(57)【要約】【課題】ＷＷＷサーバの実運用環境現実に近いアクセスパターンを再生する方法を提供して、信頼性の高い限界性能値を求めるＷＷＷサーバ性能測定装置を提供する。【解決手段】実運用環境下において、ＷＷＷサーバに対するエンドユーザのアクセスパターンを記録し、アクセス頻度が少ない時間帯に、記録されたアクセスパターンに基づく負荷を再生する。このとき、アクセス頻度を増加させながら負荷を再生し、同時に性能値を測定する。ここで、予め決められたＷＷＷサーバの要求性能を超えるときのアクセス頻度を、ＷＷＷサーバの限界性能値として提示する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
インターネットに接続されたＷＷＷサーバの限界性能を測定する測定装置は、
前記ＷＷＷサーバへのエンドユーザのアクセスパターンを記録するアクセスパターン記録部と、
前記アクセスパターン記録部の動作の制御を行うアクセスパターン記録制御部と、
ＷＷＷサーバに対して、前記アクセスパターン記録部が記憶したパターンに基づいた負荷を発生するアクセスパターン再生部と、
前記ＷＷＷサーバに対するエンドユーザのアクセス頻度と前記ＷＷＷサーバの性能値を測定する状態測定部と、
前記アクセス頻度測定部が測定するアクセス頻度を増加させるように、前記アクセスパターン再生部で負荷を再生し、前記性能測定部が測定する性能値が、前記ＷＷＷサーバの管理者が要求する性能を超えるときの、前記アクセス頻度計測部が計測したアクセス頻度を、前記ＷＷＷサーバの限界性能値として求める、限界性能測定部と、
前記アクセスパターン記録部が測定したアクセスパターンを記録するアクセスパターンテーブルと、前記状態測定部が測定したアクセス頻度および性能値を記録する状態記録テーブルと、前記限界性能測定部が測定した限界性能を記録する限界性能テーブルから構成されることを特徴とするＷＷＷサーバの限界性能測定装置。
【請求項２】
前記アクセスパターン記録制御部において実行されるアクセスパターン識別子の割振り時に、前記アクセスパターンテーブルから、前記アクセスパターン記録部が現在記録したアクセスパターンに最も近い、過去のアクセスパターンを、自動的に選択して、アクセスパターンの割振りを行う、アクセスパターン判断部を有することを特徴とする請求項１記載のＷＷＷサーバの限界性能測定装置。
【請求項３】
前記限界性能測定部において実効される限界性能測定時に、前記アクセスパターン再生部が負荷を再生するもととなるアクセスパターンを、前記アクセスパターンテーブルから自動的に選択するアクセスパターン判断部を有することを特徴とする請求項１及び２記載のＷＷＷサーバの限界性能測定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、インターネットに接続されたＷＷＷサーバの限界性能測定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
インターネットを利用したクライアント−サーバシステムを、ＷＷＷシステムと呼ぶ。ＷＷＷシステムのサーバ（ＷＷＷサーバ）には、インターネットに接続している世界中のコンピュータからアクセスできる。近年は、このようなインターネットの利便性に着目した、ＷＷＷシステムを利用した電子商取引などのサービスが広がってきている。
【０００３】
しかし、特定のＷＷＷサーバに対する、不特定多数のクライアントの挙動を予測することは、非常に困難である。世界中のコンピュータからアクセスできるＷＷＷシステムでは、ＷＷＷサーバへのエンドユーザのアクセスが予想以上に集中して、サーバをダウンさせてしまう危険性がある。ＷＷＷサーバをダウンさせてしまうと、ＷＷＷサーバを利用する顧客を逃すことになるので、ＷＷＷサーバの管理者は、ＷＷＷサーバをダウンさせないために、サーバの状態（サーバが危険な状態なのか、そうでないのか）を常に把握しておく必要がある。
【０００４】
