WO2014024251A1 - Cloud service selection device, cloud service selection system, cloud service selection method, and cloud service selection program - Google Patents

Cloud service selection device, cloud service selection system, cloud service selection method, and cloud service selection program Download PDF

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WO2014024251A1
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WO
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cloud
business
cloud service
service selection
database
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Application number
PCT/JP2012/070027
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French (fr)
Japanese (ja)
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▲高▼見浩之
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富士通株式会社
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Publication date
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    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations

Definitions

  • the present invention relates to a cloud service selection device, a cloud service selection system, a cloud service selection method, and a cloud service selection program.
  • the computing resources utilized include hardware such as computer processing and storage devices and software such as computer programs, files and data.
  • Such a form of computing is called cloud computing.
  • Services using cloud computing are provided by various cloud service providers.
  • Services provided by a cloud service provider include, for example, Software as a Services (SaaS), Platform as a Services (PaaS), and Infrastructure as a Services (IaaS).
  • SaaS is a service in which a cloud service provider provides various application software to users via a network.
  • PaaS is a service in which a cloud service provider provides an application development, execution, and operation environment and utility software to a user via a network.
  • IaaS is a service in which a cloud service provider provides system resources such as a server, storage, operating system (OS), and middleware to users via a network.
  • OS operating system
  • the quality and fee structure of services provided using cloud computing as described above may vary depending on the cloud service provider. Therefore, considering the business content to be operated on the cloud computing and the quality and fee structure of the service provided by the cloud operator, the user should appropriately select from the services provided by various cloud service operators. Select a service to think about.
  • the following technologies related to outsourcing introduction support devices are known.
  • the outsourcing introduction support apparatus receives access from the user terminal via the network
  • the outsourcing introduction support apparatus displays items necessary for consulting, operation, and determination of service level agreement (SLA) on the user terminal.
  • SLA service level agreement
  • the outsourcing introduction support device uses the operation design level definition file, the high operation design guideline file, the SLA quality file, and the price list file to input the input information.
  • the outsourcing introduction support apparatus transmits consulting materials and an operation estimate prepared according to the analysis result to the user terminal.
  • the cloud linkage management device of each cloud system is a cloud linkage management device of another cloud system using the higher-level system configuration information, higher-level system procedure data, resource information, CPU architecture information, OS information, and fee information as the linkage information.
  • the exchanged cooperation information is stored in the recording unit.
  • the cloud cooperation management device is a list of IDs of cloud cooperation devices of other cloud systems that can become the migration destination from the identified related higher system information, or names of other cloud systems specified by the list of those IDs.
  • the list is output as migration candidate destination information.
  • the cloud cooperation management device instructs the execution of the migration destination procedure for the ID of the host system, the own device ID, and the migration between clouds.
  • the cloud cooperation management apparatus of the migration destination cloud system starts executing the migration destination procedure.
  • the database of the cross hierarchy management system includes the efficiency management data stored in the multiple hierarchies and the cross hierarchies between the multiple hierarchies, and the efficiency management target set in the cross hierarchies.
  • the cross hierarchy efficiency management system searches a part of the efficiency management data specified by the portfolio view selection.
  • the cross-tier efficiency management system provides retrieved efficiency management data including cross-management goals as a portfolio view.
  • the cloud federator provides a federation profile necessary for a contracted cloud client to seamlessly access services provided by different clouds.
  • the cloud service selection device includes a cloud operator database, a business database, and an optimum service selection unit.
  • the cloud provider database data including the performance index, added value, and fee of each of a plurality of cloud services provided to an unspecified large number of people by the cloud service providing device is registered.
  • the business database data including required performance, additional conditions, and user policy of a business operated using one cloud service among a plurality of cloud services registered in the cloud business database is registered.
  • the optimal service selection unit extracts the optimal cloud candidates whose performance index satisfies the required performance from multiple cloud services, and evaluates the charge, additional condition, and added value matching by weighting the user policy An index is calculated for the extracted cloud selection candidate, and the optimum cloud candidate with the highest calculated evaluation index is selected as a cloud service used for business.
  • cloud refers to a cloud service provided to an unspecified number of general users via a network, that is, a public cloud unless otherwise specified.
  • Service quality refers to Service Level Agreement (SLA), which is an index of availability, in a narrow sense, but in a broad sense, service quality includes service performance and service function.
  • SLA Service Level Agreement
  • the service performance is, for example, the number of virtual CPU cores and the number of clocks per instance of the OS, memory capacity, network bandwidth, storage capacity, and the like.
  • the lending unit is a physical or virtual machine OS instance unit.
  • the service functions include, for example, the OS type, application program interface (API) provision, system monitoring, OS image copy, and backup of data including the OS image and storage.
  • API application program interface
  • cloud service providers for example, in terms of the price / performance ratio of services, those who sell cheap CPU processing capacity, and those who sell cheap memory capacity There may be a business operator who sells cheap network bandwidth. Further, in the cloud provided by the cloud service provider, for example, there may be a flat-rate service in which the usage fee does not depend on the data transfer amount, or a pay-per-use service that charges for each data transfer amount.
  • the user compares the required specifications of the business to be operated with the cloud service quality and fee structure provided by each cloud service provider, and selects the cloud that is inexpensive and optimal for business operation There is a request you want to do.
  • the service quality required for a business that a user wants to operate using the cloud varies depending on the business content.
  • the CPU must have a high processing capacity in a certain business
  • the memory must have a large capacity in a certain business
  • the network bandwidth must be wide in a certain business.
  • the optimum cloud that satisfies the user's request as described above can change according to the time series. Therefore, in order to use a low-priced cloud that is optimal for business operations as needed, there is a demand for users to migrate an operating system to another optimal cloud.
  • the user is most suitable for the operation of the business from the viewpoint of cost performance such as the comparison of the required specifications of the business to be operated and the service quality and fee structure of the cloud provided by each service provider.
  • cost performance such as the comparison of the required specifications of the business to be operated and the service quality and fee structure of the cloud provided by each service provider.
  • the user has a request to select a cloud that is most suitable for business operation in consideration of the added value of the cloud service.
  • the added value of a cloud service is, for example, a cloud service business in which the reliability of the cloud service provider is high, multilingual display is supported on the cloud service provider's website, and telephone inquiries are possible when trouble occurs.
  • the reliability of the system possessed by the person is high and the response performance is good.
  • the high system reliability means, for example, a high operation rate indicated by SLA, a hardware fault tolerance function based on High Availability (HA), and the like.
  • the response performance is good because the physical installation location of the client that operates the business on the cloud and the physical installation location of the server that operates the cloud are geographically close. It means that there are few.
  • the business to be operated is a business that cannot be taken out of the country due to laws and regulations, the cloud provided in the same country as the client is an added value.
  • a cloud service selection device In the first embodiment, a cloud service selection device, a cloud service selection system, and a cloud service selection method that select a cloud that satisfies the user's request as described above from various clouds provided by a cloud service provider. Is provided. Also provided are a cloud service selection device, a cloud service selection system, and a cloud service selection method for reselecting another cloud that satisfies the user's request as described above according to the characteristics of the operated business.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a cloud service selection system according to the first embodiment.
  • a cloud service selection system 100 includes a cloud service selection device 110, n (n is an arbitrary integer greater than or equal to 2) cloud service provision devices 120a to 120n, and A network 130 such as the Internet is included.
  • the cloud service selection device 110 is connected to the cloud service providing devices 120a to 120n via the network 130.
  • the cloud service providing apparatuses 120a to 120n are referred to as the cloud service providing apparatus 120 unless otherwise distinguished.
  • the cloud service providing apparatus 120 is computer hardware (server) for each cloud service provider to provide a cloud, and includes a processor such as Central Processing Unit (CPU), memory, storage, and the like.
  • the cloud service providing apparatus 120 includes various computer software such as application software, files, and data for providing the cloud to the cloud service selecting apparatus 110.
  • the cloud service selection device 110 includes a storage device 111, a processor 112, an information input unit 113, and an information output unit 114.
  • the storage device 111 is, for example, a main storage device such as Random Access Memory (RAM) and an auxiliary storage device such as a hard disk (Hard Disk Drive, HDD).
  • RAM Random Access Memory
  • HDD Hard Disk Drive
  • the storage device 111 includes a business database (DB) 111a, a business master data storage unit 111b, and a cloud operator database 111c.
  • DB business database
  • the business database 111a is a database that stores management data for managing business to be operated using the cloud.
  • FIG. 2 is an example diagram of a business database according to the embodiment.
  • the table of the business database 111a includes business identification data (ID), required performance initial value, required performance current value, required performance adjustment value, additional conditions, business characteristics, policy, storage path, and operation. Each data of middle service information is included.
  • ID business identification data
  • required performance initial value required performance initial value
  • required performance current value required performance current value
  • required performance adjustment value additional conditions
  • business characteristics business characteristics
  • policy storage path, and operation.
  • middle service information is included.
  • the business ID is an ID for identifying an individual business operating on the cloud.
  • business IDs of B1 to Bm (m is an arbitrary integer of 2 or more) are included.
  • the required performance is the performance required for the cloud in order to operate the business identified by the business ID.
  • the required performance includes parameters such as the number of CPU clocks / the number of cores, the memory capacity of the main storage device, the network bandwidth, the storage capacity of the auxiliary storage device, and the operating OS.
  • the required performance data includes a required performance initial value, a required performance current value, and a required performance adjustment value.
  • the required performance initial value is a value of the requested performance set by the user via the information input unit 113 when registering a business to be operated in the cloud in the business database 111a.
  • the required performance initial value for example, a value determined by the user to be required for business is set.
  • the required performance adjustment value is a method for collecting and analyzing business characteristics according to the embodiment when the business characteristics of the relevant business collected during operation in the cloud exceed the set threshold and it is determined that the business characteristics are abnormal.
  • the value of the required performance calculated as the value that eliminates the abnormality of the business characteristics according to The business characteristic collection / analysis method according to the embodiment will be described later.
  • the default value indicating that the request performance adjustment value corresponding to the business is not set is set.
  • Requirement performance current value is the value of the required performance that is currently required for the business, such as when it is not in operation or during operation. For example, if another cloud that is determined to be optimal based on the required performance adjustment value is re-selected for an operation whose operation characteristics are determined to be abnormal while operating in the cloud, the required performance adjustment value is Copied to the required performance adjustment value.
  • default values indicating unset are set for the current requirement value and the required performance adjustment value corresponding to the business with the business ID B1. For example, immediately after registration in the business database 111a, default values indicating unset are set as the required performance current value and the required performance adjustment value corresponding to the business.
  • the additional conditions are conditions that are required to be provided as added value to the cloud used for the business.
  • system reliability, language, support, and operating region are set.
  • a condition such as “normal” indicating that no condition is specified and “SLA ⁇ 99.95” are set.
  • SLA ⁇ 99.95 When a value indicating “normal” is set corresponding to the business, an arbitrary cloud is a candidate for the business, and when a condition such as “SLA ⁇ 99.95” is set, the set condition A cloud that satisfies this condition is a candidate for selection of the business.
  • additional conditions are set according to a permutation order such as telephone correspondence> mail correspondence> bulletin board correspondence.
  • each additional condition may be set as an indispensable condition that is always required for the cloud used for the business, or may be set as an optional condition.
  • the business characteristic is data representing the operational status of a business that is operating in the cloud. As shown in FIG. 2, for example, business characteristics such as a normal cloud service, an average CPU bottleneck occurrence rate of 90%, and an average 50% surplus of memory resources are recorded. In a non-operating business, a flag indicating uncollected is set.
  • the policy of the user when selecting the cloud to be used for business operation is set.
  • the policy includes an optimization indicating a priority item when selecting as an optimal cloud and a behavior related to execution of migration from a cloud in use to another cloud.
  • cost and response performance are set as optimization, and forced migration, automatic migration after a grace period, waiting for an administrator (user) instruction, etc. are set as behaviors. .
  • the storage path is information indicating the position on the directory structure of the business master data storage unit 111b in which the business data is stored.
  • the operating service information includes a service ID (Service ID), an Internet Protocol (IP) address type (AddrType), an IP address (Addr), and an account (ID) for identifying a cloud service that is being used for business operation. , PW).
  • IP Internet Protocol
  • ID an account for identifying a cloud service that is being used for business operation.
  • PW An account for identifying a cloud service that is being used for business operation.
  • IP Internet Protocol
  • ID IP address type
  • ID IP address
  • ID an account
  • PW account
  • the operating service information is information necessary for the user to use the OS of the business.
  • a cloud server cloud service providing apparatus 120 being used by the business characteristic collection / analysis unit 112a and the like. ) Is also used to access.
  • data related to a business ID, required performance initial value, additional condition, and policy can be registered by a user using the information input unit 113 before the business is operated in the cloud. .
  • the cloud service selection process according to the embodiment is executed, the current required performance value obtained by copying the initial required performance value is set.
  • the business property collection / analysis unit 112a, the control unit 112b, and the optimum service selection unit 112c perform the required performance current value, the required performance adjustment value, the business property, the storage path, and the operating status. Service information may be set.
  • FIG. 1 is stored in the cloud operator database 111c shown in FIG. 1 as data for determining the cloud service provider and the cloud provided by the cloud service provider.
  • FIG. 3 is an example of a cloud operator database according to the embodiment.
  • the cloud operator database 111c includes an operator ID, a cloud operator name, an abstractor ID, a service ID, a service name, a performance index, an added value, and a charge.
  • the provider ID is an ID for identifying a cloud service provider registered in the cloud provider database 111c.
  • the cloud operator name is the name of the cloud service operator to which the operator ID is attached.
  • the abstractor ID is an ID for connecting to the abstractor 112d. As will be described later, the abstractor 112d absorbs differences between interfaces that differ depending on the cloud service providing apparatus 120.
  • the service ID is an ID for identifying the cloud provided by the cloud service provider.
  • the service name is the name of the cloud with the service ID.
  • a plurality of cloud services can be provided. As an example, there are several ranks in the performance of the server (cloud service providing device 120) provided by the cloud service provider, and a fee is set for each performance, or a different billing plan is set. Can be mentioned. Therefore, a plurality of entries corresponding to the same provider ID and having unique service IDs can exist in the cloud provider database 111c.
  • Fees are data related to cloud usage fees.
  • the charge includes a charge based on a pay-as-you-go system or a flat-rate system, a unit of charge, a basic usage charge, and a charge per data transfer amount.
  • the performance index is the performance of the cloud service published by the cloud service provider.
  • the example shown in FIG. 3 includes the number of CPU clocks / the number of cores, the memory capacity of the main storage device, the network bandwidth, the storage capacity of the auxiliary storage device, and the operating OS.
  • the added value is the added value of the cloud provided by the cloud service provider as described above.
  • reliability, language, support, and operator area are included.
  • the provider ID, cloud provider name, abstractor ID, service ID, service name, performance index, added value, and fee included in the cloud provider database 111c are registered by the user using the information input unit 113, for example. Can be done.
  • the business master data storage unit 111b shown in FIG. 1 is a storage area of the storage device 111 for storing data possessed by each business such as system settings, applications, and business data processed by the applications.
  • data possessed by each business When a certain business is deployed on a cloud instance (cloud service providing apparatus 120), these data possessed by each business are copied from the business master data storage unit 111b to the instance via the abstractor 112d.
  • the business master data storage unit 111b is prepared for a case where use of a cloud is temporarily stopped for a certain business, a case where migration between different clouds is performed, and a case where a cloud service providing apparatus breaks down. Stores data backed up from a cloud instance.
  • the processor 112 in FIG. 1 is a processing device such as a CPU.
  • the processor 112 includes a business characteristic collection / analysis unit 112a, a control unit 112b, an optimum service selection unit 112c, an abstractor 112d, and n individual cloud service providing apparatus plug-ins 112e-a to 112e-n.
  • n individual cloud service providing apparatus plug-ins 112e-a to 112e-n are not particularly distinguished, they are simply referred to as individual cloud service providing apparatus plug-ins 112e.
  • the business characteristic collection / analysis unit 112a collects and analyzes business characteristics of a business operating in the cloud.
  • the required performance that is considered necessary for the business at the design stage and the required performance that is required for the business when the business is actually operated on the cloud Differences can occur between them.
  • a cloud service providing device A bottleneck may occur in 120 resources, and a resource surplus may occur.
  • a bottleneck has occurred in a resource, there is a possibility that the task may not have fulfilled its original purpose, so there is room for consideration of a change to a cloud that provides a higher-ranked resource than the resource.
  • the charge can be the same regardless of the resource usage rate within the range of the basic charge. Therefore, when a resource surplus has occurred, there is room for consideration of a change to a cloud that provides resources of a lower rank than the resource.
  • the business characteristic collection / analysis unit 112a collects and analyzes business characteristics that are judgment data for selecting a more appropriate cloud according to the actual operating state of the business.
  • the business characteristic collection / analysis unit 112a collects operation data of a business operating in the cloud by the following two methods.
  • the first business characteristic collection method is a method using agent software.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram of a first business property collection method according to the embodiment. For clarity of explanation, FIG. 4 shows only some of the components of the cloud service selection system 100 shown in FIG.
  • the control unit 112b copies the business data of the business Bx in the business master data storage unit 111 to the instance and Install agent software on the instance to collect characteristics.
  • the installed agent software runs on the OS of the instance of the cloud service providing apparatus 120, and collects operating data such as the usage rate of each computing resource.
  • the agent software transmits the collected operation data to the business characteristic collection / analysis unit 112a.
  • business property data can be collected regardless of whether or not the cloud service provider has an API.
  • the second business characteristic collection method is a method using an API provided by the cloud service providing apparatus 120.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram of a second business property collection method according to the embodiment. For clarity, only some of the components of the cloud service selection system 100 shown in FIG. 1 are shown in FIG.
  • the cloud service providing apparatus 120 holds the usage status of the computing resource as a monitoring service function or as data for charging, and the held data can be acquired from the API.
  • This method is used when The business characteristic collection / analysis unit 112a uses the API provided by the cloud service providing apparatus 120 to acquire operation data held by the cloud service providing apparatus 120.
  • the business characteristic collection / analysis unit 112a requests the cloud service providing apparatus 120 to acquire operational data, a different API command for each cloud service providing apparatus 120 is stored as active service information in the business database 111a.
  • the IP address and account information are used and issued via the abstractor 112d.
  • the operation characteristic collection / analysis unit 112a collects operating data collected to determine whether there is a bottleneck in a specific computing resource of the cloud that is being used for the business or whether there is no specific computing resource. Analyze using For example, the business characteristic collection / analysis unit 112a has a bottleneck in the resource based on the operation data indicating that the change in the utilization rate of a certain resource is permanently or intermittently stuck to 100%. And analyze.
  • Data representing the operating state of the business collected and analyzed by the first business characteristic collection method and / or the second business characteristic collection method that is, the business characteristic of the business is the business of the entry of the business in the business database 111a. It is stored in the characteristic column by the business characteristic collection / analysis unit 112a.
  • the business characteristics include “normal”, “CPU bottleneck occurrence (average 90%)”, and “memory resource surplus (average 30%)”. The operational status for the relevant business is recorded.
  • the business characteristic collection / analysis unit 112a analyzes the required performance necessary for eliminating the abnormality in the business characteristics, and determines the analyzed required performance. Stored as the required performance adjustment value of the business database 111a.
  • the required performance adjustment value for example, if the CPU is a bottleneck, a higher-performance CPU is set, and if there are more memory resources, a smaller capacity memory is set.
  • the business database 111a stores, for example, business characteristics and required performance adjustment value data for each day of the week when the business characteristics are different for each specific day of the week and when the optimum cloud can be reselected for each day of the week. May be set to be held. Similarly, when there is an annual seasonal variation, the business database 111a may be set so as to hold monthly and quarterly data.
  • the optimum service selection unit 112c shown in FIG. 1 selects a low-cost cloud having the service quality required for the business according to the optimum service selection method according to the embodiment.
  • An example of the optimum service selection method according to the embodiment is as follows.
  • the optimum service selection unit 112c extracts all the clouds that satisfy the required performance of the business from the cloud operator database 111c.
  • the non-operating business since the business characteristic data in the business database 111a has not been collected, a cloud that satisfies the required performance set as the required performance initial value is extracted.
  • a cloud that satisfies the required performance set as the required performance adjustment value according to the business characteristics can be extracted.
  • the optimum service selection unit 112c uses the evaluation index weighted by the optimization policy for the low price (price) and the degree of coincidence between the additional condition of the business and the added value provided by the cloud. Calculation is performed for all extracted clouds. Then, the optimum service selection unit 112c selects the cloud having the best evaluation index from the calculated evaluation indices.
  • the optimization policy used for calculating the evaluation index is cost and response performance. For example, depending on the nature of the business, it is required to operate at best effort within a given budget. For such a business, “cost” is set as an optimization policy in the business database 111a, so that the low price is largely reflected in the evaluation index. As a result, it is possible to select an optimal cloud service within a given budget.
  • the predicted value of the usage amount of the resource-based billing system is used according to the calculation of the charge used for calculating the evaluation index, for example, in a business with no operation record
  • the predicted value of the usage amount of the specified pay-per-use resource is used as the predicted value of the use amount of the pay-per-use resource.
  • the business characteristics stored in the business database 111a are available, the business characteristics stored as the actual resource usage are used as the predicted values of the usage of the pay-per-use resource.
  • the optimum service selection method described above is merely an example of the optimum service selection method of the embodiment, and various modifications are possible.
  • the optimum service selection unit 112c sets all the clouds satisfying the required performance of the business and the required conditions as a cloud provider database. You may extract from 111c. Further, the optimum service selection unit 112c calculates an evaluation index that is weighted by an optimization policy for the low price and the degree of coincidence between an arbitrary additional condition of the business and the added value provided by the cloud. This may be done for all extracted clouds.
  • the control unit 112b illustrated in FIG. 1 issues a command to each component included in the cloud service selection device 110 to control the entire processing of the cloud service selection device 110.
  • the processing executed by the control unit 112b includes, for example, activation of the optimum service selection processing executed by the optimum service selection unit 112c, an inquiry to the user via the information output unit 114 on whether migration is possible, and business master data storage There is development of the business image in the section 111b on the cloud service providing apparatus 120.
  • the abstractor 112d shown in FIG. 1 is a unit that absorbs the difference so that the cloud service providing apparatus 120 having different interfaces and access destinations can be handled by a common interface.
  • Each cloud service providing device 120 has various functions such as contract means, billing data notification, and user ID / password notification and screen data transmission / reception means for the purpose of simplifying and automating user contract processing.
  • API corresponding to is provided. Such an API may be standardized between different cloud service providing apparatuses 120, or may be unique to the cloud service providing apparatus 120.
  • the abstractor 112d uses such an API so that the cloud service selection device 110 can transparently use all the cloud services provided by the different cloud service providing devices 120 through the same interface.
  • the abstractor 112d is used, for example, when a cloud instance for operating a certain business is newly created or when a certain business is migrated to a different cloud from the cloud service providing apparatus 120.
  • the individual cloud service providing apparatus plug-in 112 shown in FIG. 1 is a unit that provides an interface for accessing the individual cloud service providing apparatus 120.
  • the information input unit 113 shown in FIG. 1 is a unit that accepts user input such as settings and instructions for the cloud service selection device 110.
  • the information input unit 113 is, for example, a keyboard and a mouse.
  • the information output unit 114 shown in FIG. 1 is a unit that displays a processing result by the processor 112.
  • the information output unit 114 is, for example, a liquid crystal display.
  • FIG. 6 is an example of a business characteristic collection / analysis processing flow according to the embodiment.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram of a business characteristic collection / analysis processing flow according to the embodiment.
  • the business characteristic collection / analysis unit 112a When the business characteristic collection / analysis unit 112a starts the business characteristic collection / analysis process (step s101), the business characteristic collection / analysis unit 112a performs the processes of steps s103 to s107 for the business B1, B2,... Bm registered in the business database 111a. Each is performed (step s102). For example, the business property collection / analysis unit 112a performs steps s103 to s107 in ascending order of line numbers in the business database 111a (in the example of FIG. 2, in order from the business B1).
  • step s103 the business characteristic collection / analysis unit 112a determines whether the business Bx (x is an arbitrary integer from 1 to m) is operating in the cloud.
  • step s103 If it is determined that the business Bx is not operating in the cloud (“NO” in step s103), the business characteristic collection / analysis unit 112a ends the business characteristic collection / analysis processing for the business Bx, and the process proceeds to step s108. To proceed.
  • the business characteristic collection / analysis unit 112a uses the first business characteristic collection method (described above with reference to FIG. 4).
  • the operation data of the business Bx is collected by the method using the agent software.
  • the business property collection / analysis unit 112a collects operation data of the business Bx by the second business property collection method (method using the API provided by the cloud service providing apparatus 120) described above with reference to FIG. (Step s104).
  • the operation data collected by the business characteristic collection / analysis unit 112a in step s104 is, for example, a history of CPU usage, memory usage, disk usage, network transfer, etc. while the business Bx is operating in the cloud. It is data.
  • the business characteristic collection / analysis unit 112a compares the operation data collected in step s104 with a threshold predetermined for each resource as a normality criterion for the business characteristics, and determines whether the business characteristics are normal for each resource. Judgment.
  • a lower threshold 20% and an upper threshold 60% indicating the normal range of the average CPU usage rate are set in advance via the information input unit 113.
  • the business property collection / analysis unit 112a determines that a bottleneck has occurred in the CPU, that is, the business property of the CPU is abnormal if the average value of the collected CPU usage rate exceeds the upper threshold 60%. To do. Further, if the average value of the collected CPU usage rate is less than the lower threshold 20%, the business property collection / analysis unit 112a determines that the CPU resource remainder, that is, the CPU business property is abnormal.
  • the business property collection / analysis unit 112a collects If the CPU usage rate exceeds this threshold, the CPU determines that a bottleneck has occurred.
  • the process for determining whether or not the business characteristic for each resource is normal by the business characteristic collection / analysis unit 112a is not limited to the above-described example, and a plurality of determination conditions may be combined.
  • standard determination conditions suitable for all the operations registered in the operation database 111a may be set in advance, or different determination conditions may be set for each operation.
  • the business property collection / analysis unit 112a stores the determination result data obtained by the determination process as described above in the “business property” column of the business Bx entry in the business database 111a (step s105).
  • “CPU bottleneck occurrence (average 90%)” and “memory resource remainder (average 50%)” are stored in the “business characteristics” column of the business IDBx entry.
  • step s105 When the business characteristic stored in step s105 is data indicating normality (“NO” in step s106), the business characteristic collection / analysis unit 112a ends the business characteristic collection / analysis process for the business Bx, and step s108. Proceed to the process.
  • step s105 when the business characteristic stored in step s105 is data indicating an abnormality (“YES” in step s106), the business characteristic collection / analysis unit 112a is required for the resource to eliminate the abnormality in the business characteristic. Performance, that is, a required performance adjustment value is calculated (step s107).
  • the business characteristic collection / analysis unit 112a obtains the required performance adjustment value ⁇ in the following calculation formula (1) in order to keep the average usage rate of the CPU within the upper limit threshold 60%.
  • the business characteristic collection / analysis unit 112a sets the required performance adjustment value for each resource so that the business characteristic abnormality of each resource can be resolved. You may calculate. Further, the business property collection / analysis unit 112a may calculate only the required performance adjustment value for the specified resource so that the abnormality of the business property of the resource specified by the input by the information input unit 113 or the like can be resolved. Good.
  • the business characteristic collection / analysis unit 112a stores the calculated required performance adjustment value in the “required performance adjustment value” column of the business Bx entry in the business database 111a.
  • the performance “CPU 3 GHz, 4 cores” capable of eliminating the abnormality of the business characteristic of “CPU bottleneck occurrence (90%)” occurring in the CPU currently in use with 2 GHz, 4 cores.
  • step s107 the business characteristic collection / analysis unit 112a ends the business characteristic collection / analysis process for the business Bx, and proceeds to the process in step s108.
  • step s108 the business characteristic collection / analysis unit 112a returns to step s102, and executes business characteristic collection / analysis processing for another business registered in the business database 111a.
  • the business property collection / analysis unit 112a executes business property collection / analysis processing for the business Bx + 1 registered in the next line of the business Bx in the business database 111a. In this way, business characteristic collection / analysis processing is executed for all business operations registered in the business database 111a.
  • the performance of the cloud when it is determined that the performance of the cloud is insufficient, the performance of the cloud necessary for the operation of the business is acquired. As a result, by using the acquired performance, it is possible to reselect an appropriate cloud having the performance necessary for operating the business.
  • the business property collection / analysis processing of the embodiment described above with reference to FIGS. 6 and 7 may be performed at predetermined time intervals set by input via the information input unit 113.
  • the business characteristic collection / analysis processing of the embodiment is performed when an operation is added to the business database 111a for a non-operating business, and for a business that has already been operated, the business is performed by maintenance, schedule power on / off, etc. It may be executed at the time of pause.
  • FIG. 8 is an example diagram of a cloud service selection processing flow according to the embodiment.
  • the control unit 112b starts a cloud service selection process (step s201), and determines whether or not the business to be processed is registered in the business database 111a and is not operating in the cloud.
  • control unit 112b causes the optimal service selection unit to execute the optimal service selection process according to the embodiment (step S202). s203).
  • FIG. 9 is an example of an optimal service selection processing flow according to the embodiment.
  • the optimum service selection unit 112c starts the optimum service selection process (step s301)
  • the essential service specified in the additional condition of the business registered in the business database 111a is extracted as an essential condition. (Step s302).
  • the essential conditions are input by the information input unit 113 and set in advance in the business database 111a, for example.
  • the optimum service selection unit 112c executes the optimum cloud candidate extraction process in steps s304 to s306 for the cloud services Ca-1, Ca-2,... Cn registered in the cloud operator database 111c (step s304). s303). For example, the optimum service selection unit 112c executes the optimum cloud candidate extraction process in steps s304 to s306 in ascending order of the row numbers in the cloud operator database 111c (step s303). In the example of FIG. 3, the optimum service selection unit 112c performs the processing from step s304 to step s306 in order from the cloud Ca-1 having the smallest row number among the cloud services that are the same cloud operator Ca.
