(57)【要約】【課題】ハイブリット型のストレージ装置において、管理者の負担を増大させることなく、状況に応じたデータの再配置を実現し得る、ストレージ管理装置、ストレージ管理方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】ストレージ管理装置１０は、読み込み及び書き込み速度の異なる記憶デバイス２１及び２２を備えたストレージ装置２０を管理する。ストレージ管理装置２０は、ストレージ装置２０に対して行われた、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求を機械学習することによって作成された、予測モデル１３に基づいて、ストレージ装置２０に格納されているデータ毎に、再配置先となる記憶デバイス２１又は２２を設定する、再配置設定部１１と、ストレージ装置２０に、設定されたデータ毎の再配置先を指定して、データの再配置を指示する、再配置指示部１２と、を備えている。【選択図】図１
2019125322.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
読み込み及び書き込み速度の異なる複数の記憶デバイスを備えたストレージ装置を管理するための装置であって、
前記ストレージ装置に対して行われた、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求を機械学習することによって作成された、予測モデルに基づいて、前記ストレージ装置に格納されているデータ毎に、再配置先となる前記記憶デバイスを設定する、再配置設定部と、
前記ストレージ装置に、設定された前記データ毎の再配置先を指定して、前記データの再配置を指示する、再配置指示部と、
を備えていることを特徴とするストレージ管理装置。
【請求項２】
請求項１に記載のストレージ管理装置であって、
前記予測モデルを作成する、予測モデル作成部を更に備えている、
ことを特徴とするストレージ管理装置。
【請求項３】
請求項２に記載のストレージ管理装置であって、
前記ストレージ装置に対して過去に行われた、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求を、要求が行われた際の時刻、曜日、年月日を含む時間情報に関連付けて蓄積する、データ蓄積部を更に、備え、
前記予測モデル作成部が、前記データ蓄積部に蓄積されている、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求と、これらに関連付けられている前記時間情報とを用いて、機械学習を行って、前記予測モデルを作成する、
ことを特徴とするストレージ管理装置。
【請求項４】
請求項３に記載のストレージ管理装置であって、
前記再配置設定部が、時間情報を、前記予測モデルに適用して、前記ストレージ装置に格納されているデータ毎に、再配置先となる前記記憶デバイスを設定する、
ことを特徴とするストレージ管理装置。
【請求項５】
読み込み及び書き込み速度の異なる複数の記憶デバイスを備えたストレージ装置を管理するための方法であって、
（ａ）前記ストレージ装置に対して行われた、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求を機械学習することによって作成された、予測モデルに基づいて、前記ストレージ装置に格納されているデータ毎に、再配置先となる前記記憶デバイスを設定する、ステップと、
（ｂ）前記ストレージ装置に、設定された前記データ毎の再配置先を指定して、前記データの再配置を指示する、ステップと、
を有することを特徴とするストレージ管理方法。
【請求項６】
請求項５に記載のストレージ管理方法であって、
（ｃ）前記予測モデルを作成する、ステップを更に有する、
ことを特徴とするストレージ管理方法。
【請求項７】
請求項６に記載のストレージ管理方法であって、
（ｄ）前記ストレージ装置に対して過去に行われた、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求を、要求が行われた際の時刻、曜日、年月日を含む時間情報に関連付けて蓄積する、ステップを更に、有し、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記（ｄ）のステップで蓄積された、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求と、これらに関連付けられている前記時間情報とを用いて、
機械学習を行って、前記予測モデルを作成する、
ことを特徴とするストレージ管理方法。
【請求項８】
請求項７に記載のストレージ管理方法であって、
前記（ａ）のステップにおいて、時間情報を、前記予測モデルに適用して、前記ストレージ装置に格納されているデータ毎に、再配置先となる前記記憶デバイスを設定する、
ことを特徴とするストレージ管理方法。
【請求項９】
コンピュータによって、読み込み及び書き込み速度の異なる複数の記憶デバイスを備えたストレージ装置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）前記ストレージ装置に対して行われた、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求を機械学習することによって作成された、予測モデルに基づいて、前記ストレージ装置に格納されているデータ毎に、再配置先となる前記記憶デバイスを設定する、ステップと、
（ｂ）前記ストレージ装置に、設定された前記データ毎の再配置先を指定して、前記データの再配置を指示する、ステップと、
