JP2002318791A - ホスティング・サービス資源をクライアントに割当てる方法、装置及びコンピュータ・プログラム製品 - Google Patents

ホスティング・サービス資源をクライアントに割当てる方法、装置及びコンピュータ・プログラム製品

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Abstract

(57)【要約】 【課題】 ホスティング・サービス資源を最適に計画及
び割当てる方法及びシステムを提供すること。 【解決手段】 少なくとも１つの共用サーバにおいて、
ホスティング・サービス資源をクライアントに割当てる
方法、装置及びコンピュータ・プログラム製品が開示さ
れる。本方法では、クライアントの利用パターンが発見
される。次に、利用パターンに応じて、資源がクライア
ントに割当てられる。好適には、本方法は、クライアン
トの各々に対して、最小及び最大ホスティング・サービ
ス資源を指定する限界を提供するステップを含み、割当
てステップがこの限界にも依存する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は一般にネットワーク
環境におけるホスティング・サービスに関し、特に、こ
うしたネットワーク環境における資源の計画及び割当て
に関する。
【０００２】
【従来の技術】オンライン化を実施する企業は、i）複
数のアプリケーション・サーバと、ii）これらのアプリ
ケーションを実行するためのハイエンド・サーバとを必
要とする。関連アプリケーション・サービスの例には、
ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、ドメイ
ン・ネーム・システム（ＤＮＳ）、ファイル転送プロト
コル（ＦＴＰ）、プロキシ、ファイヤウォール、及びビ
ジネス・アプリケーションなどが含まれる。これを達成
するために、こうした企業は、アプリケーションの導入
及び更新、並びにサーバの保守において、相当なオーバ
ヘッドに直面している。このことが新たなビジネス・モ
デル、すなわち、Ｗｅｂを介するホスティング・アプリ
ケーションの出現をもたらすことになる。
【０００３】ビジネス・モデルに対する要求は、中小企
業（ＳＭＥ：Small and Medium Business）におけるホ
スティングe-commerce及びe-businessアプリケーション
の機会の増加により、急速に成長している。ＳＭＢマネ
ージャはしばしば、コンピュータ資源、ソフトウェア、
及び保守がもたらされる資本支出を回避するために、ア
プリケーション・ホスティングをサービス・プロバイダ
に外部委託しようとする。この点で、サービス・プロバ
イダの役割は重要である。
【０００４】ホスティング・サービスは、次の３つの広
いカテゴリにおいて、広範囲な機能を網羅する。すなわ
ち、 i）協調ホスティング・サービスは、電子メール、内部
及び外部Ｗｅｂホスティング、協調アプリケーション及
びスケジューリング・アプリケーションを含む。 ii）コマース・ホスティング・サービスは、オンライン
企業間（Ｂ２Ｂ）取引、及び企業−消費者間（Ｂ２Ｃ）
e-commerceホスティングを可能にする、ビジネス・アプ
リケーションを含む。 iii）他のe-businessホスティング・サービスには、特
注アプリケーション及びエンタープライズ・リソース・
プラニング（ＥＲＰ）アプリケーションが含まれる。
【０００５】こうしたホスティング・サービスの例が、
次のＵＲＬで見い出される。すなわち、１）http://hom
e.netscape.com/hosting/v4.0/whitepaper/の"Netscape
Hosting Services White Paper"、２）http://www.ens
im.com/Products/index.htmの"Building a Scalable an
d Profitable Application Hosting Business"、White
Paper、Ensim Corporation、３）http://www-4.ibm.com
/software/developer/library/ahs/のIBM developerWor
ks:Web architecture library、"IBM Application Fram
ework for e-business:Application hosting service
s"、Stewart Nickolas、IBM、October 1999、及び４）h
ttp://www.microsoft.com/exchange/techinfo/ASPplann
ing.htmの"Hosting with Exchange 2000 Server"、Whit
e Paper。
【０００６】これらのホスティング・サービスは、特に
ＳＭＢと関連性があり、競争力を重要視する一方で、多
額の資本支出を招くことなく、高機能アプリケーション
をアクセスすることができる。こうしたホスティング・
サービス無しでは、ＳＭＢセグメントは、彼らのe-busi
nessを実行するために、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、
ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、及びビジネス
・アプリケーションなどの、資源要求に関する専用のサ
ービス及び知識を持つだけの余裕が必要となり、これは
明らかにコスト効率の良い解決策ではない。
【０００７】サービス・プロバイダの視点から見ると、
ＳＭＢのホスティング品質サービスは、サービス品質
（ＱｏＳ：Quality of service）保証内で、柔軟でコス
ト効率の良いサービスを提供する必要がある。クライア
ントの要求にもとづき、こうしたサービスをホストする
ための資源要求を計画及び最適化することは、サービス
・プロバイダにとって重要な課題である。
【０００８】ホスティング・サービスのための異なるア
プローチが、次のＵＲＬで簡単に述べられている。すな
わち、http://www.ensim.com/Products/index.htmの"Bu
ilding a Scalable and Profitable Application Hosti
ng Business"、White Paper、Ensim Corporation。これ
らの異なるアプローチについて、次に簡単に述べること
にする。
【０００９】専用サービス：専用サービス・モデルは、
クライアントに整数のサーバが与えられるように指示す
る。これはクライアントのために、サーバを排他的に予
約することにより達成される。しかしながら、共用サー
バで十分かもしれないＳＭＢの状況においては、このア
プローチを使用することはあまりに高価である。大企業
の状況においても、このアプローチの使用は法外に高価
となり得る。なぜなら、限られたピーク時にサービスを
保証するために、非常に多くの予約が必要となるからで
ある。
【００１０】共用サービス：共用サービス・モデルは、
サービス・プロバイダにより使用される一般的な方法で
あり、これは特に、アプリケーションの単一のインスタ
ンス上で、複数の顧客をサポートするように設計され
た、仮想Ｗｅｂホスティング及びアプリケーションに対
して当てはまる。このアプローチでは、複数の顧客及び
サービスが単一のサーバ上でホストされる。しかしなが
ら、共用環境では、クライアントにＱｏＳを保証するの
が困難である。あるクライアントのトラフィックの急増
が、同じ場所にいるクライアントに悪影響を及ぼし得
る。信頼性及びセキュリティが他の問題としてあり、こ
れらをこのアプローチで解決することは困難である。
【００１１】仮想サーバ：仮想サーバの概念は比較的新
しいが、既に主流となりつつある。仮想サーバ技術は、
単一のシステム上で複数の論理サーバを作成する技術
と、個々のユーザがＲＡＭやＣＰＵなどのコンピュータ
資源に対して、同等のアクセスを有することを可能にす
る技術とを含む。仮想サーバ技術はまた、サービス・プ
ロバイダが資源をより効率的に使用することを可能にす
る。仮想サーバは独立した物理マシンのように振る舞う
ので、仮想サービスは共用サーバ上のデータベース、セ
キュリティ及びテルネットなどの、より複雑なアプリケ
ーションを実行することができる。しかしながら、部分
的な解決策の提供を支援をする一方で、仮想サーバは依
然、限られた資源を有する小さな独立したサーバのよう
に振る舞う。従って、ＱｏＳを保証するために、サービ
ス・プロバイダはそのクライアントのピーク負荷を処理
して、資源を割当てなければならず、これはシステム上
の平均負荷よりも遙かに大きくなる。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】従来システムでは、Ｑ
ｏＳを所望するクライアントは、観測されるピーク負荷
のある割合を規定しなければならない。他方、サービス
・プロバイダは、ピーク負荷時にクライアントをサービ
スするために、各クライアントに対して資源を予約しな
ければならない。結果的に、予約される資源は、非ピー
ク負荷状態では大抵アイドル状態となる。
【００１３】従って、ホスティング・サービスを提供す
る従来のアプローチの欠点を克服するか、少なくとも改
善するように、ホスティング・サービス資源を最適に計
画及び割当てるシステムが待望される。
【００１４】
【課題を解決するための手段】本発明の第１の態様によ
れば、少なくとも１つの共用サーバにおいて、ホスティ
ング・サービス資源をクライアントに割当てる方法が開
示される。本方法は、クライアントの利用パターンを発
見するステップと、利用パターンに応じて、資源をクラ
イアントに割当てるステップとを含む。
【００１５】好適には、本方法は更に各クライアントに
対して、最小及び最大ホスティング・サービス資源を指
