(57)【要約】【課題】稼働状況の異なる複数の計算機において、監視対象プログラムの稼働性能データを同じタイミングで取得するための、各計算機ごとの収集開始時刻決定方法を提供する。【解決手段】各計算機ごとに、監視の対象となる項目の稼働性能データ収集予定時刻と実際の収集時刻との時刻差を用いて、次回の収集時の収集開始時刻を、前記時刻差だけ前倒しする。また、収集予定時刻と実際の収集時刻との時刻差の算出や、収集開始時刻への反映などを、あらかじめ定めた見直し間隔にしたがって定期的に行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークで接続された複数の計算機上において、前記複数の計算機上で同一のタイミングで計算機やプログラムの稼働性能データを収集するために各計算機ごとの稼働性能データ収集開始時刻を決定する方法であって、過去の稼働性能データを収集した際の、あらかじめ設定した稼働性能データ収集時刻と実際の稼働性能データ収集時刻との時間差の平均値から、次回の稼働性能データ収集開始時刻を算出するステップを備えたことを特徴とする稼働性能データ収集開始時刻決定方法。
【請求項２】
請求項１の稼働性能データ収集開始時刻決定方法において、各計算機上で複数の項目を連続して収集する場合に、全計算機で同一のタイミングで収集させる項目を、各計算機ごとに個別に設定した収集タイミング同期ポイントとして設定するステップを備えたことを特徴とする稼働性能データ収集開始時刻決定方法。
【請求項３】
請求項１または２の稼働性能データ収集開始時刻決定方法において、あらかじめ定められた見直し間隔の度に、あらかじめ設定された分析データ保存期間の範囲に合致する過去の稼働性能データ収集時刻を元に稼働性能データ収集開始時刻を再計算することを特徴とする稼働性能データ収集開始時刻決定方法。
【請求項４】
請求項１から３の稼働性能データ収集開始時刻決定方法において、あらかじめ定められた見直し間隔の度に、あらかじめ設定された分析データ保存期間の範囲に合致する過去の稼働性能データ収集時刻を元に稼働性能データ収集時刻を再計算する場合において、あらかじめ設定されている収集間隔の期間内に稼働性能データを収集することができない場合は、収集間隔に対してあらかじめ設定されている収集間隔増加幅だけ拡張し、全ての計算機において、稼働性能データを同じタイミングで収集できるように収集間隔を長く設定することを特徴とする稼働性能データ収集開始時刻決定方法。
【請求項５】
請求項１から４の稼働性能データ収集開始時刻決定方法において、稼働性能データ収集開始時刻決定のために使用する過去の稼働性能データ収集時刻が、あらかじめ設定された見直し間隔が経過するたびに各計算機から収集され、かつ各計算機から収集された過去の稼働性能データおよび過去の稼働性能データ収集時刻のうち、あらかじめ設定された分析データ保存期間より古いものについては削除し、分析データ保存期間の範囲に合致する過去の稼働性能データおよび過去の稼働性能データ収集時刻のみを用いて稼働性能データ収集開始時刻を決定することを特徴とする稼働性能データ収集開始時刻決定方法。
【請求項６】
請求項１から５の稼働性能データ収集開始時刻決定方法であって、あらかじめ設定された見直し間隔の度に、算出された各計算機ごとの稼働性能データ収集開始時刻を各計算機へ配信するステップを備えたことを特徴とする稼働性能データ収集開始時刻決定方法。
【請求項７】
請求項１から６のデータ収集開始時刻決定方法であって、あらかじめ定められた見直し間隔のたびに配信される稼働性能データ収集開始時刻に従って、定期的に稼働性能データを収集し、過去の稼働性能データおよび過去の稼働性能データ収集時刻を各計算機上に蓄積するステップを備えたことを特徴とする稼働性能データ収集開始時刻決定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分散環境下の複数の計算機上において、ある同一のタイミングで稼働性能データを収集するための稼働性能データ収集開始時刻決定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、業務システムを構成する計算機は、Webサーバやアプリケーションサーバ、データベースサーバなど複数が分散して存在し、これらはネットワークを介して接続されている。