"ITシステム上で定義されるプロセス間で送受信されるデータの経路であるデータフローの要素として、当該経路上のオブジェクトと当該オブジェクト間の接続関係とを含み、前記各要素にデータフローの性質を示す属性が設定されたモデルであるプロセスデータフローモデルと、仮想化されたシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した仮想サーバモデルと、物理的なシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した物理サーバモデルと、前記プロセスデータフローモデルの要素と前記仮想サーバモデルのオブジェクトとの対応関係を示す情報である仮想実現関係情報と、前記仮想サーバモデルのオブジェクトと前記物理サーバモデルのオブジェクトとの対応関係を示す情報である物理実現関係情報とを記憶するシステムモデル記憶手段と、物理的なシステムの性能を算出する規則に基づいて、前記仮想実現関係情報および物理実現関係情報により特定されるプロセスフローデータモデルの要素に設定された属性から、仮想化されたシステムの性能を評価する性能評価モデルを生成する性能評価モデル生成手段と、前記性能評価モデルに基づいて仮想化されたシステムの性能評価を行う性能評価手段とを備えたことを特徴とする性能評価システム。性能評価モデル生成手段は、仮想実現関係情報に基づいて、プロセスデータフローモデルのデータフローから仮想サーバモデル上のデータフローである仮想データフローを算出する仮想データフロー算出手段と、物理実現関係情報に基づいて、前記仮想データフローから物理サーバモデル上のデータフローである物理データフローを算出する物理データフロー算出手段と、プロセスデータフローモデルにおける要素に設定された属性に基づいて、前記物理データフローから物理サーバモデルにおけるオブジェクトの負荷を算出する負荷算出手段と、前記負荷算出手段が算出した負荷と、物理サーバモデルにおける各オブジェクトの物理的な性能諸元とから、物理サーバモデルにおける各要素の使用率を性能評価モデルとして算出する使用率算出手段とを含む請求項1記載の性能評価システム。システムモデル記憶手段は、仮想サーバモデルの各オブジェクトと物理サーバモデルの各オブジェクトとの間の複数の対応関係を、物理的なシステムの状態遷移に対応付けて記述した情報である動的物理実現関係情報を記憶し、物理データフロー算出手段は、物理的なシステムの状態に応じた対応関係ごとに物理データフローを算出する請求項2記載の性能評価システム。システムモデル記憶手段は、データフローの各要素に物理的なシステムの負荷を示す属性が設定されたプロセスデータフローモデルを記憶し、使用率算出手段は、物理的なシステムの負荷を示す属性から性能評価モデルを生成する請求項2または請求項3記載の性能評価システム。ITシステム上で定義されるプロセス間で送受信されるデータの経路であるデータフローの要素として、当該経路上のオブジェクトと当該オブジェクト間の接続関係とを含み、当該各要素にデータフローの性質を示す属性が設定されたモデルであるプロセスデータフローモデルにおける当該要素と仮想化されたシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した仮想サーバモデルにおけるオブジェクトとの対応関係を示す情報である仮想実現関係情報、および、前記仮想サーバモデルのオブジェクトと物理的なシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した物理サーバモデルにおけるオブジェクトとの対応関係を示す情報である物理実現関係情報により特定される前記プロセスフローデータモデルの要素に設定された属性から、物理的なシステムの性能を算出する規則に基づいて、仮想化されたシステムの性能を評価する性能評価モデルを生成し、前記性能評価モデルに基づいて仮想化されたシステムの性能評価を行うことを特徴とする性能評価方法。性能評価モデルを生成する際、仮想実現関係情報に基づいて、プロセスデータフローモデルのデータフローから仮想サーバモデル上のデータフローである仮想データフローを算出し、物理実現関係情報に基づいて、前記仮想データフローから物理サーバモデル上のデータフローである物理データフローを算出し、プロセスデータフローモデルにおける要素に設定された属性に基づいて、前記物理データフローから物理サーバモデルにおけるオブジェクトの負荷を算出し、算出された負荷と、物理サーバモデルにおける各オブジェクトの物理的な性能諸元とから、物理サーバモデルにおける各要素の使用率を性能評価モデルとして算出する請求項5記載の性能評価方法。ITシステム上で定義されるプロセス間で送受信されるデータの経路であるデータフローの要素として、当該経路上のオブジェクトと当該オブジェクト間の接続関係とを含み、前記各要素にデータフローの性質を示す属性が設定されたモデルであるプロセスデータフローモデルと、仮想化されたシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した仮想サーバモデルと、物理的なシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した物理サーバモデルと、前記プロセスデータフローモデルの要素と前記仮想サーバモデルのオブジェクトとの対応関係を示す情報である仮想実現関係情報と、前記仮想サーバモデルのオブジェクトと前記物理サーバモデルのオブジェクトとの対応関係を示す情報である物理実現関係情報とを記憶するシステムモデル記憶手段を備えたコンピュータに適用される性能評価用プログラムであって、前記コンピュータに、物理的なシステムの性能を算出する規則に基づいて、前記仮想実現関係情報および物理実現関係情報により特定されるプロセスフローデータモデルの要素に設定された属性から、仮想化されたシステムの性能を評価する性能評価モデルを生成する性能評価モデル生成処理、および、前記性能評価モデルに基づいて仮想化されたシステムの性能評価を行う性能評価処理を実行させるための性能評価用プログラム。