JP5853821B2 - 管理装置、資源管理方法、資源管理プログラム及び情報処理システム - Google Patents
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Description
仮想環境とは、1台の物理マシンを、複数の仮想マシン(Virtual Machine:VM)として仮想的に使用し、物理マシンの資源(CPU、メモリなど)をこれらの仮想マシン間で共有するための環境である。
このような仮想環境を実現するために、仮想マシンに対して物理マシンの資源を割り当てて、仮想マシンを管理するための管理ツールが使用される。
ここで、1台の物理マシンに2つの仮想マシンを実行している物理マシンが複数台存在する例を考える。
図18は、従来の仮想マシンの資源管理の手法を示す図であり、(a)は複数の仮想マシンの上限資源使用量を示し、(b)は実際の総資源使用量の変化を示す。
全仮想マシンが資源を資源上限資源使用量まで使用することはないため、仮想マシン1,2の上限資源使用量の総和は、仮想マシン1,2が実行されている物理マシンの実際の資源量(物理資源量)を超える。例えば、図18の(a)の例では、仮想マシン2に割り当てる上限資源使用量単独で、物理マシンの物理資源量と等しくなっている。
図18の(b)に示す例では、時点t1において、仮想マシン1,2の総資源使用量が、物理マシンの物理資源量を超えたため、管理ツールは、仮想マシン1又は2を、他の物理マシンに移動させる必要がある。
このため、仮想マシンに高負荷がかかっている状態で、仮想マシンを移動させることになり、仮想マシンを採用している情報処理システム全体のパフォーマンスの低下を招く。
この手法では、仮想マシンの資源利用を監視して将来の資源使用量を予測し、今後資源が不足すると予測される場合、事前に仮想マシンを動的に他の物理マシンに移動させている。
1つの側面では、本発明は、仮想マシンを採用している情報処理システム全体の性能を向上させることを目的とする。
(A)構成及び機能
以下、図1〜図3,図9を参照して、実施形態の一例としての情報処理システム1の構成について説明する。
図1は、仮想環境を提供する情報処理システム1のシステム構成を模式的に示すブロック図である。
なお、情報処理システム1には、多数の物理マシン5−1,5−2,…が備えられるが、説明の便宜上、図1には2台の物理マシン5−1,5−2のみを示す。
CPU9−1,9−2は、それぞれメモリ11−1,11−2や不図示のストレージ等から不図示のプログラムやOS(Operating System)等を読み出し、各種処理を実行するプロセッサである。
また、物理マシン5−1,5−2は、それぞれ、ハイパーバイザ7−1,7−2を備える。
ハイパーバイザ7−1,7−2は、物理マシン5−1,5−2上に仮想環境を実現するための制御プログラムである。
例えば、図1に示すように、ハイパーバイザ7−1は、物理マシン5−1上に2つの仮想マシン13−1,13−2を作成している。
物理マシン5の一部アーキテクチャでは、ハイパーバイザ7−1,7−2は、物理マシン5−1,5−2上で直接動作してもよい。或いは、ハイパーバイザ7−1,7−2が、物理マシン5−1,5−2のホストOS14−1,14−2上で動作してもよい。
また、以下、ハイパーバイザを示す符号としては、複数のハイパーバイザのうち1つを特定する必要があるときには符号7−1,7−2,…を用いるが、任意のハイパーバイザを指すときには符号7を用いる。
また、以下、物理マシン5のメモリを示す符号としては、複数のメモリのうち1つを特定する必要があるときには符号11−1,11−2,…を用いるが、任意のメモリを指すときには符号11を用いる。
これらのゲストOS15−1〜15−3は、同じOSであっても、異なるOSであってもよい。例えば、ゲストOS15−1がWindows(登録商標)OSであり、ゲストOS15−2がLinux(登録商標)等のUnix(登録商標)OSであってもよい。
なお、以下、仮想マシンを示す符号としては、複数の仮想マシンのうち1つを特定する必要があるときには符号13−1〜13−3を用いるが、任意の仮想マシンを指すときには符号13を用いる。
また、以下、アプリケーションプログラムを示す符号としては、複数のアプリケーションプログラムのうち1つを特定する必要があるときには符号16−1〜16−3を用いるが、任意のアプリケーションプログラムを指すときには符号16を用いる。
管理マシン3は、前述のようにネットワーク19を介して各物理マシン5に接続されており、各物理マシン5上のハイパーバイザ7を介して、仮想マシン13をそれぞれ管理している。
