(57)【要約】【課題】  複数のノードを含むコンピュータ・システムにおける任意のノードにおいて１又は複数のアプリケーションを実行する場合においても、正確にユーザのシステム利用状況を把握する。【解決手段】  複数のノードについてアプリケーションの実行状況を表すデータを取得する工程と、各ノードの能力値を用いて、アプリケーション毎に使用能力値を算出する工程と、複数のノードについてユーザによるアプリケーション使用頻度を表すデータを取得する工程と、アプリケーション使用頻度を表すデータを用いて、アプリケーション毎に各ユーザの使用比率を算出する工程と、アプリケーション毎の使用能力値及びユーザ毎の使用比率データ格納部を参照して、アプリケーション毎に、各ユーザについてコンピュータ・システムの全能力値に対する使用能力値の比率を算出し、比率データ格納部に格納する工程とを含む。【選択図】図２
2006178913.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のノードを含むコンピュータ・システムにおける任意のノードにおいて１又は複数のアプリケーションを実行する場合に、コンピュータに実行される情報処理方法であって、
前記複数のノードについて前記アプリケーションの実行状況を表すデータを取得し、実行状況データ格納部に格納するステップと、
前記実行状況データ格納部に格納されたデータと各前記ノードの能力値を格納する能力データ格納部に格納されたデータと用いて、前記アプリケーション毎に使用能力値を算出し、使用能力値データ格納部に格納する使用能力値算出ステップと、
前記複数のノードについてユーザによるアプリケーション使用頻度を表すデータを取得し、使用頻度データ格納部に格納するステップと、
前記使用頻度データ格納部に格納されたデータを用いて、前記アプリケーション毎に各前記ユーザの使用比率を算出し、使用比率データ格納部に格納する使用比率算出ステップと、
前記使用能力値データ格納部及び前記使用比率データ格納部を参照して、前記アプリケーション毎に、各前記ユーザについて前記コンピュータ・システムの全能力値に対する使用能力値の比率を算出し、比率データ格納部に格納するステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項２】
前記比率データ格納部を参照して、ユーザ毎又は予め規定されているユーザグループ毎に比率を集計し、集計結果と前記コンピュータ・システムにかかるコストとから前記ユーザ毎又は前記ユーザグループ毎に課金データを生成し、課金データ格納部に格納するステップ
をさらに含む請求項１記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記アプリケーションの実行状況を表すデータが、ＣＰＵ使用時間であり、
前記使用能力値算出ステップが、
前記実行状況データ格納部を参照して、各前記ノードにおける合計ＣＰＵ使用時間を算出し、データ格納部に格納するステップと、
前記実行状況データ格納部を参照して、前記アプリケーション毎に、各前記ノードのＣＰＵ使用時間を集計し、データ格納部に格納するステップと、
前記データ格納部を参照して、前記アプリケーション毎に、各前記ノードのＣＰＵ使用割合を算出し、データ格納部に格納するステップと、
前記データ格納部及び前記能力データ格納部を参照して、前記アプリケーション毎に、各前記ノードの使用能力値を算出し、前記アプリケーション毎に集計することにより、各前記アプリケーションの使用能力値を算出し、前記使用能力値データ格納部に格納するステップと、
を含む請求項１記載の情報処理方法。
【請求項４】
前記アプリケーション使用頻度を表すデータが、アクセス時間のデータであり、
前記使用比率算出ステップが、
前記使用頻度データ格納部を参照して、前記アプリケーション毎に、各前記ユーザのアクセス時間累計を算出し、データ格納部に格納するステップと、
前記データ格納部を参照し、前記アプリケーション毎に、各前記ユーザのアクセス時間累計の比率を使用比率として算出し、前記使用比率データ格納部に格納するステップと、
