(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータシステム上で動作するアプリケーションをデコミッショニングする方法であって、前記方法は、
分析するべきサーバを明示する情報をデコミッショニングシステムにおいて受取るステップと、
前記サーバ上で動作するターゲットアプリケーションを前記デコミッショニングシステムにより判定するステップと、
クラウドコンピューティングシステムに展開された、前記ターゲットアプリケーションに関連する１つ以上のアプリケーションを、前記１つ以上のアプリケーションの属性に基づき機械学習ロジックにより判定するステップであって、前記１つ以上のアプリケーションの各々は、前記判定を行う前記機械学習ロジックのトレーニングのためにトレーニングデータに格納されている先に判定されたクラウド展開情報と関連付けられている、前記判定するステップと、
前記属性に基づき判定された、前記１つ以上のアプリケーションのうちの少なくとも１つのアプリケーションと前記ターゲットアプリケーションとの関連性がスレショルドを超えているとき、前記ターゲットアプリケーションが前記１つ以上のアプリケーションのうちの前記少なくとも１つのアプリケーションと関連していると判定するステップと、
前記１つ以上のアプリケーションのうちの前記少なくとも１つのアプリケーションと関連付けられている前記クラウド展開情報に従って前記ターゲットアプリケーションをクラウドコンピューティングシステムに展開することを推奨する推奨レポートを生成するステップであって、前記推奨は、推奨される展開トポロジーの概略図と、サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）、サービスとしてのプラットフォーム（ＰａａＳ）及びサービスとしてのインフラストラクチャ（ＩａａＳ）展開タイプのうちの１つに対応する推奨される展開タイプを含む、前記生成するステップと、
その後、ユーザにより選択された展開タイプを受取るステップと、および
前記ユーザにより選択された展開タイプが、前記推奨される展開タイプに対応しないとき、前記トレーニングデータを更新して、前記ターゲットアプリケーションを前記選択された展開タイプと関連付けるステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記方法は、前記ターゲットアプリケーションに関連付けられているビジネス価値を明確にする情報を受取るステップをさらに含み、もし前記ビジネス価値がスレショルドより低く且つ前記ターゲットアプリケーションが前記クラウドコンピューティングシステムへの移行に適しないと判定されるならば、前記ターゲットアプリケーションがデコミッショニングされるべきであると前記レポート上で示す、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記サーバ上で動作するターゲットアプリケーションを判定するステップは、
発見ツールを前記サーバにインストールするステップと、
前記発見ツールを実行するステップと、をさらに含み、
前記発見ツールは、前記サーバ上で動作するアプリケーションを特定し、各アプリケーションについて、前記特定されたアプリケーションにより利用されている１つ以上の命令コードライブラリを判定し、前記特定されたアプリケーションのハードウェア依存性を判定するように設定される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ターゲットアプリケーションがクラウドコンピューティングシステムへの移行に適するかどうかを判定することは、前記ターゲットアプリケーションのユーザの数、前記ターゲットアプリケーションの使用の量、および前記ターゲットアプリケーションにより利用されるハードウェアリソースのうちの１つ以上を判定することをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記トレーニングデータを更新するステップが、前記ターゲットアプリケーションの前記属性を前記ユーザにより選択された前記クラウド展開情報と関連付けるステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記推奨の中の前記クラウド展開情報はクラウドサービスプロバイダを明示する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記推奨の中の前記クラウド展開情報は、アプリケーションを前記クラウドサービスプロバイダに展開するときに利用されるべきクラウドコンピューティングテンプレートを明示する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記方法は、前記明示されたクラウドサービスと共に前記明示されたクラウドコンピューティングテンプレートを用いて前記デコミッショニングシステムによってクラウドコンピューティングサービスを生成するステップをさらに含み、前記選択されたクラウドコンピューティングサービスの生成後に、デコミッショニングされるべき前記アプリケーションは、前記生成されたクラウドコンピューティングサービスの１つ以上のデータストアへ転送可能である、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
コンピュータシステム上で動作するアプリケーションまたはコンピュータシステムをデコミッショニングするためのシステムであって、前記システムは、
命令コードを有する非一時的コンピュータ可読媒体と、
プロセッサとを含み、前記命令コードに基づいて、前記プロセッサは、
分析するべきサーバを明示する情報を受取り、
前記サーバ上で動作するターゲットアプリケーションを判定し、
クラウドコンピューティングシステムに展開された、前記ターゲットアプリケーションに関連する１つ以上のアプリケーションを、前記１つ以上のアプリケーションの属性に基づき判定する機械学習ロジックを実行し、前記１つ以上のアプリケーションの各々は、前記判定を行う前記機械学習ロジックのトレーニングのためにトレーニングデータに格納されている先に判定されたクラウド展開情報と関連付けられている、前記実行し、
前記属性に基づき判定された、前記１つ以上のアプリケーションのうちの少なくとも１つのアプリケーションと前記ターゲットアプリケーションとの関連性がスレショルドを超えているとき、前記ターゲットアプリケーションが前記１つ以上のアプリケーションのうちの前記少なくとも１つのアプリケーションと関連していると判定し、
前記１つ以上のアプリケーションのうちの前記少なくとも１つのアプリケーションと関連付けられている前記クラウド展開情報に従って前記ターゲットアプリケーションをクラウドコンピューティングシステムに展開することを推奨する推奨レポートを生成することであって、前記推奨は、推奨される展開トポロジーの概略図と、サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）、サービスとしてのプラットフォーム（ＰａａＳ）及びサービスとしてのインフラストラクチャ（ＩａａＳ）展開タイプのうちの１つに対応する推奨される展開タイプを含む、前記生成を行い、
その後、ユーザにより選択された展開タイプを受取り、および
前記ユーザにより選択された展開タイプが、前記推奨される展開タイプに対応しないとき、前記トレーニングデータを更新して、前記ターゲットアプリケーションを前記選択された展開タイプと関連付ける、
ように設定されている、システム。
【請求項１０】
前記プロセッサは、さらに、
前記ターゲットアプリケーションと関連付けられているビジネス価値を明確にする情報を受取るように設定され、もし前記ビジネス価値がスレショルドより低く且つ前記ターゲットアプリケーションが前記クラウドコンピューティングシステムへの移行に適しないと判定されるならば、前記ターゲットアプリケーションがデコミッショニングされるべきであると前記レポート上で示す、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記サーバ上で動作する１つ以上のアプリケーションを判定するとき、前記プロセッサは、さらに、
発見ツールを前記サーバにインストールし、
前記発見ツールを前記サーバ上で実行させるように設定され、前記発見ツールは、前記サーバ上で動作するアプリケーションを特定し、各アプリケーションについて、前記特定されたアプリケーションにより利用されている１つ以上の命令コードライブラリを判定し、前記特定されたアプリケーションのハードウェア依存性を判定するように設定される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
前記ターゲットアプリケーションがクラウドコンピューティングシステムへの移行に適するかどうかを判定するとき、前記プロセッサは、さらに、前記ターゲットアプリケーションのユーザの数、前記ターゲットアプリケーションの使用の量、および前記ターゲットアプリケーションにより利用されるハードウェアリソースのうちの１つ以上を判定するように設定される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
