(57)【要約】【課題】ネットワークを含むシステム全体の性能評価を高精度で、かつ、効率的に行えるように、サーバの性能を少ないパラメータで表し、それらパラメータ値は、実システムでの測定が容易な値から推定あるいは算出できるようなサーバ性能推定ｈ方法を提供する。【解決手段】サーバの処理能力を表すパラメータとして、ファイルサイズに依存する処理容量Ｃと、ファイルサイズに依存しない処理も要求する処理＃ｋに対するオーバヘッド処理時間Ｄ（ｋ）と、ｍ個同時アクセス時の性能劣化度Ｌｏａｄ（ｍ）というパラメータとを用意し、これらＣ、Ｄ（ｋ）、Ｌｏａｄ（ｍ）を用いて、同時アクセスクライアント数がｍ個であり、ファイルサイズのみに依存する処理が要求されたときにサーバでサイズＦのファイルを送信するのにかかる処理時間と、ファイルサイズに依存しない処理も伴う処理＃ｋが要求されたときにサーバでサイズＦのファイルを送信するのに要する処理時間とを推定する。【選択図】　　　　図３
2004005135.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
クライアントからのサービスリクエストに対して、クライアントアプリケーションとのいくつかの逐次的なやり取りによってサービスを提供するサーバの処理能力を推定するサーバ性能推定方法であって、
１個のクライアントから、Ｉ個の逐次的な処理から成るサービスに対する１つのリクエストをサーバに送信し、当該リクエストに伴ってクライアントアプリケーションから要求される処理＃ｉ（ｉ＝１〜Ｉ）に対するサーバでの処理時間Ｒ（ｉ）および当該処理によりサーバが送信するファイルサイズＦ（ｉ）を測定する第１のステップと、
（Ｒ（ｉ）、Ｆ（ｉ））の組のうち、ファイルサイズにのみ依存する処理＃ｊを抽出し、その集合をＳとし、サーバの処理能力を表すパラメータとして、ファイルサイズに依存する処理容量Ｃと、ファイルサイズに依存しない処理も要求する処理＃ｋに対するオーバヘッド処理時間Ｄ（ｋ）（ｋ∈Ｓｃ；ＳｃはＳの補集合）とを用意し、これら２つのパラメータを、下記（１）、（２）式により算出する第２のステップと、
サーバの処理能力を表すパラメータとして、ｍ個同時アクセス時の性能劣化度Ｌｏａｄ（ｍ）というパラメータを用意し、ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）個のクライアントから同時にサーバヘリクエストを送信し、当該リクエストに対してＩ個の逐次的な処理を完了するのに要したレスポンス時間Ｔ（ｌ）を測定し、レスポンスが返ってきたクライアントは再びリクエストをサーバに送信し、以上の手順を一定時間繰り返し、ｍ個同時アクセス時における平均レスポンス時間Ｔａｖｅ（ｍ）を下記（３）式より算出し、Ｌｏａｄ（ｍ）を、Ｌｏａｄ（ｍ）＝Ｔａｖｅ（１）／Ｔａｖｅ（ｍ）により算出する第３のステップと、
同時アクセスクライアント数がｍ個であり、ファイルサイズのみに依存する処理＃ｊが要求されたときにサーバでサイズＦのファイルを送信するのにかかる処理時間をＦ／Ｃ×１／Ｌｏａｄ（ｍ）により推定し、ファイルサイズに依存しない処理も伴う処理＃ｋが要求されたときにサーバでサイズＦのファイルを送信するのに要する処理時間を（Ｄ（ｋ）＋Ｆ／Ｃ）×１／Ｌｏａｄ（ｍ）により推定する第４のステップとを有することを特徴とするサーバ性能推定方法。
（１）Ｃ＝Σｉ∈ＳＦ（ｉ）／Σｉ∈ＳＲ（ｉ）
（２）Ｄ（ｋ）＝ｍａｘ｛０，Ｒ（ｋ）−Ｆ（ｋ）×Σｉ∈ＳＦ（ｉ）／Σｉ∈ＳＲ（ｉ）｝
（３）Ｔａｖｅ（ｍ）＝ΣＴ（ｌ）／Ｌ（Ｌは測定回数）
【請求項２】
前記第３のステップにおいて、１個のクライアントがリクエストをサーバに送信してからＩ個の逐次的な処理を完了するのに要したレスポンス時間Ｔ’を測定し、レスポンス時間Ｔ’が予め定めたしきい値ｔｈより大きい場合にはＬｏａｄ（ｍ）＝１／ｍ、あるいは、レスポンス時間Ｔ’が予め定めたしきい値ｔｈ未満の場合にはＬｏａｄ（ｍ）＝２／（ｍ＋１）により、前記Ｌｏａｄ（ｍ）を算出することを特徴とする請求項１に記載のサーバ性能推定方法。
【請求項３】
前記第２のステップの後に、オーバヘッド処理時間Ｄ（ｋ）の平均値Ｄを、下記（４）式により算出する第５のステップを有し、
