(57)【要約】【課題】計測誤差や処理のパラメータの違いなどにより性能値が揺らいでいても装置の性能値を適切に演算する。【解決手段】感度解析部２は、計測データを基に集計区間を決定し、集計区間データを生成する。評価値計算部４は性能パラメータおよび集計区間データをもとに評価関数値を計算する。感度解析部２は、性能パラメータに対する評価関数値の感度を計算する。感度解析部２は、感度ベクトルのベクトル長を計算する。感度解析部２は、ベクトル長Ｓが感度閾値以上であればパラメータを修正すべきと判別する。パラメータ更新部５は性能パラメータを更新し、この更新された性能パラメータにしたがって感度や評価関数値が再計算される。また、感度解析部２は、ベクトル長が感度閾値未満であればパラメータの修正を終了すべきと判別し性能パラメータを出力する。【選択図】    図１
2008165412.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象装置の動作の計測データを入力する計測データ入力手段と、
性能モデルのパラメータである性能パラメータを入力する性能パラメータ入力手段と、
前記計測データ入力手段により入力した計測データと前記性能パラメータとをもとに評価関数値を計算する評価値計算手段と、
前記性能パラメータに対する前記評価値計算手段により計算した評価関数値の感度を計算する感度計算手段と、
前記評価関数値が予め定められた条件にしたがって変化するように、前記感度計算手段により計算した感度に従って、前記性能パラメータを更新する更新手段と、
予め定められた条件を満たした際に、前記性能更新手段により更新した性能パラメータを出力する出力手段と
を備えたことを特徴とする性能演算装置。
【請求項２】
前記性能モデルは処理のリソース利用量モデルを内包し、
前記リソース利用量モデルの利用量が確率分布で表現され、
前記評価値計算手段は、前記入力した計測データのリソース利用率の生起確率をもとに前記評価関数値を計算し、
前記更新手段は、前記評価関数値が予め定められた条件にしたがって変化するように前記確率分布を修正することで前記性能パラメータを更新する
ことを特徴とする請求項１に記載の性能演算装置。
【請求項３】
前記処理のリソース利用量モデルは、利用量が正規分布で表現され、
前記性能パラメータは、前記利用量を表す正規分布の平均値と標準偏差値である
ことを特徴とする請求項２に記載の性能演算装置。
【請求項４】
前記評価値計算手段は、
前記計測データ入力手段により入力した計測データを時間帯により複数に分割し、この分割した各計測データのリソース利用率の生起確率の幾何平均を前記評価関数値として計算する
ことを特徴とする請求項２に記載の性能演算装置。
【請求項５】
前記計測データ入力手段により入力した計測データから予め定められた条件下の処理量を推定する推定手段と、
前記推定手段により推定した処理量と前記出力手段により出力した性能パラメータをもとに前記対象装置の性能を予測する性能予測手段と、
前記性能予測手段により予測した性能の情報を通知する通知手段と
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の性能演算装置。
【請求項６】
前記更新手段により更新した性能パラメータの変化量をもとに当該変化の通知の要否を判定する性能判定手段と、
前記性能判定手段が前記変化の通知が必要と判定した場合に、前記変化を通知する通知手段と
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の性能演算装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばインターネットシステム、イントラネットシステムなどの計算機システムの性能演算装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、計算機システムでは、オペレータの習熟やユーザ数の増加などによる処理量の増加、データ量の増加やそれに伴うキャッシュミス率の増加に伴い、性能が徐々に劣化していく傾向がある。そこで、例えば特許文献１や特許文献２に開示されるように、システムの性能を監視する装置が用いられる。
【特許文献１】特開２００２−９９４４８号公報
【特許文献２】特開２００２−２６８９２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
システムの性能問題を未然に防止するには、システムの余裕度と処理量を監視し、性能劣化の予兆を捉えて、事前に対応することが必要である。
【０００４】
処理の種類毎に、その処理が一回実行されるときのリソース利用量が推定できていれば、処理量がピーク時の各処理の実行される比率に合わせて、リソース利用率を見積もることができる。定期的にこのリソース利用率の見積りを行うことにより、性能が劣化する前にリソース増強などの対策を実施し、性能劣化を事前に防止できる。
【０００５】
ところで、運用中の計算機システムでは、運用を停止して、一つの処理が実行されるときのリソース利用量を計測することは難しい。そこで、運用中に計測できるデータを用いて、一つの処理が実行されるときのリソース利用量を推定する必要がある。運用中のシステムでは、複数種類の処理が同時に実行されており、一定時間内に実行された種類毎の処理数とリソース利用率が計測できる。
【０００６】
一つの処理が実行されるときのリソース利用量が常に一定値であれば、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処理毎のリソース利用量を計算することができる。しかし、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リソース利用量が揺らいでいるために、連立方程式では解くことが出来ない問題がある。
【０００７】
そこで、本発明の目的は、計測誤差や処理のパラメータの違いなどにより性能値が揺らいでいても適切な性能値を演算することが可能になる性能演算装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
