(57)【要約】  ログ取得部（１０６）は、入力部（１０４）が取得した入力情報とタイプ定義（１１２）とに基づき、監視対象システムのログの中から抽出するログタイプを決定し、第１ログデータを作成する。ログ分布推定部（１０８）は、タイプ定義（１１２）と第１ログデータとに基づき抽出した第２ログデータにおいて、真の分布を示す分布密度関数を推定する。ログ分布推定部（１０８）は、分布密度関数において特定の条件を満たす範囲を選択し、第２ログデータから第３ログデータを作成する。資源使用率予測部（１１０）は、一定の閾値以上の第３ログデータに基づき算出したリソース使用量の予測式と負荷定義（１１４）とからリソース使用率の予測値を算出する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
リソースに係るログと、前記リソースに係るログに対応する負荷に係るログとを関連付けるタイプ定義、および、監視対象システムに対して想定される前記負荷の値である想定負荷値を定義する負荷定義を記憶する記憶手段と、
前記タイプ定義の中から、前記リソースに係るログと前記負荷に係るログとの関連付けを特定する入力情報を取得する入力手段と、
前記入力情報と前記タイプ定義とに基づいて取得するログタイプを決定し、前記監視対象システムが保持するログから、決定された前記ログタイプに関連するデータを抽出したものである第１ログデータを取得するログ取得手段と、
前記タイプ定義に基づき、前記第１ログデータから、特定の前記リソースと特定の前記負荷との対応関係を抽出したデータである第２ログデータを取得し、前記第２ログデータに基づき、リソース使用量と負荷値の真の分布を示す分布密度関数を推定し、前記分布密度関数から特定の条件を満たす範囲を選択し、前記第２ログデータのうち前記範囲に属するデータである第３ログデータを取得するログ分布推定手段と、
前記第３ログデータのうち、一定の閾値以上のデータに基づいて、リソース使用率に関する予測式を算出し、前記予測式と前記負荷定義とに基づいて、前記リソース使用率の予測値を算出する資源使用率予測手段と、を有するキャパシティ管理支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載のキャパシティ管理支援装置において、
前記記憶手段は、
前記第３ログデータに含まれるデータを分類するための方法および条件を定義する分類定義をさらに記憶し、
当該キャパシティ管理支援装置は、
前記分類定義に基づき、前記第３ログデータに含まれるデータを分類し、複数の第４ログデータとするログ分類手段をさらに有し、
前記資源使用率予測手段は、
前記第４ログデータに基づいて、前記リソース使用量の予測式を算出するキャパシティ管理支援装置。
【請求項３】
請求項２に記載のキャパシティ管理支援装置において、
前記記憶手段は、
前記入力情報と前記負荷定義とに基づき決定されるログタイプである主ログタイプと、前記主ログタイプと相関を持つログタイプである従ログタイプとを対応づけ、また、前記主ログタイプのリソース使用量および前記従ログタイプのリソース使用量に基づき、前記第４ログデータのパターンを定める相関定義をさらに記憶し、
前記ログ取得手段は、
前記相関定義に基づき、前記第１ログデータに前記従ログタイプの情報をさらに付加し、
前記ログ分布推定手段は、
前記第２ログデータのうち、前記主ログタイプに係る前記リソースのデータと前記負荷のデータとに基づき、前記分布密度関数を推定し、
前記ログ分類手段は、
前記相関定義に基づき、複数の前記第４ログデータがどの前記パターンに属するかをさらに判定するキャパシティ管理支援装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項に記載のキャパシティ管理支援装置において、
前記記憶手段は、
前記リソースの種類に対応する安全係数を含む安全率定義をさらに記憶し、
前記資源使用率予測手段は、
前記安全係数に基づき、リソース使用率の前記予測式および前記予測値を補正するキャパシティ管理支援装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載のキャパシティ管理支援装置において、
前記記憶手段は、
前記監視対象システムに要求されるサービスレベルに応じた負荷の値である要求値を含むサービスレベル定義をさらに記憶し、
前記サービスレベル定義と、前記資源使用率予測手段が算出した予測式または予測値とに基づき、前記監視対象システムがサービスレベルを満たしているか否かを判定するサービスレベル判定手段をさらに有するキャパシティ管理支援装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載のキャパシティ管理支援装置において、
前記記憶手段は、
前記監視対象システムの現在の性能を示す適用値および前記リソースを増設する単位を示す加算値を記憶する構成定義をさらに記憶し、
前記構成定義と、前記資源使用率予測手段が算出した予測式および予測値とに基づき、前記監視対象システムの性能の補強が必要か否かを判定する構成判定手段をさらに有するキャパシティ管理支援装置。
【請求項７】
コンピュータが、
記憶手段から、リソースに係るログと、前記リソースに係るログに対応する負荷に係るログとを関連付けるタイプ定義、および、監視対象システムに対して想定される前記負荷の値である想定負荷値を定義する負荷定義を読み出し、
前記タイプ定義の中から、前記リソースに係るログと前記負荷に係るログとの関連付けを特定する入力情報を取得し、
前記入力情報と前記タイプ定義とに基づいて取得するログタイプを決定し、前記監視対象システムが保持するログから、決定された前記ログタイプに関連するデータを抽出したものである第１ログデータを取得し、
前記タイプ定義に基づき、前記第１ログデータから、特定の前記リソースと特定の前記負荷との対応関係を抽出したデータである第２ログデータを取得し、前記第２ログデータに基づき、リソース使用量と負荷値の真の分布を示す分布密度関数を推定し、前記分布密度関数から特定の条件を満たす範囲を選択し、前記第２ログデータのうち前記範囲に属するデータである第３ログデータを取得し、
前記第３ログデータのうち、一定の閾値以上のデータに基づいて、リソース使用率に関する予測式を算出し、前記予測式と前記負荷定義とに基づいて、前記リソース使用率の予測値を算出するキャパシティ管理方法。
【請求項８】
コンピュータを、
リソースに係るログと、前記リソースに係るログに対応する負荷に係るログとを関連付けるタイプ定義、および、監視対象システムに対して想定される前記負荷の値である想定負荷値を定義する負荷定義を記憶する手段、
前記タイプ定義の中から、前記リソースに係るログと前記負荷に係るログとの関連付けを特定する入力情報を取得する手段、
前記入力情報と前記タイプ定義とに基づいて取得するログタイプを決定し、前記監視対象システムが保持するログから、決定された前記ログタイプに関連するデータを抽出したものである第１ログデータを取得する手段、
前記タイプ定義に基づき、前記第１ログデータから、特定の前記リソースと特定の前記負荷との対応関係を抽出したデータである第２ログデータを取得し、前記第２ログデータに基づき、リソース使用量と負荷値の真の分布を示す分布密度関数を推定し、前記分布密度関数から特定の条件を満たす範囲を選択し、前記第２ログデータのうち前記範囲に属するデータである第３ログデータを取得する手段、
前記第３ログデータのうち、一定の閾値以上のデータに基づいて、リソース使用率に関する予測式を算出し、前記予測式と前記負荷定義とに基づいて、前記リソース使用率の予測値を算出する手段、として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、システムのキャパシティを管理する装置、システムのキャパシティの管理方法およびそのためのプログラムに関わる。
【背景技術】
【０００２】
ＩａａＳ(Infrastructure as a Service)やＳａａＳ(Software as a Service)などのクラウドコンピューティングと呼ばれるコンピュータシステムの利用形態が広く普及し始めた。それに伴い、需要に応じてシステムの構成を動的に変更するなど、システムの柔軟な運用を求めるユーザがより一層増加している。【０００３】
また、システムを構成するＣＰＵ（Central Processing Unit）や記憶装置などのコンピュータ資源を動的に変更する場合には、システムの提供者はユーザが求める性能を変更後のシステムで達成できることを保証する必要がある。そこで、予想される負荷に対しシステムが十分な処理能力を持っているのかを見積もるというキャパシティの管理がシステムの提供者には求められる。例えば、想定される負荷に対し、ＣＰＵやメモリはどの程度のスペックを持っていればよいのか、あるいは、現在のスペックでは、想定される負荷を処理するためにどの程度不足しているのか、などといった情報をシステムの提供者は知る必要がある。【０００４】