前記第４のステップにおいて、ファイルサイズに依存しない処理も伴う処理＃ｋが要求されたときに、サーバでサイズＦのファイルを送信するのに要する処理時間を（Ｄ＋Ｆ／Ｃ）×１／Ｌｏａｄ（ｍ）により推定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載のサーバ性能推定方法。
（４）Ｄ＝Σｋ∈ＳｃＤ（ｋ）／Ｋ（Ｋは集合Ｓｃの要素数）
【請求項４】
前記第１のステップにおいて、１個のクライアントから、Ｉ個の逐次的な処理から成るサービスに対する１つのリクエストをサーバに送信し、当該リクエストに伴ってクライアントアプリケーションから要求される処理＃ｉ（ｉ＝１〜Ｉ）に対するサーバでの処理時間Ｒ（ｉ）および当該処理によりサーバが送信するファイルサイズＦ（ｉ）の測定をＮ回繰り返し、
前記第１のステップの後に、測定＃ｎにおけるＲ（ｉ）をＲ（ｎ、ｉ）とし、Ｎ回測定の平均値Ｅ［Ｒ（ｉ）］を下記（５）式を用いて算出する第６のステップを有し、
前記第２のステップにおいて、前記パラメータＣ、Ｄ（ｋ）を、下記（６）、（７）式により算出することを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のサーバ性能推定方法。
（５）Ｅ［Ｒ（ｉ）］＝Σｎ＝１〜ＮＲ（ｎ，ｉ）／Ｎ
（６）Ｃ＝Σｉ∈ＳＦ（ｉ）／Σｉ∈ＳＥ［Ｒ（ｉ）］
（７）Ｄ（ｋ）＝ｍａｘ｛０，Ｅ［Ｒ（ｋ）］−Ｆ（ｋ）×Σｉ∈ＳＦ（ｉ）／Σｉ∈ＳＥ［Ｒ（ｉ）］｝
【請求項５】
前記第１のステップにおいて、１個のクライアントから、Ｉ個の逐次的な処理から成るサービスに対する１つのリクエストをサーバに送信し、当該リクエストに伴ってクライアントアプリケーションから要求される処理＃ｉ（ｉ＝１〜Ｉ）に対するサーバでの処理時間Ｒ（ｉ）および当該処理によりサーバが送信するファイルサイズＦ（ｉ）の測定をＮ回繰り返し、
前記第１のステップの後に、測定＃ｎにおけるＲ（ｉ）をＲ（ｎ、ｉ）とし、Ｎ回測定の平均値Ｅ［Ｒ（ｉ）］を下記（５）式を用いて算出するとともに、下記（８）式により、Ｄ（ｎ、ｋ）を算出し、Ｄ（ｎ、ｋ）（ｎ＝１〜Ｎ、ｋ∈Ｓｃ）の値を用いてオーバヘッド処理時間の発生分布を構築する第７のステップを有し、
前記第２のステップにおいて、前記パラメータＣを下記（６）式により算出し、パラメータＤ’を、オーバヘッド処理時間発生分布に従って生成し、
前記第４のステップにおいて、ファイルサイズに依存しない処理も伴う処理＃ｋが要求されたときに、サーバでサイズＦのファイルを送信するのに要する処理時間を（Ｄ’＋Ｆ／Ｃ）×１／Ｌｏａｄ（ｍ）により推定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載のサーバ性能推定方法。
（５）Ｅ［Ｒ（ｉ）］＝Σｎ＝１〜ＮＲ（ｎ，ｉ）／Ｎ
（６）Ｃ＝Σｉ∈ＳＦ（ｉ）／Σｉ∈ＳＥ［Ｒ（ｉ）］
（８）Ｄ（ｎ，ｋ）＝ｍａｘ｛０，Ｒ（ｎ，ｋ）−Ｆ（ｋ）×Σｉ∈ＳＦ（ｉ）／Σｉ∈ＳＥ［Ｒ（ｉ）］｝
【請求項６】
Ｉ個の逐次的な処理から成るサービスに対する１つのリクエストをサーバに送信し、当該リクエストにおいて要求される処理＃ｉ（ｉ＝１〜Ｉ）に対するサーバでの処理時間Ｒ（ｉ）および当該処理によりサーバが送信するファイルサイズＦ（ｉ）を測定する第１の手段と、
（Ｒ（ｉ）、Ｆ（ｉ））の組のうち、ファイルサイズにのみ依存する処理＃ｊを抽出し、その集合をＳとし、サーバの処理能力を表すパラメータとして、ファイルサイズに依存する処理容量Ｃと、ファイルサイズに依存しない処理も要求する処理＃ｋに対するオーバヘッド処理時間Ｄ（ｋ）（ｋ∈Ｓｃ；ＳｃはＳの補集合）を、下記（１）、（２）式により算出する第２の手段と、
ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）個のリクエストを同時にサーバへ送信し、当該リクエストに対して、Ｉ個の逐次的な処理を完了するのに要したレスポンス時間Ｔ（ｌ）を測定し、レスポンスが返ってきたら再びリクエストをサーバに送信し、以上の手順を一定時間繰り返し、ｍ個同時アクセス時における平均レスポンス時間Ｔａｖｅ（ｍ）を下記（３）式より算出し、サーバの処理能力を表すパラメータとして、ｍ個同時アクセス時の性能劣化度Ｌｏａｄ（ｍ）を、Ｌｏａｄ（ｍ）＝Ｔａｖｅ（１）／Ｔａｖｅ（ｍ）により算出する第３の手段と、
