(57)【要約】      （修正有）【課題】データ処理システムの区画相互間で資源をトレードする。【解決手段】局所性レベルに基づいて資源を管理するために、区画ロード・マネージャ又は別個の背景プロセスのようなエンティティを使用し、少なくとも１つの資源を有する一の区画を選択するステップを含む。前記少なくとも１つの資源は、前記選択した区画に関するその局所性のレベルに起因して、低い望ましさの資源と見なされる。また、前記低い望ましさの資源と適合する資源を有する、他の区画の各々を識別するステップと、前記低い望ましさの資源を前記識別した各区画の前記適合する資源とトレードする結果として生ずる、前記システムの総合的利益を決定するステップと、前記低い望ましさの資源を前記システムの最大の総合的利益を提供するものと決定した前記識別した区画の前記適合する資源とトレードするように、前記複数の資源を再割り振りするステップとを含む。【選択図】図３
2008171425.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の論理区画を含むように構成され、それぞれの区画相互間で複数の資源が選択的に割り振られるようにしたデータ処理システムにおいて、
（ａ）特定の時間に前記区画の各々に対する資源の割り振りを評価することにより、少なくとも１つの資源を有する一の区画を選択するステップを含み、
前記少なくとも１つの資源は、前記選択した区画に関するその局所性のレベルに起因して、低い望ましさの資源と見なされ、
（ｂ）前記低い望ましさの資源と適合する資源を有する、他の区画の各々を識別するステップと、
（ｃ）前記低い望ましさの資源を前記識別した各区画の前記適合する資源とトレードする結果として生ずる、前記システムの総合的利益を決定するステップと、
（ｄ）前記低い望ましさの資源を前記システムの最大の総合的利益を提供するものと決定した前記識別した区画の前記適合する資源とトレードするように、前記複数の資源を再割り振りするステップとをさらに含み、
前記ステップ（ｄ）は、前記再割り振りの結果として前記システムの少なくとも幾らかの総合的利益が得られることを条件として実行される、方法。
【請求項２】
資源局所性レベルの範囲内に含まれる各資源局所性レベルが各区画の各資源に割り当てられ、前記範囲の一方の端部は、非常に望ましい資源局所性レベルを指示し、前記範囲の他方の端部は、重要でない資源局所性レベルを指示する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
各区画に割り振られる資源を表すために、各区画のための資源望ましさ係数を計算し、それぞれの区画のための資源望ましさ係数を、前記低い望ましさの資源を有する前記区画を選択するために使用する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
各区画は、当該各区画への資源のシフトイン及び当該各区画からの資源のシフトアウトを選択的に制限するしきい値を確立するために、勝ち値及び負け値を割り当てられる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の区画に関する資源の割り振りを管理するためのエンティティが設けられ、前記エンティティは、資源の望ましさに関係するポリシを保持する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記エンティティは、それぞれの区画に対する資源の割り振りを周期的に評価するとともに、提案された再割り振りが前記システムに対し総合的利益を与えるか否かを決定するためのアルゴリズムを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記アルゴリズムは、区画相互間の資源の提案されたトレードの利益及び不利益の両方を考慮することにより、当該提案されたトレードのための前記システムに対する総合的利益を決定する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記複数の区画のうちの少なくとも１つ区画は、他の区画との資源トレードにいつでも参加することを許可され、前記複数の区画のうちの少なくとも１つの他の区画は、資源割り振りが行われている場合に限り、他の区