(57)【要約】【課題】資源計画の最適化をデータセンタおよびタスクに応じて正確に実現することにより、設備投資や設備コストの効率化を図ること。【解決手段】資源計画作成装置１００は、取得部１４０１により取得された処理性能値を用いて、相性値算出部１４０２により、タスクと計算機ハードウェアＭiｍｔとの相性の値を算出する。検出部１４０３により、各サービス・ツリーＳＴstidの負荷変動予測波形から、各サービス・ツリーＳＴstidの負荷変動予測値Ｌ［ｓｔｉｄ，ｔ］を検出する。最適化部１４０４により、相性の値と負荷変動予測値Ｌ［ｓｔｉｄ，ｔ］とを用いて最適化処理を実行し、第１目的関数〜第４目的関数の最適解を求める。種別間分配比率算出部１４０５により、異なる種別の計算機ハードウェアＭiｍｔの種別間分配比率算出処理を実行する。資源計画作成部１４０６により、資源計画作成処理を実行する。【選択図】図１４
2007183883.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のデータセンタから構成される分散システムにより運用されるネットワークサービスに関する複数種類のタスクから選ばれた特定のタスクを、前記データセンタ内における複数種類の計算機ハードウェアによりそれぞれ実行したときの処理性能値を取得させる取得工程と、
前記取得工程によって取得された処理性能値に基づいて、前記特定のタスクと前記複数種類の計算機ハードウェアから選ばれた特定の計算機ハードウェアとの間の相性の値を算出させる相性値算出工程と、
前記相性値算出工程によって算出された相性の値を用いて、前記分散システムの資源計画を作成させる作成工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする資源計画作成プログラム。
【請求項２】
前記相性値算出工程は、
前記特定のタスクを前記複数種類の計算機ハードウェアによりそれぞれ実行したときの処理性能値のうち最高値の処理性能値を分母とし、前記特定の計算機ハードウェアにより実行したときの処理性能値を分子とした場合の値を、前記相性の値として算出させることを特徴とする請求項１に記載の資源計画作成プログラム。
【請求項３】
前記相性の値と、前記特定のタスクに対する計算資源の割当量と、前記特定のタスクの負荷量と、前記特定のタスクの毎秒１トランザクション当たりの処理に要する計算資源量とにより、前記特定の計算機ハードウェアに関するリソース要求量の充足率を算出する第１目的関数を、前記リソース要求量の充足率が最大となるように最適化させ、
前記第１目的関数の最適化とともに、前記特定のタスクに対する計算資源の割当量と、前記特定の計算機ハードウェアの購入単価とにより、前記特定の計算機ハードウェアに関する設備調達コストを算出する第２目的関数を、前記設備調達コストが最小となるように最適化させる最適化工程を前記コンピュータに実行させ、
前記作成工程は、さらに、
前記最適化工程によって前記第１目的関数および前記第２目的関数が共に最適化されたときの最適解を用いて、前記分散システムの資源計画を作成させることを特徴とする請求項１または２に記載の資源計画作成プログラム。
【請求項４】
前記最適化工程は、さらに、
前記第１目的関数および前記第２目的関数とともに、前記各データセンタ間における前記特定のタスクの負荷量の負荷均等度を算出する第３目的関数を、前記負荷均等度によって表される前記データセンタ間の負荷のバラつきが最小となるように最適化させ、
前記作成工程は、さらに、
前記最適化工程によって前記第１目的関数〜前記第３目的関数が最適化されたときの最適解を用いて、前記分散システムの資源計画を作成させることを特徴とする請求項３に記載の資源計画作成プログラム。
【請求項５】
前記最適化工程は、さらに、
前記第１目的関数および前記第２目的関数とともに、前記各データセンタ間における前記特定のタスクの負荷量の分配適正度を算出する第４目的関数を、前記分配適正度が最大となるように最適化させ、
前記作成工程は、さらに、
前記最適化工程によって前記第１目的関数、前記第２目的関数および前記第４目的関数が最適化されたときの最適解を用いて、前記分散システムの資源計画を作成させることを特徴とする請求項３に記載の資源計画作成プログラム。
【請求項６】
前記最適化工程は、さらに、
前記第１目的関数〜前記第３目的関数とともに、前記各データセンタ間における前記特定のタスクの負荷量の分配適正度を算出する第４目的関数を、前記分配適正度が最大となるように最適化させ、
前記作成工程は、さらに、
前記最適化工程によって前記第１目的関数〜前記第４目的関数が最適化されたときの最適解を用いて、前記分散システムの資源計画を作成させることを特徴とする請求項４に記載の資源計画作成プログラム。
【請求項７】
前記最適化工程は、
希求水準法を用いて最適化することを特徴とする請求項３〜６のいずれか一つに記載の資源計画作成プログラム。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか一つに記載の資源計画作成プログラムを記録した前記コンピュータにより読み取り可能な記録媒体。
【請求項９】
複数のデータセンタから構成される分散システムにより運用されるネットワークサービスに関する複数種類のタスクから選ばれた特定のタスクを、前記データセンタ内における複数種類の計算機ハードウェアによりそれぞれ実行したときの処理性能値を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された処理性能値に基づいて、前記特定のタスクと前記複数種類の計算機ハードウェアから選ばれた特定の計算機ハードウェアとの間の相性の値を算出する相性値算出手段と、
前記相性値算出手段によって算出された相性の値を用いて、前記分散システムの資源計画を作成する作成手段と、
を備えることを特徴とする資源計画作成装置。
【請求項１０】
複数のデータセンタから構成される分散システムにより運用されるネットワークサービスに関する複数種類のタスクから選ばれた特定のタスクを、前記データセンタ内における複数種類の計算機ハードウェアによりそれぞれ実行したときの処理性能値を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された処理性能値に基づいて、前記特定のタスクと前記複数種類の計算機ハードウェアから選ばれた特定の計算機ハードウェアとの間の相性の値を算出する相性値算出工程と、
前記相性値算出工程によって算出された相性の値を用いて、前記分散システムの資源計画を作成する作成工程と、
を含んだことを特徴とする資源計画作成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、複数の計算機ハードウェアから構成される地理的に分散した複数のデータセンタがネットワーク接続されて構成される分散ＩＤＣ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｄａｔａ  ｃｅｎｔｅｒ）システムが運用する複数のサービスに関する複数のデータセンタへの配置計画および各データセンターのハードウェア設備の調達計画を作成する資源計画作成プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、資源計画作成装置、および資源計画作成方法に関する。
【０００２】
特に、各データセンタが過負荷になることを防ぐとともに、将来の各時点においてどの程度のデータセンタ内計算機資源が必要で、その調達費用はどの程度であるかを見積もることで、データセンタの計算資源を効率的に使用すること、および長期の将来にわたる分散ＩＤＣシステムの必要な設備投資計画を見積もることができる資源計画作成プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、資源計画作成装置、および資源計画作成方法に関するものである。
【背景技術】
【０００３】
近年のデータセンタは、一つのデータセンタ内において、複数のサービスプロバイダ事業者から運用を委託された複数のネットワークサービスを同時に運用するようになってきており、それとともに、同時運用する複数のサービスの中で負荷の増加しているサービスに対しては、データセンタ内の計算資源の割当量を動的に増やし、負荷の減少しているサービスにはデータセンタ内の計算資源の割当量を動的に減らすユーティリティ方式に基づく資源割当制御をおこなっている（たとえば、下記特許文献１を参照。）。
【０００４】
しかし、データセンタで運用している一部のサービスが一時的に過負荷となり、このサービスに対する資源割当を大幅に増やす必要が生じたときに、新たに追加割当すべき遊休資源がデータセンタ内で不足し、資源追加が出来ない事態が発生する場合がある。
【０００５】
このような事態の発生を防ぐためには、データセンタでのすべての運用サービスの負荷の合計がピークになる時の必要資源量を予測し、データセンタに恒常的にピーク時必要資源量を用意することが考えられる。しかし、この場合には、ピーク時以外の期間中は大半の資源量が遊休資源として使われないままになり、データセンタ全体としてコストパフォーマンスや計算資源利用効率が低下してしまう。
【０００６】
そこで、下記特許文献２において、データセンタの過負荷防止およびデータセンタの計算資源の効率化のため、複数のサービスの複数のデータセンタへの最適な配置計画を作成する資源計画作成プログラムが開示されている。
【０００７】
この特許文献２の資源計画作成プログラムでは、広域網で接続され、互いに連携する複数のデータセンタのうち、一部のデータセンタの負荷がピークとなった場合に、当該一部のデータセンタのピーク負荷の一部を負荷の軽い他のデータセンタに移設する。このように移設された負荷の一部を処理するサービスを「派生サービス」と呼び、負荷の一部を移設する前から運用していたサービスを「原始サービス」と呼ぶ。
【０００８】
これにより、複数のデータセンタのピーク時の負荷量を互いに低減させる制御方式を開示するとともに、ネットワークサービス毎に、負荷の移設時の原始サービスと派生サービスの間の負荷分配比率の最適化をおこなっている。
【０００９】
この特許文献２の資源計画作成プログラムは、あるネットワークサービスの負荷変動予測波形のピーク時の負荷量の何％を派生負荷として切り出すかという最適分割の問題と、あるネットワークサービスの負荷変動予測波形のピークから切り出した派生負荷をどのデータセンタに配置すべきかという配置最適化の問題とを同時に解決することにより、資源計画の最適化を実現している。
【００１０】
図２２は、特許文献２の資源計画作成プログラムの作用効果を示す説明図である。図２２において、符号２２０１〜２２０３は、ネットワークサービスＡ〜Ｃを提供するデータセンタＤ1〜Ｄ3の最適化処理前における負荷変動予測波形を示すグラフである。
【００１１】
図２２において、符号２２１１〜２２１３は、ネットワークサービスＡ〜Ｃを提供するデータセンタＤ1〜Ｄ3の最適化処理後における負荷変動予測波形を示すグラフである。なお、各グラフ２２０１〜２２０３，２２１１〜２２１３において、横軸は時間を示し左端が現在、右端が１年後をあらわしている。また、縦軸は負荷量をあらわしている。
【００１２】
最適化処理前では、グラフ２２０１の負荷変動予測波形に示したように、データセンタＤ1の負荷量のピーク値はＦである。これに対し、最適化処理後では、グラフ２２１１の負荷変動予測波形に示したように、グラフ２２０１の負荷変動予測波形のピーク部分Ｐａを派生負荷として分割してデータセンタＤ3に移動させるとともに、グラフ２２０２の負荷変動予測波形のピーク部分Ｐｂを派生負荷として取り込む。これにより、データセンタＤＣ１の負荷量のピーク値はｆに減少する。
【００１３】
最適化処理前では、グラフ２２０２の負荷変動予測波形に示したように、データセンタＤ2の負荷量のピーク値はＧである。これに対し、最適化処理後では、グラフ２２１２の負荷変動予測波形に示したように、グラフ２２０２の負荷変動予測波形のピーク部分Ｐｂを派生負荷として分割してデータセンタＤ1に移動させるとともに、グラフ２２０３の負荷変動予測波形のピーク部分Ｐｃを派生負荷として取り込む。これにより、データセンタＤ2の負荷量のピーク値はｇに減少する。
【００１４】
最適化処理前では、グラフ２２０３の負荷変動予測波形に示したように、データセンタＤ3の負荷量のピーク値はＨである。これに対し、最適化処理後では、グラフ２２１３の負荷変動予測波形に示したように、グラフ２２０３の負荷変動予測波形のピーク部分Ｐｃを派生負荷として分割してデータセンタＤ2に移動させるとともに、グラフ２２０１の負荷変動予測波形のピーク部分Ｐａを派生負荷として取り込む。これにより、データセンタＤ3の負荷量のピーク値はｈに減少する。
【００１５】
図２２に示したように、特許文献２の資源計画作成プログラムでは、１年先の将来までの各ネットワークサービスＡ〜Ｃの負荷変動予測波形に基づいて、互いに連携する複数のデータセンタＤ1〜Ｄ3の各々で当該各ネットワークサービスＡ〜Ｃを運用した場合の各ピークの発生時点におけるピーク時負荷量の原始サービスと派生サービスの間の負荷分配比率の最適化をおこなっている。
【００１６】
