(57)【要約】      （修正有）【課題】想定したリソース使用量をもとに仮想マシンが配置されるシステムにおいて、リソース競合に対して迅速に対応する。【解決手段】仮想マシン管理装置１００は、想定ワークロード情報記憶部１７０と、対処候補抽出部１２０とを含む。想定ワークロード情報記憶部１７０は、物理マシン２００上で動作する複数の仮想マシン３００の各々対応に、リソースの使用量の想定値である想定ワークロードを記憶する。対処候補抽出部１２０は、物理マシン２００においてリソース不足が発生する可能性がある場合に、当該物理マシン２００上で動作する複数の仮想マシン３００の各々における、リソースの使用量の想定ワークロードからの超過量をもとに、対処すべき仮想マシン３００を抽出し、当該抽出された仮想マシン３００の識別子を出力する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
物理マシン上で動作する複数の仮想マシンの各々対応に、リソースの使用量の想定値である想定ワークロードを記憶する想定ワークロード記憶手段と、
前記物理マシンにおいてリソース不足が発生する可能性がある場合に、当該物理マシン上で動作する複数の仮想マシンの各々における、リソースの使用量の前記想定ワークロードからの超過量をもとに、対処すべき仮想マシンを抽出し、当該抽出された仮想マシンの識別子を出力する対処候補抽出手段と、
を含む仮想マシン管理装置。
【請求項２】
前記対処候補抽出手段は、前記リソースの使用量の前記想定ワークロードからの超過量の所定期間の積算値が他の仮想マシンよりも多い仮想マシンを、前記対処すべき仮想マシンとして抽出する
請求項１に記載の仮想マシン管理装置。
【請求項３】
前記対処候補抽出手段は、前記物理マシンのリソースの使用量の履歴をもとに、当該物理マシンにおいてリソース不足が発生する可能性があるかどうかを判定する
請求項１または２に記載の仮想マシン管理装置。
【請求項４】
さらに、前記物理マシン上で動作する複数の仮想マシンの各々対応に、前記リソースの使用量の上限値である契約リソース量を記憶する契約リソース量記憶手段を備え、
前記対処候補抽出手段は、前記リソースの使用量の前記想定ワークロードからの超過量を、前記契約リソース量と前記想定ワークロードとの差異に応じて小さくなる係数で重み付けした傾斜超過量をもとに、前記対処すべき仮想マシンを抽出する
請求項１乃至３のいずれかに記載の仮想マシン管理装置。
【請求項５】
前記想定ワークロード記憶手段は、前記物理マシン上で動作する複数の仮想マシンの各々対応に、複数のリソースの各々の前記想定ワークロードを記憶し、
前記契約リソース量記憶手段は、前記物理マシン上で動作する複数の仮想マシンの各々対応に、複数のリソースの各々の前記契約リソース量を記憶し、
前記対処候補抽出手段は、前記傾斜超過量を、前記複数のリソースの各々の使用量の前記想定ワークロードからの超過量を当該リソースに係る前記係数で重み付けして合算することにより算出する
請求項４に記載の仮想マシン管理装置。
【請求項６】
前記物理マシン上で動作する複数の仮想マシンの前記想定ワークロードの合計は、当該物理マシンが有するリソース量以下である
請求項１乃至５のいずれかに記載の仮想マシン管理装置。
【請求項７】
物理マシン上で動作する複数の仮想マシンの各々対応に、リソースの使用量の想定値である想定ワークロードを記憶し、
前記物理マシンにおいてリソース不足が発生する可能性がある場合に、当該物理マシン上で動作する複数の仮想マシンの各々における、リソースの使用量の前記想定ワークロードからの超過量をもとに、対処すべき仮想マシンを抽出し、当該抽出された仮想マシンの識別子を出力する、
仮想マシン管理方法。
【請求項８】
前記対処すべき仮想マシンを抽出する場合、前記リソースの使用量の前記想定ワークロードからの超過量の所定期間の積算値が他の仮想マシンよりも多い仮想マシンを、前記対処すべき仮想マシンとして抽出する
請求項７に記載の仮想マシン管理方法。
【請求項９】
コンピュータに、