ＷＷＷサーバの状態を把握するためには、管理するＷＷＷサーバの性能がどの程度であるのかを見積もる必要がある。そこで、ＷＷＷサーバの高可用性を維持するために、ＷＷＷサーバの性能測定を高い精度で行うことが重要視されてきている。
【０００５】
従来、ＷＷＷサーバの性能測定は、ＷＷＷサーバに対して、実運用環境下でエンドユーザがアクセスすることにより発生する負荷をシミュレートすることで、性能測定を行っていた（例えば、特許文献１参照）。特許文献１では、多数の負荷生成器を用いた、Ｗｅｂアプリケーションの限界性能測定方法を挙げている。この方法は、ＷＷＷサーバに対して負荷をかけ、単位時間あたりのトランザクション数と、アプリケーションの応答時間を測定する。ここで、負荷を増やしたときに、応答時間は増えるが、単位時間あたりのトランザクション数は増えない時点で、Ｗｅｂアプリケーションの性能が限界に達していると判断している。これらの製品の、性能測定方法の手順は、主に以下の流れとなっている。
【０００６】
１）シナリオ作成、２）テスト環境設定、３）負荷生成、４）分析
まず、シナリオ作成フェーズにおいて、負荷シミュレーションのシナリオを作成する。シナリオとは、エンドユーザが実際にＷＷＷサーバを利用するときのＷＷＷブラウザの画面操作を定義したものである。
【０００７】
次に、テスト環境設定フェーズにおいて、テストを行うネットワーク環境の設定を行う。ここでは、負荷をシミュレートする上での仮想エンドユーザ数の設定や、実際に負荷を発生するホストマシンの割り当てなどを行う。
【０００８】
次に、負荷生成フェーズで、実際に負荷を発生し、性能測定テストを実行する。テスト実行中に、ＷＷＷサーバの性能値（例：応答時間）を測定する。
【０００９】
次に、分析フェーズで、前フェーズで測定した性能値を分析し、性能評価を行う。以上が、従来の、ＷＷＷサーバ性能測定の主な流れであった。
【００１０】
【特許文献１】
米国特許第６４３４５１３号明細書
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、この従来の性能測定方法には、手順１のシナリオ作成フェーズにおいて、ＷＷＷブラウザの画面操作の具体的な内容を定義する際に、以下のような問題があった。
【００１２】
まず、エンドユーザが実際にＷＷＷブラウザで閲覧したページ遷移（例：ログイン→商品検索→購入）を定義する際、ここで定義するページ遷移は、性能測定者が、経験に基づいて想定したものであり、現実のものとは異なる場合が多かった。例えば、１度の検索ではユーザのニーズを満たす商品が探し出せるとは限らず、複数回検索を行う場合が考えられる。
【００１３】
次に、エンドユーザのページ遷移を定義しても、エンドユーザがあるページから別のページへの移動を、どれくらいのスピードで実行するかは定義できなかった。例えば、あるユーザは、商品検索後、５秒で購入するかもしれないが、別のユーザは、商品検索後、１０秒で購入するかもしれない。従来は、このようなエンドユーザの思考時間の最大値と最小値を性能測定者が定義して、その間の値を測定装置がランダムに発生させたものを、思考時間として用いていた。そのため、現実とは異なる場合が多かった。
【００１４】
また、エンドユーザが複数のページにアクセスする際の各ページのアクセス数の割合も、性能測定者の想定に基づいており、そのために実運用環境下におけるＷＷＷサーバの挙動を正確にシミュレートできない場合が多かった。例えば、普段は、商品検索ページへのアクセスと購入ページのアクセスとの割合が８：２であるのに、ボーナスの時期は、普段よりも実際に商品を購入するユーザが増加して、検索ページと購入ページのアクセスの割合が、５：５になる場合などがある。
【００１５】
上記で挙げた、ページ遷移、思考時間、アクセスページ割合等を総称して、アクセスパターンと呼ぶ。アクセスパターンが異なると、ＷＷＷサーバが動作するマシンのリソース配分などが異なり、測定される性能値（応答時間など）が変わってくる。アクセスパターンは、不特定多数のエンドユーザ一人一人の挙動によって決まるものであり、これらを事前に予測することは、現実的に不可能である。
