(57)【要約】サーバまたはサーバ・グループの利用状況を判定する方法を開示する。一実施形態では、本発明の方法は、あるサーバの、１つまたは複数の大容量記憶ディスクの利用状況を示すディスク利用係数（ＤＵＦ）を判定するステップと、第１のサーバで実行される１つまたは複数のプロセッサの利用状況を示すプロセッサ利用係数（ＰＵＦ）を判定するステップと、ディスクおよびプロセッサの各々に関連付けられた（１）電力消費データまたは（２）金銭的コスト・データのうちの１つまたは複数を取り込むステップを含めて、ＤＵＦおよびＰＵＦに基づいて、第１のサーバの利用レベルを示すサーバ利用係数（ＳＵＦ）を導出するステップとを含む。
2012529234.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
実行時に、所与のサーバ（１１０）のサーバ利用量を測定する方法を実施するコンピュータ実行可能命令を有するコンピュータ読取可能媒体であって、前記方法は、
前記所与のサーバ（１１０）の第１のプロセッサ（１２２）の容量利用状況を示すプロセッサ利用係数（ＰＵＦ）（１３６）を判定するステップと、
前記所与のサーバの第１のハード・ドライブ（ディスク）（１２０）の容量利用状況を示すディスク利用係数（ＤＵＦ）（１３８）を判定するステップと、
前記所与のサーバの第１のネットワーク・コンポーネント（１２４）の容量利用状況を示すネットワーク利用係数（ＮＵＦ）（１４０）を判定するステップであって、前記第１のネットワーク・コンポーネント（１２４）は、前記所与のサーバ（１１０）と外部ネットワーク通信装置との間のデータ通信を容易にする、ステップと、
（Ａ）プロセッサ・コストのベンチマーク、ディスク・コストのベンチマーク、およびネットワーク・コストのベンチマークを提供するための、前記第１のプロセッサ（１２２）、前記第１のディスク（１２０）、および前記ネットワーク・コンポーネント（１２４）の各々に関連付けられたドル・コストと、
（Ｂ）プロセッサ電力のベンチマーク、ディスク電力のベンチマーク、およびネットワーク電力のベンチマークを提供するための、前記第１のプロセッサ、前記第１のディスク、および前記ネットワーク・コンポーネントの各々に関連付けられた電力消費と
のうち１つまたは複数を判定するステップと、
（Ａ）前記ＰＵＦ（１３６）およびプロセッサ・コストのベンチマーク、前記ＤＵＦ（１３８）およびディスク・コストのベンチマーク、ならびに前記ＮＵＦ（１４０）およびネットワーク・コストのベンチマークと、
（Ｂ）前記ＰＵＦ（１３６）およびプロセッサ電力のベンチマーク、前記ＤＵＦ（１３８）およびディスク電力のベンチマーク、ならびに前記ＮＵＦ（１４０）およびネットワーク電力のベンチマークと
のうち１つまたは複数に基づいてサーバ利用量を示す指標を導出するステップと
を備えたことを特徴とするコンピュータ読取可能媒体。
【請求項２】
前記ＰＵＦ、前記ＤＵＦ、および前記ＮＵＦを判定するステップは、
前記第１のプロセッサの作業量（プロセッサ作業）を判定し、かつ前記プロセッサ作業を、前記第１のプロセッサの最大作業容量と比較するステップと、
前記第１のディスクの作業量（ディスク作業）を判定し、かつ前記ディスク作業を、前記第１のディスクの最大作業容量と比較するステップと、
前記第１のネットワーク・コンポーネントの作業量（ネットワーク作業）を判定し、かつ前記ネットワーク作業を、前記ネットワーク・コンポーネントの最大作業容量と比較するステップと
のうち１つまたは複数を含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ読取可能媒体。
【請求項３】
前記比較するステップの各々は、それぞれの前記作業量を、それぞれに対応する最大作業容量で除することを含むことを特徴とする請求項２に記載のコンピュータ読取可能媒体。
【請求項４】
前記プロセッサ作業を判定するステップは、
（Ａ）第１の期間中に利用していた前記第１のプロセッサの平均利用率
（Ｂ）前記第１のプロセッサの速度に基づく相対的性能指標
（Ｃ）前記第１の期間の量
のうち１つまたは複数を考慮するステップを含み、
前記ディスク作業を判定するステップは、
（Ａ）前記第１のディスクが第２の期間に動作中であった平均動作中率の時間
（Ｂ）前記第１のディスクの容量として測定されたデータ転送率
（Ｃ）前記第２の期間の量
のうち１つまたは複数を考慮するステップを含み、
前記ネットワーク作業を判定するステップは、第３の期間中に前記第１のネットワーク・コンポーネントによって転送されたデータ量を考慮するステップを含む
ことを特徴とする請求項２に記載のコンピュータ読取可能媒体。
【請求項５】
前記第１の期間、前記第２の期間、および前記第３の期間は、全て同一であることを特徴とする請求項４に記載のコンピュータ読取可能媒体。
【請求項６】
前記第１のプロセッサの前記最大作業容量は、前記第１のプロセッサが前記第１の期間中に最大限利用されたとした場合に処理できたであろう命令の数を、前記相対的性能指標によって増減したものと等しく、
前記第１のディスクの前記最大作業容量は、前記データ転送速度に前記第２の期間の量を乗じたものと等しく、
前記ネットワーク・コンポーネントの前記最大作業容量は、前記第１のネットワーク・コンポーネントが前記第３の期間中に通信できた最大のデータ量に等しいことを特徴とする請求項４に記載のコンピュータ読取可能媒体。
【請求項７】
前記ドル・コストは、
購入価格、
交換コスト、または
前記所与のサーバの全体的な価格に対して分配された推定コスト
のうち１つまたは複数に基づくことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ読取可能媒体。
【請求項８】
請求項１のステップを、第２のサーバに対して繰り返すステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ読取可能媒体。
【請求項９】
前記所与のサーバと前記第２のサーバの両方の集合的な利用状況を示すサーバ・グループ利用係数（１８６）を判定するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項８に記載のコンピュータ読取可能媒体。
【請求項１０】
第１のサーバ（１１０）の利用ベンチマークを判定する方法であって、前記方法は、
コンピューティング装置（１１６）において、前記第１のサーバの、１つまたは複数の大容量ディスク（「ディスク」）（１２０）の利用状況を示すディスク利用係数（ＤＵＦ）（１３８）を判定するステップと、
前記第１のサーバで実行されている１つまたは複数のプロセッサ（「プロセッサ」）（１２２）の利用状況を示すプロセッサ利用因子（ＰＵＦ）（１３６）を判定するステップと、
（１）電力消費データ（１８０）または（２）前記ディスクおよびプロセッサの各々に関連付けられた金銭的コスト・データ（１７８）のうち１つまたは複数を取り込むステップを含む、前記ＤＵＦ（１３８）とＰＵＦ（１３６）に基づいて前記第１のサーバの利用レベルを示すサーバ利用係数（ＳＵＦ）を導出するステップと
を備えたことを特徴とする方法。
【請求項１１】
前記サーバ利用係数（ＳＵＦ）を導出するステップは、前記ディスクおよび前記プロセッサの利用特性を受信するデータ・エージェントによって生成されたログ・ファイルを参照するステップを含み、前記ログ・ファイルは前記ＤＵＦと前記ＰＵＦを含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記ＳＵＦを導出するステップは、前記ＤＵＦおよび前記ＰＵＦを、それぞれ前記ディスクおよび前記プロセッサに関連付けられたドル・コストに基づいて重み付けするステップをさらに含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記ＳＵＦを導出するステップは、前記ＤＵＦおよび前記ＰＵＦを、それぞれ前記ディスクおよび前記プロセッサに関連付けられた電力消費に基づいて重み付けするステップをさらに含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
複数のサーバ（１１０、１１２、１１４）の利用状況を示す利用ベンチマークを判定する方法を実施する処理サーバ（１１６）であって、前記方法は、
前記処理サーバ（１１６）において、
（Ａ）前記所与のサーバ（１１０）の、１つまたは複数の大容量記憶ディスク（「ディスク」）（１２０）の利用状況を示すディスク利用係数（ＤＵＦ）（１３８）と、
（Ｂ）前記所与のサーバで実行している１つまたは複数のプロセッサ（「プロセッサ」）（１２２）の利用状況を示すプロセッサ利用係数（ＰＵＦ）（１３６）と、
（Ｃ）前記所与のサーバ（１１０）内の１つまたは複数のネットワーク通信装置（「ＮＣＤ」）（１２４）の利用状況を示すネットワーク利用係数（ＮＵＦ）（１４０）と
のうち１つまたは複数を参照するステップであって、各々が前記複数のサーバのうちの所与のサーバと関連付けられた、ステップと、