を実行させるプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｃ）前記予測モデルを作成する、ステップを更に実行させる、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｄ）前記ストレージ装置に対して過去に行われた、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求を、要求が行われた際の時刻、曜日、年月日を含む時間情報に関連付けて蓄積する、ステップを更に、実行させ、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記（ｄ）のステップで蓄積された、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求と、これらに関連付けられている前記時間情報とを用いて、機械学習を行って、前記予測モデルを作成する、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムであって、
前記（ａ）のステップにおいて、時間情報を、前記予測モデルに適用して、前記ストレージ装置に格納されているデータ毎に、再配置先となる前記記憶デバイスを設定する、
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】
本発明は、ストレージ装置を管理するための、ストレージ管理装置、及びストレージ管理方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、データ量の増加に対応するため、企業等においては、ストレージシステムの採用が増加している。ストレージシステムは、業務処理を行うサーバ装置と、データを保管するストレージ装置とで構成され、両者はＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークを介して接続されている。
【０００３】
また、近年においては、ＳＳＤ（Solid State Drive）の登場により、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）とＳＳＤとの両方の記憶装置を備えたハイブリット型のストレージ装置が主流となっている。このハイブリット型のストレージ装置では、安価であるが、読み書きが低速であるというＨＤＤの特性と、高価であるが、読み書きが高速であるというＳＳＤの特性とを考慮して、データの配置が行われている（例えば、特許文献１参照）。具体的には、各データは、そのアクセス頻度、重要度等に基づいて、いずれからの記憶装置の記憶領域に配置される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−２０４１０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、各データのアクセス頻度及び重要度は、時間帯、曜日によって大きく変化する。例えば、企業のシステムを例に挙げると、月曜日の朝では、休日の間に受信されているメールを処理する必要があるため、メールデータのアクセス頻度が高くなる。一方、日中となると、メールデータよりも顧客データ、在庫データ等の営業に必要なデータのアクセス頻度が高くなる。このため、ハイブリット型のストレージ装置の性能を発揮するためには、頻繁にデータの再配置を実行する必要がある。
【０００６】
データの再配置を行う手法としては、時間帯と曜日とに合わせて、再配置のルールを設定し、ルールに沿ってデータを再配置する手法が考えられる。しかしながら、同じ曜日の同じ時間帯であっても、各データのアクセス頻度及び重要度がいつも同じであるわけではない。各データのアクセス頻度及び重要度は、季節、時期（例えば、決算期、繁忙期等）、外的要因（天気、景気状況、為替等）によっても変化する。このため、この手法では、再配置を最適化できない場合が生じてしまう。
【０００７】
一方、ストレージの管理者が、手動で再配置を行ったり、状況に応じてルールを変更したりすれば、上記の問題は解消できるとも考えられる。しかしながら、このような対応は、ストレージ装置の管理者に大きな負担となる。
【０００８】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、ハイブリット型のストレージ装置において、管理者の負担を増大させることなく、状況に応じたデータの再配置を実現し得る、ストレージ管理装置、ストレージ管理方法、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】
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるストレージ管理装置は、読み込み及び書き込み速度の異なる複数の記憶デバイスを備えたストレージ装置を管理するための装置であって、
前記ストレージ装置に対して行われた、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求を機械学習することによって作成された、予測モデルに基づいて、前記ストレージ装置に格納されているデータ毎に、再配置先となる前記記憶デバイスを設定する、再配置設定部と、
前記ストレージ装置に、設定された前記データ毎の再配置先を指定して、前記データの再配置を指示する、再配置指示部と、
を備えていることを特徴とする。
【００１０】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるストレージ管理方法は、読み込み及び書き込み速度の異なる複数の記憶デバイスを備えたストレージ装置を管理するための方法であって、
（ａ）前記ストレージ装置に対して行われた、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求を機械学習することによって作成された、予測モデルに基づいて、前記ストレージ装置に格納されているデータ毎に、再配置先となる前記記憶デバイスを設定する、ステップと、
（ｂ）前記ストレージ装置に、設定された前記データ毎の再配置先を指定して、前記データの再配置を指示する、ステップと、
を有することを特徴とする。
【００１１】