コンピュータに、性能評価モデル生成処理で、仮想実現関係情報に基づいて、プロセスデータフローモデルのデータフローから仮想サーバモデル上のデータフローである仮想データフローを算出する仮想データフロー算出処理、物理実現関係情報に基づいて、前記仮想データフローから物理サーバモデル上のデータフローである物理データフローを算出する物理データフロー算出処理、プロセスデータフローモデルにおける要素に設定された属性に基づいて、前記物理データフローから物理サーバモデルにおけるオブジェクトの負荷を算出する負荷算出処理、および、前記負荷算出処理で算出された負荷と、物理サーバモデルにおける各オブジェクトの物理的な性能諸元とから、物理サーバモデルにおける各要素の使用率を性能評価モデルとして算出する使用率算出処理を実行させる請求項7記載の性能評価用プログラム。しかし、一般的な方法を用いても、アプリケーションの設計段階で仮想化されたシステムの性能を見積もることは困難であるという課題がある。UMLベースで性能を評価する方法では、サーバ間の処理の流れを記述した設計情報によって性能を見積もる。しかし、この方法では、ハードウェア機器間での制御の流れしかモデリングしておらず、仮想化技術を用いたことによるオーバーヘッドは考慮されていない。また、特許文献6に記載されたコンピュータ設計支援システムでは、ネットワーク構成や負荷分散などの具体的なシステム構成に係わる情報をノウハウデータとして蓄積している。しかし、特許文献6に記載されたコンピュータ設計支援システムでも仮想化技術を用いたことによるオーバーヘッドは考慮されていない。一方、特許文献5に記載された性能値算出装置では、仮想化技術を用いたことによるオーバーヘッドを考慮した性能評価関数やモデルが与えられるため、仮想化されたシステムの性能を見積もることは可能である。しかし、一般のSEがこれらの関数やモデルを用いて性能評価を実施する場合、システムの設計に基づいて仮想化のオーバーヘッドを算出する必要があり、煩雑な手間を要する場合がある。そのため、一般のSEが一般のSEが性能評価を実施する場合であっても、仮想システムの性能を容易に見積もれることが望ましい。そこで、本発明は、仮想システムの性能を容易に見積もることができる性能評価システム、性能評価方法および性能評価用プログラムを提供することを目的とする。本発明による性能評価システムは、ITシステム上で定義されるプロセス間で送受信されるデータの経路であるデータフローの要素として、その経路上のオブジェクトとそのオブジェクト間の接続関係とを含み、各要素にデータフローの性質を示す属性が設定されたモデルであるプロセスデータフローモデルと、仮想化されたシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した仮想サーバモデルと、物理的なシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した物理サーバモデルと、プロセスデータフローモデルの要素と仮想サーバモデルのオブジェクトとの対応関係を示す情報である仮想実現関係情報と、仮想サーバモデルのオブジェクトと物理サーバモデルのオブジェクトとの対応関係を示す情報である物理実現関係情報とを記憶するシステムモデル記憶手段と、物理的なシステムの性能を算出する規則に基づいて、仮想実現関係情報および物理実現関係情報により特定されるプロセスフローデータモデルの要素に設定された属性から、仮想化されたシステムの性能を評価する性能評価モデルを生成する性能評価モデル生成手段と、性能評価モデルに基づいて仮想化されたシステムの性能評価を行う性能評価手段とを備えたことを特徴とする。本発明による性能評価方法は、ITシステム上で定義されるプロセス間で送受信されるデータの経路であるデータフローの要素として、その経路上のオブジェクトとそのオブジェクト間の接続関係とを含み、その各要素にデータフローの性質を示す属性が設定されたモデルであるプロセスデータフローモデルにおけるその要素と仮想化されたシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した仮想サーバモデルにおけるオブジェクトとの対応関係を示す情報である仮想実現関係情報、および、仮想サーバモデルのオブジェクトと物理的なシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した物理サーバモデルにおけるオブジェクトとの対応関係を示す情報である物理実現関係情報により特定されるプロセスフローデータモデルの要素に設定された属性から、物理的なシステムの性能を算出する規則に基づいて、仮想化されたシステムの性能を評価する性能評価モデルを生成し、性能評価モデルに基づいて仮想化されたシステムの性能評価を行うことを特徴とする。