(57)【要約】【課題】コンピュータ・システムのコンピュータ・リソース消費を概算／推定する方法、システムおよびプログラム製品を提供する。【解決手段】効率的なあるいは低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックス（以降、“マトリックス”）が始めに構築される。これは、種々のコンピュータ・リソース測定基準の間の依存性を分析するためにコンピュータ・システムの１セットのコンピュータ・リソース測定基準について負荷測定値を生成することにより、行われる。その後、それらの依存性に基づいて、そのセットに属するコンピュータ・リソース測定基準の間の相関マトリックスが生成される。相関マトリックス中のコンピュータ・システム・リソース測定基準のセットはその後１セットのクラスタにクラスタ化され、それに基づいて低減されたマトリックスが形成される。低減されたマトリックスが形成された場合、それは一次変換などを用いて“完全”マトリックスに復元され得る。【選択図】図１
2009531758.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ・システムのリソース消費を概算する方法であって、
種々のコンピュータ・リソース測定基準間の依存性を分析するために前記コンピュータ・システムの１セットのコンピュータ・リソース測定基準について負荷測定値を生成するステップと、
前記セットに属するコンピュータ・リソース測定基準の間の相関マトリックスを生成するステップと、
前記相関マトリックス中のコンピュータ・リソース測定基準の前記セットを１セットのクラスタにクラスタ化するステップと、
前記クラスタのセットに基づいて低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを形成するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
特定のバックグラウンド負荷レベルで前記コンピュータ・システムに課された計算タスクに応答して１セットのリソースの消費レベルを特徴付けるタスク・ワーク・パスのセットを生成するステップと、
前記低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスおよび前記タスク・ワーク・パスのセットを用いて任意のバックグラウンド負荷レベルでの前記計算タスクについての前記リソースのセットの消費レベルを概算するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを完全なコンピュータ・ワーク勾配マトリックスに復元するステップと、
前記復元されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスおよびタスク・ワーク・パスのセットを用いて任意のバックグラウンド負荷レベルでの前記計算タスクについての前記リソースのセットの消費レベルを概算するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記クラスタ化はマルコフ・クラスタ化である、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記形成するステップは、
前記クラスタのセットの中の最も情報を与える測定基準のセットを特定するステップと、
前記最も情報を与える測定基準のセットに基づいて前記低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを構築するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスについて、不確定性測定に基づくスレショルド値を選択するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
コンピュータ・システムのリソース消費を概算するためのシステムであって、
種々のコンピュータ・リソース測定基準間の依存性を分析するために前記コンピュータ・システムの１セットのコンピュータ・リソース測定基準について負荷測定値を生成するためのシステムと、
前記セットに属するコンピュータ・リソース測定基準の間の相関マトリックスを生成するためのシステムと、
前記相関マトリックス中の前記コンピュータ・リソース測定基準のセットを１セットのクラスタにクラスタ化するためのシステムと、
前記クラスタのセットに基づいて低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを形成するためのシステムと、
を含む、システム。
【請求項８】
特定のバックグラウンド負荷レベルで前記コンピュータ・システムに課された計算タスクに応答して１セットのリソースの消費レベルを特徴付けるタスク・ワーク・パスのセットを生成するためのシステムと、
前記低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスおよび前記タスク・ワーク・パスのセットを用いて任意のバックグラウンド負荷レベルでの前記計算タスクについての前記リソースのセットの消費レベルを概算するためのシステムと、
をさらに含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを完全なコンピュータ・ワーク勾配マトリックスに復元するためのシステムをさらに含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
前記クラスタ化はマルコフ・クラスタ化である、請求項７に記載のシステム。
【請求項１１】
前記構築するためのシステムは、前記クラスタのセットの中の最も情報を与える測定基準のセットを特定し、前記最も情報を与える測定基準のセットに基づいて前記低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを構築する、請求項７に記載のシステム。
【請求項１２】
前記低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスについてスレショルド値を選択するためのシステムをさらに含み、前記スレショルド値が不確定性測定に基づく、請求項７に記載のシステム。
【請求項１３】
コンピュータ・システムのリソース消費を概算するためのコンピュータ使用可能な媒体に記憶されるプログラム製品であって、前記コンピュータ使用可能な媒体がコンピュータ・システムに方法請求項１ないし６のいずれかの前記ステップを実行させるためのプログラム・コードを含む、プログラム製品。
【請求項１４】
コンピュータ・システムのリソース消費を概算するためのアプリケーションを配置する方法であって、
請求項１ないし６のいずれかの前記ステップを実行することのできるコンピュータ・インフラストラクチャを提供するステップを含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的に、コンピュータ・システムのリソース消費の概算／推定に関連する。
【背景技術】
【０００２】
