JP2009205208A - 運用管理装置、運用管理方法ならびにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】障害の誤検知などの問題点を解決することができる運用管理装置を提供すること。
【解決手段】性能情報収集部は、ホスト計算機上で仮想的に実現されるゲスト計算機の負荷性能を値で表す情報を収集し、性能情報として出力する。性能異常分析部は、性能情報を受け取って、性能情報が表す値と閾値とを比較し、ゲスト計算機上の負荷に異常があると判定した場合、その旨を表す異常メッセージを出力する。資源情報収集部は、ホスト計算機上でゲスト計算機に割り当てられた資源の数を表す情報を収集し、資源情報として出力する。資源割当分析部は、資源情報と性能情報とを受け取り、自然数と調整倍率とを複数対応付ける調整データを参照して、複数の調整倍率の中から、資源情報が表す数に対応する選択調整倍率を選択し、性能情報が表す値を選択調整倍率に応じて調整し、性能情報として性能異常分析部に出力する。
【選択図】図２

Description

本発明は、仮想計算機（ＶＭ；Ｖｉｒｔｕａｌ Ｍａｃｈｉｎｅ）を利用する運用管理装置に関する。

仮想計算機（ＶＭ）を利用することにより、システムを構成するサーバをソフトウェア的に制御することが可能な運用管理装置が開発されている。従来の運用管理装置では、ハードウェア上の制約を超えて、サーバの作製や複製、稼動場所の移動や動的な処理性能の変更といったことが容易に行えるため、環境変化に追随した柔軟なサービス提供を実現できるものとして期待されている。

しかし、従来の運用管理装置では、ＶＭで構成されたサーバ（ゲスト計算機）の監視エージェントから収集した性能情報のみで障害判定を行う。このため、ホスト計算機上で動的に行われた資源割り当ての変更を把握できず、ゲストの性能異常を正確に検出できなくなる。このことから、障害の誤検知や検知漏れが発生し、運用管理作業の効率が大幅に低下してしまうという問題があった。

ここで、運用管理に関連する技術について紹介する。

特開２００６−６５４３０号公報には、仮想計算機性能変更方法が記載されている（特許文献１）。仮想計算機性能変更方法は、仮想計算機の命令実行部分に含まれるダミーサイクルの値を仮想計算機の負荷の変動に応じて変更させることで仮想計算機のＣＰＵ性能を動的に変更することを特徴としている。

特開２００２−３２２４４号公報には、仮想計算機が記載されている（特許文献２）。仮想計算機は、障害情報の採取手段を有する複数のゲストオペレーティングシステムを制御する仮想計算機制御手段を備えている。仮想計算機は、仮想計算機制御手段が自身の障害によって、ゲストオペレーティングシステムを制御できなくなったとき、仮想計算機制御手段自身が動作中のゲストオペレーティングシステムの動作メモリ領域をロックし、動作メモリ領域のメモリイメージを外部記憶に退避した後、自身をアボートする手段を更に備えることを特徴としている。

特開２００５−１１５７５１号公報には、車載用電子機器が記載されている（特許文献３）。計算機システムは、第１のＯＳと、該第１のＯＳ上で動作し通常の業務処理を行うサービスアプリケーションと、第１のＯＳとは異なる第２のＯＳと、該第２のＯＳ上で動作する解析予測アプリケーションとを備えている。第１のＯＳは、自ＯＳの状態情報と動作記録情報とを保持し、解析予測アプリケーションは、第１のＯＳが保持する情報の内容を解析して障害の兆候を検知することを特徴としている。

特開２００６−３９７６３号公報には、ゲストＯＳデバッグ支援方法が記載されている（特許文献４）。ゲストＯＳデバッグ支援方法は、仮想計算機マネージャによって提供される仮想計算機実行環境で動作するゲストＯＳのデバッグを支援するものである。ゲストＯＳデバッグ支援方法は、第１のゲストＯＳが動作する第１の仮想計算機実行環境とは異なる第２の仮想計算機実行環境を仮想計算機マネージャが構築するステップと、仮想計算機マネージャが、第１のゲストＯＳを、当該第１のゲストＯＳの実行状態及び当該第１のゲストＯＳが使用するメモリの状態を含めて、第２の仮想計算機実行環境にコピーすることにより、第１のゲストＯＳのコピーである第２のゲストＯＳを第２の仮想計算機実行環境に生成するステップと、第２の仮想計算機実行環境に生成された第２のゲストＯＳを停止状態にして当該第２のゲストＯＳの状態を保存するステップと、を具備することを特徴としている。

