(57)【要約】【課題】ネットワーク・コンピュータ・リソースを監視し制御する方法を提供すること。【解決手段】所与のタイプのワークロードを有するコンピューティング・リソースを管理するための自動化された方法は、ワークロードのタイプに従ってサーバ・ネットワークなどのリソースのパフォーマンスに関するデータを収集するリソース・データ・コレクタを提供すること（１１０）、ヒストリカル・パフォーマンス・データに基づいてリソースの使用率の予測を作成すること（１８０）、およびそのワークロードの下で稼動するリソースに関するリアルタイム・パフォーマンス・データを収集すること（１４０）を含む。この方法はさらに、クリティカル・リソースを識別する（２１０）ためにパフォーマンス・データおよび予測（１９０）を分析すること（２１０）、ならびにそのワークロードの下でリソースの定常状態のパフォーマンスを提供する（２７０）ためにリソースのキャパシティを自動的に調整すること（２５０）を含んでいる。ＣＰＵ、コンピュータ・メモリ、コンピュータ・ディスク記憶装置などの追加のハードウェア・リソース（４０、４２、６０）は、最初は、コンピューティング・リソースによって使用可能であるがそれによって使用されてはいない。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所与のタイプのワークロードを有するコンピューティング・リソースを管理する自動化された方法であって、
ワークロードのタイプに従って、リソースのパフォーマンスに関するデータを収集するためのリソース・データ・コレクタを提供する（１１０）ステップと、
ヒストリカル・パフォーマンス・データ（１６０）に基づき、リソースの使用率の予測を作成する（１８０）ステップと、
ワークロードの下で稼動するリソースに関するリアルタイム・パフォーマンス・データを収集する（１４０）ステップと、
クリティカル・リソースを識別する（２１０）ために、リアルタイム・パフォーマンス・データおよび予測を分析する（１９０）ステップと、
前記ワークロードの下で前記リソースの定常状態パフォーマンスを提供する（２７０）ように、前記リソースのキャパシティを自動的に調整する（２５０）ステップとを含む方法。
【請求項２】
前記リソースがサーバ・ネットワーク（１０）を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記パフォーマンス・データ（２００）に対するしきい値を設定し、このしきい値に従ってリソースを識別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４】
クリティカル・リソースがハードウェア・リソースであるとき、ユーザにコンピューティング・リソースを通知するステップと、
前記ハードウェア・リソースのキャパシティが調整されるとき、その旨をユーザに通知する（２６０）ステップとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
コンピューティング・リソースによって使用可能であるが、それによって使用されていない追加のハードウェア・リソース（４０、４２、６０）を最初に提供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６】
追加のハードウェア・リソースが、ＣＰＵ、コンピュータ・メモリ、およびコンピュータ・ディスク記憶装置からなるグループから選択されることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般にコンピュータ・システムに関し、詳細にはコンピュータのネットワーク・システムにクリティカル・ハードウェア・リソース・キャパシティを追加する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
米国特許第６１４８３３５号に記載されているように、一般的なクライアント・サーバ・コンピューティング・ネットワークは複数のサーバを有しており、それらはそれぞれ直接に、または他のサーバの１つを介して間接に相互接続されている。この特許の開示を、参照により本明細書に組み込む。各サーバは、本質的に（１つまたは複数の、プロセッサ、メモリ装置、および通信装置を有する）スタンドアロンのコンピュータ・システムであるが、各サーバと通信する複数のワークステーション・クライアントにおける個別のユーザに情報を提供するという主目的に適合（プログラム）されている。クライアントは、あるクラスまたはグループに属するコンピュータまたはコンピュータ・システムのメンバであり、それが関係していない他のクラスまたはグループのサービスを使用する。本明細書では、「クライアント」とは、一個人によって使用されるように適合された任意の汎用のまたは専用のコンピュータのことであり、製造メーカー、ハードウェア・プラットフォーム、オペレーティング・システムなどは何でもよい。サーバによって提供される情報は、所与のクライアント上で走るプログラムの形をとることも、他のプログラムによって使用されるファイルなどのデータの形をとることもできる。