【００１６】
そこで、性能測定者は、性能測定の際に、経験、または、乱数などによって、アクセスパターンの各項目の値を決定していたが、このような従来のアクセスパターンの決定方法では、現実に近いＷＷＷサーバの挙動をシミュレートすることはできず、その結果、測定される性能値も、実運用環境下の性能とは誤差の大きいものとなってしまい、性能測定装置として信頼性の低いものであった。
【００１７】
一方、ＷＷＷサーバの運用の分野においては、高性能かつ高可用性のＷＷＷサーバを運用したいという顧客の要求が高まっている。高性能かつ高可用性のシステムを構築し、運用するためには、ＷＷＷサーバの性能値を監視し、性能値が危険域に達する時期を予測して、ＷＷＷサーバがダウンする前に、何らかの予防策を講じる必要がある。
【００１８】
この「ＷＷＷサーバの性能値が危険域に達する時期の予測」は、予測した時期が遅いと、予防策を講じる前にＷＷＷサーバがダウンすることになり、予測した時期が早いと、ＷＷＷサーバを構成する機器を不必要に増強するなど、予防策に余分なコストをかけることになる。
【００１９】
従って、できるだけ低いコストで、高性能かつ高可用性のＷＷＷサーバを構築するためには、高精度の性能予測技術が必要である。高精度で性能予測を行うためには、測定の対象となるＷＷＷサーバの性能を高精度で見積もることが前提となる。しかしながら、ＷＷＷサーバ性能測定技術は、前述のとおり、現実に近いエンドユーザのＷＷＷブラウザ操作を再現できるに至っていないのが現状である。
【００２０】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、現実に近いＷＷＷブラウザ操作手順を再生する方法を提供して、信頼性の高い性能測定装置を提供することを目的とする。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明は、実際にＷＷＷサーバを運用している環境において、実際のエンドユーザのアクセスパターンを記憶するアクセスパターン記録部を備える。
【００２２】
また、アクセスパターン記録部の動作の制御を行う、アクセスパターン記録制御部を備える。また、アクセスパターン記録部が測定したエンドユーザのアクセスパターンに基づいた負荷を発生する、アクセスパターン再生部を備えることを特徴とする。
【００２３】
また、ＷＷＷサーバに対するアクセス頻度（ＷＷＷサーバに対する、同時利用ユーザ数）および、ＷＷＷサーバの性能値（例：応答時間）を測定する、状態測定部を備える。また、アクセスパターン記録部が記憶したアクセスパターンを、アクセスパターン再生部が、負荷を増加させながら発生させたときに、性能測定部が測定する性能値が、予め設定された要求性能を超えるときのアクセス頻度を測定し、そのアクセス頻度を、測定対象のＷＷＷサーバの限界性能値として求める、限界性能測定部を備える。
【００２４】
また、アクセスパターン記録部が新しくアクセスパターンを記録したとき、そのアクセスパターンに近いアクセスパターンが存在する場合は、その近いアクセスパターンの識別子を割振り、存在しない場合には、新しい識別子を自動的に割り振る、アクセスパターン判断部を備える。
【００２５】
また、アクセスパターン記録部が記録したアクセスパターンを保持する、アクセスパターンテーブルを備える。また、状態測定部が記録したアクセス頻度および性能値を保持する、状態記録テーブルを備える。また、限界性能測定部が測定した、ＷＷＷサーバの限界性能を保持する、限界性能テーブルを備える。
【００２６】
上記構成により、実運用環境においてエンドユーザがＷＷＷブラウザを操作した手順を記憶し、その手順をＷＷＷサーバの性能測定に生かすことができる。このことにより、高精度のＷＷＷサーバの性能見積もりができ、かつ、信頼性の高い性能予測を行うこともできる。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について説明する。
