仮想計算機の資源の消費量を測定する測定部と、前記測定部における測定により前記仮想計算機の資源の消費量が閾値を越えていることが検出されると前記仮想計算機の資源の消費量の制限を行ない、その後、前記測定部における測定により前記仮想計算機の資源の消費量が前記制限された値を下回ることが検出されると、前記制限を緩和した後に前記制限の解除を行なう制御部とを有する監視制御装置。前記制御部は、前記仮想計算機の資源の消費量の制限を行なった後、前記測定部における測定により前記仮想計算機の資源の消費量が前記制限された値を下回ることが検出されると、前記仮想計算機の資源の消費量のさらなる制限を行ない、前記測定部における測定により前記仮想計算機の資源の消費量が前記さらなる制限された値を下回ることが検出されると、前記解除を行なうことを特徴とする請求項1に記載の監視制御装置。前記消費量の制限は、前記仮想計算機の資源の消費量の上限を定めることにより行なわれることを特徴とする請求項1または2に記載の監視制御装置。前記消費量は、前記仮想計算機が使用できる物理的実体を有するCPUの量であり、前記消費量の制限は、前記CPUの割り当ての優先度の変更により行なわれることを特徴とする請求項1または2に記載の監視制御装置。前記制御部は、前記測定部における測定において、続けて前記仮想計算機の資源の消費量が閾値を越えていることが検出された場合に、前記制限を行なうことを特徴とする請求項1から4のいずれか一に記載の監視制御装置。前記制御部は、前記測定部における測定において、続けて前記仮想計算機の資源の消費量が前記制限された値を下回ることが検出されると、前記制限を緩和した後に前記制限を解除することを特徴とする請求項5に記載の監視制御装置。前記制御部は、前記仮想計算機の資源の消費量が閾値を越えていることを検出するための前記消費量の測定の時間間隔が、前記仮想計算機の資源の消費量が前記制限された値を下回ることを検出するための前記消費量の測定の時間間隔よりも小さいことを特徴とする請求項6に記載の監視制御装置。監視制御装置と計算機とを備える計算機システムであって、前記計算機は、前記計算機で動作する仮想計算機への物理的な資源の割当を制御する管理部を有し、前記監視制御装置は、前記計算機における仮想計算機の資源の消費量を測定する測定部と、前記測定部における測定により前記仮想計算機の資源の消費量が閾値を越えていることが検出されると前記仮想計算機の資源の消費量の制限を行ない、その後、前記測定部における測定により前記仮想計算機の資源の消費量が前記制限された値を下回ることが検出されると、前記制限を緩和した後に前記制限の解除を行なうように前記管理部を制御する制御部とを有することを特徴とする計算機システム。計算機で動作する仮想計算機の資源の消費量を制御する計算機システムの動作方法であって、仮想計算機の資源の消費量を測定し、前記測定により前記仮想計算機の資源の消費量が閾値を越えていることが検出されると前記仮想計算機の資源の消費量の制限を行ない、その後、前記測定により前記仮想計算機の資源の消費量が前記制限された値を下回ることが検出されると、前記制限を緩和した後に前記制限の解除を行なうことを含む計算機システムの動作方法。ハードウェアの台数よりも多くのシステムを動作させる場合には、それぞれのシステムへのハードウェア資源の割り当てを考慮する必要がある。例えば、あるシステムのCPUの消費量が増大した場合に、もしその増大の理由がシステムの不具合などによるものである場合には、その増大を放置すると他のシステムの動作に悪影響を与えるのでCPUの割り当てを減少させるよう制御を行なう必要がある。しかし、その増大がシステムの動作の特性上において一時的なものである場合には、同様にCPUの割り当てを減少させると、そのシステムの処理に要する時間が長引いてしまい、この場合も他のシステムの動作に影響を与えてしまい、全体のパフォーマンスが低下するという課題が生じる。本発明の一実施形態として、仮想計算機の資源の消費量を測定する測定部と、前記測定部における測定により前記仮想計算機の資源の消費量が閾値を越えていることが検出されると前記仮想計算機の資源の消費量の制限を行ない、その後、前記測定部における測定により前記仮想計算機の資源の消費量が前記制限された値を下回ることが検出されると、前記制限を緩和した後に前記制限の解除を行なう制御部とを有する監視制御装置を提供する。