【０００３】
これらのネットワークは、電子メール、ＦＴＰによる簡単なファイル転送、ＴＥＬＮＥＴによるリモート・コンピューティング、ｇｏｐｈｅｒ検索、Ｕｓｅｎｅｔニュースグループ、ワールド・ワイド・ウェブ（ＷＷＷ）を介したハイパーテキスト・ファイル送達およびマルチメディア・ストリーミングなど各種の情報送信が可能な、従来のプロトコルおよびサービスを使用してインターネットを介して通信することができる。所与のサーバを、これらの動作のうちの１つを実行するため、または複数のサービスを稼動するための専用サーバにすることができる。’３３５号特許は、インターネットなどのネットワーク中のサーバ・パフォーマンスを監視すること、および各種のサーバ・リソースに対するパフォーマンス統計を詳細に記述したレポートを（毎日、毎週、毎月）作成することについて開示している。統計パラメータは、例えばＣＰＵ使用率、システム使用率、ユーザ使用率、事前に設定されたレベルを上回る入出力待ち時間の割合、実行キュー長さ、アクティブ・バーチャル・メモリ（ＡＶＭ）、フリー・スペース（ＦＲＥ）、ＣＰＵ使用率がある事前設定値を上回る時間の割合、実行キューがある事前設定値を上回る時間の割合、ストレージ使用率がある事前設定値を上回る時間の割合、ページング・レートがあるページ数毎秒を上回る時間の割合などの多くの観測値を含むことができる。例えば、特定のサーバ上の特定のリソースに関する追加の詳細情報を見るために、リンクを提供することもできる。’３３５号特許の発明の利点にもかかわらず、クライアントサーバ・コンピュータ・ネットワーク上で生成されるパフォーマンス情報に基づいて動作して、ネットワークのパフォーマンスや信頼性を向上させる方法あるいはシステムは存在しない。
【特許文献１】米国特許第６１４８３３５号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
したがって、従来技術のこれらの問題および欠陥を念頭において、本発明の目的はネットワーク・コンピュータ・リソースを監視し制御する方法を提供することである。
【０００５】
本発明の他の目的は、ネットワーク上のコンピューティング・リソースを管理して、ネットワークのパフォーマンスおよび信頼性を向上させる方法を提供することである。
【０００６】
本発明の他の目的は、直接のユーザ入力なしに、クリティカル・ハードウェア・リソース状況に対処できる方法を提供することである。
【０００７】
本発明の他の諸目的および諸利点は、一部は自明であり、一部は本明細書により明らかになるはずである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
当業者には明らかな上記および他の諸目的および諸利点は、第１の態様において所与のタイプのワークロードを有するコンピューティング・リソースを管理する自動化された方法を対象とする本発明により達成される。この方法は、ワークロードのタイプに従ってリソースのパフォーマンスに関するデータを収集するためのリソース・データ・コレクタを提供すること、ヒストリカル・パフォーマンス・データに基づいてリソースの使用率の予測を作成すること、およびそのワークロードの下で稼動中のリソースに関するリアルタイム・パフォーマンス・データを収集することを含む。この方法は、次いで、クリティカル・リソースを識別するためにパフォーマンス・データおよび予測を分析すること、ならびにそのワークロード下でリソースの定常状態パフォーマンスを提供するためにリソースのキャパシティを自動的に調整することを含む。
【０００９】
他の態様において、本発明は、ワークロードのタイプに従ってリソースのパフォーマンスに関するデータを収集するためのリソース・データ・コレクタと、ヒストリカル・パフォーマンス・データに基づくリソースの使用率の予測とを使用して、所与のタイプのワークロードを有するコンピューティング・リソースを管理するための自動化された方法を実行するために、マシンが実行可能なプログラム命令を有形に実施するマシン可読のプログラム記憶装置を対象とする。方法ステップは、ワークロードの下で稼動するリソースに関するリアルタイム・パフォーマンス・データを収集すること、クリティカル・リソースを識別するためにパフォーマンス・データおよび予測を分析すること、ならびにそのワークロードの下でのリソースの定常状態パフォーマンスを提供するためにリソースのキャパシティを自動的に調整することを含む。