このように、特許文献２の資源計画作成プログラムでは、データセンタＤ1〜Ｄ3のピーク時必要資源量について、この最適化処理前と最適化処理後の値の比率を示すピーク低減率をなるべく大きくするように、上述した負荷分配比率の最適化をおこなう。データセンタＤ1〜Ｄ3のピーク低減率ＰＲＲ１〜ＰＲＲ３を下記式（ｉ）〜（iii）に示す。
【００１７】
ＰＰＲ１＝（Ｆ−ｆ）／Ｆ・・・（ｉ）
ＰＰＲ２＝（Ｇ−ｇ）／Ｇ・・・（ii）
ＰＰＲ３＝（Ｈ−ｈ）／Ｈ・・・（iii）
【００１８】
これにより、各データセンタＤ1〜Ｄ3が事前に用意すべき計算機資源の量を最小限に留めることができ、計算資源利用効率とコストパフォーマンスを改善できる。この負荷分配比率の最適化に当たっては、最適化後の各データセンタＤ1〜Ｄ3の負荷量がなるべく常に均等になるようにするとピーク低減率ＰＲＲ１〜ＰＲＲ３を最大化できることが経験的に知られている。
【００１９】
１年先までの負荷変動予測波形に基づき、上述したようにしてピーク発生時点毎に求めた原始サービスと派生サービスの負荷分配比率および派生サービスの最適な配置先データセンタをピークの発生順に時系列に並べたものを資源計画と呼び、ピーク低減率を最大にするような資源計画を求めることを資源計画の最適化と呼ぶ。
【００２０】
この特許文献２の資源計画作成プログラムでは、資源計画の最適化により、データセンタＤ1のセンタ資源準備量をｆ（＜Ｆ）に、データセンタＤ2のセンタ資源準備量をｇ（＜Ｇ）に、データセンタＤ3のセンタ資源準備量をｈ（＜Ｈ）に、低減することができる。
【００２１】
【特許文献１】特開２００２−２４１９２号公報
【特許文献２】特開２００５−２９３０４８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２２】
しかしながら、上述した特許文献２の従来技術では、データセンタＤ1〜Ｄ3内のすべての計算機ハードウェアは均一で種類の違いが無く、データセンタＤ1〜Ｄ3内で各ネットワークサービスＡ〜Ｃを実行する各タスク（実行中のプログラムであって、ネットワークサービスＡ〜Ｃの提供する機能を計算機ハードウェア上で実行するものを言う）の１トランザクション当たりの計算資源要求量も均一であるという仮定を置いていた。
【００２３】
現実のデータセンタＤ1〜Ｄ3では、計算機ハードウェアとして、ブレード・サーバやハイエンド・サーバ、ＳＭＰ（Ｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）マシンなど、計算機ハードウェア・アーキテクチャの異なる様々な種類の計算機ハードウェアが混在し、ネットワークサービスを実行する各タスクも、タスクによって１トランザクション当たりの計算資源要求量が異なる。
【００２４】
このため、同じ情報検索サービスを実行する同じタスクでも、同じ計算機ハードウェア性能値を持つブレード・サーバ上で実行した場合とＳＭＰマシンで実行した場合で達成可能な処理性能が異なる場合がある。また、タスクの種類の違いによって、毎秒当たり１トランザクションの処理性能を達成するのに必要な計算機ハードウェア性能値が異なる場合もある。このため、このような事情を考慮せずに最適化した資源計画は必ずしも現実に即したものとは言えず、現実のデータセンタＤ1〜Ｄ3に適用することができないという問題があった。
【００２５】
この結果、データセンタＤ1〜Ｄ3の運用者は、将来のどの時点においてデータセンタＤ1〜Ｄ3内の計算資源をどの程度増設すればよいか、または、その際の設備調達費用の見積り額はどの程度であるかなど、長期的な設備投資計画の見通しが立てることができないという問題があった。
【００２６】
このため、ピーク時にあわせて長期的な設備投資計画を立てる必要があるが、ピーク時以外では計算資源の大半は不使用となり、無駄な設備投資や設備コストの増大を招くという問題があった。
【００２７】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、資源計画の最適化をデータセンタおよびタスクに応じて正確に実現することにより、設備投資や設備コストの効率化、資源利用効率の改善を図ることができる資源計画作成プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、資源計画作成装置、および資源計画作成方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２８】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、この発明にかかる資源計画作成プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、資源計画作成装置、および資源計画作成方法は、複数のデータセンタから構成される分散システムにより運用されるネットワークサービスに関する複数種類のタスクから選ばれた特定のタスクを、前記データセンタ内における複数種類の計算機ハードウェアによりそれぞれ実行したときの処理性能値を取得し、取得された処理性能値に基づいて、前記特定のタスクと前記複数種類の計算機ハードウェアから選ばれた特定の計算機ハードウェアとの間の相性の値を算出し、算出された相性の値を用いて、前記分散システムの資源計画を作成することを特徴とする。
【００２９】
また、上記発明において、前記特定のタスクを前記複数種類の計算機ハードウェアによりそれぞれ実行したときの処理性能値のうち最高値の処理性能値を分母とし、前記特定の計算機ハードウェアにより実行したときの処理性能値を分子とした場合の値を、前記相性の値として算出することとしてもよい。
【００３０】
また、上記発明において、前記相性の値と、前記特定のタスクに対する計算資源の割当量と、前記特定のタスクの負荷量と、前記特定のタスクの毎秒１トランザクション当たりの処理に要する計算資源量とにより、前記特定の計算機ハードウェアに関するリソース要求量の充足率を算出する第１目的関数を、前記リソース要求量の充足率が最大となるように最適化し、前記第１目的関数が最適化されたときの最適解を用いて、前記分散システムの資源計画を作成することとしてもよい。しかし、第１目的関数の最大化のみに基づいて最適化を行うと、結局はリソース要求量の充足率を最大化するために無限に多くの計算資源を用意すべきという結論にしかならないため問題となる。従って、以下に述べる第２目的関数の最小化を資源計画の最適化に追加導入する必要がある。
【００３１】
即ち、上記発明において、前記第１目的関数の最適化とともに、前記特定のタスクに対する計算資源の割当量と、前記特定の計算機ハードウェアの購入単価とにより、前記特定の計算機ハードウェアに関する設備調達コストを算出する第２目的関数を、前記設備調達コストが最小となるように最適化し、前記第１目的関数および前記第２目的関数が同時に最適化されたときの最適解を用いて、前記分散システムの資源計画を作成する必要がある。
【００３２】
また、上記発明において、段落[００１８]にある通り、最適化された資源計画のピーク低減率を最大化するためにデータセンタ間での負荷の均等化を図る必要があるのであるから、前記第１目的関数および前記第２目的関数とともに、前記各データセンタ間における各データセンタ全体の負荷の均等度を算出する第３目的関数を、前記負荷均等度が表す負荷のばらつきが最小となるように最適化し、前記第１目的関数〜前記第３目的関数が最適化されたときの最適解を用いて、前記分散システムの資源計画を作成することとしてもよい。
【００３３】
また、上記発明において、前記第１目的関数および前記第２目的関数とともに、前記各データセンタ間における前記特定のタスクの負荷量の分配適正度を算出する第４目的関数を、前記分配適正度が最大となるように最適化し、前記第１目的関数、前記第２目的関数および前記第４目的関数が最適化されたときの最適解を用いて、前記分散システムの資源計画を作成することとしてもよい。
【００３４】
また、上記発明において、前記第１目的関数〜前記第３目的関数とともに、前記各データセンタ間における前記特定のタスクの負荷量の分配適正度を算出する第４目的関数を、前記分配適正度が最大となるように最適化し、前記第１目的関数〜前記第４目的関数が最適化されたときの最適解を用いて、前記分散システムの資源計画を作成することとしてもよい。
【００３５】
また、上記発明においては、互いにトレードオフ関係にある複数の目的関数を同時に最適化しようとするので、下記技術文献（Ａ）にある希求水準法を用いて最適化することとしてもよい（技術文献（Ａ）：「多目的計画法の理論と応用」中山弘隆、谷野哲三  共著、コロナ社、１４８ページ〜１８７ページ）。
【００３６】
また、上記発明において、最適化されたときの最適解を用いて、前記計算機ハードウェアの設備調達金額、設備増設タイミング、または設備調達台数を含む前記分散システムの資源計画を作成することとしてもよい。
【００３７】
また、上記発明において、最適化されたときの最適解を用いて、前記特定の計算機ハードウェアと当該特定の計算機ハードウェアとは種別が異なる他の計算機ハードウェアとの間のマシン種別間負荷分配比率を算出し、算出されたマシン種別間負荷分配比率の変動時系列を用いて、前記分散システムの資源計画を作成することとしてもよい。
【００３８】
この発明によれば、タスクと計算機ハードウェアとの相性を考慮した資源計画の最適化を実現することができる。また、第１目的関数を最適化することにより、データセンタのスループットが最大化するように資源計画を最適化することができる。
【００３９】
また、第２目的関数の最適化を図ることにより、データセンタ内の設備調達費用をなるべく最小に抑制することができる。また、第１目的関数の最大化と第２目的関数の最小化を同時におこなうことにより、データセンタ内の計算資源の設備調達費用をなるべく最小に抑えながら、同時にデータセンタ全体のスループットをなるべく最大化するような資源計画の最適化が可能となる。
【００４０】
また、第３目的関数の最小化を、第１目的関数および第２目的関数と同時におこなうことにより、データセンタのピーク低減率の最大化を図ることができる。これにより、データセンタの負荷量の割合をデータセンタ間で常になるべく均等にすることができる。
【００４１】
また、第４目的関数の最大化を、第１目的関数および第２目的関数（または第１目的関数〜第３目的関数）と同時におこなうことにより、顧客の要望に合致した負荷の分配を実現することができる。
【００４２】
また、最適解を用いた計算機ハードウェア種別間のマシン種別間負荷分配比率により、各ネットワークサービスの負荷変動予測波形の最適化を正確に実現することができる。
【発明の効果】
【００４３】
本発明にかかる資源計画作成プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、資源計画作成装置、および資源計画作成方法によれば、資源計画の最適化を計算資源およびタスクに応じて正確に実現することにより、設備投資や設備コストの効率化を図ることができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４４】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる資源計画作成プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、資源計画作成装置、および資源計画作成方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００４５】
（分散ＩＤＣシステムのシステム構成）
まず、この発明の実施の形態にかかる分散ＩＤＣシステムについて説明する。図１は、この発明の実施の形態にかかる分散ＩＤＣシステムを示すシステム構成図である。図１において、分散ＩＤＣシステム１０１は、複数のデータセンタＤ1〜Ｄnがネットワーク１１０を介して接続されて構成されている。分散ＩＤＣシステム１０１は、クライアント端末１２０からの要求によりネットワークサービスを提供する。各データセンタＤi（ｉ＝１〜ｎ）は、複数種類（図１では３種類）の計算機ハードウェアＭiｍｔ（例：ｍｔ＝１〜３）から構成されている。
【００４６】
『ｍｔ』は計算機ハードウェア種別をあらわし、たとえば、ｍｔ＝１となる計算機ハードウェアＭi１は、たとえば、ブレード・サーバであり、ｍｔ＝２となる計算機ハードウェアＭi２は、たとえば、ハイエンド・サーバであり、ｍｔ＝３となる計算機ハードウェアＭi３は、たとえば、ＳＭＰマシンである。
【００４７】
また、資源計画作成装置１００は、ネットワーク１１０を介して分散ＩＤＣシステム１０１に接続されており、分散ＩＤＣシステム１０１の資源計画を作成する。資源計画作成装置１００の機能は、分散ＩＤＣシステム１０１またはデータセンタＤ1〜Ｄnの内部に存在していてもよい。
【００４８】
この資源計画作成装置１００は、各データセンタＤiが過負荷になることを防ぐとともに、将来の各時点においてどの程度のデータセンタ内計算機資源が必要で、その調達費用はどの程度であるかを見積もる。これにより、データセンタＤiの計算資源を効率的に使用したり、長期の将来にわたる分散ＩＤＣシステム１０１の必要な設備投資計画を見積もることができる。
