及び１０４を経て、最大Total IOPSが不適正なAppTierに含まれるアプリケーションである不適正なアプリケーションを顧客は見つけることができる。そして、処理１０２及び１０５を経て、当該不適正なアプリケーションに対応した該当LDEVの中から不適正なLDEV（当該LDEVが属するサービスティアの適正範囲（IOPSの適正な範囲）からIOPSが外れているLDEV）を顧客は見つけることができる。このような手順は、下記の技術的特性に適しており、リソース性能割当てを適正に維持すること（具体的には、性能比率とコストのバランスを良好に保つこと）の容易化に貢献することが期待される。
・アプリケーションが発揮する性能は、当該アプリケーションに割り当てられているLDEVの性能の影響を受ける。
・一般に、運用対象のアプリケーションに比べて、LDEVの方が多い。
【００３３】
更に、処理１０６を経て、不適正なLDEVの移動先の候補として、当該LDEVのIOPSが重なる適正範囲を有するサービスティアの提案を、顧客は受けることができる。顧客は、提案された移動先のサービスティアにLDEVを移動することを許可できる。このようにして、リソース性能割当てを適正に維持することができる。
【００３４】
以下、処理１０２、１０５及び１０６を説明する。なお、以下、特段の説明がなければ、各LDEVについて、IOPSは、実測IOPSと予測IOPSのいずれでもよい。
【００３５】
処理１０２に関する説明は、例えば下記の通りである。
・サービスティアマップ９９８（例えばGUI（Graphical User Interface））を通じて少なくとも一つのAppTierの選択を顧客から受け付けた場合、当該少なくとも一つのAppTierに属する少なくとも一つのアプリケーションに割り当てられている各LDEVについて、支援部２１９が、過去、現在及び将来に関わる分析期間における最大IOPS（最大実測IOPSと最大予測IOPSの少なくとも一つ）と平均IOPS（平均実測IOPSと平均予測IOPSの少なくとも一つ）を算出する。最大IOPSと平均IOPSの一方は算出されないでもよいし、最大IOPSと平均IOPS以外のIOPSが算出されてもよい。
【００３６】
処理１０５は、各LDEVの適正化判定に関する。処理１０５に関する説明は、例えば下記の通りである。
・計算部２６１が、各LDEVについて、処理１０２で算出された最大IOPSと平均IOPSと、当該LDEVが属するサービスティアの契約IOPSとから、最大IOPS使用率（契約IOPSに対する最大IOPSの比率）と平均IOPS使用率（契約IOPSに対する平均IOPSの比率）を求める。支援部２１９は、各LDEVについて、最大IOPS使用率が適正な使用率範囲に重なるか否かを判断することで、当該LDEVが適正か否か判定を行う。LDEVについての「適正な使用率範囲」の下限値及び上限値は、サービスティアについての適正な使用率範囲（最大IOPS使用率の適正な範囲）の下限値及び上限値と同じでもよいし異なっていてもよい。支援部２１９は、最大IOPS使用率の適正な範囲に対応した領域と不適正な範囲に対応した領域とを持ったLDEVマップ９９７を表示してもよい。LDEVマップ９９７は、最大IOPS使用率に対応した軸を有する。各LDEVについて、表示オブジェクト（例えば図形）が、当該LDEVの最大IOPS使用率に従う位置に配置される。LDEVマップ９９７を見ることで、顧客はいずれのLDEVが不適正なLDEVであるかを判別できる。
【００３７】
処理１０６は、不適正なLDEVの移動先候補の提案に関する。処理１０６に関する説明は、例えば下記の通りである。
・提案部２２０が、サービスティアマップ９９８を通じて選択された少なくとも一つのAppTier（所定の条件に該当するAppTierの一例）について含まれるアプリケーションである対象アプリケーションについて一つ以上の不適正なLDEVがあれば、移動提案を行う。移動提案とは、当該一つ以上の不適正なLDEVの各々について移動先のサービスティアの候補を提案することである。不適正なLDEVは、当該LDEVが属するサービスティアの適正範囲（最大IOPSの適正な範囲）から最大IOPSが外れているLDEVである。当該不適正なLDEVについて、移動先のサービスティアの候補は、当該不適正なLDEVの最大IOPSに重なる適正な性能範囲を持った少なくとも一つのサービスティアである。具体的には、例えば、不適正なLDEVの最大IOPSが、当該LDEVが属するサービスティアの適正範囲より大きい場合は、当該不適正なLDEVが属するサービスティアより契約IOPSが高いサービスティアが、当該不適正なLDEVの移動先の候補とされる。一方、不適正なLDEVの最大IOPSが、当該LDEVが属するサービスティアの適正範囲より小さい場合は、当該不適正なLDEVが属するサービスティアより契約IOPSが低いサービスティアが、当該不適正なLDEVの移動先の候補とされる。顧客は、受けた提案に沿ったLDEV移動、すなわち、不適正なLDEVを適正なLDEVに変えるためのLDEV移動を許可することで、リソース性能割当てを適正に維持することができる。
・移動提案は、例えば、移動先候補マップ９９９の表示である。移動先候補マップ９９９では、縦軸（第１の軸の一例）が、サービスティアに対応し、横軸（第２の軸の一例）が、最大IOPSに対応する。つまり、移動先候補マップ９９９は、例えば、二次元の直交座標系を含んだマップである。移動先候補マップ９９９には、上記対象アプリケーションを構成要素とする各AppTierのサービスティア毎に、当該サービスティアの適正範囲に相当する長さを有した表示オブジェクトである適正範囲帯９９６が、当該適正範囲に従う位置に配置されている。対象アプリケーションに対応した各該当LDEV（少なくとも各不適正なLDEV）について、表示オブジェクトが、当該LDEVの最大IOPSと、当該LDEVが属するサービスティアとに従う位置に配置されている。このような移動先候補マップ９９９を見れば、顧客は、注視点（視線の先）を、不適正なLDEVの表示オブジェクトの位置から、縦軸に平行に上又は下に移動することで、移動先のストレージティアの候補を見つける（つまり、移動した注視点がぶつかった適正範囲帯９９６に対応したサービスティアを移動先の候補と理解する）ことができる。移動先候補マップ９９９には、少なくとも一つの不適正なLDEVについて、LDEVの移動方向を示す表示オブジェクトの一例としての矢印（つまり、契約最大IOPSがより高いストレージティアと契約最大IOPSがより低いストレージティアのいずれへ移動するのかを示す矢印）も表示されてもよい。
【００３８】
以上が、本実施形態の概要の説明である。
【００３９】
本実施形態によれば、顧客には上述したような利点があるが、ストレージサービスの提供者側にも次のような利点が期待される。
・LDEVの配置先を契約IOPSが相対的に低いサービスティアとすることで、契約IOPSが相対的に高いサービスティアに属することができるLDEVの基になるPDEV部に適切に空き容量を増やすことができ、当該PDEV部にPDEVを追加するといった措置を取ること無しにリソース割当てを継続することができる。つまり、全体として、効率の高いリソース割当てを実現することが期待できる。
【００４０】
なお、本実施形態において、少なくとも一の顧客についてアプリケーションが一つしか存在しない場合、本実施形態の説明において、各AppTierは、当該一つのアプリケーションに関連付けられた各サービスティアに相当してよい（つまり、「AppTier」が「サービスティア」と読み替えられてよい）。
【００４１】
以下、本実施形態を詳細に説明する。
【００４２】
図２は、本実施形態に係るシステム全体の構成図である。
【００４３】
最適化支援システム２０１に各顧客のデータセンター２０２が接続されている。
【００４４】
データセンター２０２には、一つ以上のストレージ装置２０３と、当該一つ以上のストレージ装置２０３の構成を示すデータであるConfiguration Dataと当該一つ以上のストレージ装置２０３の性能を示すデータであるPerformance Dataを収集するProbe２０４と、各ストレージ装置２０３の内部コンポーネント（リソース）の割り当てをする設定ツール２０５とがある。少なくとも一つのデータセンター２０２が、複数（例えば数千）のアプリケーションを実行することで複数のサービスを提供してよい。Performance Dataが、複数のストレージリソースの各々の使用に関するデータの一例でよい。
【００４５】
最適化支援システム２０１には、CMDB（顧客DataBase）２０６、収集ツール２０７、データ変換及び可視化を行うサーバである可視化サーバ２０８、データ分析を行うサーバである分析サーバ２０９、及び、自動化ツール２１０がある。可視化サーバ２０８及び分析サーバ２０９は、例えばネットワークを介して互いに通信できる。
【００４６】
