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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】P2024087625
(43)【公開日】2024-07-01
(54)【発明の名称】リソース管理プログラム，管理装置及びリソース管理方法
(51)【国際特許分類】
G06F 9/50 20060101AFI20240624BHJP
G06F 9/455 20180101ALI20240624BHJP
【ＦＩ】
G06F9/50 120Z
G06F9/455 150
【審査請求】未請求
【請求項の数】6
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022202555
(22)【出願日】2022-12-19
(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】110003649
【氏名又は名称】弁理士法人真田特許事務所
(74)【代理人】
【識別番号】100189201
【弁理士】
【氏名又は名称】横田 功
(72)【発明者】
【氏名】遠藤 浩史
(72)【発明者】
【氏名】風間 哲
(72)【発明者】
【氏名】鈴木 和宏
(57)【要約】
【課題】仮想化システムにおける利用効率を向上させる。
【解決手段】仮想化システム１００を管理するコンピュータに、ユーザ２による仮想化システム１００の使用履歴１４１から、仮想化システム１００におけるリソース種類毎の時系列の未使用数に応じた第１の点数を算出し、各リソースについて、使用頻度及び他リソースとの互換性に応じた第２の点数を算出し、第１の点数と第２の点数との合計値が低い順に各リソースをユーザ２に割り当てる、処理を実行させる。
【選択図】図２
【解決手段】仮想化システム１００を管理するコンピュータに、ユーザ２による仮想化システム１００の使用履歴１４１から、仮想化システム１００におけるリソース種類毎の時系列の未使用数に応じた第１の点数を算出し、各リソースについて、使用頻度及び他リソースとの互換性に応じた第２の点数を算出し、第１の点数と第２の点数との合計値が低い順に各リソースをユーザ２に割り当てる、処理を実行させる。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
仮想化システムを管理するコンピュータに、
ユーザによる前記仮想化システムの使用履歴から、前記仮想化システムにおけるリソース種類毎の時系列の未使用数に応じた第１の点数を算出し、
各リソースについて、使用頻度及び他リソースとの互換性に応じた第２の点数を算出し、
前記第１の点数と前記第２の点数との合計値が低い順に各リソースを前記ユーザに割り当てる、
処理を実行させる、ことを特徴とするリソース管理プログラム。
ユーザによる前記仮想化システムの使用履歴から、前記仮想化システムにおけるリソース種類毎の時系列の未使用数に応じた第１の点数を算出し、
各リソースについて、使用頻度及び他リソースとの互換性に応じた第２の点数を算出し、
前記第１の点数と前記第２の点数との合計値が低い順に各リソースを前記ユーザに割り当てる、
処理を実行させる、ことを特徴とするリソース管理プログラム。
【請求項2】
前記仮想化システムにおけるリソース使用率が閾値よりも高い場合に、前記割り当てを行う、
処理を前記コンピュータに実行させる、ことを特徴とする請求項１に記載のリソース管理プログラム。
処理を前記コンピュータに実行させる、ことを特徴とする請求項１に記載のリソース管理プログラム。
【請求項3】
前記第２の点数を算出する処理において、前記使用頻度に応じて該当するリソースにおける前記第２の点数を加点する、
処理を前記コンピュータに実行させる、ことを特徴とする請求項１又は２に記載のリソース管理プログラム。
処理を前記コンピュータに実行させる、ことを特徴とする請求項１又は２に記載のリソース管理プログラム。
【請求項4】
前記第２の点数を算出する処理において、前記互換性が低いリソースにおける前記第２の点数を減点する、
処理を前記コンピュータに実行させる、ことを特徴とする請求項１又は２に記載のリソース管理プログラム。
処理を前記コンピュータに実行させる、ことを特徴とする請求項１又は２に記載のリソース管理プログラム。
【請求項5】
仮想化システムを管理するコンピュータが、
ユーザによる前記仮想化システムの使用履歴から、前記仮想化システムにおけるリソース種類毎の時系列の未使用数に応じた第１の点数を算出し、
各リソースについて、使用頻度及び他リソースとの互換性に応じた第２の点数を算出し、
前記第１の点数と前記第２の点数との合計値が低い順に各リソースを前記ユーザに割り当てる、
処理を実行する、ことを特徴とするリソース管理方法。
ユーザによる前記仮想化システムの使用履歴から、前記仮想化システムにおけるリソース種類毎の時系列の未使用数に応じた第１の点数を算出し、
各リソースについて、使用頻度及び他リソースとの互換性に応じた第２の点数を算出し、
前記第１の点数と前記第２の点数との合計値が低い順に各リソースを前記ユーザに割り当てる、
処理を実行する、ことを特徴とするリソース管理方法。
【請求項6】
仮想化システムを管理する管理装置において、
ユーザによる前記仮想化システムの使用履歴から、前記仮想化システムにおけるリソース種類毎の時系列の未使用数に応じた第１の点数を算出し、各リソースについて、使用頻度及び他リソースとの互換性に応じた第２の点数を算出する配点付与部と、
前記第１の点数と前記第２の点数との合計値が低い順に各リソースを前記ユーザに割り当てる決定部と、
を備えることを特徴とする管理装置。
ユーザによる前記仮想化システムの使用履歴から、前記仮想化システムにおけるリソース種類毎の時系列の未使用数に応じた第１の点数を算出し、各リソースについて、使用頻度及び他リソースとの互換性に応じた第２の点数を算出する配点付与部と、
前記第１の点数と前記第２の点数との合計値が低い順に各リソースを前記ユーザに割り当てる決定部と、
を備えることを特徴とする管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、リソース管理プログラム，管理装置及びリソース管理方法に関する。
【背景技術】
【0002】
コンポーザブルインフラシステム（別言すれば、仮想化システム）では、Central Processing Unit（ＣＰＵ）リソースとストレージリソースとがそれぞれ分離された上で、論理的にプール化される。
【0003】
コンポーザブルインフラシステムは、多様なワークロードに最適なリソースをリソースプールから自由に切り出し、マシンに構成・提供するソリューションである。
【0004】
特に、大規模システムにおいて、リソースプールに様々なスペックのリソースが存在する場合ある。
【0005】
図１は、従来例としてのコンポーザブルインフラシステム６００におけるリソースの切り出し処理を例示するブロック図である。
【0006】
符号Ａ１に示すように、ユーザ７は、ＹＡＭＬ６０１（要求の注文書）において、対象イメージとして「BOOT(リソース条件なし)」を指定し、構成リソースとして「CPU(指定なし)×1」，「GPU(指定なし)×1」，「SSD×1」を指定する。
【0007】
符号Ａ２に示すように、ＹＡＭＬ６０１がユーザのリクエスト（別言すれば、ジョブ）として管理装置６に入力される。
