"第1の情報処理装置と第2の情報処理装置とに接続されている第1のリソースを有する情報処理システムの運用管理用計算機が、第1の作業負荷と第2の作業負荷とを含む作業負荷の第1の組合せを、前記第1の作業負荷を前記第1の情報処理装置で、前記第2の作業負荷を前記第2の情報処理装置でそれぞれ実行させつつ、前記第1のリソースに追加の負荷を与えて、前記第1の作業負荷と前記第2の作業負荷の少なくとも一方の性能に関する第1の監視を行うことを特徴とする情報処理システムの運用管理方法。請求項1に記載の情報処理システムの運用管理方法において、前記運用管理用計算機が、前記第1の監視の結果に基づいて、前記第1の組合せの前記第1の情報処理装置と前記第2の情報処理装置への割当ての決定を行うことを特徴とする情報処理システムの運用管理方法。請求項1に記載の情報処理システムの運用管理方法において、前記運用管理用計算機が、さらに、第3の作業負荷と第4の作業負荷とを含む作業負荷の第2の組合せを、前記第3の作業負荷を前記第1の情報処理装置で、前記第4の作業負荷を前記第2の情報処理装置でそれぞれ実行させつつ、前記第1のリソースに追加の負荷を与えて、前記第3の作業負荷と前記第4の作業負荷の少なくとも一方の性能に関する第2の監視を行い、前記第1の監視および前記第2の監視の結果に基づいて、前記第1の組合せおよび前記第2の組合せの前記第1の情報処理装置と前記第2の情報処理装置への割当ての決定を行うことを特徴とする情報処理システムの運用管理方法。請求項1に記載の情報処理システムの運用管理方法において、前記情報処理システムは、さらに、第3の情報処理装置と第4の情報処理装置の間で共用する第2のリソースを有し、前記運用管理用計算機が、さらに、第3の作業負荷と第4の作業負荷とを含む作業負荷の第2の組合せを、前記第3の作業負荷を前記第1の情報処理装置で、前記第4の作業負荷を前記第2の情報処理装置でそれぞれ実行させつつ、前記第1のリソースに追加の負荷を与えて、前記第3の作業負荷と前記第4の作業負荷の少なくとも一方の性能に関する第2の監視を行い、前記第1の監視および前記第2の監視の結果に基づいて、前記第1の組合せおよび前記第2の組合せの前記第1の情報処理装置と前記第2の情報処理装置と前記第3の情報処理装置と前記第4の情報処理装置への割当ての決定を行うことを特徴とする情報処理システムの運用管理方法。請求項1に記載の情報処理システムの運用管理方法において、前記情報処理装置はサーバ装置であり、前記第1のリソースはネットワーク装置であることを特徴とする情報処理システムの運用管理方法。請求項5に記載の情報処理システムの運用管理方法において、前記ネットワーク装置はネットワークスイッチであることを特徴とする情報処理システムの運用管理方法。請求項5に記載の情報処理システムの運用管理方法において、前記ネットワーク装置はストレージエリアネットワークスイッチであることを特徴とする情報処理システムの運用管理方法。複数の作業負荷に共有され得るリソースを有する情報処理システムの運用管理用計算機が、前記情報処理システム内で第1の作業負荷を実行させつつ、前記リソースに追加の負荷を与えて、前記第1の作業負荷の性能に関する第1の監視を行うことを特徴とする情報処理システムの運用管理方法。請求項8に記載の情報処理システムの運用管理方法において、前記運用管理用計算機が、前記情報処理システム内で第2の作業負荷を実行させつつ、前記リソースに追加の負荷を与えて、前記第2の作業負荷の性能に関する第2の監視を行い、前記第1の監視および前記第2の監視の結果に基づいて、前記第1の作業負荷と前記第2の作業負荷の前記情報処理システム内での割当ての決定を行うことを特徴とする情報処理システムの運用管理方法。第1の情報処理装置と第2の情報処理装置とに接続されている第1のリソースを有する情報処理システムであって、第1の作業負荷と第2の作業負荷とを含む作業負荷の第1の組合せを、前記第1の作業負荷を前記第1の情報処理装置で、前記第2の作業負荷を前記第2の情報処理装置でそれぞれ実行させつつ、前記第1のリソースに追加の負荷を与えて、前記第1の作業負荷と前記第2の作業負荷の少なくとも一方の性能に関する第1の監視を行う運用管理用計算機を有することを特徴とする情報処理システム。請求項10に記載の情報処理システムにおいて、前記運用管理用計算機が、前記第1の監視の結果に基づいて、前記第1の組合せの前記第1の情報処理装置と前記第2の情報処理装置への割当ての決定を行うことを特徴とする情報処理システム。請求項10に記載の情報処理システムにおいて、前記運用管理用計算機が、さらに、第3の作業負荷と第4の作業負荷とを含む作業負荷の第2の組合せを、前記第3の作業負荷を前記第1の情報処理装置で、前記第4の作業負荷を前記第2の情報処理装置でそれぞれ実行させつつ、前記第1のリソースに追加の負荷を与えて、前記第3の作業負荷と前記第4の作業負荷の少なくとも一方の性能に関する第2の監視を行い、前記第1の監視および前記第2の監視の結果に基づいて、前記第1の組合せおよび前記第2の組合せの前記第1の情報処理装置と前記第2の情報処理装置への割当ての決定を行うことを特徴とする情報処理システム。請求項10に記載の情報処理システムにおいて、前記情報処理システムは、さらに、第3の情報処理装置と第4の情報処理装置の間で共用する第2のリソースを有し、前記運用管理用計算機が、さらに、第3の作業負荷と第4の作業負荷とを含む作業負荷の第2の組合せを、前記第3の作業負荷を前記第1の情報処理装置で、前記第4の作業負荷を前記第2の情報処理装置でそれぞれ実行させつつ、前記第1のリソースに追加の負荷を与えて、前記第3の作業負荷と前記第4の作業負荷の少なくとも一方の性能に関する第2の監視を行い、前記第1の監視および前記第2の監視の結果に基づいて、前記第1の組合せおよび前記第2の組合せの前記第1の情報処理装置と前記第2の情報処理装置と前記第3の情報処理装置と前記第4の情報処理装置への割当ての決定を行うことを特徴とする情報処理システム。