(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のコンピュータから構成されるコンピュータシステムのリソースキャパシティを予測するリソースキャパシティ予測装置であって、
前記コンピュータから、リソースの監視状況に関する第一のログを取得し、当該第一のログに含まれる当該コンピュータの複数の時刻における監視状況の情報に基づいて、複数の時刻におけるログの信頼度を算出するログ信頼度算出手段と、
前記コンピュータから、リソースの使用に関する第二のログおよび当該コンピュータのサービスレベル項目の測定に関する第三のログを取得し、前記第二のログに含まれる当該コンピュータの複数の時刻におけるリソースの使用率の情報と、前記第三のログに含まれる当該コンピュータの複数の時刻におけるサービスレベル項目の測定値の情報と、前記ログ信頼度算出手段により算出された複数の時刻におけるログの信頼度とに基づいて、当該コンピュータのリソースの使用率を推定するリソース使用率推移推定手段とを備えた
ことを特徴とするリソースキャパシティ予測装置。
【請求項２】
ＩＴサービスのサービスレベル項目の目標値を含むサービス関連情報を参照し、リソース使用率推移推定手段により推定されたコンピュータのサービスレベル項目の測定値に対する当該コンピュータのリソースの使用率の推定結果に基づいて、当該ＩＴサービスのサービスレベル項目の目標値をすべて満たすリソースキャパシティを予測するリソースキャパシティ予測手段を備えた
請求項１に記載のリソースキャパシティ予測装置。
【請求項３】
リソース使用率推移推定手段は、ログ信頼度算出手段により算出された複数の時刻におけるログの信頼度が一定の条件を満たす場合に、当該コンピュータのリソースの使用率を推定する
請求項１または請求項２に記載のリソースキャパシティ予測装置。
【請求項４】
リソースの監視状況に関する第一のログは、ＩＴサービスの利用状況を示すデータ、ＩＴサービスを保守するための常駐プログラムの稼働状況を示すデータ、ネットワーク通信状況を示すデータ、コンピュータの各種リソースの使用に関するログの収集頻度と欠損頻度と遅延頻度を示すデータ、コンピュータが監視する監視データの精密さの度合いを示す監視インフラストラクチャ種別カテゴリを示すデータのいずれか複数を含むデータである
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載のリソースキャパシティ予測装置。
【請求項５】
リソース使用率推移推定手段は、取得した第二のログの中うち、信頼度が閾値以上のログを選択する
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載のリソースキャパシティ予測装置。
【請求項６】
ログ信頼度算出手段は、第一のログに含まれる、監視状況の種類に応じて測定される複数の時刻における各測定値のうち、測定値のばらつき具合が大きい測定値ほどログの信頼度の算出式の重み係数を重くする算出式に基づいて、ログの信頼度を算出する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載のリソースキャパシティ予測装置。
【請求項７】
複数のコンピュータから構成されるコンピュータシステムのリソースキャパシティを予測するリソースキャパシティ予測方法であって、
前記コンピュータから、リソースの監視状況に関する第一のログを取得し、
前記第一のログに含まれる前記コンピュータの複数の時刻における監視状況の情報に基づいて、複数の時刻におけるログの信頼度を算出し、
前記コンピュータから、リソースの使用に関する第二のログおよび当該コンピュータのサービスレベル項目の測定に関する第三のログを取得し、
前記第二のログに含まれる前記コンピュータの複数の時刻におけるリソースの使用率の情報と、前記第三のログに含まれる前記コンピュータの複数の時刻におけるサービスレベル項目の測定値の情報と、算出された複数の時刻におけるログの信頼度とに基づいて、前記コンピュータのリソースの使用率を推定する
ことを特徴とするリソースキャパシティ予測方法。
【請求項８】
ＩＴサービスのサービスレベル項目の目標値を含むサービス関連情報を参照し、推定されたコンピュータのサービスレベル項目の測定値に対するコンピュータのリソースの使用率の推定結果に基づいて、当該ＩＴサービスのサービスレベル項目の目標値をすべて満たすリソースキャパシティを予測する
請求項７に記載のリソースキャパシティ予測方法。
【請求項９】
複数のコンピュータから構成されるコンピュータシステムのリソースキャパシティを予測する予測コンピュータに適用されるリソースキャパシティ予測プログラムであって、
前記予測コンピュータに、
前記コンピュータから、リソースの監視状況に関する第一のログを取得し、当該第一のログに含まれる当該コンピュータの複数の時刻における監視状況の情報に基づいて、複数の時刻におけるログの信頼度を算出するログ信頼度算出処理、および、
前記コンピュータから、リソースの使用に関する第二のログおよび当該コンピュータのサービスレベル項目の測定に関する第三のログを取得し、前記第二のログに含まれる当該コンピュータの複数の時刻におけるリソースの使用率の情報と、前記第三のログに含まれる当該コンピュータの複数の時刻におけるサービスレベル項目の測定値の情報と、前記ログ信頼度算出処理で算出された複数の時刻におけるログの信頼度とに基づいて、当該コンピュータのリソースの使用率を推定するリソース使用率推移推定処理
を実行させるためのリソースキャパシティ予測プログラム。
【請求項１０】
予測コンピュータに、
ＩＴサービスのサービスレベル項目の目標値を含むサービス関連情報を参照し、リソース使用率推移推定処理で推定されたコンピュータのサービスレベル項目の測定値に対する当該コンピュータのリソースの使用率の推定結果に基づいて、当該ＩＴサービスのサービスレベル項目の目標値をすべて満たすリソースキャパシティを予測するリソースキャパシティ予測処理を実行させる
請求項９に記載のリソースキャパシティ予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＩＴ（Information Technology）サービスに必要なリソースキャパシティを予測するリソースキャパシティ装置、リソースキャパシティ予測方法およびリソースキャパシティ予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＩＴサービスをネットワーク経由で提供する利用形態の一つに、ＸａａＳ（Ｘ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）がある。ＸａａＳでは、サービス提供者とサービスを利用するクライアントとの間で、ＩＴサービスの品質や内容の目標値を設定した指標であるサービスレベル項目を含む契約が締結されることが多い。
【０００３】
サービス提供者は、ＩＴサービスのサービスレベル項目に設定した目標値を満たすように、ＩＴサービスに必要となるリソースキャパシティを過不足なく管理することが望ましい。さらに、ＩＴサービスのサービスレベル項目が複数ある場合、サービス提供者は、それぞれに設定した目標値をすべて満たすことが望ましい。
【０００４】
サイジングは、ＩＴサービスの提供前に必要なリソースキャパシティを見積もる手法である。サイジングでは、ＩＴサービス提供前のテスト環境で得られたリソースの監視情報に基づいてリソースキャパシティの見積りが行われる。
【０００５】
一方、サイジングによってリソースキャパシティを見積ったとしても、ＩＴサービスの利用状況や各種プログラムの稼働状況、エラー発生状況などを含めた監視状況をＩＴサービスの提供前に正確に想定することは困難である。すなわち、テスト環境で事前に想定してリソースの監視情報を取得し、このリソースの監視情報に基づいてリソースキャパシティを予測したとする。しかし、このリソースキャパシティは、実稼働環境におけるリソースの監視情報に基づいて予測されたリソースキャパシティと一致しない場合が多い。
【０００６】
そのため、サービス提供者は、ＩＴサービスの提供後、実稼働環境で得られたリソースの監視情報からＩＴサービスの需要のピークやリソース使用率の推移を推定し、ＩＴサービスの需要のピークの変動に合わせ、必要となるリソースキャパシティを調整する必要がある。
【０００７】
特許文献１には、リソースの監視情報からトランザクションごとのリソースキャパシティを予測するシステムが記載されている。特許文献１に記載されたシステムは、コンピュータの複数の時刻におけるリソース使用率の監視情報と、その複数の時刻におけるトランザクションごとの処理数の監視情報とに基づいて、一定時間ごとのリソース使用率の平均値と、一定時間ごとの各トランザクションの処理量とを求める。そして、特許文献１に記載されたシステムは、得られたリソース使用率の平均値およびトランザクションごとの処理量を用いた重回帰分析を行うことにより、トランザクションごとのリソース使用率を推定する。
【０００８】
そして、特許文献１に記載されたシステムは、この推定されたトランザクションごとのリソース使用率に基づいて、すべてのトランザクションのうち最も高いリソース使用率を、ＩＴサービスに必要となるリソースキャパシティとして予測する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００６−２４０１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
実稼働環境では、繁忙期や閑散期などのＩＴサービスの利用状況、ＩＴサービスを保守するためのウイルスチェックやアップデート状況、スキャンデスクなどの常駐プログラムの稼働状況、実際のデータ転送量や通信障害頻度などのネットワーク通信状況が監視される。これらの監視対象の状況は、時々刻々と変化するため、監視により得られる監視情報には、様々な状況の情報が混在する。
【００１１】
異なる監視状況におけるリソースの監視情報が混在すると、同じ期間におけるリソースの監視情報であっても、リソースの監視情報の傾向が異なってしまう。例えば、ＩＴサービスの利用がピークか否か、どの常駐プログラムが稼働していたか否か、ネットワーク疎通エラーがあるか否かなどによって、同じ過去１週間分の期間のＣＰＵ使用率であっても、その平均値はまったく異なってしまう。
【００１２】
このように、一般的な監視方法では、監視状況が異なっていても、同じ監視状況とみなしてリソースの監視情報が取得される。そして、このリソースの監視情報から、ＩＴサービスに必要となるリソースが推定される。そのため、リソースキャパシティを精度よく予測できないという問題がある。
【００１３】
具体的には、監視状況が異なっていても同じ監視状況とみなされたリソースの監視情報は、リソース使用率の平均や分散、測定誤差などの傾向が異なる。そのため、このような監視情報からＩＴサービスに必要となるリソースを推定すると、推定結果のばらつきが大きくなってしまうという問題がある。
【００１４】
そこで、本発明は、監視状況が異なるリソースの監視情報からＩＴサービスに必要なリソースキャパシティを精度よく予測できるリソースキャパシティ予測装置、リソースキャパシティ予測方法およびリソースキャパシティ予測プログラム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】
【００１５】
本発明によるリソースキャパシティ予測装置は、複数のコンピュータから構成されるコンピュータシステムのリソースキャパシティを予測するリソースキャパシティ予測装置であって、コンピュータから、リソースの監視状況に関する第一のログを取得し、第一のログに含まれるコンピュータの複数の時刻における監視状況の情報に基づいて、複数の時刻におけるログの信頼度を算出するログ信頼度算出手段と、コンピュータから、リソースの使用に関する第二のログおよびコンピュータのサービスレベル項目の測定に関する第三のログを取得し、第二のログに含まれるコンピュータの複数の時刻におけるリソースの使用率の情報と、第三のログに含まれるコンピュータの複数の時刻におけるサービスレベル項目の測定値の情報と、ログ信頼度算出手段により算出された複数の時刻におけるログの信頼度とに基づいて、コンピュータのリソースの使用率を推定するリソース使用率推移推定手段とを備えたことを特徴とする。
