(57)【要約】【課題】複数のパブリッククラウドを利用する場合において、監視データの分析にかかるコストの低減を図りうる、クラウド管理装置、クラウド管理方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】クラウド管理装置１０は、各クラウドシステム３０の分析処理にかかる料金を特定し、この料金に基づいて分析処理を実行するクラウドシステムを選択し、設定スケジュールに沿って分析処理を実行させる分析実行指示部１０６と、分析処理で分析対象となったログが、別のスケジュールに沿った分析処理で利用される場合に、選択されたクラウドシステム３０に、別のスケジュールの時までログをキャッシュさせる際のキャッシュ料金と、ログを別のスケジュールに沿って採取する際の採取料金とを算出し、キャッシュ料金が採取料金より低いことを条件に、選択されたクラウドシステム３０に、別のスケジュールの時までログをキャッシュさせるキャッシュ判断部１０８とを備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のクラウドシステムを管理するための装置であって、
前記複数のクラウドシステムそれぞれにおける分析処理にかかる料金を特定し、特定した前記料金に基づいて、前記分析処理を実行する前記クラウドシステムを選択し、選択した前記クラウドシステムに、設定したスケジュールに沿って前記分析処理を実行させる、分析実行指示部と、
前記分析処理で分析対象となったログが、別のスケジュールに沿った分析処理で利用される場合に、選択された前記クラウドシステムに、前記別のスケジュールの時まで前記ログをキャッシュさせる際のキャッシュ料金と、前記ログを前記別のスケジュールに沿って採取する際の採取料金とを算出し、前記キャッシュ料金が前記採取料金より低いことを条件に、選択された前記クラウドシステムに、前記別のスケジュールの時まで前記ログをキャッシュさせる、キャッシュ判断部と、
を備えている、ことを特徴とするクラウド管理装置。
【請求項２】
前記分析処理の分析対象となるログを特定する、分析対象判断部と、
前記複数のクラウドシステムの中から、特定された前記分析対象となるログを有するクラウドシステムを分析実施候補クラウドとして特定し、特定した前記分析実施候補クラウドから、前記分析対象となるログのデータ量を取得する、分析ログ量取得部と、
前記分析実施候補クラウドそれぞれ毎に、当該クラウドシステムに設定されているデータ送信料金、データ受信料金、及び取得された前記分析対象となるログのデータ量を用いて、前記分析対象となったログの分析処理にかかる料金を算出する、分析料金算出部と、
を更に備え、
前記分析実行指示部は、前記分析料金算出部が算出した料金に基づいて、前記分析実施候補クラウドの中から、前記分析処理を実行する前記クラウドシステムを選択する、
請求項１に記載のクラウド管理装置。
【請求項３】
複数のクラウドシステムを管理するための方法であって、
（ａ）前記複数のクラウドシステムそれぞれにおける分析処理にかかる料金を特定し、特定した前記料金に基づいて、前記分析処理を実行する前記クラウドシステムを選択し、選択した前記クラウドシステムに、設定したスケジュールに沿って前記分析処理を実行させる、ステップと、
（ｂ）前記分析処理で分析対象となったログが、別のスケジュールに沿った分析処理で利用される場合に、選択された前記クラウドシステムに、前記別のスケジュールの時まで前記ログをキャッシュさせる際のキャッシュ料金と、前記ログを前記別のスケジュールに沿って採取する際の採取料金とを算出し、前記キャッシュ料金が前記採取料金より低いことを条件に、選択された前記クラウドシステムに、前記別のスケジュールの時まで前記ログをキャッシュさせる、ステップと、
を有する、ことを特徴とするクラウド管理方法。
【請求項４】
（ｃ）前記分析処理の分析対象となるログを特定する、ステップと、
（ｄ）前記複数のクラウドシステムの中から、特定された前記分析対象となるログを有するクラウドシステムを分析実施候補クラウドとして特定し、特定した前記分析実施候補クラウドから、前記分析対象となるログのデータ量を取得する、ステップと、
（ｅ）前記分析実施候補クラウドそれぞれ毎に、当該クラウドシステムに設定されているデータ送信料金、データ受信料金、及び取得された前記分析対象となるログのデータ量を用いて、前記分析対象となったログの分析処理にかかる料金を算出する、ステップと、
を更に備え、
前記（ａ）のステップにおいて、前記（ｅ）のステップで算出した料金に基づいて、前記分析実施候補クラウドの中から、前記分析処理を実行する前記クラウドシステムを選択する、
請求項３に記載のクラウド管理方法。
【請求項５】
コンピュータによって、複数のクラウドシステムを管理するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記複数のクラウドシステムそれぞれにおける分析処理にかかる料金を特定し、特定した前記料金に基づいて、前記分析処理を実行する前記クラウドシステムを選択し、選択した前記クラウドシステムに、設定したスケジュールに沿って前記分析処理を実行させる、ステップと、
（ｂ）前記分析処理で分析対象となったログが、別のスケジュールに沿った分析処理で利用される場合に、選択された前記クラウドシステムに、前記別のスケジュールの時まで前記ログをキャッシュさせる際のキャッシュ料金と、前記ログを前記別のスケジュールに沿って採取する際の採取料金とを算出し、前記キャッシュ料金が前記採取料金より低いことを条件に、選択された前記クラウドシステムに、前記別のスケジュールの時まで前記ログをキャッシュさせる、ステップと、
を実行させる、プログラム。
【請求項６】
前記コンピュータに、
（ｃ）前記分析処理の分析対象となるログを特定する、ステップと、
（ｄ）前記複数のクラウドシステムの中から、特定された前記分析対象となるログを有するクラウドシステムを分析実施候補クラウドとして特定し、特定した前記分析実施候補クラウドから、前記分析対象となるログのデータ量を取得する、ステップと、
（ｅ）前記分析実施候補クラウドそれぞれ毎に、当該クラウドシステムに設定されているデータ送信料金、データ受信料金、及び取得された前記分析対象となるログのデータ量を用いて、前記分析対象となったログの分析処理にかかる料金を算出する、ステップと、
を更に実行させ、
前記（ａ）のステップにおいて、前記（ｅ）のステップで算出した料金に基づいて、前記分析実施候補クラウドの中から、前記分析処理を実行する前記クラウドシステムを選択する、
請求項５に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パブリッククラウドの管理を行なうための、クラウド管理装置、及びクラウド管理方法に関し、更には、これを実現するためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、クラウドシステムの発展により、パブリッククラウドの利用が活発となっている。パブリッククラウドは、クラウドプロバイダが不特定多数のユーザに対してクラウドコンピューティング環境を提供するサービスである。また、パブリッククラウドにおいては、クラウドシステム上に、ユーザが自身の業務システム等を構築することも一般的となっている。
