シミュレーション用データ生成システム、方法およびプログラム
【課題】予めシミュレーション用モデルが定められている場合に、そのシミュレーション用モデルでシミュレーションを実行する際に用いるシミュレーション用データと、測定データの項目とが一致していなくても、高精度のシミュレーションを可能にすることができるシミュレーション用データ生成システムを提供する。
【解決手段】データ測定手段９０は、稼働中のシステムから測定の対象となるデータである測定データを測定する。データ間関連情報記憶手段９１は、測定データと、シミュレーションで用いる予め定められたシミュレーション用データとの関連を記述したデータ間関連情報を記憶する。シミュレーション用データ算出手段９２は、測定データとシミュレーション用データとの関連に基づいて、データ測定手段９０によって計測された測定データからシミュレーション用データの値を算出する。
【解決手段】データ測定手段９０は、稼働中のシステムから測定の対象となるデータである測定データを測定する。データ間関連情報記憶手段９１は、測定データと、シミュレーションで用いる予め定められたシミュレーション用データとの関連を記述したデータ間関連情報を記憶する。シミュレーション用データ算出手段９２は、測定データとシミュレーション用データとの関連に基づいて、データ測定手段９０によって計測された測定データからシミュレーション用データの値を算出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予め定められたシミュレーション用モデルでシミュレーションを実行する際に用いるシミュレーション用データを生成するシミュレーション用データ生成システム、シミュレーション用データ生成方法およびシミュレーション用データ生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
システム分析等のためのシミュレーションに関する技術が提案されている（例えば、非特許文献１、非特許文献２参照）。
【０００３】
非特許文献１には、サーバログから取得した各サーバのＣＰＵ使用率とリクエスト頻度の関係を回帰分析により解析し、システム構成に対してサーバの一つのＣＰＵをキューとした待ち行列モデルを構築することが記載されている。さらに、非特許文献１には、そのモデルに対して、システムから取得したリクエスト頻度を入力とすることにより、各サーバの遅延時間を推定することが記載されている。
【０００４】
非特許文献２には、システム要求や、システムとサブシステムの階層構造や、システム間の振る舞いをモデリングすることができ、また、パラメトリック図のシミュレーションを行うことができるモデリング言語が記載されている。
【０００５】
また、特許文献１には、実行したシミュレーション処理で更新された全てのデータをデータ記憶部から読み出し、それらのデータについて設定された他の設計レベルへのデータ変換ルールに記述された変換演算に必要な他のデータを全て読み出し、さらに、対応するデータ変換ルールをデータ変換ルール記憶部から読み出すことが記載されている。そして、特許文献１には、読み出したデータ変換ルールに基づいて、他の設計レベルのデータを演算により求め、その演算結果を更新データとしてこれまで記憶されていたデータに代えてデータ記憶部に記憶更新させることが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平９−２０１７４６号公報（段落００６１，００６２）
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】株式会社富士通研究所、“システム構成・性能分析技術”、［online］、２００８年７月、インターネット＜ＵＲＬ：http://jp.fujitsu.com/group/labs/downloads/business/activities/activities-1/fujitsu-labs-itutility-002.pdf＞
【非特許文献２】スパークスシステムズジャパン株式会社、“ＳｙｓＭＬのモデリング”、［online］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.sparxsystems.jp/products/MDG/mdgsysml.htm＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
システムインテグレーションにおいて、複数の機器を組み合わせて性能予測をする場合等にシミュレーションが行われる。このとき、実際に稼働しているシステムで測定した測定データを用いて、高精度のシミュレーションを行えることが好ましい。
【０００９】
非特許文献１に記載された技術では、各サーバ単位にＣＰＵを想定し、サーバのリクエストとＣＰＵ使用率との相関関係をモデル化しているので、システムから取得したリクエスト頻度によるシミュレーションが可能である。
【００１０】
しかし、予めシミュレーション用モデルが定められている場合、そのモデルを用いてシミュレーションを行う場合に必要となるデータと、稼働しているシステムから測定可能なデータとが一致するとは限らない。特に、シミュレーション用モデルが複雑である場合、シミュレーションで用いるシミュレーション用データと、測定可能なデータの項目とが一致しないことが多い。また、シミュレーション用データと、測定データの項目が一致しない場合に、シミュレーション用データに合わせてデータを測定し、その測定結果をシミュレーション用データとして用いると、シミュレーションの精度として所望の精度が得られない場合がある。
【００１１】
そこで、本発明は、予めシミュレーション用モデルが定められている場合に、そのシミュレーション用モデルでシミュレーションを実行する際に用いるシミュレーション用データと、測定データの項目とが一致していなくても、高精度のシミュレーションを可能にすることができるシミュレーション用データ生成システム、シミュレーション用データ生成方法およびシミュレーション用データ生成プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明によるシミュレーション用データ生成システムは、稼働中のシステムから測定の対象となるデータである測定データを測定するデータ測定手段と、測定データと、シミュレーションで用いる予め定められたシミュレーション用データとの関連を記述したデータ間関連情報を記憶するデータ間関連情報記憶手段と、測定データとシミュレーション用データとの関連に基づいて、データ測定手段によって計測された測定データからシミュレーション用データの値を算出するシミュレーション用データ算出手段とを備えることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明によるシミュレーション用データ生成方法は、測定の対象となるデータである測定データと、シミュレーションで用いる予め定められたシミュレーション用データとの関連を記述したデータ間関連情報を記憶し、稼働中のシステムから測定データを測定し、測定データとシミュレーション用データとの関連に基づいて、測定データからシミュレーション用データの値を算出することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明によるシミュレーション用データ生成プログラムは、測定の対象となるデータである測定データと、シミュレーションで用いる予め定められたシミュレーション用データとの関連を記述したデータ間関連情報を記憶するデータ間関連情報記憶手段を備えるコンピュータに搭載されるシミュレーション用データ生成プログラムであって、コンピュータに、稼働中のシステムから測定データを測定するデータ測定処理、および、測定データとシミュレーション用データとの関連に基づいて、データ測定処理で計測された測定データからシミュレーション用データの値を算出するシミュレーション用データ算出処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、予めシミュレーション用モデルが定められている場合に、そのシミュレーション用モデルでシミュレーションを実行する際に用いるシミュレーション用データと、測定データの項目とが一致していなくても、高精度のシミュレーションを可能にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の第１の実施形態のシミュレーション用データ生成システムの例を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第２の実施形態のシミュレーション用データの生成システムの例を示すブロック図である。
【図４】本発明の第２の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。
【図５】Ｗｅｂ三層システムの例を示す説明図である。
【図６】測定データの例を示す説明図である。
【図７】Ｗｅｂ三層システムの性能をシミュレーションする際に必要なシミュレーション用データの例を示す説明図である。
【図８】実施例１で用いる測定データマッピング知識の例を示す説明図である。
【図９】測定データ状態分析ルールの例を示す説明図である。
【図１０】条件付測定データ記憶手段２３に記憶された情報の例を示す説明図である。
【図１１】実施例２で用いる測定データマッピング知識の例を示す説明図である。
【図１２】算出されたシミュレーション用データの一部を例示する説明図である。
【図１３】本発明のシミュレーション用データ生成システムの最小構成の例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００１８】
実施形態１．
図１は、本発明の第１の実施形態のシミュレーション用データ生成システムの例を示すブロック図である。本発明のシミュレーション用データ生成システムは、予め定められたシミュレーション用モデルでシミュレーションを行うためのシミュレーション用データを生成する。
【００１９】
第１の実施形態のシミュレーション用データ生成システムは、データ測定手段１と、測定データマッピング知識記憶手段２と、シミュレーション用データ算出手段３と、シミュレーション用データ記憶手段４とを備える。シミュレーション用モデルは、予め定められていて、シミュレーション用データ記憶手段４に記憶されている。
【００２０】
測定対象システム１０は、稼働しているコンピュータシステムである。測定対象システム１０の例として、Ｗｅｂ三層システムが挙げられるが、測定対象システム１０の種類は特に限定されず、Ｗｅｂ三層システム以外のシステムであってもよい。
【００２１】
データ測定手段１は、測定対象システム１０から、測定対象システム１０に関するデータを測定する。測定の対象となるデータは、予め定められている。以下、測定の対象となるデータを測定データと記す。測定データの例として、コンピュータの稼働状態に関する情報、コンピュータの構成に関する情報、アプリケーションプログラム（以下、単にアプリケーションと記す。）の動作状態に関する情報、アプリケーションの動作環境に関する情報等が挙げられる。測定データのより具体的な例として、例えば、ＣＰＵ負荷、ネットワーク転送量、実行プロセス数、ディスク書き込みサイズ等の性能に関するパフォーマンスデータ、ＣＰＵ等のシステム構成に関する情報、アプリケーションの設定情報等が挙げられる。
【００２２】
ただし、コンピュータの稼働状態に関する情報、コンピュータの構成に関する情報、アプリケーションの動作状態に関する情報、アプリケーションの動作環境に関する情報等は測定データの例示であり、データ測定手段１は、測定データとして、上記の各情報を全て測定せずに、上記の情報のうちの一部を測定してもよい。また、他の情報を測定データとして測定してもよい。
【００２３】
測定データマッピング知識記憶手段２は、少なくとも、測定データとシミュレーション用データとの関連を記述した情報である測定データマッピング知識を記憶する記憶装置である。測定データとシミュレーション用データとの関連の記述態様として、例えば、測定データ、または、測定データに対する演算結果を表す変数を用いて、その変数からシミュレーション用データの値を算出する算出式を記述する態様がある。以下、測定データマッピング知識内に、測定データとシミュレーション用データとの関連として、上記のような算出式が記述されている場合を例にして説明する。
【００２４】
シミュレーション用データの値を算出する算出式では、測定データそのものを表す変数が用いられていても、測定データに対する演算結果を表す変数が用いられていても、あるいは、その両方が用いられていてもよい。測定データから得られた値をこれらの変数に代入して計算することにより、シミュレーション用データの値を算出することができる。
【００２５】
ここで、シミュレーション用モデルは予め定められているので、シミュレーション用モデルでシミュレーションを行うためのシミュレーション用データも予め定めることができる。測定データマッピング知識内に記述する算出式は、そのシミュレーション用データと、データ測定手段１が測定する測定データの種類とに基づいて、予め定めておき、測定データマッピング知識に記述しておけばよい。
【００２６】
また、算出式で、測定データに対する演算結果を表す変数が用いられている場合、その演算結果の導出方法も測定データマッピング知識に記述しておけばよい。測定データに対する演算の例としては、測定データの平均値算出や、最大値の特定等が挙げられるが、これらの演算に限定されるわけではない。
【００２７】
シミュレーション用データ算出手段３は、測定データマッピング知識に記述された、測定データとシミュレーション用データとの関連に基づいて、測定データからシミュレーション用データの値を算出する。具体的には、測定データマッピング知識に記述された算出式における変数に、測定データ、または測定データに対する演算によって得られた結果を代入して、シミュレーション用データの値を計算すればよい。
【００２８】
シミュレーション用データ記憶手段４は、予め定められたシミュレーション用モデルを記憶するとともに、シミュレーション用データ算出手段３によって算出されたシミュレーション用データを記憶する記憶装置である。シミュレーション用データ算出手段３は、計算したシミュレーション用データをシミュレーション用データ記憶手段４に記憶させる。
【００２９】
データ測定手段１およびシミュレーション用データ算出手段３は、例えば、シミュレーション用データ生成プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、例えば、コンピュータのプログラム記憶装置（図示略）がシミュレーション用データ生成プログラムを記憶し、ＣＰＵがそのプログラムを読み込み、そのプログラムに従って、データ測定手段１およびシミュレーション用データ算出手段３として動作すればよい。また、データ測定手段１およびシミュレーション用データ算出手段３がそれぞれ別のユニットで実現されていてもよい。
