JP2009087213A - Computer reserve capacity calculating device and computer reserve capacity calculating method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、複数の計算機から構成される計算機システムの使用状況を把握するための技術に関する。特に、本発明は、あるジョブを複数の計算機のいずれかに割り当てる際に有用な情報を提供するための技術に関する。 The present invention relates to a technique for grasping the usage status of a computer system composed of a plurality of computers. In particular, the present invention relates to a technique for providing information useful in assigning a job to any of a plurality of computers.
複数の計算機がネットワークを介して接続された計算機システムが知られている。そのような計算機システムにおいて、システムの使用状況や負荷を管理することは重要である。計算機システムの管理に関連する技術として、次のものが知られている。 There is known a computer system in which a plurality of computers are connected via a network. In such a computer system, it is important to manage the usage status and load of the system. The following are known as techniques related to management of computer systems.
特開2006−92053号公報(特許文献1)には、複数の計算ノードから構成される計算ノード群全体のリソース使用率を算出するシステム使用率管理装置が開示されている。そのシステム使用率管理装置によれば、ノード最大性能設定手段は、複数の計算ノードの各々の最大性能を設定する。ここで、最大性能とは、ノードが単位時間当たりに処理できるリクエスト数を意味する。また、リソース使用率取得手段は、複数の計算ノードの各々のリソース使用率を取得する。更に、仮想使用率算出手段は、各計算ノードの最大性能及びリソース使用率に基づいて、計算ノード群の全体としてのリソース使用率を算出する。このように計算ノード群全体のリソース使用率を算出することにより、システムの使用状況や負荷を素早く把握することができる。 Japanese Patent Laying-Open No. 2006-92053 (Patent Document 1) discloses a system usage rate management apparatus that calculates the resource usage rate of an entire computation node group composed of a plurality of computation nodes. According to the system usage rate management apparatus, the node maximum performance setting means sets the maximum performance of each of the plurality of calculation nodes. Here, the maximum performance means the number of requests that a node can process per unit time. Further, the resource usage rate acquisition unit acquires the resource usage rate of each of the plurality of calculation nodes. Further, the virtual usage rate calculation means calculates the resource usage rate of the calculation node group as a whole based on the maximum performance and resource usage rate of each calculation node. Thus, by calculating the resource usage rate of the entire computing node group, it is possible to quickly grasp the usage status and load of the system.
また、複数の計算機がネットワークを介して接続された計算機システムにおいては、各計算機の負荷を分散させることが重要である。そのような負荷分散に関連する技術として、次のものが知られている。 Further, in a computer system in which a plurality of computers are connected via a network, it is important to distribute the load on each computer. The following are known as techniques related to such load balancing.
特開平10−161987号公報(特許文献2)には、負荷分散処理システムが記載されている。その負荷分散処理システムによれば、各コンピュータに設けられた負荷状況取得手段が、自身のコンピュータの負荷率を取得する。ここで、負荷率とは、実行中のジョブによるCPU使用率の合計である。また、1つのコンピュータには、負荷調整手段が設けられている。いずれかのコンピュータにおいて新たなジョブが発生した場合、負荷調整手段は、負荷率が最も低いコンピュータを検出し、検出されたコンピュータに当該新たなジョブを実行させる。このように、次々に発生するジョブを負荷率が最も低いコンピュータに順次割り当てることにより、適切な負荷状態が実現される。 Japanese Patent Laid-Open No. 10-161987 (Patent Document 2) describes a load distribution processing system. According to the load distribution processing system, the load status acquisition means provided in each computer acquires the load factor of its own computer. Here, the load factor is the total of the CPU usage rate by the job being executed. One computer is provided with load adjusting means. When a new job occurs in any one of the computers, the load adjustment unit detects the computer with the lowest load factor and causes the detected computer to execute the new job. In this way, an appropriate load state is realized by sequentially assigning jobs that occur one after another to the computer having the lowest load factor.
特開平11−24949号公報(特許文献3)には、複数の計算サーバと1台の計算クライアントから構成されるマルチサーバ・クライアントシステムが記載されている。計算クライアントがある新たな演算を要求するにあたり、その計算クライアントは、次の手法に従って、複数の計算サーバの中から当該演算の割り当て先を選択する。すなわち、計算クライアントは、各計算サーバが単位時間当たりに処理可能な演算数と、各計算サーバが現在実行中の演算数を参照する。更に、計算クライアントは、「現在実行中の演算数」を「単位時間当たりに処理可能な演算数」で割ることにより、各計算サーバにおいて現在実行中の演算が終了するまでの時間を算出する。そして、計算クライアントは、算出された時間が最も短い計算サーバを、要求された演算の割り当て先として選択する。このような手法により、演算処理は、計算サーバの演算負荷が全体として均一化する方向に割り当てられることになる。 Japanese Patent Application Laid-Open No. 11-24949 (Patent Document 3) describes a multi-server / client system including a plurality of calculation servers and one calculation client. When a calculation client requests a new calculation, the calculation client selects an assignment destination of the calculation from a plurality of calculation servers according to the following method. That is, the calculation client refers to the number of operations that each calculation server can process per unit time and the number of operations that each calculation server is currently executing. Further, the calculation client calculates the time until the operation currently being executed in each calculation server is completed by dividing the “number of operations currently being executed” by the “number of operations that can be processed per unit time”. Then, the calculation client selects the calculation server with the shortest calculated time as the assignment destination of the requested calculation. According to such a method, the arithmetic processing is assigned in a direction in which the calculation load of the calculation server becomes uniform as a whole.
特開2003−46539号公報(特許文献4)には、ルータの負荷分散方法が記載されている。ルータは、自身のCPU使用率を測定する測定手段と、プライオリティを動的に設定する設定手段とを有する。設定手段は、CPU使用率が高いほどプライオリティが低くなるように、プライオリティを設定する。VRRP(Virtual Router Redundancy Protocol)によれば、プライオリティの高いルータが特定のパケット処理に割り当てられる。従って、CPU使用率の低いルータがより多くのパケットを処理するようになり、ルータ間で処理負荷が分散される。 Japanese Patent Laying-Open No. 2003-46539 (Patent Document 4) describes a router load distribution method. The router includes a measurement unit that measures its own CPU usage rate and a setting unit that dynamically sets the priority. The setting means sets the priority such that the higher the CPU usage rate, the lower the priority. According to VRRP (Virtual Router Redundancy Protocol), a router with high priority is assigned to specific packet processing. Therefore, a router with a low CPU usage rate processes more packets, and the processing load is distributed among the routers.