【０００３】
また、クラウドプロバイダによって特徴及び料金体系は様々であることから、構築システムのリソース使用の特性に基づき、ユーザは、特徴の違う複数のクラウドプロバイダを組み合わせてシステムを構築する場合がある（マルチクラウド環境）。
【０００４】
また、クラウドプロバイダは、一般に、管理しているマシンリソース（ストレージ）の使用に応じて（マシン稼動時間）に課金を行なっている。また、クラウドプロバイダは、クラウドと外部との通信に対しても課金を行なっている。このため、複数のクラウドでシステムを構築する場合、ユーザは、通信料金などにかかるコストを考慮して、自身での監視データの一括管理を行わずに、各クラウド上で個別管理を行っている。
【０００５】
ところで、障害予兆検知、及び障害原因特定等の監視データの分析処理が必要な場合は、ユーザは、複数クラウドにまたがって、必要な監視データを収集する必要があるが、単純に監視データの収集を実施すると、大量の監視データの転送によって、多くの時間と通信料金とがかかってしまう。
【０００６】
このような問題を解決する技術として、例えば、特許文献１は、効率良く監視データを収集するシステムを開示している。具体的には、特許文献１に開示されたシステムは、複数のクラウドシステムで個別に監視データが管理されている環境において、障害分析など監視データ分析の際に、監視データを通信料金及び通信帯域を考慮して決定したクラウド上に収集して分析を行なう。そして、特許文献１に開示されたシステムは、ユーザに対しては、分析結果のみ送信することで、クラウドプロバイダにより課金される通信コストを削減する。この結果、監視データの分析コストが低減される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１５−１０９６０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１に開示されたシステムは、監視データの利用頻度を考慮しておらず、何度も使用されるような監視データであっても、キャッシュすることなく、分析の度に収集している。このため、特許文献１に開示されたシステムでは、分析コストの低減が不十分である。
【０００９】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、複数のパブリッククラウドを利用する場合において、監視データの分析にかかるコストの低減を図りうる、クラウド管理装置、クラウド管理方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるクラウド管理装置は、複数のクラウドシステムを管理するための装置であって、
前記複数のクラウドシステムそれぞれにおける分析処理にかかる料金を特定し、特定した前記料金に基づいて、前記分析処理を実行する前記クラウドシステムを選択し、選択した前記クラウドシステムに、設定したスケジュールに沿って前記分析処理を実行させる、分析実行指示部と、
前記分析処理で分析対象となったログが、別のスケジュールに沿った分析処理で利用される場合に、選択された前記クラウドシステムに、前記別のスケジュールの時まで前記ログをキャッシュさせる際のキャッシュ料金と、前記ログを前記別のスケジュールに沿って採取する際の採取料金とを算出し、前記キャッシュ料金が前記採取料金より低いことを条件に、選択された前記クラウドシステムに、前記別のスケジュールの時まで前記ログをキャッシュさせる、キャッシュ判断部と、
を備えている、ことを特徴とする。
【００１１】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるクラウド管理方法は、複数のクラウドシステムを管理するための方法であって、
（ａ）前記複数のクラウドシステムそれぞれにおける分析処理にかかる料金を特定し、特定した前記料金に基づいて、前記分析処理を実行する前記クラウドシステムを選択し、選択した前記クラウドシステムに、設定したスケジュールに沿って前記分析処理を実行させる、ステップと、
（ｂ）前記分析処理で分析対象となったログが、別のスケジュールに沿った分析処理で利用される場合に、選択された前記クラウドシステムに、前記別のスケジュールの時まで前記ログをキャッシュさせる際のキャッシュ料金と、前記ログを前記別のスケジュールに沿って採取する際の採取料金とを算出し、前記キャッシュ料金が前記採取料金より低いことを条件に、選択された前記クラウドシステムに、前記別のスケジュールの時まで前記ログをキャッシュさせる、ステップと、
を有する、ことを特徴とする。
【００１２】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、コンピュータによって、複数のクラウドシステムを管理するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記複数のクラウドシステムそれぞれにおける分析処理にかかる料金を特定し、特定した前記料金に基づいて、前記分析処理を実行する前記クラウドシステムを選択し、選択した前記クラウドシステムに、設定したスケジュールに沿って前記分析処理を実行させる、ステップと、
（ｂ）前記分析処理で分析対象となったログが、別のスケジュールに沿った分析処理で利用される場合に、選択された前記クラウドシステムに、前記別のスケジュールの時まで前記ログをキャッシュさせる際のキャッシュ料金と、前記ログを前記別のスケジュールに沿って採取する際の採取料金とを算出し、前記キャッシュ料金が前記採取料金より低いことを条件に、選択された前記クラウドシステムに、前記別のスケジュールの時まで前記ログをキャッシュさせる、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
以上のように、本発明によれば、複数のクラウドシステムを利用する場合において、監視データの分析にかかるコストの低減を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置の構成を具体的に示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態で用いられる分析スケジュールテーブルの一例を示す図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態で用いられるクラウド監視サーバ情報テーブルの一例を示す図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態で用いられるログ情報管理テーブルの一例を示す図である。
【図６】図６は、本発明の実施の形態で用いられるクラウド通信情報テーブルの一例を示す図である。
【図７】図７は、本発明の実施の形態で用いられるクラウドストレージ情報テーブルの一例を示す図である。
【図８】図８は、本発明の実施の形態で用いられるキャッシュログ管理テーブルの一例を示す図である。
