リソース使用率算出装置および応答時間比算出装置およびリソース使用率算出方法およびプログラム
【課題】同一計算機２００が複数のソフトウェア２０１を同時に実行する場合の、単独のソフトウェアを実行する同一計算機２００に対する性能変動の程度を定量的に示す。
【解決手段】想定される組合せのソフトウェア２０１をそれぞれ単独で実行した場合の同一計算機２００のリソース使用率を単独リソース使用率取得部１０１が取得し、取得した単独リソース使用率に基づき、単独リソース使用率の確率密度関数を単独確率密度関数算出部１０２が算出し、更に、想定される組合せのソフトウェア２０１を同一計算機２００が同時に実行した場合の同時リソース使用率の確率密度関数を同時確率密度関数算出部１０４が算出し、同時リソース使用率の確率密度関数に基づき、応答時間比算出部１０５が応答時間比の確率密度関数を算出し、応答時間の変動を統計的に示す。
【解決手段】想定される組合せのソフトウェア２０１をそれぞれ単独で実行した場合の同一計算機２００のリソース使用率を単独リソース使用率取得部１０１が取得し、取得した単独リソース使用率に基づき、単独リソース使用率の確率密度関数を単独確率密度関数算出部１０２が算出し、更に、想定される組合せのソフトウェア２０１を同一計算機２００が同時に実行した場合の同時リソース使用率の確率密度関数を同時確率密度関数算出部１０４が算出し、同時リソース使用率の確率密度関数に基づき、応答時間比算出部１０５が応答時間比の確率密度関数を算出し、応答時間の変動を統計的に示す。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、複数のソフトウェアを集約して実行する計算機のリソース使用率および応答時間を算出するリソース使用率算出装置および応答時間比算出装置およびリソース使用率算出方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
計算機の性能予測方法として、計算機が実行するプロセス毎の計算機のリソース使用状況を計測し、計測時とは異なる条件下での性能（例えば単位時間当たりの処理件数など）を予測する方法がある。（例えば、特許文献１参照。）
また、計算機のシステムを構成するソフトウェアによるリソース使用量を計測することによって、システム上のボトルネックを抽出し、抽出したボトルネックを改善することで計算機のシステムの性能上の課題を解決する方法も提案されている。（例えば、特許文献２参照。）
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平７−２９５８６４号公報
【特許文献２】特開２００６−２２７９９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この発明の実施の形態は、例えば、計算機が実行する複数のソフトウェアの組合せを変更した場合の計算機のリソース使用率を算出し、複数のソフトウェアの組合せを変更したことによる計算機の性能変動の程度を定量的に示すことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この発明に係るリソース使用率算出装置は、
同じ種別のハードウェアリソースである同一ハードウェアリソースを持つ計算機である複数の同一計算機であって、互いに異なる単独のソフトウェアを実行する複数の同一計算機の各同一計算機から、前記同一ハードウェアリソースを対象とするリソース使用率であって、前記単独のソフトウェアによるリソース使用率を示す複数の単独リソース使用率を、前記各計算機が実行する前記単独のソフトウェア毎に取得する単独リソース使用率取得部と、
前記単独リソース使用率取得部が前記単独のソフトウェア毎に取得した前記複数の単独リソース使用率に基づき、任意の単独リソース使用率に対し、前記任意の単独リソース使用率の確率密度が定まる単独確率密度関数を前記単独のソフトウェア毎に算出する単独確率密度関数算出部と、
前記単独確率密度関数算出部が算出した前記単独のソフトウェア毎の前記単独確率密度関数に基づいて、前記同一ハードウェアリソースを持つ計算機が前記複数の同一計算機で実行されたそれぞれのソフトウェアを複数同時に実行する場合の前記同一ハードウェアリソースの使用率である同時リソース使用率の任意の前記同時リソース使用率に対し、前記任意の同時リソース使用率の確率密度が定まる同時確率密度関数を算出する同時確率密度関数算出部と
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
この発明に係るリソース使用率算出装置は、例えば、計算機が実行する複数のソフトウェアの組合せを変更した場合の計算機のリソース使用率を算出し、複数のソフトウェアの組合せを変更したことによる計算機の性能変動の程度を定量的に示すことを可能とする。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施の形態１を示す図で、応答時間比算出装置の外観の一例を示す図。
【図２】実施の形態１を示す図で、応答時間比算出装置１００のハードウェア資源の一例を示す図。
【図３】実施の形態１を示す図で、実施の形態に係る技術を示す図。
【図４】実施の形態１を示す図で、リソース使用率と応答時間比との関係を示す図。
【図５】実施の形態１を示す図で、応答時間比の概要を示す図。
【図６】実施の形態１を示す図で、応答時間比算出装置１００の構成を示す図。
【図７】実施の形態１を示す図で、単独確率密度関数算出部１０２の動作を示すフローチャート。
【図８】実施の形態１を示す図で、単独リソース使用率と算出対象区間の例を示す図。（（ａ）は、単独リソース使用率の例を示す図、（ｂ）は、算出対象区間の例を示す図。）
【図９】実施の形態１を示す図で、算出対象区間Ｔ６の例を示す図。
【図１０】実施の形態１を示す図で、ソフトウェア２０１ａの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図。
【図１１】実施の形態１を示す図で、ソフトウェア２０１ａの各算出対象区間における単独リソース使用率の平均と標準偏差を示す図。（（ａ）は、各算出対象区間における平均と標準偏差を示す図、（ｂ）はＴ６における単独確率密度関数を示す図。）
【図１２】実施の形態１を示す図で、ソフトウェア２０１ｂの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図。
【図１３】実施の形態１を示す図で、ソフトウェア２０１ｂの各算出対象区間における単独リソース使用率の平均と標準偏差を示す図。（（ａ）は、各算出対象区間における平均と標準偏差を示す図、（ｂ）はＴ６における単独確率密度関数を示す図。）
【図１４】実施の形態１を示す図で、同時確率密度関数算出部１０４の動作を示すフローチャート。
【図１５】実施の形態１を示す図で、算出対象区間Ｔ６における同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率の算出方法の第１の例を示す図。（（ａ）は、ソフトウェア２０１ａの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｂ）は、ソフトウェア２０１ｂの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｃ）は、同時リソース使用率の算出結果を示す図。）
【図１６】実施の形態１を示す図で、算出対象区間Ｔ６における同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率の算出方法の第２の例を示す図。（（ａ）は、ソフトウェア２０１ａの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｂ）は、ソフトウェア２０１ｂの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｃ）は、同時リソース使用率の算出結果を示す図。）
【図１７】実施の形態１を示す図で、算出対象区間Ｔ６における同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率の算出方法の第３の例を示す図。（（ａ）は、ソフトウェア２０１ａの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｂ）は、ソフトウェア２０１ｂの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｃ）は、同時リソース使用率の算出結果を示す図。）
【図１８】実施の形態１を示す図で、同時リソース使用率の起こりうる組合せを示す図。（（ａ）は、同時リソース使用率の起こりうる組合せを示す図、（ｂ）は、同時リソース使用率の起こりうる組合せの分布確率を示す図。）
【図１９】実施の形態１を示す図で、算出対象区間Ｔ６における同時確率密度関数を示す図。
【図２０】実施の形態１を示す図で、各算出対象区間における同時リソース使用率の平均と標準偏差を示す図。
【図２１】実施の形態１を示す図で、算出対象区間Ｔ６における応答時間比確立密度関数を示す図。
【図２２】実施の形態２を示す図で、分離部を含む応答時間比算出装置１００の構成を示す図。
【図２３】実施の形態２を示す図で、分離可能リソース使用率と、分離可能リソース使用率から分離された複数の単独リソース使用率を示す図。
【図２４】実施の形態２を示す図で、応答時間の劣化の補正の概要を示す図。
【図２５】実施の形態２を示す図で、分離可能リソース使用率に基づく、補正比を示す図。
【図２６】実施の形態３を示す図で、予測算出部を備えた応答時間比算出装置１００の構成を示す図。
【図２７】実施の形態３を示す図で、時系列予測の概要を示す図。（（ａ）は、リソース使用率の時系列データの例を示す図、（ｂ）は、リソース使用率の時系列データの成分を示す図。）
【発明を実施するための形態】
【０００８】
実施の形態１．
本実施の形態では、互いに異なる単独のソフトウェアを実行する複数の計算機から、それぞれのリソース使用率を取得し、１台の計算機で互いに異なるソフトウェアを複数同時に実行する場合の、リソース使用率と応答時間の比とを算出する応答時間比算出装置の例を説明する。
【０００９】
最初に、図１、図２を用いて応答時間比算出装置の概要を説明する。
【００１０】
図１は、実施の形態１における応答時間比算出装置の外観の一例を示す図である。
図１において、応答時間比算出装置１００は、システムユニット９１０、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ・Ｒａｙ・Ｔｕｂｅ）やＬＣＤ（液晶）の表示画面を有する表示装置９０１、キーボード９０２（Ｋｅｙ・Ｂｏａｒｄ：Ｋ／Ｂ）、マウス９０３、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ・Ｄｉｓｋ・ Ｄｒｉｖｅ）、コンパクトディスク装置９０５（ＣＤＤ）、プリンタ装置９０６、スキャナ装置９０７などのハードウェア資源を備え、これらはケーブルや信号線で接続されている。
システムユニット９１０は、コンピュータであり、ファクシミリ機９３２、電話器９３１とケーブルで接続され、また、ローカルエリアネットワーク９４２（ＬＡＮ）、ゲートウェイ９４１を介してインターネット９４０に接続されている。
【００１１】
図２は、実施の形態１における応答時間比算出装置１００のハードウェア資源の一例を示す図である。
図２において、応答時間比算出装置１００は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ・Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ・Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう）を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、通信ボード９１５、表示装置９０１、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、プリンタ装置９０６、スキャナ装置９０７、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。磁気ディスク装置９２０の代わりに、光ディスク装置、メモリカード読み書き装置などの記憶装置でもよい。
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、磁気ディスク装置９２０の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置あるいは記憶部の一例である。
通信ボード９１５、キーボード９０２、スキャナ装置９０７、ＦＤＤ９０４などは、入力部、入力装置の一例である。
また、通信ボード９１５、表示装置９０１、プリンタ装置９０６などは、出力部、出力装置の一例である。
【００１２】
通信ボード９１５は、ファクシミリ機９３２、電話器９３１、ＬＡＮ９４２等に接続されている。通信ボード９１５は、ＬＡＮ９４２に限らず、インターネット９４０、ＩＳＤＮ等のＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）などに接続されていても構わない。インターネット９４０或いはＩＳＤＮ等のＷＡＮに接続されている場合、ゲートウェイ９４１は不用となる。
磁気ディスク装置９２０には、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、オペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。
【００１３】
上記プログラム群９２３には、以下に述べる実施の形態の説明において「〜部」として説明する機能を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。
ファイル群９２４には、以下に述べる実施の形態の説明において、「〜の判定結果」、「〜の計算結果」、「〜の処理結果」として説明する情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「ファイル」や「データベース」の各項目として記憶されている。「ファイル」や「データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示・算出・変換などのＣＰＵの動作に用いられる。抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示・算出・変換のＣＰＵの動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。
また、以下に述べる実施の形態の説明において説明するフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク、磁気ディスク装置９２０の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ・Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ・Ｄｉｓｋ）等の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
【００１４】
また、以下に述べる実施の形態の説明において「〜部」として説明するものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」、「手段」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。すなわち、「〜部」、「〜手段」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。すなわち、プログラムは、以下に述べる「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、以下に述べる「〜部の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
【００１５】
（実施の形態に係る技術の説明）
図３は、実施の形態に係る技術を示す図である。（（ａ）は、互いに異なる単独のソフトウェアを実行する複数の同一計算機を示す図、（ｂ）互いに異なる複数のソフトウェアを同時に実行する同一計算機を示す図。）
同一計算機２００ａと同一計算機２００ｂとは、同じ種別のハードウェアリソースである同一ハードウェアリソースを持つ計算機である（図３（ａ）参照）。ここで、ハードウェアリソースとは、例えば、図２に示すＣＰＵ９１１、バス９１２、ＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、通信ボード９１５などと同様のもので有る。同一計算機２００ａと同一計算機２００ｂとは、同じハードウェアリソース（同一ハードウェアリソース）を有する同じ性能の計算機で有る。従って、同一計算機２００ａと同一計算機２００ｂとは、同一ソフトウェアを実行した場合には、同量のハードウェアリソースのリソース使用率もしくはリソース使用量（リソース消費率もしくはリソース消費量とも称する）を示し、同一の応答時間で処理を行う。
以後、個別に区別が不要な場合は、同一計算機２００と表記する。
【００１６】
ソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとは、同一計算機２００ａと同一計算機２００ｂとが実行するソフトウェアである。ここで、以後、個別に区別が不要な場合は、ソフトウェア２０１と表記する。
ソフトウェア２０１は、アプリケーション・システムとして機能するソフトウェアであっても良いし、仮想計算機として機能するソフトウェアであっても良い。
例えば、ソフトウェア２０１が仮想計算機として機能するソフトウェアの場合、ソフトウェア２０１には、端末計算機２０３（個別に区別が不要な場合は、端末計算機２０３と表記する）が接続される。そして、例えば、ソフトウェア２０１は、仮想計算機として複数のサービスを提供するサーバとして機能する。
【００１７】
ログ記憶装置２０２（個別に区別が不要な場合は、ログ記憶装置２０２と表記する）は、同一計算機２００の同一ハードウェアリソースを対象とするログを記憶する記憶装置である。（例えば図２に示す磁気ディスク装置９２０と同様の記憶装置である。）ここで、同一ハードウェアリソースを対象とするログとは、例えば、同一計算機２００が備えるＣＰＵ９１１の使用率や、Ｉ／Ｏ（アイオー、インプット／アウトプット）スループットなどの時系列なハードウェアリソースの消費量の統計情報である。
ログ記憶装置２０２は、例えば、ＣＰＵ９１１の使用率や、Ｉ／Ｏスループットを区別して記憶する。
ログ記憶装置２０２ａは、同一計算機２００ａの一定時刻毎のログを記憶し、ログ記憶装置２０２ｂは、同一計算機２００ｂの一定時刻毎のログを記憶する。
【００１８】
そして、ＣＰＵ９１１を対象としたリソース使用率とは、例えば、同一計算機２００が備えるＣＰＵ９１１の使用率である。Ｉ／Ｏスループットを対象としたリソース使用率とは、同一計算機２００の最大能力に対するＩ／Ｏスループットの比率となる。例えばＣＰＵ９１１を対象としたリソース使用率と、Ｉ／Ｏスループットを対象としたリソース使用率とは本実施の形態の処理において、区別して扱われる。
【００１９】
ここで、ソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとは、互いに異なる単独のソフトウェアであるとする。この場合、同一計算機２００ａと同一計算機２００ｂとの例えばＣＰＵ９１１を対象としたリソース使用率は、異なる値を示す。
【００２０】
そして、互いに異なる単独のソフトウェアであるソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとを１台の同一計算機２００で同時に実行した場合のリソース使用率を、ログ記憶装置２０２ａとログ記憶装置２０２ｂとが記憶しているそれぞれのリソース使用率から算出するのが、本実施の形態のリソース使用率算出装置１５０である（図３（ｂ）参照）。
ここで、互いに異なる単独のソフトウェアであるソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとを同時に実行する同一計算機２００は、同一計算機２００ａであっても良いし、同一計算機２００ｂであっても良いし、その他の同一計算機２００であっても良い。
【００２１】
本実施の形態のリソース使用率算出装置１５０は、複数の同一計算機２００でそれぞれ実行していた複数のソフトウェア２０１を１台の同一計算機２００に集約した場合のリソース使用率を算出するとも言える。
【００２２】
そして、以降、同一計算機２００が単独のソフトウェアを実行する場合の、単独のソフトウェアによるリソース使用率を「単独リソース使用率」と称する。また、同一計算機２００が複数のソフトウェアを同時に実行する場合の、同一ハードウェアリソースの使用率を「同時リソース使用率」と称する。
【００２３】
本説明では、同一計算機２００ａと同一計算機２００ｂとの２台の単独リソース使用率から、同時リソース使用率を算出する例を説明したが、同時リソース使用率を算出する対象の同一計算機２００は、３台以上であっても良く、台数に制限は無い。
以後の実施の形態においても、同時リソース使用率を算出する対象の同一計算機２００の台数に制限は無い。（以後の実施の形態の説明において、同時リソース使用率を算出する対象の同一計算機２００の台数制限に関する説明は省略する。）
【００２４】