画との資源トレードに参加することを許可される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記複数の区画のうちの各区画は、その割り振り済みの資源に関連する資源の望ましさ目標を有し、その資源の望ましさ目標に到達した一の区画は、他の区画との資源トレードに参加しない、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記複数の区画のうちの少なくとも１つの区画は、前記システムの利用率が予め指定された利用率レベルを超えるときは、他の区画との資源トレードに参加しない、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
請求項１ないし請求項１０の何れか１項に記載の方法の各ステップを前記データ処理システムに実行させるためのプログラム。
【請求項１２】
複数の論理区画を含むように構成され、それぞれの区画相互間で複数の資源が選択的に割り振られるようにしたデータ処理システムにおいて、
（ａ）特定の時間に前記区画の各々に対する資源の割り振りを評価することにより、少なくとも１つの資源を有する一の区画を選択するための第１の処理コンポーネントを備え、
前記少なくとも１つの資源は、前記選択した区画に関するその局所性のレベルに起因して、低い望ましさの資源と見なされ、
（ｂ）前記低い望ましさの資源と適合する資源を有する、他の区画の各々を識別するための第２の処理コンポーネントと、
（ｃ）前記低い望ましさの資源を前記識別した各区画の前記適合する資源とトレードする結果として生ずる、前記システムの総合的利益を決定するための第３の処理コンポーネントと、
（ｄ）前記低い望ましさの資源を前記システムの最大の総合的利益を提供するものと決定した前記識別した区画の前記適合する資源とトレードするように、前記複数の資源を再割り振りするための第４の処理コンポーネントとをさらに備え、
前記第４の処理コンポーネントは、前記再割り振りの結果として前記システムの少なくとも幾らかの総合的利益が得られることを条件として前記再割り振りを実行する、装置。
【請求項１３】
前記複数の区画に関する資源の割り振りを管理するためのエンティティが設けられ、前記エンティティは、それぞれの区画に対する資源の割り振りを周期的に評価するとともに、提案された再割り振りが前記システムに対し総合的利益を与えるか否かを決定するためのアルゴリズムを有する、請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記アルゴリズムは、区画相互間の資源の提案されたトレードの利益及び不利益の両方を考慮することにより、当該提案されたトレードのための前記システムに対する総合的利益を決定する、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記エンティティは、区画ロード・マネージャ又は別個の背景プロセスから成る、請求項１３に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、メモリのような資源に対するアクセスが待ち時間又はアクセス時間に関して非一様となることがあるデータ処理システムにおいて、論理区画（ＬＰＡＲ）相互間で資源を交換又はトレードするための方法に係り、より具体的には、それぞれの区画による利用可能な資源の利用率を改良するように資源をトレードする前記方法に係る。さらに詳細に説明すれば、本発明は、それぞれの区画相互間の資源のトレード及び再割り振りが、それぞれの区画による資源の使用に関する総合的システム品質を改良するためのポリシによってガイドされる前記方法に係る。
【背景技術】
【０００２】
