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(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】P2024163430
(43)【公開日】2024-11-22
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G06F 11/30 20060101AFI20241115BHJP
【ＦＩ】
G06F11/30 155
G06F11/30 140A
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023079018
(22)【出願日】2023-05-12
(71)【出願人】
【識別番号】000003078
【氏名又は名称】株式会社東芝
(71)【出願人】
【識別番号】301063496
【氏名又は名称】東芝デジタルソリューションズ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001634
【氏名又は名称】弁理士法人志賀国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】弥永 浩輝
(72)【発明者】
【氏名】斉藤 稔
(72)【発明者】
【氏名】橋本 和也
(72)【発明者】
【氏名】村田 尚彦
【テーマコード（参考）】
5B042
【Ｆターム（参考）】
5B042MA08
5B042MA14
5B042MC22
5B042MC35
5B042MC37
5B042MC40
(57)【要約】
【課題】利用されていないリソースを検知できる情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供すること。
【解決手段】実施形態の情報処理装置は、リソース監視部と、利用傾向計算部と、判定部と、記録部と、出力部とを持つ。リソース監視部は、クラウドのリソースの状態を監視する。利用傾向計算部は、利用者の前記クラウドの利用傾向を計算する。判定部は、クラウドのリソースの状態と、利用者のクラウドの利用傾向とに基づいて、クラウドのリソースが利用されているか否かを判定する。記録部は、リソースが利用されているか否かの判定結果を記録する。出力部は、リソースが利用されているか否かの判定結果を出力する。
【選択図】図１
【解決手段】実施形態の情報処理装置は、リソース監視部と、利用傾向計算部と、判定部と、記録部と、出力部とを持つ。リソース監視部は、クラウドのリソースの状態を監視する。利用傾向計算部は、利用者の前記クラウドの利用傾向を計算する。判定部は、クラウドのリソースの状態と、利用者のクラウドの利用傾向とに基づいて、クラウドのリソースが利用されているか否かを判定する。記録部は、リソースが利用されているか否かの判定結果を記録する。出力部は、リソースが利用されているか否かの判定結果を出力する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
クラウドのリソースの状態を監視するリソース監視部と、
利用者の前記クラウドの利用傾向を計算する利用傾向計算部と、
前記クラウドのリソースの状態と、前記利用者の前記クラウドの利用傾向とに基づいて、前記クラウドの前記リソースが利用されているか否かを判定する判定部と、
前記リソースが利用されているか否かの判定結果を記録する記録部と、
前記リソースが利用されているか否かの判定結果を出力する出力部と
を有する、情報処理装置。
利用者の前記クラウドの利用傾向を計算する利用傾向計算部と、
前記クラウドのリソースの状態と、前記利用者の前記クラウドの利用傾向とに基づいて、前記クラウドの前記リソースが利用されているか否かを判定する判定部と、
前記リソースが利用されているか否かの判定結果を記録する記録部と、
前記リソースが利用されているか否かの判定結果を出力する出力部と
を有する、情報処理装置。
【請求項2】
前記リソース監視部は、前記リソースのメトリクス、アクセスログおよび操作ログの少なくとも一つを監視し、
前記判定部は、前記リソース監視部が監視した前記リソースの前記メトリクス、前記アクセスログおよび前記操作ログの少なくとも一つに基づいて、前記クラウドの前記リソースが利用されているか否かを判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
前記判定部は、前記リソース監視部が監視した前記リソースの前記メトリクス、前記アクセスログおよび前記操作ログの少なくとも一つに基づいて、前記クラウドの前記リソースが利用されているか否かを判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記利用者の属性を取得し、取得した前記利用者の前記属性を前記判定部に設定するルール設定部をさらに備え、
前記判定部は、前記ルール設定部が設定した前記利用者の前記属性にさらに基づいて、前記クラウドの前記リソースが不要であるか否かを判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
前記判定部は、前記ルール設定部が設定した前記利用者の前記属性にさらに基づいて、前記クラウドの前記リソースが不要であるか否かを判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記利用者のリソースの利用期間属性を取得し、取得した前記利用者のリソースの前記利用期間属性を前記判定部に設定するルール設定部をさらに備え、
前記判定部は、前記ルール設定部が設定した前記利用者のリソースの前記利用期間属性にさらに基づいて、前記クラウドの前記リソースが不要であるか否かを判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
前記判定部は、前記ルール設定部が設定した前記利用者のリソースの前記利用期間属性にさらに基づいて、前記クラウドの前記リソースが不要であるか否かを判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記利用傾向計算部は、前回以前の前記利用傾向の計算結果に基づいて、前記利用者について、利用されていないリソースの発生頻度を計算し、
前記判定部は、前記利用傾向計算部が計算した前記リソースの前記発生頻度に基づいて、前記クラウドの前記リソースが利用されているか否かを判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
前記判定部は、前記利用傾向計算部が計算した前記リソースの前記発生頻度に基づいて、前記クラウドの前記リソースが利用されているか否かを判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項6】
コンピュータが、
クラウドのリソースの状態を監視し、
利用者の前記クラウドの利用傾向を計算し、
前記クラウドのリソースの状態と、前記利用者の前記クラウドの利用傾向とに基づいて、前記クラウドの前記リソースが利用されているか否かを判定し、
前記リソースが利用されているか否かの判定結果を記録し、
前記リソースが利用されているか否かの判定結果を出力する情報処理方法。
クラウドのリソースの状態を監視し、
利用者の前記クラウドの利用傾向を計算し、
前記クラウドのリソースの状態と、前記利用者の前記クラウドの利用傾向とに基づいて、前記クラウドの前記リソースが利用されているか否かを判定し、
前記リソースが利用されているか否かの判定結果を記録し、
前記リソースが利用されているか否かの判定結果を出力する情報処理方法。
【請求項7】
コンピュータに、
クラウドのリソースの状態を監視させ、
利用者の前記クラウドの利用傾向を計算させ、
前記クラウドのリソースの状態と、前記利用者の前記クラウドの利用傾向とに基づいて、前記クラウドの前記リソースが利用されているか否かを判定させ、
前記リソースが利用されているか否かの判定結果を記録させ、
前記リソースが利用されているか否かの判定結果を出力させる、プログラム。
クラウドのリソースの状態を監視させ、
利用者の前記クラウドの利用傾向を計算させ、
前記クラウドのリソースの状態と、前記利用者の前記クラウドの利用傾向とに基づいて、前記クラウドの前記リソースが利用されているか否かを判定させ、
前記リソースが利用されているか否かの判定結果を記録させ、
前記リソースが利用されているか否かの判定結果を出力させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
インターネットを介して提供されるコンピュータリソースを、それらの所在を意識することなく利用可能なクラウドコンピューティングを用い、各種サービスを提供するクラウドコンピューティングサービスが普及している。クラウドコンピューティングサービスでは、クラウドサービス提供事業者は、仮想化や分散処理などの技術を利用してパブリッククラウドを構築し、ＣＰＵ(Central Processing Unit)やメモリなどのコンピューティングリソースを利用者に提供する。
【0003】
利用者は、他の利用者と共同で、コンピューティングリソースを利用する。各利用者のコンピューティングリソースの利用状況は、時間単位で記録され、利用時間に応じた課金が実施される。このように、パブリッククラウド上のコンピューティングリソースは、一般的に従量課金制でコストが請求され、時間単位のコストはコンピューティングリソースのタイプ（性能差）の違いによって異なる場合がある。パブリッククラウドで複数人が共同して開発をする場合には、それぞれがコンピューティングリソースを利用する。このため、コンピューティングリソースの削除忘れが発生した場合、想定外のコストを請求されることがある。
【0004】
