(57)【要約】      （修正有）【課題】Ｗｅｂシステムの性能予測を、専門家を要することなく、高精度で計算誤りなく安価に利用できるようにする。【解決手段】  システムモデルＤＢ１３内に、モデルパターン、システム特性、機能特性及び応答時間予測モデル情報を、予め格納する。性能予測プログラムは、入力部１５として入力されるパラメータとシステムモデルＤＢ１３内の上記情報に従い、Ｗｅｂシステムの性能を予測する。【選択図】図１
2006106957.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも、Ｗｅｂシステムの構成に関する情報であるモデルパターン情報、前記Ｗｅｂシステムの特性に関する情報、および前記Ｗｅｂシステムが提供する機能に関する情報が、登録されるＷｅｂシステム性能算出装置において、
前記Ｗｅｂシステムにハードウェア性能に関する情報を入力する入力手段と、
前記Ｗｅｂシステムの外部から通信によりハードウェア性能に関する情報であるハードウェアベンチマークデータを取得するハードウェアベンチマークデータ取得手段と、
前記Ｗｅｂシステム以外のＷｅｂシステムからハードウェア性能に関する情報である稼動システムデータを取得する稼動システムデータ取得手段と、
前記入力手段と、前記ハードウェアベンチマークデータ取得手段と、前記稼動システムデータ取得手段により取得したデータに基づき前記ハードウェア性能に関する処理性能を算出する算出手段と、
を具備することを特徴とするＷｅｂシステム性能算出装置。
【請求項２】
少なくとも、Ｗｅｂシステムの構成に関する情報であるモデルパターン情報、前記Ｗｅｂシステムの特性に関する情報、および前記Ｗｅｂシステムが提供する機能に関する情報が、登録されるＷｅｂシステム性能算出方法において、
前記Ｗｅｂシステムにハードウェア性能に関する情報を入力部に入力し、
前記Ｗｅｂシステムの外部から通信によりハードウェア性能に関する情報であるハードウェアベンチマークデータを取得し、
前記Ｗｅｂシステム以外のＷｅｂシステムからハードウェア性能に関する情報である稼動システムデータを取得し、
前記入力部に入力のハードウェア性能に関する情報と、前記ハードウェアベンチマークデータと、前記稼動システムデータに基づき前記ハードウェア性能に関する処理性能を算出する、
ことを特徴とするＷｅｂシステム性能算出方法。
【請求項３】
少なくとも、Ｗｅｂシステムの構成に関する情報であるモデルパターン情報、前記Ｗｅｂシステムの特性に関する情報、および前記Ｗｅｂシステムが提供する機能に関する情報が、登録されるＷｅｂシステム性能算出装置において、
前記Ｗｅｂシステムにハードウェア性能に関する情報を入力する入力機能と、
前記Ｗｅｂシステムの外部から通信によりハードウェア性能に関する情報であるハードウェアベンチマークデータを取得するハードウェアベンチマークデータ取得機能と、
前記Ｗｅｂシステム以外のＷｅｂシステムからハードウェア性能に関する情報である稼動システムデータを取得する稼動システムデータ取得機能と、
前記入力機能と、前記ハードウェアベンチマークデータ取得機能と、前記稼動システムデータ取得機能により取得したデータに基づき前記ハードウェア性能に関する処理性能を算出する算出機能と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
Ｗｅｂシステムにおいてシステム構成を決める際に必要となる、システム性能を算出するＷｅｂシステムの性能算出技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
今日、クライアントサーバシステムからＴＣＯ（Ｔｏｔａｌ  Ｃｏｓｔ  ｏｆ  Ｏｗｎｅｒｓｈｉｐ  ）を削減できるＷｅｂシステムが提供されるようになった。
Ｗｅｂシステムは、Ｗｅｂサーバ、アプリケーションサーバ、データベースサーバなどを使って構築される。そして、アプリケーションサーバは、Ｗｅｂサーバとデータベースサーバの間に設置され、トランザクション管理やセッション管理などの機能があり、複数のデータベースサーバ間で負荷を分散させることができる。また、Ｗｅｂシステムの主なシステム構成には、３層Ｗｅｂ構成、２層Ｗｅｂ構成、１層Ｗｅｂ構成がある。
【０００３】
従来のＷｅｂシステムの性能予測を行う方法においては、ハードウェアベンチマークデータを利用して最新のハードウェアに対しても最適な性能予測を行うことができ、さらに稼動システムのデータを利用し性能試算に反映させ、最適な性能予測を行うＷｅｂシステム性能予測技術がある。