本発明による性能評価用プログラムは、ITシステム上で定義されるプロセス間で送受信されるデータの経路であるデータフローの要素として、その経路上のオブジェクトとそのオブジェクト間の接続関係とを含み、各要素にデータフローの性質を示す属性が設定されたモデルであるプロセスデータフローモデルと、仮想化されたシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した仮想サーバモデルと、物理的なシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した物理サーバモデルと、プロセスデータフローモデルの要素と仮想サーバモデルのオブジェクトとの対応関係を示す情報である仮想実現関係情報と、仮想サーバモデルのオブジェクトと物理サーバモデルのオブジェクトとの対応関係を示す情報である物理実現関係情報とを記憶するシステムモデル記憶手段を備えたコンピュータに適用される性能評価用プログラムであって、コンピュータに、物理的なシステムの性能を算出する規則に基づいて、仮想実現関係情報および物理実現関係情報により特定されるプロセスフローデータモデルの要素に設定された属性から、仮想化されたシステムの性能を評価する性能評価モデルを生成する性能評価モデル生成処理、および、性能評価モデルに基づいて仮想化されたシステムの性能評価を行う性能評価処理を実行させることを特徴とする。本発明によれば、仮想システムの性能を容易に見積もることができる。以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。実施形態1.図1は、本発明の第1の実施形態における性能評価システムの例を示すブロック図である。本実施形態における性能評価システムは、システムモデル記憶手段10と、性能評価モデル生成手段20と、仮想化性能記憶手段30と、物理性能記憶手段40と、性能評価手段50とを備えている。システムモデル記憶手段10は、プロセスデータフローモデル11と、仮想実現関係情報12と、仮想サーバモデル13と、物理実現関係情報14と、物理サーバモデル15とを記憶する。なお、プロセスデータフローモデル11、仮想実現関係情報12、仮想サーバモデル13、物理実現関係情報14、および、物理サーバモデル15は、予めシステムモデル記憶手段10に記憶される。プロセスデータフローモデル11は、ITシステム上のプロセス間のデータのやり取り流れを記述したモデルである。具体的には、プロセスデータフローモデル11は、ITシステム上で定義されるプロセス間で送受信されるデータの経路以下、データフローと記す。の要素として、その経路上のオブジェクトとオブジェクト間の接続関係とを含むモデルである。また、プロセスデータフローモデル11の各要素には、データフローの性能性質を示す属性が設定される。仮想サーバモデル13は、仮想システムの構成を記述したモデルである。具体的には、仮想サーバモデル13は、仮想化されたオブジェクト間の接続関係を表すモデルである。物理サーバモデル15は、物理システムの構成を記述したモデルである。具体的には、物理サーバモデル15は、物理的なオブジェクト例えば、サーバ装置やクライアント端末等間の接続関係を表すモデルである。仮想実現関係情報12は、プロセスデータフローモデル11の各要素と仮想サーバモデル13の各オブジェクトとの対応関係を記述した情報である。物理実現関係情報14は、仮想サーバモデル13の各オブジェクトと物理サーバモデル15の各オブジェクトとの対応関係を記述した情報である。以下、システムモデル記憶手段10が記憶する情報の具体例を、Web3層システムの性能評価を行う場合を例に説明する。図2は、プロセスデータフローモデル11の一例を示す説明図である。プロセスデータフローモデル11は、例えば、UMLのシーケンス図やアクティビティ図など、データの振る舞いを表す図で記述できる。図2は、シーケンス図を用いてプロセスデータフローモデル11を記述した場合の例を示す説明図である。図2に示す例では、システム上に:client,:web,:ap,:dbという4つのプロセスが存在し、:clientが:webに、:webが:apに、:apが:dbに、それぞれの順でメッセージm1,m2,m3を送信し、その後、:dbから:apに、:apから:webに、:webから:clientに、それぞれの順でメッセージm4,m5,m6が返されることを表す。:clientは、Webクライアント、:webはWebサーバ、:apはWebアプリケーションサーバ、:dbはデータベースサーバにそれぞれ相当し、各プロセス:web,:ap,:dbで行われる処理がそれぞれe1,e2,e3である。上述の通り、プロセスデータフローモデル11の各要素にはデータフローを詳細に表す属性を設定できる。具体的には、データフローの各要素の属性には、システムの負荷を示す情報が設定される。図3は、図2に例示するプロセスデータフローモデル11の各要素に設定される属性の一例を示す説明図である。図3aは、各メッセージの平均サイズの例を示す。図3aに例示する平均サイズは、Webサーバ上に配置されている画像ファイルの数やサイズ、Webアプリケーションサーバで生成されるHTMLHyperTextMarkupLanguageファイルの大きさ、データベースに対して発行されるクエリの内容などによって決定される。