リソース利用／消費は、どの様なコンピューティング・タスクについても非常に重要な特性の１つである。特にグリッド・コンピューティング環境に関しては、そうである。一般的に、リソースの過小使用に起因して莫大な計算能力が浪費されることが良くある。今日まで、要求条件を計算するための手順立案およびサイズ設定は、通例、ピーク需要に基づいている。しかし、統計的に言えば、実際のリソース利用は、普通は、ＩＢＭ  Ｓ／３９０（ｚＳｅｒｉｅｓ）（ＩＢＭ社の登録商標）マシンに関しては６０％程度であり、ＡＩＸオペレーティング・システム（ＡＩＸはＩＢＭ社の米国、他の国、あるいはその両方における商標である）を動作させるマシンとインテル（Ｉｎｔｅｌ）のハードウェアを有するマシンとに関しては１０％未満である（Ｉｎｔｅｌ、Ｉｎｔｅｌのロゴ、Ｉｎｔｅｌ  Ｉｎｓｉｄｅ、Ｉｎｔｅｌ  Ｉｎｓｉｄｅのロゴ、Ｉｎｔｅｌ  Ｃｅｎｔｒｉｎｏ、Ｉｎｔｅｌ  Ｃｅｎｔｒｉｎｏのロゴ、Ｃｅｌｅｒｏｎ、Ｉｎｔｅｌ  Ｘｅｏｎ、Ｉｎｔｅｌ  ＳｐｅｅｄＳｔｅｐ、Ｉｔａｎｉｕｍ、およびＰｅｎｔｉｕｍはインテル・コーポレーションまたはその子会社の米国および他の国における商標または登録商標である）。利用されていない計算能力を利用すれば、サーバの大規模なインストール・ベースを持っている組織に直接的な経済上の利益を提供することができる。
【０００３】
グリッド・インフラストラクチャは、個人、団体およびリソースの動的集合体における柔軟で安全な調整されたリソース共有と定義される。これは、大規模リソース共有、革新的アプリケーション、また場合によっては高性能指向に焦点を当てていることで在来の分散型（企業）コンピューティングとは区別される。特定のグリッドにリソースを提供し、またはそのグリッドのリソースを使用するか、あるいはその両方を実行する個々のリソースおよび団体の集合体は、仮想組織と称され、計算およびデータ・リッチな環境における多様な分野の協力に基づくコンピューティングおよび問題解決への新しいアプローチを代表する。グリッド・インフラストラクチャのもとでリソースを付け加えるためには、現在のリソース利用情報が必要である。これは、グリッド内のリソースをアプリケーションのリソース要求に基づいて割り当てる“グリッド・リソース・マネージャ（Ｇｒｉｄ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｍａｎａｇｅｒ）”の重要な属性である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
計算リソースの概算／推定のための他の１つのニーズは、ソフトウェア・パッケージのインストールのためのものである。特に、ソフトウェア・パッケージあるいはアプリケーションを所与のコンピュータにインストールする前に、ユーザはどんなリソース（例えば、メモリ、ＣＰＵなど）が必要とされるかを知る必要がある。別の１つの重要な問題点は、他の何らかのタスクおよびサービスがバックグラウンドで実行されている状態の所与のマシンで所与のタスクを実行するためにどれだけの時間と計算リソースとが必要とされるかである。普通、これらの問題への答えを見出すために、ユーザはソフトウェア取扱説明書を調べるが、それはリソース要件、また時にはアプリケーション性能データのリストを含むことがある。問題は、その様な取扱説明書データが１つの特定のハードウェア／ソフトウェア構成について有効であって他の構成に適用するのが難しいということである。さらに、性能データは、普通、所与のソフトウェア・タスクが他のタスクおよびサービスと並行して実行されているときに実験で得られる。マシン・ローディングが変化したら性能データがどれほど変化するかを簡単に推定する方法は無い。
【０００５】
叙上にかんがみ、既存技術の欠陥の少なくとも１つを克服する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一般的に、本発明はコンピュータ・システムのコンピュータ・リソース消費を概算／推定する方法、システムおよびプログラム製品を提供する。特に、本発明では、効率的なあるいは低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックス（以降、“マトリックス”）が始めに構築される。これは、種々のコンピュータ・リソース測定基準の間の依存性を分析するためにコンピュータ・システムの１セットのコンピュータ・リソース測定基準について負荷測定値を作ることにより、行われる。その後、それらの依存性に基づいて、そのセットに属するコンピュータ・リソース測定基準の間の相関マトリックスが作られる。相関マトリックス中のコンピュータ・システム・リソース測定基準のセットはその後１セットのクラスタにクラスタ化され、それに基づいて低減されたマトリックスが構築される。低減されたマトリックスが構築されたならば、それは一次変換などを用いて“完全”マトリックスに復元され得る。
【０００７】
本発明では、一定のバックグラウンド負荷レベルで特定のタスクをコンピュータ・システムに課し、コンピュータ・システムのリソース消費を時間上で測定することによってタスク・ワーク・パスも構築される。タスク・ワーク・パスが提供されたならば、任意のバックグラウンド負荷レベルで課せられたタスクに応答してコンピュータ・システムのリソース消費を概算するために低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスまたは復元されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスと関連させてそれを用いることができる。
【０００８】
本発明の第１の側面は、コンピュータ・システムのリソース消費を概算する方法を提供し、この方法は、種々のコンピュータ・リソース測定基準間の依存性を分析するためにコンピュータ・システムの１セットのコンピュータ・リソース測定基準について負荷測定値を作るステップと、そのセットに属するコンピュータ・リソース測定基準の間の相関マトリックスを作るステップと、その相関マトリックス中のコンピュータ・リソース測定基準のセットを１セットのクラスタにクラスタ化するステップと、そのクラスタのセットに基づいて低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを構築するステップとを含む。
【０００９】
本発明の第２の側面はコンピュータ・システムのリソース消費を概算するためのシステムを提供し、このシステムは、種々のコンピュータ・リソース測定基準間の依存性を分析するためにコンピュータ・システムの１セットのコンピュータ・リソース測定基準について負荷測定値を作るためのシステムと、そのセットに属するコンピュータ・リソース測定基準の間の相関マトリックスを作るためのシステムと、その相関マトリックス中のコンピュータ・リソース測定基準のセットを１セットのクラスタにクラスタ化するためのシステムと、そのクラスタのセットに基づいて低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを構築するためのシステムとを含む。
【００１０】