特許文献1に開示の発明では、アプリケーションパラメータを最適化するために処理のオーバーヘッドが発生する。これに対し、例えば、複数の作業負荷に共有され得るリソースを有する情報処理システムにおいて、複数の作業負荷を割当てる際に、複数の作業負荷が共有するリソース以下、共有リソースに過負荷がかからないように割当てを行えば、アプリケーションパラメータの最適化が不要となり、システム全体のパフォーマンスが向上する。本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、共有リソースへの過負荷を防ぐことを目的とする。本願で開示される代表的な発明は、複数の作業負荷に共有され得るリソースを有する情報処理システムにおいて、作業負荷を実行させつつ、該リソースに追加の負荷を与えて、該作業負荷の性能に関する監視を行う。本発明によれば、作業負荷の性能の監視の結果に基づいて作業負荷の割当てを行うことが出来、共有リソースへの過負荷を防ぐことができる。以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。図1に、本発明の実施例である情報処理システム100を示す。情報処理システム100は、サーバ装置110と、サーバ装置120と、ネットワーク装置としてネットワークスイッチ1301および1302と、同様にネットワーク装置としてストレージエリアネットワークSANスイッチ1401および1402と、ストレージ装置150と、サーバ装置160と、サーバ装置170と、マネージャサーバ装置200と、測定サーバ装置250とを備える。サーバ装置110と、サーバ装置120と、マネージャサーバ装置200と、測定サーバ装置250は、ネットワークスイッチ1301を介して接続されている。また、SANスイッチ1401を介して、サーバ装置110と、サーバ装置120と、ストレージ装置150と、マネージャサーバ装置200と、測定サーバ装置250とが接続されている。したがって、サーバ装置110とサーバ装置120との間で、ネットワークスイッチ1301とSANスイッチ1401とが共用されている。サーバ装置160と、サーバ装置170と、マネージャサーバ装置200は、ネットワークスイッチ1302を介して接続されている。また、SANスイッチ1402を介して、サーバ装置160と、サーバ装置170と、ストレージ装置150とが接続されている。したがって、サーバ装置160とサーバ装置170との間で、ネットワークスイッチ1302とSANスイッチ1402とが共用されている。なお、本実施例では、ネットワークスイッチ1301と1302は、同じ仕様とする。また、本実施例では、SANスイッチ1401と1402は、同じ仕様とする。さらに、情報処理システム100は、サーバ装置160、170、ネットワークスイッチ1302、SANスイッチ1402の接続関係と同様の接続関係を有する、サーバ装置、ネットワークスイッチ、SANスイッチの組を必要に応じてさらに増やすことで、そのシステムを拡張することができる。情報処理装置であるサーバ装置110は、プロセッサ111と、メモリ112と、ネットワークインタフェースI/F113と、ストレージ装置150に接続するためのインタフェースであるホストバスアダプタHBA114とを備える。メモリ112上には、仮想マシンVM1151および1152が格納されている状態の例を示した。仮想マシン1151では作業負荷WL1161が、仮想マシン1152では作業負荷1162が実行されている状態の例を示した。サーバ装置120は、本実施例ではサーバ装置110と同じ仕様であり、プロセッサ121と、メモリ122と、ネットワークインタフェースI/F123と、ストレージ装置150に接続するためのインタフェースであるホストバスアダプタ124とを備える。メモリ122上には、仮想マシン1251および1252が格納されている状態の例を示した。仮想マシン1251では作業負荷1261が実行されている状態の例を示した。サーバ装置160は、本実施例ではサーバ装置110と同じ仕様であり、プロセッサ161と、メモリ162と、ネットワークインタフェースI/F163と、ストレージ装置150に接続するためのインタフェースであるホストバスアダプタ164とを備える。メモリ162上には、仮想マシン1651および1652が格納されている状態の例を示した。サーバ装置170は、本実施例ではサーバ装置110と同じ仕様と仮定し、プロセッサ171と、メモリ172と、ネットワークインタフェースI/F173と、ストレージ装置150に接続するためのインタフェースであるホストバスアダプタ174とを備える。メモリ172上には、仮想マシン1751および1752が格納されている状態の例を示した。図1では、サーバ160および170は、消費電力を抑えるために停止しており、作業負荷が与えられていない状態の例を示した。マネージャサーバ装置200は、プロセッサ201と、メモリ202と、ネットワークインタフェースI/F203と、ストレージ装置150に接続するためのインタフェースであるホストバスアダプタ204とを備える。図1では、メモリ202上に、ダミー負荷発生手段205と、作業負荷性能取得手段206と、作業負荷性能予測手段207と、作業負荷割当リソース制御手段208とが、プロセッサ201を動作させるためのプログラムとして格納されている状態を示した。