このようなシステムにおいては、分散する各サーバが個々に時刻管理を行っているため、複数のサーバの負荷状況やイベント発生時刻を単純に照らし合わせただけでは、システムに起こっている現象を正確に把握できない問題がある。例えば、サービスの性能劣化の原因調査を行う場合、ある同一のタイミングにおいて、各計算機上のアプリケーションがどのような状況であったのかを知ることが必要である。とくに、Webサービスにおいては、アプリケーションサーバでのトランザクション数やデータベースサーバの検索効率、サービスを利用しているユーザ数やそのときのネットワークトラフィックなど、性能に影響する要素が分散しており、統一した時刻のもとで稼働性能データを付き合わせることが非常に困難である。また、負荷の高いサーバから負荷の低いサーバへ処理を振り分けるような場合においても、同じタイミングにおける各サーバの負荷を正確に知ることが出来れば、より最適な負荷分散が実現でき、システムリソースをより有効活用できる。
【０００３】
分散する各サーバの稼働状況を知るための手段としては、稼働性能データを収集する技術(特許文献１)や、収集した稼働性能データの相関関係を分析する手法(特許文献２)等が用いられている。また、これらの技術に基づく問題の原因調査の精度を高めるためには、上記に述べたように業務システムを構成する各計算機で収集された稼働性能データが、同一のタイミングで収集されることが重要となる。このような課題に対する技術として、稼働性能データの収集開始時刻を一括して定義および配布し、収集する技術(特許文献３)が用いられている。
【０００４】
上記のような従来技術においては、各サーバの負荷状況により稼働性能データ収集処理の遅延が生じてしまうため、同一のタイミングにおける稼働性能データが揃わずに分析精度が低下するという問題がある。ただし、全ての計算機で、ある同じタイミングの稼働性能データを収集するためには、各計算機上の特性を加味して個々に最適な稼働性能データ収集開始時刻を決定する必要があるが、各計算機上のアプリケーションの稼働状況などは時々刻々と変化していく。このため、稼働性能データ収集開始時刻は定期的な見直しによって最適なものを設定する必要がある。
【０００５】
上記の一連の問題を解決するために、システムを構成する各サーバの負荷を考慮した上で、稼働性能データ収集開始時刻を周期的に決定する技術が求められる。
【０００６】
【特許文献１】特開２００１−２７９９０号公報
【特許文献２】特開２００４−３４８６４０号公報
【特許文献３】特開２００４−３５５０６１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、各計算機上のオペレーティングシステムやアプリケーションの過去の稼働性能データ収集時間をもとに、全ての計算機上で、ある同じタイミングで稼働性能データを取得するための、各計算機ごとの最適な稼働性能データ収集開始時刻を決定し、これを定期的に見直すことにより、時々刻々と変化していく環境下において、常に最適な収集時刻で稼働性能データを収集することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明は、各計算機上の時計の時刻差だけでなく、各計算機上のオペレーティングシステムやアプリケーションの稼働性能データと、過去に稼働性能データを収集するのに要した時間の実績をもとに、あらかじめ与えられるデータ収集開始時刻を、各計算機上で最適な値に設定する。また、各計算機上のオペレーティングシステムやアプリケーションの稼働性能データと、過去に稼働性能データを収集するのに要した時間の実績を定期的に更新し、分析データ保存期間より古い日付の稼働性能データを削除することにより、時々刻々と変化する環境下において、各計算機ごとの稼働性能データ収集開始時刻を常に最適な状態に保つ。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、従来技術で考慮されていなかった各計算機ごとの稼働性能データに応じて、各計算機ごとに個別の最適な収集開始時刻を決定することが可能となる。これにより、システム中のすべての計算機でより正確なタイミングで稼働情報を取得でき、その結果、分散する複数サーバで構成されるシステムにおける障害調査や、負荷の高いサーバから処理を振りかえるためのサーバ決定など、システム全体の管理精度が向上するという利点がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明を実施するための最良の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
