JP5015951B2 - Httpセッション負荷の特性を明らかにするデータを収集するための方法及び装置 - Google Patents
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Description
本発明の実施形態は、共通の参照番号が同じ部分を示す添付図面を参照しながら、単なる例として、以下により詳細に説明される。
本発明の実施形態の動作を説明する前に、インターネットの概要を簡単に説明する。
「インターネット」という用語は、「インターネットワーク」の短縮形であり、一般に、コンピュータ・ネットワークの分野では周知の、TCP/IPプロトコル・スイートを使用するコンピュータ・ネットワークの集合体を指す。TCP/IPは、「Transport Control Protocol/Internet Protocol」の頭字語であり、コンピュータ間の通信を容易にするソフトウェア・プロトコルである。
図面を参照すると(幾つかの図面においては、同様の部分には同様の番号を付す)、図2は、典型的なウェブ・サーバ環境のハイレベル図であり、本発明の好ましい実施形態に係る、HTTPセッション負荷の特性を明らかにするためのものである。ウェブ・サービス企業は、コンピュータ・システムのクラスタ202(ここではウェブ・サーバと呼ばれる)を維持して、ウェブプレゼンスを提供する、すなわち、インターネット100上でアクセス可能な情報の1つ又は複数の対話型ウェブ・ページを生成する。インターネットに接続された他の装置からみれば、ウェブ・サーバ202は、単一のホスト・システム103である。インターネット100上で通信するクライアント201A−D(ここではまとめて機構201と呼ぶ)は、ウェブ・サーバ202に対し、サービス要求を生成する。ウェブ・サーバ・システムの少なくとも1つは、インターネットに接続されたゲートウェイ203である。ウェブ・サーバはさらに、多数のセッション・サーバ・システム205A−205C(ここではまとめて機構205と呼ぶ)と、少なくとも1つのセッション冗長データベース・システム206とを含む。ウェブ・サーバの種々のシステムは、ネットワーク204を介して互いに通信する。ネットワーク204は、イーサネット・ローカル・エリア・ネットワークのようなローカル・エリア・ネットワーク(LAN)であることが好ましいが、他のネットワークも可能である。
データベース更新動作数:
この数は、短い間隔で、比較的長い間隔で、又は多数の間隔にわたって多数回、測定することができる。この数は、すべてのセッション・サーバについて集約するか、又は、各々のサーバについて個別に得ることができる。更新動作の数は、応答がクライアントに伝送されたときにセッション・サーバにおいてセッション状態が更新された回数に直接関連する。これは、セッション・サーバのアクティビティ・レベルの基本的な尺度である。
この数字もまた、1つ又は複数の間隔にわたって測定することができ、すべてのサーバについて集約するか、又は、各々について個別に得ることができる。更新のサイズは、各々の更新について変化したセッションパーシステント状態データの量である。これは、全セッション負荷の特性を明らかにするのにも役立ち、過度に大きい数字は、セッション持続状態が非効率に編成又は維持されていることを示している可能性がある。平均更新サイズに加えて、ピーク・サイズを報告すること、及び/又は、更新サイズのヒストグラムを生成することも可能である。
行サイズは、データベースの単一セッションについてのセッションパーシステントデータ量であり、これは、行ごとに大きく変わる場合がある。行サイズは、セッション・サーバにおけるセッションパーシステントデータ・オブジェクト411−414のサイズに密接に関係するが、データ・オブジェクトのデータは異なる形で構造化されることがあるため、2つの行サイズは同一ではない。特に、行サイズは、各々のセッションによって消費されるセッション持続メモリの量の一般的指標である。行サイズは、同時に測定しても、多数の読み取り値を平均してもよい。行サイズは、セッション・サーバごとに報告されても、すべてのセッション・サーバについて集約されてもよい。平均行サイズに加えて、ピーク・サイズを報告すること、及び/又は、行サイズのヒストグラムを生成することも可能である。
行数として測定することができるセッションパーシステントデータの総量は、平均行サイズを与える。全サイズは、セッション・サーバのメモリがセッションパーシステントデータによって消費される程度を示す。行数は、セッション・サーバごとに報告される場合も、集約される場合もある。行数は、同時に又は多数の時点で報告されてもよい。