測定サーバ装置250は、本実施例ではサーバ装置110と同じ仕様であり、プロセッサ251と、メモリ252と、ネットワークインタフェースI/F253と、ストレージ装置150に接続するためのインタフェースであるホストバスアダプタ254とを備える。メモリ252上には、仮想マシン2551および2552が格納されている状態の例を示した。仮想マシン2551では作業負荷2561が実行されている状態の例を示した。サーバ装置110と、サーバ装置120と、サーバ装置160と、サーバ装置170は、情報処理システム100に投入される作業負荷を処理する。サーバ装置110、120、160、170への仮想マシンの割当ては、管理者によって決定される。サーバ装置110、120、160、170のいずれに作業負荷を割り当てるのかは、マネージャサーバ装置200が後述の方法で決定する。マネージャサーバ装置200は、情報処理システム100に投入される各作業負荷について、ネットワークスイッチ1301やSANスイッチ1401などの、複数の作業負荷で共有すると競合により作業負荷の性能に影響が出る可能性のあるリソースに、各作業負荷による負荷の上にさらに追加の負荷を与えつつ各作業負荷の性能を監視した結果に基づいて、作業負荷の割当てを行う。測定サーバ装置250は、マネージャサーバ装置200からの指示を受けて、ダミー負荷発生手段205とネットワークスイッチ1301を介して通信するテスト用の作業負荷を実行して、ネットワークスイッチ1301に負荷を与える。なお、本実施例では、理解を助けるためにサーバ装置250を測定サーバ装置と呼ぶが、測定サーバ装置250は後述の作業負荷性能測定を行う際に、テスト用の作業負荷を与えられるサーバ装置を指しており、作業負荷性能測定が行われていない場合には、サーバ装置110と同様にサーバとして機能することができる。ストレージ装置150は、マネージャサーバ装置200の処理で使用される性能ポリシ情報151と、性能テーブル152と、システム構成情報153とを格納する。また、ストレージ装置150には、各情報処理装置で用いられる作業負荷やプログラムやデータなどが保存される。性能ポリシ情報151には、情報処理システム100上で作業負荷を実行する際に、リソースを共有している他の作業負荷との競合による性能劣化を予測した上で最低限維持すべき各作業負荷の必要性能を示すパラメータが含まれる。性能ポリシ情報151は、例えば作業負荷の割当前にパラメータとしてユーザにより入力される。図2に性能ポリシ情報151の一例を示す。図2に示した性能ポリシ情報は、作業負荷識別番号2001と、追加の負荷を与えるリソースの情報2002と、組となる作業負荷の情報2003と、作業負荷の配置の制約の情報2004と、対応する必要性能情報2005とを含む。作業負荷識別番号2001は情報処理システム100上で作業負荷を一意に特定できる番号であればよく、例えば情報処理装置100に投入される順に連番を付与することで得られる。追加の負荷を加えるリソース情報2002は、識別番号2001で特定される作業負荷に対して後述の作業負荷性能測定を行う際に、追加の負荷を与えるリソースを特定するための情報である。追加の負荷を与えるリソース情報2003には、各識別番号に対して、識別番号1、2、3、5のように少なくとも一つのリソースが入力されるか、または、作業負荷性能測定を行う必要が無い場合には識別番号4のようにリソースが入力されない。組となる作業負荷の情報2003は、識別番号2001で特定される作業負荷と組み合わせて作業負荷性能測定が行われる作業負荷を特定する番号が入力される。識別番号で特定される作業負荷が、単独で作業負荷性能測定を受ける場合には、識別番号5のように組となる作業負荷の情報2003には入力がされない。作業負荷の配置の制約の情報2004は、識別番号2001で特定される作業負荷と、情報2003にある組となる作業負荷とが受ける作業負荷の配置の制約の情報が含まれる。例えば、ミラーリングなどの冗長化や、複数計算ノードでの並列処理のために作業負荷であるアプリケーションを複数台のサーバ装置に配置して、ネットワーク装置を介してアプリケーション間の同期やデータ転送を行う場合に、作業負荷の配置の制約の情報2004が入力される。図2では、識別番号2に制約の情報2004として、識別番号2の作業負荷と組となっている2-1の作業負荷とが互いに別々のサーバ装置に配置されるという制約が課されている例を示した。必要性能情報2005は、識別番号2001で特定される作業負荷と、必要に応じて、情報2003にある組となる作業負荷との、ユーザが求める必要な性能が含まれる。図2では、必要性能情報2005に各識別番号に対して一種類の必要性能を示しているが、性能指標が複数定義できる作業負荷に関しては、それらの少なくとも一つ、あるいは全ての要件を満たすようにユーザがポリシを決めて良い。図2のtpsは、毎秒のトランザクション数の意味である。図2では、識別番号1の作業負荷については必要性能が毎秒100トランザクション以上で、識別番号1の作業負荷と組み合わせて作業負荷性能測定が行われる識別番号1-1の作業負荷については必要性能のユーザからの要求が無く、識別番号2の作業負荷については必要性能が毎秒150トランザクション以上で、識別番号3の作業負荷については必要性能が応答時間1秒以内で、識別番号5の作業負荷については必要性能が毎秒100トランザクション以上の例を示している。システム構成情報153には、情報処理システム100のシステム構成の情報が含まれる。