特許文献１は、キャパシティ予測システムの一例を開示する。【０００５】
例えば、特許文献１のキャパシティ予測システムでは、まず、コンピュータより資源使用量およびトランザクションのログを取得し、重回帰分析を用いてトランザクション毎のリソース使用率を算出する。次に、トランザクションのログに基づき、トランザクション毎に将来の処理量を予測する。前記リソース使用率および前記処理量に基づき、コンピュータの資源使用率の推移を予測する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第４７５６６７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
キャパシティ管理において、負荷に対してどの程度のリソースを確保すれば処理が可能であるかを分析する際には、監視対象システムにおいて過去に記録された、負荷のログとリソース使用量のログとを利用する。例えば、これらのログに基づき、負荷とリソース使用量との関係を導出することにより、想定される負荷を処理可能なリソースの量を求めることができる。【０００８】
しかし、ログに基づいて負荷とリソース使用量との関係を導出する際、計測されたログの欠損や、そのログを計測するミドルウェアの特性に基づく誤差などにより、計測されたログの分布が必ずしも、負荷とリソース使用量との関係に基づく真の分布と一致しない可能性がある。【０００９】
特許文献１のキャパシティ予測システムは、コンピュータから取得されたログをそのまま利用し、トランザクションとリソース使用量との関係を導出している。そのため、ログの誤差や欠損が、トランザクションとリソース使用量との関係を導出する際の誤差の原因となり得る。【００１０】
本発明の目的は、負荷とリソース使用量の関係を予測する際に、精度の高い予測値を算出するキャパシティ管理支援装置、キャパシティ管理方法およびキャパシティ管理プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明によれば、
リソースに係るログと、前記リソースに係るログに対応する負荷に係るログとを関連付けるタイプ定義、および、監視対象システムに対して想定される前記負荷の値である想定負荷値を定義する負荷定義を記憶する記憶手段と、
前記タイプ定義の中から、前記リソースに係るログと前記負荷に係るログとの関連付けを特定する入力情報を取得する入力手段と、
前記入力情報と前記タイプ定義とに基づいて取得するログタイプを決定し、前記監視対象システムが保持するログから、決定された前記ログタイプに関連するデータを抽出したものである第１ログデータを取得するログ取得手段と、
前記タイプ定義に基づき、前記第１ログデータから、特定の前記リソースと特定の前記負荷との対応関係を抽出したデータである第２ログデータを取得し、前記第２ログデータに基づき、リソース使用量と負荷値の真の分布を示す分布密度関数を推定し、前記分布密度関数から特定の条件を満たす範囲を選択し、前記第２ログデータのうち前記範囲に属するデータである第３ログデータを取得するログ分布推定手段と、
前記第３ログデータのうち、一定の閾値以上のデータに基づいて、リソース使用率に関する予測式を算出し、前記予測式と前記負荷定義とに基づいて、前記リソース使用率の予測値を算出する資源使用率予測手段と、を有するキャパシティ管理支援装置が提供される。【００１２】
本発明によれば、
コンピュータが、
記憶手段から、リソースに係るログと、前記リソースに係るログに対応する負荷に係るログとを関連付けるタイプ定義、および、監視対象システムに対して想定される前記負荷の値である想定負荷値を定義する負荷定義を読み出し、
前記タイプ定義の中から、前記リソースに係るログと前記負荷に係るログとの関連付けを特定する入力情報を取得し、
前記入力情報と前記タイプ定義とに基づいて取得するログタイプを決定し、前記監視対象システムが保持するログから、決定された前記ログタイプに関連するデータを抽出したものである第１ログデータを取得し、
前記タイプ定義に基づき、前記第１ログデータから、特定の前記リソースと特定の前記負荷との対応関係を抽出したデータである第２ログデータを取得し、前記第２ログデータに基づき、リソース使用量と負荷値の真の分布を示す分布密度関数を推定し、前記分布密度関数から特定の条件を満たす範囲を選択し、前記第２ログデータのうち前記範囲に属するデータである第３ログデータを取得し、
前記第３ログデータのうち、一定の閾値以上のデータに基づいて、リソース使用率に関する予測式を算出し、前記予測式と前記負荷定義とに基づいて、前記リソース使用率の予測値を算出するキャパシティ管理方法が提供される。【００１３】
本発明によれば、
コンピュータを、
リソースに係るログと、前記リソースに係るログに対応する負荷に係るログとを関連付けるタイプ定義、および、監視対象システムに対して想定される前記負荷の値である想定負荷値を定義する負荷定義を記憶する手段、
前記タイプ定義の中から、前記リソースに係るログと前記負荷に係るログとの関連付けを特定する入力情報を取得する手段、
前記入力情報と前記タイプ定義とに基づいて取得するログタイプを決定し、前記監視対象システムが保持するログから、決定された前記ログタイプに関連するデータを抽出したものである第１ログデータを取得する手段、
前記タイプ定義に基づき、前記第１ログデータから、特定の前記リソースと特定の前記負荷との対応関係を抽出したデータである第２ログデータを取得し、前記第２ログデータに基づき、リソース使用量と負荷値の真の分布を示す分布密度関数を推定し、前記分布密度関数から特定の条件を満たす範囲を選択し、前記第２ログデータのうち前記範囲に属するデータである第３ログデータを取得する手段、
前記第３ログデータのうち、一定の閾値以上のデータに基づいて、リソース使用率に関する予測式を算出し、前記予測式と前記負荷定義とに基づいて、前記リソース使用率の予測値を算出する手段として機能させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、負荷とリソース使用量の関係を、高い精度で予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。【００１６】
【図１】本発明の第１の実施形態に係るキャパシティ管理支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】タイプ定義の例を示す図である。
【図３】負荷定義の例を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係るキャパシティ管理支援装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】監視対象システムが保持するログの例を示す図である。
【図６】ログ取得手段が抽出する第１ログデータの例を示す図である。
【図７】ログ分布推定手段が抽出する第２ログデータの例を示す図である。
【図８】ログ分布推定手段が推定した分布密度関数の例を示す図である。
【図９】資源使用率予測手段が導出する予測式の例を示す図である。
【図１０】資源使用率予測手段が導出する予測値の例を示す図である。
【図１１】本発明の第２の実施形態に係るキャパシティ管理支援装置の構成を表すブロック図である。
【図１２】分類定義の例を示す図である。
【図１３】本発明の第２の実施形態に係るキャパシティ管理支援装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第３の実施形態に係るキャパシティ管理支援装置の構成を示すブロック図である。
【図１５】相関定義の例を示す図である。
【図１６】本発明の第３の実施形態に係るキャパシティ管理支援装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】本発明の第３の実施形態でログ分布推定手段が抽出する第２ログデータの例を示す図である。
【図１８】本発明の第４の実施形態に係るキャパシティ管理支援装置の構成を示すブロック図である。
【図１９】安全率定義の例を示す図である。
【図２０】本発明の第４の実施形態に係るキャパシティ管理支援装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図２１】本発明の第５の実施形態に係るキャパシティ管理支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２２】サービスレベル定義の例を示す図である。