定する限界を提供するステップを含み、割当てステップ
がこれらの限界にも依存する。
【００１６】好適には、本方法は更にクライアントの利
用度及び利用パターンの次元をモデル化するステップを
含む。本方法は更に、確率的ベクトル・パッキングを用
いて、クライアントをパックするステップを含む。更
に、パックするステップは、ルーフ回避（Roof Avoidan
ce）プロセス、最小分散（Minimized Variance）プロセ
ス、最小最大化（Maximized Minima）プロセス、及び最
大組み合わせ（LargestCombination）プロセスを含むグ
ループから選択される、少なくとも１つのプロセスを使
用する。
【００１７】好適には、ホスティング・サービス資源
は、協調ホスティング・サービス、コマース・ホスティ
ング・サービス、及びe-businessホスティング・サービ
スを含むグループから選択される、少なくとも１つのホ
スティング・サービスに関係する。
【００１８】好適には、割当てステップは、サービス品
質（ＱｏＳ）保証をもらたす。
【００１９】好適には、利用パターンは１つ以上のＷｅ
ｂサイトのアクセス率に依存し、アクセス率は複数の時
間目盛り上で周期性を有する。相補性にもとづき、２つ
以上のクライアントが複数のクライアントから選択さ
れ、ホスティング・サービス資源が選択された２つ以上
のクライアントに、組み合わせとして割当てられる。更
に、割当てステップは、サーバに割当てられる前記２つ
以上のクライアントを選択するステップを含む。２つの
以上の選択クライアントの各々は、残りの他の選択クラ
イアントのピーク負荷に対して、時間的に実質的に互い
にばらばらな（disjoint）ピーク負荷を有する。更に、
割当てられるホスティング・サービス資源は、選択され
た２つ以上のクライアントの各々に排他的に割当てられ
る資源と、選択された２つ以上のクライアントによる使
用のために、組み合わせに対して割当てられる共用資源
とを含む。更に、Ｎクライアントが選択され、サーバに
割当てられてもよい。但し、Ｎは２以上の整数である。
サーバはＮ個の仮想サーバに区分化され、各クライアン
トはＮ個の仮想サーバの対応する１つを排他的に割当て
られる。Ｎ個の仮想サーバを提供するために要求される
能力を超える、サーバの過剰な能力は、Ｎクライアント
により共用される。
【００２０】好適には、本方法は更に、クライアントを
モニタして、利用パターンを発見するステップを含む。
【００２１】本発明の第２の態様によれば、少なくとも
１つの共用サーバにおいて、ホスティング・サービス資
源をクライアントに割当てる装置が開示される。この装
置は、クライアントの利用パターンを発見する装置と、
利用パターンに応じて、資源をクライアントに割当てる
装置とを含む。
【００２２】本発明の第３の態様によれば、少なくとも
１つの共用サーバにおいて、ホスティング・サービス資
源をクライアントに割当てるコンピュータ・プログラム
が記録されたコンピュータ可読媒体を有するコンピュー
タ・プログラム製品が開示される。このコンピュータ・
プログラム製品は、クライアントの利用パターンを発見
するコンピュータ・プログラム・コード・モジュール
と、利用パターンに応じて、資源をクライアントに割当
てるコンピュータ・プログラム・コード・モジュールと
を含む。
【００２３】本発明の第４の態様によれば、ホスティン
グ・コンピュータ・サービスにおいて、資源を割当て、
計画する意志決定支援システムが開示される。この意志
決定支援システムは、クライアントの少なくとも１つの
利用パターン、及びサービス品質に関する指定ルールに
応じて、クライアントによる１つ以上のサーバの資源の
利用をモデル化する装置と、クライアントを受容する最
小数のサーバを決定し、指定最低サービス品質を保証す
る装置とを含む。
【００２４】好適には、前記最小数のサーバを決定する
装置は、確率ベクトル・パッキングを使用する。前記シ
ステムは、ホスティング・コンピュータ・サービスにお
いて資源の最適な管理を容易にする。
【００２５】好適には、ホスティング・コンピュータ・
サービスは、ホスティング・コンピュータ資源と、コン
ピュータ・アプリケーションと、コンピュータ関連サー
ビスと、ネットワーク帯域幅とを含む。
【００２６】好適には、意志決定支援システムは更に、
サービス・プロバイダのために、最適な資源計画及び割
当ての提案のセットを生成する装置を含む。
【００２７】好適には、意志決定支援システムは、ビジ
ネス・モデル・ホスティング最適化アプリケーションに
おいて有用な最適化サービスを提供する。
【００２８】本発明の第５の態様によれば、ホスティン
グ・コンピュータ・サービスにおいて、資源を割当て、
計画する意志決定支援方法が開示される。この方法は、
クライアントの少なくとも１つの利用パターン、及びサ
ービス品質に関する指定ルールに応じて、クライアント
による１つ以上のサーバの資源の利用をモデル化するス
テップと、クライアントを受容する最小数のサーバを決
定し、指定最低サービス品質を保証するステップとを含
む。
【００２９】本発明の第６の態様によれば、ホスティン
グ・コンピュータ・サービスにおいて、資源を割当て、
計画する意志決定支援を提供するコンピュータ・プログ
ラムが記録された、コンピュータ可読媒体を有するコン
ピュータ・プログラム製品が開示される。このコンピュ
ータ・プログラム製品は、クライアントの少なくとも１
つの利用パターン、及びサービス品質に関する指定ルー
ルに応じて、クライアントによる１つ以上のサーバの資
源の利用をモデル化するコンピュータ・プログラム・コ
ード・モジュールと、クライアントを受容する最小数の
サーバを決定し、指定最低サービス品質を保証するコン
ピュータ・プログラム・コード・モジュールとを含む。
【００３０】
【発明の実施の形態】ホスティング・コンピュータ・サ
ービス（または単にホスティング・サービス）のため
に、資源を最適に割当て、計画する方法、装置、及びコ
ンピュータ・プログラム製品が開示される。以下の説明
では、電子メールやＷｅｂホスティングなどの、特定の
ホスティング・サービスを含む、様々な詳細について述
べられる。しかしながら当業者であれば、本発明がこれ
らの特定の詳細無しでも、実現され得ることが明らかで
あろう。他の例では、本発明を不明瞭にしないように、
周知のフィーチャについては詳述しない。
【００３１】以下の説明では、ホスティング・サービス
資源割当て／計画システムのコンポーネントが、モジュ
ールとして述べられる。モジュール、及び特にその機能
は、ハードウェアまたはソフトウェアにより実現され
る。ソフトウェアの意味では、モジュールは通常、特定
の機能または関連機能を実行するプロセス、プログラ
ム、またはそれらの一部である。ハードウェアの意味で
は、モジュールは他のコンポーネントまたはモジュール
と共に使用される、機能ハードウェア・ユニットであ
る。例えば、モジュールは別個の電子部品を用いて実現
されるか、或いは特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）な
どの、電子回路全体の一部を形成する。様々な他の可能
性も存在する。当業者であれば、本システムがハードウ
ェア及びソフトウェアの組み合わせとしても実現され得
ることが理解できよう。
【００３２】好適な実施例は、ホスティング・サービス
資源を最適に割当て、計画するシステムを提供し、より
詳細には、サービス・プロバイダがコンピュータ資源、
コンピュータ・アプリケーション、及び他のコンピュー
タ・サービスを計画し、割当てることを支援する意志決
定支援システムを提供する。この実施例では、資源割当
て及び計画のための確率的モデリング及び方法が開示さ
れ、これは顧客のニーズに適合し、利用パターンにもと
づくサービス品質（ＱｏＳ）を提供する。本発明の実施
例は、顧客要求及びＱｏＳを満足するように、サービス
・プロバイダがホスティング・サービスを提供すること
を支援する、意志決定支援システムを提供する。
【００３３】概要：本発明の実施例は、クライアントの
要求にもとづきコンピュータ・サービスを提供するＷｅ
ｂファームにおいて、最適な資源計画を可能にする意志
決定支援システムを提供する。意志決定支援システムに
より与えられる提案にもとづき、資源がクライアントに
割当てられ、より優れたＱｏＳ保証をクライアントに保
証する一方、より少ない資源が要求されるだけで済む。
【００３４】様々なＷｅｂサイトまたはＷｅｂアプリケ
ーションの資源利用は、それらのアクセス率に緊密に相
関付けられるとみなされる。Ｗｅｂサイトのアクセス率
は、本質的に複数の時間目盛り上で、周期性を有するこ
とが観測される。本発明の実施例では、クライアントの
適切な組み合わせに帰着するために、これらのパターン
が利用され、同一の組み合わせ内のクライアントのセッ
トが、共用サーバ上で共同でホストされる。できる限
り、同一の組み合わせ内のクライアントが、互いにばら
ばらな時間にピーク負荷を経験するように、組み合わせ
が選択される。例えば、天気予報アプリケーションを有
するクライアントは、主に朝にアクセスされるのに対し
て、株価情報を要求する別のクライアントは、もっぱら
夕方にアクセスされる。また、例えば米国及びインドか
らアクセスされるサイトは、時間帯の違いを考慮する
と、１日の別の時刻に負荷が増大すると思われる。
【００３５】こうしたクライアント組み合わせを選択す
るために、相補性の概念が定義され、大方互いにばらば
らな時間間隔の間にピーク期間を有するクライアントを
決定するために使用される。
【００３６】従来のシステムと異なり、本発明の実施例
は、クライアントのピーク負荷をサービスするために、
プロバイダが各クライアントに対して、排他的に資源を
予約するのではなく、時間に依存する要求により、資源
を共用可能なクライアントの組み合わせに対して、資源
を予約する方法を提供する。
【００３７】共用サーバ上で共同でホストされるクライ