  • the optimal cloud candidate extraction process in steps s304 to s306 is a process of extracting an optimal cloud candidate that can be an optimal cloud for operating the business from the cloud operator database 111c.
  • step s304 the optimum service selection unit 112c determines that the performance index of the cloud Cy (y is an arbitrary integer from 1 to the number of clouds registered in the cloud operator database 111c) of the business registered in the business database 111a. Determine whether the required performance is met.
  • step s304 when the business is not in operation, the required performance initial value registered in the business database 111a is used as the required performance of the business. Further, when the business is already in operation, the required performance adjustment value registered in the business database 111a is used as the required performance of the business.
  • the optimal service selection unit 112c ends the optimal cloud candidate extraction process for the cloud Cy, and step s307 Proceed to the process.
  • the optimum service selection unit 112c determines that the business of which the added value of the cloud Cy is extracted in step s302. It is determined whether or not the essential condition is satisfied (step s305).
  • the optimal service selection unit 112c ends the optimal cloud candidate extraction process for the cloud Cy, and the process of step s307 is performed. move on.
  • the cloud Cy is added to the optimal cloud candidate list as the optimal cloud candidate Cc (step s306).
  • step s307 the optimum service selection unit 112c returns to step s303, and executes the optimum cloud candidate extraction process for another cloud registered in the cloud operator database 111c.
  • the optimum service selection unit 112c executes an optimum cloud candidate extraction process for the cloud registered in the next row of the cloud Cy in the cloud provider database 111c.
  • the optimal service selection unit 112c proceeds to the process of step s308.
  • step s308 for the optimum cloud candidates Cc1 to Ccs extracted by the optimum cloud candidate extraction process (s is an arbitrary integer from 1 to the number of clouds added to the optimum cloud candidate list), the evaluation index calculation process in step s309 Execute.
  • the optimum service selection unit 112c performs an evaluation in which the weighting by the optimization policy is performed on the low price (price) and the degree of coincidence between the additional condition specified by the business and the added value provided by the cloud service. The calculation of the index is performed for all the optimal cloud candidates Cc added to the list.
  • the optimum service selection unit 112c executes the evaluation index calculation process for the optimum cloud candidate Ccz (z is an arbitrary integer from 1 to s) by the following method.
  • the optimal service selection unit 112c calculates the price C (z) for all optimal cloud candidates Ccz by the following calculation formula (2).
  • C (z) CF (z) + ( ⁇ Cs (z) x resource usage expected for the job) ...
  • CF (z) is the basic charge for the optimal cloud candidate Ccz
  • Cs (z) is the charge for the pay-per-use resource.
  • the actual value is used if the relevant business has a performance record. Further, when the business is not in operation, the predicted value set at the time of registration in the business database 111a is used.
  • the optimum service selection unit 112c determines the price C (z) of the optimum cloud candidate Ccz among all the optimum cloud candidates Cc.
  • the relative evaluation value CR (z) for the price is calculated by the following calculation formula (3).
  • CR (z) (CAvg-C (z)) / CAvg (3)
  • CAvg in the calculation formula (3) is an average value of the prices C (z) of all optimum cloud candidates.
  • the optimum service selection unit 112c is configured to select any condition i among the additional conditions registered in the business database 111a (i is an arbitrary integer from 1 to the number of additional conditions set as an arbitrary condition). Then, the relative evaluation value VR (z) (i) for the arbitrary condition is calculated by the following calculation formula (4).
  • VR (z) (i) (V (z) (i)-VAvg (i)) / VAvg (i) (4)
  • V (z) (i) in the calculation formula (4) is an evaluation score set in advance by a relative evaluation with a maximum score of 10 for each added value.
  • the evaluation score V (z) (i) is set such that the additional condition “support” registered in the business database 111a is 10 points for telephone correspondence, 7 points for mail correspondence, 3 points for bulletin board correspondence, and so on.
  • VAvg (i) is an average value of the evaluation points V (z) (i) of all the optimal cloud candidates.
  • the optimum service selection unit 112c converts the relative evaluation value CR (z) regarding the price calculated by the calculation formula (3) and the relative evaluation value VR (z) (i) regarding the arbitrary condition calculated by the calculation formula (4).
  • the weighted sum is calculated as an evaluation index G (z).
  • the evaluation index G (z) is calculated by the following equation (5).
  • G (z) CR (z) x W0 + V (z) (1) x W1 + V (z) (2) x W2 +... + V (z) (i) x Wi (5)
  • W in the calculation formula (5) is a weight set according to the optimization policy for the business, and satisfies the following relational expression (6).
  • ⁇ Wi 1 (6)
  • a large value is set in W0.
  • the evaluation index of the optimal cloud candidate Cc with a low price becomes high.
  • a large value is set to any one or a plurality of W1 to Wt.
  • Such weighting may be arbitrarily set at the mounting level, or may be set so that it can be flexibly changed in accordance with items that are important to the user.
  • the optimal service selection unit 112c sets the optimal cloud candidate having the highest calculated evaluation index to the operation of the business.
  • the optimum cloud is selected (step s311). Then, the optimum service selection unit 112c ends a series of optimum service selection processes (step s312).
  • control unit 112b determines whether or not the non-operating business can be operated using the cloud selected by the optimum service selection process.
  • a dialog required by the user is displayed on the information output unit 114 (step s204).
  • FIG. 10 is an example of a screen for confirming whether a business operation is possible according to the embodiment.
  • the second and third highest clouds are simultaneously displayed on the information output unit 114. May be. Such a display can give the user a chance to finally select the cloud.
  • the configuration may be such that the optimum cloud having the highest evaluation index is automatically selected without performing the dialog display process in step s204, and the business is operated in the selected cloud. Also good.
  • step s205 the control unit 112b executes a required performance update process in the business database 111a.
  • FIG. 11 is an example diagram of a required performance update process flow according to the embodiment.
  • FIG. 12 is an explanatory diagram of the required performance update process for the non-working business according to the embodiment.
  • step s401 When the control unit 112b starts the required performance update process (step s401) and determines that the business is not in operation (“NO” in step s402), the required performance initial value of the business registered in the business database 111a. Is copied to the current required performance value (step s403). In the example shown in FIG. 11, the value of the required performance initial value is copied for the business ID Bx, and the copied required performance initial value is stored in the current required performance value.
  • control unit 112b ends the requested performance update process (step s406).
  • control unit 112b ends a series of cloud service selection processes for the non-operating business (step s211).
  • step s201 when it is determined that the business has been operated (“NO” in step s202), the control unit 112b proceeds to the process of step s206.
  • step s206 the control unit 112b determines whether or not the cloud operator database 111c has been updated since the time of the previous optimum service selection process. For example, the control unit 112b determines whether a new cloud has been registered in the cloud operator database 111c.
  • step s206 When it is determined that the cloud provider database 111c has been updated (“YES” in step s206), the control unit 112b proceeds to the process of step s208.
  • control unit 112b performs the business of the business stored in the business database 111a by the business characteristic collection / analysis unit 112a. It is determined whether it is necessary to reselect a cloud in use according to the characteristics (step s207).
  • the control unit 112b ends a series of optimum service selection processes for the business (step s211).
  • Cases in which it is determined that it is not necessary to reselect a cloud in use include, for example, cases where the business characteristics of the business stored in the business database 111a are normal, and business characteristics of the business in the business database 111a. There may be cases where it is not stored.
  • step s207 when it is determined that it is necessary to reselect a cloud in use (eg, “YES” in step s207), such as when the business characteristics of the business stored in the business database 111a are abnormal, the control unit 112b Advances to the process of step s208.
  • a cloud in use eg, “YES” in step s207
  • step s208 the control unit 112b causes the optimum service selection unit 112c to execute the optimum service selection process described above with reference to FIG.
  • the optimum evaluation index having the highest evaluation index among the clouds registered in the cloud operator database 111c according to the updated cloud operator database 111c or according to the required performance adjustment value that can eliminate the abnormality of the business characteristics. Cloud is selected.
  • step s209 the control unit 112b displays on the information output unit 114 a dialog asking the user whether to migrate to the cloud selected by the optimum service selection process in step s208.
  • the user policy regarding migration can be set in the “behavior” of the policy of the business in the business database 111a.
  • Examples of the “behavior” set in the policy in the business database 111a include the following four patterns (a) to (d). That is, (a) the migration process is forcibly executed. (b) If there is no instruction for a certain grace period, the migration process is automatically executed. (c) If there is no instruction for a certain grace period, the migration process is automatically skipped. (d) Wait for processing until an instruction from the administrator (user) is received.
  • the fixed grace period described in the above patterns (b) and (c) may be a dynamic value during maintenance, or a settable fixed value such as one hour.
  • the information output unit 114 presents the price and conditions of the cloud with the evaluation index to the top three. Then, it may be configured to wait for an instruction from the user through the information input unit 113, such as selecting which one of them or operating with the current service.
  • FIG. 13 is an example of a migration permission confirmation screen according to the embodiment.
  • the second and third highest clouds may be simultaneously displayed on the information output unit 114 as the migration destination cloud. .
  • Such a display can give the user a chance to finally select the cloud.
  • the pattern (a) is set in advance as a policy, it may be configured to automatically migrate to the cloud selected as optimal without displaying the dialog in step s209.
  • the behavior policy set in the business database 111a is changed from the pattern (d) to the pattern ( It may be configured to be changed to c). According to such a configuration, for example, in the next cloud service selection process, it is possible to suppress a stagnation of processing such as waiting again for an instruction on whether migration is possible from a user who does not intend to permit migration.
  • step s210 when migration to another cloud selected based on the required performance adjustment value stored in the business database 111a is permitted, the required performance update process shown in FIG. 11 is executed.
  • the control unit 112b starts the requested performance update process (step s401), and determines that the business has been operated (“YES” in step s402), the registration is registered in the business database 111a.
  • the required performance adjustment value of the business is copied to the current required performance value (step s404).
  • FIG. 14 is an explanatory diagram of required performance update processing for an already-executed operation according to the embodiment. In the example shown in FIG. 14, the value of the required performance adjustment value is copied for the business ID Bx, and the copied required performance adjustment value is stored in the current required performance value.
  • control unit 112b When the required performance adjustment value is copied and stored as the required performance current value, the control unit 112b returns the required performance adjustment value and the business characteristics to the initial values as further illustrated in FIG. 14 (step s405). Then, the control unit 112b ends the required performance update process (step s406).
  • control unit 112b ends a series of cloud service selection processes for the already-executed business (step s211).
  • the cloud service selection process described above with reference to FIGS. 8 to 14 is started by the control unit 112b when, for example, the following case occurs when the business is not in operation. That is, when the control unit 112b detects that a new business entry has been registered in the business database 111a, the control unit 112b starts the cloud service selection process illustrated in FIG. 8, and the optimal service selection unit 112c receives the optimal service illustrated in FIG. Instructs the start of the selection process. After the new business entry is registered in the business database 111a, the control unit 112b does not immediately instruct the start of the optimal service selection process, for example, selects the optimal service so that the service is started at the specified operation date and time. Processing may be scheduled.
  • the cloud service selection process described above with reference to FIGS. 8 to 14 is executed when the business is temporarily stopped due to power on / off according to maintenance or schedule. Is done.
  • the control unit 112b starts a cloud service selection process.
  • the control unit 112b receives a signal for starting the cloud service selection process from the agent immediately before the task is shut down. Can be configured. Also, using the API provided by the cloud service providing apparatus 120, the control unit 112b periodically checks (polls) whether or not the OS has stopped, and when detecting that the OS has stopped, the control unit 112b It may be configured to initiate a service selection process.
  • the user is forced to move to another optimal cloud for the already-executed business.
  • the shutdown command may be directly executed on the server on which the business is operated in accordance with an instruction from the control unit 112b.
  • the control unit 112b may be configured to directly issue a shutdown command via the API.
  • step s206 in FIG. 8 it is determined in step s206 in FIG. 8 that the cloud operator database 111c has been updated.
  • a service selection process is executed.
  • the cloud provider database 111c is not updated in the determination process in step s206, or re-run according to the business characteristics in step s207. It can be determined that there is no need for selection. For this reason, the optimum service selection process in step s208 is not unnecessarily executed.
  • control unit 112b After proceeding to step s211 of FIG. 8 and completing all the cloud service selection processes, the control unit 112b performs a process for executing a non-operating operation or a migration for an already-executed operation. For example, the control unit 112b performs processing such as contract processing with the cloud service providing apparatus 120, acquisition of an IP address and ID / password, and data transfer of business master storage via the abstractor 112d.
  • the process of moving to another optimal cloud for an already-executed operation is performed when the operation is temporarily stopped due to power on / off due to maintenance or schedule.
  • the IP address assigned to different cloud service providers changes. For example, when a cloud is used in which a business uses a domain name, the address needs to be rewritten by a Domain Name System (DNS) server.
  • DNS Domain Name System
  • This process may be incorporated as a function that is executed when the control unit 112b sends the business image to the server, or may be executed as a program prepared in advance on the business side.
  • the optimum service selection unit 112c refers to the entries in the business database 111a and the cloud provider database 111c, the optimum service selection unit 112c needs an interface for accessing these databases.
  • This interface may be provided in the optimum service unit 112c for direct access by the optimum service selection unit 112c, or may be provided in the control unit 112b.
  • An example of the reason that the control unit 112b includes is that data that should not be accessed by the optimum service selection unit 112c is added to these database tables for security, data protection, and the like.
  • the control unit 112b needs to have a common function for components other than the optimum service selection unit 112c to access these databases.
  • the control unit 112b preferably includes an interface for accessing these databases.
  • the cloud service selection device, the cloud service selection system, and the cloud service selection method of the first embodiment described above services required for the business from various cloud services provided by the cloud operator Low-cost cloud services that reflect quality and user policies can be selected quickly and efficiently.
  • the optimum cloud service can be quickly and efficiently reselected according to the business characteristics obtained from the operation performance of the business using the cloud service.
  • FIG. 15 is a configuration diagram of a cloud service selection system according to the second embodiment.
  • the cloud service selection system 200 according to the second embodiment shown in FIG. 15 the same components as those in the cloud service selection system 100 according to the first embodiment shown in FIG. It has been added.
  • the performance index registered in the cloud provider database 111c shown in FIG. 3 is the performance of the cloud service published by the cloud service provider.
  • such a performance index published by a cloud service provider is used to select a cloud suitable for the business.
  • the cloud service selection device 210 includes an effective performance acquisition unit 112f in the processor 212 as shown in FIG.
  • the effective performance acquisition unit 112f acquires the effective performance of the cloud using a dummy job for measuring effective performance.
  • the effective performance is a ratio between the publicly disclosed performance index of the cloud and the performance actually possessed when the business is operated in the cloud.
  • the optimum service selection unit 112c corrects the cloud performance index using the effective performance acquired by the effective performance acquisition unit 112f, and selects the optimum cloud for the business using the corrected cloud performance index.
  • the effective performance acquisition process according to the embodiment executed by the cloud service selection apparatus 210 will be described.
  • dummy job data for effective performance measurement having execution performance measurement software is stored in the job master data storage unit 111b in advance.
  • the execution performance measurement software includes a load tool for applying a load to a specific system of the cloud service providing apparatus 120 and a measurement tool for executing performance measurement during operation.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating an example of dummy work for execution performance measurement.
  • two dummy tasks Bx1 and Bx2 are registered.
  • the dummy business Bx1 and Bx2 data as shown in FIG. 16 are defined in the business database 111a through the registration screen displayed on the information output unit 114 for registering the actual business in the business database 111a. .
  • FIG. 17 is an example of an effective performance acquisition process flow according to the embodiment.
  • the effective performance acquisition unit 112f starts the effective performance acquisition process (step s501)
  • the dummy business stored in the business master data storage unit 111b is developed on the cloud service providing apparatus 120 to be measured via the control unit 112b. (Step s502).
  • the performance of the measurement target resource is measured by the execution performance measurement software included in the dummy business deployed on the cloud service providing apparatus 120.
  • the measurement result is transmitted from the cloud service providing apparatus 120 that executes the execution performance measurement software to the effective performance acquisition unit 112f (step s503).
  • the effective performance acquisition unit 112f that has received the measurement result calculates a ratio between the performance index of the cloud published by the cloud service provider and the performance of the cloud obtained from the execution result of the dummy business as an effective performance value.
  • the effective performance acquisition unit 112f stores the calculated effective performance value in the execution performance column of the measurement target cloud in the cloud provider database 211c (step s504).
  • FIG. 18 is an example diagram of a cloud operator database including effective performance data. As shown in FIG. 18, the cloud operator database 211c includes an item “effective performance” in addition to the same items as the cloud operator database 111c shown in FIG.
  • the effective performance acquisition unit 112f ends the effective performance acquisition process (step s505).
  • the effective performance data stored in the cloud provider database 211c by the effective performance acquisition process is used for the cloud service selection process described above with reference to FIGS. Specifically, effective performance data is used in the optimal cloud candidate extraction process in step s304 shown in FIG.
  • step s304 when the business that is the target of the optimal cloud selection process is not operating, it is determined whether or not the following relational expression (7) is satisfied.
  • the required performance initial value in relational expression (7) is the required performance initial value of the non-operating business registered in the business database 111a.
  • the performance index and effective performance in the relational expression (7) are the performance index and effective performance of the processing target cloud registered in the cloud provider database 211c.
  • the required performance adjustment value in relational expression (8) is the required performance adjustment value of the operated business registered in the business database 111a.
  • the performance index and effective performance in the relational expression (8) are the performance index and effective performance of the processing target cloud registered in the cloud provider database 211c, as in the relational expression (7).
  • the effective performance acquisition unit 112f may be configured to execute the effective performance acquisition process only for a paid cloud.
  • the cloud service provider can update to the cloud service device 120 having higher performance according to the progress of technology in a cycle of 1 to 2 years. Therefore, the effective performance acquisition unit 112f may periodically acquire the effective performance for the cloud registered in the cloud operator database 211c.
  • the effective performance acquisition unit 112f may be configured to execute the effective performance acquisition process.
  • an appropriate cloud service is selected by operating the business reflecting the effective performance of the cloud cloud service. Is possible.
  • the dummy service having the required performance similar to the actual business can be operated by the cloud service prior to the actual business having the required performance, the actual business is operated by the cloud service. It is possible to confirm whether there is no problem.
  • FIG. 19 is a configuration diagram of a cloud service selection system according to the third embodiment.
  • the cloud service selection system 300 according to the third embodiment shown in FIG. 19 the same components as those of the cloud service selection system 100 shown in FIG. 1 and the cloud service selection system 200 shown in FIG. Reference numerals are added.
  • the cloud service selection devices 110 and 210 select a cloud service appropriate for operating the business from among the public clouds provided by the cloud service providing device 120.
  • a cloud service suitable for operating the business is selected from the public cloud and private cloud. Is done. That is, in the third embodiment, the cloud service selection device 310 illustrated in FIG. 19 performs the business from the hybrid cloud including the public cloud 320 and the private cloud 340 provided by the cloud service providing device 120. Choose the right cloud service to run.
  • Private cloud is a cloud service provided to specific users such as departments and group companies within a company.
  • the hybrid cloud is a cloud service that combines a public cloud and a private cloud.
  • the private cloud 320 is provided by a server pool 341 and a private cloud management device 342.
  • the server pool 341 includes a plurality of servers that provide a private cloud.
  • the private cloud management device 342 manages access to the cloud service selection device 310 and the server pool 341 that are connected via the intra-organization network 350 such as an intranet.
  • the processor 312 of the cloud service selection device 310 includes a private cloud plug-in 112ep.
  • the server pool 341 that provides the private cloud 340 is not connected to the cloud service selection device 310 via the network 130 such as the Internet, but is connected to the cloud service selection device 310 via the intra-organization network 350. Therefore, in the third embodiment, by adding a private cloud plug-in 112ep for accessing the private cloud 340 to the abstractor 112d, the cloud service selection device 310 makes the private cloud 340 the same as the public cloud 320. So that it can be used transparently.
  • FIG. 20 is an example diagram of a cloud operator database according to the third embodiment.
  • the server pool 341 that provides a private cloud is registered in the cloud provider database 311c as if it is a cloud service provider that provides a public cloud.
  • the cloud provider database 311c is a cloud service provider that provides a public cloud.
  • two types of private clouds with a business ID of Cpb are registered.
  • the charge data of the private cloud may be registered as “free”, and the total cost of the fixed cost for acquiring the server and the variable cost such as electricity charge is calculated as Total Cost of Ownership (TCO) An amount converted per unit time may be registered.
  • TCO Total Cost of Ownership
  • An amount converted per unit time may be registered.
  • the cloud type indicating whether the entry is public or private may be registered as “added value” as shown in FIG. 20, and a cloud type column may be added to the cloud operator database 311c.
  • the cloud operator database 311c includes data on the number of instances in addition to the same items as the cloud operator database 211c shown in FIG.
  • a private cloud has a limit on the number of instances that can be operated depending on server devices owned by users or the like. Therefore, a column of the number of instances is added to the cloud operator database 311c.
  • the instance count data includes a predefined maximum instance count (Max) and a remaining instance count (Cur).
  • Max maximum instance count
  • Cur remaining instance count
  • the maximum number of instances is copied and stored in advance as an initial value of the number of remaining instances.
  • the optimum service selection unit 112c selects one of a plurality of private clouds Cpb registered in the cloud provider database 311c as a cloud service for operating a certain business, the number of remaining instances of the selected private cloud Cpb Is decremented.
  • the use of the private cloud Cpb is stopped, the number of remaining instances of the private cloud Cpb whose use is stopped is incremented.
  • the optimum service selection unit 112c excludes the private cloud Cpb from the options and creates a new instance of the private cloud Cpb with the remaining number of instances being zero. Do not process.
  • an appropriate cloud service for operating the business from the public cloud and private cloud is provided. You can choose.
  • a cloud service appropriate for operating the business is selected without distinguishing between a public cloud and a private cloud.
  • the set value of the charge for the private cloud Cpb registered in the cloud operator database 311c is lowered.
  • the optimum service selection unit 112c preferentially selects the private cloud Cpb from all the cloud services registered in the cloud operator database 311c.
  • the charge setting value for the private cloud Cpb registered in the cloud operator database 311c is increased.
  • the optimum service selection unit 112c preferentially selects the public cloud from all the cloud services registered in the cloud operator database 311c.
  • the cloud service selection device whether the hybrid cloud mainly uses a private cloud or mainly uses a public cloud It is possible to select a cloud service suitable for the business, reflecting the user policy.
  • the cloud service selection device the cloud service selection system, and the cloud service selection method of the fifth embodiment described above, you want to use mainly the private cloud or mainly the public cloud in the hybrid cloud It is possible to select a cloud service suitable for the business that reflects the user policy.
  • FIG. 21 is a configuration diagram of a cloud service selection system according to the sixth embodiment.
  • the same components as those in the cloud service selection systems 100 to 300 are assigned the same reference numerals.
  • the cloud service selection system 300 is configured to incorporate a private cloud as an option of the public cloud, thereby enabling a cloud suitable for operating the business from the public cloud and the private cloud. A service is selected.
  • the cloud service selection system 400 by configuring the public cloud as a private cloud option, the business is operated from the public cloud and the private cloud. An appropriate cloud service is selected.
  • the metadata of the public server (cloud service providing apparatus 120) is virtually pre-registered in the servers constituting the server pool 441 that provides the private cloud 440 shown in FIG.
  • the private cloud management device 442 uses the business database 411a as shown in FIG. And the business data is added to the business master data storage unit 411b.
  • a business with a business ID of Bpb1 is added to the business database 411a.
  • the cloud service selection device 410 determines that a new business operated in the public cloud has been added to the business database 411. Therefore, the cloud service selection device 410 selects a public cloud suitable for the new business added to the business database 411.
  • a large change is made to the system control of the cloud service selection devices 110 and 210 according to the first and second embodiments.
  • a hybrid cloud system can be realized by adding the following processing to the cloud service selection device 410 as compared to the cloud service selection devices 110 and 210. Processing to add and delete business entries in the private cloud received from the server pool 441 to the business database 411a, and processing to provide the business master data storage unit 411b with an API for storing business data received from the server pool 441 It is.
  • the cloud service selection devices 110 to 410 select a cloud service suitable for the business.
  • the configuration and processing functions of the cloud service selection devices 110 to 410 can be realized by software called a cloud service selection program. Therefore, processing similar to that performed by the cloud service selection devices 110 to 410 can be realized by a computer that executes the cloud service selection program.
  • FIG. 23 is a hardware configuration diagram of a computer that executes a cloud service selection program according to the seventh embodiment.
  • the computer 500 includes an input device 501, a reading device 502, a communication interface 503, a hard disk (HDD) 504, a CPU 505, a RAM 506, a read only memory (ROM) 507, a display device 508, and a bus 509. included.
  • Devices 501 to 508 included in the computer 500 are connected to each other by a bus 509.
  • the input device 501 is a device that detects an operation performed by a user of the computer 500, and is, for example, a mouse and a keyboard.
  • the reading device 502 is a device that reads a program and data contained in a variable recording medium such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a Universal Serial Bus (USB) memory, and is, for example, Compact Disc / Digital Versatile Disc (CD / DVD) drive.
  • the communication interface 503 is an interface for connecting the computer 500 to a communication network such as the Internet or Local Area Network (LAN).
  • the HDD 504 is a storage device that stores programs executed by the CPU 505 and data.
  • the cloud service selection program according to the embodiment is installed in the HDD 504 when the reading device 502 reads the cloud service selection program recorded on the variable recording medium.
  • the cloud service selection program according to the embodiment is installed in the HDD 504 when the computer 500 acquires the cloud service selection program stored in another computer device (not shown) via the communication interface 503.
  • the CPU 505 is a processing device that executes the cloud service selection process according to the embodiment by reading the cloud service selection program from the HDD 504 to the RAM 506 and executing the cloud service selection program.
  • the RAM 506 is an example of a main storage device that stores the execution result of the cloud service selection program read from the HDD 504.
  • the ROM 507 is a read-only memory that stores constant data and the like.
  • the display device 508 is a device that displays a processing result of the CPU 505, and is, for example, a liquid crystal display device.
  • the processing executed by the cloud service selection device can be realized by a computer that executes a cloud service selection program.

Abstract

A cloud service selection device includes: a cloud service provider database in which data including performance indices, added value, and fees for each of a plurality of cloud services provided to any number of unspecified people by way of a cloud service providing device is registered; a business database in which data including performance requirements, added conditions, and user policies for business operated using one cloud service among the plurality of cloud services registered in the cloud service provider database is registered; and an optimal service selection unit which extracts optimal cloud candidates for which a performance index satisfies a performance requirement from among the plurality of cloud services, calculates a performance indicator for which weighting by way of a user policy has been performed with respect to fees and a degree of matching between added conditions and added values for the extracted cloud selection candidates, and selects an optimal cloud candidate for which the calculated performance indicator is highest as the cloud service to be used for business.

Description

クラウドサービス選択装置、クラウドサービス選択システム、クラウドサービス選択方法、およびクラウドサービス選択プログラムCloud service selection device, cloud service selection system, cloud service selection method, and cloud service selection program
　本発明は、クラウドサービス選択装置、クラウドサービス選択システム、クラウドサービス選択方法、およびクラウドサービス選択プログラムに関する。 The present invention relates to a cloud service selection device, a cloud service selection system, a cloud service selection method, and a cloud service selection program.
　近年、サーバのコンピューティング資源をクライアントがインターネット等のネットワークを介して利用する形態が研究および開発されている。利用されるコンピューティング資源には、コンピュータの処理装置および記憶装置といったハードウェアと、コンピュータプログラム、ファイル、およびデータといったソフトウェアとが含まれる。このようなコンピューティングの形態は、クラウドコンピューティングと称される。 In recent years, a form in which a client uses server computing resources via a network such as the Internet has been researched and developed. The computing resources utilized include hardware such as computer processing and storage devices and software such as computer programs, files and data. Such a form of computing is called cloud computing.
　クラウドコンピューティングが用いられたサービスは、様々なクラウドサービス事業者によって提供されている。クラウドサービス事業者により提供されるサービスには、例えば、Software as a Services（ＳａａＳ）、Platform as a Services（ＰａａＳ）、およびInfrastructure as a Services（ＩａａＳ）がある。 Services using cloud computing are provided by various cloud service providers. Services provided by a cloud service provider include, for example, Software as a Services (SaaS), Platform as a Services (PaaS), and Infrastructure as a Services (IaaS).
　ＳａａＳは、クラウドサービス事業者が各種のアプリケーションソフトウェアをネットワークを介して利用者に提供するサービスである。ＰａａＳは、クラウドサービス事業者がアプリケーションの開発、実行、および運用の環境、ならびにユーティリティソフトウェアをネットワークを介して利用者に提供するサービスである。例えば、ＩａａＳは、クラウドサービス事業者がサーバ、ストレージ、Operating System（ＯＳ）、およびミドルウェア等のシステム資源をネットワークを介して利用者に提供するサービスである。 SaaS is a service in which a cloud service provider provides various application software to users via a network. PaaS is a service in which a cloud service provider provides an application development, execution, and operation environment and utility software to a user via a network. For example, IaaS is a service in which a cloud service provider provides system resources such as a server, storage, operating system (OS), and middleware to users via a network.
　上述のようなクラウドコンピューティングを用いて提供されるサービスの品質および料金体系は、クラウドサービス事業者によって異なり得る。そこで、利用者は、クラウドコンピューティング上で稼動させたい業務内容とクラウド事業者が提供するサービスの品質および料金体系とを考慮して、様々なクラウドサービス事業者が提供するサービスの中から適切と考えるサービスを選択する。 The quality and fee structure of services provided using cloud computing as described above may vary depending on the cloud service provider. Therefore, considering the business content to be operated on the cloud computing and the quality and fee structure of the service provided by the cloud operator, the user should appropriately select from the services provided by various cloud service operators. Select a service to think about.