本発明の第３の側面はコンピュータ・システムのリソース消費を概算するためのコンピュータ使用可能な媒体に記憶されたプログラム製品を提供し、このコンピュータ使用可能な媒体は、種々のコンピュータ・リソース測定基準間の依存性を分析するためにコンピュータ・システムの１セットのコンピュータ・リソース測定基準について負荷測定値を作るステップと、そのセットに属するコンピュータ・リソース測定基準の間の相関マトリックスを作るステップと、その相関マトリックス中のコンピュータ・リソース測定基準のセットを１セットのクラスタにクラスタ化するステップと、そのクラスタのセットに基づいて低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを構築するステップとをコンピュータ・システムに実行させるためのプログラム・コードを含む。
【００１１】
本発明の第４の側面はコンピュータ・システムのリソース消費を概算するためのアプリケーションを配置する方法を提供し、この方法は、種々のコンピュータ・リソース測定基準間の依存性を分析するためにコンピュータ・システムの１セットのコンピュータ・リソース測定基準について負荷測定値を作り、そのセットに属するコンピュータ・リソース測定基準の間の相関マトリックスを作り、その相関マトリックス中のコンピュータ・リソース測定基準のセットを１セットのクラスタにクラスタ化し、そのクラスタのセットに基づいて低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを構築するように動作し得るコンピュータ・インフラストラクチャを設けるステップを含む。
【００１２】
本発明の第５の側面は、コンピュータ・システムのリソース消費を概算するために伝播される信号において具体化されるコンピュータ・ソフトウェアを提供し、このコンピュータ・ソフトウェアは、種々のコンピュータ・リソース測定基準間の依存性を分析するためにコンピュータ・システムの１セットのコンピュータ・リソース測定基準について負荷測定値を作るステップと、そのセットに属するコンピュータ・リソース測定基準の間の相関マトリックスを作るステップと、その相関マトリックス中のコンピュータ・リソース測定基準のセットを１セットのクラスタにクラスタ化するステップと、そのクラスタのセットに基づいて低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを構築するステップとをコンピュータ・システムに実行させるための命令を含む。
【００１３】
例を挙げ、添付図面を参照して本発明の実施態様を説明する。
【００１４】
図面は必ずしも一定の比率で描かれているわけではない。図面は、概略図に過ぎず、本発明の特定のパラメータを描くように意図するものではない。図面は、本発明の代表的実施態様だけを描くように意図されており、従って本発明の範囲を限定するものと解釈されるべきではない。図面では、同様の番号は同様の要素を表す。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
コンピュータ・システムのリソース消費は、特に、コンピュータ・ワーク勾配マトリックスを用いて概算される。本書において記載されるように、コンピュータ・ワーク勾配マトリックスは、ＣＰＵ利用、メモリ消費などのような、コンピュータ・リソースの種々の測定基準に適用されるクラスタ化プロセスに基づいて構築される。クラスタ化プロセスは、実験結果に基づいて測定基準同士の間の相関として計算される、種々の測定基準間の依存性を考慮に入れる。該プロセスは、高度に従属的な／相関する全ての測定基準を１つの最も情報を与える測定基準に換え、単純な線形近似を用いて同じクラスタ内の他の測定基準を計算することによって、コンピュータ・ワーク勾配マトリックス計算に含まれなければならない測定基準の数を顕著に減らす。この様にして、リソース消費の最終推定値の質に影響を及ぼすこと無く、コンピュータ・ワーク勾配マトリックス計算のための時間およびリソースの所要量が顕著に減ぜられる。
【００１６】
この方法は、コンピュータ・ワーク勾配（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｗｏｒｋ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ（ＣＷＧ））マトリックスを構築するために、また、必要とされる測定基準により少なくとも２回ないし１０回リソース消費を概算するために必要とされる時間とリソースとを減少させる。例えば、負荷レベルの所定インクリメントが１０％であると、すなわち１測定基準／次元あたりに１０回の実験が行われると想定する。以前の実施態様のもとでは必要とされる実験の総数は１０＾１０＝１０，０００，０００，０００回である。しかし、１０個の測定基準のうちの６個を単一のクラスタにクラスタ化することができ、他の４つの測定基準のうちの２つが別の１つのクラスタにクラスタ化されるということも想定する。本発明の１つの好ましい実施態様では、１つのクラスタの中の全ての測定基準が唯一の、最も情報を与える測定基準に換えられる。この場合、相関していない測定基準の総数は４＝１０−５−１であり、必要とされる実験の数は、従来技術の場合に必要とされる１０，０００，０００，０００回の実験と比べて４＾１０（１，０４８，５７６）回まで減少する。
【００１７】
図１および２を一緒に参照し、本発明の代表的実施態様による低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックス２４を構築するプロセスを詳しく説明する。ステップＳ１で、測定値の選択器１４は、コンピュータ・システム１２について測定されるべき１セット（例えば１つ以上）のコンピュータ・リソース測定基準を選択する。上で組み込まれた特許出願とは対照的に、コンピュータ・リソース測定基準のこのセットは、測定されるべきポイントのより小さな、より扱いやすい（例えば、稀な）セットを代表する。その後、ステップＳ２で、負荷／相関生成器１６はコンピュータ・リソース測定基準のセットに（バックグラウンド）負荷を課し、その結果としての測定値を取る。これは、種々の計算リソース測定基準の間の依存性を判定することを可能にする。それらの依存性に基づいて、負荷／相関生成器１６は、コンピュータ・リソース測定基準間の相関マトリックス１７を作成する。
【００１８】
ステップＳ３で、スレショルド選択器１８は、低密度負荷測定値に含まれている情報の大部分が変換済み相関マトリックスに含まれるように、相関マトリックス１７を０と１とのマトリックスに変換するために相関スレショルド値を選択する。代表的方法は、種々のデータセットについて相関スレショルドの適切な値を発見することを可能にし、特別の統一係数を提供することに基づいており、それは相関スレショルド選択のための基準として役立つことができる。
【００１９】
スレショルド値の選択は、不確定性の測定に関する情報理論基準の使用に基づく。この点で、相関スレショルド値の確立は、“初期”統計分布Ｐ（ｃ）ｄｃ（ここでｃ＝｜ｍ（ｉ，ｊ）｜は相関マトリックスｍ（ｉ，ｊ）の絶対値であり、０＜＝ｃ＜＝１である）の“スレショルド処理された（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｅｄ）”（あるいは丸められた）２状態分布Ｔ（ｃ）ｄｃ（ここでＴ（１）＝Ｐ１であり、Ｔ（０）＝１−Ｐ１であり、ｃの他の全ての値についてＴ＝０である）への変換であると考えられる。
【００２０】
計算されたエントロピー値Ｈはその様な置換のための基準として使われ、