【００３０】
また、測定データマッピング知識記憶手段２およびシミュレーション用データ記憶手段４は、それぞれ別々の記憶装置で実現されていても、あるいは、同一の記憶装置で実現されていてもよい。
【００３１】
次に、動作について説明する。
図２は、本発明の第１の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。まず、データ測定手段１が、測定対象システムから測定データを収集する（ステップＳ１）。
【００３２】
次に、シミュレーション用データ算出手段３が、シミュレーションに必要なシミュレーション用データの算出方法を、測定データマッピング知識から抽出する（ステップＳ２）。シミュレーションに必要なシミュレーション用データは、予め定められている。また、そのシミュレーション用データは１つに限定されるわけではない。ステップＳ２において、シミュレーション用データ算出手段３が、予め定められたシミュレーション用データ毎に、その算出方法を、測定データマッピング知識から抽出すればよい。
【００３３】
また、本例では、測定データとシミュレーション用データとの関連として、測定データ、または、測定データに対する演算結果を変数として、その変数からシミュレーション用データの値を算出する算出式が測定データマッピング知識に記述されている。従って、ステップＳ２において、シミュレーション用データ算出手段３は、予め定められたシミュレーション用データ毎に、シミュレーション用データの算出式を測定データマッピング知識から抽出すればよい。なお、算出式で、測定データに対する演算結果を表す変数が用いられている場合、その演算結果の導出方法も測定データマッピング知識から抽出すればよい。
【００３４】
続いて、シミュレーション用データ算出手段３は、ステップＳ２で抽出した算出方法（算出式）に従って、シミュレーション用データの値を計算する（ステップＳ３）。シミュレーション用データ算出手段３は、シミュレーション用データの算出式における変数に、その変数が表す測定データの値や、測定データを用いた演算の演算結果を代入して、シミュレーション用データを算出すればよい。算出式における変数が、測定データを用いた演算の演算結果（例えば、測定データの平均値や最大値等）を表している場合、測定データを用いて平均値や最大値等を求める演算を行ってから、その演算結果を変数に代入すればよい。
【００３５】
シミュレーション用データ算出手段３は、予め定められたシミュレーション用データに対して、それぞれステップＳ３の処理を行い、シミュレーション用データの値を計算する。
【００３６】
シミュレーション用データ算出手段３は、ステップＳ３で算出した各シミュレーション用データの値をシミュレーション用データ記憶手段４に記憶させる（ステップＳ４）。
【００３７】
シミュレーション用データ記憶手段４に記憶された各シミュレーション用データをシミュレーション用モデルに適用してシミュレーションを行うことで、精度の高いシミュレーション結果を得ることができる。
【００３８】
本実施形態によれば、シミュレーション用データ算出手段３が、測定データマッピング知識に記述された方法（算出式）に従って、測定データからシミュレーション用データを計算する。従って、シミュレーション用データと、測定データの項目とが一致していなくても、予め用意されたシミュレーション用モデルに適合するシミュレーション用データを得ることができる。よって、そのシミュレーション用データを用いて、精度の高いシミュレーションを実行することができる。
【００３９】
また、シミュレーション用モデルに適合するシミュレーション用データを算出することができるので、シミュレーション用データと、測定データの項目とが一致していなくても、シミュレーション用データに合わせてデータ測定を行う必要がない。また、シミュレーション用データに合わせて測定したデータよりも、高精度のシミュレーションを行えるシミュレーション用データを得ることができる。
【００４０】
実施形態２．
図３は、本発明の第２の実施形態のシミュレーション用データの生成システムの例を示すブロック図である。第１の実施形態と同様の構成要素に関しては、図１と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。第２の実施形態のシミュレーション用データ生成システムは、データ測定手段１と、測定データ状態分析ルール記憶手段２１と、システム状態分析手段２２と、状態付き測定データ記憶手段２３と、測定データマッピング知識記憶手段２と、マッピング知識選択手段２４と、シミュレーション用データ算出手段３と、シミュレーション用データ記憶手段４とを備える。
【００４１】
データ測定手段１は、第１の実施形態と同様に、測定対象システム１０から測定データを測定する。本実施形態では、データ測定手段１は、その測定データを、システム状態分析手段２２に入力する。また、データ測定手段１は、その測定データを状態付き測定データ記憶手段２３に記憶させてもよい。
【００４２】
測定データ状態分析ルール記憶手段２１は、システムの状態（例えば、負荷状態）を表す条件と、その条件が満たされた場合に測定データに対して行う演算とを、システムの複数の状態に関して規定した情報を記憶する。本実施形態では、この情報を、測定データ状態分析ルールと記すが、この情報は、演算規定情報と称することもできる。また、この条件は、満たされている場合に、システムの特定の状態に該当することを表す。
【００４３】
測定データ状態分析ルールでは、例えば、定常状態、最大負荷状態等の複数の状態に関して、それぞれ、その状態に該当することを表す条件と、その条件が満たされた場合に測定データに対して行う演算の情報とが対応付けられる。この条件は、測定データを参照することにより満たされているか否かを判定可能な条件である。条件が満たされた場合に測定データに対して行う演算の例として、例えば、平均値算出や、最大値の特定等が挙げられるが、これらの演算に限定されない。例えば、演算の内容が、「何も行わない」というものであってもよい。
【００４４】
システム状態分析手段２２は、データ測定手段１によって測定された測定データと、測定データ状態分析ルールにおいてシステムの各種状態毎に記述された条件とを比較し、測定データが条件を満たしている場合、その条件が表しているシステムの状態を特定する。そして、システム状態分析手段２２は、測定データが条件を満たしている場合、その条件に対応付けられた演算を、測定データに対して行い、その演算結果と、その条件が表しているシステムの状態の情報とを対応づけて状態付き測定データ記憶手段２３に記憶させる。
【００４５】
状態付き測定データ記憶手段２３は、上述のように、システム状態分析手段２２によって特定されたシステムの状態と、その状態を表す条件が満たされる場合に行われる演算の結果とを対応付けて記憶する記憶装置である。
【００４６】
第２の実施形態でも、測定データマッピング知識記憶手段２は、測定データマッピング知識を記憶する。第２の実施形態では、ある一つのシミュレーション用データに着目した場合、そのシミュレーション用データを算出式を含む測定データマッピング知識を複数種類記憶する。すなわち、本実施形態では、測定データマッピング知識記憶手段２は、シミュレーション用データ毎に、複数種類の測定データマッピング知識を記憶する。
【００４７】
また、本実施形態において、測定データマッピング知識が、シミュレーション用データの算出式として、システムの状態を表す条件が満たされた場合にシステム状態分析手段２２によって行われる演算の演算結果を表す変数を用いた算出式が記述される。そして、ある一つのシミュレーション用データに着目した場合、そのシミュレーション用データを算出するための各測定データマッピング知識同士では、算出式に用いる変数が異なる。
【００４８】
例えば、シミュレーション用データ“Ｄ”を算出するための複数の測定データマッピング知識を定める場合、それらの測定データマッピング知識には、それぞれ、Ｄの算出式が記述されているが、Ｄの算出式で用いられる変数の組合せが異なる。例えば、ある測定データマッピング知識では、Ｄの算出式において、定常状態を表す条件が満足された場合の演算の演算結果を表す変数と、無負荷状態を表す条件が満足された場合の演算の演算結果を表す変数とが用いているとする。他の測定データマッピング知識では、Ｄの算出式において、そのような変数の組合せを用いず、他の変数の組合せを用いる。例えば、最大負荷状態を表す条件が満足された場合の演算の演算結果を表す変数や、ボトルネック発生状態を表す条件が満足された場合の演算の演算結果を表す変数を用いてＤを算出する算出式が記述される。
【００４９】
このように、１つのシミュレーション用データに着目した場合、システムの種々の状態の組合せに関して、それぞれ、そのシミュレーション用データを算出するための算出式を定めておき、状態の各組合せに対応する各測定データマッピング知識を定めておく。このとき、算出式で用いられている変数が、システムのどの状態を表す条件が満たされた場合の演算結果であるのかを識別できるように、その変数に対応するシステムの状態を示す情報を測定データマッピング知識に記述しておく。そして、そのシミュレーション用データを算出するため複数の測定データマッピング知識を測定データマッピング知識記憶手段２に記憶させておく。このように、個々のシミュレーション用データ毎に測定データマッピング知識を複数種類定めておき、それぞれ測定データマッピング知識記憶手段２に記憶させておく。
【００５０】
マッピング知識選択手段２４は、測定データ状態分析ルール内の満たされている条件が表すシステムの状態（すなわち、システム状態分析手段２２によって特定されたシステムの状態）を示す情報と、その状態に対応付けられた演算結果とを、状態付き測定データ記憶手段２３から読み込む。そして、マッピング知識選択手段２４は、そのシステムの状態に応じた測定データマッピング知識（すなわち、そのシステムの状態を示す情報が記述された測定データマッピング知識）を、測定データマッピング知識記憶手段２から読み込む。このとき、マッピング知識選択手段２４は、より具体的には、測定データ状態分析ルール内の満たされている条件が表すシステムの状態を示す情報が記述されていて、満たされていない条件が表すシステムの状態を示す情報が記述されていない測定データマッピング知識を読み込む。
【００５１】
シミュレーション用データ算出手段３は、マッピング知識選択手段２４が測定データマッピング知識記憶手段２から読み込んだ測定データマッピング知識内の算出式の変数に、マッピング知識選択手段２４が状態付きデータ記憶手段２３から読み込んだ演算結果を代入して、その算出式を計算することによって、シミュレーション用データの値を算出する。
【００５２】
マッピング知識選択手段２４が読み込んだ測定データマッピング知識には、測定データ状態分析ルール内の満たされている条件に応じて、測定データに対してシステム状態分析手段２２が行った演算結果を表す変数が含まれている。しかし、条件が満たされていないために行われなかった演算に関する演算結果を表す変数は含まれていない。シミュレーション用データ算出手段３は、このような算出式を用いて、シミュレーション用データの値を算出する。
【００５３】
シミュレーション用データ算出手段３は、算出したシミュレーション用データの値をシミュレーション用データ記憶手段４に記憶させる。
【００５４】
第２の実施形態において、データ測定手段１、システム状態分析手段２２、マッピング知識選択手段２４およびシミュレーション用データ算出手段３は、例えば、シミュレーション用データ生成プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、例えば、コンピュータのプログラム記憶装置（図示略）がシミュレーション用データ生成プログラムを記憶し、ＣＰＵがそのプログラムを読み込み、そのプログラムに従って、データ測定手段１、システム状態分析手段２２、マッピング知識選択手段２４およびシミュレーション用データ算出手段３として動作すればよい。また、データ測定手段１、システム状態分析手段２２、マッピング知識選択手段２４およびシミュレーション用データ算出手段３がそれぞれ別のユニットで実現されていてもよい。
【００５５】
また、測定データ状態分析ルール記憶手段２１、状態付き測定データ記憶手段２３、測定データマッピング知識記憶手段２およびシミュレーション用データ記憶手段４は、それぞれ別々の記憶装置で実現されていても、あるいは、同一の記憶装置で実現されていてもよい。
【００５６】
次に、動作について説明する。
図４は、本発明の第２の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。まず、データ測定手段１が、測定対象システムから測定データを収集する（ステップＳ１１）。
【００５７】
次に、システム状態分析手段２２が、測定データ状態分析ルールを参照して、その測定データ状態分析ルール内の条件が測定データによって満たされている場合、その条件に対応するシステムの状態を特定する。また、システム状態分析手段２２は、測定データ状態分析ルールにおいて、その条件に対応付けて定められている演算を、測定データを用いて行う（ステップＳ１２）。
【００５８】
システム状態分析手段２２が、満たされていると判定された条件に対応するシステムの状態を示す情報と、演算結果とを対応づけて、状態付き測定データ記憶手段２３に記憶させる（ステップＳ１３）。すなわち、ステップＳ１２で特定されたシステムの状態を示す情報と、ステップＳ１２で行われた演算の演算結果とを対応付けて状態付き測定データ記憶手段２３に記憶させる。
【００５９】
マッピング知識選択手段２４は、満たされていると判定された条件に対応するシステムの状態を示す情報が記述されている測定データマッピング知識を読み出す。具体的には、マッピング知識選択手段２４は、満たされている条件が表すシステムの状態を示す情報と、その状態に対応付けられた演算結果とを、状態付き測定データ記憶手段２３から読み込む。そして、その状態を示す情報が記述され、満たされていない条件が表すシステムの状態を示す情報が記述されていない測定データマッピング知識を読み込む。
【００６０】
そして、マッピング知識選択手段２４は、その測定データマッピング知識から、シミュレーションに必要なシミュレーション用データの算出方法を抽出する（ステップＳ１４）。
【００６１】
マッピング知識選択手段２４が読み込んだ測定データマッピング知識には、測定データ状態分析ルール内の条件が満たされていることにより、その条件に対応付けられた演算の演算結果を表す変数を用いたシミュレーション用データの算出式が記述されている。また、この算出式では、測定データ状態分析ルール内の満たされていない条件に対応する演算の演算結果を表す変数は含まれていない。マッピング知識選択手段２４は、測定データマッピング知識から、この算出式を抽出する。
【００６２】
