(57)【要約】  送信する性能データのデータ量を削減する。  性能データ収集手段（１ｂ）は、管理対象のＣＰＵの性能データを性能測定部（３）から収集する。グルーピング手段（１ｃ）は、収集した性能データを比較し、性能データが近似するＣＰＵを同じグループに分類し、グループごとに代表ＣＰＵを決める。性能データ送信手段（１ｄ）は、性能データの蓄積と管理を行う性能データ管理装置（２）に対し収集した性能データを送信する。このとき、グループの代表ＣＰＵの性能データは規定の送信間隔で送信し、それ以外のＣＰＵの性能データは規定の送信間隔よりも長い送信間隔で送信する。
2011077533.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ内のプロセッサの性能データを収集する性能データ収集方法において、
前記コンピュータが、
プロセッサコアの実行単位に対応する論理プロセッサが処理を実行したときの特性値を測定した性能データを収集し、
複数の前記論理プロセッサそれぞれについて収集した前記性能データを比較し、前記性能データが予め決められた近似値の範囲内にある論理プロセッサ群を同じグループに分類するとともに前記グループの代表プロセッサを選択し、前記グループの識別情報に関連付けて、前記グループに分類した前記論理プロセッサ及び前記グループの代表プロセッサを特定するグルーピング情報を生成してグルーピング情報記憶手段に格納し、
他のコンピュータに対し、前記グルーピング情報記憶手段に格納している前記グルーピング情報に基づいて、前記グループの代表プロセッサの前記性能データを規定の送信間隔で送信するとともに、前記グループの代表プロセッサ以外の論理プロセッサの前記性能データを前記規定の送信間隔よりも長い送信間隔で送信する、
ことを特徴とする性能データ収集方法。
【請求項２】
前記コンピュータは、前記論理プロセッサを前記グループに分類するとき、
前記グルーピング情報に基づいて既に作成されている既成グループの代表プロセッサの前記性能データと、他の既成グループの代表プロセッサの前記性能データ、またはいずれのグループにも分類されていない未分類の論理プロセッサの前記性能データを比較し、前記他の既成グループの代表プロセッサまたは前記未分類の論理プロセッサの前記性能データが前記既成グループの代表プロセッサの前記性能データに対する前記近似値の範囲内にあるときは、前記他の既成グループに属する論理プロセッサ群、または前記未分類の論理プロセッサを前記既成グループに加える、
ことを特徴とする請求の範囲第１項記載の性能データ収集方法。
【請求項３】
前記コンピュータは、前記論理プロセッサを前記グループに分類するとき、
前記性能データを取得するごとに、収集した第１の論理プロセッサの性能データと、第２の論理プロセッサの性能データとが前記近似値の範囲内にあるかどうかを判定し、前記第１の論理プロセッサの性能データと、前記第２の論理プロセッサの性能データとが前記近似値の範囲にあると連続して判定された回数が基準値を超えたとき、前記第１の論理プロセッサと前記第２の論理プロセッサとを同じグループに分類する、
ことを特徴とする請求の範囲第１項または第２項記載の性能データ収集方法。
【請求項４】
前記コンピュータが、前記論理プロセッサを前記グループに分類する手順は、
前記グルーピング情報に基づいて、診断周期ごとに前記グループの代表プロセッサの前記性能データと、前記グループの代表プロセッサ以外の論理プロセッサの前記性能データとを比較し、
前記グループの代表プロセッサ以外の論理プロセッサの前記性能データが、前記グループの代表プロセッサの前記性能データに対する前記近似値の範囲内にあるかどうかを判定し、前記性能データが前記近似値の範囲内にないと判定した前記グループの代表プロセッサ以外の論理プロセッサを前記グループから除外する、
ことを特徴とする請求の範囲第１項記載の性能データ収集方法。
【請求項５】
前記コンピュータが、さらに、
前記グルーピング情報に基づいて、診断周期ごとに前記グループの代表プロセッサの前記性能データと、前記グループの代表プロセッサ以外の論理プロセッサの前記性能データとを比較し、
前記グループの代表プロセッサ以外の論理プロセッサの前記性能データが、前記グループの代表プロセッサの前記性能データに対する前記近似値の範囲内にあるかどうかを判定し、前記性能データが前記近似値の範囲内にあると判定したときは、前記グループの代表プロセッサ及び前記グループの代表プロセッサ以外の論理プロセッサの前記性能データが前記近似値の範囲内にある類似状態が継続している期間を求め、前記類似状態が継続している期間に基づいて前記グループに属する前記論理プロセッサの特性値の類似度を表す類似強度を算出し、
前記類似強度に応じて前記グループの代表プロセッサ以外の論理プロセッサの前記性能データを前記他のコンピュータに送信する送信間隔を制御する、
ことを特徴とする請求の範囲第１項記載の性能データ収集方法。
【請求項６】
前記コンピュータが、
前記類似強度に基づいて、前記グループの代表プロセッサの前記性能データと、前記グループの代表プロセッサ以外の論理プロセッサの前記性能データとを比較する前記診断周期を制御する、
ことを特徴とする請求の範囲第５項記載の性能データ収集方法。
【請求項７】
前記グループの代表プロセッサ以外の論理プロセッサの前記性能データの送信間隔の制御及び前記診断周期の制御は、前記規定の送信間隔及び予め決められた規定の診断周期を初期値として、前記類似強度の増加に応じて前記送信間隔及び前記診断周期を長くする、
ことを特徴とする請求の範囲第５項または第６項記載の性能データ収集方法。
【請求項８】
前記他のコンピュータは、
前記規定の送信間隔で送信された前記代表プロセッサの前記性能データと、前記規定の送信間隔よりも長い送信間隔で送信された前記代表プロセッサ以外の前記論理プロセッサの前記性能データとを受信して性能データ記憶手段に格納し、
前記性能データの読み出し要求を取得したときは、前記読み出し要求の対象論理プロセッサが前記グループの代表プロセッサ以外の論理プロセッサであり、前記読み出し要求の対象期間に前記対象論理プロセッサからの前記性能データが未取得の空き期間が含まれているかどうかを判定し、
前記対象論理プロセッサに前記空き期間があると判定したときは、前記グルーピング情報に基づいて前記グループの代表プロセッサを特定し、特定した前記グループの代表プロセッサから収集した前記空き期間の前記性能データに基づいて前記対象論理プロセッサの前記空き期間の性能データを復元する、
ことを特徴とする請求の範囲第１項記載の性能データ収集方法。
【請求項９】
コンピュータ内のプロセッサの性能データを収集する性能データ収集装置において、
プロセッサコアの実行単位に対応する論理プロセッサが処理を実行したときの特性値を測定した性能データを収集する性能データ収集手段と、
複数の前記論理プロセッサそれぞれについて収集した前記性能データを比較し、前記性能データが予め決められた近似値の範囲内にある論理プロセッサ群を同じグループに分類するとともに前記グループの代表プロセッサを選択し、前記グループの識別情報に関連付けて、前記グループに分類した前記論理プロセッサ及び前記グループの代表プロセッサを特定するグルーピング情報を生成してグルーピング情報記憶手段に格納するグルーピング手段と、
他のコンピュータに対し、前記グルーピング情報記憶手段に格納している前記グルーピング情報に基づいて、前記グループの代表プロセッサの前記性能データを規定の送信間隔で送信するとともに、前記グループの代表プロセッサ以外の論理プロセッサの前記性能データを前記規定の送信間隔よりも長い送信間隔で送信する性能データ送信手段と、
を有することを特徴とする性能データ収集装置。
【請求項１０】
コンピュータ内のプロセッサの性能データを収集する処理のための性能データ収集プログラムにおいて、
前記コンピュータを、
プロセッサコアの実行単位に対応する論理プロセッサが処理を実行したときの特性値を測定した性能データを収集する性能データ収集手段、
複数の前記論理プロセッサそれぞれについて収集した前記性能データを比較し、前記性能データが予め決められた近似値の範囲内にある論理プロセッサ群を同じグループに分類するとともに前記グループの代表プロセッサを選択し、前記グループの識別情報に関連付けて、前記グループに分類した前記論理プロセッサ及び前記グループの代表プロセッサを特定するグルーピング情報を生成してグルーピング情報記憶手段に格納するグルーピング手段、
他のコンピュータに対し、前記グルーピング情報記憶手段に格納している前記グルーピング情報に基づいて、前記グループの代表プロセッサの前記性能データを規定の送信間隔で送信するとともに、前記グループの代表プロセッサ以外の論理プロセッサの前記性能データを前記規定の送信間隔よりも長い送信間隔で送信する性能データ送信手段、
として機能させることを特徴とする性能データ収集プログラム。
【請求項１１】
コンピュータ内のプロセッサの性能データを収集して管理する性能データ管理システムにおいて、
前記コンピュータ内のプロセッサコアの実行単位に対応する論理プロセッサが処理を実行したときの特性値を測定した性能データを収集する性能データ収集手段と、複数の前記論理プロセッサそれぞれについて収集した前記性能データを比較し、前記性能データが予め決められた近似値の範囲内にある論理プロセッサ群を同じグループに分類するとともに前記グループの代表プロセッサを選択し、前記グループの識別情報に関連付けて、前記グループに分類した前記論理プロセッサ及び前記グループの代表プロセッサを特定するグルーピング情報を生成してグルーピング情報記憶手段に格納するグルーピング手段と、前記グルーピング情報記憶手段に格納している前記グルーピング情報に基づいて、前記グループの代表プロセッサの前記性能データを規定の送信間隔で送信するとともに、前記グループの代表プロセッサ以外の論理プロセッサの前記性能データを前記規定の送信間隔よりも長い送信間隔で送信する性能データ送信手段と、を備えた性能データ収集装置と、