Ｈ＝Ｓｕｍ［−Ｐ（ｃ）Ｌｏｇ（Ｐ（ｃ））］
これは、比
Ｒ＝（Ｈ／Ｈ１）；  ０＜＝Ｒ＜＝１
によって一様分布についての対応するエントロピー値
Ｈ１＝Ｓｕｍ［−（１．０／Ｎ）Ｌｏｇ（１．０／Ｎ）］＝Ｌｏｇ（Ｎ）
に正規化される（ここでＮはＰ（ｃ）の値がとられるポイントの総数である）。
【００２１】
その後、“初期”分布および“スレショルド処理された”分布の両方について別々に計算された“正規化された”エントロピーＲ値が使われる。この条件は、“スレショルド処理された”分布が０または１への丸めにおいて“初期”分布と正確に同じ（一様分布値に“正規化された”）不確定性を持つことを保証する。これは、“初期”分布Ｒについて総エントロピーの値の計算を可能にし、また、それを“スレショルド処理された”分布のエントロピーについての解析的表示と突き合わせることを可能にする。
【００２２】
それゆえ、方程式：
−ＸＬｏｇ（Ｘ）−（１．０−Ｘ）Ｌｏｇ（１．０−Ｘ）＝Ｒ
を数値的に解き、Ｘについての２つの根のうちの小さいほうをＰ１値として選択して、実際の相関スレショルド値を発見するための方程式をさらに確立することができる。
【００２３】
そのために、（１．０−Ｐ１）の得られた値は、スレショルド・ポイントにおいてとられた、“初期”分布についての累積分布Ｃ（ｃ）の値：
Ｃ（ｃ）＝１．０−Ｐ１、ここでＣ（ｃ）＝確率（０＜＝ｘ＝＜ｃ）＝Ｓｕｍ（０＜＝ｘ＜＝ｃについて）Ｐ（ｘ）、
と突き合わされる。
【００２４】
相関スレショルドの値が得られて、この方程式の（最大の）根を数値的に発見する。
【００２５】
スレショルド値が選択されたならば、ステップＳ４で、クラスタ化システム２０は相関マトリックス１７の中のコンピュータ・リソース測定基準のセットを１セットのクラスタにクラスタ化する。具体的には、クラスタ化システム２０は、特定のスレショルド値について変換済み相関マトリックス１７の結合されている成分を、あたかも該マトリックスがマルコフ連鎖を表して各測定基準がこの連鎖の中の１つの状態を表すかのように、見つけ出す。その後、クラスタ化システム２０は、全ての結合されている成分を１つのクラスタの中に入れる。
【００２６】
１つの代表的実施態様では、クラスタ化システム２０はマルコフ・クラスタ化手法を次のように使用する。
【００２７】
（ａ）  マルコフ・クラスタ化の各ステップは下記の２操作の繰り返しから成る：
（１）  マトリックスの平方（ＭＭ）を計算する操作、および
（２）  その結果としてのマトリックスの中のスレショルド値より大きな全ての非ゼロ値を１という値に置き換える操作。
【００２８】
この方法は対数時間で収束することが証明されている。或る対数繰り返し回数の後に、繰り返しマトリックスは変化しなくなる。
【００２９】
次に、下記のステップが実行される。
【００３０】
（ｂ）  全ての結合されている成分（測定基準）を発見する。全ての結合されている成分は同じクラスタに含められる。
【００３１】
以下に示されているのは、種々のスレショルド値に基づく種々のクラスタ化結果の例である。
測定基準総数：  ３３
１．  スレショルド値：  ０．９５
クラスタ数：  １４
クラスタのサイズ：  １，１，１，１，３，１，１，２，１，３，１，３，１，１３
平均クラスタ・サイズ＝２．３５
平均クラスタ・サイズ（相対）＝７．１％
クラスタ化（Ｃｌｕｓｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ）＝４２．５％
低減＝５７．５％
２．  スレショルド値：  ０．９
クラスタ数：  １０
クラスタのサイズ：  １，１，２，３，１，１，３，３，２，１６
平均クラスタ・サイズ＝３．３
平均クラスタ・サイズ（相対）＝１０％
クラスタ化＝３０．３％
低減＝６９．７％
３．  スレショルド値：  ０．８５
クラスタ数：  ７
クラスタのサイズ：  １，３，３，１，１，３，２１
平均クラスタ・サイズ＝４．７１
平均クラスタ・サイズ（相対）＝１４．３％
クラスタ化＝２１．２％
低減＝７８．８％
４．  スレショルド値：  ０．８
クラスタ数：  ５
クラスタのサイズ：  １，３，３，１，２５
平均クラスタ・サイズ＝６．６
平均クラスタ・サイズ（相対）＝２０％
クラスタ化＝１５．２％
低減＝８４．８％。
５．  スレショルド値：  ０．７５（安定化効果を示す）
クラスタ数：  ５
クラスタのサイズ：  １，３，３，１，２５
平均クラスタ・サイズ＝６．６
平均クラスタ・サイズ（相対）＝２０％
クラスタ化＝１５．２％
低減＝８４．８％。
【００３２】
クラスタのセットが開発されたならば、低減マトリックス生成器２２は、各クラスタの中の最も情報を与える測定基準を特定する。これを達成するために、そのクラスタ内の他のメンバとの最大の相関和を有する測定基準が通例最も情報を与える測定基準として特定される。各クラスタからの最も情報を与えるマトリックスに基づいて、低減マトリックス生成器２２はステップＳ５で低減コンピュータ・ワーク勾配マトリックス２４を構築する。このステップで、クラスタ内の選択された測定基準だけについて低減コンピュータ・ワーク勾配マトリックス２４を構築するために、上で組み込まれた特許出願のうちのどちらに記載されている方法も使用され得る。以下に、その様な方法の詳細が示される。
【００３３】
（１）  バックグラウンド負荷の生成器は、選択された測定基準について負荷レベルの所定インクリメント（例えば、５％、１０％、・・・、１００％）を用いてコンピュータ・システム１２の種々の負荷を生成する。実例としての１つの実施態様では、２つの測定座標について、全ての可能な負荷は、相対単位（例えば、ＣＰＵサイクルの％およびメイン・メモリの％）で測定されたペア｛（０．０，０．０）、（０．０，０．０５）、（０．０，０．１）、・・・、（０．０５，０．０）、（０．０５，０．０５）、・・（１．０，１．０）｝である。
【００３４】
（２）  各負荷レベルについて、要素ワーク・インクリメントの生成器は、同じ所定サイズのリソースについての付加的な永久的リクエストを生成する（例えば、最小負荷下で１秒以内にＣＰＵユーティライゼーションの５％を生成するＣＰＵサイクルの数についてのリクエスト、およびメモリの５％についての他のリクエスト）。
【００３５】
（３）  負荷作成のために、負荷／リソース消費モニタはコンピュータ・システム１２のバックグラウンド負荷レベルを制御する。
【００３６】
（４）  インクリメンタル・リクエストが生成された後、低減マトリックス生成器２２は、リクエストされたリソースをコンピュータ・システム１２がどのくらい速く提供できるかを示す負荷／リソース消費モニタからの測定の結果を得る。それは、その後、低減コンピュータ・ワーク勾配マトリックス２４の要素を適切な測定の割合／比（例えば、それが要した時間に対する、最小負荷下で１秒以内にＣＰＵユーティライゼーションの５％を生成するサイクルの数）として作成する。或る場合には、コンピュータ・システム１２が例えば９７％のＣＰＵユーティライゼーションのもとで既に動作しているとき、適切なリソースを提供することは不可能であり、この場合にはリクエストを満たすために必要とされる時間は無限大にセットされ、低減コンピュータ・ワーク勾配マトリックス２４の適切な要素は０である。
【００３７】