CPU8は、メモリ10やストレージ12等から不図示のプログラムやOS(Operating System)等を読み出し、各種処理を実行するプロセッサである。
メモリ10は、CPU8が演算や制御を行なうに際して、種々のデータやプログラムを格納する記憶領域である。
なお、図1中、物理マシン5には、CPU9、メモリ11がそれぞれ1つしか図示されていないが、CPU9やメモリ11が複数搭載されていてもよい。
図2は、実施形態の一例としての情報処理システム1の機能構成を模式的に示すブロック図である。
物理マシン5−1,5−2は、それぞれ、前述のCPU9−1,9−2及びメモリ11−1,11−2(図1参照)のほか、PMC(Performance Monitor Counter)17−1,17−2も備える。
例えば、PMC17が採取するPMC情報としては、以下のようなものが挙げられる。また、PMC情報が、複数の他のPMC項目から算出されることもある。
IPC=(INST_RETIREDt1−INST_RETIREDt0)÷(CPU_OP_CYCLESt1−CPU_OP_CYCLESt0)
なお、t0,t1はそれぞれカウントの始点、終点であり、INST_RETIREDt0、INST_RETIREDt1はそれぞれ時点t0,t1でのリタイヤされた命令数であり、CPU_OP_CYCLESt0、CPU_OP_CYCLESt1はそれぞれ時点t0,t1でのクロックサイクル数である。
命令実行数は、単位時間あたりに実行された命令数を示し、単位時間が1秒のものとして、MIPS(Million Instructions Per Second)がある。
CPIは、1命令実行に要するCPUクロック数を示す。一般に、この値が低いほどシステムの負荷が低く好ましい。CPIは、前述のIPCの逆数である。
予測ミス分岐命令比は、分岐命令数に対する予測ミス分岐命令数の割合を示す。一般に、この値が低いほど好ましい。
CPU使用率を示すPMC情報としては、USERレベル、OSレベル、アイドル状態のそれぞれのCPU使用率が、PMC情報として得られる。
キャッシュミス率は、以下の式により求められる。一般に、キャッシュミス率が低いほど好ましい。
キャッシュミス率=キャッシュミス発生回数/実行命令数
また、L1キャッシュリードミスヒット率は、命令数に対するデータL1キャッシュリードミスヒット発生回数の割合を示す。一般に、この値が低いほど好ましい。
また、図2のハイパーバイザ7−1,7−2は、それぞれ、資源使用量採取部41−1,41−2と、PMC制御部43−1,43−2とを備える。
なお、以下、資源使用量採取部を示す符号としては、複数の資源使用量採取部のうち1つを特定する必要があるときには符号41−1,41−2を用いるが、任意の資源使用量採取部を指すときには符号41を用いる。
資源使用量採取部41は、資源使用量採取部41が含まれるハイパーバイザ7が管理する各仮想マシン13に関して、仮想マシン13毎のCPU9やメモリ11等の資源の利用に関する情報を採取する。なお、資源の利用情報には、資源の使用サイズや、資源の使用率などの各種単位の情報が含まれるが、以降の説明では、これらを総称して資源使用量と呼ぶ。このため、資源使用量という場合、使用資源のサイズだけではなく、資源の使用率も含んでもよい。
なお、以降、資源使用量に関する情報とPMCデータとをまとめて性能データと呼ぶ。
図9は、実施形態の一例における性能データVM1の例を示す図であり、(a)はCPU使用率及び実行命令数の推移を表形式で示し、(b)は(a)の表のデータを表わすグラフである。
図9の(b)に示すように、この例では、CPU使用率(%)と命令実行数との変化はほぼ同じである。
また、管理マシン3は、管理部21と採取部31とを有する。
性能データ採取部35は、ハイパーバイザ7の後述する資源使用量採取部41に対して、当該ハイパーバイザ7が管理する各仮想マシン13の資源使用量を採取して、性能データ採取部35に報告するように指示する。また、性能データ採取部35は、ハイパーバイザ7の後述するPMC制御部43に対して、各仮想マシンの資源使用量に関連する複数のPMCデータを採取して、性能データ採取部35に報告するように指示する。そして、性能データ採取部35は、採取した仮想マシン13毎の資源使用量及びPMCデータを、性能データDB33に時系列的に蓄積する。
また、管理マシン3の管理部21は、資源使用量予測部(予測部)23と、資源管理部(管理部)25とを備える。