【００１６】
本発明によるリソースキャパシティ予測方法は、複数のコンピュータから構成されるコンピュータシステムのリソースキャパシティを予測するリソースキャパシティ予測方法であって、コンピュータから、リソースの監視状況に関する第一のログを取得し、第一のログに含まれるコンピュータの複数の時刻における監視状況の情報に基づいて、複数の時刻におけるログの信頼度を算出し、コンピュータから、リソースの使用に関する第二のログおよびコンピュータのサービスレベル項目の測定に関する第三のログを取得し、第二のログに含まれるコンピュータの複数の時刻におけるリソースの使用率の情報と、第三のログに含まれるコンピュータの複数の時刻におけるサービスレベル項目の測定値の情報と、算出された複数の時刻におけるログの信頼度とに基づいて、コンピュータのリソースの使用率を推定することを特徴とする。
【００１７】
本発明によるリソースキャパシティ予測プログラムは、複数のコンピュータから構成されるコンピュータシステムのリソースキャパシティを予測する予測コンピュータに適用されるリソースキャパシティ予測プログラムであって、予測コンピュータに、コンピュータから、リソースの監視状況に関する第一のログを取得し、第一のログに含まれるコンピュータの複数の時刻における監視状況の情報に基づいて、複数の時刻におけるログの信頼度を算出するログ信頼度算出処理、および、コンピュータから、リソースの使用に関する第二のログおよびコンピュータのサービスレベル項目の測定に関する第三のログを取得し、第二のログに含まれるコンピュータの複数の時刻におけるリソースの使用率の情報と、第三のログに含まれるコンピュータの複数の時刻におけるサービスレベル項目の測定値の情報と、ログ信頼度算出処理で算出された複数の時刻におけるログの信頼度とに基づいて、コンピュータのリソースの使用率を推定するリソース使用率推移推定処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、監視状況が異なるリソースの監視情報からＩＴサービスに必要なリソースキャパシティを精度よく予測できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】リソースキャパシティ予測装置が適用される分散システムの構成例を示す説明図である。
【図２】リソース管理装置の例を示すブロック図である。
【図３】リソースキャパシティ予測装置の例を示すブロック図である。
【図４】コンピュータシステムの例を示す説明図である。
【図５】サービスＤＢに格納されるサービス関連データ表の例を示す説明図である。
【図６】実行状態ＤＢに格納される実行履歴表の例を示す説明図である。
【図７】リソースＤＢに格納されるリソース管理表の例を示す説明図である。
【図８】監視履歴ＤＢに格納される監視状況ログデータ表の例を示す説明図である。
【図９】監視履歴ＤＢに格納されるログデータ表の例を示す説明図である。
【図１０】キャパシティ推定ＤＢに格納されるリソース推移推定データ表の例を示す説明図である。
【図１１】キャパシティ推定ＤＢに格納されるリソースキャパシティ予測データ表の例を示す説明図である。
【図１２】ログ信頼度の例を示す説明図である。
【図１３】リソース管理装置がリソースキャパシティ予測を行う動作の例を示すフローチャートである。
【図１４】リソースキャパシティ予測装置の動作の例を示すフローチャートである。
【図１５】ログ信頼度算出部の動作の例を示すフローチャートである。
【図１６】リソース使用率推移推定部の動作の例を示すフローチャートである。
【図１７】リソースキャパシティ予測部の動作の例を示すフローチャートである。
【図１８】リソースキャパシティ予測装置およびリソース管理装置のハードウェア構成の例を示す説明図である。
【図１９】本発明によるリソースキャパシティ予測装置の概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００２１】
本実施形態では、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータの複数の時刻における監視状況に関するログ、そのコンピュータの複数の時刻におけるサービスレベル項目の測定に関するログ、そのコンピュータの複数の時刻における各種リソースの使用に関するログが使用される。また、本発明では、監視状況に関するログの信頼度にも着目する。
【００２２】
なお、本実施形態において、監視状況に関するログには、繁忙期や閑散期などのＩＴサービスの利用状況を示すデータ、ＩＴサービスを保守するためのウイルスチェックやアップデート、常駐プログラム（例えば、スキャンデスク）の稼働状況を示すデータ、ネットワーク通信状況（例えば、実際のデータ転送量、通信障害頻度）を示すデータなどが含まれる。すなわち、監視状況に関するログは、ＩＴサービスを提供するコンピュータシステムを形成する各要素の状況を示すログであるということができる。
【００２３】
また、本実施形態において、サービスレベル項目の測定に関するログには、スループット、平均リクエスト応答時間、平均トランザクション処理時間、トランザクション数、稼働率、不稼働率、平均復旧時間、平均故障間隔などが含まれる。すなわち、サービスレベル項目の測定に関するログは、サービスレベル項目の評価に用いられる各種リソースによる測定値、および、その測定値に基づいて算出される指標であるということができる。
【００２４】
また、本実施形態において、リソースの使用に関するログには、リソースの使用率（例えば、ＣＰＵ使用率、メモリ使用量、記憶装置の記憶容量、ネットワーク使用量）などが含まれる。
【００２５】
そして、本実施形態のリソースキャパシティ予測装置は、これらのログを解析して、サービスレベル項目に対する各種リソースの使用状態の推移を推定し、サービスレベル項目の目標値をすべて満たす各種リソースのキャパシティを予測する。なお、各種リソースのキャパシティを予測することを、単にリソースキャパシティ予測と記すこともある。このリソースキャパシティ予測により、ＩＴサービスに必要となるリソースキャパシティを適切に調整できるようにする。
【００２６】
リソースキャパシティ予測の対象は、ＣＰＵ使用率、メモリ使用量、記憶装置の記憶容量、ネットワーク使用量など、種々の資源である。なお、本実施形態では、主として、ＣＰＵ使用率についてのリソースキャパシティ予測をする場合を例に説明する。また、以下に例示する実施形態は、特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、以下に例示する実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが、発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００２７】
まず、本実施形態のリソースキャパシティ予測装置が適用される分散システムの構成を説明する。図１は、本実施形態のリソースキャパシティ予測装置が適用される分散システムの構成例を示す説明図である。
【００２８】
図１に例示する分散システムは、コンピュータシステム１０と、リソース管理装置２０と、リソースキャパシティ予測装置３０と、ユーザ端末４０とを備えている。リソース管理装置２０は、リソースキャパシティ予測装置３０およびコンピュータシステム１０にそれぞれ接続される。
【００２９】
コンピュータシステム１０は、ＩＴサービスの処理を実行するために用いられる１または複数のリソースを有している。コンピュータシステム１０は、少なくとも１つ以上のリソースを組み合わせてユーザが指定したＩＴサービスの処理を実行する。
【００３０】
リソース管理装置２０は、ＩＴサービスの処理を実行するためのコンピュータシステム１０内のリソースを管理する。リソース管理装置２０は、ユーザからＩＴサービスの実行要求を受けて、ユーザにより指定されたＩＴサービスの処理を実行するためのコンピュータシステム１０内のリソースを少なくとも１つ確保する。そして、リソース管理装置２０は、確保したリソースを用いてＩＴサービスの処理を実行させる。
【００３１】
また、リソース管理装置２０は、ＩＴサービスのために確保されたリソースキャパシティが適切か否かを見直す要求をユーザから受け、リソースキャパシティ予測装置３０に、そのＩＴサービスに必要となるリソースキャパシティを予測するように指示する。
【００３２】
また、リソース管理装置２０は、リソースキャパシティ予測装置３０により予測されたリソースキャパシティの予測結果を取得する。確保されたリソースキャパシティと予測結果とに違いがある場合、リソース管理装置２０は、確保されたリソースキャパシティを予測結果のリソースキャパシティへと変更するか否かをユーザに問い合わせる。そして、リソース管理装置２０は、リソースキャパシティを変更する旨の指示を受けたことに応じてリソースキャパシティを追加または削除する。
【００３３】
リソースキャパシティ予測装置３０は、リソース管理装置２０から、ＩＴサービスのために確保されたリソースキャパシティが適切か否かを見直す要求を受信すると、ＩＴサービスのサービスレベル項目の目標値を満たすために、ＩＴサービスに必要なリソースキャパシティを予測する。
【００３４】
ユーザ端末４０は、ユーザによるＩＴサービスの実行要求やリソースキャパシティの見直し要求、リソースキャパシティ変更指示をリソース管理装置に送信する。また、ユーザ端末４０は、リソース管理装置２０やリソースキャパシティ予測装置３０、コンピュータシステム１０の実行結果を受信するために用いられる。
【００３５】
通信ネットワーク網９９は、例えば、インターネット網、イントラネット網、ローカルエリアネットワーク網などにより実現される。これらは、単独で用いられてもよく、混在して用いられてもよい。通信ネットワーク網９９は、リソース管理装置２０とユーザ端末４０とを接続する。
【００３６】
次に、図１に例示する分散システムの動作を説明する。図１に例示する分散システム（以下、単に分散システムと記す。）は、ユーザからのＩＴサービスの実行要求に応じて、コンピュータシステム内の少なくとも１つのハードウエアリソースまたはソフトウエアリソースを所定の時間確保して、ユーザが指定したＩＴサービスの処理を実行する。なお、分散システムは、ハードウエアリソースとソフトウエアリソースの両方を所定の時間確保してもよい。
【００３７】
そして、分散システムは、ＩＴサービスのために確保されたリソースキャパシティが適切か否かを見直す要求に応じて、ＩＴサービスのサービスレベル項目の目標値を満たすためにＩＴサービスに必要なリソースキャパシティを予測する。
【００３８】
ＩＴサービスのために確保されたリソースキャパシティと、予測されたＩＴサービスに必要なリソースキャパシティとに違いがある場合、分散システムは、確保されたリソースキャパシティを、予測したリソースキャパシティへ変更するか否かをユーザに問い合わせる。そして、リソースキャパシティを変更する旨の指示を受けたことに応じて、分散システムは、リソースキャパシティを追加または削除する。
【００３９】
次に、図１に例示するリソース管理装置２０の構成を説明する。図２は、リソース管理装置の例を示すブロック図である。図２に例示するリソース装置２０は、フロントエンド処理部２１と、サービスデータベース２２（以下、サービスＤＢ２２と記す。）と、監視履歴データベース２３（以下、監視履歴ＤＢ２３と記す。）と、キャパシティ推定データベース２４（以下、キャパシティ推定ＤＢ２４）と、リソースデータベース２５（以下、リソースＤＢ２５と記す。）と、実行管理部２６と、実行状態データベース２７（以下、実行状態ＤＢ２７と記す。）とを備えている。