　なお、アウトソーシング導入支援装置に関する次のような技術が知られている。アウトソーシング導入支援装置は、ネットワークを介してユーザ端末からアクセスを受けると、コンサルティング、運用、およびサービスレベル・アグリーメント（ＳＬＡ）の決定に必要な項目をユーザ端末上に表示させる。これらの項目に対する情報がユーザ端末装置により入力されると、アウトソーシング導入支援装置は、運用設計レベル定義ファイル、高運用設計ガイドラインファイル、ＳＬＡ品質ファイル、および価格リストファイルを用いて、入力された情報を解析する。アウトソーシング導入支援装置は、解析結果に従って作成されたコンサルティング資料および運用見積書をユーザ端末に送信する。 The following technologies related to outsourcing introduction support devices are known. When the outsourcing introduction support apparatus receives access from the user terminal via the network, the outsourcing introduction support apparatus displays items necessary for consulting, operation, and determination of service level agreement (SLA) on the user terminal. When information on these items is input by the user terminal device, the outsourcing introduction support device uses the operation design level definition file, the high operation design guideline file, the SLA quality file, and the price list file to input the input information. To analyze. The outsourcing introduction support apparatus transmits consulting materials and an operation estimate prepared according to the analysis result to the user terminal.
　仮想化装置およびクラウド連携管理装置を有する複数のクラウドシステムがネットワークを介して接続されたシステムに関する次のような技術が知られている。各クラウドシステムのクラウド連携管理装置は、自クラウドシステムの上位システム構成情報、上位システム手順データ、リソース情報、ＣＰＵアーキテクチャ情報、ＯＳ情報、および料金情報を連携情報として他のクラウドシステムのクラウド連携管理装置と交換し、交換された連携情報を記録部に記憶する。あるクラウドシステムのクラウド連携管理装置は、クラウド間移行指示と移行対象の上位システムのＩＤを含むコマンドとを受信すると、コマンドに含まれる上位システムのＩＤをキーにして記憶部に記憶されている関連上位システム構成情報を特定する。そして、クラウド連携管理装置は、特定された関連上位システム情報から移行先となり得る他のクラウドシステムのクラウド連携装置のＩＤのリスト、またはそれらのＩＤのリストにより特定される他のクラウドシステムの名称のリストを移行候補先情報として出力する。クラウド連携管理装置は、出力された移行先候補情報の中から移行先のクラウドシステムがユーザにより選択されると、上位システムのＩＤ、自装置のＩＤ、およびクラウド間移行の移行先手順の実行指示を移行先のクラウドシステムのクラウド連携管理装置に送信する。移行先のクラウドシステムのクラウド連携管理装置は、移行先手順の実行指示を受信すると、移行先手順の実行を開始する。 The following technologies related to a system in which a plurality of cloud systems having a virtualization device and a cloud cooperation management device are connected via a network are known. The cloud linkage management device of each cloud system is a cloud linkage management device of another cloud system using the higher-level system configuration information, higher-level system procedure data, resource information, CPU architecture information, OS information, and fee information as the linkage information. The exchanged cooperation information is stored in the recording unit. When a cloud cooperation management device of a certain cloud system receives an inter-cloud migration instruction and a command including the ID of the upper system to be migrated, the association stored in the storage unit using the upper system ID included in the command as a key Specify higher-level system configuration information. And the cloud cooperation management device is a list of IDs of cloud cooperation devices of other cloud systems that can become the migration destination from the identified related higher system information, or names of other cloud systems specified by the list of those IDs. The list is output as migration candidate destination information. When the migration destination cloud system is selected by the user from the output migration destination candidate information, the cloud cooperation management device instructs the execution of the migration destination procedure for the ID of the host system, the own device ID, and the migration between clouds. To the cloud cooperation management device of the destination cloud system. When receiving the instruction to execute the migration destination procedure, the cloud cooperation management apparatus of the migration destination cloud system starts executing the migration destination procedure.
　交差階層効率管理システムに関する次のような技術が知られている。交差階層管理システムのデータベースは、多重階層および多重階層間の交差階層に記憶された効率管理データ、および交差階層に設定された効率管理目標を備える。交差階層効率管理システムは、ポートフォリオ・ビュー・セレクションをオペレータから取得すると、ポートフォリオ・ビュー・セレクションにより特定される効率管理データの一部を検索する。交差階層効率管理システムは、交差管理目標を含む検索された効率管理データをポートフォリオ・ビューとして与える。 The following technologies related to cross-tier efficiency management systems are known. The database of the cross hierarchy management system includes the efficiency management data stored in the multiple hierarchies and the cross hierarchies between the multiple hierarchies, and the efficiency management target set in the cross hierarchies. When acquiring the portfolio view selection from the operator, the cross hierarchy efficiency management system searches a part of the efficiency management data specified by the portfolio view selection. The cross-tier efficiency management system provides retrieved efficiency management data including cross-management goals as a portfolio view.
　クラウドフェデレーションに関する次のような技術が知られている。クラウドフェデレータは、契約したクラウドクライアントが異なるクラウドにより提供されるサービスへシームレスにアクセスするために必要なフェデレーションプロファイルを提供する。 The following technologies related to cloud federation are known. The cloud federator provides a federation profile necessary for a contracted cloud client to seamlessly access services provided by different clouds.
特開２００４－１８５４４２号広報Japanese Laid-Open Patent Publication No. 2004-185442 特開２０１１－１８６６３７号広報JP 2011-186737 PR 特開２００７－１１５２６３号広報JP 2007-115263 PR 特開２０１１－１２９１１７号公報JP 2011-129117 A
　稼動させる業務の特性に適し、利用者のポリシーを反映した低価格のクラウドサービスを複数のクラウドサービスの中から迅速かつ効率的に選択する。 Select a low-priced cloud service that is suitable for the characteristics of the business to be operated and reflects the user's policy from multiple cloud services quickly and efficiently.
　一実施形態に従ったクラウドサービス選択装置は、クラウド事業者データベース、業務データベース、および最適サービス選択部を含む。クラウド事業者データベースには、クラウドサービス提供装置によって不特定多数人を対象に提供される複数のクラウドサービスそれぞれの性能指標、付加価値、および料金を含むデータが登録される。業務データベースには、クラウド事業者データベースに登録された複数のクラウドサービスの内の１つのクラウドサービスを用いて稼動される業務の要求性能、付加条件、および利用者ポリシーを含むデータが登録される。最適サービス選択部は、性能指標が要求性能を満たす最適クラウド候補を複数のクラウドサービスの中から抽出し、料金と付加条件および付加価値の一致度とに対して利用者ポリシーによる重み付けを行った評価指標を抽出されたクラウド選択候補について算出し、算出された評価指標の最も高い最適クラウド候補を業務に用いられるクラウドサービスとして選択する。 The cloud service selection device according to an embodiment includes a cloud operator database, a business database, and an optimum service selection unit. In the cloud provider database, data including the performance index, added value, and fee of each of a plurality of cloud services provided to an unspecified large number of people by the cloud service providing device is registered. In the business database, data including required performance, additional conditions, and user policy of a business operated using one cloud service among a plurality of cloud services registered in the cloud business database is registered. The optimal service selection unit extracts the optimal cloud candidates whose performance index satisfies the required performance from multiple cloud services, and evaluates the charge, additional condition, and added value matching by weighting the user policy An index is calculated for the extracted cloud selection candidate, and the optimum cloud candidate with the highest calculated evaluation index is selected as a cloud service used for business.
　実施形態に従えば、稼動させる業務の特性に適し、利用者のポリシーを反映した低価格のクラウドサービスを複数のクラウドサービスの中から迅速かつ効率的に選択することができる。 According to the embodiment, it is possible to quickly and efficiently select a low-cost cloud service that is suitable for the characteristics of the business to be operated and reflects the user policy from a plurality of cloud services.
第１の実施形態に従ったクラウドサービス選択システムの構成図である。It is a block diagram of the cloud service selection system according to the first embodiment. 実施形態に従った業務データベースの例図である。It is an example figure of the business database according to the embodiment. 実施形態に従ったクラウド事業者データベースの例図である。It is an example figure of the cloud provider database according to the embodiment. 実施形態に従った第１の業務特性収集方法の説明図である。It is explanatory drawing of the 1st business characteristic collection method according to embodiment. 実施形態に従った第２の業務特性収集方法の説明図である。It is explanatory drawing of the 2nd business characteristic collection method according to embodiment. 実施形態に従った業務特性収集・分析処理フローの例図である。It is an example figure of the business characteristic collection / analysis processing flow according to the embodiment. 実施形態に従った業務特性収集・分析処理フローの説明図である。It is explanatory drawing of the work characteristic collection / analysis processing flow according to embodiment. 実施形態に従ったクラウドサービス選択処理フローの例図である。It is an example figure of the cloud service selection processing flow according to the embodiment. 実施形態に従った最適サービス選択処理フローの例図である。It is an example figure of the optimal service selection processing flow according to the embodiment. 実施形態に従った業務稼動の可否確認画面の一例である。It is an example of the business operation availability confirmation screen according to the embodiment. 実施形態に従った要求性能更新処理フローの例図である。It is an example figure of the required performance update processing flow according to the embodiment. 実施形態に従った未稼働業務に対する要求性能更新処理の説明図である。It is explanatory drawing of the required performance update process with respect to the non-operation work according to embodiment. 実施形態に従ったマイグレーションの可否確認画面の一例である。It is an example of a migration permission confirmation screen according to the embodiment. 実施形態に従った稼働済み業務に対する要求性能更新処理の説明図である。It is explanatory drawing of the required performance update process with respect to the already-executed work according to embodiment. 第２の実施形態に従ったクラウドサービス選択システムの構成図である。It is a block diagram of the cloud service selection system according to 2nd Embodiment. 実行性能測定用のダミー業務の例図である。It is an example figure of the dummy work for execution performance measurement. 実施形態に従った実効性能取得処理フローの例図である。It is an example figure of the effective performance acquisition process flow according to an embodiment. 実効性能データを含むクラウド事業者データベースの例図である。It is an example figure of the cloud provider database containing effective performance data. 第３の実施形態に従ったクラウドサービス選択システムの構成図である。It is a block diagram of the cloud service selection system according to 3rd Embodiment. 第３の実施形態に従ったクラウド事業者データベースの例図である。It is an example figure of the cloud provider database according to 3rd Embodiment. 第６の実施形態に従ったクラウドサービス選択システムの構成図である。It is a block diagram of the cloud service selection system according to 6th Embodiment. クラウド事業者データベースに格納されたプライベートクラウドの例図である。It is an example figure of the private cloud stored in the cloud provider database. 第７の実施形態に従ったクラウドサービス選択プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成図である。It is a hardware block diagram of the computer which performs the cloud service selection program according to 7th Embodiment.
　以下図面を参照しながら実施形態を詳細に説明する。
　なお、以下の説明において、用語「クラウド」は、断りがない限り、ネットワークを介して不特定多数の一般利用者を対象に提供されるクラウドサービス、すなわち、パブリッククラウドを指す。 Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the drawings.
In the following description, the term “cloud” refers to a cloud service provided to an unspecified number of general users via a network, that is, a public cloud unless otherwise specified.
＜第１の実施形態＞
　数々のクラウドサービス事業者は、異なるサービス品質と異なる料金体系で、ＩａａＳ等のクラウドを利用者に提供している。サービス品質とは、狭義の意味では、稼働率の指標であるService Level Agreement（ＳＬＡ）を指すが、広義の意味では、サービス品質には、サービスの性能とサービスの機能が含まれる。サービスの性能とは、例えば、ＯＳのインスタンスあたりの仮想ＣＰＵのコア数およびクロック数、メモリ容量、ネットワーク帯域、およびストレージ容量等である。ＩａａＳでは、貸し出し単位は、物理または仮想マシンのＯＳのインスタンス単位である。また、サービスの機能とは、例えば、ＯＳの種類、Application Program Interface（ＡＰＩ）の提供、システム監視、ＯＳイメージのコピー、ならびにＯＳイメージおよびストレージを含めたデータのバックアップ等である。 <First Embodiment>
Many cloud service providers provide users with a cloud such as IaaS with different service qualities and different fee structures. Service quality refers to Service Level Agreement (SLA), which is an index of availability, in a narrow sense, but in a broad sense, service quality includes service performance and service function. The service performance is, for example, the number of virtual CPU cores and the number of clocks per instance of the OS, memory capacity, network bandwidth, storage capacity, and the like. In IaaS, the lending unit is a physical or virtual machine OS instance unit. The service functions include, for example, the OS type, application program interface (API) provision, system monitoring, OS image copy, and backup of data including the OS image and storage.
　また、クラウドサービス事業者の中には、例えば、サービスの価格対性能比において、ＣＰＵの処理能力が割安なことを売りにしている事業者、メモリ容量が割安なことを売りにしている事業者、ネットワーク帯域が割安なことを売りにしている事業者等が存在し得る。また、クラウドサービス事業者が提供するクラウドの中には、例えば、データ転送量に利用料金が依存しない定額制のサービスや、データ転送量毎に課金する従量制のサービス等が存在し得る。 In addition, among cloud service providers, for example, in terms of the price / performance ratio of services, those who sell cheap CPU processing capacity, and those who sell cheap memory capacity There may be a business operator who sells cheap network bandwidth. Further, in the cloud provided by the cloud service provider, for example, there may be a flat-rate service in which the usage fee does not depend on the data transfer amount, or a pay-per-use service that charges for each data transfer amount.
　一方、利用者には、稼動させたい業務の要求仕様と各クラウドサービス事業者が提供するクラウドのサービス品質および料金体系とを比較して、低価格であって業務の稼動に最適なクラウドを選択したい要求がある。 On the other hand, the user compares the required specifications of the business to be operated with the cloud service quality and fee structure provided by each cloud service provider, and selects the cloud that is inexpensive and optimal for business operation There is a request you want to do.
　具体的には、利用者がクラウドを利用して稼働させたい業務に要求されるサービス品質は、その業務内容に応じて異なる。例えば、ある業務ではＣＰＵの処理能力が高くなくてはならず、ある業務ではメモリが大容量でなくてはならず、また、ある業務ではネットワーク帯域が広くなくてはならない等である。そこで、利用者には、稼動させたい業務に要求されるサービス品質を備えたクラウドの中から低価格なクラウドを選択したいという要求がある。 Specifically, the service quality required for a business that a user wants to operate using the cloud varies depending on the business content. For example, the CPU must have a high processing capacity in a certain business, the memory must have a large capacity in a certain business, and the network bandwidth must be wide in a certain business. Thus, there is a demand for users to select a low-priced cloud from the clouds that have the service quality required for the business that they want to operate.
　また、稼動させた業務の特性が時系列に従って変化する場合には、上述のような利用者の要求を満足する最適なクラウドは、時系列に従って変化し得る。そこで、利用者には、業務の稼動に最適な低価格のクラウドを適宜利用するために、稼働中のシステムを最適な別のクラウドへマイグレーションしたいという要求がある。 In addition, when the characteristics of the operated business change according to the time series, the optimum cloud that satisfies the user's request as described above can change according to the time series. Therefore, in order to use a low-priced cloud that is optimal for business operations as needed, there is a demand for users to migrate an operating system to another optimal cloud.
　さらに、利用者には、稼動させたい業務の要求仕様と各サービス事業者が提供するクラウドのサービス品質および料金体系との比較といった上述のようなコストパフォーマンス以外の観点で、業務の稼動に最適なクラウドを選択したい要求があり得る。すなわち、利用者には、上述のようなコストパフォーマンスの観点の他に、クラウドサービスが有する付加価値を加味して、業務の稼動に最適なクラウドを選択したい要求がある。 In addition, the user is most suitable for the operation of the business from the viewpoint of cost performance such as the comparison of the required specifications of the business to be operated and the service quality and fee structure of the cloud provided by each service provider. There may be a request to select a cloud. In other words, in addition to the above-mentioned cost performance viewpoint, the user has a request to select a cloud that is most suitable for business operation in consideration of the added value of the cloud service.
　クラウドサービスが有する付加価値とは、例えば、クラウドサービス事業者の信頼性が高い、クラウドサービス事業者のホームページで多国語表示がサポートされている、トラブル発生時に電話問い合わせが可能である、クラウドサービス事業者が有するシステムの信頼性が高い、および応答性能がよい等である。システムの信頼性が高いとは、例えば、ＳＬＡで示す稼働率が高い、High Availability（ＨＡ）によるハードウェア耐障害性機能がある等である。応答性能がよいとは、クラウド上で業務を動作させるクライアントの物理的な設置場所と、クラウドが動作するサーバの物理的な設置場所とが地理的に近いことによって、通信経路長に依存したレイテンシが少ないことを指す。また、稼動させたい業務が法令等により国外への持ち出しができない業務である場合には、クライアントと同一国内で提供されるクラウドであることは付加価値となる。 The added value of a cloud service is, for example, a cloud service business in which the reliability of the cloud service provider is high, multilingual display is supported on the cloud service provider's website, and telephone inquiries are possible when trouble occurs. The reliability of the system possessed by the person is high and the response performance is good. The high system reliability means, for example, a high operation rate indicated by SLA, a hardware fault tolerance function based on High Availability (HA), and the like. The response performance is good because the physical installation location of the client that operates the business on the cloud and the physical installation location of the server that operates the cloud are geographically close. It means that there are few. In addition, when the business to be operated is a business that cannot be taken out of the country due to laws and regulations, the cloud provided in the same country as the client is an added value.
　第１の実施形態では、クラウドサービス事業者が提供する様々なクラウドの中から、上述したような利用者の要求を満たすクラウドを選択するクラウドサービス選択装置、クラウドサービス選択システム、およびクラウドサービス選択方法が提供される。また、稼動させた業務の特性に従って上述したような利用者の要求を満たす別のクラウドを再選択するクラウドサービス選択装置、クラウドサービス選択システム、およびクラウドサービス選択方法が提供される。 In the first embodiment, a cloud service selection device, a cloud service selection system, and a cloud service selection method that select a cloud that satisfies the user's request as described above from various clouds provided by a cloud service provider. Is provided. Also provided are a cloud service selection device, a cloud service selection system, and a cloud service selection method for reselecting another cloud that satisfies the user's request as described above according to the characteristics of the operated business.
　図１は、第１の実施形態に従ったクラウドサービス選択システムの構成図である。
　図１に示すように、第１の実施形態に従ったクラウドサービス選択システム１００は、クラウドサービス選択装置１１０、ｎ個（ｎは２以上の任意の整数）のクラウドサービス提供装置１２０ａ～１２０ｎ、およびインターネット等のネットワーク１３０を含む。クラウドサービス選択装置１１０は、ネットワーク１３０を介してクラウドサービス提供装置１２０ａ～１２０ｎと接続する。なお、以下の説明においてクラウドサービス提供装置１２０ａ～１２０ｎを特に区別しない場合には、クラウドサービス提供装置１２０と記載する。 FIG. 1 is a configuration diagram of a cloud service selection system according to the first embodiment.
As shown in FIG. 1, a cloud service selection system 100 according to the first embodiment includes a cloud service selection device 110, n (n is an arbitrary integer greater than or equal to 2) cloud service provision devices 120a to 120n, and A network 130 such as the Internet is included. The cloud service selection device 110 is connected to the cloud service providing devices 120a to 120n via the network 130. In the following description, the cloud service providing apparatuses 120a to 120n are referred to as the cloud service providing apparatus 120 unless otherwise distinguished.
　クラウドサービス提供装置１２０は、各クラウドサービス事業者がクラウドを提供するためのコンピュータハードウェア（サーバ）であり、Central Processing Unit（ＣＰＵ）等のプロセッサ、メモリ、およびストレージ等を含む。また、クラウドサービス提供装置１２０には、クラウドサービス選択装置１１０にクラウドを提供するためのアプリケーションソフトウェア、ファイル、およびデータ等の各種のコンピュータソフトウェアが含まれる。 The cloud service providing apparatus 120 is computer hardware (server) for each cloud service provider to provide a cloud, and includes a processor such as Central Processing Unit (CPU), memory, storage, and the like. In addition, the cloud service providing apparatus 120 includes various computer software such as application software, files, and data for providing the cloud to the cloud service selecting apparatus 110.
　図１に示したクラウドサービス選択装置１１０に含まれる各構成要素を説明する。
　クラウドサービス選択装置１１０は、記憶装置１１１、プロセッサ１１２、情報入力部１１３、および情報出力部１１４を含む。 Each component included in the cloud service selection apparatus 110 illustrated in FIG. 1 will be described.
The cloud service selection device 110 includes a storage device 111, a processor 112, an information input unit 113, and an information output unit 114.
　記憶装置１１１は、例えば、Random Access Memory（ＲＡＭ）等の主記憶装置、およびハードディスク（Hard Disk Drive、ＨＤＤ）等の補助記憶装置である。 The storage device 111 is, for example, a main storage device such as Random Access Memory (RAM) and an auxiliary storage device such as a hard disk (Hard Disk Drive, HDD).
　記憶装置１１１には、業務データベース（ＤＢ）１１１ａ、業務マスタデータ格納部１１１ｂ、およびクラウド事業者データベース１１１ｃが含まれる。 The storage device 111 includes a business database (DB) 111a, a business master data storage unit 111b, and a cloud operator database 111c.
　業務データベース１１１ａは、クラウドを用いて稼働させる業務を管理するための管理データを格納するデータベースである。 The business database 111a is a database that stores management data for managing business to be operated using the cloud.
　図２は、実施形態に従った業務データベースの例図である。
　図２に示すように、業務データベース１１１ａのテーブルには、業務Identification Data（ＩＤ）、要求性能初期値、要求性能現在値、要求性能調整値、付加条件、業務特性、ポリシー、格納パス、および稼働中サービス情報の各データが含まれる。 FIG. 2 is an example diagram of a business database according to the embodiment.
As shown in FIG. 2, the table of the business database 111a includes business identification data (ID), required performance initial value, required performance current value, required performance adjustment value, additional conditions, business characteristics, policy, storage path, and operation. Each data of middle service information is included.
　業務ＩＤは、クラウド上で稼働させる個々の業務を識別するためのＩＤである。図２に示した業務データベース１１１ａの一例では、Ｂ１～Ｂｍ（ｍは２以上の任意の整数）の業務ＩＤが含まれる。 The business ID is an ID for identifying an individual business operating on the cloud. In the example of the business database 111a shown in FIG. 2, business IDs of B1 to Bm (m is an arbitrary integer of 2 or more) are included.
　要求性能は、業務ＩＤで識別された当該業務を稼動させるためにクラウドに要求される性能である。図２に示した一例では、要求性能には、ＣＰＵのクロック数／コア数、主記憶装置のメモリ容量、ネットワーク帯域、補助記憶装置のストレージ容量、および動作ＯＳ等のパラメータが含まれる。 The required performance is the performance required for the cloud in order to operate the business identified by the business ID. In the example shown in FIG. 2, the required performance includes parameters such as the number of CPU clocks / the number of cores, the memory capacity of the main storage device, the network bandwidth, the storage capacity of the auxiliary storage device, and the operating OS.
　図２に示すように、要求性能に関するデータには、要求性能初期値、要求性能現在値、および要求性能調整値がある。 As shown in FIG. 2, the required performance data includes a required performance initial value, a required performance current value, and a required performance adjustment value.
　要求性能初期値は、クラウドで稼動させる業務を業務データベース１１１ａに登録する時に利用者が情報入力部１１３を介して設定した要求性能の値である。要求性能初期値は、例えば、利用者が業務に要求されると判断した値が設定される。 The required performance initial value is a value of the requested performance set by the user via the information input unit 113 when registering a business to be operated in the cloud in the business database 111a. As the required performance initial value, for example, a value determined by the user to be required for business is set.
　要求性能調整値は、クラウドでの稼動中に収集された当該業務の業務特性が設定閾値を超え、業務特性が異常であると判定された場合に、実施形態に従った業務特性収集・分析方法に従って業務特性の異常性が解消される値として計算された要求性能の値である。実施形態に従った業務特性収集・分析方法については後述する。クラウドでの稼動後に当該業務の業務特性の正常性が維持されている場合には、当該業務に対応する要求性能調整値は、未設定を示すデフォルト値が設定される。 The required performance adjustment value is a method for collecting and analyzing business characteristics according to the embodiment when the business characteristics of the relevant business collected during operation in the cloud exceed the set threshold and it is determined that the business characteristics are abnormal. The value of the required performance calculated as the value that eliminates the abnormality of the business characteristics according to The business characteristic collection / analysis method according to the embodiment will be described later. When the normality of the business characteristics of the business is maintained after operation in the cloud, the default value indicating that the request performance adjustment value corresponding to the business is not set is set.
　要求性能現在値は、未稼働時または稼働中等の当該業務に現在要求される要求性能の値である。例えば、クラウドでの稼働中に業務特性が異常であると判定された業務に対して、要求性能調整値に基づき最適とされる別なクラウドが再選択された場合には、要求性能調整値が要求性能調整値にコピーされる。 Requirement performance current value is the value of the required performance that is currently required for the business, such as when it is not in operation or during operation. For example, if another cloud that is determined to be optimal based on the required performance adjustment value is re-selected for an operation whose operation characteristics are determined to be abnormal while operating in the cloud, the required performance adjustment value is Copied to the required performance adjustment value.
　図２に示した業務データベース１１１ａの一例では、業務ＩＤがＢ１の業務に対応する要求性現在値および要求性能調整値は、未設定を示すデフォルト値が設定されている。例えば、業務データベース１１１ａに登録された直後においては、当該業務に対応する要求性能現在値および要求性能調整値は、未設定を示すデフォルト値が設定される。 In the example of the business database 111a shown in FIG. 2, default values indicating unset are set for the current requirement value and the required performance adjustment value corresponding to the business with the business ID B1. For example, immediately after registration in the business database 111a, default values indicating unset are set as the required performance current value and the required performance adjustment value corresponding to the business.
　付加条件は、当該業務に利用されるクラウドに対して付加価値として備えることが要求される条件である。図２に示した業務データベース１１１ａの一例では、システムの信頼性、言語、サポート、および稼働地域が設定される。図２に示すように、システムの信頼性については、条件を指定しないことを示す「通常」や、「ＳＬＡ≧99.95」といった条件が設定される。「通常」を示す値が当該業務に対応して設定された場合には、任意のクラウドが当該業務の選択候補となり、「ＳＬＡ≧99.95」といった条件が設定された場合には、設定された条件を満たすクラウドが当該業務の選択候補となる。また、サポートには、電話対応＞メール対応＞掲示板対応といった順列に従って付加条件が設定される。例えば、当該業務に対応するサポート条件に「メール対応」が設定された場合には、掲示板対応のクラウドは当該業務の選択候補とならないが、電話対応のクラウドは当該業務の選択候補となる。それぞれの付加条件は、当該業務に利用されるクラウドに対して必ず要求される必須条件として設定されてもよいし、任意条件として設定されてもよい。 The additional conditions are conditions that are required to be provided as added value to the cloud used for the business. In the example of the business database 111a shown in FIG. 2, system reliability, language, support, and operating region are set. As shown in FIG. 2, with regard to the reliability of the system, a condition such as “normal” indicating that no condition is specified and “SLA ≧ 99.95” are set. When a value indicating “normal” is set corresponding to the business, an arbitrary cloud is a candidate for the business, and when a condition such as “SLA ≧ 99.95” is set, the set condition A cloud that satisfies this condition is a candidate for selection of the business. For support, additional conditions are set according to a permutation order such as telephone correspondence> mail correspondence> bulletin board correspondence. For example, when “email correspondence” is set in the support condition corresponding to the business, the bulletin board-compatible cloud is not a candidate for the business, but the telephone-compatible cloud is a business candidate. Each additional condition may be set as an indispensable condition that is always required for the cloud used for the business, or may be set as an optional condition.
　業務特性は、クラウドで稼働中の業務に対する稼動状態を表すデータである。図２に示すように、例えば、クラウドサービスが正常であること、ＣＰＵのボトルネック発生率が平均９０％であること、およびメモリリソースが平均５０％余剰であることといった業務特性が記録される。また、未稼働の業務では、未採取を示すフラグが設定される。 The business characteristic is data representing the operational status of a business that is operating in the cloud. As shown in FIG. 2, for example, business characteristics such as a normal cloud service, an average CPU bottleneck occurrence rate of 90%, and an average 50% surplus of memory resources are recorded. In a non-operating business, a flag indicating uncollected is set.
　ポリシーには、業務の稼動に用いられるクラウドを選択する際の利用者の方針が設定される。図２に示した業務データベース１１１ａの一例では、ポリシーには、最適なクラウドとして選択する際の優先項目を示す最適化と、利用中のクラウドから別のクラウドへのマイグレーションの実行に関する挙動が含まれる。図２に示した一例では、コストおよび応答性能が最適化として設定され、強制的なマイグレーション、猶予期間後の自動的なマイグレーション、および管理者（利用者）の指示待ち等が挙動として設定される。 In the policy, the policy of the user when selecting the cloud to be used for business operation is set. In the example of the business database 111a illustrated in FIG. 2, the policy includes an optimization indicating a priority item when selecting as an optimal cloud and a behavior related to execution of migration from a cloud in use to another cloud. . In the example shown in FIG. 2, cost and response performance are set as optimization, and forced migration, automatic migration after a grace period, waiting for an administrator (user) instruction, etc. are set as behaviors. .
　格納パスは、当該業務のデータが格納される業務マスタデータ格納部１１１ｂのディレクトリ構造上の位置を示す情報である。 The storage path is information indicating the position on the directory structure of the business master data storage unit 111b in which the business data is stored.
