(57)【要約】      （修正有）【課題】複数のインフラ性能情報の中からアプリケーションの性能監視に最適な性能情報を選択できる、性能監視プログラムを実行する情報処理装置を提供する。【解決手段】アプリケーションの性能に係る性能情報とサーバやスイッチなどを含むインフラの複数の性能情報の相関係数が所定の閾値以上のインフラの性能情報を選択し、アプリケーションの性能情報の最大値と最小値から性能情報値を等間隔に複数に分割し（グラフ２３０）、分割した領域ごとに性能情報の平均値を算出する（グラフ２４０）。アプリケーションの性能情報の平均値と、選択されたインフラの性能情報の平均値それぞれの相関係数から、アプリケーションの性能情報を監視するのに利用するインフラの性能情報を選択する。【選択図】図４
2017078963.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アプリケーションの性能に係る性能情報とサーバやスイッチなどを含むインフラの複数の性能情報の相関係数が所定の閾値以上のインフラの性能情報を選択し、
前記アプリケーションの性能情報の最大値と最小値から性能情報値を等間隔に複数に分割し、
分割した領域ごとに性能情報の平均値を算出し、
前記アプリケーションの性能情報の平均値と、選択されたインフラの性能情報の平均値それぞれの相関係数から、前記アプリケーションの性能情報を監視するのに利用するインフラの性能情報を選択する、処理を情報処理装置に実行させる
ことを特徴とする性能監視プログラム。
【請求項２】
前記アプリケーションの性能情報と相関係数が高いインフラの性能情報を、前記アプリケーションの性能情報を監視するのに利用するインフラの性能情報として選択する
ことを特徴とする請求項１に記載の性能監視プログラム。
【請求項３】
前記平均値を用いた回帰分析の結果に基づいて、前記インフラの性能情報を監視するための閾値を設定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の性能監視プログラム。
【請求項４】
アプリケーションの性能に係る性能情報とサーバやスイッチなどを含むインフラの複数の性能情報の相関係数が所定の閾値以上のインフラの性能情報を選択し、
前記アプリケーションの性能情報の最大値と最小値から性能情報値を等間隔に複数に分割し、
分割した領域ごとに性能情報の平均値を算出し、
前記アプリケーションの性能情報の平均値と、選択されたインフラの性能情報の平均値それぞれの相関係数から、前記アプリケーションの性能情報を監視するのに利用するインフラの性能情報を選択する、
ことを特徴とする性能監視方法。
【請求項５】
前記アプリケーションの性能情報と相関係数が高いインフラの性能情報を、前記アプリケーションの性能情報を監視するのに利用するインフラの性能情報として選択する
ことを特徴とする請求項４に記載の性能監視方法。
【請求項６】
前記平均値を用いた回帰分析の結果に基づいて、前記インフラの性能情報を監視するための閾値を設定する
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の性能監視プログラム。
【請求項７】
アプリケーションの性能に係る性能情報とサーバやスイッチなどを含むインフラの複数の性能情報の相関係数を算出する算出部と、
所定の閾値以上のインフラの性能情報を選択し、前記アプリケーションの性能情報の最大値と最小値から性能情報値を等間隔に複数に分割し、分割した領域ごとに性能情報の平均値を算出する処理部と、
前記アプリケーションの性能情報の平均値と、選択されたインフラの性能情報の平均値それぞれの相関係数から、前記アプリケーションの性能情報を監視するのに利用するインフラの性能情報を選択する分析部と、
を備えることを特徴とする性能監視装置。
【請求項８】
前記分析部は、
前記アプリケーションの性能情報と相関係数が高いインフラの性能情報を、前記アプリケーションの性能情報を監視するのに利用するインフラの性能情報として選択する
ことを特徴とする請求項７に記載の性能監視装置。
【請求項９】
前記平均値を用いた回帰分析の結果に基づいて、前記インフラの性能情報を監視するための閾値を設定する監視部を更に備える