平均メッセージサイズとして、例えば、SEがWebアプリケーションの仕様などから見積もった値を用いてもよい。また、Webアプリケーションがすでに実装されている場合、実測したメッセージサイズを平均メッセージサイズとして用いてもよい。また、図3bは、各サーバでリクエストを処理するために要する平均時間CPU時間を示している。図3bに示す例では、1つのリクエストを処理するのに、Webサーバで5ミリ秒、Webアプリケーションサーバで10ミリ秒、データベースサーバで20ミリ秒要することを示している。この平均時間も、平均メッセージサイズと同様に、SEが見積もった時間を用いてもよく、実測した時間を用いてもよい。なお、平均時間CPU時間の場合、メッセージサイズと異なり、同じ処理であっても、高速なコンピュータと低速なコンピュータとでは、その値が異なる。そこで、基準とするコンピュータを選定してそのコンピュータ上で実測した処理時間を平均CPU時間とし、他のコンピュータで実測した場合は、CPUベンチマーク値によって補正した時間を平均CPU時間とすればよい。例えば、基準とするコンピュータのCPUベンチマーク値が1.0で、測定に用いたコンピュータのCPUベンチマーク値が0.5であった場合、測定値を0.5倍した値である5ミリ秒を平均CPU時間とする。プロセスデータフローモデル11の各要素に対する属性は、様々な形式で設定できる。例えば、プロセスデータフローモデル11がUMLのシーケンス図である場合、図3に示す属性値を、例えばタグ付き値を使用してプロセスデータフローモデル11の各要素に設定してもよい。このように、図3に例示する平均メッセージサイズや平均CPU時間が、システムの負荷を示す情報として設定される。図4は、仮想サーバモデル13の一例を示す説明図である。仮想サーバモデル13は、例えば、UMLのコンポジット構成図やSysMLの内部ブロック図など、オブジェクト間の接続関係を表す図で記述できる。すなわち、仮想サーバモデル13の要素として、例えば、各サーバを表すオブジェクトや接続関係などが挙げられる。図4に示す例では、仮想システムがクライアントマシンとして:vCLIを、ルータとして:vRouterを、Webサーバマシンとして:vWEBを、スイッチとして:vSWを、アプリケーションサーバマシンとして:vAPを、データベースサーバマシンとして:vDBをそれぞれ備えており、各オブジェクトが接続関係vc1,vc2,vc3,vc4,vc5で接続されていることを表す。図5は、仮想実現関係情報12の一例を示す説明図である。図5に例示する仮想実現関係情報12では、プロセスデータフローモデル11の各要素が仮想サーバモデル13のどの要素オブジェクトとして動作するかを、それぞれ対応付けた表形式で表している。仮想実現関係情報12は、例えば、UMLのデプロイメント図や、SysMLのアロケーションで記述できる。なお、SysMLでは表形式によるアロケーションの表記をサポートしており、図5に例示する表記とほぼ同様の表記で仮想実現関係情報12が記述できる。図5に示す例では、例えば、プロセス:webがサーバマシン:vWEB上で実行され、プロセス:apが別のサーバマシン:vAPで実行されることを示す。図6は、物理サーバモデル15の一例を示す説明図である。物理サーバモデル15は、例えば、UMLのコンポジット構成図やSysMLの内部ブロック図など、オブジェクト間の接続関係を表す図で記述できる。図6に示す例では、物理システムがクライアントマシンとして:pCLIを、ルータとして:pRouterを、サーバマシンとして:pSVを、データベースサーバマシンとして:pDBをそれぞれ備えており、各マシンが図中の実線で示す接続関係を有することを示す。また、図6に例示するサーバマシン:pSVには仮想化の機構ハイパバイザの種類を表す属性が設定されており、このサーバではXenでサーバ仮想化がなされることを表している。図7は、物理実現関係情報14の一例を示す説明図である。図7に例示する物理実現関係情報14では、仮想サーバモデル13の各要素オブジェクトが物理サーバモデル15のどの要素オブジェクトに対応するかを表している。図7に示す例では、例えば、仮想サーバモデル13上の:vWEBと:vAPとが同一の物理サーバ:pSV上で動作することを表している。仮想化性能記憶手段30は、仮想化によるオーバーヘッドを考慮して性能を計算する計算式以下、仮想化オーバーヘッド関数と記す。をデータベースとして記憶する。以下、このデータベースのことを、仮想化性能DBと記す。仮想化オーバーヘッド関数は、プロセスデータフローモデル11の各要素に設定されたシステムの負荷を示す情報を引数とする関数として定義される。図8は、仮想化性能DBの一例を示す説明図である。図8に例示する仮想化性能DBは、名目負荷を入力とし、実質負荷を出力する関数仮想化オーバーヘッド関数を、ハイパバイザの種類ごとに保持したデータベースである。ここで、名目値とは、プロセスデータフローモデル11の各要素に設定されたシステムの負荷を示す値を意味し、実質値とは、物理サーバモデル15における各オブジェクトの負荷を示す値を意味する。図8に示す例では、実質CPU時間CPU_rを計算する仮想化オーバーヘッド関数が、名目CPU時間CPU_nと名目メッセージサイズMSIZE_nとにより定義されることを示す。具体的には、実質CPU時間は、CPU_nの総和と、MSIZE_nに一定の係数を乗じた値とを加算して算出される。