JPH10143400A - 制御用計算機システムの性能評価方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】制御用計算機システムの各部の性能表を表すア
プリケーションモデル（ＡＰモデル）、ＯＳモデル、ハ
ードウエアモデルを用いてシステムシミュレーションを
行い当該計算機システムの性能を評価する方法にて、Ａ
Ｐモデルに用いる見積もり性能値を容易に得る。 【解決手段】対象の計算機システムの実動作から既存の
複数のタスク毎の資源の使用状況を示す性能測定値を性
能測定処理にて求め、手段０３を介し平均見積もり性能
値を計算する（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ４）。また別に手計算で
求めたタスクの予測起動回数と上記性能測定値から、手
段０３’を介し最大見積もり性能値を計算する（Ｓ２，
Ｓ３，Ｓ５）。次に性能評価手段０４を介しこの平均と
最大の見積もり性能値をＡＰモデルに入力して夫々の見
積もり性能値毎にシステムシミュレーションを行い、資
源（ＣＰＵ及びディスク）の平均と最大（ワーストケー
ス想定用）の負荷率等の性能評価値を得る（Ｓ６）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は電力系統制御、鉄鋼
圧延制御、上水道制御等のようなリアルタイムのプロセ
ス制御に用いる制御用計算機システムの性能予測をシミ
ュレーションにより行う制御用計算機システムの性能評
価方法に関し、さらに詳しくは制御用計算機システムの
生産のテスト段階でのチューニング作業において、ハー
ドウエア資源の変更・増設の要否、タスクのローディン
グ属性（例えば処理の優先順位、常駐／非常駐の区
分等）やメモリ使用量の変更の要否などを、計算機シス
テムのシミュレーションによる評価結果から定量的に判
定する方法、特にシミュレーションに用いる入力データ
を測定値と予測値を用いて容易に見積もり算出し得るよ
うにした制御用計算機システムの性能評価方法に関す
る。

【０００２】なお以下各図において同一の符号は同一も
しくは相当部分を示す。

【０００３】

【従来の技術】コンピュータシステムを導入する場合、
予めそのコンピュータの性能を評価しなくては目的の性
能を満足するか否かを判断することはできない。特に制
御用計算機システムにおいてはリアルタイムにデータ等
の処理と制御を行うので、目的の時間内で目的の処理が
終了しなくてはならず、その評価は重要である。

【０００４】従来、このようなシステムデザインでは対
象業務に関する経験や、計算機の基本性能データよって
机上でハードウェアを選定し、性能を予測することが一
般的である。例えば目的のシステムを設計する場合、計
算機の基本性能データによってＳＥ等が経験的にそのア
プリケーションの負荷量を予測し、目的とする計算機を
決定する。そして、ウォータフォール・モデルによって
ソフトの製造工程が逐次進められる。

【０００５】このウォータフォール・モデルにおけるソ
フトウェアの開発においては、最初に要求されるシステ
ムを分析して仕様書を作成する。前述したコンピュータ
の選定はこの仕様書作成での処理業務の分析によってな
される。続いてアプリケーションプログラムの設計がな
され、プログラム設計仕様書が作成される。そして、そ
のプログラム設計仕様書をもとに、プログラマがプログ
ラムを制作する。そして、デバッグして完全に動作する
プログラムを作成すれば、コンピュータシステムの一台
の生産が終了する。

【０００６】前述したウォータフォール・モデルによ
る、分析工程の後に行われる設計工程ではアプリケーシ
ョンの構造がほぼ明らかとなり、選定されたハードウェ
ア上で実現される性能を予め見積もることができる。し
かし、アプリケーションプログラムのデバッグまでを終
了する途中の段階において、例えば分析工程終了時には
未だアプリケーションの詳細の構造は明らかでない。こ
のため、どの程度の時間を制御処理に費やすかは決定さ
れておらず、例えば選定されたハードウェア上でこれか
ら開発するアプリケーションを運用した場合の性能を確
実に保証することはできない。

【０００７】一方、計算機の性能構造によりリアルタイ
ムプロセス制御計算機システムに要求される機能が高度
化してきている。また、そのような需要も増大してい
る。これに伴い、要求される機能を満たすシステムを設
計する一方で、システムが所定の要求を満たすことを保
証しなければならない。しかし、前述のようにアプリケ
ーションの分析工程では精度良くそれらの性能を求める
ことができず、さらには設計工程においても計算機シス
テム内部の動作が複雑のため、システム運用時に予想さ
れる状況を机上で詳細に検討することは困難な場合が多
い。

【０００８】このため、実際のテスト段階で要求性能が
得られず、ハードウェア構成やソフトウェア構成の見直
しが必要となり、工程の遅れやシステム開発コストの上
昇を招く場合がある。このような問題を解消する方法と
して、制御用計算機システムをモデル化してシステムシ
ミュレーション（この場合、当該計算機システムの実動
作を模擬する動作を、当該又は別の計算機システムを用
いて行うこと）を行い、制御用計算機システムの性能を
評価する方法が、本出願人の先願になる特開平６−２７
４３６３号によって提案されている。 この先願発明に
おいては、この性能評価のために制御用計算機システム
をアプリケーション部、オペレーティングシステム（Ｏ
Ｓとも略記する）部、ハードウェア部に分割し、各部の
性能表で表されるアプリケーションモデル（ＡＰモデル
とも略記する）、オペレーティングシステムモデル（Ｏ
Ｓモデルとも略記する）、ハードウェアモデルを作る。

【０００９】ここで、例えばアプリケーションモデルは
アプリケーションの機能を実現する複数のプロセス（タ
スクともいう）による資源（ＣＰＵ，ディスクメモリ
等）の使用の時間分布と、並行優先処理およびスワッピ
ングのための属性と、一定周期の起動とで定義される。
また、ＯＳモデルはプロセスの状態遷移を行う事象毎に
その処理量が定義されている。さらに、ハードウェアモ
デルは、前記プロセスを処理する能力、データを転送す
る能力、メモリ使用量で定義される。

【００１０】これらのアプリケーションモデル、ＯＳモ
デル、ハードウェアモデルはシステムの性能を評価する
ためのシステム性能モデルである。このシステム性能モ
デルを用いてシステムシミュレーションを行う。このシ
ミュレーションではＯＳが実行するアプリケーションの
実行単位（プロセス）の状態遷移処理のきっかけとなる
事象をいくつかに限定し、実行単位の並行優先処理を起
動する事象に係るものをシミュレートする。

【００１１】このシミュレーションからシステム性能デ
ータである実行単位（プロセス）の動作状態や、ＣＰ
Ｕ，ディスクメモリ等の資源にかかる負荷を計算し、そ
れを評価する。次に図面を用いて前記先願発明の技術を
詳しく説明する。図１１は先願発明における処理フロー
チャートの例である。図１１の例では、エンドユーザの
注文等により処理を開始し、その目的のシステムがどの
程度のコンピュータで実現できるかを求める。