例えば、情報処理システム100に含まれるサーバ装置、ネットワークスイッチ、SANスイッチやストレージのそれぞれの型式、仕様や、互いの接続関係の情報が含まれる。性能テーブル152には、性能ポリシ情報151に含まれる必要性能が示された各作業負荷について、後述の作業負荷性能測定によって得られる、リソースを共有する他の作業負荷との競合による性能劣化の度合いを示すデータが含まれる。本実施例では、性能テーブル152には、リソース情報2002に挙げられているリソースにかかっている負荷量と、当該負荷量に対する、性能ポリシ情報151に含まれる必要性能が示された各作業負荷の性能の関係のデータが含まれる。ここで、性能ポリシ情報151や性能テーブル152の対象のリソースは、リソースの中でも、競合により各作業負荷から見たリソースの性能が低下して各作業負荷の性能に影響を与える可能性のあるものである。各作業負荷から見たリソースの性能が低下するとは、共有リソースとなることによって、例えば、ネットワークスイッチであれば各作業負荷にとっての通信のスループットが低下することが挙げられる。共有リソースに対する負荷量の例には、ネットワークインタフェースに対する使用帯域、ストレージアレイに対する使用帯域やIOPS、プロセッサに対するCPU使用率、メモリコントローラに対するメモリバンド幅、等が含まれる。測定対象となる作業負荷性能の例としては、オンライントランザクション処理における単位時間あたりのトランザクション数やウェブサーバにおけるリクエストの平均応答時間などが含まれる。また、科学技術計算処理などのようにCPU負荷が支配的である事がわかっている場合においては、単位時間あたりに使用したCPU時間を作業負荷性能として指標に用いることができる。本実施例の情報処理システム100では、上記のような共有リソースに対する負荷量と、その負荷量に対する作業負荷の性能の定量的な関係を示す性能テーブルを保持することで、リソースを共有する作業負荷相互の性能影響を定量的に予測でき、予測に基づいた作業負荷の割当てを決定することが可能となる。したがって、作業負荷の性能を容易に確保することができる。リソースを共有する作業負荷間の競合の例について図3および図4を用いて説明する。図3は、複数の作業負荷が物理リソースを共有している状態を説明するための模式図である。サーバ装置320上で作業負荷330、331、332が実行されており、各作業負荷はいずれもネットワークインタフェース310を介してネットワーク300と通信を行う。この例ではネットワークインタフェース310が共有リソースに該当する。共有リソースに対する負荷が小さい場合は、各作業負荷の性能に対する影響は問題にならないが、共有リソースに過大な負荷がかかっている場合には共有リソースがボトルネックとなり作業負荷の性能低下が発生する。この関係を図で例示したものが図4である。図4のグラフ401は、縦軸に作業負荷330の性能を取り、横軸にネットワークインタフェース310にかかる負荷量を取り、ネットワークインタフェース310にかかる負荷量に対する作業負荷330の性能の変化のプロット402を模式的に例示したものである。作業負荷330の性能に着目すると、ネットワークインタフェース310の負荷が閾値403より小さい場合には作業負荷330の性能はほぼ一定であり、リソースを共有しているワークロード331、332による影響が問題にならない場合に相当している。一方、ネットワークインタフェース310の負荷が閾値403を超えると作業負荷331、332との競合により、作業負荷330の性能が低下する。閾値403は、例えば、ネットワークインタフェースの帯域に依存して決まる量である。図5にストレージ150が保持する性能テーブル152の一例を示す。性能テーブル500aは、図2の性能ポリシ情報の作業負荷識別番号2001の作業負荷1に対応する性能テーブルであり、リソース情報2002に示されている共有リソースの種類ごとに性能テーブルを有する。ネットワークスイッチに関する性能テーブル510とSANスイッチに関する性能テーブル520が、性能テーブル500aに含まれる。ネットワークスイッチに関する性能テーブル510は、当該スイッチに対する負荷量511と負荷量に対応した作業負荷の性能512とネットワークスイッチの型式情報513とを含む。図5中のGbpsはギガビット毎秒であり、図5中のMB/sはメガビット毎秒である。SANスイッチ性能テーブル520も同様に当該スイッチに対する負荷量521と、負荷量に対応した作業負荷の性能522とストレージの型式情報523とを含む。本実施例では、ネットワークスイッチとSANスイッチに対する性能テーブルを図示しているが、任意の種類の共有され得るリソースに関する性能テーブルを保持することができる。以下、図6-9を用いて作業負荷性能取得手段206の動作を説明する。図6はダミーの負荷を使った作業負荷性能測定の際の情報処理システム100を示す図である。なお、図6において図1と同一の番号を記した構成要素については、図1と同様のものであり、説明を省略する。サーバ装置110のメモリ112上には、仮想マシン1151、1152が格納されている。仮想マシン1151では、作業負荷1163が実行されている。サーバ装置120のメモリ122上には、仮想マシン1251、1252が格納されている。仮想マシン1251では、作業負荷1262が実行されている。測定サーバ装置250のメモリ252上には、仮想マシン2551、2552が格納されている。仮想マシン2551では、マネージャサーバ装置200のダミー負荷発生手段205と連携してネットワークスイッチ1301とSANスイッチ1401の少なくともいずれかに負荷を与える作業負荷2562が実行される。