"仮想計算機上で実行されるアプリケーションの準備時間を最適化する装置であり、各アプリケーションの使用頻度のデータを格納した第1テーブルと、所定アプリケーションの実行準備に適用できる高速化手法とその適用条件および高速化効果のデータをアプリケーション別に格納した第2テーブルと、仮想計算機の仕様ないし利用状況の少なくともいずれかに関するデータを格納した第3テーブル、を記憶する記憶部と、入力部を介しユーザから指定されたアプリケーションないし前記第1テーブルにデータが格納されているいずれかのアプリケーションについて、第2テーブルのデータと第3テーブルのデータを照合して各仮想計算機に適用可能な高速化手法と高速化効果を特定する処理と、予め定めた仮想計算機の総確保数を、第1テーブルが含む使用頻度のデータに比例してアプリケーション毎に分配してアプリケーション別の仮想計算機確保数を算定する処理と、アプリケーション毎に、前記仮想計算機確保数の分だけ、前記特定した高速化効果が大きい順に仮想計算機を選択し、該選択した仮想計算機以外の仮想計算機を圧縮ないしアーカイブへの移動の対象として選択する処理を実行する演算部と、を備えることを特徴とする情報処理装置。前記演算部は、前記特定した、各仮想計算機に適用可能な高速化手法の高速化効果に基づき、アプリケーション毎の高速化効果の大きさで仮想計算機の情報をソートして第4テーブルを生成し、アプリケーション毎に、前記仮想計算機確保数の分だけ、前記第4テーブルにおいて高速化効果が大きい順に仮想計算機を選択し、該選択した仮想計算機以外の仮想計算機を圧縮ないしアーカイブへの移動の対象として選択する、ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。前記記憶部は、前記第2テーブルにおいて、所定アプリケーションの実行準備に適用できる高速化手法の適用条件として、1つ以上のソフトウェア名を含み、前記第3テーブルにおいて、仮想計算機の仕様ないし利用状況の少なくともいずれかに関するデータとして、仮想計算機が含む1つ以上のソフトウェア名を含み、前記演算部は、入力部を介しユーザから指定されたアプリケーションないし前記第1テーブルにデータが格納されているいずれかのアプリケーションについて、第2テーブルのデータと第3テーブルのデータを少なくとも前記ソフトウェア名について照合して各仮想計算機に適用可能な高速化手法と高速化効果を特定する処理を実行する、ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。前記記憶部は、前記第2テーブルにおいて、所定アプリケーションの実行準備に適用できる高速化手法の適用条件として、1つ以上のデータ名を含み、前記第3テーブルにおいて、仮想計算機の仕様ないし利用状況の少なくともいずれかに関するデータとして、仮想計算機が含む1つ以上のデータ名を含み、前記演算部は、入力部を介しユーザから指定されたアプリケーションないし前記第1テーブルにデータが格納されているいずれかのアプリケーションについて、第2テーブルのデータと第3テーブルのデータを少なくとも前記データ名について照合して各仮想計算機に適用可能な高速化手法と高速化効果を特定する処理を実行する、ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。前記記憶部は、前記第2テーブルにおいて、所定アプリケーションの実行準備に適用できる高速化手法の適用条件として、1つ以上のハードウェア名を含み、前記第3テーブルにおいて、仮想計算機の仕様ないし利用状況の少なくともいずれかに関するデータとして、仮想計算機が含む1つ以上のハードウェア名を含み、前記演算部は、入力部を介しユーザから指定されたアプリケーションないし前記第1テーブルにデータが格納されているいずれかのアプリケーションについて、第2テーブルのデータと第3テーブルのデータを少なくとも前記ハードウェア名について照合して各仮想計算機に適用可能な高速化手法と高速化効果を特定する処理を実行する、ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。前記演算部は、仮想計算機の実装対象となる1つ以上のストレージについて、ストレージの必要空き容量を算定し、前記第4テーブルで高速化効果下位の仮想計算機から順に圧縮ないしアーカイブの対象を抽出し、抽出した仮想計算機を圧縮処理ないしアーカイブ処理した場合の総節約ストレージ容量が前記必要空き容量に達した時点までに抽出した仮想計算機を圧縮ないしアーカイブへの移動の対象として選択する、ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。各アプリケーションの使用頻度のデータを格納した第1テーブルと、所定アプリケーションの実行準備に適用できる高速化手法とその適用条件および高速化効果のデータをアプリケーション別に格納した第2テーブルと、仮想計算機の仕様ないし利用状況の少なくともいずれかに関するデータを格納した第3テーブル、を記憶する記憶部を備え、仮想計算機上で実行されるアプリケーションの準備時間を最適化する情報処理装置が、入力部を介しユーザから指定されたアプリケーションないし前記第1テーブルにデータが格納されているいずれかのアプリケーションについて、第2テーブルのデータと第3テーブルのデータを照合して各仮想計算機に適用可能な高速化手法と高速化効果を特定する処理と、予め定めた仮想計算機の総確保数を、第1テーブルが含む使用頻度のデータに比例してアプリケーション毎に分配してアプリケーション別の仮想計算機確保数を算定する処理と、アプリケーション毎に、前記仮想計算機確保数の分だけ、前記特定した高速化効果が大きい順に仮想計算機を選択し、該選択した仮想計算機以外の仮想計算機を圧縮ないしアーカイブへの移動の対象として選択する処理を、実行することを特徴とする情報処理方法。各アプリケーションの使用頻度のデータを格納した第1テーブルと、所定アプリケーションの実行準備に適用できる高速化手法とその適用条件および高速化効果のデータをアプリケーション別に格納した第2テーブルと、仮想計算機の仕様ないし利用状況の少なくともいずれかに関するデータを格納した第3テーブル、を記憶する記憶部を備え、仮想計算機上で実行されるアプリケーションの準備時間を最適化する情報処理装置に、入力部を介しユーザから指定されたアプリケーションないし前記第1テーブルにデータが格納されているいずれかのアプリケーションについて、第2テーブルのデータと第3テーブルのデータを照合して各仮想計算機に適用可能な高速化手法と高速化効果を特定する処理と、予め定めた仮想計算機の総確保数を、第1テーブルが含む使用頻度のデータに比例してアプリケーション毎に分配してアプリケーション別の仮想計算機確保数を算定する処理と、アプリケーション毎に、前記仮想計算機確保数の分だけ、前記特定した高速化効果が大きい順に仮想計算機を選択し、該選択した仮想計算機以外の仮想計算機を圧縮ないしアーカイブへの移動の対象として選択する処理を、実行させることを特徴とするプログラム。ところで、昨今のクラウドコンピューティングの技術において、ユーザが利用するアプリケーションやそのライブラリ、データ等は、ネットワークを介した計算機およびそれに接続されたストレージ上に用意されている。一方、前記サーバにおいては、そのストレージ容量には限りがあるにもかかわらず、一時利用のために作成し、その後は使用されていないVMが増加する傾向にある。その場合、サーバのストレージ空き容量が不足する、VMスプロールと呼ばれる状態になる。ストレージ空き容量不足となった場合、従来であれば、アクセス頻度などに基づいて、ストレージ中のファイルを選択し圧縮していた。この方式によれば、上記VMスプロール状態においても、使用頻度が低いVMファイルを圧縮もしくはアーカイブすなわち大容量記憶装置や別計算機に接続されたストレージに移動することで、サーバのストレージ空き容量を拡大することができる。ここで、従来のファイルの圧縮の様子を図15に示す。図15の例で従来方式を用いた場合、VMファイルAに比べてVMファイルBの使用頻度が低いことを根拠に、VMファイルBを圧縮してストレージ空き容量を拡大する。しかし、クラウドシステムにおけるアプリケーションの準備時間について、以下の課題が存在する。