前記プロセッサは、前記ターゲットアプリケーションの前記属性を前記ユーザにより選択された前記クラウド展開情報と関連付け、これにより前記トレーニングデータを更新するように設定される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１４】
前記推奨の中の前記クラウド展開情報はクラウドサービスプロバイダを明示する、請求項９に記載のシステム。
【請求項１５】
前記推奨の中の前記クラウド展開情報は、アプリケーションを前記クラウドサービスプロバイダに展開するときに利用されるべきクラウドコンピューティングテンプレートを明示する、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記プロセッサは、前記明示されたクラウドサービスと共に前記明示されたクラウドコンピューティングテンプレートを用いてクラウドコンピューティングサービスを生成するようにさらに設定され、前記選択されたクラウドコンピューティングサービスの生成後に、デコミッショニングされるべき前記アプリケーションは、前記生成されたクラウドコンピューティングサービスの１つ以上のデータストアへ転送可能である、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
コンピュータシステム上で動作するアプリケーションまたはコンピュータシステムをデコミッショニングするための命令コードが格納されている非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令コードはマシンに動作を実行させるために前記マシンにより実行可能であり、前記動作は、
分析するべきサーバを明示する情報を受取るステップと、
前記サーバ上で動作するターゲットアプリケーションを判定するステップと、
クラウドコンピューティングシステムに展開された、前記ターゲットアプリケーションに関連する１つ以上のアプリケーションを、前記１つ以上のアプリケーションの属性に基づき機械学習ロジックにより判定するステップであって、前記１つ以上のアプリケーションの各々は、前記判定を行う前記機械学習ロジックのトレーニングのためにトレーニングデータに格納されている先に判定されたクラウド展開情報と関連付けられている、前記判定するステップと、
前記属性に基づき判定された、前記１つ以上のアプリケーションのうちの少なくとも１つのアプリケーションと前記ターゲットアプリケーションとの関連性がスレショルドを超えているとき、前記ターゲットアプリケーションが前記１つ以上のアプリケーションのうちの前記少なくとも１つのアプリケーションと関連していると判定するステップと、
前記１つ以上のアプリケーションのうちの前記少なくとも１つのアプリケーションと関連付けられている前記クラウド展開情報に従って前記ターゲットアプリケーションをクラウドコンピューティングシステムに展開することを推奨する推奨レポートを生成するステップであって、前記推奨は、推奨される展開トポロジーの概略図と、サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）、サービスとしてのプラットフォーム（ＰａａＳ）及びサービスとしてのインフラストラクチャ（ＩａａＳ）展開タイプのうちの１つに対応する推奨される展開タイプを含む、前記生成するステップと、
その後、ユーザにより選択された展開タイプを受取るステップと、および
前記ユーザにより選択された展開タイプが、前記推奨される展開タイプに対応しないとき、前記トレーニングデータを更新して、前記ターゲットアプリケーションを前記選択された展開タイプと関連付けるステップと
を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記命令コードは、前記マシンに、
前記ターゲットアプリケーションと関連付けられているビジネス価値を明確にする情報を受取るステップを含む動作をさらに実行させるものであり、もし前記ビジネス価値がスレショルドより低く且つ前記ターゲットアプリケーションが前記クラウドコンピューティングシステムへの移行に適しないと判定されるならば、前記ターゲットアプリケーションがデコミッショニングされるべきであると前記レポート上で示す、請求項１７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記サーバ上で動作する１つ以上のアプリケーションを判定するとき、前記命令コードは、前記マシンに、
発見ツールを前記サーバにインストールするステップと、
前記発見ツールを実行するステップとを含む動作をさらに実行させるものであり、前記発見ツールは、前記サーバ上で動作するアプリケーションを特定し、各アプリケーションについて、前記特定されたアプリケーションにより利用されている１つ以上の命令コードライブラリを判定し、前記特定されたアプリケーションのハードウェア依存性を判定するように設定される、請求項１７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記ターゲットアプリケーションがクラウドコンピューティングシステムへの移行に適するかどうかを判定するとき、前記命令コードは、前記マシンに、前記ターゲットアプリケーションのユーザの数、前記ターゲットアプリケーションの使用の量、および前記ターゲットアプリケーションにより利用されるハードウェアリソースのうちの１つ以上を判定することを含む動作をさらに実行させる、請求項１８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
前記命令コードは、前記マシンに、前記ターゲットアプリケーションの前記属性を、前記ユーザにより選択された前記クラウド展開情報と関連付け、これにより前記トレーニングデータを更新するステップを含む動作をさらに実行させる、請求項１７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
前記推奨の中の前記クラウド展開情報は、クラウドサービスプロバイダを明示する、請求項１７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
前記推奨の中の前記クラウド展開情報は、アプリケーションを前記クラウドサービスプロバイダに展開するときに利用されるべきクラウドコンピューティングテンプレートを明示する、請求項２２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２４】
前記命令コードは、前記マシンに、前記明示されたクラウドサービスと共に前記明示されたクラウドコンピューティングテンプレートを用いてクラウドコンピューティングサービスを生成するステップを含む動作をさらに実行させ、前記選択されたクラウドコンピューティングサービスの生成後に、デコミッショニングされるべき前記アプリケーションは、前記生成されたクラウドコンピューティングサービスの１つ以上のデータストアへ転送可能である、請求項２３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、一般的にコンピュータシステムのメンテナンスに関する。特に、本出願は、コンピュータシステムをデコミッショニングし、詳細な分析に基づいて適切と考えられるクラウドコンピューティングインフラストラクチャにコンピュータシステムのアプリケーションおよび関連するデータを展開する方法およびシステムを記述する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータシステムのデコミッショニングは、もはや有益な目的に役立たないコンピュータシステム上で動作するアプリケーションおよび他の資産をシャットダウンすることを含むプロセスである。例えば、コンピュータシステムは、時代遅れになっているか、あるいは動作させるには費用が掛かりすぎることがある。システムのメンテナンスは顕著な量のリソースを消費するので、システムのデコミッショニングは、ソフトウェア、ハードウェアおよび他のシステムリソースの使用を減らすことによってシステム全体の効率を改善することができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、コンピュータシステム上のアプリケーションまたはコンピュータシステム自体をデコミッショニングするためのプロセスは著しいリスクおよび難題を引き起こすことがあり、そのリスクを軽減するとともに、デコミッショニングのプロセス中に遭遇する難題を克服するための技術的ソリューションが必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