あるジョブを複数の計算機のいずれかに割り当てる際、例えば上述の関連技術のように、CPU使用率が最も低い計算機を割り当て先として選択することが考えられる。しかしながら、性能が異なる計算機がシステムに含まれる場合は、単純にCPU使用率が最も低い計算機にジョブを割り当てることで、当該ジョブの処理時間が短縮されるとは限らない。なぜなら、高性能な計算機は、CPU使用率が相対的に高くても、割り当てられたジョブを他の計算機よりも早く処理できる可能性があるからである。従って、ジョブの割り当て先を、CPU使用率だけに基づいて決定することは好ましくない。 When assigning a job to any of a plurality of computers, it is conceivable to select a computer having the lowest CPU usage rate as an assignment destination, for example, as in the related art described above. However, when computers with different performances are included in the system, simply assigning a job to a computer with the lowest CPU usage rate does not necessarily reduce the processing time of the job. This is because a high-performance computer may be able to process assigned jobs faster than other computers even if the CPU usage rate is relatively high. Therefore, it is not preferable to determine the job assignment destination based only on the CPU usage rate.
本発明の1つの目的は、ジョブの割り当て先を決定する際に有用な情報を提供することにある。 One object of the present invention is to provide information useful in determining a job assignment destination.
本発明によれば、あるジョブを複数の計算機のいずれかに割り当てる際に有用な情報が提供される。そのために、各々の計算機の「余力」が算出される。ここで、本願発明者は、次の点に着目した。それは、ある計算機の資源使用率が所定の閾値を超えると、その計算機の実効的な処理性能が著しく劣化することである。従って、各計算機の余力の算出にあたっては、資源使用率の閾値が考慮される。 According to the present invention, information useful for assigning a job to any of a plurality of computers is provided. For this purpose, the “remaining power” of each computer is calculated. Here, the inventor of the present application paid attention to the following points. That is, when the resource usage rate of a certain computer exceeds a predetermined threshold, the effective processing performance of that computer is significantly deteriorated. Therefore, in calculating the remaining capacity of each computer, the threshold value of the resource usage rate is taken into consideration.
本発明の第1の観点において、計算機余力算出装置が提供される。その計算機余力算出装置は、記憶装置と処理装置とを備える。記憶装置には、複数の計算機の各々の性能値を示す性能値情報、各々の計算機の資源使用率を示す使用率情報、及び資源使用率の閾値を示す閾値情報が格納される。処理装置は、それら性能値情報、使用率情報、及び閾値情報を参照し、閾値と資源使用率との差及び性能値に基づいて、各々の計算機の余力を算出する。 In a first aspect of the present invention, a computer remaining power calculation device is provided. The computer remaining capacity calculation device includes a storage device and a processing device. The storage device stores performance value information indicating the performance value of each of a plurality of computers, usage rate information indicating the resource usage rate of each computer, and threshold information indicating a threshold value of the resource usage rate. The processing device refers to the performance value information, the usage rate information, and the threshold information, and calculates the remaining capacity of each computer based on the difference between the threshold and the resource usage rate and the performance value.
本発明の第2の観点において、計算機余力算出方法が提供される。その計算機余力算出方法は、(A)複数の計算機の各々の性能値を取得することと、(B)各々の計算機の資源使用率を取得することと、(C)資源使用率の閾値を取得することと、(D)閾値と資源使用率との差及び性能値に基づいて、各々の計算機の余力を算出することと、を含む。 In a second aspect of the present invention, a computer remaining power calculation method is provided. The computer capacity calculation method includes (A) obtaining the performance value of each of a plurality of computers, (B) obtaining the resource usage rate of each computer, and (C) obtaining the threshold value of the resource usage rate. And (D) calculating the remaining capacity of each computer based on the difference between the threshold value and the resource usage rate and the performance value.
本発明の第3の観点において、計算機余力算出プログラムが提供される。その計算機余力算出プログラムは、(a)複数の計算機の各々の性能値を取得することと、(b)各々の計算機の資源使用率を取得することと、(c)資源使用率の閾値を取得することと、(d)閾値と資源使用率との差及び性能値に基づいて、各々の計算機の余力を算出することと、をコンピュータに実行させる。 In a third aspect of the present invention, a computer remaining capacity calculation program is provided. The computer capacity calculation program (a) obtains the performance value of each of a plurality of computers, (b) obtains the resource usage rate of each computer, and (c) obtains the threshold value of the resource usage rate. And (d) calculating the remaining capacity of each computer based on the difference between the threshold value and the resource usage rate and the performance value.
あるジョブの割り当て先を決定する際には、本発明により算出された各計算機の余力が参照されるとよい。その余力の算出にあたっては、CPU使用率等の資源使用率だけでなく性能値も考慮されている。従って、複数の計算機の性能が互いに異なる場合であっても、算出された余力は、ジョブの割り当て先を決定する際の有用な指針となり得る。 When determining an assignment destination of a certain job, it is preferable to refer to the remaining capacity of each computer calculated by the present invention. In calculating the surplus power, not only the resource usage rate such as the CPU usage rate but also the performance value is considered. Therefore, even if the performance of a plurality of computers is different from each other, the calculated remaining capacity can be a useful guideline in determining a job assignment destination.
更に、本発明によれば、余力の算出にあたって、各計算機の資源使用率と性能値に加えて、資源使用率の閾値も考慮されている。より詳細には、閾値と資源使用率との差が考慮されている。そのようにして算出された余力を参照することにより、資源使用率が閾値を超えないようにジョブの割り当て先を決定することができる。その結果、ジョブが割り当てられた計算機の資源使用率が閾値を超え、その計算機の実効的な処理性能が劣化することが未然に防止される。 Furthermore, according to the present invention, in calculating the remaining capacity, in addition to the resource usage rate and the performance value of each computer, the threshold value of the resource usage rate is also taken into consideration. More specifically, the difference between the threshold value and the resource usage rate is considered. By referring to the surplus power thus calculated, it is possible to determine the job assignment destination so that the resource usage rate does not exceed the threshold. As a result, it is possible to prevent the resource usage rate of the computer to which the job has been assigned from exceeding a threshold and degrading the effective processing performance of the computer.
このように、本発明によれば、ジョブの割り当て先を決定する際に有用な情報が提供される。 As described above, according to the present invention, information useful for determining a job assignment destination is provided.