【図２３】本発明の第５の実施形態に係るキャパシティ管理支援装置の処理の流れを示す図である。
【図２４】本発明の第６の実施形態に係るキャパシティ管理支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２５】構成定義の例を示す図である。
【図２６】本発明の第６の実施形態に係る処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００１８】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係るキャパシティ管理支援装置１０の構成を示すブロック図である。キャパシティ管理支援装置１０は、記憶部１０２、入力部１０４、ログ取得部１０６、ログ分布推定部１０８、資源使用率予測部１１０を有する。
【００１９】
記憶部１０２は、タイプ定義１１２および負荷定義１１４を記憶する。
【００２０】
タイプ定義１１２は、キャパシティ管理支援装置１０が監視対象システムから取得したリソースに係るログと負荷に係るログとの対応付けを定める。図２は、タイプ定義１１２の一例を示す図である。図２で、組ＩＤが「１」の行は、監視対象システムから取得したログのうち、インフラ「ＷＥＢ００１」が記録したリソース「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」のログとインフラ「ＬＢ００１」が記録した負荷「Ｗｅｂ  Ｒｅｑｕｅｓｔ」のログとが対応することを示している。なお、タイプ定義１１２は、リソースと負荷との対応だけでなく、リソース同士の対応を定めてもよい。タイプ定義１１２は、例えば、記憶部１０２に予め設定されている。また、キャパシティ管理支援装置１０が、監視対象システムで実行される処理に応じて、どのインフラでどのようなログが記録されたかを監視しており、タイプ定義１１２は、その監視結果に基づいて動的に設定されてもよい。
【００２１】
負荷定義１１４は、ある負荷のタイプに応じて、監視対象システムに対して想定される負荷の値（以下、想定負荷値とする。）を定めたものである。図３は、負荷定義１１４の一例を示す図である。想定負荷値は、例えば、事前に定められた値であってもよいし、監視対象システムにおいて一定期間にかかった負荷値の統計を負荷タイプ毎に取り、その統計に基づいて算出した負荷タイプ毎の最大値や平均値などであってもよい。
【００２２】
入力部１０４は、キャパシティ管理支援装置１０の外部に位置する他の装置や、キャパシティ管理支援装置１０の記憶領域等から、入力情報を取得する。
【００２３】
ログ取得部１０６は、入力情報とタイプ定義１１２に基づき、抽出するログのタイプを決定する。そして、ログ取得部１０６は、監視対象システムのログの中から、決定されたログタイプに関する情報を抽出して、第１ログデータを作成する。
【００２４】
ログ分布推定部１０８は、タイプ定義１１２で定められるログタイプの組に基づき、第１ログデータから、特定のリソースと負荷に関する情報を抽出し、第２ログデータを作成する。次に、ログ分布推定部１０８は、第２ログデータに基づき、第２ログデータの真の分布を示す分布密度関数を推定する。そして、ログ分布推定部１０８は、分布密度関数において特定の条件を満たす範囲を選択し、その範囲に存在する第２ログデータを抽出して、第３ログデータを作成する。
【００２５】
資源使用率予測部１１０は、一定の閾値以上の第３ログデータに基づき、タイプ定義１１２で定められた組の関係を示す予測式を算出する。そして、資源使用率予測部１１０は、負荷定義１１４で定められる想定負荷値を予測式に代入し、リソース使用率の予測値を算出する。
【００２６】
なお、各図に示したキャパシティ管理支援装置１０の各構成要素は、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。キャパシティ管理支援装置１０の各構成要素は、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、メモリにロードされた本図の構成要素を実現するプログラム、そのプログラムを格納するハードディスクなどの記憶メディア、ネットワーク接続用インタフェースを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置には様々な変形例がある。
【００２７】
本実施形態における処理の流れを、図４〜１０を用いて説明する。
【００２８】
図４は、本発明の第１の実施形態に係るキャパシティ管理支援装置１０の処理の流れを示すフローチャートである。まず、入力部１０４が、使用率を予測するリソースに関する情報を取得する（Ｓ１０２）。リソースに関する情報は、例えば、ユーザがＧＵＩ（Graphical User Interface）やＣＵＩ（Character User Interface）などを用いて入力することにより取得される。また、リソースに関する情報は、他のソフトウエアからＡＰＩ（Application Programming Interface）を通じて入力するものとしてもよい。また、リソースに関する情報は、必要な情報を記録した図示しないファイルを読み込むことにより取得されてもよい。入力部１０４は、取得した情報をログ取得部１０６へ送信する。
【００２９】
ログ取得部１０６は、図５に示すような、監視対象システムのリソース使用量や負荷を記録したログの中から、入力部１０４から受信した情報とタイプ定義１１２とに基づいた情報を抽出して第１ログデータを作成する（Ｓ１０４）。例えば、入力部１０４から、リソース「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」および「ＭＥＭ＿Ｕｓａｇｅ」並びにインフラＩＤ「ＷＥＢ００１」を入力情報として受信した場合、ログ取得部１０６は、この入力情報とタイプ定義１１２に基づき、図６に示すような第１ログデータを作成する。具体的には、図２に示されるタイプ定義において、「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」と「ＷＥＢ００１」に対応する情報は、「Ｗｅｂ  Ｒｅｑｕｅｓｔ」と「ＬＢ００１」になる。また、図２に示されるタイプ定義において、「ＭＥＭ＿Ｕｓａｇｅ」と「ＷＥＢ００１」に対応する情報は、「Ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ」と「ＬＢ００１」になる。よって、ログ取得部１０６は、「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」と「ＷＥＢ００１」により「Ｗｅｂ  Ｒｅｑｕｅｓｔ」と「ＬＢ００１」のログを抽出し、「ＭＥＭ＿Ｕｓａｇｅ」と「ＷＥＢ００１」により「Ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ」と「ＬＢ００１」のログを抽出する。また、この時、ログ取得部１０６は入力情報である「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」と「ＷＥＢ００１」のログ、並びに、「ＭＥＭ＿Ｕｓａｇｅ」と「ＷＥＢ００１」のログも併せて抽出する。第１ログデータを作成する際、ログ取得部１０６は、抽出対象のログが記録された時刻を確認し、同一時刻に記録されたログに対して同一のログＩＤを付与する。ログ取得部１０６は、作成した第１ログデータを、ログ分布推定部１０８に送信する。
【００３０】