【００４０】
フロントエンド処理部２１は、通信ネットワーク網９９を介したユーザ端末４０との間のインタラクション、ＩＴサービスの実行指示、リソースキャパシティの予測指示、リソースキャパシティの推定結果の確認、リソースキャパシティの変更指示、実行状態ＤＢ２７に格納された実行履歴の追加および更新を行う。
【００４１】
フロントエンド処理部２１は、要求受付部２１１と、問合せ部２１２と、リソース確保部２１３とを含む。
【００４２】
要求受付部２１１は、ユーザが実行を希望するＩＴサービスの処理内容と、そのＩＴサービスのサービスレベル項目の目標値を含む実行要求を、ユーザ端末４０から受け付ける。そして、要求受付部２１１は、そのＩＴサービスの処理を実行するコンピュータシステム１０内のリソースを少なくとも１つ確保し、そのリソースを用いてＩＴサービスの処理を実行させるように、リソース確保部２１３に指示する。
【００４３】
また、要求受付部２１１は、ユーザがリソースキャパシティの見直しを希望するＩＴサービスの識別子を含む見直し要求を、ユーザ端末４０から受け付ける。そして、要求受付部２１１は、そのＩＴサービスに必要なリソースキャパシティの予測をリソースキャパシティ予測装置３０に指示する。
【００４４】
また、要求受付部２１１は、ＩＴサービスごとに受け付けた要求に対する処理（以下、ＩＴサービスの要求受付処理と記す。）の実行状態に応じて、後述する実行状態ＤＢ２７に格納された実行履歴表に対して、ＩＴサービスの実行履歴レコードの追加または更新を行う。
【００４５】
問合せ部２１２は、要求受付部２１１がリソースキャパシティ予測装置３０に指示したＩＴサービスのリソースキャパシティ予測結果がキャパシティ推定ＤＢ２４に格納されているか否かを確認する。予測結果が格納されていた場合、問合せ部２１２は、そのＩＴサービスのために確保しているリソースキャパシティと、その予測結果とを比較する。
【００４６】
ＩＴサービスのために確保しているリソースキャパシティと、その予測結果とに違いがある場合、問合せ部２１２は、そのＩＴサービスのために確保しているリソースキャパシティを、予測結果のリソースキャパシティへ変更するか否かをユーザに問い合わせる。問合せ部２１２は、ユーザがリソースキャパシティの変更を希望するＩＴサービスの識別子を含む変更指示をユーザ端末４０から受け取ると、そのＩＴサービスのリソースキャパシティの追加および削除をリソース確保部２１３に指示する。
【００４７】
また、問合せ部２１２は、ユーザに問い合わせた内容に応答する処理（以下、ＩＴサービスの問合せ処理と記す。）の実行状態に応じて、後述する実行状態ＤＢ２７に格納された実行履歴表に対して、ＩＴサービスの実行履歴レコードの追加または更新を行う。
【００４８】
リソース確保部２１３は、要求受付部２１１と問合せ部２１２とからリソースの確保要求を受け付ける。そして、リソース確保部２１３は、要求受付部２１１または問合せ部２１２が指定したＩＴサービスの処理を実行するために用いられるリソースを確保するため、後述するリソースＤＢ２５に対してリソース管理表の追加または更新を行う。
【００４９】
また、リソース確保部２１３は、ＩＴサービスで用いられるリソースを確保する処理（以下、ＩＴサービスのリソース確保処理と記す。）の実行状態に応じて、後述する実行状態ＤＢ２７に格納された実行履歴表に対して、ＩＴサービスの実行履歴レコードの追加または更新を行う。
【００５０】
サービスＤＢ２２は、ユーザから要求されたＩＴサービスの関連情報をサービス関連データ表として記憶する。ＩＴサービスの関連情報とは、ＩＴサービスのサービスレベル項目に対して設定される目標値を含む情報である。なお、各サービスレベル項目の目標値を満たすために、サービスの提供に用いられるリソースのリソースキャパシティが決定される。
【００５１】
監視履歴ＤＢ２３は、コンピュータの各種リソースの監視状況に関するログを監視状況ログデータ表として記憶する。また、監視履歴ＤＢ２３は、コンピュータのサービスレベル項目の測定結果および各種リソースの使用に関するログをログデータ表として記憶する。
【００５２】
キャパシティ推定ＤＢ２４は、リソースキャパシティ予測装置３０の予測結果をリソース推移推定データ表およびリソースキャパシティ予測データ表として記憶する。
【００５３】
リソースＤＢ２５は、コンピュータシステム１０の各種リソースの確保情報をリソース管理データ表として記憶する。
【００５４】
実行管理部２６は、リソースＤＢ２５が記憶するリソース管理表を参照して、コンピュータシステム１０が提供する各ＩＴサービスで用いられる各種リソースを確保するために実行される処理を管理する。
【００５５】
また、実行管理部２６は、ＩＴサービスのリソース確保処理の実行状態に応じて、リソースＤＢ２５に対して、リソース管理表の追加または更新を行う。また、実行管理部２６は、ＩＴサービスのリソース確保処理の実行状態に応じて、実行状態ＤＢ２７に記憶された実行履歴表におけるＩＴサービスの実行履歴レコードの追加または更新を行う。
【００５６】
実行状態ＤＢ２７は、リソース管理装置２０で実行される各処理の実行状態を示す情報を実行履歴表として記憶する。
【００５７】
図２に例示するリソース管理装置２０を用いることで、ＩＴサービスを実行するために確保したリソースキャパシティに過不足がある場合、ユーザの承認を受けてリソースキャパシティ予測装置３０が予測したリソースキャパシティへ変更できる。すなわち、ＩＴサービスに必要なリソースキャパシティを適切に調整することができる。
【００５８】
次に、本実施形態のリソースキャパシティ予測装置の構成を説明する。図３は、本実施形態のリソースキャパシティ予測装置の例を示すブロック図である。リソースキャパシティ予測装置３０は、予測処理管理部３１と、監視状況ログ取得部３２と、ログ信頼度算出部３３と、ログ取得部３４と、リソース使用率推移推定部３５と、リソースキャパシティ予測部３６とを備えている。
【００５９】
予測処理管理部３１は、リソース管理装置２０のフロントエンド処理部２１からリソースキャパシティの予測指示を受け付ける。また、予測処理管理部３１は、リソースキャパシティの予測処理に係わる監視状況ログ取得部３２、ログ信頼度算出部３３、ログ取得部３４、リソース使用率推移推定部３５およびリソースキャパシティ予測部３６への実行指示を行う。また、予測処理管理部３１は、実行指示を行った対象の実行状態を取得することで、リソースキャパシティの予測処理が実行されることを管理する。
【００６０】
また、予測処理管理部３１は、ＩＴサービスの関連情報をサービスＤＢ２２から取得し、監視状況ログ取得部３２とログ取得部３４とリソース使用率推移推定部３５とリソースキャパシティ予測部３６へと送信する。
【００６１】
監視状況ログ取得部３２は、予測処理管理部３１の指示により、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータの監視状況に関するログを監視履歴ＤＢ２３から取得し、リソース使用率推移推定部３５へ送信する。
【００６２】
ログ信頼度算出部３３は、予測処理管理部３１の指示により、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータの各種リソースの監視状況に関するログを解析して、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータのログの信頼度を算出し、リソース使用率推移推定部３５へ送信する。なお、ログの信頼度の算出方法は、後述する。
【００６３】
ログ取得部３４は、予測処理管理部３１の指示により、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータのサービスレベル項目の測定に関するログと、各種リソースの使用に関するログとを監視履歴ＤＢ２３から取得し、リソース使用率推移推定部３５へ送信する。
【００６４】
リソース使用率推移推定部３５は、予測処理管理部３１の指示により、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータのログの信頼度と、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータのサービスレベル項目の測定に関するログと、各種リソースの使用に関するログとから、信頼度が高いコンピュータのサービスレベル項目の測定に関するログと、各種リソースの使用に関するログを特定する。そして、リソース使用率推移推定部３５は、それらのログに基づいて、サービスレベル項目の測定値に対するリソースの使用率を推定する。また、リソース使用率推移推定部３５は、推定結果をキャパシティ推定ＤＢ２４に格納する。なお、リソースの使用率の推定方法は、後述する。
【００６５】
リソースキャパシティ予測部３６は、予測処理管理部３１の指示により、サービスレベル項目の測定値に対するリソースの使用率の推定結果をキャパシティ推定ＤＢ２４から取得する。リソースキャパシティ予測部３６は、ＩＴサービスの各サービスレベル項目に設定された目標値をすべて満たす、ＩＴサービスに必要なリソースキャパシティを予測する。また、リソースキャパシティ予測部３６は、予測結果をキャパシティ推定ＤＢ２４に格納する。なお、リソースキャパシティの予測方法は、後述する。
【００６６】
すなわち、上述するリソースキャパシティ予測装置３０では、リソース使用率推移推定部３５が、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータの監視状況に関するログから算出されたコンピュータのログの信頼度と、ＩＴサービスのサービスレベル項目の測定に関するログと、コンピュータの各種リソースの使用に関するログを解析する。また、リソース使用率推移推定部３５が、信頼度が高いコンピュータのサービスレベル項目の測定に関するログと、各種リソースの使用に関するログを特定する。そして、リソース使用率推移推定部３５が、それらのログに基づいて、サービスレベル項目の測定値に対する各種リソースの使用率を推定する。
【００６７】
そして、リソースキャパシティ予測部３６が、この推定結果に基づいて、サービスレベル項目に設定された目標値をすべて満たすリソースキャパシティを予測する。このような構成により、監視状況が異なるリソースの監視情報からＩＴサービスに必要なリソースキャパシティを精度よく予測できる。
【００６８】
次に、図１に例示するコンピュータシステム１０の構成を説明する。図４は、コンピュータシステムの例を示す説明図である。図４に示す例では、コンピュータシステム１０の論理的な構成を示している。
【００６９】
コンピュータシステム１０は、複数のコンピュータ（処理ノード１１）から構成される。コンピュータシステム１０は、例えば、クラウドコンピューティングシステム、グリッドコンピューティングシステム、並列分散コンピュータ、スーパーコンピュータ、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ、およびこれらの任意の数同士の組み合わせ等によって実現される。
【００７０】
コンピュータシステム１０は、情報処理を実行するために用いられる１または複数のリソースを有する。コンピュータシステム１０が有するリソース１１１は、物理または論理プロセッサ、物理または論理メモリ、物理または論理ストレージ、物理または論理通信インターフェイス、情報処理装置、および計算機クラスタ、その他の情報処理を実行するために使用されるハードウエアリソースであってよい。
【００７１】
また、コンピュータシステム１０が有するリソース１１１は、一例として同時に使用可能なユーザ数が制限されたアプリケーションプログラム、およびオペレーティングシステム、その他のソフトウエアリソースであってもよい。
【００７２】
