JP2012128771A - 情報処理装置及びプログラム - Google Patents
情報処理装置及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2012128771A JP2012128771A JP2010281432A JP2010281432A JP2012128771A JP 2012128771 A JP2012128771 A JP 2012128771A JP 2010281432 A JP2010281432 A JP 2010281432A JP 2010281432 A JP2010281432 A JP 2010281432A JP 2012128771 A JP2012128771 A JP 2012128771A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- software
- characteristic value
- executed
- time
- function
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Debugging And Monitoring (AREA)
Abstract
【課題】マルチテナント環境における時間性能の予測を高精度に行う。
【解決手段】性能計測・推定装置100が、特性計測用ソフトウェア220を特定の同時並行数にて対象コンピュータ200に実行させ、対象コンピュータ200内のCPUとI/Oデバイスの平均処理時間を算出する。また、同時並行数とCPUの平均処理時間及びI/Oデバイスの平均処理時間との対応関係を表す時間性能特性関数を算出する。更に、マルチテナント環境において実行される実行対象ソフトウェア210を同時並行数=1にて対象コンピュータ200に実行させ、実行時のCPUとI/Oデバイスの平均処理時間に基づき、実行対象ソフトウェア210と特性計測用ソフトウェア220との差異を吸収する係数を算出し、時間性能特性関数と係数に基づき、所定の同時並行数にて実行対象ソフトウェア210を実行する場合のCPUとI/Oデバイスの平均処理時間を推定する。
【選択図】図1
【解決手段】性能計測・推定装置100が、特性計測用ソフトウェア220を特定の同時並行数にて対象コンピュータ200に実行させ、対象コンピュータ200内のCPUとI/Oデバイスの平均処理時間を算出する。また、同時並行数とCPUの平均処理時間及びI/Oデバイスの平均処理時間との対応関係を表す時間性能特性関数を算出する。更に、マルチテナント環境において実行される実行対象ソフトウェア210を同時並行数=1にて対象コンピュータ200に実行させ、実行時のCPUとI/Oデバイスの平均処理時間に基づき、実行対象ソフトウェア210と特性計測用ソフトウェア220との差異を吸収する係数を算出し、時間性能特性関数と係数に基づき、所定の同時並行数にて実行対象ソフトウェア210を実行する場合のCPUとI/Oデバイスの平均処理時間を推定する。
【選択図】図1
Description
本発明は、計算機システムの性能を評価する技術に関する。
従来の計算機システム性能評価装置は、時系列に収集した測定データを解析することによって、仮想的な構成における性能予測を行っていた(例えば、特許文献1)。
また、待ち行列モデルによって、性能上のボトルネックを抽出する方法も提案されている(例えば、特許文献2)。
また、待ち行列モデルによって、性能上のボトルネックを抽出する方法も提案されている(例えば、特許文献2)。
従来の性能評価装置では、同時並行してプログラムが動作するマルチテナント環境の性能を予測する場合に、実システムと同等の環境を構築して計測を行う必要があること、同時並行に動作するプログラムの数、単位時間当たりの処理件数によって、CPU(Central Processing Unit)やディスク装置の処理能力が変動することが考慮されておらず、マルチテナント環境の性能予測では予測精度が低いという課題がある。
この発明は、上記のような課題を解決することを主な目的の一つとしており、ソフトウェアが同時並行に実行されるマルチテナント環境における時間性能の予測を高精度に行うことを主な目的とする。
本発明に係る情報処理装置は、
特性計測の対象となる対象コンピュータに、特性計測用のダミーソフトウェアを特定の同時並行数にて同時並行に実行させるソフトウェア実行管理部と、
前記特定の同時並行数にて前記ダミーソフトウェアを実行した際の前記対象コンピュータの時間性能特性値を算出する特性値算出部と、
前記特定の同時並行数と前記特性値算出部により算出された前記対象コンピュータの時間性能特性値とに基づき、前記ダミーソフトウェアの同時並行数と前記対象コンピュータの時間性能特性値との対応関係を表す関数を時間性能特性関数として算出する関数算出部とを有することを特徴とする。
特性計測の対象となる対象コンピュータに、特性計測用のダミーソフトウェアを特定の同時並行数にて同時並行に実行させるソフトウェア実行管理部と、
前記特定の同時並行数にて前記ダミーソフトウェアを実行した際の前記対象コンピュータの時間性能特性値を算出する特性値算出部と、
前記特定の同時並行数と前記特性値算出部により算出された前記対象コンピュータの時間性能特性値とに基づき、前記ダミーソフトウェアの同時並行数と前記対象コンピュータの時間性能特性値との対応関係を表す関数を時間性能特性関数として算出する関数算出部とを有することを特徴とする。
本発明によれば、特定の同時並行数にてダミーソフトウェアを実行した際の対象コンピュータの時間性能特性値と前記特定の同時並行数とに基づき、同時並行数と対象コンピュータの時間性能特性値との対応関係を表す時間性能特性関数を算出するため、時間性能特性関数にマルチテナント数を適用して計算することで、マルチテナント環境における時間性能の予測を高精度に行うことができる。
実施の形態1.
図1は、本実施の形態に係るマルチテナント多重性能推定システムを示すシステム構成図である。
本実施の形態に係るマルチテナント多重性能推定システムは、性能計測・推定装置100と対象コンピュータ200から構成される。
性能計測・推定装置100は、対象コンピュータ200の計測を行い、推定結果300を出力する。
性能計測・推定装置100は情報処理装置の例である。
対象コンピュータ200は、マルチテナントでサービスを提供するコンピュータもしくは同等の構成からなるコンピュータであり、また、性能計測・推定装置100による特性計測の対象となる。
図1は、本実施の形態に係るマルチテナント多重性能推定システムを示すシステム構成図である。
本実施の形態に係るマルチテナント多重性能推定システムは、性能計測・推定装置100と対象コンピュータ200から構成される。
性能計測・推定装置100は、対象コンピュータ200の計測を行い、推定結果300を出力する。
性能計測・推定装置100は情報処理装置の例である。
対象コンピュータ200は、マルチテナントでサービスを提供するコンピュータもしくは同等の構成からなるコンピュータであり、また、性能計測・推定装置100による特性計測の対象となる。
本実施の形態では、性能計測・推定装置100は、対象コンピュータ200の時間性能特性を計測するためのダミーソフトウェアである特性計測用ソフトウェア220を特定の同時並行数にて対象コンピュータ200に同時並行に実行させ、特定の同時並行数にて特性計測用ソフトウェア220を実行した際の対象コンピュータ200の時間性能特性値を待ち行列モデルに基づいて算出する。
時間性能特性値とは、例えば、特性計測用ソフトウェア220を実行した際の対象コンピュータ200内のCPUの平均処理時間とI/O(Input/Output)デバイス(例えば、ディスク装置)の平均処理時間である。
そして、性能計測・推定装置100は、特定の同時並行数と算出した対象コンピュータ200の時間性能特性値とに基づき、特性計測用ソフトウェア220の同時並行数と対象コンピュータ200の時間性能特性値との対応関係を表す関数(以下、時間性能特性関数と表記する)を算出する。
性能計測・推定装置100は、例えば、特性計測用ソフトウェア220の同時並行数とCPUの平均処理時間との対応関係を表す時間性能特性関数を算出し、また、特性計測用ソフトウェア220の同時並行数とI/Oデバイスの平均処理時間との対応関係を表す時間性能特性関数を算出する。
時間性能特性値とは、例えば、特性計測用ソフトウェア220を実行した際の対象コンピュータ200内のCPUの平均処理時間とI/O(Input/Output)デバイス(例えば、ディスク装置)の平均処理時間である。
そして、性能計測・推定装置100は、特定の同時並行数と算出した対象コンピュータ200の時間性能特性値とに基づき、特性計測用ソフトウェア220の同時並行数と対象コンピュータ200の時間性能特性値との対応関係を表す関数(以下、時間性能特性関数と表記する)を算出する。
性能計測・推定装置100は、例えば、特性計測用ソフトウェア220の同時並行数とCPUの平均処理時間との対応関係を表す時間性能特性関数を算出し、また、特性計測用ソフトウェア220の同時並行数とI/Oデバイスの平均処理時間との対応関係を表す時間性能特性関数を算出する。