アントの組み合わせは、同一の組み合わせ内のクライア
ントが、異なる時刻にピーク負荷を経験するように選択
される。サービス・プロバイダは、組み合わせ内の各ク
ライアントに対して、排他的に特定量の資源を予約す
る。従って、クライアントは２つのタイプの資源をアク
セスでき、１つはそのクライアントに対して排他的に予
約される資源であり、他はそのクライアントを一員とし
て含む組み合わせに対して予約される共用資源である。
【００３８】こうした組み合わせ内のクライアントに対
して資源を提供することは、大きな利点を有する。各ク
ライアントは最小量の資源を保証され、また最小量以上
の資源を特定の確率で保証される。幾つかの資源が各ク
ライアントに対して排他的に予約されるので、共同でホ
ストされるクライアントのピーク負荷が、概して、同一
の共用サーバ上でホストされる他のクライアントに悪影
響を及ぼさない。この方法は、同数のクライアント及び
資源において、より優れたＱｏＳを提供する。更に、本
実施例に従う方法は、同一の資源利用率を有する同数の
クライアントに、同一のＱｏＳを提供するために、より
少ない資源で足りるものである。
【００３９】クライアント作業負荷の特徴付け：クリア
ント資源要求は、定常確率プロセスとしてモデル化され
る。Ｗｅｂアクセス率は一般に、１日の間に異なって分
布される。この事実は、１日をｋ個のタイムスロットに
分割し（例えばｋ＝２４で各タイムスロットが１時間
長）、各クライアントの資源要求を、異なるタイムスロ
ット内で、異なる資源に対する、異なる定常確率プロセ
スとしてモデル化することにより、捉えられる。ｒ個の
資源、及びｋ個のタイムスロットの場合、各クライアン
トの資源要求が、ｄ＝ｒｘｋ次元を有するランダム・ベ
クトルとしてモデル化される。従って、要求ベクトルの
各次元は、特定の時間間隔内の特定の資源を表す。
【００４０】資源要求プロセスは、毎日同一の分布を有
すると仮定される。モデルは２４時間として記述される
が、データに適した別の期間が選択されてもよい。ラン
ダム変数Ｘ＿{ij}が、次元ｊに対応する時間間隔内のあ
る時刻ｔにおける、クライアントｉの要求を表すとしよ
う（定常性の仮定により、このランダム変数はｔに独立
した分布を有する）。
【００４１】各クライアントｉは契約（agreement）を
折衝することを性能的に保証されるので、クライアント
は常に、最小資源要求ａ＿{ij}（少なくとも０）を割当
てられ、全てのｊ＝１，．．，ｄに対して、最大要求ｂ
＿{ij}（サーバの能力以下）を指定することができる。
但し、最小及び最大要求は、時間及び資源に渡り変化し
てもよい。
【００４２】Ｙ＿{ij}が、次元ｊにおいて、クライアン
トｉに約束される能力を表すものとする。このとき、確
率分布の観点から次のようになる。
【数１】 Ｙ＿{ij}＝ａ＿{ij} （Ｘ＿{ij}＜ａ＿{ij}の場合） ＝Ｘ＿{ij} （ａ＿{ij}≦Ｘ＿{ij}≦ｂ＿{ij}の場合） ＝ｂ＿{ij} （その他の場合）
【００４３】クライアントｉの過去のアクセス・パター
ンが、ｊ＝０，１，２，．．，ｄにおけるＸ＿{ij}の分
布、従ってＹ＿{ij}の分布を推定するために使用され
る。
【００４４】アルファ・サティスファイアビリティ（al
pha-satisfiability）が、ＱｏＳの１つの指標として導
入される。クライアントが各次元において、約束された
能力を少なくともアルファ時間比率だけ受け取る場合、
クライアントはアルファ・サティスファイド（alpha-sa
tisfied）されたと言われる。
【００４５】クライアントＣ＿１，Ｃ＿２，．．，Ｃ＿
ｎがサーバに割当てられ、Ｑ＝（Ｑ＿１，．．，Ｑ＿
ｄ）が、次元１，．．，ｄにおけるサーバ能力を表すと
する。この割当ては、あらゆるｊ＝１，．．，ｄにおい
て、確率Ｐが次の条件を満足する場合、アルファ・サテ
ィスファイアブル（alpha-satisfiable）である。すな
わち、
【数２】Ｐ(Ｙ＿{1j}＋Ｙ＿{2j}＋...＋Ｙ＿{nj}≧Ｑ＿
ｊ)≦１−alpha
【００４６】ここでalphaは１に近いスカラ定数であ
る。これは２４時間の間に、クライアントに約束された
能力をアルファ時間比率だけ与えるよりも、遙かに有力
な保証である。その場合、クライアントはそのピーク要
求期間に、所望の能力を与えられない可能性がある。
【００４７】資源割当て問題：Ｎクライアントが存在す
る場合、これらのクライアントをホストするために必要
な最小数のサーバが、前記のアルファ・サティスファイ
アビリティに従い、求められる。各クライアントはサー
バの１つ上に存在し、そのサーバを他のクライアントと
共用する。
【００４８】この問題は、ベクトル・パッキング・アプ
ローチを通じて解決される。ベクトル・パッキングは、
複数の次元へのビン・パッキング（bin-packing）の一
般化である。ビン・パッキングは整数プログラミング問
題であり、そこではビン数を最小化するように、様々な
サイズのアイテムが所与の能力のビンにパックされる。
多次元ビン・パッキングは、ボリュームを多次元空間に
パックする。しかしながら、必要とされる一般化は、ジ
ョブ（クライアント）が任意の次元内でオーバラップし
ないように、保証しなければならない。
【００４９】サーバは等しい能力Ｑを有する必要はな
い。しかしながら、能力は異なる資源を次に述べるよう
にスケーリングすることにより、正規化される必要があ
る。ここでＱ＾ｉ＿ｊを、ｊ番目の次元におけるｉ番目
のタイプのサーバの能力とする。また、Ｑ＾max_jを、
全てのｉタイプのサーバに渡る、Ｑ＾ｉ＿ｊの最大値と
する。次に、Ｑ＾max_jが全ての次元ｊ＝１，．．，ｄ
において同一となるように、各資源の測定単位がスケー
リングされる。
【００５０】各サーバの資源の一部が、サーバ上のクラ
イアントの間で区分化され、残りの資源が共通プールと
して使用可能になる。各サーバは、ＣＰＵ、メモリ及び
帯域幅などの、資源の集合としてモデル化され、それぞ
れの資源は能力制限を有する。ｉ番目のクライアントの
区分は、その最小要求ａ＿{ij}、ｊ＝１，．．,ｄに対
応するサイズを有する。この区分の効果は、各クライア
ントを、同一のサーバ上の他のクライアントからの負荷
急増から、保護することである。
【００５１】重要な点は、資源計画において重要とみな
されるエンティティだけが、考慮対象の資源として取り
上げられることである。計算の複雑化を低減し、また資
源利用率を改善するために、より少ない資源及び時間間
隔を有することが好ましい。これらの資源の負荷の間に
高い相関が存在する場合、または単一のボトルネック資
源が存在する場合、単一の抽象資源だけがシステムをモ
デル化できる。資源のセットの選択は、プロバイダに委
ねられる。
【００５２】好適な実施例のシステム及び方法：図１
は、本発明の好適な実施例に従い、ホスティング・コン
ピュータ・サービスのために、資源を最適に割当て、計
画するシステムのブロック図である。システム１００は
モニタ・システム１１２、意志決定支援システム（ＤＳ
Ｓ）１１６、及び資源をクライント１２２に割当てるモ
ジュールを含む。モニタ・システム１１２はインターネ
ットまたはＷｅｂ１１０に接続され、資源に対するクラ
イアント・アクセスをモニタする。モニタ・システム１
１２は結果的に、利用パターン・データベース１１４を
生成し、これが意志決定支援システム１１６への入力と
して提供される。更に、人間１２０による入力がルール
（ＳＬＡ）１１８を生成するために使用され、これもま
た意志決定支援システム１１６への入力として提供され
る。意志決定支援システム１１６は、資源を最適にクラ
イアントに割当てるための提案を、モジュール１２２に
提供する。システム１００は利用パターン・データベー
ス１１４から、利用パターン及びアクセス・パターンを
獲得し、好適にはＳＬＡデータベース（図示せず）か
ら、契約またはサービス・レベル・アグリーメント（Ｓ
ＬＡ）を獲得する。関連データベースからＳＬＡルール
またはアクセス・データを獲得すると、ＤＳＳ１１６は
最適な資源計画及び割当てのための提案を、ヒューマン
・インタフェースに出力する。人間がこれらの出力の１
つから提案を選出するか、ＳＬＡデータベース内のＳＬ
Ａルールを変更することにより、提案の代替セットを探
索する。
【００５３】図２は、意志決定支援システムの詳細ブロ
ック図である。図２のシステム２００では、利用パター
ン２１０及びルール（ＳＬＡ）２２０が、意志決定支援
システム２３０への入力として提供される。意志決定支
援システム２３０は、モデリング・モジュール２３２及
び確率ベクトル・パッキング・モジュール２３４を含
む。人間入力２４０が両方のモジュール２３２及び２３
４に提供される。モデリング・モジュール２３２は入力
２１０及び２２０を受信し、次にベクトル・モジュール
２３４に接続される。ベクトル・パッキング・モジュー
ル２３４は次に、提案を出力として、資源をクライアン
トに割当てるモジュール２５０に提供する。再度、人間
はシステムが提案のセットに帰着するために使用するモ
デル及び方法の決定に、介入することができる。
【００５４】図３は、本発明の好適な実施例に従い、ホ
スティング・サービス資源を最適に割当て、計画する方
法３００のフローチャートである。プロセス３００はス
テップ３１０で開始する。ステップ３１０では、クライ
アントの初期セットＣが提供される。ステップ３１２で
は、新たなサーバＳが獲得される。判断ブロック３１４
では、まだ処理されるべきクライアントが残っているか
否かがチェックされる。判断ブロック３１４が偽（Ｎ
ｏ）を返却すると、処理はステップ３１６に続き、資源
割当てがクライアントに出力される。それ以外では、判
断ブロック３１４が真（Ｙｅｓ）を返却し、処理はステ
ップ３１８に継続する。
【００５５】ステップ３１８では、クライアントのセッ
トＣから、新たなサーバＳにとってアルファ・サティス
