(57)【要約】  本発明の実施形態は、グラフ理論およびクラスタリング分析を利用して、アプリケーションならびに対応および／または依存する仮想化、クラウドおよびデータセンタ・インフラストラクチャ・コンポーネントの間の関係を構築すると共にアプリケーション境界および対応するインフラストラクチャ・コンポーネントの定義を導出するための方法および装置に関する。これにより、システム管理者は、コンピュータ・インフラストラクチャ内の複雑な問題、たとえば、可用性、サービス・レベルの成果／保証、性能、およびリソースの最適化などを管理し対処することが可能になる。
2017529590.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ホスト・デバイスにおいて、コンピュータ・インフラストラクチャのコンピュータ・インフラストラクチャ・モデルを生成するための方法であって、
それぞれが前記コンピュータ・インフラストラクチャのコンピュータ・インフラストラクチャ・リソースの属性に関連すると共に、それぞれがオブジェクト識別子基準、オブジェクト関係基準、およびオブジェクト固有基準を有するオブジェクトのセットを前記ホスト・デバイスによって前記コンピュータ・インフラストラクチャから受信することと、
前記ホスト・デバイスによって、各オブジェクトをそれぞれの前記オブジェクト識別子基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルのノードとして定義することと、
前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間のエッジのセットであって、それぞれが前記オブジェクトのセットの２つのオブジェクト間の明示的な関係として構成されるエッジのセットを、各オブジェクトの前記オブジェクト関係基準に基づいて前記ホスト・デバイスによって定義することと、
前記ホスト・デバイスによって、前記オブジェクト固有基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間の暗黙的な関係のセットを定義することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記オブジェクト固有基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間の前記暗黙的な関係のセットを定義することが、前記ホスト・デバイスによって、前記オブジェクトのセットの各オブジェクトに関連付けられたメタデータに基づいて、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間の暗黙的な関係のセットを定義することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記オブジェクト固有基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間の前記暗黙的な関係のセットを定義することが、前記ホスト・デバイスによって、前記オブジェクトのセットの各オブジェクトに関連付けられた統計的挙動に基づいて、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間の暗黙的な関係のセットを定義することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記オブジェクト固有基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間の前記暗黙的な関係のセットを定義することが、
前記ホスト・デバイスによって、前記オブジェクトのセットの少なくとも第１のオブジェクトおよび第２のオブジェクトに関連付けられた挙動パターンを検出することと、
前記ホスト・デバイスによって、前記検出された挙動パターンに基づいて、前記オブジェクトのセットの前記第１のオブジェクトおよび前記第２のオブジェクトに関連付けられた前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間の暗黙的な関係のセットを定義することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記オブジェクト固有基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間の前記暗黙的な関係のセットを定義することが、前記ホスト・デバイスによって、前記オブジェクトのセットの各オブジェクトに関連する事前定義されたオブジェクト関連付けに基づいて、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間の暗黙的な関係のセットを定義することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記ホスト・デバイスによって、前記コンピュータ・インフラストラクチャの前記オブジェクトのセットの更新されたオブジェクトに関連付けられた更新されたオブジェクト識別子基準、更新されたオブジェクト関係基準、および更新されたオブジェクト固有基準のうちの少なくとも１つを受信することと、
前記更新されたオブジェクト識別子基準の受信に応答して、前記ホスト・デバイスによって、前記更新されたオブジェクト識別子基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルを再定義することと、
前記更新されたオブジェクト関係基準の受信に応答して、前記ホスト・デバイスによって、前記更新されたオブジェクトの前記更新されたオブジェクト関係基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルを再定義することと、
前記更新されたオブジェクト固有基準の受信に応答して、前記ホスト・デバイスによって、前記更新されたオブジェクトの前記更新されたオブジェクト固有基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルを再定義することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
各オブジェクトを前記それぞれのオブジェクト識別子基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルのノードとして定義することが、各オブジェクトを前記それぞれのオブジェクト識別子基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルのノードとして確立し、前記オブジェクトのセットの間の関係を前記オブジェクト関係基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルのエッジのセットとして定義するために、前記ホスト・デバイスによって前記オブジェクトのセットにグラフ理論機能を適用することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記グラフ理論機能を適用することが、前記オブジェクトのセットの間の関係を前記オブジェクト固有基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルのエッジのセットとしてさらに定義するために、前記ホスト・デバイスによって前記オブジェクトのセットに前記グラフ理論機能を適用することをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記ホスト・デバイスによって、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの各ノードおよび各エッジにクラスタリング機能を適用することと、
前記ホスト・デバイスによって、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの各ノードおよび各エッジに線形回帰機能を適用することと、
前記ホスト・デバイスによって、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの各ノードおよび各エッジに前記線形回帰機能および前記クラスタリング機能を適用した結果に基づいて、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの少なくとも１つのノードに関連する関係を導出することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの各ノードおよび各エッジに前記クラスタリング機能を適用することが、前記ホスト・デバイスによって、前記オブジェクトのセットの少なくとも第１のオブジェクトおよび第２のオブジェクトに関連付けられた検出された挙動パターンに基づいて、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの各ノードおよび各エッジにクラスタリング機能を適用することを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの各ノードおよび各エッジに前記クラスタリング機能を適用することが、前記ホスト・デバイスによって、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノードに関連付けられた検出されたイベントに基づいて、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの各ノードおよび各エッジにクラスタリング機能を適用することを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記ホスト・デバイスによって、障害点クエリを受信することと、
前記ホスト・デバイスによって、前記障害点クエリに応答して、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルのインフラストラクチャ・ノードおよびインフラストラクチャ・エッジのセットの間の関係を検出することと、
前記ホスト・デバイスによって、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記インフラストラクチャ・ノードおよびインフラストラクチャ・エッジのセットの間の冗長関係および非冗長関係を識別することと、
前記ホスト・デバイスによって、前記障害点クエリに応答して、非冗長関係レポートを出力することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記ホスト・デバイスによって、最適経路クエリを受信することと、