更に、性能計測・推定装置100は、マルチテナント環境において対象コンピュータ200が実行するソフトウェアとして指定されている実行対象ソフトウェア210を同時並行数=1にて対象コンピュータ200に実行させ、実行対象ソフトウェア210を実行した際の対象コンピュータ200の時間性能特性値を待ち行列モデルに基づいて算出する。
ここで算出する時間性能特性は、特性計測用ソフトウェア220の実行時に算出した時間性能特性と同種類であり、例えば、実行対象ソフトウェア210を実行した際の対象コンピュータ200内のCPUの平均処理時間とI/Oデバイスの平均処理時間である。
また、性能計測・推定装置100は、時間性能特性関数を用いて同時並行数=1の場合の対象コンピュータ200の時間性能特性値を算出し、実行対象ソフトウェア210を実行した際の対象コンピュータ200の時間性能特性値と算出した同時並行数=1の場合の対象コンピュータ200の時間性能特性値との差異を吸収する係数(CPUについての係数、I/Oデバイスに関する係数を算出する。
そして、性能計測・推定装置100は、時間性能特性関数と係数に基づき、所定の同時並行数にて実行対象ソフトウェア210を同時並行に実行する場合の対象コンピュータ200の時間性能特性値(CPUの平均処理時間とI/Oデバイスの平均処理時間)を推定する。
更に、性能計測・推定装置100は、推定した時間性能特性値(CPUの平均処理時間とI/Oデバイスの平均処理時間)に基づき、所定の同時並行数にて実行対象ソフトウェア210を同時並行に実行する場合の対象コンピュータ200の応答時間を推定し、推定結果300として出力する。
ここで算出する時間性能特性は、特性計測用ソフトウェア220の実行時に算出した時間性能特性と同種類であり、例えば、実行対象ソフトウェア210を実行した際の対象コンピュータ200内のCPUの平均処理時間とI/Oデバイスの平均処理時間である。
また、性能計測・推定装置100は、時間性能特性関数を用いて同時並行数=1の場合の対象コンピュータ200の時間性能特性値を算出し、実行対象ソフトウェア210を実行した際の対象コンピュータ200の時間性能特性値と算出した同時並行数=1の場合の対象コンピュータ200の時間性能特性値との差異を吸収する係数(CPUについての係数、I/Oデバイスに関する係数を算出する。
そして、性能計測・推定装置100は、時間性能特性関数と係数に基づき、所定の同時並行数にて実行対象ソフトウェア210を同時並行に実行する場合の対象コンピュータ200の時間性能特性値(CPUの平均処理時間とI/Oデバイスの平均処理時間)を推定する。
更に、性能計測・推定装置100は、推定した時間性能特性値(CPUの平均処理時間とI/Oデバイスの平均処理時間)に基づき、所定の同時並行数にて実行対象ソフトウェア210を同時並行に実行する場合の対象コンピュータ200の応答時間を推定し、推定結果300として出力する。
前述したように、同時並行に動作するプログラムの数、単位時間当たりの処理件数によって、CPUやディスク装置の処理能力が変動する。
このため、本実施の形態では、性能計測・推定装置100は、対象コンピュータ200に特性計測用ソフトウェア220を特定の同時並行数で同時並行に実行させ、計測結果に基づき特性計測用ソフトウェア220の実行時の対象コンピュータ200の時間性能特性を取得し、取得した時間性能特性に基づいて、同時並行数ごとの時間性能特性を近似する関数(時間性能特性関数)を算出する。
更に、性能計測・推定装置100は、対象コンピュータ200に実行対象ソフトウェア210を実行させ、計測結果に基づき実行対象ソフトウェア210の実行時の対象コンピュータ200の時間性能特性を取得し、実行対象ソフトウェア210実行時の時間性能特性と特性計測用ソフトウェア220実行時の時間性能特性との差異を吸収する係数を算出し、時間性能特性関数と係数に基づき、マルチテナント環境において想定される同時並行数で実行対象ソフトウェア210を実行する場合の時間性能特性を高精度に予測する。
このため、本実施の形態では、性能計測・推定装置100は、対象コンピュータ200に特性計測用ソフトウェア220を特定の同時並行数で同時並行に実行させ、計測結果に基づき特性計測用ソフトウェア220の実行時の対象コンピュータ200の時間性能特性を取得し、取得した時間性能特性に基づいて、同時並行数ごとの時間性能特性を近似する関数(時間性能特性関数)を算出する。
更に、性能計測・推定装置100は、対象コンピュータ200に実行対象ソフトウェア210を実行させ、計測結果に基づき実行対象ソフトウェア210の実行時の対象コンピュータ200の時間性能特性を取得し、実行対象ソフトウェア210実行時の時間性能特性と特性計測用ソフトウェア220実行時の時間性能特性との差異を吸収する係数を算出し、時間性能特性関数と係数に基づき、マルチテナント環境において想定される同時並行数で実行対象ソフトウェア210を実行する場合の時間性能特性を高精度に予測する。
次に、性能計測・推定装置100の内部構成例について説明する。
特性計測部110は、対象コンピュータ200に特性計測用ソフトウェア220を特定の同時並行数にて同時並行に実行させ、対象コンピュータ200の特性を示す性能データ201及び性能データ221を収集し、特定の同時並行数にて特性計測用ソフトウェア220を実行した際の対象コンピュータ200の時間性能特性値を算出する。
より具体的には、特性計測部110は、対象コンピュータ200内のCPUの平均処理時間(性能データ201)とI/Oデバイスの平均処理時間(性能データ221)を待ち行列モデルに基づいて算出する。
なお、特性計測部110は、ソフトウェア実行管理部と特性値算出部の例である。
より具体的には、特性計測部110は、対象コンピュータ200内のCPUの平均処理時間(性能データ201)とI/Oデバイスの平均処理時間(性能データ221)を待ち行列モデルに基づいて算出する。
なお、特性計測部110は、ソフトウェア実行管理部と特性値算出部の例である。
Ts(λ)導出部120は、特定の同時並行数と特性計測部110が算出した時間性能特性とに基づき、対象コンピュータ200の特徴を表す関数、つまり、特性計測用ソフトウェア220の同時並行数と対象コンピュータ200の時間性能特性値との対応関係を表す関数(時間性能特性関数)を導出する。
より具体的には、Ts(λ)導出部120は、特定の同時並行数と特性計測部110により算出された特性計測用ソフトウェア220を実行した際のCPUの平均処理時間とに基づき、特性計測用ソフトウェア220の同時並行数とCPUの平均処理時間との対応関係を表す関数をCPUの時間性能特性関数として算出する。
更に、Ts(λ)導出部120は、特定の同時並行数と特性計測部110により算出された特性計測用ソフトウェア220を実行した際のI/Oデバイスの平均処理時間とに基づき、特性計測用ソフトウェア220の同時並行数とI/Oデバイスの平均処理時間との対応関係を表す関数をI/Oデバイスの時間性能特性関数として算出する。
Ts(λ)導出部120は、関数算出部の例である。
より具体的には、Ts(λ)導出部120は、特定の同時並行数と特性計測部110により算出された特性計測用ソフトウェア220を実行した際のCPUの平均処理時間とに基づき、特性計測用ソフトウェア220の同時並行数とCPUの平均処理時間との対応関係を表す関数をCPUの時間性能特性関数として算出する。
更に、Ts(λ)導出部120は、特定の同時並行数と特性計測部110により算出された特性計測用ソフトウェア220を実行した際のI/Oデバイスの平均処理時間とに基づき、特性計測用ソフトウェア220の同時並行数とI/Oデバイスの平均処理時間との対応関係を表す関数をI/Oデバイスの時間性能特性関数として算出する。
Ts(λ)導出部120は、関数算出部の例である。
対象計測部130は、対象コンピュータ200が実行するソフトウェアとして指定されている実行対象ソフトウェア210を対象コンピュータ200に実行させ、対象コンピュータ200の特性を示す性能データ202及び性能データ211を収集し、実行対象ソフトウェア210を実行した際の対象コンピュータ200の時間性能特性値を算出する。
より具体的には、対象計測部130は、1つの実行対象ソフトウェア210を実行した際のCPUの平均処理時間(性能データ202)とI/Oデバイスの平均処理時間(性能データ211)を待ち行列モデルに基づいて算出する。
また、対象計測部130は、時間性能特性関数を用いて、特性計測用ソフトウェア220の同時並行数が1の場合のCPUの平均処理時間とI/Oデバイスの平均処理時間を算出する。
対象計測部130も、ソフトウェア実行管理部と特性値算出部の例である。
より具体的には、対象計測部130は、1つの実行対象ソフトウェア210を実行した際のCPUの平均処理時間(性能データ202)とI/Oデバイスの平均処理時間(性能データ211)を待ち行列モデルに基づいて算出する。