物理マシン上で動作する複数の仮想マシンの各々対応に、リソースの使用量の想定値である想定ワークロードを記憶し、
前記物理マシンにおいてリソース不足が発生する可能性がある場合に、当該物理マシン上で動作する複数の仮想マシンの各々における、リソースの使用量の前記想定ワークロードからの超過量をもとに、対処すべき仮想マシンを抽出し、当該抽出された仮想マシンの識別子を出力する、
処理を実行させるプログラム。
【請求項１０】
前記対処すべき仮想マシンを抽出する場合、前記リソースの使用量の前記想定ワークロードからの超過量の所定期間の積算値が他の仮想マシンよりも多い仮想マシンを、対処すべき仮想マシンとして抽出する
処理を実行させる、請求項９に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、仮想マシン管理装置、仮想マシン管理方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
仮想マシン技術を活用したデータセンター等のシステムでは、仮想マシンの構築を希望する顧客とシステムを運営する事業者との間の契約に基づいて、システム内の物理マシン等のＩＴ（Information Technology）リソースが、顧客に割り当てられる。
【０００３】
このような仮想マシン技術を活用したシステムにおける、リソースの割り当てに関する技術が、例えば、特許文献１〜３に開示されている。
【０００４】
特許文献１に記載の資源管理サーバは、定期的に仮想マシンのリソース使用量を収集し、リソースの使用状態の相関関係を算出する。そして、資源管理サーバは、リソース使用量の予測値と算出した相関関係を基に、各仮想マシンへのリソース割り当てを行う。
【０００５】
特許文献２に記載のリソース割当装置は、各仮想マシンのリソース使用量の実測値に基づいて、リソース使用量の予測値と予測負荷の変化度合いを計算する。そして、リソース割当装置は、リソース使用量の予測値と予測負荷の変化度合いを基に、各仮想マシンの適切なリソース要求量を算出して、各仮想マシンに割り当てることにより、仮想マシンの集約率を高める。
【０００６】
特許文献３に記載のクラスタシステムは、仮想マシン内で実行されるアプリケーションの性能データを解析し、仮想マシンの利用率が所定の閾値を越える場合、仮想マシンを他のノードへ移動する。
【０００７】
なお、関連技術として、特許文献４には、コンピュータのリソース消費レベルが、所定の閾値を超えた場合に、コンピュータ上の仮想サーバ等を他のコンピュータに移動する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００４−１９９５６１号公報
【特許文献２】特開２０１１−１７０８７号公報
【特許文献３】特開２００６−２４４４８１号公報
【特許文献４】特表２００５−５０１３３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上述の仮想マシン技術を活用したシステムでは、一般に、顧客の仮想マシンが、契約したリソース量の上限までリソースを使い切ることは少ない。このため、事業者は、物理マシンの利用効率を高めるために、各仮想マシンが使用するリソース量を想定し、想定したリソース使用量の総和が物理マシンの保有するリソース量に収まるように、各仮想マシンの物理マシンへの配置を決定する。この場合、各顧客の仮想マシンの契約リソース量の総和は、物理マシンの保有するリソース量を超えることがある。
【００１０】
ここで、仮想マシンが、想定したリソース使用量を超えてリソースを使用した場合、各仮想マシンが使用するリソースに競合（リソースの不足）が発生する。リソースの不足は、仮想マシンにより提供されるサービスの性能劣化、または、サービスの停止を引き起こす可能性があるため、迅速に検出し、例えば、当該仮想マシンの他の物理マシンへの移動等の対処を行う必要がある。
【００１１】