【００１１】
図１は、本発明の実施例で用いる、ネットワークに接続された複数の計算機からなるシステム構成をしめしたものである。図１では、複数の計算機１００、１０１、１０２がネットワークを介して接続されて、互いに通信可能な状態である。
【００１２】
実施例で用いる計算機の構成について計算機１（１００）を例に説明する。計算機１（１００）は、プログラムや処理データを格納するメモリ空間（１０３）と、メモリ空間に記憶されたプログラムを実行するCPU（１０４）、参照頻度の低いデータを格納する外部記憶装置（１０5）とを有している。メモリ空間（１０３）には、オペレーティングシステムやアプリケーションなどの監視対象プログラム（１０６）と、システム中の各計算機の収集開始時刻を決定する収集マネージャ（１０７）と、収集マネージャ（１０７）が決定した収集開始時刻にもとづいて監視対象プログラム（１０６）から稼動性能データを収集する収集エージェント（１０８）と、収集エージェント（１０８）に収集させる項目や収集間隔などの基本情報を設定するための設定コンソール（１０９）が記憶されている。また、外部記憶装置（１０5）には、収集エージェントが取得した稼動性能データを蓄積するためのローカル保存データベース（１１０）と、収集マネージャ（１０７）が各計算機の収集開始時刻を決定する処理で使用するために、ローカル保存データベース（１１０）から抽出した一部または全部の稼働性能データを蓄積するための分析データベース（１１１）が格納されている。
【００１３】
収集マネージャ（１０７）は、分析データベース（１１１）に蓄積されているデータを管理するデータ管理部（１１２）と、各計算機ごとの収集開始時刻を決定し、収集エージェントへ配布する収集マネージャ制御部（１１３）で構成される。また、収集マネージャ（１０７）は、システム利用者が設定コンソール（１０９）から入力した情報を登録する基本情報テーブル（１１４）と、各計算機ごとの監視項目や収集開始時刻を登録して配布するための収集情報テーブル（１１５）を有する。
【００１４】
収集エージェント（１０８）は、収集マネージャ（１０７）と通信により情報をやり取りする収集エージェント制御部（１１６）と、収集マネージャ（１０７）から配布された各計算機ごとの収集情報テーブル（１１５）の内容に従って監視対象プログラム（１０６）から稼働情報を収集してローカル保存データベース（１１０）へ格納するデータ収集部（１１７）で構成される。
【００１５】
収集マネージャ（１０７）、設定コンソール（１０９）、分析データベース（１１１）は、本発明により稼働情報の収集開始時刻を制御する複数の計算機のいずれか1台上に少なくとも１必要である。収集エージェント（１０８）、ローカル保存データベース（１１０）は、本発明により稼働情報の収集開始時刻を制御する複数の計算機の全てに１ずつ必要である。つまり、システムを構成する計算機が1台のみである場合は、計算機１（１００）のように構成し、システムを構成する計算機が２台以上存在する場合には、計算機２（１０１）のように設定コンソール（１０９）のみの構成や、計算機３（１０２）のように収集エージェント（１０８）とローカル保存データベース（１１０）のみの構成をとる計算機が存在してもよい。
【００１６】
図２は、基本情報テーブルである。これは、本発明により各計算機ごとの稼働性能データ収集開始時刻を決定するために最低限必要な複数の情報からなるテーブルであり、各値はシステム利用者によって登録される。収集開始タイミング（２００）には、全計算機で同期させたい稼働性能データ収集のタイミングである。収集間隔（２１０）は、各計算機上で稼働性能データを収集する間隔である。収集タイミング見直し間隔（２２０）は、収集マネージャ（１０７）が決定する各計算機ごとの収集開始時刻を、過去の稼働性能データおよび過去の稼働性能データ収集時刻に基づいて定期的に見直しを行う間隔である。