１または複数の処理ノード１１のそれぞれは、ＩＴサービスの処理を実行するために協働する仮想的なコンピュータシステムであってもよい。この仮想的なコンピュータシステムは、１または複数のリソース１１１を組み合わせて構成される。
【００７３】
各処理ノード１１が有する１または複数のリソースは、ユーザの承認を受けて、ＩＴサービスを実行するためにリソース管理装置２０の実行管理部２６により確保される。それぞれのリソース１１１は、１つのリソースまたは２以上のリソース（例えば、ＣＰＵとメモリとハードディスク）またはこれらのリソース等の一部のみを占有することによって構成される。
【００７４】
それぞれのリソース１１１は、ＩＴサービスの処理の一部または全部を実行する実行部１１２と、実行部１１２のリソースの監視状況と使用状態およびサービスレベル項目を監視してそれらの監視結果をリソース管理装置２０の監視履歴ＤＢ２３へと送信する監視部１１３とを含む。また、コンピュータシステム１０は、いずれのＩＴサービスの処理に対しても確保されていないリソース１１１を１または複数含んでもよい。
【００７５】
次に、サービスＤＢ２２に格納されるサービス関連データ表の内容を説明する。図５は、サービスＤＢに格納されるサービス関連データ表の例を示す説明図である。図５に例示するサービス関連データ表は、「サービスＩＤ」項目と、「サービスレベル（以下、ＳＬと記すこともある。）タイプ」項目と、「ＳＬ要求値」項目と、「インフラストラクチャ（以下、インフラと記す。）ＩＤ」項目と、「リソースタイプ」項目と、「開始日時」項目と、「終了日時」項目とを含む。また、サービス関連データ表は、「安全係数」項目を含んでいてもよい。
【００７６】
「サービスＩＤ」は、ＩＴサービスを一意に識別するための識別情報である。「ＳＬタイプ」は、ＩＴサービスのサービスレベル項目の識別情報である。「ＳＬ要求値」は、ＩＴサービスのサービスレベル項目の目標値である。「インフラＩＤ」は、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータの識別情報である。「リソースタイプ」は、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータのリソースの識別情報である。「開始日時」は、ＩＴサービスの開始日時を示す情報である。「終了日時」は、ＩＴサービスの終了日時を示す情報である。「安全係数」は、予測値の補正に用いられる係数である。
【００７７】
例えば、図５の第２行目に例示するサービス関連データは、以下の内容を示す。具体的には、サービスＩＤ「ＳＩＤ００１」で識別されるＩＴサービスが、「Ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ  １００，０００  （Ｔｘ／ｓｅｃ）」のサービスレベル項目の目標値があることを示す。また、そのＩＴサービスの処理では、「ＷＥＢ００１」で識別されるコンピュータの「ＣＰＵ」リソースが、「２０１１／０３／０１  ８：００：００  〜  ２０１２／２／２９  ２０：００：００」の期間利用されることを示す。さらに、「ＷＥＢ００１」で識別されるコンピュータの「ＣＰＵ」リソースの予測結果は、安全係数「１．３０」で補正される。つまり、この予測結果は、１．３０倍されることを示す。
【００７８】
サービスＤＢ２２のサービス関連データ表には、要求受付部２１１がユーザ端末４０から受け付けた実行要求に含まれるＩＴサービスの関連情報が格納される。この実行要求には、ユーザが実行を希望するＩＴサービスの処理内容と、ＩＴサービスのサービスレベル項目の目標値が含まれる。サービスＤＢ２２のサービス関連データ表に格納されたＩＴサービスのサービス関連情報は、ＩＴサービスの識別子を検索キーとして、リソースキャパシティ予測装置３０によって取得される。
【００７９】
次に、実行状態ＤＢ２７に格納される実行履歴表の内容を説明する。図６は、実行状態ＤＢに格納される実行履歴表の例を示す説明図である。図６に例示する実行履歴表は、「要求ＩＤ」項目と、「サービスＩＤ」項目と、「終了フラグ」項目と、「ステータス」項目と、「更新日時」項目とを含む。
【００８０】
「要求ＩＤ」は、ユーザの要求を一意に識別するための識別情報である。「終了フラグ」は、要求処理がすべて終了したか否かを示す情報である。「ステータス」は、要求処理の進捗状態を示す情報である。「更新日時」は、上記の「ステータス」を更新した日時を示す情報である。
【００８１】
例えば、図６の第２行目に例示する実行履歴レコードは、サービスＩＤ「ＳＩＤ００１」で識別されるＩＴサービスの実行履歴であり、このユーザの要求処理はすべて終了した実行履歴であることを示す。また、図６の第２行目に例示する実行履歴は、その要求の最終ステータスが「リソース確保処理完了通知済み」であり、「２０１１／１２／０１  ８：００：００」に更新されたことを示す。
【００８２】
実行状態ＤＢ２７の実行履歴表には、ＩＴサービスの要求受付処理の実行状態に応じて、要求受付部２１１により、そのＩＴサービスの実行履歴レコードが追加または更新される。
【００８３】
また、実行状態ＤＢ２７の実行履歴表には、ＩＴサービスの問合せ処理の実行状態に応じて、問合せ部２１２により、そのＩＴサービスの実行履歴レコードが追加または更新される。
【００８４】
また、実行状態ＤＢ２７の実行履歴表には、ＩＴサービスのリソース確保処理の実行状態に応じて、リソース確保部２１３により、そのＩＴサービスの実行履歴レコードが追加または更新される。
【００８５】
また、実行状態ＤＢ２７の実行履歴表には、ＩＴサービスのリソース確保処理の実行状態に応じて、実行管理部２６により、そのＩＴサービスの実行履歴レコードが追加または更新される。
【００８６】
また、ユーザが閲覧を希望するＩＴサービスの実行履歴表がユーザ端末４０により参照される。
【００８７】
次に、リソースＤＢ２５に格納されるリソース管理表の内容を説明する。図７は、リソースＤＢに格納されるリソース管理表の例を示す説明図である。図７に例示するリソース管理表は、「リソースステータス」項目と、「サービスＩＤ」項目と、「インフラＩＤ」項目と、「リソースタイプ」項目と、「確保可能リソース量」項目と、「確保リソース量」項目と、「開始日時」項目と、「終了日時」項目とを含む。
【００８８】
「リソースステータス」は、ＩＴサービスの処理を実行するために用いられるコンピュータにおける各種リソースの確保処理の実行状態を示す情報である。「サービスＩＤ」は、ＩＴサービスを一意に識別するための識別情報である。「インフラＩＤ」は、コンピュータを一意に識別するための識別情報である。「リソースタイプ」は、上記の「インフラＩＤ」で識別されるコンピュータの各種リソースを一意に識別するための識別情報である。「確保可能リソース量」は、上記の「リソースタイプ」で識別されるリソースで使用されていないリソース量を示す情報である。「確保リソース量」は、上記の「サービスＩＤ」で識別されるＩＴサービスで、上記の「リソースタイプ」で識別されるリソースが使用するリソース量を示す情報である。「開始日時」は、上記の「サービスＩＤ」で識別されるＩＴサービスで上記の「確保リソース量」の使用が開始できる日時を示す情報である。「終了日時」は、上記の「サービスＩＤ」で識別されるＩＴサービスで上記の「確保リソース量」の使用が終了する日時を示す情報である。
【００８９】
例えば、図７の第２行目に例示するリソース管理データは、サービスＩＤ「ＳＩＤ００１」で識別されるＩＴサービスのリソースを管理するためのデータであることを示す。また、図７の第２行目に例示するリソース管理データの「リソースステータス」が、そのＩＴサービスを処理するため、実行管理部２６が確保リソース量「２ｖＣＰＵ」を確保する処理の実行中であることを示す。
【００９０】
また、図７の第２行目に例示するリソース管理データは、「ＷＥＢ００１」で識別されるコンピュータの「ＣＰＵ」リソースが、「２０１１／０３／０１  ８：００：００  〜  ２０１２／２／２９  ２０：００：００」の期間利用されることを示す。さらに、図７の第２行目に例示するリソース管理データは、「ＷＥＢ００１」で識別されるコンピュータの「ＣＰＵ」リソースの確保可能リソース量「２ｖＣＰＵ」が、そのＩＴサービスを処理するために、さらに２ｖＣＰＵを追加して利用できることを示す。
【００９１】
リソースＤＢ２５には、要求受付部２１１からリソースを確保する要求を受け付けたリソース確保部２１３により、要求受付部２１１が指定したＩＴサービスの処理を実行するために用いられるリソースを確保するため、リソース管理表が追加または更新される。
【００９２】
また、リソースＤＢ２５のリソース管理表は、実行管理部２６によって参照され、コンピュータシステム１０上における各ＩＴサービスのための各種リソースの確保処理の実行管理に用いられる。
【００９３】
また、リソースＤＢ２５には、ＩＴサービスのリソース確保処理の実行状態に応じて、実行管理部２６により、リソース管理表が追加または更新される。
【００９４】
次に、監視履歴ＤＢ２３に格納される監視状況ログデータ表の内容を説明する。図８は、監視履歴ＤＢに格納される監視状況ログデータ表の例を示す説明図である。図８に例示する監視状況ログデータ表は、「ログＩＤ」項目と、「インフラＩＤ」項目と、「ログ状況タイプ」項目と、「ログ状況測定値」項目とを含む。
【００９５】
「ログＩＤ」は、ＩＴサービスの処理を実行するために用いられるコンピュータの各種リソースの監視状況に関するログを収集した日時を一意に識別するための識別情報である。「インフラＩＤ」は、上記コンピュータを一意に識別するための識別情報である。「ログ状況タイプ」は、監視状況の種類を一意に識別するための識別情報である。「ログ状況測定値」は、上記の「ログ状況タイプ」で識別される監視状況の種類について測定された結果を示す値である。
【００９６】
「ログ状況測定値」には、測定された結果を示す値が高品質な状況を示すほど高い値を示すように、その値が変換され、格納される。具体的には、「ログ状況タイプ」には、測定された結果の値が大きいほど高品質な状況を示すタイプと、測定された結果の値が小さいほど高品質な状況を示すタイプがある。測定された結果の値が大きいほど高品質な状況を示すタイプの場合、「ログ状況測定値」には、測定された結果を示す値がそのまま格納される。
【００９７】
一方、測定された結果の値が小さいほど高品質な状況を示すタイプの場合、「ログ状況測定値」には、最も低品質な状況を示す値から、測定された結果を示す値を減算した値が格納される。例えば、あるログ状況タイプにおいて、最も高品質な状況を示す値が０で、最も低品質な状況を示す値が１００であるとする。ここで、測定された結果を示す値が０．９９の場合、ログ状況測定値には、９９．０１（＝１００−０．９９）が格納される。
【００９８】
このため、ログ状況タイプごとに、測定された結果を示す値が大きいほど高品質か低品質かを判別する情報、最も高品質な状況を示す値および最も低品質な状況を示す値が、参照可能な情報として予め定められる。
【００９９】
監視状況ログデータは、コンピュータの各種リソースの監視状況に関するログである。監視状況ログデータは、図８に例示するように、繁忙期や閑散期などのＩＴサービスの利用状況を示すデータ、ＩＴサービスを保守するためのウイルスチェックやアップデート、スキャンデスクなどの常駐プログラムの稼働状況を示すデータ、実際のデータ転送量（実効スループット）や通信障害頻度などのネットワーク通信状況を示すデータ、コンピュータの各種リソースの使用に関するログの収集頻度や欠損頻度、遅延頻度を示すデータ、コンピュータの監視インフラストラクチャ種別カテゴリ（以下、監視インフラ種別カテゴリと記す。）を示すデータなどである。
【０１００】
監視インフラ種別カテゴリとは、コンピュータの監視データを収集する（すなわち、コンピュータを監視する）運用管理ソフトウェアの種類を、測定誤差に基づいて分類した際に付与される数値データを意味する。監視データの精密さ（すなわち、測定誤差）は、運用管理ソフトウェアごとに異なるため、監視状況の信頼性に影響する。そのため、監視インフラ種別カテゴリを、監視状況の信頼性に影響するパラメータとして利用することができる。すなわち、監視インフラ種別カテゴリは、コンピュータが監視する監視データの精密さの度合いを示す値ということができる。
