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Info
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Abstract
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
質(QoS)保証をもらたす。
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。
モニタして、利用パターンを発見するステップを含む。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
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。
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。
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、
j)≦1−alpha
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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、
*Y_{id})=B*Y_i
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。
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。
{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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
の事項を開示する。
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。
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。
ムの詳細ブロック図である。
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。
のブロック図である。
Claims (57)
- 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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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