(57)【要約】【課題】任意のトラフィックにおける待ち時間を含む処理の実行時間を予測する。【解決手段】分析装置５００において、データ取得部５１０は、１つの期間にコンピュータ２００のリソース２１０を使用して実行された処理の件数である第１件数と、当該期間におけるリソース２１０の使用率とを示すデータをメモリ５０２から取得する。使用時間算出部５３０は、データ取得部５１０により取得されたデータが示す第１件数と使用率とから、単位件数の処理にかかるリソース２１０の使用時間を算出する。実行時間算出部５４０は、第１件数とは別の件数である第２件数と、使用時間算出部５３０により算出された使用時間とから、第２件数の処理にかかる、リソース２１０の使用までの待ち時間とリソース２１０の使用時間との合計である実行時間を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つの期間にコンピュータのリソースを使用して実行された処理の件数である第１件数と、前記期間における前記リソースの使用率とを示すデータをメモリから取得するデータ取得部と、
前記データ取得部により取得されたデータが示す第１件数と使用率とから、単位件数の処理にかかる前記リソースの使用時間を算出する使用時間算出部と、
前記第１件数とは別の件数である第２件数と、前記使用時間算出部により算出された使用時間とから、前記第２件数の処理にかかる、前記リソースの使用までの待ち時間と前記リソースの使用時間との合計である実行時間を算出する実行時間算出部と
を備える分析装置。
【請求項２】
前記実行時間算出部は、前記第２件数を平均到着率、前記使用時間算出部により算出された使用時間を平均サービス時間とする待ち行列モデルにより、前記第２件数の処理にかかる実行時間を算出する請求項１に記載の分析装置。
【請求項３】
前記リソースは、処理を並列に実行する複数の要素を含み、
前記使用時間算出部は、前記期間の長さと前記使用率と前記リソースに含まれる要素の数との積を前記第１件数で割って得られる値を、単位件数の処理にかかる前記リソースの使用時間として算出する請求項１に記載の分析装置。
【請求項４】
前記実行時間算出部は、前記リソースに含まれる要素の数をサービス窓口数、前記第２件数を平均到着率、前記使用時間算出部により算出された使用時間を平均サービス時間とする待ち行列モデルにより、前記第２件数の処理にかかる実行時間を算出する請求項３に記載の分析装置。
【請求項５】
前記データ取得部により取得されたデータが示す使用率は、前記期間における複数の時点での前記リソースの使用率であり、
前記使用時間算出部は、前記第１件数と前記複数の時点での前記リソースの使用率の平均とから、単位件数の処理にかかる前記リソースの使用時間を算出する請求項１から４のいずれか１項に記載の分析装置。
【請求項６】
前記実行時間算出部は、前記第２件数として、複数の値を設定し、設定した値ごとに、前記第２件数の処理にかかる実行時間を算出する請求項１から５のいずれか１項に記載の分析装置。
【請求項７】
前記リソースには、複数の種別があり、
前記使用時間算出部は、前記リソースの種別ごとに、単位件数の処理にかかる前記リソースの使用時間を算出し、
前記実行時間算出部は、前記第２件数と、前記使用時間算出部により算出された使用時間の合計とから、前記第２件数の処理にかかる実行時間を算出する請求項１から６のいずれか１項に記載の分析装置。
【請求項８】
データ取得部が、１つの期間にコンピュータのリソースを使用して実行された処理の件数である第１件数と、前記期間における前記リソースの使用率とを示すデータをメモリから取得し、
使用時間算出部が、前記データ取得部により取得されたデータが示す第１件数と使用率とから、単位件数の処理にかかる前記リソースの使用時間を算出し、
実行時間算出部が、前記第１件数とは別の件数である第２件数と、前記使用時間算出部により算出された使用時間とから、前記第２件数の処理にかかる、前記リソースの使用までの待ち時間と前記リソースの使用時間との合計である実行時間を算出する分析方法。
【請求項９】
１つの期間にコンピュータのリソースを使用して実行された処理の件数である第１件数と、前記期間における前記リソースの使用率とを示すデータをメモリから取得する手順と、
取得されたデータが示す第１件数と使用率とから、単位件数の処理にかかる前記リソースの使用時間を算出する手順と、
前記第１件数とは別の件数である第２件数と、算出された使用時間とから、前記第２件数の処理にかかる、前記リソースの使用までの待ち時間と前記リソースの使用時間との合計である実行時間を算出する手順と
