JP6915345B2

JP6915345B2 - Cloud management equipment, cloud management methods, and programs

Info

Publication number: JP6915345B2
Application number: JP2017068458A
Authority: JP
Inventors: 紘也木暮
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2017-03-30
Filing date: 2017-03-30
Publication date: 2021-08-04
Anticipated expiration: 2037-03-30
Also published as: JP2018170715A

Description

本発明は、パブリッククラウドの管理を行なうための、クラウド管理装置、及びクラウド管理方法に関し、更には、これを実現するためのプログラムに関する。 The present invention relates to a cloud management device and a cloud management method for managing a public cloud, and further relates to a program for realizing the cloud management device.

近年、クラウドシステムの発展により、パブリッククラウドの利用が活発となっている。パブリッククラウドは、クラウドプロバイダが不特定多数のユーザに対してクラウドコンピューティング環境を提供するサービスである。また、パブリッククラウドにおいては、クラウドシステム上に、ユーザが自身の業務システム等を構築することも一般的となっている。 In recent years, the use of public clouds has become active due to the development of cloud systems. Public cloud is a service in which a cloud provider provides a cloud computing environment to an unspecified number of users. Further, in a public cloud, it is common for a user to build his / her own business system or the like on a cloud system.

また、クラウドプロバイダによって特徴及び料金体系は様々であることから、構築システムのリソース使用の特性に基づき、ユーザは、特徴の違う複数のクラウドプロバイダを組み合わせてシステムを構築する場合がある（マルチクラウド環境）。 In addition, since the characteristics and fee structure vary depending on the cloud provider, the user may construct the system by combining multiple cloud providers with different characteristics based on the characteristics of the resource usage of the construction system (multi-cloud environment). ).

また、クラウドプロバイダは、一般に、管理しているマシンリソース（ストレージ）の使用に応じて（マシン稼動時間）に課金を行なっている。また、クラウドプロバイダは、クラウドと外部との通信に対しても課金を行なっている。このため、複数のクラウドでシステムを構築する場合、ユーザは、通信料金などにかかるコストを考慮して、自身での監視データの一括管理を行わずに、各クラウド上で個別管理を行っている。 In addition, cloud providers generally charge for (machine operating time) according to the use of managed machine resources (storage). Cloud providers also charge for communication between the cloud and the outside world. For this reason, when building a system in multiple clouds, users perform individual management on each cloud without collectively managing their own monitoring data in consideration of costs such as communication charges. ..

ところで、障害予兆検知、及び障害原因特定等の監視データの分析処理が必要な場合は、ユーザは、複数クラウドにまたがって、必要な監視データを収集する必要があるが、単純に監視データの収集を実施すると、大量の監視データの転送によって、多くの時間と通信料金とがかかってしまう。 By the way, when it is necessary to analyze monitoring data such as failure sign detection and failure cause identification, the user needs to collect necessary monitoring data across multiple clouds, but simply collects monitoring data. If this is done, a lot of time and communication charges will be incurred due to the transfer of a large amount of monitoring data.

このような問題を解決する技術として、例えば、特許文献１は、効率良く監視データを収集するシステムを開示している。具体的には、特許文献１に開示されたシステムは、複数のクラウドシステムで個別に監視データが管理されている環境において、障害分析など監視データ分析の際に、監視データを通信料金及び通信帯域を考慮して決定したクラウド上に収集して分析を行なう。そして、特許文献１に開示されたシステムは、ユーザに対しては、分析結果のみ送信することで、クラウドプロバイダにより課金される通信コストを削減する。この結果、監視データの分析コストが低減される。 As a technique for solving such a problem, for example, Patent Document 1 discloses a system for efficiently collecting monitoring data. Specifically, the system disclosed in Patent Document 1 uses the monitoring data for communication charges and communication bandwidth during monitoring data analysis such as failure analysis in an environment in which monitoring data is individually managed by a plurality of cloud systems. Collect and analyze on the cloud determined in consideration of. Then, the system disclosed in Patent Document 1 reduces the communication cost charged by the cloud provider by transmitting only the analysis result to the user. As a result, the analysis cost of monitoring data is reduced.

特開２０１５−１０９６０９号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2015-109609

しかしながら、特許文献１に開示されたシステムは、監視データの利用頻度を考慮しておらず、何度も使用されるような監視データであっても、キャッシュすることなく、分析の度に収集している。このため、特許文献１に開示されたシステムでは、分析コストの低減が不十分である。 However, the system disclosed in Patent Document 1 does not consider the frequency of use of monitoring data, and even monitoring data that is used many times is collected at each analysis without caching. ing. Therefore, the system disclosed in Patent Document 1 is insufficient in reducing the analysis cost.

本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、複数のパブリッククラウドを利用する場合において、監視データの分析にかかるコストの低減を図りうる、クラウド管理装置、クラウド管理方法、及びプログラムを提供することにある。 An example of an object of the present invention provides a cloud management device, a cloud management method, and a program that can solve the above problems and reduce the cost of analyzing monitoring data when a plurality of public clouds are used. There is.