１つの態様において、コンピュータシステム上で動作するアプリケーションまたはコンピュータシステムをデコミッショニングする方法は、分析するべきサーバを明示する情報をデコミッショニングシステムにおいて受け取ることを含む。デコミッショニングシステムは、サーバ上で動作するターゲットアプリケーションを判定し、その後、ターゲットアプリケーションの属性を複数のアプリケーションに関連付けられた属性と比較してターゲットアプリケーションの異なるアプリケーションとの関連性を判定する。複数のアプリケーションの各々は、クラウド展開情報と関連付けられる。複数のアプリケーションのうちの少なくとも１つとターゲットアプリケーションとの関連性がスレショルドを超えていれば、デコミッショニングシステムはターゲットアプリケーションが複数のアプリケーションのうちの少なくとも１つのアプリケーションと関連していると判定する。デコミッショニングシステムは、その後、複数のアプリケーションのうちの少なくとも１つのアプリケーションと関連付けられているクラウド展開情報に従って、ターゲットアプリケーションをクラウドコンピューティングシステムに展開することを推奨する推奨レポートを生成する。
【０００５】
第２の態様において、コンピュータシステム上で動作するアプリケーションまたはコンピュータシステムをデコミッショニングするためのシステムは、命令コードを伴う非一時的コンピュータ可読媒体と、プロセッサとを含む。命令コードに基づいて、プロセッサは、分析するべきサーバを明示する情報を受け取るように設定される。プロセッサは、サーバ上で動作するターゲットアプリケーションを判定し、その後、ターゲットアプリケーションの属性を複数のアプリケーションと関連付けられている属性と比較してターゲットアプリケーションと異なるアプリケーションとの関連性を判定する。複数のアプリケーションの各々は、クラウド展開情報と関連付けられる。複数のアプリケーションのうちの少なくとも１つとターゲットアプリケーションとの関連性がスレショルドを超えていれば、プロセッサは、ターゲットアプリケーションが複数のアプリケーションのうちの少なくとも１つのアプリケーションと関連すると判定する。プロセッサは、その後、複数のアプリケーションのうちの少なくとも１つのアプリケーションと関連付けられているクラウド展開情報に従ってターゲットアプリケーションをクラウドコンピューティングシステムに展開することを推奨する推奨レポートを生成する。
【０００６】
第３の態様において、コンピュータシステム上で動作するアプリケーションまたはコンピュータシステムをデコミッショニングするための命令コードが格納されている非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。命令コードは、マシンにより実行可能であり、マシンに、分析するべきサーバを明示する情報を受け取ることと、サーバ上で動作するターゲットアプリケーションを判定することとを含む動作を実行させる。命令コードは、マシンに、ターゲットアプリケーションの属性を複数のアプリケーションと関連付けられている属性と比較させてターゲットアプリケーションと複数のアプリケーションとの関連性を判定させるためにさらに実行可能である。複数のアプリケーションの各々は、クラウド展開情報と関連付けられている。複数のアプリケーションのうちの少なくとも１つとターゲットアプリケーションとの関連性がスレショルドを超えていれば、命令コードは、マシンに、ターゲットアプリケーションが複数のアプリケーションのうちの少なくとも１つのアプリケーションと関連すると判定させるとともに、複数のアプリケーションのうちの少なくとも１つのアプリケーションと関連付けられているクラウド展開情報に従ってターゲットアプリケーションをクラウドコンピューティングシステムに展開することを推奨する推奨レポートを生成させるようにさらに実行可能である。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】製造コンピュータシステムをデコミッショニングするための典型的環境を示す。
【図２】サーバ上で動作するアプリケーションをデコミッショニングするべきかどうかを判定するときにデコミッショニングシステムにより実行され得る種々の典型的動作を示す。
【図３】デコミッショニングされるべき種々のデータセンタの地理的位置を示す典型的世界地図を示す。
【図４Ａ】ユーザが図３に示されているデータセンタを選択するときに表示され得る典型的ダイアログボックスを示す。
【図４Ｂ】ユーザが図３に示されているデータセンタを選択するときに表示され得る典型的ダイアログボックスを示す。
【図５】デコミッショニングシステムの発見ツールにより実行され得る典型的動作を示す。
【図６】デコミッショニングシステムによって生成され得る典型的レポートの典型的スクリーンショットを示す。
【図７Ａ】典型的ダイアログボックスを示し、これを通してデコミッショニングシステムのユーザは、アプリケーションを展開するべきクラウドソリューションのタイプを選択することができる。
【図７Ｂ】典型的ダイアログボックスを示し、これを通してデコミッショニングシステムのユーザは、アプリケーションを展開するべきクラウドソリューションのタイプを選択することができる。
【図８】クラウドコンピューティングテンプレートオプションの展開と関連付けられている種々のトポロジーを記述するショートビデオを起動するための典型的ダイアログボックスを示す。
【図９】選択されたテンプレート選択肢の詳細を描いた典型的ダイアログボックスを示す。
【図１０】アプリケーションをクラウドコンピューティングシステムに展開するときにデコミッショニングシステムにより実行され得る典型的動作を示す。
【図１１】クラウドソリューションの展開と関連付けられている種々のパラメータを描いた典型的ダイアログボックスを示す。
【図１２】上記の１つ以上のシステムに対応し得るコンピュータシステムを示す。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本出願において記載される実施態様は、人工知能を用いて適切なクラウドモデルおよびソリューションを選択することを通してクラウド採用を促進し、これによりアプリケーション、プロセスおよびデータセンタおよびそれらに関連付けられているインフラストラクチャをデコミッショニングすることによってＩＴ資産の単純化を達成するためにデータおよび分析論を通してインテリジェントな意思決定を行わせる。そのために、クラウド採用およびデコミッショニングのための機会を発見するためにアルゴリズムと過去の経験から収集されたデータとを広く用い、次にＤｅｖＯｐｓ手法を用いて可能性のあるクラウド展開を自動化して、ツールがトレーニングされる。人工知能を用いて、本実施態様は、ビジネス価値の低さあるいは重複の故にデコミッショニングの候補であるアプリケーションを発見する。本実施態様は、再び人工知能を用いてガイダンスから関連するビデオのセットを提供するとともにビデオからキャプチャーされた画像を展開テンプレートと自動的に突き合わせることにより、選択されたクラウドソリューションでの展開トポロジーの選択を自動化する。本実施態様は、ＤｅｖＯｐｓスクリプトを生成することによりクラウドソリューションの選択肢でのアプリケーションの展開も自動化する。本実施態様は、選択されたクラウドソリューションに基づくとともにデコミッショニングされるアプリケーションまたはサーバの数に基づいてアプリケーションを移行させるためのビジネスケースの作成を自動化する。本実施態様は、さらに、デコミッショニングプロセスを追跡し、それを中心とするメトリクスを提供する。本実施態様は、ユーザが、人間ではなくてバーチャルエージェントにより対応される音声ベースのインタラクションで自分の質問に答えてもらうことができるように、組み込みのバーチャルアシスタンスも含む。
【０００９】
本出願の他の特徴は、ビジネスケースの作成に関する。例えば、本出願の実施態様は、アプリケーションの標的状態のＴＣＯを自動的に計算し、現在の支出基準との比較を生成する。本実施態様は、クラウド採用の結果としてデコミッショニングされるアプリケーションまたはサーバおよびデータセンタに関して、推奨の実施後にどんな単純化がもたらされるかのシミュレーションを自動化する。本実施態様は、これにより、インテリジェントな意思決定プロセスの結果として節約ビジネスケースを提供する。
【００１０】
開示される他の態様は、ＩＴ資産の追跡に関する。例えば、本実施態様は、展開後のアプリケーションのステータスを追跡することにより、すなわち、それらのデータが移行されるかどうかならびにそれらがオフにされているかどうかを追跡することにより、ユーザがビジネスケースをどのように追跡し得ているかに関する分析論を提供する。
【００１１】
ここで用いられる用語“デコミッショニング”は、一般的に、データセンタのコンピューティングインフラストラクチャ上のアプリケーションの使用を止めること、および、場合によりそのアプリケーションを可能なエンハンスメントモデルの１つとしてのクラウドシステムへ移動させることを意味する。所与のデータセンタにある全てのアプリケーションが所与のデータセンタで使用を止められるときには、そのデータセンタ自体が使用を止められ得る（すなわち、コンピュータが売却されるなど）。従って、“デコミッショニング”は、データセンタ全体の使用停止をも指すことがある。
【００１２】