すなわち、本発明に係わる性能演算装置は、対象装置の動作の計測データを入力する計測データ入力手段と、性能モデルのパラメータである性能パラメータを入力する性能パラメータ入力手段とを備え、入力した計測データと性能パラメータ入力手段により入力した性能パラメータをもとに評価関数値を計算し、性能パラメータに対する評価関数値の感度を計算する感度計算手段と、評価関数値が予め定められた条件にしたがって変化するように、計算した感度に従って前記性能パラメータを更新し、予め定められた条件を満たした際に、更新した性能パラメータを出力することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、計測誤差や処理のパラメータの違いなどにより性能値が揺らいでいても性能値を適切に演算することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下図面により本発明の実施形態について説明する。  
（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。  
図１は、本発明の実施形態にしたがった性能演算装置の構成の一例を示すブロック図である。
【００１１】
本発明の第１の実施形態にしたがった性能演算装置は、性能パラメータを同定する機能を有する。この性能演算装置は、計測データ入力手段である計測データ入力部１、感度計算手段である感度解析部２、性能パラメータ入力手段および出力手段であるパラメータ入出力部３、評価値計算手段である評価値計算部４、更新手段であるパラメータ更新部５および記憶装置６を備え、それぞれがバス７を介して接続される。
【００１２】
計測データ入力部１は、対象システムが実装する計算機のＣＰＵ、ディスクなどのリソース利用率および処理量といった性能データを外部から受信し、このデータを計測データとして感度解析部２に送信する。
【００１３】
感度解析部２は、計測データ入力部１から計測データを受信し、この計測データを基に集計区間を決定し集計区間データを生成する。  
また、感度解析部２は、パラメータ入出力部３から感度閾値Ｓａ、更新係数εと性能パラメータを受信し、受信した性能パラメータおよび集計区間データを評価値計算部４に送信し、評価値計算部４から評価値を受け取る。
【００１４】
また、感度解析部２は、性能パラメータに対する評価値の感度を計算し、性能パラメータと感度と更新係数εをパラメータ更新部５に送信し、更新後の性能パラメータをパラメータ更新部５から受信し、性能パラメータをパラメータ入出力部３に送信する。
【００１５】
集計区間とは、計測データの計測された時間帯を複数に分割した時間区間であり、その時間区間毎に集計された処理量が性能モデルの入力値になることから集計区間と呼ぶ。  
集計区間データとは集計区間で計測されたリソース利用率の平均値、および種類毎の処理の発生量である。
【００１６】
感度閾値Ｓａとは、性能パラメータの修正を行うか否かの判断のために利用される閾値であり、具体的には、各性能パラメータに対する評価関数値の感度のベクトル長がこの感度閾値Ｓａ以上であれば修正を繰り返し、ベクトル長が感度閾値Ｓａ未満になれば修正が終了する。  
更新係数εは、性能パラメータの更新に利用される係数であり、この更新係数εと感度の乗算した値が性能パラメータに加算され更新されることになる。
【００１７】
パラメータ入出力部３は、外部から性能パラメータを受信し、このパラメータを感度解析部２に送信し、感度解析部２から性能パラメータを受信すると、この性能パラメータを外部に送信し、外部から感度閾値Ｓａ、更新係数εを受信すると、この感度閾値Ｓａ、更新係数εを感度解析部２に送信する。
【００１８】
評価値計算部４は、感度解析部２から性能パラメータおよび集計区間データを受信すると評価値を計算し、この計算した評価値を感度解析部２に送信する。  
パラメータ更新部５は、感度解析部２から性能パラメータと感度と更新係数εを受信すると、性能パラメータに感度と更新係数εを乗算した値を加算し、感度解析部２に送信する。  
記憶装置６は、例えばハードディスクドライブや不揮発性メモリ装置などのハードウェアで構成された記憶装置であり、各部の実行用プログラムを記憶する。
【００１９】
次に、以上のように構成された性能演算装置の動作を説明する。図２は、本発明の第１の実施形態にしたがった性能演算装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。  
まず、計測データ入力部１は計測データが外部から受信し（ステップＳ１）、この計測データを感度解析部２に送信する。  
また、パラメータ入出力部３は性能パラメータを外部から受信し（ステップＳ２）、この性能パラメータを感度解析部２に送信する。
【００２０】
感度解析部２は、計測データ入力部１から受信した計測データを基に集計区間を決定し、集計区間データを生成する（ステップＳ３）。  
パラメータ入出力部３は感度閾値Ｓａ、更新係数εを外部から受信し（ステップＳ４）、これらの情報を感度解析部２に送信する。
【００２１】
感度解析部２は、性能パラメータおよび集計区間データを評価値計算部４に送信する。
【００２２】
評価値計算部４は性能パラメータおよび集計区間データをもとに評価関数値Ｅを計算する。評価値計算部４は、この計算した評価関数値Ｅを感度解析部２に送信する
感度解析部２は、全性能パラメータｕｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｍ）のiの初期値を１に設定し（ステップＳ５）、性能パラメータｕｉに対する評価関数値Ｅの感度Ｓｉを当該評価関数値Ｅの導関数として計算する（ステップＳ６）。Ｍはパラメータ数である。  
感度解析部２は、iの値がＭでない場合には（ステップＳ７のＮＯ）、iの値を１増加して更新した上で（ステップＳ７）、感度Ｓｉを再度計算する（ステップＳ８→Ｓ６）。
【００２３】
感度解析部２は、iの値がＭである場合には（ステップＳ７のＹＥＳ）、全パラメータについての感度Ｓｉを計算したと判断し、感度ベクトルのベクトル長Ｓを以下の式（１）にしたがって計算する（ステップＳ９）。
【００２４】
【数１】
2008165412.tif 000003
【００２５】
