(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023135826
(43)【公開日】2023-09-29
(54)【発明の名称】運用管理プログラム、情報処理装置及び運用管理方法
(51)【国際特許分類】
G06F 11/34 20060101AFI20230922BHJP
【ＦＩ】
G06F11/34 147
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022041113
(22)【出願日】2022-03-16
(71)【出願人】
【識別番号】000005223
【氏名又は名称】富士通株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100094525
【弁理士】
【氏名又は名称】土井 健二
(74)【代理人】
【識別番号】100094514
【弁理士】
【氏名又は名称】林 恒徳
(72)【発明者】
【氏名】望月 早駆
(72)【発明者】
【氏名】曽我部 克己
(72)【発明者】
【氏名】山下 博之
(72)【発明者】
【氏名】山口 五郎
(72)【発明者】
【氏名】齊藤 匠
【テーマコード（参考）】
5B042
【Ｆターム（参考）】
5B042MA08
5B042MA14
5B042MC22
5B042MC24
(57)【要約】
【課題】業務システムにおいて実行中のアプリケーションの実行終了時刻の予測を精度良く行うことを可能とする運用管理プログラム、情報処理装置及び運用管理方法を提供する。
【解決手段】アプリケーションの実行中における監視対象システムの負荷状況を示す複数の負荷情報と、監視対象システムにおけるアプリケーションの実行状況を示す実行情報とを監視対象システムから取得し、監視対象システムの負荷状況と監視対象システムにおけるアプリケーションの単位処理の実行に要する単位実行時間との関係を示す複数のモデルを記憶した記憶部を参照し、取得した複数の負荷情報ごとに、複数のモデルのうちの各負荷情報に対応する特定のモデルを特定し、複数の負荷情報と、複数の負荷情報のそれぞれに対応する特定のモデルと、実行情報とに基づいて、アプリケーションの実行時間の遅延を示す遅延実行時間を推定する。
【選択図】図２１
【解決手段】アプリケーションの実行中における監視対象システムの負荷状況を示す複数の負荷情報と、監視対象システムにおけるアプリケーションの実行状況を示す実行情報とを監視対象システムから取得し、監視対象システムの負荷状況と監視対象システムにおけるアプリケーションの単位処理の実行に要する単位実行時間との関係を示す複数のモデルを記憶した記憶部を参照し、取得した複数の負荷情報ごとに、複数のモデルのうちの各負荷情報に対応する特定のモデルを特定し、複数の負荷情報と、複数の負荷情報のそれぞれに対応する特定のモデルと、実行情報とに基づいて、アプリケーションの実行時間の遅延を示す遅延実行時間を推定する。
【選択図】図２１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
アプリケーションの実行中における監視対象システムの負荷状況を示す複数の負荷情報と、前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの実行状況を示す実行情報とを前記監視対象システムから取得し、
前記監視対象システムの負荷状況と前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの単位処理の実行に要する単位実行時間との関係を示す複数のモデルを記憶した記憶部を参照し、取得した前記複数の負荷情報ごとに、前記複数のモデルのうちの各負荷情報に対応する特定のモデルを特定し、
前記複数の負荷情報と、前記複数の負荷情報のそれぞれに対応する前記特定のモデルと、前記実行情報とに基づいて、前記アプリケーションの実行時間の遅延を示す遅延実行時間を推定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする運用管理プログラム。
前記監視対象システムの負荷状況と前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの単位処理の実行に要する単位実行時間との関係を示す複数のモデルを記憶した記憶部を参照し、取得した前記複数の負荷情報ごとに、前記複数のモデルのうちの各負荷情報に対応する特定のモデルを特定し、
前記複数の負荷情報と、前記複数の負荷情報のそれぞれに対応する前記特定のモデルと、前記実行情報とに基づいて、前記アプリケーションの実行時間の遅延を示す遅延実行時間を推定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする運用管理プログラム。
【請求項2】
請求項１において、
前記実行情報は、前記アプリケーションの実行に要する総実行時間として予め予測された予測実行時間とを含み、
前記推定する処理では、前記遅延実行時間と、前記予測実行時間とに基づいて、前記総実行時間を算出する、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
前記実行情報は、前記アプリケーションの実行に要する総実行時間として予め予測された予測実行時間とを含み、
前記推定する処理では、前記遅延実行時間と、前記予測実行時間とに基づいて、前記総実行時間を算出する、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
【請求項3】
請求項２において、
前記実行情報は、前記アプリケーションの実行開始時刻を示す情報を含み、
前記推定する処理では、前記総実行時間と、前記実行開始時刻とに基づいて、前記アプリケーションの実行終了時刻を推定する、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
前記実行情報は、前記アプリケーションの実行開始時刻を示す情報を含み、
前記推定する処理では、前記総実行時間と、前記実行開始時刻とに基づいて、前記アプリケーションの実行終了時刻を推定する、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
【請求項4】
請求項３において、
前記推定する処理では、
前記複数の負荷情報ごとに、各負荷情報に対応する前記特定のモデルにおける各負荷情報に対応する前記単位実行時間を特定し、
特定した前記複数の負荷情報ごとの前記単位実行時間から、前記総実行時間を算出し、
算出した前記総実行時間を前記実行開始時刻に加算することによって、前記実行終了時刻を推定する、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
前記推定する処理では、
前記複数の負荷情報ごとに、各負荷情報に対応する前記特定のモデルにおける各負荷情報に対応する前記単位実行時間を特定し、
特定した前記複数の負荷情報ごとの前記単位実行時間から、前記総実行時間を算出し、
算出した前記総実行時間を前記実行開始時刻に加算することによって、前記実行終了時刻を推定する、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
【請求項5】
請求項２において、
前記実行情報は、前記アプリケーションの実行中における前記単位処理の単位時間あたりの実行回数として予め決定された予定単位実行回数を含み、
前記特定する処理では、
取得した前記複数の負荷情報のそれぞれが所定の負荷条件を満たすか否かを判定し、
前記複数の負荷情報のうち、前記所定の負荷条件を満たす第１負荷情報に対応する前記特定のモデルとして第１モデルを特定し、前記所定の負荷条件を満たさない第２負荷情報に対応する前記特定のモデルとして前記第１モデルと異なる第２モデルを特定し、
前記推定する処理では、
前記第１モデルにおける前記第１負荷情報に対応する前記単位実行時間である第１単位実行時間と、前記第２モデルにおける前記第２負荷情報に対応する前記単位実行時間である第２単位実行時間とを特定し、
特定した前記第２単位実行時間から、前記第２モデルを用いる場合における前記単位処理の単位時間あたりの実行回数である遅延単位実行回数を算出し、
算出した前記遅延単位実行回数と前記予定単位実行回数との差と、前記第１単位実行時間とから、前記予測実行時間に対する前記遅延実行時間を算出し、
算出した前記遅延実行時間と前記予測実行時間との和を前記総実行時間として算出する、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
前記実行情報は、前記アプリケーションの実行中における前記単位処理の単位時間あたりの実行回数として予め決定された予定単位実行回数を含み、
前記特定する処理では、
取得した前記複数の負荷情報のそれぞれが所定の負荷条件を満たすか否かを判定し、
前記複数の負荷情報のうち、前記所定の負荷条件を満たす第１負荷情報に対応する前記特定のモデルとして第１モデルを特定し、前記所定の負荷条件を満たさない第２負荷情報に対応する前記特定のモデルとして前記第１モデルと異なる第２モデルを特定し、
前記推定する処理では、
前記第１モデルにおける前記第１負荷情報に対応する前記単位実行時間である第１単位実行時間と、前記第２モデルにおける前記第２負荷情報に対応する前記単位実行時間である第２単位実行時間とを特定し、
特定した前記第２単位実行時間から、前記第２モデルを用いる場合における前記単位処理の単位時間あたりの実行回数である遅延単位実行回数を算出し、
算出した前記遅延単位実行回数と前記予定単位実行回数との差と、前記第１単位実行時間とから、前記予測実行時間に対する前記遅延実行時間を算出し、
算出した前記遅延実行時間と前記予測実行時間との和を前記総実行時間として算出する、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
【請求項6】
請求項５において、
前記予定単位実行回数は、前記第１モデルを用いる場合における前記単位処理の単位時間あたりの実行回数であり、
前記予測実行時間は、前記アプリケーションの実行中における各単位時間の前記単位処理の実行回数が前記予定単位実行回数である場合の前記総実行時間である、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
前記予定単位実行回数は、前記第１モデルを用いる場合における前記単位処理の単位時間あたりの実行回数であり、
前記予測実行時間は、前記アプリケーションの実行中における各単位時間の前記単位処理の実行回数が前記予定単位実行回数である場合の前記総実行時間である、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