大型の対称マルチプロセッサ・システムが単一の大型データ処理システムとして使用されることは、ますます少なくなってきた。その代わり、これらのデータ処理システムは、複数の区画に分割又は区画化されて、論理区画（ＬＰＡＲ）システムとも呼ばれる、より小さなシステムとして使用されることが多くなってきた。ＬＰＡＲシステム内の論理区画は、単一のオペレーティング・システム（ＯＳ）の複数のコピー又は複数の異種ＯＳが、単一のプラットフォーム上で同時に実行されることを可能にする。その内部でＯＳイメージが実行される各区画には、プラットフォーム資源の重複しないサブセットが割り振られる。これらの割り振り可能な資源は、アーキテクチャ的に別個の１つ以上のプロセッサ及びそれらの割り込み管理エリア、システム・メモリ領域、Ｉ／Ｏアダプタ・バススロットを含むことができる。区画の資源は、プラットフォーム・ファームウェアによって、ＯＳイメージに対し表される。例えば、ＬＰＡＲシステム内のハードウェア資源は、Ｉ／Ｏアダプタ、ＣＰＵ、不揮発性ＲＡＭ（ＮＶＲＡＭ）及びハードディスク・ドライブを含むことができる。ハードウェア資源は、その必要性が変わるのに応じて、１つの区画から他の区画に移動させることができる。
【０００３】
一の区画が作成される場合、区画メモリを提供するように幾つかの異なるメモリ領域を要求することができる。これらのメモリ領域の各々は、ハードウェアに依存して、異なる待ち時間又はアクセス時間を有することがある。これらのメモリ領域のうち或るメモリ領域が、この区画に対しローカル（局所的）である場合、当該メモリ領域は、より短い待ち時間を有することがある。一方、この区画から離れている他のメモリ領域は、過度に長い待ち時間を有することがある。幾つかのワークロードについては、これは望ましくないことがある。例えば、一の区画のＣＰＵが当該ＣＰＵと同じカード上にあるメモリを割り振られるならば、このメモリは当該ＣＰＵに対しローカルであり、従って当該ＣＰＵがこのメモリにアクセスするのに必要な時間はより短くなる。一方、このメモリが異なるカード上にあれば、当該ＣＰＵはこのメモリにアクセスするためにバッファを通過しなければならず、その結果、待ち時間はより長くなる。もし、当該ＣＰＵが大量の計算のような活動を行っていて、その活動ではＣＰＵとメモリの間の局所性（locality）が重要であれば、遠隔メモリを使用するときの品質は、ローカル・メモリを使用するときの品質よりも低くなるであろう。一方、当該ＣＰＵが単にＩ／Ｏ装置にアクセスしているのであれば、局所性は重要でないことがある。さらに、一のメモリ領域については、局所性又は遠隔性（remoteness）のレベルが存在することがある。これを理解するには、次の３つの代替的な環境、すなわち、メモリがＣＰＵのキャッシュ・コントローラに直接的に接続されている第１の環境と、メモリがＣＰＵのキャッシュ・コントローラに直接的に接続されていないがＣＰＵと同じノード内にある第２の環境と、メモリがＣＰＵと同じフレーム内にあるがメモリへのアクセスは１つ以上のバッファを通過しなければならない第３の環境とを、それぞれ相対的に検討すればよい。
【０００４】
前述のメモリ・アクセス時間の非一様性が、ＬＰＡＲシステムの総合的スループットに著しく影響し得ることが分かった。同じワークロードを実行している異なる論理区画の性能が一致しないという事象がしばしば認められている。例えば、２つの区画がそれぞれのメモリ量、ＣＰＵ及びＯＳに関して同一に構成されているように見えた場合でも、これらの区画相互間で１０％の性能差を観察した。さらに、一の区画がメモリの割り振りに関してローカルでなければ、一のＣＰＵを当該区画に移動させると、遠隔メモリ・アクセスの数が増加することがある。同様に、割り振り済みのメモリのうちの或るもの又は全てに関してローカルであった一の区画からＣＰＵが取り除かれると、遠隔アクセスの数が増加することがある。
【０００５】
前述の（メモリ資源の相対的な局所性が変動することに起因し得る）望ましくない影響にも拘わらず、現在の一般的な慣行は、一旦メモリが一の区画に割り振られた後、この区画が実行中であれば、この区画は、それが受け取った全ての資源を最大限に活用することを期待される、というものである。非常に多くの場合、これは割り振りを経由してメモリ・アクセスを分散させることを意味し、その結果、平均メモリ待ち時間値を導出する。この平均メモリ待ち時間値は、アクセス時間のミックス及び各領域がどれだけのメモリを提供したかに依存する。現在の慣行の他の例は、動的な再割り振り中に、より貧困な区画にメモリを与える、というものである。この状況では、メモリの任意の範囲が１つの区画から取り除かれて、他の区画に与えられる。この状況では、メモリを取り除くか又はスチールするための要求が特定の区画に対する標的化動作であるという意味で、メモリの局所性は、考慮に入れられていない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