CMDB２０６は、サービス（例えばアプリケーション）とストレージ内部ボリューム（例えばLDEV）との関連付けを示す情報と、各サービスのサービスレベル（例えば、各アプリケーションについてのSLA（Service Level Agreement））を管理するための情報が格納される。
【００４７】
収集ツール２０７は、一つ以上のデータセンター２０２内のProbe２０４から、Configuration DataとPerformance Dataを収集する。
【００４８】
可視化サーバ２０８には、ETL（Extract、 Transform、 Load）２１１、RDB（Relational DataBase）２１２、BA（Business Application）２１３がある。RDB２１２に、Output Tables３０９が格納される。
【００４９】
分析サーバ２０９は、データを格納するHive Tables２１４と、処理を実行するSpark２１５がある。Hive Tables２１４は、Input Hive Tables２２２、Work Hive Tables２２４及びOutput Hive Tables２２５を含む。Hive Tables２１４及びOutput Tables３０９の少なくとも一部が管理データの一例である。
【００５０】
Spark２１５は、複数の機能を有する。複数の機能としては、下記がある。
・アプリケーションのボリュームをサービスティアで分類するプログラムをプロセッサ部が実行することで実現される分類部２１６。
・Performance Dataの集約を行うプログラムをプロセッサ部が実行することで実現される集約部２１７。
・リソース性能の予測を行うプログラムをプロセッサ部が実行することで実現される予測部２１８。
・サービスティアマップの表示といった最適化支援を行うプログラムをプロセッサ部が実行することで実現される支援部２１９。
・不適正なLDEVの移動先の候補を提案するといった最適化支援を行うプログラムをプロセッサ部が実行することで実現される提案部２２０。
【００５１】
なお、分類部２１６、集約部２１７及び予測部２１８を計算部２１６と包括することができる。
【００５２】
ETL２１１のTransformation２２１は、CMDB２０６と収集ツール２０７からのデータを変換して、変換されたデータを、Hive Tables２１４内のInput Hive Tables２２２に格納する。
【００５３】
ETL２１１のJob２２３が実行されると、Spark２１５上の各種機能２１６〜２２０が順に実行される。
【００５４】
Spark２１５は、Input Hive Tables２２２を入力し、Work Hive Tables２２４に一時データを保持して利用し、Output Hive Tables２２５に結果を格納する。
【００５５】
ETL２１１のTransformation２２６は、Output Hive Tables２２５からのデータを変換して、変換されたデータを、RDB２１２のOutput Tables３０９に格納する。
【００５６】
BA２１３は、RDB２１２のOutput Tables３０９からデータを取得して、Dashboardに当該データを表示する。具体的には、例えば、支援部２１９及び提案部２２０によって、上述したマップ９９７〜９９９の各々は、BA２１３を通じて、表示される。BA２１３を通じて表示された情報は、例えば、顧客、又は、最適化支援システム２０１の管理者又はオペレータが見ることができる。
【００５７】
BA２１３が、自動化ツール２１０を呼び出すことによりリソースの再割り当てを実行することができる。
【００５８】
最適化支援システム２０１及びデータセンター２０２の各々は、計算機システムの一例でよい。最適化支援システム２０１及びデータセンター２０２のうちの少なくとも一つが、クラウドサービスを提供するシステムでよい。最適化支援システム２０１及びデータセンター２０２の少なくとも一つが、一つ以上の物理的なサーバ（例えばサーバのクラスタ）であってもよいし、少なくとも一つの仮想的なサーバ（例えばＶＭ（Virtual Machine））を含んでもよい。また、データセンター２０２において、一部のストレージ装置２０３が、仮想的なストレージ装置であってもよい。少なくとも一つのデータセンター２０２は、ＳＤｘ（Software-Defined anything）として構築されたシステムでもよい。ＳＤｘとしては、例えば、ＳＤＳ（Software Defined Storage）又はＳＤＤＣ（Software-defined Datacenter）を採用することができる。
【００５９】
複数のサービスティアの各々は、データセンター２０２毎に存在してよいし、二つ以上のデータセンター２０２に跨っていてもよい。データセンター２０２は、一つの地理的場所（例えば一つの国）につき一つ又は複数存在してよい。
【００６０】
図３は、可視化サーバ２０８の構成図である。
【００６１】
可視化サーバ２０８では、入力データ変換２２０、出力データ変換２２６、ジョブ処理（ジョブの定義及び実行）２２３、及びデータ表示２１３が実現され、これらは、メモリ３０１、プロセッサ３０２、記憶デバイス３０３、及び通信インターフェース３０４からなるハードウェアにより、具体的に実現可能である。すなわち、ETL２１１に関する一つ以上のプログラムがメモリ３０１から読み込まれプロセッサ３０２によって実行されることで実現可能である。通信インターフェース３０４は、インターフェース部の一例であり、メモリ３０１は、メモリ部の一例であり、記憶デバイス３０３は、PDEV部の一例であり、プロセッサ３０２は、インターフェース部及び記憶部に接続されたプロセッサ部の一例である。可視化サーバ２０８には、入力デバイス（例えばキーボード及びポインティングデバイス）と出力デバイス（例えば表示デバイス）が接続されていてもよい。Dashboardは出力デバイス上に表示されてもよい。
【００６２】
また、記憶デバイス３０３には、Output Tables３０９が、格納される。
【００６３】
CMDB２０６と収集ツール２０７からの入力情報、分析サーバ２０９との間でやり取りされる入出力情報、リモートの端末と例えばWebブラウザ経由でやり取りされる入出力情報は、通信インターフェース３０４より入出力される。
【００６４】
入力データ変換２２０には、Configuration Data（例えばCSVファイル）から、Input Hive Tables２２２に変換する処理３０５と、Performance Data（例えばCSVファイル）から、Input Hive Tables２２２に変換する処理３０６がある。
【００６５】
出力データ変換２２６には、Output Hive Tables２２５から、RDB２１２のOutput Tables３０９に変換する処理３０７がある。
【００６６】
データ表示２１３には、RDB２１２のOutput Tables３０９から、データを取得して表示する処理３０８がある。
【００６７】
図４は、分析サーバ２０９の構成図である。
【００６８】
分析サーバ２０９は、上述したように、分類部２１６、集約部２１７、予測部２１８、支援部２１９、及び提案部２２０といった機能を有する。これらの機能は、メモリ３１１、プロセッサ３１２、記憶デバイス３１３、通信インターフェース３１４からなるハードウェアにより、具体的に実現可能である。すなわち、Spark２１５に関する一つ以上のプログラムがメモリ３１１から読み込まれプロセッサ３１２によって実行されることで実現可能である。通信インターフェース３１４は、インターフェース部の一例であり、メモリ３１１は、メモリ部の一例であり、記憶デバイス３１３は、PDEV部の一例であり、プロセッサ３１２は、インターフェース部及び記憶部に接続されたプロセッサ部の一例である。分析サーバ２０９には、入力デバイス（例えばキーボード及びポインティングデバイス）と出力デバイス（例えば表示デバイス）が接続されていてもよい。
【００６９】
また、記憶デバイス３１３には、Input Hive Tables２２２、Work Hive Tables２２４、Output Hive Tables２２５が格納される。
【００７０】
可視化サーバ２０８との間でやり取りされる入出力情報は、通信インターフェース３１４より入出力される。
【００７１】
集約部２１７は、アプリケーションのサービスティアの観点でリソース性能を集約する処理４０１と、分析期間の観点でリソース性能を集約する処理４０２とを行う。処理４０１が、図１に示した処理１０３に含まれる。処理４０２が、図１に示した処理１０１に含まれる。
【００７２】
予測部２１８は、学習モデルを生成する処理４０３と、当該学習モデルを用いてリソース性能を予測する処理４０４とを行う。処理４０４が、図１に示した処理１０３に含まれる。なお、時系列のリソース性能（例えば実測IOPS）から学習モデルを生成する処理４０３や、当該学習モデルを用いて将来の時系列のリソース性能を予測する処理４０４には、本出願時点では未公開の特願2017-209178に開示の技術を利用することができる。
