JP2005110209A

JP2005110209A - アクセス応答時間予測方法と分布する性能データの負荷特性構成方法およびプログラム

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Publication number: JP2005110209A
Application number: JP2004158629A
Authority: JP
Inventors: Morihito Miyagi; 盛仁宮城; Keiko Okubo; 敬子大久保; Mikio Kataoka; 幹雄片岡
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2003-09-10
Filing date: 2004-05-28
Publication date: 2005-04-21

Abstract

【課題】ネットワークの新規構築・増改築時に、候補となる複数のネットワーク構成のWebページアクセス応答時間の予測を行う。また，負荷を固定しても応答時間が分布するアプリケーションの，応答時間に対する負荷特性を構成する。
【解決手段】汎用的な性能解析式を用い、想定された複数のネットワークにおけるWebページアクセス応答時間分布を予測する。解析式への入力データとして、サーバ・クライアント間のラウンドトリップ時間分布、Webページのファイルサイズ分布、Webページ内のコンテンツ数、クライアント端末装置・サーバ端末のプロトコル処理時間、及び、ネットワークの廃棄率を用いる。
【効果】想定されたネットワーク毎にネットワークをモデル化する手間を省き、与えられたネットワーク構成に対して、迅速にそのWebページアクセス応答時間の予測を行うことが可能になる。
【選択図】図１

Description

本発明は、ネットワーク構築計画時に、候補となる複数のネットワーク構成・サーバ設定位置に対してWebページのアクセス応答時間分布を予測するものであり、ネットワークの設計支援ツールに関する。また，本発明はアクセス応答時間分布を例とするネットワーク・サーバシステムの性能データの処理方法に関する。

WWW(World Wide Web)サイトにおいて、ユーザアクセス数とアクセス応答時間の関係式を用意し、実測に基づき将来のユーザアクセス変動を推測し、その推測値を入力としてサイトでの処理によるアクセス応答時間を算出する。この結果を用い、性能の劣化が予測される時には、サーバの負荷分散、ユーザアクセス数の制限などの予防的対処を行い、WWWサイトにおいて一定品質のサービスを維持する（特開2002-268922「WWWサイトの性能監視装置」参照）。

または、クライアント側からサーバに向けてテストメッセージを送信し、応答が返るまでの時間を測定しその時間を元にWWWページやファイルのダウンロードに要する時間を推定する（特開平10-116220「パラメータをローカル表示装置において容易に表示するシステム及び方法」参照）方法などがある。また、LAN上で動作しているアプリケーションをスレッドに分解し、WANの特性（リンク帯域、ネットワークの平均キュー長など）を考慮してWAN上での各スレッドのレスポンスタイムを予測し、各スレッド間の関係からWANで該アプリケーションを動作させた時の全体のレスポンスタイムを予測する方法もある(US6393480 Application response time prediction参照)。

また，応答時間などのネットワーク・サーバシステムの性能データは，負荷に対する性能変化を，目的に即して判定するために処理されてきた。例えば，ネットワーク・サーバシステムの典型的なアプリケーションであるWebアクセスアプリケーションでは，アクセス数という負荷が増大した時に，アプリケーションの応答時間という性能が急激に悪化するアクセス数を判定するために，アクセス数と応答時間の関係を構成し，その傾きが急激に変化する点（図２３のA点）のアクセス数を限界アクセス数としていた。アクセス数が制御可能なアプリケーションの場合，システム運用時に，この限界アクセス数以下で運用するという運用ガイドラインが得られる。或いは，業務用アプリケーションのように，応答時間が性能要件として与えられているアプリケーションでは，例えばこの限界アクセス数において性能要件を満たすか否か判定し，要求される応答時間に満たない場合には，例えばより能力の高いサーバ装置の導入を決定する。

ネットワーク・サーバシステムの性能データは，webアクセスアプリケーションを例にとると分布を示すことが知られている。（非特許文献３参照）応答時間はページサイズが分布するなど多様な要因により分布する。このため，ある一定のネットワーク負荷においても応答時間は分布するので，応答時間分布は負荷毎に異なる。

特開２００２−２６８９２２号公報

特開平１０−１１６２２０号公報ＵＳＰ６，３９３，４８０ "Application Performance and Network Planning" : NEXT GENERATION NETWORKS October 14-18, 2002 −NetForecast社 WIDEプロジェクト１９９８年度研究報告書第１５部WWWキャッシュ技術 Peter Sevcik, "Web Performance Not A Simple Number,"Business Communications Review, January 2003, P.8-10.