感度解析部２は、感度ベクトルのベクトル長Ｓが感度閾値Ｓａ以上であれば（ステップＳ１０のＹＥＳ）、パラメータを修正すべきと判別し、性能パラメータｕｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｍ）と感度Ｓｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｍ）と更新係数εをパラメータ更新部５に送信する。
【００２６】
パラメータ更新部５は、iの初期値を１に設定し（ステップＳ１１）、感度Ｓｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｍ）と更新係数εをもとに性能パラメータｕｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｍ）を更新する（ステップＳ１２）。
【００２７】
パラメータ更新部５は、iの値がＭでない場合には（ステップＳ１３のＮＯ）、iの値を１増加して更新した上で（ステップＳ１４）、性能パラメータｕｉを再度更新する（ステップＳ１３→Ｓ１２）。  
パラメータ更新部５は、iの値がＭである場合には（ステップＳ１３のＹＥＳ）、性能パラメータｕｉの必要な更新が終了したと判断し、ステップＳ５の処理に戻る。
【００２８】
感度解析部２は、感度ベクトルのベクトル長Ｓが感度閾値Ｓａ未満であれば（ステップＳ１０のＮＯ）、パラメータの修正を終了すべきと判別し、性能パラメータｕｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｍ）をパラメータ入出力部３に送信する（ステップＳ１５）。  
また、感度解析部２は、感度閾値Ｓａにより修正が必要か否かを判別する代わりに、修正回数に上限値を設けておき、その回数に達すると修正を終了すると判別してもよい。
【００２９】
以上のように、本発明の第１の実施形態にしたがった性能演算装置は、運用中の対象システムで計測された処理量とリソース利用率からなる性能データを利用し、感度解析により評価値が最適になるように性能パラメータ値の修正が繰り返されることにより、性能パラメータを同定することができる。
【００３０】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、以下の各実施形態に係る性能演算装置の構成のうち図１に示したものと同様の部分説明は省略する。  
感度解析部２は、第１の実施形態で説明した機能に加え、性能パラメータを微小量増加させ評価値計算部４に送信し、評価値計算部４から当該増加させた性能パラメータに関わる評価値を受信する機能と、この評価値と性能パラメータを変化させる前の評価値との差から感度を計算する機能を有する。
【００３１】
次に、この性能演算装置の処理について説明する。図３は、本発明の第２の実施形態にしたがった性能演算装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。  
この性能演算装置は、第１の実施形態で説明したステップＳ１からＳ４までの処理を行なう。
【００３２】
感度解析部２は、性能パラメータおよび集計区間データを評価値計算部４に送信する。
【００３３】
評価値計算部４は性能パラメータおよび集計区間データをもとに評価関数値Ｅを計算する評価値計算部４は、この計算した評価関数値Ｅを感度解析部２に送信する（ステップＳ２１）。
【００３４】
感度解析部２は、一つの性能パラメータｕｉのパラメータ値を微小量Δｕ増加させ（ステップＳ２２）、評価値計算部４に性能パラメータおよび集計区間データを送信する。  
評価値計算部４は、微小量Δｕ増加した性能パラメータ値および集計区間データをもとに増加後の性能パラメータに関わる評価関数値Ｅｉを計算する（ステップＳ２３）。評価値計算部４は、この計算した評価関数値Ｅｉを感度解析部２に送信する。  
感度解析部２は、性能パラメータのパラメータ値を微小量Δｕ増加させる前と後の評価関数値を利用して、感度Ｓｉを計算する（ステップＳ２４）。
【００３５】
次に、感度解析部２は、微小量Δｕが増加された性能パラメータの値から当該微小量Δｕを減算することで、元の値を計算する（ステップＳ２５）。  
感度解析部２は、iの値がＭでない場合には（ステップＳ７のＮＯ）、iの値を１増加して更新した上で（ステップＳ８）、ステップＳ２２の処理に戻る（ステップＳ８→Ｓ２２）。
【００３６】
この性能演算装置は、ステップＳ７の処理で「ＹＥＳ」と判断した場合には、第１の実施形態で説明したステップＳ９の処理に移る。以後の処理は第１の実施形態と同じである。
【００３７】
以上のように、本発明の第２の実施形態にしたがった性能演算装置は、性能パラメータに対する評価関数値の導関数が計算できない場合でも、性能パラメータを微小量変化させて評価関数値を再度計算し、性能パラメータの微小量変化前後の評価関数値の差分から感度Ｓｉを求め、評価関数値が最適になるように性能パラメータ値の修正を繰り返すことにより、性能パラメータを同定することができる。
【００３８】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。図４は、本発明の第３の実施形態にしたがった性能演算装置の構成の一例を示すブロック図である。  
本実施形態にしたがった性能演算装置は、性能パラメータの同定機能および性能監視機能を有する。この装置は、第１の実施形態で説明した構成に加え、推定手段および性能予測手段である性能予測部１１と通知手段である通知部１２をさらに備え、それぞれがバス７に接続される。
【００３９】
本実施形態では、計測データ入力部１は、計測データを性能予測部１１に送信する機能をさらに有する。  
また、パラメータ入出力部３は、外部から性能パラメータが入力されると、これを感度解析部２と性能予測部１１に送信し、感度解析部２から性能パラメータを受信すると、この受信した性能パラメータを性能予測部１１と外部に出力する。
【００４０】
性能予測部１１は、計測データ入力部１から計測データを受信し、この計測データを基にピーク時の処理量を推定し、パラメータ入出力部３から性能パラメータを受信し、この受信した性能パラメータおよびピーク処理量を基に、処理がピーク時のシステム性能を予測し、この情報を通知部１２に送信する。  
通知部１２は、性能予測部１１から予測システム性能の情報を受信すると、画面表示あるいはメール送信などの手段によって管理者に通知する。
【００４１】