【００７３】
支援部２１９は、AppTier毎の適正化判定を支援する処理４０５と、LDEVの適正化判定を支援する処理４０６とを行う。処理４０５により、サービスティアマップ９９８が表示される。処理４０６により、LDEVマップ９９７が表示される。
【００７４】
提案部２２０は、サービスティアの適正範囲を設定する処理４０７と、LDEVの移動先候補の案を算出する処理４０８とを行う。処理４０７及び４０８により、移動先候補マップ９９９が表示される。
【００７５】
図５は、分析サーバ２０９内の処理のフローを示す図である。
【００７６】
AppTier毎の適正化判定の支援が行われ（Ｓ５０１）、その後に、LDEVの移動先候補の提案が行われる（Ｓ５０２）。
【００７７】
Ｓ５０１の流れは、例えば次の通りである。すなわち、分類部２１６が、アプリケーションに割り当てられたLDEVをサービスティアで分類する（Ｓ５１１）。集約部２１７が、アプリケーションのサービスティアでリソース性能を集約する（Ｓ５１２）。予測部２１８が、各LDEVについて分析期間における当該LDEVの実際の性能（IOPS）と実際の使用量（消費記憶容量）とを示す時系列データ（例えばInput Hive Tables２２２に含まれるデータ）を基に学習モデルを生成し（Ｓ５１３）、当該学習モデルを用いて各LDEVの将来の性能と将来の使用量とを予測することでAppTier毎のリソース性能を予測する（Ｓ５１４）。集約部２１７が、AppTier毎に分析期間（例えば過去又は将来の分析期間）におけるリソース性能を集約する（Ｓ５１５）。支援部２１９が、AppTier毎に適正化判定を支援するサービスティアマップ９９８を生成して表示する（Ｓ５１６）。
【００７８】
Ｓ５０２の流れは、例えば次の通りである。すなわち、集約部２１７が、LDEV毎に、分析期間におけるリソース性能を集約する（Ｓ５２１）。例えば、LDEV毎に、最大IOPSと平均IOPSが得られる（図１の処理１０２を参照）。提案部２２０が、サービスティア別のLDEVの適正化判定を支援する（Ｓ５２２）。Ｓ５２２では、例えば、LDEVマップ９９７が表示される。提案部２２０が、サービスティアの適正範囲を設定する（Ｓ５２３）。提案部２２０が、LDEVの移動先候補を提案する（Ｓ５２４）。
【００７９】
図６は、ストレージサービスのリソース種別を示す図である。
【００８０】
情報６０１は、例えばInput Hive Tables２２２から得られる情報の一例である。サービスティア毎に、サービスティアの名称を示すサービスティア名６０２、サービスティアの契約IOPSを示すIOPS６０３、サービスティアの契約応答時間（サービスティアが発揮するとされた応答時間であって性能の一例）を示す応答時間６０４、及び、サービスティアの単価（単位容量当たりの価格）を示す単価６０５といった情報が定義されている。
【００８１】
複数のアプリケーションからなるアプリケーション群６０７と、複数のアプリケーションに割り当てられる複数のLDEVを含んだストレージ群６０８がある。ストレージ群６０８では、複数のLDEVは、複数のサービスティアに分類された複数のプールに存在する。
【００８２】
図７は、サービスティアの適正範囲に関する説明図である。
【００８３】
サービスティアの適正化判定の指標の説明のために、縦軸をサービスティアの単価とし、横軸を最大IOPS使用率としたグラフ７０１がある。当該グラフによれば、サービスティアの単価が高い程、契約最大IOPSが高く、故に、サービスティアのレベルも高い。
【００８４】
また、当該グラフによれば、上述したOverUsage、HighUsage、Optimal及びLowerUsageといった範囲の定義は、例えば下記の通りである。
・最大IOPS使用率が100%（理想最大値の一例）より上の範囲がOverUsage。
・最大IOPS使用率が90%（適正な使用率範囲の上限値の一例）より上であり100%以下の範囲がHighUsage。
・最大IOPS使用率が20%（適正な使用率範囲の下限値の一例）以上90%以下の範囲がOptimal（つまり適正な使用率範囲）。
・最大IOPS使用率が20%より下の範囲がLowerUsage。
【００８５】
図７の説明によれば、適正IOPS使用率の最大値（Optimalの上限値）７０８は90%であり、適正IOPS使用率の最小値（Optimalの下限値）７０９は20%である。本例では、各サービスティアの適正化判定の指標を共通としたが、サービスティア毎に異なる指標が採用されてもよい。
【００８６】
サービスティアの適正範囲（適正なIOPSの範囲）は、サービスティア毎に、当該サービスティアの契約IOPS７１１、適正IOPS使用率の最大値７０８、及び、適正IOPS使用率の最小値７０９に基づいて決定される。Goldティアを例に取る。Goldティアの適正IOPSの最大値７１２及び適正IOPSの最小値７１３は、次の通りである。
・適正IOPSの最大値７１２＝契約IOPS７１１×適正IOPS使用率の最大値７０８
・適正IOPSの最小値７１３＝契約IOPS７１１×適正IOPS使用率の最小値７０９
【００８７】
図８は、サービスティアの適正範囲の補正に関する説明図である。
【００８８】
二つ以上のサービスティアの二つ以上の適正範囲のカバー範囲に非重複範囲（当該二つ以上の適正範囲のいずれも重ならない範囲）が存在する場合、提案部２２０は、対象適正範囲を延ばす補正をすることで、当該非重複範囲を無くす。ここで言う二つ以上のサービスティアの各々は、同一アプリケーションをそれぞれ含む二つ以上のAppTierに含まれるサービスティアである。「対象適正範囲」は、当該非重複範囲の最大値に最も近い最小値を持つ適正範囲である。当該補正は、対象適正範囲の最小値を、非重複範囲が無くなるまで下げることである。
【００８９】
図８を参照して、サービスティアの適正範囲の補正の一具体例を説明する。
【００９０】
Goldティアの適正範囲は、Goldティアの契約IOPS８０２が10,000[IOPS/Vol]であり、適正IOPS使用率の最小値が上述の通り20%であるので、Goldの適正IOPSの最小値（補正前）８０３は、2,000[IOPS/Vol]である。
【００９１】
Silverの契約IOPS８０４は1,000[IOPS/Vol]であり、適正IOPS使用率の最大値が上述の通り90%であるので、Silverの適正IOPSの最大値８０５は900[IOPS/Vol]である。
【００９２】
Goldティアの適正IOPSの最小値（補正前）８０３が2,000 [IOPS/Vol]であり、Silverの適正IOPSの最大値８０５は900[IOPS/Vol]であるため、GoldティアとSilverティア間の隙間としての非重複範囲（適正IOPSが900[IOPS/Vol]より大きく2000[IOPS/Vol]より小さい範囲）に不適正なLDEVのIOPS（実測IOPS及び予測IOPSの一方又は双方）が存在すると、当該LDEVの移動先候補が見つからない。そこで、提案部２２０は、非重複範囲の最大値に最も近い、適正IOPSの最小値８０３（補正）を、適正IOPSの最小値（補正後）８０６に補正する（破線楕円枠８１７を参照）。これにより、Goldティアの適正範囲が長くなり、結果として、非重複範囲が無くなる。
【００９３】
Bronzeティアに対応した適正IOPSの最小値である20[IOPS/Vol]と、適正IOPSの理想最小値の一例である0[IOPS/Vol]との隙間も、非重複範囲である。Bronzeティアは、最下位のサービスティアであるため、提案部２２０は、Bronzeティアの適正IOPSの最小値を20[IOPS/Vol]から0[IOPS/Vol]に補正する（破線楕円枠８７を参照）。
【００９４】
適正IOPSの最大値を上げる補正が採用されてもよいが、本実施形態では、適正IOPSの最小値を下げる補正が採用される。このため、本来の適正IOPSの最大値を上げることによって性能超過といったリスクが生じ易くなってしまうことを避けることができる。
【００９５】
図９は、LDEV移動先候補の見つけ方に関する説明図である。
【００９６】
LDEV１は、Bronzeティアに属しているが、LDEV１の最大IOPSは、Bronzeティアの適正範囲から外れている。このため、LDEV１は不適正なLDEVである。
【００９７】
不適正なLDEV１の移動先候補は、LDEV１の最大IOPSが重なる適正範囲を持ったサービスティアである。具体的には、Bronzeティアに属するLDEV１の最大IOPS９０２が、いずれかのサービスティアの適正範囲に含まれるためには、LDEV１を、SilverティアにPromotionまたはGoldティアにPromotionしなければならない。このように、複数の移動先候補がある場合は、複数の移動先候補が提案されてもよいし、複数の移動先候補のうち所定の条件を満たす候補（例えば、現在のサービスティアから最もレベルが高いサービスティア）のみが提案されてもよい。