次に、シミュレーション用データ算出手段３は、ステップＳ１４で抽出された算出式で用いられている変数に値を代入する。この値は、条件が満たされていることにより行われた演算の結果であり、マッピング知識選択手段２４が条件付測定データ記憶手段２３から読み込んだ値である。シミュレーション用データ算出手段３は、この値をステップＳ１４で抽出された算出式に代入して、その算出式の計算を行うことによって、シミュレーション用データを算出する（ステップＳ１５）。
【００６３】
シミュレーション用データ算出手段３は、ステップＳ１５の計算結果（すなわち、シミュレーション用データ）をシミュレーション用データ記憶手段４に記憶させる（ステップＳ１６）。
【００６４】
マッピング知識選択手段２４およびシミュレーション用データ算出手段３は、予め定められたシミュレーション用データに対して、それぞれステップＳ１４〜Ｓ１６の処理を行えばよい。
【００６５】
シミュレーション用データ記憶手段４に記憶された各シミュレーション用データをシミュレーション用モデルに適用してシミュレーションを行うことで、精度の高いシミュレーション結果を得ることができる。
【００６６】
本実施形態においても、第１の実施形態と同様の効果が得られる。
【００６７】
以下、本発明の実施例を説明する。
【実施例１】
【００６８】
実施例１は、第１の実施形態に対応する実施例である。本実施例では、測定対象システム１０がＷｅｂ三層システムである場合を例にして説明する。図５は、Ｗｅｂ三層システムの例を示す説明図である。Ｗｅｂ三層システムは、リクエストを受け付けるＷｅｂサーバ４１と、リクエストに応じた処理を行うＷｅｂＡＰ（アプリケーション）サーバ４２と、データベースサーバ４３とを備える。また、それらの各サーバ４１〜４３は、スイッチ４４に接続されている。
【００６９】
データ測定手段１は、図５に例示するＷｅｂ三層システムから測定データ（例えば、各サーバの性能情報や構成情報）を収集する。データ測定手段１（図１参照）が収集した測定データの一部を図６に例示する。図６に示す例は、データ測定手段１がＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）に付属のパフォーマンスモニタを利用して収集した測定データの例であり、横軸方向に測定対象の名前を列挙し、縦軸方向に各測定データをそれぞれ時系列順に示している。データ測定手段１は、Ｌｉｎｕｘに付属のsar コマンドや、その他のツールを利用して、Ｗｅｂ三層システムから測定データを収集してもよい。また、収集されるデータは、図６に例示するような時系列データでなくてもよい。測定データが時系列データである場合には、シミュレーション用データ算出手段３は、時系列データの平均値や再頻出値を計算するフィルタ処理を行って、測定データの値を一つに定めればよい。また、測定データが時系列データでない場合、ミュレーション用データ算出手段３は、そのようなフィルタ処理を行わなくてよい。また、測定データは、複数のデータの集合であってもよい。
【００７０】
図６に示す例では、コンピュータの稼働状態に関する情報（\\WIN-182RQP2H476\LogicalDisk(_Total)\Disk Read Bytes/sec）や、アプリケーションの動作状態に関する情報（（,\\WIN-182RQP2H476\Process(oracle)\% User Time）を示している。これらの情報と同様に、構成情報もパフォーマンスモニタを利用して収集してもよい。一般に、構成情報については、測定データと、シミュレーション用データとの間で乖離がほとんどないため、以下、性能情報を中心に説明する。
【００７１】
図７は、Ｗｅｂ三層システムの性能をシミュレーションする際に必要なシミュレーション用データの例を示す。例えば、図７では、Ｗｅｂサーバ、ＷｅｂＡＰサーバおよびデータベースサーバに関する処理数等をシミュレーション用データとして用いることを示している。
【００７２】
図８は、実施例１（第１の実施形態に対応する実施例）で用いる測定データマッピング知識の例を示す説明図である。図８に例示する測定データマッピング知識では、測定データの名前、測定データが時系列データである場合に切り出す時間、切り出した測定データに対する処理内容（演算の種類）、シミュレーション用データの名前、１リクエスト当たりの数値を計算するために必要なリクエスト数、シミュレーション用データの計算方法（算出式）が記載されている。
【００７３】
図８に示す例では、測定データの名前は、logData エレメントにおけるname属性として記載されている。具体的には、“\\WIN-182RQP2H476\LogicalDisk(_Total)\Disk Read Bytes/sec”である。また、この測定データは、算出式において“diskRead”と表されることも記載されている。
【００７４】
測定データが時系列データである場合に切り出す時間は、timeOptionエレメントに記載されている。具体的には“07/07/2010 09:33:52.201 ”から“07/07/2010 09:53:52.123 ”までの時間帯が定められている。
【００７５】
切り出した測定データに対する処理内容（演算の種類）は、filterエレメントにおけるname属性として記載されている。具体的には、“average”と記載され、切り出した時系列データの平均値を算出することを定めている。
【００７６】
シミュレーション用データの名前は、systemmodel エレメント内のtargetエレメントにおけるname属性として記載されている。図８に示す例では、「Ｗｅｂサーバ」の「ディスク読み込み時間」である。また、このシミュレーション用データは、算出式において“ret ”と表されることも記載されている。
【００７７】
１リクエスト当たりの数値を計算するために必要なリクエスト数は、requestData value 属性として記載されている。具体的には“１０”と記載され、算出式において“req ”と表されることも記載されている。すなわち、reqは、算出式中における定数に該当する。
【００７８】
シミュレーション用データの計算方法（算出式）は、scriptエレメント内に記載されている。具体的には、“ret = diskRead / 400 / req”と記載されている。
【００７９】
上記の算出式において、diskReadが、指定された時間帯の測定データに対する平均値計算の結果を表す変数である。
【００８０】
シミュレーション用データ算出手段３は、図８に例示する測定データマッピング知識に従い、以下のようにシミュレーション用データの値を計算する。シミュレーション用データ算出手段３は、図６に例示する収集された測定データから、測定データマッピング知識で指定された測定データの名前（本例では、“\\WIN-182RQP2H476\LogicalDisk(_Total)\Disk Read Bytes/sec”）と一致する測定データを取り出す。この測定データが時系列データである場合、測定データマッピング知識で指定された時間帯（“07/07/2010 09:33:52.201 ”から“07/07/2010 09:53:52.123 ”までの時間帯）に該当するデータを切り出し、指定された演算を行う。本例では、演算の種類として“average”と記載されているので、切り出した時系列データの平均値を算出する。そして、その平均値の計算結果を、diskReadとする。すなわち、“ret = diskRead / 400 / req”におけるdiskReadに代入する。ここで、req は定数“１０”である。例えば、平均値の計算結果が２００であるとすると、上記の式は、“ret = 200 / 400 / 10”となり、ret=0.05 となる。以上の計算により、シミュレーション用データ算出手段３は、Ｗｅｂサーバのディスク読み込み時間の値を、０．０５と算出する。
【００８１】
なお、取り出した測定データが時系列データでなければ、その測定データの値を、シミュレーション用データの算出式に代入すればよい。
【００８２】
上記の例では、シミュレーション用データのうち、「Ｗｅｂサーバ」の「ディスク読み込み時間」を計算する場合を示したが、他のシミュレーション用データに関しても、測定データマッピング知識に従って計算すればよい。
【００８３】
シミュレーション用データ算出手段３は、計算した各シミュレーション用データをシミュレーション用データ記憶手段４に記憶させる。
【実施例２】
【００８４】
実施例２は、第２の実施形態に対応する実施例である。実施例２においても、Ｗｅｂ三層システムから測定データを収集する場合を例にして説明する。本例では、測定データ状態分析ルール記憶手段２１は、図９に例示する測定データ状態分析ルールを記憶しているものとする。
【００８５】
図９では、測定対象システムの状態として、「定常状態」、「最大負荷」、「ボトルネック発生時」、「無負荷時」の各状態に関する情報を記述している。「最大負荷」は、最大負荷となった状態を意味する。「ボトルネック発生時」は、ボトルネックが発生した状態を意味する。無負荷時は、負荷のない状態を意味する。個々の状態毎に、満たされている場合にその状態に該当することになる条件（条件式）が記述され、また、その条件が満たされた場合に、測定データに対して行う演算の内容が記述されている。
【００８６】
例えば、「\**\% User Time < 40% 」という条件が満たされている場合、「定常状態」であることを意味し、その場合には、測定データの平均値を算出すること（“average ”）が記述されている。この記述は、具体的には、“User Time ”を含む測定データが４０％未満であれば、その時間に対応するデータを抽出し、そのデータの平均値を計算することを意味する。
【００８７】
また、例えば、「70% =< \**\%User Time & \**\%User Time < 80 」という条件が満たされている場合、「最大負荷」であることを意味し、その場合には、測定データの最大値を取り出すこと（“max ”）が記述されている。この記述は、具体的には、“User Time ”を含む測定データが７０％以上８０％未満であれば、それに対応する時間分のデータを切り取り、その時系列データの最大値を取得することを意味する。
【００８８】
システム状態分析手段２２は、測定データと測定データ状態分析ルールに記述された条件とを比較して、条件が満たされているか否かを判定し、条件が満たされている場合には、その条件に応じた状態を示す情報と、条件が満たされていることに基づいて行った演算の結果とを、状態付き測定データ記憶手段２３に記憶させる。システム状態分析手段２２は、種々の測定データに関して同様の処理を行う。なお、条件が満たされていない場合には、その旨を条件付測定データ記憶手段２３に記憶させればよい。
【００８９】
図１０は、条件付測定データ記憶手段２３に記憶された情報の例を示す説明図である。図１０に例示するように、測定データ毎に、各状態を表す条件を満足した場合に行う演算の結果が、該当する状態に対応付けて記憶される。また、条件が満たされていない場合には、その条件に対応する状態に関して「該当なし」と記述している。「該当なし」は、条件が満たされていないことを意味する。
【００９０】
例えば、測定データ“\\WIN-182RQP2H476\Processor Time”に関しては、「定常状態」に対応する条件は満たされていて、その場合に行う演算の結果が“０．５”であったことを意味している。「ボトルネック発生時」や「無負荷時」に対応する条件も満たされていて、その場合に行う演算の結果も、“０．９８”や“０．３”として記憶されている。また、「最大負荷」に関しては、「該当なし」と記憶されているので、「最大負荷」に対応する条件は満たされてないことになる。
【００９１】
図１０に例示する情報が条件付測定データ記憶手段２３に記憶されているとする。また、以下の説明では、シミュレーション用データとして、「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」を算出する場合を例にして説明する。このシミュレーション用データを算出するための測定データマッピング知識として、複数の測定データマッピング知識が測定データマッピング知識記憶手段２に記憶されている。図１１は、その測定データマッピング知識のうちの一例を示す説明図である。
【００９２】
図１１に例示する測定データマッピング知識では、シミュレーション用データの測定に用いる測定データが２つ指定されている。具体的には、測定データ“\\WIN-182RQP2H476\Processor Time”が２箇所で指定されている。従って、同じ測定データが延べ２つ指定されていることになる。
【００９３】
そして、一方の“\\WIN-182RQP2H476\Processor Time”に関しては、“<stateOption name=“定常状態”/>”，“<filter name=“average”>”と記載されている。このことは、“=“\\WIN-182RQP2H476\Processor Time”に関し、定常状態であることを示す条件が満たされたことにより、システム状態分析手段２２によって計算された平均値を用いることを意味している。また、この平均値を表す変数は、valueName=cocpu と記載されていることから、cocpu である。
【００９４】
また、もう一方の“=“\\WIN-182RQP2H476\Processor Time”に関しては、“<stateOption name=“無負荷時”/>”，“<filter name=“average”>” と記載されている。このことは、“=“\\WIN-182RQP2H476\Processor Time”に関し、無負荷時であることを示す条件が満たされたことにより、システム状態分析手段２２によって計算された平均値を用いることを意味している。また、この平均値を表す変数は、valueName=nocpu と記載されていることから、nocpu である。
【００９５】
図１１に示す測定データマッピング知識では、定常状態の条件が満たされていることに基づいて、“\\WIN-182RQP2H476\Processor Time”に対して行った演算（平均値算出）の結果と、無負荷時の条件が満たされていることに基づいて、“=“\\WIN-182RQP2H476\Processor Time”に対して行った演算（平均値算出）の結果とを用いて、「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」することを示している。「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」を算出するための測定データマッピング知識としては、他にも、他の種々の状態の条件が満たされていることに基づいて、測定データに対して行った演算結果を用いて「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」を算出することを規定した測定データマッピング知識が予め用意されている。
【００９６】
