JP5472626B2 - Information processing apparatus operation management apparatus, cloud computing system, operation management program, storage medium, and information processing apparatus operation management method - Google Patents
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Description
本発明は、複数の端末装置とネットワークを介して接続された複数の情報処理装置の稼働台数を制御する情報処理装置運用管理装置、クラウドコンピューティングシステム、運用管理プログラム、記憶媒体、及び情報処理装置運用管理方法に関する。 The present invention relates to an information processing device operation management device, a cloud computing system, an operation management program, a storage medium, and an information processing device that control the number of operating information processing devices connected to a plurality of terminal devices via a network. The operation management method.
従来は、企業、個人などのユーザーがコンピュータのハードウェア、ソフトウェア、データなどを、自分自身で保有・管理していた。これに対して近年では、様々なサービスを提供する企業側が、処理を行うサーバ等の設備を保有する一方、ユーザーはインターネットに接続可能な端末装置を保有するのみで、端末装置をインターネットへ接続して必要なサービスをサービス提供企業から受ける形態が増加している。 Conventionally, users of companies, individuals, etc. own and manage computer hardware, software, data, etc. themselves. On the other hand, in recent years, companies that provide various services have equipment such as servers for processing, while users only have terminal devices that can connect to the Internet, and connect terminal devices to the Internet. The form of receiving necessary services from service providers is increasing.
このようなクラウドコンピューティングシステムにおいては、利用アクセス数のピークに対応するために、複数のサーバを常時起動し負荷を分散している。 In such a cloud computing system, in order to cope with the peak of the number of used accesses, a plurality of servers are always activated to distribute the load.
ところで、従来より、サーバの負荷を分散させるために、様々な手法が提案されている(例えば、特許文献1参照。)。ところが、クラウドコンピューティングでは、サービス内容や利用目的が様々であることから、利用アクセス量の変化を特定することが困難なため、サーバ台数運用予測が難しい。 By the way, conventionally, various methods have been proposed in order to distribute the load on the server (see, for example, Patent Document 1). However, in cloud computing, since the service contents and usage purposes are various, it is difficult to identify changes in the usage access amount, so it is difficult to predict the number of servers.
そこで、アクセス量の最大値に基づいて固定したサーバ台数運用を行ったり、アクセス量の大きな特徴(昼間と夜間,平日と休日など)に基づいた、おおまかなサーバ台数運用を行ったりしている。 Therefore, the fixed number of servers is operated based on the maximum value of the access amount, or the approximate number of servers is operated based on the large features of the access amount (daytime and nighttime, weekdays and holidays).
しかしながら、上記従来の運用管理では、必要なときに必要な数のサーバを稼働させておくためには、その時点における予測最大稼働数にて運用する必要があり、省エネルギー効果が得にくい。そこで、本発明は上記事情に鑑みて成されたものであり、必要な時点で必要最小限のサーバのみを稼働することによって省エネルギー効果をより高めることができる情報処理装置運用管理装置、クラウドコンピューティングシステム、運用管理プログラム、記憶媒体、及び情報処理装置運用管理方法を提供することを目的とする。 However, in the above-described conventional operation management, in order to keep a necessary number of servers in operation when necessary, it is necessary to operate at the predicted maximum number of operations at that time, and it is difficult to obtain an energy saving effect. Accordingly, the present invention has been made in view of the above circumstances, and an information processing apparatus operation management apparatus and cloud computing capable of further enhancing the energy saving effect by operating only a minimum necessary server at a necessary time. An object is to provide a system, an operation management program, a storage medium, and an information processing apparatus operation management method.