を前記コンピュータまたは他のコンピュータに実行させる分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分析装置、分析方法および分析プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、トラフィックλにおける待ち時間を含む処理の実行時間Ｔｑを計測して、待ち行列モデルに沿って計算機システムの性能評価を行う技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１２８７７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の計算機システムの性能評価では、実行時間Ｔｑが以下の理由で計測しにくいという課題がある。
・アプリケーションは、必ずしも処理要求到着の時刻と処理完了の時刻との両方をログに出力しない。
・処理要求到着の時刻と処理完了の時刻との両方があっても、処理要求を識別できず、処理要求到着から処理完了までの時間ΔＴが求められない。
・処理要求全件のログ出力が性能上できない。
【０００５】
本発明は、任意のトラフィックにおける待ち時間を含む処理の実行時間を予測することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る分析装置は、
１つの期間にコンピュータのリソースを使用して実行された処理の件数である第１件数と、前記期間における前記リソースの使用率とを示すデータをメモリから取得するデータ取得部と、
前記データ取得部により取得されたデータが示す第１件数と使用率とから、単位件数の処理にかかる前記リソースの使用時間を算出する使用時間算出部と、
前記第１件数とは別の件数である第２件数と、前記使用時間算出部により算出された使用時間とから、前記第２件数の処理にかかる、前記リソースの使用までの待ち時間と前記リソースの使用時間との合計である実行時間を算出する実行時間算出部とを備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明では、実際のトラフィックにおけるリソースの使用時間の算出結果を用いて、実際のトラフィックとは別のトラフィックにおける、リソースの使用までの待ち時間を含む処理の実行時間が算出される。これにより、任意のトラフィックにおける待ち時間を含む処理の実行時間を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１に係る性能評価システムの構成を示すブロック図。
【図２】実施の形態１に係る整形済データの例を示す図。
【図３】実施の形態１に係る性能評価システムの動作を示すフローチャート。
【図４】実施の形態１に係る画面の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。なお、各図中、同一または相当する部分には、同一符号を付している。実施の形態の説明において、同一または相当する部分については、説明を適宜省略または簡略化する。
【００１０】
実施の形態１．
本実施の形態について、図１から図４を用いて説明する。
【００１１】
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１を参照して、本実施の形態に係る性能評価システム１００の構成を説明する。
【００１２】
性能評価システム１００は、リソース消費の統計情報を利用した性能評価を行うシステムである。
【００１３】
性能評価システム１００は、評価対象のコンピュータ２００と、測定装置４００と、分析装置５００と、表示装置６００とを備える。
【００１４】
評価対象のコンピュータ２００は、任意のコンピュータでよいが、本実施の形態では、性能評価を実施する対象となるサーバである。測定装置４００は、評価対象のコンピュータ２００の情報を集めるコンピュータである。分析装置５００は、性能評価に必要な演算処理を行うコンピュータである。表示装置６００は、性能評価結果を表示するコンピュータである。なお、表示装置６００は必須ではないが、性能評価結果を表示することで、性能評価における判断を下しやすくなる効果が得られる。
【００１５】
同一のコンピュータが評価対象のコンピュータ２００と測定装置４００と分析装置５００と表示装置６００とのうち２つ以上の組み合わせを兼ねていてもよいが、本実施の形態では、評価対象のコンピュータ２００と測定装置４００と分析装置５００と表示装置６００とが、それぞれ別々のコンピュータとして実現されている。
【００１６】
