(57)【要約】【課題】仮想化基盤における問題を事前に検出して障害発生を防止する情報システムを提供する。【解決手段】管理サーバは仮想化基盤の健全性を判断する健全性項目マスタデータを格納し、仮想化基盤の規模量で健全性判定項目及び評価基準を健全性項目マスタデータから抽出して基準データを生成し、基準データと仮想サーバの構成データとを比較して健全性を判定する。【選択図】図１
2015069449.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の物理サーバと管理サーバと複数のユーザ端末を備える情報システムであって、
前記物理サーバに仮想サーバを動作させ、前記ユーザ端末で使用する仮想マシンが動作する仮想化基盤を仮想サーバ上に構築して、
前記管理サーバは、
装置全体を制御するＣＰＵと、収集データや分析結果を一時的に格納するメモリ部と、収集データや分析結果を記憶する記憶デバイス部とを備え、
前記メモリ部ないし前記記憶デバイス部に仮想化基盤の健全性を判断する健全性項目マスタデータと、複数回の健全性評価結果を特定パターンに分類するパターンマスタデータと、前記特定パターンで構成データの収集回数を増減させるパターンデータが格納され、
前記管理サーバのＣＰＵは、
前記仮想サーバ各々から構成データを収集し、
前記収集した構成データより前記仮想化基盤の規模を算出し、前記算出された規模で健全性を判定する項目及びその評価基準を前記健全性項目マスタデータから抽出して基準データを生成し、
前記基準データと前記仮想サーバの構成データとを比較して健全性を判定する
ことを特徴とする情報システム。
【請求項２】
請求項１記載の情報システムであって、前記健全性項目マスタデータは、健全性を判断する項目と各項目における評価基準に加え、使用許容期間、優先度、重要度及び発生リスクを有する
ことを特徴とする情報システム。
【請求項３】
請求項２記載の情報システムであって、前記基準データは、健全性を判断する項目と各項目における評価基準、単位時間当たりの構成データ収集回数及び単位時間当たりの構成データ収集回数の上限で構成される
ことを特徴とする情報システム。
【請求項４】
請求項３記載の情報システムであって、前記健全性の判定で、評価基準を満足し使用許容期間以内である項目を健全と、それ以外を不健全と判定して、判定した項目毎に判定結果と前記優先度及び前記重要度から健全性の評価値を算出する
ことを特徴とする情報システム。
【請求項５】
請求項４記載の情報システムであって、構成データの収集毎に算出した健全性の評価値から健全性の度合いの傾向を生成して発生リスク内容を特定する
ことを特徴とする情報システム。
【請求項６】
請求項５記載の情報システムであって、健全性の判定結果の傾向で構成データの収集回数を増減させることを特徴とする情報システム。
【請求項７】
請求項３記載の情報システムであって、前記健全性の判定結果で前記健全性項目マスタデータの内容を更新することを特徴とする情報システム。
【請求項８】
請求項５記載の情報システムであって、前記情報システムは、更に保守センタ用管理サーバを有する保守センタと、前記物理サーバと前記仮想サーバとを組み合わせて前記仮想化基盤とは別の仮想化基盤を１つ以上構成し、構成された仮想化基盤それぞれから構成データ、健全性評価結果、発生リスクを前記保守センタ用管理サーバが取得する
ことを特徴とする情報システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の物理サーバ上に仮想化基盤を構築し複数のユーザでシステムを使用する環境下の障害発生を未然に防止するために、システム構成の健全性をチェックする情報システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、企業で増え続けるサーバの台数削減や稼働率が低いサーバの統合など、サーバ運用を効率化する切り札として仮想化が注目され、このコンピュータシステムの仮想化技術の発展と企業におけるＩＴシステムに対する経営理念がシステム所有だけでなくシステム利用も必要としている。
【０００３】
このような社会変化に伴って、コンピュータリソースを必要に応じて必要なだけ利用する仮想化ホスティングサービスやパブリッククラウドサービス等の利用が増加している。なお、パブリッククラウドサービスとは、クラウドコンピューティングによって運用されるサービスのうち、一般利用者を対象に提供されるクラウドサービスのことである。このパブリッククラウドは、多種多様な企業や組織、あるいは個人といった、不特定多数の利用者を対象に広く提供されている。
【０００４】
それに対し、企業が自社内でクラウドコンピューティングのシステムを構築し、企業内の部門やグループ会社などに対してクラウドサービスを提供する形態をプライベートクラウドという。これは、また、自社に専用の仮想化基盤のサーバを用意し、従来のユーザ端末や管理サーバ、ストレージ装置などの物理装置と組み合わせて運用するものである。
【０００５】
前述の仮想化技術を利用した環境では、仮想サーバに対するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ
Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、メモリ、ディスクといったリソースを柔軟に変更することや、負荷に応じてサーバ台数を増減させるといったことが可能である。企業では、これらの技術を利用して、サーバ負荷状況に合わせリソースを効率よく利用することで、ＩＴシステムに対するコスト削減を図っている。
【０００６】
前述のＩＴシステムは、３６５日２４時間に亘り、正常な稼働が求められる。その正常稼働を判断する尺度に健全性がある。その健全性の度合い（健全度）により障害発生を未然に防止する技術として、特許文献１記載のものがある。この技術は、複数のノードをネットワーク上に配置して処理を行う分散サーバシステムにおいて、各ノードの利用状態の推定を行う装置に関するものである。
【０００７】