前記性能データ収集装置が送信した前記性能データを受信し、前記性能データを性能データ記憶手段に格納する性能データ受信手段と、前記性能データの読み出し要求を取得し、前記読み出し要求の対象論理プロセッサが前記グループの代表プロセッサ以外の論理プロセッサであり、前記読み出し要求の対象期間に前記対象論理プロセッサからの前記性能データが未取得の空き期間が含まれていたときは、前記グルーピング情報に基づいて前記グループの代表プロセッサを特定し、特定した前記グループの代表プロセッサから収集した前記空き期間の前記性能データに基づいて、前記空き期間の前記対象論理プロセッサの前記性能データを復元する性能データ復元手段と、備えた性能データ管理装置と、
を有することを特徴とする性能データ管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
コンピュータ内のプロセッサの性能データを収集する性能データ収集方法、性能データ収集装置及び性能データ管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
計算機システムには、計算機自体が複数のプロセッサで並列処理を行う形態も多く、システム内に大量のプロセッサを有する大規模マルチプロセッサ環境の計算機システムの利用が進んでいる。【０００３】
ところで、計算機システムの運用に際しては、システムを構成する各リソースの性能データを定期的に収集して、システムの性能分析を行う必要がある。例えば、ネットワーク上の１単位の計算機（以下、ノードとする）ごとに性能データを測定し、各ノードの性能データを管理装置に集め、一元的に管理する性能データ管理システムがある。こうして管理装置に蓄積された性能データを分析することにより、運用システムの動作状況を把握することができる。【０００４】
しかし、このような性能データ管理システムでは、ノードの数が増えると、ノードから管理装置に送信されるデータ量が膨大になってしまうという問題点がある。このため、対象のノードをグループ化して性能データを収集するサンプル間隔を決定し、各サンプル間隔の収集期間が許す限り、対象のグループノード群のノードから性能データを収集するデータ収集方法がある。また、取得した性能データに基づいてノードを分類し、グループごとに性能データを統計処理することにより、ノードを効率的に分析する性能分析方法もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−１７２７２１号公報
【特許文献２】特開２００７−２０７１７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、従来の性能データ収集方法では、大規模マルチプロセッサ環境によってノードが送信する性能データのデータ量が増大すると、性能データの管理処理がシステムの運用に影響するという問題点があった。【０００７】
システムの動作状況分析には、プロセッサ（以下、ＣＰＵ（Central Processing Unit）とも表記する）の使用率やメモリ使用量など、ＣＰＵレベルでの実行性能データが必要である。しかしながら、大規模マルチプロセッサ環境では、１つのノードに搭載されるＣＰＵの個数も多く、ＣＰＵの性能データをＣＰＵごとに詳細に収集・蓄積すると性能データのデータ量が膨大となってしまう。特に、近年では、１プロセッサに複数のコアを搭載するマルチコア形態ばかりでなく、１つのコアを仮想的に複数のコアに見せるマルチスレッドに対応するＯＳ（Operating System）が普及している。このようなＯＳでは、処理はスレッド単位で実行するため、性能データの収集対象となるＣＰＵの個数は物理的なＣＰＵコアの個数ではなく、ＣＰＵの処理の実行単位であるスレッドの個数となる。物理的なＣＰＵコアに対し、スレッドに対応するＣＰＵを論理ＣＰＵと呼ぶ。例えば、ＣＰＵコアが８台の構成であっても、１つのＣＰＵコアに対し８つのスレッドが設定できる場合、論理ＣＰＵの個数は最大で６４になる。このとき各ノードは、６４個の論理ＣＰＵの性能データを収集し、これを管理装置に送信する処理を行う。以下の説明では、特に断らない限り、プロセッサ及びＣＰＵは、ＣＰＵの実行単位である論理プロセッサ及び論理ＣＰＵを指すものとする。【０００８】
ＣＰＵの個数が増え、ＣＰＵの性能データが膨大な量となると、性能データを蓄積する記憶装置の記憶領域が多量に必要になるという問題が生じる。また、ノードから管理装置に性能データを送信する際に、ネットワークの帯域を圧迫してしまい、他のデータの送受信が遅延してしまうという問題もある。このように性能データのデータ量が増大すると、性能データ管理のための負荷が増大し、システムの運用に影響を及ぼす恐れがある。【０００９】
このような点に鑑み、管理対象のプロセッサ群の性能データのデータ量を削減し、性能データの管理処理がシステムに及ぼす影響を抑制することができる性能データ収集方法、性能データ収集装置及び性能データ管理システム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】
【００１０】
上記課題を解決するために、コンピュータ内のプロセッサの性能データを収集する性能データ収集方法が提供される。この性能データ収集方法は、コンピュータが、プロセッサコアの実行単位に対応する論理プロセッサが処理を実行したときの特性値を測定した性能データを収集する。次に、複数の論理プロセッサそれぞれについて収集した性能データを比較し、性能データが予め決められた近似値の範囲内にある論理プロセッサ群を同じグループに分類するとともにグループの代表プロセッサを選択する。そして、グループの識別情報に関連付けて、グループに分類した論理プロセッサ及びグループの代表プロセッサを特定するグルーピング情報を生成してグルーピング情報記憶手段に格納する。また、他のコンピュータに対し、グルーピング情報記憶手段に格納しているグルーピング情報に基づいて、収集した性能データを送信する。このとき、グループの代表プロセッサの性能データを規定の送信間隔で送信するとともに、グループの代表プロセッサ以外の論理プロセッサの性能データを規定の送信間隔よりも長い送信間隔で送信する。【００１１】
また、上記課題を解決するために、上記性能データ収集方法と同様の処理機能を実現する性能データ収集装置と、性能データ管理システムとが提供される。
【発明の効果】
【００１２】
開示の性能データ収集方法、性能データ収集装置及び性能データ管理システムでは、性能データ値が近似値の範囲内にあるプロセッサをグルーピングする。そして、グループの代表プロセッサ以外のプロセッサの性能データの送信間隔を、代表プロセッサの性能データの送信間隔よりも長くする。この結果、性能データ管理部に送信する性能データのデータ量を削減し、性能データの管理処理がシステムに及ぼす影響を抑制することが可能となる。【００１３】
本発明の上記および他の目的、特徴および利点は本発明の例として好ましい実施の形態を表す添付の図面と関連した以下の説明により明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第１の実施の形態の性能データ管理システムの構成例を示した図である。
【図２】第２の実施の形態の性能データ管理システムの構成例を示した図である。
【図３】ノードのハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図４】性能データの収集及び管理を行うための機能を示すブロック図である。
【図５】グルーピング情報の一例を示した図である。
【図６】収集した性能データ（ＣＰＵ使用率）の一例を示した図である。
【図７】１回目のグルーピング処理を示した図である。
【図８】２回目のグルーピング処理を示した図である。
【図９】グループの結合処理を示した図である。
【図１０】グループのメンバをグループから独立させる処理を示した図である。
【図１１】グループを解散する処理を示した図である。
【図１２】類似強度に応じた診断周期を示した図である。
【図１３】マネージャへの送信データのデータ項目の一例を示した図である。
【図１４】マネージャに送信する各ＣＰＵの性能データの一例を示した図である。
【図１５】マネージャへの送信データのデータ項目の他の例を示した図である。
【図１６】性能データＤＢに格納する性能データテーブルの一例を示した図である。
【図１７】運用管理クライアントで表示する性能データ（ＣＰＵ使用率）を示した図である。
【図１８】性能データＤＢに格納する性能データテーブルの他の例を示した図である。
【図１９】エージェントの処理手順を示したフローチャートである。
【図２０】グルーピング処理におけるグループ生成処理の手順を示したフローチャートである。
【図２１】グルーピング処理におけるグループの妥当性診断処理の手順を示したフローチャートである。
【図２２】マネージャの性能データ復元処理の手順を示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は、第１の実施の形態の性能データ管理システムの構成例を示した図である。
性能データ管理システムは、管理対象のＣＰＵの性能データを収集する性能データ収集装置１と、性能データ収集装置１が収集した性能データの蓄積と管理を行う性能データ管理装置２と、を有する。性能データ収集装置１及び性能データ管理装置２は、ネットワークを介して接続する。通常、１台の性能データ管理装置に対して複数台の性能データ収集装置が接続する。
【００１６】
性能データ収集装置１は、グルーピング情報記憶手段１ａ、性能データ収集手段１ｂ、グルーピング手段１ｃ及び性能データ送信手段１ｄを有し、性能測定部３に接続する。
グルーピング情報記憶手段１ａは、グルーピング手段１ｃがグルーピングを行って作成したＣＰＵグループに関するグルーピング情報を記憶する。グルーピング情報の詳細は後述する。
【００１７】
性能データ収集手段１ｂは、予め決められた収集周期ごとに管理対象のコンピュータのＣＰＵの性能データを収集する。管理対象のコンピュータは、マルチスレッド構成であり、対象のＣＰＵは各スレッドに対応する論理ＣＰＵになる。収集周期に到達すると、管理対象のすべての論理ＣＰＵについて、性能測定部３が測定したＣＰＵごとの性能データを収集する。性能データには、少なくともＣＰＵが処理を実行したときの特性値を計測した実行測定データが含まれる。例えば、ＣＰＵの使用率や、メモリの使用量などの計測データが得られる。収集した各ＣＰＵの性能データは、グルーピング手段１ｃへ送る。