特許文献１や特許文献２に記載された技術は、各仮想マシンのリソース使用量の実測値を基に、予測値を算出し、各仮想マシンへのリソースの割り当てを決定することにより、仮想マシン全体を再配置する。このため、上述のような、想定したリソース使用量の超過よるリソース不足に、迅速に対応することはできない。また、特許文献３に記載された技術は、仮想マシンの利用率が所定の閾値を越える場合、仮想マシンを他のノードへ移動する。このため、物理マシンのリソース量に余裕があり、リソースの不足が無い状態であっても、必要の無い仮想マシンの移動が実施されることがある。
【００１２】
本発明の目的は、上述した課題を解決し、想定したリソース使用量をもとに仮想マシンが配置されるシステムにおいて、リソース競合に対して迅速に対応が可能な、仮想マシン管理装置、仮想マシン管理方法、及び、プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の仮想マシン管理装置は、物理マシン上で動作する複数の仮想マシンの各々対応に、リソースの使用量の想定値である想定ワークロードを記憶する想定ワークロード記憶手段と、前記物理マシンにおいてリソース不足が発生する可能性がある場合に、当該物理マシン上で動作する複数の仮想マシンの各々における、リソースの使用量の前記想定ワークロードからの超過量をもとに、対処すべき仮想マシンを抽出し、当該抽出された仮想マシンの識別子を出力する対処候補抽出手段と、を含む。
【００１４】
本発明の仮想マシン管理方法は、物理マシン上で動作する複数の仮想マシンの各々対応に、リソースの使用量の想定値である想定ワークロードを記憶し、前記物理マシンにおいてリソース不足が発生する可能性がある場合に、当該物理マシン上で動作する複数の仮想マシンの各々における、リソースの使用量の前記想定ワークロードからの超過量をもとに、対処すべき仮想マシンを抽出し、当該抽出された仮想マシンの識別子を出力する。
【００１５】
本発明のプログラムは、コンピュータに、物理マシン上で動作する複数の仮想マシンの各々対応に、リソースの使用量の想定値である想定ワークロードを記憶し、前記物理マシンにおいてリソース不足が発生する可能性がある場合に、当該物理マシン上で動作する複数の仮想マシンの各々における、リソースの使用量の前記想定ワークロードからの超過量をもとに、対処すべき仮想マシンを抽出し、当該抽出された仮想マシンの識別子を出力する、処理を実行させる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の効果は、想定したリソース使用量をもとに仮想マシンが配置されるシステムにおいて、リソース競合に対して迅速に対応できることである。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態における、仮想マシン管理システムの構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態における、仮想マシン管理装置１００の処理を示すフローチャートである。
【図４】本発明の第１の実施形態における、物理マシン使用情報１４１の例を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施形態における、仮想マシン使用情報１５１の例を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施形態における、契約情報１６１の例を示す図である。
【図７】本発明の第１の実施形態における、想定ワークロード情報１７１の例を示す図である。
【図８】本発明の第１の実施形態における、リソース使用量の超過量の算出結果の例を示す図である。
【図９】本発明の第１の実施形態における、リソース使用量の超過量の算出結果の他の例を示す図である。
【図１０】本発明の第１の実施形態における、傾斜係数の算出結果の例を示す図である。
【図１１】本発明の第１の実施形態における、傾斜超過量の算出結果の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
（第１の実施の形態）
次に、本発明の第１の実施の形態について説明する。