　稼働中サービス情報には、業務の稼動に利用中のクラウドサービスを識別するためのサービスＩＤ（Service ID）、Internet Protocol（ＩＰ）アドレスのタイプ(AddrType)、ＩＰアドレス(Addr)、およびアカウント(ID,PW)が含まれる。当該業務が未稼働である場合、対応する稼動中サービス情報には、未割当を示すフラグが設定される。ＩＰアドレスは、クラウドで業務を稼働させる際にクラウド事業者から付与される。稼働中サービス情報は、利用者が当該業務のＯＳを利用するために必要な情報であり、後述するように、業務特性収集・分析部１１２ａ等が利用中のクラウドのサーバ（クラウドサービス提供装置１２０）にアクセスするためにも利用される。 The operating service information includes a service ID (Service ID), an Internet Protocol (IP) address type (AddrType), an IP address (Addr), and an account (ID) for identifying a cloud service that is being used for business operation. , PW). When the business is not operating, a flag indicating unallocated is set in the corresponding operating service information. The IP address is given by the cloud business operator when operating the business in the cloud. The operating service information is information necessary for the user to use the OS of the business. As will be described later, a cloud server (cloud service providing apparatus 120) being used by the business characteristic collection / analysis unit 112a and the like. ) Is also used to access.
　図２に示した業務データベース１１１ａにおいて、業務ＩＤ、要求性能初期値、付加条件、およびポリシーに関するデータは、当該業務をクラウドで稼動させる前に、情報入力部１１３を用いて利用者により登録され得る。これらのデータが登録された後、実施形態に従ったクラウドサービス選択処理が実行されると、要求性能初期値がコピーされた要求性能現在値が設定される。また、クラウドでの当該業務の稼動後には、業務特性収集・分析部１１２ａ、制御部１１２ｂ、および最適サービス選択部１１２ｃによって要求性能現在値、要求性能調整値、業務特性、格納パス、および稼働中サービス情報が設定され得る。 In the business database 111a shown in FIG. 2, data related to a business ID, required performance initial value, additional condition, and policy can be registered by a user using the information input unit 113 before the business is operated in the cloud. . After the data is registered, when the cloud service selection process according to the embodiment is executed, the current required performance value obtained by copying the initial required performance value is set. In addition, after the operation of the business in the cloud is performed, the business property collection / analysis unit 112a, the control unit 112b, and the optimum service selection unit 112c perform the required performance current value, the required performance adjustment value, the business property, the storage path, and the operating status. Service information may be set.
　図１に示したクラウド事業者データベース１１１ｃには、クラウドサービス事業者とクラウドサービス事業者が提供するクラウドとを選択するための判断材料となるデータが格納される。 1 is stored in the cloud operator database 111c shown in FIG. 1 as data for determining the cloud service provider and the cloud provided by the cloud service provider.
　図３は、実施形態に従ったクラウド事業者データベースの例図である。
　図３に示すように、クラウド事業者データベース１１１ｃは、事業者ＩＤ、クラウド事業者名、アブストラクタＩＤ、サービスＩＤ、サービス名、性能指標、付加価値、および料金を含む。 FIG. 3 is an example of a cloud operator database according to the embodiment.
As shown in FIG. 3, the cloud operator database 111c includes an operator ID, a cloud operator name, an abstractor ID, a service ID, a service name, a performance index, an added value, and a charge.
　事業者ＩＤは、クラウド事業者データベース１１１ｃに登録されたクラウドサービス事業者を識別するためのＩＤである。クラウド事業者名は、事業者ＩＤが付されたクラウドサービス事業者の名前である。 The provider ID is an ID for identifying a cloud service provider registered in the cloud provider database 111c. The cloud operator name is the name of the cloud service operator to which the operator ID is attached.
　アブストラクタＩＤは、アブストラクタ１１２ｄに接続するためのＩＤである。後述するように、アブストラクタ１１２ｄは、クラウドサービス提供装置１２０によって異なるインタフェースの差分を吸収する。 The abstractor ID is an ID for connecting to the abstractor 112d. As will be described later, the abstractor 112d absorbs differences between interfaces that differ depending on the cloud service providing apparatus 120.
　サービスＩＤは、クラウドサービス事業者によって提供されるクラウドを識別するためのＩＤである。また、サービス名は、サービスＩＤが付されたクラウドの名前である。クラウドサービス事業者によっては、複数のクラウドサービスが提供され得る。その一例としては、クラウドサービス事業者が提供するサーバ（クラウドサービス提供装置１２０）の性能に数段階のランクを設け、それぞれの性能に対して料金を設定する、または異なる課金プランを設定する等が挙げられる。したがって、クラウド事業者データベース１１１ｃには、同一の事業者ＩＤに対応し、且つ互いにユニークなサービスＩＤを有する複数のエントリが存在し得る。 The service ID is an ID for identifying the cloud provided by the cloud service provider. The service name is the name of the cloud with the service ID. Depending on the cloud service provider, a plurality of cloud services can be provided. As an example, there are several ranks in the performance of the server (cloud service providing device 120) provided by the cloud service provider, and a fee is set for each performance, or a different billing plan is set. Can be mentioned. Therefore, a plurality of entries corresponding to the same provider ID and having unique service IDs can exist in the cloud provider database 111c.
　料金は、クラウドの利用料金に関するデータである。図３に示した一例では、料金が従量制か定額制といった課金、課金の単位、基本利用料、およびデータ転送量あたりの料金が含まれる。 Fees are data related to cloud usage fees. In the example shown in FIG. 3, the charge includes a charge based on a pay-as-you-go system or a flat-rate system, a unit of charge, a basic usage charge, and a charge per data transfer amount.
　性能指標は、クラウドサービス事業者が公表する当該クラウドサービスの性能である。図３に示した一例では、ＣＰＵのクロック数／コア数、主記憶装置のメモリ容量、ネットワーク帯域、補助記憶装置のストレージ容量、および動作ＯＳが含まれる。 The performance index is the performance of the cloud service published by the cloud service provider. The example shown in FIG. 3 includes the number of CPU clocks / the number of cores, the memory capacity of the main storage device, the network bandwidth, the storage capacity of the auxiliary storage device, and the operating OS.
　付加価値は、前述したようなクラウドサービス事業者が提供するクラウドが有する付加価値である。図３に示した一例では、信頼性、言語、サポート、および事業者地域が含まれる。 The added value is the added value of the cloud provided by the cloud service provider as described above. In the example shown in FIG. 3, reliability, language, support, and operator area are included.
　クラウド事業者データベース１１１ｃに含まれる事業者ＩＤ、クラウド事業者名、アブストラクタＩＤ、サービスＩＤ、サービス名、性能指標、付加価値、および料金は、例えば、情報入力部１１３を用いて利用者により登録され得る。 The provider ID, cloud provider name, abstractor ID, service ID, service name, performance index, added value, and fee included in the cloud provider database 111c are registered by the user using the information input unit 113, for example. Can be done.
　図１に示した業務マスタデータ格納部１１１ｂは、システム設定、アプリケーション、およびアプリケーションが処理する業務データといった、個々の業務が持つデータを格納するための記憶装置１１１の格納領域である。ある業務がクラウドのインスタンス（クラウドサービス提供装置１２０）上に展開される際には、アブストラクタ１１２ｄを介して個々の業務が持つこれらのデータが業務マスタデータ格納部１１１ｂからインスタンスへコピーされる。また、業務マスタデータ格納部１１１ｂには、ある業務に対してクラウドの利用が一時的に中止される場合、異なるクラウド間をマイグレーションさせる場合、および、万が一クラウドサービス提供装置が故障した場合に備えてクラウドのインスタンスからバックアップされたデータが格納される。 The business master data storage unit 111b shown in FIG. 1 is a storage area of the storage device 111 for storing data possessed by each business such as system settings, applications, and business data processed by the applications. When a certain business is deployed on a cloud instance (cloud service providing apparatus 120), these data possessed by each business are copied from the business master data storage unit 111b to the instance via the abstractor 112d. Further, the business master data storage unit 111b is prepared for a case where use of a cloud is temporarily stopped for a certain business, a case where migration between different clouds is performed, and a case where a cloud service providing apparatus breaks down. Stores data backed up from a cloud instance.
　図１のプロセッサ１１２は、ＣＰＵ等の処理装置である。プロセッサ１１２は、業務特性収集・分析部１１２ａ、制御部１１２ｂ、最適サービス選択部１１２ｃ、アブストラクタ１１２ｄ、ｎ個の個別クラウドサービス提供装置用プラグイン１１２ｅ－ａ～１１２ｅ－ｎを含む。なお、以下の記載においてｎ個の個別クラウドサービス提供装置用プラグイン１１２ｅ－ａ～１１２ｅ－ｎを特に区別しない場合には、単に個別クラウドサービス提供装置用プラグイン１１２ｅと記載する。 The processor 112 in FIG. 1 is a processing device such as a CPU. The processor 112 includes a business characteristic collection / analysis unit 112a, a control unit 112b, an optimum service selection unit 112c, an abstractor 112d, and n individual cloud service providing apparatus plug-ins 112e-a to 112e-n. In the following description, when the n individual cloud service providing apparatus plug-ins 112e-a to 112e-n are not particularly distinguished, they are simply referred to as individual cloud service providing apparatus plug-ins 112e.
　業務特性収集・分析部１１２ａは、クラウドで稼働中の業務の業務特性を収集および分析する。 The business characteristic collection / analysis unit 112a collects and analyzes business characteristics of a business operating in the cloud.
　業務をクラウドで実際に稼動させた場合、設計段階で当該業務に必要と考えられた要求性能と、実際に当該業務をクラウド上で稼動させた場合に当該業務に必要とされる要求性能との間に差異が生じ得る。 When a business is actually operated in the cloud, the required performance that is considered necessary for the business at the design stage and the required performance that is required for the business when the business is actually operated on the cloud Differences can occur between them.
　例えば、当該業務の稼動に必要と考えられた要求性能を満たす性能指標を有するクラウドが設計段階で選択された場合であっても、選択されたクラウドで当該業務を稼働させると、クラウドサービス提供装置１２０のリソースにボトルネックが発生したり、リソース余りが発生したりし得る。リソースにボトルネックが発生している場合、その業務が本来の目的を果たせていない可能性があるため、当該リソースよりも上位ランクのリソースを提供するクラウドへの変更が検討される余地がある。一方、パブリッククラウドでは、その性質上、基本料金の範囲ではリソースの利用率が何％でも料金が同じであり得る。そこで、リソース余りが発生している場合には、当該リソースよりも下位ランクのリソースを提供するクラウドへの変更が検討される余地がある。 For example, even if a cloud having a performance index that satisfies the required performance considered necessary for the operation of the business is selected at the design stage, if the business is operated in the selected cloud, a cloud service providing device A bottleneck may occur in 120 resources, and a resource surplus may occur. When a bottleneck has occurred in a resource, there is a possibility that the task may not have fulfilled its original purpose, so there is room for consideration of a change to a cloud that provides a higher-ranked resource than the resource. On the other hand, due to the nature of the public cloud, the charge can be the same regardless of the resource usage rate within the range of the basic charge. Therefore, when a resource surplus has occurred, there is room for consideration of a change to a cloud that provides resources of a lower rank than the resource.
　このように、利用中のクラウドが当該業務の稼動にとって適切ではないと判断された時点で、より適切なクラウドが再選択されることが望ましい。業務特性収集・分析部１１２ａは、業務の稼働実態に応じてより適切なクラウドが選択されるための判断データとなる業務特性を収集および分析する。 As described above, it is desirable that a more appropriate cloud is selected again when it is determined that the cloud being used is not appropriate for the operation of the business. The business characteristic collection / analysis unit 112a collects and analyzes business characteristics that are judgment data for selecting a more appropriate cloud according to the actual operating state of the business.
　実施形態に従った業務特性収集・分析部１１２ａは、以下の二つの方法によって、クラウドで稼働中の業務の稼動データを収集する。 The business characteristic collection / analysis unit 112a according to the embodiment collects operation data of a business operating in the cloud by the following two methods.
　第１の業務特性収集方法は、エージェントソフトウェアによる方法である。
　図４は、実施形態に従った第１の業務特性収集方法の説明図である。なお、説明を明確にするために、図４には、図１に示したクラウドサービス選択システム１００の構成要素の一部のみが示されている。 The first business characteristic collection method is a method using agent software.
FIG. 4 is an explanatory diagram of a first business property collection method according to the embodiment. For clarity of explanation, FIG. 4 shows only some of the components of the cloud service selection system 100 shown in FIG.
　ある業務Ｂｘ（ｘ＝１～ｎ）をクラウドサービス提供装置１２０のインスタンスで稼動させる時に、制御部１１２ｂは、業務マスタデータ格納部１１１中の当該業務Ｂｘの業務データをインスタンスにコピーする共に、業務特性収集のためのエージェントソフトウェアをインスタンスにインストールする。インストールされたエージェントソフトウェアは、クラウドサービス提供装置１２０のインスタンスのＯＳ上でそれぞれ稼動し、各計算リソースの利用率等の稼動データを収集する。エージェントソフトウェアは、収集された稼動データを業務特性収集・分析部１１２ａにそれぞれ送信する。 When a certain business Bx (x = 1 to n) is operated in the instance of the cloud service providing apparatus 120, the control unit 112b copies the business data of the business Bx in the business master data storage unit 111 to the instance and Install agent software on the instance to collect characteristics. The installed agent software runs on the OS of the instance of the cloud service providing apparatus 120, and collects operating data such as the usage rate of each computing resource. The agent software transmits the collected operation data to the business characteristic collection / analysis unit 112a.
　第１の業務特性収集方法によれば、クラウドサービス事業者がＡＰＩを有するか否かに関わらず業務特性データを収集できる。 According to the first business property collection method, business property data can be collected regardless of whether or not the cloud service provider has an API.
　第２の業務特性収集方法は、クラウドサービス提供装置１２０が提供するＡＰＩの利用による方法である。
　図５は、実施形態に従った第２の業務特性収集方法の説明図である。なお、説明を明確にするために、図５には、図１に示したクラウドサービス選択システム１００の構成要素の一部のみが示されている。 The second business characteristic collection method is a method using an API provided by the cloud service providing apparatus 120.
FIG. 5 is an explanatory diagram of a second business property collection method according to the embodiment. For clarity, only some of the components of the cloud service selection system 100 shown in FIG. 1 are shown in FIG.
　第２の業務特性収集方法は、監視サービスの機能としてまたは課金のためのデータとして計算リソースの利用状況をクラウドサービス提供装置１２０が保有しており、保有されたデータがＡＰＩから取得可能とされている場合に用いられる方法である。業務特性収集・分析部１１２ａは、クラウドサービス提供装置１２０が提供するＡＰＩを利用して、クラウドサービス提供装置１２０が保有する稼動データを取得する。業務特性収集・分析部１１２ａが稼動データの取得をクラウドサービス提供装置１２０に要求する際には、クラウドサービス提供装置１２０毎に異なるＡＰＩのコマンドが、業務データベース１１１ａの稼働中サービス情報として格納されたＩＰアドレスおよびアカウント情報が用いられてアブストラクタ１１２ｄを介して発行される。 In the second business characteristic collection method, the cloud service providing apparatus 120 holds the usage status of the computing resource as a monitoring service function or as data for charging, and the held data can be acquired from the API. This method is used when The business characteristic collection / analysis unit 112a uses the API provided by the cloud service providing apparatus 120 to acquire operation data held by the cloud service providing apparatus 120. When the business characteristic collection / analysis unit 112a requests the cloud service providing apparatus 120 to acquire operational data, a different API command for each cloud service providing apparatus 120 is stored as active service information in the business database 111a. The IP address and account information are used and issued via the abstractor 112d.
　業務特性収集・分析部１１２ａは、当該業務に利用中のクラウドの特定の計算リソースでボトルネックが発生している部分がないか、あるいは特定の計算リソースが余っていないかを収集された稼動データを用いて分析する。例えば、業務特性収集・分析部１１２ａは、あるリソースの利用率の推移が１００％に恒久的にまたは間欠的に張り付いていることを示す稼動データから、当該リソースでボトルネックが発生していると分析する。 The operation characteristic collection / analysis unit 112a collects operating data collected to determine whether there is a bottleneck in a specific computing resource of the cloud that is being used for the business or whether there is no specific computing resource. Analyze using For example, the business characteristic collection / analysis unit 112a has a bottleneck in the resource based on the operation data indicating that the change in the utilization rate of a certain resource is permanently or intermittently stuck to 100%. And analyze.
　第１の業務特性収集方法および／または第２の業務特性収集方法により収集および分析された当該業務に対する稼動状態を表すデータ、すなわち当該業務の業務特性は、業務データベース１１１ａの当該業務のエントリの業務特性の列に業務特性収集・分析部１１２ａにより格納される。図２を参照しながら前述したように、業務特性には、「正常」、「CPUボトルネック発生(平均９０％)」、および「メモリリソース余り(平均３０％)」といったように、クラウドで稼働中の当該業務に対する稼動状態が記録される。 Data representing the operating state of the business collected and analyzed by the first business characteristic collection method and / or the second business characteristic collection method, that is, the business characteristic of the business is the business of the entry of the business in the business database 111a. It is stored in the characteristic column by the business characteristic collection / analysis unit 112a. As described above with reference to FIG. 2, the business characteristics include “normal”, “CPU bottleneck occurrence (average 90%)”, and “memory resource surplus (average 30%)”. The operational status for the relevant business is recorded.
　また、業務特性収集・分析部１１２ａは、収集および分析された業務特性に異常がある場合には、業務特性の異常が解消されるために必要な要求性能を分析し、分析された要求性能を業務データベース１１１ａの要求性能調整値として格納する。この結果、要求性能調整値には、例えば、ＣＰＵのボトルネックであれば、より高性能なＣＰＵが設定され、メモリリソース余りであれば、より小さな容量のメモリが設定される。 In addition, when there is an abnormality in the collected and analyzed business characteristics, the business characteristic collection / analysis unit 112a analyzes the required performance necessary for eliminating the abnormality in the business characteristics, and determines the analyzed required performance. Stored as the required performance adjustment value of the business database 111a. As a result, for the required performance adjustment value, for example, if the CPU is a bottleneck, a higher-performance CPU is set, and if there are more memory resources, a smaller capacity memory is set.
　なお、業務データベース１１１ａは、例えば、業務特性が特定の曜日毎に異なる場合で、かつ曜日毎に最適なクラウドの再選択が可能な場合には、曜日毎の業務特性および要求性能調整値のデータが保持されるように設定されてよい。同様に、年間の季節変動がある場合には、業務データベース１１１ａは、月次や四半期毎のデータが保持されるように設定されてよい。 The business database 111a stores, for example, business characteristics and required performance adjustment value data for each day of the week when the business characteristics are different for each specific day of the week and when the optimum cloud can be reselected for each day of the week. May be set to be held. Similarly, when there is an annual seasonal variation, the business database 111a may be set so as to hold monthly and quarterly data.
　図１に示した最適サービス選択部１１２ｃは、当該業務に要求されるサービス品質を有し、且つ低価格であるクラウドを実施形態に従った最適サービス選択方法に従って選択する。実施形態に従った最適サービス選択方法の一例は以下の通りである。 The optimum service selection unit 112c shown in FIG. 1 selects a low-cost cloud having the service quality required for the business according to the optimum service selection method according to the embodiment. An example of the optimum service selection method according to the embodiment is as follows.
　まず、最適サービス選択部１１２ｃは、当該業務の要求性能を満たすすべてのクラウドをクラウド事業者データベース１１１ｃから抽出する。未稼働の業務では、業務データベース１１１ａ中の業務特性データが未採取であるため、要求性能初期値として設定された要求性能を満たすクラウドが抽出される。一方、稼動済みの業務では、業務特性収集・分析部１１２ａによって業務データベース１１１ａに格納された業務特性が存在する場合には、業務特性に応じた要求性能調整値として設定された要求性能を満たすクラウドが抽出され得る。 First, the optimum service selection unit 112c extracts all the clouds that satisfy the required performance of the business from the cloud operator database 111c. In the non-operating business, since the business characteristic data in the business database 111a has not been collected, a cloud that satisfies the required performance set as the required performance initial value is extracted. On the other hand, in the already-executed business, when there are business characteristics stored in the business database 111a by the business characteristic collection / analysis unit 112a, a cloud that satisfies the required performance set as the required performance adjustment value according to the business characteristics Can be extracted.
　次に、最適サービス選択部１１２ｃは、料金（価格）の安さ、および当該業務の付加条件とクラウドが提供する付加価値との一致度に対して、最適化ポリシーによる重み付けをそれぞれ行った評価指標の算出を抽出されたすべてのクラウドについて行う。そして、最適サービス選択部１１２ｃは、算出された評価指標の中で評価指標の最も優れたクラウドを選択する。 Next, the optimum service selection unit 112c uses the evaluation index weighted by the optimization policy for the low price (price) and the degree of coincidence between the additional condition of the business and the added value provided by the cloud. Calculation is performed for all extracted clouds. Then, the optimum service selection unit 112c selects the cloud having the best evaluation index from the calculated evaluation indices.
　評価指標の算出に用いられる最適化ポリシーとは、図２に示した一例では、コストや応答性能である。例えば、業務の性質によっては与えられた予算内でベストエフォートで稼働することが求められる。このような業務に対しては、最適化ポリシーとして「コスト」が業務データベース１１１ａに設定されることによって、料金の安さが評価指標により大きく反映されるようにする。この結果、与えられた予算内で最適なクラウドサービスを選択することができる。 In the example shown in FIG. 2, the optimization policy used for calculating the evaluation index is cost and response performance. For example, depending on the nature of the business, it is required to operate at best effort within a given budget. For such a business, “cost” is set as an optimization policy in the business database 111a, so that the low price is largely reflected in the evaluation index. As a result, it is possible to select an optimal cloud service within a given budget.
　また、評価指標の算出に用いられる料金の計算に従量課金制リソースの使用量の予測値が用いられる場合には、例えば、稼動実績のない業務では、業務エントリが初期値として入力された際に指定された従量課金制リソースの使用量の予測値が従量課金制リソースの使用量の予測値として用いられる。一方、業務データベース１１１ａに格納された業務特性が利用可能な場合は、リソース使用量の実績として格納されている業務特性が従量課金制リソースの使用量の予測値として用いられる。 In addition, when the predicted value of the usage amount of the resource-based billing system is used according to the calculation of the charge used for calculating the evaluation index, for example, in a business with no operation record, when a business entry is input as an initial value The predicted value of the usage amount of the specified pay-per-use resource is used as the predicted value of the use amount of the pay-per-use resource. On the other hand, when the business characteristics stored in the business database 111a are available, the business characteristics stored as the actual resource usage are used as the predicted values of the usage of the pay-per-use resource.
　なお、上述した最適サービス選択方法は、実施形態の最適サービス選択方法の一例にすぎず、様々な変形が可能である。例えば、当該業務の付加条件が必須条件と付加条件に分けられて登録されている場合には、最適サービス選択部１１２ｃは、当該業務の要求性能および必須条件を満たすすべてのクラウドをクラウド事業者データベース１１１ｃから抽出してもよい。また、最適サービス選択部１１２ｃは、料金の安さ、および当該業務の任意の付加条件とクラウドが提供する付加価値との一致度に対して、最適化ポリシーによる重み付けをそれぞれ行った評価指標の算出を抽出されたすべてのクラウドについて行ってもよい。 Note that the optimum service selection method described above is merely an example of the optimum service selection method of the embodiment, and various modifications are possible. For example, in the case where the additional conditions for the business are registered separately as the essential conditions and the additional conditions, the optimum service selection unit 112c sets all the clouds satisfying the required performance of the business and the required conditions as a cloud provider database. You may extract from 111c. Further, the optimum service selection unit 112c calculates an evaluation index that is weighted by an optimization policy for the low price and the degree of coincidence between an arbitrary additional condition of the business and the added value provided by the cloud. This may be done for all extracted clouds.
　図１に示した制御部１１２ｂは、クラウドサービス選択装置１１０に含まれる各構成要素に対して指令を出して、クラウドサービス選択装置１１０全体の処理を統括する。制御部１１２ｂが実行する処理には、例えば、最適サービス選択部１１２ｃが実行する最適サービス選択処理の起動、マイグレーションの可否についての情報出力部１１４を介した利用者への問い合わせ、および業務マスタデータ格納部１１１ｂ中の業務イメージのクラウドサービス提供装置１２０上への展開がある。 The control unit 112b illustrated in FIG. 1 issues a command to each component included in the cloud service selection device 110 to control the entire processing of the cloud service selection device 110. The processing executed by the control unit 112b includes, for example, activation of the optimum service selection processing executed by the optimum service selection unit 112c, an inquiry to the user via the information output unit 114 on whether migration is possible, and business master data storage There is development of the business image in the section 111b on the cloud service providing apparatus 120.
　図１に示したアブストラクタ１１２ｄは、異なるインタフェースおよびアクセス先を持つクラウドサービス提供装置１２０を共通のインタフェースで扱えるように、その差分を吸収するユニットである。 The abstractor 112d shown in FIG. 1 is a unit that absorbs the difference so that the cloud service providing apparatus 120 having different interfaces and access destinations can be handled by a common interface.
　各クラウドサービス提供装置１２０は、利用者の契約処理の簡易化および自動化等の目的から、契約手段や、課金データの通知、およびユーザIDやパスワードの通知といった画面やデータの送受信手段等の各機能に対応したＡＰＩを提供している。こうしたＡＰＩは、異なるクラウドサービス提供装置１２０間で標準化されたものであり得、また、当該クラウドサービス提供装置１２０独自のものであり得る。アブストラクタ１１２ｄは、このようなＡＰＩを利用して、異なるクラウドサービス提供装置１２０により提供されたすべてのクラウドサービスをクラウドサービス選択装置１１０が同じインタフェースで透過的に利用できるようにする。 Each cloud service providing device 120 has various functions such as contract means, billing data notification, and user ID / password notification and screen data transmission / reception means for the purpose of simplifying and automating user contract processing. API corresponding to is provided. Such an API may be standardized between different cloud service providing apparatuses 120, or may be unique to the cloud service providing apparatus 120. The abstractor 112d uses such an API so that the cloud service selection device 110 can transparently use all the cloud services provided by the different cloud service providing devices 120 through the same interface.
　アブストラクタ１１２ｄは、例えば、ある業務を稼働させるクラウドのインスタンスが新たに作成される場合や、ある業務がクラウドサービス提供装置１２０が異なるクラウドへマイグレーションされる場合に用いられる。 The abstractor 112d is used, for example, when a cloud instance for operating a certain business is newly created or when a certain business is migrated to a different cloud from the cloud service providing apparatus 120.
　図１に示した個別クラウドサービス提供装置用プラグイン１１２は、個別のクラウドサービス提供装置１２０へアクセスするためのインタフェースを提供するユニットである。 The individual cloud service providing apparatus plug-in 112 shown in FIG. 1 is a unit that provides an interface for accessing the individual cloud service providing apparatus 120.
　図１に示した情報入力部１１３は、クラウドサービス選択装置１１０に対する設定や指示といった利用者による入力を受け付けるユニットである。情報入力部１１３は、例えば、キーボードおよびマウス等である。 The information input unit 113 shown in FIG. 1 is a unit that accepts user input such as settings and instructions for the cloud service selection device 110. The information input unit 113 is, for example, a keyboard and a mouse.
　図１に示した情報出力部１１４は、プロセッサ１１２による処理結果を表示するユニットである。情報出力部１１４は、例えば、液晶ディスプレイである。 The information output unit 114 shown in FIG. 1 is a unit that displays a processing result by the processor 112. The information output unit 114 is, for example, a liquid crystal display.
　上述した構成要素を含むクラウドサービス選択装置１１０の処理動作を以下に説明する。
　まず、クラウドサービス選択装置１１０により実行される実施形態に従った業務特性収集・分析処理の一例を図６および図７をさらに参照しながら説明する。 The processing operation of the cloud service selection apparatus 110 including the above-described components will be described below.
First, an example of business characteristic collection / analysis processing according to the embodiment executed by the cloud service selection device 110 will be described with further reference to FIGS. 6 and 7.
　図６は、実施形態に従った業務特性収集・分析処理フローの例図である。図７は、実施形態に従った業務特性収集・分析処理フローの説明図である。 FIG. 6 is an example of a business characteristic collection / analysis processing flow according to the embodiment. FIG. 7 is an explanatory diagram of a business characteristic collection / analysis processing flow according to the embodiment.
　業務特性収集・分析部１１２ａは、業務特性収集・分析処理を開始すると（ステップｓ１０１）、業務データベース１１１ａに登録された業務Ｂ１、Ｂ２、・・・・Ｂｍについて、ステップｓ１０３～ステップｓ１０７の処理をそれぞれ行う（ステップｓ１０２）。例えば、業務特性収集・分析部１１２ａは、業務データベース１１１ａ中の行番号が小さい順に（図２の一例では、業務Ｂ１から順番に）、ステップｓ１０３～ステップｓ１０７の処理を行う。 When the business characteristic collection / analysis unit 112a starts the business characteristic collection / analysis process (step s101), the business characteristic collection / analysis unit 112a performs the processes of steps s103 to s107 for the business B1, B2,... Bm registered in the business database 111a. Each is performed (step s102). For example, the business property collection / analysis unit 112a performs steps s103 to s107 in ascending order of line numbers in the business database 111a (in the example of FIG. 2, in order from the business B1).
　ステップｓ１０３では、業務特性収集・分析部１１２ａは、業務Ｂｘ（ｘは１からｍまでの任意の整数）がクラウドで稼働中であるか否かを判定する。 In step s103, the business characteristic collection / analysis unit 112a determines whether the business Bx (x is an arbitrary integer from 1 to m) is operating in the cloud.
　クラウドで業務Ｂｘが稼動していないと判定された場合（ステップｓ１０３で“ＮＯ”）、業務特性収集・分析部１１２ａは、当該業務Ｂｘに対する業務特性収集・分析処理を終了し、ステップｓ１０８に処理を進める。 If it is determined that the business Bx is not operating in the cloud (“NO” in step s103), the business characteristic collection / analysis unit 112a ends the business characteristic collection / analysis processing for the business Bx, and the process proceeds to step s108. To proceed.
