(57)【要約】      （修正有）【課題】リソース使用の特性に着目する分類に、より適した装置分類ルールを生成する。【解決手段】複数の装置が夫々使用する複数のリソースに関するログに基づいて、複数の装置が使用するリソースの組み合わせに係るリソース使用の相関を示す第１特徴量を算出しＳ４０３、第１特徴量に基づいて、第１クラスタリングを行いＳ４０５、第１クラスタリング結果に基づいて第１の装置分類ルールを生成しＳ４０７、上記ログに基づいて、複数の装置が使用する各リソースについて時間帯毎の使用量を示す第２特徴量を算出しＳ４０９、第２特徴量に基づいて、第２クラスタリングを行いＳ４１１、第２クラスタリング結果に基づいて第２の装置分類ルールを生成しＳ４１３、第１クラスタリング結果及び第２クラスタリング結果に基づいて、第３クラスタリングを行いＳ４１５、第３クラスタリング結果に基づいて、第３の装置分類ルールを生成する処理Ｓ４１７を含む。【選択図】図４
2017142603.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の装置が夫々使用する複数のリソースの各々に関する第１ログに基づいて、前記複数の装置の各々について、当該装置が使用するリソースの組み合わせに係るリソース使用の相関を示す第１特徴量を算出し、
算出した前記第１特徴量に基づいて、前記複数の装置に対する第１クラスタリングを行い、
前記第１クラスタリングの結果に基づいて、第１の装置分類ルールを生成し、
前記第１ログに基づいて、前記複数の装置が夫々使用する各リソースについて、時間帯毎の当該リソースの使用量を示す第２特徴量を算出し、
算出した前記第２特徴量に基づいて、前記複数の装置に対する第２クラスタリングを行い、
前記第２クラスタリングの結果に基づいて、第２の装置分類ルールを生成し、
前記第１クラスタリングの前記結果及び前記第２クラスタリングの前記結果に基づいて、前記複数の装置に対する第３クラスタリングを行い、
前記第３クラスタリングの結果に基づいて、第３の装置分類ルールを生成する
処理を第１コンピュータに実行させる第１プログラム。
【請求項２】
更に、
分類対象装置が使用する前記複数のリソースの夫々に関する第２ログに基づいて、前記分類対象装置が使用するリソースの組み合わせに係るリソース使用の相関を示す第３特徴量を算出し、
前記第３特徴量を前記第１の装置分類ルールに適用して、前記分類対象装置を分類し、
前記第２ログに基づいて、前記分類対象装置が使用する各リソースについて、前記時間帯毎の当該リソースの使用量を示す第４特徴量を算出し、
前記第４特徴量を前記第２の装置分類ルールに適用して、前記分類対象装置を分類し、
前記第１の装置分類ルールの適用による第３分類結果と前記第２の装置分類ルールの適用による第４分類結果とを前記第３の装置分類ルールに適用して、前記分類対象装置を分類する
処理を前記第１コンピュータに実行させる請求項１記載の第１プログラム。
【請求項３】
請求項１記載の前記第１プログラムが前記第１コンピュータに実行させた前記処理によって生成された前記第１の装置分類ルール、前記第２の装置分類ルール及び前記第３の装置分類ルールを記憶している第２コンピュータに、
分類対象装置が使用する前記複数のリソースの夫々に関する第２ログに基づいて、前記分類対象装置が使用するリソースの組み合わせに係るリソース使用の相関を示す第３特徴量を算出し、
前記第３特徴量を前記第１の装置分類ルールに適用して、前記分類対象装置を分類し、
前記第２ログに基づいて、前記分類対象装置が使用する各リソースについて、前記時間帯毎の当該リソースの使用量を示す第４特徴量を算出し、
前記第４特徴量を前記第２の装置分類ルールに適用して、前記分類対象装置を分類し、
前記第１の装置分類ルールの適用による第３分類結果と前記第２の装置分類ルールの適用による第４分類結果とを前記第３の装置分類ルールに適用して、前記分類対象装置を分類する
処理を実行させる第２プログラム。
【請求項４】
複数の装置が夫々使用する複数のリソースの各々に関する第１ログに基づいて、前記複数の装置の各々について、当該装置が使用するリソースの組み合わせに係るリソース使用の相関を示す第１特徴量を算出し、
算出した前記第１特徴量に基づいて、前記複数の装置に対する第１クラスタリングを行い、
前記第１クラスタリングの結果に基づいて、第１の装置分類ルールを生成し、
前記第１ログに基づいて、前記複数の装置が夫々使用する各リソースについて、時間帯毎の当該リソースの使用量を示す第２特徴量を算出し、
算出した前記第２特徴量に基づいて、前記複数の装置に対する第２クラスタリングを行い、
前記第２クラスタリングの結果に基づいて、第２の装置分類ルールを生成し、
前記第１クラスタリングの前記結果及び前記第２クラスタリングの前記結果に基づいて、前記複数の装置に対する第３クラスタリングを行い、
前記第３クラスタリングの結果に基づいて、第３の装置分類ルールを生成する
処理を含み、コンピュータにより実行される生成方法。
【請求項５】
複数の装置が夫々使用する複数のリソースの各々に関する第１ログに基づいて、前記複数の装置の各々について、当該装置が使用するリソースの組み合わせに係るリソース使用の相関を示す第１特徴量を算出する第１算出部と、
算出した前記第１特徴量に基づいて、前記複数の装置に対する第１クラスタリングを行う第１クラスタリング部と、
前記第１クラスタリングの結果に基づいて、第１の装置分類ルールを生成する第１生成部と、
前記第１ログに基づいて、前記複数の装置が夫々使用する各リソースについて、時間帯毎の当該リソースの使用量を示す第２特徴量を算出する第２算出部と、
算出した前記第２特徴量に基づいて、前記複数の装置に対する第２クラスタリングを行う第２クラスタリング部と、
前記第２クラスタリングの結果に基づいて、第２の装置分類ルールを生成する第２生成部と、
前記第１クラスタリングの前記結果及び前記第２クラスタリングの前記結果に基づいて、前記複数の装置に対する第３クラスタリングを行う第３クラスタリング部と、
前記第３クラスタリングの結果に基づいて、第３の装置分類ルールを生成する第３生成部と
を有する生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リソース使用の特性に関して装置を分類する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば複数の仮想サーバが同時に動作する情報システムでは、各仮想サーバにＣＰＵ（Central Processing Unit）、ディスク及びネットワークなどのリソースが割り当てられる。つまり、仮想サーバは、各リソースについて許容される使用量（以下、使用許容量という。）を確保した状態で、当該仮想サーバにおける処理を実行する。
【０００３】
但し、各仮想サーバに割り当てられた各リソースの使用許容量が不適当な場合には、一部の仮想サーバにおいてリソースが不足し、当該装置における処理が滞ることもある。
【０００４】
各仮想サーバが円滑に動作するようにリソースの割り当てを制御しようとする場合、夫々の仮想サーバがリソース使用に関してどのような特性タイプに属するかを把握することが望ましい。但し、各仮想サーバの処理内容及び運用形態を熟知していない者にとって、リソース使用の特性によって仮想サーバを分類することは容易ではない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１５−１１３６２号公報
【特許文献２】特開２０１０−２７７２０８号公報
【特許文献３】国際公開第２０１３／１４０５２４号
【特許文献４】特開２００４−２０６４９５号公報
【特許文献５】特開２０１４−１９１３６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、一側面では、リソース使用の特性に着目する分類に、より適した装置分類ルールを生成することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一態様に係る生成方法は、（Ａ）複数の装置が夫々使用する複数のリソースの各々に関する第１ログに基づいて、複数の装置の各々について、当該装置が使用するリソースの組み合わせに係るリソース使用の相関を示す第１特徴量を算出し、（Ｂ）算出した第１特徴量に基づいて、複数の装置に対する第１クラスタリングを行い、（Ｃ）第１クラスタリングの結果に基づいて、第１の装置分類ルールを生成し、（Ｄ）第１ログに基づいて、複数の装置が夫々使用する各リソースについて、時間帯毎の当該リソースの使用量を示す第２特徴量を算出し、（Ｅ）算出した第２特徴量に基づいて、複数の装置に対する第２クラスタリングを行い、（Ｆ）第２クラスタリングの結果に基づいて、第２の装置分類ルールを生成し、（Ｇ）第１クラスタリングの結果及び第２クラスタリングの結果に基づいて、複数の装置に対する第３クラスタリングを行い、（Ｈ）第３クラスタリングの結果に基づいて、第３の装置分類ルールを生成する処理を含む。