分析データ保存期間（２３０）は、収集タイミング見直し間隔（２２０）が経過した際に、分析データベース（１１１）に保存されている稼働性能データのうち、有効なものとして扱う期間の長さである。たとえば、分析データ保存期間（２３０）が３０日に設定されている場合、分析データベース（１１１）に蓄積される稼働性能データが過去３０日分に達するまではすべてを蓄積し、３１日目の稼働性能データが収集された場合は、分析データベース（１１１）に格納されている１日目の稼働性能データが削除され、分析データベース（１１１）中には常に過去３０日分の稼働性能データのみが蓄積される。収集間隔増加幅（２４０）には、収集開始タイミング（２００）で指定した時刻ではどうしても収集できない計算機が存在する場合の対処方法として、収集間隔（２１０）を自動的に大きく設定する場合の増え幅である。例えば、収集間隔（２１０）が６０秒、収集間隔増加幅（２５０）が６０秒であった場合、最初の収集間隔（２１０）の６０秒で稼働性能データが収集できないことが判明した場合、収集間隔増加幅（２４０）の６０秒を足した次１２０秒を新たな収集間隔（２１０）として収集開始時刻を再計算する。
【００１７】
図３は、収集情報テーブル（１１５）の一例である。このテーブルは収集マネージャ（１０７）および収集エージェント（１０８）が存在する各計算機ごとに存在し、収集マネージャ（１０２）で決定した各計算機ごとの収集開始時刻などが登録されている。各計算機の収集エージェント（１０８）は収集マネージャ（１０７）より配布された収集情報テーブル（１１５）にしたがって、監視対象プログラム（１０８）の稼働性能データを収集する。収集項目（３００）は、前記の収集情報テーブル（１１５）が存在する各計算機ごとに収集する稼働性能データのリストである。図３の例では、計算機１（１００）について業務プログラムのCPU使用率（３０１）、ディスクI/O（３０２）、業務プログラムに接続中のユーザ数（３０３）が登録順に収集される。収集項目（３００）の値はユーザによってあらかじめ入力されているものとする。収集タイミング同期ポイント（３１０）は、複数の項目を収集する場合に、どの項目の収集時刻で計算機間の同期をとるのかの基準となる項目である。たとえば、上記３０１〜３０３の項目を収集させる場合、収集タイミング同期ポイント（３１０）をディスクI/O（３０２）としておくと、全計算機で同時にデータを収集するタイミングにおいて、計算機１（１００）ではディスクI/O（３０２）が収集されるように調整を行う。この場合、CPU使用率（３０１）およびディスクI/O（３０２）の稼働性能データ収集にかかる時間分だけ収集開始時刻を前にずらすことで調整される。各計算機ごとの収集タイミング同期ポイント（３１０）の値はユーザによってあらかじめ入力されているものとし、入力がない場合は、収集項目（３００）にある項目全ての収集が完了する時点を基準とする。収集開始時刻（３２０）は、収集マネージャ（１０７）によって決定した各サーバごとの収集開始時刻のリストである。リストされる収集開始時刻の数は、図２の基本情報テーブル（１１４）の収集タイミング見直し間隔（２２０）の期間中に、収集間隔（２１０）で収集可能なタイミングの数になる。つまり、収集タイミング見直し間隔が２４時間、収集間隔が６０分の場合、収集開始時刻（３２０）には２４項目がリストされる。
【００１８】
図３の例では、収集タイミング同期ポイント３１０で示したディスクI/Oのデータ収集後に収集タイミングをそろえるように調整されているが、収集タイミング同期ポイント３１０で示した項目のデータ収集開始時でそろえることも可能である。図３の計算機１（１００）でディスクI/O（３０２）のデータ収集開始時にタイミングをそろえるように調整を行う場合、CPU使用率（３０１）の稼働性能データ収集にかかる時間分だけ収集開始時刻を前にずらすことで調整される。収集タイミングポイント３１０で示した項目のデータ収集開始前でタイミングをそろえるか収集開始後でタイミングをそろえるかは、図３には図示しないフラグ等で識別すればよい。
【００１９】
図４は、ローカル保存データベース（１１０）あるいは分析データベース（１１１）のテーブル構成の例である。計算機名（４００）は、稼働性能データが収集された計算機名である。収集項目（４１０）は、収集情報テーブルの収集項目（３００）で設定された稼働性能データの項目名である。収集開始時刻（４２０）は、収集項目（４１０）の各項目の収集が開始された時刻である。終了時刻（４３０）は、収集項目（４１０）の各項目の収集が終了した時刻である。性能値（４４０）は、収集項目（４１０）の各項目の収集された実際の値である。
