JP2018032245A - Computer system and resource control method - Google Patents
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Abstract
【課題】突発的な通信量の増加時に伴って、ネットワークへの接続不良及び通信速度の低下等の問題が発生する。【解決手段】ネットワークサービスを構成する業務システムにリソースを提供する第１システム及び第１システムを管理する第２システムを含む計算機システムであって、第１システムには業務システムが構築され、第２システムは、スケーリングを実行するリソース管理部と、ネットワークサービスに影響を与えるイベントの発生を監視する監視部とを含み、監視部は、検出された第１イベントの後に発生する第２イベントの発生予測日時を算出し、第２イベントの影響を受けるネットワークサービスを特定し、ネットワークサービスを構成する業務システムに対するスケーリングの種別、変更リソース量、及び実行日時を含む設定情報を生成する。【選択図】図２[PROBLEMS] A problem such as a poor connection to a network and a reduction in communication speed occurs with a sudden increase in traffic. A computer system including a first system for providing resources to a business system constituting a network service and a second system for managing the first system, wherein a business system is constructed in the first system, The system includes a resource management unit that performs scaling and a monitoring unit that monitors the occurrence of an event affecting a network service, wherein the monitoring unit predicts the occurrence of a second event that occurs after the detected first event. A date and time is calculated, a network service affected by the second event is specified, and setting information including a type of scaling, a change resource amount, and an execution date and time for the business system configuring the network service is generated. [Selection diagram] FIG.
Description
本発明は、ネットワーク仮想化技術におけるスケーリングの制御方法に関する。 The present invention relates to a scaling control method in network virtualization technology.
近年、ネットワークを介してサーバ群のリソースを活用して、仮想化されたサーバ装置、ストレージ装置、及びネットワーク装置等の運用の自動化を実現するクラウドコンピューティング(以下、クラウド)が普及している。 2. Description of the Related Art In recent years, cloud computing (hereinafter referred to as “cloud”) that realizes automation of operations of virtualized server devices, storage devices, network devices, and the like by utilizing resources of a server group via a network has become widespread.
クラウドを使用することによって、システム管理者は、自前でサーバ等を保持することなく、必要なときに必要な量のリソースを調達し、低コストで柔軟なシステムを構築することができる。 By using the cloud, the system administrator can procure a necessary amount of resources when necessary without using a server or the like, and can construct a flexible system at a low cost.
クラウドを利用したシステムの例として、ネットワーク装置の機能を汎用的なサーバ装置上で稼働する仮想マシン（ＶＭ）上のソフトウェアを用いて実現するＮＦＶ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ Ｖｉｒｔｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）がある。 As an example of a system using the cloud, there is NFV (Network Functions Virtualization) that realizes the function of a network device using software on a virtual machine (VM) running on a general-purpose server device.
クラウド環境において、ＶＭの負荷に応じて処理性能を制御する方法として、スケーリングが利用されている。 In a cloud environment, scaling is used as a method for controlling processing performance in accordance with a VM load.
スケーリングでは、監視装置等が、対象システムの処理負荷を監視し、処理負荷が一定の閾値より大きい場合、対象システム上で稼働するＶＭの数又はＶＭに割り当てるリソースを増減させることによって、リソースの利用効率を向上させることができる。 In scaling, a monitoring device or the like monitors the processing load of the target system, and when the processing load is larger than a certain threshold, resource usage is performed by increasing or decreasing the number of VMs operating on the target system or the resources allocated to the VM. Efficiency can be improved.
スケーリングには、ＶＭの数を追加するスケールアウト、ＶＭの数を削減するスケールイン、ＶＭに割り当てるリソース量を増やすスケールアップ、ＶＭに割り当てるリソースを減らすスケールダウンがある。 The scaling includes a scale-out for adding the number of VMs, a scale-in for reducing the number of VMs, a scale-up for increasing the amount of resources allocated to VMs, and a scale-down for reducing resources allocated to VMs.
クラウド環境におけるスケーリングについては、特許文献１及び特許文献２に記載されている技術が知られている。
Regarding scaling in a cloud environment, techniques described in
特許文献１には、「本システムは、対象システムの仮想サーバのスケール制御を行う機能を有し、対象システムを利用する顧客企業のカレンダー情報及びスケール制御のための実スケジュールを生成するための定義情報を設定する処理部と、設定情報を参照して、スケール制御のための実スケジュール情報を生成するスケジューリング処理を行う処理部と、実スケジュール情報に従う日時タイミングで、仮想サーバに対するスケール制御の指示を送信する処理を行う処理部とを有する。」ことが記載されている。
また、特許文献２には、「通信システムは通信装置と情報処理装置とを含む。通信装置は、通信インタフェース部を介して伝送されるパケットを処理する１つ以上の機能を含み、自通信装置の負荷の状態を監視し、負荷が閾値より高くなった場合に、負荷が閾値より高くなった状態の要因となっている１つ以上の機能の中の特定機能に関する情報を情報処理装置に供給した後、受信したパケットを情報処理装置に転送する。情報処理装置は、特定機能に関する情報を受信して、特定機能に対応する機能を含む仮想装置を動的に生成し、転送されたパケットを受け取って仮想装置に処理させる。」ことが記載されている。
近年、ＩｏＴの普及によって、ネットワークに接続されるＩｏＴデバイスの数が飛躍的に増加している。ＩｏＴデバイスは、センサ及び通信機能を内蔵し、センサによって収集された情報をデータ収集装置に送信する。 In recent years, with the spread of IoT, the number of IoT devices connected to a network has increased dramatically. The IoT device incorporates a sensor and a communication function, and transmits information collected by the sensor to a data collection device.
ＩｏＴデバイスとデータ収集装置との間の通信経路には、クラウド上で運用されるネットワーク機能を有するＶＭが存在し、当該ネットワーク機能によって転送処理が行われる。 On the communication path between the IoT device and the data collection device, there is a VM having a network function operated on the cloud, and a transfer process is performed by the network function.
ＩｏＴデバイスは、センサを用いてリアルタイムに情報を収集し、宛先の装置に収集した情報を送信するため、通信量は一定ではない。そのため、ＩｏＴデバイスと宛先の装置との間の通信量が、突発的に増加した場合、スケーリングが間に合わず、ネットワーク機能の処理負荷が増大することによってパケットロスが発生する。したがって、ＩｏＴデバイスの情報を有効に活用することが困難となる。 Since the IoT device collects information in real time using a sensor and transmits the collected information to a destination device, the amount of communication is not constant. For this reason, when the amount of communication between the IoT device and the destination device suddenly increases, the scaling is not in time, and the processing load of the network function increases, resulting in packet loss. Therefore, it becomes difficult to effectively use information of the IoT device.
また、停電等、予測が困難な第１イベントが発生した場合、第１イベントが発生してから一定時間経過した後に発生が見込まれるネットワーク復旧等の第２イベントの発生に伴って通信量が増加する。この場合も、ネットワークへの接続不良及び通信速度の低下という問題が発生する。 In addition, when a first event that is difficult to predict occurs, such as a power failure, the amount of communication increases with the occurrence of a second event such as network recovery that is expected to occur after a certain period of time has elapsed since the first event. To do. Also in this case, problems such as poor connection to the network and a decrease in communication speed occur.
特許文献１又は特許文献２に記載のシステムでは、第２イベントの予測に基づいてスケーリングが行われない。したがって、大規模なネットワーク障害が復旧した場合等、突発的に通信量が増加した場合、スケーリングが間に合わない可能性がある。ネットワーク機能の処理負荷に伴って発生するネットワークの輻輳によって、ネットワークへの接続不良及び通信速度の低下等の問題を引き起こす。
In the system described in
本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、ネットワークサービスを構成する業務システムにリソースを提供する複数の第１システム及び前記複数の第１システムを管理する第２システムを含む計算機システムであって、前記複数の第１システムの各々は、複数の第１計算機を含み、前記第２システムは、少なくとも一つの第２計算機を含み、前記第１システムには、異なるネットワークサービスを提供する業務システムが構築され、前記業務システムは、前記第１計算機のリソースを用いて生成され、かつ、ネットワーク機能を有する仮想計算機を含み、前記複数の第１計算機は、前記仮想計算機を管理する仮想化制御部を含み、前記少なくとも一つの第２計算機は、前記業務システムに割り当てるリソース量を制御するためのスケーリングを実行するリソース管理部と、前記ネットワークサービスに影響を与えるイベントの発生を監視する監視部と、を含み、前記監視部は、第１イベントの発生を検出した場合、前記第１イベントの後に発生する第２イベントの発生予測日時を算出し、前記第２イベントの影響を受けるネットワークサービスを特定し、前記特定されたネットワークサービスを構成する業務システムに対する前記スケーリングの種別、前記スケーリングによって変更される業務システムのリソース量を表す変更リソース量、及び前記スケーリングの実行日時を含む設定情報を生成することを特徴とする。 A typical example of the invention disclosed in the present application is as follows. That is, a computer system including a plurality of first systems that provide resources to a business system that constitutes a network service and a second system that manages the plurality of first systems, each of the plurality of first systems including: The first system includes a plurality of first computers, the second system includes at least one second computer, and a business system that provides different network services is constructed in the first system, and the business system includes the first computer A virtual computer generated using a computer resource and having a network function, wherein the plurality of first computers includes a virtualization control unit that manages the virtual computer, and the at least one second computer includes: A resource management unit that performs scaling for controlling the amount of resources allocated to the business system; A monitoring unit that monitors the occurrence of an event that affects the network service, and when the monitoring unit detects the occurrence of the first event, the predicted occurrence date and time of the second event that occurs after the first event And a network resource that is affected by the second event, a type of scaling for the business system that constitutes the specified network service, and a change resource that represents the resource amount of the business system that is changed by the scaling The setting information including the amount and the execution date and time of the scaling is generated.
本発明によれば、監視部は、第２イベントに応じたスケーリングに必要なパラメータ及び実行タイミングを含むスケジュールを設定できる。当該スケジュールに基づいてスケーリングが行われることによって、突発的な通信量の増加に伴うネットワークの接続不良及び通信速度の低下等を防ぐことができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。 According to the present invention, the monitoring unit can set a schedule including parameters and execution timing necessary for scaling according to the second event. By performing scaling based on the schedule, it is possible to prevent a network connection failure and a decrease in communication speed due to a sudden increase in communication amount. Problems, configurations, and effects other than those described above will become apparent from the following description of embodiments.
以下、添付図面を参照して本発明の実施例を説明する。各図において共通の構成については同一の参照符号が付されている。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings. In each figure, the same reference numerals are given to common configurations.
図１は、実施例１の計算機システムの構成例を示す図である。 FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a computer system according to the first embodiment.
計算機システムは、クライアント端末１０１、イベント分析サーバ１０２、オーケストレーションサーバ１０３、クラウド管理サーバ１０４、イベント情報サーバ１０５、計算サーバ１０６、サービスＳＷ１０７、ＩｏＴ ＧＷ１０８、及びセンサノード１０９から構成される。
The computer system includes a
イベント分析サーバ１０２は、インターネット１１０を介してイベント情報サーバ１０５と接続する。クラウド管理サーバ１０４は、サービスＳＷ１０７を介して計算サーバ１０６と接続する。また、計算サーバ１０６は、外部ＮＷ１１１及びＩｏＴ ＧＷ１０８を介してセンサノード１０９と接続する。
The
なお、本実施例は、装置間を接続するネットワークの種別に限定されない。例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）及びＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等を用いてもよい。装置間の接続形式は、無線又は有線のいずれであってもよい。また、各装置は、直接接続されてもよい。 Note that the present embodiment is not limited to the type of network that connects apparatuses. For example, a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), or the like may be used. The connection form between the apparatuses may be either wireless or wired. Each device may be directly connected.
クライアント端末１０１は、イベント分析サーバ１０２に接続し、監視対象のイベント情報サーバ１０５に関する情報等を登録する。また、クライアント端末１０１は、オーケストレーションサーバ１０３に接続し、計算サーバ１０６のリソースを制御するためのオーケストレーション処理に必要な情報を登録する。
The
計算サーバ１０６は、クラウドを実現する計算機基盤を構成する計算機であり、仮想ネットワークサービスを実現するシステムを構成するためのリソースを提供する。計算サーバ１０６は、図示しないＣＰＵ、メモリ、記憶装置、及びネットワークインタフェースを有する。計算サーバ１０６上では、仮想マシン（ＶＭ）を管理する仮想化制御部が稼働する。なお、計算サーバ１０６の詳細は、非特許文献１の８ページの９行目に「Ｃｏｍｐｕｔｅ ｎｏｄｅｓ」として記載されている。
The
本実施例では、仮想化制御部としてハイパバイザを例に説明する。なお、仮想化制御部は、ハイパバイザに限定されない。 In this embodiment, a hypervisor will be described as an example of the virtualization control unit. Note that the virtualization control unit is not limited to a hypervisor.