非活性なリソースを検知し、再開に必要となる最小限のリソース（リクエストを検知するだけのリソース）を残し、リソースを開放することでコスト削減を図る技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。この技術では、非活性なリソースはＣＰＵの消費状態などを監視することで検知する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２０１０－２２４９１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
本発明が解決しようとする課題は、利用されていないリソースを検知できる情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0007】
実施形態の情報処理装置は、リソース監視部と、利用傾向計算部と、判定部と、記録部と、出力部とを持つ。前記リソース監視部は、クラウドのリソースの状態を監視する。前記利用傾向計算部は、利用者の前記クラウドの利用傾向を計算する。前記判定部は、前記クラウドのリソースの状態と、前記利用者の前記クラウドの利用傾向とに基づいて、前記クラウドの前記リソースが利用されているか否かを判定する。前記記録部は、前記リソースが利用されているか否かの判定結果を記録する。前記出力部は、前記リソースが利用されているか否かの判定結果を出力する。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】本実施形態の情報処理装置の一例を示す図
【図2】本実施形態の情報処理装置の動作の例１を示すシーケンス図
【図3】本実施形態の情報処理装置の動作の例２を示すシーケンス図
【図4】本実施形態の情報処理装置の動作の例３を示すシーケンス図
【図5】本実施形態の情報処理装置の動作の例４を示すシーケンス図
【図6】本実施形態の情報処理装置の動作の例５を示すフローチャート
【図7】本実施形態の情報処理装置の動作の例６を示すフローチャート
【図8】本実施形態の情報処理装置の動作の例７を示すフローチャート
【図9】本実施形態の情報処理装置の動作の例７を示すフローチャート
【図10】実施形態の変形例の情報処理装置の一例を示す図
【図11】実施形態の変形例の情報処理装置の動作の例１を示すシーケンス図
【図12A】実施形態の変形例の情報処理装置に記録されている利用者一覧データテーブルの一例
【図12B】実施形態の変形例の情報処理装置に記録されているリソース一覧データテーブルの一例
【図12C】実施形態の変形例の情報処理装置に記録されている判定結果一覧データテーブルの一例
【図13A】実施形態の変形例の情報処理装置に記録されている利用者一覧データテーブルの一例
【図13B】実施形態の変形例の情報処理装置に記録されているリソース一覧データテーブルの一例
【図13C】実施形態の変形例の情報処理装置に記録されている判定結果一覧データテーブルの一例
【図14A】実施形態の変形例の情報処理装置に記録されている利用者一覧データテーブルの一例
【図14B】実施形態の変形例の情報処理装置に記録されているリソース一覧データテーブルの一例
【図14C】実施形態の変形例の情報処理装置に記録されている判定結果一覧データテーブルの一例
【図15A】実施形態の変形例の情報処理装置に記録されている利用者一覧データテーブルの一例
【図15B】実施形態の変形例の情報処理装置に記録されているリソース一覧データテーブルの一例
【図15C】実施形態の変形例の情報処理装置に記録されている判定結果一覧データテーブルの一例
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、実施形態の情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを、図面を参照して説明する。なお以下の説明では、同一または類似の機能を有する構成に同一の符号を付す。そして、それら構成の重複する説明は省略する場合がある。
【0010】
本実施形態の情報処理装置１は、クラウドコンピューティング環境において、クラウド上に存在するコンピューティングリソース(以下「リソース」という)の内、利用されていないリソース（以下「不要リソース」という）を検出する。クラウドの一例は、パブリッククラウドである。
【0011】
コンピューティングリソースは、クラウド上で利用者に提供されるリソースであり、ＣＰＵの計算能力、メモリ、ストレージ容量が含まれる。例えば、クラウドコンピューティング環境では、クラウド上で仮想マシンが提供される。情報処理装置１は、不要リソースを検出する場合に、メトリクスに加え、リソースに対するアクセスログの記録日付および時刻、操作ログの記録日付および時刻などを用いる。
【0012】
情報処理装置１は、不要リソースを検出する対象であるクラウド上に存在するリソースのメトリクス、アクセスログの情報、操作ログの情報などを取得できる環境であれば、不要リソースを検出する対象であるクラウドと同一クラウドに設置されてもよいし、異なるクラウドに設置されてもよいし、オンプレミスに設定されてもよい。情報処理装置１は、不要リソースの検出結果を出力することによって、運用者に通知する。例えば、情報処理装置１は、表示装置に不要リソースの検出結果を出力する。
【0013】
また、情報処理装置１は、前回以前の不要リソースの検出結果から利用者ごとにリソースの利用傾向を計算する。情報処理装置１は、利用者ごとに計算された利用傾向に基づいて重み付けを行い、不要リソースを検出する。これにより、情報処理装置１は、利用者ごとのリソースの利用傾向に基づいて、不要リソースを検出できる。例えば、情報処理装置１は、頻繁に不要リソースを作成する人に対して、不要リソースの検出を厳しくできる。以下、情報処理装置１について詳細に説明する。
【0014】
図１は、本実施形態の情報処理装置の一例を示す図である。情報処理装置１は、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。情報処理装置１は、判定部１３と、制御部１４と、リソース監視部１５と、利用傾向計算部１６と、記録部１７と、出力部１８とを備える。
【0015】
記録部１７は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）などにより実現される。記録部１７には、利用者一覧データテーブルと、リソース一覧データテーブルと、判定結果一覧データテーブルとが記憶される。
【0016】
利用者一覧データテーブルは、利用者一覧を含む。利用者一覧は、利用者名と、最終ログイン日付および時刻と、環境利用頻度と、不要リソース発生頻度と、属性とを関連付けたテーブル形式の情報である。利用者一覧データテーブルは、利用者ごとにクラウドコンピューティング環境でのリソースの利用を管理する。利用者名の一例は利用者識別情報であり、最終ログイン日付および時刻は仮想マシンにログインした最終の日付および時刻であり、環境利用頻度はクラウド環境の利用頻度であり、不要リソース発生頻度は利用者に提供されている全リソース数に対する不要リソースの割合であり、属性は、不要リソースの検出を調整するための属性である。属性の一例は、利用者属性、利用期間属性である。利用者属性の一例は、クラウドコンピューティング環境を利用している一般的な利用者である標準者、クラウドコンピューティング環境を利用して間もない初心者である。利用期間属性の一例は、開発前、開発終了後である。
【0017】
リソース一覧データテーブルは、リソース一覧を含む。リソース一覧は、リソース名と、リソース作成者と、ＣＰＵ利用率（％）と、アクセスログ最終レコード記録日付および時刻と、操作ログ最終レコード記録日付および時刻とを関連付けたテーブル形式の情報である。リソース一覧データテーブルは、リソースごとにクラウドコンピューティング環境でのリソースの利用を管理する。リソース名の一例はリソース識別情報であり、リソース作成者の一例はリソース作成者の識別情報であり、ＣＰＵ利用率（％）はＣＰＵが一度に扱える処理量のうちリソースが利用している割合を示した値であり、アクセスログ最終レコード記録日付および時刻はリソースへのアクセス履歴を記録した最終の日付および時刻であり、操作ログ最終レコード記録日付および時刻はリソース操作の履歴を記録した最終の日付および時刻である。
【0018】
判定結果一覧データテーブルは、判定結果一覧を含む。判定結果一覧は、リソース名と、リソース作成者と、判定結果と、判定日付および時刻とを関連付けたテーブル形式の情報である。判定結果一覧データテーブルは、リソースごとに不要リソースであるか否かの判定結果を管理する。リソース名の一例はリソース識別情報であり、リソース作成者の一例はリソース作成者の識別情報であり、判定結果は不要リソースであるか否かの判定結果であり、判定日付および時刻は不要リソースであるか否かを判定した日付および時刻である。
【0019】
制御部１４は、リソースの監視を開始する場合に、リソース監視部１５にリソースの監視を依頼するためのリソース監視開始リクエストをリソース監視部１５に出力する。リソース監視部１５は、制御部１４が出力したリソース監視開始リクエストを取得し、取得したリソース監視開始リクエストに基づいて、リソース情報を取得する処理を実行する。例えば、リソース監視部１５は、クラウドサービスのリソースを監視する装置（図示なし）から、リソース情報を取得してもよい。クラウドサービスのリソースを監視する装置の一例は、ＡＷＳ(Amazon Web Services)、Ａｚｕｒｅ（Microsoft Azure）などのクラウドサービスを提供するパブリッククラウドである。リソース情報には、リソース名とリソース作成者とＣＰＵ利用率とアクセスログ最終レコード記録日付および時刻と操作ログ最終レコード記録日付および時刻とが含まれる。また、例えば、リソース監視部１５は、リソース情報を監視しているクラウドサービスが複数あり、それらのクラウドサービスからリソース情報を取得するようにしてもよい。リソース監視部１５がリソース情報を取得する処理の詳細については後述する。