本発明の一実施形態として、監視制御装置と計算機とを備える計算機システムであって、前記計算機は、前記計算機で動作する仮想計算機への物理的な資源の割当を制御する管理部を有し、前記監視制御装置は、前記計算機において仮想計算機の資源の消費量を測定する測定部と、前記測定部における測定により前記仮想計算機の資源の消費量が閾値を越えていることが検出されると前記仮想計算機の資源の消費量の制限を行ない、その後、前記測定部における測定により前記仮想計算機の資源の消費量が前記制限された値を下回ることが検出されると、前記制限を緩和した後に前記制限の解除を行なうように前記管理部を制御する制御部とを有することを特徴とする計算機システムを提供する。本発明の一実施形態として、計算機で動作する仮想計算機の資源の消費量を制御する計算機システムの動作方法であって、仮想計算機の資源の消費量を測定し、前記測定により前記仮想計算機の資源の消費量が閾値を越えていることが検出されると前記仮想計算機の資源の消費量の制限を行ない、その後、前記測定により前記仮想計算機の資源の消費量が前記制限された値を下回ることが検出されると、前記制限を緩和した後に前記制限の解除を行なうことを含む計算機システムの動作方法を提供する。本発明によれば、CPUなどの資源の消費量が増大したときに消費量を制限し、その後における資源の消費量が所定の値以下であれば、資源の消費量の制限を解除するので、従来よりも他のシステムの動作に影響を与えることを回避することができる。以下、本発明を実施するための形態について説明を行なう。なお、本発明は以下の説明に限定されることはなく、種々に変形をして実施することが可能である。図1は本発明の一実施形態に係る監視制御装置を備える計算機システムの機能ブロック図を示す。計算機システム100は、計算機101と監視制御装置102とを備える。計算機101は複数のCPUとして、CPU1103-1、CPU2103-2、...、CPUN103-Nを有する。また、計算機101は、複数の区画として、区画1104-1、区画2104-2、...区画M104-Mを有する。区画partitionとは、仮想的な計算機を意味する。すなわち、区画それぞれは、計算機101で動作するプロセスとして実現され、プロセスそれぞれにおいては、仮想化されたオペレーティングシステムが動作し、仮想化されたオペレーティングシステム上で、仮想化されたオペレーティングシステムのプロセスを動作させることができる。また、計算機101は、区画管理プログラム105を有する。区画管理プログラム105は、区画それぞれの起動、停止を行ない、また、計算機101の有する物理的な資源を区画それぞれに割り当てる。例えば、CPU1-CPUNは物理的な資源であるので、区画管理プログラム105は、CPU1-CPUNを区画それぞれに割り当てることを行なう。区画が動作可能状態であれば、区画にCPUが割り当てられると、動作状態に遷移する。また、動作状態において、CPUの割り当てが解除されると、区画は待ち状態または動作可能状態に遷移する。したがって、区画管理プログラム105は、区画それぞれのスケジューリングを行なう。また、区画それぞれにCPUを割り当てる優先度に基づいてスケジューリングを行なうこともできる。例えば、区画に0から255までの優先度を表す数値を割り当て、数値が大きければ優先的にCPUを割り当てる。図1には図示されていないが、計算機はCPU以外の物理的な資源を有する。例えば、メモリ、二次記憶などの物理的な資源を有する。したがって、区画管理プログラム105は、CPUを区画それぞれに割り当てるスケジューリング以外に、CPU以外のハードウェア資源を区画それぞれに割り当てることも行なう。また、図1において、CPU、区画が複数示されているが、CPUが一つである場合もあり、また、区画が一つである場合もある。なお、区間管理プログラム105により実現される実体を管理部という場合がある。また、管理部は、資源の割当により生じる、区画による資源の消費量は監視制御装置102に伝達される。監視制御装置102は、パラメータ記憶部106を有する。パラメータ記憶部106は、物理的な資源を区画それぞれへの配分に関するパラメータを記憶する。