上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるクラウド管理装置は、複数のクラウドシステムを管理するための装置であって、
前記複数のクラウドシステムそれぞれにおける分析処理にかかる料金を特定し、特定した前記料金に基づいて、前記分析処理を実行する前記クラウドシステムを選択し、選択した前記クラウドシステムに、設定したスケジュールに沿って前記分析処理を実行させる、分析実行指示部と、
前記分析処理で分析対象となったログが、別のスケジュールに沿った分析処理で利用される場合に、選択された前記クラウドシステムに、前記別のスケジュールの時まで前記ログをキャッシュさせる際のキャッシュ料金と、前記ログを前記別のスケジュールに沿って採取する際の採取料金とを算出し、前記キャッシュ料金が前記採取料金より低いことを条件に、選択された前記クラウドシステムに、前記別のスケジュールの時まで前記ログをキャッシュさせる、キャッシュ判断部と、
を備えている、ことを特徴とする。 In order to achieve the above object, the cloud management device in one aspect of the present invention is a device for managing a plurality of cloud systems.
The fee for the analysis process in each of the plurality of cloud systems is specified, the cloud system for executing the analysis process is selected based on the specified fee, and the selected cloud system is set according to the schedule. An analysis execution instruction unit that executes the analysis process,
When the log analyzed in the analysis process is used in the analysis process according to another schedule, the cache when the selected cloud system caches the log until the time of the other schedule. The charge and the collection charge for collecting the log according to the other schedule are calculated, and the other schedule is applied to the selected cloud system on the condition that the cache charge is lower than the collection charge. The cache judgment unit that caches the log until the time of
It is characterized by having.

また、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるクラウド管理方法は、複数のクラウドシステムを管理するための方法であって、
（ａ）前記複数のクラウドシステムそれぞれにおける分析処理にかかる料金を特定し、特定した前記料金に基づいて、前記分析処理を実行する前記クラウドシステムを選択し、選択した前記クラウドシステムに、設定したスケジュールに沿って前記分析処理を実行させる、ステップと、
（ｂ）前記分析処理で分析対象となったログが、別のスケジュールに沿った分析処理で利用される場合に、選択された前記クラウドシステムに、前記別のスケジュールの時まで前記ログをキャッシュさせる際のキャッシュ料金と、前記ログを前記別のスケジュールに沿って採取する際の採取料金とを算出し、前記キャッシュ料金が前記採取料金より低いことを条件に、選択された前記クラウドシステムに、前記別のスケジュールの時まで前記ログをキャッシュさせる、ステップと、
を有する、ことを特徴とする。 Further, in order to achieve the above object, the cloud management method in one aspect of the present invention is a method for managing a plurality of cloud systems.
(A) The fee for the analysis process in each of the plurality of cloud systems is specified, the cloud system for executing the analysis process is selected based on the specified fee, and the schedule set for the selected cloud system. Steps to execute the analysis process according to
(B) When the log analyzed in the analysis process is used in the analysis process according to another schedule, the selected cloud system caches the log until the time of the other schedule. The cache charge at the time and the collection charge at the time of collecting the log according to the other schedule are calculated, and the cloud system selected is subjected to the above on the condition that the cache charge is lower than the collection charge. A step that caches the log until another schedule,
It is characterized by having.

更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、コンピュータによって、複数のクラウドシステムを管理するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記複数のクラウドシステムそれぞれにおける分析処理にかかる料金を特定し、特定した前記料金に基づいて、前記分析処理を実行する前記クラウドシステムを選択し、選択した前記クラウドシステムに、設定したスケジュールに沿って前記分析処理を実行させる、ステップと、
（ｂ）前記分析処理で分析対象となったログが、別のスケジュールに沿った分析処理で利用される場合に、選択された前記クラウドシステムに、前記別のスケジュールの時まで前記ログをキャッシュさせる際のキャッシュ料金と、前記ログを前記別のスケジュールに沿って採取する際の採取料金とを算出し、前記キャッシュ料金が前記採取料金より低いことを条件に、選択された前記クラウドシステムに、前記別のスケジュールの時まで前記ログをキャッシュさせる、ステップと、
を実行させることを特徴とする。 Further, in order to achieve the above object, the program in one aspect of the present invention is a program for managing a plurality of cloud systems by a computer.
On the computer
(A) The fee for the analysis process in each of the plurality of cloud systems is specified, the cloud system for executing the analysis process is selected based on the specified fee, and the schedule set for the selected cloud system. Steps to execute the analysis process according to
(B) When the log analyzed in the analysis process is used in the analysis process according to another schedule, the selected cloud system caches the log until the time of the other schedule. The cache charge at the time and the collection charge at the time of collecting the log according to the other schedule are calculated, and the cloud system selected is subjected to the above on the condition that the cache charge is lower than the collection charge. A step that caches the log until another schedule,
Is characterized by executing.

