JP5722247B2 - 仮想サーバ管理システム - Google Patents
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Description
この結果、各仮想OSは相互に独立した仮想サーバとして機能することとなり、それぞれに別個のアプリケーションプログラムを導入することで、恰も複数台のサーバを物理的に導入したのと同様の使い勝手を実現することが可能となる。
5分で分かる!サーバ仮想化のメリット インターネットURL:http://www.atmarkit.co.jp/ad/hp/vse0701/vse01.html 検索日:2011年11月7日
しかも、各仮想サーバの余裕リソース量のみならず、個々のジョブの要求リソース量をも考慮して各ジョブの実行先が特定される仕組みであるため、より最適な仮想サーバにジョブを割り当てることが可能となる。
管理サーバ12と第1の物理サーバ14間、及び管理サーバ12と第2の物理サーバ16間は、通信ネットワークを介して接続されている。
物理サーバの数は2つに限定されるものではなく、3つ以上の物理サーバを管理サーバ12に接続することも当然に可能である。
また、この物理エージェント18によって、物理OS-A上には3つの仮想OS(仮想OS-A1、仮想OS-A2、仮想OS-A3)が起動されている。この結果、物理サーバ14上には、仮想OS-A1、仮想OS-A2、仮想OS-A3に対応した3つの仮想サーバが存在している。
また、この物理エージェント18によって、物理OS-B上には3つの仮想OS(仮想OS-B1、仮想OS-B2、仮想OS-B3)が起動されている。この結果、第2の物理サーバ16上には、仮想OS-B1、仮想OS-B2、仮想OS-B3に対応した3つの仮想サーバが存在している。
各仮想OSは、物理OSと同様、OSとしての基本機能を発揮するものであるが、物理OSと仮想OSとは必ずしも同種のOSである必要はない。
また、各仮想OSには、仮想OS用のエージェントプログラム(以下「仮想エージェント22」)がそれぞれインストールされている。
さらに、各仮想OS上には、業務処理を実行するために必要な各種アプリケーションプログラムがインストールされている(図示省略)。
また、物理エージェント18や各仮想エージェント22は、管理サーバ12に対して、各種リソースの利用状況(利用リソース量/実測値)や処理の結果等のデータを随時通知する。
また、上記ジョブ割当情報記憶部38、リソース配分情報記憶部40及びジョブ情報記憶部42は、管理サーバ12の外部記憶装置内に設けられている。
例えば、物理OS-AのCPUリソースの利用可能量を、所定の指標OSのCPUリソースとの対比で1000と表現した場合に、配下の仮想OS-A1、仮想OS-A2、仮想OS-A3に対して、それぞれ400ずつ割り当てられている。
また、物理OS-BのCPUリソースの利用可能量を、上記指標OSとの対比で1200とした場合に、配下の仮想OS-B及び仮想OS-B2に対して500が割り当てられると共に、仮想OS-B3に対して400が割り当てられている。
「CPUリソース」とは、例えば単位時間当たりの処理能力を意味している。
この場合も、各リソースは上記指標OSの保有リソースを1000とした場合に、それとの対比で求められたスコアが各物理サーバの保有リソースとして表現されると共に、各仮想サーバへの配分リソース量として表現されている。
「メモリリソース」とは、物理サーバのメモリの容量を意味している。
また「I/Oリソース」とは、例えば物理サーバのディスクのI/Oスピードを意味している。
図4は、ジョブ情報記憶部42に格納されたデータの一例を示すものであり、各ジョブ毎に実行可能サーバ、CPU、メモリ、I/O、最大処理時間、平均処理時間、実行状況のデータ項目が設定されている。
ここで実行可能サーバとは、当該ジョブを実行するためのアプリケーションプログラムがインストールされている仮想サーバを意味している。
例えば、JOB-1を仮想OS-A1の仮想サーバで実行する場合には、CPU:100、メモリ:100、I/O:100のリソースを要し、最大処理時間:200秒、平均処理時間:100秒であるのに対し、同じJOB-1を仮想OS-B2の仮想サーバで実行する場合には、CPU:150、メモリ:150、I/O:150のリソースを要し、最大処理時間:300秒、平均処理時間:150秒であることが規定されている。