そして、本実施の形態の応答時間比算出装置１００は、リソース使用率算出装置１５０の算出した同時リソース使用率に基づき、複数のソフトウェア２０１を１台の同一計算機２００に集約した場合の同一計算機２００の応答時間と、集約前の同一計算機２００の応答時間との比を算出する。この複数のソフトウェア２０１を１台の同一計算機２００に集約した場合の同一計算機２００の応答時間と、集約前の同一計算機２００の応答時間との比を以降「応答時間比」と称する。
なお、応答時間比算出装置１００は、応答性能変動推定装置とも言うことが出来る。
【００２５】
なお、応答時間比は、互いに異なるソフトウェア２０１を複数同時に実行する同一計算機２００が、互いに異なるソフトウェアの内、単独の所定のソフトウェアの処理に要する応答時間と、所定のソフトウェアを単独で実行する同一計算機２００が所定のソフトウェアの処理に要する応答時間との比とも言える。
【００２６】
図４は、リソース使用率と応答時間比との関係を示す図である。
図５は、応答時間比の概要を示す図である。
ここで、応答時間比について説明する。
リソース使用率をλ、実処理時間をＴｓ、待ち時間を含む同一計算機２００の応答時間をＴｑとする時、待ち行列理論に基づき、Ｔｑ＝Ｔｓ／（１−Ｔｓ×λ）の式が成立する。ここで、実処理時間Ｔｓは、単位時間である「１」を設定する。
そして、応答時間比は、Ｔｑ／Ｔｓであり、Ｔｑ／Ｔｓ＝１／（１−λ）により求めることが出来る。この式を以降「応答時間比関数」と称する。応答時間比関数を用いてリソース使用率λに対する応答時間比の関係を示したのが、図４である。図４の横軸はリソース使用率、縦軸は、応答時間比である。
【００２７】
応答時間比の概念について図５を用いて具体的に説明する。
まず、同一計算機２００ａは、ソフトウェア２０１ａを実行した場合に、単独リソース使用率が５０％となり、ソフトウェア２０１ａの処理の応答時間が２０秒であったとする。一方、同一計算機２００ｂは、ソフトウェア２０１ｂを実行した場合に、単独リソース使用率が２５％となり、ソフトウェア２０１ｂの処理の応答時間が１２秒であったとする。
そして、同一計算機２００が、ソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとを同時に実行する場合の同時リソース使用率は、それぞれの単独リソース使用率の和となり、７５％となる。
リソース使用率（同時リソース使用率）が７５％の場合、図４のグラフより、応答時間比は、「４」倍となる。
この４倍という応答時間比は、同一計算機２００が単独のソフトウェア２０１ａを実行した場合に比べて、同一計算機２００が、ソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとを同時に実行した場合にソフトウェア２０１ａの処理に対する応答時間が４倍になることを意味する。すなわち、ソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとを同時に実行する同一計算機２００は、ソフトウェア２０１ａの処理に２０秒×４＝８０秒の応答時間を要することになる。
同様に、ソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとを同時に実行する同一計算機２００は、ソフトウェア２０１ｂの処理に１２秒×４＝４８秒の応答時間を要することになる。
上記の応答時間比により、ユーザーは、ソフトウェア２０１を同一計算機２００に集約した場合の応答時間の劣化の度合いを定量的に知ることが可能となる。
【００２８】
（実施の形態１における応答時間比算出装置１００の構成の説明）
図６は、応答時間比算出装置１００の構成を示す図である。
同一計算機２００、ソフトウェア２０１、ログ記憶装置２０２は、図３と同様の為、説明を省略する。
単独リソース使用率取得部１０１は、各同一計算機２００のログ記憶装置２０２から、各同一計算機２００が実行するソフトウェア２０１毎に単独リソース使用率を取得する。
ここで、ＣＰＵ９１１を対象としたリソース使用率の場合、単独リソース使用率取得部１０１は、そのままログ記憶装置２０２に記憶された、例えば同一計算機２００が備えるＣＰＵ９１１の使用率を単独リソース使用率として取得する。一方、Ｉ／Ｏスループットを対象としたリソース使用率の場合、単独リソース使用率取得部１０１は、同一計算機２００の最大能力に対するＩ／Ｏスループットの比率として、ログ記憶装置２０２に記憶されたＩ／Ｏスループットから変換して取得する。なお、同一計算機２００の最大能力は、予め、応答時間比算出装置１００の例えば、磁気ディスク装置９２０、ＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４などの記憶装置に記憶されている。そして、単独リソース使用率取得部１０１は、同一計算機２００の最大能力の値をこれらの記憶装置から読み込んで、Ｉ／Ｏスループットを対象としたリソース使用率を演算する。
以後、リソース使用率は、ＣＰＵ９１１を対象としたリソース使用率である場合について、説明を進める。
【００２９】
単独リソース使用率取得部１０１は、ソフトウェア２０１ａ、ソフトウェア２０１ｂに対応して、それぞれ単独リソース使用率取得部１０１ａ、単独リソース使用率取得部１０１ｂと構成されていても良い。また、単独リソース使用率取得部１０１は、ソフトウェア２０１ａ、ソフトウェア２０１ｂと複数のソフトウェア２０１に対して、一つの単独リソース使用率取得部１０１で構成されていても良い。
【００３０】
単独確率密度関数算出部１０２は、単独リソース使用率取得部１０１が取得した単独リソース使用率に基づき、平均と標準偏差を求め、単独リソース使用率の分布は例えば正規分布に基づくものとして、単独リソース使用率の確率密度関数を算出する。この単独リソース使用率の確率密度関数を以降「単独確率密度関数」と称する。
【００３１】
単独確率密度関数算出部１０２も、単独リソース使用率取得部１０１と同様にソフトウェア２０１ａ、ソフトウェア２０１ｂに対応して、それぞれ単独確率密度関数算出部１０２ａ、単独確率密度関数算出部１０２ｂと構成されていても良い。また、単独確率密度関数算出部１０２は、ソフトウェア２０１ａ、ソフトウェア２０１ｂと複数のソフトウェア２０１に対して、一つの単独確率密度関数算出部１０２で構成されていても良い。
【００３２】
指定部１０３は、例えばユーザーの入力により、例えばキーボード９０２から入力された情報に基づき、同時リソース使用率の算出対象とする複数のソフトウェア２０１を指定する。すなわち、指定部１０３は、同一計算機２００に集約させる複数のソフトウェア２０１を指定する。
図６においては、同一計算機２００ａと同一計算機２００ｂとの２台しか図示されていないが、指定部１０３は、例えば、同一計算機２００ａ、同一計算機２００ｂ、同一計算機２００ｃ、同一計算機２００ｄ（図示は省略する）の４台の内の２台の組み合わせを指定する。
【００３３】
同時確率密度関数算出部１０４は、指定部１０３で指定された複数のソフトウェア２０１毎に対応した複数の単独確率密度関数から、同時リソース使用率の確率密度関数を算出する。この同時リソース使用率の確率密度関数を以降「同時確率密度関数」と称する。
【００３４】
そして、複数の単独リソース使用率から同時確率密度関数を算出するまでの部分、すなわち単独リソース使用率取得部１０１と単独確率密度関数算出部１０２と指定部１０３と同時確率密度関数算出部１０４とを含む部分をリソース使用率算出装置１５０と称する。
【００３５】
応答時間比算出部１０５は、同時リソース使用率から応答時間比を算出する。
【００３６】
算出結果出力部１１０は、同時確率密度関数算出部１０４が算出した同時確率密度関数と、応答時間比算出部１０５が算出した応答時間比とを例えば、表示装置９０１に出力する。
【００３７】
（単独確率密度関数を算出する動作の説明）
図７は、単独確率密度関数算出部１０２の動作を示すフローチャートである。
図８は、単独リソース使用率と算出対象区間の例を示す図である。（（ａ）は、単独リソース使用率の例を示す図、（ｂ）は、算出対象区間の例を示す図。）
単独確率密度関数を算出するまでの動作の説明にあたって、図８（ａ）に示すリソース使用率は、図６に示す同一計算機２００ａがソフトウェア２０１ａを実行する場合の単独リソース使用率であると想定する。
ここで、同一計算機２００ａ（ソフトウェア２０１ａ）の単独リソース使用率は、同一計算機２００ａが備えるＣＰＵ９１１を対象としたリソース使用率と想定する。すなわち、図８（ａ）に示すリソース使用率は、図６のログ記憶装置２０２ａに記憶されている同一計算機２００ａが備えるＣＰＵ９１１の使用率のログと同じものである。
【００３８】
図８（ａ）に示す通り、ログ記憶装置２０２ａは、同一計算機２００ａがソフトウェア２０１ａを実行した場合における、３秒毎の同一計算機２００ａが備えるＣＰＵ９１１の使用率である単独リソース使用率を複数記憶している。
【００３９】
すなわち、複数の単独リソース使用率は、同一計算機２００が単独ソフトウェア２０１を実行する実行時間内における複数の時刻のそれぞれの時刻（図８（ａ）の例では、３秒、６秒、・・・）に対応付けられている。この複数時刻にそれぞれ対応した複数の単独リソース使用率を以降「単独リソース使用率群」と称する。
まず、単独リソース使用率取得部１０１は、この図８（ａ）に示す単独リソース使用率群（単独リソース使用率のログ）をログ記憶装置２０２ａから取得する。
そして、図示は省略するが、単独リソース使用率取得部１０１は、ログ記憶装置２０２ｂからも同一計算機２００ｂが備えるＣＰＵ９１１の使用率である単独リソース使用率群（単独リソース使用率のログ）を取得する。
【００４０】
次に、単独確率密度関数算出部１０２は、図８（ｂ）に示す算出対象区間を設定する（図７のＳ５１）。
ここで、算出対象区間とは、単独確率密度関数の算出対象とする複数の区間である。（図８（ｂ）に示すＴ１〜Ｔ９・・・。なお、Ｔ９以降の算出対象区間の図示は省略している。）
【００４１】
ここで、単独確率密度関数算出部１０２が算出対象区間を設定する上で、基準となる一つの算出対象区間の長さは、あらかじめユーザーによって設定される。例えば同一計算機２００ａがソフトウェア２０１ａを実行すると同時に、同一計算機２００ｂがソフトウェア２０１ｂを同時に実行した場合でも、正確に同時にはならず時間的なずれが生じる場合が有り得る。その時間的なずれを想定して、基準となる算出対象区間の長さは、ユーザーによって設定される。ユーザーによって設定された基準となる算出対象区間の長さは、あらかじめ磁気ディスク装置９２０などの記憶装置に記憶されている。
【００４２】
単独確率密度関数算出部１０２は、その設定された基準となる算出対象区間の長さを読み込む。
そして、単独確率密度関数算出部１０２は、単独リソース使用率取得部１０１が取得した単独リソース使用率群に含まれる単独リソース使用率が対応する時刻の間隔の倍数となる基準となる算出対象区間の長さに一番近い値を算出対象区間の長さとして設定する。すなわち、単独確率密度関数算出部１０２は、算出対象区間に含まれる時刻の個数を設定するとも言える。
図８（ｂ）の例では一つの算出対象区間の長さが２４秒間（Ｔ６の例では１５秒から３９秒までの２４秒間）となっている。
単独確率密度関数算出部１０２は、単独リソース使用率取得部１０１が取得した単独リソース使用率が対応する時刻の間隔毎に、算出対象区間に含まれる時刻をずらした複数の算出対象区間を設定する。
【００４３】
図９は、算出対象区間Ｔ６の例を示す図である。
単独確率密度関数算出部１０２は、それぞれの算出対象区間を、時間的に古い時刻から新しい時刻へと連続する所定の個数の時刻から構成する。図８（ｂ）もしくは図９のＴ６を例に説明すると、算出対象区間は、古い時刻である１５秒から新しい時刻である３９秒へと連続する９個の時刻（１５秒、１８秒、・・・３９秒）で構成される。
そして、単独確率密度関数算出部１０２は、それぞれの算出対象区間に、構成要素となる時刻の内、最も過去の時刻を代表時刻として付与する。図８（ｂ）もしくは図９のＴ６を例に説明すると、Ｔ６の算出対象区間は、最も過去の時刻である１５秒を代表時刻として付与されている。
そして、単独確率密度関数算出部１０２は、それぞれの算出対象区間を、いずれも同じ個数の時刻から構成する。すなわち、図８（ｂ）に示すそれぞれの算出対象区間Ｔ１〜Ｔ９・・・は、いずれも９個の時刻から構成する。
【００４４】
図示は、省略するが、単独確率密度関数算出部１０２は、単独リソース使用率取得部１０１が取得したソフトウェア２０１ｂ（同一計算機２００ｂ）の単独リソース使用率群に対しても、同様に算出対象区間を設定する。
すなわち、単独確率密度関数算出部１０２は、代表時刻を互いに異にする複数の算出対象区間を、同一計算機２００毎の単独リソース使用率群それぞれに対して各代表時刻を同じくして設定する。
【００４５】
そして、単独確率密度関数算出部１０２は、設定した算出対象区間に含まれる個数の単独リソース使用率を抽出する（図７のＳ５２）。
【００４６】
そして、単独確率密度関数算出部１０２は前述の通り、算出対象区間毎に平均と標準偏差を求める。（図７のＳ５３）
図９の例では、算出対象区間Ｔ６における平均は「１０．７％」で標準偏差の２倍は「０．３％」である。なお、本実施の形態では標準偏差の２倍である「２σ」をばらつきの指標としている。以降、標準偏差の２倍を単に「標準偏差」と称する。
【００４７】
図８（ｂ）の例では、算出対象区間は一定時間（３秒）毎にシフト（移動）しており、単独確率密度関数算出部１０２が算出する平均と標準偏差とは、移動平均と移動標準偏差とも称することが出来る。
【００４８】
図１０は、ソフトウェア２０１ａの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図である。
単独確率密度関数算出部１０２は、算出した平均と標準偏差とを例えば正規分布を表す確率密度関数の式に当てはめて、単独確率密度関数を算出する。ここで、正規分布を表す確率密度関数の式とは、一般的にｆ（ｘ）＝（２πσ２）−１／２×ｅｘｐ（−（ｘ−μ）２／２σ２）と表すことが出来、平均μと標準偏差σとの関数となっている。
なお、単独確率密度関数を算出するにあたり、適用される分布の種類は、正規分布に限定されるものではない。
図１０は、単独確率密度関数算出部１０２が算出した単独確率密度関数を図示したもので、横軸は単独リソース使用率であり、縦軸が分布確率となっている。
【００４９】
図１１は、ソフトウェア２０１ａの各算出対象区間における単独リソース使用率の平均と標準偏差を示す図である。（（ａ）は、各算出対象区間における平均と標準偏差を示す図、（ｂ）はＴ６における単独確率密度関数を示す図。）
単独確率密度関数算出部１０２が、算出対象区間毎に平均と標準偏差を算出した結果が、図１１（ａ）である。
算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数は、前述の通り、図１０に示したが、図１１（ａ）のグラフ縦軸に揃えて表すと、図１１（ｂ）のようになる。
単独確率密度関数算出部１０２は、算出対象区間Ｔ６以外の全ての算出対象区間に関しても、単独確率密度関数を算出する。全ての算出対象区間に関する単独確率密度関数の図示は省略する。
単独確率密度関数算出部１０２は、全ての算出対象区間に関する単独確率密度関数の算出が完了すると、処理を終了する（図７のＳ５４の「Ｙｅｓ」）。単独確率密度関数算出部１０２は、全ての算出対象区間に関する単独確率密度関数の算出が完了していない場合は、算出していない区間の処理を継続する（図７のＳ５４の「Ｎｏ」）。
なお、図１１（ａ）のグラフは、単独リソース使用率の分布を表す時系列データとも言える。
【００５０】
図１２は、ソフトウェア２０１ｂの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図である。
図１３は、ソフトウェア２０１ｂの各算出対象区間における単独リソース使用率の平均と標準偏差を示す図である。（（ａ）は、各算出対象区間における平均と標準偏差を示す図、（ｂ）はＴ６における単独確率密度関数を示す図。）
単独確率密度関数算出部１０２は、ソフトウェア２０１ｂ（同一計算機２００ｂ）についても同様に算出対象区間毎に平均と標準偏差、単独確率密度関数を算出する。
【００５１】
すなわち、単独確率密度関数算出部１０２は、設定した複数の算出対象区間のそれぞれが含む時刻のそれぞれに対応する単独リソース使用率に基づいて、複数の算出対象区間毎の単独確率密度関数を単独リソース使用群毎に算出する。
【００５２】
（同時確率密度関数を第１の算出方法で算出する動作の説明）
図１４は、同時確率密度関数算出部１０４の動作を示すフローチャートである。
図１５は、算出対象区間Ｔ６における同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率の算出方法の第１の例を示す図である。（（ａ）は、ソフトウェア２０１ａの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｂ）は、ソフトウェア２０１ｂの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｃ）は、同時リソース使用率の算出結果を示す図。）
図１６は、算出対象区間Ｔ６における同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率の算出方法の第２の例を示す図である。（（ａ）は、ソフトウェア２０１ａの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｂ）は、ソフトウェア２０１ｂの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｃ）は、同時リソース使用率の算出結果を示す図。）
図１７は、算出対象区間Ｔ６における同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率の算出方法の第３の例を示す図である。（（ａ）は、ソフトウェア２０１ａの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｂ）は、ソフトウェア２０１ｂの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｃ）は、同時リソース使用率の算出結果を示す図。）
図１８は、同時リソース使用率の起こりうる組合せを示す図である。（（ａ）は、同時リソース使用率の起こりうる組合せを示す図、（ｂ）は、同時リソース使用率の起こりうる組合せの分布確率を示す図。）
【００５３】
ここで、同時確率密度関数の第１の算出方法について、算出対象区間Ｔ６における具体例を用いて説明する。
同時確率密度関数算出部１０４は、指定部１０３が指定した複数のソフトウェア２０１の単独確率密度関数を用いて、同時確率密度関数を算出する。ここでは、指定部１０３がソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとを指定しているものとする。
【００５４】
ここで、同時確率密度関数算出部１０４は、単独確率密度関数算出部１０２が算出した単独のソフトウェア毎の単独確率密度関数の内、所定の複数の単独確率密度関数に基づいて同時確率密度関数を算出する。
そして、指定部１０３は、単独確率密度関数算出部１０２が算出した単独のソフトウェア２０１毎の単独確率密度関数の内、同時確率密度関数算出部１０４が同時確率密度関数の算出の基とする所定の複数の単独確率密度関数を指定する。
【００５５】
ここで、算出対象区間Ｔ６におけるソフトウェア２０１ａの単独リソース使用率を「Ｃ＿２０１ａ」とし、算出対象区間Ｔ６におけるソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率を「Ｃ＿２０１ｂ」とする。そして、算出対象区間Ｔ６におけるソフトウェア２０１ａの単独リソース使用率の分布確率を「Ｐ（Ｃ＿２０１ａ）」とし、算出対象区間Ｔ６におけるソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率の分布確率を「Ｐ（Ｃ＿２０１ｂ）」と
する。
そして、算出対象区間Ｔ６における同時リソース使用率は、「Ｃ＿２０１ａ」＋「Ｃ＿２０１ｂ」と各単独リソース使用率の和で算出される。
そして、算出対象区間Ｔ６における同時リソース使用率の分布確率は、「Ｐ（Ｃ＿２０１ａ）」×「Ｐ（Ｃ＿２０１ｂ）」と各単独リソース使用率の分布確率の積で算出される。
【００５６】
ここで、ソフトウェア２０１ａの単独リソース使用率と単独リソース使用率の分布確率として同時確率密度関数算出部１０４が抽出（サンプリングとも称する）する数を「Ｍ」とする。また、ソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率と単独リソース使用率の分布確率として同時確率密度関数算出部１０４が抽出する数を「Ｎ」とする。
【００５７】
同時確率密度関数算出部１０４は、まずソフトウェア２０１ａの抽出数「Ｍ」と、ソフトウェア２０１ｂの抽出数「Ｎ」を設定する（図１４のＳ１４１）。抽出数「Ｍ」と「Ｎ」は例えばユーザーによって設定され、あらかじめ磁気ディスク装置９２０などに記憶されており、同時確率密度関数算出部１０４は、その値を読み込んで設定することが可能である。
本実施の形態の説明においては、図示を簡略化する為に抽出数「Ｍ」と「Ｎ」はそれぞれ「６」とするが、「Ｍ」と「Ｎ」の数に制限は無い。
【００５８】
そして、同時確率密度関数算出部１０４は、カウンタを初期化し（図１４のＳ１４１）、ソフトウェア２０１ａのデータを抽出する際のカウンタである「ｍ」をインクリメントする（図１４のＳ１４２）。