【００１２】先ず、ステップＳ０１で対象業務をアプリ
ケーションモデル、計算機をＯＳモデルとハードウェア
モデルに変換する。アプリケーションモデルは複数の機
能を実現するプロセスの集まりであり、このアプリケー
ションモデルを構成する個々のプロセス特性を図１２に
示すプロセス特定モデルの定義図表で定義する。この定
義図表は属性とその単位／値とに項目が分かれ、属性は
機能名、プロセス（後述のタスクと同義）名、ＣＰＵ使
用量、データ転送量、資源使用回数、実行レベル、常駐
／非常駐、メモリ上のプロセスサイズ、ディスク上のプ
ロセスサイズ、再起動間隔、再起動回数、起動関連より
なる。

【００１３】機能名はその機能を発生させるための名
前、すなわち実行単位の処理機能がわかる日本語であ
る。プロセス名はいくつかの英数字よりなり、実行単位
の略称である。ＣＰＵ使用量はこのプロセスを実行する
際にＣＰＵ自身が実行するステートメントの量である。
データ転送量はメモリ上へのデータの転送がこのプロセ
スを一回行うにあたり、何バイト使用するかを表すバイ
ト数である。すなわちプロセスのＩ／Ｏ処理の量であ
る。資源使用回数は、この場合このプロセスがＩ／Ｏ関
係を繰り返しアクセスする回数を表す。実行レベルはこ
のプロセスがどのＯＳレベルにおける、どのリアルタイ
ムのレベルで実行するかを表すものである。すなわち、
並行優先処理のためのレベルである。

【００１４】常駐／非常駐はこのプロセスを実行する際
に主記憶に常駐しなくてはならないか、あるいは非常駐
であってもよいかを表す。メモリ上のプロセスサイズ並
びにディスク上のプロセスサイズは、夫々このプロセス
が必要とするメモリ上のサイズ並びにディスク上のサイ
ズ、すなわちロードイン前のプロセスのサイズをバイト
で表す。再起動間隔は一定間隔で再起動を行い、実際の
起動のタイミングの分布を模擬するものであり、例えば
このプロセスが何秒間に１回ずつ実行起動がかかるかを
表す。再起動回数はこれがアプリケーションプログラム
によって何回起動がかかるかを表す。また、起動関連と
してプロセス名が複数設けられている。これは、プロセ
ス間に起動の連鎖がある場合に指定するためのものであ
る。

【００１５】図１２の表は、要約するならば、（１）プ
ロセスによる資源の使用の時間分布（後述の資源使用状
況を示す見積もり性能値に対応）、（２）並行優先処理
およびスワッピングのための属性、（３）一定周期の起
動および起動関連を定義するデータより成る。プロセス
による資源の使用の時間分布はＣＰＵの使用とデータ転
送の繰り返しで定義する。なお、プロセスの起動のタイ
ミングの分布については図１３におけるプロセス起動モ
デル図表に従って定義し、起動時刻とプロセス名とによ
って表す。起動時刻はプロセスの最初の起動時刻を、プ
ロセス名は起動されるプロセスのプロセス名を表す。こ
れはある特定の時刻に起動するプロセスを指定すること
によって外部からのランダムな起動状況を定義するもの
である。

【００１６】ＯＳモデルはオペレーティングシステム
（ＯＳ）がプロセスの状態遷移を行う事象ごとの処理量
を定義するものであり、図１４のＯＳモデル図表のよう
に、属性としての状態遷移事象と、これに対応する処理
量としてのステップ数とによって定義される。この属性
となる状態遷移事象には、プロセス生成、ＣＰＵ占有開
始・終了、データ転送開始・終了、スワップイン終了、
スワップアウト終了、プロセス終了、がある。

【００１７】ここでプロセス生成は起動，再起動による
実行待ち状態への状態遷移を、ＣＰＵ占有開始・終了は
Ｉ／Ｏ待ち状態からプロセスがＣＰＵを占有し実行状態
となるときの状態遷移及びその占有が終了してＩ／Ｏ待
ち状態となるときの状態遷移を、データ転送開始・終了
は実行待ち状態からデータ転送を開始する状態となると
きの状態遷移及びデータ転送を終わり実行待ち状態とな
るときの状態遷移を、スワップイン終了は、ロードイン
またはスワップインによってディスク上に書き出されて
いたプロセスのメモリへのロードが終了し、実行待ち状
態になるときの状態遷移を、スワップアウト終了は、ス
ワップアウトによってメモリ上のプロセスのディスクへ
の書き出しが終了し、次のスワップイン待ち状態になる
ときの状態遷移を夫々表す。

【００１８】ハードウェアモデルは図１５のハードウエ
ア・モデル図表に示すように、プロセスのＣＰＵ使用時
間、データ転送時間、及び後述のメモリ使用量を求める
ためのデータであり、ＣＰＵの処理速度と、データ転送
において使用される平均アクセス時間、転送速度、最大
処理量、最小アクセス回数と、ユーザ利用メモリの大き
さとで定義する。これらの前述した３個のモデルをシス
テム性能モデルと定義する。

【００１９】図１１に戻って続けて説明する。アプリケ
ーションモデルについては計算機制御の対象となる産業
分野別に典型モデルや事例モデルを作成する。これはス
テップＳ０２におけるモデル記憶処理によってなされ
る。これらの典型モデルや事例モデル等のシステム性能
モデルの記憶は、現在検討を進めているシステムを構築
するためと、今後にデータベースとして使用するための
ものである。なお、このシステム性能モデルは図１６の
ＡＰモデルの記憶の項目テーブル図表に示すように、業
務名、業務概要、プロセス特性モデル名、プロセス起動
モデル名によって記録される。なお、モデル記憶処理Ｓ
０２によって記録されている典型モデル、または事例モ
デルから１つのシステム性能モデルを選択し、その性能
評価を行おうとする業務に合うように登録したデータが
修正される。

【００２０】新たに入力したデータで前述したように１
つの性能モデルを選択し修正を行った後には、ステップ
Ｓ０３でシミュレーション性能計算を行う。このステッ
プＳ０３におけるシミュレーション性能計算処理ではシ
ステム性能モデルを入力して、計算機内部のプロセスの
動作を制御状態に従い事象駆動方式によってシミュレー
ションを行い、システム性能データを計算する。