特開２００６−３４４０２５号公報には、稼動性能データ取得方法が記載されている（特許文献５）。稼動性能データ取得方法は、コンピューティングシステムを用いて、稼動性能データ取得するものである。コンピューティングシステムは、各種のプログラムを実行する複数の計算機と、プログラムを計算機に割り当て、割り当てた計算機にプログラムの実行を要求する業務サーバと、プログラムの実行環境に関連する稼動性能データを計算機から収集し、稼動性能データに基づいて計算機の性能を監視する性能監視サーバとを含んでいる。稼動性能データ取得方法は、業務サーバが、割り当てられた当該プログラムを示す業務情報と、そのプログラムを実行する計算機を識別する計算機識別情報とを含み、当該プログラムの収集命令を生成するステップと、性能監視サーバが、収集命令に含まれる業務情報に対応する収集項目をメモリから読み出して、計算機識別情報を有する計算機に配布するステップと、計算機が、配布された収集項目に関する稼動性能データを収集するステップと、性能監視サーバが、収集項目を配布したことによりその収集項目に関する稼動性能データを収集した計算機から、当該収集項目に関する稼動性能データを取得するステップと、を有することを特徴としている。

特開２００６−６５４３０号公報（請求項１） 特開２００２−３２２４４号公報（請求項１） 特開２００５−１１５７５１号公報（請求項１） 特開２００６−３９７６３号公報（請求項１） 特開２００６−３４４０２５号公報（請求項１）

従来の運用管理装置では、次のような問題点が挙げられる。

第１の問題点として、ホスト計算機上で資源割り当てを変更するとゲスト計算機上の負荷の変動幅が変化してしまう性能情報の場合、従来の運用管理装置では、このような資源割り当ての変更によって予期せぬ閾値越え（障害の誤検知）が発生してしまうという問題があった。また、動的に変動幅が変化させられる性能情報に対して適切な監視閾値を設定できないという問題があった。

第２の問題点として、従来の運用管理装置では、ゲスト計算機上の負荷をホスト計算機上で検出するため、ゲスト計算機に割り当てられた資源の利用率は正確に検出できるものの、実際にゲスト計算機上でどう検出されているかがわからないため、ゲスト計算機上のＡＰなど他の要素との相関分析が正確に行えないという問題があった。

例えば、ＣＰＵ負荷は、一般的に検出時間間隔の平均値として算出される。ホスト計算機上はすべての処理時間を元に正確に値が検出できるが、ゲスト計算機にＣＰＵ資源が割り当てられない状態では、ゲスト計算機上ではカウントする時間情報自体がホスト計算機と異なる（間引かれた時間情報になる）。このため、ゲスト計算機上でＡＰがインターバル時間に基づく割り込み処理等を行っている場合、ホスト計算機上で検出できる計測できる負荷の異常状態と、ゲスト計算機上で検出可能な負荷に従って処理したＡＰの処理メッセージを比較しても、正確な障害判定が行えない場合がある。

本発明の課題は、上記の問題点を解決することができる運用管理装置を提供することにある。

本発明の運用管理装置は、性能情報収集部と、性能異常分析部と、資源情報収集部と、資源割当分析部と、を具備している。性能情報収集部は、ホスト計算機上で仮想的に実現されるゲスト計算機の負荷性能を値で表す情報を収集し、性能情報として出力する。性能異常分析部は、性能情報を受け取って、性能情報が表す値と閾値とを比較し、ゲスト計算機上の負荷に異常があると判定した場合、その旨を表す異常メッセージを出力する。資源情報収集部は、ホスト計算機上でゲスト計算機に割り当てられた資源の数を表す情報を収集し、資源情報として出力する。資源割当分析部は、資源情報と性能情報とを受け取り、自然数と調整倍率とを複数対応付ける調整データを参照して、複数の調整倍率の中から、資源情報が表す数に対応する選択調整倍率を選択し、性能情報が表す値を選択調整倍率に応じて調整し、性能情報として性能異常分析部に出力する。