従来技術においては実測データを用いており、実運用中のネットワークにおける将来予測は可能であるが、ネットワークの新規構築・増築においては実測が不可能なため、上記技術の適用は困難である。シミュレーションにより、性能を予測することも可能であるが、複数のネットワーク構成をそれぞれモデル化し、多数のパラメータを変動させて予測値を得るのは時間を要する。本発明は、上記事情を考慮してなされたものであり、本発明の第一の目的は、ネットワークの構築前に、想定された複数のネットワーク構成におけるWebページアクセス応答時間を、より少ない工数で予測する手段を提供することである。

また，従来技術は、限界性能を把握し適正な装置導入を決定するなどの目的に即して，負荷に対する応答時間の特性を構成していた。しかし，webアクセス応答時間は負荷を固定しても分布するので，応答時間に対する負荷特性は平均値や一サンプル値から構成するしかなかった。本発明の第二の目的は、このように，負荷を固定しても応答時間が分布するアプリケーションの，応答時間に対する負荷特性を構成することである。

上記第一の課題を解決するために、本発明では汎用的な性能解析式を用い、想定された複数のネットワークにおけるWebページアクセス応答時間分布を予測する。解析式への入力データとして、サーバ・クライアント間のラウンドトリップ時間分布、Webページのファイルサイズ分布、Webページ内のコンテンツ数、クライアント端末・サーバ端末のプロトコル処理時間、及び、ネットワーク上の廃棄率を用いる(図１)。また，第二の課題を達成するために、性能データの累積確率分布のある累積確率における性能データの値を，ある負荷に対するサンプル性能データとし，負荷とサンプル性能データの複数の組から計算する近似線を負荷特性とすることを特徴とする（図１６）。更に，構成された負荷特性から適正負荷を計算する（図２０）。

汎用的な解析式を用いることにより、想定されたネットワーク毎にネットワークをモデル化する手間を省き、与えられたネットワーク構成に対して、迅速にそのWebページアクセス応答時間の予測を行うことが可能になる。また、ネットワーク構築計画時に性能予測を行うことにより、候補となる複数のネットワーク構成・サーバ設定位置のうち、最適なものを選ぶことができる。また，応答時間分布の累積確率を固定して負荷に対する応答時間の特性線を構成するので，分布を有する応答時間の負荷特性を平均値や一サンプル値以外でも構成することが可能になる。

ネットワークの新規構築、増改築時に、候補となる複数のネットワーク構成に対し、本発明方法により各ネットワーク構成におけるWebページアクセス応答時間の分布を解析し、ネットワークの使用目的に見合う性能を得ることができるネットワーク構成を選択する。また，このように分布する性能データに対し，本発明方法により負荷特性の近似線を計算する。
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。

図１は本発明のプログラムを実装するサーバ(1)の機能ブロック図を示す。本発明のプログラム実行者は，プログラムを既存の方法でハードディスク(1-4)に格納する。また，後に説明する各種の入力パラメータをキーボードから入力し，入力制御(1-5)，ディスク制御(1-3)を介して，既存の方法でハードディスク(1-4)に格納する。本発明の実行時には，プログラム実行者は，既存の方法によりプログラムと入力パラメータをバスを介してメモリ(1-2)に読み込み，CPU(1-1)の制御により，応答時間分布を算出する。応答時間分布の算出結果を出力制御(1-6)を介してディスプレイに表示すると共に，ハードディスク(1-4)に格納する。

