【課題】情報処理端末のプロセッサ負荷量を効果的に推定できる負荷量推定システムを提供する。
【解決手段】負荷量推定システム１０は、情報処理端末ＭのＣＰＵ負荷量を推定するシステムであって、バイトコードから構成されるアプリケーションプログラムを仮想機械１１に実行させるプログラム実行部１３と、アプリケーションプログラムを構成するバイトコードのトレースログを出力するトレースログ出力部１４と、トレースログ出力部１４から出力されたトレースログを取得し、取得したトレースログからバイトコードの実行回数ＮＢＣ_ｉを抽出するトレースログ加工部１５と、トレースログ加工部１５によって抽出された各バイトコードｉの実行回数ＮＢＣ_ｉおよび該バイトコードｉに予め設定されている負荷係数α_Ｍ，ｉに基づいて、情報処理端末Ｍの推定ＣＰＵ負荷量Ｌ_Ｍを算出する負荷量算出部１７と、を備えている。 （もっと読む）

【課題】受け付けた要求に対してサービスを提供するシステムの動作を規定するパラメータセットを、要求の到来状況に応じて動的に最適化できるようにすること。
【解決手段】パラメータ最適化装置は、受け付けた要求に対してサービスを提供するシステムの動作を規定するためのパラメータセットを複数通り保持するパラメータセットテーブルと、要求を受け付けると、複数のパラメータセットからいずれかのパラメータセットを無作為に抽出し、抽出したパラメータセットで動作が規定されたシステムによって、受け付けた要求に対するサービスを提供したときのシステムの性能を測定する性能測定部と、複数のパラメータセットのそれぞれについて測定された前記システムの性能を比較して、最も性能が高いときのパラメータセットを抽出する性能比較部と、を備えている。 （もっと読む）

【課題】従来よりもプロファイル情報の収集に必要な記憶媒体の使用量を低減することができるコンパイル方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】フロントエンドノードに含まれるＣＰＵが、並列計算装置の各々が取得する、並列計算用プログラムの指定された範囲に対応するプロファイル情報を上記並列計算用プログラムの指定された範囲毎に割り当てられた並列計算装置に集約する集約コード及び上記集約されたプロファイル情報を圧縮且つ統合する圧縮統合コードを並列計算用プログラムに挿入する挿入工程と、上記集約コード及び上記圧縮コードを挿入された並列計算用プログラムをコンパイルするコンパイル工程とを実行する。 （もっと読む）

【課題】オーバーヘッドを低減し、かつ、プログラムの挙動を変えない、プログラムの実行を監視する技術を提供する。
【解決手段】コンピュータ上で所定の実行系により実行される命令の列内に含まれる特定の命令の実行に対し、メモリ領域を必要とする付加処理を行う命令実行装置２００は、メモリ上に読み込まれた特定の命令に対し、付加処理のためのメモリ領域を確保するメモリ確保部２０５と、特定の命令を、確保したメモリ領域にコピーし、かつ、付加処理を行う専用命令及びメモリ領域の位置を特定する特定情報で置換する命令置換部２１０と、命令列内の専用命令の読み出しに応答して、該専用命令と共に置換された特定情報からメモリ領域を取得し、該メモリ領域を用いて付加処理を実行する付加処理実行部２２０と、取得されたメモリ領域にコピーされた特定の命令を参照して、該特定の命令によりなされる処理と同じ処理を行う被置換命令実行部２２５とを含む。 （もっと読む）

【課題】ある計算機システムでアプリケーションプログラムを実行できない場合でも、その計算機システムでアプリケーションプログラムを実行するのにかかる時間を正確に予測する。
【解決手段】ログ解析部１１４（実行ログ取得部）は、計算機システム１０１においてアプリケーション１０２を実行したアプリケーションログ１０７（実行ログ）を取得する。ログ解析部１１４（総実行時間算出部、第二実行時間算出部）は、実行ログを解析して、アプリケーション１０２を実行するのにかかった時間や特定の処理にかかった時間を算出する。新規システム性能見積部１１８（総実行時間予測部）は、計算機システム１０１においてアプリケーション１０２を実行するのにかかった時間のうち、特定の処理にかかった時間を、計算機システム１０２において特定の処理にかかる時間で置き換える。 （もっと読む）