同時確率密度関数算出部１０４は、カウンタ「ｍ」が設定された抽出数「Ｍ」を超えていなければ（図１４のＳ１４３の「Ｎｏ」）、ソフトウェア２０１ｂのデータを抽出する際のカウンタである「ｎ」をインクリメントする（図１４のＳ１４４）。
そして、同時確率密度関数算出部１０４は、カウンタ「ｎ」が設定された抽出数「Ｎ」を超えていなければ（図１４のＳ１４５の「Ｎｏ」）、ソフトウェア２０１ａのｍ番目の単独リソース使用率と単独リソース使用率の分布確率とを抽出する。更に、同時確率密度関数算出部１０４は、ソフトウェア２０１ｂのｎ番目の単独リソース使用率と単独リソース使用率の分布確率とを抽出する。そして、同時確率密度関数算出部１０４は、抽出したデータを用いて演算を行う（図１４のＳ１４６）。
【００５９】
具体的には、図１５を用いて説明する。
図１５（ａ）は、図１０のソフトウェア２０１ａの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数と同じ図である。また、図１５（ｂ）は、図１２のソフトウェア２０１ｂの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数と同じ図である。
ソフトウェア２０１ａの抽出数「Ｍ」は「６」に設定されており、抽出対象となる単独リソース使用率は、図１５（ａ）に示す「１０．５」〜「１１」の６個である。「１０．５」〜「１１」の抽出範囲は、同時確率密度関数算出部１０４が、単独確率密度関数算出部１０２の算出した平均と標準偏差に基づき、設定する。
同様にソフトウェア２０１ｂの抽出数「Ｎ」は「６」に設定されており、抽出対象となる単独リソース使用率は、図１５（ｂ）に示す「１１．３」〜「１１．８」の６個である。「１１．３」〜「１１．８」の抽出範囲は、同時確率密度関数算出部１０４が、単独確率密度関数算出部１０２の算出した平均と標準偏差に基づき、設定する。
【００６０】
同時確率密度関数算出部１０４は、カウンタ「ｍ＝１」の抽出対象である単独リソース使用率「１０．５％」と単独リソース使用率「１０．５％」の分布確率「８％」をソフトウェア２０１ａの単独確率密度関数（図１５（ａ））から抽出する。
同様に同時確率密度関数算出部１０４は、カウンタ「ｎ＝１」の抽出対象である単独リソース使用率「１１．３％」と単独リソース使用率「１１．３％」の分布確率「３％」をソフトウェア２０１ｂの単独確率密度関数（図１５（ｂ））から抽出する。
そして、同時確率密度関数算出部１０４は、ソフトウェア２０１ａの単独リソース使用率「１０．５％」とソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率「１１．３％」との和を演算し、同時リソース使用率「２１．８％」を算出する（図１５（ｃ））。
更に、同時確率密度関数算出部１０４は、ソフトウェア２０１ａの単独リソース使用率の分布確率「８％」とソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率の分布確率「３％」との積を演算し、同時リソース使用率「２１．８％」の分布確率「０．２５％」を算出する。
ここで、「８％」と「３％」の積は、「０．２４％」であるが、「８％」と「３％」の
小数点以下の数字の表記を省略している為に、誤差が生じている。以降の図１６と図１７においても同様であり、以降の誤差に関する説明は省略する。
【００６１】
そして、次に同時確率密度関数算出部１０４は、カウンタ「ｎ」だけをインクリメントする（図１４のＳ１４４）。
具体的には、図１６を用いて説明する。
同時確率密度関数算出部１０４は、カウンタ「ｍ＝１」の抽出対象である単独リソース使用率「１０．５％」と単独リソース使用率「１０．５％」の分布確率「８％」をソフトウェア２０１ａの単独確率密度関数（図１５（ａ））から抽出する。
同様に同時確率密度関数算出部１０４は、カウンタ「ｎ＝２」の抽出対象である単独リソース使用率「１１．４％」と単独リソース使用率「１１．４％」の分布確率「９％」をソフトウェア２０１ｂの単独確率密度関数（図１５（ｂ））から抽出する。
そして、同時確率密度関数算出部１０４は、ソフトウェア２０１ａの単独リソース使用率「１０．５％」とソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率「１１．４％」との和を演算し、同時リソース使用率「２１．９％」を算出する（図１５（ｃ））。
更に、同時確率密度関数算出部１０４は、ソフトウェア２０１ａの単独リソース使用率の分布確率「８％」とソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率の分布確率「９％」との積を演算し、同時リソース使用率「２１．９％」の分布確率「０．７５％」を算出する。
【００６２】
そして、同時確率密度関数算出部１０４は、更にカウンタ「ｎ」だけをインクリメントし（図１３のＳ１４４）、カウンタ「ｎ＝６」の抽出対象であるソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率「１１．８％」まで処理を進める（図示は省略する）。
そして、カウンタ「ｎ」が抽出数「Ｎ」を超えると（図１４のＳ１４５の「Ｙｅｓ」）、同時確率密度関数算出部１０４はカウンタ「ｎ」をリセットし（図１４のＳ１４８）、カウンタ「ｍ」をインクリメントする（図１４のＳ１４２）。
【００６３】
カウンタ「ｍ＝２」で、カウンタ「ｎ＝１」の状態について図１７を用いて説明する。
同時確率密度関数算出部１０４は、カウンタ「ｍ＝２」の抽出対象である単独リソース使用率「１０．６％」と単独リソース使用率「１０．６％」の分布確率「１４％」をソフトウェア２０１ａの単独確率密度関数（図１５（ａ））から抽出する。
同様に同時確率密度関数算出部１０４は、カウンタ「ｎ＝１」の抽出対象である単独リソース使用率「１１．３％」と単独リソース使用率「１１．３％」の分布確率「３％」をソフトウェア２０１ｂの単独確率密度関数（図１５（ｂ））から抽出する。
そして、同時確率密度関数算出部１０４は、ソフトウェア２０１ａの単独リソース使用率「１０．６％」とソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率「１１．３％」との和を演算し、同時リソース使用率「２１．９％」を算出する（図１５（ｃ））。
更に、同時確率密度関数算出部１０４は、ソフトウェア２０１ａの単独リソース使用率の分布確率「１４％」とソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率の分布確率「３％」との積を演算し、同時リソース使用率「２１．９％」の分布確率「０．４２％」を算出する。
【００６４】
そして、同時確率密度関数算出部１０４が、「ｍ＝１〜６」と「ｎ＝１〜６」との全ての組合せについて、同時リソース使用率と、同時リソース使用率の分布確率とを算出した結果が、図１８である。
図１８（ａ）は、同時リソース使用率を示し、図１８（ｂ）は、同時リソース使用率の分布確率を示す。
例えば、図１５を用いて説明した例は、図１８（ａ）の丸で囲んだ同時リソース使用率「２１．８％」と、図１８（ｂ）の丸で囲んだ同時リソース使用率の分布確率「０．２５％」である。
【００６５】
そして、同時確率密度関数算出部１０４は、同じ値を示す同時リソース使用率の分布確率の総和を演算する（図１４のＳ１４７）。
具体例を説明すると、図１６と図１７とで説明した例は、図１８（ａ）で示すいずれも同時リソース使用率が「２１．９％」となる場合である。
このように同時リソース使用率の同値が存在する場合の同時リソース使用率の分布確率は、同値となるそれぞれの同時リソース使用率の分布確率の和となる。
すなわち、同時リソース使用率「２１．９％」の分布確率は、「０．７５％＋０．４２％＝１．１７％」となる。
【００６６】
図１９は、算出対象区間Ｔ６における同時確率密度関数を示す図である。
同時確率密度関数算出部１０４は、図１４のＳ１４１〜Ｓ１４７の処理を例えば、算出対象区間Ｔ６において行うことで、同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率との値を得る。
そして、同時確率密度関数算出部１０４は、同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率との値から、例えば、算出対象区間Ｔ６における同時リソース使用率の平均と標準偏差を得る。また、同時確率密度関数算出部１０４は、同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率との値から、例えば、算出対象区間Ｔ６における同時確率密度関数（図１９）を得る。
図１９において、前述のように同時リソース使用率「２１．９％」の分布確率は、「１．１７％」となっている。
【００６７】
図２０は、各算出対象区間における同時リソース使用率の平均と標準偏差を示す図である。
同時確率密度関数算出部１０４は、各算出対象区間における同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率との値を算出し、各算出対象区間における同時リソース使用率の平均と標準偏差を得る（図２０）。
また、同時確率密度関数算出部１０４は、同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率との値から、算出対象区間Ｔ６以外の全ての算出対象区間に関しても、各算出対象区間における各同時確率密度関数を算出する。ここでは、全ての算出対象区間に関する同時確率密度関数の図示は省略する。
以上の処理により、同時確率密度関数算出部１０４は、同時リソース使用率の時系列変化を算出するとも言える。
【００６８】
（同時確率密度関数を第２の算出方法で算出する動作の説明）
次に、同時確率密度関数の第２の算出方法について説明する。
同時確率密度関数算出部１０４は、ソフトウェア２０１ａの単独確率密度関数と、ソフトウェア２０１ｂの単独確率密度関数との、例えば畳み込み演算を行うことで同時確率密度関数を算出することが可能である。
従って、同時確率密度関数算出部１０４は、算出対象区間毎のソフトウェア２０１ａの単独確率密度関数と、ソフトウェア２０１ｂの単独確率密度関数とから、算出対象区間に例えば畳み込み演算を行うことで算出対象区間毎の同時確率密度関数を算出する。
【００６９】
すなわち、同時確率密度関数算出部１０４は、単独確率密度関数算出部１０２が単独リソース使用群毎に算出したそれぞれの単独確率密度関数を用いて、複数の算出対象区間毎に同時確率密度関数を算出する。
【００７０】
そして、単独リソース使用率取得部１０１と単独確率密度関数算出部１０２と指定部１０３と同時確率密度関数算出部１０４とによる動作が、リソース使用率算出装置１５０としての動作となる。
【００７１】
算出結果出力部１１０は、同時確率密度関数算出部１０４が算出した同時確率密度関数（図１９）や、各算出対象区間における同時リソース使用率の平均と標準偏差（図２０）を例えば、表示装置９０１に出力する。
【００７２】
（応答時間比を算出する動作の説明）
応答時間比算出部１０５は、同時確率密度関数算出部１０４（リソース使用率算出装置１５０）が算出した同時確率密度関数（同時リソース使用率）を用いて、応答時間比を算出する。
【００７３】
リソース使用率算出装置１５０の動作に、同時確率密度関数算出部１０４（リソース使用率算出装置１５０）が算出した同時確率密度関数（同時リソース使用率）を用いて、応答時間比算出部１０５が応答時間比を算出する動作を加えた動作が、応答時間比算出装置１００としての動作となる。
【００７４】
応答時間比算出部１０５は、任意の同時リソース使用率に対して定まる応答時間比関数を用いて、リソース使用率算出装置１５０が算出した同時確立密度関数における同時リソース使用率を応答時間比に変換する。そして、応答時間比算出部１０５は、任意の応答時間比に対し、任意の応答時間比の確率密度が定まる応答時間比確立密度関数を算出する。
更に、応答時間比算出部１０５は、複数の算出対象区間毎の同時確立密度関数における同時リソース使用率を応答時間比に変換して、複数の算出対象区間毎の応答時間比確立密度関数を算出する。
そして、応答時間比算出部１０５は、待ち行列理論に基づく応答時間比関数（図４）を用いる。
【００７５】
図２１は、算出対象区間Ｔ６における応答時間比確立密度関数を示す図である。
応答時間比算出部１０５は、例えば算出対象区間Ｔ６における同時確率密度関数（図１９）における横軸のリソース使用率の値を待ち行列理論に基づく応答時間比関数（図４）を用いて、応答時間比に変換する。
そして、応答時間比算出部１０５は、変換前のリソース使用率が対応していたリソース使用率の分布確率の値を、そのまま変換後の応答時間比の分布確率の値として対応付ける。
【００７６】
具体的には、例えば、図１９における同時リソース使用率「２１．９％」の分布確率は、「１．１７％」である。
そして、応答時間比算出部１０５は、図４で説明した応答時間比関数Ｔｑ／Ｔｓ＝１／（１−λ）のλに「２１．９％」を代入し、応答時間比「１．２８０４」を算出する。すなわち、応答時間比算出部１０５は、同時リソース使用率「２１．９％」を応答時間比「１．２８０４」に変換する。
そして、応答時間比算出部１０５は、応答時間比「１．２８０４」に分布確率「１．１７％」を対応付ける。
【００７７】
このような処理により、応答時間比算出部１０５は、図２１に示す応答時間比の分布確率すなわち、応答時間比確立密度関数が算出する。
応答時間比算出部１０５は、算出対象区間Ｔ６以外の全ての算出対象区間に関しても、各算出対象区間における各応答時間比確立密度関数を算出する。ここでは、全ての算出対象区間に関する応答時間比確立密度関数の図示は省略する。
以上の処理により、応答時間比算出部１０５は、応答時間比の時系列変化を算出するとも言える。
【００７８】
算出結果出力部１１０は、応答時間比算出部１０５が算出した応答時間比確立密度関数（図２１）や、応答時間比の時系列変化を示すグラフ（図示は省略する）を例えば、表示装置９０１に出力する。
【００７９】
なお、応答時間比算出装置１００が、単独リソース使用率から応答時間比を算出する動作について、ＣＰＵ使用率を例に説明したが、Ｉ／Ｏスループットについても同様である。また、同一計算機２００がソフトウェア２０１を実行する際のＣＰＵでの処理時間とＩ／Ｏでの処理時間との比率が明らかで有る場合は、単独リソース使用率取得部１０１は、ＣＰＵ使用率とＩ／Ｏスループットとを合わせた単独リソース使用率を取得することが可能である。そして、応答時間比算出装置１００は同様の処理を行って応答時間比を算出する。そして、算出された応答時間比に、明らかとなっているＣＰＵでの処理時間とＩ／Ｏでの処理時間との比率を適用することで、ＣＰＵとＩ／Ｏそれぞれによる応答時間比をユーザーは評価することも出来る。
【００８０】
本実施の形態の応答時間比算出装置１００により、予め同一計算機２００で実行される組合せが想定される複数のソフトウェア２０１について、応答時間比を算出することで、ユーザーは、予め応答性能の変動を定量的に予測することが可能となる。
【００８１】
実施の形態２．
本実施の形態では、同一計算機２００が予め複数のソフトウェア２０１を同時に実行している場合において、同一計算機２００が、実行するソフトウェア２０１の組み合わせを変更する時の応答時間比を算出する応答時間比算出装置１００の例を説明する。
【００８２】
（実施の形態２における応答時間比算出装置１００の構成の説明）
図２２は、分離部を含む応答時間比算出装置１００の構成を示す図である。
同一計算機２００ｃは、予めソフトウェア２０１ｃとソフトウェア２０１ｄとの複数のソフトウェア２０１を同時に実行している。
【００８３】
そして、応答時間比算出装置１００（リソース使用率算出装置１５０）は、分離部１０６を備えている。
分離部１０６は、複数のソフトウェア２０１が同時実行された時のリソース使用率から、複数の単独リソース使用率に分離する。
その他の部分は、実施の形態と同様である為、説明を省略する。
例えば、図２２と図６とは、同一計算機２００の数が異なっているが、実施の形態１と実施の形態２と後述の実施の形態３とにおいて、同一計算機２００の数に制限は無く、各実施の形態の動作に影響を与えるものでは無い。また、図２２に示す単独リソース使用率取得部１０１ａ〜１０１ｄと単独確率密度関数算出部１０２ａ〜１０２ｄについても同様である。
【００８４】
（実施の形態２における動作の説明）
同一計算機２００ｃのログ記憶装置２０２は、同一計算機２００ｃがソフトウェア２０１ｃとソフトウェア２０１ｄとを同時に実行した場合のリソース使用率を記憶している。
【００８５】
このリソース使用率は、同一ハードウェアリソースを備える同一計算機２００がソフトウェア２０１を複数同時に実行する場合の、同一ハードウェアリソースを対象とするリソース使用率である。そして、このリソース使用率は、ソフトウェア２０１毎に同一ハードウェアリソースを対象とするリソース使用率が区別され、分離可能である。このリソース使用率を以降、「分離可能リソース使用率」と称する。
【００８６】
図２３は、分離可能リソース使用率と、分離可能リソース使用率から分離された複数の単独リソース使用率を示す図である。
同一計算機２００ｃのログ記憶装置２０２は、図２２の分離可能リソース使用率Ｄ３００を記憶している。そして、分離可能リソース使用率Ｄ３００は、ソフトウェア２０１ｃのリソース使用率Ｄ３１０とソフトウェア２０１ｄのリソース使用率Ｄ３２０とに分離が可能である。
【００８７】
分離部１０６は、ソフトウェア２０１を複数同時に実行する同一計算機２００から取得し、取得した分離可能リソース使用率を、ソフトウェア２０１毎に対応した複数の単独リソース使用率として分離する。
具体的には、分離部１０６は、同一計算機２００ｃのログ記憶装置２０２から分離可能リソース使用率Ｄ３００を取得し、ソフトウェア２０１ｃの単独リソース使用率Ｄ３１０とソフトウェア２０１ｄの単独リソース使用率Ｄ３２０とに分離する。
【００８８】
そして、単独リソース使用率取得部１０１は、実施の形態と同様にソフトウェア２０１ｃの単独リソース使用率Ｄ３１０とソフトウェア２０１ｄの単独リソース使用率Ｄ３２０とを取得する。
指定部１０３は、ソフトウェア２０１ｂとソフトウェア２０１ｃとを指定しているとする。
応答時間比算出装置１００は、実施の形態１と同様に、ソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率（図示は省略）と、ソフトウェア２０１ｃの単独リソース使用率Ｄ３１０（図２２）とから応答時間比を算出する。
【００８９】
ここで、実施の形態１と異なる点は、同一計算機２００ｃはソフトウェア２０１ｃとソフトウェア２０１ｄとを同時に実行している為、ソフトウェア２０１ｃのみを実行している場合よりも応答時間が劣化している点である。
したがって、応答時間比算出部１０５は、応答時間比を算出するにあたり、ソフトウェア２０１を複数実行していることによる応答時間の劣化分を補正しなくてはならない。
【００９０】
図２４は、応答時間の劣化の補正の概要を示す図である。
応答時間の劣化の補正は、図５で説明の応答時間比の例を逆に考えることで説明が出来る。（ここでは、図１９の例から離れ、図５で示したソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとを用いて説明を行う。）
すなわち、ソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとを同時に実行していた同一計算機２００は、ソフトウェア２０１ａの処理の応答に８０秒要していたとする。そして、同一計算機２００がソフトウェア２０１ａのみを実行する場合の応答時間は２０秒となり、複数のソフトウェア２０１を同時に実行していた場合の、１／４となる。
この「１／４」という値は、図５で示した応答時間比の逆数である。この応答時間比の逆数の逆数を以降「補正比」と称する。すなわち、応答時間比関数Ｔｑ／Ｔｓ＝１／（１−λ）のλに分離可能リソース使用率を代入して、応答時間比を求め、更に逆数をとった値を求めれば、応答時間比算出部１０５は、応答時間の劣化の補正を行うことが出来る。
【００９１】
応答時間比算出部１０５は、応答時間比関数を用いて、分離可能リソース使用率を応答時間比に変換し、変換した応答時間比の逆数である補正比を算出し、算出した補正比を用いて、補正された応答時間比を算出するとも言える。
【００９２】
図２５は、分離可能リソース使用率に基づく、補正比を示す図である。
図１９の例に戻り、説明を進める。
分離部１０６は、同一計算機２００ｃのログ記憶装置２０２ｃが記憶する分離可能リソース使用率Ｄ３００（図２２）を、ソフトウェア２０１ｃとソフトウェア２０１ｄとに対応付けて、応答時間比算出部１０５に入力する。
【００９３】
応答時間比算出部１０５は、分離可能リソース使用率Ｄ３００（図２３）に基づき、補正比を算出する（図２５）。
そして、例えば、応答時間比算出部１０５は、ソフトウェア２０１ｃに対する応答時間比を算出する場合に、この図２５に示す値を乗じて補正を行う。
例えば、算出対象区間Ｔ６における応答時間比を算出する場合は、応答時間比算出部１０５は、算出対象区間Ｔ６の代表時刻である「１５秒」における補正比「０．７７」を補正に用いる。
あるいは、応答時間比算出部１０５は、単独確率密度関数算出部１０２が設定した算出対象区間に対応した範囲の補正比の平均を算出し、その平均値を補正に用いることも可能である。あるいは、応答時間比算出部１０５は、単独確率密度関数算出部１０２が設定した算出対象区間に対応した範囲の補正比の確率密度関数を算出し、応答時間比確立密度関数と演算を行うことで補正を行うことも可能である。