従来の運用管理装置では、このような資源割り当ての変更が把握できないため、障害を誤検知することになる。本発明の運用管理装置では、資源割り当ての変更が把握できるため、このような誤検知が抑制され、正確な障害判定を行うことができる。また、割り当ての変化によらず、一定の閾値で判定することができるため、閾値設定が容易になる。このことから、第１の問題点を解決できる。

また、本発明の運用管理装置では、ゲスト計算機上で検出された性能情報に基づいて調整された情報から異常判定を行うため、ゲスト計算機上で検出可能な状態に従って他の要素の異常状態と適切に相関分析を行うことができる。このことから、第２の問題点を解決できる。

以下に添付図面を参照して、本発明の実施形態による運用管理装置について詳細に説明する。

（第１実施形態）
［構成］
図１は、本発明の実施形態による運用管理装置の構成を説明するための図である。図２は、本発明の実施形態による運用管理装置の構成を示すブロック図である。

図１に示されるように、本発明の実施形態による運用管理装置は、性能情報収集部１、性能異常分析部２、障害分析部３、管理者対話部４を具備している。

性能異常分析部２、障害分析部３、管理者対話部４は、コンピュータである管理マネージャ２００に設けられ、そのコンピュータに実行されるコンピュータプログラムである。性能情報収集部１は、コンピュータであるホスト計算機１００上で仮想的に実現されるゲスト計算機１１０に設けられ、そのコンピュータに実行されるコンピュータプログラムである。ゲスト計算機１１０は、ソフトウェア的に生成されている。

性能情報収集部１は、ゲスト計算機１１０の負荷性能を値で表す情報を収集し、性能情報として出力する。性能異常分析部２は、性能情報収集部１から性能情報を受け取って、以下に示す異常判定を行う第１機能を有している。性能異常分析部２（第１機能）は、性能情報を受け取って、性能情報が表す値と閾値とを比較し、比較の結果に基づいて、ゲスト計算機１１０上の負荷に異常があるか否かを分析する。ここで、性能情報が表す値が閾値を超えている場合（閾値超過である場合）、性能異常分析部２は、ゲスト計算機１１０上の負荷に異常があると判定し、その旨を表す異常メッセージを出力する（異常判定）。障害分析部３は、異常メッセージの発生順序や組み合わせによってシステム全体に障害があるか否かを分析し、システム全体に障害があると判定した場合、その旨を表す障害状態情報を生成する（障害判定）。この場合、障害状態情報を、管理者対話部４を介して管理者に通知する。管理者対話部４は、障害状態情報を管理者に提示するとともに管理者の指示を受け取る。

図２に示されるように、本発明の実施形態による運用管理装置は、は、更に、資源情報収集部５、資源割当分析部６を具備している。資源情報収集部５は、ホスト計算機１００に設けられ、コンピュータ（ホスト計算機１００）に実行されるコンピュータプログラムである。資源割当分析部６は、管理マネージャ２００に設けられ、コンピュータ（管理マネージャ２００）に実行されるコンピュータプログラムである。

資源情報収集部５は、ホスト計算機１００上でゲスト計算機１１０に割り当てられた資源の数を表す情報を収集し、資源情報として出力する。資源割当分析部６は、自然数と調整倍率とを複数対応付ける調整データ（図５参照）を保持している。資源割当分析部６は、資源情報と性能情報とを受け取る。このとき、資源割当分析部６は、調整データを参照して、複数の調整倍率の中から、資源情報が表す数に対応する調整倍率（選択調整倍率とする）を選択し、性能情報が表す値を選択調整倍率に応じて調整し、上記の性能情報として性能異常分析部２に出力する。

性能異常分析部２は、第１機能に加えて、資源割当分析部６からの性能情報を受け取って、上述の異常判定を行う第２機能を更に有している。即ち、性能異常分析部２は、資源割当分析部６からの性能情報を受け取ったとき、性能情報が表す値と閾値とを比較する。このとき、性能情報が表す値が閾値超過である場合、ゲスト計算機１１０に異常があると判定し、その旨を表す異常メッセージを出力する（異常判定）。

性能情報収集部１、性能異常分析部２、障害分析部３、管理者対話部４、資源情報収集部５、資源割当分析部６は、コンピュータ（運用管理装置）に実行されるコンピュータプログラムであってもよい。