ログ分布推定部１０８は、ログ取得部１０６から受信した第１ログデータから、タイプ定義１１２で定められる組により特定される情報を抽出する。ログ分布推定部１０８は、図２に示されるタイプ定義から、例えば「ＷＥＢ００１」で記録された「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」ログは、「ＬＢ００１」で記録された「Ｗｅｂ  Ｒｅｑｕｅｓｔ」のログと対応する等と判断できる。そして、ログ分布推定部１０８は、そのログタイプの対応関係を用いて、第１ログデータから情報を抽出し、例えば図７に示すような、第２ログデータを作成する（Ｓ１０６）。そして、ログ分布推定部１０８は、第２ログデータに基づいて分布密度関数を推定する（Ｓ１０８）。図８は、ログ分布推定部１０８が推定する分布密度関数の例を示す図である。図８において、横軸はリソース「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」の使用量を表し、縦軸は負荷「Ｗｅｂ  Ｒｅｑｕｅｓｔ」の値を表す。また、図８において、例えば１番左上のマスは、リソース「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」の使用量が「０〜２．０」の場合、負荷「Ｗｅｂ  Ｒｅｑｕｅｓｔ」の値が「０〜１１４５」である確率が「２．６１Ｅ−０９」であることを示す。また、逆に、負荷「Ｗｅｂ  Ｒｅｑｕｅｓｔ」の値が「０〜１１４５」の場合、「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」の使用量が「０〜２．０」である確率が「２．６１Ｅ−０９」であることを示す。また、ログ分布推定部１０８は、例えばカーネル密度推定法などに代表される、ノンパラメトリックな手法を用いて、分布密度関数を推定することができる。そして、ログ分布推定部１０８は、Ｓ１０８で推定した分布密度関数のうち、信頼性が高いと考えられる範囲を選択する。例えば、ログ分布推定部１０８は、Ｓ１０８で推定した分布密度関数のうち、９９％信頼区間、９５％信頼区間、上位ＸＸ％などを信頼性が高い範囲として選択する。ログ分布推定部１０８は、推定した範囲に存在する第２ログデータを抽出して、第３ログデータを作成する（Ｓ１１０）。ログ分布推定部１０８は、作成した第３ログデータを、資源使用率予測部１１０に送信する。
【００３１】
資源使用率予測部１１０は、ログ分布推定部１０８から受信した第３ログデータから、リソース使用率に関する予測式を算出する（Ｓ１１２）。まず、資源使用率予測部１１０は、第３ログデータのうち一定の閾値以上のデータを、予測式の導出に用いるデータとして選択する。例えば、資源使用率予測部１１０は、第３ログデータそのものの値に加え、第３ログデータの平均値や中央値と、第３ログデータに含まれる各データとの距離及びその分散に基づいて、一定以上の値を持つデータを選択する。また、資源使用率予測部１１０は、リソース使用量及び負荷値を２次元座標軸で表した場合の原点と各データとを結ぶ直線の傾きや距離などに基づき、一定以上の値を持つデータを選択してもよい。例えば、資源使用率予測部１１０は、第３ログデータのうち、「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」の上位５０％に該当するデータを選択する。次に、資源使用率予測部１１０は、閾値を基準として選択した範囲のデータを用いて、図９に示すような、リソース使用量と負荷との関係を表す方程式を導出する。資源使用率予測部１１０は、例えば最小二乗法、多項式近似、及び別途定義する複数方程式に対するフィッティングなどの手法を用いて、選択されたデータから近似関数を導出し、当該近似関数を予測式とする。予測式を算出する際、資源使用率予測部１１０は、ログタイプを対応するリソースタイプに変換する。例えば、資源使用率予測部１１０は、ログタイプが「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」であった場合、当該ログタイプを、対応するリソースタイプである「ＣＰＵ」等に変換する。ここで、資源使用率予測部１１０は、例えば、記憶部１０２にログタイプとリソースタイプの対応を定義する情報を記憶しておくことにより、その定義に基づいて、ログタイプとリソースタイプとを変換することができる。なお、資源使用率予測部１１０は、近似関数として、１次関数などの線形関数、２次以上の高次多項式、対数関数、累乗関数あるいは指数関数などを用いてもよい。予測式とする近似関数は、記憶部１０２でログタイプ毎に使用する近似関数の定義を記憶させ、その定義に基づき決定してもよいし、資源使用率予測部１１０が、下記の式１に示す決定係数を近似関数毎に算出し、その閾値に基づき選択するようにしてもよい。
【数１】
2013128789.tif 000003
【００３２】
式１は、選択したデータに対して、近似関数が適合する度合いを示す決定係数を求める式である。また、式１において、Ｒは決定係数、ｙｉはデータの値、ｆｉは近似関数の解、ｙaはデータの平均値を示す。なお、資源使用率予測部１１０に入力されるデータのうち、ｙｉに該当するのは、「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ（ＷＥＢ００１）」などのリソース使用量を示すデータである。また、近似関数の解ｆｉは、資源使用率予測部１１０に入力されるデータのうち、「Ｗｅｂ  Ｒｅｑｕｅｓｔ（ＬＢ００１）」などの負荷を示すデータを、近似関数に代入することにより求められる。資源使用率予測部１１０は、この決定係数が最も大きくなる近似関数を、予測式として選択する。
【００３３】
次に、資源使用率予測部１１０は、Ｓ１１２で算出した予測式と負荷定義１１４の想定負荷値に基づき、図１０に示すような、リソース使用率の予測値を算出する（Ｓ１１４）。例えば、図９で、インフラＩＤ「ＷＥＢ００１」における負荷タイプ「Ｗｅｂ  Ｒｅｑｕｅｓｔ」とリソースタイプ「ＣＰＵ」との関係式に着目する。負荷定義１１４が図３のように設定されていた場合、資源使用率予測部１１０は、図９に示す予測式に「Ｗｅｂ  Ｒｅｑｕｅｓｔ」の想定負荷値「３００，０００」を代入して、「ＣＰＵ」の予測値を「６７」と算出する。これは、監視対象システムにおいて、想定負荷値の「Ｗｅｂ  Ｒｅｑｕｅｓｔ」があった場合、インフラ「ＷＥＢ００１」のリソース「ＣＰＵ」の使用率が６７％となることを示す。
【００３４】
なお、キャパシティ管理支援装置１０は、資源使用率予測部１１０が算出した予測式および予測値を、図示しない表示部を用いて、ユーザに提示することもできる。例えば、キャパシティ管理支援装置１０は、ディスプレイに予測式および予測値を表示してもよい。また、キャパシティ管理支援装置１０は、プリンタ等を用いて、予測式および予測値が印字された帳票を印刷するなどしてもよい。
【００３５】
以上、本実施形態では、監視対象システムのログの真の分布が求められる。そして、その真の分布に基づきリソース使用量が予測される。これにより、監視対象システムにおけるログの実測値の誤差や欠損を補正することができる。よって、本構成によれば、実測されたログをそのまま使用する方法よりも、リソース使用量の予測精度が向上する。
【００３６】
（第２の実施形態）
本実施形態は、以下の点を除き、第１の実施形態と同様である。
【００３７】
図１１は、本発明の第２の実施形態に係るキャパシティ管理支援装置１０の構成を示すブロック図である。本実施形態で、キャパシティ管理支援装置１０は、ログ分類部２０２をさらに有する。また、記憶部１０２は、分類定義２０４をさらに記憶する。
【００３８】
分類定義２０４は、第３ログデータに含まれるデータを分類する方法を定める。図１２は、分類定義２０４の一例を示す図である。分類定義２０４に設定する分類手法としては、例えば、Ｗａｒｄ法、Ｋ平均法、最短距離法、最長距離法、群平均法などを用いることができる。指標は、第３ログデータに含まれるデータを分類する際の閾値である。計算式は、指標を算出するための数式である。条件は、指標に関する閾値や、データを分類する個数などを示す。
【００３９】
ログ分類部２０２は、ログ分布推定部１０８により出力される第３ログデータを入力とし、分類定義２０４に基づき、当該第３ログデータに含まれるデータを複数の集合に分類する。
【００４０】
本実施形態における処理の流れを、図１３を用いて説明する。
【００４１】
ログ分類部２０２は、ログ分布推定部１０８より、第３ログデータを受信する。そして、分類定義２０４に定義された分類方法に基づき、受信した第３ログデータに含まれるデータを複数の第４ログデータに分類する（Ｓ２０２）。本実施形態で、第４ログデータは、第３ログデータに含まれるデータのうち、リソース使用量と負荷との関係において類似するデータをクラスタリングしたものである。ログを分類するための指標は、例えば、リソース使用量と負荷とを２次元座標軸で表現した場合、原点と第３ログデータに含まれる各データとの距離、原点と第３ログデータの各データを結ぶ直線の傾きなどとすることができる。なお、距離を指標とする場合、ユークリッド平方距離、ミンコフスキー距離、マハラノビスの汎距離などを用いることができる。ここで、ログ分類部２０２が、第３ログデータを分類する方法は、例えば、ログタイプ毎に予め定めておいてもよい。ログ分類部２０２は、分類された全ての第４ログデータを、資源使用率予測部１１０へ送信する。
【００４２】
資源使用率予測部１１０は、ログ分類部２０２により分類された複数の第４ログデータのうち、例えば、中央値が最大となる第４ログデータを、予測式を導出するために用いる。以降の処理は、第３ログデータの代わりに第４ログデータを使用する点を除き、第１の実施形態と同様であるため、説明は省略する。