【0008】
符号Ａ３に示すように、管理装置６は、リソースプール６０２からユーザに渡すリソースを選択する。
【0009】
図１に示す例において、リソースプール６０２には、４つの低性能ＣＰＵノード，２つの高性能ＣＰＵノード，３つの低性能Graphical Processing Unit（ＧＰＵ），３つの高性能ＧＰＵ及び６つのSolid State Drive（ＳＳＤ）を含む。なお、１つの低性能ＣＰＵノード，１つの低性能ＧＰＵ，１つの高性能ＧＰＵ及び１つのＳＳＤは、使用中である。
【0010】
符号Ａ４に示すように、管理装置６は、要求されたリソースをリソースプール６０２から切り出し、作成したマシン６０３が提示される。作成したマシン６０３には、予め登録されていた各種ドライバ及びＩｍａｇｅファイルに加えて、リソースプール６０２から切り出された１つの低性能ＣＰＵ，１つの低性能ＧＰＵ及び１つのＳＳＤが登録される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0011】
【特許文献1】特開２０２１－１９３５０４号公報
【特許文献2】特開２０１７－１９１４８５号公報
【特許文献3】特開２０１９－０７１０２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0012】
しかしながら、コンポーザブルインフラシステムでは、ジョブに対するハードウェア資源割り当てが適切に行えないことがあるため、ハードウェア資源が枯渇し、新たなジョブが実行できないおそれがある。例えば、高性能のリソース要求があった場合には、残リソースだけでの配備ができないことがある。
【0013】
１つの側面では、仮想化システムにおける利用効率を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0014】
１つの側面では、リソース管理プログラムは、仮想化システムを管理するコンピュータに、ユーザによる前記仮想化システムの使用履歴から、前記仮想化システムにおけるリソース種類毎の時系列の未使用数に応じた第１の点数を算出し、各リソースについて、使用頻度及び他リソースとの互換性に応じた第２の点数を算出し、前記第１の点数と前記第２の点数との合計値が低い順に各リソースを前記ユーザに割り当てる、処理を実行させる。
【発明の効果】
【0015】
１つの側面では、仮想化システムにおける利用効率を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【0016】
【図1】従来例としてのコンポーザブルインフラシステムにおけるリソースの切り出し処理を例示するブロック図である。
【図2】実施形態としてのコンポーザブルインフラシステムにおけるリソースの切り出し処理を例示するブロック図である。
【図3】実施形態としての管理装置のソフトウェア構成例を模式的に示すブロック図である。
【図4】実施形態におけるリソースプール登録及び配備状況Database（ＤＢ）の書き込み処理を説明するフローチャートである。
【図5】実施形態におけるリソース使用歴ＤＢの更新処理を説明するフローチャートである。
【図6】実施形態におけるリソーススペックＤＢの更新処理を説明するフローチャートである。
【図7】実施形態における要求組み合わせ表ＤＢの更新処理を説明するフローチャートである。
【図8】実施形態におけるリソース配点の更新処理を説明するフローチャートである。
【図9】実施形態におけるマシン配備処理を説明するフローチャートである。
【図10】実施形態におけるリソースプール登録及び配備状況ＤＢを例示するテーブルである。
【図11】実施形態におけるリソース使用歴ＤＢを例示するテーブルである。
【図12】実施形態におけるリソーススペックＤＢを例示するテーブルである。
【図13】実施形態におけるリソースの周期利用推定処理を説明する図である。
【図14】実施形態におけるリソースの残数推定処理を説明する図である。
【図15】実施形態におけるＢＯＯＴイメージやリソース間の組み合わせ回数の確認処理を説明する図である。
【図16】実施形態における要求組み合わせ表ＤＢの第１の例を示すテーブルである。
【図17】実施形態における要求組み合わせ表ＤＢの第２の例を示すテーブルである。
【図18】実施形態における各リソースの持ち点を例示するテーブルである。
【図19】実施形態におけるリソース配点ＤＢの生成処理を説明する図である。
【図20】実施形態としてのコンポーザブルインフラシステムにおける現在及び将来のシステムのリソース使用率が設定した上限閾値よりも低い場合のリソースの切り出し処理を例示するブロック図である。
【図21】実施形態としてのコンポーザブルインフラシステムにおける現在及び将来のシステムのリソース使用率が設定した上限閾値よりも高い場合のリソースの切り出し処理を例示するブロック図である。
【図22】実施形態における管理装置のハードウェア構成例を模式的に示すブロック図である。
【図23】実施形態における効果を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【0017】
〔Ａ〕実施形態
以下、図面を参照して一実施の形態を説明する。ただし、以下に示す実施形態はあくまでも例示に過ぎず、実施形態で明示しない種々の変形例や技術の適用を排除する意図はない。すなわち、本実施形態を、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。また、各図は、図中に示す構成要素のみを備えるという趣旨ではなく、他の機能等を含むことができる。
以下、図面を参照して一実施の形態を説明する。ただし、以下に示す実施形態はあくまでも例示に過ぎず、実施形態で明示しない種々の変形例や技術の適用を排除する意図はない。すなわち、本実施形態を、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。また、各図は、図中に示す構成要素のみを備えるという趣旨ではなく、他の機能等を含むことができる。
【0018】
図２は、実施形態としてのコンポーザブルインフラシステム１００におけるリソースの切り出し処理を例示するブロック図である。
【0019】
コンポーザブルインフラシステム１００は、仮想化システムの一例であり、管理装置１を備える。
【0020】
管理装置１は、コンポーザブルインフラシステム１００における、ユーザ端末２（以降、ユーザ２とも称する）のリクエストを受信し、リクエストに対して使用するハードウェア資源を返答する。
【0021】
具体的には、管理装置１は、コンポーザブルインフラシステム１００の利用実績を基に、ユーザ２のリクエストに応じたハードウェア資源を抽出し、返答する。ただし、管理装置１は、コンポーザブルインフラシステム１００の繁忙期には、あえてリクエストよりも性能が低いハードウェア資源を抽出することでより多くのジョブを受け入れられるようにする。
【0022】
符号Ｂ１に示すように、ユーザ２は、ＹＡＭＬ１０１（要求の注文書）において、対象イメージとして「BOOT_A」を指定し、構成リソースとして「SSD_A（型番直指定）」，「GPU性能XX以上（スペック指定）」，「CPU指定なし」を指定する。
【0023】
符号Ｂ２に示すように、マシン作成要求としてＹＡＭＬ１０１が管理装置１に渡される。
【0024】