ことを特徴とする請求項７又は８に記載の性能監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サーバの性能監視に関する。
【背景技術】
【０００２】
仮想化技術の発展に伴って登場したクラウドサービスは、現在非常に幅広い分野で利用されている。一方で、クラウドサービスを提供する仮想化基盤システムは、近年、大規模化及び複雑化してきており、システム異常や障害などのトラブルへの対応も難しくなってきている。
【０００３】
システムトラブルに対応するため、管理者は、システムから得られるログ情報、統計情報、構成情報などを効率よく分析し、トラブルの要因特定と修復を迅速に行う。大規模な仮想化システムでは、ログ情報、統計情報、構成情報など全ての情報を人手で分析することは困難である。特に仮想化システムにおけるトラブル要因は幅広いレイヤで発生する可能性がある一方で、レイヤごとに管理者が異なる場合も多いため、トラブル対応が難しい。
【０００４】
クラウドサービスを提供する仮想化基盤システムでは、サービスが安全に提供しているかを確認するために、仮想化基盤（インフラ）で採取可能な性能項目について監視している。インフラは、例えば、サーバやスイッチといったハードウェアの装置群である。しかしながら、仮想化基盤上で動作するアプリケーションの性能についてインフラ管理者が常に取得することができるとは限らない。そのため、アプリケーションの性能を監視するために、インフラ側で採取可能な性能項目からアプリケーションの性能を判断する手法が知られている。
【０００５】
性能監視の方法として、システム性能とリソース項目の相関係数を算出して監視項目を選択する技術が知られている。該技術では、相関が強い監視項目を選出し、更に回帰分析を実施し、監視項目を選出する（例えば、特許文献１参照）。
【０００６】
特性の異なるデータ群が混在しているデータを回帰分析する際に、分類境界を適切に設定する方法が知られている。分類境界をパラーメータとして変化させ、評価値が最大となる境界を最適な境界として選択することで回帰分析を行う（例えば、特許文献２参照）。
【０００７】
部分的最小二乗法を構築するために、複数の入力変数があり、その全てのモデルを作成する。各モデルにおける統計指標のうち、最もよいものをモデルとして採用する回帰分析方法が知られている（例えば、特許文献３参照）。
【０００８】
回帰モデルを複数生成し、相関係数が高いものを採用する方法も知られている（例えば、特許文献４参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００３−２６３３４２号公報
【特許文献２】特開平１０−７５２１８号公報
【特許文献３】特開２０１１−２４２９２３号公報
【特許文献４】特開２００２−９９４４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
アプリケーションで採取された複数の性能情報と、インフラ側で採取可能な複数の性能情報とを比較し、アプリケーションの性能監視に利用する監視性能項目を選択する方法が知られている。しかし、アプリケーション及びインフラの性能情報には、ノイズや外れ値が含まれており、誤った監視性能項目が選択されることがある。
【００１１】
本発明は１つの側面において、複数のインフラ性能情報の中からアプリケーションの性能監視に最適な性能情報を選択することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
性能監視プログラムを実行する情報処理装置は、まず、アプリケーションの性能に係る性能情報とサーバやスイッチなどを含むインフラの複数の性能情報の相関係数が所定の閾値以上のインフラの性能情報を選択する。次に、情報処理装置は、前記アプリケーションの性能情報の最大値と最小値から性能情報値を等間隔に複数に分割し、分割した領域ごとに性能情報の平均値を算出する。情報処理装置は、アプリケーションの性能情報の平均値と、前記選択されたインフラの性能情報の平均値それぞれの相関係数から、前記アプリケーションの性能情報を監視するのに利用するインフラの性能情報を選択する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、複数のインフラ性能情報の中からアプリケーションの性能監視に最適な性能情報を選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】仮想化基盤システムの例を説明する図である。
