情報処理システムであって、ネットワークで互いに接続されている複数の物理リソースと、前記複数の物理リソースを論理的に統合する仮想リソースを管理する運用管理用計算機とを有し、前記運用管理用計算機は、前記複数の物理リソースの構成情報を取得する第1手段と、前記情報処理システムが処理するワークロードのリソース使用量および前記構成情報に基づいて、前記複数の物理リソースの内の論理的に統合して前記仮想リソースに割当てる物理リソースを決定する第2手段とを有することを特徴とする情報処理システム。請求項1に記載の情報処理システムであって、前記第2手段は、前記複数の物理リソースの内、処理性能に対して電力効率が高い物理リソースを優先して、前記仮想リソースに割当てる物理リソースを決定することを特徴とする情報処理システム。請求項2に記載の情報処理システムであって、前記第2手段が優先する前記複数の物理リソースの内の処理性能に対して電力効率が高い物理リソースは、前記複数の物理リソースの内で単位消費電力当りの処理性能が高い物理リソースであることを特徴とする情報処理システム。請求項1に記載の情報処理システムであって、前記第2手段は、前記複数の物理リソースの内、処理性能が高い物理リソースを優先して、前記仮想リソースに割当てる物理リソースを決定することを特徴とする情報処理システム。請求項1に記載の情報処理システムであって、前記第2手段は、前記複数の物理リソースの内、消費電力が小さい物理リソースを優先して、前記仮想リソースに割当てる物理リソースを決定することを特徴とする情報処理システム。請求項1に記載の情報処理システムであって、前記複数の物理リソースはサーバ装置であり、前記サーバ装置は、プロセッサおよびメモリを有し、前記構成情報には前記プロセッサのクロック周波数および前記メモリの容量を含むことを特徴とする情報処理システム。請求項6に記載の情報処理システムであって、前記ワークロードはアプリケーションであることを特徴とする情報処理システム。請求項1に記載の情報処理システムであって、前記複数の物理リソースはプロセッサであり、前記構成情報には前記プロセッサのクロック周波数を含むことを特徴とする情報処理システム。情報処理システムであって、ネットワークで互いに接続されている複数の物理リソースと、前記複数の物理リソースを論理的に統合する仮想リソースを管理する運用管理用計算機とを有し、前記運用管理用計算機は、前記複数の物理リソースの構成情報を取得する第1手段と、前記情報処理システムが処理するワークロードのリソース使用量およびスレッドの並列度、並びに前記構成情報に基づいて、前記複数の物理リソースの内の論理的に統合して前記仮想リソースに割当てる物理リソースを決定する第2手段とを有することを特徴とする情報処理システム。請求項9に記載の情報処理システムであって、前記第2手段は、前記複数の物理リソースの内、処理性能に対して電力効率が高い物理リソースを優先して、前記仮想リソースに割当てる物理リソースを決定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であって、前記第2手段が優先する前記複数の物理リソースの内の処理性能に対して電力効率が高い物理リソースは、前記複数の物理リソースの内で単位消費電力当りの処理性能が高い物理リソースであることを特徴とする情報処理システム。請求項9に記載の情報処理システムであって、前記複数の物理リソースはサーバ装置であり、前記サーバ装置は、プロセッサおよびメモリを有し、前記構成情報には前記プロセッサのスレッド数およびクロック周波数、並びに前記メモリの容量を含むことを特徴とする情報処理システム。請求項12に記載の情報処理システムであって、前記ワークロードはアプリケーションであることを特徴とする情報処理システム。情報処理システムにおいて、情報処理性能や、消費電力に対する運用効率を向上させるためには、物理リソースを適切且つ柔軟に組み合わせる必要があり、情報処理要求すなわちワークロードに応じて物理リソースを仮想化し論理的に統合することが望ましい。しかしながら、特許文献1は、複数のコンピュートノードを論理的に統合する仮想化ソフトウェアを開示しているが、仮想SMPマシンのワークロードに応じて幾つのコンピュートノードを統合するべきかについて言及していない。