【０００４】
ウェッブ技術を利用した業務アプリケーションを顧客に導入するときに、例えば利用者数などに基づいて、アプリケーションを稼動させるためのウェッブサーバ、アプリケーションサーバ、データベースサーバや、それに付随するネットワーク機器などのハードウェアスペックや、サーバ台数を決定し導入する必要がある。
【０００５】
また、上記のような場合のハードウェアスペックや台数を決定する方法として、古くはＷｅｂシステムに精通した専門家が、待ち行列モデルなどを利用して手計算で性能予測をしていた。
【０００６】
また、最近では特許文献１に記載されているような、Ｗｅｂシステムにおいて、システムモデル構成情報であるモデルパターン、システム特性、及びシステムが提供する機能の特性を予め登録し、応答時間予測モデルを用いて、利用者の要求するシステム性能を高い精度で、計算誤りがなく予測することが可能なＷｅｂシステムがある。また、複数のシステム性能を予測することも可能である。
【０００７】
特許文献２では、プログラムの計算量をカウントし、そのプログラムの実質的な性能を計算させ、計算機の計算量のピーク性能に対してどの程度の達成率かを評価するプログラム性能予測方式がある。
【０００８】
また、特許文献３は、設計制約等に基づき構築した数値モデルに対する数値解析を逐次的に複数回実行し自動解析処理の前後段階に適切なユーザインタフェースを構築し、要因効果分析などの性能解析を行うものである。
【特許文献１】特開２００４−４６７３４号公報
【特許文献２】特開２００２−９９７１４号公報
【特許文献３】特開２００２−２５９４６３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、特許文献１にある方法では、ハードウェアの高性能化の速度が非常に速い現在では、過去に必要なハードウェアスペックを算出するために取った性能データを利用することが困難な状況になってきている。
【００１０】
例えば、性能試算用基礎データを取った時のＣＰＵ−Ａの動作周波数が８００ＭＨｚであったとする。ところが最近ＣＰＵの性能が向上しＣＰＵ−Ｂの動作周波数が２．４ＧＨｚになってしまった場合、ＣＰＵの動作周波数の処理速度だけを比較して、単純に動作周波数が３倍になったため処理能力も３倍になるとは言い切れない。
【００１１】
また、テクノロジが変わっているため、今までのＣＰＵのときは３つ必要だったが、動作周波数が３倍になったから1つのＣＰＵで処理できるとも言い切れない。
そのような背景から、性能測定を一からやり直す必要が発生し、安全を大きくみることで、本当に必要なスペックのハードウェアの規模よりもオーバースペックのＣＰＵを導入するなどの対応を行っている。
【００１２】
また、性能予測を行う際、測定時の基礎データに基づき必要なハードウェアスペックを算出しているので、それが導入先で試算したとおりの性能を満たせるように稼動しているかは分からず、実際は性能試算時に想定した利用とは違った使われ方がされている可能性がある。例えば試算した結果よりも低いスペックのハードウェアを使用すれば十分なことがある。
【００１３】
同様に特許文献２、特許文献３の場合も、導入先で試算したとおりの性能を満たして稼動しているかは判断できず、性能試算時に想定した利用方法とは違った使われ方がされても判断することができない。
【００１４】
本発明は上記のような実情に鑑みてなされたものであり、性能予測を行うときに、ハードウェアが新しくなったとしても、試算するための基礎データをハードウェアへ逐次追従させていくことで、実際に使われるデータに近づけ、性能試算結果をより最適化させるＷｅｂシステム性能予測最適化方式を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
請求項１に記載の発明は、少なくとも、Ｗｅｂシステムの構成に関する情報であるモデルパターン情報、前記Ｗｅｂシステムの特性に関する情報、および前記Ｗｅｂシステムが提供する機能に関する情報が、登録されるＷｅｂシステム性能算出装置において、前記Ｗｅｂシステムにハードウェア性能に関する情報を入力する入力手段と、前記Ｗｅｂシステムの外部から通信によりハードウェア性能に関する情報であるハードウェアベンチマークデータを取得するハードウェアベンチマークデータ取得手段と、前記Ｗｅｂシステム以外のＷｅｂシステムからハードウェア性能に関する情報である稼動システムデータを取得する稼動システムデータ取得手段と、前記入力手段と、前記ハードウェアベンチマークデータ取得手段と、前記稼動システムデータ取得手段により取得したデータに基づき前記ハードウェア性能に関する処理性能を算出する算出手段と、を具備する構成とする。