作業負荷1163と作業負荷1262は、実行中に互いにデータの通信を行うことでネットワークスイッチ1301に対して負荷を与える。作業負荷1163と作業負荷1262の実行中に、マネージャサーバ装置200が、ダミー負荷発生手段205と作業負荷2562がネットワークスイッチ1301とSANスイッチ1401の少なくともいずれかに対して与える負荷量を変化させ、作業負荷性能取得手段206が、作業負荷間で共有され得るリソースであるネットワークスイッチ1301やSANスイッチ1401への負荷量毎の作業負荷1163、1262の性能値を取得する。図7に、ダミー負荷発生手段205と作業負荷性能テーブル取得手段206の実行結果として得られる、作業負荷の性能値とリソース使用量の関係の一例を、グラフ701として模式的に示す。グラフ701は、共有すると干渉するリソースに対する負荷量を横軸にとり、ある負荷量のときに作業負荷が発揮する性能を縦軸にプロットしたものである。単体負荷702とは、測定対象の作業負荷そのものによる負荷である。測定結果703、704、705、は、ダミー負荷発生手段205によってリソースに負荷が追加された状態で、作業負荷性能取得手段206が取得した測定対象の作業負荷の性能値を表す。グラフ701を、テーブルの形式にすれば図5のような形式で表わすことができる。図8に、情報処理システム100の作業負荷性能測定および性能テーブル152の取得の動作の例のフローチャートを示す。まず、性能テーブル152の取得に必要な情報を、マネージャサーバ装置200を介してユーザが入力するステップ800。入力される情報には、性能ポリシ情報152とシステム構成情報153とが含まれる。次に、マネージャサーバ装置200が、ストレージ150から性能ポリシ情報152とシステム構成情報153とを取得し、メモリ202上に格納するステップ801。ステップ802で、マネージャサーバ装置200が、作業負荷識別番号2001の例えば番号の若い順に、性能を取得する対象の作業負荷を選択する。次に、マネージャサーバ装置200が、システム構成情報153に基づいて、選択した作業負荷の性能の測定を実行するために用いるサーバ装置を一つ、または必要に応じて複数選ぶステップ803。また、マネージャサーバ装置200が、必要に応じて、ダミー負荷を発生させるための測定サーバ装置を一つ選ぶステップ804。作業負荷の性能値の測定を実行するために用いるサーバ装置と測定サーバ装置の候補の情報は、ユーザが予め決めてシステム構成情報153に保存しておくことができる。ステップ805で、マネージャサーバ装置200が、ステップ803で選択された各サーバ装置に、ストレージ150から測定を実行するための作業負荷を取得するよう指示する。そして、指示を受けた各サーバ装置が、ストレージ150から指示された作業負荷を取得するステップ806。ステップ807で、マネージャサーバ装置200が、ステップ803で選択された各サーバ装置に、取得した作業負荷の実行を開始するよう指示する。実行開始の指示を受けた各サーバ装置が、取得した作業負荷の実行を開始するステップ808。そして、マネージャサーバ装置200が、実行を開始した各サーバに、実行している作業負荷がリソース情報2002で指定されているリソースへかけている負荷量の情報を、マネージャサーバ装置200に報告するよう指示するステップ809。報告するよう指示を受けた各サーバ装置が、マネージャサーバ装置200に、実行している作業負荷がリソース情報2002で指定されているリソースへかけている負荷量の情報を報告するステップ810。ステップ811で、マネージャサーバ装置200が、ダミー負荷追加の準備として、ステップ804で選択された測定サーバ装置があれば、該測定サーバ装置にストレージ150からダミー負荷発生手段205と連携してリソース情報2002で指定されているリソースに負荷をかける作業負荷を取得させる。そして、ダミー負荷発生手段205と、ステップ804で選択された測定サーバ装置がある場合には該測定サーバ装置とで、リソース情報2002で指定されているリソースへの負荷の追加、すなわちダミー負荷の追加を開始するステップ812。ステップ813で、マネージャサーバ装置200が、リソース情報2002で指定されているリソースにかけるダミー負荷量を調整する。そして、作業負荷性能取得手段206が、ステップ803で選択された各サーバに、各サーバが実行中の作業負荷の性能値の情報と、各サーバが実行中の作業負荷がリソース情報2002で指定されているリソースにかけている負荷量の情報とを報告するよう指示するステップ814。そして、ステップ803で選択された各サーバが、各サーバで実行中の作業負荷がリソース情報2002で指定されているリソースにかけている負荷量を測定するステップ815。また、ステップ803で選択された各サーバが、各サーバで実行中の作業負荷の性能値を測定するステップ816。ステップ803で選択された各サーバは、ステップ815、816での測定結果の情報をマネージャサーバ装置200に送信するステップ817。マネージャサーバ装置200は、ステップ803で選択された各サーバから受信した情報をストレージ150に格納するステップ818。ステップ819で、マネージャサーバ装置200が、ステップ818で受信した作業負荷の性能の情報である性能値が、必要性能情報2005にあるユーザが求める必要な性能を下回るかどうかを判定する。ステップ819で、作業負荷の性能値が閾値である必要性能情報2005にあるユーザが求める必要な性能を下回っていないと判定された場合には、マネージャサーバ装置200が、次に測定すべきダミー負荷の量を決定しステップ820、ステップ813に進む。