【００４３】
以上、本実施形態においても、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。本実施形態では、ログ分類部２０２により第３ログデータに含まれる各データが、分類定義２０４に基づいて、複数の第４ログデータにそれぞれ分類される。これにより、第３ログデータを作成した時、傾向の異なる様々な処理に対するログが混在していても、同じ傾向を持つ処理に対するログを第４ログデータとして分類することができる。このため、予測式を算出するために使うデータのばらつきを軽減し、リソース使用量の予測精度がさらに向上する。
【００４４】
（第３の実施形態）
本実施形態は、以下の点を除き、第２の実施形態と同様である。
【００４５】
図１４は、本発明の第３の実施形態に係るキャパシティ管理支援装置１０の構成を示すブロック図である。本実施形態では、記憶部１０２は、相関定義３０２をさらに記憶する。
【００４６】
相関定義３０２は、入力部１０４により取得されたログタイプ（以下、主ログタイプとする。）と相関をもつログタイプ（以下、従ログタイプとする。）を定める。また、相関定義３０２は、主ログタイプのリソース使用量および従ログタイプのリソース使用量に基づき、第４ログデータが属するパターンを定める。図１５は、相関定義３０２の一例を示す図である。例えば、図１５では、インフラ「ＷＥＢ００１」の「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」を主ログタイプとした場合、インフラ「ＤＢ００１」の「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」が相関を示す従ログタイプであることを表す。指標は、ログ分類部２０２が分類した第４ログデータを、処理の傾向に応じてパターン分けするために用いる。指標は、主ログタイプと従ログタイプとの対応毎に設定された数式により算出される。算出された指標を閾値に設定された条件と照らし合わせることで、ログ分類部２０２が分類した各第４ログデータが、どのような傾向を示すか判別できる。
【００４７】
本実施形態における処理の流れを、図１６を用いて説明する。
【００４８】
ログ取得部１０６は、相関定義３０２に基づき、入力部１０４により取得された主ログタイプと対応する従ログタイプのログを取得して、第１の実施形態で取得する第１ログデータに付与する（Ｓ３０２）。第１の実施形態では、「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」と「ＷＥＢ００１」より「Ｗｅｂ  Ｒｅｑｕｅｓｔ」と「ＬＢ００１」のログを抽出し、「ＭＥＭ＿Ｕｓａｇｅ」と「ＷＥＢ００１」より「Ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ」と「ＬＢ００１」のログを抽出する。また、この時、入力情報である「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」と「ＷＥＢ００１」のログ、並びに、「ＭＥＭ＿Ｕｓａｇｅ」と「ＷＥＢ００１」のログも併せて抽出する。本実施形態では、ログ取得部１０６は、相関定義３０２に基づき、「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」と「ＤＢ００１」のログを、主ログタイプである「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」と「ＷＥＢ００１」に対応する、従ログタイプのログとしてさらに抽出する。また、ログ取得部１０６は、相関定義３０２に基づき、「ＭＥＭ＿Ｕｓａｇｅ」と「ＡＰ００１」のログを、主ログタイプである「ＭＥＭ＿Ｕｓａｇｅ」と「ＷＥＢ００１」に対応する、従ログタイプのログとしてさらに抽出する。
【００４９】
次に、ログ分布推定部１０８は、第１ログデータから、主ログタイプおよび負荷のデータに併せて、従ログタイプのデータも抽出して、第２ログデータを作成する（Ｓ３０４）。上記で「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」と「ＷＥＢ００１」に着目した場合、例えば図１７に示すように、図７の情報に加え、「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ（ＤＢ００１）」の列がさらに抽出される。なお、分布密度関数の推定処理から第３ログデータの抽出処理までにおいて、ログ分布推定部１０８は、従ログタイプの情報を使用せず、第１、２の実施形態と同様に、主ログタイプと負荷の情報に基づき処理を行う。つまり、ここでログ分類部２０２へ送信される第３ログデータは、第１、２の実施形態で送信する第３ログデータに、従ログタイプの列を加えたものとなる。
【００５０】
次に、ログ分類部２０２は、第３ログデータに含まれる主ログタイプに関するデータと、従ログタイプに関するデータに対して、分類定義２０４の分類方法を適用する。そして、その結果に基づきクラスタリングを行い、第３ログデータを第４ログデータに分類する（Ｓ３０４）。
【００５１】
さらに、ログ分類部２０２は、相関定義３０２に定義された指標および閾値に基づき、Ｓ３０４で分類した第４ログデータが示す処理の傾向を判別し、当該傾向を示すパターン情報を第４ログデータに付与する（Ｓ３０６）。ここで、ログ分類部２０２は、図１５に示される相関定義を用いると仮定する。この場合、ログ分類部２０２は、「ＤＢ００１」の「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」を「ＷＥＢ００１」の「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」で除した値の総和が、９０より大きいときはパターンＡと判別する。また、ログ分類部２０２は、「ＤＢ００１」の「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」を「ＷＥＢ００１」の「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」で除した値の総和が、７０より大きく９０以下の場合はパターンＢと判別する。また、ログ分類部２０２は、「ＤＢ００１」の「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」を「ＷＥＢ００１」の「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」で除した値の総和が、７０以下の場合はパターンＣと判別する。そして、ログ分類部２０２は、分類された第４ログデータ毎に、判別されたパターン情報をそれぞれ付与して、資源使用率予測部１１０へ送信する。
【００５２】
資源使用率予測部１１０は、分類した第４ログデータのうち、パターンが最も多い第４ログデータを対象にして、第２の実施形態と同様にリソース使用率の予測式および予測値を算出する。例えば、分類定義２０４に示すＷａｒｄ法を用いて分類した際、パターンＡが３つ、パターンＢが１つ、パターンＣが１つと分類された場合、資源使用率予測部１１０はパターンＡの３つの集合に対し、第２の実施形態と同様の処理を適用する。なお、資源使用率予測部１１０は、このパターン情報を参照して、リソース使用率の予測式および予測値をパターン情報毎に算出してもよい。例えば、資源使用率予測部１１０は、負荷定義１１４に定義された想定負荷値に対して、パターンＡ、パターンＢ、パターンＣそれぞれの場合における、予測式および予測値を算出することができる。
【００５３】
以上、本実施形態においても、第１、２の実施形態と同様の効果を得ることができる。また、本実施形態では、相関定義３０２を用いて、監視対象システムが行う処理の傾向を示すパターン情報が付与される。そして、当該パターン情報毎に分類されたログから、資源使用率の予測式及び予測値が算出される。これにより、監視対象システムが実行する処理パターンに応じて、つまり、監視対象システムが行う処理の特性に応じて、リソース使用量を予測することができる。
【００５４】
（第４の実施形態）
本実施形態は、以下の点を除き、第１の実施形態と同様である。
【００５５】
図１８は、本発明の第４の実施形態に係るキャパシティ管理支援装置１０の構成を示すブロック図である。本実施形態で、記憶部１０２は安全率定義４０２をさらに有する。安全率定義４０２は、リソースタイプ毎、あるいは、リソースタイプ全体に対する安全率を定義したものである。なお、安全率とは、誤差などの影響がある予測値を補正するための係数である。