クラウドシステムは、例えば、1台以上の計算機と1台以上のストレージとで構成される。またこのシステムにおいて、初期状態では、計算機でどのVMも稼動していない。クラウドシステムは、ユーザから最初の要求として、起動したいアプリケーションの指定を受け、もしくはアプリケーションのソースまたは実行バイナリファイルを受信する。その場合、前記システムは、そのアプリケーションを実行出来るVMにコピーし、実行バイナリファイルをVM内で起動する。アプリケーション準備時間とは、ユーザから最初の要求を受けた時点からアプリケーションを起動するまでの時間を指す。その中には、計算機起動時間、計算機上のデーモンの起動時間、ライブラリのインストール時間が含まれる。例えば、アプリケーションがWebサービスのアプリケーションであり、計算機がVMである場合、前記アプリケーション準備時間には、VM起動時間とApacheなどのWebデーモン起動時間が含まれる。一方、ファイルを圧縮することによって、一般的にアプリケーション準備時間は長くなる。その結果、図15に示す通り、上記の如くVMファイルBを圧縮すると、VMファイルBのVM起動時間が長くなる。また、VMファイル自体のサイズを縮小するためにVM上のライブラリやデータを圧縮すると、VM上のデーモン起動時間が長くなる。つまり、ファイル圧縮によるストレージ空き容量拡大とアプリケーション準備時間短縮はトレードオフの関係にある。ここで、クラウドシステムにおいては、ストレージ容量に加えて、計算機のリース期間の制限がある。ユーザはリースされた計算機すなわち前記サーバ上でアプリケーションを実行するが、計算機リソースがユーザにリースされる期間は限られている。さらにユーザは、リース期間内でアプリケーション準備とアプリケーション実行をしなければならない。そのため、アプリケーション準備時間が長ければ長いほど、アプリケーション実行時間が短くなってしまい、ユーザメリットが低下する。一方、ユーザに対する課金制度は、リース期間の長短に応じた従量課金となっている場合が多い。従って、ユーザの立場からすれば、一定の課金額の範囲内で、なるべくアプリケーション準備時間を短くし、ひいてはアプリケーション実行の時間を長くできることが望ましい。他方、クラウドシステムに対して従来手法を適用し圧縮対象やアーカイブ対象のファイルを決定する場合、ファイル自体の使用頻度のみを考慮し、アプリケーション、VMファイル、および計算機やストレージといったハードウェアの相互の依存性を考慮していない。そのため、特定アプリケーションの準備時間が長くなってしまう問題が生じる。前記依存性は、特定計算機上で特定VMを起動し、さらにその上で特定アプリケーションを起動する時間が極端に長くなる特性のことを意味する。前記依存性の例として、一つには、特定VMには特定アプリケーションが必要とするライブラリファイルがインストールされていないため、アプリケーション準備時間にライブラリインストール時間が加算される、というものがある。また、一つには、特定VM上では、特定アプリケーションをバイナリファイルのまま起動できず、ソースファイルからコンパイルする必要があるため、アプリケーション準備時間にコンパイル時間が加算される、というものがある。また、一つには、特定VMを起動しただけでは、その上でデーモンが起動していないため、アプリケーション準備時間にデーモン起動時間が加算される、というものがある。また、一つには、特定計算機に含まれるべき、アプリケーションのアクセラレーション専用ハードウェアが含まれていないために、アプリケーション準備時間が長期化する、というものがある。このような依存性を考慮せずに圧縮対象を決定したために、ファイル圧縮によりアプリケーション準備時間が長くなってしまう例を図16に示す。図16のように、使用頻度が高いファイルAおよびCを残し、使用頻度が低いファイルBを圧縮したとする。しかし、特定のアプリケーションYを実行する場合の準備時間で比較すると、VMファイルBのほうがVMファイルAより有利である。VMファイルBを圧縮することによって、すべてのアプリケーション種別に対して準備時間は長くなる。そのため、アプリケーションYの準備時間は悪化してしまう。このような場合、アプリケーション準備時間を悪化させないためには、アプリケーションに対して有利な=準備時間の短いVMファイルを圧縮対象から外す必要がある。ところが、アプリケーションとVMファイルとの依存性を考慮しても、圧縮対象を決定するのは困難である。複数アプリケーションがトレードオフの関係にある場合である。図16の例では、アプリケーションXの準備時間については、VMファイルBよりVMファイルAのほうが有利である一方、アプリケーションYの準備時間については、VMファイルAよりVMファイルBのほうが有利である。このような場合、圧縮対象から外すVMファイルをAないしBのどちらにするか決定できない。このように、従来手法により圧縮やアーカイブの対象を決定すると、クラウドシステムでの特定アプリケーションの準備時間が悪化してしまい、該当アプリケーションを実行するメリットが低下してしまう。その理由は、従来の圧縮やアーカイブ対象の決定過程で、アプリケーション、VMファイル、および計算機の相互の依存性を考慮していないためである。したがって、前記依存性を考慮し、かつアプリケーション準備時間に関するアプリケーション間のトレードオフ関係を解消する、圧縮やアーカイブ対象の決定技術が必要となる。そこで本発明の目的は、クラウドシステムにおけるVMスプロールを回避しながら、アプリケーション準備時間を最適化する技術を提供することにある。上記課題を解決する本発明の情報処理装置は、仮想計算機上で実行されるアプリケーションの準備時間を最適化する装置であり、各アプリケーションの使用頻度のデータを格納した第1テーブルと、所定アプリケーションの実行準備に適用できる高速化手法とその適用条件および高速化効果のデータをアプリケーション別に格納した第2テーブルと、仮想計算機の仕様ないし利用状況の少なくともいずれかに関するデータを格納した第3テーブル、を記憶する記憶部と、入力部を介しユーザから指定されたアプリケーションないし前記第1テーブルにデータが格納されているいずれかのアプリケーションについて、第2テーブルのデータと第3テーブルのデータを照合して各仮想計算機に適用可能な高速化手法と高速化効果を特定する処理と、予め定めた仮想計算機の総確保数を、第1テーブルが含む使用頻度のデータに比例してアプリケーション毎に分配してアプリケーション別の仮想計算機確保数を算定する処理と、アプリケーション毎に、前記仮想計算機確保数の分だけ、前記特定した高速化効果が大きい順に仮想計算機を選択し、該選択した仮想計算機以外の仮想計算機を圧縮ないしアーカイブへの移動の対象として選択する処理を実行する演算部と、を備えることを特徴とする。また、本発明の情報処理方法は、各アプリケーションの使用頻度のデータを格納した第1テーブルと、所定アプリケーションの実行準備に適用できる高速化手法とその適用条件および高速化効果のデータをアプリケーション別に格納した第2テーブルと、仮想計算機の仕様ないし利用状況の少なくともいずれかに関するデータを格納した第3テーブル、を記憶する記憶部を備え、仮想計算機上で実行されるアプリケーションの準備時間を最適化する情報処理装置が、入力部を介しユーザから指定されたアプリケーションないし前記第1テーブルにデータが格納されているいずれかのアプリケーションについて、第2テーブルのデータと第3テーブルのデータを照合して各仮想計算機に適用可能な高速化手法と高速化効果を特定する処理と、予め定めた仮想計算機の総確保数を、第1テーブルが含む使用頻度のデータに比例してアプリケーション毎に分配してアプリケーション別の仮想計算機確保数を算定する処理と、アプリケーション毎に、前記仮想計算機確保数の分だけ、前記特定した高速化効果が大きい順に仮想計算機を選択し、該選択した仮想計算機以外の仮想計算機を圧縮ないしアーカイブへの移動の対象として選択する処理を、実行することを特徴とする。