すなわち、図8に例示する仮想化オーバーヘッド関数では、ネットワークの送信に要する処理が物理サーバ上のCPU負荷として加算される。この名目CPU時間CPU_nおよび名目メッセージサイズMSIZE_nには、プロセスデータフローモデル11上の各要素に設定された負荷情報が使用される。物理性能記憶手段40は、物理サーバモデル15における各要素の物理的な性能諸元をデータベースとして記憶する。以下、このデータベースのことを、物理性能DBと記す。この性能緒元は、物理サーバモデル15における要素ごとに設定される。図9は、物理性能DBの一例を示す説明図である。図9に示す例では、ルータpRouterのスループットと、各サーバのCPUベンチマーク値が物理性能DBに含まれていることを示す。なお、仮想化性能DBおよび物理性能DBは、システムモデルと異なり、どのようなシステム構成であっても同じ値になる。そのため、SEが個々に設定するのではなく、共通のデータベースとして予め整備し、複数のSEで共有することが望ましい。仮想化性能DBや物理性能DBに保存する情報を算出したり、各DBに情報を入力したりするには専門的な知識が必要とされるため、多くの工数がかかることが予想される。そのため、共通のデータベースとして予め整備しておくことで、一般のSEが個々に入力する工数を削減できる。性能評価モデル生成手段20は、プロセスデータフローモデル11における属性から物理的なシステムの性能を算出する規則に基づいて、システム性能の評価に用いられる性能評価モデルを生成する。なお、第1の実施形態における性能評価モデル生成手段20は、仮想データフロー算出手段21と、物理データフロー算出手段22と、負荷算出手段23と、使用率算出手段24とを含む。仮想データフロー算出手段21は、プロセスデータフローモデル11と仮想実現関係情報12と仮想サーバモデル13とから、仮想サーバモデルにおけるデータの流れフローを算出する。以下、仮想サーバモデルにおけるデータフローを、仮想データフローと記す。具体的には、仮想データフロー算出手段21は、プロセスデータフローモデル11における要素と仮想サーバモデル13におけるオブジェクトとの対応関係を仮想実現関係情報12に基づいて特定し、プロセスデータフローモデル11で定義されるデータフローに相当する仮想サーバモデル13上でのフロー仮想データフローを算出する。物理データフロー算出手段22は、仮想データフローと仮想サーバモデル13と物理実現関係情報14と物理サーバモデル15とから、物理サーバモデルにおけるデータのフローを算出する。以下、物理サーバモデルにおけるデータのフローを、物理データフローと記す。具体的には、物理データフロー算出手段22は、仮想サーバモデル13におけるオブジェクトと物理サーバモデル15におけるオブジェクトとの対応関係を物理実現関係情報14に基づいて特定し、仮想サーバモデル13で定義される仮想データフローに相当する物理サーバモデル15上でのフロー物理データフローを算出する。負荷算出手段23は、物理フローと仮想化性能DBとから物理サーバモデル15における各要素にかかる負荷を算出する。具体的には、負荷算出手段23は、プロセスデータフローモデル11における要素と仮想サーバモデル13におけるオブジェクトとの対応関係、および、仮想サーバモデル13におけるオブジェクトと物理サーバモデル15におけるオブジェクトとの対応関係から、物理データフローに対応するプロセスデータフローモデル11における要素を特定する。そして、負荷算出手段23は、プロセスデータフローモデル11における各要素に設定された負荷情報に基づいて、各物理データフローの負荷を算出する。さらに、負荷算出手段23は、算出した各物理データフローの負荷、および、仮想化性能DBで定義された仮想化オーバーヘッド関数に基づいて、物理サーバモデル15における各要素にかかる負荷を算出する。使用率算出手段24は、負荷算出手段23が算出した負荷と物理性能DBとから物理サーバモデル15における各要素の使用率を算出する。使用率算出手段24が算出した結果を、以下、性能評価モデルと記す。性能評価手段50は、性能評価モデル生成手段20が生成した性能評価モデルに基づいて、システムの性能評価を行う。そして、性能評価手段50は、性能評価結果60を出力する。性能評価手段50は、例えば、待ち行列モデルを用いてシステムの性能評価を行う。ただし、性能評価手段50が性能評価を行う方法は、待ち行列モデルに限定されない。性能評価手段50は、他にも、システム全体の最大スループット、応答時間、各要素の使用率などから性能評価を行ってもよい。仮想データフロー算出手段21と、物理データフロー算出手段22と、負荷算出手段23と、使用率算出手段24と、性能評価手段50とは、プログラム性能評価用プログラムに従って動作するコンピュータのCPUによって実現される。例えば、プログラムは、性能評価を行う装置の記憶部図示せずに記憶され、CPUは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、仮想データフロー算出手段21、物理データフロー算出手段22、負荷算出手段23、使用率算出手段24、および、性能評価手段50として動作してもよい。また、仮想データフロー算出手段21と、物理データフロー算出手段22と、負荷算出手段23と、使用率算出手段24と、性能評価手段50とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。