【００１０】
本発明の上記どちらの態様においても、リソースは、好ましくはサーバ・ネットワークを含む。この方法はさらに、パフォーマンス・データのしきい値を設定し、そのしきい値に従ってリソースを識別することを含むことができる。この方法はまた、クリティカル・リソースがハードウェア・リソースであるとき、そのコンピューティング・リソースをユーザに通知することもでき、またハードウェア・リソースのキャパシティが調整されるとき、ユーザに通知することもできる。好ましくは、この方法はさらに、コンピューティング・リソースによって使用可能であるが、それによって使用されていない追加のハードウェア・リソースを最初に提供しておくことを含む。このような追加のハードウェア・リソースは、ＣＰＵ、コンピュータ・メモリ、およびコンピュータ・ディスク記憶装置からなるグループから選択することができる。
【００１１】
他の態様において、本発明は、ワークロードのタイプに従ってリソースのパフォーマンスに関するデータを収集するためのリソース・データ・コレクタと、ヒストリカル・パフォーマンス・データに基づくリソースの使用率の予測とを使用して、所与のタイプのワークロードを有するコンピューティング・リソースを管理するための自動化された方法を実行する、コンピュータ・プログラム製品を対象とする。このコンピュータ・プログラム製品は、ワークロード下で稼動するリソースに関するリアルタイム・パフォーマンス・データを収集するコンピュータ可読のプログラム・コード、クリティカル・リソースを識別するためにパフォーマンス・データおよび予測を分析するコンピュータ可読のプログラム・コード、ならびにそのワークロード下での定常状態パフォーマンスを提供するためにリソースのキャパシティを自動的に調整するコンピュータ可読のプログラム・コードを有する。
【００１２】
前と同様に、この態様においても、リソースは、好ましくはサーバ・ネットワークを含む。コンピューティング・リソースによって使用可能であるが、それによって使用されていない追加のハードウェア・リソースを最初に提供しておくことができる。このような追加のハードウェア・リソースは、ＣＰＵ、コンピュータ・メモリ、およびコンピュータ・ディスク記憶装置からなるグループから選択することができる。このコンピュータ・プログラム製品はさらに、パフォーマンス・データのしきい値を設定するコンピュータ可読のプログラム・コード、およびそのしきい値に従ってリソースを識別するコンピュータ可読のプログラム・コードを含むことができる。このコンピュータ・プログラム製品はまた、クリティカル・リソースがハードウェア・リソースであるとき、ユーザにそのコンピューティング・リソースを通知するコンピュータ可読のプログラム・コード、およびハードウェア・リソースのキャパシティが調整されるときにユーザに通知するコンピュータ可読のプログラム・コードを含むことができる。
【００１３】
新規なものであると考えられる本発明の特徴、および本発明を特徴づける諸要素は、添付の特許請求の範囲に詳細に記述されている。図は例示のためのものにすぎず、原寸には比例していない。しかし、本発明自体は、構成および動作方法のどちらに関しても、以下の詳細な説明を添付の図面と併せて参照し解釈することによって、最もよく理解することができるはずである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明の好ましい実施形態を説明する際に、図面の図１〜４を参照するが、図面中の同様の番号は本発明の同様の機構を表す。本発明の機構は、図面中に必ずしも原寸に比例して示されている訳ではない。
【００１５】
本発明は、前述の米国特許第６１４８３３５号で定義されたサーバ・リソース管理（ＳＲＭ）方式と組み合わせると特に有用であり、それによれば、サーバ・リソースは複数のプラットフォームにわたって測定され、サーバ・トレンドがエンタープライズ・レベルまたはサーバ・レベルの精査ナビゲーションにより赤／黄／緑のレポート表示を使って報告される。アクション・プランおよびステータスについての、オンラインの「レッド・アクション・リスト」も報告される。本発明の自動データ解釈では、事前に定義された相関アルゴリズムに基づく１組の自動アクションを実装することによって、一層の利益が付加される。数百の設置済みマシンを管理する際には、この管理自動化および警告方法の使用により関連するサポート・コストが削減される。一般に、本発明は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、メモリ、ディスク記憶装置などのハードウェア・リソースに対する使用可能なサーバ・リソースのメトリックスを求め、測定された状態に基づいて１組のアクションを自動的に決定するためのフレームワークを作成する。本発明は、閉ループを形成しており、それにより、データが収集され、額面通りに報告されるだけでなく、使用可能なデータに対する１組の勧告またはアクションを実施することが可能になり、分析の労力および介入が不要になる。本発明は、オンデマンドでキャパシティを使用して、コンピュータ・システムに自動的にキャパシティを追加し、ハードウェア・キャパシティが追加されるときに、ユーザ、例えばシステム・マネージャまたはシステム・アナリストにその旨を通知する方法を提供する。