同時アクセスクライアント数がｍ個であり、ファイルサイズのみに依存する処理＃ｊが要求されたときにサーバでサイズＦのファイルを送信するのにかかる処理時間をＦ／Ｃ×１／Ｌｏａｄ（ｍ）により推定し、ファイルサイズに依存しない処理も伴う処理＃ｋが要求されたときにサーバでサイズＦのファイルを送信するのに要する処理時間を（Ｄ（ｋ）＋Ｆ／Ｃ）×１／Ｌｏａｄ（ｍ）により推定する第４の手段とを備えることを特徴とするサーバ性能推定装置。
（１）Ｃ＝Σｉ∈ＳＦ（ｉ）／Σｉ∈ＳＲ（ｉ）
（２）Ｄ（ｋ）＝ｍａｘ｛０，Ｒ（ｋ）−Ｆ（ｋ）×Σｉ∈ＳＦ（ｉ）／Σｉ∈ＳＲ（ｉ）｝
（３）Ｔａｖｅ（ｍ）＝ΣＴ（ｌ）／Ｌ（Ｌは測定回数）
【請求項７】
前記第３の手段において、１個のクライアントがリクエストをサーバに送信してからＩ個の逐次的な処理を完了するのに要したレスポンス時間Ｔ’を測定し、レスポンス時間Ｔ’が予め定めたしきい値ｔｈより大きい場合にはＬｏａｄ（ｍ）＝１／ｍ、あるいは、レスポンス時間Ｔ’が予め定めたしきい値ｔｈ未満の場合にはＬｏａｄ（ｍ）＝２／（ｍ＋１）により、前記Ｌｏａｄ（ｍ）を算出することを特徴とする請求項６に記載のサーバ性能推定装置。
【請求項８】
前記オーバヘッド処理時間Ｄ（ｋ）の平均値Ｄを、下記（４）式により算出する第５の手段を有し、
前記第４の手段において、ファイルサイズに依存しない処理も伴う処理＃ｋが要求されたときに、サーバでサイズＦのファイルを送信するのに要する処理時間を（Ｄ＋Ｆ／Ｃ）×１／Ｌｏａｄ（ｍ）により推定することを特徴とする請求項６または請求項７に記載のサーバ性能推定装置。
（４）Ｄ＝Σｋ∈ＳｃＤ（ｋ）／Ｋ（Ｋは集合Ｓｃの要素数）
【請求項９】
前記第１の手段において、１個のクライアントから、Ｉ個の逐次的な処理から成るサービスに対する１つのリクエストをサーバに送信し、当該リクエストに伴ってクライアントアプリケーションから要求される処理＃ｉ（ｉ＝１〜Ｉ）に対するサーバでの処理時間Ｒ（ｉ）および当該処理によりサーバが送信するファイルサイズＦ（ｉ）の測定をＮ回繰り返し、
前記測定＃ｎにおけるＲ（ｉ）をＲ（ｎ、ｉ）とし、Ｎ回測定の平均値Ｅ［Ｒ（ｉ）］を下記（５）式を用いて算出する第６の手段を有し、
前記第２の手段において、前記パラメータＣ、Ｄ（ｋ）を、下記（６）、（７）式により算出することを特徴とする請求項６ないし請求項８のいずれか１項に記載のサーバ性能推定装置。
（５）Ｅ［Ｒ（ｉ）］＝Σｎ＝１〜ＮＲ（ｎ，ｉ）／Ｎ
（６）Ｃ＝Σｉ∈ＳＦ（ｉ）／Σｉ∈ＳＥ［Ｒ（ｉ）］
（７）Ｄ（ｋ）＝ｍａｘ｛０，Ｅ［Ｒ（ｋ）］−Ｆ（ｋ）×Σｉ∈ＳＦ（ｉ）／Σｉ∈ＳＥ［Ｒ（ｉ）］｝
【請求項１０】
前記第１の手段において、１個のクライアントから、Ｉ個の逐次的な処理から成るサービスに対する１つのリクエストをサーバに送信し、当該リクエストに伴ってクライアントアプリケーションから要求される処理＃ｉ（ｉ＝１〜Ｉ）に対するサーバでの処理時間Ｒ（ｉ）および当該処理によりサーバが送信するファイルサイズＦ（ｉ）の測定をＮ回繰り返し、
前記測定＃ｎにおけるＲ（ｉ）をＲ（ｎ、ｉ）とし、Ｎ回測定の平均値Ｅ［Ｒ（ｉ）］を下記（５）式を用いて算出するとともに、下記（８）式により、Ｄ（ｎ、ｋ）を算出し、Ｄ（ｎ、ｋ）（ｎ＝１〜Ｎ、ｋ∈Ｓｃ）の値を用いてオーバヘッド処理時間の発生分布を構築する第７の手段を有し、
前記第２の手段において、前記パラメータＣを下記（６）式により算出し、パラメータＤ’を、オーバヘッド処理時間発生分布に従って生成し、
前記第４の手段において、ファイルサイズに依存しない処理も伴う処理＃ｋが要求されたときに、サーバでサイズＦのファイルを送信するのに要する処理時間を（Ｄ’＋Ｆ／Ｃ）×１／Ｌｏａｄ（ｍ）により推定することを特徴とする請求項６または請求項７に記載のサーバ性能推定装置。
（５）Ｅ［Ｒ（ｉ）］＝Σｎ＝１〜ＮＲ（ｎ，ｉ）／Ｎ
（６）Ｃ＝Σｉ∈ＳＦ（ｉ）／Σｉ∈ＳＥ［Ｒ（ｉ）］