1.計算機システム
まず、複数の計算機がネットワークを介して接続された計算機システムを考える。計算機としては、サーバや、ワークステーションや、計算ノード等が挙げられる。例えば、図1は、複数のサーバがネットワークを介して接続されたサーバシステムを概略的に示している。このサーバシステムは、N台のサーバM1〜MNから構成されている(Nは2以上の整数)。サーバM1〜MNには、それぞれID番号1〜Nが付与されている。
1. Computer System First, consider a computer system in which a plurality of computers are connected via a network. Examples of the computer include a server, a workstation, and a calculation node. For example, FIG. 1 schematically shows a server system in which a plurality of servers are connected via a network. This server system includes N servers M 1 to M N (N is an integer of 2 or more).
図1において、各サーバは、物理的な計算機であってもよいし、仮想化技術によって実現される仮想的な計算機(VM: Virtual Machine)であってもよい。前者は「物理サーバ」と呼ばれ、後者は「仮想サーバ」と呼ばれることもある。仮想サーバは、物理サーバと必ずしも1対1に対応していない。仮想化技術により、1台の物理サーバ上で複数の仮想サーバを稼動させることもできる。 In FIG. 1, each server may be a physical computer or a virtual computer (VM) realized by a virtualization technique. The former is sometimes called a “physical server”, and the latter is sometimes called a “virtual server”. Virtual servers do not necessarily correspond one-to-one with physical servers. With the virtualization technology, a plurality of virtual servers can be operated on one physical server.
サーバM1〜MNには、互いに性能の異なる2以上のサーバが含まれていてもよい。つまり、サーバシステムにおいて異機種のサーバが混在していてもよい(異機種混在環境)。 The servers M 1 to MN may include two or more servers having different performances. That is, heterogeneous servers may be mixed in the server system (heterogeneous environment).
あるジョブを、複数のサーバM1〜MNのいずれかに割り当てる場合を考える。ここでのジョブは、OS上の処理単位であるプロセスに限られず、Webサーバ等のトランザクションシステムに対するリクエストであってもよい。また、ジョブは、仮想サーバ等のバーチャルマシンであってもよい。物理サーバにとっては、その上で動作する仮想サーバを処理すべきジョブとみなすことができるからである。 Consider a case where a certain job is assigned to one of a plurality of servers M 1 to M N. The job here is not limited to a process as a processing unit on the OS, but may be a request to a transaction system such as a Web server. The job may be a virtual machine such as a virtual server. This is because a physical server can be regarded as a job to be processed by a physical server.
ジョブの割り当てに際しては、サーバシステムの使用状況を考慮して、最も適切な割り当て先を決定することが望ましい。本発明の実施例によれば、サーバシステムの使用状況を反映した有用な情報が提供される。より詳細には、その有用な情報として、各々のサーバの「余力」が算出される。各サーバ(各計算機)の余力を算出するための装置が、次に説明される「計算機余力算出装置」である。 When assigning jobs, it is desirable to determine the most appropriate assignment destination in consideration of the usage status of the server system. According to the embodiment of the present invention, useful information reflecting the usage status of the server system is provided. More specifically, the “remaining power” of each server is calculated as the useful information. An apparatus for calculating the surplus capacity of each server (each computer) is a “computer surplus capacity calculating apparatus” described next.
2.計算機余力算出装置
図2は、本発明の実施例に係る計算機余力算出装置1の構成を示すブロック図である。計算機余力算出装置1は、記憶装置2と処理装置3を備えるコンピュータである。記憶装置2としては、RAM(Random Access Memory)やHDD(Hard Disk Drive)が例示される。処理装置3は、CPU(Central Processing Unit)を有している。
2. FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a computer surplus
記憶装置2には、性能値テーブル(性能値情報)DA、使用率テーブル(使用率情報)DB、閾値データ(閾値情報)DR、余力テーブル(余力情報)DCなどが格納される。
The
性能値テーブルDAは、各々のサーバの「性能値」を示す。性能値は、ある計算機資源に関する性能比を表す整数あるいは実数である。ここで、計算機資源とは、CPUのほか、ディスクやメモリ、ネットワーク等を指す。例えば、ベンチマークテストにより得られる、サーバのCPUの整数演算処理性能を示す“SPECint”や実数演算処理性能を示す“SPECfp”は公開されている。それら“SPECint”や“SPECfp”を、各サーバのCPUの性能値として利用することができる。また、特定用途のベンチマークを使った測定結果をもとに性能値を算出することもできる。より大きな性能値が、より高い性能を表す。例えば、ある計算機資源に関するサーバM1、M2の性能値がそれぞれ2.0、5.0の場合、サーバM2の性能はサーバM1の2.5倍である。
The performance value table DA indicates the “performance value” of each server. The performance value is an integer or a real number representing a performance ratio related to a certain computer resource. Here, the computer resource indicates a disk, a memory, a network and the like in addition to the CPU. For example, “SPECint” indicating the integer arithmetic processing performance of the server CPU and “SPECfp” indicating the real arithmetic processing performance obtained by the benchmark test are publicly available. These “SPECint” and “SPECfp” can be used as the performance value of the CPU of each server. In addition, the performance value can be calculated based on the measurement result using the benchmark for a specific application. Larger performance values represent higher performance. For example, if the performance value of a
使用率テーブルDBは、各々のサーバの「資源使用率」を示す。資源使用率は、単位時間あたりにサーバが使用した計算機資源の割合である。上述の通り、計算機資源とは、CPUのほか、ディスクやメモリ、ネットワーク等を指す。従って、資源使用率としては、CPU使用率、ディスク使用率、メモリ使用量、ネットワーク転送レート等が挙げられる。例えば、CPUが単位時間のうち30%の時間だけ処理を行い、残りの70%の時間はアイドル状態であったとき、CPU使用率は0.3(30%)である。資源使用率は、例えば、サーバ上で動作するOSにあらかじめ組み込まれた機能や、OSの内部に独自に組み込まれたモジュールを用いることにより取得できる。 The usage rate table DB indicates the “resource usage rate” of each server. The resource usage rate is a ratio of computer resources used by the server per unit time. As described above, the computer resource refers to a disk, a memory, a network, and the like in addition to the CPU. Therefore, the resource usage rate includes CPU usage rate, disk usage rate, memory usage, network transfer rate, and the like. For example, when the CPU performs processing for 30% of the unit time and the remaining 70% is idle, the CPU usage rate is 0.3 (30%). The resource usage rate can be acquired by using, for example, a function built in advance in the OS operating on the server or a module uniquely built in the OS.
