(57)【要約】【課題】ガベージコレクトによる処理遅延が、品質基準から外れる確率を算出することを可能とする。【解決手段】処理遅延確率算出装置１は、複数のサーバが順番に入力信号を処理するというモデルの入力を受け付け、各サーバに於ける入力信号の処理時間、ガベージコレクト発生周期、およびガベージコレクト停止時間に基づき、ガベージコレクト発生確率およびガベージコレクトによる遅延時間を算出するＧＣ確率算出手段１４と、各サーバそれぞれに於いて、ガベージコレクトに遭遇する事象とガベージコレクトに遭遇しない事象とに分解して、発生確率と遅延とをそれぞれ算出する事象分解手段１５と、事象分解手段１５が分解した事象のうち、遅延が目標値を超えるものの発生確率の総和を算出することにより、ガベージコレクトによる遅延の総和が目標値を超える確率を算出する遅延確率算出手段１６とを備える。【選択図】図１
2014164526.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
順番に入力信号を処理する複数のサーバそれぞれに於ける前記入力信号の処理時間、ガベージコレクトの発生周期、およびガベージコレクトの停止時間の入力を受け付けるガベージコレクト発生モデル入力手段と、
前記複数のサーバのそれぞれに於ける前記入力信号の処理時間、前記発生周期、および前記停止時間に基づき、ガベージコレクト発生確率、およびガベージコレクトによる遅延時間を算出するガベージコレクト確率算出手段と、
前記複数のサーバのそれぞれに於いて、ガベージコレクトに遭遇する事象とガベージコレクトに遭遇しない事象とに分解して、発生確率と遅延とをそれぞれ算出する事象分解手段と、
前記事象分解手段が分解した事象のうち、遅延が目標値を超えるものの発生確率の総和を算出する遅延確率算出手段と、
を備えることを特徴とする処理遅延確率算出装置。
【請求項２】
前記事象分解手段は、
前記複数のサーバそれぞれに於けるガベージコレクト遭遇の有無で分解した複数の事象を生成し、
前記複数の事象それぞれの、前記複数のサーバに於ける発生確率と遅延とを算出し、前記複数のサーバに於ける発生確率を累積して乗算することにより、各前記複数の事象の発生確率を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の処理遅延確率算出装置。
【請求項３】
前記事象分解手段は、
前記複数のサーバそれぞれに於いて、ガベージコレクトに遭遇する事象ならば、前記ガベージコレクト発生確率を、このサーバに於ける発生確率とし、ガベージコレクトに遭遇しない事象ならば、１から前記ガベージコレクト発生確率を減じた値を、このサーバに於ける発生確率とする、
ことを特徴とする請求項２に記載の処理遅延確率算出装置。
【請求項４】
前記事象分解手段は、対象とする事象を前記複数のサーバそれぞれでガベージコレクトに遭遇する遭遇事象とガベージコレクトに遭遇しない非遭遇事象とに再帰的に分解する、
ことを特徴とする請求項１に記載の処理遅延確率算出装置。
【請求項５】
前記事象分解手段は、前記複数のサーバのうち前記停止時間が大きなものから順に並べ替え、並べ替えたサーバそれぞれで前記遭遇事象と前記非遭遇事象とに再帰的に分解する、
ことを特徴とする請求項４に記載の処理遅延確率算出装置。
【請求項６】
前記事象分解手段は、前記対象とする事象の遅延が目標値を超えたならば、以降のサーバに於いて前記対象とする事象を分解しない、
ことを特徴とする請求項４または請求項５に記載の処理遅延確率算出装置。
【請求項７】
前記事象分解手段は、前記対象とする事象の遅延の最悪値を算出し、前記最悪値が目標値以下ならば、以降のサーバに於いて前記対象とする事象を分解しない、
ことを特徴とする請求項４または請求項５に記載の処理遅延確率算出装置。
【請求項８】
ガベージコレクト発生モデル入力手段が、順番に入力信号を処理する複数のサーバそれぞれに於ける前記入力信号の処理時間、ガベージコレクトの発生周期、およびガベージコレクトの停止時間の入力を受け付け、
ガベージコレクト確率算出手段が、前記複数のサーバのそれぞれに於ける前記入力信号の処理時間、前記発生周期、および前記停止時間に基づき、ガベージコレクト発生確率および遅延時間を算出し、
事象分解手段が、前記複数のサーバのそれぞれに於いて、ガベージコレクトに遭遇する事象とガベージコレクトに遭遇しない事象とに分解して、発生確率と遅延とをそれぞれ算出し、
遅延確率算出手段が、前記事象分解手段によって分解された事象のうち、遅延が目標値を超えるものの発生確率の総和を算出することにより、ガベージコレクトによる遅延の総和が目標値を超える確率を算出する、
ことを特徴とする処理遅延確率算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ガベージコレクトによる遅延を評価する処理遅延確率算出装置および処理遅延確率算出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来のマルチサーバシステムとして、入力信号を複数サーバ間で処理するスケールアウトモデルのシステムが知られている。実在するスケールアウトモデルの実行環境としては、JavaVM（Java（登録商標）Virtual Machine）のようなバーチャルマシンが用いられることが多い。
【０００３】
図１０は、マルチサーバシステムの処理モデルおよび遅延を示す図である。
マルチサーバシステム５は、第１サーバ９−１、第２サーバ９−２、…、第ｎサーバ９−ｎを備えている。マルチサーバシステム５は、入力信号６を、第１サーバ９−１〜第ｎサーバ９−ｎが順番に処理して、出力信号８を生成するものである。以下、第１サーバ９−１、第２サーバ９−２、…、第ｎサーバ９−ｎを特に区別しないときには、単にサーバ９と記載する。
【０００４】
第１サーバ９−１は、入力信号６を処理して、この第１サーバ９−１に係る出力信号であるタスク７を出力するアプリケーション９１−１と、アプリケーション９１−１を実行させる環境である実行環境９２−１とを備えている。この実行環境９２−１は、例えばJavaVMである。第１サーバ９−１に於いて、ガベージコレクトで処理が遅延する時間は、ＧＣ遅延時間ｔ1である。ガベージコレクトが発生する確率は、ＧＣ発生確率ρ1である。