なお、計算機基盤は、複数の地域に存在するデータセンタから構成される。データセンタは、複数の計算サーバ１０６から構成される。また、仮想ネットワークサービスは、仮想ネットワークサービスを実現するシステムであるテナントから構成される。テナントは、データセンタのリソースを用いて生成された一つ以上のＶＭから構成される。ＶＭは、所定のネットワーク機能を有する。
The computer base is composed of data centers existing in a plurality of regions. The data center is composed of a plurality of
オーケストレーションサーバ１０３は、テナントに提供するリソースを管理する。具体的には、オーケストレーションサーバ１０３は、クライアント端末１０１又はイベント分析サーバ１０２からの指示にしたがって、リソースの制御内容（スケーリングの処理内容）を決定し、決定した制御内容を含むオーケストレーション指示をクラウド管理サーバ１０４に送信する。
The
クラウド管理サーバ１０４は、計算サーバ１０６のリソースを管理する。本実施例のクラウド管理サーバ１０４は、オーケストレーションサーバ１０３から受信したオーケストレーション指示にしたがって、スケーリングを実行する。クラウド管理サーバ１０４の詳細は、非特許文献の８ページの１行目に、「Ｃｌｏｕｄ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ」として記載されている。クラウド管理サーバ１０４は、オーケストレーションサーバ１０３と連携することによってリソース管理機能を実現する。
The
センサノード１０９は、図示しないセンサ、ＣＰＵ、メモリ、及びネットワークインタフェースを有し、センサを用いて計測対象の値を計測する。センサノード１０９は、ＩｏＴ ＧＷ１０８及び外部ＮＷ１１１を介して、計算サーバ１０６上で稼働するＶＭに計測値を送信する。ＶＭは、計測値を受信した場合、当該ＶＭが有するネットワーク機能に基づいて計測値の転送処理等を実行する。
The
イベント分析サーバ１０２は、イベント情報サーバ１０５に接続して、イベントの発生の有無を監視する。イベント分析サーバ１０２は、任意のイベントの発生を検出した場合、仮想ネットワークサービスに与える影響を分析し、分析結果に基づいてオーケストレーション指示を行うための情報を生成する。イベント分析サーバ１０２は、オーケストレーション指示を行うための情報をオーケストレーションサーバ１０３に送信する。以下の説明では、オーケストレーション指示を行うための設定情報を設定情報と記載する。
The
イベント情報サーバ１０５は、イベント分析サーバ１０２が監視するサーバである。イベント情報サーバ１０５は、任意のイベントの情報を発信する。例えば、イベント情報サーバ１０５は、電力会社が運用するＷｅｂサーバ等が考えられる。当該Ｗｅｂサーバには、予測することが困難な停電等のイベントの情報が掲載される。
The
本実施例では、複数の計算サーバ１０６及びサービスＳＷ１０７が計算機基盤を構成する一つのデータセンタを構成し、イベント分析サーバ１０２、オーケストレーションサーバ１０３、及びクラウド管理サーバ１０４が計算機基盤の監視及び管理を行うシステムを構成する。
In this embodiment, a plurality of
図１では、クライアント端末１０１、イベント分析サーバ１０２、オーケストレーションサーバ１０３、クラウド管理サーバ１０４、及びイベント情報サーバ１０５の数は、それぞれ一つずつであるが、二つ以上であってもよい。
In FIG. 1, the number of
本実施例では、クライアント端末１０１、イベント分析サーバ１０２、オーケストレーションサーバ１０３、クラウド管理サーバ１０４、及びイベント情報サーバ１０５は、物理計算機として記載しているが、ＶＭを用いて実現してもよい。
In this embodiment, the
また、各装置が有する機能は、一つの装置に集約してもよい。例えば、オーケストレーションサーバ１０３に、イベント分析サーバ１０２が有する機能を集約してもよい。また、クラウド管理サーバ１０４に、オーケストレーションサーバ１０３が有する機能を集約してもよい。
Further, the functions of each device may be integrated into one device. For example, the functions of the
図２は、実施例１のイベント分析サーバ１０２のハードウェア構成及びソフトウェア構成の一例を示す図である。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration and a software configuration of the
イベント分析サーバ１０２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０１、メモリ２０２、及びネットワークＩＦ２０３を有する。各ハードウェアは、内部バス等を介して互いに接続される。なお、イベント分析サーバ１０２は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）及びＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置を有してもよい。
The
ＣＰＵ２０１は、メモリ２０２に格納されるプログラムを実行する。ＣＰＵ２０１がプログラムを実行することによって、イベント分析サーバ１０２が有する機能を実現する。以下の説明では、機能部を主語に処理を説明する場合、ＣＰＵ２０１が当該機能部を実現するプログラムを実行していることを表す。
The
メモリ２０２は、ＣＰＵ２０１が実行するプログラム及び当該プログラムによって使用される情報を格納する。また、メモリ２０２は、プログラムが一時的に使用するワークエリアを含む。
The
ネットワークＩＦ２０３は、ネットワークを介して外部装置と接続するインタフェースである。 The network IF 203 is an interface connected to an external device via a network.
ここで、メモリ２０２に格納されるプログラム及び情報について説明する。メモリ２０２は、監視部２１１、イベント分析部２１２、及びオーケストレーション設定部２１３を実現するプログラムを格納する。また、メモリ２０２は、イベント種別情報２２１、イベント監視対象情報２２２、スケーリング種別情報２２３、場所管理情報２２４、サービス情報２２５、イベント情報２２６、及びオーケストレーション設定情報２２７を格納する。
Here, the program and information stored in the
イベント種別情報２２１は、イベント分析サーバ１０２が監視するイベントの種別等の情報を格納する。イベント種別情報２２１の詳細は、図４を用いて説明する。
The
イベント監視対象情報２２２は、監視対象のイベント情報サーバ１０５の情報を格納する。イベント監視対象情報２２２の詳細は、図５を用いて説明する。
The event
スケーリング種別情報２２３は、スケーリングの種別を格納する。スケーリング種別情報２２３の詳細は、図６を用いて説明する。
The
場所管理情報２２４は、データセンタの場所等の情報を格納する。場所管理情報２２４の詳細は、図７を用いて説明する。
The
サービス情報２２５は、仮想ネットワークサービスの情報を格納する。サービス情報２２５の詳細は、図８を用いて説明する。
The
イベント情報２２６は、検出されたイベントの情報を格納する。イベント情報２２６の詳細は、図９を用いて説明する。
The
オーケストレーション設定情報２２７は、イベント分析サーバ１０２によって生成される設定情報を格納する。オーケストレーション設定情報２２７の詳細は、図１０を用いて説明する。
The
監視部２１１は、イベント監視対象情報２２２に基づいて、イベント情報サーバ１０５を監視する。監視部２１１は、予測が困難なイベントの発生を検出した場合、当該イベントの後に発生する可能性があるイベントを特定し、イベント情報２２６に検出したイベント等に関する情報を書き込む。監視部２１１が実行する処理の詳細は、図１９を用いて説明する。
The
以下の説明では、イベント情報サーバ１０５から検出されたイベントを第１イベントと記載し、第１イベントの後に発生するイベントを第２イベントと記載する。
In the following description, an event detected from the
イベント分析部２１２は、監視部２１１によって検出された第１イベントを解析し、解析結果に基づいて設定情報を生成し、オーケストレーション設定情報２２７に設定情報を書き込む。イベント分析部２１２が実行する処理の詳細は、図２０及び図２１を用いて説明する。
The
オーケストレーション設定部２１３は、オーケストレーション設定情報２２７から設定情報を読み出し、オーケストレーションサーバ１０３に読み出された設定情報を送信する。オーケストレーション設定部２１３が実行する処理の詳細は、図２２を用いて説明する。
The
図３は、実施例１のオーケストレーションサーバ１０３のハードウェア構成及びソフトウェア構成の一例を示す図である。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration and a software configuration of the
オーケストレーションサーバ１０３は、ＣＰＵ３０１、メモリ３０２、及びネットワークＩＦ３０３を有する。各ハードウェアは、内部バス等を介して互いに接続される。なお、オーケストレーションサーバ１０３は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）及びＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置を有してもよい。
The
ＣＰＵ３０１、メモリ３０２、及びネットワークＩＦ３０３は、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、及びネットワークＩＦ２０３と同様のものである。
The
ここで、メモリ３０２に格納されるプログラム及び情報について説明する。メモリ３０２は、スケジュール部３１１、シナリオ登録部３１２、及びオーケストレーション実行部３１３を実現するプログラムを格納する。また、メモリ３０２は、ネットワーク機能情報３２１、パッケージ情報３２２、シナリオ情報３２３、ハイパバイザ情報３２４、テナント情報３２５、ネットワーク機能インスタンス情報３２６、スケジュール情報３２７、及び実行中シナリオ情報３２８を格納する。さらに、メモリ３０２は、各ネットワーク機能のシナリオとして、ＭＭＥシナリオ３３１、ＳＡＥ−ＧＷシナリオ３３２、及びＷＡＣシナリオ３３３を格納する。
Here, programs and information stored in the
ネットワーク機能情報３２１は、ネットワーク機能を実現するソフトウェア等の情報を格納する。ネットワーク機能情報３２１の詳細は、図１１を用いて説明する。
The
パッケージ情報３２２は、ネットワーク機能を実現するソフトウェア及び各種設定を含むパッケージに含まれるＶＭの設定情報を格納する。パッケージ情報３２２の詳細は、図１２を用いて説明する。
The
パッケージは、ＶＭの設定情報、ネットワークの設定情報、起動ディスク、及びシナリオ等を一つにまとめたアーカイブファイルである。オーケストレーションサーバ１０３は、ネットワーク機能及びシナリオの種別の組み合わせの数だけパッケージを含む。
The package is an archive file in which VM setting information, network setting information, a startup disk, a scenario, and the like are collected together. The
シナリオ情報３２３は、スケーリングシナリオの情報を格納する。シナリオ情報３２３の詳細は、図１３を用いて説明する。
The
スケーリングシナリオは、スケーリングの手順及び設定項目を含む情報である。以下の説明では、スケーリングシナリオを単にシナリオと記載する。 The scaling scenario is information including a scaling procedure and setting items. In the following description, a scaling scenario is simply referred to as a scenario.