閾値データDRは、上述の資源使用率の「閾値」を示す。例えば、資源使用率の閾値は、0.8(80%)に設定される。CPU使用率などの資源使用率がこの閾値を越えると、サーバ上で動作するアプリケーションの実効的な性能が著しく劣化することが一般に知られている。 The threshold data DR indicates the “threshold” of the resource usage rate described above. For example, the threshold value of the resource usage rate is set to 0.8 (80%). It is generally known that when the resource usage rate such as the CPU usage rate exceeds this threshold, the effective performance of the application operating on the server is significantly deteriorated.
余力テーブルDCは、各々のサーバの「余力」を示すテーブルであり、本実施例に係る計算機余力算出装置1によって作成される。後述されるように、各々のサーバの余力は、上述の性能値、資源使用率及び閾値に基づいて算出される。
The surplus power table DC is a table indicating the “residual power” of each server, and is created by the computer surplus
再度図2を参照して、処理装置3は、データ入力部10及び余力算出部20を含んでいる。データ入力部10は、性能値取得部11、使用率取得部12、及び閾値取得部13を含んでいる。データ入力部10、性能値取得部11、使用率取得部12、閾値取得部13、及び余力算出部20は、それぞれ特定の機能を提供するモジュールであり、処理装置3のCPUがプログラムPROGを実行することにより実現される。プログラムPROGは、典型的には、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されている。プログラムPROGは、計算機余力算出装置1に次の処理を実行させる。
Referring to FIG. 2 again, the
図3は、計算機余力算出装置1による処理を示すフローチャートである。図1〜図3を参照して、本実施例に係る計算機余力算出方法を説明する。
FIG. 3 is a flowchart showing processing by the computer remaining
ステップS10:
データ入力部10は、外部から各種情報を受け取り、記憶装置2に格納される上述の性能値テーブルDA、使用率テーブルDB及び閾値データDRを作成する。
Step S10:
The
具体的には、性能値取得部11は、各サーバMiの性能値Aiを取得する(i=1〜N)。例えば、ユーザは、入力装置(図示されない)を用いることにより性能値Aiを入力し、性能値取得部11は、入力された性能値Aiを受け取る。そして、性能値取得部11は、受け取った性能値Aiを性能値テーブルDAに記録する。このようにして、サーバMiと性能値Aiとの対応関係を示す性能値テーブルDAが作成される(ステップS11)。
Specifically, the performance
また、使用率取得部12は、ある時点での各サーバMiの資源使用率Biを取得する。資源使用率Biは、例えば、サーバMi上で動作するOSにあらかじめ組み込まれた機能により得られる。各サーバMiは、得られた資源使用率Biを計算機余力算出装置1に送信し、使用率取得部12は、各サーバMiから資源使用率Biを受け取る。使用率取得部12は、各サーバMiの資源使用率Biを、稼働中のサーバシステムからリアルタイムに取得することもできる。あるいは、使用率取得部12は、運用実績を記録したログファイルを読み込むことによって、各サーバMiの資源使用率Biを取得してもよい。使用率取得部12は、取得した資源使用率Biを使用率テーブルDBに記録する。このようにして、サーバMiと資源使用率Biとの対応関係を示す使用率テーブルDBが作成される(ステップS12)。
Further, the usage
また、閾値取得部13は、資源使用率の閾値Rを取得する。例えば、ユーザは、入力装置(図示されない)を用いることにより、サーバの運用上適切な閾値Rを入力する。あるいは、外部のシステムから、適切な閾値Rが動的に入力されてもよい。閾値取得部13は、入力された閾値Rを受け取り、受け取った閾値Rを閾値データDRとして記憶装置2に格納する(ステップS13)。
Further, the
尚、ステップS11〜S13の順序は任意である。典型的には、まず性能値テーブルDAと閾値データDRが作成され、使用率テーブルDBはリアルタイムに更新される。 Note that the order of steps S11 to S13 is arbitrary. Typically, first, the performance value table DA and the threshold data DR are created, and the usage rate table DB is updated in real time.
ステップS20:
余力算出部20は、各サーバMiの余力Ciを算出する。算出された各サーバMiの余力Ciは、ジョブの割り当て先を決定する際に参照される。従って、余力Ciは、できるだけ正確に見積もられることが好ましい。
Step S20:
The remaining
例えば、CPU使用率が低いほど余力が大きいと考える手法がある。しかしながら、異機種混在環境の場合は、単純にCPU使用率が最も低いサーバにジョブを割り当てることで、当該ジョブの処理時間が短縮されるとは限らない。なぜなら、高性能なサーバは、CPU使用率が相対的に高くても、割り当てられたジョブを他のサーバよりも早く処理できる可能性があるからである。従って、本実施例では、余力Ciの算出のために、性能値Aiが考慮される。言い換えれば、余力Ciは、性能値Aiをパラメータとして含む。 For example, there is a method that considers that the lower the CPU usage rate, the greater the remaining capacity. However, in a heterogeneous environment, simply assigning a job to a server with the lowest CPU usage rate does not necessarily reduce the processing time of the job. This is because a high-performance server may process assigned jobs faster than other servers even if the CPU usage rate is relatively high. Therefore, in this embodiment, the performance value A i is taken into account for calculating the remaining power C i . In other words, the remaining capacity C i includes the performance value A i as a parameter.
また、あるサーバの資源使用率Biが所定の閾値Rを超えると、そのサーバの実効的な処理性能が著しく劣化する。従って、本実施例では、余力Ciの算出のために、閾値Rと資源使用率Biの差(R−Bi)も考慮される。言い換えれば、余力Ciは、閾値Rと資源使用率Biの差(R−Bi)をパラメータとして含む。 Further, when the resource usage rate Bi of a certain server exceeds a predetermined threshold value R, the effective processing performance of that server is significantly deteriorated. Therefore, in the present embodiment, the difference (R−B i ) between the threshold R and the resource usage rate B i is also taken into account for calculating the remaining capacity C i . In other words, the remaining capacity C i includes a difference (R−B i ) between the threshold R and the resource usage rate B i as a parameter.