を含む請求項１記載の情報処理方法。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１つ記載の情報処理方法をコンピュータに実行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、コンピュータ・システムの実行状況の解析技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、ＥＲＰ（Enterprize Resource Planning）を中心とした基幹業務アプリケーションにおいては、業務目的毎のアプリケーションを統合して１つのシステムとして運用することが主流となっている。しかしながら、数年来、顧客においては膨れ上がるサーバ数によるコストの上昇が大きな問題となってきている。これは、複数のアプリケーションを１つのシステムとして運用しているが、アプリケーション毎にサーバを用意するため、特定のアプリケーションについて処理量が増加すると、特定のアプリケーションを実行しているサーバの能力を増強するか、台数を増やすことになるために生ずる。しかし、通常、システム内の全てのサーバがその全能力を使用しているわけではないので、遊休リソースの有効活用が必要となっている。そのため、システムの稼働状況をモニタしてハードウエア資源の動的な割り当てを自律的に行う仕組みを採用する動きがある。
【０００３】
なお、特開２００３−２８１２９３号公報には、データストレージサービスの課金方法が開示されている。具体的には、データ量換算手段は、ストレージに格納されたユーザのデータの容量を一定の中間単位に換算し、利用状況監視手段は、一定の時間間隔でストレージのデータの容量を測定して滞在情報テーブルに記録し、そのデータのファイル名と格納パス名とをファイル情報テーブルに記録する。課金処理手段は、滞在情報とファイル情報にもとづきユーザごとに課金処理を行いユーザ課金管理情報テーブルに記録し、課金情報提供手段は、その課金情報をユーザに提供するものである。しかし、取り扱うデータ量が少ないアプリケーションについてのシステム使用状況は、データ量を基準にしても正確には把握できない。
【特許文献１】特開２００３−２８１２９３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上で述べたように、システムの稼働状況をモニタしてハードウエア資源の動的な割り当てを自律的に行う仕組みを採用すると、サーバベースの使用状況の把握、すなわちサーバ毎に各ユーザのアクセス時間を累積するだけでは、ユーザによるシステム利用状況を正確に把握することはできなくなる。
【０００５】
従って、本発明の目的は、複数のノードを含むコンピュータ・システムにおける任意のノードにおいて１又は複数のアプリケーションを実行する場合においても、正確にユーザのシステム利用状況を把握するための技術を提供することである。
【０００６】
また、本発明の他の目的は、ユーザのシステム利用状況に応じた課金を可能にするための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る情報処理方法は、複数のノードを含むコンピュータ・システムにおける任意のノードにおいて１又は複数のアプリケーションを実行する場合に、コンピュータに実行される情報処理方法であって、複数のノードについてアプリケーションの実行状況を表すデータを取得し、実行状況データ格納部に格納するステップと、実行状況データ格納部に格納されたデータと各ノードの能力値を格納する能力データ格納部に格納されたデータと用いて、アプリケーション毎に使用能力値を算出し、使用能力値データ格納部に格納する使用能力値算出ステップと、複数のノードについてユーザによるアプリケーション使用頻度を表すデータを取得し、使用頻度データ格納部に格納するステップと、使用頻度データ格納部に格納されたデータを用いて、アプリケーション毎に各ユーザの使用比率を算出し、使用比率データ格納部に格納する使用比率算出ステップと、使用能力値データ格納部及び使用比率データ格納部を参照して、アプリケーション毎に、各ユーザについてコンピュータ・システムの全能力値に対する使用能力値の比率を算出し、比率データ格納部に格納するステップとを含む。
【０００８】
このようにアプリケーションの実行状況を表すデータを用いることにより、上で述べたような構成のコンピュータ・システムにおいても、コンピュータ・システムの全能力値に対する使用能力値の比率としてユーザのシステム利用状況を正確に把握することができるようになる。
【０００９】
また、比率データ格納部を参照して、ユーザ毎又は予め規定されているユーザグループ毎に比率を集計し、集計結果とコンピュータ・システムにかかるコストとからユーザ毎又はユーザグループ毎に課金データを生成し、課金データ格納部に格納するステップをさらに含むようにしてもよい。このように、上で算出された比率を課金計算に用いることも可能となる。すなわち正確な課金が実現される。
【００１０】