【００９８】
図１０は、アプリケーションとLDEVの関連を示す図である。
【００９９】
分析サーバ２０９内の分類部２１６が、アプリケーションとLDEVの関連情報を作成する。
【０１００】
例えばデータセンター２０２は、サーバ群１００１とストレージ群６０８というレイヤに大別できる。サーバ群１００１は、複数（又は一つ）のサーバである。ストレージ群６０８は、複数（又は一つ）のストレージ装置２０３である。
【０１０１】
サーバ群１００１において、アプリケーション群６０７と、ボリューム群１００４がある。アプリケーション群６０７は、複数のアプリケーションである。ボリューム群１００４は、複数のLDEVがマウントとされることにより生じた複数のボリュームである。複数のアプリケーションに割り当てられた複数のLDEVに対応する複数のボリュームが当該複数のアプリケーションに認識される。アプリケーションが、当該アプリケーションが認識するボリュームに対してデータのI/Oを行うと、当該ボリュームに対応したLDEVに対して当該データがI/Oされる。ボリュームに格納されるデータは、トランザクションログ、ユーザデータ、システム管理情報などである。
【０１０２】
ストレージ群６０８は、サーバ群に接続される複数のポート、複数のポートに関連付けられる複数のLU（Logical Unit）、複数のLUに関連付けられた複数のLDEV、複数のLDEVが属する複数のプール、及び、複数のプールの基になる複数（又は一つ）のRG（RAIDグループ）を有する。各プールについて、当該プールは、いずれかのサービスティアに属し、当該プールに基づくLDEVは、当該プールが属するサービスティアと同じサービスティアに属する。なお、図１０の例によれば、一つのLDEVに二つのLUと二つのポートが関連付いているが、これは、当該LDEVに一のパスと代替パスとが存在することを意味する。
【０１０３】
図１１は、Hive Tables２１４内のInput Hive Tables２２２の構成図である。
【０１０４】
Input Hive Tables２２２は、AppLDEV関連テーブル１１０１、プール構成テーブル１１０２、サービスティア構成テーブル１１０３、LDEV構成テーブル１１０４、LDEV性能テーブル１１０５からなる。「AppLDEV」は、アプリケーションと当該アプリケーションに割り当てられたLDEVとの組を意味する。国名及び都市名は、地理的場所を示す情報の一例でよい。
【０１０５】
AppLDEV関連テーブル１１０１は、AppLDEVに関する情報を保持する。例えば、AppLDEV関連テーブル１１０１は、AppLDEV毎に、下記の情報を含む。
・アプリケーションの名称を示すアプリケーション名１１１１。
・LDEVの名称を示すLDEV名１１１２。
・当該LDEVを提供するストレージ装置２０３の名称を示すストレージ名１１１３。
・当該ストレージ装置２０３が存在する国の名称を示す国名１１１４。
・当該ストレージ装置２０３が存在する都市の名称を示す都市名１１１５。
・当該ストレージ装置２０３を含んだデータセンター２０２の名称を示すデータセンター名１１１６。
【０１０６】
プール構成テーブル１１０２は、プールに関する情報を保持する。例えば、プール構成テーブル１１０２は、プール毎に、下記の情報を含む。
・プールの名称を示すプール名１１２１。
・当該プールが属するサービスティアの名称（例えばレベルの名称）を示すサービスティア名１１２２。
・当該プールに属する各LDEVの名称を示すLDEV名１１２３。
・当該プールを有するストレージ装置２０３の名称を示すストレージ名１１２４。
・当該プールが存在する国の名称を示す国名１１２５。
・当該プールが存在する都市の名称を示す都市名１１２６。
・当該プールが存在するデータセンター２０２の名称を示すデータセンター名１１２７。
【０１０７】
サービスティア構成テーブル１１０３は、サービスティアに関する情報を保持する。例えば、サービスティア構成テーブル１１０３は、サービスティア毎に、下記の情報を含む。
・サービスティアの名称（例えばレベルの名称）を示すサービスティア名１１３１。
・当該サービスティアの契約IOPSを示す契約IOPS１１３２。
・当該サービスティアの適正IOPS使用率の最小値（下限値）を示す適正最小使用率１１３３。
・当該サービスティアの適正IOPS使用率の最大値（上限値）を示す適正最大使用率１１３４。
・当該サービスティアの契約IOPS１１３２と適正最小使用率１１３３を用いて算出された、適正IOPSの最小値、を示す適正最小IOPS１１３５。
・当該サービスティアの契約IOPS１１３２と適正最大使用率１１３４を用いて算出された、適正IOPSの最大値を示す適正最大IOPS１１３６。
・当該サービスティアの単価を示す単価１１３７。
【０１０８】
適正最小使用率１１３３（最大IOPS使用率の適正な範囲の下限値）と適正最大使用率１１３４（最大IOPS使用率の適正は範囲の上限値）の各々は、個々のサービスティアに依存してもよいが、本実施形態では、複数のサービスティアに共通である。これにより、全サービスティアで適正な使用率範囲を共通化する（例えば、適正な使用率範囲を20%〜90%の範囲とする）ことができる。例えば、CMDB ２０６内の定義ファイルに、複数サービスティアで共通の、適性最小使用率と適正最大使用率を記述すると、支援部２１９は、当該定義ファイルを読み取って、サービスティア構成テーブル１１０３の、適正最小使用率１１３３と適正最大使用率１１３４を設定する。
【０１０９】
LDEV構成テーブル１１０４は、LDEVに関する情報を保持する。例えば、LDEV構成テーブル１１０４は、LDEV毎に、下記の情報を含む。
・LDEVの名称を示すLDEV名１１４１。
・当該LDEVの容量を示す容量１１４２。
・当該LDEVの容量のうちの使用量（消費されている容量）を示す使用量１１４３。
【０１１０】
LDEV性能テーブル１１０５は、LDEV性能に関する情報を保持する。例えば、LDEV性能テーブル１１０５は、時点とLDEVの組毎に、下記の情報を含む。
・時点（過去、現在又は将来におけるいずれかの時点）を示す日時１１５１。
・LDEVの名称を示すLDEV名１１５２。
・当該時点で当該LDEVについて得られたIOPS（実測IOPS及び予測IOPSの一方又は双方）を示すIOPS１１５３。
・当該時点で当該LDEVについて得られた応答時間（実測応答時間及び予測応答時間の一方又は双方）を示す応答時間１１５４。
・当該LDEVを有するストレージ装置２０３の名称を示すストレージ名１１５５。
・当該ストレージ装置２０３が存在する国の名称を示す国名１１５６。
・当該ストレージ装置２０３が存在する都市の名称を示す都市名１１５７。
・当該ストレージ装置２０３が存在するデータセンター２０２の名称を示すデータセンター名１１５８。
【０１１１】
図１２は、Hive Tables２１４内のWork Hive Tables２２４の構成図である。
【０１１２】
Work Hive Tables２２４は、学習モデルテーブル１２０１を含む。学習モデル（予測のための学習済みモデル）は、例えば、AppTier毎に存在する。
【０１１３】
学習モデルテーブル１２０１は、学習モデルに関する情報を保持する。例えば、学習モデルテーブル１２０１は、AppTier毎に、下記の情報を含む。
・AppTierに対応した学習モデルの名称を示す学習モデル名１２１１。
・当該AppTierに含まれるアプリケーションの名称を示すアプリケーション名１２１２。
・当該AppTierに含まれるサービスティアの名称を示すサービスティア名１２１３。
・当該サービスティアに関わるストレージ装置２０３の名称を示すストレージ名１２１４。
・当該サービスティアに関わる国の名称を示す国名１２１５。
・当該サービスティアに関わる都市の名称を示す都市名１２１６。
・当該サービスティアが存在するデータセンター２０２の名称を示すデータセンター名１２１７。
・当該学習モデルの作成開始日時を示す学習開始日時１２１８。
・当該学習モデルの作成完了日時を示す学習終了日時１２１９。
・当該学習も出るとしての関数式f(t)を示す関数式１２２０。
【０１１４】
図１３ａと図１３ｂは、Hive Tables２１４内のOutput Hive Tables２２５の構成図である。
【０１１５】
Output Hive Tables２２５は、データ分析の結果が格納されるテーブルと、表示上必要となる既存のInput Hive Tables２２２内の一部のテーブル（具体的にはサービスティア構成テーブル１１０３）とに大別できる。
【０１１６】