以上のように、本発明によれば、複数のクラウドシステムを利用する場合において、監視データの分析にかかるコストの低減を図ることができる。 As described above, according to the present invention, when a plurality of cloud systems are used, it is possible to reduce the cost required for analyzing the monitoring data.

図１は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置の概略構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a cloud management device according to an embodiment of the present invention. 図２は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置の構成を具体的に示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram specifically showing the configuration of the cloud management device according to the embodiment of the present invention. 図３は、本発明の実施の形態で用いられる分析スケジュールテーブルの一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of an analysis schedule table used in the embodiment of the present invention. 図４は、本発明の実施の形態で用いられるクラウド監視サーバ情報テーブルの一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of a cloud monitoring server information table used in the embodiment of the present invention. 図５は、本発明の実施の形態で用いられるログ情報管理テーブルの一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an example of a log information management table used in the embodiment of the present invention. 図６は、本発明の実施の形態で用いられるクラウド通信情報テーブルの一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of a cloud communication information table used in the embodiment of the present invention. 図７は、本発明の実施の形態で用いられるクラウドストレージ情報テーブルの一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of a cloud storage information table used in the embodiment of the present invention. 図８は、本発明の実施の形態で用いられるキャッシュログ管理テーブルの一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing an example of a cache log management table used in the embodiment of the present invention. 図９は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置の分析スケジュールの登録処理時の動作を示すフロー図である。FIG. 9 is a flow chart showing an operation at the time of registration processing of the analysis schedule of the cloud management device according to the embodiment of the present invention. 図１０は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置のクラウドの選択処理時の動作を示すフロー図である。FIG. 10 is a flow chart showing the operation of the cloud management device during the cloud selection process according to the embodiment of the present invention. 図１１は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置のクラウドの選択処理時の動作を示すフロー図である。図１１は、図１０に示した処理ステップの実行後の処理ステップを示している。FIG. 11 is a flow chart showing the operation of the cloud management device during the cloud selection process according to the embodiment of the present invention. FIG. 11 shows a processing step after execution of the processing step shown in FIG. 図１２は、本発明の実施の形態において管理対象となるクラウドシステムでの動作を示すフロー図である。FIG. 12 is a flow chart showing the operation in the cloud system to be managed in the embodiment of the present invention. 図１３は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置のキャッシュ判断部における動作を示すフロー図である。FIG. 13 is a flow chart showing an operation in the cache determination unit of the cloud management device according to the embodiment of the present invention. 図１４は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置とクラウドとの具体例の構成を示すブロック図である。FIG. 14 is a block diagram showing a configuration of a specific example of the cloud management device and the cloud according to the embodiment of the present invention. 図１５は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。FIG. 15 is a block diagram showing an example of a computer that realizes the cloud management device according to the embodiment of the present invention.

（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態における、クラウド管理装置、クラウド管理方法、及びプログラムについて、図１〜図１５を参照しながら説明する。 (Embodiment)
Hereinafter, the cloud management device, the cloud management method, and the program according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 15.

［装置構成］
最初に、本実施の形態におけるクラウド管理装置の構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置の概略構成を示すブロック図である。 [Device configuration]
First, the configuration of the cloud management device in the present embodiment will be described. FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a cloud management device according to an embodiment of the present invention.

図１に示す本実施の形態における、クラウド管理装置１０は、複数のクラウドシステム３０を管理するための装置である。図１に示すように、クラウド管理装置１０は、ネットワーク２０を介して、クラウドシステム３０それぞれと接続されている。また、図１に示すように、クラウド管理装置１０は、分析実行指示部１０６と、キャッシュ判断部１０８とを備えている。 The cloud management device 10 in the present embodiment shown in FIG. 1 is a device for managing a plurality of cloud systems 30. As shown in FIG. 1, the cloud management device 10 is connected to each of the cloud systems 30 via the network 20. Further, as shown in FIG. 1, the cloud management device 10 includes an analysis execution instruction unit 106 and a cache determination unit 108.

分析実行指示部１０６は、まず、複数のクラウドシステム３０それぞれにおける分析処理にかかる料金を特定する。次いで、分析実行指示部１０６は、特定した料金に基づいて、分析処理を実行するクラウドシステムを選択する。更に、分析実行指示部１０６は、選択したクラウドシステム３０に、設定したスケジュールに沿って分析処理を実行させる。 The analysis execution instruction unit 106 first specifies the charge for the analysis process in each of the plurality of cloud systems 30. Next, the analysis execution instruction unit 106 selects a cloud system that executes the analysis process based on the specified fee. Further, the analysis execution instruction unit 106 causes the selected cloud system 30 to execute the analysis process according to the set schedule.