【００１６】
請求項２に記載の発明は、少なくとも、Ｗｅｂシステムの構成に関する情報であるモデルパターン情報、前記Ｗｅｂシステムの特性に関する情報、および前記Ｗｅｂシステムが提供する機能に関する情報が、登録されるＷｅｂシステム性能算出方法において、前記Ｗｅｂシステムにハードウェア性能に関する情報を入力部に入力し、前記Ｗｅｂシステムの外部から通信によりハードウェア性能に関する情報であるハードウェアベンチマークデータを取得し、前記Ｗｅｂシステム以外のＷｅｂシステムからハードウェア性能に関する情報である稼動システムデータを取得し、前記入力部に入力のハードウェア性能に関する情報と、前記ハードウェアベンチマークデータと、前記稼動システムデータに基づき前記ハードウェア性能に関する処理性能を算出する、ことを特徴とする。
【００１７】
請求項３に記載の発明は、少なくとも、Ｗｅｂシステムの構成に関する情報であるモデルパターン情報、前記Ｗｅｂシステムの特性に関する情報、および前記Ｗｅｂシステムが提供する機能に関する情報が、登録されるＷｅｂシステム性能算出装置において、前記Ｗｅｂシステムにハードウェア性能に関する情報を入力する入力機能と、前記Ｗｅｂシステムの外部から通信によりハードウェア性能に関する情報であるハードウェアベンチマークデータを取得するハードウェアベンチマークデータ取得機能と、前記Ｗｅｂシステム以外のＷｅｂシステムからハードウェア性能に関する情報である稼動システムデータを取得する稼動システムデータ取得機能と、前記入力機能と、前記ハードウェアベンチマークデータ取得機能と、前記稼動システムデータ取得機能により取得したデータに基づき前記ハードウェア性能に関する処理性能を算出する算出機能と、をコンピュータに実行させるプログラムである。
【００１８】
本発明は、ハードウェアの処理性能を試算するツールに、新しいハードウェアの性能情報を逐次取り込む事で、必要なハードウェア台数を最新のマシンでも試算できるようにすることができ、さらに稼動している導入済みシステムの稼動データを取り込む事で、性能試算で利用する導入アプリケーションの性能試算用モデルを見直すことができる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、性能予測を行う場合に、新規に追加されたハードウェアヘ性能予測に必要なデータを逐次追従させ、また試算するための基礎データを導入先の実際に使用しているデータを用いることで実際のデータに近づけていくことができ、性能試算結果をより最適なものにすることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下図面に基づいて、本発明の実施形態について詳細を説明する。まず、本発明のシステムの概略を図１に示して説明する。本システムは図１に示すように、Ｗｅｂシステム性能予測ツール１０にハードウェアベンチマークデータ１１、稼動システムデータ１２からデータを供給する形態をとる。
【００２１】
Ｗｅｂシステム性能予測ツール１０は、同図にあるようにハードウェアベンチマークデータ１１あるいは稼動システムデータ１２から最新の性能情報に関するデータを逐次収集（ダウンロード）する。
【００２２】
Ｗｅｂシステム性能予測ツール１０は、システムモデルＤＢ（システムモデルデータベース）１３、性能算出プログラム１４、入力部１５、出力部１６から構成される。
システムモデルＤＢ１３は、Ｗｅｂシステムの性能を算出するために必要な情報を格納するデータベースであり、図２にあるようにモデルパターン２１、システム特性２２、機能特性２３などを格納している。
【００２３】
同図に示すモデルパターン２１は、Ｗｅｂシステム構成の主なパターンに関する項目であり、Ｗｅｂサーバ、アプリケーションサーバ、及びＤＢ（データベース）サーバで構成する３層Ｗｅｂ構成、Ｗｅｂサーバとアプリケーションサーバが一体化した２層Ｗｅｂ構成、さらにＤＢサーバも一体化した１層Ｗｅｂ構成の各パターンからなる。
【００２４】
システム特性２２は、各サーバが負荷分散装置やＯＳ（オペレーティングシステム）機能で負荷分散した場合の負荷分散特性（負荷分散配分情報）、クラスタリング（複数のサーバを疎結合）した場合のクラスタリング特性。また、サーバの特性に関する情報からなる。
