JP5342003B2 - ストレージシステム - Google Patents

Description

本発明は、ストレージシステムに関し、例えば、ストレージシステムの性能を管理するための技術に関するものである。

近年、計算機の性能向上や、インターネット回線の速度向上により、計算機上で扱われるデータ量が増加している。また、計算機で扱うデータを処理するストレージの性能に限界があるため、限界性能を超過する前にストレージの構成を改善するプロアクティブな性能管理への期待が高まっている。そのため、ストレージへの負荷を監視し、閾値を超過した場合に警告する技術（特許文献１参照）が公開されている。また、ストレージへの負荷傾向から将来の予測を算出するソフトウェア（非特許文献１参照）が公開されている。

特開２００４−０７２１３５号公報

JP1/HiCommand Tuning Manager リファレンスガイド pp. 114-130

しかし、特許文献１の技術によると、瞬間的な負荷のピーク値が閾値を超過しているか否かで限界を判定している。このため、ストレージへの負荷が高くなることを想定して設計しているバックアップなどの高負荷なＩＯによる値で閾値超過を判定するので、限界性能に到達したかどうか分からない。

また、非特許文献１の技術によると、負荷傾向が低い楽観的な予測傾向と負荷傾向が高い悲観的な予測傾向を提示しているが、改善が必要なＬＵがわからない。さらに、特許文献１と非特許文献１の組合せによると、構成を改善するための時間（構成を変更するための時間とコンピュータにおける論理的な処理時間によって決まるが、支配的なのは必要なデータを改善（増設）した構成においてデータを移動させるためのコンピュータによる処理時間（つまり後者）である）と、改善による効果が分からないため、改善構成を決定することができない。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、瞬間的な負荷のピーク値に影響されることなくストレージの性能傾向及び限界性能超過時期を正確に予測し、最適な改善構成を提案する技術を提供するものである。

上記課題を解決するために、本発明では、ストレージ装置から構成情報、性能情報、運用情報を取得し、性能傾向を超過しているＬＵを除いた性能情報に基づき限界性能超過時期を予測し、改善後の限界性能及び改善に必要な時間から最適な改善構成を決定する。

即ち、より具体的には、本発明は記憶装置(1400)と、この記憶装置の処理性能を管理する性能管理部(1100)と、を備えるストレージシステム(1)に関する。ここで、性能管理部は、所定期間内における計算機(1000)から記憶装置へのＩＯ量の推移からＩＯ量の近似関数（近似直線）を求め、その近似関数を記憶装置に対する性能傾向(7001)とし、さらにＩＯ量の標準誤差を算出し、性能傾向及び標準誤差と記憶装置の限界性能との対比情報を出力部(16004)に出力する。なお、性能管理部は、管理者による演算指示（ＯＫボタン（図１６参照）の押下）が入力されるたびに、性能傾向及び標準誤差を算出し、記憶装置の限界性能との対比情報を出力部に出力するようにしてもよい。

また、性能管理部は、記憶装置におけるＲＡＩＤグループ毎のディスクデバイス(1410乃至1413)の限界性能の合計値、ＲＡＩＤグループ毎の記憶装置のコントローラ(1403)の限界性能、及びＲＡＩＤグループ毎の計算機から記憶装置への帯域（ホストパス(1401)）の限界性能のうち、最小値を記憶装置の限界性能とする。より具体的には、性能管理部は、ＲＡＩＤグループ毎に、読み込み／書き込み比率の平均及び読み込みヒット率の平均を有するＩＯパターンを算出し、当該ＩＯパターン及びＲＡＩＤの構成の組み合せに対応する、ディスクデバイス、コントローラ、及びホストパスの限界性能をそれぞれ格納する限界性能テーブルを参照して、算出したＩＯパターンと処理対象のＲＡＩＤグループの構成からディスクデバイス、コントローラ、及びホストパスの限界性能をそれぞれ取得する。

さらに、性能管理部は、予め用意されている記憶装置におけるディスクデバイスの増設案を読み込み、当該増設案の構成を採用した場合の増設時間であって、増設分のディスクデバイスにデータを移動するために必要な時間を含む増設時間を算出し、対比情報と共に、増設案及び増設時間(16003)を出力部に出力する。

さらに、性能管理部は、近似関数を算出するために、計算機におけるジョブの実行スケジュール情報(17001)からジョブが実行されている時間帯(21003)、或いはそれ以外の時簡帯のＩＯ量から性能傾向を算出するようにしても良い。この場合、複数のジョブの実行期間の和を取ることでジョブが実行されている時間帯を特定する。

また、性能管理部は、最初に求めた性能傾向に標準誤差を加えた値を超えているＩＯ量を有する記憶領域を含むＲＡＩＤグループに処理対象を絞り込み、その処理対象についての性能傾向を再算出するようにしても良い。

さらなる本発明の特徴は、以下本発明を実施するための最良の形態および添付図面によって明らかになるものである。

本発明によれば、ピーク値に影響されることなくストレージの性能傾向及び限界性能超過時期を正確に予測でき、最適な改善構成を提案することができるため、プロアクティブな性能管理を実現することができるようになる。

本発明の実施形態によるストレージシステムの概略構成を示す図である。 計算機のメモリの内部構成を示す図である。 管理計算機のメモリの内部構成を示す図である。 ストレージ装置のメモリの内部構成を示す図である。 計算機における計算機設定テーブルの内容を示す図である。 管理計算機における限界性能情報テーブルの内容を示す図である。 管理計算機における性能傾向情報テーブルの内容を示す図である。 管理計算機における改善構成情報テーブルの内容を示す図である。 ストレージ装置におけるストレージ構成情報テーブルの内容を示す図である。 ストレージ装置におけるストレージ性能情報テーブルの内容を示す図である。 本発明の実施形態における性能管理処理を説明するためのフローチャートである。 性能管理処理の一部を構成する性能分析処理の詳細を説明するためのフローチャートである。 性能分析処理（図１２）における部位毎の限界性能算出処理の詳細を説明するためのフローチャートである。 性能分析処理（図１２）における性能傾向算出処理の詳細を説明するためのフローチャートである。 性能管理処理の一部を構成する改善構成決定処理の詳細を説明するためのフローチャートである。 本発明の実施形態による性能管理画面例を示す図である。 本発明の第２の実施形態における計算機のメモリの内部構成を示す図である。 計算機における運用情報テーブルの内容を示す図である。 本発明の第２の実施形態による性能管理処理を説明するためのフローチャートである。 性能管理処理（図１９）における絞り込み処理の詳細を説明するためのフローチャートである。 ジョブ実行期間とジョブ実行時間帯の概念を説明するための登録テーブルの図である。