【００１８】
グルーピング手段１ｃは、性能データ収集手段１ｂから取得した管理対象の複数のＣＰＵの性能データを比較し、性能データが近似値の範囲内にあるＣＰＵを１つのグループにまとめる。例えば、任意のＣＰＵの性能データ、またはこの性能データに基づいて算出した値を基準値とし、この基準値から正負両方向に予め決められた誤差を加えた範囲を近似値の範囲とする。性能データがこの近似値の範囲内にあるＣＰＵをすべて抽出し、同じグループに分類する。そして、グループごとに代表ＣＰＵを１つ選択する。代表ＣＰＵは、予め決められた規則に基づいてグループのＣＰＵの中から選択する。こうして作成したグループごとに、グループの識別情報に関連付けて、グループに属するＣＰＵと、代表ＣＰＵとを特定するグルーピング情報を生成し、グルーピング情報記憶手段１ａに格納する。
【００１９】
なお、グループ構成は、性能データの変化に応じて動的に変更する。例えば、既成グループの代表ＣＰＵの性能データと、他のグループの代表ＣＰＵの性能データとを比較し、近似値の範囲内である場合は、グループを結合する。また、既成グループの代表ＣＰＵの性能データと、どのグループにも属していないＣＰＵの性能データとが近似値の範囲内にあるときは、どのグループにも属していないＣＰＵをこのグループに加える。一方、グループの妥当性を診断する診断処理を診断周期ごとに行う。診断処理では、代表ＣＰＵの性能データを基準として、グループ内のＣＰＵの性能データが代表ＣＰＵの近似値の範囲内にあるかどうか確認する。近似値の範囲を超えた性能データを検出したときは、該当するＣＰＵをこのグループから外す。さらに、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データがすべて近似値の範囲から外れたときは、このグループを解散する。診断周期は、性能データの収集周期と同じか、または収集周期の整数倍に設定する。
【００２０】
上記の処理によって同じグループに分類されたＣＰＵ群の性能データは、近似値の範囲内に分布する。同じアプリケーションで利用されているなど、同じ目的でＣＰＵが利用されている場合には、ＣＰＵの性能特性には類似性があり、性能データは近似する傾向がある。したがって、グルーピング手段１ｃによって同一のグループにまとめられたＣＰＵは、利用目的が同じであり、継続的に性能データが近似する可能性がある。グルーピング手段１ｃでは、このグループ内のプロセッサの特性値が継続的に類似する可能性を類似強度として管理する。類似強度は、同じ性能特性が継続した期間に基づいて設定する。例えば、グループが新規に作成されたときに類似強度に初期値を設定する。そして、グループの妥当性を診断するときに、グループのＣＰＵ群の性能データが近似値の範囲内にある類似状態が継続していたときは類似強度を上げる。グループの妥当性診断の間隔は、類似強度に応じて調整してもよい。類似強度が高いほどグループの代表ＣＰＵと代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データが近似している期間が長く、性能データが安定的に近似範囲内にあると推定できるので、確認の頻度を下げる。算出した類似強度は、対応するグループ、またはこのグループのＣＰＵに対応付け、グルーピング情報に登録する。
【００２１】
性能データ送信手段１ｄは、グルーピング情報記憶手段１ａに格納しているグルーピング情報に基づいて、性能データ収集手段１ｂが収集した各プロセッサの性能データを性能データ管理装置２に送信する。各グループの代表ＣＰＵの性能データは、予め決められた規定送信間隔で送信する。一方、各グループの代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データは、規定送信間隔よりも長い送信間隔で送信する。なお、グループに属さないＣＰＵは、１個でグループを形成していると見なすことができるので、代表ＣＰＵと同様に処理する。こうして、グループの代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データの送信頻度を少なくすることによって、性能データ管理装置２に送信するデータ量を削減する。代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データの送信間隔は、類似強度に応じて調整するとしてもよい。類似強度が高いグループでは、代表ＣＰＵの性能データと代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データとの類似度が高い。このため、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データの送信頻度を下げても、送信間隔の間の性能データを代表ＣＰＵの性能データで近似することができる。そこで、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データの送信間隔を、類似強度が高い場合は長くし、類似強度が低い場合は短くする。
【００２２】
性能測定部３は、管理対象のＣＰＵが処理を実行したときの特性値を測定し、性能データとして保持する。そして、性能データ収集手段１ｂからの読み出し要求に応じて、性能データを提供する。例えば、処理実行時のＣＰＵの使用率などのＣＰＵ負荷状況、ディスクの負荷状況、プロセスの実行状況などの実行測定データを、性能データとして出力する。
【００２３】
性能データ管理装置２は、性能データ・データベース（以下、ＤＢとする）２ａ、性能データ受信手段２ｂ及び性能データ復元手段２ｃを有し、表示装置４に接続する。
性能データＤＢ２ａは、性能データ収集装置１から取得した各ＣＰＵの性能データを蓄積して管理するデータベースである。
【００２４】
性能データ受信手段２ｂは、性能データ収集装置１から送信された管理対象のＣＰＵの性能データを受信し、性能データＤＢ２ａに格納する。性能データ送信手段１ｄでは、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データの送信頻度を規定送信間隔での送信頻度よりも低くしている。このため、規定送信間隔ですべてのＣＰＵの性能データを受信する場合と比べ、受信するデータ量は少なくなる。この結果、性能データＤＢ２ａに格納する性能データのデータ量も少なくなる。
【００２５】
性能データ復元手段２ｃは、表示装置４に管理対象のＣＰＵの性能データを表示する際に、代表ＣＰＵの性能データに基づいて、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データを復元する。性能データ管理装置２では、代表ＣＰＵの性能データは、規定送信間隔ごとに収集できるのに対し、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データは、規定送信間隔より長い送信間隔で収集する。このため、代表ＣＰＵの性能データは収集できるが、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データは収集できない期間が発生する。代表ＣＰＵ以外のＣＰＵに発生するこの期間を性能データ未取得の空き期間とする。性能データ復元手段２ｃでは、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの空き期間の性能データとして、この空き期間と同じ期間に取得した同じグループの代表ＣＰＵの性能データを用い、表示装置４に表示する。
【００２６】
また、ＣＰＵの性能データを表示装置４に表示する表示要求以外に、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データの取得要求があったときも、同様の処理を行って空き期間のＣＰＵの性能データを復元する。
【００２７】
このような構成の性能データ管理システムの動作について説明する。
性能データ収集装置１では、性能データ収集周期になると、性能データ収集手段１ｂによって、性能測定部３が測定した管理対象の各ＣＰＵの性能データを収集する。グルーピング手段１ｃは、性能データ収集手段１ｂが取得した性能データを比較し、予め決められた近似値の範囲内にあるＣＰＵ群を検出し、このＣＰＵ群を同じグループに分類する。そしてグループに分類したＣＰＵ群の中から代表ＣＰＵを選択する。なお、既にグループが存在するときは、このグループの代表ＣＰＵの性能データを他のグループの代表ＣＰＵと比較し、近似値の範囲内にあれば、グループを結合する。このとき、このグループの性能データが近似値の範囲内にある類似状態が継続している期間に基づいて類似強度も算出する。また、診断周期ごとに、グループ内のＣＰＵの性能データのうち、近似値の範囲を外れたものがないかどうかを確認する。そして、近似値の範囲を外れた性能データのＣＰＵをこのグループから外す。
【００２８】
性能データ送信手段１ｄは、グルーピング情報に基づいて、グループの代表ＣＰＵの性能データを規定の送信間隔で性能データ管理装置２に送信する。一方、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データは、規定送信間隔よりも長い送信間隔で性能データ管理装置２に送信する。送信間隔は、類似強度に応じて調整する。
【００２９】
性能データ管理装置２では、性能データ受信手段２ｂが性能データ収集装置１から受信した性能データを、性能データＤＢ２ａに格納して、管理する。そして、表示装置４への表示要求など、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データが未取得の空き期間の性能データが必要となったときは、該当する期間の代表ＣＰＵの性能データに基づき、空き期間の代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データを復元する。
【００３０】