【図２】相関関係のある性能情報の例を説明する図である。
【図３】ノイズと外れ値の影響を受けた性能情報における回帰分析結果の例を説明する図である。
【図４】本実施形態に係るノイズと外れ値の影響を軽減した回帰分析のモデルを生成する処理の例を説明する図である。
【図５】分割領域毎の平均値を用いた回帰分析結果の例を説明する図である。
【図６】本実施形態に係るシステム構成の例を説明する図である。
【図７】分析装置の機能ブロックの例を説明する図である。
【図８】分析装置のハードウェア構成の例を説明する図である。
【図９】アプリケーション性能情報とインフラ性能情報の内容例を説明する図である。
【図１０】アプリケーション性能情報とインフラ性能情報のデータペアを生成する処理の例を説明する図である。
【図１１】回帰分析結果の例を説明する図である。
【図１２】分析装置の処理の例を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下において、仮想化基盤システム上で動作するアプリケーションの性能指標として利用される時系列データを、「アプリケーション性能情報」と称す。アプリケーション性能情報は、例えば、レスポンス（秒、ミリ秒単位）、スループット（単位時間あたり）などである。アプリケーション性能情報は、アプリケーション毎に取得され、アプリケーションの性能情報の取得要求に応じて応答する毎に計測され、保存される。該取得要求は、例えば、性能情報を監視する監視サーバなどから要求される。
【００１６】
仮想化基盤システムにおけるサーバやスイッチなどのインフラの性能指標として利用される時系列データを、「インフラ性能情報」と称す。インフラ性能情報は、サーバ、スイッチなどの各々の装置において、一定の時間間隔で計測され保存される。インフラ性能情報は、例えば、ＣＰＵ使用率（％）、ネットワークスループット（ｂｐｓ）などの性能メトリックなどである。
【００１７】
しかし、時系列データにノイズや外れ値が存在する場合に、強い相関関係を持つアプリケーション性能情報とインフラ性能情報の時系列データを正しく抽出できない。また、ノイズや外れ値が時系列データに存在する場合、回帰分析などを利用してこれらの相関関係をモデル化して、アプリケーション性能を監視したい場合にも正確なモデルが生成できなくなる。本発明は、回帰分析におけるノイズの影響を軽減する処理を行い、高い精度で相関関係を抽出及びモデル化する。これにより、本発明では、複数のインフラ性能情報の中からアプリケーションの性能監視に最適な性能情報を選択することが可能となる。
【００１８】
図１は、仮想化基盤システムの例を説明する図である。クラウドサービスを提供する仮想化基盤システム１００における仮想化基盤（インフラ）は、サーバやスイッチなどのハードウェア群１０１、該ハードウェア群１０１上で動作するホストＯＳ１０２、ホストＯＳ１０２上で動作するハイパーバイザ１０３などを含む。仮想化基盤上では、ゲストＯＳ１０４が動作し、該ゲストＯＳ１０４上でアプリケーション１０５が動作する。
【００１９】
クラウドサービスでは、顧客に対してゲストＯＳ１０４を提供する。顧客は、ゲストＯＳ１０４上で自由にアプリケーションを動作させることができる。仮想化基盤システム１００のような環境において、アプリケーション管理者は、ゲストＯＳ１０４とアプリケーション１０５の管理が可能である。
【００２０】
インフラ管理者は、ハードウェア群１０１、ホストＯＳ１０２、ハイパーバイザ１０３などを管理する。クラウドサービスとして提供される仮想化基盤システム１００において、インフラ管理者は、どのようなアプリケーション１０５が動作しているのかを把握していない。インフラ管理者は、仮想化基盤であるハードウェア群１０１、ホストＯＳ１０２、ハイパーバイザ１０３などから得られるインフラ性能情報を管理できる。一方、インフラ管理者は、アプリケーション１０５の「アプリケーション性能情報」を管理できない。そのため、アプリケーション１０５側でトラブルが発生し、アプリケーションの性能劣化がある場合でも、インフラ管理者は、該性能劣化の正確な検知ができない。
