JP2006344091A - System reconfiguration automating system - Google Patents

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英彦 米山
Kazumori Daba
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To solve the problem that there is no description for how to utilize the monitored results in a conventional system reconfiguration even though operating conditions of a conventional system are monitored, namely, a computer resource is conventionally assigned by simply using the operating conditions and any server (hardware resource) as a bottleneck is not considered. <P>SOLUTION: A system reconfiguration automating system determines whether or not any hardware resource is a bottleneck in processing on the basis of the operating conditions of the hardware resource such as servers configuring the system, and in particular sets a threshold indicating a degree of bottleneck for processing for each CPU to make decision by comparing the threshold and each expected degree for the servers. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、いわゆるコンピュータシステムのシステム変更に関するものである。その中でも特に、リソース不足に伴うシステムの再設計および再構成に関わる。   The present invention relates to a system change of a so-called computer system. In particular, it relates to redesign and reconfiguration of the system due to resource shortage.

従来、システム変更を行うものとしては、特許文献１がある。特許文献１には、複数のＯＳが用いる計算機資源を、各ＯＳの状況に応じて効率的に割り当てる技術が記載されている。つまり、特許文献１においては、各ＯＳの負荷状態を監視することは記載されている。   Conventionally, there is Patent Literature 1 as a system changer. Patent Document 1 describes a technique for efficiently allocating computer resources used by a plurality of OSs according to the status of each OS. That is, Patent Document 1 describes monitoring the load state of each OS.

特開２００１−３３１３３３号公報 未来に対する予測値の算出を行うものとしては、特許文献２がある。特許文献２には、商品の需要特性を分析し、その需要特性に即した需要モデルを抽出する過程を定式化した技術が記載されている。つまり、特許文献２においては、過去に対して各候補モデルを適用した際の予測値を算出し、実際の需要実績と対比し、最適な予測モデルを選定することにより、未来に対する予測値を算出することは記載されている。JP, 2001-331333, A There are patent documents 2 which compute the predicted value to the future. Patent Document 2 describes a technique that formulates a process of analyzing a demand characteristic of a product and extracting a demand model corresponding to the demand characteristic. That is, in Patent Document 2, the predicted value when each candidate model is applied to the past is calculated, and the predicted value for the future is calculated by selecting the optimal predicted model in comparison with the actual demand performance. To do is described.

特開２０００−２５０８８８号公報JP 2000-250888 A

しかし、上述した特許文献１には、以下の課題がある。特許文献１には、負荷状態を監視する、との記載はあるものの、これをどのように用いて処理するかに関しては何ら記載されていない。つまり、特許文献１には、単に負荷状態を用いて、計算機資源を割り当てるとしか記載されていない。
システムの再構成に当たっては、どのサーバ（ハードウエア資源）が処理上問題になっているかまで把握する必要がある。つまり、単に稼働状況を把握しているのみでは、どのようにシステムを再構成するか不明確になる為である。
上述した特許文献２には、予測値をどのように用いて処理するかに関しては何ら記載されていない。
また、閾値を設定しておき、それを超えたものを障害として検知し対処を行うといった事後的な対応を行うのではなく、システム要件を継続して満足する為には、問題が発生する前に予防的な対処を行う必要がある。 However, Patent Document 1 described above has the following problems. Although there is a description in Patent Document 1 that the load state is monitored, there is no description regarding how to use this for processing. That is, Patent Document 1 only describes that a computer resource is allocated using a load state.
When reconfiguring the system, it is necessary to grasp which server (hardware resource) is a problem in processing. In other words, simply grasping the operating status makes it unclear how to reconfigure the system.
In Patent Document 2 described above, there is no description regarding how to use the predicted value for processing.
In addition, it is not necessary to set a threshold value, and to detect and deal with problems that exceed the threshold value. It is necessary to take preventive measures.