【００９４】
本実施の形態の応答時間比算出装置１００により、同一計算機２００が予め複数のソフトウェア２０１を同時に実行している場合において、同一計算機２００が、実行するソフトウェア２０１の組み合わせを変更する時の応答時間比を算出することが可能となる。
【００９５】
実施の形態３．
本実施の形態では、単独確率密度関数の時系列データから、未来の時刻における単独確率密度関数を予測して、予測した未来における応答時間比を算出する応答時間比算出装置１００の例を説明する。
【００９６】
（実施の形態３における応答時間比算出装置１００の構成の説明）
図２６は、予測算出部を備えた応答時間比算出装置１００の構成を示す図である。
応答時間比算出装置１００は、予測算出部１０７と傾向成分操作部１０８とを備えている。
予測算出部１０７は、単独確率密度関数（単独リソース使用率）の時系列データから、未来の時刻における単独確率密度関数（単独リソース使用率）を予測する。
傾向成分操作部１０８は、予測算出部１０７が予測を行う基となる時系列データに変更を加える。
その他の部分は、実施の形態と同様である為、説明を省略する。
【００９７】
（実施の形態３における動作の説明）
予測算出部１０７は、未来時刻を代表時刻とする算出対象区間における単独確率密度関数を、単独確率密度関数算出部１０２が算出する複数の算出対象区間毎の単独確率密度関数に基づいて、予測して算出する。ここで、未来時刻とは、単独確率密度関数算出部１０２が単独確率密度関数の算出対象とする複数の算出対象区間にそれぞれ付与される複数の代表時刻よりも未来の所定の時刻を示す。
【００９８】
図２７は、時系列予測の概要を示す図である。（（ａ）は、リソース使用率の時系列データの例を示す図、（ｂ）は、リソース使用率の時系列データの成分を示す図。）
具体的に説明を行う。
例えば、単独確率密度関数算出部１０２が、図２７（ａ）に示すような単独リソース使用率の平均値の時系列データを算出したとする。
そして、予測算出部１０７は、図２７（ａ）に示すようなデータに対して、例えばＡＲＭＡ（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ ｍｏｖｉｎｇ ａｖｅｒａｇｅ ｍｏｄｅｌ，自己回帰移動平均モデル）等の処理を行う。
そして、予測算出部１０７は、「Ｑ（ｔ）＝ｍ（ｔ）＋ｓ（ｔ）＋Ｙ」で表現される式を得る。
ここで、Ｑ（ｔ）はリソース使用率、ｍ（ｔ）は傾向成分、ｓ（ｔ）は周期成分、Ｙはランダムなノイズである。予測算出部１０７は、この式によってログ記憶装置２０２に記録されていない記録範囲外の時刻のリソース消費率が予測出来る。
図２７（ｂ）で説明すると、破線が傾向成分ｍ（ｔ）、一点鎖線が周期成分ｓ（ｔ）、実線がランダムなノイズＹとなる。
【００９９】
更に、例えばユーザーは、将来予測されるリソース使用率の上昇や下降の情報を例えばキーボード９０２などから入力可能である。
そして、傾向成分操作部１０８は、入力されたリソース使用率の上昇や下降の情報に基づき、傾向成分ｍ（ｔ）を操作する。
【０１００】
同時確率密度関数算出部１０４は、予測算出部１０７の予測によって算出された単独確率密度関数に基づき予測される同時確率密度関数を算出する。また、応答時間比算出部１０５は、予測算出部１０７の予測によって算出された単独確率密度関数に基づき予測される応答時間比を算出する。
【０１０１】
本実施の形態の応答時間比算出装置１００によって、単独確率密度関数の時系列データから、未来の時刻における単独確率密度関数を予測して、予測した未来における応答時間比を算出することが可能である。
すなわち、時系列予測を行なうことで、将来のリソース使用に対する応答性能の劣化の推定を行なうことが出来ると言える。
また、傾向成分操作部１０８の操作により、将来予測されるリソース消費の上昇や下降を加味した予測を行うことが出来る。
【０１０２】
改めて、まとめると、実施の形態１〜３では、
同じ種別のハードウェアリソースである同一ハードウェアリソースを持つ計算機である複数の同一計算機２００であって、互いに異なる単独のソフトウェア２０１を実行する複数の同一計算機２００の各同一計算機２００から、前記同一ハードウェアリソースを対象とするリソース使用率であって、前記単独のソフトウェア２０１によるリソース使用率を示す複数の単独リソース使用率を、前記各同一計算機２００が実行する前記単独のソフトウェア２０１毎に取得する単独リソース使用率取得部１０１と、
前記単独リソース使用率取得部１０１が前記単独のソフトウェア２０１毎に取得した前記複数の単独リソース使用率に基づき、任意の単独リソース使用率に対し、前記任意の単独リソース使用率の確率密度が定まる単独確率密度関数を前記単独のソフトウェア２０１毎に算出する単独確率密度関数算出部１０２と、
前記単独確率密度関数算出部１０２が算出した前記単独のソフトウェア２０１毎の前記単独確率密度関数に基づいて、前記同一ハードウェアリソースを持つ同一計算機２００が前記複数の同一計算機２００で実行されたそれぞれのソフトウェア２０１を複数同時に実行する場合の前記同一ハードウェアリソースの使用率である同時リソース使用率の任意の前記同時リソース使用率に対し、前記任意の同時リソース使用率の確率密度が定まる同時確率密度関数を算出する同時確率密度関数算出部１０４と
を備えることを特徴とするリソース使用率算出装置１５０について説明した。
【０１０３】
更に、実施の形態１〜３では、
前記単独リソース使用率取得部１０１は、
前記複数の同一計算機２００のそれぞれから、それぞれの前記同一計算機２００が前記単独ソフトウェアを実行する実行時間内における複数の時刻のそれぞれの時刻に対応付けられた前記複数の単独リソース使用率で構成される単独リソース使用率群を取得し、
前記単独確率密度関数算出部１０２は、
前記単独確率密度関数の算出対象とする複数の算出対象区間であって、それぞれの前記算出対象区間は、時間的に古い前記時刻から新しい前記時刻へと連続する所定の個数の前記時刻から構成され、かつ、構成要素となる前記時刻の内、最も過去の前記時刻を代表時刻として付与されていると共に、いずれも同じ個数の前記時刻から構成され、かつ、前記代表時刻を互いに異にする前記複数の算出対象区間を、前記同一計算機２００毎の前記単独リソース使用率群それぞれに対して各代表時刻を同じくして設定し、設定した前記複数の算出対象区間のそれぞれが含む前記時刻のそれぞれに対応する前記単独リソース使用率に基づいて、前記複数の算出対象区間毎の前記単独確率密度関数を前記単独リソース使用群毎に算出し、
前記同時確率密度関数算出部１０４は、
前記単独確率密度関数算出部１０２が前記単独リソース使用群毎に算出したそれぞれの前記単独確率密度関数を用いて、前記複数の算出対象区間毎に前記同時確率密度関数を算出することを特徴とするリソース使用率算出装置１５０について説明した。
【０１０４】
更に、実施の形態１〜３では、
前記同時確率密度関数算出部１０４は、
前記単独確率密度関数算出部１０２が算出した前記単独のソフトウェア２０１ア毎の前記単独確率密度関数の内、所定の複数の前記単独確率密度関数に基づいて、前記同時確率密度関数を算出し、
前記リソース使用率算出装置１５０は、さらに、
前記単独確率密度関数算出部１０２が算出した前記単独のソフトウェア毎の前記単独確率密度関数の内、前記同時確率密度関数算出部１０４が前記同時確率密度関数の算出の基とする前記所定の複数の単独確率密度関数を指定する指定部１０３を
備えることを特徴とするリソース使用率算出装置１５０について説明した。
【０１０５】
更に、実施の形態２では、
分離可能リソース使用率であって、前記同一ハードウェアリソースを備える前記同一計算機２００が前記ソフトウェア２０１を複数同時に実行する場合の、前記同一ハードウェアリソースを対象とするリソース使用率であり、前記ソフトウェア２０１毎に前記同一ハードウェアリソースを対象とするリソース使用率が区別され、分離可能な前記分離可能リソース使用率を、前記ソフトウェア２０１を複数同時に実行する前記同一計算機２００から取得し、取得した前記分離可能リソース使用率を、前記ソフトウェア２０１毎に対応した複数の前記単独リソース使用率として分離する分離部１０６を
備えることを特徴とするリソース使用率算出装置１５０について説明した。
【０１０６】
更に、実施の形態３では、
前記単独確率密度関数算出部１０２が前記単独確率密度関数の算出対象とする前記複数の算出対象区間にそれぞれ付与される複数の代表時刻よりも未来の所定の時刻である未来時刻であって、前記未来時刻を前記代表時刻とする前記算出対象区間における前記単独確率密度関数を、前記単独確率密度関数算出部１０２が算出する前記複数の算出対象区間毎の前記単独確率密度関数に基づいて、予測して算出する予測算出部１０７を
備えることを特徴とするリソース使用率算出装置１５０について説明した。
【０１０７】
更に、実施の形態１〜３では、
前記互いに異なるソフトウェア２０１を複数同時に実行する前記同一計算機２００が、前記互いに異なるソフトウェアの内、単独の所定のソフトウェア２０１の処理に要する応答時間と、前記所定のソフトウェア２０１を単独で実行する前記同一計算機２００が前記所定のソフトウェアの処理に要する応答時間との応答時間比が、任意のリソース使用率に対して定まる応答時間比関数を用いて、前記リソース使用率算出装置１５０が算出した前記同時確立密度関数における前記同時リソース使用率を前記応答時間比に変換して、前記任意の応答時間比に対し、前記任意の応答時間比の確率密度が定まる応答時間比確立密度関数を算出する応答時間比算出部１０５を
備えることを特徴とする応答時間比算出装置１００について説明した。
【０１０８】
更に、実施の形態１〜３では、
前記応答時間比算出部１０５は、
前記複数の算出対象区間毎の前記同時確立密度関数における前記同時リソース使用率を前記応答時間比に変換して、前記複数の算出対象区間毎の前記応答時間比確立密度関数を算出することを特徴とする応答時間比算出装置１００について説明した。
【０１０９】
更に、実施の形態２では、
前記応答時間比算出部１０５は、
前記応答時間比関数を用いて、前記分離可能リソース使用率を前記応答時間比に変換し、変換した前記応答時間比の逆数である補正比を算出し、算出した補正比を用いて、補正された前記応答時間比を算出することを特徴とする応答時間比算出装置１００について説明した。
【０１１０】
更に、実施の形態１〜３では、
前記応答時間比算出部１０５は、
待ち行列理論に基づく前記応答時間比関数を用いることを特徴とする応答時間比算出装置１００について説明した。
【０１１１】
更にまとめると、
実施の形態１〜３では、
それぞれ独立して動作していたソフトウェア２０１（アプリケーション・システム）を集約したときの応答性能の劣化の割合を、消費リソースの総量からリソース確保の待ち行列による時間的劣化を算出することで求めることを特長とした応答時間比算出装置１００（応答性能変動推定装置）について説明した。
更に、実施の形態１〜３では、
それぞれ独立して動作していたソフトウェア２０１（アプリケーション・システム）を集約したときの応答性能の劣化の割合を、それぞれのソフトウェア２０１（アプリケーション・システム）のリソース消費記録に対し移動平均、移動分散を求めることで事象の同時発生の尤度を確保し、確率的な合成から消費リソースの総量を導出し、リソース確保の待ち行列による時間的劣化を算出することで求めることを特長とした応答時間比算出装置１００（応答性能変動推定装置）について説明した。
更に、実施の形態２では、
一つの同一計算機２００（計算機）上で混在して動作していたソフトウェア２０１（アプリケーション・システム）に対し、リソース確保の待ち行列による時間的劣化から単体での動作時の応答性能との比率を導出し、異なる同一計算機２００（計算機）上の配置を行った場合の応答性能の劣化の割合を、算出することを特長とした応答時間比算出装置１００（応答性能変動推定装置）について説明した。
更に、実施の形態３では、
ソフトウェア２０１（アプリケーション・システム）を集約したときの応答性能の劣化の割合を、それぞれのソフトウェア２０１（アプリケーション・システム）のリソース消費記録に対し移動平均、移動分散を求めることで事象の同時発生の尤度を確保し、時系列推定により将来のリソース消費量も加味して、相互の確率的な合成から消費リソースの総量を導出し、リソース確保の待ち行列による時間的劣化を算出することで求めることを特長とした応答時間比算出装置１００（応答性能変動推定装置）について説明した。
【０１１２】
なお、既に、説明したように、本実施の形態１に示す応答時間比算出装置１００は、処理装置たるＣＰＵ、記憶装置たるメモリ、磁気ディスク等、入力装置たるキーボード、マウス、通信ボード等、出力装置たる表示装置、通信ボード等を備えるコンピュータである。
そして、上記したように「〜部」として示された機能をこれら処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置を用いて実現するものである。
【符号の説明】
【０１１３】
１００ 応答時間比算出装置、１０１ 単独リソース使用率取得部、１０２ 単独確率密度関数算出部、１０３ 指定部、１０４ 同時確率密度関数算出部、１０５ 応答時間比算出部、１０６ 分離部、１０７ 予測算出部、１０８ 傾向成分操作部、１１０ 算出結果出力部、１５０ リソース使用率算出装置、２００ 同一計算機、２０１ ソフトウェア、２０２ ログ記憶装置、２０３ 端末計算機、９０１ 表示装置、９０２ キーボード、９０３ マウス、９０４ ＦＤＤ、９０５ コンパクトディスク装置、９０６ プリンタ装置、９０７ スキャナ装置、９１０ システムユニット、９１１ ＣＰＵ、９１２ バス、９１３ ＲＯＭ、９１４ ＲＡＭ、９１５ 通信ボード、９２０ 磁気ディスク装置、９２１ オペレーティングシステム、９２２ ウィンドウシステム、９２３ プログラム群、９２４ ファイル群、９３１ 電話器、９３２ ファクシミリ機、９４０ インターネット、９４１ ゲートウェイ、９４２ ローカルエリアネットワーク。
【技術分野】
【０００１】
この発明は、複数のソフトウェアを集約して実行する計算機のリソース使用率および応答時間を算出するリソース使用率算出装置および応答時間比算出装置およびリソース使用率算出方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
計算機の性能予測方法として、計算機が実行するプロセス毎の計算機のリソース使用状況を計測し、計測時とは異なる条件下での性能（例えば単位時間当たりの処理件数など）を予測する方法がある。（例えば、特許文献１参照。）
また、計算機のシステムを構成するソフトウェアによるリソース使用量を計測することによって、システム上のボトルネックを抽出し、抽出したボトルネックを改善することで計算機のシステムの性能上の課題を解決する方法も提案されている。（例えば、特許文献２参照。）
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平７−２９５８６４号公報
【特許文献２】特開２００６−２２７９９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この発明の実施の形態は、例えば、計算機が実行する複数のソフトウェアの組合せを変更した場合の計算機のリソース使用率を算出し、複数のソフトウェアの組合せを変更したことによる計算機の性能変動の程度を定量的に示すことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この発明に係るリソース使用率算出装置は、
同じ種別のハードウェアリソースである同一ハードウェアリソースを持つ計算機である複数の同一計算機であって、互いに異なる単独のソフトウェアを実行する複数の同一計算機の各同一計算機から、前記同一ハードウェアリソースを対象とするリソース使用率であって、前記単独のソフトウェアによるリソース使用率を示す複数の単独リソース使用率を、前記各計算機が実行する前記単独のソフトウェア毎に取得する単独リソース使用率取得部と、
前記単独リソース使用率取得部が前記単独のソフトウェア毎に取得した前記複数の単独リソース使用率に基づき、任意の単独リソース使用率に対し、前記任意の単独リソース使用率の確率密度が定まる単独確率密度関数を前記単独のソフトウェア毎に算出する単独確率密度関数算出部と、
前記単独確率密度関数算出部が算出した前記単独のソフトウェア毎の前記単独確率密度関数に基づいて、前記同一ハードウェアリソースを持つ計算機が前記複数の同一計算機で実行されたそれぞれのソフトウェアを複数同時に実行する場合の前記同一ハードウェアリソースの使用率である同時リソース使用率の任意の前記同時リソース使用率に対し、前記任意の同時リソース使用率の確率密度が定まる同時確率密度関数を算出する同時確率密度関数算出部と
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
この発明に係るリソース使用率算出装置は、例えば、計算機が実行する複数のソフトウェアの組合せを変更した場合の計算機のリソース使用率を算出し、複数のソフトウェアの組合せを変更したことによる計算機の性能変動の程度を定量的に示すことを可能とする。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施の形態１を示す図で、応答時間比算出装置の外観の一例を示す図。
【図２】実施の形態１を示す図で、応答時間比算出装置１００のハードウェア資源の一例を示す図。
【図３】実施の形態１を示す図で、実施の形態に係る技術を示す図。
【図４】実施の形態１を示す図で、リソース使用率と応答時間比との関係を示す図。
【図５】実施の形態１を示す図で、応答時間比の概要を示す図。
【図６】実施の形態１を示す図で、応答時間比算出装置１００の構成を示す図。
【図７】実施の形態１を示す図で、単独確率密度関数算出部１０２の動作を示すフローチャート。
【図８】実施の形態１を示す図で、単独リソース使用率と算出対象区間の例を示す図。（（ａ）は、単独リソース使用率の例を示す図、（ｂ）は、算出対象区間の例を示す図。）
【図９】実施の形態１を示す図で、算出対象区間Ｔ６の例を示す図。
【図１０】実施の形態１を示す図で、ソフトウェア２０１ａの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図。
【図１１】実施の形態１を示す図で、ソフトウェア２０１ａの各算出対象区間における単独リソース使用率の平均と標準偏差を示す図。（（ａ）は、各算出対象区間における平均と標準偏差を示す図、（ｂ）はＴ６における単独確率密度関数を示す図。）
【図１２】実施の形態１を示す図で、ソフトウェア２０１ｂの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図。
【図１３】実施の形態１を示す図で、ソフトウェア２０１ｂの各算出対象区間における単独リソース使用率の平均と標準偏差を示す図。（（ａ）は、各算出対象区間における平均と標準偏差を示す図、（ｂ）はＴ６における単独確率密度関数を示す図。）
【図１４】実施の形態１を示す図で、同時確率密度関数算出部１０４の動作を示すフローチャート。
【図１５】実施の形態１を示す図で、算出対象区間Ｔ６における同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率の算出方法の第１の例を示す図。（（ａ）は、ソフトウェア２０１ａの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｂ）は、ソフトウェア２０１ｂの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｃ）は、同時リソース使用率の算出結果を示す図。）
【図１６】実施の形態１を示す図で、算出対象区間Ｔ６における同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率の算出方法の第２の例を示す図。（（ａ）は、ソフトウェア２０１ａの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｂ）は、ソフトウェア２０１ｂの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｃ）は、同時リソース使用率の算出結果を示す図。）
【図１７】実施の形態１を示す図で、算出対象区間Ｔ６における同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率の算出方法の第３の例を示す図。（（ａ）は、ソフトウェア２０１ａの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｂ）は、ソフトウェア２０１ｂの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｃ）は、同時リソース使用率の算出結果を示す図。）
【図１８】実施の形態１を示す図で、同時リソース使用率の起こりうる組合せを示す図。（（ａ）は、同時リソース使用率の起こりうる組合せを示す図、（ｂ）は、同時リソース使用率の起こりうる組合せの分布確率を示す図。）
【図１９】実施の形態１を示す図で、算出対象区間Ｔ６における同時確率密度関数を示す図。
【図２０】実施の形態１を示す図で、各算出対象区間における同時リソース使用率の平均と標準偏差を示す図。
【図２１】実施の形態１を示す図で、算出対象区間Ｔ６における応答時間比確立密度関数を示す図。
【図２２】実施の形態２を示す図で、分離部を含む応答時間比算出装置１００の構成を示す図。