具体的には、複数のノードを有する分散サーバシステムにおいて、各ノードの駆動状態を管理する管理ノードを備え、管理ノードは、各ノードの駆動状態を複数のパラメータとして定期的に受信するノードパラメータ受信部と、各ノードパラメータから所定式に基づいて健全度を算出するノード健全度判定部と、算出した健全度を履歴情報として記録する健全度履歴管理部と、算出した現在の健全度と健全度履歴によりノード状態を判定するノード状態判定部を備えることで状態推定装置を構成するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】日本公開特許２０１２−８９３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１記載の従来技術では、分散ファイルシステムを構成する物理サーバでの物理リソース（負荷、ファン回転数、電源、ＨＤＤ容量など）での健全度については言及されているが、仮想化環境での仮想サーバ追加、仮想化機能の追加等による健全性の判断及び発生する可能があるリスクに対しては言及されていない。そのため、背景技術で説明したプライベートクラウドやパブリッククラウドにおける仮想化基盤における問題を事前に検出して障害発生を防止することができなかった。
【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、本発明の情報システムでは、情報システムが複数の物理サーバと管理サーバと複数のユーザ端末を備え、物理サーバに仮想サーバを動作させユーザ端末で使用する仮想マシンが動作する仮想化基盤を仮想サーバ上に構築して、管理サーバは装置全体を制御するＣＰＵと、収集データや分析結果を一時的に格納するメモリ部と、収集データや分析結果を記憶する記憶デバイス部とを備え、メモリ部ないし記憶デバイス部に仮想化基盤の健全性を判断する健全性項目マスタデータと、複数回の健全性評価結果を特定パターンに分類するパターンマスタデータと、特定パターンで構成データの収集頻度を増減させるパターンデータが格納され、管理サーバのＣＰＵは仮想サーバ各々から構成データを収集し、収集した構成データより仮想化基盤の規模を算出し、算出規模で健全性を判定する項目及びその評価基準を健全性項目マスタデータから抽出して基準データを生成し、基準データと仮想サーバの構成データとを比較して健全性を判定する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の情報システムでは、仮想化基盤を構成するシステムの規模から健全性をチェックする項目を抽出し、その項目で所定回数のチェックを実施し、その結果の傾向から発生すると考えられるリスクを特定できる。そのため、障害発生を未然に防止できるので、仮想化基盤の信頼性及び可用性を向上できる。前述以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本発明の概要を示す図である。
【図２】図２は、本発明を適用した情報システムの全体構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、物理サーバの内部構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、ユーザ端末の内部構成を示すブロック図である。
【図５】図５は、構成データの構成例を示す図である。
【図６】図６は、健全性項目マスタデータの構成例を示す図である。
【図７】図７は、基準データの構成例を示す図である。
【図８】図８は、第１の分析結果データ（分析結果１）の構成例を示す図である。
【図９】図９は、健全性トレンドデータの構成例を示す図である。
【図１０】図１０は、第２の分析結果データ（分析結果２）の構成例を示す図である。
【図１１】図１１は、構成チェック結果の傾向を分類するためのパターンマスタデータの構成例を示す図である。
【図１２】図１２は、適合したパターンデータでの構成データ収集頻度の増減を決定するパターンデータの構成例を示す図である。
【図１３】図１３は、仮想化基盤の健全性チェックの全体処理を示すフローチャート図である。
【図１４】図１４は、構成データの収集処理を示すフローチャート図である。
【図１５】図１５は、構成データの分析処理を示すフローチャート図である。
【図１６】図１６は、構成データの比較処理を示すフローチャート図である。
【図１７】図１７は、健全性の判定処理を示すフローチャート図である。
【図１８】図１８は、健全性項目・チェック頻度更新処理を示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明する。なお、以下の説明では、「管理テーブル」等の表現にて各種情報を説明することがあるが、各種情報は、テーブル以外のデータ構造で表現されていてもよい。また、データ構造に依存しないことを示すために「管理テーブル」を「管理情報」と呼ぶことができる。
【００１４】
また、「プログラム」を主語として処理を説明する場合がある。そのプログラムは、プロセッサ、例えば、ＭＰ（Ｍｉｃｒｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）やＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）によって実行されるもので、定められた処理をするものである。なお、適宜に記憶資源（例えば、メモリ）及び通信インタフェース装置（例えば、通信ポート）を用いながら行うため、処理の主語がプロセッサとされてもよい。プロセッサは、ＣＰＵの他に専用ハードウェアを有していても良い。コンピュータプログラムは、プログラムソースから各コンピュータにインストールされても良い。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバ又は記憶メディアなどで提供されるものであっても良い。
【００１５】
また、各要素、例えば、コントローラは番号などで識別可能であるが、識別可能な情報であれば、名前など他種の識別情報が用いられても良い。本発明の図及び説明において同一部分には同一符号を付与しているが、本発明が本実施例に制限されることは無く、本発明の思想に合致するあらゆる応用例が本発明の技術的範囲に含まれる。また、特に限定しない限り、各構成要素は複数でも単数でも構わない。
【００１６】
＜発明概要＞
図１は、本発明の概要を示す図である。本発明では、仮想化基盤の健全性を迅速に把握して障害発生リスクを低減するために、管理サーバ１６が仮想サーバ１２の構成データを収集し、収集した構成データを分析・比較処理を実行して健全性を判定するものである。更に、判定された健全性で構成データの収集頻度を更新して健全性の悪化を迅速に把握するものである。そこで、管理サーバ１６は、下記（ａ１）から（ａ５）の処理を実行する。
【００１７】