また、対象計測部130は、時間性能特性関数を用いて、特性計測用ソフトウェア220の同時並行数が1の場合のCPUの平均処理時間とI/Oデバイスの平均処理時間を算出する。
対象計測部130も、ソフトウェア実行管理部と特性値算出部の例である。
係数導出部140は、対象計測部130の算出結果から対象コンピュータ200の特性を表す係数を導出する。
より具体的には、係数導出部140は、1つの実行対象ソフトウェア210を実行した際のCPUの時間性能特性値と特性計測用ソフトウェア220の同時並行数が1の場合のCPUの時間性能特性値との差異を吸収する係数を算出する。
更に、係数導出部140は、1つの実行対象ソフトウェア210を実行した際のI/Oデバイスの時間性能特性値と特性計測用ソフトウェア220の同時並行数が1の場合のI/Oデバイスの時間性能特性値との差異を吸収する係数を算出する。
係数導出部140は、特性値推定部の例である。
より具体的には、係数導出部140は、1つの実行対象ソフトウェア210を実行した際のCPUの時間性能特性値と特性計測用ソフトウェア220の同時並行数が1の場合のCPUの時間性能特性値との差異を吸収する係数を算出する。
更に、係数導出部140は、1つの実行対象ソフトウェア210を実行した際のI/Oデバイスの時間性能特性値と特性計測用ソフトウェア220の同時並行数が1の場合のI/Oデバイスの時間性能特性値との差異を吸収する係数を算出する。
係数導出部140は、特性値推定部の例である。
推定部150は、Ts(λ)導出部120、係数導出部140の導出結果を元に対象コンピュータ200の性能の推定を行い、推定結果300を出力する。
より具体的には、推定部150は、時間性能特性関数と係数導出部140により算出された係数とを用いて、所定の同時並行数にて実行対象ソフトウェア210を同時並行に実行する場合の対象コンピュータ200の時間性能特性値を推定する。
つまり、推定部150は、Ts(λ)導出部120により算出されたCPUの時間性能特性関数と、係数導出部140により算出されたCPUについての係数を用いて、所定の同時並行数にて実行対象ソフトウェア210を同時並行に実行する場合のCPUの平均処理時間を推定する。
更に、推定部150は、Ts(λ)導出部120により算出されたI/Oデバイスの時間性能特性関数と、係数導出部140により算出されたI/Oデバイスについての係数を用いて、所定の同時並行数にて実行対象ソフトウェア210を同時並行に実行する場合のI/Oデバイスの平均処理時間を推定する。
そして、推定部150は、CPUの平均処理時間とI/Oデバイスの平均処理時間を用いて、所定の同時並行数にて実行対象ソフトウェア210を同時並行に実行する場合の対象コンピュータ200の応答時間を推定し、推定結果300として出力する。
なお、推定部150も特性値推定部の例である。
より具体的には、推定部150は、時間性能特性関数と係数導出部140により算出された係数とを用いて、所定の同時並行数にて実行対象ソフトウェア210を同時並行に実行する場合の対象コンピュータ200の時間性能特性値を推定する。
つまり、推定部150は、Ts(λ)導出部120により算出されたCPUの時間性能特性関数と、係数導出部140により算出されたCPUについての係数を用いて、所定の同時並行数にて実行対象ソフトウェア210を同時並行に実行する場合のCPUの平均処理時間を推定する。
更に、推定部150は、Ts(λ)導出部120により算出されたI/Oデバイスの時間性能特性関数と、係数導出部140により算出されたI/Oデバイスについての係数を用いて、所定の同時並行数にて実行対象ソフトウェア210を同時並行に実行する場合のI/Oデバイスの平均処理時間を推定する。
そして、推定部150は、CPUの平均処理時間とI/Oデバイスの平均処理時間を用いて、所定の同時並行数にて実行対象ソフトウェア210を同時並行に実行する場合の対象コンピュータ200の応答時間を推定し、推定結果300として出力する。
なお、推定部150も特性値推定部の例である。
次に、本実施の形態に係る性能計測・推定装置100の動作例を図5及び図6を参照して説明する。
まず、性能計測・推定装置100の特性計測部110が、対象コンピュータ200に特性計測用ソフトウェア220を実行させる(S101)(ソフトウェア実行管理ステップ)。
そして、特性計測部110は、対象コンピュータ200における特性計測用ソフトウェア220の実行結果を示す性能データ201と性能データ221を入力する。
前述したように特性計測用ソフトウェア220は、対象コンピュータ200の時間性能特性を計測するためのダミーソフトウェアであり、例えば、図2に示すようなロジックからなる。
図2の特性計測用ソフトウェア220は、CPUに加算処理を繰り返し行わせるとともに、ディスクへの書き込みを繰り返し行わせることを内容とする。
なお、特性計測用ソフトウェア220におけるCPUによる演算量、ディスクI/Oのサイズ、回数は可変である。
対象コンピュータ200では特性計測用ソフトウェア220をシーケンシャルに連続して実行する。
1つの特性計測用ソフトウェア220の実行を1つのテナントの処理とみなし、特性計測用ソフトウェア220を特定の同時並行数にて同時並行に実行することでマルチテナント実行時の動作状態を模擬する。
この状態を図3に示す。
図3の例では、M個の特性計測用ソフトウェア220を同時並行して実行した(つまり、同時並行数=M)場合の状態を示している。
P1〜Pnは特性計測用ソフトウェア220の1つの処理を示している。
また、図3はM個の処理が4回繰り返されていることを示している。
つまり、最初に、処理P1、P5・・・Pn−3が同時並行に処理され、次に、処理P2、P6・・・Pn−2が同時並行に処理されていることを示している。
また、T1〜Tnは処理P1〜Pnに要した時間を示している。
また、CPU使用率は、特性計測用ソフトウェア220の各回の実行における対象コンピュータ200内のCPUのCPU使用率が示され、総実行時間TTにおけるCPU使用率の平均値はcとなる。
例えば、T1〜Tnの各値が性能データ201に示され、CPU使用率の値が性能データ202に示されている。
そして、特性計測部110は、対象コンピュータ200における特性計測用ソフトウェア220の実行結果を示す性能データ201と性能データ221を入力する。
前述したように特性計測用ソフトウェア220は、対象コンピュータ200の時間性能特性を計測するためのダミーソフトウェアであり、例えば、図2に示すようなロジックからなる。
図2の特性計測用ソフトウェア220は、CPUに加算処理を繰り返し行わせるとともに、ディスクへの書き込みを繰り返し行わせることを内容とする。
なお、特性計測用ソフトウェア220におけるCPUによる演算量、ディスクI/Oのサイズ、回数は可変である。
対象コンピュータ200では特性計測用ソフトウェア220をシーケンシャルに連続して実行する。
1つの特性計測用ソフトウェア220の実行を1つのテナントの処理とみなし、特性計測用ソフトウェア220を特定の同時並行数にて同時並行に実行することでマルチテナント実行時の動作状態を模擬する。
この状態を図3に示す。
図3の例では、M個の特性計測用ソフトウェア220を同時並行して実行した(つまり、同時並行数=M)場合の状態を示している。
P1〜Pnは特性計測用ソフトウェア220の1つの処理を示している。
また、図3はM個の処理が4回繰り返されていることを示している。
つまり、最初に、処理P1、P5・・・Pn−3が同時並行に処理され、次に、処理P2、P6・・・Pn−2が同時並行に処理されていることを示している。
また、T1〜Tnは処理P1〜Pnに要した時間を示している。
また、CPU使用率は、特性計測用ソフトウェア220の各回の実行における対象コンピュータ200内のCPUのCPU使用率が示され、総実行時間TTにおけるCPU使用率の平均値はcとなる。
例えば、T1〜Tnの各値が性能データ201に示され、CPU使用率の値が性能データ202に示されている。
次に、特性計測部110は、取得した性能データ201及び性能データ202を図4のように解釈して集計する。
図4においてT平均は、特性計測用ソフトウェア220の1つの処理の終了時間と開始時間の差の平均値であり、cはCPU使用率の平均値である。
これよりT平均はCPU時間とI/O時間に分解できる。
CPUを実行使用していた時間Tqの平均値(以下、Tq_cpuと表記する)とI/OデバイスによりI/O処理を行っていた時間Tqの平均値(以下、Tq_ioと表記する)は、それぞれ、実際の処理時間Ts(サービス時間)の平均値にリソースの待ち時間の平均値を加えた値に相当する。
以下、CPUの平均処理時間はTs_cpu、I/Oデバイスの平均処理時間はTs_ioと表記する。
つまり、Tq_cpu=Ts_cpu+待ち時間であり、Tq_io=Ts_io+待ち時間である。
図4においてT平均は、特性計測用ソフトウェア220の1つの処理の終了時間と開始時間の差の平均値であり、cはCPU使用率の平均値である。
これよりT平均はCPU時間とI/O時間に分解できる。
