(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
移行元システムを利用した移行元ユーザのログイン日時及びログアウト日時を記憶した移行元ログイン数データ記憶手段と、
前記移行元システムと併用している移行先システムを利用した移行先ユーザのログイン日時及びログアウト日時を記憶した移行先ログイン数データ記憶手段と、
前記移行先システムを構成するサーバにおいて実際に使用された使用量実績を時刻とともに記録する使用量実績データ記憶手段と、
前記移行元システムと前記移行先システムとを併用している状態から、前記移行元システムを利用しているすべてのユーザが前記移行先システムを利用するように移行された状態になった場合の前記移行先システムの使用量を予測する制御手段とを備えた使用量予測システムであって、
前記制御手段は、
前記移行元ログイン数データ記憶手段から、特定日時における移行元ユーザ数を特定し、前記特定日時における前記移行先ユーザ数を前記移行先ログイン数データ記憶手段から特定し、前記特定した移行元ユーザ数を、前記特定した移行先ユーザ数で除算した規模係数を算出する規模係数算出手段と、
前記使用量実績を前記使用量実績データ記憶手段から取得し、この使用量実績と前記算出した規模係数とを乗算した値を用いて、前記移行先システムの使用量を算出する予測手段と
を備えたことを特徴とする使用量予測システム。
【請求項２】
前記予測手段は、前記使用量実績データ記憶手段から取得した使用量実績から固定的使用量を減算した値に、前記規模係数を乗算して増加負荷量を算出し、この増加負荷量に前記使用量実績を加算して、前記使用量を算出することを特徴とする請求項１に記載の使用量予測システム。
【請求項３】
前記制御手段は、
前記移行元ログイン数データ記憶手段から前記移行元ユーザ数を取得し、前記移行先ログイン数データ記憶手段から前記移行先ユーザ数を取得し、前記移行元ユーザ数と前記移行先ユーザ数とを日毎に合計し、この合計したログイン数が最も多いピーク日を特定するピーク日特定手段と、
前記ピーク日における前記移行元ユーザ数と前記移行先ユーザ数との合計を算出し、合計したユーザ数が最も多い時刻を、ピーク時刻として特定するピーク時刻特定手段とを更に備え、
前記規模係数算出手段は、特定した前記ピーク時刻における前記移行元ユーザ数及び前記移行先ユーザ数を取得し、これら移行元ユーザ数及び移行先ユーザ数を用いて規模係数を算出し、
前記予測手段は、前記ピーク日における使用量実績を用いて前記使用量を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の使用量予測システム。
【請求項４】
前記移行先システムは、複数のサーバを備えており、
前記制御手段は、通常稼動時間帯及び前記サーバの限界使用量を記憶しており、
前記使用量実績データ記憶手段には、前記サーバ毎に前記使用量実績に関するデータが記録されており、
前記予測手段は、前記サーバ毎の使用量実績を前記使用量実績データ記憶手段から取得し、これら使用量実績を用いて前記サーバ毎の使用量を算出し、
前記制御手段は、
通常稼動時間帯における予測使用量を、前記サーバの限界使用量と比較する手段と、
前記予測使用量が前記限界使用量以上の場合、この予測使用量に関連付けられたサーバを他に分配する分配元サーバとして特定する手段と、
分配元サーバが１つの場合には、分配元サーバの予測使用量の最大値から限界使用量を
減算した超過使用量を算出し、
分配元サーバが複数ある場合には、各分配元サーバの予測使用量の最大値から限界使用量を減算し、これを時刻毎に合計し、この合計した最大の予測使用量を超過使用量として特定する手段と、
前記限界使用量から固定使用量を減算した分配引受可能量を算出する手段と、
前記算出した前記超過使用量を、前記分配引受可能量で除算して、増設サーバ数を決定して記録する手段と、
各分配元サーバの予測使用量の最大値から限界使用量を減算した値を、前記限界使用量で除算して、この分配元サーバにおける負担割当率を算出する手段と、
前記記録した増設サーバ数及び前記負担割当率を出力する手段とを更に備えたことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の使用量予測システム。
【請求項５】
移行元システムを利用した移行元ユーザのログイン日時及びログアウト日時を記憶した移行元ログイン数データ記憶手段と、
前記移行元システムと併用している移行先システムを利用した移行先ユーザのログイン日時及びログアウト日時を記憶した移行先ログイン数データ記憶手段と、
前記移行先システムを構成するサーバにおいて実際に使用された使用量実績を時刻とと
もに記録する使用量実績データ記憶手段と、
前記移行元システムと前記移行先システムとを併用している状態から、前記移行元システムを利用しているすべてのユーザが前記移行先システムを利用するように移行された状態になった場合の前記移行先システムの使用量を予測する制御手段とを備えた使用量予測システムを用いて使用量の予測を行なう方法であって、
前記制御手段は、
前記移行元ログイン数データ記憶手段から、特定日時における移行元ユーザ数を特定し、前記特定日時における前記移行先ユーザ数を前記移行先ログイン数データ記憶手段から特定し、前記特定した移行元ユーザ数を、前記特定した移行先ユーザ数で除算した規模係数を算出する規模係数算出段階と、
前記使用量実績を前記使用量実績データ記憶手段から取得し、この使用量実績と前記算出した規模係数とを乗算した値を用いて、前記移行先システムの使用量を算出する予測段階と
を実行することを特徴とする使用量予測方法。
【請求項６】
移行元システムを利用した移行元ユーザのログイン日時及びログアウト日時を記憶した移行元ログイン数データ記憶手段と、
前記移行元システムと併用している移行先システムを利用した移行先ユーザのログイン日時及びログアウト日時を記憶した移行先ログイン数データ記憶手段と、
前記移行先システムを構成するサーバにおいて実際に使用された使用量実績を時刻とともに記録する使用量実績データ記憶手段と、
前記移行元システムと前記移行先システムとを併用している状態から、前記移行元システムを利用しているすべてのユーザが前記移行先システムを利用するように移行された状態になった場合の前記移行先システムの使用量を予測する制御手段とを備えた使用量予測システムを用いて使用量の予測を行なうプログラムであって、
前記制御手段を、
前記移行元ログイン数データ記憶手段から、特定日時における移行元ユーザ数を特定し、前記特定日時における前記移行先ユーザ数を前記移行先ログイン数データ記憶手段から特定し、前記特定した移行元ユーザ数を、前記特定した移行先ユーザ数で除算した規模係数を算出する規模係数算出手段、及び
前記使用量実績を前記使用量実績データ記憶手段から取得し、この使用量実績と前記算出した規模係数とを乗算した値を用いて、前記移行先システムの使用量を算出する予測手段
として機能させることを特徴とする使用量予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、システムを移行する場合の移行先システムの使用量の増加を予測する使用量予測システム、使用量予測方法及び使用量予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