第２サーバ９−２は、この第２サーバ９−２に係る入力信号であるタスク７を処理するアプリケーション９１−２と、アプリケーション９１−２を実行させる環境である実行環境９２−２とを備えている。第２サーバ９−２に於いて、ガベージコレクトで処理が遅延する時間は、ＧＣ遅延時間ｔ2である。ガベージコレクトが発生する確率は、ＧＣ発生確率ρ2である。
【０００５】
第ｎサーバ９−ｎは、出力信号８を出力するアプリケーション９１−ｎと、アプリケーション９１−ｎを実行させる環境である実行環境９２−ｎとを備えている。第ｎサーバ９−ｎに於いて、ガベージコレクトで処理が遅延する時間は、ＧＣ遅延時間ｔnである。ガベージコレクトが発生する確率は、ＧＣ発生確率ρnである。
以下、各アプリケーション９１−１〜９１−ｎを特に区別しないときには、単にアプリケーション９１と記載する。各実行環境９２−１〜９２−ｎを特に区別しないときには、単に実行環境９２と記載する。
【０００６】
このような実行環境９２のバーチャルマシン上で動作するシステムの殆どは、使用済みのオブジェクトを回収するガベージコレクト（以下、「ＧＣ」と記載している場合がある。）処理が必要である。そして、このようなシステムでは、ガベージコレクトが発生すると一時的にアプリケーション９１などのプログラム処理が停止してしまう。
非特許文献１に記載の技術は、通信ノードやトラヒックのモデルが予想される条件下で、バーチャルマシンのガベージコレクトによるプログラム停止時間を算出するものである。このように、サーバ単体に於いて、ガベージコレクトによる遅延時間を算出する技術や、入力信号の処理の際、ガベージコレクトに遭遇して、その処理が停止する確率を算出する技術は、既に知られている。
入力信号が処理されているときにガベージコレクトが発生すると、ガベージコレクトの停止時間だけ、入力信号の処理が遅延する。しかし、入力信号が処理されているときにガベージコレクトに遭遇しなければ、ガベージコレクトによる遅延は０である。
【０００７】
図１１（ａ），（ｂ）は、サーバ９単体に於けるガベージコレクト動作と、ガベージコレクト遅延時間とを示す図である。
図１１（ａ）は、サーバ９単体に於けるガベージコレクト動作を示す図である。図１１（ａ）の横軸は、図１１（ｂ）の横軸と共通する時刻を示している。
当該サーバ９は、ＧＣ発生周期Ｔcごとにガベージコレクト動作を行う。各ガベージコレクトに於けるアプリケーション９１の停止時間は、ＧＣ停止時間Ｔsである。これに対して、入力信号６を処理する時間は、入力信号処理時間Ｔpである。このサーバ９が、入力信号６の処理をしているときに、ガベージコレクトが発生すると、ＧＣ停止時間Ｔsだけ処理が遅延する。
【０００８】
図１１（ｂ）は、入力信号処理開始時刻と、ＧＣ停止時間Ｔsと、ＧＣ遅延時間ｔの関係を示す図である。
ＧＣ発生周期Ｔcのうち、入力信号処理時間ＴpとＧＣ停止時間Ｔsとの和の期間に入力信号６の処理が開始すると、入力信号６の処理はガベージコレクトに遭遇して処理が遅延する。処理が遅延した事象のＧＣ遅延時間ｔは、ＧＣ停止時間Ｔsである。処理が遅延しない事象のＧＣ遅延時間ｔは、０である。
このサーバ９に於ける入力信号６の処理で、ガベージコレクトが発生するＧＣ発生確率ρは、入力信号処理時間ＴpとＧＣ停止時間Ｔsとの和を、ＧＣ発生周期Ｔcで除算して求めることができる。
【０００９】
【数１】
2014164526.tif 000003
【００１０】
なお、厳密にいうと、ガベージコレクト停止時間中に受信した入力信号６の処理は、ＧＣ停止時間Ｔsよりも短い時間だけ停止する。しかし、ここでは計算モデルの簡易化のため、ＧＣ停止時間Ｔsの分だけ、常に入力信号６の処理が停止するものとしている。
【００１１】
スケールアウトモデルでは、入力信号６の処理が全てのサーバ９に於いてガベージコレクトに遭遇するワーストケースを考え、ＧＣ遅延時間ｔとＧＣ発生確率ρとを求める方法が知られている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】澤崎文彦ほか、「ノードシステムへのJAVA言語適用に関する検討」、電気情報通信学会技術研究報告、一般社団法人電子情報通信学会、２０１２年９月１３日、第１１２巻、第２０８号、１９−２４頁
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、入力信号が処理されているときにガベージコレクトに遭遇する確率は実際には低く、通常は単体サーバに於いて１／１００程度ではないかと考えられる。すると、入力信号６の処理が全てのサーバに於いてガベージコレクトに遭遇する確率は、極めて低くなる。通信ノードのようなリアルタイムシステムに於いて、このように極めて低い確率でありながらも遅延時間としては最悪となるケースを考慮して、設計およびチューニングを行うと、効率の点では問題となる場合が多かった。
【００１４】
このように、ワーストケースであっても目標値以内を満たすという考え方の他に、目標値から外れる確率を所定値以下に抑えるという考え方もある。これは、確率分布を用いて、目標値となる品質基準から外れる確率を、統計的に所定値以下に抑えるという考え方である。
しかし、複数のサーバが連携する処理に於いて、ガベージコレクトのように所定確率で発生する遅延が、品質基準から外れる確率を算出する技術は、知られていなかった。
【００１５】
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、ガベージコレクトによる処理遅延が、品質基準から外れる確率を算出することを可能とする処理遅延確率算出装置および処理遅延確率算出方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