【発明の効果】
【０００８】
一側面としては、リソース使用の特性に着目する分類に、より適した装置分類ルールことを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態１に係るネットワーク構成例を示す図である。
【図２】図２は、分類装置のモジュール構成例を示す図である。
【図３】図３は、第１フェーズ部のモジュール構成例を示す図である。
【図４】図４は、第１フェーズ処理フローを示す図である。
【図５】図５は、相関係数テーブルの例を示す図である。
【図６】図６は、第１特徴量算出処理フローを示す図である。
【図７】図７は、相関クラスタテーブルの例を示す図である。
【図８】図８は、第１分類ルールの例を示す図である。
【図９】図９は、ＣＰＵ使用量テーブルの例を示す図である。
【図１０】図１０は、ディスク使用量テーブルの例を示す図である。
【図１１】図１１は、ネットワーク使用量テーブルの例を示す図である。
【図１２】図１２は、第２特徴量算出処理フローを示す図である。
【図１３】図１３は、第２クラスタリング処理フローを示す図である。
【図１４】図１４は、時間クラスタテーブルの例を示す図である。
【図１５】図１５は、ＣＰＵ使用量に関する第２分類ルールの例を示す図である。
【図１６】図１６は、ディスク使用量に関する第２分類ルールの例を示す図である。
【図１７】図１７は、ネットワーク使用量に関する第２分類ルールの例を示す図である。
【図１８】図１８は、統合クラスタテーブルの例を示す図である。
【図１９】図１９は、第３分類ルールの例を示す図である。
【図２０】図２０は、第２フェーズ部のモジュール構成例を示す図である。
【図２１】図２１は、第２フェーズ処理フローを示す図である。
【図２２】図２２は、第３特徴量算出処理フローを示す図である。
【図２３】図２３は、相関係数テーブルの例を示す図である。
【図２４】図２４は、該当クラスタテーブルを示す図である。
【図２５】図２５は、第４特徴量算出処理フローを示す図である。
【図２６】図２６は、ＣＰＵ使用量テーブルの例を示す図である。
【図２７】図２７は、ディスク使用量テーブルの例を示す図である。
【図２８】図２８は、ネットワーク使用量テーブルの例を示す図である。
【図２９】図２９は、実施の形態２に係るネットワーク構成例を示す図である。
【図３０】図３０は、実施の形態２に係る分類装置のモジュール構成例を示す図である。
【図３１】図３１は、実施の形態２に係る分類装置のモジュール構成例を示す図である。
【図３２】図３２は、コンピュータの機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
［実施の形態１］
図１に、ネットワーク構成例を示す。複数の物理サーバ１０１が、ＬＡＮ（Local Area Network）に接続している。この他に、ストレージ装置がＬＡＮに接続していてもよい。
【００１１】
これらの物理サーバ１０１に、複数の仮想サーバが配備されているものとする。各仮想サーバは、共通のリソースを使用する。つまり、各仮想サーバは、ＣＰＵ、メモリ、ディスク及びネットワークなどのリソースを共用する。
【００１２】
また、これらの物理サーバ１０１を管理する管理装置が、いずれかの物理サーバ１０１に配備されている。管理装置は、例えば各仮想サーバに割り当てられている各リソースの使用許容量を管理している。
【００１３】
各仮想サーバにおける各リソースの使用状況は、ログとして記録されている。ログは、管理装置又は仮想サーバにおいて保持される。
【００１４】
分類装置１０３は、各仮想サーバにおけるリソースの使用状況に応じて、当該仮想サーバを分類するための装置である。分類装置１０３は、２段階に分けて動作する。
【００１５】
第１フェーズにおいて、分類装置１０３は、サンプル集合に含まれる各仮想サーバのログに基づいて、クラスタリングを行うと共に、当該クラスタリングと同様に分類対象の仮想サーバを分類するためのルールを生成する。
【００１６】
第２フェーズにおいて、分類装置１０３は、分類対象の仮想サーバのログに基づき、当該ルールに従って分類対象の仮想サーバを分類する。つまり、本実施の形態では、第１フェーズにおいて分類ルールを生成することによって、第２フェーズにおいてサンプル以外の仮想サーバも分類する。
【００１７】
図２に、分類装置１０３のモジュール構成例を示す。分類装置１０３は、第１フェーズ部２０１、第１分類ルール記憶部２０３、第２分類ルール記憶部２０５、第３分類ルール記憶部２０７、第２フェーズ部２０９及び出力部２１１を有する。
【００１８】
第１フェーズ部２０１は、第１フェーズ処理を実行する。第１分類ルール記憶部２０３は、第１分類ルールを記憶する。第２分類ルール記憶部２０５は、第２分類ルールを記憶する。第３分類ルール記憶部２０７は、第３分類ルールを記憶する。第２フェーズ部２０９は、第２フェーズ処理を実行する。第１フェーズ処理、第２フェーズ処理、第１分類ルール、第２分類ルール及び第３分類ルールについては、後述する。出力部２１１は、分類結果を出力する。
【００１９】
上述した第１フェーズ部２０１、第２フェーズ部２０９及び出力部２１１は、ハードウエア資源（例えば、図３２）と、以下で述べる処理をプロセッサに実行させるプログラムとを用いて実現される。
【００２０】
上述した第１分類ルール記憶部２０３、第２分類ルール記憶部２０５及び第３分類ルール記憶部２０７は、ハードウエア資源（例えば、図３２）を用いて実現される。
【００２１】
図３に、第１フェーズ部２０１のモジュール構成例を示す。第１フェーズ部２０１は、第１取得部３０１、第１特徴量算出部３０３、第１クラスタリング部３０５、第１生成部３０７、第２特徴量算出部３０９、第２クラスタリング部３１１、第２生成部３１３、第３クラスタリング部３１５、第３生成部３１７、第１ログ記憶部３２１、第１特徴量記憶部３２３、第１結果記憶部３２５、第２特徴量記憶部３２７、第２結果記憶部３２９及び第３結果記憶部３３１を有する。
【００２２】
第１取得部３０１は、サンプル集合に属する仮想サーバにおける各リソースのログを取得する。第１特徴量算出部３０３は、第１特徴量算出処理を実行する。第１クラスタリング部３０５は、第１クラスタリング処理を実行する。第１生成部３０７は、第１生成処理を実行する。第２特徴量算出部３０９は、第２特徴量算出処理を実行する。第２クラスタリング部３１１は、第２クラスタリング処理を実行する。第２生成部３１３は、第２生成処理を実行する。第３クラスタリング部３１５は、第３クラスタリング処理を実行する。第３生成部３１７は、第３生成処理を実行する。尚、第１特徴量算出処理、第２特徴量算出処理、第１クラスタリング処理、第２クラスタリング処理、第３クラスタリング処理、第１生成処理、第２生成処理及び第３生成処理については、後述する。
【００２３】
第１ログ記憶部３２１は、サンプル集合に属する仮想サーバにおける各リソースのログを記憶する。
【００２４】
第１特徴量記憶部３２３は、第１特徴量である相関係数を記憶する。具体的には、第１特徴量記憶部３２３は、相関係数が設定される相関係数テーブルを記憶する。
【００２５】
第１結果記憶部３２５は、第１クラスタリングの結果を記憶する。具体的には、第１結果記憶部３２５は、相関クラスタＩＤが設定される相関クラスタテーブルを記憶する。
【００２６】
第２特徴量記憶部３２７は、第２特徴量である時間帯毎のリソース使用量を記憶する。具体的には、第２特徴量記憶部３２７は、各リソースについて時間帯毎のリソース使用量が設定されるリソース使用量テーブル（ＣＰＵ使用量テーブル、ディスク使用量テーブル及びネットワーク使用量テーブル）を記憶する。尚、時間帯は、任意の日における開始時刻から終了時刻までの所定期間である。
【００２７】
第２結果記憶部３２９は、第２クラスタリングの結果を記憶する。具体的には、第２結果記憶部３２９は、リソース使用の時間的特性に基づく時間クラスタのＩＤ（ＣＰＵクラスタＩＤ、ディスククラスタＩＤ及びネットワーククラスタＩＤ）が設定される時間クラスタテーブルを記憶する。
【００２８】
第３結果記憶部３３１は、第３クラスタリングの結果を記憶する。具体的には、第３結果記憶部３３１は、第１クラスタリングの結果及び第２クラスタリングの結果に基づく統合クラスタＩＤが設定される統合クラスタテーブルを記憶する。
【００２９】
上述した第１取得部３０１、第１特徴量算出部３０３、第１クラスタリング部３０５、第１生成部３０７、第２特徴量算出部３０９、第２クラスタリング部３１１、第２生成部３１３、第３クラスタリング部３１５及び第３生成部３１７は、ハードウエア資源（例えば、図３２）と、以下で述べる処理をプロセッサに実行させるプログラムとを用いて実現される。
【００３０】
上述した第１ログ記憶部３２１、第１特徴量記憶部３２３、第１結果記憶部３２５、第２特徴量記憶部３２７、第２結果記憶部３２９及び第３結果記憶部３３１は、ハードウエア資源（例えば、図３２）を用いて実現される。