【図９】図９は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置の分析スケジュールの登録処理時の動作を示すフロー図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置のクラウドの選択処理時の動作を示すフロー図である。
【図１１】図１１は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置のクラウドの選択処理時の動作を示すフロー図である。図１１は、図１０に示した処理ステップの実行後の処理ステップを示している。
【図１２】図１２は、本発明の実施の形態において管理対象となるクラウドシステムでの動作を示すフロー図である。
【図１３】図１３は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置のキャッシュ判断部における動作を示すフロー図である。
【図１４】図１４は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置とクラウドとの具体例の構成を示すブロック図である。
【図１５】図１５は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態における、クラウド管理装置、クラウド管理方法、及びプログラムについて、図１〜図１５を参照しながら説明する。
【００１６】
［装置構成］
最初に、本実施の形態におけるクラウド管理装置の構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置の概略構成を示すブロック図である。
【００１７】
図１に示す本実施の形態における、クラウド管理装置１０は、複数のクラウドシステム３０を管理するための装置である。図１に示すように、クラウド管理装置１０は、ネットワーク２０を介して、クラウドシステム３０それぞれと接続されている。また、図１に示すように、クラウド管理装置１０は、分析実行指示部１０６と、キャッシュ判断部１０８とを備えている。
【００１８】
分析実行指示部１０６は、まず、複数のクラウドシステム３０それぞれにおける分析処理にかかる料金を特定する。次いで、分析実行指示部１０６は、特定した料金に基づいて、分析処理を実行するクラウドシステムを選択する。更に、分析実行指示部１０６は、選択したクラウドシステム３０に、設定したスケジュールに沿って分析処理を実行させる。
【００１９】
キャッシュ判断部１０８は、まず、分析処理で分析対象となったログが、別のスケジュールに沿った分析処理で利用されるかどうかを判定する。判定の結果、利用される場合は、キャッシュ判断部１０８は、選択されたクラウドシステム３０に、別のスケジュールの時までログをキャッシュさせる際のキャッシュ料金と、ログを別のスケジュールに沿って採取する際の採取料金とを算出する。
【００２０】
続いて、キャッシュ判断部１０８は、キャッシュ料金が採取料金より低いことを条件に、選択されたクラウドシステムに、別のスケジュールの時までログをキャッシュさせる。
【００２１】
このように、本実施の形態では、分析の実施スケジュールが考慮され、何度も利用される監視データをキャッシュしておくコストと、分析の度に収集するコストとが比較され、より安価な方式が採用されて分析が行なわれるので、分析実施にかかる料金が削減される。本実施の形態によれば、複数のクラウドシステムを利用する場合において、監視データの分析にかかるコストの低減を図ることができる。
【００２２】
続いて、図２を用いて、本実施の形態におけるクラウド管理装置の構成についてより具体的に説明する。図２は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置の構成を具体的に示すブロック図である。
【００２３】
図２に示すように、本実施の形態２では、クラウド管理装置１０は、各クラウドシステム（以下、単に「クラウド」とも表記する）３０で動作するクラウド監視サーバ３１を管理する。そして、クラウド管理装置１０は、障害分析などの分析処理の際に、各クラウドシステム３０に備えられている分析サーバ３３のうちのいずれを分析に用いるかを判断する。ネットワーク２０はインターネット等の通信回線であり、クラウド管理装置１０とクラウド３０とは相互通信可能なように接続される。
【００２４】
クラウド管理装置１０は、上述した分析実行指示部１０６及びキャッシュ判断部１０８に加えて、分析スケジュール登録部１０１と、分析指示取得部１０２と、分析対象判断部１０３と、分析ログ量取得部１０４と、分析料金算出部１０５と、分析結果表示部１０７とを備えている。
【００２５】
また、クラウド管理装置１０は、テーブルとして、分析スケジュールテーブル１１１と、クラウド監視サーバ情報テーブル１１２と、ログ情報管理テーブル１１３と、クラウド通信情報テーブル１１４と、クラウドストレージ情報テーブル１１５と、キャッシュログ管理テーブル１１６とを備えている。
【００２６】
分析スケジュール登録部１０１は、クラウド３０を使用するユーザから、分析要件が入力されると、入力された分析要件を、分析スケジュールとして、分析スケジュールテーブル１１１に登録する。
【００２７】
分析指示取得部１０２は、分析スケジュールテーブル１１１を定期的に参照し、分析スケジュールの実行時刻が来た分析スケジュールが存在していると、実行時刻となった分析スケジュールの情報を取得し、取得した情報を、分析対象判断部１０３に渡す。
【００２８】
分析対象判断部１０３は、分析指示取得部１０２から分析スケジュールの情報を受け取ると、ログ情報管理テーブル１１３を参照し、受け取った分析スケジュールの情報から、分析対象のログを特定する。また、分析対象判断部１０３は、特定した分析ログを、分析ログ量取得部１０４に渡す。
【００２９】
分析ログ量取得部１０４は、クラウド監視サーバ情報テーブル１１２を参照し、分析対象のログを持つクラウド監視サーバ３１に対して、それ自身が管理する分析対象ログの量を算出するよう指示を行なう。そして、分析ログ量取得部１０４は、受け取った分析対象ログ量を分析料金算出部１０５に渡す。
【００３０】
分析料金算出部１０５は、クラウドストレージ情報テーブル１１５、クラウド通信情報テーブル１１４、及びキャッシュログ管理テーブル１１６を参照し、各クラウド３０の保持する分析対象ログ量、通信料金、及びログのキャッシュ量に応じて、各クラウド３０上で分析を行った場合の料金を算出する。また、分析料金算出部１０５は、結果を分析実行指示部１０６に渡す。
【００３１】
分析実行指示部１０６は、上述したように、各クラウド３０での分析にかかる料金から、最も安価なクラウドを選択する。そして、分析実行指示部１０６は、本実施の形態では、分析対象ログとその収集先のクラウド３０の情報とを、選択したクラウド３０の分析サーバ３３の分析実行部３２１に送り、分析の実行指示を行う。
【００３２】
分析結果表示部１０７は、分析実行先のクラウド３０の分析サーバ３３から送られてきた分析結果を受け取り、受け取った分析結果を、表示装置の画面、ユーザの端末装置の画面等に表示する。また、分析結果表示部１０７は、キャッシュ判断部１０８に動作指示を送る。
【００３３】