データ分析の結果が格納されるテーブルとしては、アプリケーション構成テーブル１３０１、アプリケーションストレージ関連テーブル１３０２、実測性能テーブル１３０３、予測性能テーブル１３０４、実測適正化判定テーブル１３０５、予測適正化判定テーブル１３０６、及び、LDEV移動テーブル１３０７がある。
【０１１７】
アプリケーション構成テーブル１３０１は、アプリケーションに関する情報を保持する。例えば、アプリケーション構成テーブル１３０１は、アプリケーション毎に、下記の情報を含む。
・アプリケーションの名称を示すアプリケーション名１３１１。
・当該アプリケーションを含む全AppTierにおける全サービスティアの名称を示すサービスティア名１３１２。
・当該アプリケーションに対応した全該当LDEVの容量の合計である総容量を示す総容量１３１３。
・当該アプリケーション全AppTierのコストの合計である総コストを示す総コスト１３１４。
・当該アプリケーションに関わるストレージ装置２０３の名称を示すストレージ名１３１５。
・当該アプリケーションに関わる国の名称を示す国名１３１６。
・当該アプリケーションに関わる都市の名称を示す都市名１３１７。
・当該アプリケーションに関わるデータセンター２０２の名称を示すデータセンター名１１３１８。
【０１１８】
アプリケーションストレージ関連テーブル１３０２は、アプリケーションとストレージ装置２０３との関連に関する情報を保持する。例えば、アプリケーションストレージ関連テーブル１３０２は、アプリケーションとストレージ装置２０３との組毎に、下記の情報を含む。
・当該ストレージ装置が有するプールの名称を示すプール名１３２１。
・当該アプリケーションに関わるサービスティアの名称を示すサービスティア名１３２２。
・当該アプリケーションの名称を示すアプリケーション名１３２３。
・当該アプリケーションに割り当てられ当該ストレージ装置２０３が提供する各LDEVの名称を示すLDEV名１３２４。
・当該各LDEVの容量を示す容量１３２５。
・当該アプリケーションに関し当該各LDEVについて得られたコストを示すコスト１３２６。
・当該アプリケーションに割り当てられた各LDEVを提供するストレージ装置２０３の名称を示すストレージ名１３２７。
・当該ストレージ装置２０３が存在する国の名称を示す国名１３２８。
・当該ストレージ装置２０３が存在する都市の名称を示す都市名１３２９。
・当該ストレージ装置が存在するデータセンター２０２の名称を示すデータセンター名１３３０。
【０１１９】
実測性能テーブル１３０３は、実際に測定された性能に関する情報を保持する。例えば、実測性能テーブル１３０３は、AppTier毎に、下記の情報を含む。
・AppTierの実測Total IOPSの基になった各実測IOPSの日時を示す日時１３３１。
・当該AppTierに含まれるアプリケーションの名称を示すアプリケーション名１３３２。
・当該AppTierに含まれるサービスティアの名称を示すサービスティア名１３３３。
・当該AppTierの実測Total IOPSを示すTotal IOPS１３３４。
・当該AppTierに関わるストレージ装置２０３の名称を示すストレージ名１３３５。
・当該AppTierに関わる国の名称を示す国名１３３６。
・当該AppTierに関わる都市の名称を示す都市名１３３７。
・当該AppTierに関わるデータセンター２０２の名称を示すデータセンター名１３３８。
【０１２０】
予測性能テーブル１３０４は、予測された性能に関する情報を保持する。例えば、予測性能テーブル１３０４は、AppTier毎に、下記の情報を含む。
・AppTierの予測Total IOPSの基になった各予測IOPSの日時を示す日時１３４１。
・当該AppTierに含まれるアプリケーションの名称を示すアプリケーション名１３４２。
・当該AppTierに含まれるサービスティアの名称を示すサービスティア名１３４３。
・当該AppTierの予測Total IOPSを示すTotal IOPS１３４４。
・当該AppTierに関わるストレージ装置２０３の名称を示すストレージ名１３４５。
・当該AppTierに関わる国の名称を示す国名１３３６。
・当該AppTierに関わる都市の名称を示す都市名１３３７。
・当該AppTierに関わるデータセンター２０２の名称を示すデータセンター名１３３８。
【０１２１】
実測適正化判定テーブル１３０５は、AppTierの実測最大IOPS使用率に基づく適正化判定に関する情報を保持する。例えば、実測適正化判定テーブル１３０５は、AppTier毎に、下記の情報を含む。
・適正化判定の日時を示す日時１３５１。
・AppTierに含まれるアプリケーションの名称を示すアプリケーション名１３５２。
・当該AppTierに含まれるサービスティアの名称を示すサービスティア名１３５３。
・当該AppTierの最大実測IOPS使用率（Total契約IOPSに対する実測最大Total IOPSの比率）を示す最大実測使用率１３５４。
・当該AppTierの平均実測IOPS使用率（Total契約IOPSに対する実測平均Total IOPSの比率）を示す平均実測使用率１３５５。
・当該AppTierの実測最大Total IOPSが適正か否か（最大実測IOPS使用率が適正な使用率範囲に重なっているか否か）を示す適正化判定１３５６。
・当該AppTierに関わるストレージ装置２０３の名称を示すストレージ名１３５７。
・当該AppTierに関わる国の名称を示す国名１３５８。
・当該AppTierに関わる都市の名称を示す都市名１３５９。
・当該AppTierに関わるデータセンター２０２の名称を示すデータセンター名１３６０。
【０１２２】
予測適正化判定テーブル１３０６は、AppTierの予測最大IOPS使用率に基づく適正化判定に関する情報を保持する。例えば、予測適正化判定テーブル１３０６は、AppTier毎に、下記の情報を含む。
・適正化判定の日時を示す日時１３６１。
・AppTierに含まれるアプリケーションの名称を示すアプリケーション名１３６２。
・当該AppTierに含まれるサービスティアの名称を示すサービスティア名１３６３。
・当該AppTierの最大予測IOPS使用率（Total契約IOPSに対する予測最大Total IOPSの比率）を示す最大予測使用率１３６４。
・当該AppTierの平均予測IOPS使用率（Total契約IOPSに対する予測平均Total IOPSの比率）を示す平均予測使用率１３６５。
・当該AppTierの予測最大Total IOPSが適正か否か（最大予測IOPS使用率が適正な使用率範囲に重なっているか否か）を示す適正化判定１３６６。
・当該AppTierに関わるストレージ装置２０３の名称を示すストレージ名１３６７。
・当該AppTierに関わる国の名称を示す国名１３６８。
・当該AppTierに関わる都市の名称を示す都市名１３６９。
・当該AppTierに関わるデータセンター２０２の名称を示すデータセンター名１３７０。
【０１２３】
LDEV移動テーブル１３０７は、LDEVの移動に関する情報を保持する。例えば、LDEV移動テーブル１３０７は、LDEV毎に、下記の情報を含む。
・適正化判定の日時を示す日時１３７１。
・LDEVが割り当てられているアプリケーションの名称を示すアプリケーション名１３７２。
・当該LDEVが属するサービスティアの名称を示すサービスティア名１３７３。
・当該LDEVの名称を示すLDEV名１３７４。
・当該LDEVの最大IOPS（例えば最大実測IOPS）を示す最大IOPS１３７５。
・当該LDEVの平均IOPS（例えば平均実測IOPS）を示す平均IOPS１３７６。
・当該AppTierの最大IOPS使用率（例えば契約IOPSに対する実測最大IOPS又は予測最大IOPSの比率）を示す最大使用率１３７７。
・当該AppTierの平均IOPS使用率（例えば契約IOPSに対する実測平均IOPS又は予測平均IOPSの比率）を示す平均使用率１３７８。
・当該LDEVが適正か否かを示す適正化判定１３７９。
・当該LDEVの移動種別（Promotion、Demotion、又はNone（移動無し））を示す移動種別１３８０。
・当該LDEVの移動先候補としてのサービスティアの名称を示す候補名１３８１。
・当該LDEVを提供するストレージ装置２０３の名称を示すストレージ名１３８２。
・当該ストレージ装置２０３が存在する国の名称を示す国名１３８３。
・当該ストレージ装置２０３が存在する都市の名称を示す都市名１３８４。
・当該ストレージ装置２０３が存在するデータセンター２０２の名称を示すデータセンター名１３８５。
【０１２４】
既存のInput Hive Tables２２２内のサービスティア構成テーブル１１０３は、加工することなく、Output Tables３０９に格納され、BA２１３のダッシュボード上に表示されてよい。
【０１２５】
図１４は、図５のＳ５０１の詳細フローを示す図である。
【０１２６】