例えは、区画それぞれへの割り当てが保証される第1の割当量、区画全体で共有される第2の割当量がある。例えば物理的な資源のうちCPUについては、第1の割当量は、区画それぞれが同時に消費できるCPU量の上限を意味する。例えば、図2Aに示すように、区画1、区画2、区画3および区画4それぞれの第1の割当量が2.0、1.0、2.0および3.0であれば、CPU量として、区画1が2.0を消費し、区画2が1.0を消費し、区画3が2.0を消費し、区画4が3.0を消費することが同時に行なわれてもよいことを意味する。なお、CPU量として、区画がNを消費するとは、区画に対して数値Nに応じたCPUを割り当てることを意味する。例えば、区画に対してN個のCPUを割り当てることを意味する。また、第1の割当量のことをECEntitledCapacity値という場合がある。また、物理的な資源がCPUである場合には、第2の割当量は、区画それぞれが第1の割当量のCPUを消費している時に、区画全体でさらに消費できるCPU量を意味する。例えば、区画1、区画2、区画3および区画4それぞれの第1の割当量が2.0、1.0、2.0および3.0であり、第2の割当量が1.6であれば、区画1、区画2、区画3および区画4のそれぞれが、CPU量として2.0、1.0、2.0および3.0を消費している場合に、さらに区画1、区画2、区画3および区画4の少なくとも一つが、CPU量として合計1.6を消費することが可能である。監視制御装置102は、また、測定部107と、キャッピング制御部108と、キャッピング部109とを有する。測定部107は、計算機101内において、区画それぞれの資源の消費量を測定する。例えば、区画それぞれが消費しているCPU量を管理部より割当量を受信することにより測定する。区画の資源の消費量の測定は、連続的に行なわれてもよいし、時間間隔を置いて行なわれてもよい。例えば、1分毎に測定が行なわれてもよい。また、測定部107は、測定した消費量およびパラメータ記憶部106に記憶されたパラメータ値に応じて、キャッピング制御部108の動作を制御する。キャッピング制御部108は、測定部107が測定した消費量およびパラメータ記憶部106に記憶されたパラメータ値に応じて、区画それぞれに割り当てられる消費量を制御する。消費量の制御としては、区画それぞれの資源の消費量の上限を定めるものがある。例えば、区画それぞれに割り当てることができるCPUの上限を定める。このように上限を定め、資源の消費量を制限することをキャッピングを行なうという場合がある。また、上限値のことをキャップ値という場合がある。さらに、より大きなキャップ値を緩和されたキャップ値といい、キャップ値を大きくすることを、キャッピングを緩和するという場合もある。また、キャップ値を小さくすることを、さらなる制限を行なうという場合がある。キャッピング部109は、キャッピング制御部108の制御に応じて、区画それぞれに割り当てられる資源の量を制御する。具体的には、監視制御装置102と計算機101との通信経路を通じて、区画管理プログラム105に制御信号を送信し、区画それぞれに割り当てられる資源の量を制御し、資源の消費量を制御する。図3および図4は、本実施形態に係る監視制御装置の処理を説明するフローチャートである。特に、図3は区画それぞれの資源の消費量を測定し、キャッピングを開始するための処理を説明するフローチャートである。また、図4はキャッピングを開始した後の処理を説明するフローチャートである。図3を参照すると、ステップS301の処理として、区画それぞれの監視閾値を算出する。監視閾値とは、区画の資源の消費量を測定した場合、越えていることが続けて検出されるとキャッピングを開始する値をいう。監視閾値は、パラメータ記憶部106に記憶されているパラメータ値を用いて算出する。また、図3においては、監視閾値を毎回算出しているが、区画が起動するときに一回だけ算出するようにしてもよい。監視閾値の算出の例については後に示す。ステップS302の処理として、測定部107により、区画それぞれの資源の消費量を測定する。図3のフローチャートにおいては、ステップS303の処理として、測定の結果、監視閾値を越えている区画に対応するカウント値を増加させる。