(57)【要約】【課題】単発リソース利用時間の推定演算に用いる監視データ数を減少させる。【解決手段】処理種別選択装置１００においては、処理量情報入力部１０１が、監視データを計算機システム２００から受信し、当該監視データに基づいて単位時間毎で処理種別毎のリクエストの発生件数を含む処理量情報を作成し、この処理量情報を入力する。類似度計算部１０２は、入力された処理量情報に基づいて処理種別間の類似度を計算し、当該計算した処理種別間の類似度を行列形式に並べた類似度行列を示す類似度情報を作成する。処理種別選択部１０３は、類似度情報内の処理種別をグループに分類し、グループ毎にいずれかの処理種別を選択する。選択処理送信部１０４は、グループ毎に選択した処理種別を前記性能演算装置に送信する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
発生時刻毎で処理種別毎のリクエストを含む第１監視データ及びリソース利用率が計算機システムから入力されると、前記第１監視データ及びリソース利用率と、選択された処理種別とに基づいて単発リソース利用時間を演算可能な性能演算装置に対し、前記演算に用いる処理種別を選択して送信するための処理種別選択装置に用いられる処理種別選択プログラムであって、
前記処理種別選択装置を、
前記第１監視データを前記計算機システムから受信し、当該第１監視データに基づいて単位時間毎で処理種別毎のリクエストの発生件数を含む処理量情報を作成し、この処理量情報を入力する処理量情報入力手段、
前記入力された処理量情報に基づいて処理種別間の類似度を計算し、当該計算した処理種別間の類似度を行列形式に並べた類似度行列を示す類似度情報を前記処理種別選択装置のメモリに書き込む類似度計算手段、
前記メモリ内の類似度情報内の処理種別をグループに分類し、前記グループ毎にいずれかの処理種別を選択する処理種別選択手段、
前記グループ毎に選択した処理種別を前記性能演算装置に送信する選択処理送信手段、
として機能させるための処理種別選択プログラム。
【請求項２】
請求項１に記載の処理種別選択プログラムにおいて、
前記第１監視データに代えて、
単位時間毎で処理種別毎の発生件数を含む第２監視データを用い、
前記処理量情報入力手段に代えて、
前記第２監視データを前記計算機システムから受信し、当該第２監視データを処理量情報として入力する処理量入力手段、
として前記処理種別選択装置を機能させるための処理種別選択プログラム。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の処理種別選択プログラムにおいて、
前記処理種別選択手段は、
前記類似度情報内の処理種別毎に、所定のしきい値以上の類似度の個数を計数する計数手段、
前記計数された類似度の個数が最大の処理種別を代表の処理種別とし、前記代表の処理種別との類似度がしきい値以上の他の処理種別を当該代表の処理種別と同一のグループに分類する分類手段、
前記分類した同一のグループ内の処理種別のうち、代表の処理種別以外の処理種別の類似度の個数を前記類似度情報から消去する消去手段、
前記消去の後、全ての処理種別の類似度の個数が１以下であるか否かを判定する判定手段、
前記判定の結果、否の場合、前記計数手段、前記分類手段、前記消去手段及び前記判定手段による処理を再度実行するように制御する制御手段、
前記判定の結果、前記類似度の個数が１以下であるとき、類似度が消去されていない処理種別を選択する選択手段、
を含んでいることを特徴とするプログラム。
【請求項４】
発生時刻毎で処理種別毎のリクエストを含む第１監視データ及びリソース利用率が計算機システムから入力されると、前記第１監視データ及びリソース利用率と、選択された処理種別とに基づいて単発リソース利用時間を演算可能な性能演算装置に対し、前記演算に用いる処理種別を選択して送信するための処理種別選択装置であって、
前記第１監視データを前記計算機システムから受信し、当該第１監視データに基づいて単位時間毎で処理種別毎のリクエストの発生件数を含む処理量情報を作成し、この処理量情報を入力する処理量情報入力手段と、
前記入力された処理量情報に基づいて処理種別間の類似度を計算し、当該計算した処理種別間の類似度を行列形式に並べた類似度行列を示す類似度情報を作成する類似度計算手段と、
前記類似度情報内の処理種別をグループに分類し、前記グループ毎にいずれかの処理種別を選択する処理種別選択手段と、
前記グループ毎に選択した処理種別を前記性能演算装置に送信する選択処理送信手段と、