列サイズは、特定のフィールドにおける平均データ量であり、これは、フィールドごと及び行ごとに大きく変わる場合がある。列サイズは、メモリの使用パターンを分析し、過度のメモリ量を使用する特定の列(フィールド)を識別するのに役立つ。列サイズは、同時に測定しても、多数の読み取り値にわたって平均してもよい。列サイズは、セッション・サーバごとに報告されても、すべてのセッション・サーバについて集約されてもよい。平均列サイズ(すなわち、すべての行についてのフィールドの平均サイズ)に加えて、ピーク・サイズを報告すること、及び/又は、特定の列についてのフィールド・サイズのヒストグラムを生成することも可能である。
列サイズと同様に、これは、セッションパーシステントデータとして保存されているデータのタイプを理解するのに役立ち、データを表すか又は取り扱うためのより効果的な方法を識別するのに役立つ場合がある。
このデータは、様々な理由から、クライアントがどのようにウェブ・サーバと対話するかを理解するのに役立つ場合があり、この効果が性能上の課題を有することがあるが、それは性能問題を直接示すものではない。寿命は、1つ又は多数の履歴にわたって測定されても、現在のスナップショットであってもよい。寿命は、サーバごとに個別に測定することができるが、一般に、すべてのサーバが同様の挙動を示すことが期待される。
この数字は、1つ又は複数の間隔にわたって測定することができる。一般に、この数字は、冗長システム206の負荷を評価するものである。応答時間が大きい場合には、冗長システムに負担がかかりすぎている。
この数字もまた、冗長システムの性能に関連するものであり、更新動作数と比較したときに、あまりにも長いログへの書き込みが蓄積しており、障害の可能性があるかどうかを示すことができる。
この数字もまた、冗長システムの性能に関連するものであり、ストレージ・システムに負担がかかりすぎていることを示すことができる。
Claims (20)
- ウェブ・サーバにおけるHTTPセッション負荷の特性を明らかにする方法であって、 第1のコンピュータ・システムにおいて複数のHTTPセッションを処理するステップであって、前記複数のHTTPセッションについてのセッションパーシステント状態データを前記第1のコンピュータ・システムに維持する、コンピュータ実行ステップと、
前記第1のコンピュータ・システムから第2のコンピュータ・システムに冗長セッションパーシステント状態データを伝送するコンピュータ実行ステップと、
前記冗長セッションパーシステント状態データを前記第2のコンピュータ・システムに格納するステップであって、前記第2のコンピュータ・システムは、前記第2のコンピュータ・システムに格納された前記冗長セッションパーシステント状態データを用いて前記複数のHTTPセッションのセッション状態の回復をサポートする、コンピュータ実行ステップと、
前記第2のコンピュータ・システムに格納された前記冗長セッションパーシステント状態データを用いて前記HTTPセッション負荷の特性を明らかにするコンピュータ実行ステップと、
を含む方法。 - 前記冗長セッションパーシステント状態データを前記第2のコンピュータ・システムに格納する前記ステップは、前記冗長セッションパーシステント状態データを前記第2のコンピュータ・システム内の構造化データベースに格納することを含み、前記構造化データベースは複数のエントリを持つ少なくとも1つのテーブルを有し、前記エントリの各々は前記複数のHTTPセッションのそれぞれのHTTPセッションに対応する、請求項1に記載のHTTPセッション負荷の特性を明らかにする方法。
- 前記冗長セッションパーシステント状態データを用いて前記HTTPセッション負荷の特性を明らかにする前記ステップは、前記構造化データベースに対して1つ又は複数のクエリを実行して前記構造化データベースに格納されたデータを取得することを含む、請求項2に記載のHTTPセッション負荷の特性を明らかにする方法。
- 前記冗長セッションパーシステント状態データを用いて前記HTTPセッション負荷の特性を明らかにする前記ステップは、前記構造化データベースの変化を監視し、前記構造化データベースの変化に関する履歴データを用いて前記HTTPセッション負荷の特性を明らかにすることを含む、請求項2に記載のHTTPセッション負荷の特性を明らかにする方法。