【００２１】
図２は、相関関係のある性能情報の例を説明する図である。図２は、アプリケーション性能情報のレスポンスタイムの時系列データ２０１の例と、インフラ性能情報のディスクキュー長（ＣｕｒｒｅｎｔＤｉｓｋＱｕｅｕｅＬｅｎｇｔｈ）の時系列データ２０２の例である。レスポンスタイムは、アプリケーションの処理の応答時間の指標値であり、該指標値が小さい方が、応答が速く性能が高いことを表す。ディスクキュー長は、ディスクアクセスを待っているシステム要求数であり、該要求数が大きいほど、処理待ちの要求が多く性能が悪いことを示す。レスポンスタイムの時系列データ２０１は、縦軸がレスポンスタイム（秒）であり、横軸が時間を示す。ディスクキュー長の時系列データ２０２は、縦軸がディスクキュー長であり、横軸が時間を示す。レスポンスの時系列データ２０１とディスクキュー長の時系列データ２０２の横軸の時間は共通の時間軸である。
【００２２】
レスポンスタイムの時系列データ２０１を見ると、横軸の時間３７〜９７の間において、レスポンスタイムの値が増加している。この時間帯において、アプリケーションのレスポンス処理に遅延（性能劣化）が発生している。ディスクキュー長の時系列データ２０２においても、同じ時間帯にシステム要求数の処理待ち（性能劣化）が発生している。そのため、レスポンスタイムの時系列データ２０１とディスクキュー長の時系列データ２０２とには、明らかに相関がある。
【００２３】
レスポンスタイムの時系列データ２０１の横軸の時間１２１以降は、指標値は安定して２〜３を表している。一方、ディスクキュー長の時系列データ２０２の横軸の時間１２１以降は、ディスクキュー長が０〜１０の値を激しく上下するように検出されている。これは、ノイズである。また、ディスクキュー長の時系列データ２０２には、例えば、時間１３３、時間３０１でディスクキュー長の大きい値が検出されている。このような大きい値などは、外れ値と呼ばれる。
【００２４】
このようなノイズや外れ値は、レスポンスタイムの時系列データ２０１には少ない。そのため、ノイズや外れ値をディスクキュー長の時系列データ２０２が多く含むため、レスポンスタイムの時系列データ２０１とディスクキュー長の時系列データ２０２との相関係数が小さくなってしまう。すると、明らかに相関があるにも関わらず、ノイズや外れ値が要因で相関係数が小さくなり、アプリケーションの性能監視にディスクキュー長の時系列データ２０２が選択されないということが起こる。
【００２５】
図３は、ノイズと外れ値の影響を受けた性能情報における回帰分析結果の例を説明する図である。グラフ２１０は、同じ時系列におけるアプリケーション性能情報とインフラ性能情報の関係性を示す。縦軸は、アプリケーション性能情報のレスポンスタイムを示し、横軸は、インフラ性能情報のディスクキュー長を示す。
【００２６】
グラフ２１０には、レスポンスタイムとディスクキュー長の性能データを、最小二乗法で回帰分析をした回帰分析結果２１１も示されている。グラフ２１０内の性能データは、主にレスポンスタイム２〜４の間でディスクキュー長０〜２０の間に集中している。これらは、図２におけるディスクキュー長の時系列データ２０２の横軸の時間１２１以降のノイズが原因である。このように、グラフ２１０のうちノイズ部分のデータ数が多い場合、回帰分析結果２１１はノイズの影響を受けている。
【００２７】
ここで、アプリケーション性能情報を監視するためにレスポンスタイムの１０秒より遅い場合を監視するものとする。するとインフラ管理者は、回帰分析結果２１１に基づいてレスポンスタイムの１０秒に対応するインフラ性能情報のディスクキュー長である３２などを閾値として設定する。
【００２８】
グラフ２２０は、レスポンスタイムの時系列データ２０１（細線）とディスクキュー長の時系列データ２０２（太線）とを含む。インフラ性能情報のディスクキュー長の３２を閾値として設定した場合、閾値を超えたディスクキュー長を検出できるのは３点だけである。しかし、グラフ２１０を見るに、レスポンスタイムの１０秒を超える性能データは２０点ほどある。そのため、ノイズを含む回帰分析結果２１１を用いた場合、正確なアプリケーション性能情報の監視をインフラ性能情報で行うことが困難である。なお、レスポンスタイムが短くディスクキュー長が少ない性能データは、アプリケーションの処理として問題がないデータであり、監視したい性能データではない。