特許文献2と特許文献3は、仮想サーバに割り当てるリソースが物理サーバのリソースに比べて小さい場合を示しており、特許文献1に示されているような大きな仮想サーバを複数の物理サーバにどのように配置するかについては考慮されていない。特許文献4乃至6に開示されているアーキテクチャでは、第一レベルの仮想化がノード内に限られており、これを複数のノードに拡張した場合に第一レベルと第二レベルの仮想マシンにどのようにリソースが割り当てられるかについては触れられていない。本発明の目的は、物理リソースの統合による仮想化のワークロードに対する効率性を向上させた情報処理システムを提供することにある。本発明の情報処理システムは、ネットワークで互いに接続されている複数の物理リソースと、複数の物理リソースを論理的に統合する仮想リソースを管理する運用管理用計算機とを有し、情報処理システムが処理するワークロードのリソース使用量と複数の物理リソースの構成情報とに基づいて、論理的に統合して仮想リソースに割当てる物理リソースを決定することを特徴とする。本発明によれば、ワークロードに応じた仮想リソースへの効率的な物理リソースの割当てを実現する情報処理システムを提供することができる。以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。実施の形態1図1は、本発明の実施の形態1の情報処理システム10を示す構成図である。情報処理システム10は、スイッチ30及びネットワーク31で互いが接続されている、物理リソース201~20n、20a、20bを有する。情報処理システム10では、物理リソース201~20nを論理的に統合する仮想リソース40が設けられ、仮想リソース40の上でゲストOS50が動作し、ゲストOS50の上でワークロード601~60mが実行される。仮想リソース40には、状況に応じて物理リソース201~20nが割当てられる。すなわち、仮想リソース40によって統合される物理リソース201~20nの量は可変である。情報処理システム10は、さらに、物理リソース201~20n、20a、20b、仮想リソース40、およびワークロード601~60mの運用管理を行なう計算機であるマネージャ70を備えている。仮想リソース40は、例えば仮想サーバである。ワークロード601~60mは、例えばアプリケーションである。物理リソース201~20nは、それぞれが細粒度化された物理リソースに対応するプロセッサ211~21nとメモリ221~22nとを備えるサーバ装置、すなわちコンピュートノードである。物理リソース201~20nは、さらに、ネットワーク31に対するインターフェース部I/F231~23nを備える。物理リソース20aは、ストレージ装置24aとネットワーク31に対するI/F23aとを備えるノードである。物理リソース20bは、外部ネットワーク26bに繋がる入出力装置I/O25bとネットワーク31に対するI/F23bとを備えるノードである。マネージャ70は、プロセッサ71、メモリ72、ネットワーク31に対するインターフェース部I/F73、およびストレージ74を備える。ストレージ74には、物理リソース201~20n、20a、20bの構成情報80と、ワークロード601~60mの統計解析情報81及び性能解析情報82と、運用ポリシー83とが格納されている。物理リソース201~20n、20a、20bの構成情報80には、プロセッサ211~21nの型番、クロック周波数、コア数、スレッド数、メモリ221~22nの型式、容量、動作周波数、スループット、ストレージ24aの容量、スループット、I/O25bのインターフェース、ポート数、伝送速度などが含まれる。また、構成情報80には、物理リソース201~20n、20a、20bそれぞれのリソース使用量に対する消費電力値の情報が含まれる。構成情報80に含まれる、物理リソース201~20n、20a、20bそれぞれのリソース使用量に対する消費電力値の情報は、物理リソース201~20n、20a、20bそれぞれのリソース使用量に対する消費電力値の関係式であってもよい。統計解析情報81には、ワークロード601~60mそれぞれの、仮想リソース40におけるリソース使用量の履歴値と、仮想リソース40を介して使用する物理リソース201~20nにおけるリソース使用量の履歴値とが含まれる。