次に、以上のように構成された性能演算装置の処理を説明する。図５は、本発明の第３の実施形態にしたがった性能演算装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。  
この実施形態にしたがった性能演算装置は、第２の実施形態で説明したステップＳ１からステップＳ１５までの処理を行なう。
【００４２】
そして、ステップＳ１５の処理による性能パラメータの出力がなされると、性能予測部１１は、パラメータ入出力部３から性能パラメータを受信する。性能予測部１１は、この受信した計測データを基にピーク時の処理量を推定する。性能予測部１１は受信した性能パラメータおよび計算したピーク時処理量を基に、処理量がピーク時のシステム性能を予測し（ステップＳ３１）、この情報を通知部１２に送信する。
【００４３】
通知部１２は、性能予測部１１からピーク時のシステム性能の情報を受信すると、画面表示あるいはメール送信などの手段によって管理者に通知する（ステップＳ３２）。  
以後、この性能演算装置は、図５に示したステップＳ１からＳ３２までの処理を定期的に繰り返し、対象システムの性能監視を行なう。
【００４４】
（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。図６は、本発明の第４の実施形態にしたがった性能演算装置の構成の一例を示すブロック図である。  
本実施形態にしたがった性能演算装置は、性能パラメータ同定機能および性能診断機能を有し、第１の実施形態で説明した構成に加え、性能判定手段である性能判定部２１と通知手段である通知部１２をさらに備え、それぞれがバス７に接続される。  
パラメータ入出力部３は、感度解析部２から性能パラメータを受信すると、この受信した性能パラメータを性能判定部２１に送信する機能をさらに有する。
【００４５】
性能判定部２１は、パラメータ入出力部３から性能パラメータを受信し、この受信した性能パラメータと過去に受信した性能パラメータとを比較し、その結果を基に通知信号を通知部１２に送信するか否かを判定し、通知部１２に信号を送信する。  
通知部１２は、性能判定部２１から信号を受信すると、画面表示あるいはメール送信などの手段によって管理者に通知する。
【００４６】
次に、以上のように構成された性能演算装置の処理を説明する。図７は、本発明の第４の実施形態にしたがった性能演算装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。  
この実施形態にしたがった性能演算装置は、第２の実施形態で説明したステップＳ１からステップＳ１５までの処理を行なう。
【００４７】
そして、ステップＳ１５の処理による性能パラメータの出力がなされると、性能判定部２１は、パラメータ入出力部３から性能パラメータが受信し、この受信した性能パラメータと過去に受信した性能パラメータとを比較する。性能判定部２１は、比較結果を基に、通知信号を通知部１２に送信するか否かを判断する（ステップＳ４１）。
【００４８】
具体的には、性能判定部２１は、例えば、性能パラメータの変化分の絶対値が予め設定されている閾値より大きければ、通知部１２にその処理名を信号として送信し、閾値以下であれば、通知部１２に信号を送信しない。
【００４９】
通知部１２は、性能判定部２１から通知信号を受信すると、画面表示あるいはメール送信などの手段によって管理者に処理名を通知する（ステップＳ４２）。  
以後、この性能演算装置は、図７に示したステップＳ１からＳ４２までの処理を定期的に繰り返し、対象システムの性能診断を行なう。
【００５０】
以下、各実施形態の実施例について説明する。
【実施例１】
【００５１】
まず実施例１を説明する。この実施例１は前述した第１の実施形態の実施例であり、性能モデルのパラメータ同定方法について説明するものである。
【００５２】
本実施例で説明する対象システムは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。これらのサーバ群やクライアントから以下のような情報を計測データとして計測し、計測データ入力部１に出力する。
【００５３】
計測データは、リソース利用率や処理量情報である。リソース利用率は、サーバマシンのＣＰＵやディスクなどのリソースの利用率であり、例えば１０秒間といった一定時間間隔で計測される。サーバ群は、例えばマイクロソフト社のシステム監視プログラムパフォーマンスモニタ（perfmon.exe）のようなプログラムツールにより計測、ログ出力ができる。
【００５４】
処理量情報は、Ｗｅｂサーバやアプリケーションサーバのログ機能により利用履歴が得られる。利用履歴には、以下の二種類があげられる。これらはいずれも一定時間毎のシステムに与えられた処理量を示すものである。
【００５５】
第１の利用履歴は、アクセスログのように、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ものである。第２の利用履歴は、一定間隔で、その区間における処理毎の発生数が記録されたものである。
【００５６】
第１の実施形態でも説明したように、計測データ入力部１は、計測データを入力すると感度解析部２に送信する。感度解析部２は計測データを受信すると、集計区間データを生成する。集計区間データとは、以下に説明する集計区間におけるリソース利用量と処理量のデータである。以下に集計区間データの生成方法を説明する。  
感度解析部２は、集計区間データの生成において、まず集計区間を決定し、次に各集計区間におけるリソース利用量と処理量を計算する。
【００５７】
図８は、比較的処理数が少ない場合の集計区間の第１の切り出し例を示す図である。図９は、各区間におけるリソース利用量の計算結果を表形式で示す図であり、図１０は、この計算結果を時系列グラフとして示す図である。図１１は、集計区間の第２の切り出し例を示す図である。
【００５８】
図８に示すように、リソース利用率の計測の周期に単純に合わせた形で集計区間を求めると、処理が集計区間の境界を跨いでしまい、誤差要因となることが考えられる。  
したがって、感度解析部２は、第１に、図９および図１０に示す各区間のうちリソース利用率が０、つまりノイズレベルである計測区間を求める。
【００５９】
第２に、感度解析部２は、図１１に示すように、リソース利用率が０の計測区間で挟まれた区間を集計区間とし、各集計区間における各処理の個数を処理量情報から求める。