整形済データ３００が測定装置４００から分析装置５００に渡されると、予測データ７００が分析装置５００で生成され、必要に応じて、予測データ７００に基づく性能評価結果が表示装置６００で表示される。整形済データ３００は、性能評価に必要な情報が簡明に記述されたデータである。予測データ７００は、性能評価の指標となる平均実行時間の予測値が記録されたデータである。
【００１７】
ここで、図２に、整形済データ３００の例を示す。
【００１８】
この例において、整形済データ３００は、ＣＰＵ使用率、Ｉ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）使用率等のリソース使用率と、単位時間あたりの処理件数が、発生時刻とともに簡明に記述されているデータである。発生時刻は、具体的には、リソース使用率または処理件数が計測または記録された時刻である。
【００１９】
図１を参照して、評価対象のコンピュータ２００の構成を説明する。
【００２０】
評価対象のコンピュータ２００は、プロセッサ２０１を備えるとともに、メモリ２０２、外部通信用インタフェース２０３、補助記憶装置２０４といった他のハードウェアを備える。プロセッサ２０１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
【００２１】
プロセッサ２０１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ２０１は、具体的には、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。プロセッサ２０１は、コンピュータ２００のリソース２１０の一種であり、図２に示したＣＰＵ使用率は、リソース２１０であるプロセッサ２０１の使用率を表す値である。
【００２２】
メモリ２０２には、データが記憶される。メモリ２０２は、具体的には、フラッシュメモリ、または、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。メモリ２０２は、コンピュータ２００のリソース２１０の一種であるが、本実施の形態では、整形済データ３００にメモリ２０２の使用率を記述する必要はない。
【００２３】
外部通信用インタフェース２０３は、データを受信するレシーバおよびデータを送信するトランスミッタを含む。外部通信用インタフェース２０３は、具体的には、通信チップまたはＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ）である。外部通信用インタフェース２０３は、コンピュータ２００のリソース２１０の一種であるが、本実施の形態では、整形済データ３００に外部通信用インタフェース２０３の使用率を記述する必要はない。
【００２４】
補助記憶装置２０４には、アプリケーション等のプログラムおよびＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）が記憶される。補助記憶装置２０４に記憶されているプログラムおよびＯＳは、メモリ２０２にロードされ、プロセッサ２０１によって実行される。補助記憶装置２０４は、具体的には、フラッシュメモリ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、または、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）である。補助記憶装置２０４は、コンピュータ２００のリソース２１０の一種であり、図２に示したＩ／Ｏ使用率は、リソース２１０である補助記憶装置２０４に対するＩ／Ｏの使用率を表す値である。
【００２５】
評価対象のコンピュータ２００は、プロセッサ２０１を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。それぞれのプロセッサは、プロセッサ２０１と同じように、プロセッシングを行うＩＣである。
【００２６】
図１を参照して、測定装置４００、分析装置５００および表示装置６００の構成を説明する。
【００２７】
測定装置４００は、プロセッサ４０１を備えるとともに、メモリ４０２、外部通信用インタフェース４０３といった他のハードウェアを備える。同様に、分析装置５００は、プロセッサ５０１を備えるとともに、メモリ５０２、外部通信用インタフェース５０３といった他のハードウェアを備える。表示装置６００は、プロセッサ６０１を備えるとともに、メモリ６０２、外部通信用インタフェース６０３、表示器インタフェース６０４といった他のハードウェアを備える。プロセッサ４０１，５０１，６０１は、信号線を介して同じ装置内の他のハードウェアと接続され、それら他のハードウェアを制御する。