ファイアブルなクライアントが見い出される。判断ブロ
ック３２０では、ステップ３１８で、こうしたクライア
ントが見い出されたか否かがチェックされる。判断ブロ
ック３２０が偽（Ｎｏ）を返却する場合、処理はステッ
プ３１２に継続する。一方、判断ブロック３２０が真
（Ｙｅｓ）を返却する場合、処理はステップ３２２に継
続する。
【００５６】ステップ３２２では、最も相補的なクライ
アントｃ'が見い出される。ステップ３２４では、クラ
イアントｃ'が新たなサーバＳに割当てられ、クライア
ントのセットＣから削除される。処理は次に判断ブロッ
ク３１４に継続する。
【００５７】パッキング・ヒューリスティック：クライ
アントＣ＿１，．．，Ｃ＿Ｎがサーバにパックされる。
プロセス３００の進行中、クライアントＣ＿ｎ，．．，
Ｃ＿Ｎ（但しｎ≦Ｎ）はパックされたままである。ここ
で、Ｎはクライアントの総数である。ｉ番目のクライア
ントは、資源利用ベクトルＹ＿ｉ＝（Ｙ＿｛i
1｝，．．，Ｙ＿｛id｝）により表される。ここで各要
素はランダム変数である。
【００５８】サーバは、ソート済み順序でパックされる
ように選択される。例えば、サーバは平均能力の昇順と
される。より高い優先順位の次元のセットが存在する場
合、サーバはこれらの次元だけに渡って、平均能力順に
ソートされてもよい。例えば、ピークタイム期間及び高
価な資源に対応する次元が、優先化されたりする。
【００５９】所与の時刻に、１つのサーバだけがパッキ
ングのために空いており、クライアントがサーバに１つ
ずつ追加される。Ｑ＝（Ｑ｛１｝，．．，Ｑ｛ｄ｝）
を、このサーバの能力とする。クライアントが追加され
るとき、サーバは空か、或いは既存のクライアントがサ
ーバ内に存在する。ここでＣ＿Ｂを現サーバ内に既に存
在するクライアントのセットとする。また、Ｂ＝（Ｂ＿
１，．．，Ｂ＿ｄ）が、現サーバ内で利用される資源の
分布を表すものとする。更に、Ｅ（Ｂ）＝（Ｅ（Ｂ＿
１），．．，Ｅ（Ｂ＿ｄ））が、現サーバの次元内で利
用される資源の期待値ベクトルとする。
【００６０】ｉ番目のクライアントが、現サーバへの好
適な追加として選択されると、サーバの資源利用ベクト
ルが、分布Ｂを有するＹ＿ｉの要素毎の畳み込みに更新
される。新たなサーバ分布Ｂ＿newは次のようになる。
すなわち、
【数３】Ｂ＿new＝（Ｂ＿１*Ｙ＿｛i1｝，．．，Ｂ＿ｄ
*Ｙ＿｛id｝）＝Ｂ*Ｙ＿ｉ
【００６１】ここで記号"*"は、畳み込み演算を表す。
また、Ｃ＿alphaが、現サーバに関するアルファ・サテ
ィスファイアブルなクライアント｛Ｃ＿ｎ，．．，Ｃ＿
Ｎ｝のサブセットを表すとする。
【００６２】相補性の概念が、クライアントを現サーバ
に割当てるために使用される。次のヒューリスティック
スが、現サーバのための最も相補的なクライアントを見
い出すために使用される。
【００６３】ルーフ回避（Roof Avoidance）：Ｅ（Ｙ＿
{i1}），．．，Ｅ（Ｙ＿{id}）が、ｉ番目のクライアン
トにおける、Ｙ＿｛i1｝，．．，Ｙ＿｛id｝の期待値資
源要求を表すとする。
【００６４】Ｄを、現サーバが最高の平均要求を有する
次元とする。すなわち、Ｅ（Ｂ＿Ｄ）がＥ（Ｂ＿
１），．．，Ｅ（Ｂ＿ｄ）の間で最大とする。ｉ番目の
クライアントＣ＿ｉが、セットＣ＿alpha内に含まれる
全てのＥ（Ｙ＿｛iD｝）の間で、Ｅ（Ｙ＿｛mD｝）が最
小の場合（すなわち、Ｃ＿ｍが次元Ｄ内で最小の平均を
有し、更にアルファ・サティスファイアブルなクライア
ントである）、ｍ番目のクライアントが最も相補的なク
ライアントと言われる。
【００６５】最小分散（Minimized Variance）：サーバ
内の空き空間を、ｅ＝（ｅ＿１，．．，ｅ＿ｄ）と表す
ものとする。ここでｅ＿ｊは、現サーバがアルファ・サ
ティスファイアブルであり続けるために、この次元から
除去される資源の最大量である。ｉ番目のクライアント
がサーバに追加された場合、現サーバ内の空き空間をｅ
＾ｉ＝（ｅ＿１＾ｉ，．．，ｅ＿ｄ＾ｉ）と表すものと
する。ｅ＾ｉの分散は、ｉ番目のクライアントの空き空
間分散と呼ばれる。
【００６６】ｍ番目のクライアントが、Ｃ＿alpha内の
全てのクライアントの間で、最小の空き空間分散を生成
する場合、ｍ番目のクライアントが最も相補的なクライ
アントである。この変化は全ての次元に渡り、利用率を
等化しようとし、任意のある次元での飽和を防止する。
【００６７】最小最大化（Maximized Minima）：処理
は、最小分散ヒューリスティックの場合のように、Ｃ＿
ｍを見い出すことにより開始する。Ｃ＿ｖを、Ｃ＿ｍに
近い空き空間分散を有するクライアントのセット（Ｃ＿
alphaのサブセット）とする。すなわち、Ｃ＿ｉがＣ＿
ｖに含まれる場合、Ｃ＿ｉとＣ＿ｍの空き空間分散の差
は、スカラ定数Ｖよりも小さい。
【００６８】全ての次元ｊに渡り、Ｃ＿ｖ内のｉ番目の
クライアントの最大自由空間ｆ＿ｉを、最大ｅ＿ｊ＾ｉ
と定義する。次に、Ｃ＿ｖ内の全てのクライアントにつ
いて、ｆ＿ｍが全てのｆ＿ｉの間で最小となるように、
最も相補的なクライアントがＣ＿ｍに更新される。ここ
での動機付けは、低い最大空き空間と共に、分散を低く
維持することである。
【００６９】最大組み合わせ（Largest Combinatio
n）：低い空き空間分散を有するクライアントＣ＿ｖの
セットは、前述の最小最大化の場合のように見い出され
る。ｅ＾ｉの平均は、平均空き空間と呼ばれる。最も相
補的なクライアントＣ＿ｍは、Ｃ＿ｖ内の全てのクライ
アントの間で、最小平均空き空間を有する。ここので動
機付けは、サーバの高利用率と共に、分散を低く維持す
ることである。
【００７０】最も相補的なクライアントを見い出す前記
プロシージャにより、パッキングが表１に示されるよう
に進行する。
【表１】 Ｃをクライアントのセットとする、すなわち｛Ｃ＿１，．．，Ｃ＿Ｎ｝ While（Ｃが空でない） 新たなサーバを選出 クライアントのセットＣ＿Ｂが空 Ｃ＿alphaをサーバＢのアルファ・サティスファイアブルなクライアント ・セットとする While（Ｃ＿alphaが空でない） Ｃ＿ｍがＣ＿alphaから最も相補的なクライアントとして見い出され る サーバ確率分布ベクトルＢを更新 Ｃ＿ｍをＣ＿Ｂに追加 ＣからＣ＿ｍを削除 新たな分布に対して、新たなＣからＣ＿alphaを更新 End Ｂをクローズ End
【００７１】表１のプロセスは、次元の間の分散の利用
と組んで、１次元ビン・パッキングから、そのインスピ
レーションを見い出す。１次元ビン・パッキング問題は
十分に研究されてきた。その意味で、ファースト・フィ
ット・デクリーシング（ＦＦＤ）及びベスト・フィット
・デクリーシング（ＢＦＤ）などのオフライン・アルゴ
リズムは、最悪時の近似限界が１１／９であり、有効で
あることが判明している。本発明者による第１のアプロ
ーチは、ベスト・フィット・デクリーシングの範囲内に
ある。しかしながら、前記定義された多次元プロセスの
主張は、分散を低減すること、従って、どれか１つの次
元の過剰利用を回避することである。アイテムをサイズ
・クラスに分類しようとする１次元アプローチは、変更
（Modified）ファースト・フィット・デクリーシングと
呼ばれ、ＦＦＤを改良することが報告されている。
【００７２】インプリメンテーション問題：新たなクラ
イアントの場合、資源利用履歴が使用可能でないかもし
れない。初期には、無制限の資源が、こうしたクライア
ントに許可される。これによりクライアントの確率分布
の特徴付けが可能になる。初期期間の後、レイアウトの
最適化のために、分布が断続的に更新される。新たなク
ライアントが最も相補的なサーバに追加され、これはク
ライアントの追加に関して、アルファ・サティスファイ
アブルなサーバである。こうしたサーバが見当たらない
場合、新たなサーバがオープンされ、クライアントがこ
の新たなサーバに追加される。
【００７３】顧客の要求の変化、利用パターンの変化、
またはファームからのクライアントの削除をサポートす
るために、クライアントがサーバから削除され、そのサ
ーバに割当てられた資源が解放される。次に、新たな仕
様及び度数分布テーブルを有するクライアントが、最も
相補的なサーバに新たに追加される。度重なるこうした
追加、削除、及び再割当ての後、サーバ・ファームはも
はや最適な資源計画を有さなくなるであろう。従って、
現在ホストされる全てのクライアントに対して、割当て
プロセス全体が新たに繰り返されるように、周期的な保
守を有することが好ましい。
【００７４】サーバのより大きなセットを１つのサーバ
として取り扱うことにより、または大きなクライアント
を分割することにより、各クライアントの要求が常に単
一サーバ未満でなければならない要求が克服される。幾
つかのクライアントが複数のサーバに渡り複製される必
要がある場合、システムは各レプリカを独立したクライ
アントとして扱う。
【００７５】プロセスは、システムが高可用性及び耐障
害性を有することを制限しない。高可用性のために、各
クライアントは２つのクライアントに分割されてもよ
く、この場合、各々が別々のマシン上に配置されなけれ
ばならない。複製のために、システムは各クライアント
のレプリカを独立したクライアントとして扱う。プロセ
スは単にこうしたクライアントをチェックし、これらが
同一のサーバ上にパックされないようにする。一時的な
膨大な需要に対応するために、安全能力余裕が各サーバ
内で許容されてもよい。
【００７６】システムはクライアントの優先順位クラス
をサポートする。各優先順位クラスは、そのクラスに関
連付けられるアルファ・サティスファイアビリティを有
する。各サーバは１つのこうしたクラスに対してパック
される。一旦高位の優先順位グループがパックされる
と、サーバは空き空間の降順に再編成され、プロセスは
全てのサーバに渡り、次に低い優先順位グループに対し
て実行される。各サーバはそのサーバがパックされる単
一のアルファを有するので、幾つかの低優先順位のクラ