【００６０】
第３に、感度解析部２は、各集計区間におけるリソース利用量を、リソース利用率情報から求める。
【００６１】
これらの手順に従って求めた各集計区間の処理数とリソース利用率の結果の例を図１２に示す。ここではリソースを一つのリソースとして説明しているが、実際には複数のリソースが存在する。
【００６２】
また、一定間隔で、その区間における処理毎の発生数やリソース利用率が記録されている場合には、利用履歴の周期とリソース利用率の周期の公倍数を集計区間の周期とすればよい。  
感度解析部２は、集計区間データを基に性能パラメータを同定し、同定した性能パラメータをパラメータ入出力部３に送信する。
【００６３】
感度解析部２が有する性能モデル１０１について説明する。性能モデル１０１は、処理量の想定値から、その処理量が処理された場合のリソース利用量を予測するモデルであり、処理のリソース利用量モデル１０２を内包している。
【００６４】
本実施例の性能モデルでは、処理のリソース利用量は固定値で表現される。図１３は本実施例の性能モデルの一例を表す図である。性能モデル１０１は、各処理の処理数を入力すると、処理のリソース利用量モデル１０２を利用した計算を行ない、リソース利用量を出力する。図１３では、３種類の処理をもとにした３種類のリソースの計算例を示しているが、処理の種類数、リソース種類数は異なる数でも良い。
【００６５】
性能モデルの出力計算式は以下の式（２）で示される。
【００６６】
【数２】
2008165412.tif 000004
【００６７】
また、各実施例では、以下の式（３）、式（４）、式（５）の式が成り立つとする。
【００６８】
【数３】
2008165412.tif 000005
【００６９】
【数４】
2008165412.tif 000006
【００７０】
【数５】
2008165412.tif 000007
【００７１】
ｘｊｉは処理ｉによるリソースｊの利用量であり性能パラメータである。ｎｉｋは集計区間データｋの処理ｉの処理数、ｙｊｋは集計区間データｋのリソースｊの利用量の推定値である。式（２）中のＴは処理の種類数、Ｕはリソース数、Ｎは集計区間数である。
【００７２】
次に、本実施例の評価関数と性能パラメータの修正について説明する。  
ここでは性能パラメータである、処理ｉによるリソースｊの利用量ｘｊｉを以下の式（６）に示すように性能パラメータｕ（ｊ−１）Ｔ＋ｉで表現する。
【００７３】
【数６】
2008165412.tif 000008
【００７４】
本実施例では、以下の式（７）で示すように、評価関数値Ｅを性能モデルの出力値と集計区間データのリソース利用量の誤差二乗和を２で割った値として定義する。
【００７５】
【数７】
2008165412.tif 000009
【００７６】
また、各実施例では、以下の式（８）の式が成り立つとする。
【００７７】
【数８】
2008165412.tif 000010
【００７８】
Ｒｊｋは、集計区間データｋのリソースｊの利用量の計測値である。  
パラメータ更新部５は、この評価関数が０に近づくように性能パラメータを修正する。ここでは図１４に示すように、山登り法の要領で最急降下方向に性能パラメータを修正していく方法を説明する。
【００７９】
まず、性能パラメータに対する評価関数の感度を計算する。感度の計算式を以下の式（９）に示す。
【００８０】
【数９】
2008165412.tif 000011
【００８１】
この感度を並べたベクトル（ｓ１，ｓ２，・・・，ｓＴＵ）の逆方向が最急降下方向になる。  
感度解析部２は、以下の式（１０），式（１１）にしたがって、性能パラメータを、この最急降下方向に微小量変化させる。  
ｕｌ＝ｕｉ−εｓｌ（ｌ＝１，２，・・・，ＴＵ）  ・・・式（１０）
【００８２】
【数１０】
2008165412.tif 000012
【００８３】
εは更新係数であり正の小さな値である。  
性能演算装置は、このような感度計算と性能パラメータの修正を繰り返すことによって、評価関数が０に近づくように性能パラメータを修正することができる。
【００８４】
次に、パラメータ同定の実験結果を示す。  
ここでは１つのリソースについて実験を行った。処理はTrans１,Trans２,Trans３の３種類とする。仮想的に作成した４０個の集計区間データを図１５に示す。  
この４０個の集計区間データの基になっている各処理のリソース利用量の平均値を図１６に示す。
【００８５】
次に、性能パラメータであるリソース利用量の初期値を図１７に示す。ここでは修正回数を１００回に固定し、パラメータ修正を行った。その結果をグラフに示す。  
図１８は評価関数値の遷移を表すグラフであり、横軸が修正回数、縦軸が評価関数値である。
【００８６】
図１９は、処理Trans１の平均値パラメータの遷移を表すグラフである。図２０は処理Trans２の平均値パラメータの遷移を表すグラフである。図２１は処理Trans３の平均値パラメータの遷移を表すグラフである。  
図２２は実験結果の性能パラメータ値を表にして示す図である。これにより修正を繰り返した値が図１６に示した値に近づいていることが分かる。
【実施例２】
【００８７】
次に、実施例２を説明する。この実施例２は前述した第２の実施形態の実施例であり、性能モデルのパラメータ同定方法について説明するものである。
【００８８】
実施例２では、性能モデルが持つリソース利用量モデルは、利用量を確率分布で表現しており、集計区間データのリソース利用量の生起確率を評価関数としてパラメータを同定する。
【００８９】
本実施例で説明する対象システム、集計区間データは実施例１と同様である。  
本実施例の性能モデル１１１について説明する。  
処理のリソース利用量は固定的な値である場合もあるが、例えば検索処理のような場合には、検索条件によって利用量がばらつく。本実施例では、このような現象を表現するために、性能モデルが持つリソース利用量モデルでは利用量はある確率分布を持つものとして扱う。
【００９０】
図２３は性能モデルの一例を表す図である。この性能モデル１１１は、各処理の処理数（ｎ１，ｎ２，ｎ３）を入力すると、処理のリソース利用量モデル１１２を利用した計算を行ない、リソース利用量の確率分布を出力する。この計算式を以下の式（１２），式（１３）に示す。
【００９１】