を備えたことを特徴とする処理種別選択装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネットシステムやイントラネットシステムなどの計算機システムを対象とした性能演算装置に入力する処理種別を選択するための処理種別選択プログラム及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
計算機システムでは、ユーザ数の増加などによる処理量の増加や、データ量の増加に伴い、性能が徐々に劣化する傾向がある。この種の性能劣化は、システムの余裕度と処理量を監視して性能劣化の予兆を捉えることにより、事前に防止する必要がある。
【０００３】
例えば、処理の種類（以下、処理種別という）毎に、一回の処理の実行に要するリソース利用時間（以下、単発リソース利用時間という）を推定しておき、ピーク時の処理量における各処理の実行回数に基づいて、リソース利用率を見積もる方法がある。リソース利用率は、単位時間における処理種別毎に単発リソース利用時間と実行回数とを乗じて処理量を求めた後、全ての処理量を合計した値を当該単位時間で除算する式を計算して得られる。このようなリソース利用率の見積もりを定期的に実行し、性能が劣化する前にリソース増強などの対策を講じることにより、性能劣化を事前に防止可能である。
【０００４】
なお、単発リソース利用時間が常に一定値であれば、ある期間における処理種別毎の実行回数とリソース利用率を複数計測することにより、前述したリソース利用率を表す式から連立方程式が得られる。処理種別毎の単発リソース利用時間は、この連立方程式を解くことにより、運用中に計測できるデータから計算可能である。
【０００５】
しかしながら、実際には計測誤差や処理が持つパラメータの違いなどにより、単発リソース利用時間が一定値にならないため、連立方程式を得ることができない。
【０００６】
一方、特許文献１では、運用時の監視データであるリソース利用率と処理別発生件数に基づいて、通常では計測できない処理単位のリソース利用時間（単発リソース利用時間に相当）を推定するパラメータ同定方法を提案している。さらに、特許文献１では、リソース利用時間の推定値と将来予測される処理別の発生件数を入力としてリソース利用率を出力する性能モデルを利用して、システムの将来の性能予測や性能劣化を診断する性能演算装置が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００８−１６５４１２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、以上のような性能演算装置は、通常は特に問題ないが、本発明者の検討によれば、処理種別が多い場合には、単発リソース利用時間の推定演算に多くの監視データが必要になり、また、単発リソース利用時間の推定演算に多大な時間を要する。このため、推定演算に用いる監視データ数を減少させたい要望がある。
【０００９】
ここで、本発明者の更なる検討によれば、会話型処理システムの運用に注目した場合、各処理は、単発で実行されずに、例えば「ログイン→検索→登録→ログアウト」といった一連の操作に対応して実行される。一連の操作では、各操作に対応する処理の発生件数の時系列パターンが互いに類似する。このため、一連の操作に対応する各処理をグループとし、グループ毎に、当該グループを代表する１つの処理の監視データを推定演算に用いるようにすれば、推定演算に用いる監視データ数を減少できる。
【００１０】
また、本発明者の別の検討によれば、連立方程式から単発リソース利用時間を得る方式は、処理種別毎に発生件数の時系列パターンが類似する場合には、連立方程式の各方程式が互いに類似することから、処理種別毎の単発リソース利用時間の推定値を一意に決定できない問題がある。この問題は、前述した通り、グループ毎に１つの処理の監視データを用いれば、グループとしての単発リソース利用時間を一意に決定可能となるから、解決される。但し、多くの場合、ユーザの操作と監視データとして記録される処理名との紐付けが明確でないため、処理名を基にして、発生件数の時系列パターンが類似する処理同士をグループにまとめることは困難である。なお、ここでいう「発生件数の時系列パターンが類似」とは、発生件数が１対１の割合で類似する場合に限らず、例えば、処理１の発生件数が常に処理２の発生件数の定数倍（例えば１０倍）である場合をも含んでいる。
【００１１】
本発明は上記実情を考慮してなされたもので、単発リソース利用時間の推定演算に用いる監視データ数を減少し得る処理種別選択プログラム及び装置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】