また、本発明のプログラムは、各アプリケーションの使用頻度のデータを格納した第1テーブルと、所定アプリケーションの実行準備に適用できる高速化手法とその適用条件および高速化効果のデータをアプリケーション別に格納した第2テーブルと、仮想計算機の仕様ないし利用状況の少なくともいずれかに関するデータを格納した第3テーブル、を記憶する記憶部を備え、仮想計算機上で実行されるアプリケーションの準備時間を最適化する情報処理装置に、入力部を介しユーザから指定されたアプリケーションないし前記第1テーブルにデータが格納されているいずれかのアプリケーションについて、第2テーブルのデータと第3テーブルのデータを照合して各仮想計算機に適用可能な高速化手法と高速化効果を特定する処理と、予め定めた仮想計算機の総確保数を、第1テーブルが含む使用頻度のデータに比例してアプリケーション毎に分配してアプリケーション別の仮想計算機確保数を算定する処理と、アプリケーション毎に、前記仮想計算機確保数の分だけ、前記特定した高速化効果が大きい順に仮想計算機を選択し、該選択した仮想計算機以外の仮想計算機を圧縮ないしアーカイブへの移動の対象として選択する処理を、実行させることを特徴とする。本発明によれば、クラウドシステムにおけるVMスプロールを回避しながら、アプリケーション準備時間を最適化することが可能となる。---システム構成---以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図1は、本実施形態における情報処理装置管理計算機を含むシステム構成図である。図1に示す管理計算機101は、クラウドシステムにおけるVMスプロールを回避しながら、アプリケーション準備時間を最適化するコンピュータ装置である。図1に例示するシステムにおいては、管理計算機101の他に、VMファイルを記憶した複数のストレージ109、111、113、ストレージからVMファイル114、115を読み出して実行することで仮想計算機を実装する複数の計算機108、110、112、およびアプリケーション実行のユーザ指示を管理計算機101に送ってくるユーザ端末127を含んでいる。このユーザ端末127は、ユーザのデータ入力を受け付けて、管理計算機101に送信する装置である。ユーザ端末127は通信機能を備えており、ネットワーク5を介して管理計算機101の通信部121と接続されている。図1の例では、管理計算機101を単体のコンピュータ装置として示しているが、本実施形態の情報処理装置として必要な機能を実装した他装置とネットワークを介して互いに協働し、複数装置をもって管理計算機101を構成するとしても問題ない。管理計算機101のハードウェア構成は以下の如くとなる。管理計算機101は、ハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶装置で構成されるメモリ103記憶部、前記メモリ103に保持されるプログラム類を読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうCPU102演算部、ユーザ端末127とのデータ通信を担う通信部121、を備える。図1に示す例では、前記ユーザ端末127が管理計算機101の入力部とも言える。なお、メモリ103には、本実施形態の情報処理装置として必要な機能を実装する為のプログラム、および各種テーブル等が格納されている。本実施形態の情報処理装置として備えるべき機能は、管理計算機101が備えるプログラムを実行することで実装される機能と言える。図1においては、こうした機能を処理部として示している。前記メモリ103に含まれる処理部としては、VM情報収集部117、圧縮対象選択部119、VMファイル順序作成部126、準備対象VMファイル選択部128がある。また、前記メモリ103に含まれるテーブルやデータとしては、アプリケーション種別テーブル104、アプリケーション別高速化手法テーブル105、VMファイルテーブル106、アプリケーション別VMファイル順位テーブル107、圧縮対象VMファイルリスト124、総上位確保数129がある。上記の管理計算機101とネットワーク5で接続されたストレージ部118は、1台以上のストレージを含むコンピュータ装置である。各ストレージはハードディスクドライブなどの不揮発性記憶装置で構成されており、ファイルを格納することができる。このストレージ部118は、ストレージ109、ストレージ111、ストレージ113の他に、アーカイブ対象のVMファイルを格納するための記憶装置であるアーカイブ116を備えている。このアーカイブ116は、ストレージの一種でありストレージ109、115より容量が大きいが、計算機108、110、112からのアクセス速度が遅いものとなる。また、アーカイブ116はVMファイルをストレージ109,115から受信し格納することができる。また、ストレージ部118は、特に図示しないが、CPUおよびメモリを備えている。メモリには圧縮量計算部122、圧縮実行部123、空き容量不足検知部125に対応するプログラムが記憶されている。CPUはこれらプログラムを実行して各処理部122、123、125を実装する。また、ストレージ部118は通信機能を備えており、ネットワーク5を介して前記管理計算機101の通信部121と接続されている。ストレージ109はVMファイル114を格納しており、計算機108、アーカイブ116と接続されている。また、ストレージ111はVMファイル115を格納しており、計算機110、アーカイブ116と接続されている。一方、計算機部120は1台以上の計算機を含むコンピュータ装置である。各計算機はVMファイルを実行することで仮想計算機たるVM以下、VMとするを起動することができる。また、VMはアプリケーションを実行することができる。計算機部120を構成する各計算機らは通信機能を備えており、ネットワーク5を介して管理計算機101の通信部121と接続されている。計算機部120をなす計算機108は、ストレージ109と接続されている。また、計算機110はストレージ111と接続されている。計算機112はストレージ113と接続されている。ストレージ113は計算機112、アーカイブ116と接続されている。続いて、管理計算機101が実行する処理について説明しておく。管理計算機101は、ユーザ端末127を介しユーザから指定されたアプリケーションないし前記アプリケーション種別テーブル104にデータが格納されているいずれかのアプリケーションについて、アプリケーション別高速化手法テーブル105のデータとVMファイルテーブル106のデータを照合して各仮想計算機に適用可能な高速化手法と高速化効果を特定する処理を実行する。また、管理計算機101は、予め定めた仮想計算機の総確保数総上位確保数129を、アプリケーション種別テーブル104が含む使用頻度のデータに比例してアプリケーション毎に分配してアプリケーション別の仮想計算機確保数を算定する処理を実行する。また、管理計算機101は、アプリケーション毎に、前記仮想計算機確保数の分だけ、前記特定した高速化効果が大きい順に仮想計算機を選択し、該選択した仮想計算機以外の仮想計算機を圧縮ないしアーカイブへの移動の対象として選択する処理を実行する。なお、管理計算機101は、前記特定した、各仮想計算機に適用可能な高速化手法の高速化効果に基づき、アプリケーション毎の高速化効果の大きさで仮想計算機の情報をソートしてアプリケーション別VMファイル順位テーブル107を生成し、アプリケーション毎に、前記仮想計算機確保数の分だけ、前記アプリケーション別VMファイル順位テーブル107において高速化効果が大きい順に仮想計算機を選択し、該選択した仮想計算機以外の仮想計算機を圧縮ないしアーカイブへの移動の対象として選択する、とすれば好適である。また、管理計算機101の前記アプリケーション別高速化手法テーブル105において、所定アプリケーションの実行準備に適用できる高速化手法の適用条件として、1つ以上のソフトウェア名を含むとしてもよい。また、前記VMファイルテーブル106において、仮想計算機の仕様ないし利用状況の少なくともいずれかに関するデータとして、仮想計算機が含む1つ以上のソフトウェア名を含むとしてもよい。この場合、管理計算機101は、ユーザ端末127を介しユーザから指定されたアプリケーションないし前記アプリケーション種別テーブル104にデータが格納されているいずれかのアプリケーションについて、アプリケーション別高速化手法テーブル105のデータとVMファイルテーブル106のデータを少なくとも前記ソフトウェア名について照合して各仮想計算機に適用可能な高速化手法と高速化効果を特定するとできる。