前記ホスト・デバイスによって、前記最適経路クエリに応答して、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノードおよびエッジのセットの間の関係を検出することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
メモリおよびプロセッサを有するコントローラであって、
それぞれがコンピュータ・インフラストラクチャのコンピュータ・インフラストラクチャ・リソースの属性に関連すると共に、それぞれがオブジェクト識別子基準、オブジェクト関係基準、およびオブジェクト固有基準を有するオブジェクトのセットを前記コンピュータ・インフラストラクチャから受信することと、
各オブジェクトをそれぞれの前記オブジェクト識別子基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルのノードとして定義することと、
前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間のエッジのセットであって、それぞれが前記オブジェクトのセットの２つのオブジェクト間の明示的な関係として構成されるエッジのセットを、各オブジェクトの前記オブジェクト関係基準に基づいて定義することと、
前記オブジェクト固有基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間の暗黙的な関係のセットを定義することと
を行うように構成されるコントローラ
を備える、ホスト・デバイス。
【請求項１５】
前記オブジェクト固有基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間の前記暗黙的な関係のセットを定義する場合に、前記コントローラが、前記オブジェクトのセットの各オブジェクトに関連付けられたメタデータに基づいて、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間の暗黙的な関係のセットを定義するように構成される、請求項１４に記載のホスト・デバイス。
【請求項１６】
前記オブジェクト固有基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間の前記暗黙的な関係のセットを定義する場合に、前記コントローラが、前記オブジェクトのセットの各オブジェクトに関連付けられた統計的挙動に基づいて、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間の暗黙的な関係のセットを定義するように構成される、請求項１４に記載のホスト・デバイス。
【請求項１７】
前記オブジェクト固有基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間の前記暗黙的な関係のセットを定義する場合に、前記コントローラが、
前記オブジェクトのセットの少なくとも第１のオブジェクトおよび第２のオブジェクトに関連付けられた挙動パターンを検出し、
前記検出された挙動パターンに基づいて、前記オブジェクトのセットの前記第１のオブジェクトおよび前記第２のオブジェクトに関連付けられた前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間の暗黙的な関係のセットを定義する
ように構成される、請求項１４に記載のホスト・デバイス。
【請求項１８】
前記オブジェクト固有基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間の前記暗黙的な関係のセットを定義する場合に、前記コントローラが、前記オブジェクトのセットの各オブジェクトに関連付する事前定義されたオブジェクト関連付けに基づいて、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間の暗黙的な関係のセットを定義するように構成される、請求項１４に記載のホスト・デバイス。
【請求項１９】
前記コントローラが、前記コンピュータ・インフラストラクチャの前記オブジェクトのセットの更新されたオブジェクトに関連付けられた更新されたオブジェクト識別子基準、更新されたオブジェクト関係基準、および更新されたオブジェクト固有基準のうちの少なくとも１つを受信するように構成され、
前記更新されたオブジェクト識別子基準の受信に応答して、前記コントローラが、前記更新されたオブジェクト識別子基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルを再定義するように構成され、
前記更新されたオブジェクト関係基準の受信に応答して、前記コントローラが、前記更新されたオブジェクトの前記更新されたオブジェクト関係基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルを再定義するように構成され、
前記更新されたオブジェクト固有基準の受信に応答して、前記コントローラが、前記更新されたオブジェクトの前記更新されたオブジェクト固有基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルを再定義するように構成される、
請求項１４に記載のホスト・デバイス。
【請求項２０】
各オブジェクトを前記それぞれのオブジェクト識別子基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルのノードとして定義する場合に、前記コントローラが、各オブジェクトを前記それぞれのオブジェクト識別子基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルのノードとして確立し、前記オブジェクトのセットの間の関係を前記オブジェクト関係基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルのエッジのセットとして定義するために、前記オブジェクトのセットにグラフ理論機能を適用するように構成される、請求項１４に記載のホスト・デバイス。
【請求項２１】
前記グラフ理論機能を適用する場合に、前記コントローラが、前記オブジェクトのセットの間の関係を前記オブジェクト固有基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルのエッジのセットとしてさらに定義するために、前記オブジェクトのセットに前記グラフ理論機能を適用するようにさらに構成される、請求項２０に記載のホスト・デバイス。
【請求項２２】
前記コントローラが、
前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの各ノードおよび各エッジにクラスタリング機能を適用し、
前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの各ノードおよび各エッジに線形回帰機能を適用し、
前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの各ノードおよび各エッジに前記線形回帰機能および前記クラスタリング機能を適用した結果に基づいて、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの少なくとも１つのノードに関連する関係を導出する
ように構成される、請求項１４に記載のホスト・デバイス。
【請求項２３】
前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの各ノードおよび各エッジに前記クラスタリング機能を適用する場合に、前記コントローラが、前記オブジェクトのセットの少なくとも第１のオブジェクトおよび第２のオブジェクトに関連付けられた検出された挙動パターンに基づいて、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの各ノードおよび各エッジにクラスタリング機能を適用するように構成される、請求項２２に記載のホスト・デバイス。
【請求項２４】
前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの各ノードおよび各エッジに前記クラスタリング機能を適用する場合に、前記コントローラが、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノードに関連付けられた検出されたイベントに基づいて、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの各ノードおよび各エッジにクラスタリング機能を適用するように構成される、請求項２２に記載のホスト・デバイス。
【請求項２５】
前記コントローラが、
障害点クエリを受信し、
前記障害点クエリに応答して、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルのインフラストラクチャ・ノードおよびインフラストラクチャ・エッジのセットの間の関係を検出し、
前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記インフラストラクチャ・ノードおよびインフラストラクチャ・エッジのセットの間の冗長関係および非冗長関係を識別し、
前記障害点クエリに応答して、非冗長関係レポートを出力する
ように構成される、請求項１４に記載のホスト・デバイス。
【請求項２６】
前記コントローラが、
最適経路クエリを受信し、
前記最適経路クエリに応答して、前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノードおよびエッジのセットの間の関係を検出する
ように構成される、請求項１４に記載のホスト・デバイス。
【請求項２７】
ホスト・デバイスのコントローラで実施された場合に、前記ホスト・デバイスに、
それぞれがコンピュータ・インフラストラクチャのコンピュータ・インフラストラクチャ・リソースの属性に関連すると共に、それぞれがオブジェクト識別子基準、オブジェクト関係基準、およびオブジェクト固有基準を有するオブジェクトのセットを前記コンピュータ・インフラストラクチャから受信することと、
各オブジェクトをそれぞれの前記オブジェクト識別子基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルのノードとして定義することと、
前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間のエッジのセットであって、それぞれが前記オブジェクトのセットの２つのオブジェクト間の明示的な関係として構成されるエッジのセットを、各オブジェクトの前記オブジェクト関係基準に基づいて定義することと、