このように、ＣＰＵの特性が類似するＣＰＵ群をグルーピングし、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データの送信頻度を下げることにより、性能データ送信手段１ｄから送信する性能データのデータ量を削減することができる。これにより、ネットワークの帯域に占める性能データのデータ量を削減し、通信負荷を軽減する。また、結果的に性能データ管理装置２が性能データＤＢ２ａに格納する性能データのデータ量も削減できることから、必要なディスク容量の増大も抑制することができる。このように、性能データのデータ量が増大したことによって性能データの管理処理がシステムに及ぼす影響を抑制し、システムの動作状態を好適に保つことができる。
【００３１】
なお、上記では、性能データ収集装置１がマルチスレッド対応のコンピュータから性能データを収集する場合について説明したが、シングルスレッドに対応するコンピュータに適用することもできる。シングルスレッドの場合には、１つのＣＰＵコアに対して１つのスレッドが対応するので、得られる性能データは、ＣＰＵコアの性能データと見なすことができる。
【００３２】
次に、第２の実施の形態として、性能データ管理システムを複数ノードに適用した場合について説明する。
図２は、第２の実施の形態の性能データ管理システムの構成例を示した図である。対象システム１０は、複数のノード１００ａ，１００ｂ，１００ｃ，・・・で構成されている。ノード１００ａ，１００ｂ，１００ｃ，・・・は、複数のＣＰＵを備え、アプリケーションを並列処理している。また、ネットワーク５０を介して管理サーバ２００に接続されている。管理サーバ２００は、複数のノード１００ａ，１００ｂ，１００ｃ，・・・から性能データを収集し、データベースに蓄積して管理する。
【００３３】
ここで、ノード１００のハードウェア構成について説明する。図３は、ノードのハードウェア構成例を示すブロック図である。
ノード１００は、ＣＰＵ１０１によって装置全体が制御されている。ＣＰＵ１０１には、バス１０７を介してＲＡＭ（Random Access Memory）１０２、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）１０３、グラフィック処理装置１０４、入力インタフェース１０５、及び通信インタフェース１０６が接続されている。また、ＣＰＵ１０１は、複数のＣＰＵコアを有し、並列処理を行うことができるマルチプロセッサである。
【００３４】
ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１に実行させるＯＳのプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１による処理に必要な各種データが格納される。ＨＤＤ１０３には、ＯＳやアプリケーションのプログラムが格納される。グラフィック処理装置１０４には、モニタ１１が接続されており、ＣＰＵ１０１からの命令に従って画像をモニタ１１の画面に表示させる。入力インタフェース１０５には、キーボード１２やマウス１３が接続されており、キーボード１２やマウス１３から送られてくる信号を、バス１０７を介してＣＰＵ１０１に送信する。通信インタフェース１０６は、ネットワーク５０に接続されており、ネットワーク５０を介して管理サーバ２００との間でデータの送受信を行う。
【００３５】
このようなハードウェア構成によって、ノードの処理機能を実現することができる。なお、図３には、ノードのハードウェア構成を示したが、管理サーバ２００のハードウェア構成も同様である。また、モニタ１１やキーボード１２、マウス１３が接続しない構成としてもよい。
【００３６】
図４は、性能データの収集及び管理を行うための機能を示すブロック図である。図４は、ノード１００ａ，１００ｂ，１００ｃ，・・・と、管理サーバ２００と、運用管理クライアント２２０の機能を示している。ノード１００ａ，１００ｂ，１００ｃ，・・・は、ＣＰＵコア１４１及びＣＰＵコア１４２を有するマルチコア構成であり、１コアには実行単位として複数のスレッドが対応する。
【００３７】
ノード１００ａ，１００ｂ，１００ｃ，・・・は、論理ＣＰＵ部１２０、ホストＯＳ１３０、仮想ＯＳまたはＡＰＬ（アプリケーション）１３１，１３２，１３３、エージェント１１０の処理機能部を有する。
【００３８】
論理ＣＰＵ部１２０は、ＣＰＵコアのスレッド数に対応する複数の論理ＣＰＵを有する。図４では、１つのＣＰＵコア１４１について最大８つのスレッドが対応する。ＣＰＵコア１４２についても同様である。以下の説明では、それぞれのスレッドに対応する論理ＣＰＵを、ＣＰＵ０〜７とする。１つのアプリケーションには少なくとも１つのスレッドが割り当てられ、論理ＣＰＵ部１２０のＣＰＵ０〜７は、ホストＯＳ１３０を介して指示された処理を並列処理する。
【００３９】
ホストＯＳ１３０は、論理ＣＰＵ部１２０の複数の論理ＣＰＵを管理するとともに、各ＣＰＵが処理を行ったときの特性値を計測している。仮想ＯＳまたはＡＰＬ（アプリケーション）１３１，１３２，１３３は、ホストＯＳ１３０を介して論理ＣＰＵ部１２０のＣＰＵを利用する。ＣＰＵ０〜７の特性値は、実行するアプリケーションが同じであれば近似した値にある。例えば、仮想ＯＳまたはＡＰＬ１３１に３つのスレッドが割り当てられ、それぞれＣＰＵ０〜２に対応する場合には、ＣＰＵ０〜２の特性値は近似する。
【００４０】
エージェント１１０は、性能データ収集部１１１、グルーピング部１１２、グルーピング情報（記憶部）１１３及び性能データ転送部１１４を有する。性能データ収集部１１１は、ホストＯＳ１３０から、ホストＯＳ１３０が測定した論理ＣＰＵ部１２０のすべてのＣＰＵの計測データを収集する。ＯＳには、ＣＰＵの実行状況や、Ｉ／Ｏへのアクセス状況、プロセスの実行状況など、装置の状態を測定する機能を備えているものがある。例えば、ＵＮＩＸ（登録商標）システムでは、「ｓａｒ」コマンドを使用すると、ＣＰＵ使用率や使用メモリ量など、ＣＰＵの性能に関する情報を収集することができる。また、「ｉｏｓｔａｔ」コマンドを使用すれば、ディスクの負荷状況を収集することができる。グルーピング部１１２は、性能データ収集部１１１が収集した各ＣＰＵの性能データに基づいて、各ＣＰＵをグルーピングし、各グループの代表ＣＰＵを選択する。そして、作成したグループに関するグルーピング情報を生成し、グルーピング情報（記憶部）１１３に格納する。また、診断周期ごとにグループの妥当性の診断を行い、必要に応じてグループを再構築する。このとき、類似強度も更新する。性能データ転送部１１４は、グルーピング情報に基づき、各グループの代表ＣＰＵの性能データを規定送信間隔でマネージャ２１０に送信する。また、各グループの代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データは、グループの類似強度に応じて調整した送信間隔でマネージャ２１０に送信する。
【００４１】
管理サーバ２００は、性能データの蓄積・管理を行うマネージャ２１０を有する。
マネージャ２１０は、性能データ受信部２１１、性能データ格納部２１２、性能データＤＢ２１３及び性能データ復元部２１４を有する。性能データ受信部２１１は、エージェント１１０の性能データ転送部１１４が送信した性能データを受信し、性能データ格納部２１２に送る。性能データ格納部２１２は、取得した性能データを性能データＤＢ２１３に格納する。性能データ復元部２１４は、性能データ表示部２２１から取得した性能データの表示要求に対し、エージェント１１０から取得していない空き期間の代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データを、その期間の代表ＣＰＵの性能データで復元する。復元した性能データは、性能データ表示部２２１に送信する。
【００４２】
運用管理クライアント２２０は、管理サーバ２００が蓄積・管理している性能データに関するクライアントの指示を入力し、管理サーバ２００に指示を伝達する。性能データ表示部２２１は、クライアントの性能データの表示要求の指示を入力し、マネージャ２１０に要求を通知する。そして、マネージャ２１０から取得した性能データを、表示装置に表示する。
【００４３】
図５は、グルーピング情報の一例を示した図である。
グルーピング情報１１３０は、ＣＰＵ１１３１、グループＩＤ１１３２、類似強度１１３３及び代表ＣＰＵ１１３４の各情報項目を有し、グルーピング部１１２のグルーピング処理で各情報を設定する。ＣＰＵ１１３１は、論理ＣＰＵ部１２０の論理ＣＰＵの識別情報（以下、ＩＤとする）である。その他の情報項目は、論理ＣＰＵに対応付けて設定する。グループＩＤ１１３２は、ＣＰＵを分類したグループのＩＤである。グルーピング部１１２では、グループを新規作成するごとに、このグループに一意のグループＩＤを設定する。類似強度１１３３は、ＣＰＵが分類されたグループＩＤ１１３２のグループの類似強度である。図５では、類似強度が強くなるほど、数値が大きくなるとする。代表ＣＰＵ１１３４は、ＣＰＵがグループの代表ＣＰＵであるか否かの情報である。図５では、代表ＣＰＵであれば「１」、代表ＣＰＵでなければ「０」を設定する。
【００４４】
なお、グルーピング情報１１３０は、一例であり、作成したグループに対応付けてグループに属するＣＰＵの情報を設定する構成とすることもできる。
このような構成の性能データ管理システムによる性能データ管理処理について説明する。以下では、性能データの一例としてＣＰＵ使用率を管理する場合について説明する。
【００４５】
収集周期になると、性能データ収集部１１１は、ホストＯＳ１３０から、ホストＯＳ１３０が測定した論理ＣＰＵ部１２０の各ＣＰＵのＣＰＵ使用率を収集する。
図６は、収集した性能データ（ＣＰＵ使用率）の一例を示した図である。図６の例では、ホストＯＳ１３０から、論理ＣＰＵ部１２０のＣＰＵ０〜ＣＰＵ７の性能データ（ＣＰＵ使用率）１２００を取得している。ＣＰＵ０のＣＰＵ使用率は「３１％」である。同様に、ＣＰＵ１は「３０％」、ＣＰＵ２は「３０％」、ＣＰＵ３は「４０％」、ＣＰＵ４は「４０％」、ＣＰＵ５は「１１％」、ＣＰＵ６は「１０％」、ＣＰＵ７は「１０％」である。
【００４６】
続いて、グルーピング部１１２は、収集した性能データ（ＣＰＵ使用率）を用いて、ＣＰＵのグルーピングを行う。
図７は、１回目のグルーピング処理を示した図である。ここでは、１回目のグルーピング処理は、まだグループが生成されていない状態で、最初に性能データを収集した後に実行する。
【００４７】