図１は、製造コンピュータシステムをデコミッショニングするための典型的環境１００を示す。デコミッショニングシステム１０５、サーバ１１０のグループ、およびクラウドコンピューティングシステム１１５が示されている。種々のシステムおよびサーバは、インターネットなどのネットワーク１２０を介して相互に通信することができる。
【００１３】
クラウドコンピューティングシステム１１５は、種々のエンティティにより共有され得るコンピューティングリソースの集合に対応する。例えば、コンピュータプロセッサ、大容量記憶装置、ネットワークインフラストラクチャなどは、様々な会社により共有されることができる。クラウドコンピューティングシステム１１５は、一般的に、所与の会社のみが自分自身のデータおよびアプリケーションへのアクセスを有するようにセットアップされる。
【００１４】
クラウドコンピューティングシステム１１５は、クラウドコンピューティングシステム１１５のどんな問題にも対処するために２４時間年中無休で対応し得る専任のＩＴ人員により維持され得る。クラウドコンピューティングシステム１１５を運用する会社は、通例、アプリケーションをホストするために料金を請求する。これらの料金は、部分的に、プロセッサをアップグレードし、大容量記憶装置を増大させ、ネットワークアクセスを改良することなどによってクラウドコンピューティングシステムの機能を時々改良するために使用され得る。
【００１５】
一方、サーバ１１０は、一般的に、社内に置かれて現地ＩＴグループまたはＩＴコンサルタントにより管理され得るコンピュータシステムに対応する。サーバ１１０上で動作するアプリケーションは、電子メールアプリケーション、ウェブサーバアプリケーション、種々のカスタムアプリケーションなどを含み得る。
【００１６】
一般的に、デコミッショニングシステム１０５は、所与のサーバ１１０上で動作するアプリケーションがクラウドシステム１１５へ移すのに適するかどうかを鑑定し、そのようにすることのコスト利益を評価する。デコミッショニングシステム１０５は、さらに、アプリケーションをクラウドシステム１１５に展開するために必要なステップを処理することができる。
【００１７】
そのようなアプリケーションをクラウドコンピューティングシステム１１５に移すことが有意義であり得る理由はいくつかある。１つは、コンピュータシステムを常時維持しなければならないということは高価となることがある。或る場合には、不測の緊急事態に対処できるようにＩＴ人員が２４時間年中無休で対応しなければならない。ハードウェアをアップグレードしなければならないことは、或る会社にとってはコストがかかりすぎるかもしれない。これらは、アプリケーションをクラウドコンピューティングシステムにホストしてもらうことが有意義であり得る理由のほんの幾つかに過ぎない。
【００１８】
これらの面をサポートするために、デコミッショニングシステム１０５は、発見ツール１３０をサーバ１１０アプリケーションに展開する。発見ツール１３０は、サーバ１１０上で動作するアプリケーションの分析を実行するためのモジュールを含み、サーバ上で動作するアプリケーション、そのアプリケーションの他のアプリケーションへの依存性、およびそのアプリケーションにより利用されるハードウェアに関するアプリケーション情報１３５をデコミッショニングシステム１０５に送り戻す。デコミッショニングシステム１０５は、その後、所与のアプリケーションのクラウドシステム１１５への移行の適切性、そのようにすることのコスト利益情報、および実行するべき移行のタイプについての詳細を明示する鑑定情報１４２を含むレポートを生成する。
【００１９】
鑑定情報１４２は一般的に次のように判定される。すなわち、デコミッショニングシステム１０５は、発見ツール１３０により提供されたアプリケーション情報１３５を用いてアプリケーションを分類する。例えば、デコミッショニングシステム１０５は、アプリケーションの属性と類似する属性を有する、先に鑑定されたアプリケーションを求めてトレーニングデータストア１０７を検索する。これらのアプリケーションと関連付けられている、前に決定された鑑定は、その後、レポートの中の鑑定情報１４２の基礎を形成するために利用される。
【００２０】
トレーニングデータストア１０７に提供される初期データは、トレーニングフェーズの間に生成される。種々のアプリケーションについて詳しい知識を有する主題専門家（ｓｕｂｊｅｃｔ  ｍａｔｔｅｒ  ｅｘｐｅｒｔｓ（ＳＭＥｓ））は、アプリケーションがクラウドシステムへの移行に適するかどうかを、アプリケーションを移行させるのに利用するテンプレートのタイプとともに、判定する。これらのアプリケーションに関連付けられた属性情報を、発見ツールによって前もって得ることができるであろう。ＳＭＥ判定の結果およびアプリケーション属性は、次に、トレーニングデータストア１０７で互いに関連付けられる。
【００２１】
トレーニング後のフェーズで、デコミッショニングシステム１０５のユーザ１１８は、デコミッショニングシステムにより提供された鑑定情報１４２に同意するか、あるいは別の移行オプションを選択することができる。ユーザ１１８により行われた選択は、トレーニングデータストア１０７内の情報をアップデートするためにデコミッショニングシステム１０５により利用される。このようにして、デコミッショニングシステム１０５は、時間がたつにつれて、より良い鑑定を行うために学習する。
【００２２】
図２は、サーバ１１０上で動作するアプリケーションをデコミッショニングするべきかどうか判定するときにデコミッショニングシステム１０５により行われ得る種々の動作を示す。動作は、図３、４、６、および７に示されているスクリーンショットを参照すればより良く理解される。以下に記載される動作は互いに協働する１つ以上のコンピュータシステムによって実行され得るということが理解されるべきである。この点について、コンピュータシステムは、動作を実行するための命令コードを格納することのできるＲＡＭ、ＲＯＭ、および大容量記憶装置などの非一時的コンピュータ可読媒体を含むことができる。
【００２３】
図２を参照すると、ブロック２００で、デコミッショニングシステム１０５は、会社全体の中の様々なサーバ１１０上で動作する種々のアプリケーションの種々の面に関する質問書１４０に対する応答を、種々のアプリケーションと関連付けられている主題専門家（ＳＭＥｓ）から受け取ることができる。この点について、質問書１４０は、ウェブページまたは異なる通信チャネルを介してＳＭＥｓに配達されているかもしれない。ウェブページの場合、質問書１４０への書き込みの後、ウェブページは逆にデコミッショニングシステム１０５に提出されることができる。
【００２４】
質問書１４０中の質問は、アプリケーションにより生成された収益を示す金額などの、各アプリケーションについてのビジネス価値を提供するようにＳＭＥｓに要請しているかもしれない。ＳＭＥｓは、価値を、１が最低値を示す１から１０までのスケールで格付けするように要請されているかもしれない。ビジネス価値は、別様に示され得る。他のビジネスレベル関連の質問は、下の表２においてリストされているものを含み得る。
【００２５】
ＳＭＥｓは、アプリケーションの種々の依存性を特定するように要請されているかもしれない。例えば、ＳＭＥｓは、所与のアプリケーションが依存する他のライブラリ、データベースなどがあるかどうか尋ねられているかもしれない。
【００２６】
下記の表１は、ＳＭＥｓによって回答が提供されているかもしれない典型的質問のサブセットをリストしている。
【００２７】
【表１】
0006765885.tif 000002
【００２８】
ブロック２０５において、トレーニング情報がデコミッショニングシステム１０５で受け取られ得る。上記のように、トレーニングデータストア１０７に提供される初期データは、トレーニングフェーズの間に生成される。種々のアプリケーションについて詳しい知識を有する主題専門家（ＳＭＥｓ）は、アプリケーションがクラウドシステムへの移行に適するかどうかを、アプリケーションを移行させるのに利用するテンプレートのタイプとともに、判定する。これらの判定の結果は、トレーニングデータストア１０７に格納されて、ＳＭＥｓがそれについて判定を行ったところのアプリケーションと関連付けられているアプリケーション分類情報と関連付けられる。
【００２９】
ブロック２１０において、デコミッショニングシステム１０５は、分析するサーバの選択を受け取り得る。例えば、図３の典型的スクリーンショット３００に示されているように、デコミッショニングシステム１０５は、種々のデータセンタの地理的位置を示す世界地図を生成することができる。スクリーンショット３００は、ウェブサーバ、デコミッショニングシステム１０５の端末装置などを介してデコミッショニングシステム１０５のユーザに伝えられ得る。
【００３０】
ユーザ１１８は、第１データセンタ３０５を選択することができる。デコミッショニングシステム１０５は、その後、第１データセンタ３０５に関して前もって発見されていた情報をリストしたダイアログボックス３１０を表示することができる。情報の発見は、以下で記述される。前もって発見されていた情報は、例えば、データセンタに位置するサーバの数、デコミッショニングシステム１０５により鑑定されているサーバの数、サーバ上で動作するアプリケーションの総数、およびクラウドコンピューティングシステム１１５に移行されるアプリケーションの数を含むことができる。選択されたデータセンタ３０５に関連する他の情報がリストされ得る。
