(57)【要約】【課題】Ｗｅｂシステムの性能予測を、専門家を要することなく、高精度で計算誤りなく安価に利用できるようにする。【解決手段】システムモデルＤＢ１０内に、モデルパターン、システム特性、機能特性及び応答時間予測モデル情報を、予め格納する。性能予測プログラム３０は、入力項目２０として入力されるパラメータとシステムモデルＤＢ１０内の上記情報に従い、Ｗｅｂシステムの性能を予測する。【選択図】　　　図１
2004046734.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも、Ｗｅｂシステムの構成に関する情報であるモデルパターン情報、該Ｗｅｂシステムの特性に関する情報、及び該Ｗｅｂシステムが提供する機能に関する情報が、予め登録される記憶手段と、
該記憶手段に登録されている情報を利用して、応答時間予測モデルにより、前記Ｗｅｂシステムの性能を予測する性能予測手段と、
を備えることを特徴とするＷｅｂシステム性能予測装置。
【請求項２】
前記性能予測手段は、前記記憶手段に予め登録されている機能での画面の参照または登録の利用者数に係わる情報を入力し、この入力情報と前記記憶手段に予め登録されている該機能に関する情報を利用して、前記Ｗｅｂシステムの性能を予測することを特徴とする請求項１記載のＷｅｂシステム性能予測装置。
【請求項３】
前記性能予測手段は、前記Ｗｅｂシステムにおける項目について、優先項目指定に係わる情報を入力し、その入力情報を基に、優先順位が付けられたシステム構成情報を出力することを特徴とする請求項１記載のＷｅｂシステム性能予測装置。
【請求項４】
前記記憶手段に登録される機能の中で、他の機能を横断的に利用する機能については、予め、利用効率を登録することを特徴とする請求項１記載のＷｅｂシステム性能予測装置。
【請求項５】
前記性能予測手段は、前記記憶手段に予め登録されていない機能については、前記記憶手段に予め登録されている機能との類似度を示す情報を入力することにより、前記Ｗｅｂシステムの性能を予測することを特徴とする請求項１記載のＷｅｂシステム性能予測装置。
【請求項６】
少なくとも、Ｗｅｂシステムの構成に関する情報であるモデルパターン情報、該Ｗｅｂシステムの特性に関する情報、及び該Ｗｅｂシステムが提供する機能に関する情報を、予め記憶手段に登録し、
該記憶手段に登録されている情報を利用して、応答時間予測モデルにより、前記Ｗｅｂシステムの性能を予測する
ことを特徴とするＷｅｂシステム性能予測方法。
【請求項７】
少なくとも、Ｗｅｂシステムの構成に関する情報であるモデルパターン情報、該Ｗｅｂシステムの特性に関する情報、及び該Ｗｅｂシステムが提供する機能に関する情報を、予め記憶手段に登録する機能と、
該記憶手段に登録されている情報を利用して、応答時間予測モデルにより、前記Ｗｅｂシステムの性能を予測する機能を、
コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、Ｗｅｂシステムにおいてシステム構成を決定する際に有用な、Ｗｅｂシステム性能予測技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
システム形態は従来のクライアントサーバシステムからＴＣＯ（Ｔｏｔａｌ　Ｃｏｓｔ　ｏｆ　Ｏｗｎｅｒｓｈｉｐ　）を削減できるＷｅｂシステムへ移行しつつある。
【０００３】
Ｗｅｂ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などを使って構築される。アプリケーションサーバは、Ｗｅｂサーバとデータベースサーバの間に設置され、トランザクション管理やセッション管理などの機能があり、複数のデータベースサーバ間で負荷を分散させることができる。
【０００４】