なお、上記アプリケーションの実行状況を表すデータが、ＣＰＵ使用時間であってもよい。その場合には、上で述べた使用能力値算出ステップが、実行状況データ格納部を参照して、各ノードにおける合計ＣＰＵ使用時間を算出し、データ格納部に格納するステップと、実行状況データ格納部を参照して、アプリケーション毎に、各ノードのＣＰＵ使用時間を集計し、データ格納部に格納するステップと、データ格納部を参照して、アプリケーション毎に、各ノードのＣＰＵ使用割合を算出し、データ格納部に格納するステップと、データ格納部及び能力データ格納部を参照して、アプリケーション毎に、各ノードの使用能力値を算出し、アプリケーション毎に集計することにより、各アプリケーションの使用能力値を算出し、使用能力値データ格納部に格納するステップとを含むようにしてもよい。比較的簡単に取得できるＣＰＵ使用時間をベースに処理を行うことができる。
【００１１】
さらに、アプリケーション使用頻度を表すデータが、アクセス時間のデータであってもよい。この場合には、上で述べた使用比率算出ステップが、使用頻度データ格納部を参照して、アプリケーション毎に、各ユーザのアクセス時間累計を算出し、データ格納部に格納するステップと、データ格納部を参照し、アプリケーション毎に、各ユーザのアクセス時間累計の比率を使用比率として算出し、使用比率データ格納部に格納するステップと、を含むようにしてもよい。比較的簡単に取得できるアクセス時間をベースに処理を行うことができる。
【００１２】
本発明に係る情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体又は記憶装置に格納される。また、ネットワークを介してディジタル信号にて頒布される場合もある。なお、処理途中のデータについては、コンピュータのメモリ等の記憶装置に一時保管される。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、複数のノードを含むコンピュータ・システムにおける任意のノードにおいて１又は複数のアプリケーションを実行する場合においても、正確にユーザのシステム利用状況を把握することができる。
【００１４】
また、本発明の他の側面として、ユーザのシステム利用状況に応じた課金が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
図１に本発明の一実施の形態に係るシステム概要図を示す。解析対象であり且つ本実施の形態に係る処理も実行するコンピュータ・システム１は、１又は複数のノードを含むコントロールノード３と、例えばｎ（ｎは正の整数）個のノードを含むコンピューティングノード５と、ＮＡＳ（Network Attached Storage）７とを含む。ＮＡＳ７は、ＯＳ（Operating System）７１と、ＣＲＭ（Customer Relationship Management）７２、ＥＲＰ７３等のプログラムを格納しており、コントロールノード３の制御に従って、少なくともコンピューティングノード５に含まれる各ノードに必要なプログラムがロードされる。なお、ＣＲＭ７２やＥＲＰ７３等のアプリケーション・プログラムについては、コントロールノード３によりコンピューティングノード５に含まれる各ノードにおいて動的にロード及びアンロードが実行され、コンピュータ・システム１に接続されるクライアント端末に対して影響を与えることなくサービスが提供されるようになっている。コントロールノード３は、コンピューティングノード５における障害等にも対応して、バックアップ・ノードをセットアップするなどの制御も行う。コントロールノード３、コンピューティングノード５及びＮＡＳ７の通常の動作については本発明の趣旨ではないので、これ以上説明しない。なお、ノードは、例えばブレードサーバで構成される。
【００１６】
なお、コントロールノード３は、本実施の形態における主たる処理を実施する利用状況解析処理部３１を有する。この利用状況解析処理部３１が、解析対象であるコンピュータ・システム１に設けられる例を示すが、必ずしもコンピュータ・システム１内に限定されず、コンピュータ・システム１に接続された他のコンピュータに設けるようにしてもよい。
【００１７】
利用状況解析処理部３１の機能ブロック図を図２に示す。利用状況解析処理部３１は、ログデータ収集部３１１と、ログデータ格納部３１２と、アプリケーション特定部３１３と、アプリケーション特定テーブル３１４と、修正ログデータ格納部３１５と、ユーザ使用時間集計部３１６と、使用時間集計データ格納部３１７と、ユーザ使用比率算出部３１８と、比率データ格納部３１９と、ＣＰＵ使用時間収集部３２０と、ＣＰＵ使用時間格納部３２１と、ＣＰＵ使用時間集計部３２２と、ＣＰＵ使用時間集計結果格納部３２３と、リソース使用基礎値処理部３２４と、リソース能力テーブル３２５と、リソース使用基礎値データ格納部３２６と、使用能力基礎値算出部３２７と、使用能力基礎値格納部３２８と、使用能力比率算出部３２９と、使用能力比率格納部３３０と、コストデータ格納部３３１と、課金処理部３３２と、ユーザ組織データ格納部３３３と、課金データ格納部３３４とを有する。