【００１６】
本発明は、’３３５号特許を拡張し、主要な焦点をサーバ・キャパシティ計画にあてた、キャパシティ計画の選択肢を自動的に勧告または実施するようにアクションのリストを拡張する。本発明は、プラットフォームを越えてサーバ・メトリックスおよびワークロード・リソース・データを解釈するものであり、メインフレーム・データに限定されない。本発明は、測定された状況に基づいて１組のアクションを自動的に決定し、統計データおよび演繹手法を使用して自動化を実施する。本発明の方法およびシステムは、サーバ上のビジネス・データではなく、サーバ管理データを監視し分析することを特に対象とする。本発明は、予想リソース・メトリック・フィードを使用し、サーバまたは情報技術（ＩＴ）マシンのシステム管理をサポートし、予想（サーバ・ヒストリカル）データおよび実装されたルール・セットに基づいて自動解釈を実行し、リレーショナル・データベースを使用してサーバ・ヒストリをアーカイブする。
【００１７】
本発明の方法は、図１および図２に示された流れ図に即して詳細に記述することができる。最初に、ステップ１１０で、サーバ・リソースのパフォーマンスに関するデータを収集するためにサーバ・リソース・コレクタをサーバ・システムにインストールし、パフォーマンス・データのしきい値を定義する。それに続く諸ステップで、システムは、定常状態のサーバ・メトリックスの収集および記録を開始する。すなわち、１２０でデータ収集プロセスを開始し、１３０でサーバ・システムの稼動中のワークロードを決定し、１４０で各ワークロードに対するデータ収集を開始し、１５０でワークロード・ミックスに基づいてコレクタしきい値を設定する。ワークロードおよびワークロード・ミックスは、ウェブ・ホスティング、データベース・ホスティング、ファイル・サービス、セキュリティ・チェック、バッチ処理、財務システム、ネットワーク管理、システム管理、数値および統計分析、オンライン処理など、システム・プロセスおよびアプリケーション・プロセスの一方または両方の任意の組合せでよい。次に、１６０で入力したヒストリカル（リアルタイムでない）定常状態サーバ・データ測定値を使用して、追加のＣＰＵキャパシティが必要かどうかを判断するためにＣＰＵ使用量およびしきい値に関するメトリックスを作成する（ステップ１７０、１８０）。
【００１８】
次に１９０で、以前に収集した情報および計算された予測値に基づいて、応答またはリソースのボトルネックがあるかどうかを判断する。ボトルネックは、ページ・レート、実行キュー、スキャン・レート、アウト・アンド・レディ、スワップ・レート、入出力レート、ディスク使用率など、特定のプラットフォーム・メトリックスを使用して判断する。サーバ・システム応答時間が測定され、ハードウェア・リソースの使用に対して設定すべきしきい値を決定するために、２００で、統計の相関がとられる。例えば、ディスク記憶装置キャパシティしきい値は、使用可能なディスク・スペースのうちのあるパーセンテージに設定でき、またＣＰＵ使用率は最大使用率のうちのあるパーセンテージに設定できる。しきい値例外が見つかった場合、２１０で、ハードウェア・リソースが影響を与えているかどうかを判断する。ハードウェア競合相関が見つからない場合、２２０で、ハードウェア問題のない応答時間しきい値例外が通知される。２３０で、クリティカル・リソース・キャパシティがオンデマンドで使用可能な場合、そのキャパシティが調整され、すなわち２５０でサーバに動的に追加され、２６０で、とられたアクションが顧客に通知される。ハードウェア・リソースの競合、すなわちクリティカル・リソースが検出され、かつ使用可能な追加のハードウェア・キャパシティがない場合、２４０で、顧客にキャパシティの必要性を通知する。応答時間例外またはハードウェア・リソース例外が検出されない場合、２７０で通常の定常状態状況が継続し、プロセスは再び以下を続行する、すなわち、（ａ）日付を記録し、（ｂ）データを分析して相関し、（ｃ）必要ならば、自動化ポリシーまたは警告を起動し、（ｄ）アクションまたはリソース・ステータスを顧客に通知し、（ｅ）定常状態を続行する。
【００１９】