Ｗｅｂシステムの主なシステム構成には、３層Ｗｅｂ構成、２層Ｗｅｂ構成、１層Ｗｅｂ構成がある。３層Ｗｅｂ構成は、互いに独立したＷｅｂサーバ、アプリケーションサーバ、及びデータベースサーバの３種類のサーバで構成される。２層Ｗｅｂ構成は、Ｗｅｂサーバとアプリケーションサーバを１つのサーバに一体化したものであり、Ｗｅｂサーバ兼アプリケーションサーバとデータベースサーバからなる。また、１層Ｗｅｂ構成は、Ｗｅｂサーバ、アプリケーションサーバ及びデータベースサーバを一体化したものである。
【０００５】
従来、このようなＷｅｂシステムの性能予測は、Ｗｅｂシステムに精通した専門家が手計算で行っていた。また、計算機モデルに関する性能予測の従来方法としては、待ち行列モデルによる計算、自動倉庫など特定業務のシミュレーションモデルによるシミュレーションなどが用いられていた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
前記専門家が手計算によりＷｅｂシステムの性能を予測する方法では、専門家の能力レベルによる精度のばらつき、計算自体の誤り、専門家が不在の場合に対応できないなどの問題があった。また、前記シミュレーションモデルによるシミュレーションはＷｅｂシステムに合致する方式がなく利用できず、前記待ち行列モデルによる計算では、モデル作成のコストが、得られる性能精度に対して高価になるというコスト面での問題があった。
【０００７】
本発明は、専門家が不要で、精度が高く、計算誤りがなく、安価に利用できるＷｅｂシステの性能予測を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明のＷｅｂシステム性能予測装置は、少なくとも、Ｗｅｂシステムの構成に関する情報であるモデルパターン情報、該Ｗｅｂシステムの特性に関する情報、及び該Ｗｅｂシステムが提供する機能に関する情報が、予め登録される記憶手段と、該記憶手段に登録されている情報を利用して、応答時間予測モデルにより、前記Ｗｅｂシステムの性能を予測する性能予測手段とを備える。
【０００９】
上記Ｗｅｂシステム性能予測装置の前記記憶手段は、例えば、応答時間予測モデルに関する情報が登録されている。
上記Ｗｅｂシステム性能予測装置の前記性能予測手段は、例えば、前記記憶手段に予め登録されている機能での画面の参照または登録の利用者数に係わる情報を入力し、この入力情報と前記記憶手段に予め登録されている該機能に関する情報を利用して、前記Ｗｅｂシステムの性能を予測する。
【００１０】
上記Ｗｅｂシステム性能予測装置の前記性能予測手段は、前記Ｗｅｂシステムにおける項目について、優先項目指定に係わる情報を入力し、その入力情報を基に、優先順位が付けられたシステム構成情報を出力する。
【００１１】
上記Ｗｅｂシステム性能予測装置の前記記憶手段に登録される機能の中で、他の機能を横断的に利用する機能については、予め、利用効率を登録する。
上記Ｗｅｂシステム性能予測装置の前記性能予測手段は、前記記憶手段に予め登録されていない機能については、前記記憶手段に予め登録されている機能との類似度を示す情報を入力することにより、前記Ｗｅｂシステムの性能を予測する。
【００１２】
本発明のＷｅｂシステム性能予測方法は、少なくとも、Ｗｅｂシステムの構成に関する情報であるモデルパターン情報、該Ｗｅｂシステムの特性に関する情報、及び該Ｗｅｂシステムが提供する機能に関する情報を、予め登録し、該記憶手段に登録されている情報を利用して、応答時間予測モデルにより、前記Ｗｅｂシステムの性能を予測する。
【００１３】
本発明のプログラムは、少なくとも、Ｗｅｂシステムの構成に関する情報であるモデルパターン情報、該Ｗｅｂシステムの特性に関する情報、及び該Ｗｅｂシステムが提供する機能に関する情報を、予め登録する機能と、該記憶手段に登録されている情報を利用して、応答時間予測モデルにより、前記Ｗｅｂシステムの性能を予測する機能を、コンピュータに実行させる。