また、統計解析情報81には、各履歴値を統計解析することで求めたワークロード601~60mそれぞれの、仮想リソース40におけるリソース使用量の平均値や偏差、仮想リソース40を介して使用される物理リソース201~20nにおけるリソース使用量の平均値や偏差が含まれる。仮想リソース40に物理リソースを割当てる際に、平均値はリソース使用量の予測値に、偏差はリソース使用量の信頼区間に、それぞれ用いられる。さらに、統計解析情報81には、時系列解析による将来の変動の予想を含んだ予測値および信頼区間偏差や、ワークロード601~60mと物理リソース201~20n、20a、20bとの対応関係情報などを含んでもよい。性能解析情報82には、ワークロード601~60mそれぞれの、タスク、プロセスまたはスレッドなどに関するイベント、スレッドの並列度、リソース使用量、物理リソース201~20n、20a、20b間の通信などについてのプロファイルのログが含まれる。また、性能解析情報82には、各プロファイルと物理リソース201~20n、20a、20bとの対応関係情報が含まれる。運用ポリシー83には、ワークロード601~60mに対して、処理性能、消費電力または処理性能に対する電力効率の何れを重要視して仮想リソース40に対する物理リソース割当て制御を行うかに関するポリシールールが含まれる。また、運用ポリシー83には、リソース割当て制御における判定条件、制約条件、信頼性条件などが含まれる。マネージャ70には、構成情報80を取得する第一手段が含まれる。構成情報80を取得する第一手段は、各物理リソースにアクセスして構成情報80を入手する。第一手段は、オペレータの入力により構成情報80を取得するものであってもよい。さらに、マネージャ70には、情報処理システム10が処理するワークロードのリソース使用量および構成情報80に基づいて、物理リソース201~20nの内の論理的に統合して仮想リソース40に割当てる物理リソースを決定する第二手段が含まれる。第二手段による、仮想リソース40への物理リソース201~20nのリソースの割当ての決定では、先ず、ワークロード601~60mの統計解析情報81からリソース使用量の予測値と信頼区間を参照し、ワークロード601~60mに対して十分な仮想リソース40の大きさを求め、求めた大きさに見合う物理リソースの割当てを決定する。さらに、統計解析情報81の履歴値と性能解析情報82のプロファイルのログとの間の相関に基づいて予測値および信頼区間を補正し、補正予測値の総和、および補正信頼区間として偏差の二乗平均平方根を計算してもよい。補正を行う際には、ワークロード601~60mに対して補正予測値を上回ってまたは下回ってリソースを割り当てた場合を想定して、処理性能がどの程度上がるかまたは下がるか、適正値と比較して与えられたリソースが十分であるかまたは不足するか、さらに仮想リソース40を介して幾つの物理リソースにワークロード601~60mを分散するか等を評価してもよい。同様に、補正予測値と物理リソース201~20n、20a、20bの構成情報80とを参照し、消費電力がどの程度上がるかまたは下がるかを評価してもよい。また、第二手段が仮想リソース40に割当てる物理リソースを決定する際に、第二手段に運用ポリシー83を参照させ、物理リソース201~20nの処理性能、消費電力または処理性能に対する電力効率に基づいて、物理リソース201~20nに優先順位優先度をつけて仮想リソース40に割当てを行わせてもよい。すなわち、物理リソース201~20nの内の処理性能が高いものを優先して、消費電力が小さいものを優先して、または、処理性能に対する電力効率が高いものを優先して仮想リソース40への割当てを行うことで、より効率性の高い仮想リソース40への物理リソースの割当てが可能になる。処理性能、消費電力または処理性能に対する電力効率に基づいて、すなわち物理リソース201~20nの仮想リソース40への割当ての優先度に基づいて、第二手段に仮想リソース40への物理リソース201~20nの割当てを行わせるために、マネージャ70には、処理性能の指標、消費電力の指標または処理性能に対する電力効率の指標を求める第三手段が含まれる。以下、処理性能の指標、消費電力の指標または処理性能に対する電力効率の指標を総称して性能/電力指標90と呼ぶ。