キャッシュ判断部１０８は、本実施の形態では、実行された分析に用いられたログが、他のスケジュールでも用いられるかどうかを、分析スケジュールテーブル１１１とログ情報管理テーブル１１３とに基づいて判定する。
【００３４】
判定の結果、分析に用いられたログが他のスケジュールでも用いられ、且つ、キャッシュした方がクラウドの料金が低額となる場合は、キャッシュ判断部１０８は、このログをキャッシュすべきと判断し、キャッシュ指示をクラウド３０の分析サーバ３３に行う。また、キャッシュ判断部１０８は、キャッシュした内容を示す情報をキャッシュログ管理テーブル１１６に記録する。
【００３５】
分析スケジュールテーブル１１１は、ユーザが登録した分析実施に関する情報を保持するテーブルである。図３は、本発明の実施の形態で用いられる分析スケジュールテーブルの一例を示す図である。図３に示すように、分析スケジュールテーブル１１１は、スケジュールの番号を示すＩＤ（識別子）、分析を開始する日時、分析するログの時間帯、及び分析するログの内容情報を有している。
【００３６】
クラウド監視サーバ情報テーブル１１２は、各クラウド３０とそのクラウド３０内に存在するクラウド監視サーバ３１とを管理するためのテーブルである。図４は、本発明の実施の形態で用いられるクラウド監視サーバ情報テーブルの一例を示す図である。図４に示すように、クラウド監視サーバ情報テーブル１１２は、クラウド監視サーバ３１を特定するための名前であるクラウド監視サーバ名と、クラウド監視サーバ３１がどのクラウド３０上に存在しているのかを示すクラウド名とを情報として有している。
【００３７】
ログ情報管理テーブル１１３は、どのログがどのクラウド監視サーバ３１で管理されているのかを示す情報を管理するテーブルである。図５は、本発明の実施の形態で用いられるログ情報管理テーブルの一例を示す図である。図５に示すように、ログ情報管理テーブル１１３は、ログ名、ログを管理するクラウド監視サーバ３１を示すクラウド監視サーバ名、どの監視対象サーバ３２から採取されたログかを示すインスタンス名、及びどんな種類のログかを示すログ種類を情報として有している。
【００３８】
クラウド通信情報テーブル１１４は、クラウド毎の通信料金を管理するテーブルである。図６は、本発明の実施の形態で用いられるクラウド通信情報テーブルの一例を示す図である。図６に示すように、クラウド通信情報テーブル１１４は、クラウドを特定するためのクラウド名、クラウド外部からのデータ受信料金を示すデータ受信料金、及びクラウドから外部へのデータ送信料金を示すデータ送信料金を情報として有している。
【００３９】
クラウドストレージ情報テーブル１１５は、クラウド毎のストレージ利用にかかる料金を管理するテーブルである。図７は、本発明の実施の形態で用いられるクラウドストレージ情報テーブルの一例を示す図である。図７に示すように、クラウドストレージ情報テーブル１１５は、クラウドを特定するためのクラウド名と、クラウドの日額ストレージ利用料金を示すストレージ利用料金とを情報として有している。
【００４０】
キャッシュログ管理テーブル１１６は、各クラウドにキャッシュされているログの情報を管理するテーブルである。図８は、本発明の実施の形態で用いられるキャッシュログ管理テーブルの一例を示す図である。図８に示すように、キャッシュログ管理テーブル１１６は、キャッシュログの格納先クラウドを特定するためのクラウド名、キャッシュを開始した日時を示すキャッシュ開始日時、キャッシュログの削除タイミングを示すキャッシュ終了日時、キャッシュログの保存されている期間を示す期間、保存しているログを示すログ名、及び保存されているキャッシュログのデータ量を示すログ量を情報として有している。
【００４１】
また、図２に示すように、本実施の形態において管理対象となるクラウド３０は、クラウド監視サーバ３１と、監視対象サーバ３２と、分析サーバ３３とを備えている。クラウド監視サーバ３１は、監視対象サーバ３２からの監視情報の取得と監視対象サーバ３２の管理とを行っている。なお、クラウド３０は、既存のシステムであり、クラウド監視サーバ３１及び監視対象サーバ３２における、監視に必要な機構については、本明細書では省略している。
【００４２】
クラウド監視サーバ３１は、ログ情報送信部３０１とログテーブル３０５とを備えている。ログ情報送信部３０１は、クラウド管理装置１０の分析ログ量取得部１０４から、分析ログ量算出指示を受けると、分析ログ量を算出する。更に、ログ情報送信部３０１は、保持しているログのデータ量及びログの情報そのものを送信する機能を有する。
【００４３】
ログテーブル３０５は、クラウド監視サーバ３１が監視対象サーバ３２より取得した監視結果を保持しているテーブルである。ログテーブル３０５が保持しているログは、性能情報及び動作ログなどの情報である。
【００４４】
分析サーバ３３は、分析実行部３２１と、ログ収集部３２２と、キャッシュ実行部３２３と、キャッシュログテーブル３２５とを備えている。分析実行部３２１は、クラウド管理装置１０の分析実行指示部１０６から、分析実行指示を受けると、ログ収集部３２２にログデータの収集を指示し、収集されたログデータの分析を行う。また、分析実行部３２１は、分析結果をクラウド管理装置１０に送信する。
【００４５】
ログ収集部３２２は、同じクラウド３０を構成しているクラウド監視サーバ３１に対して、分析対象ログの送信を指示し、ログの収集を行なう。キャッシュ実行部３２３は、収集された分析対象ログのうち、キャッシュすることを指示されたログを、キャッシュログテーブル３２５に格納する。キャッシュログテーブル３２５は、分析に使用するログを保持するテーブルである。キャッシュログテーブル３２５が保持しているログは、ログテーブル３０５と同様である。
【００４６】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置１０の動作について図９〜図１３を用いて説明する。以下の説明においては、適宜図１〜図８を参酌する。また、本実施の形態では、クラウド管理装置１０を動作させることによって、クラウド管理方法が実施される。よって、本実施の形態におけるクラウド管理方法の説明は、以下のクラウド管理装置１０の動作説明に代える。
【００４７】
最初に、図９を用いて、クラウド管理装置における分析処理について説明する。図９は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置の分析スケジュールの登録処理時の動作を示すフロー図である。
【００４８】
図９に示すように、まず、クラウド管理装置１０において、分析スケジュール登録部１０１が、ユーザからスケジュール情報を受信し、受信したスケジュール情報を、分析スケジュールテーブル１１１に記録する（ステップＳ１０１）。スケジュール情報は、分析開始予定日時、分析対象ログ開始時点、分析対象ログ終了時点、分析内容を含む。
【００４９】
また、ステップＳ１０１において、分析スケジュール登録部１０１に対するユーザによるスケジュール情報の送信は、ユーザが、端末装置上で、ＣＬＩ（Command Line Interface）又はＧＵＩ（Graphical User Interface）を利用して実施する。ステップＳ１０１の実行により、分析スケジュールの登録処理は終了する。