【００１９】
はじめに、本発明の第１の実施の形態の構成について説明する。図２は、本発明の第１の実施の形態における、仮想マシン管理システムの構成を示すブロック図である。
【００２０】
図２を参照すると、本発明の第１の実施の形態の仮想マシン管理システムは、仮想マシン管理装置１００と物理マシン２００を含む。
【００２１】
物理マシン２００（２００ａ、２００ｂ、…）は、例えば、データセンター等に備えられる、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、メモリ、ディスク等のリソースを含むコンピュータである。物理マシン２００上には、例えば、データセンターの顧客等の要求に応じて、管理者等により、仮想マシン３００（３００ａ、３００ｂ、３００ｃ、…）が配置される。仮想マシン３００では、例えば顧客等が、仮想マシン３００上にＯＳ（Operating System）やミドルウェア、アプリケーション等、各種プログラムモジュールを配備することにより、所定のサービスを提供するためのシステム（以下、顧客システムとする）が構築される。
【００２２】
仮想マシン管理装置１００は、リソース使用量取得部１１０、対処候補抽出部１２０、対処候補出力部１３０、物理マシン使用情報記憶部１４０、仮想マシン使用情報記憶部１５０、契約情報記憶部１６０、及び、想定ワークロード情報記憶部１７０を含む。
【００２３】
ここで、物理マシン使用情報記憶部１４０は、物理マシン使用情報１４１を記憶する。物理マシン使用情報１４１は、物理マシン２００におけるリソース使用量の履歴を示す。図４は本発明の第１の実施形態における、物理マシン使用情報１４１の例を示す図である。図４の物理マシン使用情報１４１の例では、各物理マシン２００について、月ごとのリソース使用量（ＣＰＵ使用率の最大値、メモリ使用量、及び、ディスク使用量）が記録されている。
【００２４】
仮想マシン使用情報記憶部１５０は、仮想マシン使用情報１５１を記憶する。仮想マシン使用情報１５１は、仮想マシン３００におけるリソース使用量の履歴を示す。図５は本発明の第１の実施形態における、仮想マシン使用情報１５１の例を示す図である。図５の仮想マシン使用情報１５１の例では、各仮想マシン３００について、月ごとのリソース使用量（ＣＰＵ使用率の最大値、メモリ使用量、及び、ディスク使用量）が記録されている。
【００２５】
契約情報記憶部１６０は、契約情報１６１を記憶する。契約情報１６１は、例えば、データセンターの事業者と顧客との間の契約等により、仮想マシン３００へ提供することが約束されているリソース量の上限値、すなわち、仮想マシン３００が使用可能なリソース量の上限値（以下、契約リソース量とする）を示す。図６は本発明の第１の実施形態における、契約情報１６１の例を示す図である。図６の契約情報１６１の例では、各仮想マシン３００について、リソース（ＣＰＵ使用率、メモリ使用量、及び、ディスク使用量）ごとの契約リソース量が記録されている。契約情報１６１は、予め、データセンターの管理者等により設定される。
【００２６】
想定ワークロード情報記憶部１７０は、想定ワークロード情報１７１を記憶する。想定ワークロード情報１７１は、例えば、データセンターの管理者等が想定した、仮想マシン３００のリソース使用量（以下、想定ワークロードとする）を示す。図７は本発明の第１の実施形態における、想定ワークロード情報１７１の例を示す図である。図７の想定ワークロード情報１７１の例では、各仮想マシン３００について、リソース（ＣＰＵ使用率、メモリ使用量、及び、ディスク使用量）ごとの想定ワークロードが記録されている。想定ワークロード情報１７１は、予め、データセンターの管理者等により設定される。
【００２７】
ここで、想定ワークロードは、例えば、管理者等が、仮想マシン３００上で構築される顧客システムと類似したシステムのリソース使用量の実績を基に、顧客システムのリソース使用量を推測することにより決定される。また、管理者等は、予め用意された性能目標値とリソース使用量との関係を基に、顧客システムの性能目標値に対する想定ワークロードを決定してもよい。