マッピング知識選択手段２４は、着目しているシミュレーション用データに関して、シミュレーション用データに用いる測定データが条件を満たしている状態を明示し、条件を満たしていることによって行われる演算の演算結果を表す変数を用いた算出式を規定している測定データマッピング知識を選択する。このとき、シミュレーション用データに用いる測定データが条件を満たしている状態を明示しておらず、測定データに対して行っていない演算に関する演算結果を表す変数が算出式で用いられていないという条件も満足する測定データマッピング知識を選択する。
【００９７】
図１０に例示する状態付き測定データ記憶手段２３に記憶された情報では、“\\WIN-182RQP2H476\Processor Time”という測定データについて、「定常状態」、「ボトルネック時」および「無負荷時」の条件が満たされ、それらの条件毎に、指定された演算の結果が記憶されている。そして、「最大負荷」に関しては、条件を満たしていない。
【００９８】
図１１に示す測定データマッピング知識では、“\\WIN-182RQP2H476\Processor Time”に関して、条件が満たされている「定常状態」および「無負荷時」が明示され、それらの状態の条件が満たされることにより行われた演算結果を表す変数cocpu,nocpu が定められている。一方、条件が満たされていない「最大負荷」は明示されておらず、「最大負荷」の条件が満たされる場合に行われる演算結果を表す変数も定められていない。よって、マッピング知識選択手段２４は、「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」を算出するための測定データマッピング知識として、図１１に例示する測定データマッピング知識を選択する。
【００９９】
また、図１１に例示する測定データマッピング知識では、「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」が、その算出式において“ret ”と表されることも記載されている。
【０１００】
「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」の計算方法（算出式）は、scriptエレメント内に記載されている。具体的には、“ret = (cocpu - nocpu) / req”と記載されている。なお、req は、図８に示す場合と同様に定数“１０”であり、その意味も図８に示す場合と同様であるので、詳細な説明を省略する。
【０１０１】
シミュレーション用データ算出部３は、図１１に例示する算出式に、マッピング知識選択手段２４が状態付き測定データ記憶手段２３から読み込んだ値を代入し、その算出式の計算を行う。本例では、“cocpu ”に該当する値が０．５であり、“nocpu ”に該当する値が０．３である。よって、“ret = (cocpu - nocpu) / req”における変数“cocpu ”，“nocpu ”に、該当する値を代入すると、上記の式は、“ret = (０．５ - ０．３) / １０”となり、ret=0.02となる。このような計算により、シミュレーション用データ算出手段３は、「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」の値を、０．０２と算出する。
【０１０２】
上記の例では、シミュレーション用データのうち、「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」を計算する場合を示したが、他のシミュレーション用データに関しても、測定データマッピング知識に従って計算すればよい。
【０１０３】
また、実施例２において、測定データマッピング知識記憶手段２は、実施例１と同様の記述形式の測定データマッピング知識（図８参照）を記憶していてもよい。そして、図８に例示する測定データマッピング知識から所望のシミュレーション用データを算出できる場合には、マッピング知識選択手段２４がその測定データマッピング知識を読み込み、シミュレーション用データ算出手段３が実施例１と同様にシミュレーション用データを算出してもよい。
【０１０４】
例えば、シミュレーション用データ差出手段３が、図１１に例示する算出式から、「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」を算出し、図８に例示する算出式から、「Ｗｅｂサーバ」の「ディスク読み込み時間」を算出してもよい。
【０１０５】
シミュレーション用データ算出手段３は、計算した各シミュレーション用データをシミュレーション用データ記憶手段４に記憶させる。図１２は、算出されたシミュレーション用データの一部を例示する説明図である。図１２に示す例では、実施例２で示したように「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」を算出した結果“０．０２”と、実施例１と同様に「Ｗｅｂサーバ」の「ディスク読み込み時間」を算出した結果“０．０５”を示している。
【０１０６】
次に、本発明の最小構成について説明する。図１３は、本発明のシミュレーション用データ生成システムの最小構成の例を示すブロック図である。本発明のシミュレーション用データ生成システムは、データ測定手段９０と、データ間関連情報記憶手段９１と、シミュレーション用データ算出手段９２とを備える。
【０１０７】
データ測定手段９０（例えば、実施形態で示したデータ測定手段１）は、稼働中のシステム（例えば、測定対象システム１０）から測定の対象となるデータである測定データを測定する。
【０１０８】
データ間関連情報記憶手段９１（例えば、測定データマッピング知識記憶手段２）は、測定データと、シミュレーションで用いる予め定められたシミュレーション用データとの関連を記述したデータ間関連情報（例えば、測定データマッピング知識）を記憶する。
【０１０９】
シミュレーション用データ算出手段９２（例えば、実施形態で示したシミュレーション用データ算出手段３）は、測定データとシミュレーション用データとの関連に基づいて、データ測定手段９０によって計測された測定データからシミュレーション用データの値を算出する。
【０１１０】
このような構成により、予めシミュレーション用モデルが定められている場合に、そのシミュレーション用モデルでシミュレーションを実行する際に用いるシミュレーション用データと、測定データの項目とが一致していなくても、適切なシミュレーション用データを得ることができる。その結果、高精度のシミュレーションを行うことができる。
【０１１１】
また、データ間関連情報記憶手段９１が、測定データとシミュレーション用データとの関連として、測定データ、または、測定データに対する演算結果を表す変数を用いて、当該変数からシミュレーション用データの値を算出する算出式を記述したデータ間関連情報を記憶し、シミュレーション用データ算出手段は９２が、測定データに基づく値を、変数に代入して算出式の計算を行うことにより、シミュレーション用データの値を算出する構成であってもよい。
【０１１２】
また、システムの状態を表す条件と、当該条件が満たされた場合に測定データに対して行う演算とを、システムの複数の状態に関して規定した情報である演算規定情報（例えば、測定データ状態分析ルール）を記憶する演算規定情報記憶手段（例えば、測定データ状態分析ルール記憶手段２１）と、測定データを用いて、演算規定情報におけるどの条件が満たされているかを判定し、測定データに対して、満たされている条件に応じた演算を行うデータ演算手段（例えば、システム状態分析手段２２）とを備え、データ間関連情報記憶手段９１が、システムの状態を表す条件が満たされた場合に行われる演算の演算結果を変数として用いてシミュレーション用データの値を算出する算出式を記述した複数のデータ間関連情報であって、算出されるシミュレーション用データは共通であるが、算出式に用いる変数が異なる複数のデータ間関連情報を、シミュレーション用データ毎に記憶し、シミュレーション用データ算出手段９２が、データ演算手段が演算規定情報内の満たされている条件に応じて測定データに対して行った演算の演算結果を変数として用いるシミュレーション用データの値の算出式の計算を行う構成であってもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１１３】
本発明は、予め定められたシミュレーション用モデルでシミュレーションを実行する際に用いるシミュレーション用データを生成するシミュレーション用データ生成システムに好適に適用される。
【符号の説明】
【０１１４】
１ データ測定手段
２ 測定データマッピング知識記憶手段
３ シミュレーション用データ算出手段
４ シミュレーション用データ記憶手段
１０ 測定対象システム
２１ 測定データ状態分析ルール記憶手段
２２ システム状態分析手段
２３ 状態付き測定データ記憶手段
２４ マッピング知識選択手段
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予め定められたシミュレーション用モデルでシミュレーションを実行する際に用いるシミュレーション用データを生成するシミュレーション用データ生成システム、シミュレーション用データ生成方法およびシミュレーション用データ生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
システム分析等のためのシミュレーションに関する技術が提案されている（例えば、非特許文献１、非特許文献２参照）。
【０００３】
非特許文献１には、サーバログから取得した各サーバのＣＰＵ使用率とリクエスト頻度の関係を回帰分析により解析し、システム構成に対してサーバの一つのＣＰＵをキューとした待ち行列モデルを構築することが記載されている。さらに、非特許文献１には、そのモデルに対して、システムから取得したリクエスト頻度を入力とすることにより、各サーバの遅延時間を推定することが記載されている。
【０００４】
非特許文献２には、システム要求や、システムとサブシステムの階層構造や、システム間の振る舞いをモデリングすることができ、また、パラメトリック図のシミュレーションを行うことができるモデリング言語が記載されている。
【０００５】
また、特許文献１には、実行したシミュレーション処理で更新された全てのデータをデータ記憶部から読み出し、それらのデータについて設定された他の設計レベルへのデータ変換ルールに記述された変換演算に必要な他のデータを全て読み出し、さらに、対応するデータ変換ルールをデータ変換ルール記憶部から読み出すことが記載されている。そして、特許文献１には、読み出したデータ変換ルールに基づいて、他の設計レベルのデータを演算により求め、その演算結果を更新データとしてこれまで記憶されていたデータに代えてデータ記憶部に記憶更新させることが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平９−２０１７４６号公報（段落００６１，００６２）
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】株式会社富士通研究所、“システム構成・性能分析技術”、［online］、２００８年７月、インターネット＜ＵＲＬ：http://jp.fujitsu.com/group/labs/downloads/business/activities/activities-1/fujitsu-labs-itutility-002.pdf＞
【非特許文献２】スパークスシステムズジャパン株式会社、“ＳｙｓＭＬのモデリング”、［online］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.sparxsystems.jp/products/MDG/mdgsysml.htm＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
システムインテグレーションにおいて、複数の機器を組み合わせて性能予測をする場合等にシミュレーションが行われる。このとき、実際に稼働しているシステムで測定した測定データを用いて、高精度のシミュレーションを行えることが好ましい。
【０００９】
非特許文献１に記載された技術では、各サーバ単位にＣＰＵを想定し、サーバのリクエストとＣＰＵ使用率との相関関係をモデル化しているので、システムから取得したリクエスト頻度によるシミュレーションが可能である。
【００１０】
しかし、予めシミュレーション用モデルが定められている場合、そのモデルを用いてシミュレーションを行う場合に必要となるデータと、稼働しているシステムから測定可能なデータとが一致するとは限らない。特に、シミュレーション用モデルが複雑である場合、シミュレーションで用いるシミュレーション用データと、測定可能なデータの項目とが一致しないことが多い。また、シミュレーション用データと、測定データの項目が一致しない場合に、シミュレーション用データに合わせてデータを測定し、その測定結果をシミュレーション用データとして用いると、シミュレーションの精度として所望の精度が得られない場合がある。
【００１１】
そこで、本発明は、予めシミュレーション用モデルが定められている場合に、そのシミュレーション用モデルでシミュレーションを実行する際に用いるシミュレーション用データと、測定データの項目とが一致していなくても、高精度のシミュレーションを可能にすることができるシミュレーション用データ生成システム、シミュレーション用データ生成方法およびシミュレーション用データ生成プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明によるシミュレーション用データ生成システムは、稼働中のシステムから測定の対象となるデータである測定データを測定するデータ測定手段と、測定データと、シミュレーションで用いる予め定められたシミュレーション用データとの関連を記述したデータ間関連情報を記憶するデータ間関連情報記憶手段と、測定データとシミュレーション用データとの関連に基づいて、データ測定手段によって計測された測定データからシミュレーション用データの値を算出するシミュレーション用データ算出手段とを備えることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明によるシミュレーション用データ生成方法は、測定の対象となるデータである測定データと、シミュレーションで用いる予め定められたシミュレーション用データとの関連を記述したデータ間関連情報を記憶し、稼働中のシステムから測定データを測定し、測定データとシミュレーション用データとの関連に基づいて、測定データからシミュレーション用データの値を算出することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明によるシミュレーション用データ生成プログラムは、測定の対象となるデータである測定データと、シミュレーションで用いる予め定められたシミュレーション用データとの関連を記述したデータ間関連情報を記憶するデータ間関連情報記憶手段を備えるコンピュータに搭載されるシミュレーション用データ生成プログラムであって、コンピュータに、稼働中のシステムから測定データを測定するデータ測定処理、および、測定データとシミュレーション用データとの関連に基づいて、データ測定処理で計測された測定データからシミュレーション用データの値を算出するシミュレーション用データ算出処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、予めシミュレーション用モデルが定められている場合に、そのシミュレーション用モデルでシミュレーションを実行する際に用いるシミュレーション用データと、測定データの項目とが一致していなくても、高精度のシミュレーションを可能にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の第１の実施形態のシミュレーション用データ生成システムの例を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第２の実施形態のシミュレーション用データの生成システムの例を示すブロック図である。