【００３１】
図４Ａおよび４Ｂは、ユーザがデータセンタ３０５を選択すると表示され得るダイアログボックスを示す。上にリストされた前もって発見されていた情報に加えて、図４Ａでは、ダイアログボックス４００は、安定化され、展開され、ベリファイされ、デコミッショニングされたアプリケーションの数を表示する。この点について、展開されたということは、アプリケーションがクラウドにおいてセットアップされてはいるけれどもそのデータがなお移行されなければならないということを示す。移行されたということは、アプリケーションがクラウドにおいてセットアップされている（すなわち、展開されている）こと、およびアプリケーションに関連付けられているデータが移行されているということを示す。デコミッショニングされたアプリケーションの数は、シャットダウンおよび／またはクラウドコンピューティングシステム１１５に展開されているデータセンタ内のアプリケーションの数に対応する。
【００３２】
図４Ｂのダイアログボックス４１０は、データセンタ３０５で動作していると前もって判定されたサーバを各サーバ上で動作するアプリケーションの数と共にリストする。
【００３３】
図２に戻ると、ブロック２１５において、デコミッショニングシステム１０５は、選択されたサーバに発見ツール１３０（図１）を伝達することができるとともに、サーバ１１０に発見ツール１３０をインストールして発見ツール１３０を実行する命令を伝達する。
【００３４】
発見ツール１３０は、サーバ１１０上で動作するアプリケーションに関連する情報を判定するために、図５に示されている種々のタイプの分析／動作を実行するように設定されている。一般的に、発見ツール１３０は、サーバ１１０上で動作しているプロセスを特定し、これらのプロセスから、プロセスのハードウェア依存性、プロセスの他のアプリケーションへの依存性、およびプロセスのアプリケーションインターフェースを判定するように設定される。
【００３５】
図５を参照すると、ブロック５００において、発見ツール１３０の第１動作は、サーバ１１０上で現在実行されている種々のプロセスおよび／またはアプリケーションを判定することであり得る。例えば、ユニックス、リナックスおよびウィンドウズＯＳなどの、たいていの主流オペレーティングシステムは、プロセス／アプリケーション、それらのパッケージ、および依存するライブラリの位置を突き止めるビルトインコマンドを有する。１つのインプリメンテーションでは、発見ツールは、Ｊａｖａ  ＪＤＫ１．８を用いて構築され、上記の情報を特定する適切なＯＳシステムコマンドを送り出し、その後にパッケージおよびそれらのコンテンツを読むためにＪａｖａＡＰＩのビルトイン機能を使用する。パッケージの中に格納されている設定ファイルを読むことによってアプリケーションの依存性を判定するためにミックスＪａｖａ機能およびＸＭＬファイルを構文解析するための機能を利用することができる。
【００３６】
第１モジュールにより収集される他の情報は、所与のアプリケーションと関連付けられているプロセッサ使用量および／またはアプリケーションを利用するユーザの数を含み得る。この点について、第１モジュールは、アプリケーションの総使用に関するより良好な鑑定を提供するために、１週間、１か月など、所定長さの時間にわたってサーバ上で動作するようにそのまま残されることができる。
【００３７】
下の表２は、第１モジュールにより判定され得る情報を示す。
【００３８】
【表２】
0006765885.tif 000003
【００３９】
表２によれば、ＵＲＬ  ａｃｐ１．ａｃｃｅｎｔｕｒｅ．ｃｏｍ．にあるサーバ上で動作するアプリケーションが３つある。１か月などの分析期間中、１０００人の異なるユーザがメールアプリケーションを利用し、１００００人がウェブサーバアプリケーションを利用し、１０人のユーザが気象アプリケーションを利用した。メールアプリケーションは、分析期間中、処理能力の２０％を利用した。ウェブサーバアプリケーションは、５０％を、気象アプリケーションは２％を利用した。
【００４０】
ブロック５０５を参照すると、発見ツール１３０の第２動作は、アプリケーションにより利用されるインターフェース、レポート、データアクセスコンポーネントおよび変換プログラムを特定するために各アプリケーションと関連付けられているコードリポジトリの位置を突き止めてスキャンすることができる。
【００４１】
ブロック５１０を参照すると、発見ツール１３０の第３動作は、所与のライブラリが所与のアプリケーションにより利用されるかどうかを判定するために各ライブラリと関連付けられている設定属性ファイルをスキャンすることにより上で特定されたアプリケーションにより利用され得るライブラリを判定することができる。例えば、所与のアプリケーションは、コードライブラリにおいて明確にされる機能を要求することがある。従って、第３モジュールは、アプリケーションがライブラリへの依存性を有すると判定することができる。
【００４２】
ブロック５１５を参照すると、第４動作は、アプリケーションの外部依存性を判定することができる。例えば、メールアプリケーションは、メールアプリケーションの全てのユーザの電子メールを記憶するデータファイルに結合され得る。データファイルは、特定のハードディスクに格納され得る。従って、アプリケーションは、データベースおよびハードディスクの両方への依存性を有すると判定され得る。
【００４３】
ブロック５２０を参照すると、第５動作は、設定管理データベース（ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ  ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  ｄａｔａｂａｓｅ（ＣＭＤ））の位置を突き止めることができるとともに、時間の経過に連れてアプリケーションへのアクセスを与えられているものとして示されているチームおよび個人のアイデンティティおよび電子メールを判定するためにＣＭＤをスキャンすることができる。これの背後にある理論的根拠は、特定されたユーザ１１８がアプリケーションに或るレベルの関心を持っているかもしれないということである。従って、アプリケーションをデコミッショニングするかあるいはアプリケーションをクラウドコンピューティングシステム１１５に移行させる前にこれらのユーザと連絡を取る必要があるであろう。
【００４４】
ブロック５２５において、発見ツール１３０は、上記の種々のモジュールを動作させた結果を要約したアプリケーション情報１３５をデコミッショニングシステム１０５に伝達することができる。
【００４５】
図２に戻ると、ブロック２２０において、デコミッショニングシステム１０５は、発見ツール１３０から情報１３５を受け取って推奨を生成することができる。例えば、発見ツール１３０により判定された、鑑定されるアプリケーションの属性を、トレーニングデータストア１０７に格納されているアプリケーションの属性と比較することができる。ターゲットアプリケーションの属性と同様の属性を有するトレーニングデータストア１０７内のアプリケーションを選択することができる。ＳＭＥにより明示された、これらのアプリケーションをクラウドへ移行させるかどうか、使用する展開のためのテンプレートのタイプなど、に関する推奨は、取り出されて、ターゲットアプリケーションのためのクラウド移行、テンプレートタイプなどに関する推奨の基礎を形成する。
【００４６】
特に各アプリケーションは、質問書１４０から判定されたビジネス価値、技術的フィットメントおよびリスク／制御／コンプライアンス情報に関連する属性のセットに関して点を割り当てられる。アプリケーションは、質問への回答に依存して各属性について１〜５の格付けを与えられる。次に、推奨を決定するために、分類アルゴリズム（例えば、Ｎａｔｉｖｅ  Ｂａｙｅｓ）を使用するアルゴリズム的評価が行われる。例えば、特定のアプリケーションについてのビジネス価値に関して出力される推奨は、戦略的、投資、削減、除去のうちの１つであることができ、ここで戦略的は最高価値のビジネス価値に対応する。クラウドとの技術的フィットメントに関して出力される推奨は、クラウドネイティブ、クラウド候補、最新のものにする、のうちの１つであることができ、ここでクラウドネイティブはアプリケーションをクラウドシステム１１５に展開することについて高度の適合性を示す。リスク／コンプライアンス感度に関して出力される推奨は、高、中または低のうちの１つであることができ、ここで高は、もしそのアプリケーションをクラウドシステム１１５に展開すればコンプライアンス問題のリスクが大きいことを示す。
【００４７】
上記のアルゴリズムは、発見ツール１３０により判定されたアプリケーションに関連付けられている各依存性に対しても動作させられ得る。所有権データの総コストは、運転およびホスティングコストを含めてこれらのアプリケーションに関して質問書１４０から収集される。
【００４８】