【図２３】実施の形態２を示す図で、分離可能リソース使用率と、分離可能リソース使用率から分離された複数の単独リソース使用率を示す図。
【図２４】実施の形態２を示す図で、応答時間の劣化の補正の概要を示す図。
【図２５】実施の形態２を示す図で、分離可能リソース使用率に基づく、補正比を示す図。
【図２６】実施の形態３を示す図で、予測算出部を備えた応答時間比算出装置１００の構成を示す図。
【図２７】実施の形態３を示す図で、時系列予測の概要を示す図。（（ａ）は、リソース使用率の時系列データの例を示す図、（ｂ）は、リソース使用率の時系列データの成分を示す図。）
【発明を実施するための形態】
【０００８】
実施の形態１．
本実施の形態では、互いに異なる単独のソフトウェアを実行する複数の計算機から、それぞれのリソース使用率を取得し、１台の計算機で互いに異なるソフトウェアを複数同時に実行する場合の、リソース使用率と応答時間の比とを算出する応答時間比算出装置の例を説明する。
【０００９】
最初に、図１、図２を用いて応答時間比算出装置の概要を説明する。
【００１０】
図１は、実施の形態１における応答時間比算出装置の外観の一例を示す図である。
図１において、応答時間比算出装置１００は、システムユニット９１０、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ・Ｒａｙ・Ｔｕｂｅ）やＬＣＤ（液晶）の表示画面を有する表示装置９０１、キーボード９０２（Ｋｅｙ・Ｂｏａｒｄ：Ｋ／Ｂ）、マウス９０３、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ・Ｄｉｓｋ・ Ｄｒｉｖｅ）、コンパクトディスク装置９０５（ＣＤＤ）、プリンタ装置９０６、スキャナ装置９０７などのハードウェア資源を備え、これらはケーブルや信号線で接続されている。
システムユニット９１０は、コンピュータであり、ファクシミリ機９３２、電話器９３１とケーブルで接続され、また、ローカルエリアネットワーク９４２（ＬＡＮ）、ゲートウェイ９４１を介してインターネット９４０に接続されている。
【００１１】
図２は、実施の形態１における応答時間比算出装置１００のハードウェア資源の一例を示す図である。
図２において、応答時間比算出装置１００は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ・Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ・Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう）を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、通信ボード９１５、表示装置９０１、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、プリンタ装置９０６、スキャナ装置９０７、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。磁気ディスク装置９２０の代わりに、光ディスク装置、メモリカード読み書き装置などの記憶装置でもよい。
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、磁気ディスク装置９２０の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置あるいは記憶部の一例である。
通信ボード９１５、キーボード９０２、スキャナ装置９０７、ＦＤＤ９０４などは、入力部、入力装置の一例である。
また、通信ボード９１５、表示装置９０１、プリンタ装置９０６などは、出力部、出力装置の一例である。
【００１２】
通信ボード９１５は、ファクシミリ機９３２、電話器９３１、ＬＡＮ９４２等に接続されている。通信ボード９１５は、ＬＡＮ９４２に限らず、インターネット９４０、ＩＳＤＮ等のＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）などに接続されていても構わない。インターネット９４０或いはＩＳＤＮ等のＷＡＮに接続されている場合、ゲートウェイ９４１は不用となる。
磁気ディスク装置９２０には、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、オペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。
【００１３】
上記プログラム群９２３には、以下に述べる実施の形態の説明において「〜部」として説明する機能を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。
ファイル群９２４には、以下に述べる実施の形態の説明において、「〜の判定結果」、「〜の計算結果」、「〜の処理結果」として説明する情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「ファイル」や「データベース」の各項目として記憶されている。「ファイル」や「データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示・算出・変換などのＣＰＵの動作に用いられる。抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示・算出・変換のＣＰＵの動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。
また、以下に述べる実施の形態の説明において説明するフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク、磁気ディスク装置９２０の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ・Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ・Ｄｉｓｋ）等の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
【００１４】
また、以下に述べる実施の形態の説明において「〜部」として説明するものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」、「手段」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。すなわち、「〜部」、「〜手段」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。すなわち、プログラムは、以下に述べる「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、以下に述べる「〜部の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
【００１５】
（実施の形態に係る技術の説明）
図３は、実施の形態に係る技術を示す図である。（（ａ）は、互いに異なる単独のソフトウェアを実行する複数の同一計算機を示す図、（ｂ）互いに異なる複数のソフトウェアを同時に実行する同一計算機を示す図。）
同一計算機２００ａと同一計算機２００ｂとは、同じ種別のハードウェアリソースである同一ハードウェアリソースを持つ計算機である（図３（ａ）参照）。ここで、ハードウェアリソースとは、例えば、図２に示すＣＰＵ９１１、バス９１２、ＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、通信ボード９１５などと同様のもので有る。同一計算機２００ａと同一計算機２００ｂとは、同じハードウェアリソース（同一ハードウェアリソース）を有する同じ性能の計算機で有る。従って、同一計算機２００ａと同一計算機２００ｂとは、同一ソフトウェアを実行した場合には、同量のハードウェアリソースのリソース使用率もしくはリソース使用量（リソース消費率もしくはリソース消費量とも称する）を示し、同一の応答時間で処理を行う。
以後、個別に区別が不要な場合は、同一計算機２００と表記する。
【００１６】
ソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとは、同一計算機２００ａと同一計算機２００ｂとが実行するソフトウェアである。ここで、以後、個別に区別が不要な場合は、ソフトウェア２０１と表記する。
ソフトウェア２０１は、アプリケーション・システムとして機能するソフトウェアであっても良いし、仮想計算機として機能するソフトウェアであっても良い。
例えば、ソフトウェア２０１が仮想計算機として機能するソフトウェアの場合、ソフトウェア２０１には、端末計算機２０３（個別に区別が不要な場合は、端末計算機２０３と表記する）が接続される。そして、例えば、ソフトウェア２０１は、仮想計算機として複数のサービスを提供するサーバとして機能する。
【００１７】
ログ記憶装置２０２（個別に区別が不要な場合は、ログ記憶装置２０２と表記する）は、同一計算機２００の同一ハードウェアリソースを対象とするログを記憶する記憶装置である。（例えば図２に示す磁気ディスク装置９２０と同様の記憶装置である。）ここで、同一ハードウェアリソースを対象とするログとは、例えば、同一計算機２００が備えるＣＰＵ９１１の使用率や、Ｉ／Ｏ（アイオー、インプット／アウトプット）スループットなどの時系列なハードウェアリソースの消費量の統計情報である。
ログ記憶装置２０２は、例えば、ＣＰＵ９１１の使用率や、Ｉ／Ｏスループットを区別して記憶する。
ログ記憶装置２０２ａは、同一計算機２００ａの一定時刻毎のログを記憶し、ログ記憶装置２０２ｂは、同一計算機２００ｂの一定時刻毎のログを記憶する。
【００１８】
そして、ＣＰＵ９１１を対象としたリソース使用率とは、例えば、同一計算機２００が備えるＣＰＵ９１１の使用率である。Ｉ／Ｏスループットを対象としたリソース使用率とは、同一計算機２００の最大能力に対するＩ／Ｏスループットの比率となる。例えばＣＰＵ９１１を対象としたリソース使用率と、Ｉ／Ｏスループットを対象としたリソース使用率とは本実施の形態の処理において、区別して扱われる。
【００１９】
ここで、ソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとは、互いに異なる単独のソフトウェアであるとする。この場合、同一計算機２００ａと同一計算機２００ｂとの例えばＣＰＵ９１１を対象としたリソース使用率は、異なる値を示す。
【００２０】
そして、互いに異なる単独のソフトウェアであるソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとを１台の同一計算機２００で同時に実行した場合のリソース使用率を、ログ記憶装置２０２ａとログ記憶装置２０２ｂとが記憶しているそれぞれのリソース使用率から算出するのが、本実施の形態のリソース使用率算出装置１５０である（図３（ｂ）参照）。
ここで、互いに異なる単独のソフトウェアであるソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとを同時に実行する同一計算機２００は、同一計算機２００ａであっても良いし、同一計算機２００ｂであっても良いし、その他の同一計算機２００であっても良い。
【００２１】
本実施の形態のリソース使用率算出装置１５０は、複数の同一計算機２００でそれぞれ実行していた複数のソフトウェア２０１を１台の同一計算機２００に集約した場合のリソース使用率を算出するとも言える。
【００２２】
そして、以降、同一計算機２００が単独のソフトウェアを実行する場合の、単独のソフトウェアによるリソース使用率を「単独リソース使用率」と称する。また、同一計算機２００が複数のソフトウェアを同時に実行する場合の、同一ハードウェアリソースの使用率を「同時リソース使用率」と称する。
【００２３】
本説明では、同一計算機２００ａと同一計算機２００ｂとの２台の単独リソース使用率から、同時リソース使用率を算出する例を説明したが、同時リソース使用率を算出する対象の同一計算機２００は、３台以上であっても良く、台数に制限は無い。
以後の実施の形態においても、同時リソース使用率を算出する対象の同一計算機２００の台数に制限は無い。（以後の実施の形態の説明において、同時リソース使用率を算出する対象の同一計算機２００の台数制限に関する説明は省略する。）
【００２４】
そして、本実施の形態の応答時間比算出装置１００は、リソース使用率算出装置１５０の算出した同時リソース使用率に基づき、複数のソフトウェア２０１を１台の同一計算機２００に集約した場合の同一計算機２００の応答時間と、集約前の同一計算機２００の応答時間との比を算出する。この複数のソフトウェア２０１を１台の同一計算機２００に集約した場合の同一計算機２００の応答時間と、集約前の同一計算機２００の応答時間との比を以降「応答時間比」と称する。
なお、応答時間比算出装置１００は、応答性能変動推定装置とも言うことが出来る。
【００２５】
なお、応答時間比は、互いに異なるソフトウェア２０１を複数同時に実行する同一計算機２００が、互いに異なるソフトウェアの内、単独の所定のソフトウェアの処理に要する応答時間と、所定のソフトウェアを単独で実行する同一計算機２００が所定のソフトウェアの処理に要する応答時間との比とも言える。
【００２６】
図４は、リソース使用率と応答時間比との関係を示す図である。
図５は、応答時間比の概要を示す図である。
ここで、応答時間比について説明する。
リソース使用率をλ、実処理時間をＴｓ、待ち時間を含む同一計算機２００の応答時間をＴｑとする時、待ち行列理論に基づき、Ｔｑ＝Ｔｓ／（１−Ｔｓ×λ）の式が成立する。ここで、実処理時間Ｔｓは、単位時間である「１」を設定する。
そして、応答時間比は、Ｔｑ／Ｔｓであり、Ｔｑ／Ｔｓ＝１／（１−λ）により求めることが出来る。この式を以降「応答時間比関数」と称する。応答時間比関数を用いてリソース使用率λに対する応答時間比の関係を示したのが、図４である。図４の横軸はリソース使用率、縦軸は、応答時間比である。
【００２７】
応答時間比の概念について図５を用いて具体的に説明する。
まず、同一計算機２００ａは、ソフトウェア２０１ａを実行した場合に、単独リソース使用率が５０％となり、ソフトウェア２０１ａの処理の応答時間が２０秒であったとする。一方、同一計算機２００ｂは、ソフトウェア２０１ｂを実行した場合に、単独リソース使用率が２５％となり、ソフトウェア２０１ｂの処理の応答時間が１２秒であったとする。
そして、同一計算機２００が、ソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとを同時に実行する場合の同時リソース使用率は、それぞれの単独リソース使用率の和となり、７５％となる。
リソース使用率（同時リソース使用率）が７５％の場合、図４のグラフより、応答時間比は、「４」倍となる。
この４倍という応答時間比は、同一計算機２００が単独のソフトウェア２０１ａを実行した場合に比べて、同一計算機２００が、ソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとを同時に実行した場合にソフトウェア２０１ａの処理に対する応答時間が４倍になることを意味する。すなわち、ソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとを同時に実行する同一計算機２００は、ソフトウェア２０１ａの処理に２０秒×４＝８０秒の応答時間を要することになる。
同様に、ソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとを同時に実行する同一計算機２００は、ソフトウェア２０１ｂの処理に１２秒×４＝４８秒の応答時間を要することになる。
上記の応答時間比により、ユーザーは、ソフトウェア２０１を同一計算機２００に集約した場合の応答時間の劣化の度合いを定量的に知ることが可能となる。
【００２８】
（実施の形態１における応答時間比算出装置１００の構成の説明）
図６は、応答時間比算出装置１００の構成を示す図である。
同一計算機２００、ソフトウェア２０１、ログ記憶装置２０２は、図３と同様の為、説明を省略する。
単独リソース使用率取得部１０１は、各同一計算機２００のログ記憶装置２０２から、各同一計算機２００が実行するソフトウェア２０１毎に単独リソース使用率を取得する。
ここで、ＣＰＵ９１１を対象としたリソース使用率の場合、単独リソース使用率取得部１０１は、そのままログ記憶装置２０２に記憶された、例えば同一計算機２００が備えるＣＰＵ９１１の使用率を単独リソース使用率として取得する。一方、Ｉ／Ｏスループットを対象としたリソース使用率の場合、単独リソース使用率取得部１０１は、同一計算機２００の最大能力に対するＩ／Ｏスループットの比率として、ログ記憶装置２０２に記憶されたＩ／Ｏスループットから変換して取得する。なお、同一計算機２００の最大能力は、予め、応答時間比算出装置１００の例えば、磁気ディスク装置９２０、ＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４などの記憶装置に記憶されている。そして、単独リソース使用率取得部１０１は、同一計算機２００の最大能力の値をこれらの記憶装置から読み込んで、Ｉ／Ｏスループットを対象としたリソース使用率を演算する。
以後、リソース使用率は、ＣＰＵ９１１を対象としたリソース使用率である場合について、説明を進める。
【００２９】
単独リソース使用率取得部１０１は、ソフトウェア２０１ａ、ソフトウェア２０１ｂに対応して、それぞれ単独リソース使用率取得部１０１ａ、単独リソース使用率取得部１０１ｂと構成されていても良い。また、単独リソース使用率取得部１０１は、ソフトウェア２０１ａ、ソフトウェア２０１ｂと複数のソフトウェア２０１に対して、一つの単独リソース使用率取得部１０１で構成されていても良い。
【００３０】
単独確率密度関数算出部１０２は、単独リソース使用率取得部１０１が取得した単独リソース使用率に基づき、平均と標準偏差を求め、単独リソース使用率の分布は例えば正規分布に基づくものとして、単独リソース使用率の確率密度関数を算出する。この単独リソース使用率の確率密度関数を以降「単独確率密度関数」と称する。
【００３１】
単独確率密度関数算出部１０２も、単独リソース使用率取得部１０１と同様にソフトウェア２０１ａ、ソフトウェア２０１ｂに対応して、それぞれ単独確率密度関数算出部１０２ａ、単独確率密度関数算出部１０２ｂと構成されていても良い。また、単独確率密度関数算出部１０２は、ソフトウェア２０１ａ、ソフトウェア２０１ｂと複数のソフトウェア２０１に対して、一つの単独確率密度関数算出部１０２で構成されていても良い。
【００３２】
指定部１０３は、例えばユーザーの入力により、例えばキーボード９０２から入力された情報に基づき、同時リソース使用率の算出対象とする複数のソフトウェア２０１を指定する。すなわち、指定部１０３は、同一計算機２００に集約させる複数のソフトウェア２０１を指定する。
図６においては、同一計算機２００ａと同一計算機２００ｂとの２台しか図示されていないが、指定部１０３は、例えば、同一計算機２００ａ、同一計算機２００ｂ、同一計算機２００ｃ、同一計算機２００ｄ（図示は省略する）の４台の内の２台の組み合わせを指定する。
【００３３】
同時確率密度関数算出部１０４は、指定部１０３で指定された複数のソフトウェア２０１毎に対応した複数の単独確率密度関数から、同時リソース使用率の確率密度関数を算出する。この同時リソース使用率の確率密度関数を以降「同時確率密度関数」と称する。
【００３４】
そして、複数の単独リソース使用率から同時確率密度関数を算出するまでの部分、すなわち単独リソース使用率取得部１０１と単独確率密度関数算出部１０２と指定部１０３と同時確率密度関数算出部１０４とを含む部分をリソース使用率算出装置１５０と称する。
【００３５】
応答時間比算出部１０５は、同時リソース使用率から応答時間比を算出する。
【００３６】
算出結果出力部１１０は、同時確率密度関数算出部１０４が算出した同時確率密度関数と、応答時間比算出部１０５が算出した応答時間比とを例えば、表示装置９０１に出力する。
【００３７】
（単独確率密度関数を算出する動作の説明）
図７は、単独確率密度関数算出部１０２の動作を示すフローチャートである。
図８は、単独リソース使用率と算出対象区間の例を示す図である。（（ａ）は、単独リソース使用率の例を示す図、（ｂ）は、算出対象区間の例を示す図。）
単独確率密度関数を算出するまでの動作の説明にあたって、図８（ａ）に示すリソース使用率は、図６に示す同一計算機２００ａがソフトウェア２０１ａを実行する場合の単独リソース使用率であると想定する。
ここで、同一計算機２００ａ（ソフトウェア２０１ａ）の単独リソース使用率は、同一計算機２００ａが備えるＣＰＵ９１１を対象としたリソース使用率と想定する。すなわち、図８（ａ）に示すリソース使用率は、図６のログ記憶装置２０２ａに記憶されている同一計算機２００ａが備えるＣＰＵ９１１の使用率のログと同じものである。
【００３８】
図８（ａ）に示す通り、ログ記憶装置２０２ａは、同一計算機２００ａがソフトウェア２０１ａを実行した場合における、３秒毎の同一計算機２００ａが備えるＣＰＵ９１１の使用率である単独リソース使用率を複数記憶している。
【００３９】
すなわち、複数の単独リソース使用率は、同一計算機２００が単独ソフトウェア２０１を実行する実行時間内における複数の時刻のそれぞれの時刻（図８（ａ）の例では、３秒、６秒、・・・）に対応付けられている。この複数時刻にそれぞれ対応した複数の単独リソース使用率を以降「単独リソース使用率群」と称する。