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、読み込み及び書き込み速度の異なる複数の記憶デバイスを備えたストレージ装置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）前記ストレージ装置に対して行われた、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求を機械学習することによって作成された、予測モデルに基づいて、前記ストレージ装置に格納されているデータ毎に、再配置先となる前記記憶デバイスを設定する、ステップと、
（ｂ）前記ストレージ装置に、設定された前記データ毎の再配置先を指定して、前記データの再配置を指示する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
以上のように、本発明によれば、ハイブリット型のストレージ装置において、管理者の負担を増大させることなく、状況に応じたデータの再配置を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、本発明の実施の形態におけるストレージ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ストレージ管理装置の具体的構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態におけるストレージ管理装置によって収集された情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態におけるストレージ管理装置の予測モデル生成処理時の動作を示すフロー図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態におけるストレージ管理装置のデータ再配置処理時の動作を示すフロー図である。
【図６】図６は、本発明の実施の形態におけるストレージ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】
【００１４】
（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態における、ストレージ管理装置、ストレージ管理方法、及びプログラムについて、図１〜図６を参照しながら説明する。
【００１５】
［装置構成］
最初に、図１を用いて、本実施の形態におけるストレージ管理装置の概略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ストレージ管理装置の概略構成を示すブロック図である。
【００１６】
図１に示す本実施の形態におけるストレージ管理装置１０は、読み込み及び書き込み速度の異なる複数の記憶デバイス２１及び２２を備えたストレージ装置２０を管理するための装置である。図１に示すように、ストレージ管理装置１０は、再配置設定部１１と、再配置指示部１２とを備えている。
【００１７】
再配置設定部１１は、予測モデル１３に基づいて、ストレージ装置２０に格納されているデータ毎に、再配置先となる記憶デバイス２１または２２を設定する。予測モデル１３は、ストレージ装置２０に対して行われた、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求を機械学習することによって作成されている。再配置指示部１２は、ストレージ装置２０に、再配置設定部１１によって設定されたデータ毎の再配置先を指定して、データの再配置を指示する。
【００１８】
このように、ストレージ管理装置１０は、予め機械学習によって作成された予測モデル１３を用いて、各データの再配置先を設定している。このため、各データのアクセス頻度及び重要度が、季節、時期（例えば、決算期、繁忙期等）、外的要因（天気、景気状況、為替等）によって変化した場合であっても、再配置は最適化される。本実施の形態によれば、ハイブリット型のストレージ装置において、管理者の負担を増大させることなく、状況に応じたデータの再配置を実現することができる。
【００１９】
続いて、図２〜図３を用いて、本実施の形態におけるストレージ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ストレージ管理装置の具体的構成を示すブロック図である。
【００２０】
図２に示すように、本実施の形態では、ストレージ管理装置１０及びストレージ装置２０は、コンピュータシステム１００の一部を構成している。コンピュータシステム１００は、サーバ装置３０と、クライアント端末４０と、これらを接続するネットワーク５０とで構成されている。コンピュータシステム１００のユーザは、クライアント端末４０から、サーバ装置３０を経由して、ストレージ装置２０にアクセスする。
【００２１】
また、本実施の形態では、ストレージ装置２０は、記憶デバイスとして、ＳＳＤ２１と、ＨＤＤ２２とを備えている。そして、ＨＤＤ２２は、安価であり、大容量であるが、読み書きが低速であるという特性を有している。一方、ＳＳＤ２１は、高価であり、小容量であるが、読み書きが高速であるという特性を有している。このため、本実施の形態では、ストレージ管理装置１０は、アクセス頻度及び重要度の高いデータを、ＳＳＤ２１に配置し、読み取り及び書き込みの頻度が低いデータを、ＨＤＤに配置する。
【００２２】
また、図２に示すように、本実施の形態では、ストレージ管理装置１０は、上述した再配置設定部１１及び再配置指示部１２に加えて、予測モデル作成部１４と、データ蓄積部
１５と、データ収集部１６とを備えている。
【００２３】
データ収集部１６は、サーバ装置３０を介して、ストレージ装置２０に対して行われた、データ読み取り要求（Ｒｅａｄ  Ｉ／Ｏ）及びデータ書き込み要求（Ｗｒｉｔｅ  Ｉ／Ｏ）を収集する。また、データ収集部１６は、収集したデータ読み取り要求及びデータ書き込み要求と、要求が行われた際の時刻、曜日、年月日を含む時間情報とを関連付け、これらを関連付けた状態でデータ蓄積部１５に蓄積する。
【００２４】
図３は、本発明の実施の形態におけるストレージ管理装置によって収集された情報の一例を示す図である。図３の例では、Ｉ／Ｏの種類、対象となったファイルの種類及びファイル名、ファイルを使用したアカウントの識別子、及びアクセス回数が、ファイルが使用されたときの時間情報（日時、曜日、及び時間帯）に関連付けられて、データ蓄積部１５に蓄積されている。