【0020】
リソース監視部１５は、取得したリソース情報を、記録部１７のリソース一覧データテーブルに出力することで登録させる。記録部１７は、リソース監視部１５が出力したリソース情報をリソース一覧データテーブルに登録し、登録が完了した場合にリソース情報の登録が完了したことを通知するための登録完了レスポンスを出力する。リソース監視部１５は、記録部１７が出力した登録完了レスポンスを取得し、取得した登録完了レスポンスに基づいて、制御部１４にリソースの監視が完了したことを通知するためのリソース監視完了レスポンスを、制御部１４に出力する。制御部１４は、リソース監視部１５が出力したリソース監視完了レスポンスを取得する。
【0021】
制御部１４は、利用傾向を計算する場合に、利用傾向計算部１６に利用傾向の計算を依頼するための利用傾向計算リクエストを、利用傾向計算部１６に出力する。利用傾向計算部１６は、制御部１４からの利用傾向計算リクエストに基づいて、記録部１７に利用者一覧を要求するための利用者一覧リクエストを、記録部１７に出力し、記録部１７が出力した利用者一覧レスポンスを取得する。利用者一覧レスポンスには、利用者名と最終ログイン日付および時刻と環境利用頻度と不要リソース発生頻度と属性とが含まれる。
【0022】
利用傾向計算部１６は、記録部１７に判定結果一覧を要求するための判定結果一覧リクエストを、記録部１７に出力し、記録部１７が出力した判定結果一覧レスポンスを取得する。判定結果一覧レスポンスには、リソース名とリソース作成者と判定結果と判定日付および時刻とが含まれる。利用傾向計算部１６は、取得した利用者一覧レスポンスおよび判定結果一覧レスポンスに基づいて利用者ごとに利用傾向を計算する。利用傾向計算部１６が利用傾向を計算する処理の詳細については後述する。
【0023】
利用傾向計算部１６は、利用傾向の計算結果である環境利用頻度を、記録部１７の利用者一覧データテーブルに出力することで登録させる。記録部１７は、利用傾向計算部１６が出力した環境利用頻度を利用者一覧データテーブルに登録し、登録が完了したことを通知するための登録完了レスポンスを、利用傾向計算部１６に出力する。利用傾向計算部１６は、記録部１７が出力した登録完了レスポンスを取得し、取得した登録完了リクエストに基づいて、制御部１４に利用傾向の計算が完了したことを通知するための利用傾向計算完了レスポンスを出力する。制御部１４は、利用傾向計算部１６が出力した利用傾向計算完了レスポンスを取得する。
【0024】
制御部１４は、判定を開始する場合に、判定部１３に判定を依頼するための判定開始リクエストを、判定部１３に出力する。判定部１３は、制御部１４からの判定開始リクエストに基づいて、記録部１７にリソース一覧を要求するためのリソース一覧リクエストを出力し、記録部１７が出力したリソース一覧レスポンスを取得する。リソース一覧レスポンスには、リソース名とリソース作成者とＣＰＵ利用率とアクセスログ最終レコード記録日付および時刻と操作ログ最終レコード記録日付および時刻とが含まれる。
【0025】
さらに、判定部１３は、判定開始リクエストに基づいて、記録部１７に利用者一覧を要求するための利用者一覧リクエストを、記録部１７に出力し、記録部１７が出力した利用者一覧レスポンスを取得する。利用者一覧レスポンスには、利用者名と最終ログイン日付および時刻と環境利用頻度と不要リソース発生頻度とステータスとが含まれる。
【0026】
判定部１３は、取得したリソース一覧レスポンスおよび利用者一覧レスポンスに基づいて、リソースごとに不要リソースであるか否かを判定する処理を行う。判定部１３がリソースごとに不要リソースであるか否かを判定する処理の詳細については後述する。判定部１３は、リソースごとに不要リソースであるか否かを判定した結果を、記録部１７の判定結果一覧データテーブルに出力することで登録させる。記録部１７は、判定部１３が出力したリソースごとに不要リソースであるか否かを判定した結果を判定結果一覧データテーブルに登録し、登録が完了した場合にリソースごとに不要リソースであるか否かを判定した結果の登録が完了したことを通知するための登録完了レスポンスを出力する。判定部１３は、記録部１７が出力した登録完了レスポンスを取得し、取得した登録完了リクエストに基づいて、制御部１４に計算完了レスポンスを出力する。制御部１４は、判定部１３が出力した計算完了レスポンスを取得する。
【0027】
出力部１８は、利用者Ｕからの判定結果を出力することを要求するための判定結果リクエストに基づいて、記録部１７に判定結果一覧を要求するための判定結果一覧リクエストを、記録部１７に出力し、記録部１７が出力した判定結果一覧レスポンスを取得する。判定結果一覧レスポンスには、リソース名とリソース作成者と判定結果と判定日付および時刻とが含まれる。出力部１８は、取得した判定結果一覧レスポンスに基づいて、リソース名とリソース作成者と判定結果と判定日付および時刻とを出力する。例えば、出力部１８は、リソース名とリソース作成者と判定結果と判定日付および時刻とを音声で出力してもよいし、表示装置（図示なし）に表示することで出力してもよい。
【0028】
（情報処理装置１の動作）
図２は、本実施形態の情報処理装置の動作の例１を示すシーケンス図である。図２を参照して、リソース監視部１５がリソース情報を取得する処理について説明する。制御部１４は、リソースの監視を開始する場合に、リソース監視開始リクエストをリソース監視部１５に出力する（ステップＳ１－１）。
図２は、本実施形態の情報処理装置の動作の例１を示すシーケンス図である。図２を参照して、リソース監視部１５がリソース情報を取得する処理について説明する。制御部１４は、リソースの監視を開始する場合に、リソース監視開始リクエストをリソース監視部１５に出力する（ステップＳ１－１）。
【0029】
リソース監視部１５は、制御部１４が出力したリソース監視開始リクエストを取得し、取得したリソース監視開始リクエストに基づいて、リソース情報を取得する（ステップＳ２－１）。リソース監視部１５は、取得したリソース情報を、記録部１７へ出力する（ステップＳ３－１）。
【0030】
記録部１７は、リソース監視部１５からのリソース情報を取得し、取得したリソース情報を、リソース一覧データテーブルに登録し、登録完了レスポンスを、リソース監視部１５へ出力する（ステップＳ４－１）。リソース監視部１５は、記録部１７が出力した登録完了レスポンスを取得し、取得した登録完了レスポンスに基づいて、制御部１４にリソース監視完了レスポンスを出力する（ステップＳ５－１）。制御部１４は、リソース監視部１５が出力したリソース監視完了レスポンスを取得する。
【0031】
図３は、本実施形態の情報処理装置の動作の例２を示すシーケンス図である。図３を参照して、利用傾向計算部１６が利用傾向を計算する処理について説明する。制御部１４は、利用傾向計算リクエストを利用傾向計算部１６に出力する（ステップＳ１－２）。利用傾向計算部１６は、制御部１４が出力した利用傾向計算リクエストを取得し、取得した利用計算リクエストに基づいて、記録部１７に利用者一覧リクエストを出力する（ステップＳ２－２）。記録部１７は、利用傾向計算部１６が出力した判定結果リクエストを取得し、取得した利用者一覧リクエストに基づいて利用者一覧レスポンスを出力する（ステップＳ３－２）。利用傾向計算部１６は、記録部１７が出力した利用者一覧レスポンスを取得する。
【0032】
利用傾向計算部１６は、記録部１７に判定結果一覧リクエストを出力する（ステップＳ４－２）。記録部１７は、利用傾向計算部１６が出力した判定結果一覧リクエストを取得し、取得した判定結果一覧リクエストに基づいて判定結果一覧レスポンスを出力する（ステップＳ５－２）。利用傾向計算部１６は、記録部１７が出力した判定結果一覧レスポンスを取得する。
【0033】
利用傾向計算部１６は、記録部１７が出力した利用者一覧レスポンスおよび判定結果一覧レスポンスを取得し、取得した利用者一覧レスポンスおよび判定結果一覧レスポンスに基づいて利用傾向を計算する（ステップＳ６－２）。利用傾向計算部１６は、利用傾向の計算結果である環境利用頻度を、記録部１７に出力する。
【0034】
記録部１７は、利用傾向計算部１６が出力した環境利用頻度を取得し、取得した環境利用頻度を、利用者一覧データテーブルに登録し（ステップＳ７－２）、登録完了レスポンスを、利用傾向計算部１６へ出力する（ステップＳ８－２）。利用傾向計算部１６は、記録部１７が出力した登録完了レスポンスを取得し、取得した登録完了レスポンスに基づいて、利用傾向計算完了レスポンスを、制御部１４へ出力する（ステップＳ９－２）。
【0035】
図４は、本実施形態の情報処理装置の動作の例３を示すシーケンス図である。図４を参照して、判定部１３がリソースごとに不要リソースであるか否かを判定する処理について説明する。制御部１４は、判定開始リクエストを判定部１３に出力する（ステップＳ１－３）。判定部１３は、制御部１４からの判定開始リクエストに基づいて、記録部１７にリソース一覧リクエストを出力し（ステップＳ２－３）、記録部１７が出力したリソース一覧レスポンスを取得する（ステップＳ３－３）。
【0036】
判定部１３は、記録部１７に利用者一覧リクエストを出力し（ステップＳ４－３）、記録部１７が出力した利用者一覧レスポンスを取得する（ステップＳ５－３）。判定部１３は、取得したリソース一覧レスポンスと利用者一覧レスポンスとに基づいて、リソースごとに不要リソースであるか否かを判定する処理を行う（ステップＳ６－３）。
【0037】
判定部１３は、リソースごとに判定結果を、記録部１７の判定結果一覧データテーブルに出力することで登録し（ステップＳ７－３）、記録部１７が出力した登録完了レスポンスを取得する（ステップＳ８－３）。判定部１３は、記録部１７が出力した登録完了レスポンスを取得し、取得した登録完了レスポンスに基づいて、判定完了レスポンスを、制御部１４に出力する（ステップＳ９－３）。制御部１４は、判定部１３が出力した判定完了レスポンスを取得する。