まず、単独リソース使用率取得部１０１は、この図８（ａ）に示す単独リソース使用率群（単独リソース使用率のログ）をログ記憶装置２０２ａから取得する。
そして、図示は省略するが、単独リソース使用率取得部１０１は、ログ記憶装置２０２ｂからも同一計算機２００ｂが備えるＣＰＵ９１１の使用率である単独リソース使用率群（単独リソース使用率のログ）を取得する。
【００４０】
次に、単独確率密度関数算出部１０２は、図８（ｂ）に示す算出対象区間を設定する（図７のＳ５１）。
ここで、算出対象区間とは、単独確率密度関数の算出対象とする複数の区間である。（図８（ｂ）に示すＴ１〜Ｔ９・・・。なお、Ｔ９以降の算出対象区間の図示は省略している。）
【００４１】
ここで、単独確率密度関数算出部１０２が算出対象区間を設定する上で、基準となる一つの算出対象区間の長さは、あらかじめユーザーによって設定される。例えば同一計算機２００ａがソフトウェア２０１ａを実行すると同時に、同一計算機２００ｂがソフトウェア２０１ｂを同時に実行した場合でも、正確に同時にはならず時間的なずれが生じる場合が有り得る。その時間的なずれを想定して、基準となる算出対象区間の長さは、ユーザーによって設定される。ユーザーによって設定された基準となる算出対象区間の長さは、あらかじめ磁気ディスク装置９２０などの記憶装置に記憶されている。
【００４２】
単独確率密度関数算出部１０２は、その設定された基準となる算出対象区間の長さを読み込む。
そして、単独確率密度関数算出部１０２は、単独リソース使用率取得部１０１が取得した単独リソース使用率群に含まれる単独リソース使用率が対応する時刻の間隔の倍数となる基準となる算出対象区間の長さに一番近い値を算出対象区間の長さとして設定する。すなわち、単独確率密度関数算出部１０２は、算出対象区間に含まれる時刻の個数を設定するとも言える。
図８（ｂ）の例では一つの算出対象区間の長さが２４秒間（Ｔ６の例では１５秒から３９秒までの２４秒間）となっている。
単独確率密度関数算出部１０２は、単独リソース使用率取得部１０１が取得した単独リソース使用率が対応する時刻の間隔毎に、算出対象区間に含まれる時刻をずらした複数の算出対象区間を設定する。
【００４３】
図９は、算出対象区間Ｔ６の例を示す図である。
単独確率密度関数算出部１０２は、それぞれの算出対象区間を、時間的に古い時刻から新しい時刻へと連続する所定の個数の時刻から構成する。図８（ｂ）もしくは図９のＴ６を例に説明すると、算出対象区間は、古い時刻である１５秒から新しい時刻である３９秒へと連続する９個の時刻（１５秒、１８秒、・・・３９秒）で構成される。
そして、単独確率密度関数算出部１０２は、それぞれの算出対象区間に、構成要素となる時刻の内、最も過去の時刻を代表時刻として付与する。図８（ｂ）もしくは図９のＴ６を例に説明すると、Ｔ６の算出対象区間は、最も過去の時刻である１５秒を代表時刻として付与されている。
そして、単独確率密度関数算出部１０２は、それぞれの算出対象区間を、いずれも同じ個数の時刻から構成する。すなわち、図８（ｂ）に示すそれぞれの算出対象区間Ｔ１〜Ｔ９・・・は、いずれも９個の時刻から構成する。
【００４４】
図示は、省略するが、単独確率密度関数算出部１０２は、単独リソース使用率取得部１０１が取得したソフトウェア２０１ｂ（同一計算機２００ｂ）の単独リソース使用率群に対しても、同様に算出対象区間を設定する。
すなわち、単独確率密度関数算出部１０２は、代表時刻を互いに異にする複数の算出対象区間を、同一計算機２００毎の単独リソース使用率群それぞれに対して各代表時刻を同じくして設定する。
【００４５】
そして、単独確率密度関数算出部１０２は、設定した算出対象区間に含まれる個数の単独リソース使用率を抽出する（図７のＳ５２）。
【００４６】
そして、単独確率密度関数算出部１０２は前述の通り、算出対象区間毎に平均と標準偏差を求める。（図７のＳ５３）
図９の例では、算出対象区間Ｔ６における平均は「１０．７％」で標準偏差の２倍は「０．３％」である。なお、本実施の形態では標準偏差の２倍である「２σ」をばらつきの指標としている。以降、標準偏差の２倍を単に「標準偏差」と称する。
【００４７】
図８（ｂ）の例では、算出対象区間は一定時間（３秒）毎にシフト（移動）しており、単独確率密度関数算出部１０２が算出する平均と標準偏差とは、移動平均と移動標準偏差とも称することが出来る。
【００４８】
図１０は、ソフトウェア２０１ａの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図である。
単独確率密度関数算出部１０２は、算出した平均と標準偏差とを例えば正規分布を表す確率密度関数の式に当てはめて、単独確率密度関数を算出する。ここで、正規分布を表す確率密度関数の式とは、一般的にｆ（ｘ）＝（２πσ２）−１／２×ｅｘｐ（−（ｘ−μ）２／２σ２）と表すことが出来、平均μと標準偏差σとの関数となっている。
なお、単独確率密度関数を算出するにあたり、適用される分布の種類は、正規分布に限定されるものではない。
図１０は、単独確率密度関数算出部１０２が算出した単独確率密度関数を図示したもので、横軸は単独リソース使用率であり、縦軸が分布確率となっている。
【００４９】
図１１は、ソフトウェア２０１ａの各算出対象区間における単独リソース使用率の平均と標準偏差を示す図である。（（ａ）は、各算出対象区間における平均と標準偏差を示す図、（ｂ）はＴ６における単独確率密度関数を示す図。）
単独確率密度関数算出部１０２が、算出対象区間毎に平均と標準偏差を算出した結果が、図１１（ａ）である。
算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数は、前述の通り、図１０に示したが、図１１（ａ）のグラフ縦軸に揃えて表すと、図１１（ｂ）のようになる。
単独確率密度関数算出部１０２は、算出対象区間Ｔ６以外の全ての算出対象区間に関しても、単独確率密度関数を算出する。全ての算出対象区間に関する単独確率密度関数の図示は省略する。
単独確率密度関数算出部１０２は、全ての算出対象区間に関する単独確率密度関数の算出が完了すると、処理を終了する（図７のＳ５４の「Ｙｅｓ」）。単独確率密度関数算出部１０２は、全ての算出対象区間に関する単独確率密度関数の算出が完了していない場合は、算出していない区間の処理を継続する（図７のＳ５４の「Ｎｏ」）。
なお、図１１（ａ）のグラフは、単独リソース使用率の分布を表す時系列データとも言える。
【００５０】
図１２は、ソフトウェア２０１ｂの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図である。
図１３は、ソフトウェア２０１ｂの各算出対象区間における単独リソース使用率の平均と標準偏差を示す図である。（（ａ）は、各算出対象区間における平均と標準偏差を示す図、（ｂ）はＴ６における単独確率密度関数を示す図。）
単独確率密度関数算出部１０２は、ソフトウェア２０１ｂ（同一計算機２００ｂ）についても同様に算出対象区間毎に平均と標準偏差、単独確率密度関数を算出する。
【００５１】
すなわち、単独確率密度関数算出部１０２は、設定した複数の算出対象区間のそれぞれが含む時刻のそれぞれに対応する単独リソース使用率に基づいて、複数の算出対象区間毎の単独確率密度関数を単独リソース使用群毎に算出する。
【００５２】
（同時確率密度関数を第１の算出方法で算出する動作の説明）
図１４は、同時確率密度関数算出部１０４の動作を示すフローチャートである。
図１５は、算出対象区間Ｔ６における同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率の算出方法の第１の例を示す図である。（（ａ）は、ソフトウェア２０１ａの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｂ）は、ソフトウェア２０１ｂの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｃ）は、同時リソース使用率の算出結果を示す図。）
図１６は、算出対象区間Ｔ６における同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率の算出方法の第２の例を示す図である。（（ａ）は、ソフトウェア２０１ａの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｂ）は、ソフトウェア２０１ｂの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｃ）は、同時リソース使用率の算出結果を示す図。）
図１７は、算出対象区間Ｔ６における同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率の算出方法の第３の例を示す図である。（（ａ）は、ソフトウェア２０１ａの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｂ）は、ソフトウェア２０１ｂの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数を示す図、（ｃ）は、同時リソース使用率の算出結果を示す図。）
図１８は、同時リソース使用率の起こりうる組合せを示す図である。（（ａ）は、同時リソース使用率の起こりうる組合せを示す図、（ｂ）は、同時リソース使用率の起こりうる組合せの分布確率を示す図。）
【００５３】
ここで、同時確率密度関数の第１の算出方法について、算出対象区間Ｔ６における具体例を用いて説明する。
同時確率密度関数算出部１０４は、指定部１０３が指定した複数のソフトウェア２０１の単独確率密度関数を用いて、同時確率密度関数を算出する。ここでは、指定部１０３がソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとを指定しているものとする。
【００５４】
ここで、同時確率密度関数算出部１０４は、単独確率密度関数算出部１０２が算出した単独のソフトウェア毎の単独確率密度関数の内、所定の複数の単独確率密度関数に基づいて同時確率密度関数を算出する。
そして、指定部１０３は、単独確率密度関数算出部１０２が算出した単独のソフトウェア２０１毎の単独確率密度関数の内、同時確率密度関数算出部１０４が同時確率密度関数の算出の基とする所定の複数の単独確率密度関数を指定する。
【００５５】
ここで、算出対象区間Ｔ６におけるソフトウェア２０１ａの単独リソース使用率を「Ｃ＿２０１ａ」とし、算出対象区間Ｔ６におけるソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率を「Ｃ＿２０１ｂ」とする。そして、算出対象区間Ｔ６におけるソフトウェア２０１ａの単独リソース使用率の分布確率を「Ｐ（Ｃ＿２０１ａ）」とし、算出対象区間Ｔ６におけるソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率の分布確率を「Ｐ（Ｃ＿２０１ｂ）」と
する。
そして、算出対象区間Ｔ６における同時リソース使用率は、「Ｃ＿２０１ａ」＋「Ｃ＿２０１ｂ」と各単独リソース使用率の和で算出される。
そして、算出対象区間Ｔ６における同時リソース使用率の分布確率は、「Ｐ（Ｃ＿２０１ａ）」×「Ｐ（Ｃ＿２０１ｂ）」と各単独リソース使用率の分布確率の積で算出される。
【００５６】
ここで、ソフトウェア２０１ａの単独リソース使用率と単独リソース使用率の分布確率として同時確率密度関数算出部１０４が抽出（サンプリングとも称する）する数を「Ｍ」とする。また、ソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率と単独リソース使用率の分布確率として同時確率密度関数算出部１０４が抽出する数を「Ｎ」とする。
【００５７】
同時確率密度関数算出部１０４は、まずソフトウェア２０１ａの抽出数「Ｍ」と、ソフトウェア２０１ｂの抽出数「Ｎ」を設定する（図１４のＳ１４１）。抽出数「Ｍ」と「Ｎ」は例えばユーザーによって設定され、あらかじめ磁気ディスク装置９２０などに記憶されており、同時確率密度関数算出部１０４は、その値を読み込んで設定することが可能である。
本実施の形態の説明においては、図示を簡略化する為に抽出数「Ｍ」と「Ｎ」はそれぞれ「６」とするが、「Ｍ」と「Ｎ」の数に制限は無い。
【００５８】
そして、同時確率密度関数算出部１０４は、カウンタを初期化し（図１４のＳ１４１）、ソフトウェア２０１ａのデータを抽出する際のカウンタである「ｍ」をインクリメントする（図１４のＳ１４２）。
同時確率密度関数算出部１０４は、カウンタ「ｍ」が設定された抽出数「Ｍ」を超えていなければ（図１４のＳ１４３の「Ｎｏ」）、ソフトウェア２０１ｂのデータを抽出する際のカウンタである「ｎ」をインクリメントする（図１４のＳ１４４）。
そして、同時確率密度関数算出部１０４は、カウンタ「ｎ」が設定された抽出数「Ｎ」を超えていなければ（図１４のＳ１４５の「Ｎｏ」）、ソフトウェア２０１ａのｍ番目の単独リソース使用率と単独リソース使用率の分布確率とを抽出する。更に、同時確率密度関数算出部１０４は、ソフトウェア２０１ｂのｎ番目の単独リソース使用率と単独リソース使用率の分布確率とを抽出する。そして、同時確率密度関数算出部１０４は、抽出したデータを用いて演算を行う（図１４のＳ１４６）。
【００５９】
具体的には、図１５を用いて説明する。
図１５（ａ）は、図１０のソフトウェア２０１ａの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数と同じ図である。また、図１５（ｂ）は、図１２のソフトウェア２０１ｂの算出対象区間Ｔ６における単独確率密度関数と同じ図である。
ソフトウェア２０１ａの抽出数「Ｍ」は「６」に設定されており、抽出対象となる単独リソース使用率は、図１５（ａ）に示す「１０．５」〜「１１」の６個である。「１０．５」〜「１１」の抽出範囲は、同時確率密度関数算出部１０４が、単独確率密度関数算出部１０２の算出した平均と標準偏差に基づき、設定する。
同様にソフトウェア２０１ｂの抽出数「Ｎ」は「６」に設定されており、抽出対象となる単独リソース使用率は、図１５（ｂ）に示す「１１．３」〜「１１．８」の６個である。「１１．３」〜「１１．８」の抽出範囲は、同時確率密度関数算出部１０４が、単独確率密度関数算出部１０２の算出した平均と標準偏差に基づき、設定する。
【００６０】
同時確率密度関数算出部１０４は、カウンタ「ｍ＝１」の抽出対象である単独リソース使用率「１０．５％」と単独リソース使用率「１０．５％」の分布確率「８％」をソフトウェア２０１ａの単独確率密度関数（図１５（ａ））から抽出する。
同様に同時確率密度関数算出部１０４は、カウンタ「ｎ＝１」の抽出対象である単独リソース使用率「１１．３％」と単独リソース使用率「１１．３％」の分布確率「３％」をソフトウェア２０１ｂの単独確率密度関数（図１５（ｂ））から抽出する。
そして、同時確率密度関数算出部１０４は、ソフトウェア２０１ａの単独リソース使用率「１０．５％」とソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率「１１．３％」との和を演算し、同時リソース使用率「２１．８％」を算出する（図１５（ｃ））。
更に、同時確率密度関数算出部１０４は、ソフトウェア２０１ａの単独リソース使用率の分布確率「８％」とソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率の分布確率「３％」との積を演算し、同時リソース使用率「２１．８％」の分布確率「０．２５％」を算出する。
ここで、「８％」と「３％」の積は、「０．２４％」であるが、「８％」と「３％」の
小数点以下の数字の表記を省略している為に、誤差が生じている。以降の図１６と図１７においても同様であり、以降の誤差に関する説明は省略する。
【００６１】
そして、次に同時確率密度関数算出部１０４は、カウンタ「ｎ」だけをインクリメントする（図１４のＳ１４４）。
具体的には、図１６を用いて説明する。
同時確率密度関数算出部１０４は、カウンタ「ｍ＝１」の抽出対象である単独リソース使用率「１０．５％」と単独リソース使用率「１０．５％」の分布確率「８％」をソフトウェア２０１ａの単独確率密度関数（図１５（ａ））から抽出する。
同様に同時確率密度関数算出部１０４は、カウンタ「ｎ＝２」の抽出対象である単独リソース使用率「１１．４％」と単独リソース使用率「１１．４％」の分布確率「９％」をソフトウェア２０１ｂの単独確率密度関数（図１５（ｂ））から抽出する。
そして、同時確率密度関数算出部１０４は、ソフトウェア２０１ａの単独リソース使用率「１０．５％」とソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率「１１．４％」との和を演算し、同時リソース使用率「２１．９％」を算出する（図１５（ｃ））。
更に、同時確率密度関数算出部１０４は、ソフトウェア２０１ａの単独リソース使用率の分布確率「８％」とソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率の分布確率「９％」との積を演算し、同時リソース使用率「２１．９％」の分布確率「０．７５％」を算出する。
【００６２】
そして、同時確率密度関数算出部１０４は、更にカウンタ「ｎ」だけをインクリメントし（図１３のＳ１４４）、カウンタ「ｎ＝６」の抽出対象であるソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率「１１．８％」まで処理を進める（図示は省略する）。
そして、カウンタ「ｎ」が抽出数「Ｎ」を超えると（図１４のＳ１４５の「Ｙｅｓ」）、同時確率密度関数算出部１０４はカウンタ「ｎ」をリセットし（図１４のＳ１４８）、カウンタ「ｍ」をインクリメントする（図１４のＳ１４２）。
【００６３】
カウンタ「ｍ＝２」で、カウンタ「ｎ＝１」の状態について図１７を用いて説明する。
同時確率密度関数算出部１０４は、カウンタ「ｍ＝２」の抽出対象である単独リソース使用率「１０．６％」と単独リソース使用率「１０．６％」の分布確率「１４％」をソフトウェア２０１ａの単独確率密度関数（図１５（ａ））から抽出する。
同様に同時確率密度関数算出部１０４は、カウンタ「ｎ＝１」の抽出対象である単独リソース使用率「１１．３％」と単独リソース使用率「１１．３％」の分布確率「３％」をソフトウェア２０１ｂの単独確率密度関数（図１５（ｂ））から抽出する。
そして、同時確率密度関数算出部１０４は、ソフトウェア２０１ａの単独リソース使用率「１０．６％」とソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率「１１．３％」との和を演算し、同時リソース使用率「２１．９％」を算出する（図１５（ｃ））。
更に、同時確率密度関数算出部１０４は、ソフトウェア２０１ａの単独リソース使用率の分布確率「１４％」とソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率の分布確率「３％」との積を演算し、同時リソース使用率「２１．９％」の分布確率「０．４２％」を算出する。
【００６４】
そして、同時確率密度関数算出部１０４が、「ｍ＝１〜６」と「ｎ＝１〜６」との全ての組合せについて、同時リソース使用率と、同時リソース使用率の分布確率とを算出した結果が、図１８である。
図１８（ａ）は、同時リソース使用率を示し、図１８（ｂ）は、同時リソース使用率の分布確率を示す。
例えば、図１５を用いて説明した例は、図１８（ａ）の丸で囲んだ同時リソース使用率「２１．８％」と、図１８（ｂ）の丸で囲んだ同時リソース使用率の分布確率「０．２５％」である。
【００６５】
そして、同時確率密度関数算出部１０４は、同じ値を示す同時リソース使用率の分布確率の総和を演算する（図１４のＳ１４７）。
具体例を説明すると、図１６と図１７とで説明した例は、図１８（ａ）で示すいずれも同時リソース使用率が「２１．９％」となる場合である。
このように同時リソース使用率の同値が存在する場合の同時リソース使用率の分布確率は、同値となるそれぞれの同時リソース使用率の分布確率の和となる。
すなわち、同時リソース使用率「２１．９％」の分布確率は、「０．７５％＋０．４２％＝１．１７％」となる。
【００６６】
図１９は、算出対象区間Ｔ６における同時確率密度関数を示す図である。
同時確率密度関数算出部１０４は、図１４のＳ１４１〜Ｓ１４７の処理を例えば、算出対象区間Ｔ６において行うことで、同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率との値を得る。
そして、同時確率密度関数算出部１０４は、同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率との値から、例えば、算出対象区間Ｔ６における同時リソース使用率の平均と標準偏差を得る。また、同時確率密度関数算出部１０４は、同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率との値から、例えば、算出対象区間Ｔ６における同時確率密度関数（図１９）を得る。
図１９において、前述のように同時リソース使用率「２１．９％」の分布確率は、「１．１７％」となっている。
【００６７】
図２０は、各算出対象区間における同時リソース使用率の平均と標準偏差を示す図である。
同時確率密度関数算出部１０４は、各算出対象区間における同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率との値を算出し、各算出対象区間における同時リソース使用率の平均と標準偏差を得る（図２０）。