【請求項7】
アプリケーションの実行中における監視対象システムの負荷状況を示す複数の負荷情報と、前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの実行状況を示す実行情報とを前記監視対象システムから取得する情報取得部と、
前記監視対象システムの負荷状況と前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの単位処理の実行に要する単位実行時間との関係を示す複数のモデルを記憶した記憶部を参照し、取得した前記複数の負荷情報ごとに、前記複数のモデルのうちの各負荷情報に対応する特定のモデルを特定するモデル特定部と、
前記複数の負荷情報と、前記複数の負荷情報のそれぞれに対応する前記特定のモデルと、前記実行情報とに基づいて、前記アプリケーションの実行時間の遅延を示す遅延実行時間を推定する時刻推定部と、を有する、
ことを特徴とする情報処理装置。
前記監視対象システムの負荷状況と前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの単位処理の実行に要する単位実行時間との関係を示す複数のモデルを記憶した記憶部を参照し、取得した前記複数の負荷情報ごとに、前記複数のモデルのうちの各負荷情報に対応する特定のモデルを特定するモデル特定部と、
前記複数の負荷情報と、前記複数の負荷情報のそれぞれに対応する前記特定のモデルと、前記実行情報とに基づいて、前記アプリケーションの実行時間の遅延を示す遅延実行時間を推定する時刻推定部と、を有する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項8】
アプリケーションの実行中における監視対象システムの負荷状況を示す複数の負荷情報と、前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの実行状況を示す実行情報とを前記監視対象システムから取得し、
前記監視対象システムの負荷状況と前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの単位処理の実行に要する単位実行時間との関係を示す複数のモデルを記憶した記憶部を参照し、取得した前記複数の負荷情報ごとに、前記複数のモデルのうちの各負荷情報に対応する特定のモデルを特定し、
前記複数の負荷情報と、前記複数の負荷情報のそれぞれに対応する前記特定のモデルと、前記実行情報とに基づいて、前記アプリケーションの実行時間の遅延を示す遅延実行時間を推定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする運用管理方法。
前記監視対象システムの負荷状況と前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの単位処理の実行に要する単位実行時間との関係を示す複数のモデルを記憶した記憶部を参照し、取得した前記複数の負荷情報ごとに、前記複数のモデルのうちの各負荷情報に対応する特定のモデルを特定し、
前記複数の負荷情報と、前記複数の負荷情報のそれぞれに対応する前記特定のモデルと、前記実行情報とに基づいて、前記アプリケーションの実行時間の遅延を示す遅延実行時間を推定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする運用管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、運用管理プログラム、情報処理装置及び運用管理方法に関する。
【背景技術】
【0002】
例えば、利用者にサービスを提供する事業者（以下、単に事業者とも呼ぶ）は、サービスの提供に要する業務システム（以下、監視対象システムとも呼ぶ）を稼働させる場合、その業務システムの負荷状況についての監視を併せて行う。そして、事業者は、業務システムの負荷状況から、業務システムにおいて将来的に発生する可能性がある性能問題を予測する。性能問題は、例えば、業務システムの負荷状況を示す値（例えば、ＣＰＵ使用率）が予め決定された正常値の範囲外になる事象である（例えば、特許文献１及び２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】国際公開第２０１８／１４６７１４号
【特許文献2】特開２０２１－０８９７４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ここで、上記のような性能問題の発生予測は、例えば、業務システムにおいて実行中のアプリケーションについての実行終了時刻の予測を行うことによって行われる。そのため、例えば、実行中のアプリケーションの実行終了時刻についての予測が精度良く行われない場合、事業者は、性能問題の発生予測を適切に行うことができない場合がある。
【0005】
そこで、一つの側面では、本発明は、業務システムにおいて実行中のアプリケーションの実行終了時刻の予測を精度良く行うことを可能とする運用管理プログラム、情報処理装置及び運用管理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
実施の形態の一態様では、アプリケーションの実行中における監視対象システムの負荷状況を示す複数の負荷情報と、前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの実行状況を示す実行情報とを前記監視対象システムから取得し、前記監視対象システムの負荷状況と前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの単位処理の実行に要する単位実行時間との関係を示す複数のモデルを記憶した記憶部を参照し、取得した前記複数の負荷情報ごとに、前記複数のモデルのうちの各負荷情報に対応する特定のモデルを特定し、前記複数の負荷情報と、前記複数の負荷情報のそれぞれに対応する前記特定のモデルと、前記実行情報とに基づいて、前記アプリケーションの実行時間の遅延を示す遅延実行時間を推定する、処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【0007】
一つの側面によれば、業務システムにおいて実行中のアプリケーションの実行終了時刻の予測を精度良く行う。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【発明を実施するための形態】
【0009】
［第１の実施の形態における情報処理システムの構成］
初めに、情報処理システム１０の構成について説明を行う。図１は、情報処理システム１０の構成について説明する図である。
初めに、情報処理システム１０の構成について説明を行う。図１は、情報処理システム１０の構成について説明する図である。
【0010】
図１に示す情報処理システム１０は、例えば、管理装置１と、物理マシン２と、操作端末５とを有する。
【0011】
物理マシン２は、例えば、１台以上の物理マシンからなる物理マシン群であり、事業者が利用者に対してサービスを提供するための業務システムＳＹＳが稼働する。物理マシン２では、例えば、業務システムＳＹＳが稼働する複数の仮想マシン（ＶＭ：Ｖｉｒｔｕａｌ Ｍａｃｈｉｎｅ）やコンテナが動作する。
【0012】
操作端末５は、例えば、業務システムＳＹＳの監視を行う運用担当者（以下、単に運用担当者とも呼ぶ）が必要な情報の入力や閲覧等を行うＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）である。
【0013】
管理装置１は、例えば、物理マシンまたは仮想マシンであり、性能問題の発生予測を行う処理（以下、運用管理処理とも呼ぶ）を行う。そして、管理装置１は、例えば、運用管理処理の結果を示す情報を操作端末５に送信する。
【0014】
［比較例における運用管理処理］
次に、比較例における運用管理処理について説明を行う。図２から図６は、比較例における運用管理処理について説明する図である。具体的に、図２は、比較例における運用管理処理を説明するフローチャート図である。また、図３から図６は、比較例における運用管理処理の具体例を説明する図である。なお、以下、利用者に対してサービスを提供するための業務システムＳＹＳの稼働を本番稼働とも呼ぶ。
次に、比較例における運用管理処理について説明を行う。図２から図６は、比較例における運用管理処理について説明する図である。具体的に、図２は、比較例における運用管理処理を説明するフローチャート図である。また、図３から図６は、比較例における運用管理処理の具体例を説明する図である。なお、以下、利用者に対してサービスを提供するための業務システムＳＹＳの稼働を本番稼働とも呼ぶ。
【0015】
管理装置１は、図２に示すように、例えば、物理マシン２（業務システムＳＹＳ）においてアプリケーションを実行させる（Ｓ１）。具体的に、管理装置１は、例えば、業務システムＳＹＳの本番稼働前のタイミングにおいて予めアプリケーションの実行を行う。
【0016】
そして、管理装置１は、例えば、アプリケーションの実行中における複数のタイミング（例えば、１秒ごと等の定期的なタイミング）において、アプリケーションの実行中における物理マシン２の負荷状況を示す値を取得（計測）する（Ｓ２）。具体的に、管理装置１は、例えば、各タイミングにおいて、アプリケーションの実行中における物理マシン２のＣＰＵ使用率と、アプリケーションにおける単位処理の単位時間あたりの実行回数（以下、単位実行回数とも呼ぶ）と、アプリケーションにおける単位処理の実行時間（以下、単位実行時間とも呼ぶ）とを取得する。なお、アプリケーションにおける単位処理は、例えば、トランザクション処理である。また、単位処理の単位時間は、例えば、１秒間である。以下、物理マシン２の負荷状況の計測結果の具体例について説明を行う。
【0017】
［比較例における計測結果の具体例］
図３は、比較例における物理マシン２の負荷状況の計測結果の具体例について説明する図である。なお、以下、アプリケーションにおける単位処理の単位時間あたりの実行回数が、アプリケーションにおけるトランザクション処理の１秒間あたりの実行回数（ＴＰＳ：Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ）であるものとして説明を行う。
図３は、比較例における物理マシン２の負荷状況の計測結果の具体例について説明する図である。なお、以下、アプリケーションにおける単位処理の単位時間あたりの実行回数が、アプリケーションにおけるトランザクション処理の１秒間あたりの実行回数（ＴＰＳ：Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ）であるものとして説明を行う。
【0018】