［動作］
図２〜図６を参照して、ホスト計算機１００上の資源割り当ての変更で、ゲスト計算機１１０上の負荷が変動する場合の動作について説明する。

図３は、本発明の実施形態による運用管理装置の動作を示すフローチャートである。図４は、資源割当分析部６の動作（調整後の性能情報の生成）を説明するための図である。図５は、上述の調整データを示し、自然数と調整倍率との関係を示している。図６は、図３の障害判定処理を示している。

以下では、性能情報としてゲスト計算機１１０上のＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）負荷を用い、資源情報としてホスト計算機１００上で実行されるゲスト計算機数｛仮想計算機（ＶＭ；Ｖｉｒｔｕａｌ Ｍａｃｈｉｎｅ）の数｝を用いて説明するが、その例に限定されるものではない。

資源割当分析部６は、資源情報収集部５から資源情報として、ホスト計算機１００上のＶＭの数（図４の下段）を受け取る（図３のステップ９０１）。ホスト計算機１００上でＶＭ数が増加すると、各ゲスト計算機１１０に割り当てられるＣＰＵ資源は減少する。例えば、ＶＭの数が２の場合は、ホスト計算機１００上での資源を２分の１ずつ割り当て、ＶＭの数が３の場合は、３分の１ずつ割り当てる。例えば、図４では時刻ｔ１から時刻ｔ２の間、ＶＭの数が２から３に増えているため、ゲスト計算機１１０では、同時刻の間は一定量の資源減少が発生することになる。

また、資源割当分析部６は、性能情報収集部１から性能情報として、ゲスト計算機１１０上のＣＰＵ負荷の値（図４の中段）を受け取る（ステップ９０２）。ゲスト計算機１１０では、時刻ｔ１から時刻ｔ２の間、トータルのＣＰＵ資源が減少しているため、他の時刻と同様な処理を行うための負荷の％値が増加している。

資源割当分析部６は、このＶＭ数によるトータル資源減少に従って、ＣＰＵ負荷の値を時刻ｔ１から時刻ｔ２の間だけ一定割合減少させた調整後のＣＰＵ負荷（図４の上段）を生成する（ステップ９０３）。この場合、ＶＭ数に応じて調整される性能情報の倍率はホスト計算機１００の能力によって異なる。図５に示される調整データは、このような調整倍率の一例であり、例えば、ホスト計算機１００のＣＰＵが複数ある場合、一定のＶＭ数までは高い処理能力があるが、それ以上数が増えるに従って急激に低下することになる。ここでは、ＶＭ数が２の場合の調整倍率（この場合の選択調整倍率）とＶＭ数が３の場合の調整倍率（この場合の選択調整倍率）の違いを考慮して、調整後のＣＰＵ負荷が生成される。

性能異常分析部２は、予め与えられた閾値に従って、ＣＰＵ負荷が異常かどうかを判定する（ステップ９０４）。図６を参照すると、障害判定処理９０４は、例えば、設定された閾値によって異常を判定（ステップ９５１）し、閾値超過があった場合（ステップ９５２−ＹＥＳ）には、異常メッセージを生成する（ステップ９５３）。閾値超過がない場合（ステップ９５２−ＮＯ）には、ステップ９５３の処理をスキップする。障害分析部３は、例えばＡＰから直接出力される異常メッセージなど、性能値以外の異常メッセージとの組み合わせを分析して、システム全体の異常を判定する（ステップ９５４）。

障害分析部３は、システム全体に障害があると判定した場合（ステップ９０５−ＹＥＳ）、その旨を表す障害状態情報を生成し、管理者対話部４を介して管理者に通知する（ステップ９０６）。その後、ステップ９０１の処理に戻る。システム全体に障害がないと判定した場合（ステップ９０５−ＮＯ）、ステップ９０６の処理をスキップし、ステップ９０１の処理に戻る。

図７は、本発明の実施形態による運用管理装置の性能異常分析部２の動作（閾値判定）を説明するための図である。

図７に示されるように、例えば、上限となる閾値を設定し、それを超えた場合に過負荷と判定して異常メッセージを生成する。従来の運用管理装置では資源割当によって変動したＣＰＵ負荷（図７の下段）を用いて異常判定を行うため、ＣＰＵ資源が減少した時刻ｔ１から時刻ｔ２の間で閾値越えが発生している。これに対して、本発明の実施形態による運用管理装置では、調整後のＣＰＵ負荷（図７の上段）は、割り当て資源量に応じてＣＰＵ負荷が調整されており、閾値越えが発生していない。