低減コンピュータ・ワーク勾配マトリックス２４を構築するための上記システム（例えば、バックグラウンド負荷の生成器、要素ワーク・インクリメントの生成器など）が低減マトリックス生成器２２の中であるいは別のシステム（図示されていない）として具体化され得るということが理解されるべきである。それでも、任意選択のステップＳ６で、低減コンピュータ・ワーク勾配マトリックス２４は、マトリックス復元器２６によって完全なあるいは復元されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックス２７に復元され得る。具体的には、マトリックス復元器２６は、復元された／完全なコンピュータ・ワーク勾配マトリックス（以降、マトリックス２７）を作るために低減コンピュータ・ワーク勾配マトリックス２４の一次変換として必要とされるコンピュータ・ワーク勾配マトリックス成分を概算することができる。
【００３８】
ここで図３を参照すると、タスク・ワーク・パス３６のセット（例えば、１つ以上）を構築するための１つの例としてのシステム３０が詳しく示されている。タスク・ワーク・パス３６は、通例、（時間の関数として）特定の／固定されたバックグラウンド負荷レベルでコンピュータ・システム１２に課された計算タスクに応じてのリソースの消費レベルを特徴付ける。図３に示されているように、所与の計算タスク３２がスタートする／コンピュータ・システム１２に課される。負荷／リソース消費モニタ３３は、現行の初期バックグラウンド負荷レベルと、タスク３２実行中の負荷／リソース消費の全ての変化とを測定する。タスク・ワーク・パス構築器３４は、これらの測定値を小さな所定時間間隔を置いて処理し、所与の初期バックグラウンド負荷レベルについてのタスク・ワーク・パス３６を構築する。
【００３９】
このプロセスは以下でさらに説明される。
【００４０】
（１）  測定されるべきタスク３２がコンピュータ・システム１２上で実行される。
【００４１】
（２）  負荷／リソース消費モニタ３３は初期負荷でのコンピュータ・システム１２リソース消費を測定する。
【００４２】
（３）  負荷／リソース消費モニタ３３はコンピュータ・システム１２リソース消費スナップショットを所定インクリメント（例えば、５秒間）で時々作成する。
【００４３】
（４）  タスク・ワーク・パス構築器３４は、測定のスペースにおける時間経路としてタスク・ワーク・パス３６を生成するためにコンピュータ・システム１２リソース・スナップショットを使用する。
【００４４】
図４および５を参照すると、例としてのタスク・ワーク・パス３６Ａ−Ｂが示されている。特に、図４は、固定されたレベルのバックグラウンド負荷（Ｌｏ）でコンピュータ・システム１２に課されたタスク３２（図３）に応答する時間上でのＣＰＵユーティライゼーションについてのタスク・パス３６Ａを描いている。図５は、同じタスク３２（図３）に応答する時間上でのメモリ・ユーティライゼーションについてのタスク・パス３６Ｂを描いている。
【００４５】
上で示されたようにタスク・ワーク・パス３６が提供されたならば、任意のバックグラウンド負荷レベルでのタスクのためのコンピュータ・システム１２についてのリソース消費を概算するために、それらを使うことができる。ここで図６を参照すると、この概算を行うためのシステム４０が示されている。具体的には、システム４０のもとで、負荷／リソース消費モニタ３３は、現在のバックグラウンド負荷レベルを測定し、測定値をタスク・リソース消費概算器４２に渡す。タスク・リソース消費概算器４２は、その後、最初のタスク・ワーク・パス３６が構築された時に測定された初期コンピュータ・バックグラウンド負荷レベルに関連してタスク・ワーク・パス３６に沿う適切な要素に低減マトリックス２４（図１）または復元マトリックス２７を適用することによってタスク・リソース消費の概算値４４を決定する。
【００４６】
このプロセスは以下でさらに説明される。
【００４７】
（１）  負荷／リソース消費モニタ３３は、タスクがそこで実行され／課されるべきコンピュータ・システム１２についての現在のバックグラウンド負荷のレベルを提供する。
【００４８】
（２）  タスク・リソース消費概算器４２は、次の情報、すなわちタスクを実行するために使用されるべきコンピュータ・システム１２の現在のバックグラウンド負荷、実行されるべきタスクについてのタスク・ワーク・パス３６、タスクがそこで実行されるべきコンピュータ・システム１２のためのマトリックス２４またはマトリックス２７、をロードする。
【００４９】
（３）  タスク・リソース消費概算器４２は、タスクのための概算リソース消費を計算するために、現在のシステム・バックグラウンド負荷、マトリックス２４またはマトリックス２７、およびタスク・ワーク・パス３６に基づく概算方法のうちの１つを使用する。
【００５０】
（４）  その様な概算の実例として、タスク・リソース消費概算器４２は下記の操作を実行することができる。
【００５１】
（Ａ）  各要素ピースがマトリックス２４またはマトリックス２７のための１レベルの負荷（座標）に含まれるようにタスク・ワーク・パス３６を切断して複数の要素ピースとする。
【００５２】
（Ｂ）  タスク・ワーク・パス３６の各要素ピースをマトリックス２４またはマトリックス２７からの関連する係数で基準化する。
【００５３】
（Ｃ）  結果を結合させて新しい概算タスク・ワーク・パス（図示されていない）とする。この新しいタスク・ワーク・パスは所与のシステム負荷についてのリソース／時間消費を示す。
【００５４】
（５）  結果としての概算リソース／時間消費４４を記憶する。
【００５５】
この様に、初めにマトリックス２４またはマトリックス２７、およびタスク・ワーク・パス３６を開発することにより、任意のバックグラウンド負荷レベルのもとで任意のタスクについてのリソース消費が本発明により概算され得る。
【００５６】
ここで図７を参照すると、本発明のより具体的なコンピュータ化されたインプリメンテーション１００が示されている。描かれているように、概算コンピュータ・システム１０２が提供されており、それは、本発明の教示を実行できる任意のタイプのコンピュータ・システムを代表するように意図されている。例えば、概算コンピュータ・システム１０２はデスクトップ・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、ワークステーション、ハンドヘルド装置、クライアント、サーバなどであり得る。この点で、概算コンピュータ・システム１０２は、グリッド計算環境を介して、あるいはインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、バーチャル・プライベート・ネットワーク（ＶＰＮ）などのネットワークを介して、コンピュータ・システム１２と通信することができる。ネットワーク全体における通信は、直接配線接続（例えば、シリアル・ポート）を介して、あるいは有線または無線あるいはその両方の送信方法の任意の組み合わせを利用できるアドレス指定可能な接続を介して、行われることができる。トークン・リング、イーサネット、ＷｉＦｉのような在来のネットワーク接続性あるいは他の在来の通信規格が使用され得る。さらに、接続性は、在来のＩＰベースのプロトコルにより提供され得る。この場合、インターコネクティビティを確立するためにインターネット・サービス・プロバイダが使用され得る。