- 前記冗長セッションパーシステント状態データを用いて前記HTTPセッション負荷の特性を明らかにする前記ステップは、前記構造化データベースからのデータを用いて前記第1のコンピュータ・システムのチューニング・パラメータに関する推論を導くことを含み、前記推論は、コンピュータ実行プロセスによって自動的に導かれる、請求項2に記載のHTTPセッション負荷の特性を明らかにする方法。
- 前記冗長セッションパーシステント状態データを用いて前記HTTPセッション負荷の特性を明らかにする前記ステップは、前記構造化データベースからのデータを用いて、
(a)少なくとも1つの間隔にわたって測定されたデータベース更新動作数、
(b)平均更新動作サイズ、
(c)前記エントリの平均サイズ、
(d)前記構造化データベースの全体サイズ、
(e)前記構造化データベースの少なくとも1つの列についての平均列サイズ、
(f)前記構造化データベースのエントリによって用いられているデータ・タイプ、
(g)平均セッション寿命、
(h)前記データベースの更新についての平均応答時間、
(i)前記データベースのログへの書き込み数、及び、
(j)前記第2のコンピュータ・システム内のディスクへの平均待ち時間、
からなる特性パラメータの組から少なくとも1つの特性パラメータを得ることを含む、請求項2に記載のHTTPセッション負荷の特性を明らかにする方法。 - 前記第1のコンピュータ・システムは、HTTPセッションを処理するためのセッション・サーバ・アプリケーションをサポートするアプリケーション・サーバを含む、請求項1に記載のHTTPセッション負荷の特性を明らかにする方法。
- 前記第2のコンピュータ・システムは、複数の前記第1のコンピュータ・システムから受信した冗長セッションパーシステント状態データを格納し、前記第1のコンピュータ・システムの各々は、それぞれの複数のHTTPセッションを処理し、前記それぞれの複数のHTTPセッションについてのセッションパーシステント状態データを維持することを含む、請求項1に記載のHTTPセッション負荷の特性を明らかにする方法。
- 前記第1のコンピュータ・システムと前記第2のコンピュータ・システムとは、共通のローカル・エリア・ネットワークに結合され、前記第1のコンピュータ・システムから前記第2のコンピュータ・システムに冗長セッションパーシステント状態データを伝送する前記ステップは、前記冗長セッションパーシステント状態データを前記ローカル・エリア・ネットワーク全体に伝送することを含む、請求項1に記載のHTTPセッション負荷の特性を明らかにする方法。
- ウェブ・サーバのHTTPセッション負荷の特性を明らかにするコンピュータ・プログラムであって、
信号支持媒体上に記録される複数のコンピュータ実行可能命令であって、少なくとも1つのコンピュータ・システムによって実行されたときに、
第1のコンピュータ・システムに格納された冗長セッションパーシステント状態データにアクセスするステップであって、前記冗長セッションパーシステント状態データは、第2のコンピュータ・システムから前記第1のコンピュータ・システム内に受信され、前記第2のコンピュータ・システムによって複数のHTTPセッションを処理するために前記第2のコンピュータ・システムによって維持されるセッション持続状態を表し、前記冗長セッションパーシステント状態データを用いて前記複数のHTTPセッションのセッション状態の回復をサポートするように前記第1のコンピュータ・システムに格納されている、ステップと、
前記アクセスするステップによってアクセスされる前記冗長セッションパーシステント状態データを用いて前記HTTPセッション負荷の特性を明らかにするステップと、
を前記少なくとも1つのコンピュータ・システムに実行させる命令を含む、コンピュータ・プログラム。 - 前記第1のコンピュータ・システムに格納された前記冗長セッションパーシステント状態データは、前記第1のコンピュータ・システム内の構造化データベースに格納された冗長セッションパーシステント状態データを含み、前記構造化データベースは複数のエントリを持つ少なくとも1つのテーブルを有し、前記エントリの各々は前記複数のHTTPセッションのそれぞれのHTTPセッションに対応する、請求項10に記載のコンピュータ・プログラム。
- 前記冗長セッションパーシステント状態データを用いて前記HTTPセッション負荷の特性を明らかにする前記ステップは、前記構造化データベースに対して1つ又は複数のクエリを実行して前記構造化データベースに格納されたデータを取得することを含む、請求項11に記載のコンピュータ・プログラム。