前記オブジェクト固有基準に基づいて前記コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの前記ノード間の暗黙的な関係のセットを定義することと
を行わせるコンピュータ・プログラム・ロジックが符号化された非一時的コンピュータ可読媒体を有する、コンピュータ・プログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、グラフ理論および統計的分類を用いたアプリケーション、仮想化、およびクラウド・インフラストラクチャ・リソースの集中型分析のための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現代の経済およびビジネス・サービスは一般に、複雑で動的な異種の情報技術（ＩＴ）コンピュータ・インフラストラクチャを運営する。たとえば、コンピュータ・インフラストラクチャは、スイッチまたはルータなどの通信デバイスによって相互接続された１つまたは複数のサーバまたはホスト・デバイスおよび１つまたは複数のストレージ・アレイを含むことができる。サーバは、動作中に１つまたは複数の仮想マシン（ＶＭ）を実行するように構成することができる。各ＶＭは、１つまたは複数のアプリケーションまたはワークロードを実行するまたは動作させるように構成することができる。
【０００３】
従来の仮想化されていないコンピュータ・インフラストラクチャ環境では、ホスト・デバイスはオペレーティング・システム（ＯＳ）を実行し、ひいてはオペレーティング・システムはワークロードを提供するいくつかのプロセスを実行する。これらの従来の環境では、サーバ、オペレーティング・システム、およびプロセスに関連付けられたオブジェクトの数、ならびにそれらの場所は、実質的に静的である。仮想化およびクラウド・インフラストラクチャ・リソースの導入によって、各レイヤは、仮想化され共有されたコンポーネントを有することができる。たとえば、図１を参照すると、コンピュータ・インフラストラクチャ５は、複数の相互接続されたコンポーネント（たとえば、ホスト・デバイス、ストレージ・アレイ、ＶＭなど）を有するインフラストラクチャ５−１、５−２、および５−３を含む。加えて、インフラストラクチャ５−１、５−２、および５−３はそれぞれ、互いと電気通信するように配置され、プリミティブ・リソースを共有するように構成される。たとえば、ホストおよび接続されたコンポーネント、データ・センタ（たとえばデータ・ストア）、ならびにクラウド・プロバイダ（たとえば仮想ネットワーク）の間でワークロードが移行できるので、これらのリソースの場所は動的であると考えられる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
仮想化されたコンピュータ・インフラストラクチャの管理は複雑になってきており、その１つの理由は、インフラストラクチャのプリミティブ（すなわち、コモディティ・ハードウェア）上にコア機能を公開する、急速に成長しているクラウドおよび仮想化の展開によるものである。さらに、無制限のスケーラビリティおよび可用性を有する次世代の分散アプリケーションの採用によって、仮想化されたコンピュータ・インフラストラクチャの管理も複雑になる。したがって、上記の技術のセットは、コンピュータ・インフラストラクチャに柔軟性および機敏性を導入するが、これらの技術は、人間のエージェント（すなわち、仮想化／クラウド・アーキテクトおよび／またはシステム管理者）により実施される技術の運用に関して比較的大きな複雑性をもたらす。
【０００５】
仮想化されたコンピュータ技術をインフラストラクチャに適用すると、これらの動的な環境における可用性、性能、およびセキュリティを含む、保証された／所望のサービス・レベルの提供に影響を及ぼし得る。たとえば、オブジェクト数の大幅な増加は、管理／構成、分析、およびオブジェクト間の関係の理解を必要とする。さらに、それらの動的かつ機敏な環境において実質的に常に発生するイベント（すなわち、導入される新たなオブジェクトおよび挙動、移動されるリソース、故障したおよび／またはリソースの競合を発生させるリソースなど）、ならびにイベントを関連するリソース／オブジェクトに相関させる能力は、そのようなイベントのインフラストラクチャへの正確な影響を決定するシステム管理者の能力に影響を与える。
【０００６】
これらの両方の要因によって、コンピュータ・インフラストラクチャにおける保証された／所望のサービス・レベル（可用性を含む）、性能、およびセキュリティの効果的な管理および提供が制限または妨げられ得る。たとえば、コンピュータ・システムにより利用されるデータ量、ワークロード、およびワークロードの定義の変化の増大に伴って、システム管理者が、ワークロード、その要件、および所与のインフラストラクチャへの影響を明確に理解することが困難になり得る。
【０００７】
環境への識見、たとえば、オブジェクト（たとえば、リソースおよびイベントを含む）への可視性、関係、対応する統計データ、およびワークロードの挙動、ならびにそれがインフラストラクチャの下位のレイヤに及ぼす影響を理解する能力などがなければ、保証されたサービス・レベル（たとえば、可用性を含む）、性能、および環境のセキュリティを提供することは困難である。さらに、システム管理者が効果的な根本原因分析を実施し、そのような複雑な仮想化およびクラウド環境に存在するもの（または存在するはずの場所に存在しないもの）の全ての可能な関係（特にワークロード分布の変化するトレンドとの）および順列を決定することは困難である。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の実施形態は、グラフ理論および統計的分類を用いたアプリケーション、仮想化、およびクラウド・インフラストラクチャ・リソースの集中型分析のための方法および装置に関する。一構成では、ホスト・デバイスは、グラフ理論を利用して、コンピュータ・インフラストラクチャ内の様々なコンピュータ環境リソースを表すオブジェクトの階層、関係、およびグループのモデルを開発するように構成される。そのようなモデル化によって、ホスト・デバイスはコンピュータ・インフラストラクチャに関する実用的な識見を提供することができ、システム管理者は環境に関する様々なタイプの質問をすることができる。ホスト・デバイスは、クラスタリング機能を利用して、オブジェクト（たとえば、リソースおよびイベント）を、オブジェクトに関連付けられた異なるタイプのメタデータに基づいて動的に分類およびグループ化するようにさらに構成される。これによって、システム管理者がコンピュータ・インフラストラクチャの挙動を理解するために、１つのオブジェクト、ならびに関係および／またはグループを介して接続されるオブジェクトのグループの挙動の理解がカプセル化される。
【０００９】
グラフ理論およびクラスタリング分析を用いてコンピュータ・インフラストラクチャをモデル化することによって、ホスト・デバイスは、システム管理者に、日常的なメンテナンス中などの通常動作の状況においてコンピュータ・インフラストラクチャを効果的に管理し、容量計画、環境のセキュリティ評価／監視、可用性、提供可能／保証サービス・レベル、性能（たとえばボトルネック分析）、およびリソース最適化に関するインフラストラクチャの様々な側面の影響を理解する能力を提供するように構成される。加えて、クラスタリング分析の利用に基づいて、ホスト・デバイスは、システム管理者が、インフラストラクチャをフラットな構造で記憶し提示する従来のシステムでは困難な、コンピュータ・インフラストラクチャに対する根本原因分析（ＲＣＡ：ｒｏｏｔ  ｃａｕｓｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ）を実施することを可能にする。
【００１０】
一構成では、本発明の実施形態は、ホスト・デバイスにおいて、コンピュータ・インフラストラクチャのコンピュータ・インフラストラクチャ・モデルを生成するための方法に関する。方法は、それぞれがコンピュータ・インフラストラクチャのコンピュータ・インフラストラクチャ・リソースの属性に関連すると共に、それぞれがオブジェクト識別子基準、オブジェクト関係基準、およびオブジェクト固有基準を有するオブジェクトのセットをホスト・デバイスによってコンピュータ・インフラストラクチャから受信することを含む。方法は、ホスト・デバイスによって、各オブジェクトをそれぞれのオブジェクト識別子基準に基づいてコンピュータ・インフラストラクチャ・モデルのノードとして定義することと、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルのノード間のエッジのセットであって、それぞれがオブジェクトのセットの２つのオブジェクト間の明示的な関係として構成されるエッジのセットを、各オブジェクトのオブジェクト関係基準に基づいてホスト・デバイスによって定義することとを含む。方法は、ホスト・デバイスによって、オブジェクト固有基準に基づいてコンピュータ・インフラストラクチャ・モデルのノード間の暗黙的な関係のセットを定義することを含む。
【００１１】
前述および他の目的、特徴および利点は、添付の図面に示された本発明の特定の実施形態の以下の説明から明らかになり、図面では、同様の参照文字が異なるビューにわたって同一の部分を指す。図面は必ずしも縮尺通りではなく、その代わりに本発明の様々な実施形態の原理を説明することに重点が置かれている。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】プリミティブ・リソースを共有するコンピュータ・インフラストラクチャの従来技術の構成の図である。
【図２】一構成によるコンピュータ・インフラストラクチャの図である。
【図３Ａ】一構成による、たとえば、グラフ理論を用いて生成され、ホスト・デバイスにより提供される、無向グラフの図である。
【図３Ｂ】一構成による、たとえば、グラフ理論を用いて生成され、ホスト・デバイスにより提供される、有向グラフの図である。
【図４】一構成による、コンピュータ・インフラストラクチャからのデータ要素を処理する図２Ａのホスト・デバイスの概略図である。
【図５】一構成による、コンピュータ・インフラストラクチャのコンピュータ・インフラストラクチャ・リソースのセットの概略図である。
【図６】一構成による、コンピュータ・インフラストラクチャのコンピュータ・インフラストラクチャ・リソースのセットの概略図である。
【図７】一構成による、コンピュータ・インフラストラクチャのコンピュータ・インフラストラクチャ・リソースのセットの概略図である。
【図８】一構成による、ホスト・デバイスにより提供される２つのネットワーク間の最適経路の動的識別の概略図である。
【図９】一構成による、ホスト・デバイスにより提供されるオブジェクトのクラスタリングの図である。