そこで、本発明では、システムを構成するサーバなどのハードウエア資源の稼働状況から、いずれのハードウエア資源が処理上のボトルネックになっているか判定をした上でシステムの再構成の自動化を実現するものである。
より具体的には、各ＣＰＵに処理上のボトルネックの度合いを示す閾値を設定しておき、これと各サーバの予想される度合いを事前に比較して判定する。ここで、ボトルネックの度合いには、ＣＰＵの使用率が含まれる。また、閾値との比較は、予め予測した値が閾値を越えたものや最も近いものをボトルネックになるものとして判定することが含まれる。 Therefore, the present invention realizes automation of system reconfiguration after determining which hardware resource is a bottleneck in processing from the operating status of hardware resources such as servers constituting the system. Is.
More specifically, a threshold value indicating the degree of processing bottleneck is set in each CPU, and this is compared with the expected degree of each server in advance for determination. Here, the usage rate of the CPU is included in the degree of bottleneck. Further, the comparison with the threshold value includes determining that the value predicted in advance exceeds the threshold value or the closest value is a bottleneck.

本発明によれば、ボトルネックの発生の事態を事前に回避して容易にシステムの再構成を実現することが可能になる。   According to the present invention, it is possible to easily reconfigure a system by avoiding the occurrence of a bottleneck in advance.

次に、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。
図1は本発明のシステム構成の概略を示した図である。
本発明のシステムの再構成を実現するシステム再構成自動化装置は、システム運用管理機構１と、システム要件入力機構２と、システム構成モデル選択機構３と、システム詳細設定機構４と、システムデプロイ実行機構５と、デプロイシステム６と、システムリソース監視機構７と、システムリソース使用量予測機構８と、システム構成パターン管理ＤＢ１０と、推奨システム構成管理ＤＢ２０と、システム運用管理ＤＢ３０と、デプロイリソース管理ＤＢ４０とシステムリソース管理ＤＢを有している。 Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram showing an outline of the system configuration of the present invention.
A system reconfiguration automation apparatus for realizing system reconfiguration according to the present invention includes a system operation management mechanism 1, a system requirement input mechanism 2, a system configuration model selection mechanism 3, a system detail setting mechanism 4, and a system deployment execution mechanism. 5, a deployment system 6, a system resource monitoring mechanism 7, a system resource usage prediction mechanism 8, a system configuration pattern management DB 10, a recommended system configuration management DB 20, a system operation management DB 30, a deployment resource management DB 40, and a system It has a resource management DB.

システム運用管理機構１は、システム要件入力機構２からの入力情報をシステム構成モデル選択機構３のデータベース登録処理に従い、システム構成パターン管理ＤＢ１０の指定された格納先に情報を登録する。また、デプロイ実行に必要な情報をシステム構成モデル選択機構３とシステム詳細設定機構４から取得し、システムデプロイ実行機構５に受け渡す処理を行う。
システム要件入力機構２は、図４のシステム要件入力画面１１０を表示させ、システム構成パターン管理ＤＢ１０に登録する情報をシステム運用管理機構１に受け渡す処理を行う。
システム構成モデル選択機構３は、システム構成パターン管理ＤＢ１０に登録された情報と推奨システム構成管理ＤＢに記録されている情報とを比較し、図４のシステム構成モデル選択画面１１１にシステム名と使用アプリケーションおよびシステム推奨モデルの候補を表示させる処理を行う。
システム詳細設定機構４は、図４のシステム詳細設定画面１１２を表示させ、サーバ台数とデプロイを実行するために必要なＷｅｂサーバ、ＡＰサーバ、ＤＢサーバの各サーバにおけるホスト名とＩＰアドレス等の個別情報をシステム管理機構１に受け渡す処理を行い、図４のデプロイ実行確認画面を表示する。また、システム詳細設定登録ファイル保存先に指定された格納場所に、デプロイを実行するために必要な情報を保存する処理を行う。
システムデプロイ実行機構５は、システム運用管理機構１からデプロイの実行に必要な個別情報とデプロイリソース管理ＤＢ４０からシステム構成モデル選択機構３で選択されたシステム推奨モデルのデプロイリソース情報の問い合わせを行うもので、デプロイシステム６に問い合わせ結果を渡す処理を行う。
デプロイシステム６は、システムデプロイ実行機構５から取得した情報を元にデプロイを実行し、デプロイの処理が終了した後、システムデプロイ実行機構５に終了した情報を返す処理を行う。 The system operation management mechanism 1 registers the information input from the system requirement input mechanism 2 in the specified storage location of the system configuration pattern management DB 10 in accordance with the database registration process of the system configuration model selection mechanism 3. In addition, information necessary for deployment execution is acquired from the system configuration model selection mechanism 3 and the system detail setting mechanism 4 and transferred to the system deployment execution mechanism 5.
The system requirement input mechanism 2 displays the system requirement input screen 110 of FIG. 4 and performs a process of transferring information to be registered in the system configuration pattern management DB 10 to the system operation management mechanism 1.
The system configuration model selection mechanism 3 compares the information registered in the system configuration pattern management DB 10 with the information recorded in the recommended system configuration management DB, and displays the system name and application used on the system configuration model selection screen 111 in FIG. In addition, the system recommended model candidate is displayed.
The system detail setting mechanism 4 displays the system detail setting screen 112 shown in FIG. 4, and the number of servers and the individual host names and IP addresses of the Web server, AP server, and DB server necessary for executing the deployment are individually displayed. A process of transferring information to the system management mechanism 1 is performed, and the deployment execution confirmation screen of FIG. 4 is displayed. In addition, processing for storing information necessary for executing deployment is performed in the storage location designated as the storage location of the system detailed setting registration file.
The system deployment execution mechanism 5 inquires the individual resource necessary for executing the deployment from the system operation management mechanism 1 and the deployment resource information of the system recommended model selected by the system configuration model selection mechanism 3 from the deployment resource management DB 40. Then, processing for passing the inquiry result to the deployment system 6 is performed.
The deployment system 6 executes deployment based on the information acquired from the system deployment execution mechanism 5, and performs processing for returning the completed information to the system deployment execution mechanism 5 after the deployment process is completed.