なお、区画に対応するカウント値は、例えば、図2Bに示されるような表データとして格納することができる。区画の起動時に、区画の番号に対応するカウント値が0に初期化される。そして、区画それぞれの資源の消費量の測定の結果、監視閾値を越えていれば、カウント値を1増加させる。また、ステップS304の処理として、監視閾値を越えていない区画に対応するカウント値を0にクリアする。ステップS303およびS304の処理により、資源の消費量を測定したとき、続けて監視閾値以上であることが検出されるとカウント値が増加し、一度でも監視閾値以下となるとカウント値が0となる。なお、一度でも監視閾値以下となればカウント値を0とするかわりに、所定の回数続けて監視閾値以下となればカウント値を0としてもよい。あるいは、監視閾値の移動平均などの平均値を求め、その平均値が監視閾値を下回ったときにカウント値を0とし、その平均値が監視閾値を越えていればカウント値を増加させてもよい。ステップS305の処理として、カウント値が所定の値を越えた区画に対してキャッピングを行なう。すなわち、図3に示すフローチャートにより、消費量が続けて監視閾値以上であることが検出されるとキャッピングが行なわれる。キャッピングの処理の具体的な内容は、図4を参照して説明する。ステップS306の処理として、図3のフローチャートによる処理を終了させるかどうかを判断する。例えば、監視制御装置102を停止させるかどうかを判断する。図3のフローチャートによる処理を終了させなければ、ステップS301に戻る。なお、ステップS302における区画それぞれの資源の消費量の測定を、時間間隔をあけて例えば、一定時間毎に行なうために、スリープなどの処理をステップS306などで行なってもよい。次に図4を参照すると、ステップS401の処理として、区画に対して、所定のキャップ値にキャッピングを行なう。キャッピングの対象となる区画は、資源の消費量が監視閾値を越えたことが検出された区画である。図3に示す処理では、資源の消費量を測定し、続けて監視閾値を越えたことが検出された区画がキャッピングの対象となる。また、所定のキャップ値は、一般的には、監視閾値よりも小さい値となる。例えば、監視閾値をEC値の1.5倍とした場合、所定のキャップ値はEC値となる。ステップS402の処理として、キャッピングを行なった後の区画の資源の消費量を測定する。ステップS403の処理として、区画の資源の消費量を測定した値が、所定の時間の間、キャップ値よりも小さい状態が継続しているかどうかを判断する。この判断は、図2Bに示すような表データに記憶されるカウント値を用い、測定を行ない、キャップ値あるいはキャップ値と所定の関係のある値例えば、キャップ値の95の値を下回っていることが所定の回数検出されるかどうかにより判断することができる。もし、所定の時間の間、資源の消費量がキャップ値よりも小さいと判断した場合には、監視閾値を越えたのは一時的な現象であると判断される。そこでステップS404へ処理を移行させる。また、所定の時間の間、資源の消費量がキャップ値あるいはキャップ値と所定の関係のある値以上であると判断すると、不具合などにより区画が無限ループなどに陥り、無駄に資源を消費している可能性が高い。そこで、ステップS401へ処理を移行させ、キャッピングを継続する。これにより、他の区画に影響が及ぶことを抑制することができる。ステップS404の処理として、キャップ値を緩和する。例えば、EC値の1.2倍とする。その後、ステップS405の処理として、キャップ値の緩和後の区画の資源の消費量を測定する。その結果、所定の時間以上、消費量が緩和されたキャップ値あるいは緩和されたキャップ値と所定の関係のある値より小さいと判断した場合には、やはり監視閾値を越えたのは一時的な現象であったと判断できる。そこで、ステップS407へ処理を移行させ、キャッピングを解除する。また、所定の時間以上、消費量が緩和されたキャップ値あるいは緩和されたキャップ値と所定の関係のある値以上であれば、不具合により資源の消費量が高くなっている可能性が高いので、ステップS401へ処理を移行させ、キャッピングを再開する。なお、本実施形態に係る監視制御装置は、計算機を用いて実現することが可能である。計算機はCPU、メモリ、二次記憶装置、入出力装置などを有する。