本発明は、上記課題を解決するため、以下の手段を採用する。
本発明に係る情報処理装置運用管理装置は、複数の端末装置とネットワークを介して接続された複数の情報処理装置の稼働台数を制御する情報処理装置運用管理装置であって、 時系列で変化する前記情報処理装置の管理対象データを取得して所定の記憶部に格納する取得部と、過去の所定時間内の前記管理対象データを前記記憶部から取り出して時系列に連結したデータ列を作成する整列部と、前記データ列に基づき、一定時間後の前記管理対象データの短期予測値を算出する短期時間予測部と、前記データ列に基づき、前記一定時間よりも将来の一時点における前記管理対象データの長期予測値を算出する長期時間予測部と、前記管理対象データの現在値と前記短期予測値及び前記長期予測値とを対比して、前記情報処理装置の前記一定時間後における必要稼働台数、又は追加或いは停止すべき台数を算出する推定部と、前記一定時間後の稼働台数が前記必要稼働台数となるように前記情報処理装置を起動又は停止させる指令部と、を備えていることを特徴とする。
The present invention employs the following means in order to solve the above problems.
An information processing apparatus operation management apparatus according to the present invention is an information processing apparatus operation management apparatus that controls the number of operating information processing apparatuses connected to a plurality of terminal apparatuses via a network, and changes in time series An acquisition unit that acquires management target data of the information processing apparatus and stores it in a predetermined storage unit, and creates a data string that takes out the management target data in a past predetermined time from the storage unit and connects them in time series An alignment unit; a short-term prediction unit that calculates a short-term prediction value of the management target data after a predetermined time based on the data string; and the management target at a future point in time than the fixed time based on the data string A long-term time prediction unit for calculating a long-term prediction value of data; and comparing the current value of the management target data with the short-term prediction value and the long-term prediction value, An estimation unit that calculates the required number of operating units after or a number of units to be added or stopped, and a command unit that starts or stops the information processing apparatus so that the number of operating units after the predetermined time becomes the required operating number, It is characterized by having.
また、本発明に係るクラウドコンピューティングシステムは、複数の端末装置とネットワークを介して接続された複数の情報処理装置と、本発明に係る情報処理装置運用管理装置と、を備えていることを特徴とする。 The cloud computing system according to the present invention includes a plurality of information processing devices connected to a plurality of terminal devices via a network, and the information processing device operation management device according to the present invention. And
また、本発明に係る運用管理プログラムは、コンピュータを、本発明に係る情報処理装置運用管理装置として機能させることを特徴とする。 The operation management program according to the present invention causes a computer to function as the information processing apparatus operation management apparatus according to the present invention.
また、本発明に係るコンピュータで読み取り可能な記憶媒体は、本発明に係る運用管理プログラムを格納したことを特徴とする。 A computer-readable storage medium according to the present invention stores the operation management program according to the present invention.
また、本発明に係る情報処理装置運用管理方法は、複数の端末装置とネットワークを介して接続された複数の情報処理装置の稼働台数を制御する情報処理装置運用管理方法であって、時系列で変化する前記情報処理装置の管理対象データを取得する取得工程と、
取得した過去の所定時間内の前記管理対象データを時系列に連結してデータ列を作成する整列工程と、前記データ列に基づき、一定時間後の前記管理対象データの短期予測値を算出する短期時間予測工程と、前記データ列に基づき、前記一定時間よりも将来の一時点における前記管理対象データの長期予測値を算出する長期時間予測工程と、前記管理対象データの現在値と前記短期予測値及び前記長期予測値とを対比して、前記情報処理装置の前記一定時間後における必要稼働台数、又は追加或いは停止すべき台数を算出する推定工程と、前記一定時間後の稼働台数が前記必要稼働台数となるように前記情報処理装置を起動又は停止させる指令工程と、を備えていることを特徴とする。
An information processing apparatus operation management method according to the present invention is an information processing apparatus operation management method for controlling the number of operating information processing apparatuses connected to a plurality of terminal apparatuses via a network, in a time series. An acquisition step of acquiring management target data of the information processing apparatus that changes;
An alignment step of creating a data string by linking the acquired management object data within a predetermined past time in a time series, and a short term for calculating a short-term prediction value of the management object data after a certain time based on the data string A time prediction step, a long-term time prediction step for calculating a long-term prediction value of the management target data at a future time point based on the data string, a current value of the management target data, and the short-term prediction value And an estimation step of calculating the number of required operating units of the information processing apparatus after the predetermined time, or the number of units to be added or stopped, and the operating number after the predetermined time And a command step for starting or stopping the information processing apparatus so that the number of the information processing apparatuses becomes the number.