【００１８】
ログデータ収集部３１１は、コンピューティングノード５の各ノードから、クライアント側ＩＰアドレスとログオンユーザＩＤとアクセス先サーバＩＰアドレスとアプリケーションを識別可能なトランザクションＩＤとアクセス時間とを含むログデータを取得し、ログデータ格納部３１２に格納する。アプリケーション特定部３１３は、アプリケーション特定テーブル３１４を参照して、ログデータ格納部３１２に格納された各ログのアプリケーションを特定し、処理結果を修正ログデータ格納部３１５に格納する。ユーザ使用時間集計部３１６は、修正ログデータ格納部３１５を参照して処理を実施し、処理結果を使用時間集計データ格納部３１７に格納する。ユーザ使用比率算出部３１８は、使用時間集計データ格納部３１７を参照して処理を行い、処理結果を比率データ格納部３１９に格納する。
【００１９】
ＣＰＵ使用時間収集部３２０は、コンピューティングノード５の各ノードから、実行アプリケーション及びそのＣＰＵ使用時間のデータを収集し、収集したデータをＣＰＵ使用時間格納部３２１に格納する。ＣＰＵ使用時間集計部３２２は、ＣＰＵ使用時間格納部３２１を参照して集計処理を実施し、処理結果をＣＰＵ使用時間集計結果格納部３２３に格納する。リソース使用基礎値処理部３２４は、ＣＰＵ使用時間集計結果格納部３２３及びリソース能力テーブル３２５を参照して処理を実施し、処理結果をリソース使用基礎値データ格納部３２６に格納する。
【００２０】
使用能力基礎値算出部３２７は、リソース使用基礎値データ格納部３２６と比率データ格納部３１９とを参照して処理を行い、処理結果を使用能力基礎値格納部３２８に格納する。使用能力比率算出部３２９は、リソース使用基礎値データ格納部３２６と使用能力基礎値格納部３２８とを参照して処理を行い、処理結果を使用能力比率格納部３３０に格納する。課金処理部３３２は、使用能力比率格納部３３０とコストデータ格納部３３１とユーザ組織データ格納部３３３とを参照して処理を実施し、処理結果を課金データ格納部３３４に格納する。
【００２１】
これらの具体的な処理内容については処理フローの説明において詳しく述べる。
【００２２】
次に、コンピュータ・システム１における利用状況解析処理部３１の処理フローを図３乃至図１７を用いて説明する。まず、ユーザ使用実績集計処理を実施する（図３：ステップＳ１）。この詳細について図４を用いて説明する。まず、ログデータ収集部３１１は、コンピューティングノード５の各ノードからログデータを収集し、ログデータ格納部３１２に格納する（ステップＳ１１）。上でも述べたが、クライアント側ＩＰアドレスとログオンユーザＩＤとアクセス先サーバＩＰアドレスとアプリケーションを識別可能なトランザクションＩＤとアクセス時間とを含む。ログデータ格納部３１２に格納されるデータは、例えば図５に示すようなデータである。図５に示したデータテーブル例は、クライアント側ＩＰアドレスの列と、ログオンユーザＩＤの列と、アクセス先サーバＩＰアドレスの列と、アプリケーションを識別可能なトランザクションＩＤと、アクセス時間（秒）の列とを有する。すなわち、クライアント端末とのトランザクション毎に（トランザクションＩＤ毎に）、ログオンユーザＩＤ、アクセス先サーバＩＰアドレス、及びアクセス時間が登録される。
【００２３】
次に、アプリケーション特定部３１３は、アプリケーション特定テーブル３１４を参照して、ログデータ格納部３１２に格納されたレコードのトランザクションＩＤからアプリケーションを特定し、修正ログデータ格納部３１５に格納する（ステップＳ１３）。図６にアプリケーション特定テーブル３１４に格納されるデータの一例を示す。図６に示したデータテーブル例では、トランザクションＩＤの一部がアプリケーションを表すコードに対応付けられている。従って、ログデータ格納部３１２に格納されたレコードのトランザクションＩＤからアプリケーションを表すコードを特定することができる。修正ログデータ格納部３１５には、図７に示すようなデータが格納される。図７のデータテーブル例では、図５に示したデータテーブル例に、アプリケーションの列を追加したテーブルとなっている。すなわち、アプリケーションと、ユーザと、アクセス時間とが対応付けられたことになる。
【００２４】