CPUを実行使用していた時間Tqの平均値(以下、Tq_cpuと表記する)とI/OデバイスによりI/O処理を行っていた時間Tqの平均値(以下、Tq_ioと表記する)は、それぞれ、実際の処理時間Ts(サービス時間)の平均値にリソースの待ち時間の平均値を加えた値に相当する。
以下、CPUの平均処理時間はTs_cpu、I/Oデバイスの平均処理時間はTs_ioと表記する。
つまり、Tq_cpu=Ts_cpu+待ち時間であり、Tq_io=Ts_io+待ち時間である。
特性計測部110は、以下に示すように、Tq_cpu、Tq_io、到着率(λ)を算出する(S102)(特性値算出ステップ)。
また、特性計測部110は、Tq_cpu、Tq_io、到着率(λ)を用いて、Ts_cpuと関数Ts_ioを算出する(S103)(特性値算出ステップ)。
更には、Ts(λ)導出部120が、Ts_cpuと関数Ts_ioと到着率(λ)を用いて、関数Ts_cpu(λ)と関数Ts_io(λ)を算出する(S104)(関数算出ステップ)。
関数Ts_cpu(λ)は、同時並行数(図3の例ではM)とCPUの平均処理時間Ts_cpuとの対応関係を表す関数である。
関数Ts_io(λ)は、同時並行数(図3の例ではM)とI/Oデバイスの平均処理時間Ts_ioとの対応関係を表す関数である。
前述したように、テナント数(つまり、同時並行数)が変化するとハードウェアの平均処理時間も変化することから、テナント数からハードウェアの平均処理時間の近似値を算出可能な関数を求めることによりあらゆるテナント数に対する平均処理時間を算出可能にする。
また、特性計測部110は、Tq_cpu、Tq_io、到着率(λ)を用いて、Ts_cpuと関数Ts_ioを算出する(S103)(特性値算出ステップ)。
更には、Ts(λ)導出部120が、Ts_cpuと関数Ts_ioと到着率(λ)を用いて、関数Ts_cpu(λ)と関数Ts_io(λ)を算出する(S104)(関数算出ステップ)。
関数Ts_cpu(λ)は、同時並行数(図3の例ではM)とCPUの平均処理時間Ts_cpuとの対応関係を表す関数である。
関数Ts_io(λ)は、同時並行数(図3の例ではM)とI/Oデバイスの平均処理時間Ts_ioとの対応関係を表す関数である。
前述したように、テナント数(つまり、同時並行数)が変化するとハードウェアの平均処理時間も変化することから、テナント数からハードウェアの平均処理時間の近似値を算出可能な関数を求めることによりあらゆるテナント数に対する平均処理時間を算出可能にする。
ステップS102〜S104で求める各値、各関数は、具体的には、以下の計算式により計算される。
(1)平均実行時間(Tq_cpu、Tq_io)
Tq_cpu=T平均・平均CPU使用率c
Tq_io=T平均・(1−平均CPU使用率c)
(2)到着率(λ)
λ=テナント数・1/T平均時間
(3)平均サービス時間(Ts_cpu、Ts_io)
次式より、Tq_cpu、Tq_ioとλから、Ts_cpu、Ts_ioを求める。
CPUについてはコア数が窓口数となる。IOについては、窓口数1となる。
(1)平均実行時間(Tq_cpu、Tq_io)
Tq_cpu=T平均・平均CPU使用率c
Tq_io=T平均・(1−平均CPU使用率c)
(2)到着率(λ)
λ=テナント数・1/T平均時間
(3)平均サービス時間(Ts_cpu、Ts_io)
次式より、Tq_cpu、Tq_ioとλから、Ts_cpu、Ts_ioを求める。
CPUについてはコア数が窓口数となる。IOについては、窓口数1となる。
(4)近似式の導出
Ts_cpuとλ、Ts_ioとλの関係を表現する多次の関数(時間性能特性関数)を求める。
おおよそ対象となる区間は3次関数で近似できる。
Ts_cpu(λ)とTs_io(λ)は以下で表される。
つまり、Ts(λ)導出部120は、Ts_cpuとλ、Ts_ioとλから、以下のa〜hの各値を算出して、以下の近似式を完成させる。
Ts_cpu(λ)=aλ3+bλ2+cλ+d
Ts_io(λ)=eλ3+fλ2+gλ+h
Ts_cpuとλ、Ts_ioとλの関係を表現する多次の関数(時間性能特性関数)を求める。
おおよそ対象となる区間は3次関数で近似できる。
Ts_cpu(λ)とTs_io(λ)は以下で表される。
つまり、Ts(λ)導出部120は、Ts_cpuとλ、Ts_ioとλから、以下のa〜hの各値を算出して、以下の近似式を完成させる。
Ts_cpu(λ)=aλ3+bλ2+cλ+d
Ts_io(λ)=eλ3+fλ2+gλ+h
そして、Ts(λ)導出部120は、算出したTs_cpu(λ)とTs_io(λ)を所定の記憶領域に格納する(S105)。
次に、性能計測・推定装置100の対象計測部130が対象コンピュータ200に実行対象ソフトウェア210を実行させる(S201)。
ここで実行させる実行対象ソフトウェア210の数は1つである。
対象計測部130は、実行対象ソフトウェア210の実行時の対象コンピュータ200の性能データ202、性能データ211を入力する。
更に、対象計測部130は、特性計測部110と同様に、T平均を求め、実行時間の平均値(Tq_cpu、Tq_io)、到着率(λ)を求め(S202)、更に、Tq_cpu、Tq_io、λを用いて、サービス時間の平均値(Ts_cpu、Ts_io)を求める。
なお、ここでは、テナント数(同時並行数)は1である。
ここで実行させる実行対象ソフトウェア210の数は1つである。
対象計測部130は、実行対象ソフトウェア210の実行時の対象コンピュータ200の性能データ202、性能データ211を入力する。
更に、対象計測部130は、特性計測部110と同様に、T平均を求め、実行時間の平均値(Tq_cpu、Tq_io)、到着率(λ)を求め(S202)、更に、Tq_cpu、Tq_io、λを用いて、サービス時間の平均値(Ts_cpu、Ts_io)を求める。
なお、ここでは、テナント数(同時並行数)は1である。
ステップS202及びS203で求める各値は、具体的には、以下の計算式により計算される。
(1)実行時間(Tq_cpu、Tq_io)
Tq_cpu=T平均・CPU使用率
Tq_io=T平均・(1−CPU使用率)
(2)到着率(λ)
λ=テナント数・1/T平均
(3)サービス時間(Ts_cpu、Ts_io)
図5のステップS103についての説明で示した「(3)平均サービス時間(Ts_cpu、Ts_io)」と同様に、Tq_cpu、Tq_ioとλから、Ts_cpu、Ts_ioを求める(窓口数1の場合の式、窓口数2の場合の式、窓口数4の場合の式のいずれかを用いて求める)。
CPUについてはコア数が窓口数となる。
IOについては、窓口数1となる。
(1)実行時間(Tq_cpu、Tq_io)
Tq_cpu=T平均・CPU使用率
Tq_io=T平均・(1−CPU使用率)
(2)到着率(λ)
λ=テナント数・1/T平均
(3)サービス時間(Ts_cpu、Ts_io)
図5のステップS103についての説明で示した「(3)平均サービス時間(Ts_cpu、Ts_io)」と同様に、Tq_cpu、Tq_ioとλから、Ts_cpu、Ts_ioを求める(窓口数1の場合の式、窓口数2の場合の式、窓口数4の場合の式のいずれかを用いて求める)。
CPUについてはコア数が窓口数となる。
IOについては、窓口数1となる。
更に、係数導出部140が、以下の手順にて係数(α_cpu、α_io)を求める(S204)。
係数α_cpuは、1つの実行対象ソフトウェア210を実行した際のCPUの時間性能特性値と特性計測用ソフトウェア220の同時並行数が1の場合のCPUの時間性能特性値との差異を吸収する係数である。
また、係数α_ioは、1つの実行対象ソフトウェア210を実行した際のI/Oデバイスの時間性能特性値と特性計測用ソフトウェア220の同時並行数が1の場合のI/Oデバイスの時間性能特性値との差異を吸収する係数である。
係数α_cpuは、1つの実行対象ソフトウェア210を実行した際のCPUの時間性能特性値と特性計測用ソフトウェア220の同時並行数が1の場合のCPUの時間性能特性値との差異を吸収する係数である。
また、係数α_ioは、1つの実行対象ソフトウェア210を実行した際のI/Oデバイスの時間性能特性値と特性計測用ソフトウェア220の同時並行数が1の場合のI/Oデバイスの時間性能特性値との差異を吸収する係数である。
係数(α_cpu、α_io)は、具体的には、以下の計算式に従って算出される。
(4)係数(α_cpu、α_io)
Ts(λ)の式から、α_cpu、α_ioを算出する。
Ts_cpu=α_cpu・Ts_cpu(λ)
Ts_io=α_io・Ts_io(λ)
(4)係数(α_cpu、α_io)
Ts(λ)の式から、α_cpu、α_ioを算出する。
Ts_cpu=α_cpu・Ts_cpu(λ)
Ts_io=α_io・Ts_io(λ)
次に、推定部150が、実行対象ソフトウェア210が複数のテナントで動作したときに応答時間Tq(λ)を求める(S205、S206)。
その後、推定部150は応答時間Tq(λ)を推定結果300として出力する(S207)。