【００１４】
本発明のＷｅｂシステム性能予測装置は、少なくとも、Ｗｅｂシステムの構成に関する情報であるモデルパターン情報、該Ｗｅｂシステムの特性に関する情報、及び該Ｗｅｂシステムが提供する機能に関する情報を、予め登録しておき、該登録されている情報を利用して、応答時間予測モデルにより、前記Ｗｅｂシステムの性能を予測する。これにより、Ｗｅｂシステムの性能を、専門家を要することなく、高い精度で、計算誤りなく、安価に実施できる。
【００１５】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。
図１は、本発明の実施形態のＷｅｂシステム予測装置のシステム構成の概念図である。同図において、システムモデルＤＢ（システムモデルデータベース）１０は、Ｗｅｂシステムの性能を予測するために必要な情報を格納するデータベースであり、「モデルパターン」、「システム特性」、「機能特性」、及び「応答時間予測モデル」などを格納している。入力項目２０は、Ｗｅｂシステムの性能予測を行う際に必要となる項目であり、「各機能での画面参照・登録毎の利用者数（単位時間での平均、最大負荷）、「新規機能（類似機能で表現：文書管理６０％、財務会計４０％など）」、「優先項目重み付け：価格、性能など」、候補数などである。「優先項目重み付け」は、例えば、
例１　価格　０．５　性能　０．５
例２　価格　０．８　性能　０．２
となるように、各優先項目の重み付けの合計が１．０となるように設定される。
【００１６】
また、本実施形態においては、システムモデルＤＢ１０のモデルパターン項目１０１に、例えば、
１層Ｗｅｂ構成
モデルＡ　価格　１．０　　性能　０
モデルＢ　価格　０．７５　性能　０．２５
モデルＣ　価格　０．５　　性能　０．５
モデルＤ　価格　０．２５　性能　０．７５
モデルＥ　価格　０　　　　性能　１．０
の５段階のモデルを事前登録しておき、入力項目２０による優先項目の重み付けの設定との類似度でモデルを選択するようにする。
【００１７】
上記例１、２の設定の場合には、下記のような優先順位で上記５種類のモデルが選択される。
例１・・・モデルＣ，Ｂ／Ｄ，Ａ／Ｅ
例２・・・モデルＢ，Ａ，Ｃ，Ｄ，Ｅ
性能予測プログラム３０は、システムモデルＤＢ１０に登録されている各種情報を参照し、入力項目２０に従った演算を行い、その演算結果を出力項目４０として出力する。この出力項目４０は、「最適候補」、「システム構成」、「ＣＰＵ機種・台数」、「ＣＰＵ負荷」、［応答時間」などである。
【００１８】
図２は、図１のシステムモデルＤＢ１０に格納されている項目を示す図である。
同図（ａ）に示すモデルパターン情報１０１は、Ｗｅｂシステム構成の主なパターンに関する項目であり、Ｗｅｂサーバ、アプリケーションサーバ、及びＤＢ（データベース）サーバで構成する３層Ｗｅｂ構成、Ｗｅｂサーバとアプリケーションサーバが一体化した２層Ｗｅｂ構成、更にＤＢサーバも一体化した１層Ｗｅｂ構成の各パターンからなる。
【００１９】
同図（ｂ）に示すシステム特性情報１０２は、各サーバが負荷分散装置やＯＳ（オペレーティングシステム）機能で負荷分散した場合の負荷分散特性（負荷分散配分情報）、クラスタリングした場合のクラスタリング特性（負荷配分情報、価格情報）、さらには、サーバについてのサーバ特性（機種、性能、価格情報）に関する情報からなる。尚、クラスタリングとは、複数のサーバを疎結合することである。
【００２０】
同図（ｃ）に示す機能特性情報１０３は、文書管理、電子決裁、情報共有、財務会計、及びポータルなどの各機能（パッケージ）での参照性能と登録性能のそれぞれについての平均値、最大値、最小値に関する情報からなる。また、ポータルなどの横断的な機能については、更に、利用確率値に関する情報も有する。
【００２１】