ハイパバイザ情報３２４は、計算サーバ１０６上で稼働するハイパバイザの情報を格納する。ハイパバイザ情報３２４の詳細は、図１４を用いて説明する。
The
テナント情報３２５は、仮想ネットワークサービスを構成するテナントの情報を格納する。テナント情報３２５の詳細は、図１５を用いて説明する。
The
ネットワーク機能インスタンス情報３２６は、運用中の仮想ネットワークサービスの情報を格納する。ネットワーク機能インスタンス情報３２６の詳細は、図１６を用いて説明する。
The network
スケジュール情報３２７は、オーケストレーション指示の具体的な内容を示す情報を格納する。スケジュール情報３２７の詳細は、図１７を用いて説明する。
The
実行中シナリオ情報３２８は、実行中のスケーリングの情報を格納する。実行中シナリオ情報３２８の詳細は、図１８を用いて説明する。
The executing
ＭＭＥシナリオ３３１は、ネットワーク機能の一つであるＭＭＥ（Ｍｏｂｉｌｉｔｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｅｎｔｉｔｙ）のスケーリングに関するファイル群であり、ＭＭＥスケールインシナリオ３４１、ＭＭＥスケールアウトシナリオ３４２、ＭＭＥスケールアップシナリオ３４３、及びＭＭＥスケールダウンシナリオ３４４を含む。
The
ＳＡＥ−ＧＷシナリオ３３２は、ネットワーク機能の一つであるＳＡＥ−ＧＷ（Ｓｙｓｔｅｍ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ−Ｇａｔｅｗａｙ）のスケーリングに関するファイル群であり、ＳＡＥ−ＧＷスケールインシナリオ３５１、ＳＡＥ−ＧＷスケールアウトシナリオ３５２、ＳＡＥ−ＧＷスケールアップシナリオ３５３、及びＳＡＥ−ＧＷスケールダウンシナリオ３５４を含む。
The SAE-
ＷＡＣシナリオ３３３は、ネットワーク機能の一つであるＷＡＣ（ＷＡＮ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ）のスケーリングに関するファイル群であり、ＷＡＣスケールインシナリオ３６１、ＷＡＣスケールアウトシナリオ３６２、ＷＡＣスケールアップシナリオ３６３、及びＷＡＣスケールダウンシナリオ３６４を含む。
The
スケジュール部３１１は、イベント分析サーバ１０２のオーケストレーション設定部２１３から設定情報を受信した場合、当該設定情報をスケーリングのスケジュールとしてスケジュール情報３２７に書き込む。スケジュール部３１１が実行する処理の詳細は、図２３を用いて説明する。
When receiving the setting information from the
シナリオ登録部３１２は、スケジュール情報３２７を参照し、実行日時を経過したスケジュールの情報を実行中シナリオ情報３２８に書き込む。シナリオ登録部３１２が実行する処理の詳細は、図２４を用いて説明する。
The
オーケストレーション実行部３１３は、実行中シナリオ情報３２８に登録されたスケジュールの情報に基づいて、クラウド管理サーバ１０４にオーケストレーション指示を送信する。オーケストレーション実行部３１３が実行する処理の詳細は、図２５及び図２６を用いて説明する。
The
なお、クライアント端末１０１、クラウド管理サーバ１０４、イベント情報サーバ１０５、サービスＳＷ１０７、及びＩｏＴ ＧＷ１０８のハードウェア構成は、イベント分析サーバ１０２と同様のものであるものとする。
Note that the hardware configurations of the
次に、図４から図１０を用いて、イベント分析サーバ１０２が管理する情報について説明する。
Next, information managed by the
図４は、実施例１のイベント種別情報２２１の一例を示す図である。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the
イベント種別情報２２１は、クライアント端末１０１を操作するシステム管理者によって設定される情報であり、イベント種別ＩＤ４０１、イベント種別名４０２、及び影響度４０３から構成されるレコードを含む。
The
イベント種別ＩＤ４０１は、イベントの種別を一意に識別するための識別情報である。イベント種別ＩＤ４０１は、イベント種別情報２２１のレコードを一意に識別する識別情報としても用いられる。
The
イベント種別名４０２は、イベントの種別を表す名称である。本実施例では、停電、強風、及び列車事故等の障害を第１イベントと定義し、また、障害の復旧を第２イベントと定義している。そのため、イベント種別情報２２１には、第２イベントを識別するカラムを含めていないが、イベント種別情報２２１に第２イベントを設定するカラムを設けてもよい。なお、第１イベント及び第２イベントの組合わせは、前述したものに限定されない。
The
影響度４０３は、レコードに対応するイベント（第１イベント）の後に発生するイベント（第２イベント）が仮想ネットワークサービスに与える影響の大きさを示す数値である。影響度４０３は、後述するようにシナリオ（スケーリングの制御内容）を決定する場合に使用される。なお、影響度４０３の値が「１」より大きい場合、リソース量を追加するためのスケーリングが行われ、影響度４０３の値が「１」より小さい場合、リソース量を削減するためのスケーリングが行われる。
The degree of
図５は、実施例１のイベント監視対象情報２２２の一例を示す図である。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the event
イベント監視対象情報２２２は、クライアント端末１０１を操作するシステム管理者によって設定される情報であり、イベント監視対象ＩＤ５０１、イベント種別ＩＤ５０２、監視対象名５０３、及び公開ＵＲＬ５０４から構成されるレコードを含む。
The event
イベント監視対象ＩＤ５０１は、監視対象を一意に識別するための識別情報である。イベント監視対象ＩＤ５０１は、イベント監視対象情報２２２のレコードを一意に識別する識別情報としても用いられる。
The event
イベント種別ＩＤ５０２は、イベント種別ＩＤ４０１と同一のものである。
The
監視対象名５０３は、監視対象の名称である。監視対象名５０３には、Ｗｅｂページを公開している企業の名称等が格納される。なお、監視対象名５０３に格納される企業は、仮想ネットワークサービスを運用するユーザとは必ずしも一致するわけではない。
The
公開ＵＲＬ５０４は、監視するＷｅｂサイトのＵＲＬである。イベント分析サーバ１０２は、公開ＵＲＬ５０４に設定されたＵＲＬに基づいて、Ｗｅｂサイトにアクセスし、イベントの発生の有無を判定する。
The
図６は、実施例１のスケーリング種別情報２２３の一例を示す図である。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the
スケーリング種別情報２２３は、クライアント端末１０１を操作するシステム管理者によって設定される情報であり、スケーリング種別ＩＤ６０１及びスケーリング種別６０２から構成されるレコードを含む。
The
スケーリング種別ＩＤ６０１は、スケーリングの種別を一意に識別するための識別情報である。スケーリング種別ＩＤ６０１は、スケーリング種別情報２２３のレコードを一意に識別するための識別情報としても用いられる。
The
スケーリング種別６０２は、スケーリングの種別の名称である。本実施例では、スケーリングの種別は、「スケールイン」、「スケールアウト」、「スケールアップ」、及び「スケールダウン」の四つであるため、スケーリング種別情報２２３は四つのレコードを含む。
The
図７は、実施例１の場所管理情報２２４の一例を示す図である。
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the
場所管理情報２２４は、クライアント端末１０１を操作するシステム管理者によって設定される情報であり、場所ＩＤ７０１、イベント監視対象ＩＤ７０２、場所７０３、及びユーザ数７０４から構成されるレコードを含む。
The
場所ＩＤ７０１は、データセンタが存在する場所を一意に識別するための識別情報である。場所ＩＤ７０１は、場所管理情報２２４のレコードを一意に識別するための識別情報としても用いられる。
The
イベント監視対象ＩＤ７０２は、イベント監視対象ＩＤ５０１と同一のものである。
The event monitoring target ID 702 is the same as the event
場所７０３は、場所の名称である。場所７０３には、例えば、データセンタが存在する地域の名称が格納される。
A
ユーザ数７０４は、場所７０３に対応する場所に収容可能なユーザの数である。
The number of
図８は、実施例１のサービス情報２２５の一例を示す図である。
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the
サービス情報２２５は、クライアント端末１０１を操作するシステム管理者によって設定される情報であり、サービスＩＤ８０１、サービス名８０２、及び場所リスト８０３から構成されるレコードを含む。
The
サービスＩＤ８０１は、仮想ネットワークサービスを一意に識別するための識別情報である。サービスＩＤ８０１は、サービス情報２２５のレコードを一意に識別する識別情報としても用いられる。
The
サービス名８０２は、仮想ネットワークサービスの名称である。例えば、ネットワーク機能及びサービスの提供地域を組み合わせた名称がサービス名８０２に設定される。
The
場所リスト８０３は、サービス名８０２に対応する仮想ネットワークサービスを構成するテナントが存在する場所のリストである。場所リスト８０３には、場所管理情報２２４に定義された場所ＩＤ７０１が格納される。
The
図９は、実施例１のイベント情報２２６の一例を示す図である。
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the
イベント情報２２６は、監視部２１１によって生成される情報であり、イベントＩＤ９０１、イベント種別ＩＤ９０２、イベント監視対象ＩＤ９０３、場所ＩＤ９０４、発生日時９０５、及び次イベント予測日時９０６から構成されるレコードを含む。なお、レコードは、第２イベントの識別情報を格納するカラムを含んでもよい。
The
イベントＩＤ９０１は、検出された第１イベントを一意に識別するための識別情報である。イベントＩＤ９０１は、イベント情報２２６のレコードを一意に識別するための識別情報としても用いられる。
The
イベント種別ＩＤ９０２は、イベント種別ＩＤ４０１と同一のものである。また、イベント監視対象ＩＤ９０３は、イベント監視対象ＩＤ５０１と同一のものである。場所ＩＤ９０４は、場所ＩＤ７０１と同一のものである。
The
発生日時９０５は、第１イベントが発生した日時である。発生日時９０５には、実際に第１イベントが発生した日時が格納されてもよいし、また、イベント分析サーバ１０２が第１イベントの発生を検出した日時が格納されてもよい。
Occurrence date and
次イベント予測日時９０６は、第２イベントの発生予測日時である。
The next event prediction date and
図１０は、実施例１のオーケストレーション設定情報２２７の一例を示す図である。
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the
オーケストレーション設定情報２２７は、イベント分析部２１２によって生成される情報であり、オーケストレーション設定ＩＤ１００１、実行日時１００２、スケーリング種別ＩＤ１００３、規模１００４、及びサービスＩＤ１００５から構成されるレコードを含む。
The
オーケストレーション設定ＩＤ１００１は、設定情報を一意に識別するための識別情報である。オーケストレーション設定ＩＤ１００１は、オーケストレーション設定情報２２７のレコードを一意に識別するための識別情報としても用いられる。
The
実行日時１００２は、スケーリングが開始される日時である。例えば、オーケストレーションサーバ１０３がオーケストレーション指示を送信する日時が、実行日時１００２に格納される。
The execution date and
スケーリング種別ＩＤ１００３は、スケーリング種別ＩＤ６０１と同一のものである。また、サービスＩＤ１００５は、サービスＩＤ８０１と同一のものである。
The
規模１００４は、テナントに割り当てるリソースの変更量（変更リソース量）を表す情報である。例えば、スケールアウトの場合、規模１００４には、追加するＶＭの数が格納される。スケールアップの場合、規模１００４には、ＶＭに追加するＣＰＵコア及びメモリ容量等の値が格納される。スケールインの場合、規模１００４には、削除するＶＭの数が格納される。スケールダウンの場合、規模１００４には、ＶＭから削減するＣＰＵコア及びメモリ容量等の値が格納される。
The
なお、イベント種別情報２２１、イベント監視対象情報２２２、スケーリング種別情報２２３、場所管理情報２２４、及びサービス情報２２５は、システム管理者によって設定される情報と記載したが、これに限定されない。例えば、場所管理情報２２４は、クラウド管理サーバ１０４から取得してもよい。
The
次に、図１１から図１８を用いて、オーケストレーションサーバ１０３が管理する情報について説明する。
Next, information managed by the
図１１は、実施例１のネットワーク機能情報３２１の一例を示す図である。
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the
ネットワーク機能情報３２１は、クライアント端末１０１を操作するシステム管理者によって設定される情報であり、ネットワーク機能ＩＤ１１０１、ネットワーク機能名１１０２、及び起動イメージファイル１１０３を含む。
The
ネットワーク機能ＩＤ１１０１は、ネットワーク機能を一意に識別するための識別情報である。ネットワーク機能ＩＤ１１０１は、ネットワーク機能情報３２１のレコードを一意に識別するための識別情報としても用いられる。