本発明は、瞬間的な負荷のピーク値に惑わされること無く、ストレージシステムにおける現実的な負荷超過時期（限界時期）を過去の使用状況から予測し、その予測結果に基づいて、効果的な構成改善プランを提供する。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。ただし、本実施形態は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではないことに注意すべきである。また、各図において共通の構成については同一の参照番号が付されている。

１）第１の実施形態
＜ストレージシステムの構成＞
図１は、本発明の実施形態によるストレージシステム１の構成（各実施形態において共通の構成）を示す図である。本発明では、計算機１０００が使用しているストレージ装置１４００の限界性能を算出する場合に実施される。

ストレージシステム１は、少なくとも１つの計算機１０００と、少なくとも１つの管理計算機１１００と、少なくとも１つのＦＣスイッチ１２００と、少なくとも１つのＩＰスイッチ１３００と、少なくとも１つのストレージ装置１４００と、を有している。

計算機１０００は、ストレージ装置１４００へ入出力を行う計算機であり、ストレージ装置１４００との入出力データを送受信するＦＣ＿Ｉ／Ｆ１００１と、管理計算機１１００との管理データを送受信するＩＰ＿Ｉ／Ｆ１００５と、プログラムを実行し計算機全体を制御するＣＰＵ１００２と、プログラムのための記憶領域であるメモリ１００７と、プログラムやユーザデータなどを記憶する記憶装置１００６と、キーボードやマウスなどのユーザからの情報を入力するための入力装置１００３と、ディスプレイなどユーザへ情報を表示するための出力装置１００４と、を備えている。

管理計算機１１００は、計算機１０００やストレージ装置１４００を管理するための計算機であり、ストレージ装置１４００との入出力データと制御データを送受信するＦＣ＿Ｉ／Ｆ１１０１と、計算機１０００やストレージ装置１４００との管理データを送受信するＩＰ＿Ｉ／Ｆ１１０５と、プログラムを実行し計算機全体を制御するＣＰＵ１１０２と、プログラムのための記憶領域であるメモリ１１０７と、プログラムやユーザデータなどを記憶する記憶装置１１０６と、キーボードやマウスなどのユーザからの情報を入力するための入力装置１１０３と、ディスプレイなどユーザへの情報を表示するための出力装置１１０４と、を備えている。

ＦＣスイッチ１２００は、管理計算機１０００からストレージ装置１４００などへの入出力データを転送するためのスイッチ装置であり、入出力データを送受信するＦＣ＿Ｉ／Ｆ１２０３と、管理データを送受信するＩＰ＿Ｉ／Ｆ１２０４と、プログラムを実行しＦＣスイッチ全体を制御するＣＰＵ１２０１と、プログラムやデータのための記憶領域であるメモリ１２０２と、を備えている。

ＩＰスイッチ１３００は、管理計算機１１００から計算機１０００などへの管理データを転送するためのスイッチ装置であり、管理データを送受信するＩＰ＿Ｉ／Ｆ１３０３と、プログラムを実行しＩＰスイッチ全体を制御するＣＰＵ１３０１と、プログラムやデータのための記憶領域であるメモリ１３０２を備えている。

ストレージ装置１４００は、計算機１０００からの入出力データを処理するノードであり、ＦＣスイッチから転送された入出力データを受信するＦＣ＿ＩＦ１４０１と、管理計算機１１００からの管理データを受信するＩＰ＿Ｉ／Ｆ１４０２と、プログラムを実行しストレージ装置全体を制御するコントローラ１４０３と、プログラムのための記憶領域であるメモリ１４０４と、ユーザデータが保存されているディスク装置と、を備えている。なお、ディスク装置１４１０、１４１１、１４１２、及び１４１３と、ディスク装置を論理的に区切ったＲＡＩＤグループ１４２０及び１４３０と、ＲＡＩＤグループをユーザに見える形に区切ったＬＵ１４２１、１４２２、１４３１、１４３２、及び１４３３は、ストレージ装置を増設する前のストレージ構成である。また、ストレージ１４１４及び１４１５と、ＲＡＩＤグループ１４４０及び１４５０と、ＬＵ１４４１及び１４５１は、増設する場合のＰＬＡＮ１及び２（増設案）を示している。つまり、ＰＬＡＮ１及び２はコントローラ１４０３にまだ接続されたものではない。

＜メモリの内部構成＞
図２は、計算機１０００のメモリ構成を示す図である。計算機１０００は、起動時に、例えばＨＤＤ１００６から、ストレージ装置１４００へのデータの入出力を行うデータ入出力プログラム２００１と、計算機の設定情報を管理する計算機設定管理プログラム２００２と、計算機の設定情報である計算機設定テーブル２００３を読み込み、それらをメモリ１００７に格納する。

図３は、管理計算機１１００のメモリ構成を示す図である。管理計算機１１００は、起動時に、例えばＨＤＤ１１０６から、ストレージ装置１４００の性能を管理する性能管理プログラム３００１と、ストレージ装置１４００の限界性能を算出するプログラムである限界性能算出プログラム３００２と、ストレージ装置１４００の性能傾向を算出するプログラムである性能傾向算出プログラム３００３と、ストレージ装置１４００の改善構成を決定するプログラムである改善構成決定プログラム３００４と、ストレージ装置１４００の限界性能情報である限界性能情報テーブル３００５と、ストレージ装置１４００の性能傾向情報である性能傾向情報テーブル３００６と、ストレージ装置１４００の改善構成情報である改善構成情報テーブル３００７と、を読み込み、それらをメモリ１１０７に格納する。

図４は、ストレージ装置１４００のメモリ構成を示す図である。ストレージ装置１４００は、起動時に、例えば何れかのＨＤＤから、計算機１０００などからストレージ装置１４００へアクセスさせるためのデータ処理プログラム４００１と、ストレージ装置の構成情報や性能情報を管理するストレージ情報管理プログラム４００２と、ストレージ装置の構成情報である構成情報テーブル４００３と、ストレージ装置の性能情報であるストレージ性能情報テーブル４００４と、を読み込み、それらをメモリ１４０４に格納する。

なお、ここでは、各テーブル及び各プログラムは、対象となるディスク装置（ＨＤＤ）から読み込むような構成としたが、その例に限られず、各テーブル及び各プログラムを別に設けられた格納手段（例えば、サーバ装置）から読み込むような構成としても良い。