【００３１】
図４に、第１フェーズ処理フローを示す。この例では、仮想サーバがサンプルに相当する。そして、予めサンプル集合が定められているものとする。第１取得部３０１は、サンプル集合に属する仮想サーバにおける各リソースのログを取得する（Ｓ４０１）。第１取得部３０１は、当該仮想サーバ或いは管理装置から当該ログを得る。この例では、ＣＰＵ、ディスク及びネットワークが、着目するリソースに該当するものとする。尚、第１取得部３０１は、他のリソース（例えば、メモリ）のログを取得するようにしてもよい。ＣＰＵのログには、例えば時系列にＣＰＵの使用率が記録されている。ディスクのログには、例えば時系列に書き込みデータ量及び読み取りデータ量が記録されている。ネットワークのログには、例えば時系列に送信データ量及び受信データ量が記録されている。
【００３２】
取得したログは、第１ログ記憶部３２１に記憶される。この例では、仮想サーバ「サーバＡ」に関するＣＰＵのログ、ディスクのログ及びネットワークのログが第１ログ記憶部３２１に記憶される。同じく仮想サーバ「サーバＢ」に関するＣＰＵのログ、ディスクのログ及びネットワークのログが第１ログ記憶部３２１に記憶される。同じく仮想サーバ「サーバＣ」に関するＣＰＵのログ、ディスクのログ及びネットワークのログが第１ログ記憶部３２１に記憶される。同じく仮想サーバ「サーバＤ」に関するＣＰＵのログ、ディスクのログ及びネットワークのログが第１ログ記憶部３２１に記憶される。同じく仮想サーバ「サーバＥ」に関するＣＰＵのログ、ディスクのログ及びネットワークのログが第１ログ記憶部３２１に記憶される。更に、仮想サーバ「サーバＦ」に関するＣＰＵのログ、ディスクのログ及びネットワークのログが第１ログ記憶部３２１に記憶される。
【００３３】
第１特徴量算出部３０３は、第１特徴量算出処理を実行する（Ｓ４０３）。第１特徴量算出処理では、２つのリソースの組み合わせに関してリソース使用の相関係数を算出する。この例では、ＣＰＵ使用とネットワーク使用との相関係数（ＣＰＵ−ネットワークの相関係数と記す。）、ＣＰＵ使用とディスク使用との相関係数（ＣＰＵ−ディスクの相関係数と記す。）及びディスク使用とネットワーク使用との相関係数（ディスク−ネットワークの相関係数と記す。）が算出される。
【００３４】
例えば、バッチ処理を行う仮想サーバの場合には、バッチ処理を行っている間、ＣＰＵ使用とネットワーク使用とが共に多い。また、バッチ処理を行っていない間、ＣＰＵ使用とネットワーク使用とが共に少ない。従って、ＣＰＵ使用とネットワーク使用との相関係数は、正の大きな値となる。
【００３５】
尚、メモリに着目する場合には、第１特徴量算出部３０３は、メモリ使用とＣＰＵ使用との相関係数、メモリ使用とネットワーク使用との相関係数及びメモリ使用とディスク使用との相関係数を算出するようにしてもよい。相関係数は、以下に述べる相関係数テーブルの形式で第１特徴量記憶部３２３に記憶される。
【００３６】
図５に、相関係数テーブルの例を示す。この例における相関係数テーブルは、各サンプルの仮想サーバに対応するレコードを有している。相関係数テーブルのレコードは、仮想サーバのサーバ名を設定するためのフィールドと、ＣＰＵ使用とネットワーク使用との相関係数を設定するためのフィールドと、ＣＰＵ使用とディスク使用との相関係数を設定するためのフィールドと、ディスク使用とネットワーク使用との相関係数を設定するためのフィールドとを有している。
【００３７】
この例で、仮想サーバ「サーバＡ」及び仮想サーバ「サーバＢ」について、ＣＰＵ使用とディスク使用とに関して強い相関があることを示している。また、仮想サーバ「サーバＣ」及び仮想サーバ「サーバＦ」について、ＣＰＵ使用とネットワーク使用とに関して強い相関があることを示している。
【００３８】
図６に、第１特徴量算出処理フローを示す。第１特徴量算出部３０３は、サンプル集合に属する各仮想サーバについて、ＣＰＵのログとネットワークのログとに基づいてＣＰＵ使用とネットワーク使用との相関係数を算出する（Ｓ６０１）。相関係数を算出するための相関分析の処理は、従来技術による。
【００３９】
次に、第１特徴量算出部３０３は、サンプル集合に属する各仮想サーバについて、ＣＰＵのログとディスクのログとに基づいてＣＰＵ使用とディスク使用との相関係数を算出する（Ｓ６０３）。
【００４０】
最後に、第１特徴量算出部３０３は、サンプル集合に属する各仮想サーバについて、ディスクのログとネットワークのログとに基づいてディスク使用とネットワーク使用との相関係数を算出する（Ｓ６０５）。第１特徴量算出処理を終えると、呼び出し元の第１フェーズ処理に復帰する。
【００４１】
図４の説明に戻る。第１クラスタリング部３０５は、第１クラスタリング処理を実行する（Ｓ４０５）。第１クラスタリング処理では、各相関係数（この例では、ＣＰＵ使用とネットワーク使用との相関係数、ＣＰＵ使用とディスク使用との相関係数及びディスク使用とネットワーク使用との相関係数）を特徴量として、各サンプルの仮想サーバが属するクラスタを生成する。第１クラスタリングの結果は、相関クラスタテーブルとして第１結果記憶部３２５に記憶される。クラスタリングの処理は、Ｋｍｅａｎｓ或いはＸｍｅａｎｓなど従来の方法による。
【００４２】
図７に、相関クラスタテーブルの例を示す。この例における相関クラスタテーブルは、各サンプルの仮想サーバに対応するレコードを有している。相関クラスタテーブルのレコードは、仮想サーバのサーバ名を設定するためのフィールドと、相関クラスタＩＤを設定するためのフィールドとを有している。
【００４３】
この例で、仮想サーバ「サーバＡ」及び仮想サーバ「サーバＢ」がＩＤ「１−１」の相関クラスタに属することを示している。また、仮想サーバ「サーバＣ」、仮想サーバ「サーバＤ」、仮想サーバ「サーバＥ」及び仮想サーバ「サーバＦ」がＩＤ「１−２」の相関クラスタに属することを示している。
【００４４】
図４の説明に戻る。第１生成部３０７は、第１生成処理を実行する（Ｓ４０７）。第１生成処理では、第１クラスタリングの結果と同等或いは近似する結果を導く手順に相当する第１分類ルールを生成する。第１分類ルールは、第１分類ルール記憶部２０３に記憶される。この例では、分類木解析アルゴリズム「Ｃ４．５」によって分類木を生成する。第１生成部３０７は、他の形式による分類ルールを生成してもよい。
【００４５】
図８に、第１分類ルールの例を示す。分類木は、ルートからスタートしてＩＦ−ＴＨＥＮ形式の条件判定によって分岐するノードを辿ることによって、分類結果を示すノードに至るようになっている。この例で、各ノードにおける条件判定は、ＣＰＵ使用とネットワーク使用との相関係数、ＣＰＵ使用とディスク使用との相関係数及びディスク使用とネットワーク使用との相関係数のいずれかに関して閾値と比較するものである。
【００４６】
まず、ＣＰＵ使用とネットワーク使用との相関係数が０．５以下であるか否かの判定が行われる。ＣＰＵ使用とネットワーク使用との相関係数が０．５以下である場合には、分類対象である仮想サーバは、ＩＤ「１−１」の相関クラスタに属する。一方、ＣＰＵ使用とネットワーク使用との相関係数が０．５より大きい場合には、分類対象である仮想サーバは、ＩＤ「１−２」の相関クラスタに属する。
【００４７】
図４の説明に戻る。第２特徴量算出部３０９は、第２特徴量算出処理を実行する（Ｓ４０９）。第２特徴量算出処理では、各時間帯における各リソースの使用量を示す第２特徴量を算出する。この例では、１日を３時間で区切った時間帯を想定する。また、この例における使用量は、全時間帯における平均値を基準として正規化された値である。
【００４８】
例えば、０時から３時までの時間帯におけるＣＰＵ使用量は、０時から３時までの時間帯におけるＣＰＵ使用率／全時間帯におけるＣＰＵ使用率の平均である。尚、時間帯におけるＣＰＵ使用率は、当該時間帯において計測されたＣＰＵ使用率の代表値（例えば、平均値、最大値或いは中央値）である。
【００４９】
例えば、０時から３時までの時間帯におけるディスク使用量は、０時から３時までの時間帯における「ディスクＩ／Ｏ」／全時間帯における「ディスクＩ／Ｏ」の平均である。尚、時間帯における「ディスクＩ／Ｏ」は、当該時間帯における書き込みデータ量及び読み取りデータ量の合計である。
【００５０】
例えば、０時から３時までの時間帯におけるネットワーク使用量は、０時から３時までの時間帯における「ネットワークＩ／Ｏ」／全時間帯における「ネットワークＩ／Ｏ」の平均である。尚、時間帯における「ネットワークＩ／Ｏ」は、当該時間帯における送信データ量及び受信データ量の合計である。
【００５１】
但し、使用量は、正規化されない値であってもよい。つまり、相対的な値によって使用量を表してもよいし、絶対的な値によって使用量を表すようにしてもよい。また、メモリに着目する場合には、各時間帯におけるメモリ使用量を算出するようにしてもよい。
【００５２】