前記複数のサーバ（１１０、１１２、１１４）にわたって、適用可能な場合は、全てのディスクに基づく全体的なＤＵＦと、全てのプロセッサに基づく全体的なＰＵＦと、全てのＮＣＤに基づく全体的なＮＵＦとを導出するステップであって、前記導出するステップは、前記ディスク、プロセッサ、およびＮＣＤの間で参照された各ディスク、プロセッサ、およびＮＣＤのうち少なくとも１つの属性を考慮するステップを含み、前記属性は、
（Ａ）各ディスク（１２０、１５０）に関して、ディスク属性として前記ディスクの容量を含むディスク属性と、
（Ｂ）各プロセッサ（１２２、１５２）に関して、他のプロセッサに関する性能容量を示す相対的性能指標であるプロセッサ属性と、
（Ｃ）各ＮＣＤ（１２４、１５４）に関して、最大スループット容量
である、ステップと、
存在するときは、前記全体的なＤＵＦ、前記全体的なＰＵＦ、および前記全体的なＮＵＦに基づいてサーバ・グループ利用係数（ＳＧＵＦ）（１８６）を導出するステップと
を備えたことを特徴とする処理サーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サーバの利用状況の判定に関する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００２】
【非特許文献１】Ｋｅｎｎｅｔｈ  Ｋｏｌｅｎｃｅ著、Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ  Ｐｈｙｓｉｃｓ，ＭｃＧｒａｗ−Ｈｉｌｌ，１９８５
【発明の概要】
【０００３】
本発明の実施形態を、本概要ではなく添付の特許請求の範囲によって定義する。本開示の概要を提供し、下記の発明を実施するための形態でより詳細に説明される概念の抜粋を紹介するために、本発明の様々な態様の大まかな概要をここで提供する。本概要は、特許請求の範囲に記載された主題の主要な特徴または本質的な特徴を特定しようとするものでも、特許請求の範囲に記載された主題の範囲の画定を独立して支援するものとして用いようとするものでもない。
【０００４】
簡潔かつ大まかに述べると、本開示では特に、所与のサーバの利用状況を示すサーバ利用係数(utilization factor)を導出する方法と、１組のサーバの全体的な利用状況を示すサーバ・グループ利用係数を導出する方法を説明する。本発明の技術では、サーバのコンポーネント（例えば、ディスク、プロセッサ、およびネットワーク・カード）の作業および作業能力に基づいて各係数を導出し、次いで、これらの係数を、例えば各コンポーネントのドル・コスト(dollar costs)または電力消費の何れかによって重み付けすることを考慮している。
【０００５】
本発明の例示的な実施形態を、以下で添付図面を参照して詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本発明の実施形態を実施するのに適した例示的な動作環境を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に従ってサーバの利用状況を判定する例示的な方法を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に従ってサーバの利用状況を判定する例示的な方法を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に従ってサーバ・グループの利用状況を判定する例示的な方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
本明細書では、法令の要件を満たす明確さをもって、本発明の主題を説明する。しかし、その説明は、それ自体必ずしも特許請求の範囲を限定しようとするものではなく、本明細書で説明したものとは別のステップまたは本明細書で説明したものと同様のステップの組合せを含むように、他の現在または将来の技術と関連させて、特許請求の範囲に記載された主題を他の方法で具体化することができる。さらに、本明細書では「ステップ」という用語または他の総称的な用語を用いて、使用される様々なコンポーネントまたは方法を暗示するが、個々のステップの順序を明示的に記載しない限り、これらの用語が、本明細書で開示した様々なステップの間のどのような特定の順序も暗示するものとは解釈すべきでない。
【０００８】
本発明の実施形態を、とりわけ、コンピュータ読取可能媒体で具体化した方法、システム、または１組の命令として具体化することができる。コンピュータ読取可能媒体には、揮発性媒体および不揮発性媒体、取外し可能および取外し不能媒体の両方を含み、データベースで読取可能な媒体、ノード（コンピューティング装置）、および他の様々な装置を考慮する。限定ではなく例として、コンピュータ読取可能媒体は、情報を記憶する任意の方法または技術で実装した媒体を備える。記憶される情報の例として、コンピュータが使用可能な命令、データ構造、プログラム・モジュール、および他のデータ表現を挙げる。媒体の例としては、情報伝達媒体、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュ・メモリまたは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ(digital versatile disc)、ホログラム・メディアまたは他の光ディスク記憶、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶、および他の磁気記憶装置を含むがこれらに限らない。これらの技術は、データを瞬間的に、一時的に、または永久に記憶することができる。
【０００９】
本開示にわたって幾つかの頭字語／定義を参照する。参照を簡単にするため、これらを以下の表で整理する。
【００１０】
【表１】
2012529234.tif 000003
【００１１】
本開示にわたって幾つかの式を参照する。参照を簡単にするため、これらを以下の表にまとめる。
【００１２】
【表２】
2012529234.tif 000004
【００１３】
簡潔に述べたように、本発明の技術の一方法では、サーバまたはサーバ・グループの利用状況を判定する（測定する）ことを、利用状況自体とは別の、ドル・コストまたは電力消費特性のような他の情報に基づいて支援する。
【００１４】
図１を参照すると、本発明の実施形態を実施するのに適した例示的な動作環境が大まかに提供され、番号１００によって参照される。動作環境１００は様々なサーバを含むことができる。第１のサーバ１１０、第２のサーバ１１２、ＮＴＨサーバ１１４を例示的に示し、これは、より多くのサーバ、おそらく無数のサーバさえも動作環境１００を構成することができることを示す。平易目的のため、以下の説明では第１のサーバ１１０と第２のサーバ１１２に着目する。または、第１のサーバ１１０に適用可能な概念が一般に他の任意のサーバにも適用可能である限り、第１のサーバ１１０にのみ着目する。一実施形態では、第１のサーバ１１０と第２のサーバ１１２を、直接的または間接的に処理サーバ１１６に接続する。
【００１５】
第１のサーバ１１０は様々なコンポーネント１１８を備える。コンポーネント１１８の態様または例は上で簡潔に述べた。例として、第１のサーバ１１０は１つまたは複数のハード・ドライブ１２０を備える。本明細書では、当該１つまたは複数のハード・ドライブ１２０を、当業界でそうであるように、「ディスク」と様々に称する。ディスク１２０は、通常は不揮発性の状態で、大容量のデータ記憶を容易にする。
【００１６】
１つまたは複数のプロセッサ１２２が、様々なコンポーネント１１８およびより多くのコンポーネントにわたる相互作用およびデータ通信を容易にする。プロセッサ１２２を様々な製造業者によって製造することができ、プロセッサ１２２は多種多様な属性を有することができる。サーバは１つのプロセッサ、２つのプロセッサ、または何十ものプロセッサもしくはおそらく何百ものプロセッサを有することがある。
【００１７】
ネットワーク・カード１２４はデータを第１のサーバ１２０から外部に通信し、同様に、例えばネットワーク１２６からデータを受け取る。ネットワーク１２６は、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワーク、インターネット、または第１のサーバ１１０を外部ネットワーク通信装置（例えば、スイッチ、ルータ、モデム、等）に接続する他の何らかのネットワークとすることができる。
【００１８】
メモリ１２８は一般に、ランダム・アクセス・メモリと称され、幾つかのバリエーションをとることができる。通常、メモリ１２８に格納されるデータは揮発性である。
【００１９】