各ＣＰＵのＣＰＵ使用率を比較するため、２つのＣＰＵを１組とする仮グループを作成する。図７の例では、ＣＰＵを順に組み合わせ、ＣＰＵ０とＣＰＵ１を組み合わせた仮グループａ１２１１、ＣＰＵ２とＣＰＵ３を組み合わせた仮グループｂ１２１２、ＣＰＵ４とＣＰＵ５を組み合わせた仮グループｃ１２１３、及びＣＰＵ６とＣＰＵ７を組み合わせた仮グループｄ１２１４の４つの仮グループを作成する。そして、仮グループ内の２つのＣＰＵのＣＰＵ使用率が、予め決められた近似値の範囲内であるかどうかを判定する。ここでは、予め決められた誤差範囲を±αとし、双方のＣＰＵ使用率の差が±α内にあれば、近似値の範囲内と判定する。さらに、ＣＰＵ使用率が近似値の範囲内にある状態がｎ回継続したとき、この仮グループを有効なグループとする。なお、ＣＰＵ使用率が「０」の場合には、比較処理の対象としない。以下、図７の例として、αに「１．０」、ｎに「１」が設定されているとして説明する。
【００４８】
仮グループａ１２１１のＣＰＵ０のＣＰＵ使用率「３１％」と、ＣＰＵ１のＣＰＵ使用率「３０％」との差は誤差範囲±１．０％内である。また、ｎは１であるので、この仮グループａ１２１１は有効と判定し、グループＡ１２２１を確定する。そして、グループの代表ＣＰＵを選択する。例えば、グループ内のＣＰＵのうち、最も特性値が高いものを選択する。図７の例では、ＣＰＵ０のＣＰＵ使用率は「３１％」、ＣＰＵ１のＣＰＵ使用率は「３０％」であるので、ＣＰＵ０を代表ＣＰＵとする。また、ＣＰＵに予め付されている識別番号に基づき、代表ＣＰＵを決めるとしてもよい。さらに、類似強度の初期値「１」を設定する。
【００４９】
仮グループｂ１２１２のＣＰＵ２のＣＰＵ使用率「３０％」と、ＣＰＵ３のＣＰＵ使用率「４０％」との差は誤差範囲±１．０％を超えている。したがって、この仮グループｂ１２１２は無効とする。
【００５０】
仮グループｃ１２１３のＣＰＵ４のＣＰＵ使用率「４０％」と、ＣＰＵ５のＣＰＵ使用率「１１％」との差は誤差範囲±１．０％を超えている。したがって、この仮グループｃ１２１３は無効とする。
【００５１】
仮グループｄ１２１４のＣＰＵ６のＣＰＵ使用率「１０％」と、ＣＰＵ７のＣＰＵ使用率「１０％」との差は誤差範囲±１．０％内である。ｎは１であるので、仮グループｄ１２１４は有効と判定し、グループＤ１２２２を確定する。ＣＰＵ使用率は同じであるので、識別番号の若いＣＰＵ６を代表ＣＰＵとする。また、類似強度の初期値「１」を設定する。
【００５２】
こうして、グループＡ１２２１とグループＤ１２２２が確定する。それぞれのグループのグルーピング情報を生成し、グルーピング情報（記憶部）１１３に格納する。
図８は、２回目のグルーピング処理を示した図である。ここでは、２回目のグルーピング処理は、図７に示したように、グループＡ１２２１とグループＤ１２２４が生成された状態で性能データを収集した後、実行する。ここでは、図７と同様のＣＰＵ使用率が収集されたとする。
【００５３】
２つのＣＰＵを１組として仮グループを生成することは同様であるが、確定しているグループがある場合、その代表ＣＰＵと、他のＣＰＵとを組み合わせるとする。図８の例では、グループＡ１２２１の代表ＣＰＵであるＣＰＵ０と、ＣＰＵ２を組み合わせた仮グループＡ’１２３１、ＣＰＵ３とＣＰＵ４を組み合わせた仮グループｅ１２３２、グループＤ１２２２の代表ＣＰＵであるＣＰＵ６とＣＰＵ５を組み合わせた仮グループＤ’１２３３の３つの仮グループを作成する。そして、仮グループ内の２つのＣＰＵのＣＰＵ使用率が、予め決められた近似値の範囲内であるかどうかを判定する。このようにグループが作成された後は、このグループについてグループの代表ＣＰＵのみが比較対象となるので、グループが増えると仮グループの数が減り、比較処理の回数は減っていく。
【００５４】
仮グループＡ’１２３１のＣＰＵ０のＣＰＵ使用率「３１％」と、ＣＰＵ２のＣＰＵ使用率「３０％」との差は誤差範囲±１．０％内である。また、ｎは１であるので、この仮グループＡ’１２３１は有効と判定する。そして、グループＡ１２２１にＣＰＵ２を加えたグループＡ１２４１を確定する。グループの代表ＣＰＵは、ＣＰＵ使用率の最も高いＣＰＵ０にする。
【００５５】
仮グループｅ１２３２のＣＰＵ３のＣＰＵ使用率「４０％」と、ＣＰＵ４のＣＰＵ使用率「４０％」との差は誤差範囲±１．０％内である。また、ｎは１であるので、この仮グループｅ１２３２は有効と判定し、グループＥ１２４２を確定する。グループの代表ＣＰＵは、ＣＰＵ３にする。また、類似強度には、初期値「１」を設定する。
【００５６】
仮グループＤ’１２３３のＣＰＵ５のＣＰＵ使用率「１１％」と、グループＤ１２２２の代表ＣＰＵであるＣＰＵ６のＣＰＵ使用率「１０％」との差は誤差範囲±１．０％内である。また、ｎは１であるので、この仮グループＤ’１２３３は有効と判定する。そして、グループＤ１２２２にＣＰＵ５を加えたグループＤ１２４３を確定する。グループの代表ＣＰＵは、ＣＰＵ使用率の最も高いＣＰＵ５にする。
【００５７】
こうして、グループＡ１２４１、グループＥ１２４２及びグループＤ１２４３が確定する。それぞれのグループのグルーピング情報を生成し、グルーピング情報（記憶部）１１３に格納する。図５に示したグルーピング情報１１３０は、この時点のグループ状態を表している。
【００５８】
さらに、次の処理周期では、グループＡ１２４１の代表ＣＰＵと、グループＥ１２４２の代表ＣＰＵとの比較処理が行われるが、同じグループとはならない。
また、一旦グループが生成された場合であっても、システムの利用状況の変化などによって、グループ内のＣＰＵの性能データが近似値の範囲内でなくなってしまう場合がある。そこで、診断周期ごとに、グループの妥当性を診断し、メンバの性能データが近似値の範囲内であるかどうかを確認する。また、妥当性の診断によって、グループ内のすべてのＣＰＵの性能データが近似値の範囲内であることが検出されたときは、このグループの類似強度の値を高くする。こうして、グループのＣＰＵの特性が類似している状態（性能データが近似値の範囲内にある状態）が継続する期間に応じて、類似強度の値が高くなる。一方、性能データが近似値の範囲を外れているＣＰＵがあれば、このＣＰＵをグループから除外する。また、すべてのグループメンバが、代表ＣＰＵの近似値の範囲内でなくなったときは、このグループを解散する。以下、処理手順を順に説明する。
【００５９】
図９は、グループの結合処理を示した図である。グルーピング処理では、グループの代表ＣＰＵのＣＰＵ使用率を比較し、ＣＰＵ使用率が近似値の範囲内にあるときは、グループの結合処理を行う。図９では、ＣＰＵ０を代表とするＣＰＵ０及びＣＰＵ１を有するグループＡ１２５１と、ＣＰＵ２を代表とするＣＰＵ２及びＣＰＵ３を有するグループＢ１２５２と、がある。この状態で、各ＣＰＵの性能データを収集した後、グルーピング処理を行う。
【００６０】
グループＡ１２５１と、グループＢ１２５２を含む仮グループＡ’１２５３を生成し、各グループの代表ＣＰＵのＣＰＵ使用率を比較する。図９では、グループＡ１２５１のＣＰＵ０のＣＰＵ使用率「３１％」と、グループＢ１２５２のＣＰＵ２の使用率「３０％」とを比較する。判定条件は図７と同じとすると、代表ＣＰＵ同士のＣＰＵ使用率の差は誤差範囲±１．０％内である。また、ｎは１であるので、この仮グループＡ’１２５３は有効と判定する。そして、グループＡ１２５１と、グループＢ１２５２とを結合し、グループＡ１２５３を確定する。グループの代表ＣＰＵは、ＣＰＵ使用率の最も高いＣＰＵ０にする。類似強度は、初期値を設定する。そして、グループＡ１２４３のグルーピング情報を生成し、グルーピング情報（記憶部）１１３のグルーピング情報を更新する。
【００６１】
図１０は、グループのメンバをグループから独立させる処理を示した図である。
グループのメンバの妥当性の診断処理は、代表ＣＰＵのＣＰＵ使用率と、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵのＣＰＵ使用率とを比較して行う。図１０の例では、ＣＰＵ０を代表ＣＰＵとするＣＰＵ０，ＣＰＵ１，ＣＰＵ２，ＣＰＵ３の４つのＣＰＵを有するグループＡ１２６１の妥当性診断を行う。代表ＣＰＵであるＣＰＵ０のＣＰＵ使用率と、ＣＰＵ１、ＣＰＵ２及びＣＰＵ３のＣＰＵ使用率とを順次比較する。ＣＰＵ０のＣＰＵ使用率「３１％」に対し、ＣＰＵ１のＣＰＵ使用率「３０％」と、ＣＰＵ２のＣＰＵ使用率「３０％」とは、誤差範囲±１．０％内である。これに対し、ＣＰＵ３のＣＰＵ使用率「５％」は誤差範囲を超えるので、ＣＰＵ３をグループＡ１２６１から独立させる。こうして、グループＡ１２６１は、グループＡ１２６２と、単独のＣＰＵ３（１２６３）とに分かれる。また、新たなグループＡ１２６２の代表ＣＰＵはＣＰＵ０とする。そして、グループＡ１２６２のグルーピング情報を生成し、グルーピング情報（記憶部）１１３のグルーピング情報を更新する。
【００６２】
図１１は、グループを解散する処理を示した図である。
図１０と同様に、ＣＰＵ０を代表ＣＰＵとするＣＰＵ０，ＣＰＵ１，ＣＰＵ２，ＣＰＵ３の４つのＣＰＵを有するグループＡ１２７１の診断を行う。代表ＣＰＵであるＣＰＵのＣＰＵ使用率「３１％」と、ＣＰＵ１〜３のＣＰＵ使用率とを比較する。図１１の例では、ＣＰＵ１が「１０％」、ＣＰＵ２が「２０％」、ＣＰＵ３が「５％」と、すべてのＣＰＵで誤差範囲±１．０％を超える。そこで、グループＡ１２７１を解散し、ＣＰＵ０〜３を独立したＣＰＵとして取り扱う。そして、グルーピング情報（記憶部）１１３のグループＡ１２７１に関する情報を削除する。
【００６３】
以上のように、エージェント１１０では、ＣＰＵの性能データを収集し、収集した性能データに基づいて、特性が類似するＣＰＵのグループの生成と解消、及びメンバの入れ替えを行う。このように、グループのメンバを性能データに応じて適宜更新するので、グループに実際の状況を十分に反映することができる。
【００６４】
なお、グループのメンバの妥当性を診断する診断周期は、予め決められた規定診断周期とするばかりでなく類似強度に応じて調整してもよい。
図１２は、類似強度に応じた診断周期を示した図である。グループのメンバの妥当性の診断周期は、各ＣＰＵの性能データの収集周期を基本として調整する。図１２では、収集周期は１分であり、「０：００」から１分ごとに収集時間になる。
【００６５】