【００２８】
なお、各仮想マシン３００の想定ワークロードは、当該仮想マシン３００の契約リソース量よりも常に小さいと仮定する。また、仮想マシン３００の物理マシン２００への配置は、物理マシン２００上の全ての仮想マシン３００の想定ワークロードの合計値が、物理マシン２００が有するリソース量以下となるように決定されると仮定する。
【００２９】
リソース使用量取得部１１０は、各物理マシン２００、及び、各仮想マシン３００から、リソース使用量を取得し、物理マシン使用情報１４１、仮想マシン使用情報１５１として、物理マシン使用情報記憶部１４０、仮想マシン使用情報記憶部１５０に保存する。
【００３０】
対処候補抽出部１２０は、例えば、他の物理マシン２００への移動等の対処を行うべき仮想マシン３００の候補を抽出する。
【００３１】
対処候補抽出部１２０は、物理マシン選択部１２１、超過量算出部１２２、傾斜係数算出部１２３、及び、傾斜超過量算出部１２４を含む。
【００３２】
物理マシン選択部１２１は、物理マシン使用情報１４１を基に、近い将来にリソース不足が発生する可能性がある（リソース不足が予測される）物理マシン２００を選択する。
【００３３】
超過量算出部１２２は、仮想マシン使用情報１５１、及び、想定ワークロード情報１７１を基に、仮想マシン３００のリソース使用量の想定ワークロードからの超過量を算出する。また、超過量算出部１２２は、算出した超過量を基に、対処すべき仮想マシン３００の候補を決定する。
【００３４】
傾斜係数算出部１２３は、契約情報１６１と想定ワークロード情報１７１とを用いて、各仮想マシン３００の各リソースについて、傾斜係数を算出する。傾斜係数は、契約リソース量と想定ワークロードとの差異に応じて小さくなる係数である。
【００３５】
ここで、ある仮想マシン３００について、契約リソース量と想定ワークロードとの差異が小さい（傾斜係数が大きい）場合、当該仮想マシン３００は、契約リソース量に達するまでの余裕が少ないと考えられる。本発明の実施の形態では、想定ワークロードからの超過量が大きい複数の仮想マシン３００の内、契約リソース量に達するまでの余裕が少ない仮想マシン３００を、対処すべき仮想マシン３００の候補として選択する。そこで、本発明の実施の形態では、超過量算出部１２２により算出されたリソースの超過量を上述の傾斜係数で重み付けした傾斜超過量を算出し、傾斜超過量をもとに対処すべき仮想マシン３００の候補を抽出する。
【００３６】
傾斜超過量算出部１２４は、超過量算出部１２２により算出された超過量と傾斜係数算出部１２３により算出された傾斜係数とを用いて、傾斜超過量を算出する。傾斜超過量算出部１２４は、算出した傾斜超過量を基に、対処すべき仮想マシン３００の候補を決定する。
【００３７】
対処候補出力部１３０は、対処候補抽出部１２０により抽出された対処すべき仮想マシン３００の候補の識別子を、データセンターの管理者等に出力する。
【００３８】
なお、リソース使用量取得部１１０と対処候補抽出部１２０と対処候補表示部１３０とは、ＣＰＵとプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータであってもよい。また、物理マシン使用情報記憶部１４０、仮想マシン使用情報記憶部１５０、契約情報記憶部１６０、及び、想定ワークロード情報記憶部１７０は、それぞれ個別の記憶媒体でも、１つの記憶媒体によって構成されてもよい。
【００３９】
次に、本発明の第１の実施の形態における仮想マシン管理装置１００の動作について説明する。図３は、本発明の第１の実施の形態における、仮想マシン管理装置１００の処理を示すフローチャートである。
【００４０】
ここでは、契約情報記憶部１６０、及び、想定ワークロード情報記憶部１７０に、管理者等により、図６、図７に示すような契約情報１６１、及び、想定ワークロード情報１７１が、それぞれ、設定されていると仮定する。
【００４１】