イアントが、より高い優先順位のサーバにパックされ
る。従って、資源が保存される一方で、特定のクライア
ントに約束されたＱｏＳを上回ることができる。
【００７７】本発明の実施例は、好適には汎用コンピュ
ータを用いて実現される。特に、図１乃至図３の処理ま
たは機能は、コンピュータ上で実行されるソフトウェ
ア、またはコンピュータ・プログラムとして実現され
る。ホスティング・サービス資源を最適に計画及び割当
てる方法、またはプロセス・ステップが、コンピュータ
により実行されるソフトウェア内の命令により実現され
る。ソフトウェアは、プロセス・ステップを実現する１
つ以上のモジュールとして実現される。モジュールは、
特定の機能または関連機能を実行するコンピュータ・プ
ログラムの一部である。また、前述のように、モジュー
ルは他のコンポーネントまたはモジュールと一緒に使用
される、パッケージ化された機能ハードウェアであって
もよい。
【００７８】特に、ソフトウェアが、後述の記憶装置を
含む、コンピュータ可読媒体内に記憶される。ソフトウ
ェアは好適には、コンピュータ可読媒体からコンピュー
タにロードされ、次にコンピュータにより実行される。
コンピュータ・プログラム製品は、コンピュータにより
実行されるこうしたソフトウェアまたはコンピュータ・
プログラムを記録された、コンピュータ可読媒体を含
む。コンピュータ内でのコンピュータ・プログラム製品
の使用は、好適には、ホスティング・サービスを最適に
計画及び割当てる有利な装置をもたらす。
【００７９】好適には、図４に示されるコンピュータ・
システム４００は、コンピュータ４５０、ビデオ・ディ
スプレイ４１０、及び入力装置４３０、４３２を含む。
更に、コンピュータ・システム４００は多数の他の出力
装置の任意のものを含み、それらにはライン・プリンタ
や、レーザ・プリンタ、プロッタ、及びコンピュータ４
５０に接続される他の再生装置が含まれる。コンピュー
タ・システム４００は更に、モデム通信パスやコンピュ
ータ・ネットワークなどの通信インタフェースを介し
て、１つ以上の他のコンピュータに接続され得る。コン
ピュータ・ネットワーク４２０は、ローカル・エリア・
ネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡ
Ｎ）、イントラネット、及びインターネットなどを含
む。
【００８０】コンピュータ４００自体は好適には、中央
処理ユニット４６６（以下、単にプロセッサと称す）、
ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）や呼び出し専用
メモリ（ＲＯＭ）などを含むメモリ４７０、入出力（Ｉ
／Ｏ）インタフェース４６４、４７２、ビデオ・インタ
フェース４６０、及び１つ以上の記憶装置４６２を含
む。記憶装置４６２は、フロッピー（Ｒ）ディスク、ハ
ードディスク・ドライブ、光磁気ディスク・ドライブ、
ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、または当業者には既知の他
の多数の不揮発性記憶装置などを含む。これらのコンポ
ーネントの各々は、一般に、バス４８０を介して１つ以
上の他の装置に接続される。尚、バス４８０はデータ・
バス、アドレス・バス、及び制御バスから構成される。
【００８１】ビデオ・インタフェース４６０はビデオ・
ディスプレイ４１０に接続され、コンピュータからのビ
デオ信号を、ビデオ・ディスプレイ４１０上に表示する
ために提供する。コンピュータを操作するためのユーザ
入力が、１つ以上の入力装置４３０、４３２により提供
される。例えば、オペレータはキーボード４３０または
マウス４３２などのポインティング・デバイスを用い
て、コンピュータに入力を提供する。
【００８２】前述のシステムは単に例証の目的として提
供されたもので、本発明の趣旨及び範囲から逸れること
なく、他の構成も使用可能である。本発明の実施例と共
に使用されるコンピュータには、ＩＢＭ−ＰＣ／ＡＴま
たは互換機、マッキントッシュ（商標）ＰＣファミリの
１機種、Sun Sparcstation（商標）、ワークステーショ
ンなどが含まれる。前述の説明は、本発明の実施例と共
に使用されるコンピュータのタイプの１例に過ぎない。
一般に、実施例のプロセスは、コンピュータ可読媒体と
してのハードディスク・ドライブ上に記録されるソフト
ウェアまたはプログラムとして存在し、プロセッサによ
り読出され、制御される。ネットワークからフェッチさ
れるプログラム、中間データ及び任意のデータの中間記
憶は、ハードディスク・ドライブと併せて、半導体メモ
リを用いて達成される。
【００８３】ときにプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭまたは
フロッピー（Ｒ）ディスク上にエンコードされてユーザ
に提供されたり、或いはユーザにより、コンピュータに
接続されたモデム装置を介して、ネットワークから読出
されたりする。或いは、ソフトウェアが他のコンピュー
タ可読媒体からコンピュータ・システムにロードされ
る。こうした媒体には、磁気テープ、ＲＯＭまたは集積
回路、光磁気ディスク、コンピュータと別の装置との間
の無線または赤外線伝送チャネル、ＰＣＭＣＩＡカード
などのコンピュータ可読カード、電子メール伝送を含む
インターネット４２０及びイントラネット、及びＷｅｂ
サイト上に記録された情報などが含まれる。これらは関
連コンピュータ可読媒体の１例に過ぎず、他のコンピュ
ータ可読媒体も、本発明の趣旨及び範囲から逸れること
なく、使用される。
【００８４】以上、ホスティング・サービス資源を最適
に計画及び割当てる方法、装置、及びコンピュータ・プ
ログラム製品が開示された。少数の実施例だけが述べら
れたが、当業者であれば、本開示を参考にして、本発明
の趣旨及び範囲から逸れることなく、様々な変更や変形
が可能であることが明らかであろう。
【００８５】まとめとして、本発明の構成に関して以下
の事項を開示する。
【００８６】（１）少なくとも１つの共用サーバにおい
て、ホスティング・サービス資源をクライアントに割当
てる方法であって、前記クライアントの利用パターンを
発見するステップと、前記利用パターンに応じて、前記
資源を前記クライアントに割当てるステップとを含む方
法。 （２）前記クライアントの各々に対して、最小及び最大
ホスティング・サービス資源を指定する限界を提供する
ステップを含み、前記割当てステップが前記限界にも依
存する、前記（１）記載の方法。 （３）前記クライアントの利用度及び前記利用パターン
の次元をモデル化するステップを含む、前記（１）記載
の方法。 （４）確率的ベクトルを用いて、前記クライアントをパ
ックするステップを含む、前記（３）記載の方法。 （５）前記パックするステップが、ルーフ回避プロセ
ス、最小分散プロセス、最小最大化プロセス、及び最大
組み合わせプロセスを含むグループから選択される、少
なくとも１つのプロセスを使用する、前記（４）記載の
方法。 （６）前記ホスティング・サービス資源が、協調ホステ
ィング・サービス、コマース・ホスティング・サービ
ス、及びe-businessホスティング・サービスを含むグル
ープから選択される、少なくとも１つのホスティング・
サービスに関係する、前記（１）記載の方法。 （７）前記割当てステップが、サービス品質（ＱｏＳ）
保証をもらたす、前記（１）記載の方法。 （８）前記利用パターンが１つ以上のＷｅｂサイトのア
クセス率に依存し、前記アクセス率が複数の時間目盛り
上で周期性を有する、前記（１）記載の方法。 （９）相補性にもとづき、２つ以上のクライアントが複
数のクライアントから選択され、前記ホスティング・サ
ービス資源が選択された前記２つ以上のクライアント
に、組み合わせとして割当てられる、前記（８）記載の
方法。 （１０）前記割当てステップが、サーバに割当てられる
前記２つ以上のクライアントを選択するステップを含
み、選択された前記２つの以上のクライアントの各々
が、残りの他の選択クライアントのピーク負荷に対し
て、時間的に互いにばらばらなピーク負荷を有する、前
記（９）記載の方法。 （１１）前記割当てられるホスティング・サービス資源
が、選択された前記２つ以上のクライアントの各々に排
他的に割当てられる資源と、選択された前記２つ以上の
クライアントによる使用のために、前記組み合わせに対
して割当てられる共用資源とを含む、前記（９）記載の
方法。 （１２）前記クライアントをモニタして、前記利用パタ
ーンを発見するステップを含む、前記（１）記載の方
法。 （１３）２以上の整数Ｎのクライアントが選択されて、
サーバに割当てられ、前記サーバがＮ個の仮想サーバに
区分化され、各クライアントが前記Ｎ個の仮想サーバの
対応する１つを排他的に割当てられ、前記Ｎ個の仮想サ
ーバを提供するために要求される能力を超える、前記サ
ーバの過剰な能力が、前記Ｎクライアントにより共用さ
れる、前記（１０）記載の方法。 （１４）少なくとも１つの共用サーバにおいて、ホステ
ィング・サービス資源をクライアントに割当てる装置で
あって、前記クライアントの利用パターンを発見する手
段と、前記利用パターンに応じて、前記資源を前記クラ
イアントに割当てる手段とを含む装置。 （１５）前記クライアントの各々に対して、最小及び最
大ホスティング・サービス資源を指定する限界を提供す
る手段を含み、前記割当て手段が前記限界にも依存す
る、前記（１４）記載の装置。 （１６）クライアントの利用度及び前記利用パターンの
次元をモデル化する手段を含む、前記（１４）記載の装
置。 （１７）確率的ベクトルを用いて、前記クライアントを
パックする手段を含む、前記（１６）記載の方法。 （１８）前記パッキング手段が、ルーフ回避プロセス、
最小分散プロセス、最小最大化プロセス、及び最大組み
合わせプロセスを含むグループから選択される、少なく
とも１つのプロセスを使用する、前記（１７）記載の装
置。 （１９）前記ホスティング・サービス資源が、協調ホス