【0038】
図５は、本実施形態の情報処理装置の動作の例４を示すシーケンス図である。図５を参照して、出力部１８が判定結果を出力する処理について説明する。利用者Ｕによって、出力部１８に、判定結果表示リクエストが行われる（ステップＳ１－４）。出力部１８は、利用者Ｕからの判定結果表示リクエストに基づいて記録部１７に判定結果一覧リクエストを出力する（ステップＳ２－４）。
【0039】
記録部１７は、出力部１８が出力した判定結果取得リクエストに基づいて判定結果一覧レスポンスを、出力部１８へ出力する（ステップＳ３－４）。出力部１８は、記録部１７が出力した判定結果一覧レスポンスを取得し、取得した判定結果一覧レスポンスに基づいて、リソース名とリソース作成者と判定結果と判定日付および時刻とを出力する（ステップＳ４－４）。
【0040】
図６は、本実施形態の情報処理装置の動作の例５を示すフローチャートである。図６を参照して、リソース監視部１５がリソース情報を取得する処理の詳細について説明する。具体的には、図２のステップＳ２－１～Ｓ３－１のリソースを監視する処理の詳細について説明する。リソース監視部１５は、クラウドリソース情報を取得する。具体的には、リソース監視部１５は、取得したクラウドリソース情報について、リソースのリソース名を取得する（ステップＳ１－５）。リソース監視部１５は、取得したクラウドリソース情報について、リソース作成者を取得する（ステップＳ２－５）。リソース監視部１５は、取得したクラウドリソース情報について、取得したリソース名およびリソース作成者の一又は複数の組み合わせについて、ステップＳ３－５からステップＳ８－５の処理を繰り返し行う。
【0041】
リソース監視部１５は、リソースのメトリクスを、取得可能か否かを判定し(ステップＳ３－５)、取得可能である場合にメトリクスを取得する（ステップＳ４－５）。メトリクスは、ＣＰＵ利用率などのリソース状態を示す情報である。リソース監視部１５は、メトリクスを取得した後又はメトリクスを取得可能でない場合に、アクセスログを、取得可能か否かを判定し(ステップＳ５－５)、取得可能である場合にアクセスログ最終レコード記録日付および時刻を取得する（ステップＳ６－５）。
【0042】
リソース監視部１５は、アクセスログを取得した後又はアクセスログを取得可能でない場合に、操作ログを、取得可能か否かを判定し(ステップＳ７－５)、取得可能である場合に操作ログ最終レコード記録日付および時刻を取得する（ステップＳ８－５）。
【0043】
リソース監視部１５は、メトリクス、アクセスログ最終レコード記録日付および時刻、および操作ログ最終レコード記録日付および時刻のうち取得できた情報を、記録部１７のリソース一覧データテーブルに記録させる。具体的には、リソース監視部１５は、リソース名およびリソース作成者と関連付けて、メトリクス、アクセスログ最終レコード記録日付および時刻、および操作ログ最終レコード記録日付および時刻のうち取得できた情報をリソース一覧データテーブルに記憶させる。
【0044】
図６では、リソース監視部１５が、メトリクス、アクセスログ、操作ログを、この順に取得可能か否か判定することによって取得できる情報を取得する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、リソース監視部１５は、メトリクス、アクセスログ、操作ログを、任意の順に取得可能か否かを判定することによって取得できる情報を取得するようにしてもよい。以下、メトリクスの一例として、ＣＰＵ利用率を使用した場合について説明を続ける。
【0045】
図７は、本実施形態の情報処理装置の動作の例６を示すフローチャートである。図７を参照して、利用傾向計算部１６が利用傾向を計算する処理の詳細について説明する。具体的には、図３のステップＳ６－２～Ｓ７－２の利用傾向を計算する処理の詳細について説明する。利用傾向計算部１６は、取得した利用者一覧レスポンスから、利用者一覧を取得する（ステップＳ１－６）。利用傾向計算部１６は、取得した利用者一覧に含まれる全利用者について、ステップＳ２－６からステップＳ８－６の処理を繰り返し行う。
【0046】
利用傾向計算部１６は、利用者一覧から、利用者の最終ログイン日付および時刻を取得する（ステップＳ２－６）。利用傾向計算部１６は、取得した判定結果一覧レスポンスから、その利用者が作成したリソースの判定結果を一覧で取得する（ステップＳ３－６）。利用傾向計算部１６は、前回の判定結果があるか否かを判定し（ステップＳ４－６）、判定結果がある場合に不要リソース発生頻度を計算する（ステップＳ５－６）。具体的には、利用傾向計算部１６は、式（１）によって、不要リソース発生頻度を計算する。不要リソース発生頻度の計算の対象は、前回の判定が完了した後から現在までの期間中のリソースである。
不要リソース発生頻度＝利用者の不要リソース数／利用者の全リソース数 （１）
不要リソース発生頻度＝利用者の不要リソース数／利用者の全リソース数 （１）
【0047】
利用傾向計算部１６は、不要リソース発生頻度を計算した後、又は前回の判定結果がない場合に、利用者一覧からその利用者の最終ログイン日付および時刻を取得し、取得した最終ログイン日付および時刻に基づいて、最終ログインからｎ日以上経過したか否かを判定する（ステップＳ６－６）。ここで、ｎは日数である。例えば半年以上クラウドにログインしていない場合に、この利用者は環境を触っていない、リソースを気にしていない、もうクラウドを使わなくなったのかも、という状態と想定される。この場合、ｎの一例としては、１８０（日）が該当する。
【0048】
利用傾向計算部１６は、最終ログインからｎ日以上経過したと判定した場合にはクラウド環境利用頻度が低いと判定し（ステップＳ７－６）、最終ログインからｎ日以上経過していないと判定した場合にはクラウド環境利用頻度が高いと判定する（ステップＳ８－６）。利用傾向計算部１６は、記録部１７の利用者一覧データテーブルに、利用者名に関連付けて、クラウド環境利用頻度と、不要リソース発生頻度とのうち、取得できた情報を関連付けて記憶させる。
【0049】
図８および図９は、本実施形態の情報処理装置の動作の例７を示すフローチャートである。図８および図９を参照して、判定部１３がリソースごとに不要リソースであるか否かを判定する処理の詳細について説明する。具体的には、図４のステップＳ２－３～Ｓ７－３のリソースのステータス（状態）を判定する処理の詳細について説明する。判定部１３は、リソース一覧と利用者一覧とを取得する（ステップＳ１－７）。判定部１３は、リソースのステータスを判定する処理を開始した時点で稼働中のリソースの全てについて、ステップＳ２－７からＳ２０－７の処理を繰り返し行う。
【0050】
判定部１３は、取得したリソース一覧に含まれるリソース作成者を取得する（ステップＳ２－７）。判定部１３は、利用者一覧から、取得したリソース作成者を利用者名とするものを検索する（ステップＳ３－７）。判定部１３は、検索した結果、ヒットした利用者情報が０件であるか否かを判定する（ステップＳ４－７）。判定部１３は、ヒットした利用者情報が０件である場合（ステップＳ４－７：ＹＥＳ）、リソースのステータスを「不要候補」に決定する（ステップＳ５－７）。判定部１３は、リソースのステータスの判定結果を記録部１７の判定結果一覧データテーブルに記録する（ステップＳ６－７）。
【0051】
判定部１３は、ヒットした利用者情報が０件でない場合（ステップＳ４－７：ＮＯ）、つまりリソース作成者を利用者名とするものがある場合に、その利用者名に関連付けられている環境利用頻度が低いか否かを判定する（ステップＳ７－７）。判定部１３は、その利用者名に関連付けられている環境利用頻度が低い場合（ステップＳ７－７：ＹＥＳ）、リソースのステータスを「不要候補」に決定する（ステップＳ８－７）。その後、ステップＳ６－７へ移行する。
【0052】
判定部１３は、その利用者名に関連付けられている環境利用頻度が低くない（高い）と判定した場合（ステップＳ７－７：ＮＯ）、リソース一覧から、リソース名に関連付けられているＣＰＵ利用率がｕ未満であるか否かを判定する（ステップＳ９－７）。ここで、ｕはＣＰＵ利用率の判定基準である。判定部１３は、リソース名に関連付けられているＣＰＵ使用率がｕ未満である場合（ステップＳ９－７：ＹＥＳ）、リソースのステータスを「不要候補」に決定する（ステップＳ１０－７）。その後、ステップＳ６－７へ移行する。
【0053】
判定部１３は、リソース名に関連付けられているＣＰＵ使用率がｕ未満でない場合（ステップＳ９－７：ＮＯ）、その利用者名に関連付けられている不要リソース発生頻度がｍより多いか否かを判定する（ステップＳ１１－７）。ここで、ｍは不要リソース発生頻度の判定基準である。判定部１３は、その利用者名に関連付けられている不要リソース発生頻度がｍより多いと判定した場合に（ステップＳ１１－７：ＹＥＳ）ｗ＝ｂとし（ステップＳ１２－７）、不要リソース発生頻度がｍ以下と判定した場合に（ステップＳ１１－７：ＮＯ）ｗ＝１．０とする（ステップＳ１３－７）。ここで、ｗは利用者ごとに決定する判定の重み付けの値であり、ｂは不要リソース発生頻度による重み付けの値である。例えば、発生頻度が高い人のｂは０．７である。
【0054】
判定部１３は、操作ログ未出力期間を計算し（ステップＳ１４－７）、操作ログ未出力期間の計算結果がｔ１×ｗより長いか否かを判定する（ステップＳ１５－７）。例えば、判定部１３は、式（２）によって、操作ログ未出力期間を計算する。
操作ログ未出力期間＝判定日付および時刻－操作ログ最終レコード記録日付および時刻 （２）
操作ログ未出力期間＝判定日付および時刻－操作ログ最終レコード記録日付および時刻 （２）
【0055】