The
ネットワーク機能名１１０２は、ネットワーク機能の名称である。
The
起動イメージファイル１１０３は、ネットワーク機能を有するＶＭを起動するための起動イメージファイルである。
The
図１２は、実施例１のパッケージ情報３２２の一例を示す図である。
FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the
パッケージ情報３２２は、クライアント端末１０１を操作するシステム管理者によって設定される情報であり、パッケージＩＤ１２０１、ネットワーク機能ＩＤ１２０２、仮想ＣＰＵコア数１２０３、メモリ容量１２０４、及びディスク容量１２０５から構成されるレコードを含む。
The
パッケージＩＤ１２０１は、パッケージを一意に識別するための識別情報である。パッケージＩＤ１２０１は、パッケージ情報３２２のレコードを一意に識別するための識別情報としても用いられる。
The
ネットワーク機能ＩＤ１２０２は、ネットワーク機能ＩＤ１１０１と同一のものである。
The
仮想ＣＰＵコア数１２０３、メモリ容量１２０４は、及びディスク容量１２０５、ＶＭに割り当てるリソース量である。具体的には、仮想ＣＰＵコア数１２０３はＶＭに割り当てる仮想ＣＰＵコアの数であり、メモリ容量１２０４はＶＭに割り当てるメモリの記憶容量であり、ディスク容量１２０５はＶＭに割り当てる記憶装置の記憶容量である。
The number of
図１３は、実施例１のシナリオ情報３２３の一例を示す図である。
FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the
シナリオ情報３２３は、クライアント端末１０１を操作するシステム管理者によって設定される情報であり、シナリオＩＤ１３０１、スケーリング種別ＩＤ１３０２、ネットワーク機能ＩＤ１３０３、及びシナリオ１３０４から構成されるレコードを含む。
The
シナリオＩＤ１３０１は、スケーリングに使用するシナリオを一意に識別するための識別情報である。シナリオＩＤ１３０１は、シナリオ情報３２３のレコードを一意に識別するための識別情報としても用いられる。
The
スケーリング種別ＩＤ１３０２は、スケーリング種別ＩＤ６０１と同一のものである。ネットワーク機能ＩＤ１３０３は、ネットワーク機能ＩＤ１１０１と同一のものである。
The
シナリオ１３０４は、スケーリング種別ＩＤ１３０２及びネットワーク機能ＩＤ１３０３に対応するシナリオである。
A
図１４は、実施例１のハイパバイザ情報３２４の一例を示す図である。
FIG. 14 is a diagram illustrating an example of the
ハイパバイザ情報３２４は、クライアント端末１０１を操作するシステム管理者によって設定される情報であり、ハイパバイザＩＤ１４０１、ハイパバイザ名１４０２、ＣＰＵコア数１４０３、メモリ容量１４０４、及びディスク容量１４０５から構成されるレコードを含む。
The
ハイパバイザＩＤ１４０１は、ハイパバイザを一意に識別するための識別情報である。ハイパバイザＩＤ１４０１は、ハイパバイザ情報３２４のレコードを一意に識別するための識別情報としても用いられる。
The
ハイパバイザ名１４０２は、ハイパバイザＩＤ１４０１に対応するハイパバイザの名称である。
The
ＣＰＵコア数１４０３、メモリ容量１４０４、及びディスク容量１４０５は、ハイパバイザＩＤ１４０１に対応するハイパバイザが稼働する計算サーバ１０６が有するリソース量である。具体的には、ＣＰＵコア数１４０３は計算サーバ１０６が有するＣＰＵに含まれるコアの総数であり、メモリ容量１４０４は計算サーバ１０６が有するメモリの全記憶容量であり、ディスク容量１４０５は、計算サーバ１０６が有する記憶装置の記憶容量である。
The number of
図１５は、実施例１のテナント情報３２５の一例を示す図である。
FIG. 15 is a diagram illustrating an example of the
テナント情報３２５は、クライアント端末１０１を操作するシステム管理者によって設定される情報であり、テナントＩＤ１５０１、テナント名１５０２、及びハイパバイザリスト１５０３から構成されるレコードを含む。
The
テナントＩＤ１５０１は、テナントを一意に識別するための識別情報である。テナントＩＤ１５０１は、テナント情報３２５のレコードを一意に識別するための識別情報としても用いられる。
The
テナント名１５０２は、テナントＩＤ１５０１に対応するテナントの名称である。
The
ハイパバイザリスト１５０３は、テナントを構成するＶＭに割り当てるリソース量を制御するハイパバイザのリストである。すなわち、テナントにリソースを提供する計算サーバ１０６のリストである。ハイパバイザリスト１５０３には、ハイパバイザ情報３２４に定義されたハイパバイザＩＤ１４０１が格納される。
The
図１６は、実施例１のネットワーク機能インスタンス情報３２６の一例を示す図である。
FIG. 16 is a diagram illustrating an example of the network
ネットワーク機能インスタンス情報３２６は、クライアント端末１０１を操作するシステム管理者によって設定される情報であり、インスタンスＩＤ１６０１、ネットワーク機能ＩＤ１６０２、パッケージＩＤ１６０３、テナントＩＤ１６０４、及び起動ハイパバイザリスト１６０５から構成されるレコードを含む。
The network
インスタンスＩＤ１６０１は、任意のネットワーク機能を提供する稼働中の仮想ネットワークサービスのインスタンスを一意に識別するための識別情報である。インスタンスＩＤ１６０１は、ネットワーク機能インスタンス情報３２６のレコードを一意に識別するための識別情報としても用いられる。また、インスタンスＩＤ１６０１は、サービスＩＤ８０１と対応付けられる。これによって、オーケストレーションサーバ１０３は、受信した設定情報の対象がどのインスタンス（仮想ネットワークサービス）であるかを把握できる。
The
ネットワーク機能ＩＤ１６０２は、ネットワーク機能ＩＤ１１０１と同一のものである。パッケージＩＤ１６０３は、パッケージＩＤ１２０１と同一のものである。テナントＩＤ１６０４は、テナントＩＤ１５０１と同一のものである。本実施例では、一つのテナントを用いて、一つの仮想ネットワークサービスが提供されるものとする。
The network function ID 1602 is the same as the
起動ハイパバイザリスト１６０５は、ネットワーク機能ＩＤ１６０２に対応するネットワーク機能を有するＶＭが稼働しているハイパバイザのリストである。起動ハイパバイザリスト１６０５には、ハイパバイザ情報３２４に定義されたハイパバイザＩＤ１４０１が格納される。
The activated
図１７は、実施例１のスケジュール情報３２７の一例を示す図である。
FIG. 17 is a diagram illustrating an example of the
スケジュール情報３２７は、スケジュール部３１１によって生成される情報であり、スケジュールＩＤ１７０１、インスタンスＩＤ１７０２、シナリオＩＤ１７０３、パッケージＩＤ１７０４、テナントＩＤ１７０５、実行日時１７０６、及び規模１７０７から構成されるレコードを含む。
The
スケジュールＩＤ１７０１は、スケジュールを一意に識別するための識別情報である。スケジュールＩＤ１７０１は、スケジュール情報３２７のレコードを一意に識別するための識別情報としても用いられる。
The
インスタンスＩＤ１７０２は、インスタンスＩＤ１６０１と同一のものである。シナリオＩＤ１７０３は、シナリオＩＤ１３０１と同一のものである。パッケージＩＤ１７０４は、パッケージＩＤ１２０１と同一のものである。テナントＩＤ１７０５は、テナントＩＤ１５０１と同一のものである。実行日時１７０６は、実行日時１００２と同一のものである。規模１７０７は、規模１００４と同一のものである。
The
図１８は、実施例１の実行中シナリオ情報３２８の一例を示す図である。
FIG. 18 is a diagram illustrating an example of the running
実行中シナリオ情報３２８は、シナリオ登録部３１２によって生成される情報であり、実行中シナリオＩＤ１８０１、インスタンスＩＤ１８０２、シナリオＩＤ１８０３、パッケージＩＤ１８０４、テナントＩＤ１８０５、及び規模１８０６から構成されるレコードを含む。
The executing
実行中シナリオＩＤ１８０１は、実行中のスケーリングを一意に識別するための識別情報である。実行中シナリオＩＤ１８０１は、実行中シナリオ情報３２８のレコードを一意に識別するための識別情報としても用いられる。
The executing
インスタンスＩＤ１８０２は、インスタンスＩＤ１６０１と同一のものである。シナリオＩＤ１８０３は、シナリオＩＤ１３０１と同一のものである。パッケージＩＤ１８０４は、パッケージＩＤ１２０１と同一のものである。テナントＩＤ１８０５は、テナントＩＤ１５０１と同一のものである。規模１８０６は、規模１００４と同一のものである。
The
なお、ネットワーク機能情報３２１、パッケージ情報３２２、シナリオ情報３２３、ハイパバイザ情報３２４、テナント情報３２５、及びネットワーク機能インスタンス情報３２６は、システム管理者によって設定される情報と記載したが、これに限定されない。例えば、ハイパバイザ情報３２４、テナント情報３２５、及びネットワーク機能インスタンス情報３２６は、クラウド管理サーバ１０４から取得してもよい。
Although the
イベント分析サーバ１０２及びオーケストレーションサーバ１０３が保持する情報は、図４から図１８に示すようにテーブル形式の情報であるが、本実施例はこれに限定されない。
The information held by the
次に、図１９から図２２を用いてイベント分析サーバ１０２が実行する処理について説明する。以下の説明では、符号を含まないカラムの名称は、カラムから取得された値を表すものとする。例えば、イベントＩＤは、イベント情報２２６に含まれるレコードのイベントＩＤ９０１の値を示す。
Next, processing executed by the
図１９は、実施例１のイベント分析サーバ１０２の監視部２１１が実行する処理を説明するフローチャートである。
FIG. 19 is a flowchart illustrating processing executed by the
イベント分析サーバ１０２は、起動後、監視部２１１を実現するプログラムをメモリ２０２にロードし、実行する。これによって、監視部２１１は、処理を開始する（ステップＳ１９０１）。
After being activated, the
監視部２１１は、プログラムの終了指示を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１９０２）。
The
プログラムの終了指示を受け付けたと判定された場合、監視部２１１は、処理を終了する（ステップＳ１９１０）。
If it is determined that an instruction to end the program has been received, the
プログラムの終了指示を受け付けていないと判定された場合、監視部２１１は、第１ループ処理を開始する（ステップＳ１９０３）。このとき、監視部２１１は、イベント監視対象情報２２２からレコードを一つ選択し、選択されたレコードについてステップＳ１９０４からステップＳ１９０８までの処理を実行する。なお、監視部２１１は、周期的に第１ループ処理を実行する場合、前回の第１ループ処理が終了してから一定時間経過した後に第１ループ処理を開始する。
When it is determined that the program end instruction has not been received, the
監視部２１１は、イベント監視対象情報２２２から選択されたレコードの公開ＵＲＬに基づいてイベント情報サーバ１０５にアクセスして、イベント発生情報を取得する（ステップＳ１９０４）。例えば、監視部２１１は、障害情報を提示するＷｅｂページにアクセスし、当該Ｗｅｂページに表示された情報（例えば、テキストデータ）をイベント発生情報として取得する。
The
監視部２１１は、取得されたイベント発生情報に基づいて、監視対象のイベントが発生しているか否かを判定する（ステップＳ１９０５）。すなわち、第１イベントが発生したか否かが判定される。例えば、以下のような処理が実行される。
The
監視部２１１は、Ｗｅｂページが更新されているか否かを判定する。例えば、監視部２１１は、前回のイベント発生情報の更新日時を履歴情報として保持し、新たに取得したイベント発生情報の更新日時と履歴情報とを比較し、Ｗｅｂページが更新されているか否かを判定する。
The
Ｗｅｂページが更新されていると判定された場合、監視部２１１は、イベント種別情報２２１を参照して、イベント種別ＩＤ４０１がイベント監視対象情報２２２から選択されたレコードのイベント種別ＩＤに一致するレコードを検索する。監視部２１１は、イベント種別情報２２１から検索されたレコードのイベント種別名４０２に対応するイベントがイベント発生情報に含まれるか否かを判定する。例えば、監視部２１１は、イベント種別名４０２に設定された文字がテキストデータに含まれるか否かを判定する。
When it is determined that the Web page has been updated, the
なお、前述の処理は一例であって、これに限定されない。以上がステップＳ１９０５の処理の説明である。 Note that the above-described processing is an example, and the present invention is not limited to this. The above is the description of the processing in step S1905.