分類部２１６が、AppLDEV関連テーブル１１０１、プール構成テーブル１１０２、及びLDEV構成テーブル１１０４を入力とし、分類をＳ５１１で行って、結果を、アプリケーション構成テーブル１３０１とアプリケーションストレージ関連テーブル１３０２に格納する。
【０１２７】
集約部２１７は、LDEVの性能テーブル１１０５、アプリケーション構成テーブル１３０１、及びアプリケーションストレージ関連テーブル１３０２を入力し、AppTier毎にリソース性能集約をＳ５１２で実行し、結果を実測性能テーブル１３０３に格納する。
【０１２８】
予測部２１８は、実測性能テーブル１３０３を入力し、学習モデル生成処理をＳ５１３で実行し、結果を学習モデルテーブル１２０１に格納する。次に、予測部２１８は、学習モデルテーブル１２０１を入力し、リソース性能予測をＳ５１４で実行し、結果を予測性能テーブル１３０４に格納する。
【０１２９】
集約部２１７は、Ｓ５１５を行う。具体的には、集約部２１７は、サービスティア構成テーブル１１０３と実測性能テーブル１３０３を入力し、分析期間（過去）のAppTier毎の性能集約をＳ１４０１で実行し、結果を実測適正化判定テーブル１３０５に格納する。次に、集約部２１７は、サービスティア構成テーブル１１０３と予測性能テーブル１３０４を入力し、分析期間（将来）のAppTier毎の性能集約をＳ１４０２で実行し、結果を予測適正化判定テーブル１３０６に格納する。
【０１３０】
支援部２１９は、実測適正判定テーブル１３０５と予測適正化判定テーブル１３０６を入力し、AppTier毎の適正化判定の支援をＳ５１６で実行し、結果を、テーブル１３０５及びテーブル１３０６に追加する。
【０１３１】
図１５は、図１４に示した処理の一例に関する説明図である。
【０１３２】
Ｓ５１２〜Ｓ５１４では、図１５が示す（１）式が、過去、現在及び将来に関する分析期間における複数の時点の各々について適用されることで、AppTier毎に、時系列のTotal IOPSが算出される。各AppTierについて、各時点でのTotal IOPSは、当該時点に対応した日時１１５１に関連付いているIOPS１１５３の合計である。参照符号１５０１は、App1-Goldについて、時系列の実測Total IOPSと、時系列の予測Total IOPSとを示す。
【０１３３】
Ｓ５１５では、（２）式により、平均Total IOPS（avgTotalIOPS）と最大Total IOPS（maxTotalIOPS）が算出される。平均Total IOPSは、分析期間について先に算出された複数のTotal IOPSの平均値である。最大Total IOPSは、分析期間について先に算出された複数のTotal IOPSの最大値である。
【０１３４】
Ｓ５１５では、更に、（３）式により、IOPS使用率（UsageRate）が算出される。IOPS使用率は、Total契約IOPSに対するTotal IOPS（（２）式により算出された値）の比率である。Total契約IOPSは、契約IOPS１１３２と、該当LDEV数との積である。該当LDEV数は、AppTierに属するアプリケーション名及びサービスティア名をキーにInput Hive Tables２２２から特定されるLDEV名の数である。
【０１３５】
Ｓ５１６で、適正化判定の支援が行われる。具体的には、上述したサービスティアマップ９９８が表示される。IOPS使用率が、適正最小使用率１１３３以上であって適正最大使用率１１３４以下である場合に、適正化判定１３５６又は１３６６として、“適性”が格納され、そうではない場合、適正化判定１３５６又は１３６６として、“不適性”が格納される。なお、IOPS使用率が、適正最小使用率１１３３以上であって適正最大使用率１１３４以下ではない場合、IOPS使用率に応じた状態、例えば、“OverUsage”、“HighUsage”及び“LowUsage”のいずれかが、適正化判定１３５６又は１３６６として格納されてよい。
【０１３６】
図１６は、図５のＳ５０２の詳細フローを示す図である。
【０１３７】
集約部２１７は、アプリケーション構成テーブル１３０１、アプリケーションストレージ関連テーブル１３０２、及びLDEV性能テーブル１１０５を入力し、分析期間（過去）のAppTier毎の性能集約をＳ５２１で実行し、結果をLDEV移動テーブル１３０７に格納する。
【０１３８】
支援部２１９は、LDEV性能テーブル１１０５とLDEV移動テーブル１３０７を入力し、各LDEVの適正化判定をＳ５２２で実行し、結果をLDEV移動テーブル１３０７に格納する。
【０１３９】
提案部２２０は、サービスティア構成テーブル１１０３、実測適正化判定テーブル１３０５、予測適正化判定テーブル１３０６、及びLDEV移動テーブル１３０７を入力し、各サービスティアの適正範囲をＳ５２３で設定し、不適正なLDEVの移動先候補をＳ５２４で特定し、結果をLDEV移動テーブル１３０７に格納する。
【０１４０】
図１７は、図１６に示した処理の一例に関する説明図である。
【０１４１】
Ｓ５２１では、（４）式により、例えば顧客により選択されたAppTierに含まれるアプリケーションである対象アプリケーションに割り当てられている各LDEVについて、平均IOPS（avgIOPS）と最大IOPS（maxIOPS）が算出される。各LDEVについて、平均IOPSは、分析期間に属する複数の日時１１５１に対応した複数のIOPS１１５３の平均値である。各LDEVについて、最大IOPSは、分析期間に属する複数の日時１１５１に対応した複数のIOPS１１５３の最大値である。
【０１４２】
Ｓ５２１では、更に、（５）式により、当該各LDEVについて、平均IOPS使用率（契約IOPS１１３２に対する算出された平均IOPSの比率）と最大IOPS使用率（契約IOPS１１３２に対する算出された最大IOPSの比率）が算出される。
【０１４３】
Ｓ５２２では、当該各LDEVについて、最大IOPS使用率が、適正最小使用率１１３３以上であって適正最大使用率１１３４以下である場合に、適正化判定１３７９として、“適性”が格納され、そうではない場合、適正化判定１３７９として、“不適性”が格納される。なお、最大IOPS使用率が、適正最小使用率１１３３以上であって適正最大使用率１１３４以下ではない場合、最大IOPS使用率に応じた状態、例えば、“OverUsage”、“HighUsage”及び“LowUsage”のいずれかが、適正化判定１３７９として格納されてよい。
【０１４４】
Ｓ５２３では、当該各LDEVについて、当該LDEVが属するサービスティアの適正範囲が設定される。適正範囲の下限値である適正最小IOPS１１３５は、契約IOPS１１３２と適正最小使用率１１３３とに従う値である。適正範囲の上限値である適正最大IOPS１１３６は、契約IOPS１１３２と適正最大使用率１１３４とに従う値である。
【０１４５】
Ｓ５２４では、不適正のLDEVの移動先候補が特定される。例えば、移動先候補マップ９９９が表示される。このマップにおいて、各不適正なLDEVの表示オブジェクトの表示態様（例えば形状や色）は、当該LDEVに対応した適正化判定１３７９（例えば、“OverUsage”、“HighUsage”及び“LowUsage”のいずれであるか）に依存する。
【０１４６】
図１８ａは、最適化支援GUI（Graphical User Interface）の構成を示す。なお、以下の説明では、「GUI部分」は、ボタンやプルダウンメニューのようなGUI部品でもよいし、テキストやグラフのような情報でもよい。当該情報の少なくとも一部は入力を受け付けるGUI部品を含んでもよい。
【０１４７】
最適化支援GUI１８００は、例えば、支援部２１９により表示される。最適化支援GUI１８００における一部のGUI部分が、提案部２２０により表示される。
【０１４８】
最適化支援GUI１８００は、ダッシュボードGUI１８０１と、ダッシュボードGUI１８０１に対する操作の結果としての情報が表示されるIT運用分析GUI１８０５といったGUI部分を有する。
【０１４９】
ダッシュボードGUI１８０１は、IT運用サマリ１８０２と世界地図１８０３といったGUI部分を有する。IT運用サマリ１８０２内に、リソース性能の適正化のサマリ１８０４といったGUI部分が配置される。世界地図１８０３は、顧客に対応した一つ以上の地理的場所を表示した世界地図の他に、当該一つ以上の地理的場所の各々でのリソース性能状況（例えば、どういった不適正なAppTierが存在するかを示す情報）が表示されてよい。
【０１５０】
IT運用分析GUI１８０５は、サービスメニュー１８０６と、リソース性能適正化GUI１８０８といったGUI部分を有する。
【０１５１】
サービスメニュー１８０６には、IT運用に関する各種メニューがあり、そのなかに、リソース性能適正化１８０７というGUI部分がある。
【０１５２】
リソース性能適正化GUI１８０８は、フィルタ１８０９、期間１８１０、状況把握１８１１、詳細分析１８１４及び対策１８１８といったGUI部分を有する。