【００５６】
図１９は、安全率定義４０２のデータの一例を示す図である。安全率定義４０２は、少なくともリソースタイプと安全係数を含む。リソースタイプは、安全率を適用するリソースの種類を示す。安全係数は、予測値の補正に用いる値を示す。
【００５７】
本実施形態における処理の流れを、図２０を用いて説明する。
【００５８】
まず、第１〜３の実施形態と同様に予測値を算出した後、資源使用率予測部１１０は、安全率定義４０２を読み込み、算出したリソースタイプに対応する安全係数を取得する（Ｓ４０２）。
【００５９】
次に、資源使用率予測部１１０は、算出したリソースタイプと、Ｓ４０２で取得した安全係数とに基づき、予測値を補正する（Ｓ４０４）。例えば、記憶部１０２が図１９に示すような安全率定義４０２を記憶しているものとする。さらに、対象とするリソースタイプが「ＣＰＵ」、資源使用率予測部１１０が取得した予測式が「（予測値）＝２．０Ｅ−０４×（想定負荷値）＋７．０」、および算出した予測値が「６７」であったとする。図１９に示す安全率定義４０２から読み込んだ「ＣＰＵ」の安全率は「１．３」であるため、「ＣＰＵ」の予測式は、「（予測値）＝２．６Ｅ−０４×（想定負荷値）＋９．１」と補正され、予測値は「８７．１」として算出される。
【００６０】
以上、本実施形態においても、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。本実施形態では、安全率定義４０２を用いて、資源使用率予測部１１０により算出された予測値が補正される。これにより、資源使用率予測部１１０が、想定負荷値に対するリソース使用量を、余裕を持たせて予測することできるため、安全率定義４０２を用いない場合と比較して、監視対象システムのキャパシティが不足することを早めに察知できる。従って、監視対象システムをより安定して稼動させることができる。なお、本実施形態は、第２、３の実施形態に適用してもよい。
【００６１】
（第５の実施形態）
本実施形態は、以下の点を除き、第１の実施形態と同様である。
【００６２】
図２１は、本発明の第５の実施形態に係るキャパシティ管理支援装置１０の構成を示すブロック図である。キャパシティ管理支援装置１０は、サービスレベル判定部５０２をさらに有し、記憶部１０２は、サービスレベル定義５０４をさらに記憶する。
【００６３】
記憶部１０２は、負荷タイプ毎に要求される性能値を示すサービスレベル定義５０４を記憶する。図２２はサービスレベル定義５０４の一例を示す図である。サービスレベル定義５０４は、例えば、負荷タイプと、負荷タイプ毎に定義される要求値とを含む。要求値は、構築するシステムに要求される性能の目標値などに基づき定義される。
【００６４】
サービスレベル判定部５０２は、資源使用率予測部１１０が予測した、リソース使用率の予測式と、サービスレベル定義５０４の要求値とに基づき、監視対象システムの現在の構成が、要求されるサービスレベルを満たすか否かを判定する。
【００６５】
本実施形態における処理の流れを、図２３を用いて説明する。
【００６６】
まず、サービスレベル判定部５０２は、資源使用率予測部１１０から、リソース使用率の予測式を取得する（Ｓ５０２）。
【００６７】
次に、サービスレベル判定部５０２は、Ｓ５０２で取得したリソース使用率の予測式と、サービスレベル定義５０４の要求値とに基づき、サービスレベルを達成するために必要なリソース量を算出する（Ｓ５０４）。そして、サービスレベル判定部５０２はＳ５０４で算出したリソース量に基づき、監視対象システムが現在の構成でサービスレベルを満たすか否かを判定する。判定の結果、現在のシステムの構成が要求値を満たす場合（Ｓ５０６のＹＥＳ）、サービスレベル判定部５０２は、現在のシステム構成で問題ないとして処理を終了する。例えば、Ｓ５０２で取得した予測式が、負荷「Ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ」とリソース「ＣＰＵ＿Ｕｓａｇｅ」に関するものであり、「（予測値）＝３.０Ｅ−０４×（想定負荷値）＋７.０」であったとする。サービスレベル判定部５０２は、サービスレベル定義５０４から、「Ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ」の要求値「２００，０００」を読み込む。そして、サービスレベル判定部５０２は読み込んだ要求値を、予測式の想定負荷値の部分に代入する。本例において、代入した結果は「６７」となり、「１００」を超えていない。この場合、サービスレベル判定部５０２は、監視対象システムがサービスレベルを満たすと判断できる。
【００６８】
一方、判定の結果、現在のシステムの構成が要求値を満たさない場合（Ｓ５０６のＮＯ）、サービスレベル判定部５０２は、現在のシステム構成で要求を満たさない旨を、図示しない表示部を用いて、ユーザに提示する（Ｓ５０８）。例えば、Ｓ５０２で取得した予測式に要求値を代入した結果、「１００」を超える値となった場合に、サービスレベル判定部５０２は、現在のシステム構成がサービスレベルを満たさないと判断できる。
【００６９】
なお、サービスレベル定義５０４には、リソース使用量の要求値を定義してもよい。リソース使用量の要求値を予測式に代入することで、サービスレベル判定部５０２は現在のシステム構成においてサービスレベルを維持可能な負荷の最大値を算出することができる。また、Ｓ５０２において、サービスレベル判定部５０２は資源使用率予測部１１０が算出した予測値を併せて取得して、サービスレベルの違反を判定することもできる。例えば、サービスレベル判定部５０２は、Ｓ５０２で取得した予測値がサービスレベル定義５０４のリソース使用量の要求値より大きい場合はサービスレベルを満たさないと判断する。一方、サービスレベル判定部５０２は、Ｓ５０２で取得した予測値がサービスレベル定義５０４のリソース使用量の要求値以下の場合、サービスレベルを満たすと判定することができる。
【００７０】
以上、本実施形態においても、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。本実施形態では、資源使用率予測部１１０により予測された予測値から、監視対象システムが定められたサービスレベルを維持するために必要なリソース量が算出される。また、想定負荷値に対して予測されるリソース使用量が、定められたサービスレベルを満たしているか否か判定される。よって、本構成により、監視対象システムの構成を補強すべきタイミングを、ユーザが容易に判断することができる。
【００７１】
なお、本実施形態は、第２〜４の実施形態に適用してもよい。
【００７２】
（第６の実施形態）
本実施形態は、以下の点を除き、第１の実施形態と同様である。
【００７３】
図２４は、本発明の第６の実施形態に係るキャパシティ管理支援装置１０の構成を示すブロック図である。キャパシティ管理支援装置１０は、構成判定部６０２をさらに有する。また、記憶部１０２は、構成定義６０４をさらに記憶する。
【００７４】
記憶部１０２は、構成に関する情報である構成定義６０４を記憶する。図２５は、構成定義６０４の一例を示す図である。図２５で、構成定義６０４は、例えば、リソースタイプ、インフラＩＤ、適用値、加算値などを含む。構成定義６０４のデータは、各リソースタイプが取りうる最大値または最小値を含んでいてもよい。リソースタイプとは、ＣＰＵやメモリなどのシステムを構成するリソースの種類を示す。インフラＩＤは、各リソースが含まれるノードの名称を示す。適用値は、監視対象システムに現在搭載されている各リソースの性能値を示す。加算値は、各リソースを補強する際に追加するリソースの単位を示す。
【００７５】
構成判定部６０２は、資源使用率予測部１１０により予測されたリソース使用率の予測式および予測値と、構成定義６０４の適用値とに基づき、システムの構成を変更すべきか否かを判定する。
【００７６】
本実施形態における処理の流れを、図２６を用いて説明する。
【００７７】
まず、構成判定部６０２は、資源使用率予測部１１０から、リソース使用率の予測式および予測値を取得する（Ｓ６０２）。
【００７８】
次に、構成判定部６０２は、Ｓ６０２で取得されたリソース使用率の予測値と構成定義６０４の適用値とを比較する。比較した結果、リソース使用量の予測値が適用値を超えている場合（Ｓ６０４のＹＥＳ）、構成判定部６０２は、システムに現在搭載されている当該リソースの性能が不十分であると判断する。例えば、ノード「ＷＥＢ００１」のリソース「ＣＰＵ」の使用率の予測値が「１００」を超えている場合、構成判定部６０２は、ノード「ＷＥＢ００１」のリソース「ＣＰＵ」について、現在システムに搭載されている性能が不十分と判定できる。