【００２８】
図１は、本発明を利用したＷＷＷサーバの性能測定装置の一構成例である。
【００２９】
性能測定装置１０１は、ＷＷＷサーバ１０２の限界性能を測定して求める装置であり、アクセスパターン記録部２０１、アクセスパターン記録制御部２０２、アクセスパターン再生部２０３、状態測定部２０４、限界性能測定部２０５、アクセスパターンテーブル３０１、状態テーブル３０２、限界性能テーブル３０３から構成される。
【００３０】
また、限界性能測定装置１０１は、測定対象となるＷＷＷサーバ１０２およびインターネット１０３に接続されている。エンドユーザ１０４は、インターネット１０３を経由して、ＷＷＷサーバ１０２にアクセスする。
【００３１】
アクセスパターン記録部２０１は、エンドユーザ１０４が、ＷＷＷサーバ１０２にアクセスした際のアクセスパターンを記録し、アクセスパターンテーブル３０１に保存する。アクセスパターンには、エンドユーザ１０４が閲覧したＷＷＷページの遷移、エンドユーザ１０４があるページを閲覧してから別のページへ移動する操作を実行するまでの思考時間、複数のエンドユーザ１０４が同時にＷＷＷサーバ１０２にアクセスしたときに閲覧されたＷＷＷページの割合を含む。さらに、アクセスパターンに、エンドユーザ１０４がＷＷＷサーバ１０２へ接続する接続速度、エンドユーザ１０４が使用するキャッシュサイズ、エンドユーザ１０４の反復数を含めても、本発明を適用できる。
【００３２】
アクセスパターン記録制御部２０２は、アクセスパターン記録部２０１の動作の制御を、ＷＷＷサーバ１０２の管理者が行うためのものである。具体的には、記録するアクセスパターンの項目の設定、アクセスパターンの記録の開始と停止、アクセスパターン識別子４０１の割振りを行う。アクセスパターン識別子４０１は、エンドユーザが各ＷＷＷページにアクセスした記録の集まりを表す識別子である。識別子の割り振り方は、定期的に割り振る（例：１ヶ月単位に別の識別子を割り振る）、１日の時間帯で割り振る（例：昼と夜で、別の識別子を割り振る）、などがある。
【００３３】
アクセスパターン再生部２０３は、アクセスパターン記録部２０１がアクセスパターンテーブル３０１に記録したアクセスパターンを再現して、ＷＷＷサーバ１０２に負荷を発生する。そうすることにより、現実のエンドユーザ１０４のアクセスパターンを性能測定に利用できる。
【００３４】
状態測定部２０４は、ＷＷＷサーバ１０２の状態を、状態テーブル３０２に記録する。記録される状態は、アクセス頻度５０２（ＷＷＷサーバ１０２に対する同時利用ユーザ数）、性能値５０３（例えば応答時間）を含む。
【００３５】
限界性能測定部２０５は、状態テーブル３０２に記録されたアクセス頻度が少ない時間帯に、アクセスパターン記録部２０１が測定したアクセスパターンに基づいた負荷を、アクセス頻度を増加させながらアクセスパターン再生部２０３に再生させる。この際、状態測定部２０４が状態テーブル３０２に記録するアクセス頻度５０２と性能値５０３を監視し、ＷＷＷサーバ１０２の管理者が要求する性能値（要求性能）を、状態測定部２０４が測定する性能値５０３が超えたときに、そのときの負荷の基となるアクセスパターン識別子４０１と、アクセス頻度５０２を限界性能テーブル３０３に記録する。記録された性能値は、負荷の基となるアクセスパターンにおけるＷＷＷサーバ１０２の限界性能値６０２となる。
【００３６】
ここで記録された限界性能値６０２は、現実のエンドユーザ１０４のアクセスパターンに基づいて測定されたものであり、従来の性能測定方法で測定されたものよりも信頼性の高いものである。この限界性能値を利用することで、ＷＷＷサーバ１０２の管理者は、高可用性のＷＷＷサーバ運用を行うことできる。
【００３７】