このとき、ダミー負荷の量は、ステップ820を経る度に増やす。ステップ819で作業負荷の性能値が閾値を下回ったと判定された場合、ステップ821に進む。ステップ821で、マネージャサーバ装置200が、作業負荷識別番号2001の全ての作業負荷について処理が完了したかどうかを判定する。ステップ821で、マネージャサーバ装置200が、作業負荷識別番号2001の全ての作業負荷について処理が完了していないと判定した場合、ステップ802に進む。ステップ821で、マネージャサーバ装置200が、作業負荷識別番号2001の全ての作業負荷について処理が完了したと判定した場合、処理を終了する。以上のように、情報処理システム100は、ステップ813からステップ818を繰り返す。すなわち、情報処理システム100は、選択した作業負荷、および選択した作業負荷と組みとなって使用される作業負荷がある場合には組みとなって使用される作業負荷を情報処理装置であるサーバ装置で実行させつつ、追加の負荷をリソースに加えて、選択した作業負荷、および必要に応じて組みとなって使用される作業負荷の性能に関する監視を行う。監視の結果である、性能テーブル152により、リソースを共有しても各作業負荷で所望の性能が得られる範囲が分かるので、所望の性能が得られるように各作業負荷を情報処理装置である各サーバ装置に割当てることができる。実施例2では、実施例1の情報処理システム100に対して、図9の性能ポリシ情報151に示されている作業負荷が投入される場合の、作業負荷の割当てを例示する。初期状態として、サーバ装置110、120、160、170、250は、情報処理システム100の消費電力を削減するために停止状態であるとする。また、実施例1で図8のフローチャートで説明した方法により、図9の性能ポリシ情報151に示されている作業負荷に対する性能テーブル152が得られている状態とする。ここで、図9の識別番号9001の1の作業負荷は作業負荷AWLA、組となる作業負荷の情報9003の1-1の作業負荷は作業負荷BWLB、識別番号9001の2に相当する作業負荷は作業負荷CWLC、組となる作業負荷の情報9003の2-1の作業負荷は作業負荷DWLD、識別番号9001の3に相当する作業負荷は作業負荷EWLE、組となる作業負荷の情報9003の3-1の作業負荷は作業負荷FWLFであるとする。なお、作業負荷A、Bの組、作業負荷C、Dの組、作業負荷E、Fの組のそれぞれの組は、競合が無い状態で実行された場合には図9の必要性能情報9005にあるユーザが設定した必要性能を満たすものとする。本実施例での作業負荷の割当と実行の動作の例のフローチャートを図17に示す。本実施例では、まず、必要な情報処理装置の稼動を予定して識別番号1の作業負荷の割当を仮定しステップ1701、次に、整数Nを1に設定するフローチャート1702。そして、整数Nに1を足しN=N1ステップ1703、識別番号Nの作業負荷を稼動予定の情報処理装置に対して割当を仮定するステップ1704。各作業負荷が、ユーザが必要性能情報9005で設定した性能値を充たすかを調べるステップ1705。充たさない場合には、新たに情報処理装置を稼動予定にしステップ1706、新たに稼動予定とした情報処理装置に作業負荷Nを割当予定とするステップ1707。ステップ1705で性能値を充たすか、ステップ1707が終了した場合には、全ての識別番号を処理したかどうかを判定するステップ1708。全ての識別番号を処理していない場合には、ステップ1703に戻る。全ての識別番号を処理した場合には、作業負荷割当リソース制御手段208が、各稼動予定の情報処理装置に割当予定の結果に従って作業負荷を取得するよう指示し、各稼動予定の情報処理装置に取得した作業負荷の実行を指示するステップ1709。以下に、本実施例での具体的な割当ての内容を説明する。マネージャサーバ装置200は、本実施例では、作業負荷識別番号9001の番号の若い順に、作業負荷を抽出する。したがって、まず、作業負荷識別番号1の作業負荷Aと作業負荷Bが抽出される。マネージャサーバ装置200は、システム構成情報153に基づいて、作業負荷Aと作業負荷Bとを実行するためのサーバ装置を選択し、稼動させて実行させる予定の実行予定サーバ装置としてマネージャサーバ装置200のメモリに記憶する。サーバ装置の選択順は、予めユーザにより決められた順を選択順の情報としてストレージ装置150に保存していたものを用いることができる。ここでは、マネージャサーバ装置200は、作業負荷Aをサーバ装置110で、作業負荷Bをサーバ装置120で実行することを決定し、サーバ装置110、120を実行予定サーバ装置としてマネージャサーバ装置200のメモリに記憶する。次に、マネージャサーバ装置200は、識別番号9001に従って、作業負荷Cと作業負荷Dとを抽出する。マネージャサーバ装置200は、省電力のために極力稼動するサーバ装置数を少なくするために、作業負荷Cをサーバ装置110に、作業負荷Dをサーバ装置120で実行することを仮定し、作業負荷性能予測手段207に、リソース情報9002に基づいてネットワークスイッチ1301に作業負荷A、作業負荷B、作業負荷C、および作業負荷Dによる負荷がかかることを仮定した作業負荷A-Dの各作業負荷の性能予測を性能テーブル152に基づいて計算させる。本実施例の作業負荷A-Dの場合の例を、図10のグラフ1001に模式的に示した。グラフ1002-1005は、リソース使用量に対する作業負荷A-Dそれぞれの予測された性能を示している。ネットワークスイッチ1301には、作業負荷A、Bの組と、作業負荷C、Dの組の双方の単体負荷が加わるので、合計すると破線1006で示した負荷がかかると予測できる。