【００２１】図１７は事象の状態遷移図である。状態と
しては起動待ちＴ１、実行待ちＴ２、実行中Ｔ３、ロー
ドイン待ちとスワップイン待ちＴ４、スワップアウト待
ちＴ５、Ｉ／Ｏ待ちＴ６がある。実行中Ｔ３状態におい
て、Ｉ／Ｏ待ちＴ６状態となった時には、Ｉ／Ｏ待ちＴ
６状態から実行待ちＴ２状態に移動する。また、実行待
ちＴ２状態においてスワップアウト待ちＴ５状態となっ
た時には、ロードイン待ちとスワップイン待ちＴ４状態
に移動し、その後、実行待ちＴ２状態に移る。また起動
待ちＴ１状態においても直接、実行待ちＴ２状態に移る
場合と、ロードイン待ちとスワップイン待ちＴ４状態を
経由して実行待ちＴ２状態に入る場合もある。

【００２２】シミュレーション中は、このような各種の
状態Ｔ１〜Ｔ６の遷移に従い、起動待ちＴ１状態、並び
に実行待ちＴ２状態、ロードイン待ちとスワップイン待
ちＴ４状態、Ｉ／Ｏ待ちＴ６状態等の状態が１つの状態
に入るたびに、必要とする時間を次に記す（１１）式か
ら（１４）式によって計算する。例えば起動待ちＴ１状
態の待っている時間というのは実行時間には加算され
ず、起動待ちＴ１状態から実行待ちＴ２状態に入る時
に、また実行待ちＴ２状態から起動待ちＴ１状態に入る
ときに処理がなされ、特定の要した時間が加算される。
また、更には実行中はそれらの実行に対する時間が計算
される。

【００２３】ここで、ＣＰＵ使用時間ＡＡ〔μ秒〕は次
式（１１）で求める。

【００２４】

【数１】 ＡＡ＝（ＣＰＵ使用量）〔ステップ〕 ／（ＣＰＵの処理速度）〔ステップ／μ秒〕 ・・・（１１） また、データ転送時間〔μ秒〕ＢＢは次式（１２）で求
める。

【００２５】

【数２】 ＢＢ０＝（平均アクセス時間）〔μ秒〕×（データ転送量）〔バイト〕 ／（最大処理量）〔バイト〕 ・・・（１２ａ） ＢＢ＝ＢＢ０＋（データ転送量）〔バイト〕 ／（転送速度）〔バイト／μ秒〕 ・・・（１２） また、ローディング時間ＣＣ〔μ秒〕は次式（１３）で
求める。

【００２６】

【数３】 ＣＣ０＝（平均アクセス時間）〔μ秒〕×（最小アクセス回数）〔回〕 ・・・（１３ａ） ＣＣ１＝ＣＣ０＋（平均アクセス時間）〔μ秒〕 ×（ディスク上のプロセスサイズ）〔バイト〕 ／（最大処理量）〔バイト〕 ・・・（１３ｂ） ＣＣ＝ＣＣ１＋（ディスク上のプロセスサイズ）〔バイト〕 ／（転送速度）〔バイト／μ秒〕 ・・・（１３） また、スワッピング時間ＤＤ〔μ秒〕は次式（１４）で
求める。

【００２７】

【数４】 ＤＤ０＝（平均アクセス時間）〔μ秒〕×（最小アクセス回数）〔回〕 ・・・（１４ａ） ＤＤ１＝ＤＤ０＋（平均アクセス時間）〔μ秒〕 ×（メモリ上のプロセスサイズ）〔バイト〕 ／（最大処理量）〔バイト〕 ・・・（１４ｂ） ＤＤ＝ＤＤ１＋（メモリ上のプロセスサイズ）〔バイト〕 ／（転送速度）〔バイト／μ秒〕 ・・・（１４） ここで、最大処理量とは、一度のアクセスでディスク装
置からデータ転送されるデータの最大量であり、これを
越える場合は複数回のアクセスとなる。また平均アクセ
ス時間は目的のデータをディスク上で探す時間を表し、
後述の式（８ｂ）に示すようにディスク装置の平均回転
待ち時間や平均シーク時間より求められる。

【００２８】前記したメモリの使用量は、ある時点での
メモリ上にロードされているプロセスのメモリ使用量の
合計で、出力データの１つであるメモリの負荷推移のデ
ータの単位である。さらにメモリの使用量は、非常駐プ
ロセスのメモリ使用量で、一定量を越えるとスワッピン
グが発生する。これを模擬するためにメモリの使用量を
計算する。

【００２９】ここで一定量とは、図１５のユーザ利用メ
モリの大きさをＭ、図１２のメモリ上のプロセス・サイ
ズをｍ（ｉ）（但し、ｉはプロセスに付した番号で、プ
ロセスがｎ個あるときｉ＝１，・・・ｎ）、常駐／非常
駐をｒ（ｉ）（但し、番号ｉのプロセスが常駐のときｒ
（ｉ）＝ｔ，非常駐のときｒ（ｉ）＝ｆ）とすると、次
式（１５）で示される量である。

【００３０】

【数５】 一定量＝Ｍ−（ ⁿ Σ_i=1 ｍ（ｉ）（ｒ（ｉ）＝ｔのとき）） ・・・（１５） メモリの使用量と一定量との値を、メモリの使用量に変
化があった場合に比較し、スワッピングの処理を行う。

【００３１】以上により、後述の全ての時間と使用率を
求めることができる。図１８は前述した事象駆動のシミ
ュレーションのフローチャートである。先ず事象のスケ
ジューリングをステップＳ０１１で行い、この処理によ
って最も速く発生する事象を求める。続いてシミュレー
ションの終了であるかをステップＳ０１２で検出し、シ
ミュレーションの継続が無いとき（Ｎ）には終了（ＥＮ
Ｄ）する。また、シミュレーションの継続があるとき
（Ｙ）には、求めたスケジューリングにおける事象の状
態遷移の処理におけるおおよその時間によって時刻をス
テップＳ０１３で更新する。そして、プロセスの状態遷
移をステップＳ０１４で行う。同時にステップＳ０１４
ではシステム性能データをグラフの形や表の形式で出力
する。出力するデータは、ＣＰＵの総使用率（後述のＣ
ＰＵの負荷率と同義）、ディスクの総使用率（後述のデ
ィスクの負荷率と同義）、ＣＰＵの負荷推移、ディスク
の負荷推移、メモリの負荷推移、プロセスの予定起動回
数、プロセスの総起動回数、プロセスのＣＰＵ，ディス
クの使用時間である。

【００３２】続いてステップＳ０１５で、次の事象のス
ケジューリングを再度行い、どのような事象が発生する
かを求める。そして処理Ｓ０１２により再度実行する。
以上のような動作を繰り返し実行することによりシミュ
レーションを行い、図１１におけるシステム性能データ
が求められ、ステップＳ０４の表示処理で、開発担当者
等に性能の所見を出力する。この結果を用いて設計した
コンピュータシステムが目的の性能を発揮するかを判断
する。