次に、動作について説明する。図10は、本実施形態における性能評価システムの動作の例を示すフローチャートである。まず、仮想データフロー算出手段21は、プロセスデータフローモデル11におけるデータフローを、仮想サーバモデル13におけるデータフローに変換するステップS101。具体的には、プロセスデータフローモデル11で要素a1から要素a2に送信されるメッセージmが定義されており、仮想サーバモデル13における要素b1,b2で、それぞれ要素a1,a2が実現される場合、仮想データフロー算出手段21は、b1とb2との間の最短経路を、メッセージmに対応する仮想サーバモデル13におけるデータフロー仮想データフローと定義する。なお、プロセスデータフローモデル11における要素と仮想サーバモデル13におけるオブジェクトとの対応関係は、仮想実現関係情報12に基づいて特定される。図11は、図2に例示するプロセスデータフローモデル11におけるデータフローを、図4に例示する仮想サーバモデル13におけるデータフローに変換した例を示す説明図である。例えば、図2に例示するメッセージm3は、:apから:dbへのデータフローを表している。:apおよび:dbを実現する仮想サーバモデル13上の要素は、それぞれ:vAPおよび:vDBである。したがって、メッセージm3に相当する仮想サーバモデル13上でのデータフロー仮想データフローは、[v6,u6,v7,u7,v8]というシーケンスで表すことができる。図12は、プロセスデータフローモデル11におけるデータフローと仮想データフローとの対応関係の例を示す説明図である。ステップS101の処理を行うことで、プロセスデータフローモデル11で定義されるデータフローに対応する仮想サーバモデル13上のデータフローを、図12に例示するような変換表として列挙することができる。次に、物理データフロー算出手段22は、仮想サーバモデル13におけるデータフローを、物理サーバモデル15上のデータフローに変換するステップS102。具体的には、物理サーバモデル15上に要素p1,p2が存在するものとする。ここで、仮想サーバモデル13において、接続する2つの要素v1と要素v2との間で送信される仮想データフローをvcとしたときに、仮想サーバモデル13における要素v1,v2で、それぞれ要素p1,p2が実現される場合、物理データフロー算出手段22は、p1とp2との間の最短経路を、仮想データフローvcに対応する物理サーバモデル15におけるデータフロー物理データフローと定義する。なお、仮想サーバモデル13におけるオブジェクトと物理サーバモデル15におけるオブジェクトとの対応関係は、物理実現関係情報14に基づいて特定される。図13は、図11に例示する仮想データフローを物理データフローに変換した例を示す説明図である。また、図14は、仮想データフローと物理データフローとの対応関係の例を示す説明図である。仮想データフローから物理データフローへの変換は、図14に例示するように、仮想データフローと物理データフローとの間の変換表として表すことができる。次に、負荷算出手段23は、物理サーバモデル15上での物理データフローのそれぞれの負荷を算出する。負荷算出手段23は、まず、物理データフローの各要素に対応する負荷を、プロセスデータフローモデル11の各要素に設定された負荷図3参照。から算出する。物理データフローの各要素に対応する負荷は、仮想データフローと物理データフローの変換表図14参照。とプロセスデータフローと仮想データフローの変換表図12参照。を逆引きすることによって得ることができる。図15は、物理データフローにおける各要素の負荷を算出する例を示す説明図である。例えば、物理データフローq2に対応する仮想データフローの要素は、図14より、v3,v4,v5,v6,u3,u5であり、それらの要素に対応するプロセスデータフローの要素は、図12より、m1,m2,m2,m3,e1,e2である。また、図3より、m1,m2,m3にはメッセージサイズ、e1,e2にはCPU時間がそれぞれ設定されているため、メッセージサイズおよびCPU時間を加算すると、q2に対応する負荷は、9=1332KB、15510msになる。次に、負荷算出手段23は、物理サーバモデル15における要素:pCLI,:pRouter,:pSV,:pDBにかかる負荷を算出する。負荷算出手段23は、算出の際、図8に示した仮想化オーバーヘッド関数を用いる。図8に示す例では、ある要素のCPU時間は、その要素内のフローのCPU時間の和と、その要素内またはその要素に入出力するフローのメッセージサイズに係数を掛けた値の総和で表される。この場合、:pSVのCPU時間は、15msq2のCPU時間0.000137KBp2,p3,p6,p7,q2,q3のメッセージサイズの総和=18.7msと算出されるステップS103。次に、使用率算出手段24は、図9に例示する物理性能DBを参照し、物理サーバモデル中の各要素の負荷情報から、それらの1リクエストあたりの使用率を算出するステップS4。例えば、CPU使用率は、CPU時間にCPUベンチマーク値を乗じ、1000で割るすなわち、1秒あたりの使用率に変換することで算出できる。また、スイッチやルータの使用率は、メッセージサイズをスループットで割ることによって算出できる。最後に、性能評価手段50は、物理サーバモデル15における各要素の1リクエストあたりの使用率と、システムに入力されるリクエストの到着率頻度に基づいて、性能評価を実施する。