キャッシュ判断部１０８は、まず、分析処理で分析対象となったログが、別のスケジュールに沿った分析処理で利用されるかどうかを判定する。判定の結果、利用される場合は、キャッシュ判断部１０８は、選択されたクラウドシステム３０に、別のスケジュールの時までログをキャッシュさせる際のキャッシュ料金と、ログを別のスケジュールに沿って採取する際の採取料金とを算出する。 First, the cache determination unit 108 determines whether or not the log analyzed in the analysis process is used in the analysis process according to another schedule. If it is used as a result of the determination, the cache determination unit 108 collects the cache charge for caching the log until the time of another schedule and the log according to another schedule in the selected cloud system 30. Calculate the collection fee at the time.

続いて、キャッシュ判断部１０８は、キャッシュ料金が採取料金より低いことを条件に、選択されたクラウドシステムに、別のスケジュールの時までログをキャッシュさせる。 Subsequently, the cache determination unit 108 causes the selected cloud system to cache the log until the time of another schedule, provided that the cache charge is lower than the collection charge.

このように、本実施の形態では、分析の実施スケジュールが考慮され、何度も利用される監視データをキャッシュしておくコストと、分析の度に収集するコストとが比較され、より安価な方式が採用されて分析が行なわれるので、分析実施にかかる料金が削減される。本実施の形態によれば、複数のクラウドシステムを利用する場合において、監視データの分析にかかるコストの低減を図ることができる。 As described above, in the present embodiment, the analysis execution schedule is taken into consideration, and the cost of caching the monitoring data that is used many times is compared with the cost of collecting each analysis, which is a cheaper method. Is adopted and the analysis is performed, so that the cost for performing the analysis is reduced. According to this embodiment, when a plurality of cloud systems are used, it is possible to reduce the cost required for analyzing the monitoring data.

続いて、図２を用いて、本実施の形態におけるクラウド管理装置の構成についてより具体的に説明する。図２は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置の構成を具体的に示すブロック図である。 Subsequently, the configuration of the cloud management device according to the present embodiment will be described more specifically with reference to FIG. FIG. 2 is a block diagram specifically showing the configuration of the cloud management device according to the embodiment of the present invention.

図２に示すように、本実施の形態２では、クラウド管理装置１０は、各クラウドシステム（以下、単に「クラウド」とも表記する）３０で動作するクラウド監視サーバ３１を管理する。そして、クラウド管理装置１０は、障害分析などの分析処理の際に、各クラウドシステム３０に備えられている分析サーバ３３のうちのいずれを分析に用いるかを判断する。ネットワーク２０はインターネット等の通信回線であり、クラウド管理装置１０とクラウド３０とは相互通信可能なように接続される。 As shown in FIG. 2, in the second embodiment, the cloud management device 10 manages a cloud monitoring server 31 that operates in each cloud system (hereinafter, also simply referred to as “cloud”) 30. Then, the cloud management device 10 determines which of the analysis servers 33 provided in each cloud system 30 is used for the analysis in the analysis process such as failure analysis. The network 20 is a communication line such as the Internet, and the cloud management device 10 and the cloud 30 are connected so as to be able to communicate with each other.

クラウド管理装置１０は、上述した分析実行指示部１０６及びキャッシュ判断部１０８に加えて、分析スケジュール登録部１０１と、分析指示取得部１０２と、分析対象判断部１０３と、分析ログ量取得部１０４と、分析料金算出部１０５と、分析結果表示部１０７とを備えている。 In addition to the analysis execution instruction unit 106 and the cache determination unit 108 described above, the cloud management device 10 includes an analysis schedule registration unit 101, an analysis instruction acquisition unit 102, an analysis target determination unit 103, and an analysis log amount acquisition unit 104. , An analysis fee calculation unit 105 and an analysis result display unit 107 are provided.

また、クラウド管理装置１０は、テーブルとして、分析スケジュールテーブル１１１と、クラウド監視サーバ情報テーブル１１２と、ログ情報管理テーブル１１３と、クラウド通信情報テーブル１１４と、クラウドストレージ情報テーブル１１５と、キャッシュログ管理テーブル１１６とを備えている。 Further, the cloud management device 10 has, as tables, an analysis schedule table 111, a cloud monitoring server information table 112, a log information management table 113, a cloud communication information table 114, a cloud storage information table 115, and a cache log management table. It is equipped with 116.

分析スケジュール登録部１０１は、クラウド３０を使用するユーザから、分析要件が入力されると、入力された分析要件を、分析スケジュールとして、分析スケジュールテーブル１１１に登録する。 When the analysis requirement is input from the user who uses the cloud 30, the analysis schedule registration unit 101 registers the input analysis requirement as an analysis schedule in the analysis schedule table 111.

分析指示取得部１０２は、分析スケジュールテーブル１１１を定期的に参照し、分析スケジュールの実行時刻が来た分析スケジュールが存在していると、実行時刻となった分析スケジュールの情報を取得し、取得した情報を、分析対象判断部１０３に渡す。 The analysis instruction acquisition unit 102 periodically refers to the analysis schedule table 111, and if there is an analysis schedule for which the execution time of the analysis schedule has come, the analysis instruction acquisition unit 102 acquires and acquires the information of the analysis schedule at the execution time. The information is passed to the analysis target determination unit 103.