【００５０】
続いて、図１０及び図１１を用いて、分析処理を実行させるクラウドの選択処理について説明する。図１０及び図１１は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置のクラウドの選択処理時の動作を示すフロー図である。また、図１１は、図１０に示した処理ステップの実行後の処理ステップを示している。
【００５１】
図１０に示すように、最初に、分析指示取得部１０２は、分析スケジュールテーブル１１１を定期的に参照し、分析開始予定日時が来た分析スケジュールが存在していると、この分析スケジュール情報を取得し、取得した分析スケジュール情報を分析対象判断部１０３に渡す（ステップＳ２０１）。分析スケジュール情報は、分析開始予定日時、分析対象ログ開始時点、分析対象ログ終了時点、及び分析内容を含む。
【００５２】
次に、分析対象判断部１０３は、ログ情報管理テーブル１１３を参照し、これに分析スケジュール情報の分析内容１１１ｅを照らし合わせ、分析対象ログを特定する（ステップＳ２０２）。また、分析対象判断部１０３は、特定した分析対象ログの情報（分析対象ログ情報）を取得し、取得した分析対象ログ情報を分析ログ量取得部１０４に渡す。
【００５３】
次に、分析ログ量取得部１０４は、クラウド監視サーバ情報テーブル１１２を参照し、分析対象ログを持つクラウド（分析実施候補クラウド）を特定する（ステップＳ２０３）。更に、分析ログ量取得部１０４は、各クラウドのクラウド監視サーバ３１に各分析対象ログのデータ量の算出を指示する（ステップＳ２０４）。
【００５４】
これにより、各クラウドのクラウド監視サーバ３１のログ情報送信部３０１は、ログテーブル３０５を参照し、分析対象ログのデータ量を計算し、データ量を分析ログ量取得部１０４に送信する。この結果、分析ログ量取得部１０４は、各分析対象ログのデータ量を取得する。
【００５５】
次に、図１１に示すように、分析料金算出部１０５は、分析実施候補クラウドのうち、分析料金を計算していないクラウドを一つ選択する（ステップＳ３０１）。
【００５６】
次に、分析料金算出部１０５は、ステップＳ３０１で選択したクラウド以外の各分析実施候補クラウドについて、各種値を算出する（ステップＳ３０２）。具体的には、分析料金算出部１０５は、クラウド通信情報テーブル１１４を参照し、分析実施候補クラウドのデータ送信料金（F_out）、選択クラウドのデータ受信料金（F_in）を算出する。また、分析料金算出部１０５は、ステップＳ２０４で取得した分析対象ログ量から、分析実施候補クラウドからの転送ログ量（L）を算出する。更に、分析料金算出部１０５は、キャッシュログ管理テーブル１１６を参照し、選択クラウドの分析対象ログのキャッシュ量（C）を算出する。
【００５７】
次に、分析料金算出部１０５は、ステップＳ３０２で算出した各値を用いて、選択したクラウド以外の各分析実施候補クラウドについて、ログ転送料金を計算する（Ｓ３０３）。ログ転送料金の計算式は下記の数１の通りである。
【００５８】
（数１）
ログ転送料金  =  (F_in ＋ F_out) × (L - C)
【００５９】
次に、分析料金算出部１０５は、ステップＳ３０１で選択したクラウド以外の各分析実施候補クラウドのログ転送料金の合計(F_total)を算出する（ステップＳ３０４）。
【００６０】
次に、分析料金算出部１０５は、クラウドストレージ情報テーブル１１５を参照して、選択クラウドのストレージ利用料金（F_c）を算出し、ステップＳ２０２で取得した分析対象ログ情報とキャッシュログ管理テーブル１１６とを参照して、分析対象ログキャッシュ実施日数（D）を算出する（Ｓ３０５）。
【００６１】
そして、ステップＳ３０５では、分析料金算出部１０５は、ステップＳ３０２で算出した値と合計F_totalとを用いて、選択したクラウドの分析料金を算出する。分析料金は、下記の数２の通りである。
【００６２】
（数２）
分析料金 = F_total ＋ F_c × D × C
【００６３】
続いて、分析料金算出部１０５は、全分析候補クラウドについて分析料金の算出を行ったかどうかを判定する（ステップＳ３０６）。判定の結果、全分析候補クラウドについて分析料金の算出を行なっているならば、ステップＳ３０７の処理に移る。一方、判定の結果、全分析候補クラウドについて分析料金の算出を行なっていないならば、分析料金算出部１０５は、再度ステップＳ３０１を実行する。
【００６４】
その後、分析実行指示部１０６は、ステップＳ３０１〜Ｓ３０５で分析料金が算出された各分析実施候補クラウドについて、分析料金が最も安いクラウドを選択する（ステップＳ３０７）。
【００６５】
続いて、図１２を用いて、クラウドにおける分析処理について説明する。図１２は、本発明の実施の形態において管理対象となるクラウドシステムでの動作を示すフロー図である。
【００６６】
まず、クラウド管理装置１０において、分析実行指示部１０６が、ステップＳ２０２で取得された分析対象ログ情報とステップＳ２０３で特定された収集先クラウドの情報とを、分析サーバ３３の分析実行部３２１に送信し、分析実行を指示する。これにより、図１２に示すように、分析サーバ３３の分析実行部３２１は、分析対象ログ情報と収集先クラウドの情報とを受信すると共に、分析実行の指示を受け取る（Ｓ４０１）。
【００６７】
次に、分析実行部３２１は、キャッシュログテーブル３２５を参照し、分析対象ログの中でキャッシュ済みのログが存在していないかどうかを確認し、キャッシュ済みのログを除いた収集対象ログを特定し、情報をログ収集部３２２に渡す（ステップＳ４０２）。
【００６８】
次に、ログ収集部３２２は、ステップＳ４０２で特定した収集対象ログについて、各クラウド３０のクラウド監視サーバ３１にログの送信を指示する（ステップＳ４０３）。また、ステップＳ４０３では、ログ収集部３２２からの指示を受けた各クラウド３０のクラウド監視サーバ３１においては、ログ情報送信部３０１が、ログテーブル３０５を参照し、収集対象ログを取得する。そして、ログ情報送信部３０１は、取得した収集対象ログを分析サーバ３３のログ収集部３２２に送信する。
【００６９】
分析実行部３２１は、ステップＳ４０３でログ収集部３２２が収集したログ、及びキャッシュログテーブル３２５内のログを用いて、分析対象ログに対して分析を行う。そして、分析実行部３２１は、分析処理の終了後、分析結果をクラウド管理装置１０に送信し（Ｓ４０４）、クラウド管理装置１０における分析結果表示部１０７に、分析実行部３２１から送信された分析結果を表示させる（ステップＳ４０５）。
【００７０】
続いて、図１３を用いて、クラウドにログをキャッシュさせるかどうかを判定する際の処理について説明する。図１３は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置のキャッシュ判断部における動作を示すフロー図である。
【００７１】
図１３に示すように、まず、キャッシュ判断部１０８は、分析スケジュールテーブル１１１を参照し、今回分析したログの時間帯（分析対象ログ開始時点〜分析対象ログ終了時点）と分析時間帯が重なる分析スケジュールを特定する（ステップＳ５０１）。
【００７２】