また、管理計算機101の前記アプリケーション別高速化手法テーブル105において、所定アプリケーションの実行準備に適用できる高速化手法の適用条件として、1つ以上のデータ名を含むとしてもよい。また、前記VMファイルテーブル106において、仮想計算機の仕様ないし利用状況の少なくともいずれかに関するデータとして、仮想計算機が含む1つ以上のデータ名を含むとしてもよい。この場合、管理計算機101は、ユーザ端末127を介しユーザから指定されたアプリケーションないし前記アプリケーション種別テーブル104にデータが格納されているいずれかのアプリケーションについて、アプリケーション別高速化手法テーブル105のデータとVMファイルテーブル106のデータを少なくとも前記データ名について照合して各仮想計算機に適用可能な高速化手法と高速化効果を特定する処理を実行する、とできる。また、管理計算機101の前記アプリケーション別高速化手法テーブル105において、所定アプリケーションの実行準備に適用できる高速化手法の適用条件として、1つ以上のハードウェア名を含むとしてもよい。また、前記VMファイルテーブル106において、仮想計算機の仕様ないし利用状況の少なくともいずれかに関するデータとして、仮想計算機が含む1つ以上のハードウェア名を含むとしてもよい。この場合、管理計算機101は、ユーザ端末127を介しユーザから指定されたアプリケーションないし前記アプリケーション種別テーブル104にデータが格納されているいずれかのアプリケーションについて、アプリケーション別高速化手法テーブル105のデータとVMファイルテーブル106のデータを少なくとも前記ハードウェア名について照合して各仮想計算機に適用可能な高速化手法と高速化効果を特定する処理を実行する、とできる。また、管理計算機101は、仮想計算機の実装対象となる1つ以上のストレージについて、ストレージの必要空き容量を算定し、前記アプリケーション別VMファイル順位テーブル107で高速化効果下位の仮想計算機から順に圧縮ないしアーカイブの対象を抽出し、抽出した仮想計算機を圧縮処理ないしアーカイブ処理した場合の総節約ストレージ容量が前記必要空き容量に達した時点までに抽出した仮想計算機を圧縮ないしアーカイブへの移動の対象として選択する、としてもよい。--データ構造例---次に、本実施形態の管理計算機101等が用いるテーブル、データ類の例について説明する。図2は本実施形態のアプリケーション種別テーブル104第1テーブルの例を示す図である。このアプリケーション種別テーブル104は、計算機108、110、112のいずれかで実行される予定のアプリケーションの種別と、各アプリケーション種別に固有のデータを対応付けたレコードの集合体となっている。前記固有のデータとしては、アプリケーション別VMファイル順位テーブル107ならびにアプリケーション別高速化手法テーブル105のアドレスとなる。アプリケーション種別テーブル104は、管理計算機101が参照し、アプリケーション種別ごとの高速化手法を考慮して圧縮対象VMファイルを選択するために使用する。また、アプリケーション種別201は、計算機で実行される予定のアプリケーションの種別が記載される。図2の例において、行205はアプリケーション種別がCアプリケーションソースバイナリであるものに関する記述であり、行206はアプリケーション種別がWeb3階層アプリケーションであるものに関する記述である。また、高速化手法テーブル名202は、アプリケーション種別に固有のアプリケーション別高速化手法テーブル名が記載される。アプリケーション別高速化手法テーブル名は、後述するアプリケーション別高速化手法テーブル105を一意に決定することができる。例えば、アプリケーション種別がCアプリケーションソースバイナリであるレコードでは、高速化手法テーブル名はboost2であり、アプリケーション種別がWeb3階層アプリケーションであるレコードでは、高速化手法テーブル名はboost1である。VMファイル順位テーブル名203は、アプリケーション種別に固有のアプリケーション別VMファイル順位テーブル名が記載される。VMファイル順位テーブル名は、後述するアプリケーション別VMファイル順位テーブル107を一意に決定することができる。図2の例において、例えば、アプリケーション種別がCアプリケーションソースバイナリであるレコードでは、VMファイル順位テーブル名はranking2であり、アプリケーション種別がWeb3階層アプリケーションであるレコードでは、VMファイル順位テーブル名はranking1である。また、使用頻度204は、各アプリケーション種別の使用頻度が記載される。例えば、アプリケーション種別がCアプリケーションソースバイナリであるレコードでは、使用頻度は20であり、アプリケーション種別がWeb3階層アプリケーションであるレコードでは、使用頻度は10である。図3は本実施形態のVMファイルテーブル106第3テーブルの例を示す図である。このVMファイルテーブル106は、VMファイルとその使用状況、ハードウェア情報およびソフトウェア情報を管理するテーブルである。VMファイルテーブル106は、管理計算機101が圧縮対象を選択する際に、VMファイルとアプリケーションの依存性を確認するために使用する。本実施例では、管理計算機101の圧縮対象選択部119は圧縮対象の選択処理において、VMファイルの使用状況、ハードウェア情報およびソフトウェア情報を用いて高速化効果が期待できるかどうかを判断し、圧縮対象から外すことになる。圧縮対象の選択処理について詳細は後述する。VMファイルテーブル106において、VMファイルID301は、VMファイルへの接続先となるIPアドレスである。例えば、行313は、VMファイルIDがDatabase_VMであるものに関するレコードである。また、行314は、VMファイルIDがWebServer_VMであるものに関するレコードである。また、行315は、VMファイルIDがWindows__VMであるものに関するレコードである。また、VMファイルテーブル106において、使用中302は接続先のポートIDが記載される。例えば、VMファイルIDがDatabase_VMであるレコードにおいて、使用中302はtrueである。また、VMファイルIDがWebServer_VMであるレコードにおいて、使用中302はtrueである。また、VMファイルIDがWindows__VMであるレコードにおいて、使用中はtrueである。また、VMファイルテーブル106において、OS303はカプセル化を行うプロトコルの種別が記載される。例えば、VMファイルIDがDatabase_VMであるレコードにおいて、OS303はLinux64bitである。また、VMファイルIDがWebServer_VMであるレコードにおいて、OS303はLinux32bitである。また、VMファイルIDがWindows__VMであるレコードにおいて、OS303はLinux32bitである。また、VMファイルテーブル106において、ミドルウェア304は各プロトコルのカプセル化デーモンと内部通信用コネクションを確立するための接続先ポートIDが記載される。例えば、VMファイルIDがDatabase_VMであるレコードにおいて、ミドルウェア304はMySQLである。また、VMファイルIDがWebServer_VMであるレコードにおいて、ミドルウェア304はTomcatである。また、VMファイルIDがWindows__VMであるレコードにおいて、ミドルウェア304はTomcatである。また、VMファイルテーブル106において、計算機ID305はVMファイルが実装される計算機のIDが記載される。例えば、VMファイルIDがDatabase_VMであるレコードにおいて、計算機ID305はSERV1である。また、VMファイルIDがWebServer_VMであるレコードにおいて、計算機ID305はSERV2である。また、VMファイルIDがWindows__VMであるレコードにおいて、計算機ID305はSERV3である。また、VMファイルテーブル106において、ハイパーバイザ種別306は、VMファイルを用いてVMすなわち仮想計算機を構成する際に利用するハイパーバイザの種別が記載される。例えば、VMファイルIDがDatabase_VMであるレコードにおいて、ハイパーバイザ種別306はVMwareである。