【課題】
階層的に構成されたモジュール又は関数からなるソフトウェアアプリケーションをプロファイリングする技術を提供する。
【解決手段】
ソフトウェアアプリケーションをプロファイリングする方法は、選択されたサブセットの関数群のみにプロファイリングフックを用いる反復的なコンパイル処理（ＳＴ２０）である。この処理は、コールグラフ内の異なる階層レベルにある関数群を順次にサブセットに追加して、これらの関数についてだけプロファイリングを実行し（ＳＴ２２、ＳＴ２４）、更なる処理及び／又は最適化に最も重要な関数群のサブセットを残すように、不要な関数を除去する（ＳＴ２６、ＳＴ２８）。 （もっと読む）

【課題】入力されたデータにもとづいて、発生した異常の種類を判定する異常判定装置を提供する。
【解決手段】訓練データ入力部１０１が、異常判定装置の外部から訓練データおよび予め設定されたパラメータを入力する。パラメータ推定部１０２が、入力された訓練データにもとづいて、線形混合モデルのパラメータの推定値を求める。評価データ入力部１０３が、入力された評価データにもとづいて、線形回帰分析モデルのパラメータの推定値を求める。系列間異常判定部１０４が、線形混合モデルのパラメータの推定値と、線形回帰分析モデルのパラメータの推定値とにもとづいて系列間異常が生じたか否かを判定する。系列内異常判定部１０５が、線形混合モデルのパラメータの推定値と、線形回帰モデルのパラメータの推定値とにもとづいて系列内異常が生じたか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】トレース対象とするコンポーネントを適切に選択する。
【解決手段】管理対象アプリケーション内に存在する既存のインスツルメンテーション（計測）から流入するパフォーマンスデータを監視するパフォーマンスモニタ１０１２は、閾値に基づいて、実行に時間がかかっているコンポーネントを発見する。ユーザインタフェース１００８は、発見されたコンポーネント１００６の中から計測対象とするコンポーネントを選択することができ、また静的リスト１０１０を変更することもできる。クラスローダ１００２が、発見されたコンポーネントおよび静的リストを用いて計測対象のコンポーネントのバイトコードをロードし、トランスフォーマ／プローブビルダ１０００がプローブを挿入する。 （もっと読む）

【課題】計算機システムの性能の分析を支援することを可能とする。
【解決手段】制御部５５は、計算機システムにおいて同一の業務処理が実行された期間の各々を示す計測期間情報を取得する。パターン抽出部５２は、格納部４２に格納されている計測期間情報によって示される期間内に該当する時刻を示すタイムスタンプ情報を含むパケットデータから構成されるデータセットを当該期間毎に作成する。パターン抽出部５２は、期間毎に作成されたデータセット間において送信元情報および送信先情報が共通するパケットデータを時系列順に当該データのセットの各々から抽出する。ログ集計部５３は、パターン抽出部５２によって抽出された送信元情報および送信先情報が共通するパケットデータに基づいてノード毎の性能を表す性能情報を集計する。結果表示部５４は、ノード毎の性能情報を出力する。 （もっと読む）

【課題】計測されていないコンポーネントが発見されて動的に計測され得るソフトウェアを解析する技術を提供する。
【解決手段】アプリケーションがメソッドのような計測されたコンポーネントのベースラインの規定によって構成され実行されることにより、パフォーマンスデータが集められ、いくつかのメソッドのパフォーマンスに問題があることがわかる。問題を解析するために、問題の対象となっているメソッドから呼び出し可能な任意のメソッドは、Java（登録商標）仮想マシン（ＪＶＭ）にロードされたクラスのバイトコードを検査することによって発見される。他のメソッドを呼び出すためのバイトコードを呼び出すオペコードを特定するために、クラスのバイトコードが構文解析される。定数プールテーブル内のエントリに対するインデックスは、オペコードに基づいて特定される。発見されたメソッドを計測および／または報告するために決定がなされ得る。 （もっと読む）