例えば、サーバ性能（サーバのＣＰＵの動作周波数）が１ＧＨｚ（ギガヘルツ）のサーバを例にとると、文書管理機能の場合、以下のようになる。
文書管理機能の参照性能平均値＝Σ無負荷時の当該文書管理画面参照性能×当該文書管理画面参照確率（１層、２層、３層がそれぞれ値を持つ）
文書管理の参照性能最大値＝無負荷時の文書管理管理画面最大参照時間（１層、２層、３層がそれぞれ値を持つ）
文書管理の参照性能最小値＝無負荷時の文書管理管理画面最小参照時間（１層、２層、３層がそれぞれ値を持つ）
同図（ｄ）に示す応答予測モデル情報１０４は、画面応答時間を算出する処理プログラムを登録（格納）している。待行列モデル処理プログラムは、処理の重なり状態での応答時間をＭ／Ｍ／１など（Ｍ／Ｍ／１以外であってもよい）の待行列モデルにより算出するプログラムである。動作シミュレーションモデル処理プログラムは、複数の処理を、入力項目２０とシステムモデル（モデルパターン）に従って、ランダムに発生させ、その結果により応答時間を算出するプログラムである。
【００２２】
図３は、図１の性能予測プログラム３０の処理の流れを説明するフローチャートである。
まず、「入力パラメータ読込」で、図１の入力項目２０を読み込む（ステップＳ１）。続いて、「システムモデルＤＢ読込」で、図１のシステムモデルＤＢ１０に格納されている項目（図２参照）を読み込む（ステップＳ２）。次に、「モデルパターンによる演算」で、図２のモデルパターン情報１０１に格納されているＷｅｂシステム構成パターンの順序で、各Ｗｅｂシステム構成パターンについて繰り返し演算をする（ステップＳ３）。
【００２３】
続いて、「システム特性による演算」で、図２のシステム特性情報１０２に登録されている各特性に関する演算をする（ステップＳ４）。例えば、ステップＳ３で１層Ｗｅｂ構成を読み込んだ場合、１層Ｗｅｂ構成のシステムについて、サーバの台数を変数にして繰り返し演算をする。また、２層Ｗｅｂ構成の文書管理機能場合は、繰り返し演算により、
１回目：２層Ｗｅｂ構成の文書管理の場合の性能取得、サーバ特性（機種、性能、価格）を取得
２回目：２層Ｗｅｂ構成の文書管理の場合の性能取得、クラスタリング特性（ＤＢサーバの負荷、クラスタリング装置の価格）を取得
３回目：２層Ｗｅｂ構成の文書管理の場合の性能取得、負荷分散特性（Ｗｅｂアプリサーバの負荷、負荷分散装置の価格）を取得
の演算を行う。
【００２４】
尚、サーバ負荷＝単位時間利用者数×文書管理の性能×サーバの処理性能係数／単位時間のサーバの処理性能
である。
【００２５】
また、３層Ｗｅｂ構成の電子決裁の場合の性能を取得する場合は、繰り返し演算により、
１回目：３層Ｗｅｂ構成の電子決裁の場合の性能取得、サーバ特性（機種、性能、価格）を取得
２回目：３層Ｗｅｂ構成の電子決裁の場合の性能取得、クラスタリング特性（ＤＢサーバの負荷、クラスタリング装置の価格）を取得
３回目：３層Ｗｅｂ構成の電子決裁の場合の性能取得、負荷分散特性（Ｗｅｂサーバの負荷、負荷分散装置の価格）を取得
の演算を行う。
【００２６】
そして、次に述べるステップＳ５の「機能特性による演算」を行った後、サーバ性能に基づき、負荷演算と当該サーバ台数での妥当性の判断と価格の同定を行う。
【００２７】
ステップＳ５の「機能特性による演算」では、入力項目２０として入力された「画面参照・登録毎の利用者数（単位時間での平均、最大負荷時）と図２の機能特性情報１０３の各機能の情報から所要処理量を算出する。ポータルなどの共通機能は、利用確率から所要処理量を求め、それを該所要処理量に加算する。また、新規機能については、入力項目２０として入力された新規機能（類似機能で表現）に登録されている類似機能の情報を基に演算して所要処理量を算出する。
【００２８】