【００２８】
測定装置４００は、機能要素として、関連データ取得部４１０と、データ整形部４２０とを備える。分析装置５００は、機能要素として、データ取得部５１０と、期間平均値算出部５２０と、使用時間算出部５３０と、実行時間算出部５４０とを備える。表示装置６００は、機能要素として、性能評価結果表示部６１０を備える。関連データ取得部４１０、データ整形部４２０、データ取得部５１０、期間平均値算出部５２０、使用時間算出部５３０、実行時間算出部５４０、性能評価結果表示部６１０といった「部」の機能は、ソフトウェアにより実現される。
【００２９】
プロセッサ４０１，５０１，６０１、メモリ４０２，５０２，６０２および外部通信用インタフェース４０３，５０３，６０３としては、評価対象のコンピュータ２００が備えるプロセッサ２０１、メモリ２０２および外部通信用インタフェース２０３と同様のものが用いられる。
【００３０】
表示器インタフェース６０４は、図示していない表示器と接続されるポートである。表示器インタフェース６０４は、具体的には、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）端子またはＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ  Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）端子である。表示器は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）等、任意の種類のディスプレイである。
【００３１】
測定装置４００と分析装置５００と表示装置６００との各装置において、メモリ４０２，５０２，６０２には、各装置の「部」の機能を実現するプログラムが記憶されている。このプログラムは、プロセッサ４０１，５０１，６０１に読み込まれ、プロセッサ４０１，５０１，６０１によって実行される。メモリ４０２，５０２，６０２には、ＯＳも記憶されている。プロセッサ４０１，５０１，６０１は、ＯＳを実行しながら、各装置の「部」の機能を実現するプログラムを実行する。なお、各装置の「部」の機能を実現するプログラムの一部または全部がＯＳに組み込まれていてもよい。
【００３２】
各装置の「部」の機能を実現するプログラムおよびＯＳは、補助記憶装置に記憶されていてもよい。補助記憶装置に記憶されているプログラムおよびＯＳは、メモリ４０２，５０２，６０２にロードされ、プロセッサ４０１，５０１，６０１によって実行される。補助記憶装置としては、評価対象のコンピュータ２００が備える補助記憶装置２０４と同様のものが用いることができる。
【００３３】
測定装置４００と分析装置５００と表示装置６００との各装置は、プロセッサ４０１，５０１，６０１を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、各装置の「部」の機能を実現するプログラムの実行を分担する。それぞれのプロセッサは、プロセッサ４０１，５０１，６０１と同じように、プロセッシングを行うＩＣである。
【００３４】
各装置の「部」の処理の結果を示す情報、データ、信号値、および、変数値は、メモリ４０２，５０２，６０２、補助記憶装置、または、プロセッサ４０１，５０１，６０１内のレジスタまたはキャッシュメモリに記憶される。
【００３５】
各装置の「部」の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、光ディスクといった可搬記録媒体に記憶されてもよい。
【００３６】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図３を参照して、本実施の形態に係る性能評価システム１００の動作を説明する。性能評価システム１００の動作は、本実施の形態に係る性能評価方法に相当する。特に、分析装置５００の動作は、本実施の形態に係る分析方法に相当する。また、分析装置５００の動作は、本実施の形態に係る分析プログラムの処理手順に相当する。
【００３７】
ステップＳ１１は、ループ始端である。このループでは、ステップＳ１２およびステップＳ１３の処理が一定時間間隔で繰り返し実施される。時間間隔および繰り返し回数は、あらかじめ定めた任意の定数とする。ステップＳ１４は、ループ終端である。
【００３８】