ティング・サービス、コマース・ホスティング・サービ
ス、及びe-businessホスティング・サービスを含むグル
ープから選択される、少なくとも１つのホスティング・
サービスに関係する、前記（１４）記載の装置。 （２０）前記割当て手段がサービス品質（ＱｏＳ）保証
をもらたす、前記（１４）記載の装置。 （２１）前記利用パターンが１つ以上のＷｅｂサイトの
アクセス率に依存し、前記アクセス率が複数の時間目盛
り上で周期性を有する、前記（１４）記載の装置。 （２２）相補性にもとづき、２つ以上のクライアントが
複数のクライアントから選択され、前記ホスティング・
サービス資源が選択された前記２つ以上のクライアント
に、組み合わせとして割当てられる、前記（２１）記載
の装置。 （２３）前記割当て手段が、サーバに割当てられる前記
２つ以上のクライアントを選択する手段を含み、選択さ
れた前記２つの以上のクライアントの各々が、残りの他
の選択クライアントのピーク負荷に対して、時間的に互
いにばらばらなピーク負荷を有する、前記（２２）記載
の装置。 （２４）前記割当てられるホスティング・サービス資源
が、選択された前記２つ以上のクライアントの各々に排
他的に割当てられる資源と、選択された前記２つ以上の
クライアントによる使用のために、前記組み合わせに対
して割当てられる共用資源とを含む、前記（２２）記載
の装置。 （２５）前記クライアントをモニタして、前記利用パタ
ーンを発見する手段を含む、前記（１４）記載の装置。 （２６）２以上の整数Ｎのクライアントが選択されて、
サーバに割当てられ、前記サーバがＮ個の仮想サーバに
区分化され、各クライアントが前記Ｎ個の仮想サーバの
対応する１つを排他的に割当てられ、前記Ｎ個の仮想サ
ーバを提供するために要求される能力を超える、前記サ
ーバの過剰な能力が、前記Ｎクライアントにより共用さ
れる、前記（２３）記載の装置。 （２７）少なくとも１つの共用サーバにおいて、ホステ
ィング・サービス資源をクライアントに割当てるコンピ
ュータ・プログラムを記録されたコンピュータ可読媒体
を有するコンピュータ・プログラム製品であって、前記
クライアントの利用パターンを発見するコンピュータ・
プログラム・コード手段と、前記利用パターンに応じ
て、前記資源を前記クライアントに割当てるコンピュー
タ・プログラム・コード手段とを含むコンピュータ・プ
ログラム製品。 （２８）前記クライアントの各々に対して、最小及び最
大ホスティング・サービス資源を指定する限界を提供す
るコンピュータ・プログラム・コード手段を含み、前記
割当てのためのコンピュータ・プログラム・コード手段
が前記限界にも依存する、前記（２７）記載のコンピュ
ータ・プログラム製品。 （２９）クライアントの利用度及び前記利用パターンの
次元をモデル化するコンピュータ・プログラム・コード
手段を含む、前記（２７）記載のコンピュータ・プログ
ラム製品。 （３０）確率的ベクトルを用いて、前記クライアントを
パックするコンピュータ・プログラム・コード手段を含
む、前記（２９）記載のコンピュータ・プログラム製
品。 （３１）前記パックのためのコンピュータ・プログラム
・コード手段が、ルーフ回避プロセス、最小分散プロセ
ス、最小最大化プロセス、及び最大組み合わせプロセス
を含むグループから選択される、少なくとも１つのプロ
セスを使用する、前記（３０）記載のコンピュータ・プ
ログラム製品。 （３２）前記ホスティング・サービス資源が、協調ホス
ティング・サービス、コマース・ホスティング・サービ
ス、及びe-businessホスティング・サービスを含むグル
ープから選択される、少なくとも１つのホスティング・
サービスに関係する、前記（２７）記載のコンピュータ
・プログラム製品。 （３３）前記割当てのためのコンピュータ・プログラム
・コード手段がサービス品質（ＱｏＳ）保証をもらた
す、前記（２７）記載のコンピュータ・プログラム製
品。 （３４）前記利用パターンが１つ以上のＷｅｂサイトの
アクセス率に依存し、前記アクセス率が複数の時間目盛
り上で周期性を有する、前記（２７）記載のコンピュー
タ・プログラム製品。 （３５）相補性にもとづき、２つ以上のクライアントが
複数のクライアントから選択され、前記ホスティング・
サービス資源が選択された前記２つ以上のクライアント
に、組み合わせとして割当てられる、前記（３４）記載
のコンピュータ・プログラム製品。 （３６）前記割当てのためのコンピュータ・プログラム
・コード手段が、サーバに割当てられる前記２つ以上の
クライアントを選択するコンピュータ・プログラム・コ
ード手段を含み、選択された前記２つの以上のクライア
ントの各々が、残りの他の選択クライアントのピーク負
荷に対して、時間的に互いにばらばらなピーク負荷を有
する、前記（３５）記載のコンピュータ・プログラム製
品。 （３７）前記割当てられるホスティング・サービス資源
が、選択された前記２つ以上のクライアントの各々に排
他的に割当てられる資源と、選択された前記２つ以上の
クライアントによる使用のために、前記組み合わせに対
して割当てられる共用資源とを含む、前記（３５）記載
のコンピュータ・プログラム製品。 （３８）前記クライアントをモニタして、前記利用パタ
ーンを発見するコンピュータ・プログラム・コード手段
を含む、前記（２７）記載のコンピュータ・プログラム
製品。 （３９）２以上の整数Ｎのクライアントが選択されて、
サーバに割当てられ、前記サーバがＮ個の仮想サーバに
区分化され、各クライアントが前記Ｎ個の仮想サーバの
対応する１つを排他的に割当てられ、前記Ｎ個の仮想サ
ーバを提供するために要求される能力を超える、前記サ
ーバの過剰な能力が、前記Ｎクライアントにより共用さ
れる、前記（３６）記載のコンピュータ・プログラム製
品。 （４０）ホスティング・コンピュータ・サービスにおい
て、資源を割当て、計画する意志決定支援システムであ
って、クライアントの少なくとも１つの利用パターン、
及びサービス品質に関する指定ルールに応じて、前記ク
ライアントによる１つ以上のサーバの資源の利用をモデ
ル化する手段と、前記クライアントを受容する最小数の
サーバを決定し、指定最低サービス品質を保証する手段
とを含む意志決定支援システム。 （４１）前記最小数のサーバを決定する手段が、確率ベ
クトル・パッキングを使用する、前記（４０）記載の意
志決定システム。 （４２）前記システムが、前記ホスティング・コンピュ
ータ・サービスにおいて資源の最適な管理を容易にす
る、前記（４０）記載の意志決定支援システム。 （４３）前記ホスティング・コンピュータ・サービス
が、ホスティング・コンピュータ資源と、コンピュータ
・アプリケーションと、コンピュータ関連サービスと、
ネットワーク帯域幅とを含む、前記（４０）記載の位置
決定支援システム。 （４４）サービス・プロバイダのために、最適な資源計
画及び割当ての提案のセットを生成する手段を含む、前
記（４０）記載の意志決定支援システム。 （４５）ビジネス・モデル・ホスティング最適化アプリ
ケーションにおいて有用な最適化サービスを提供する、
前記（４０）記載の意志決定支援システム。 （４６）ホスティング・コンピュータ・サービスにおい
て、資源を割当て、計画する意志決定支援方法であっ
て、クライアントの少なくとも１つの利用パターン、及
びサービス品質に関する指定ルールに応じて、前記クラ
イアントによる１つ以上のサーバの資源の利用をモデル
化するステップと、前記クライアントを受容する最小数
のサーバを決定し、指定最低サービス品質を保証するス
テップとを含む方法。 （４７）前記最小数のサーバを決定するステップが、確
率ベクトル・パッキングを使用する、前記（４６）記載
の方法。 （４８）前記方法が、前記ホスティング・コンピュータ
・サービスにおいて資源の最適な管理を容易にする、前
記（４０）記載の意志決定支援システム。 （４９）前記ホスティング・コンピュータ・サービス
が、ホスティング・コンピュータ資源と、コンピュータ
・アプリケーションと、コンピュータ関連サービスと、
ネットワーク帯域幅とを含む、前記（４６）記載の方
法。 （５０）サービス・プロバイダのために、最適な資源計
画及び割当ての提案のセットを生成するステップを含
む、前記（４７）記載の方法。 （５１）ビジネス・モデル・ホスティング最適化アプリ
ケーションにおいて有用な最適化サービスを提供する、
前記（４０）記載の意志決定支援システム。 （５２）ホスティング・コンピュータ・サービスにおい
て、資源を割当て、計画する意志決定支援を提供するコ
ンピュータ・プログラムが記録された、コンピュータ可
読媒体を有するコンピュータ・プログラム製品であっ
て、クライアントの少なくとも１つの利用パターン、及
びサービス品質に関する指定ルールに応じて、前記クラ
イアントによる１つ以上のサーバの資源の利用をモデル
化するコンピュータ・プログラム・コード手段と、前記
クライアントを受容する最小数のサーバを決定し、指定
最低サービス品質を保証するコンピュータ・プログラム
・コード手段とを含むコンピュータ・プログラム製品。 （５３）前記最小数のサーバを決定するコンピュータ・
プログラム・コード手段が、確率ベクトル・パッキング
を使用する、前記（５２）記載のコンピュータ・プログ
ラム製品。 （５４）前記コンピュータ・プログラム製品が、前記ホ
スティング・コンピュータ・サービスにおいて資源の最
適な管理を容易にする、前記（５２）記載のコンピュー
タ・プログラム製品。 （５５）前記ホスティング・コンピュータ・サービス
が、ホスティング・コンピュータ資源と、コンピュータ
・アプリケーションと、コンピュータ関連サービスと、
ネットワーク帯域幅とを含む、前記（５２）記載のコン
ピュータ・プログラム製品。 （５６）サービス・プロバイダのために、最適な資源計
画及び割当ての提案のセットを生成するコンピュータ・
プログラム・コード手段を含む、前記（５２）記載のコ
ンピュータ・プログラム製品。 （５７）ビジネス・モデル・ホスティング最適化アプリ