そこで、パラメータ記憶部106は、メモリあるいは二次記憶装置に対応させ、測定部107は、入出力装置を介して計算機101より資源の消費量を受信するプログラムをCPUにより実行することに対応させることができる。キャッピング制御部108は、測定部107に対応するプログラムより測定の結果を表す情報を取得するプログラムをCPUにより実行することに対応させることができる。また、キャッピング部109は、キャッピング制御部108に対応するプログラムより制御情報を取得し、入出力装置を介して資源の消費量を制御する制御命令を送信するプログラムをCPUにより実行させることに対応させることができる。実施例1図5は、キャッピング制御部108によるキャッピングの制御の一例を示す。Thを監視閾値であるとする。時間t1からt2の間、図3に示すフローチャートの処理により、ある区画の資源の消費量がThを越えていることが検出されたとする。すると、t2から図4に示すフローチャートの処理により、キャップ値C1へのキャッピングが行なわれる。これにより、その区画の資源の消費量の上限がC1となる。もし、その区画が不具合により無駄に資源を消費しているとすれば、資源の消費量がC1となりつづける。一方、一時的に資源の消費量が増加しているのであれば、そのうち、資源の消費量がキャップ値C1を下回ることになる。すなわち、時間t2からt3の間において、資源の消費量がC1を下回る。そそこで、時刻t3において、キャップ値をC2へ緩和する。その後もt3からt4の間の資源の消費量がC2を下回っていれば、不具合による資源の消費量の増大ではなかったと判断して、時刻t4にキャッピングを解除する。すなわち制限を行なわないようにする。もし、t3からt4において、資源の消費量がC2となれば、不具合である可能性があると判断し、C1へキャッピングを行なうようにすることができる。実施例2図6は、キャッピング制御部108によるキャッピングの制御の別の一例を示す。図5に示す例では、ある区画の資源の消費量が継続して監視閾値Thを越えていると、キャッピングを行ない、その後、その区画の資源の消費量がキャップ値を下回るとキャップ値を緩和している。それに対して、図6に示す例では、監視閾値Thを継続して越えているとキャッピングを行ない、その後、さらに厳しくキャッピングを行ない、キャッピングを緩和してキャッピングを解除する。すなわち、時間t1からt2の間、図3に示すフローチャートの処理により、ある区画の資源の消費量が継続してThを越えていることが検出されたとする。すると、t2からキャップ値C1へのキャッピングを行なう。t2からt3の間において、その区画の資源の消費量が継続してC1より小さいことが確認されると、t3からC1より小さいキャップ値C2へキャッピングを行なう。これは、不具合などにより資源の消費量の減少と増大とを繰り返す可能性があるので、t1からt2までの間の資源の消費量の増大が一時的なものであったことを確認するためである。また、区画の処理において資源の消費量の増大が一時的なものであれば、資源の消費量が時間とともに減少するので、厳しくキャッピングを行なっても、処理の時間が長引くことはないと考えられるためである。その後、t3からt4の間において、その区画の資源の消費量が継続してC2より小さいことが確認されると、t4からキャップ値を緩和する。例えば、図6に示すように、キャップ値をC1へ戻す。t3からt4の間において、その区画の資源の消費量がキャップ値より小さいことが確認されると、キャッピングを解除する。また、t3からt4の間において、その区画が資源の消費量がキャップ値になれば、不具合などにより資源の消費量の減少と増大とを繰り返す可能性が高いと判断し、キャップ値をC2にするようにしてもよい。実施例3図5、図6においては、キャップ値を用いて資源の消費量を制限していたが、CPUが資源である場合には、キャッピングの別の実施例としてCPUの割当の優先度を変化させてもよい。例えば、ある区画の資源の消費量が継続してThを越えていることが検出されると、その区画に対するCPUの割当の優先度を下げてもよい。これにより、他の区画に優先してCPUが割り当てられることになる。