図3に示すように、資源使用量予測部23は、性能データDB33内の仮想マシン13の過去の性能データから、当該仮想マシン13の現在の性能データ値の推移に類似するデータを特定し、その推移から仮想マシン13の将来の資源使用量を予測する。
資源使用量予測部23は、性能データDB33内の仮想マシン13の性能データ値の時系列変化と、仮想マシン13の現在の性能データ(以下、現性能データと呼ぶ)の値の時系列変化とを比較し、類似する過去データを特定する。以降の説明では、データの比較を行ない、類似するデータを特定する処理を類似検索と呼ぶ。
例えば、資源使用量予測部23は、相関を用いて類似検索を行ない、予測対象の性能の現性能データと、過去の各性能データとの相関を求める。そして、予測対象の性能の現性能データと相関が高い過去の性能データを抽出する。
相関や階層的クラスター分析を用いた類似検索の詳細については、図9〜図17を参照して後述する。
(B)動作
次に、図4〜図17を参照して、実施形態の一例としての管理マシン5の各構成要素の処理を説明する。
図4は、性能データ採取部35による性能データの採取・蓄積処理を示すフローチャートである。
ステップS1において、性能データ採取部35は、性能データを収集する物理マシン5で実行されているハイパーバイザ7のPMC制御部43に対して、当該物理マシン5のPMC17から、仮想マシン13毎のPMCデータを採取するように指示する。
ステップS5において、性能データ採取部35は、所定時間T1が経過したかどうかを判定する。この所定時間T1は、例えば、500〜1000ミリ秒などであり、PMC17によるモニタ間隔である。所定時間T1は、例えば運用管理者等によって事前に設定されている。
一方、所定時間T1が経過している場合(ステップS5のYESルート参照)、ステップS7において、性能データ採取部35は、性能データを収集する物理マシン5のハイパーバイザ7のPMC制御部43に、当該物理マシン5のPMC17からPMCデータ値を読み出すように指示する。
次にステップS11において、性能データ採取部35は、ステップS7で採取した仮想マシン13毎のPMCデータ値と、ステップS9で採取した仮想マシン13毎の資源使用量とを、性能データDB33に保存する。
性能データの採取が終了していない場合(ステップS13のNOルート参照)、処理が前述のステップS5に戻る。
一方、性能データの採取が終了している場合(ステップS13のYESルート参照)、性能データ採取部35は、性能データの採取・蓄積処理を終了する。
次に、図5を参照して、実施形態の一例としての管理マシン3の管理部21の資源使用量予測部23による資源使用量予測処理について説明する。
ステップS21において、資源使用量予測部23は、予測を行なう対象の仮想マシン13について、現在から所定期間T2遡った時点から現在までの性能データ(現性能データ)を採取する。この所定期間T2は、運用管理者等によって事前に設定されている。その際、資源使用量予測部23は、その仮想マシン13を管理するハイパーバイザ7の資源使用量採取部41及びPMC制御部43に、現性能データを採取するように指示する。
類似度に応じた重み付けを行なわない場合(ステップS25のNOルート参照)、ステップS27において、資源使用量予測部23は、ステップS23で抽出した性能データ群のうち、現資源使用量と最も似た過去の資源使用量を、予測資源使用量とする。そして、処理を終了する。
例えば、資源使用量予測部23は、類似する複数の過去の性能データを、類似度に応じたランキングにより重み付けする。
或いは、資源使用量予測部23は、現性能データに対する類似度に応じて、過去の性能データに重み付けをし、その後の資源使用量にその重みを乗算する。
例えば、上記の例において、各性能データのその後の資源使用量が、ランキングの高い順から90、70、80、60、100であった場合、資源使用量予測部23は、以下の式を用いて、重み付けした資源使用量を82として求める。
(90×5+70×4+80×3+60×2+100×1)/15=82
或いは、ステップS29で、現性能データに対する類似度に応じて過去の性能データに重み付けをし、その後の資源使用量に重みを乗算する場合、各性能データxi(i=1,...,n)に、重みwiを乗算したときの加重平均(重み付き平均)を以下の式を用いて算出する。
これにより、資源使用量予測処理を終了する。
以下、ステップS23において、資源使用量予測部23が、類似検索を行なう際の具体的な手法について、図9〜図17を参照して説明する。