次に、ユーザ使用時間集計部３１６は、修正ログデータ格納部３１５を参照して、アプリケーション毎に各ユーザの使用時間（アクセス時間）を集計し、集計結果を使用時間集計データ格納部３１７に格納する（ステップＳ１５）。修正ログデータ格納部３１５に格納されるログデータは、トランザクション毎に生成されるので、アプリケーション毎に各ユーザの使用時間を集計する。使用時間集計データ格納部３１７に格納される集計結果の一例を図８に示す。図８のデータテーブル例は、アプリケーション名（サービス名）の列と、ログオンユーザＩＤの列と、使用時間（アクセス時間）（秒）の列とを含む。使用時間が集計された値となっている。そして、ユーザ使用比率算出部３１８は、使用時間集計データ格納部３１７を参照して、アプリケーション毎に、各ユーザの使用比率を算出し、比率データ格納部３１９に格納する（ステップＳ１７）。より具体的には、各アプリケーションにつき総使用時間を算出し、各ユーザにつき使用時間／総使用時間を算出する。図９に比率データ格納部３１９に格納されるデータの一例を示す。図９のデータテーブル例は、図８に示したデータテーブル例に比率の列が追加されたものである。但し、比率データ格納部３１９では使用時間の列は不要である。そして図３の処理に戻る。
【００２５】
次に、稼働状況集計処理を実施する（ステップＳ３）。この処理の詳細については図１０乃至図１４を用いて説明する。まず、ＣＰＵ使用時間収集部３２０は、コンピューティングノード５の各ノードから、アプリケーション毎のＣＰＵ使用時間のログデータを収集し、ＣＰＵ使用時間格納部３２１に格納する（ステップＳ２１）。例えば、コンピューティングノード５の各ノードにおいて、コントロールノード３により指示されたアプリケーションが単独又は並列に実行されるので、各ノードにおいてアプリケーションのＣＰＵ使用時間についてのログデータを収集しておき、コントロールノード３に送信する。
【００２６】
そして、ＣＰＵ使用時間集計部３２２は、ＣＰＵ使用時間格納部３２１を参照して、ノード毎に各アプリケーションのＣＰＵ使用時間を集計し、ＣＰＵ使用時間集計結果格納部３２３に格納する（ステップＳ２３）。ＣＰＵ使用時間集計結果格納部３２３に格納されるデータの一例を図１１に示す。図１１のデータテーブル例は、アプリケーションであるＥＲＰのＣＰＵ使用時間の列、アプリケーションであるＤＷＨ（Data Warehouse）のＣＰＵ使用時間の列、アプリケーションであるＣＲＭのＣＰＵ使用時間の列、アプリケーションである債権・債務システムのＣＰＵ使用時間の列、及び合計使用時間の列とを含み、各ノードに対して各アプリケーションのＣＰＵ使用時間の集計結果及び総ＣＰＵ使用時間が対応付けられている。
【００２７】
また、ＣＰＵ使用時間集計部３２２は、ＣＰＵ使用時間集計結果格納部３２３を参照して、アプリケーション毎に各ノードのＣＰＵ使用時間を集計し、集計結果をＣＰＵ使用時間集計結果格納部３２３に格納する（ステップＳ２５）。これは、図１１のようなデータを、図１２のようなデータに変形するものである。図１２のデータテーブル例は、アプリケーション名の列と、ノードの列と、ＣＰＵ使用時間の列とを有する。すなわち、ＥＲＰ、ＤＷＨ、ＣＲＭ、会計系システム、債権・債務システム、特許管理システムなどアプリケーション毎に、当該アプリケーションを実行したノード及びそのＣＰＵ使用時間が登録される。
【００２８】
次に、リソース使用基礎値処理部３２４は、ＣＰＵ使用時間集計結果格納部３２３及びリソース能力テーブル３２５を参照して、アプリケーション毎に各ノードの使用能力値をリソース使用基礎値として算出し、算出結果をリソース使用基礎値データ格納部３２６に格納する（ステップＳ２７）。図１３にリソース能力テーブル３２５の一例を示す。図１３の例では、ノード毎に相対的な能力値が登録されている。従って、例えばノード１の能力値は３０である。また、図１１及び図１２を参照すると、ノード１の場合、ＥＲＰのＣＰＵ使用時間が５３００００であり、合計ＣＰＵ使用時間が同じく５３００００であるため、１００％ＥＲＰを実行したことになる。従って、ノード１におけるＥＲＰの使用能力値は３０（＝５３００００／５３００００×３０）となる。また、ＥＲＰはノード２でも実行されており、ノード２におけるＥＲＰのＣＰＵ使用時間（１００００）／ノード２の合計ＣＰＵ使用時間（２１００００）×ノード２の能力値（３０）＝ノード２についてのＥＲＰの使用能力値（１．４）と算出される。このような処理を行えば、図１４に示すようなデータが、リソース使用基礎値データ格納部３２６に格納される。図１４のデータテーブル例では、アプリケーション名の列と、ノードの列と、ＣＰＵ使用時間の列と、リソース使用基礎値の列と、リソース使用基礎値合計の列とを含む。このように、アプリケーション毎に各ノードの使用能力値、すなわちリソース使用基礎値が算出され、登録される。
【００２９】