本発明によれば、必要な時点で必要最小限のサーバのみを稼働することによって省エネルギー効果をより高めることができる According to the present invention, it is possible to further enhance the energy saving effect by operating only the minimum necessary server at a necessary time.
(第1の実施形態)
本発明に係る第1の実施形態について、図1から図3を参照して説明する。
本実施形態に係るクラウドコンピューティングシステム1は、図1に示すように、ハブ2に接続された複数のアプリケーションサーバ(情報処理装置)3と、これらに電力を供給する配電盤4と、アプリケーションサーバ3の起動・停止を制御するサーバ運用管理装置(情報処理装置運用管理装置)5と、を備えている。クラウドコンピューティングシステム1は、複数の端末装置TとネットワークNを介して接続されている。
(First embodiment)
A first embodiment according to the present invention will be described with reference to FIGS.
As shown in FIG. 1, the
サーバ運用管理装置5は、ハードウェア構成として、少なくとも、プロセッサ6、メモリ7、媒体読取装置8、入出力インタフェース9、を含む、コンピュータシステムである。各部は、バス10を介して相互に通信可能に接続される。
The server
プロセッサ6は、図示しないROM又はハードディスクに格納されるオペレーティングシステムやメモリ7から読み出されるプログラムに基づいて、サーバ運用管理装置5の各部を制御する。
The
メモリ7は、プログラムやデータが必要に応じて書き込まれるとともに、プロセッサ6の作業用としても用いられる。
The
媒体読取装置8は、CD−ROMやDVD−ROM等のコンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体を受け入れて、該媒体に記憶されたプログラムを読み出す。こうして読み出されるプログラムは、プロセッサ6により実行される。
The
サーバ運用管理装置5は、図2に示すように、運用管理プログラムの機能手段(プログラムモジュール)として、取得部11と、整列部12と、短期時間予測部13と、長期時間予測部15と、推定部16と、算出部17と、指令部18と、を備えている。これらの機能は、プロセッサ6やメモリ7により実現される制御部20によって制御される。
As shown in FIG. 2, the server
これらの各機能は、コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体に格納された運用管理プログラムが、媒体読取装置8を用いて、サーバ運用管理装置5に読み込まれ、該サーバ運用管理装置5のプロセッサ6を中心とするハードウエアにより実現されるものである。
In each of these functions, an operation management program stored in a computer-readable information storage medium is read into the server
なお、ここでは情報記憶媒体によって運用管理プログラムがサーバ運用管理装置5に供給されることとしたが、インターネット等のデータ通信ネットワークを介して遠隔地からダウンロードされてもよい。
Here, the operation management program is supplied to the server
取得部11は、時系列で変化する各アプリケーションサーバ3のCPU負荷(管理対象データ)Ptを、例えば1分毎に取得して、CPU負荷履歴データベース(記憶部)21に格納する。なお、CPU負荷履歴データベース21は、メモリの一部として設けられていてもよい。
The acquisition unit 11 acquires the CPU load (management target data) Pt of each
整列部12は、過去の所定時間(n分)内のCPU負荷をCPU負荷履歴データベース21から取り出して、時系列に連結したデータ列(Pt−1〜Pn)を作成する。
The aligning unit 12 extracts the CPU load in the past predetermined time (n minutes) from the CPU
短期時間予測部13は、作成したデータ列に基づき、一定時間後(例えば、サーバの立ち上げに必要な時間として5分後)のCPU負荷の短期予測値を算出する。 The short-term time prediction unit 13 calculates a short-term predicted value of the CPU load after a certain time (for example, after five minutes as a time required for starting the server) based on the created data string.