ステップＳ５の機能特性による演算処理は、ステップＳ６で図２の機能特性情報１０３に登録されている全ての機能に関する演算が終了したと判別されるまで繰り返し行われる。また、ステップＳ４のシステム特性による演算処理は、ステップＳ６に続くステップＳ７において、図２のシステム特性情報１０２に登録されている全てのシステム特性について演算が終了したと判別されるまで繰り返し行われる。また、さらに、ステップＳ３のモデルパターンによる演算は、ステップＳ７に続くステップＳ８において、図２のモデルパターン情報１０１に登録されている全てのＷｅｂ構成について演算が終了したと判別されるまで繰り返し行われる。
【００２９】
このようにして、図２のモデルパターン情報１０１に登録されている各Ｗｅｂ構成について、図２のシステム特性情報１０２に登録されている各システム特性が算出される。
【００３０】
ステップＳ３〜Ｓ５の繰り返し演算により、例えば、以下のａ），ｂ），ｃ）のような結果が得られる。
ａ）　１層Ｗｅｂ構成文書管理
サーバ：ＡＢＣ１０００（モデルＡ），価格：１００万円、性能：（最大３秒、平均１秒、最小０．５秒）、サーバ負荷：５０％
ｂ）　１層Ｗｅｂ構成文書管理
サーバ：ＡＢＣ２０００（モデルＢ），価格：１５０万円、性能：（最大２．５秒、平均０．７５秒、最小２．５秒）、サーバ負荷：４０％
ｃ）　１層Ｗｅｂ構成文書管理
サーバ：ＡＢＣ３０００（モデルＣ），価格：２００万円、性能：（最大２秒、平均０．５秒、最小０．１秒）、サーバ負荷：３０％
そして、ステップＳ３〜Ｓ５の繰り返し演算が終了すると、ステップＳ１０の「優先項目による並び替え」で、該繰り返し演算で得られた結果を、入力項目２０として入力された優先項目重み付けにより重み付け計算をし、その計算結果（優先順位）に応じた順番で整列化する。
【００３１】
該重み付け計算の計算式は、例えば、下記の式（１）のようになる。
ａ×価格＋ｂ×性能　・・・（１）
（ａ：価格の重み付け係数、ｂ：性能の重み付け係数、
但し、ａ＋ｂ＝１．０）
設定例１　ａ＝０．５　ｂ＝０．５
設定例２　ａ＝０．８　ｂ＝０．２
また、前述したように、本実施形態においては、システムモデルＤＢ１０のモデルパターン情報１０１に、例えば、
１層Ｗｅｂ構成
モデルＡ　価格　１．０　　性能　０
モデルＢ　価格　０．７５　性能　０．２５
モデルＣ　価格　０．５　　性能　０．５
モデルＤ　価格　０．２５　性能　０．７５
モデルＥ　価格　０　　　　性能　１．０
の５段階のモデルを事前登録しておき、入力項目２０による優先項目の重み付けの設定との類似度でモデルを選択するようにすることも可能である。
【００３２】
上記設定例１、２の場合には、下記のような優先順位で上記５種類のモデルが選択（整列化）される。
例１・・・モデルＣ，Ｂ／Ｄ，Ａ／Ｅ
例２・・・モデルＢ，Ａ，Ｃ，Ｄ，Ｅ
また、ステップＳ３〜Ｓ５の繰り返し演算により、上記ａ），ｂ），ｃ）のような結果が得られた場合、
価格の重み付け係数＝１．０、性能の重み付け係数＝０の場合には、
ａ），ｂ），ｃ）の順に整列化され、
また、価格の重み付け係数＝０、性能の重み付け係数＝１．０の場合には、
ｃ），ｂ），ａ）の順に整列化される。
【００３３】
次に、「応答時間予測モデルプログラム実行」で、ステップ１０で得られた優先順位の高い項目から、図２の応答時間予測モデル情報１０４に登録されている待行列モデル処理プログラム及び動作シミュレーションモデル処理プログラムにより、応答時間を算出する（ステップＳ１１）。
【００３４】
このステップＳ１１の「応答時間予測モデルプログラム実行」は、ステップＳ１２において、算出項目数が入力項目２０として入力された候補数に達するか、または、ステップＳ４で妥当とされた項目数になったと判断されるまで、繰り返し行われる。該妥当と判断された項目数とは、例えば、サーバの最大負荷が設定した閾値（例えば、４０％以下）になったならば処理を終了するなどである。
【００３５】