【００７９】
次に、構成判定部６０２は、当該リソースがどの程度不足しているかを判定し、構成定義６０４の加算値に基づいて推奨するシステムの性能値を算出する（Ｓ６０６）。例えば、Ｓ６０２で取得された、「ＷＥＢ００１」の「ＣＰＵ」の予測値が「１０６」である場合を考える。これは、想定負荷値がかかった場合、「ＷＥＢ００１」の「ＣＰＵ」のリソース使用率が１０６％になると予測されることを示す。ここで、適用値および加算値が図２５のとおりであった場合、「ＷＥＢ００１」の「ＣＰＵ」の予測されるリソース使用量は、「１．０（ＧＨｚ）×１.０６＝１．０６（ＧＨｚ）」と算出される。よって、構成判定部６０２は、推奨するシステムの性能値として、加算値の１単位分（１．０ＧＨｚ）を加えればよいと判断できる。ここで、例えば、Ｓ６０２で取得された、「ＷＥＢ００１」の「ＣＰＵ」の予測値が「２００」を超えた場合も同様に、構成判定部６０２は加算値を２単位分（２.０ＧＨｚ）加えればよいと判断できる。そして、構成判定部６０２は、算出した結果を表示部（不図示）に出力する。一方、比較した結果、リソース使用量の予測値が適用値を超えていない場合（Ｓ６０４のＮＯ）、現在のシステム構成で問題ない旨の情報を生成し、表示部に出力する。例えば、現在のシステム構成で問題ない場合、表示部は、「処理可能」や「○」といったメッセージなどを出力する。一方、現在のシステム構成に問題がある場合、表示部は、「処理不可能」や「×」といったメッセージに加え、追加するリソース量を示す情報などを出力する。
【００８０】
表示部は、受信した情報をユーザに提示する（Ｓ６０８）。表示部は受信した情報を、例えばディスプレイに表示する。また、表示部は、受信した情報を、プリンタ等を用いて帳票に出力するなどして、ユーザに提示してもよい。
【００８１】
以上、本実施形態においても、第１〜５の実施形態と同様の効果を得ることができる。また、本実施形態では、構成定義６０４から判断される現在のシステムの性能値と、資源使用率予測部１１０が算出した予測式および予測値とに基づき、現在のシステムの構成で、予測される負荷に耐えられるか否かが判定される。これにより、現在のシステムの性能が十分か否か、ユーザに提示することができる。また、システムにかかる負荷に対してシステムの性能が不十分である場合、どの程度リソースを追加して性能を補強すればよいか提示することが可能となる。
【００８２】
なお、本実施形態は、第２〜５の実施形態に適用してもよい。
【００８３】
なお、上述した実施形態によれば以下の発明が開示されている。
（付記１）
リソースに係るログと、前記リソースに係るログに対応する負荷に係るログとを関連付けるタイプ定義、および、監視対象システムに対して想定される前記負荷の値である想定負荷値を定義する負荷定義を記憶する記憶手段と、
前記タイプ定義の中から、前記リソースに係るログと前記負荷に係るログとの関連付けを特定する入力情報を取得する入力手段と、
前記入力情報と前記タイプ定義とに基づいて取得するログタイプを決定し、前記監視対象システムが保持するログから、決定された前記ログタイプに関連するデータを抽出したものである第１ログデータを取得するログ取得手段と、
前記タイプ定義に基づき、前記第１ログデータから、特定の前記リソースと特定の前記負荷との対応関係を抽出したデータである第２ログデータを取得し、前記第２ログデータに基づき、リソース使用量と負荷値の真の分布を示す分布密度関数を推定し、前記分布密度関数から特定の条件を満たす範囲を選択し、前記第２ログデータのうち前記範囲に属するデータである第３ログデータを取得するログ分布推定手段と、
前記第３ログデータのうち、一定の閾値以上のデータに基づいて、リソース使用率に関する予測式を算出し、前記予測式と前記負荷定義とに基づいて、前記リソース使用率の予測値を算出する資源使用率予測手段と、を有するキャパシティ管理支援装置。
（付記２）
付記１に記載のキャパシティ管理支援装置において、
前記記憶手段は、
前記第３ログデータに含まれるデータを分類するための方法および条件を定義する分類定義をさらに記憶し、
当該キャパシティ管理支援装置は、
前記分類定義に基づき、前記第３ログデータに含まれるデータを分類し、複数の第４ログデータとするログ分類手段をさらに有し、
前記資源使用率予測手段は、
前記第４ログデータに基づいて、前記リソース使用量の予測式を算出するキャパシティ管理支援装置。
（付記３）
付記２に記載のキャパシティ管理支援装置において、
前記記憶手段は、
前記入力情報と前記負荷定義とに基づき決定されるログタイプである主ログタイプと、前記主ログタイプと相関を持つログタイプである従ログタイプとを対応づけ、また、前記主ログタイプのリソース使用量および前記従ログタイプのリソース使用量に基づき、前記第４ログデータのパターンを定める相関定義をさらに記憶し、
前記ログ取得手段は、
前記相関定義に基づき、前記第１ログデータに前記従ログタイプの情報をさらに付加し、
前記ログ分布推定手段は、
前記第２ログデータのうち、前記主ログタイプに係る前記リソースのデータと前記負荷のデータとに基づき、前記分布密度関数を推定し、
前記ログ分類手段は、
前記相関定義に基づき、複数の前記第４ログデータがどの前記パターンに属するかをさらに判定するキャパシティ管理支援装置。
（付記４）
付記１〜３のいずれか一項に記載のキャパシティ管理支援装置において、
前記記憶手段は、
前記リソースの種類に対応する安全係数を含む安全率定義をさらに記憶し、
前記資源使用率予測手段は、
前記安全係数に基づき、前記リソース使用率の前記予測式および前記予測値を補正するキャパシティ管理支援装置。
（付記５）
付記１〜４のいずれか一項に記載のキャパシティ管理支援装置において、
前記記憶手段は、
前記監視対象システムに要求されるサービスレベルに応じた負荷の値である要求値を含むサービスレベル定義をさらに記憶し、
前記サービスレベル定義と、前記資源使用率予測手段が算出した前記予測式または前記予測値とに基づき、前記監視対象システムがサービスレベルを満たしているか否かを判定するサービスレベル判定手段をさらに有するキャパシティ管理支援装置。
（付記６）
付記１〜５のいずれか一項に記載のキャパシティ管理支援装置において、
前記記憶手段は、
前記監視対象システムの現在の性能を示す適用値および前記リソースを増設する単位を示す加算値を記憶する構成定義をさらに記憶し、
前記構成定義と、前記資源使用率予測手段が算出した前記予測式および前記予測値とに基づき、前記監視対象システムの性能の補強が必要か否かを判定する構成判定手段をさらに有するキャパシティ管理支援装置。
（付記７）
コンピュータが
記憶手段から、リソースに係るログと、前記リソースに係るログに対応する負荷に係るログとを関連付けるタイプ定義、および、監視対象システムに対して想定される前記負荷の値である想定負荷値を定義する負荷定義を読み出し、
前記タイプ定義の中から、前記リソースに係るログと前記負荷に係るログとの関連付けを特定する入力情報を取得し、
前記入力情報と前記タイプ定義とに基づいて取得するログタイプを決定し、前記監視対象システムが保持するログから、決定された前記ログタイプに関連するデータを抽出したものである第１ログデータを取得し、
前記タイプ定義に基づき、前記第１ログデータから、特定の前記リソースと特定の前記負荷との対応関係を抽出したデータである第２ログデータを取得し、前記第２ログデータに基づき、リソース使用量と負荷値の真の分布を示す分布密度関数を推定し、前記分布密度関数から特定の条件を満たす範囲を選択し、前記第２ログデータのうち前記範囲に属するデータである第３ログデータを取得し、
前記第３ログデータのうち、一定の閾値以上のデータに基づいて、リソース使用率に関する予測式を算出し、前記予測式と前記負荷定義とに基づいて、前記リソース使用率の予測値を算出するキャパシティ管理方法。
（付記８）
コンピュータを、
リソースに係るログと、前記リソースに係るログに対応する負荷に係るログとを関連付けるタイプ定義、および、監視対象システムに対して想定される前記負荷の値である想定負荷値を定義する負荷定義を記憶する手段、
前記タイプ定義の中から、前記リソースに係るログと前記負荷に係るログとの関連付けを特定する入力情報を取得する手段、
前記入力情報と前記タイプ定義とに基づいて取得するログタイプを決定し、前記監視対象システムが保持するログから、決定された前記ログタイプに関連するデータを抽出したものである第１ログデータを取得する手段、