前記課題を解決するため、請求項１に記載の発明では、順番に入力信号を処理する複数のサーバそれぞれに於ける前記入力信号の処理時間、ガベージコレクトの発生周期、およびガベージコレクトの停止時間の入力を受け付けるガベージコレクト発生モデル入力手段と、前記複数のサーバのそれぞれに於ける前記入力信号の処理時間、前記発生周期、および前記停止時間に基づき、ガベージコレクト発生確率、およびガベージコレクトによる遅延時間を算出するガベージコレクト確率算出手段と、前記複数のサーバのそれぞれに於いて、ガベージコレクトに遭遇する事象とガベージコレクトに遭遇しない事象とに分解して、発生確率と遅延とをそれぞれ算出する事象分解手段と、前記事象分解手段が分解した事象のうち、遅延が目標値を超えるものの発生確率の総和を算出する遅延確率算出手段と、を備えることを特徴とする処理遅延確率算出装置とした。
【００１７】
請求項８に記載の発明では、ガベージコレクト発生モデル入力手段が、順番に入力信号を処理する複数のサーバそれぞれに於ける前記入力信号の処理時間、ガベージコレクトの発生周期、およびガベージコレクトの停止時間の入力を受け付け、ガベージコレクト確率算出手段が、前記複数のサーバのそれぞれに於ける前記入力信号の処理時間、前記発生周期、および前記停止時間に基づき、ガベージコレクト発生確率および遅延時間を算出し、事象分解手段が、前記複数のサーバのそれぞれに於いて、ガベージコレクトに遭遇する事象とガベージコレクトに遭遇しない事象とに分解して、発生確率と遅延とをそれぞれ算出し、遅延確率算出手段が、前記事象分解手段によって分解された事象のうち、遅延が目標値を超えるものの発生確率の総和を算出することにより、ガベージコレクトによる遅延の総和が目標値を超える確率を算出する、ことを特徴とする処理遅延確率算出方法とした。
【００１８】
このようにすることで、ガベージコレクトの遅延によっても所定時間内に応答が返せるか否かという観点で、ガベージコレクトによる処理遅延が品質基準から外れる確率を算出することができる。
例えば、多くのマルチサーバシステムにおいて、クライアントは一定時間内に入力信号に対しての応答がないと信号を再送するが、前述の確率の算出にて、当該入力信号に係る再送発生確率を所望の値以下とすることができる。
更に、品質の目標値として再送の発生確率の目標値を決め、その目標値内に発生確率を抑制するようにチューニングすることによって、スループットと品質の両方を最適とするチューニングを行うことができる。
【００１９】
請求項２に記載の発明では、前記事象分解手段は、前記複数のサーバそれぞれに於けるガベージコレクト遭遇の有無で分解した複数の事象を生成し、前記複数の事象それぞれの、前記複数のサーバに於ける発生確率と遅延とを算出し、前記複数のサーバに於ける発生確率を累積して乗算することにより、各前記複数の事象の発生確率を算出する、ことを特徴とする請求項１に記載の処理遅延確率算出装置とした。
【００２０】
このようにすることで、各サーバ単体に於けるガベージコレクト発生確率と遅延とを測定することができる。よって、サーバが連携して処理するシステムに於けるガベージコレクト発生確率と遅延とを算出することができる。
【００２１】
請求項３に記載の発明では、前記事象分解手段は、前記複数のサーバそれぞれに於いて、ガベージコレクトに遭遇する事象ならば、前記ガベージコレクト発生確率を、このサーバに於ける発生確率とし、ガベージコレクトに遭遇しない事象ならば、１から前記ガベージコレクト発生確率を減じた値を、このサーバに於ける発生確率とする、ことを特徴とする請求項２に記載の処理遅延確率算出装置とした。
【００２２】
このようにすることで、各サーバそれぞれに於ける事象をガベージコレクトの遭遇の有無によって分解し、簡易的にモデル化し、容易にガベージコレクト発生確率を算出することができる。
【００２３】
請求項４に記載の発明では、前記事象分解手段は、対象とする事象を前記複数のサーバそれぞれでガベージコレクトに遭遇する遭遇事象とガベージコレクトに遭遇しない非遭遇事象とに再帰的に分解する、ことを特徴とする請求項１に記載の処理遅延確率算出装置とした。
【００２４】
このようにすることで、対象とする事象の帰趨が判断できた際に、その事象の分解を停止して、短時間に処理遅延確率を算出することができる。
【００２５】
請求項５に記載の発明では、前記事象分解手段は、前記複数のサーバのうち前記停止時間が大きなものから順に並べ替え、並べ替えたサーバそれぞれで前記遭遇事象と前記非遭遇事象とに再帰的に分解する、ことを特徴とする請求項４に記載の処理遅延確率算出装置とした。
【００２６】
このようにすることで、処理遅延の総和が目標値を超える事象を早期に検出して、その事象の分解を停止できるので、計算量を削減して短時間に処理遅延確率を算出することができる。
【００２７】
請求項６に記載の発明では、前記事象分解手段は、前記対象とする事象の遅延が目標値を超えたならば、以降のサーバに於いて前記対象とする事象を分解しない、ことを特徴とする請求項４または請求項５に記載の処理遅延確率算出装置とした。
【００２８】
このようにすることで、以降のサーバに於ける対象とする事象の分解と、その事象の計算とを省略し、短時間に処理遅延確率を算出することができる。
【００２９】
請求項７に記載の発明では、前記事象分解手段は、前記対象とする事象の遅延の最悪値を算出し、前記最悪値が目標値以下ならば、以降のサーバに於いて前記対象とする事象を分解しない、ことを特徴とする請求項４または請求項５に記載の処理遅延確率算出装置とした。
【００３０】
このようにすることで、以降のサーバに於ける対象とする事象の分解と、その事象の計算とを省略し、短時間に処理遅延確率を算出することができる。
【００３１】
本発明によれば、ガベージコレクトによる処理遅延が、品質基準から外れる確率を算出することを可能とする処理遅延確率算出装置および処理遅延確率算出方法を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】第１の実施形態に於ける処理遅延確率算出装置の構成と動作とを示す図である。
【図２】第１の実施形態に於ける各入出力信号の詳細を示す図である。
【図３】第１の実施形態に於ける処理遅延確率算出装置の動作を示す図である。
【図４】第１の実施形態に於ける事象の分解を示す図である。