長期時間予測部15は、短期時間予測部13とは別に、作成したデータ列に基づき、一定時間よりも将来の一時点、例えば、現時点から10分後におけるCPU負荷の長期予測値を算出する。 The long-term time predicting unit 15 calculates a long-term predicted value of the CPU load at a future time point, for example, 10 minutes after the current time, based on the created data string, separately from the short-term time predicting unit 13.
推定部16は、CPU負荷の現在値と短期予測値及び長期予測値とを対比して、アプリケーションサーバ3の一定時間後における必要稼働台数を算出する。
The estimating
算出部17は、必要稼働台数から現状稼働台数を差し引いて、一定時間後に追加又は停止すべきアプリケーションサーバ3の台数を算出する。
The calculation unit 17 calculates the number of
指令部18は、算出された台数分のアプリケーションサーバ3を起動又は停止させる。
The command unit 18 starts or stops the
次に、本実施形態に係るサーバ運用管理方法(情報処理装置運用管理方法)について説明する。 Next, a server operation management method (information processing apparatus operation management method) according to the present embodiment will be described.
ここでのサーバ運用管理方法は、図3に示すように、取得工程(S11)と、整列工程(S12)と、短期時間予測工程(S13)と、長期時間予測工程(S14)と、推定工程(S15)と、算出工程(S16)と、指令工程(S17)と、を備えている。 As shown in FIG. 3, the server operation management method includes an acquisition step (S11), an alignment step (S12), a short-term time prediction step (S13), a long-term time prediction step (S14), and an estimation step. (S15), a calculation step (S16), and a command step (S17).
取得工程(S11)は、時系列で変化する各アプリケーションサーバ3のCPU負荷の現在値Ptを1分毎に取得して、CPU負荷履歴データベース21に順次格納する。取得のタイミングは、1分毎としているがこれに限定されるものではない。
In the acquisition step (S11), the CPU load
整列工程(S12)は、予測を行う現時点に対して、所定時間(n分)だけ過去に遡ったCPU負荷をCPU負荷履歴データベース21から取り出して、時系列に連結したデータ列(Pt−1〜Pn)を作成する。
In the alignment step (S12), a CPU load that has been traced back by a predetermined time (n minutes) from the current time when prediction is performed is extracted from the CPU
短期時間予測工程(S13)は、整列工程(S12)にて作成したデータ列に基づき、例えば、特開平7−270200に記載の公知のカオス予測処理を行って、サーバの起動時間として5分後のCPU負荷の短期予測値Pt+5を算出する。なお、この短期予測のための予測時間は5分後に限定されるものではない。 The short-term time prediction step (S13) is based on the data sequence created in the alignment step (S12), for example, by performing a known chaos prediction process described in JP-A-7-270200, and after 5 minutes as the server startup time The short-term predicted value P t + 5 of the CPU load is calculated. In addition, the prediction time for this short-term prediction is not limited after 5 minutes.
長期時間予測工程(S14)は、整列工程(S12)にて作成したデータ列に基づき、短期時間予測工程(S13)と同様にカオス予測処理を行って、10分後のCPU負荷の長期予測値Pt+10を算出する。なお、この長期予測のための予測時間は10分後に限定されるものではない。 The long-term time prediction step (S14) is based on the data string created in the alignment step (S12), performs chaos prediction processing in the same manner as the short-term time prediction step (S13), and performs a long-term prediction value of the CPU load after 10 minutes. P t + 10 is calculated. Note that the prediction time for this long-term prediction is not limited to 10 minutes later.