【００２０】
図５は、本発明の一実施例に係る収集マネージャ制御部（１１３）の全体的な動作を示すフローチャートである。収集マネージャ制御部（１１３）は、前回に各計算機の収集開始時刻の再計算を行ってから経過した時間を定期的に確認し、基本情報テーブル（１１４）の収集タイミング見直し間隔（２２０）の時間だけ経過するまで待機する（５００）。収集タイミング見直し間隔（２２０）の時間だけ経過すると、前回の収集開始時刻決定から現在までに、収集エージェント（１０８）が取得している稼働性能データの差分を各計算機の収集エージェント制御部（１１６）に要求し、分析データベース（１１１）に格納する（５０１）。稼働性能データの差分が分析データベース（１１１）に格納されたならば、分析データベース（１１１）の稼働性能データをもとに各計算機ごとの収集開始時刻を決定し（５０２）、更新された各計算機ごとの収集情報テーブル（１１５）を各計算機に配布する（５０３）。配布後は、５００のステップへ帰って、収集タイミング見直し間隔の時刻になるまで待機する（５０４）。
【００２１】
図６は、収集マネージャ制御部（１１３）において、収集開始時刻の再計算を行うステップ（５０２）の動作を示すフローチャートである。収集開始時刻の再計算は、収集タイミング見直し間隔（２２０）中のすべての収集タイミングにおいて収集開始時刻が決定されるまで繰り返される（６００）。また、６００のステップ内では、収集対象である全計算機の収集開始時刻が決定されるまで繰り返される（６０１）。６０１のステップ内では、分析データベースに格納された過去の稼働性能データ収集時刻を、収集間隔ごとに集計して平均値を算出する（６０２）。この平均値と、あらかじめ設定されている収集開始タイミング２００との時刻差を計算し（６０３）、あらかじめ設定されている収集開始タイミング２００から、前記時刻差の分だけ前倒しした値を収集開始時刻とする（６０４）。
【００２２】
ここで、５０２のステップで求められた収集開始時刻が、それより以前の収集における収集時刻より過去の時間になっているかどうかを判定する（６０５）。判定の結果、今回の収集開始時刻がその前の収集間隔における収集時刻に影響する場合は、基本情報テーブルの収集間隔増加幅（２５０）に登録されている増加分を、上記影響がなくなる値まで加算し、収集間隔を大きくする（６０６）。収集間隔を大きくした場合は、これまで決定していた収集開始時刻をクリアして（６０７）、再度６００から始まるステップを行う。９０１から９０５までのステップは、全計算機においてある収集間隔の収集開始時刻が確定するまで繰り返される（６０８）。また、９００から９０５のステップは、全計算機において、収集タイミング見直し間隔（２２０）中のすべての収集間隔（２１０）の収集開始時刻が決定されるまで繰り返される（６０９）。最終的に各収集間隔において各計算機ごとに決定された収集開始時刻は、各計算機ごとの収集情報テーブルの収集開始時刻（３２０）に登録され(６１０)、収集マネージャ制御部（１１３）によって各計算機上の収集エージェント制御部（１１６）へと配信される（５０３）。
【００２３】
図７は、データ管理部（１１２）による分析データベース（１１１）の管理の動作を示すフローチャートである。データ管理部（１１２）は、収集マネージャ制御部（１１３）より通知を受け取ると、各計算機上の収集エージェント制御部（１１６）に対して、前回の要求から現時点まで新たに蓄積された稼働性能データの差分を送信するよう要求し（７００）、収集エージェント（１０８）から前記差分が到着すると、それを分析データベース（１１１）へ格納する（７０１）。格納後に、格納されている稼働性能データのなかで最も古いものの日付と、基本情報テーブル（１１４）の分析データ保存期間（２３０）に登録されている情報とを比較し（７０２）、分析データ保存期間（２３０）より古い日付の情報については分析データベース（１１１）から削除する（７０３）。これによって、分析データベース（１１１）は常に分析データ保存期間（２３０）内の稼働性能データに更新されるため、収集開始時刻決定の際の精度が向上する。