＜読み込んだ各テーブルの内容＞
図５は、計算機設定テーブル２００３の構成を示す図である。計算機設定テーブル２００３は、計算機の識別子であるＣＯＭＰＵＴＥＲ５００１と、計算機が使用しているＬＵの識別子であるＬＵ５００２と、計算機が使用しているＬＵへの接続先であるＴＡＲＧＥＴ＿ＩＦ５００３と、計算機が使用しているＬＵの業務種別であるＪＯＢ５００４と、を備える。ＪＯＢ５００４に示されるように、各ＬＵは用途が予め決められているが、後に用途を変更することができるようにしても良い。

図６は、限界性能情報テーブル３００５の構成を示す図である。限界性能情報テーブル３００５は、ストレージ装置の識別子であるＳＴＯＲＡＧＥ６００１と、ＲＡＩＤグループの識別子であるＲＧ６００２と、コントローラの限界性能値であるＣＯＮＴＲＯＬＬＥＲ６００３と、ＨＤＤの限界性能値であるＨＤＤ６００４と、計算機からストレージ装置へのパスの限界性能値であるＨＯＳＴ＿ＰＡＴＨ６００５と、を備えている。

図６では、ＣＯＮＴＯＲＯＬＬＥＲ６００３、ＨＤＤ６００４及びＨＯＳＴ＿ＰＡＴＨ６００５に入力される数値は、それぞれが処理可能なＩＯ数（ＩＯＰＳ）を示している。なお、これらの数値は、限界性能算出プログラム３００２によって予め算出された値が各欄に入力される。

図７は、性能傾向情報テーブル３００６の構成を示す図である。性能傾向情報テーブル３００６は、ストレージ装置の性能傾向を示す計算式であるＴＲＥＮＤ７００１と、ストレージ装置への負荷を低く予測した楽観的な性能傾向を示す計算式であるＯＰＴＩＭＩＳＴＩＣ＿ＴＲＥＮＤ７００２と、ストレージ装置への負荷を高く予測した悲観的な性能傾向を示す計算式であるＰＥＳＳＩＭＩＳＴＩＣ＿ＴＲＥＮＤ７００３と、を備える。これらは、ＯＫボタン（図１６参照）がユーザによって押下される度に、現時点（ＮＯＷ）から過去所定期間における負荷のデータを用いて後述する演算（数式（１）乃至（６））を行うことによって得られるものである。ストレージシステム１の使用状況によって負荷は刻々と変化するので、押下する度に、図７に入力される性能傾向を示す計算式は変化する。なお、ここではＯＫボタンを押下する度に性能傾向を示す計算式を求めるようにしているが、時間経過に従って逐次求めるようにしても良い。

図８は、改善構成情報テーブル３００７の構成（つまり、改善プラン）を示す図である。改善構成情報テーブル３００７は、ストレージ装置の識別子であるＳＴＯＲＡＧＥ８００１と、増設するＨＤＤの識別子であるＨＤＤ８００２と、増設するＲＡＩＤグループの識別子であるＲＧ８００３と、増設するＲＡＩＤグループのＲＡＩＤ構成種別であるＲＡＩＤ＿ＬＥＶＥＬ８００４と、増設するＬＵの識別子であるＬＵ８００５と、増設するＬＵの容量であるＳＩＺＥ８００６と、増設後の限界性能であるＬＩＭＩＴ８００７と、増設に必要な時間であるＴＩＭＥ８００８と、を備える。つまり、このテーブルは、例えば、８００１で示されるストレージ装置に、８００２で示されるＨＤＤであって、ＲＡＩＤ８００３、ＲＡＩＤ＿ＬＥＶＥＬ８００４及びＬＵ８００５が設定されるＨＤＤを追加するＰＬＡＮが示している。ＬＩＭＩＴ８００７やＴＩＭＥ８００８は、初期段階では空欄となっている。

図９は、ストレージ装置構成情報テーブル４００３の構成を示す図である。ストレージ装置構成情報テーブル４００３は、ストレージ装置の識別子であるＳＴＯＲＡＧＥ９００１と、ＲＡＩＤグループの識別子であるＲＧ９００２と、ＲＡＩＤグループのＲＡＩＤ構成種別であるＲＡＩＤ＿ＬＥＶＥＬ９００３と、ＬＵの識別子であるＬＵ９００４と、ＬＵの容量であるＳＩＺＥ９００５と、を備える。本明細書では、各行の情報を１レコードというものとする。

図１０は、ストレージ装置性能情報テーブル４００４の構成を示す図である。ストレージ装置性能情報テーブル４００４は、性能情報の取得日時であるＴＩＭＥ１０００１と、ストレージ装置の識別子であるＳＴＯＲＡＧＥ１０００２と、ＲＡＩＤグループの識別子であるＲＧ１０００３と、ＬＵの識別子であるＬＵ１０００４と、ストレージ装置が受信した１秒当たりの読み込みＩＯ量であるＲＥＡＤ＿ＩＯＰＳ１０００５と、ストレージ装置が受信した１秒当たりの書込ＩＯ量であるＷＲＩＴＥ＿ＩＯＰＳ１０００６と、読み込みＩＯにおけるキャッシュヒット率であるＨＩＴ１０００７と、を備える。なお、ここでキャッシュヒット率とは、ＲＥＡＤ＿ＩＯ（見かけの負荷）のうち、キャッシュでヒットしてＨＤＤまでアクセスせずに処理が完了した（ホストコンピュータにデータを返信した）回数の割合（見かけの負荷×キャッシュヒット率＝実質的なＨＤＤの負荷）をいう。つまり、キャッシュで処理が完了したということは、ＨＤＤに負荷か掛からなかったことを意味しており、この値によってＨＤＤの限界性能が変わってくる。よって、このキャッシュヒット率を、限界性能を取得するときのパラメータとするのは有効である。

なお、本実施形態では、限界性能情報テーブル３００５、性能傾向情報テーブル３００６、改善構成情報テーブル３００７は、レコードがない状態になっていることとする。

＜性能管理処理＞
図１１は、本実施形態における性能管理処理を説明するためのフローチャートである。管理者は、例えば計算機１０００を用いて、性能管理画面（図１６参照：最初の段階ではＰＬＡＮや性能グラフ等は表示されていない）の表示要求を管理計算機１１００に送信する（ステップＳ１１００１）。その要求を受信した管理計算機１１００の性能管理プログラム（性能管理処理部）３００１は、性能管理画面２１００を管理者が使用する計算機１０００に送信する（ステップＳ１１００２）。管理者が使用する計算機は、ここでは計算機１０００としているが、管理計算機１１００でも別の計算機でもよい。