性能評価は、公知の待ち行列モデルを用いて解析的に計算してもよいし、シミュレーションによって計算してもよい。性能評価手段50は、例えば、システム全体の最大スループット、応答時間、各要素の使用率などについて性能評価を実施し、性能評価結果60をSEに提示する。以上のように、本実施形態によれば、性能評価モデル生成手段20より詳しくは、仮想データフロー算出手段21、物理データフロー算出手段22、負荷算出手段23が、物理的なシステムの性能を算出する規則例えば、仮想化性能DBや物理性能DBに基づいて、仮想実現関係情報12および物理実現関係情報14により特定されるプロセスフローデータモデルにおける属性から、物理的なシステムの性能を評価する性能評価モデルを生成し、性能評価手段50が、その性能評価モデルに基づいてシステムの性能評価を行う。その際、仮想データフロー算出手段21が、仮想実現関係情報12に基づいて、プロセスデータフローモデル11のデータフローから仮想サーバモデル13上の仮想データフローを算出する。また、物理データフロー算出手段22が、物理実現関係情報14に基づいて、仮想データフローから物理サーバモデル15上の物理データフローを算出する。そして、負荷算出手段23が、プロセスデータフローモデル11における要素に設定された属性に基づいて、物理データフローから物理サーバモデルにおけるオブジェクトの負荷を算出する。このような構成により、仮想システムの性能を容易に見積もることができる。具体的には、SEがプロセスデータフローモデル11、仮想サーバモデル13、物理サーバモデル15、仮想実現関係情報12、物理実現関係情報14をシステムモデル記憶手段10に記憶させておき、性能評価手段50がこれらの情報を利用することにより仮想システム上でシステムを動作させた際の性能を評価することができる。そして、性能評価を行う際、SEは仮想化によるオーバーヘッドの詳細を知っている必要はなく、UMLまたはそれに類するモデリング言語を用いて作成される設計情報のみを入力すればよい。その結果、性能評価のプロセスが大幅に容易化されることになる。これは、仮想化のオーバーヘッドを考慮した情報として予め作成された仮想化DBに基づいて、物理サーバに最終的にかかる負荷が、性能評価モデル生成手段20により、プロセスデータフローモデル11、仮想サーバモデル13、物理サーバモデル15、仮想実現関係情報12、物理実現関係情報14から自動的に算出されるためである。実施形態2.図16は、本発明の第2の実施形態における性能評価システムの例を示すブロック図である。なお、第1の実施形態と同様の構成については、図1と同一の符号を付し、説明を省略する。本実施形態における性能評価システムは、システムモデル記憶手段10aと、動的評価モデル生成手段70と、仮想化性能記憶手段30と、物理性能記憶手段40と、性能評価手段50とを備えている。システムモデル記憶手段10aは、プロセスデータフローモデル11と、仮想実現関係情報12と、仮想サーバモデル13と、物理サーバモデル15と、動的物理実現関係情報16とを記憶する。すなわち、第2の実施形態では、物理実現関係情報14の代わりに動的物理実現関係情報16を記憶する点において第1の実施形態と異なる。プロセスデータフローモデル11、仮想実現関係情報12、仮想サーバモデル13、物理サーバモデル15、および、動的物理実現関係情報16は、予めシステムモデル記憶手段10aに記憶される。動的物理実現関係情報16は、仮想サーバモデル13の各オブジェクトと物理サーバモデル15の各オブジェクトとの間の複数の対応関係を、物理的なシステムの状態遷移に対応付けて記述した情報である。すなわち、第1の実施形態における物理実現関係情報14は、常に固定された対応関係を示す情報であったが、第2の実施形態における動的物理実現関係情報16は、状況に応じて変化する対応関係を示す情報である点において物理実現関係情報14と異なる。オブジェクト間の対応関係を変化させる状況として、例えば、サーバ装置の使用率などが挙げられる。ただし、オブジェクト間の対応関係を変化させる状況は、装置の使用率に限定されない。他にも、他の装置からのアクセス数などに応じて対応関係を変化させてもよい。図17は、動的物理実現関係情報16の例を示す説明図である。図17aは、2種類の状態σ1、σ2ごとに仮想サーバモデル13の要素オブジェクトと物理サーバモデル15の要素オブジェクトとの対応関係を示す対応表の一例である。また、図17bは、オブジェクトの使用率に応じて、物理システムが2種類の状態σ1、σ2に変化する状態遷移の一例である。図17bに示す例では、:pSVの使用率が80を超えたら状態σ2に遷移し、:pSVの使用率が10以下になれば状態σ1に遷移する動作を表している。動的物理実現関係情報16における状態遷移は、例えばUMLの状態遷移図を用いて記述することができる。動的評価モデル生成手段70は、仮想データフロー算出手段21と、物理データフロー算出手段22と、負荷算出手段23と、使用率算出手段24とを含む。仮想データフロー算出手段21については、第1の実施形態と同様である。本実施形態における物理データフロー算出手段22は、それぞれの状態における物理データフローを算出する。すなわち、物理データフロー算出手段22は、物理的なシステムの状態に応じた対応関係ごとに物理データフローを算出する。