【図１０】一構成による、ホスト・デバイスにより提供される根本原因分析の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の実施形態は、グラフ理論および統計的分類を用いたアプリケーション、仮想化、およびクラウド・インフラストラクチャ・リソースの集中型分析のための方法および装置に関する。一構成では、ホスト・デバイスは、グラフ理論を利用して、コンピュータ・インフラストラクチャ内の様々なコンピュータ環境リソースを表すオブジェクトの階層、関係、およびグループのモデルを開発するように構成される。そのようなモデル化によって、ホスト・デバイスはコンピュータ・インフラストラクチャに関する実用的な識見を提供することができ、システム管理者は環境に関する様々なタイプの質問をすることができる。ホスト・デバイスは、クラスタリング機能を利用して、オブジェクト（たとえば、リソースおよびイベント）を、オブジェクトに関連付けられた異なるタイプのメタデータに基づいて動的に分類およびグループ化するようにさらに構成される。これによって、システム管理者が動的なコンピュータ・インフラストラクチャを効果的に管理するために、１つのオブジェクト、ならびに関係および／またはグループを介して接続されるオブジェクトのグループの挙動の理解がキャプチャされる。
【００１４】
グラフ理論およびクラスタリング分析を用いてコンピュータ・インフラストラクチャをモデル化することによって、ホスト・デバイスは、システム管理者に、日常的なメンテナンス中などの通常動作の状況においてコンピュータ・インフラストラクチャを効果的に管理する能力を提供するように構成される。さらに、ホスト・デバイスは、システム管理者が、容量計画、環境のセキュリティ評価／監視、可用性、提供可能／保証サービス・レベル、性能（たとえばボトルネック分析）、およびリソース最適化に関するインフラストラクチャの様々な側面の影響を理解することを可能にする。加えて、クラスタリング分析の利用に基づいて、ホスト・デバイスは、システム管理者が、インフラストラクチャをフラットな構造で記憶し提示する従来のシステムでは困難な、コンピュータ・インフラストラクチャに対する根本原因分析（ＲＣＡ）を実施することを可能にする。
【００１５】
図２に、ホスト・デバイス２５と電気通信するように配置される少なくとも１つのコンピュータ・インフラストラクチャ１１を含むコンピュータ環境１０の一構成を示す。１つのコンピュータ・インフラストラクチャ１１が示されているが、ホスト・デバイス２５が任意数のコンピュータ・インフラストラクチャ１１と電気通信するように配置され得ることを理解されたい。さらに、コンピュータ・インフラストラクチャ１１は様々な方法で構成することができるが、一構成では、コンピュータ・インフラストラクチャ１１は、様々なコンピュータ環境リソース１２を含む。たとえば、コンピュータ環境リソース１２は、１つまたは複数のサーバ・デバイス１４、たとえばコンピュータ化されたデバイス、１つまたは複数のネットワーク通信デバイス１６、たとえばスイッチまたはルータ、および１つまたは複数のストレージ・デバイス１８、たとえばディスク・ドライブまたはフラッシュ・ドライブ、１つまたは複数のデータ・ストア４８、たとえばデータベース、ならびに１つまたは複数の仮想ネットワーク６４を含むことができる。
【００１６】
各サーバ・デバイス１４は、コントローラまたは計算ハードウェア２０、たとえばメモリ２５（仮想メモリなど）およびプロセッサ（ＣＰＵなど）２１、ならびに通信ポート２９を含むことができる。各コントローラ２０は、１つまたは複数の仮想マシン２２を実行するように構成することができ、一構成では、各仮想マシン２２は１つまたは複数のアプリケーションまたはワークロード２３を実行するまたは動作させるように構成される。たとえば、コントローラ２０は、第１の仮想マシン２２−１、第２の仮想マシン２２−２、第３の仮想マシン２２−３、および第４の仮想マシン２２−４を実行することができ、これらはそれぞれ、ひいては１つまたは複数のワークロード２３を実行するように構成される。各コントローラ要素２０、ストレージ・デバイス要素１８、ネットワーク通信デバイス要素１６、およびアプリケーション２３は、コンピュータ・インフラストラクチャ１１の属性に関連する。たとえば、コンピュータ・インフラストラクチャ１１の属性は、アプリケーション属性、計算属性たとえば仮想マシン（ＶＭ）属性、ストレージ属性、およびネットワーク属性を含む。
【００１７】
一構成では、ホスト・デバイス２５は、メモリおよびプロセッサなどのコントローラ２６を有するコンピュータ化されたデバイスとして構成される。ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ１１およびディスプレイ５３と電気通信するように配置される。ホスト・デバイス２５は、コンピュータ環境リソース１２からオブジェクトなどのデータ要素２８のセットを通信ポート（非図示）を介して受信するように構成される。ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・リソース１２のオブジェクト２８に関連付けられた複雑な関係をモデル化し導出するようにさらに構成される。このようなモデル化および導出は、システム管理者にマルチ・レイヤのインフラストラクチャ・リソース１２の階層への非常に包括的なビューを提供し、インフラストラクチャ１１の属性が経時的に変化したとしても、管理者がインフラストラクチャ１１の集中型のビュー・モデルを提供することを可能にする。
【００１８】
ホスト・デバイス２５のコントローラ２６は、グラフ理論、クラスタリング、および分類を用いてアプリケーション、仮想化、およびクラウド・インフラストラクチャ・リソースを分析するためのアプリケーションを記憶することができる。分析アプリケーションは、コンピュータ・プログラム製品３２からコントローラ２６にインストールされる。いくつかの構成では、コンピュータ・プログラム製品３２は、標準的な市販の形態で、たとえばシュリンク・ラップ・パッケージ（たとえば、ＣＤ−ＲＯＭ、ディスケット、テープなど）などで利用可能である。他の構成では、コンピュータ・プログラム製品３２は異なる形態で、たとえばダウンロード可能なオンライン・メディアなどで利用可能である。ホスト・デバイス２５のコントローラ２６で実行される場合、分析アプリケーションは、ホスト・デバイス２５に、グラフ理論を用いてコンピュータ・インフラストラクチャ１１内の様々なコンピュータ環境リソース１２を表すオブジェクトの階層、関係、およびグループをモデル化させる。さらに、ホスト・デバイス２５のコントローラ２６で実施される場合、分析アプリケーションは、ホスト・デバイス２５に、オブジェクト（たとえば、リソースおよびイベント）を、オブジェクトに関連付けられた異なるタイプのメタデータに基づいてクラスタリング機能を用いて動的にカテゴリ化およびグループ化させる。
【００１９】
上に示したように、仮想化およびクラウド・インフラストラクチャの関係は、コンピュータ・インフラストラクチャ１０のコンピュータ・インフラストラクチャ・リソース１２の間に存在する多数の直接および間接接続ならびに既知および未知の接続があるので、比較的複雑になっている。ホスト・デバイス２５は、グラフ理論機能１００を介してグラフ理論の原理を活用し、そのようなものを仮想化およびクラウド・インフラストラクチャに適用するように構成され、コンピュータ・インフラストラクチャ１１のコンピュータ・インフラストラクチャ・モデルを定義するために、コンピュータ・インフラストラクチャ・リソース１２の相互関係を定義する。
【００２０】
動作中、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ１１のコンピュータ・インフラストラクチャ・モデルをいくつかの方法で生成するように構成される。図４を参照しながら、以下の説明では、オブジェクト２８を処理してコンピュータ・インフラストラクチャ・モデルを開発するホスト・デバイス２５の一例を提供する。
【００２１】
最初に、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ１２からオブジェクトのセットを受信するように構成され、オブジェクトのセットの各オブジェクト２８は、コンピュータ・インフラストラクチャ１１のコンピュータ・インフラストラクチャ・リソース１２の属性に関連する。一構成では、動作中、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ環境リソース１２の計算レベル、ネットワーク・レベル、ストレージ・レベルおよび／またはアプリケーションもしくはワークロード・レベルに関するデータについて、コンピュータ・インフラストラクチャ１１のリソース１２をポーリングすることができる。ポーリングに応答して、コンピュータ・インフラストラクチャ１１は、これらの属性に関連するオブジェクト２８をホスト・デバイス２５に提供する。
【００２２】
各オブジェクト２８は、オブジェクト２８に関連付けられた対応する属性を識別する、メタデータなどのオブジェクト識別子基準４４を含む。たとえば、オブジェクト識別子基準４４は、イベント、アプリケーション／プロセス／ＯＳ、仮想マシン、サーバ・デバイス、ならびにそれらの共有プリミティブ、たとえばＣＰＵ、メモリ、およびネットワーク・ポート、物理および仮想ストレージ・コンポーネント、ならびにネットワーク・コンポーネント、たとえばスイッチおよびスイッチのポートを識別することができる。
【００２３】
また、各オブジェクト２８は、オブジェクトのセットのオブジェクト間の１つまたは複数の明示的な関係を定義する、メタデータなどのオブジェクト関係基準４６を含む。一構成では、オブジェクト関係基準４６は、仮想化／クラウド・プロバイダにより提供される属性（たとえば、インターフェースおよびデータ構造）から直接に生成することができる。たとえば、オブジェクト関係基準４６は、特定の仮想マシン２２を、特定の関連するワークロード２３を有するものとして、または特定のデータ・ストア４８に関連付けられたものとして識別することができる。一構成では、オブジェクト関係基準４６は、オブジェクト４２間の接続、たとえば物理的接続（たとえば、ハードウェア・デバイス間のケーブル接続）、およびオブジェクト間の仮想またはソフトウェア接続、たとえばハードウェア・ドライバを含むことができる。
【００２４】
また、各オブジェクト２８は、オブジェクトのセットのオブジェクト２８間の暗黙的な関係を定義するオブジェクト固有基準４８を含む。オブジェクト固有基準４８は、様々な方法で構成することができる。一構成では、オブジェクト固有基準４８は、ｉＳＣＳＩ修飾名（ＩＱＮ：ｉＳＣＳＩ  Ｑｕａｌｉｆｉｅｄ  Ｎａｍｅ）マシン・メタデータなどのメタデータとして構成される。一構成では、オブジェクト固有基準４８は、オブジェクト２８に関連付けられた統計的挙動（たとえば、ＣＰＵ平均、および他の性能統計、またはクエリに応答して情報が返される速度を示すクエリに基づく統計）として構成される。一構成では、オブジェクト固有基準２８は、コンピュータ・インフラストラクチャ１１に関連付けられた１つまたは複数の追加オブジェクトとの、事前定義された、またはユーザ定義の関係として構成される。