この例では、収集時間「０：００」における性能データ収集後のグルーピング処理で、新規グループを生成し、類似強度に初期値「１」を設定している。次の収集時間「０：０１」における性能データ収集後のグルーピング処理の後、生成したグループの妥当性診断を行うかどうかを判断する。類似強度が「１」であり、収集周期が１進んでいるので診断処理１１２１を実行する。この診断処理１１２１において、このグループのＣＰＵの性能データが近似値の範囲内であることを確認したときは、類似強度に１を加算し、「２」にする。類似強度は「２」になったので、２収集周期先の収集時間「０：０３」で診断処理１１２２を行う。この診断処理１１２２において、このグループのＣＰＵの性能データが近似値の範囲内であることを確認したときは、類似強度に１を加算し、「３」にする。続いて、３収集周期先の収集時間「０：０６」で診断処理１１２３を実行し、グループが妥当であれば類似強度を「４」にする。同様にして、４収集周期先の収集時間「０：１０」で診断処理１１２４を実行し、グループが妥当であれば類似強度を「５」にする。こうして、グループ内のＣＰＵの特性が類似する期間が長くなるほど類似強度を大きくし、類似強度に合わせてグループの妥当性の診断周期を長くする。こうして、ＣＰＵの特性の類似度が高いグループ、すなわち、性能データが近似する可能性が高いグループについては、診断周期を長くし、エージェント１１０が診断に要する負荷を軽減する。
【００６６】
ここまでの処理を実行するにより、管理対象のＣＰＵは、特性が類似する、すなわち、性能データが近似しているＣＰＵグループにグループ分けされる。また、各グループには、代表ＣＰＵと、各グループのＣＰＵの特性が類似している期間に応じた類似強度と、が設定される。グループに関する情報は、グルーピング情報（記憶部）１１３に格納する。性能データ転送部１１４では、グルーピング情報に基づいて、性能データ収集部１１１が収集したＣＰＵの性能データをマネージャ２１０に送信する。
【００６７】
性能データ転送部１１４では、マネージャ２１０に対し、グループの代表ＣＰＵの性能データを規定周期で送信し、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データを規定周期よりも長い送信周期（長周期とする）で送信する。
【００６８】
図１３は、マネージャへの送信データのデータ項目の一例を示した図である。（Ａ）は規定周期、（Ｂ）は長周期の場合の送信データのデータ項目である。
（Ａ）規定周期で送信する送信データ１１４０は、性能データを収集した時刻、代表ＣＰＵを識別するためのＣＰＵ−ＩＤ、及び収集した性能データ（ＣＰＵ使用率）、のデータ項目を有する。なお、代表ＣＰＵは、規定周期での送信データ１１４０では空データになるか、送信しない。図１３の例では、送信データ１１４０として、図５に示したグルーピング情報１１３０に基づいて、代表ＣＰＵであるＣＰＵ０、ＣＰＵ３及びＣＰＵ５の時刻「０：００」におけるＣＰＵ使用率をマネージャ２１０に送信する。
【００６９】
（Ｂ）長周期で送信する送信データ１１４１は、性能データの収集時刻、ＣＰＵを識別するためのＣＰＵ−ＩＤ及び性能データ（ＣＰＵ使用率）に加え、このＣＰＵが属するグループの代表ＣＰＵのＩＤを有する。図１３の例では、送信データ１１４１として、グループＩＤ＝１の代表ＣＰＵであるＣＰＵ０に加え、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵであるＣＰＵ１、ＣＰＵ２及びＣＰＵ３の時刻「０：０５」におけるＣＰＵ使用率をマネージャ２１０に送信する。同様に、グループＩＤ＝２の代表ＣＰＵであるＣＰＵ３と、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵであるＣＰＵ４の時刻「０：０５」におけるＣＰＵ使用率をマネージャ２１０に送信する。さらに、代表ＣＰＵ欄を用いて、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵであるＣＰＵ１、ＣＰＵ２に関連付けて、このＣＰＵ１、ＣＰＵ２に対応する代表ＣＰＵ（ＣＰＵ０）のＩＤも送る。同様に、ＣＰＵ４に関連付けて、ＣＰＵ４に対応する代表ＣＰＵ（ＣＰＵ３）のＩＤを送る。
【００７０】
図１４は、マネージャに送信する各ＣＰＵの性能データの一例を示した図である。グループＩＤ＝１のグループは、代表ＣＰＵがＣＰＵ０、代表ＣＰＵ以外のその他ＣＰＵがＣＰＵ１とＣＰＵ２という構成である。
【００７１】
代表ＣＰＵ（ＣＰＵ０）の性能データは、収集周期ごとにマネージャ２１０に送信する。したがって、代表ＣＰＵ（ＣＰＵ０）分の送信データ１１４２として、収集周期（１分）ごとに収集した性能データをすべて送信する。
【００７２】
一方、代表ＣＰＵ以外のその他ＣＰＵ（ＣＰＵ１、ＣＰＵ２）分の性能データは、性能データ収集部１１１によって収集周期ごとにエージェント１１０に取り込まれる。しかし、マネージャ２１０には、類似強度に応じた長周期で送信する。この例では、類似強度＝５とし、類似強度（＝５）×収集周期（１分）＝５分を性能データの送信周期とする。したがって、その他ＣＰＵ（ＣＰＵ１）分の送信データ１１４３として、送信周期（５分）ごとに性能データを送信する。図１４の例では、時刻「０：００」、時刻「０：０５」、というように、５分ごとの性能データを送信する。同様に、その他ＣＰＵ（ＣＰＵ２）分の送信データ１１４４として、送信周期（５分）ごとに性能データを送信する。
【００７３】
このように、代表ＣＰＵ以外のその他のＣＰＵについて、送信する性能データを間引くことによって、マネージャ２１０に送信するデータ量を削減することができる。
また、図１３、１４に示した送信データでは、グループの代表ＣＰＵに関する情報を代表ＣＰＵ以外のその他のＣＰＵに関連付けるとしているが、代表ＣＰＵに関連付けた送信データとすることもできる。
【００７４】
図１５は、マネージャへの送信データのデータ項目の他の例を示した図である。（Ａ）は規定周期、（Ｂ）は長周期の場合の送信データのデータ項目である。
（Ａ）規定周期で送信する送信データ１１４５は、時刻、代表ＣＰＵのＣＰＵ−ＩＤ、及び性能データ（ＣＰＵ使用率）、のデータ項目については、図１３の送信データ１１４０と同じである。データ項目のその他ＣＰＵは、この代表ＣＰＵと同じグループに属する代表ＣＰＵ以外のその他のＣＰＵである。例えば、ＣＰＵ−ＩＤがＣＰＵ０の行は、代表ＣＰＵであるＣＰＵ０と同じグループに、ＣＰＵ１とＣＰＵ２があることを示している。
【００７５】
（Ｂ）長周期の送信データ１１４６についても同様に、データ項目その他ＣＰＵを、代表ＣＰＵに対応して設定する。
なお、送信データ１１４５、１１４６を用いても、代表ＣＰＵ以外のその他のＣＰＵについて、送信する性能データを間引き、マネージャ２１０に送信するデータ量を削減することができることは、同様である。
【００７６】
マネージャ２１０の処理について説明する。マネージャ２１０は、エージェント１１０が規定周期で送信する送信データ１１４０または１１４５と、長周期で送信する送信データ１１４１または１１４６を性能データ受信部２１１で受信する。受信した性能データは、性能データ格納部２１２が、性能データテーブルに設定し、性能データＤＢ２１３に格納する。
【００７７】
図１６は、性能データＤＢに格納する性能データテーブルの一例を示した図である。
性能データテーブル２１３１は、図１３に示した規定周期の送信データ１１４０及び長周期の送信データ１１４１を受信した場合の例である。性能データ格納部２１２は、送信データ１１４０及び送信データ１１４１を受信すると、受信データをＣＰＵ−ＩＤでソートし、性能データテーブル２１３１の該当する行の下に追加する。
【００７８】
図１６の性能データテーブル２１３１には、時刻「０：００」から「０：０７」までの期間に収集した性能データが設定されている。例えば、代表ＣＰＵであるＣＰＵ０については、収集周期の１分ごとの性能データが８個分設定されている。これに対し、代表ＣＰＵ以外のその他のＣＰＵであるＣＰＵ１については、この期間の性能データは２個になる。同様に、その他のＣＰＵであるＣＰＵ２についても、性能データは２個である。このように、エージェント１１０が送信した代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データの送信頻度を少なくすることによって、性能データＤＢ２１３に格納するデータ量も減らすことができる。なお、代表ＣＰＵの性能データに対し、その他のＣＰＵであるＣＰＵ１、ＣＰＵ２の性能データは、時刻「０：０１」から「０：０４」の期間、及び時刻「０：０６」から「０：０７」の期間におけるデータがない。以下、この性能データがない期間を性能データが未取得の空き期間とよぶ。
【００７９】
ところで、マネージャ２１０の機能の１つに、性能データＤＢ２１３に格納する性能データの利用要求を運用管理クライアント２２０などから受けたとき、要求された性能データを提供する機能がある。例えば、運用管理クライアント２２０の性能データ表示部２２１が、対象ＣＰＵと、対象期間とを指定して性能データの表示要求を行う場合がある。要求を受信したマネージャ２１０は、要求された性能データを性能データＤＢ２１３から読み出し、性能データ表示部２２１に提供する。しかし、グループの代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データには空き期間がある。性能データ復元部２１４では、表示要求のあった対象ＣＰＵについて指定された対象期間に空き期間が含まれていたときは、この空き期間の性能データを代表ＣＰＵの性能データを用いて復元する。
【００８０】
図１７は、運用管理クライアントで表示する性能データ（ＣＰＵ使用率）を示した図である。これは、運用管理クライアントが、マネージャ２１０から取得したＣＰＵ０とＣＰＵ１の性能データを表形式で表示した状態を示している。ここでの表示要求の対象ＣＰＵはＣＰＵ０とＣＰＵ１、対象期間は時刻「０：００」から「０：０７」の期間とする。
【００８１】