また、リソース使用量取得部１１０が、各物理マシン２００、及び、各仮想マシン３００から、定期的にリソース使用量を取得することにより、図４、図５に示すような物理マシン使用情報１４１、仮想マシン使用情報１５１が、それぞれ、設定されていると仮定する。
【００４２】
はじめに、対処候補抽出部１２０の物理マシン選択部１２１は、近い将来にリソース不足が発生する可能性がある物理マシン２００を、対処すべき物理マシン２００として選択する（ステップＳ１０１）。ここで、物理マシン選択部１２１は、物理マシン使用情報１４１で示される物理マシン２００におけるリソース使用量の履歴を用いて、各物理マシン２００の各リソースの使用量の将来の値を予測する。物理マシン選択部１２１は、予測の方法として、例えば、最小二乗法のような回帰分析を用いる。なお、リソース使用量の履歴から将来の値が予測できれば、物理マシン選択部１２１は、他の方法を用いてもよい。そして、物理マシン選択部１２１は、リソースの使用量の予測値が、物理マシン２００が保有するリソース量以上となる場合、当該物理マシン２００にリソース不足が発生する可能性があると判定する。
【００４３】
物理マシン選択部１２１は、リソース不足が発生する可能性があるリソースが複数かどうかを判定する（ステップＳ１０２）。
【００４４】
ステップＳ１０２において、リソース不足が発生する可能性があるリソースが単一の場合（ステップＳ１０２／Ｎ）、超過量算出部１２２は、選択した物理マシン２００上に配置されている各仮想マシン３００について、リソース不足が発生する可能性があるリソースの使用量の、想定ワークロードからの超過量の積算値を算出する（ステップＳ１０３）。ここで、超過量算出部１２２は、仮想マシン使用情報１５１で示されるリソース使用量と想定ワークロード情報１７１で示される想定ワークロードを比較し、単位時間ごとの超過量の積算値を算出する。
【００４５】
例えば、物理マシン選択部１２１は、図４の物理マシン使用情報１４１を基に、単調に増加している、物理マシン２００ｂのＣＰＵ使用率が、近い将来に上限に達すると予想し、物理マシン２００ｂを対処すべき物理マシン２００として選択する。
【００４６】
図８は本発明の第１の実施形態における、リソース使用量の超過量の算出結果の例を示す図である。
【００４７】
この場合、リソース不足が発生する可能性があるリソースは、ＣＰＵ使用率のみであるため、超過量算出部１２２は、図５の仮想マシン使用情報１５１と図７の想定ワークロード情報１７１を基に、物理マシン２００ｂ上の仮想マシン３００ａ、ｂ、ｃのＣＰＵ使用率について、超過量の積算値を算出する。例えば、仮想マシン３００ａについて、ＣＰＵ使用率の想定ワークロードは７０％であり、1月のＣＰＵ使用率は８０％であることから、超過量は１０である。同様に仮想マシン３００ａのＣＰＵ使用率の２月の超過量は１５、３月の超過量は２０である。したがって、仮想マシン３００ａのＣＰＵ使用率の超過量の積算値は４５である。同様の計算をすることによって、超過量算出部１２２は、仮想マシン３００ａ、ｂ、ｃについて、図８のように、ＣＰＵ使用率の超過量の積算値を算出する。
【００４８】
超過量算出部１２２は、算出した超過量の積算値が最も大きい仮想マシン３００を、対処すべき仮想マシン３００の候補に決定する（ステップＳ１０４）。
【００４９】
例えば、超過量算出部１２２は、図８のＣＰＵ使用率の超過量の積算値を基に、仮想マシン３００ｂ１を対処すべき仮想マシン３００の候補に決定する。
【００５０】
ステップＳ１０２において、リソース不足が発生する可能性があるリソースが複数の場合（ステップＳ１０２／Ｙ）、超過量算出部１２２は、選択した物理マシン２００上に配置されている各仮想マシン３００について、リソース不足が発生する可能性がある各リソースの使用量の、想定ワークロードからの超過量の積算値を算出する（ステップＳ１０５）。ここで、超過量算出部１２２は、ステップＳ１０３と同様に、仮想マシン使用情報１５１で示されるリソース使用量と想定ワークロード情報１７１で示される想定ワークロードとを用いて、超過量の積算値を算出する。
【００５１】