推定工程(S15)は、CPU負荷の現在値Ptと短期予測値Pt+5及び長期予測値Pt+10とを対比して、アプリケーションサーバ3の一定時間後における必要稼働台数Npを算出する。この際、CPU負荷の現在値Ptに対する短期予測値Pt+5及び長期予測値Pt+10の変動比に対して、予め必要稼働台数Npと関連付けされた閾値を設け、これに基づいて現時点から5分後に必要な稼働台数Npを算出する。例えば、図1に示すようなシステムの場合、Pt+5>最大負荷の70%、かつ、Pt+10>最大負荷の70%であれば、必要稼働台数Npを5台、Pt+5>最大負荷の70%、かつ、Pt+10>最大負荷の50%であれば、必要稼働台数Npを4台、というように、予め決められた複数の閾値の組み合わせによって、必要稼働台数Npを決定する。
In the estimation step (S15), the CPU server current value Pt is compared with the short-term predicted value P t + 5 and the long-term predicted value P t + 10 to calculate the required number Np of the
算出工程(S16)は、算出された必要稼働台数Npから現状稼働台数Naを差し引いて、追加又は停止すべき台数Ndを算出する。 In the calculation step (S16), the current operating number Na is subtracted from the calculated required operating number Np to calculate the number Nd to be added or stopped.
指令工程(S17)は、さらに、起動工程(S171)及び停止工程(S172)を備えている。起動工程(S171)は、算出工程(S16)にて算出された追加・停止台数Ndが正の場合に、その台数分のアプリケーションサーバ3を起動する。一方、停止工程(S172)は、追加・停止台数Ndが負の場合に、その台数分のアプリケーションサーバ3を停止する。
The command process (S17) further includes a start process (S171) and a stop process (S172). In the starting step (S171), when the number of added / stopped units Nd calculated in the calculating step (S16) is positive, the
このサーバ運用管理装置5、運用管理プログラム、及びサーバ運用管理方法によれば、短期と長期の予測結果を加味することによって、例えば、アプリケーションサーバ3の稼働台数を増加した直後に停止させるというハードウェアへの高負担や、余分なアプリケーションサーバ3を予め起動させておくことを避けることができ、サーバ運用台数の計画的な増減運用を行うことができる。したがって、省エネルギー効果をより高めることができる。
According to this server
(第2の実施形態)
次に、第2の実施形態について図4及び図5を参照しながら説明する。
なお、上述した第1の実施形態と同様の構成要素には同一符号を付すとともに説明を省略する。
第2の実施形態と第1の実施形態との異なる点は、本実施形態に係るサーバ運用管理装置30が、運用管理プログラムの機能手段(プログラムモジュール)として、短期傾向設定部31と、長期傾向設定部32と、をさらに備えているとした点である。また、第1の実施形態における算出部17の機能を推定部33が兼ねるとした点も異なる。そして、これらの機能は、プロセッサ6やメモリ7により実現される制御部35によって制御される。
(Second Embodiment)
Next, a second embodiment will be described with reference to FIGS.
In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the component similar to 1st Embodiment mentioned above, and description is abbreviate | omitted.
The difference between the second embodiment and the first embodiment is that the server
短期傾向設定部31は、CPU負荷の現在値と短期予測値との変動比に応じた複数の閾値に当てはめて該当する増減傾向を算出する。また、長期傾向設定部32は、CPU負荷の現在値と長期予測値との変動比に応じた複数の閾値に当てはめて、該当する増減傾向を算出する。 The short-term trend setting unit 31 calculates a corresponding increase / decrease trend by applying to a plurality of thresholds according to the fluctuation ratio between the current value of the CPU load and the short-term predicted value. Further, the long-term trend setting unit 32 calculates a corresponding increase / decrease trend by applying to a plurality of threshold values according to the fluctuation ratio between the current value of the CPU load and the long-term predicted value.
推定部33は、算出されたそれぞれの増減傾向に基づき、アプリケーションサーバ3の追加又は停止すべき台数を算出する。
The estimation unit 33 calculates the number of
そして、本実施形態に係るサーバ運用管理方法は、取得工程(S21)と、整列工程(S22)と、短期時間予測工程(S23)と、長期時間予測工程(S24)と、短期傾向設定工程(S25)と、長期傾向設定工程(S26)と、推定工程(S27)と、指令工程(S28)と、を備えている。 The server operation management method according to the present embodiment includes an acquisition step (S21), an alignment step (S22), a short-term time prediction step (S23), a long-term time prediction step (S24), and a short-term trend setting step ( S25), a long-term tendency setting step (S26), an estimation step (S27), and a command step (S28).