具体的に、図３に示す例は、例えば、１行目の情報に示すように、「単位実行回数」が「１３３．１（ＴＰＳ）」であるタイミングにおける「ＣＰＵ使用率」及び「単位実行時間」が「８．６５（％）」及び「３．１０（ｍｓ）」であったことを示している。
【0019】
また、図３に示す例は、例えば、２行目の情報に示すように、「単位実行回数」が「３９９．３（ＴＰＳ）」であるタイミングにおける「ＣＰＵ使用率（％）」及び「単位実行時間」が「２０．３０（％）」及び「３．０１（ｍｓ）」であったことを示している。図３に含まれる他の情報についての説明は省略する。
【0020】
図２に戻り、管理装置１は、例えば、Ｓ２の処理で取得したＣＰＵ使用率と単位実行回数と単位実行時間とから関係式１３１（以下、第１関係式１３１とも呼ぶ）及び関係式１３２（以下、第２関係式１３２とも呼ぶ）を生成する（Ｓ３）。具体的に、管理装置１は、例えば、Ｓ２の処理で取得したＣＰＵ使用率と、Ｓ２の処理で取得した単位実行回数との関係を示す第１関係式１３１を算出する。また、管理装置１は、Ｓ２の処理で取得したＣＰＵ使用率と、Ｓ２の処理で取得した単位実行時間との関係を示す第２関係式１３２を算出する。以下、第１関係式１３１及び第２関係式１３２の具体例について説明を行う。
【0021】
［比較例における第１関係式及び第２関係式の具体例］
図４は、比較例における第１関係式１３１及び第２関係式１３２の具体例について説明する図である。図４（Ａ）は、第１関係式１３１を説明するグラフ図であり、図４（Ｂ）は、第２関係式１３２を説明するグラフ図である。なお、図４（Ａ）のグラフ図における横軸及び縦軸は、図３における「単位実行回数」及び「ＣＰＵ使用率」のそれぞれに対応する。また、図４（Ｂ）のグラフ図における横軸及び縦軸は、図３における「ＣＰＵ使用率」及び「単位実行時間」のそれぞれに対応する。
図４は、比較例における第１関係式１３１及び第２関係式１３２の具体例について説明する図である。図４（Ａ）は、第１関係式１３１を説明するグラフ図であり、図４（Ｂ）は、第２関係式１３２を説明するグラフ図である。なお、図４（Ａ）のグラフ図における横軸及び縦軸は、図３における「単位実行回数」及び「ＣＰＵ使用率」のそれぞれに対応する。また、図４（Ｂ）のグラフ図における横軸及び縦軸は、図３における「ＣＰＵ使用率」及び「単位実行時間」のそれぞれに対応する。
【0022】
具体的に、図４（Ａ）における各点Ｐ１は、図３における「単位実行回数」と「ＣＰＵ使用率」との各組み合わせに対応する点である。そして、図４（Ａ）における直線Ｌ１は、第１関係式１３１に対応する直線であり、最小二乗法によって算出した各点Ｐ１の近似直線である。
【0023】
また、図４（Ｂ）における各点Ｐ２は、図３における「ＣＰＵ使用率」及び「単位実行時間」との各組み合わせに対応する点である。そして、図４（Ｂ）における直線Ｌ２は、例えば、第２関係式１３２に対応する直線であり、最小二乗法によって算出した各点Ｐ２の近似直線である。
【0024】
なお、管理装置１は、第１関係式１３１及び第２関係式１３２の生成に必要な各情報を取得するために、例えば、単位実行時間（単位実行回数）を変化させながらアプリケーションを複数回実行するものであってもよい。
【0025】
図２に戻り、管理装置１は、例えば、業務システムＳＹＳの本番稼働中におけるアプリケーションの単位実行回数と、業務システムＳＹＳの本番稼働中におけるアプリケーションの実行に伴う単位処理の実行回数（以下、総実行回数）とを取得する（Ｓ４）。具体的に、管理装置１は、例えば、運用担当者が操作端末５から入力した単位実行回数と総実行回数を取得する。すなわち、管理装置１は、例えば、運用担当者によって予め決定された単位実行回数及び総実行回数を取得する。以下、Ｓ４の処理で取得した単位実行回数を予定単位実行回数とも呼び、Ｓ４の処理で取得した総実行回数を予定総実行回数とも呼ぶ。
【0026】
そして、管理装置１は、例えば、Ｓ３の処理で算出した第１関係式を用いることによって、Ｓ４の処理で取得した単位実行回数に対応するＣＰＵ使用率を算出する（Ｓ５）。さらに、管理装置１は、例えば、Ｓ３の処理で算出した第２関係式１３２を用いることによって、Ｓ５の処理で算出したＣＰＵ使用率に対応する単位実行時間を算出する（Ｓ６）。
【0027】
その後、管理装置１は、例えば、Ｓ６の処理で算出した単位実行時間と、Ｓ４の処理で取得した総実行回数とから、アプリケーションの実行開始から実行終了までに要する実行時間（以下、総実行時間とも呼ぶ）を算出する（Ｓ７）。以下、Ｓ７の処理で算出した総実行回数を予測実行時間とも呼ぶ。
【0028】
そして、管理装置１は、例えば、Ｓ４の処理で取得した単位実行回数及び総実行回数と、Ｓ５の処理で算出したＣＰＵ使用率と、Ｓ７の処理で算出した総実行時間とから、運用情報１３３を生成する（Ｓ８）。
【0029】
運用情報１３３は、例えば、業務システムＳＹＳの本番稼働時におけるアプリケーションの業務スケジュールを示す情報である。具体的に、運用情報１３３は、例えば、業務システムＳＹＳの本番稼働時におけるアプリケーションの負荷状況や実行状況の予測値を含む情報であり、性能問題の発生についての予測結果を含む情報である。
【0030】
なお、業務システムＳＹＳにおいて実行されるアプリケーションが複数存在する場合、管理装置１は、Ｓ１からＳ７までの処理をアプリケーションごとに行い、その後、複数のアプリケーションのそれぞれについて算出した情報を用いて運用情報１３３を生成する。
【0031】
その後、管理装置１は、業務システムＳＹＳの本番稼働中において、例えば、本番稼働前に生成された運用情報１３３の内容に従って、アプリケーションを自動的に実行する。以下、比較例における運用情報１３３の具体例について説明を行う。
【0032】
［比較例における運用情報の具体例］
図５は、比較例における運用情報１３３の出力例について説明する図である。具体的に、図５は、例えば、比較例における運用情報１３３を操作端末５の出力装置（図示せず）に出力する際の出力例である。なお、図５のグラフ図における横軸は、時刻に対応し、図５のグラフ図における縦軸は、単位実行回数（左側）及びＣＰＵ使用率（右側）に対応する。また、以下、業務システムＳＹＳにおいてアプリケーションＸ（以下、単にアプリＸとも呼ぶ）とアプリケーションＹ（以下、単にアプリＹとも呼ぶ）とアプリケーションＺ（以下、単にアプリＺとも呼ぶ）とが実行されるものとして説明を行う。また、以下、アプリケーションＸ、アプリケーションＹ及びアプリケーションＺがこの順番に実行されるものとして説明を行う。さらに、以下、最初に実行されるアプリケーション（アプリケーションＸ）の実行開始時刻やアプリケーション間の実行インターバルは、運用管理者によって予め設定されるものとして説明を行う。
図５は、比較例における運用情報１３３の出力例について説明する図である。具体的に、図５は、例えば、比較例における運用情報１３３を操作端末５の出力装置（図示せず）に出力する際の出力例である。なお、図５のグラフ図における横軸は、時刻に対応し、図５のグラフ図における縦軸は、単位実行回数（左側）及びＣＰＵ使用率（右側）に対応する。また、以下、業務システムＳＹＳにおいてアプリケーションＸ（以下、単にアプリＸとも呼ぶ）とアプリケーションＹ（以下、単にアプリＹとも呼ぶ）とアプリケーションＺ（以下、単にアプリＺとも呼ぶ）とが実行されるものとして説明を行う。また、以下、アプリケーションＸ、アプリケーションＹ及びアプリケーションＺがこの順番に実行されるものとして説明を行う。さらに、以下、最初に実行されるアプリケーション（アプリケーションＸ）の実行開始時刻やアプリケーション間の実行インターバルは、運用管理者によって予め設定されるものとして説明を行う。
【0033】
例えば、Ｓ７の処理において、アプリケーションＸの総実行時間として「１０（分）」が算出され、アプリケーションＹの総実行時間として「１５（分）」が算出され、アプリケーションＺの総実行時間として「１５（分）」が算出された場合、管理装置１は、図５における領域Ｒ１に示すように、アプリケーションＸの実行開始時刻及び実行終了時刻が「１２：０３」及び「１２：１３」であり、図５における領域Ｒ２に示すように、アプリケーションＹの実行開始時刻及び実行終了時刻が「１２：１５」及び「１２：３０」であり、図５における領域Ｒ３に示すように、アプリケーションＺの実行開始時刻及び実行終了時刻が「１２：３５」及び「１２：５０」であることを示す運用情報１３３を生成する。
【0034】
また、管理装置１は、例えば、Ｓ４の処理で取得した単位実行回数（予定単位実行回数）に従って、図５における領域Ｒ１に示すように、アプリケーションＸの単位実行回数が「４００（ＴＰＳ）」であり、図５における領域Ｒ２に示すように、アプリケーションＹの単位実行回数が「１４００（ＴＰＳ）」であり、図５における領域Ｒ３に示すように、アプリケーションＺの単位実行回数が「１０００（ＴＰＳ）」であることを示す運用情報１３３を生成する。
【0035】
さらに、管理装置１は、図５における線Ｌ３に示すように、例えば、Ｓ５の処理で算出したＣＰＵ使用率に従って、アプリケーションＸの実行時におけるＣＰＵ使用率が「２０（％）」であり、アプリケーションＹの実行時におけるＣＰＵ使用率が「５０（％）」であり、アプリケーションＺの実行時におけるＣＰＵ使用率が「３０（％）」であることを示す運用情報１３３を生成する。
【0036】
ここで、業務システムＳＹＳの本番稼働中におけるアプリケーションの単位実行時間は、物理マシン２におけるＣＰＵ使用率の上昇に伴って大幅に劣化する場合がある。具体的に、図３に示す計測結果は、ＣＰＵ使用率が６０％を超えた場合、アプリケーションの単位実行時間が大幅に上昇することを示している。そして、業務システムＳＹＳでは、この場合、アプリケーションの実行終了時刻が遅延し、実際のアプリケーションの実行状況と運用情報１３３が示すアプリケーションの実行状況との間において乖離が発生することになる。そのため、管理装置１では、運用情報１３３を用いることによる性能問題の予測（事前検知）を精度良く行うことが困難になる場合がある。
【0037】
具体的に、図６に示す例は、アプリケーションＸの実行開始時刻が遅延したことにより、アプリケーションＸの実行がアプリケーションＹの実行開始時刻までに終了せず、アプリケーションＹの実行開始時刻の近辺のタイミング（図６における「１２：１５」近辺のタイミング）におけるＣＰＵ使用率が６０％以上に上昇したことを示している。また、図６に示す例は、物理マシン２における他のアプリケーション（図示せず）の実行等に起因して、アプリケーションＹの実行中のタイミング（図６における「１２：２５」近辺のタイミング）におけるＣＰＵ使用率が６０％以上に上昇していることを示している。
【0038】