【数１１】
2008165412.tif 000013
【００９２】
【数１２】
2008165412.tif 000014
【００９３】
また、各実施例では、以下の式（１４），式（１５），式（１６）が成り立つとする。
【００９４】
【数１３】
2008165412.tif 000015
【００９５】
【数１４】
2008165412.tif 000016
【００９６】
【数１５】
2008165412.tif 000017
【００９７】
μｊｉは、処理のリソース利用量を表す正規分布の平均値である。σｊｉは、処理のリソース利用量を表す正規分布の標準偏差値である。ｐｊｉ（ｘ）は処理ｉによるリソースｊの利用量の正規分布の確率密度関数であり、処理ｉによるリソースｊの利用量がｘである確率を表す。
【００９８】
また、式（１２）中のｐｊ（Ｒ）はリソースｊの利用量の確率密度関数であり、リソースＪの利用量がＲである確率を表す。この式は３種類の処理が含まれる場合であり、処理の種類が増えると積分の多重度は増す。
【００９９】
次に、性能パラメータの同定方法について説明する。  
本実施例では、処理のリソース利用量を表す正規分布の平均値μｊｉと標準偏差値σｊｉを性能パラメータとして説明する。
【０１００】
ここでは正規分布の平均値μｊｉと標準偏差値σｊｉを以下の式（１７），式（１８）に示すように性能パラメータｕｉで表現する。
【０１０１】
【数１６】
2008165412.tif 000018
【０１０２】
【数１７】
2008165412.tif 000019
【０１０３】
性能パラメータの同定には最尤法の考え方を適用する。すなわち、パラメータ更新部５は、各集計区間においてリソース利用量が計測された値になる確率が最大となるように、性能モデルのパラメータを修正する。
【０１０４】
パラメータ更新部５は、集計区間ｋのリソースｊの利用量が、計測値であるＲｊｋになる確率Ｐｊｋ（Ｒｊｋ）を求め、全集計区間において、その確率が最大になるように性能パラメータを修正する。
【０１０５】
全ての集計区間における確率Ｐｊｋ（Ｒｊｋ）が最大になるための評価値の設定に関しては複数の候補が考えられ、例えば、算術平均や幾何平均が考えられる。算術平均は、以下の式（１９）で示され、幾何平均は以下の式（２０）で示される。
【０１０６】
【数１８】
2008165412.tif 000020
【０１０７】
【数１９】
2008165412.tif 000021
【０１０８】
本実施例では、幾何平均を用いるとして、以後の処理を説明する。  
図２４は、評価値の最適化によるパラメータの修正の概念を示す図である。図２４に示したように、山登り法のアルゴリズムを適用し、最尤となる性能パラメータの組み合わせを求める。
【０１０９】
次に、具体的な性能パラメータの修正方法について説明する。  
評価関数は前述したように、性能モデルによって計算される集計区間データのリソース利用量の生起確率の幾何平均とする。この計算式を以下の式（２１）に示す。
【０１１０】
【数２０】
2008165412.tif 000022
【０１１１】
パラメータ更新部５は、この評価関数が最大になるように性能パラメータを修正する。感度解析部２は、全ての性能パラメータｕｌ＝（ｌ＝１，２，・・・，２ＴＵ）について、評価関数の感度を計算する。  
具体的には、感度解析部２は、まず、性能パラメータｕｌについて以下の式（２２）にしたがって微小量Δｕを加算する。
【０１１２】
ｕｌ＝ｕｌ＋Δｕ  ・・・式（２２）
評価値計算部４は、性能パラメータを使って評価関数値を計算する。この時の評価関数値をＥｌとする。次に評価値計算部４は、性能パラメータｕｌに対する評価関数値の感度を計算する。具体的には、評価値計算部４は、以下の式（２３）に示すように、微小量加算後の評価関数値Ｅｌと微小量加算前の評価関数値Ｅとの差を微小量Δｕで除算することで、性能パラメータに対する評価関数の感度ｓｌを計算する。  
ｓｌ＝（Ｅｌ−Ｅ）／Δｕ  ・・・式（２３）
この感度を並べたベクトル（ｓ１，ｓ２，・・・，ｓ２ＴＵ）が最急勾配方向になる。
【０１１３】
パラメータ更新部５は、性能パラメータを、式（２４），式（２５），式（２６）にしたがって、この最急勾配方向に微小量変化させる。  
ｕｌ＝ｕｌ−εｓｌ（ｌ＝１，２，・・・，ＴＵ）  ・・・式（２４）
【０１１４】
【数２１】
2008165412.tif 000023
【０１１５】
【数２２】
2008165412.tif 000024
【０１１６】
εは更新係数で正の小さな値である。  
つまり、第２の実施形態にしたがった性能演算装置は、指定された回数、あるいは例えば感度の二乗和がある決められた値以下になるまで、性能パラメータの感度計算と更新を繰り返す。
【０１１７】
次に、パラメータ同定の実験結果を示す。  
ここでは実施例１の実験と同様の条件で実験を行った。集計区間データも実施例１と同じもの（図１５）を用いる。この集計区間データについての各処理のリソース利用量の平均値、標準偏差値の真値を図２５に示す。また、性能パラメータである各処理のリソース利用量の平均値、標準偏差値の初期値を図２６に示す。
【０１１８】
ここでは修正回数を２００回に固定し、パラメータ修正を行った。  
図２７は、パラメータ修正にしたがった評価関数値の変化を示すグラフであり、横軸が修正回数、縦軸が評価関数値である。
【０１１９】
図２８は処理Trans１のパラメータの遷移を表すグラフである。図２９は処理Trans２のパラメータの遷移を表すグラフである。図３０は処理Trans３のパラメータの遷移を表すグラフである。  
図３１は実験結果の性能パラメータ値を表にして示す図である。これにより修正を繰り返した値が図２５に示した真値に近づいていることが分かる。
【０１２０】
次に、集計区間データの生起確率Ｐｊｋ（Ｒｊｋ）の算術平均を評価関数にした場合の実験結果を示す。  
集計区間データ、性能パラメータ初期値は先の実験と同様である。ここでは３００回のパラメータ修正を行った。
【０１２１】
図３２は、パラメータ修正にしたがった評価関数値の変化を示すグラフであり、横軸が修正回数、縦軸が評価関数値である。図３３は処理Trans１のパラメータの遷移を表すグラフである。図３４は処理Trans２のパラメータの遷移を表すグラフである。図３５は処理Trans３のパラメータの遷移を表すグラフである。