符号Ｂ３に示すように、管理装置１は、リソーススペックＤＢ１４２に基づく資源状況とユーザ要求とこれまでのユーザ２からの使用歴を示すリソース使用歴ＤＢ１４１とからリソースを選択する。なお、リソース使用歴ＤＢ１４１の詳細は図１１等を用いて後述すると共に、リソーススペックＤＢ１４２の詳細は図１２等を用いて後述する。
【0025】
管理装置１は、ＹＡＭＬ１０１において、ＣＰＵ指定がないため低性能な（別言すれば、人気のない）ＣＰＵを選択する。管理装置１は、ＹＡＭＬ１０１において、ＧＰＵ性能ｘｘ以上だが、利用実績から性能下限以下のＧＰＵを選択してよい。
【0026】
管理装置１は、リソースプール１０２におけるリソース利用状況が変化した場合に、リソース利用状況の変化に関する情報の入力を受け付けてよい。また、管理装置１は、ユーザに対して、各種の情報の出力及び変更通知を行ってよい。
【0027】
符号Ｂ４に示すように、管理装置１は、リソースプール１０２からユーザに渡すリソースを選択する。
【0028】
図２に示す例において、リソースプール１０２には、４つの低性能ＣＰＵノード，２つの高性能ＣＰＵノード，３つの低性能ＧＰＵ，３つの高性能ＧＰＵ及び６つのＳＳＤを含む。なお、１つの低性能ＣＰＵノード，１つの低性能ＧＰＵ，１つの高性能ＧＰＵ及び１つのＳＳＤは、使用中である。
【0029】
符号Ｂ５に示すように、管理装置１は、要求されたリソースをリソースプール１０２から切り出し、作成したマシン１０３が提示される。作成したマシン１０３には、予め登録されていた各種ドライバ及びＩｍａｇｅファイルに加えて、リソースプール１０２から切り出された１つの低性能ＣＰＵ，１つの低性能ＧＰＵ及び１つのＳＳＤが登録される。
【0030】
符号Ｂ６に示すように、作成したマシン１０３に登録されるＧＰＵは、要求よりも性能が低いＧＰＵとなっている。
【0031】
符号Ｂ７に示すように、管理装置１は、ユーザ２に対して、作成したマシン１０３を提供する。
【0032】
図３は、実施形態としての管理装置１のソフトウェア構成例を模式的に示すブロック図である。
【0033】
管理装置１は、リソースプール利用状況取得部１１１，リソース使用履歴取得部１１２，リソース配備状況取得部１１３，リソーススペック入力部１１４，要求組み合わせ表作成更新部１１５，使用台数推定モデル作成部１１６，リソース需要推定部１１７，マシン未割当リソース推定部１１８，リソース残数配点付与部１１９，リソース組み合わせ配点付与部１２０，リソース毎配点算出部１２１，マシン配備要求受付部１２２，マシン配備決定部１２３，使用率閾値取得部１２４，マシン配備実行部１２５として機能する。
【0034】
また、管理装置１は、リソース使用歴ＤＢ１４１，リソーススペックＤＢ１４２，リソースプール登録及び配備状況ＤＢ１４３，要求組み合わせ表ＤＢ１４４，リソース配点ＤＢ１４５を備える。
【0035】
リソースプール利用状況取得部１１１は、各リソースのリソース使用状況を定期的に取得する。リソースプール利用状況取得部１１１は、各リソースのリソース使用状況に差分（別言すれば、更新）がある場合に、リソースプール登録及び配備状況ＤＢ１４３に現在の使用状況を登録する。
【0036】
ユーザからのリソース使用要求があった際に、リソース使用履歴取得部１１２は、ユーザ情報，リソース要求情報，要求日時をリソース使用歴ＤＢ１４１に登録する。
【0037】
リソース配備状況取得部１１３は、リソースプール登録及び配備状況ＤＢ１４３からリソース使用結果を取り出し、要求に対する配備結果としてリソース使用歴ＤＢ１４１に登録する。
【0038】
システム管理者（不図示）は、リソースプール１０２に新たな機種のリソースが追加されるたびに、リソーススペック入力部１１４によって当該リソースのリソーススペック（別言すれば、仕様値）をリソーススペックＤＢ１４２に登録する。
【0039】
要求組み合わせ表作成更新部１１５は、リソーススペックＤＢ１４２及びリソース使用歴ＤＢ１４１を定期的に取得する。
【0040】
リソース使用歴ＤＢ１４１に新たにユーザから指定のあったリソース組み合わせがある場合に、要求組み合わせ表作成更新部１１５は、リソース使用歴ＤＢ１４１から要求組み合わせ表ＤＢ１４４を作成する。そして、要求組み合わせ表作成更新部１１５は、リソーススペックＤＢ１４２及びリソース使用歴ＤＢ１４１から要求組み合わせの件数を計上し、要求組み合わせ表ＤＢ１４４のテーブルに件数を書き込む。
【0041】
リソーススペックＤＢ１４２に互換性のないリソース組み合わせが存在する場合に、要求組み合わせ表作成更新部１１５は、リソーススペックＤＢ１４２から組み合わせ不可なリソースを抽出し、要求組み合わせ表ＤＢ１４４のテーブルに”×”を書き込む。
【0042】
使用台数推定モデル作成部１１６は、リソース使用歴ＤＢ１４１からリソース使用歴の時系列データを取得する。使用台数推定モデル作成部１１６は、リソース種別ごとに使用台数の推定モデルを作成する。
【0043】
リソース需要推定部１１７は、使用台数の推定モデルを用いて、任意の時間における使用台数の推定値を取得する。
【0044】
マシン未割当リソース推定部１１８は、使用台数の推定モデルを用いて、リソース種別ごとに任意の時間におけるマシン未割当リソース（別言すれば、残数）の推定値を取得する。
【0045】
リソース残数配点付与部１１９は、マシン未割当リソースの推定値をもとにリソース種別ごとに残数を評価し、リソース残数が少ないほど高点数を付与していく。別言すれば、リソース残数配点付与部１１９は、配点付与部の一例であり、ユーザ２による仮想化システム１００のリソース使用歴ＤＢ１４１から、仮想化システム１００におけるリソース種類毎の時系列の未使用数に応じた第１の点数を算出する。
【0046】
要求組み合わせ表ＤＢ１４４に基づき、リソース組み合わせ配点付与部１２０は、各リソースへの配点を付与する。例えば、要求組み合わせ表ＤＢ１４４のテーブルにおける”1件”＝2点、“×”＝-1点などが付与される。別言すれば、リソース組み合わせ配点付与部１２０は、配点付与部の一例であり、各リソースについて、使用頻度及び他リソースとの互換性に応じた第２の点数を算出する。
【0047】
リソース毎配点算出部１２１は、リソース組み合わせ配点付与部１２０及びリソース残数配点付与部１１９で得た各リソースへの配点を合算し、合算した配点をリソース配点ＤＢ１４５に格納する。
【0048】
マシン配備要求受付部１２２は、ユーザ２からのマシン配備要求を受付する。
【0049】
マシン配備決定部１２３は、推定したリソース需要とマシン配備要求からマシン配備を決定する。
【0050】
マシン配備決定部１２３は、リソース使用歴ＤＢ１４１を参照し、要求ユーザの過去の配備履歴を取得する。
【0051】
マシン配備決定部１２３は、リソースプール登録及び配備状況ＤＢ１４３から現在のシステムのリソース使用率を取得し、リソース需要推定部１１７から将来のシステムのリソース使用率を取得する。
【0052】
マシン配備決定部１２３は、使用率閾値取得部１２４から上限閾値を取得する。
【0053】
現在及び将来のシステムのリソース使用率が上限閾値よりも高く、且つ、要求ユーザの過去の配備履歴にあったリソースに変更することで不足は解消する場合に、マシン配備決定部１２３は、選択リソースを要求ユーザの過去の配備履歴にあったリソースに変更し、システム管理者に対し変更したことを返す。また、現在のマシン配備要求に対して残リソースで充足せず、且つ、要求ユーザの過去の配備履歴にあったリソースに変更することで不足は解消する場合にも、マシン配備決定部１２３は、選択リソースを要求ユーザの過去の配備履歴にあったリソースに変更し、システム管理者に対し変更したことを返す。