図２に示すネットワークを想定する。2-1はサーバ、2-2-1はクライアントA（PC-A）、2-2-2はクライアントB（PC-B）、2-3-1〜2-3-4はクライアント(2-2-1,2-2-2)とサーバ(2-1)の間に存在するスイッチ（SW）である。ここで、クライアントA(2-2-1)とサーバ(2-1)間のアクセス応答時間を予測する。ここでは、簡略化したシミュレーションによってRTT(Round Trip Time)分布を求める。

図３にRTT分布を求めた経路を示す。3-1はバックグラウンドの負荷である。サーバ(2-1)からクライアントB(2-2-2)の端末へファイル転送を行い、回線の３０％の負荷を掛けた。3-2はRTTを測った経路である。クライアントA(2-2-1)−サーバ(2-1)間でRTTを測定した。シミュレーションによって得られたRTT密度分布を図４に示す。横軸はRTTを，縦軸は確率密度を示す。また、ファイルサイズ分布は実際に提供されるWebページのファイルサイズの分布を用いる。ここでは、1998年度WIDE報告書のデータ(図５)を用いる。図５の横軸はファイルサイズを，縦軸は横軸の値以下の確率密度の合計である，累積割合を示す。

実施の一例として、
R(Task Response Time) = Rd(Discovery Time) + Rt(Transfer Time) (単位はすべてsec)
という遅延応答時間の解析式を用いる(Application Performance and Network Planning : NEXT GENERATION NETWORKS October 14-18, 2002 −NetForecast社− 参照)。

ただし、
Rd = 2(D+Cc+Ct) + (D+(Cc+Cs)/2)(T-2)/M + DLn((T-2)/M+1) + KT(L/(1-L))
かつ、
Rt = MAX(8P(1+OHD)/B, DP/W) / (1-√L)
であり、
P = Brp + FdDpx
T = FdDtx + I(1+FdDtxFc) + ISx
である。

ここで、本実施例で用いるパラメータとその意味について説明する。Bは、Bandwidth の略であり、ネットワーク内の最低帯域を意味する。本実施例では、100Mbps(bits per sec)と仮定している。Brpは、Browser payloadの略であり、表示をさせるページのファイル量を意味する。単位は、bytesであり、本実施例では、図５に示した実測データを使用する。Ccとは、Client processing timeの略であり、クライアント端末における処理時間を意味する。本実施例では、0.00025(sec)を使用する。Csとは、Server processing timeの略であり、サーバ端末におけるTCPセッション以外の処理時間を意味する。

本実施例では、0.01(sec)を用いる。Ctとは、Server TCP proc. Timeの略であり、サーバ端末におけるTCPセッションの処理時間を意味する。本実施例では、0.001(sec)と仮定した。Dは、Round trip Delayのことであり、ネットワークの往復のみの遅延を意味する。本実施例では、図４に示したシミュレーション値を用いた。Dpxとは、DNS Turn Taxのことであり、通信系路上で使用されるDNSサーバの数である。単位は、(count)であり、本実施例では、0(count)を仮定する。Fcは、Discovery Factorの意であり、DNSサーバを使用する確率のことである。

本実施例では、0と仮定している。Iとは、ページ内のオブジェクト数である。本実施例では、オブジェクト数を2と仮定している。Kとは、TCP Timeoutのことであり、タイムアウトにより、TCPセッションが切断されるまでの時間を意味する。本実施亭では、2(sec)と仮定している。Lとは、Packet lossのことであり、パケット転送中に、ロスするパケットの割合を意味している。本実施例では、パケットロス0、すなわちL＝0を仮定している。Mとは、Multiplexing factorの略であり、クライアント端末−サーバ間のスレッド数を意味する。

本実施例では、スレッド数を4と仮定している。OHDとは、Overheadの略であり、プロトコルによるオーバヘッドを意味する。本実施例では、0.1仮定している。Pとは、Payloadの略であり、単位は (bytes)である。本実施例では、Brp + FdDpxを使用する。Sxは、Security Taxの略であり、SSL（Secure Sockets Layer）を使用するかしないかを0,1で指定する。本実施例では、SSLを使用せず，値を0と仮定している。Tとは、Application Turns (count)のことであり、本実施例ではFdDtx + I(1+FdDtxFc) + ISxを仮定する。Wとは、Effective window sizeのことであり、TCPウインドウの実行サイズを意味する。単位は、(bytes)である。本実施例では、8000bytesを仮定している。