今日、大容量データの記憶装置等を利用して各種データベースが構築されている。例えば、企業内等では、このようなデータベースに、遂次、生成される業務データを蓄積している。また、大容量データ記憶装置の管理上、複数の部署やユーザが、データ記憶装置を共用することもある。この場合、各データベースの管理者から取得した使用サイズに基づいてメモリ容量の割当を行なって管理することもある。この場合には、使用量が割当量に近づいた場合、管理者に問い合わせを行なうことになる。しかし、頻繁に管理者に問い合わせたのでは、管理者の対応が煩雑になる。また、管理者によっては、過大に使用サイズを申請する場合もある。この場合には、利用しない不必要なメモリ領域が多くなり、データ記憶装置の利用効率が低くなってしまうことがある。そこで、複数のユーザが共有するデータベース装置を効率的に管理する技術が検討されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
この文献には、データベース装置の使用量を取得し、使用量を使用履歴データ記憶部に登録する。使用容量がアラーム基準値を超えている場合、管理コンピュータはアラーム通知を行なう。そして、管理コンピュータは、データベース装置における過去１ヶ月のこのユーザの使用量の平均値と、その１年前の使用量の平均値を算出し、これら平均値の増分に基づいて新たな割当量の設定を行なう。
【特許文献１】特開２００７−２１３３３９号公報（図４）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、今まで使用していたシステムを他の新しいシステムに移行することがある。この場合、新システムを構成するメモリやＣＰＵの容量が十分でない場合には、新システムにおける処理能力が旧システムよりも低下することになる。また、メモリやＣＰＵに対して大きな余裕を持たせた場合には、利用効率が悪くなる。そこで、新システムにおけるメモリやＣＰＵの使用量を予測し、この予測使用量から最適なメモリやＣＰＵを特定することが望ましい。この場合、旧システムにおけるメモリやＣＰＵの使用量がわからない場合には、適切な使用量を予測することが難しかった。
【０００５】
本発明は、上述の課題に鑑みてなされ、その目的は、移行元システムの使用量が不明であっても、移行元システムのログイン数がわかる場合には、移行後の移行先システムの使用量を予測することができる使用量予測システム、使用量予測方法及び使用量予測プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、移行元システムを利用した移行元ユーザのログイン日時及びログアウト日時を記憶した移行元ログイン数データ記憶手段と、前記移行元システムと併用している移行先システムを利用した移行先ユーザのログイン日時及びログアウト日時を記憶した移行先ログイン数データ記憶手段と、前記移行先システムを構成するサーバにおいて実際に使用された使用量実績を時刻とともに記録する
使用量実績データ記憶手段と、前記移行元システムと前記移行先システムとを併用している状態から、前記移行元システムを利用しているすべてのユーザが前記移行先システムを利用するように移行された状態になった場合の前記移行先システムの使用量を予測する制御手段とを備えた使用量予測システムであって、前記制御手段は、前記移行元ログイン数データ記憶手段から、特定日時における移行元ユーザ数を特定し、前記特定日時における前記移行先ユーザ数を前記移行先ログイン数データ記憶手段から特定し、前記特定した移行元ユーザ数を、前記特定した移行先ユーザ数で除算した規模係数を算出する規模係数算出手段と、前記使用量実績を前記使用量実績データ記憶手段から取得し、この使用量実績と前記算出した規模係数とを乗算した値を用いて、前記移行先システムの使用量を算出する予測手段とを備えたことを要旨とする。
【０００７】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の使用量予測システムにおいて、前記予測手段は、前記使用量実績データ記憶手段から取得した使用量実績から固定的使用量を減算した値に、前記規模係数を乗算して増加負荷量を算出し、この増加負荷量に前記使用量実績を加算して、前記使用量を算出することを要旨とする。
【０００８】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の使用量予測システムにおいて、前記制御手段は、前記移行元ログイン数データ記憶手段から前記移行元ユーザ数を取得し、前記移行先ログイン数データ記憶手段から前記移行先ユーザ数を取得し、前記移行元ユーザ数と前記移行先ユーザ数とを日毎に合計し、この合計したログイン数が最も多いピーク日を特定するピーク日特定手段と、前記ピーク日における前記移行元ユーザ数と前記移行先ユーザ数との合計を算出し、合計したユーザ数が最も多い時刻を、ピーク時刻として特定するピーク時刻特定手段とを更に備え、前記規模係数算出手段は、特定した前記ピーク時刻における前記移行元ユーザ数及び前記移行先ユーザ数を取得し、これら移行元ユーザ数及び移行先ユーザ数を用いて規模係数を算出し、前記予測手段は、前記ピーク日における使用量実績を用いて前記使用量を算出することを要旨とする。
【０００９】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３のいずれか１項に記載の使用量予測システムにおいて、前記移行先システムは、複数のサーバを備えており、前記制御手段は、通常稼動時間帯及び前記サーバの限界使用量を記憶しており、前記使用量実績データ記憶手段には、前記サーバ毎に前記使用量実績に関するデータが記録されており、前記予測手段は、前記サーバ毎の使用量実績を前記使用量実績データ記憶手段から取得し、これら使用量実績を用いて前記サーバ毎の使用量を算出し、前記制御手段は、通常稼動時間帯における予測使用量を、前記サーバの限界使用量と比較する手段と、前記予測使用量が前記限界使用量以上の場合、この予測使用量に関連付けられたサーバを他に分配する分配元サーバとして特定する手段と、分配元サーバが１つの場合には、分配元サーバの予測使用量の最大値から限界使用量を減算した超過使用量を算出し、分配元サーバが複数ある場合には、各分配元サーバの予測使用量の最大値から限界使用量を減算し、これを時刻毎に合計し、この合計した最大の予測使用量を超過使用量として特定する手段と、前記限界使用量から固定使用量を減算した分配引受可能量を算出する手段と、前記算出した前記超過使用量を、前記分配引受可能量で除算して、増設サーバ数を決定して記録する手段と、各分配元サーバの予測使用量の最大値から限界使用量を減算した値を、前記限界使用量で除算して、この分配元サーバにおける負担割当率を算出する手段と、前記記録した増設サーバ数及び前記負担割当率を出力する手段とを更に備えたことを要旨とする。
【００１０】
請求項５に記載の発明は、移行元システムを利用した移行元ユーザのログイン日時及びログアウト日時を記憶した移行元ログイン数データ記憶手段と、前記移行元システムと併用している移行先システムを利用した移行先ユーザのログイン日時及びログアウト日時を記憶した移行先ログイン数データ記憶手段と、前記移行先システムを構成するサーバにおいて実際に使用された使用量実績を時刻とともに記録する使用量実績データ記憶手段と、前記移行元システムと前記移行先システムとを併用している状態から、前記移行元システムを利用しているすべてのユーザが前記移行先システムを利用するように移行された状態になった場合の前記移行先システムの使用量を予測する制御手段とを備えた使用量予測システムを用いて使用量の予測を行なう方法であって、前記制御手段は、前記移行元ログイン数データ記憶手段から、特定日時における移行元ユーザ数を特定し、前記特定日時における前記移行先ユーザ数を前記移行先ログイン数データ記憶手段から特定し、前記特定した移行元ユーザ数を、前記特定した移行先ユーザ数で除算した規模係数を算出する規模係数算出段階と、前記使用量実績を前記使用量実績データ記憶手段から取得し、この使用量実績と前記算出した規模係数とを乗算した値を用いて、前記移行先システムの使用量を算出する予測段階とを実行することを要旨とする。