ステップＳ１２において、関連データ取得部４１０は、評価対象のコンピュータ２００のリソース使用率に関するデータ、および、評価対象のコンピュータ２００で行われた処理に関するデータを取得し、取得したデータをデータ整形部４２０へ渡す。評価対象のコンピュータ２００のリソース使用率に関するデータには、ＣＰＵ、Ｉ／Ｏ等のリソース使用率を算出するために必要な情報が含まれている。評価対象のコンピュータ２００で行われた処理に関するデータには、アプリケーションのログ等、評価対象のコンピュータ２００で行われた処理によって記録された情報が含まれている。
【００３９】
ステップＳ１３において、データ整形部４２０は、リソース使用率、および、単位時間あたりの処理件数を整形済データ３００として出力する。具体的には、データ整形部４２０は、関連データ取得部４１０で取得されたデータを受け取り、受け取ったデータを発生時刻とともにリソース使用率、および、単位時間あたりの処理件数に整形し、整形済データ３００へと書き出す。
【００４０】
整形済データ３００は、分析装置５００に入力されてメモリ５０２に記憶される。
【００４１】
ステップＳ１５において、データ取得部５１０は、整形済データ３００から対象の時間区間に発生したリソース使用率、および、単位時間あたりの処理件数を選別し、期間平均値算出部５２０へ渡す。このとき、データ取得部５１０は、整形済データ３００に含まれる発生時刻を読み取ることで、発生時刻が同一の時間区間に含まれるデータを選別する。なお、整形済データ３００が、データ整形部４２０より出力されてから分析装置５００に入力されるまでの時間が十分に小さい場合は、整形済データ３００に含まれる発生時刻の代わりに、整形済データ３００が分析装置５００に入力された時刻を用いてもよく、その場合、整形済データ３００において発生時刻の記録を省略することができる。
【００４２】
上記のように、データ取得部５１０は、１つの期間にコンピュータ２００のリソース２１０を使用して実行された処理の件数である第１件数と、当該期間におけるリソース２１０の使用率とを示すデータをメモリ５０２から取得する。本実施の形態では、「期間」は、任意の時間区間であり、「リソース２１０の使用率」は、ＣＰＵ使用率およびＩ／Ｏ使用率である。なお、第１件数としては、コンピュータ２００のログ上の件数を用いることが望ましいが、あらかじめ定義した件数を用いてもよい。
【００４３】
ステップＳ１６において、期間平均値算出部５２０は、データ取得部５１０で選別されたリソース使用率、および、単位時間あたりの処理件数から、対象の時間区間におけるリソース使用率、および、単位時間あたりの処理件数それぞれの平均値を算出し、使用時間算出部５３０へ渡す。具体的には、期間平均値算出部５２０は、平均ＣＰＵ使用率Ｕｃｐｕと、平均Ｉ／Ｏ使用率Ｕｉｏと、単位時間あたりの平均処理件数λとを算出する。
【００４４】
ステップＳ１７において、使用時間算出部５３０は、期間平均値算出部５２０で算出された時間区間におけるリソース使用率、および、単位時間あたりの処理件数それぞれの平均値から、処理１件あたりのリソース使用量を算出する。具体的には、使用時間算出部５３０は、平均ＣＰＵ使用率Ｕｃｐｕ、平均Ｉ／Ｏ使用率Ｕｉｏ、単位時間あたりの平均処理件数λ、および、ＣＰＵコア数ｍを用いて、処理１件あたりの平均ＣＰＵ使用時間Ｔｓ＿ｃｐｕ、および、処理１件あたりの平均Ｉ／Ｏ使用時間Ｔｓ＿ｉｏを、以下の式で算出する。
Ｔｓ＿ｃｐｕ＝ｍ×Ｕｃｐｕ／λ
Ｔｓ＿ｉｏ＝Ｕｉｏ／λ
なお、ＣＰＵコア数ｍは、既知情報として、あらかじめ分析装置５００に入力しておく。時間区間の長さは、「１」としている。ＣＰＵコア数ｍが「２」以上の場合でも、平均ＣＰＵ使用率Ｕｃｐｕは「１」、すなわち、１００％を最大とする。
【００４５】
上記のように、使用時間算出部５３０は、データ取得部５１０により取得されたデータが示す第１件数と使用率とから、単位件数の処理にかかるリソース２１０の使用時間を算出する。「単位件数」は、任意の件数でよいが、本実施の形態では、１件である。
【００４６】
前述した「期間」の長さによっては、データ取得部５１０により取得されたデータが示す使用率が、当該期間における複数の時点でのリソース２１０の使用率となる。そのため、上記のように、使用時間算出部５３０は、第１件数λと当該複数の時点でのリソース２１０の使用率の平均Ｕｃｐｕ，Ｕｉｏとから、単位件数の処理にかかるリソース２１０の使用時間Ｔｓ＿ｃｐｕ，Ｔｓ＿ｉｏを算出する。
【００４７】