取得工程(S21)、整列工程(S22)、短期時間予測工程(S23)、長期時間予測工程(S24)は、第1の実施形態に係る取得工程(S11)と、整列工程(S12)と、短期時間予測工程(S13)と、長期時間予測工程(S14)と、それぞれ同様の処理を行う。 The acquisition step (S21), the alignment step (S22), the short-term time prediction step (S23), and the long-term time prediction step (S24) are the acquisition step (S11) according to the first embodiment, the alignment step (S12), The same processing is performed for the short-term time prediction step (S13) and the long-term time prediction step (S14).
短期傾向設定工程(S25)は、予め決められたCPU負荷の現在値Ptと短期予測値Pt+5との変動比に応じた増減傾向を算出する。傾向の算出にあたっては、現在値Ptと短期予測値Pt+5との差をPdとしたとき、例えば、Pd>30%の場合には、増傾向(大)、20%<Pd≦30%の場合には、増傾向(中)、10%<Pd≦20%の場合には、増傾向(小)、−20%≦Pd<−10%の場合には、減傾向(小)、−30%≦Pd<−20%の場合には、減傾向(中)、Pd<−30%の場合には、減傾向(大)として割り振る。なお、ここでの区分は、これらに限定されるものではない。 In the short-term trend setting step (S25), an increase / decrease tendency corresponding to a fluctuation ratio between a predetermined current value Pt of the CPU load and a short-term predicted value Pt + 5 is calculated. In calculating the trend, when the difference between the current value Pt and the short-term predicted value Pt + 5 is Pd, for example, when Pd> 30%, an increasing trend (large), when 20% <Pd ≦ 30% Are increasing (medium), if 10% <Pd ≦ 20%, increasing (small), if −20% ≦ Pd <−10%, decreasing (small), −30% When ≦ Pd <−20%, allocation is made as a decreasing trend (middle), and when Pd <−30%, allocation is made as a decreasing trend (large). The classification here is not limited to these.
長期傾向設定工程(S26)は、予め決められたCPU負荷の現在値Ptと長期予測値Pt+10との変動比に応じた増減傾向を算出する。傾向の算出にあたっては、現在値Ptと長期予測値Pt+10との差をPdとしたとき、例えば、Pd>0%の場合には、増傾向、Pd<0%の場合には、減傾向というように割り振る。なお、増減傾向の設定は、これらに限定されるものではない。 In the long-term trend setting step (S26), an increase / decrease tendency corresponding to a fluctuation ratio between a predetermined current value Pt of the CPU load and a long-term predicted value Pt + 10 is calculated. In calculating the trend, when the difference between the current value Pt and the long-term predicted value Pt + 10 is Pd, for example, when Pd> 0%, the trend is increasing, and when Pd <0%, the trend is decreasing. Allocate as follows. Note that the increase / decrease setting is not limited to these.
ここで、短期予測のほうが長期予測よりも精度が高いことから、短期傾向設定工程(S25)における増減傾向が、長期傾向設定工程(S26)における増減傾向よりも多段階に細分化されるよう設定する。 Here, since the short-term prediction is more accurate than the long-term prediction, the increase / decrease trend in the short-term trend setting step (S25) is set to be subdivided into multiple stages than the increase / decrease trend in the long-term trend setting step (S26). To do.