第三手段は、構成情報80、統計解析情報81、および性能解析情報82に基づいて、ワークロード601~60mに対する各物理リソース201~20nの性能/電力指標90の計算を行う。例えば、処理性能の指標を求める場合には、第三手段は、プロセッサ71のクロック周波数、メモリの動作周波数やワークロードのスレッドの並列度などに基づいて性能/電力指標90の計算を行う。例えば、消費電力の指標を求める場合には、第三手段は、物理リソース201~20nのリソース使用量に対する消費電力値や、仮想リソース40を介して使用される物理リソース201~20nのリソース使用量の平均値などに基づいて性能/電力指標90の計算を行う。例えば、処理性能に対する電力効率の指標を求める場合には、第三手段は、プロセッサ71のクロック周波数、メモリの動作周波数、ワークロードのスレッドの並列度、物理リソース201~20nのリソース使用量に対する消費電力値や、仮想リソース40を介して使用される物理リソース201~20nのリソース使用量の平均値などに基づいて性能/電力指標90の計算を行う。処理性能に対する電力効率とは、例えば、単位消費電力当たりの物理リソースの処理性能である。マネージャ70には、さらに、仮想リソース40への物理リソース201~20nのリソースの割当ての制御を行う第四手段が含まれる。第四手段は、第二手段の仮想リソース40への物理リソース201~20nのリソースの割当ての決定に基づいて、仮想リソース40への物理リソース201~20nのリソースの割当ての制御を行ない、リソース割当て情報91を生成して制御の情報をメモリ72に保存する。以上の第一乃至第四手段は、マネージャ70に導入され、プロセッサ71、メモリ72、I/F73、およびストレージ74を動作させるプログラムによって実現される。本発明の実施の形態1の情報処理システム10によれば、ワークロード601~60mを情報処理システム10が処理するために必要なリソースを確保しつつ、ワークロード601~60mを集約できる。さらに、ワークロードの集約により、仮想リソースに割り当てられていない物理リソースを休止または停止できるので、情報処理システム10の低消費電力化を図ることができる。また、ワークロード601~60mに対する性能/電力指標90に基づいて、仮想リソース40への物理リソース201~20nの割当てを制御することにより、運用ポリシーによって、処理性能、消費電力、消費電力に対する処理性能で最適化したワークロードの集約を図ることもできる。したがって、本発明によれば、ワークロードに応じた仮想リソースへの効率的な物理リソースの割当てを実現する情報処理システムを提供することができる。ひいては、多様なニーズや変化するニーズに適応でき、運用コストや電力コストを削減できるデータセンタなどの情報処理基盤を提供することができる。図3に、情報処理システム10のリソース割当ての方法の例を示す。図3では、理解を易しくするため、図1に示すような情報処理システムの構成を省き、物理リソースと仮想リソースとワークロードの関係に着目する。理解をし易くするために、ここでは、物理リソース201~20nはそれぞれがサーバ装置コンピュートノードであるとし、nは5、すなわちサーバ装置が5台あるとする。したがって、5台のサーバ装置を物理リソース2201~2205として示した。図3の方法301は、本願発明の情報処理システム10との比較のために各仮想リソース2401~2405に物理リソース2201~2205がそれぞれ割当てられている場合を示す図である。仮想リソース2401~2405には、ワークロード2601~2606が割当てられている。ここで、ワークロード2601~2606それぞれのリソース使用量の予測値である平均値はm1~m6、信頼区間である偏差はσ1~σ6とする。物理リソース割当ての方法301に示す割当て方法では、m1~m6にそれぞれσ1~σ6を加えた値を考慮して、仮想リソース2401~2405の大きさを設定し、仮想リソース2401~2405のそれぞれに物理リソース2201~2205のリソースを割り当てる。ワークロードのリソース使用量が小さい場合、例えば物理リソース2203には仮想リソース2403を介してワークロード2603、2604が集約されている。