【００２４】
図８は、収集エージェント制御部（１１６）の動作を示すフローチャートである。収集エージェント制御部（１１６）は、収集マネージャ制御部（１１３）からの通知を受け付けるまで待機している（８００）。収集マネージャ制御部（１１３）から、収集情報テーブル（１１５）が配布された場合は（８０１）、収集エージェント制御部（１１６）がローカルにもっている収集情報テーブル（１１６）の内容を、配布された収集情報テーブル（１１５）の内容に更新する（８０２）。更新された場合は、その旨をデータ収集部（１１７）に通知する（８０３）。一方、収集マネージャ制御部（１１３）から取得済みの稼働性能データを要求された場合は（８０４）、ローカル保存データベース（１１０）に格納されている稼働性能データのうち、前回の要求から今回の要求の間に新たに蓄積された稼働性能データを抽出する（８０５）。抽出された稼働性能データは収集マネージャ（１０７）へ送信される（８０６）。
【００２５】
図９は、収集エージェントにおけるデータ収集部（１１７）の動作を示すフローチャートである。データ収集部（１１７）は、収集エージェント制御部（１１６）より収集情報テーブル更新の通知があると（９００）、現在の収集をいったん停止し、更新された収集情報テーブル（１１５）より収集開始時刻などの情報を受けとる（９０１）。そして、収集情報テーブル（１１５）の収集開始時刻（３２０）に登録されている時刻かどうかを定期的に確認し（９０２）、収集開始時刻である場合には、監視対象プログラム（１０６）より稼働性能データを収集する（９０３）。収集した稼働性能データは、ローカル保存データベースへ（１１０）格納される（９０４）。格納後は、再び収集エージェントの通知を待ちながら、収集情報テーブル（１１５）の収集開始時刻に従って稼働情報を収集する（９０５）。収集開始時刻でない場合は、再び収集エージェント制御部（１１６）の通知を待つ（９０６）。
【００２６】
以上が、本発明の第一の実施例についての説明である。
【００２７】
次に、本発明の第二の実施例について説明する。上述した実施例においては、計算機上で取得する収集項目（３００）は、全て同じ収集間隔（２１０）で収集していた。これについて、第二の実施例では、収集項目（３００）のそれぞれについて異なる間隔で収集を行う場合を想定している。本実施例の説明においては、図１０及び図１１を新たに用いる。図１０は詳細収集情報テーブル、図１１は本実施例における収集マネージャの動作を示すフローチャートである。なお、本実施例の説明においては、既に説明した実施例と異なる部分を中心に説明する。
【００２８】
図１０は、詳細収集情報テーブル（１０００）である。詳細収集情報テーブル（１０００）は、本実施例において、収集情報テーブル（１１５）に代えて使用するテーブルである。たとえば、収集項目および収集間隔（１０１０）の欄にて、従来はすべての収集項目（３００）に同じ収集間隔（２１０）を適用していたが、詳細収集情報テーブル（１０００）では、業務プログラムのＣＰＵ使用率（１０１１）については６０秒（１０１４）、ディスクＩ／Ｏ（１０１２）については３００秒（１０１５）、業務プログラムに接続中のユーザ数（１０１３）については６００秒（１０１６）といったように個別に設定が可能である。
【００２９】
図１１は、収集マネージャ制御部（１１３）において、収集開始時刻の再計算を行うステップ（５０２）を詳細収集情報テーブル（１０００）を用いて行う場合の動作を示すフローチャートである。本フローチャートは、６０１のステップまでは図６のフローチャートと同一である。６０１のステップ後、分析データベース（１１１）に格納されている過去の稼働性能データの収集実績から、各収集項目（１０１１、１０１２、１０１３）ごとに、収集に要した時間の平均値を算出する（１１００）。次に、収集開始時刻（３２０）の基準値を設定する（１１０１）。ここで基準値とは、各計算機の収集実績を考慮する前の時刻である。ここより、１１０２から１１０５のステップを、すべての収集項目の数だけ繰り返す。すべての収集項目の数だけ処理されたかどうかを判定し（１１０２）、処理されていない項目がある場合はそのうち１つを取り出す（１１０３）。取り出した収集項目が、今回の収集タイミングにおいて収集の対象である場合（１１０４）は、収集開始時刻から、１１００のステップで算出されている該当する収集項目の収集に要した時間の平均値だけ前倒しした時刻を、あらたな収集開始時刻として設定する（１１０５）。すべての収集項目について１１０２から１１０５のステップが実行されることで、必要な収集項目の負荷だけが考慮された、最適な収集開始時刻（３２０）を決定することができる。収集開始時刻（３２０）決定後の処理については、図６のフローチャートの６０５以降のステップと同様である。