アプリケーションのビジネス価値、技術的フィットメントおよびリスク／コンプライアンス感度並びにその依存性に基づいて、クライアントのために推奨されるクラウドモデルをＳａａＳ、ＰａａＳ、およびＩａａＳのうちの１つとして決定するとともにそれのクラウドネイティビティ（ｃｌｏｕｄ  ｎａｔｉｖｉｔｙ）をパブリック、プライベート、およびオンプレミス（ｏｎ  ｐｒｅｍｉｓｅ）のうちの１つとして決定するために交互最小二乗法（ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ  ｌｅａｓｔ  ｓｑｕａｒｅｓ（ＡＬＳ））アルゴリズムが利用される。ユーザは推奨をオーバーライドすることができ、その場合にはデコミッショニングシステムの機械学習アルゴリズムがオーバーライドを記録し、その後の推奨は、推奨を微調整する必要があるかどうか再評価するために、行われたオーバーライドを考慮するであろう。
【００４９】
図６は、デコミッショニングシステム１０５によって生成され得る数個のアプリケーションに関する推奨を表示するスクリーンショット６００を示す。初めの３つの列（６０５、６１０、および６１５）は、分析されたサーバの名称、サーバ上に発見されたアプリケーション、および各々の発見されたアプリケーションの移行ステータスをそれぞれ示す。“鑑定済み”のステータスは、上記の鑑定は実行されたけれども他の処置は何も行われていないことを示すことができる。“展開済み”のステータスは、アプリケーションが、名を挙げられたサーバ上でデコミッショニングされてクラウドコンピューティングシステム１１５に移されていることを示すことができる。図示されていないけれども、ステータスインジケータは、クラウドコンピューティングシステム１１５が展開されるべきアプリケーションを受け取る用意ができていることを示す“展開する用意ができている”または同様のものをも示すことができる。ステータスインジケータは、アプリケーションがデコミッショニングされてはいるが他のどこにも再展開されていないことを示すために“デコミッショニング済み”を示すこともできる。他の情報をステータス列６１５で提供することができる。
【００５０】
ビジネス価値列６２０は、推奨されたパラメータを用いてアプリケーションが移行されたならば実現され得る潜在的コスト節約の表示を提供する。この点について、ビジネス価値は、所与のターゲットアプリケーションに関して質問書１４０で提供されるユーザ１１８フィードバックに基づくことができる。例えば、ターゲットアプリケーションのためのＳＭＥは、対応する質問者において、現行のサーバ上でターゲットアプリケーションを動作させることに関連付けられる総コストが１５０，０００ドルであることを示しているかもしれない。一方、推奨されたプロバイダ、推奨されたテンプレート、などを用いてアプリケーションをクラウドで動作させると８０，０００ドルかかると分かっているかもしれない。従って、アプリケーションをクラウドに移行させることによって７０，０００ドルの節約を実現することができる。
【００５１】
クラウドレディネス列６２５は、所与のアプリケーションをクラウドコンピューティングシステム１１５に展開することの適合性を示す。例えば、デコミッショニングされるべきサーバ上でホストされるウェブサイトは、クラウドコンピューティングシステム１１５に容易にポーティングされ得る。一方、（それのプロセッサの使用法により示される）（表１を参照）集中的な計算能力を必要とするアプリケーションは、クラウドコンピューティングシステム１１５上で動作するのにはあまり適していないであろう。さらに、何らかの理由からクラウドに展開され得ない他のシステムへの多数の依存性を有するアプリケーションは、クラウド展開の良好な候補ではないであろう。
【００５２】
列６３０のクラウドネイティビティセットは、次のもの：すなわち、パブリッククラウドネットワーク（この場合、クラウドで動作するときのアプリケーションにより利用されるネットワークはパブリックであろう）；プライベートクラウドネットワーク（この場合、クラウドで動作するときのアプリケーションにより利用されるネットワークは、公衆がアクセスできないプライベートネットワークであろう）、オンプレミス（これは、アプリケーションが現在インストールされているオリジナルデータセンタを意味する）のうちの１つの中でアプリケーションが動作することの適合性を示す。パブリックネットワークでの展開は、例えば、展開されるべきアプリケーションが一般公衆により利用されるように意図されているときに、選択され得る。プライベートネットワークでの展開は、展開されるべきアプリケーションが例えば社内の人により利用されるように意図されているときに選択され得る。アプリケーションをオンプレミスに維持することは、先に論じられた理由からアプリケーションがクラウドへの展開の候補ではないときに選択され得る。
【００５３】
列６３５のクラウドモデルセットは、展開されるアプリケーションがサービスとしてのソフトウェア（ｓｏｆｔｗａｒｅ  ａｓ  ａ  ｓｅｒｖｉｃｅ（ＳＡＡＳ））として展開されるべきなのか、サービスとしてのプラットフォーム（ｐｌａｔｆｏｒｍ  ａｓ  ａ  ｓｅｒｖｉｃｅ（ＰＡＡＳ））として展開されるべきなのか、サービスとしてのインフラストラクチャ（ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ａｓ  ａ  ｓｅｒｖｉｃｅ（ＩＡＡＳ））として展開されるべきなのかを示す。ＳＡＡＳは、電子メールアプリケーション、ＣＲＭシステムなどの、ウェブベースのアクセスおよびモバイルアクセスを要求するアプリケーションのために示され得る。ＰＡＡＳは、アプリケーションを開発する開発者により利用されるアプリケーションのために示され得る。ＩＡＳＳは、サーバ、ストレージ、ネットワークおよびオペレーティングシステムへのオンデマンドアクセスを要求するアプリケーションのために示され得る。
【００５４】
推奨された／選択されたクラウドモデル列６４０は、上記モデルのうちのどれが好ましいかに関するデコミッショニングシステム１０５からの推奨またはデコミッショニングシステム１０５のユーザにより行われた選択を示す。上記のように、この推奨は、ターゲットアプリケーションと、それについてＳＭＥによりモデルが指定されたところのトレーニングデータストア１０７内のアプリケーションとの比較に基づく。同様に、推奨されたクラウドソリューション列６４５は、利用するべきクラウドソリューションに関するデコミッショニングシステム１０５のからの自動推奨またはデコミッショニングシステム１０５のユーザにより行われた選択を示す。この推奨は、ターゲットアプリケーションと、それについてＳＭＥによりクラウドソリューションが指定されたところのトレーニングデータストア１０７内のアプリケーションとの比較に基づく。
【００５５】
図２に戻って参照すると、ブロック２２５において、デコミッショニングシステム１０５はユーザ選択を受け取ることができる。例えば、典型的レポートにおいてリストされているアプリケーションの各々は、図７Ａに示されているように、展開のタイプを選択するためのダイアログボックスを表示するためにデコミッショニングシステム１０５のユーザが選択し得る設定ボタン６５０を含むことができる。
【００５６】
図７Ａを参照すると、ダイアログボックス７００は、ユーザがクラウドソリューション７０５のタイプを選択することを可能にする。例えば、ユーザはＡＷＳを選択することができ、これはアマゾンウェブサービス（Ａｍａｚｏｎ  Ｗｅｂ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ）クラウドコンピューティングサービスに対応する。ユーザは、ＩＡＡＳなどのクラウドモデル７１０を選択することができる。ユーザは、クラウドコンピューティングシステム１１５に展開するべきアプリケーションのインスタンスの数７１５を指定することができる。例えば、ユーザは、アプリケーションの３つのインスタンスを展開するべきであると指定することができる。
【００５７】
さらに、ユーザは、展開テンプレート７２０を指定することができる。この点について、展開テンプレートは、選択されたクラウドソリューションのプロバイダによって利用可能にされるテンプレートに対応し得る。例えば、ＡＷＳの場合、テンプレート選択肢は、単一のネットワークサブネット上で動作するＶＰＣ（ｖｉｒｔｕａｌ  ｐｒｉｖａｔｅ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ（バーチャルプライベートコンピュータ））、プライベートネットワークサブネットおよびパブリックネットワークサブネットの両方を用いるＶＰＣ、プライベートネットワークサブネットおよびパブリックネットワークサブネットの両方およびハードウェアＶＰＮ（ｖｉｒｔｕａｌ  ｐｒｉｖａｔｅ  ｎｅｔｗｏｒｋ（バーチャルプライベートネットワーク））アクセスを用いるＶＰＣ、ならびにプライベートネットワークサブネットのみおよびハードウェアＶＰＮアクセスを用いるＶＰＣを含む。
【００５８】