各時間帯におけるＣＰＵ使用量は、以下に述べるＣＰＵ使用量テーブルの形式で第２特徴量記憶部３２７に記憶される。各時間帯におけるディスク使用量は、以下に述べるディスク使用量テーブルの形式で第２特徴量記憶部３２７に記憶される。各時間帯におけるネットワーク使用量は、以下に述べるネットワーク使用量テーブルの形式で第２特徴量記憶部３２７に記憶される。
【００５３】
図９に、ＣＰＵ使用量テーブルの例を示す。この例におけるＣＰＵ使用量テーブルは、各サンプルの仮想サーバに対応するレコードを有している。ＣＰＵ使用量テーブルのレコードは、仮想サーバのサーバ名を設定するためのフィールドと、各時間帯におけるＣＰＵ使用量を設定するためのフィールドとを有している。
【００５４】
この例で、仮想サーバ「サーバＡ」及び仮想サーバ「サーバＢ」について、夜間の一部の時間帯においてＣＰＵ使用量が多いことを示している。また、仮想サーバ「サーバＣ」及び仮想サーバ「サーバＦ」について、昼間の時間帯におけるＣＰＵ使用量が比較的多いことを示している。更に、仮想サーバ「サーバＤ」及び仮想サーバ「サーバＥ」について、一日中ＣＰＵ使用量が安定していることを示している。
【００５５】
図１０に、ディスク使用量テーブルの例を示す。この例におけるディスク使用量テーブルは、各サンプルの仮想サーバに対応するレコードを有している。ディスク使用量テーブルのレコードは、仮想サーバのサーバ名を設定するためのフィールドと、各時間帯におけるディスク使用量を設定するためのフィールドとを有している。
【００５６】
この例で、仮想サーバ「サーバＡ」及び仮想サーバ「サーバＢ」について、夜間の一部の時間帯においてディスク使用量が多いことを示している。また、仮想サーバ「サーバＣ」、仮想サーバ「サーバＤ」、仮想サーバ「サーバＥ」及び仮想サーバ「サーバＦ」について、一日中ディスク使用量が安定していることを示している。
【００５７】
図１１に、ネットワーク使用量テーブルの例を示す。この例におけるネットワーク使用量テーブルは、各サンプルの仮想サーバに対応するレコードを有している。ネットワーク使用量テーブルのレコードは、仮想サーバのサーバ名を設定するためのフィールドと、各時間帯におけるネットワーク使用量を設定するためのフィールドとを有している。
【００５８】
この例で、仮想サーバ「サーバＡ」、仮想サーバ「サーバＢ」、仮想サーバ「サーバＤ」及び仮想サーバ「サーバＥ」について、一日中ネットワーク使用量が安定していることを示している。また、仮想サーバ「サーバＣ」及び仮想サーバ「サーバＦ」について、昼間の時間帯におけるネットワーク使用量が比較的多いことを示している。
【００５９】
図１２に、第２特徴量算出処理フローを示す。第２特徴量算出部３０９は、サンプル集合に属する各仮想サーバについて、ＣＰＵのログに基づいて時間帯毎のＣＰＵ使用量を算出する（Ｓ１２０１）。具体的には、第２特徴量算出部３０９は、仮想サーバ毎に以下に示す処理を行う。第２特徴量算出部３０９は、まず各時間帯において計測されたＣＰＵ使用率の代表値（例えば、平均値、最大値或いは中央値）を特定する。次に、これらの代表値の平均を求める。そして、各時間帯について当該時間帯の代表値を、代表値の平均で除して、商（当該時間帯のＣＰＵ使用量）を算出する。
【００６０】
第２特徴量算出部３０９は、サンプル集合に属する各仮想サーバについて、ディスクのログに基づいて時間帯毎のディスク使用量を算出する（Ｓ１２０３）。具体的には、第２特徴量算出部３０９は、仮想サーバ毎に以下に示す処理を行う。第２特徴量算出部３０９は、まず各時間帯における書き込みデータ量及び読み取りデータ量の合計を求める。次に、これらの合計の平均を求める。そして、各時間帯について当該時間帯の合計を、合計の平均で除して、商（当該時間帯のディスク使用量）を算出する。
【００６１】
第２特徴量算出部３０９は、サンプル集合に属する各仮想サーバについて、ネットワークのログに基づいて時間帯毎のネットワーク使用量を算出する（Ｓ１２０５）。具体的には、第２特徴量算出部３０９は、仮想サーバ毎に以下に示す処理を行う。第２特徴量算出部３０９は、まず各時間帯における送信データ量及び受信データ量の合計を求める。次に、これらの合計の平均を求める。そして、各時間帯について当該時間帯の合計を、合計の平均で除して、商（当該時間帯のネットワーク使用量）を算出する。第２特徴量算出処理を終えると、呼び出し元の第１フェーズ処理に復帰する。
【００６２】
図４の説明に戻る。第２クラスタリング部３１１は、第２クラスタリング処理を実行する（Ｓ４１１）。第２クラスタリング処理では、リソース毎に、各時間帯における当該リソースの使用量を特徴量として、各サンプルの仮想サーバが属するクラスタを生成する。クラスタリングの処理は、Ｋｍｅａｎｓ或いはＸｍｅａｎｓなど従来の方法による。
【００６３】
第２クラスタリングによって生成される、リソース使用の時間的特性に基づくクラスタを時間クラスタという。この例では、ＣＰＵ使用の時間的特性に基づくＣＰＵクラスタ、ディスク使用の時間的特性に基づくディスククラスタ及びネットワーク使用の時間的特性に基づくネットワーククラスタが、時間クラスタに該当する。そして、第２クラスタリングの結果は、時間クラスタテーブルとして第２結果記憶部３２９に記憶される。
【００６４】
図１３に、第２クラスタリング処理フローを示す。第２クラスタリング部３１１は、まず時間帯毎のＣＰＵ使用量に関するクラスタリング処理を実行する（Ｓ１３０１）。つまり、第２クラスタリング部３１１は、各時間帯におけるＣＰＵ使用量を特徴量として、サンプルの仮想サーバが属するクラスタ（ＣＰＵクラスタ）を生成する。そして、各サンプルの仮想サーバが属するＣＰＵクラスタのＩＤが、時間クラスタテーブルに設定される。
【００６５】
図１４に、時間クラスタテーブルの例を示す。この例における時間クラスタテーブルは、各サンプルの仮想サーバに対応するレコードを有している。時間クラスタテーブルのレコードは、仮想サーバのサーバ名を設定するためのフィールドと、ＣＰＵクラスタＩＤを設定するためのフィールドと、ディスククラスタＩＤを設定するためのフィールドと、ネットワーククラスタＩＤを設定するためのフィールドとを有している。
【００６６】
例えば１番目のレコードは、仮想サーバ「サーバＡ」が、ＩＤ「２−１」のＣＰＵクラスタに属し、ＩＤ「３−１」のディスククラスタに属し、更にＩＤ「４−１」のネットワーククラスタに属することを示している。
【００６７】
図１３の説明に戻る。第２クラスタリング部３１１は、次に時間帯毎のディスク使用量に関するクラスタリング処理を実行する（Ｓ１３０３）。つまり、第２クラスタリング部３１１は、各時間帯におけるディスク使用量を特徴量として、サンプルの仮想サーバが属するクラスタ（ディスククラスタ）を生成する。そして、各サンプルの仮想サーバが属するディスククラスタのＩＤが、時間クラスタテーブルに設定される。
【００６８】
第２クラスタリング部３１１は、最後に時間帯毎のネットワーク使用量に関するクラスタリング処理を実行する（Ｓ１３０５）。つまり、第２クラスタリング部３１１は、各時間帯におけるネットワーク使用量を特徴量として、サンプルの仮想サーバが属するクラスタ（ネットワーククラスタ）を生成する。そして、各サンプルの仮想サーバが属するネットワーククラスタのＩＤが、時間クラスタテーブルに設定される。第２クラスタリング処理を終えると、呼び出し元の第１フェーズ処理に復帰する。
【００６９】
図４の説明に戻る。第２生成部３１３は、第２生成処理を実行する（Ｓ４１３）。第２生成処理では、リソース毎に、第２クラスタリングの結果と同等或いは近似する結果を導く手順に相当する第２分類ルールを生成する。第２分類ルールは、第２分類ルール記憶部２０５に記憶される。この例では、分類木解析アルゴリズム「Ｃ４．５」によって分類木を生成する。第２生成部３１３は、他の形式による分類ルールを生成してもよい。
【００７０】
図１５に、ＣＰＵ使用量に関する第２分類ルールの例を示す。この例における第２分類ルールは、第１分類ルールと同様に分類木である。図１５に示した第２分類ルールは、ＣＰＵ使用量の時間的特性に基づいて仮想サーバを分類するためのルールである。各ノードにおける条件判定は、いずれかの時間帯におけるＣＰＵ使用量に関して閾値と比較するものである。
【００７１】
この例では、まず０時から３時までの時間帯におけるＣＰＵ使用量が１．５以上であるか否かの判定が行われる。０時から３時までの時間帯におけるＣＰＵ使用量が１．５以上である場合には、分類対象である仮想サーバは、ＩＤ「２−１」のＣＰＵクラスタに属する。一方、０時から３時までの時間帯におけるＣＰＵ使用量が１．５より小さい場合には、９時から１２時までの時間帯におけるＣＰＵ使用量が１．５以上であるか否かの判定が行われる。
【００７２】
９時から１２時までの時間帯におけるＣＰＵ使用量が１．５以上である場合には、分類対象である仮想サーバは、ＩＤ「２−２」のＣＰＵクラスタに属する。一方、９時から１２時までの時間帯におけるＣＰＵ使用量が１．５より小さい場合には、分類対象である仮想サーバは、ＩＤ「２−３」のＣＰＵクラスタに属する。