そして、ステップＳ１２で、必要数の項目が算出されたと判断されると、図１の出力項目４０に登録されている項目に関する情報を所定のフォーマットで出力する（ステップＳ１３）。
【００３６】
図４は、図３のステップＳ１１の「応答時間予測モデルプログラム実行」の処理の流れを説明するフローチャートである。この処理では、優先順位の上位から順に、図４のフローチャートに示す処理を実行する。
【００３７】
まず、図２のシステム特性情報１０２と機能特性情報１０３の登録情報から、性能値とサーバ負荷値を取得し（ステップＳ２１）、図２の応答時間予測モデル情報１０４に登録されている待行列モデル処理プログラムの実行により、待行列理論Ｍ／Ｍ／１による平均待ち時間を算出する（ステップＳ２２）。続いて、該算出された平均待ち時間にステップＳ１１で取得した性能値を加えて、応答時間を算出する。
【００３８】
次に、図２のモデルパターン情報１０１からシステム構成情報（１層Ｗｅｂ構成、サーバ一台など）を取得し（ステップＳ２３）、図２の応答時間予測モデル情報１０４に登録されている動作シミュレーションモデル処理プログラムを実行して、シミュレーション演算を行う（ステップＳ２４）。このシミュレーション演算においては、ランダムにアクセスを発生させて、応答時間を計算する。そして、処理の重なりを待ち時間として算出する。
【００３９】
図５は、図３のステップＳ１３で出力される項目のフォーマットの一例を示す図である。
同図に示す例では、順位順に、「構成」、「機能」、「サーバ機種」、「価格」、「性能（最大応答時間）」、「性能（平均応答時間）」、「性能（最小応答時間）」、「サーバ負荷」の各項目が出力されている。
【００４０】
上述した本発明の実施形態は、例えば、
１）　Ｗｅｂシステムの構成見積り
２）　Ｗｅｂシステムの性能予測
３）　Ｗｅｂシステムの構成の最適性判定
などが可能である。これらの、各実施例において必要な入力項目２０と出力項目４０は以下の通りである。
１）Ｗｅｂシステムの構成見積り
入力項目２０
・機能名（例：文書管理）
・優先項目（例：価格性能１．０、性能０の場合）
2004046734.tif 000003
２）Ｗｅｂシステムの性能予測
入力項目２０
・機能名（例：文書管理）
・各機能での画面参照・登録毎の利用者数（例：文書管理画面参照　２００
名／分；文書管理画面登録　２０名／分）
2004046734.tif 000004
３）　Ｗｅｂシステムの構成の最適性判定
入力項目２０
・機能名（例：文書管理）
・優先項目（例：価格１．０、性能０の場合）
・各機能での画面参照・登録毎の利用者数（例：文書管理画面参照　２００名／分；文書管理画面登録　２０名／分）
出力項目４０
2004046734.tif 000005
このように、本実施形態では、Ｗｅｂシステムのモデルをパターン化して、それを、該Ｗｅｂシステムのシステム特性情報と該Ｗｅｂシステムが提供する機能の特性情報と共に、システムモデルＤＢ１０に登録しておき、待行列モデル及び動作シミュレーションモデルによって、該Ｗｅｂシステムの性能を、システム構成毎に、高い精度で予測する。また、利用者自らが、構築しようとするＷｅｂシステムにおける優先項目を指定できるので、利用者の指定した優先度に応じた該Ｗｅｂシステムの構成を、最適な順に提示できる。また、Ｗｅｂシステムにおける重要な性能指標である応答時間を、高い精度で予測することができる。
【００４１】
尚、上記実施形態では、システムモデルＤＢ１０に応答時間予測モデル情報１０４を登録するようにしているが、この応答時間予測モデル情報１０４を性能予測プログラム３０に組み込むようにしてもよい。
【００４２】