分析対象判断部１０３は、分析指示取得部１０２から分析スケジュールの情報を受け取ると、ログ情報管理テーブル１１３を参照し、受け取った分析スケジュールの情報から、分析対象のログを特定する。また、分析対象判断部１０３は、特定した分析ログを、分析ログ量取得部１０４に渡す。 When the analysis target determination unit 103 receives the analysis schedule information from the analysis instruction acquisition unit 102, the analysis target determination unit 103 refers to the log information management table 113 and identifies the analysis target log from the received analysis schedule information. Further, the analysis target determination unit 103 passes the specified analysis log to the analysis log amount acquisition unit 104.

分析ログ量取得部１０４は、クラウド監視サーバ情報テーブル１１２を参照し、分析対象のログを持つクラウド監視サーバ３１に対して、それ自身が管理する分析対象ログの量を算出するよう指示を行なう。そして、分析ログ量取得部１０４は、受け取った分析対象ログ量を分析料金算出部１０５に渡す。 The analysis log amount acquisition unit 104 refers to the cloud monitoring server information table 112, and instructs the cloud monitoring server 31 having the analysis target log to calculate the amount of the analysis target log managed by itself. Then, the analysis log amount acquisition unit 104 passes the received analysis target log amount to the analysis fee calculation unit 105.

分析料金算出部１０５は、クラウドストレージ情報テーブル１１５、クラウド通信情報テーブル１１４、及びキャッシュログ管理テーブル１１６を参照し、各クラウド３０の保持する分析対象ログ量、通信料金、及びログのキャッシュ量に応じて、各クラウド３０上で分析を行った場合の料金を算出する。また、分析料金算出部１０５は、結果を分析実行指示部１０６に渡す。 The analysis charge calculation unit 105 refers to the cloud storage information table 115, the cloud communication information table 114, and the cache log management table 116, and responds to the analysis target log amount, the communication charge, and the log cache amount held by each cloud 30. Then, the charge when the analysis is performed on each cloud 30 is calculated. Further, the analysis fee calculation unit 105 passes the result to the analysis execution instruction unit 106.

分析実行指示部１０６は、上述したように、各クラウド３０での分析にかかる料金から、最も安価なクラウドを選択する。そして、分析実行指示部１０６は、本実施の形態では、分析対象ログとその収集先のクラウド３０の情報とを、選択したクラウド３０の分析サーバ３３の分析実行部３２１に送り、分析の実行指示を行う。 As described above, the analysis execution instruction unit 106 selects the cheapest cloud from the charges for analysis in each cloud 30. Then, in the present embodiment, the analysis execution instruction unit 106 sends the analysis target log and the information of the cloud 30 of the collection destination to the analysis execution unit 321 of the analysis server 33 of the selected cloud 30, and gives an analysis execution instruction. I do.

分析結果表示部１０７は、分析実行先のクラウド３０の分析サーバ３３から送られてきた分析結果を受け取り、受け取った分析結果を、表示装置の画面、ユーザの端末装置の画面等に表示する。また、分析結果表示部１０７は、キャッシュ判断部１０８に動作指示を送る。 The analysis result display unit 107 receives the analysis result sent from the analysis server 33 of the cloud 30 of the analysis execution destination, and displays the received analysis result on the screen of the display device, the screen of the user's terminal device, and the like. Further, the analysis result display unit 107 sends an operation instruction to the cache determination unit 108.

キャッシュ判断部１０８は、本実施の形態では、実行された分析に用いられたログが、他のスケジュールでも用いられるかどうかを、分析スケジュールテーブル１１１とログ情報管理テーブル１１３とに基づいて判定する。 In the present embodiment, the cache determination unit 108 determines whether or not the log used for the executed analysis is also used for other schedules based on the analysis schedule table 111 and the log information management table 113.

判定の結果、分析に用いられたログが他のスケジュールでも用いられ、且つ、キャッシュした方がクラウドの料金が低額となる場合は、キャッシュ判断部１０８は、このログをキャッシュすべきと判断し、キャッシュ指示をクラウド３０の分析サーバ３３に行う。また、キャッシュ判断部１０８は、キャッシュした内容を示す情報をキャッシュログ管理テーブル１１６に記録する。 As a result of the determination, if the log used for the analysis is also used in other schedules and the cloud charge is lower if it is cached, the cache determination unit 108 determines that this log should be cached. A cache instruction is given to the analysis server 33 of the cloud 30. Further, the cache determination unit 108 records information indicating the cached contents in the cache log management table 116.