【００７３】
図１６に、ディスク使用量に関する第２分類ルールの例を示す。図１６に示した第２分類ルールは、ディスク使用量の時間的特性に基づいて仮想サーバを分類するためのルールである。各ノードにおける条件判定は、いずれかの時間帯におけるディスク使用量に関して閾値と比較するものである。
【００７４】
この例では、０時から３時までの時間帯におけるディスク使用量が１．５より大きいか否かの判定が行われる。０時から３時までの時間帯におけるディスク使用量が１．５より大きい場合には、分類対象である仮想サーバは、ＩＤ「３−１」のディスククラスタに属する。一方、０時から３時までの時間帯におけるディスク使用量が１．５以下である場合には、分類対象である仮想サーバは、ＩＤ「３−２」のディスククラスタに属する。
【００７５】
図１７に、ネットワーク使用量に関する第２分類ルールの例を示す。図１７に示した第２分類ルールは、ネットワーク使用量の時間的特性に基づいて仮想サーバを分類するためのルールである。各ノードにおける条件判定は、いずれかの時間帯におけるネットワーク使用量に関して閾値と比較するものである。
【００７６】
この例では、９時から１２時までの時間帯におけるネットワーク使用量が１．５より小さいか否かの判定が行われる。９時から１２時までの時間帯におけるネットワーク使用量が１．５より小さい場合には、分類対象である仮想サーバは、ＩＤ「４−１」のネットワーククラスタに属する。一方、９時から１２時までの時間帯におけるネットワーク使用量が１．５以上である場合には、分類対象である仮想サーバは、ＩＤ「４−２」のネットワーククラスタに属する。
【００７７】
図４の説明に戻る。第３クラスタリング部３１５は、第３クラスタリング処理を実行する（Ｓ４１５）。第３クラスタリング処理では、相関クラスタＩＤ、各時間クラスタＩＤ（この例では、ＣＰＵクラスタＩＤ、ディスククラスタＩＤ及びネットワーククラスタＩＤ）を属性として、各サンプルの仮想サーバが属するクラスタを生成する。クラスタリングの処理は、Ｋｍｅａｎｓ或いはＸｍｅａｎｓなど従来の方法による。そして、各サンプルの仮想サーバが属する統合クラスタのＩＤが、統合クラスタテーブルに設定される。
【００７８】
図１８に、統合クラスタテーブルの例を示す。この例における統合クラスタテーブルは、各サンプルの仮想サーバに対応するレコードを有している。統合クラスタテーブルのレコードは、仮想サーバのサーバ名を設定するためのフィールドと、統合クラスタＩＤを設定するためのフィールドとを有している。
【００７９】
この例は、仮想サーバ「サーバＡ」と仮想サーバ「サーバＢ」とが同じ統合クラスタ（ＩＤ：「５−１」）に属することを示している。つまり、仮想サーバ「サーバＡ」と仮想サーバ「サーバＢ」とは、リソース使用に関して同一又は類似の特性を有している。
【００８０】
また、この例は、仮想サーバ「サーバＣ」と仮想サーバ「サーバＦ」とが同じ統合クラスタ（ＩＤ：「５−２」）に属することを示している。つまり、仮想サーバ「サーバＣ」と仮想サーバ「サーバＦ」とは、リソース使用に関して同一又は類似の特性を有している。
【００８１】
更に、この例は、仮想サーバ「サーバＤ」と仮想サーバ「サーバＥ」とが同じ統合クラスタ（ＩＤ：「５−３」）に属することを示している。つまり、仮想サーバ「サーバＤ」と仮想サーバ「サーバＥ」とは、リソース使用に関して同一又は類似の特性を有している。
【００８２】
図４の説明に戻る。第３生成部３１７は、第３生成処理を実行する（Ｓ４１７）。第３生成処理では、第３クラスタリングの結果と同等或いは近似する結果を導く手順に相当する第３分類ルールを生成する。第３分類ルールは、第３分類ルール記憶部２０７に記憶される。この例では、分類木解析アルゴリズム「Ｃ４．５」によって分類木を生成する。第２生成部３１３は、他の形式による分類ルールを生成してもよい。
【００８３】
図１９に、第３分類ルールの例を示す。第３分類ルールは、分類対象の仮想サーバが属する相関クラスタのＩＤ、ＣＰＵクラスタのＩＤ、ディスククラスタのＩＤ及びネットワーククラスタのＩＤに基づいて、当該仮想サーバを分類するためのルールである。各ノードにおける条件判定は、相関クラスタＩＤ、ＣＰＵクラスタＩＤ、ディスククラスタＩＤ及びネットワーククラスタＩＤに関する。
【００８４】
この例では、まず相関クラスタＩＤが「１−１」であるか或いは「１−２」であるかの判定が行われる。相関クラスタＩＤが「１−１」である場合には、分類対象である仮想サーバは、ＩＤ「５−１」の統合クラスタに属する。一方、相関クラスタＩＤが「１−２」である場合には、ＣＰＵクラスタＩＤが「２−２」であるか或いは「２−３」であるかの判定が行われる。
【００８５】
ＣＰＵクラスタＩＤが「２−２」である場合には、分類対象である仮想サーバは、ＩＤ「５−２」の統合クラスタに属する。一方、ＣＰＵクラスタＩＤが「２−３」である場合には、分類対象である仮想サーバは、ＩＤ「５−３」の統合クラスタに属する。
【００８６】
この例で、統合クラスタＩＤ「５−１」は、夜間にデータをディスクへ書き込むバッチ処理を行う仮想サーバのタイプに相当する。統合クラスタＩＤ「５−２」は、昼間にオンラインサービスを提供する仮想サーバのタイプに相当する。統合クラスタＩＤ「５−３」は、終日オンラインサービスを提供する仮想サーバのタイプに相当する。このように、仮想サーバのタイプが特定されれば、統合クラスタＩＤにタイプ名（例えば「バッチ処理タイプ」、「昼間オンラインタイプ」及び「終日オンラインタイプ」）を対応付けておくようにしてもよい。
【００８７】
図４の説明に戻る。最後に、出力部２１１は、各サンプルの仮想サーバが属する統合クラスタＩＤを出力する（Ｓ４１９）。出力部２１１は、統合クラスタＩＤに対応するタイプ名を出力してもよい。また、出力部２１１は、相関クラスタＩＤ及び時間クラスタＩＤを出力してもよい。そして、第１フェーズ処理を終える。
【００８８】
続いて、第２フェーズ処理について説明する。図２０に、第２フェーズ部２０９のモジュール構成例を示す。第２フェーズ部２０９は、第２取得部２００１、第３特徴量算出部２００３、第１適用部２００５、第４特徴量算出部２００７、第２適用部２００９、第３適用部２０１１、第２ログ記憶部２０２１、第３特徴量記憶部２０２３、第４特徴量記憶部２０２５及び該当クラスタ記憶部２０２７を有する。
【００８９】
第２取得部２００１は、分類対象の仮想サーバにおける各リソースのログを取得する。第３特徴量算出部２００３は、第３特徴量算出処理を実行する。第１適用部２００５は、第１適用処理を実行する。第４特徴量算出部２００７は、第４特徴量算出処理を実行する。第２適用部２００９は、第２適用処理を実行する。第３適用部２０１１は、第３適用処理を実行する。尚、第３特徴量算出処理、第４特徴量算出処理、第１適用処理、第２適用処理及び第３適用処理については、後述する。
【００９０】
第２ログ記憶部２０２１は、分類対象の仮想サーバにおける各リソースのログを記憶する。
【００９１】
第３特徴量記憶部２０２３は、第３特徴量である相関係数を記憶する。具体的には、第３特徴量記憶部２０２３は、相関係数が設定される相関係数テーブルを記憶する。
【００９２】
第４特徴量記憶部２０２５は、第４特徴量である時間的なリソース使用量を記憶する。具体的には、第４特徴量記憶部２０２５は、各リソースについて時間帯毎のリソース使用量が設定されるリソース使用量テーブル（この例では、ＣＰＵ使用量テーブル、ディスク使用量テーブル及びネットワーク使用量テーブル）を記憶する。
【００９３】
該当クラスタ記憶部２０２７は、分類対象の仮想サーバが属するクラスタのＩＤを記憶する。具体的には、該当クラスタ記憶部２０２７は、該当クラスタテーブルを記憶する。該当クラスタテーブルについては、後述する。
【００９４】
上述した第２取得部２００１、第３特徴量算出部２００３、第１適用部２００５、第４特徴量算出部２００７、第２適用部２００９及び第３適用部２０１１は、ハードウエア資源（例えば、図３２）と、以下で述べる処理をプロセッサに実行させるプログラムとを用いて実現される。
【００９５】
上述した第２ログ記憶部２０２１、第３特徴量記憶部２０２３、第４特徴量記憶部２０２５及び該当クラスタ記憶部２０２７は、ハードウエア資源（例えば、図３２）を用いて実現される。
【００９６】
図２１に、第２フェーズ処理フローを示す。第２取得部２００１は、分類対象の仮想サーバにおける各リソースのログを取得する（Ｓ２１０１）。第２取得部２００１は、当該仮想サーバ或いは管理装置から当該ログを得る。取得したログは、第２ログ記憶部２０２１に記憶される。
【００９７】
第３特徴量算出部２００３は、第３特徴量算出処理を実行する（Ｓ２１０３）。第３特徴量算出処理では、第１特徴量算出処理の場合と同様に、２つのリソースの組み合わせに関してリソース使用の相関係数を算出する。この例では、ＣＰＵ使用とネットワーク使用との相関係数、ＣＰＵ使用とディスク使用との相関係数及びディスク使用とネットワーク使用との相関係数が算出される。