【００１１】
請求項６に記載の発明は、移行元システムを利用した移行元ユーザのログイン日時及びログアウト日時を記憶した移行元ログイン数データ記憶手段と、前記移行元システムと併用している移行先システムを利用した移行先ユーザのログイン日時及びログアウト日時を記憶した移行先ログイン数データ記憶手段と、前記移行先システムを構成するサーバにおいて実際に使用された使用量実績を時刻とともに記録する使用量実績データ記憶手段と、前記移行元システムと前記移行先システムとを併用している状態から、前記移行元システムを利用しているすべてのユーザが前記移行先システムを利用するように移行された状態になった場合の前記移行先システムの使用量を予測する制御手段とを備えた使用量予測システムを用いて使用量の予測を行なうプログラムであって、前記制御手段を、前記移行元ログイン数データ記憶手段から、特定日時における移行元ユーザ数を特定し、前記特定日時における前記移行先ユーザ数を前記移行先ログイン数データ記憶手段から特定し、前記特定した移行元ユーザ数を、前記特定した移行先ユーザ数で除算した規模係数を算出する規模係数算出手段、及び前記使用量実績を前記使用量実績データ記憶手段から取得し、こ
の使用量実績と前記算出した規模係数とを乗算した値を用いて、前記移行先システムの使用量を算出する予測手段として機能させることを要旨とする。
【００１２】
（作用）
本発明によれば、制御手段は、移行元ユーザ数を、同時刻における移行先ユーザ数で除算した規模係数を算出する。制御手段は、使用量実績データ記憶手段から取得した使用量実績と、算出した規模係数とを乗算した値を用いて、移行元ユーザを移行先システムに移行するときの、移行先システムの使用量を算出する。このため、移行元システム及び移行先システムのユーザ数と、移行先システムの使用量実績とを用いて、移行後の移行先システムの使用量を予測することができる。従って、移行元システムの使用量が不明であっても、ユーザ数がわかる場合には、このユーザ数に基づいて移行後の移行先システムの使用量を予測することができる。
【００１３】
本発明によれば、制御手段は、使用量実績データ記憶手段から取得した使用量実績から固定的使用量を減算した値に、規模係数を乗算して増加負荷量を算出し、この増加負荷量に使用量実績を加算して、使用量を算出する。このため、使用量からユーザ数によらない固定的使用量を除いた値に規模係数を乗算して増加負荷量を算出するので、より正確に、移行先システムの全体負荷量を予測することができる。
【００１４】
本発明によれば、制御手段は、移行元ログインデータ記憶手段から取得した移行元ユーザ数と、移行先ログインデータ記憶手段から取得した移行先ユーザ数とを日毎に合計し、この合計したユーザ数が最も多いピーク日を特定する。制御手段は、このピーク日における移行元ユーザ数と移行先ユーザ数との合計を算出し、合計したユーザ数が最も多い時刻を、ピーク時刻として特定する。制御手段は、特定したピーク時刻における移行元ユーザ数及び前記移行先ユーザ数を取得し、これら移行元ユーザ数及び移行先ユーザ数を用いて規模係数を算出し、ピーク日における使用量実績を用いて使用量を算出する。このため、システムを利用したユーザ数が最も多いピーク日における使用量を取得して、移行後の使用量を特定する。更に、ピーク日において、移行元ユーザ数と移行先ユーザ数とを合計した値が最も多い時刻における移行元ユーザ数及び移行先ユーザ数を用いて規模係数を算出する。従って、使用量が最も大きくなるときの使用量実績を用いることにより、移行後の移行先システムの最大使用量に近い予測値を算出することができる。更に、全体に対する１のログイン数の割合がなるべく小さくなるときのユーザ数を用いて規模係数を算出することにより、より正確な使用量を算出することができる。
【００１５】
本発明によれば、制御手段は、通常稼動時間帯における予測使用量を、サーバの限界使用量と比較する。制御手段は、予測使用量が限界使用量以上の場合、この予測使用量に関連付けられたサーバを他に分配する分配元サーバとして特定する。制御手段は、分配元サーバが１つの場合には、分配元サーバの予測使用量の最大値から限界使用量を減算した超過使用量を算出する。制御手段は、分配元サーバが複数ある場合には、各分配元サーバの予測使用量の最大値から限界使用量を減算し、これを時刻毎に合計し、この合計した最大の予測使用量を超過使用量として特定する。制御手段は、限界使用量から固定使用量を減算した分配引受可能量を算出する。制御手段は、算出した前記超過使用量を、分配引受可能量で除算して、増設サーバ数を決定して記録する。制御手段は、各分配元サーバの予測使用量の最大値から限界使用量を減算した値を、限界使用量で除算して、この分配元サーバにおける負担割当率を算出する。制御手段は、記録した増設サーバ数及び前記負担割当率を出力する。このため、通常稼動時間帯において予測使用量が限界使用量を超えた場合、制御手段が、自動的に、サーバの限界使用量に収まるような増設サーバの数及び負担割当率を算出して出力する。従って、管理者は、移行後の移行先システムの予測使用量が多い場合には、必要となる増設サーバ及びその負担割当率を容易に把握することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、システム移行後の使用量を予測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明を具体化した一実施形態を図１〜図５に基づいて説明する。本実施形態においては、移行先システムの負荷を予測する負荷予測システムについて説明する。本実施形態では、移行元システムと移行先システムとを併用している現状から、移行元システムを利用しているユーザをすべて移行先システムに移行した場合の負荷予測を行なう。
【００１８】
本実施形態において、旧システムとしての移行元システム２０及び新システムとしての移行先システム３０は、それぞれネットワークを介して、複数のクライアント端末１０に接続されている。クライアント端末１０は、移行元システム２０又は移行先システム３０に対して処理実行を指示する。このため、クライアント端末１０は、操作部（キーボードやポインティングデバイス）及び表示部（ディスプレイ）を備える。
【００１９】
移行元システム２０は、移行元ログイン数データ記憶手段としてのログデータ記憶部２１を備える。このログデータ記憶部２１には、ログデータが記録されている。このログデータは、クライアント端末１０からログイン要求を受けた場合に記録される。このログデータには、ログインユーザ識別子、ログイン日時及びログアウト日時に関するデータが含まれる。
【００２０】
ログインユーザ識別子データ領域には、移行元システム２０にログインしたユーザを特定するための識別子（ユーザ識別子）に関するデータが記録される。
ログイン日時データ領域及びログアウト日時データ領域には、このユーザがログイン及びログアウトした年月日及び時刻に関するデータが記録される。
【００２１】