【００４９】
（定式化の前提）
この実施の形態にかかる資源計画作成装置１００では、新たに相性の概念およびタスクの重さの概念を導入している。まずは、この相性の概念およびタスクの重さの概念を説明するために必要となる仮定について説明する。この実施の形態では、実際のデータセンタの環境において以下の仮定がおおよそ成り立つであろうということを大前提としている。
【００５０】
図２−１は、各タスクＴ１〜Ｔ３の毎秒トランザクション数と消費リソースポイントとの関係を示すグラフである。ここで、横軸の毎秒トランザクション数は、毎秒当たりのユーザリクエスト（クライアント端末１２０からのリクエスト）の到着数をあらわしており、縦軸の消費リソースポイントは、当該ユーザリクエストを処理するためにタスクＴ１〜Ｔ３が消費する計算資源量（計算資源消費量）をあらわしている。たとえば、各計算機ハードウェアＭiｍｔのＣＰＵクロック数の１００［ＭＨｚ］を１リソースポイントとして定義する。
【００５１】
図２−１に示した各タスクＴ１〜Ｔ３について、プロットの並びは、原点Ｏを通る直線Ｌ１〜Ｌ３でおおよそ近似することができる。すなわち、各タスクＴ１〜Ｔ３について毎秒ユーザリクエストの到着数と計算資源消費量は比例関係でおおよそ近似できる。これが第１の仮定である。
【００５２】
図２−２は、あるタスク（たとえば、ＤＢタスク）の割り当てリソースポイント数と達成スループットとの関係を示すグラフである。ここで、割り当てリソースポイント数とは、タスクの実行のために割当てられる各計算機ハードウェアＭiｘについての計算資源量（割当て計算資源量）であり、たとえば、各計算機ハードウェアＭiｍｔのＣＰＵクロック数の１００［ＭＨｚ］を１リソースポイントとして定義する。また、達成スループットとは、あるタスク（たとえば、ＤＢタスク）をある計算機ハードウェアＭiｍｔに割り当てて実行した場合に達成可能な処理性能値である。
【００５３】
ここでは例として、ＤＢタスクについて、実行用の計算機ハードウェアＭiｘとして、ブレード・サーバのみを割当てるケース、ハイエンド・サーバのみを割当てるケース、ＳＭＰマシンのみを割当てるケースの３つのケースにおける、割り当てリソースポイント数と達成スループットとの関係をプロットしている。
【００５４】
ここで、上記各ケースについて、プロットの並びは原点を通る直線Ｌ４〜Ｌ６でおおよそ近似することができる。すなわち、上記各ケースについて、割当て計算資源量と達成スループットは比例関係で近似できるとともに、上記ケース毎に近似直線の傾きが異なるために、タスクをどの種類の計算機ハードウェアＭiｍｔで実行するかによって、割り当てリソースポイント数および達成スループットの比例関係に関する比例係数が異なる。これが第２の仮定である。なお、近似直線Ｌ４〜Ｌ６の傾きは、ＤＢタスクに対する計算機ハードウェア種別ごとの相性をあらわしている。
【００５５】
図２−３は、同一種類の計算機ハードウェアＭiｘを、３つの異なる種類のタスクの実行のために割当てたときの割り当てリソースポイント数と達成スループットとの関係を示すグラフである。すなわち、同一種類の計算機ハードウェアＭiｍｔ（たとえば、ブレード・サーバ）を３つの異なる種類のタスク（Ｗｅｂサーバ・タスク、ＡＰサーバ・タスク、ＤＢタスク）の実行のために割当てたときの割り当てリソースポイント数と達成スループットがプロットされている。割り当てリソースポイント数と達成スループットの定義については、図２−２と同様である。
【００５６】
ここで、上記各ケースについて、第２の仮定と同様に、ケース毎にプロット点が直線Ｌ７〜Ｌ９で近似することができ、ケース毎に近似直線Ｌ７〜Ｌ９の傾きが異なる。すなわち、各ケースで割り当てリソースポイント数と達成スループットが比例関係となり、実行するタスクの種類により比例係数が異なるという仮定が第３の仮定である。なお、近似直線Ｌ７〜Ｌ９の傾きは、ブレード・サーバに対するタスク種別ごとの相性をあらわしている。
【００５７】
上記第１〜第３の仮定を基づいて、タスクとタスクを実行する計算機ハードウェアＭiｘとの相性を定義すると以下のようになる。ある特定のタスク種別とある特定の計算機ハードウェア種別の相性とは、当該タスクを同一のＣＰＵ性能を持つ様々な種別の計算機ハードウェアＭiｍｔ上で実行した時の処理性能値の最高値を分母として、同一ＣＰＵ性能を持つ当該特定種別の計算機ハードウェアＭiｍｔ上で実行したときの処理性能値を除算した値を、相性として定義する。
【００５８】
たとえば、計算機ハードウェア種別として、ブレード・サーバ（計算機ハードウェアＭiａ）、ハイエンド・サーバ（計算機ハードウェアＭiｂ）、ＳＭＰマシン（計算機ハードウェアＭiｃ）の３種類がある場合、同一のタスクを同一のマシン性能を持つ上記３種類の計算機ハードウェアＭiａ，Ｍiｂ，Ｍiｃ上で実行したとき、ＳＭＰマシンにより実行したときに最高の処理性能値が得られたとすると、当該タスクとブレード・サーバの相性は、ブレード・サーバで当該タスクを実行したときの処理性能値を、ＳＭＰマシンで実行した時の処理性能値を分母として除算した値となる。
【００５９】
すなわち、上述した第２の仮定によれば、『同じタスクを実行する３種類の計算機ハードウェアＭiａ，Ｍiｂ，Ｍiｃ間で計算機ハードウェアＭiｍｔ１台当たりのＣＰＵ性能が同じである。』ということは、計算資源のタスクへの割当量が等しいと看做すことができるとする。この場合、図２−２に示す近似直線Ｌ４〜Ｌ６の傾きの違いに起因して、達成可能な処理性能の違いが出るはずであるから、この近似直線Ｌ４〜Ｌ６の傾きの違いの相対的な比率を相性として定量化することができる。
【００６０】
したがって、この例で言えば、あるタスクとブレード・サーバの相性が「０．５」であれば、このタスクをブレード・サーバで実行すると、同一ＣＰＵ性能のＳＭＰマシンで実行した時の処理性能の半分しか処理性能が出ないことになる。一方、特定のタスクがある処理性能を達成するために必要な計算資源割当て量は、当該タスクと計算機ハードウェア種別との相性のみならず、タスク固有の特性にも依存する。
【００６１】
すなわち、図２−１に示したように、タスク種別毎に、当該タスクを毎秒１ユーザリクエスト（毎秒トランザクション）処理するのに必要な計算資源量がタスク種別毎に異なる。したがって、当該タスクについて、ある処理性能を達成するのに必要な計算資源量（消費リソースポイント）を見積もるには、相性のみならず、毎秒１ユーザリクエスト当たりの計算資源消費量に関するタスク固有の値を考慮する必要がある。
【００６２】
このタスク固有の値のことを、本実施の形態では「タスクの重さ」と呼び、図２−１のグラフの近似直線Ｌ１〜Ｌ３の傾きであらわす。すなわち、近似直線Ｌ１〜Ｌ３の傾きが、ある特定種別のタスクが毎秒１ユーザリクエスト当たり処理するのに消費する最も相性の値の良い計算資源量として定義される。
【００６３】
（設備調達コストの事前見積もり）
つぎに、本実施の形態によって実現される資源計画の最適化の基本的な構成について説明する。上述した特許文献２における資源計画の最適化は、時間軸をタイムスロットに分割し、タイムスロット毎に原始サービスと派生サービスの間の負荷分配比率および派生サービスの配置先データセンタを最適化するのみであった。
【００６４】
すなわち、特許文献２では、広域網で繋がった複数のデータセンタ内で運用される複数のネットワークサービスの各々について、負荷変動予測波形を運用管理者に入力させ、時間軸上の各タイムスロットに対応する時刻ｔ毎に、時刻ｔにおける負荷変動予測波形の波の高さをネットワークサービス毎に取り出してネットワークサービスの時刻ｔでの負荷量としている。そして、上述したピーク低減率ＰＲＲ１〜ＰＲＲ３が最大となるように、時刻ｔでの各ネットワークサービスの負荷量を原始サービスと派生サービスに最適分解、最適配置していた。
【００６５】
本実施の形態における資源計画の最適化では、原始サービスと派生サービス間の負荷分配比率と配置先となるデータセンタＤiの最適化に加えて、連続する複数個のタイムスロットを設備調達区間にグループ化し、設備調達区間毎に、当該区間内の負荷ピーク時のデータセンタ内計算資源量の必要量と、その計算資源量の必要量を調達するための費用の見積り額を算出し、設備調達区間の順番に並べて時系列で出力する。
【００６６】
この結果、本実施の形態によれば、データセンタＤiの運用者は、将来の各時刻ｔにおいて、各ネットワークサービスをどのように原始サービスと派生サービスに最適分割配置して複数のデータセンタＤ1〜Ｄnで運用すれば良いかだけでなく、将来のどの時点においてデータセンタＤi内の計算資源をどの程度増設し、その際の設備調達費用の見積り額はどの程度であるかが予測可能となり、データセンタＤiの保有者にとっても長期的な設備投資計画の見通しが得られることとなる。
【００６７】
図３は、設備調達コストの事前見積もりを示すグラフである。図３において、（Ａ）は、計算機ハードウェアＭiｍｔの需要の経時的変化を示すグラフであり、（Ｂ）は、設備調達金額の経時的変化を示すグラフである。（Ｂ）のグラフは、（Ａ）の需要の変動に追従して変動する。なお、（Ａ），（Ｂ）において横軸は、時間軸である。図３において、（Ｂ）のグラフは（Ａ）のグラフのプロット値の各設備調達区間内のピーク値に対応する設備購入金額をプロットしたものである。
【００６８】
図３において、設備の新規調達後、１回目の設備増設によって調達コストが発生した場合、（Ａ）において、１回目の設備増設によって設備調達コストが発生するまでの区間（設備調達区間Ｓ１，Ｓ２）の需要のピーク値Ｐ１に応じて、（Ｂ）における同一区間の設備調達金額Ｍ１を事前に見積もることができる。
【００６９】
また、１回目の設備増設による調達コスト発生後、２回目の設備増設によって調達コストが発生した場合、（Ａ）において、２回目の設備増設によって調達コストが発生するまでの区間（設備調達区間Ｓ３）の需要のピーク値Ｐ２に応じて、（Ｂ）における同一区間の設備調達金額Ｍ２を事前に見積もることができる。
【００７０】
また、２回目の設備増設による調達コスト発生以降（設備調達区間Ｓ４，Ｓ５，・・・）、（Ａ）における需要のピーク値Ｐ３に応じて、（Ｂ）における同一区間の設備調達金額Ｍ３を事前に見積もることができる。
【００７１】
データセンタ計算資源の増設量（図３（Ａ）参照）と増設タイミングおよび設備調達金額（図３（Ｂ）参照）は、設備調達費用を最小限に抑えつつ、データセンタＤiのスループットをなるべく最大化するように最適化されている。この資源計画の最適化をおこなうためには、時間軸上のタイムスロット毎に、以下の項目について最適値を求められるような最適化問題を構成し、最適解を求める必要がある。
【００７２】
●タスク毎に、どのくらい計算資源を割当てるべきか。
●各タスクに割当てる計算資源の計算機ハードウェア種類別の混成比率をどうすべきか。
●タイムスロットに対応する時刻ｔにおける各ネットワークサービスの負荷量を、原始サービスを実行するタスクと派生サービスを実行するタスクとに分配する際の分配比率。
【００７３】
上記のような最適化問題を構成するために、最適化問題の目的関数（第１目的関数〜第４目的関数）を定義する。
【００７４】
［第１目的関数］
各タスクに到着する毎秒ユーザリクエスト数（毎秒トランザクション数）によって定まる当該タスクの資源要求量に対して、相対的にどの程度充分な計算資源が割当てられているかを表す数値（以下、この数値を、「リソース要求量の（割当て）充足率」と呼ぶ。）を全タスクについて合計したもの。
【００７５】
［第２目的関数］
データセンタＤi内の全計算資源について計算機ハードウェアＭiｍｔの種類毎の単価を重み付けして合計し、データセンタＤi内の全計算資源の設備調達費用の合計値を求めたもの。
【００７６】
［第３目的関数］
データセンタＤi毎にデータセンタＤi全体の負荷量に対するデータセンタＤi全体の計算資源の保有量がどの程度充分であるかを求め、この値のデータセンタＤi，Ｄj（ｊ≠ｉ）間のばらつきの大きさを求めたもの。
【００７７】
[第４目的関数]
ネットワークサービス毎に、原始サービスと派生サービスの間の負荷分配比率がどの程度顧客の要望に適合しているか、および、原始サービスおよび派生サービスの配置先となるデータセンタＤiがどの程度顧客の要望に適合しているかを定量的に示す値。
【００７８】
この第１目的関数〜第４目的関数のすべてを同時に最適化するような最適解を求める。第１目的関数および第４目的関数は最大化のための目的関数であり、第２目的関数および第３目的関数は最小化のための目的関数である。これらの目的関数は一般には非線形関数となるため、最適化問題は多目的非線形最適化問題となる。
【００７９】
第１目的関数の最大化と第２目的関数の最小化を同時におこなうことにより、データセンタＤi内の計算資源の設備調達費用をなるべく最小に抑えながら、同時にデータセンタＤi全体のスループットをなるべく最大化するような資源計画の最適化が可能となる。
【００８０】
第３目的関数を最小化するようにしているのは、『資源計画の最適化によってピーク低減率を最大化するには、データセンタ資源量に占めるデータセンタ全体の負荷量の割合をデータセンタ間で常に均等にすべきである』との経験則に基づくもので、データセンタＤiのピーク低減率の最大化を目的としている。