ここで、ｔ１は操作ログ未取得期間の基準である。操作ログ未取得期間の基準ｔ１の一例は３０日である。操作ログ未取得期間の基準ｔ１が３０日であるということは、３０日操作がないリソースは不要と判定されることを意味する。判定部１３は、操作ログ未出力期間の計算結果がｔ１×ｗより長い場合に（ステップＳ１５－７：ＹＥＳ）、リソースのステータスを「不要候補」に決定する（ステップＳ１６－７）。その後、ステップＳ６－８へ移行する。
【0056】
判定部１３は、操作ログ未出力期間の計算結果がｔ１×ｗ以下である場合に（ステップＳ１５－７：ＮＯ）、アクセスログ未出力期間を計算し（ステップＳ１７－７）、アクセスログ未出力期間の計算結果がｔ２×ｗより長いか否かを判定する（ステップＳ１８－７）。例えば、判定部１３は、式（３）によって、アクセスログ未出力期間を計算する。
アクセスログ未出力期間＝判定日付および時刻－アクセスログ最終レコード記録日付および時刻 （３）
アクセスログ未出力期間＝判定日付および時刻－アクセスログ最終レコード記録日付および時刻 （３）
【0057】
ここで、ｔ２はアクセスログ未取得期間の基準である。アクセスログ未取得期間の基準ｔ２の一例は１８０日である。アクセスログ未取得期間の基準ｔ２が１８０日であるということは、１８０日アクセスがないリソースは不要と判定されることを意味する。判定部１３は、アクセスログ未出力期間の計算結果がｔ２×ｗより長い場合に（ステップＳ１８－７：ＹＥＳ）、リソースのステータスを「不要候補」に決定する（ステップＳ１９－７）。その後、ステップＳ６－８へ移行する。判定部１３は、アクセスログ未出力期間の計算結果がｔ２×ｗ以下である場合に（ステップＳ１８－７：ＮＯ）、リソースのステータスを「必要」に決定する（ステップＳ２０－７）。その後、ステップＳ６－７へ移行する。
【0058】
ステップＳ６－７で、判定部１３が、リソースの全てについて、ステータスの判定結果を記録部１７の判定結果一覧データテーブルに記録した後、出力部１８は、利用者Ｕからの判定結果リクエストに基づいて、リソース名とリソース作成者と判定結果と判定日付および時刻とを出力する。このように構成することによって、情報処理装置１は、利用者Ｕに、リソースの全てについて、不要リソースであるか否かの判定結果を知らせることができる。利用者Ｕは、リソースの全てについての不要リソースであるか否かの判定結果に基づいて、必要に応じてリソースを削除するなどの対応を取ることができる。ここで、判定部１３が、リソースの全てについて、ステータスの判定結果を記録部１７の判定結果一覧データテーブルに記録するとともに、出力部１８は、利用者Ｕからの判定結果リクエストに基づいて、リソース名とリソース作成者と判定結果と判定日付および時刻とを出力するようにしてもよい。
【0059】
図８および図９では、判定部１３が、クラウド利用環境、ＣＰＵ利用率、不要リソース発生率、操作ログ未出力期間、アクセスログ未出力期間を、この順に判定することによってリソースのステータスを決定する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、判定部１３は、ＣＰＵ利用率、不要リソース発生率、操作ログ未出力期間、アクセスログ未出力期間を、任意の順に判定することによってリソースのステータスを決定するようにしてもよい。
【0060】
本実施形態の情報処理装置１によれば、情報処理装置１は、クラウドのリソースの状態を監視するリソース監視部１５と、利用者のクラウドの利用傾向を計算する利用傾向計算部１６と、クラウドのリソースの状態と、利用者のクラウドの利用傾向とに基づいて、クラウドのリソースが利用されているか否かを判定する判定部１３と、リソースが利用されているか否かの判定結果を記録する記録部１７と、リソースが利用されているか否かの判定結果を出力する出力部１８とを備える。
【0061】
このように構成することによって、情報処理装置１は、クラウドのリソースの状態と、利用者のクラウドの利用傾向とに基づいて、クラウドのリソースが利用されているか否かを判定できる。ＣＰＵ利用率などのリソースのメトリクスのみに基づいて非活性リソースを判定する場合と比較して、誤って作成されたリソースや削除忘れのリソースのうち、稼働中のリソースであっても不要リソースとして検出できるため、クラウドを利用する利用者の性格に合わせて不要リソースの判定が可能となる。活性リソースの中に存在する不要リソースを検出できるため、検出された不要リソースに対して利用者Ｕ又は運用者に対応させることによってコスト浪費を低減できる。例えば、ストレージサービスに格納されたファイルやデータの容量に対する課金、固定ＩＰアドレスの取得、ドメインの取得に対する課金などのコンピューティングリソース以外のコスト浪費を低減できる。
【0062】
情報処理装置１において、リソース監視部１５は、リソースのメトリクス、アクセスログおよび操作ログの少なくとも一つを監視し、判定部１３は、リソース監視部１５が監視したリソースのメトリクス、アクセスログおよび操作ログの少なくとも一つに基づいて、クラウドのリソースが利用されているか否かを判定する。
【0063】
このように構成することによって、情報処理装置１は、クラウドのリソースのメトリクス、アクセスログおよび操作ログの少なくとも一つと、利用者のクラウドの利用傾向とに基づいて、クラウドのリソースが利用されているか否かを判定できる。ＣＰＵ利用率などのリソースのメトリクスのみに基づいて非活性リソースを判定する場合と比較して、誤って作成されたリソースや削除忘れのリソースのうち、稼働中のリソースであっても不要リソースとして検出できるため、クラウドを利用する利用者の性格に合わせて不要リソースの判定が可能となる。
【0064】
情報処理装置１において、利用傾向計算部１６は、以前の利用傾向の計算結果に基づいて、利用者について、利用されていないリソースの発生頻度を計算し、判定部１３は、利用傾向計算部１６が計算したリソースの発生頻度に基づいて、クラウドのリソースが利用されているか否かを判定する。
【0065】
このように構成することによって、情報処理装置１は、クラウドのリソースの状態と、利用者の利用されていないリソースの発生頻度とに基づいて、クラウドのリソースが利用されているか否かを判定できる。ＣＰＵ利用率などのリソースのメトリクスのみに基づいて非活性リソースを判定する場合と比較して、誤って作成されたリソースや削除忘れのリソースのうち、稼働中のリソースであっても不要リソースとして検出できるため、クラウドを利用する利用者の性格に合わせて不要リソースの判定が可能となる。
【0066】
（実施形態の変形例）
実施形態の変形例の情報処理装置１ａは、情報処理装置１において、属性情報を登録し、登録した属性情報で重み付けを実施するようにしたものである。属性情報を登録し、登録した属性情報で重み付けを実施することによって、不要リソースの検出を調整する。例えば、利用者属性を登録し、登録した利用者属性で重み付けを実施することによってクラウド初心者のようにリソースの利用に不慣れな人に対して、不要リソースの検出を厳しくできる。利用期間属性を登録し、登録した利用期間属性で重み付けを実施することで、開発後半などリソースの削除忘れが頻発する時期に、不要リソースの検出を厳しくできる。
実施形態の変形例の情報処理装置１ａは、情報処理装置１において、属性情報を登録し、登録した属性情報で重み付けを実施するようにしたものである。属性情報を登録し、登録した属性情報で重み付けを実施することによって、不要リソースの検出を調整する。例えば、利用者属性を登録し、登録した利用者属性で重み付けを実施することによってクラウド初心者のようにリソースの利用に不慣れな人に対して、不要リソースの検出を厳しくできる。利用期間属性を登録し、登録した利用期間属性で重み付けを実施することで、開発後半などリソースの削除忘れが頻発する時期に、不要リソースの検出を厳しくできる。
【0067】
図１０は、実施形態の変形例の情報処理装置の一例を示す図である。情報処理装置１ａは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。情報処理装置１ａは、入力部１１ａと、ルール設定部１２ａと、判定部１３ａと、制御部１４と、リソース監視部１５と、利用傾向計算部１６と、記録部１７ａと、出力部１８とを備える。
【0068】
情報処理装置１ａは、不要リソースを検出する対象であるクラウド上に存在するリソースのメトリクス、アクセスログの情報、操作ログの情報などを取得できる環境であれば、不要リソースを検出する対象であるクラウドと同一クラウドに設置されてもよいし、異なるクラウドに設置されてもよいし、オンプレミスに設定されてもよい。
【0069】
入力部１１ａは、情報を入力する。一例として、入力部１１ａは、キーボードおよびマウスなどの操作部を有してもよい。この場合、入力部１１ａは、ユーザーによって当該操作部に対して行われる操作に応じた情報を入力する。他の例として、入力部１１ａは、外部の装置から情報を入力してもよい。当該外部の装置は、例えば、可搬な記憶媒体であってもよい。入力部１１ａには、属性情報が入力される。
【0070】
記録部１７ａは、ＨＤＤやフラッシュメモリ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどにより実現される。記録部１７ａには、利用者一覧データテーブルと、リソース一覧データテーブルと、判定結果一覧データテーブルとが記憶される。
【0071】
利用者一覧データテーブルは、利用者名と、最終ログイン日付および時刻と、環境利用頻度と、不要リソース発生頻度と、属性とを関連付けたテーブル形式の情報であり、利用者ごとにクラウドコンピューティング環境でのリソースの利用を管理する。属性は、不要リソースの検出を調整するための属性である。属性の一例は、利用者属性、利用期間属性である。利用者属性の一例は、クラウドコンピューティング環境を利用している一般的な利用者である標準者、クラウドコンピューティング環境を利用して間もない初心者である。利用期間属性の一例は、開発前、開発終了後である。
【0072】