前記タイプ定義に基づき、前記第１ログデータから、特定の前記リソースと特定の前記負荷との対応関係を抽出したデータである第２ログデータを取得し、前記第２ログデータに基づき、リソース使用量と負荷値の真の分布を示す分布密度関数を推定し、前記分布密度関数から特定の条件を満たす範囲を選択し、前記第２ログデータのうち前記範囲に属するデータである第３ログデータを取得する手段、
前記第３ログデータのうち、一定の閾値以上のデータに基づいて、リソース使用率に関する予測式を算出し、前記予測式と前記負荷定義とに基づいて、前記リソース使用率の予測値を算出する手段として機能させるためのプログラム。
（付記９）
付記７に記載のキャパシティ管理方法において、
前記記憶手段は、
前記第３ログデータに含まれるデータを分類するための方法および条件を定義する分類定義をさらに記憶しており、
前記コンピュータが、
前記分類定義に基づき、前記第３ログデータに含まれるデータを、複数の第４ログデータとして分類し、
前記第４ログデータに基づいて、前記リソース使用量の前記予測式を算出するキャパシティ管理方法。
（付記１０）
付記９に記載のキャパシティ管理方法において、
前記記憶手段は、
前記入力情報と前記負荷定義とに基づき決定されるログタイプである主ログタイプと、前記主ログタイプと相関を持つログタイプである従ログタイプとを対応づけ、また、前記主ログタイプのリソース使用量および前記従ログタイプのリソース使用量に基づき、前記第４ログデータのパターンを定める相関定義をさらに記憶しており、
前記コンピュータが、
前記相関定義に基づき、前記第１ログデータに前記従ログタイプの情報をさらに付加し、
前記第２ログデータのうち、前記主ログタイプに係る前記リソースのデータと前記負荷のデータとに基づき、前記分布密度関数を推定し、
前記相関定義に基づき、複数の前記第４ログデータがどの前記パターンに属するかをさらに判定するキャパシティ管理方法。
（付記１１）
付記７、９、１０のいずれか一項に記載のキャパシティ管理方法において、
前記記憶手段は、
前記リソースの種類に対応する安全係数を含む安全率定義をさらに記憶しており、
前記コンピュータが、
前記安全係数に基づき、前記リソース使用率の前記予測式および前記予測値を補正するキャパシティ管理方法。
（付記１２）
付記７、９〜１１のいずれか一項に記載のキャパシティ管理方法において、
前記記憶手段は、
前記監視対象システムに要求されるサービスレベルに応じた負荷の値である要求値を含むサービスレベル定義をさらに記憶しており、
前記コンピュータが、
前記サービスレベル定義と、前記資源使用率予測手段が算出した前記予測式または前記予測値とに基づき、前記監視対象システムがサービスレベルを満たしているか否かを判定するキャパシティ管理方法。
（付記１３）
付記７、９〜１２のいずれか一項に記載のキャパシティ管理方法において、
前記記憶手段は、
前記監視対象システムの現在の性能を示す適用値および前記リソースを増設する単位を示す加算値を記憶する構成定義をさらに記憶しており、
前記コンピュータが、
前記構成定義と、前記資源使用率予測手段が算出した前記予測式および前記予測値とに基づき、前記監視対象システムの性能の補強が必要か否かを判定するキャパシティ管理方法。
（付記１４）
付記８に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記第３ログデータに含まれるデータを分類するための方法および条件を定義する分類定義をさらに記憶する手段、
前記分類定義に基づき、前記第３ログデータに含まれるデータを分類し、複数の第４ログデータとする手段、
前記第４ログデータに基づいて、前記リソース使用量の前記予測式を算出する手段としてさらに機能させるためのプログラム。
（付記１５）
付記１４に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記入力情報と前記負荷定義とに基づき決定されるログタイプである主ログタイプと、前記主ログタイプと相関を持つログタイプである従ログタイプとを対応づけ、また、前記主ログタイプのリソース使用量および前記従ログタイプのリソース使用量に基づき、前記第４ログデータのパターンを定める相関定義をさらに記憶する手段、
前記相関定義に基づき、前記第１ログデータに前記従ログタイプの情報をさらに付加する手段、
前記第２ログデータのうち、前記主ログタイプに係る前記リソースのデータと前記負荷のデータとに基づき、前記分布密度関数を推定する手段、
前記相関定義に基づき、複数の前記第４ログデータがどの前記パターンに属するかをさらに判定する手段としてさらに機能させるためのプログラム。
（付記１６）
付記８、１４、１５のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記リソースの種類に対応する安全係数を含む安全率定義をさらに記憶する手段、
前記安全係数に基づき、前記リソース使用率の前記予測式および前記予測値を補正する手段としてさらに機能させるためのプログラム。
（付記１７）
付記８、１４〜１６のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記監視対象システムに要求されるサービスレベルに応じた負荷の値である要求値を含むサービスレベル定義をさらに記憶する手段、
前記サービスレベル定義と、前記リソース使用率の前記予測式または前記予測値とに基づき、前記監視対象システムがサービスレベルを満たしているか否かを判定する手段としてさらに機能させるためのプログラム。
（付記１８）
付記８、１４〜１７のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記監視対象システムの現在の性能を示す適用値および前記リソースを増設する単位を示す加算値を記憶する構成定義をさらに記憶する手段、
前記構成定義と、前記リソース使用率の前記予測式および前記予測値とに基づき、前記監視対象システムの性能の補強が必要か否かを判定する手段としてさらに機能させるためのプログラム。
【００８４】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
【００８５】
また、上記で説明した各実施形態では、複数の動作をフローチャートの形式で順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の動作を実行する順番を限定するものではない。このため、各実施形態を実施するときには、その複数の動作の順番は内容的に支障しない範囲で変更することができる。
【００８６】
更に、上記で説明した各実施形態では、複数の動作は個々に相違するタイミングで実行されることに限定されない。たとえば、ある動作の実行中に他の動作が発生したり、ある動作と他の動作との実行タイミングが部分的に乃至全部において重複したりしてもよい。
【００８７】
更に、上記で説明した各実施形態では、ある動作が他の動作の契機になるように記載しているが、その記載はある動作と他の動作の全ての関係を限定するものではない。このため、各実施形態を実施するときには、その複数の動作の関係は内容的に支障のない範囲で変更することができる。また各構成要素の各動作の具体的な記載は、各構成要素の各動作を限定するものではない。このため、各構成要素の具体的な各動作は、各実施形態を実施する上で機能的、性能的、その他の特性に対して支障をきたさない範囲内で変更されて良い。
【００８８】
この出願は、２０１２年３月２日に出願された日本出願特願２０１２−４７３０５号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【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１３】
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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１８】
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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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【図２５】
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【図２６】
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【国際調査報告】
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