（８）Ｄ（ｎ，ｋ）＝ｍａｘ｛０，Ｒ（ｎ，ｋ）−Ｆ（ｋ）×Σｉ∈ＳＦ（ｉ）／Σｉ∈ＳＥ［Ｒ（ｉ）］｝
【発明の詳細な説明】
【発明の属する技術分野】
【０００１】
本発明は、サーバ性能推定方法およびサーバ性能推定装置に係わり、特に、　インターネットで広く利用されるＷｅｂサーバの性能を推定する際に有効な技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、図４に示すように、ネットワーク１０３を介して、クライアント１０１とＷｅｂサーバ１０２とが接続されるシステムのように、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ　ＷｉｄｅＷｅｂ）と、その技術を利用したＷｅｂシステムは急激な勢いで普及しており、その一方で、Ｗｅｂシステムにおけるレスポンス時間といった品質に対する要求が高まっている。
Ｗｅｂシステムにおけるユーザ品質は、ネットワーク回線容量のみならず、Ｗｅｂサーバ１０２の処理能力にも大きく依存するため、Ｗｅｂシステムを構築するにあたっては、サーバの性能を把握することが重要となる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
従来の検討では、サーバ単体の性能をどのように測定するか、あるいはサーバ単体の性能評価のためにどのようにサーバをモデル化すればよいかに着目していた。
このようなサーバ単体のモデル化では、正確なノード性能の模擬、ハードウェア構成変更時の影響等を評価できる反面、考慮すべきパラメータが非常に多くモデル設定に手間取ったり、シミュレーションでネットワークを含むＷｅｂシステム全体を評価する場合には、シミュレーション実行時間が極端に長くなったりするという問題点があった。また、モデルの持つ複数のパラメータに有効な値を設定することが非常に難しかった。
一方、Ｗｅｂサーバ１０２を理論的に取り扱える待ち行列の組み合わせで近似する検討も存在するが、実際のシステムでは、ＴＣＰの輻輳制御やＨＴＴＰの動作に伴う複雑な処理が、ネットワーク、様々なハードウェア、ＯＳ、アプリケーションソフトウェアなどで発生しているため、正確にＷｅｂシステム全体の性能を評価することができなかった。
【０００４】
本発明は、前記従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、本発明の目的は、ネットワークを含むシステム全体の性能評価を高精度で、かつ、効率的に行えるように、サーバの性能を少ないパラメータで表し、それらパラメータ値は、実システムでの測定が容易な値から推定あるいは算出できるようなサーバ性能推定方法およびサーバ性能推定装置を提供することにある。
本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述及び添付図面によって明らかにする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、下記の通りである。
即ち、本発明は、クライアントからのサービスリクエストに対して、クライアントアプリケーションとのいくつかの逐次的なやり取りによってサービスを提供するサーバの処理能力を推定するサーバ性能推定方法であって、サーバの処理能力を表すパラメータとして、ファイルサイズに依存する処理容量Ｃ（バイト／時間）と、ファイルサイズに依存しない処理も要求する処理に対するオーバヘッド処理時間Ｄ（ｋ）（ｋ∈Ｓｃ；ＳｃはＳの補集合）と、ｍ個同時アクセス時の性能劣化度Ｌｏａｄ（ｍ）というパラメータとを用意し、これらＣ、Ｄ（ｋ）、Ｌｏａｄ（ｍ）の３つのパラメータを用いて、同時アクセスクライアント数がｍ個であり、ファイルサイズのみに依存する処理が要求されたときにサーバでサイズＦのファイルを送信するのにかかる処理時間と、ファイルサイズに依存しない処理も伴う処理が要求されたときにサーバでサイズＦのファイルを送信するのに要する処理時間とを推定することを特徴とする。
また、本発明は、前述のサーバ性能推定方法を実施するためのサーバ推定装置である。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