【０１０１】
具体的には、コンピュータを監視する運用管理ソフトウェアは、サーバやネットワーク、アプリケーションを監視するためのソフトウェアであり、例えば、ＮＥＣ  ＷｅｂＳＡＭ  ＭＣＯｐｅｒａｔｉｏｎｓ（ＮＥＣ，ＷｅｂＳＡＭ，ＭＣＯｐｅｒａｔｉｏｎｓは、いずれも登録商標。）などが挙げられる。
【０１０２】
例えば、運用管理ソフトウェアの測定誤差が少ないほど、数値データを高く付与する変換表が予め定められ、この変換表に基づいて各運用管理ソフトウェアが監視するデータの精密さが数値化される。例えば、上述するＮＥＣ  ＷｅｂＳＡＭ  ＭＣＯｐｅｒａｔｉｏｎｓに数値データとして「３」を付与し、他の運用管理ソフトウェアに数値データとして「２」や「１」を付与してもよい。
【０１０３】
例えば、図８の第２行目に例示する監視状況ログデータは、２０１１／１１／１１  １１：００：００に収集されたログデータであり、この収集時刻を示す値「２０１１／１１／１１  １１：００：００」をＵＮＩＸ（登録商標）時間に変換した値である「１３２０９７６８００．０００」が「ログＩＤ」として用いられていることを示す。また、図８の第２行目に例示する監視状況ログデータは、インフラＩＤ「ＷＥＢ００１」で識別されるコンピュータから収集した監視状況「収集間隔（ｍｉｎ）」が「１０．００」であることを示すログデータである。
【０１０４】
ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータの監視状況に関するログは、監視状況ログ取得部３２によって、そのコンピュータの選別子であるインフラＩＤを検索キーとして監視履歴ＤＢ２３から取得される。
【０１０５】
また、監視履歴ＤＢ２３には、コンピュータシステム１０の実行部１１２により、監視されたコンピュータの監視状況が格納される。
【０１０６】
次に、監視履歴ＤＢ２３に格納されるログデータ表の内容を説明する。図９は、監視履歴ＤＢに格納されるログデータ表の例を示す説明図である。図９に例示するログデータ表は、「ログＩＤ」項目と、「ログタイプ」項目と、「インフラＩＤ」項目と、「測定値」項目とを含む。
【０１０７】
「ログＩＤ」は、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータのサービスレベル項目の測定に関するログおよび各種リソースの使用に関するログを収集した日時を一意に識別するための識別情報である。「ログタイプ」は、サービスレベル項目を測定する種類、または、使用されるリソースの種類を一意に識別するための識別情報である。「インフラＩＤ」は、上記コンピュータを一意に識別するための識別情報である。「測定値」は、「ログタイプ」により識別される種類について測定した結果を示す値である。
【０１０８】
ログデータは、コンピュータのサービスレベル項目の測定に関するログと、各種リソースの使用に関するログとを含む。
【０１０９】
コンピュータのサービスレベル項目の測定に関するログは、スループット、平均リクエスト応答時間、平均トランザクション処理時間、トランザクション数、稼働率、不稼働率、平均復旧時間、平均故障間隔等を示すデータである。
【０１１０】
各種リソースの使用に関するログは、ＣＰＵ使用率、使用ＣＰＵコア数、メモリ使用量、メモリ使用率、記憶装置の記憶容量、記憶装置の記憶容量使用率、ネットワーク使用量、ネットワーク使用率等を示すデータである。
【０１１１】
例えば、図９の第２行目に例示するログデータは、２０１１／１１／１１  １１：００：００に収集されたログデータであり、この収集時刻を示す値「２０１１／１１／１１  １１：００：００」をＵＮＩＸ（登録商標）時間に変換した値である「１３２０９７６８００．０００」が「ログＩＤ」として用いられていることを示す。
【０１１２】
また、図９の第２行目に例示するログデータは、インフラＩＤ「ＬＢ００１」で識別されるコンピュータから収集されたログタイプ「Ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ」の値が「３８０００」であることを示すログデータである。
【０１１３】
ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータのサービスレベル項目の測定に関するログと各種リソースの使用に関するログは、ログ取得部３４によって、そのコンピュータの識別であるインフラＩＤを検索キーとして監視履歴ＤＢ２３から取得される。
【０１１４】
また、監視履歴ＤＢ２３には、コンピュータシステム１０の実行部１１２により、コンピュータのサービスレベル項目の測定結果と各種リソースの使用状態が監視結果として格納される。
【０１１５】
次に、キャパシティ推定ＤＢ２４に格納されるリソース推移推定データ表の内容を説明する。図１０は、キャパシティ推定ＤＢに格納されるリソース推移推定データ表の例を示す説明図である。リソース推移推定データ表は、「サービスＩＤ」項目と、「ＳＬタイプ」項目と、「リソースタイプ」項目と、「インフラＩＤ」項目と、「関係式」項目と、「ログ信頼度」項目とを含む。
【０１１６】
「サービスＩＤ」は、ＩＴサービスを一意に識別するための識別情報である。「ＳＬタイプ」は、ＩＴサービスのサービスレベル項目の識別情報である。「リソースタイプ」は、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータのリソースの識別情報である。「インフラＩＤ」は、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータの識別情報である。「関係式」は、上記「ＳＬタイプ」で識別されるサービスレベル項目の値に対する、上記「リソースタイプ」で識別されるリソースの値の変動を表す。なお、関係式の算出方法は、後述する。「ログ信頼度」は、上記「関係式」を推定する際に用いられたログの信頼度を示す値である。
【０１１７】
例えば、図１０の第２行目に例示するリソース推移推定データは、サービスＩＤ「ＳＩＤ００１」で識別されるＩＴサービスのリソースの使用率の推移を推定したデータであることを示す。また、図１０の第２行目に例示するリソース推移推定データは、「Ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ」の値に対する「ＷＥＢ００１」で識別されるコンピュータのリソース「ＣＰＵ」の変動を示す関係式が、ログの信頼度「＋０．２０」であるログを用いて推定した結果、「ｙ＝０．０００４４９９７８１ｘ＋３．５４５４６６」と推定されたことを示す。
【０１１８】
キャパシティ推定ＤＢ２４のリソース推移推定データ表には、リソース使用率推移推定部３５によって、ＩＴサービスのサービスレベル項目に対するリソースの使用率の推移を示す推定結果が格納される。
【０１１９】
また、ＩＴサービスの各サービスレベル項目に対するリソースの使用率の推移を示す推定結果は、リソースキャパシティ予測部３６によって、ＩＴサービスの識別子であるサービスＩＤを検索キーとして、キャパシティ推定ＤＢ２４のリソース推移推定データ表から取得される。
【０１２０】
次に、キャパシティ推定ＤＢ２４に格納されるリソースキャパシティ予測データ表の内容を説明する。図１１は、キャパシティ推定ＤＢに格納されるリソースキャパシティ予測データ表の例を示す説明図である。リソースキャパシティ予測データ表は、「サービスＩＤ」項目と、「ＳＬタイプ」項目と、「ＳＬ要求値」項目と、「リソースタイプ」項目と、「インフラＩＤ」項目と、「予測推定値」項目とを含む。
【０１２１】
「サービスＩＤ」は、ＩＴサービスを一意に識別するための識別情報である。「ＳＬタイプ」は、ＩＴサービスのサービスレベル項目の識別情報である。「ＳＬ要求値」は、ＩＴサービスのサービスレベル項目の目標値である。「リソースタイプ」は、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータのリソースの識別情報である。「インフラＩＤ」は、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータの識別情報である。「予測推定値」は、上記「ＳＬタイプ」で識別されるサービスレベル項目の要求値（目標値）である「ＳＬ要求値」を満たすために必要な、上記「インフラＩＤ」で識別されるコンピュータの上記「リソースタイプ」で識別されるリソースのリソースキャパシティを推定した値である。
【０１２２】
例えば、図１１の第２行目に例示するリソースキャパシティ予測データは、サービスＩＤ「ＳＩＤ００１」で識別されるＩＴサービスのリソースキャパシティを予測したデータであることを示す。また、図１１の第２行目に例示するリソースキャパシティ予測データは、サービスレベル項目の目標値「Ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ  １００，０００  （Ｔｘ／ｓｅｃ）」を満たすために、「ＷＥＢ００１」で識別されるコンピュータに必要な「ＣＰＵ」リソースが、「４８．５４３２８」であるという予測結果を示す。
【０１２３】
キャパシティ推定ＤＢ２４のリソースキャパシティ予測データ表には、リソースキャパシティ予測部３６によって、ＩＴサービスのサービスレベル項目の目標値を満たすために必要なリソースキャパシティの予測結果が格納される。
【０１２４】
また、要求受付部２１１がリソースキャパシティ予測装置３０に対して指示したＩＴサービスのリソースキャパシティの予測結果は、問合せ部２１２によって、ＩＴサービスの識別子であるサービスＩＤを検索キーとして、キャパシティ推定ＤＢ２４のリソースキャパシティ予測データ表から取得される。
【０１２５】
なお、図１２は、ログ信頼度の例を示す説明図である。図１２に例示するように、ログ信頼度は、ログ信頼度算出部３３によってログＩＤごとに算出される。
【０１２６】
次に、図１に例示するリソース管理装置２０の動作を説明する。図１３は、図１に例示する分散システムのリソース管理装置２０がリソースキャパシティ予測を行う動作の例を示すフローチャートである。
【０１２７】
なお、コンピュータシステム１０の各種リソースの確保状態に合わせて、実行管理部２６がリソースＤＢ２５にリソース管理表の追加または更新を行うことで、コンピュータシステム１０の各種リソースの確保状態と一致したリソース管理表がリソースＤＢ２５に格納されているとする。
【０１２８】
まず、要求受付部２１１は、ＩＴサービスのために確保されたリソースキャパシティが適切か否かを見直す要求をユーザ（具体的には、ユーザ端末４０）から受け付ける。要求受付部２１１は、ＩＴサービスのリソースキャパシティ分析処理に関する要求受付の実行履歴を、実行状態ＤＢ２７に追加する。要求受付部２１１は、リソースキャパシティ予測装置３０に、ＩＴサービスに必要なリソースキャパシティを予測するように指示する。要求受付部２１１は、ＩＴサービスのリソースキャパシティ分析処理に関する実行履歴のステータスを「キャパシティ分析処理待ち」に更新する（ステップＳ１０１）。
【０１２９】
次に、リソースキャパシティ予測装置３０は、リソース管理装置２０から、ＩＴサービスのリソースキャパシティの予測指示を受け付ける。リソースキャパシティ予測装置３０は、ＩＴサービスのサービスレベル項目の目標値を満たすために、ＩＴサービスに必要なリソースキャパシティを予測する。そして、リソースキャパシティ予測装置３０は、リソースキャパシティの予測結果を、キャパシティ推定ＤＢ２４に格納する（ステップＳ１０２）。
【０１３０】
次に、問合せ部２１２は、ＩＴサービスのために確保されたリソースキャパシティと予測結果とに違いがあるか否かを比較する（ステップＳ１０３）。リソースキャパシティの違いがある場合（ステップＳ１０３におけるＹＥＳ）、ステップＳ１０４へ進む。一方、リソースキャパシティの違いがない場合（ステップＳ１０３におけるＮＯ）、ステップＳ１０７へ進む。