アクセスパターンテーブル３０１の詳細を図２に示す。
【００３８】
アクセスパターンテーブルは、アクセスパターン識別子４０１、ページ識別子４０２、ページ名４０３、ページアクセス数４０４を持ち、さらに、１つ以上のアクセスパターン項目４０５を持つ。図２は、アクセスパターン項目に思考時間を適用した例である。
【００３９】
アクセスパターン識別子４０１は、エンドユーザ１０４が各ＷＷＷページ１０２にアクセスした記録（アクセスパターンテーブル３０１の１行）の集まりを表す識別子である。この識別子は、ＷＷＷサーバの管理者がアクセスパターン記録制御部２０２に設定を行うことで割り振られる。アクセスパターン識別子４０１の割り振りによって、特定の時期のアクセスパターンの記録を作成したり、定期的にアクセスパターンを区別したりできる。（例：１ヶ月ごとのアクセスパターンを作成する、昼だけのアクセスパターンと夜だけのアクセスパターンを作成する。）
ページ識別子４０２は、各ＷＷＷページの識別子である。このページ識別子４０２を利用して、アクセスパターンに、ページ遷移を定義することも可能である。具体的には、次のページを表す項目を、アクセスパターンに追加し、次のページのページ識別子４０２をテーブルに書き込む。
【００４０】
ページ名４０３は、エンドユーザがアクセスしたページのＵＲＬである。このＵＲＬは、アクセスパターン再生部２０３が負荷を再生するときに使用される。
【００４１】
ページアクセス数４０４は、エンドユーザ１０４が各ＷＷＷページにアクセスした数の統計値である。この値は、他のページのページアクセス数４０４と比較することで、各ページにアクセスしたエンドユーザ１０４の割合を算出できるので、アクセスパターンが負荷を再生する際に、各ページのアクセス割合が必要なときに使用される。
【００４２】
アクセスパターン項目４０５は、アクセスパターンを構成する１つ以上のパラメータであり、再生部が負荷を再生する際に使用される。ここでは、思考時間をあげているが、さらに、ページ遷移、エンドユーザの各ページの反復処理数を加えても本発明を適用できる。
【００４３】
状態記録テーブル３０１の詳細を図３に示す。
【００４４】
記録時間５０１は、状態記録部２０４が、状態記録テーブル３０２に、アクセス頻度５０２と性能値５０３を記録したときの時間である。この記録時間５０１は、アクセスパターン再生部２０３が、アクセスパターンに基づく負荷を再生する時間帯を見積もるために使用される。アクセス頻度５０２は、ＷＷＷサーバ１０２に同時にアクセスしているエンドユーザ１０４の数である。性能値５０３は、ＷＷＷサーバ１０２の性能を表す１つの指標である。ここでは、性能値として応答時間を適用している。
【００４５】
図４は、本実施例における、限界性能テーブル３０３の例である。
【００４６】
アクセスパターン識別子６０１は、限界性能測定時にアクセスパターン再生部２０３が負荷を再生する基となったアクセスパターンの識別子であり、アクセスパターンテーブル３０１のアクセスパターン識別子４０１と同じものである。限界性能値６０２は、限界性能測定部２０５が測定した、ＷＷＷサーバ１０２の限界性能である。
【００４７】
図５は、本発明を用いたＷＷＷサーバ１０２の性能測定方法の基本的な部分となるフローチャートである。
【００４８】
ステップ７０１では、ＷＷＷサーバ１０２の管理者が、アクセスパターン記録制御部２０２で、記録するアクセスパターン項目４０５および、アクセスパターン識別子４０１の割振り方法の設定を行い、アクセスパターンの記録を開始する。ステップ７０２では、アクセスパターン記録部２０１が、実際にエンドユーザ１０４がＷＷＷサーバ１０２にアクセスしたときのアクセスパターンを記録する。ステップ７０３では、状態記録部２０４が、アクセスパターンの状態（アクセス頻度５０２、性能値５０３）を記録する。ステップ７０４では、アクセスパターン再生部２０３が、状態記録テーブル３０２に記録された情報を参照し、アクセス頻度の少ない時間帯を統計的手法により見積もる。