【課題】評価ボード完成前でも高速かつ高精度で性能を推定することができる性能推定装置を提供することを課題とする。
【解決手段】中央処理装置のみのシミュレーションを行う命令セットシミュレータであって、プログラムの測定区間全体の中央処理装置の実行サイクル数をシミュレーションにより演算する命令セットシミュレータ（４０２）と、中央処理装置及び周辺回路のエミュレーションを行う論理エミュレータであって、プログラムの測定区間の一部の中央処理装置の実行サイクル数をエミュレーションにより演算する論理エミュレータ（４０３）と、命令セットシミュレータにより演算された実行サイクル数及び論理エミュレータにより演算された実行サイクル数を基に、推定関数を算出し、論理エミュレータにおけるプログラムの未測定区間の実行サイクル数を推定する性能推定部（８００）とを有する性能推定装置が提供される。 （もっと読む）

【課題】コンピュータシステムにおける様々な性能障害を検知し、性能障害の解析時間を短縮すること。
【解決手段】本発明の障害検知システムは、コンピュータシステム上で動作する監視対象プログラムが監視対象挙動を実行したことを検知するプログラム挙動検知部と、監視対象プログラムが監視対象挙動を実行したことが検知されたタイミングで、当該監視対象プログラムに関連する性能を示す性能情報を収集する性能情報収集部と、監視対象プログラムが実行した監視対象挙動と当該監視対象プログラムに関連する性能情報とを対応付けてパターン化した性能パターンを作成する性能パターン出力部と、前記性能パターンを正常時の性能パターンと照合することで、性能障害を検知する性能障害検知部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】検証対象において、仕様として設定した非機能要求が満たされているか否かを検証する技術を提供する。
【解決手段】複数のプロセスを実行する場合の非機能に係る要求を示す情報を入力装置による入力或いは記憶媒体からの読み出しによって取得し、前記複数のプロセスにかかる非機能の値を求め、前記非機能の値が、前記非機能に係る要求を満たしているか否かを評価する。 （もっと読む）

【課題】利用者の体感するシステムの時間性能であるターンアラウンド時間に関し、多重度やシステムの実装方法等によって変動する特性を、統計的に把握する。
【解決手段】性能分析装置１１０の計測データ処理部１１１は、サーバ１０１が要求を受信してから応答を返信するまでの応答時間（ターンアラウンド時間）を計測した計測値（ターンアラウンドリスト２０８）と、サーバ１０１の負荷を段階評価した負荷レベル（時間別負荷レベル２０７）とを時系列で格納する。性能分析装置１１０のデータ分析部１１２は、計測データ処理部１１１から負荷レベルごとに複数の計測値を抽出し、負荷レベルごとにサーバ１０１の応答時間がガウス分布をなすと仮定して、抽出した複数の計測値から負荷レベルごとにサーバ１０１の応答時間の確率密度関数（統計量データ２１４）を算出する。 （もっと読む）

【課題】画像処理装置の画像処理方式に適した処理時間予測を行うことにより、予測誤差を小さくする。
【解決手段】シミュレータ２０は、画像処理装置１０の画像処理部１１の画像処理方式に合わせた処理時間予測関数２４の係数を、画像処理部１１が評価用コンテンツ２２の画像処理に要した処理時間に基づいて決定する関数係数算出部２３と、画像処理部１１が実行用コンテンツ３０を画像処理するのに要する予測処理時間を処理時間予測関数２４を演算して予測する処理時間予測部２５と、実行用コンテンツ３０をシミュレーション用に画像処理すると共に、この画像処理に要する処理時間を調整して予測処理時間に一致させる画像処理シミュレーション部２６とを備える。 （もっと読む）