【００８１】
第４目的関数は以下のような状況を考慮して定義したものである。たとえば、ネットワークサービスの運用を委託する顧客の中には、『複数のデータセンタＤ1〜Ｄnの内、自社の事業所に地理的に最も近いデータセンタＤiで原始サービスを運用し、かつ、原始サービスから分割する派生サービスの負荷量を常になるべく最小限にしてほしい』という要望を持っている場合がある。資源計画の最適化をおこなう場合、第１目的関数〜第３目的関数の最適化に加えてこのような顧客の要望をなるべく満たすような最適化をおこなうべきとの考え方から第４目的関数を定義した。
【００８２】
上記の第１目的関数の具体的な定義としては、好適には、以下のようなものが考えられる。第１目的関数の定義中で述べたタスクの資源要求量は、当該タスクに到着する毎秒ユーザリクエスト数と、前述した「タスクの重さ」、すなわち、当該タスクが１ユーザリクエストを処理するのに消費する計算資源量との積として定義される。
【００８３】
また、当該タスクに対する計算資源の割当量は、当該タスクを実行する計算機ハードウェアＭiｍｔ群に関して、各計算機ハードウェアＭiｍｔのＣＰＵ性能を当該計算機ハードウェア種別と当該タスクの種別との相性の値で重み付けして合計した値として定義される。
【００８４】
そして、第１目的関数の値は、上記定義によるタスクの資源要求量に対する、当該タスクについての上記定義による計算資源の割当量の比率として定義される。タスクに対する計算資源割当量の定義を上記のようなものとしたのは、同じＣＰＵ性能の計算機ハードウェアＭiｍｔを同じ台数だけ割当てても相性の値の如何によって達成できる処理性能が変わるからであり、資源割当量の実効的な値を定義するに当たってはこれを考慮する必要があるからである。
【００８５】
また、本実施の形態における資源計画の最適化では、将来の各時点におけるネットワークサービスに到着した負荷量の原始サービスと派生サービスとの間の分配比率だけでなく、計算機ハードウェアＭiｍｔ単位での負荷の分配比率の最適化もおこなう。当該最適化については後述する。
【００８６】
第１目的関数から第４目的関数までの４つの目的関数を同時に最適化する多目的非線形最適化問題の最適解の求解方法としては、たとえば、希求水準法が考えられるが、Ｐａｒｅｔｏ理論に基づく他の最適化アルゴリズムによっても求めることが可能である。
【００８７】
つぎに、ネットワークサービスを具体的に例示して説明する。資源計画の最適化の対象となる複数のデータセンタで運用されている各ネットワークサービスは、Ｗｅｂ層、ＡＰ層、およびＤＢ層からなる３層構造のＷｅｂサービスであると想定している。この３つの階層からなるＷｅｂサービスが、最適化の対象とするネットワークサービスである。
【００８８】
ここで、Ｗｅｂ層は、Ｈｔｔｐプロトコルを通じてクライアント端末１２０からユーザリクエストを受け取り、ＨｔｔｐプロトコルでＸＭＬ形式もしくはＨＴＭＬ形式の応答をユーザ端末に返す役割を持つレイヤである。
【００８９】
また、ＡＰ層は、Ｗｅｂ層からＳＯＡＰプロトコルを通じてユーザリクエスト毎に特定化された処理要求を受け取り、Ｗｅｂサービスが提供するアプリケーション・ロジックを実行するレイヤである。また、ＤＢ層は、ＡＰ層からＳＱＬによりデータ検索要求等を受け取り、データベース管理システムによりストレージ上のデータベースの検索等をおこなうレイヤである。
【００９０】
このような３層構造のＷｅｂサービスを資源計画の最適化で扱うために、以下のようなタスク・モデルを想定している。このタスク・モデルを構成する３つの概念であるサービス・ツリー、サービス・フロー、サービス・セクションについて以下に説明する。
【００９１】
同一ネットワークサービスを実行するすべてのデータセンタＤi上のすべてのタスクの集合を、サービス・ツリーと呼ぶ。ここで、同一ネットワークサービスとは、同一の運用委託元によって運用が委託され、同一内容のサービスをユーザに提供するサービスである。
【００９２】
たとえば、図２２のグラフ２２０１に示したデータセンタＤ1の負荷変動予測波形は、ネットワークサービスＡに関するサービス・ツリーの負荷変動予測波形であり、グラフ２２０２に示したデータセンタＤ2の負荷変動予測波形は、ネットワークサービスＢに関するサービス・ツリーの負荷変動予測波形であり、グラフ２２０３に示したデータセンタＤ3の負荷変動予測波形は、ネットワークサービスＣに関するサービス・ツリーの負荷変動予測波形である。
【００９３】
図４−１は、サービス・ツリーとサービス・フローとの関係を示す説明図である。図４−１では、データセンタＤ1〜Ｄ3におけるサービス・ツリーＳＴstidとそのサービス・フローＳＦykとの関係を示している。サービス・ツリーＳＴstidにおいて、『ｓｔｉｄ』は、識別番号（図４−１では、ｓｔｉｄ＝１〜３）をあらわしている。
【００９４】
サービス・ツリーＳＴstidは、提供するサービス内容（サービス・クラスと呼び、オンライン・バンキング、情報検索サービス、電子商取引サイトなどの種別がある）および運用委託元の組合せによって一意に特定される。したがって、サービス・ツリーＳＴstidは複数のデータセンタＤ1〜Ｄ3に跨って実行されるのが一般的である。
【００９５】
一方、資源計画の最適化によってネットワークサービスは原始サービスと派生サービスに分割され、異なるデータセンタＤiに分散配置される。ネットワークサービスと同様、同じサービス・ツリーＳＴstidに属するタスク群を原始サービスと複数の派生サービスに分割し、各々異なるデータセンタＤiに分散配置した場合において、同一サービス・ツリーＳＴstidに属するタスクのうち、同じデータセンタＤiに配置されたタスクの集合を、サービス・フローＳＦykと呼ぶ。
【００９６】
このサービス・フローＳＦykにおいて、『ｙ』は、サービス・ツリーＳＴstidの『ｓｉｄ』に対応しており、『ｋ』は、分割された際の番号を示す。サービス・ツリーＳＴstidに到着した負荷量は、データセンタＤ1〜Ｄ3間の広域負荷分散をおこなう負荷分散装置４００によって各サービス・フローＳＦykに特定比率で分割される。
【００９７】
たとえば、サービス・ツリーＳＴ1については、負荷分散装置４００により、サービス・フローＳＦ11〜ＳＦ13に分割され、サービス・フローＳＦ11はデータセンタＤ1に、サービス・フローＳＦ12はデータセンタＤ2に、サービス・フローＳＦ13はデータセンタＤ3に分配される。
【００９８】
また、図４−２は、サービス・フローＳＦykとサービス・セクションＳＳssidとの関係を示す説明図である。各データセンタＤi上のサービス・フローＳＦykは、各々が３層構造のＷｅｂサービスのイメージを持っていることから、各サービス・フローＳＦykは上記３階層（Ｗｅｂ層、ＡＰ層、ＤＢ層）に分割することができ、上記３階層の各層が各々独立したタスクとして実行される。
【００９９】
この各層に対応したタスクのことをサービス・セクションＳＳssidと呼ぶ。サービス・セクションＳＳssidにおいて、『ｓｓｉｄ』はサービス・セクションの識別記号（図４−２では、ｓｓｉｄ＝１〜３）であり、Ｗｅｂ層で実行されるタスクをサービス・セクションＳＳ1と称し、ＡＰ層で実行されるタスクをサービス・セクションＳＳ2と称し、ＤＢ層で実行されるタスクをサービス・セクションＳＳ3と称す。
【０１００】
運用中の各時点における負荷分散装置４００による特定比率は、事前の資源計画の最適化によって求められる。各サービス・フローＳＦykに割当てられた負荷量は、各データセンタＤ1〜Ｄ3内のリダイレクタ４１０によってＷｅｂ層に対応するサービス・セクションＳＳ1に振り向けられる。ここで、各サービス・フローＳＦykに割当てられた負荷量が、当該サービス・フローＳＦykを構成するサービス・セクションＳＳssid間で、どのように分配されるかが問題となる。
【０１０１】
ここでは、各サービス・フローＳＦykの負荷量は層間負荷分配比率Ｄｉｓｔ［ｓｔｉｄ，ｌｙssid］と呼ばれる時間によって変化しない特定の比率によって各サービス・セクションＳＳssid間に分配されると仮定しており、層間負荷分配比率Ｄｉｓｔ［ｓｔｉｄ，ｌｙssid］はサービス・ツリーＳＴstid毎に一意に定まると仮定している。
【０１０２】
したがって、同じサービス・ツリーＳＴstidに属するサービス・フローＳＳyk間においては、各サービス・セクションＳＳssidへの層間負荷分配比率Ｄｉｓｔ［ｓｔｉｄ，ｌｙssid］は互いに同一で、時間に対して不変である。なお、層間負荷分配比率Ｄｉｓｔ［ｓｔｉｄ，ｌｙssid］において、『ｌｙssid』は、サービス・セクションＳＳssidによって特定されるタスクが実行されるレイヤｌｙ（Ｗｅｂ層、ＡＰ層、およびＤＢ層の別）をあらわす。
【０１０３】
本実施の形態においては、ネットワークサービス（サービス・ツリーＳＴstid）に対する負荷量を数値化するに当たって、毎秒当たりに到着するユーザリクエスト数を用いている。また、計算機ハードウェアＭiｍｔのＣＰＵ性能を数値化するにあたっては当該ＣＰＵのクロック速度を用いている。また、タスクの達成可能な処理性能を数値化するにあたって、当該タスクが１秒間で処理することのできたユーザリクエスト数を用い、これをスループット（処理性能値）と呼んでいる。
【０１０４】
つぎに、時間軸に関連した事柄について定義する。ネットワークサービスに関するサービス・ツリーＳＴstidの負荷変動予測波形が現時点から１年先の将来まで求められているとし、将来時刻ｔにおける、サービス・ツリーＳＴstidの負荷変動予測波形の波の高さをＬ［ｓｔｉｄ，ｔ］とする。
【０１０５】
負荷変動予測波形の波の高さは、毎秒当たり到着するユーザリクエスト数の予測数の１日平均の値である。時間軸は１年の長さを持ち、時間軸は１年を構成する各日々に対応する３６５個のタイムスロットに分割される。タイムスロットは、連続するタイムスロットが１番目のものから順に２８個ずつグループ化される。このグループを設備調達区間Ｓと呼ぶ。
【０１０６】
各タイムスロットには各々時刻が対応付けられており、その時刻は、月日であらわされる。したがって、あるタイムスロットの対応時刻がｔである場合に、そのタイムスロットにおけるサービス・ツリーＳＴstidの毎秒到着ユーザリクエスト数の１日平均の値は、負荷変動予測波形の波の高さから、Ｌ［ｓｔｉｄ，ｔ］と求められる。
【０１０７】
一方、各ネットワークサービスを実行する各タスクは一つのサービス・セクションＳＳssidであり、タスクと当該タスクを実行する計算機ハードウェアＭiｍｔとの相性は、各サービス・セクションＳＳssidと各台の計算機ハードウェアＭiｍｔとの組合せ毎に評価される。ただし、タスクの種別は、前述のサービス・クラスとレイヤの組合せによって一意に定まるので、サービス・クラスとレイヤが両者ともに同一のサービス・セクションＳＳssidどうしである場合は、識別記号ｓｓｉｄは異なるけれどもタスク種別としては同一ということになる。
【０１０８】
各タスクに割当てられる計算資源量は、当該タスクの実行に割当てられる計算機ハードウェアＭiｍｔ群に関して各々のＣＰＵクロック速度を合計した値として数値化される。本実施の形態では、計算機ハードウェアＭiｍｔのＣＰＵクロック速度１［ＧＨｚ］あたりを１ポイントであらわす。たとえば、ＣＰＵクロック速度が２［ＧＨｚ］と３［ＧＨｚ］の２台の計算機ハードウェアＭiｍｔを割当てる場合には、計算資源の割当量を５ポイントと数値化している。
【０１０９】
この数値化に基づき、任意のサービス・セクションＳＳssidを持つタスクに割当てられた計算機ハードウェアＭiｍｔの計算資源の割当量を、決定変数Ｒmtssidであらわす。したがって、この決定変数Ｒmtssidは各サービス・セクションＳＳssidと計算機ハードウェアＭiｍｔの計算機ハードウェア種別ｍｔの組合せ毎に存在する。
【０１１０】
たとえば、資源計画の最適化の結果、サービス・セクションＳＳssidによって特定されるある一つのタスクに対する計算資源割当ては、ブレード・サーバ（ｍｔ＝１）が３ポイント、ハイエンド・サーバ（ｍｔ＝２）が２ポイント、ＳＭＰマシン（ｍｔ＝３）が５ポイントなどという出力が得られる。つまり異なる複数の種類の計算機ハードウェアＭiｍｔが一つのタスク（サービス・セクションＳＳssid）に割当てられる場合がある。
【０１１１】
時刻ｔに対応するタイムスロットにおけるサービス・ツリーＳＴstidの負荷量（毎秒到着ユーザリクエスト数）Ｌ［ｓｔｉｄ，ｔ］は、当該サービス・ツリーＳＴstidを構成する各サービス・フローＳＦykに分配されるが、データセンタＤi上に配置されたサービス・フローＳＦykに分配される負荷量をＬ［ｓｔｉｄ，Ｄi］であらわす。
【０１１２】
負荷量Ｌ［ｓｔｉｄ，Ｄi］は時刻ｔにより異なる値であるが、記述の簡潔さから、時刻ｔを添字に含めていない。負荷量Ｌ［ｓｔｉｄ，Ｄi］は、サービス・フローＳＦykを構成する各サービス・セクションＳＳssidに分配されるが、当該サービス・ツリーＳＴstidのレイヤｌｙ（Ｗｅｂ層、ＡＰ層、ＤＢ層）に関する層間負荷分配比率Ｄｉｓｔ［ｓｔｉｄ，ｌｙssid］が各々０．２、０．３、０．５であった場合、Ｗｅｂ層、ＡＰ層、ＤＢ層の各々に対応するサービス・セクションＳＳssidに分配される負荷量は、各々０．２×Ｌ［ｓｔｉｄ，Ｄi］、０．３×Ｌ［ｓｔｉｄ，Ｄi］、０．５×Ｌ［ｓｔｉｄ，Ｄi］となる。