（ａ１）構成データ収集（Ｓ１０１）：各仮想サーバの構成データを収集し、差分データを構成データＤＢ２１に格納。
（ａ２）構成データ分析（Ｓ１０２）：構成データから規模量（仮想化基盤を構成する仮想サーバの規模（例えば、台数、仮想ＣＰＵ数／周波数、仮想メモリ／ストレージ容量））を算出し、対応する健全性チェック項目を抽出し取得。
（ａ３）構成データ比較（Ｓ１０３）：チェック項目を元に構成チェック処理を実施（使用許容期間、優先度、重要度で健全度（評価値）を算出）。
（ａ４）健全性判定（Ｓ１０４）：チェック項目を元に健全性の判定を実施。過去に算出した健全度（評価値）と新規に算出した健全度（評価値）で健全度の傾向を把握する。そして、発生するリスクをシステム管理者や保守センタに通知。
（ａ５）健全性項目＆チェック頻度更新（Ｓ１０５）：構成チェック処理での分析結果を基に、健全性チェック項目や重要度等の更新（追加、修正、削除）を実施。また、前述の傾向から収集頻度を更新。
【００１８】
以下、概要の詳細を説明する。処理の主体を管理サーバ１６とするが、管理サーバ１６のＣＰＵ（図示せず）でもよいし、ＣＰＵ上で動作するプログラム、例えば仮想環境監視プログラムなど仮想環境を監視・管理するプログラムでもよい。
【００１９】
管理サーバ１６は、仮想サーバのグループで、新規に仮想サーバ（例えば、仮想サーバ１１  １２ａ）が追加されたか、仮想サーバ１２上で動作する機能（例えば、図１では“Ａｕｔｏ  Ｄｅｐｌｏｙ機能”が追加されたかを判断するため、定期的に仮想サーバ構成と仮想サーバ上の機能構成（この構成情報と機能情報を合わせて構成データと呼ぶ）を収集する。その処理がＳ１０１で、管理サーバ１６は収集した構成データ５０を構成データＤＢ２１に保存を行う。この保存では、取集した構成データ５０全て収集日時とともに保存してもよいが、本実施例では、管理サーバ１６の効率的な記憶領域使用のため前回収集した構成データとの差分部分のデータのみを世代管理（世代番号及び収集日時）する。例えば、前回収集した構成データが“第４世代”であれば、今回収集した構成データの差分データは“第５世代”となる。
【００２０】
次に、処理Ｓ１０２で、処理Ｓ１０１で収集した構成データを直接または構成データＤＢ２１に保存した第５世代までの差分データから今回の構成データを構築して、その構成データを取得する。取得した構成データから仮想化基盤を構成する仮想サーバの規模、例えば、動作仮想サーバ台数、仮想ＣＰＵ数／周波数、仮想メモリ／ストレージ容量などから規模量を算出する。例えば、仮想化基盤で動作している仮想サーバが１０台以下であれば“小規模”、１１台以上３０台以下は“中規模”、３１台以上は“大規模”と分類する。
【００２１】
図１では、仮想サーバ数は最初１０台（仮想サーバ１から仮想サーバ１０まで）であったので“小規模”と管理サーバ１６は判断し識別している。仮想サーバ１１  １２ａが追加されたことにより、仮想化基盤の規模量は“小規模”から“中規模”に変わり、管理サーバ１６は“中規模”と識別する。管理サーバ１６は、この規模量（“中規模”）を用いて健全性チェック項目（または基準データとも呼ぶ）を健全性項目マスタデータＤＢ２２から抽出し取得する。健全性項目マスタデータＤＢ２２は、後述する健全性を評価する上での基準となる構成データの評価項目と評価基準を保持するものである。
【００２２】
次に、処理Ｓ１０３で管理サーバ１６は、処理Ｓ１０２で抽出した健全性チェック項目を取得する。管理サーバ１６は、取得した健全性チェック項目とＳ１０１で取得した構成データ５０とを比較してチェックする構成チェック処理を各仮想サーバに対し実施する。そして、管理サーバ１６は、Ｓ１０３で実施した各仮想サーバでの比較結果（または分析結果と呼ぶが、以降分析結果とする）を分析結果データＤＢ２３に格納する。この分析結果データＤＢ２３には、各仮想サーバの過去の分析結果（評価項目と項目毎の評価結果及び評価結果を数値化した評価値、世代情報など）を保持する。
【００２３】
次に、処理Ｓ１０４で、管理サーバ１６は分析結果を分析結果データＤＢ２３から取得するか、または処理Ｓ１０３から直接取得して、仮想サーバ毎または仮想化基盤全体の健全性判定を行う。具体的には、管理サーバ１６は、分析結果での評価結果と評価値により健全性の度合い（健全度）を求め、健全性トレンドデータ（健全性の傾向）を生成する。そして、健全性トレンドデータと評価項目毎の評価結果及び評価値により、起こり得るリスク内容（性能劣化、データバックアップ不可、記憶容量増大など）を特定する。その特定されたリスクに対する対応策を分析結果データＤＢ２３から取得する。そして、前述の健全性の度合い及びその傾向と共に、システム管理者へ報告する。
【００２４】
このようにして、管理サーバ１６は、現時点での仮想サーバ毎の健全性を把握できる。また、各仮想サーバの分析結果を総合的に解析（各仮想サーバの評価値の累積値での健全性の評価、統計分析による改善を要する仮想サーバの特定と、改善の優先順位付けなど）することで、仮想化基盤全体の健全性も把握できる。
【００２５】
更に、管理サーバ１６は、各仮想サーバにおける世代別の評価値で健全性トレンドを求めることで、仮想サーバ自身及び仮想化基盤全体の健全性がどのようになっているのか、どのように推移していくのかを把握できる。また、管理サーバ１６は、各仮想サーバの評価項目毎の評価値で健全性トレンドデータ（健全性の傾向）を生成することで、どの仮想サーバのどの評価項目が仮想化基盤の健全性に影響を与えているかを判断できる。
【００２６】
例えば、評価値が下がる傾向であれば仮想サーバを含めた仮想化基盤の健全性が悪化していると判断できるし、また、評価値が上がる傾向であれば悪化していた健全性が改善されていると判断できる。加えて、高い評価値が継続すれば、仮想化基盤は高健全性を維持していると判断できるし、また、評価値が高低と振動していれば、仮想化基盤全体が不安定と判断でき、その要因となっている仮想サーバを仮想サーバ毎の評価値の傾向で特定できる。
【００２７】
また、管理サーバ１６は健全性や起こり得るリスク内容、対応策をシステム管理者や保守センタ６へ報告することができる。なお、以上の健全性の判定結果は、構成データ収集の世代毎に分類され、管理サーバ１６によりパターンマスタデータＤＢ２４に格納される。
【００２８】