図４のRTTを図６のように分割し、その区間の確率密度を求める。次に、区間内の最大値を解析式への入力として、ファイルサイズを変化させた時のWebページアクセス応答時間（以下、応答時間と記す）を求める。ここで、応答時間はファイルサイズに対して単調増加となることから、図５に示すファイルサイズの累積分布からRTTを固定した時の応答時間の累積分布を求めることができる。図７はRTT=0.0003(sec)の時の応答時間分布である。横軸は応答時間を，縦軸は横軸の値以下の確率密度の合計である，累積割合を示す。

次に，各RTTの値に対して、同様の応答時間分布を求め、図６に示すRTTの確率密度を掛けたものを図８に示す。次にこれらの分布の和を求め、図９に示す。図８，図９の横軸と縦軸は図７と同じである。応答時間の累積分布から、応答時間の補分布（図１０）、密度分布（図１１）が求められる。図１０の横軸は応答時間を，縦軸は横軸の値を超える割合を示す。図１１の横軸は応答時間を，縦軸は確率密度を示す。

図１２に一連の手順を示す。まず、RTTの確率密度分布、ファイルサイズの累積分布を取得する(13-2,13-3)。次に、RTTを固定してファイルサイズを変化させ、応答時間累積分布を求める(13-4)。そして、RTTごとの応答時間累積分布にRTTの確率密度を掛け、各分布の和を求めて表示する(13-5)。必要に応じ、応答時間の補分布、密度分布を求め、表示する(13-6)。

なお、本実施例では、サーバ(1)にプログラム（ソフトウェア）を実装することにより、サーバ(1)自体を、webアクセス応答時間の予測ツールとして扱ったが、ＰＣやワークステーションなど、他の情報処理機器にソフトウェアを実装することで、予測ツールを実現することも可能である。

ファイルサイズの確率密度とRTTの累積分布を用いて、ファイルサイズを固定してRTTを変動させることにより応答時間の累積分布を求め、ファイルサイズ毎の応答時間分布にファイルサイズの確率密度を掛け、それらの和を求めることにより、応答時間の確率分布を求める。

RTTの分布を求めるために、実施例１で用いた簡易シミュレーションの代わりに、PC-A(2-2-1)−サーバ(2-1)の関係のみに注目して各スイッチを待ち行列のキューに置き換え図１３のように簡易化したシミュレーションモデルを作成し、疑似負荷を掛けRTTの分布を求める。ここで、14-1-1はSW(2-3-1)の上り方向のキューを、14-1-2はSW(2-3-1)の下り方向のキューを示し、14-2-1,2はそれぞれSW(2-3-2)の上り、下り方向のキューを示す。また、14-3-1〜14-3-4は各キュー(14-1-1,2/14-2-1,2)への疑似負荷を示す。

RTTの分布を求めるために、待ち行列一段での遅延時間分布をシミュレーションによって求め、図１３の往復のキューの段数分畳み込む。

RTTの分布を求めるために、待ち行列一段での遅延時間分布を解析によって求め、図１３の往復のキューの段数分畳み込む。

サーバ処理時間を求めるために、ネットワークの収容人数・負荷とサーバ処理時間との関係を示す表（図１４）を用意し、与えられた収容人数・負荷からサーバ処理時間を求め、性能解析式への入力とする。

あらかじめ応答時間に一つ以上のしきい値を設け、前記出力結果である応答時間分布からしきい値を満たす応答時間の割合を求め、グラフィカルに表示する。図１５は表示の一例である。ここでは二つののしきい値T1、T2に対して、応答時間がそれぞれT1、T2以下となる割合X、Yを表示している。