【図４】本発明の第２の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。
【図５】Ｗｅｂ三層システムの例を示す説明図である。
【図６】測定データの例を示す説明図である。
【図７】Ｗｅｂ三層システムの性能をシミュレーションする際に必要なシミュレーション用データの例を示す説明図である。
【図８】実施例１で用いる測定データマッピング知識の例を示す説明図である。
【図９】測定データ状態分析ルールの例を示す説明図である。
【図１０】条件付測定データ記憶手段２３に記憶された情報の例を示す説明図である。
【図１１】実施例２で用いる測定データマッピング知識の例を示す説明図である。
【図１２】算出されたシミュレーション用データの一部を例示する説明図である。
【図１３】本発明のシミュレーション用データ生成システムの最小構成の例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００１８】
実施形態１．
図１は、本発明の第１の実施形態のシミュレーション用データ生成システムの例を示すブロック図である。本発明のシミュレーション用データ生成システムは、予め定められたシミュレーション用モデルでシミュレーションを行うためのシミュレーション用データを生成する。
【００１９】
第１の実施形態のシミュレーション用データ生成システムは、データ測定手段１と、測定データマッピング知識記憶手段２と、シミュレーション用データ算出手段３と、シミュレーション用データ記憶手段４とを備える。シミュレーション用モデルは、予め定められていて、シミュレーション用データ記憶手段４に記憶されている。
【００２０】
測定対象システム１０は、稼働しているコンピュータシステムである。測定対象システム１０の例として、Ｗｅｂ三層システムが挙げられるが、測定対象システム１０の種類は特に限定されず、Ｗｅｂ三層システム以外のシステムであってもよい。
【００２１】
データ測定手段１は、測定対象システム１０から、測定対象システム１０に関するデータを測定する。測定の対象となるデータは、予め定められている。以下、測定の対象となるデータを測定データと記す。測定データの例として、コンピュータの稼働状態に関する情報、コンピュータの構成に関する情報、アプリケーションプログラム（以下、単にアプリケーションと記す。）の動作状態に関する情報、アプリケーションの動作環境に関する情報等が挙げられる。測定データのより具体的な例として、例えば、ＣＰＵ負荷、ネットワーク転送量、実行プロセス数、ディスク書き込みサイズ等の性能に関するパフォーマンスデータ、ＣＰＵ等のシステム構成に関する情報、アプリケーションの設定情報等が挙げられる。
【００２２】
ただし、コンピュータの稼働状態に関する情報、コンピュータの構成に関する情報、アプリケーションの動作状態に関する情報、アプリケーションの動作環境に関する情報等は測定データの例示であり、データ測定手段１は、測定データとして、上記の各情報を全て測定せずに、上記の情報のうちの一部を測定してもよい。また、他の情報を測定データとして測定してもよい。
【００２３】
測定データマッピング知識記憶手段２は、少なくとも、測定データとシミュレーション用データとの関連を記述した情報である測定データマッピング知識を記憶する記憶装置である。測定データとシミュレーション用データとの関連の記述態様として、例えば、測定データ、または、測定データに対する演算結果を表す変数を用いて、その変数からシミュレーション用データの値を算出する算出式を記述する態様がある。以下、測定データマッピング知識内に、測定データとシミュレーション用データとの関連として、上記のような算出式が記述されている場合を例にして説明する。
【００２４】
シミュレーション用データの値を算出する算出式では、測定データそのものを表す変数が用いられていても、測定データに対する演算結果を表す変数が用いられていても、あるいは、その両方が用いられていてもよい。測定データから得られた値をこれらの変数に代入して計算することにより、シミュレーション用データの値を算出することができる。
【００２５】
ここで、シミュレーション用モデルは予め定められているので、シミュレーション用モデルでシミュレーションを行うためのシミュレーション用データも予め定めることができる。測定データマッピング知識内に記述する算出式は、そのシミュレーション用データと、データ測定手段１が測定する測定データの種類とに基づいて、予め定めておき、測定データマッピング知識に記述しておけばよい。
【００２６】
また、算出式で、測定データに対する演算結果を表す変数が用いられている場合、その演算結果の導出方法も測定データマッピング知識に記述しておけばよい。測定データに対する演算の例としては、測定データの平均値算出や、最大値の特定等が挙げられるが、これらの演算に限定されるわけではない。
【００２７】
シミュレーション用データ算出手段３は、測定データマッピング知識に記述された、測定データとシミュレーション用データとの関連に基づいて、測定データからシミュレーション用データの値を算出する。具体的には、測定データマッピング知識に記述された算出式における変数に、測定データ、または測定データに対する演算によって得られた結果を代入して、シミュレーション用データの値を計算すればよい。
【００２８】
シミュレーション用データ記憶手段４は、予め定められたシミュレーション用モデルを記憶するとともに、シミュレーション用データ算出手段３によって算出されたシミュレーション用データを記憶する記憶装置である。シミュレーション用データ算出手段３は、計算したシミュレーション用データをシミュレーション用データ記憶手段４に記憶させる。
【００２９】
データ測定手段１およびシミュレーション用データ算出手段３は、例えば、シミュレーション用データ生成プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、例えば、コンピュータのプログラム記憶装置（図示略）がシミュレーション用データ生成プログラムを記憶し、ＣＰＵがそのプログラムを読み込み、そのプログラムに従って、データ測定手段１およびシミュレーション用データ算出手段３として動作すればよい。また、データ測定手段１およびシミュレーション用データ算出手段３がそれぞれ別のユニットで実現されていてもよい。
【００３０】
また、測定データマッピング知識記憶手段２およびシミュレーション用データ記憶手段４は、それぞれ別々の記憶装置で実現されていても、あるいは、同一の記憶装置で実現されていてもよい。
【００３１】
次に、動作について説明する。
図２は、本発明の第１の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。まず、データ測定手段１が、測定対象システムから測定データを収集する（ステップＳ１）。
【００３２】
次に、シミュレーション用データ算出手段３が、シミュレーションに必要なシミュレーション用データの算出方法を、測定データマッピング知識から抽出する（ステップＳ２）。シミュレーションに必要なシミュレーション用データは、予め定められている。また、そのシミュレーション用データは１つに限定されるわけではない。ステップＳ２において、シミュレーション用データ算出手段３が、予め定められたシミュレーション用データ毎に、その算出方法を、測定データマッピング知識から抽出すればよい。
【００３３】
また、本例では、測定データとシミュレーション用データとの関連として、測定データ、または、測定データに対する演算結果を変数として、その変数からシミュレーション用データの値を算出する算出式が測定データマッピング知識に記述されている。従って、ステップＳ２において、シミュレーション用データ算出手段３は、予め定められたシミュレーション用データ毎に、シミュレーション用データの算出式を測定データマッピング知識から抽出すればよい。なお、算出式で、測定データに対する演算結果を表す変数が用いられている場合、その演算結果の導出方法も測定データマッピング知識から抽出すればよい。
【００３４】
続いて、シミュレーション用データ算出手段３は、ステップＳ２で抽出した算出方法（算出式）に従って、シミュレーション用データの値を計算する（ステップＳ３）。シミュレーション用データ算出手段３は、シミュレーション用データの算出式における変数に、その変数が表す測定データの値や、測定データを用いた演算の演算結果を代入して、シミュレーション用データを算出すればよい。算出式における変数が、測定データを用いた演算の演算結果（例えば、測定データの平均値や最大値等）を表している場合、測定データを用いて平均値や最大値等を求める演算を行ってから、その演算結果を変数に代入すればよい。
【００３５】
シミュレーション用データ算出手段３は、予め定められたシミュレーション用データに対して、それぞれステップＳ３の処理を行い、シミュレーション用データの値を計算する。
【００３６】
シミュレーション用データ算出手段３は、ステップＳ３で算出した各シミュレーション用データの値をシミュレーション用データ記憶手段４に記憶させる（ステップＳ４）。
【００３７】
シミュレーション用データ記憶手段４に記憶された各シミュレーション用データをシミュレーション用モデルに適用してシミュレーションを行うことで、精度の高いシミュレーション結果を得ることができる。
【００３８】
本実施形態によれば、シミュレーション用データ算出手段３が、測定データマッピング知識に記述された方法（算出式）に従って、測定データからシミュレーション用データを計算する。従って、シミュレーション用データと、測定データの項目とが一致していなくても、予め用意されたシミュレーション用モデルに適合するシミュレーション用データを得ることができる。よって、そのシミュレーション用データを用いて、精度の高いシミュレーションを実行することができる。
【００３９】
また、シミュレーション用モデルに適合するシミュレーション用データを算出することができるので、シミュレーション用データと、測定データの項目とが一致していなくても、シミュレーション用データに合わせてデータ測定を行う必要がない。また、シミュレーション用データに合わせて測定したデータよりも、高精度のシミュレーションを行えるシミュレーション用データを得ることができる。
【００４０】
実施形態２．
図３は、本発明の第２の実施形態のシミュレーション用データの生成システムの例を示すブロック図である。第１の実施形態と同様の構成要素に関しては、図１と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。第２の実施形態のシミュレーション用データ生成システムは、データ測定手段１と、測定データ状態分析ルール記憶手段２１と、システム状態分析手段２２と、状態付き測定データ記憶手段２３と、測定データマッピング知識記憶手段２と、マッピング知識選択手段２４と、シミュレーション用データ算出手段３と、シミュレーション用データ記憶手段４とを備える。
【００４１】
データ測定手段１は、第１の実施形態と同様に、測定対象システム１０から測定データを測定する。本実施形態では、データ測定手段１は、その測定データを、システム状態分析手段２２に入力する。また、データ測定手段１は、その測定データを状態付き測定データ記憶手段２３に記憶させてもよい。
【００４２】
測定データ状態分析ルール記憶手段２１は、システムの状態（例えば、負荷状態）を表す条件と、その条件が満たされた場合に測定データに対して行う演算とを、システムの複数の状態に関して規定した情報を記憶する。本実施形態では、この情報を、測定データ状態分析ルールと記すが、この情報は、演算規定情報と称することもできる。また、この条件は、満たされている場合に、システムの特定の状態に該当することを表す。
【００４３】
測定データ状態分析ルールでは、例えば、定常状態、最大負荷状態等の複数の状態に関して、それぞれ、その状態に該当することを表す条件と、その条件が満たされた場合に測定データに対して行う演算の情報とが対応付けられる。この条件は、測定データを参照することにより満たされているか否かを判定可能な条件である。条件が満たされた場合に測定データに対して行う演算の例として、例えば、平均値算出や、最大値の特定等が挙げられるが、これらの演算に限定されない。例えば、演算の内容が、「何も行わない」というものであってもよい。
【００４４】
システム状態分析手段２２は、データ測定手段１によって測定された測定データと、測定データ状態分析ルールにおいてシステムの各種状態毎に記述された条件とを比較し、測定データが条件を満たしている場合、その条件が表しているシステムの状態を特定する。そして、システム状態分析手段２２は、測定データが条件を満たしている場合、その条件に対応付けられた演算を、測定データに対して行い、その演算結果と、その条件が表しているシステムの状態の情報とを対応づけて状態付き測定データ記憶手段２３に記憶させる。
【００４５】
状態付き測定データ記憶手段２３は、上述のように、システム状態分析手段２２によって特定されたシステムの状態と、その状態を表す条件が満たされる場合に行われる演算の結果とを対応付けて記憶する記憶装置である。
【００４６】
第２の実施形態でも、測定データマッピング知識記憶手段２は、測定データマッピング知識を記憶する。第２の実施形態では、ある一つのシミュレーション用データに着目した場合、そのシミュレーション用データを算出式を含む測定データマッピング知識を複数種類記憶する。すなわち、本実施形態では、測定データマッピング知識記憶手段２は、シミュレーション用データ毎に、複数種類の測定データマッピング知識を記憶する。
【００４７】
また、本実施形態において、測定データマッピング知識が、シミュレーション用データの算出式として、システムの状態を表す条件が満たされた場合にシステム状態分析手段２２によって行われる演算の演算結果を表す変数を用いた算出式が記述される。そして、ある一つのシミュレーション用データに着目した場合、そのシミュレーション用データを算出するための各測定データマッピング知識同士では、算出式に用いる変数が異なる。