まず、図7を参照して、相関を用いた類似検索について説明する。
ステップSa1において、資源使用量予測部23は、予測を行なう対象の資源の使用量に関して、現資源使用量と、過去の性能データ中の当該資源の資源使用量との相関を求める。
ステップSa3において、予測対象の資源の使用量に関して相関が高い過去の性能データについて、他の性能項目のそれぞれの相関を計算する。
ステップSa4において、資源使用量予測部23は、ステップSa3の計算の結果、他の性能項目にも相関が見られる場合、その過去の性能データを、類似性の高い過去の性能データであると判定する。
なお、相関係数とは、−1〜+1の範囲をとる実数値であり、例えば、2組の数値データ列(x,y)={(xi,yi)}(i=1,2,…n)の相関係数は、下記の式から求めることができる。
なお、相関係数が+1に近いほどデータ間の類似性が高い。
或いは、相関係数を他の各種の公知手法により求めてもよい。
例えば、資源使用量予測部23が、前述の図9の性能データの仮想マシンVM1のCPU使用率と実行命令数について、相関係数を求めるとする。図9の例では、相関係数が0.976となり、CPU使用率と実行命令数とはかなり相関が高いことがわかる。
例えば、仮想マシンVM1の過去の性能データとして、性能データDB33に、図10〜図12に示す性能データVM1−01〜VM1−03が蓄積されているとする。
例えば、資源使用量予測部23は、図10〜図12の性能データVM1−01〜VM1−03について、図9に示した現性能データVM1との相関を求める。この結果を図13に示す。
図13に示すように、CPU使用率、実行命令数共に、過去データVM1−01が最も相関があることがわかる。そこで、資源使用量予測部23は、過去データVM1−01のその後のCPU使用率を、予測CPU使用率として使用する。
図8は、実施形態の一例としての管理マシン3の管理部21の資源使用量予測部23による階層的クラスター分析を用いた予測を示すフローチャートである。
資源使用量予測部23は、性能データDB33に蓄積した時系列性能データを、クラスター分析により、適当な数のグループに分類し、最も類似性の高いグループ(群)を抽出する。
例えば、図9に示した性能データVM1を最大値・最小値で正規化した結果を図14に、図10〜図12に示した性能データVM1−01〜VM1−03を最大値・最小値で正規化した結果を図15にそれぞれ示す。図15中、CPU−tm(m=1〜5)は、時点tmにおけるCPU使用率の値を正規化した値、INST−tmは、時点tmにおける実行命令数の値を正規化した値である。
次に、ステップSb2において、資源使用量予測部23は、正規化した時系列性能データ間の距離を求める。
データ間の距離の算出方法としては、例えば、ユークリッド法、マンハッタン法などがある。
なお、データ間の距離の算出手法としては、任意の算出手法を使用することができる。
図15の正規化性能データ間の距離をユークリッド法で算出した結果を図16に示す。
このときの分類方法としては、例えば、類似したクラスターを見つける完全連結法、コンパクトで球状のクラスターを見つけ出すウォード法などがある。
例えば、完全連結法により、VM1,VM1−01〜VM1−03の4データを2つのグループに分類すると、VM1及びVM1−01と、VM1−02及びVM1−03の2つに分けられる。
なお、分類手法としては、任意の分類手法を使用することができる。
また、資源使用量予測部23は、分類したグループ毎に、平均的な時系列性能データを作成して保存する。また、任意選択で、資源使用量予測部23は、代表的な時系列性能データを選択してもよい。
その際、似たグループ内のデータ群を用いて、データの分類或いは相関計算を更に行なってもよい。
その際、資源使用量予測部23は、以下の式を用いて、ステップSb4で分類したグループの平均時系列データを再計算する。
(旧平均×データ数+新データ)/総データ数
或いは、上記再計算の結果を基に、全てのデータを再分類する。
図6は、資源管理部25による資源管理処理を示すフローチャートである。なお、この資源管理処理は、情報処理システム1に存在する全物理マシン5について行なう。
最初に、ステップS41において、資源管理部25は、情報処理システム1に存在する物理マシン5のうち、資源管理が未処理の1台を選択する。
次に、ステップS45において、資源使用量予測部23が、ステップS41で選択した物理マシン5上で動作している全仮想マシン13の予測資源量を算出し、これらの予測資源量を資源管理部25に報告する。資源管理部25は、資源使用量予測部23から報告された全仮想マシン13の予測資源使用量の総和(総予測資源使用量)を求める。