【００２５】
また、図３から分かるように、月曜日の始業時の時間帯においては、ユーザが、ストレージ装置２０に格納された移動ユーザプロファイルを使って一斉にログインしている状態であることが分かる。
【００２６】
また、移動ユーザプロファイルは、コンピュータシステム１００のユーザのプロファイルを一元管理しているファイルである。ユーザは、移動ユーザプロファイルを使うことにより、ネットワーク５０上のいずれのクライアント端末４０からもログインでき、ログイン後は、いずれのクライアント端末４０においても同一のデスクトップ環境を使うことができる。
【００２７】
また、平日の午後の時間帯においては、ユーザが、ストレージ装置２０に格納されているアプリケーションプログラムのファイルに集中的にアクセスしている状態であることが分かる。更に、特定の曜日の深夜の時間帯においては、システムのメンテナンスのために、パッチファイルが実行されている状態であることが分かる。つまり、ストレージ装置２０において、利用頻度の高いファイルは、曜日、時間帯等によって異なっている。
【００２８】
予測モデル作成部１４は、データ蓄積部１５に蓄積されている、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求と、これらに関連付けられている時間情報とを用いて、機械学習を行って、予測モデル１３を作成する。つまり、予測モデル作成部１４は、曜日、時間帯等に応じた、アクセス頻度の高いファイルを学習し、学習結果を用いて、予測モデル１３を生成する。
【００２９】
また、本実施の形態において、機械学習の手法としては、教師データを用いない学習手法、例えば、ニューラルネットワークを用いたディープラーニングが挙げられる。この場合、予測モデル作成部１４は、図３に示す、日時、曜日、時間帯、Ｉ／Ｏの種類、ファイルの種類、ファイル名、アカウントの識別子、及びアクセス回数、それぞれ間の関係を学習する。
【００３０】
再配置設定部１１は、本実施の形態では、時間情報を、予測モデル１３に適用して、ストレージ装置２０に格納されているデータ毎に、再配置先となる記憶デバイスを設定する。具体的には、再配置設定部１１は、再配置を予定している日時及び時間帯を、予測モデル１３に入力する。これにより、予測モデル１３から、入力された日時及び時間帯における、ファイル毎のアクセス頻度の推測値が出力される。よって、再配置設定部１１は、各ファイルのアクセス頻度の推測値に基づいて、各ファイルの再配置先を設定する。
【００３１】
例えば、図３に示したように、月曜日の始業時の時間帯においては、移動ユーザプロフ
ァイルのアクセス頻度が高くなるので、再配置設定部１１は、移動ユーザプロファイルの再配置先をＳＳＤ２１に設定する。また、平日の午後の時間帯においては、アプリケーションプログラムのファイルのアクセス頻度が高くなるので、再配置設定部１１は、アプリケーションプログラムのファイルの再配置先をＳＳＤ２１に設定する。更に、特定の曜日の深夜の時間帯においては、パッチファイルのアクセス頻度が高くなるので、再配置設定部１１は、パッチファイルの再配置先をＳＳＤ２１に設定する。
【００３２】
再配置指示部１２は、本実施の形態では、再配置設定部１１によって各ファイルの配置先が設定されると、ストレージ装置２０に、各ファイルの再配置先を指定して、データの再配置を指示する。これにより、ストレージ装置２０は、現在の配置先と再配置先とが同一でないファイルについては、指示に応じて、配置先を変更する。
【００３３】
［装置構成］
次に、本発明の実施の形態におけるストレージ管理装置１０の動作について図４及び図５を用いて説明する。また、本実施の形態では、ストレージ管理装置１０を動作させることによって、ストレージ管理方法が実施される。よって、本実施の形態におけるストレージ管理方法の説明は、以下のストレージ管理装置１０の動作説明に代える。
【００３４】
最初に、図４を用いて、予測モデル１３の生成処理について説明する。図４は、本発明の実施の形態におけるストレージ管理装置の予測モデル生成処理時の動作を示すフロー図である。
【００３５】
図４に示すように、最初に、データ収集部１６は、サーバ装置３０を介して、ストレージ装置２０に対して行われた、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求を収集する（ステップＡ１）。
【００３６】
次に、データ収集部１６は、ステップＡ１で収集したデータ読み取り要求及びデータ書き込み要求と、要求が行われた際の時刻、曜日、年月日を含む時間情報とを関連付け、これらを関連付けた状態でデータ蓄積部１５に蓄積する（ステップＡ２）。
【００３７】
次に、データ収集部１６は、データ蓄積部１５に蓄積されているデータの量が設定条件を満たしているかどうかを判定する（ステップＡ３）。この場合の設定条件としては、データ収集の行われた期間が設定期間（例えば、１週間、１ヶ月、１年）を超えていること、収集されたデータの個数が閾値を超えていること、等が挙げられる。
【００３８】
ステップＡ３の判定の結果、データ蓄積部１５に蓄積されているデータの量が設定条件を満たしていない場合は、データ収集部１６は、再度、ステップＡ１及びＡ２を実行する。
【００３９】
一方、ステップＡ３の判定の結果、データ蓄積部１５に蓄積されているデータの量が設定条件を満たしている場合は、データ収集部１６は、そのことを予測モデル作成部１４に通知する。これにより、予測モデル作成部１４は、データ蓄積部１５に蓄積されているデータを用いて、機械学習を行って、予測モデル１３を作成する（ステップＡ４）。
【００４０】
続いて、図５を用いて、データの再配置処理について説明する。図５は、本発明の実施の形態におけるストレージ管理装置のデータ再配置処理時の動作を示すフロー図である。
【００４１】