なお、実施の形態を説明するための全図において、同一機能を有するものは同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略する。
［実施の形態１］
本発明の実施の形態１のサーバ性能推定方法においては、図１に示すように、１人のクライアントから、Ｉ個の逐次的な処理から成るサービスに対する１つのリクエストをサーバに送信し、当該リクエストに伴ってクライアントアプリケーションから要求される処理＃ｉ（ｉ＝１〜Ｉ）に対するサーバでの処理時間Ｒ（ｉ）および当該処理によりサーバが送信するファイルサイズＦ（ｉ）を測定する。
（Ｒ（ｉ）、Ｆ（ｉ））の組のうち、ファイルサイズにのみ依存する処理＃ｊを抽出し、その集合をＳとし、サーバの処理能力を表すパラメータとしてファイルサイズに依存する処理容量Ｃ（バイト／時間）とファイルサイズに依存しない処理も要求する処理＃ｋに対するオーバヘッド処理時間Ｄ（ｋ）（ｋ∈Ｓｃ、ＳｃはＳの補集合）とを用意し、これら２つのパラメータを下記（１）、（２）式により算出する。
【０００７】
【数１】
Ｃ＝Σｉ∈ＳＦ（ｉ）／Σｉ∈ＳＲ（ｉ）　　　　・・・・・・・・・・・・・（１）
Ｄ（ｋ）＝ｍａｘ｛０，Ｒ（ｋ）−Ｆ（ｋ）×Σｉ∈ＳＦ（ｉ）／Σｉ∈ＳＲ（ｉ）｝　・・（２）
Ｔａｖｅ（ｍ）＝ΣＴ（ｌ）／Ｌ（Ｌは測定回数）　・・・・・・・・・・・・・・（３）
【０００８】
次に、ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）人のクライアントから同時にサーバヘリクエストを送信し、当該リクエストに対してＩ個の逐次的な処理を完了するのに要したレスポンス時間Ｔ（ｌ）を測定し、レスポンスが返ってきたクライアントは再びリクエストをサーバに送信し、以上の手順を一定時間繰り返し、ｍ個同時アクセス時における平均レスポンス時間を前述の（３）式により算出し、サーバの処理能力を表すパラメータとして、ｍ個同時アクセス時の性能劣化度Ｌｏａｄ（ｍ）というパラメータを用意し、Ｌｏａｄ（ｍ）＝Ｔａｖｅ（１）／Ｔａｖｅ（ｍ）により算出する。
これらＣ、Ｄ（ｋ）、Ｌｏａｄ（ｍ）の３つのパラメータから、同時アクセスクライアント数がｍ個であり、ファイルサイズのみに依存する処理＃ｊが要求されたときにサーバでサイズＦのファイルを送信するのにかかる処理時間をＦ／Ｃ×１／Ｌｏａｄ（ｍ）により推定し、ファイルサイズに依存しない処理も伴う処理＃ｋが要求されたときにサーバでサイズＦのファイルを送信するのに要する処理時間を（Ｄ（ｋ）＋Ｆ／Ｃ）×１／Ｌｏａｄ（ｍ）により推定する。
【０００９】
［実施の形態２］
本発明の実施の形態２のサーバ性能推定方法においては、前述の実施の形態１の方法と同様に、ＣとＤ（ｋ）の算出を行い、併せて、１人のクライアントがリクエストをサーバに送信してからＮ個の逐次的な処理を完了するのに要したレスポンス時間Ｔ’を測定し、Ｔ’が予め定めたしきい値ｔｈより大きい（Ｔ’＞ｔｈ）場合には、Ｌｏａｄ（ｍ）＝１／ｍとし、Ｔ’が予め定めたしきい値ｔｈ未満（Ｔ’≦ｔｈ）ならば、Ｌｏａｄ（ｍ）＝２／（ｍ＋１）とし、前述の実施の形態１の方法と同様にサーバでの処理時間を推定する。
本実施の形態の方法では、同時アクセスクライアント数が増加したときの性能劣化度Ｌｏａｄ（ｍ）を、前述の実施の形態１の方法のように、実測値から算出せずに、Ｌｏａｄ（ｍ）＝１／ｍ、あるいは、Ｌｏａｄ（ｍ）＝２／（ｍ＋１）で近似する。
この近似曲線は、本発明者らが様々な処理要求に対する実測を行った結果、以下の現象が多くの場合に観測されたことに依る。
【００１０】
ｍ個同時アクセス時の平均レスポンス時間Ｔａｖｅ（ｍ）が、Ｔａｖｅ（ｍ）＝αｍ＋β（ａ、βは定数）で与えられ、かつ１個だけがアクセスしているときのレスポンス時間Ｔ’が大きいようなリクエスト（即ち、サーバに大きな処理を要求するリクエスト）の場合にはβ＜０になることがあり、逆に、Ｔ’が小さい場合にはα＞β＞０となることが多いことが観測された。
そこで、本実施の形態では、Ｔ’が大きい場合には、Ｔａｖｅ（ｍ）＝αｍで大きめに見積もって、Ｌｏａｄ（ｍ）＝Ｔａｖｅ（１）／Ｔａｖｅ（ｍ）＝１／ｍで与え、Ｔ’が小さい場合にはＴａｖｅ（ｍ）＝αｍ＋αで大きめに見積もって、Ｌｏａｄ（ｍ）＝Ｔａｖｅ（１）／Ｔａｖｅ（ｍ）＝２／（ｍ＋１）で与えている。