このようなＣＰＵ資源の割り当て変更では、ゲスト計算機１１０上で実際に行われている処理にはなんら変化が無く、検出された値の尺度が変化したものである。また、この負荷の増加は、ホスト計算機１００上での割り当て制御により正常に戻ることになるため、この期間の負荷増加を障害として管理者に提示する必要はないものである。

従来の運用管理装置では、このような資源割り当ての変更が把握できないため、障害を誤検知することになる。本発明の実施形態による運用管理装置では、資源割り当ての変更が把握できるため、このような誤検知が抑制され、正確な障害判定を行うことができる。また、割り当ての変化によらず、一定の閾値で判定することができるため、閾値設定が容易になる。このことから、第１の問題点を解決できる。

また、本発明の実施形態による運用管理装置では、ゲスト計算機１１０上で検出された性能情報に基づいて調整された情報から異常判定を行うため、ゲスト計算機１１０上で検出可能な状態に従って他の要素の異常状態と適切に相関分析を行うことができる。このことから、第２の問題点を解決できる。

（第２実施形態）
第２実施形態では、第１実施形態と重複する説明を省略する。

前述の第１及び第２の問題点に続く第３の問題点として、ホスト計算機上で資源割り当てを変更してもゲスト計算機上ではその変更が検知できない性能情報の場合、従来の運用管理装置では、ホスト計算機上の負荷増大等によって、ゲスト計算機に必要となる資源が割り当てられない状態になっても、ゲスト計算機上では性能異常ではないため、障害の検知漏れとなってしまうという問題がある。

上記の問題点と本実施形態とを併せて説明するために、図８、図９を参照して、ホスト計算機１００上の資源割り当ての変更で、ゲスト計算機１１０上の負荷が影響を受けない場合の動作について説明する。

図８は、資源割当分析部６の動作（調整後の性能情報の生成）を説明するための図である。図９は、性能異常分析部２の動作（閾値判定）を説明するための図である。

図８、図９を用いて説明した動作と同様に、資源割当分析部６は、資源情報としてＶＭ数（図８の下段）と、性能情報としてＣＰＵ負荷（図８の中段）を受け取り、調整後のＣＰＵ負荷（図８の上段）を生成する。この場合、時刻ｔ３から時刻ｔ４の間、ＶＭ数が２から４に増加しているが、ゲスト計算機１１０上のＣＰＵ負荷のピーク値には特に変化が見られない。これは、ＣＰＵ資源の制御にＣＰＵクロック数を用いる場合などであり、ゲスト計算機１１０上では、与えられたＣＰＵ資源のトータルは変化していないように見えるが、ＣＰＵが割り当てられる時間が減少していることになる。実際にゲスト計算機１１０上で行われる処理は、ＣＰＵ時間が割り当てられていないため遅れているが、ゲスト計算機１１０上の性能情報収集部１では、そのことを検知することができない。

図９に示されるように、従来の運用管理装置の異常判定（図９の下段）では、負荷のピーク量に変化がみられないため、異常を検出することができない。本発明における調整後のＣＰＵ負荷による異常判定（図９の上段）では、時刻ｔ３から時刻ｔ４の間の処理量が低下していることが検知できる。例えば、ピーク負荷の下限閾値を設けることで、資源割り当て不足による処理不良といった障害を管理者に提示することができる。このことから、第３の問題点を解決できる。

即ち、第１実施形態において、性能異常分析部２（第１、２機能）は、性能情報が表す値が、閾値（上限閾値）を超えている場合、ゲスト計算機１１０上の負荷に異常があると判定し、その旨を表す異常メッセージを出力する第１、２機能を有している。これに対して、第２実施形態において、性能異常分析部２は、性能情報が表す値が、上限閾値よりも低い下限閾値に満たない場合、ゲスト計算機１１０上の負荷に異常があると判定し、その旨を表す異常メッセージを出力する第３機能を更に有している。これにより、第３の問題点を解決できる。

また、ホスト計算機１００上のＶＭ数の代わりに、各ゲストＯＳに割り当てられたＣＰＵリソースの割合を元に、ゲストＯＳのＣＰＵ負荷を補正することも出来る。この場合、通常は動的に変化することが無いため、監視対象としていない実ＣＰＵクロックを監視することで、実現が可能である。