図１６は本発明による負荷特性を構成するステップを示す。負荷特性のサンプル値をn個とするために変数iを初期値1に設定し，累積確率をPに固定する（ステップS11）。実施例１に示した方法により，負荷L=L_iにおける応答時間分布f(t, L_i)を計算する（ステップS12）。f(t, L_i)=Pとなるt=t_iを計算する（ステップS13）。ステップ13で得られたL_iとt_iの組（L_i, t_i）を記憶する（ステップS14）。変数iをインクリメントし（ステップS15），i=nになるまで繰り返す（ステップS16）。記憶したn組の値（L_i, T_i）(i=1,2,…,n)の近似線を計算する（ステップS17）。近似線の計算方法は隣接する2点間を直線近似する方法や，n点を多項式近似するなどの方法による。

実施例８では負荷L=L_iにおける応答時間分布f(t, L_i)を計算により求める方法を示したが，計算で求める代わりに実測してもよい。応答時間分布を実測することによる負荷特性構成の実施例を図１７に示す。負荷特性のサンプル値をn個とするために変数iを初期値1に設定し，累積確率をPに固定する（ステップS11）。負荷L=L_iにおける応答時間分布f(t, L_i)を実測する（ステップS121）。f(t, L_i)=Pとなるt=t_iを計算する（ステップS13）。

ステップ13で得られたL_iとt_iの組（L_i, t_i）を記憶する（ステップS14）。変数iをインクリメントし（ステップS15），i=nになるまで繰り返す（ステップS16）。記憶したn組の値（L_i, T_i）(i=1,2,…,n)の近似線を計算する（ステップS17）。近似線の計算方法は隣接する2点間を直線近似する方法や，n点を多項式近似するなどの方法による。

図１８，図１９は図１６または図１７のステップで得られる結果の図示である。図１８では，X軸に応答時間tをY軸に累積確率をとると，i=1の時のステップS12またはS121の結果として応答時間分布f(t, L₁)が図示されており，ステップS13の結果として累積確率Pに対応する応答時間t=t₁が計算される。変数iをインクリメントするに従い，ステップS12またはS121の結果としてi=1の時と同様に応答時間分布f(t, L₂)，f(t, L₃)，…，f(t, L_n)が図示され，ステップS13の結果としてi=1の時と同様に応答時間t=t₂，t=t₃，…，t=t_nが図示される。図１９は，ステップS17で計算された近似線の図示である。図１９ではX軸に負荷をY軸に応答時間をとり，ステップS14で記憶されたn組の値（L_i, T_i）(i=1,2,…,n)の近似線f_P(L)が図示されている。

図２０は本発明による適正負荷を計算するステップを示す。通常，適正負荷により運用する場合でも負荷はある範囲で変動するので，負荷変動があっても要求応答時間を満たす負荷の最大値を適正負荷と定義する。適正負荷を求めるために，まず負荷変動ΔLを，要求応答時間Tとともに記憶する（ステップS21）。f_P(L)=TとなるL_Tを計算する（ステップS22）。定義に従い，L_O=L_T-ΔL/2を適正負荷とする（ステップS23）。
図２１は、図２０のステップで得られる結果の図示である。図２１では，図１９で示した近似線f_P(L)の要求応答時間Tに対応する負荷L_Tから負荷変動ΔLの半値ΔL/2を引いた値を適正負荷L_Oとしていることを示す。

実施例８，９，１０，１１は，負荷特性を構成する方法に着目した例である。次に，本負荷特性を構成するシステムとそのユーザの関係に着目した実施例を図２２に示す。図２２は負荷特性構成システムに対するユーザの入出力の関係を示す。ユーザは複数の負荷L₁, L₂, ・・・，L_nおよび累積確率P（10）をシステムに入力する。負荷特性構成システム20は，図１６に示した実施例のステップで負荷特性を計算し，負荷に対する応答時間特性（30）をユーザに出力する。