【図５】第１の実施形態に於ける処理遅延発生確率算出処理を示すフローチャートである。
【図６】第２の実施形態に於ける事象の分解を示す図である。
【図７】第２の実施形態に於ける事象の分解の詳細を示す図である。
【図８】第２の実施形態に於ける処理遅延発生確率算出処理を示すフローチャートである。
【図９】第２の実施形態に於ける事象分解処理を示すフローチャートである。
【図１０】マルチサーバシステムの処理モデルおよび遅延を示す図である。
【図１１】単体サーバに於けるガベージコレクト動作を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」という）について、適宜図面と数式とを参照しながら詳細に説明する。
（第１の実施形態）
【００３４】
図１は、第１の実施形態に於ける処理遅延確率算出装置１の構成と動作とを示す概略図である。
処理遅延確率算出装置１は、ＧＣ（ガベージコレクト）発生モデル入力手段１１と、サーバ跨がりモデル入力手段１２と、遅延時間目標値入力手段１３と、ＧＣ（ガベージコレクト）確率算出手段１４と、事象分解手段１５と、遅延確率算出手段１６と、処理遅延確率出力手段１７とを備えている。処理遅延確率算出装置１は、ガベージコレクトによる処理遅延確率を算出するものである。
【００３５】
ＧＣ発生モデル入力手段１１は、ユーザからの入力などに基づき、ガベージコレクトが発生するモデルを示すＧＣ発生モデル入力信号１１ａを、ＧＣ確率算出手段１４に出力するものである。
ＧＣ確率算出手段１４は、ＧＣ発生モデル入力信号１１ａに基づき、ガベージコレクトの発生確率と遅延とを算出するものである。
サーバ跨がりモデル入力手段１２は、ユーザからの入力などに基づき、複数のサーバ９が跨がっているモデル（図１０参照）を示すサーバ跨がりモデル入力信号１２ａを、事象分解手段１５に出力するものである。
【００３６】
事象分解手段１５は、ガベージコレクトの発生確率と遅延と、サーバ跨がりモデル入力信号１２ａとに基づき、各事象を分解して遅延確率算出手段１６に出力するものである。
遅延時間目標値入力手段１３は、ユーザからの入力などに基づき、ガベージコレクトによる遅延が許容できる目標値である遅延時間目標値入力信号１３ａを算出し、遅延確率算出手段１６に出力するものである。
遅延確率算出手段１６は、分解した各事象と、遅延時間目標値入力信号１３ａとに基づき、処理が遅延する確率を含んでいる遅延確率信号１６ａを算出し、処理遅延確率出力手段１７に出力するものである。
処理遅延確率出力手段１７は、遅延確率信号１６ａを、例えばモニタやプリンタなどに出力して表示するものである。
【００３７】
図２（ａ）〜（ｄ）は、各入力信号の情報要素である。
図２（ａ）は、ＧＣ発生モデル入力信号１１ａの情報要素である。
ＧＣ発生モデル入力信号１１ａは、サーバ台数（ｎ）の情報と、ｎ台分の各サーバ９に於けるＧＣ発生周期Ｔc、ＧＣ停止時間Ｔs、入力信号処理時間Ｔpの情報とを含んで構成されている。
図２（ｂ）は、サーバ跨がりモデル入力信号１２ａの構成要素である。
サーバ跨がりモデル入力信号１２ａは、サーバ台数（ｎ）の情報と、ｎ台分の各サーバ９の処理順の情報とを含んで構成されている。
図２（ｃ）は、遅延時間目標値入力信号１３ａの構成を示す図である。
遅延時間目標値入力信号１３ａは、ガベージコレクトによる遅延の最大目標値である遅延時間目標値の情報を含んで構成されている。
図２（ｄ）は、遅延確率信号１６ａの構成を示す図である。
遅延確率信号１６ａは、ガベージコレクトによる遅延が、この遅延時間目標値を超える確率である処理遅延確率の情報を含んで構成されている。ここでは、処理遅延確率が充分に低いモデルを設計するために、この処理遅延の確率が算出される。
【００３８】
図３は、第１の実施形態に於ける処理遅延確率算出装置１の動作を示す図である。
第１サーバ９−１に係るガベージコレクト発生モデルの情報は、ＧＣ発生周期Ｔc1、ＧＣ停止時間Ｔs1、入力信号処理時間Ｔp1である。第２サーバ９−２に係るガベージコレクト発生モデルの情報は、ＧＣ発生周期Ｔc2、ＧＣ停止時間Ｔs2、入力信号処理時間Ｔp2である。以下同様にして、第ｎサーバ９−ｎに係るガベージコレクト発生モデルの情報は、ＧＣ発生周期Ｔcn、ＧＣ停止時間Ｔsn、入力信号処理時間Ｔpnである。これらの情報は、ＧＣ確率算出手段１４に入力される。
【００３９】
ＧＣ確率算出手段１４の出力情報は、第１サーバ９−１に係るＧＣ発生確率ρ1およびＧＣ遅延時間ｔ1、第２サーバ９−２に係るＧＣ発生確率ρ2およびＧＣ遅延時間ｔ2、…、第ｎサーバ９−ｎに係るＧＣ発生確率ρnおよびＧＣ遅延時間ｔnである。これらの情報は、サーバ跨がりモデルの情報と共に、事象分解手段１５に入力される。
事象分解手段１５の出力情報は、２のｎ乗個に分解した各事象Ｐ1〜Ｐ2^nである。これらの情報は、遅延時間目標値の情報と共に、遅延確率算出手段１６に入力される。ここで、２＾ｎは、２のｎ乗を意味している。
遅延確率算出手段１６の出力信号は、第１の実施形態が目的とする遅延確率の情報である。
【００４０】
図４は、第１の実施形態に於ける事象の分解を示す図である。
入力信号６は、第１サーバ９−１、第２サーバ９−２、第３サーバ９−３、…、第ｎサーバ９−ｎによって、出力信号８に処理される。各ノードＲは、第ｉサーバ９−ｉ（ｉはｎ以下の自然数）に於いて、ガベージコレクトに遭遇した事象と、非遭遇の事象とに分解されたものを示している。
【００４１】
各事象Ｐ1〜Ｐ2^nは、第ｎサーバ９−ｎで分解した各事象を示すものである。入力信号６が第１サーバ９−１に入力されたのち、ｎ台のサーバ９を経由して出力信号８が生成されることにより、２のｎ乗個の各事象Ｐ1〜Ｐ2^nが発生する。
（各事象ＰiのＧＣ遭遇事象）
事象Ｐiが各サーバ９に於いてガベージコレクトに遭遇するか否かを示すＧＣ遭遇事象とは、入力信号６が該当するサーバ９で処理される際に、ガベージコレクトに遭遇したか否かを示す。事象ＰiのＧＣ遭遇事象を、以下の式（２）に示す。
【００４２】
【数２】
2014164526.tif 000004
【００４３】