また、同時確率密度関数算出部１０４は、同時リソース使用率と同時リソース使用率の分布確率との値から、算出対象区間Ｔ６以外の全ての算出対象区間に関しても、各算出対象区間における各同時確率密度関数を算出する。ここでは、全ての算出対象区間に関する同時確率密度関数の図示は省略する。
以上の処理により、同時確率密度関数算出部１０４は、同時リソース使用率の時系列変化を算出するとも言える。
【００６８】
（同時確率密度関数を第２の算出方法で算出する動作の説明）
次に、同時確率密度関数の第２の算出方法について説明する。
同時確率密度関数算出部１０４は、ソフトウェア２０１ａの単独確率密度関数と、ソフトウェア２０１ｂの単独確率密度関数との、例えば畳み込み演算を行うことで同時確率密度関数を算出することが可能である。
従って、同時確率密度関数算出部１０４は、算出対象区間毎のソフトウェア２０１ａの単独確率密度関数と、ソフトウェア２０１ｂの単独確率密度関数とから、算出対象区間に例えば畳み込み演算を行うことで算出対象区間毎の同時確率密度関数を算出する。
【００６９】
すなわち、同時確率密度関数算出部１０４は、単独確率密度関数算出部１０２が単独リソース使用群毎に算出したそれぞれの単独確率密度関数を用いて、複数の算出対象区間毎に同時確率密度関数を算出する。
【００７０】
そして、単独リソース使用率取得部１０１と単独確率密度関数算出部１０２と指定部１０３と同時確率密度関数算出部１０４とによる動作が、リソース使用率算出装置１５０としての動作となる。
【００７１】
算出結果出力部１１０は、同時確率密度関数算出部１０４が算出した同時確率密度関数（図１９）や、各算出対象区間における同時リソース使用率の平均と標準偏差（図２０）を例えば、表示装置９０１に出力する。
【００７２】
（応答時間比を算出する動作の説明）
応答時間比算出部１０５は、同時確率密度関数算出部１０４（リソース使用率算出装置１５０）が算出した同時確率密度関数（同時リソース使用率）を用いて、応答時間比を算出する。
【００７３】
リソース使用率算出装置１５０の動作に、同時確率密度関数算出部１０４（リソース使用率算出装置１５０）が算出した同時確率密度関数（同時リソース使用率）を用いて、応答時間比算出部１０５が応答時間比を算出する動作を加えた動作が、応答時間比算出装置１００としての動作となる。
【００７４】
応答時間比算出部１０５は、任意の同時リソース使用率に対して定まる応答時間比関数を用いて、リソース使用率算出装置１５０が算出した同時確立密度関数における同時リソース使用率を応答時間比に変換する。そして、応答時間比算出部１０５は、任意の応答時間比に対し、任意の応答時間比の確率密度が定まる応答時間比確立密度関数を算出する。
更に、応答時間比算出部１０５は、複数の算出対象区間毎の同時確立密度関数における同時リソース使用率を応答時間比に変換して、複数の算出対象区間毎の応答時間比確立密度関数を算出する。
そして、応答時間比算出部１０５は、待ち行列理論に基づく応答時間比関数（図４）を用いる。
【００７５】
図２１は、算出対象区間Ｔ６における応答時間比確立密度関数を示す図である。
応答時間比算出部１０５は、例えば算出対象区間Ｔ６における同時確率密度関数（図１９）における横軸のリソース使用率の値を待ち行列理論に基づく応答時間比関数（図４）を用いて、応答時間比に変換する。
そして、応答時間比算出部１０５は、変換前のリソース使用率が対応していたリソース使用率の分布確率の値を、そのまま変換後の応答時間比の分布確率の値として対応付ける。
【００７６】
具体的には、例えば、図１９における同時リソース使用率「２１．９％」の分布確率は、「１．１７％」である。
そして、応答時間比算出部１０５は、図４で説明した応答時間比関数Ｔｑ／Ｔｓ＝１／（１−λ）のλに「２１．９％」を代入し、応答時間比「１．２８０４」を算出する。すなわち、応答時間比算出部１０５は、同時リソース使用率「２１．９％」を応答時間比「１．２８０４」に変換する。
そして、応答時間比算出部１０５は、応答時間比「１．２８０４」に分布確率「１．１７％」を対応付ける。
【００７７】
このような処理により、応答時間比算出部１０５は、図２１に示す応答時間比の分布確率すなわち、応答時間比確立密度関数が算出する。
応答時間比算出部１０５は、算出対象区間Ｔ６以外の全ての算出対象区間に関しても、各算出対象区間における各応答時間比確立密度関数を算出する。ここでは、全ての算出対象区間に関する応答時間比確立密度関数の図示は省略する。
以上の処理により、応答時間比算出部１０５は、応答時間比の時系列変化を算出するとも言える。
【００７８】
算出結果出力部１１０は、応答時間比算出部１０５が算出した応答時間比確立密度関数（図２１）や、応答時間比の時系列変化を示すグラフ（図示は省略する）を例えば、表示装置９０１に出力する。
【００７９】
なお、応答時間比算出装置１００が、単独リソース使用率から応答時間比を算出する動作について、ＣＰＵ使用率を例に説明したが、Ｉ／Ｏスループットについても同様である。また、同一計算機２００がソフトウェア２０１を実行する際のＣＰＵでの処理時間とＩ／Ｏでの処理時間との比率が明らかで有る場合は、単独リソース使用率取得部１０１は、ＣＰＵ使用率とＩ／Ｏスループットとを合わせた単独リソース使用率を取得することが可能である。そして、応答時間比算出装置１００は同様の処理を行って応答時間比を算出する。そして、算出された応答時間比に、明らかとなっているＣＰＵでの処理時間とＩ／Ｏでの処理時間との比率を適用することで、ＣＰＵとＩ／Ｏそれぞれによる応答時間比をユーザーは評価することも出来る。
【００８０】
本実施の形態の応答時間比算出装置１００により、予め同一計算機２００で実行される組合せが想定される複数のソフトウェア２０１について、応答時間比を算出することで、ユーザーは、予め応答性能の変動を定量的に予測することが可能となる。
【００８１】
実施の形態２．
本実施の形態では、同一計算機２００が予め複数のソフトウェア２０１を同時に実行している場合において、同一計算機２００が、実行するソフトウェア２０１の組み合わせを変更する時の応答時間比を算出する応答時間比算出装置１００の例を説明する。
【００８２】
（実施の形態２における応答時間比算出装置１００の構成の説明）
図２２は、分離部を含む応答時間比算出装置１００の構成を示す図である。
同一計算機２００ｃは、予めソフトウェア２０１ｃとソフトウェア２０１ｄとの複数のソフトウェア２０１を同時に実行している。
【００８３】
そして、応答時間比算出装置１００（リソース使用率算出装置１５０）は、分離部１０６を備えている。
分離部１０６は、複数のソフトウェア２０１が同時実行された時のリソース使用率から、複数の単独リソース使用率に分離する。
その他の部分は、実施の形態と同様である為、説明を省略する。
例えば、図２２と図６とは、同一計算機２００の数が異なっているが、実施の形態１と実施の形態２と後述の実施の形態３とにおいて、同一計算機２００の数に制限は無く、各実施の形態の動作に影響を与えるものでは無い。また、図２２に示す単独リソース使用率取得部１０１ａ〜１０１ｄと単独確率密度関数算出部１０２ａ〜１０２ｄについても同様である。
【００８４】
（実施の形態２における動作の説明）
同一計算機２００ｃのログ記憶装置２０２は、同一計算機２００ｃがソフトウェア２０１ｃとソフトウェア２０１ｄとを同時に実行した場合のリソース使用率を記憶している。
【００８５】
このリソース使用率は、同一ハードウェアリソースを備える同一計算機２００がソフトウェア２０１を複数同時に実行する場合の、同一ハードウェアリソースを対象とするリソース使用率である。そして、このリソース使用率は、ソフトウェア２０１毎に同一ハードウェアリソースを対象とするリソース使用率が区別され、分離可能である。このリソース使用率を以降、「分離可能リソース使用率」と称する。
【００８６】
図２３は、分離可能リソース使用率と、分離可能リソース使用率から分離された複数の単独リソース使用率を示す図である。
同一計算機２００ｃのログ記憶装置２０２は、図２２の分離可能リソース使用率Ｄ３００を記憶している。そして、分離可能リソース使用率Ｄ３００は、ソフトウェア２０１ｃのリソース使用率Ｄ３１０とソフトウェア２０１ｄのリソース使用率Ｄ３２０とに分離が可能である。
【００８７】
分離部１０６は、ソフトウェア２０１を複数同時に実行する同一計算機２００から取得し、取得した分離可能リソース使用率を、ソフトウェア２０１毎に対応した複数の単独リソース使用率として分離する。
具体的には、分離部１０６は、同一計算機２００ｃのログ記憶装置２０２から分離可能リソース使用率Ｄ３００を取得し、ソフトウェア２０１ｃの単独リソース使用率Ｄ３１０とソフトウェア２０１ｄの単独リソース使用率Ｄ３２０とに分離する。
【００８８】
そして、単独リソース使用率取得部１０１は、実施の形態と同様にソフトウェア２０１ｃの単独リソース使用率Ｄ３１０とソフトウェア２０１ｄの単独リソース使用率Ｄ３２０とを取得する。
指定部１０３は、ソフトウェア２０１ｂとソフトウェア２０１ｃとを指定しているとする。
応答時間比算出装置１００は、実施の形態１と同様に、ソフトウェア２０１ｂの単独リソース使用率（図示は省略）と、ソフトウェア２０１ｃの単独リソース使用率Ｄ３１０（図２２）とから応答時間比を算出する。
【００８９】
ここで、実施の形態１と異なる点は、同一計算機２００ｃはソフトウェア２０１ｃとソフトウェア２０１ｄとを同時に実行している為、ソフトウェア２０１ｃのみを実行している場合よりも応答時間が劣化している点である。
したがって、応答時間比算出部１０５は、応答時間比を算出するにあたり、ソフトウェア２０１を複数実行していることによる応答時間の劣化分を補正しなくてはならない。
【００９０】
図２４は、応答時間の劣化の補正の概要を示す図である。
応答時間の劣化の補正は、図５で説明の応答時間比の例を逆に考えることで説明が出来る。（ここでは、図１９の例から離れ、図５で示したソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとを用いて説明を行う。）
すなわち、ソフトウェア２０１ａとソフトウェア２０１ｂとを同時に実行していた同一計算機２００は、ソフトウェア２０１ａの処理の応答に８０秒要していたとする。そして、同一計算機２００がソフトウェア２０１ａのみを実行する場合の応答時間は２０秒となり、複数のソフトウェア２０１を同時に実行していた場合の、１／４となる。
この「１／４」という値は、図５で示した応答時間比の逆数である。この応答時間比の逆数の逆数を以降「補正比」と称する。すなわち、応答時間比関数Ｔｑ／Ｔｓ＝１／（１−λ）のλに分離可能リソース使用率を代入して、応答時間比を求め、更に逆数をとった値を求めれば、応答時間比算出部１０５は、応答時間の劣化の補正を行うことが出来る。
【００９１】
応答時間比算出部１０５は、応答時間比関数を用いて、分離可能リソース使用率を応答時間比に変換し、変換した応答時間比の逆数である補正比を算出し、算出した補正比を用いて、補正された応答時間比を算出するとも言える。
【００９２】
図２５は、分離可能リソース使用率に基づく、補正比を示す図である。
図１９の例に戻り、説明を進める。
分離部１０６は、同一計算機２００ｃのログ記憶装置２０２ｃが記憶する分離可能リソース使用率Ｄ３００（図２２）を、ソフトウェア２０１ｃとソフトウェア２０１ｄとに対応付けて、応答時間比算出部１０５に入力する。
【００９３】
応答時間比算出部１０５は、分離可能リソース使用率Ｄ３００（図２３）に基づき、補正比を算出する（図２５）。
そして、例えば、応答時間比算出部１０５は、ソフトウェア２０１ｃに対する応答時間比を算出する場合に、この図２５に示す値を乗じて補正を行う。
例えば、算出対象区間Ｔ６における応答時間比を算出する場合は、応答時間比算出部１０５は、算出対象区間Ｔ６の代表時刻である「１５秒」における補正比「０．７７」を補正に用いる。
あるいは、応答時間比算出部１０５は、単独確率密度関数算出部１０２が設定した算出対象区間に対応した範囲の補正比の平均を算出し、その平均値を補正に用いることも可能である。あるいは、応答時間比算出部１０５は、単独確率密度関数算出部１０２が設定した算出対象区間に対応した範囲の補正比の確率密度関数を算出し、応答時間比確立密度関数と演算を行うことで補正を行うことも可能である。
【００９４】
本実施の形態の応答時間比算出装置１００により、同一計算機２００が予め複数のソフトウェア２０１を同時に実行している場合において、同一計算機２００が、実行するソフトウェア２０１の組み合わせを変更する時の応答時間比を算出することが可能となる。
【００９５】
実施の形態３．
本実施の形態では、単独確率密度関数の時系列データから、未来の時刻における単独確率密度関数を予測して、予測した未来における応答時間比を算出する応答時間比算出装置１００の例を説明する。
【００９６】
（実施の形態３における応答時間比算出装置１００の構成の説明）
図２６は、予測算出部を備えた応答時間比算出装置１００の構成を示す図である。
応答時間比算出装置１００は、予測算出部１０７と傾向成分操作部１０８とを備えている。
予測算出部１０７は、単独確率密度関数（単独リソース使用率）の時系列データから、未来の時刻における単独確率密度関数（単独リソース使用率）を予測する。
傾向成分操作部１０８は、予測算出部１０７が予測を行う基となる時系列データに変更を加える。
その他の部分は、実施の形態と同様である為、説明を省略する。
【００９７】
（実施の形態３における動作の説明）
予測算出部１０７は、未来時刻を代表時刻とする算出対象区間における単独確率密度関数を、単独確率密度関数算出部１０２が算出する複数の算出対象区間毎の単独確率密度関数に基づいて、予測して算出する。ここで、未来時刻とは、単独確率密度関数算出部１０２が単独確率密度関数の算出対象とする複数の算出対象区間にそれぞれ付与される複数の代表時刻よりも未来の所定の時刻を示す。
【００９８】
図２７は、時系列予測の概要を示す図である。（（ａ）は、リソース使用率の時系列データの例を示す図、（ｂ）は、リソース使用率の時系列データの成分を示す図。）
具体的に説明を行う。
例えば、単独確率密度関数算出部１０２が、図２７（ａ）に示すような単独リソース使用率の平均値の時系列データを算出したとする。
そして、予測算出部１０７は、図２７（ａ）に示すようなデータに対して、例えばＡＲＭＡ（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ ｍｏｖｉｎｇ ａｖｅｒａｇｅ ｍｏｄｅｌ，自己回帰移動平均モデル）等の処理を行う。
そして、予測算出部１０７は、「Ｑ（ｔ）＝ｍ（ｔ）＋ｓ（ｔ）＋Ｙ」で表現される式を得る。
ここで、Ｑ（ｔ）はリソース使用率、ｍ（ｔ）は傾向成分、ｓ（ｔ）は周期成分、Ｙはランダムなノイズである。予測算出部１０７は、この式によってログ記憶装置２０２に記録されていない記録範囲外の時刻のリソース消費率が予測出来る。
図２７（ｂ）で説明すると、破線が傾向成分ｍ（ｔ）、一点鎖線が周期成分ｓ（ｔ）、実線がランダムなノイズＹとなる。
【００９９】
更に、例えばユーザーは、将来予測されるリソース使用率の上昇や下降の情報を例えばキーボード９０２などから入力可能である。
そして、傾向成分操作部１０８は、入力されたリソース使用率の上昇や下降の情報に基づき、傾向成分ｍ（ｔ）を操作する。
【０１００】
同時確率密度関数算出部１０４は、予測算出部１０７の予測によって算出された単独確率密度関数に基づき予測される同時確率密度関数を算出する。また、応答時間比算出部１０５は、予測算出部１０７の予測によって算出された単独確率密度関数に基づき予測される応答時間比を算出する。
【０１０１】
本実施の形態の応答時間比算出装置１００によって、単独確率密度関数の時系列データから、未来の時刻における単独確率密度関数を予測して、予測した未来における応答時間比を算出することが可能である。
すなわち、時系列予測を行なうことで、将来のリソース使用に対する応答性能の劣化の推定を行なうことが出来ると言える。
また、傾向成分操作部１０８の操作により、将来予測されるリソース消費の上昇や下降を加味した予測を行うことが出来る。
【０１０２】
改めて、まとめると、実施の形態１〜３では、
同じ種別のハードウェアリソースである同一ハードウェアリソースを持つ計算機である複数の同一計算機２００であって、互いに異なる単独のソフトウェア２０１を実行する複数の同一計算機２００の各同一計算機２００から、前記同一ハードウェアリソースを対象とするリソース使用率であって、前記単独のソフトウェア２０１によるリソース使用率を示す複数の単独リソース使用率を、前記各同一計算機２００が実行する前記単独のソフトウェア２０１毎に取得する単独リソース使用率取得部１０１と、
前記単独リソース使用率取得部１０１が前記単独のソフトウェア２０１毎に取得した前記複数の単独リソース使用率に基づき、任意の単独リソース使用率に対し、前記任意の単独リソース使用率の確率密度が定まる単独確率密度関数を前記単独のソフトウェア２０１毎に算出する単独確率密度関数算出部１０２と、
前記単独確率密度関数算出部１０２が算出した前記単独のソフトウェア２０１毎の前記単独確率密度関数に基づいて、前記同一ハードウェアリソースを持つ同一計算機２００が前記複数の同一計算機２００で実行されたそれぞれのソフトウェア２０１を複数同時に実行する場合の前記同一ハードウェアリソースの使用率である同時リソース使用率の任意の前記同時リソース使用率に対し、前記任意の同時リソース使用率の確率密度が定まる同時確率密度関数を算出する同時確率密度関数算出部１０４と
を備えることを特徴とするリソース使用率算出装置１５０について説明した。
【０１０３】
更に、実施の形態１〜３では、
前記単独リソース使用率取得部１０１は、
前記複数の同一計算機２００のそれぞれから、それぞれの前記同一計算機２００が前記単独ソフトウェアを実行する実行時間内における複数の時刻のそれぞれの時刻に対応付けられた前記複数の単独リソース使用率で構成される単独リソース使用率群を取得し、
前記単独確率密度関数算出部１０２は、
前記単独確率密度関数の算出対象とする複数の算出対象区間であって、それぞれの前記算出対象区間は、時間的に古い前記時刻から新しい前記時刻へと連続する所定の個数の前記時刻から構成され、かつ、構成要素となる前記時刻の内、最も過去の前記時刻を代表時刻として付与されていると共に、いずれも同じ個数の前記時刻から構成され、かつ、前記代表時刻を互いに異にする前記複数の算出対象区間を、前記同一計算機２００毎の前記単独リソース使用率群それぞれに対して各代表時刻を同じくして設定し、設定した前記複数の算出対象区間のそれぞれが含む前記時刻のそれぞれに対応する前記単独リソース使用率に基づいて、前記複数の算出対象区間毎の前記単独確率密度関数を前記単独リソース使用群毎に算出し、
前記同時確率密度関数算出部１０４は、
前記単独確率密度関数算出部１０２が前記単独リソース使用群毎に算出したそれぞれの前記単独確率密度関数を用いて、前記複数の算出対象区間毎に前記同時確率密度関数を算出することを特徴とするリソース使用率算出装置１５０について説明した。
【０１０４】
更に、実施の形態１〜３では、
前記同時確率密度関数算出部１０４は、
前記単独確率密度関数算出部１０２が算出した前記単独のソフトウェア２０１ア毎の前記単独確率密度関数の内、所定の複数の前記単独確率密度関数に基づいて、前記同時確率密度関数を算出し、
前記リソース使用率算出装置１５０は、さらに、
前記単独確率密度関数算出部１０２が算出した前記単独のソフトウェア毎の前記単独確率密度関数の内、前記同時確率密度関数算出部１０４が前記同時確率密度関数の算出の基とする前記所定の複数の単独確率密度関数を指定する指定部１０３を
備えることを特徴とするリソース使用率算出装置１５０について説明した。
【０１０５】
更に、実施の形態２では、
分離可能リソース使用率であって、前記同一ハードウェアリソースを備える前記同一計算機２００が前記ソフトウェア２０１を複数同時に実行する場合の、前記同一ハードウェアリソースを対象とするリソース使用率であり、前記ソフトウェア２０１毎に前記同一ハードウェアリソースを対象とするリソース使用率が区別され、分離可能な前記分離可能リソース使用率を、前記ソフトウェア２０１を複数同時に実行する前記同一計算機２００から取得し、取得した前記分離可能リソース使用率を、前記ソフトウェア２０１毎に対応した複数の前記単独リソース使用率として分離する分離部１０６を
備えることを特徴とするリソース使用率算出装置１５０について説明した。
【０１０６】
更に、実施の形態３では、
前記単独確率密度関数算出部１０２が前記単独確率密度関数の算出対象とする前記複数の算出対象区間にそれぞれ付与される複数の代表時刻よりも未来の所定の時刻である未来時刻であって、前記未来時刻を前記代表時刻とする前記算出対象区間における前記単独確率密度関数を、前記単独確率密度関数算出部１０２が算出する前記複数の算出対象区間毎の前記単独確率密度関数に基づいて、予測して算出する予測算出部１０７を
備えることを特徴とするリソース使用率算出装置１５０について説明した。
【０１０７】
更に、実施の形態１〜３では、
前記互いに異なるソフトウェア２０１を複数同時に実行する前記同一計算機２００が、前記互いに異なるソフトウェアの内、単独の所定のソフトウェア２０１の処理に要する応答時間と、前記所定のソフトウェア２０１を単独で実行する前記同一計算機２００が前記所定のソフトウェアの処理に要する応答時間との応答時間比が、任意のリソース使用率に対して定まる応答時間比関数を用いて、前記リソース使用率算出装置１５０が算出した前記同時確立密度関数における前記同時リソース使用率を前記応答時間比に変換して、前記任意の応答時間比に対し、前記任意の応答時間比の確率密度が定まる応答時間比確立密度関数を算出する応答時間比算出部１０５を