例えば、物理マシン選択部１２１は、図４の物理マシン使用情報１４１を基に、単調に増加している、物理マシン２００ｂのＣＰＵ使用率とディスク使用量とが、近い将来に上限に達すると予想し、物理マシン２００ｂを対処すべき物理マシン２００として選択する。
【００５２】
図９は本発明の第１の実施形態における、リソース使用量の超過量の算出結果の他の例を示す図である。
【００５３】
この場合、リソース不足の発生が発生する可能性があるリソースは、ＣＰＵ使用率とディスク使用量であるため、超過量算出部１２２は、図５の仮想マシン使用情報１５１と図７の想定ワークロード情報１７１を基に、物理マシン２００ｂ上の仮想マシン３００ａ、ｂ、ｃのＣＰＵ使用率とディスク使用量について、図９のように、超過量の積算値を算出する。
【００５４】
次に、傾斜係数算出部１２３は、各仮想マシン３００のリソース不足が発生する可能性がある各リソースについて、傾斜係数を算出する（ステップＳ１０６）。ここで、傾斜係数算出部１２３は、契約情報１６１で示される契約リソース量と想定ワークロード情報１７１で示される想定ワークロードとを用いて、数１により傾斜係数を算出する。
【００５５】
【数１】
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【００５６】
ここで、Ｗｒｉ、ＲＣｒｉ、ＲＥｒｉは、それぞれ、仮想マシンｉのリソースｒに関する傾斜係数、契約リソース量、想定ワークロードである。
【００５７】
図１０は本発明の第１の実施形態における、傾斜係数の算出結果の例を示す図である。
【００５８】
例えば、傾斜係数算出部１２３は、図６の契約情報１６１と図７の想定ワークロード情報１７１を基に、仮想マシン３００ａ、ｂ、ｃのＣＰＵ使用率とディスク使用量について、図１０のように、傾斜係数を算出する。
【００５９】
次に、傾斜超過量算出部１２４は、各仮想マシン３００について、傾斜超過量を算出する（ステップＳ１０７）。ここで、傾斜超過量算出部１２４は、超過量算出部１２２により算出された超過量積算値と傾斜係数算出部１２３により算出された傾斜係数とを用いて、数２により傾斜超過量を算出する。
【００６０】
【数２】
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【００６１】
ここで、ＲＯＷｉは、仮想マシンｉの傾斜超過量、ＲＯｒｉは、仮想マシンｉのリソースｒに関する超過量積算値である。
【００６２】
図１１は本発明の第１の実施形態における、傾斜超過量の算出結果の例を示す図である。
【００６３】
例えば、傾斜係数算出部１２３は、図９の超過量の積算値と図１０の傾斜係数を基に、仮想マシン３００ａ、ｂ、ｃについて、図１１のように、傾斜超過量を算出する。
【００６４】
傾斜超過量算出部１２４は、算出した傾斜超過量が最も大きい仮想マシン３００を、対処すべき仮想マシン３００の候補に決定する（ステップＳ１０８）。
【００６５】
例えば、傾斜超過量算出部１２４は、図１１の傾斜超過量を基に、仮想マシン３００ａを対処すべき仮想マシン３００の候補に決定する。
【００６６】
最後に、対処候補出力部１３０は、対処候補抽出部１２０により抽出された対処すべき仮想マシン３００の候補の識別子を、データセンターの管理者等に出力する（ステップＳ１０９）。ここで、対処候補出力部１３０は、例えば、図示しない表示部により、対処すべき仮想マシン３００の候補の識別子を表示する。
【００６７】
対処候補出力部１３０は、仮想マシン３００ａの識別子を、対処すべき仮想マシン３００の候補として表示する。
【００６８】
なお、対処候補出力部１３０は、対処すべき仮想マシン３００の候補の識別子を、ファイル等で出力してもよい。
【００６９】
以上により、本発明の第１の実施の形態の動作が完了する。
【００７０】
なお、本発明の第１の実施の形態においては、リソース不足が発生する可能性があるリソースが複数の場合に、傾斜超過量を用いて対処すべき仮想マシン３００の候補を決定しているが、リソース不足が発生する可能性があるリソースが単一の場合にも、同様に、傾斜超過量を用いて対処すべき仮想マシン３００の候補を決定してもよい。