【0054】
別言すれば、マシン配備決定部１２３は、決定部の一例であり、第１の点数と第２の点数との合計値が低い順に各リソースをユーザ２に割り当てる。
【0055】
マシン配備実行部１２５は、マシン配備決定部１２３で決定された配備要求情報を渡され、実際にマシン配備を実行する。
【0056】
実施形態におけるリソースプール登録及び配備状況ＤＢ１４３の書き込み処理を、図４に示すフローチャート（ステップＳ１～Ｓ３）を用いて説明する。
【0057】
リソースプール利用状況取得部１１１は、各リソースのリソース使用状況を定期的に取得する（ステップＳ１）。
【0058】
リソースプール利用状況取得部１１１は、各リソースのリソース使用状況に差分（別言すれば、更新）があるかを判定する（ステップＳ２）。
【0059】
各リソースのリソース使用状況に差分（別言すれば、更新）がない場合には（ステップＳ２のＮＯルート参照）、リソースプール登録及び配備状況ＤＢ１４３の書き込み処理は終了し、定期的に処理は再度開始される。
【0060】
各リソースのリソース使用状況に差分（別言すれば、更新）がある場合に（ステップＳ２のＹＥＳルート参照）、リソースプール利用状況取得部１１１は、リソースプール登録及び配備状況ＤＢ１４３に現在の使用状況を登録する（ステップＳ３）。そして、リソースプール登録及び配備状況ＤＢ１４３の書き込み処理は終了し、定期的に処理は再度開始される。
【0061】
次に、実施形態におけるリソース使用歴ＤＢ１４１の更新処理を、図５に示すフローチャート（ステップＳ１１～Ｓ１２）を用いて説明する。
【0062】
ユーザからのリソース使用要求があった際に、リソース使用履歴取得部１１２は、ユーザ情報，リソース要求情報，要求日時をリソース使用歴ＤＢ１４１に登録する（ステップＳ１１）。
【0063】
リソース配備状況取得部１１３は、リソースプール登録及び配備状況ＤＢ１４３からリソース使用結果を取り出し、要求に対する配備結果としてリソース使用歴ＤＢ１４１に登録する（ステップＳ１２）。そして、リソース使用歴ＤＢ１４１の更新処理は終了し、リソース要求があるたびに処理は再度開始される。
【0064】
次に、実施形態におけるリソーススペックＤＢ１４２の更新処理を、図６に示すフローチャート（ステップＳ２１）を用いて説明する。
【0065】
システム管理者（不図示）は、リソースプール１０２に新たな機種のリソースが追加されるたびに、リソーススペック入力部１１４によって当該リソースのリソーススペック（別言すれば、仕様値）をリソーススペックＤＢ１４２に登録する（ステップＳ２１）。そして、リソーススペックＤＢ１４２の更新処理は終了し、新たな機種のリソースが追加されるたびに処理は再度開始される。
【0066】
次に、実施形態における要求組み合わせ表ＤＢ１４４の更新処理を、図７に示すフローチャート（ステップＳ３１～Ｓ３６）を用いて説明する。
【0067】
要求組み合わせ表作成更新部１１５は、リソーススペックＤＢ１４２及びリソース使用歴ＤＢ１４１を定期的に取得する（ステップＳ３１）。
【0068】
要求組み合わせ表作成更新部１１５は、リソース使用歴ＤＢ１４１に新たにユーザから指定のあったリソース組み合わせがあるかを判定する。
【0069】
リソース使用歴ＤＢ１４１に新たにユーザから指定のあったリソース組み合わせがない場合には（ステップＳ３２のＮＯルート参照）、処理はステップＳ３４へ進む。
【0070】
一方、リソース使用歴ＤＢ１４１に新たにユーザから指定のあったリソース組み合わせがある場合には（ステップＳ３２のＹＥＳルート参照）、要求組み合わせ表作成更新部１１５は、リソース使用歴ＤＢ１４１から要求組み合わせ表ＤＢ１４４を作成する。そして、要求組み合わせ表作成更新部１１５は、リソーススペックＤＢ１４２及びリソース使用歴ＤＢ１４１から要求組み合わせの件数を計上し、要求組み合わせ表ＤＢ１４４のテーブルに件数を書き込む（ステップＳ３３）。
【0071】
リソーススペック入力部１１４は、リソーススペックＤＢ１４２にリソーススペックを作成する（ステップＳ３４）。
【0072】
要求組み合わせ表作成更新部１１５は、リソーススペックＤＢ１４２に互換性のないリソース組み合わせが存在するかを判定する（ステップＳ３５）。
【0073】
リソーススペックＤＢ１４２に互換性のないリソース組み合わせが存在しない場合には（ステップＳ３５のＮＯルート参照）、要求組み合わせ表ＤＢ１４４の更新処理は終了し、定期的に処理は再度開始される。
【0074】
一方、リソーススペックＤＢ１４２に互換性のないリソース組み合わせが存在する場合には（ステップＳ３５のＹＥＳルート参照）、要求組み合わせ表作成更新部１１５は、リソーススペックＤＢ１４２から組み合わせ不可なリソースを抽出し、要求組み合わせ表ＤＢ１４４のテーブルに”×”を書き込む（ステップＳ３６）。そして、要求組み合わせ表ＤＢ１４４の更新処理は終了し、定期的に処理は再度開始される。
【0075】
次に、実施形態におけるリソース配点の更新処理を、図８に示すフローチャート（ステップＳ４１～Ｓ４７）を用いて説明する。
【0076】
使用台数推定モデル作成部１１６は、リソース使用歴ＤＢ１４１からリソース使用歴の時系列データを取得する（ステップＳ４１）。
【0077】
使用台数推定モデル作成部１１６は、リソース種別ごとに使用台数の推定モデルを作成する（ステップＳ４２）。
【0078】
リソース需要推定部１１７は、使用台数の推定モデルを用いて、任意の時間における使用台数の推定値を取得する（ステップＳ４３）。
【0079】
マシン未割当リソース推定部１１８は、使用台数の推定モデルを用いて、リソース種別ごとに任意の時間におけるマシン未割当リソース（別言すれば、残数）の推定値を取得する（ステップＳ４４）。
【0080】
リソース残数配点付与部１１９は、マシン未割当リソースの推定値をもとにリソース種別ごとに残数を評価し、リソース残数が少ないほど高点数を付与していく（ステップＳ４５）。
【0081】
リソース組み合わせ配点付与部１２０は、要求組み合わせ表ＤＢ１４４に基づき、各リソースへの配点を付与する（ステップＳ４６）。例えば、要求組み合わせ表ＤＢ１４４のテーブルにおける”1件”＝2点、“×”＝-1点などが付与される。
【0082】
リソース毎配点算出部１２１は、リソース組み合わせ配点付与部１２０及びリソース残数配点付与部１１９で得た各リソースへの配点を合算し、合算した配点をリソース配点ＤＢ１４５に格納する（ステップＳ４７）。そして、リソース配点の更新処理は終了する。
【0083】
次に、実施形態におけるマシン配備処理を、図９に示すフローチャート（ステップＳ５１～Ｓ６３）を用いて説明する。
【0084】
マシン配備要求受付部１２２は、ユーザ２からのマシン配備要求を受付する。更に、マシン配備決定部１２３は、推定したリソース需要とマシン配備要求からマシン配備を決定する（ステップＳ５１）。
【0085】
マシン配備決定部１２３は、リソース使用歴ＤＢ１４１を参照し、要求ユーザの過去の配備履歴を取得する（ステップＳ５２）。
【0086】
マシン配備決定部１２３は、リソースプール登録及び配備状況ＤＢ１４３から現在のシステムのリソース使用率を取得し、リソース需要推定部１１７から将来のシステムのリソース使用率を取得する（ステップＳ５３）。
【0087】
マシン配備決定部１２３は、使用率閾値取得部１２４から上限閾値を取得する（ステップＳ５４）。