これらのデータは、過去の実績に基づいて設定される。この際、特定の仮想サーバにおける実績から、他の仮想サーバでの利用リソースを推定してもよい。
このデータ項目の値は、実行結果受信部34及びジョブ割当部32によって随時更新される。例えば、JOB-1が毎日決まった時間に実行されるジョブである場合、当該時刻が到来するまでは「実行待ち」のステータスが設定されている。
つぎに、当該時刻が到来し、ジョブ割当部32が所定の仮想OSにJOB-1を割り当てた時点で、「実行中」のステータスを設定する。
図5は、仮想エージェント22から送信された実行結果データを示しており、受信日時、ジョブ名、サーバ名、実行結果のデータ項目を少なくとも備えている。
またリソースの種類として、CPU、メモリ、I/Oの他に、ネットワークリソース(ネットワークの利用状況)等を加えることもできる。
図6は、ジョブ割当情報記憶部38に格納されたジョブ割当情報を示しており、割当日時、ジョブ名、サーバ名のデータ項目を少なくとも備えている。
まず、リソース利用状況算出部30により、リソース利用状況データが生成され、メモリ上に格納される(S10)。
図8は、リソース利用状況データの一例を示すものであり、物理OS及びその配下の仮想OS毎に、時間、CPU(total)、CPU(used)、CPU(capa)、メモリ(total)、メモリ(used)、メモリ(capa)、I/O(total)、I/O(used)、I/O(capa)のデータ項目が少なくとも設定されている。
ただし、時間間隔は1分単位に限られるものではなく、例えば「+1=5分後」、「+2=10分後」、「+3=15分後」のように、5分単位とすることもできる。
すなわち、時間「0」のCPU(used)に関しては、物理エージェント18や仮想エージェント22から送信された利用リソース量の実測値が充填される。
これに対し、時間「+1」や「+2」等のCPU(used)に関しては、リソース利用状況算出部30が、ジョブ割当情報記憶部38に格納された割当て済みの各ジョブについて、ジョブ情報記憶部42に格納されたそれぞれの要求リソース量及び平均処理時間を適用することによって算出した将来における推定値が充填される。例えば、現時点においてある仮想サーバに要求リソース量が「100」のジョブが3つ割り当てられており、その結果、時間「0」のCPU(used)が300となっていたとしても、その中の1つのジョブが時間「+2」までに終了するということであれば、「+2」のCPU(used)として「200」が充填される。
このCPU(capa)は、物理OSについては単純に「CPU(total)−CPU(used)」によって求められる。仮想OSのCPU(capa)についても、基本的には「CPU(total)−CPU(used)」によって求められるが、これは暫定的な値であり、物理OSのCPU(capa)との兼ね合いで、補正が施される場合がある。
すなわち、メモリ(total)のデータ項目には、物理サーバの場合であれば当該物理サーバのメモリの総計値(保有リソース量)が記述され、仮想サーバの場合であれば当該仮想サーバに割り当てられたメモリの配分値(割当リソース量)が記述される。このメモリ(total)の値は、リソース配分情報記憶部40から取得される。
このメモリ(capa)は、基本的には「メモリ(total)−メモリ(used)」によって求められるが、仮想OSのメモリ(capa)については、物理OSのメモリ(capa)を上限とするというルールが適用されるため、これを超える分については減殺される。
このI/O(capa)も、基本的には「I/O(total)−I/O(used)」によって求められるが、仮想OSのI/O(capa)については、物理OSのI/O(capa)を上限とするというルールが適用されるため、これを超える分については減殺される。
まずジョブ割当部32は、ジョブ情報記憶部42から実行状況として「実行待ち」のステータスが設定されているジョブを所定の順番に取り出した後、リソース利用状況データを参照して、当該ジョブの実行可能サーバの中で当該ジョブの実行に現時点で最も有利な仮想サーバを特定する。
この際、ジョブ割当部32は以下のルールに従い、個々のジョブを最適な仮想サーバに割り当てる。
この際、ジョブ毎に優先するリソースの種類を登録しておき、優先順位が上位のソースに係る余裕リソース量が最も高い仮想サーバを選択するようにしてもよい。