リソース一覧データテーブルは、リソース名と、リソース作成者と、ＣＰＵ利用率（％）と、アクセスログ最終レコード記録日付および時刻と、操作ログ最終レコード記録日付および時刻とを関連付けたテーブル形式の情報である。
【0073】
判定結果一覧データテーブルは、リソース名と、リソース作成者と、判定結果と、判定日付および時刻とを関連付けたテーブル形式の情報である。
【0074】
ルール設定部１２ａは、入力部１１ａに入力された属性情報を取得する。ルール設定部１２ａは、取得した属性情報を、判定部１３ａに出力し、反映させる。判定部１３ａは、ルール設定部１２ａが出力した属性情報を取得し、取得した属性情報を判定ルールに反映する。判定部１３ａは、属性情報の反映が完了した場合に、ルール設定部１２ａに属性情報の反映が完了したことを通知するための反映完了レスポンスを、ルール設定部１２ａに出力する。ルール設定部１２ａは、判定部１３ａが出力した反映完了レスポンスを取得し、取得した反映完了レスポンスを、入力部１１ａへ出力する。
【0075】
（情報処理装置１ａの動作）
図１１は、実施形態の変形例の情報処理装置の動作の例１を示すシーケンス図である。図１１を参照して、情報処理装置１ａに属性情報を入力する処理について説明する。利用者Ｕによって、入力部１１ａには、利用者属性、利用期間属性などの属性情報が入力される（ステップＳ１－８）。ルール設定部１２ａは、入力部１１ａに入力された属性情報を取得する（ステップＳ２－８）。
図１１は、実施形態の変形例の情報処理装置の動作の例１を示すシーケンス図である。図１１を参照して、情報処理装置１ａに属性情報を入力する処理について説明する。利用者Ｕによって、入力部１１ａには、利用者属性、利用期間属性などの属性情報が入力される（ステップＳ１－８）。ルール設定部１２ａは、入力部１１ａに入力された属性情報を取得する（ステップＳ２－８）。
【0076】
ルール設定部１２ａは、取得した属性情報を、判定部１３ａに出力する。判定部１３ａは、ルール設定部１２ａが出力した属性情報を取得し、取得した属性情報を判定ルールに反映する（ステップＳ３－８）。判定部１３ａは、属性情報の反映が完了した場合に、反映完了レスポンスを、ルール設定部１２ａへ出力する（ステップＳ４－８）。ルール設定部１２ａは、判定部１３ａが出力した反映完了レスポンスを取得し、取得した反映完了レスポンスを、入力部１１ａへ出力する（ステップＳ５－８）。
【0077】
リソース監視部１５がリソース情報を取得する処理については図２を適用でき、利用傾向計算部１６が利用傾向を計算する処理については図３を適用でき、判定部１３ａがリソースごとに不要リソースであるか否かを判定する処理については図４を適用でき、出力部１８が判定結果を出力する処理については図５を適用できるため、説明を省略する。さらに、リソース監視部１５がリソース情報を取得する処理の詳細については図６を適用でき、利用傾向計算部１６が利用傾向を計算する処理の詳細については図７を適用できるため、説明を省略する。
【0078】
判定部１３ａがリソースごとに不要リソースであるか否かを判定する処理の詳細については図８および図９を適用できる。ただし、ステップＳ１５－７からＳ２０－７の処理が異なる。判定部１３ａは、操作ログ未出力期間の計算結果がｔ１×（ｗ＋ａ１＋ａ２）より長いか否かを判定する（ステップＳ１５－７）。
【0079】
ここで、ａ１は利用者属性による重み付けの値である。例えば、新人などの初心者はａ１＝－０．１～－０．２であり、ベテランなどの標準者はａ１＝０．１～０．２である。ａ２は利用期間属性による重み付けの値である。例えば、開発前はａ２＝－０．１であり、開発終了後はａ２＝０．１である。判定部１３ａは、操作ログ未出力期間の計算結果がｔ１×（ｗ＋ａ１＋ａ２）より長い場合に（ステップＳ１５－７：ＹＥＳ）、リソースのステータスを「不要候補」に決定する（ステップＳ１６－７）。その後、ステップＳ６－８へ移行する。
【0080】
判定部１３ａは、操作ログ未出力期間の計算結果がｔ１×（ｗ＋ａ１＋ａ２）以下である場合に（ステップＳ１５－７：ＮＯ）、アクセスログ未出力期間を計算し（ステップＳ１７－７）、アクセスログ未出力期間の計算結果がｔ２×（ｗ＋ａ１＋ａ２）より長いか否かを判定する（ステップＳ１８－７）。
【0081】
判定部１３ａは、アクセスログ未出力期間の計算結果がｔ２×（ｗ＋ａ１＋ａ２）より長い場合に（ステップＳ１８－７：ＹＥＳ）、リソースのステータスを「不要候補」に決定する（ステップＳ１９－７）。その後、ステップＳ６－８へ移行する。判定部１３ａは、アクセスログ未出力期間の計算結果がｔ２×（ｗ＋ａ１＋ａ２）以下である場合に（ステップＳ１８－７：ＮＯ）、リソースのステータスを「必要」に決定する（ステップＳ２０－７）。その後、ステップＳ６－７へ移行する。
【0082】
実施形態の変形例の情報処理装置１ａの適用例について初回判定と２回目判定とに分けて説明する。３回目判定以降は、２回目判定を適用できるため、説明を省略する。一例として、初回判定実施日時は２０２２／４／１ １０：００：００であり、２回目判定実施日時は２０２２／５／１ １０：００：００である。利用者Ｕはユーザー１からユーザー４の４人であり、そのうちユーザー１からユーザー３の３人が標準者であり、ユーザー４の１人が初心者であるとする。既に作成されているリソースはリソースＡからリソースＤの４つであるとする。リソースはＣＰＵなどのメトリクス、操作ログ、アクセスログのいずれから取得できるものであることを想定する。
【0083】
情報処理装置１ａには、操作ログ未取得期間の基準ｔ１について３０（日）、タイムスタンプ表記とすると２５９２０００が設定されている。情報処理装置１ａには、アクセスログ未取得期間の基準ｔ２について１８０（日）、タイムスタンプ表記とすると１５５５２０００が設定されている。
【0084】
情報処理装置１ａには、ＣＰＵ利用率の判定基準ｕについて２０（％）が設定されている。情報処理装置１ａには、不要リソース発生頻度の判定基準ｍについて０．５が設定されている。不要リソース発生頻度の判定基準ｍが０．５であることは、利用者が、５０％の確率で不要リソースを発生させる人であることを意味する。
【0085】
情報処理装置１ａには、不要リソース発生頻度による重み付けの値ｂについて０．７が設定されている。不要リソース発生頻度による重み付けの値ｂが０．７であることは、重み付けの値ｂが１．０と比較して判定を厳しくすることを意味する。情報処理装置１ａには、利用者属性による重み付けの値ａ１について、初心者はａ１＝－０．２、標準者はａ１＝０．２が設定されている。
【0086】
情報処理装置１ａには、利用期間属性による重み付けの値ａ２について、開発前はａ２＝－０．１、開発終了後はａ＝０．１が設定されている。ただし、利用期間属性による重みづけの値は、利用者属性による重み付けの値ａ１と同様の使われ方であるため、ここでは、利用期間属性による重み付けの値ａ２を利用しない場合について説明を続ける。
【0087】
図８および図９に示したフローチャートにおいて、以下の判定が行われる。ステップＳ９－７では、判定部１３ａはＣＰＵ使用率が２０（％）未満であるか否かを判定する。ステップＳ１１－７では、判定部１３ａは不要リソース発生頻度が０．５より多いか否かを判定する。ステップＳ１５－７では、判定部１３ａは操作ログ未出力期間の計算結果が２５９２０００×（ｗ＋ａ１）より長いか否かを判定する。ステップＳ１８－７では、判定部１３ａはアクセスログ未出力期間の計算結果が１５５５２０００×（ｗ＋ａ１）より長いか否かを判定する。
【0088】
図１２Ａは、実施形態の変形例の情報処理装置に記録されている利用者一覧データテーブルの一例を示す。利用者一覧データテーブルによれば、利用者属性が登録されている。利用者属性の一例は、ユーザー１からユーザー４のうち、ユーザー１からユーザー３が標準者であり、ユーザー４が初心者である。初回判定前は、最終ログイン日付および時刻は登録されていない。初回判定前は、利用傾向計算部１６によって利用傾向を計算する処理が行われていないため、環境利用頻度にはデータが登録されていない。初回判定前は、利用傾向計算部１６によって不要リソース発生頻度を計算する処理が行われていないため、不要リソース発生頻度にはデータが登録されていない。
【0089】
図１２Ｂは、実施形態の変形例の情報処理装置に記録されているリソース一覧データテーブルの一例を示す。図１２Ｂによれば、リソース名として、リソースＡからリソースＤが登録されている。初回判定前は、リソース監視部１５によってリソース情報を取得する処理が行われていないため、リソース作成者、ＣＰＵ利用率（％）、アクセスログ最終レコード記録日付および時刻および操作ログ記録日付および時刻にはデータが登録されていない。
【0090】
図１２Ｃは、実施形態の変形例の情報処理装置に記録されている判定結果一覧データテーブルの一例を示す。初回判定前は、判定部１３ａによってリソースごとに不要リソースであるか否かを判定する処理が行われていないため、リソース名、リソース作成者、判定結果および判定日付および時刻にはデータが格納されていない。
【0091】
初回判定では、以下の処理が行われる。図１１を参照して説明した情報処理装置１ａに属性情報を入力する処理のステップＳ１－８において、ユーザー１からユーザー３の利用者属性として「標準者」を示す情報と、ユーザー４の利用者属性として「初心者」を示す情報とが、入力部１１ａに入力される。図２および図６を参照して説明したリソース監視部１５がリソース情報を取得する処理において、リソース監視部１５は、ＣＰＵ利用率と、アクセスログ最終レコード記録日付および時刻と、操作ログ最終レコード記録日付および時刻とを取得する。
【0092】
リソース監視部１５は、リソース名と、リソース作成者と、ＣＰＵ利用率と、アクセスログ最終レコード記録日付および時刻と、操作ログ最終レコード記録日付および時刻とを関連付けてリソース一覧データテーブルに記憶させる。図３および図７を参照して説明した利用傾向計算部１６が利用傾向を計算する処理において、利用傾向計算部１６は、ユーザーごとに環境利用頻度を判定する。