ＧＣ遭遇事象は、例えば、ｉを二進数としたブール値で、かつ二進数の上位桁の「０」を「ＧＣに非遭遇」、「１」を「ＧＣに遭遇」としたものによって示される。第１の実施形態のＧＣ遭遇事象は、二進数の上位桁から順に、第１サーバ９−１〜第ｎサーバ９−ｎに割り当てている。図４に於いて、各事象Ｐ1〜Ｐ2^nのＧＣ遭遇事象は、ガベージコレクトに遭遇しなかった場合には「非」として、ガベージコレクトに遭遇した場合には「遭」として記載している。
しかし、これに限られず、ＧＣ遭遇事象は、二進数の桁をいずれかのサーバ９に一対一対応するように割り当てればよい。ＧＣ遭遇事象は、例えば、二進数の下位桁から順に、第１サーバ９−１〜第ｎサーバ９−ｎに割り当ててもよい。更にＧＣ遭遇事象は、ｉを二進数としたブール値で、かつ、「０」を「ＧＣに遭遇」、「１」を「ＧＣに非遭遇」としたもので示してもよい。
【００４４】
（事象Ｐｉの発生確率）
事象Ｐiの第ｊサーバ９−ｊでの発生確率σjは、第ｊサーバ９−ｊでのＧＣ遭遇事象が「ＧＣに非遭遇」の場合には、１．０から第ｊサーバ９−ｊでのＧＣ発生確率ρjを減算した確率であり、第ｊサーバ９−ｊでのＧＣ遭遇事象が「ＧＣに遭遇」の場合には、第ｊサーバ９−ｊでのＧＣ発生確率ρjである。
事象Ｐiの第ｊサーバ９−ｊでの発生確率σjを、以下の式（３）に示す。
【００４５】
【数３】
2014164526.tif 000005
【００４６】
事象Ｐiの発生確率σは、式（４）に示すように、事象Ｐiの第１サーバ９−１での発生確率σ1から、事象Ｐiの第ｎサーバ９−ｎでの発生確率σnまでを累積して乗算した値である。事象Ｐiの発生確率σを、以下の式（４）に示す。
【００４７】
【数４】
2014164526.tif 000006
【００４８】
（事象Ｐiの遅延時間）
事象Ｐiの第ｊサーバ９−ｊに於けるＧＣ遅延時間ｔjは、ガベージコレクトに遭遇しない場合は、０であり、ガベージコレクトに遭遇する場合は、第ｊサーバ９−ｊのＧＣ停止時間Ｔsjと同じである。
事象Ｐiの第ｊサーバ９−ｊでのＧＣ遅延時間ｔjを、以下の式（５）に示す。
【００４９】
【数５】
2014164526.tif 000007
【００５０】
事象ＰiのＧＣ遅延総和Ｔiは、第１サーバ９−１でのＧＣ遅延時間ｔ1から、第ｎサーバ９−ｎでのＧＣ遅延時間ｔnまでの総和である。事象ＰiのＧＣ遅延総和Ｔiを、以下の式（６）に示す。
【００５１】
【数６】
2014164526.tif 000008
【００５２】
処理遅延確率は、処理遅延が目標値を超える確率であり、すなわち、事象Ｐiの遅延が目標値を超えるものの発生確率φiの総和である。
【００５３】
図５は、第１の実施形態に於ける処理遅延発生確率算出処理を示すフローチャートである。
処理遅延確率算出装置１は、ユーザからの入力などに基づき、ＧＣ発生モデル入力手段１１がＧＣ発生モデル入力信号１１ａを出力し、サーバ跨がりモデル入力手段１２がサーバ跨がりモデル入力信号１２ａを出力し、遅延時間目標値入力手段１３が遅延時間目標値入力信号１３ａを出力することにより、その処理を開始する。
【００５４】
ステップＳ１０に於いて、処理遅延確率算出装置１の遅延確率算出手段１６は、処理遅延確率をゼロで初期化する。
ステップＳ１１〜Ｓ１３に於いて、事象分解手段１５は、第１サーバ９−１〜第ｎサーバ９−ｎに於ける処理を繰り返す。
ステップＳ１２に於いて、事象分解手段１５は、当該サーバ９に於ける事象Ｐの発生確率を算出する。
ステップＳ１３に於いて、事象分解手段１５は、第１サーバ９−１〜第ｎサーバ９−ｎに於ける処理を繰り返したか否かを判断する。事象分解手段１５は、当該判断条件が成立しなかったならば、ステップＳ１１の処理に戻り、当該判断条件が成立したならば、ステップＳ１４の処理を行う。
【００５５】
ステップＳ１４に於いて、事象分解手段１５は、第１サーバ９−１〜第ｎサーバ９−ｎでのＧＣ遭遇／非遭遇に係る全てのパターンのリストを作成する。第１サーバ９−１〜第ｎサーバ９−ｎそれぞれで、出力信号がＧＣに遭遇するパターンおよび出力信号がＧＣに遭遇しないパターンが発生するため、パターンの個数は２ｎ個となる。
ステップＳ１５〜Ｓ２５に於いて、事象分解手段１５は、２n個の各パターン（事象）について、それぞれ処理を繰り返す。
ステップＳ１６〜Ｓ２０に於いて、事象分解手段１５は、第１サーバ９−１〜第ｎサーバ９−ｎに係る処理を繰り返す。
【００５６】
ステップＳ１７に於いて、事象分解手段１５は、当該事象Ｐが、当該サーバ９に於いてガベージコレクトに遭遇したか否かを判断する。事象分解手段１５は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１８の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ１９の処理を行う。
ステップＳ１８に於いて、事象分解手段１５は、当該サーバ９のＧＣ停止時間Ｔsを、当該サーバ９に於ける当該事象Ｐの遅延に設定し、ステップＳ２０の処理を行う。
ステップＳ１９に於いて、事象分解手段１５は、当該サーバ９に於ける当該事象Ｐの遅延時間を０に設定する。
【００５７】
ステップＳ２０に於いて、事象分解手段１５は、第１サーバ９−１〜第ｎサーバ９−ｎに係る処理を全て繰り返したか否かを判断する。事象分解手段１５は、当該判断条件が成立しなかったならば、ステップＳ１６の処理に戻り、当該判断条件が成立したならば、ステップＳ２１の処理を行う。
ステップＳ２１に於いて、事象分解手段１５は、当該事象Ｐの発生確率を算出する。当該事象Ｐの発生確率は、当該事象Ｐの各サーバ９に於ける発生確率を累積して乗算することによって求めることができる。
ステップＳ２２に於いて、事象分解手段１５は、当該事象ＰのＧＣ遅延を算出する。当該事象ＰのＧＣ遅延は、当該事象Ｐの各サーバ９に於けるＧＣ遅延の総和によって求めることができる。
【００５８】
ステップＳ２３に於いて、遅延確率算出手段１６は、当該事象ＰのＧＣ遅延総和が目標時間を超えているか否かを判断する。遅延確率算出手段１６は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ２４の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ２５の処理を行う。