監視アプリケーション１３０は、コンポーネント１１８の１つまたは全部に関連付けられる属性を監視する。例えば、監視アプリケーション１３０は、ディスク１２０とメモリ１２８の間で転送されるデータの量を監視することができる。同様に、監視アプリケーション１３０は、ネットワーク・カード１２４によって通信されるトラフィックの量を監視することができる。監視アプリケーション１３０は、プロセッサ１２２が一定期間に利用した利用量を監視することができる。監視アプリケーション１３０は、コンポーネント１１８に関連付けられる無数の測定基準を取得または監視することができる。当該測定基準は、あまりに多数であるのでここでは列挙しない。
【００２０】
一実施形態では、データ・エージェント１３２は、データを、監視アプリケーション１３０から受け取り、ある測定基準をログ・ファイル１３４に格納することを容易にする。データをログ・ファイル１３４に格納することを、本発明の限定と捉えるべきではなく、より詳細に説明しようとしている技術を実行する方法の一実施形態を説明するものとして捉えるべきである。データをログ・ファイル１３４に格納する代わりに、ある実施形態ではデータをリアルタイムに使用することができ、または、ログ・ファイル１３４以外に他の何らかの方法で格納することができる。一実施形態では、以下の計算と整合する計算を実行して、プロセッサ利用係数１３６、ディスク利用係数１３８、および適切なネットワーク利用係数１４０をログ１３４に格納する。これについては後でさらに詳細に説明する。ログ・ファイル１３４はサーバＩＤ１４２も格納し、第１のサーバ１１０を一意に特定するように動作可能である。ある実施形態では、データ・エージェント１３２は、下記と整合するサーバ利用係数１４４を導出する。他の実施形態では、処理サーバ１１６は、ＰＵＦ１３６、ＤＵＦ１３８、およびＮＵＦ１４０を受け取り、これにより、サーバ利用係数１４４を判定することができる。
【００２１】
すなわち、サーバ利用係数１４４を導出する多数の方法を使用することができる。一実施形態では、データ・エージェント１３２（または監視アプリケーション１３０）から出力されるデータ１４６を、処理サーバ１１６が取得するかまたは処理サーバ１１６に送信する。当該データを、処理サーバ１１６内の参照番号１４６Ａで表す。これは、データ１４６と異なるからではなく、別の参照番号を与えることで、本発明の実施形態をより容易に説明することができるからである。
【００２２】
第２のサーバ１１２も１組のコンポーネント１４８を備える。当該１組のコンポーネント１４８は、ディスク１５０、プロセッサ１５２、ネットワーク・カード１５４、およびメモリ・コンポーネント１５６を備えることができる。本明細書にわたって、単数形または複数形を用いることによって数を示唆しようとはしていない。一般に、ディスクについて言及する場合は、常に、複数のディスクも考慮されうることを予期している。言葉で表現するために、単数形を使用すれば読み易くなることがあるが、単数であることを示唆しようとするものではない。第２のサーバ１１２のコンポーネント１４８は、第１のサーバ１１０のコンポーネント１１８と同様であることができるが、様々な属性を有することもできる。例えば、プロセッサ１５２をプロセッサ１２２とは異なるベンダにより製造することができる。別の例として、プロセッサ１５２がプロセッサ１２２とは異なるアーキテクチャを有することができる。ディスク１５０は互いに異なるサイズとすることができ、または、異なるサイズのディスク１２０とすることができる。ネットワーク・カード１５４と第２のサーバ１１２は、ネットワーク・カード１２４および第１のサーバ１１０とは異なるスループット容量を有することができる。本発明の態様では、これらの差異点を考慮しており、最終的にサーバ利用係数またはサーバ・グループ利用係数の何れかを判定する際に、これらの差異点を含めて対処する。これについては、下記にさらに詳細に説明する。
【００２３】
第２のサーバ１１２は監視アプリケーション１５８も備える。一実施例では、監視アプリケーション１５８はデータ・エージェント１６０と対話してログ・ファイル１６２にデータを追加する。ログ・ファイル１６２は、プロセッサ利用係数１６４、ディスク利用係数１６６、およびネットワーク利用係数１６８を格納する。一実施形態では、ログ・ファイル１６２はまた、サーバＩＤ１７０を格納する。サーバＩＤ１７０は一意に第２のサーバ１１２を特定する。ある実施形態では、データ・エージェント１６０は、データベース１７４に格納されたデータのタイプにアクセスできる場合は、そのサーバ利用係数１７２を計算することができる。
【００２４】
データベース１７４は様々な種類の情報を格納することができる。当該情報は、例えば、サーバ・ハードウェア情報１７６、コンテンツ価格情報１７８、コンポーネント電力消費情報１８０を含む。サーバ・ハードウェア情報１７６は、サーバのハードウェア・プロファイルの形をとることができる。例えば、サーバ・ハードウェア情報１７６は、コンポーネント１１８と第１のサーバ１１０、またはコンポーネント１４８と第２のサーバ１１２に関する詳細な情報を含むことができる。このように、第１のサーバ１１０、ＩＤ１４２、またはサーバＩＤ１７０により、様々な１組のコンポーネント１１８または１４８に関連付けられた情報を収集して、処理サーバ１１６に関連付けられた収集サービス１８２に提供することができる。
【００２５】
コンポーネント価格情報１７８は、様々なコンポーネントに関する価格情報を含む。コンポーネント価格情報１７８は、現在の交換コストまたは過去の実際のコストに基づくことができる。さらに、価格情報を全体的なサーバ・コストの一部として表することができる。一実施形態では、コンポーネント価格情報１７８は、特定のサーバを構成するコンポーネントに対応付けられるドル・コストを含む。例えば、ディスク１２０は、購入時には４００ドルだったかもしれない。プロセッサ・サーバ１２２は、購入時には２００ドルだったかもしれない。当該データが、コンポーネント価格情報１７８の一部を形成することができる。おそらく、ディスク１５０を交換する場合は、５，０００ドルかかるかもしれない。多分、プロセッサ１５２は交換するのに１，１００ドルはかかるであろう。当該情報もまた、コンポーネント価格情報１７８を構成することができる。一実施形態では、実際の価格情報をデータベース１７４に格納する。他の実施形態では、例えば、このデータを、インターネットを用いてリアルタイムに探し出す。すなわち、価格情報を、１つまたは複数の外部ソースからリアルタイムに取り出すことができる。他の実施形態では、コンポーネント価格情報１７８のログを記録し、データベース１７４に格納する。（２以上のＳＵＦ１を有する）多コンポーネント価格情報を様々な目的で使用することもできる。例えば、コンポーネント価格に関するＣＵＦならびに／またはコンポーネント価格および保守コスト（ときどきディスクを交換する必要がある）に関するＣＵＦ、等である。
【００２６】
電力消費情報１８０は、様々なサーバ・コンポーネントが消費する電力の量を示す。ある実施形態では、これは、装置の定格電力を使用する仕様タイプの情報の形式をとる。例えば、プロセッサはｘの電力ワットを消費するとして知られ、そのデータを電力消費情報１８０の一部として格納する。他の実施形態では、実際の電力測定値を取得し使用して、電力消費情報１８０を構成することができる。例えば、人が実際に、ディスク１２０が動作中に消費している電力量を判定することができる。次いでこのデータを使用して、電力消費情報１８０を埋めることができる。このように、電力消費情報１８０は現実のデータでもよく、または、電力消費情報１８０を推定することができる。
【００２７】
収集サーバ１８２は、データベース１７４内の様々なデータを収集し、この情報をデータ１６４Ａおよび１８４Ａと関連して使用する。データ１８４Ａはデータ１８４と同一または類似であり、データ１８４はデータ１４６と類似である（両者とも、特定のコンポーネントの利用係数であるかまたは監視アプリケーションから収集した利用情報である）。収集サービス１８２はデータ１４６Ａ、１８４Ａ、および各サーバの個々のサーバ利用係数を導出するか、または、考慮することが望ましい全サーバの容量の全体的な利用指標を示すサーバ・グループ利用係数１８６を導出するのに適当であれば他のデータ、を受け取る。
【００２８】
次に、上で述べた様々な利用係数を計算する方法を説明する。ここでも、一般的に、説明をより単純に保つために、第１のサーバ１１０のような任意のサーバのコンポーネントを参照することで説明を行う。先ず、コンピュータ作業の概念を導入し、次いで、開発した技術に従って様々な利用係数の計算を説明する。
【００２９】
以下で、コンピュータ作業、作業容量に関する予備的な議論を行い、サーバ・ハードウェア（またはサーバとして機能する任意のコンピューティング装置）との関係において、これらの概念に関するある実用的な適用について述べる。ここで言うコンピュータ作業という概念は、非特許文献１で提示されているソフトウェア作業の概念に若干基づくものである。本発明ではこの概念をさらに展開し、概念をソフトウェア作業ではなくコンピュータ作業に対応付ける。これは、例えば、コンポーネントの作業容量を導入すること、および、それをコンピュータ作業に関連付け、これらの概念をハードウェアに実用的に適用することを含む。