【0088】
マシン配備決定部１２３は、現在及び将来のシステムのリソース使用率が上限閾値よりも高いかを判定する（ステップＳ５５）。
【0089】
現在及び将来のシステムのリソース使用率が上限閾値よりも高くない場合には（ステップＳ５５のＮＯルート参照）、マシン配備決定部１２３は、現在のマシン配備要求に対して残リソースで充足するかを判定する（ステップＳ５６）。
【0090】
現在のマシン配備要求に対して残リソースで充足する場合には（ステップＳ５６のＹＥＳルート参照）、マシン配備決定部１２３は、リソース配点ＤＢ１４５にて得られた各リソースへの配点を取得し、結果を昇順にソートする（ステップＳ５７）。
【0091】
マシン配備決定部１２３は、マシン配備要求に対し、該当するリソースが複数種類存在するかを判定する（ステップＳ５８）。
【0092】
マシン配備要求に対し、該当するリソースが複数種類存在する場合には（ステップＳ５８のＹＥＳルート参照）、処理はステップＳ６０へ進む。
【0093】
一方、マシン配備要求に対し、該当するリソースが複数種類存在しない場合には（ステップＳ５８のＮＯルート参照）、マシン配備決定部１２３は、配点リストを参照し、点数の低いリソースを選択する（ステップＳ５９）。
【0094】
マシン配備決定部１２３で決定したマシン配備要求情報がマシン配備実行部１２５に渡され、実際にマシン配備が実行される（ステップＳ６０）。そして、実施形態におけるマシン配備処理は終了する。
【0095】
ステップＳ５５において現在及び将来のシステムのリソース使用率が上限閾値よりも高い場合（ステップＳ５５のＹＥＳルート参照）又はステップＳ５６において現在のマシン配備要求に対して残リソースで充足しない場合には（ステップＳ５６のＮＯルート参照）、処理はステップＳ６１へ進む。マシン配備決定部１２３は、要求ユーザの過去の配備履歴にあったリソースに変更することで不足は解消するかを判定する（ステップＳ６１）。
【0096】
要求ユーザの過去の配備履歴にあったリソースに変更することで不足は解消する場合には（ステップＳ６１のＹＥＳルート参照）、マシン配備決定部１２３は、選択リソースを要求ユーザの過去の配備履歴にあったリソースに変更し、システム管理者に対し変更したことを返す（ステップＳ６２）。そして、処理はステップＳ６０へ進む。
【0097】
要求ユーザの過去の配備履歴にあったリソースに変更することで不足は解消しない場合には（ステップＳ６１のＮＯルート参照）、マシン配備決定部１２３は、残リソースではマシン配備要求を満たすことができない為、システム管理者に対しマシン配備エラーを返す（ステップＳ６３）。そして、実施形態におけるマシン配備処理は終了する。
【0098】
図１０は、実施形態におけるリソースプール登録及び配備状況ＤＢ１４３を例示するテーブルである。
【0099】
リソースプール登録及び配備状況ＤＢ１４３には、リソースＩＤ，リソース名，リソース種別，リソース型番及びマシン配備状態が対応づけて登録されてよい。
【0100】
リソースプール登録及び配備状況ＤＢ１４３には、リソース個々単位でリソースの名称，種別，仕様等が記述される。同じ種別・型番のリソース（図１０に示す例ではリソースＩＤ＝１，４，５）が存在する場合は存在数分だけ記述される。新たにリソースが接続された場合には、レコード数が増やされていく。
【0101】
図１１は、実施形態におけるリソース使用歴ＤＢ１４１を例示するテーブルである。
【0102】
リソース使用歴ＤＢ１４１には、使用歴ＩＤ，マシン名，配備日時，解体日時，使用したリソース，使用したＩｍａｇｅ，使用したドライバのバージョン及びユーザからの要求情報が対応付けて登録されてよい。
【0103】
リソース使用歴ＤＢ１４１には、マシン配備時に使用したリソースのうち、ユーザより指定のあったリソース一覧が記述される。
【0104】
ユーザ２から「ある性能以上～」の指定があった場合は、使用リソースに目印（図１１に示す例では＊）を付け、ユーザ２からの要求情報に記述される。
【0105】
同じ種別・型番のリソースが使用された場合は、存在数分だけ使用したリソースの欄に記述される。
【0106】
図１２は、実施形態におけるリソーススペックＤＢ１４２を例示するテーブルである。
【0107】
リソーススペックＤＢ１４２には、リソースＩＤ，リソース名，リソース種別，リソース型番及びリソース仕様が対応付けて登録される。
【0108】
リソーススペックＤＢ１４２には、リソース型番単位でリソースの名称、種別、仕様などが記述される。リソースプール登録及び配備状況ＤＢ１４３にあるリソース型番を用いて、このスペック情報が取得され、リソーススペックＤＢ１４２に紐づけできる。新たなリソースが設置された場合にはリソーススペックＤＢ１４２のレコード数を増やしていく。
【0109】
図１３は、実施形態におけるリソースの周期利用推定処理を説明する図である。
【0110】
符号Ｃ１に示すように、リソース使用歴ＤＢ１４１からリソース毎の使用台数（実績値）の時系列データが取得される。
【0111】
符号Ｃ２に示すように、推定モデルYCPU_B=f(XCPU_B)及びYCPU_A=f(XCPU_A)を作成する。
【0112】
符号Ｃ３に示すように、推定モデルにより使用台数の推定値が算出される。
【0113】
図１４は、実施形態におけるリソースの残数推定処理を説明する図である。
【0114】
符号Ｄ１に示すように、図１３で示したリソースの使用台数の推定モデルYCPU_B=f(XCPU_B)，YCPU_A=f(XCPU_A)が作成される。
【0115】
符号Ｄ２に示すように、使用台数の推定モデルを用いて、リソース種別ごとにマシン未割当リソース（別言すれば、残数）の時系列推定値が算出される。図１４に示す例では、時刻10:00において、CPU_Bの残数が1台であり、CPU_Aの残数が10台であることが推定されている。
【0116】
符号Ｄ３に示すように、リソース種別ごとに残数が評価され、リソース残数が少ないほど高点数及び高ランクが付与される。図１４に示す例では、時刻10:00において、残数1台のCPU_Bに１位（１０点）が付与され、残数10台のCPU_Aに２位（５点）が付与されている。点数の付け方としては、残数でランク付けする以外に、例えば、総量に対する残数比率でランク付けしてもよい。
【0117】
そして、符号Ｄ４に示すように、リソースの残数推定によって配点表が得られる。図１４に示すテーブルでは、ＣＰＵ高性能（CPU_B）の点数が10で、ＣＰＵ中性能の点数が5となっている。
【0118】
図１５は、実施形態におけるＢＯＯＴイメージやリソース間の組み合わせ回数の確認処理を説明する図である。
【0119】
ユーザからのこれまでのＹＡＭＬ１０１の要求履歴から、要求されたリソース組み合わせの件数が確認される。
【0120】
符号Ｅ１に示すＹＡＭＬ１０１の要求履歴においては、対象イメージとして「BOOT_X(リソース条件なし)」が指定されており、構成リソースとして「CPU(指定なし)×1」，「GPU(指定なし)×1」，「SSD ×1」が指定されている。符号Ｅ１に示す例においては、性能の指定なしの為、点数付与はなしとなる。
【0121】
符号Ｅ２に示すＹＡＭＬ１０１の要求履歴においては、対象イメージとして「BOOT_X(要 高性能CPU、高性能GPU)」が指定されており、構成リソースとして「CPU(高性能)×1」，「GPU(高性能)×1」，「SSD ×1」が指定されている。符号Ｅ２に示す例においては、「CPU(高性能)・GPU(高性能) 組み合わせ」が+1件となり、「CPU(高性能)・BOOT_A 組み合わせ」が+1件となり、「GPU(高性能)・BOOT_A 組み合わせ」が+1件となる。