破線1006上で、グラフ1004で示した作業負荷Cの性能は、必要性能を下回る。作業負荷性能予測手段207は、上述の予測を計算で行い、マネージャサーバ装置200が、ユーザが設定した必要性能9005と作業負荷性能予測手段207の計算結果とに基づいて、作業負荷の割当てを決定する。本実施例の場合には、作業負荷Cの性能が、ユーザが設定した作業負荷の性能である150tpsを充たさないと判断されるので、マネージャサーバ装置200は、情報9003にある組となる作業負荷が受ける作業負荷の配置の制約の情報とシステム構成情報153とを参照して、ネットワークスイッチ1301に接続されておらずネットワークスイッチ1302に接続されているサーバ装置160,170を抽出して、作業負荷Cはサーバ装置160に、作業負荷Dはサーバ装置170で実行させることを決定し、サーバ装置160、170を実行予定サーバ装置としてマネージャサーバ装置200のメモリに記憶する。次に、マネージャサーバ装置200は、識別番号9001に従って、作業負荷Eと作業負荷Fとを抽出する。マネージャサーバ装置200は、省電力のために極力稼動するサーバ装置数を少なくするために、作業負荷Eをサーバ装置110に、作業負荷Fをサーバ装置120で実行することを仮定し、作業負荷性能予測手段207に、リソース情報9002に基づいてネットワークスイッチ1301に作業負荷A、作業負荷B、作業負荷E、および作業負荷Fによる負荷がかかることを仮定した作業負荷A、B、E,Fの各作業負荷の性能予測を性能テーブル152に基づいて計算させる。本実施例の作業負荷A、B、E、Fの場合の例を、図11のグラフ1101に模式的に示した。グラフ1102-1105は、リソース使用量に対する作業負荷A、B、E、Fそれぞれの予測された性能を示している。ネットワークスイッチ1301には、作業負荷A、Bの組と、作業負荷E、Fの組の双方の単体負荷が加わるので、合計すると破線1106の負荷がかかると予測できる。破線1106上で、作業負荷A、B、E、Fの性能は、それぞれ必要性能を充たす。作業負荷性能予測手段207は、上述の予測を計算で行い、マネージャサーバ装置200が、ユーザが設定した必要性能9005と作業負荷予測手段207の計算結果とに基づいて、作業負荷の割当てを決定する。本実施例の場合には、作業負荷A、B、E、Fの性能が、全てユーザが設定した作業負荷の必要性能を充たす判断されるので、マネージャサーバ装置200は、作業負荷Eは作業負荷Aと共にサーバ装置110に、作業負荷Fは作業負荷Bと共にサーバ装置120で実行させることを決定する。以上で、作業負荷A-Fの割当ての決定がなされたので、マネージャサーバ装置200は、作業負荷リソース制御手段208により、実行予定サーバ装置としてマネージャサーバ装置200のメモリに記憶されているサーバ装置の停止を解除して稼働させる。本実施例では、マネージャサーバ装置200は、サーバ装置110およびサーバ装置110上の仮想マシン1151、1152、サーバ装置120およびサーバ装置120上の仮想マシン1251、1252、サーバ装置160およびサーバ装置160上の仮想マシン1651、1652、サーバ装置170およびサーバ装置170上の仮想マシン1751、1752、を稼動させる。そして、マネージャサーバ装置200は、作業負荷Aを仮想マシン1151上に、作業負荷Bを仮想マシン1251上に、作業負荷Cを仮想マシン1651上に、作業負荷Dを仮想マシン1751上に、作業負荷Eを仮想マシン1152上に、作業負荷Fを仮想マシン1252上にそれぞれ配置させ、作業負荷A-Fを実行させる。図12に、本実施例での作業負荷A-Fの割当ての様子を示した。以上により、ネットワークスイッチ1301が共有リソースとなっている状態であっても、作業負荷A-Fをユーザの設定した必要性能を充たす状態で実行させることができる割当てを実現できる。なお、本実施例では、識別番号9001は3までとしたが、4以降があった場合でも、3までと同様に、割当てを行うことができる。識別番号9001の全てについて割当予定が終了すると、作業負荷割当リソース制御手段208が、各サーバ装置に上述の割当の結果に従って作業負荷を取得するよう指示し、各サーバ装置に取得した作業負荷の実行を指示する。本実施例では、1つの仮想マシンに1つの作業負荷を置く実施例としたが、1つの仮想マシンに複数の作業負荷を置くこともできる。また、本実施例では、作業負荷A-Fのそれぞれの性能予測を行ったが、例えば作業負荷A、Bの組の内、作業負荷Aのみの性能が重要な場合、必要性能情報9005には作業負荷性能Aの必要性能のみ入力すれば、重要な作業負荷Aの性能に基づいた作業負荷の割当てを行うことができる。実施例3では、実施例1の情報処理システム100に対して、図13の性能ポリシ情報151に示されている作業負荷が投入される場合の、作業負荷の割当てを例示する。初期状態として、サーバ装置110、120、160、170、250は、情報処理システム100の消費電力を削減するために停止状態であるとする。また、実施例1で図8のフローチャートで説明した方法により、図13の性能ポリシ情報151に示されている作業負荷に対する性能テーブル152が得られている状態とする。ここで、図13の識別番号1301の1の作業負荷は作業負荷JWLJ、識別番号1301の2に相当する作業負荷は作業負荷KWLK、識別番号1301の3に相当する作業負荷は作業負荷LWLLであるとする。なお、作業負荷J-Lのそれぞれは、競合が無い状態で実行された場合には図13の必要性能情報1305にあるユーザが設定した必要性能を満たすものとする。