【００２５】
次に、同図に示す機能特性２３は、実際に業務で使用するアプリケーションである文書管理、電子決裁、情報共有、財務会計、及びポータルなどの各機能での処理性能（参照性能、登録性能）に関する情報（例えば、参照性能と登録性能の平均値、最大値、最小値）からなる。なお、この処理性能の計測はＯＳなどに付属の計測ツールを利用して計測してもかまわない。また、ポータルなどの機能については、さらに、利用確率値に関する情報も有する。
【００２６】
性能算出プログラム１４は、システムモデルＤＢ１３に登録されている各種情報と、入力部１５を参照し、その記録内容に従って演算を行い、その結果を出力部１６の出力フォーマットに沿って出力する。なお、性能算出プログラム１４については後述する。
【００２７】
入力部１５は、Ｗｅｂシステムの性能算出を行うときに必要となる入力項目を示し、例えば検索エンジン系のサイトや、Ｗｅｂブラウザメーカーのサイト、コンテンツプロバイダのサイト、ネットワークプロバイダのサイトなどのインターネットを入り口とする巨大なＷｅｂサイトであるポータルサイト（portal site）などにアクセスし、検索エンジンやリンク集、ニュースや株価などの情報提供サービス、ブラウザから利用できるＷｅｂメールサービス、電子掲示板、チャットなど、単位時間あたりに複数の利用者（登録をした利用者数１０００人）がインターネットで必要とする機能に対し、単位時間あたりどれくらいの登録利用者が、どれくらいの割合でアクセスするか、負荷量などを実測しデータを入力する（各機能での画面参照・登録毎の利用者数（単位時間での平均、最大負荷）など）。
【００２８】
上記の入力部１５へのデータの入力方法は、例えば図３にある単位時間あたりＡ〜Ｅの処理を実際に利用者が実行した割合と実行回数を利用者が入力する。また、図４にあるようにＣＰＵの処理性能をＣＰＵに対しての処理性能値として入力してもかまわない。例えば、処理性能値は、ＳＰＥＣｆｐ（スペックエフピー）ＳＰＥＣ（ベンチマークの標準化促進を目指す非営利団体）が定めた、ベンチマークテストによる、プロセッサの実数演算処理性能を示すデータや、ＳＰＥＣｉｎｔ（スペックイント）ＳＰＥＣ（ベンチマークの標準化促進を目指す非営利団体）が定めた、ベンチマークテストによる、プロセッサの整数演算処理性能を示すデータなどを利用することができる。
【００２９】
ハードウェアベンチマークデータ１１は、Ｗｅｂシステム性能予測ツール１０とインターネット経由で交信し必要に応じて、例えばＣＰＵ、メモリなどのハードウェア性能情報をＷｅｂシステム性能予測ツール１０のシステムモデルＤＢ１３にダウンロードする。
【００３０】
そして、ハードウェアベンチマークデータ１１は、例えば、ＳＰＥＣｆｐやＳＰＥＣｉｎｔが定めた、ベンチマークテストによる、ＣＰＵの整数演算処理性能を示すデータなどを利用してもかまわない。また、ある特定の装置やソフトウェアの性能を計測したコンピュータシステム全体の処理性能を評価したハードウェアベンチマークデータを利用してもかまわない。
【００３１】
また、ハードウェアベンチマークデータ１１は、図３にあるように単位時間あたりＡ〜Ｅの処理を実際に利用者が実行した割合と実行回数としてもいいし、図４にあるようにＣＰＵの処理性能をＣＰＵに対しての処理性能値として入力してもかまわない。
【００３２】
また、図５のように測定時に利用したＣＰＵのデータを、上記機能を処理するためにかかったＣＰＵの利用時間としてもかまわない。
稼動システムデータ１２は、既に導入済みのシステムにおいて、システム監視をしているサーバより適宜入手したデータである。稼動システムデータ１２は、インターネット経由での電子メールなどの手段で逐次送信してもいいし、もしくはデータを周期的にまたは必要に応じて収集してもかまわない。
【００３３】
例えば、図６にある単位時間あたりＡ〜Ｅの処理を実際に利用者が実行した割合と実行回数を入力したデータを、導入先ごとに所定の時間あたりの稼動データとしてもいいし、図４にあるようにＣＰＵの処理性能をＣＰＵに対しての処理性能値を導入先ごとに分けて稼動データとしてもかまわない。
【００３４】
次に図７により性能算出プログラム１４の処理の流れを説明する。
まず、ステップＳ７１で図１の入力部１５で設定したパラメータを読込む。上述したように、Ｗｅｂシステムの性能を算出するために必要な項目に対して、各機能を処理するごとにかかるＣＰＵの処理時間のデータ、また、ＣＰＵ名とＣＰＵの処理性能値のデータを読込む（入力データには処理時間を測定したときのＣＰＵスペックデータも付随する）。