本実施例によれば、余力算出部20は、性能値Aiと差(R−Bi)に基づいて、各サーバMiの余力Ciを算出する。そのために、余力算出部20は、記憶装置2に格納された性能値テーブルDA、使用率テーブルDB及び閾値データDRを参照する。そして、余力算出部20は、例えば次の式(1)に従って、各サーバMiの余力Ciを算出する。
According to the present embodiment, the remaining
Ci=Ai×(R−Bi) ・・・(1) C i = A i × (R−B i ) (1)
つまり、余力算出部20は、閾値Rと資源使用率Biとの差に性能値Aiを乗ずることによって、余力Ciを算出する。そして、余力算出部20は、算出された余力Ciを用いることにより余力テーブルDCを作成する。この余力テーブルDCは、サーバMiと算出された余力Ciとの対応関係を示しており、記憶装置2に格納される。あるジョブの割り当て先を決定する際には、余力テーブルDCが参照されるとよい。
That is, the remaining
例として、2台のサーバM1、M2を含むサーバシステムを考える。本例において、サーバM1、M2の性能値A1、A2は、それぞれ3及び5である。また、サーバM1、M2の資源使用率B1、B2は、それぞれ0.2及び0.4である。性能値の観点から言えば、サーバM2の方がより高性能であり、割り当て先として好ましいと考えられる。一方、資源使用率の観点から言えば、サーバM1の方がより低負荷であり、割り当て先として好ましいと考えられる。このように、性能値あるいは資源使用率だけからでは、最適な割り当て先を客観的に定めることはできない。一方で、本実施例に係る余力Ciは、性能値Aiと差(R−Bi)をパラメータとして有しており、割り当て先を決定する際の有用な指針となり得る。 As an example, consider a server system including two servers M 1 and M 2 . In this example, the performance values A 1 and A 2 of the servers M 1 and M 2 are 3 and 5, respectively. Further, the resource usage rates B 1 and B 2 of the servers M 1 and M 2 are 0.2 and 0.4, respectively. In terms of performance values, towards the server M 2 it is more sophisticated, considered preferable as an allocation destination. On the other hand, from the viewpoint of resource utilization towards the server M 1 is a lower load, considered preferable as an allocation destination. As described above, the optimum assignment destination cannot be objectively determined only from the performance value or the resource usage rate. On the other hand, the remaining capacity C i according to the present embodiment has a performance value A i and a difference (R−B i ) as parameters, and can be a useful guideline for determining an allocation destination.
閾値Rが0.6に設定される場合、上記式(1)によれば、サーバM1、M2の余力C1、C2は、それぞれ1.2及び1.0と算出される。この場合、サーバM1の方がより大きい余力を有している。ここで、あるジョブの割り当てを考える。性能値3.5のサーバが過去にそのジョブを処理した際、資源使用率が0.3(30%)であったとする。よって、そのジョブの処理に最低限必要な余力は、性能値と資源使用率の積である1.05(=3.5×0.3)と見積もられる。要求される余力(1.05)はサーバM1の余力(1.2)以下であるため、当該ジョブはサーバM1に割り当て可能と判断できる。一方、要求される余力(1.05)はサーバM2の余力(1.0)を超えているため、当該ジョブはサーバM2に割り当て不可能と判断できる。もし、当該ジョブがサーバM2に割り当てられると、サーバM2の資源使用率B2は、0.21(=1.05/5)だけ増加して、0.61(=0.4+0.21)となる。つまり、サーバM2の資源使用率B2は、閾値(0.6)を超過する。このことは、サーバM2の処理性能の著しい劣化を招く。逆に言えば、本実施例に係る余力Ciを参照することにより、資源使用率が閾値を超えないように割り当て先を決定することができる。その結果、処理性能の劣化を未然に防ぐことが可能となる。 When the threshold value R is set to 0.6, according to the above formula (1), the remaining powers C 1 and C 2 of the servers M 1 and M 2 are calculated as 1.2 and 1.0, respectively. In this case, towards the server M 1 has a larger margin. Here, consider a job assignment. It is assumed that when a server with a performance value of 3.5 has processed the job in the past, the resource usage rate was 0.3 (30%). Therefore, the minimum necessary capacity for processing the job is estimated to be 1.05 (= 3.5 × 0.3), which is the product of the performance value and the resource usage rate. Required margin (1.05) is because it is less reserve capacity of the server M 1 (1.2), the job can be determined to be assigned to the server M 1. On the other hand, the required margin (1.05) because it is over the spare capacity of the server M 2 (1.0), the job can be judged not assigned to the server M 2. If the relevant job is assigned to a server M 2, resource utilization ratio B 2 servers M 2 is 0.21 (= 1.05 / 5) by increasing, 0.61 (= 0.4 + 0.21 ) In other words, resource utilization ratio B 2 servers M 2 will exceed the threshold value (0.6). This leads to significant degradation of the processing performance of the server M 2. In other words, the allocation destination can be determined so that the resource usage rate does not exceed the threshold by referring to the remaining capacity C i according to the present embodiment. As a result, it is possible to prevent deterioration in processing performance.
尚、余力Ciは閾値Rの設定値に大きく依存する。例えば、閾値Rが0.7の場合、サーバM1、M2の余力C1、C2は共に同じ1.5と算出される。また、閾値Rが0.8の場合、サーバM1、M2の余力C1、C2は、それぞれ1.8及び2.0と算出される。この場合、閾値Rが0.6の場合と逆に、サーバM2の方がより大きい余力を有している。閾値Rはサーバの運用上適切な値に設定されるため、算出される余力Ciもサーバ運用に即した値となる。すなわち、本実施例によれば、サーバ運用に即した適切な指針が提供されると言える。余力Ciの算出のために閾値Rを考慮することは、この観点からも重要である。
The remaining force C i greatly depends on the set value of the threshold value R. For example, if the threshold value R is 0.7,
以上に説明されたように、本実施例によれば、ジョブの割り当て先を決定する際に有用な情報(余力Ci)が提供される。その情報を参照することにより、新たに発生したジョブを処理可能な計算機を判別し、また、計算機の処理性能の劣化を未然に防ぐことが可能となる。 As described above, according to this embodiment, useful information (remaining capacity C i ) is provided when determining the job assignment destination. By referring to the information, it is possible to determine a computer that can process a newly generated job, and to prevent deterioration in processing performance of the computer.