最後に、管理サーバ１６は、処理Ｓ１０５で、分析結果をもとに、評価項目や重要度、構成データの収集頻度等を更新する。例えば、前回（第４世代）の構成データには、Ａｕｔｏ  Ｄｅｐｌｏｙ機能はなく、今回（第５世代）で新規追加となった場合、評価項目を追加し次回以降の健全性判断を行う必要がある。そこで、管理サーバ１６は、健全性項目マスタデータＤＢ２２の内容を更新する。機能が削除された場合や仮想サーバが追加された場合も同様に管理サーバ１６は、健全性項目マスタデータＤＢ２２の内容を更新する。
【００２９】
また、過去数世代での分析結果より、所定期間（例えば、１日）当たりの構成データ収集回数（収集頻度）を変動させる。すなわち、分析結果における評価結果、ＯＫまたはＮＧの連続回数や所定期間のＯＫ回数で収集回数を増減させ、収集頻度を変える。例えば、現在１回／日の収集頻度の時、評価結果でＮＧが３回以上連続した場合は１日当たりの収集回数を１回増やし２回／日とし、短い期間で健全性を判断し不具合の発生リスクの低減、リスク要因の早期抽出を図る。そのため、分析結果を解析し管理サーバ１６は、評価項目や重要度、構成データの収集頻度等を更新し、その更新結果を健全性項目マスタデータＤＢ２２に格納する。
【００３０】
以上のように、仮想化基盤の健全性を迅速に把握して障害発生リスクを低減するために、管理サーバ１６が仮想サーバ１２の構成データを収集し、収集した構成データを分析・比較処理を実行して健全性を判定できる。また、判定された健全性で構成データの収集頻度を更新して健全性の悪化を迅速に把握することができる。更に、発生すると考えられるリスクに対する対応策をシステム管理者に提示できる。これにより、仮想化基盤全体の安定的な運用と効率的な管理が可能となる。
【００３１】
＜全体構成＞
図２は、本発明を適用した情報システムの全体構成を示すブロック図である。情報システムは、データセンタ１、３、４，５とネットワーク７を介し接続される保守センタ６を備える。
【００３２】
データセンタ１は、２つ以上の物理サーバ１１、２つ以上の仮想サーバ１２、複数の仮想マシン（以下、ＶＭ）１４を有するＶＭグループ１３、共有ストレージ１５、管理サーバ１６、ユーザ端末１７を備え、各装置はネットワーク１８ａ及びネットワーク１８ｂを介して相互に接続される。
【００３３】
仮想サーバ１２は、１つの物理サーバ１１上で動作してもよいし、２つの物理サーバ１１を共有して動作してもよいし、また、１つの物理サーバ１１を２つの仮想サーバ１２で共有して動作してもよい。仮想サーバ１２上で、ゲストＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）とゲストＯＳ上で動作するＡＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍ）を有するＶＭ１３が複数動作する。ユーザ端末１７がこのＶＭ１３を使用して所定の作業実行やサービスの提供を受ける。
【００３４】
仮想サーバ１２には、各種の仮想化機能がインストールされ、例えば、図１の仮想／物理サーバ１２ｂで示すようにゲストＯＳの性能最適化やゲストＯＳと仮想サーバとの連携が必要な機能の実現と管理の効率化を実現するための仮想化ツールプログラム、ＶＭや仮想サーバに対し運用・管理の自動化、物理リソースの最適化、高可用性、全体管理の一元化という機能を提供する仮想データセンタ管理などの各種プログラムを有する。
【００３５】
共有ストレージ１５は、ネットワーク１８ａを介して物理サーバ１１と接続し、物理サーバ１１ないし仮想サーバ１２、ＶＭ１４で共有して使用される。ユーザは、ユーザ端末１７から前述の仮想データセンタ管理を用いて、物理サーバ１１及び共有ストレージ１５の物理リソース上に構築された仮想サーバ１２及びＶＭ群１３の仮想化基盤を利用する。
【００３６】
管理サーバ１６は、前述の物理リソースである物理サーバ１１及び共有ストレージ１５の稼働状態と仮想化基盤の利用状況や健全性を監視するサーバである。管理サーバは、各データセンタに設けてもよいし、図１のように各データセンタの管理サーバ１６を総合的に管理する管理サーバ６１を保守センタ６に設けて各データセンタの運用状況を監視・管理し障害発生時にリモートで障害を解消するようにしてもよい。
【００３７】
＜内部構成＞
図３は、物理サーバの内部構成を示すブロック図である。物理サーバ１１は、ＣＰＵ１１１、メモリ１１２、記憶部１１３、入力部１１４、出力部１１５、表示部１１６、通信部１１７を備える。管理サーバ１６や保守センタ６の管理サーバ６１も物理サーバ１１と同様の内部構成を有する。
【００３８】
ＣＰＵ１１１は、物理サーバ１１全体を制御するプロセッサである。メモリ１１２は、各種プログラム及び後述する各種データなどを一時的に記憶するデバイスである。記憶部１１３は、各種プログラム及び後述する各種データなどを恒久的に記憶するデバイスである。入力部１１４は、入力を受け付けるデバイスで、例えば、キーボードである。出力部１１５は、情報やデータを出力するデバイスで、例えば、スピーカやプリンタである。表示部１１６は、情報やデータを表示するデバイスで、例えば、液晶ディスプレイである。通信部１１７は、ネットワークを介し物理サーバ１１と他の装置とを接続するデバイスである。以上の構成要素は内部バスで相互に接続される。
【００３９】
また、共有ストレージ１５も物理サーバ１１と同様の構成であるが、点線部分で表記した入力部１１４、出力部１１５、表示部１１６は必ずしも備える必要はなく、それら構成要素が接続できるインタフェースのみを設けるだけでもよい。
【００４０】
図４は、ユーザ端末の内部構成を示すブロック図である。ユーザ端末１７は、ＣＰＵ１７１、メモリ１７２、記憶部１７３、入力部１７４、出力部１７５、表示部１７６、通信部１７７を備える。
【００４１】
ＣＰＵ１７１は、ユーザ端末１７全体を制御するプロセッサである。メモリ１７２は、各種プログラム及び後述する各種データなどを一時的に記憶するデバイスである。記憶部１７３は、各種プログラム及び後述する各種データなどを恒久的に記憶するデバイスである。入力部１７４は、入力を受け付けるデバイスで、例えば、キーボードである。出力部１７５は、情報やデータを出力するデバイスで、例えば、スピーカやプリンタである。  表示部１７６は、情報やデータを表示するデバイスで、例えば、液晶ディスプレイである。通信部１７７は、ネットワークを介しユーザ端末１７と管理サーバ１６や他の装置とを接続するデバイスである。以上の構成要素は内部バスで相互に接続される。
【００４２】