【００２５】
受信時に、ホスト・デバイス２５は、オブジェクト２８を処理のために分析プラットフォーム２７に向けるように構成される。分析プラットフォーム２７は、オブジェクト２８を様々な方法で処理するように構成することができる。たとえば、任意数のコンピュータ環境リソース１２は、オブジェクト２８をホスト・デバイス２５へ独自のフォーマットで提供することができる。そのような場合、ホスト・デバイス２５の分析プラットフォーム２７は、オブジェクト２８をエンド・ユーザに提示できるように、正規化またはロール・アップ機能３５を用いてオブジェクト２８を標準化するように構成される。別の例では、ホスト・デバイス２５がオブジェクト２８を経時的に受信する場合、オブジェクト２８は、コンピュータ環境リソース１２の要素（たとえば、ストレージ・デバイス１８またはネットワーク・デバイス１６）に関する様々な情報を含むことができる。そのような場合、ホスト・デバイス２５の分析プラットフォーム２７は、トレンディング（ｔｒｅｎｄｉｎｇ）または平均化機能３７を用いてオブジェクト２８を平均化するように構成される。別の例では、ホスト・デバイス２５がオブジェクト２８を経時的に受信する場合、オブジェクト２８は様々なフォーマットで提示することができる。たとえば、コンピュータ・インフラストラクチャ１１の複数のネットワーク・デバイス１６から受信されるオブジェクト２８について、デバイス１６の速度を秒（ｓ）またはミリ秒（ｍｓ）で提示することができる。そのような場合、ホスト・デバイス２５の分析プラットフォーム２７は、変換またはフォーマット機能３９を用いてオブジェクト２８を一貫したフォーマット（たとえば、ミリ秒単位）にフォーマットするように構成される。
【００２６】
次に、引き続き図４を参照すると、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ１１の第１のコンピュータ・インフラストラクチャ・モデル４５を生成するように構成される。一構成では、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・リソース１２のオブジェクト２８に関連付けられた複雑な関係をモデル化し導出するために、グラフ理論機能１００を利用するように構成される。グラフ理論は、オブジェクト間の対の関係をモデル化するために使用される数学的構造であるグラフの研究に関する。図３Ａおよび図３Ｂを参照すると、この文脈におけるグラフ３０は、頂点またはノード３２と、ノード３２を接続する線またはエッジ３４とで構成される。一構成では、グラフ３０は有向グラフとすることができ、これは、図３Ｂに示されるように、エッジ３４が１つの頂点３２から他の頂点へ向けられていることを意味する。代替的には、図３Ａに示すように、グラフ３０は無向グラフとすることができ、これは、各エッジ３４に関連付けられた２つの頂点３２の間で方向の区別がないことを意味する。したがって、グラフ３０は、Ｖ個の頂点すなわちノード３２のセットを、Ｖの２要素のサブセットであるＥ本の線すなわちエッジ３４のセット（すなわち、エッジ３４は２つの頂点３２に関係する）と共に含む順序対Ｇ＝（Ｖ，Ｅ）である。この関係は、特定のエッジ３４に関する頂点３２の非順序対として表される。
【００２７】
図４に戻ると、動作中、ホスト・デバイス２５は、各オブジェクト２８をそれぞれのオブジェクト識別子基準４４に基づいてコンピュータ・インフラストラクチャ・モデル４５のノード５６として定義するために、グラフ理論機能１００を各オブジェクト２８に適用するように構成される。加えて、ホスト・デバイス２５は、各オブジェクト２８のオブジェクト関係基準４６に基づいてコンピュータ・インフラストラクチャ・モデル４５のノード５６の間のエッジ５６のセットを定義するために、グラフ理論機能１００を各オブジェクト２８に適用するように構成される。
【００２８】
動作中、オブジェクト識別子基準４４をレビューすることによって、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ１１の特定の属性、たとえば、アプリケーション属性、計算属性（たとえば仮想マシン（ＶＭ）属性）、ストレージ属性、およびネットワーク属性として各オブジェクト４２を識別することができ、各属性をコンピュータ・インフラストラクチャ・モデル４５のノード位置５２に割り当てることができる。たとえば、オブジェクト識別子基準４４が、オブジェクト２８がコンピュータ・インフラストラクチャ１１内のストレージ・デバイス１８に関連付けられていることを示す場合を想定する。オブジェクト識別子基準４４のレビューに基づいて、ホスト・デバイス２５は、オブジェクト２８をストレージ・デバイス１８に関連付けられたものとして識別することができ、オブジェクト２８をコンピュータ・インフラストラクチャ・モデル４５の頂点またはノード５２−１として割り当てることができる。
【００２９】
また、動作中、オブジェクト関係基準４６をレビューすることによって、ホスト・デバイス２５は、属性間の明示的な関係を識別することができ、これらの関係をコンピュータ・インフラストラクチャ・モデル４５内のエッジ５４として定義することができる。たとえば、図２を参照すると、オブジェクト関係基準４６が、ストレージ・デバイス１８に関連付けられたオブジェクト２８を、コンピュータ・インフラストラクチャ１１内の所与のデータ・ストア４８と連携して動作するものとして識別する場合を想定する。オブジェクト関係基準４６のレビューに基づいて、ホスト・デバイス２５は、この明示的な関係を識別することができ、この関係を、ストレージ・デバイス・ノード５２−１およびデータ・ストア・ノード５２−２の間のコンピュータ・インフラストラクチャ・モデル４５のエッジ５６−１として割り当てることができる。
【００３０】
次に、図４を参照すると、ホスト・デバイス２５は、オブジェクト固有基準４８に基づいて、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル４５のノード５２間の暗黙的な関係のセットをさらに定義するように構成される。一構成では、ホスト・デバイス２５は、オブジェクト２８間の追加の関係をコンピュータ・インフラストラクチャ・モデルのエッジのセットとして定義するために、グラフ理論機能１００をコンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０の各ノード５２のオブジェクト固有基準４８に適用するように構成される。
【００３１】
たとえば、オブジェクト固有基準４８がＩＱＮマシン・メタデータとして構成されると仮定する。そのような構成では、動作中、ホスト・デバイス２５は、ＩＱＮマシン・メタデータ４８についてコンピュータ・インフラストラクチャ・モデル４５の各オブジェクト２８をレビューするように構成される。ホスト・デバイス２５が、同一のＩＱＮマシン・メタデータ４８を有する１つまたは複数のオブジェクト２８を検出した場合、ホスト・デバイス２５は、これらのオブジェクト２８の間の暗黙的な関係を識別することができる。ＩＱＮマシン・メタデータ４８により提供される暗黙的な関係にグラフ理論機能またはアルゴリズム１００を適用する場合、ホスト・デバイス２５は、この暗黙的な関係を二次コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０の一部として識別することができる。たとえば、ホスト・デバイス２５は、マッチするＩＱＮマシン・メタデータ４８に関連付けられたノード５２−２、５２−３の間にエッジ５７を割り当てて、暗黙的な関係を識別することができる。
【００３２】
別の例では、オブジェクト固有基準４８が所与のオブジェクト２８に関連付けられた統計的挙動として構成されると仮定する。そのような構成では、動作中、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル４５の各オブジェクト２８を、コンピュータ・インフラストラクチャ１１の対応する属性の動作に関する統計情報についてレビューするように構成される。たとえば、オブジェクト２８がインフラストラクチャ１１のＶＭ２２に関連する場合、ホスト・デバイス２５は、統計的挙動４８として平均ＶＭ速度をレビューするように構成することができる。オブジェクト２８がインフラストラクチャ１１のＣＰＵ２１に関連する場合、ホスト・デバイス２５は、統計的挙動４８として平均ＣＰＵ速度を分析するように構成することができる。ホスト・デバイス２５が、同一または類似の統計的挙動４８（たとえば、類似または同一のＶＭ速度、類似または同一のＣＰＵ使用率）を有する１つまたは複数のオブジェクト２８を検出した場合、ホスト・デバイス２５は、統計的依存性および分類の原理を活用してこれらのオブジェクト２８間の暗黙的な関係を識別することができる。グラフ理論アルゴリズム１００を統計的挙動４８により提供される暗黙的な関係に適用した場合、ホスト・デバイス２５は、この暗黙的な関係を二次的コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０の一部として識別することができる。たとえば、ホスト・デバイス２５は、マッチする統計的挙動４８に関連付けられたノード５２−２、５２−３の間にエッジ５７を割り当てて、暗黙的な関係を識別することができる。
【００３３】
他の例では、オブジェクト固有基準４８は、オブジェクト２８のセットに関連付けられた挙動のパターンとして構成することができる。そのような構成では、図４を引き続き参照すると、ホスト・デバイス２５は、第１のオブジェクト２８−１および第２のオブジェクト２８−２に関連付けられた挙動のパターンを検出するように構成される。たとえば、第１のオブジェクト２８−１がコンピュータ・インフラストラクチャ１１の第１のストレージ・デバイス１８−１に関連付けられ、第２のオブジェクト２８−２がコンピュータ・インフラストラクチャ１１の第２のストレージ・デバイス１８−２に関連付けられると仮定する。さらに、第１のオブジェクト２８−１が、第１のストレージ・デバイス１８−１に関連する秒あたりの入力／出力操作（ＩＯＰ：Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ  Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ  Ｐｅｒ  Ｓｅｃｏｎｄ）に関する挙動情報４８−１を含み、第２のオブジェクト２８−２が、第２のストレージ・デバイス１８−２に関連するＩＯＰに関する挙動情報４８−２を含むと仮定する。