また、VMファイルIDがWebServer_VMであるレコードにおいて、ハイパーバイザ種別306はKVMである。また、VMファイルIDがWindows__VMであるレコードにおいて、ハイパーバイザ種別306はLPARである。また、VMファイルテーブル106において、VM起動状態307は、VMの起動状態が記載される。例えば、VMファイルIDがDatabase_VMであるレコードにおいて、VM起動状態307は起動である。また、VMファイルIDがWebServer_VMであるレコードにおいて、VM起動状態307は停止である。また、VMファイルIDがWindows__VMであるレコードにおいて、VM起動状態307はハイバネである。また、VMファイルテーブル106において、VM設定308は、VMの設定内容が記載される。例えば、VMファイルIDがDatabase_VMであるレコードにおいて、VM設定308はなしである。また、VMファイルIDがWebServer_VMであるレコードにおいて、VM設定308はパススルーである。また、VMファイルIDがWindows__VMであるレコードにおいて、VM設定308はなしである。また、VMファイルテーブル106において、ストレージID309は、VMが利用するストレージのアドレスが記載される。例えば、VMファイルIDがDatabase_VMであるレコードにおいて、ストレージID309はSTORAGE1である。また、VMファイルIDがWebServer_VMであるレコードにおいて、ストレージID309はSTORAGE2である。また、VMファイルIDがWindows__VMであるレコードにおいて、ストレージID309はSTORAGE1である。また、VMファイルテーブル106において、ストレージ種別310は前記ストレージID309に対応するストレージの種別が記載される。例えば、VMファイルIDがDatabase_VMであるレコードにおいて、ストレージ種別310はHDDである。また、VMファイルIDがWebServer_VMであるレコードにおいて、ストレージ種別310はSSDである。また、VMファイルIDがWindows__VMであるレコードにおいて、ストレージ種別310はHDDである。また、VMファイルテーブル106において、ストレージ使用量311は、前記ストレージID309に対応するストレージの使用量が記載される。例えば、VMファイルIDがDatabase_VMであるレコードにおいて、ストレージ使用量311は20GBである。また、VMファイルIDがWebServer_VMであるレコードにおいて、ストレージ使用量311は50GBである。また、VMファイルIDがWindows__VMであるレコードにおいて、ストレージ使用量311は10GBである。また、VMファイルテーブル106において、圧縮状態312は前記ストレージID309に対応するストレージにおけるVMファイルの圧縮状態が記載される。例えば、VMファイルIDがDatabase_VMであるレコードにおいて、圧縮状態312は非圧縮である。また、VMファイルIDがWebServer_VMであるレコードにおいて、圧縮状態312は圧縮済みである。また、VMファイルIDがWindows__VMであるレコードにおいて、圧縮状態312は非圧縮である。図4は本実施形態のアプリケーション別高速化手法テーブル105第2テーブルの例を示す図である。このアプリケーション別高速化手法テーブル105は、アプリケーションの実行準備に適用できる高速化手法を記載したテーブルである。管理計算機101は、後述する圧縮対象の選択処理において、所定のアプリケーションの実行準備に適用できる高速化手法の情報を必要とする。そのため、アプリケーション別高速化手法テーブル105は、高速化手法とその適用条件が記述されている。管理計算機101は、当該アプリケーション別高速化手法テーブル105の適用条件と前記VMファイルテーブル106に記載のVMファイルの情報とが合致するかによって、どのVMファイルにおいて前記高速化手法が適用できるかを判定することになる。前記アプリケーション別高速化手法テーブル105は、予め本システムのユーザもしくは管理者により作成され、例えばユーザ端末127より管理計算機101に対して入力されることを想定している。このアプリケーション別高速化手法テーブル105において、高速化手法401は高速化手法の内容を示す情報である。行404では高速化手法401がハイバネからのレジュームとなっており、行405では高速化手法401がバイナリコピーコンパイル不要となっており、行406では高速化手法401がVM起動前コピーとなっており、行407では高速化手法401がSSDとなっている。このアプリケーション別高速化手法テーブル105において、条件402は、前記高速化手法401の適用条件が記載される。例えば、高速化手法がハイバネからのレジュームであるレコードにおいて、条件402はVM状態=ハイバネである。また、高速化手法がバイナリコピーコンパイル不要であるレコードにおいて、条件402はアプリケーション状態=バイナリかつOS=64bitである。また、高速化手法がVM起動前コピーであるレコードにおいて、条件402はハイパーバイザ種別=VMwareかつVM設定=パススルーである。また、高速化手法がSSDであるレコードにおいて、条件402はストレージ種別=SSDである。また、アプリケーション別高速化手法テーブル105において、効果403は前記高速化手法401に対応した効果、すなわちアプリケーション実行準備にかかる時間の短縮具合が記載される。例えば、高速化手法がハイバネからのレジュームであるレコードにおいて、効果403は50である。また、高速化手法がバイナリコピーコンパイル不要であるレコードにおいて、効果403は30である。また、高速化手法がVM起動前コピーであるレコードにおいて、効果403は20である。また、高速化手法がSSDであるレコードにおいて、効果403は20である。図5は本実施形態のアプリケーション別VMファイル順位テーブル107第4テーブルの例を示す図である。このアプリケーション別VMファイル順位テーブル107は、所定のアプリケーションの実行準備を想定したときに所定高速化手法を適用した結果、高速化効果が得られるVMファイルについて、高速化効果の大きい順にソートし記録したテーブルである。後述する圧縮対象の選択処理で高速化効果の大きいVMファイルを一定数抽出する処理を行うため、管理計算機101は、このアプリケーション別VMファイル順位テーブル107を使用する。また、アプリケーション別VMファイル順位テーブル107の作成処理については後述する。前記アプリケーション別VMファイル順位テーブル107において、VMファイルID501は、VMファイルへの接続先のIPアドレスである。行505ではVMファイルID501がDatabase_VMであり、行506ではVMファイルID501がWebServer_VMである。また、アプリケーション別VMファイル順位テーブル107において、計算機ID502は、前記VMファイルID501に対応するVMファイルを実装する計算機のIDが記載される。例えば、VMファイルIDがDatabase_VMであるレコードにおいて、計算機ID502はSERV1である。また、VMファイルIDがWebServer_VMであるレコードにおいて、計算機ID502はSERV2である。また、アプリケーション別VMファイル順位テーブル107において、適用した高速化手法503は、VMファイルID501に対応したVMファイルに適用出来る高速化手法の情報が記載される。例えば、VMファイルIDがDatabase_VMであるレコードにおいて、適用した高速化手法503は1、2である。また、VMファイルIDがWebServer_VMであるレコードにおいて、適用した高速化手法503は3、6である。また、アプリケーション別VMファイル順位テーブル107において、効果504は、前記VMファイルID501に対応したVMファイルに、適用した高速化手法503の高速化手法を適用した場合の高速化効果の情報が記載される。例えば、VMファイルIDがDatabase_VMであるレコードにおいて、効果504は50である。また、VMファイルIDがWebServer_VMであるレコードにおいて、効果54は30である。