ケーションにおいて有用な最適化サービスを提供する、
前記（５２）記載のコンピュータ・プログラム製品。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の好適な実施例に従い、ホスティング・
コンピュータ・サービスのために、資源を最適に割当
て、計画するシステムのブロック図である。
【図２】図１のシステムに含まれる意志決定支援システ
ムの詳細ブロック図である。
【図３】本発明の好適な実施例に従い、ホスティング・
コンピュータ・サービスのために資源を最適に割当て、
計画する方法のフローチャートである。
【図４】本発明の実施例が実現される汎用コンピュータ
のブロック図である。
【符号の説明】
１００、２００ システム １１０ Ｗｅｂ １１２ モニタ・システム １１４ 利用パターン・データベース １１６、２３０ 意志決定支援システム（ＤＳＳ） １１８、２２０ ルール（ＳＬＡ） １２０、２４０ 人間 ２３２ モデリング・モジュール ３００ 方法 ４００ コンピュータ・システム ４１０ ビデオ・ディスプレイ ４２０ インターネット ４３０ キーボード ４３２ マウス ４６０ ビデオ・インタフェース ４６２ 記憶装置 ４６４、４７２ 入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース ４６６ 中央処理ユニット（ＣＰＵ） ４７０ メモリ ４８０ バス
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ジョハラ・シリーン・シャハブディン インド110096、ニューデリ、マユール・ビ ハー・アイ・エクステンション、イース ト・エンド・アパートメンツ ８／404 (72)発明者 カナン・バラジ インド001017、ニューデリ、マルビヤ・ナ ガー エフ ２／８ (72)発明者 サンジブ・カプーア インド110057、ニューデリ、バサント・ビ ハー ディ−16／17 (72)発明者 サンディープ・ジュネジャ インド110016、ニューデリ、ハウズ・カー ス、アイ・アイ・ティ・デリー、ノース・ アベニュー ６ (72)発明者 ビシュ・ガプタ インド110052、デリー、シャリマー・バグ エィ−イ−10 (72)発明者 アドハイ・チュラングー インド180001、ジャミュ・アンド・カシュ マー、ジャミュ・タウィ、メディカル・エ ンクレーブ ディ−５ Ｆターム(参考） 5B045 BB28 BB42 5B085 AA01 AC01 BA06 BG07 5B098 AA10 GA01 GD01 GD14

Claims (57)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】少なくとも１つの共用サーバにおいて、ホ
    スティング・サービス資源をクライアントに割当てる方
    法であって、 前記クライアントの利用パターンを発見するステップ
    と、 前記利用パターンに応じて、前記資源を前記クライアン
    トに割当てるステップとを含む方法。
  2. 【請求項２】前記クライアントの各々に対して、最小及
    び最大ホスティング・サービス資源を指定する限界を提
    供するステップを含み、前記割当てステップが前記限界
    にも依存する、請求項１記載の方法。
  3. 【請求項３】前記クライアントの利用度及び前記利用パ
    ターンの次元をモデル化するステップを含む、請求項１
    記載の方法。
  4. 【請求項４】確率的ベクトルを用いて、前記クライアン
    トをパックするステップを含む、請求項３記載の方法。
  5. 【請求項５】前記パックするステップが、ルーフ回避プ
    ロセス、最小分散プロセス、最小最大化プロセス、及び
    最大組み合わせプロセスを含むグループから選択され
    る、少なくとも１つのプロセスを使用する、請求項４記
    載の方法。
  6. 【請求項６】前記ホスティング・サービス資源が、協調
    ホスティング・サービス、コマース・ホスティング・サ
    ービス、及びe-businessホスティング・サービスを含む
    グループから選択される、少なくとも１つのホスティン
    グ・サービスに関係する、請求項１記載の方法。
  7. 【請求項７】前記割当てステップが、サービス品質（Ｑ
    ｏＳ）保証をもらたす、請求項１記載の方法。
  8. 【請求項８】前記利用パターンが１つ以上のＷｅｂサイ
    トのアクセス率に依存し、前記アクセス率が複数の時間
    目盛り上で周期性を有する、請求項１記載の方法。
  9. 【請求項９】相補性にもとづき、２つ以上のクライアン
    トが複数のクライアントから選択され、前記ホスティン
    グ・サービス資源が選択された前記２つ以上のクライア
    ントに、組み合わせとして割当てられる、請求項８記載
    の方法。
  10. 【請求項１０】前記割当てステップが、サーバに割当て
    られる前記２つ以上のクライアントを選択するステップ
    を含み、選択された前記２つの以上のクライアントの各
    々が、残りの他の選択クライアントのピーク負荷に対し
    て、時間的に互いにばらばらなピーク負荷を有する、請
    求項９記載の方法。
  11. 【請求項１１】前記割当てられるホスティング・サービ
    ス資源が、選択された前記２つ以上のクライアントの各
    々に排他的に割当てられる資源と、選択された前記２つ
    以上のクライアントによる使用のために、前記組み合わ
    せに対して割当てられる共用資源とを含む、請求項９記
    載の方法。
  12. 【請求項１２】前記クライアントをモニタして、前記利
    用パターンを発見するステップを含む、請求項１記載の
    方法。
  13. 【請求項１３】２以上の整数Ｎのクライアントが選択さ
    れて、サーバに割当てられ、前記サーバがＮ個の仮想サ
    ーバに区分化され、各クライアントが前記Ｎ個の仮想サ
    ーバの対応する１つを排他的に割当てられ、前記Ｎ個の
    仮想サーバを提供するために要求される能力を超える、
    前記サーバの過剰な能力が、前記Ｎクライアントにより
    共用される、請求項１０記載の方法。
  14. 【請求項１４】少なくとも１つの共用サーバにおいて、
    ホスティング・サービス資源をクライアントに割当てる
    装置であって、 前記クライアントの利用パターンを発見する手段と、 前記利用パターンに応じて、前記資源を前記クライアン
    トに割当てる手段とを含む装置。
  15. 【請求項１５】前記クライアントの各々に対して、最小
    及び最大ホスティング・サービス資源を指定する限界を
    提供する手段を含み、前記割当て手段が前記限界にも依
    存する、請求項１４記載の装置。
  16. 【請求項１６】クライアントの利用度及び前記利用パタ
    ーンの次元をモデル化する手段を含む、請求項１４記載
    の装置。
  17. 【請求項１７】確率的ベクトルを用いて、前記クライア
    ントをパックする手段を含む、請求項１６記載の方法。
  18. 【請求項１８】前記パッキング手段が、ルーフ回避プロ
    セス、最小分散プロセス、最小最大化プロセス、及び最
    大組み合わせプロセスを含むグループから選択される、
    少なくとも１つのプロセスを使用する、請求項１７記載
    の装置。
  19. 【請求項１９】前記ホスティング・サービス資源が、協
    調ホスティング・サービス、コマース・ホスティング・
    サービス、及びe-businessホスティング・サービスを含
    むグループから選択される、少なくとも１つのホスティ
    ング・サービスに関係する、請求項１４記載の装置。
  20. 【請求項２０】前記割当て手段がサービス品質（Ｑｏ
    Ｓ）保証をもらたす、請求項１４記載の装置。
  21. 【請求項２１】前記利用パターンが１つ以上のＷｅｂサ
    イトのアクセス率に依存し、前記アクセス率が複数の時
    間目盛り上で周期性を有する、請求項１４記載の装置。
  22. 【請求項２２】相補性にもとづき、２つ以上のクライア
    ントが複数のクライアントから選択され、前記ホスティ
    ング・サービス資源が選択された前記２つ以上のクライ
    アントに、組み合わせとして割当てられる、請求項２１
    記載の装置。
  23. 【請求項２３】前記割当て手段が、サーバに割当てられ
    る前記２つ以上のクライアントを選択する手段を含み、
    選択された前記２つの以上のクライアントの各々が、残
    りの他の選択クライアントのピーク負荷に対して、時間
    的に互いにばらばらなピーク負荷を有する、請求項２２
    記載の装置。
  24. 【請求項２４】前記割当てられるホスティング・サービ
    ス資源が、選択された前記２つ以上のクライアントの各
    々に排他的に割当てられる資源と、選択された前記２つ
    以上のクライアントによる使用のために、前記組み合わ
    せに対して割当てられる共用資源とを含む、請求項２２
    記載の装置。
  25. 【請求項２５】前記クライアントをモニタして、前記利
    用パターンを発見する手段を含む、請求項１４記載の装
    置。
  26. 【請求項２６】２以上の整数Ｎのクライアントが選択さ
    れて、サーバに割当てられ、前記サーバがＮ個の仮想サ
    ーバに区分化され、各クライアントが前記Ｎ個の仮想サ
    ーバの対応する１つを排他的に割当てられ、前記Ｎ個の
    仮想サーバを提供するために要求される能力を超える、
    前記サーバの過剰な能力が、前記Ｎクライアントにより
    共用される、請求項２３記載の装置。
  27. 【請求項２７】少なくとも１つの共用サーバにおいて、