【0122】
符号Ｅ３に示すＹＡＭＬ１０１の要求履歴においては、対象イメージとして「BOOT_X(要高性能GPU)」が指定されており、構成リソースとして「CPU(指定なし)×1」，「GPU(高性能)×2」，「SSD ×1」が指定されている。符号Ｅ３に示す例においては、「GPU(高性能)・GPU(高性能) 組み合わせ」が+1件となり、「GPU(高性能)・BOOT_B組み合わせ」が+2件となる。同じリソースが複数あれば重複して件数がカウントされる。符号Ｅ３に示す場合、GPU(高性能)が2台あるので、BOOT_Bとの組み合わせは2件としている。
【0123】
符号Ｅ４に示すＹＡＭＬ１０１の要求履歴においては、対象イメージとして「BOOT_X(要中性能以上GPU)」が指定されており、構成リソースとして「CPU(指定なし)×1」，「GPU(高性能)×1」，「SSD ×1」が指定されている。符号Ｅ４に示す例においては、「GPU(中性能)・BOOT_C組み合わせ」が+1件となり、「GPU(高性能)・BOOT_C組み合わせ」が+１件となる。要求性能が「ある性能以上～」の場合は、その性能以上の組み合わせに対し加点される。符号Ｅ４に示す場合、GPU(中性能)及びGPU(高性能)に対して加点している。
【0124】
図１６は、実施形態における要求組み合わせ表ＤＢ１４４の第１の例を示すテーブルである。
【0125】
【0126】
例えば、CPU(高性能)・GPU(高性能)の組み合わせについて「1」が登録されており、GPU(高性能)・BOOT_B組み合わせについて「2」が登録されている。
【0127】
図１７は、実施形態における要求組み合わせ表ＤＢ１４４の第２の例を示すテーブルである。
【0128】
図１７に示す要求組み合わせの一覧表においては、図１６において登録された組み合わせ回数に加えて、組み合わせ不可な要求組み合わせについて「×」印が登録されている。組み合わせ不可な要求組み合わせは、メーカサイトやカタログ等からリソーススペックを入手することによって特定した、互換性のない組み合わせであってよい。
【0129】
図１７に示す例においては、CPU(高性能)とGPU(中性能)の組み合わせは不可として登録されている。また、img（Ｉｍａｇｅ）ファイルはいずれか１つしか使用しない為、imgファイルの組み合わせはすべて不可として登録されている。
【0130】
図１８は、実施形態における各リソースの持ち点を例示するテーブルである。
【0131】
【0132】
図１８に示す例では、”1件”＝＋2点，”×”＝-1点とした場合の点数が登録されている。例えば、CPU(高性能)には、図１７に示した一覧表において“1件”が２つ、“×”が１つ存在するため、(+2)×2+(-1)×1=3が得点として登録される。
【0133】
図１９は、実施形態におけるリソース配点ＤＢ１４５の生成処理を説明する図である。
【0134】
図１９の符号Ｆ３に示すリソース配点ＤＢ１４５は、図１４に示したリソースの残数推定で得られる配点表（符号Ｆ１参照）と、図１８に示したBOOTイメージやリソース間の組み合わせ回数で得られる配点表（符号Ｆ２参照）との点数を合算して、各リソースの点数を最終的に決定することによって生成される。
【0135】
例えば、符号Ｆ３に示すリソース配点ＤＢ１４５のCPU(高性能)には、符号Ｆ１に示す配点表のCPU(高性能)の値である10と、符号Ｆ２に示す配点表のCPU(高性能)の値である3との合算値である13が登録される。
【0136】
図２０は、実施形態としてのコンポーザブルインフラシステム１００における現在及び将来のシステムのリソース使用率が設定した上限閾値よりも低い場合のリソースの切り出し処理を例示するブロック図である。
【0137】
管理装置１は、現在及び将来のシステムのリソース使用率が設定した上限閾値よりも低い場合には、ユーザ２からのリソース指定・スペック制約指定の範囲で、マシン作成時には点数が低いリソース（別言すれば、使用頻度が低いリソース）から選択をしていく。
【0138】
図２０に示す例では、符号Ｇ１に示すように、マシン作成時には、リソース配点ＤＢ１４５において点数が「1」で最も低いCPU(低性能)が選択される。
【0139】
ただし、符号Ｇ２に示すように、使用率が低い状態が継続する場合は、ユーザ２の指定通りGPU(高性能)が提供される。
【0140】
図２１は、実施形態としてのコンポーザブルインフラシステム１００における現在及び将来のシステムのリソース使用率が設定した上限閾値よりも高い場合のリソースの切り出し処理を例示するブロック図である。
【0141】
管理装置１は、現在および将来のシステムのリソース使用率が設定した上限閾値よりも高い場合（別言すれば、利用率が高い繁忙期の場合）には、あえてリクエストと異なるハードウェア資源を抽出することで、より多くのジョブを受け入れられるようにする。
【0142】
【0143】
符号Ｈ２に示すように、使用率が低くなった場合は、ユーザ指定と異なるGPUが提供される。図２１に示す例の場合は、過去にこのユーザ２の使用歴があり、かつ点数の低いGPU（図２１の場合はGPU(低性能)）が提供される。
【0144】
マシン配備決定部１２３は、図１１に示したリソース使用歴ＤＢ１４１から要求ユーザの過去の要求履歴を取得し、要求ユーザの過去の配備履歴にあったリソースを確認して変更すると共に、システム管理者に対し変更したことを返す。
【0145】
例えば、図１１に示したリソース使用歴ＤＢ１４１からユーザ名「Ａさん」がピックアップされ、使用したリソースで要求が多かったリソースが選択される。そして、利用率が高い場合に、リソース変更が可能であれば、過去の利用実績のある点数の低いリソースに差し替えられる。
【0146】
図２２は、実施形態における管理装置１のハードウェア構成例を模式的に示すブロック図である。
【0147】
図２２に示すように、管理装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１，メモリ部１２，表示制御部１３，記憶装置１４，入力Interface（ＩＦ）１５，外部記録媒体処理部１６及び通信ＩＦ１７を備える。
【0148】
メモリ部１２は、記憶部の一例であり、例示的に、Read Only Memory（ＲＯＭ）及びRandom Access Memory（ＲＡＭ）などである。メモリ部１２のＲＯＭには、Basic Input/Output System（ＢＩＯＳ）等のプログラムが書き込まれてよい。メモリ部１２のソフトウェアプログラムは、ＣＰＵ１１に適宜に読み込まれて実行されてよい。また、メモリ部１２のＲＡＭは、一時記録メモリあるいはワーキングメモリとして利用されてよい。
【0149】
表示制御部１３は、表示装置１３１と接続され、表示装置１３１を制御する。表示装置１３１は、液晶ディスプレイやOrganic Light-Emitting Diode（ＯＬＥＤ）ディスプレイ，Cathode Ray Tube（ＣＲＴ），電子ペーパーディスプレイ等であり、オペレータ等に対する各種情報を表示する。表示装置１３１は、入力装置と組み合わされたものでもよく、例えば、タッチパネルでもよい。表示装置１３１は、管理装置１のユーザに対する種々の情報を表示する。
【0150】