ステップ２５０で追加されるクリティカル・ハードウェア・リソース・キャパシティは、中央演算処理装置（ＣＰＵ）マイクロプロセッサ、コンピュータ・メモリ、ストレージなどの、システムを定常状態動作に維持するために必要ないかなるハードウェア・リソースでもよい。メモリ・デバイスには、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、および不揮発性メモリ（例えば、ＥＰＲＯＭ、フラッシュ・メモリ、またはバッテリパックＣＭＯＳ  ＲＡＭ）が含まれ得る。ストレージには、光ドライブ（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ）もしくは磁気ドライブのディスク、または他の記憶媒体が含まれる。図３には、本発明と共に使用可能なハードウェアの一構成が示されている。サーバ１０、１２、１４、１６は、同一のまたは異なるプラットフォーム上で動作する複数のネットワーク・ノードとして、互いにリンクされる。各サーバは複数のクライアント・コンピュータにリンクされる。すなわち、サーバ１０はクライアント２０ａ、２０ｂ、２０ｃにリンクされ、サーバ１２はクライアント２２ａ、２２ｂ、２２ｃにリンクされ、サーバ１４はクライアント２４ａ、２４ｂ、２４ｃにリンクされ、サーバ１６はクライアント２６ａ、２６ｂ、２６ｃにリンクされる。クライアントは、スタンドアロンのパーソナル・コンピュータであっても、専用のネットワーク・コンピュータであってもよい。各種のクライアントとサーバの間のリンクは、前述のインターネット・プロトコルおよびサービスなど、特定のネットワーク上で使用されるタイプの情報を伝送するのに十分なものである。
【００２０】
サーバ・リソース管理（ＳＲＭ）アーキテクチャは、サーバ用リモート・コマンド機能（ＲＣＦ）プログラム３０を使用してデータを収集する。ＲＣＦプログラムは、大量のデータを収集するコマンドを発行するためのＰＥＲＬ（practical extraction and report language）と呼ばれるスクリプト言語などによって、１つまたは複数のサーバから利用率データを収集するためのＵＮＩＸコマンドを実行することによって動作する。ＲＣＦによって使用される、ＵＮＩＸまたは他の、マシンまたはコンピュータが可読のプログラム・コードは、上記のいずれの記憶媒体上にでも格納することができる。ＲＣＦプロセスは、低インパクトの「ソケット」インタフェースを使用することができ、他のブランドのＵＮＩＸ上でデータ収集コマンドを実行するように拡張することができる。ＲＣＦは、現在のＣＰＵ使用率、メモリ使用可能度、入出力使用率、パーマネント・ストレージ（ディスク）キャパシティなどのキー・サーバ・リソース・データを収集する。収集された情報を含む出力ファイルが生成され、それは、ハードディスク・ドライブ上にローカルに、または好ましくは監視されているサーバの１つではないリモート・ロケーションに格納することができる。ＲＣＦは、データ収集を管理するために使用されるコマンドまたはツール・バーを有するページを表示するように適合されたウェブ・ブラウザなどの、従来の通信ソフトウェアを使用することにより、データ収集用のユーザ・インタフェースを提供することができる。標準のウェブ・ブラウザ以外に、’３５５号特許に記載された他の通信ソフトウェアを使用することもできる。サーバがＵＮＩＸタイプのプラットフォームで稼動していない場合もやはり、データを収集するために、’３５５号特許に記載された他のコマンドを使用することができる。このようにして、多種多様なサーバからのキー・パフォーマンス・データおよびキー・キャパシティ・データはウェブでアクセス可能になる。異なるサーバからのデータ収集は異なる時間に行うことができる。すなわち、サーバ用データ処理システム３０は、各サーバに常時接続している必要はない。
【００２１】
データが収集されると、前述のように、そのデータを適切なデータベースに格納し、必要に応じて以前に収集されたヒストリカル・データとマージすることができる。次いで、収集されたデータは、統計分析システム（ＳＡＳ）などの分析プログラムが稼動するノードに転送される（例えば、ＦＴＰにより）。このソフトウェアは、データ処理の分析に使用されるプログラミング言語を提供する。分析されたデータは、多様な媒体またはフォーマットで提示することができる。一実装においては、ＨＴＭＬファイルを作成し、次いでそれをネットワーク（例えば、ワールド・ワイド・ウェブ）上に置いて、エンドユーザによってアクセス可能かつ使用可能にすることによって、やはりウェブ・ブラウザを使用して分析を見ることができる。
【００２２】