推定工程(S27)は、CPU負荷の現在値Ptと短期予測値Pt+5及び長期予測値Pt+10とを対比して、短期傾向設定工程(S25)及び長期傾向設定工程(S26)にて算出したそれぞれの増減傾向に基づき、アプリケーションサーバ3の一定時間後における追加・停止台数Ndを決定する。
The estimation step (S27) is calculated in the short-term trend setting step (S25) and the long-term trend setting step (S26) by comparing the current value Pt of the CPU load with the short-term predicted value Pt + 5 and the long-term predicted value Pt + 10 . Based on the respective increasing / decreasing trends, the number Nd of additional / stopped
すなわち、CPU負荷の現在値Ptに対する短期予測値Pt+5及び長期予測値Pt+10の変動比に対して、ファジイ推論を適用して現時点における稼働台数に対する増減台数Ndを算出する。例えば、図1に示すようなシステムの場合、増傾向(大)かつ増傾向であれば、追加・停止台数Ndを+3台、増傾向(中)かつ増傾向であれば、追加・停止台数Ndを+4台、というように、予め決められた閾値の組み合わせによって、追加・停止台数Ndを決定する。 That is, the fluctuating reasoning is applied to the fluctuation ratio of the short-term predicted value P t + 5 and the long-term predicted value P t + 10 with respect to the current value Pt of the CPU load to calculate the increase / decrease number Nd with respect to the current operating number. For example, in the case of the system shown in FIG. 1, if the trend is increasing (large) and increasing, the number of additional / stopped Nd is +3, and if the trend is increasing (medium) and increasing, the additional / stopped number Nd The number of added / stopped units Nd is determined by a predetermined combination of threshold values such as +4 units.
指令工程(S28)は、さらに、起動工程(S281)及び停止工程(S282)を備え、第1の実施形態に係る指令工程(S17)と同様の処理をそれぞれ行う。 The command process (S28) further includes a start process (S281) and a stop process (S282), and performs the same processing as the command process (S17) according to the first embodiment.
このサーバ運用管理装置30、運用管理プログラム、及びサーバ運用管理方法においても、第1の実施形態に係るサーバ運用管理装置5、運用管理プログラム、及びサーバ運用管理方法と同様の効果を奏することができる。
This server
なお、本発明の技術範囲は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。
例えば、管理対象データとして、アプリケーションサーバ3のCPU負荷としているが、これに限らず、トラフィック量や、ハードディスクアクセス量でも構わない。
The technical scope of the present invention is not limited to the above embodiment, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention.
For example, although the CPU load of the
1 クラウドコンピューティングシステム
3 アプリケーションサーバ(情報処理装置)
5,30 サーバ運用管理装置(情報処理装置運用管理装置)
11 取得部
12 整列部
13 短期時間予測部
15 長期時間予測部
16,33 推定部
18 指令部
21 CPU負荷履歴データベース(記憶部)
31 短期傾向設定部
32 長期傾向設定部
1
5,30 Server operation management device (information processing device operation management device)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 Acquisition part 12 Alignment part 13 Short-term time prediction part 15 Long-term
31 Short-term trend setting section 32 Long-term trend setting section
Claims (11)
時系列で変化する前記情報処理装置の管理対象データを取得して所定の記憶部に格納する取得部と、
過去の所定時間内の前記管理対象データを前記記憶部から取り出して時系列に連結したデータ列を作成する整列部と、
前記データ列に基づき、一定時間後の前記管理対象データの短期予測値を算出する短期時間予測部と、
前記データ列に基づき、前記一定時間よりも将来の一時点における前記管理対象データの長期予測値を算出する長期時間予測部と、
前記管理対象データの現在値と前記短期予測値及び前記長期予測値とを対比して、前記情報処理装置の前記一定時間後における必要稼働台数、又は追加或いは停止すべき台数を算出する推定部と、
前記一定時間後の稼働台数が前記必要稼働台数となるように前記情報処理装置を起動又は停止させる指令部と、
を備えていることを特徴とする情報処理装置運用管理装置。 An information processing apparatus operation management apparatus for controlling the number of operating information processing apparatuses connected to a plurality of terminal apparatuses via a network,
An acquisition unit that acquires management target data of the information processing apparatus that changes in time series and stores the management target data in a predetermined storage unit;
An alignment unit that creates the data string that is extracted from the storage unit in the past predetermined time from the storage unit and connected in time series;
Based on the data string, a short-term prediction unit that calculates a short-term prediction value of the management target data after a predetermined time;
A long-term time predicting unit that calculates a long-term predicted value of the management target data at a time point in the future based on the data sequence;
An estimation unit that calculates the required number of operating units of the information processing apparatus after the certain time, or the number to be added or stopped, by comparing the current value of the management target data with the short-term predicted value and the long-term predicted value. ,
A command unit that starts or stops the information processing apparatus so that the number of operating units after the predetermined time becomes the required number of operating units;
An information processing apparatus operation management apparatus comprising:
前記管理対象データの現在値と前記長期予測値との変動比に応じた増減傾向を算出する長期傾向設定部と、
を備え、
前記推定部が、それぞれの前記増減傾向に基づき、前記情報処理装置の追加又は停止すべき台数を算出することを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置運用管理装置。 A short-term trend setting unit for calculating an increase / decrease trend according to a fluctuation ratio between the current value of the management target data and the short-term predicted value;
A long-term trend setting unit that calculates an increase / decrease trend according to a fluctuation ratio between the current value of the management target data and the long-term prediction value;
With
The information processing apparatus operation management apparatus according to claim 1, wherein the estimation unit calculates the number of the information processing apparatuses to be added or stopped based on each of the increase / decrease trends.