一方、移行先システム３０は、新たに構築したコンピュータシステムであって、３つの処理サーバを備えている。本実施形態では、これら処理サーバは、同じ機能のＣＰＵ及び同じ物理メモリ量（例えば３０００ＭＢ）のメモリを備えている場合を想定する。本実施形態では、各メモリが、使用量（負荷）を予測する対象となる。このうち第１サーバは、ゲートウェイ及びレポートサーバとして機能する。更に、第２及び第３サーバは、レポートサーバとして機能する。第１サーバは、ゲートウェイとしても機能しているため、第２及び第３サーバに比べて資源割当量が低く設定されている。
【００２２】
本実施形態では、移行先システム３０においては、既に一部のユーザに利用されており、その使用実績が記録される。このため、移行先システム３０は、移行先ログイン数データ記憶手段としてのログデータ記憶部３１及び、使用量実績データ記憶手段としての使用量実績データ記憶部３２を備える。
【００２３】
ログデータ記憶部３１は、ログデータが記録されている。このログデータは、上記のログデータ記憶部２１に記録されたログデータと同じデータ構成を有する。このログデータは、クライアント端末１０からログイン要求を受けた場合に記録される。このログデータには、ログインユーザ識別子、ログイン日時及びログアウト日時に関するデータが含まれる。
【００２４】
ログインユーザ識別子データ領域には、移行先システム３０にログインしたユーザを特定するための識別子（ユーザ識別子）に関するデータが記録される。
ログイン日時データ領域及びログアウト日時データ領域には、このユーザがログイン及びログアウトした年月日及び時刻に関するデータが記録される。
【００２５】
一方、使用量実績データ記憶部３２には、図２（ａ）に示すように、移行先システム３０におけるメモリ使用量（実績）に関する使用量実績データ３２０が記録されている。この使用量実績データ３２０は、測定されたメモリの使用量のデータが取得した場合に記録される。この使用量実績データ３２０には、サーバ識別子、日時、メモリ全体使用量及びアプリケーションメモリ使用量に関するデータが含まれる。
【００２６】
サーバ識別子データ領域には、このサーバを特定するための識別子（サーバ識別子）に関するデータが記録される。
日時データ領域には、このサーバのメモリ使用量の日時（年月日と時刻）に関するデータが記録される。
【００２７】
メモリ全体使用量データ領域には、このサーバにおいて使用されたメモリ全体使用量に関するデータが記録される。
アプリケーションメモリ使用量データ領域には、このサーバにおいて使用されるアプリケーションの処理に用いられるメモリ使用量に関するデータが記録される。本実施形態では、このデータ領域には、Ｊａｖａ（登録商標）によるアプリケーションを実行するために必要なメモリ使用量が記録される。
【００２８】
上述した移行元システム２０及び移行先システム３０は、負荷予測サーバ５０に接続されている。この負荷予測サーバ５０は、移行元システム２０を利用しているユーザがすべて移行先システム３０を利用した場合の負荷予測処理を実行する。負荷予測サーバ５０は、制御手段としての制御部５１と、使用量実績データ記憶部５２と、負荷予測値データ記憶部５３とシミュレーション結果データ記憶部５４とを備えている。制御部５１は、図示しないＣＰＵ、ＲＡＭ及びＲＯＭ等を有し、後述する処理（ピーク日特定段階、ピーク時刻特定段階、規模係数算出段階及び予測段階等を含む処理）を行なう。そして、このための使用量予測プログラムを実行することにより、制御部５１は、基本情報取得手段５１１、負荷予測値算出手段５１２、出力手段５１３、シミュレーション条件取得手段５１４及びシミュレーション実行手段５１５等として機能する。
【００２９】
基本情報取得手段５１１は、負荷予測値を算出するための基本情報を取得し、ピーク日特定手段、ピーク時刻特定手段として機能する。本実施形態の基本情報取得手段５１１は、移行元システム及び移行先システムを特定するための情報を取得する処理を実行する。更に、基本情報取得手段５１１は、移行元システム及び移行先システム（２０，３０）が指定された場合、これらのログデータ記憶部（２１，３１）からログインユーザ数を取得
し、更に移行先システム３０の使用量実績データ記憶部３２から使用量実績を取得する。
【００３０】
負荷予測値算出手段５１２は、規模係数算出手段及び予測手段として機能し、移行元システム２０のユーザが移行先システム３０に移行した場合に、移行先システム３０の負荷（使用量）を予測する処理を実行する。本実施形態では、各サーバのメモリ使用量を予測する。このため、負荷予測値算出手段５１２は、負荷予測値算出式及びこれに用いる規模係数算出式を記憶している。本実施形態では、規模係数算出式として、図４における（１）式を用いる。また、負荷予測値算出式として、図４において（２）式を用いる。
【００３１】
更に、負荷予測値算出手段５１２は、負荷予測値算出式における固定使用量を算出する固定使用量算出式を記憶している。本実施形態では、固定使用量算出式は、アプリケーションメモリ使用量とＯＳメモリ使用量とを合計する式である。また、本実施形態の負荷予測値算出手段５１２は、一定量のＯＳメモリ使用量（例えば５００ＭＢ）を記憶している。
【００３２】
出力手段５１３は、算出した予測使用量又はシミュレーション結果等を出力する処理を実行する。
シミュレーション条件取得手段５１４は、シミュレーションの条件を取得する処理を実行する。
【００３３】
シミュレーション実行手段５１５は、物理メモリ量を超えた予測使用量を他のサーバに割り当てるシミュレーション処理を実行する。このために、シミュレーション実行手段５１５は、他のサーバに負荷を分配可能な使用量を算出するための負荷分配可能量算出式を記憶している。この負荷増加量算出式は、（２）式で算出した予測使用量のうち、各サーバにおける固定使用量（アプリケーションメモリ使用量とＯＳメモリ使用量との合計値）を除いた値を算出する式である。
【００３４】
一方、使用量実績データ記憶部５２には、予測使用量の算出に用いるメモリ使用量（実績）に関するデータが記録される。この使用量実績データは、負荷予測を行なう場合に、移行先システム３０の使用量実績データ記憶部３２から取得して記録される。この使用量実績データは、使用量実績データ記憶部３２に記録された使用量実績データと同じデータ構成を有する。この使用量実績データには、サーバ識別子、日時、メモリ全体使用量及びアプリケーションメモリ使用量に関するデータが含まれる。
【００３５】
サーバ識別子データ領域には、このサーバを特定するための識別子（サーバ識別子）に関するデータが記録される。
日時データ領域には、このサーバのメモリ使用量の日時（年月日と時刻）に関するデータが記録される。
【００３６】
メモリ全体使用量データ領域には、このサーバにおいて使用されたメモリ全体使用量に関するデータが記録される。
アプリケーションメモリ使用量データ領域には、このサーバにおいて使用されるアプリケーションの処理に用いられるメモリ使用量に関するデータが記録される。
【００３７】
また、負荷予測値データ記憶部５３には、図２（ｂ）に示すように、移行元システム２０における予測した負荷に関する負荷予測値データ５３０が記録される。この負荷予測値データ５３０は、サーバ毎及び時刻毎の負荷予測値を算出した場合に記録される。この負荷予測値データ５３０には、サーバ識別子、時刻及び予測使用量に関するデータが含まれる。
【００３８】
サーバ識別子データ領域には、負荷を予測したサーバを特定するための識別子（サーバ識別子）に関するデータが記録される。