総予測資源使用量が物理マシン5の物理資源量を超えない場合(ステップS47のNOルート参照)、その物理マシン5の資源が今後枯渇しないと予測される。このため、資源管理部25は、この物理マシン5を、資源に余裕のある物理マシン5として判定し、ステップS55に移動する。
このため、ステップS49において、資源管理部25は、現在選択されている物理マシン5の現時点の資源使用量を採取する。そして、資源管理部25は、採取した現時点の資源使用量(現資源使用量)と、ステップS43で取得した予測資源使用量とにより、仮想マシン13をソートする。
次に、ステップS53において、資源管理部25は、ステップS51で更新した総予測資源使用量が物理マシン5の物理資源量を下回るかどうかを判定する。
一方、総予測資源使用量が物理マシン5の物理資源量を下回らない場合(ステップS53のNOルート参照)、資源管理部25はステップS51に戻り、次に現資源使用量が少なく、予測資源使用量が多い仮想マシン13を、移動させる仮想マシン13として抽出する。そして、抽出した仮想マシン13の予測資源使用量を、総予測資源使用量から減算し、求めた値を、新たな総予測資源使用量に設定する。資源管理部25は、ステップS51,S53の処理を、総予測資源使用量が物理マシン5の物理資源量を下回るまで繰り返す。
処理が終わっていない物理マシン5が存在する場合(ステップS55のNOルート参照)、資源管理部25は、ステップS41に戻り、未処理の物理マシン5のうちの1台を選択し、選択した物理マシン5に対してステップS43〜S53の処理を実行する。資源管理部25は、ステップS43〜S53の処理を情報処理システム1内の全物理マシン5に対して繰り返す。
本開示の技術によれば、仮想マシン13の資源の利用情報だけではなく、仮想マシン13の資源利用に関連するPMCデータ情報も用いて資源使用量を予測するので、仮想マシン13毎の資源使用量を従来よりも正確に予測することができる。
このため、仮想マシン13を備えた情報処理システム1全体の性能を向上させることができる。
なお、上述した実施形態に関わらず、本実施形態の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
また、上記の実施形態の一例において、図4にはステップS7とステップS9とが並行して行なわれるように図示されているが、性能データ採取部35がステップS7とS9とを逐次的に実行してもよい。その場合、ステップS7とS9のいずれを先に実行してもよい。
また、図9〜図16の例においては、PMCデータとしてCPU使用率と実行命令数とを採取しているが、他のPMCデータを採取してもよい。また、物理マシン5のハードウェアアーキテクチャによっては、上記の実施形態の一例において説明した以外のPMCデータを取得することもできる。
なお、本実施形態において、コンピュータとは、ハードウェアとオペレーティングシステムとを含む概念であり、オペレーティングシステムの制御の下で動作するハードウェアを意味している。又、オペレーティングシステムが不要でアプリケーションプログラム単独でハードウェアを動作させるような場合には、そのハードウェア自体がコンピュータに相当する。ハードウェアは、少なくとも、CPU等のマイクロプロセッサと、記録媒体に記録されたコンピュータプログラムを読み取るための手段とをそなえており、本実施形態においては、管理マシン13がコンピュータとしての機能を有しているのである。
上記の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
(付記1)
資源を備えた物理マシン上で実行される複数の仮想マシンを管理する管理装置であって、
前記複数の仮想マシンのそれぞれについて、仮想マシンによる資源の使用状態を示す資源使用状態情報と、仮想マシンのパフォーマンス情報とを時系列的に採取する情報採取部と、
前記情報採取部が採取した前記時系列の前記資源使用状態情報及び前記パフォーマンス情報に基づいて、前記複数の仮想マシンによる前記資源の予測使用量を算出する予測部と、
前記複数の仮想マシンのそれぞれの予測使用量の合計が、前記資源の量を超える場合、前記複数の仮想マシンのうちの一部の仮想マシンを他の物理マシンに移動させる資源管理部と、
を備えることを特徴とする管理装置。
前記仮想マシン毎の前記資源の前記使用状態情報と前記パフォーマンス情報とを時系列的に記憶する記憶域を更に備えることを特徴とする付記1記載の管理装置。