【００３５】
続いて、ステップＳ７２でシステムモデルＤＢ１３を読込み、システムモデルＤＢ１３に格納されているモデルパターン２１、システム特性２２、機能特性２３（図２参照）を読込む。ここでハードウェアベンチマークデータ１１、稼動システムデータ１２のデータから収集したデータは、システム特性２２内のサーバ特性に格納されており、上述したようにインターネット上で公開されている浮動小数点演算値や整数演算値などのベンチマークデータや、独自で測定したベンチマークデータである。例えば、単位時間あたりにどの程度の利用者がどの処理を何回行うかという想定モデルデータなどである（図６を参照、既に稼動しているシステムデータで、図３と同等内容のデータである）。
【００３６】
次に、ステップＳ７３で、モデルパターンによる演算で、図２のモデルパターン２１に格納されているＷｅｂシステム構成パターンの順序で、各Ｗｅｂシステム構成パターンについて繰り返し演算をする。
【００３７】
続いて、ステップＳ７４でシステム特性２２による演算で、システム特性２２に登録されている各特性に関する演算をする。
次に、ステップＳ７５の機能特性２３による演算を行った後、サーバ性能に基づき、負荷演算と当該サーバ台数での妥当性の判断を行う。
【００３８】
ステップＳ７５の機能特性２３による演算では、入力部１５として入力された画面参照・登録毎の利用者数（単位時間での平均、最大負荷時）と図２の機能特性２３の各機能の情報から所要処理量を算出する。ポータルなどの共通機能は、利用確率から所要処理量を求め、それを該所要処理量に加算する。また、新規機能については、入力部１５から処理に関するデータを入力し、新規機能に類似した機能で登録された類似機能の情報に基づき演算して所要処理量を算出する。
【００３９】
ステップＳ７５の機能特性２３による演算処理は、ステップＳ７６で図２の機能特性２３に登録されている全ての機能に関する演算が終了したと判別されるまで繰り返し行われる。
【００４０】
また、ステップＳ７４のシステム特性による演算処理は、ステップＳ７７において、図２のシステム特性２２に登録されている全てのシステム特性について演算が終了したと判別されるまで繰り返し行われる。
【００４１】
また、ステップＳ７３のモデルパターンによる演算はステップＳ７８において、図２のモデルパターン２１に登録されている全てのＷｅｂ構成について演算が終了したと判別されるまで繰り返し行われる。
【００４２】
このようにして、図２のモデルパターン２１に登録されている各Ｗｅｂ構成について、図２のシステム特性２２に登録されている各システム特性が算出される。
そして、ステップＳ７３〜Ｓ７５の繰り返し演算が終了すると、ステップＳ７９で優先項目による並び替えで、該繰り返し演算で得られた結果を、入力部１５から入力された優先項目重み付けにより重み付け計算をし、その計算結果（優先順位）に応じた順番で整列する。
【００４３】
次に、ステップＳ７１０の性能算出プログラムを実行しＣＰＵの性能予測し、ステップＳ７１１では、必要な結果が算出されたと判断すると、ステップＳ７１２で出力部１６に結果を所定のフォーマットで出力する。
【００４４】
Ｓ７１０〜Ｓ７１２のステップを詳細に説明すると、図８は新規にシステムを導入する際に必要なＣＰＵがいくつなのかを試算してみた結果を示した表である。
本試算（性能算出プログラム）では、ＣＰＵを処理時間測定時に利用したＣＰＵ３−８００ＭＨｚ（動作周波数８００ＭＨｚ）を選択し、想定モデルとして利用する。
【００４５】
上記図３、４で説明した入力部１５からのパラメータ入力、ハードウェアベンチマークデータ１１、稼動システムデータ１２に基づいて、処理の合計実行時間８０７０秒を計算し、単位時間（３６００秒）あたりにどれくらいの処理性能が必要であるかを計算する。
【００４６】
同図の場合８０７０／３６００＝約２．２４となり、必要なＣＰＵ３−８００ＭＨｚの個数が簡易的に計算することができる。
次に、図９でＣＰＵ３−８００ＭＨｚを基準に動作周波数などの処理性能が高いＣＰＵに変更したときに、必要になるＣＰＵの個数を算出する方法について説明する。
【００４７】
同図のＣＰＵ処理係数を選択し、ＣＰＵ選択表示によって、導入予定ハードウェアのＣＰＵをリストの中から選択する。本例ではＣＰＵ４−２．４ＧＨｚを選択する。