具体的には、推定部150は、まず、関数Ts_cpu(λ)=aλ3+bλ2+cλ+dとα_cpuを用いて、Ts_cpu(λ)の値を求め、関数Ts_io(λ)=eλ3+fλ2+gλ+hとα_ioを用いて、Ts_io(λ)の値を求め(S205)、Ts_cpu(λ)の値とTs_io(λ)の値を用いて応答時間Tq(λ)を求める(S206)。
前述したように、λ=テナント数・1/T平均であるため、所望のテナント数に対応する到着率(λ)を用いることにより、所望のテナント数で動作した時の応答時間を推定することができる。
その後、推定部150は応答時間Tq(λ)を推定結果300として出力する(S207)。
具体的には、推定部150は、まず、関数Ts_cpu(λ)=aλ3+bλ2+cλ+dとα_cpuを用いて、Ts_cpu(λ)の値を求め、関数Ts_io(λ)=eλ3+fλ2+gλ+hとα_ioを用いて、Ts_io(λ)の値を求め(S205)、Ts_cpu(λ)の値とTs_io(λ)の値を用いて応答時間Tq(λ)を求める(S206)。
前述したように、λ=テナント数・1/T平均であるため、所望のテナント数に対応する到着率(λ)を用いることにより、所望のテナント数で動作した時の応答時間を推定することができる。
ステップS205及びS206で求める各値は、具体的には、以下の計算式により計算される。
(1)テナントアプリケーションのTq
テナントアプリケーションのTqは、次のように表すことができる。
Tq(λ)=Tq_cpu(λ)+Tq_ic(λ)
Ts_cpu(λ)、Ts_io(λ)は、次のように表すことができる。
Ts_cpu(λ)=α_cpu・(aλ3+bλ2+cλ+d)
Ts_io(λ)=α_io・(eλ3+fλ2+gλ+h)
Ts_cpuとTq_cpu、Ts_ioとTq_ioの関係は、図5のステップS103についての説明で示した「(3)平均サービス時間(Ts_cpu、Ts_io)」の各式(窓口数1の場合の式、窓口数2の場合の式、窓口数4の場合の式)に従うため、各λのときのTqを算出できる。
(1)テナントアプリケーションのTq
テナントアプリケーションのTqは、次のように表すことができる。
Tq(λ)=Tq_cpu(λ)+Tq_ic(λ)
Ts_cpu(λ)、Ts_io(λ)は、次のように表すことができる。
Ts_cpu(λ)=α_cpu・(aλ3+bλ2+cλ+d)
Ts_io(λ)=α_io・(eλ3+fλ2+gλ+h)
Ts_cpuとTq_cpu、Ts_ioとTq_ioの関係は、図5のステップS103についての説明で示した「(3)平均サービス時間(Ts_cpu、Ts_io)」の各式(窓口数1の場合の式、窓口数2の場合の式、窓口数4の場合の式)に従うため、各λのときのTqを算出できる。
例えば、CPU、IOともに窓口数1の場合(プラットフォームがシングルコアの場合)、以下のようにして、所定のテナント数で動作した時の応答時間Tq(λ)を算出することができる。
また、CPUが4コアの場合は、以下のようにして、所定のテナント数で動作した時の応答時間Tq(λ)を算出することができる。
Ts特性は、ハードウェア構成で決まり、アプリケーションには依存しないため、同一ハードウェアを使用する場合は、再利用できる。
アプリケーションごとに1テナント時の性能計測を行えば、複数テナント時の応答時間の平均Tqが推定できる。
また、ストレージの多重アクセス時の性能の上昇や、マルチコアの競合による性能低下などを加味した、時間性能の予測ができる。
アプリケーションごとに1テナント時の性能計測を行えば、複数テナント時の応答時間の平均Tqが推定できる。
また、ストレージの多重アクセス時の性能の上昇や、マルチコアの競合による性能低下などを加味した、時間性能の予測ができる。
以上のように、本実施の形態では、Ts特性をあらわす関数Ts(λ)を待ち行列モデルに加えるという従来技術にはない特徴的な時間性能予測手段により課題を解決する。
これにより、同一ハードウェア構成であれば、テナントのアプリケーションが変わっても、1テナントの性能計測をするだけで、マルチテナント時の時間性能予測が、多重アクセス時のハードウェアの性能特性を反映して行えるという従来技術にはない効果を有する。
これにより、同一ハードウェア構成であれば、テナントのアプリケーションが変わっても、1テナントの性能計測をするだけで、マルチテナント時の時間性能予測が、多重アクセス時のハードウェアの性能特性を反映して行えるという従来技術にはない効果を有する。
以上、本実施の形態では、
マルチテナントシステムで利用するハードウェア構成における、CPUやストレージの時間性能特性を予め計測しておき、特定のテナントの単体性能の性能計測結果から、上記性能特性のサービス時間の変動する待ち行列のモデルによって、マルチテナント時の時間性能を予測するマルチテナント多重性能推定システムを説明した。
マルチテナントシステムで利用するハードウェア構成における、CPUやストレージの時間性能特性を予め計測しておき、特定のテナントの単体性能の性能計測結果から、上記性能特性のサービス時間の変動する待ち行列のモデルによって、マルチテナント時の時間性能を予測するマルチテナント多重性能推定システムを説明した。
また、本実施の形態では、
挙動の明らかな特性計測用ソフトウェアによって、コンピュータの多重性能計測を行ない、多重度によって変化するCPUとI/Oを性能特性を近似式化するマルチテナント多重性能推定システムを説明した。
挙動の明らかな特性計測用ソフトウェアによって、コンピュータの多重性能計測を行ない、多重度によって変化するCPUとI/Oを性能特性を近似式化するマルチテナント多重性能推定システムを説明した。
また、本実施の形態では、
マルチテナントで使用するアプリケーションの単体性能測定結果から、CPU、I/Oの利用量を抽出し、これから待ち行列によって多重時の応答性能を導出するマルチテナント多重性能推定システムを説明した。
マルチテナントで使用するアプリケーションの単体性能測定結果から、CPU、I/Oの利用量を抽出し、これから待ち行列によって多重時の応答性能を導出するマルチテナント多重性能推定システムを説明した。
また、本実施の形態では、
マルチテナントで使用するアプリケーションの単体性能測定結果から、CPU、I/Oの利用量を抽出し、上記性能特性の近似式に対する係数を求め、性能特性の変動を加えた待ち行列によって多重時の応答性能を導出するマルチテナント多重性能推定システムを説明した。
マルチテナントで使用するアプリケーションの単体性能測定結果から、CPU、I/Oの利用量を抽出し、上記性能特性の近似式に対する係数を求め、性能特性の変動を加えた待ち行列によって多重時の応答性能を導出するマルチテナント多重性能推定システムを説明した。
最後に、本実施の形態に示した性能計測・推定装置100及び対象コンピュータ200のハードウェア構成例について説明する。
図7は、本実施の形態に示す性能計測・推定装置100及び対象コンピュータ200のハードウェア資源の一例を示す図である。
なお、図7の構成は、あくまでも性能計測・推定装置100及び対象コンピュータ200のハードウェア構成の一例を示すものであり、性能計測・推定装置100及び対象コンピュータ200のハードウェア構成は図7に記載の構成に限らず、他の構成であってもよい。
図7は、本実施の形態に示す性能計測・推定装置100及び対象コンピュータ200のハードウェア資源の一例を示す図である。
なお、図7の構成は、あくまでも性能計測・推定装置100及び対象コンピュータ200のハードウェア構成の一例を示すものであり、性能計測・推定装置100及び対象コンピュータ200のハードウェア構成は図7に記載の構成に限らず、他の構成であってもよい。
図7において、性能計測・推定装置100及び対象コンピュータ200は、プログラムを実行するCPU911(Central Processing Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう)を備えている。
CPU911は、バス912を介して、例えば、ROM(Read Only Memory)913、RAM(Random Access Memory)914、通信ボード915、表示装置901、キーボード902、マウス903、磁気ディスク装置920と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。
更に、CPU911は、FDD904(Flexible Disk Drive)、コンパクトディスク装置905(CDD)、プリンタ装置906、スキャナ装置907と接続していてもよい。また、磁気ディスク装置920の代わりに、SSD(Solid State Drive)、光ディスク装置、メモリカード(登録商標)読み書き装置などの記憶装置でもよい。
RAM914は、揮発性メモリの一例である。ROM913、FDD904、CDD905、磁気ディスク装置920の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置の一例である。
通信ボード915、キーボード902、マウス903、スキャナ装置907、FDD904などは、入力装置の一例である。
また、通信ボード915、表示装置901、プリンタ装置906などは、出力装置の一例である。