本発明によるWebページアクセス応答時間予測プログラムが実装されるサーバの機能ブロックを示す。想定されたネットワーク構成を示す。 RTT分布を求めるために用いたシミュレーションモデルを示す。図３のモデルによるシミュレーションから得たRTT分布を示す。１９９８年度WIDE報告書のファイルサイズ分布を示す。 RTTの密度分布を示す。 RTTを固定した時の応答時間の累積分布を示す。 RTT毎の応答時間の累積分布を示す。想定されたネットワークにおけるWebページアクセス応答時間の累積密度分布を示す。想定されたネットワークにおけるWebページアクセス応答時間の補分布を示す。想定されたネットワークにおけるWebページアクセス応答時間の密度分布を示す。本発明方法によるWebページアクセス応答時間分布解析の手順を示す。想定ネットワークの簡略化したシミュレーションモデルを示す。ネットワークの収容人数・負荷からサーバ処理時間を求めるためのデータベースの一例である。 Webページアクセス応答時間にしきい値を設けた時の、結果の表示方法の一例である。本発明の第一の実施例の負荷特性構成の方法を示す処理ステップ図。本発明の第二の実施例の負荷特性構成の方法を示す処理ステップ図。図１７または図１８の結果をグラフ化した第一の図。図１７または図１８の結果をグラフ化した第二の図。本発明の一実施例の適正負荷を求める処理ステップ図。図２１の結果をグラフ化した図。本発明の一実施例の負荷特性構成システムの入出力を示す図。従来の負荷特性をグラフ化した図。