【００４８】
例えば、シミュレーション用データ“Ｄ”を算出するための複数の測定データマッピング知識を定める場合、それらの測定データマッピング知識には、それぞれ、Ｄの算出式が記述されているが、Ｄの算出式で用いられる変数の組合せが異なる。例えば、ある測定データマッピング知識では、Ｄの算出式において、定常状態を表す条件が満足された場合の演算の演算結果を表す変数と、無負荷状態を表す条件が満足された場合の演算の演算結果を表す変数とが用いているとする。他の測定データマッピング知識では、Ｄの算出式において、そのような変数の組合せを用いず、他の変数の組合せを用いる。例えば、最大負荷状態を表す条件が満足された場合の演算の演算結果を表す変数や、ボトルネック発生状態を表す条件が満足された場合の演算の演算結果を表す変数を用いてＤを算出する算出式が記述される。
【００４９】
このように、１つのシミュレーション用データに着目した場合、システムの種々の状態の組合せに関して、それぞれ、そのシミュレーション用データを算出するための算出式を定めておき、状態の各組合せに対応する各測定データマッピング知識を定めておく。このとき、算出式で用いられている変数が、システムのどの状態を表す条件が満たされた場合の演算結果であるのかを識別できるように、その変数に対応するシステムの状態を示す情報を測定データマッピング知識に記述しておく。そして、そのシミュレーション用データを算出するため複数の測定データマッピング知識を測定データマッピング知識記憶手段２に記憶させておく。このように、個々のシミュレーション用データ毎に測定データマッピング知識を複数種類定めておき、それぞれ測定データマッピング知識記憶手段２に記憶させておく。
【００５０】
マッピング知識選択手段２４は、測定データ状態分析ルール内の満たされている条件が表すシステムの状態（すなわち、システム状態分析手段２２によって特定されたシステムの状態）を示す情報と、その状態に対応付けられた演算結果とを、状態付き測定データ記憶手段２３から読み込む。そして、マッピング知識選択手段２４は、そのシステムの状態に応じた測定データマッピング知識（すなわち、そのシステムの状態を示す情報が記述された測定データマッピング知識）を、測定データマッピング知識記憶手段２から読み込む。このとき、マッピング知識選択手段２４は、より具体的には、測定データ状態分析ルール内の満たされている条件が表すシステムの状態を示す情報が記述されていて、満たされていない条件が表すシステムの状態を示す情報が記述されていない測定データマッピング知識を読み込む。
【００５１】
シミュレーション用データ算出手段３は、マッピング知識選択手段２４が測定データマッピング知識記憶手段２から読み込んだ測定データマッピング知識内の算出式の変数に、マッピング知識選択手段２４が状態付きデータ記憶手段２３から読み込んだ演算結果を代入して、その算出式を計算することによって、シミュレーション用データの値を算出する。
【００５２】
マッピング知識選択手段２４が読み込んだ測定データマッピング知識には、測定データ状態分析ルール内の満たされている条件に応じて、測定データに対してシステム状態分析手段２２が行った演算結果を表す変数が含まれている。しかし、条件が満たされていないために行われなかった演算に関する演算結果を表す変数は含まれていない。シミュレーション用データ算出手段３は、このような算出式を用いて、シミュレーション用データの値を算出する。
【００５３】
シミュレーション用データ算出手段３は、算出したシミュレーション用データの値をシミュレーション用データ記憶手段４に記憶させる。
【００５４】
第２の実施形態において、データ測定手段１、システム状態分析手段２２、マッピング知識選択手段２４およびシミュレーション用データ算出手段３は、例えば、シミュレーション用データ生成プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、例えば、コンピュータのプログラム記憶装置（図示略）がシミュレーション用データ生成プログラムを記憶し、ＣＰＵがそのプログラムを読み込み、そのプログラムに従って、データ測定手段１、システム状態分析手段２２、マッピング知識選択手段２４およびシミュレーション用データ算出手段３として動作すればよい。また、データ測定手段１、システム状態分析手段２２、マッピング知識選択手段２４およびシミュレーション用データ算出手段３がそれぞれ別のユニットで実現されていてもよい。
【００５５】
また、測定データ状態分析ルール記憶手段２１、状態付き測定データ記憶手段２３、測定データマッピング知識記憶手段２およびシミュレーション用データ記憶手段４は、それぞれ別々の記憶装置で実現されていても、あるいは、同一の記憶装置で実現されていてもよい。
【００５６】
次に、動作について説明する。
図４は、本発明の第２の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。まず、データ測定手段１が、測定対象システムから測定データを収集する（ステップＳ１１）。
【００５７】
次に、システム状態分析手段２２が、測定データ状態分析ルールを参照して、その測定データ状態分析ルール内の条件が測定データによって満たされている場合、その条件に対応するシステムの状態を特定する。また、システム状態分析手段２２は、測定データ状態分析ルールにおいて、その条件に対応付けて定められている演算を、測定データを用いて行う（ステップＳ１２）。
【００５８】
システム状態分析手段２２が、満たされていると判定された条件に対応するシステムの状態を示す情報と、演算結果とを対応づけて、状態付き測定データ記憶手段２３に記憶させる（ステップＳ１３）。すなわち、ステップＳ１２で特定されたシステムの状態を示す情報と、ステップＳ１２で行われた演算の演算結果とを対応付けて状態付き測定データ記憶手段２３に記憶させる。
【００５９】
マッピング知識選択手段２４は、満たされていると判定された条件に対応するシステムの状態を示す情報が記述されている測定データマッピング知識を読み出す。具体的には、マッピング知識選択手段２４は、満たされている条件が表すシステムの状態を示す情報と、その状態に対応付けられた演算結果とを、状態付き測定データ記憶手段２３から読み込む。そして、その状態を示す情報が記述され、満たされていない条件が表すシステムの状態を示す情報が記述されていない測定データマッピング知識を読み込む。
【００６０】
そして、マッピング知識選択手段２４は、その測定データマッピング知識から、シミュレーションに必要なシミュレーション用データの算出方法を抽出する（ステップＳ１４）。
【００６１】
マッピング知識選択手段２４が読み込んだ測定データマッピング知識には、測定データ状態分析ルール内の条件が満たされていることにより、その条件に対応付けられた演算の演算結果を表す変数を用いたシミュレーション用データの算出式が記述されている。また、この算出式では、測定データ状態分析ルール内の満たされていない条件に対応する演算の演算結果を表す変数は含まれていない。マッピング知識選択手段２４は、測定データマッピング知識から、この算出式を抽出する。
【００６２】
次に、シミュレーション用データ算出手段３は、ステップＳ１４で抽出された算出式で用いられている変数に値を代入する。この値は、条件が満たされていることにより行われた演算の結果であり、マッピング知識選択手段２４が条件付測定データ記憶手段２３から読み込んだ値である。シミュレーション用データ算出手段３は、この値をステップＳ１４で抽出された算出式に代入して、その算出式の計算を行うことによって、シミュレーション用データを算出する（ステップＳ１５）。
【００６３】
シミュレーション用データ算出手段３は、ステップＳ１５の計算結果（すなわち、シミュレーション用データ）をシミュレーション用データ記憶手段４に記憶させる（ステップＳ１６）。
【００６４】
マッピング知識選択手段２４およびシミュレーション用データ算出手段３は、予め定められたシミュレーション用データに対して、それぞれステップＳ１４〜Ｓ１６の処理を行えばよい。
【００６５】
シミュレーション用データ記憶手段４に記憶された各シミュレーション用データをシミュレーション用モデルに適用してシミュレーションを行うことで、精度の高いシミュレーション結果を得ることができる。
【００６６】
本実施形態においても、第１の実施形態と同様の効果が得られる。
【００６７】
以下、本発明の実施例を説明する。
【実施例１】
【００６８】
実施例１は、第１の実施形態に対応する実施例である。本実施例では、測定対象システム１０がＷｅｂ三層システムである場合を例にして説明する。図５は、Ｗｅｂ三層システムの例を示す説明図である。Ｗｅｂ三層システムは、リクエストを受け付けるＷｅｂサーバ４１と、リクエストに応じた処理を行うＷｅｂＡＰ（アプリケーション）サーバ４２と、データベースサーバ４３とを備える。また、それらの各サーバ４１〜４３は、スイッチ４４に接続されている。
【００６９】
データ測定手段１は、図５に例示するＷｅｂ三層システムから測定データ（例えば、各サーバの性能情報や構成情報）を収集する。データ測定手段１（図１参照）が収集した測定データの一部を図６に例示する。図６に示す例は、データ測定手段１がＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）に付属のパフォーマンスモニタを利用して収集した測定データの例であり、横軸方向に測定対象の名前を列挙し、縦軸方向に各測定データをそれぞれ時系列順に示している。データ測定手段１は、Ｌｉｎｕｘに付属のsar コマンドや、その他のツールを利用して、Ｗｅｂ三層システムから測定データを収集してもよい。また、収集されるデータは、図６に例示するような時系列データでなくてもよい。測定データが時系列データである場合には、シミュレーション用データ算出手段３は、時系列データの平均値や再頻出値を計算するフィルタ処理を行って、測定データの値を一つに定めればよい。また、測定データが時系列データでない場合、ミュレーション用データ算出手段３は、そのようなフィルタ処理を行わなくてよい。また、測定データは、複数のデータの集合であってもよい。
【００７０】
図６に示す例では、コンピュータの稼働状態に関する情報（\\WIN-182RQP2H476\LogicalDisk(_Total)\Disk Read Bytes/sec）や、アプリケーションの動作状態に関する情報（（,\\WIN-182RQP2H476\Process(oracle)\% User Time）を示している。これらの情報と同様に、構成情報もパフォーマンスモニタを利用して収集してもよい。一般に、構成情報については、測定データと、シミュレーション用データとの間で乖離がほとんどないため、以下、性能情報を中心に説明する。
【００７１】
図７は、Ｗｅｂ三層システムの性能をシミュレーションする際に必要なシミュレーション用データの例を示す。例えば、図７では、Ｗｅｂサーバ、ＷｅｂＡＰサーバおよびデータベースサーバに関する処理数等をシミュレーション用データとして用いることを示している。
【００７２】
図８は、実施例１（第１の実施形態に対応する実施例）で用いる測定データマッピング知識の例を示す説明図である。図８に例示する測定データマッピング知識では、測定データの名前、測定データが時系列データである場合に切り出す時間、切り出した測定データに対する処理内容（演算の種類）、シミュレーション用データの名前、１リクエスト当たりの数値を計算するために必要なリクエスト数、シミュレーション用データの計算方法（算出式）が記載されている。
【００７３】
図８に示す例では、測定データの名前は、logData エレメントにおけるname属性として記載されている。具体的には、“\\WIN-182RQP2H476\LogicalDisk(_Total)\Disk Read Bytes/sec”である。また、この測定データは、算出式において“diskRead”と表されることも記載されている。
【００７４】
測定データが時系列データである場合に切り出す時間は、timeOptionエレメントに記載されている。具体的には“07/07/2010 09:33:52.201 ”から“07/07/2010 09:53:52.123 ”までの時間帯が定められている。
【００７５】
切り出した測定データに対する処理内容（演算の種類）は、filterエレメントにおけるname属性として記載されている。具体的には、“average”と記載され、切り出した時系列データの平均値を算出することを定めている。
【００７６】
シミュレーション用データの名前は、systemmodel エレメント内のtargetエレメントにおけるname属性として記載されている。図８に示す例では、「Ｗｅｂサーバ」の「ディスク読み込み時間」である。また、このシミュレーション用データは、算出式において“ret ”と表されることも記載されている。
【００７７】
１リクエスト当たりの数値を計算するために必要なリクエスト数は、requestData value 属性として記載されている。具体的には“１０”と記載され、算出式において“req ”と表されることも記載されている。すなわち、reqは、算出式中における定数に該当する。
【００７８】
シミュレーション用データの計算方法（算出式）は、scriptエレメント内に記載されている。具体的には、“ret = diskRead / 400 / req”と記載されている。
【００７９】
上記の算出式において、diskReadが、指定された時間帯の測定データに対する平均値計算の結果を表す変数である。
【００８０】
シミュレーション用データ算出手段３は、図８に例示する測定データマッピング知識に従い、以下のようにシミュレーション用データの値を計算する。シミュレーション用データ算出手段３は、図６に例示する収集された測定データから、測定データマッピング知識で指定された測定データの名前（本例では、“\\WIN-182RQP2H476\LogicalDisk(_Total)\Disk Read Bytes/sec”）と一致する測定データを取り出す。この測定データが時系列データである場合、測定データマッピング知識で指定された時間帯（“07/07/2010 09:33:52.201 ”から“07/07/2010 09:53:52.123 ”までの時間帯）に該当するデータを切り出し、指定された演算を行う。本例では、演算の種類として“average”と記載されているので、切り出した時系列データの平均値を算出する。そして、その平均値の計算結果を、diskReadとする。すなわち、“ret = diskRead / 400 / req”におけるdiskReadに代入する。ここで、req は定数“１０”である。例えば、平均値の計算結果が２００であるとすると、上記の式は、“ret = 200 / 400 / 10”となり、ret=0.05 となる。以上の計算により、シミュレーション用データ算出手段３は、Ｗｅｂサーバのディスク読み込み時間の値を、０．０５と算出する。