【００３０】
本発明の一態様は、サーバの各々を、様々な種類の複数のコンポーネントから構成している場合でも、作業と容量要素を様々な種類の複数のサーバにわたって管理することを含む。当該管理には、コンピュータ作業、コンポーネント作業容量、および他の要素を組み合わせて、複数のサーバに関して利用測定基準（および単一の指標をも）導出することを含む。
【００３１】
コンピュータ作業は、一般に、所与のタイプのコンピュータ・コンポーネント上で実施される不変的な作業量である。コンピュータ作業および、プロセッサ、ディスク、ネットワーク・コンポーネント（例えば、ネットワーク・カード、または、マザーボード組込み型のコンポーネント）のような様々な種類のコンポーネントに対する作業容量を説明する。
【００３２】
プロセッサに関しては、比較的単純な解決策は、作業を、実行されるプロセッサ命令の数として定義することであろう。しかし、（ａ）様々なプロセッサ（例えば、１２２、１５２）が様々な命令セットを有することがある（したがって、同一の高水準のソフトウェア機能またはトランザクションを実施しても、異なるプロセッサ上で異なる数の命令をもたらすことになりうる）こと、および、（ｂ）装置を監視しても、プロセッサが実行した命令の数が測定されないことがしばしばあることから、これは常には実用的ではない。むしろ、プロセッサの動作時間や動作レベルが実用的である。
【００３３】
プロセッサ作業に関する２つの有効な量として、実行されるプロセッサ・サイクル数と相対的なプロセッサ電力量がある。２ＧＨｚのプロセッサに対して利用係数５０％で、この１秒に実行したプロセッサ・サイクルの数を１ギガサイクルと推論することができる。同一条件の３ＧＨｚのプロセッサは、１．５ギガサイクルを実行したであろう。このアプローチは、特にデータ・センタ内のサーバが、同一または類似のアーキテクチャであるプロセッサを備え、大部分はクロック速度において相違するときに、比較的簡易である。しかし、アーキテクチャが大きく異なるかまたは異なる製造業者によって製造されたシステムを比較するときは、このアプローチはあまり正確でない。
【００３４】
一実施形態では、相対的なプロセッサ電力量は、ＳＰＥＣ−ＩＮＴのような標準的なベンチマークを利用することができ、プロセッサ利用の割合に標準的なベンチマークで測定したプロセッサ速度を乗じたものを活用することを考慮している。当該ベンチマークを利用して、使用されたプロセッサ時間を標準値（例えば、命令）に変換することができ、したがって、異なるアーキテクチャまたは性能レベルのプロセッサで行われた作業を、より正確に比較することができる。このアプローチは、より少し複雑であるが、異なるプロセッサのアーキテクチャまたはタイプが関与するときには、より正確である。
【００３５】
プロセッサの作業容量を、プロセッサが一定期間内に実行できる最大の作業量として定義する。式（２）も参照のこと。式（２）については、後でさらに詳細に説明する。一実施形態では、プロセッサ作業および作業容量（本明細書では、言及を簡単にするため、「プロセッサ容量」と様々に称する）を、プロセッサ利用状況、ベンチマーク結果、およびプロセッサのクロック・サイクル・データのようなデータから計算することができる。上記を組合せ、かつ／または、例えば命令毎の平均サイクル数、命令ミックス、様々な種類のベンチマーク、キャッシュ・サイズのレベルのような他のプロセッサ・アーキテクチャ仕様、等に関する要素をさらに導入することによって、追加のプロセッサ作業量を導入することができる。プロセッサに対する容量の定義としては、関連する期間全体の最大プロセッサ利用、すなわち、１００％がある。
【００３６】
ディスク（例えば、１２０）に対しては、ディスク作業に関する複数の概念を定式化する。ディスク作業の最初の量は、ディスクとサーバの間で転送されたバイト数である。式（４）も参照のこと。式（４）については、後でさらに詳細に説明する。この量は不変である。なぜならば、この量はディスクの種類に依存しないからである。トランザクションをサーバで実行するには、どの種類のディスクがサーバに接続されたかとは無関係に、同一のバイト転送を必要とするであろう。
【００３７】
しかし、この定義では実用上は不十分である。この定義は、オペレーティング・システムによって把握されるデータ転送にのみ言及している。例えば、１ｍｂ／秒でラップトップ型のディスクに転送することと、それをサーバ型のディスクまたはディスク・アレイで行うこととは動作的には同じではない。さらに、近年のディスクは、そのコントローラと同様、大容量のメモリ・キャッシュを備える。あるオペレーティング・システムは、システムとディスク・コントローラの間で転送されるデータしか報告しない。しかし、これらの転送の一部は、実際には、コントローラのメモリ・キャッシュとオペレーティング・システムのキャッシュの間で行われる転送であり、近年のディスクでは重要でありうる。したがって、前述の作業の定義では、対応する作業容量（ディスクを完全に使用した場合は、どれだけ多くのバイトを転送することができたか）の推定値は常には実用的でないかもしれない（通常は実用的ではない）。実際のデータ転送速度が、その規定された速度よりかなり高いことがある。この原因はしばしば、ロバスト・キャッシングであり、このことが、ディスク容量（ディスクが実行できる最大の作業量）を定義しようとすることの非現実性を説明する。当該容量は、キャッシングの作用（と、おそらく、他の影響）に強く依存するであろう。
【００３８】
ある実施形態では、本発明の技術は、様々な目的でディスクを使用することを考慮している。例えば、短期間のデータを格納することに対してデータを長期間格納すること（ディスク面の利用が主な利用である場合）、（オペレーティング・システムのキャッシュ、一時ファイル、等のような）迅速な取出し（ディスク・チャンネルの帯域幅（Ｉ／Ｏ）が主な利用である場合）を考慮している。
【００３９】
ディスク作業に関する第１の追加の量（アクティビティ）は、ディスクが読み書き中である時間の割合に関係する。様々なディスクを比較するために、その割合にディスク・サイズを乗じ、他の実施形態では他の係数を乗ずる。ディスク作業に関する第２の追加の量（記憶域）は、ディスクで使用される記憶域の量に関係する。
【００４０】
このディスク関連の量では両方とも、作業容量の推定値を考慮している。記憶域との関係において、作業容量（「ディスク容量」と様々に称するが、これは単なるディスクのサイズではない）は、全体のディスク記憶域に関係する。アクティビティとの関係において、ディスク容量は、動作中のチャネル時間の１００％にディスク・サイズを乗じたものである。上記の要素を組み合わせ、かつ／または、新たな要素を追加してディスク・コントローラ、ストライピング、ディスク・アレイの内部編成、等を考慮することによって、ディスク作業に関する量をさらに追加することも可能である。
【００４１】
（１２４のような）ネットワーク・コンポーネント（一般に「カード」または「ＮＩＣ」と称するが、ネットワーク・インタフェース・コントローラの中には、サーバに統合されているものやサーバ外部にあるものもあるので、ネットワーク・コンポーネントを狭く定義しようとはしていない）に関して、ネットワーク作業を、ネットワーク・カード（複数可）によって転送されるバイト数と定義する。作業容量を、カードのデータ転送速度（例えば、１ギガビット／秒）に一定期間を乗じたものから導出する。ネットワーク・コンポーネントの実装、オペレーティング・システムに対するネットワーク・コンポーネントのインタフェース、プロトコル、等に関する他の影響を別個に追加または考慮することによって、ネットワーク作業の量をさらに含めることができる。
【００４２】
同様の作業および容量の利用測定基準を、本発明の技術に関連する他のコンポーネント（例えば、メモリ）に対して同様に用いることができる。
【００４３】
容量利用係数（ＣＵＦ）測定基準
ＣＵＦ測定基準（例えば、ＰＵＦ１３６、ＤＵＦ１３８、ＮＵＦ１４０）を説明する。ＣＵＦ測定基準は、上述のコンピュータまたはコンポーネント作業の要素を使用し、それらを他の要素（例えば、データベース１７４内のデータ）と組み合わせて、サーバまたはサーバ・グループの全体的な利用に関する様々な量を導出する。全体的な係数を使用して、サーバ間、サーバ・グループ間、サーバとサーバ・グループの間、等で利用状況を比較することができる。当該係数を使用して、サーバ・グループまたは個々のサーバの利用状況を有効に集約することもできる。
【００４４】
単一サーバの利用状況
高水準では、本発明の技術は、サーバ・コンポーネント（例えば、１１８または複数のコンポーネント）の利用状況を計算し、その計算結果からＳＵＦ１４４のような所与のサーバに対する利用係数を導出することを考慮する。一実施形態では、サーバ・コンポーネントごとに、利用状況を、コンポーネントが一定期間（秒、分、時間、日、等）内に行った作業の、その作業容量（または単に「容量」）に対する割合として定義する。