　一方、クラウドで業務Ｂｘが稼動中であると判定された場合（ステップｓ１０３で“ＹＥＳ”）、業務特性収集・分析部１１２ａは、図４を参照しながら前述した第１の業務特性収集方法（エージェントソフトウェアによる方法）によって業務Ｂｘの稼動データを収集する。あるいは、業務特性収集・分析部１１２ａは、図５を参照しながら前述した第２の業務特性収集方法（クラウドサービス提供装置１２０が提供するＡＰＩの利用による方法）によって業務Ｂｘの稼動データを収集する（ステップｓ１０４）。 On the other hand, when it is determined that the business Bx is operating in the cloud (“YES” in step s103), the business characteristic collection / analysis unit 112a uses the first business characteristic collection method (described above with reference to FIG. 4). The operation data of the business Bx is collected by the method using the agent software. Alternatively, the business property collection / analysis unit 112a collects operation data of the business Bx by the second business property collection method (method using the API provided by the cloud service providing apparatus 120) described above with reference to FIG. (Step s104).
　ステップｓ１０４において業務特性収集・分析部１１２ａにより収集される稼動データは、例えば、業務Ｂｘがクラウドで稼動している間のＣＰＵ使用率、メモリ使用量、ディスク使用量、およびネットワーク転送量等の履歴データである。 The operation data collected by the business characteristic collection / analysis unit 112a in step s104 is, for example, a history of CPU usage, memory usage, disk usage, network transfer, etc. while the business Bx is operating in the cloud. It is data.
　業務特性収集・分析部１１２ａは、ステップｓ１０４で収集された稼動データと、業務特性の正常性判定基準としてリソース毎に予め定められた閾値とを比較し、業務特性が正常か否かをリソース毎に判定する。 The business characteristic collection / analysis unit 112a compares the operation data collected in step s104 with a threshold predetermined for each resource as a normality criterion for the business characteristics, and determines whether the business characteristics are normal for each resource. Judgment.
　例えば、平均ＣＰＵ使用率の正常範囲を示す下限閾値２０％および上限閾値６０％が予め情報入力部１１３を介して設定されたと仮定する。この仮定のケースでは、業務特性収集・分析部１１２ａは、収集されたＣＰＵ使用率の平均値が上限閾値６０％を超えるならばＣＰＵでボトルネック発生、すなわちＣＰＵの業務特性が異常であると判定する。また、業務特性収集・分析部１１２ａは、収集されたＣＰＵ使用率の平均値が下限閾値２０％未満ならばＣＰＵのリソース余り、すなわちＣＰＵの業務特性が異常であると判定する。例えば、ＣＰＵ使用率９０％以上の状態が継続して３０分以上発生した回数が一日に２回であることが閾値として設定されていたケースでは、業務特性収集・分析部１１２ａは、収集されたＣＰＵ使用率がこの閾値を超えるならば、ＣＰＵでボトルネック発生と判定する。 For example, it is assumed that a lower threshold 20% and an upper threshold 60% indicating the normal range of the average CPU usage rate are set in advance via the information input unit 113. In this hypothetical case, the business property collection / analysis unit 112a determines that a bottleneck has occurred in the CPU, that is, the business property of the CPU is abnormal if the average value of the collected CPU usage rate exceeds the upper threshold 60%. To do. Further, if the average value of the collected CPU usage rate is less than the lower threshold 20%, the business property collection / analysis unit 112a determines that the CPU resource remainder, that is, the CPU business property is abnormal. For example, in the case where the threshold value is set that the number of occurrences of the CPU usage rate of 90% or more continuously occurring for 30 minutes or more is twice a day, the business property collection / analysis unit 112a collects If the CPU usage rate exceeds this threshold, the CPU determines that a bottleneck has occurred.
　業務特性収集・分析部１１２ａによるリソース毎の業務特性が正常か否か判定処理は、上述した例に限られず、また、複数の判定条件が組み合わされてもよい。また、業務データベース１１１ａに登録されたすべての業務に適合する標準的な判定条件が予め設定されてもよいし、業務毎に異なる判定条件が設定されてもよい。 The process for determining whether or not the business characteristic for each resource is normal by the business characteristic collection / analysis unit 112a is not limited to the above-described example, and a plurality of determination conditions may be combined. In addition, standard determination conditions suitable for all the operations registered in the operation database 111a may be set in advance, or different determination conditions may be set for each operation.
　業務特性収集・分析部１１２ａは、上述のような判定処理により得られた判定結果データを業務データベース１１１ａ中の業務Ｂｘのエントリの「業務特性」の列に格納する（ステップｓ１０５）。図７に示した業務データベース１１１ａの一例では、業務ＩＤＢｘのエントリの「業務特性」の列に、「ＣＰＵボトルネック発生（平均９０％）」および「メモリリソース余り（平均５０％）」が格納される。 The business property collection / analysis unit 112a stores the determination result data obtained by the determination process as described above in the “business property” column of the business Bx entry in the business database 111a (step s105). In the example of the business database 111a illustrated in FIG. 7, “CPU bottleneck occurrence (average 90%)” and “memory resource remainder (average 50%)” are stored in the “business characteristics” column of the business IDBx entry. The
　ステップｓ１０５において格納される業務特性が正常を示すデータである場合（ステップｓ１０６で“ＮＯ”）、業務特性収集・分析部１１２ａは、当該業務Ｂｘに対する業務特性収集・分析処理を終了し、ステップｓ１０８の処理に進む。 When the business characteristic stored in step s105 is data indicating normality (“NO” in step s106), the business characteristic collection / analysis unit 112a ends the business characteristic collection / analysis process for the business Bx, and step s108. Proceed to the process.
　一方、ステップｓ１０５において格納される業務特性が異常を示すデータである場合（ステップｓ１０６で“ＹＥＳ”）、業務特性収集・分析部１１２ａは、業務特性の異常を解消するためにリソースに必要とされる性能、すなわち要求性能調整値を計算する（ステップｓ１０７）。 On the other hand, when the business characteristic stored in step s105 is data indicating an abnormality (“YES” in step s106), the business characteristic collection / analysis unit 112a is required for the resource to eliminate the abnormality in the business characteristic. Performance, that is, a required performance adjustment value is calculated (step s107).
　例えば、ＣＰＵ周波数が２GHzでコア数が４コアである現在稼動中のＣＰＵにおける平均使用率が９０％であり、ＣＰＵの平均使用率の上限閾値として予め設定された値６０％を超えていると仮定する。この仮定のケースでは、業務特性収集・分析部１１２ａは、ＣＰＵの平均使用率を上限閾値６０％以内に収めるために、次の計算式(1)中の要求性能調整値αを求める。
　処理能力(CPU=2GHz, 4コア)×90%／100%＝処理能力(α)×60%／100%
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・(1) For example, when the average usage rate of a currently operating CPU having a CPU frequency of 2 GHz and a core number of 4 is 90%, and exceeds the preset value of 60% as the upper limit threshold of the average usage rate of the CPU Assume. In this hypothetical case, the business characteristic collection / analysis unit 112a obtains the required performance adjustment value α in the following calculation formula (1) in order to keep the average usage rate of the CPU within the upper limit threshold 60%.
Processing capacity (CPU = 2GHz, 4 cores) x 90% / 100% = Processing capacity (α) x 60% / 100%
... (1)
　計算式(1)中の要求性能調整値αは、処理の時点で利用可能な最大CPU周波数やコア数、および性能マージン等を考慮して、例えば、ＣＰＵ＝３GHz，4コアまたはCPU=２GHz，６コアが選択される。 The required performance adjustment value α in the calculation formula (1) is, for example, CPU = 3 GHz, 4 cores or CPU = 2 GHz, taking into consideration the maximum CPU frequency and the number of cores available at the time of processing, the performance margin, etc. Six cores are selected.
　なお、複数のリソースについて業務特性が異常である判定される場合には、業務特性収集・分析部１１２ａは、各リソースの業務特性の異常を解消し得るように、各リソースに対する要求性能調整値を計算してもよい。また、業務特性収集・分析部１１２ａは、情報入力部１１３による入力等によって指定されたリソースの業務特性の異常を解消し得るように、指定されたリソースに対する要求性能調整値のみを計算してもよい。 When it is determined that the business characteristics are abnormal for a plurality of resources, the business characteristic collection / analysis unit 112a sets the required performance adjustment value for each resource so that the business characteristic abnormality of each resource can be resolved. You may calculate. Further, the business property collection / analysis unit 112a may calculate only the required performance adjustment value for the specified resource so that the abnormality of the business property of the resource specified by the input by the information input unit 113 or the like can be resolved. Good.
　業務特性収集・分析部１１２ａは、計算された要求性能調整値を業務データベース１１１ａ中の業務Ｂｘのエントリの「要求性能調整値」の列に格納する。図７に示した一例では、２GHz，4コアである現在利用中のＣＰＵに発生した「ＣＰＵボトルネック発生（９０％）」という業務特性の異常を解消し得る性能「ＣＰＵ＝３GHz，4コア」を含む要求性能調整値が、業務ＩＤＢｘのエントリの「要求性能調整値」の列に格納される。 The business characteristic collection / analysis unit 112a stores the calculated required performance adjustment value in the “required performance adjustment value” column of the business Bx entry in the business database 111a. In the example shown in FIG. 7, the performance “CPU = 3 GHz, 4 cores” capable of eliminating the abnormality of the business characteristic of “CPU bottleneck occurrence (90%)” occurring in the CPU currently in use with 2 GHz, 4 cores. Is stored in the column “Required Performance Adjustment Value” of the entry of the business IDBx.
　ステップｓ１０７における処理が終了すると、業務特性収集・分析部１１２ａは、当該業務Ｂｘに対する業務特性収集・分析処理を終了し、ステップｓ１０８の処理に進む。 When the processing in step s107 ends, the business characteristic collection / analysis unit 112a ends the business characteristic collection / analysis process for the business Bx, and proceeds to the process in step s108.
　ステップｓ１０８において、業務特性収集・分析部１１２ａは、ステップｓ１０２に戻り、業務データベース１１１ａ中に登録された別の業務に対する業務特性収集・分析処理を実行する。例えば、業務特性収集・分析部１１２ａは、業務データベース１１１ａ中に業務Ｂｘの次の行に登録された業務Ｂｘ＋１に対する業務特性収集・分析処理を実行する。こうして、業務データベース１１１ａに登録されたすべての業務に対する業務特性収集・分析処理が実行される。 In step s108, the business characteristic collection / analysis unit 112a returns to step s102, and executes business characteristic collection / analysis processing for another business registered in the business database 111a. For example, the business property collection / analysis unit 112a executes business property collection / analysis processing for the business Bx + 1 registered in the next line of the business Bx in the business database 111a. In this way, business characteristic collection / analysis processing is executed for all business operations registered in the business database 111a.
　上述した実施形態の業務特性収集・分析処理に従えば、クラウド上で稼働中の業務に対する稼動データを収集でき、稼動データに基づいて、稼動中のクラウドが当該業務に対して十分な性能を有しているかを判定できる。 According to the business characteristic collection / analysis process of the above-described embodiment, it is possible to collect operational data for a business running on the cloud, and the running cloud has sufficient performance for the business based on the operational data. Can be determined.
　また、実施形態の業務特性収集・分析処理に従えば、クラウドが有する性能が不十分と判定される場合には、当該業務の稼動に必要なクラウドの性能が取得される。この結果、取得された性能を用いることによって、当該業務を稼動させるために必要な性能を有する適切なクラウドを再選択することが可能となる。 Further, according to the business characteristic collection / analysis process of the embodiment, when it is determined that the performance of the cloud is insufficient, the performance of the cloud necessary for the operation of the business is acquired. As a result, by using the acquired performance, it is possible to reselect an appropriate cloud having the performance necessary for operating the business.
　図６および図７を参照しながら上述した実施形態の業務特性収集・分析処理は、情報入力部１１３を介した入力により設定された所定の時間間隔で実施されてよい。また、実施形態の業務特性収集・分析処理は、未稼働業務に対しては業務データベース１１１ａへの当該業務のエントリ追加時に、稼動済み業務に対してはメンテナンスやスケジュール電源On/Off等による当該業務の一時停止時に実行されてよい。 The business property collection / analysis processing of the embodiment described above with reference to FIGS. 6 and 7 may be performed at predetermined time intervals set by input via the information input unit 113. In addition, the business characteristic collection / analysis processing of the embodiment is performed when an operation is added to the business database 111a for a non-operating business, and for a business that has already been operated, the business is performed by maintenance, schedule power on / off, etc. It may be executed at the time of pause.
　次に、図８～図１４をさらに参照しながら、クラウドサービス選択装置１１０により実行される実施形態に従ったクラウドサービス選択処理の一例を説明する。 Next, an example of the cloud service selection process according to the embodiment executed by the cloud service selection device 110 will be described with further reference to FIGS.
　図８は、実施形態に従ったクラウドサービス選択処理フローの例図である。
　制御部１１２ｂは、クラウドサービス選択処理を開始し（ステップｓ２０１）、処理対象の当該業務が業務データベース１１１ａに登録後クラウドで未稼働であるか否かを判定する。 FIG. 8 is an example diagram of a cloud service selection processing flow according to the embodiment.
The control unit 112b starts a cloud service selection process (step s201), and determines whether or not the business to be processed is registered in the business database 111a and is not operating in the cloud.
　処理対象の当該業務が未稼働であると判定される場合には（ステップｓ２０２で“ＹＥＳ”）、制御部１１２ｂは、実施形態に従った最適サービス選択処理を最適サービス選択部に実行させる（ステップｓ２０３）。 When it is determined that the task to be processed is not operating (“YES” in step s202), the control unit 112b causes the optimal service selection unit to execute the optimal service selection process according to the embodiment (step S202). s203).
　図９は、実施形態に従った最適サービス選択処理フローの例図である。
　最適サービス選択部１１２ｃは、最適サービス選択処理を開始すると（ステップｓ３０１）、業務データベース１１１ａに登録された当該業務の付加条件の中で、クラウドサービスが必ず有すべきものとして指定された必須条件を抽出する（ステップｓ３０２）。必須条件は、例えば、情報入力部１１３により入力されて、業務データベース１１１ａに予め設定される。 FIG. 9 is an example of an optimal service selection processing flow according to the embodiment.
When the optimum service selection unit 112c starts the optimum service selection process (step s301), the essential service specified in the additional condition of the business registered in the business database 111a is extracted as an essential condition. (Step s302). The essential conditions are input by the information input unit 113 and set in advance in the business database 111a, for example.
　最適サービス選択部１１２ｃは、クラウド事業者データベース１１１ｃに登録されたクラウドサービスＣａ－１、Ｃａ－２、・・・・Ｃｎについて、ステップｓ３０４～ステップｓ３０６の最適クラウド候補抽出処理をそれぞれ実行する（ステップｓ３０３）。例えば、最適サービス選択部１１２ｃは、クラウド事業者データベース１１１ｃ中の行番号が小さい順に、ステップｓ３０４～ステップｓ３０６の最適クラウド候補抽出処理を実行する（ステップｓ３０３）。図３の一例では、最適サービス選択部１１２ｃは、同一のクラウド事業者Ｃａであるクラウドサービスの内、行番号が小さいクラウドＣａ－１から順番に、ステップｓ３０４～ステップｓ３０６の処理を行う。 The optimum service selection unit 112c executes the optimum cloud candidate extraction process in steps s304 to s306 for the cloud services Ca-1, Ca-2,... Cn registered in the cloud operator database 111c (step s304). s303). For example, the optimum service selection unit 112c executes the optimum cloud candidate extraction process in steps s304 to s306 in ascending order of the row numbers in the cloud operator database 111c (step s303). In the example of FIG. 3, the optimum service selection unit 112c performs the processing from step s304 to step s306 in order from the cloud Ca-1 having the smallest row number among the cloud services that are the same cloud operator Ca.
　ステップｓ３０４～ステップｓ３０６の最適クラウド候補抽出処理は、当該業務を稼動させるのに最適なクラウドであり得る最適クラウド候補をクラウド事業者データベース１１１ｃから抽出する処理である。 The optimal cloud candidate extraction process in steps s304 to s306 is a process of extracting an optimal cloud candidate that can be an optimal cloud for operating the business from the cloud operator database 111c.
　ステップｓ３０４では、最適サービス選択部１１２ｃは、クラウドＣｙ（ｙは、１からクラウド事業者データベース１１１ｃに登録されたクラウド数までの任意の整数）の性能指標が業務データベース１１１ａに登録された当該業務の要求性能を満たすか否かを判定する。 In step s304, the optimum service selection unit 112c determines that the performance index of the cloud Cy (y is an arbitrary integer from 1 to the number of clouds registered in the cloud operator database 111c) of the business registered in the business database 111a. Determine whether the required performance is met.
　ステップｓ３０４の判定処理では、当該業務が未稼働である場合には、業務データベース１１１ａに登録された要求性能初期値が当該業務の要求性能として用いられる。また、当該業務が稼動済みである場合には、業務データベース１１１ａに登録された要求性能調整値が当該業務の要求性能として用いられる。 In the determination process of step s304, when the business is not in operation, the required performance initial value registered in the business database 111a is used as the required performance of the business. Further, when the business is already in operation, the required performance adjustment value registered in the business database 111a is used as the required performance of the business.
　クラウドＣｙの性能指標が当該業務の要求性能を満たさないと判定される場合（ステップｓ３０４で“ＮＯ”）、最適サービス選択部１１２ｃは、当該クラウドＣｙに対する最適クラウド候補抽出処理を終了し、ステップｓ３０７の処理に進む。 When it is determined that the performance index of the cloud Cy does not satisfy the required performance of the business (“NO” in step s304), the optimal service selection unit 112c ends the optimal cloud candidate extraction process for the cloud Cy, and step s307 Proceed to the process.
　一方、クラウドＣｙの性能指標が当該業務の要求性能を満たすと判定される場合（ステップｓ３０４で“ＹＥＳ”）、最適サービス選択部１１２ｃは、クラウドＣｙの付加価値がステップｓ３０２で抽出された当該業務の必須条件を満たすか否かを判定する（ステップｓ３０５）。 On the other hand, when it is determined that the performance index of the cloud Cy satisfies the required performance of the business (“YES” in step s304), the optimum service selection unit 112c determines that the business of which the added value of the cloud Cy is extracted in step s302. It is determined whether or not the essential condition is satisfied (step s305).
　クラウドＣｙが当該業務の必須条件を満たさないと判定される場合（ステップｓ３０５で“ＮＯ”）、最適サービス選択部１１２ｃは、当該クラウドＣｙに対する最適クラウド候補抽出処理を終了し、ステップｓ３０７の処理に進む。 When it is determined that the cloud Cy does not satisfy the essential condition of the business (“NO” in step s305), the optimal service selection unit 112c ends the optimal cloud candidate extraction process for the cloud Cy, and the process of step s307 is performed. move on.
　一方、クラウドＣｙが当該業務の必須条件を満たすと判定される場合（ステップｓ３０５で“ＹＥＳ”）、クラウドＣｙを最適クラウド候補Ｃｃとして最適クラウド候補リストに追加する（ステップｓ３０６）。 On the other hand, when it is determined that the cloud Cy satisfies the essential condition for the business (“YES” in step s305), the cloud Cy is added to the optimal cloud candidate list as the optimal cloud candidate Cc (step s306).
　ステップｓ３０７において、最適サービス選択部１１２ｃは、ステップｓ３０３に戻って、クラウド事業者データベース１１１ｃ中に登録された別のクラウドに対して最適クラウド候補抽出処理を実行する。例えば、最適サービス選択部１１２ｃは、クラウド事業者データベース１１１ｃ中にクラウドＣｙの次の行に登録されたクラウドに対する最適クラウド候補抽出処理を実行する。こうして、クラウド事業者データベース１１１ｃに登録されたすべてのクラウドに対する最適クラウド候補抽出処理が実行されると、最適サービス選択部１１２ｃは、ステップｓ３０８の処理に進む。 In step s307, the optimum service selection unit 112c returns to step s303, and executes the optimum cloud candidate extraction process for another cloud registered in the cloud operator database 111c. For example, the optimum service selection unit 112c executes an optimum cloud candidate extraction process for the cloud registered in the next row of the cloud Cy in the cloud provider database 111c. Thus, when the optimal cloud candidate extraction process is executed for all the clouds registered in the cloud provider database 111c, the optimal service selection unit 112c proceeds to the process of step s308.
　ステップｓ３０８では、最適クラウド候補抽出処理により抽出された最適クラウド候補Ｃｃ１～Ｃｃｓ（ｓは１から最適クラウド候補リストに追加されたクラウド数までの任意の整数）について、ステップｓ３０９での評価指標算出処理を実行する。例えば、最適サービス選択部１１２ｃは、料金（価格）の安さ、および業務により指定された付加条件とクラウドサービスが提供する付加価値との一致度に対して、最適化ポリシーによる重み付けをそれぞれ行った評価指標の算出をリストに追加されたすべての最適クラウド候補Ｃｃについて行う。 In step s308, for the optimum cloud candidates Cc1 to Ccs extracted by the optimum cloud candidate extraction process (s is an arbitrary integer from 1 to the number of clouds added to the optimum cloud candidate list), the evaluation index calculation process in step s309 Execute. For example, the optimum service selection unit 112c performs an evaluation in which the weighting by the optimization policy is performed on the low price (price) and the degree of coincidence between the additional condition specified by the business and the added value provided by the cloud service. The calculation of the index is performed for all the optimal cloud candidates Cc added to the list.
　例えば、最適サービス選択部１１２ｃは、最適クラウド候補Ｃｃｚ（ｚは１からｓまでの任意の整数）について、次のような方法により評価指標算出処理を実行する。
　まず、最適サービス選択部１１２ｃは、すべての最適クラウド候補Ｃｃｚについて次の計算式(2)により価格C(z)を計算する。
　C(z)＝CF(z)＋（ΣCs(z)×当該業務に予想されるリソース利用量）
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・(2) For example, the optimum service selection unit 112c executes the evaluation index calculation process for the optimum cloud candidate Ccz (z is an arbitrary integer from 1 to s) by the following method.
First, the optimal service selection unit 112c calculates the price C (z) for all optimal cloud candidates Ccz by the following calculation formula (2).
C (z) = CF (z) + (ΣCs (z) x resource usage expected for the job)
... (2)
　計算式(2)中のCF(z)は、最適クラウド候補Ｃｃｚの基本料金であり、Cs(z)は、従量課金制リソースの料金である。 In the calculation formula (2), CF (z) is the basic charge for the optimal cloud candidate Ccz, and Cs (z) is the charge for the pay-per-use resource.
　計算式(2)中の当該業務に予想されるリソース利用量には、当該業務に稼動実績がある場合には実績値が用いられる。また、当該業務が未稼働である場合には、業務データベース１１１ａへの登録時に設定された予測値が用いられる。 In the calculation formula (2), for the resource usage amount expected for the relevant business, the actual value is used if the relevant business has a performance record. Further, when the business is not in operation, the predicted value set at the time of registration in the business database 111a is used.
　価格C(z)は低価格であるほど適切であると判断されるので、最適サービス選択部１１２ｃは、当該最適クラウド候補Ｃｃｚの価格C(z)について、すべての最適クラウド候補Ｃｃの中での価格に関する相対評価値CR(z)を次の計算式(3)により計算する。
　CR(z) = (CAvg - C(z))/CAvg　　　　　　　・・・(3)
　計算式(3)中のCAvgは、すべての最適クラウド候補の価格C(z)の平均値である。 Since the price C (z) is determined to be more appropriate as the price is lower, the optimum service selection unit 112c determines the price C (z) of the optimum cloud candidate Ccz among all the optimum cloud candidates Cc. The relative evaluation value CR (z) for the price is calculated by the following calculation formula (3).
CR (z) = (CAvg-C (z)) / CAvg (3)
CAvg in the calculation formula (3) is an average value of the prices C (z) of all optimum cloud candidates.
　最適サービス選択部１１２ｃは、業務データベース１１１ａに登録された付加条件の中で任意とされたすべての条件ｉ（ｉは、１から任意の条件とされた付加条件の数までの任意の整数）について、次の計算式(4)により任意条件に関する相対評価値VR(z)(i)を計算する。
　VR(z)(i)=(V(z)(i) - VAvg(i))/ VAvg(i)　　・・・(4) The optimum service selection unit 112c is configured to select any condition i among the additional conditions registered in the business database 111a (i is an arbitrary integer from 1 to the number of additional conditions set as an arbitrary condition). Then, the relative evaluation value VR (z) (i) for the arbitrary condition is calculated by the following calculation formula (4).
VR (z) (i) = (V (z) (i)-VAvg (i)) / VAvg (i) (4)
　計算式(4)中のV(z)(i)は、付加価値毎に10点満点の相対評価で予め設定された評価点である。例えば、評価点V(z)(i)は、業務データベース１１１ａに登録された付加条件「サポート」について、電話対応に10点、メール対応に7点、掲示板対応に3点といったように設定される。また、VAvg(i)は、すべての最適クラウド候補の評価点V(z)(i)の平均値である。 V (z) (i) in the calculation formula (4) is an evaluation score set in advance by a relative evaluation with a maximum score of 10 for each added value. For example, the evaluation score V (z) (i) is set such that the additional condition “support” registered in the business database 111a is 10 points for telephone correspondence, 7 points for mail correspondence, 3 points for bulletin board correspondence, and so on. . VAvg (i) is an average value of the evaluation points V (z) (i) of all the optimal cloud candidates.
　最適サービス選択部１１２ｃは、計算式(3)により計算された価格に関する相対評価値CR(z)と計算式(4)により計算された任意条件に関する相対評価値VR(z)(i)とに重み付けを行なった総和を評価指標G(z)として計算する。評価指標G(z)は、次の式(5)により計算される。
　G(z) = CR(z)×W0 + V(z)(1)×W1 + V(z)(2)×W2 + …+ V(z)(i)×Wi　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・(5) The optimum service selection unit 112c converts the relative evaluation value CR (z) regarding the price calculated by the calculation formula (3) and the relative evaluation value VR (z) (i) regarding the arbitrary condition calculated by the calculation formula (4). The weighted sum is calculated as an evaluation index G (z). The evaluation index G (z) is calculated by the following equation (5).
G (z) = CR (z) x W0 + V (z) (1) x W1 + V (z) (2) x W2 +… + V (z) (i) x Wi (5)
　計算式(5)中のWは、当該業務に対する最適化ポリシーに従って設定された重みであり、次の関係式(6)を満たす。
　ΣWi = 1　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・(6) W in the calculation formula (5) is a weight set according to the optimization policy for the business, and satisfies the following relational expression (6).
ΣWi = 1 (6)
　例えば、コストで最適化する場合には、W0に大きな値が設定される。この結果、価格が安い最適クラウド候補Ｃｃの評価指標は高くなる。また、特定の付加条件で最適化する場合には、W1～Wtのうちの何れかまたは複数に大きな値が設定される。こうした重み付けは実装レベルで任意に設定されてもよいし、利用者が重視する項目に従って柔軟に変更できるように設定されてもよい。 For example, when optimizing by cost, a large value is set in W0. As a result, the evaluation index of the optimal cloud candidate Cc with a low price becomes high. When optimization is performed under a specific additional condition, a large value is set to any one or a plurality of W1 to Wt. Such weighting may be arbitrarily set at the mounting level, or may be set so that it can be flexibly changed in accordance with items that are important to the user.
　ステップｓ３０９での評価指標の算出処理がすべての最適クラウド候補Ｃｃについて実行されると（ステップｓ３１０）、最適サービス選択部１１２ｃは、算出された評価指標が最も高い最適クラウド候補を当該業務の稼動に最適なクラウドとして選択する（ステップｓ３１１）。そして、最適サービス選択部１１２ｃは、一連の最適サービス選択処理を終了する（ステップｓ３１２）。 When the calculation process of the evaluation index in step s309 is executed for all the optimal cloud candidates Cc (step s310), the optimal service selection unit 112c sets the optimal cloud candidate having the highest calculated evaluation index to the operation of the business. The optimum cloud is selected (step s311). Then, the optimum service selection unit 112c ends a series of optimum service selection processes (step s312).
　図８に示したステップｓ２０３での最適サービス選択処理が終了されると、制御部１１２ｂは、最適サービス選択処理により選択されたクラウドを用いて未稼働業務を稼動してよいか否かの判断を利用者に求めるダイアログを情報出力部１１４上に表示する（ステップｓ２０４）。 When the optimum service selection process in step s203 shown in FIG. 8 is completed, the control unit 112b determines whether or not the non-operating business can be operated using the cloud selected by the optimum service selection process. A dialog required by the user is displayed on the information output unit 114 (step s204).
　図１０は、実施形態に従った業務稼動の可否確認画面の一例である。図１０に示した一例のように、最適サービス選択部１１２ｃにより選択された評価指標が最も高い最適クラウドに加えて、評価指標が２番目および３番目に高いクラウドを情報出力部１１４上に同時に表示してもよい。こうした表示によって、利用者がクラウドを最終的に選択する余地を与えることができる。 FIG. 10 is an example of a screen for confirming whether a business operation is possible according to the embodiment. As in the example shown in FIG. 10, in addition to the optimum cloud having the highest evaluation index selected by the optimum service selection unit 112c, the second and third highest clouds are simultaneously displayed on the information output unit 114. May be. Such a display can give the user a chance to finally select the cloud.
　なお、実施形態によっては、ステップｓ２０４でのダイアログの表示処理を行わずに、評価指標が最も高い最適クラウドが自動的に選択されて、選択されたクラウドで業務が稼動されるように構成してもよい。 Depending on the embodiment, the configuration may be such that the optimum cloud having the highest evaluation index is automatically selected without performing the dialog display process in step s204, and the business is operated in the selected cloud. Also good.