本発明は、単にサーバ・パフォーマンスを報告するだけでなく、ＳＲＭによって不足していると識別されたハードウェア・リソースのキャパシティを自動的に調整する機能を有する。図１および図２に記述した本発明の方法は、従来のプログラミング・コードによってＲＣＦプログラムの形にプログラムされる。図３に示したように、ＣＰＵ、メモリ、またはディスク記憶装置などの追加のハードウェア・リソース４０、４２は、ＲＣＦのコマンドによってサーバにリンク可能である。これらの追加のハードウェア・リソースは、例えばリソース４２がサーバ１２、１４、１６によって使用可能であるように、複数のサーバによって使用してもよく、また、例えばリソース４２がサーバ１０だけによって使用可能であるように、単一のサーバによって使用してもよい。追加のハードウェア・リソースからサーバへのリンクは、追加されるキャパシティがサーバの１つまたは複数によって必要であるとＲＣＦが判断すると、ＲＣＦがコマンドで起動し接続する。したがって、本発明の方法およびシステムは、設置済みのサーバ全体の使用率だけではなく、追加のリソースを必要とする個別の、単一サーバでの例外も分析することができる。
【産業上の利用可能性】
【００２３】
本発明の方法を使用する好ましいコンピュータ・システムは、複数の別個のサーバとして動作するように区分され、それらの異なるサーバ間でクリティカル・ハードウェア・リソースを再割振りするために再区分が可能な中位のコンピュータである。このシステムは図４に概略的に示され、この図では、コンピュータ・システム全体のハードウェアおよびソフトウェア・リソース５０がサブシステムに細分されている。この図には、このようなサブシステムの一部を、それぞれ従来のネットワーク通信のために互いにリンクされた、仮想の別個のサーバ１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄ、１０ｅ、１０ｆ、１０ｇ、１０ｈとして示す。仮想サーバ間で専用または共用で使用できる、ＣＰＵ、メモリ、ディスク記憶装置などの、望ましいハードウェア・リソースは、６０として示されている。最初は、所定の量のＣＰＵ、メモリ、ディスク記憶装置、および他のハードウェア・リソースが各仮想サーバの専用になっている。ネットワークが、そのワークロードの下で正常に動作しているとき、ＲＣＦは、１つまたは複数の仮想サーバで追加のリソース・キャパシティが必要かどうかを、本発明の方法に従って判断する。次いで、ＲＣＦは、定常状態パフォーマンスへの復帰のために、使用可能なリソース６０を再区分し、識別されたクリティカル・リソースを、それを必要とする仮想サーバに追加する。このような区分可能なハードウェア・リソースを有するコンピュータ・システムは、ニューヨーク州アーモンクのＩＢＭコーポレーションでＲＩＳＣ６０００システムとして開発中である。
【００２４】
本発明は自動的に、コンピュータ上でどのようなワークロードが稼動中かを判断し、ワークロードのタイプに基づいてコレクタを始動し、ワークロード・ミックスに基づいてメトリックスのためのしきい値を設定し、メトリックスがしきい値を超えるときを（現在のワークロードおよび予測されるワークロードの両方で）判断し、メトリックスの相関をとってハードウェア・キャパシティが問題の原因かどうかを判断する。さらに本発明は、問題検出を可能にするために、自動的にサーバ・メトリックスと使用可能なミドルウェア・メトリックスを相関させる。この方法によって、余分のキャパシティが存在するかどうかを自動的に判断し、ヒストリカル・データを使用してリソースのボトルネックを判断し、使用可能な場合はキャパシティを追加し、行われたアクションを人々に自動的に通知し、個別のリソースしきい値を設定するためのカスタマ・インタフェースを提供することが可能になる。
【００２５】
本発明を特定の好ましい実施形態に関して説明してきたが、前述の説明に照らして、当業者にとって多数の代替形態、修正形態、および変形形態が明らかであることは明白である。したがって、添付の特許請求の範囲には、このような代替形態、修正形態、および変形形態のいずれもが、本発明の真の範囲および趣旨に含まれるものとして包含されると意図される。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明を実施する好ましい方法の一部を示す流れ図である。
【図２】本発明を実施する好ましい方法を示す図１の流れ図の続きを示す図である。
【図３】本発明の方法を使用するコンピュータ・クライアント／サーバ・ネットワークの一実施形態を示す概略図である。
【図４】異なる区分化サーバ間で再区分が可能なハードウェア・リソースを有する好ましいＲＩＳＣコンピュータを示す概略図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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