続いて、キャッシュ判断部１０８は、ステップＳ５０１で特定した各分析スケジュールについて、各種値を算出する（ステップＳ５０２）。具体的には、キャッシュ判断部１０８は、現在日付からの分析開始までの日数（D）を算出する。また、キャッシュ判断部１０８は、クラウド通信情報テーブル１１４を参照し、ステップＳ３０７で選択したクラウドのデータ受信料金（F_in）と各クラウドのデータ送信料金（F_out_i）とを算出する。
【００７３】
更に、キャッシュ判断部１０８は、クラウドストレージ情報テーブル１１５を参照し、ステップＳ３０７で選択したクラウドのストレージ利用料金（F_c）を算出する。また、キャッシュ判断部１０８は、ステップＳ５０１で特定した各分析スケジュールと、分析対象ログ情報とを参照して、重複する分析時間帯における各クラウドのキャッシュ候補ログ量（L_i）を算出し、そしてL_iを合算したキャッシュ候補ログ総量（L）を算出する。
【００７４】
続いて、キャッシュ判断部１０８は、特定した各スケジュールについて、分析実施までのキャッシュ料金とログ採取料金とを算出する（ステップＳ５０３）。計算式は以下の数３及び数４の通りである。
【００７５】
（数３）
ログ採取料金 =  (F_in + F_out_i) × L_i
【００７６】
（数４）
キャッシュ料金 = L × F_c × D
【００７７】
また、キャッシュ判断部１０８は、特定した各スケジュールについてログ採取料金を算出したのち、それらを合計したログ採取料金合計を算出する。
【００７８】
続いて、キャッシュ判断部１０８は、キャッシュ対象のスケジュールを判断するべく、特定した各分析スケジュールについて、合計したログ採取料金とキャッシュ料金とを比較し、ログ採取料金合計よりキャッシュ料金が低いスケジュールがあるかどうかを判定する（ステップＳ５０４）。
【００７９】
ステップＳ５０４の判定の結果、ログ採取料金合計よりキャッシュ料金が低いスケジュールがある場合は、キャッシュ判断部１０８は、ステップＳ５０５を実行する。一方、ステップＳ５０４の判定の結果、ログ採取料金合計よりキャッシュ料金が低いスケジュールが一つもないならば、キャッシュ判断部１０８はフローを終了する（ステップＳ５０４）。
【００８０】
ステップＳ５０５では、キャッシュ判断部１０８は、ログ採取料金合計よりキャッシュ料金が低いスケジュール（キャッシュ対象スケジュール）それぞれについて、キャッシュログ管理テーブル１１６にキャッシュログ情報を記録する（ステップＳ５０５）。具体的には、キャッシュ判断部１０８は、ステップＳ２０１で取得した分析対象ログの中の同じ分析対象のログについて、現在日時をキャッシュ開始日時に、キャッシュ対象スケジュールの分析開始予定日時をキャッシュ終了日時に、重複する分析時間帯を期間に設定する。
【００８１】
但し、記録する際、すでにログ名及び期間が同じキャッシュログ情報がある場合であって、当該レコードのキャッシュ終了日時が上記で算出したキャッシュ終了日時より短い場合は、キャッシュ判断部１０８は、そのレコードのキャッシュ終了日時の更新のみを行う。
【００８２】
続いて、キャッシュ判断部１０８は、ステップＳ５０５で記録したキャッシュログ情報について、ログをキャッシュするように分析サーバ３３に指示する（ステップＳ５０６）。ステップＳ５０６の実行により、分析スケジュールについての全ての処理が終了する。
【００８３】
［具体例］
ここで、図１４を用いて、上述したステップＳ３０１〜Ｓ３０７およびステップＳ５０１〜Ｓ５０６の具体的内容を説明する。図１４は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置とクラウドとの具体例の構成を示すブロック図である。また、図１４においては、図２に示した構成が省略されていたクラウド３０の構成が図示されている。
【００８４】
まず前提として、分析実施候補クラウドはクラウドAとクラウドBと特定され、分析対象ログの総データ量はそれぞれ、クラウドAでは1.00GB、クラウドBでは2.00GBであるとする。またクラウドAに存在する、クラウドBの分析対象ログのキャッシュ量は1.00GB（つまり半分がキャッシュされている）、キャッシュ実施日数は7Ｄａｙとする。さらにクラウドBに存在する、クラウドAの分析対象ログのキャッシュ量は0.00GBとする。
【００８５】
はじめに、分析料金算出部１０５はステップＳ３０１で、分析実施候補クラウドのうちの一つである、クラウドAを選択する。
【００８６】
次に、ステップＳ３０２で、分析料金算出部１０５は、ステップＳ３０１で選択されていない分析実施候補クラウドであるクラウドBからのログ転送料金を算出するための値を算出する。
【００８７】
クラウド通信情報テーブル１１４から、クラウドBのデータ送信料金（F_out）は0.05 ($/GB)、同じくクラウドAのデータ受信料金（F_in）は0.00($/GB)となる。また前提より、クラウドBからの転送ログ量（L）は、分析対象ログの総データ量である2.00GBとなり、クラウドAにあるクラウドBの分析対象ログのキャッシュ量（C）は1.00GBとなる。
【００８８】
次に、ステップＳ３０３で、クラウドAに対するクラウドBからのログ転送料金を計算すると、 (0.00 + 0.05) × (2.00 - 1.00) = $0.05  となる。
【００８９】
次にＳ３０４であるが、今回の例では分析候補クラウドがクラウドAとクラウドBとの２つのみであり、ログ転送料金合計（F_total）は上記で算出した $0.05 となる。
【００９０】
次に、分析料金算出部１０５は、ステップＳ３０５で、クラウドAにおける分析料金を算出する。クラウドストレージ情報テーブル１１５から、クラウドAのストレージ利用料金（F_c）は0.0010 ($/GB/Day)である。また前提より、分析対象ログキャッシュ実施日数は７ （Day）となり、クラウドAにおける分析料金は  0.05 + 0.0010 × 7 × 1.00 = $0.057となる。
【００９１】
次に、ステップＳ３０６では、分析料金算出部１０５は、まだクラウドBにおける分析料金を算出していないため、ステップＳ３０１に戻り、今度はクラウドBを選択する。
【００９２】
次に、分析料金算出部１０５は、ステップＳ３０２で、クラウドAからのログ転送料金を算出する。クラウド通信情報テーブル１１４から、クラウドAのデータ送信料金（F_out）は0.09 ($/GB)、同じくクラウドBのデータ受信料金（F_in）は0.05($/GB)となる。また前提より、クラウドAからの転送ログ量（L）は、分析対象ログの総データ量である1.00GBとなり、クラウドBにあるクラウドBの分析対象ログのキャッシュ量（C）は0.00GBとなる。
【００９３】
次に、ステップＳ３０３で、クラウドBに対するクラウドAからのログ転送料金を計算すると、 (0.05 + 0.09) × (1.00 - 0.00) = $0.14 となる。
【００９４】
次に、ステップＳ３０４であるが、今回の例では分析候補クラウドがクラウドAとクラウドBに２つのみであり、ログ転送料金合計（F_total）は上記で算出した $0.14となる。
【００９５】