次に、管理者が使用する計算機１０００は、限界性能算出及び改善構成表示の要求を管理計算機１１００に送信する（ステップステップＳ１１００３）。それを受信した管理計算機１１００の性能管理プログラム（性能管理処理部）３００１は、ストレージ構成情報テーブル４００３及びストレージ性能情報テーブル４００４の送信要求をストレージ装置１４００に送信する（ステップＳ１１００４）。それを受信したストレージ装置１４００のストレージ情報管理プログラム４００２は、ストレージ構成情報テーブル４００３及びストレージ性能情報テーブル４００４を管理計算機１１００に送信する（ステップＳ１１００５）。送信のタイミングは管理計算機１１００から送信要求を受信したタイミングでも、ストレージ構成情報テーブル４００３、ストレージ性能情報テーブル４００４が変更されたタイミングでもよい。

次に、管理計算機１１００の性能管理プログラム（性能管理処理部）３００１は、性能分析処理を実行する（ステップＳ１１００６）。そして、改善構成決定プログラム（改善構成決定処理部）３００４は、改善構成決定処理を実行し（ステップＳ１１００７）、性能管理画面を管理者が使用する計算機１０００に送信する（ステップＳ１１００８）。なお、各プログラムは、ＣＰＵが各プログラムに相当するコードを実行することによって、括弧内の各処理部として実現される。

＜性能分析処理＞
図１２に、性能分析処理（ステップＳ１１００６）の詳細を説明するためのフローチャートである。

まず、性能管理プログラム（性能管理処理部）３００１が、ストレージ性能情報テーブル４００４のＩＯパターン（リード率：ＲＥＡＤ＿ＩＯＰＳとＷＲＩＴＥ＿ＩＯＰＳの合計におけるＲＥＡＤ＿ＩＯＰＳの割合、リードヒット率：ＨＩＴ）の平均を算出する（ステップＳ１２００１）。ここでは、ＲＧ（レイドグループ）単位の所定期間内（例えば、図１６でのＮＯＷからそれ以前のＫヶ月の期間）での平均であり、その所定期間内に含まれる図１０の全データ（ＲＧ単位）の平均が算出される。

次に、限界性能算出プログラム（限界性能算出処理部）３００２が、部位毎の性能傾向算出処理を実行する（ステップＳ１２００２）。この処理の詳細は図１３に示される。なお、ここで「部位」とは、コントローラと、ディスクと、ホストパス（図６に挙がっている項目）を意味するものである。

さらに、限界性能算出プログラム（限界性能算出処理部）３００２は、ストレージの限界性能を算出する（ステップＳ１２００３）。具体的には、ステップＳ１２００２で求まった部位毎の限界性能のうち、最小の値をストレージ装置１４００の限界性能とする。つまり、性能限界情報テーブル３００５のＣＯＮＴＲＯＬＬＥＲ６００３、ＨＤＤ６００４、ＨＯＳＴ＿ＰＡＴＨ６００５の最小値である。この処理は、一番早く限界に達するであろう部位の限界性能がストレージ装置の限界性能を決するものであるとの考えに基づくものである。なお、ここでは、ストレージ装置１４００の限界性能を必要な時点で算出して取得するようにしているが、これに限られず、予め当該構成に対応した限界性能を算出し、メモリに格納しておいたものを読み込んで取得するようにしてもよい。

続いて、性能傾向算出プログラム（性能傾向算出処理部）３００３が、性能傾向算出処理を実行する（ステップ１２００４）。この処理の詳細は図１４に示される。

＜部位毎の限界性能算出処理＞
図１３は、部位毎の限界性能算出処理の詳細を説明するためのフローチャートである。

まず、限界性能算出処理プログラム（限界性能算出処理部）３００２は、ストレージ構成情報テーブル４００３（図９参照）をＲＡＩＤグループ毎に読み込み、先頭レコード（先頭の行にある情報）を選択する（ステップＳ１３００１）。

次に、限界性能算出処理プログラム（限界性能算出処理部）３００２は、全てのレコードを処理済かどうか判断し（ステップＳ１３００２）、判断結果が真である場合には、処理を終了し、判断結果が偽である場合には、上述のステップＳ１２００１で算出した、対象ＲＡＩＤグループのＩＯパターンを読み込む（ステップＳ１３００３）。

続いて、限界性能算出処理プログラム（限界性能算出処理部）３００２は、対象構成（現在の構成）と対象ＩＯパターンの組み合せに基づいて、ディスクコントローラ、ディスク、ホストパスの限界性能の情報を取得し、性能限界情報テーブル３００５のＣＯＮＴＲＯＬＬＥＲ６００３、ＨＤＤ６００４、ＨＯＳＴ＿ＰＡＴＨ６００５を更新する（ステップＳ１３００４）。なお、各限界性の情報は、対象構成と対象ＩＯパターンの組み合せに対応して図示しないテーブルに予め格納されている。

さらに、限界性能算出処理プログラム（限界性能算出処理部）３００２は、全てのレコードを処理済かどうか判断し（ステップＳ１３００５）、判断結果が真である場合には、ディスクの限界性能の合計を算出する（ステップＳ１３００６）。ストレージ装置１４００全体での限界性能を求めるためにＲＧ単位の限界性能を合計する（ステップＳ１３００６において）が、ストレージ装置１４００内にＲＧが複数あった場合に最後のＲＧまで部位毎の限界性能を求めたかをステップＳ１３００５ではチェックしている。

また、限界性能算出処理プログラム（限界性能算出処理部）３００２は、部位毎（コントローラとホストパス）の限界性能（最小値）を判定し（ステップＳ１３００７）、次のレコードを読み込む（ステップＳ１３００８）。

＜性能傾向算出処理＞
図１４は、性能傾向算出処理の詳細を説明するためのフローチャートである。

性能傾向算出プログラム（性能傾向算出処理部）３００３は、ストレージ性能情報テーブル４００４を読み込み（ステップＳ１４００１）、性能傾向としてストレージ性能情報テーブル４００４から算出した近似直線である性能傾向を、例えば数式１乃至３を用いて算出し、性能傾向情報テーブル３００６のＴＲＥＮＤ７００１を更新する（ステップＳ１４００２）。

また、性能傾向算出プログラム（性能傾向算出処理部）３００３は、算出した近似直線とストレージ性能情報テーブル４００４から算出した標準誤差（数式４）から楽観的性能傾向を算出し、性能傾向情報テーブル３００６のＯＰＴＩＭＩＳＴＩＣ＿ＴＲＥＮＤ７００２を更新する（ステップＳ１４００３）。さらに、性能傾向算出プログラム（性能傾向算出処理部）３００３は、算出した近似直線とストレージ性能情報テーブル４００４から算出した標準誤差から悲観的性能傾向を算出し、性能傾向情報テーブル３００６のＰＥＳＳＩＭＩＳＴＩＣ＿ＴＲＥＮＤ７００３を更新する（ステップＳ１４００４）。