【０１１３】
また、サービス・セクションＳＳssidの負荷量はＬssidという変数名であらわされる。本実施の形態における資源計画の最適化とは、サービス・ツリーＳＴstid毎の負荷変動予測波形を入力として、時間軸上の各タイムスロット毎に後述する最適化問題を解き、各タイムスロット毎に、すべてのサービス・セクションＳＳssid、計算機ハードウェアＭiｍｔ、データセンタＤiについて、決定変数Ｒmtssidおよび負荷量Ｌ［ｓｔｉｄ，Ｄi］の最適値を求めることである。
【０１１４】
すなわち、将来の各時点における各サービス・ツリーＳＴstidの各サービス・フローＳＦykへの最適な負荷分配および各サービス・セクションＳＳssidの負荷量に関する異なる計算機ハードウェア種別ｍｔ間での最適分配を定め、更に将来の各時点において、必要なスループットを確保できるような必要最低限の設備調達量を求めることである。この必要最低限の設備調達量を求めることにより、将来のどの時点において、設備をどの程度増設する必要があり、その設備調達費用はどれくらいであるかの見積もりも立つ。
【０１１５】
（最適化で得られる出力データ）
つぎに、タイムスロット毎における最適化によって得られる出力データの具体例について説明する。図５および図６は、タイムスロット毎における最適化によって得られる出力データの具体例を示す説明図である。
【０１１６】
図５に示した出力データは、タイムスロット毎の最適化によってタスク毎にどの計算機ハードウェア種別ｍｔの計算機ハードウェアＭiｍｔを何ポイントずつ割当てるかが決定されるため、そのポイントをタスク種別毎に集計した出力データである。
【０１１７】
また、タイムスロット毎の最適化によってサービス・ツリーＳＴstid毎に、当該サービス・ツリーＳＴstidを構成する各サービス・フローＳＦykへの負荷量の割り当てが決定される。図６に示した出力データは、その負荷量の割り当て（割当量）を、各サービス・ツリーＳＴstidの負荷量の各データセンタＤiへの派生サービスの負荷分配比率に換算した出力データである。
【０１１８】
また、図５に示した出力データを計算機ハードウェア種別ｍｔ毎に各データセンタＤiにわたって合計すると、当該タイムスロットにおける計算機ハードウェア種別ｍｔ毎、データセンタＤi毎の設備調達の必要量が得られる。すべてのタイムスロットについて、この設備調達の必要量を計算機ハードウェア種別ｍｔ毎に求め、タイムスロットの時刻順に並べて時系列としたものを、データセンタＤiのマシン需要変動波形と呼ぶ。
【０１１９】
図３に示したグラフ（Ａ）は、あるデータセンタＤiにおけるある計算機ハードウェア種別ｍｔについてのマシン需要変動波形を図示している。このマシン需要変動波形の各設備調達区間Ｓ１，Ｓ２，・・・内でのピーク値を、当該設備調達区間Ｓ１，Ｓ２，・・・内で当該データセンタＤiが保有していなくてはならない設備量とし、この値をすべての設備調達区間Ｓ１，Ｓ２，・・・について、設備調達区間Ｓ１，Ｓ２，・・・の並び順に時系列として生成された出力結果（設備調達計画）を図７に示す。
【０１２０】
図７は、設備調達計画を示す説明図である。図７に示した設備調達計画が得られることによって、分散ＩＤＣシステム１０１の運営業者は、１年先の将来までのデータセンタＤiの設備必要量と設備増設タイミング、設備増設量の最適化された見積もり数値を得ることができ、設備投資計画の参考とすることができる。図７に示した出力結果は各データセンタＤiの将来にわたる設備調達計画をあらわしている。
【０１２１】
（各タイムスロットにおいて解くべき最適化問題）
つぎに、各タイムスロットにおいて解くべき最適化問題に関する計算式を以下に示す。下記式（１）〜（５）は、データセンタ内における最適化問題と相性および設備調達コストとの関係を示す計算式である。
【０１２２】
【数１】
2007183883.tif 000003
【０１２３】
また、下記式（６）〜（９）は、データセンタＤi間の負荷分配最適化に関する計算式である。
【０１２４】
【数２】
2007183883.tif 000004
【０１２５】
また、上記式（１）〜（８）における表記の定義を下記表１に示す。
【０１２６】
【表１】
2007183883.tif 000005
【０１２７】
また、上記式（１）における相性の定量的な定義を定式化した例を下記式（９）に示す。
【０１２８】
【数３】
2007183883.tif 000006
【０１２９】
上記式（９）において、Ｔｐ（Ｔｃ，ｌｙ，Ｈｚ，Ｂｌａｄｅ）は、サービス・クラスＴｃのレイヤｌｙを同一のＣＰＵクロック数（Ｈｚ）のブレード・サーバで実行したときのスループットである。
【０１３０】
また、Ｔｐ（Ｔｃ，ｌｙ，Ｈｚ，ｍｔ（ｍｔ＝Ｂｌａｄｅ，Ｈｓｖｒ，ＳＭＰ））は、サービス・クラスＴｃのレイヤｌｙを同一のＣＰＵクロック数（Ｈｚ）の計算機ハードウェアＭiｍｔで実行したときのスループットである。
【０１３１】
決定変数Ｒmtssidは、すべてのサービス・ツリーＳＴstid、データセンタＤiについてのＬ［ｓｔｉｄ，Ｄi］およびすべてのサービス・セクションＳＳssid、計算機ハードウェア種別ｍｔに関する変数である。
【０１３２】
上述した第１目的関数は上記式（２）に相当する。また、第２目的関数は上記式（３）に相当する。また、第３目的関数は上記式（６）に相当する。また、第４目的関数は上記式（７）に相当する。
【０１３３】
また、Ｃｏｍｐａｔ［Ｔｃssid，ｌｙssid，ｍｔ］は、サービス・クラスＴｃとレイヤｌｙの組によって特定されるタスク種別と、計算機ハードウェア種別ｍｔとの相性をあらわす。したがって、資源計画の最適化の処理に先立っておこなわれるベンチマーク作業により、上記式（９）に示したような数式によって求められる。
【０１３４】
また、Ｋ［Ｔｃssid，ｌｙssid］は、サービス・クラスＴｃとレイヤｌｙの組によって特定されるタスク種別についての、いわゆる「タスクの重さ」（毎秒当たり１ユーザリクエスト処理するのに必要な計算資源量）をあらわし、これも資源計画の最適化処理に先立つベンチマーク作業によって求められる。
【０１３５】
また、第１目的関数に相当する式（２）は、すべてのサービス・セクションＳＳssidについて式（１）のＦsat［ｓｓｉｄ］を計算して、すべてのサービス・セクションＳＳssidについて合計したものである。Ｆsat［ｓｓｉｄ］は、サービス・セクションＳＳssidに到着した負荷量に相当する計算資源の需要に対して、どれだけ充分な計算資源が割当てられているかをあらわしている。
【０１３６】
また、式（１）の右辺の分母は、サービス・セクションＳＳssidに到着した毎秒ユーザリクエスト数Ｌssidと「タスクの重さ」をあらわすＫ［Ｔｃssid，ｌｙssid］との積である。
【０１３７】
また、式（１）の右辺の分子は、当該サービス・セクションＳＳssidに割当てられた計算資源割当量（＝決定変数Ｒmtssid）を、計算機ハードウェア種別ｍｔと当該サービス・セクションＳＳssidのタスク種別Ｔｃssidとの相性で重み付けして、すべての計算機ハードウェア種別ｍｔについて合計したものである。
【０１３８】
また、第２目的関数に相当する式（３）は、データセンタＤi内のすべての計算機ハードウェアＭiｍｔについて計算資源割当量（＝決定変数Ｒmtssid）を各計算機ハードウェアの計算機ハードウェア種別ｍｔに応じた計算機ハードウェアＭiｍｔの購入単価で重み付けして合計したものであり、データセンタＤi全体の全設備を購入するのに必要な費用をあらわす。
【０１３９】
また、第３目的関数に相当する式（６）は、各データセンタＤiのリソース要求の充足率が、データセンタ間でどの程度均等であるかをあらわす関数である。式（６）においてσは標準偏差を返す関数となる。
【０１４０】
また、第４目的関数に相当する式（７）は、サービス・ツリー負荷量の各データセンタＤiへの分配と配置がネットワークサービスの運用を委託した顧客の要望にどれだけ適合しているかをあらわす関数である。式（７）の右辺におけるＷ［ｓｔｉｄ，Ｄi］は、サービス運用を委託した顧客が、サービス・ツリーＳＴstidの負荷量をデータセンタＤiでどれだけの比重で運用してほしいと希望しているかをあらわしている。
【０１４１】
たとえば、データセンタＤiとしてＤ1，Ｄ2，Ｄ3の３つがあり、顧客がデータセンタＤ1においてサービス負荷を重点的に処理し、データセンタＤ2，Ｄ3には、それほど負荷を分配してほしくないと考えている場合には、たとえば、以下のように設定する。
【０１４２】
Ｗ［ｓｔｉｄ，Ｄ1］＝９
Ｗ［ｓｔｉｄ，Ｄ2］＝１
Ｗ［ｓｔｉｄ，Ｄ3］＝１
【０１４３】
また、式（７）の値は、サービス・ツリーＳＴstidの負荷量のデータセンタＤi，Ｄj間負荷分配が顧客の要望に近いほど大きな値を取るようになっている。
【０１４４】
上述した式（１）〜（９）に示した最適化問題においては、式（２）と式（３）をともに目的関数とし、両者を同時に最適化することで、データセンタＤi全体のスループットをなるべく落とさずに、データセンタＤi全体の計算機ハードウェアの設備調達費用を最小化するような資源計画を生成することを可能にしている。
【０１４５】
また、式（６）と式（７）の目的関数を同時に最適化することで、各サービス・ツリーＳＴstidのデータセンタ間負荷分配をなるべく顧客の要望に合わせながらデータセンタ間の負荷の重さの均等化を図るような資源計画の生成を可能とする。
【０１４６】
また、タイムスロット毎に、式（１）〜（９）に示した最適化問題の解を求め、決定変数Ｒmtssidとサービス・セクションＳＳssidの負荷量（毎秒ユーザリクエスト数）Ｌssidとについての最適値が求まったら、サービス・セクションＳＳssidの負荷量Ｌssidを、計算機ハードウェア種別ｍｔ毎の計算機ハードウェアＭiｍｔ群に配分する比率（計算機ハードウェア種別間負荷分配比率ＤＲ）を求める。
【０１４７】
すなわち、同じサービス・セクションＳＳssidを持つ各決定変数Ｒmtssidとの値を、計算機ハードウェア種別ｍｔとサービス・セクションＳＳssidにより特定されるタスクとの相性によって重み付けして、全計算機ハードウェア種別ｍｔについて合計した値に占める、個々の決定変数Ｒmtssidの値と対応する相性の積の割合とする。
【０１４８】
下記式（１０）は、ブレード・サーバについて定義された計算機ハードウェア種別間負荷分配比率ＤＲの計算式である。下記式（１０）では、サービス・セクションＳＳssidに対する負荷量Ｌssidを、当該サービス・セクションＳＳssidに計算資源として割当てられたブレード・サーバ、ハイエンド・サーバ、ＳＭＰマシンの各計算機ハードウェア種別ｍｔに分配する際の比率を定義している。
【０１４９】
【数４】
2007183883.tif 000007
【０１５０】
上述した式（１）〜式（８）で定義された最適化問題は、４つの目的関数（第１目的関数〜第４目的関数）を同時に最適化する多目的最適化問題である。また、式（２）は分子と分母にともに決定変数を含み、式（６）に相当する第３の目的関数は標準偏差σを計算する関数を含む。よって、式（２）と式（６）は非線形の目的関数である。
【０１５１】
したがって、式（１）〜式（８）で定義された最適化問題は、多目的非線形最適化問題であり、このような最適化問題の最適解を求める方法としては、希求水準法を適用することができる。
【０１５２】
以下、希求水準法による最適解の求解の基本的な考え方を説明する。多目的最適化問題では、一般に異なる目的関数同士の間にトレードオフ関係があり、そのため、解空間（すべての決定変数の各々を座標軸とし、すべての決定変数が各々取りうる具体的な値の組が空間内の点をあらわす）の中にはＰａｒｅｔｏ解集合と呼ばれる部分空間があり、Ｐａｒｅｔｏ解集合の中においては、空間内のどの点からどの点に移動しても、すべての目的関数の値を同時には改善できない。
【０１５３】
今、多目的最適化問題を構成する各目的関数の値を座標軸として多次元空間Ｓを構成し、解空間内のＰａｒｅｔｏ解集合に属するすべての点のあらわす決定変数値を目的関数に適用して、Ｐａｒｅｔｏ解空間の多次元空間Ｓへの写像を生成する。この写像は多次元空間Ｓ内での曲面を構成する。この曲面を多次元空間Ｓ内のＰａｒｅｔｏ曲面と定義する。
【０１５４】
ここで、多次元空間ＳとＰａｒｅｔｏ曲面の例を示す。図８は、多次元空間ＳとＰａｒｅｔｏ曲面Ｃの例を示す説明図である。図８では３つの目的関数ｆ1〜ｆ3を用いて最適解を得る。まず、希求水準法による最適解の求解は「参照点」という点を設定することから始まる。
【０１５５】
参照点ｒとは、多次元空間Ｓ内の特定の一つの点であり、点の各座標値が、各座標軸に対応する目的関数ｆ1〜ｆ3の希求水準の値であるようなものをいう。参照点ｒの座標を下記式（１１）に示す。
【０１５６】
【数５】
2007183883.tif 000008
【０１５７】
また、目的関数ｆ1〜ｆ3の希求水準とは、当該目的関数ｆ1〜ｆ3がクリアして欲しい目標値（最小化のための目的関数ならば、最適化の結果、目的関数ｆ1〜ｆ3の値がこの値以下になって欲しいとデータセンタの運用者が思うような値）をいう。
【０１５８】