そして、リソース使用基礎値処理部３２４は、リソース基礎値データ格納部３２６を参照して、アプリケーション毎にリソース基礎値（使用能力値）の合計と、全アプリケーションについてのリソース基礎値（使用能力値）の合計とを算出し、リソース使用基礎値データ格納部３２６に格納する（ステップＳ２９）。図１４の例では、リソース使用基礎値合計の列の値と、最終行の合計の行の値とが算出され、登録される。そして図３の処理に戻る。
【００３０】
そして、使用能力基礎値算出部３２７は、リソース使用基礎値データ格納部３２６及び比率データ格納部３１９を参照して、アプリケーション毎に、リソース使用基礎値と各ユーザの使用比率とから各ユーザの使用能力基礎値を算出し、使用能力基礎値格納部３２８に格納する（ステップＳ５）。例えばＥＲＰのリソース使用基礎値は３１．４であり、Ａ００１というユーザの使用比率は０．２５であるから、３１．４×０．２５＝７．８５という使用能力基礎値が算出される。以下同様に、アプリケーション毎に各ユーザの使用能力基礎値を算出する。使用能力基礎値格納部３２８に格納されたデータの一例を図１５に示す。図１５の例では、アプリケーション名の列と、ログオンユーザＩＤの列と、アクセス時間（秒）の列と、比率の列と、使用能力基礎値の列とを有する。
【００３１】
さらに、使用能力比率算出部３２９は、使用能力基礎値格納部３２８とリソース使用基礎値データ格納部３２６を参照して、アプリケーション毎に、各ユーザの使用能力比率を算出し、使用能力比率格納部３３０に格納する（ステップＳ７）。ステップＳ５で使用能力基礎値が算出されているので、全使用能力値（図１４の例では１３０）で除すれば、使用能力比率が算出できる。例えばＥＲＰについて、Ａ００１というユーザの場合、使用能力基礎値は７．８５であるから、７．８５／１３０＝０．０６と使用能力比率が算出される。使用能力比率格納部３３０に格納されるデータの一例を図１６に示す。図１６のデータテーブル例は、図１５のデータテーブルに使用能力比率の列が追加されたものである。
【００３２】
以上のような処理を実施することにより、複数のノードを有するコンピュータ・システムにおける任意のノードにおいて複数のアプリケーションが実行されるような状態においても、各ノードにおけるアプリケーションの実行状況を踏まえて、各ユーザの使用能力比率というユーザのシステム利用状況を特定することができるようになる。なお、ここで処理を終了させてもよい。
【００３３】
但し、この使用能力比率を各ユーザ又はユーザグループに対するシステム運営コストの課金に用いることができる。課金に用いる場合には、課金処理部３３２は、使用能力比率格納部３３０と例えば１月分の全コストのデータを保持するコストデータ格納部３３１と課金単位が登録されたユーザ組織データ格納部３３３とを参照して、ユーザ毎又はユーザグループ毎にコストを算出及び集計し、課金データ格納部３３４に格納する（ステップＳ９）。例えば、ユーザ毎に課金データを生成する必要がある場合には、図１６に示したようなデータテーブルにおいて、使用能力比率をユーザ毎に集計し、集計結果に対して全コストを乗ずればユーザ毎にコストが算出される。また、ユーザグループ毎にコストを算出する必要がある場合には、ユーザ毎のコストを、ユーザ組織データ格納部３３３に定義されているユーザグループ毎に集計する。課金データ格納部３３４には、図１７に示すようなデータが格納されている。図１７のデータテーブル例は、グループの列と、ログオンユーザＩＤの列と、コストの列と、グループコストの列とを有する。ここで、ログオンユーザＡ００１とＡ００２でグループＧ１が構成され、ログオンユーザＡ００３、Ａ００４及びＡ００５でグループＧ２が構成されるとすると、各ユーザのコストについてはコストの列に登録され、グループ毎のコストはグループコストの列に登録される。
【００３４】
このようにすれば、コンピュータ・システム１を運営する上で発生するコストを正確にユーザ又はユーザグループに割り当てることができるようになる。
【００３５】
以上本発明の一実施の形態について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば図２に示した機能ブロックは、必ずしも実際のプログラムモジュールに対応しない。また、ステップＳ１及びＳ３の処理順番は入れ替えることも可能であるし、並列に実行することも可能である。
【００３６】