【００４５】
述べたように、作業は（少なくとも本明細書で使用する際は）、ある期間にわたって行われたある動作の量である。作業は１秒あたりの動作では測られない。１秒あたりの動作は、速度を反映するものである。
【００４６】
プロセッサ作業を、式（１）で示すように計算する（全ての式を、上記表２に列挙している）。すなわち、プロセッサ作業＝（プロセッサ利用率／１００）＊（プロセッサ数）＊ＲＰＩ＊期間である。ここで、プロセッサ利用率とは、（監視アプリケーション１３０によって提供可能な）一定期間の全プロセッサの平均利用である。ＲＰＩは相対的性能指標であり、所与サーバのプロセッサの速度を他のサーバのプロセッサに関連付ける。ＲＰＩが単に、（２ＧＨｚのような）クロック速度または（ＳＰＥＣ−ＩＮＴ（このベンチマークの詳細についてはｓｐｅｃ．ｏｒｇを参照）、ＭＩＰＳ、等のような）あるベンチマーク導出型の値とすることができる。期間中に行われるプロセッサ作業は、実行される命令の数またはプロセッサ・サイクルの数である。
【００４７】
例えば、２プロセッサのサーバが３６００秒間、平均してその２０％の時間だけプロセッサを利用する場合を考える。プロセッサが、１秒あたり１ギガ命令を処理できる（容量がある）とする（相対的性能指標＝１）。かかるサーバに関して、プロセッサ作業＝０．２＊２＊１＊３６００＝１４４０（ギガ命令）である。
【００４８】
作業容量は、プロセッサが実行できた命令の数である。プロセッサが全時間にわたってフル回転で動作したとすると、プロセッサ容量＝１．０＊２＊１＊３６００＝７２００ギガ命令となる。
【００４９】
したがって、プロセッサ利用係数（ＰＵＦ）１３６は、１４００／７２００＝０．２となるであろう。
【００５０】
一般に、オペレーティング・システムのツールにより、「この１時間に２０％」のような、一定期間内の平均的なプロセッサ利用状況を提供することができる。しかし、システムが全期間は起動していないかもしれない。２プロセッサのサーバが、１２時間は平均２０％の利用で動作するが、その後の１２時間は保守のため停止していた場合を考える。各プロセッサの相対的性能指標が（以前の例のように）１で、プロセッサ作業＝０．２（利用）＊２（プロセッサ数）＊１（ｒｐｉ）＊４３２００（秒  ＝１２ｈ）＝１７２８００であるとする。しかし、作業容量は、単なる動作可能時間ではなく、全日に対して計算すべきである。すなわち、プロセッサ作業＝１．０（利用）＊２（プロセッサ数）＊１（ｒｐｉ）＊８６４００（秒  ＝１２ｈ）＝１７２８０００である。
したがって、ＰＵＦ（日次）１３６は１７２８００／１７２８０００＝０．１となるであろう。
【００５１】
一実施形態では、サーバが起動されていたとき（４３２００秒）のみ、作業を実施していた場合は、利用係数として０．２を用い、時間係数として全日（８６４００秒）を用いてプロセッサ作業を計算するのは不正確となるであろう。説明した平均利用状況は、全日ではなく、サーバが起動していた時間に対してのみ適用される。
【００５２】
単一のサーバに対しては、ＰＵＦ１３６は一般に（全てのプロセッサが同一のＲＰＩを有する場合の）利用状況に等しい。複数のサーバを考慮する場合は差異点が存在しうる（後でさらに詳細に説明する）。
【００５３】
ディスク・コンポーネント
ディスク利用係数（ＤＵＦ）１３８を、様々な作業の定義を用いた幾つかの異なる方法で計算することができる。ディスク作業の１つの定義は、ディスク１２０とサーバ・メモリ１２８の間で転送されるバイト数である。この量は不変的である。ディスクをある他のディスク・タイプに変えても、転送されるバイト数は変わらないであろう。しかし、運用上は、ＤＵＦ１３８の計算には、ディスク作業とディスク作業容量（または単に「ディスク容量」）の両方を知る必要がある。この場合、ディスク容量を、ディスク１２０とメモリ１２８の間で転送できる最大のバイト数と定義することができる。実際は、この測定基準を十分な精度で取得することは非常に困難であろう。
【００５４】
述べたように、近代のディスクは、コントローラと関連して動作し、ときには規模が大きい、組み込みのメモリ・キャッシュを備える。アプリケーションのアクセス・パターンが局所的である場合は、多数の動作を、何ら物理ディスクにアクセスすることなく、サーバ・メモリからディスク・キャッシュ・メモリへの動作として実施する。キャッシュの動作は、物理ディスクの動作よりも非常に（おそらく１０倍）高速である。したがって、例えば８０ｍｂ／秒（大規模なファイルを読むときのように、実際のディスク動作を行う場合）の速度のディスクは、多くのキャッシュされた操作を行うと非常に高い転送速度を実現することができる。所与のディスク／アプリケーションに関するキャッシュ動作の割合は予測不可能である。したがって、厳密な転送されたバイトという点で作業容量を確立することは、運用上困難である。ディスク容量を計算することは一般に困難であるが、適切なキャッシュ率の情報のような、追加の情報を用いれば多くの特定の場合ではディスク容量を計算することができる。
【００５５】
別の作業の定義は、実施されるディスク操作（読み書き）の数である。これは、転送されるバイト数と比べて幾分、不変ではない。ディスクを変えたとき、クラスタ・サイズ（お0よび／または他のパラメータ）が変わることがあり、その結果、ディスク操作の数が変わる。以前の場合と同様に、転送の数（作業）を測定することは容易であるが、転送の最大数（ディスク容量）を推定することは相対的に困難である。標準的な毎秒の動作数は約２００〜３００となるべきであったにも関わらず、毎秒何千もの動作を行うドライバもある。ここでも、作業容量（ディスク容量）を計算することは一般に困難である。しかし、ここでも、アプリケーションの動作や負荷条件に関する追加の情報を用いれば多くの特定の場合では作業容量（ディスク容量）を計算することができる。
【００５６】
運用上実用的なディスク作業の計算
比較的より適切なディスク作業の量は、ディスクがユーザの要求の処理中である時間に基づくものである。大部分のオペレーティング・システムは、（例えば、監視アプリケーション１３０によって監視される）ある監視期間中にディスクが動作中であった時間の割合を測定する。このアプローチの利点は、自然な容量限界が存在することである。ディスクは、所与の時間の１００％を超えて動作中になることはできない。ディスクが行った作業を取得するために、ディスクが使用された時間の量にディスク・サイズを乗ずる。
【００５７】
例えば、平均動作中率２０％の時間で１時間動作した１００Ｇｂのディスクに対して、行った作業は２０／１００＊１００Ｇｂ／秒＊３６００秒＝７２００Ｇｂである（式（４）と整合する）。したがって、一実施形態では、ディスク・サイズをデータ転送量の代わりとして使用し、動作中率をディスク利用状況の代わりとして使用する。
【００５８】
次元について言及する。「１つの定義」で始まるこの節の冒頭で説明した１つのアプローチでは、ディスク作業をディスクとの間で転送されるバイトで測定した。システムは、毎秒転送されるバイト数を提供する。（１時間のような）ある時間単位中に行われる作業を取得するために、[毎秒転送される平均的なバイト数]に[時間あたりの秒数]を乗じて、その時間中に転送されるバイト数を取得する。
【００５９】
このアプローチでは、ディスク転送速度をディスク・サイズに比例するようにする。ここで、転送速度は１００Ｇｂ／秒に比例する。その時間にディスクが使用された秒数を、２０／１００＊３６００＝７２０秒と計算する。その時間に、転送速度係数を乗じて、７２０秒＊１００Ｇｂ／秒＝７２０００Ｇｂを得る。ある実施形態では、作業番号が比例係数を含むことができるが、そのようにすることは必須ではない。同じ基準を全てのディスクに使用すべきである（この場合、比例係数は無関係である）。
【００６０】
このように（動作中率に基づいて）取得した作業が、（例えば、標準的なカウンタを用いて）毎秒のバイト転送を測定することによって取得される作業と同一であると主張しているのではない。そうではなく、ここで計算した作業は、全てのディスクに対して同じように計算され、この次元でディスク利用状況を比較できるようにするものである。また、これにより、ディスク容量（ディスク作業容量）を当該次元で計算することもでき、それにより、ＤＵＦ１３８の計算が可能となる。
【００６１】
作業容量を、動作中率を１００に設定することにより、所与の時間枠で所与のディスクに対して計算する。すなわち、ディスク作業容量＝１００／１００＊１００Ｇｂ／秒＊３６００秒＝３６００００Ｇｂである（式（５）と整合する）。したがって、かかるディスクに対するＤＵＦは７２，０００Ｇｂ／３６０，０００Ｇｂ＝０．２となるであろう（これは指標または係数であるので、無単位である）。
【００６２】