請求項1から4の何れか一つに記載の情報処理装置運用管理装置と、
を備えていることを特徴とするクラウドコンピューティングシステム。 A plurality of information processing devices connected to a plurality of terminal devices via a network;
Information processing apparatus operation management apparatus according to any one of claims 1 to 4,
A cloud computing system characterized by comprising:
時系列で変化する前記情報処理装置の管理対象データを取得する取得工程と、
取得した過去の所定時間内の前記管理対象データを時系列に連結してデータ列を作成する整列工程と、
前記データ列に基づき、一定時間後の前記管理対象データの短期予測値を算出する短期時間予測工程と、
前記データ列に基づき、前記一定時間よりも将来の一時点における前記管理対象データの長期予測値を算出する長期時間予測工程と、
前記管理対象データの現在値と前記短期予測値及び前記長期予測値とを対比して、前記情報処理装置の前記一定時間後における必要稼働台数、又は追加或いは停止すべき台数を算出する推定工程と、
前記一定時間後の稼働台数が前記必要稼働台数となるように前記情報処理装置を起動又は停止させる指令工程と、
を備えていることを特徴とする情報処理装置運用管理方法。 An information processing apparatus operation management method for controlling the number of operating information processing apparatuses connected to a plurality of terminal apparatuses via a network,
An acquisition step of acquiring management target data of the information processing apparatus that changes in time series,
An alignment step of creating a data string by concatenating the acquired management target data within a predetermined past time in time series;
A short-term time prediction step of calculating a short-term prediction value of the management target data after a predetermined time based on the data string;
A long-term time predicting step of calculating a long-term predicted value of the management target data at a time point in the future based on the data sequence;
An estimation step of calculating the required number of operating units of the information processing apparatus after the certain time, or the number to be added or stopped, by comparing the current value of the management target data with the short-term predicted value and the long-term predicted value; ,
A command step of starting or stopping the information processing apparatus so that the number of operating units after the predetermined time becomes the required number of operating units;
An information processing apparatus operation management method comprising:
前記管理対象データの現在値と前記長期予測値との変動比に応じた増減傾向を算出する長期傾向設定工程と、
を備え、
前記推定工程にて、それぞれの前記増減傾向に基づき、前記情報処理装置の追加又は停止すべき台数を算出することを特徴とする請求項8又は9に記載の情報処理装置運用管理方法。 A short-term trend setting step of calculating an increase / decrease trend according to a fluctuation ratio between the current value of the management target data and the short-term predicted value;
A long-term trend setting step for calculating an increase / decrease trend according to a fluctuation ratio between the current value of the management target data and the long-term prediction value;
With
The information processing apparatus operation management method according to claim 8 or 9, wherein, in the estimation step, the number of the information processing apparatuses to be added or stopped is calculated based on each of the increase / decrease trends.
The information processing apparatus operation management method according to claim 8, wherein the predetermined time is an activation time of the information processing apparatus.
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