リソース２１０の一種であるプロセッサ２０１は、処理を並列に実行するｍ個の要素を含んでいる。「要素」は、ＣＰＵそのものであってもよいが、本実施の形態では、ＣＰＵのコアである。そのため、上記のように、使用時間算出部５３０は、プロセッサ２０１については、「期間」の長さと使用率Ｕｃｐｕとリソース２１０に含まれる要素の数ｍとの積を第１件数λで割って得られる値を、単位件数の処理にかかるリソース２１０の使用時間Ｔｓ＿ｃｐｕとして算出する。本実施の形態では、「期間」の長さは、「１」としている。
【００４８】
ステップＳ１８において、使用時間算出部５３０は、アプリケーションの並列処理数に相当するプロセス数ＮをＯＳから取得し、以下の式を用いて、処理１件あたりの実行時間の平均値Ｔｑを算出する。
Ｔｑ＝ｍｍｎ（Ｎ，λ，Ｔｓ＿ｃｐｕ＋Ｔｓ＿ｉｏ）
【００４９】
ここで、ｍｍｎ（Ｎ，λ，Ｔｓ＿ｃｐｕ＋Ｔｓ＿ｉｏ）は、ケンドールによる待ち行列モデルを数式化したものである。処理要求の到着がポアソン分布に従うと仮定したとき、サービス窓口数ｎ、単位時間あたりの平均到着頻度Ｒ、および、待ち時間Ｔｗを含まない平均サービス時間Ｔｓを用いて、平均実行時間Ｔａを算出する式は、一般的な待ち行列モデルの式と同じであり、以下のように表すことができる。
Ｔａ＝ｍｍｎ（ｎ，Ｒ，Ｔｓ）＝Ｔｗ（ｎ，μ，Ｔｓ，ρｓ）＋Ｔｓ（ただし、μ＝Ｒ×Ｔｓ、ρｓ＝μ／ｎ）
【数１】
2017224226.tif 000003
【００５０】
ステップＳ１９は、ループ始端である。このループでは、単位時間あたりの処理件数を変化させながら、ステップＳ２０の処理が繰り返し実施される。単位時間あたりの処理件数は任意であり、繰り返し回数も任意である。ステップＳ２１は、ループ終端である。
【００５１】
ステップＳ２０において、実行時間算出部５４０は、任意に指定された単位時間あたりの処理件数における、平均実行時間の予測値を算出する。具体的には、実行時間算出部５４０は、以下の式を用いて、任意の単位時間あたりの処理件数λｉにおける実行時間の予測値Ｔｑｉを算出し、予測データ７００として出力する。
Ｔｑｉ＝ｍｍｎ（Ｎ，λｉ，Ｔｓ＿ｃｐｕ＋Ｔｓ＿ｉｏ）
【００５２】
上記のように、実行時間算出部５４０は、第１件数とは別の件数である第２件数と、使用時間算出部５３０により算出された使用時間とから、第２件数の処理にかかる、リソース２１０の使用までの待ち時間とリソース２１０の使用時間との合計である実行時間を算出する。具体的には、実行時間算出部５４０は、第２件数λｉを平均到着率、使用時間算出部５３０により算出された使用時間Ｔｓ＿ｃｐｕ，Ｔｓ＿ｉｏを平均サービス時間とする待ち行列モデルにより、第２件数の処理にかかる実行時間Ｔａｉ＿ｃｐｕ，Ｔａｉ＿ｉｏを算出する。
【００５３】
前述したように、リソース２１０の一種であるプロセッサ２０１は、処理を並列に実行するｍ個の要素を含んでいる。そのため、上記のように、実行時間算出部５４０は、プロセッサ２０１については、リソース２１０に含まれる要素の数ｍをサービス窓口数、第２件数λｉを平均到着率、使用時間算出部５３０により算出された使用時間Ｔｓ＿ｃｐｕを平均サービス時間とする待ち行列モデルにより、第２件数の処理にかかる実行時間Ｔａｉ＿ｃｐｕを算出する。
【００５４】
ステップＳ２０において、第２件数をどのような値に設定するかは任意であり、実行時間算出部５４０は、第２件数として、目的に応じた１つまたは複数の値を設定する。第２件数として、複数の値を設定する場合、実行時間算出部５４０は、設定した値ごとに、第２件数の処理にかかる実行時間を算出する。複数の値の具体例として、実行時間算出部５４０は、それぞれ第１件数よりも少ない値と第１件数よりも多い値とを少なくとも１つずつ含む複数の値を設定することができる。
【００５５】
本実施の形態では、リソース２１０には、ＣＰＵ、Ｉ／Ｏといった複数の種別がある。そのため、使用時間算出部５３０は、リソース２１０の種別ごとに、単位件数の処理にかかるリソース２１０の使用時間を算出する。そして、実行時間算出部５４０は、第２件数と、使用時間算出部５３０により算出された使用時間の合計とから、第２件数の処理にかかる実行時間を算出する。なお、Ｉ／Ｏとしては、ストレージのＩ／Ｏだけでなく、ネットワークのＩ／Ｏも対象としてよい。また、変形例として、リソース２１０の種別が１つしかなくてもよく、その場合、使用時間算出部５３０は、当該１つの種別のみについて、単位件数の処理にかかるリソース２１０の使用時間を算出する。
【００５６】
予測データ７００は、表示装置６００に入力されてメモリ６０２に記憶される。予測データ７００には、平均実行時間の予測値と、対応する単位時間あたりの処理件数とが記述されている。
【００５７】