【００３３】

【発明が解決しようする課題】しかしながら、前記先願
発明の方法にも次のような問題がある。 １）シミュレーションの入力モデルのうち、特にアプリ
ケーションモデル（更にはこのモデルに用いるプロセス
別の資源の使用状況を示す見積もり性能値）の作成に
は、多様なケースを多数検討しなければならず時間がか
かる。このため、アプリケーションモデル作成の効率を
向上させるための効率的なモデル作成手順や見積もり計
算の機械化が要求されている。 ２）アプリケーションモデルの見積もり（ワースト・ケ
ースも含む）は、以降のシミュレーションによって異な
っており、これといった計算方法やデータ構造は決まっ
ていない。特に生産者が電力，鉄鋼，水処理といった産
業分野ごとに計算機システムの性能評価を行う場合は、
個別に見積もり方式とデータ構造の設計が必要となる。
このため、産業分野ごとの業務システムの特徴や、分野
内の個別の業務システムの特徴を表現できるアプリケー
ションモデルの標準的な見積もり方式とデータ構造が要
求されている。 ３）制御用計算機システムの性能測定値にバラツキがあ
る。このため、測定値のバラツキを反映できる、性能測
定値に基づいたワースト・ケースのアプリケーションモ
デルの見積もり方式が要求されている。

【００３４】そこで本発明は各種産業向けの制御用計算
機システムの性能評価のためのシミュレーションにおけ
るアプリケーションモデルの作成を容易にし、さらに作
成効率を向上することができる制御用計算機システムの
性能評価方法を提供することを課題とする。

【００３５】

【課題を解決するための手段】前記の課題を解決するた
めに請求項１の制御用計算機システムの性能評価方法
は、制御用計算機システムをアプリケーション部、オペ
レーティングシステム部、ハードウエア部に分割し、各
部の性能表を表すアプリケーションモデル、オペレーテ
ィングシステムモデル、ハードウエアモデルで前記制御
用計算機システムのシステム性能モデルを求め、該シス
テム性能モデルを用いてシステムシミュレーションを行
ってシステム性能データを求めて制御用計算機システム
の性能を評価する方法であって、アプリケーションモデ
ルに用いるタスク別の資源の使用状況を示す見積もり性
能値を、当該制御用計算機システムの実動作で求めた、
当該産業分野で使用される既存の複数のタスク毎の資源
の使用状況を示す性能測定値から算出するようにする。

【００３６】また、請求項２の制御用計算機システムの
性能評価方法では、請求項１に記載の制御用計算機シス
テムの性能評価方法において、前記見積もり性能値とし
て前記性能測定値の単純平均値を用いた平均見積もり性
能値（式（１）〜（３）による平均見積もりＣＰＵ使用
時間３１ｂ，平均見積もり転送バイト長３２ｂ，平均見
積もり転送回数３２ｃ）、及び少なくとも重み付けのた
めに性能測定値の中の最大値を用い所定の演算で求めた
ワーストケース想定用の最大見積もり性能値（最大見積
もりＣＰＵ使用時間３１ｂ’，最大見積もり転送バイト
長３２ｂ’，最大見積もり転送回数３２ｃ’）の２つの
見積もり性能値を用いた場合について夫々システムシミ
ュレーションを行うようにする。

【００３７】また請求項３の制御用計算機システムの性
能評価方法では、請求項２に記載の制御用計算機システ
ムの性能評価方法において、前記最大見積もり性能値と
して、当該制御用計算機システムの操業時の当該タスク
の起動頻度を手計算により想定して求めたタスクの予測
起動回数分の起動を仮定し、この各起動において測定起
動回数分は実測された各性能測定値を設定し、残る予測
起動回数と測定起動回数の差の起動回数分は前記最大値
を設定して（式（４）〜（６）を用いて）求めた予測起
動回数分の平均値を用いるようにする。

【００３８】また請求項４の制御用計算機システムの性
能評価方法では、請求項２または３に記載の制御用計算
機システムの性能評価方法において、前記平均見積もり
性能値を用い所定の演算（式（７），（８））によって
求めた資源の平均の見積もり負荷率（平均ＣＰＵ見積も
り負荷率４１ａ，平均ディスク見積もり負荷率４１
ｂ）、及び前記最大見積もり性能値を用い該所定の演算
と同じ演算によって求めた資源の最大の見積もり負荷率
（最大ＣＰＵ見積もり負荷率４１ａ’，最大ディスク見
積もり負荷率４１ｂ’）と、当該の制御用計算機システ
ムの実業務の処理時においてオペレーティング・システ
ムなどの性能測定機能によって測定された資源の負荷率
との互いに対応する負荷率同士を比較するようにする。

【００３９】この発明の作用は次の如くである。本発明
では、各種産業向けの制御用計算機システムをモデル化
して、シミュレーションによりその性能を評価する。こ
の際、計算機システムのモデルを、アプリケーション
モデル， オペレーティングシステムモデル（ＯＳモ
デル），ハードウェアモデル（資源モデルともいう）
の３つの階層に分類するが、とのモデルのデータは
対象とする計算機システムごとに既に存在するか又は容
易に得られるので、本発明ではシミュレーションのため
の入力モデル（入力データ）としてはのアプリケーシ
ョンモデルのみを新たに作成すればよい方式とし、且つ
産業分野に共通なデータ構造にした。

【００４０】さらにアプリケーションモデルの見積もり
計算を機械化し、入力モデルを作成するのに余裕時間の
少ないテスト段階でも、テストに沿って計算機システム
の性能測定値を収集することにより、入力モデルの短時
間での作成を可能とする。また、上流工程での性能予測
のシミュレーションの入力モデルの作成は、新たな見積
もりを行わずに過去の入力モデルを再利用して効率化を
はかる。

【００４１】また、業務システムの業務フローからタス
クの最大予測起動頻度を手計算で求め、それを入力して
幾つかのワースト・ケースの入力モデルの見積もりも可
能にする。これにより、通常ケースと幾つかのワースト
・ケースの評価を行い、シミュレーションの精度に幅を
持たせるようにする。このように、入力モデルの階層化
や作成方式によって、入力モデルの作成を容易にし、作
成効率の向上をはかる。

【００４２】

【発明の実施の形態】以下、図面を用いて本発明の実施
例を詳細に説明する。図１は本発明の実施例としての処
理のフローチャートである。図１においてはエンドユー
ザ（システム・エンジニア）の要求などにより、アプリ
ケーションモデルに用いるシステム性能値の見積もりを
開始し、この見積もり性能値を用いたアプリケーション
モデルをシミュレーションの入力データとして、その目
的のシステムがどの程度、コンピュータで実現できるか
を評価している。