【００２９】
本発明は、回帰分析におけるノイズの影響を軽減する処理を行い、高い精度で相関関係を抽出及びモデル化する。以下、図４及び図５を用いて回帰分析におけるノイズの影響を軽減する処理を行い、高い精度で相関関係を抽出及びモデル化する処理について説明する。
【００３０】
図４は、本実施形態に係るノイズと外れ値の影響を軽減した回帰分析のモデルを生成する処理の例を説明する図である。グラフ２３０は、グラフ２１０と同じ時系列におけるアプリケーション性能情報とインフラ性能情報の関係性を示す性能データである。縦軸は、アプリケーション性能情報のレスポンスタイムを示し、横軸は、インフラ性能情報のディスクキュー長を示す。この処理は、性能情報を分析する分析装置で実行される。
【００３１】
回帰分析におけるノイズの影響を軽減するため、分析装置は、アプリケーションの性能情報の最大値と最小値の間を等間隔に複数の領域に分割する。グラフ２３０では、アプリケーションの性能情報の最大値と最小値の間を等間隔に１０個の領域に分割している。なお、分割数は、限定されない。
【００３２】
その後、分析装置は、各分割領域に含まれる複数の性能データの平均値を算出する。グラフ２４０は、グラフ２３０の分割領域毎の平均値を△で示している。なお、平均値の代わりに、中央値などを用いてもよい。
【００３３】
図５は、分割領域毎の平均値を用いた回帰分析結果の例を説明する図である。グラフ２５０は、分割領域毎の平均値を用いて回帰分析をした回帰分析結果２５１が示されている。回帰分析結果２５１では、分割領域毎の平均値を性能データとして用いているため、外れ値やノイズの影響が軽減されている。
【００３４】
例えば、図２で説明したように、アプリケーション性能情報の時系列データ２０１とインフラ性能情報の時系列データ２０２とは明確に相関が強い。しかし、ノイズや外れ値を含むため、グラフ２５０に示すように、回帰分析結果２１１は、性能データの相関関係をうまく表現できていない。特に、回帰分析結果２１１は、アプリケーション性能情報における平時（処理の遅延が発生していない時間帯）のデータ数が多いため、その時間帯の影響を大きく受けていた。
【００３５】
一方、分割領域毎の平均値を用いた回帰分析結果２５１は、性能データの特に性能劣化発生時の相関関係を的確に表現している。特に、アプリケーション性能情報における平時（処理の遅延が発生していない時間帯）のデータは、平均値に集約されるため、回帰分析への影響度が低減する。一方、性能劣化が起こっている間（処理の遅延が発生している時間帯）のデータは、元々データ数が少なく、平均値に集約されても、回帰分析への影響度は大きく変化しない。結果として本発明は、回帰分析におけるノイズの影響を軽減する処理を行い、高い精度で相関関係を抽出及びモデル化することができる。
【００３６】
グラフ２６０は、回帰分析結果２１１に基づいて設定されるインフラ性能情報のディスクキュー長である閾値（３２）と、回帰分析結果２５１に基づいて設定されるインフラ性能情報のディスクキュー長である閾値（２０）とを示す。回帰分析結果２１１に基づいた閾値（３２）を用いてインフラ性能情報を監視した場合、閾値を超えたディスクキュー長の検出は精度が低く、グラフ２６０の例では３点でした検出できていない。しかし、回帰分析２５１に基づいた閾値（２０）を用いてインフラ性能情報を監視した場合、閾値を超えたディスクキュー長の数が増え、精度も上がる。
【００３７】
このように、アプリケーション性能情報と相関関係が高いインフラ性能情報を精度高くモデル化することにより、アプリケーション性能を監視する際に、最適なインフラ性能情報の閾値を選択することが可能となる。また、分割領域毎の平均値を用いた性能データでは、その相関係数が、ノイズ・外れ値を除去することにより、除去前よりも高くなる。ゆえに、アプリケーション性能の監視にこのインフラ性能情報が選択することも容易になる。
【００３８】