サーバが例えば５００Ｇｂの容量の別のディスクを有しており、同一時間中、平均して５０％の時間が動作中である場合、次が成り立つ。すなわち、ディスク２の作業＝０．５＊５００Ｇｂ／秒＊３６００秒＝９０００００Ｇｂであり、ディスク２の容量＝１．０＊５００Ｇｂ／秒＊３６００秒＝１８０００００Ｇｂである。したがって、ＤＵＦは０．５となるであろう。
【００６３】
ここで、サーバ１１０は、容量および利用レベルが異なる２つのディスクを有する。２つのディスクに対して総ＤＵＦ１３８を計算するために、各ディスクが行った作業を足し合わせ（総作業＝７２０００Ｇｂ＋９０００００Ｇｂ＝９７２０００Ｇｂ）、両方のディスクの容量を足し合わせ（総容量＝３６００００Ｇｂ＋１８０００００Ｇｂ＝２１６００００Ｇｂ）、総作業を総作業容量で除する。すなわち、ＤＵＦ＝９７２０００／２１６００００＝０．４５である。
【００６４】
総ＤＵＦは、複数のディスクのＤＵＦを平均したものではない。作業について総和をとり、次に容量について総和をとって、除算する。総ＤＵＦは大規模なディスクから、より影響を受ける。（ディスク転送速度とディスクのサイズの間の）比例係数を、上記計算結果の何れかに含んでいた場合、（比例係数が両方のディスクで同一であると仮定すると）比例係数は自分自身をキャンセルしたであろう。
【００６５】
上記検討においては、（ディスク動作中率）は、ディスクが一定期間に動作中であった時間の割合である。一実施形態では、ディスク動作中率を［１００−（物理ディスク／アイドル時間率）］で計算することができる。これはオペレーティング・システムに応じて変化することがあり、ある場合では、使用すべき適切な値は（１００％−アイドル時間率）であろう。
【００６６】
述べたように、ディスクは主に２つの目的、すなわち、（１）メモリに保持できないデータの一時的な記憶（この場合、適切な量はディスクのアクティビティに関するものである）、または、（２）アーカイブのようにデータの永久記憶、のために使用される。（２）の場合、ディスクのアクティビティ（データ転送の動作率または量）は低いかもしれないが、ディスクは破棄できないデータを保持する。一実施例として、電子メールを長期間記憶することが挙げられる。データ保持用のディスクに対しては、利用係数（ディスク記憶ＣＵＦ）を提供する。当該利用係数を、ギガバイトで表した総ディスク容量に対する（ギガバイトで表される）使用ディスク空間の比として定義する。したがって、２０Ｇｂの空間が使用されている１００Ｇｂのディスクでは、ＣＵＦ＝２０／１００＝０．２となる。２５０Ｇｂの空間が使用されている５００Ｇｂのディスクでは、ＣＵＦ＝２５０／５００＝０．５となる。双方のディスクに対してＣＵＦを計算するため、総使用空間（＝２０Ｇｂ＋２５０Ｇｂ）２７０Ｇｂに容量（＝１００Ｇｂ＋５００Ｇｂ）６００Ｇｂを加える。そうすると、総ＣＵＦは２７０Ｇｂ／６００Ｇｂ＝０．４５となる。
【００６７】
必要ならば、同様の考え方をメモリまたは他のコンポーネント（ビデオカード、等）に適用することができる。例えば、２つのメモリ利用係数（ＭＵＦ）を判定することができる。ＭＵＦ記憶は、サーバ上で実行されている全てのアプリケーションが使用したメモリ（作業）とインストールされたメモリの合計（容量）との比である。ＭＵＦアクティビティは、サーバ上で実行されている全てのアプリケーションが使用したメモリにプロセッサ利用を乗じたもの（作業）と総メモリ（容量）の比である。ディスクと対照的に、オペレーティング・システムは通常、メモリが使用された時間の割合も、どれだけ多くのバイトがメモリと装置の間で交換されたかも、測定しない。したがって、プロセッサ利用状況は通常はメモリ・アクセスに関連するので、ディスクの動作中率の時間をプロセッサ利用で置き換える。装置が許容するならば、オペレーティング・システムに応じて他の代替案を使用することができる。本原理は、（ａ）メモリを確保できるが操作が行われないことを認識すること、および、（ｂ）確保したメモリがどれだけ実際に使用されたかに関する量を使用すること、である。（データベースのような）一部のアプリケーションがメモリを確保する（したがって、ＯＳのカウンタが、メモリが「使用中」であると示す）が、頻繁なアイドリングのため、かなり後には当該メモリを使用しないので、ＭＵＦアクティビティを別の量として用いる。
【００６８】
ネットワーク・コンポーネント
式（８）によれば、ＮＩＣ作業＝転送されたバイトである。式（９）によれば、ＮＩＣ容量＝ネットワーク・カード（複数可）に転送されたバイトの最大数である。式（１０）によれば、ＮＵＦ１４０＝ＮＩＣ作業／ＮＩＣ容量である。複数のネットワーク・カードを有するサーバに対するＮＵＦは、複数のディスクを有するサーバに対するＮＵＦの計算と同様に計算される。
【００６９】
全体的なサーバ利用状況の計算：（ドル・コストに基づく）ＳＵＦ１
【００７０】
一実施形態では、上述のように、（ＳＵＦ１およびＳＵＦ２のように複数の形態をとることができる）ＳＵＦ１４４を、関連するサーバ・コンポーネントのドル・コストに基づいて本発明の技術に従って導出する。これらのコストは、全体的なサーバ・コスト、実際のコンポーネント・コスト、推定されたコンポーネント・コスト、コンポーネント交換コスト、またはこれらの組合せの割り当てを表すことができる。
【００７１】
各利用係数（ＰＵＦ１３６、ＤＵＦ１３８、ＮＵＦ１４０）は、一定期間に使用されるリソースの割合を表す。各リソースは他のリソースと異なる可能性があり、これが単純な平均の妨げとなる。例えば、サーバの利用係数がそれぞれ（０．１、０．７、０．１）である場合、全体平均である０．３には殆ど情報がない。そのため、全体平均を行わない。本発明の技術では、大きく異なるコンポーネントを考慮している。
【００７２】
サーバ全体の利用状況の推定値を得るため、一実施形態では、様々なコンポーネントのドル・コストを用いる。サーバ価格の合計が、例えば、１０，０００ドルであるとする。一実施形態では、その量の割合を、現在の市場価格または他の情報に基づいて、サーバの様々なコンポーネントに割り当てる。したがって、サーバが、１，０００ドルのプロセッサと、８，９００ドルのディスクと、１００ドルのネットワーク・カードを備える場合がある。各要素のコストに当該要素の利用係数を乗じて、コストで重み付けした利用状況を得る。すなわち、ＣＵＦコスト＝（０．１＊１，０００ドル＋０．７＊８，９００ドル＋０．１＊１００ドル）／（１，０００ドル＋８，９００ドル＋１００ドル）＝６３４０ドル／１００００ドル＝０．６３４である。
【００７３】
本例では、６，３４０ドルの価値があるコンポーネントを使用しており、価格合計が１０，０００ドルである。したがって、ＳＵＦ１４４（または式（１１）のＳＵＦ１）は０．６３４である。
【００７４】
（メモリ、電源、キャビネットを含む）全てのサーバ・コンポーネントの価格を取得することができ、または、上記例と同様、一部についての価格のみ取得することができる。述べたように、このデータでコンポーネント価格情報１７８を構成することができる。
【００７５】
ある状況では、サーバ価格合計は既知であるが、個々のコンポーネントの価格は既知でないことがある。この場合、推定を使用することができる。市場価格を足し合わせ、場合によっては係数を乗じて、その総和がサーバ価格合計に等しくなるようにすることができる。例えば、サーバ価格が１０，０００ドルであることが知られており、ディスクの市場価格が５，０００ドルであり、プロセッサの市場価格が２，０００ドルであり、メモリの市場価格が１，０００ドルであるとする。しかし、（電源またはメモリのような）他の要素のコストに関する正確な情報を有する必要はない。利用可能な情報を用いて、サーバの既知の要素に基づいてＳＵＦ１を計算することができる。あるいは、価格を標準化することができる。すなわち、既知の要素の総コストが８，０００ドルであり、サーバ・コストが１０，０００ドルであるので、比例係数が１０，０００ドル／８，０００ドル＝１．２５である。次に、各コンポーネントのコストに比例係数を乗ずる。そうすると、ディスクのコストは５，０００ドル＊１．２５＝６，２５０ドルである、等である。ＳＵＦ１を、調整した価格に基づいて計算する。実際、サーバ・コストに関して足りない要素の全ては、既知の要素にまで及ぶ。
【００７６】
サーバ・コンポーネントに対するＳＵＦ１を計算する場合、コストに関する限り、プロセッサとメモリを組み合わせて、それらを１つのコンポーネントとみなすことができる。他の要素（電源、筐体）のコストは、サーバ・コンポーネントにまで及ぶ場合がある。
【００７７】
ハードウェア・コンポーネントのコスト以外の要素を、他の実施形態において使用することができる。例えば、データ・センタのフロア空間のコスト、保守コスト、等である。これらの要素を独立にまたは組み合せて使用することができ、かつデータベース１７４に格納することができる。
【００７８】