監視対象のイベントが発生していないと判定された場合、監視部２１１は、イベント監視対象情報２２２の全てのレコードについて処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ１９０９）。
If it is determined that no event to be monitored has occurred, the
イベント監視対象情報２２２の全てのレコードについて処理が完了していないと判定された場合、監視部２１１は、ステップＳ１９０３に戻り、イベント監視対象情報２２２から新たなレコードを選択し、ステップＳ１９０４からステップＳ１９０８までの処理を実行する。
When it is determined that the processing has not been completed for all the records of the event
イベント監視対象情報２２２の全てのレコードについて処理が完了したと判定された場合、監視部２１１は、第１ループ処理を終了する。その後、監視部２１１は、ステップＳ１９０２に戻り、同様の処理を実行する。
When it is determined that the processing has been completed for all the records of the event
ステップＳ１９０５において、監視対象のイベントが発生していると判定された場合、監視部２１１は、イベント発生情報から第１イベントの発生場所及び発生日時を取得し、また、イベント発生情報に基づいて第２イベントの予測日時を算出する（ステップＳ１９０６）。
If it is determined in step S1905 that an event to be monitored has occurred, the
第２イベントの予測日時の算出方法は、様々な方法が考えられる。例えば、イベント発生情報に第２イベントの発生日時が含まれる場合、監視部２１１は、当該発生日時を第２イベントの予測日時として算出する。他の方法としては、監視部２１１は、第１イベントの発生日時に所定の時間を加算することによって、第２イベントの予測日時を算出する。なお、本実施例は、第２イベントの予測日時の算出方法に限定されない。
There are various methods for calculating the predicted date and time of the second event. For example, when the occurrence date and time of the second event is included in the event occurrence information, the
次に、監視部２１１は、第１イベントの発生場所に基づいて場所管理情報２２４を参照し、発生場所の識別情報を取得する（ステップＳ１９０７）。
Next, the
具体的には、監視部２１１は、イベント監視対象ＩＤ７０２がイベント監視対象情報２２２から選択されたレコードのイベント監視対象ＩＤに一致し、かつ、場所７０３が第１イベントの発生場所に一致するレコードを検索し、検索されたレコードの場所ＩＤ７０１の値を取得する。
Specifically, the
次に、監視部２１１は、イベント情報２２６を更新する（ステップＳ１９０８）。その後、監視部２１１は、ステップＳ１９０９に進む。具体的には、以下のような処理が実行される。
Next, the
監視部２１１は、イベント情報２２６にレコードを一つ追加し、追加されたレコードのイベントＩＤ９０１に識別情報を設定する。なお、監視部２１１は、採番機能を有し、当該採番機能に基づいて、他のレコードと重複しないように識別情報を設定する。
The
監視部２１１は、追加されたレコードのイベント種別ＩＤ９０２及びイベント監視対象ＩＤ９０３に、イベント監視対象情報２２２から選択されたレコードのイベント種別ＩＤ及びイベント監視対象ＩＤを設定する。
The
また、監視部２１１は、追加されたレコードの場所ＩＤ９０４に、場所管理情報２２４から取得された場所ＩＤを設定する。さらに、監視部２１１は、追加されたレコードの発生日時９０５にイベント発生情報から取得された第１イベントの発生日時を設定し、追加されたレコードの次イベント予測日時９０６に算出された第２イベントの予測日時を設定する。以上が、ステップＳ１９０８の処理の説明である。
Further, the
図２０は、実施例１のイベント分析サーバ１０２のイベント分析部２１２が実行する処理を説明するフローチャートである。
FIG. 20 is a flowchart illustrating processing executed by the
なお、本実施例のイベント分析部２１２は、イベント情報２２６の更新日時を更新履歴として管理しているものとする。
Note that the
イベント分析サーバ１０２は、起動後、イベント分析部２１２を実現するプログラムをメモリ２０２にロードし、実行する。これによって、イベント分析部２１２は、処理を開始する（ステップＳ２００１）。
After being activated, the
イベント分析部２１２は、プログラムの終了指示を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２００２）。
The
プログラムの終了指示を受け付けたと判定された場合、イベント分析部２１２は、処理を終了する（ステップＳ２０１２）。
When it is determined that the program termination instruction has been received, the
プログラムの終了指示を受け付けていないと判定された場合、イベント分析部２１２は、イベント情報２２６を参照し（ステップＳ２００３）、イベント情報２２６が更新されているか否かを判定する（ステップＳ２００４）。なお、イベント分析部２１２は、周期的にイベント情報２２６を参照する場合、前回、イベント情報２２６を参照してから一定時間経過した後にイベント情報２２６を参照する。
When it is determined that the program termination instruction has not been received, the
具体的には、イベント分析部２１２は、現在のイベント情報２２６の更新日時と更新履歴とを比較することによって、イベント情報２２６が更新されているか否かを判定する。このとき、イベント分析部２１２は、現在のイベント情報２２６の更新日時を更新履歴に設定する。
Specifically, the
イベント情報２２６が更新されていないと判定された場合、イベント分析部２１２は、ステップＳ２００２に戻り、同様の処理を実行する。
If it is determined that the
イベント情報２２６が更新されていると判定された場合、イベント分析部２１２は、第１ループ処理を開始する（ステップＳ２００５）。このとき、イベント分析部２１２は、イベント情報２２６からレコードを一つ選択し、選択されたレコードについてステップＳ２００６からステップＳ２０１０までの処理を実行する。
If it is determined that the
イベント分析部２１２は、イベント情報２２６から選択されたレコードの値を取得し、イベント情報２２６から選択されたレコードを削除する（ステップＳ２００６）。具体的には、以下のような処理が実行される。
The
イベント分析部２１２は、選択されたレコードに含まれる全てのカラムの値を取得する。すなわち、イベントＩＤ、イベント種別ＩＤ、イベント監視対象ＩＤ、場所ＩＤ、発生日時、及び次イベント予測日時が取得される。
The
また、イベント分析部２１２は、イベント種別情報２２１を参照し、イベント種別ＩＤ４０１がイベント情報２２６から選択されたレコードのイベント種別ＩＤに一致するレコードを検索する。イベント分析部２１２は、検索されたレコードの影響度４０３の値を取得する。以上がステップＳ２００６の処理の説明である。
In addition, the
次に、イベント分析部２１２は、サービス情報２２５を参照し、第２イベントの影響を受ける仮想ネットワークサービスを特定する（ステップＳ２００７）。
Next, the
具体的には、イベント分析部２１２は、サービス情報２２５を参照し、場所リスト８０３に、イベント情報２２６から選択されたレコードの場所ＩＤを含むレコードを検索する。イベント分析部２１２は、検索されたレコードのサービスＩＤ８０１の値を取得する。取得されたサービスＩＤに対応する仮想ネットワークサービスが第２イベントの影響を受ける仮想ネットワークサービスとなる。
Specifically, the
次に、イベント分析部２１２は、第２ループ処理を開始する（ステップＳ２００８）。このとき、イベント分析部２１２は、ステップＳ２００７において取得したサービスＩＤの中から、対象のサービスＩＤを一つ選択する。イベント分析部２１２は、選択されたサービスＩＤに対してステップＳ２０１０の処理を実行する。
Next, the
イベント分析部２１２は、選択されたサービスＩＤに対して、オーケストレーション設定情報２２７の更新処理を実行する（ステップＳ２００９）。これによって、第２イベントの影響を受ける仮想ネットワークサービスに対するスケーリングに必要な設定情報が生成される。当該処理の詳細は、図２１を用いて説明する。
The
オーケストレーション設定情報２２７の更新処理が終了した後、イベント分析部２１２は、ステップＳ２００７において特定された全ての仮想ネットワークサービスについて処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ２０１０）。
After the update process of the
ステップＳ２００７において特定された全ての仮想ネットワークサービスについて処理が完了していないと判定された場合、イベント分析部２１２は、ステップＳ２００８に戻り、新たなサービスＩＤを選択し、ステップＳ２００９の処理を実行する。
If it is determined in step S2007 that the processing has not been completed for all the virtual network services specified, the
ステップＳ２００７において特定された全ての仮想ネットワークサービスについて処理が完了したと判定された場合、イベント分析部２１２は、第２ループ処理を終了する。その後、イベント分析部２１２は、イベント情報２２６の全てのレコードについて処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ２０１１）。
If it is determined that the processing has been completed for all the virtual network services specified in step S2007, the
イベント情報２２６の全てのレコードについて処理が完了していないと判定された場合、イベント分析部２１２は、ステップＳ２００５に戻り、イベント情報２２６から新たなレコードを選択し、ステップＳ２００６からステップＳ２０１０までの処理を実行する。
When it is determined that the processing has not been completed for all the records of the
イベント情報２２６の全てのレコードについて処理が完了したと判定された場合、イベント分析部２１２は、ステップＳ２００２に戻り、同様の処理を実行する。
When it is determined that the processing has been completed for all the records of the
図２１は、実施例１のイベント分析サーバ１０２のイベント分析部２１２が実行するオーケストレーション設定情報２２７の更新処理を説明するフローチャートである。
FIG. 21 is a flowchart illustrating the
イベント分析部２１２は、次イベント予測日時、影響度、及びサービスＩＤを入力パラメータとして処理を開始する（ステップＳ２１０１）。なお、次イベント予測日時はイベント情報２２６から選択されたレコードから取得された値であり、影響度はイベント種別情報２２１から検索されたレコードから取得された値であり、サービスＩＤはステップＳ２００８において選択された値である。
The
イベント分析部２１２は、次イベント予測日時に基づいて実行日時を算出する（ステップＳ２１０２）。
The
具体的には、イベント分析部２１２は、次イベント予測日時から所定の時間前を実行日時として算出する。例えば、イベント分析部２１２は、次イベント予測日時の２時間前を実行日時として算出する。
Specifically, the
次に、イベント分析部２１２は、影響を受けるテナントの使用リソース量を算出する（ステップＳ２１０３）。具体的には以下のような処理が実行される。
Next, the
イベント分析部２１２は、サービスＩＤを含むリソース量の算出要求をオーケストレーションサーバ１０３に送信する。オーケストレーションサーバ１０３は、当該算出要求を受信した場合、以下の（１）、（２）、（３）の処理を実行する。
The
（１）オーケストレーションサーバ１０３は、影響を受けるテナントを特定する。具体的には、オーケストレーションサーバ１０３は、ネットワーク機能インスタンス情報３２６を参照し、インスタンスＩＤ１６０１が算出要求に含まれるサービスＩＤに一致するレコードを検索する。オーケストレーションサーバ１０３は、検索されたレコードのテナントＩＤ１６０４の値を取得する。取得されたテナントＩＤに対応するテナントが影響を受けるテナントとなる。
(1) The
（２）オーケストレーションサーバ１０３は、特定されたテナントについて、テナントを構成するＶＭが稼働するハイパバイザのリソース量、当該ハイパバイザの使用リソース量、及び当該ハイパバイザの残りリソース量を算出する。なお、各リソース量の算出方法は以下の通りである。
(2) For the identified tenant, the
（ハイパバイザのリソース量）
オーケストレーションサーバ１０３は、（１）において、ネットワーク機能インスタンス情報３２６から検索されたレコードの起動ハイパバイザリスト１６０５からハイパバイザＩＤを取得する。オーケストレーションサーバ１０３は、取得したハイパバイザＩＤの中から対象のハイパバイザＩＤを選択する。オーケストレーションサーバ１０３は、ハイパバイザ情報３２４を参照し、ハイパバイザＩＤ１４０１が選択されたハイパバイザＩＤに一致するレコードを検索する。オーケストレーションサーバ１０３は、検索されたレコードのＣＰＵコア数１４０３、メモリ容量１４０４、及びディスク容量１４０５の値を、ハイパバイザのリソース量として算出する。オーケストレーションサーバ１０３は、起動ハイパバイザリスト１６０５から取得された全てのテナントＩＤについて同様の処理を実行する。
(Hypervisor resource amount)
The
（ハイパバイザの使用リソース量）
オーケストレーションサーバ１０３は、起動ハイパバイザリスト１６０５から取得されたハイパバイザＩＤの中から対象のハイパバイザＩＤを選択する。オーケストレーションサーバ１０３は、ネットワーク機能インスタンス情報３２６を参照し、起動ハイパバイザリスト１６０５に選択されたハイパバイザＩＤを含むレコードを検索する。オーケストレーションサーバ１０３は、検索された各レコードについて以下の処理を実行する。
(Hypervisor resource usage)
The
オーケストレーションサーバ１０３は、検索されたレコードの中から対象のレコードを選択し、選択されたレコードのネットワーク機能ＩＤ１６０２及びパッケージＩＤ１６０３の値を取得する。オーケストレーションサーバ１０３は、パッケージ情報３２２を参照し、パッケージＩＤ１２０１及びネットワーク機能ＩＤ１２０２が取得したパッケージＩＤ及びネットワーク機能ＩＤに一致するレコードを検索する。オーケストレーションサーバ１０３は、検索されたレコードの仮想ＣＰＵコア数１２０３、メモリ容量１２０４、及びディスク容量１２０５の値を取得する。オーケストレーションサーバ１０３は、ネットワーク機能インスタンス情報３２６から検索された全てのレコードについて同様の処理を実行し、取得された値の合計値を選択されたハイパバイザＩＤに対応するハイパバイザの使用リソース量として算出する。
The
（ハイパバイザの残りリソース量）
オーケストレーションサーバ１０３は、ハイパバイザのリソース量からハイパバイザの使用リソース量を減算することによって、ハイパバイザの残りリソース量を算出する。以上が、リソース量の算出方法の説明である。
(Remaining amount of hypervisor resources)
The
なお、リソース量はクラウド管理サーバ１０４によって管理されているため、イベント分析部２１２は、オーケストレーションサーバ１０３を介してクラウド管理サーバ１０４から各種リソース量を取得してもよい。
Since the resource amount is managed by the
（３）オーケストレーションサーバ１０３は、サービスＩＤ、テナントＩＤ、ハイパバイザのリソース量、ハイパバイザの使用リソース量、及びハイパバイザの残りリソース量を含む応答をイベント分析サーバ１０２に送信する。以上がステップＳ２１０３の処理の説明である。
(3) The
次に、イベント分析部２１２は、影響を受けるテナントの予測リソース量を算出する（ステップＳ２１０４）。
Next, the
具体的には、イベント分析部２１２は、テナントを構成するＶＭが稼働するハイパバイザの使用リソース量に影響度を乗算することによって予測リソース量を算出する。なお、前述した算出方法は一例であってこれに限定されない。ハイパバイザのリソース量及び影響度を用いた算出方法であればよい。
Specifically, the
なお、ユーザ数７０４を重みとして用いてもよい。これによって、より適切な予測リソース量を算出することができる。
Note that the number of
次に、イベント分析部２１２は、影響を受けるテナントのスケーリング種別を決定する（ステップＳ２１０５）。ステップＳ２１０５の処理は、以下で説明するように、入力された影響度の大きさに応じて二通りの処理に分かれる。なお、以下で示す数式に用いるリソース量は、ＣＰＵコア数であるものとする。
Next, the
影響度が「１」より大きい場合は以下のような処理が実行される。イベント分析部２１２は、各ハイパバイザの残りリソース量の合計値及び各ハイパバイザの使用リソース量の合計値を算出する。イベント分析部２１２は、式（１）及び式（２）のいずれを満たすかを判定する。式（１）を満たす場合、イベント分析部２１２は、スケーリング種別を「スケールアウト」に決定する。式（２）を満たす場合、イベント分析部２１２は、スケーリング種別を「スケールアップ」に決定する。
When the influence degree is larger than “1”, the following processing is executed. The
影響度が「１」より小さい場合は以下のような処理が実行される。イベント分析部２１２は、式（３）及び式（４）のいずれを満たすかを判定する。式（３）を満たす場合、イベント分析部２１２は、スケーリング種別を「スケールイン」に決定する。式（４）を満たす場合、イベント分析部２１２は、スケーリング種別を「スケールダウン」に決定する。
When the influence degree is smaller than “1”, the following processing is executed. The
なお、前述した判定方法は一例であってこれに限定されない。 The above-described determination method is an example and is not limited to this.