図６は、本実施形態に係るシステム構成の例を説明する図である。仮想化基盤システム１００におけるアプリケーション性能情報やインフラ性能情報は、分析装置３００に送信される。
【００３９】
アプリケーション性能情報は、ゲストＯＳ（例えば仮想ＯＳ）上で動作するアプリケーションから測定される。ゲストＯＳでは、レスポンスタイム以外の、例えば単位時間あたりの処理数（スループットなど）を計測し、性能情報として蓄積してもよい。蓄積されたアプリケーション性能情報は、定期的に分析装置３００に送信される。
【００４０】
インフラ性能情報は、ハードウェア群１０１に含まれる各サーバやスイッチから採取可能な性能情報、ホストＯＳ１０２やハイパーバイザ１０３から採取可能な性能情報である。ホストＯＳ１０２やハイパーバイザ１０３からの性能情報は、ＯＳが提供するＡＰＩなどを介して分析装置３００に送信される。サーバやスイッチなどの性能情報は、ＳＮＭＰ（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）などで分析装置３００に送信される。
【００４１】
図７は、分析装置の機能ブロックの例を説明する図である。分析装置３００は、１種のアプリケーション性能情報と複数種のインフラ性能情報を収集する。本発明において、分析装置３００は、複数種のインフラ性能情報から、１種のアプリケーション性能情報を監視するのに適したインフラ性能情報を選択する。
【００４２】
送受信部３０１は、１種のアプリケーション性能情報と複数種のインフラ性能情報を受信する。算出部３０２は、該アプリケーション性能情報と、複数種のインフラ性能情報の夫々との相関係数を算出する。処理部３０３は、まず、相関係数が例えば０．３以下のインフラ性能情報を処理対象から外す。アプリケーション性能情報と相関が弱いインフラ性能情報を処理の対象から外し、処理の高速化を図ることができる。
【００４３】
処理部３０３は、アプリケーションの性能情報の最大値と最小値の間を等間隔に複数の領域に分割し、各分割領域に含まれる性能データの平均値を取得する。算出部３０２は、該平均値を用いて、アプリケーション性能情報とインフラ性能情報の相関係数を算出する。
【００４４】
回帰分析部３０４は、平均値を用いて算出された、アプリケーション性能情報と相関係数が高いインフラ性能情報を選択する。回帰分析部３０４は、選択されたインフラ性能情報とアプリケーション性能情報との性能データの平均値を用いて回帰分析を行う。
【００４５】
監視部３０５は、回帰分析結果に基づいて、1種のアプリケーション性能情報を監視するためのインフラ性能情報を1種選択し、閾値を設定する。実際の閾値の監視は、分析装置３００以外にインフラ性能情報を監視するサーバが実行してもよい。
【００４６】
記憶部３０６は、算出部３０２、処理部３０３、回帰分析部３０４、監視部３０５などの処理で用いられる各種データなどを記憶する。
【００４７】
図８は、分析装置のハードウェア構成の例を説明する図である。分析装置３００は、プロセッサ１１、メモリ１２、バス１５、外部記憶装置１６、ネットワーク接続装置１９を備える。さらにオプションとして、分析装置３００は、入力装置１３、出力装置１４、媒体駆動装置１７を備えても良い。分析装置３００は、例えば、コンピュータなどで実現されることがある。
【００４８】
プロセッサ１１は、Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）を含む任意の処理回路とすることができる。プロセッサ１１は、算出部３０２、処理部３０３、回帰分析部３０４、監視部３０５として動作する。なお、プロセッサ１１は、例えば、外部記憶装置１６に記憶されたプログラムを実行することができる。メモリ１２は、記憶部３０６として動作する。さらに、メモリ１２は、プロセッサ１１の動作により得られたデータや、プロセッサ１１の処理に用いられるデータも、適宜、記憶する。ネットワーク接続装置１９は、送受信部３０１として動作し、他の装置との通信に使用され動作する。入力装置１３は、例えば、ボタン、キーボード、マウス等として実現され、出力装置１４は、ディスプレイなどとして実現される。バス１５は、プロセッサ１１、メモリ１２、入力装置１３、出力装置１４、外部記憶装置１６、媒体駆動装置１７、ネットワーク接続装置１９の間を相互にデータの受け渡しが行えるように接続する。