次に、ステップＳ３０５で、分析料金算出部１０５は、クラウドBにおける分析料金を算出する。クラウドストレージ情報テーブル１１５から、クラウドBのストレージ利用料金（F_c）は、0.0015 ($/GB/Day)である。また前提より、分析対象ログキャッシュ実施日数はキャッシュしていないため0 （Day）となり、クラウドBにおける分析料金は  0.14 + 0.0015 × 0 × 0.00 = $0.14となる。
【００９６】
次に、クラウドAとクラウドB共に分析料金が算出されているので、ステップＳ３０６ではＹｅｓと判定され、ステップＳ３０７に移る。
【００９７】
次に、ステップＳ３０７で、分析実行指示部１０６は、クラウドAとクラウドBの分析料金を比較し、料金が安い方を分析実行先クラウドに選択する。分析料金が安いのはクラウドAの$0.057であるため、分析実行先のクラウドとしては、クラウドAが選択される。以上で、ステップＳ３０１〜Ｓ３０７での具体的処理の例示は終了である。
【００９８】
続いて、ステップＳ５０１〜Ｓ５０６での具体的処理例について示す。前提として、クラウドAとクラウドBとがあり、ステップＳ２０１で取得された分析スケジュール情報（今回分析スケジュール）は、図２の分析スケジュールテーブル１１１に登録されたスケジュールIDがS1の分析スケジュール情報であるとする。
【００９９】
より具体的には、現時点が2016-12-07(水)として、取得された分析スケジュール情報は、分析開始予定時刻2016-12-07 00:00:00、分析対象ログ開始時点は2016-11-23 00:00:00、分析対象ログ終了時点は2016-12-06 23:00:00、分析内容はCPU・Memoryとする。
【０１００】
また先に示したステップＳ３０１〜Ｓ３０７での具体的処理例の通り、分析が実施されたクラウドはクラウドAとし、クラウドBにおける分析対象ログ量は、2.00GBとする。
【０１０１】
まず、ステップＳ５０１で、キャッシュ判断部１０８は、分析スケジュールテーブル１１１を参照して今回分析したログの時間帯と分析時間帯が重なるスケジュールを特定する。簡単のため、特定された分析スケジュールは一つとし、そのスケジュール情報は図２の分析スケジュールテーブル１１１に登録されたスケジュールIDがS1であるスケジュールの、翌週分のスケジュールとする。
【０１０２】
具体的には、分析開始予定時刻2016-12-14 00:00:00、分析対象ログ開始時点は2016-11-30 00:00:00、分析対象ログ終了時点は2016-12-13 23:00:00、分析内容はCPU・Memoryとする。
【０１０３】
次に、ステップＳ５０２で、キャッシュ判断部１０８は、クラウドAによる分析実施までのキャッシュ料金とログ採取料金とを算出する。現在日付からの分析開始までの日数（Ｄ）は、今回の分析スケジュールの分析開始予定時刻である2016-12-07 00:00:00と、特定されたスケジュールの分析開始予定時刻である2016-12-14 00:00:00との差分である7(Day)となる。今回分析を行うクラウドAのストレージ利用料金（F_c）は、クラウドストレージ情報テーブル１１５から0.0010 ($/GB/Day)となる。
【０１０４】
今回分析クラウドのデータ受信料金（F_in）は、クラウド通信情報テーブル１１４から、0.00($/GB)となる。各クラウドのデータ送信料金（F_out_i）は、クラウド通信情報テーブル１１４から、クラウドBのデータ送信料金（F_out）0.05 ($/GB)となる。重複分析時間帯における各クラウドのキャッシュ候補ログ量（L_i）は、前提から1.00GBと算出される。これは、クラウドBにおける分析対象ログ量は、2.00GBだが、重複する分析時間帯が今回分析時間帯のおよそ半分のためである。重複分析時間帯におけるキャッシュ候補ログ総量（L）は、クラウドBの値のみであるため、1.00GBとなる。
【０１０５】
次に、ステップＳ５０３で、キャッシュ判断部１０８は、特定した各スケジュールについて、分析実施までのキャッシュ料金とログ採取料金とを算出する。ログ採取料金は、クラウドBについて、(0.00 + 0.05) × 1.00 = $0.05 となる。キャッシュ料金は、1.00 × 0.0010 × 7 = $0.007 となる。また、ログ採取料金の合計はクラウドBのみであるため、$0.05 となる。
【０１０６】
次に、ステップＳ５０４で、ログ採取料金合計よりキャッシュ料金が低いスケジュールがあるかの判断であるが、ステップＳ３０１で特定されたスケジュールのログ採取料金の合計は $0.05で、キャッシュ料金は$0.007である。このため、キャッシュすべきと判断され、ステップＳ５０５の処理に移る。
【０１０７】
次に、ステップＳ５０５で、キャッシュ判断部１０８は、ログ採取料金合計よりキャッシュ料金が安いスケジュールについてキャッシュするログを判断し、キャッシュログ管理テーブル１１６に記録を行う。ここでキャッシュされるのは、クラウドBからクラウドAに送付された分析対象ログ2.00GBのうち、重複する分析時間帯の分である1.00GBである。
【０１０８】
キャッシュ格納先クラウド名１１６ａは、分析対象クラウドであるクラウドＡ、キャッシュ開始日時１１６ｂは現在時刻（2016-12-07 00:00:00）、キャッシュ終了時刻１１６ｃは特定したスケジュールの開始予定時刻である2016-12-14 00:00:00である。また、期間１１６ｄは特定されたスケジュールの分析時間帯と今回分析時間帯が重複する期間であり、ここでは2016-11-30 23:59:00〜2016-12-06 23:00:00である。ログ量は、それぞれ1.00GBとなる。
【０１０９】
次に、ステップＳ５０６で、キャッシュ判断部１０８は、ステップＳ５０５で記録したキャッシュログ情報に基づいて、クラウドAの分析サーバ３３ａのキャッシュ実行部３２３ａにキャッシュを行うよう指示する。必要な情報は、ログ名１１６ｅと期間１１６ｄとである。以上で、ステップＳ５０１〜Ｓ５０６での具体的処理の例示は終了である。
【０１１０】
［実施の形態における効果］
以上のように、本実施の形態によれば、監視データの分析が定期的に実施されるような環境において、分析の実施スケジュールと頻繁に利用される監視データとを考慮することが可能になり、分析処理にかかる料金を削減することができる。つまり、複数のクラウド３０で構成されるシステムにおいて、障害予兆検知などの監視データ分析の際に収集した監視データを、分析実施スケジュールを考慮した形で必要に応じてキャッシュし、再利用することで、都度の分析実施にかかるコストを最小化することを特徴とする。
【０１１１】
［変形例］
本実施の形態は、図１及び図２に示したパブリッククラウドのみで構成された環境だけではなく、プライベートクラウドを組み込んだ環境（ハイブリッドクラウド環境）においても適用できる。この場合も、上述の効果を得ることができる。また、本実施の形態は、クラウドが３つ以上の場合であっても適用でき、上述の効果を得ることができる。
【０１１２】