図6は本実施形態のVM状態データの例を示す図である。VM状態データ604は、計算機108、110、112が生成し、VM情報収集部117に対して送信するデータである。このVM状態データは、各計算機上でVMファイルが使用されているか否かの状態と時刻情報を含む。VMファイルの状態は、VMに関する従来技術により、各計算機上で稼働するハイパーバイザ等から取得できる。このVM状態データに含まれる情報に基づき、VM情報収集部117はVMファイルテーブル106を更新することとなる。このVM状態データにおいて、VMファイルID601は、VMファイルへの接続先のIPアドレスである。行604ではVMファイルID601がDatabase_VMとなっている。また、このVM状態データにおいて、使用中602は、該当VMファイルの使用状況に関する情報が記載される。例えば、VMファイルIDがDatabase_VMであるレコードにおいて、使用中602はtrueである。また、このVM状態データにおいて、時刻603は、当該VM状態データの取得時刻が記載される。例えば、VMファイルIDがDatabase_VMであるレコードにおいて、時刻603は20xx/xx/xxxx:xx:xxである。図7は本実施形態の圧縮対象VMファイルリスト124の例を示す図である。この圧縮対象VMファイルリスト124は、圧縮対象となるVMファイルの情報を保持するテーブルである。後述する圧縮対象の選択処理において生成される。この圧縮対象VMファイルリスト124において、VMファイルID701は、VMファイルへの接続先のIPアドレスである。行705ではVMファイルIDがDatabase_VMである。行706ではVMファイルIDがWindows__VMである。圧縮対象VMファイルリスト124において、圧縮回避フラグ702は、該当VMファイルを圧縮対象とするか否かを示すフラグが記載される。例えば、VMファイルIDがDatabase_VMであるレコードにおいて、圧縮回避フラグ702はOffすなわち圧縮対象となっている。また、VMファイルIDがWindows__VMであるレコードにおいて、圧縮回避フラグ702はOffすなわち圧縮対象となっている。また、圧縮対象VMファイルリスト124において、節約ストレージ容量703は、該当VMファイルの圧縮によるストレージ容量の圧縮量が記載される。例えば、VMファイルIDがDatabase_VMであるレコードにおいて、節約ストレージ容量703は0GBである。また、VMファイルIDがWindows__VMであるレコードにおいて、節約ストレージ容量703は20GBである。また、圧縮対象VMファイルリスト124において、圧縮判定結果704は、VMファイルに関する圧縮対象の判定結果が記載される。例えば、VMファイルIDがDatabase_VMであるレコードにおいて、圧縮判定結果704はOffである。また、VMファイルIDがWindows__VMであるものの圧縮判定結果704はOnである。図8は本実施形態のストレージ容量不足通知の例を示す図である。このストレージ容量不足通知は、空き容量不足検知部125が生成し、管理計算機101の圧縮対象選択部119に送信するデータである。このストレージ容量不足通知は、ストレージ名とそれに対応するストレージ上での必要な空き容量の情報とを含む。この空き容量の情報は、ストレージに関する従来技術により、ストレージコントローラ等から取得できる。このストレージ容量不足通知において、ストレージID801はVMファイルへの接続先のIPアドレスである。行803では、ストレージIDがStorage1となっている。なお、また、ストレージ容量不足通知において、必要空き容量802は、ストレージ上での必要な空き容量の情報が記載される。例えば、ストレージIDがStorage1であるレコードにおいて、必要空き容量は200GBである。図9は本実施形態のファイル圧縮要求の例を示す図である。ファイル圧縮要求は、管理計算機101が生成し、ストレージ部118に対して送信するデータである。このファイル圧縮要求は、後述する圧縮対象選択部119での処理終了時に生成される。ファイル圧縮要求には、選択された圧縮対象のVMファイルのIDが記録されている。ストレージ部118は、このファイル圧縮要求が含む前記VMファイルIDを参照し、従来のファイル圧縮技術もしくは重複排除技術、その他のファイル操作を該当VMファイルに施す。この動作により、ストレージの空き容量が増加することになる。このファイル圧縮要求において、ストレージID901は、圧縮対象のストレージに関する接続先のIPアドレスである。行903では、ストレージID901がSTORAGE1となっている。また、ファイル圧縮要求において、圧縮対象VMファイル902は、圧縮対象のVMファイルの情報が記載される。例えば、ストレージIDがSTORAGE1であるレコードにおいて、圧縮対象VMファイル902はVM1、VM2である。---処理手順例1---以下、本実施形態における情報処理方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する情報処理方法に対応する各機能部は、管理計算機101がメモリ103から読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。図10は、本実施形態における情報処理方法の処理手順例1を示すシーケンス図である。ここではまず、本実施形態の情報処理方法の全体的な流れを説明する。この場合、ストレージ部118の空き容量不足検知部125が、自身が管理するストレージに関して得ているストレージ容量不足通知1006を、ネットワーク5を介して管理計算機101の圧縮対象選択部119へ送信してきたものとする。これを受けた管理計算機101の圧縮対象選択部119は、ストレージ容量不足に対応してVMファイルの圧縮勿論、アーカイブとしてもよいを行うべく、ファイル圧縮対象選択処理1007を行う。この時、前記圧縮対象選択部119は、参照要求1008をVMファイルテーブル106に行い、VMファイルテーブル106の参照、確認を適宜行っている。前記管理計算機101の圧縮対象選択部119は、これまでの処理で作成していた圧縮対象VMファイルリスト1009を、ストレージ部118の圧縮量計算部122へ送信する。一方、前記圧縮対象VMファイルリスト1009を受信したストレージ部118の圧縮量計算部122は、圧縮対象VMファイルリスト1009が示す圧縮対象のVMファイルに関して圧縮を行った場合の圧縮量計算処理1010を行う。また、前記圧縮量計算部122は、圧縮量計算処理1010で算定したストレージの節約容量を書き込んだ圧縮対象VMファイルリスト1011を、管理計算機101の圧縮対象選択部119へ送信する。他方、管理計算機101の圧縮対象選択部119は、前記ストレージ部118の圧縮量計算部122から得た圧縮対象VMファイルリストに基づいて、該当VMファイルに関するファイル圧縮要求1012を、ストレージ部118の圧縮実行部123へ送信する。ファイル圧縮要求を受け取ったストレージ部118の圧縮実行部123は、ファイル圧縮要求が示すVMファイルについて、ファイル圧縮の処理1013を行う。ファイル圧縮の処理を終えた圧縮実行部123は、ファイル圧縮完了シグナル1014を、管理計算機101の圧縮対象選択部119へ送信する。このファイル圧縮完了シグナル1014を受信した管理計算機101の圧縮対象選択部119は、更新要求1015をVMファイルテーブル106へ送信し、VMファイルテーブル106の圧縮状態の値を更新する。---処理手順例2---図11は本実施形態における情報処理方法の手順例2を示すシーケンス図である。このシーケンスは、VM情報集計処理ならびにアプリケーション別アプリケーション別VMファイル順位テーブル作成処理を示すシーケンスである。このシーケンスは定期的に実行されるものとなる。まず管理計算機101のVM情報収集部117は、VM情報集計処理1204を行う。この時、前記VM情報収集部117は、VM状態要求1205を、ネットワーク5を介して計算機部120へ送信する。一方、計算機部120は、所属VMとその状態を確認する処理1206を行う。この処理でVMの状態を確認した計算機部120は、得られたVM状態データ1207を、ネットワーク5を介して、管理計算機101のVM情報収集部117へ送信する。