図８のダイアログボックス７００において、ドロップダウンリストによってテンプレート選択肢が提示される。図７Ｂのダイアログボックス７５０に示されているように、１つの代わりのインプリメンテーションでは、上記のテンプレート選択肢に対応するネットワークトポロジーの図形による描写７５５が提供され得る。図形による描写７５５は、ユーザがネットワークトポロジーを想像することを可能にし、それは場合によってはユーザにとってより理解しやすいであろう。ユーザは、図形による描写７５５のうちの１つを選択することによってテンプレートトポロジーを選択することができる。
【００５９】
幾つかのインプリメンテーションでは、図８に示されているように、展開テンプレートオプションと関連付けられている種々のトポロジーを描く短いビデオを起動するためにダイアログボックス７００に“テンプレートを表示”ボタン７２５を設けることができる。
【００６０】
図８を参照すると、ビデオは、提供されるクラウドシステムにより提供されるテンプレート選択肢の各々を提示することができる。この点について、ビデオは一連の指導クリップに対応することができる。各クリップは、ＳＭＥによって準備されているかもしれない。ＳＭＥは、クラウドソリューションを実施するための特定のテンプレート／トポロジーの長所をクリップで話し説明することができる。クリップは、各テンプレートの特徴を描写し、特定のテンプレートに最も適するアプリケーションのタイプに関する何らかのガイダンスを提供することができる。これは、特定のテンプレートが他のテンプレートより適しているかどうかをデコミッショニングシステム１０５のユーザが判定する上で役立つ。
【００６１】
幾つかのインプリメンテーションでは、ビデオを表示するダイアログボックスは、ビデオ再生中にビデオのユーザクリックを検出するように設定される。それに応じて、デコミッショニングシステム１０５は、ビデオクリップで論じられているテンプレートと関連付けられている、クラウドサービスプロバイダにより提供される実際のテンプレートを判定しようと試みるであろう。この点について、クリップを、特定クラウド提供のテンプレートに関連付けるために、上で論じられたものと類似する機械学習アルゴリズムが利用され得る。すなわち、初期フェーズの間、関連付けを行うためにトレーニング情報が提供されているかもしれない。そのとき、使用中、トレーニングデータの正確度を改良するために、システムとのユーザインタラクションに基づくフィードバックが利用され得る。
【００６２】
さらに、ビデオクリップで示されているテンプレートが、提供されるクラウドのトポロジー選択肢と調和するかどうか判定するために種々のグラフィックス比較ルーチンが利用され得る。例えば、ビデオクリップイメージをクラウドサービスプロバイダにより提供されるトポロジーイメージと比較して、ビデオクリップで論じられているものと調和するクラウドサービスプロバイダのトポロジー／テンプレートを判定するために、種々のＪａｖａアドバンストイメージングＡＰＩ（Ｊａｖａ  Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ＡＰＩ）イメージ比較関数が利用され得る。
【００６３】
図７Ａに戻って、プレビューボタン７３５を選択すると、図９に示されているように、選択されたテンプレート選択肢の詳細を描くダイアログボックスが表示され得る。
【００６４】
図９を参照すると、この場合、ユーザにより選択されたテンプレートは、パブリックネットワークサブネットおよびプライベートネットワークサブネットの両方を用いるＶＰＣを提供するテンプレートに対応する。展開されるべきアプリケーションは、気象通報アプリケーション９０５に対応する。図示されているように、ダイアログボックス９００は、ユーザに対して、気象通報アプリケーション９０５をホストするＶＰＣ内のコンピュータを示し、それは、この場合、プライベートサブネット内にあるサーバ９１０である。
【００６５】
図２に戻ると、ブロック２２５において、ユーザ選択はブロック２０５のトレーニング情報に加えられ得る。例えば、上記のようにトレーニング後のフェーズで、デコミッショニングシステム１０５のユーザ１１８は、デコミッショニングシステム１０５により提供された鑑定情報１４２に同意するか、あるいは異なる移行オプションを選択することができる。いずれの場合にも、ユーザ１１８により行われた選択は、トレーニングデータストア１０７内の情報をアップデートするためにデコミッショニングシステム１０５により利用される。例えば、ターゲットアプリケーションと関連付けられているアプリケーション属性およびクラウド展開に関してユーザにより行われた選択は、トレーニングデータストア１０７に加えられ、従って将来の推奨の基礎を形成することができる。上記のように、このようにして、デコミッショニングシステム１０５は、時間が経つにつれて、より良い鑑定を行うために学習をする。
【００６６】
ブロック２３０において、アプリケーションはユーザの選択に基づいてクラウドシステム１１５に展開され得る。例えば、図７Ａに示されているように、デコミッショニングシステム１０５に種々の展開動作を行わせるために図１０に示されているように展開ボタン７３０をダイアログボックス７００に設けることができる。
【００６７】
図１０を参照すると、ブロック１０００において、選択された展開テンプレート、クラウドモデル、クラウドソリューションなどが、例えば、図７Ａのダイアログボックスから受け取られることができる。
【００６８】
ブロック１００５において、デコミッショニングシステム１０５は、例えば、ウェブサービスインターフェースと、クラウドコンピューティングシステム１１５において所望のテンプレートおよびクラウドモデルをクラウドコンピューティングシステム１１５に生成させる命令とを介して、クラウドコンピューティングシステム１１５と通信することができる。
【００６９】
幾つかのインプリメンテーションでは、デコミッショニングシステム１０５は、アプリケーションをクラウドコンピューティングシステムにも直接コピーし、アプリケーションが要求するデータを受け取るために１つ以上のデータベース、または他の記憶位置をクラウドコンピューティングシステム１１５に準備することができる。例えば、アプリケーションのクラウドコンピューティングシステム１１５への展開を自動化するためにＤｅｖＯｐｓスクリプトが生成され得る。その後、ユーザは、データを現在の記憶位置からクラウドコンピューティングシステム１１５上の記憶位置へ転送することができる。
【００７０】
ブロック１０１０において、デコミッショニングシステム１０５は、アプリケーションが展開されるべく準備されているかあるいは展開されることを示すために図６に示されている典型的レポートのクラウド移行ステータス列６１５をアップデートすることができる。
【００７１】
幾つかのインプリメンテーションでは、上記動作に展開後、デコミッショニングシステム１０５は、図１１に示されているように、展開に関連付けられた種々のパラメータを表示するダイアログボックス１１００を表示することができる。図１１を参照すると、ダイアログボックスは、アプリケーションに割り当てられている実際のインターネットアドレスを表示することができる。例えば、ＶＰＣベースＩＰアドレスおよびパブリックサブネットアドレスは１０．０．０．０にセットされ得る。プライベートサブネットアドレスは１０．０．１．０にセットされ得る。ＶＰＣのパブリックサブネット内に割り当てられている１対のサーバへの第３者アクセスを容易にするために、外部パーティーにパブリックサブネットへのアクセスを許すためのエラスティックＩＰアドレス（ｅｌａｓｔｉｃ  ＩＰ  ａｄｄｒｅｓｓ（ＥＩＰ））は１９８．５１．１００．１および１９８．５１．１００．２にセットされ得る。表示される他の情報は、種々のルートテーブルを含むことができる。
【００７２】
展開トポロジーが作成されると、デコミッショニングシステム１０５のユーザは、もしまだ展開されていなければ、アプリケーションおよびそれに関連付けられているデータをクラウドコンピューティングシステム１１５に転送するために必要な処置をとることができる。その後、ユーザは、前にアプリケーションをホストしていたサーバ１１０からアプリケーションをデコミッショニングするために必要な処置をとることができる。或る場合には、所与のサーバ１１０からすべてのアプリケーションがデコミッショニングされるならば、サーバ１１０自体をデコミッショニングすることができる。すなわち、そのサーバ１１０と関連する機器をオフラインにし、販売するなどすることができる。
【００７３】
図１２は、上記のシステムの一部を形成するかあるいは上記のシステムを実装することのできるコンピュータシステム１２００を示す。コンピュータシステム１２００は、コンピュータシステム１２００に上記の動作のいずれをも実行させるためにプロセッサ１２０５が実行することのできる命令のセット１２４５を含むことができる。コンピュータシステム１２００は、スタンドアロン装置として動作することができるか、または、例えばネットワークを用いて、他のコンピュータシステムまたは周辺装置に接続されることができる。
【００７４】