イベント分析部２１２は、スケーリング種別情報２２３を参照し、スケーリング種別６０２が決定されたスケーリング種別に一致するレコードを検索する。イベント分析部２１２は、検索されたレコードのスケーリング種別ＩＤ６０１の値を取得する。以上がステップＳ２１０５の処理の説明である。
The
次に、イベント分析部２１２は、影響を受けるテナントのスケーリングの規模を算出する（ステップＳ２１０６）。具体的には、以下のような処理が実行される。
Next, the
スケーリング種別が「スケールアウト」である場合、イベント分析部２１２は、式（５）に基づいて規模を算出する。なお、予測リソース量の合計値は、各ハイパバイザの予測リソース量の合計値を表す。式（５）に基づいてテナントに追加するＶＭの数が規模として算出される。ここで、式（５）の（ＶＭのリソース量）は、テナントを構成するＶＭの仮想ＣＰＵコア数の最小を用いるものとする。なお、ＶＭの仮想ＣＰＵコア数の平均値を（ＶＭのリソース量）としてもよい。
When the scaling type is “scale-out”, the
スケーリング種別が「スケールアップ」である場合、イベント分析部２１２は、式（６）に基づいて規模を算出する。この場合、既存のＶＭに追加するリソース量が規模として算出される。
When the scaling type is “scale-up”, the
スケーリング種別が「スケールイン」である場合、イベント分析部２１２は、式（７）に基づいて規模を算出する。この場合、テナントから削除するＶＭの数が規模として算出される。ここで、（ＶＭのリソース量）は、式（５）の（ＶＭのリソース量）と同一のものである。
When the scaling type is “scale-in”, the
スケーリング種別が「スケールダウン」である場合、イベント分析部２１２は、式（８）に基づいて規模を算出する。この場合、既存のＶＭから削減するリソース量が規模として算出される。
When the scaling type is “scale down”, the
なお、前述した算出方法は一例であってこれに限定されない。以上がステップＳ２１０６の処理の説明である。 The calculation method described above is an example, and the present invention is not limited to this. The above is the description of the process in step S2106.
次に、イベント分析部２１２は、オーケストレーション設定情報２２７を更新する（ステップＳ２１０７）。その後、イベント分析部２１２は、オーケストレーション設定情報の更新処理を終了する（ステップＳ２１０８）。ステップＳ２１０７では、以下のような処理が実行される。
Next, the
イベント分析部２１２は、オーケストレーション設定情報２２７に、影響を受けるテナントの数だけレコードを追加する。本実施例では、一つの仮想ネットワークサービスは一つのテナントから構成されるため、オーケストレーション設定情報２２７には一つのレコードが追加される。イベント分析部２１２は、追加されたレコードのオーケストレーション設定ＩＤ１００１に識別情報を設定する。なお、イベント分析部２１２は、採番機能を有し、当該採番機能に基づいて、他のレコードと重複しないように識別情報を設定する。
The
イベント分析部２１２は、追加されたレコードの実行日時１００２にステップＳ２１０２において算出された実行日時を設定する。イベント分析部２１２は、追加されたレコードのサービスＩＤ１００５に入力パラメータであるサービスＩＤを設定する。また、イベント分析部２１２は、追加されたレコードのスケーリング種別ＩＤ１００３にステップＳ２１０５において決定されたスケーリング種別ＩＤを設定し、追加されたレコードの規模１００４にステップＳ２１０６において算出された規模を設定する。一つのレコードが一つの設定情報に対応する。
The
なお、イベント分析部２１２は、オーケストレーション設定情報２２７にテナントＩＤを設定してもよい。この場合、オーケストレーション設定情報２２７のレコードは、テナントＩＤのカラムを含む。以上がステップＳ２１０７の処理の説明である。
Note that the
以上の処理によって、影響を受ける仮想ネットワークサービスに対するスケーリングの制御内容が決定される。これによって、第２イベントの発生前に適切なスケーリングを行うことができる。 With the above processing, the scaling control content for the affected virtual network service is determined. As a result, appropriate scaling can be performed before the occurrence of the second event.
図２２は、実施例１のイベント分析サーバ１０２のオーケストレーション設定部２１３が実行する処理を説明するフローチャートである。
FIG. 22 is a flowchart illustrating processing executed by the
なお、本実施例のオーケストレーション設定部２１３は、更新前のオーケストレーション設定情報２２７を更新履歴として管理しているものとする。
Note that the
イベント分析サーバ１０２は、起動後、メモリ２０２にオーケストレーション設定部２１３を実現するプログラムをロードし、実行する。これによって、オーケストレーション設定部２１３は、処理を開始する（ステップＳ２２０１）。
After being activated, the
オーケストレーション設定部２１３は、プログラムの終了指示を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２２０２）。
The
プログラムの終了指示を受け付けたと判定された場合、オーケストレーション設定部２１３は、処理を終了する（ステップＳ２２０８）。
If it is determined that an instruction to end the program has been received, the
プログラムの終了指示を受け付けていないと判定された場合、オーケストレーション設定部２１３は、オーケストレーション設定情報２２７を参照し（ステップＳ２２０３）、オーケストレーション設定情報２２７が更新されているか否かを判定する（ステップＳ２２０４）。なお、周期的にオーケストレーション設定情報２２７を参照する場合、オーケストレーション設定部２１３は、前回、オーケストレーション設定情報２２７を参照してから一定時間経過した後にオーケストレーション設定情報２２７を参照する。
When it is determined that the program termination instruction has not been received, the
具体的には、オーケストレーション設定部２１３は、現在のオーケストレーション設定情報２２７と更新履歴とを比較することによって、オーケストレーション設定情報２２７が更新されているか否かを判定する。
Specifically, the
オーケストレーション設定情報２２７が更新されていないと判定された場合、オーケストレーション設定部２１３は、ステップＳ２２０２に戻り、同様の処理を実行する。
If it is determined that the
オーケストレーション設定情報２２７が更新されたと判定された場合、オーケストレーション設定部２１３は、第１ループ処理を開始する（ステップＳ２２０５）。このとき、オーケストレーション設定部２１３は、オーケストレーション設定情報２２７の更新されたレコードを特定し、特定されたレコードの中から対象のレコードを一つ選択し、選択されたレコードについてステップＳ２２０６の処理を実行する。
When it is determined that the
オーケストレーション設定部２１３は、オーケストレーションサーバ１０３に設定情報を送信する（ステップＳ２２０６）。
The
具体的には、オーケストレーション設定部２１３は、選択されたレコードの実行日時１００２、スケーリング種別ＩＤ１００３、規模１００４、及びサービスＩＤ１００５の値を取得し、オーケストレーションサーバ１０３に、設定情報として取得した値を送信する。なお、選択されたレコードにテナントＩＤが含まれる場合、テナントＩＤも送信される。
Specifically, the
次に、オーケストレーション設定部２１３は、更新された全てのレコードについて処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ２２０７）。
Next, the
更新された全てのレコードについて処理が完了していないと判定された場合、オーケストレーション設定部２１３は、ステップＳ２２０５に戻り、新たなレコードを選択し、選択されたレコードに対してステップＳ２２０６の処理を実行する。
When it is determined that the processing has not been completed for all the updated records, the
更新された全てのレコードについて処理が完了したと判定された場合、オーケストレーション設定部２１３は、第１ループ処理を終了する。このとき、オーケストレーション設定部２１３は、現在のオーケストレーション設定情報２２７を更新履歴に設定する。その後、オーケストレーション設定部２１３は、ステップＳ２２０２に戻り、同様の処理を実行する。
When it is determined that the processing has been completed for all the updated records, the
次に、図２３から図２６を用いてオーケストレーションサーバ１０３が実行する処理について説明する。以下の説明では、符号を含まないカラムの名称は、カラムから取得された値を表すものとする。例えば、シナリオＩＤは、シナリオ情報３２３に含まれるレコードのシナリオＩＤ１３０１の値を示す。
Next, processing executed by the
図２３は、実施例１のオーケストレーションサーバ１０３のスケジュール部３１１が実行する処理を説明するフローチャートである。
FIG. 23 is a flowchart illustrating processing executed by the
オーケストレーションサーバ１０３は、起動後、メモリ３０２にスケジュール部３１１を実現するプログラムをロードし、実行する。これによって、スケジュール部３１１は、処理を開始する（ステップＳ２３０１）。
The
スケジュール部３１１は、プログラムの終了指示を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２３０２）。
The
プログラムの終了指示を受け付けたと判定された場合、スケジュール部３１１は、処理を終了する（ステップＳ２３０６）。
If it is determined that an instruction to end the program has been received, the
プログラムの終了指示を受け付けていないと判定された場合、スケジュール部３１１は、イベント分析サーバ１０２から設定情報が送信されるまで待ち続ける。スケジュール部３１１は、設定情報を受信した場合（ステップＳ２３０３）、影響を受ける仮想ネットワークサービスのネットワーク機能、テナント、パッケージ、及びシナリオを特定する（ステップＳ２３０４）。具体的には、以下のような処理が実行される。
When it is determined that the program termination instruction has not been received, the
スケジュール部３１１は、ネットワーク機能インスタンス情報３２６を参照し、インスタンスＩＤ１６０１が設定情報に含まれるサービスＩＤと一致するレコードを検索する。スケジュール部３１１は、検索されたレコードのネットワーク機能ＩＤ１６０２、パッケージＩＤ１６０３、及びテナントＩＤ１６０４の値を取得する。なお、設定情報にテナントＩＤが含まれる場合、スケジュール部３１１は、テナントＩＤ１６０４から値を取得しなくてもよい。
The
スケジュール部３１１は、シナリオ情報３２３を参照し、スケーリング種別ＩＤ１３０２が設定情報に含まれるスケーリング種別ＩＤに一致し、かつ、ネットワーク機能ＩＤ１３０３がネットワーク機能インスタンス情報３２６から検索されたレコードのネットワーク機能ＩＤに一致するレコードを検索する。スケジュール部３１１は、検索されたレコードのシナリオＩＤ１３０１の値を取得する。以上がステップＳ２３０４の処理の説明である。
The
次に、スケジュール部３１１は、スケジュール情報３２７を更新する（ステップＳ２３０５）。その後、スケジュール部３１１は、ステップＳ２３０２に戻り、同様の処理を実行する。具体的には、以下のような処理が実行される。
Next, the
スケジュール部３１１は、スケジュール情報３２７にレコードを一つ追加し、追加されたレコードのスケジュールＩＤ１７０１に識別情報を設定する。なお、スケジュール部３１１は、採番機能を有し、当該採番機能に基づいて、他のレコードと重複しないように識別情報を設定する。
The
スケジュール部３１１は、追加されたレコードのインスタンスＩＤ１７０２、実行日時１７０６、及び規模１７０７に、設定情報に含まれるサービスＩＤ、実行日時、及び規模を設定する。
The
また、スケジュール部３１１は、追加されたレコードのシナリオＩＤ１７０３、パッケージＩＤ１７０４、及びテナントＩＤ１７０５に、ステップＳ２３０５において取得したシナリオＩＤ、パッケージＩＤ、及びテナントＩＤを設定する。以上がステップＳ２３０６の処理の説明である。
Also, the
図２４は、実施例１のオーケストレーションサーバ１０３のシナリオ登録部３１２が実行する処理を説明するフローチャートである。
FIG. 24 is a flowchart illustrating processing executed by the
オーケストレーションサーバ１０３は、起動後、メモリ３０２にシナリオ登録部３１２を実現するプログラムをロードし、実行する。これによって、シナリオ登録部３１２は、処理を開始する（ステップＳ２４０１）。
The
シナリオ登録部３１２は、プログラムの終了指示を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２４０２）。
The
プログラムの終了指示を受け付けたと判定された場合、シナリオ登録部３１２は、処理を終了する（ステップＳ２４０８）。
When it is determined that the program end instruction has been received, the
プログラムの終了指示を受け付けていないと判定された場合、シナリオ登録部３１２は、第１ループ処理を開始する（ステップＳ２４０３）。このとき、シナリオ登録部３１２は、スケジュール情報３２７のレコードの中から対象のレコードを一つ選択し、選択されたレコードに対してステップＳ２４０４からステップＳ２４０６までの処理を実行する。なお、周期的に第１ループ処理が実行される場合、シナリオ登録部３１２は、前回の第１ループ処理が終了してから一定時間経過した後に第１ループ処理を開始する。
When it is determined that the program termination instruction has not been received, the
次に、シナリオ登録部３１２は、現在時刻が実行日時を経過しているか否かを判定する（ステップＳ２４０４）。
Next, the
具体的には、シナリオ登録部３１２は、スケジュール情報３２７から選択されたレコードの実行日時１７０６と現在時刻とを比較し、現在時刻が実行日時を経過しているか否かを判定する。
Specifically, the
現在時刻が実行日時を経過していないと判定された場合、シナリオ登録部３１２は、スケジュール情報３２７の全てのレコードについて処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ２４０７）。
When it is determined that the current time has not passed the execution date and time, the
スケジュール情報３２７の全てのレコードについて処理が完了していないと判定された場合、シナリオ登録部３１２は、ステップＳ２４０３に戻り、スケジュール情報３２７から新たなレコードを選択し、選択されたレコードに対してステップＳ２４０４からステップＳ２４０６の処理を実行する。
When it is determined that the processing has not been completed for all the records of the
スケジュール情報３２７の全てのレコードについて処理が完了したと判定された場合、シナリオ登録部３１２は、ステップＳ２４０２に戻り、同様の処理を実行する。
When it is determined that the processing has been completed for all the records of the
ステップＳ２４０４において、現在時刻が実行日時を経過していると判定された場合、シナリオ登録部３１２は、実行中シナリオ情報３２８を更新する（ステップＳ２４０５）。具体的には、以下のような処理が実行される。
If it is determined in step S2404 that the current time has passed the execution date and time, the
シナリオ登録部３１２は、実行中シナリオ情報３２８にレコードを一つ追加し、追加されたレコードの実行中シナリオＩＤ１８０１に識別情報を設定する。なお、シナリオ登録部３１２は、採番機能を有し、当該採番機能に基づいて、他のレコードと重複しないように識別情報を設定する。
The
シナリオ登録部３１２は、追加されたレコードのインスタンスＩＤ１８０２、シナリオＩＤ１８０３、パッケージＩＤ１８０４、テナントＩＤ１８０５、及び規模１８０６に、スケジュール情報３２７から選択されたレコードのインスタンスＩＤ、シナリオＩＤ、パッケージＩＤ、テナントＩＤ、及び規模を設定する。以上がステップＳ２４０５の処理の説明である。
The