分析スケジュールテーブル１１１は、ユーザが登録した分析実施に関する情報を保持するテーブルである。図３は、本発明の実施の形態で用いられる分析スケジュールテーブルの一例を示す図である。図３に示すように、分析スケジュールテーブル１１１は、スケジュールの番号を示すＩＤ（識別子）、分析を開始する日時、分析するログの時間帯、及び分析するログの内容情報を有している。 The analysis schedule table 111 is a table that holds information about the analysis execution registered by the user. FIG. 3 is a diagram showing an example of an analysis schedule table used in the embodiment of the present invention. As shown in FIG. 3, the analysis schedule table 111 has an ID (identifier) indicating a schedule number, a date and time when analysis is started, a time zone of a log to be analyzed, and content information of the log to be analyzed.

クラウド監視サーバ情報テーブル１１２は、各クラウド３０とそのクラウド３０内に存在するクラウド監視サーバ３１とを管理するためのテーブルである。図４は、本発明の実施の形態で用いられるクラウド監視サーバ情報テーブルの一例を示す図である。図４に示すように、クラウド監視サーバ情報テーブル１１２は、クラウド監視サーバ３１を特定するための名前であるクラウド監視サーバ名と、クラウド監視サーバ３１がどのクラウド３０上に存在しているのかを示すクラウド名とを情報として有している。 The cloud monitoring server information table 112 is a table for managing each cloud 30 and the cloud monitoring server 31 existing in the cloud 30. FIG. 4 is a diagram showing an example of a cloud monitoring server information table used in the embodiment of the present invention. As shown in FIG. 4, the cloud monitoring server information table 112 shows a cloud monitoring server name, which is a name for identifying the cloud monitoring server 31, and on which cloud 30 the cloud monitoring server 31 exists. It has a cloud name as information.

ログ情報管理テーブル１１３は、どのログがどのクラウド監視サーバ３１で管理されているのかを示す情報を管理するテーブルである。図５は、本発明の実施の形態で用いられるログ情報管理テーブルの一例を示す図である。図５に示すように、ログ情報管理テーブル１１３は、ログ名、ログを管理するクラウド監視サーバ３１を示すクラウド監視サーバ名、どの監視対象サーバ３２から採取されたログかを示すインスタンス名、及びどんな種類のログかを示すログ種類を情報として有している。 The log information management table 113 is a table that manages information indicating which log is managed by which cloud monitoring server 31. FIG. 5 is a diagram showing an example of a log information management table used in the embodiment of the present invention. As shown in FIG. 5, the log information management table 113 includes a log name, a cloud monitoring server name indicating the cloud monitoring server 31 that manages the log, an instance name indicating which monitoring target server 32 the log was collected from, and what kind of log information management table 113 has. It has a log type as information indicating whether it is a type of log.

クラウド通信情報テーブル１１４は、クラウド毎の通信料金を管理するテーブルである。図６は、本発明の実施の形態で用いられるクラウド通信情報テーブルの一例を示す図である。図６に示すように、クラウド通信情報テーブル１１４は、クラウドを特定するためのクラウド名、クラウド外部からのデータ受信料金を示すデータ受信料金、及びクラウドから外部へのデータ送信料金を示すデータ送信料金を情報として有している。 The cloud communication information table 114 is a table for managing communication charges for each cloud. FIG. 6 is a diagram showing an example of a cloud communication information table used in the embodiment of the present invention. As shown in FIG. 6, the cloud communication information table 114 shows a cloud name for identifying the cloud, a data reception charge indicating a data reception charge from outside the cloud, and a data transmission charge indicating a data transmission charge from the cloud to the outside. As information.

クラウドストレージ情報テーブル１１５は、クラウド毎のストレージ利用にかかる料金を管理するテーブルである。図７は、本発明の実施の形態で用いられるクラウドストレージ情報テーブルの一例を示す図である。図７に示すように、クラウドストレージ情報テーブル１１５は、クラウドを特定するためのクラウド名と、クラウドの日額ストレージ利用料金を示すストレージ利用料金とを情報として有している。 The cloud storage information table 115 is a table that manages charges for using storage for each cloud. FIG. 7 is a diagram showing an example of a cloud storage information table used in the embodiment of the present invention. As shown in FIG. 7, the cloud storage information table 115 has a cloud name for identifying the cloud and a storage usage charge indicating the daily storage usage charge of the cloud as information.

キャッシュログ管理テーブル１１６は、各クラウドにキャッシュされているログの情報を管理するテーブルである。図８は、本発明の実施の形態で用いられるキャッシュログ管理テーブルの一例を示す図である。図８に示すように、キャッシュログ管理テーブル１１６は、キャッシュログの格納先クラウドを特定するためのクラウド名、キャッシュを開始した日時を示すキャッシュ開始日時、キャッシュログの削除タイミングを示すキャッシュ終了日時、キャッシュログの保存されている期間を示す期間、保存しているログを示すログ名、及び保存されているキャッシュログのデータ量を示すログ量を情報として有している。 The cache log management table 116 is a table that manages log information cached in each cloud. FIG. 8 is a diagram showing an example of a cache log management table used in the embodiment of the present invention. As shown in FIG. 8, the cache log management table 116 includes a cloud name for specifying a cache storage destination cloud, a cache start date and time indicating a cache start date and time, a cache end date and time indicating a cache log deletion timing, and the like. It has a period indicating the period in which the cache log is stored, a log name indicating the stored log, and a log amount indicating the amount of data in the stored cache log as information.