メモリ１７２には、ＯＳ提供会社の各種ＯＳと各ＯＳ上で動作する各種ＡＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍ）が格納される。前述の各種ＯＳが、仮想化基盤でゲストＯＳとして仮想サーバ上で動作できる。
【００４３】
＜構成データ＞
図５は、構成データの構成例を示す図である。管理サーバ１６は、各仮想サーバから構成データを収集し、収集した構成データ群より、仮想化基盤の規模量を算出する。例えば、仮想化基盤で動作している仮想サーバが１０台以下であれば“小規模”、１１台以上３０台以下は“中規模”、３１台以上は“大規模”と分類する。構成データ５０は、ホスト名５０１、評価項目５０２、評価項目５０２の状態５０３、世代５０４、構成データの取得日時５０５で構成する。
【００４４】
ホスト名５０１は、仮想サーバを一意に識別するための情報である。評価項目５０２は、健全性を評価する項目で、仮想サーバ毎ないしは仮想化基盤全体で定義される項目で、仮想サーバの機能や仮想化基盤の構成の変更に従い、項目のエントリの追加・削除、項目内容の変更が行われる。
【００４５】
状態５０３は、収集した時点での評価項目５０２に対する状態を示すものである。世代５０４は、構成データ５０を取得した回数を世代として管理するものである。なお、一世代前の構成データと現世代の構成データとの差分を取得した世代の差分データとして、前述の構成データＤＢ２１に格納する。また、構成データＤＢ２１または共有ストレージ１５に十分な記憶領域を有するのであれば、差分データではなく世代毎の構成データ全てを格納してもよい。構成データの取得日時５０５は、構成データを収集し取得した日時を一意に識別するための情報である。
【００４６】
図５の例では、ホスト名５０１が“仮想サーバ０１”の仮想サーバが、評価項目５０２が“仮想化ツール”から“分散仮想スイッチ”までの項目の状態と、取得世代５０４及び取得日時５０５と共に管理サーバ１６が取得する。そして、管理サーバ１６は、一世代前の構成データと比較し差分を検出してその差分データを構成データＤＢ２１に格納する。
【００４７】
＜健全性項目マスタデータ＞
図６は、健全性項目マスタデータの構成例を示す図である。管理サーバ１６は、算出された規模より健全性チェック項目を抽出し、評価基準（推奨値）と共に基準データを生成する。健全性項目マスタデータ６０は、評価項目６０１、評価基準（推奨値）６０２、使用許容期間（日）６０３、優先度６０４、重要度６０５、規模６０６、起こり得るリスク内容（以下、リスク内容）６０７で構成する。
【００４８】
評価項目６０１は、健全性を評価する項目を示す。この評価項目６０１は、仮想サーバ１２毎に、または仮想化基盤全体で１つ設ける。評価基準（推奨値）６０２は、仮想サーバ１２ないしは仮想化基盤全体のあるべき姿を示す基準である。この評価基準と取得した構成データを比較して健全性の目安を判定するものである。使用許容期間（日）６０３は、評価基準６０２を満足しなくとも許される期間を示す。この使用許容期間（日）６０３を超えて評価項目に示す機能の使用や構成の維持継続を行うと後述するリスクが発生する。
【００４９】
優先度６０４は、健全でない評価項目において、どの項目を優先して改善していくかの順番を示す項目で、“高”、“中”、“小”の３分類とし、それぞれの分類に対し５段階（１点から５点）の点数付けがされ、分類の後の括弧内にその点数（評価点）が表記されている。例えば、評価項目６０１が“仮想化ツール”では、優先度６０４が“高（５）”なので、分類が“高”で点数が“５点”を意味する。同様に、“配置”では、優先度６０４が“中（３）”なので、分類が“中”で点数が“３点”を意味する。
【００５０】
重要度６０５は、健全性の項目で重要性の度合いを示すもので、“高”、“中”、“小”の３分類とし、それぞれの分類に対し１０段階（１点から１０点）の点数付け（評価点）がされ、分類の後の括弧内にその点数が表記されている。例えば、評価項目６０１が“仮想化ツール”では優先度６０４が“高（１０）”ではあるので、分類が“高”、点数が“１０点”を意味する。同様に、“配置”では優先度６０４が“中（５）”であるので、分類が“中”、点数が“５点”を意味する。
【００５１】
規模６０６は、算出された規模量で評価項目６０１を選択する場合の条件が設定するもので、“共通”は規模量に関係なく評価項目６０１が選択されることを意味し、“中規模”は仮想サーバ１２が１１台以上３０台以下の規模で、“大規模”は仮想サーバ１２が３１台以上の規模を示す。
【００５２】
リスク内容６０７は、各評価項目で健全でない場合（評価基準６０２が満足しない、使用許容期間（日）６０３が超過している等）に発生すると考えられるリスク内容を示すものである。例えば、評価項目６０１が“仮想化ツール”では、パフォーマンス劣化（処理＆応答性能の劣化）が起こり得るリスク内容である。“ＳｎａｐＳｈｏｔ”では、バックアック不可ないしディスク使用容量の増加のリスクが発生する可能性がある。
【００５３】
＜基準データ＞
図７は、基準データの構成例を示す図である。基準データは、収集した構成データと比較して各仮想サーバ及び仮想化基盤全体の健全性をチェックするためのデータである。基準データ７０は、ホスト名７０１、評価項目７０２、評価基準７０３、所定期間（一日当たり）の収集頻度上限（回／日）７０４、収集頻度（回／日）７０５で構成する。ホスト名７０１は構成データ５０のホスト名５０１と、評価項目７０２及び評価基準７０３は健全性項目マスタデータ６０の構成データの評価項目６０１及び評価基準６０２と同じであるので説明を省く。
【００５４】
収集頻度上限（回／日）７０４は、構成データの１日当たりの収集回数の上限であり、この上限を設けることで構成データ収集処理による仮想化基盤全体のパフォーマンス劣化を防止する。また、収集頻度（回／日）７０５は、評価結果の分類結果で回数が増減されるものである。増減等の詳細については後述する。
【００５５】
＜分析結果＞
図８は、第１の分析結果データ（分析結果１）の構成例を示す図である。分析結果１  ８０は、構成データ５０と基準データ７０とを比較して分析した結果を纏めたものである。分析結果１  ８０は、ホスト名８０１、評価項目８０２、状態８０３、設定期間（日）８０４、評価結果８０５、評価値８０６、分析番号（世代）８０７、分析日時８０８で構成する。ホスト名８０１／評価項目８０２／状態８０３は、構成データ５０のホスト名５０１／評価項目５０２／状態５０３と同じであるので説明を省く。
【００５６】