【００４９】
ステップ７０５では、状態測定部２０４が、現在の時間はステップ７０４で見積もった、アクセス頻度の少ない時間帯であるかどうかを判断する。アクセス頻度が少ない時間帯である場合は、ステップ７０６に進む。アクセス頻度が少ない時間帯ではない場合には、ステップ７０２に進む。ステップ７０６では、アクセスパターン再生部２０３が、アクセスパターン記録制御部２０２によって割り振られている識別子のアクセスパターンに基づいて、アクセス頻度を増加させながら、ＷＷＷサーバ１０２に対して負荷を再生する。ステップ７０７では、状態記録部２０４がＷＷＷサーバ１０２の状態（アクセス頻度５０２、性能値５０３）を記録する。ステップ７０８では、限界性能測定部２０５が、ステップ７０７で記録した性能値５０３が予めＷＷＷサーバ１０２の管理者によって定められた要求性能を超える時のアクセス頻度を、ＷＷＷサーバ１０２の限界性能値として、限界性能テーブル３０３に記録する。この時の限界性能値の求め方を図６に示す。
【００５０】
ステップ７０８で求められた限界性能値は、実際の運用環境に基づくアクセスパターンを用いて測定した限界性能値であり、従来の手法で求めた性能値よりも高精度のものである。従って、ＷＷＷサーバの性能値が危険域に達する時期の予測を、より高精度に見積もることができる。その結果、より適切なタイミングで運用上の対策を講じることができ、運用にかかるコストを低く抑えられる。
【００５１】
次に、上記で説明した、本発明の基本的な限界性能測定方法を発展させた実施例を示す。
【００５２】
図７は、限界性能測定装置１０１に、アクセスパターン判断部２０６を追加し、新しく記録されたアクセスパターンのアクセスパターン識別子４０１を割り振る時、および、アクセスパターン再生部２０３が負荷を再生するときの基となるアクセスパターンを決定する時、新しく記録されたアクセスパターンに基づいて自動的に判断するようにした実施例である。ここで、この実施例は、一定期間、エンドユーザ１０４のＷＷＷサーバ１０２へのアクセス記録を、アクセスパターン識別子＝「新パターン」として記録する。この一定期間の長さは、アクセスパターン記録制御部で設定する。
【００５３】
アクセスパターン判断部２０６は、新しくアクセスパターンが記録されたときに、そのアクセスパターンに最も近いアクセスパターンを、過去にアクセスパターンテーブル３０１に記録されたアクセスパターンの中から選択し、新しく記録されたアクセスパターンに、選択されたアクセスパターンの識別子を割り振る。最も近いと判断されるアクセスパターンがアクセスパターンテーブル３０１の中に存在しない場合は、新たな識別子が割り振られる。
【００５４】
新たなアクセスパターンが記録されたときに、最も近いアクセスパターンを選択する方法を、以下に述べる。
【００５５】
まず、過去に記録されたアクセスパターンのフィルタリングを行い、新しく記録されたアクセスパターンと近いものの絞込みを行う。ここでは、アクセスパターンテーブル３０１に記録されているアクセスパターンの中から、各ＷＷＷページのページアクセス数の割合の、新しいアクセスパターンとの差（絶対値）が一定数以内であるものを抽出する。
【００５６】
図８に、上記の抽出の概要を示す。ここでは、上記一定数を０．２とする。アクセスパターン識別子Ａのパターンは、上記の条件を満たすので、フィルタリングを通過し、抽出される。アクセスパターン識別子Ｂのパターンは、ページ２のページアクセス数の割合の差が０．２以上であるので、抽出されない。
【００５７】
次に、フィルタリングされた過去のアクセスパターンと、新しく記録されたアクセスパターンとの距離を計算する。距離の計算方法の概要を図９に示す。
【００５８】
まず、過去に記録されたアクセスパターンと、新しいアクセスパターンとを比較し、ページアクセス数の割合の差（絶対値）（９０２）と、各アクセスパターン項目（ここでは思考時間）の差（絶対値）（９０３）を求める。