例えば、ジョブαの最優先リソースがCPUである場合、他のリソースの余裕リソース量は度外視し、CPUリソースの余裕リソース量が最も高い仮想サーバを選択することが該当する。
あるいは、各リソースの余裕リソース量の合計値が最も高い仮想サーバを選定したり、平均値が最も高い仮想サーバを選定したりすることもできる。
この(2)のルールによれば、各ジョブの要求リソース量を満たす仮想サーバが存在しない場合には、該当の仮想サーバが登場するまでジョブの実行が待たされることになる。これに対し、上記(1)のルールが適用される場合には、各ジョブの要求リソース量が満たされるか否かは度外視して、現時点で最も大きな余裕リソース量を備えた仮想サーバが選定される。
図10は、仮想サーバのCPU(capa)と実行予定ジョブの要求リソース量との関係を例示するものである。
まず図10(a)の例では、ジョブの投入後、5〜13秒辺りでCPU(capa)が低下することとなるが、それでも実行予定ジョブに必要なCPUリソース量を超えているため、当該ジョブは効率的に実行可能である。
これに対し図10(b)の例では、ジョブの投入後、5〜13秒辺りでCPU(capa)がジョブに必要なCPUリソース量を下回ってしまい、リソース不足に陥っている。
あるジョブの実行可能サーバの全てにおいて、このようなリソース不足が生じる場合には、このリソース不足時間が最も短くて済む仮想サーバが選択されることとなる。
もっとも、これらのルールはあくまでも一例であり、ジョブ割当部32は他の基準に従って最適な仮想サーバを選定することも当然に可能である。
また、どのルールを優先的に適用すべきかについては、予めポリシーによって規定されている。
そして、仮想サーバからジョブの実行結果データが送信されると(S18)、これに基づき実行結果受信部34がジョブ情報の「実行状況」を更新する(S20)。
このリソース利用状況データは、各リソースの余裕リソース量(capa)を最新のものにするため、少なくともジョブの実行開始時(投入時)とジョブの実行終了時に更新される。また、この更新に際し、各サーバにおける利用リソース量(used)が測定される。
そこで、他のサービスに係る特定の仮想サーバを停止させることにより、目的のサービスに係る仮想サーバの実質的なリソースを拡大させることが有効となる。
実績情報登録部52は、これらの実績データを実績情報記憶部54に格納する。
12 管理サーバ
14 第1の物理サーバ
16 第2の物理サーバ
18 物理エージェント
22 仮想エージェント
30 リソース利用状況算出部
32 ジョブ割当部
34 実行結果受信部
38 ジョブ割当情報記憶部
40 リソース配分情報記憶部
42 ジョブ情報記憶部
50 要求リソース量設定機構
52 実績情報登録部
54 実績情報記憶部
56 要求リソース量算出部
Claims (4)
- OSがインストールされた少なくとも一つの物理サーバと、
この物理サーバ上に構築された仮想化環境に複数のOSを導入することによって形成された複数の仮想サーバと、
上記物理サーバ及び各仮想サーバと接続された管理サーバとを備えた仮想サーバ管理システムであって、
上記管理サーバは、上記物理サーバが保有する特定種類のリソースの量である保有リソース量と、この物理サーバの保有リソース量の中から上記の各仮想サーバに割り当てた割当リソース量を登録しておくリソース配分情報記憶手段と、
実行対象であるジョブに関する情報を登録しておくジョブ情報記憶手段と、
上記リソース配分情報記憶手段に格納された物理サーバの保有リソース量から、各仮想サーバから送信された利用リソース量の総計値を減算することによって、物理サーバの現時点の余裕リソース量を求める処理と、上記リソース配分情報記憶手段に格納された各仮想サーバの割当リソース量から各仮想サーバの上記利用リソース量を減算することによって、各仮想サーバの現時点の余裕リソース量を算出する処理と、何れかの仮想サーバの余裕リソース量が上記物理サーバの余裕リソース量を超えている場合には、当該仮想サーバの余裕リソース量を物理サーバの余裕リソース量に補正する処理を実行するリソース利用状況算出手段と、
少なくとも各仮想サーバの上記余裕リソース量を所定のルールに当てはめることによって、上記ジョブ情報記憶手段に格納されたジョブの実行を担当する仮想サーバを特定すると共に、当該仮想サーバに対して当該ジョブの実行を指令するジョブ割当手段とを備え、
上記のジョブ情報記憶手段には、各仮想サーバにおける各ジョブの実行に必要な特定種類のリソースの量が、仮想サーバ毎の要求リソース量として登録されており、