3.プランニングツール
本実施例に係る計算機余力算出装置1は、ジョブをいつどのサーバで処理させるかを計画するための「プランニングツール」として利用することができる。
3. Planning Tool The computer
3−1.第1の例
図4は、計算機余力算出装置1が適用されたプランニングツールの第1の例を示すブロック図である。既出の説明と重複する説明は適宜省略される。
3-1. First Example FIG. 4 is a block diagram showing a first example of a planning tool to which the computer remaining
図4に示されるように、プランニングツールは、記憶装置2、処理装置3、及び出力装置4を備えている。出力装置4は、算出された余力Ciに関連する余力情報をユーザに対して出力(提示)するための装置である。例えば、出力装置4は、算出された余力Ciに関連する余力情報を表示する表示装置である。また、処理装置3は、上述のデータ入力部10及び余力算出部20に加えて、出力部30を有している。この出力部30も、処理装置3のCPUがプログラムPROGを実行することにより実現される。
As shown in FIG. 4, the planning tool includes a
図5は、プランニングツールによる処理を示すフローチャートである。データ入力部10は、上述の通り、各種データを受け取り、性能値テーブルDA、使用率テーブルDB及び閾値データDRを記憶装置2に格納する(ステップS10)。この時、プランニングツールが稼働中のサーバシステムにネットワークを介して接続されていれば、データ入力部10は、各サーバMiの資源使用率Biをサーバシステムからリアルタイムに受け取ることができる。次に、余力算出部20は、性能値テーブルDA、使用率テーブルDB及び閾値データDRを参照して、余力Ciを算出し、余力テーブルDCを作成する(ステップS20)。次に、出力部30は、記憶装置2から余力テーブルDCを読み出し、余力Ciに関連する余力情報を出力装置4に出力する。第1の例では、出力部30は、余力テーブルDC全体の内容を出力装置4に出力する。出力装置4は、余力テーブルDC全体の内容をユーザに提示する(ステップS30)。
FIG. 5 is a flowchart showing processing by the planning tool. As described above, the
次に、具体的な処理例を説明する。図4に示されるように、サーバシステムは、3台のサーバM1、M2、M3を含んでいる。サーバM1、M2、M3には、それぞれID番号1〜3が付与されている。サーバM1、M2、M3のCPUの性能値A1、A2、A3は、それぞれ2.0、3.0、5.0である。サーバM1、M2、M3のある時点でのCPU使用率B1、B2、B3は、それぞれ0.25(25%)、0.40(40%)、0.60(60%)である。また、CPU使用率の閾値Rは、0.80(80%)に設定される。この場合、性能値テーブルDA、使用率テーブルDB、閾値データDR、及び余力テーブルDCは、図6に示されるようになる。サーバM1、M2、M3の余力C1、C2、C3は、それぞれ1.1、1.2、1.0と算出されている。 Next, a specific processing example will be described. As shown in FIG. 4, the server system includes three servers M 1 , M 2 , and M 3 . The server M 1, M 2, M 3 , respectively ID number 1-3 is assigned. The CPU performance values A 1 , A 2 and A 3 of the servers M 1 , M 2 and M 3 are 2.0, 3.0 and 5.0, respectively. The CPU usage rates B 1 , B 2 , and B 3 at a certain point in time for the servers M 1 , M 2 , and M 3 are 0.25 (25%), 0.40 (40%), and 0.60 (60%), respectively. ). Further, the threshold R of the CPU usage rate is set to 0.80 (80%). In this case, the performance value table DA, the usage rate table DB, the threshold data DR, and the surplus power table DC are as shown in FIG. The remaining powers C 1 , C 2 , and C 3 of the servers M 1 , M 2 , and M 3 are calculated as 1.1, 1.2, and 1.0, respectively.
出力装置4、例えば表示装置は、この余力テーブルDCの内容を表示する。例えば、各サーバMiの名前やID番号、及び対応する余力Ciが表示される。ユーザは、表示された情報を参照することにより、新たに発生したジョブを各サーバMiが実行可能か否かを判断することができる。例えば、過去に同種のジョブが発生しており、そのジョブの処理に最低限必要な余力が1.05であったとする。この場合、サーバM1、M2は当該ジョブを処理することができるが、サーバM3は不可能であることがわかる。従って、例えば最大余力を有するサーバM2へのジョブの割り当てを計画することができる。 The output device 4, for example, a display device displays the contents of the surplus table DC. For example, the name and ID number of each server M i and the corresponding remaining power C i are displayed. The user refers to the information displayed can be the newly generated job each server M i is determined whether feasible. For example, assume that the same type of job has occurred in the past, and the minimum available capacity for processing the job is 1.05. In this case, it is understood that the servers M 1 and M 2 can process the job, but the server M 3 cannot. Therefore, it is possible to plan the assignment of jobs to the server M 2 having the maximum margin for example.
また、物理サーバ間で仮想サーバの移動(移行)を行う際に、余力Ciが参照されてもよい。例えば、物理サーバM1、M2、M3以外の物理サーバが過負荷状態になったとする。その物理サーバ上で、余力1.15を必要とする仮想サーバが動作していたとする。この場合、その仮想サーバを物理サーバM2へ移行可能であることがわかる。仮想サーバの移行により、過負荷状態が解消され得る。このように、余力Ciを参照することにより、サーバ移行計画を作成することも可能である。 Further, the surplus capacity C i may be referred to when the virtual server is moved (transferred) between physical servers. For example, it is assumed that physical servers other than the physical servers M 1 , M 2 , and M 3 are overloaded. It is assumed that a virtual server requiring a surplus capacity of 1.15 is operating on the physical server. In this case, it is understood that migratable the virtual server to a physical server M 2. The overload state can be resolved by the migration of the virtual server. In this way, it is possible to create a server migration plan by referring to the surplus power C i .
3−2.第2の例
図7は、計算機余力算出装置1が適用されたプランニングツールの第2の例を示すブロック図である。第1の例の説明と重複する説明は適宜省略される。第2の例では、処理装置3は、余力算出部20の代わりに余力算出部20’を有している。この余力算出部20’は、余力算出部20の機能に加えて、ソート機能を有している。すなわち、余力算出部20’は、各サーバMiの余力Ciを算出し、算出された余力Ciに基づいて複数のサーバをソートする。結果として作成される余力テーブルDCでは、複数のエントリが、余力Ciの大きさの順番に基づいてソートされている。例えば、複数のエントリは、余力Ciの大きい順(降順)にソートされている。
3-2. Second Example FIG. 7 is a block diagram showing a second example of a planning tool to which the computer remaining
次に、第1の例で説明されたものと同じ具体例を考える。図8は、第2の例において作成される余力テーブルDCを示している。上述の通り、サーバM1、M2、M3の余力C1、C2、C3は、それぞれ1.1、1.2、1.0と算出される。従って、ソートの結果、余力テーブルDCのエントリはサーバM2、M1、M3の順となる。出力装置4、例えば表示装置は、ソートされた余力テーブルDCを表示する。 Next, consider the same specific example as described in the first example. FIG. 8 shows a reserve table DC created in the second example. As described above, the remaining powers C 1 , C 2 , and C 3 of the servers M 1 , M 2 , and M 3 are calculated as 1.1, 1.2, and 1.0, respectively. Therefore, as a result of the sorting, the entries in the surplus power table DC are in the order of the servers M 2 , M 1 and M 3 . The output device 4, for example, the display device displays the sorted surplus table DC.