その結果、図６に示す例は、ＣＰＵ使用率の上昇に伴うアプリケーションＹの実行遅延が発生したことにより、アプリケーションＹの実行がアプリケーションＺの実行開始時刻までに終了せず、アプリケーションＺの実行開始時刻の近辺のタイミング（図６における「１２：３５」近辺のタイミング）におけるＣＰＵ使用率が８０％以上に上昇していることを示している。
【0039】
すなわち、図６に示す例は、業務システムＳＹＳの本番稼働中において、アプリケーションＸ及びアプリケーションＹの実行遅延に起因する性能問題（アプリケーションＺの実行開始時刻の近辺のタイミングにおけるＣＰＵ使用率の高騰）が発生したことを示している。換言すれば、図６に示す例は、図５に示す運用情報１３３から事前（業務システムＳＹＳの本願稼働前）に予測することができなかった性能問題が発生したことを示している。
【0040】
そこで、本実施の形態における管理装置１は、業務システムＳＹＳの本番稼働中において、例えば、アプリケーションの実行中における物理マシン２の負荷状況（例えば、ＣＰＵ使用率）を示す複数の情報（以下、負荷情報とも呼ぶ）を取得する。また、管理装置１は、例えば、物理マシン２におけるアプリケーションの実行状況を示す情報（以下、実行情報とも呼ぶ）を取得する。
【0041】
そして、管理装置１は、例えば、物理マシン２の負荷状況と物理マシン２におけるアプリケーションの単位処理の実行に要する単位実行時間との関係を示す複数の第２関係式１３２（以下、モデルとも呼ぶ）を記憶した記憶部を参照し、取得した複数の負荷情報ごとに、複数の第２関係式１３２のうちの各負荷情報に対応する特定の第２関係式１３２（以下、特定のモデルとも呼ぶ）を特定する。
【0042】
その後、管理装置１は、例えば、複数の負荷情報と、複数の負荷情報のそれぞれに対応する特定の第２関係式と、実行情報とに基づいて、アプリケーションの実行時間の遅延を示す遅延実行時間を推定する。
【0043】
また、管理装置１は、例えば、遅延実行時間と、実行情報（例えば、アプリケーションの実行に要する総実行時間として予め予測された予測実行時間）とに基づいて、アプリケーションの総実行時間を算出する。
【0044】
また、管理装置１は、例えば、アプリケーションの総実行時間と、実行情報（例えば、アプリケーションの実行開始時刻）とに基づいて、アプリケーションの実行終了時刻を推定する。
【0045】
すなわち、本実施の形態における管理装置１は、業務システムＳＹＳの本番稼働前において、例えば、物理マシン２のＣＰＵ使用率の範囲ごとに複数の第２関係式１３２を生成する。そして、管理装置１は、例えば、業務システムＳＹＳの本番稼働中において、アプリケーションの実行中における物理マシン２のＣＰＵ使用率の変動に応じて複数の第２関係式１３２の切り替えを行う。その後、管理装置１は、例えば、切り替えが行われた複数の第２関係式１３２をそれぞれ用いることによって、実行中のアプリケーションの実行終了時刻を推定する。さらに、管理装置１は、例えば、推定した実行終了時刻によって、業務システムＳＹＳの本番稼働前に生成した運用情報１３３を更新する。
【0046】
これにより、本実施の形態における管理装置１は、例えば、実際のアプリケーションの実行状況と運用情報１３３が示すアプリケーションの実行状況との乖離の発生を抑制することが可能になる。そのため、管理装置１は、例えば、実行中のアプリケーションの実行終了時刻の推定精度を向上させることが可能になり、さらに、性能問題の予測（事前検知）の精度を向上させることが可能になる。
【0047】
［情報処理システムのハードウエア構成］
次に、情報処理システム１０のハードウエア構成について説明する。図７は、管理装置１のハードウエア構成を説明する図である。また、図８は、物理マシン２のハードウエア構成を説明する図である。
次に、情報処理システム１０のハードウエア構成について説明する。図７は、管理装置１のハードウエア構成を説明する図である。また、図８は、物理マシン２のハードウエア構成を説明する図である。
【0048】
［管理装置のハードウエア構成］
初めに、管理装置１のハードウエア構成について説明を行う。管理装置１は、図７に示すように、プロセッサであるＣＰＵ１０１と、メモリ１０２と、通信装置１０３と、記憶媒体１０４とを有する。各部は、バス１０５を介して互いに接続される。
初めに、管理装置１のハードウエア構成について説明を行う。管理装置１は、図７に示すように、プロセッサであるＣＰＵ１０１と、メモリ１０２と、通信装置１０３と、記憶媒体１０４とを有する。各部は、バス１０５を介して互いに接続される。
【0049】
記憶媒体１０４は、例えば、運用管理処理を行うためのプログラム１１０を記憶するプログラム格納領域（図示せず）を有する。また、記憶媒体１０４は、例えば、運用管理処理を行う際に用いられる情報を記憶する情報格納領域１３０を有する。また、記憶媒体１０４は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）であってよい。
【0050】
ＣＰＵ１０１は、記憶媒体１０４からメモリ１０２にロードされたプログラム１１０を実行して運用管理処理を行う。
【0051】
また、通信装置１０３は、例えば、物理マシン２との通信を行う。
【0052】
［物理マシンのハードウエア構成］
次に、物理マシン２のハードウエア構成について説明を行う。物理マシン２は、図８に示すように、プロセッサであるＣＰＵ２０１と、メモリ２０２と、通信装置２０３と、記憶媒体２０４とを有する。各部は、バス２０５を介して互いに接続される。
次に、物理マシン２のハードウエア構成について説明を行う。物理マシン２は、図８に示すように、プロセッサであるＣＰＵ２０１と、メモリ２０２と、通信装置２０３と、記憶媒体２０４とを有する。各部は、バス２０５を介して互いに接続される。
【0053】
記憶媒体２０４は、例えば、運用管理処理を行うためのプログラム２１０を記憶するプログラム格納領域（図示せず）を有する。また、記憶媒体２０４は、例えば、運用管理処理を行う際に用いられる情報を記憶する情報格納領域２３０（以下、記憶部２３０とも呼ぶ）を有する。なお、記憶媒体２０４は、例えば、ＨＤＤやＳＳＤであってよい。
【0054】
ＣＰＵ２０１は、記憶媒体２０４からメモリ２０２にロードされたプログラム２１０を実行して運用管理処理を行う。
【0055】
また、通信装置２０３は、例えば、インターネット等のネットワークＮＷを介して操作端末５との通信を行う。さらに、通信装置２０３は、例えば、管理装置１との通信を行う。
【0056】
［情報処理システムの機能］
次に、情報処理システム１０の機能について説明を行う。図９は、物理マシン２の機能のブロック図である。また、図１０は、管理装置１の機能のブロック図である。具体的に、図１０は、物理マシン２の機能のうち、運用管理処理の実行に関連する機能についてのブロック図である。
次に、情報処理システム１０の機能について説明を行う。図９は、物理マシン２の機能のブロック図である。また、図１０は、管理装置１の機能のブロック図である。具体的に、図１０は、物理マシン２の機能のうち、運用管理処理の実行に関連する機能についてのブロック図である。
【0057】
［物理マシンの機能］
初めに、物理マシン２の機能について説明を行う。物理マシン２は、図９に示すように、例えば、ＣＰＵ２０１やメモリ２０２等のハードウエアとプログラム２１０とが有機的に協働することにより、情報収集部２１１と、情報送信部２１２とを含む各種機能を実現する。
初めに、物理マシン２の機能について説明を行う。物理マシン２は、図９に示すように、例えば、ＣＰＵ２０１やメモリ２０２等のハードウエアとプログラム２１０とが有機的に協働することにより、情報収集部２１１と、情報送信部２１２とを含む各種機能を実現する。
【0058】
また、物理マシン２は、例えば、図９に示すように、負荷情報２３１と、実行情報２３２とを情報格納領域１３０に記憶する。
【0059】
情報収集部２１１は、例えば、定期的なタイミングにおいて、アプリケーションの実行中における物理マシン２の負荷情報２３１を収集する。負荷情報２３１は、例えば、アプリケーションの実行中における物理マシン２のＣＰＵ使用率である。
【0060】
また、情報収集部２１１は、例えば、物理マシン２におけるアプリケーションの実行情報２３２を収集する。実行情報２３２は、例えば、物理マシン２においてアプリケーションが実行中であるか否かを示す情報である。また、実行情報２３２は、例えば、物理マシン２におけるアプリケーションの実行開始時刻を示す情報である。また、実行情報２３２は、例えば、物理マシン２におけるアプリケーションの実行終了時刻を示す情報である。
【0061】
情報送信部２１２は、例えば、情報収集部２１１が収集した負荷情報２３１及び実行情報２３２を管理装置１に送信する。
【0062】
［管理装置の機能］
次に、管理装置１の機能について説明を行う。管理装置１は、図１０に示すように、例えば、ＣＰＵ１０１やメモリ１０２等のハードウエアとプログラム１１０とが有機的に協働することにより、事前処理部１１１と、情報取得部１１２と、モデル特定部１１３と、時刻推定部１１４と、情報更新部１１５と、情報出力部１１６とを含む各種機能を実現する。
次に、管理装置１の機能について説明を行う。管理装置１は、図１０に示すように、例えば、ＣＰＵ１０１やメモリ１０２等のハードウエアとプログラム１１０とが有機的に協働することにより、事前処理部１１１と、情報取得部１１２と、モデル特定部１１３と、時刻推定部１１４と、情報更新部１１５と、情報出力部１１６とを含む各種機能を実現する。
【0063】
また、管理装置１は、例えば、図１０に示すように、第１関係式１３１と、複数の第２関係式１３２と、運用情報１３３とを情報格納領域１３０に記憶する。
【0064】
事前処理部１１１は、例えば、業務システムＳＹＳの本番稼働前において、第１関係式１３１及び複数の第２関係式１３２を生成する。また、事前処理部１１１は、例えば、業務システムＳＹＳの本番稼働前において、運用情報１３３を生成する。
【0065】
情報取得部１１２は、例えば、業務システムＳＹＳの本番稼働中において、物理マシン２から送信された負荷情報２３１及び実行情報２３２を受信する。なお、情報取得部１１２は、例えば、物理マシン２にアクセスして負荷情報２３１及び実行情報２３２を主体的に取得するものであってもよい。
【0066】
モデル特定部１１３は、例えば、複数の関係式１３２を記憶した情報格納領域１３０を参照し、情報取得部１１２が取得した負荷情報２３１ごとに、複数の関係式１３２のうちの各負荷情報に対応する関係式１３２を特定する。
【0067】
具体的に、モデル特定部１１３は、例えば、情報取得部１１２が取得した複数の負荷情報２３１ごとに、各負荷情報２３１の大きさ（例えば、ＣＰＵ使用率の大きさ）が含まれる範囲に対応する第２関係式１３２を生成する。
【0068】