【００４３】先ず、ステップＳ１で対象計算機システム
のＣＰＵやディスクなどの資源の使用量を性能測定値と
して収集し、性能測定値記憶ファイル１に格納する。こ
の性能測定値記憶ファイル１の構成を図２に定義する。
即ち、この例では図２に示すように性能測定値記憶ファ
イル１は、ＣＰＵ使用時間（＃１）ファイル１１，ＣＰ
Ｕ使用時間（＃２）ファイル１２，ディスク使用量ファ
イル１３の３つのファイルからなる。

【００４４】前記ＣＰＵ使用時間（＃１）ファイル１１
は、或る測定時間内における各タスクの１回の起動毎
の、タスク名１１ａ，起動時刻１１ｂ，ＣＰＵ使用時間
１１ｃの各データからなる。ここで、タスク名１１ａは
プログラムの実行単位であり、英数字の文字列からな
る。起動時刻１１ｂはタスクが実行のため起動された時
刻であり、時，分，秒の３つの整数からなる。ＣＰＵ使
用時間１１ｃはタスクが１回の起動でＣＰＵを使用した
時間であり、ミリ秒単位の実数からなる。

【００４５】前記ＣＰＵ使用時間（＃２）ファイル１２
はタスク毎の、タスク名１２ａ，全起動での総ＣＰＵ使
用時間１２ｂの各データからなる。全起動での総ＣＰＵ
使用時間１２ｂは、その測定時間内における当該タスク
の全ての起動毎のＣＰＵ使用時間の合計であり、ミリ秒
単位の実数からなる。ディスク使用量ファイル１３は各
タスクの１回の起動毎の、タスク名１３ａ、起動時刻１
３ｂ、及びこのタスクの実行中にアクセスした各ファイ
ル毎のファイル名１３ｃ，ファイル種別１３ｄ，転送バ
イト長の合計１３ｅ，転送回数の合計１３ｆの各データ
からなる。

【００４６】図１に戻り、ステップＳ２では、ステップ
Ｓ１において収集した性能測定データの各ファイル（即
ち、ＣＰＵ使用時間（＃１）ファイル１１，ＣＰＵ使用
時間（＃２）ファイル１２，ディスクの使用量ファイル
１３）の内容を入力してテーブルを作成する。この処理
は図４のフローチャートに性能測定値入力手段０１の処
理（ステップＳ２１〜Ｓ２６）として示される。

【００４７】図４では性能測定値入力手段０１はＣＰＵ
使用時間（＃１）ファイル１１を読込んで（Ｓ２１）、
そのファイル内容の測定値のテーブルを作成し（Ｓ２
２）、同様にＣＰＵ使用時間（＃２）ファイル１２，デ
ィスク使用量ファイル１３を順次読込み、その都度その
ファイル内容の測定値のテーブルを作成する（Ｓ２３〜
Ｓ２６）。

【００４８】図１のステップＳ３では、図３に示す性能
予測値（つまり、業務システムの業務フローから手計算
等で算出した設計値或いは仕様値）を記憶する性能予測
値記憶ファイル２からタスクの予測の起動頻度を読込み
テーブルを作成する。この処理は図５のフローチャート
にタスク予測起動回数入力手段０２の処理（ステップＳ
３１，Ｓ３２）として示される。

【００４９】即ち、図３において、性能予測値記憶ファ
イル２にはタスク予測起動回数ファイル２１が含まれ、
このタスク予測起動回数ファイル２１はタスク毎のタス
ク名２１ａ，設計予測値としての予測再起動間隔２１
ｂ，同じく予測総起動回数２１ｃの各データからなる。
ここで、予測再起動間隔２１ｂは現在の起動から次の起
動がかかるまでの時間の予測値であり、時，分，秒，ミ
リ秒の４つの整数値からなる。予測総起動回数２１ｃは
評価時間（シミュレーション時間）内でのタスクの実行
回数の予測値である。図５において、予測タスク起動回
数入力手段０２は、タスク予測起動回数ファイル２１を
読込み（Ｓ３１）、このファイル内容の予測値のテーブ
ルを作成する（Ｓ３２）。

【００５０】次に、図１のステップＳ４では、ステップ
Ｓ２において収集したファイルの性能値から、平均のＣ
ＰＵ使用時間，平均の転送バイト長，平均の転送回数の
夫々の見積もり値の計算を行う。この処理は図６のフロ
ーチャートに平均見積もり性能値計算手段０３の処理
（Ｓ４１〜Ｓ４９）として示される。即ち、図６におい
て、平均見積もり性能値計算手段０３は、図１のステッ
プＳ２での性能測定値入力手段０１のファイル入力によ
って作成されたテーブルから、次に述べる各種のデータ
を求めてそのテーブルを作成する。

【００５１】即ち、図６のステップＳ４１では、ＣＰＵ
使用時間（＃１）ファイル１１から作られた各タスクの
１起動毎の、タスク名１１ａと起動時刻１１ｂ，ＣＰＵ
使用時間１１ｃの測定データからなるテーブルから、対
象タスク（この場合、既存のタスクのうち対象の計算機
システムにて必要になると想定されるタスク）毎の総起
動回数を計算すると共にそのテーブルを作成し、図６の
ステップＳ４２では、ＣＰＵ使用時間（＃２）ファイル
１２から作られたタスク毎の、タスク名１２ａと全起動
での総ＣＰＵ使用時間１２ｂの測定データからなるテー
ブルから、対象タスク毎の総ＣＰＵ使用時間のテーブル
を作成し、図６のステップＳ４３では、対象タスク毎の
平均見積もりＣＰＵ使用時間を計算し、そのテーブルを
作成する。ここで、対象タスク毎の平均見積もりＣＰＵ
使用時間Ａ１〔ミリ秒〕は、以下の式（１）で算出され
る。

【００５２】

【数６】 Ａ１＝（当該の対象タスクの全起動での総ＣＰＵ使用時間）〔ミリ秒〕 ／（当該の対象タスクの測定総起動回数）〔回〕 ・・・（１） また、図６において、平均見積もり性能値計算手段０３
は、ステップＳ４４〜Ｓ４６においてディスクの使用量
ファイル１３から作られた各タスクの１起動毎の、タス
ク名１３ａ、起動時刻１３ｂ、及びこのタスクの実行中
にアクセスした各ファイル毎のファイル名１３ｃ，ファ
イル種別１３ｄ，転送バイト長の合計１３ｅ，転送回数
の合計１３ｆの各データからなるテーブルから、対象タ
スク毎の総起動回数を計算してそのテーブルを作成し
（Ｓ４４）、さらに対象タスク毎の総転送バイト長を計
算してそのテーブルを作成し（Ｓ４５）、さらに対象タ
スク毎の総転送回数を計算してそのテーブルを作成する
（Ｓ４６）。