上記ジョブ割当手段は、各仮想サーバの中で、上記余裕リソース量がジョブの各要求リソース量を超えており、かつ、当該余裕リソース量が最大の仮想サーバを、上記ジョブの実行を担当する仮想サーバとして特定することを特徴とする仮想サーバ管理システム。 - OSがインストールされた少なくとも一つの物理サーバと、
この物理サーバ上に構築された仮想化環境に複数のOSを導入することによって形成された複数の仮想サーバと、
上記物理サーバ及び各仮想サーバと接続された管理サーバとを備えた仮想サーバ管理システムであって、
上記管理サーバは、上記物理サーバが保有する特定種類のリソースの量である保有リソース量と、この物理サーバの保有リソース量の中から上記の各仮想サーバに割り当てた割当リソース量を登録しておくリソース配分情報記憶手段と、
実行対象であるジョブに関する情報を登録しておくジョブ情報記憶手段と、
上記リソース配分情報記憶手段に格納された物理サーバの保有リソース量から、各仮想サーバから送信された利用リソース量の総計値を減算することによって、物理サーバの現時点の余裕リソース量を求める処理と、上記リソース配分情報記憶手段に格納された各仮想サーバの割当リソース量から各仮想サーバの上記利用リソース量を減算することによって、各仮想サーバの現時点の余裕リソース量を算出する処理と、何れかの仮想サーバの余裕リソース量が上記物理サーバの余裕リソース量を超えている場合には、当該仮想サーバの余裕リソース量を物理サーバの余裕リソース量に補正する処理を実行するリソース利用状況算出手段と、
少なくとも各仮想サーバの上記余裕リソース量を所定のルールに当てはめることによって、上記ジョブ情報記憶手段に格納されたジョブの実行を担当する仮想サーバを特定すると共に、当該仮想サーバに対して当該ジョブの実行を指令するジョブ割当手段とを備え、
上記のジョブ情報記憶手段には、各仮想サーバにおける各ジョブの実行に必要な特定種類のリソースの量が、仮想サーバ毎の要求リソース量として登録されると共に、各ジョブの処理時間が登録されており、
上記リソース利用状況算出手段は、上記ジョブ割当手段によって特定の仮想サーバに処理の実行が指令されたジョブについて、上記ジョブ情報記憶手段に格納された処理時間及び要求リソース量を適用することにより、上記物理サーバ及び各仮想サーバにおける将来の余裕リソース量を所定の時間間隔で算出し、
上記ジョブ割当手段は、上記ジョブ情報記憶手段に格納されたジョブの実行を担当する仮想サーバを特定するに際し、各仮想サーバの中で、現時点から当該ジョブに設定された処理時間が終了するまでの間、その要求リソース量以上の余裕リソース量を有するものを選定し、この条件を満たす仮想サーバが存在しない場合には、その余裕リソース量が当該ジョブの要求リソース量を下回る時間が最も短くて済む仮想サーバを選定することを特徴とする仮想サーバ管理システム。 - 上記物理サーバが複数存在すると共に、各物理サーバ上に複数の仮想サーバが形成された、請求項1または2に記載の仮想サーバ管理システムにおいて、
複数の仮想サーバが上記ジョブの実行を担当する仮想サーバとして特定された場合に、上記ジョブ割当手段は、最大の余裕リソース量を備えた物理サーバに属する仮想サーバを、ジョブの実行を担当する仮想サーバと特定することを特徴とする仮想サーバ管理システム。 - 上記仮想サーバにおいてジョブを実行させた際の、各仮想サーバから送信された各ジョブのリソース利用量の実績データを格納しておく実績情報記憶手段と、
この実績情報記憶手段に一定量のデータが蓄積された時点で、各仮想サーバにおいて実行された各ジョブのリソース利用量の総計値を、一定の時間帯毎に算出する処理と、
各仮想サーバの上記割当リソース量から上記各ジョブのリソース利用量の総計値を減算することにより、各時間帯における仮想サーバの余裕リソース量を算出する処理と、
特定ジョブのリソース利用量が所定の時間的範囲に亘って同一の値を示すと共に、同時間的範囲における仮想サーバの余裕リソース量が所定以上である場合に、当該リソース利用量の上記値を当該ジョブの当該仮想サーバにおける要求リソース量と認定し、上記ジョブ情報記憶手段に格納する処理を実行する要求リソース量算出手段と、
を備えたことを特徴とする請求項1または2に記載の仮想サーバ管理システム。
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