記憶装置１４は、高ＩＯ性能の記憶装置であり、例えば、Dynamic Random Access Memory（ＤＲＡＭ）やＳＳＤ（Solid State Drive），Storage Class Memory（ＳＣＭ），ＨＤＤ（Hard Disk Drive）が用いられてよい。
【0151】
入力ＩＦ１５は、マウス１５１やキーボード１５２等の入力装置と接続され、マウス１５１やキーボード１５２等の入力装置を制御してよい。マウス１５１やキーボード１５２は、入力装置の一例であり、これらの入力装置を介して、オペレータが各種の入力操作を行う。
【0152】
外部記録媒体処理部１６は、記録媒体１６０が装着可能に構成される。外部記録媒体処理部１６は、記録媒体１６０が装着された状態において、記録媒体１６０に記録されている情報を読み取り可能に構成される。本例では、記録媒体１６０は、可搬性を有する。例えば、記録媒体１６０は、フレキシブルディスク、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、又は、半導体メモリ等である。
【0153】
通信ＩＦ１７は、外部装置との通信を可能にするためのインタフェースである。
【0154】
ＣＰＵ１１は、プロセッサの一例であり、種々の制御や演算を行う処理装置である。ＣＰＵ１１は、メモリ部１２に読み込まれたOperating System（ＯＳ）やプログラムを実行することにより、種々の機能を実現する。なお、ＣＰＵ１１は、複数のＣＰＵを含むマルチプロセッサであってもよいし、複数のＣＰＵコアを有するマルチコアプロセッサであってもよく、或いは、マルチコアプロセッサを複数有する構成であってもよい。
【0155】
管理装置１全体の動作を制御するための装置は、ＣＰＵ１１に限定されず、例えば、ＭＰＵやＤＳＰ，ＡＳＩＣ，ＰＬＤ，ＦＰＧＡのいずれか１つであってもよい。また、管理装置１全体の動作を制御するための装置は、ＣＰＵ，ＭＰＵ，ＤＳＰ，ＡＳＩＣ，ＰＬＤ及びＦＰＧＡのうちの２種類以上の組み合わせであってもよい。なお、ＭＰＵはMicro Processing Unitの略称であり、ＤＳＰはDigital Signal Processorの略称であり、ＡＳＩＣはApplication Specific Integrated Circuitの略称である。また、ＰＬＤはProgrammable Logic Deviceの略称であり、ＦＰＧＡはField Programmable Gate Arrayの略称である。
【0156】
〔Ｂ〕効果
上述した実施形態におけるリソース管理プログラム，管理装置１及びリソース管理方法によれば、例えば以下の作用効果を奏することができる。
上述した実施形態におけるリソース管理プログラム，管理装置１及びリソース管理方法によれば、例えば以下の作用効果を奏することができる。
【0157】
図２３は、実施形態における効果を説明する図である。
【0158】
実施形態においてはジョブに対するハードウェア資源割り当てが適切に行える。このため、図２３に示すように、従来例ではリソースプール６０２にある残リソースが低性能CPUノード ×2，低性能GPU ×1，SSD ×2になる場合でも、実施形態ではリソースプールにある残リソースを高性能CPUノード ×2，高性能GPU ×1，SSD ×2とすることができる。
【0159】
ここで、新たなユーザリクエストとして、リソース要求の指定なしの対象イメージ「BOOT(リソース条件なし)」及び構成リソース「GPU(指定なし)×1」，「CPU(指定なし)×1」，「SSD ×1」が発行された場合には、従来例でも実施形態でも残リソースだけで配備可能となる。
【0160】
一方、新たなユーザリクエストとして、リソース要求の指定ありの対象イメージ「BOOT(要 高性能CPU)」及び構成リソース「GPU(要 高性能)×1」，「CPU(指定なし)×1」，「SSD ×1」が発行された場合には、従来例では残リソースだけでは配備不可となる。しかし、実施形態では残リソースだけで配備可能となる。
【0161】
リソース残数配点付与部１１９は、ユーザ２による仮想化システム１００のリソース使用歴ＤＢ１４１から、仮想化システム１００におけるリソース種類毎の時系列の未使用数に応じた第１の点数を算出する。リソース組み合わせ配点付与部１２０は、各リソースについて、使用頻度及び他リソースとの互換性に応じた第２の点数を算出する。マシン配備決定部１２３は、第１の点数と第２の点数との合計値が低い順に各リソースをユーザ２に割り当てる。
【0162】
これにより、仮想化システム１００における利用効率を向上させることができる。具体的には、ジョブに対するハードウェア資源割り当てが適切となり、ハードウェア資源が枯渇することなく、リソース指定された新たなジョブでも実行できるようになる。
【0163】
〔Ｃ〕その他
開示の技術は上述した実施形態に限定されるものではなく、本実施形態の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。本実施形態の各構成及び各処理は、必要に応じて取捨選択することができ、あるいは適宜組み合わせてもよい。
開示の技術は上述した実施形態に限定されるものではなく、本実施形態の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。本実施形態の各構成及び各処理は、必要に応じて取捨選択することができ、あるいは適宜組み合わせてもよい。
【0164】
〔Ｄ〕付記
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【0165】
（付記１）
仮想化システムを管理するコンピュータに、
ユーザによる前記仮想化システムの使用履歴から、前記仮想化システムにおけるリソース種類毎の時系列の未使用数に応じた第１の点数を算出し、
各リソースについて、使用頻度及び他リソースとの互換性に応じた第２の点数を算出し、
前記第１の点数と前記第２の点数との合計値が低い順に各リソースを前記ユーザに割り当てる、
処理を実行させる、ことを特徴とするリソース管理プログラム。
仮想化システムを管理するコンピュータに、
ユーザによる前記仮想化システムの使用履歴から、前記仮想化システムにおけるリソース種類毎の時系列の未使用数に応じた第１の点数を算出し、
各リソースについて、使用頻度及び他リソースとの互換性に応じた第２の点数を算出し、
前記第１の点数と前記第２の点数との合計値が低い順に各リソースを前記ユーザに割り当てる、
処理を実行させる、ことを特徴とするリソース管理プログラム。
【0166】
（付記２）
前記仮想化システムにおけるリソース使用率が閾値よりも高い場合に、前記割り当てを行う、
処理を前記コンピュータに実行させる、ことを特徴とする付記１に記載のリソース管理プログラム。
前記仮想化システムにおけるリソース使用率が閾値よりも高い場合に、前記割り当てを行う、
処理を前記コンピュータに実行させる、ことを特徴とする付記１に記載のリソース管理プログラム。
【0167】
（付記３）
前記第２の点数を算出する処理において、前記使用頻度に応じて該当するリソースにおける前記第２の点数を加点する、
処理を前記コンピュータに実行させる、ことを特徴とする付記１又は２に記載のリソース管理プログラム。
前記第２の点数を算出する処理において、前記使用頻度に応じて該当するリソースにおける前記第２の点数を加点する、
処理を前記コンピュータに実行させる、ことを特徴とする付記１又は２に記載のリソース管理プログラム。