時刻推定部１１４は、例えば、情報取得部１１２が取得した複数の負荷情報２３１と、モデル特定部１１３が特定した複数の第２関係式１３２と、情報取得部１１２が取得した実行情報２３２とに基づいて、業務システムＳＹＳにおいて実行中のアプリケーションの実行終了時刻を推定する。
【0069】
情報更新部１１５は、例えば、時刻推定部１１４が推定した実行終了時刻に基づいて運用情報１３３を更新する。なお、業務システムＳＹＳの本番稼働中において、業務システムＳＹＳを構成する各アプリケーションは、情報格納領域１３０に記憶された運用情報１３３に従って自動的に実行される。
【0070】
情報出力部１１６は、例えば、情報更新部１１５が更新した運用情報１３３を操作端末５に出力する。
【0071】
［第１の実施の形態の概略］
次に、第１の実施の形態の概略について説明する。図１１は、第１の実施の形態における運用管理処理の概略を説明するフローチャート図である。また、図１２は、第１の実施の形態における運用管理処理の概略を説明する図である。具体的に、図１１及び図１２は、業務システムＳＹＳの本番稼働中における運用管理処理の概略を説明する図である。
次に、第１の実施の形態の概略について説明する。図１１は、第１の実施の形態における運用管理処理の概略を説明するフローチャート図である。また、図１２は、第１の実施の形態における運用管理処理の概略を説明する図である。具体的に、図１１及び図１２は、業務システムＳＹＳの本番稼働中における運用管理処理の概略を説明する図である。
【0072】
管理装置１は、図１１に示すように、例えば、業務システムＳＹＳの本番稼働中において、アプリケーションの実行中における物理マシン２の負荷状況を示す複数の負荷情報２３１を取得する（Ｓ１１）。具体的に、管理装置１は、例えば、アプリケーションの実行中における複数のタイミング（例えば、１秒ごとのタイミング）のそれぞれに対応する複数の負荷情報２３１を取得する。
【0073】
また、管理装置１は、例えば、物理マシン２におけるアプリケーションの実行状況を示す実行情報２３２を取得する（Ｓ１２）。
【0074】
続いて、管理装置１は、例えば、複数の第２関係式１３２を記憶した情報格納領域１３０を参照し、Ｓ１１の処理で取得した負荷情報２３１ごとに、各負荷情報２３１に対応する第２関係式１３２を特定する（Ｓ１３）。
【0075】
その後、管理装置１は、Ｓ１１の処理で取得した複数の負荷情報２３１と、Ｓ１３の処理で推定した複数の第２関係式１３２と、Ｓ１２の処理で取得した実行情報２３２とに基づいて、実行中のアプリケーションの実行終了時刻を推定する（Ｓ１４）。
【0076】
具体的に、管理装置１は、業務システムＳＹＳの本番稼働前において、図１２における直線Ｌ２ａに示すように、例えば、物理マシン２のＣＰＵ使用率が６０（％）未満である場合に適用する第２関係式１３２（以下、第２関係式１３２ａまたは第１モデル１３２ａとも呼ぶ）を予め生成する。また、管理装置１は、業務システムＳＹＳの本番稼働前において、図１２における曲線Ｌ２ｂに示すように、例えば、指数関数による近似を行うことによって、物理マシン２のＣＰＵ使用率が６０（％）以上である場合に適用する第２関係式１３２（以下、第２関係式１３２ｂまたは第２モデル１３２ｂとも呼ぶ）を予め生成する。
【0077】
そして、業務システムＳＹＳの本番稼働中において、例えば、Ｓ１１の処理で取得したＣＰＵ使用率（負荷情報２３１）が全て６０（％）未満であった場合、管理装置１は、第２関係式１３２ａのみを用いることによって、各ＣＰＵ使用率に対応する単位実行時間を算出し、実行中のアプリケーションの実行終了時刻の推定を行う。
【0078】
一方、業務システムＳＹＳの本番稼働中において、例えば、Ｓ１１の処理で取得したＣＰＵ使用率（負荷情報２３１）に６０（％）未満のものと６０（％）以上のものとが含まれている場合、管理装置１は、６０（％）未満のＣＰＵ使用率に対応する単位実行時間の算出については第２関係式１３２ａを用い、６０（％）以上のＣＰＵ使用率に対応する単位実行時間の算出については第２関係式１３２ｂを用いることによって、実行中のアプリケーションの実行終了時刻の推定を行う。
【0079】
これにより、本実施の形態における管理装置１は、例えば、実際のアプリケーションの実行状況と運用情報１３３が示すアプリケーションの実行状況との乖離の発生を抑制することが可能になり、性能問題の予測（事前検知）の精度を向上させることが可能になる。
【0080】
なお、管理装置１は、業務システムＳＹＳの本番稼働前において、第２関係式１３２ｂを複数生成するものであってもよい。具体的に、管理装置１は、例えば、６０（％）以上であって７０（％）未満のＣＰＵ使用率に対応する単位実行時間の算出に用いる第２関係式１３２ｂ（以下、第２関係式１３２ｂ１とも呼ぶ）と、７０（％）以上のＣＰＵ使用率に対応する単位実行時間の算出に用いる第２関係式１３２ｂ（以下、第２関係式１３２ｂ２とも呼ぶ）とを含む複数の第２関係式１３２をそれぞれ生成するものであってよい。そして、管理装置１は、例えば、第２関係式１３２ａと、第２関係式１３２ｂ１と、第２関係式１３２ｂ２とを含む第２関係式１３２のそれぞれを用いることによって、アプリケーションの実行終了時刻の推定を行うものであってもよい。
【0081】
これにより、管理装置１は、アプリケーションの実行終了時刻をより精度良く行うことが可能になる。
【0082】
［第１の実施の形態の詳細］
次に、第１の実施の形態の詳細について説明を行う。図１３から図１５は、第１の実施の形態における運用管理処理の詳細を説明するフローチャート図である。また、図１６から図２１は、第１の実施の形態における運用管理処理の詳細を説明する図である。なお、例えば、業務システムＳＹＳにおいて複数のアプリケーション（例えば、アプリケーションＸ、アプリケーションＹ及びアプリケーションＺ）が実行される場合、管理装置１は、複数のアプリケーションのそれぞれについて運用管理処理を行う。
次に、第１の実施の形態の詳細について説明を行う。図１３から図１５は、第１の実施の形態における運用管理処理の詳細を説明するフローチャート図である。また、図１６から図２１は、第１の実施の形態における運用管理処理の詳細を説明する図である。なお、例えば、業務システムＳＹＳにおいて複数のアプリケーション（例えば、アプリケーションＸ、アプリケーションＹ及びアプリケーションＺ）が実行される場合、管理装置１は、複数のアプリケーションのそれぞれについて運用管理処理を行う。
【0083】
［本番稼働前の運用管理処理］
初めに、第１の実施の形態における運用管理処理のうち、業務システムＳＹＳの本番稼働前に行われる処理について説明を行う。
初めに、第１の実施の形態における運用管理処理のうち、業務システムＳＹＳの本番稼働前に行われる処理について説明を行う。
【0084】
事前処理部１１１は、図１３に示すように、例えば、物理マシン２（業務システムＳＹＳ）においてアプリケーションを実行させる（Ｓ２１）。
【0085】
そして、事前処理部１１１は、例えば、アプリケーションの実行中の複数のタイミングにおける物理マシン２の負荷状況を示す情報として、各タイミングおける物理マシン２のＣＰＵ使用率と、各タイミングおけるアプリケーションの単位実行回数と、各タイミングおけるアプリケーションの単位実行時間とを取得する（Ｓ２２）。具体的に、事前処理部１１１は、例えば、運用担当者が操作端末５から入力した各情報を取得する。
【0086】
続いて、事前処理部１１１は、例えば、Ｓ２２の処理で取得したＣＰＵ使用率と単位実行回数と単位実行時間とから関係式１３１を生成する（Ｓ２３）。具体的に、事前処理部１１１は、例えば、Ｓ２２の処理で取得したＣＰＵ使用率と、Ｓ２２の処理で取得した単位実行回数との第１関係式１３１を算出する。また、事前処理部１１１は、例えば、Ｓ２２の処理で取得したＣＰＵ使用率と、Ｓ２２の処理で取得した単位実行時間との第２関係式１３２を、物理マシン２のＣＰＵ使用率の範囲ごとに複数算出する。
【0087】
その後、事前処理部１１１は、例えば、業務システムＳＹＳの本番稼働時におけるアプリケーションの単位実行回数（予定単位実行回数）と、アプリケーションの総実行回数（予定総実行回数）とを取得する（Ｓ２４）。具体的に、事前処理部１１１は、例えば、運用担当者が操作端末５から入力した単位実行回数と総実行回数を取得する。
【0088】
そして、事前処理部１１１は、例えば、Ｓ２３の処理で算出した第１関係式を用いることによって、Ｓ２４の処理で取得した単位実行回数に対応するＣＰＵ使用率を算出する（Ｓ２５）。さらに、事前処理部１１１は、例えば、Ｓ２３の処理で算出した第２関係式１３２を用いることによって、Ｓ２５の処理で算出したＣＰＵ使用率に対応する単位実行時間を算出する（Ｓ２６）。
【0089】
その後、事前処理部１１１は、例えば、Ｓ２６の処理で算出した単位実行時間と、Ｓ２４の処理で取得した総実行回数とから、アプリケーションの総実行時間（予測実行時間）を算出する（Ｓ２７）。具体的に、事前処理部１１１は、例えば、Ｓ２６の処理で算出した単位実行時間と、Ｓ２４の処理で取得した総実行回数とを乗算することによって、アプリケーションの総実行時間を算出する。
【0090】
そして、事前処理部１１１は、例えば、Ｓ２４の処理で取得した単位実行回数及び総実行回数と、Ｓ２５の処理で算出したＣＰＵ使用率と、Ｓ２７の処理で算出した総実行時間とから、運用情報１３３を生成する（Ｓ２８）。以下、本実施の形態における運用情報１３３の具体例について説明を行う。
【0091】
【0092】
図１６等に示す運用情報１３３は、例えば、Ｓ２４の処理で取得した総実行回数（予定総実行回数）が設定される「総実行回数」と、Ｓ２４の処理で取得した単位実行回数（予定単位実行回数）が設定される「単位実行回数」と、Ｓ２２の処理で取得したＣＰＵ使用率が設定される「ＣＰＵ使用率」とを項目として有する。また、図１６等に示す運用情報１３３は、例えば、Ｓ２６の処理で算出した単位実行時間が設定される「単位実行時間」と、Ｓ２７の処理で算出した総実行時間（予測実行時間）が設定される「総実行時間」とを項目として有する。さらに、図１６等に示す運用情報１３３は、例えば、Ｓ２７の処理で算出した総実行時間に基づいて推定されたアプリケーションの実行開始時刻及び実行終了時刻が設定される「実行開始時刻」及び「実行終了時刻」を項目として有する。
【0093】
具体的に、図１６に示す運用情報１３３において、「アプリＸ」に対応する情報（１行目の情報）には、「総実行回数」として「１９２０００（Ｔ：Ｔｒａｎｓａｎｓｔｉｏｎ）」が設定され、「単位実行回数」として「４００（ＴＰＳ）」が設定され、「ＣＰＵ使用率」として「１９．９（％）」が設定されている。また、図１６に示す運用情報１３３において、１行目の情報には、「単位実行時間」として「２９．９（ｍｓ）」が設定され、「総実行時間」として「１０（分）」が設定され、「実行開始時刻」として「１２：０３」が設定され、「実行終了時刻」として「１２：１３」が設定されている。