また、図２に示すように、本実施の形態において管理対象となるクラウド３０は、クラウド監視サーバ３１と、監視対象サーバ３２と、分析サーバ３３とを備えている。クラウド監視サーバ３１は、監視対象サーバ３２からの監視情報の取得と監視対象サーバ３２の管理とを行っている。なお、クラウド３０は、既存のシステムであり、クラウド監視サーバ３１及び監視対象サーバ３２における、監視に必要な機構については、本明細書では省略している。 Further, as shown in FIG. 2, the cloud 30 to be managed in the present embodiment includes a cloud monitoring server 31, a monitoring target server 32, and an analysis server 33. The cloud monitoring server 31 acquires monitoring information from the monitoring target server 32 and manages the monitoring target server 32. The cloud 30 is an existing system, and the mechanisms required for monitoring in the cloud monitoring server 31 and the monitoring target server 32 are omitted in this specification.

クラウド監視サーバ３１は、ログ情報送信部３０１とログテーブル３０５とを備えている。ログ情報送信部３０１は、クラウド管理装置１０の分析ログ量取得部１０４から、分析ログ量算出指示を受けると、分析ログ量を算出する。更に、ログ情報送信部３０１は、保持しているログのデータ量及びログの情報そのものを送信する機能を有する。 The cloud monitoring server 31 includes a log information transmission unit 301 and a log table 305. When the log information transmission unit 301 receives an analysis log amount calculation instruction from the analysis log amount acquisition unit 104 of the cloud management device 10, the log information transmission unit 301 calculates the analysis log amount. Further, the log information transmission unit 301 has a function of transmitting the amount of log data held and the log information itself.

ログテーブル３０５は、クラウド監視サーバ３１が監視対象サーバ３２より取得した監視結果を保持しているテーブルである。ログテーブル３０５が保持しているログは、性能情報及び動作ログなどの情報である。 The log table 305 is a table that holds the monitoring results acquired by the cloud monitoring server 31 from the monitored server 32. The logs held in the log table 305 are information such as performance information and operation logs.

分析サーバ３３は、分析実行部３２１と、ログ収集部３２２と、キャッシュ実行部３２３と、キャッシュログテーブル３２５とを備えている。分析実行部３２１は、クラウド管理装置１０の分析実行指示部１０６から、分析実行指示を受けると、ログ収集部３２２にログデータの収集を指示し、収集されたログデータの分析を行う。また、分析実行部３２１は、分析結果をクラウド管理装置１０に送信する。 The analysis server 33 includes an analysis execution unit 321, a log collection unit 322, a cache execution unit 323, and a cache log table 325. When the analysis execution unit 321 receives the analysis execution instruction from the analysis execution instruction unit 106 of the cloud management device 10, the analysis execution unit 321 instructs the log collection unit 322 to collect the log data, and analyzes the collected log data. Further, the analysis execution unit 321 transmits the analysis result to the cloud management device 10.

ログ収集部３２２は、同じクラウド３０を構成しているクラウド監視サーバ３１に対して、分析対象ログの送信を指示し、ログの収集を行なう。キャッシュ実行部３２３は、収集された分析対象ログのうち、キャッシュすることを指示されたログを、キャッシュログテーブル３２５に格納する。キャッシュログテーブル３２５は、分析に使用するログを保持するテーブルである。キャッシュログテーブル３２５が保持しているログは、ログテーブル３０５と同様である。 The log collection unit 322 instructs the cloud monitoring server 31 constituting the same cloud 30 to transmit the analysis target log, and collects the log. The cache execution unit 323 stores the log instructed to be cached among the collected analysis target logs in the cache log table 325. The cache log table 325 is a table that holds logs used for analysis. The log held by the cache log table 325 is the same as that of the log table 305.

［装置動作］
次に、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置１０の動作について図９〜図１３を用いて説明する。以下の説明においては、適宜図１〜図８を参酌する。また、本実施の形態では、クラウド管理装置１０を動作させることによって、クラウド管理方法が実施される。よって、本実施の形態におけるクラウド管理方法の説明は、以下のクラウド管理装置１０の動作説明に代える。 [Device operation]
Next, the operation of the cloud management device 10 according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 9 to 13. In the following description, FIGS. 1 to 8 will be referred to as appropriate. Further, in the present embodiment, the cloud management method is implemented by operating the cloud management device 10. Therefore, the description of the cloud management method in the present embodiment will be replaced with the following description of the operation of the cloud management device 10.