CPU911は、バス912を介して、例えば、ROM(Read Only Memory)913、RAM(Random Access Memory)914、通信ボード915、表示装置901、キーボード902、マウス903、磁気ディスク装置920と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。
更に、CPU911は、FDD904(Flexible Disk Drive)、コンパクトディスク装置905(CDD)、プリンタ装置906、スキャナ装置907と接続していてもよい。また、磁気ディスク装置920の代わりに、SSD(Solid State Drive)、光ディスク装置、メモリカード(登録商標)読み書き装置などの記憶装置でもよい。
RAM914は、揮発性メモリの一例である。ROM913、FDD904、CDD905、磁気ディスク装置920の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置の一例である。
通信ボード915、キーボード902、マウス903、スキャナ装置907、FDD904などは、入力装置の一例である。
また、通信ボード915、表示装置901、プリンタ装置906などは、出力装置の一例である。
通信ボード915は、例えば、LAN(ローカルエリアネットワーク)、インターネット、WAN(ワイドエリアネットワーク)、SAN(ストレージエリアネットワーク)などに接続されている。
磁気ディスク装置920には、オペレーティングシステム921(OS)、ウィンドウシステム922、プログラム群923、ファイル群924が記憶されている。
プログラム群923のプログラムは、CPU911がオペレーティングシステム921、ウィンドウシステム922を利用しながら実行する。
プログラム群923のプログラムは、CPU911がオペレーティングシステム921、ウィンドウシステム922を利用しながら実行する。
また、RAM914には、CPU911に実行させるオペレーティングシステム921のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。
また、RAM914には、CPU911による処理に必要な各種データが格納される。
また、RAM914には、CPU911による処理に必要な各種データが格納される。
また、ROM913には、BIOS(Basic Input Output System)プログラムが格納され、磁気ディスク装置920にはブートプログラムが格納されている。
性能計測・推定装置100及び対象コンピュータ200の起動時には、ROM913のBIOSプログラム及び磁気ディスク装置920のブートプログラムが実行され、BIOSプログラム及びブートプログラムによりオペレーティングシステム921が起動される。
性能計測・推定装置100及び対象コンピュータ200の起動時には、ROM913のBIOSプログラム及び磁気ディスク装置920のブートプログラムが実行され、BIOSプログラム及びブートプログラムによりオペレーティングシステム921が起動される。
上記プログラム群923には、本実施の形態の説明において「〜部」、「〜手段」として説明している機能を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、CPU911により読み出され実行される。
ファイル群924には、本実施の形態の説明において、「〜の判断」、「〜の計算」、「〜の算出」、「〜の比較」、「〜の推定」、「〜の更新」、「〜の設定」、「〜の実行」、「〜の選択」、「〜の入力」、「〜の出力」等として説明している処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「〜ファイル」や「〜データベース」の各項目として記憶されている。
「〜ファイル」や「〜データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。
ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してCPU911によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出される。
そして、読み出された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示などのCPUの動作に用いられる。
抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示のCPUの動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリ、レジスタ、キャッシュメモリ、バッファメモリ等に一時的に記憶される。
また、本実施の形態で説明しているフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示す。
データや信号値は、RAM914のメモリ、FDD904のフレキシブルディスク、CDD905のコンパクトディスク、磁気ディスク装置920の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、DVD等の記録媒体に記録される。
また、データや信号は、バス912や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
「〜ファイル」や「〜データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。
ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してCPU911によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出される。
そして、読み出された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示などのCPUの動作に用いられる。
抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示のCPUの動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリ、レジスタ、キャッシュメモリ、バッファメモリ等に一時的に記憶される。
また、本実施の形態で説明しているフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示す。
データや信号値は、RAM914のメモリ、FDD904のフレキシブルディスク、CDD905のコンパクトディスク、磁気ディスク装置920の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、DVD等の記録媒体に記録される。
また、データや信号は、バス912や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
また、本実施の形態の説明において「〜部」、「〜手段」として説明しているものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。
すなわち、本実施の形態で説明したフローチャートに示すステップ、手順、処理により、性能計測・推定装置100及び対象コンピュータ200の動作を方法として把握することができる。
また、「〜部」、「〜手段」として説明しているものは、ROM913に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。
或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。
ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、DVD等の記録媒体に記憶される。
プログラムはCPU911により読み出され、CPU911により実行される。
すなわち、プログラムは、本実施の形態の「〜部」、「〜手段」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、本実施の形態の「〜部」、「〜手段」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
すなわち、本実施の形態で説明したフローチャートに示すステップ、手順、処理により、性能計測・推定装置100及び対象コンピュータ200の動作を方法として把握することができる。
また、「〜部」、「〜手段」として説明しているものは、ROM913に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。
或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。
ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、DVD等の記録媒体に記憶される。