なお、物理データフローの算出方法は、第1の実施形態における方法と同様である。同様に、負荷算出手段23は、それぞれの状態において、物理サーバモデル15における各要素にかかる負荷を算出する。また、使用率算出手段24は、それぞれの状態において、物理サーバモデル15における各要素の使用率を算出し、それぞれの状態における各要素の使用率と状態の遷移の条件とを、動的性能評価モデルとして出力する。また、性能評価手段50は、動的性能評価モデルをシミュレーションなどによって評価し、システム全体の最大スループットや、応答時間、各要素の使用率などを性能評価結果60としてSEに提示する。なお、第1の実施形態と同様、仮想データフロー算出手段21と、物理データフロー算出手段22と、負荷算出手段23と、使用率算出手段24と、性能評価手段50とは、プログラム性能評価用プログラムに従って動作するコンピュータのCPUによって実現される。以上のように、本実施形態によれば、物理データフロー算出手段22が、物理的なシステムの状態に応じた対応関係ごとに物理データフローを算出する。よって、物理サーバへ仮想サーバを割り当てる方法が動的に変化する場合においても、仮想システムの性能を容易に見積もることができる。この場合、例えば、物理サーバへ仮想サーバを割り当てる方法をSEが動的物理実現関係情報16として記述し、その動的物理実現関係情報16をシステムモデル記憶手段10aに記憶させることで、システムの性能を容易に評価できる。これは、動的物理実現関係情報16が図17に例示するような対応表と状態遷移図で記述可能であるため、入力が比較的容易であり、性能評価のプロセスが大幅に容易化されるからである。次に、本発明の最小構成の例を説明する。図18は、本発明による性能評価システムの最小構成の例を示すブロック図である。本発明による性能評価システムは、ITシステム上で定義されるプロセス間で送受信されるデータの経路であるデータフローの要素として、その経路上のオブジェクトとそのオブジェクト間の接続関係とを含み、各要素にデータフローの性質例えば、メッセージサイズ、CPU時間などを示す属性が設定されたモデルであるプロセスデータフローモデル81例えば、プロセスデータフローモデル11と、仮想化されたシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した仮想サーバモデル82例えば、仮想サーバモデル13と、物理的なシステムにおけるオブジェクト間の接続関係を記述した物理サーバモデル83例えば、物理サーバモデル15と、プロセスデータフローモデル81の要素と仮想サーバモデル82のオブジェクトとの対応関係を示す情報である仮想実現関係情報84例えば、仮想実現関係情報12と、仮想サーバモデル82のオブジェクトと物理サーバモデル83のオブジェクトとの対応関係を示す情報である物理実現関係情報85例えば、物理実現関係情報14とを記憶するシステムモデル記憶手段80例えば、システムモデル記憶手段10と、物理的なシステムの性能を算出する規則例えば、仮想化オーバーヘッド関数に基づいて、仮想実現関係情報84および物理実現関係情報85により特定されるプロセスフローデータモデル81の要素に設定された属性例えば、負荷を示す情報から、仮想化されたシステムの性能を評価する性能評価モデル例えば、性能評価モデル、動的性能評価モデルを生成する性能評価モデル生成手段90例えば、性能評価モデル生成手段20と、性能評価モデルに基づいて仮想化されたシステムの性能評価を行う性能評価手段91例えば、性能評価手段50とを備えている。そのような構成により、仮想システムの性能を容易に見積もることができる。また、性能評価モデル生成手段90は、仮想実現関係情報84に基づいて、プロセスデータフローモデル81のデータフローから仮想サーバモデル82上のデータフローである仮想データフローを算出する仮想データフロー算出手段例えば、仮想データフロー算出手段21と、物理実現関係情報85に基づいて、仮想データフローから物理サーバモデル83上のデータフローである物理データフローを算出する物理データフロー算出手段例えば、物理データフロー算出手段22と、プロセスデータフローモデル11における要素に設定された属性に基づいて、物理データフローから物理サーバモデル83におけるオブジェクトの負荷を算出する負荷算出手段例えば、負荷算出手段23と、負荷算出手段が算出した負荷と、物理サーバモデルにおける各オブジェクトの物理的な性能諸元例えば、物理性能DBにおけるスループット、CPUベンチマークなどとから、物理サーバモデルにおける各要素の使用率を性能評価モデルとして算出する使用率算出手段例えば、使用率算出手段24とを含んでいてもよい。また、システムモデル記憶手段80は、仮想サーバモデル82の各オブジェクトと物理サーバモデル83の各オブジェクトとの間の複数の対応関係を、物理的なシステムの状態遷移に対応付けて記述した情報である動的物理実現関係情報例えば、動的物理実現関係情報16を記憶していてもよい。そして、物理データフロー算出手段は、物理的なシステムの状態に応じた対応関係ごとに物理データフローを算出してもよい。また、システムモデル記憶手段80は、データフローの各要素に物理的なシステムの負荷を示す属性例えば、平均メッセージサイズ、平均CPU時間が設定されたプロセスデータフローモデル81を記憶してもよい。そして、使用率算出手段は、物理的なシステムの負荷を示す属性から性能評価モデルを生成してもよい。"