これにより、本実施の形態では、前述の実施の形態１におけるＬｏａｄ（ｍ）算出のための測定を必要としない。
【００１１】
［実施の形態３］
本発明の実施の形態のサーバ性能推定方法においては、前述の実施の形態１の方法と同様にＣとＤ（ｋ）の算出を行い、Ｄ（ｋ）の平均値Ｄを下記（４）式により算出し、前述の実施の形態１、あるいは実施の形態２と同様の方法で、Ｌｏａｄ（ｍ）を算出し、Ｃ、Ｄ、Ｌｏａｄ（ｍ）の３つのパラメータから、同時アクセスクライアント数がｍ個であり、ファイルサイズのみに依存する処理＃ｊが要求されたときにサーバでサイズＦのファイルを送信するのにかかる処理時間をＦ／Ｃ　×１／Ｌｏａｄ（ｍ）により推定し、ファイルサイズに依存しない処理も伴う処理＃ｋが要求されたときにサーバでサイズＦのファイルを送信するのに要する処理時間を（Ｄ＋Ｆ／Ｃ）×１／Ｌｏａｄ（ｍ）により推定する。
本実施の形態では、処理＃ｋを特定しなくても処理時間を推定できるため、実測に用いたサービスと異なるサービスヘのリクエストがサーバへ加わったときにも処理時間の推定が可能となる。
【００１２】
【数２】
Ｄ＝Σｋ∈ＳｃＤ（ｋ）／Ｋ（Ｋは集合Ｓｃの要素数）　・・・・・・・・・（４）
【００１３】
［実施の形態４］
本発明の実施の形態４のサーバ性能推定方法においては、前述の実施の形態１の方法における（Ｒ（ｉ）、Ｆ（ｉ））の測定において、前述の実施の形態１の方法のように、１回のリクエストで（Ｒ（ｉ）、Ｆ（ｉ））を測定する代わりに、同様の測定をＮ回繰り返し、測定＃ｎにおけるＲ（ｉ）をＲ（ｎ、ｉ）とし、
Ｎ回測定の平均値Ｅ［Ｒ（ｉ）］を下記（５）式により算出し、Ｅ［Ｒ（ｉ）］に用いて、下記（６）、（７）式により、Ｃ、Ｄ（ｋ）を算出し、前述の実施の形態１〜３のいずれかの方法と同様の方法で処理時間を推定する。
【００１４】
【数３】
Ｅ［Ｒ（ｉ）］＝Σｎ＝１〜ＮＲ（ｎ，ｉ）／Ｎ　・・・・・・・・・・・・・・・・（５）
Ｃ＝Σｉ∈ＳＦ（ｉ）／Σｉ∈ＳＥ［Ｒ（ｉ）］　・・・・・・・・・・・・・・・（６）
Ｄ（ｋ）＝ｍａｘ｛０，Ｅ［Ｒ（ｋ）］−Ｆ（ｋ）×Σｉ∈ＳＦ（ｉ）／Σｉ∈ＳＥ［Ｒ（ｉ）］｝・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（７）
【００１５】
［実施の形態５］
本発明の実施の形態５のサーバ性能推定方法においては、前述の実施の形態４の方法のように、Ｄ（ｋ）を算出する代わりに、下記（８）式によりＤ（ｎ、ｋ）を算出し、Ｄ（ｎ、ｋ）（ｎ＝１〜Ｎ、ｋ∈Ｓｃ）の値を用いて、オーバヘッド処理時間の発生分布を構築し、前述の実施の形態４の方法と同様の方法で算出されたＣと、前述の実施の形態１、あるいは実施の形態２の方法と同様の方法で算出されたＬｏａｄ（ｍ）を用いて、同時アクセスクライアント数がｍ個であり、ファイルサイズのみに依存する処理＃ｊが要求されたときにサーバでサイズＦのファイルを送信するのにかかる処理時間をＦ／Ｃ×１／Ｌｏａｄ（ｍ）により推定し、ファイルサイズに依存しない処理も伴う処理＃ｋが要求されたときにサーバでサイズＦのファイルを送信するのに要する処理時間を（Ｄ’＋Ｆ／Ｃ）×１／Ｌｏａｄ（ｍ）（Ｄ’はオーバヘッド処理時間発生分布に従って生成された値）により推定する。
本実施の形態では、処理＃ｋを特定しなくても処理時間を推定できる点が、前述の実施の形態１の方法と異なる点であり、実測に用いたサービスと異なるサービスヘのリクエストがサーバへ加わったときにも処理時間の推定が可能となる。
【００１６】
【数４】
Ｄ（ｎ，ｋ）＝ｍａｘ｛０，Ｒ（ｎ，ｋ）−Ｆ（ｋ）×Σｉ∈ＳＦ（ｉ）／Σｉ∈ＳＥ［Ｒ（ｉ）］｝・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（８）
【００１７】
［実施の形態６］
本実施の形態は、前述のサーバ性能推定方法を実施するサーバ性能推定装置である。
図２は、本発明の実施の形態におけるサーバ性能推定装置と、サーバとの接続方法を説明するための図である。