時刻データ領域には、この負荷を予測した時刻に関するデータが記録される。
予測使用量データ領域には、予測された負荷（メモリ使用量）に関するデータが記録される。
【００３９】
図１に示すシミュレーション結果データ記憶部５４には、負荷予測値を用いて各サーバの処理量の分配に関してシミュレーションした結果に関するデータが記録される。このシミュレーション結果データは、シミュレーションを実行した場合に記録される。このシミュレーション結果データには、サーバ識別子、時刻及びシミュレーション結果予測使用量に関するデータが含まれる。
【００４０】
サーバ識別子データ領域には、シミュレーションによって負荷を予測したサーバを特定するための識別子（サーバ識別子）に関するデータが記録される。
時刻データ領域には、この負荷を予測した時刻に関するデータが記録される。
シミュレーション結果予測使用量データ領域には、シミュレーションによって予測された負荷（メモリ使用量）に関するデータが記録される。
【００４１】
更に、負荷予測サーバ５０には、入出力端末６０が接続されている。この入出力端末６０は、負荷予測サーバ５０に対して移行元システム２０及び移行先システム３０に対する基本情報取得手段やシミュレーションの資源割当等の条件に関するデータを、操作部（キーボードやポインティングデバイス）を用いて行なう。また、この入出力端末は、負荷予測サーバ５０に対して、算出した予測使用量やこれを用いたシミュレーションの資源割当の条件に応じた各サーバのメモリの予測使用量をディスプレイに表示する。
【００４２】
以上のように説明した負荷予測サーバ５０を用いて、移行先システム３０の負荷を予測する負荷予測処理の処理手順について、図４を用いて説明する。ここでは、移行先システム３０を構成する第１〜第３サーバのメモリの使用量を予測する。
【００４３】
（負荷予測処理）
まず、負荷予測サーバ５０の制御部５１は、基本情報の取得処理を実行する（ステップＳ１−１）。具体的には、制御部５１の基本情報取得手段５１１は、負荷予測情報取得画面を入出力端末６０に表示する。この負荷予測情報取得画面には、負荷予測を行なう移行先システムと、移行元システムとを特定するための入力する入力欄と、負荷予測実行ボタンとが設けられている。
【００４４】
ここで、管理者は、負荷予測を行なう移行先システム３０と、移行元システム２０とを特定する情報を入力し、負荷予測ボタンを選択する。これにより、負荷予測サーバ５０の制御部５１は、移行元システム２０と、移行先システム３０とを特定する。
【００４５】
次に、制御部５１は、メモリ全体使用量の取得処理を実行する（ステップＳ１−２）。ここでは、制御部５１は、基準日（本実施形態では、直近１ヶ月でログインユーザ数が最も多くなるピーク日）を特定する。この場合、制御部５１は、特定した移行元システム２０のログデータ記憶部２１から、所定期間（ここでは、直近１ヶ月）のログデータを取得して、日毎のログインユーザ数をカウントして算出する。具体的には、制御部５１の基本情報取得手段５１１は、ログデータ記憶部２１のログデータのログイン日時及びログアウト日時から、過去１ヶ月以内の日毎のログインユーザ数をカウントして算出する。
【００４６】
更に、制御部５１は、特定した移行元システム２０のログデータ記憶部２１から、所定期間（ここでは、直近１ヶ月）のログデータを取得して、日毎のログインユーザ数をカウ
ントして算出する。具体的には、制御部５１の基本情報取得手段５１１は、ログデータ記憶部２１のログデータのログイン日時及びログアウト日時から、過去１ヶ月以内の日毎のログインユーザ数をカウントして算出する。
【００４７】
そして、制御部５１の基本情報取得手段５１１は、算出した移行元システム２０のログインユーザ数と、算出した移行先システム３０のログインユーザ数とを日付毎に合計する。基本情報取得手段５１１は、合計したログインユーザ数をそれぞれ比較して、このうち最も多いログインユーザ数の日をピーク日として特定する。そして、基本情報取得手段５１１は、使用量実績データ記憶部３２からピーク日の使用量実績データ３２０を取得して、使用量実績データ記憶部５２に記録する。
【００４８】
次に、制御部５１は、ピーク時刻の特定処理を実行する（ステップＳ１−３）。ここで、制御部５１は、ピーク日のピーク時刻を特定する。具体的には、制御部５１の基本情報取得手段５１１は、移行元システム２０のピーク日のログデータをログデータ記憶部２１から抽出する。基本情報取得手段５１１は、抽出したログデータのログイン日時及びログアウト日時から、ピーク日の時刻毎の移行元システム２０のログインユーザ数をカウントしてログイン数時刻推移を算出する。更に、基本情報取得手段５１１は、移行先システム３０のピーク日のログデータをログデータ記憶部３１から抽出する。基本情報取得手段５１１は、抽出したログデータのログイン日時及びログアウト日時から、ピーク日の時刻毎の移行先システム３０のログインユーザ数をカウントしてログイン数時刻推移を算出する。そして、基本情報取得手段５１１は、移行元システム２０のログインユーザ数と移行先システム３０のログインユーザ数を同じ「時刻」毎に合計して、合計数時刻推移を算出する。基本情報取得手段５１１は、合計数時刻推移の中でログインユーザ数が最も多い時刻（ピーク時刻）を特定する。例えば、図３に示すように、９時のログインユーザ数が最も多い場合には、９時をピーク時刻（Ｐ１）として特定する。
【００４９】
次に、制御部５１は、規模係数の算出処理を実行する（ステップＳ１−４）。具体的には、制御部５１の負荷予測値算出手段５１２は、ピーク時刻における移行元システム２０のログインユーザ数と、同時刻における移行先システム３０のログインユーザ数とを（１）式に代入して、規模係数を算出する。
【００５０】
次に、制御部５１は、負荷予測値の算出処理を実行する（ステップＳ１−５）。ここで、制御部５１は、時刻毎に、固定使用量の算出及び予測使用量の算出を繰り返す。
まず、制御部５１の負荷予測値算出手段５１２は、固定使用量算出式を用いて、固定使用量を算出する。具体的には、負荷予測値算出手段５１２は、使用量実績データ記憶部５２に記録されている使用量実績データを、順次、抽出する。そして、負荷予測値算出手段５１２は、抽出した使用量実績データの固定使用量に、ＯＳメモリ使用量を加算して固定使用量を算出する。
【００５１】
次に、制御部５１の負荷予測値算出手段５１２は、負荷予測値算出式を用いて、この時刻の予測使用量を算出する。具体的には、負荷予測値算出手段５１２は、抽出した使用量実績データのメモリ全体使用量と、算出した固定使用量及び規模係数とを（２）式に代入して、予測使用量を算出する。そして、負荷予測値算出手段５１２は、算出した予測使用量を、抽出した使用量実績データのサーバ識別子及び時刻とともに、負荷予測値データ５３０として、負荷予測値データ記憶部５３に記録する。以上の処理を、使用量実績データ記憶部５２に記録されている使用量実績データのすべてについて実行する。
【００５２】
次に、制御部５１は、負荷予測値の出力処理を実行する（ステップＳ１−６）。具体的には、制御部５１の出力手段５１３は、負荷予測値データ記憶部５３に記録したサーバ識別子毎の予測使用量を含む予測値結果表示データを生成して、入出力端末６０に送信する
。本実施形態では、出力手段５１３は、予測値結果表示データとして、サーバ識別子毎の時間経過に応じたメモリ全体使用量、アプリケーションメモリ使用量及び予測使用量を示す表示画面データを生成する。更に、この表示画面データには、シミュレーション設定ボタン及び終了ボタンが含まれる。そして、予測値結果表示データを受信した入出力端末６０は、表示画面をディスプレイに表示する。この表示画面には、第１〜第３サーバにおける全体メモリ使用量、アプリケーションメモリ使用量及び予測使用量に関するデータが表示される。以上により、負荷予測処理を完了する。