(付記3)
前記予測部は、前記記憶域に記憶されている過去の前記資源使用状態情報及び前記パフォーマンス情報と、前記現在の前記資源使用状態情報及び前記パフォーマンス情報との類似性を決定し、前記現在の前記資源使用状態情報及び前記パフォーマンス情報との類似性が高い前記過去の前記資源使用状態情報及び前記パフォーマンス情報に基づいて、前記将来の資源予測量を予測することを特徴とする付記2記載の管理装置。
前記予測部は、相関及び階層的クラスター分析のいずれかに基づいて、前記記憶域に記憶されている前記過去の前記資源使用状態情報及び前記パフォーマンス情報と、前記現在の前記資源使用状態情報及び前記パフォーマンス情報との類似性を決定することを特徴とする付記3記載の管理装置。
前記パフォーマンス情報は、命令の実行状況及びキャッシュの利用状況の少なくともいずれかに関連する情報であることを特徴とする付記1〜4のいずれか1項に記載の管理装置。
(付記6)
資源を備えた物理マシン上で実行される複数の仮想マシンを管理する資源管理方法であって、
前記複数の仮想マシンのそれぞれについて、仮想マシンによる資源の使用状態を示す資源使用状態情報と、仮想マシンのパフォーマンス情報とを時系列的に採取し、
前記情報採取部が採取した前記時系列の前記資源使用状態情報及び前記パフォーマンス情報に基づいて、前記複数の仮想マシンによる前記資源の予測使用量を算出し、
前記複数の仮想マシンのそれぞれの予測使用量の合計が、前記資源の量を超える場合、前記複数の仮想マシンのうちの一部の仮想マシンを他の物理マシンに移動させる、
ことを特徴とする資源管理方法。
前記仮想マシン毎の前記資源の前記使用状態情報と前記パフォーマンス情報とを時系列的に記憶することを特徴とする付記6記載の資源管理方法。
(付記8)
前記予測において、前記記憶域に記憶されている過去の前記資源使用状態情報及び前記パフォーマンス情報と、前記現在の前記資源使用状態情報及び前記パフォーマンス情報との類似性を決定し、前記現在の前記資源使用状態情報及び前記パフォーマンス情報との類似性が高い前記過去の前記資源使用状態情報及び前記パフォーマンス情報に基づいて、前記将来の資源予測量を予測することを特徴とする付記7記載の資源管理方法。
前記予測において、相関及び階層的クラスター分析のいずれかに基づいて、前記記憶域に記憶されている前記過去の前記資源使用状態情報及び前記パフォーマンス情報と、前記現在の前記資源使用状態情報及び前記パフォーマンス情報との類似性を決定することを特徴とする付記8記載の資源管理方法。
前記パフォーマンス情報は、命令の実行状況及びキャッシュの利用状況の少なくともいずれかに関連する情報であることを特徴とする付記6〜9のいずれか1項に記載の資源管理方法。
(付記11)
資源を備えた物理マシン上で実行される複数の仮想マシンを管理する資源管理プログラムであって、
コンピュータによって実行されたときに、前記コンピュータに、
前記複数の仮想マシンのそれぞれについて、仮想マシンによる資源の使用状態を示す資源使用状態情報と、仮想マシンのパフォーマンス情報とを時系列的に採取させ、
前記情報採取部が採取した前記時系列の前記資源使用状態情報及び前記パフォーマンス情報に基づいて、前記複数の仮想マシンによる前記資源の予測使用量を算出させ、
前記複数の仮想マシンのそれぞれの予測使用量の合計が、前記資源の量を超える場合、前記複数の仮想マシンのうちの一部の仮想マシンを他の物理マシンに移動させる、
ことを特徴とする資源管理プログラム。
第1の資源を備え、第1の複数の仮想マシンを実行している第1の物理マシンと、
第2の資源を備え、少なくとも1つの第2の仮想マシンを実行している第2の物理マシンと、
前記第1及び第2の物理マシンを管理する管理装置と、を備え、前記管理装置は、
前記複数の仮想マシンのそれぞれについて、仮想マシンによる資源の使用状態を示す資源使用状態情報と、仮想マシンのパフォーマンス情報とを時系列的に採取する情報採取部と、
前記情報採取部が採取した前記時系列の前記資源使用状態情報及び前記パフォーマンス情報に基づいて、前記複数の仮想マシンによる前記資源の予測使用量を算出する予測部と、
前記第1の複数の仮想マシンのそれぞれの予測使用量の合計が、前記第1の資源の量を超える場合、前記複数の仮想マシンのうちの一部の仮想マシンを前記第2の物理マシンに移動させる資源管理部と、
を備えることを特徴とする情報処理システム。
11,11−1,11−2 メモリ(資源)
17,17−1,17−2 PMC
21 管理部
23 資源使用量予測部(予測部)