【００５７】
さらに示されるように、概算コンピュータ・システム１０２は、概して、処理装置１０４、メモリ１０６、バス１０８、入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース１１０、外部装置／リソース１１２、および記憶装置１１４を含む。処理装置１０４は、単一の処理装置を含むことができ、あるいは、例えばクライアントおよびサーバなどの、１つ以上の場所にある１つ以上の処理装置に分散され得る。メモリ１０６は、磁気媒体、光媒体、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、データ・キャッシュ、データ・オブジェクトなどを含む任意の公知タイプのデータ記憶媒体またはデータ伝送媒体あるいはその両方を含むことができる。さらに、処理装置１０４と同様に、メモリ１０６は、１つ以上のタイプのデータ記憶装置を含む単一の物理的場所に存在することができ、あるいは種々の形で複数の物理的システムに分散されても良い。
【００５８】
Ｉ／Ｏインターフェース１１０は、情報を外部ソースとやり取りするための任意のシステムを含むことができる。外部装置／リソース１１２は、スピーカ、ＣＲＴ、ＬＥＤスクリーン、ハンドヘルド装置、キーボード、マウス、音声認識システム、音声出力システム，プリンタ，モニタ／ディスプレイ、ファクシミリ、ページャなどを含む任意の公知タイプの外部装置を含むことができる。バス１０８は、概算コンピュータ・システム１０２の各コンポーネント間に通信リンクを提供し、同様に、電気、光、無線などを含む任意の公知タイプの伝送リンクを含むことができる。
【００５９】
記憶装置１１４は、本発明のもとで情報（例えば、相関マトリックス、低減マトリックス、復元マトリックス、タスク・ワーク・パス、概算値など）のための記憶容量を提供することのできる任意のタイプのシステム（例えば、データベース）であり得る。従って、記憶装置１１４は磁気ディスク・ドライブまたは光ディスク・ドライブのような１つ以上の記憶装置を含むことができる。他の１つの実施態様では、記憶装置１１４は、例えばローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）またはストレージ・エリア・ネットワーク（ＳＡＮ）（図示されていない）などに分散されたデータを含む。図示されてはいないけれども、キャッシュ・メモリ、通信システム、システム・ソフトウェアなどの付加的なコンポーネントを概算コンピュータ・システム１０２に組み込むことができる。さらに、図示されてはいないけれども、コンピュータ・システム１２はおそらく、概算コンピュータ・システム１０２と同様のコンピュータ化された要素を含む。
【００６０】
概算コンピュータ・システム１０２のメモリ１０６の中に概算システム１２０が示されている。描かれているように、概算システム１２０は、上記の本発明の構成要素、すなわち測定値の選択器１４、負荷／相関生成器１６、スレショルド選択器１８、クラスタ化システム２０、低減マトリックス生成器２２、マトリックス復元器２６、負荷リソース消費モニタ３３、タスク・ワーク・パス構築器３４、およびタスク・リソース消費概算器４２、を含む。これらの構成要素は一般に上記の機能を実行する。具体的には、測定値の選択器１４は、コンピュータ・システム１２のコンピュータ・リソース測定基準のセットを選択する（あるいは管理者により使用されて選択する）。負荷／相関生成器１６はコンピュータ・リソース測定基準のセットに（バックグラウンド）負荷を課し、その結果としての測定値を取る。これは、種々の計算リソース測定基準間の依存性を可能にする。それらの依存性に基づいて、負荷／相関生成器１６はコンピュータ・リソース測定基準間の相関マトリックスを作る。スレショルド選択器１８は、その後、低密度負荷測定値に含まれている情報の大部分が変換済み相関マトリックスに含まれるように、相関マトリックス１７を０と１とのマトリックスに変換するために相関スレショルド値を選択する（あるいは選択するために使用される）。そのスレショルド値に基づいて、クラスタ化システム２０は測定基準のセットを１セットのクラスタにクラスタ化し、それは、その後、低減コンピュータ・ワーク勾配マトリックスを構築するために低減マトリックス生成器により使用される（すなわち、各クラスタの中の最も情報を与える測定基準を用いる）。上で示されたように、マトリックス復元器は、その後、任意選択で、一次変換または同様の手法を用いて低減マトリックスを復元することができる。
【００６１】
それでも、負荷／リソース消費モニタ３３は、初期負荷としてコンピュータ・システム１２リソース消費を測定し、その後にコンピュータ・システム１２リソース消費スナップショットを所定インクリメント（例えば、５秒間）で時々作成する。その後、タスク・ワーク・パス構築器３４は、測定のスペースにおける時間経路としてタスク・ワーク・パスを生成するためにコンピュータ・システム１２リソース・スナップショットを使用する。タスク・ワーク・パスとマトリックス（低減または復元）が提供されたならば、それらは、コンピュータ・システム１２のリソース消費を概算するためにタスク・リソース消費概算器４２によって使用される。
【００６２】
ターゲットのコンピュータ・システムについてリソース消費を概算する方法およびシステムとして図示され本書に記載されたけれども、本発明がさらに種々の代替実施態様を提供することが理解される。例えば、１つの実施態様では、本発明は、コンピュータ・インフラストラクチャがターゲット・コンピュータ・システムについてリソース消費を概算することを可能にするコンピュータ・プログラム・コードを含むコンピュータ可読媒体を提供する。これに関して、コンピュータ可読媒体は、本発明の種々のプロセス・ステップの各々を実行するプログラム・コードを含む。“コンピュータ可読媒体”という用語がプログラム・コードの１つ以上の任意タイプの物理的具体物を含むことが理解される。特に、コンピュータ可読媒体は、１つ以上の携帯用記憶製品（例えば、コンパクト・ディスク、磁気ディスク、テープなど）において、メモリ１０６（図７）または記憶システム１１４（図７）（例えば、固定ディスク、読み出し専用メモリ、ランダム・アクセス・メモリ、キャッシュ・メモリなど）あるいはその両方のような、計算装置の１つ以上のデータ記憶部分において、かつ、あるいは、（例えば、プログラム・コードの有線／無線電子配布中に）ネットワーク上を進むデータ信号（例えば、伝播信号）として具体化されるプログラム・コードを含むことができる。
【００６３】
他の１つの実施態様では、本発明は、本発明のプロセス・ステップをサブスクリプション・ベースで、広告ベースで、かつ、あるいは料金ベースで実行するビジネス方法を提供する。すなわち、サービス・プロバイダは、上記のようにターゲット・コンピュータ・システムについてのリソース消費を概算することをオファーすることができる。この場合、サービス・プロバイダは、一人以上の顧客のために本発明のプロセス・ステップを実行するコンピュータ・インフラストラクチャを作成し、維持し、サポートするなどすることができる。見返りに、サービス・プロバイダはサブスクリプションまたは料金協定あるいはその両方のもとで顧客から支払いを受け取ることができ、かつ、または、サービス・プロバイダは１つ以上の第三者に対する広告内容の販売から支払いを受け取ることができる。