【００５３】
（シミュレーション処理）
次に、上述した負荷予測処理において算出した予測使用量を用いて、移行先システム３０を構成するサーバの最適化についてのシミュレーション処理について説明する。このシミュレーション処理は、シミュレーション条件取得処理、シミュレーション計算処理及びシミュレーション結果出力処理の３ステップから構成される。
【００５４】
このシミュレーション処理は、上述した負荷予測処理を行なった後に行なわれる。具体的には、上述の負荷予測値の出力処理においてディスプレイに表示された表示画面のシミュレーション設定ボタンが選択されると、このシミュレーション処理が実行される。
【００５５】
表示画面に表示されていた予測使用量が、通常稼動時間帯（例えば、９時〜１１時及び１５時〜１７時）において、各サーバの物理メモリ量を超えた場合、管理者は、移行先システム３０についてサーバを増設する必要があると判断して、シミュレーション設定ボタンを選択する。本実施形態では、第１サーバの予測使用量は物理メモリ量を超えず、第２サーバ及び第３サーバの予測使用量は物理メモリ量を超えているものとする。
【００５６】
シミュレーション設定ボタンの選択を検出した入出力端末６０は、その旨を負荷予測サーバ５０の制御部５１に通知する。制御部５１は、シミュレーション条件取得処理を実行する。具体的には、制御部５１のシミュレーション条件取得手段５１４は、シミュレーション条件設定画面を負荷予測サーバ５０から取得して、ディスプレイに表示する。このシミュレーション条件設定画面は、物理メモリ量を超えた負荷予測値を、他のサーバに分配する条件を設定するための画面である。このシミュレーション条件設定画面には、設定条件項目欄と設定ボタンとが含まれる。設定条件項目欄には、予測使用量の一部を他に負担させる分配元サーバのサーバ識別子、その負担させる予測使用量の割合（負担割当率）、増設サーバの数、増設サーバ以外に分配元サーバの予測使用量を負担させる分配先サーバを特定する情報、及び分配先サーバにおける負荷の配分に関する条件をそれぞれ設定する項目欄が含まれる。
【００５７】
ここで、管理者は、シミュレーション条件設定画面にシミュレーションの条件を設定する。例えば、次のようにシミュレーションの条件をシミュレーション条件設定画面に入力する。
・分配元サーバのサーバ識別子として、第２及び第３サーバのサーバ識別子を入力する。・負担割当率として、各分配元サーバの予測使用量の５０％を入力する。
・増設サーバの数として、「１」を入力する。
・増設サーバ以外の分配先サーバとして、第１サーバを入力する。
・分配先サーバにおける配分として、増設サーバ：第１サーバ＝４：１を入力する。
【００５８】
このように条件を入力した後、シミュレーション条件設定画面の設定ボタンが選択されると、入出力端末６０は、このシミュレーション条件設定画面において設定された条件を負荷予測サーバ５０に送信する。負荷予測サーバ５０の制御部５１は、受信したシミュレーション条件をメモリに一時的に記録する。このシミュレーション条件には、分配元サーバのサーバ識別子、負担させる予測使用量、増設サーバ数、分配サーバのサーバ識別子及
び配分が含まれる。そして、シミュレーション条件取得手段５１４は、設定された増設サーバに対してサーバ識別子を付与して、メモリに一時的に記録する。
【００５９】
次に、制御部５１は、シミュレーション計算処理を実行する。ここで、制御部５１は、負荷予測値データ記憶部５３から負荷予測値データを抽出し、記録したシミュレーション条件に従って、各サーバにおけるシミュレーション結果予測使用量を算出する。ここで、制御部５１は、負荷予測値データを順次、抽出して、以下の一連の処理を実行する。
【００６０】
まず、制御部５１のシミュレーション実行手段５１５は、同じ時刻の分配元サーバ（第２又は第３サーバ）の負荷予測値データを負荷予測値データ記憶部５３から抽出する。シミュレーション実行手段５１５は、同じ時刻のアプリケーションメモリ使用量を使用量実績データ記憶部５２から抽出する。そして、シミュレーション実行手段５１５は、抽出した負荷予測値データ５３０の予測使用量と、アプリケーションメモリ使用量とを負荷分配可能量算出式に代入することにより分配元サーバの負荷分配可能量を算出して、メモリに一時記録する。更に、シミュレーション実行手段５１５は、この負荷増加予測値に負担割当率を乗算して、負担させる予測使用量を算出する。
【００６１】
次に、シミュレーション実行手段５１５は、分配元サーバ（第２又は第３サーバ）の予測使用量を算出する。具体的には、シミュレーション実行手段５１５は、この時刻の分配元サーバの負荷予測値データから、算出した負担させる予測使用量を減算した値を、この分配元サーバのシミュレーション結果予測使用量として算出する。シミュレーション実行手段５１５は、算出したシミュレーション結果予測使用量を、各分配元サーバのサーバ識別子及びその時刻とともに、シミュレーション結果データ記憶部５４に記録する。
【００６２】
次に、シミュレーション実行手段５１５は、分配先サーバ（第１サーバ及び増設サーバ）の予測使用量を算出する。ここで、まず、シミュレーション実行手段５１５は、各分配元サーバ（ここでは、第２サーバ及び第３サーバ）の負担分配可能量を時刻毎に合計して、時刻毎に全体負担量を算出する。次に、シミュレーション実行手段５１５は、設定された配分に応じて、各分配先サーバ（増設サーバ及び第１サーバ）の負担量を算出する。ここで、まず、シミュレーション実行手段５１５は、シミュレーション条件設定画面において設定された配分に応じて、各分配先サーバの配分率を算出する。具体的には、シミュレーション実行手段５１５は、設定された配分（４：１）に応じて、増設サーバについての配分率「４／（４＋１）」、第１サーバについての配分率「１／（４＋１）」を算出する。そして、シミュレーション実行手段５１５は、全体負担量に配分率を乗算して、時刻毎に負担量を算出する。
【００６３】
そして、シミュレーション実行手段５１５は、算出した負担量を用いて分配先サーバのシミュレーション結果予測使用量を算出する。具体的には、シミュレーション実行手段５１５は、分配先サーバにおけるこの時刻の予測使用量を、負荷予測値データ記憶部５３から取得する。ここで、分配先サーバが増設サーバの場合には、シミュレーション実行手段５１５は、この分配先サーバの予測使用量として固定使用量を用いる。本実施形態では、この固定使用量として、例えば、第２サーバの固定使用量（アプリケーションメモリ量＋ＯＳメモリ使用量）を用いる。シミュレーション実行手段５１５は、算出した負担量を、分配先サーバの予測使用量に加算して、分配先サーバのシミュレーション結果予測使用量を算出する。そして、シミュレーション実行手段５１５は、算出したシミュレーション結果予測使用量を、各分配先サーバのサーバ識別子及びその時刻とともに、シミュレーション結果データ記憶部５４に記録する。
【００６４】
そして、制御部５１は、シミュレーション結果出力処理を実行する。具体的には、制御部５１の出力手段５１３は、シミュレーション結果データ記憶部５４に記録したサーバ識