このとき図４のデータ例に基づいて、（ＣＰＵ３−８００ＭＨｚの処理性能値）／（ＣＰＵ４−２．４ＧＨｚの処理性能値）を計算してＣＰＵ処理係数を計算する。本例では３６３９５／５２０９５＝約０．７となる。
【００４８】
また、図９のモデル設定表示で示すように、既に導入したシステムモデルが表示し、この表示されたシステムモデル（導入先一覧）の中から、新規に導入予定のあるシステムの処理Ａ〜Ｅの処理時間に似ているであろう導入先を選ぶことで、実際の導入時に近いモデルを設定できる。
【００４９】
そして、その設定に基づき性能算出プログラム１４で計算された結果が表示される。  同図で指定した値から必要なＣＰＵの数量を試算すると、今回の導入においては、図８と同様の算出によって６２２７／３６００＝約１．７３個以上のＣＰＵが必要という結果を導くことができる。
【００５０】
なお、モデル設定表示において、いくつかの導入先データを選択しその平均値を用いたり、導入先をいくつか選択し、それぞれの重み値を設定して、計算された値をモデルとして利用してもかまわない。
【００５１】
また、選択する導入先のデータ詳細を参照したければ、導入先名をクリックすることによって詳細情報を確認してもよい。
ＣＰＵ数の計算式に関しては利用率１００％ではなく、例えば６０％として計算するなど、利用率を変更させるようにツールを設定することによって他の処理が動作しても性能を確保できるように安全を見込んだハードウェア試算をすることも可能になる。
【００５２】
なお、算出方法は待行列モデル処理プログラム及び動作シミュレーションモデル処理プログラムを利用してもかまわない。
また、本実施形態の性能算出プログラム１４及びシステムモデルＤＢ１３は、各種規格のＣＤ，各種規格のＤＶＤ，フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、メモリーカード、ＲＯＭカード等の可搬性の記録媒体により頒布することも可能である。また、有線または無線の通信を介して、頒布することも可能である。また、性能算出プログラム１４とシステムモデルＤＢ１３は、別個の可搬記録媒体により頒布されてもよい。そして、このようにして頒布された性能算出プログラム１４及びシステムモデルＤＢ１３は、コンピュータにより実行されて、上述した本実施形態の各機能をコンピュータに実行させる。
【００５３】
尚、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、例えば、Ｗｅｂサーバとクライアントとの間にキャシュサーバが設置される形態など、各種形態のＷｅｂシステムの性能を予測するために適用可能である。
【００５４】
また、本発明は、上記実施の形態に限定されるものでなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】Ｗｅｂシステム性能予測ツール最適化方式システム構成を示した図である。
【図２】システムモデルＤＢに格納されている項目を示す図である。
【図３】時間あたりの想定業務モデルデータを示した図である。
【図４】ＣＰＵの種類と処理性能のデータを示した図である。
【図５】処理とＣＰＵ利用時間、測定時利用ＣＰＵのデータを示した図である。
【図６】導入先での１時間あたりの稼動データを示した図である。
【図７】性能予測プログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。
【図８】本発明における、ＣＰＵ処理性能の試算例である。
【図９】本発明における、ＣＰＵ処理性能の試算例である。
【符号の説明】
【００５６】
１０      Ｗｅｂシステム性能予測ツール
１１      ハードウェアベンチマークデータ
１２      稼動システムデータ
１３      システムモデルＤＢ
１４      性能算出プログラム
１５      入力部
１６      出力部
２１      モデルパターン
２２      システム特性
２３      機能特性
【図１】
2006106957.tif 000003
【図２】
2006106957.tif 000004
【図３】
2006106957.tif 000005
【図４】
2006106957.tif 000006
【図５】
2006106957.tif 000007
【図６】
2006106957.tif 000008
【図７】
2006106957.tif 000009
【図８】
2006106957.tif 000010
【図９】
2006106957.tif 000011