【0094】
なお、「実行開始時刻」に設定される時刻は、例えば、運用管理者によって予め指定された時刻であってよい。また、「実行終了時刻」に設定される時刻は、例えば、「実行開始時刻」に設定される時刻に対して「総実行時間」に設定される時間を加算することによって算出されるものであってよい。図１６に含まれる他の情報についての説明は省略する。
【0095】
すなわち、本実施の形態における管理装置１は、図２等で説明した比較例の場合と異なり、業務システムＳＹＳの本番稼働前において、物理マシン２のＣＰＵ使用率の範囲ごとの複数の第２関係式１３２を予め生成する。そして、管理装置１は、例えば、業務システムＳＹＳの本番稼働中において、アプリケーションの実行中における物理マシン２のＣＰＵ使用率の変動に応じて複数の第２関係式１３２の切り替えを行う。
【0096】
これにより、本実施の形態における管理装置１は、例えば、実際のアプリケーションの実行状況と運用情報１３３が示すアプリケーションの実行状況との乖離の発生を抑制することが可能になる。
【0097】
［本番稼働中の運用管理処理］
次に、第１の実施の形態における運用管理処理のうち、業務システムＳＹＳの本番稼働中に行われる処理について説明を行う。以下、業務システムＳＹＳの本番稼働前の運用管理処理において、第１関係式１３１として図４（Ａ）で説明した第１関係式１３１が算出され、複数の第２関係式１３２として図１２で説明した第２関係式１３１ａ及び第２関係式１３１ｂが算出されたものとして説明を行う。
次に、第１の実施の形態における運用管理処理のうち、業務システムＳＹＳの本番稼働中に行われる処理について説明を行う。以下、業務システムＳＹＳの本番稼働前の運用管理処理において、第１関係式１３１として図４（Ａ）で説明した第１関係式１３１が算出され、複数の第２関係式１３２として図１２で説明した第２関係式１３１ａ及び第２関係式１３１ｂが算出されたものとして説明を行う。
【0098】
情報取得部１１２は、図１４に示すように、例えば、業務システムＳＹＳの本番稼働中における所定時間（例えば、１秒）ごとに、物理マシン２のＣＰＵ使用率（負荷情報２３１）を物理マシン２から取得する（Ｓ３１）。そして、情報取得部１１２は、取得したＣＰＵ使用率を情報格納領域１３０に記憶（蓄積）する。
【0099】
また、情報取得部１１２は、例えば、アプリケーションの実行情報２３２を物理マシン２から取得する（Ｓ３２）。
【0100】
続いて、情報取得部１１２は、例えば、情報格納領域１３０に記憶した運用情報１３３を参照し、アプリケーションの単位実行回数（予定単位実行回数）を取得する（Ｓ３３）。
【0101】
また、情報取得部１１２は、例えば、情報格納領域１３０に記憶した運用情報１３３を参照し、アプリケーションの総実行時間（予測実行時間）を取得する（Ｓ３４）。
【0102】
次に、モデル特定部１１３は、例えば、Ｓ３１の処理で取得したＣＰＵ使用率（情報格納領域１３０に蓄積したＣＰＵ使用率）のそれぞれが負荷条件を満たすか否かを判定する（Ｓ３５）。具体的に、管理装置１は、例えば、各ＣＰＵ使用率の大きさが閾値（例えば、６０（％））以上であるか否かを判定する。
【0103】
そして、モデル特定部１１３は、例えば、Ｓ３１の処理で取得したＣＰＵ使用率のうち、負荷条件を満たすと判定したＣＰＵ使用率（以下、第１負荷情報２３１とも呼ぶ）に対応する第２関係式１３２として第２関係式１３２ａを特定する（Ｓ３６）。また、モデル特定部１１３は、例えば、Ｓ３１の処理で取得したＣＰＵ使用率のうち、負荷条件を満たさないと判定したＣＰＵ使用率（以下、第２負荷情報２３１とも呼ぶ）に対応する第２関係式１３２として第２関係式１３２ｂを特定する（Ｓ３７）。
【0104】
その後、時刻推定部１１４は、図１５に示すように、例えば、Ｓ３７の処理において第２関係式１３２ｂが特定されたか否かについて判定を行う（Ｓ４１）。すなわち、時刻推定部１１４は、例えば、物理マシン２におけるＣＰＵ使用率の高騰によって、アプリケーションの遅延が発生したか否かについての判定を行う。
【0105】
その結果、Ｓ３７の処理において第２関係式１３２ｂが特定されたと判定した場合（Ｓ４１のＹＥＳ）、時刻推定部１１４は、例えば、Ｓ３１の処理で取得したＣＰＵ使用率の取得が行われた時間のうち、Ｓ３７の処理で第２関係式１３２ｂと対応すると特定したＣＰＵ使用率の取得が行われた時間（以下、特定時間とも呼ぶ）を特定する（Ｓ４２）。
【0106】
そして、時刻推定部１１４は、例えば、第２関係式１３２ｂを用いることにより、Ｓ３７の処理で第２関係式１３２ｂと対応すると特定したＣＰＵ使用率に対応する単位実行時間（以下、遅延単位実行時間とも呼ぶ）を特定する（Ｓ４３）。
【0107】
具体的に、例えば、図１２に示す第２関係式１３２ｂにおいて、「ＣＰＵ使用率」が「６８（％）」である点の「単位実行時間」が「１５．７（ｍｓ）」であり、かつ、Ｓ３７の処理で第２関係式１３２ｂと対応すると特定したＣＰＵ使用率の平均が「６８（％）」である場合、時刻推定部１１４は、例えば、遅延単位実行時間として「１５．７（ｍｓ）」を特定する。
【0108】
すなわち、複数の第２関係式１３２ｂ（例えば、第２関係式１３２ｂ１及び第２関係式１３２ｂ２を含む複数の第２関係式１３２ｂ）が生成されている場合、時刻推定部１１４は、例えば、複数の第２関係式１３２ｂのうち、Ｓ３７の処理で特定したＣＰＵ使用率の平均に対応する第２関係式１３２ｂを用いることによって、遅延単位実行時間の特定を行うものであってよい。
【0109】
続いて、時刻推定部１１４は、例えば、Ｓ４３の処理で特定した遅延単位実行時間から、第２関係式１３２ｂを用いる場合におけるアプリケーションの単位実行回数（以下、遅延単位実行回数とも呼ぶ）を算出する（Ｓ４４）。
【0110】
具体的に、例えば、物理マシン２における処理の最大多重度が「５」であった場合、時刻推定部１１４は、例えば、物理マシン２の最大多重度である「５」を、Ｓ４３の処理で算出した単位実行時間（遅延単位実行時間）である「１５．７（ｍｓ）」で除算することによって、第２関係式１３２ｂを用いる場合におけるアプリケーションの単位実行回数として「３１８（ＴＰＳ）」を算出する。
【0111】
次に、時刻推定部１１４は、例えば、Ｓ３３の処理で取得した単位実行回数（予定単位実行回数）とＳ４４の処理で算出した単位実行回数（遅延単位実行回数）との差と、Ｓ４２の処理で特定した特定時間とから、Ｓ３４の処理で取得したアプリケーションの予測実行時間に対する遅延実行時間を算出する（Ｓ４５）。
【0112】
具体的に、例えば、Ｓ３３の処理で取得した単位実行回数が「１４００（ＴＰＳ）」であり、Ｓ４４の処理で算出した単位実行回数が「３１８（ＴＰＳ）」である場合、時刻推定部１１４は、Ｓ３３の処理で取得した単位実行回数とＳ４４の処理で算出した単位実行回数との差として「１０８２（ＴＰＳ）」を算出する。そして、例えば、Ｓ４２の処理で特定した特定時間が「２４０（ｓ）」である場合、算出した「１０８２（ＴＰＳ）」と「２４０（ｓ）」との積を「１４００（ＴＰＳ）」で除算することによって、遅延実行時間として「１８５（ｓ）」を算出する。
【0113】
その後、時刻推定部１１４は、例えば、Ｓ３４の処理で取得したアプリケーションの予測実行時間に対して、Ｓ４５の処理で算出した遅延実行時間を加算することによって、アプリケーションの新たな総実行時間（予測実行時間）を算出する（Ｓ４６）。
【0114】
そして、情報更新部１１５は、例えば、必要に応じて情報格納領域１３０に記憶した運用情報１３３を更新する（Ｓ４７）。
【0115】
具体的に、例えば、Ｓ４６の処理においてアプリケーションの新たな総実行時間が算出された場合、情報更新部１１５は、Ｓ４６の処理で算出した新たな総実行時間が含まれるように、情報格納領域１３０に記憶した運用情報１３３を更新する。
【0116】
また、例えば、Ｓ３２の処理において取得した実行情報２３２が示す内容が情報格納領域１３０に記憶した運用情報１３３と異なる場合、情報更新部１１５は、Ｓ３２の処理において取得した実行情報２３２が示す内容が含まれるように、情報格納領域１３０に記憶した運用情報１３３を更新する。すなわち、例えば、アプリケーションの実行開始時刻の遅延が発生したことを実行情報２３２が示している場合、情報更新部１１５は、情報格納領域１３０に記憶した運用情報１３３に含まれるアプリケーションの実行開始時刻を更新する。
【0117】
これにより、本実施の形態における管理装置１は、例えば、実際のアプリケーションの実行状況と運用情報１３３が示すアプリケーションの実行状況との乖離の発生を抑制することが可能になり、性能問題の予測（事前検知）の精度を向上させることが可能になる。
【0118】
一方、Ｓ３７の処理において第２関係式１３２ｂが特定されなかったと判定した場合（Ｓ４１のＮＯ）、時刻推定部１１４は、Ｓ４２からＳ４６の処理を行わない。すなわち、時刻推定部１１４は、この場合、アプリケーションの実行時間に更新が生じないと判定し、Ｓ４２からＳ４６の処理の実行を省略する。
【0119】
なお、Ｓ３７の処理において特定したＣＰＵ使用率が複数存在する場合、時刻推定部１１４は、例えば、複数存在したＣＰＵ使用率ごとに遅延単位実行時間を算出し、さらに、複数存在したＣＰＵ使用率ごとに遅延単位実行回数を算出するものであってよい（Ｓ４３及びＳ４４）。そして、時刻推定部１１４は、この場合、複数存在したＣＰＵ使用率のそれぞれについて、Ｓ３３の処理で取得した予定単位実行回数とＳ４４の処理で算出した遅延単位実行回数との差を算出し、さらに、算出した差の合計値をＳ３３の処理で取得した予定単位実行回数で除算することによって、遅延実行時間を算出するものであってもよい（Ｓ４５）。
【0120】
これにより、管理装置１は、アプリケーションの実行終了時刻をより精度良く行うことが可能になる。
【0121】
［Ｓ４７の処理の具体例］
次に、Ｓ４７の処理の具体例について説明を行う。図１７から図２１は、Ｓ４７の処理の具体例について説明する図である。以下、業務システムＳＹＳの本番稼働前の運用管理処理において、図１６で説明した運用情報１３３が生成されているものとして説明を行う。
次に、Ｓ４７の処理の具体例について説明を行う。図１７から図２１は、Ｓ４７の処理の具体例について説明する図である。以下、業務システムＳＹＳの本番稼働前の運用管理処理において、図１６で説明した運用情報１３３が生成されているものとして説明を行う。
【0122】
初めに、アプリケーションＹの実行前（アプリケーションＸの実行中）に行われる処理について説明を行う。
【0123】
図１６に示す運用情報１３３には、アプリケーションＸの「実行開始時刻」として「１２：０３」が設定されている。そのため、例えば、アプリケーションＸの実行開始時刻が１２時０８分であることをＳ３２の処理で取得した実行情報２３２が示している場合、情報更新部１１５は、図１７の下線部分に示すように、アプリケーションＸの「実行開始時刻」及び「実行終了時刻」を「１２：０８」及び「１２：１８」に更新する。