図５に示すように、最初に、再配置設定部１１は、再配置が予定されている日時及び時間帯を、予測モデル１３に適用して、ストレージ装置２０に格納されているデータ毎に、再配置先となる記憶デバイスを設定する（ステップＢ１）。
【００４２】
次に、再配置指示部１２は、再配置が予定されている日時及び時間帯の直前となると、ストレージ装置２０に対して、ステップＢ１で設定されたデータ毎の再配置先を指定して、データの再配置を指示する（ステップＢ２）。ステップＢ２の実行により、ストレージ装置２０においては、アクセス頻度が高いと予想されるファイルは、ＳＳＤ２１に配置され、そうでないファイルはＨＤＤ２２に配置される。
【００４３】
以上のように、本実施の形態では、ハイブリット型のストレージ装置２０で実際に行われた処理を機械学習することによって予測モデル１３が生成される。そして、この予測モデル１３に基づいて、アクセス頻度の高いファイルが予測され、このようなファイルは、自動的にＳＳＤ２１に再配置される。このため、本実施の形態によれば、ハイブリット型のストレージ装置において、管理者の負担を増大させることなく、状況に応じたデータの再配置を実現することができる。
【００４４】
［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４に示すステップＡ１〜Ａ４、及び図５に示すステップＢ１〜Ｂ５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ストレージ管理装置１０とストレージ管理方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、再配置設定部１１、再配置指示部１２、予測モデル作成部１４、及びデータ収集部１６として機能し、処理を行なう。また、本実施の形態では、データ蓄積部１５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よって実現される。
【００４５】
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、再配置設定部１１、再配置指示部１２、予測モデル作成部１４、及びデータ収集部１６のいずれかとして機能しても良い。また、データ蓄積部１５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構築されていても良い。
【００４６】
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、ストレージ管理装置１０を実現するコンピュータについて図６を用いて説明する。図６は、本発明の実施の形態におけるストレージ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。
【００４７】
図６に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-ProgrammableGate Array）を備えていても良い。
【００４８】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３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１１２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１１２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１２０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。
【００４９】
また、記憶装置１１３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１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【００５０】
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【００５１】
また、記録媒体１２０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 DiskRead Only Memory）などの光学記録媒体が挙げられる。
【００５２】
なお、本実施の形態におけるストレージ管理装置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、ストレージ管理装置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。
【００５３】
上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記１２）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
【００５４】
（付記１）
読み込み及び書き込み速度の異なる複数の記憶デバイスを備えたストレージ装置を管理するための装置であって、
前記ストレージ装置に対して行われた、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求を機械学習することによって作成された、予測モデルに基づいて、前記ストレージ装置に格納されているデータ毎に、再配置先となる前記記憶デバイスを設定する、再配置設定部と、
前記ストレージ装置に、設定された前記データ毎の再配置先を指定して、前記データの再配置を指示する、再配置指示部と、
を備えていることを特徴とするストレージ管理装置。
【００５５】
（付記２）
付記１に記載のストレージ管理装置であって、
前記予測モデルを作成する、予測モデル作成部を更に備えている、
ことを特徴とするストレージ管理装置。
【００５６】
（付記３）
付記２に記載のストレージ管理装置であって、
前記ストレージ装置に対して過去に行われた、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求を、要求が行われた際の時刻、曜日、年月日を含む時間情報に関連付けて蓄積する、データ蓄積部を更に、備え、