以上に説明されたソート処理により、何らかの理由で最大余力を有するサーバM2にジョブを割り当てられなかった場合でも、次の割り当て先候補を素早く特定することが可能となる。 The sorting process described above, even when not allocate jobs to the server M 2 with a maximum margin for some reason, it is possible to quickly identify the next allocation candidate.
余力はある計算機資源(今回の例ではCPU)に関して算出される。一方で、サーバはCPU以外にもディスクやメモリ等の資源を保有しており、ジョブの処理は一般的に複数の計算機資源を必要とする。例えば、あるジョブの処理に対して、CPUの余力0.8の他にディスクの余力0.3が必要とされるとする。このとき、サーバM2がディスクの余力を0.3以上保持していれば、当該ジョブをサーバM2に割り当てることができる。しかしながら、サーバM2のディスクの余力が0.3未満の場合は、次の候補であるサーバM1を割り当て先として検討することが妥当である。 The surplus power is calculated with respect to a certain computer resource (CPU in this example). On the other hand, the server has resources such as a disk and a memory in addition to the CPU, and job processing generally requires a plurality of computer resources. For example, it is assumed that for a job processing, a remaining disk capacity of 0.3 is required in addition to a remaining CPU capacity of 0.8. At this time, if the server M 2 holds the remaining capacity of the disk at 0.3 or more, the job can be assigned to the server M 2 . However, if disk margin of server M 2 is less than 0.3, it is reasonable to consider server M 1 is the next candidate as assigned.
あるいは、ジョブが、物理サーバに割り当てられる仮想サーバ(バーチャルマシン)である場合を考える。仮想化を実現する仮想化ソフトウェアの制限から、ある物理サーバ上に割り当てられる仮想サーバの総数に上限がある場合が存在する。例えば、最大余力を有するサーバM2には上限数の仮想サーバが既に割り当てられていたとする。この場合、サーバM2は十分な余力を有するものの、新たな仮想サーバをサーバM2に割り当てることはできない。従って、次の候補であるサーバM1を割り当て先として検討することが妥当である。 Alternatively, consider a case where a job is a virtual server (virtual machine) assigned to a physical server. There may be a case where there is an upper limit on the total number of virtual servers allocated on a physical server due to limitations of virtualization software that implements virtualization. For example, it is assumed that the upper limit number of virtual servers has already been assigned to the server M 2 having the maximum remaining capacity. In this case, although the server M 2 has sufficient capacity, a new virtual server cannot be assigned to the server M 2 . Therefore, it is reasonable to consider server M 1 is the next candidate as assigned.
3−3.第3の例
図9は、計算機余力算出装置1が適用されたプランニングツールの第3の例を示すブロック図である。第1、第2の例の説明と重複する説明は適宜省略される。第3の例では、処理装置3は、出力部30の代わりに出力部30’を有している。出力部30’は、記憶装置2から余力テーブルDCを読み出し、余力テーブルDCから余力Ciが最大であるサーバを抽出する。そして、出力部30’は、最大余力を有するサーバに関するエントリの内容だけを選択的に出力装置4に出力する。
3-3. Third Example FIG. 9 is a block diagram showing a third example of a planning tool to which the computer remaining
出力装置4は、最大余力を有するサーバの名前やID番号及びその最大余力を選択的にユーザに提示する。上記具体例の場合、表示装置は、サーバM2と最大余力1.2だけを選択的に表示する。新たに発生したジョブの処理に最低限必要な余力が、最大余力1.2より大きな値(例えば1.3)である場合を考える。この場合、それら2つの数値を比較することにより、当該ジョブを処理可能なサーバが存在しないことが即座に判明する。 The output device 4 selectively presents the name and ID number of the server having the maximum available power and the maximum available power to the user. In the above embodiment, the display device selectively displays only the server M 2 and the maximum available capacity 1.2. Consider a case in which the minimum remaining power required for processing a newly generated job is a value (for example, 1.3) greater than the maximum remaining power 1.2. In this case, by comparing these two numerical values, it is immediately determined that there is no server that can process the job.
このように、第3の例によれば、最大余力を有するサーバとその最大余力だけがユーザに提示される。その結果、ジョブの割り当て先として最適なサーバを素早く把握することが可能となる。あるいは、当該ジョブを処理可能なサーバが存在しないことを即座に認識することが可能となる。 Thus, according to the third example, only the server having the maximum remaining capacity and the maximum remaining capacity are presented to the user. As a result, it is possible to quickly grasp the optimal server as a job assignment destination. Alternatively, it is possible to immediately recognize that there is no server that can process the job.