【0093】
利用傾向計算部１６は、前回の判定記録がないため、不要リソース発生頻度は算出しない。利用傾向計算部１６は、記録部１７ａの利用者一覧データテーブルに、利用者名と、最終ログイン日付および時刻と、クラウド環境利用頻度とを関連付けて記憶させる。
【0094】
図１３Ａは、実施形態の変形例の情報処理装置に記録されている利用者一覧データテーブルの一例を示す。初回判定が行われることによって、利用者一覧データテーブルには、利用者名がユーザー１からユーザー４の各々について、最終ログイン日付および時刻と、環境利用頻度と、属性とが関連付けて記録される。不要リソース発生頻度については、前回の判定記録が無いため、記録されていない。
【0095】
図１３Ｂは、実施形態の変形例の情報処理装置に記録されているリソース一覧データテーブルの一例を示す。初回判定が行われることによって、リソース一覧データテーブルには、リソース名がリソースＡからリソースＤの各々について、リソース作成者と、ＣＰＵ利用率と、アクセスログ最終レコード記録日付および時刻と、操作ログ最終レコード記録日付および時刻とが関連付けて記録される。
【0096】
さらに、初回判定では、以下の処理が行われる。図４、図８および図９を参照して説明した判定部１３ａがリソースごとに不要リソースであるか否かを判定する処理において、判定部１３ａは、リソースＡについて、ステップＳ４－７、Ｓ７－７、Ｓ９－７、Ｓ１１－７、Ｓ１５－７およびＳ１７－７のいずれにも該当しないため、ステータスを「必要」に決定する。
【0097】
判定部１３ａは、リソースＢについて、ステップＳ４－７、Ｓ７－７、Ｓ９－７およびＳ１１－７のいずれにも該当しないと判定し、ステップＳ１４－７において、式（２）より操作ログ未出力期間＝判定日付および時刻－操作ログ最終レコード記録日付および時刻＝１６４８７７４８００－１６３８３２０４００＝１０４５４４００を計算する。
【0098】
さらに、判定部１３ａは、リソースＢについて、ステップＳ１５－７において、操作ログ未出力期間が２５９２０００×（ｗ＋ａ１）＝２５９２０００×（１．０＋０）よりも長いか否かを判定する。判定部１３ａは、リソースＢについて、１０４５４４００＞２５９２０００であり、操作ログ未出力期間が２５９２０００×（ｗ＋ａ１）＝２５９２０００×（１．０＋０）よりも長いため、ステータスを「不要候補」に決定する。
【0099】
判定部１３ａは、リソースＣについて、ステップＳ４－７およびＳ７－７のいずれにも該当しないと判定し、ステップＳ９－７において、ＣＰＵ利用率＜２０であるため、ステータスを「不要候補」に決定する。
【0100】
判定部１３ａは、リソースＤについて、ステップＳ４－７に該当しないと判定し、ステップＳ７－７において、環境利用頻度が低いため、ステータスを「不要候補」に決定する。判定部１３ａは、リソースＡからリソースＤの各々のステータスの判定結果を記録部１７の判定結果一覧データテーブルに記録させる。
【0101】
図１３Ｃは、実施形態の変形例の情報処理装置に記録されている判定結果一覧データテーブルの一例を示す。初回判定が行われることによって、判定結果一覧データテーブルには、リソース名がリソースＡからリソースＤの各々について、リソース作成者と、判定結果と、判定日付および時刻とが関連付けて記録される。
【0102】
２回目判定について説明する。利用する条件は初回判定と同様とする。つまり、情報処理装置１ａには、操作ログ未取得期間の基準ｔ１について３０（日）、タイムスタンプ表記とすると２５９２０００が設定されている。情報処理装置１ａには、アクセスログ未取得期間の基準ｔ２について１８０（日）、タイムスタンプ表記とすると１５５５２０００が設定されている。
【0103】
情報処理装置１ａには、ＣＰＵ利用率の判定基準ｕについて２０（％）が設定されている。情報処理装置１ａには、不要リソース発生頻度の判定基準ｍについて０．５が設定されている。情報処理装置１ａには、不要リソース発生頻度による重み付けの値ｂについて０．７が設定されている。情報処理装置１ａには、利用者属性による重み付けの値ａ１について、初心者はａ１＝－０．２、標準者はａ１＝０．２が設定されている。
【0104】
２回目判定は前回の判定の１ヶ月後、具体的には、２０２２／５／１ １０：００：００に実施することを想定する。前回の判定で「不要候補」と判定されたリソースＢからリソースＤは、例えば利用者Ｕ又は運用者によって削除されたものとする。初回判定から２回目判定の間の１ヶ月の間にリソースＥ、リソースＦ、リソースＧが追加されている。
【0105】
図１４Ａは、実施形態の変形例の情報処理装置に記録されている利用者一覧データテーブルの一例を示す。初回判定が行われることによって、利用者一覧データテーブルには、利用者名がユーザー１からユーザー４の各々について、最終ログイン日付および時刻と、環境利用頻度と、属性とが関連付けて記録される。不要リソース発生頻度については、前回の判定記録が無いため、記録されていない。
【0106】
図１４Ｂは、実施形態の変形例の情報処理装置に記録されているリソース一覧データテーブルの一例を示す。初回判定が行われることによって、リソース一覧データテーブルには、リソース名がリソースＡからリソースＤの各々について、リソース作成者と、ＣＰＵ利用率と、アクセスログ最終レコード記録日付および時刻と、操作ログ最終レコード記録日付および時刻とが関連付けて記録されていた。しかし、「不要候補」と判定されていたリソースＢ、リソースＣおよびリソースＤは、例えば利用者Ｕによって削除された。その後、リソースＥ、リソースＦおよびリソースＧが検出されたため、追加されている。
【0107】
図１４Ｃは、実施形態の変形例の情報処理装置に記録されている判定結果一覧データテーブルの一例を示す。初回判定が行われることによって、判定結果一覧データテーブルには、リソース名がリソースＡからリソースＤの各々について、リソース作成者と、判定結果と、判定日付および時刻とが関連付けて記録されている。
【0108】
２回目判定では、以下の処理が行われる。図２および図６を参照して説明したリソース監視部１５がリソース情報を取得する処理において、リソース監視部１５は、ＣＰＵ利用率と、アクセスログ最終レコード記録日付および時刻と、操作ログ最終レコード記録日付および時刻とを取得する。リソース監視部１５は、リソース名と、リソース作成者と、ＣＰＵ利用率と、アクセスログ最終レコード記録日付および時刻と、操作ログ最終レコード記録日付および時刻とを関連付けてリソース一覧データテーブルに記憶させる。
【0109】
図３および図７を参照して説明した利用傾向計算部１６が利用傾向を計算する処理において、利用傾向計算部１６は、ユーザーごとにクラウドの環境利用頻度を判定する。利用傾向計算部１６は、前回の判定記録があるため、不要リソース発生頻度を算出する。利用傾向計算部１６は、ユーザー１およびユーザー４については、提供されているリソースが無いため、不要リソース発生頻度を０（零）とする。
【0110】
利用傾向計算部１６は、ユーザー２について、ユーザー２に提供されているリソースＡ、リソースＢおよびリソースＣのうち、リソースＢおよびリソースＣが不要リソースであるため、３分の２で「不要候補」を発生させている。このため、利用傾向計算部１６は、不要リソース発生頻度として２／３＝０．６７を算出する。利用傾向計算部１６は、ユーザー３について、ユーザー３に提供されているリソースＤが不要リソースであるため、１分の１で「不要候補」を発生させている。このため、利用傾向計算部１６は、不要リソース発生頻度として１／１＝１．０を算出する。利用傾向計算部１６は、記録部１７ａの利用者一覧データテーブルに、利用者名と関連付けて、不要リソース発生頻度を記憶させる。
【0111】
図１５Ａは、実施形態の変形例の情報処理装置に記録されている利用者一覧データテーブルの一例を示す。２回目判定が行われることによって、利用者一覧データテーブルには、利用者名がユーザー１からユーザー４の各々について、最終ログイン日付および時刻と、環境利用頻度と、不要リソース発生頻度と、属性とが関連付けて記録される。
【0112】
図１５Ｂは、実施形態の変形例の情報処理装置に記録されているリソース一覧データテーブルの一例を示す。２回目判定が行われることによって、リソース一覧データテーブルには、リソース名がリソースＡ、リソースＥ、リソースＦおよびリソースＧの各々について、リソース作成者と、ＣＰＵ利用率と、アクセスログ最終レコード記録日付および時刻と、操作ログ最終レコード記録日付および時刻とが関連付けて記録される。
【0113】
さらに、２回目判定では、以下の処理が行われる。図４、図８および図９を参照して説明した判定部１３がリソースごとに不要リソースであるか否かを判定する処理において、判定部１３ａは、リソースＡについて、ステップＳ４－７、Ｓ７－７およびＳ９－７のいずれにも該当しないと判定する。さらに、判定部１３ａは、リソースＡについて、ステップＳ１１－７において、不要リソース発生頻度＞０．５であるため、ステップＳ１２－７において、重み付けとしてｗ＝０．７を設定する。
【0114】
さらに、判定部１３ａは、リソースＡについて、ステップＳ１４－７において、式（２）より操作ログ未出力期間＝判定日付および時刻－操作ログ最終レコード記録日付および時刻＝１６５１３６６８００－１６４９９８４４００＝１３８２４００を計算する。さらに、判定部１３ａは、リソースＡについて、ステップＳ１５－７において、操作ログ未出力期間が２５９２０００×（ｗ＋ａ１）＝２５９２０００×（０．７＋０）＝１８１４４００よりも長いか否かを判定する。
【0115】