そして、性能傾向算出プログラム（性能傾向算出処理部）３００３は、得られた性能傾向（近似直線）、楽観的性能傾向、及び悲観的性能傾向、ステップＳ１２００３で得られたストレージ装置１４００の限界性能（閾値）を性能グラフ１６００４（図１６）に表示する（ステップＳ１４００５）。これにより、管理者は、当該ストレージ装置１４００が限界に達すると考えられる時期（限界到達予測時期）を認識することができる。

なお、性能傾向算出処理で用いられる数式は以下のようである。ここで、性能傾向を、例えば一次関数とし、ＩＯＰＳをｙ、日時をｔとしている。
ｙ＝ａ×ｔ＋ｂ ・・・ （数式１）

また、ｎ個のデータを用いて一次関数を求める場合、ａ、ｂは以下の式で表すことができる。
ａ＝(n×Σ(y×t)-(Σy×Σt))/(n×Σ(t^2)-(Σt)^2) ・・・ （数式２）
ｂ＝（Σｙ−ａ×Σｔ）／ｎ ・・・ （数式３）

本実施形態では、性能傾向を表す一次関数を最小二乗法を用いて算出しているが、近似直線を算出する方法として最小二乗法を限定するものではない。

また、標準誤差ｓｅは以下の数式で表すことができる。
ｓｅ＝√（Σ（ｌ−ｙ）＾２÷（Ｎ−２）） ・・・ （数式４）

また、楽観的性能傾向は以下の数式で表すことができる。
ｙ＝ａ×ｔ＋ｂ−ｓｅ ・・・ （数式５）

さらに、悲観的性能傾向は以下の数式で表すことができる。
ｙ＝ａ×ｔ＋ｂ＋ｓｅ ・・・ （数式６）

なお、本実施形態では、楽観的性能傾向と悲観的性能傾向の間にすべてのＩＯＰＳの約６５％を含ませるため、性能傾向に「標準誤差×１」を加算／減算して楽観的性能傾向／悲観的性能傾向を算出している。しかし、すべてのＩＯＰＳの約９５％を含ませるために、性能傾向に「標準誤差×２」を加算／減算して楽観的性能傾向と悲観的性能傾向を算出してもよい。また、本実施形態では、性能傾向を表す一次関数を最小二乗法を用いて算出しているため、上記の数式によって標準誤差を算出しているが、標準誤差の算出数式を限定するものではない。

＜改善構成決定処理＞
図１５は、改善構成決定処理の詳細を説明するためのフローチャートである。

改善構成決定プログラム（改善構成決定処理部）３００４は、増設対象のＲＡＩＤグループを決定し（ステップＳ１５００１）、増設案を読み込み、先頭レコードを選択する（ステップＳ１５００２）。なお、第１の実施形態では、増設対象のＲＡＩＤグループは全ＲＡＩＤグループが対象となっている。後述の第２の実施形態では、対象となるＲＡＩＤグループを絞り込むので、当該絞り込み処理が増設対象ＲＡＩＤグループ決定処理に相当するものである。また、増設案は予め用意されており、例えば管理コンピュータ１１００のＨＤＤ１１０６に格納されている増設案を読み込んでメモリ１１０７に格納する。

次に、改善構成決定プログラム（改善構成決定処理部）３００４は、全てのレコード（増設案）を処理済かどうか判断し（ステップＳ１５００３）、判断結果が真である場合には、処理を終了し、判断結果が偽である場合には、処理をステップＳ１５００４に移行させる。

そして、改善構成決定プログラム（改善構成決定処理部）３００４は、増設後のストレージ装置の限界性能を算出し、改善構成情報テーブル３００７のＬＩＭＩＴ８００７を更新する（ステップＳ１５００４）。つまり、ステップＳ１５００４では、ステップＳ１２００２及びＳ１２００３と同様の処理が実行されるが、増設後の構成と増設前のＩＯパターン（Ｓ１２００１で算出）の組合せによってストレージの限界性能を、例えば前述のテーブルから取得する。

続いて、改善構成決定プログラム（改善構成決定処理部）３００４は、増設に必要な時間を算出し、改善構成情報テーブル３００７のＴＩＭＥ８００８を更新し（ステップ１５００５）、次のレコード（増設案）を読み込み（ステップＳ１５００６）、次の案に関して増設に必要な時間を同様に算出する。このようにして全ての増設案について、増設に必要な時間が得られることになる。

なお、増設に必要な時間は、ストレージ装置にＲＡＩＤグループを作成する時間、ストレージ装置にＬＵを作成する時間、既存のＬＵから増設したＬＵにデータを移動（コピー）する時間を合計した時間から構成される。ＲＡＩＤグループ及びＬＵを作成する時間はそれぞれの容量によって決まる。また、データ移動の時間は、増設前のストレージ容量と増設分のストレージ容量との比によってデータ移動量が決まるとすると、データ移動量を移動速度（転送速度）で除算することによって求めることができる。ただし、データ移動に掛かる時間は、ＲＡＩＤグループやＬＵの作成時間に比べて長い（支配的）ので、それを増設に必要な時間としても良い。

また、増設対象のＲＡＩＤグループは、ストレージ性能情報テーブル４００４のＩＯＰＳが悲観的性能傾向を超過していないＬＵとする。ただし、管理者が増設対象のＲＡＩＤグループを選択することもできることとする。

＜性能管理画面の構成＞
図１６は、性能管理画面１６０００の構成を示す図である。性能管理画面１６０００は、例えば、性能管理の対象ストレージを入力するテキストボックス１６００１と、性能管理処理の実行を命令するボタン１６００２と、更新ボタンを押下し性能管理処理の結果である増設案を表示する増設案一覧リスト１６００３と、現状の性能傾向及び限界性能、改善後の限界性能とその改善に必要な時間を示す性能グラフ１６００４と、によって構成されている。

これにより、ピーク値に影響されることなくストレージの性能傾向及び限界性能超過時期を正確に予測でき、最適な改善構成を提案することができるため、プロアクティブな性能管理を実現することができる。つまり、例えば、図１６に示す例の場合、悲観的な予測結果を用いて増設案を考慮すると、限界性能の閾値を超える前に増設を完了できるＰＬＡＮ＃２を選択するのが適切であると判断することができる。

２）第２の実施形態
第２の実施形態では、管理計算機１１００の性能管理プログラム３００１が性能分析処理で使用するストレージ性能情報テーブル４００４のレコードを絞り込む処理を実行している。ストレージシステムの構成は第１の実施形態と同様であるので、説明は省略する。以下、第１の実施形態と異なる点を中心に本実施形態について説明する。