【００５９】
次に、各アクセスパターン項目（ここでは思考時間）の差（９０３）に、それぞれ重みをかける。重みはアクセスパターンごとに違う値になる。ここでは、思考時間の重みをｗとする。
【００６０】
次に、ページアクセス数の割合の差（９０２）と、アクセスパターン項目の差（９０３）を加算する（９０４）。加算したら、それぞれに対し、そのページのページアクセス数の割合（９０１）をかけて、その総和をとる（９０５）。この総和がアクセスパターン同士の距離となる。新しいアクセスパターンとの距離が最も小さいアクセスパターンを最も近いものと判断する。図９では、Ｄが最も近いパターンと判断される。
【００６１】
なお、実際のパターンには、ページアクセス数の割合（９０１）の少ないページがノイズとして多数含まれるが、アクセスパターンの距離計算では、（９０５）の算出の際に、各ページのページアクセス数の割合（９０１）をかけているので、ノイズの影響は低減される。また、アクセスパターン項目が複数ある場合でも、（９０４）の算出の際に、それぞれの項目値の、新しく記録されたアクセスパターンとの差と、項目の重み（項目ごとに定義）をかけたものを加算すれば距離を算出できる。
【００６２】
この実施例は、ＷＷＷサーバ１０２に対するエンドユーザ１０４のアクセスパターンが、ある時期から突然変化したような場合でも、自動的にＷＷＷサーバ１０２の限界性能を再測定し、常に適切な限界性能を見積もることができる。
【００６３】
また、この実施例は、実際のアクセスパターンの変化に合わせて、さまざまなパターンをテーブルに蓄積していくことになるので、別のＷＷＷサーバを新しく構築した際にも、性能測定時の、実運用環境を基にしたアクセスパターンのサンプルとして使用できる。
【００６４】
【発明の効果】
以上のように、本発明は、エンドユーザのアクセスパターンを利用して、ＷＷＷサーバの性能測定を行うことができる。このことにより、ＷＷＷサーバの性能見積もりを高精度で行なえる。その結果、ＷＷＷサーバの性能値が危険域に達する時期の予測も高精度で行えることになり、ＷＷＷサーバの管理者は、低コストで高可用性のＷＷＷサーバ運用を行なえる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の基本的な実施例におけるＷＷＷサーバおよび限界性能測定装置の全体構成図である。
【図２】本発明の実施例における、アクセスパターンテーブルの詳細である。
【図３】本発明の実施例における、状態記録テーブルの詳細である。
【図４】本発明の実施例における、限界性能テーブルの詳細である。
【図５】本発明を用いた、ＷＷＷサーバ性能測定方法のフローチャートである。
【図６】本発明で提案した手法を用いて、限界性能測定部がＷＷＷサーバの限界性能を求める方法の概略である。
【図７】本発明の基本的な実施例に、アクセスパターン判断部を追加した実施例である。
【図８】本発明の、アクセスパターン判断部を用いた実施例において、新しく測定されたアクセスパターンに近い過去のアクセスパターンを選択する際の、フィルタリングの概略である。
【図９】本発明の、アクセスパターン判断部を用いた実施例において、新しく測定されたアクセスパターンに近い過去のアクセスパターンを選択する際の、距離計算の概略である。
【符号の説明】
１０１：限界性能測定装置、１０２：ＷＷＷサーバ、１０３：インターネット、１０４：エンドユーザ、２０１：アクセスパターン記録部、２０２：アクセスパターン記録制御部、２０３：アクセスパターン再生部、２０４：状態測定部、２０５：限界性能測定部、２０６：アクセスパターン判断部、３０１：アクセスパターンテーブル、３０２：状態記録テーブル、３０３：限界性能テーブル
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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