【0124】
ここで、図１７に示す運用情報１３３には、アプリケーションＹの「実行開始時刻」として「１２：１５」が設定されている。そのため、例えば、アプリケーションＸの実行終了時刻が１２時１８分になった場合、アプリケーションＹの実行がアプリケーションＸの実行終了よりも先に開始されることになる。そのため、情報更新部１１５は、図１８の下線部分に示すように、アプリケーションＹの「実行開始時刻」及び「実行終了時刻」を「１２：１８」及び「１２：３３」に更新する。
【0125】
これにより、情報更新部１１５は、図２１に示すように、アプリケーションＸの実行時間とアプリケーションＹの実行時間との重複を抑制することが可能になる。そのため、管理装置１は、アプリケーションＸとアプリケーションＹとの同時実行による物理マシン２のＣＰＵ使用率の高騰（すなわち、性能問題の発生）を防止することが可能になる。
【0126】
次に、アプリケーションＸの実行中に行われる処理について説明を行う。
【0127】
図１８に示す運用情報１３３には、アプリケーションＹの「総実行時間」として「１５（分）」が設定されている。そのため、例えば、アプリケーションＹの実行中において、遅延実行時間として「３（分）」が算出され、さらに、アプリケーションＹの新たな総実行時間（予測実行時間）として「１８（分）」が算出された場合、情報更新部１１５は、図１９の下線部分に示すように、アプリケーションＹの「総実行時間」及び「実行終了時刻」を「１８（分）」及び「１２：３６」に更新する。
【0128】
ここで、図１９に示す運用情報１３３には、アプリケーションＺの「実行開始時刻」として「１２：３５」が設定されている。そのため、例えば、アプリケーションＹの実行終了時刻が１２時３６分になった場合、アプリケーションＺの実行がアプリケーションＹの実行終了よりも先に開始されることになる。そのため、情報更新部１１５は、図２０の下線部分に示すように、アプリケーションＺの「実行開始時刻」及び「実行終了時刻」を「１２：３６」及び「１２：５１」に更新する。
【0129】
これにより、情報更新部１１５は、図２１に示すように、アプリケーションＹの実行時間とアプリケーションＺの実行時間との重複を抑制することが可能になる。そのため、管理装置１は、アプリケーションＹとアプリケーションＺとの同時実行による物理マシン２のＣＰＵ使用率の高騰（すなわち、性能問題の発生）を防止することが可能になる。
【0130】
このように、本実施の形態における管理装置１は、業務システムＳＹＳの本番稼働中において、例えば、アプリケーションの実行中における物理マシン２の負荷状況（例えば、ＣＰＵ使用率）を示す複数の負荷情報２３１を取得する。また、管理装置１は、例えば、物理マシン２におけるアプリケーションの実行状況を示す実行情報２３２を取得する。
【0131】
そして、管理装置１は、例えば、物理マシン２の負荷状況と物理マシン２におけるアプリケーションの単位処理の実行に要する単位実行時間との関係を示す複数の第２関係式１３２を記憶した情報格納領域１３０を参照し、取得した複数の負荷情報２３１ごとに、複数の第２関係式１３２のうちの各負荷情報に対応する特定の第２関係式１３２を特定する。
【0132】
その後、管理装置１は、例えば、複数の負荷情報２３１と、複数の負荷情報２３１のそれぞれに対応する特定の第２関係式１３２と、実行情報２３２とに基づいて、アプリケーションの実行終了時刻を推定する。
【0133】
すなわち、本実施の形態における管理装置１は、業務システムＳＹＳの本番稼働前において、例えば、物理マシン２のＣＰＵ使用率の範囲ごとに複数の第２関係式１３２を生成する。そして、管理装置１は、例えば、業務システムＳＹＳの本番稼働中において、アプリケーションの実行中における物理マシン２のＣＰＵ使用率の変動に応じて複数の第２関係式１３２の切り替えを行う。その後、管理装置１は、例えば、切り替えが行われた複数の第２関係式１３２をそれぞれ用いることによって、実行中のアプリケーションの実行終了時刻を推定する。さらに、管理装置１は、例えば、推定した実行終了時刻によって、業務システムＳＹＳの本番稼働前に生成した運用情報１３３を更新する。
【0134】
これにより、本実施の形態における管理装置１は、例えば、実際のアプリケーションの実行状況と運用情報１３３が示すアプリケーションの実行状況との乖離の発生を抑制することが可能になり、性能問題の予測（事前検知）の精度を向上させることが可能になる。
【0135】
また、本実施の形態における管理装置１は、例えば、アプリケーションの実行中におけるＣＰＵ使用率を繰り返し取得することで、物理マシン２における障害発生時における原因究明を行うことが可能になる。具体的に、管理装置１は、例えば、ＣＰＵ使用率が高騰していたタイミングに実行されていたアプリケーションや機器（物理マシン２）を特定することによって、障害の発生原因であるアプリケーションや機器の特定を行うことが可能になる。
【0136】
以上の実施の形態をまとめると、以下の付記のとおりである。
【0137】
（付記１）
アプリケーションの実行中における監視対象システムの負荷状況を示す複数の負荷情報と、前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの実行状況を示す実行情報とを前記監視対象システムから取得し、
前記監視対象システムの負荷状況と前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの単位処理の実行に要する単位実行時間との関係を示す複数のモデルを記憶した記憶部を参照し、取得した前記複数の負荷情報ごとに、前記複数のモデルのうちの各負荷情報に対応する特定のモデルを特定し、
前記複数の負荷情報と、前記複数の負荷情報のそれぞれに対応する前記特定のモデルと、前記実行情報とに基づいて、前記アプリケーションの実行時間の遅延を示す遅延実行時間を推定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする運用管理プログラム。
アプリケーションの実行中における監視対象システムの負荷状況を示す複数の負荷情報と、前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの実行状況を示す実行情報とを前記監視対象システムから取得し、
前記監視対象システムの負荷状況と前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの単位処理の実行に要する単位実行時間との関係を示す複数のモデルを記憶した記憶部を参照し、取得した前記複数の負荷情報ごとに、前記複数のモデルのうちの各負荷情報に対応する特定のモデルを特定し、
前記複数の負荷情報と、前記複数の負荷情報のそれぞれに対応する前記特定のモデルと、前記実行情報とに基づいて、前記アプリケーションの実行時間の遅延を示す遅延実行時間を推定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする運用管理プログラム。
【0138】
（付記２）
付記１において、
前記実行情報は、前記アプリケーションの実行に要する総実行時間として予め予測された予測実行時間とを含み、
前記推定する処理では、前記遅延実行時間と、前記予測実行時間とに基づいて、前記総実行時間を算出する、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
付記１において、
前記実行情報は、前記アプリケーションの実行に要する総実行時間として予め予測された予測実行時間とを含み、
前記推定する処理では、前記遅延実行時間と、前記予測実行時間とに基づいて、前記総実行時間を算出する、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
【0139】
（付記３）
付記２において、
前記実行情報は、前記アプリケーションの実行開始時刻を示す情報を含み、
前記推定する処理では、前記総実行時間と、前記実行開始時刻とに基づいて、前記アプリケーションの実行終了時刻を推定する、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
付記２において、
前記実行情報は、前記アプリケーションの実行開始時刻を示す情報を含み、
前記推定する処理では、前記総実行時間と、前記実行開始時刻とに基づいて、前記アプリケーションの実行終了時刻を推定する、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
【0140】
（付記４）
付記３において、
前記推定する処理では、
前記複数の負荷情報ごとに、各負荷情報に対応する前記特定のモデルにおける各負荷情報に対応する前記単位実行時間を特定し、
特定した前記複数の負荷情報ごとの前記単位実行時間から、前記総実行時間を算出し、
算出した前記総実行時間を前記実行開始時刻に加算することによって、前記実行終了時刻を推定する、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
付記３において、
前記推定する処理では、
前記複数の負荷情報ごとに、各負荷情報に対応する前記特定のモデルにおける各負荷情報に対応する前記単位実行時間を特定し、
特定した前記複数の負荷情報ごとの前記単位実行時間から、前記総実行時間を算出し、
算出した前記総実行時間を前記実行開始時刻に加算することによって、前記実行終了時刻を推定する、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
【0141】
（付記５）
付記２において、
前記実行情報は、前記アプリケーションの実行中における前記単位処理の単位時間あたりの実行回数として予め決定された予定単位実行回数を含み、
前記特定する処理では、
取得した前記複数の負荷情報のそれぞれが所定の負荷条件を満たすか否かを判定し、
前記複数の負荷情報のうち、前記所定の負荷条件を満たす第１負荷情報に対応する前記特定のモデルとして第１モデルを特定し、前記所定の負荷条件を満たさない第２負荷情報に対応する前記特定のモデルとして前記第１モデルと異なる第２モデルを特定し、
前記推定する処理では、
前記第１モデルにおける前記第１負荷情報に対応する前記単位実行時間である第１単位実行時間と、前記第２モデルにおける前記第２負荷情報に対応する前記単位実行時間である第２単位実行時間とを特定し、
特定した前記第２単位実行時間から、前記第２モデルを用いる場合における前記単位処理の単位時間あたりの実行回数である遅延単位実行回数を算出し、