設定期間（日）８０４は、設定項目８０２の機能や構成が設定されて使用されている期間を表す。例えば、評価項目８０２が“ＳｎａｐＳｈｏｐ”であれば、状態８０３が“有”で、設定期間（日）８０４が“１６日”となっている。ちなみに、基準データ７０での評価項目７０２が“ＳｎａｐＳｈｏｐ”の評価基準７０３は“無”で、“有”の場合でも使用許容期間（日）６０３は最大１４日である。
【００５７】
評価結果８０５、評価項目８０２毎の健全性を評価した結果が格納される。例えば、評価項目８０２が“仮想化ツール”であれば、状態８０３が“最新”で、設定期間（日）８０４が“−”となっている。ちなみに、基準データ７０での評価項目７０２が“仮想化ツール”の評価基準（推奨基準）７０３は“最新”であるので、分析結果１  ８０の評価結果８０５は、“○”（適合／健全）となる。
【００５８】
また、評価項目８０２が“ＳｎａｐＳｈｏｐ”であれば、状態８０３が“有”で、設定期間（日）８０４が“１６日”となっている。ちなみに、基準データ７０での評価項目７０２が“ＳｎａｐＳｈｏｐ”の評価基準７０３は“無”で、“有”の場合でも使用許容期間（日）６０３は最大１４日である。状態８０３も不適合で、設定期間（日）８０４も超過しているので、分析結果１  ８０の評価結果８０５は、“×”（不適合／不健全）となる。
【００５９】
一方、評価項目８０２が“ＤＶＤ  Ｍｏｕｎｔ”であれば、状態８０３が“有”で、設定期間（日）８０４が“７日”となっている。ちなみに、基準データ７０での評価項目７０２が“ＤＶＤ  Ｍｏｕｎｔ”の評価基準７０３は“無”で、“有”の場合でも使用許容期間（日）は最大１４日である。そのため、状態８０３は不適合であっても、設定期間（日）８０４が使用許容期間内なので、分析結果１  ８０の評価結果８０５は、“○”（適合／健全）となる。また、管理サーバ１６は、設定期間（日）８０４が使用許容期間（日）６０３の半分以下の期間であれば、使用状況メッセージを、半分以上で上限以下の場合は注意喚起メッセージを、超えている場合は改善指示ないし緊急警告メッセージを表示部１１６に表示してシステム管理者へ通報することで、障害発生リスクを示すことができる。
【００６０】
評価値８０６は、各評価項目８０２における優先度６０４での評価点と重要度６０５での評価点を乗算して、その算出結果を評価結果８０５が“○”の場合はプラス（＋）、“×”の場合はマイナス（−）とするものである。例えば、評価項目８０２が“仮想化ツール”であれば、優先度６０４が“高（５）、重要度６０５が“高（１０）、評価結果８０５が“○”なので最終算出結果は＋５０となる。また、評価項目８０２が“ＳｎａｐＳｈｏｐ”であれば、４＊９＊（−１）＝−３６と、評価項目８０２が“ＤＶＤ  Ｍｏｕｎｔ”であれば、４＊８＊（＋１）＝＋３２と算出できる。
【００６１】
各評価項目での評価値を加算した累積値が、ホスト名８０１が“仮想サーバ０１”である仮想サーバでの評価値である。また、各仮想サーバでの評価値を加算し累積した値を仮想化基盤全体の評価値としてもよい。
【００６２】
分析番号（世代）８０７は、構成データ５０と基準データ７０と比較し分析した結果を管理する番号で、構成データの世代番号５０４と同じである。分析日時８０８は、上記分析を実行した日時を管理するものである。
【００６３】
以上の分析結果は、構成データを収集する度に管理サーバ１６で算出され、分析結果データＤＢ２３に格納される。
【００６４】
図９は、健全性トレンドデータの構成例を示す図である。健全性トレンドデータ９０は、各仮想サーバの健全性のトレンドないしは仮想化基盤全体の健全性のトレンドを示し、この健全性トレンドデータで管理サーバ１６は、仮想サーバ及び仮想化基盤全体の健全性がどのようになっているのか、どのように推移していくのかを把握する。また、管理サーバ１６は、各仮想サーバの評価項目毎の評価値で生成した健全性トレンド（健全性の傾向）を求めることで、どの仮想サーバのどの評価項目が健全性に影響を与えているかを判断できる。
【００６５】
健全性トレンドデータ９０は、分析番号（世代）９０１と、各世代での評価値９０２で構成する。分析番号（世代）９０１は、分析を実行した順番を表すもので、世代管理されている。各世代での評価値９０２は、図８で説明した１台の仮想サーバにおいて、各評価項目での評価値を加算し累積した値で、世代毎に算出された累積評価値が格納される。
【００６６】
この健全性トレンドデータ９０は、仮想サーバ１２毎に設けて各仮想サーバ１２による仮想化基盤に与える影響を把握する。また、分析番号（世代）９０１毎に仮想サーバ１２の累積評価値を合計して、仮想化基盤全体の健全性の傾向を把握してもよい。
【００６７】
図１０は、第２の分析結果データ（分析結果２）の構成例を示す図である。分析結果２  １００は、構成データ５０と基準データ７０とを比較し分析した世代毎の分析結果を纏めたものである。分析結果２  １００は、ホスト名１００１、評価項目１００２、結果１  １００３から結果５  １００７と適合パターン１００８で構成する。ホスト名１００１及び評価項目１００２は、分析結果１  ８０のホスト名８０１及び評価項目８０２と同じであるので説明を省く。
【００６８】
結果１  １００３から結果５  １００７は、各世代での分析結果であり、結果１  １００３が第１世代での分析結果、結果２  １００４が第２世代での分析結果、結果３  １００５が第３世代での分析結果、結果４  １００６が第４世代での分析結果、結果５  １００７が第５世代（最新世代）での分析結果である。それぞれのエントリには、各評価項目での評価結果を格納する。ちなみに、“○”は適合／健全を表し、“×”は不適合／不健全を表す。
【００６９】
適合パターン１００８は、結果１  １００３から結果５  １００７により分析結果がどのような適合パターンに合致するかの結果を格納するものである。つまり、結果１  １００３から結果５  １００７の内容が、図１１（１）ないし（２）のどのパターンに分類されるかを管理サーバ１６が判断し、その判断結果を適合パターン１００８に格納する。図１０の例では、分類されるパターンは、パターンＰ１からパターンＰ４と、どのパターンにも該当しない“不定”及び分類不要を表す“−”である。
【００７０】
＜パターン分類＞