しかし、他の区画がCPUを必要としなければ、優先度が下げられたその区画にCPUが割り当てられることになり、もし、一時的にその区画のCPUの消費量が大きくなっているのであれば、必要なCPUを割り当てることにより、処理を早く終了させることができ、他の区画に影響を及ぼさないようにすることができる。もし、優先度を一定の時間の間下げても、CPUの消費量がThを越えていれば、不具合である可能性があるので、キャッピングを行なう。監視閾値の算出について図7は、監視閾値の算出の一例を説明するための図である。図7においては、区画1、区画2、区画3および区画4の資源の消費量は、面積で表現される。そこで、区画1、区画2、区画3および区画4それぞれのEC値第1の割当量は、矩形701、矩形702、矩形703および矩形704それぞれの面積により表現することにする。さらに、矩形701、矩形702、矩形703および矩形704の高さを、図7に示すようにそろえ、1とすれば、矩形701、矩形702、矩形703および矩形704それぞれの幅が区画それぞれのEC値を表すとすることができる。また、上述した第2の割当量を、矩形701、矩形702、矩形703および矩形704の上辺と点線708との間の面積として表すことができる。今、区画1の資源の消費量が監視閾値Th1に達したとする。また、第2の割当量から一つの区画が消費しても問題が生じない比率をαとすると、矩形705の面積=区画1の資源消費量-区画1のEC値矩形706の面積=区画1以外のEC値の和/全区画のEC値の和第2の割当量1-αとなる。矩形705の面積矩形706の面積=第2の割当量であるので、矩形705の面積=第2の割当量-矩形706の面積、すなわち、矩形705の面積=第2の割当量1-区画1以外のEC値の和/全区画のEC値の和1-αとなる。ここで、矩形701の高さを1としたので、矩形705の面積は、Th1-1区画1のEC値となる。したがって、Th1-1=第2の割当量1-区画1以外のEC値の和/全区画のEC値の和1-α/区画1のEC値すなわち、Th1=第2の割当量1-区画1以外のEC値の和/全区画のEC値の和1-α/区画1のEC値1として、区画1の監視閾値Th1を算出することができる。具体的な数値を求めてみる。例えば、区画1、区画2、区画3および区画4のEC値第1の割当量が図2Aに示す通りであるとし、第2の割当量を1.6とする。また、α=0.5とすると、Th1=1.61-1.02.03.0/2.01.02.03.01-0.5/2.01=1.5となる。したがって、区画1の資源の消費量が、続けてEC値の1.5を越えていることが検出されると、キャッピングを行なったり、CPUの割り当ての優先度を下げたりするなどして、資源の消費量の制限を行なう。なお、上記において、αの値は全区画において同じ値であると仮定したが、区画ごとに異なる値となってもよい。この場合には、矩形706の面積が、区画2のEC値1-α2区画3のEC値1-α3区画4のEC値1-α4第2の割当量/全区画のEC値の和となる。ここにαnは、区画nのαの値である。また、本発明者らが出願人が実際に使用している計算機において区画それぞれのCPUの消費量の時間変化を測定したところ、CPUの消費量が増大した全ての場合について5分以内にはもとの消費量に戻っていることが確認された。そこで、区画1のCPUの消費量を測定し、5分以上継続して監視閾値を越えていれば、図4に示すフローチャートの処理を実行し、キャッピングを行なったりCPUの割り当ての優先度を下げたりして、資源の消費量の制限を行なうことができる。このとき、区画1のキャッピングを緩和するために、CPU消費量がキャップ値未満である時間の長さをW1分とするとW1区画1のEC値/全区画のEC値の和第2の割当量区画1のEC値≦Th1区画1のEC値5となるので、W1≦Th15/1/全区画のEC値の和第2の割当量1と算出される。一般的にTh1/1/全区画のEC値の和第2の割当量1の値は1より大きくなるので、W1は5分より大きな時間となる。したがって、キャッピングを緩和するための、CPU消費量がキャップ値未満である時間の長さは、5分より長くすればよいこととなる。具体的な数値を求めてみると、W1≦1.55/1/2.01.02.03.01.61=6.25となる。したがって、5分を単位とすれば、10分継続してCPU消費量がキャップ値未満であれば、資源の消費量の制限の緩和をすればよいこととなる。