【０１３１】
リソースキャパシティの違いがある場合（ステップＳ１０３におけるＹＥＳ）、問合せ部２１２は、確保されたリソースキャパシティを予測結果のリソースキャパシティへ変更するか否かをユーザに問い合わせる。そして、問合せ部２１２は、ＩＴサービスのリソースキャパシティ分析処理に関する実行履歴のステータスを、「キャパシティ変更問合せ中」に更新する（ステップＳ１０４）。
【０１３２】
一方、リソースキャパシティの違いがない場合（ステップＳ１０３におけるＮＯ）、問合せ部２１２は、ＩＴサービスのリソースキャパシティ分析処理に関する実行履歴のステータスを、「キャパシティ分析処理完了」に更新する。また、問合せ部２１２は、実行履歴の終了フラグをすべての分析処理が終了したことを示すフラグに更新する。問合せ部２１２は、ユーザ端末４０にリソース分析処理が完了したことを通知し、実行履歴のステータスを、「キャパシティ分析処理完了通知済み」に更新する（ステップＳ１０７）。
【０１３３】
ステップＳ１０４の処理が行われた後、問合せ部２１２が、リソースキャパシティを変更する旨の指示を受けたか否か判断する（ステップＳ１０５）。リソースキャパシティを変更する旨の指示を受けた場合（ステップＳ１０５におけるＹＥＳ）、ステップＳ１０６へ進む。一方、リソースキャパシティを変更しない旨の指示を受けた場合（ステップＳ１０５におけるＮＯ）、ステップＳ１０７へ進む。
【０１３４】
リソースキャパシティを変更しない旨の指示を受けた場合（ステップＳ１０５におけるＮＯ）、問合せ部２１２は、ＩＴサービスのリソースキャパシティ分析処理に関する実行履歴のステータスを、「キャパシティ変更問合せ完了」に更新する。また、問合せ部２１２は、実行履歴の終了フラグをすべての分析処理が終了したことを示すフラグに更新する。問合せ部２１２は、ユーザ端末４０にリソース分析処理が完了したことを通知し、実行履歴のステータスを、「キャパシティ変更問合せ完了通知済み」に更新する（ステップＳ１０７）。
【０１３５】
一方、リソースキャパシティを変更する旨の指示を受けた場合（ステップＳ１０５におけるＹＥＳ）、問合せ部２１２は、確保されたリソースキャパシティを予測結果のリソースキャパシティへ変更するように、リソース確保部２１３に指示する。そして、問合せ部２１２は、ＩＴサービスのリソースキャパシティ分析処理に関する実行履歴のステータスを、「リソース確保処理開始」に更新する。
【０１３６】
さらに、実行管理部２６は、リソースＤＢ２５のリソース管理表における各ステータスを定期的に確認する。ステータスが「要求受付」であるリソース管理データがある場合、実行管理部２６は、そのリソース管理データのステータスを「確保処理中」に更新する。また、実行管理部２６は、そのリソース管理データに設定された「確保リソース量」になるように、コンピュータのリソースの確保処理を実行する。そして、実行管理部２６は、リソースの確保処理が終了したときに、そのリソース管理データのステータスを「正常」に更新する。さらに、実行管理部２６は、ＩＴサービスの実行履歴のステータスを、「リソース確保処理完了」に更新する（ステップＳ１０６）。
【０１３７】
ステップＳ１０６の処理の後、リソース確保部２１３は、実行状態ＤＢ２７の実行履歴表におけるステータスが「リソース確保処理完了」である実行履歴を定期的に確認する。そして、リソース確保部２１３は、その実行履歴の終了フラグをすべての分析処理が終了したことを示すフラグに更新する。リソース確保部２１３は、ユーザ端末４０にリソース確保処理が完了したことを通知し、実行履歴のステータスを、「リソース確保処理完了通知済み」に更新する（ステップＳ１０７）。
【０１３８】
次に、本実施形態のリソースキャパシティ予測装置の動作を説明する。図１４は、本実施形態のリソースキャパシティ予測装置の動作の例を示すフローチャートである。
【０１３９】
予測処理管理部３１は、リソース管理装置２０のフロントエンド処理部２１から、ＩＴサービスのリソースキャパシティの予測指示を受け付ける。そして、予測処理管理部３１は、ＩＴサービスの関連情報をサービスＤＢ２２から取得する。また、予測処理管理部３１は、監視状況ログ取得部３２およびログ取得部３４に対し、ログを取得するよう指示する（ステップＳ２０１）。
【０１４０】
監視状況ログ取得部３２は、予測処理管理部３１の指示により、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータの複数の時刻における監視状況に関するログを監視履歴ＤＢ２３から取得し、リソース使用率推移推定部３５へ送信する。また、監視状況ログ取得部３２は、予測処理管理部３１に、監視状況ログの取得が完了したことを通知する（ステップＳ２０２）。
【０１４１】
予測処理管理部３１は、監視状況ログの取得が完了したことを監視状況ログ取得部３２から受けると、ＩＴサービスのリソースに関するログの信頼度を算出するようにログ信頼度算出部３３へ指示する。
【０１４２】
ログ信頼度算出部３３は、予測処理管理部３１の指示により、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータの複数の時刻における各種リソースの監視状況に関するログを解析する。そして、ログ信頼度算出部３３は、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータの複数の時刻におけるログの信頼度を算出し、リソース使用率推移推定部３５へ送信する。また、ログ信頼度算出部３３は、予測処理管理部３１に、ログの信頼度の算出が完了したことを通知する（ステップＳ２０３）。
【０１４３】
一方、ログ取得部３４は、予測処理管理部３１の指示により、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータの複数の時刻におけるサービスレベル項目の測定に関するログと、そのコンピュータの複数の時刻における各種リソースの使用に関するログを、監視履歴ＤＢ２３から取得し、リソース使用率推移推定部３５へ送信する。また、ログ取得部３４は、予測処理管理部３１に、ログの取得が完了したことを通知する（ステップＳ２０４）。
【０１４４】
ステップＳ２０３およびステップＳ２０４の処理の後、予測処理管理部３１は、ログ取得部３４からの取得完了と、ログ信頼度算出部３３からの算出完了の通知を受けて、ＩＴサービスを実行するコンピュータの各種リソースの使用率の推移を推定するようにリソース使用率推移推定部３５へ指示する。
【０１４５】
リソース使用率推移推定部３５は、予測処理管理部３１の指示により、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータの複数の時刻におけるログの信頼度と、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータの複数の時刻におけるサービスレベル項目の測定に関するログと、そのコンピュータの複数の時刻における各種リソースの使用に関するログとから、信頼度が高いコンピュータのサービスレベル項目の測定に関するログと、各種リソースの使用に関するログを特定する。そして、リソース使用率推移推定部３５は、それらのログに基づいて、サービスレベル項目の測定値に対するコンピュータのリソースの使用率を推定する。なお、ここで、後述するリソースキャパシティ予測部３６が用いる安全係数を調整しておいてもよい。
【０１４６】
また、リソース使用率推移推定部３５は、推定結果をキャパシティ推定ＤＢ２４に格納する。また、リソース使用率推移推定部３５は、各種リソースの使用率の推移推定が完了したことを予測処理管理部３１に通知する（ステップＳ２０５，Ｓ２０６）。
【０１４７】
予測処理管理部３１は、各種リソースの使用率の推移推定が完了したことをリソース使用率推移推定部３５から受けて、リソースキャパシティ予測部３６に、リソースキャパシティを予測するように指示する。リソースキャパシティ予測部３６は、予測処理管理部３１の指示により、ＩＴサービスの各サービスレベル項目に対するリソースの使用率の推定結果をキャパシティ推定ＤＢから取得する。そして、リソースキャパシティ予測部３６は、そのＩＴサービスの各サービスレベル項目に設定された目標値をすべて満たすリソースキャパシティを予測する。
【０１４８】
リソースキャパシティ予測部３１は、予測結果をキャパシティ推定ＤＢ２４に格納する。また、リソースキャパシティ予測部３１は、リソースキャパシティの予測が完了したことを予測処理管理部３１に通知する（ステップＳ２０７）。
【０１４９】
次に、本実施形態のログ信頼度算出部３３の動作を詳述する。図１５は、ログ信頼度算出部の動作の例を示すフローチャートである。ログ信頼度算出部３３は、予測処理管理部３１の指示を受けて、ログ信頼度の算出処理を開始する。なお、ログ信頼度算出部３３は、監視状況ログ取得部３２から、ＩＴサービスの処理を実行するコンピュータの複数の時刻における監視状況に関するログを受け取っているとする。
【０１５０】
ログ信頼度算出部３３は、監視状況に関するログに対して、ログ状況タイプ（すなわち、監視状況の種類）ごとに、ログ状況測定値（すなわち、監視状況の種類に応じて測定される値）の平均値と、標準偏差値と、変動係数とをそれぞれ算出する（ステップＳ３０１）。
【０１５１】
ログ信頼度算出部３３は、ログ状況測定値のばらつきが大きいログ状況タイプほど注目すべきログ状況タイプであると仮定して、各ログ状況タイプの変動係数の比に基づいて各ログ状況タイプの重みを設定する。例えば、３つのログ状況タイプの変動係数が０．４，０．６，１．０であるとする。すべてのログ状況の重みの総和を１とした場合、それぞれの重みは、０．２，０．３，０．５になる（ステップＳ３０２）。
【０１５２】
ログ信頼度算出部３３は、ステップＳ３０１で算出された平均値ｘａｒｇと、標準偏差値ｘｓｔｄｅｖ、およびステップＳ３０２で算出された重みｗを用いて、同じログＩＤで識別される監視状況ログを対象に、以下に示す式１および式２に基づいて、ログ信頼度を算出する。以下に示す式１は、ログ信頼度の算出式である。また、以下に示す式２は、ログ状況測定値を標準化するための式である。
【０１５３】
【数１】
0005810968.tif 000002
【０１５４】
ログ信頼度算出部３３は、図１２に例示するログ信頼度をログＩＤごとに算出し、リソース使用率推移推定部３５へ送信する。また、ログ信頼度算出部３３は、予測処理管理部３１に、ログの信頼度の算出が完了したことを通知する。
【０１５５】
次に、本実施形態のリソース使用率推移推定部３５の動作を詳述する。図１６は、リソース使用率推移推定部の動作の例を示すフローチャートである。リソース使用率推移推定部３５は、予測処理管理部３１の指示により、ＩＴサービスのサービスレベル項目に対する各種リソースの使用率の推移を推定する処理を開始する。
【０１５６】
なお、リソース使用率推移推定部３５は、予測処理管理部３１からＩＴサービスの関連情報を受け取り、ログ取得部３４からＩＴサービスのサービスレベル項目の測定に関するログおよび各種リソースの使用率に関するログを受け取り、ログ信頼度算出部３３から、ＩＴサービスのログの信頼度のデータを受け取っているとする。
【０１５７】
また、リソース使用率推移推定部３５には、ログの信頼度を高いと判定するための閾値（以下、信頼度閾値と記す。）が設定されているものとする。また、リソース使用率推移推定部３５には、一定以上の頻度があるか否かを判定するための後述する閾値（Ｃｏｕｎｔｅｒ配列の閾値。以下、頻度閾値と記す。）が設定されているものとする。
【０１５８】
リソース使用率推移推定部３５は、ログの信頼度閾値に基づいて、閾値以上のログの信頼度を有するサービスレベル項目の測定に関するログと、各種リソースの使用に関するログのみを選択する（ステップＳ４０１）。
【０１５９】