【００１２】
本発明の一つの局面は、発生時刻毎で処理種別毎のリクエストを含む第１監視データ及びリソース利用率が計算機システムから入力されると、前記第１監視データ及びリソース利用率と、選択された処理種別とに基づいて単発リソース利用時間を演算可能な性能演算装置に対し、前記演算に用いる処理種別を選択して送信するための処理種別選択装置に用いられる処理種別選択プログラムであって、前記処理種別選択装置を、前記第１監視データを前記計算機システムから受信し、当該第１監視データに基づいて単位時間毎で処理種別毎のリクエストの発生件数を含む処理量情報を作成し、この処理量情報を入力する処理量情報入力手段、前記入力された処理量情報に基づいて処理種別間の類似度を計算し、当該計算した処理種別間の類似度を行列形式に並べた類似度行列を示す類似度情報を前記処理種別選択装置のメモリに書き込む類似度計算手段、前記メモリ内の類似度情報内の処理種別をグループに分類し、前記グループ毎にいずれかの処理種別を選択する処理種別選択手段、前記グループ毎に選択した処理種別を前記性能演算装置に送信する選択処理送信手段、として機能させるための処理種別選択プログラムである。
【００１３】
なお、本発明の一つの局面は、プログラムとして表現したが、これに限らず、装置、方法、プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体として表現してもよい。
【００１４】
（作用）
本発明の一つの局面においては、単発リソース利用時間の推定演算に用いる監視データの処理種別を選択し、この選択した処理種別を性能演算装置に送信する構成により、単発リソース利用時間の推定演算に用いる監視データ数を減少することができる。
【発明の効果】
【００１５】
以上説明したように本発明によれば、単発リソース利用時間の推定演算に用いる監視データ数を減少できる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施形態に係る処理種別選択装置及びその周辺構成を例示するブロック図である。
【図２】同実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】同実施形態における利用履歴の一例を示す模式図である。
【図４】同実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】同実施形態における集計表の例を示す模式図である。
【図６】同実施形態における相関行列の例を示す模式図である。
【図７】同実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。
【図８】同実施形態における１回目の類似数を計算した結果を示す模式図である。
【図９】同実施形態における処理７に類似する処理を消去した結果を示す模式図である。
【図１０】同実施形態における２回目の類似数を計算した結果を示す模式図である。
【図１１】同実施形態における処理３に類似する処理を消去した結果を示す模式図である。
【図１２】同実施形態における３回目の類似数を計算した結果を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の一実施形態について図面を用いて説明する。なお、以下の各装置は、装置毎に、ハードウェア構成、又はハードウェア資源とソフトウェアとの組合せ構成のいずれでも実施可能となっている。組合せ構成のソフトウェアとしては、予めネットワーク又は記憶媒体から対応する装置のコンピュータにインストールされ、対応する装置の機能を実現させるためのプログラムが用いられる。
【００１８】
図１は本発明の一実施形態に係る処理種別選択装置及びその周辺構成を例示するブロック図である。図示するように、処理種別選択装置１００は、計算機システム２００及び性能演算装置３００に通信可能となっている。
【００１９】
ここで、処理種別選択装置１００は、処理量情報入力部１０１、類似度計算部１０２、処理種別選択部１０３及び選択処理送信部１０４を備えている。
【００２０】