【００９８】
図２２に、第３特徴量算出処理フローを示す。第３特徴量算出部２００３は、分類対象の仮想サーバについて、ＣＰＵのログとネットワークのログとに基づいてＣＰＵ使用とネットワーク使用との相関係数を算出する（Ｓ２２０１）。相関係数を算出するための相関分析の処理は、従来技術による。
【００９９】
次に、第３特徴量算出部２００３は、分類対象の仮想サーバについて、ＣＰＵのログとディスクのログとに基づいてＣＰＵ使用とディスク使用との相関係数を算出する（Ｓ２２０３）。
【０１００】
最後に、第３特徴量算出部２００３は、分類対象の仮想サーバについて、ディスクのログとネットワークのログとに基づいてディスク使用とネットワーク使用との相関係数を算出する（Ｓ２２０５）。
【０１０１】
メモリに着目する場合には、第３特徴量算出部２００３は、メモリ使用とＣＰＵ使用との相関係数、メモリ使用とネットワーク使用との相関係数及びメモリ使用とディスク使用との相関係数を算出するようにしてもよい。相関係数は、以下に述べる相関係数テーブルの形式で第３特徴量記憶部２０２３に記憶される。
【０１０２】
図２３に、相関係数テーブルの例を示す。この例における相関係数テーブルは、分類対象の仮想サーバに対応するレコードを有している。相関係数テーブルのレコードは、仮想サーバのサーバ名を設定するためのフィールドと、ＣＰＵ使用とネットワーク使用との相関係数を設定するためのフィールドと、ＣＰＵ使用とディスク使用との相関係数を設定するためのフィールドと、ディスク使用とネットワーク使用との相関係数を設定するためのフィールドとを有している。分類対象の仮想サーバは、複数であってもよい。
【０１０３】
この例で、分類対象の仮想サーバ「サーバＧ」について、ＣＰＵ使用とネットワーク使用とに関して強い相関があることを示している。
【０１０４】
図２２の説明に戻る。第３特徴量算出処理を終えると、呼び出し元の第２フェーズ処理に復帰する。
【０１０５】
図２１の説明に戻る。第１適用部２００５は、第１適用処理を実行する（Ｓ２１０５）。第１適用処理では、第３特徴量である各相関係数を第１分類ルールに適用して、分類対象の仮想サーバを分類する。具体的には、第１適用部２００５は、分類対象の仮想サーバがいずれの相関クラスタに属するかを判別する。判別した相関クラスタのＩＤは、該当クラスタテーブルに設定される。
【０１０６】
図２４に、該当クラスタテーブルを示す。この例における該当クラスタテーブルは、分類対象の仮想サーバに対応するレコードを有している。該当クラスタテーブルのレコードは、仮想サーバのサーバ名を設定するためのフィールドと、相関クラスタＩＤを設定するためのフィールドと、各時間クラスタＩＤ（この例では、ＣＰＵクラスタＩＤ、ディスククラスタＩＤ及びネットワーククラスタＩＤ）を設定するためのフィールドと、統合クラスタＩＤを設定するためのフィールドとを有している。
【０１０７】
図２４は、第１適用処理乃至第３適用処理を終えた段階の状態を示している。分類対象の仮想サーバ「サーバＧ」は、ＩＤ「１−２」の相関クラスタ、ＩＤ「２−２」のＣＰＵクラスタ、ＩＤ「３−２」のディスククラスタ及びＩＤ「４−２」のネットワーククラスタに属することを示している。更に、分類対象の仮想サーバ「サーバＧ」は、最終的にＩＤ「５−２」の統合クラスタに分類されたことを示している。
【０１０８】
図２１の説明に戻る。第４特徴量算出部２００７は、第４特徴量算出処理を実行する（Ｓ２１０７）。第４特徴量算出処理では、第２特徴量算出処理の場合と同様に、各時間帯における各リソースの使用量を示す第４特徴量を算出する。また、この例における使用量は、第２特徴量算出処理の場合と同様に、正規化された値である。
【０１０９】
各時間帯におけるＣＰＵ使用量は、ＣＰＵ使用量テーブルの形式で第４特徴量記憶部２０２５に記憶される。各時間帯におけるディスク使用量は、ディスク使用量テーブルの形式で第４特徴量記憶部２０２５に記憶される。各時間帯におけるネットワーク使用量は、ネットワーク使用量テーブルの形式で第４特徴量記憶部２０２５に記憶される。
【０１１０】
図２５に、第４特徴量算出処理フローを示す。第４特徴量算出部２００７は、分類対象の仮想サーバについて、時間帯毎のＣＰＵ使用量を算出する（Ｓ２５０１）。時間帯毎のＣＰＵ使用量を算出する手順は、第２特徴量算出処理の場合と同様である。
【０１１１】
次に、第４特徴量算出部２００７は、分類対象の仮想サーバについて、時間帯毎のディスク使用量を算出する（Ｓ２５０３）。時間帯毎のディスク使用量を算出する手順は、第２特徴量算出処理の場合と同様である。
【０１１２】
最後に、第４特徴量算出部２００７は、分類対象の仮想サーバについて、時間帯毎のネットワーク使用量を算出する（Ｓ２５０５）。時間帯毎のネットワーク使用量を算出する手順は、第２特徴量算出処理の場合と同様である。第４特徴量算出処理を終えると、呼び出し元の第２フェーズ処理に復帰する。
【０１１３】
図２６に、第２フェーズにおけるＣＰＵ使用量テーブルの例を示す。第２フェーズにおけるＣＰＵ使用量テーブルは、分類対象の仮想サーバに対応するレコードを有している。ＣＰＵ使用量テーブルのレコードは、仮想サーバのサーバ名を設定するためのフィールドと、各時間帯におけるＣＰＵ使用量を設定するためのフィールドとを有している。
【０１１４】
この例で、分類対象の仮想サーバ「サーバＧ」は、昼間の時間帯におけるＣＰＵ使用量が比較的多いことを示している。
【０１１５】
図２７に、第２フェーズにおけるディスク使用量テーブルの例を示す。第２フェーズにおけるディスク使用量テーブルは、分類対象の仮想サーバに対応するレコードを有している。ディスク使用量テーブルのレコードは、仮想サーバのサーバ名を設定するためのフィールドと、各時間帯におけるディスク使用量を設定するためのフィールドとを有している。
【０１１６】
この例で、分類対象の仮想サーバ「サーバＧ」は、一日中ディスク使用量が安定していることを示している。
【０１１７】
図２８に、第２フェーズにおけるネットワーク使用量テーブルの例を示す。第２フェーズにおけるネットワーク使用量テーブルは、分類対象の仮想サーバに対応するレコードを有している。ネットワーク使用量テーブルのレコードは、仮想サーバのサーバ名を設定するためのフィールドと、各時間帯におけるネットワーク使用量を設定するためのフィールドとを有している。
【０１１８】
この例で、分類対象の仮想サーバ「サーバＧ」は、昼間の時間帯におけるネットワーク使用量が比較的多いことを示している。
【０１１９】
図２１の説明に戻る。第２適用部２００９は、第２適用処理を実行する（Ｓ２１０９）。第２適用処理では、第４特徴量である各リソースの使用量を第２分類ルールに適用して、分類対象の仮想サーバを分類する。具体的には、第１適用部２００５は、分類対象の仮想サーバがいずれのＣＰＵクラスタに属するかを判別する。また、第１適用部２００５は、分類対象の仮想サーバがいずれのディスククラスタに属するかを判別する。更に、第１適用部２００５は、分類対象の仮想サーバがいずれのネットワーククラスタに属するかを判別する。判別したＣＰＵクラスタ、ディスククラスタ及びネットワーククラスタの各ＩＤは、該当クラスタテーブルに設定される。
【０１２０】
次に、第３適用部２０１１は、第３適用処理を実行する（Ｓ２１１１）。第３適用処理では、分類対象の仮想サーバが属する相関クラスタのＩＤ、同じくＣＰＵクラスタのＩＤ、同じくディスククラスタのＩＤ及び同じくネットワーククラスタのＩＤを第３分類ルールに適用して、分類対象の仮想サーバを分類する。具体的には、第３適用部２０１１は、分類対象の仮想サーバがいずれの統合クラスタに属するかを判別する。
【０１２１】
この例で、図１９に示した第３分類ルールに、図２４に示した相関クラスタＩＤ「１−２」及びＣＰＵクラスタＩＤ「２−２」を適用すると、分類対象の仮想サーバ「サーバＧ」は、ＩＤ「５−２」の統合クラスタに属すると判別される。そして、判別した統合クラスタのＩＤは、該当クラスタテーブルに設定される。
【０１２２】
出力部２１１は、分類対象の仮想サーバに対応する統合クラスタＩＤを出力する（Ｓ２１１３）。出力部２１１は、統合クラスタＩＤに対応するタイプ名を出力してもよい。また、出力部２１１は、相関クラスタＩＤ及び時間クラスタＩＤを出力してもよい。
【０１２３】
ここで、リソース配分の最適化において、本実施の形態による分類結果を活用することについて述べる。複数のリソースを同時に高い頻度で使用する処理（例えばバッチ処理）を実行する仮想サーバの場合、一方のリソースに関してのみ十分な使用許容量を確保しても、期待通りに動作するとは限らない。
【０１２４】
また、特定のリソースを高い頻度で使用する処理を、特定の時間帯に限って実行する仮想サーバ（例えば、昼間にオンラインサービスを提供するサーバ）に関しては、常時当該リソースの使用許容量を多く確保しておくと、非効率である。