    ホスティング・サービス資源をクライアントに割当てる
    コンピュータ・プログラムを記録されたコンピュータ可
    読媒体を有するコンピュータ・プログラム製品であっ
    て、 前記クライアントの利用パターンを発見するコンピュー
    タ・プログラム・コード手段と、 前記利用パターンに応じて、前記資源を前記クライアン
    トに割当てるコンピュータ・プログラム・コード手段と
    を含むコンピュータ・プログラム製品。
  28. 【請求項２８】前記クライアントの各々に対して、最小
    及び最大ホスティング・サービス資源を指定する限界を
    提供するコンピュータ・プログラム・コード手段を含
    み、前記割当てのためのコンピュータ・プログラム・コ
    ード手段が前記限界にも依存する、請求項２７記載のコ
    ンピュータ・プログラム製品。
  29. 【請求項２９】クライアントの利用度及び前記利用パタ
    ーンの次元をモデル化するコンピュータ・プログラム・
    コード手段を含む、請求項２７記載のコンピュータ・プ
    ログラム製品。
  30. 【請求項３０】確率的ベクトルを用いて、前記クライア
    ントをパックするコンピュータ・プログラム・コード手
    段を含む、請求項２９記載のコンピュータ・プログラム
    製品。
  31. 【請求項３１】前記パックのためのコンピュータ・プロ
    グラム・コード手段が、ルーフ回避プロセス、最小分散
    プロセス、最小最大化プロセス、及び最大組み合わせプ
    ロセスを含むグループから選択される、少なくとも１つ
    のプロセスを使用する、請求項３０記載のコンピュータ
    ・プログラム製品。
  32. 【請求項３２】前記ホスティング・サービス資源が、協
    調ホスティング・サービス、コマース・ホスティング・
    サービス、及びe-businessホスティング・サービスを含
    むグループから選択される、少なくとも１つのホスティ
    ング・サービスに関係する、請求項２７記載のコンピュ
    ータ・プログラム製品。
  33. 【請求項３３】前記割当てのためのコンピュータ・プロ
    グラム・コード手段がサービス品質（ＱｏＳ）保証をも
    らたす、請求項２７記載のコンピュータ・プログラム製
    品。
  34. 【請求項３４】前記利用パターンが１つ以上のＷｅｂサ
    イトのアクセス率に依存し、前記アクセス率が複数の時
    間目盛り上で周期性を有する、請求項２７記載のコンピ
    ュータ・プログラム製品。
  35. 【請求項３５】相補性にもとづき、２つ以上のクライア
    ントが複数のクライアントから選択され、前記ホスティ
    ング・サービス資源が選択された前記２つ以上のクライ
    アントに、組み合わせとして割当てられる、請求項３４
    記載のコンピュータ・プログラム製品。
  36. 【請求項３６】前記割当てのためのコンピュータ・プロ
    グラム・コード手段が、サーバに割当てられる前記２つ
    以上のクライアントを選択するコンピュータ・プログラ
    ム・コード手段を含み、選択された前記２つの以上のク
    ライアントの各々が、残りの他の選択クライアントのピ
    ーク負荷に対して、時間的に互いにばらばらなピーク負
    荷を有する、請求項３５記載のコンピュータ・プログラ
    ム製品。
  37. 【請求項３７】前記割当てられるホスティング・サービ
    ス資源が、選択された前記２つ以上のクライアントの各
    々に排他的に割当てられる資源と、選択された前記２つ
    以上のクライアントによる使用のために、前記組み合わ
    せに対して割当てられる共用資源とを含む、請求項３５
    記載のコンピュータ・プログラム製品。
  38. 【請求項３８】前記クライアントをモニタして、前記利
    用パターンを発見するコンピュータ・プログラム・コー
    ド手段を含む、請求項２７記載のコンピュータ・プログ
    ラム製品。
  39. 【請求項３９】２以上の整数Ｎのクライアントが選択さ
    れて、サーバに割当てられ、前記サーバがＮ個の仮想サ
    ーバに区分化され、各クライアントが前記Ｎ個の仮想サ
    ーバの対応する１つを排他的に割当てられ、前記Ｎ個の
    仮想サーバを提供するために要求される能力を超える、
    前記サーバの過剰な能力が、前記Ｎクライアントにより
    共用される、請求項３６記載のコンピュータ・プログラ
    ム製品。
  40. 【請求項４０】ホスティング・コンピュータ・サービス
    において、資源を割当て、計画する意志決定支援システ
    ムであって、 クライアントの少なくとも１つの利用パターン、及びサ
    ービス品質に関する指定ルールに応じて、前記クライア
    ントによる１つ以上のサーバの資源の利用をモデル化す
    る手段と、 前記クライアントを受容する最小数のサーバを決定し、
    指定最低サービス品質を保証する手段とを含む意志決定
    支援システム。
  41. 【請求項４１】前記最小数のサーバを決定する手段が、
    確率ベクトル・パッキングを使用する、請求項４０記載
    の意志決定システム。
  42. 【請求項４２】前記システムが、前記ホスティング・コ
    ンピュータ・サービスにおいて資源の最適な管理を容易
    にする、請求項４０記載の意志決定支援システム。
  43. 【請求項４３】前記ホスティング・コンピュータ・サー
    ビスが、ホスティング・コンピュータ資源と、コンピュ
    ータ・アプリケーションと、コンピュータ関連サービス
    と、ネットワーク帯域幅とを含む、請求項４０記載の位
    置決定支援システム。
  44. 【請求項４４】サービス・プロバイダのために、最適な
    資源計画及び割当ての提案のセットを生成する手段を含
    む、請求項４０記載の意志決定支援システム。
  45. 【請求項４５】ビジネス・モデル・ホスティング最適化
    アプリケーションにおいて有用な最適化サービスを提供
    する、請求項４０記載の意志決定支援システム。
  46. 【請求項４６】ホスティング・コンピュータ・サービス
    において、資源を割当て、計画する意志決定支援方法で
    あって、 クライアントの少なくとも１つの利用パターン、及びサ
    ービス品質に関する指定ルールに応じて、前記クライア
    ントによる１つ以上のサーバの資源の利用をモデル化す
    るステップと、 前記クライアントを受容する最小数のサーバを決定し、
    指定最低サービス品質を保証するステップとを含む方
    法。
  47. 【請求項４７】前記最小数のサーバを決定するステップ
    が、確率ベクトル・パッキングを使用する、請求項４６
    記載の方法。
  48. 【請求項４８】前記方法が、前記ホスティング・コンピ
    ュータ・サービスにおいて資源の最適な管理を容易にす
    る、請求項４０記載の意志決定支援システム。
  49. 【請求項４９】前記ホスティング・コンピュータ・サー
    ビスが、ホスティング・コンピュータ資源と、コンピュ
    ータ・アプリケーションと、コンピュータ関連サービス
    と、ネットワーク帯域幅とを含む、請求項４６記載の方
    法。
  50. 【請求項５０】サービス・プロバイダのために、最適な
    資源計画及び割当ての提案のセットを生成するステップ
    を含む、請求項４７記載の方法。
  51. 【請求項５１】ビジネス・モデル・ホスティング最適化
    アプリケーションにおいて有用な最適化サービスを提供
    する、請求項４０記載の意志決定支援システム。
  52. 【請求項５２】ホスティング・コンピュータ・サービス
    において、資源を割当て、計画する意志決定支援を提供
    するコンピュータ・プログラムが記録された、コンピュ
    ータ可読媒体を有するコンピュータ・プログラム製品で
    あって、 クライアントの少なくとも１つの利用パターン、及びサ
    ービス品質に関する指定ルールに応じて、前記クライア
    ントによる１つ以上のサーバの資源の利用をモデル化す
    るコンピュータ・プログラム・コード手段と、 前記クライアントを受容する最小数のサーバを決定し、
    指定最低サービス品質を保証するコンピュータ・プログ
    ラム・コード手段とを含むコンピュータ・プログラム製
    品。
  53. 【請求項５３】前記最小数のサーバを決定するコンピュ
    ータ・プログラム・コード手段が、確率ベクトル・パッ
    キングを使用する、請求項５２記載のコンピュータ・プ
    ログラム製品。
  54. 【請求項５４】前記コンピュータ・プログラム製品が、
    前記ホスティング・コンピュータ・サービスにおいて資
    源の最適な管理を容易にする、請求項５２記載のコンピ
    ュータ・プログラム製品。
  55. 【請求項５５】前記ホスティング・コンピュータ・サー
    ビスが、ホスティング・コンピュータ資源と、コンピュ
    ータ・アプリケーションと、コンピュータ関連サービス
    と、ネットワーク帯域幅とを含む、請求項５２記載のコ
    ンピュータ・プログラム製品。
  56. 【請求項５６】サービス・プロバイダのために、最適な
    資源計画及び割当ての提案のセットを生成するコンピュ
    ータ・プログラム・コード手段を含む、請求項５２記載
    のコンピュータ・プログラム製品。
  57. 【請求項５７】ビジネス・モデル・ホスティング最適化
    アプリケーションにおいて有用な最適化サービスを提供
    する、請求項５２記載のコンピュータ・プログラム製
    品。
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