【００５３】そして、ステップＳ４７で対象タスク毎の
平均見積もり転送バイト長と平均見積もり転送回数を計
算し、そのテーブルを作成する。ここで、平均見積もり
転送バイト長Ｂ１〔バイト〕は、下記の式（２）で算出
され、平均見積もり転送回数Ｃ１〔回〕は、下記の式
（３）で算出される。

【００５４】

【数７】 Ｂ１＝（当該の対象タスクの全起動での総転送バイト長）〔バイト〕 ／（当該の対象タスクの測定総起動回数）〔回〕 ・・・（２）

【００５５】

【数８】 Ｃ１＝（当該の対象タスクの全起動での総転送回数）〔回〕 ／（当該の対象タスクの測定総起動回数）〔回〕 ・・・（３） 次に、ステップＳ４８とＳ４９では、前記式（１）〜
（３）で求めた対象タスク毎の平均見積もりＣＰＵ使用
時間Ａ１，平均見積もり転送バイト長Ｂ１，平均見積も
り転送回数Ｃ１のテーブルを出力する。

【００５６】図１に戻り、ステップＳ５ではステップＳ
２，Ｓ３において入力したファイルの性能値から最大見
積もり性能値としての最大見積もりＣＰＵ使用時間Ａ
２，最大見積もり転送バイト長Ｂ２，最大見積もり転送
回数Ｃ２の計算を行う。この処理は図８のフローチャー
トに最大見積もり性能値計算手段０３’の処理（Ｓ４１
〜Ｓ４９’）として示される。なお、図８は図６のフロ
ーチャートに対しステップＳ３が付加されると共に、ス
テップＳ４２，Ｓ４３，Ｓ４５〜Ｓ４９が夫々Ｓ４
２’，Ｓ４３’，Ｓ４５’〜Ｓ４９’に置き換わってい
る。

【００５７】図８を説明すると、最大見積もり性能値計
算手段０３’は図１のステップＳ２，Ｓ３での性能測定
値入力手段０１，タスク予測起動回数入力手段０２の夫
々のファイル入力によって作成されたテーブルから、次
に述べる各種のデータを求めてそのテーブルを作成す
る。即ち、最大見積もり性能値計算手段０３’は、ＣＰ
Ｕ使用時間（＃１）ファイル１１から作られたテーブル
から、対象タスク毎の総起動回数を計算してそのテーブ
ルを作成し（Ｓ４１）、同じくファイル１１から作られ
たテーブルから各対象タスクの１起動当たりの最大ＣＰ
Ｕ使用時間を求めてそのテーブルを作成し（Ｓ４
２’）、各対象タスクの最大見積もりＣＰＵ使用時間Ａ
２を計算してそのテーブルを作成する（Ｓ４３’）。こ
こで、最大見積もりＣＰＵ使用時間Ａ２〔ミリ秒〕は下
記の式（４）で算出される。

【００５８】

【数９】 Ａ20＝（当該の対象タスクの予測総起動回数) 〔回〕−（当該の対象タスクの 測定総起動回数）〔回〕 ・・・（４ａ） 但し、上式の右辺の第１項と第２項の時間ベースは等し
く、この場合、所定の評価時間（シミュレーション時
間）とする。

【００５９】 Ａ21＝Ａ20×（当該の対象タスクの全測定中の１起動当たりのＣＰＵ使用時間 の最大値）〔ミリ秒〕 ・・・（４ｂ） Ａ２＝〔Ａ21＋（当該の対象タスクの測定された全起動での総ＣＰＵ使用時間 ）〔ミリ秒〕〕 ／（当該の対象タスクの予測起動回数）〔回〕・・・（４） また、ステップＳ４４〜Ｓ４６’においてディスクの使
用量ファイル１３から作られたテーブルから、対象タス
ク毎の総起動回数を計算してそのテーブルを作成し（Ｓ
４４）、同じくファイル１３から作られたテーブルか
ら、各対象タスクの１起動当たりの最大転送バイト長を
求めてそのテーブルを作成し（Ｓ４５’）、同じくファ
イル１３から作られたテーブルから、各対象タスクの１
起動当たりの最大転送回数を求めてそのテーブルを作成
する（Ｓ４６’）。

【００６０】そして、ステップＳ４７’で対象タスク毎
の最大見積もり転送バイト長Ｂ２と最大見積もり転送回
数Ｃ２を計算し、そのテーブルを作成する。ここで、最
大見積もり転送バイト長Ｂ２〔バイト〕は、下記の式
（５）で算出され、最大見積もり転送回数Ｃ２〔回〕
は、下記の式（６）で算出される。

【００６１】

【数１０】 Ｂ21＝Ａ20×（当該の対象タスクの全測定中の１起動当たりの転送バイト長の 最大値）〔バイト〕 ・・・（５ａ） Ｂ２＝〔Ｂ21＋（当該の対象タスクの測定された全起動での総転送バイト長） 〔バイト〕〕／（当該の対象タスクの予測起動回数）〔回〕・・・（５）

【００６２】

【数１１】 Ｃ21＝Ａ20×（当該の対象タスクの全測定中の１起動当たりの転送回数の最大 値）〔回〕 ・・・（６ａ） Ｃ２＝〔Ｃ21＋（当該の対象タスクの測定された全起動での総転送回数）〔回 〕〕 ／（当該の対象タスクの予測起動回数）〔回〕 ・・・（６） 図７は式（１）〜（６）で求められたシミュレーション
用のアプリケーションモデル（ＡＰモデル）に用いる、
資源使用状況を示す見積もり性能値を記憶するファイル
の構成を示す。即ち、この見積もり性能値記憶ファイル
３は、見積もりＣＰＵ使用時間ファイル３１と、見積も
り転送バイト長・転送回数ファイル３２からなり、夫々
対象タスク毎に平均見積もり性能値と最大見積もり性能
値を設定したファイルに分割してある。

【００６３】ここで、見積もりＣＰＵ使用時間ファイル
３１は、タスク名３１ａ，平均見積もりＣＰＵ使用時間
３１ｂ，最大見積もりＣＰＵ使用時間３１ｂ’からな
り、この見積もりＣＰＵ使用時間３１ｂ，３１ｂ’は夫
々式（１），（４）のＡ１，Ａ２のミリ秒の実数値であ
る。また、見積もり転送バイト長・転送回数ファイル３
２は、タスク名３２ａ，平均見積もり転送バイト長３２
ｂ，平均見積もり転送回数３２ｃ，最大見積もり転送バ
イト長３２ｂ’，最大見積もり転送回数３２ｃ’からな
る。そして、この見積もり転送バイト長３２ｂ，３２
ｂ’は夫々式（２），（５）のＢ１，Ｂ２のバイト値で
あり、見積もり転送回数３２ｃ，３２ｃ’は夫々式
（３），（６）のＣ１，Ｃ２の回数値である。