＜メモリの内部構成＞
図１７は、計算機１０００のメモリ構成を示す図である。計算機１０００は、起動時に、例えばＨＤＤ１００６から、ストレージ装置１４００へのデータの入出力を行うデータ入出力プログラム２００１と、計算機の設定情報を管理する計算機設定管理プログラム２００２と、計算機の設定情報である計算機設定テーブル２００３と、計算機上で動作するジョブの実行スケジュール設定である運用情報テーブル１７００１を読み込み、メモリ１００７に格納する。

管理計算機１１００やストレージ装置１４００のメモリの構成は第１の実施形態と同様（図２及び３）であるので、その説明は省略する。

＜読み込んだ各テーブルの内容＞
各プログラム及び運用テーブル以外の他のテーブルについては、第１の実施形態と同様であるので、それらの説明は省略する。つまり、運用テーブル１７００１は処理対象のＲＡＩＤグループを絞り込むために用いられる情報である。

図１８は、運用情報テーブル１７００１の構成を示す図である。運用情報テーブル１７００１は、ジョブの開始日時であるＳＴＡＲＴ＿ＴＩＭＥ１８００１と、ジョブの最大実行時間であるＰＡＳＳＥＤ＿ＴＩＭＥ１８００２と、ジョブの対象となるストレージ装置の識別子であるストレージ１８００３と、ジョブの対象となるＬＵの識別子であるＬＵ１８００４と、実行するジョブ名であるＪＯＢ１８００５と、を備えている。

＜性能管理処理＞
図１９は、第２の実施形態における性能管理処理の詳細を説明するためのフローチャートである。

管理者は、性能管理画面（図１６参照：最初の段階ではＰＬＡＮや性能グラフ等は表示されていない）の表示要求を管理計算機１１００に送信する（ステップＳ１１００１）。その要求を受信した管理計算機１１００の性能管理プログラム（性能管理処理部）３００１は、性能管理画面２１００を管理者が使用する計算機に送信する（ステップＳ１１００２）。管理者が使用する計算機は何れの計算機でも良く、管理計算機１１００や計算機１０００、全く別の計算機でもよい。

次に、管理者が使用する計算機は、限界性能算出及び改善構成表示の要求を管理計算機１１００に送信する（ステップＳ１１００３）。それを受信した管理計算機１１００の性能管理プログラム（性能管理処理部）３００１は、ストレージ構成情報テーブル４００３及びストレージ性能情報テーブル４００４の送信要求をストレージ装置１４００に送信する（ステップＳ１１００４）。

その送信要求を受信したストレージ装置１４００のストレージ情報管理プログラム（ストレージ情報管理処理部）４００２は、ストレージ構成情報テーブル４００３及びストレージ性能情報テーブル４００４を管理計算機１１００に送信する（ステップＳ１１００５）。送信のタイミングは管理計算機１１００から送信要求を受信したタイミングでも、ストレージ構成情報テーブル４００３、ストレージ性能情報テーブル４００４が変更されたタイミングでもよい。

また、管理計算機１１００の性能管理プログラム（性能管理処理部）３００１は、運用情報テーブル１７００１の送信要求を計算機１０００に送信する（ステップＳ１９００１）。それを受信した計算機１０００の計算機設定管理プログラム（計算機設定管理処理部）２００２は、運用情報テーブル１７００１を管理計算機１１００に送信する（ステップＳ１９００２）。

そして、管理計算機１１００の性能管理プログラム（性能管理処理部）３００１は、ストレージ性能情報テーブル４００４の絞り込み処理を実行する（ステップＳ１９００３）。続いて、管理計算機１１００は、性能分析処理（ステップＳ１１００６）、及び改善構成決定処理（ステップＳ１１００７）を実行し、性能管理画面を管理者が使用する計算機に送信する（ステップＳ１１００８）。性能分析処理及び改善構成決定処理の詳細は第１の実施形態と同様である。

＜絞り込み処理（増設対象の決定処理）＞
図２０は、絞り込み処理の詳細を説明するためのフローチャートである。

管理計算機１１００の性能管理プログラム（性能管理処理部）３００１は、運用情報テーブル１７００１を読み込み、先頭レコードを選択する（ステップＳ２０００１）。また、性能管理プログラム（性能管理処理部）３００１は、全てのレコード（運用テーブルにおける全情報）が処理済かどうか判断する（ステップＳ２０００２）。

判断結果が偽である場合には、性能管理プログラム（性能管理処理部）３００１は、運用情報テーブル１７００１のＳＴＡＲＴ＿ＴＩＭＥ１８００１からＳＴＡＲＴ＿ＴＩＭＥ１８００１＋ＰＡＳＳＥＤ＿ＴＩＭＥ１８００２までの時間をジョブ実行期間として算出する（ステップＳ２０００３）。

次に、性能管理プログラム（性能管理処理部）３００１は、ステップＳ２０００３で得たジョブ実行期間がジョブ実行時間帯、つまり、管理計算機１１００のメモリ１１０７上のテーブル（概念：図２１参照）に登録済みかどうか判断し（ステップＳ２０００４）、判断結果が真である場合には、次のレコードを読み込み（ステップＳ２０００６）、判断結果が偽である場合には、ジョブ実行時間帯に当該ジョブ実行期間を登録する（ステップＳ２０００５）。ステップＳ２００５の処理により、ジョブが重複している期間の確認がなされることになる。

ステップＳ２０００２の判断結果が真である場合には、性能管理プログラム（性能管理処理部）３００１は、ストレージ性能情報テーブル４００４のＴＩＭＥがジョブ実行時間帯に含まれているという条件でレコードを絞り込み（ステップＳ２０００７）、処理を終了させる。

図２１は、絞込み処理で示されるジョブ実行期間及びジョブ実行時間帯の定義を示し、ジョブ実行時間帯を決定するためのテーブルの概念図である。２１００１は、ジョブが実行している期間を示す。本実施形態では、特定時刻に起動するジョブの実行時間帯を想定しているため、時間帯を１日周期とし、時間帯を時刻のみで指定している。ただし、周期は１週間であってもかまわないし、１ヶ月周期であってもかまわない。また、周期を決めず、時間帯を年月日及び時刻で指定してもかまわない。