プログラムはCPU911により読み出され、CPU911により実行される。
すなわち、プログラムは、本実施の形態の「〜部」、「〜手段」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、本実施の形態の「〜部」、「〜手段」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
このように、本実施の形態に示す性能計測・推定装置100及び対象コンピュータ200は、処理装置たるCPU、記憶装置たるメモリ、磁気ディスク等、入力装置たるキーボード、マウス、通信ボード等、出力装置たる表示装置、通信ボード等を備えるコンピュータである。
そして、上記したように「〜部」、「〜手段」として示された機能をこれら処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置を用いて実現するものである。
そして、上記したように「〜部」、「〜手段」として示された機能をこれら処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置を用いて実現するものである。
100 性能計測・推定装置、110 特性計測部、120 Ts(λ)導出部、130 対象計測部、140 係数導出部、150 推定部、200 対象コンピュータ、201 性能データ、202 性能データ、210 実行対象ソフトウェア、211 性能データ、220 特性計測用ソフトウェア、221 性能データ、300 推定結果。
Claims (9)
- 特性計測の対象となる対象コンピュータに、特性計測用のダミーソフトウェアを特定の同時並行数にて同時並行に実行させるソフトウェア実行管理部と、
前記特定の同時並行数にて前記ダミーソフトウェアを実行した際の前記対象コンピュータの時間性能特性値を算出する特性値算出部と、
前記特定の同時並行数と前記特性値算出部により算出された前記対象コンピュータの時間性能特性値とに基づき、前記ダミーソフトウェアの同時並行数と前記対象コンピュータの時間性能特性値との対応関係を表す関数を時間性能特性関数として算出する関数算出部とを有することを特徴とする情報処理装置。 - 前記特性値算出部は、
時間性能特性値として、前記特定の同時並行数にて前記ダミーソフトウェアを実行した際の前記対象コンピュータ内の特定のハードウェアの平均処理時間を待ち行列モデルに基づいて算出し、
前記関数算出部は、
前記ダミーソフトウェアの同時並行数と前記特定のハードウェアの平均処理時間との対応関係を表す関数を時間性能特性関数として算出することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記特性値算出部は、
前記特定の同時並行数にて前記ダミーソフトウェアを実行した際の前記対象コンピュータ内のCPU(Central Processing Unit)の平均処理時間とI/O(Input/Output)デバイスの平均処理時間を算出し、
前記関数算出部は、
前記特定の同時並行数と前記特性値算出部により算出された前記ダミーソフトウェアを実行した際の前記CPUの平均処理時間とに基づき、前記ダミーソフトウェアの同時並行数と前記CPUの平均処理時間との対応関係を表す関数をCPUの時間性能特性関数として算出し、
前記特定の同時並行数と前記特性値算出部により算出された前記ダミーソフトウェアを実行した際の前記I/Oデバイスの平均処理時間とに基づき、前記ダミーソフトウェアの同時並行数と前記I/Oデバイスの平均処理時間との対応関係を表す関数をI/Oデバイスの時間性能特性関数として算出することを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記ソフトウェア実行管理部は、
前記対象コンピュータが実行するソフトウェアとして指定されている実行対象ソフトウェアを前記対象コンピュータに実行させ、
前記特性値算出部は、
前記実行対象ソフトウェアを実行した際の前記対象コンピュータの時間性能特性値を算出し、
前記情報処理装置は、更に、
前記特性値算出部により算出された前記実行対象ソフトウェアを実行した際の前記対象コンピュータの時間性能特性値と、前記関数算出部により算出された前記時間性能特性関数とに基づき、所定の同時並行数にて前記実行対象ソフトウェアを同時並行に実行する場合の前記対象コンピュータの時間性能特性値を推定する特性値推定部を有することを特徴とする請求項1〜3のいずれかに記載の情報処理装置。 - 前記ソフトウェア実行管理部は、
1つの実行対象ソフトウェアを前記対象コンピュータに実行させ、
前記特性値算出部は、
1つの実行対象ソフトウェアを実行した際の前記対象コンピュータの時間性能特性値を算出し、
前記時間性能特性関数を用いて、前記ダミーソフトウェアの同時並行数が1の場合の前記対象コンピュータの時間性能特性値を算出し、
前記特性値推定部は、
前記特性値算出部により算出された1つの実行対象ソフトウェアを実行した際の前記対象コンピュータの時間性能特性値と、前記特性値算出部により算出された前記ダミーソフトウェアの同時並行数が1の場合の前記対象コンピュータの時間性能特性値との差異を吸収する係数を算出し、
前記時間性能特性関数と前記係数とを用いて、前記所定の同時並行数にて前記実行対象ソフトウェアを同時並行に実行する場合の前記対象コンピュータの時間性能特性値を推定することを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。 - 前記特性値算出部は、
前記ダミーソフトウェアを実行した際の時間性能特性値として、前記特定の同時並行数にて前記ダミーソフトウェアを実行した際の前記対象コンピュータ内の特定のハードウェアの平均処理時間を待ち行列モデルに基づいて算出し、
前記実行対象ソフトウェアを実行した際の時間性能特性値として、前記実行対象ソフトウェアを実行した際の前記特定のハードウェアの平均処理時間を待ち行列モデルに基づいて算出し、
前記関数算出部は、
前記ダミーソフトウェアの同時並行数と前記特定のハードウェアの平均処理時間との対応関係を表す関数を時間性能特性関数として算出し、
前記特性値推定部は、
前記特性値算出部により算出された前記実行対象ソフトウェアを実行した際の前記特定のハードウェアの平均処理時間と、前記関数算出部により算出された前記時間性能特性関数とに基づき、前記所定の同時並行数にて前記実行対象ソフトウェアを同時並行に実行する場合の前記特定のハードウェアの平均処理時間を推定することを特徴とする請求項4又は5に記載の情報処理装置。 - 前記特性値算出部は、
前記特定の同時並行数にて前記ダミーソフトウェアを実行した際の前記対象コンピュータ内のCPUの平均処理時間とI/Oデバイスの平均処理時間を算出し、
前記実行対象ソフトウェアを実行した際の前記CPUの平均処理時間と前記I/Oデバイスの平均処理時間を算出し、
前記関数算出部は、
前記特定の同時並行数と前記特性値算出部により算出された前記ダミーソフトウェアを実行した際の前記CPUの平均処理時間とに基づき、前記ダミーソフトウェアの同時並行数と前記CPUの平均処理時間との対応関係を表す関数をCPUの時間性能特性関数として算出し、
前記特定の同時並行数と前記特性値算出部により算出された前記ダミーソフトウェアを実行した際の前記I/Oデバイスの平均処理時間とに基づき、前記ダミーソフトウェアの同時並行数と前記I/Oデバイスの平均処理時間との対応関係を表す関数をI/Oデバイスの時間性能特性関数として算出し、
前記特性値推定部は、
前記特性値算出部により算出された前記実行対象ソフトウェアを実行した際の前記CPUの平均処理時間と、前記関数算出部により算出された前記CPUの時間性能特性関数とに基づき、前記所定の同時並行数にて前記実行対象ソフトウェアを同時並行に実行する場合の前記CPUの平均処理時間を推定し、
前記特性値算出部により算出された前記実行対象ソフトウェアを実行した際の前記I/Oデバイスの平均処理時間と、前記関数算出部により算出された前記I/Oデバイスの時間性能特性関数とに基づき、前記所定の同時並行数にて前記実行対象ソフトウェアを同時並行に実行する場合の前記I/Oデバイスの平均処理時間を推定することを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。 - 前記特性値推定部は、
推定した前記CPUの平均処理時間と前記I/Oデバイスの平均処理時間に基づき、前記所定の同時並行数にて前記実行対象ソフトウェアを同時並行に実行する場合の前記対象コンピュータの応答時間を推定することを特徴とする請求項7に記載の情報処理装置。 - 特性計測の対象となる対象コンピュータに、特性計測用のダミーソフトウェアを特定の同時並行数にて同時並行に実行させるソフトウェア実行管理ステップと、
前記特定の同時並行数にて前記ダミーソフトウェアを実行した際の前記対象コンピュータの時間性能特性値を算出する特性値算出ステップと、