性能データ復元部２１４では、性能データＤＢ２１３に格納する性能データテーブル２１３１を読み出し、空き期間のないＣＰＵ０（代表ＣＰＵ）の性能データは、そのまま性能データ表示部２２１に送信する。一方、空き期間のあるＣＰＵ１（代表ＣＰＵ以外のＣＰＵ）の性能データは、性能データテーブル２１３１に設定されている分はそのまま送信する。また、空き期間の性能データは、性能データテーブル２１３１の代表ＣＰＵ欄に設定されている代表ＣＰＵの性能データで復元する。ここでは、空き期間のＣＰＵ０（代表ＣＰＵ）の性能データを、ＣＰＵ１の性能データとして送信する。これにより、運用管理クライアント２２０の表示画面のＣＰＵ使用率２２２０では、ＣＰＵ１について対象期間の性能データがすべて表示される。マネージャ２１０が取得した時刻「０：００」の性能データ２２２１と、時刻「０：０５」の性能データ２２２２は、実際に収集した性能データが表示される。また、時刻「０：０１」から「０：０４」の期間の性能データ２２２３と、時刻「０：０６」から「０：０７」の期間の性能データ２２２４とは、同じ期間のＣＰＵ０の性能データから復元され、表示される。このように、エージェント１１０からの送信を間引いた空き期間の性能データは、性能データが近似値の範囲内にある代表ＣＰＵの性能データを基に復元するので、これを用いて有効な分析を行うことができる。
【００８２】
図１８は、性能データＤＢに格納する性能データテーブルの他の例を示した図である。これは、マネージャ２１０が図１５に示した他の例の送信データを受信した場合に性能データＤＢ２１３に格納する性能データテーブルを示している。
【００８３】
性能データテーブル２１３２は、図１６に示した性能データテーブル２１３１の代表ＣＰＵ欄がその他ＣＰＵに置き換わったことを除き、性能データテーブル２１３１と同じである。性能データ格納部２１２が、送信データ１１４５及び送信データ１１４６を受信し、受信データをＣＰＵ−ＩＤでソートし、性能データテーブル２１３２の該当する行の下に追加する。
【００８４】
性能データ復元部２１４が、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データを復元するときは、性能データテーブル２１３２のその他ＣＰＵの欄を検索し、対象となる代表ＣＰＵ以外のＣＰＵが設定されている代表ＣＰＵを検出する。そして、検出された代表ＣＰＵの性能データで、対象のＣＰＵの空き期間の性能データを復元する。対象ＣＰＵに対応する代表ＣＰＵを検出する手順は異なるが、運用管理クライアント２２０に送信する性能データは同じになる。
【００８５】
以上のように、開示の性能データ管理システムでは、ノード１００ａ，１００ｂ，１００ｃ，・・・が、性能データが近似するＣＰＵをグルーピングし、代表ＣＰＵは性能分析に必要な送信周期で、それ以外のＣＰＵは送信周期を長くして、性能データを送信する。このように、代表以外のＣＰＵの送信頻度を低くすることによって、管理サーバ２００に送信する性能データのデータ量を削減することができる。また、管理サーバ２００で受信するデータ量が削減することから、管理サーバ２００で蓄積する性能データ量も削減することができる。これにより、性能データの収集処理がシステムに与える悪影響を抑制することが可能となる。例えば、各サンプル間隔の収集期間のみ、対象のノードから可能な限り性能データを収集するシステムでは、性能データ量が膨大となると、性能データを収集できるノード数が少なくなり、有効な性能分析ができなくなる恐れがある。また、単にＣＰＵごとの性能データをノード全体で平均したり、収集周期よりも長い時間で平均したりすれば、送信する性能データ量を削減することができる。しかし、これでは個々のＣＰＵの特性の傾向がわからなくなり、有効な性能分析ができない。これに対し、開示の性能データ管理システムでは、代表ＣＰＵ分の性能データのデータ量は少なく、確実に送信することができる。また、グループ内の代表ＣＰＵ以外の他のＣＰＵの性能データは代表ＣＰＵの性能データで復元できることから、送信頻度を下げて他のＣＰＵ分のデータ量を削減しても、有効な性能分析が可能である。
【００８６】
さらに、自装置内で管理対象のＣＰＵの性能データを蓄積する場合にも、開示の性能データ収集方法を適用することができる。例えば、ＣＰＵを性能データの類似度に応じてグルーピングし、グループの代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データを記憶装置に格納する頻度を低くすれば、記憶装置に格納する性能データのデータ量を削減することができる。
【００８７】
次に、性能データ管理システムにおける処理手順を、フローチャートを用いて説明する。図１９は、エージェントの処理手順を示したフローチャートである。
［ステップＳ０１］  エージェント１１０は、性能データの収集周期に到達したかどうかを判定する。収集周期に到達したと判定したときは、処理をステップＳ０２に進める。収集周期に到達していないと判定したときは、待ち状態を継続する。
【００８８】
［ステップＳ０２］  性能データの収集周期になったときは、性能データ収集部１１１が、ホストＯＳ１３０から管理対象の論理ＣＰＵ部１２０のすべての論理ＣＰＵの性能データを収集する。
【００８９】
［ステップＳ０３］  グルーピング部１１２は、ステップＳ０２で収集したＣＰＵの性能データを解析し、特性が類似するＣＰＵをグルーピングし、グループの代表ＣＰＵを選択する。また、生成したグループの妥当性を診断し、ＣＰＵの特性の類似度を表す類似強度を算出する。グループ及び類似強度に関する情報は、グルーピング情報としてグルーピング情報（記憶部）１１３に格納する。グルーピング処理の詳細は後述する。
【００９０】
［ステップＳ０４］  性能データ転送部１１４は、ステップＳ０３で生成したグループに関するグルーピング情報に基づいて、性能データをマネージャ２１０に送信する処理を行う。例えば、性能データの収集周期をマネージャ２１０へ性能データを送信する規定周期とし、規定周期ごとに各グループの代表ＣＰＵの性能データを送信する。一方、グループの代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データは、規定周期よりも長い送信周期でマネージャ２１０に送信する。この送信周期は、類似強度に基づいて調整する。例えば、規定周期を基本として、規定周期に類似強度を乗算した周期を送信周期とする。なお、マネージャ２１０への送信データは、グルーピング部１１２がグルーピング処理の途中で用意するとしてもよい。この場合、性能データ転送部１１４では、生成された送信データをマネージャ２１０に送信する送信処理を制御する。
【００９１】
以上の処理手順を実行することにより、エージェント１１０は、ＣＰＵをその特性が類似するグループにグルーピングし、グループの代表ＣＰＵは規定周期ごと、グループの代表ＣＰＵ以外のＣＰＵは類似強度に応じて削減した送信頻度で性能データをマネージャ２１０に送信する。これにより、マネージャ２１０に送信する性能データのデータ量及びマネージャ２１０が管理する性能データのデータ量を削減することができる。
【００９２】
図２０は、グルーピング処理におけるグループ生成処理の手順を示したフローチャートである。なお、グルーピング処理の処理手順は、Ａを経由して図２１のフローチャートの処理手順へ続く。グルーピング部１１２は、性能データ収集部１１１が各ＣＰＵの性能データを収集した後で起動し、以下の処理を実行する。
【００９３】
［ステップＳ３０１］  性能データを比較するための仮グループを生成する。仮グループは、任意の２つのＣＰＵを選択して生成する。既にグループが生成されているときは、グループの代表ＣＰＵを１つ目のＣＰＵとし、他のグループの代表ＣＰＵまたはグループに分類していないＣＰＵを２つ目のＣＰＵとして、仮グループを生成する。後段の性能データの比較時に、性能データが近似値範囲内である状態がｎ回連続することが必要なときは、比較途中のグループを継続する。このように、グループが生成された後は、代表ＣＰＵのみを仮グループ生成の対象とし、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵを対象としないことで、以降のグルーピング処理の負荷を減らすことができる。
【００９４】
［ステップＳ３０２］  ステップＳ３０１で生成した仮グループのＣＰＵ同士の性能データを比較する。
［ステップＳ３０３］  ステップＳ３０２で比較した仮グループの２つのＣＰＵの性能データが、ｎ回連続して近似値範囲内であるかどうかを判定する。ｎは、予め決められた任意の数である。また、近似値範囲も予め設定しておく。ｎ回連続で近似値範囲内にあるときは、処理をステップＳ３０４に進める。ｎ回連続で近似値範囲内にないときは、処理をステップＳ３０５に進める。
【００９５】
［ステップＳ３０４］  仮グループの２つのＣＰＵの性能データがｎ回連続して近似値範囲内にあるとき、この仮グループをグループ登録する。仮グループのＣＰＵがともにグループに属していないときは、新規グループを作成して仮グループのＣＰＵを振り分ける。一方のＣＰＵがグループの代表ＣＰＵであり、他方のＣＰＵがグループに属していないときは、グループに属していないＣＰＵを一方の代表ＣＰＵのグループに参加させる。２つのＣＰＵがともにグループの代表ＣＰＵであるときは、それぞれのグループを統合し、１つのグループにする。そして、いずれかのＣＰＵをグループの代表ＣＰＵとして選択する。例えば、性能データの値が高い方を代表ＣＰＵとする。また、類似強度は、初期値「１」に設定する。そして、関連するＣＰＵのグルーピング情報を生成し、グルーピング情報（記憶部）１１３に格納する。グルーピング情報には、ＣＰＵのＩＤに関連付けて、分類したグループのＩＤ、類似強度及びグループの代表ＣＰＵを登録する。
【００９６】
［ステップＳ３０５］  ステップＳ３０１で生成した全仮グループについて処理が終了したかどうかを判定する。終了していれば、図２１のＡに処理を進める。終了していなければ、ステップＳ３０２に戻って、処理が終了していない仮グループの処理を行う。
【００９７】
図２１は、グルーピング処理におけるグループの妥当性診断処理の手順を示したフローチャートである。グルーピング部１１２は、図２０に示したグルーピング処理に続けて、処理を行う。
【００９８】
［ステップＳ３０６］  グルーピング情報から、既に生成した任意のグループの類似強度を読み出す。