たとえば、上述した第２目的関数の場合、データセンタの運用者がデータセンタ全体の必要設備量の調達費用が１千万円以下であって欲しいと希望して、それを目標に最適化をおこなう場合、第２目的関数の希求水準が１千万ということになる。すべての目的関数ｆ1〜ｆ3について希求水準を決めることで、多次元空間Ｓ内での参照点ｒの座標が決まる。
【０１５９】
つぎに、参照点ｒからＰａｒｅｔｏ曲面内の任意の点までのベクトルのノルムＮをあらわす関数を構成し、この関数を唯一の目的関数とするような最適化問題、すなわち「ノルム最小化問題」を構成し、このノルム最小化問題を解く。これにより、得られた最適解が多目的最適化問題の暫定解となる。この暫定解に基づく決定変数の値を各目的関数ｆ1〜ｆ3に適用して希求水準をクリアしているかどうかを調べる。
【０１６０】
ここで、一部の目的関数の希求水準が満足され、他の目的関数の希求水準が満足されていない場合には、当該一部の目的関数の希求水準をより甘く設定する（すなわち、最小化のための目的関数であれば、希求水準をより大きく取る）などして参照点ｒを移動させる。
【０１６１】
参照点ｒを移動させたら、移動後の参照点ｒを基準として更にノルム最小化問題を解き、暫定解を求める。すべての目的関数ｆ1〜ｆ3の希求水準を満足する暫定解が得られるまで、この手順を繰り返す。図９は、上述した目的関数ｆ1〜ｆ3の希求水準を満足する暫定解を求める手順を示す説明図である。
【０１６２】
（希求水準法による多目的最適化の処理手順）
つぎに、希求水準法による多目的最適化の処理手順について説明する。図１０は、希求水準法による多目的最適化の処理手順を示すフローチャートである。図１０において、まず、多目的最適化問題Ｐを定式化する（ステップＳ１００１）。つぎに、ノルム最小化問題Ｐ’を定式化する（ステップＳ１００２）。これにより、多目的最適化問題Ｐをスカラー化する。
【０１６３】
そして、図８に示したように、参照点ｒを設定し（ステップＳ１００３）、ノルム最小化問題Ｐ’の最適解を求める（ステップＳ１００４）。この最適解が指定条件を充足しているか否かを判断する（ステップＳ１００５）。充足していない場合（ステップＳ１００５：Ｎｏ）、改善したい目的関数以外の目的関数の希求水準を緩和する（ステップＳ１００６）。
【０１６４】
そして、トレードオフ分析による希求水準間の調整をおこない（ステップＳ１００７）、参照点ｒを移動させる（ステップＳ１００８）。そして、ステップＳ１００４に戻る。一方、ステップＳ１００５において、ノルム最小化問題Ｐ’の最適解が指定条件を充足している場合（ステップＳ１００５：Ｙｅｓ）、その最適解を出力する（ステップＳ１００９）。
【０１６５】
つぎに、図１０のステップＳ１００１に示した多目的最適化問題Ｐの定式化について具体的に説明する。図１１は、図１０のステップＳ１００１に示した多目的最適化問題Ｐの定式化を示す説明図である。図１１において、太字のｘは多目的最適化問題のすべての決定変数を要素とするようなベクトルであり、解空間の中のベクトルをあらわす。太字のｆ（ｘ）は各目的関数を要素とする目的関数のベクトルであり、ベクトルｘを入力として受け取る。太字のｇ（ｘ）は多目的最適化問題の制約条件式（左辺がベクトルｘをパラメータとする式で、右辺が０となる不等式）の各々の右辺を要素とするベクトルである。
【０１６６】
また、図１２は、図１０のステップＳ１００２に示したノルム最小化問題Ｐ’の定式化を示す説明図である。図１２には、希求水準法による多目的最適化の概要も示している。
【０１６７】
（資源計画作成装置１００の計算機ハードウェア構成）
つぎに、この発明の実施の形態にかかる資源計画作成装置１００のハードウェア構成について説明する。図１３は、この発明の実施の形態にかかる資源計画作成装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。
【０１６８】
図１３において、資源計画作成装置１００は、ＣＰＵ１３０１と、ＲＯＭ１３０２と、ＲＡＭ１３０３と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）１３０４と、ＨＤ（ハードディスク）１３０５と、ＦＤＤ（フレキシブルディスクドライブ）１３０６と、着脱可能な記録媒体の一例としてのＦＤ（フレキシブルディスク）１３０７と、ディスプレイ１３０８と、Ｉ／Ｆ（インターフェース）１３０９と、キーボード１３１０と、マウス１３１１と、スキャナ１３１２と、プリンタ１３１３と、を備えている。また、各構成部はバス１３００によってそれぞれ接続されている。
【０１６９】
ここで、ＣＰＵ１３０１は、資源計画作成装置１００の全体の制御を司る。ＲＯＭ１３０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭ１３０３は、ＣＰＵ１３０１のワークエリアとして使用される。ＨＤＤ１３０４は、ＣＰＵ１３０１の制御にしたがってＨＤ１３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。ＨＤ１３０５は、ＨＤＤ１３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。
【０１７０】
ＦＤＤ１３０６は、ＣＰＵ１３０１の制御にしたがってＦＤ１３０７に対するデータのリード／ライトを制御する。ＦＤ１３０７は、ＦＤＤ１３０６の制御で書き込まれたデータを記憶したり、ＦＤ１３０７に記憶されたデータを資源計画作成装置１００に読み取らせたりする。
【０１７１】
また、着脱可能な記録媒体として、ＦＤ１３０７のほか、ＣＤ−ＲＯＭ（ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ）、ＭＯ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、メモリーカードなどであってもよい。ディスプレイ１３０８は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ１３０８は、たとえば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。
【０１７２】
Ｉ／Ｆ１３０９は、通信回線を通じてインターネットなどのネットワーク１１０に接続され、このネットワーク１１０を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ１３０９は、ネットワーク１１０と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ１３０９には、たとえばモデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【０１７３】
キーボード１３１０は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス１３１１は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。
【０１７４】
スキャナ１３１２は、画像を光学的に読み取り、資源計画作成装置１００内に画像データを取り込む。なお、スキャナ１３１２は、ＯＣＲ機能を持たせてもよい。また、プリンタ１３１３は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ１３１３には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。
【０１７５】
（資源計画作成装置１００の機能的構成）
つぎに、この発明の実施の形態にかかる資源計画作成装置１００の機能的構成について説明する。図１４は、この発明の実施の形態にかかる資源計画作成装置１００の機能的構成を示すブロック図である。図１４において、資源計画作成装置１００は、取得部１４０１と、相性値算出部１４０２と、検出部１４０３と、最適化部１４０４と、種別間分配比率算出部１４０５と、資源計画作成部１４０６と、から構成されている。
【０１７６】
まず、取得部１４０１は、各種情報を取得する。たとえば、図１に示したような各ネットワークサービスＡ〜Ｃに関するサービス・ツリーの負荷変動予測波形の入力を受け付ける。また、複数のデータセンタＤ1〜Ｄnから構成される分散ＩＤＣシステム１０１により運用されるネットワークサービスに関する複数種類のタスクから選ばれた特定のタスクを、データセンタＤi内における複数種類の計算機ハードウェアＭiｍｔによりそれぞれ実行したときの処理性能値を取得する。
【０１７７】
ここで、特定のタスクとは、複数種類のタスク内の任意のタスクである。たとえば、タスクが２種類あり、計算機ハードウェアＭiｍｔが３種類あるとすると、６種類の処理性能値を得ることができる。
【０１７８】
たとえば、ｎ＝３とし、データセンタＤ1〜Ｄ3から構成される分散ＩＤＣシステム１０１によりＷｅｂサービスが運用されている場合、各データセンタＤi内の複数種類の計算機ハードウェアＭiｍｔ（ブレード・サーバ、ハイエンド・サーバ、ＳＭＰマシン）により、複数種類のタスク（Ｗｅｂサーバ・タスク、ＡＰサーバ・タスク、ＤＢタスク）をそれぞれ実行したときのスループットを処理性能値として取得する。
【０１７９】
より具体的には、データセンタＤiがＤＢタスクを実行する場合を例に挙げると、図２−２に示したように、ＤＢタスクをブレード・サーバで実行した場合の達成スループット（上記式（９）のＴｐ（Ｔｃ，ｌｙ，Ｈｚ，Ｂｌａｄｅ）に相当。）と、ＤＢタスクをハイエンド・サーバで実行した場合の達成スループット（上記式（９）のＴｐ（Ｔｃ，ｌｙ，Ｈｚ，ｍｔ（＝Ｈｉｇｈｅｎｄ））に相当。）と、ＤＢタスクをＳＭＰマシンで実行した場合の達成スループット（上記式（９）のＴｐ（Ｔｃ，ｌｙ，Ｈｚ，ｍｔ（＝ＳＭＰ））に相当。）とを取得する。
【０１８０】
つぎに、相性値算出部１４０２は、取得部１４０１によって取得された処理性能値に基づいて、特定のタスクと複数種類の計算機ハードウェアＭiｍｔから選ばれた特定の計算機ハードウェアＭiｍｔとの間の相性の値を算出する。ここで、特定の計算機ハードウェアＭiｍｔとは、複数種類の計算機ハードウェアＭiｍｔ内の任意の計算機ハードウェアＭiｍｔである。
【０１８１】
具体的には、たとえば、特定のタスクを複数種類の計算機ハードウェアＭiｍｔによりそれぞれ実行したときの処理性能値のうち最高値の処理性能値を分母とし、特定の計算機ハードウェアＭiｍｔにより実行したときの処理性能値を分子とした場合の値を、相性の値として算出する。
【０１８２】
より具体的には、たとえば、データセンタＤiがＤＢタスクを実行する場合、取得部１４０１によって取得された達成スループットＴｐ（Ｔｃ，ｌｙ，Ｈｚ，Ｂｌａｄｅ）、Ｔｐ（Ｔｃ，ｌｙ，Ｈｚ，ｍｔ（＝Ｈｉｇｈｅｎｄ））、およびＴｐ（Ｔｃ，ｌｙ，Ｈｚ，ｍｔ（＝ＳＭＰ））を、上記式（９）に代入することで、データセンタＤiにおけるＤＢタスクとブレード・サーバとの相性の値Ｃｏｍｐａｔ［Ｔｃ，ｌｙ，Ｂｌａｄｅ］を算出する。
【０１８３】
また、検出部１４０３は、取得部１４０１によって取得された各ネットワークサービスに関するサービス・ツリーの負荷変動予測波形のタイムスロットごとのピーク値を、サービス・ツリーＳＴstidの負荷量Ｌ［ｓｔｉｄ，ｔ］として検出する。
【０１８４】
つぎに、最適化部１４０４は、相性の値を含む上述した式（１）〜（９）を用いて最適化問題を解くことにより、計算資源の割当量ＲmtssidとデータセンタＤiへの負荷分配量Ｌ［ｓｔｉｄ，Ｄi］との最適値を求める。
【０１８５】
具体的には、たとえば、上記式（２）に示した第１目的関数を、そのリソース要求量の充足率Ｆsatが最大となるような、計算資源の割当量ＲmtssidとデータセンタＤiへの負荷分配量Ｌ［ｓｔｉｄ，Ｄi］との最適値を求める。この第１目的関数の最適化を図ることにより、データセンタＤiのスループットが最大化するように資源計画を最適化することができる。
【０１８６】
また、最適化部１４０４は、上記式（３）に示した第２目的関数を、その設備調達コストＦcostが最小となるように最適化する。この第２目的関数の最適化を図ることにより、データセンタＤｉ内の設備調達費用をなるべく最小に抑制することができる。また、第１目的関数の最大化と第２目的関数の最小化を同時におこなうことにより、データセンタＤi内の計算資源の設備調達費用をなるべく最小に抑えながら、同時にデータセンタＤi全体のスループットをなるべく最大化するような資源計画の最適化が可能となる。
【０１８７】
また、最適化部１４０４は、第１目的関数および第２目的関数とともに、上記式（６）に示した第３目的関数を、その負荷均等度ＦBL（標準偏差）が最小となるように最適化することとしてもよい。この第３目的関数の最小化を、第１目的関数および第２目的関数と同時におこなうことにより、データセンタＤiのピーク低減率の最大化を図ることができる。これにより、データセンタＤiの負荷量の割合をデータセンタＤi間で常に均等にすることができる。
【０１８８】
また、最適化部１４０４は、第１目的関数および第２目的関数（または第１目的関数〜第３目的関数）とともに、上記式（７）に示した第４目的関数を、その分配適正度ＦLocが最大となるように最適化することとしてもよい。この第４目的関数の最大化を、第１目的関数および第２目的関数（または第１目的関数〜第３目的関数）と同時におこなうことにより、顧客の要望に合致した負荷の分配を実現することができる。