しかし、集約を行ったとしても、仮想リソース2401~2405は物理リソース2201~2205の境界を超えられないために、物理リソース2201~2205それぞれに物理リソースの余剰δ1~δ5が生じる。また、全ての物理リソース、ここではサーバ装置を使用することになるので、物理リソース2201~2205を休止または停止することができない。図3の方法302は、本発明の実施の形態1の情報処理システム10における仮想リソースへの物理リソースの割当て方法の一例である。方法302では、情報処理システムは、図3の方法301と同じ物理リソース2201~2205を有し、物理リソース2201~2205を論理的に統合する仮想リソース241上で、方法301と同じワークロード2601~2606を処理するものとする。ワークロード2601~2606それぞれのリソース使用量の予測値である平均値m1~m6の総和と、信頼区間として偏差σ1~σ6の総和とを加えた値を考慮して、仮想リソース241に物理リソース2201~2205のリソースを割り当てる。方法302では、仮想リソース241は物理リソース2201~2205の境界を超えてワークロード2601~2606を集約できるため、方法301に見られるようなリソースの余剰δ1~δ5を減らし、仮想リソース241に割り当てられていない物理リソース2205を休止または停止することにより、情報処理システムの消費電力を削減できる。また、物理リソース2204の約半分までを仮想リソース241に割当てているのは、例えば物理リソース2204がマルチコアのプロセッサを有している場合に、物理リソース2204のプロセッサの一部のコアのみを仮想リソース241に割当てることも可能であり、物理リソース2204の余剰のリソースを他の仮想リソースに割当てるなどの効率的な運用を可能にするためである。図3の方法303は、本発明の実施の形態1の情報処理システム10における仮想リソースへの物理リソースの割当て方法の他の例である。方法303では、情報処理システムは、方法301及び方法302と同じ物理リソース2201~2205を有し、物理リソース2201~2205を論理的に統合する仮想リソース242上で、方法301及び方法302と同じワークロード2601~2606を処理するものとする。ワークロード2601~2606それぞれのリソース使用量の予測値である平均値m1~m6の総和に、信頼区間としての偏差σ1~σ6の二乗平均平方根例えば合成標準偏差を加えた値を考慮して、仮想リソース242に物理リソース2201~2205のリソースを割り当てる。方法303に示した割当て方法では、ワークロード2601~2606の統計的性質を利用してσ1~σ6の総和でなく二乗平均平方根を用いることにより、方法302に比べてワークロード2601~2606をより効率的に集約し、物理リソース2204、2205を休止または停止して情報処理システムの消費電力をさらに削減できる。ここで、図3では物理リソースに特に優先順位を示さずに仮想リソースへの割当てを説明した。例えば、同じ仕様の物理リソースが揃っている場合には方法302及び方法303の割当て方法は効果的である。一方で、それぞれの物理リソースで仕様が異なる場合などには、必ずしも方法302及び方法303の割当て方法が効率的では無い場合がある。そこで、図4に物理リソースに優先順位をつけて仮想リソースへの割当てを行う場合を示す。すなわち、図4に示す割当て方法は、第三手段によるワークロードに対する各物理リソースの性能/電力指標90の計算結果に基づいて、仮想リソースへの物理リソースの割当てを行う場合を示したものである。方法401は、性能/電力指標90の計算結果から物理リソース2205が最も優先度が高く、2203、2201、2204、2202の順に優先度が低くなっている場合の、割当て方法を示した図である。方法401に示した割当て方法の場合、物理リソース2202を休止または停止して、情報処理システムの消費電力を削減することができる。また、物理リソースの内で最も優先度が低い物理リソース2202を働かせないということは、物理リソースの内で優先度が高い物理リソースによってワークロード2601~2606を処理することになり、処理の効率が高くなる。