別子毎のシミュレーション結果予測使用量を取得する。そして、出力手段５１３は、取得したシミュレーション結果予測使用量を含むシミュレーション予測値結果表示データを生成して、入出力端末６０に送信する。本実施形態では、出力手段５１３は、予測値結果表示データとして、サーバ識別子毎の時間経過に応じたメモリ全体使用量、アプリケーションメモリ使用量、予測使用量及びシミュレーション結果予測値を示す表示画面データを生成する。更に、この表示画面データには、シミュレーション設定ボタン及び終了ボタンが含まれる。そして、予測値結果表示データを受信した入出力端末６０は、表示画面をディスプレイに表示する。
【００６５】
このとき、入出力端末６０において表示された表示画面には、例えば、図５に示すように、第１〜第３サーバ及び増設サーバのシミュレーション結果予測使用量が示された表が表示される。図５において、（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ第１〜第３サーバの使用量をそれぞれ示す。（ａ）〜（ｃ）における細線は、ピーク日のメモリ全体使用量ａ１，ｂ１，ｃ１とアプリケーションメモリ使用量ａ２，ｂ２，ｃ２であり、中線は、移行後の移行先システム３０の予測使用量ａ３，ｂ３，ｃ３であり、太線はシミュレーション結果予測使用量ａ４，ｂ４，ｃ４である。更に、図５の（ｄ）における太線は、増設サーバのシミュレーション結果予測使用量ｄ４である。
【００６６】
管理者は、この表示画面を閲覧することにより、サーバを増設し、設定した分配でシミュレーションした結果予測使用量を把握することができる。
本実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
【００６７】
・  本実施形態では、負荷予測サーバ５０の制御部５１は、基本情報の取得処理を実行し（ステップＳ１−１）、ピーク時刻の特定処理を実行し（ステップＳ１−３）、規模係数の算出処理を実行する（ステップＳ１−４）。この規模係数の算出処理において、制御部５１は、ピーク時刻における移行元システム２０のログインユーザ数と、同時刻における移行先システム３０のログインユーザ数とを用いて規模係数を算出する。次に、制御部５１は、負荷予測値の算出処理を実行する（ステップＳ１−５）。この負荷予測値の算出処理において、制御部５１は、固定使用量を算出し、この固定使用量及び抽出した使用量実績データのメモリ全体使用量とを用いて予測使用量を算出して、負荷予測値データ５３０として負荷予測値データ記憶部５３に記録する。次に、制御部５１は、負荷予測値の出力処理を実行する（ステップＳ１−６）。このため、移行元システム２０及び移行先システム３０のユーザ数と、移行先システム３０の使用量実績データ３２０とを用いて、移行元システム２０のユーザを移行先システム３０に移行したときの、移行後の移行先システム３０のメモリの使用量を予測することができる。従って、移行元システム２０におけるメモリ使用量が不明であっても、ユーザ数がわかる場合には、移行後の移行先システム３０のメモリ使用量を予測することができる。
【００６８】
・  本実施形態では、負荷予測値の算出処理（ステップＳ１−５）において、制御部５１は、抽出した使用量実績データのメモリ全体使用量と、算出した固定使用量及び規模係数とを（２）式に代入して予測使用量を算出する。このため、メモリ全体使用量からユーザ数によらない固定的使用量を除いた値に規模係数を乗算して予測使用量を算出するので、より正確に、移行先システムの全体負荷量を予測することができる。
【００６９】
・  本実施形態では、制御部５１は、メモリ全体使用量の取得処理（ステップＳ１−２）においてピーク日を特定し、ピーク時刻の特定処理（ステップＳ１−３）において、ピーク日におけるピーク時刻を特定する。制御部５１は、ピーク時刻における移行元システム２０のログインユーザ数と、同時刻における移行先システム３０のログインユーザ数とを用いて規模係数を算出する（ステップＳ１−４）。このため、移行元システム２０及び移行先システム３０を利用しているユーザ数が最も多いピーク日における使用量実績デー
タ３２０を用いて移行後の移行先システム３０の予測使用量を特定する。更に、ピーク日において、移行元システム２０のログインユーザ数と、移行先システム３０のログインユーザ数とを合計した値が最も多い時刻におけるログインユーザ数を用いて規模係数を算出する。従って、使用量が最も大きくなるときの使用量実績を用いることにより、移行後の移行先システムの最大使用量に近い予測値を算出することができる。更に、全体に対する１のログイン数の割合がなるべく小さくなるときのユーザ数を用いて規模係数を算出することにより、より正確な使用量を算出することができる。
【００７０】
・  本実施形態では、入出力端末６０がシミュレーション設定ボタンの選択を検出した場合、負荷予測サーバ５０の制御部５１は、シミュレーション処理を実行する。このシミュレーション処理において、制御部５１は、シミュレーション条件取得処理において取得したシミュレーション条件を用いて、各サーバの予測使用量を分配したシミュレーション結果予測使用量を算出して記録するシミュレーション計算処理を実行する。そして、制御部５１は、シミュレーション結果予測使用量を含むシミュレーション予測値結果表示データを生成して、入出力端末６０に送信するシミュレーション結果出力処理を実行する。これにより、管理者は、設定した増設サーバ及び分配によって、予測使用量を分配したシミュレーションの結果を把握することができる。
【００７１】
また、上記実施形態は以下のように変更してもよい。
○  上記実施形態においては、負荷予測サーバ５０の制御部５１は、ピーク日のピーク時刻における規模係数を算出し、この規模係数を用いて予測使用量を算出した。規模係数を算出する時刻は、これに限られるものではなく、他の方法によって決定してもよい。例えば、移行先システム３０のログインユーザ数が最も多い時刻のユーザ数を用いて規模係数を算出してもよい。
【００７２】
○  上記実施形態においては、負荷予測サーバ５０の制御部５１は、ピーク日のピーク時刻における規模係数を用いて、各時刻における予測使用量を算出した。規模係数の算出方法は、これに限られるものではなく、規模係数は、時刻毎に規模係数を算出し、同時刻におけるメモリ全体使用量と規模係数とを用いて、予測使用量を算出してもよい。
【００７３】
○  上記実施形態においては、負荷予測サーバ５０の制御部５１は、ログデータ記憶部２１，３１のログデータを用いてログインユーザ数をカウントして、移行元システム２０及び移行先システム３０のログインユーザ数を取得した。ログインユーザ数の取得方法は、これに限られるものではなく、制御部５１は、移行元システムのピーク日や規模係数の算出に用いる旧システムのユーザ数に関するデータを入出力端末６０から取得してもよい。具体的には、制御部５１の基本情報取得手段５１１は、移行元システムを特定する情報として、利用するユーザが最も多いピーク日のユーザ数とピーク時間帯とを入力する入力欄を含む負荷予測情報取得画面データを入出力端末６０に送信して、負荷予測情報取得画面を表示する。この負荷予測情報取得画面に、管理者は、移行元システムのピーク日のユーザ数とピーク時間帯とを入力して、負荷予測ボタンを選択する。これにより、制御部５１は、ピーク時間帯の移行先システム３０のログデータ記憶部３１におけるログインユーザ数を取得する。制御部５１は、負荷予測情報取得画面に入力されたユーザ数及びログデータ記憶部３１におけるログインユーザ数を（１）式に代入して、規模係数を算出する。この場合には、実際に、ログデータを記録していない移行元システムであっても、ユーザ数を用いて、予測使用量を算出することができる。また、制御部５１に、ユーザ数分散プログラムを記憶させてもよい。このユーザ数分散プログラムは、取得したユーザ数及びピーク時間帯から、ピーク時間帯を中心としてログインユーザ数を分散させて、時刻毎のログインユーザ数を算出する。制御部５１は、負荷予測情報取得画面を介してログインユーザ数及びピーク時間帯を取得した場合、ユーザ数分散プログラムを用いてユーザ数を分散させて、時刻毎のログインユーザ数を算出する。そして、制御部５１は、分散させたユー