さらに、判定部１３ａは、リソースＡについて、１３８２４００＜１８１４４００であり、操作ログ未出力期間が２５９２０００×（ｗ＋ａ１）＝２５９２０００×（０．７＋０）以下であるため、ステップＳ１７－７において、式（３）よりアクセスログ未出力期間＝判定日付および時刻－アクセスログ最終レコード記録日付および時刻＝１６５１３６６８００－１６４９９８４４００＝１３８２４００を計算する。
【0116】
さらに、判定部１３ａは、リソースＡについて、ステップＳ１８－７において、アクセスログ未出力期間が１５５５２０００×（ｗ＋ａ１）＝１５５５２０００×（０．７＋０）＝１０８８６４００よりも長いか否かを判定する。判定部１３ａは、リソースＡについて、１３８２４００＜１０８８６４００であり、アクセスログ未出力期間が１５５５２０００×（ｗ＋ａ１）＝１５５５２０００×（０．７＋０）以下であるため、ステータスを「必要」に決定する。
【0117】
判定部１３ａは、リソースＥについて、ステップＳ４－７、Ｓ７－７およびＳ９－７のいずれにも該当しないと判定し、ステップＳ１１－７において、不要リソース発生頻度＞０．５であるため、ステップＳ１２－７において、重み付けとしてｗ＝０．７を設定する。さらに、判定部１３ａは、リソースＥについて、ステップＳ１４－７において、操作ログ未出力期間＝判定日付および時刻－操作ログ最終レコード記録日付および時刻＝１６５１３３０８００－１６４９３７９６００＝１９５１２００を計算する。
【0118】
さらに、判定部１３ａは、リソースＥについて、ステップＳ１５－７において、操作ログ未出力期間が２５９２０００×（ｗ＋ａ１）＝２５９２０００×（０．７＋０）＝１８１４４００よりも長いか否かを判定する。さらに、判定部１３ａは、リソースＥについて、１９５１２００＞１８１４４００であり、操作ログ未出力期間が２５９２０００×（ｗ＋ａ１）＝２５９２０００×（１．０＋０）より長いため、ステータスを「不要候補」に決定する。
【0119】
判定部１３ａは、リソースＦについて、ステップＳ４－７、Ｓ７－７およびＳ９－７のいずれにも該当しないと判定し、ステップＳ１１－７において、不要リソース発生頻度＞０．５でないため、ステップＳ１３－７において、重み付けとしてｗ＝１．０を設定する。さらに、判定部１３ａは、リソースＦについて、ステップＳ１４－７において、式（２）より操作ログ未出力期間＝判定日付および時刻－操作ログ最終レコード記録日付および時刻＝１６５１３６６８００－１６４９１２０４００＝２２４６４００を計算する。
【0120】
さらに、判定部１３ａは、リソースＦについて、ステップＳ１５－７において、操作ログ未出力期間が２５９２０００×（ｗ＋ａ１）＝２５９２０００×（１．０＋０）＝２５９２０００よりも長いか否かを判定する。判定部１３ａは、リソースＦについて、２２４６４００＜２５９２０００であり、操作ログ未出力期間が２５９２０００×（ｗ＋ａ１）＝２５９２０００×（１．０＋０）以下であるため、ステップＳ１７－７において、アクセスログ未出力期間＝判定日付および時刻－アクセスログ最終レコード記録日付および時刻＝１６５１３６６８００－１６４９１２０４００＝２２４６４００を計算する。
【0121】
さらに、判定部１３ａは、リソースＦについて、ステップＳ１８－７において、アクセスログ未出力期間が１５５５２０００×（ｗ＋ａ１）＝１５５５２０００×（１．０＋０）＝１５５５２０００よりも長いか否かを判定する。判定部１３ａは、リソースＦについて、２２４６４００＜１５５５２０００であり、アクセスログ未出力期間が１５５５２０００×（ｗ＋ａ１）＝１５５５２０００×（１．０＋０）以下であるため、ステータスを「必要」に決定する。
【0122】
判定部１３ａは、リソースＧについて、ステップＳ４－７、Ｓ７－７およびＳ９－７のいずれにも該当しないと判定し、ステップＳ１１－７において、不要リソース発生頻度＞０．５でないため、ステップＳ１３－７において、重み付けとしてｗ＝１．０を設定する。さらに、判定部１３ａは、リソースＧについて、ステップＳ１４－７において、式（２）より操作ログ未出力期間＝判定日付および時刻－操作ログ最終レコード記録日付および時刻＝１６５１３６６８００－１６４９１２０４００＝２２４６４００を計算する。さらに、判定部１３ａは、リソースＧについて、ステップＳ１５－７において、操作ログ未出力期間が２５９２０００×（ｗ＋ａ１）＝２５９２０００×（１．０－０．２）＝２０７３６００よりも長いか否かを判定する。
【0123】
判定部１３ａは、リソースＧについて、２２１０４００＞２０７３６００であり、操作ログ未出力期間が２５９２０００×（ｗ＋ａ１）＝２５９２０００×（１．０－０．２）より長いため、ステータスを「不要候補」に決定する。判定部１３ａは、リソースＡ、リソースＥ、リソースＦおよびリソースＧの各々のステータスの判定結果を記録部１７の判定結果一覧データテーブルに記録する。
【0124】
図１５Ｃは、実施形態の変形例の情報処理装置に記録されている判定結果一覧データテーブルの一例を示す。２回目判定が行われることによって、判定結果一覧データテーブルには、リソース名がリソースＡ、リソースＥ、リソースＦおよびリソースＧの各々について、リソース作成者と、判定結果と、判定日付および時刻とが関連付けて記録されている。
【0125】
判定部１３ａが、リソースの全てについて、ステータスの判定結果を記録部１７ａの判定結果一覧データテーブルに記録した後、出力部１８は、利用者Ｕからの判定結果リクエストに基づいて、リソース名とリソース作成者と判定結果と判定日付および時刻とを出力する。このように構成することによって、情報処理装置１は、利用者Ｕに、リソースの全てについて、不要リソースであるか否かの判定結果を知らせることができる。利用者Ｕは、リソースの全てについての不要リソースであるか否かの判定結果に基づいて、必要に応じてリソースを削除するなどの対応を取ることができる。ここで、判定部１３ａが、リソースの全てについて、ステータスの判定結果を記録部１７ａの判定結果一覧データテーブルに記録するとともに、出力部１８は、利用者Ｕからの判定結果リクエストに基づいて、リソース名とリソース作成者と判定結果と判定日付および時刻とを出力するようにしてもよい。
【0126】
実施形態の変形例の情報処理装置１ａによれば、情報処理装置１において、利用者Ｕの属性を取得し、取得した利用者の属性を判定部１３ａに設定するルール設定部１２ａをさらに備える。判定部１３ａは、ルール設定部１２ａが設定した利用者Ｕの属性にさらに基づいて、クラウドのリソースが不要であるか否かを判定する。
【0127】
このように構成することによって、情報処理装置１ａは、利用者の属性情報を利用して、判定部１３ａにおける不要リソースの判定に重み付けが可能となる。情報処理装置１ａは、クラウドのリソースの状態と、利用者の利用されていないリソースの発生頻度とに加え、利用者Ｕの属性にさらに基づいて、クラウドのリソースが利用されているか否かを判定できる。ＣＰＵ利用率などのリソースのメトリクスのみに基づいて非活性リソースを判定する場合と比較して、誤って作成されたリソースや削除忘れのリソースのうち、稼働中のリソースであっても不要リソースとして検出できるため、クラウドを利用する利用者の性格に合わせて不要リソースの判定が可能となる。例えば、利用者の技術レベルが初心者、標準者、ベテランなど複数あった場合に、初心者は不要となるリソースを発生させる可能性が高いと判断し、不要リソース判定に利用する条件式をより厳しいものとすることができる。
【0128】
実施形態の変形例の情報処理装置１ａによれば、情報処理装置１において、利用者のリソースの利用期間属性を取得し、取得した利用者のリソースの利用期間属性を判定部１３ａに設定するルール設定部１２ａをさらに備える。判定部１３ａは、ルール設定部１２ａが設定した利用者のリソースの利用期間属性にさらに基づいて、クラウドのリソースが不要であるか否かを判定する。
【0129】
このように構成することによって、情報処理装置１ａは、利用期間の属性情報を利用して、判定部における不要リソースの判定に重み付けが可能となる。情報処理装置１ａは、クラウドのリソースの状態と、利用者の利用されていないリソースの発生頻度とに加え、利用者のリソースの利用期間属性にさらに基づいて、クラウドのリソースが利用されているか否かを判定できる。ＣＰＵ利用率などのリソースのメトリクスのみに基づいて非活性リソースを判定する場合と比較して、誤って作成されたリソースや削除忘れのリソースのうち、稼働中のリソースであっても不要リソースとして検出できるため、クラウドを利用する利用者の性格に合わせて不要リソースの判定が可能となる。例えば、利用期間が開発後半であるため、開発繁忙時に作成したリソースの削除忘れが頻発する、といったことが予想できるため、不要となるリソースの発生や削除忘れが起きる可能性が高い。そのため、開発開始前の期間は不要リソース判定に利用する条件式をより厳しいものとすることができる。
【0130】
以上、本発明の実施形態およびその変形例を説明したが、これらの実施形態およびその変形例は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態およびその変形例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、組合せを行うことができる。これら実施形態およびその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれると同時に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【0131】
１、１ａ…情報処理装置、１１ａ…入力部、１２ａ…ルール設定部、１３ａ…判定部、１４…制御部、１５…リソース監視部、１６…利用傾向計算部、１７ａ…記録部、１８…出力部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12A】
【図12B】
【図12C】
【図13A】
【図13B】
【図13C】
【図14A】
【図14B】
【図14C】
【図15A】
【図15B】
【図15C】