【０１５３】
フィルタ１８０９を用いて、顧客は、ダッシュボードGUI１８０１で表示した国からさらに地域や管理対象をフィルタ条件として指定することで表示される情報を絞ることができる（例えば、国、都市、データセンター、サービスティア等の管理対象で情報を絞ることができる。つまり、フィルタ１８０９は、フィルタ条件の指定を受け付ける。フィルタ条件として指定された管理対象に関する詳細情報が他のGUI部分（例えば状況把握１８１１）に表示される。
【０１５４】
期間１８１０は、現在から過去における時点の指定を受け付ける。指定された時点から現在までの期間が、表示対象期間（例えば分析期間）である。表示対象期間に該当する詳細情報が他のGUI部分（例えば状況把握１８１１）に表示される。
【０１５５】
状況把握１８１１では、アプリケーション群のリソース性能割当ての状況を示すGUI部分であるリソース性能割当て状況（アプリケーション）１８１２と、適正化すべきアプリケーションのランキングを示すGUI部分であるランキング１８１３とが表示される。
【０１５６】
詳細分析１８１４では、特定アプリケーション（例えば、選択されたAppTierに含まれるアプリケーション）についてのリソース性能割当ての状況を示すGUI部分であるアプリケーション状況１８１５が表示される。アプリケーション状況１８１５は、性能リスクの観点に従う状況を示すGUI部分であるリスク観点１８１６と、リソースコストの観点に従う状況を示すGUI部分であるコスト観点１８１７とを含む。
【０１５７】
対策１８１８は、特定アプリケーションに対応した該当LDEVについてのリソース性能割当ての状況を示すGUI部分であるリソース性能状況（LDEV）１８１９と、LDEVの移動先候補の提案に関する詳細を示すGUI部分である提案詳細１８２０とを含む。
【０１５８】
図１８ｂは、リソース性能適正化GUI１８０８の一変形例を示す。
【０１５９】
期間１８１０に代えて又は加えて、期間１８２１というGUI部分が配置される。また、傾向把握１８２２というGUI部分も配置される。
【０１６０】
期間１８２１は、現在から過去における時点に加えて、現在から将来における時点の指定を受け付ける。このため、期間１８２１が利用された場合、表示対象期間は、過去について指定された時点から現在を経て将来について指定された時点までの期間である。当該表示対象期間についての情報、すなわち、実測値に基づく過去の情報から、予測に基づく将来の情報まで、時系列変化傾向といった詳細情報が、傾向把握１８２２に表示される。
【０１６１】
傾向把握１８２２において、アプリケーション群のリソース性能割り当て状況の推移を示すGUI部分である割当て状況推移１８２３と、適正化すべきアプリケーションのトレンドを示すGUI部分であるアプリケーショントレンド１８２４とが表示される。
【０１６２】
図１９は、ダッシュボードGUI１８０１内のリソース性能適正化サマリ１８０４における表示の例を示す図である。
【０１６３】
ダッシュボードGUI１８０１では、IT運用サマリ１８０２が、世界地図１８０３上の表示に関する情報を表示する。世界地図１８０３から特定の国が選択されると、支援部２１９は、その国のIT運用サマリの情報（例えば、当該国の国名をキーにHive Tables２１４から取得される情報のうち所定種類の情報）を表示する。国の選択がければ、全ての国のIT運用サマリの情報が表示される。
【０１６４】
リソース性能適正化サマリ１８０４では、不適正なアプリケーションのトップ３と、不適正なアプリケーションの数の多い国のトップ３が表示される。なお、「不適正なアプリケーション」は、不適正なAppTierに含まれるアプリケーションである。不適正なアプリケーションの順位は、当該アプリケーションについて、いずれの不適正状態（OverUsage、HighUsage又はLowUsage）にあるAppTierが幾つ存在するかに依存してよい。各AppTierについて、不適正状態は、適正化判定１３５６又は１３６６からわかる。
【０１６５】
図２０は、状況把握１８１１における表示の一例を示す図である。
【０１６６】
状況把握１８１１には、上述したように、割当て状況（アプリケーション）１８１２とランキング１８１３とったGUI部分がある。
【０１６７】
割当て状況（アプリケーション）１８１２は、サービスティアマップ９９８を含む。すなわち、アプリケーションに割り当てられたLDEVをサービスティア毎に集約したときの、コストと最大IOPS使用率が表示される。サービスティアマップ９９８（縦軸を最大IOPS使用率とし横軸をコストとした二次元直交座標系としてのグラフ）では、AppTierは、上の方にあるほどリスクが高く（言い換えれば、下の方にあるほどリスクが低く）、右の方にあるほどコストが高い（言い換えれば、左の方にあるほどコストが低い）。つまり、サービスティアマップ９９８上のどこにいずれのAppTierの表示オブジェクトが配置されているかによって、不適正なアプリケーションとその特性がわかる。
【０１６８】
割当て状況（アプリケーション）１８１２は、サービスティアマップ９９８の全体又は一部の領域の指定を顧客から受け付けることができる。指定された領域に含まれている表示オブジェクトに対応したAppTierが、選択されたAppTierの一例である。
【０１６９】
ランキング１８１３は、選択されたAppTierに関する詳細情報の一覧を表示する。ランキング１８１３は、最大IOPS使用率の高い順またはコストの高い順にAppTierをソートして表示することができる。顧客は、ランキング１８１３から、AppTierを選択、すなわち、AppTierに含まれるアプリケーションを選択することができる。
【０１７０】
以上のように、本実施形態では、例えば下記のうちの少なくとも一つが行われてよい。
・支援部２１９が、階層化された複数の管理対象種類（例えば、国、都市、データセンター）から指定された管理対象種類に属する複数の管理対象について、AppTierの状況サマリを表示する。AppTierの状況サマリは、いずれの不適正状態（OverUsage、HighUsage又はLowUsage）にあるAppTierが幾つ存在するかに相当する。顧客は、任意の管理対象種類からドリルダウンするかたちでソース性能割当てについて状況を把握して最適化を行うことができる。なお、各AppTierについて、不適正状態は、適正化判定１３５６又は１３６６からわかる。
・支援部２１９が、サービスティアマップ９９８のうちの指定された領域に属する全AppTierの各々の最大IOPS使用率とコストのうちの少なくとも一つに基づき、適正化がされることが望ましい上位Ｎ個（Ｎは自然数）のアプリケーションを決定し、当該決定したＮ個のアプリケーションに関する詳細情報を例えばランキング１８１３として表示する。このようにして、顧客は、サービスティアマップ９９８を俯瞰することにより見つけた領域を指定することで、当該領域に属するアプリケーションについて詳細を知り、更なる詳細分析を行うか否かを判断できる。
【０１７１】
図２１は、詳細分析１８１４における表示の一例を示す図である。
【０１７２】
ランキング１８１３から顧客により選択されたアプリケーション（詳細分析したいアプリケーション）、言い換えれば、ランキング１８１３が表す複数のアプリケーションのうちフィルタンリングにより絞り込まれたアプリケーションである特定アプリケーションについて、詳細分析１８１４内のアプリケーション状況１８１５に詳細情報が表示される。具体的には、例えば、支援部２１９が、上述のＮ個のアプリケーションのうちのＭ個（ＭはＮ以下の自然数）のアプリケーションの各々について、Hive Tables２１４及びOutput Tables３０９の少なくとも一部を基に、リスク観点１８１６とコスト観点１８１７の少なくとも一つを表示する。
【０１７３】
リスク観点１８１６は、性能詳細グラフを含む。性能詳細グラフは、ランキング１８１３から選択された各アプリケーション（Ｍ個のアプリケーションの各々の一例）について、当該アプリケーションとAppTierを構成する各サービスティアの性能を示すグラフである。つまり、性能詳細グラフは、アプリケーション毎に、各サービスティアの性能リスクを表示する。
【０１７４】
コスト観点１８１７は、コスト詳細グラフを含む。コスト詳細グラフは、ランキング１８１３から選択された各アプリケーション（Ｍ個のアプリケーションの各々の一例）について、当該アプリケーションとAppTierを構成する各サービスティアのコストを示すグラフである。つまり、コスト詳細グラフは、アプリケーション毎に、コストの内訳を表示する。
【０１７５】
顧客は、リスク観点１８１６及びコスト観点１８１７を見ることで、選択したアプリケーションとAppTierを構成するサービスティア毎に、最大IOPS使用率とコストのバランスを把握することができる。
【０１７６】