他方、VM状態データ1207を得た管理計算機101のVM情報収集部117は、VM状態データ1207に基づく更新要求1208を、VMファイルテーブル106へ送り、テーブルの更新処理を行う。続いて、管理計算機101の準備対象VMファイル選択部128は、アプリケーション別VMファイル順位テーブル作成処理1209を行う。この処理については後述する。---処理手順例3---図12は本実施形態における情報処理方法の手順例3を示すフローチャート図である。このフローは、管理計算機101の圧縮対象選択部119による、圧縮対象となるVMファイルの選択処理に関するフローチャートである。この場合、管理計算機101の圧縮対象選択部119は、ストレージ部118の空き容量不足検知部125から、ストレージ容量不足通知を受信するステップ1301。なお、空き容量不足検知部125は、例えば、定期的に各ストレージにアクセスして空き容量をチェックし、空き容量不足の発生を検知しているものとする。次に、前記圧縮対象選択部119は、前記空き容量不足検知部125から受けたストレージ容量不足通知が示す、該当ストレージのストレージIDと必要空き容量の情報を、主記憶メモリ等に記憶するステップ1302。また、前記圧縮対象選択部119は、圧縮対象VMファイルリスト124を空のオブジェクトとして主記憶上に作成するステップ1303。続いて、前記圧縮対象選択部119は、VMファイルテーブル106を参照し、前記主記憶に記憶しているストレージID=空き容量不足のストレージのIDが合致するVMファイルを検索する。また前記圧縮対象選択部119は、空の圧縮対象VMファイルリスト124に、前記検索で得られたVMファイルIDを追加する。このとき圧縮対象選択部119は、圧縮対象VMファイルリストにおける、圧縮回避フラグ702をOff、節約ストレージ容量703を0、圧縮判定結果704をOffにするステップ1304。圧縮対象VMファイルリスト124に情報を書き込んだ圧縮対象選択部119は、ストレージ部118の圧縮量計算部122に対し、前記圧縮対象VMファイルリスト124を送信するステップ1305。一方、ストレージ部118の圧縮量計算部122は、前記圧縮対象選択部119から受信した圧縮対象VMファイルリスト124が含む、各VMファイルIDを読み取る。また、圧縮量計算部122は、前記読み取ったVMファイルIDに対応するVMファイルを圧縮した場合の節約ストレージ容量を算定し、圧縮対象VMファイルリスト124に追記するステップ1306。また、圧縮量計算部122は、圧縮対象VMファイルリスト124を前記圧縮対象選択部119に送信するステップ1307。なお、本実施形態の情報処理装置たる管理計算機101の処理と区別するため、圧縮量計算部122での処理について本フロー中では該当ステップのカラムを破線としている。続いて、管理計算機101の圧縮対象選択部119は、アプリケーション種別テーブル104を参照し、アプリケーション種別ごとの使用頻度を式1に適用し、上位確保数を計算するステップ1308。この上位確保数は、アプリケーション種別ごとに計算する。式1として、例えば以下の式を採用する。この計算式は、アプリケーション種別全体での使用頻度総和を1としたときの、所定アプリケーション種別の使用頻度の相対値を求め、この相対値に総上位確保数を乗算し、該当アプリケーション種別に対する上位確保数を算定する式である。上記式1に基づく計算に使用される総上位確保数は、図1に示すとおり、管理計算機101に搭載されたメモリ103に格納されている。従って、総上位確保数の値は、圧縮対象選択部119からアクセスできるデータである。総上位確保数のデータの内容は数値である。上記計算で得られた数値、すなわち上位確保数が整数でなければ、小数点以下を切り上げる、もしくは切り下げる演算を行って整数に変換しても良い。続いて管理計算機101の圧縮対象選択部119は、各アプリケーションに関するVMファイル順位テーブル107を上位より参照し、上位確保数分のVMファイルIDを参照するステップ1309。また圧縮対象選択部119は、前記ステップ1309で参照したVMファイルIDのうち、圧縮対象VMファイルリスト124に合致するVMファイルIDがあれば、圧縮対象VMファイルリスト124における該当レコードにおいて圧縮回避フラグをOnにする。次に、圧縮対象選択部119は、例えば主記憶において総節約ストレージ容量を一旦ゼロとしておくステップ1310。また圧縮対象選択部119は、圧縮対象VMファイルリスト124の残りタプルがあり、かつ総節約ストレージ容量<必要空き容量かどうか調べるステップ1311。前記ステップ1311において、もし圧縮対象VMファイルリスト124の残りタプルがあり、かつ総節約ストレージ容量<必要空き容量であれば1311:YES、圧縮対象選択部119は処理をステップ1312へ進める。他方、圧縮対象VMファイルリスト124の残りタプルがあり、かつ総節約ストレージ容量<必要空き容量、との条件を満たさない状況であれば1311:NO、前記圧縮対象選択部119は処理を終了する。ステップ1312において、前記圧縮対象選択部119は、圧縮対象VMファイルリスト124を下位タプルから参照する。また圧縮対象選択部119は、参照したレコードについて圧縮回避フラグがOffかどうか調べるステップ1313。もし圧縮回避フラグがOffであれば1313:YES、圧縮対象選択部119は、処理をステップ1314へ進める。他方、圧縮回避フラグがOffでなければ1313:NO、前記圧縮対象選択部119は処理をステップ1311へ戻す。前記ステップ1313において、圧縮回避フラグがOffであった場合、圧縮対象選択部119は、該当レコードの圧縮判定をOnに設定するステップ1314。つまり圧縮対象として選定したことになる。次に、前記圧縮対象選択部119は、前記主記憶に保持していた総節約ストレージ容量に、前記圧縮判定をOnとしたVMファイルに関する、節約ストレージ容量を加算する。また、圧縮対象選択部119は、ストレージ部118の圧縮実行部123に対し、ネットワーク5を介して、圧縮対象VMファイルリスト124を送信するステップ1315。一方、ストレージ部118の圧縮実行部123は、圧縮対象VMファイルリスト124を管理計算機101から受信し、この圧縮対象VMファイルリスト124において、圧縮判定がOnであるVMファイルに対する圧縮処理を実行するステップ1316。以上のような、ファイル圧縮対象の選択処理により、VMファイルの圧縮ないしアーカイブに際し、アプリケーション種別ごとに上位確保数分のVMファイルは確保し、残りのVMファイルから圧縮対象となるVMファイルを選択して圧縮することができる。これにより、各アプリケーション種別に対して実行準備の高速化が期待できるVMファイルを、アプリケーション使用頻度に応じた一定数分確保することができる。従って、所定のアプリケーションの実行準備時間が極端に悪化するのを防ぎつつ、VMスプロールも回避することができる。---処理手順例4---図13は本実施形態における情報処理方法の手順例4を示すフローチャート図である。このフローは、管理計算機101のVM情報収集部117におけるVM情報集計処理のフローチャートである。この場合、管理計算機101のVM情報収集部117は、計算機部120の各計算機から、図6で示したようなVM状態データを受信するステップ1501。当然、各計算機では自身で稼働中のVMに関する監視情報を、管理計算機101に対して定期的にアップロードする機能を備えている。続いて前記VM情報収集部117は、計算機から受信したVM状態データより、該当VMのVMファイルID、およびその起動状態のデータを抽出するステップ1502。また、VM情報収集部117は、前記抽出したデータを、VMファイルテーブル106における該当VMファイルIDのレコードに照合し、該当VMファイルに状態更新が生じたか判定するステップ1503。VMファイルに状態更新が生じている場合1503:YES、VM情報収集部117は処理をステップ1504へ進める。他方、VMファイルに状態更新が生じていなければ1503:NO、VM情報収集部117は処理を終了する。前記ステップ1504において、VM情報収集部117は、前記状態更新が生じているVMファイルについて、VMファイルテーブル106における該当レコードに対し、例えば使用中302のデータ更新を行うステップ1504。