【００３４】
ホスト・デバイス２５がオブジェクト２８−１、２８−２を受信した場合、ホスト・デバイス２５は、それぞれに関連付けられた挙動パターン４８−１、４８−２をレビューするように構成される。ホスト・デバイス２５が各オブジェクト２８−１、２８−２についてＩＯＰ４８−１、４８−２を調べる場合に、ホスト・デバイス２５が同じ時刻に類似した動作パターンを識別すると仮定する。たとえば、ホスト・デバイス２５が、挙動情報４８−１、４８−２のレビューに基づいて、第１および第２のストレージ・デバイス１８−１、１８−２のＩＯＰを実質的に同時に増減するものとして識別する場合である。そのような場合、第１および第２のストレージ・デバイス１８−１、１８−２は明示的に関連しないが、挙動情報４８−１、４８−２により提供される挙動のパターンは、第１および第２のストレージ・デバイス１８−１、１８−２の間に共有された関係、たとえば共有されたワークロードが存在することを示す。その結果、ホスト・デバイス２５は、検出された挙動パターンに基づいて、第１のオブジェクト２８−１および第２のオブジェクト２８−２に関連付けられたコンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０のノード間に暗黙的な関係を定義するように構成される。たとえば、ホスト・デバイス２５は、対応する第１および第２のストレージ・デバイス１８−１、１８−２に関連付けられたコンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０のノード間にエッジ６１を割り当てて、暗黙的な関係を識別することができる。
【００３５】
別の例では、オブジェクト挙動基準４８は、事前定義されたオブジェクト関連付け４８−３として構成することができる。そのような構成では、引き続き図４を参照すると、ホスト・デバイス２５がオブジェクト２８−３などのオブジェクトをインフラストラクチャ１１から受信した場合、ホスト・デバイス２５は、オブジェクト２８−３に関連する事前定義されたオブジェクト関連付け４８−３などのオブジェクト挙動基準４８をレビューするように構成される。たとえば、オブジェクト関連付け４８−３が、第１および第２のストレージ・デバイス１８−１、１８−２の間の関連付けを定義するユーザまたはシステム管理者により事前設定されたメタデータとして構成されると仮定する。事前定義されたオブジェクト関連付け４８−３のレビューに基づいて、ホスト・デバイス２５は、対応する第１および第２のストレージ・デバイス１８−１、１８−２に関連付けられたコンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０のノード間にエッジ６１を割り当てて、事前定義された関係を識別することができる。
【００３６】
コンピュータ・インフラストラクチャ１１に関連付けられたオブジェクト２８に適用されるグラフ理論機能１００を用いてコンピュータ・インフラストラクチャをモデル化することによって、ホスト・デバイス２５は、システム管理者に、日常的なメンテナンス中などの通常動作の状況においてコンピュータ・インフラストラクチャ１１を効果的に管理する能力を提供するように構成される。たとえば、上記のように、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ内の様々なコンピュータ環境リソース１２を表すオブジェクト２８間の階層ならびに明示的および暗黙的な関係のコンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０を開発するように構成される。そのようなモデル化によって、ホスト・デバイス２５はコンピュータ・インフラストラクチャ１１に関する実用的な識見をシステム管理者に提供することができ、システム管理者はインフラストラクチャ１１の様々な側面について問い合わせて、インフラストラクチャの動作のさらなる理解を得ることができる。
【００３７】
たとえば、ホスト・デバイス２５がコンピュータ・インフラストラクチャ１１のコンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０を確立すると、ホスト・デバイス２５は、システム管理者に、導出された関係のセットおよび関連するメタデータを横断させて（ｔｒａｖｅｒｓｅ）、標準的なツールおよび／または技法を利用して、他の方法では迅速かつ効率的に対処することが困難な多数の質問に対処するように構成される。そのような横断は、システム管理者によりホスト・デバイス２５に提供される問い合わせに応答して、様々なアルゴリズム（たとえば、経路探索、深さおよび幅優先探索、スパニング・ツリーなど）を用いて実施することができる。そのような横断によって、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０のノード５２およびエッジ５６（たとえば、オブジェクト２８間のメタデータ接続）を調べて、インフラストラクチャ１１のコンポーネントの関係を決定するように構成される。以下、このようなホスト・デバイス２５の動作を説明するいくつかの例示的な使用事例を与える。
【００３８】
可用性分析−単一障害点
一構成では、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０をレビューして、コンピュータ・インフラストラクチャ・リソース１２中の冗長性の有無を検出するように構成される。たとえば、図５に、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０において具現化されるコンピュータ・インフラストラクチャ１１のコンピュータ・インフラストラクチャ・リソース１２のセットの概略図を示す。図４および図５を参照すると、最初に、ホスト・デバイス２５は、システム管理者などにより提供される障害点クエリ１５２を受信する。ホスト・デバイス２５は、インフラストラクチャ１０内の冗長性の有無に関してＧＵＩ５３などを介してシステム管理者から問い合わせ１５２を受信したことに応答して、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ１１のインフラストラクチャ・ノード５２およびインフラストラクチャ・エッジ５６のセットの間の関係を検出するように構成される。たとえば、要求１５２に応答して、ホスト・デバイス２５は、モデル５０のノード５２およびエッジ５６の間の全ての関係を調べる。ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０のインフラストラクチャ・ノード５２およびインフラストラクチャ・エッジ５６のセットの間の冗長関係および非冗長関係を識別するようにさらに構成される。たとえば、図５のコンピュータ・インフラストラクチャ・リソース１２の概略図に関連するコンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０の分析に基づいて、ホスト・デバイス２５は、データ・ストア６２−１とネットワーク通信デバイス要素１６−１との間の単一の非冗長関係６０を識別することができる。
【００３９】
ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０内の非冗長関係の識別に続いて、障害点クエリ１５２に応答して非冗長関係レポート１５４を出力するように構成される。たとえば、コンピュータ・インフラストラクチャ１１内の単一障害点を提供する非冗長関係６０によって、ホスト・デバイス２５は、ＧＵＩ５３を介してなどシステム管理者に非冗長関係に関するレポート１５４を提供するように構成される。
【００４０】
可用性分析−災害復旧計画
一構成では、ホスト・デバイス２５は、コンピュータインフラストラクチャ・モデル５０をレビューして、特定の障害の影響を受けるコンピュータ・インフラストラクチャ・リソース１２の部分を決定するように構成される。図６に、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０において具現化されるコンピュータ・インフラストラクチャ１１のコンピュータ・インフラストラクチャ・リソース１２のセットの概略図を示す。図４および図６を参照すると、最初に、ホスト・デバイス２５は、たとえばＧＵＩ５３を介してシステム管理者により提供されるクエリ１５２を受信する。たとえば、システム管理者が問い合わせ１５２をホスト・デバイス２５に提供して、特定の仮想ネットワーク６４が故障した場合に影響を受ける仮想マシン２２の識別を要求する場合を想定する。問い合わせ１５２の受信に応答して、ホスト・デバイス２５は、モデル５０のノード５２間の全ての関係を調べ、選択された仮想ネットワーク６４の災害／障害の場合に影響を受ける特定の仮想マシン２２を識別するように構成される。
【００４１】
根本原因分析
一構成では、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０をレビューして、環境の不適切なプロビジョニング、障害／災害、またはコンピュータ・インフラストラクチャ１０の変更を引き起こし得る他のイベントによって引き起こされるリソースの制約を検出するように構成される。たとえば、図７に、モデル５０において具現化されるコンピュータ・インフラストラクチャ１１のコンピュータ・インフラストラクチャ・リソース１２のセットの概略図を示す。システム管理者が問い合わせ１５２をホスト・デバイス２５に提供して、仮想マシン２２−２を第２のサーバ・デバイス２０−２から第１のサーバ・デバイス２０−１に移動させることによってもたらされた、イベント・メッセージ６３により識別されるリソース制約の原因を決定する場合を想定する。問い合わせに応答して、ホスト・デバイス２５は、イベントの相関／関係に基づいてモデル５０の頂点５２（たとえば、イベントおよびリソース）の間の全ての関係を横断して、問題の原因および影響を特定するように構成される。
【００４２】
たとえば、図７に示すように、ホスト・デバイス２５が、コンピュータ・インフラストラクチャ１１に関連するモデル５０内の関係を横断する場合、ホスト・デバイス２５は、リソース制約の発生源をデータ・ストア６２として特定することができる（たとえば、ＳＡＮまたはローカル接続デバイス上のＬＵＮの仮想表現）。加えて、ホスト・デバイス２５は、モデルの関係を横断し、第２のサーバ２０−２から第１のサーバ２０−１への仮想マシン２２−２の再配置により影響を受ける仮想マシン２２−１および２２−２ならびに対応するワークロード２３−１、２３−２を識別することによって、リソース制約の影響を特定することができる。
【００４３】
リソース競合の特定