処理量情報入力部１０１は、発生時刻毎で処理種別毎のリクエストを含む監視データを計算機システム２００から受信し、当該監視データに基づいて単位時間毎で処理種別毎のリクエストの発生件数を含む処理量情報を作成し、この処理量情報を類似度計算部１０２に入力する機能をもっている。ここで、監視データは、計算機システム２００内のＷｅｂサーバやアプリケーションサーバのログ機能に応じて、（１）クライアントからの要求に応じて起動された処理の種別、発生時刻が記録された利用履歴である場合と、（２）一定時間間隔で、その区間における処理種別毎の発生数が記録された利用履歴である場合とがある。（１）の場合には、処理量情報入力部１００は、前述した通り、処理量情報を作成して類似度計算部１０２に入力する。（２）の場合には、処理量情報入力部１０１は、受信した監視データをそのまま処理量情報として類似度計算部１０２に入力する。
【００２１】
類似度計算部１０２は、処理量情報入力部１０１から入力された処理量情報に基づいて処理種別間の類似度を計算する機能と、当該計算した処理種別間の類似度を行列形式に並べた類似度行列を示す類似度情報をメモリ（図示せず）に書き込む機能とをもっている。
【００２２】
ここで、各処理種別間の類似度とは、処理量情報内の単位時間毎の発生件数の時系列データの類似度である。ここでは、類似度として相関係数を使って説明するが、発生件数が１対１の割合で近いだけでなく、一方の処理の発生件数が他方の処理の発生件数の定数倍である場合も類似していると判断できれば他の指標を利用してもよい。
【００２３】
処理種別選択部１０３は、メモリ内の類似度情報内の処理種別をグループに分類し、グループ毎にいずれかの処理種別を選択する機能と、選択した処理種別を選択処理送信部１０４に送出する機能とをもっている。
【００２４】
ここで、処理種別選択部１０３は、以下の機能(f103-1)〜(f103-6)をもっている。
【００２５】
(f103-1)   メモリ内の類似度情報内の処理種別毎に、所定のしきい値以上の類似度の個数を計数する計数機能。
【００２６】
(f103-2)   計数された類似度の個数が最大の処理種別を代表の処理種別とし、代表の処理種別との類似度がしきい値以上の他の処理種別を当該代表の処理種別と同一のグループに分類する分類機能。
【００２７】
(f103-3)   分類した同一のグループ内の処理種別のうち、代表の処理種別以外の処理種別の類似度の個数を類似度情報から消去する消去機能。
【００２８】
(f103-4)   消去の後、全ての処理種別の類似度の個数が１以下であるか否かを判定する判定機能。
【００２９】
(f103-5)   判定の結果、否の場合、計数機能、分類機能、消去機能及び判定機能による処理を再度実行するように（当該各機能を）制御する制御機能。
【００３０】
(f103-6)   判定の結果、類似度の個数が１以下であるとき、類似度が消去されていない処理種別を選択する選択機能。
【００３１】
選択処理送信部１０４は、グループ毎に選択した処理種別を処理種別選択部１０３から受けると、当該選択した処理種別を性能演算装置３００に送信する機能をもっている。なお、「選択した処理種別」は「入力信号」と呼んでもよい。これに伴い、「処理種別選択装置」は「入力信号選択装置」と呼んでもよい。
【００３２】
計算機システム２００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のようなサーバ群とクライアントから構成されるシステムであり、発生時刻毎で処理種別毎のリクエストを含む監視データを処理種別選択装置１００及び性能演算装置３００に送信する機能と、単位時間毎のリソース利用率を性能演算装置３００に送信する機能とをもっている。
【００３３】
補足すると、計算機システム２００のうち、Ｗｅｂサーバやアプリケーションサーバでは、ログ機能として、クライアントからの要求に応じて起動された処理の種別、発生時刻が記録された利用履歴が得られると、この利用履歴を監視データとして処理種別選択装置１００に送信する機能をもっている。なお、Ｗｅｂサーバやアプリケーションサーバの種類によっては、一定時間間隔で、その区間における処理種別毎の発生数が記録された利用履歴を出力するログ機能を有するものもあるが、その場合には前述した監視データに代えて、単位時間毎で処理種別毎の発生件数を含む監視データを処理種別選択装置１００及び性能演算装置３００に送信する。
【００３４】
性能演算装置３００は、フィルタ部３０１及び性能演算部３０２を備えている。
【００３５】
フィルタ部３０１は、「発生時刻毎で処理種別毎のリクエスト」又は「単位時間毎で処理種別毎の発生件数」を含む監視データ及びリソース利用率を含む監視データが計算機システムから入力されると共に、選択された処理種別が処理種別選択装置１００から入力されると、当該選択された処理種別に基づいて、計算機システム２００から受けた処理種別毎の監視データのうち、当該選択された処理種別に対応する監視データと、リソース利用率とを性能演算部３０２に送出する機能をもっている。