【0168】
（付記４）
前記第２の点数を算出する処理において、前記互換性が低いリソースにおける前記第２の点数を減点する、
処理を前記コンピュータに実行させる、ことを特徴とする付記１又は２に記載のリソース管理プログラム。
前記第２の点数を算出する処理において、前記互換性が低いリソースにおける前記第２の点数を減点する、
処理を前記コンピュータに実行させる、ことを特徴とする付記１又は２に記載のリソース管理プログラム。
【0169】
（付記５）
仮想化システムを管理するコンピュータが、
ユーザによる前記仮想化システムの使用履歴から、前記仮想化システムにおけるリソース種類毎の時系列の未使用数に応じた第１の点数を算出し、
各リソースについて、使用頻度及び他リソースとの互換性に応じた第２の点数を算出し、
前記第１の点数と前記第２の点数との合計値が低い順に各リソースを前記ユーザに割り当てる、
処理を実行する、ことを特徴とするリソース管理方法。
仮想化システムを管理するコンピュータが、
ユーザによる前記仮想化システムの使用履歴から、前記仮想化システムにおけるリソース種類毎の時系列の未使用数に応じた第１の点数を算出し、
各リソースについて、使用頻度及び他リソースとの互換性に応じた第２の点数を算出し、
前記第１の点数と前記第２の点数との合計値が低い順に各リソースを前記ユーザに割り当てる、
処理を実行する、ことを特徴とするリソース管理方法。
【0170】
（付記６）
前記仮想化システムにおけるリソース使用率が閾値よりも高い場合に、前記割り当てを行う、
処理を前記コンピュータが実行する、ことを特徴とする付記５に記載のリソース管理方法。
前記仮想化システムにおけるリソース使用率が閾値よりも高い場合に、前記割り当てを行う、
処理を前記コンピュータが実行する、ことを特徴とする付記５に記載のリソース管理方法。
【0171】
（付記７）
前記第２の点数を算出する処理において、前記使用頻度に応じて該当するリソースにおける前記第２の点数を加点する、
処理を前記コンピュータが実行する、ことを特徴とする付記５又は６に記載のリソース管理方法。
前記第２の点数を算出する処理において、前記使用頻度に応じて該当するリソースにおける前記第２の点数を加点する、
処理を前記コンピュータが実行する、ことを特徴とする付記５又は６に記載のリソース管理方法。
【0172】
（付記８）
前記第２の点数を算出する処理において、前記互換性が低いリソースにおける前記第２の点数を減点する、
処理を前記コンピュータが実行する、ことを特徴とする付記５又は６に記載のリソース管理方法。
前記第２の点数を算出する処理において、前記互換性が低いリソースにおける前記第２の点数を減点する、
処理を前記コンピュータが実行する、ことを特徴とする付記５又は６に記載のリソース管理方法。
【0173】
（付記９）
仮想化システムを管理する管理装置において、
ユーザによる前記仮想化システムの使用履歴から、前記仮想化システムにおけるリソース種類毎の時系列の未使用数に応じた第１の点数を算出し、各リソースについて、使用頻度及び他リソースとの互換性に応じた第２の点数を算出する配点付与部と、
前記第１の点数と前記第２の点数との合計値が低い順に各リソースを前記ユーザに割り当てる決定部と、
を備えることを特徴とする管理装置。
仮想化システムを管理する管理装置において、
ユーザによる前記仮想化システムの使用履歴から、前記仮想化システムにおけるリソース種類毎の時系列の未使用数に応じた第１の点数を算出し、各リソースについて、使用頻度及び他リソースとの互換性に応じた第２の点数を算出する配点付与部と、
前記第１の点数と前記第２の点数との合計値が低い順に各リソースを前記ユーザに割り当てる決定部と、
を備えることを特徴とする管理装置。
【0174】
（付記１０）
前記決定部は、前記仮想化システムにおけるリソース使用率が閾値よりも高い場合に、前記割り当てを行う、
ことを特徴とする付記９に記載の管理装置。
前記決定部は、前記仮想化システムにおけるリソース使用率が閾値よりも高い場合に、前記割り当てを行う、
ことを特徴とする付記９に記載の管理装置。
【0175】
（付記１１）
前記配点付与部は、前記第２の点数を算出する処理において、前記使用頻度に応じて該当するリソースにおける前記第２の点数を加点する、
ことを特徴とする付記９又は１０に記載の管理装置。
前記配点付与部は、前記第２の点数を算出する処理において、前記使用頻度に応じて該当するリソースにおける前記第２の点数を加点する、
ことを特徴とする付記９又は１０に記載の管理装置。
【0176】
（付記１２）
前記配点付与部は、前記第２の点数を算出する処理において、前記互換性が低いリソースにおける前記第２の点数を減点する、
ことを特徴とする付記９又は１０に記載の管理装置。
前記配点付与部は、前記第２の点数を算出する処理において、前記互換性が低いリソースにおける前記第２の点数を減点する、
ことを特徴とする付記９又は１０に記載の管理装置。
【符号の説明】
【0177】
１，６ ：管理装置
２，７ ：ユーザ
１１ ：ＣＰＵ
１２ ：メモリ部
１３ ：表示制御部
１４ ：記憶装置
１５ ：入力ＩＦ
１６ ：外部記録媒体処理部
１７ ：通信ＩＦ
１００，６００：コンポーザブルインフラシステム
１０１，６０１：ＹＡＭＬ
１０２，６０２：リソースプール
１０３，６０３：マシン
１１１ ：リソースプール利用状況取得部
１１２ ：リソース使用履歴取得部
１１３ ：リソース配備状況取得部
１１４ ：リソーススペック入力部
１１５ ：要求組み合わせ表作成更新部
１１６ ：使用台数推定モデル作成部
１１７ ：リソース需要推定部
１１８ ：マシン未割当リソース推定部
１１９ ：リソース残数配点付与部
１２０ ：リソース組み合わせ配点付与部
１２１ ：リソース毎配点算出部
１２２ ：マシン配備要求受付部
１２３ ：マシン配備決定部
１２４ ：使用率閾値取得部
１２５ ：マシン配備実行部
１３１ ：表示装置
１４１ ：リソース使用歴ＤＢ
１４２ ：リソーススペックＤＢ
１４３ ：配備状況ＤＢ
１４４ ：要求組み合わせ表ＤＢ
１４５ ：リソース配点ＤＢ
１５１ ：マウス
１５２ ：キーボード
１６０ ：記録媒体
２，７ ：ユーザ
１１ ：ＣＰＵ
１２ ：メモリ部
１３ ：表示制御部
１４ ：記憶装置
１５ ：入力ＩＦ
１６ ：外部記録媒体処理部
１７ ：通信ＩＦ
１００，６００：コンポーザブルインフラシステム
１０１，６０１：ＹＡＭＬ
１０２，６０２：リソースプール
１０３，６０３：マシン
１１１ ：リソースプール利用状況取得部
１１２ ：リソース使用履歴取得部
１１３ ：リソース配備状況取得部
１１４ ：リソーススペック入力部
１１５ ：要求組み合わせ表作成更新部
１１６ ：使用台数推定モデル作成部
１１７ ：リソース需要推定部
１１８ ：マシン未割当リソース推定部
１１９ ：リソース残数配点付与部
１２０ ：リソース組み合わせ配点付与部
１２１ ：リソース毎配点算出部
１２２ ：マシン配備要求受付部
１２３ ：マシン配備決定部
１２４ ：使用率閾値取得部
１２５ ：マシン配備実行部
１３１ ：表示装置
１４１ ：リソース使用歴ＤＢ
１４２ ：リソーススペックＤＢ
１４３ ：配備状況ＤＢ
１４４ ：要求組み合わせ表ＤＢ
１４５ ：リソース配点ＤＢ
１５１ ：マウス
１５２ ：キーボード
１６０ ：記録媒体
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】