【０１８９】
なお、上述したように、最適化部１４０４による最適化処理は、図８〜図１２に示した希求水準法により実現してもよく、また、Ｐａｒｅｔｏ理論に基づいて最適化することとしてもよい。なお、この最適化部１４０４により、図２２に示したように、各サービス・ツリーの負荷変動予測波形の最適化が完了する。
【０１９０】
また、種別間分配比率算出部１４０５は、最適化部１４０４によって最適化されたときの最適解を用いて、特定の計算機ハードウェアＭiｍｔと当該特定の計算機ハードウェアＭiｍｔとは種別が異なる他の計算機ハードウェアＭiｍｔとの間の種別間負荷分配比率ＤＲを算出する。具体的には、たとえば、上述した式（１０）を用いて種別間負荷分配比率ＤＲを算出する。
【０１９１】
また、資源計画作成部１４０６は、相性値算出部１４０２によって算出された相性の値を用いて、分散ＩＤＣシステム１０１の資源計画を作成する。具体的には、資源計画作成部１４０６は、マシン需要変動波形生成部１４１１と、設備投資計画データ生成部１４１２と、負荷変動予測波形最適化部１４１３と、ピーク低減率算出部１４１４とを、備えており、これらの出力結果が資源計画となる。
【０１９２】
マシン需要変動波形生成部１４１１は、計算機ハードウェア種別ｍｔ毎の設備調達の必要量の経時的変化を示すマシン需要変動波形を生成する。具体的には、図５に示したように、計算機ハードウェア種別ｍｔ毎に各データセンタＤiにわたって計算資源割当量（決定変数Ｒmtssidの最適値）を合計し、当該タイムスロットにおける計算機ハードウェア種別ｍｔ毎、データセンタＤi毎の設備調達の必要量を算出する。
【０１９３】
そして、すべてのタイムスロットについて、この設備調達の必要量を計算機ハードウェア種別ｍｔ毎に求め、タイムスロットの時刻順に並べて時系列化することにより、データセンタＤiのマシン需要変動波形を生成することができる。たとえば、図３（Ａ）に示した折れ線の波形がデータセンタＤiのマシン需要変動波形である。
【０１９４】
また、設備投資計画データ生成部１４１２は、マシン需要変動波形に基づいて、設備投資計画データを生成する。具体的には、図３（Ａ）に示したように、設備調達区間Ｓ１から順にピーク値を検出する。たとえば、設備調達区間Ｓ１では、ピーク値Ｐ１を検出する。つぎに、設備調達区間Ｓ２以降においては、直前までの設備調達区間のピーク値よりも大きいピーク値のみを検出する。
【０１９５】
たとえば、図３（Ａ）に示したように、設備調達区間Ｓ２においては、設備調達区間Ｓ１のピーク値Ｐ１を超えるピーク値がない。一方、設備調達区間Ｓ３では、ピーク値Ｐ２（＞Ｐ１）が検出される。したがって、図３（Ｂ）に示したように、ピーク値Ｐ２が検出された設備調達区間Ｓ３とその直前の設備調達区間Ｓ２との境界が、１回目の設備の増設による設備調達コストが発生する設備増設タイミングとなる。
【０１９６】
また、設備投資計画データ生成部１４１２は、検出されたピーク値Ｐ１，Ｐ２，・・・に対応して、図３（Ｂ）に示した設備調達金額や、図７に示した各計算機ハードウェアＭiｍｔの調達台数を算出する。
【０１９７】
また、負荷変動予測波形最適化部１４１３は、種別間負荷分配比率ＤＲに基づいて、最適化部１４０４によって最適化された負荷変動予測波形内の各派生サービスに相当する負荷を、各計算機ハードウェア種別ｍｔ毎の負荷変動予測波形として分配することにより負荷を分散する。
【０１９８】
また、ピーク低減率算出部１４１４は、最適化部１４０４によって最適化された負荷変動予測波形に基づいて、データセンタＤiごとにピーク低減率ＰＲＲを算出する。具体的には、図２２に示したように、最適化前の負荷変動予測波形のピーク値と、最適化後の負荷変動予測波形のピーク値とから、データセンタＤiごとにピーク低減率ＰＲＲを算出する（上記式（１）〜（３）を参照。）。
【０１９９】
なお、上述した取得部１４０１、相性値算出部１４０２、検出部１４０３、最適化部１４０４、種別間分配比率算出部１４０５、および資源計画作成部１４０６は、具体的には、たとえば、図１３に示したＲＯＭ１３０２、ＲＡＭ１３０３、ＨＤ１３０５、ＦＤ１３０７などの記録媒体に記録されたプログラムを、ＣＰＵ１３０１が実行することによって、その機能を実現する。
【０２００】
（資源計画作成処理手順）
つぎに、この発明の実施の形態にかかる資源計画作成装置１００の資源計画作成処理手順について説明する。図１５は、この発明の実施の形態にかかる資源計画作成装置１００の資源計画作成処理手順を示すフローチャートである。図１５において、まず、取得部１４０１により処理性能値が取得されるのを待ち受け（ステップＳ１５０１：Ｎｏ）、処理性能値が取得された場合（ステップＳ１５０１：Ｙｅｓ）、相性値算出部１４０２により、タスクと計算機ハードウェアＭiｍｔとの相性の値を算出する（ステップＳ１５０２）。
【０２０１】
つぎに、取得部１４０１により、各サービス・ツリーＳＴstidの負荷変動予測波形（図２２を参照。）が入力されるのを待ち受け（ステップＳ１５０３：Ｎｏ）、負荷変動予測波形が入力されている場合（ステップＳ１５０３：Ｙｅｓ）、開始時刻Ｔｓおよび終端時刻Ｔｅを設定する（ステップＳ１５０４）。開始時刻Ｔｓはたとえば現在として設定し、終端時刻はたとえば１年後として設定する。これにより、この先１年間の資源計画を作成することができる。
【０２０２】
そして、検出部１４０３により、各サービス・ツリーＳＴstidの負荷変動予測波形から、各サービス・ツリーＳＴstidの任意の時刻ｔにおける負荷変動予測値Ｌ［ｓｔｉｄ，ｔ］を検出する（ステップＳ１５０５）。
【０２０３】
つぎに、最適化部１４０４により、相性の値と負荷変動予測値Ｌ［ｓｔｉｄ，ｔ］とを用いて、時刻ｔのタイムスロットにおける最適化処理を実行する（ステップＳ１５０６）。すなわち、上述したように、第１目的関数〜第４目的関数を最小化あるいは最大化する最適解を求める。
【０２０４】
そして、種別間分配比率算出部１４０５により、時刻ｔのタイムスロットにおける異なる種別の計算機ハードウェアＭiｍｔの種別間分配比率算出処理（式（１０）を参照。）を実行する（ステップＳ１５０７）。これにより、時刻ｔのタイムスロットにおける各派生サービス負荷内のマシン種別毎の分配比率を得ることができる。
【０２０５】
つぎに、時刻ｔをインクリメントしてつぎのタイムスロットに移行し（ステップＳ１５０８）、時刻ｔが終端時刻Ｔｅより大きいか否かを判断する（ステップＳ１５０９）。時刻ｔが終端時刻Ｔｅ以下である場合（ステップＳ１５０９：Ｎｏ）、ステップＳ１５０５に戻り、上述したステップＳ１５０５〜ステップＳ１５０９を実行する。
【０２０６】
一方、時刻ｔが終端時刻Ｔｅより大きい場合（ステップＳ１５０９：Ｙｅｓ）、資源計画作成部１４０６により、資源計画作成処理を実行する（ステップＳ１５１０）。そして、一連の処理を終了する。
【０２０７】
つぎに、上述したステップＳ１５１０の資源計画作成処理の詳細な処理手順について説明する。図１６は、ステップＳ１５１０の資源計画作成処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【０２０８】
図１６において、まず、図５に示したように、マシン需要変動波形生成部１４１１により、タイムスロットごとの計算資源割当量（決定変数Ｒmtssidの最適値）をタスクごとにまとめる（ステップＳ１６０１）。そして、図３（Ａ）に示したように、各データセンタＤiのマシン需要変動波形を生成する（ステップＳ１６０２）。
【０２０９】
つぎに、設備投資計画データ生成部１４１２により、ステップＳ１６０１で生成されたマシン需要予測波形から、設備調達区間ごとのピーク値を検出し（ステップＳ１６０３）、図３（Ｂ）に示したような設備調達金額および設備増設タイミングや図７に示したような設備調達区間ごとの設備調達台数を示す設備調達計画などの設備投資計画データを生成する（ステップＳ１６０４）。
【０２１０】
そして、負荷変動予測波形最適化部１４１３により、種別間分配比率ＤＲを用いて、ステップＳ１５０３で入力された負荷変動予測波形（図２２を参照。）を最適化する（ステップＳ１６０５）。また、ピーク低減率算出部１４１４により、最適化前後の負荷変動予測波形からピーク低減率を算出する（ステップＳ１６０６）。これにより、資源計画作成処理を終了する。
【０２１１】
（資源計画の出力例）
つぎに、資源計画作成装置１００によって作成される資源計画の出力例について説明する。図１７−１〜図１７−３は、負荷変動予測波形最適化部１４１３によって最適化された各データセンタＤ1〜Ｄ3の負荷変動予測波形を示すグラフである。図１７−１〜図１７−３において、横軸は、ステップＳ１５０４で設定された時刻をあらわし、縦軸は変動負荷をあらわしている。
【０２１２】
また、図１８−１〜図１８−３は、各データセンタＤ1〜Ｄ3における、各設備調達区間の計算機ハードウェア種別間の設備調達量の内訳比率を示す棒グラフである。図１８−１〜図１８−３において、横軸は設備調達区間（１月〜６月）を示しており、縦軸は設備調達量を示している。
【０２１３】
また、図１８−１〜図１８−３において、右側の棒グラフは、相性の値を考慮しないで最適化をおこなった場合の各設備調達区間の計算機ハードウェア種別間の内訳比率であり、左側の棒グラフは、相性の値を考慮して最適化をおこなった場合の各設備調達区間の計算機ハードウェア種別間の内訳比率である。
【０２１４】
また、図１９は、相性の値を用いた最適化の結果得られる設備調達コストの削減比率（各設備調達区間毎）を示す棒グラフである。横軸は設備調達区間（１月〜６月）を示しており、縦軸はデータセンタＤiの設備コスト削減率およびピーク時最悪取りこぼし率を示している。ピーク時最悪取りこぼし率とは、月間の負荷ピーク時において、コスト削減と引き換えに犠牲となるデータセンタＤiのスループットの損失率を示す棒グラフである。
【０２１５】
また、図２０は、月間の負荷ピーク時において、本来ならＳＭＰマシンを割り当てて処理されるべきタスク負荷処理量がブレード・サーバを代替割り当てすることによって処理されている比率を示す棒グラフである。横軸は設備調達区間（１月〜６月）を示しており、縦軸は上記代替比率を表している。
【０２１６】
また、図２１は、相性の値を考慮した場合と考慮しない場合における、各設備調達区間で達成されるピーク低減率を示す棒グラフである。横軸は設備調達区間（１月〜６月）を示しており、縦軸はデータセンタＤiのピーク低減率を示している。
【０２１７】
上述したように、この発明の実施の形態によれば、異なる種別の計算機ハードウェアＭiｍｔが混在するような複数のデータセンタＤ1〜Ｄnが広域網で接続され、ユーティリティ運用方式により複数のネットワークサービスが同時に運用されているような環境において、各ネットワークサービスの負荷変動予測波形に基づき、将来の各時点において、各ネットワークサービスに到着した負荷量のデータセンタＤi，Ｄj間、計算機ハードウェア種別ｍｔ間での負荷分配の最適比率を求めることができる。
【０２１８】
また、将来の各時点において、必要なスループットを確保しつつ計算機ハードウェアＭiｍｔの設備費用を最小限に抑えるような必要計算資源量と、この必要計算資源量を調達するのに要する費用を算出し、これらを時系列化する。これにより、データセンタＤ1〜Ｄn群の将来にわたる最適な運用計画と設備調達計画を生成することができる。したがって、データセンタＤ1〜Ｄn群の運営業者にとって有益な情報を提供することができる。
【０２１９】
以上説明したように、この発明の実施の形態にかかる資源計画作成プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、資源計画作成装置、および資源計画作成方法によれば、資源計画の最適化をデータセンタおよびタスクに応じて正確に実現することにより、設備投資や設備コストの効率化を図ることができる。
【０２２０】
なお、本実施の形態で説明した資源計画作成方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。
【０２２１】
（付記１）複数のデータセンタから構成される分散システムにより運用されるネットワークサービスに関する複数種類のタスクから選ばれた特定のタスクを、前記データセンタ内における複数種類の計算機ハードウェアによりそれぞれ実行したときの処理性能値を取得させる取得工程と、
前記取得工程によって取得された処理性能値に基づいて、前記特定のタスクと前記複数種類の計算機ハードウェアから選ばれた特定の計算機ハードウェアとの間の相性の値を算出させる相性値算出工程と、
前記相性値算出工程によって算出された相性の値を用いて、前記分散システムの資源計画を作成させる作成工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする資源計画作成プログラム。
【０２２２】
（付記２）前記相性値算出工程は、