次に、シナリオ登録部３１２は、スケジュール情報３２７から選択されたレコードを削除する（ステップＳ２４０６）。その後、シナリオ登録部３１２は、ステップＳ２４０７に進む。
Next, the
図２５は、実施例１のオーケストレーションサーバ１０３のオーケストレーション実行部３１３が実行する処理を説明するフローチャートである。
FIG. 25 is a flowchart illustrating processing executed by the
なお、本実施例のオーケストレーション実行部３１３は、実行中シナリオ情報３２８の更新日時を更新履歴として管理しているものとする。
Note that the
オーケストレーションサーバ１０３は、起動後、メモリ３０２にオーケストレーション実行部３１３を実現するプログラムをロードし、実行する。これによって、オーケストレーション実行部３１３は、処理を開始する（ステップＳ２５０１）。
The
オーケストレーション実行部３１３は、プログラムの終了指示を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２５０２）。
The
プログラムの終了指示を受け付けたと判定された場合、オーケストレーション実行部３１３は、処理を終了する（ステップＳ２５１０）。
When it is determined that the program end instruction has been received, the
プログラムの終了指示を受け付けていないと判定された場合、オーケストレーション実行部３１３は、実行中シナリオ情報３２８を参照し（ステップＳ２５０３）、実行中シナリオ情報３２８が更新されているか否かを判定する（ステップＳ２５０４）。なお、周期的に実行中シナリオ情報３２８を参照する場合、オーケストレーション実行部３１３は、前回、実行中シナリオ情報３２８を参照してから一定時間経過した後に実行中シナリオ情報３２８を参照する。
When it is determined that the program termination instruction has not been received, the
具体的には、オーケストレーション実行部３１３は、現在の実行中シナリオ情報３２８の更新日時と更新履歴とを比較することによって、実行中シナリオ情報３２８が更新されているか否かを判定する。このとき、オーケストレーション実行部３１３は、現在の実行中シナリオ情報３２８の更新日時を更新履歴に設定する。
Specifically, the
実行中シナリオ情報３２８が更新されていないと判定された場合、オーケストレーション実行部３１３は、ステップＳ２５０２に戻り、同様の処理を実行する。
If it is determined that the running
実行中シナリオ情報３２８が更新されたと判定された場合、オーケストレーション実行部３１３は、第１ループ処理を開始する（ステップＳ２５０５）。このとき、オーケストレーション実行部３１３は、実行中シナリオ情報３２８の更新されたレコードを特定し、特定されたレコードの中から対象のレコードを一つ選択し、選択されたレコードについてステップＳ２５０６からステップＳ２５０８までの処理を実行する。
If it is determined that the
次に、オーケストレーション実行部３１３は、シナリオ情報３２３からシナリオを取得する（ステップＳ２５０６）。
Next, the
具体的には、オーケストレーション実行部３１３は、シナリオＩＤ１３０１が実行中シナリオ情報３２８から選択したレコードのシナリオＩＤと一致するレコードを検索し、検索されたレコードのシナリオ１３０４からシナリオを取得する。
Specifically, the
次に、オーケストレーション実行部３１３は、取得されたシナリオに基づいて、シナリオ処理を実行する（ステップＳ２５０７）。なお、インスタンスＩＤ、パッケージＩＤ、テナントＩＤ、及び規模は、シナリオ処理のパラメータとして扱われる。図２６を用いてシナリオ処理の一例を説明する。
Next, the
オーケストレーション実行部３１３は、シナリオ処理の実行後、実行中シナリオ情報３２８から選択されたレコードを削除する（ステップＳ２５０８）。また、オーケストレーション実行部３１３は、更新された全てのレコードについて処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ２５０９）。
The
更新された全てのレコードについて処理が完了していないと判定された場合、オーケストレーション実行部３１３は、ステップＳ２５０５に戻り、新たなレコードを選択し、選択されたレコードに対してステップＳ２５０６からステップＳ２５０８までの処理を実行する。
When it is determined that the processing has not been completed for all the updated records, the
更新された全てのレコードについて処理が完了したと判定された場合、オーケストレーション実行部３１３は、第１ループ処理を終了する。その後、オーケストレーション実行部３１３は、ステップＳ２５０２に戻り、同様の処理を実行する。
When it is determined that the processing has been completed for all the updated records, the
図２６は、実施例１のオーケストレーションサーバ１０３のオーケストレーション実行部３１３が実行するシナリオ処理の一例を説明するフローチャートである。
FIG. 26 is a flowchart illustrating an example of scenario processing executed by the
ここでは、シナリオＩＤ１３０１が「２」である場合のシナリオ処理（スケールアウト処理）について説明する。
Here, scenario processing (scale-out processing) when the
オーケストレーション実行部３１３は、シナリオを取得した後、シナリオ処理を開始する（ステップＳ２６０１）。まず、オーケストレーション実行部３１３は、インスタンスＩＤ、パッケージＩＤ、テナントＩＤ、及び規模を引数として受け取る（ステップＳ２６０２）。
The
次に、オーケストレーション実行部３１３は、スケールアウト処理に必要なリソース量を算出する（ステップＳ２６０３）。
Next, the
具体的には、オーケストレーション実行部３１３は、パッケージ情報３２２を参照し、パッケージＩＤ１２０１が引数として受け取ったパッケージＩＤと一致するレコードを検索する。オーケストレーション実行部３１３は、検索されたレコードのネットワーク機能ＩＤ、仮想ＣＰＵコア数、メモリ容量、及びディスク容量を取得する。取得した値は、スケールアウト処理に必要なリソース量として算出される。
Specifically, the
次に、オーケストレーション実行部３１３は、ネットワーク機能の起動イメージファイル名を取得する（ステップＳ２６０４）。
Next, the
具体的には、オーケストレーション実行部３１３は、ネットワーク機能情報３２１を参照し、ネットワーク機能ＩＤ１１０１がパッケージ情報３２２から検索されたレコードのネットワーク機能ＩＤと一致するレコードを検索する。オーケストレーション実行部３１３は、検索されたレコードの起動イメージファイル１１０３から起動イメージファイルを取得する。
Specifically, the
次に、オーケストレーション実行部３１３は、テナントを構成するＶＭが稼働するハイパバイザを特定する（ステップＳ２６０５）。
Next, the
具体的には、オーケストレーション実行部３１３は、テナント情報３２５を参照し、テナントＩＤ１５０１が引数として受け取ったテナントＩＤと一致するレコードを検索する。オーケストレーション実行部３１３は、検索されたレコードのハイパバイザリスト１５０３からハイパバイザＩＤを取得する。
Specifically, the
次に、オーケストレーション実行部３１３は、特定されたハイパバイザのリソース量を算出する（ステップＳ２６０６）。具体的には、以下のような処理が実行される。
Next, the
オーケストレーション実行部３１３は、テナント情報３２５から取得されたハイパバイザＩＤの中から対象のハイパバイザＩＤを選択する。
The
オーケストレーション実行部３１３は、ハイパバイザ情報３２４を参照し、ハイパバイザＩＤ１４０１が選択されたハイパバイザＩＤに一致するレコードを検索する。オーケストレーション実行部３１３は、検索されたレコードのＣＰＵコア数、メモリ容量、及びディスク容量を取得する。取得された値は、ハイパバイザのリソース量として算出される。
The
オーケストレーション実行部３１３は、ハイパバイザリスト１５０３に含まれる全てのハイパバイザＩＤについて同様の処理を実行する。これによって、テナントに含まれるＶＭが稼働するハイパバイザのリソース量を把握できる。以上がステップＳ２６０６の処理の説明である。
The
次に、オーケストレーション実行部３１３は、ステップＳ２６０３において算出されたリソース量と、ステップＳ２６０６において算出されたリソース量とを比較し（ステップＳ２６０７）、スケールアウト処理に必要なリソース量が不足しているか否かを判定する（ステップＳ２６０８）。なお、リソース量に基づく判定処理は公知の技術であるため詳細な説明を省略する。
Next, the
スケールアウト処理に必要なリソース量が不足していないと判定された場合、オーケストレーション実行部３１３は、起動イメージファイル、シナリオ、及び引数に基づいてスケールアウト処理を実行する（ステップＳ２６０９）。スケールアウト処理は、公知のものであるため詳細な説明は省略する。
When it is determined that the amount of resources necessary for the scale-out process is not insufficient, the
オーケストレーション実行部３１３は、スケールアウト処理の実行後、処理を終了する（ステップＳ２６１０）。
The
ステップＳ２６０８において、スケールアウト処理に必要なリソース量が不足していると判定された場合、オーケストレーション実行部３１３は、エラーを出力し、処理を終了する（ステップＳ２６１１）。
If it is determined in step S2608 that the amount of resources necessary for the scale-out process is insufficient, the
以上で説明したように、イベント分析サーバ１０２は、第１イベントを検出した場合、第１イベントの後に発生する第２イベントの影響を受ける仮想ネットワークサービスを特定し、仮想ネットワークサービスを構成するテナント（ＶＭ）のリソース量を変更するためのスケーリングのパラメータ及び実行日時等を含む設定情報を生成する。第２イベントの発生前に、設定情報に基づくスケーリングが行われることによって、ネットワーク機能の処理性能の低下等を回避することができる。
As described above, when the
また、突発的な通信量の増加に備えて、予め、余分なリソースを確保する必要がないため、システムの運用にかかるコストの増加を抑えることができる。 In addition, since it is not necessary to secure extra resources in advance in preparation for a sudden increase in communication volume, an increase in the cost of system operation can be suppressed.
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。また、例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために構成を詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、実施例の構成の一部について、他の構成に追加、削除、置換することが可能である。 In addition, this invention is not limited to an above-described Example, Various modifications are included. Further, for example, the above-described embodiments are described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those provided with all the described configurations. In addition, a part of the configuration of the embodiment can be added to, deleted from, or replaced with another configuration.
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、本発明は、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をコンピュータに提供し、そのコンピュータが備えるＣＰＵが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。 Each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be realized by hardware by designing a part or all of them with, for example, an integrated circuit. The present invention can also be realized by software program codes that implement the functions of the embodiments. In this case, a storage medium in which the program code is recorded is provided to the computer, and a CPU included in the computer reads the program code stored in the storage medium. In this case, the program code itself read from the storage medium realizes the functions of the above-described embodiments, and the program code itself and the storage medium storing it constitute the present invention. As a storage medium for supplying such a program code, for example, a flexible disk, a CD-ROM, a DVD-ROM, a hard disk, an SSD (Solid State Drive), an optical disk, a magneto-optical disk, a CD-R, a magnetic tape, A non-volatile memory card, ROM, or the like is used.
また、本実施例に記載の機能を実現するプログラムコードは、例えば、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。 The program code for realizing the functions described in the present embodiment can be implemented by a wide range of programs or script languages such as assembler, C / C ++, perl, Shell, PHP, Java (registered trademark).
さらに、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することによって、それをコンピュータのハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に格納し、コンピュータが備えるＣＰＵが当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。 Furthermore, by distributing the program code of the software that implements the functions of the embodiments via a network, the program code is stored in a storage means such as a hard disk or memory of a computer or a storage medium such as a CD-RW or CD-R The CPU included in the computer may read and execute the program code stored in the storage unit or the storage medium.
上述の実施例において、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。 In the above-described embodiments, the control lines and information lines indicate what is considered necessary for the explanation, and not all control lines and information lines on the product are necessarily shown. All the components may be connected to each other.