図２に示すように、本実施の形態のサーバ性能推定装置１は、サーバ２とクロスケーブルで直接接続した形態で利用される。なお、本実施の形態のサーバ性能推定装置１は、サーバ２とを直接接続しない場合は、ネットワーク部分の遅延をレスポンス時間等から差し引く必要がある。
図４は、本発明の実施の形態のサーバ性能推定装置の概略構成を示すブロック図である。
以下、前述の実施の形態１のサーバ性能推定方法を例に挙げて、本実施の形態のサーバ性能推定装置の動作概要を説明する。
始めに、リクエスト生成部１３にて一つリクエストを生成し、サーバヘ送信する。サーバで最初の処理が完了したファイルをダウンロードファイル受信部１０において受信し、処理時間Ｒ（ｉ）管理部１４において最初の処理に対する処理時間Ｒ（１）を計算し、保持し、また、ファイルサイズＦ（１）をファイルサイズＦ（ｉ）管理部１５に保持する。
この時、要求対象の拡張子が、ｈｔｍｌ，ｈｔｍ，ｓｈｔｍｌ，ｔｘｔ，ｇｉｆ，ｊｐｇ，ｐｎｇであるものをファイルサイズにのみ依存する処理として区別し、その他の拡張子でもユーザ登録により変更可能とする。
【００１８】
最初の処理が完了したら、それに伴う次の処理要求＃２を処理要求生成部１２で生成し、サーバヘ送信する。処理要求＃２に対するファイル＃２をダウンロードファイル受信部１０で受信したら、処理時間Ｒ（ｉ）管理部１４において処理時間Ｒ（２）を計算・保持し、ファイルサイズＦ（ｉ）管理部１５においてファイルサイズＦ（２）を管理し、処理要求生成部１２へ次の処理要求＃３を生成するように指示する。
以上を当該リクエストに対する最後の処理＃Ｉまで繰り返す。最終ファイル＃Ｉを最終ファイル受信部１１が受信したら、処理容量Ｃおよび固定処理時間Ｄ計算部１６に計算指示を行う。
処理容量Ｃおよび固定処理時間Ｄ計算部１６は、処理時間Ｒ（ｉ）管理部１４およびファイルサイズＦ（ｉ）管理部１５から（Ｒ（ｉ）、Ｆ（ｉ））を読み出し、前述の（１）、（２）式により、パラメータＣおよびＤ（ｋ）を計算する。
次に、リクエスト生成部１３にて、ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）個のリクエストを同時に生成させ、サーバヘ送信する。
サーバから当該リクエストに対する最終ファイルを受信したらレスポンス時間Ｔ（ｌ）管理部１７において、そのときのレスポンス時間Ｔ（１）を計算し保持しておく。また、次のリクエストを生成するようにリクエスト生成部１３へ指示する。
【００１９】
以上を一定時間実施したら、性能劣化度Ｌｏａｄ（ｍ）計算部１８は、レスポンス時間Ｔ（ｌ）管理部１７から、Ｔ（ｌ）（ｌ＝１〜Ｌ）および測定回数Ｌを読み出し、前述の（３）式により、平均レスポンス時間Ｔａｖｅ（ｍ）を計算する。以上をｍ＝１〜Ｍに対して実施し、性能劣化度Ｌｏａｄ（ｍ）＝Ｔａｖｅ（１）／Ｔａｖｅ（ｍ）により算出する。
処理時間推定部１９は、Ｃ、Ｄ（ｋ）、Ｌｏａｄ（ｍ）の３つのパラメータから、同時アクセスクライアント数がｍ個であり、ファイルサイズのみに依存する処理＃ｊが要求されたときにサーバでサイズＦのファイルを送信するのにかかる処理時間をＦ／Ｃ×１／Ｌｏａｄ（ｍ）により推定し、ファイルサイズに依存しない処理も伴う処理＃ｋが要求されたときにサーバでサイズＦのファイルを送信するのに要する処理時間を（Ｄ（ｋ）＋Ｆ／Ｃ）×１／Ｌｏａｄ（ｍ）により推定する。
なお、前述の説明では、前述の実施の形態１のサーバ性能推定方法を例に挙げて、本実施の形態のサーバ性能推定装置の動作概要を説明したが、本実施の形態のサーバ性能推定装置は、前述実施の形態２ないし実施の形態５のサーバ性能推定方法も実行することが可能である。
【００２０】
例えば、前述の実施の形態２のサーバ性能推定方法を実施する場合には、レスポンス時間（Ｔ）管理部１７において、１人のクライアントがリクエストをサーバに送信してからＮ個の逐次的な処理を完了するのに要したレスポンス時間Ｔ’を測定し、性能劣化度Ｌｏａｄ（ｍ）計算部１８において、Ｔ’が予め定めたしきい値ｔｈより大きい（Ｔ’＞ｔｈ）場合には、Ｌｏａｄ（ｍ）＝１／ｍ、Ｔ’が予め定めたしきい値ｔｈ未満（Ｔ’≦ｔｈ）ならば、Ｌｏａｄ（ｍ）＝２／（ｍ＋１）により、Ｌｏａｄ（ｍ）を算出することにより、サーバでの処理時間を推定する。