【０１２２】
図３６は実験結果の性能パラメータ値を表にして示す図である。これによれば、Trans１、Trans３の標準偏差値が真値に比べて０に近づいていることが分かる。これは評価関数に集計区間データの生起確率の算術平均を採用したためである。
【０１２３】
算術平均の場合、１つの集計区間データについて確率密度関数が無限大になれば、その他の集計区間データの生起確率が０であっても評価値は無限大になる性質がある。標準偏差値が０に近づくにつれて確率密度関数の極大値は無限大に近づいていくため、結果的に評価関数値を大きくするように性能パラメータを修正することにより、標準偏差値は０に近づいてしまうことになる。
【０１２４】
よって、性能パラメータを正確に同定するためには、評価関数として、集計区間データの生起確率の算術平均を利用するのではなく、幾何平均、あるいは各集計区間データの生起確率を乗算した値を評価関数にする必要がある。
【実施例３】
【０１２５】
次に、実施例３を説明する。この実施例３は前述した第３の実施形態の実施例であり、性能モデルパラメータ同定方法を利用した性能監視方法について説明するものである。
【０１２６】
実施例２と内容が重なる部分については説明を省略する。性能予測部１１は、計測データ入力部１から受信した計測データを基にピーク時の処理量を推定する。この推定のために例えば、予め決められた期間の過去の計測データから単位時間当りの処理量が最大である時の処理量をピーク処理量とする方法が考えられる。
【０１２７】
また、性能予測部１１は、パラメータ入出力部３から性能パラメータを受信し、ピーク処理量および性能パラメータを基に、ピーク時のリソース利用率の確率分布を予測する。
【０１２８】
ピーク時の各処理の量を（ｎ１，ｎ２，ｎ３）とする。正規分布ではｎ個の処理による利用量の分布を、以下の式（２７）に示す。
【０１２９】
【数２３】
2008165412.tif 000025
【０１３０】
すなわち、平均値、標準偏差値がｎ倍になる。したがって、性能予測部１１は、ピーク時の利用量の確率密度を以下の式（２８）にしたがって計算できる。
【０１３１】
【数２４】
2008165412.tif 000026
【０１３２】
性能予測部１１は、このリソース利用量の確率密度ｐｊ（Ｒ）を通知部１２に送信する。
【０１３３】
通知部１２は、受信したリソース利用量の確率密度ｐｊ（Ｒ）を計算機画面に表示する、あるいはメールを送信するなどの手段により、システム管理者への通知を行なう。  
また、通知部１２は、受信したリソース利用量の確率分布ｐｊ（Ｒ）を常に管理者に通知するのではなく、例えば、利用量がある決められた値以上になる確率が予め決められた値以上になれば、管理者に通知し、それ以外では通知しないといった、通知の有無の判断を行ってもよい。
【０１３４】
利用量がＴ０以上になる確率の計算式を以下の式（２９）に示す。
【０１３５】
【数２５】
2008165412.tif 000027
【０１３６】
対象システムの管理者は、通知部１２からの通知によりシステムの性能が劣化していることを知り、性能問題が発生する前に未然に防止する対策をとることができる。
【０１３７】
ピーク時の１秒当たりの処理数を（６,６,６）とした時の確率密度のグラフを図３７に示す。例えばリソース利用率３０％（３００ミリ秒）を上限値とし、その上限値を超える確率が２０％以上になれば管理者に通知するとした場合、図３７に示したグラフでは２４％なので管理者への通知がなされることになる。
【実施例４】
【０１３８】
次に、実施例４を説明する。この実施例４は前述した第４の実施形態の実施例であり、性能モデルパラメータ同定方法を利用した性能診断方法について説明するものである。
【０１３９】
実施例２と内容が重なる部分については説明を省略する。
【０１４０】
性能判定部２１は、性能パラメータの修正の繰り返しが終了した段階で、パラメータ入出力部３から性能パラメータを受信し、前回受信した性能パラメータの値との比較を行ない、通知信号を通知部１２に送信するか否かを判断する。
【０１４１】
具体的には、性能判定部２１は、例えば、受信した性能パラメータの値と、前回受信していた性能パラメータの値とを比較し、ある処理のリソース利用量の平均値がある決められた値より大きく変化していれば、その性能パラメータの処理名を通知信号として通知部１２に送信し、それ以外では通知信号を通知部１２に送信しないと。
【０１４２】
図３８は処理Trans１の平均値と標準偏差値の変化を表すグラフである。横軸は日付で１週間毎に性能パラメータが同定されている。９月１９日に性能パラメータ値を同定した結果、平均値が大きく変化している。性能判定部２１は、平均値の変化が１.０より大きく、処理名を通知部１２に送信する場合には、９月１９日に通知する。
【０１４３】
また、性能判定部２１は、他の判断方法の例として、受信した性能パラメータの値と、前回受信していた性能パラメータの値とを比較し、ある処理のリソース利用量の標準偏差値がある決められた値より大きく変化していれば、その性能パラメータの処理名を通知信号として通知部１２に送信し、それ以外では通知信号を通知部１２に送信しないとしてもよい。
【０１４４】
図３９はTrans１の標準偏差値が大きく変化した場合のグラフである。横軸は日付で１週間毎に性能パラメータが同定されている。性能判定部２１は、標準偏差値が前回と比べて１.０より大きく変化しており、処理名を通知部１２に送信する場合には、７月２０日に通知する。
【０１４５】
通知部１２は通知信号が受信されると、その処理名を計算機画面に表示する、あるいはメールを送信するなどの手段により、システム管理者への通知を行なう。このことによって対象システムの管理者は、性能が大きく変化した処理があることを知り、その原因を調査することにより性能問題が発生する前に未然に防止する対策をとることができる。
【０１４６】
なお、この発明は前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、前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み合わ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省略してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１４７】