ステップＳ２２において、性能評価結果表示部６１０は、予測データ７００をグラフ化して、図４に示すような画面に表示する。実行時間の予測は、単位時間あたりの処理件数の増加とともに非線形に増加するため、図４のようなグラフ表示が有効となる。
【００５８】
単位時間あたりの処理件数を細かく変化させながら、ステップＳ２０の処理を多く繰り返すことで、図４の曲線を滑らかにすることができる。
【００５９】
＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
本実施の形態では、実際のトラフィックにおけるリソースの使用時間の算出結果を用いて、実際のトラフィックとは別のトラフィックにおける、リソースの使用までの待ち時間を含む処理の実行時間が算出される。これにより、任意のトラフィックにおける待ち時間を含む処理の実行時間を予測することができる。
【００６０】
本実施の形態によれば、ＯＳの統計情報を使用して任意のトラフィックにおける処理の実行時間を予測して計算機システムの性能を評価することができる。具体的には、ＣＰＵ、Ｉ／Ｏといった複数の種別のリソース２１０がある場合、アプリケーションのプロセス数と、単位時間あたりの平均処理件数と、処理１件あたりの各種別のリソース使用時間の和から、処理全体の待ち時間を含む実行時間を待ち行列モデルで推定し、実行時間の推定値を出力することで、サーバ・コンピュータのレスポンスに関する分析を行うことができる。
【００６１】
また、本実施の形態によれば、平均実行時間の推定結果の出力において、計測時の単位時間あたりの処理件数と平均実行時間の推定値とその前後の単位時間あたりの処理件数の場合の平均実行時間の推定値を出力することで、サーバ・コンピュータのレスポンスに関する分析を行うことができる。処理件数としては、事前に試験で確認できないような大きな値も設定できるため、計算機システムのリソースを調達する際の見積もりの精度が向上する。
【００６２】
＊＊＊他の構成＊＊＊
本実施の形態では、「部」の機能がソフトウェアにより実現されるが、変形例として、「部」の機能がソフトウェアとハードウェアとの組み合わせにより実現されてもよい。すなわち、「部」の機能の一部が専用の電子回路により実現され、残りがソフトウェアにより実現されてもよい。
【００６３】
専用の電子回路は、具体的には、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ（Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、または、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）である。あるいは、専用の電子回路は、具体的には、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。
【００６４】
プロセッサ４０１，５０１，６０１、メモリ４０２，５０２，６０２、および、専用の電子回路を、総称して「プロセッシングサーキットリ」という。つまり、「部」の機能は、プロセッシングサーキットリにより実現される。
【００６５】
「部」を「工程」、「手順」または「処理」に読み替えてもよい。
【００６６】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、この実施の形態を部分的に実施しても構わない。なお、本発明は、この実施の形態に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【００６７】
１００  性能評価システム、２００  コンピュータ、２０１  プロセッサ、２０２  メモリ、２０３  外部通信用インタフェース、２０４  補助記憶装置、２１０  リソース、３００  整形済データ、４００  測定装置、４０１  プロセッサ、４０２  メモリ、４０３  外部通信用インタフェース、４１０  関連データ取得部、４２０  データ整形部、５００  分析装置、５０１  プロセッサ、５０２  メモリ、５０３  外部通信用インタフェース、５１０  データ取得部、５２０  期間平均値算出部、５３０  使用時間算出部、５４０  実行時間算出部、６００  表示装置、６０１  プロセッサ、６０２  メモリ、６０３  外部通信用インタフェース、６０４  表示器インタフェース、６１０  性能評価結果表示部、７００  予測データ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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