同様に、前述の実施の形態３のサーバ性能推定方法を実施する場合には、処理容量Ｃおよび固定処理時間Ｄ計算部１６において、Ｄ（ｋ）の平均値Ｄを前述の（４）式により算出することにより、サーバでの処理時間を推定する。
同様に、前述の実施の形態４のサーバ性能推定方法を実施する場合には、リクエスト生成部１３、および処理要求生成部１２において、（Ｒ（ｉ）、Ｆ（ｉ））の測定をＮ回繰り返し、また、処理容量Ｃおよび固定処理時間Ｄ計算部１６において、Ｎ回測定の平均値Ｅ［Ｒ（ｉ）］を前述の（５）式により算出し、さらに、前述の（６）、（７）式により、Ｃ、Ｄ（ｋ）を算出することにより、サーバでの処理時間を推定する。
【００２１】
さらに、前述の実施の形態５のサーバ性能推定方法を実施する場合には、処理容量Ｃおよび固定処理時間Ｄ計算部１６において、前述の（８）式によりＤ（ｎ、ｋ）を算出し、Ｄ（ｎ、ｋ）（ｎ＝１〜Ｎ、ｋ∈Ｓｃ）の値を用いて、オーバヘッド処理時間の発生分布を構築し、かつ、処理時間推定部１９において、同時アクセスクライアント数がｍ個であり、ファイルサイズのみに依存する処理＃ｊが要求されたときにサーバでサイズＦのファイルを送信するのにかかる処理時間をＦ／Ｃ×１／Ｌｏａｄ（ｍ）により推定し、ファイルサイズに依存しない処理も伴う処理＃ｋが要求されたときにサーバでサイズＦのファイルを送信するのに要する処理時間を（Ｄ’＋Ｆ／Ｃ）×１／Ｌｏａｄ（ｍ）（Ｄ’はオーバヘッド処理時間発生分布に従って生成された値）により推定する。
以上説明したように、本実施の形態によれば、サーバ性能をシミュレーション上のモデルに高精度に設定することができ、それにより、推定された性能をシミュレーション上のモデルに設定しネットワーク全体を含む性能評価を行え、従来に比べ高精度にエンドユーザの感じるレスポンスタイムを予測することが可能となる。
以上、本発明者によってなされた発明を、前記実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は、前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは勿論である。
【００２２】
【発明の効果】
本願において開示される発明のうち代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば、下記の通りである。
本発明によれば、サーバの性能を少ないパラメータで表してそれらパラメータ値を測定が容易な値から算出してサーバ性能を効率的に高精度に推定することが可能となる。
更に、この推定結果をシミュレーション上のモデルに設定することによりネットワーク全体を含む大規模なネットワークシミュレーションによってシステム全体の性能評価を高精度に実施することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のサーバ性能推定方法におけるサーバヘの処理要求フローを示す図である。
【図２】本発明におけるサーバ性能推定装置とサーバとの接続方法を説明するための図である。
【図３】本発明におけるサーバ性能推定装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】本発明で取り扱うｗｅｂシステムの概略構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１…サーバ性能推定装置、２…サーバ、１０…ダウンロードファイル受信部、１１…最終ファイル受信部、１２…処理要求生成部、１３…リクエスト生成部、１４…処理時間Ｒ（ｉ）管理部、１５…ファイルサイズＦ（ｉ）管理部、１６…処理容量Ｃおよび固定処理時間Ｄ計算部、１７…レスポンス時間（Ｔ）管理部、１８…性能劣化度Ｌｏａｄ（ｍ）計算部、１９…処理時間推定部、１０１…クライアント、１０２…Ｗｅｂサーバ、１０３…ネットワーク。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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