さらに、コンピュータ・システム１のコントロールノード３及びコントロールノード３とは別に設ける利用状況解析処理部３１を含むコンピュータは図１８に示すようなコンピュータ装置であって、メモリ２５０１（記憶装置）とＣＰＵ２５０３（処理装置）とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施の形態における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。必要に応じてＣＰＵ２５０３は、表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ２５０１に格納され、必要があればＨＤＤ２５０５に格納される。本発明の実施の形態では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーション・プログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。なお、ＮＡＳ７がＨＤＤ２５０５の代わりの場合もある。
【００３７】
（付記１）
複数のノードを含むコンピュータ・システムにおける任意のノードにおいて１又は複数のアプリケーションを実行する場合に、コンピュータに実行される課金処理方法であって、
前記複数のノードについて前記アプリケーションの実行状況を表すデータを取得し、実行状況データ格納部に格納するステップと、
前記実行状況データ格納部に格納されたデータと各前記ノードの能力値を格納する能力データ格納部に格納されたデータと用いて、前記アプリケーション毎に使用能力値を算出し、使用能力値データ格納部に格納する使用能力値算出ステップと、
前記複数のノードについてユーザによるアプリケーション使用頻度を表すデータを取得し、使用頻度データ格納部に格納するステップと、
前記使用頻度データ格納部に格納されたデータを用いて、前記アプリケーション毎に各前記ユーザの使用比率を算出し、使用比率データ格納部に格納する使用比率算出ステップと、
前記使用能力値データ格納部及び前記使用比率データ格納部を参照して、前記アプリケーション毎に、各前記ユーザについて前記コンピュータ・システムの全能力値に対する使用能力値の比率を算出し、比率データ格納部に格納するステップと、
を含む情報処理方法。
【００３８】
（付記２）
前記比率データ格納部を参照して、ユーザ毎又は予め規定されているユーザグループ毎に比率を集計し、集計結果と前記コンピュータ・システムにかかるコストとから前記ユーザ毎又は前記ユーザグループ毎に課金データを生成し、課金データ格納部に格納するステップ
をさらに含む付記１記載の情報処理方法。
【００３９】
（付記３）
前記アプリケーションの実行状況を表すデータが、ＣＰＵ使用時間であり、
前記使用能力値算出ステップが、
前記実行状況データ格納部を参照して、各前記ノードにおける合計ＣＰＵ使用時間を算出し、データ格納部に格納するステップと、
前記実行状況データ格納部を参照して、前記アプリケーション毎に、各前記ノードのＣＰＵ使用時間を集計し、データ格納部に格納するステップと、
前記データ格納部を参照して、前記アプリケーション毎に、各前記ノードのＣＰＵ使用割合を算出し、データ格納部に格納するステップと、
前記データ格納部及び前記能力データ格納部を参照して、前記アプリケーション毎に、各前記ノードの使用能力値を算出し、前記アプリケーション毎に集計することにより、各前記アプリケーションの使用能力値を算出し、前記使用能力値データ格納部に格納するステップと、
を含む付記１記載の情報処理方法。
【００４０】
（付記４）
前記アプリケーション使用頻度を表すデータが、アクセス時間のデータであり、
前記使用比率算出ステップが、
前記使用頻度データ格納部を参照して、前記アプリケーション毎に、各前記ユーザのアクセス時間累計を算出し、データ格納部に格納するステップと、
前記データ格納部を参照し、前記アプリケーション毎に、各前記ユーザのアクセス時間累計の比率を使用比率として算出し、前記使用比率データ格納部に格納するステップと、
を含む付記１記載の情報処理方法。
【００４１】
（付記５）
付記１乃至４のいずれか１つ記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【００４２】
（付記６）
複数のノードを含むコンピュータ・システムにおける任意のノードにおいて１又は複数のアプリケーションを実行する場合に処理を行う情報処理装置であって、
前記複数のノードについて前記アプリケーションの実行状況を表すデータを取得し、実行状況データ格納部に格納する手段と、
前記実行状況データ格納部に格納されたデータと各前記ノードの能力値を格納する能力データ格納部に格納されたデータと用いて、前記アプリケーション毎に使用能力値を算出し、使用能力値データ格納部に格納する使用能力値算出手段と、
前記複数のノードについてユーザによるアプリケーション使用頻度を表すデータを取得し、使用頻度データ格納部に格納する手段と、
前記使用頻度データ格納部に格納されたデータを用いて、前記アプリケーション毎に各前記ユーザの使用比率を算出し、使用比率データ格納部に格納する使用比率算出手段と、