［ステップＳ３０７］  ステップＳ３０６で読み出した類似強度に基づいて、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データをマネージャ２１０に送信する送信タイミングであるかどうかを判定する。この処理では、性能データの収集周期を基本周期とし、基本周期がこのグループの類似強度の値分繰り返したときを送信タイミングとする。したがって、送信周期は、類似強度×基本周期と表すことができる。また、グループの妥当性の診断処理も、送信タイミングと同じタイミングで行うとする。送信タイミングと判定したときは、処理をステップＳ３０８に進める。送信タイミングと判定しなかったときは、処理をステップＳ３１４に進める。
【００９９】
［ステップＳ３０８］  送信タイミングと判定したときは、送信タイミングと同じタイミングで実行するグループ妥当性診断１を行う。グループ妥当性診断１は、グループの代表ＣＰＵの性能データを基準とし、グループの他のＣＰＵの性能データが代表ＣＰＵの性能データの誤差範囲内にあるかどうかを順に診断する。誤差範囲内は、近似値範囲内と同義とする。
【０１００】
［ステップＳ３０９］  グループ妥当性診断１によって、グループの解散条件が成立したかどうかを判定する。グループの解散条件は、グループの他のＣＰＵの性能データがすべて代表ＣＰＵの誤差範囲を超えているときになる。グループの解散条件が成立しなかったときは、処理をステップＳ３１０に進める。グループの解散条件が成立したときは、処理をステップＳ３１６に進める。
【０１０１】
［ステップＳ３１０］  グループの解散条件が成立しなかったときは、グループ妥当性診断２を行う。グループ妥当性診断２では、グループの代表ＣＰＵの性能データを基準とし、グループの他のＣＰＵのうち、いずれかの性能データが代表ＣＰＵの性能データの誤差範囲を超えているかどうかを診断する。また、ステップＳ３０８の診断結果が利用できるときは、これを利用するとしてもよい。
【０１０２】
［ステップＳ３１１］  グループ妥当性診断２によって、グループからの独立条件が成立したかどうかを判定する。グループからの独立条件は、グループの代表ＣＰＵ以外の他のＣＰＵの性能データが、グループの代表ＣＰＵの性能データの誤差範囲を超えるというものである。グループからの独立条件が成立したＣＰＵがなかったときは、処理をステップＳ３１２に進める。グループからの独立条件が成立したＣＰＵがあったときは、処理をステップＳ３１７に進める。
【０１０３】
［ステップＳ３１２］  グループの解散条件が成立せず、グループからの独立条件を満たすＣＰＵもなかったので、グループ内のすべてのＣＰＵが近似値範囲内にあると判定する。そして、類似強度に１を加算し、類似強度の値を上げる。
【０１０４】
［ステップＳ３１３］  グループの代表ＣＰＵ以外のその他のＣＰＵの性能データをマネージャ２１０に送信する準備を行う。例えば、一時記憶手段に格納している該当するＣＰＵの性能データを読み出し、送信バッファにセットする。
【０１０５】
［ステップＳ３１４］  グループの代表ＣＰＵの性能データを送信する準備を行う。ステップＳ３１３と同様に、一時記憶手段に格納している代表ＣＰＵの性能データを読み出し、送信バッファにセットする。
【０１０６】
［ステップＳ３１５］  全グループの処理が終了したかどうかを判定する。終了してないときは、ステップＳ３０６に戻って、次のグループの処理を行う。終了しているときは、グルーピング処理を終了する。
【０１０７】
［ステップＳ３１６］  グループの解散条件が成立したときは、このグループを解散する。グルーピング情報から該当するグルーピング情報を削除する。グループのＣＰＵは、すべてどのグループにも属していない状態になる。その後、処理をステップＳ３１５に進める。
【０１０８】
［ステップＳ３１７］  グループからの独立条件が成立したＣＰＵがあるときは、このＣＰＵをグループから除外し、独立させる。該当するグルーピング情報を更新し、処理をステップＳ３１５に進める。
【０１０９】
以上の処理手順を実行することにより、グルーピング部１１２は、収集した性能データに基づいてグループを再構築する。そして、類似強度に応じた代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データの送信タイミングであれば、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵと、代表ＣＰＵの性能データを送信する準備を行う。また、送信タイミングでなければ、代表ＣＰＵの性能データのみを送信する準備を行う。
【０１１０】
図２２は、マネージャの性能データ復元処理の手順を示したフローチャートである。
マネージャ２１０は、運用管理クライアント２２０から性能データの表示要求を受け、処理を開始する。
【０１１１】
［ステップＳ２１］  性能データ復元部２１４は、性能データＤＢ２１３に格納している性能データテーブルのタイプを読み出す。タイプ１は、代表ＣＰＵに対応して、データ項目その他のＣＰＵに代表ＣＰＵと同じグループのその他のＣＰＵが設定されているタイプである。図１８の性能データテーブル２１３２がタイプ１に相当する。タイプ２は、代表ＣＰＵ以外のその他のＣＰＵに対応して、データ項目代表ＣＰＵに、ＣＰＵに対応する代表ＣＰＵが設定されているタイプである。図１６の性能データテーブル２１３１がタイプ２に相当する。
【０１１２】
［ステップＳ２２］  対象の性能データテーブルが、データ項目その他ＣＰＵに、代表ＣＰＵ以外のＣＰＵが登録されているタイプ１であるかどうかを判定する。タイプ１であれば、処理をステップＳ２４に進める。タイプ１でなければ、処理をステップＳ２３に進める。
【０１１３】
［ステップＳ２３］  性能データＤＢ２１３に格納されるデータのタイプがタイプ１でないときは、データ項目代表ＣＰＵに、該当グループの代表ＣＰＵが設定されているタイプ２であるかどうかを判定する。タイプ２であれば、処理をステップＳ２６に進める。タイプ２でなければ、処理を終了する。
【０１１４】
［ステップＳ２４］  性能データテーブルがタイプ１の場合は、性能データＤＢ２１３に格納する性能データテーブルのその他ＣＰＵの欄を参照し、該当するグループの代表ＣＰＵを特定する。
【０１１５】
［ステップＳ２５］  ステップＳ２４で特定したグループの代表ＣＰＵの性能データを読み出す。そして、この性能データを用いてその他のＣＰＵに設定されている代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データを復元し、処理を終了する。
【０１１６】
［ステップＳ２６］  タイプ２の場合は、性能データＤＢ２１３に格納する性能データテーブルの代表ＣＰＵの欄を参照し、ＣＰＵごとに代表ＣＰＵを特定する。
［ステップＳ２７］  ステップＳ２６で特定したグループの代表ＣＰＵの性能データを読み出す。そして、この代表ＣＰＵの性能データを用いて対応するＣＰＵの未取得の空きデータの性能データを復元し、処理を終了する。
【０１１７】
以上の処理手順を実行することにより、性能データ復元部２１４は、グループの代表ＣＰＵ以外のＣＰＵについて未取得の性能データを復元し、運用管理クライアント２２０など、性能データの要求元に提供することができる。したがって、特性に基づいてグループ分けされた代表ＣＰＵ以外のＣＰＵの性能データを間引いて送信してデータ量を減らしても、有効な性能データを提供することができる。
【０１１８】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、性能データ収集装置及び性能データ管理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。
【０１１９】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【０１２０】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【０１２１】
上記については単に本発明の原理を示すものである。さらに、多数の変形、変更が当業者にとって可能であり、本発明は上記に示し、説明した正確な構成および応用例に限定されるものではなく、対応するすべての変形例および均等物は、添付の請求項およびその均等物による本発明の範囲とみなされる。
【符号の説明】
【０１２２】
１  性能データ収集装置
１ａ  グルーピング情報記憶手段
１ｂ  性能データ収集手段
１ｃ  グルーピング手段
１ｄ  性能データ送信手段
２  性能データ管理装置
２ａ  性能データ・データベース（ＤＢ）
２ｂ  性能データ受信手段
２ｃ  性能データ復元手段
３  性能測定部
４  表示装置
【図１】
2011077533.tif 000003
【図２】
2011077533.tif 000004
【図３】
2011077533.tif 000005
【図４】
2011077533.tif 000006
【図５】
2011077533.tif 000007
【図６】
2011077533.tif 000008
【図７】
2011077533.tif 000009
【図８】
2011077533.tif 000010
【図９】
2011077533.tif 000011
【図１０】
2011077533.tif 000012
【図１１】
2011077533.tif 000013
【図１２】
2011077533.tif 000014
【図１３】
2011077533.tif 000015
【図１４】
2011077533.tif 000016
【図１５】
2011077533.tif 000017
【図１６】
2011077533.tif 000018
【図１７】
2011077533.tif 000019
【図１８】
2011077533.tif 000020
【図１９】
2011077533.tif 000021
【図２０】
2011077533.tif 000022
【図２１】
2011077533.tif 000023
【図２２】
2011077533.tif 000024
【国際調査報告】
2011077533.tif 000025
2011077533.tif 000026