また、ＣＰＵ負荷以外にも、ゲスト計算機１１０上のあらゆるリソースに対する性能情報監視に対してしても本発明を適用することが可能である。

以上、本発明の第１、第２実施形態による運用管理装置について、ソフトウェア的にゲスト計算機１１０が生成されている場合に従って説明したが、他の実施形態として、図１０に示されるように、ハードウェア的に機能部品を組み替えられるＩＯ仮想化計算機４００であっても良い。ＩＯ仮想化計算機４００は、上述のホスト計算機１００に対応する。このＩＯ仮想化計算機４００（ホスト計算機）は、上述のゲスト計算機１１０に対応する処理部３１０と、メモリ３２０と、ＨＤＤ３３０と、処理部３１０、メモリ３２０及びＨＤＤ３３０に接続されたＩＯ割当制御部３００と、を備えている。この場合、ホスト計算機には容易に資源情報収集部５を組み込むことができないため、監視マネージャ２００上でＩＯ割当制御部３００を介して処理部３１０、メモリ３２０、ＨＤＤ３３０を遠隔から監視する資源情報収集部５を有することで、本発明が実現できる。

本発明の実施形態による運用管理装置の構成を説明するための図である（第１、第２実施形態）。 本発明の実施形態による運用管理装置の構成を示すブロック図である（第１、第２実施形態）。 本発明の実施形態による運用管理装置の動作を示すフローチャートである（第１、第２実施形態）。 本発明の実施形態による運用管理装置の資源割当分析部６の動作（調整後の性能情報の生成）を説明するための図である（第１実施形態）。 本発明の実施形態における調整データを示し、自然数と調整倍率との関係を示している（第１、第２実施形態）。 図３の障害判定処理を示している（第１実施形態）。 本発明の実施形態による運用管理装置の性能異常分析部２の動作（閾値判定）を説明するための図である（第１、第２実施形態）。 本発明の実施形態による運用管理装置の資源割当分析部６の動作（調整後の性能情報の生成）を説明するための図である（第２実施形態）。 本発明の実施形態による運用管理装置の性能異常分析部２の動作（閾値判定）を説明するための図である（第２実施形態）。 本発明の実施形態による運用管理装置の別の構成を示すブロック図である（第１、第２実施形態）。

符号の説明

１ 性能情報収集部、
２ 性能異常分析部、
３ 障害分析部、
４ 管理者対話部、
５ 資源情報収集部、
６ 資源割当分析部、
１００ ホスト計算機、
１１０ ゲスト計算機、
２００ 監視マネージャ、

Claims (14)