一構成では、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０をレビューして、比較的異常に多数の消費者を有する共有リソース、たとえば、ネットワーク・インターフェース、データ・ストア、ＬＵＮ、ＣＰＵ、メモリなどを検出するように構成される。そのような多数のユーザは、性能の低下およびサービス・レベルの低下につながり得る。たとえば、クエリ１５２の受信に応答して、ホスト・デバイス２５は、モデル５０を横断して、比較的多数の消費者により利用されるインフラストラクチャ属性を特定するように構成される。
【００４４】
最も適した／利用可能な経路
一構成では、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０をレビューして、保証されたサービス・レベル（可用性を含む）、性能、およびセキュリティを提供するために、コンピュータ・インフラストラクチャ・リソース１２の中の最適な経路を検出するように構成される。たとえば、図８に、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０において具現化されるコンピュータ・インフラストラクチャ１１のコンピュータ・インフラストラクチャ・リソース１２のセット、たとえば、プライベートなリソースのセット１２−１およびパブリックなリソースのセット１２−２の概略図を示す。図４および図８を参照すると、最初に、ホスト・デバイス２５は、たとえばＧＵＩ５３を介してシステム管理者により提供される最適経路クエリ１５２を受信する。問い合わせ１５２の受信に応答して、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０のノード５２およびインフラストラクチャ・エッジ５６のセットの間の関係を検出するように構成される。たとえば、要求１５２に応答して、ホスト・デバイス２５は、モデル５０の頂点５２間の全ての関係（すなわち、エッジ５６）を調べるかまたは横断して、第１および第２のリソースのセット１２−１、１２−２の間の最適経路７０（すなわち、事前設定されたまたは保証されたサービス・レベル、性能、および／またはセキュリティを提供する経路）を動的に識別する。一構成では、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０の頂点５２間の全ての関係（すなわち、エッジ５６）を調べるかまたは横断して、第１および第２のリソースのセット１２−１、１２−２の間の代替的な最適経路を含み得る二次経路７２を動的に識別するようにさらに構成される。代替的には、二次経路７２は、最適経路７０の一部が故障した場合のバイパス経路として構成することができる。たとえば、ホスト・デバイス２５は、定義されたサービス・レベル（可用性を含む）、性能、およびセキュリティの提供を保証するために、（たとえば、ＯｐｅｎＦｌｏｗなどの公開されたインターフェースを介して）下位のネットワーク・インフラストラクチャを動的に／オンデマンドで再構成することによって、二次経路７２を定義することができる。
【００４５】
コンピュータ・インフラストラクチャ・モデルの更新
時間と共に、コンピュータ・インフラストラクチャ１１に関連する属性は変化し得る。たとえば、コンピュータ・インフラストラクチャ１１は、実行されるワークロードの数の増加もしくは減少、またはコンピュータ・インフラストラクチャ１１内のハードウェア（たとえば、ストレージ・デバイス１８、ネットワーク・デバイス１６）の変更を経験し得る。一構成では、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ１１が変化した場合にリアルタイムでコンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０を更新するように構成される。
【００４６】
たとえば、図４を参照すると、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ１１から１つまたは複数の更新されたオブジェクト３２８を受信するように構成される。更新されたオブジェクト３２８は、更新されたオブジェクト識別子基準３４４、更新されたオブジェクト関係基準３４６、および更新されたオブジェクト固有基準３４８を含むことができる。
【００４７】
一構成では、更新されたオブジェクト識別子基準３４４の受信に基づいて、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０を更新するように構成される。たとえば、オブジェクト識別子基準３４４がコンピュータ・インフラストラクチャ１１への属性（たとえば、ストレージ・デバイス１８、ネットワーク・デバイス１６など）の追加を示す場合、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０にノード５２を追加することができる。代替的には、オブジェクト識別子基準３４４がコンピュータ・インフラストラクチャ１１からの属性（たとえば、ストレージ・デバイス１８、ネットワーク・デバイス１６など）の除去を示す場合、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０から対応するノード５２を除去することができる。
【００４８】
一構成では、更新されたオブジェクト関係基準３４６の受信に基づいて、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０を更新するように構成される。たとえば、オブジェクト関係基準３４６がコンピュータ・インフラストラクチャ１１内の属性間の（たとえば、ストレージ・デバイス１８とネットワーク・デバイス１６との間の）関係の追加を示す場合、ホスト・デバイス２５は、属性に対応するコンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０内のノード５２間のエッジ５６を追加することができる。代替的には、オブジェクト関係基準３４６がコンピュータ・インフラストラクチャ１１内の属性間の（たとえば、ストレージ・デバイス１８とネットワーク・デバイス１６との間の）関係の変化を示す場合、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０内のノード５２間の対応するエッジ５６を調整または除去することができる。
【００４９】
一構成では、更新されたオブジェクト固有基準３４８の受信に基づいて、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０を更新するように構成される。たとえば、オブジェクト固有基準３４８は、メタデータ（たとえば、ＩＱＮマシン・メタデータ）、統計的挙動、またはコンピュータ・インフラストラクチャ１１の１つまたは複数の属性のユーザ定義の関連付けの変化を示す場合を想定する。そのような場合、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０の対応するノード５２のオブジェクト固有基準３４８にグラフ理論機能１００を適用して、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０の暗黙的な関係（すなわち、エッジ）を調整、追加、または削除するように構成される。
【００５０】
オブジェクトの特徴付け
上述のように、図４を参照すると、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・リソース１２のオブジェクト２８に関連付けられた複雑な関係をモデル化するために、グラフ理論機能１００を利用するように構成される。前述のように、ホスト・デバイス２５は、たとえばオブジェクト２８に関連付けられたオブジェクト固有基準４８（たとえば、メタデータ）により提供されるような、オブジェクト２８間の暗黙的な関係に基づいて、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０を構築する。オブジェクト（たとえば、インフラストラクチャに関連付けられたリソースおよびイベント）の間の関係をキャプチャすることに加えて、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０は、ノード５２およびエッジ５４の間の非暗黙の関係を導出する能力を提供する。
【００５１】
一構成では、ホスト・デバイス２５は、グラフ理論機能１００の一部として、クラスタリングおよび分類分析機能またはアルゴリズム１２０をコンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０に利用して、暗黙的にも明示的にも存在しない頂点５２間の関係を導出し構築するように構成される。そのような関係を動的に構築する手法は、機械学習のクラスタリング技法、ならびに頂点５２およびエッジ５６に関連付けられたメタデータの相関およびマッチングを利用することができる。
【００５２】
クラスタリングは、クラスタと呼ばれる同じグループのオブジェクトが、他のグループまたはクラスタのオブジェクトよりも互いに類似しているように、オブジェクトのセットをグループ化するタスクに関する。クラスタリングは、機械学習、パターン認識、画像解析、情報検索、およびバイオインフォマティクスを含む、多くの分野で使用される統計的データ分析のための一般的な技法である。要素（たとえば、オブジェクト２８、ノード５２、頂点５６など）のクラスタへのグループ化は、何がクラスタを構成するか、およびどのようにそれらを効率的に発見するかの概念において著しく異なる様々なアルゴリズムによって実現することができる。たとえば、既知のクラスタリング・アルゴリズムには、階層的クラスタリング、重心に基づくクラスタリング、分布に基づくクラスタリング、および密度に基づくクラスタリングが含まれる。
【００５３】
たとえば、クラスタリング処理の一部として、ホスト・デバイス２５の分析プラットフォーム２７は、特定のノード５２をグループまたはクラスタに関連付けるために、クラスタリング機能１２０をコンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０の各ノード５２および各エッジ５６に適用するように構成される。たとえば、図９に、ノード５２のグループを特定するための、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０へのクラスタリング機能４５の適用を示す。グラフ３１に示すように、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０へのクラスタリング機能１２０の適用に基づいて、ホスト・デバイス２５は、３つの異なるクラスタ８２、すなわち、第１のクラスタ・グループ８２−１、第２のクラスタ・グループ８２−２、および第３のクラスタ・グループ８２−３を識別している。各クラスタ８２−１から８２−３は、何らかの共通の類似性を有するノード５２およびエッジ５６を識別する。