　ステップｓ２０５において、制御部１１２ｂは、業務データベース１１１ａ中の要求性能の更新処理を実行する。 In step s205, the control unit 112b executes a required performance update process in the business database 111a.
　図１１は、実施形態に従った要求性能更新処理フローの例図である。図１２は、実施形態に従った未稼働業務に対する要求性能更新処理の説明図である。 FIG. 11 is an example diagram of a required performance update process flow according to the embodiment. FIG. 12 is an explanatory diagram of the required performance update process for the non-working business according to the embodiment.
　制御部１１２ｂは、要求性能更新処理を開始し（ステップｓ４０１）、当該業務が未稼働であると判定すると（ステップｓ４０２で“ＮＯ”）、業務データベース１１１ａに登録された当該業務の要求性能初期値を要求性能現在値にコピーする(ステップｓ４０３)。図１１に示した一例では、業務ＩＤＢｘについて、要求性能初期値の値がコピーされて、コピーされた要求性能初期値が要求性能現在値に格納される。 When the control unit 112b starts the required performance update process (step s401) and determines that the business is not in operation (“NO” in step s402), the required performance initial value of the business registered in the business database 111a. Is copied to the current required performance value (step s403). In the example shown in FIG. 11, the value of the required performance initial value is copied for the business ID Bx, and the copied required performance initial value is stored in the current required performance value.
　要求性能初期値がコピーされて要求性能現在値に格納されると、制御部１１２ｂは、要求性能更新処理を終了する（ステップｓ４０６）。 When the requested performance initial value is copied and stored in the requested performance current value, the control unit 112b ends the requested performance update process (step s406).
　ステップｓ２０５での要求性能更新処理が終了すると、制御部１１２ｂは、未稼働業務に対する一連のクラウドサービス選択処理を終了する（ステップｓ２１１）。 When the required performance update process in step s205 ends, the control unit 112b ends a series of cloud service selection processes for the non-operating business (step s211).
　一方、ステップｓ２０１での最適サービス選択処理開始後、当該業務が稼働済みであると判定される場合（ステップｓ２０２で“ＮＯ”）、制御部１１２ｂは、ステップｓ２０６の処理に進む。 On the other hand, after the optimum service selection process is started in step s201, when it is determined that the business has been operated (“NO” in step s202), the control unit 112b proceeds to the process of step s206.
　ステップｓ２０６では、制御部１１２ｂは、前回の最適サービス選択処理の時点からクラウド事業者データベース１１１ｃが更新されたか否かを判定する。例えば、制御部１１２ｂは、クラウド事業者データベース１１１ｃに新たなクラウドが登録されたか否かを判定する。 In step s206, the control unit 112b determines whether or not the cloud operator database 111c has been updated since the time of the previous optimum service selection process. For example, the control unit 112b determines whether a new cloud has been registered in the cloud operator database 111c.
　クラウド事業者データベース１１１ｃが更新されたと判定される場合（ステップｓ２０６で“ＹＥＳ”）、制御部１１２ｂは、ステップｓ２０８の処理に進む。 When it is determined that the cloud provider database 111c has been updated (“YES” in step s206), the control unit 112b proceeds to the process of step s208.
　一方、クラウド事業者データベース１１１ｃが更新されていないと判定される場合（ステップｓ２０６で“ＮＯ”）、制御部１１２ｂは、業務特性収集・分析部１１２ａによって業務データベース１１１ａに格納された当該業務の業務特性に従って利用中のクラウドを再選択する必要があるか否かを判定する（ステップｓ２０７）。 On the other hand, when it is determined that the cloud operator database 111c has not been updated (“NO” in step s206), the control unit 112b performs the business of the business stored in the business database 111a by the business characteristic collection / analysis unit 112a. It is determined whether it is necessary to reselect a cloud in use according to the characteristics (step s207).
　利用中のクラウドを再選択する必要がないと判定される場合（ステップｓ２０７で“ＮＯ”）、制御部１１２ｂは、当該業務に対する一連の最適サービス選択処理を終了する（ステップｓ２１１）。利用中のクラウドを再選択する必要がないと判定されるケースには、例えば、業務データベース１１１ａに格納された当該業務の業務特性が正常であるケースや、業務データベース１１１ａに当該業務の業務特性が格納されていないケースがあり得る。 If it is determined that there is no need to reselect a cloud in use (“NO” in step s207), the control unit 112b ends a series of optimum service selection processes for the business (step s211). Cases in which it is determined that it is not necessary to reselect a cloud in use include, for example, cases where the business characteristics of the business stored in the business database 111a are normal, and business characteristics of the business in the business database 111a. There may be cases where it is not stored.
　一方、例えば、業務データベース１１１ａに格納された当該業務の業務特性が異常である等、利用中のクラウドを再選択する必要があると判定される場合（ステップｓ２０７で“ＹＥＳ”）、制御部１１２ｂは、ステップｓ２０８の処理に進む。 On the other hand, for example, when it is determined that it is necessary to reselect a cloud in use (eg, “YES” in step s207), such as when the business characteristics of the business stored in the business database 111a are abnormal, the control unit 112b Advances to the process of step s208.
　ステップｓ２０８では、制御部１１２ｂは、図９を参照しながら前述した最適サービス選択処理を最適サービス選択部１１２ｃに実行させる。最適サービス選択処理では、更新後のクラウド事業者データベース１１１ｃに従って、または業務特性の異常を解消し得る要求性能調整値に従って、クラウド事業者データベース１１１ｃに登録されたクラウドの中から評価指標の最も高い最適なクラウドが選択される。 In step s208, the control unit 112b causes the optimum service selection unit 112c to execute the optimum service selection process described above with reference to FIG. In the optimum service selection process, the optimum evaluation index having the highest evaluation index among the clouds registered in the cloud operator database 111c according to the updated cloud operator database 111c or according to the required performance adjustment value that can eliminate the abnormality of the business characteristics. Cloud is selected.
　ステップｓ２０９では、制御部１１２ｂは、ステップｓ２０８の最適サービス選択処理により選択されたクラウドへマイグレーションしてよいか否かの判断を利用者に求めるダイアログを情報出力部１１４上に表示する。 In step s209, the control unit 112b displays on the information output unit 114 a dialog asking the user whether to migrate to the cloud selected by the optimum service selection process in step s208.
　マイグレーションについての利用者の方針は、業務データベース１１１ａ中の当該業務のポリシーの「挙動」に設定され得る。 The user policy regarding migration can be set in the “behavior” of the policy of the business in the business database 111a.
　業務データベース１１１ａ中のポリシーに設定される「挙動」には、例えば、次のような(a)～(d)の４つのパターンが挙げられる。すなわち、(a)強制的にマイグレーション処理を実行する。(b)一定の猶予期間指示がなければ自動的にマイグレーション処理を実行する。(c)一定の猶予期間指示がなければ自動的にマイグレーション処理をスキップする。(d)管理者（利用者）の指示があるまで処理を待つ。 Examples of the “behavior” set in the policy in the business database 111a include the following four patterns (a) to (d). That is, (a) the migration process is forcibly executed. (b) If there is no instruction for a certain grace period, the migration process is automatically executed. (c) If there is no instruction for a certain grace period, the migration process is automatically skipped. (d) Wait for processing until an instruction from the administrator (user) is received.
　上記のパターン(b)および(c)に記載される一定の猶予期間は、メンテナンスを行っている間という動的な値であってよく、１時間といった設定可能な固定値であってもよい。 The fixed grace period described in the above patterns (b) and (c) may be a dynamic value during maintenance, or a settable fixed value such as one hour.
　パターン(b)～(d)では、最適として選択されたクラウドへのマイグレーションの可否だけでなく、例えば、評価指標が上位３位までのクラウドの価格や条件を情報出力部１１４によって利用者に提示し、それらのどれを選択するか、または現状のサービスのまま稼働するかといった情報入力部１１３を通じた利用者からの指示を待つように構成してもよい。 In patterns (b) to (d), not only whether or not migration to the cloud selected as optimal is possible, but also the information output unit 114 presents the price and conditions of the cloud with the evaluation index to the top three. Then, it may be configured to wait for an instruction from the user through the information input unit 113, such as selecting which one of them or operating with the current service.
　図１３は、実施形態に従ったマイグレーションの可否確認画面の一例である。図１３に示した一例のように、評価指標が最も高い最適クラウドに加えて、評価指標が２番目および３番目に高いクラウドをマイグレーション先のクラウドとして情報出力部１１４上に同時に表示してもよい。こうした表示によって、利用者がクラウドを最終的に選択する余地を与えることができる。 FIG. 13 is an example of a migration permission confirmation screen according to the embodiment. As in the example illustrated in FIG. 13, in addition to the optimum cloud having the highest evaluation index, the second and third highest clouds may be simultaneously displayed on the information output unit 114 as the migration destination cloud. . Such a display can give the user a chance to finally select the cloud.
　パターン(a)がポリシーとして予め設定される場合には、ステップｓ２０９でのダイアログの表示をせずに、最適として選択されたクラウドへ自動的にマイグレーションするように構成してもよい。 If the pattern (a) is set in advance as a policy, it may be configured to automatically migrate to the cloud selected as optimal without displaying the dialog in step s209.
　パターン(d)がポリシーとして予め設定され、情報入力部１１３を通じてマイグレーションを許可しないと利用者から指示された場合には、例えば、業務データベース１１１ａに設定された挙動ポリシーがパターン(d)からパターン(c)へ変更されるように構成してもよい。このような構成によれば、例えば、次回のクラウドサービス選択処理において、マイグレーションを許可する意思がない利用者からのマイグレーションの可否の指示を再度待機するといった処理の停滞を抑制することができる。 When the pattern (d) is preset as a policy and the user instructs that migration is not permitted through the information input unit 113, for example, the behavior policy set in the business database 111a is changed from the pattern (d) to the pattern ( It may be configured to be changed to c). According to such a configuration, for example, in the next cloud service selection process, it is possible to suppress a stagnation of processing such as waiting again for an instruction on whether migration is possible from a user who does not intend to permit migration.
　ステップｓ２１０では、業務データベース１１１ａに格納された要求性能調整値に基づいて選択された別のクラウドへのマイグレーションが許可された場合に、図１１に示した要求性能更新処理が実行される。 In step s210, when migration to another cloud selected based on the required performance adjustment value stored in the business database 111a is permitted, the required performance update process shown in FIG. 11 is executed.
　図１１に示すように、制御部１１２ｂは、要求性能更新処理を開始し（ステップｓ４０１）、当該業務が稼働済みであると判定すると（ステップｓ４０２で“ＹＥＳ”）、業務データベース１１１ａに登録された当該業務の要求性能調整値を要求性能現在値にコピーする(ステップｓ４０４)。図１４は、実施形態に従った稼働済み業務に対する要求性能更新処理の説明図である。図１４に示した一例では、業務ＩＤＢｘについて、要求性能調整値の値がコピーされて、コピーされた要求性能調整値が要求性能現在値に格納されている。 As illustrated in FIG. 11, the control unit 112b starts the requested performance update process (step s401), and determines that the business has been operated (“YES” in step s402), the registration is registered in the business database 111a. The required performance adjustment value of the business is copied to the current required performance value (step s404). FIG. 14 is an explanatory diagram of required performance update processing for an already-executed operation according to the embodiment. In the example shown in FIG. 14, the value of the required performance adjustment value is copied for the business ID Bx, and the copied required performance adjustment value is stored in the current required performance value.
　要求性能調整値がコピーされて要求性能現在値として格納されると、制御部１１２ｂは、図１４にさらに示すように、要求性能調整値および業務特性を初期値に戻す（ステップｓ４０５）。そして、制御部１１２ｂは、要求性能更新処理を終了する（ステップｓ４０６）。 When the required performance adjustment value is copied and stored as the required performance current value, the control unit 112b returns the required performance adjustment value and the business characteristics to the initial values as further illustrated in FIG. 14 (step s405). Then, the control unit 112b ends the required performance update process (step s406).
　ステップｓ２１０での要求性能更新処理が終了すると、制御部１１２ｂは、稼働済み業務に対する一連のクラウドサービス選択処理を終了する（ステップｓ２１１）。 When the requested performance update process in step s210 is completed, the control unit 112b ends a series of cloud service selection processes for the already-executed business (step s211).
　図８～１４を参照しながら上述したクラウドサービス選択処理は、当該業務が未稼働である場合には、例えば、次のようなケースが発生すると制御部１１２ｂにより開始される。すなわち、制御部１１２ｂは、業務データベース１１１ａに新たな業務エントリが登録されたことを検出すると、図８に示したクラウドサービス選択処理を開始し、最適サービス選択部１１２ｃに図９に示した最適サービス選択処理の起動を指示する。制御部１１２ｂは、業務データベース１１１ａに新たな業務エントリが登録された後に、最適サービス選択処理の起動を直ちに指示せずに、例えば、当該業務について指定された稼働日時に起動するように最適サービス選択処理をスケジューリングしてもよい。 The cloud service selection process described above with reference to FIGS. 8 to 14 is started by the control unit 112b when, for example, the following case occurs when the business is not in operation. That is, when the control unit 112b detects that a new business entry has been registered in the business database 111a, the control unit 112b starts the cloud service selection process illustrated in FIG. 8, and the optimal service selection unit 112c receives the optimal service illustrated in FIG. Instructs the start of the selection process. After the new business entry is registered in the business database 111a, the control unit 112b does not immediately instruct the start of the optimal service selection process, for example, selects the optimal service so that the service is started at the specified operation date and time. Processing may be scheduled.
　一方、当該業務が稼動済みである場合には、図８～１４を参照しながら前述したクラウドサービス選択処理は、メンテナンスやスケジュールによる電源のOn/Off等により業務が一時的に停止された時に実行される。例えば、以下の説明のような構成によって、制御部１１２ｂは、クラウドサービス選択処理を開始する。 On the other hand, when the business is already in operation, the cloud service selection process described above with reference to FIGS. 8 to 14 is executed when the business is temporarily stopped due to power on / off according to maintenance or schedule. Is done. For example, with the configuration as described below, the control unit 112b starts a cloud service selection process.
　例えば、業務特性収集処理において図４を参照しながら前述したエージェントが使用される場合には、業務がシャットダウンする直前に、クラウドサービス選択処理を起動する信号をエージェントから制御部１１２ｂが受信するように構成し得る。また、クラウドサービス提供装置１２０が提供するＡＰＩを用いて、ＯＳが停止したかどうかを制御部１１２ｂが定期的にチェック（ポーリング）し、ＯＳが停止したことを検出すると、制御部１１２ｂは、クラウドサービス選択処理を開始するように構成し得る。 For example, when the agent described above with reference to FIG. 4 is used in the task characteristic collection process, the control unit 112b receives a signal for starting the cloud service selection process from the agent immediately before the task is shut down. Can be configured. Also, using the API provided by the cloud service providing apparatus 120, the control unit 112b periodically checks (polls) whether or not the OS has stopped, and when detecting that the OS has stopped, the control unit 112b It may be configured to initiate a service selection process.
　例えば、クラウド事業者データベース１１１ｃへのエントリが追加されたケースや業務データベース１１１ａに設定された最適化ポリシーが変更されたケースでは、利用者には、稼働済みの業務について別の最適なクラウドへ強制的にマイグレーションを行いたい要求があり得る。これらのケースに対応するために、制御部１１２ｂからの指示に従って当該業務が稼働するサーバ上で直接シャットダウンコマンドが実行されるように構成し得る。また、制御部１１２ｂがＡＰＩ経由で直接シャットダウン命令を出すように構成し得る。 For example, in a case where an entry to the cloud operator database 111c is added or a case where the optimization policy set in the business database 111a is changed, the user is forced to move to another optimal cloud for the already-executed business. There may be a request to migrate automatically. In order to deal with these cases, the shutdown command may be directly executed on the server on which the business is operated in accordance with an instruction from the control unit 112b. Further, the control unit 112b may be configured to directly issue a shutdown command via the API.
　クラウド事業者データベース１１１ｃへのエントリの追加を契機として強制的にマイグレーションが実施される場合は、図８のステップｓ２０６でクラウド事業者データベース１１１ｃの更新有りと判定されることによって、ステップｓ２０８での最適サービス選択処理が実行される。一方、メンテナンスやスケジュールによる電源のOn/Offを契機として最適サービス選択処理が実行され場合、ステップｓ２０６での判定処理でクラウド事業者データベース１１１ｃの更新無し、あるいはステップｓ２０７での業務特性に従った再選択の必要性無しと判定され得る。このため、ステップｓ２０８での最適サービス選択処理が不必要に実行されることはない。 In the case where migration is forcibly performed when an entry is added to the cloud operator database 111c, it is determined in step s206 in FIG. 8 that the cloud operator database 111c has been updated. A service selection process is executed. On the other hand, when the optimum service selection process is executed in response to power on / off due to maintenance or schedule, the cloud provider database 111c is not updated in the determination process in step s206, or re-run according to the business characteristics in step s207. It can be determined that there is no need for selection. For this reason, the optimum service selection process in step s208 is not unnecessarily executed.
　図８のステップｓ２１１に進んでクラウドサービス選択処理がすべて完了された後、制御部１１２ｂは、未稼働の業務の稼働または稼動済み業務についてのマイグレーションを実行するための処理を行う。例えば、制御部１１２ｂは、アブストラクタ１１２ｄを経由してクラウドサービス提供装置１２０との契約処理、ＩＰアドレスやＩＤ・パスワードの入手、および業務マスタストレージのデータ転送等の処理を行う。 After proceeding to step s211 of FIG. 8 and completing all the cloud service selection processes, the control unit 112b performs a process for executing a non-operating operation or a migration for an already-executed operation. For example, the control unit 112b performs processing such as contract processing with the cloud service providing apparatus 120, acquisition of an IP address and ID / password, and data transfer of business master storage via the abstractor 112d.
　稼動済みの業務に対する別の最適なクラウドへの移動処理は、メンテナンスやスケジュールによる電源のOn/Off等により業務が一時的に停止される際に行われる。業務が別のクラウドへ移動された場合、異なるクラウドサービス事業者では付与されるIPアドレスが変化する。例えば、業務がドメイン名を利用するクラウドが提供されている場合には、Domain Name System（ＤＮＳ）サーバでアドレスの書き換えが必要である。この処理は、制御部１１２ｂが業務イメージをサーバに送り込む際に実行する機能として組み込んでもよいし、業務側に予め仕込まれたプログラムとして実行してもよい。 The process of moving to another optimal cloud for an already-executed operation is performed when the operation is temporarily stopped due to power on / off due to maintenance or schedule. When business is moved to another cloud, the IP address assigned to different cloud service providers changes. For example, when a cloud is used in which a business uses a domain name, the address needs to be rewritten by a Domain Name System (DNS) server. This process may be incorporated as a function that is executed when the control unit 112b sends the business image to the server, or may be executed as a program prepared in advance on the business side.
　なお、最適サービス選択部１１２ｃは、業務データベース１１１ａおよびクラウド事業者データベース１１１ｃのエントリを参照するため、最適サービス選択部１１２ｃには、これらデータベースへアクセスするためのインタフェースが必要である。このインタフェースは、最適サービス選択部１１２ｃが直接アクセスするために最適サービス部１１２ｃが備えてもよいし、制御部１１２ｂが備えてもよい。制御部１１２ｂが備える理由の一例としては、セキュリティやデータ保護等のために最適サービス選択部１１２ｃがアクセスすべきでないデータがこれらのデータベースのテーブルに付加していることが挙げられる。また、最適サービス選択部１１２ｃ以外の構成要素がこれらのデータベースにアクセスするための共通機能として制御部１１２ｂが備える必要があることが挙げられる。実施形態では、業務特性収集・分析部１１２ａがこれらデータベースにアクセスする必要があるため、これらデータベースへアクセスするためのインタフェースを制御部１１２ｂが備えることが望ましい。 Note that since the optimum service selection unit 112c refers to the entries in the business database 111a and the cloud provider database 111c, the optimum service selection unit 112c needs an interface for accessing these databases. This interface may be provided in the optimum service unit 112c for direct access by the optimum service selection unit 112c, or may be provided in the control unit 112b. An example of the reason that the control unit 112b includes is that data that should not be accessed by the optimum service selection unit 112c is added to these database tables for security, data protection, and the like. In addition, it is mentioned that the control unit 112b needs to have a common function for components other than the optimum service selection unit 112c to access these databases. In the embodiment, since the business characteristic collection / analysis unit 112a needs to access these databases, the control unit 112b preferably includes an interface for accessing these databases.
　以上のように説明した第１の実施形態のクラウドサービス選択装置、クラウドサービス選択システム、クラウドサービス選択方法に従えば、クラウド事業者が提供する様々なクラウドサービスの中から当該業務に要求されるサービス品質と利用者のポリシーとを反映した低価格のクラウドサービスを迅速かつ効率的に選択できる。また、業務稼動後においても、クラウドサービスを用いた当該業務の稼働実績から得られる業務特性に従って最適なクラウドサービスを迅速かつ効率的に再選択できる。さらに、クラウドサービス事業者が新たなクラウドサービスを提供した際にも、現在利用中のクラウドサービスが最適か否かを分析して再選択の必要性を迅速かつ効率的に判定できる。このように、業務の稼動前および稼動後において、最適なクラウドを用いて業務を稼動できるので、業務が本来果たすべき性能を少ないコストで発揮させることができる。 According to the cloud service selection device, the cloud service selection system, and the cloud service selection method of the first embodiment described above, services required for the business from various cloud services provided by the cloud operator Low-cost cloud services that reflect quality and user policies can be selected quickly and efficiently. In addition, even after the business operation, the optimum cloud service can be quickly and efficiently reselected according to the business characteristics obtained from the operation performance of the business using the cloud service. Furthermore, even when a cloud service provider provides a new cloud service, it is possible to quickly and efficiently determine the necessity of reselection by analyzing whether the cloud service currently being used is optimal. In this way, since the business can be operated using the optimal cloud before and after the operation of the business, the performance that the business should originally perform can be exhibited at a low cost.
＜第２の実施形態＞
　図１５は、第２の実施形態に従ったクラウドサービス選択システムの構成図である。
　図１５に示した第２の実施形態に従ったクラウドサービス選択システム２００において、図１に示した第１の実施形態に従ったクラウドサービス選択システム１００と同じ構成要素には、同一の参照符号が付加されている。 <Second Embodiment>
FIG. 15 is a configuration diagram of a cloud service selection system according to the second embodiment.
In the cloud service selection system 200 according to the second embodiment shown in FIG. 15, the same components as those in the cloud service selection system 100 according to the first embodiment shown in FIG. It has been added.
　前述したように、図３に示したクラウド事業者データベース１１１ｃに登録される性能指標は、クラウドサービス事業者が公表する当該クラウドサービスの性能である。第１の実施形態では、クラウドサービス事業者から公表されたこのような性能指標が用いられて、当該業務に適するクラウドが選択される。 As described above, the performance index registered in the cloud provider database 111c shown in FIG. 3 is the performance of the cloud service published by the cloud service provider. In the first embodiment, such a performance index published by a cloud service provider is used to select a cloud suitable for the business.
　しかしながら、クラウドの正確な性能指標をクラウドサービス事業者が公開していないケースがあり得る。また、当該クラウドについて公表された性能指標と現実に稼動した場合に当該クラウドが有する性能との間に差異が生じるケースがあり得る。例えば、事前に公表された性能指標どおりのネットワークの速度が出ない、レイテンシが大きい等の差異が生じ得る。 However, there are cases where cloud service providers do not disclose accurate cloud performance indicators. In addition, there may be a case where a difference occurs between the performance index announced for the cloud and the performance of the cloud when the cloud actually operates. For example, there may be a difference such that the network speed does not come out in accordance with the performance index published in advance or the latency is large.
　上記のようなケースに対応するために、第２の実施形態に従ったクラウドサービス選択装置２１０は、図１５に示すようにプロセッサ２１２に実効性能取得部１１２ｆを含む。 In order to deal with the above case, the cloud service selection device 210 according to the second embodiment includes an effective performance acquisition unit 112f in the processor 212 as shown in FIG.
　実効性能取得部１１２ｆは、当該クラウドの実効性能を実効性能測定用のダミー業務を用いて取得する。実効性能とは、公表された当該クラウドの性能指標と当該クラウドで業務を稼動させた時に実際に有する性能との比である。最適サービス選択部１１２ｃは、実効性能取得部１１２ｆにより取得された実効性能を用いてクラウドの性能指標を補正し、補正されたクラウドの性能指標を用いて当該業務に最適なクラウドを選択する。 The effective performance acquisition unit 112f acquires the effective performance of the cloud using a dummy job for measuring effective performance. The effective performance is a ratio between the publicly disclosed performance index of the cloud and the performance actually possessed when the business is operated in the cloud. The optimum service selection unit 112c corrects the cloud performance index using the effective performance acquired by the effective performance acquisition unit 112f, and selects the optimum cloud for the business using the corrected cloud performance index.
　クラウドサービス選択装置２１０により実行される実施形態に従った実効性能取得処理を説明する。
　まず、業務マスタデータ格納部１１１ｂには、実行性能測定ソフトウェアを有する実効性能測定用のダミー業務のデータが予め格納される。実行性能測定ソフトウェアには、クラウドサービス提供装置１２０の特定システムに負荷をかけるための負荷ツールと稼働時の性能測定を実行するための測定ツールとが含まれる。 The effective performance acquisition process according to the embodiment executed by the cloud service selection apparatus 210 will be described.
First, dummy job data for effective performance measurement having execution performance measurement software is stored in the job master data storage unit 111b in advance. The execution performance measurement software includes a load tool for applying a load to a specific system of the cloud service providing apparatus 120 and a measurement tool for executing performance measurement during operation.
　また、業務データベース１１１ａには、ダミー業務に対する要求性能初期値を含むデータが情報入力部１１３を介して予め登録される。図１６は、実行性能測定用のダミー業務の例図である。図１６に示した一例では、２つのダミー業務Ｂｘ１およびＢｘ２が登録される。例えば、実際の業務を業務データベース１１１ａに登録するための情報出力部１１４上に表示された登録画面を通じて、図１６に示すようなダミー業務Ｂｘ１およびＢｘ２の各データが業務データベース１１１ａ中に定義される。 In the business database 111a, data including the required performance initial value for the dummy business is registered in advance via the information input unit 113. FIG. 16 is a diagram illustrating an example of dummy work for execution performance measurement. In the example shown in FIG. 16, two dummy tasks Bx1 and Bx2 are registered. For example, the dummy business Bx1 and Bx2 data as shown in FIG. 16 are defined in the business database 111a through the registration screen displayed on the information output unit 114 for registering the actual business in the business database 111a. .
　図１７は、実施形態に従った実効性能取得処理フローの例図である。
　実効性能取得部１１２ｆは、実効性能取得処理を開始すると（ステップｓ５０１）、業務マスタデータ格納部１１１ｂに格納されたダミー業務を測定対象のクラウドサービス提供装置１２０上に制御部１１２ｂを介して展開する（ステップｓ５０２）。 FIG. 17 is an example of an effective performance acquisition process flow according to the embodiment.
When the effective performance acquisition unit 112f starts the effective performance acquisition process (step s501), the dummy business stored in the business master data storage unit 111b is developed on the cloud service providing apparatus 120 to be measured via the control unit 112b. (Step s502).
　クラウドサービス提供装置１２０上に展開されたダミー業務に含まれる実行性能測定ソフトウェアによって、測定対象のリソースの性能が測定される。測定結果は、実行性能測定ソフトウェアを実行するクラウドサービス提供装置１２０から実効性能取得部１１２ｆへ送信される（ステップｓ５０３）。 The performance of the measurement target resource is measured by the execution performance measurement software included in the dummy business deployed on the cloud service providing apparatus 120. The measurement result is transmitted from the cloud service providing apparatus 120 that executes the execution performance measurement software to the effective performance acquisition unit 112f (step s503).
　測定結果を受信した実効性能取得部１１２ｆは、クラウドサービス事業者により公表された当該クラウドの性能指標とダミー業務の実行結果から得られる当該クラウドの性能との比を実効性能の値として算出する。 The effective performance acquisition unit 112f that has received the measurement result calculates a ratio between the performance index of the cloud published by the cloud service provider and the performance of the cloud obtained from the execution result of the dummy business as an effective performance value.
　実効性能取得部１１２ｆは、算出された実効性能値をクラウド事業者データベース２１１ｃ中の測定対象クラウドの実行性能欄に格納する（ステップｓ５０４）。図１８は、実効性能データを含むクラウド事業者データベースの例図である。図１８に示したように、クラウド事業者データベース２１１ｃには、図３に示したクラウド事業者データベース１１１ｃと同様の各項目に加えて、項目「実効性能」が含まれる。 The effective performance acquisition unit 112f stores the calculated effective performance value in the execution performance column of the measurement target cloud in the cloud provider database 211c (step s504). FIG. 18 is an example diagram of a cloud operator database including effective performance data. As shown in FIG. 18, the cloud operator database 211c includes an item “effective performance” in addition to the same items as the cloud operator database 111c shown in FIG.
　実行性能がクラウド事業者データベース２１１ｃに格納されると、実効性能取得部１１２ｆは、実効性能取得処理を終了する（ステップｓ５０５）。
　実効性能取得処理によってクラウド事業者データベース２１１ｃに格納された実効性能データは、図８および図９を参照しながら前述したクラウドサービス選択処理に用いられる。具体的には、図９に示したステップｓ３０４の最適クラウド候補抽出処理において実効性能データが用いられる。 When the execution performance is stored in the cloud provider database 211c, the effective performance acquisition unit 112f ends the effective performance acquisition process (step s505).
The effective performance data stored in the cloud provider database 211c by the effective performance acquisition process is used for the cloud service selection process described above with reference to FIGS. Specifically, effective performance data is used in the optimal cloud candidate extraction process in step s304 shown in FIG.