25 資源管理部
3 管理マシン(管理装置)
31 採取部
33 性能データDB(記憶域)
35 性能データ採取部(情報採取部)
41,41−1,41−2 資源使用量採取部
43 PMC制御部
5,5−1,5−2 物理マシン(情報処理装置)
9,9−1,9−2 CPU(資源)
Claims (7)
- 資源を備えた物理マシン上で実行される複数の仮想マシンを管理する管理装置であって、
前記複数の仮想マシンのそれぞれについて、当該仮想マシンによる資源の使用状態を示す資源使用状態情報と、当該仮想マシンのパフォーマンス情報とを一対の情報として時系列的に採取する情報採取部と、
各仮想マシンについて、前記情報採取部が採取した前記パフォーマンス情報のうち、現在のパフォーマンス情報を含む複数のパフォーマンス情報によって構成される現パフォーマンス情報時系列変化と、過去の複数のパフォーマンス情報によって構成される複数の過去パフォーマンス情報時系列変化との類似性についての複数の比較結果に基づいて、前記複数の過去パフォーマンス情報時系列変化のうち、前記現パフォーマンス情報時系列変化と最も類似性の高い過去パフォーマンス情報時系列変化に対応する過去の資源使用状態情報の推移から、当該仮想マシンによる資源の予測使用量を求める第一予測処理、及び、前記各仮想マシンについて、前記情報採取部が採取した前記パフォーマンス情報のうち、前記現パフォーマンス情報時系列変化と、前記複数の過去パフォーマンス情報時系列変化との類似性についての前記複数の比較結果に基づいて、前記複数の過去パフォーマンス情報時系列変化のうち、前記現パフォーマンス情報時系列変化との類似性の高い方から順に複数の過去パフォーマンス情報時系列変化を抽出し、該抽出した複数の過去パフォーマンス情報時系列変化に対応する各過去の資源使用状態情報に重み付け処理を施して、得られた重み付け平均資源使用状態情報の推移から当該仮想マシンによる前記資源の予測使用量を求める第二予測処理のうちのいずれかの予測処理を行なう予測部と、
前記複数の仮想マシンのそれぞれの予測使用量の合計が、前記資源の量を超える場合、前記複数の仮想マシンのうちの一部の仮想マシンを他の物理マシンに移動させる資源管理部と、
を備えることを特徴とする管理装置。 - 前記仮想マシン毎の前記資源使用状態情報と前記パフォーマンス情報とを一対の情報として時系列的に記憶する記憶域を更に備えることを特徴とする請求項1記載の管理装置。
- 前記予測部は、相関及び階層的クラスター分析のいずれかに基づいて、前記現パフォーマンス情報時系列変化と、前記過去の複数のパフォーマンス情報によって構成される複数の過去パフォーマンス情報時系列変化との類似性を決定することを特徴とする請求項1又は2記載の管理装置。
- 前記パフォーマンス情報は、命令の実行状況及びキャッシュの利用状況の少なくともいずれかに関連する情報であることを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の管理装置。
- 資源を備えた物理マシン上で実行される複数の仮想マシンを、コンピュータによって管理する資源管理方法であって、
前記コンピュータにより、前記複数の仮想マシンのそれぞれについて、当該仮想マシンによる資源の使用状態を示す資源使用状態情報と、当該仮想マシンのパフォーマンス情報とを一対の情報として時系列的に採取し、
前記コンピュータにより、各仮想マシンについて、採取された前記パフォーマンス情報のうち、現在のパフォーマンス情報を含む複数のパフォーマンス情報によって構成される現パフォーマンス情報時系列変化と、過去の複数のパフォーマンス情報によって構成される複数の過去パフォーマンス情報時系列変化との類似性についての複数の比較結果に基づいて、前記複数の過去パフォーマンス情報時系列変化のうち、前記現パフォーマンス情報時系列変化と最も類似性の高い過去パフォーマンス情報時系列変化に対応する過去の資源使用状態情報の推移から、当該仮想マシンによる資源の予測使用量を求める第一予測処理、及び、前記各仮想マシンについて、前記採取された前記パフォーマンス情報のうち、前記現パフォーマンス情報時系列変化と、前記複数の過去パフォーマンス情報時系列変化との類似性についての前記複数の比較結果に基づいて、前記複数の過去パフォーマンス情報時系列変化のうち、前記現パフォーマンス情報時系列変化との類似性の高い方から順に複数の過去パフォーマンス情報時系列変化を抽出し、該抽出した複数の過去パフォーマンス情報時系列変化に対応する各過去の資源使用状態情報に重み付け処理を施して、得られた重み付け平均資源使用状態情報の推移から当該仮想マシンによる前記資源の予測使用量を求める第二予測処理のうちのいずれかの予測処理を行ない、