リソース使用率推移推定部３５は、ＩＴサービスの関連情報から、異なるＳＬタイプと異なるリソースタイプとを１組とする対応表を作成する。そして、リソース使用率推移推定部３５は、１組（ＳＬタイプ、リソースタイプ）のログデータを、ステップＳ４０１で選択したログから取得できるか否か判断する（ステップＳ４０２）。取得できる場合はステップＳ４０３に進む。
【０１６０】
選択した組のログデータを取得できる場合（ステップＳ４０２における「取得できる場合」）、リソース使用率推移推定部３５は、ＳＬタイプをＸ軸としリソースタイプをＹ軸とする２次元空間を、ハフ変換によって、（角度θ，距離ρ）の２次元空間に変換する。そして、リソース使用率推移推定部３５は、角度θおよび距離ρを２次元配列に格納する。具体的には、リソース使用率推移推定部３５は、（ｘ１，ｙ１）に対して、ρ＝ｘ１・ｃｏｓθ＋ｙ１・ｓｉｎθを満たす（θ１，ρ１）を算出する。
【０１６１】
そして、リソース使用率推移推定部３５は、算出した（θ１，ρ１）を、Ｃｏｕｎｔｅｒ［θ］［ρ］配列にそれぞれ格納する。すなわち、Ｃｏｕｎｔｅｒ［θ］［ρ］配列には、角度θと距離ρの頻度の値が格納されることになる。
【０１６２】
なお、角度θの探索範囲を、０からπまで、またはπ／２からπまでとしてもよい。また、リソース使用率推移推定部３５は、距離ρが０以上の距離ρ１の場合にのみ、算出した（θ１，ρ１）を、Ｃｏｕｎｔｅｒ［θ］［ρ］配列にそれぞれ格納するようにしてもよい（ステップＳ４０３）。
【０１６３】
リソース使用率推移推定部３５は、Ｃｏｕｎｔｅｒ［θ］［ρ］配列から、Ｃｏｕｎｔｅｒ配列の閾値（すなわち、頻度閾値）に基づいて、一定頻度以上である最大角度θ１’と距離ρ１’を求める。なお、角度θの探索範囲を、０からπまで、またはπ／２からπまでとしてもよい。また、距離ρの探索範囲を、０からｘ軸の最大値とｙ軸の最大値の二乗和ｄまで、または−ｄからｄまでとしてもよい（ステップＳ４０４）。
【０１６４】
リソース使用率推移推定部３５は、ステップＳ４０４で求めた（θ１’，ρ１’）を、ハフ逆変換によって、（角度θ，距離ρ）の２次元空間から、ＳＬタイプをＸ軸としリソースタイプをＹ軸とする２次元空間に変換する。
【０１６５】
具体的には、リソース使用率推移推定部３５は、（θ１’，ρ１’）  に対して、以下に示す式３を満たす（ａ１，ｂ１）を算出する。すなわち、この式３に示す関係式が、サービスレベル項目の測定値に対するコンピュータのリソースの使用率ということができる。
【０１６６】
ｙ＝ａ１・ｘ＋ｂ１＝−１／ｔａｎθ１’・ｘ＋ρ１’／ｓｉｎθ１’・・・（式３）
【０１６７】
そして、リソース使用率推移推定部３５は、１組（ＳＬタイプＸ、リソースタイプＹ）の関係式であるｙ＝ａ１・ｘ＋ｂ１の推定結果をキャパシティ推定ＤＢ２４に格納する。ここで格納された推定結果が、図１０に例示する「関係式」に相当する。その後、リソース使用率推移推定部３５は、Ｓ４０２以降の処理を繰り返す。
【０１６８】
ステップＳ４０２において、選択した組のログデータを取得できない場合（ステップＳ４０２における「取得できない場合」）、リソース使用率推移推定部３５は、ＩＴサービスのサービスレベル項目に対する各種リソースの使用率の推定処理が完了したことを予測処理管理部３１へ通知する。
【０１６９】
次に、本実施形態のリソースキャパシティ予測部３６の動作を詳述する。図１７は、リソースキャパシティ予測部の動作の例を示すフローチャートである。リソースキャパシティ予測部３６は、予測処理管理部３１の指示により、ＩＴサービスの各サービスレベル項目の目標値をすべて満たすリソースキャパシティを予測する処理を開始する。
【０１７０】
なお、キャパシティ推定ＤＢ２４は、ＩＴサービスの各サービスレベル項目に対する各種リソースの使用率の推移推定結果（すなわち、関係式）を格納しているとする。この推移推定結果は、リソースキャパシティ予測部３６により参照される。また、リソースキャパシティ予測部３６は、各リソースタイプの暫定予測値を格納する配列を備えているとする。暫定予測値の初期値は０とする。
【０１７１】
リソースキャパシティ予測部３６は、ＩＴサービスの関連情報から、ＳＬタイプとＳＬ要求値（すなわち、サービスレベル項目の目標値）を１組とするサービスレベル対応表を作成する（ステップＳ５０１）。
【０１７２】
リソースキャパシティ予測部３６は、ステップＳ５０１で作成したサービスレベル対応表から、１組のＳＬタイプとＳＬ要求値を取得できるか否か判断する（ステップＳ５０２）。取得できる場合はステップＳ５０３へ進み、取得できなかった場合はステップＳ５０５へ進む。
【０１７３】
１組のＳＬタイプとＳＬ要求値を取得できた場合（ステップＳ５０２におけるＹＥＳ）、リソースキャパシティ予測部３６は、ステップＳ５０２で取得した１組のＳＬタイプとＳＬ要求値に対応する、各リソースタイプの関係式を取得する。そして、リソースキャパシティ予測部３６は、ＳＬ要求値と関係式とから、リソースキャパシティ予測値を算出する（ステップＳ５０３）。
【０１７４】
例えば、図１１に例示するように、ＳＬタイプ「Ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ」のＳＬ要求値が「１０００００」であるとする。また、ＳＬタイプ「Ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ」およびインフラＩＤ「ＷＥＢ００１」のリソースタイプ「ＣＰＵ」の関係式が、図１０に例示する関係式「ｙ＝０．０００４４９９７８１ｘ＋３．５４５４６６」であるとする。このとき、リソースキャパシティ予測部３６は、リソースキャパシティ予測値を「４８．５４３２８（＝０．０００４４９９７８１＊１０００００＋３．５４５４６６）」と算出する。
【０１７５】
リソースキャパシティ予測部３６は、ステップＳ５０３で算出したそれぞれのリソースタイプのリソースキャパシティ予測値と、各リソースタイプの暫定予測値とを比較する。ステップＳ５０３で算出したリソースキャパシティ予測値が暫定予測値より大きければ、リソースキャパシティ予測部３６は、その予測値を暫定予測値として更新する。一方、ステップＳ５０３で算出したリソースキャパシティ予測値が暫定予測値より小さい場合は、リソースキャパシティ予測部３６は、暫定予測値を更新しない。その後、リソースキャパシティ予測部３６は、ステップＳ５０２以降の処理を繰り返す。
【０１７６】
ステップＳ５０２において、１組のＳＬタイプとＳＬ要求値を取得できなかった場合（ステップＳ５０２におけるＮＯ）、リソースキャパシティ予測部３６は、各リソースタイプの暫定予測値を予測値として確定する。
【０１７７】
なお、各リソースタイプの安全係数を予め設定しておき、リソースキャパシティ予測部３６は、各リソースの暫定予測値を安全係数で補正した補正予測値を予測値として確定してもよい。例えば、安全係数が「１．３」で、リソースキャパシティ暫定予測値が「４８．５４３２８」の場合、リソースキャパシティ予測値は、「６３．１０６２６４（＝４８．５４３２８＊１．３）」と算出される（ステップＳ５０５）。
【０１７８】
ソースキャパシティ推定部３６は、推定結果をキャパシティ推定ＤＢ２４に格納する。また、リソースキャパシティ予測部３６は、リソースキャパシティの推定が完了したことを予測処理管理部３１へ通知する。
【０１７９】
以上のように、本実施形態によれば、ログ信頼度算出部３３が、コンピュータシステムを構成する各コンピュータから、リソースの監視状況に関するログを取得し、このログに含まれるコンピュータの複数の時刻における監視状況の情報に基づいて、複数の時刻におけるログの信頼度を算出する。そして、リソース使用率推移推定部３５が、上記各コンピュータから、リソースの使用に関するログおよびサービスレベル項目の測定に関するログを取得し、複数の時刻におけるリソースの使用率の情報およびサービスレベル項目の測定値の情報と、ログ信頼度算出部３３が算出した複数の時刻におけるログの信頼度とに基づいて、コンピュータのリソースの使用率を推定する。よって、監視状況の異なるリソースの監視情報から、ＩＴサービスに必要となるリソースキャパシティを、精度よく予測できる。
【０１８０】
また、リソースキャパシティ予測部３６が、ＩＴサービスのサービスレベル項目の目標値を含むサービス関連データを参照し、リソース使用率推移推定部３５の推定結果（関係式）に基づいて、ＩＴサービスのサービスレベル項目の目標値をすべて満たすリソースキャパシティを予測してもよい。
【０１８１】
すなわち、本実施形態では、ログ信頼度算出部３３が、コンピュータから、リソースの監視状況に関するログを取得し、これらのログに含まれる複数の時刻における各種リソースの監視状況の情報に基づいて、複数の時刻におけるログの信頼度を算出する。なお、ここでの監視状況は、繁忙期や閑散期などのＩＴサービスの利用状況を示すデータ、ＩＴサービスを保守するためのウイルスチェックやアップデート、スキャンデスクなどの常駐プログラムの稼働状況を示すデータ、および、実際のデータ転送量や通信障害頻度などのネットワーク通信状況を示すデータを含む。
【０１８２】
また、本実施形態では、リソース使用率推移推定部３５が、サービスレベル項目の測定に関するログとリソースの使用に関するログとをコンピュータから取得する。また、リソース使用率推移推定部３５が、これらのログに含まれる複数の時刻におけるサービスレベル項目の測定値の情報と、コンピュータの複数の時刻におけるリソースの使用率の情報と、ログ信頼度算出部３３により算出された複数の時刻におけるログの信頼度に基づいて、ログの信頼度が一定値以上であるコンピュータのサービスレベル項目の測定に関するログおよび各種リソースの使用に関するログを特定する。そして、リソース使用率推移推定部３５が、それらのログに基づいてサービスレベル項目の測定値に対する各種リソースの使用率を推定する。なお、ここでのサービスレベル項目の測定値は、スループット、平均リクエスト応答時間、平均トランザクション処理時間、トランザクション数、稼働率、不稼働率、平均復旧時間、平均故障間隔等を含む。また、ここでのリソースの使用率は、ＣＰＵ使用率、メモリ使用量、記憶装置の記憶容量、ネットワーク使用量等を含む。
【０１８３】
さらに、本実施形態では、リソースキャパシティ予測部３６が、サービスレベル項目の目標値を含むサービス関連データを参照し、リソース使用率推移推定部３５により推定されたコンピュータのサービスレベル項目の測定値に対するコンピュータのリソースの使用率の推定結果に基づいて、サービスレベル項目の目標値をすべて満たすリソースキャパシティを予測する。
【０１８４】
本実施形態のリソースキャパシティ予測装置３０は、これらの要素を含むことにより、監視状況が異なるリソースの監視情報からＩＴサービスに必要なリソースキャパシティを精度よく予測できる
【０１８５】
次に、本実施形態のリソースキャパシティ予測装置のハードウェア構成を説明する。図１８は、図１に例示するリソースキャパシティ予測装置およびリソース管理装置のハードウェア構成の例を示す説明図である。以下では、コンピュータを典型例とする情報処理装置として全般的な構成を説明する。ただし、専用機や組み込み型装置の場合、その環境に応じて必要最小限な構成が選択される。
【０１８６】
リソースキャパシティ予測装置およびリソース管理装置は、ホスト・コントローラ５１により相互に接続される、ＣＰＵ５２、バスライン（図示せず）、通信Ｉ／Ｆ５３、メインメモリ（ＲＡＭ（Random Access Memory））５４、ＢＩＯＳ（Basic Input/Output System ）５５、パラレルポート５６、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート５７、グラフィック・コントローラ５８、ＶＲＡＭ（Video ＲＡＭ）５９、音声プロセッサ６０、Ｉ／Ｏコントローラ６１、キーボード及びマウス・アダプタ６２等の入力手段を備える。Ｉ／Ｏコントローラ６１には、例えば、フレキシブル・ディスク（ＦＤ）ドライブ６３、ハードディスク・ドライブ６４、光ディスク・ドライブ６５、半導体メモリ６６等の記憶手段を接続することができる。