本実施例の作業負荷の割当と実行も、実施例2と同様に図17のフローチャートに従うことで実現できる。図17のフローチャートの説明は重複するので省略する。以下に、本実施例での具体的な割当ての内容を説明する。マネージャサーバ装置200は、本実施例では、作業負荷識別番号1301の番号の若い順に、作業負荷を抽出する。したがって、まず、作業負荷識別番号1の作業負荷Jが抽出される。マネージャサーバ装置200は、システム構成情報153に基づいて、作業負荷Jを実行するためのサーバ装置を選択し、実行予定サーバ装置としてマネージャサーバ装置200のメモリに記憶する。サーバ装置の選択順は、予めユーザにより決められた順を選択順の情報としてストレージ装置150に保存していたものを用いることができる。ここでは、マネージャサーバ装置200は、作業負荷Jをサーバ装置110で実行することを決定し、サーバ装置110を実行予定サーバ装置としてマネージャサーバ装置200のメモリに記憶する。次に、マネージャサーバ装置200は、識別番号1301に従って、作業負荷Kを抽出する。マネージャサーバ装置200は、省電力のために極力稼動するサーバ装置数を少なくするために、作業負荷Kをサーバ装置110で実行することを仮定し、作業負荷性能予測手段207に、リソース情報1302に基づいてSANスイッチ1401に作業負荷Jおよび作業負荷Kによる負荷がかかることを仮定した作業負荷J、Kの各作業負荷の性能予測を性能テーブル152に基づいて計算させる。本実施例の作業負荷J、Kの場合の例を、図14のグラフ1401に模式的に示した。グラフ1402、1403は、それぞれリソース使用量に対する作業負荷J、Kのそれぞれの性能を示している。SANスイッチ1401には、作業負荷Jと、作業負荷Kの双方の単体負荷が加わるので、合計すると破線1404で示した負荷がかかると予測できる。破線1404上で、グラフ1402で示した作業負荷Jの性能は、必要性能を下回る。作業負荷性能予測手段207は、上述の予測を計算で行い、マネージャサーバ装置200が、ユーザが設定した必要性能1305と作業負荷予測手段207の計算結果とに基づいて、作業負荷の割当てを決定する。本実施例の場合には、作業負荷Jの性能が、ユーザが設定した作業負荷の性能である150tpsを充たさないと判断されるので、マネージャサーバ装置200は、システム構成情報153を参照して、SANスイッチ1401に接続されておらずSANスイッチ1402に接続されているサーバ装置160を抽出して、作業負荷Kをサーバ装置160で実行させることを決定し、サーバ装置160を実行予定サーバ装置としてマネージャサーバ装置200のメモリに記憶する。次に、マネージャサーバ装置200は、識別番号1301に従って、作業負荷Lを抽出する。マネージャサーバ装置200は、省電力のために極力稼動するサーバ装置数を少なくするために、作業負荷Lをサーバ装置110で実行することを仮定し、作業負荷性能予測手段207に、リソース情報1302に基づいてSANスイッチ1401に作業負荷Jおよび作業負荷Lによる負荷がかかることを仮定した作業負荷J、Lそれぞれの性能予測を性能テーブル152に基づいて計算させる。本実施例の作業負荷J、Lの場合の例を、図15のグラフ1501に模式的に示した。グラフ1502、1503は、リソース使用量に対する作業負荷J、Lそれぞれの予測された性能を示している。SANスイッチ1401には、作業負荷Kと、作業負荷Lの双方の単体負荷が加わるので、合計すると破線1504の負荷がかかると予測できる。破線1504上で、作業負荷J、Lの性能は、それぞれ必要性能を充たす。作業負荷性能予測手段207は、上述の予測を計算で行い、マネージャサーバ装置200が、ユーザが設定した必要性能1305と作業負荷予測手段207の計算結果とに基づいて、作業負荷の割当てを決定する。本実施例の場合には、マネージャサーバ装置200は、作業負荷Lは作業負荷Jと共にサーバ装置110に、作業負荷Kはサーバ装置120で実行させることを決定する。以上で、作業負荷J-Lの割当ての決定がなされたので、マネージャサーバ装置200は、作業負荷リソース制御手段208により、実行予定サーバ装置としてマネージャサーバ装置200のメモリに記憶されているサーバ装置の停止を解除して稼働させる。本実施例では、マネージャサーバ装置200は、サーバ装置110およびサーバ装置110上の仮想マシン1151、1152、サーバ装置160およびサーバ装置160上の仮想マシン1651、1652を稼動させる。そして、マネージャサーバ装置200は、作業負荷Jを仮想マシン1151上に、作業負荷Kを仮想マシン1651上に、作業負荷Lを仮想マシン1152上にそれぞれ配置させ、作業負荷J-Lを実行させる。図16に、本実施例での作業負荷J-Lの割当ての様子を示した。以上により、SANスイッチ1401が共有リソースとなっている状態であっても、作業負荷J-Lをユーザの設定した必要性能を充たす状態で実行させることができる割当てを実現できる。また、本実施例では、サーバ装置110とサーバ装置160を稼動させ、他のサーバ装置は停止のままとしている。本実施例のように、共有リソースに過負荷がかからない範囲で特定の情報処理装置への作業負荷の集約を行うことで、作業負荷の割当の無い情報処理装置を停止または休止させることができ、情報処理システムの省電力化を図ることができる。なお、本実施例では、識別番号1301は3までとしたが、4以降があった場合でも、3までと同様に、割当てを行うことができる。本実施例では、1つの仮想マシンに1つの作業負荷を置く実施例としたが、1つの仮想マシンに複数の作業負荷を置くこともできる。"