システムリソース監視機構７は、Ｗｅｂサーバ、ＡＰサーバ、ＤＢサーバにおける各サーバのハードウエア資源の稼働状況を監視する処理を行う。また、監視した結果をシステムリソース管理ＤＢ５０の指定された格納先に情報を登録する処理を行う。
システムリソース使用量予測機構８は、システムリソース管理ＤＢ５０から次週のＣＰＵ平均（ハードウエア資源）使用量を予測するために必要な情報を取得し、特許文献２を用いて、次週のＣＰＵ平均（ハードウエア資源）使用量を予測する処理と、システム運用管理ＤＢ３０のＣＰＵ情報とを比較する処理を行う。
システム構成パターンＤＢ１０は、使用するアプリケーション１１と、システム構成モデル１２と、システム構成モデルの金額１３と、1時間当たりのトランザクション処理量１４と、レスポンスタイム１５と、最大利用ユーザ数１６がシステム構成モデル毎に記憶されている。(図３）
推奨システム構成管理ＤＢ２０は、使用アプリケーション２１と、システム構成モデル２２と、サーバ種２３と、搭載されるオペレーティングシステム（以下、ＯＳ）２４と、サーバのスペックであるＣＰＵ要件２５と、ハードディスク（以下、ＨＤＤ）容量２７と、そのサーバがボトルネックに成り得ると推奨される場合のＣＰＵ閾値２８が事前検証済みであるシステム構成モデル毎に記憶されている。
システム運用管理ＤＢ３０は、図４のシステム要件入力画面１１０で入力された情報と、システム構成モデル選択画面１１１で選択された情報と、システム詳細設定画面１１２で入力された情報であるシステム名３１と、使用アプリケーション３２と、システム構成モデル３３と、サーバ種３４と、各サーバのホスト名（サーバ名）３５と、各サーバが業務を稼働する開始と終了の稼働時間３６と、各サーバのＩＰアドレス３７と、各サーバに設定されたＣＰＵ閾値３８の情報が記録されている。
デプロイリソース管理ＤＢ４０は、使用アプリケーション４１と、システム構成モデル４２と、サーバ種４３と、搭載されるＯＳ４４と、サーバ種４３として動作させるために必要なソフトウェア４５と、ソフトウェアのバージョン（以下、Ｖｅｒ）４６と、デプロイを実行するためのシステム構成モデル４２のシステムイメージが格納されている格納先の情報４７と、パラメータ情報が格納されている格納先の情報４８が記録されている。
システムリソース管理ＤＢ５０は、使用アプリケーション５１と、システム構成モデル５２と、サーバ種５３と、ホスト名（サーバ名）５４と、各サーバにおけるＣＰＵ平均使用率５５と、各サーバにおける次週ＣＰＵ平均使用率予測５６の情報が記録されている。 The system resource monitoring mechanism 7 performs processing for monitoring the operating status of the hardware resources of each server in the Web server, AP server, and DB server. In addition, a process for registering information on the monitored result in the designated storage location of the system resource management DB 50 is performed.
The system resource usage prediction mechanism 8 obtains information necessary for predicting the CPU average (hardware resource) usage for the next week from the system resource management DB 50, and uses the patent average 2 to calculate the CPU average (hardware) for the next week. (Ware resource) A process of predicting the usage amount and a process of comparing the CPU information of the system operation management DB 30 are performed.
The system configuration pattern DB 10 includes a system configuration model in which the application 11 to be used, the system configuration model 12, the amount 13 of the system configuration model, the transaction processing amount 14 per hour, the response time 15, and the maximum number of users 16 are used. It is memorized every time. (Figure 3)
The recommended system configuration management DB 20 includes a use application 21, a system configuration model 22, a server type 23, an installed operating system (hereinafter referred to as OS) 24, a CPU requirement 25 that is server specifications, and a hard disk (hereinafter referred to as “hard disk”). HDD) capacity 27 and CPU threshold 28 when the server is recommended to be a bottleneck are stored for each system configuration model that has been verified in advance.
The system operation management DB 30 includes information input on the system requirement input screen 110 in FIG. 4, information selected on the system configuration model selection screen 111, and a system name 31 that is information input on the system detailed setting screen 112. , Used application 32, system configuration model 33, server type 34, host name (server name) 35 of each server, start and end operating time 36 for which each server operates, and IP address of each server 37 and information on the CPU threshold value 38 set in each server is recorded.
The deployment resource management DB 40 includes a use application 41, a system configuration model 42, a server type 43, an installed OS 44, software 45 necessary to operate as the server type 43, and a software version (hereinafter referred to as Ver). 46, storage location information 47 in which a system image of the system configuration model 42 for executing deployment is stored, and storage location information 48 in which parameter information is stored.
The system resource management DB 50 uses the application 51, the system configuration model 52, the server type 53, the host name (server name) 54, the CPU average usage rate 55 in each server, and the next week CPU average usage rate prediction in each server. 56 pieces of information are recorded.