【００６４】
さらに他の１つの実施態様では、本発明はターゲット・コンピュータ・システムについてリソース消費を概算する方法を提供する。この場合、コンピュータ・インフラストラクチャを設けることができ、（例えば、作り、購入し、使用し、改造するなどして）本発明のプロセス・ステップを実行するための１つ以上のシステムを得てコンピュータ・インフラストラクチャに配置することができる。これに関して、システムの配置は、（１）コンピュータ可読媒体から、１つ以上のコンピュータ・システム１２（図１）のような計算装置にプログラム・コードをインストールすること、（２）１つ以上の計算装置をコンピュータ・インフラストラクチャに付け加えること、および（３）コンピュータ・インフラストラクチャが本発明のプロセス・ステップを実行できるようにコンピュータ・インフラストラクチャの１つ以上の現存するシステムを組み込みまたは改造すること、あるいはその両方を行うこと、のうちの１つ以上を含むことができる。
【００６５】
本書で使用されるとき、“プログラム・コード”および“コンピュータ・プログラム・コード”という用語は、同義であって、直ちに、または（ａ）他の言語、コードまたは記法への変換または（ｂ）異なる材料形での複製あるいはその両方の後に、情報処理能力を有する計算装置に特定の機能を実行させるように意図された命令のセットの、任意の言語、コードまたは記法での任意の表現を意味するということが理解される。これに関して、プログラム・コードは、アプリケーション／ソフトウェア・プログラム、コンポーネント・ソフトウェア／機能のライブラリ、オペレーティング・システム、特定の計算装置またはＩ／Ｏ装置あるいはその両方のための基本Ｉ／Ｏシステム／ドライバなどのうちの１つ以上として具体化され得る。
【００６６】
本発明の種々の側面についての以上の記述は、例証および説明の目的で提示されている。網羅的であることや、本発明を開示された形そのものに限定することは意図されておらず、明らかに、多くの改変および変化形が可能である。当業者にとって明らかであり得る改変及び変化形は、添付の請求項により定義される発明の範囲内に含まれるべく意図されている。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明の実施態様によるコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを構築するためのシステムを描いている。
【図２】本発明の実施態様によるコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを構築するための実例流れ図を描いている。
【図３】本発明の実施態様によるタスク・ワーク・パスを構築するためのシステムを描いている。
【図４】本発明の実施態様による第１の実例タスク・ワーク・パスを描いている。
【図５】本発明の実施態様による第２の実例タスク・ワーク・パスを描いている。
【図６】コンピュータ・ワーク勾配マトリックスとタスク・ワーク・パスとを用いてコンピュータ・リソース消費を概算するための実例システムを描いている。
【図７】本発明の実施態様の、より具体的なコンピュータ化インプリメンテーションを描いている。
【図１】
2009531758.tif 000003
【図２】
2009531758.tif 000004
【図３】
2009531758.tif 000005
【図４】
2009531758.tif 000006
【図５】
2009531758.tif 000007
【図６】
2009531758.tif 000008
【図７】
2009531758.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】平成21年3月19日(2009.3.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ・システムのリソース消費の概算値を算出するためのシステムであって、
複数のコンピュータ・リソース測定基準間の依存性を分析するために、前記コンピュータ・システムの１セットのコンピュータ・リソース測定基準について負荷測定値を生成するための手段と、
前記セットに属するコンピュータ・リソース測定基準の間の相関マトリックスを生成するための手段と、
前記相関マトリックス中の前記コンピュータ・リソース測定基準のセットを１セットのクラスタにクラスタ化するための手段と、
前記クラスタのセットに基づいて、低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを形成するための手段と、
を備える、システム。
【請求項２】
特定のバックグラウンド負荷レベルで前記コンピュータ・システムにおいて実行されるべき計算タスクに応答して１セットのリソースの消費レベルを特徴付けるタスク・ワーク・パスのセットを生成するための手段と、
前記低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスおよび前記タスク・ワーク・パスのセットを用いて任意のバックグラウンド負荷レベルでの前記計算タスクについての前記リソースのセットの消費レベルの概算値を生成するための手段と、
をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを完全なコンピュータ・ワーク勾配マトリックスに復元するための手段をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記クラスタ化はマルコフ・クラスタ化である、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記形成するための手段は、前記クラスタのセットの中の最も情報を与える測定基準のセットを特定し、前記最も情報を与える測定基準のセットに基づいて前記低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを生成する、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスについて、不確定性測定に基づくスレショルド値を選択するための手段をさらに備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
コンピュータ・システムのリソース消費の概算値を算出するためのプログラムであって、
複数のコンピュータ・リソース測定基準間の依存性を分析するために、前記コンピュータ・システムの１セットのコンピュータ・リソース測定基準について負荷測定値を生成するステップと、
前記セットに属するコンピュータ・リソース測定基準の間の相関マトリックスを生成するステップと、
前記相関マトリックス中のコンピュータ・リソース測定基準の前記セットを１セットのクラスタにクラスタ化するステップと、
前記クラスタのセットに基づいて低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを形成するステップと、