図１１は、構成チェック結果の傾向を分類するためのパターンマスタデータの構成例を示す図である。パターンマスタデータ１１０は、分析結果２  １００の分析結果１  １００３から分析結果５  １００７がどのパターンに適合するかを判別し分類するためのデータである。パターンマスタデータ１１０には、健全（ＯＫ）または不健全（ＮＧ）の連続した回数で判別するマスタデータ１  １１０ａと、所定分析回数においての健全（ＯＫ）または不健全（ＮＧ）の回数で判別するマスタデータ２  １１０ｂの２種類がある。マスタデータ１  １１０ａもマスタデータ２  １１０ｂもパターン１１０１と分類１１０２から構成する。
【００７１】
（１）マスタデータ１
連続して４回以上ＮＧとなった場合のパターンは、マスタデータ１  １１０ａのパターン１１０１が“パターンＰ１”に適合する。同じく、連続して３回以上ＮＧとなった場合のパターンは“パターンＰ２”に適合する。逆に、連続して３回以上ＯＫとなった場合のパターンは“パターンＰ３”で、連続して４回以上ＯＫとなった場合のパターンは“パターンＰ４”に適合する。このように、健全（ＯＫ）または不健全（ＮＧ）の連続数でパターン分類し、分析結果２  １００と照合して後述する構成データの収集頻度を更新する。
【００７２】
（２）マスタデータ２
所定分析回数（例えば、５回）において、５回以上ＮＧとなった場合のパターンは、マスタデータ２  １１０ｂのパターン１１０１が“パターンＰ１”に適合する。同じく、３回以上ＮＧとなった場合のパターンは“パターンＰ１”に適合する。逆に、３回以上ＯＫとなった場合のパターンは“パターンＰ３”で、５回以上ＯＫとなった場合のパターンは“パターンＰ４”に適合する。このように、所定分析回数においての健全（ＯＫ）または不健全（ＮＧ）の数でパターン分類し、分析結果２  １００と照合して後述する構成データの収集頻度を更新する。
【００７３】
図１２は、適合したパターンデータでの構成データ収集頻度の増減を決定するパターンデータの構成例を示す図である。パターンデータ１２０は、パターン１２０１、分類（増減数）１２０２、収集頻度への増減数１２０３で構成する。パターン１２０１は、前述のパターンＰ１からパターンＰ４のエントリが格納される。分類（増減数）１２０２は、パターン毎に増減する収集回数を定義するものである。パターン１２０１が“パターンＰ１”であれば分類（増減数）１２０２は“２回増やす”と定義され、収集頻度の現在値に２回を加算して収集頻度を高くする。同じく、“パターンＰ２”では１回増やし、“パターンＰ３”では現状維持、“パターンＰ４”では１回減らす。
【００７４】
このように、連続的ないしは所定回数中、ＮＧ（不健全）ないしはＯＫ（健全）となった回数をカウントし、それに適合するパターンを抽出することで、構成データ５０の収集頻度を更新する。これにより、健全状態という傾向が続いていると判断した場合は、少ない収集頻度として、管理サーバ１６による仮想化基盤への構成データ収集を低減し、負荷を軽減する。また、逆に不健全という傾向が続いていると判断した場合は、高い頻度で構成データ５０を収集し、収集した構成データ５０を直ぐに分析することで仮想サーバ１２ないしは仮想化基盤全体の健全性を悪化させている要因を素早く的確に抽出し、適切な対応策を講じることができるようにする。
【００７５】
＜全体処理＞
図１３は、仮想化基盤の健全性チェックの全体処理を示すフローチャート図である。本例では処理の主体を管理サーバ１６のＣＰＵ１１１とするが、ＣＰＵ１１１上で動作する制御プログラムでも、管理サーバ１６自体でもよい。なお、本処理は、管理サーバ１６のスケジューラで実行されるものであるが、システム管理者からの実行指示を管理サーバ１６が受け付けて実行してもよい。
【００７６】
Ｓ１３０１で、管理サーバ１６のＣＰＵ１１１は、健全性のチェックを開始するかを判断する。チェックを開始する場合（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１１１はＳ１３０２を実行し、しない場合（Ｎｏ）は、仮想化基盤の健全性チェックの全体処理を終了する。Ｓ１３０２で、ＣＰＵ１１１は、構成データ収集処理（図１４）を実行する。Ｓ１３０３で、ＣＰＵ１１１は、構成データ分析処理（図１５）を実行する。Ｓ１３０４で、ＣＰＵ１１１は、構成データ比較処理（図１６）を実行する。Ｓ１３０５で、ＣＰＵ１１１は、健全性判定処理（図１７）を実行する。
【００７７】
Ｓ１３０６で、ＣＰＵ１１１は、健全性の判定結果及びその結果に応じた対応策を管理サーバ１６の表示部１１６に表示するかを判断する。表示しない場合（Ｎｏ）はＳ１３０８を、表示する場合（Ｙｅｓ）はＳ１３０７を、ＣＰＵ１１１は実行する。Ｓ１３０７で、ＣＰＵ１１１は、管理サーバ１６の表示部１１６に判定結果及び対応策を表示させる。Ｓ１３０８で、ＣＰＵ１１１は、保守センタ６の管理サーバ６１へ判定結果及び対応策を送信する。Ｓ１３０９で、ＣＰＵ１１１は、健全性項目・チェック頻度更新処理（図１８）を実行する。Ｓ１３０９での処理の完了後にＣＰＵ１１１は、仮想化基盤の健全性チェックの全体処理を終了する。
【００７８】
また、上記の全体処理を図２の各データセンタに実施して各データセンタから構成データ／障害情報／健全性傾向等を収集し健全性項目マスタデータを更新することで、様々なタイプの仮想化基盤の健全性をチェックすることが可能となる。
【００７９】
＜収集処理＞
図１４は、構成データの収集処理を示すフローチャート図である。Ｓ１４０１で、管理サーバ１６のＣＰＵ１１１は、各仮想サーバ１２（仮想サーバ０１から仮想サーバ１１まで）の構成データ５０を収集する。Ｓ１４０２で、ＣＰＵ１１１は、過去に取得した構成データと比較し、差分データを構成データＤＢ２１に格納する。なお、処理を簡便にするため、収集した構成データそのものを構成データＤＢ２１に格納してもよい。
【００８０】
＜分析処理＞
図１５は、構成データの分析処理を示すフローチャート図である。Ｓ１５０１で、管理サーバ１６のＣＰＵ１１１は、取得した構成データ５０より仮想化基盤の規模量を算出する。これは、前述のように仮想サーバ数、すなわち取得した構成データ数から小規模／中規模／大規模のいずれかに分類する。
【００８１】
Ｓ１５０２で、ＣＰＵ１１１は、算出した規模量で、健全性項目マスタデータ６０から健全性チェック項目を抽出し、基準データ７０を生成する。Ｓ１５０３で、ＣＰＵ１１１は、基準データ７０を健全性項目マスタデータＤＢ２２に格納する。これにより、規模量に応じた健全性を判断するための基準データを生成できる。
【００８２】
＜比較処理＞
図１６は、構成データの比較処理を示すフローチャート図である。Ｓ１６０１で、管理サーバ１６のＣＰＵ１１１は、各仮想サーバの構成データ５０を構成データＤＢ２１から取得する。Ｓ１６０２で、ＣＰＵ１１１は、基準データ７０を健全性項目マスタデータＤＢ２２から取得する。