【０１２５】
しかし、本実施の形態によってリソース使用の相関特性及び時間的な特性に基づいて仮想サーバを分類し、この分類結果を参照してリソースの割り当てを制御すれば、上記のような問題を解決しやすい。つまり、分類結果に基づいて仮想サーバのタイプを推定すれば、各仮想サーバを円滑に動作させ、リソースを効率的に使用することに役立つという面がある。
【０１２６】
以上の通り、本実施の形態によれば、第１フェーズ処理によって、リソース使用の特性に着目する分類に、より適した装置分類ルールを生成することができる。
【０１２７】
具体的には、組み合わせに係るリソース使用の相関特性と各リソース使用の時間的特性とを組み合わせて仮想サーバを分類するルールを生成できる。
【０１２８】
また、第２フェーズ処理によって、リソース使用の特性に関して、より正しく仮想サーバを分類することができる。
【０１２９】
［実施の形態２］
本実施の形態では、第１フェーズ処理を行う分類装置１０３と別の分類装置１０３において第２フェーズ処理を行う形態について説明する。
【０１３０】
図２９に、実施の形態２に係るネットワーク構成例を示す。第１ＬＡＮに接続している分類装置１０３ａは、第１フェーズ処理を行う。図３０に示すように、分類装置１０３ａは、第１フェーズ部２０１、第１分類ルール記憶部２０３、第２分類ルール記憶部２０５、第３分類ルール記憶部２０７及び出力部２１１を有している。
【０１３１】
分類装置１０３ａの第１フェーズ部２０１は、第１ＬＡＮの物理サーバ１０１ａに配備されている仮想サーバをサンプルとして第１フェーズ処理を実行する。第１フェーズ処理において生成された第１分類ルールは、第１分類ルール記憶部２０３に記憶される。第１フェーズ処理において生成された第２分類ルールは、第２分類ルール記憶部２０５に記憶される。第１フェーズ処理において生成された第３分類ルールは、第３分類ルール記憶部２０７に記憶される。
【０１３２】
そして、分類装置１０３ａの出力部２１１は、第１フェーズ処理において生成した第１分類ルール、第２分類ルール及び第３分類ルールを出力する。出力の形態は、例えばネットワークへの送信又は記憶媒体への記録である。
【０１３３】
第２ＬＡＮに接続している分類装置１０３ｂは、第２フェーズ処理を行う。図３１に示すように、分類装置１０３ｂは、受付部３１０１、第１分類ルール記憶部２０３、第２分類ルール記憶部２０５、第３分類ルール記憶部２０７、第２フェーズ部２０９及び出力部２１１を有している。
【０１３４】
受付部３１０１は、第１分類ルール、第２分類ルール及び第３分類ルールを受け付ける。受付の形態は、例えばネットワークからの受信又は記憶媒体からの読み取りである。第１分類ルールは、第１分類ルール記憶部２０３に記憶される。第２分類ルールは、第２分類ルール記憶部２０５に記憶される。第３分類ルールは、第３分類ルール記憶部２０７に記憶される。
【０１３５】
分類装置１０３ｂの第２フェーズ部２０９は、第１分類ルール、第２分類ルール及び第３分類ルールに従って、物理サーバ１０１ｂに配備されている仮想サーバを分類対象として第２フェーズ処理を実行する。そして、出力部２１１は、物理サーバ１０１ｂに配備されている仮想サーバの該当クラスタを出力する。
【０１３６】
本実施の形態によれば、リソース使用の特性に関して装置を分類するルールを適用しやすくなる。
【０１３７】
実施の形態１及び２の例では、仮想サーバを分類の対象とする例について説明したが、物理サーバ装置を分類するようにしてもよい。また、サーバ以外の仮想的な情報処理装置を分類対象としてもよい。更に、サーバ以外の物理的な情報処理装置を分類対象としてもよい。
【０１３８】
以上本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、上述の機能ブロック構成はプログラムモジュール構成に一致しない場合もある。
【０１３９】
また、上で説明した各記憶領域の構成は一例であって、上記のような構成でなければならないわけではない。さらに、処理フローにおいても、処理結果が変わらなければ、処理の順番を入れ替えることや複数の処理を並列に実行させるようにしても良い。
【０１４０】
なお、上で述べた分類装置１０３は、コンピュータ装置であって、図３２に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ（Central Processing Unit）２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。ＣＰＵ２５０３は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ２５０１に格納されるが、ＨＤＤ２５０５に格納されるようにしてもよい。本発明の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
【０１４１】
以上述べた本発明の実施の形態をまとめると、以下のようになる。
【０１４２】
本実施の形態に係る生成方法は、（Ａ）複数の装置が夫々使用する複数のリソースの各々に関する第１ログに基づいて、複数の装置の各々について、当該装置が使用するリソースの組み合わせに係るリソース使用の相関を示す第１特徴量を算出し、（Ｂ）算出した第１特徴量に基づいて、複数の装置に対する第１クラスタリングを行い、（Ｃ）第１クラスタリングの結果に基づいて、第１の装置分類ルールを生成し、（Ｄ）第１ログに基づいて、複数の装置が夫々使用する各リソースについて、時間帯毎の当該リソースの使用量を示す第２特徴量を算出し、（Ｅ）算出した第２特徴量に基づいて、複数の装置に対する第２クラスタリングを行い、（Ｆ）第２クラスタリングの結果に基づいて、第２の装置分類ルールを生成し、（Ｇ）第１クラスタリングの結果及び第２クラスタリングの結果に基づいて、複数の装置に対する第３クラスタリングを行い、（Ｈ）第３クラスタリングの結果に基づいて、第３の装置分類ルールを生成する処理を含む。
【０１４３】
このようにすれば、リソース使用の特性に着目する分類に、より適した装置分類ルールを生成することができる。具体的には、組み合わせに係るリソース使用の相関特性と各リソース使用の時間的特性とを組み合わせて装置を分類するルールを生成できる。
【０１４４】
更に、第３クラスタリングは、属性として、第１クラスタリングによる第１クラスタ識別情報と第２クラスタリングによる第２クラスタ識別情報とを用いるようにしてもよい。そして、第３の装置分類ルールが、判定条件のパラメータとして、少なくとも第１クラスタ識別情報又は第２クラスタ識別情報のうち一方を含むようにしてもよい。
【０１４５】
このようにすれば、組み合わせに係るリソース使用の相関特性と各リソース使用の時間的特性とを組み合わせて装置を分類しやすい。
【０１４６】
更に、（Ｉ）分類対象装置が使用する複数のリソースの夫々に関する第２ログに基づいて、分類対象装置が使用するリソースの組み合わせに係るリソース使用の相関を示す第３特徴量を算出し、（Ｊ）第３特徴量を第１の装置分類ルールに適用して、分類対象装置を分類し、（Ｋ）第２ログに基づいて、分類対象装置が使用する各リソースについて、時間帯毎の当該リソースの使用量を示す第４特徴量を算出し、（Ｌ）第４特徴量を第２の装置分類ルールに適用して、分類対象装置を分類し、（Ｍ）第１の装置分類ルールの適用による第３分類結果と第２の装置分類ルールの適用による第４分類結果とを第３の装置分類ルールに適用して、分類対象装置を分類する処理を含むようにしてもよい。
【０１４７】
このようにすれば、リソース使用の特性に関して、より正しく装置を分類することができる。
【０１４８】
更に、上記処理によって生成された第１の装置分類ルール、第２の装置分類ルール及び第３の装置分類ルールを記憶しているコンピュータが実行する生成方法が、（Ｉ）分類対象装置が使用する複数のリソースの夫々に関する第２ログに基づいて、分類対象装置が使用するリソースの組み合わせに係るリソース使用の相関を示す第３特徴量を算出し、（Ｊ）第３特徴量を第１の装置分類ルールに適用して、分類対象装置を分類し、（Ｋ）第２ログに基づいて、分類対象装置が使用する各リソースについて、時間帯毎の当該リソースの使用量を示す第４特徴量を算出し、（Ｌ）第４特徴量を第２の装置分類ルールに適用して、分類対象装置を分類し、（Ｍ）第１の装置分類ルールの適用による第３分類結果と第２の装置分類ルールの適用による第４分類結果とを第３の装置分類ルールに適用して、分類対象装置を分類する処理を含むようにしてもよい。
【０１４９】
このようにすれば、リソース使用の特性に関して装置を分類するルールを適用しやすくなる。
【０１５０】
なお、上記方法による処理をコンピュータに行わせるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納されるようにしてもよい。尚、中間的な処理結果は、一般的にメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。