また、ジョブの実行期間２１００２は、各ジョブが実行される時間を示し、ジョブ実行時間帯２１００３は実行期間２１００２の集合であることを示している。

管理者は、ジョブ実行時間帯、もしくはジョブ実行時間帯以外の時間帯、どちらの時間帯で性能分析を実施するか指定できてもよい。また、管理者は、ジョブ実行時間帯を算出するために使用する運用情報テーブル１７００１のレコードを、ＳＴＡＲＴ＿ＴＩＭＥ１８００１から算出可能な曜日、ジョブ名で絞り込むことができる。性能管理プログラム（性能管理処理部）３００１は、ストレージ性能情報テーブル４００４のＴＩＭＥ１０００１がジョブ実行時間帯に含まれているレコードを性能分析処理、改善構成決定処理で使用する。

＜別の絞り込み処理の例＞
また、別の絞込み方法としては、計算機設定テーブル２００３から決定した使用ＬＵで絞り込む方法がある。使用ＬＵとは、計算機が使用しているＬＵの識別子であり、計算機設定テーブル２００３の各レコードにおいてＪＯＢ５００４が空でない（＝ＬＵを何かのジョブが使用している）ＬＵの論理和である。

管理者は、使用ＬＵ、もしくは使用ＬＵ以外のＬＵ、どちらのＬＵで性能分析を実施するか指定できてもよい。また、管理者は、使用ＬＵを決定するために使用する運用情報テーブル１７００１のレコードを、ジョブ名で絞り込むことができる。性能管理プログラム３００１は、ストレージ性能情報テーブル４００４のＬＵが使用ＬＵに含まれているレコードを性能分析処理、改善構成決定処理で使用する。

さらに、別のストレージ性能情報テーブル４００４の絞込み方法としては、ストレージ性能情報テーブル４００４から算出した悲観的性能傾向超過ＬＵで絞り込む方法がある。つまり、悲観的性能傾向超過ＬＵとは、悲観的性能傾向を超過したＬＵの識別子であり、ストレージ性能情報テーブル４００４の各レコードにおいてＴＩＭＥ１０００１をｔとして性能傾向情報テーブル３００６のＰＥＳＳＩＭＩＳＴＩＣ＿ＴＲＥＮＤ７００３の数式によって算出した値と、同じレコードのＲＥＡＤ＿ＩＯＰＳ１０００５とＷＲＩＴＥ＿ＩＯＰＳ１０００６の合計値を比較し、同じレコードのＲＥＡＤ＿ＩＯＰＳ１０００５とＷＲＩＴＥ＿ＩＯＰＳ１０００６の合計値が大きいＬＵの論理和である。

管理者は、悲観的性能傾向を超過したＬＵ、もしくは悲観的性能傾向を超過したＬＵ以外のＬＵ、どちらのＬＵで性能分析を実施するか指定できてもよい。また、この絞込み方法を実施する前に、性能分析処理を実施している必要がある。

増設後の限界性能は、増設構成における増設ＨＤＤ数によって変わる。そのため、計算機の業務種別によって増設ＨＤＤ数を変更することは有効である。上述の絞り込み処理と同様に、計算機設定テーブル２００３のＪＯＢ５００４毎に性能分析処理を実行することで、業務種別毎の性能傾向を算出することができる。ここで、業務毎の性能傾向の一次関数の傾きが異なる場合、傾きの比率によって増設ＨＤＤ数を変更することができることとする。

３）まとめ
本発明では、現時点から遡って過去所定期間におけるＩＯ量の時系列データから負荷の
傾向（性能傾向）を関数近似（例えば、一次関数で近似）し、さらに、ＩＯ量からその所
定期間における標準誤差を求めている。そして、近似関数±標準誤差によって得られる関
数とストレージ装置１４００の限界性能とを比較し、限界に達する時期を予測して、管理
者に知らせる。このように、近似関数と標準誤差を用い、最初に求めた性能傾向に基づい
ているので、瞬間的な負荷のピーク値に影響されることなく、より正確な限界の時期を予
測できるようになる。

この性能傾向及び標準誤差に基づく限界超過の予測は、管理者が要求するたびに実行さ
れるので、その時々の負荷の傾向を予測に反映することができ、管理者は適切な限界超過
時期を知ることができる。

また、ストレージ装置１４００におけるＲＡＩＤグループ毎のディスクデバイスの限界性能の合計値だけでなく、ＲＡＩＤグループ毎のコントローラ１４０３の限界性能やＲＡＩＤグループ毎の計算機１０００からストレージ装置１４００へのホストパス１４０１の限界性能も考慮し、その中で最小値をストレージ装置１４００の限界性能としている。これにより、ＨＤＤの容量だけでなく、読み込み及び書き込みに関与する全ての部位の性能に基づいて限界超過時期を予測するので、正確にその予測をすることができるようになる。

さらに、本発明では、予め用意されているＨＤＤの増設案の構成を採用した場合の増設時間であって、増設分のディスクデバイスにデータを移動するために必要な時間を含む増設時間を算出し、対比情報と共に、増設案及び増設時間を表示画面に表示する。これにより、より正確な限界超過時期に基づいて最適な改善構成を提示することができ、プロアクティブな性能管理を実現することができるようになる。

また、ジョブが実行されている時間帯、或いはそれ以外の時簡帯のＩＯ量から性能傾向を算出、又は、性能傾向に標準誤差を加えた値を超えているＩＯ量を有する記憶領域を含むＲＡＩＤグループに処理対象を絞り込み、その処理対象についての性能傾向を算出する。このように、性能分析の前にレコードを絞り込んでいる。これにより、予測演算の速度を向上させることができ、傾向分析及び限界性能超過時期の予測精度を向上させることができる。また、運用コストを低減することもできる。

なお、本発明は、実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をシステム或は装置に提供し、そのシステム或は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。

また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ上のメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータのＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。

また、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することにより、それをシステム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ-ＲＷ、ＣＤ-Ｒ等の記憶媒体に格納し、使用時にそのシステム又は装置のコンピュータ(又はＣＰＵやＭＰＵ)が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしても良い。

１０００・・・計算機、１１００・・・管理計算機、１２００・・・ＦＣスイッチ、１３
００・・・ＩＰスイッチ、１４００・・・ストレージ装置、１６０００・・・出力画面

Claims (10)