【００８３】
Ｓ１６０３で、ＣＰＵ１１１は、構成データ５０と基準データ７０を比較する。つまり、同一の評価項目（構成データ５０の評価項目５０２と基準データ７０の評価項目７０２）における状態５０３と基準値７０３を比較する。その比較処理を全評価項目についてＣＰＵ１１１は実行し、その処理結果を比較結果とする。Ｓ１６０４で、ＣＰＵ１１１は、比較結果を分析結果１  ８０として分析結果データＤＢ２３に格納する。この分析結果１  ８０は仮想サーバ毎に生成され、分析結果データＤＢ２３に格納にＣＰＵ１１１により格納される。
【００８４】
＜健全性判定＞
図１７は、健全性の判定処理を示すフローチャート図である。Ｓ１７０１で、管理サーバ１６のＣＰＵ１１１は、各仮想サーバ１２における最新の分析結果を分析結果データＤＢ２３から取得する。Ｓ１７０２で、ＣＰＵ１１１は、取得した分析結果と過去の分析結果から各仮想サーバにおける健全性トレンドデータ９０を生成する。Ｓ１７０３で、ＣＰＵ１１１は、生成した健全性トレンドデータ９０と最新の分析結果１  ８０から発生する可能性が高いリスクを、健全性項目マスタデータ６０のリスク内容６０７より特定する。
【００８５】
Ｓ１７０４で、ＣＰＵ１１１は、特定したリスクに対する対応策を分析結果データＤＢ２３から取得する。例えば、リスクがパフォーマンス劣化であれば、評価項目６０１の仮想化ツールの最新バージョンへの更新ないし、変更された配置を元に戻すような対応先を抽出する。この対応策を最新の分析結果１  ８０を提示することで、システム管理者に仮想化基盤の健全性を把握できる。
【００８６】
＜チェック頻度更新処理＞
図１８は、健全性項目・チェック頻度更新処理を示すフローチャート図である。Ｓ１８０１で、管理サーバ１６のＣＰＵ１１１は、最新の分析結果を分析結果データＤＢ２３から取得する。例えば、仮想サーバ０１における最新の分析結果を、ＣＰＵ１１１が分析結果データＤＢ２３から取得する。Ｓ１８０２で、ＣＰＵ１１１は、数世代分過去の分析結果を分析結果データＤＢ２３から取得する。例えば、仮想サーバ０１における過去の分析結果を、ＣＰＵ１１１が分析結果データＤＢ２３から取得する。そして、ＣＰＵ１１１は、各仮想サーバにおける分析結果２  １００を生成する。
【００８７】
Ｓ１８０３で、ＣＰＵ１１１は、仮想サーバ０１における最新の分析結果と過去の分析結果から、どのパターンに分類されるかをパターンマスタデータ１１０ａないしパターンマスタデータ１１０ｂ（パターンマスタデータＤＢ２４に格納）を用いて分析する。つまり、ＣＰＵ１１１は、分析結果２  １００がどの適合パターンであるか（パターンＰ１からパターンＰ４のいずれか）を特定する。
【００８８】
Ｓ１８０４で、ＣＰＵ１１１は、特定した適合パターンをパターンデータ１２０に照合して、構成データ５０の収集頻度の増減値を決定する。例えば、分析結果２  １００の評価項目１００２が“高可用性”であれば、適合パターン１００８が“パターンＰ４”となる。そして、パターンデータ１２０の分類１２０２から“１回減らす”と特定され、構成データ５０の収集頻度を１回減らす。
【００８９】
図１０の例では、評価項目毎に適合パターンを特定して構成データの評価項目の収集頻度の更新を示している。これにより、仮想サーバの健全性に悪影響を与えている評価項目は高い頻度でデータを収集して問題の早期抽出と対応策の迅速な実行が可能となる。また、評価項目単位でなく仮想サーバ単位で適合パターンを特定して、構成データの収集頻度を変えてもよい。
【００９０】
Ｓ１８０５で、ＣＰＵ１１１は、現在の収集頻度を決定した増減値で更新する。つまり、ＣＰＵ１１１は、基準データ７０の収集頻度７０５に決定した増減値を加算して更新する。  Ｓ１８０６で、ＣＰＵ１１１は、収集頻度を更新された基準データを、まず、健全性項目マスタデータＤＢ２２に格納する。
【００９１】
Ｓ１８０７で、ＣＰＵ１１１は、今回の分析結果と過去の分析結果から、評価項目の差分を仮想サーバ毎に抽出する。差分があれば、その差分内容で仮想サーバ毎の基準データ７０を更新するとともに、健全性項目マスタデータ６０も更新する。例えば、図１のようにＡｕｔｏＤｅｐｌｏｙ機能が追加になったのであれば、ＡｕｔｏＤｅｐｌｏｙ機能に関する項目を追加する。Ｓ１８０８で、ＣＰＵ１１１は、更新された健全性項目マスタデータ及び基準データ７０を健全性項目マスタデータＤＢ２２に格納する。
【００９２】
以上のように、仮想化基盤を構成するシステムの規模から健全性をチェックする項目を抽出し、その項目で所定回数のチェックを実施し、その結果の傾向から発生すると考えられるリスクを特定できる。そのため、障害を事前特定と対応策の実施が可能で仮想化基盤の信頼性及び可用性を向上できる。
【００９３】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。    また、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【００９４】
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置いてもよい。また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【００９５】
１、３、４、５：データセンタ、６：保守センタ、７：ネットワーク、１１：物理サーバ、１２：仮想サーバ、１３：仮想マシングループ、１４：仮想マシン、１５：共有ストレージ、１６：管理サーバ、１７：ユーザ端末、１８：ネットワーク、２１：構成データＤＢ、２２：健全性項目マスタデータＤＢ、２３：分析結果データＤＢ、２４：パターンマスタデータＤＢ、５０：構成データ、６０：基準データ、６１：管理サーバ、７０：健全性項目マスタデータ、８０：分析結果１、９０：健全性トレンドデータ、１００：分析結果２、１１０：パターンマスタデータ、１２０：パターンデータ、１１１、１７１：ＣＰＵ、１１２、１７２：メモリ、１１３、１７３：記憶装置、１１４、１７４：入力装置、１１５、１７５：出力装置、１１６、１７６：表示装置、１１７、１７７：通信装置
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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