【００５４】
図４に戻ると、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０の頂点５２およびエッジ５４にクラスタリング・アルゴリズム１２０を適用することによって、ホスト・デバイス２５は、メタデータに基づくパラメータの特定のセット（たとえば、共通のワークロード・パターン・タイプ、使用中の共通ハードウェア、使用中の共通アプリケーション・タイプ、類似のＩＯＰなど）、または直接的／間接的な接続レベルに基づいて、クラスタ／グループなどを分類するように構成される。加えて、ホスト・デバイス２５は、到来するオブジェクト２８を経時的に監視して、コンピュータ・インフラストラクチャ１１の変化を特定し、検出された変化に基づいてオブジェクト２８のクラスタリングを調整するように構成される。
【００５５】
さらに、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０の各ノード５２および各エッジ５６に線形回帰機能４９を適用するように構成される。たとえば、図４および図９を参照すると、ホスト・デバイス２５の分析プラットフォーム２７は、コンピュータ・インフラストラクチャ１１から受信したオブジェクト２８に関連するトレンドを識別するために、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０の各ノード５２および各エッジ５６に線形回帰機能４９を適用するように構成される。加えて、ホスト・デバイス２５は、到来するオブジェクト２８を経時的に監視して、コンピュータ・インフラストラクチャ１１の変化を特定し、検出された変化に基づいて線形回帰を調整するように構成される。
【００５６】
したがって、クラスタリング機能１２０および／または線形回帰機能４９の適用の結果として、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０の少なくとも１つのノード５２に関連する関係を導出するように構成される。したがって、ホスト・デバイス２５は、システム管理者（たとえば、仮想化／クラウド管理者）が、明示的に識別されていないか、または挙動分析（たとえば、挙動を識別／特定した通信、統計データなど）によって識別されているインフラストラクチャ１１の属性間の関係を識別し管理する能力を提供する。
【００５７】
ノード５２間の導出された関係は、様々な方法で開発することができる。以下、所与のクラスタリング・アルゴリズム１２０を利用してコンピュータ・インフラストラクチャ１１の属性に関連するノード５２間の関係を導出するホスト・デバイス２５に関する事例を提供する。
【００５８】
パターン認識に基づくリソースの動的クラスタリング
一構成では、ホスト・デバイス２５は、ノード５２間のネットワーク・リソースおよび通信の使用などの特定のリソースの使用または挙動パターンに基づいて、コンピュータ・インフラストラクチャ１１のオブジェクト２８（すなわち、リソース）間の関係を動的に識別するように構成される。たとえば、ホスト・デバイス２５は、最初に、ノード５２間の通信に基づいてコンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０のエッジ５４を識別するように構成される。次いで、ホスト・デバイス２５は、識別された通信の挙動に基づいて特定のノード５２がクラスタ化／グループ化８２されるよう提案するように構成される。たとえば、ホスト・デバイス２５は、特定のノード５２間の通信の存在、ならびに使用されるプロトコルのタイプを特定して、アプリケーション・スタックの通信のフロント・エンドおよびバック・エンドを特定することができる。ホスト・デバイス２５は、これらの関係（たとえば、重み付けされた関係）の確率／精度をエッジ５４のメタデータとしてキャプチャすることができ、ホスト・デバイス２５がインフラストラクチャ１０から追加データを収集した際に、経時的に関係の重み付けを調整する（たとえば、向上させる、劣化させる、または完全に除去する）ことができる。たとえば、図９を参照すると、特定のノード５２間の通信の存在に基づいて、ホスト・デバイス２５は、３つの別個の通信のセットの存在を検出することができ、それに応じて第１のクラスタ・グループ８２−１、第２のクラスタ・グループ８２−２、および第３のクラスタ・グループ８２−３をノード５２に割り当てている。
【００５９】
イベント相関に基づくリソースの動的クラスタリング
一構成では、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０のノード５２にクラスタリング機能１２０を適用して、メタデータ相関に基づくノード５２間の関係、およびノード５２間の間接的な関係、ならびに経時的に発生するイベントのセットを導出するように構成される。そのような識別によって、ホスト・デバイス２５は、特定の問題の根本原因、ならびに影響を受けるインフラストラクチャ１０のオブジェクト／リソースを特定することができる。
【００６０】
たとえば、図１０を参照すると、コンピュータ・インフラストラクチャ１０が、アプリケーション・レベル２３でホスト・デバイス２５により識別されるような性能の低下を経験すると仮定する。一構成では、ホスト・デバイス２５は、別々のアプリケーション２３−１、２３−２に関連付けられた共通のエラー・コード９０−１、９０−１、ならびに対応するエラー・コード９０−１、９０−２に関連付けられた時刻９２−１、９２−２を受信する。したがって、性能の低下は２つの無関係なアプリケーション２３−１、２３−２に影響を及ぼすので、ホスト・デバイス２５は、イベントが関連していることを検出することができ、アプリケーション２３−１、２３−２の間の関係を、選択された重みで（たとえば、３の重みなどで）確立することができる。
【００６１】
次に、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ１０を表すコンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０を横断して、アプリケーション２３−１、２３−２に関連する属性を識別するように構成される。図示の例では、そのような横断に基づいて、ホスト・デバイス２５は、関連するが別個である２つのデータ・ストア４８−１、４８−２を識別し、それぞれ、同じＩＱＮ（ｉＳＣＳＩ修飾名）を有する。この識別情報に基づいて、ホスト・デバイス２０は、データ・ストア４８−１、４８−２の間の関係を検出し、性能低下を経験している下位の共通コンポーネント（すなわち、ストレージ・アレイまたはＬＵＮ）が存在することを検出することができる。
【００６２】
次に、ホスト・デバイス２５は、コンピュータ・インフラストラクチャ・モデル５０を横断し続けて、性能低下に関連する追加の属性を識別するように構成される。たとえば、ホスト・デバイス２５は、データ・ストア４８−１、４８−２の他の消費者を調べ、その関係を横断するプロセスによって、性能の低下を引き起こす非常に高いＣＰＵ使用率で動作している比較的多数のＩＯＰを有する仮想マシン（ＶＭ）２２−１、２２−２を識別することができる。横断に基づいて、ホスト・デバイス２５は、同じ共有リソース（すなわち、データ・ストア４８−１、４８−２）を活用していたＶＭのサービスの低下につながるバックアップをＶＭが実行していることを識別することができる。原因を特定した後、ホスト・デバイス２５は、識別された以前の関係の重みを調整し、これは、同様の問題が発生した場合に後で使用することができる。
【００６３】
リソースの動的クラスタリングおよび外部ソースとの統合
一構成では、ホスト・デバイス２５は、（現在の展開に対する）外部ソースからの入力に基づいてオブジェクトを統合し、相関させ、クラスタリングするように構成される。たとえば、ホスト・デバイス２５は、異なるハードウェアまたはクラウド・プロバイダ・ベンダーからのデータを統合して、様々な問題を特定することができる。
【００６４】
一例では、リソースのクラスタリングに基づいて、ホスト・デバイス２５は、ワークロードのセットを表すサブグラフが、特定のタイプのハードウェア・アーキテクチャ上で実装されることが最も良いと決定することができる。これに基づいて、ホスト・デバイス２５は、どのハードウェア・ベンダーがそのようなアーキテクチャを提供しているか、また、提供しているものの中で、どれがよりコスト効率が高いかを決定することができる。
【００６５】
たとえば、ホスト・デバイス２５は、まず、類似のワークロードなど、挙動に基づいて類似したリソースのサブグラフ（クラスタ）を導出し、性能およびコストの点で効率的に提供されるハードウェア・アーキテクチャを特定することができる。次に、ホスト・デバイス２５は、適切なハードウェア・アーキテクチャおよび対応する価格に関して利用可能なベンダー・インターフェースから情報を取得することができる。上記の情報に基づいて、このデータの消費者は、たとえば購買に関する決定を自動で／プログラム的にまたは手動で行うことができる。
【００６６】
別の例では、リソースのサブグラフへのクラスタリングに基づいて、ホスト・デバイス２５は、アプリケーション、計算、ネットワーク、およびストレージ・レベルのリソースと、挙動を指定する対応する統計データとの組み合わせである特定の（たとえば、共通の）ワークロードを識別するように構成される。そのようなものがクラウド／仮想化プロバイダ・インターフェースを介して識別されると、（ｉ）指定されたサービス・レベルと共にワークロードの要件を満たすことが可能なプロバイダのセットなど（グラフの一部などを含む）を特定し、（ｉｉ）そのようなものをコスト効率の良い方法で提供可能なそのようなプロバイダのサブセットを特定することによって、後で自動で／プログラム的にまたは手動で特定のアクションのセットを実施して、ワークロードを最適なプロバイダのセットに移動／移行できるようにすることが可能となる。
【００６７】
本発明の様々な実施形態が具体的に示され説明されてきたが、添付の特許請求の範囲により定義される本発明の趣旨および範囲から逸脱することなく、形態および詳細の様々な変更を行うことができることは当業者には理解されよう。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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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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【国際調査報告】
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