もし、それぞれの区画への資源の割り振りが、資源局所性の相対的な重要度を考慮に入れて行われるならば、ＬＰＡＲシステムの総合的品質を改良することができるばかりか、著しく高い効率で資源を使用することができるであろう。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施形態に従ったＬＰＡＲシステムでは、「資源望ましさ」（desirability of resource）ポリシは、ＣＰＵ及びメモリのようなアフィニティ領域に関連する、各資源ごとの局所性の望ましいレベルをリストする。各区画ごとに、それぞれの資源のための望ましい局所性レベルは、非常に望ましいレベルから重要でないレベルまで及ぶ、レベルの範囲に含まれる。「資源局所性レベル」とは、一の資源がその区画に対しどれくらい接近し又は離れているか、という相対的な尺度を与える数値である。本発明の実施形態は、局所性レベルに基づいて資源を管理するために、ＬＰＡＲシステムの区画ロード・マネージャ（ＰＬＭ）を使用することができる。このＰＬＭは、ハードウェア管理コンソール（ＨＭＣ）上に、ポリシ・ベース資源再割り振りの集中インフラストラクチャを提供する。しかし、局所性レベルに基づいて資源を管理するために、ＰＬＭとは異なる、別個のデーモン又は背景プロセスのようなエンティティも使用することができる。本発明の１つの実施形態は、複数の論理区画を含むように構成され、それぞれの区画相互間で資源が選択的に割り振られるようにしたデータ処理システムのための方法に向けられている。この方法は、特定の時間に前記区画の各々に対する資源の割り振りを評価することにより、少なくとも１つの資源を有する一の区画を選択するステップを含む。前記少なくとも１つの資源は、前記選択した区画に関するその局所性のレベルに起因して、低い望ましさを有すると見なされるものである。また、この方法は、前記低い望ましさの資源と適合する（matching）資源を有する、他の区画の各々を識別するステップと、前記低い望ましさの資源を前記識別した各区画の前記適合する資源とトレードする結果として生ずる、前記システムの総合的利益を決定するステップと、前記低い望ましさの資源を前記システムの最大の総合的利益を提供するものと決定した前記識別した区画の前記適合する資源とトレードするように、前記複数の資源を再割り振りするステップとをさらに含む。前記再割り振りするステップは、前記再割り振りの結果として前記システムの少なくとも幾らかの総合的利益が得られることを条件として、実行される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
図１は、本発明を実装することができる、複数の論理区画（ＬＰＡＲ）に分割又は区画化された典型的なプラットフォーム１００を示す。このＬＰＡＲプラットフォーム１００内のハードウェアは、例えば、後述する図４のデータ処理システム４００として実装することができる。ＬＰＡＲプラットフォーム１００は、区画化ハードウェア１３０、オペレーティング・システム（ＯＳ）１０２〜１０８及びハイパーバイザ１１０を含む。ＯＳ  １０２〜１０８は、単一のＯＳの複数のコピーであるか、又はプラットフォーム１００上で同時に実行される複数の異種ＯＳである。これらのＯＳは、ハイパーバイザ１１０とインタフェースするように設計された、ＯＳ／４００を使用して実装することができる。ＯＳ  １０２〜１０８は、区画１１２〜１１８内にそれぞれ位置する。また、これらの区画は、ファームウェア・ローダ１２２〜１２８をそれぞれ含む。区画１１２〜１１８がインスタンス化される場合、ハイパーバイザ１１０の区画マネージャによって、オープン・ファームウェアのコピーが各区画にロードされる。その後、区画ファームウェアを実行するために、これらの区画に割り振られたプロセッサが当該区画のメモリにディスパッチされる。
【０００９】
区画化ハードウェア１３０は、複数のプロセッサ１３２〜１３８、複数のシステム・メモリ１４０〜１４６、複数のＩ／Ｏアダプタ１４８〜１６２及び記憶装置１７０を含む。また、区画化ハードウェア１３０は、各区画におけるエラーの処理のような種々のサービスを提供するために使用することができる、サービス・プロセッサ１９０を含む。プロセッサ１３２〜１３８、システム・メモリ１４０〜１４６、ＮＶＲＡＭ  １９８及びＩ／Ｏアダプタ１４８〜１６２の各々は、ＬＰＡＲプラットフォーム１００内の複数の区画のうちの１つに割り振ることができる。これらの区画の各々は、ＯＳ  １０２〜１０８のうちの１つに対応する。