また、本実施形態の性能予測プログラム３０及びシステムモデルＤＢ１０は、各種規格のＣＤ，各種規格のＤＶＤ，フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、メモリーカード、ＲＯＭカード等の可搬性の記録媒体により頒布することも可能である。また、有線または無線の通信を介して、頒布することも可能である。また、性能予測プログラム３０とシステムモデルＤＢ１０は、別個の可搬記録媒体により頒布されてもよい。そして、このようにして頒布された性能予測プログラム３０及びシステムモデルＤＢ１０は、コンピュータにより実行されて、上述した本実施形態の各機能をコンピュータに実行させる。
【００４３】
尚、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、例えば、Ｗｅｂサーバとクライアントとの間にキャシュサーバが設置される形態など、各種形態のＷｅｂシステムの性能を予測するために適用可能である。
【００４４】
【発明の効果】
以上、説明したように、本発明によれば、Ｗｅｂシステムにおいて、システムモデル構成情報であるモデルパターン、システム特性、及びシステムが提供する機能の特性を予め登録し、応答時間予測モデルを用いて、利用者の要求するシステム性能を演算・出力するので、専門家がいなくとも、Ｗｅｂシステムの性能を高い精度で、計算誤りがなく予測することが可能となる。また、複数のシステム性能を予測することも可能となるなので、従来の待行列モデルのみによる演算よりも、性能誤差の大きさの判断が容易になる。また、シミュレーションモデルを使用するよりも安価に、Ｗｅｂシステムの性能を予測できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態のシステム構成を説明する図である。
【図２】システムモデルＤＢに格納されている項目を示す図である。
【図３】性能予測プログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。
【図４】応答時間予測モデルプログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。
【図５】本実施形態で出力される出力項目のフォーマットの一例を示す図である。
【符号の説明】
１０　　　システムモデルＤＢ
２０　　　入力項目
３０　　　性能予測プログラム
４０　　　出力項目
１０１　　モデルパターン情報
１０２　　システム特性情報
１０３　　機能特性情報
１０４　　応答時間予測モデル情報
【図１】
2004046734.tif 000006
【図２】
2004046734.tif 000007
【図３】
2004046734.tif 000008
【図４】
2004046734.tif 000009
【図５】
2004046734.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】平成14年7月25日(2002.7.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。
図１は、本発明の実施形態のＷｅｂシステム予測装置のシステム構成の概念図である。同図において、システムモデルＤＢ（システムモデルデータベース）１０は、Ｗｅｂシステムの性能を予測するために必要な情報を格納するデータベースであり、「モデルパターン」、「システム特性」、「機能特性」、及び「応答時間予測モデル」などを格納している。入力項目２０は、Ｗｅｂシステムの性能予測を行う際に必要となる項目であり、「各機能での画面参照・登録毎の利用者数（単位時間での平均、最大負荷）、「新規機能（類似機能で表現：文書管理６０％、財務会計４０％など）」、「優先項目重み付け：価格、性能など」、候補数などである。「優先項目重み付け」は、例えば、
例１　価格　０．５　性能　０．５
例２　価格　０．８　性能　０．２
となるように、各優先項目の重み付けの合計が１．０となるように設定される。