【００３０】
なお、収集開始時刻を前倒しする時間が収集間隔より大きくなる場合は、実施例１と同様に収集間隔の幅を大きくする処理を行う。
【００３１】
以下では、本発明の第三の実施例について説明する。本実施例においては、計算機上の各収集項目ごとに収集に要した時間を管理することにより、全計算機上で、ある収集項目の収集開始時刻（３２０）を同一の揃える。本実施例においては、図１２を使用する。
【００３２】
図１２は、各計算機上のそれぞれの収集項目に対して、過去に収集に要した時間の平均値を算出したテーブルである。本発明では、図４にあるように、各計算機のそれぞれの収集項目に対して収集開始時刻（４２０）および終了時刻（４３０）を管理しているため、その時刻差から収集に要した時間を算出できる。これを、分析データベース（１１１）に保存されている稼働性能データについて集計し、平均値としたものが１２２１から１２２７の値である。たとえば、全計算機上で、ディスクＩ／Ｏの収集開始時刻を同一にしたい場合、計算機１（１００）では、業務プログラムのＣＰＵ使用率に１０秒の時間を要する（１２２１）ため、収集開始時間が１０秒前倒しされる。この場合、ディスクＩ／Ｏ自体の収集時間（１２２２）や、その後の業務プログラムに接続中のユーザ数の収集時間（１２２３）については考慮する必要はない。計算機２（１０１）についても、業務プログラムのＣＰＵ使用率に要する時間（１２２４）だけ前倒しする。一方、計算機３（１０２）については、ディスクＩ／Ｏを最初に収集するため、前倒しは行われない。本実施例では、収集開始時刻を同一にする例を説明したが、ある収集項目の収集完了時刻を全計算機上で同一させる場合についても、同様に算出可能である。
【００３３】
上述した実施形態は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更や組み合わせ可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の実施例における、ネットワークに接続された計算機の構成を示す図である。
【図２】基本情報テーブルの一例を示す図である。
【図３】収集情報テーブルの一例を示す図である。
【図４】分析データベースあるいはローカル保存データベースのテーブル構造を示す図である。
【図５】収集マネージャ制御部の動作を示すフローチャートである。
【図６】収集マネージャ制御部における、収集開始時刻決定の動作を示すフローチャートである。
【図７】データ管理部の動作を示すフローチャートである。
【図８】収集エージェント制御部の動作を示すフローチャートである。
【図９】データ収集部の動作を示すフローチャートである。
【図１０】詳細収集情報テーブルの一例を示す図である。
【図１１】収集マネージャ制御部における、収集開始時刻決定を、詳細収集情報テーブルを用いて行う場合の動作を示すフローチャートである。
【図１２】各計算機上の収集項目に対して、過去に収集に要した時間の平均値を算出した結果を保持するテーブルの一例を示す図である。
【符号の説明】
【００３５】
１００…計算機１、１０１…計算機２、１０２…計算機３、１０３…メモリ空間、１０４…CPU、１０５…外部記憶装置、１０６…監視対象プログラム、１０７…収集マネージャ、１０８…収集エージェント、１０９…設定コンソール、１１０…ローカル保存データベース、１１１…分析データベース、１１２…データ管理部、１１３…収集マネージャ制御部、１１４…基本情報テーブル、１１５…収集情報テーブル、１１６…収集エージェント制御部、１１７…データ収集部。
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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