- 前記冗長セッションパーシステント状態データを用いて前記HTTPセッション負荷の特性を明らかにする前記ステップは、前記構造化データベースの変化を監視し、前記構造化データベースの変化に関する履歴データを用いて前記HTTPセッション負荷の特性を明らかにすることを含む、請求項11に記載のコンピュータ・プログラム。
- 前記冗長セッションパーシステント状態データを用いて前記HTTPセッション負荷の特性を明らかにする前記ステップは、前記構造化データベースからのデータを用いて前記第2のコンピュータ・システムのチューニング・パラメータに関する推論を導くことを含み、前記推論は、コンピュータ実行プロセスによって自動的に導かれる、請求項11に記載のコンピュータ・プログラム。
- 前記冗長セッションパーシステント状態データを用いて前記HTTPセッション負荷の特性を明らかにする前記ステップは、前記構造化データベースからのデータを用いて、
(a)少なくとも1つの間隔にわたって測定されたデータベース更新動作数、
(b)平均更新動作サイズ、
(c)前記エントリの平均サイズ、
(d)前記構造化データベースの全体サイズ、
(e)前記構造化データベースの少なくとも1つの列についての平均列サイズ、
(f)前記構造化データベースのエントリによって用いられているデータ・タイプ、
(g)平均セッション寿命、
(h)前記データベースの更新についての平均応答時間、
(i)前記データベースのログへの書き込み数、及び、
(j)前記第2のコンピュータ・システム内のディスクへの平均待ち時間、
からなる特性パラメータの組から少なくとも1つの特性パラメータを得ることを含む、請求項11に記載のコンピュータ・プログラム。 - HTTPセッション負荷の特性を明らかにするための装置であって、
少なくとも1つのプロセッサと、外部にある少なくとも1つのセッション・サーバ・コンピュータ・システムから受信された冗長セッションパーシステント状態データを格納するためのデータ・ストレージとを有するセッション冗長コンピュータ・システムであって、前記少なくとも1つのセッション・サーバ・コンピュータ・システムは、複数のHTTPセッションを処理して前記複数のHTTPセッションについてのセッションパーシステント状態データを維持し、前記セッション冗長コンピュータ・システムは、前記データ・ストレージに格納された前記冗長セッションパーシステント状態データを用いて前記複数のHTTPセッションのセッション状態の回復をサポートする、セッション冗長コンピュータ・システムと、
コンピュータ・システム上で実行可能な複数の命令として具体化されたHTTPセッション・アナライザ機能であって、前記セッション冗長コンピュータ・システムの前記データ・ストレージに格納された前記冗長セッションパーシステント状態データを用いて、前記少なくとも1つのセッション・サーバ・コンピュータ・システム上における前記複数のHTTPセッションの負荷の特性を明らかにする、HTTPセッション・アナライザ機能と、
を含む装置。 - 前記HTTPセッション・アナライザ機能は、前記セッション冗長コンピュータ・システム内に存在し、前記セッション冗長コンピュータ・システムの前記少なくとも1つのプロセッサ上で実行される、請求項16に記載の装置。
- 前記セッション冗長コンピュータ・システムに格納された前記冗長セッションパーシステント状態データは、前記セッション冗長コンピュータ・システム内の構造化データベースに格納された冗長セッションパーシステント状態データを含み、前記構造化データベースは複数のエントリを持つ少なくとも1つのテーブルを有し、前記エントリの各々は前記複数のHTTPセッションのそれぞれのHTTPセッションに対応する、請求項16に記載の装置。
- 複数のセッション・サーバ・コンピュータ・システムをさらに含み、前記セッション・サーバ・コンピュータ・システムの各々は、それぞれの複数のHTTPセッションを処理し、前記それぞれの複数のHTTPセッションのそれぞれのHTTPセッションの各々についての前記セッションパーシステント状態データを維持することを含む、請求項16に記載の装置。
- 前記冗長セッションパーシステント状態データを前記セッション・サーバ・コンピュータ・システムの各々から前記セッション冗長コンピュータ・システムに伝送するための通信経路を提供する少なくとも1つのローカル・エリア・ネットワークをさらに含む、請求項19に記載の装置。
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