【００１０】
区画管理ファームウェア（ハイパーバイザ）１１０は、ＬＰＡＲプラットフォーム１００の区画化を作成し且つ実行するために、区画１１２〜１１８のための多くの機能及びサービスを行う。ハイパーバイザ１１０は、基礎となるハードウェアと同一の、ファームウェアで実装された仮想計算機である。ハイパーバイザ・ソフトウェアは、ＩＢＭ社から入手可能である。ファームウェアは、「ソフトウェア」であって、電力なしにその内容を保持するようなメモリ・チップ（例えば、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、電気的に消去可能なプログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、不揮発性ＲＡＭ（ＮＶＲＡＭ）等）に格納される。従って、ハイパーバイザ１１０は、ＬＰＡＲプラットフォーム１００の全てのハードウェア資源を仮想化することにより、独立のＯＳイメージ１０２〜１０８の同時的な実行を可能にする。
【００１１】
異なる区画の動作は、ハードウェア管理コンソール（ＨＭＣ）１８０によって制御することができる。ＨＭＣ  １８０は、別個の分散コンピューティング・システムである。システム管理者は、異なる区画への資源の再割り振りを含む種々の機能を、ＨＭＣ  １８０を通して行うことができる。
【００１２】
図１に示すタイプの環境では、１つの区画内にある資源又はプログラムは、他の区画内の動作に影響を及ぼすことはできない。さらに、有用であるためには、資源の割り振りは粒度を細かくする必要がある。
【００１３】
図２は、図１のハードウェア管理コンソール（ＨＭＣ）内に存在することができる、区画ロード・マネージャ（ＰＬＭ）２００を示す。ＰＬＭ  ２００は、それぞれの区画への資源の割り振りを周期的に評価することにより、本発明の実施形態を実装するために設けられる。また、ＰＬＭ  ２００は、異なる区画相互間の資源の選択的なトレード又は交換によって、資源の使用に関する総合的品質を改良することができるか否かを決定するように適合されている。これらのタスクを行うために、ＰＬＭ  ２００は、ＣＰＵ  ２０２、メモリ２０４及びＩ／Ｏバス２０６を有する。さらに、ＰＬＭ  ２００は、「資源望ましさ」ポリシ２１０を保持するためのデータベース２０８を有する。
【００１４】
特定の区画に割り振られる各資源ごとに、すなわち特定の区画内でＣＰＵ及びメモリのようなアフィニティ領域に関連する各資源ごとに、ポリシ２１０は、当該各資源のための局所性の望ましいレベルをリストする。一般に、資源局所性の望ましいレベルは、特定の区画のワークロードによって決定され、資源が特定の区画に関してローカルであることがどれくらい重要であるかを指示する。資源局所性レベルは、非常に望ましいレベルから重要でないレベルにまで及ぶ、レベルの範囲内で分類される。例えば、特定の区画が大量の計算を行っていれば、互いに近いＣＰＵ及びメモリを有することは非常に望ましいであろう。一方、ワークロードが記憶ディスクとのデータ転送のようなＩ／Ｏとの動作を含むのであれば、ＣＰＵとメモリの間の待ち時間、従って資源局所性レベルは、相対的に重要でないであろう。
【００１５】
ＰＬＭ  ２００は、資源割り振りを評価し、そして総合的システム品質を改良するために、区画相互間で資源をシフトすることの望ましさを評価する、という前述のタスクを行うように構成されたアルゴリズムを有する。また、このアルゴリズムは、一の区画のリストされた資源局所性レベルを使用して、この区画のための「最小勝ち」値（"minimum win" value）及び「最大負け」値（"maximum loss" value）を決定するように構成される。「最小勝ち」値は、一の区画内の割り当て済み資源の変更に起因する、当該区画が容認できる最小の利益を指示する数値である。勝ち値は、この区画のための資源局所性レベルの増加分を表し、前述のように、この区画に対する資源局所性の相対的重要度も表す。同様に、「最大負け」値は、一の区画が容認できる資源局所性の最大の減少分であり、資源の変更に起因する資源局所性レベルの減少分と、この区画に対する局所性の重要度の両方を表す。前述の最小勝ち値及び最大負け値を計算するようにアルゴリズムを構成する際に、他のアプローチも採用することができる。