次に図２、図３、図４、図５を参照して、本発明の実施形態の動作について詳細に説明する。
デプロイが実行できる状態になった場合、図１のシステム詳細設定機構４で図４のデプロイ実行確認ボタンを表示させ（１１３）、「ＹＥＳ」ボタンが押されると、図２のステップ１０１で、デプロイリソース管理ＤＢ４０のアプリケーション４１とシステム構成モデル４２およびサーバ種４３を受付、これに対応するシステムイメージ格納先４７とパラメータ格納先４８からデプロイに必要な保存されている情報（アプリケーションのパラメータ値等、保存情報のフォーマットはＣＳＶ形式で記述しておくようにしてもよい）を取得し、システムデプロイ実行処理を開始する。
次に図２のステップ１０２で、デプロイシステム処理を実行し、システム構築を実施する処理を行う。また、図４の運用開始確認画面１１４の画面を表示させる。
図２の運用開始確認画面１１４の「ＹＥＳ」のボタンが押された後（システム構築が終了した後）は、図２のステップ１０３で常に各サーバのハードウエア資源を監視する処理を行う。つまり、各サーバ、例えば、システムリソース管理ＤＢ５０におけるホスト名５４＝ＳＥＲＶＥＲ１を受付、それに対応するＣＰＵの平均使用率６５％を取得して、システムリソース管理ＤＢ５０のＣＰＵ平均使用率５５へ、その情報を反映させ、データベースを更新する処理を行う。また、図には示されていないが定期的に監視する間隔は、ネットワークに負荷がかからない程度に行うように設定し、システム運用管理ＤＢ３０に登録しておくようにしてもよい。 Next, the operation of the embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. 2, FIG. 3, FIG. 4, and FIG.
When the deployment is ready to be executed, the system detailed setting mechanism 4 in FIG. 1 displays the deployment execution confirmation button in FIG. 4 (113). When the “YES” button is pressed, the deployment is performed in step 101 in FIG. The application 41, the system configuration model 42, and the server type 43 of the resource management DB 40 are received, and saved information necessary for deployment from the corresponding system image storage location 47 and parameter storage location 48 (saved application parameter values, etc.) The information format may be described in the CSV format), and the system deployment execution process is started.
Next, in step 102 of FIG. 2, a deploy system process is executed, and a process for implementing the system construction is performed. Further, the operation start confirmation screen 114 shown in FIG. 4 is displayed.
After the “YES” button on the operation start confirmation screen 114 in FIG. 2 is pressed (after the system construction is completed), the processing of constantly monitoring the hardware resources of each server is performed in step 103 in FIG. That is, each server, for example, the host name 54 = SERVER1 in the system resource management DB 50 is received, the average CPU usage rate 65% corresponding thereto is acquired, and the information is transferred to the CPU average usage rate 55 in the system resource management DB 50. Reflect and update the database. Further, although not shown in the figure, the periodic monitoring interval may be set so that the load is not applied to the network and registered in the system operation management DB 30.