【００３６】
性能演算部３０２は、フィルタ部３０１から送出された監視データ及びリソース利用率に基づいて単発リソース利用時間を推定演算する機能をもっている。また、性能演算部３０２は、推定演算した単発リソース利用時間と、図示しない管理者端末等から入力される将来の処理別発生件数とに基づいて、将来のリソース利用率などを予測する性能モデルを備えていてもよい。この性能モデルは、例えば、特許文献１に記載のものが使用可能となっている。また、この性能モデルを有する性能演算部３０２とフィルタ部３０１とは一つの機能ブロックとしてもよく、この場合、「性能演算装置３００への処理種別を選択する処理種別選択装置１００」は「性能モデルへの入力信号を選択する入力信号選択装置」と呼んでもよい。
【００３７】
次に、以上のように構成された処理種別選択装置及びその周辺構成の動作を図２乃至図１２を用いて説明する。
【００３８】
処理種別選択装置１００においては、処理量情報入力部１０１が、発生時刻毎で処理種別毎のリクエストを含む監視データを対象の計算機システム２００から受信する（ＳＴＥＰ１０）。
【００３９】
監視データの例である利用履歴を図３に示す。これはApache Tomcatのアクセスログの例である。この例では、“リモートホスト  リモートログ名  リモートユーザ名  発生時刻  リクエストの最初の行  ステータス  リクエストバイト数”が並んでいるが、ログの形式は自由に設定可能である。
【００４０】
処理量情報入力部１０１は、この監視データから発生時刻とリクエストの最初の行を取り出し、一定時間間隔（単位時間）毎で処理種別毎のリクエストの発生件数を集計する（ＳＴＥＰ２０）。ここで、ＳＴＥＰ２０は、以下のＳＴＥＰ２１〜ＳＴＥＰ２７の手順によって実行される（図４参照）。
【００４１】
すなわち、処理量情報入力部１０１は、予め決められた集計期間と一定時間間隔を基に、各サンプル区間の開始時刻、終了時刻になる時刻を計算する（ＳＴＥＰ２１）。サンプル区間とは、上記集計期間を上記一定時間間隔で区切った区間のことである。
【００４２】
処理量情報入力部１０１は、一方の軸に集計区間、他方の軸に処理種別が並び、集計区間別、処理種類別の発生件数を表す集計表を生成する（ＳＴＥＰ２２）。集計区間別、処理種類別の発生件数は初期値として全て０に設定しておく。
【００４３】
処理量情報入力部１０１は、処理量情報である利用履歴の１行目から最終行までを順次読み込む（ＳＴＥＰ２３）。
【００４４】
処理量情報入力部１０１は、リクエストの最初の行が処理の種別に対応している場合には、以下のＳＴＥＰ２５〜ＳＴＥＰ２７の操作を行う（ＳＴＥＰ２４）。
【００４５】
処理量情報入力部１０１は、利用履歴から得られた発生時刻が含まれる集計区間の行番号Ｒを特定する（ＳＴＥＰ２５）。
【００４６】
処理量情報入力部１０１は、利用履歴から得られたリクエストの最初の行が対応する処理の種別に一致する集計表の列番号Ｃを特定する（ＳＴＥＰ２６）。
【００４７】
処理量情報入力部１０１は、集計表のＲ行Ｃ列の要素の発生件数の値を１増加させる（ＳＴＥＰ２７）。
【００４８】
以上の操作の結果、得られた集計表の例を図５に示す。この集計表は、単位時間毎で処理種別毎のリクエストの発生件数を示している。この例では、単位時間である１０分間隔のサンプル区間が設定されており、処理１から処理１０までの１０種類の処理種別について、各サンプル区間でのリクエストの発生件数が集計されている。
【００４９】
処理量情報入力部１０１は、この集計表を処理量情報として類似度計算部１０２に入力する。なお、処理量情報入力部１０１は、単位時間毎で処理種別毎の発生件数を含む監視データを計算機システム２００から受信した場合には（当該監視データが集計表に相当するので）、前述した集計表の作成処理を省略し、当該監視データを処理量情報として類似度計算部１０２に入力する。
【００５０】
いずれにしても、類似度計算部１０２では、入力された処理情報に基づいて処理種別間の類似度を計算する（ＳＴＥＰ３０）。ここでは、類似度が相関係数の場合を例に挙げて説明する。
【００５１】
処理ｉの集計区間ｔ（ｔ＝１，２，…，Ｎ；Ｎは集計区間数）における発生件数をｘi,tと表すと、処理ｉと処理ｊとの間の相関係数Ｓijは、次式に示すように、計算される。
【数１】
2011086171.tif 000003
【００５２】