【００１６】
最小勝ち値及び最大負け値は、この区画への資源のシフトイン及びこの区画からの資源のシフトアウトを制限するためのしきい値を確立する。もし、その区画に対する利益が過小であるか、又はその区画に対する損失が過大であれば、資源の移転は許可されないであろう。従って、しきい値は、資源のシフティング又は再平衡化により品質を向上させるための活動を行うだけの価値がある範囲を定義するように作用する。さらに、前記アルゴリズムは、各区画のための勝ち値及び負け値を使用して、この区画のための資源望ましさ係数を計算する。例えば、資源望ましさ係数は、一の区画のための勝ち値及び負け値の比とすることができ、又はかかる両方の値を表す異なる関係から計算することができる。それぞれの区画のための資源望ましさ係数は、現在の資源割り振りセットの品質を決定するために必要である。
【００１７】
本発明の方法によれば、前記アルゴリズムは、資源割り振りの評価を行った後、最低の資源望ましさ係数を有する特定の区画を選択する。この位置を共有する複数の区画があれば、資源トレードを最も最近に受け入れた区画を選択する。次に、選択した区画の最も望ましくない資源を識別する。他の全ての区画について、前記望ましくない資源と適合する資源を評価することにより、前記望ましくない資源を前記適合する資源の１つとトレードすると、総合的利益が得られるか否かを決定する。この評価は、それぞれの区画のための勝ち値／負け値に基づいて行われ、最終的に最良の適合資源が選ばれる。
【００１８】
最良の適合資源は、各区画のための勝ち値及び負け値の組み合わせを考慮して決定され、その望ましい目標は、選択した最低ランクの区画の資源の望ましさを向上させることである。これを達成するための有用な計算は、勝ち又は負けのパーセンテージを取ることである。勝ちの場合は、パーセンテージ利得を取る。負けの場合は、容認可能な総合的負けに基づくパーセンテージを使用する。例えば、一の区画が２００点の負けを容認し、負け値が１００であれば、負け値のために５０％を使用する。次に、この負け値を勝ち値から引く。この手順は、資源トレード又は再平衡化に起因する利益だけでなく、そのために引き起こされるあらゆる不利益をも考慮していることに留意されたい。
【００１９】
図３は、前述の手順を実施するための一層詳細なステップを示す。本発明の有用な実施形態では、ＰＬＭ  ２００は、それぞれの区画へのシステム資源の割り振りを周期的に評価する。周期的な各評価の後、図３の手順を実施する。ステップ３０２では、前記評価によって最低の資源望ましさ係数（ＲＤＦ）を有するものとして決定した区画を選択し、前述のように、その区画の最も望ましくない資源を識別する。ステップ３０４〜３０６では、前述と同様に、前記最も望ましくない資源と適合する資源を有する他の区画を識別し、当該識別した区画の当該適合する資源とのトレードを評価する。
【００２０】
図２のポリシ２１０は、前述の資源局所性レベルのリストに加えて、１セットの有用な規則を有する。これらの規則は、区画相互間の資源の提案されたトレード又は交換を評価するプロセスを規制するために使用する。例えば、１つの規則は、時間的制約を確立することにより、区画相互間の資源の割り振りを再平衡化するためのトレードが特定の時間ウィンドウ内でのみ生じるように制限することができる。従って、図３のステップ３０８では、提案されたトレードがそのような時間的制約によって阻止されるか否かを決定することが必要である。
【００２１】
資源トレードは大規模な動作になることがあるので、システムの利用率が高いときは、資源をトレードすることは不適当である。従って、他の規則は、各区画がその勝ちパラメータ値及び負けパラメータ値の両方にそれぞれ利用率レベルを割り振ることを可能にすることにより、システムの利用率が高い間は資源の動的な再平衡化を制限することができる。利用率がカットオフ値以上になれば、一の区画は、利用率がカットオフ値以下になるか又は保留期間が終了するまで、一の資源を保留し、保留期間中は資源の交換に参加しないようにすることができる。これがカットオフ値を提供するのは、それぞれの区画がシステムの利用率に起因して資源の再平衡化に対する要求を受け入れない場合である。評価プロセスに含まれるステップ３１０は、この規則を考慮して、前記識別した区画とのトレードを許可するためにはシステムの利用率が高すぎるか否かを決定する。