1. ホスト計算機上で仮想的に実現されるゲスト計算機の負荷性能を値で表す情報を収集し、性能情報として出力する性能情報収集部と、
   前記性能情報を受け取って、前記性能情報が表す値と閾値とを比較し、比較の結果に基づいて、前記ゲスト計算機上の負荷に異常があるか否かを分析し、前記ゲスト計算機上の負荷に異常があると判定した場合、その旨を表す異常メッセージを出力する性能異常分析部と、
   前記ホスト計算機上で前記ゲスト計算機に割り当てられた資源の数を表す情報を収集し、資源情報として出力する資源情報収集部と、
   前記資源情報と前記性能情報とを受け取り、自然数と調整倍率とを複数対応付ける調整データを参照して、前記複数の調整倍率の中から、前記資源情報が表す数に対応する選択調整倍率を選択し、前記性能情報が表す値を前記選択調整倍率に応じて調整し、前記性能情報として前記性能異常分析部に出力する資源割当分析部と、
   を具備する運用管理装置。
2. 前記性能異常分析部は、
   前記性能情報が表す値が、前記閾値を超えている場合、前記ゲスト計算機上の負荷に異常があると判定し、その旨を表す前記異常メッセージを出力する、
   請求項１に記載の運用管理装置。
3. 前記性能異常分析部は、
   前記性能情報が表す値が、前記閾値である上限閾値よりも低い下限閾値に満たない場合、前記ゲスト計算機上の負荷に異常があると判定し、その旨を表す前記異常メッセージを出力する、
   請求項２に記載の運用管理装置。
4. 前記異常メッセージの発生順序や組み合わせによってシステム全体に障害があるか否かを分析し、前記システム全体に障害があると判定した場合、その旨を表す障害状態情報を生成する障害分析部と、
   前記障害状態情報を管理者に提示する管理者対話部と、
   を更に具備する請求項１〜３のいずれかに記載の運用管理装置。
5. 前記ゲスト計算機は、ソフトウェア的に生成されている、
   請求項１〜４のいずれかに記載の運用管理装置。
6. 前記ゲスト計算機は、ハードウェア的に構成されている、
   請求項１〜４のいずれかに記載の運用管理装置。
7. ホスト計算機上で仮想的に実現されるゲスト計算機の負荷性能を値で表す情報を収集し、性能情報として出力するステップと、
   前記性能情報を受け取って、前記性能情報が表す値と閾値とを比較し、比較の結果に基づいて、前記ゲスト計算機上の負荷に異常があるか否かを分析し、前記ゲスト計算機上の負荷に異常があると判定した場合、その旨を表す異常メッセージを出力するステップと、
   前記ホスト計算機上で前記ゲスト計算機に割り当てられた資源の数を表す情報を収集し、資源情報として出力するステップと、
   前記資源情報と前記性能情報とを受け取り、自然数と調整倍率とを複数対応付ける調整データを参照して、前記複数の調整倍率の中から、前記資源情報が表す数に対応する選択調整倍率を選択し、前記性能情報が表す値を前記選択調整倍率に応じて調整し、前記性能情報として出力するステップと、
   を具備する運用管理方法。
8. 前記異常メッセージを出力するステップは、
   前記性能情報が表す値が、前記閾値を超えている場合、前記ゲスト計算機上の負荷に異常があると判定し、その旨を表す前記異常メッセージを出力するステップ、
   を含む請求項７に記載の運用管理方法。
9. 前記異常メッセージを出力するステップは、
   前記性能情報が表す値が、前記閾値である上限閾値よりも低い下限閾値に満たない場合、前記ゲスト計算機上の負荷に異常があると判定し、その旨を表す前記異常メッセージを出力するステップ、
   を更に含む請求項８に記載の運用管理方法。
10. 前記異常メッセージの発生順序や組み合わせによってシステム全体に障害があるか否かを分析し、前記システム全体に障害があると判定した場合、その旨を表す障害状態情報を生成するステップと、
    前記障害状態情報を管理者に提示するステップと、
    を更に具備する請求項７〜９のいずれかに記載の運用管理方法。
11. ホスト計算機上で仮想的に実現されるゲスト計算機の負荷性能を値で表す性能情報を受け取って、前記性能情報が表す値と閾値とを比較し、比較の結果に基づいて、前記ゲスト計算機上の負荷に異常があるか否かを分析し、前記ゲスト計算機上の負荷に異常があると判定した場合、その旨を表す異常メッセージを出力するステップと、
    前記ホスト計算機上で前記ゲスト計算機に割り当てられた資源の数を表す資源情報と、前記性能情報とを受け取り、自然数と調整倍率とを複数対応付ける調整データを参照して、前記複数の調整倍率の中から、前記資源情報が表す数に対応する選択調整倍率を選択し、前記性能情報が表す値を前記選択調整倍率に応じて調整し、前記性能情報として出力するステップと、
    の各ステップをコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
12. 前記異常メッセージを出力するステップは、
    前記性能情報が表す値が、前記閾値を超えている場合、前記ゲスト計算機上の負荷に異常があると判定し、その旨を表す前記異常メッセージを出力するステップ、
    を含む請求項１１に記載のコンピュータプログラム。
13. 前記異常メッセージを出力するステップは、
    前記性能情報が表す値が、前記閾値である上限閾値よりも低い下限閾値に満たない場合、前記ゲスト計算機上の負荷に異常があると判定し、その旨を表す前記異常メッセージを出力するステップ、
    を更に含む請求項１２に記載のコンピュータプログラム。
14. 前記異常メッセージの発生順序や組み合わせによってシステム全体に障害があるか否かを分析し、前記システム全体に障害があると判定した場合、その旨を表す障害状態情報を生成するステップと、
    前記障害状態情報を管理者に提示するステップと、
    の各ステップを更に前記コンピュータに実行させる請求項１１〜１３のいずれかに記載のコンピュータプログラム。

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