4.負荷分散装置
本実施例に係る計算機余力算出装置1は、各サーバの負荷を分散させるための「負荷分散装置」として利用することもできる。負荷分散装置は、サーバシステムに適用され、リクエストやバーチャルマシン等のジョブを負荷の低いサーバにリアルタイムに割り当てる。
4). Load Balancing Device The computer
図10は、計算機余力算出装置1が適用された負荷分散装置の一例を示すブロック図である。既出の説明と重複する説明は適宜省略される。図10に示されるように、負荷分散装置は、サーバシステムにネットワークを介して接続されている。負荷分散装置の処理装置3は、上述のデータ入力部10及び余力算出部20に加えて、ジョブ割当部40を有している。このジョブ割当部40も、処理装置3のCPUがプログラムPROGを実行することにより実現される。
FIG. 10 is a block diagram illustrating an example of a load balancer to which the
図11は、負荷分散装置による処理を示すフローチャートである。データ入力部10は、上述の通り、各種データを受け取り、性能値テーブルDA、使用率テーブルDB及び閾値データDRを記憶装置2に格納する(ステップS10)。この時、データ入力部10は、各サーバMiの資源使用率Biをサーバシステムからリアルタイムに受け取る。次に、余力算出部20は、性能値テーブルDA、使用率テーブルDB及び閾値データDRを参照して、余力Ciを算出し、余力テーブルDCを作成する(ステップS20)。
FIG. 11 is a flowchart showing processing by the load balancer. As described above, the
負荷分散装置は、新たなジョブの処理要求の発生をモニタする(ステップS41)。新たなジョブの処理要求が発生していない場合(ステップS41;No)、処理はステップS10に戻る。具体的には、データ入力部10は、サーバシステムからリアルタイムに受け取る資源使用率Biに基づき、使用率テーブルDBを更新する。また、余力算出部20は、余力テーブルDCを更新する。
The load balancer monitors the generation of a new job processing request (step S41). If a new job processing request has not occurred (step S41; No), the processing returns to step S10. Specifically, the
負荷分散装置が新たなジョブを受け付けると(ステップS41;Yes)、ジョブ割当部40は、記憶装置2に格納された余力テーブルDCを参照して、当該ジョブの割り当て先を決定する(ステップS42)。例えば、ジョブ割当部40は、サーバシステムのうち、算出された余力Ciが最も大きいサーバを当該ジョブの割り当て先として選択する。そして、ジョブ割当部40は、選択されたサーバに当該ジョブを割り当てる(ステップS43)。上記具体例の場合、ジョブ割当部40は、サーバM2に当該ジョブを割り当てる。サーバM2は、割り当てられたジョブ(リクエストや仮想サーバ)を実行する。
When the load balancer receives a new job (step S41; Yes), the
このように、負荷分散装置によって、新たに発生したジョブは、十分な余力を有する適切なサーバに割り当てられる。その結果、各サーバの負荷が分散される。尚、サーバシステムを構成する複数のサーバのうち代表的な1つが、負荷分散装置の役割を担ってもよい。 As described above, the newly generated job is allocated to an appropriate server having sufficient remaining capacity by the load balancer. As a result, the load on each server is distributed. Note that a representative one of a plurality of servers constituting the server system may play the role of a load distribution apparatus.
本実施に係る計算機余力算出装置1は、以上に説明された例の他にも様々なシステムやケースに適用可能である。
The computer remaining
1 計算機余力算出装置
2 記憶装置
3 処理装置
4 出力装置
10 データ入力部
11 性能値取得部
12 使用率取得部
13 閾値取得部
20、20’ 余力算出部
30、30’ 出力部
40 ジョブ割当部
DA 性能値テーブル
DB 使用率テーブル
DR 閾値データ
DC 余力テーブル
PROG プログラム
Ai 性能値
Bi 資源使用率
R 閾値
Ci 余力
DESCRIPTION OF
Claims (10)
前記性能値情報、前記使用率情報、及び前記閾値情報を参照し、前記閾値と前記資源使用率との差及び前記性能値に基づいて、前記各々の計算機の余力を算出する処理装置と
を備える
計算機余力算出装置。 A storage device storing performance value information indicating the performance values of each of the plurality of computers, usage rate information indicating the resource usage rate of each of the computers, and threshold information indicating a threshold value of the resource usage rate;
A processor that refers to the performance value information, the usage rate information, and the threshold value information, and calculates a remaining capacity of each of the computers based on a difference between the threshold value and the resource usage rate and the performance value. Computer capacity calculation device.
前記処理装置は、前記閾値と前記資源使用率との差に前記性能値を乗ずることによって、前記各々の計算機の前記余力を算出する
計算機余力算出装置。 The computer remaining power calculation device according to claim 1,
The processing device calculates the remaining capacity of each of the computers by multiplying the difference between the threshold value and the resource usage rate by the performance value.
更に、前記算出された余力に関する余力情報を出力する出力装置を備える
計算機余力算出装置。 The computer remaining power calculation device according to claim 1 or 2,
Further, a computer surplus power calculation device comprising an output device that outputs surplus power information related to the calculated surplus power.
前記余力情報は、前記複数の計算機と前記算出された余力との対応関係を示す余力テーブルである
計算機余力算出装置。 The computer remaining power calculation device according to claim 3,
The surplus power information is a surplus power table indicating a correspondence relationship between the plurality of computers and the calculated surplus power.
前記余力テーブルのエントリは、前記算出された余力の大きさの順番に基づいてソートされている
計算機余力算出装置。 The computer remaining power calculation device according to claim 4,
The surplus power table entries are sorted based on the order of the calculated surplus power.
前記余力情報は、前記複数の計算機のうち前記算出された余力が最大である計算機と前記最大の余力を選択的に示す
計算機余力算出装置。 The computer remaining power calculation device according to claim 3,
The surplus power information is a computer surplus power calculation device that selectively indicates a computer having the maximum calculated surplus power among the plurality of computers and the maximum surplus power.
前記出力装置は、前記余力情報を表示する表示装置である
計算機余力算出装置。 The computer remaining power calculation device according to any one of claims 3 to 6,
The output device is a display device that displays the remaining power information.
前記処理装置は、前記算出された余力を参照することにより、ジョブを前記複数の計算機のいずれかに割り当てる
計算機余力算出装置。 The computer remaining power calculation device according to claim 1 or 2,
The processing device allocates a job to any of the plurality of computers by referring to the calculated surplus power.
(B)前記各々の計算機の資源使用率を取得することと、
(C)資源使用率の閾値を取得することと、
(D)前記閾値と前記資源使用率との差及び前記性能値に基づいて、前記各々の計算機の余力を算出することと
を含む
計算機余力算出方法。 (A) obtaining each performance value of a plurality of computers;
(B) obtaining a resource usage rate of each of the computers;
(C) obtaining a threshold value of the resource usage rate;
(D) calculating a remaining capacity of each computer based on a difference between the threshold value and the resource usage rate and the performance value.
(b)前記各々の計算機の資源使用率を取得することと、
(c)資源使用率の閾値を取得することと、
(d)前記閾値と前記資源使用率との差及び前記性能値に基づいて、前記各々の計算機の余力を算出することと
をコンピュータに実行させる
計算機余力算出プログラム。 (A) obtaining a performance value of each of a plurality of computers;
(B) obtaining a resource usage rate of each of the computers;
(C) obtaining a threshold for resource utilization;
(D) A computer remaining capacity calculation program that causes a computer to calculate the remaining capacity of each computer based on a difference between the threshold value and the resource usage rate and the performance value.
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20101207 |