外部記憶装置１６は、プログラムやデータなどを格納し、格納している情報を、適宜、プロセッサ１１などに提供する。媒体駆動装置１７は、メモリ１２や外部記憶装置１６のデータを可搬記憶媒体１８に出力することができ、また、可搬記憶媒体１８からプログラムやデータ等を読み出すことができる。ここで、可搬記憶媒体１８は、フロッピイディスク、Ｍａｇｎｅｔ-Ｏｐｔｉｃａｌ（ＭＯ）ディスク、Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ（ＣＤ−Ｒ）やＤｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ（ＤＶＤ−Ｒ）を含む、持ち運びが可能な任意の記憶媒体とすることができる。
【００４９】
図９は、アプリケーション性能情報とインフラ性能情報の内容例を説明する図である。分析装置３００は、アプリケーション性能情報（例えばレスポンスタイム）テーブル４０１として、時刻、時刻に対応する値を取得する。
【００５０】
分析装置３００は、複数種のインフラ性能情報を取得する。インフラ性能情報テーブル４０２は、インフラ性能情報の種ごとに取得される。インフラ性能情報テーブル４０２は、インフラ情報名、時刻、時刻に対応する値を含む。インフラ情報名は、インフラ性能情報の種類の名前である。例えば、サーバ１ＣＰＵ使用率は、サーバＩＤが１番のＣＰＵ使用率である。
【００５１】
図１０は、アプリケーション性能情報とインフラ性能情報のデータペアを生成する処理の例を説明する図である。グラフ２５０のように、アプリケーション性能情報とインフラ性能情報とを対応させた性能データは、アプリケーション性能情報とインフラ性能情報の同時刻の値を使用する。しかし、アプリケーション性能情報テーブル４０１に含まれる時刻と、インフラ性能情報テーブル４０２に含まれる時刻とが同じ時刻であるとは限らない。そのため、図１０に示すように近い時刻の性能データを用いてアプリケーション性能情報とインフラ性能情報の性能データを対応づける。
【００５２】
例えば、データペアを生成する処理として、分析装置３００の処理部３０３は、アプリケーション性能情報及びインフラ性能情報の時系列データを、ｔ１〜ｔ１２のように、所定の時間単位に分割する。分析装置３００の処理部３０３は、各時間単位（ｔ１〜ｔ１２）に含まれる複数のアプリケーション性能情報の性能データの中央値と、複数のインフラ性能情報の性能データの中央値を算出する。分析装置３００の処理部３０３は、アプリケーション性能情報の性能データの中央値と、インフラ性能情報の性能データの中央値とをデータペアとして対応づける。
【００５３】
図１１は、回帰分析結果の例を説明する図である。図５の回帰分析結果２５１は、1次関数の式１で表される。
アプリケーション性能情報の値＝ａ×インフラ性能情報の値＋ｂ      （式１）
【００５４】
記憶部３０６は、式１の1次関数の係数ａと係数ｂ、該回帰分析に用いられたインフラ性能情報名を回帰分析結果テーブル４０３として記憶する。
【００５５】
図１２は、分析装置の処理の例を説明するフローチャートである。送受信部３０１は、インフラ管理者が指定したアプリケーション性能情報を取得する（ステップＳ１０１）。処理部３０３は、取得したアプリケーション性能情報に対応させて、分析処理を実行していないインフラ性能情報があるかを判定する（ステップＳ１０２）。分析処理を実行していないインフラ性能情報がある場合（ステップＳ１０２でＹＥＳ）、分析処理を実行していないインフラ性能情報を１種選択し、算出部３０２は、選択したインフラ性能情報とアプリケーション性能情報の相関係数を算出する（ステップＳ１０３）。
【００５６】
処理部３０３は、ステップＳ１０３で算出した相関係数が所定の閾値（例えば、０．３）以上であるかを判定する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０３で算出した相関係数が所定の閾値よりも小さい場合（ステップＳ１０４でＮＯ）、処理部３０３は、分析対象から該インフラ性能情報を外し、処理をステップＳ１０２から繰り返す。ステップＳ１０３で算出した相関係数が所定の閾値よりも大きい場合（ステップＳ１０４でＹＥＳ）、処理部３０３は、アプリケーションの性能情報の最大値と最小値の間を等間隔に複数の領域に分割し、各分割領域に含まれる性能データの平均値を取得する（ステップＳ１０５）。算出部３０２は、該平均値を用いて、アプリケーション性能情報とインフラ性能情報の相関係数を算出する（ステップＳ１０６）。処理部３０３は、ステップＳ１０３で算出した相関係数が所定の閾値（例えば、０．８）以上であるかを判定する（ステップＳ１０７）。