【００２２】
前述のように、それぞれの区画のための資源望ましさ係数を決定することに加えて、各区画のための資源の望ましさ目標を計算することが有益となることがある。その場合、ポリシ２１０は、それぞれの資源の望ましさ目標に到達した区画相互間のトレードを除外することができる。資源の望ましさ目標から最も遠い区画には、資源トレードの優先権が与えられる。一方、資源の望ましさ目標を超える区画は、その区画のための最大負けしきい値を超えていないことを条件として、他の区画を支援するためにトレードに参加することができる。ステップ３１２では、この規則を考慮して、前記識別した区画がその資源の望ましさ目標に到達したという理由で、前記識別した区画とのトレードが阻止されるか否かを決定する。
【００２３】
ステップ３１４では、前記識別した区画の最大しきい値及び最小しきい値によって、資源を再平衡化するための提案されたトレードが阻止されるか否かを決定する。ステップ３１４の決定がＮＯであれば、ステップ３１６で、前述のように、提案されたトレードのための勝ち／負けの組み合わせを評価する。
【００２４】
ステップ３２０は、提案された資源トレードを評価する際に、それ以上の区画を考慮する必要があるか否かを決定するためのものである。しかし、ステップ３２０とステップ３０８〜３１４の全てＹＥＳ枝路との間には、ステップ３０２で選択した最低の資源望ましさ係数を有する区画とのトレードを明示的に禁止するためのステップ３１８が置かれている。
【００２５】
ステップ３２０の後、適合する資源を有するものとして識別した残りの区画が存在しなければ、ステップ３２２に進み、そこでトレードを許可するような少なくとも１つの識別済みの区画が存在するか否かを決定する。そのような区画が存在しなければ、プロセスは終了する。さもなければ、ステップ３２４に進み、そこで評価プロセス中に何れかの最良の勝ち／負けの組み合わせが見つかったことを条件として、提案された資源トレード又は再平衡化をそのような組み合わせについて実施する。
【００２６】
他の規則として、ポリシ２１０は、一の区画が自発的にライブ・トレードに参加するのか、又は資源再割り振りが行われている場合に限りライブ・トレードに参加するのか、を定義することができる。例えば、手動による動的区画化動作又は自動化ＰＬＭ動作に起因してメモリが除去又は追加される場合のような動的な資源割り振り中に、当該区画は、望ましさに基づいて資源の再割り振りを許可することができる。もし、一の区画がライブ・トレードに参加することが可能であれば、望ましさに基づいた資源の再平衡化はいつでも許可されるであろう。
【００２７】
図４は、図１に示すように区画化することが可能であり、本発明を実装するために使用される、データ処理システム４００を示す。データ処理システム４００は、システム・バス４０６に接続した複数のプロセッサ４０２及び４０４を含む、対称マルチプロセッサ（ＳＭＰ）システムとすることができる。代替的に、単一プロセッサ・システムも使用することもできる。システム・バス４０６に接続したメモリ・コントローラ／キャッシュ４０８は、ローカル・メモリ４０８に対するインタフェースを提供する。システム・バス４０６に接続したＩ／Ｏバス・ブリッジ４１０は、Ｉ／Ｏバス４１２に対するインタフェースを提供する。メモリ・コントローラ／キャッシュ４０８及びＩ／Ｏバスブリッジ４１０は、図示のように統合化することができる。
【００２８】
Ｉ／Ｏバス４１２に接続した周辺機器コンポーネント間接続（ＰＣＩ）バス・ブリッジ４１４は、ＰＣＩローカル・バス４１６に対するインタフェースを提供する。ＰＣＩバス４１６には、多数のモデムを接続することができる。典型的なＰＣＩバス実装は、４つのＰＣＩ拡張スロット又はアドイン・コネクタをサポートする。通信リンクは、拡張ボードを通してＰＣＩローカル・バス４１６に接続したモデム４１８及びネットワーク・アダプタ４２０を通して提供することができる。
【００２９】