前記予測モデル作成部が、前記データ蓄積部に蓄積されている、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求と、これらに関連付けられている前記時間情報とを用いて、機械学習を行って、前記予測モデルを作成する、
ことを特徴とするストレージ管理装置。
【００５７】
（付記４）
付記３に記載のストレージ管理装置であって、
前記再配置設定部が、時間情報を、前記予測モデルに適用して、前記ストレージ装置に格納されているデータ毎に、再配置先となる前記記憶デバイスを設定する、
ことを特徴とするストレージ管理装置。
【００５８】
（付記５）
読み込み及び書き込み速度の異なる複数の記憶デバイスを備えたストレージ装置を管理するための方法であって、
（ａ）前記ストレージ装置に対して行われた、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求を機械学習することによって作成された、予測モデルに基づいて、前記ストレージ装置に格納されているデータ毎に、再配置先となる前記記憶デバイスを設定する、ステップと、
（ｂ）前記ストレージ装置に、設定された前記データ毎の再配置先を指定して、前記データの再配置を指示する、ステップと、
を有することを特徴とするストレージ管理方法。
【００５９】
（付記６）
付記５に記載のストレージ管理方法であって、
（ｃ）前記予測モデルを作成する、ステップを更に有する、
ことを特徴とするストレージ管理方法。
【００６０】
（付記７）
付記６に記載のストレージ管理方法であって、
（ｄ）前記ストレージ装置に対して過去に行われた、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求を、要求が行われた際の時刻、曜日、年月日を含む時間情報に関連付けて蓄積する、ステップを更に、有し、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記（ｄ）のステップで蓄積された、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求と、これらに関連付けられている前記時間情報とを用いて、機械学習を行って、前記予測モデルを作成する、
ことを特徴とするストレージ管理方法。
【００６１】
（付記８）
付記７に記載のストレージ管理方法であって、
前記（ａ）のステップにおいて、時間情報を、前記予測モデルに適用して、前記ストレージ装置に格納されているデータ毎に、再配置先となる前記記憶デバイスを設定する、
ことを特徴とするストレージ管理方法。
【００６２】
（付記９）
コンピュータによって、読み込み及び書き込み速度の異なる複数の記憶デバイスを備えたストレージ装置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）前記ストレージ装置に対して行われた、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求を機械学習することによって作成された、予測モデルに基づいて、前記ストレージ装置に格納されているデータ毎に、再配置先となる前記記憶デバイスを設定する、ステップと、
（ｂ）前記ストレージ装置に、設定された前記データ毎の再配置先を指定して、前記データの再配置を指示する、ステップと、
を実行させるプログラム。
【００６３】
（付記１０）
付記９に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｃ）前記予測モデルを作成する、ステップを更に実行させる、
ことを特徴とするプログラム。
【００６４】
（付記１１）
付記１０に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｄ）前記ストレージ装置に対して過去に行われた、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求を、要求が行われた際の時刻、曜日、年月日を含む時間情報に関連付けて蓄積する、ステップを更に、実行させ、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記（ｄ）のステップで蓄積された、データ読み取り要求及びデータ書き込み要求と、これらに関連付けられている前記時間情報とを用いて、機械学習を行って、前記予測モデルを作成する、
ことを特徴とするプログラム。
【００６５】
（付記１２）
付記１１に記載のプログラムであって、
前記（ａ）のステップにおいて、時間情報を、前記予測モデルに適用して、前記ストレージ装置に格納されているデータ毎に、再配置先となる前記記憶デバイスを設定する、
ことを特徴とするプログラム。
【産業上の利用可能性】
【００６６】
以上のように、本発明によれば、ハイブリット型のストレージ装置において、管理者の負担を増大させることなく、状況に応じたデータの再配置を実現することができる。本発明は、ハイブリット型のストレージ装置を利用するコンピュータシステムに有用である。
【符号の説明】
【００６７】
１０  ストレージ管理装置
１１  再配置設定部
１２  再配置指示部
１３  予測モデル
１４  予測モデル作成部
１５  データ蓄積部
１６  データ収集部
２０  ストレージ装置
３０  サーバ装置
４０  クライアント端末
５０  ネットワーク
１００  コンピュータシステム
１１０  コンピュータ
１１１  ＣＰＵ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  入力機器
１１９  ディスプレイ装置
１２０  記録媒体
１２１  バス
【図１】
2019125322.tif 000003
【図２】
2019125322.tif 000004
【図３】
2019125322.tif 000005
【図４】
2019125322.tif 000006
【図５】
2019125322.tif 000007
【図６】
2019125322.tif 000008