この相関係数Ｓijは、−１から１の間の値になり、１は正の相関が大きいことを意味し、０は相関がないことを意味する。相関係数が−１の場合は負の相関が大きいことを意味し、１に近ければ、類似度が高いことを意味する。また、上記式からも分かる通り、一方の処理の発生件数が他方の処理の発生件数の定数倍である場合も、相関係数は大きな値になり、類似していることを意味する。
【００５３】
類似度計算部１０２は、各処理種別間の相関係数を上記の式により計算し、当該計算した処理種別間の相関係数を行列形式に並べた相関行列を示す類似度情報を作成する。類似度情報の例を図６に示す。類似度計算部１０２は、この類似度情報を図示しないメモリに書き込むと共に、処理種別選択部１０３を起動する。
【００５４】
処理種別選択部１０３では、メモリ内の類似度情報内の処理種別をグループに分類し、グループ毎にいずれかの処理種別を選択し（ＳＴＥＰ４０）、グループ毎に選択した処理種別を例えばリストにして選択処理送信部１０４に送出する。
【００５５】
ここで、ＳＴＥＰ４０は、以下のＳＴＥＰ４１〜ＳＴＥＰ４３に示す手順で実行される（図７参照）。  
処理種別選択部１０３は、類似度情報内の処理種別毎に、所定のしきい値以上の類似度の個数（以下、類似数ともいう）を計数する。具体的には、各処理種別について、その処理種別と他の処理種別（自分自身を含む）との間の相関係数のうち、しきい値以上である相関係数の個数を数える（ＳＴＥＰ４１）。しきい値は、予め設定された０以上１以下の値（類似度の範囲内の値）である。
【００５６】
しきい値を０．８として類似数を計算した結果を図８に示す。同図において、斜線掛けされている部分がしきい値以上の相関係数である。右端の列に類似数が表示されている。
【００５７】
処理種別選択部１０３は、計数した類似数が最大の処理種別を代表の処理種別として、しきい値以上の相関係数の相手の処理種別をそのグループのメンバとして、選択される処理種別の候補から外す（ＳＴＥＰ４２）。具体的には、処理種別選択部１０３は、代表の処理種別との類似度がしきい値以上の他の処理種別を当該代表の処理種別と同一のグループに分類し、当該分類した同一のグループ内の処理種別のうち、代表の処理種別以外の処理種別の類似度を類似度情報から消去する。
【００５８】
図８の例では、処理７と処理９の類似数が共に５で最大であるが、ここでは相関行列の上の行を優先させることにする。なお、下の行を優先させるようにしてもよい。
【００５９】
優先させた上の行の処理７を代表の処理種別として、しきい値以上の相関係数の相手の処理種別である処理１、処理２、処理４、処理９を、選択される処理種別の候補から外す。すなわち、これらの処理種別について相関行列の相関係数の値を全て消去する。その結果を図９に示す。
【００６０】
次に、処理種別選択部１０３は、代表の処理種別以外の処理種別の類似度を類似度情報から消去した後、全ての処理種別の類似度の個数が１以下であるか否かを判定し（ＳＴＥＰ４３）、この判定の結果、否の場合、類似度の個数の計数（ＳＴＥＰ４１）、グループの分類、代表以外の処理種別の類似度の消去（ＳＴＥＰ４２）及び判定（ＳＴＥＰ４３）の処理を再度実行することにより、全ての処理種別の類似数が１以下になるまで、ＳＴＥＰ４１〜ＳＴＥＰ４２の手順を繰り返す。
【００６１】
一方、ＳＴＥＰ４３の判定の結果、全ての処理種別の類似数が１以下である場合には、自分自身との相関係数が必ず１になることから、他の処理種別との相関係数がしきい値以上のものは残っていないことになるので、ＳＴＥＰ４１〜ＳＴＥＰ４２の手順を終了し、類似度が消去されていない処理種別を類似度情報から選択する。
【００６２】
図９の類似数を計算した結果を図１０に示す。図１０では、処理３と処理６の類似数が共に３で最大なので、処理３を代表の処理種別として、しきい値以上の相関係数の相手の処理種別である処理５、処理６を、選択される処理種別の候補から外す。その結果を図１１に示す。図１１の類似数を計算した結果を図１２に示す。全ての類似数が１以下になったので、ここで１，２の手順を終了する。
【００６３】
残った処理種別である「処理３、処理７、処理８、処理１０」が選択された処理種別である。それぞれの間の相関係数はしきい値（０．８）より小さいことが分かる。また処理１、処理２、処理４、処理９の代表である処理７と、処理５、処理６の代表である処理３は、選択された処理種別であることが分かる。
【００６４】
処理種別選択部１０３は、残った処理種別である「処理３、処理７、処理８、処理１０」を選択し、この選択した処理種別のリストを選択処理送信部１０４に送出する。
【００６５】
選択処理送信部１０４は、処理種別選択部１０３から処理種別を受けると、この処理種別を性能演算装置３００に送信する（ＳＴＥＰ５０）。