また、図２のステップ１０４で、各サーバのホスト名５４（＝ＳＥＲＶＥＲ１）を受付、次週ＣＰＵ平均使用率を予測する処理を行い、その結果である次週ＣＰＵの平均使用率予測７５％をシステムリソース管理ＤＢ５０の次週ＣＰＵ平均使用率予測５６へ反映させ、データベースを更新する処理を行う。
本発明の実施形態では、図２のステップ１０５において、システムリソース管理ＤＢ５０に登録されている次週ＣＰＵ平均使用予測値５６とシステム運用管理ＤＢ３０に登録されているＣＰＵ閾値３８とを取得する。つまり、システムリソース管理ＤＢ５０からホスト名＝ＳＥＲＶＥＲ１を受付、これに対応する次週ＣＰＵ平均使用率予測７５％と、システム運用管理ＤＢ３０からシステム名＝システムＡおよびホスト名＝ＳＥＲＶＥＲ１を受付、これに対応するＣＰＵ閾値７０％を取得する。 Further, in step 104 of FIG. 2, the host name 54 (= SERVER1) of each server is received, a process for predicting the next week CPU average usage rate is performed, and the next week CPU average usage rate prediction 75% as a result is obtained as a system resource. The database is updated by reflecting it in the next week CPU average usage rate prediction 56 of the management DB 50.
In the embodiment of the present invention, in step 105 of FIG. 2, the next week CPU average usage predicted value 56 registered in the system resource management DB 50 and the CPU threshold value 38 registered in the system operation management DB 30 are acquired. That is, the host name = SERVER1 is received from the system resource management DB 50, and the corresponding next week CPU average usage rate prediction 75% is received, and the system name = system A and host name = SERVER1 are received from the system operation management DB 30 and corresponding to this. CPU threshold 70% is acquired.