---処理手順例5---図14は本実施形態における情報処理方法の手順例5を示すフローチャート図である。このフローは、定期的に実行される、VMファイル順序作成部126によるアプリケーション別VMファイル順位テーブル107の作成処理を示すフローチャートである。この場合、まず管理計算機101のVMファイル順序作成部126は、アプリケーション種別テーブル104を上位から例:レコードの登録順参照し、高速化手法テーブルID202の値を取得するステップ1601。また、VMファイル順序作成部126は、高速化手法テーブルIDに相当するアプリケーション別高速化手法テーブル105を取得するステップ1602。また、VMファイル順序作成部126は、VMファイルテーブル106におけるレコードを上位から参照するステップ1603。この時、VMファイルテーブル106において参照すべき、残りのレコード=残りのVMファイルがあるか判定するステップ1604。もし参照すべきレコードすなわちVMファイルがまだ残っている場合ステップ1604:NO、VMファイル順序作成部126は、処理をステップ1605へ進める。他方、参照すべきレコードすなわちVMファイルが残っていない場合ステップ1604:NO、VMファイル順序作成部126は処理を終了する。参照すべきレコードすなわちVMファイルがまだ残っている場合ステップ1604:NO、VMファイル順序作成部126は、高速化効果をゼロとして主記憶に記録するステップ1605。例えば、VMファイル順序作成部126は、適用済み高速化手法リストを空のリストとし、主記憶に記録するステップ1606。また、VMファイル順序作成部126は、前記ステップ1603で参照したVMファイルの各情報を主記憶に記録するステップ1607。次にVMファイル順序作成部126は、高速化手法テーブル105を上位タプルから参照するステップ1608。またこの時、VMファイル順序作成部126は、高速化手法テーブル105において参照すべき残りの高速化手法があるか判定するステップ1609。ここで、残りの高速化手法がある場合ステップ1609:NO、VMファイル順序作成部126は、処理をステップ1610へ進める。他方、残りの高速化手法が無い場合ステップ1609:YES、VMファイル順序作成部126は処理をステップ1614へ進める。前記ステップ1609において、残りの高速化手法があると判定した場合、VMファイル順序作成部126は、主記憶中のVMファイルの各情報に、高速化手法の条件402の情報を照合させ、VMファイル毎に各高速化手法の適用条件を満たすか判定するステップ1610。この判定において、所定のVMファイルが、所定の高速化手法の適用条件を満たす場合ステップ1611:YES、VMファイル順序作成部126は、処理をステップ1612へ進める。他方、前記適用条件を満たさない場合ステップ1611:NO、VMファイル順序作成部126は処理をステップ1609へ戻す。ステップ1612において、VMファイル順序作成部126は、前記ステップ1611でVMファイルへの適用条件が合致していた高速化手法について、高速化手法テーブル105のタプルに含まれる効果の数値を、主記憶に保持している高速化効果の値に加算するステップ1612。また、VMファイル順序作成部126は、前記ステップ1612で処理対象となった高速化手法について、高速化手法テーブル105の該当タプルに含まれる高速化手法IDを、前記ステップ1606で主記憶に作成しておいた適用済み高速化手法のリストに追加するステップ1613。一方、ステップ1614において、VMファイル順序作成部126は、全ての高速化手法の適用を試みて処理を終えたVMファイルの情報を得ているから、VMファイル順位テーブル107に対し、高速化効果の順に前記VMファイルの情報を追記するステップ1614。また、VMファイル順序作成部126は、主記憶に保持している適用済み高速化手法リストの内容を、VMファイル順位テーブル107における該当レコードでの適用した高速化手法の列に記録する。なお本実施形態においては、VMスプロールを回避する場合の処理として、VMファイルの圧縮処理を採用した例を示した。しかしこれに限定されることはなく、ファイル重複排除、アーカイブ処理など他のファイルサイズ縮小技術を用いても同様に実施できる。なお、本発明は、上記実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施の形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施の形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施の形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。こうした本実施形態によれば、クラウドシステムにおけるVMスプロールを回避しながら、アプリケーション準備時間を最適化することが可能となる。本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、前記情報処理装置において、演算部は、前記特定した、各仮想計算機に適用可能な高速化手法の高速化効果に基づき、アプリケーション毎の高速化効果の大きさで仮想計算機の情報をソートして第4テーブルを生成し、アプリケーション毎に、前記仮想計算機確保数の分だけ、前記第4テーブルにおいて高速化効果が大きい順に仮想計算機を選択し、該選択した仮想計算機以外の仮想計算機を圧縮ないしアーカイブへの移動の対象として選択する、としてもよい。また、前記情報処理装置において、前記記憶部は、前記第2テーブルにおいて、所定アプリケーションの実行準備に適用できる高速化手法の適用条件として、1つ以上のソフトウェア名を含み、前記第3テーブルにおいて、仮想計算機の仕様ないし利用状況の少なくともいずれかに関するデータとして、仮想計算機が含む1つ以上のソフトウェア名を含み、前記演算部は、入力部を介しユーザから指定されたアプリケーションないし前記第1テーブルにデータが格納されているいずれかのアプリケーションについて、第2テーブルのデータと第3テーブルのデータを少なくとも前記ソフトウェア名について照合して各仮想計算機に適用可能な高速化手法と高速化効果を特定する処理を実行する、としてもよい。また、前記情報処理装置において、前記記憶部は、前記第2テーブルにおいて、所定アプリケーションの実行準備に適用できる高速化手法の適用条件として、1つ以上のデータ名を含み、前記第3テーブルにおいて、仮想計算機の仕様ないし利用状況の少なくともいずれかに関するデータとして、仮想計算機が含む1つ以上のデータ名を含み、前記演算部は、入力部を介しユーザから指定されたアプリケーションないし前記第1テーブルにデータが格納されているいずれかのアプリケーションについて、第2テーブルのデータと第3テーブルのデータを少なくとも前記データ名について照合して各仮想計算機に適用可能な高速化手法と高速化効果を特定する処理を実行する、としてもよい。また、前記情報処理装置において、前記記憶部は、前記第2テーブルにおいて、所定アプリケーションの実行準備に適用できる高速化手法の適用条件として、1つ以上のハードウェア名を含み、前記第3テーブルにおいて、仮想計算機の仕様ないし利用状況の少なくともいずれかに関するデータとして、仮想計算機が含む1つ以上のハードウェア名を含み、前記演算部は、入力部を介しユーザから指定されたアプリケーションないし前記第1テーブルにデータが格納されているいずれかのアプリケーションについて、第2テーブルのデータと第3テーブルのデータを少なくとも前記ハードウェア名について照合して各仮想計算機に適用可能な高速化手法と高速化効果を特定する処理を実行する、としてもよい。また、前記情報処理装置において、前記演算部は、仮想計算機の実装対象となる1つ以上のストレージについて、ストレージの必要空き容量を算定し、前記第4テーブルで高速化効果下位の仮想計算機から順に圧縮ないしアーカイブの対象を抽出し、抽出した仮想計算機を圧縮処理ないしアーカイブ処理した場合の総節約ストレージ容量が前記必要空き容量に達した時点までに抽出した仮想計算機を圧縮ないしアーカイブへの移動の対象として選択する、としてもよい。"