をコンピュータに実行させる、プログラム。
【請求項８】
コンピュータ・システムのリソース消費の概算値を算出するためのコンピュータにおいて実行される方法であって、
複数のコンピュータ・リソース測定基準間の依存性を分析するために、前記コンピュータ・システムの１セットのコンピュータ・リソース測定基準について負荷測定値を生成するステップと、
前記セットに属するコンピュータ・リソース測定基準の間の相関マトリックスを生成するステップと、
前記相関マトリックス中のコンピュータ・リソース測定基準の前記セットを１セットのクラスタにクラスタ化するステップと、
前記クラスタのセットに基づいて低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを形成するステップと、
を含む方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
本発明は、コンピュータ・システムのコンピュータ・リソース消費を概算／推定するためのシステム、プログラム、および方法を提供する。特に、本発明では、低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックス（以降、“マトリックス”）が始めに形成される。“マトリックス”の形成は、種々のコンピュータ・リソース測定基準の間の依存性を分析するためにコンピュータ・システムの１セットのコンピュータ・リソース測定基準について負荷測定値を生成することにより、行われる。その後、それらの依存性に基づいて、そのセットに属するコンピュータ・リソース測定基準の間の相関マトリックスが生成される。相関マトリックス中のコンピュータ・システム・リソース測定基準のセットは、１セットのクラスタにクラスタ化される。クラスタに基づいて低減されたマトリックスが形成される。形成された低減されたマトリックスは、一次変換などを用いて“完全”マトリックスに復元され得る。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明では、一定のバックグラウンド負荷レベルで特定のタスクをコンピュータ・システムに実行させて、コンピュータ・システムのリソース消費を時間上で測定することによってタスク・ワーク・パスも構築される。任意のバックグラウンド負荷レベルで課せられたタスクに応答してコンピュータ・システムのリソース消費の概算値を算出するために低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスまたは復元されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスと関連させてタスク・ワーク・パスを用いることができる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
本発明の第１の側面は、コンピュータ・システムのリソース消費の概算値を算出するためのシステムを提供する。システムは、種々のコンピュータ・リソース測定基準間の依存性を分析するためにコンピュータ・システムの１セットのコンピュータ・リソース測定基準について負荷測定値を生成する手段と、セットに属するコンピュータ・リソース測定基準の間の相関マトリックスを生成する手段と、相関マトリックス中のコンピュータ・リソース測定基準のセットを１セットのクラスタにクラスタ化する手段と、そのクラスタのセットに基づいて低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを形成する手段とを備える。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明の第２の側面はコンピュータ・システムのリソース消費の概算値を算出するためのプログラムを提供する。プログラムは、複数のコンピュータ・リソース測定基準間の依存性を分析するためにコンピュータ・システムの１セットのコンピュータ・リソース測定基準について負荷測定値を生成するためのステップと、セットに属するコンピュータ・リソース測定基準の間の相関マトリックスを生成するためのステップと、相関マトリックス中のコンピュータ・リソース測定基準のセットを１セットのクラスタにクラスタ化するためのステップと、そのクラスタのセットに基づいて低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを形成するためのステップをコンピュータに実施させる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
本発明の第３の側面はコンピュータ・システムのリソース消費の概算値を算出するための方法を提供する。方法は、コンピュータにおいて実行され、複数のコンピュータ・リソース測定基準間の依存性を分析するためにコンピュータ・システムの１セットのコンピュータ・リソース測定基準について負荷測定値を生成するステップと、セットに属するコンピュータ・リソース測定基準の間の相関マトリックスを生成するステップと、相関マトリックス中のコンピュータ・リソース測定基準のセットを１セットのクラスタにクラスタ化するステップと、そのクラスタのセットに基づいて低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを形成するステップを含む。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
本発明の第４の側面はコンピュータ・システムのリソース消費を概算値を算出するためのアプリケーションを配置する方法を提供する。方法は、複数のコンピュータ・リソース測定基準間の依存性を分析するためにコンピュータ・システムの１セットのコンピュータ・リソース測定基準について負荷測定値を生成し、そのセットに属するコンピュータ・リソース測定基準の間の相関マトリックスを生成し、その相関マトリックス中のコンピュータ・リソース測定基準のセットを１セットのクラスタにクラスタ化し、そのクラスタのセットに基づいて低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを形成するように動作し得るコンピュータ・インフラストラクチャを設けるステップを含む。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
本発明の第５の側面は、コンピュータ・システムのリソース消費の概算値を算出するために伝播される信号において具体化されるコンピュータ・ソフトウェアを提供する。コンピュータ・ソフトウェアは、複数のコンピュータ・リソース測定基準間の依存性を分析するためにコンピュータ・システムの１セットのコンピュータ・リソース測定基準について負荷測定値を生成するステップと、セットに属するコンピュータ・リソース測定基準の間の相関マトリックスを生成するステップと、相関マトリックス中のコンピュータ・リソース測定基準のセットを１セットのクラスタにクラスタ化するステップと、クラスタのセットに基づいて低減されたコンピュータ・ワーク勾配マトリックスを形成するステップとをコンピュータ・システムに実行させるための命令を含む。
【国際調査報告】
2009531758.tif 000010
2009531758.tif 000011