【００８１】
なお、取り出した測定データが時系列データでなければ、その測定データの値を、シミュレーション用データの算出式に代入すればよい。
【００８２】
上記の例では、シミュレーション用データのうち、「Ｗｅｂサーバ」の「ディスク読み込み時間」を計算する場合を示したが、他のシミュレーション用データに関しても、測定データマッピング知識に従って計算すればよい。
【００８３】
シミュレーション用データ算出手段３は、計算した各シミュレーション用データをシミュレーション用データ記憶手段４に記憶させる。
【実施例２】
【００８４】
実施例２は、第２の実施形態に対応する実施例である。実施例２においても、Ｗｅｂ三層システムから測定データを収集する場合を例にして説明する。本例では、測定データ状態分析ルール記憶手段２１は、図９に例示する測定データ状態分析ルールを記憶しているものとする。
【００８５】
図９では、測定対象システムの状態として、「定常状態」、「最大負荷」、「ボトルネック発生時」、「無負荷時」の各状態に関する情報を記述している。「最大負荷」は、最大負荷となった状態を意味する。「ボトルネック発生時」は、ボトルネックが発生した状態を意味する。無負荷時は、負荷のない状態を意味する。個々の状態毎に、満たされている場合にその状態に該当することになる条件（条件式）が記述され、また、その条件が満たされた場合に、測定データに対して行う演算の内容が記述されている。
【００８６】
例えば、「\**\% User Time < 40% 」という条件が満たされている場合、「定常状態」であることを意味し、その場合には、測定データの平均値を算出すること（“average ”）が記述されている。この記述は、具体的には、“User Time ”を含む測定データが４０％未満であれば、その時間に対応するデータを抽出し、そのデータの平均値を計算することを意味する。
【００８７】
また、例えば、「70% =< \**\%User Time & \**\%User Time < 80 」という条件が満たされている場合、「最大負荷」であることを意味し、その場合には、測定データの最大値を取り出すこと（“max ”）が記述されている。この記述は、具体的には、“User Time ”を含む測定データが７０％以上８０％未満であれば、それに対応する時間分のデータを切り取り、その時系列データの最大値を取得することを意味する。
【００８８】
システム状態分析手段２２は、測定データと測定データ状態分析ルールに記述された条件とを比較して、条件が満たされているか否かを判定し、条件が満たされている場合には、その条件に応じた状態を示す情報と、条件が満たされていることに基づいて行った演算の結果とを、状態付き測定データ記憶手段２３に記憶させる。システム状態分析手段２２は、種々の測定データに関して同様の処理を行う。なお、条件が満たされていない場合には、その旨を条件付測定データ記憶手段２３に記憶させればよい。
【００８９】
図１０は、条件付測定データ記憶手段２３に記憶された情報の例を示す説明図である。図１０に例示するように、測定データ毎に、各状態を表す条件を満足した場合に行う演算の結果が、該当する状態に対応付けて記憶される。また、条件が満たされていない場合には、その条件に対応する状態に関して「該当なし」と記述している。「該当なし」は、条件が満たされていないことを意味する。
【００９０】
例えば、測定データ“\\WIN-182RQP2H476\Processor Time”に関しては、「定常状態」に対応する条件は満たされていて、その場合に行う演算の結果が“０．５”であったことを意味している。「ボトルネック発生時」や「無負荷時」に対応する条件も満たされていて、その場合に行う演算の結果も、“０．９８”や“０．３”として記憶されている。また、「最大負荷」に関しては、「該当なし」と記憶されているので、「最大負荷」に対応する条件は満たされてないことになる。
【００９１】
図１０に例示する情報が条件付測定データ記憶手段２３に記憶されているとする。また、以下の説明では、シミュレーション用データとして、「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」を算出する場合を例にして説明する。このシミュレーション用データを算出するための測定データマッピング知識として、複数の測定データマッピング知識が測定データマッピング知識記憶手段２に記憶されている。図１１は、その測定データマッピング知識のうちの一例を示す説明図である。
【００９２】
図１１に例示する測定データマッピング知識では、シミュレーション用データの測定に用いる測定データが２つ指定されている。具体的には、測定データ“\\WIN-182RQP2H476\Processor Time”が２箇所で指定されている。従って、同じ測定データが延べ２つ指定されていることになる。
【００９３】
そして、一方の“\\WIN-182RQP2H476\Processor Time”に関しては、“<stateOption name=“定常状態”/>”，“<filter name=“average”>”と記載されている。このことは、“=“\\WIN-182RQP2H476\Processor Time”に関し、定常状態であることを示す条件が満たされたことにより、システム状態分析手段２２によって計算された平均値を用いることを意味している。また、この平均値を表す変数は、valueName=cocpu と記載されていることから、cocpu である。
【００９４】
また、もう一方の“=“\\WIN-182RQP2H476\Processor Time”に関しては、“<stateOption name=“無負荷時”/>”，“<filter name=“average”>” と記載されている。このことは、“=“\\WIN-182RQP2H476\Processor Time”に関し、無負荷時であることを示す条件が満たされたことにより、システム状態分析手段２２によって計算された平均値を用いることを意味している。また、この平均値を表す変数は、valueName=nocpu と記載されていることから、nocpu である。
【００９５】
図１１に示す測定データマッピング知識では、定常状態の条件が満たされていることに基づいて、“\\WIN-182RQP2H476\Processor Time”に対して行った演算（平均値算出）の結果と、無負荷時の条件が満たされていることに基づいて、“=“\\WIN-182RQP2H476\Processor Time”に対して行った演算（平均値算出）の結果とを用いて、「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」することを示している。「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」を算出するための測定データマッピング知識としては、他にも、他の種々の状態の条件が満たされていることに基づいて、測定データに対して行った演算結果を用いて「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」を算出することを規定した測定データマッピング知識が予め用意されている。
【００９６】
マッピング知識選択手段２４は、着目しているシミュレーション用データに関して、シミュレーション用データに用いる測定データが条件を満たしている状態を明示し、条件を満たしていることによって行われる演算の演算結果を表す変数を用いた算出式を規定している測定データマッピング知識を選択する。このとき、シミュレーション用データに用いる測定データが条件を満たしている状態を明示しておらず、測定データに対して行っていない演算に関する演算結果を表す変数が算出式で用いられていないという条件も満足する測定データマッピング知識を選択する。
【００９７】
図１０に例示する状態付き測定データ記憶手段２３に記憶された情報では、“\\WIN-182RQP2H476\Processor Time”という測定データについて、「定常状態」、「ボトルネック時」および「無負荷時」の条件が満たされ、それらの条件毎に、指定された演算の結果が記憶されている。そして、「最大負荷」に関しては、条件を満たしていない。
【００９８】
図１１に示す測定データマッピング知識では、“\\WIN-182RQP2H476\Processor Time”に関して、条件が満たされている「定常状態」および「無負荷時」が明示され、それらの状態の条件が満たされることにより行われた演算結果を表す変数cocpu,nocpu が定められている。一方、条件が満たされていない「最大負荷」は明示されておらず、「最大負荷」の条件が満たされる場合に行われる演算結果を表す変数も定められていない。よって、マッピング知識選択手段２４は、「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」を算出するための測定データマッピング知識として、図１１に例示する測定データマッピング知識を選択する。
【００９９】
また、図１１に例示する測定データマッピング知識では、「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」が、その算出式において“ret ”と表されることも記載されている。
【０１００】
「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」の計算方法（算出式）は、scriptエレメント内に記載されている。具体的には、“ret = (cocpu - nocpu) / req”と記載されている。なお、req は、図８に示す場合と同様に定数“１０”であり、その意味も図８に示す場合と同様であるので、詳細な説明を省略する。
【０１０１】
シミュレーション用データ算出部３は、図１１に例示する算出式に、マッピング知識選択手段２４が状態付き測定データ記憶手段２３から読み込んだ値を代入し、その算出式の計算を行う。本例では、“cocpu ”に該当する値が０．５であり、“nocpu ”に該当する値が０．３である。よって、“ret = (cocpu - nocpu) / req”における変数“cocpu ”，“nocpu ”に、該当する値を代入すると、上記の式は、“ret = (０．５ - ０．３) / １０”となり、ret=0.02となる。このような計算により、シミュレーション用データ算出手段３は、「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」の値を、０．０２と算出する。
【０１０２】
上記の例では、シミュレーション用データのうち、「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」を計算する場合を示したが、他のシミュレーション用データに関しても、測定データマッピング知識に従って計算すればよい。
【０１０３】
また、実施例２において、測定データマッピング知識記憶手段２は、実施例１と同様の記述形式の測定データマッピング知識（図８参照）を記憶していてもよい。そして、図８に例示する測定データマッピング知識から所望のシミュレーション用データを算出できる場合には、マッピング知識選択手段２４がその測定データマッピング知識を読み込み、シミュレーション用データ算出手段３が実施例１と同様にシミュレーション用データを算出してもよい。
【０１０４】
例えば、シミュレーション用データ差出手段３が、図１１に例示する算出式から、「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」を算出し、図８に例示する算出式から、「Ｗｅｂサーバ」の「ディスク読み込み時間」を算出してもよい。
【０１０５】
シミュレーション用データ算出手段３は、計算した各シミュレーション用データをシミュレーション用データ記憶手段４に記憶させる。図１２は、算出されたシミュレーション用データの一部を例示する説明図である。図１２に示す例では、実施例２で示したように「Ｗｅｂサーバ」の「ＣＰＵ負荷／リクエスト数」を算出した結果“０．０２”と、実施例１と同様に「Ｗｅｂサーバ」の「ディスク読み込み時間」を算出した結果“０．０５”を示している。
【０１０６】
次に、本発明の最小構成について説明する。図１３は、本発明のシミュレーション用データ生成システムの最小構成の例を示すブロック図である。本発明のシミュレーション用データ生成システムは、データ測定手段９０と、データ間関連情報記憶手段９１と、シミュレーション用データ算出手段９２とを備える。
【０１０７】
データ測定手段９０（例えば、実施形態で示したデータ測定手段１）は、稼働中のシステム（例えば、測定対象システム１０）から測定の対象となるデータである測定データを測定する。
【０１０８】
データ間関連情報記憶手段９１（例えば、測定データマッピング知識記憶手段２）は、測定データと、シミュレーションで用いる予め定められたシミュレーション用データとの関連を記述したデータ間関連情報（例えば、測定データマッピング知識）を記憶する。
【０１０９】
シミュレーション用データ算出手段９２（例えば、実施形態で示したシミュレーション用データ算出手段３）は、測定データとシミュレーション用データとの関連に基づいて、データ測定手段９０によって計測された測定データからシミュレーション用データの値を算出する。
【０１１０】
このような構成により、予めシミュレーション用モデルが定められている場合に、そのシミュレーション用モデルでシミュレーションを実行する際に用いるシミュレーション用データと、測定データの項目とが一致していなくても、適切なシミュレーション用データを得ることができる。その結果、高精度のシミュレーションを行うことができる。
【０１１１】
また、データ間関連情報記憶手段９１が、測定データとシミュレーション用データとの関連として、測定データ、または、測定データに対する演算結果を表す変数を用いて、当該変数からシミュレーション用データの値を算出する算出式を記述したデータ間関連情報を記憶し、シミュレーション用データ算出手段は９２が、測定データに基づく値を、変数に代入して算出式の計算を行うことにより、シミュレーション用データの値を算出する構成であってもよい。
【０１１２】
また、システムの状態を表す条件と、当該条件が満たされた場合に測定データに対して行う演算とを、システムの複数の状態に関して規定した情報である演算規定情報（例えば、測定データ状態分析ルール）を記憶する演算規定情報記憶手段（例えば、測定データ状態分析ルール記憶手段２１）と、測定データを用いて、演算規定情報におけるどの条件が満たされているかを判定し、測定データに対して、満たされている条件に応じた演算を行うデータ演算手段（例えば、システム状態分析手段２２）とを備え、データ間関連情報記憶手段９１が、システムの状態を表す条件が満たされた場合に行われる演算の演算結果を変数として用いてシミュレーション用データの値を算出する算出式を記述した複数のデータ間関連情報であって、算出されるシミュレーション用データは共通であるが、算出式に用いる変数が異なる複数のデータ間関連情報を、シミュレーション用データ毎に記憶し、シミュレーション用データ算出手段９２が、データ演算手段が演算規定情報内の満たされている条件に応じて測定データに対して行った演算の演算結果を変数として用いるシミュレーション用データの値の算出式の計算を行う構成であってもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１１３】