ステップＳ２４に於いて、遅延確率算出手段１６は、当該事象Ｐの発生確率を処理遅延確率に加算する。
ステップＳ２５に於いて、事象分解手段１５は、２n個の各パターン（事象）について、それぞれ処理を繰り返したか否かを判断する。事象分解手段１５は、当該判断条件が成立しなかったならば、ステップＳ１５の処理に戻り、当該判断条件が成立したならば、図５の処理を終了する。
【００５９】
このように、処理遅延確率算出装置１は、入力信号６が複数のサーバ９にて処理されるシステムを設計する際に用いられる。処理遅延確率算出装置１は、各サーバ９でガベージコレクトに遭遇する場合と、ガベージコレクトに遭遇しない場合とを事象の分解によって網羅し、網羅した事象それぞれの確率およびガベージコレクトによる遅延を算出する。これにより、処理遅延確率算出装置１は、ガベージコレクトによる処理遅延が品質基準から外れる処理遅延確率を算出することができる。
【００６０】
処理遅延確率の目標値を、例えば１００万分の１として決定し、これが達成できない場合は、各サーバ９のＧＣ発生周期Ｔcを長くしたり、ＧＣ停止時間Ｔsを短くしたり、入力信号処理時間Ｔpを短くすることにより、ＧＣ発生確率を下げることが必要である。これらの調整により、目標値を超える遅延の発生確率を下げることができる。
多くのプロトコルでは、送信後の所定時間内に送信先からの応答がない場合、送信した信号を再送するように既定されている。ＨＴＴＰ（Hypertext Transfer Protocol）やＳＩＰ（Session Initiation Protocol）などのプロトコルでは、初回の信号再送時間が５００ｍＳである。再送によってシステムの応答が遅れるため、再送の発生頻度は、システムの品質に関わるものである。信号再送時間から信号処理時間と信号転送時間とを除くと、信号を再送しないことを前提とした、ガベージコレクトによる遅延総和の目標値が求められる。この場合、処理遅延確率は再送発生確率と等しい。
【００６１】
（第１の実施形態の効果）
以上説明した第１の実施形態では、次の（Ａ）〜（Ｄ）のような効果がある。
（Ａ）  処理遅延確率算出装置１は、ガベージコレクトの遅延により所定時間内に応答が返せるか否かという観点で、ガベージコレクトによる処理遅延が品質基準から外れる確率を算出することができる。これにより、当該入力信号に係る再送発生確率を所望の値以下とすることができる。
【００６２】
（Ｂ）  ある事象のガベージコレクトの遅延が目標値を超えている場合、それは品質に影響のある事象である。よって、品質に影響のある事象の確率の総和を算出することで、ガベージコレクトの遅延が目標値を超える確率を算出している。ガベージコレクトの遅延による信号の再送が全く発生しないようにしようとすると、ガベージコレクトの遅延を厳しく抑制するようにチューニングしなければならない。殆どの場合では、遅延とスループットはトレードオフの関係にあるので、このチューニングによりスループットは低下する。ガベージコレクトに遭遇する確率は、１／１００程度であり低い。複数のサーバ９でガベージコレクトに遭遇することによる再送は極めて発生確率が低く、これを考慮せず再送を全く発生させないチューニングを行うことは必要以上の品質となり、効率の点で問題となる場合が多い。第１の実施形態では、品質の目標値として再送の発生確率の目標値を決め、その目標値内に発生確率を抑制するようにチューニングすることによって、スループットと品質の両方を最適とするチューニングを行うことができる。
【００６３】
（Ｃ）  各サーバ９単体に於けるガベージコレクトの発生確率と遅延とを測定することにより、複数のサーバ９が連携して処理するシステムに於けるガベージコレクト発生確率と遅延とを容易に算出することができる。
【００６４】
（Ｄ）  各サーバ９に於ける事象を、ガベージコレクトの遭遇の有無によって分解し、簡易的にモデル化している。これにより、処理遅延確率算出装置１は、容易にガベージコレクト発生確率を算出することができる。
【００６５】
（第２の実施形態）
第１の実施形態の処理遅延確率算出装置１は、処理遅延が目標値を超える確率を求めるにあたり、サーバ９の台数ｎが大きな値となると、事象Ｐｉのパターン数が極めて大きな値となるので、計算量が多大となる。第２の実施形態の処理遅延確率算出装置１は、サーバ９の台数ｎが大きな場合であっても、その計算量を削減可能である。
【００６６】
図６は、第２の実施形態に於ける事象の分解を示す図である。
事象Ｑj,iは、第ｊサーバ９−ｊに於いて、ガベージコレクトに遭遇したか否かの評価が終わったものである。事象Ｑj,iは、第ｊサーバ９−ｊに於いて、ガベージコレクト遭遇の有無の２値がｊ個組合わされた分、すなわち、２のｊ乗個だけ存在する。事象Ｑj,iについて、以下の項目を評価する。
【００６７】
（事象Ｑj,iの発生確率）
事象Ｑj,iの第ｋサーバ９−ｋでの発生確率φj,ikは、ガベージコレクト遭遇事象が「非遭遇」の場合、１．０から第ｋサーバ９−ｋでのＧＣ発生確率ρkを減算したものであり、ガベージコレクト遭遇事象が「遭遇」の場合、第ｋサーバ９−ｋでのＧＣ発生確率ρkと等しい。
【００６８】
【数７】
2014164526.tif 000009
【００６９】
事象Ｑj,iの発生確率φj,iは、事象Ｑj,iの第１サーバ９−１での発生確率φj,i1から、事象Ｑj,iの第ｊサーバ９−ｊでの発生確率φj,ijまでを累積して乗算した値である。
【００７０】
【数８】
2014164526.tif 000010
【００７１】
（事象Ｑj,iの遅延時間）
事象Ｑj,iの第ｋサーバ９−ｋでのＧＣ遅延時間ｔkは、ガベージコレクトに遭遇しないならば０であり、ガベージコレクトに遭遇するならば第ｋサーバ９−ｋのＧＣ停止時間Ｔskと同一である。
【００７２】
【数９】
2014164526.tif 000011
【００７３】
事象Ｑj,iのＧＣ遅延総和Ｔj,iは、事象Ｑj,iの第１サーバ９−１でのＧＣ遅延時間ｔ1から、事象Ｑj,iの第ｊサーバ９−ｊでのＧＣ遅延時間ｔjまでの総和である。
【００７４】
【数１０】