算出した前記遅延単位実行回数と前記予定単位実行回数との差と、前記第１単位実行時間とから、前記予測実行時間に対する前記遅延実行時間を算出し、
算出した前記遅延実行時間と前記予測実行時間との和を前記総実行時間として算出する、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
付記２において、
前記実行情報は、前記アプリケーションの実行中における前記単位処理の単位時間あたりの実行回数として予め決定された予定単位実行回数を含み、
前記特定する処理では、
取得した前記複数の負荷情報のそれぞれが所定の負荷条件を満たすか否かを判定し、
前記複数の負荷情報のうち、前記所定の負荷条件を満たす第１負荷情報に対応する前記特定のモデルとして第１モデルを特定し、前記所定の負荷条件を満たさない第２負荷情報に対応する前記特定のモデルとして前記第１モデルと異なる第２モデルを特定し、
前記推定する処理では、
前記第１モデルにおける前記第１負荷情報に対応する前記単位実行時間である第１単位実行時間と、前記第２モデルにおける前記第２負荷情報に対応する前記単位実行時間である第２単位実行時間とを特定し、
特定した前記第２単位実行時間から、前記第２モデルを用いる場合における前記単位処理の単位時間あたりの実行回数である遅延単位実行回数を算出し、
算出した前記遅延単位実行回数と前記予定単位実行回数との差と、前記第１単位実行時間とから、前記予測実行時間に対する前記遅延実行時間を算出し、
算出した前記遅延実行時間と前記予測実行時間との和を前記総実行時間として算出する、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
【0142】
（付記６）
付記５において、
前記予定単位実行回数は、前記第１モデルを用いる場合における前記単位処理の単位時間あたりの実行回数であり、
前記予測実行時間は、前記アプリケーションの実行中における各単位時間の前記単位処理の実行回数が前記予定単位実行回数である場合の前記総実行時間である、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
付記５において、
前記予定単位実行回数は、前記第１モデルを用いる場合における前記単位処理の単位時間あたりの実行回数であり、
前記予測実行時間は、前記アプリケーションの実行中における各単位時間の前記単位処理の実行回数が前記予定単位実行回数である場合の前記総実行時間である、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
【0143】
（付記７）
付記５において、
前記推定する処理では、前記第２単位実行時間と、前記監視対象システムにおける前記単位処理の実行多重度とから、前記遅延単位実行回数を算出する、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
付記５において、
前記推定する処理では、前記第２単位実行時間と、前記監視対象システムにおける前記単位処理の実行多重度とから、前記遅延単位実行回数を算出する、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
【0144】
（付記８）
付記５において、
前記負荷情報は、前記監視対象システムに含まれる物理マシンのＣＰＵ使用率であり、
前記特定する処理では、前記ＣＰＵ使用率が閾値を上回っている場合、前記第１モデルを特定し、前記ＣＰＵ使用率が前記閾値を下回っている場合、前記第２モデルを特定する、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
付記５において、
前記負荷情報は、前記監視対象システムに含まれる物理マシンのＣＰＵ使用率であり、
前記特定する処理では、前記ＣＰＵ使用率が閾値を上回っている場合、前記第１モデルを特定し、前記ＣＰＵ使用率が前記閾値を下回っている場合、前記第２モデルを特定する、
ことを特徴とする運用管理プログラム。
【0145】
（付記９）
アプリケーションの実行中における監視対象システムの負荷状況を示す複数の負荷情報と、前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの実行状況を示す実行情報とを前記監視対象システムから取得する情報取得部と、
前記監視対象システムの負荷状況と前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの単位処理の実行に要する単位実行時間との関係を示す複数のモデルを記憶した記憶部を参照し、取得した前記複数の負荷情報ごとに、前記複数のモデルのうちの各負荷情報に対応する特定のモデルを特定するモデル特定部と、
前記複数の負荷情報と、前記複数の負荷情報のそれぞれに対応する前記特定のモデルと、前記実行情報とに基づいて、前記アプリケーションの実行時間の遅延を示す遅延実行時間を推定する時刻推定部と、を有する、
ことを特徴とする情報処理装置。
アプリケーションの実行中における監視対象システムの負荷状況を示す複数の負荷情報と、前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの実行状況を示す実行情報とを前記監視対象システムから取得する情報取得部と、
前記監視対象システムの負荷状況と前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの単位処理の実行に要する単位実行時間との関係を示す複数のモデルを記憶した記憶部を参照し、取得した前記複数の負荷情報ごとに、前記複数のモデルのうちの各負荷情報に対応する特定のモデルを特定するモデル特定部と、
前記複数の負荷情報と、前記複数の負荷情報のそれぞれに対応する前記特定のモデルと、前記実行情報とに基づいて、前記アプリケーションの実行時間の遅延を示す遅延実行時間を推定する時刻推定部と、を有する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【0146】
（付記１０）
付記９において、
前記実行情報は、前記アプリケーションの実行に要する総実行時間として予め予測された予測実行時間とを含み、
前記時刻推定部は、前記遅延実行時間と、前記予測実行時間とに基づいて、前記総実行時間を算出する、
ことを特徴とする情報処理装置。
付記９において、
前記実行情報は、前記アプリケーションの実行に要する総実行時間として予め予測された予測実行時間とを含み、
前記時刻推定部は、前記遅延実行時間と、前記予測実行時間とに基づいて、前記総実行時間を算出する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【0147】
（付記１１）
付記１０において、
前記実行情報は、前記アプリケーションの実行開始時刻を示す情報を含み、
前記時刻推定部は、前記総実行時間と、前記実行開始時刻とに基づいて、前記アプリケーションの実行終了時刻を推定する、
ことを特徴とする情報処理装置。
付記１０において、
前記実行情報は、前記アプリケーションの実行開始時刻を示す情報を含み、
前記時刻推定部は、前記総実行時間と、前記実行開始時刻とに基づいて、前記アプリケーションの実行終了時刻を推定する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【0148】
（付記１２）
アプリケーションの実行中における監視対象システムの負荷状況を示す複数の負荷情報と、前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの実行状況を示す実行情報とを前記監視対象システムから取得し、
前記監視対象システムの負荷状況と前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの単位処理の実行に要する単位実行時間との関係を示す複数のモデルを記憶した記憶部を参照し、取得した前記複数の負荷情報ごとに、前記複数のモデルのうちの各負荷情報に対応する特定のモデルを特定し、
前記複数の負荷情報と、前記複数の負荷情報のそれぞれに対応する前記特定のモデルと、前記実行情報とに基づいて、前記アプリケーションの実行時間の遅延を示す遅延実行時間を推定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする運用管理方法。
アプリケーションの実行中における監視対象システムの負荷状況を示す複数の負荷情報と、前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの実行状況を示す実行情報とを前記監視対象システムから取得し、
前記監視対象システムの負荷状況と前記監視対象システムにおける前記アプリケーションの単位処理の実行に要する単位実行時間との関係を示す複数のモデルを記憶した記憶部を参照し、取得した前記複数の負荷情報ごとに、前記複数のモデルのうちの各負荷情報に対応する特定のモデルを特定し、
前記複数の負荷情報と、前記複数の負荷情報のそれぞれに対応する前記特定のモデルと、前記実行情報とに基づいて、前記アプリケーションの実行時間の遅延を示す遅延実行時間を推定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする運用管理方法。
【0149】
（付記１３）
付記１２において、
前記実行情報は、前記アプリケーションの実行に要する総実行時間として予め予測された予測実行時間とを含み、
前記推定する処理では、前記遅延実行時間と、前記予測実行時間とに基づいて、前記総実行時間を算出する、
ことを特徴とする運用管理方法。
付記１２において、
前記実行情報は、前記アプリケーションの実行に要する総実行時間として予め予測された予測実行時間とを含み、
前記推定する処理では、前記遅延実行時間と、前記予測実行時間とに基づいて、前記総実行時間を算出する、
ことを特徴とする運用管理方法。
【0150】
（付記１４）
付記１３において、
前記実行情報は、前記アプリケーションの実行開始時刻を示す情報を含み、
前記推定する処理では、前記総実行時間と、前記実行開始時刻とに基づいて、前記アプリケーションの実行終了時刻を推定する、
ことを特徴とする運用管理方法。
付記１３において、
前記実行情報は、前記アプリケーションの実行開始時刻を示す情報を含み、
前記推定する処理では、前記総実行時間と、前記実行開始時刻とに基づいて、前記アプリケーションの実行終了時刻を推定する、
ことを特徴とする運用管理方法。
【符号の説明】
【0151】
１：監視装置 ２：物理マシン
５：操作端末 ＮＷ：ネットワーク
ＳＹＳ：業務システム
５：操作端末 ＮＷ：ネットワーク
ＳＹＳ：業務システム
【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】