図２のステップ１０６で、取得した両者の比較処理を行う。つまり、次週ＣＰＵ平均使用率予測７５％とＣＰＵ閾値７０％とを比較して、閾値を越えたものや最も近いものをボトルネックに成り得るサーバとして判定の処理を行う。判定結果でボトルネックとなるサーバが無い場合は、図２のステップ１０５へ戻り、各サーバの稼働状態の確認を行う処理を定期的に行う。定期的な稼働状態の確認処理は、各サーバのハードウエア資源を監視する処理の監視間隔に依存するものとする。判定結果でボトルネックとなるサーバが有った場合、つまり、この例で閾値（７０％）を越えているシステム名＝システムＡのホスト名＝ＳＥＲＶＥＲ１がボトルネックサーバとしてピックアップされ、図４の運用維持警告画面に、レスポンスタイム要件を守れない旨のメッセージを表示させ、ボトルネックサーバの欄に該当サーバのホスト名を表示させる。サーバの再検索について「ＹＥＳ」ボタンが押された後は、図２のステップ１０７でレスポンスタイムのシステム要件を満たすシステム構成モデル＝Ｗｅｂ-ＡＰ-ＤＢをシステム構成パターンＤＢ１０から検索する処理を行う。図２のステップ１０８で推奨システム構成管理ＤＢ２０において、システム構成モデル＝Ｗｅｂ-ＡＰ-ＤＢとサーバ種＝Ｗｅｂサーバを受付、それに対応するスペック要件（ＣＰＵ要件２５＝１．５ＧＨｚ、メモリ要件２６＝５１２ＭＢ、ＨＤＤ要件２７＝１０ＧＢ）と、ボトルネックサーバと判定されたサーバ＝Ｗｅｂサーバ、ホスト名＝Ｓｅｒｖｅｒ１のシステム運用管理ＤＢ３０における稼働時間３６＝開始時間０６：００〜終了時間２４：００で稼働する追加可能なサーバ（スケールアップ／スケールアウト可能なサーバ）の候補を図４の追加サーバ選択画面１１６におけるスケールアウト可能サーバまたはスケールアップ可能サーバの欄に該当スペックのサーバ名（ホスト名）とＣＰＵクロック数、メモリ容量およびＨＤＤ容量の一覧を表示させる。また、図には示されていないが追加可能なサーバは、システム構成モデル＝Ｗｅｂ-ＡＰ-ＤＢにおいての必要スペックを最低限満足するスペックのみを追加可能推奨サーバとして表示させるものであってもよい。   In step 106 of FIG. 2, the acquired comparison processing is performed. That is, the next week CPU average usage rate prediction 75% is compared with the CPU threshold 70%, and the determination processing is performed as a server that can become a bottleneck if the threshold is exceeded or the closest. If there is no server that becomes a bottleneck as a result of the determination, the process returns to step 105 in FIG. 2 to periodically perform processing for confirming the operating state of each server. It is assumed that the periodic operation status confirmation processing depends on the monitoring interval of the processing for monitoring the hardware resources of each server. When there is a server that becomes a bottleneck in the determination result, that is, in this example, the system name exceeding the threshold (70%) = the host name of system A = SERVER1 is picked up as the bottleneck server, and the operation of FIG. On the maintenance warning screen, display a message that the response time requirement cannot be observed, and display the host name of the server in the bottleneck server column. After the “YES” button is pressed for the server re-search, the system configuration model = Web-AP-DB satisfying the response time system requirements is searched from the system configuration pattern DB 10 in step 107 of FIG. In step 108 of FIG. 2, the recommended system configuration management DB 20 accepts system configuration model = Web-AP-DB and server type = Web server, and corresponding spec requirements (CPU requirement 25 = 1.5 GHz, memory requirement 26 = 512 MB). HDD requirement 27 = 10 GB) and server determined to be a bottleneck server = Web server, host name = operation time 36 in the system operation management DB 30 of Server 1 = addition to operate at start time 06:00 to end time 24:00 Candidates for possible servers (servers that can be scaled up / scaled out) are displayed in the column of servers that can be scaled out or scaled up on the additional server selection screen 116 in FIG. Of memory capacity and HDD capacity To display the list. Further, although not shown in the figure, the server that can be added may be a server that can display only a specification that satisfies the minimum requirement in the system configuration model = Web-AP-DB as a recommended server that can be added. .

次に図２のステップ１０９でデプロイスケジュール設定の処理をする。つまり、図５の追加サーバ設定画面１１７を表示させ、デプロイを実行する日付とデプロイ開始時刻のスケジュールを図１のシステムデプロイ実行機構５へ情報を受け渡す。また、即時デプロイを実行させるような仕掛けの装備を実装してもよい。
次に図５の追加サーバ設定終了画面１１８を表示させ、図５の追加サーバ設定終了画面１１８の「ＹＥＳ」ボタンが押された後は、ステップ１０２へ戻り、デプロイシステム処理が実行され、システムの再構成を行う。 Next, a deployment schedule setting process is performed in step 109 of FIG. That is, the additional server setting screen 117 of FIG. 5 is displayed, and the date of deployment and the schedule of the deployment start time are transferred to the system deployment execution mechanism 5 of FIG. Moreover, you may implement the equipment of the mechanism which performs immediate deployment.
Next, the additional server setting end screen 118 shown in FIG. 5 is displayed. After the “YES” button on the additional server setting end screen 118 shown in FIG. 5 is pressed, the process returns to step 102 to execute the deployment system process. Perform reconfiguration.