1. 記憶装置と、この記憶装置の処理性能を管理する性能管理部と、を備えるストレージシステムであって、
   前記性能管理部は、予め設けられている限界性能情報から、前記記憶装置におけるＲＡＩＤグループ毎のディスクデバイスの限界性能、前記ＲＡＩＤグループ毎の前記記憶装置のコントローラの限界性能、及び前記ＲＡＩＤグループ毎の計算機から前記記憶装置への帯域（ホストパス）の限界性能を取得し、前記記憶装置におけるＲＡＩＤグループ毎のディスクデバイスの限界性能の合計値、前記ＲＡＩＤグループ毎の前記記憶装置のコントローラの限界性能、及び前記ＲＡＩＤグループ毎の前記計算機から前記記憶装置への帯域（ホストパス）の限界性能のうち、最小値を前記記憶装置の限界性能とし、所定期間内における前記計算機から前記記憶装置へのＩＯ量の推移からＩＯ量の近似関数を求め、その近似関数を前記記憶装置に対する負荷傾向を示す性能傾向とし、前記所定期間内における、前記計算機から前記記憶装置へのＩＯ量の標準誤差を算出し、さらに前記性能傾向に対し前記標準誤差を減算又は加算することにより、前記記憶装置への負荷を低く予測した楽観的性能傾向及び前記記憶装置への負荷を高く予測した悲観的性能傾向を算出し、前記性能傾向、前記楽観的性能傾向及び前記悲観的性能傾向を性能グラフとして出力部に出力することを特徴とするストレージシステム。
2. 前記性能管理部は、管理計算機であり、
   前記記憶装置と、前記管理計算機と、前記計算機は、ネットワークを介して接続され、
   前記近似関数は、指示入力がされた時点から過去所定期間内における前記ＩＯ量の推移から求められる近似直線であり、
   前記管理計算機は、さらに、
   前記記憶装置におけるＲＡＩＤグループ毎のディスクデバイスの限界性能の合計値、前記ＲＡＩＤグループ毎の前記記憶装置のコントローラの限界性能、及び前記ＲＡＩＤグループ毎の前記計算機から前記記憶装置への帯域（ホストパス）の限界性能のうち、最小値を前記記憶装置の限界性能とする限界性能算出処理部と、
   予め用意されている前記記憶装置におけるディスクデバイスの増設案を読み込み、当該増設案の構成を採用した場合の増設時間であって、増設分のディスクデバイスにデータを移動するために必要な時間を含む増設時間を算出し、前記対比情報と共に、前記増設案及び前記増設時間を前記出力部に出力する改善構成決定処理部と、
   を備えることを特徴とする請求項１に記載のストレージシステム。
3. 前記性能管理部は、演算指示が入力されるたびに、前記性能傾向、前記標準誤差、前記楽観的性能傾向及び前記悲観的性能傾向を算出し、前記記憶装置の限界性能との対比情報を出力部に出力することを特徴とする請求項１に記載のストレージシステム。
4. 前記性能管理部は、
   （i）前記ＩＯ量をｙ、日時をｔとすると、前記ＩＯ量の近似関数を、
   ｙ＝ａ×ｔ＋ｂ
   とし、
   ここで、ｎ個のデータを用いて前記一次関数を求める場合には、
   ａ＝(n×Σ(y×t)-(Σy×Σt))/(n×Σ(t^2)-(Σt)^2)、ｂ＝（Σｙ−ａ×Σｔ）／ｎ
   と表され、
   （ii）前記ＩＯ量の標準偏差をｓｅとすると、前記楽観的性能傾向を、
   ｙ＝ａ×ｔ＋ｂ−ｓｅ
   によって求め、
   前記悲観的性能傾向を、
   ｙ＝ａ×ｔ＋ｂ＋ｓｅ
   によって求めることを特徴とする請求項１に記載のストレージシステム。
5. 前記性能管理部は、前記ＲＡＩＤグループ毎に、読み込み／書き込み比率の平均及び読み込みヒット率の平均を有するＩＯパターンを算出し、当該ＩＯパターン及びＲＡＩＤの構成の組み合せに対応する、ディスクデバイス、コントローラ、及びホストパスの限界性能をそれぞれ格納する限界性能テーブルを参照して、前記算出したＩＯパターンと処理対象のＲＡＩＤグループの構成から前記ディスクデバイス、前記コントローラ、及び前記ホストパスの限界性能をそれぞれ取得することを特徴とする請求項１に記載のストレージシステム。
6. 前記性能管理部は、予め用意されている前記記憶装置におけるディスクデバイスの増設案を読み込み、当該増設案の構成を採用した場合の増設時間であって、増設分のディスクデバイスにデータを移動するために必要な時間を含む増設時間を算出し、前記対比情報と共に、前記増設案及び前記増設時間を前記出力部に出力することを特徴とする請求項１に記載のストレージシステム。
7. 前記性能管理部は、前記近似関数を算出するために、前記計算機におけるジョブの実行スケジュール情報から前記ジョブが実行されている時間帯、或いはそれ以外の時簡帯のＩＯ量から前記性能傾向を算出することを特徴とする請求項１に記載のストレージシステム。
8. 前記性能管理部は、複数のジョブの実行期間の和を取ることで前記ジョブが実行されている時間帯を特定することを特徴とする請求項６に記載のストレージシステム。
9. 前記性能管理部は、前記性能傾向に前記標準誤差を加えた値を超えているＩＯ量を有する記憶領域を含むＲＡＩＤグループに処理対象を絞り込み、その処理対象についての前記性能傾向を算出することを特徴とする請求項１に記載のストレージシステム。
10. ストレージシステムにおける記憶装置の処理性能を管理する性能管理計算機を制御するためのプログラムであって、
    前記性能管理計算機に、予め設けられている限界性能情報から、前記記憶装置におけるＲＡＩＤグループ毎のディスクデバイスの限界性能、前記ＲＡＩＤグループ毎の前記記憶装置のコントローラの限界性能、及び前記ＲＡＩＤグループ毎の計算機から前記記憶装置への帯域（ホストパス）の限界性能を取得し、前記記憶装置におけるＲＡＩＤグループ毎のディスクデバイスの限界性能の合計値、前記ＲＡＩＤグループ毎の前記記憶装置のコントローラの限界性能、及び前記ＲＡＩＤグループ毎の前記計算機から前記記憶装置への帯域（ホストパス）の限界性能のうち、最小値を前記記憶装置の限界性能とする機能と、所定期間内における前記計算機から前記記憶装置へのＩＯ量の推移からＩＯ量の近似関数を求め、その近似関数を前記記憶装置に対する負荷傾向を示す性能傾向とする機能と、前記所定期間内における、前記計算機から前記記憶装置へのＩＯ量の標準誤差を算出する機能と、前記性能傾向に対し前記標準誤差を減算又は加算することにより、前記記憶装置への負荷を低く予測した楽観的性能傾向及び前記記憶装置への負荷を高く予測した悲観的性能傾向を算出する機能と、前記性能傾向、前記楽観的性能傾向及び前記悲観的性能傾向を性能グラフとして出力部に出力する機能と、を実現させるためのプログラム。

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