2014164526.tif 000012
【００７５】
図７は、第２の実施形態に於ける事象の分解の詳細を示す図である。
事象Ｑj,iが、第ｊ＋１サーバ９−（ｊ＋１）に於いて、ガベージコレクトに遭遇しない事象Ｑj+1,2i-1と、ガベージコレクトに遭遇する事象Ｑj+1,2iとに分解した際の確率と遅延時間とを示すものである。
事象Ｑj,iが発生する確率は、発生確率φj,iである。事象Ｑj,iのＧＣ遅延総和Ｔj,iは、第１サーバ９−１から第ｊサーバ９−ｊまでのガベージコレクトによる遅延時間の総和である。事象Ｑj,iのＧＣ遅延の最悪値Ｗは、事象Ｑj,iのＧＣ遅延総和Ｔj,iと、第ｊ＋１サーバ９−（ｊ＋１）でのＧＣ遅延時間ｔj+1から第ｎサーバ９−ｎでのＧＣ遅延時間ｔnまでの総和との和であり、以下の式（１１）で示される。
【００７６】
【数１１】
2014164526.tif 000013
【００７７】
事象Ｑj,iのＧＣ遅延総和Ｔj,iが、遅延の目標値を超えるならば、事象Ｑj.iと、この事象Ｑj.iを再帰的に分解した全ての事象は、処理遅延の目標超えが確定する。そのため、処理遅延確率算出装置１は、事象Ｑj,iの分解を停止し、以降の事象Ｑj+1,2i-1や事象Ｑj+1,2iなどの計算は行わない。
【００７８】
事象Ｑj,iのＧＣ遅延の最悪値Ｗj,iが目標値以下ならば、事象Ｑj,iと、この事象Ｑj.iを分解した全ての事象は、処理遅延が目標値を超えないことが確定する。そのため、処理遅延確率算出装置１は、事象Ｑj,iの分解を停止し、以降の事象Ｑj+1,2i-1や事象Ｑj+1,2iなどの計算は行わない。
【００７９】
事象Ｑj,iの遅延が、上記したいずれでもない場合、第ｊ＋１サーバ９−（ｊ＋１）にてガベージコレクトに遭遇しない事象Ｑj+1,2i-1と、第ｊ＋１サーバ９−（ｊ＋１）にてガベージコレクトに遭遇した事象Ｑj+1,2iに分解し、分解した各事象の判定処理を再帰的に行う。
第ｊ＋１サーバ９−（ｊ＋１）でガベージコレクトに遭遇しない確率は、以下の式（１２）で示される。
【００８０】
【数１２】
2014164526.tif 000014
【００８１】
事象Ｑj+1,2i-1の発生確率φj+1,2i-1は、事象Ｑj,iの発生確率φj,iに、第ｊ＋１サーバ９−（ｊ＋１）でガベージコレクトに遭遇しない確率を乗算した値であり、以下の式（１３）で示される。
【００８２】
【数１３】
2014164526.tif 000015
【００８３】
この事象Ｑj+1,2i-1のＧＣ遅延総和Ｔj+1,2i-1は、事象Ｑj,iのＧＣ遅延総和Ｔj,iと等しく、以下の式（１４）で示される。
【００８４】
【数１４】
2014164526.tif 000016
【００８５】
第ｊ＋１サーバ９−（ｊ＋１）でガベージコレクトに遭遇する確率は、以下の式（１５）で示される。
【００８６】
【数１５】
2014164526.tif 000017
【００８７】
事象Ｑj+1,2iの発生確率φj+1,2iは、事象Ｑj,iの発生確率φj,iに、第ｊ＋１サーバ９−（ｊ＋１）でガベージコレクトに遭遇する確率を乗算した値であり、以下の式（１６）で示される。
【００８８】
【数１６】
2014164526.tif 000018
【００８９】
この事象Ｑj+1,2iのＧＣ遅延総和Ｔj+1,2iは、事象Ｑj,iのＧＣ遅延総和Ｔj,iに、第ｊ＋１サーバ９−（ｊ＋１）でのＧＣ遅延時間ｔj+1を加算したものとなり、以下の式（１７）で示される。
【００９０】
【数１７】
2014164526.tif 000019
【００９１】
上記計算を踏まえて、処理遅延確率は、処理遅延の目標値超えが確定した各事象Ｑj,iの確率の総和となる。
【００９２】
図８は、第２の実施形態に於ける処理遅延発生確率算出処理を示すフローチャートである。
処理遅延発生確率算出装置１は、ＧＣ発生モデル入力手段１１にＧＣ発生モデルが入力され、サーバ跨がりモデル入力手段１２にサーバ跨がりモデルが入力され、遅延時間目標値入力手段１３に遅延時間目標値が入力されると、処理遅延発生確率算出処理を開始する。
【００９３】
ステップＳ３０に於いて、ＧＣ確率算出手段１４は、ガベージコレクトによる遅延の大きなものからサーバ９の順序を作成する。以下では特に断りなく、遅延順の第１番目のサーバ９から第ｎ番目のサーバ９を、それぞれ第１サーバ９−１〜第ｎサーバ９−ｎとして記載している。
ステップＳ３１に於いて、遅延確率算出手段１６は、処理遅延確率をゼロで初期化する。
ステップＳ３２に於いて、遅延確率算出手段１６は、処理対象を第１サーバ９−１に設定する。
【００９４】
ステップＳ３３に於いて、遅延確率算出手段１６は、初期事象の発生確率を１．０に、初期事象の遅延総和を０．０に設定する。
ステップＳ３４に於いて、遅延確率算出手段１６は、事象分解処理を行う。遅延確率算出手段１６は、ステップＳ３４の事象分解処理が終了すると、図８の処理を終了する。
【００９５】
第２の実施形態の処理遅延確率算出装置１は、事象の分解を遅延の大きな順から行っている。ガベージコレクトに遭遇するか否かと、ガベージコレクトによる停止時間とは、各サーバ９に於いて独立である。よって、処理遅延確率算出装置１は、実際の処理順番に関係なく、ＧＣ遅延時間ｔの大きいサーバ９から順に計算した方が、ガベージコレクトによる処理遅延が目標値を超えるか否かが早期に確定する。その方が計算効率がよいためである。
【００９６】
図９は、第２の実施形態に於ける事象分解処理を示すフローチャートである。
図８のステップＳ３４の処理から呼び出されると、処理遅延確率算出装置１は、事象分解処理を開始する。または、事象分解処理に於けるステップＳ４７，Ｓ５０の処理から呼び出されると、処理遅延確率算出装置１は、再帰的に事象分解処理を開始する。
【００９７】
ステップＳ４０に於いて、遅延確率算出手段１６は、処理対象の事象（以下、「当該事象」と記載する。）のＧＣ遅延総和が、目標時間を超えているか否かを判断する。遅延確率算出手段１６は、当該判断条件が成立しないならば（Ｎｏ）、ステップＳ４２の処理を行い、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ４１の処理を行う。