ネットワーク展開では、コンピュータシステム１２００は、サーバ−クライアントユーザネットワーク環境ではサーバとしてもしくはクライアント−ユーザコンピュータとして、またはピアツーピア（または分散型）ネットワーク環境ではピアコンピュータシステムとして、動作することができる。コンピュータシステム１２００は、パーソナルコンピュータまたはモバイル装置など、そのマシンにより行われるべき動作を指定する命令１２４５（シーケンシャルまたはその他）を実行することのできる種々の装置として実装されるかまたはそれらの種々の装置に組み込まれることもできる。さらに、記載されるシステムの各々は、１つ以上のコンピュータ機能を実行する命令の１つのセットまたは複数のセットを個々別々にまたは協働して実行するサブシステムの任意の集合を含むことができる。
【００７５】
コンピュータシステム１２００は、情報を伝達するためのバス１２２０上の１つ以上のメモリ装置１２１０を含むことができる。さらに、コンピュータシステムに上記の動作のいずれをも実行させることのできるコードがメモリ１２１０に格納され得る。メモリ１２１０は、ランダムアクセスメモリ、読み出し専用メモリ、プログラム可能なメモリ、ハードディスクドライブまたは他の任意のタイプのメモリもしくは記憶装置であることができる。
【００７６】
コンピュータシステム１２００は、液晶表示装置（ｌｉｑｕｉｄ  ｃｒｙｓｔａｌ  ｄｉｓｐｌａｙ（ＬＣＤ））、ブラウン管（ｃａｔｈｏｄｅ  ｒａｙ  ｔｕｂｅ（ＣＲＴ））、または情報を伝えるのに適する他の任意のディスプレイなどのディスプレイ１２３０を含むことができる。ディスプレイ１２３０は、ユーザがプロセッサ１２０５の働きを見るためのインターフェースとして、または特に、メモリ１２１０またはドライブユニット１２１５に格納されているソフトウェアとのインターフェースとして、動作することができる。
【００７７】
さらに、コンピュータシステム１２００は、ユーザがシステム１２００の任意のコンポーネントとインタラクトすることを可能にするように構成された、キーボードまたはマウスなどの入力装置１２２５を含むことができる。
【００７８】
コンピュータシステム１２００は、ディスクまたは光学ドライブユニット１２１５を含むこともできる。ディスクドライブユニット１２１５は、命令１２４５を格納し得るコンピュータ可読媒体１２４０を含むことができる。命令１２４５は、コンピュータシステム１２００による実行中完全に、あるいは少なくとも部分的に、メモリ１２１０の中におよび／またはプロセッサ１２０５の中に存在することができる。メモリ１２１０およびプロセッサ１２０５は、上で論じられたようにコンピュータ可読媒体を含むこともできる。
【００７９】
コンピュータシステム１２００は、ネットワーク１２５０を介する通信をサポートする通信インターフェース１２３５を含むことができる。ネットワーク１２５０は、有線ネットワーク、無線ネットワーク、またはこれらの組み合わせを含むことができる。通信インターフェース１２３５ネットワークは、任意の数の通信規格、例えば８０２．１１、８０２．１２、８０２．２０、ＷｉＭＡＸ、携帯電話規格、または他の通信規格、を介して通信を可能にすることができる。
【００８０】
従って、その方法およびシステムは、ハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせで実現され得る。その方法およびシステムは、少なくとも１つのコンピュータシステムで集中的に、または、相互に接続された数個のコンピュータシステムに種々のエレメントが分散される分散方式で、実現され得る。ここに記載された方法を実行するようにされた任意の種類のコンピュータシステムまたは他の装置を採用することができる。
【００８１】
その方法およびシステムは、ここに記載された動作の実行を可能にする全ての機能を含み、コンピュータシステムにロードされるとこれらの動作を実行することのできる、コンピュータプログラム製品に埋め込まれることもできる。本文脈におけるコンピュータプログラムは、情報処理能力を有するシステムに特定の機能を、直ちに、または、ａ）他の言語、コードもしくは記法への変換；ｂ）異なる材料形態での複製、のいずれかまたは両方の後に、実行させるように意図されている命令のセットの、任意の言語、コードまたは記法での任意の表現を意味する。
【００８２】
方法およびシステムが一定の実施態様と関連して記述されているけれども、その範囲から逸脱せずに種々の変更を成し得ることおよび同等物を代わりに用い得ることを当業者は理解するであろう。例えば、或るインプリメンテーションでは、正しい選択をするためにツールのユーザにバーチャルエージェントが提供され得る。バーチャルエージェントは、音声および質問回答を通してユーザと直接通信をすることができる。そのために、バーチャルエージェントは、音声を取り込み、その後、上記のものと同様の人工知能／学習アルゴリズムを用いて、調和する回答を求めてベータベースを検索する。最もよく適合する回答を見つけると、バーチャルエージェントは音声応答を提供する。これは、ユーザが地球規模で分散していて、従って物理的ＳＭＥの代わりにバーチャルエージェントを利用することができる場合に有益である。さらに、バーチャルエージェントは企業のデータセンタ全体の情報から成る莫大なデータベースにリアルタイムでアクセスして検索することができるので、バーチャルエージェントの応答は、より正確であるとともにより迅速なターンアラウンドを有し、これによりユーザ体験を向上させそうである。
【００８３】
他の改変を行うこともできる。例えば、デコミッショニングシステムは、“鑑定中”、“展開する準備ができている”、“展開した”などの、デコミッショニングおよびクラウド移行プロセスの種々の段階に関する通知（すなわち、電子メール、テキストメッセージなど）を利害関係者に送るように設定され得る。通知は、他のステータスアップデート、エスカレーション、アラート、同意通知、リバースサインオフメイラーなどを提供することもできるであろう。
【００８４】
この点について、デコミッショニングシステムは、特定のアプリケーションに関連する種々の利害関係者から同意／リバースサインオフなどを要求するように設定され得る。例えば、デコミッショニングシステムは、図２の次の動作に移行する前に同意を要求することができる。これらの同意およびサインオフは、デコミッショニングシステムのカレンダートラッキング動作で調整され得るであろう。例えば、次の動作へ進むことへの同意が一定期日までに受け取られなかったならば、所与のアプリケーションと関連する１以上の利害関係者に警告をする通知をその利害関係者に伝えることができる。カレンダーおよびトラッキングのアスペクトは、種々の利害関係者が総合的プロジェクトステータスの包括的見通しを入手して適切な是正処置をとることを可能にすることもできる。例えば、ステータスの視覚表現を提供するために、所与のアプリケーションの鑑定および移行と関連付けられたカレンダーまたはタイムラインの見通しの図形描写を提供することができる。
【００８５】
さらに、当然のことながら、技術システムのデコミッショニングだけでなくそれらに関連するビジネスプロセスのデコミッショニングをも処理するように実施態様を適合させることができる。例えば、アプリケーションをクラウドへ移すことを実施態様が推奨するならば、上記のものと同様のアプローチを用いて新しい要求を満たすために関連するビジネスプロセスの移行および改変を容易にするように実施態様を改造することができる。
【００８６】
さらに、実施態様は、アプリケーションをそれのために移行させるべきところの所与のシステムに現在存在するデータの量を鑑定し、オフラインまたはほぼリアルタイムの記憶媒体を適宜用いたデータまたはデータのアーカイブの移行の方式および方法を推奨することができる。
【００８７】
特定の状況をこれらの教示に適合させるために、その範囲から逸脱することなく他の多くの改変を行うことができる。従って、本方法およびシステムは、開示された特定の実施態様に限定されず、開示された方法およびシステムは添付された特許請求の範囲内に属する全ての実施態様を含むことが意図されている。
【図１】
0006765885.tif 000004
【図２】
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【図３】
0006765885.tif 000006
【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
0006765885.tif 000011
【図７Ｂ】
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【図８】
0006765885.tif 000013
【図９】
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【図１０】
0006765885.tif 000015
【図１１】
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【図１２】
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