前記使用能力値データ格納部及び前記使用比率データ格納部を参照して、前記アプリケーション毎に、各前記ユーザについて前記コンピュータ・システムの全能力値に対する使用能力値の比率を算出し、比率データ格納部に格納する手段と、
を有する情報処理装置。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の実施の形態に係るシステム概要図である。
【図２】利用状況解析処理部の機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態におけるメイン処理フローを示す図である。
【図４】ユーザ使用実績集計処理の処理フローを示す図である。
【図５】ログデータ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図６】アプリケーション特定テーブルに格納されるデータの一例を示す図である。
【図７】修正ログデータ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図８】使用時間集計データ格納部３１７に格納されるデータの一例を示す図である。
【図９】比率データ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図１０】稼働状況集計処理の処理フローを示す図である。
【図１１】ＣＰＵ使用時間集計結果格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図１２】ＣＰＵ使用時間集計結果格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図１３】リソース能力テーブルに格納されるデータの一例を示す図である。
【図１４】リソース使用基礎値データ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図１５】使用能力基礎値格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図１６】使用能力比率格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図１７】課金データ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図１８】コンピュータシステムの機能ブロック図である。
【符号の説明】
【００４４】
１  コンピュータ・システム    ３  コントロールノード
５  コンピューティングノード    ７  ＮＡＳ
３１１  ログデータ収集部    ３１２  ログデータ格納部  
３１３  アプリケーション特定部    ３１４  アプリケーション特定テーブル
３１５  修正ログデータ格納部    ３１６  ユーザ使用時間集計部
３１７  使用時間集計データ格納部    ３１８  ユーザ使用比率算出部
３１９  比率データ格納部    ３２０  ＣＰＵ使用時間収集部
３２１  ＣＰＵ使用時間格納部    ３２２  ＣＰＵ使用時間集計部
３２３  ＣＰＵ使用時間集計結果格納部    ３２４  リソース使用基礎値処理部
３２５  リソース能力テーブル    ３２６  リソース使用基礎値データ格納部
３２７  使用能力基礎値算出部    ３２８  使用能力基礎値格納部
３２９  使用能力比率算出部    ３３０  使用能力比率格納部
３３１  コストデータ格納部    ３３２  課金処理部  
３３３  ユーザ組織データ格納部    ３３４  課金データ格納部
【図１】
2006178913.tif 000003
【図２】
2006178913.tif 000004
【図３】
2006178913.tif 000005
【図４】
2006178913.tif 000006
【図５】
2006178913.tif 000007
【図６】
2006178913.tif 000008
【図７】
2006178913.tif 000009
【図８】
2006178913.tif 000010
【図９】
2006178913.tif 000011
【図１０】
2006178913.tif 000012
【図１１】
2006178913.tif 000013
【図１２】
2006178913.tif 000014
【図１３】
2006178913.tif 000015
【図１４】
2006178913.tif 000016
【図１５】
2006178913.tif 000017
【図１６】
2006178913.tif 000018
【図１７】
2006178913.tif 000019
【図１８】
2006178913.tif 000020