【図１】本発明の第１の実施形態にしたがった性能演算装置の構成の一例を示すブロック図。
【図２】本発明の第１の実施形態にしたがった性能演算装置の処理動作の一例を示すフローチャート。
【図３】本発明の第２の実施形態にしたがった性能演算装置の処理動作の一例を示すフローチャート。
【図４】本発明の第３の実施形態にしたがった性能演算装置の構成の一例を示すブロック図。
【図５】本発明の第３の実施形態にしたがった性能演算装置の処理動作の一例を示すフローチャート。
【図６】本発明の第４の実施形態にしたがった性能演算装置の構成の一例を示すブロック図。
【図７】本発明の第４の実施形態にしたがった性能演算装置の処理動作の一例を示すフローチャート。
【図８】比較的処理数が少ない場合の集計区間の第１の切り出し例を示す図。
【図９】各区間におけるリソース利用量の計算結果を表形式で示す図。
【図１０】リソース利用量の計算結果を時系列グラフとして示す図。
【図１１】集計区間の第２の切り出し例を示す図。
【図１２】各集計区間の処理数とリソース利用率の計算結果の例を示す図。
【図１３】実施例１における性能モデルの一例を表す図。
【図１４】実施例１における性能パラメータの修正手法の概念図。
【図１５】実施例１における集計区間データの一例を示す図。
【図１６】実施例１におけるリソース利用量の平均値を示す図。
【図１７】実施例１におけるリソース利用量の初期値を示す図。
【図１８】実施例１における評価関数値の遷移をグラフで示す図。
【図１９】実施例１における処理Trans１の平均値パラメータの遷移をグラフで示す図。
【図２０】実施例１における処理Trans２の平均値パラメータの遷移をグラフで示す図。
【図２１】実施例１における処理Trans３の平均値パラメータの遷移をグラフで示す図。
【図２２】実施例１における実験結果の性能パラメータ値を表にして示す図。
【図２３】実施例２における性能モデルの一例を表す図。
【図２４】実施例２における評価値の最適化によるパラメータの修正の概念を示す図。
【図２５】実施例２におけるリソース利用量の平均値、標準偏差値の平均値を示す図。
【図２６】実施例２におけるリソース利用量の平均値、標準偏差値の初期値を示す図。
【図２７】パラメータ修正にしたがった評価関数値の変化をグラフで示す図。
【図２８】実施例２における処理Trans１の平均値パラメータの遷移をグラフで示す図。
【図２９】実施例２における処理Trans２の平均値パラメータの遷移をグラフで示す図。
【図３０】実施例２における処理Trans３の平均値パラメータの遷移をグラフで示す図。
【図３１】実施例２における実験結果の性能パラメータ値を表にして示す図。
【図３２】パラメータ修正にしたがった評価関数値の変化をグラフで示す図。
【図３３】実施例２において評価関数の算術平均を用いた際の処理Trans１の平均値パラメータの遷移をグラフで示す図。
【図３４】実施例２において評価関数の算術平均を用いた際の処理Trans２の平均値パラメータの遷移をグラフで示す図。
【図３５】実施例２において評価関数の算術平均を用いた際の処理Trans３の平均値パラメータの遷移をグラフで示す図。
【図３６】実施例２において評価関数の算術平均を用いた際の実験結果の性能パラメータ値を表にして示す図。
【図３７】実施例３において推定されたピーク時のリソース利用量をグラフで示す図。
【図３８】実施例４における処理Trans１の平均値の変化をグラフで示す図。
【図３９】実施例４における処理Trans１の標準偏差値の変化をグラフで示す図。
【符号の説明】
【０１４８】
１…計測データ入力部、２…感度解析部、３…パラメータ入出力部、４…評価値演算部、５…パラメータ更新部、６…記憶装置、１１…性能予測部、１２…通知部、２１…性能判定部。
【図１】
2008165412.tif 000028
【図２】
2008165412.tif 000029
【図３】
2008165412.tif 000030
【図４】
2008165412.tif 000031
【図５】
2008165412.tif 000032
【図６】
2008165412.tif 000033
【図７】
2008165412.tif 000034
【図８】
2008165412.tif 000035
【図９】
2008165412.tif 000036
【図１０】
2008165412.tif 000037
【図１１】
2008165412.tif 000038
【図１２】
2008165412.tif 000039
【図１３】
2008165412.tif 000040
【図１４】
2008165412.tif 000041
【図１５】
2008165412.tif 000042
【図１６】
2008165412.tif 000043
【図１７】
2008165412.tif 000044
【図１８】
2008165412.tif 000045
【図１９】
2008165412.tif 000046
【図２０】
2008165412.tif 000047
【図２１】
2008165412.tif 000048
【図２２】
2008165412.tif 000049
【図２３】
2008165412.tif 000050
【図２４】
2008165412.tif 000051
【図２５】
2008165412.tif 000052
【図２６】
2008165412.tif 000053
【図２７】
2008165412.tif 000054
【図２８】
2008165412.tif 000055
【図２９】
2008165412.tif 000056
【図３０】
2008165412.tif 000057
【図３１】
2008165412.tif 000058
【図３２】
2008165412.tif 000059
【図３３】
2008165412.tif 000060
【図３４】
2008165412.tif 000061
【図３５】
2008165412.tif 000062
【図３６】
2008165412.tif 000063
【図３７】
2008165412.tif 000064
【図３８】
2008165412.tif 000065
【図３９】
2008165412.tif 000066