１０１ クライアント端末
１０２ イベント分析サーバ
１０３ オーケストレーションサーバ
１０４ クラウド管理サーバ
１０５ イベント情報サーバ
１０６ 計算サーバ
１０７ サービスＳＷ
１０８ ＩｏＴ ＧＷ
１０９ センサノード
１１０ インターネット
１１１ 外部ＮＷ
２０１、３０１ ＣＰＵ
２０２、３０２ メモリ
２０３、３０３ ネットワークＩＦ
２１１ 監視部
２１２ イベント分析部
２１３ オーケストレーション設定部
２２１ イベント種別情報
２２２ イベント監視対象情報
２２３ スケーリング種別情報
２２４ 場所管理情報
２２５ サービス情報
２２６ イベント情報
２２７ オーケストレーション設定情報
３１１ スケジュール部
３１２ シナリオ登録部
３１３ オーケストレーション実行部
３２１ ネットワーク機能情報
３２２ パッケージ情報
３２３ シナリオ情報
３２４ ハイパバイザ情報
３２５ テナント情報
３２６ ネットワーク機能インスタンス情報
３２７ スケジュール情報
３２８ 実行中シナリオ情報
101
108 IoT GW
109
201, 301 CPU
202, 302
Claims (10)
前記複数の第１システムの各々は、複数の第１計算機を含み、
前記第２システムは、少なくとも一つの第２計算機を含み、
前記第１システムには、異なるネットワークサービスを提供する業務システムが構築され、
前記業務システムは、前記第１計算機のリソースを用いて生成され、かつ、ネットワーク機能を有する仮想計算機を含み、
前記複数の第１計算機は、前記仮想計算機を管理する仮想化制御部を含み、
前記少なくとも一つの第２計算機は、前記業務システムに割り当てるリソース量を制御するためのスケーリングを実行するリソース管理部と、前記ネットワークサービスに影響を与えるイベントの発生を監視する監視部と、を含み、
前記監視部は、
第１イベントの発生を検出した場合、前記第１イベントの後に発生する第２イベントの発生予測日時を算出し、
前記第２イベントの影響を受けるネットワークサービスを特定し、
前記特定されたネットワークサービスを構成する業務システムに対する前記スケーリングの種別、前記スケーリングによって変更される業務システムのリソース量を表す変更リソース量、及び前記スケーリングの実行日時を含む設定情報を生成することを特徴とする計算機システム。 A computer system including a plurality of first systems for providing resources to a business system constituting a network service and a second system for managing the plurality of first systems,
Each of the plurality of first systems includes a plurality of first computers,
The second system includes at least one second computer,
In the first system, a business system that provides different network services is constructed,
The business system includes a virtual computer that is generated using the resources of the first computer and has a network function,
The plurality of first computers includes a virtualization control unit that manages the virtual computers,
The at least one second computer includes a resource management unit that performs scaling for controlling the amount of resources allocated to the business system, and a monitoring unit that monitors the occurrence of an event that affects the network service,
The monitoring unit
When the occurrence of the first event is detected, the occurrence prediction date and time of the second event that occurs after the first event is calculated,
Identifying a network service affected by the second event;
Generating setting information including a type of scaling for the business system constituting the specified network service, a changed resource amount indicating a resource amount of the business system changed by the scaling, and an execution date and time of the scaling; A computer system.
前記監視部は、
前記第１イベントの識別情報及び前記第２イベントによって受ける影響の大きさを示す影響度から構成されるレコードを含むイベント種別情報を管理し、
前記第２イベントの発生予測日時に基づいて、前記スケーリングの実行日時を算出し、
前記特定されたネットワークサービスを構成する業務システムを特定し、
前記特定された業務システムの使用リソース量及び前記影響度に基づいて、前記特定された業務システムの予測リソース量を算出し、
前記特定された業務システムの使用リソース量及び前記特定された業務システムの予測リソース量に基づいて、前記スケーリングの種別を決定し、
前記特定された業務システムの使用リソース量、前記特定された業務システムの予測リソース量、及び前記スケーリングの種別に基づいて、前記変更リソース量を算出することを特徴とする計算機システム。 The computer system according to claim 1,
The monitoring unit
Managing event type information including a record composed of the identification information of the first event and the degree of influence indicating the magnitude of the influence received by the second event;
Based on the predicted occurrence date and time of the second event, the execution date and time of the scaling is calculated,
Identifying a business system that constitutes the identified network service;
Based on the use resource amount of the specified business system and the degree of influence, calculate the predicted resource amount of the specified business system,
Determining the type of scaling based on the resource usage amount of the identified business system and the predicted resource amount of the identified business system;
A computer system characterized in that the changed resource amount is calculated based on a resource usage amount of the identified business system, a predicted resource amount of the identified business system, and a type of scaling.
前記監視部は、前記ネットワークサービスの識別情報及び前記ネットワークサービスを構成する業務システムが構築された前記第１システムの場所を示す識別情報から構成されるレコードを含むサービス情報を管理し、
前記リソース管理部は、前記ネットワークサービスの識別情報及び前記ネットワークサービスを構成する業務システムの識別情報から構成されるレコードを含むインスタンス情報を管理し、
前記監視部は、
前記第１イベントが発生した場所を特定し、
前記第１イベントが発生した場所に基づいて前記サービス情報を参照して、前記第２イベントの影響を受けるネットワークサービスの識別情報を取得し、
前記リソース管理部を介して前記インスタンス情報を参照することによって、前記取得されたネットワークサービスの識別情報に一致する業務システムを特定することを特徴とする計算機システム。 The computer system according to claim 2,
The monitoring unit manages service information including a record including identification information of the network service and identification information indicating a location of the first system where a business system configuring the network service is constructed;
The resource management unit manages instance information including a record including identification information of the network service and identification information of a business system constituting the network service;
The monitoring unit
Identify where the first event occurred;
Referring to the service information based on a location where the first event occurs, and obtaining identification information of a network service affected by the second event;
A computer system that identifies a business system that matches the acquired identification information of a network service by referring to the instance information via the resource management unit.
前記監視部は、
イベントが発生する監視対象にアクセスするための情報を含む監視対象情報を管理し、
前記監視対象情報に基づいて、前記監視対象にアクセスすることによって前記第１イベントが発生しているか否かを判定することを特徴とする計算機システム。 The computer system according to claim 3,
The monitoring unit
Manages monitoring target information including information for accessing the monitoring target where the event occurs,
A computer system that determines whether or not the first event has occurred by accessing the monitoring target based on the monitoring target information.
前記監視部は、前記第１イベントの発生日時に基づいて、前記第２イベントの発生予測日時を算出することを特徴とする計算機システム。 The computer system according to claim 2,
The computer system according to claim 1, wherein the monitoring unit calculates a predicted occurrence date and time of the second event based on an occurrence date and time of the first event.
前記複数の第１システムの各々は、複数の第１計算機を含み、
前記第２システムは、少なくとも一つの第２計算機を含み、
前記第１システムには、異なるネットワークサービスを提供する業務システムが構築され、
前記業務システムは、前記第１計算機のリソースを用いて生成され、かつ、ネットワーク機能を有する仮想計算機を含み、
前記複数の第１計算機は、前記仮想計算機を管理する仮想化制御部を含み、
前記少なくとも一つの第２計算機は、前記業務システムに割り当てるリソース量を制御するためのスケーリングを実行するリソース管理部と、前記ネットワークサービスに影響を与えるイベントの発生を監視する監視部と、を含み、
前記リソース制御方法は、
前記監視部が、第１イベントの発生を検出した場合、前記第１イベントの後に発生する第２イベントの発生予測日時を算出する第１のステップと、
前記監視部が、前記第２イベントの影響を受けるネットワークサービスを特定する第２のステップと、
前記監視部が、前記特定されたネットワークサービスを構成する業務システムに対する前記スケーリングの種別、前記スケーリングによって変更される業務システムのリソース量を表す変更リソース量、及び前記スケーリングの実行日時を含む設定情報を生成する第３のステップと、を含むことを特徴とするリソース制御方法。 A resource control method in a computer system including a plurality of first systems for providing resources to a business system constituting a network service and a second system for managing the plurality of first systems,
Each of the plurality of first systems includes a plurality of first computers,
The second system includes at least one second computer,
In the first system, a business system that provides different network services is constructed,
The business system includes a virtual computer that is generated using the resources of the first computer and has a network function,
The plurality of first computers includes a virtualization control unit that manages the virtual computers,
The at least one second computer includes a resource management unit that performs scaling for controlling the amount of resources allocated to the business system, and a monitoring unit that monitors the occurrence of an event that affects the network service,
The resource control method includes:
A first step of calculating a predicted occurrence date and time of a second event that occurs after the first event when the monitoring unit detects the occurrence of a first event;
A second step in which the monitoring unit identifies a network service affected by the second event;
The monitoring unit includes setting information including a type of scaling for the business system constituting the specified network service, a changed resource amount indicating a resource amount of the business system changed by the scaling, and an execution date and time of the scaling. And a third step of generating the resource control method.
前記監視部は、前記第１イベントの識別情報及び前記第２イベントによって受ける影響の大きさを示す影響度から構成されるレコードを含むイベント種別情報を管理し、
前記第３のステップは、
前記監視部が、前記第２イベントの発生予測日時に基づいて、前記スケーリングの実行日時を算出する第４のステップと、
前記監視部が、前記特定されたネットワークサービスを構成する業務システムを特定する第５のステップと、
前記監視部が、前記特定された業務システムの使用リソース量及び前記影響度に基づいて、前記特定された業務システムの予測リソース量を算出する第６のステップと、
前記監視部が、前記特定された業務システムの使用リソース量及び前記特定された業務システムの予測リソース量に基づいて、前記スケーリングの種別を決定する第７のステップと、
前記監視部が、前記特定された業務システムの使用リソース量、前記特定された業務システムの予測リソース量、及び前記スケーリングの種別に基づいて、前記変更リソース量を算出する第８のステップと、を含むことを特徴とするリソース制御方法。 The resource control method according to claim 6, comprising:
The monitoring unit manages event type information including a record composed of identification information of the first event and an influence degree indicating a magnitude of influence received by the second event,
The third step includes
A fourth step in which the monitoring unit calculates the execution date and time of the scaling based on the predicted occurrence date and time of the second event;
A fifth step in which the monitoring unit identifies a business system constituting the identified network service;
A sixth step in which the monitoring unit calculates a predicted resource amount of the identified business system based on a use resource amount of the identified business system and the degree of influence;
A seventh step in which the monitoring unit determines the type of scaling based on a use resource amount of the specified business system and a predicted resource amount of the specified business system;
An eighth step in which the monitoring unit calculates the changed resource amount based on the resource usage amount of the identified business system, the predicted resource amount of the identified business system, and the type of scaling; A resource control method comprising:
前記監視部は、前記ネットワークサービスの識別情報及び前記ネットワークサービスを構成する業務システムが構築された前記第１システムの場所を示す識別情報から構成されるレコードを含むサービス情報を管理し、
前記リソース管理部は、前記ネットワークサービスの識別情報及び前記ネットワークサービスを構成する業務システムの識別情報から構成されるレコードを含むインスタンス情報を管理し、
前記第１のステップは、前記監視部が、前記第１イベントが発生した場所を特定するステップを含み、
前記第２のステップは、前記監視部が、前記第１イベントが発生した場所に基づいて前記サービス情報を参照して、前記第２イベントの影響を受けるネットワークサービスの識別情報を取得するステップを含み、
前記第５のステップは、前記監視部が、前記リソース管理部を介して前記インスタンス情報を参照することによって、前記取得されたネットワークサービスの識別情報に一致する業務システムを特定するステップを含むことを特徴とするリソース制御方法。 The resource control method according to claim 7, comprising:
The monitoring unit manages service information including a record including identification information of the network service and identification information indicating a location of the first system where a business system configuring the network service is constructed;
The resource management unit manages instance information including a record including identification information of the network service and identification information of a business system constituting the network service;
The first step includes a step in which the monitoring unit specifies a location where the first event has occurred,
The second step includes a step in which the monitoring unit refers to the service information based on a location where the first event has occurred and acquires identification information of a network service affected by the second event. ,
The fifth step includes a step in which the monitoring unit specifies a business system that matches the acquired network service identification information by referring to the instance information via the resource management unit. A characteristic resource control method.
前記監視部は、イベントが発生する監視対象にアクセスするための情報を含む監視対象情報を管理し、
前記第１のステップは、前記監視部が、前記監視対象情報に基づいて、前記監視対象にアクセスすることによって前記第１イベントが発生しているか否かを判定するステップを含むことを特徴とするリソース制御方法。 The resource control method according to claim 8, comprising:
The monitoring unit manages monitoring target information including information for accessing a monitoring target in which an event occurs,
The first step includes a step in which the monitoring unit determines whether the first event has occurred by accessing the monitoring target based on the monitoring target information. Resource control method.
前記第１のステップは、前記監視部が、前記第１イベントの発生日時に基づいて、前記第２イベントの発生予測日時を算出するステップを含むことを特徴とするリソース制御方法。 The resource control method according to claim 7, comprising:
The resource control method according to claim 1, wherein the first step includes a step in which the monitoring unit calculates a predicted occurrence date and time of the second event based on the occurrence date and time of the first event.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2016164570A JP2018032245A (en) | 2016-08-25 | 2016-08-25 | Computer system and resource control method |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPWO2020234917A1 (en) * | 2019-05-17 | 2020-11-26 | ||
| CN116627618A (en) * | 2023-07-21 | 2023-08-22 | 北京万界数据科技有限责任公司 | A computing resource pre-scheduling method and system |
-
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