本発明は、予め定められたシミュレーション用モデルでシミュレーションを実行する際に用いるシミュレーション用データを生成するシミュレーション用データ生成システムに好適に適用される。
【符号の説明】
【０１１４】
１ データ測定手段
２ 測定データマッピング知識記憶手段
３ シミュレーション用データ算出手段
４ シミュレーション用データ記憶手段
１０ 測定対象システム
２１ 測定データ状態分析ルール記憶手段
２２ システム状態分析手段
２３ 状態付き測定データ記憶手段
２４ マッピング知識選択手段
【特許請求の範囲】
【請求項１】
稼働中のシステムから測定の対象となるデータである測定データを測定するデータ測定手段と、
測定データと、シミュレーションで用いる予め定められたシミュレーション用データとの関連を記述したデータ間関連情報を記憶するデータ間関連情報記憶手段と、
測定データとシミュレーション用データとの関連に基づいて、データ測定手段によって計測された測定データからシミュレーション用データの値を算出するシミュレーション用データ算出手段とを備える
ことを特徴とするシミュレーション用データ生成システム。
【請求項２】
データ間関連情報記憶手段は、測定データとシミュレーション用データとの関連として、測定データ、または、測定データに対する演算結果を表す変数を用いて、当該変数からシミュレーション用データの値を算出する算出式を記述したデータ間関連情報を記憶し、
シミュレーション用データ算出手段は、測定データに基づく値を、前記変数に代入して前記算出式の計算を行うことにより、シミュレーション用データの値を算出する
請求項１に記載のシミュレーション用データ生成システム。
【請求項３】
システムの状態を表す条件と、当該条件が満たされた場合に測定データに対して行う演算とを、システムの複数の状態に関して規定した情報である演算規定情報を記憶する演算規定情報記憶手段と、
測定データを用いて、演算規定情報におけるどの条件が満たされているかを判定し、測定データに対して、満たされている条件に応じた演算を行うデータ演算手段とを備え、
データ間関連情報記憶手段は、システムの状態を表す条件が満たされた場合に行われる演算の演算結果を変数として用いてシミュレーション用データの値を算出する算出式を記述した複数のデータ間関連情報であって、算出されるシミュレーション用データは共通であるが、算出式に用いる変数が異なる複数のデータ間関連情報を、シミュレーション用データ毎に記憶し、
シミュレーション用データ算出手段は、データ演算手段が演算規定情報内の満たされている条件に応じて測定データに対して行った演算の演算結果を変数として用いるシミュレーション用データの値の算出式の計算を行う
請求項２に記載のシミュレーション用データ生成システム。
【請求項４】
測定の対象となるデータである測定データと、シミュレーションで用いる予め定められたシミュレーション用データとの関連を記述したデータ間関連情報を記憶し、
稼働中のシステムから測定データを測定し、
測定データとシミュレーション用データとの関連に基づいて、前記測定データからシミュレーション用データの値を算出する
ことを特徴とするシミュレーション用データ生成方法。
【請求項５】
測定データとシミュレーション用データとの関連として、測定データ、または、測定データに対する演算結果を表す変数を用いて、当該変数からシミュレーション用データの値を算出する算出式を記述したデータ間関連情報を記憶し、
測定データに基づく値を、前記変数に代入して前記算出式の計算を行うことにより、シミュレーション用データの値を算出する
請求項４に記載のシミュレーション用データ生成方法。
【請求項６】
システムの状態を表す条件と、当該条件が満たされた場合に測定データに対して行う演算とを、システムの複数の状態に関して規定した情報である演算規定情報を記憶し、
システムの状態を表す条件が満たされた場合に行われる演算の演算結果を変数として用いてシミュレーション用データの値を算出する算出式を記述した複数のデータ間関連情報であって、算出されるシミュレーション用データは共通であるが、算出式に用いる変数が異なる複数のデータ間関連情報を、シミュレーション用データ毎に記憶し、
測定データを用いて、演算規定情報におけるどの条件が満たされているかを判定し、測定データに対して、満たされている条件に応じた演算を行い、
演算規定情報内の満たされている条件に応じて測定データに対して行った演算の演算結果を変数として用いるシミュレーション用データの値の算出式の計算を行う
請求項５に記載のシミュレーション用データ生成方法。
【請求項７】
測定の対象となるデータである測定データと、シミュレーションで用いる予め定められたシミュレーション用データとの関連を記述したデータ間関連情報を記憶するデータ間関連情報記憶手段を備えるコンピュータに搭載されるシミュレーション用データ生成プログラムであって、
前記コンピュータに、
稼働中のシステムから測定データを測定するデータ測定処理、および、
測定データとシミュレーション用データとの関連に基づいて、データ測定処理で計測された測定データからシミュレーション用データの値を算出するシミュレーション用データ算出処理
を実行させるためのシミュレーション用データ生成プログラム。
【請求項８】
測定データとシミュレーション用データとの関連として、測定データ、または、測定データに対する演算結果を表す変数を用いて、当該変数からシミュレーション用データの値を算出する算出式を記述したデータ間関連情報を記憶するデータ間関連情報記憶手段を備えたコンピュータに、
シミュレーション用データ算出処理で、測定データに基づく値を、前記変数に代入して前記算出式の計算を行うことにより、シミュレーション用データの値を算出させる
請求項７に記載のシミュレーション用データ生成プログラム。
【請求項９】
システムの状態を表す条件と、当該条件が満たされた場合に測定データに対して行う演算とを、システムの複数の状態に関して規定した情報である演算規定情報を記憶する演算規定情報記憶手段と、システムの状態を表す条件が満たされた場合に行われる演算の演算結果を変数として用いてシミュレーション用データの値を算出する算出式を記述した複数のデータ間関連情報であって、算出されるシミュレーション用データは共通であるが、算出式に用いる変数が異なる複数のデータ間関連情報を、シミュレーション用データ毎に記憶するデータ間関連情報記憶手段とを備えたコンピュータに、
測定データを用いて、演算規定情報におけるどの条件が満たされているかを判定し、測定データに対して、満たされている条件に応じた演算を行うデータ演算処理を実行させ、
シミュレーション用データ算出処理で、演算規定情報内の満たされている条件に応じて測定データに対して行った演算の演算結果を変数として用いるシミュレーション用データの値の算出式の計算を行わせる
請求項８に記載のシミュレーション用データ生成プログラム。
【請求項１】
稼働中のシステムから測定の対象となるデータである測定データを測定するデータ測定手段と、
測定データと、シミュレーションで用いる予め定められたシミュレーション用データとの関連を記述したデータ間関連情報を記憶するデータ間関連情報記憶手段と、
測定データとシミュレーション用データとの関連に基づいて、データ測定手段によって計測された測定データからシミュレーション用データの値を算出するシミュレーション用データ算出手段とを備える
ことを特徴とするシミュレーション用データ生成システム。
【請求項２】
データ間関連情報記憶手段は、測定データとシミュレーション用データとの関連として、測定データ、または、測定データに対する演算結果を表す変数を用いて、当該変数からシミュレーション用データの値を算出する算出式を記述したデータ間関連情報を記憶し、
シミュレーション用データ算出手段は、測定データに基づく値を、前記変数に代入して前記算出式の計算を行うことにより、シミュレーション用データの値を算出する
請求項１に記載のシミュレーション用データ生成システム。
【請求項３】
システムの状態を表す条件と、当該条件が満たされた場合に測定データに対して行う演算とを、システムの複数の状態に関して規定した情報である演算規定情報を記憶する演算規定情報記憶手段と、
測定データを用いて、演算規定情報におけるどの条件が満たされているかを判定し、測定データに対して、満たされている条件に応じた演算を行うデータ演算手段とを備え、
データ間関連情報記憶手段は、システムの状態を表す条件が満たされた場合に行われる演算の演算結果を変数として用いてシミュレーション用データの値を算出する算出式を記述した複数のデータ間関連情報であって、算出されるシミュレーション用データは共通であるが、算出式に用いる変数が異なる複数のデータ間関連情報を、シミュレーション用データ毎に記憶し、
シミュレーション用データ算出手段は、データ演算手段が演算規定情報内の満たされている条件に応じて測定データに対して行った演算の演算結果を変数として用いるシミュレーション用データの値の算出式の計算を行う
請求項２に記載のシミュレーション用データ生成システム。
【請求項４】
測定の対象となるデータである測定データと、シミュレーションで用いる予め定められたシミュレーション用データとの関連を記述したデータ間関連情報を記憶し、
稼働中のシステムから測定データを測定し、
測定データとシミュレーション用データとの関連に基づいて、前記測定データからシミュレーション用データの値を算出する
ことを特徴とするシミュレーション用データ生成方法。
【請求項５】
測定データとシミュレーション用データとの関連として、測定データ、または、測定データに対する演算結果を表す変数を用いて、当該変数からシミュレーション用データの値を算出する算出式を記述したデータ間関連情報を記憶し、
測定データに基づく値を、前記変数に代入して前記算出式の計算を行うことにより、シミュレーション用データの値を算出する
請求項４に記載のシミュレーション用データ生成方法。
【請求項６】
システムの状態を表す条件と、当該条件が満たされた場合に測定データに対して行う演算とを、システムの複数の状態に関して規定した情報である演算規定情報を記憶し、
システムの状態を表す条件が満たされた場合に行われる演算の演算結果を変数として用いてシミュレーション用データの値を算出する算出式を記述した複数のデータ間関連情報であって、算出されるシミュレーション用データは共通であるが、算出式に用いる変数が異なる複数のデータ間関連情報を、シミュレーション用データ毎に記憶し、
測定データを用いて、演算規定情報におけるどの条件が満たされているかを判定し、測定データに対して、満たされている条件に応じた演算を行い、
演算規定情報内の満たされている条件に応じて測定データに対して行った演算の演算結果を変数として用いるシミュレーション用データの値の算出式の計算を行う
請求項５に記載のシミュレーション用データ生成方法。
【請求項７】
測定の対象となるデータである測定データと、シミュレーションで用いる予め定められたシミュレーション用データとの関連を記述したデータ間関連情報を記憶するデータ間関連情報記憶手段を備えるコンピュータに搭載されるシミュレーション用データ生成プログラムであって、
前記コンピュータに、
稼働中のシステムから測定データを測定するデータ測定処理、および、
測定データとシミュレーション用データとの関連に基づいて、データ測定処理で計測された測定データからシミュレーション用データの値を算出するシミュレーション用データ算出処理
を実行させるためのシミュレーション用データ生成プログラム。
【請求項８】
測定データとシミュレーション用データとの関連として、測定データ、または、測定データに対する演算結果を表す変数を用いて、当該変数からシミュレーション用データの値を算出する算出式を記述したデータ間関連情報を記憶するデータ間関連情報記憶手段を備えたコンピュータに、
シミュレーション用データ算出処理で、測定データに基づく値を、前記変数に代入して前記算出式の計算を行うことにより、シミュレーション用データの値を算出させる
請求項７に記載のシミュレーション用データ生成プログラム。
【請求項９】
システムの状態を表す条件と、当該条件が満たされた場合に測定データに対して行う演算とを、システムの複数の状態に関して規定した情報である演算規定情報を記憶する演算規定情報記憶手段と、システムの状態を表す条件が満たされた場合に行われる演算の演算結果を変数として用いてシミュレーション用データの値を算出する算出式を記述した複数のデータ間関連情報であって、算出されるシミュレーション用データは共通であるが、算出式に用いる変数が異なる複数のデータ間関連情報を、シミュレーション用データ毎に記憶するデータ間関連情報記憶手段とを備えたコンピュータに、
測定データを用いて、演算規定情報におけるどの条件が満たされているかを判定し、測定データに対して、満たされている条件に応じた演算を行うデータ演算処理を実行させ、
シミュレーション用データ算出処理で、演算規定情報内の満たされている条件に応じて測定データに対して行った演算の演算結果を変数として用いるシミュレーション用データの値の算出式の計算を行わせる
請求項８に記載のシミュレーション用データ生成プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【公開番号】特開２０１２−１８５７２６（Ｐ２０１２−１８５７２６Ａ）
【公開日】平成２４年９月２７日（２０１２．９．２７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−４９２６４（Ｐ２０１１−４９２６４）
【出願日】平成２３年３月７日（２０１１．３．７）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．Ｌｉｎｕｘ
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年９月２７日（２０１２．９．２７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年３月７日（２０１１．３．７）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．Ｌｉｎｕｘ
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【Ｆターム（参考）】
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