追加のＰＣＩバス・ブリッジ４２２及び４２４は、追加のＰＣＩバス４２６及び４２８のためのインタフェースを提供し、これらの追加のＰＣＩバス４２６及び４２８から追加のモデム又はネットワーク・アダプタをサポートすることができる。このように、データ処理システム４００は、多数のネットワーク・コンピュータへの接続を可能にする。また、メモリ・マップ式グラフィックス・アダプタ４３０及びハードディスク４３２を、直接的又は間接的にＩ／Ｏバス４１２に接続することができる。図示の例は、本発明に関するアーキテクチャ上の制限を暗示するものではない。例えば、図４のデータ処理システム４００は、ＯＳとして拡張対話エグゼクティブ（ＡＩＸ）を搭載したＩＢＭ社のＲＩＳＣ／システム６０００システムとすることができる。
【００３０】
本発明は、完全にソフトウェアの実施形態又はハードウェア及びソフトウェア要素の両方を含んでいる実施形態の形式を取ることができる。好ましい実施形態では、本発明は、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む、ソフトウェアで実装される。
【００３１】
さらに、本発明は、コンピュータ又は任意の命令実行システムに関連して又はこれらによって使用するためのプログラム・コードを提供する、コンピュータ使用可能媒体又はコンピュータ可読媒体からアクセス可能なコンピュータ・プログラム製品の形式を取ることができる。この記載の目的上、コンピュータ使用可能媒体又はコンピュータ可読媒体は、コンピュータ又は任意の命令実行システムに関連して又はこれらによって使用するためのプログラムを保持し、格納し、通信し、伝送し、移送することができる、任意の有形的装置とすることができる。
【００３２】
媒体は、電子、磁気、光学、電磁気、赤外線又は半導体式のシステム又は伝送媒体とすることができる。コンピュータ可読媒体の例には、半導体又は固体メモリ、磁気テープ、取り外し可能なフレキシブル・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、剛体磁気ディスク及び光ディスク等がある。光ディスクの例には、読み取り専用のＣＤ−ＲＯＭ、読み書き可能なＣＤ−Ｒ／Ｗ及びＤＶＤがある。
【００３３】
プログラム・コードを格納及び／又は実行するのに適したデータ処理システムは、システム・バスを通してメモリ要素に直接的又は間接的に接続された少なくとも１つのプロセッサを含む。メモリ要素は、プログラム・コードの実行中に使用されるローカル・メモリ、バルク記憶装置、プログラム・コードの実行中にバルク記憶装置からの検索回数を減少させるために少なくとも幾らかのプログラム・コードの一時的記憶領域を提供するキャッシュ・メモリを含むことができる。
【００３４】
Ｉ／Ｏ装置（キーボード、ディスプレイ、ポインティング装置等を含む）は、システムに対し直接的に又は介在するＩ／Ｏコントローラを通して接続することができる。
【００３５】
また、ネットワーク・アダプタをデータ処理システムに対し結合することもできる。そのようにすると、当該データ処理システムは、介在する専用又は公衆ネットワークを通して、他のデータ処理システム、遠隔プリンタ又は記憶装置に結合されるようになる。ネットワーク・アダプタの例には、モデム、ケーブル・モデム及びイーサネット（登録商標）・カード等がある。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の実施形態を実装することができる、典型的な論理区画（ＬＰＡＲ）プラットフォームを示すブロック図である。
【図２】図１のＬＰＡＲプラットフォームとともに使用するための典型的な区画ロード・マネージャ（ＰＬＭ）を示す概略図である。
【図３】本発明の実施形態に従った方法のステップを示すフローチャートである。
【図４】図１に示すように区画化することができるデータ処理システムを示すブロック図である。
【符号の説明】
【００３７】
２００    区画ロード・マネージャ（ＰＬＭ）
２０２    ＣＰＵ
２０４    メモリ
２０８    データベース
２１０    資源の望ましさポリシ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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