【００５７】
回帰分析部３０４は、算出した相関係数が所定の閾値以上である場合（ステップＳ１０７でＹＥＳ）、インフラ性能情報とアプリケーション性能情報の性能データの平均値を用いた回帰分析を行う（ステップＳ１０８）。監視部３０５は、回帰分析結果に基づいて、1種のアプリケーション性能情報を監視するためのインフラ性能情報を1種選択し、閾値を設定する（ステップＳ１０９）。
【００５８】
分析装置３００の処理部３０３は、ステップＳ１０９の処理が終了すると、処理をステップＳ１０２から繰り返す。算出した相関係数が所定の閾値以上でない場合（ステップＳ１０７でＮＯ）、処理部３０３は、処理をステップＳ１０２から繰り返す。分析処理を実行していないインフラ性能情報がない場合（ステップＳ１０２でＮＯ）、分析装置３００は、分析処理を終了する。
【００５９】
このような処理を実行することで本発明は、回帰分析におけるノイズの影響を軽減する処理を行い、高い精度で相関関係を抽出及びモデル化する。これにより、本発明では、複数のインフラ性能情報の中からアプリケーションの性能監視に最適な性能情報を選択することが可能となる。
【００６０】
＜その他＞
図４では、アプリケーション性能情報の最大値と最小値の間の領域を、予め決められた数で分割していた。しかし、該領域を決定する方法は別の方法を用いてもよい。
【００６１】
領域を決定する別の方法として、アプリケーション性能情報の領域間隔を指定してもよい。例えば、アプリケーション性能情報の平均値を算出し、この平均値の１０分の１などを領域間隔と指定する方法を用いて領域を分割してもよい。
【００６２】
また、更に領域を決定する別の方法として、取得する平均値の数を指定してもよい。その場合、以下のように領域を分割する数を決定する。
（１）取得したい平均値の数を指定する。取得したい平均値の数は、例えば、入力装置を用いてインフラ管理者より入力される。
（２）分析装置３００は、変数Ｎを仮に設定する。
（３）分析装置３００は、アプリケーション性能情報の最大値と最小値の間の領域をＮ個に分割した場合に得られる平均値の数を算出する。分割した各領域に、性能データがない場合、平均値が得られないことがある。
（４）平均値の数が３０以上である場合、分析装置３００は、分割数をＮ個と決定する。
（５）平均値の数が３０以下である場合、分析装置３００は、変数Ｎに１を加算し、（３）から処理を繰り返す。
【符号の説明】
【００６３】
１０１  ハードウェア群
１０２  ホストＯＳ
１０３  ハイパーバイザ
１０４  ゲストＯＳ
１０５  アプリケーション
３００  分析装置
３０１  送受信部
３０２  算出部
３０３  処理部
３０４  回帰分析部
３０５  監視部
３０６  記憶部
４０１  アプリ性能情報テーブル
４０２  インフラ性能情報テーブル
４０３  回帰分析結果情報テーブル
【図７】
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【図８】
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【図１２】
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【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９】
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【図１０】
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【図１１】
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