　ステップｓ３０４の最適クラウド候補抽出処理では、例えば、最適クラウド選択処理の対象である当該業務が未稼働である場合には、次の関係式(7)を満たすか否かが判定される。
　要求性能初期値≦性能指標×実効性能　　　　　　・・・(7) In the optimal cloud candidate extraction process of step s304, for example, when the business that is the target of the optimal cloud selection process is not operating, it is determined whether or not the following relational expression (7) is satisfied.
Required performance initial value ≤ Performance index x Effective performance (7)
　関係式(7)中の要求性能初期値は、業務データベース１１１ａに登録された当該未稼働業務の要求性能初期値である。関係式(7)中の性能指標および実効性能は、クラウド事業者データベース２１１ｃに登録された処理対象のクラウドの性能指標および実効性能である。 The required performance initial value in relational expression (7) is the required performance initial value of the non-operating business registered in the business database 111a. The performance index and effective performance in the relational expression (7) are the performance index and effective performance of the processing target cloud registered in the cloud provider database 211c.
　また、当該業務が稼動済みである場合には、次の関係式(8)を満たすか否かが判定される。
　要求性能調整値≦性能指標×実効性能　　　　　　・・・(8) Further, when the business is already in operation, it is determined whether or not the following relational expression (8) is satisfied.
Required performance adjustment value ≤ Performance index x Effective performance (8)
　関係式(8)中の要求性能調整値は、業務データベース１１１ａに登録された当該稼動済み業務の要求性能調整値である。関係式(8)中の性能指標および実効性能は、関係式(7)と同様、クラウド事業者データベース２１１ｃに登録された処理対象のクラウドの性能指標および実効性能である。 The required performance adjustment value in relational expression (8) is the required performance adjustment value of the operated business registered in the business database 111a. The performance index and effective performance in the relational expression (8) are the performance index and effective performance of the processing target cloud registered in the cloud provider database 211c, as in the relational expression (7).
　なお、実効性能取得処理の実行に関して以下のように構成してもよい。
　例えば、実効性能取得処理によって対象クラウドでダミー業務を稼動させた場合には、ダミー業務をクラウドで稼動させたことによるコストが発生し得る。そこで、ダミー業務の稼動により多大なコストが発生することを抑制するために、対象クラウドの最低契約期間の長さに応じて実効性能取得処理を実行するか否かの命令を制御部１１２ｂが実効性能取得部１１２ｆに指示するように構成してもよい。また、実効性能取得処理を実行するか否かの指示を情報入力部１１３を通じて利用者が入力できるように構成してもよい。 In addition, you may comprise as follows regarding execution of an effective performance acquisition process.
For example, when a dummy business is operated in the target cloud by the effective performance acquisition process, a cost can be generated by operating the dummy business in the cloud. Therefore, in order to suppress the occurrence of a large cost due to the operation of the dummy business, the control unit 112b effectively issues an instruction on whether to execute the effective performance acquisition process according to the length of the minimum contract period of the target cloud. You may comprise so that it may instruct | indicate to the performance acquisition part 112f. Further, it may be configured such that the user can input an instruction as to whether or not to execute the effective performance acquisition process through the information input unit 113.
　一方、クラウドによっては、リソースの性能に上限を設けたり一度目の利用に限るといった条件を付した上で無償で提供され得る。こうした制限が付された場合には、有償後の当該クラウドの実効性能を正確に取得することができない。そこで、有償のクラウドに限り実効性能取得部１１２ｆが実効性能取得処理を実行するように構成してもよい。 On the other hand, depending on the cloud, it can be provided free of charge with conditions such as setting an upper limit on the performance of the resource or limiting it to the first use. When such restrictions are applied, the effective performance of the cloud after a fee cannot be obtained accurately. Therefore, the effective performance acquisition unit 112f may be configured to execute the effective performance acquisition process only for a paid cloud.
　例えば、クラウドサービス事業者は、１～２年といったサイクルで、技術の進展に応じたより高い性能を有するクラウドサービス装置１２０に更新し得る。そこで、クラウド事業者データベース２１１ｃに登録されたクラウドに対する実効性能を実効性能取得部１１２ｆが定期的に取得するように構成してもよい。 For example, the cloud service provider can update to the cloud service device 120 having higher performance according to the progress of technology in a cycle of 1 to 2 years. Therefore, the effective performance acquisition unit 112f may periodically acquire the effective performance for the cloud registered in the cloud operator database 211c.
　例えば、クラウド事業者データベース２１１ｃに新たなクラウドが登録された場合には、登録された新たなクラウドに対する実効性能が取得される必要が生じ得る。そこで、クラウド事業者データベース２１１ｃに新たなクラウドが登録された場合には実効性能取得部１１２ｆが実効性能取得処理を実行するように構成してもよい。 For example, when a new cloud is registered in the cloud operator database 211c, it may be necessary to acquire effective performance for the registered new cloud. Therefore, when a new cloud is registered in the cloud provider database 211c, the effective performance acquisition unit 112f may be configured to execute the effective performance acquisition process.
　以上のように説明した第２の実施形態のクラウドサービス選択装置、クラウドサービス選択システム、クラウドサービス選択方法に従えば、クラウドクラウドサービスの実効性能を反映した当該業務の稼動により適切なクラウドサービスを選択することが可能である。 According to the cloud service selection device, cloud service selection system, and cloud service selection method of the second embodiment described above, an appropriate cloud service is selected by operating the business reflecting the effective performance of the cloud cloud service. Is possible.
　また、ある要求性能を有する実際の業務の稼動に先立って、実際の業務と同様の要求性能を有するダミー業務をクラウドサービスで稼動させることができるため、実際の業務を当該クラウドサービスで稼動させても問題がないか否かを確認することが可能である。 In addition, since the dummy service having the required performance similar to the actual business can be operated by the cloud service prior to the actual business having the required performance, the actual business is operated by the cloud service. It is possible to confirm whether there is no problem.
＜第３の実施形態＞
　図１９は、第３の実施形態に従ったクラウドサービス選択システムの構成図である。
　図１９に示した第３の実施形態に従ったクラウドサービス選択システム３００において、図１に示したクラウドサービス選択システム１００および図１５に示したクラウドサービス選択システム２００と同じ構成要素には、同一の参照符号が付加されている。 <Third Embodiment>
FIG. 19 is a configuration diagram of a cloud service selection system according to the third embodiment.
In the cloud service selection system 300 according to the third embodiment shown in FIG. 19, the same components as those of the cloud service selection system 100 shown in FIG. 1 and the cloud service selection system 200 shown in FIG. Reference numerals are added.
　前述した第１および第２の実施形態では、クラウドサービス選択装置１１０および２１０は、クラウドサービス提供装置１２０により提供されるパブリッククラウドの中から当該業務を稼動させるのに適切なクラウドサービスを選択する。 In the first and second embodiments described above, the cloud service selection devices 110 and 210 select a cloud service appropriate for operating the business from among the public clouds provided by the cloud service providing device 120.
　これに対して、第３の実施形態では、パブリッククラウドの選択肢としてプライベートクラウドを組み込むように構成することによって、パブリッククラウドおよびプライベートクラウドの中から、当該業務を稼動させるのに適切なクラウドサービスが選択される。すなわち、第３の実施形態では、図１９に示したクラウドサービス選択装置３１０は、クラウドサービス提供装置１２０により提供されるパブリッククラウド３２０と、プライベートクラウド３４０とを含むハイブリットクラウドの中から、当該業務を稼動させるのに適切なクラウドサービスを選択する。 In contrast, in the third embodiment, by configuring a private cloud as a public cloud option, a cloud service suitable for operating the business is selected from the public cloud and private cloud. Is done. That is, in the third embodiment, the cloud service selection device 310 illustrated in FIG. 19 performs the business from the hybrid cloud including the public cloud 320 and the private cloud 340 provided by the cloud service providing device 120. Choose the right cloud service to run.
　プライベートクラウドは、企業内の各部門やグループ企業といった特定の利用者を対象に提供されるクラウドサービスである。また、ハイブリットクラウドは、パブリッククラウドとプライベートクラウドとを組み合わせたクラウドサービスである。 Private cloud is a cloud service provided to specific users such as departments and group companies within a company. The hybrid cloud is a cloud service that combines a public cloud and a private cloud.
　図１９に示すように、プライベートクラウド３２０は、サーバプール３４１およびプライベートクラウド管理装置３４２によって提供される。サーバプール３４１は、プライベートクラウドを提供する複数のサーバを含む。プライベートクラウド管理装置３４２は、イントラネットといった組織内ネットワーク３５０を介して接続するクラウドサービス選択装置３１０とサーバプール３４１とのアクセスを管理する。 19, the private cloud 320 is provided by a server pool 341 and a private cloud management device 342. The server pool 341 includes a plurality of servers that provide a private cloud. The private cloud management device 342 manages access to the cloud service selection device 310 and the server pool 341 that are connected via the intra-organization network 350 such as an intranet.
　図１９に示すように、クラウドサービス選択装置３１０のプロセッサ３１２は、プライベートクラウド用プラグイン１１２ｅーｐ含む。 As shown in FIG. 19, the processor 312 of the cloud service selection device 310 includes a private cloud plug-in 112ep.
　プライベートクラウド３４０を提供するサーバプール３４１は、インターネット等のネットワーク１３０を介してクラウドサービス選択装置３１０と接続されず、組織内ネットワーク３５０を介してクラウドサービス選択装置３１０と接続される。そこで、第３の実施形態では、アブストラクタ１１２ｄにプライベートクラウド３４０へアクセスするためのプライベートクラウド用プラグイン１１２ｅーｐを追加することによって、クラウドサービス選択装置３１０がプライベートクラウド３４０をパブリッククラウド３２０と同じように透過的に利用できるように構成する。 The server pool 341 that provides the private cloud 340 is not connected to the cloud service selection device 310 via the network 130 such as the Internet, but is connected to the cloud service selection device 310 via the intra-organization network 350. Therefore, in the third embodiment, by adding a private cloud plug-in 112ep for accessing the private cloud 340 to the abstractor 112d, the cloud service selection device 310 makes the private cloud 340 the same as the public cloud 320. So that it can be used transparently.
　図２０は、第３の実施形態に従ったクラウド事業者データベースの例図である。
　第３の実施形態では、クラウド事業者データベース３１１ｃには、プライベートクラウドを提供するサーバプール３４１があたかもパブリッククラウドを提供するクラウドサービス事業者であるかのように登録される。図２０に示す例では、業務ＩＤがＣｐｂの２種類のプライベートクラウドが登録される。 FIG. 20 is an example diagram of a cloud operator database according to the third embodiment.
In the third embodiment, the server pool 341 that provides a private cloud is registered in the cloud provider database 311c as if it is a cloud service provider that provides a public cloud. In the example shown in FIG. 20, two types of private clouds with a business ID of Cpb are registered.
　クラウド事業者データベース３１１ｃにおいて、プライベートクラウドの料金データには、「無料」と登録されてもよく、サーバ取得のための固定費と電気料金などの変動費を合計したTotal Cost of Ownership（ＴＣＯ）を単位時間あたりに換算した金額が登録されてもよい。また、当該エントリがパブリックかプライベートかを示すクラウド種別を図２０のように「付加価値」として登録してもよく、クラウド種別の列をクラウド事業者データベース３１１ｃに追加してもよい。 In the cloud operator database 311c, the charge data of the private cloud may be registered as “free”, and the total cost of the fixed cost for acquiring the server and the variable cost such as electricity charge is calculated as Total Cost of Ownership (TCO) An amount converted per unit time may be registered. Further, the cloud type indicating whether the entry is public or private may be registered as “added value” as shown in FIG. 20, and a cloud type column may be added to the cloud operator database 311c.
　図２０に示すように、第３の実施形態に従ったクラウド事業者データベース３１１ｃは、図１８に示したクラウド事業者データベース２１１ｃと同様の各項目に加えて、インスタンス数のデータを含む。実用上、インスタンス数に制限のないパブリッククラウドとは異なり、プライベートクラウドには、利用者等により所有されるサーバ機器に依存して、稼働させられるインスタンス数に制限がある。そこで、クラウド事業者データベース３１１ｃにインスタンス数の列を追加する。 As shown in FIG. 20, the cloud operator database 311c according to the third embodiment includes data on the number of instances in addition to the same items as the cloud operator database 211c shown in FIG. In practice, unlike a public cloud that has no limit on the number of instances, a private cloud has a limit on the number of instances that can be operated depending on server devices owned by users or the like. Therefore, a column of the number of instances is added to the cloud operator database 311c.
　図２０に示した一例では、インスタンス数のデータには、予め定義された最大インスタンス数(Max)と、残りインスタンス数(Cur)が含まれる。クラウド事業者データベース３１１ｃへの登録時には、残りインスタンス数の初期値として最大インスタンス数が予めコピーされて格納される。ある業務を動作させるクラウドサービスとして、クラウド事業者データベース３１１ｃに登録された複数のプライベートクラウドＣｐｂの内の１つを最適サービス選択部１１２ｃが選択した場合、選択された当該プライベートクラウドＣｐｂの残りインスタンス数はデクリメントされる。また、当該プライベートクラウドＣｐｂの利用が停止される場合には、利用が停止された当該プライベートクラウドＣｐｂの残りインスタンス数はインクリメントされる。業務特性の異常によりあるプライベートクラウドＣｐｂがマイグレーションされる場合、マイグレーション元である当該プライベートクラウドＣｐｂの残りインスタンス数はインクリメントされる。あるプライベートクラウドＣｐｂの残りインスタンス数がゼロになった場合、最適サービス選択部１１２ｃは、当該プライベートクラウドＣｐｂを選択肢から除外して、残りインスタンス数がゼロになった当該プライベートクラウドＣｐｂの新規インスタンスを作成しないように処理する。 In the example shown in FIG. 20, the instance count data includes a predefined maximum instance count (Max) and a remaining instance count (Cur). At the time of registration in the cloud operator database 311c, the maximum number of instances is copied and stored in advance as an initial value of the number of remaining instances. When the optimum service selection unit 112c selects one of a plurality of private clouds Cpb registered in the cloud provider database 311c as a cloud service for operating a certain business, the number of remaining instances of the selected private cloud Cpb Is decremented. When the use of the private cloud Cpb is stopped, the number of remaining instances of the private cloud Cpb whose use is stopped is incremented. When a private cloud Cpb is migrated due to an abnormality in business characteristics, the number of remaining instances of the private cloud Cpb that is the migration source is incremented. When the number of remaining instances of a private cloud Cpb becomes zero, the optimum service selection unit 112c excludes the private cloud Cpb from the options and creates a new instance of the private cloud Cpb with the remaining number of instances being zero. Do not process.
　図２０を参照しながら上述した処理以外については、第１の実施形態および第２の実施形態として前述した処理と同様である。 The processes other than those described above with reference to FIG. 20 are the same as the processes described above as the first embodiment and the second embodiment.
　以上のように説明した第３の実施形態のクラウドサービス選択装置、クラウドサービス選択システム、クラウドサービス選択方法に従えば、パブリッククラウドおよびプライベートクラウドの中から当該業務を稼動させるのに適切なクラウドサービスを選択することができる。 According to the cloud service selection device, cloud service selection system, and cloud service selection method of the third embodiment described above, an appropriate cloud service for operating the business from the public cloud and private cloud is provided. You can choose.
＜第４の実施形態＞
　第３の実施形態では、パブリッククラウドおよびプライベートクラウドの区別をせずに、当該業務を稼動させるのに適切なクラウドサービスが選択される。 <Fourth Embodiment>
In the third embodiment, a cloud service appropriate for operating the business is selected without distinguishing between a public cloud and a private cloud.
　これに対して、第４の実施形態では、クラウド事業者データベース３１１ｃに登録されたプライベートクラウドＣｐｂに対する料金の設定値を低くする。このような料金設定がなされた場合、最適サービス選択部１１２ｃは、クラウド事業者データベース３１１ｃに登録されたすべてのクラウドサービスの中から、プライベートクラウドＣｐｂを優先的に選択する。 In contrast, in the fourth embodiment, the set value of the charge for the private cloud Cpb registered in the cloud operator database 311c is lowered. When such a charge setting is made, the optimum service selection unit 112c preferentially selects the private cloud Cpb from all the cloud services registered in the cloud operator database 311c.
　また、第４の実施形態では、クラウド事業者データベース３１１ｃに登録されたプライベートクラウドＣｐｂに対する料金の設定値を高くする。このような料金設定がなされた場合、最適サービス選択部１１２ｃは、クラウド事業者データベース３１１ｃに登録されたすべてのクラウドサービスの中から、パブリッククラウドを優先的に選択する。 In the fourth embodiment, the charge setting value for the private cloud Cpb registered in the cloud operator database 311c is increased. When such a charge setting is made, the optimum service selection unit 112c preferentially selects the public cloud from all the cloud services registered in the cloud operator database 311c.
　以上のように説明した第４の実施形態のクラウドサービス選択装置、クラウドサービス選択システム、クラウドサービス選択方法に従えば、ハイブリッドクラウドにおいて主にプライベートクラウドを使いたか、それとも主にパブリッククラウドを使いたいかという利用者のポリシーを反映して、当該業務に適したクラウドサービスを選択することができる。 According to the cloud service selection device, the cloud service selection system, and the cloud service selection method of the fourth embodiment described above, whether the hybrid cloud mainly uses a private cloud or mainly uses a public cloud It is possible to select a cloud service suitable for the business, reflecting the user policy.
＜第５の実施形態＞
　第４の実施形態では、クラウド事業者データベース３１１ｃに登録されたプライベートクラウドＣｐｂに対する料金の設定値に従って、主にプライベートクラウドを使いたいか、それとも主にパブリッククラウドを使いたいかという利用者の方針が反映されたクラウドサービスが選択される。 <Fifth Embodiment>
In the fourth embodiment, according to the setting value of the charge for the private cloud Cpb registered in the cloud operator database 311c, there is a user policy whether to use a private cloud or a public cloud mainly. The reflected cloud service is selected.
　これに対して、第５の実施形態では、図２０に示したようにクラウド事業者データベース３１１ｃ中の「付加価値」のクラウド種別に対して、例えば、プライベート=10、パブリック=0といったように、極端に差がある評価点を予め設定する。このような設定が行なわれた場合、最適クラウド候補に対する評価指標の算出処理（図９のステップｓ３０９）においてクラウド種別の評価点が反映されて、プライベートクラウドまたはパブリッククラウドの評価指標が相対的に高くなる。 On the other hand, in the fifth embodiment, as shown in FIG. 20, for the cloud type of “added value” in the cloud operator database 311c, for example, private = 10, public = 0, Evaluation points that are extremely different are set in advance. When such setting is performed, the evaluation index of the cloud type is reflected in the calculation process of the evaluation index for the optimal cloud candidate (step s309 in FIG. 9), and the evaluation index of the private cloud or the public cloud is relatively high. Become.
　以上のように説明した第５の実施形態のクラウドサービス選択装置、クラウドサービス選択システム、クラウドサービス選択方法に従えば、ハイブリッドクラウドにおいて主にプライベートクラウドを使いたいか、それとも主にパブリッククラウドを使いたいかという利用者の方針を反映する当該業務に適したクラウドサービスを選択することができる。 According to the cloud service selection device, the cloud service selection system, and the cloud service selection method of the fifth embodiment described above, you want to use mainly the private cloud or mainly the public cloud in the hybrid cloud It is possible to select a cloud service suitable for the business that reflects the user policy.
＜第６の実施形態＞
　図２１は、第６の実施形態に従ったクラウドサービス選択システムの構成図である。
　図２１に示した第６の実施形態に従ったクラウドサービス選択システム４００において、クラウドサービス選択システム１００～３００と同じ構成要素には、同一の参照符号が付加されている。 <Sixth Embodiment>
FIG. 21 is a configuration diagram of a cloud service selection system according to the sixth embodiment.
In the cloud service selection system 400 according to the sixth embodiment shown in FIG. 21, the same components as those in the cloud service selection systems 100 to 300 are assigned the same reference numerals.
　第３の実施形態に従ったクラウドサービス選択システム３００では、パブリッククラウドの選択肢としてプライベートクラウドを組み込むように構成することによって、パブリッククラウドおよびプライベートクラウドの中から、当該業務を稼動させるのに適切なクラウドサービスが選択される。 The cloud service selection system 300 according to the third embodiment is configured to incorporate a private cloud as an option of the public cloud, thereby enabling a cloud suitable for operating the business from the public cloud and the private cloud. A service is selected.
　これに対して、第６の実施形態に従ったクラウドサービス選択システム４００では、プライベートクラウドの選択肢としてパブリッククラウドを組み込むように構成することによって、パブリッククラウドおよびプライベートクラウドの中から、当該業務を稼動させるのに適切なクラウドサービスが選択される。 On the other hand, in the cloud service selection system 400 according to the sixth embodiment, by configuring the public cloud as a private cloud option, the business is operated from the public cloud and the private cloud. An appropriate cloud service is selected.
　第６の実施形態では、図２１に示すプライベートクラウド４４０を提供するサーバプール４４１を構成するサーバには、パブリックなサーバ（クラウドサービス提供装置１２０）のメタデータが仮想的に予め登録される。 In the sixth embodiment, the metadata of the public server (cloud service providing apparatus 120) is virtually pre-registered in the servers constituting the server pool 441 that provides the private cloud 440 shown in FIG.
　例えば、プライベートクラウドでの業務要求の増加によって、サーバプール４４１内のプライベートなサーバが枯渇してきた場合、プライベートクラウド管理装置４４２は、プライベートクラウドでの業務を図２２に示す一例のように業務データベース４１１ａに追加し、その業務データを業務マスタデータ格納部４１１ｂに追加する。図２２に示す一例では、業務ＩＤがＢｐｂ１の業務が業務データベース４１１ａに追加される。 For example, when private servers in the server pool 441 are depleted due to an increase in business requests in the private cloud, the private cloud management device 442 uses the business database 411a as shown in FIG. And the business data is added to the business master data storage unit 411b. In the example illustrated in FIG. 22, a business with a business ID of Bpb1 is added to the business database 411a.
　クラウドサービス選択装置４１０は、パブリッククラウドで稼動される新たな業務が業務データベース４１１に追加されたと判定する。そこで、クラウドサービス選択装置４１０は、業務データベース４１１に追加された新たな業務に適するパブリッククラウドを選択する。 The cloud service selection device 410 determines that a new business operated in the public cloud has been added to the business database 411. Therefore, the cloud service selection device 410 selects a public cloud suitable for the new business added to the business database 411.
　第６の実施形態のクラウドサービス選択装置、クラウドサービス選択システム、クラウドサービス選択方法に従えば、第１および第２の実施形態に従ったクラウドサービス選択装置１１０および２１０のシステム制御に大きな変更を加えることなく、ハイブリットクラウドのシステムを実現できる。すなわち、クラウドサービス選択装置１１０および２１０と比較して、クラウドサービス選択装置４１０に次のような処理を追加することで、ハイブリットクラウドのシステムを実現できる。サーバプール４４１から受信したプライベートクラウドでの業務のエントリを業務データベース４１１ａに追加および削除する処理や、サーバプール４４１から受信した業務データを格納するためのＡＰＩを業務マスタデータ格納部４１１ｂに提供する処理である。 According to the cloud service selection device, the cloud service selection system, and the cloud service selection method of the sixth embodiment, a large change is made to the system control of the cloud service selection devices 110 and 210 according to the first and second embodiments. Without a hybrid cloud system. That is, a hybrid cloud system can be realized by adding the following processing to the cloud service selection device 410 as compared to the cloud service selection devices 110 and 210. Processing to add and delete business entries in the private cloud received from the server pool 441 to the business database 411a, and processing to provide the business master data storage unit 411b with an API for storing business data received from the server pool 441 It is.
＜第７の実施形態＞
　第１～第６の実施形態では、クラウドサービス選択装置１１０～４１０によって当該業務に適するクラウドサービスが選択される。しかしながら、クラウドサービス選択装置１１０～４１０が有する構成および処理機能を、クラウドサービス選択プログラムというソフトウェアによって実現することも可能である。したがって、クラウドサービス選択装置１１０～４１０と同様の処理を、クラウドサービス選択プログラムを実行するコンピュータによって実現することも可能である。 <Seventh Embodiment>
In the first to sixth embodiments, the cloud service selection devices 110 to 410 select a cloud service suitable for the business. However, the configuration and processing functions of the cloud service selection devices 110 to 410 can be realized by software called a cloud service selection program. Therefore, processing similar to that performed by the cloud service selection devices 110 to 410 can be realized by a computer that executes the cloud service selection program.
　図２３は、第７の実施形態に従ったクラウドサービス選択プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成図である。
　図２３に示すように、コンピュータ５００には、入力装置５０１、読み取り装置５０２、通信インタフェース５０３、ハードディスク（ＨＤＤ）５０４、ＣＰＵ５０５、ＲＡＭ５０６、Read Only Memory（ＲＯＭ）５０７、表示装置５０８、およびバス５０９が含まれる。コンピュータ５００に含まれる装置５０１～５０８は、バス５０９によって相互に接続される。 FIG. 23 is a hardware configuration diagram of a computer that executes a cloud service selection program according to the seventh embodiment.
As shown in FIG. 23, the computer 500 includes an input device 501, a reading device 502, a communication interface 503, a hard disk (HDD) 504, a CPU 505, a RAM 506, a read only memory (ROM) 507, a display device 508, and a bus 509. included. Devices 501 to 508 included in the computer 500 are connected to each other by a bus 509.
　入力装置５０１は、コンピュータ５００の利用者が行なった操作を検出する装置であり、例えば、マウスおよびキーボードである。 The input device 501 is a device that detects an operation performed by a user of the computer 500, and is, for example, a mouse and a keyboard.
　読み取り装置５０２は、磁気ディスク、光ディスク、および光磁気ディスク、Universal Serial Bus（ＵＳＢ）メモリ等の可変記録媒体に含まれるプログラムおよびデータを読み出す装置であり、例えば、Compact Disc/Digital Versatile Disc（ＣＤ／ＤＶＤ）ドライブである。通信インタフェース５０３は、インターネットやLocal Area Network（ＬＡＮ）等の通信ネットワークにコンピュータ５００を接続するためのインタフェースである。ＨＤＤ５０４は、ＣＰＵ５０５が実行するプログラムおよびデータを記憶する記憶装置である。 The reading device 502 is a device that reads a program and data contained in a variable recording medium such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a Universal Serial Bus (USB) memory, and is, for example, Compact Disc / Digital Versatile Disc (CD / DVD) drive. The communication interface 503 is an interface for connecting the computer 500 to a communication network such as the Internet or Local Area Network (LAN). The HDD 504 is a storage device that stores programs executed by the CPU 505 and data.
　実施形態に従ったクラウドサービス選択プログラムは、可変記録媒体に記録されたクラウドサービス選択プログラムを読み取り装置５０２が読み取ることによって、ＨＤＤ５０４にインストールされる。または、実施形態に従ったクラウドサービス選択プログラムは、他のコンピュータ装置（不図示）に格納されたクラウドサービス選択プログラムを通信インタフェース５０３を介してコンピュータ５００が取得することによって、ＨＤＤ５０４にインストールされる。 The cloud service selection program according to the embodiment is installed in the HDD 504 when the reading device 502 reads the cloud service selection program recorded on the variable recording medium. Alternatively, the cloud service selection program according to the embodiment is installed in the HDD 504 when the computer 500 acquires the cloud service selection program stored in another computer device (not shown) via the communication interface 503.
　ＣＰＵ５０５は、クラウドサービス選択プログラムをＨＤＤ５０４からＲＡＭ５０６に読み出してクラウドサービス選択プログラムを実行することによって、実施形態に従ったクラウドサービス選択処理を実行する処理装置である。 The CPU 505 is a processing device that executes the cloud service selection process according to the embodiment by reading the cloud service selection program from the HDD 504 to the RAM 506 and executing the cloud service selection program.
　ＲＡＭ５０６は、ＨＤＤ５０４から読み出されたクラウドサービス選択プログラムの実行途中結果を記憶する主記憶装置の一例である。ＲＯＭ５０７は、定数データ等を記憶する読み出し専用メモリである。 The RAM 506 is an example of a main storage device that stores the execution result of the cloud service selection program read from the HDD 504. The ROM 507 is a read-only memory that stores constant data and the like.
　表示装置５０８は、ＣＰＵ５０５の処理結果等を表示する装置であり、例えば、液晶ディスプレイ装置である。 The display device 508 is a device that displays a processing result of the CPU 505, and is, for example, a liquid crystal display device.
　第７の実施形態に従えば、第１～第６の実施形態に従ったクラウドサービス選択装置が実行する処理をクラウドサービス選択プログラムを実行するコンピュータによって実現することができる。 According to the seventh embodiment, the processing executed by the cloud service selection device according to the first to sixth embodiments can be realized by a computer that executes a cloud service selection program.

Claims (36)

  1. 　クラウドサービス提供装置によって不特定多数人を対象に提供される複数のクラウドサービスそれぞれの性能指標、付加価値、および料金を含むデータが登録されるクラウド事業者データベースと、
    　前記クラウド事業者データベースに登録された複数のクラウドサービスの内の１つのクラウドサービスを用いて稼動される業務の要求性能、付加条件、および利用者ポリシーを含むデータが登録される業務データベースと、
    　前記性能指標が前記要求性能を満たす最適クラウド候補を前記複数のクラウドサービスの中から抽出し、前記料金と前記付加条件および前記付加価値の一致度とに対して前記利用者ポリシーによる重み付けを行った評価指標を抽出された前記クラウド選択候補について算出し、算出された前記評価指標の最も高い最適クラウド候補を前記業務に用いられるクラウドサービスとして選択する最適サービス選択部と
    を含むクラウドサービス選択装置。     A cloud operator database in which data including performance indicators, added value, and charges of each of a plurality of cloud services provided to an unspecified number of people by a cloud service providing device is registered;
    A business database in which data including required performance, additional conditions, and user policy of a business operated using one cloud service among a plurality of cloud services registered in the cloud business database;
    The optimal cloud candidate whose performance index satisfies the required performance is extracted from the plurality of cloud services, and the user policy is weighted with respect to the charge and the degree of coincidence between the additional condition and the added value A cloud service selection device including: an optimal service selection unit that calculates an evaluation index for the extracted cloud selection candidate and selects an optimal cloud candidate with the highest calculated evaluation index as a cloud service used for the business.