備えることを特徴とする応答時間比算出装置１００について説明した。
【０１０８】
更に、実施の形態１〜３では、
前記応答時間比算出部１０５は、
前記複数の算出対象区間毎の前記同時確立密度関数における前記同時リソース使用率を前記応答時間比に変換して、前記複数の算出対象区間毎の前記応答時間比確立密度関数を算出することを特徴とする応答時間比算出装置１００について説明した。
【０１０９】
更に、実施の形態２では、
前記応答時間比算出部１０５は、
前記応答時間比関数を用いて、前記分離可能リソース使用率を前記応答時間比に変換し、変換した前記応答時間比の逆数である補正比を算出し、算出した補正比を用いて、補正された前記応答時間比を算出することを特徴とする応答時間比算出装置１００について説明した。
【０１１０】
更に、実施の形態１〜３では、
前記応答時間比算出部１０５は、
待ち行列理論に基づく前記応答時間比関数を用いることを特徴とする応答時間比算出装置１００について説明した。
【０１１１】
更にまとめると、
実施の形態１〜３では、
それぞれ独立して動作していたソフトウェア２０１（アプリケーション・システム）を集約したときの応答性能の劣化の割合を、消費リソースの総量からリソース確保の待ち行列による時間的劣化を算出することで求めることを特長とした応答時間比算出装置１００（応答性能変動推定装置）について説明した。
更に、実施の形態１〜３では、
それぞれ独立して動作していたソフトウェア２０１（アプリケーション・システム）を集約したときの応答性能の劣化の割合を、それぞれのソフトウェア２０１（アプリケーション・システム）のリソース消費記録に対し移動平均、移動分散を求めることで事象の同時発生の尤度を確保し、確率的な合成から消費リソースの総量を導出し、リソース確保の待ち行列による時間的劣化を算出することで求めることを特長とした応答時間比算出装置１００（応答性能変動推定装置）について説明した。
更に、実施の形態２では、
一つの同一計算機２００（計算機）上で混在して動作していたソフトウェア２０１（アプリケーション・システム）に対し、リソース確保の待ち行列による時間的劣化から単体での動作時の応答性能との比率を導出し、異なる同一計算機２００（計算機）上の配置を行った場合の応答性能の劣化の割合を、算出することを特長とした応答時間比算出装置１００（応答性能変動推定装置）について説明した。
更に、実施の形態３では、
ソフトウェア２０１（アプリケーション・システム）を集約したときの応答性能の劣化の割合を、それぞれのソフトウェア２０１（アプリケーション・システム）のリソース消費記録に対し移動平均、移動分散を求めることで事象の同時発生の尤度を確保し、時系列推定により将来のリソース消費量も加味して、相互の確率的な合成から消費リソースの総量を導出し、リソース確保の待ち行列による時間的劣化を算出することで求めることを特長とした応答時間比算出装置１００（応答性能変動推定装置）について説明した。
【０１１２】
なお、既に、説明したように、本実施の形態１に示す応答時間比算出装置１００は、処理装置たるＣＰＵ、記憶装置たるメモリ、磁気ディスク等、入力装置たるキーボード、マウス、通信ボード等、出力装置たる表示装置、通信ボード等を備えるコンピュータである。
そして、上記したように「〜部」として示された機能をこれら処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置を用いて実現するものである。
【符号の説明】
【０１１３】
１００ 応答時間比算出装置、１０１ 単独リソース使用率取得部、１０２ 単独確率密度関数算出部、１０３ 指定部、１０４ 同時確率密度関数算出部、１０５ 応答時間比算出部、１０６ 分離部、１０７ 予測算出部、１０８ 傾向成分操作部、１１０ 算出結果出力部、１５０ リソース使用率算出装置、２００ 同一計算機、２０１ ソフトウェア、２０２ ログ記憶装置、２０３ 端末計算機、９０１ 表示装置、９０２ キーボード、９０３ マウス、９０４ ＦＤＤ、９０５ コンパクトディスク装置、９０６ プリンタ装置、９０７ スキャナ装置、９１０ システムユニット、９１１ ＣＰＵ、９１２ バス、９１３ ＲＯＭ、９１４ ＲＡＭ、９１５ 通信ボード、９２０ 磁気ディスク装置、９２１ オペレーティングシステム、９２２ ウィンドウシステム、９２３ プログラム群、９２４ ファイル群、９３１ 電話器、９３２ ファクシミリ機、９４０ インターネット、９４１ ゲートウェイ、９４２ ローカルエリアネットワーク。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同じ種別のハードウェアリソースである同一ハードウェアリソースを持つ計算機である複数の同一計算機であって、互いに異なる単独のソフトウェアを実行する複数の同一計算機の各同一計算機から、前記同一ハードウェアリソースを対象とするリソース使用率であって、前記単独のソフトウェアによるリソース使用率を示す複数の単独リソース使用率を、前記各同一計算機が実行する前記単独のソフトウェア毎に取得する単独リソース使用率取得部と、
前記単独リソース使用率取得部が前記単独のソフトウェア毎に取得した前記複数の単独リソース使用率に基づき、任意の単独リソース使用率に対し、前記任意の単独リソース使用率の確率密度が定まる単独確率密度関数を前記単独のソフトウェア毎に算出する単独確率密度関数算出部と、
前記単独確率密度関数算出部が算出した前記単独のソフトウェア毎の前記単独確率密度関数に基づいて、前記同一ハードウェアリソースを持つ同一計算機が前記複数の同一計算機で実行されたそれぞれのソフトウェアを複数同時に実行する場合の前記同一ハードウェアリソースの使用率である同時リソース使用率の任意の前記同時リソース使用率に対し、前記任意の同時リソース使用率の確率密度が定まる同時確率密度関数を算出する同時確率密度関数算出部と
を備えることを特徴とするリソース使用率算出装置。
【請求項２】
前記単独リソース使用率取得部は、
前記複数の同一計算機のそれぞれから、それぞれの前記同一計算機が前記単独ソフトウェアを実行する実行時間内における複数の時刻のそれぞれの時刻に対応付けられた前記複数の単独リソース使用率で構成される単独リソース使用率群を取得し、
前記単独確率密度関数算出部は、
前記単独確率密度関数の算出対象とする複数の算出対象区間であって、それぞれの前記算出対象区間は、時間的に古い前記時刻から新しい前記時刻へと連続する所定の個数の前記時刻から構成され、かつ、構成要素となる前記時刻の内、最も過去の前記時刻を代表時刻として付与されていると共に、いずれも同じ個数の前記時刻から構成され、かつ、前記代表時刻を互いに異にする前記複数の算出対象区間を、前記同一計算機毎の前記単独リソース使用率群それぞれに対して各代表時刻を同じくして設定し、設定した前記複数の算出対象区間のそれぞれが含む前記時刻のそれぞれに対応する前記単独リソース使用率に基づいて、前記複数の算出対象区間毎の前記単独確率密度関数を前記単独リソース使用群毎に算出し、
前記同時確率密度関数算出部は、
前記単独確率密度関数算出部が前記単独リソース使用群毎に算出したそれぞれの前記単独確率密度関数を用いて、前記複数の算出対象区間毎に前記同時確率密度関数を算出することを特徴とする請求項１記載のリソース使用率算出装置。
【請求項３】
前記同時確率密度関数算出部は、
前記単独確率密度関数算出部が算出した前記単独のソフトウェア毎の前記単独確率密度関数の内、所定の複数の前記単独確率密度関数に基づいて、前記同時確率密度関数を算出し、
前記リソース使用率算出装置は、さらに、
前記単独確率密度関数算出部が算出した前記単独のソフトウェア毎の前記単独確率密度関数の内、前記同時確率密度関数算出部が前記同時確率密度関数の算出の基とする前記所定の複数の単独確率密度関数を指定する指定部を
備えることを特徴とする請求項１又は２記載のリソース使用率算出装置。
【請求項４】
前記リソース使用率算出装置は、さらに、
分離可能リソース使用率であって、前記同一ハードウェアリソースを備える前記同一計算機が前記ソフトウェアを複数同時に実行する場合の、前記同一ハードウェアリソースを対象とするリソース使用率であり、前記ソフトウェア毎に前記同一ハードウェアリソースを対象とするリソース使用率が区別され、分離可能な前記分離可能リソース使用率を、前記ソフトウェアを複数同時に実行する前記同一計算機から取得し、取得した前記分離可能リソース使用率を、前記ソフトウェア毎に対応した複数の前記単独リソース使用率として分離する分離部を
備えることを特徴とする請求項１〜３いずれか記載のリソース使用率算出装置。
【請求項５】
前記リソース使用率算出装置は、さらに、
前記単独確率密度関数算出部が前記単独確率密度関数の算出対象とする前記複数の算出対象区間にそれぞれ付与される複数の代表時刻よりも未来の所定の時刻である未来時刻であって、前記未来時刻を前記代表時刻とする前記算出対象区間における前記単独確率密度関数を、前記単独確率密度関数算出部が算出する前記複数の算出対象区間毎の前記単独確率密度関数に基づいて、予測して算出する予測算出部を
備えることを特徴とする請求項２〜４いずれか記載のリソース使用率算出装置。
【請求項６】
前記互いに異なるソフトウェアを複数同時に実行する前記同一計算機が、前記互いに異なるソフトウェアの内、単独の所定のソフトウェアの処理に要する応答時間と、前記所定のソフトウェアを単独で実行する前記同一計算機が前記所定のソフトウェアの処理に要する応答時間との応答時間比が、任意のリソース使用率に対して定まる応答時間比関数を用いて、請求項１〜５いずれか記載の前記リソース使用率算出装置が算出した前記同時確立密度関数における前記同時リソース使用率を前記応答時間比に変換して、前記任意の応答時間比に対し、前記任意の応答時間比の確率密度が定まる応答時間比確立密度関数を算出する応答時間比算出部を
備えることを特徴とする応答時間比算出装置。
【請求項７】
前記応答時間比算出部は、
前記複数の算出対象区間毎の前記同時確立密度関数における前記同時リソース使用率を前記応答時間比に変換して、前記複数の算出対象区間毎の前記応答時間比確立密度関数を算出することを特徴とする請求項６記載の応答時間比算出装置。
【請求項８】
前記応答時間比算出部は、
前記応答時間比関数を用いて、前記分離可能リソース使用率を前記応答時間比に変換し、変換した前記応答時間比の逆数である補正比を算出し、算出した補正比を用いて、補正された前記応答時間比を算出することを特徴とする請求項６記載の応答時間比算出装置。
【請求項９】
前記応答時間比算出部は、
待ち行列理論に基づく前記応答時間比関数を用いることを特徴とする請求項６〜８いずれか記載の応答時間比算出装置。
【請求項１０】
単独リソース使用率取得部が、同じ種別のハードウェアリソースである同一ハードウェアリソースを持つ計算機である複数の同一計算機であって、互いに異なる単独のソフトウェアを実行する複数の同一計算機の各同一計算機から、前記同一ハードウェアリソースを対象とするリソース使用率であって、前記単独のソフトウェアによるリソース使用率を示す複数の単独リソース使用率を、前記各計算機が実行する前記単独のソフトウェア毎に取得する単独リソース使用率取得ステップと、
単独確率密度関数算出部が、前記単独リソース使用率取得部が前記単独のソフトウェア毎に取得した前記複数の単独リソース使用率に基づき、任意の単独リソース使用率に対し、前記任意の単独リソース使用率の確率密度が定まる単独確率密度関数を前記単独のソフトウェア毎に算出する単独確率密度関数算出ステップと、
同時確率密度関数算出部が、前記単独確率密度関数算出部が算出した前記単独のソフトウェア毎の前記単独確率密度関数に基づいて、前記同一ハードウェアリソースを持つ計算機が前記複数の同一計算機で実行されたそれぞれのソフトウェアを複数同時に実行する場合の前記同一ハードウェアリソースの使用率である同時リソース使用率の任意の前記同時リソース使用率に対し、前記任意の同時リソース使用率の確率密度が定まる同時確率密度関数を算出する同時確率密度関数算出ステップと
を備えることを特徴とするリソース使用率算出方法。
【請求項１１】
コンピュータを、請求項１〜５いずれか記載のリソース使用率算出装置として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１】
同じ種別のハードウェアリソースである同一ハードウェアリソースを持つ計算機である複数の同一計算機であって、互いに異なる単独のソフトウェアを実行する複数の同一計算機の各同一計算機から、前記同一ハードウェアリソースを対象とするリソース使用率であって、前記単独のソフトウェアによるリソース使用率を示す複数の単独リソース使用率を、前記各同一計算機が実行する前記単独のソフトウェア毎に取得する単独リソース使用率取得部と、
前記単独リソース使用率取得部が前記単独のソフトウェア毎に取得した前記複数の単独リソース使用率に基づき、任意の単独リソース使用率に対し、前記任意の単独リソース使用率の確率密度が定まる単独確率密度関数を前記単独のソフトウェア毎に算出する単独確率密度関数算出部と、
前記単独確率密度関数算出部が算出した前記単独のソフトウェア毎の前記単独確率密度関数に基づいて、前記同一ハードウェアリソースを持つ同一計算機が前記複数の同一計算機で実行されたそれぞれのソフトウェアを複数同時に実行する場合の前記同一ハードウェアリソースの使用率である同時リソース使用率の任意の前記同時リソース使用率に対し、前記任意の同時リソース使用率の確率密度が定まる同時確率密度関数を算出する同時確率密度関数算出部と
を備えることを特徴とするリソース使用率算出装置。
【請求項２】
前記単独リソース使用率取得部は、
前記複数の同一計算機のそれぞれから、それぞれの前記同一計算機が前記単独ソフトウェアを実行する実行時間内における複数の時刻のそれぞれの時刻に対応付けられた前記複数の単独リソース使用率で構成される単独リソース使用率群を取得し、
前記単独確率密度関数算出部は、
前記単独確率密度関数の算出対象とする複数の算出対象区間であって、それぞれの前記算出対象区間は、時間的に古い前記時刻から新しい前記時刻へと連続する所定の個数の前記時刻から構成され、かつ、構成要素となる前記時刻の内、最も過去の前記時刻を代表時刻として付与されていると共に、いずれも同じ個数の前記時刻から構成され、かつ、前記代表時刻を互いに異にする前記複数の算出対象区間を、前記同一計算機毎の前記単独リソース使用率群それぞれに対して各代表時刻を同じくして設定し、設定した前記複数の算出対象区間のそれぞれが含む前記時刻のそれぞれに対応する前記単独リソース使用率に基づいて、前記複数の算出対象区間毎の前記単独確率密度関数を前記単独リソース使用群毎に算出し、
前記同時確率密度関数算出部は、
前記単独確率密度関数算出部が前記単独リソース使用群毎に算出したそれぞれの前記単独確率密度関数を用いて、前記複数の算出対象区間毎に前記同時確率密度関数を算出することを特徴とする請求項１記載のリソース使用率算出装置。
【請求項３】
前記同時確率密度関数算出部は、
前記単独確率密度関数算出部が算出した前記単独のソフトウェア毎の前記単独確率密度関数の内、所定の複数の前記単独確率密度関数に基づいて、前記同時確率密度関数を算出し、
前記リソース使用率算出装置は、さらに、
前記単独確率密度関数算出部が算出した前記単独のソフトウェア毎の前記単独確率密度関数の内、前記同時確率密度関数算出部が前記同時確率密度関数の算出の基とする前記所定の複数の単独確率密度関数を指定する指定部を
備えることを特徴とする請求項１又は２記載のリソース使用率算出装置。
【請求項４】
前記リソース使用率算出装置は、さらに、
分離可能リソース使用率であって、前記同一ハードウェアリソースを備える前記同一計算機が前記ソフトウェアを複数同時に実行する場合の、前記同一ハードウェアリソースを対象とするリソース使用率であり、前記ソフトウェア毎に前記同一ハードウェアリソースを対象とするリソース使用率が区別され、分離可能な前記分離可能リソース使用率を、前記ソフトウェアを複数同時に実行する前記同一計算機から取得し、取得した前記分離可能リソース使用率を、前記ソフトウェア毎に対応した複数の前記単独リソース使用率として分離する分離部を
備えることを特徴とする請求項１〜３いずれか記載のリソース使用率算出装置。
【請求項５】
前記リソース使用率算出装置は、さらに、
前記単独確率密度関数算出部が前記単独確率密度関数の算出対象とする前記複数の算出対象区間にそれぞれ付与される複数の代表時刻よりも未来の所定の時刻である未来時刻であって、前記未来時刻を前記代表時刻とする前記算出対象区間における前記単独確率密度関数を、前記単独確率密度関数算出部が算出する前記複数の算出対象区間毎の前記単独確率密度関数に基づいて、予測して算出する予測算出部を
備えることを特徴とする請求項２〜４いずれか記載のリソース使用率算出装置。
【請求項６】
前記互いに異なるソフトウェアを複数同時に実行する前記同一計算機が、前記互いに異なるソフトウェアの内、単独の所定のソフトウェアの処理に要する応答時間と、前記所定のソフトウェアを単独で実行する前記同一計算機が前記所定のソフトウェアの処理に要する応答時間との応答時間比が、任意のリソース使用率に対して定まる応答時間比関数を用いて、請求項１〜５いずれか記載の前記リソース使用率算出装置が算出した前記同時確立密度関数における前記同時リソース使用率を前記応答時間比に変換して、前記任意の応答時間比に対し、前記任意の応答時間比の確率密度が定まる応答時間比確立密度関数を算出する応答時間比算出部を
備えることを特徴とする応答時間比算出装置。
【請求項７】
前記応答時間比算出部は、
前記複数の算出対象区間毎の前記同時確立密度関数における前記同時リソース使用率を前記応答時間比に変換して、前記複数の算出対象区間毎の前記応答時間比確立密度関数を算出することを特徴とする請求項６記載の応答時間比算出装置。
【請求項８】
前記応答時間比算出部は、
前記応答時間比関数を用いて、前記分離可能リソース使用率を前記応答時間比に変換し、変換した前記応答時間比の逆数である補正比を算出し、算出した補正比を用いて、補正された前記応答時間比を算出することを特徴とする請求項６記載の応答時間比算出装置。
【請求項９】
前記応答時間比算出部は、
待ち行列理論に基づく前記応答時間比関数を用いることを特徴とする請求項６〜８いずれか記載の応答時間比算出装置。
【請求項１０】
単独リソース使用率取得部が、同じ種別のハードウェアリソースである同一ハードウェアリソースを持つ計算機である複数の同一計算機であって、互いに異なる単独のソフトウェアを実行する複数の同一計算機の各同一計算機から、前記同一ハードウェアリソースを対象とするリソース使用率であって、前記単独のソフトウェアによるリソース使用率を示す複数の単独リソース使用率を、前記各計算機が実行する前記単独のソフトウェア毎に取得する単独リソース使用率取得ステップと、
単独確率密度関数算出部が、前記単独リソース使用率取得部が前記単独のソフトウェア毎に取得した前記複数の単独リソース使用率に基づき、任意の単独リソース使用率に対し、前記任意の単独リソース使用率の確率密度が定まる単独確率密度関数を前記単独のソフトウェア毎に算出する単独確率密度関数算出ステップと、
同時確率密度関数算出部が、前記単独確率密度関数算出部が算出した前記単独のソフトウェア毎の前記単独確率密度関数に基づいて、前記同一ハードウェアリソースを持つ計算機が前記複数の同一計算機で実行されたそれぞれのソフトウェアを複数同時に実行する場合の前記同一ハードウェアリソースの使用率である同時リソース使用率の任意の前記同時リソース使用率に対し、前記任意の同時リソース使用率の確率密度が定まる同時確率密度関数を算出する同時確率密度関数算出ステップと
を備えることを特徴とするリソース使用率算出方法。
【請求項１１】
コンピュータを、請求項１〜５いずれか記載のリソース使用率算出装置として機能させることを特徴とするプログラム。
【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１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【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１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【公開番号】特開２０１２−２４７８３６（Ｐ２０１２−２４７８３６Ａ）
【公開日】平成２４年１２月１３日（２０１２．１２．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１１６９０２（Ｐ２０１１−１１６９０２）
【出願日】平成２３年５月２５日（２０１１．５．２５）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【出願人】（３９４０１３００２）三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社 (251)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１２月１３日（２０１２．１２．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年５月２５日（２０１１．５．２５）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【出願人】（３９４０１３００２）三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社 (251)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]