【００７１】
次に、本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
【００７２】
仮想マシン管理装置１００は、想定ワークロード情報記憶部１７０と、対処候補抽出部１２０とを含む。
【００７３】
想定ワークロード情報記憶部１７０は、物理マシン２００上で動作する複数の仮想マシン３００の各々対応に、リソースの使用量の想定値である想定ワークロードを記憶する。
【００７４】
対処候補抽出部１２０は、物理マシン２００においてリソース不足が発生する可能性がある場合に、当該物理マシン２００上で動作する複数の仮想マシン３００の各々における、リソースの使用量の想定ワークロードからの超過量をもとに、対処すべき仮想マシン３００を抽出し、当該抽出された仮想マシン３００の識別子を出力する。
【００７５】
本発明の第１の実施の形態によれば、想定したリソース使用量をもとに仮想マシンが配置されるシステムにおいて、リソース競合に迅速に対応できる。その理由は、対処候補抽出部１２０が、リソース不足が発生する可能性がある物理マシン２００において、リソース使用量の想定ワークロードからの超過量をもとに、対処すべき仮想マシン３００を抽出するためである。
【００７６】
これにより、管理者は、各仮想マシンの挙動を把握し、比較する必要が無くなるため、物理マシン、仮想マシンの管理工数を削減できる。
【００７７】
また、本発明の第１の実施の形態によれば、不必要な仮想マシンに対する対処を防ぐことができる。その理由は、上述のように、対処候補抽出部１２０が、リソース不足が発生する可能性がある物理マシン２００において、リソース使用量の想定ワークロードからの超過量をもとに、対処すべき仮想マシン３００の抽出を行うためである。
【００７８】
また、本発明の第１の実施の形態によれば、リソース使用量の想定ワークロードからの超過量が大きい仮想マシン３００が複数存在する場合でも、適切な仮想マシン３００を、対処すべき仮想マシン３００として抽出できる。その理由は、対処候補抽出部１２０が、リソースの使用量の想定ワークロードからの超過量を、契約リソース量と想定ワークロードとの差異に応じて小さくなる傾斜係数で重み付けした傾斜超過量をもとに、対処すべき仮想マシン３００を抽出するためである。
【００７９】
また、本発明の第１の実施の形態によれば、複数のリソース競合が同時に発生した場合でも、適切な仮想マシン３００を、対処すべき仮想マシン３００として抽出できる。その理由は、対処候補抽出部１２０が、複数のリソースの各々の使用量の想定ワークロードからの超過量を、傾斜係数で重み付けして合算した傾斜超過量をもとに、対処すべき仮想マシン３００を抽出するためである。
【００８０】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【００８１】
本発明は、仮想マシン技術を活用してＩＴリソースをデータセンターから提供する形態において、データセンターのＩＴリソースを有効活用するための運用管理に適用できる。
【符号の説明】
【００８２】
１００    仮想マシン管理装置
１１０    リソース使用量取得部
１２０    対処候補抽出部
１２１    物理マシン選択部
１２２    超過量算出部
１２３    傾斜係数算出部
１２４    傾斜超過量算出部
１３０    対処候補出力部
１４０    物理マシン使用情報記憶部
１４１    物理マシン使用情報
１５０    仮想マシン使用情報記憶部
１５１    仮想マシン使用情報
１６０    契約情報記憶部
１６１    契約情報
１７０    想定ワークロード情報記憶部
１７１    想定ワークロード情報
２００    物理マシン
３００    仮想マシン
【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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