  2. 　前記クラウド事業者データベースに登録されたクラウドサービスが用いられて前記業務が稼働されているときに、前記業務の稼働データを取得し、取得された稼動データに基づいて前記業務の要求性能を分析する業務特性収集・分析部をさらに含み、
    　前記最適サービス選択部は、前記業務特性収集・分析部により分析された前記要求性能を用いて前記評価指標の最も高い最適クラウド候補を選択する
    請求項１に記載のクラウドサービス選択装置。     When the cloud service registered in the cloud operator database is used and the business is operating, the operational data of the business is acquired, and the required performance of the business is analyzed based on the acquired operational data It further includes a business characteristics collection and analysis department
    The cloud service selection device according to claim 1, wherein the optimum service selection unit selects an optimum cloud candidate having the highest evaluation index using the required performance analyzed by the business property collection / analysis unit.
  3. 　前記最適サービス選択部により抽出された前記評価指標の高い順に複数のクラウド候補を表示する情報出力部と、
    　前記情報出力部により表示された前記複数のクラウド候補の内の１つのクラウド候補を前記業務に用いられるクラウドサービスとして指定するための情報入力部と、
    　情報入力部を介して指定された前記１つのクラウド候補に対応するクラウドサービス提供装置へ前記業務のマスタデータを展開する制御部と
    をさらに含む請求項１または２に記載のクラウドサービス選択装置。     An information output unit that displays a plurality of cloud candidates in descending order of the evaluation index extracted by the optimal service selection unit;
    An information input unit for designating one cloud candidate among the plurality of cloud candidates displayed by the information output unit as a cloud service used for the business;
    The cloud service selection device according to claim 1, further comprising a control unit that expands the master data of the business to a cloud service providing device corresponding to the one cloud candidate designated via the information input unit.
  4. 　前記クラウド事業者データベースに登録されたクラウドサービスが用いられて前記業務が稼働された後に、前記情報出力部により表示された前記複数のクラウド候補の内の１つのクラウド候補が前記情報入力部を介して指定された場合に、前記制御部は、前記業務に用いられた前記クラウドサービスに対応するクラウドサービス提供装置から前記情報入力部により指定された前記１つのクラウド候補に対応するクラウドサービス提供装置へ前記業務のマスタデータをマイグレーションする請求項３に記載のクラウドサービス選択装置。 After the cloud service registered in the cloud operator database is used and the business is operated, one cloud candidate among the plurality of cloud candidates displayed by the information output unit is passed through the information input unit. The control unit, from the cloud service providing device corresponding to the cloud service used for the business to the cloud service providing device corresponding to the one cloud candidate designated by the information input unit The cloud service selection device according to claim 3, wherein the master data of the business is migrated.
  5. 　前記クラウド事業者データベースに登録されたクラウドサービスの性能をダミー業務を用いて測定し、測定された前記性能を取得する実効性能取得部をさらに含み、
    　前記最適サービス選択部は、前記実効性能取得部により取得された前記性能を用いて前記性能指標を補正し、補正された前記性能指標を用いて前記評価指標の最も高い最適クラウド候補を選択する
    請求項１～４の何れか一項に記載のクラウドサービス選択装置。     It further includes an effective performance acquisition unit that measures the performance of the cloud service registered in the cloud operator database using a dummy operation, and acquires the measured performance.
    The optimal service selection unit corrects the performance index using the performance acquired by the effective performance acquisition unit, and selects the optimal cloud candidate having the highest evaluation index using the corrected performance index. Item 5. The cloud service selection device according to any one of Items 1 to 4.
  6. 　前記クラウド事業者データベースには、前記クラウドサービス選択装置の利用者を含む特定人を対象にサーバプールによって提供されるクラウドサービスがさらに登録され、
    　前記最適サービス選択部は、前記サーバプールによって提供される前記クラウドサービスを含む前記クラウド事業者データベースの中から前記評価指標の最も高い最適クラウド候補を選択する
    請求項１～５の何れか一項に記載のクラウドサービス選択装置。     In the cloud operator database, a cloud service provided by a server pool for a specific person including a user of the cloud service selection device is further registered,
    The optimal service selection unit selects an optimal cloud candidate having the highest evaluation index from the cloud provider database including the cloud service provided by the server pool. The described cloud service selection device.
  7. 　前記クラウド事業者データベースの前記付加価値は、前記複数のクラウドサービスそれぞれの料金に対する評価点と前記サーバプールによって提供される前記クラウドサービスの料金に対する評価点との差が大きくなるように登録される請求項６に記載のクラウドサービス選択装置。 The added value of the cloud provider database is registered such that a difference between an evaluation point for each of the plurality of cloud services and an evaluation point for the cloud service provided by the server pool is large. Item 7. The cloud service selection device according to Item 6.
  8. 　前記クラウド事業者データベースは、不特定多数人を対象に提供されるクラウドサービスに対する評価点と前記サーバプールによって提供される前記特定人を対象に提供されるクラウドサービス評価点との差が大きくなるように登録されたクラウド種別をさらに含む請求項６に記載のクラウドサービス選択装置。 In the cloud provider database, a difference between an evaluation point for a cloud service provided for an unspecified majority person and a cloud service evaluation point provided for the specific person provided by the server pool is increased. The cloud service selection device according to claim 6, further comprising a cloud type registered in.
  9. 　前記業務データベースには、前記クラウドサービス選択装置の利用者を含む特定人を対象に提供されるクラウドサービスに用いられるサーバプール中の未使用サーバの枯渇により処理できない業務のデータがさらに登録され、
    　前記最適サービス選択部は、前記業務データベースに登録された前記未使用サーバの枯渇により処理できない前記業務に用いられるクラウドサービスとして、前記クラウド事業者データベースの中から前記評価指標の最も高い最適クラウド候補を選択する
    請求項１～５の何れか一項に記載のクラウドサービス選択装置。     In the business database, business data that cannot be processed due to depletion of unused servers in a server pool used for a cloud service provided for a specific person including a user of the cloud service selection device is further registered,
    The optimal service selection unit selects an optimal cloud candidate with the highest evaluation index from the cloud operator database as a cloud service used for the business that cannot be processed due to the exhaustion of the unused servers registered in the business database. The cloud service selection device according to any one of claims 1 to 5, which is selected.
  10. 　不特定多数人を対象にクラウドサービスを提供する複数のクラウドサービス提供装置と、
    　前記複数のクラウドサービス提供装置によって提供される複数のクラウドサービスを用いて業務を稼動させるクラウドサービス選択装置であって、
    　　前記複数のクラウドサービスそれぞれの性能指標、付加価値、および料金を含むデータが登録されるクラウド事業者データベースと、
    　　前記クラウド事業者データベースに登録された複数のクラウドサービスの内の１つのクラウドサービスを用いて稼動される業務の要求性能、付加条件、および利用者ポリシーを含むデータが登録される業務データベースと、
    　　前記性能指標が前記要求性能を満たす最適クラウド候補を前記複数のクラウドサービスの中から抽出し、前記料金と前記付加条件および前記付加価値の一致度とに対して前記利用者ポリシーによる重み付けを行った評価指標を抽出された前記クラウド選択候補について算出し、算出された前記評価指標の最も高い最適クラウド候補を前記業務に用いられるクラウドサービスとして選択する最適サービス選択部と
    を含む前記クラウドサービス選択装置と、
    　前記クラウドサービス提供装置と前記クラウドサービス選択装置とを接続するネットワークと
    を含むクラウドサービス選択システム。     A plurality of cloud service providing devices that provide cloud services to unspecified majority people;
    A cloud service selection device that operates a business using a plurality of cloud services provided by the plurality of cloud service providing devices,
    A cloud operator database in which data including performance indicators, added value, and charges of each of the plurality of cloud services is registered;
    A business database in which data including required performance, additional conditions, and user policy of a business operated using one cloud service among a plurality of cloud services registered in the cloud business database;
    The optimal cloud candidate whose performance index satisfies the required performance is extracted from the plurality of cloud services, and the user policy is weighted with respect to the charge and the degree of coincidence between the additional condition and the added value An optimal service selection unit that calculates an evaluation index for the extracted cloud selection candidate and selects an optimal cloud candidate with the highest calculated evaluation index as a cloud service used in the business; and ,
    A cloud service selection system including the cloud service providing apparatus and a network connecting the cloud service selection apparatus.
  11. 　前記クラウドサービス選択装置は、前記クラウド事業者データベースに登録されたクラウドサービスが用いられて前記業務が稼働されているときに、前記業務の稼働データを取得し、取得された稼動データに基づいて前記業務の要求性能を分析する業務特性収集・分析部をさらに含み、
    　前記最適サービス選択部は、前記業務特性収集・分析部により分析された前記要求性能を用いて前記評価指標の最も高い最適クラウド候補を選択する
    請求項１０に記載のクラウドサービス選択システム。     The cloud service selection device acquires operation data of the business when a cloud service registered in the cloud operator database is used and the business is in operation, and the cloud service selection device acquires the operation data based on the acquired operation data. It further includes a business characteristic collection / analysis unit that analyzes the required performance of the business,
    The cloud service selection system according to claim 10, wherein the optimum service selection unit selects the optimum cloud candidate having the highest evaluation index using the required performance analyzed by the business property collection / analysis unit.
  12. 　前記クラウドサービス選択装置は、
    　前記最適サービス選択部により抽出された前記評価指標の高い順に複数のクラウド候補を表示する情報出力部と、
    　前記情報出力部により表示された前記複数のクラウド候補の内の１つのクラウド候補を前記業務に用いられるクラウドサービスとして指定するための情報入力部と、
    　情報入力部を介して指定された前記１つのクラウド候補に対応するクラウドサービス提供装置へ前記業務のマスタデータを展開する制御部と
    をさらに含む請求項１０または１１に記載のクラウドサービス選択システム。     The cloud service selection device
    An information output unit that displays a plurality of cloud candidates in descending order of the evaluation index extracted by the optimal service selection unit;
    An information input unit for designating one cloud candidate among the plurality of cloud candidates displayed by the information output unit as a cloud service used for the business;
    The cloud service selection system according to claim 10 or 11, further comprising a control unit that expands the master data of the business to a cloud service providing device corresponding to the one cloud candidate designated via the information input unit.
  13. 　前記クラウド事業者データベースに登録されたクラウドサービスが用いられて前記業務が稼働された後に、前記情報出力部により表示された前記複数のクラウド候補の内の１つのクラウド候補が前記情報入力部を介して指定された場合に、前記制御部は、前記業務に用いられた前記クラウドサービスに対応するクラウドサービス提供装置から前記情報入力部により指定された前記１つのクラウド候補に対応するクラウドサービス提供装置へ前記業務のマスタデータをマイグレーションする請求項１２に記載のクラウドサービス選択システム。 After the cloud service registered in the cloud operator database is used and the business is operated, one cloud candidate among the plurality of cloud candidates displayed by the information output unit is passed through the information input unit. The control unit, from the cloud service providing device corresponding to the cloud service used for the business to the cloud service providing device corresponding to the one cloud candidate designated by the information input unit The cloud service selection system according to claim 12, wherein the master data of the business is migrated.
  14. 　前記クラウドサービス選択装置は、前記クラウド事業者データベースに登録されたクラウドサービスの性能をダミー業務を用いて測定し、測定された前記性能を取得する実効性能取得部をさらに含み、
    　前記最適サービス選択部は、前記実効性能取得部により取得された前記性能を用いて前記性能指標を補正し、補正された前記性能指標を用いて前記評価指標の最も高い最適クラウド候補を選択する
    請求項１０～１３の何れか一項に記載のクラウドサービス選択システム。     The cloud service selection device further includes an effective performance acquisition unit that measures the performance of the cloud service registered in the cloud operator database using a dummy job, and acquires the measured performance.
    The optimal service selection unit corrects the performance index using the performance acquired by the effective performance acquisition unit, and selects the optimal cloud candidate having the highest evaluation index using the corrected performance index. Item 14. The cloud service selection system according to any one of Items 10 to 13.
  15. 　前記クラウドサービス選択装置の利用者を含む特定人を対象にクラウドサービスを提供するサーバプールと、前記サーバプールへの接続を管理する管理装置と、前記クラウドサービス選択装置と前記サーバプールとを前記管理装置を介して接続する第２のネットワークとをさらに含み、
    　前記クラウド事業者データベースには、前記サーバプールによって提供される前記クラウドサービスがさらに登録され、
    　前記最適サービス選択部は、前記サーバプールによって提供される前記クラウドサービスを含む前記クラウド事業者データベースの中から前記評価指標の最も高い最適クラウド候補を選択する
    請求項１０～１４の何れか一項に記載のクラウドサービス選択システム。     A server pool that provides a cloud service for a specific person including a user of the cloud service selection device, a management device that manages connection to the server pool, the cloud service selection device, and the server pool A second network connected via the device,
    In the cloud operator database, the cloud service provided by the server pool is further registered,
    The optimal service selection unit selects the optimal cloud candidate with the highest evaluation index from the cloud provider database including the cloud service provided by the server pool. The cloud service selection system described.
  16. 　前記クラウド事業者データベースの前記付加価値は、前記複数のクラウドサービスそれぞれの料金に対する評価点と前記サーバプールによって提供される前記クラウドサービスの料金に対する評価点との差が大きくなるように登録される請求項１５に記載のクラウドサービス選択システム。 The added value of the cloud provider database is registered such that a difference between an evaluation point for each of the plurality of cloud services and an evaluation point for the cloud service provided by the server pool is large. Item 16. The cloud service selection system according to Item 15.
  17. 　前記クラウド事業者データベースは、不特定多数人を対象に提供されるクラウドサービスに対する評価点と前記サーバプールによって提供される前記特定人を対象に提供されるクラウドサービス評価点との差が大きくなるように登録されたクラウド種別をさらに含む請求項１５に記載のクラウドサービス選択システム。 In the cloud provider database, a difference between an evaluation point for a cloud service provided for an unspecified majority person and a cloud service evaluation point provided for the specific person provided by the server pool is increased. The cloud service selection system according to claim 15, further comprising a cloud type registered in.
  18. 　前記クラウドサービス選択装置の利用者を含む特定人を対象にクラウドサービスを提供するサーバプールと、前記サーバプールへの接続を管理する管理装置とをさらに含み、
    　前記業務データベースには、前記サーバプール中の未使用サーバの枯渇により処理できない業務が前記管理装置を介して登録され、
    　前記最適サービス選択部は、前記業務データベースに登録された前記未使用サーバの枯渇により処理できない前記業務に用いられるクラウドサービスとして、前記クラウド事業者データベースの中から前記評価指標の最も高い最適クラウド候補を選択する
    請求項１０～１４の何れか一項に記載のクラウドサービス選択システム。     A server pool that provides a cloud service for a specific person including a user of the cloud service selection device, and a management device that manages connection to the server pool,
    In the business database, business that cannot be processed due to exhaustion of unused servers in the server pool is registered via the management device,
    The optimal service selection unit selects an optimal cloud candidate with the highest evaluation index from the cloud operator database as a cloud service used for the business that cannot be processed due to the exhaustion of the unused servers registered in the business database. The cloud service selection system according to any one of claims 10 to 14, which is selected.
  19. 　クラウドサービス提供装置によって不特定多数人を対象に提供される複数のクラウドサービスそれぞれの性能指標、付加価値、および料金を含むデータをクラウド事業者データベースに登録し、
    　前記クラウド事業者データベースに登録された複数のクラウドサービスの内の１つのクラウドサービスを用いて稼動される業務の要求性能、付加条件、および利用者ポリシーを含むデータを業務データベースに登録し、
    　前記性能指標が前記要求性能を満たす最適クラウド候補を前記複数のクラウドサービスの中から抽出し、前記料金と前記付加条件および前記付加価値の一致度とに対して前記利用者ポリシーによる重み付けを行った評価指標を抽出された前記クラウド選択候補について算出し、算出された前記評価指標の最も高い最適クラウド候補を前記業務に用いられるクラウドサービスとして選択する
    処理をコンピュータが実行するクラウドサービス選択方法。     Register the data including the performance index, added value, and fee of each of multiple cloud services provided to the unspecified majority by the cloud service providing device in the cloud operator database,
    Registering data including required performance, additional conditions, and user policy of a business operated using one cloud service among a plurality of cloud services registered in the cloud operator database in the business database;
    The optimal cloud candidate whose performance index satisfies the required performance is extracted from the plurality of cloud services, and the user policy is weighted with respect to the charge and the degree of coincidence between the additional condition and the added value A cloud service selection method in which a computer executes a process of calculating an evaluation index for the extracted cloud selection candidate and selecting an optimum cloud candidate having the highest calculated evaluation index as a cloud service used for the business.
  20. 　前記クラウド事業者データベースに登録されたクラウドサービスが用いられて前記業務が稼働されているときに、前記業務の稼働データを取得し、取得された稼動データに基づいて前記業務の要求性能を分析し、
    　分析された前記要求性能を用いて前記評価指標の最も高い最適クラウド候補を選択する処理をコンピュータが実行する請求項１９に記載のクラウドサービス選択方法。     When the cloud service registered in the cloud operator database is used and the business is operating, the operational data of the business is acquired, and the required performance of the business is analyzed based on the acquired operational data. ,
    The cloud service selection method according to claim 19, wherein the computer executes a process of selecting an optimum cloud candidate having the highest evaluation index using the analyzed required performance.
  21. 　抽出された前記評価指標の高い順に複数のクラウド候補を表示し、
    　表示された前記複数のクラウド候補の内の１つのクラウド候補を前記業務に用いられるクラウドサービスとして指定し、
    　指定された前記１つのクラウド候補に対応するクラウドサービス提供装置へ前記業務のマスタデータを展開する
    処理をコンピュータが実行する請求項１９または２０に記載のクラウドサービス選択方法。     A plurality of cloud candidates are displayed in descending order of the extracted evaluation index,
    Specify one cloud candidate among the displayed cloud candidates as a cloud service used for the business,
    21. The cloud service selection method according to claim 19 or 20, wherein the computer executes a process of expanding the master data of the business to a cloud service providing apparatus corresponding to the designated one cloud candidate.
  22. 　前記クラウド事業者データベースに登録されたクラウドサービスが用いられて前記業務が稼働された後に、表示された前記複数のクラウド候補の内の１つのクラウド候補が指定された場合に、前記業務に用いられた前記クラウドサービスに対応するクラウドサービス提供装置から指定された前記１つのクラウド候補に対応するクラウドサービス提供装置へ前記業務のマスタデータをマイグレーションする処理をコンピュータに実行させる請求項２１に記載のクラウドサービス選択方法。 Used when the cloud service registered in the cloud operator database is used and the business is operated, and when one cloud candidate is designated among the displayed cloud candidates, the cloud service is used for the business. The cloud service according to claim 21, wherein the computer executes a process of migrating the master data of the business to a cloud service providing apparatus corresponding to the one cloud candidate designated from the cloud service providing apparatus corresponding to the cloud service. Selection method.
  23. 　前記クラウド事業者データベースに登録されたクラウドサービスの性能をダミー業務を用いて測定し、測定された前記性能を取得し、
    　取得された前記性能を用いて前記性能指標を補正し、補正された前記性能指標を用いて前記評価指標の最も高い最適クラウド候補を選択する
    処理をコンピュータが実行する請求項１９～２２の何れか一項に記載のクラウドサービス選択方法。     Measure the performance of the cloud service registered in the cloud operator database using a dummy business, obtain the measured performance,
    The computer executes a process of correcting the performance index using the acquired performance and selecting an optimal cloud candidate having the highest evaluation index using the corrected performance index. The cloud service selection method according to one item.
  24. 　前記クラウドサービス選択装置の利用者を含む特定人を対象にサーバプールによって提供されるクラウドサービスを前記クラウド事業者データベースにさらに登録し、
    　前記サーバプールによって提供される前記クラウドサービスを含む前記クラウド事業者データベースの中から前記評価指標の最も高い最適クラウド候補を選択する
    処理をコンピュータが実行する請求項１９～２３の何れか一項に記載のクラウドサービス選択方法。     A cloud service provided by a server pool for specific persons including users of the cloud service selection device is further registered in the cloud operator database,
    The computer executes a process of selecting an optimal cloud candidate having the highest evaluation index from the cloud provider database including the cloud service provided by the server pool. Cloud service selection method.
  25. 　前記複数のクラウドサービスそれぞれの料金に対する評価点と前記サーバプールによって提供される前記クラウドサービスの料金に対する評価点との差が大きくなるように前記クラウド事業者データベースの前記付加価値を登録する処理をコンピュータが実行する請求項２４に記載のクラウドサービス選択方法。 A process of registering the added value of the cloud operator database so that a difference between an evaluation score for each of the plurality of cloud services and an evaluation score for the price of the cloud service provided by the server pool is increased. The cloud service selection method according to claim 24, executed by
  26. 　不特定多数人を対象に提供されるクラウドサービスに対する評価点と前記サーバプールによって提供される前記特定人を対象に提供されるクラウドサービス評価点との差が大きくなるように設定されたクラウド種別を前記クラウド事業者データベースにさらに登録する処理をコンピュータが実行する請求項２４に記載のクラウドサービス選択方法。 A cloud type set so that a difference between an evaluation point for a cloud service provided to an unspecified majority person and a cloud service evaluation point provided to the specific person provided by the server pool is increased. The cloud service selection method according to claim 24, wherein a computer executes a process of further registering in the cloud operator database.
  27. 　前記クラウドサービス選択装置の利用者を含む特定人を対象に提供されるクラウドサービスに用いられるサーバプール中の未使用サーバの枯渇により処理できない業務のデータを前記業務データベースにさらに登録し、
    　前記業務データベースに登録された前記未使用サーバの枯渇により処理できない前記業務に用いられるクラウドサービスとして、前記クラウド事業者データベースの中から前記評価指標の最も高い最適クラウド候補を選択する
    処理をコンピュータが実行する請求項１９～２３の何れか一項に記載のクラウドサービス選択方法。     Further registering business data in the business database that cannot be processed due to depletion of unused servers in a server pool used in a cloud service provided to a specific person including users of the cloud service selection device,
    The computer executes a process of selecting the optimal cloud candidate with the highest evaluation index from the cloud provider database as a cloud service used for the business that cannot be processed due to the exhaustion of the unused servers registered in the business database. The cloud service selection method according to any one of claims 19 to 23.
  28. 　クラウドサービス提供装置によって不特定多数人を対象に提供される複数のクラウドサービスそれぞれの性能指標、付加価値、および料金を含むデータをクラウド事業者データベースに登録し、
    　前記クラウド事業者データベースに登録された複数のクラウドサービスの内の１つのクラウドサービスを用いて稼動される業務の要求性能、付加条件、および利用者ポリシーを含むデータを業務データベースに登録し、
    　前記性能指標が前記要求性能を満たす最適クラウド候補を前記複数のクラウドサービスの中から抽出し、前記料金と前記付加条件および前記付加価値の一致度とに対して前記利用者ポリシーによる重み付けを行った評価指標を抽出された前記クラウド選択候補について算出し、算出された前記評価指標の最も高い最適クラウド候補を前記業務に用いられるクラウドサービスとして選択する
    処理をコンピュータに実行させるクラウドサービス選択プログラム。     Register the data including the performance index, added value, and fee of each of multiple cloud services provided to the unspecified majority by the cloud service providing device in the cloud operator database,
    Registering data including required performance, additional conditions, and user policy of a business operated using one cloud service among a plurality of cloud services registered in the cloud operator database in the business database;
    The optimal cloud candidate whose performance index satisfies the required performance is extracted from the plurality of cloud services, and the user policy is weighted with respect to the charge and the degree of coincidence between the additional condition and the added value A cloud service selection program for causing a computer to execute a process of calculating an evaluation index for the extracted cloud selection candidates and selecting an optimal cloud candidate having the highest calculated evaluation index as a cloud service used for the business.
  29. 　前記クラウド事業者データベースに登録されたクラウドサービスが用いられて前記業務が稼働されているときに、前記業務の稼働データを取得し、取得された稼動データに基づいて前記業務の要求性能を分析し、
    　分析された前記要求性能を用いて前記評価指標の最も高い最適クラウド候補を選択する処理をコンピュータに実行させる請求項２８に記載のクラウドサービス選択プログラム。     When the cloud service registered in the cloud operator database is used and the business is operating, the operational data of the business is acquired, and the required performance of the business is analyzed based on the acquired operational data. ,
    29. The cloud service selection program according to claim 28, which causes a computer to execute a process of selecting an optimum cloud candidate having the highest evaluation index using the analyzed required performance.
  30. 　抽出された前記評価指標の高い順に複数のクラウド候補を表示し、
    　表示された前記複数のクラウド候補の内の１つのクラウド候補を前記業務に用いられるクラウドサービスとして指定し、
    　指定された前記１つのクラウド候補に対応するクラウドサービス提供装置へ前記業務のマスタデータを展開する
    処理をコンピュータに実行させる請求項２８または２９に記載のクラウドサービス選択プログラム。     A plurality of cloud candidates are displayed in descending order of the extracted evaluation index,
    Specify one cloud candidate among the displayed cloud candidates as a cloud service used for the business,
    30. The cloud service selection program according to claim 28 or 29, which causes a computer to execute a process of expanding master data of the business to a cloud service providing apparatus corresponding to the designated one cloud candidate.
  31. 　前記クラウド事業者データベースに登録されたクラウドサービスが用いられて前記業務が稼働された後に、表示された前記複数のクラウド候補の内の１つのクラウド候補が指定された場合に、前記業務に用いられた前記クラウドサービスに対応するクラウドサービス提供装置から指定された前記１つのクラウド候補に対応するクラウドサービス提供装置へ前記業務のマスタデータをマイグレーションする処理をコンピュータに実行させる請求項３０に記載のクラウドサービス選択プログラム。 Used when the cloud service registered in the cloud operator database is used and the business is operated, and when one cloud candidate is designated among the displayed cloud candidates, the cloud service is used for the business. 31. The cloud service according to claim 30, wherein the cloud service providing device corresponding to the cloud service causes a computer to execute a process of migrating the master data of the business to a cloud service providing device corresponding to the one cloud candidate specified. Selection program.
  32. 　前記クラウド事業者データベースに登録されたクラウドサービスの性能をダミー業務を用いて測定し、測定された前記性能を取得し、
    　取得された前記性能を用いて前記性能指標を補正し、補正された前記性能指標を用いて前記評価指標の最も高い最適クラウド候補を選択する
    処理をコンピュータに実行させる請求項２８～３１の何れか一項に記載のクラウドサービス選択プログラム。     Measure the performance of the cloud service registered in the cloud operator database using a dummy business, obtain the measured performance,
    32. The computer program according to claim 28, further comprising: correcting the performance index using the acquired performance, and causing the computer to execute a process of selecting an optimal cloud candidate having the highest evaluation index using the corrected performance index. The cloud service selection program according to one item.
  33. 　前記クラウドサービス選択装置の利用者を含む特定人を対象にサーバプールによって提供されるクラウドサービスを前記クラウド事業者データベースにさらに登録し、
    　前記サーバプールによって提供される前記クラウドサービスを含む前記クラウド事業者データベースの中から前記評価指標の最も高い最適クラウド候補を選択する
    処理をコンピュータに実行させる請求項２８～３２の何れか一項に記載のクラウドサービス選択プログラム。     A cloud service provided by a server pool for specific persons including users of the cloud service selection device is further registered in the cloud operator database,
    The computer according to any one of claims 28 to 32, which causes a computer to execute a process of selecting an optimal cloud candidate having the highest evaluation index from the cloud provider database including the cloud service provided by the server pool. Cloud service selection program.
  34. 　前記複数のクラウドサービスそれぞれの料金に対する評価点と前記サーバプールによって提供される前記クラウドサービスの料金に対する評価点との差が大きくなるように前記クラウド事業者データベースの前記付加価値を登録する処理をコンピュータに実行させる請求項３３に記載のクラウドサービス選択プログラム。 A process of registering the added value of the cloud operator database so that a difference between an evaluation score for each of the plurality of cloud services and an evaluation score for the price of the cloud service provided by the server pool is increased. 34. The cloud service selection program according to claim 33, wherein the cloud service selection program is executed.
  35. 　不特定多数人を対象に提供されるクラウドサービスに対する評価点と前記サーバプールによって提供される前記特定人を対象に提供されるクラウドサービス評価点との差が大きくなるように設定されたクラウド種別を前記クラウド事業者データベースにさらに登録する処理をコンピュータに実行させる請求項３３に記載のクラウドサービス選択プログラム。 A cloud type set so that a difference between an evaluation point for a cloud service provided to an unspecified majority person and a cloud service evaluation point provided to the specific person provided by the server pool is increased. The cloud service selection program according to claim 33, which causes a computer to execute processing for further registration in the cloud operator database.
  36. 　前記クラウドサービス選択装置の利用者を含む特定人を対象に提供されるクラウドサービスに用いられるサーバプール中の未使用サーバの枯渇により処理できない業務のデータを前記業務データベースにさらに登録し、
    　前記業務データベースに登録された前記未使用サーバの枯渇により処理できない前記業務に用いられるクラウドサービスとして、前記クラウド事業者データベースの中から前記評価指標の最も高い最適クラウド候補を選択する
    処理をコンピュータに実行させる請求項２８～３２の何れか一項に記載のクラウドサービス選択プログラム。     Further registering business data in the business database that cannot be processed due to depletion of unused servers in a server pool used in a cloud service provided to a specific person including users of the cloud service selection device,
    As a cloud service used for the business that cannot be processed due to the exhaustion of the unused servers registered in the business database, the computer executes a process of selecting the optimal cloud candidate with the highest evaluation index from the cloud operator database The cloud service selection program according to any one of claims 28 to 32.
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