【課題】ソフトウェアの実効性能を求めることを可能とするソフトウェア実効性能評価システム等を提供する。
【解決手段】ソフトウェア実効性能評価システム１は以下のように構成する。実行環境情報取得部は、ソフトウェアの実行環境の仕様及び性能を示す実行環境情報を取得する。実行環境情報記憶部は、前記実行環境情報を記憶する。プログラム解析部は、前記ソフトウェアのプログラムコードのネストと各ネストの性能とを解析する。解析結果記憶部は、解析部が解析したネスト性能情報を記憶する。選択部は、プログラムコードに含まれるネストから性能を評価するネストを選択する。性能取得部は、実行環境情報と、前記選択部が選択したネストのネスト性能情報と、に基づいて、ソフトウェアの実効性能を示す値を取得する。 （もっと読む）

【課題】ソフトウェアに基づきシステムの伝送処理の応答性を診断することが可能なプログラム診断装置を提供する。
【解決手段】本発明のプログラム診断装置１００は、機器間の伝送処理を規定するプログラムを診断する装置であって、所定の関数を実行したときの処理に要する関数処理時間を記憶する関数情報記憶部１８０と、プログラムのソースから使用されている関数を抽出するプログラム読取部１２０と、関数情報記憶部１８０より抽出された関数の関数処理時間を取得して、プログラムのソースの実行に要する全処理時間を算出し、当該プログラムを実行する機器内での最大許容処理時間と全処理時間とを比較して、機器間の伝送処理の応答性の良否を判定するプログラム判定部１３０と、を備える。プログラム判定部１３０は、全処理時間が最大許容処理時間より大きいとき、機器間の伝送処理の応答性に問題があると判定する。 （もっと読む）

【課題】ソースレベルでの変換・最適化を実施した際にもデバッグのし易さを確保し、ソフトウェア開発の利便性および開発効率を高めることができるコンパイルシステムを提供する。
【解決手段】高級言語で記述されたソースプログラムを機械語プログラムに翻訳するコンパイルシステムであって、オリジナルソースプログラム１０１に対してソースプログラムレベルの最適化を施すことにより、オリジナルソースプログラム１０１を最適化ソースプログラム１０２に変換するソースレベルオプティマイザ３と、最適化ソースプログラム１０２を機械語プログラム１０４に変換するコンパイラ５と、オリジナルソースプログラム１０１と機械語プログラム１０４との対応関係を示す最終デバッグ情報１１２を生成する最終デバッグ情報選択生成部５２とを備える。 （もっと読む）

【課題】採取する情報が膨大である場合でも、分散並列プログラムのチューニングに必要な情報を効率的に採取する。
【解決手段】分散並列プログラムに含まれる複数のプロセスについて性能情報を採取する性能情報採取装置であって、前記プロセスごとに性能情報を採取する採取手段と、前記性能情報の継続採取の基準となる基準条件を記憶する基準条件記憶手段と、所定の設定時間中に前記採取手段により採取された対象プロセスの性能情報が、前記基準条件記憶手段に格納された基準条件を満たすか否かを判断する判断手段と、前記判断手段の判断結果が是である場合は、前記採取手段による前記対象プロセスの性能情報の採取を続行し、前記判断手段の判断結果が否である場合は、前記対象プロセスの性能情報の採取を中止するように、前記採取手段を制御する採取継続制御手段と、を備える。 （もっと読む）

【課題】限られた情報に基づいて、システムが実行する処理手順を生成する情報処理装置を提供する。
【解決手段】情報処理装置１０は、モジュールが実行する処理手順を示す振る舞いモデルを、モジュール別に記憶した振る舞いモデル記憶部１５と、システムにおけるモジュール間の接続関係を示す構造モデルを取得する構造モデル取得部１１と、取得された構造モデルが示すシステムに含まれるモジュールに対応する振る舞いモデルを振る舞いモデル記憶部１５から抽出し、抽出された複数の振る舞いモデル同士を当該構造モデルに基づいて組み合わせて、システムが実行する処理手順を示す統合モデルを生成する統合モデル生成部１２と、を備える。 （もっと読む）