【００６６】
性能演算装置３００においては、選択された処理種別を処理種別選択装置１００から受けると、当該選択された処理種別に基づいて、フィルタ部３０１が計算機システム２００から受けた処理種別毎の監視データのうち、当該選択された処理種別に対応する監視データを性能演算部３０２に送出する。また、フィルタ部３０１は、計算機システム２００から受けたリソース利用率を性能演算部３０２に送出する。
【００６７】
性能演算部３０２においては、送出された監視データ及びリソース利用率に基づいて単発リソース利用時間を演算する。このため、性能演算部３０２においては、計算機システム２００から受けた監視データよりも少ない監視データを用いて単発リソース利用時間を演算することができる。
【００６８】
上述したように本実施形態によれば、処理種別選択装置１００が、単発リソース利用時間の推定演算に用いる監視データの処理種別を選択し、この選択した処理種別を性能演算装置３００に送信する構成により、単発リソース利用時間の推定演算に用いる監視データ数を減少することができる。
【００６９】
補足すると、発生件数の時系列パターンが類似する処理種別をグループとして１つの処理に代表させて性能演算装置３００に入力できるので、性能演算部３０２に入力する監視データ数を減少させることができる。これにより、性能演算部３０２における各処理種別の単発リソース利用時間の推定に必要な監視データ数を減少でき、また、推定計算に要する時間を短縮することができる。また、発生件数の時系列パターンが類似する処理種別をグループ化し１つの処理に代表させて性能演算装置３００に入力することにより、各処理をまとめたグループとしてのリソース利用時間を一意に決定することができるようになる。
【００７０】
さらに、処理種別選択装置１００がＳＴＥＰ４１〜ＳＴＥＰ４３の処理を実行する構成により、選択される処理種別の候補から外された全ての処理種別（グループのメンバ）に関し、その処理種別との類似度が高い処理種別（グループの代表）が必ず一つは選択されていることで、監視データの減少による推測演算の精度の低下や予測演算の精度の低下を抑制することができる。
【００７１】
なお、上記実施形態に記載した手法は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、光磁気ディスク（ＭＯ）、半導体メモリなどの記憶媒体に格納して頒布することもできる。
【００７２】
また、この記憶媒体としては、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であっても良い。
【００７３】
また、記憶媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワークソフト等のＭＷ（ミドルウェア）等が上記実施形態を実現するための各処理の一部を実行しても良い。
【００７４】
さらに、本発明における記憶媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝送されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。
【００７５】
また、記憶媒体は１つに限らず、複数の媒体から上記実施形態における処理が実行される場合も本発明における記憶媒体に含まれ、媒体構成は何れの構成であっても良い。
【００７６】
尚、本発明におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、上記実施形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であっても良い。
【００７７】
また、本発明におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
【００７８】
なお、本願発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組合せてもよい。
【符号の説明】
【００７９】
１００…処理種別選択装置、１０１…処理量情報入力部、１０２…類似度計算部、１０３…処理種別選択部、１０４…選択処理送信部、２００…計算機システム、３００…性能演算装置、３０１…フィルタ部、３０２…性能演算部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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