方法402には、ワークロード2601~2606それぞれのリソース使用量の予測値である平均値m1~m6の総和に、信頼区間としての偏差σ1~σ6の二乗平均平方根例えば合成標準偏差を加えた値を考慮して、仮想リソース242に物理リソース2201~2205のリソースを割り当てる場合を示す。方法402に示した割当て方法では、ワークロード2601~2606の統計的性質を利用してσ1~σ6の総和でなく二乗平均平方根を用いることにより、方法401で示した方法に比べてワークロード2601~2606をより効率的に集約し、物理リソース2204及び2202を休止または停止して、情報処理システムの消費電力をさらに削減できる。また、物理リソースの内で優先度が低い物理リソース2204及び2202を働かせないということは、物理リソースの内で優先度が高い物理リソースによってワークロード2601~2606を処理することになり、処理の効率が高くなる。方法401と方法402とを比較すると、前者は十分なマージンを持ってリソースが割り当てられており、後者は消費電力を削減する効果が大きい。すなわち、図1で述べた運用ポリシー83に応じて、前者は処理性能を重要視する場合、後者は消費電力または処理性能に対する電力効率を重要視する場合に適用することが好ましい。なお、図3や図4では、平均値の総和と偏差の総和または二乗平均平方根を用いたが、例えばトランザクション処理やバッチ処理などのワークロードの特性、ワークロードの時系列変化の周期性や突発性、ワークロード相互の依存関係などに応じて適切な統計指標を用いることもできる。実施の形態2図2は本発明の実施の形態2の情報処理システム110を示す構成図である。以下、実施の形態1とは異なる点について主に説明する。情報処理システム110は、スイッチ130及びネットワーク131で互いが接続されている、物理リソース1201~120n、120a、120bとを有する。情報処理システム110では、物理リソース1201~120nを論理的に統合する第一の仮想リソース140と、第一の仮想リソース140を論理的に分割する第二の仮想リソース1411~141mとが設けられ、第二の仮想リソース1411~141mの上でゲストOS1501~150mが動作し、ゲストOS1501~150mの上でワークロード1601~160mが実行される。第一の仮想リソース140には、状況に応じて物理リソース1201~120nが割当てられる。すなわち、第一の仮想リソース140によって統合される物理リソース1201~120nの量は可変である。情報処理システム110は、さらに、物理リソース1201~120n、120a、120bと第一の仮想リソース140と第二の仮想リソース1411~141mとワークロード1601~160mの運用管理を行なう計算機であるマネージャ170を備えている。物理リソース1201~120nは、それぞれが細粒度化された物理リソースに対応するプロセッサ1211、121n、メモリ1222、122i、固体ストレージドライブ装置SSD124jなどを備えるノードである。物理リソース1201~120nは、さらに、ネットワーク131に対するインターフェース部I/F1231~123nを備える。物理リソース120aは、ハードディスクドライブ装置HDD125aとインターフェース部I/F123aとを備えるノードである。物理リソース120bは、外部ネットワーク127bに繋がる入出力装置I/O126bとネットワーク31に対するI/F123bとを備えるノードである。実施の形態1の情報処理システム10と同様に、マネージャ170は上述の第一乃至第四手段を有しており、物理リソース1201~120nのリソースの割当てを行うが、実施の形態1と異なる点として、物理リソース1201~120nのそれぞれには、必ずしも同じ要素が含まれる訳ではない。しかしながら、物理リソース1201~120nそれぞれに含まれる、プロセッサ、メモリやSSDが細粒度の物理リソースであることは実施の形態1と変わりは無い。したがって、第一の仮想リソース140に対する物理リソース1201~120nのリソースの割当ては、実施の形態1と同様に上述の第一乃至第四手段により行うことができる。また、情報処理システム110の場合には、ワークロード毎に第二の仮想リソース1411~141mを割り当てるので、第二の仮想リソース毎に運用ポリシーを設定でき、実施の形態1の情報処理システム10よりも細かく割当ての最適化を図ることができる。