本発明の一実施例のシステム構成図System configuration diagram of one embodiment of the present invention 本発明の一実施例のフローチャートFlowchart of one embodiment of the present invention 本発明の一実施例における各データベースの内容を示す図The figure which shows the content of each database in one Example of this invention 本発明の一実施例における画面遷移図（その１）Screen transition diagram in an embodiment of the present invention (part 1) 本発明の一実施例における画面遷移図（その２）Screen transition diagram in one embodiment of the present invention (part 2)

符号の説明Explanation of symbols

１ システム運用管理機構
２ システム要件入力機構
３ システム構成モデル選択機構
４ システム詳細設定機構
５ システムデプロイ実行機構
６ デプロイシステム
７ システムリソース監視機構
８ システムリソース使用量予測機構
１０ システム構成パターン管理ＤＢ
２０ 推奨システム構成管理ＤＢ
３０ システム運用管理ＤＢ
４０ デプロイリソース管理ＤＢ
５０ システムリソース管理ＤＢ DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 System operation management mechanism 2 System requirement input mechanism 3 System configuration model selection mechanism 4 System detailed setting mechanism 5 System deployment execution mechanism 6 Deployment system 7 System resource monitoring mechanism 8 System resource usage prediction mechanism 10 System configuration pattern management DB
20 Recommended system configuration management DB
30 System Operation Management DB
40 Deployment Resource Management DB
50 System resource management DB

Claims (3)

複数のサーバからなり、所定の情報処理を実行するシステムの再構成を実現するためのシステム再構成自動化装置において、
事前に、前記複数のサーバそれぞれについて上記情報処理のボトルネックを示す指標の閾値を記憶する管理手段と、
稼動中の上記複数のサーバのそれぞれに対して稼働状況を監視して、上記指標の現在値を得る監視手段と、
上記稼働状況に基づいて、一定期間後の上記複数のサーバそれぞれの上記指標の値を予測して、予測された上記指標の予測値と上記閾値とを比較してボトルネックとなるサーバの有無を判定する予測判定手段と、
ボトルネックとなるサーバが有る場合に、上記システムを再構成するための情報処理を実行する再構成手段とを有し、ボトルネックとなるサーバがない場合には、上記監視手段において上記指標の監視を行わせることを特徴とするシステム再構成自動化装置。 In a system reconfiguration automation apparatus for realizing reconfiguration of a system that includes a plurality of servers and executes predetermined information processing,
Management means for storing a threshold value of an index indicating a bottleneck of the information processing for each of the plurality of servers in advance;
Monitoring means for monitoring the operating status of each of the plurality of servers in operation and obtaining a current value of the index;
Based on the operation status, the index value of each of the plurality of servers after a certain period is predicted, and the predicted value of the index is compared with the threshold value to determine whether there is a server that becomes a bottleneck. Prediction determination means for determining;
A reconfiguration unit that executes information processing for reconfiguring the system when there is a server that becomes a bottleneck, and when there is no server that becomes a bottleneck, the monitoring unit monitors the index. A system reconfiguration automation device characterized in that 請求項１において、
前記指標は、前記サーバが有するＣＰＵ平均使用率であることを特徴とするシステム再構成自動化装置。 In claim 1,
The system reconfiguration automation apparatus, wherein the index is a CPU average usage rate of the server. 請求項１または２において、
前記予測判定手段は、予測された前記指標のうち、上記予測値が前記閾値を超えるか最も近い指標を有するサーバをボトルネックとなるサーバとして判定することを特徴とするシステム再構成自動化装置。
In claim 1 or 2,
The prediction determination means determines a server having an index whose predicted value exceeds or is closest to the threshold among the predicted indexes as a server serving as a bottleneck.
JP2005170294A 2005-06-10 2005-06-10 System reconfiguration automating system Pending JP2006344091A (en)

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