前記コンピュータにより、前記複数の仮想マシンのそれぞれの予測使用量の合計が、前記資源の量を超える場合、前記複数の仮想マシンのうちの一部の仮想マシンを他の物理マシンに移動させる、
ことを特徴とする資源管理方法。 - 資源を備えた物理マシン上で実行される複数の仮想マシンを管理する資源管理プログラムであって、
コンピュータによって実行されたときに、前記コンピュータに、
前記複数の仮想マシンのそれぞれについて、当該仮想マシンによる資源の使用状態を示す資源使用状態情報と、当該仮想マシンのパフォーマンス情報とを一対の情報として時系列的に採取させ、
各仮想マシンについて、採取された前記パフォーマンス情報のうち、現在のパフォーマンス情報を含む複数のパフォーマンス情報によって構成される現パフォーマンス情報時系列変化と、過去の複数のパフォーマンス情報によって構成される複数の過去パフォーマンス情報時系列変化との類似性についての複数の比較結果に基づいて、前記複数の過去パフォーマンス情報時系列変化のうち、前記現パフォーマンス情報時系列変化と最も類似性の高い過去パフォーマンス情報時系列変化に対応する過去の資源使用状態情報の推移から、当該仮想マシンによる資源の予測使用量を求める第一予測処理、及び、前記各仮想マシンについて、前記採取された前記パフォーマンス情報のうち、前記現パフォーマンス情報時系列変化と、前記複数の過去パフォーマンス情報時系列変化との類似性についての前記複数の比較結果に基づいて、前記複数の過去パフォーマンス情報時系列変化のうち、前記現パフォーマンス情報時系列変化との類似性の高い方から順に複数の過去パフォーマンス情報時系列変化を抽出し、該抽出した複数の過去パフォーマンス情報時系列変化に対応する各過去の資源使用状態情報に重み付け処理を施して、得られた重み付け平均資源使用状態情報の推移から当該仮想マシンによる前記資源の予測使用量を求める第二予測処理のうちのいずれかの予測処理を実行させ、
前記複数の仮想マシンのそれぞれの予測使用量の合計が、前記資源の量を超える場合、前記複数の仮想マシンのうちの一部の仮想マシンを他の物理マシンに移動させる、
ことを特徴とする資源管理プログラム。 - 第1の資源を備え、複数の第1の仮想マシンを実行する第1の物理マシンと、
第2の資源を備え、少なくとも1つの第2の仮想マシンを実行する第2の物理マシンと、
前記第1及び第2の物理マシンを管理する管理装置と、を備え、前記管理装置は、
前記複数の第1の仮想マシンのそれぞれについて、当該仮想マシンによる資源の使用状態を示す資源使用状態情報と、当該仮想マシンのパフォーマンス情報とを一対の情報として時系列的に採取する情報採取部と、
各第1の仮想マシンについて、前記情報採取部が採取した前記パフォーマンス情報のうち、現在のパフォーマンス情報を含む複数のパフォーマンス情報によって構成される現パフォーマンス情報時系列変化と、過去の複数のパフォーマンス情報によって構成される複数の過去パフォーマンス情報時系列変化との類似性についての複数の比較結果に基づいて、前記複数の過去パフォーマンス情報時系列変化のうち、前記現パフォーマンス情報時系列変化と最も類似性の高い過去パフォーマンス情報時系列変化に対応する過去の資源使用状態情報の推移から、当該第1の仮想マシンによる資源の予測使用量を求める第一予測処理、及び、前記各第1の仮想マシンについて、前記情報採取部が採取した前記パフォーマンス情報のうち、前記現パフォーマンス情報時系列変化と、前記複数の過去パフォーマンス情報時系列変化との類似性についての前記複数の比較結果に基づいて、前記複数の過去パフォーマンス情報時系列変化のうち、前記現パフォーマンス情報時系列変化との類似性の高い方から順に複数の過去パフォーマンス情報時系列変化を抽出し、該抽出した複数の過去パフォーマンス情報時系列変化に対応する各過去の資源使用状態情報に重み付け処理を施して、得られた重み付け平均資源使用状態情報の推移から当該第1の仮想マシンによる前記資源の予測使用量を求める第二予測処理のうちのいずれかの予測処理を行なう予測部と、
前記複数の第1の仮想マシンのそれぞれの予測使用量の合計が、前記第1の資源の量を超える場合、前記複数の第1の仮想マシンのうちの一部の仮想マシンを前記第2の物理マシンに移動させる資源管理部と、
を備えることを特徴とする情報処理システム。
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