符号の説明

1サーバ
2-1サーバ
2-2-1,2クライアント
2-3-1〜4スイッチ
S17負荷特性を計算するステップ
S23適正負荷を計算するステップ。

Claims

少なくとも１台のサーバ装置と複数のクライアント装置を含むネットワークにおいて、前記サーバのクライアント装置に対するWebページアクセス応答時間分布を予測する方法であって、
当該応答時間分布予測のためのデータとして、Webページのファイルサイズ分布、サーバ・クライアント間のラウンドトリップ時間分布、サーバ装置・クライアント装置におけるプロトコル処理時間、及びネットワーク上でのパケット廃棄率を含む入力データを用いることを特徴とするWebページアクセス応答時間予測方法。
請求項１記載のWebページアクセス応答時間予測方法において、
前記予測のためのデータとして、更に、ネットワークの負荷に応じたネットワーク上でのパケット廃棄率及びサーバ・クライアント間のラウンドトリップ時間分布を用いることを特徴とするwebページアクセス時間応答予測方法。
請求項１記載のWebページアクセス応答時間予測方法において、
前記予測のためのデータとして、前記想定されたネットワーク構成において、クライアントの人数及び当該サーバへの負荷から推測される、前記サーバ装置でのプロトコル処理時間を用いることを特徴とするWebページアクセス応答時間予測方法。
請求項１記載のWebページアクセス応答時間予測方法において、
サーバ・クライアント間のラウンドトリップ時間の密度分布を作り、
該ラウンドトリップ時間毎にWebページのファイルサイズを変化させ、
前記性能解析式によりWebページアクセス応答時間を計算し、
Webページのファイルサイズの累積分布からWebページアクセス応答時間の累積分布を求め、
ラウンドトリップ時間毎のWebページアクセス応答時間累積分布に該ラウンドトリップ時間の密度を掛けた分布の和を求めることにより、Webページアクセス応答時間分布を予測するWebページアクセス応答時間予測方法。
請求項１記載のWebページアクセス応答時間予測方法において、
Webページのファイルサイズの密度分布を作り、
該ファイルサイズ毎にサーバ・クライアント間のラウンドトリップ時間を変化させ、
前記性能解析式によりWebページアクセス応答時間を計算し、
前記ラウンドトリップ時間の累積分布からWebページアクセス応答時間の累積分布を求め、
Webページのファイルサイズ毎のWebページアクセス応答時間累積分布に該ファイルサイズの密度を掛けた分布の和を求めることにより、Webページアクセス応答時間分布を予測する請求項１記載のWebページアクセス応答時間予測方法。
ソフトウェアを実行可能なＣＰＵと、当該ソフトウェアを格納する記憶手段と、前記プログラムの実行に必要なデータを入力するための入力手段とを備えたWebページアクセス応答時間予測ツールにおいて、
前記ソフトウェアは、
、を含む入力データを入力するステップと、
前記入力手段により入力された解析対象となるネットワーク構成、及び負荷データから、該ネットワークにおけるサーバ・クライアント間のラウンドトリップ時間分布、及び該ネットワーク上でのパケット廃棄率を求めるステップと、
前記負荷からサーバ装置におけるプロトコル処理時間を求めるステップと、
前記入力手段により入力されたWebページのファイルサイズ分布、及びWebページ内のコンテンツ数、クライアント装置における各種プロトコル処理時間の各データ、及び前記ラウンドトリップ時間分布及び前記パケット廃棄率の各データからWebページアクセス応答時間分布を求めるステップとを実行させることを特徴とするWebページアクセス応答時間予測ツール。
請求項６記載のWebページアクセス応答時間予測ツールにおいて、
前記ソフトウェアにより、
前記Webページアクセス応答時間に対して一つ以上のしきい値を設定するステップと、
前記Webページアクセス応答時間分布により、Webページアクセス応答時間が与えられたしきい値以下となる確率を算出するステップとが実行されることを特徴とするWebページアクセス応答時間予測ツール。
ネットワーク・サーバシステムのアプリケーションの性能データが分布するアプリケーションであって，
ある負荷に対する性能データの分布を計算するステップと，性能データの分布の累積確率を固定して，その固定した値に対応する性能データを計算するステップと，以上のステップを複数の負荷に対して繰り返すステップと，負荷と前期固定した値に対応する性能データの組を記憶するステップと，前期組の近似線を計算するステップとから成ることを特徴とする負荷特性構成方法。
ネットワーク・サーバシステムのアプリケーションの性能データが分布するアプリケーションであって，
ある負荷に対する性能データの分布を計算するステップと，性能データの分布の累積確率を固定して，その固定した値に対応する性能データを計算するステップと，以上のステップを複数の負荷に対して繰り返すステップと，負荷と前期固定した値に対応する性能データの組を記憶するステップと，前期組の近似線を計算するステップとを動作させることを特徴とする負荷特性構成プログラム。
ネットワーク・サーバシステムのアプリケーションの性能データが分布するアプリケーションであって，
ある負荷に対する性能データの分布を実測するステップと，性能データの分布の累積確率を固定して，その固定した値に対応する性能データを計算するステップと，以上のステップを複数の負荷に対して繰り返すステップと，負荷と前期固定した値に対応する性能データの組を記憶するステップと，前期組の近似線を計算するステップとから成ることを特徴とする負荷特性構成方法。
ネットワーク・サーバシステムのアプリケーションの性能データが分布するアプリケーションであって，
ある負荷に対する性能データの分布を実測するステップと，性能データの分布の累積確率を固定して，その固定した値に対応する性能データを計算するステップと，以上のステップを複数の負荷に対して繰り返すステップと，負荷と前期固定した値に対応する性能データの組を記憶するステップと，前期組の近似線を計算するステップとを動作させることを特徴とする負荷特性構成プログラム。
ネットワーク・サーバシステムのアプリケーションの性能データの負荷特性が得られるシステムであって，
要求性能データに対応する負荷を負荷特性から計算するステップと，前期要求性能データに対応する負荷から想定負荷変動の半分の値を引いた値を適正負荷とするステップとから成ることを特徴とする負荷特性構成方法。
ネットワーク・サーバシステムのアプリケーションの性能データの負荷特性が得られるシステムであって，
要求性能データに対応する負荷を負荷特性から計算するステップと，前期要求性能データに対応する負荷から想定負荷変動の半分の値を引いた値を適正負荷とするステップとを動作させることを特徴とする負荷特性構成プログラム。
ネットワーク・サーバシステムのアプリケーションの性能データが分布するアプリケーションであって，
ユーザが複数の負荷と一つの累積確率を入力し，負荷に対する応答時間特性をユーザに出力することを特徴とする負荷特性構成システム。
負荷に対する応答時間特性をグラフ表示することを特徴とする請求項１４記載の負荷特性構成システム。