【００９８】
ステップＳ４１に於いて、遅延確率算出手段１６は、当該事象の発生確率を、処理遅延確率に加算し、図９の事象分解処理を終了する。
ステップＳ４２に於いて、事象分解手段１５は、当該事象が第ｎサーバ９−ｎで処理されたものであるか否かを判断する。当該判断条件は、この事象分解処理が再帰的にｎ回呼び出されたものであるか否かによって判断することができる。事象分解手段１５は、当該判断条件が成立しないならば（Ｎｏ）、ステップＳ４３の処理を行い、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、図９の事象分解処理を終了する。
【００９９】
ステップＳ４３に於いて、事象分解手段１５は、当該事象の遅延総和の最悪値を算出する。
ステップＳ４４に於いて、遅延確率算出手段１６は、遅延総和の最悪値が目標時間以下であるか否かを判断する。遅延確率算出手段１６は、当該判断条件が成立しないならば（Ｎｏ）、ステップＳ４５の処理を行い、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、図９の事象分解処理を終了する。
【０１００】
ステップＳ４５に於いて、事象分解手段１５は、ガベージコレクトに遭遇する事象に分解し、その事象の発生確率と遅延総和とを算出する。
ステップＳ４６に於いて、事象分解手段１５は、処理対象を、この処理の次のサーバ９に設定する。
ステップＳ４７に於いて、事象分解手段１５は、事象分解処理を再帰的に呼び出す。これにより、事象分解手段１５は、分解したＧＣ遭遇事象を更に分解する。
【０１０１】
ステップＳ４８に於いて、ガベージコレクトに遭遇しない事象に分解し、その事象の発生確率と遅延総和とを算出する。
ステップＳ４９に於いて、事象分解手段１５は、処理対象を、この処理の次のサーバ９に設定する。
ステップＳ５０に於いて、事象分解手段１５は、事象分解処理を再帰的に呼び出す。これにより、事象分解手段１５は、分解したＧＣ非遭遇事象を更に分解する。事象分解手段１５は、ステップＳ５０の事象分解処理が終了したならば、図９の処理を終了する。
【０１０２】
（第２の実施形態の効果）
以上説明した第２の実施形態では、次の（Ｅ）〜（Ｈ）のような効果がある。
【０１０３】
（Ｅ）  事象分解手段１５は、再帰的に事象を分解している。これにより、事象分解手段１５は、対象とする事象の帰趨が判断できた際に、その事象の分解を停止して、短時間に処理遅延確率を算出することができる。
【０１０４】
（Ｆ）  事象分解手段１５は、遅延の大きなサーバ９から順番に、再帰的な事象の分解を行っている。これにより、事象分解手段１５は、処理遅延の総和が目標値を超える事象を早期に検出して、その事象の分解を停止できるので、計算量を削減して短時間に処理遅延確率を算出することができる。
【０１０５】
（Ｇ）  事象分解手段１５は、分解した事象の途中で、事象に係る遅延時間総和が目標値を超えるならば、その事象の発生確率を処理遅延確率に加算して、以降は事象の分解を停止している。これにより、事象分解手段１５は、以降の計算を省略して短時間に処理遅延確率を算出することができる。
【０１０６】
（Ｈ）  事象分解手段１５は、事象の分解の途中で、前記対象とする事象の遅延の最悪値を算出し、前記最悪値が目標値以下であることが確定したならば、すなわち事象に係る遅延時間総和が目標値を超えないことが確定したならば、以降は事象の分解を停止している。このようにすることで、事象分解手段１５は、以降のサーバ９に於いて、対象とする事象の分解と、その事象の計算とを省略し、短時間に処理遅延確率を算出することができる。
【０１０７】
（変形例）
本発明は、上記実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更実施が可能であり、例えば、次の（ａ），（ｂ）のようなものがある。
【０１０８】
（ａ）  第１、第２の実施形態の処理遅延確率算出装置１は、サーバ跨がりモデル入力信号１２ａを事象分解手段１５に入力している。しかし、これに限られず、処理遅延確率算出装置１は、サーバ跨がりモデル入力信号１２ａを入力しなくてもよい。ガベージコレクトによる遅延は、各サーバ９の処理順番に依存しないためである。
【０１０９】
（ｂ）  第１の実施形態の処理遅延確率算出装置１は、遅延時間目標値入力信号１３ａを遅延確率算出手段１６に入力したのちに、処理遅延確率算出処理を行っている。しかし、これに限られず、２n個の各事象Ｐに分解したのちに、遅延時間目標値入力信号１３ａを入力、この目標値を超える事象Ｐに係る発生確率を加算してもよい。
【符号の説明】
【０１１０】
１  処理遅延確率算出装置
１１  ＧＣ発生モデル入力手段  （ガベージコレクト発生モデル入力手段）
１１ａ  ＧＣ発生モデル入力信号  （ガベージコレクト発生モデル入力信号）
１２  サーバ跨がりモデル入力手段
１２ａ  サーバ跨がりモデル入力信号
１３  遅延時間目標値入力手段
１３ａ  遅延時間目標値入力信号
１４  ＧＣ確率算出手段  （ガベージコレクト確率算出手段）
１５  事象分解手段
１６  遅延確率算出手段
１６ａ  遅延確率信号
１７  処理遅延確率出力手段
５  マルチサーバシステム
６  入力信号
７  タスク
８  出力信号
９  サーバ
９１  アプリケーション
９２  実行環境
【図１】
2014164526.tif 000020
【図２】
2014164526.tif 000021
【図３】
2014164526.tif 000022
【図４】
2014164526.tif 000023
【図５】
2014164526.tif 000024
【図６】
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【図７】
2014164526.tif 000026
【図８】
2014164526.tif 000027
【図９】
2014164526.tif 000028
【図１０】
2014164526.tif 000029
【図１１】
2014164526.tif 000030