【００６４】図１のステップＳ６では性能評価手段０４
は、ステップＳ４及びＳ５によって夫々作成された見積
もり性能値記憶ファイル３の平均の各見積もり性能値と
してのＣＰＵ使用時間Ａ１，転送バイト長Ｂ１，転送回
数Ｃ１、及び最大の各見積もり性能値としてのＣＰＵ使
用時間Ａ２，転送バイト長Ｂ２，転送回数Ｃ２を先願発
明の技術で述べたＡＰモデルの、夫々ＣＰＵ使用量，デ
ータ転送量，資源使用回数（図１２参照）に対応するデ
ータとして入力すると共に、評価時間（シミュレーショ
ン時間）を入力し、同じく先願発明で述べたシミュレー
ションにより、前記平均及び最大の見積もり性能値に夫
々対応するシミュレーション結果の性能評価値（即ち図
１８のステップＳ０１４で出力されるシステム性能デー
タ）４０ａを求め、図１０に示す性能評価値記憶ファイ
ル４に出力する。

【００６５】さらに性能評価手段０４は、このシミュレ
ーションとは別の内部処理により理論上のＣＰＵの負荷
率としてのＣＰＵの見積もり負荷率Ｄ〔％〕及び、理論
上のディスクの負荷率としてのディスクの見積もり負荷
率Ｅ〔％〕を計算して、図１０の性能評価値記憶ファイ
ル４に出力する。図９は性能評価手段０４のこの内部処
理（ステップＳ６１〜Ｓ６７）のフローチャートであ
る。即ち、ステップＳ６１にて対象タスク毎の平均（最
大）の見積もりＣＰＵ使用時間Ａ１（Ａ２）を入力し、
ステップＳ６２にて対象タスク毎の平均（最大）の見積
もり転送バイト長Ｂ１（Ｂ２）と、同じく見積もり転送
回数Ｃ１（Ｃ２）とを入力し、ステップＳ６３にて評価
時間（シミュレーション時間）を入力する。なお、ステ
ップＳ３では前述のように対象タスクごとの予測起動回
数を入力しているので、このデータも用いる。

【００６６】次にステップＳ６４でＣＰＵの見積もり負
荷率を計算する。このＣＰＵ見積もり負荷率Ｄ〔％〕は
次式（７）で計算される。

【００６７】

【数１２】 Ｄ０＝ ⁿΣ_i=1 〔（番号ｉの対象タスクの見積もりＣＰＵ使用時間〔ミリ秒〕 ）×（番号ｉの対象タスクの予測起動回数〔回〕）〕 ・・・（７ａ） 但し、ｎ：対象タスクの数 Ｄ＝〔Ｄ０／（評価時間〔ミリ秒〕）〕×１００〔％〕 ・・・（７） 次にステップＳ６５でディスクの見積もり負荷率を計算
する。このディスク見積もり負荷率Ｅ〔％〕は次式
（８）で計算される。

【００６８】

【数１３】 Ｅ０＝（平均アクセス時間〔ミリ秒〕）×（番号ｉの対象タスクの１起動での 見積もり転送バイト長〔バイト〕） ／（システムバッファの大きさ〔バイト〕） ・・・（８ａ） 但し、 （平均アクセス時間〔ミリ秒〕） ＝（平均回転待ち時間）＋（平均シーク時間）＝定数 ・・・（８ｂ） Ｅ１＝（番号ｉの対象タスクの１起動での見積もり転送バイト長〔バイト〕） ／（転送速度〔バイト／ミリ秒〕） ・・・（８ｃ） 但し、転送速度〔バイト／ミリ秒〕：ディスク上のデー
タをシステムバッファに転送する単位時間当たりの大き
さとすると、対象タスクの１回のアクセス時間Ｅ２〔ミ
リ秒〕は、 Ｅ２＝（Ｅ０＋Ｅ１）×（番号ｉの対象タスクの見積もり転送回数〔回〕） ・・・（８ｄ） Ｅ３＝ ⁿΣ_i=1 〔Ｅ２×（番号ｉの対象タスクの予測起動回数〔回〕）〕 ・・・（８ｅ） 但し、ｎ：対象タスクの数 Ｅ＝〔Ｅ３／（評価時間〔ミリ秒〕）〕×１００〔％〕 ・・・（８） なお、式（８）の計算式は、システムバッファを経由し
てディスク上のデータがユーザバッファに転送されるフ
ァイルシステムを前提としている。

【００６９】次のステップＳ６６，Ｓ６７では、夫々平
均及び最大の見積もり性能値を用い式（７），（８）で
算出された見積もり性能評価値としての平均及び最大の
各ＣＰＵ見積もり負荷率，ディスク見積もり負荷率の出
力処理を行う。図１０に示す性能評価値記憶ファイル４
は、シミュレーション結果の性能評価値（システム性能
データ）４０ａを記憶するシミュレーション性能評価値
記憶ファイル４０と、平均ＣＰＵ見積もり負荷率４１
ａ，平均ディスク見積もり負荷率４１ｂ、及び最大ＣＰ
Ｕ見積もり負荷率４１ａ’，最大ディスク見積もり負荷
率４１ｂ’を記憶する見積もり性能評価値記憶ファイル
４１とからなる。そしてこの見積もり性能評価値記憶フ
ァイル４１は平均及び最大の見積もり負荷率の計算に使
用される平均及び最大の見積もり性能値（夫々式（１）
〜（３）及び（４）〜（６）で算出される）に夫々対応
し、区別して構成される。

【００７０】このようにして、シミュレーションにより
求められたＣＰＵ負荷率やディスク負荷率を含む性能評
価値（システム性能データ）と、この平均，最大のＣＰ
Ｕ見積もり負荷率４１ａ，４２ａ、および平均，最大の
ディスク見積もり負荷率４１ｂ，４２ｂとから、より正
確に開発中の計算機システムの性能の良否を予測するこ
とができる。

【００７１】また更に、これらの予測の負荷率と、実計
算機システムの実業務処理時においてオペレーティング
・システムなどの性能測定機能によって測定された実際
の負荷率との互いに対応するもの同士を比較することに
よって、シミュレーションの演算精度を高める指針を得
るためのより多くのデータを得ることができる。