詳細分析１８１４（又は他のGUI部分）を介して、不適正であると顧客により判定されたアプリケーションが選択される。
【０１７７】
図２２は、対策１８１８における表示の例の一例を示す図である。
【０１７８】
対策１８１８には、不適正であると判定され選択されたアプリケーションについて、割当て状況（LDEV）１８１９と提案詳細１８２０とを表示する。
【０１７９】
割当て状況（LDEV）１８１９は、上述した移動先候補マップ９９９を含む。移動先候補マップ９９９は、選択されたアプリケーションのサービスティア毎に、当該サービスティアの適正範囲を示す適正範囲帯９９６と、当該サービスティアに属するLDEVの表示オブジェクト（例えば図形）とを表示する。顧客は、各サービスティアについて、LDEVの表示オブジェクトの位置と適正範囲帯９９６が占める範囲との関係から、適正なLDEVと不適正なLDEVを区別できる。また、各サービスティアについて、不適正なLDEV（適正範囲帯９９６から外れた位置に表示オブジェクトがあるLDEV）については、当該LDEVの表示オブジェクトの真下又は真上にある適正範囲帯９９６を探すことで、顧客は、どのサービスティアが適正かを判別できる。なお、図示のように、移動先候補マップ９９９が、各不適正なLDEVについて、移動先の候補の案と当該候補への移動の種別（より高いサービスティアへの移動を意味する“Promotion”、又は、より低いサービスティアへの移動を意味する“Demotion”）を表示してもよい。
【０１８０】
提案詳細１８２０は、移動先リスト２２０１を含む。移動先リスト２２０１は、不適正であると判定され選択されたアプリケーションについて、不適正なLDEV毎に、移動種別、移動先候補、移動前の最大使用率、移動後の最大使用率、移動前のコスト、移動後のコスト、及び、コスト差（移動前のコストから移動後のコストを減じた値）といった情報を含む。つまり、移動先リスト２２０１は、選択された不適正なアプリケーションについて、不適正なLDEV毎に、サービスティアを上げるまたは下げるか、どのサービスティアに移動させるか、最大IOPSの使用率がどう変化するか、コストがどう変化するかを表示する。なお、各不適正なLDEVについて、移動前の最大使用率、移動後の最大使用率、移動前のコスト、及び、移動後のコストは、例えば以下の通りである。
・移動前の最大使用率は、当該LDEVの移動元のサービスティアについて当該LDEVの移動前の最大IOPS使用率を意味する。
・移動後の最大使用率は、当該LDEVの移動元のサービスティアについて当該LDEVの移動後の最大IOPS使用率を意味する。移動後の最大IOPS使用率は、計算部２６１により、当該LDEVの最大IOPSを基に見積もられた値である。
・移動前のコストは、当該LDEVの移動元のサービスティアについて当該LDEVの移動前のコストを意味する。
・移動後のコストは、当該LDEVの移動元のサービスティアについて当該LDEVの移動後のコストを意味する。移動後のコストは、計算部２６１により、当該LDEVの使用量と当該サービスティアの単価とを基に見積もられた値である。
【０１８１】
図２３は、一変形例に係るリソース性能適正化GUIの表示の詳細の一例を示す図である。
【０１８２】
期間１８２１で、過去から将来にかけた期間が指定される。一例として、過去４週間と、将来４週間とが指定されたとする。
【０１８３】
傾向把握１８２２では、指定された期間について、割当て状況推移１８２３と、アプリケーショントレンド１８２４とが表示される。傾向把握１８２２の表示は、例えば、フィルタ１８０９で指定された管理対象種類の範囲での表示でよい。
【０１８４】
割当て状況推移１８２３は、過去４週間前（過去の指定された時点の一例）に対応したサービスティアマップ９９８Ｐと、現在に対応したサービスティアマップ９９８Ｃと、将来４週間先（将来の指定された時点の一例）に対応したサービスティアマップ９９８Ｆが並べて表示される。これにより、顧客は、フィルタ１８０９で指定した範囲に含まれる全てのアプリケーションのサービスティア毎に、適正化判定結果の推移を俯瞰できる。
【０１８５】
なお、支援部２１９は、サービスティアマップ９９８Ｐ、９９８Ｃ及び９９８Ｆの一のマップから一部の領域が指定された場合、残りの各マップについて、複数のAppTierのうち、当該指定された領域に属するAppTierと同一のAppTierの表示オブジェクトを強調表示する。これにより、顧客は、例えば現在に対応したサービスティアマップ９９８Ｃから選択したアプリケーションのサービスティアが、過去と将来にどこに位置づけられているかがわかる。
【０１８６】
アプリケーショントレンド１８２４は、サービスティアマップ９９８Ｐ、９９８Ｃ及び９９８Ｆのいずれかから選択された一つ以上のアプリケーション（選択された一つ以上のAppTierに含まれる一つ以上のアプリケーション）について、過去４週間から将来４週間までの、当該選択したアプリケーションのサービスティアの最大IOPS使用率の変化傾向を表示する。
【０１８７】
図２４は、GUI表示のためのOutput Tables３０９の構成図である。
【０１８８】
Output Tables３０９は、適正化表示テーブル２４０１と、候補案表示テーブル２４０３を含む。
【０１８９】
適正化表示テーブル２４０１は、例えば、AppTier毎に、日時２４１１、アプリケーション名２４１２、サービスティア名２４１３、最大使用率２４１４、平均使用率２４１５、適正化判定２４１６、総容量２４１７、総コスト２４１８、ストレージ名２４１９、国名２４２０、都市名２４２１、及びデータセンター名２４２２といった情報を含む。
【０１９０】
情報２４１１〜２４１３は、図１３ｂの情報１３５１〜１３５３（又は１３６１〜１３６３）と同じである。最大使用率２４１４は、図１３ｂの最大実測使用率１３５４及び最大予測使用率１３６４の少なくとも一つである。平均使用率２４１５は、図１３ｂの平均実測使用率１３５５及び平均予測使用率１３６５の少なくとも一つである。情報２４１７〜２４２２は、図１３ａの情報１３１３〜１３１８と同じである。
【０１９１】
適正化表示テーブル２４０１を基に（必要があれば他のテーブルも参照して）、サービスティアマップ９９８が表示される。
【０１９２】
候補案表示テーブル２４０３は、例えば、LDEV毎に、日時２４３１、アプリケーション名２４３２、サービスティア名２４３３、LDEV名２４３４、容量２４３５、コスト２４３６、最大IOPS２４３７、平均IOPS２４３８、最大使用率２４３９、平均使用率２４３８、適正化判定２４４１、移動種別２４４２、候補名２４４３、移動後IOPS２４４４、移動後コスト２４４５、コスト差２４４６、ストレージ名２４４７、国名２４４８、都市名２４４９、及びデータセンター名２４５０といった情報を含む。
【０１９３】
情報２４３１〜２４３４は、図１３ｂの情報１３７１〜１３７４と同じである。情報２４３５及び２４３６は、図１３ａの情報１３２５及び１３２６と同じである。情報２３４７〜２４４３は、図１３ｂの情報１３７５〜１３８１と同じである。移動後IOPS２４４４は、候補ティア（候補名１３８１が示すサービスティア）に当該LDEVが移動したと仮定した場合に見積もられる最大IOPS（及び／又は平均IOPS）である。移動後コスト２４４５は、候補ティアに当該LDEVが移動したと仮定した場合に見積もられるコスト（例えば、候補ティアの単価と当該LDEVの使用量（アプリケーション名２４３２が示すアプリケーションにより使用されている容量）との積）である。コスト差２４４６は、コスト２４３６と移動後コスト２４４５との差分である。情報２４４７〜２４５０は、図１３ｂの情報１３８２〜１３８５と同じである。
【０１９４】
候補案表示テーブル２４０３を基に（必要があれば他のテーブルも参照して）、移動先候補マップ９９９及び移動先リスト２２０１が表示される。
【０１９５】
以上、本発明の一実施形態を説明したが、これは本発明の説明のための例示であって、本発明の範囲をこの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。
【符号の説明】
【０１９６】
２０１…最適化支援システム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３ａ】
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【図１３ｂ】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８ａ】
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【図１８ｂ】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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