ザ数と、移行先システム３０のログインユーザ数との合計からピーク時刻を算出し、このピーク時刻のログインユーザ数を用いて規模係数を算出してもよい。
【００７４】
○  上記実施形態のシミュレーション処理においては、負荷予測処理において算出した予測使用量を分配するシミュレーション条件取得処理を行なって、シミュレーション計算処理を実行し、そのシミュレーション結果予測使用量を出力するシミュレーション結果出力処理を実行した。このシミュレーション処理に代えて、予測使用量が各サーバの物理メモリ量を超えない増設サーバ数及び負担割当率を算出してもよい。この場合、制御部５１は、負荷予測処理における負荷予測値の算出処理（ステップＳ１−６）の代わりに、シミュレーション実行可否判断処理を実行する。そして、シミュレーション実行を判断した場合、制御部５１は、負荷予測処理に続けてシミュレーションを自動的に行なってもよい。
【００７５】
例えば、物理メモリ量を超えたサーバの予測使用量を分配する分配先サーバは増設サーバのみとし、負担させる予測使用量は、増設サーバに均等に割当を行なうと仮定して算出することができる。具体的には、制御部５１のシミュレーション実行手段５１５に、サーバに設けられたメモリの物理メモリ量（限界使用量）及び通常稼動時間帯に関するデータを記憶しておく。なお、以下の説明では、移行先システムは複数のサーバから構成されていると仮定する。
【００７６】
制御部５１は、負荷予測値の算出処理（ステップＳ１−５）を実行した後、負荷予測値の算出処理（ステップＳ１−６）の代わりに、図６に示すシミュレーション実行可否判断処理（ステップＳ２−１）を実行する。
【００７７】
このシミュレーション実行可否判断処理（ステップＳ２−１）において、制御部５１は、負荷予測処理において算出した予測使用量が、通常稼動時間帯において物理メモリ量を超えたか否かを判断する。具体的には、制御部５１のシミュレーション実行手段５１５は、通常稼動時間帯における負荷予測値データ５３０の予測使用量と物理メモリ量とを比較する。
【００７８】
ここで、通常稼動時間帯における物理メモリ量を超えた予測使用量が全くない場合（ステップＳ２−１において「ＮＯ」の場合）には、シミュレーション実行手段５１５は、増設サーバは必要がない旨のメッセージを含む表示画面データを入出力端末６０に送信する出力処理を実行する。入出力端末６０は、この表示画面データに基づいて表示画面を表示する。
【００７９】
一方、通常稼動時間帯における物理メモリ量を超えた予測使用量がある場合（ステップＳ２−１において「ＹＥＳ」の場合）には、制御部５１は、分配元サーバの特定処理を実行する（ステップＳ２−２）。具体的には、制御部５１のシミュレーション実行手段５１５は、この物理メモリ量を超えた予測使用量に関連付けられているサーバを、分配元サーバとしてメモリに一時記憶する。
【００８０】
次に、シミュレーション実行手段５１５は、増設サーバ数の算出処理を実行する（ステップＳ２−３）。具体的には、シミュレーション実行手段５１５は、各分配元サーバにおいて、通常稼動時間帯における予測使用量の最大値から物理メモリ量を減算した個別超過使用量を算出する。分配元サーバが１つの場合には、この個別超過使用量を超過使用量として用いる。また、分配元サーバが複数ある場合には、シミュレーション実行手段５１５は、同じ時刻における分配元サーバの個別超過使用量を合計した値を算出し、この最大値を超過使用量として用いる。一方、シミュレーション実行手段５１５は、分配先サーバにおいて、物理メモリ量から固定使用量を減算した分配引受可能量を算出する。そして、シミュレーション実行手段５１５は、算出した超過使用量を分配引受可能量で除算し、その
値の小数点以下を切り上げた値を、増設すべき分配先サーバの数（増設サーバ数）として決定する。
【００８１】
次に、シミュレーション実行手段５１５は、各分配元サーバの負担割当率の算出処理を実行する（ステップＳ２−４）。具体的には、シミュレーション実行手段５１５は、各分配元サーバの個別超過使用量の最大値を物理メモリ量で除算した値を負担割当率として算出して、メモリに一時記憶する。これにより、シミュレーション実行手段５１５は、分配元のサーバ識別子、負担割当率、増設サーバの数、増設サーバ（分配先サーバ）に対する配分を取得できる。
【００８２】
そして、制御部５１は、上記実施形態と同様にシミュレーション計算処理を実行する（ステップＳ２−５）。更に、制御部５１は、上記実施形態のシミュレーション結果出力処理と同様に、計算されたシミュレーション結果予測使用量を記録し、シミュレーション結果出力処理を実行する（ステップＳ２−６）。このシミュレーション結果出力処理において、制御部５１は、取得したシミュレーション結果予測使用量とともに、算出した増設サーバの数及び配分に関する情報を含むシミュレーション予測値結果表示データを生成し、入出力端末６０に送信する。これによれば、通常稼動時間帯において予測使用量が物理メモリ量を超えた場合、制御部５１が、自動的に、メモリの物理メモリ量に収まるような増設サーバの数及び負担割当率を算出して出力する。従って、管理者は、移行後の移行先システム３０の予測使用量が多い場合には、必要となる増設サーバ及びその負担割当率を容易に把握することができる。
【００８３】
○  上記実施形態においては、負荷予測サーバ５０の制御部５１は、メモリの使用量について予測を行なった。これに限らず、例えば、ＣＰＵの使用量等、他の処理装置の使用量を算出してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】実施形態における負荷予測システムの概略図。
【図２】データ記憶部に記録されたデータの構成を説明する説明図であり、（ａ）は使用量実績データ記憶部、（ｂ）は負荷予測値データ記憶部である。
【図３】ピーク日において規模係数を算出するピーク時刻を説明するための説明図。
【図４】負荷予測処理の処理手順を説明するための流れ図。
【図５】シミュレーション結果出力処理により表示される表示画面を説明する説明図であり、（ａ）〜（ｃ）は第１〜第３サーバの全体メモリ使用量、（ｄ）は増設サーバの全体メモリ使用量を示す。
【図６】変更例におけるシミュレーション処理の処理手順を説明するための流れ図。
【符号の説明】
【００８５】
１０…クライアント端末、２０…移行元システム、２１…ログデータ記憶部、３０…移行先システム、３１…ログデータ記憶部、３２…使用量実績データ記憶部、５０…負荷予測サーバ、５１…制御部、５２…使用量実績データ記憶部、５３…負荷予測値データ記憶部、５４…データ記憶部、６０…入出力端末、３２０…使用量実績データ、５１１…基本情報取得手段、５１２…負荷予測値算出手段、５１３…出力手段、５１４シミュレーション条件取得手段、５１５…シミュレーション実行手段、５３０…負荷予測値データ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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