【００７２】

【発明の効果】本発明によれば、制御用計算機システム
をアプリケーション部、オペレーティングシステム部、
ハードウエア部に分割し、各部の性能表を表すアプリケ
ーションモデル、オペレーティングシステムモデル、ハ
ードウエアモデルで前記制御用計算機システムのシステ
ム性能モデルを求め、該システム性能モデルを用いてシ
ステムシミュレーションを行ってシステム性能データを
求めて制御用計算機システムの性能を評価する方法にお
いて、アプリケーションモデルに用いるタスク別の資源
の使用状況を示す見積もり性能値を、当該制御用計算機
システムの実動作で求めた、当該産業分野で使用される
既存の複数のタスク毎の資源の使用状況を示す性能測定
値から算出するようにし、また前記見積もり性能値とし
て前記性能測定値の単純平均値を用いた平均見積もり性
能値、及び少なくとも重み付けのために性能測定値の中
の最大値を用い所定の演算で求めたワーストケース想定
用の最大見積もり性能値の２つの見積もり性能値を用い
た場合について夫々システムシミュレーションを行うよ
うにしたので、比較的簡単に性能予測のシミュレーショ
ンのための入力データを見積もることができる。また、
前記２つの場合のシミュレーション結果からＣＰＵ及び
ディスクについての幅のある負荷率が得られ、演算精度
の検討が容易になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の処理を示すフローチャート

【図２】本発明の実施例としての性能測定値記憶ファイ
ルの構成図

【図３】同じく性能予測値記憶ファイルの構成図

【図４】同じく性能測定値入力手段の処理を示すフロー
チャート

【図５】同じくタスク予測起動回数入力手段の処理を示
すフローチャート

【図６】同じく平均見積もり性能値計算手段の処理を示
すフローチャート

【図７】同じく見積もり性能値記憶ファイルの構成図

【図８】同じく最大見積もり性能値計算手段の処理を示
すフローチャート

【図９】同じく性能評価手段の内部処理を示すフローチ
ャート

【図１０】同じく性能評価値記憶ファイルの構成図

【図１１】先願発明のデータ・フロー図

【図１２】先願発明の一実施例としてのプロセス特性モ
デルの定義図表

【図１３】同じくプロセス起動モデルの定義図表

【図１４】同じくＯＳモデルの定義図表

【図１５】同じくハードウェア・モデルの定義図表

【図１６】同じくＡＰモデルの記憶の枠組みを示す図表

【図１７】同じく状態遷移図

【図１８】同じく事象駆動のフローチャート

【符号の説明】

０１ 性能測定値入力手段 ０２ タスク予測起動回数入力手段 ０３ 平均見積もり性能値計算手段 ０３’ 最大見積もり性能値計算手段 ０４ 性能評価手段 １ 性能測定値記憶ファイル ２ 性能予測値記憶ファイル ３ 見積もり性能値記憶ファイル ４ 性能評価値記憶ファイル １１ ＣＰＵ使用時間（＃１）ファイル １１ａ タスク名 １１ｂ 起動時刻 １１ｃ ＣＰＵ使用時間 １２ ＣＰＵ使用時間（＃２）ファイル １２ａ タスク名 １２ｂ 全起動での総ＣＰＵ使用時間 １３ ディスク使用量ファイル １３ａ タスク名 １３ｂ 起動時刻 １３ｃ ファイル名 １３ｄ ファイル種別 １３ｅ 転送バイト長の合計 １３ｆ 転送回数の合計 ２１ タスク予測起動回数ファイル ２１ａ タスク名 ２１ｂ 予測再起動間隔 ２１ｃ 予測総起動回数 ３１ 見積もりＣＰＵ使用時間ファイル ３１ａ タスク名 ３１ｂ 平均見積もりＣＰＵ使用時間 ３１ｂ’ 最大見積もりＣＰＵ使用時間 ３２ 見積もり転送バイト長・転送回数ファイル ３２ａ タスク名 ３２ｂ 平均見積もり転送バイト長 ３２ｂ’ 最大見積もり転送バイト長 ３２ｃ 平均見積もり転送回数 ３２ｃ’ 最大見積もり転送回数 ４０ シミュレーション性能評価値記憶ファイル ４０ａ シミュレーション結果の性能評価値 ４１ 見積もり性能評価値記憶ファイル ４１ａ 平均ＣＰＵ見積もり負荷率 ４１ａ’ 最大ＣＰＵ見積もり負荷率 ４１ｂ 平均ディスク見積もり負荷率 ４１ｂ’ 最大ディスク見積もり負荷率

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】制御用計算機システムをアプリケーション
   部、オペレーティングシステム部、ハードウエア部に分
   割し、各部の性能表を表すアプリケーションモデル、オ
   ペレーティングシステムモデル、ハードウエアモデルで
   前記制御用計算機システムのシステム性能モデルを求
   め、該システム性能モデルを用いてシステムシミュレー
   ションを行ってシステム性能データを求めて制御用計算
   機システムの性能を評価する方法であって、 アプリケーションモデルに用いるタスク別の資源の使用
   状況を示す見積もり性能値を、当該制御用計算機システ
   ムの実動作で求めた、当該産業分野で使用される既存の
   複数のタスク毎の資源の使用状況を示す性能測定値から
   算出するようにしたことを特徴とする制御用計算機シス
   テムの性能評価方法。
2. 【請求項２】請求項１に記載の制御用計算機システムの
   性能評価方法において、 前記見積もり性能値として前記性能測定値の単純平均値
   を用いた平均見積もり性能値、及び少なくとも重み付け
   のために性能測定値の中の最大値を用い所定の演算で求
   めたワーストケース想定用の最大見積もり性能値の２つ
   の見積もり性能値を用いた場合について夫々システムシ
   ミュレーションを行うようにしたことを特徴とする制御
   用計算機システムの性能評価方法。
3. 【請求項３】請求項２に記載の制御用計算機システムの
   性能評価方法において、 前記最大見積もり性能値として、当該制御用計算機シス
   テムの操業時の当該タスクの起動頻度を手計算により想
   定して求めたタスクの予測起動回数分の起動を仮定し、
   この各起動において測定起動回数分は実測された各性能
   測定値を設定し、残る予測起動回数と測定起動回数の差
   の起動回数分は前記最大値を設定して求めた予測起動回
   数分の平均値を用いるようにしたことを特徴とする制御
   用計算機システムの性能評価方法。
4. 【請求項４】請求項２または３に記載の制御用計算機シ
   ステムの性能評価方法において、 前記平均見積もり性能値を用い所定の演算によって求め
   た資源の平均の見積もり負荷率、及び前記最大見積もり
   性能値を用い該所定の演算と同じ演算によって求めた資
   源の最大の見積もり負荷率と、当該の制御用計算機シス
   テムの実業務の処理時においてオペレーティング・シス
   テムなどの性能測定機能によって測定された資源の負荷
   率との互いに対応する負荷率同士を比較するようにした
   ことを特徴とする制御用計算機システムの性能評価方
   法。