前記特定の同時並行数と前記特性値算出ステップにより算出された前記対象コンピュータの時間性能特性値とに基づき、前記ダミーソフトウェアの同時並行数と前記対象コンピュータの時間性能特性値との対応関係を表す関数を時間性能特性関数として算出する関数算出ステップとを情報処理装置に実行させること特徴とするプログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2010281432A JP2012128771A (ja) | 2010-12-17 | 2010-12-17 | 情報処理装置及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2010281432A JP2012128771A (ja) | 2010-12-17 | 2010-12-17 | 情報処理装置及びプログラム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2012128771A true JP2012128771A (ja) | 2012-07-05 |
Family
ID=46645693
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2010281432A Pending JP2012128771A (ja) | 2010-12-17 | 2010-12-17 | 情報処理装置及びプログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2012128771A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2015138432A (ja) * | 2014-01-23 | 2015-07-30 | 日本電気株式会社 | 性能予測装置、性能モデル生成方法およびプログラム |
| CN106021082A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-10-12 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种基于大数据的主机性能容量预估方法 |
| WO2016181549A1 (ja) * | 2015-05-14 | 2016-11-17 | 三菱電機株式会社 | 性能評価装置及び性能評価プログラム |
| US9600290B2 (en) | 2013-12-17 | 2017-03-21 | International Business Machines Corporation | Calculation method and apparatus for evaluating response time of computer system in which plurality of units of execution can be run on each processor core |
-
2010
- 2010-12-17 JP JP2010281432A patent/JP2012128771A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9600290B2 (en) | 2013-12-17 | 2017-03-21 | International Business Machines Corporation | Calculation method and apparatus for evaluating response time of computer system in which plurality of units of execution can be run on each processor core |
| JP2015138432A (ja) * | 2014-01-23 | 2015-07-30 | 日本電気株式会社 | 性能予測装置、性能モデル生成方法およびプログラム |
| WO2016181549A1 (ja) * | 2015-05-14 | 2016-11-17 | 三菱電機株式会社 | 性能評価装置及び性能評価プログラム |
| JPWO2016181549A1 (ja) * | 2015-05-14 | 2017-07-13 | 三菱電機株式会社 | 性能評価装置及び性能評価プログラム |
| CN106021082A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-10-12 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种基于大数据的主机性能容量预估方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11275672B2 (en) | Run-time determination of application performance with low overhead impact on system performance | |
| US8180604B2 (en) | Optimizing a prediction of resource usage of multiple applications in a virtual environment | |
| US9164785B2 (en) | Predicting performance of a consolidated virtualized computing environment | |
| US9383944B2 (en) | Data access analysis using entropy rate | |
| CN104731574B (zh) | 用于识别多级工作流处理中的资源瓶颈的方法和系统 | |
| EP1835426A1 (en) | Estimating software power consumption | |
| US8219359B2 (en) | Performance evaluating apparatus | |
| Park et al. | Romano: autonomous storage management using performance prediction in multi-tenant datacenters | |
| CN105630575A (zh) | 针对kvm虚拟化服务器的性能评估方法 | |
| CN116149917A (zh) | 评估处理器性能的方法及装置、计算设备、可读存储介质 | |
| JP2012128771A (ja) | 情報処理装置及びプログラム | |
| JP2017167930A (ja) | 情報処理装置、電力測定方法及び電力測定プログラム | |
| US20140258647A1 (en) | Recording medium storing performance evaluation assistance program, performance evaluation assistance apparatus, and performance evaluation assistance method | |
| JP5793259B1 (ja) | 情報処理装置、流量制御パラメータ算出方法、およびプログラム | |
| US9529688B2 (en) | Performance evaluation device and performance evaluation method | |
| CN108228445B (zh) | 虚拟机能耗的测试方法以及装置 | |
| US20160196506A1 (en) | Incremental learning management device, incremental learning management method and computer readable recording medium storing incremental learning management program | |
| KR101862981B1 (ko) | 명령어 기반 카운터를 통한 성능 및 전력량 예측 시스템 및 방법 | |
| JP6239195B2 (ja) | 性能評価装置及び性能評価プログラム | |
| CN119003093A (zh) | 资源调度评估方法、装置、设备、存储介质和产品 | |
| CN111340349A (zh) | 产品可靠性评估方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| JP2715904B2 (ja) | 計算機システム性能評価装置 | |
| JP7776823B2 (ja) | 系列予測方法、系列予測装置及びプログラム | |
| US10528447B2 (en) | Storage system performance models based on empirical component utilization | |
| WO2016171671A1 (en) | Performance change predictions |