（ハードウェア・コンポーネントの金銭的コスト以外の）他のベンチマークを使用して、サーバの測定基準を計算または集約することができる。データ・センタでは、電力が重要な特徴である。したがって、各コンポーネントの電力消費を使用して、式（１１）と同様の式によりＳＵＦ１  １４４またはＳＵＦ２（式（１２））を計算することができる。これは、電力がどれだけ効果的に使用されているかを推定する測定基準を提供する。
【００７９】
例えば、（プロセッサ、ディスク、ネットワーク）の電力消費がそれぞれ（２００Ｗ、１００Ｗ、１０Ｗ）であるとすると、ＳＵＦ２＝（０．１＊２００Ｗ＋０．７＊１００Ｗ＋１０＊０．１Ｗ）／（２００Ｗ＋１００Ｗ＋１０Ｗ）＝９１Ｗ／３１０Ｗ＝０．２９が得られる。ＳＵＦ２は、サーバによって総電力のうちどれだけを実際に処理に使用し、どれだけを無駄にしているかを示す。
【００８０】
実際には、各コンポーネントを、完全に利用するときは一定量の電力を使用し、低容量で利用するときはより少ない電力を使用することができる。例えば、プロセッサを、あまり利用しないときはより少ない電力を使用することができ、一定期間動作しなかった後にディスク・ドライブの電源を落とすことができる。これをＳＵＦ２の計算に含めることができる。
【００８１】
コンポーネントが使用する電力を、製造業者の説明書から推定するか、または、測定することができる。
【００８２】
サーバ・グループ利用状況の計算（ＳＧＵＦ１８６。それぞれ表２のＳＧＵＦ１およびＳＧＵＦ２、式（１１）および式（１２）を参照）
【００８３】
以上の各節では、単一サーバのコンポーネントごとの利用係数の計算を説明し、サーバ全体に対して単一のＳＵＦの計算も説明した。当該ＳＵＦは（金銭ベースでは）ＳＵＦ１であり、（電力ベースでは）ＳＵＦ２である。
【００８４】
次に、サーバ・グループに対する利用係数（ＳＧＵＦ１８６）の計算を説明する。以下の例では、２つのサーバ（１１０と１１２）を含むグループを提供する。当該２つのサーバは、３６００秒間動作する。
【００８５】
サーバ１１０が、相対的性能指標が（それぞれ）１で利用状況が２０％である２つのプロセッサ１２２と、５００Ｇｂで動作中時間が５％である１つのディスク１２０と、利用状況が１０％である１ギガビット・タイプの１つのネットワーク・カード１２４とを有するとする。
【００８６】
サーバ１１２が、相対的性能指標が（それぞれ）２で利用状況が８０％である１６個のプロセッサ１５２と、５００Ｇｂで平均動作中時間が２０％である５つのディスク１５０と、平均利用状況が２０％である１ギガビット・タイプの２つのネットワーク・カード１５４とを有するとする。
【００８７】
ここでのアプローチは、２つのディスクに対して総ＤＵＦを計算した前述のアプローチと同様である。一般に、全要素について行われた作業の和と、全要素の作業容量の和を計算し、除算する。
【００８８】
一般に、このアプローチでは、サーバおよびサーバのコンポーネントごとに別個に作業と作業容量を計算し、次いで全てのサーバについて同様のコンポーネント（ディスクからディスク、プロセッサからプロセッサ、・・・）によって行われた作業を加えて、全てのサーバについて同様のコンポーネントで行われた総作業、すなわち、プロセッサ１２２および１５２によって行われた総作業、ディスク１２０および１５０によって行われた総作業、およびネットワーク・カード１２４および１５４によって行われた総作業、を取得する。作業容量を、全ての同様のコンポーネントについて計算し、全てのサーバにわたって加算し、プロセッサに対する総作業容量、ディスクに対する総作業容量、ネットワーク・カードに対する総作業容量を得る。
【００８９】
個々のサーバおよびサーバのコンポーネントごとの作業および作業容量の計算は、前節の「単一サーバの利用状況の計算」で説明されている。
【００９０】
サーバ１１０のコンポーネントについて、プロセッサ作業＝０．２＊２＊１＊３６００＝１４４０であり、作業容量＝１．０＊２＊１＊３６００＝７２００であり、ディスク作業（アクティビティ）＝０．５＊５００＊３６００＝９００００であり、作業容量＝１．０＊５００＊３６００＝１８０００００であり、ネットワーク作業＝０．１＊１．０＊３６００＝３６０であり、作業容量＝１．０＊１．０＊３６００＝３６００である。
【００９１】
サーバ１１２のコンポーネントについて、プロセッサ作業＝０．８＊１６＊２＊３６００＝９２１６０であり、作業容量＝１．０＊１６＊２＊３６００＝１１５２００であり、ディスク作業（アクティビティ）＝０．２＊５＊５００＊３６００＝１８０００００であり、作業容量＝９０００００であり、ネットワーク作業＝０．１＊２＊３６００＝７２０であり、作業容量＝１．０＊２＊３６００＝７２００である。
【００９２】
そうすると、サーバ・グループに対するＰＵＦは、行った作業の和を容量の和で除したものである。すなわち、ＰＵＦ＝（１４４０＋９２１６０）／（７２００＋１１５２００）＝０．７６５であり、データ１４６Ａおよび１８４Ａを用いて処理サーバ１１６によりこの計算を完了することができる。
【００９３】
総ＤＵＦ＝（９００００＋１８０００００）／（１８０００００＋９００００００）＝０．１７５[（作業１２０＋作業１５０）／（容量１２０＋容量１５０）]である。
ＮＵＦ＝（３６０＋７２０）／（３６００＋７２００）＝０．１である。
【００９４】
ある先行技術では、サーバ１１０の（ＣＰＵ）利用状況は０．２（２０％）で、サーバ１１２の（ＣＰＵ）利用状況は０．８（８０％）であり、サーバ間の利用状況を平均すると「平均利用状況」が０．５となるであろうことに留意されたい。しかし、本発明の技術によれば、ＰＵＦは０．７６５で大きく異なっており、プロセッサ数、クロック速度、等における相違の取り込みを反映している。
【００９５】
サーバ・グループに対する、電力および金銭に基づく利用係数
前述の例と同じデータを用いて、電力に基づくサーバ・グループの利用係数（ＳＧＵＦ２）と金銭的コストに基づくサーバ・グループの利用係数（ＳＧＵＦ１）を計算する例を提供する。各ハードウェア・コンポーネントの利用係数をそのコンポーネントの価格と組み合わせる。グループのシナリオでは、単一のサーバの利用係数ではなくグループの利用係数を用い、そのグループ内の全てのサーバについてのコンポーネントの価格の和を用いている点が異なる。
【００９６】
ここでも、サーバ１１０が、相対的性能指標が（それぞれ）１で利用状況が２０％である２つのプロセッサ１２２と、５００Ｇｂで動作中時間が５％である１つのディスク１２０と、利用状況が１０％である１ギガビット・タイプの１つのネットワーク・カード１２４とを有するとする。
【００９７】
ここでも、サーバ１１２が、相対的性能指標が（それぞれ）２で利用状況が８０％である１６個のプロセッサ１５２と、５００Ｇｂで平均動作中時間が２０％である５つのディスク１５０と、平均利用状況が２０％である１ギガビット・タイプの２つのネットワーク・カード１５４とを有するとする。以下の表で、各サーバのコンポーネントに対するＣＵＦと価格を纏める。
【００９８】
サーバ・グループに対して、コンポーネントごとの係数の値を、前節の「サーバ・グループの利用状況の計算」と同様に計算する。コンポーネントごとの価格は、個々のサーバごとのコンポーネントの価格の和である。以下の表３は便宜のために提供したものである。
【００９９】
【表３】
2012529234.tif 000005
【０１００】
表３の「使用ドル」の列は、サーバ・グループのハードウェア・コンポーネントを「使用した」値を含む。これは、前述のように、個々のサーバに対する金銭的な値を計算する場合と同様に、コンポーネントの価格に当該コンポーネントの利用係数を乗じて得られる。
【０１０１】
サーバ・グループの全てのコンポーネントの合計値は１２，６５０ドル[＝１１，０００＋１，５００＋１５０]である。使用値は８，６９２．５ドル[＝８４１５＋２５６．５＋１５]である。本発明の例示的なサーバ・グループに対するＳＧＵＦ１を、使用値を合計値で除することによって計算し、式（１３）に従うと、０．６８７（＝８６９２．５／１２６５０）となる。
【０１０２】
ここで、サーバ１１０を十分に活用していないにも関わらず、ＳＧＵＦ１は高い値をとる。これは、サーバ１１０が、よく利用されているサーバ１１２よりも非常に安価であるからである。一実施形態では、サーバ・グループのＳＧＵＦ１は、個々のサーバの利用係数を価格で重み付けて結合したものを反映する。
【０１０３】
ハードウェア・コンポーネントのコスト以外の要素、例えば、前述のデータ・センタのフロア空間のコストまたは保守コストを使用することができる。これらの要素を別個にまたは組み合わせて使用することができる。同様の計算を、ＳＧＵＦ２（電力消費に基づくグループ利用状況）を計算する場合に適用する。
【０１０４】
次に図２を参照する。所与のサーバのサーバ利用量を測定する例示的な方法を提供し、通常、番号２００で参照する。ステップ２１０で、所与のサーバのプロセッサの容量利用状況を示すプロセッサ利用係数（ＰＵＦ）を判定する。図１を例として参照すると、これはプロセッサ１２２に関連付けられたＰＵＦ１３６を判定することを含む。ＰＵＦ１３６の計算方法については前述したので、その細かいレベルの詳細はここでは再掲しない。しかし、ＰＵＦ１３６の計算方法の説明については式（３）と以前の議論を参照されたい。