【０１５１】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１５２】
（付記１）
複数の装置が夫々使用する複数のリソースの各々に関する第１ログに基づいて、前記複数の装置の各々について、当該装置が使用するリソースの組み合わせに係るリソース使用の相関を示す第１特徴量を算出し、
算出した前記第１特徴量に基づいて、前記複数の装置に対する第１クラスタリングを行い、
前記第１クラスタリングの結果に基づいて、第１の装置分類ルールを生成し、
前記第１ログに基づいて、前記複数の装置が夫々使用する各リソースについて、時間帯毎の当該リソースの使用量を示す第２特徴量を算出し、
算出した前記第２特徴量に基づいて、前記複数の装置に対する第２クラスタリングを行い、
前記第２クラスタリングの結果に基づいて、第２の装置分類ルールを生成し、
前記第１クラスタリングの前記結果及び前記第２クラスタリングの前記結果に基づいて、前記複数の装置に対する第３クラスタリングを行い、
前記第３クラスタリングの結果に基づいて、第３の装置分類ルールを生成する
処理を第１コンピュータに実行させる第１プログラム。
【０１５３】
（付記２）
前記第３クラスタリングは、属性として、前記第１クラスタリングによる第１クラスタ識別情報と前記第２クラスタリングによる第２クラスタ識別情報とを用い、
前記第３の装置分類ルールは、判定条件のパラメータとして、少なくとも前記第１クラスタ識別情報又は前記第２クラスタ識別情報のうち一方を含む
付記１記載の第１プログラム。
【０１５４】
（付記３）
更に、
分類対象装置が使用する前記複数のリソースの夫々に関する第２ログに基づいて、前記分類対象装置が使用するリソースの組み合わせに係るリソース使用の相関を示す第３特徴量を算出し、
前記第３特徴量を前記第１の装置分類ルールに適用して、前記分類対象装置を分類し、
前記第２ログに基づいて、前記分類対象装置が使用する各リソースについて、前記時間帯毎の当該リソースの使用量を示す第４特徴量を算出し、
前記第４特徴量を前記第２の装置分類ルールに適用して、前記分類対象装置を分類し、
前記第１の装置分類ルールの適用による第３分類結果と前記第２の装置分類ルールの適用による第４分類結果とを前記第３の装置分類ルールに適用して、前記分類対象装置を分類する
処理を前記第１コンピュータに実行させる付記１又は２記載の第１プログラム。
【０１５５】
（付記４）
付記１又は２記載の前記第１プログラムが前記第１コンピュータに実行させた前記処理によって生成された前記第１の装置分類ルール、前記第２の装置分類ルール及び前記第３の装置分類ルールを記憶している第２コンピュータに、
分類対象装置が使用する前記複数のリソースの夫々に関する第２ログに基づいて、前記分類対象装置が使用するリソースの組み合わせに係るリソース使用の相関を示す第３特徴量を算出し、
前記第３特徴量を前記第１の装置分類ルールに適用して、前記分類対象装置を分類し、
前記第２ログに基づいて、前記分類対象装置が使用する各リソースについて、前記時間帯毎の当該リソースの使用量を示す第４特徴量を算出し、
前記第４特徴量を前記第２の装置分類ルールに適用して、前記分類対象装置を分類し、
前記第１の装置分類ルールの適用による第３分類結果と前記第２の装置分類ルールの適用による第４分類結果とを前記第３の装置分類ルールに適用して、前記分類対象装置を分類する
処理を実行させる第２プログラム。
【０１５６】
（付記５）
複数の装置が夫々使用する複数のリソースの各々に関する第１ログに基づいて、前記複数の装置の各々について、当該装置が使用するリソースの組み合わせに係るリソース使用の相関を示す第１特徴量を算出し、
算出した前記第１特徴量に基づいて、前記複数の装置に対する第１クラスタリングを行い、
前記第１クラスタリングの結果に基づいて、第１の装置分類ルールを生成し、
前記第１ログに基づいて、前記複数の装置が夫々使用する各リソースについて、時間帯毎の当該リソースの使用量を示す第２特徴量を算出し、
算出した前記第２特徴量に基づいて、前記複数の装置に対する第２クラスタリングを行い、
前記第２クラスタリングの結果に基づいて、第２の装置分類ルールを生成し、
前記第１クラスタリングの前記結果及び前記第２クラスタリングの前記結果に基づいて、前記複数の装置に対する第３クラスタリングを行い、
前記第３クラスタリングの結果に基づいて、第３の装置分類ルールを生成する
処理を含み、コンピュータにより実行される生成方法。
【０１５７】
（付記６）
複数の装置が夫々使用する複数のリソースの各々に関する第１ログに基づいて、前記複数の装置の各々について、当該装置が使用するリソースの組み合わせに係るリソース使用の相関を示す第１特徴量を算出する第１算出部と、
算出した前記第１特徴量に基づいて、前記複数の装置に対する第１クラスタリングを行う第１クラスタリング部と、
前記第１クラスタリングの結果に基づいて、第１の装置分類ルールを生成する第１生成部と、
前記第１ログに基づいて、前記複数の装置が夫々使用する各リソースについて、時間帯毎の当該リソースの使用量を示す第２特徴量を算出する第２算出部と、
算出した前記第２特徴量に基づいて、前記複数の装置に対する第２クラスタリングを行う第２クラスタリング部と、
前記第２クラスタリングの結果に基づいて、第２の装置分類ルールを生成する第２生成部と、
前記第１クラスタリングの前記結果及び前記第２クラスタリングの前記結果に基づいて、前記複数の装置に対する第３クラスタリングを行う第３クラスタリング部と、
前記第３クラスタリングの結果に基づいて、第３の装置分類ルールを生成する第３生成部と
を有する生成装置。
【符号の説明】
【０１５８】
１０１  物理サーバ    １０３  分類装置
２０１  第１フェーズ部    ２０３  第１分類ルール記憶部
２０５  第２分類ルール記憶部    ２０７  第３分類ルール記憶部
２０９  第２フェーズ部    ２１１  出力部
３０１  第１取得部    ３０３  第１特徴量算出部
３０５  第１クラスタリング部    ３０７  第１生成部
３０９  第２特徴量算出部    ３１１  第２クラスタリング部
３１３  第２生成部    ３１５  第３クラスタリング部
３１７  第３生成部    ３２１  第１ログ記憶部
３２３  第１特徴量記憶部    ３２５  第１結果記憶部
３２７  第２特徴量記憶部    ３２９  第２結果記憶部
３３１  第３結果記憶部    ２００１  第２取得部
２００３  第３特徴量算出部    ２００５  第１適用部
２００７  第４特徴量算出部    ２００９  第２適用部
２０１１  第３適用部    ２０２１  第２ログ記憶部
２０２３  第３特徴量記憶部    ２０２５  第４特徴量記憶部
２０２７  該当クラスタ記憶部    ３１０１  受付部
【図１】
2017142603.tif 000003
【図２】
2017142603.tif 000004
【図３】
2017142603.tif 000005
【図４】
2017142603.tif 000006
【図５】
2017142603.tif 000007
【図６】
2017142603.tif 000008
【図７】
2017142603.tif 000009
【図８】
2017142603.tif 000010
【図９】
2017142603.tif 000011
【図１０】
2017142603.tif 000012
【図１１】
2017142603.tif 000013
【図１２】
2017142603.tif 000014
【図１３】
2017142603.tif 000015
【図１４】
2017142603.tif 000016
【図１５】
2017142603.tif 000017
【図１６】
2017142603.tif 000018
【図１７】
2017142603.tif 000019
【図１８】
2017142603.tif 000020
【図１９】
2017142603.tif 000021
【図２０】
2017142603.tif 000022
【図２１】
2017142603.tif 000023
【図２２】
2017142603.tif 000024
【図２３】
2017142603.tif 000025
【図２４】
2017142603.tif 000026
【図２５】
2017142603.tif 000027
【図２６】
2017142603.tif 000028
【図２７】
2017142603.tif 000029
【図２８】
2017142603.tif 000030
【図２９】
2017142603.tif 000031
【図３０】
2017142603.tif 000032
【図３１】
2017142603.tif 000033
【図３２】
2017142603.tif 000034