また、クラウド管理装置１０が備えている、クラウド通信情報テーブル１１４、クラウドストレージ情報テーブル１１５の内容は、自動で更新される構成となっていても良い。例えば、クラウド管理装置１０が、クラウドプロバイダが公開しているＡＰＩを利用することで、これらの内容の自動更新は可能である。
【０１１３】
［プログラム］
本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図１０に示すステップＳ２０１〜Ｓ２０４、図１１に示すステップＳ３０１〜Ｓ３０７、図１３に示すステップＳ５０１〜Ｓ５０６を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態におけるクラウド管理装置１０とクラウド管理方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、分析指示取得部１０２、分析対象判断部１０３、分析ログ量取得部１０４、分析料金算出部１０５、分析実行指示部１０６、及びキャッシュ判断部１０８として機能し、処理を行なう。
【０１１４】
また、本実施の形態では、分析スケジュールテーブル１１１、クラウド監視サーバ情報テーブル１１２、ログ情報管理テーブル１１３、クラウド通信情報テーブル１１４、クラウドストレージ情報テーブル１１５、及びキャッシュログ管理テーブル１１６は、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置に、これらを構成するデータファイルを格納することによって実現できる。
【０１１５】
また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、分析指示取得部１０２、分析対象判断部１０３、分析ログ量取得部１０４、分析料金算出部１０５、分析実行指示部１０６、及びキャッシュ判断部１０８のいずれかとして機能しても良い。また、上述した各テーブルは、本実施の形態におけるプログラムを実行するコンピュータとは別のコンピュータ上に格納されていても良い。
【０１１６】
ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、クラウド管理装置１０を実現するコンピュータについて図１５を用いて説明する。図１５は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【０１１７】
図１５に示すように、コンピュータ４１０は、ＣＰＵ４１１と、メインメモリ４１２と、記憶装置４１３と、入力インターフェイス４１４と、表示コントローラ４１５と、データリーダ／ライタ４１６と、通信インターフェイス４１７とを備える。これらの各部は、バス４２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。
【０１１８】
ＣＰＵ４１１は、記憶装置４１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ４１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ４１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体４２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
【０１１９】
また、記憶装置４１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス４１４は、ＣＰＵ４１１と、キーボード及びマウスといった入力機器４１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ４１５は、ディスプレイ装置４１９と接続され、ディスプレイ装置４１９での表示を制御する。
【０１２０】
データリーダ／ライタ４１６は、ＣＰＵ４１１と記録媒体４２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体４２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ４１０における処理結果の記録媒体４２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス４１７は、ＣＰＵ４１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【０１２１】
また、記録媒体４２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体が挙げられる。
【０１２２】
なお、本実施の形態におけるクラウド管理装置１０は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、クラウド管理装置１０は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１２３】
以上のように、本発明によれば、複数のクラウドシステムを利用する場合において、監視データの分析にかかるコストの低減を図ることができる。本発明は、マルチクラウド環境に有用である。
【符号の説明】
【０１２４】
１０  クラウド管理装置
２０  ネットワーク
３０  クラウド
３１  クラウド監視サーバ
３２  監視対象サーバ
３３  分析サーバ
１０１  分析スケジュール登録部
１０２  分析指示取得部
１０３  分析対象判断部
１０４  分析ログ量取得部
１０５  分析料金算出部
１０６  分析実行指示部
１０７  分析結果表示部
１０８  キャッシュ判断部
１１１  分析スケジュールテーブル
１１２  クラウド監視サーバ情報テーブル
１１３  ログ情報管理テーブル
１１４  クラウド通信情報テーブル
１１５  クラウドストレージ情報テーブル
１１６  キャッシュログ管理テーブル
３０１  ログ情報送信部
３０５  ログテーブル
３２１  分析実行部
３２２  ログ収集部
３２３  キャッシュ実行部
３２５  キャッシュログテーブル
４１１  ＣＰＵ
４１２  メインメモリ
４１３  記憶装置
４１４  入力インターフェイス
４１５  表示コントローラ
４１６  データリーダ／ライタ
４１７  通信インターフェイス
４１８  入力機器
４１９  ディスプレイ装置
４２０  記録媒体
４２１  バス
【図１】
2018170715.tif 000003
【図２】
2018170715.tif 000004
【図３】
2018170715.tif 000005
【図４】
2018170715.tif 000006
【図５】
2018170715.tif 000007
【図６】
2018170715.tif 000008
【図７】
2018170715.tif 000009
【図８】
2018170715.tif 000010
【図９】
2018170715.tif 000011
【図１０】
2018170715.tif 000012
【図１１】
2018170715.tif 000013
【図１２】
2018170715.tif 000014
【図１３】
2018170715.tif 000015
【図１４】
2018170715.tif 000016
【図１５】
2018170715.tif 000017