【０１８７】
グラフィック・コントローラ５８には、表示装置７１が接続されている。オプションとして、音声プロセッサ６０には、増幅回路６７及びスピーカ６８が接続される。
【０１８８】
また、ＢＩＯＳ５５は、リソースキャパシティ予測装置およびリソース管理装置の起動時にＣＰＵが実行するブートプログラムや、リソースキャパシティ予測装置およびリソース管理装置のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。ＦＤドライブ６３は、フレキシブル・ディスク６９からプログラム又はデータを読み取り、Ｉ／Ｏコントローラ６１を介してメインメモリ５４又はハードディスク・ドライブ６４に提供する。
【０１８９】
光ディスク・ドライブ６５として、例えば、ブルーレイドライブ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）−ＲＯＭ（Read Only Memory）ドライブ、ＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ−ＲＡＭドライブ、ＣＤ−ＲＡＭドライブが使用される。この場合、各ドライブに対応した光ディスク７０が使用される。光ディスク・ドライブ６５は、光ディスクからプログラム又はデータを読み取り、Ｉ／Ｏコントローラ６１を介してメインメモリ５４又はハードディスク・ドライブ６４に提供することもできる。
【０１９０】
リソースキャパシティ予測装置およびリソース管理装置に提供されるコンピュータプログラムは、フレキシブル・ディスク、光ディスク、又はメモリカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。このコンピュータプログラムは、Ｉ／Ｏコントローラを介して、記録媒体から読み出され、又は通信Ｉ／Ｆを介してダウンロードされることによって、リソースキャパシティ予測装置およびリソース管理装置にインストールされ実行される。コンピュータプログラムが情報処理装置に働きかけて行わせる動作は、既に説明した装置における動作と同一であるので省略する。
【０１９１】
上述するコンピュータプログラムは、外部の記憶媒体に格納されていてもよい。記憶媒体として、例えば、フレキシブル・ディスク、光ディスク、メモリカードの他に、ＭＤ（MiniDisc）等の光磁気記録媒体、テープ媒体が用いられる。また、専用通信回線やインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク又は光ディスク・ライブラリ等の記憶装置を記録媒体として使用し、通信回線を介してコンピュータプログラムをリソースキャパシティ予測装置およびリソース管理装置に提供してもよい。
【０１９２】
以上の例は、リソースキャパシティ予測装置およびリソース管理装置のハードウェア構成について主に説明した。他にも、コンピュータに、情報処理装置で説明した機能を有するプログラムをインストールして、そのコンピュータを情報処理装置として動作させることにより上記で説明した情報処理装置と同様な機能を実現することができる。したがって、本発明において１つの実施形態として説明した情報処理装置は、そのコンピュータプログラムによっても実現可能である。
【０１９３】
図１に例示するリソースキャパシティ予測装置およびリソース管理装置は、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせとして実現可能である。ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせて実施する方法として、例えば、所定のプログラムを有するコンピュータシステムで実施する方法が典型的な例として挙げられる。この場合、所定のプログラムがコンピュータシステムにロードされ実行されることにより、そのプログラムは、コンピュータシステムに本発明に係る処理を実行させる。
【０１９４】
このプログラムは、任意の言語、コード、又は表記によって表現可能な命令群から構成される。そのような命令群は、システムが特定の機能を直接実行すること、又は（１）他の言語、コード、もしくは表記への変換、（２）他の媒体への複製、のいずれか一方もしくは双方が行われた後に、実行することを可能にするものである。
【０１９５】
もちろん、本発明は、そのようなプログラム自体のみならず、プログラムを記録した媒体を含むプログラム製品もその範囲に含むものである。本発明の機能を実行するためのプログラムは、フレキシブル・ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ハードディスク装置、ＲＯＭ、ＭＲＡＭ（Magnetoresistive ＲＡＭ ）、ＲＡＭ等の任意のコンピュータ可読媒体に格納することができる。
【０１９６】
このようなプログラムを、コンピュータ可読媒体への格納のために、通信回線で接続する他のコンピュータシステムからダウンロードしたり、他の媒体から複製したりすることができる。また、このようなプログラムを、圧縮し、又は複数に分割して、単一又は複数の記録媒体に格納することもできる。
【０１９７】
例えば、本実施形態のリソースキャパシティ予測装置の場合、ログ信頼度算出部３３と、リソース使用率推移推定部３５と、リソースキャパシティ予測部３６とは、プログラム（リソースキャパシティ予測プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵ５２によって実現される。例えば、プログラムは、リソースキャパシティ予測装置の上述する記憶手段に記憶され、ＣＰＵ５２は、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、ログ信頼度算出部３３、リソース使用率推移推定部３５、および、リソースキャパシティ予測部３６として動作してもよい。また、ログ信頼度算出部３３と、リソース使用率推移推定部３５と、リソースキャパシティ予測部３６とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。
【０１９８】
次に、本発明の概要を説明する。図１９は、本発明によるリソースキャパシティ予測装置の概要を示すブロック図である。本発明によるリソースキャパシティ予測装置（例えば、リソースキャパシティ予測装置３０）は、複数のコンピュータ（例えば、処理ノード１１）から構成されるコンピュータシステム（例えば、コンピュータシステム１０）のリソースキャパシティを予測する。
【０１９９】
本発明によるリソースキャパシティ予測装置は、コンピュータから、リソースの監視状況に関する第一のログ（例えば、図８に例示する監視状況ログデータ）を取得し、第一のログに含まれるコンピュータの複数の時刻における監視状況の情報に基づいて、複数の時刻におけるログの信頼度を算出するログ信頼度算出手段８１（例えば、ログ信頼度算出部３３）と、コンピュータから、リソースの使用に関する第二のログ（例えば、図９に例示するログデータに含まれる各種リソースの使用に関するログ）およびコンピュータのサービスレベル項目の測定に関する第三のログ（例えば、図９に例示するログデータに含まれるサービスレベル項目の測定に関するログ）を取得し、第二のログに含まれるコンピュータの複数の時刻におけるリソースの使用率の情報と、第三のログに含まれるコンピュータの複数の時刻におけるサービスレベル項目の測定値の情報と、ログ信頼度算出手段８１により算出された複数の時刻におけるログの信頼度とに基づいて、コンピュータのリソースの使用率（例えば、関係式）を推定するリソース使用率推移推定手段８２（例えば、リソース使用率推移推定部３５）とを備えている。
【０２００】
そのような構成により、監視状況が異なるリソースの監視情報からＩＴサービスに必要なリソースキャパシティを精度よく予測できる。
【０２０１】
また、リソースキャパシティ予測装置は、ＩＴサービスのサービスレベル項目の目標値を含むサービス関連情報（例えば、図５に例示するサービス関連データ）を参照し、リソース使用率推移推定手段８２により推定されたコンピュータのサービスレベル項目の測定値に対するコンピュータのリソースの使用率の推定結果（例えば、関係式）に基づいて、ＩＴサービスのサービスレベル項目の目標値をすべて満たすリソースキャパシティを予測するリソースキャパシティ予測手段（例えば、リソースキャパシティ予測部３６）を備えていてもよい。
【０２０２】
また、リソース使用率推移推定手段８２は、ログ信頼度算出手段８１により算出された複数の時刻におけるログの信頼度が一定の条件（例えば、信頼度が予め定めた信頼度より大きいという条件）を満たす場合に、コンピュータのリソースの使用率を推定してもよい。具体的には、リソース使用率推移推定手段８２は、取得した第二のログの中うち、信頼度が閾値以上のログを選択してもよい。
【０２０３】
また、リソースの監視状況に関する第一のログは、ＩＴサービスの利用状況を示すデータ、ＩＴサービスを保守するための常駐プログラムの稼働状況を示すデータ、ネットワーク通信状況を示すデータ、コンピュータの各種リソースの使用に関するログの収集頻度と欠損頻度と遅延頻度を示すデータ、コンピュータが監視する監視データの精密さの度合いを示す監視インフラ種別カテゴリを示すデータのいずれか複数を含むデータであってもよい。
【０２０４】
また、ログ信頼度算出手段８１は、第一のログに含まれる、監視状況の種類（例えば、ログ状況タイプ）に応じて測定される複数の時刻における各測定値（例えば、ログ状況測定値）のうち、測定値のばらつき具合が大きい測定値ほどログの信頼度の算出式の重み係数を重くする算出式に基づいて、ログの信頼度を算出してもよい。
【０２０５】
以上、本発明を実施形態に則して説明したが、本発明は、上述した実施形態に限られない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されない。
【０２０６】
また、本発明のリソースキャパシティ予測装置を上記実施形態を用いて説明したが、本発明のリソースキャパシティ予測装置の技術的範囲は上記実施形態に記載された範囲に限定されない。上記実施形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることは、当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も、本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【産業上の利用可能性】
【０２０７】
本発明は、コンピュータシステムのキャパシティを管理するリソースキャパシティ装置に適用可能である。
【符号の説明】
【０２０８】
１０  コンピュータシステム
１１  処理ノード
２０  リソース管理装置
２１  フロントエンド処理部
２１１  要求受付部
２１２  問合せ部
２１３  リソース確保部
２２  サービスデータベース（サービスＤＢ）
２３  監視履歴データベース（監視履歴ＤＢ）
２４  キャパシティ推定データベース（キャパシティ推定ＤＢ）
２５  リソースデータベース（リソースＤＢ）
２６  実行管理部
２７  実行状態データベース（実行状態ＤＢ）
３０  リソースキャパシティ予測装置
３１  予測処理管理部
３２  監視状況ログ取得部
３３  ログ信頼度算出部
３４  ログ取得部
３５  リソース使用率推移推定部
３６  リソースキャパシティ予測部
４０  ユーザ端末
９９  通信ネットワーク網
【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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【図１９】
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