【０１０５】
ステップ２１２で、所与のサーバのハード・ドライブの容量利用状況を示すディスク利用係数（ＤＵＦ）を判定する。ＰＵＦを判定する場合と同様、ＤＵＦ１３８を判定することについても詳細に前述した。前述の議論ならびに式（６）を参照されたい。同様に、所与のサーバのネットワーク・コンポーネントの容量利用状況を示すネットワーク利用係数（ＮＵＦ）をステップ２１４で判定する。図１を参照すると、これにはネットワーク・カード１２４に基づいてＮＵＦ１４０を判定することを含むであろう。
【０１０６】
ステップ２１６で、様々なコンポーネントに関するドル・コストまたは電力消費の何れかを判定する。前述のように、一実施形態では、着目するコンポーネント（例えば、プロセッサ１２２、ネットワーク・カード１２４、ディスク１２０）に関するドル・コストを使用して、最終的に、所与のサーバのサーバ利用量を示す指標を導出する（ステップ２１８）。かつ、前述のように、ドル・コストは実際に費やしたドル、コスト推定値、または実際のコンポーネントの交換コストとすることができる。さらに他の実施形態では、サーバ・コストのみが既知である場合、様々なコンポーネントのコストを分配し、ＰＵＦ、ＤＵＦ、およびＮＵＦと関連して重みとして使用して最終的に前述の指標を導出することができる。当該指標はＳＵＦ１４４の形をとることができる。
【０１０７】
別の実施形態では、様々なコンポーネントの電力消費を使用して、所与のサーバを構成するコンポーネントの利用係数を重み付けし、最終的にＳＵＦ１４４を判定する。
【０１０８】
様々な利用係数を判定することに、コンポーネントの各々の作業量を判定し、実際の作業量を、コンポーネントの各々の対応する最大の作業容量と比較して各利用係数（例えば、ＰＵＦ１３６、ＤＵＦ１３８、ＮＵＦ１４０）を導出することをどのように含むかについて前述した。表２で、式３、６および１０によりこの概念を説明した。例として、プロセッサ作業を判定することには、着目するプロセッサがある期間中に利用されていた平均的なパーセント利用を考慮することを含む。別の実施形態では、プロセッサ作業を判定することは、さらに、所与のプロセッサの速度に基づく相対的性能指標を考慮することを含む。相対的性能指標はまた、アーキテクチャ、または、一般的には所与のプロセッサの全体的な性能に基づくこともできる。プロセッサ作業を判定することはまた、測定、すなわち、第１の期間の量を考慮することを含む。例えば、時間が着目するタイム・ウインドウであり、秒が単位量である場合は、第１の期間の量は３，６００秒となるであろう。
【０１０９】
同様に、ディスク作業を判定することは、ディスクがある期間に動作中であった平均的なパーセント・動作中時間を考慮することを含む。この期間は、プロセッサ作業を判定することと関連してちょうど今述べた前述の期間と同じであるが、別の期間とすることができる。ディスク作業を判定することはまた、ディスクの容量として測定したデータ転送速度を考慮することを含む。本発明の技術においてどのようにディスク・サイズをデータ転送速度の代わりとして用いるかについては前述した。ディスク作業を判定することはまた、着目する期間の量を考慮することを含み、これは、プロセッサ作業を判定することと関連して期間の量を考慮することと類似している。
【０１１０】
プロセッサの最大作業容量が、本発明の一実施形態において、ある期間中にプロセッサが最大限利用された場合に処理できたであろう命令の数とどのように等しいかについても、述べた。ある実施形態では、命令の数を相対的性能指標によって拡大する。相対的性能指標が単純に１である場合もある。前述のように、一実施形態においては、所与のディスクの最大作業容量は、データ転送速度に基準期間の量を乗じたものと等しい。ネットワーク・コンポーネントの最大作業容量は、着目する期間中に通信できたデータの最大量に等しい。
【０１１１】
これらのステップを第２のサーバについて繰り返して、（ＳＧＵＦ  １ＥＥ６のような）サーバ・グループの利用係数を導出することができる。当該利用係数は、両方のサーバの集合的な利用状況を示す。勿論、これを無数のサーバについて繰り返して、全体的な利用係数を判定することもできる。サーバ・グループのシナリオでは、各コンポーネント（例えば、プロセッサ、ディスク、等）の作業容量における作業量を考慮して、金銭的コストまたは電力消費の何れかによって重み付けし、最終的なＳＧＵＦを判定する。
【０１１２】
次に図３を参照する。コンピューティング装置に所与のサーバの利用ベンチマークを判定させる例示的な方法を提供し、通常、番号３００によって参照する。図３の方法を実施できるコンピューティング装置は、第１のサーバ１１０または処理サーバ１１６を備える。すなわち、利用特性が収集される同一のサーバは、自身の利用状況を判定することができ、または、他の実施形態では、これらのデータ・測定基準１４６を処理サーバ１１６のような別のサーバに送信することができる。当該別のサーバは、データ１４６（ａ）を受け取り、ＰＵＦ１３６、ＤＵＦ１３８、および／またはＮＵＦ１４０を導出することができる。処理サーバ１１６を使用する場合は、サーバ識別子１４２／１７０を含めることで、様々な利用係数を独立に保つことができる。ステップ３００で、ＤＵＦを判定し、次いで、ステップ３１２でＰＵＦを判定する（その順序は重要ではない）。ＤＵＦとＰＵＦに基づいて、着目するサーバの利用レベルを示すサーバ利用係数をステップ３１４で導出する。ＳＵＦの導出は、電力消費データ１８０および／または金銭的コスト・データ１７８を取り込むことを含む。金銭的コスト・データ１７８は、着目する各コンポーネントに関連するデータを含む。同様に、電力消費情報１８０はまた、着目する各コンポーネントに関連する情報を含む。このプロセスを、必要に応じてネットワーク利用係数を判定することにより補完することができる。
【０１１３】
図４を参照する。本発明の実施形態に従う１組のサーバの利用状況を示す利用ベンチマークを判定する方法を提供し、通常、番号４００によって参照する。ステップ４１０で、対応するサーバ・グループに関連付けられた１群のＤＵＦ、ＰＵＦ、およびＮＵＦを参照する。図１を参照すると、これは、第１のサーバ１１０と第２のサーバ１１２から送信された様々な利用係数（１３６、１３８、１４０、１６４、１６６、および１６８）を、データ１４６（ａ）と１８４（ａ）を用いて考慮することを含むであろう。
【０１１４】
ステップ４１２で、全体的なＤＵＦ、ＰＵＦ、およびＮＵＦを全てのサーバにわたって導出する。上述の表３の説明に関連して、サーバ・グループに関するＰＵＦ、サーバ・グループに関するＤＵＦ、およびサーバ・グループに関するＮＵＦを判定する例を提供する。例えば、表３は、所与のサーバ・グループに関するＰＵＦが０．７６５であったことを示し、これは、各プロセッサの集合的な作業と各プロセッサの作業容量を考慮することで導出されたものである。同様のアルゴリズムを適用し、サーバ・グループのＤＵＦ（０．１７５）とサーバ・グループのＮＵＦ（０．１）を導出する。このように、各ディスクに関してその容量を含み、各プロセッサに関して相対的性能指標を考慮し、各ネットワーク通信装置に関して最大スループット容量を考慮する。
【０１１５】
ステップ４１４で、サーバ・グループの利用係数を全体的な（またはサーバ・グループの）ＤＵＦ、ＰＵＦ、および（存在する場合は適用可能なときに）ＮＵＦに基づいて導出する。ここでも、図３の記載に関連して全体的なサーバ・グループの利用係数を導出する例を提供する。サーバ・グループの利用係数は、様々なサーバの様々なコンポーネントの金銭的コストに基づいて、または、同じコンポーネントの電力消費特性に基づいて、導出することができる。
【０１１６】
添付の特許請求の範囲を逸脱しない、説明した様々なコンポーネントならびに図示していないコンポーネントを多種多様に配置構成することができる。限定ではなく例示的であるとの意図をもって、本発明の技術の実施形態を説明した。本明細書を読めば、そのことにより、本明細書の読者には代替的な実施形態が明らかになろう。添付の特許請求の範囲を逸脱しない、前述の手段を実装する代替的な手段を実現することができる。特定の機能や副次的な組合せは実用的であり、他の機能や副次的な組合せを参照せずとも使用することができ、特許請求の範囲内にあると考えられる。
【図１】
2012529234.tif 000006
【図２】
2012529234.tif 000007
【図３】
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【図４】
2012529234.tif 000009
【国際調査報告】
2012529234.tif 000010
2012529234.tif 000011