前記特定のタスクを前記複数種類の計算機ハードウェアによりそれぞれ実行したときの処理性能値のうち最高値の処理性能値を分母とし、前記特定の計算機ハードウェアにより実行したときの処理性能値を分子とした場合の値を、前記相性の値として算出させることを特徴とする付記１に記載の資源計画作成プログラム。
【０２２３】
（付記３）前記相性の値と、前記特定のタスクに対する計算資源の割当量と、前記特定のタスクの負荷量と、前記特定のタスクの処理に要する計算資源量とにより、前記特定の計算機ハードウェアに関するリソース要求量の充足率を算出する第１目的関数を、前記リソース要求量の充足率が最大となるように最適化させる最適化工程を、前記コンピュータに実行させ、
前記作成工程は、
前記最適化工程によって前記第１目的関数が最適化されたときの最適解を用いて、前記分散システムの資源計画を作成させることを特徴とする付記１または２に記載の資源計画作成プログラム。
【０２２４】
（付記４）前記最適化工程は、
前記第１目的関数の最適化とともに、前記特定のタスクに対する計算資源の割当量と、前記特定の計算機ハードウェアの購入単価とにより、前記特定の計算機ハードウェアに関する設備調達コストを算出する第２目的関数を、前記設備調達コストが最小となるように最適化させ、
前記作成工程は、さらに、
前記最適化工程によって前記第１目的関数および前記第２目的関数が最適化されたときの最適解を用いて、前記分散システムの資源計画を作成させることを特徴とする付記３に記載の資源計画作成プログラム。
【０２２５】
（付記５）前記最適化工程は、さらに、
前記第１目的関数および前記第２目的関数とともに、前記各データセンタ間における前記特定のタスクの負荷量の負荷均等度を算出する第３目的関数を、前記負荷均等度が最小となるように最適化させ、
前記作成工程は、さらに、
前記最適化工程によって前記第１目的関数〜前記第３目的関数が最適化されたときの最適解を用いて、前記分散システムの資源計画を作成させることを特徴とする付記４に記載の資源計画作成プログラム。
【０２２６】
（付記６）前記最適化工程は、さらに、
前記第１目的関数および前記第２目的関数とともに、前記各データセンタ間における前記特定のタスクの負荷量の分配適正度を算出する第４目的関数を、前記分配適正度が最大となるように最適化させ、
前記作成工程は、さらに、
前記最適化工程によって前記第１目的関数、前記第２目的関数および前記第４目的関数が最適化されたときの最適解を用いて、前記分散システムの資源計画を作成させることを特徴とする付記４に記載の資源計画作成プログラム。
【０２２７】
（付記７）前記最適化工程は、さらに、
前記第１目的関数〜前記第３目的関数とともに、前記各データセンタ間における前記特定のタスクの負荷量の分配適正度を算出する第４目的関数を、前記分配適正度が最大となるように最適化させ、
前記作成工程は、さらに、
前記最適化工程によって前記第１目的関数〜前記第４目的関数が最適化されたときの最適解を用いて、前記分散システムの資源計画を作成させることを特徴とする付記５に記載の資源計画作成プログラム。
【０２２８】
（付記８）前記最適化工程は、
希求水準法を用いて最適化することを特徴とする付記３〜７のいずれか一つに記載の資源計画作成プログラム。
【０２２９】
（付記９）前記作成工程は、
前記最適化工程によって最適化されたときの最適解を用いて、前記計算機ハードウェアの設備調達金額、設備増設タイミング、または設備調達台数を含む前記分散システムの資源計画を作成させることを特徴とする付記３〜８のいずれか一つに記載の資源計画作成プログラム。
【０２３０】
（付記１０）前記最適化工程によって最適化されたときの最適解を用いて、前記特定の計算機ハードウェアと当該特定の計算機ハードウェアとは種別が異なる他の計算機ハードウェアとの間の種別間負荷分配比率を算出させる種別間負荷分配比率算出工程を、前記コンピュータに実行させ、
前記作成工程は、
前記種別間負荷分配比率算出工程によって算出された種別間負荷分配比率を用いて、ネットワークサービスに関する負荷変動予測波形を最適化することにより、前記分散システムの資源計画を作成させることを特徴とする付記３〜９のいずれか一つに記載の資源計画作成プログラム。
【０２３１】
（付記１１）付記１〜１０のいずれか一つに記載の資源計画作成プログラムを記録した前記コンピュータにより取り可能な記録媒体。
【０２３２】
（付記１２）複数のデータセンタから構成される分散システムにより運用されるネットワークサービスに関する複数種類のタスクから選ばれた特定のタスクを、前記データセンタ内における複数種類の計算機ハードウェアによりそれぞれ実行したときの処理性能値を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された処理性能値に基づいて、前記特定のタスクと前記複数種類の計算機ハードウェアから選ばれた特定の計算機ハードウェアとの間の相性の値を算出する相性値算出手段と、
前記相性値算出手段によって算出された相性の値を用いて、前記分散システムの資源計画を作成する作成手段と、
を備えることを特徴とする資源計画作成装置。
【０２３３】
（付記１３）複数のデータセンタから構成される分散システムにより運用されるネットワークサービスに関する複数種類のタスクから選ばれた特定のタスクを、前記データセンタ内における複数種類の計算機ハードウェアによりそれぞれ実行したときの処理性能値を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された処理性能値に基づいて、前記特定のタスクと前記複数種類の計算機ハードウェアから選ばれた特定の計算機ハードウェアとの間の相性の値を算出する相性値算出工程と、
前記相性値算出工程によって算出された相性の値を用いて、前記分散システムの資源計画を作成する作成工程と、
を含んだことを特徴とする資源計画作成方法。
【産業上の利用可能性】
【０２３４】
以上のように、本発明にかかる資源計画作成プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、資源計画作成装置、および資源計画作成方法は、複数のデータセンタをインターネットなどの広域網により接続して構成される分散ＩＤＣシステムに有用であり、分散ＩＤＣシステムの運営業者が、顧客であるネットワークサービス・プロバイダ業者からネットワークサービスの運用を委託された際に作成する長期の将来に渡る最適な設備調達計画と最適な運用計画に適している。
【図面の簡単な説明】
【０２３５】
【図１】この発明の実施の形態にかかる分散ＩＤＣシステムを示すシステム構成図である。
【図２−１】各タスクの毎秒トランザクション数と消費リソースポイントとの関係を示すグラフである。
【図２−２】あるタスク（たとえば、ＤＢタスク）の割り当てリソースポイント数と達成スループットとの関係を示すグラフである。
【図２−３】同一種類の計算機ハードウェアを、３つの異なる種類のタスクの実行のために割当てたときの割り当てリソースポイント数と達成スループットとの関係を示すグラフである。
【図３】設備調達コストの事前見積もりを示すグラフである。
【図４−１】サービス・ツリーとサービス・フローとの関係を示す説明図である。
【図４−２】サービス・フローとサービス・セクションとの関係を示す説明図である。
【図５】タイムスロット毎における最適化によって得られる出力データの具体例を示す説明図（その１）である。
【図６】タイムスロット毎における最適化によって得られる出力データの具体例を示す説明図（その２）である。
【図７】設備調達計画を示す説明図である。
【図８】多次元空間とＰａｒｅｔｏ曲面の例を示す説明図である。
【図９】目的関数の希求水準を満足する暫定解を求める手順を示す説明図である。
【図１０】希求水準法による多目的最適化の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】多目的最適化問題Ｐの定式化を示す説明図である。
【図１２】ノルム最小化問題Ｐ’の定式化を示す説明図である。
【図１３】この発明の実施の形態にかかる資源計画作成装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図１４】この発明の実施の形態にかかる資源計画作成装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図１５】この発明の実施の形態にかかる資源計画作成装置の資源計画作成処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】この発明の実施の形態にかかる資源計画作成装置の資源計画作成処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図１７−１】負荷変動予測波形最適化部によって最適化されたデータセンタＤ1の負荷変動予測波形を示すグラフである。
【図１７−２】負荷変動予測波形最適化部によって最適化されたデータセンタＤ2の負荷変動予測波形を示すグラフである。
【図１７−３】負荷変動予測波形最適化部によって最適化されたデータセンタＤ3の負荷変動予測波形を示すグラフである。
【図１８−１】データセンタＤ1における、各設備調達区間の計算機ハードウェア種別間の設備調達量の内訳比率を示す棒グラフである。
【図１８−２】データセンタＤ2における、各設備調達区間の計算機ハードウェア種別間の設備調達量の内訳比率を示す棒グラフである。
【図１８−３】データセンタＤ3における、各設備調達区間の計算機ハードウェア種別間の設備調達量の内訳比率を示す棒グラフである。
【図１９】相性の値を用いた最適化の結果得られる設備調達コストの削減比率（各設備調達区間毎）およびコスト削減と引き換えに犠牲となるデータセンタＤiのスループットの損失率を示す棒グラフである。
【図２０】本来ならＳＭＰマシンで処理されるべき負荷量がブレード・サーバによって代替的に処理されている率を示す棒グラフである。
【図２１】相性の値を考慮した場合と考慮しない場合における、各設備調達区間で達成されるピーク低減率を示す棒グラフである。
【図２２】特許文献２の資源計画作成プログラムの作用効果を示す説明図である。
【符号の説明】
【０２３６】
１００  資源計画作成装置
１０１  分散（ＩＤＣ）システム
１１０  ネットワーク
１２０  クライアント端末
４００  負荷分散装置
４１０  リダイレクタ
１４０１  取得部
１４０２  相性値算出部
１４０３  検出部
１４０４  最適化部
１４０５  種別間分配比率算出部
１４０６  資源計画作成部
１４１１  マシン需要変動波形生成部
１４１２  設備投資計画データ生成部
１４１３  負荷変動予測波形最適化部
１４１４  ピーク低減率算出部
【図１】
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【図２−１】
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【図２−２】
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【図２−３】
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【図３】
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【図４−１】
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【図４−２】
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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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
2007183883.tif 000025
【図１５】
2007183883.tif 000026
【図１６】
2007183883.tif 000027
【図１７−１】
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【図１７−２】
2007183883.tif 000029
【図１７−３】
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【図１８−１】
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【図１８−２】
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【図１８−３】
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【図１９】
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【図２０】
2007183883.tif 000035
【図２１】
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【図２２】
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