最初に、図９を用いて、クラウド管理装置における分析処理について説明する。図９は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置の分析スケジュールの登録処理時の動作を示すフロー図である。 First, the analysis process in the cloud management device will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a flow chart showing an operation at the time of registration processing of the analysis schedule of the cloud management device according to the embodiment of the present invention.

図９に示すように、まず、クラウド管理装置１０において、分析スケジュール登録部１０１が、ユーザからスケジュール情報を受信し、受信したスケジュール情報を、分析スケジュールテーブル１１１に記録する（ステップＳ１０１）。スケジュール情報は、分析開始予定日時、分析対象ログ開始時点、分析対象ログ終了時点、分析内容を含む。 As shown in FIG. 9, first, in the cloud management device 10, the analysis schedule registration unit 101 receives the schedule information from the user, and records the received schedule information in the analysis schedule table 111 (step S101). The schedule information includes the scheduled analysis start date and time, the analysis target log start time point, the analysis target log end time point, and the analysis content.

また、ステップＳ１０１において、分析スケジュール登録部１０１に対するユーザによるスケジュール情報の送信は、ユーザが、端末装置上で、ＣＬＩ（Command Line Interface）又はＧＵＩ（Graphical User Interface）を利用して実施する。ステップＳ１０１の実行により、分析スケジュールの登録処理は終了する。 Further, in step S101, the user transmits the schedule information to the analysis schedule registration unit 101 by using the CLI (Command Line Interface) or the GUI (Graphical User Interface) on the terminal device. By executing step S101, the analysis schedule registration process is completed.

続いて、図１０及び図１１を用いて、分析処理を実行させるクラウドの選択処理について説明する。図１０及び図１１は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置のクラウドの選択処理時の動作を示すフロー図である。また、図１１は、図１０に示した処理ステップの実行後の処理ステップを示している。 Subsequently, the cloud selection process for executing the analysis process will be described with reference to FIGS. 10 and 11. 10 and 11 are flow charts showing the operation of the cloud management device during the cloud selection process according to the embodiment of the present invention. Further, FIG. 11 shows a processing step after execution of the processing step shown in FIG.

図１０に示すように、最初に、分析指示取得部１０２は、分析スケジュールテーブル１１１を定期的に参照し、分析開始予定日時が来た分析スケジュールが存在していると、この分析スケジュール情報を取得し、取得した分析スケジュール情報を分析対象判断部１０３に渡す（ステップＳ２０１）。分析スケジュール情報は、分析開始予定日時、分析対象ログ開始時点、分析対象ログ終了時点、及び分析内容を含む。 As shown in FIG. 10, first, the analysis instruction acquisition unit 102 periodically refers to the analysis schedule table 111, and acquires the analysis schedule information when the analysis schedule whose scheduled analysis start date and time has come exists. Then, the acquired analysis schedule information is passed to the analysis target determination unit 103 (step S201). The analysis schedule information includes the scheduled analysis start date and time, the analysis target log start time point, the analysis target log end time point, and the analysis content.

次に、分析対象判断部１０３は、ログ情報管理テーブル１１３を参照し、これに分析スケジュール情報の分析内容１１１ｅを照らし合わせ、分析対象ログを特定する（ステップＳ２０２）。また、分析対象判断部１０３は、特定した分析対象ログの情報（分析対象ログ情報）を取得し、取得した分析対象ログ情報を分析ログ量取得部１０４に渡す。 Next, the analysis target determination unit 103 refers to the log information management table 113, compares it with the analysis content 111e of the analysis schedule information, and identifies the analysis target log (step S202). Further, the analysis target determination unit 103 acquires the specified analysis target log information (analysis target log information), and passes the acquired analysis target log information to the analysis log amount acquisition unit 104.

次に、分析ログ量取得部１０４は、クラウド監視サーバ情報テーブル１１２を参照し、分析対象ログを持つクラウド（分析実施候補クラウド）を特定する（ステップＳ２０３）。更に、分析ログ量取得部１０４は、各クラウドのクラウド監視サーバ３１に各分析対象ログのデータ量の算出を指示する（ステップＳ２０４）。 Next, the analysis log amount acquisition unit 104 refers to the cloud monitoring server information table 112 and identifies the cloud having the analysis target log (analysis execution candidate cloud) (step S203). Further, the analysis log amount acquisition unit 104 instructs the cloud monitoring server 31 of each cloud to calculate the data amount of each analysis target log (step S204).

これにより、各クラウドのクラウド監視サーバ３１のログ情報送信部３０１は、ログテーブル３０５を参照し、分析対象ログのデータ量を計算し、データ量を分析ログ量取得部１０４に送信する。この結果、分析ログ量取得部１０４は、各分析対象ログのデータ量を取得する。 As a result, the log information transmission unit 301 of the cloud monitoring server 31 of each cloud refers to the log table 305, calculates the data amount of the analysis target log, and transmits the data amount to the analysis log amount acquisition unit 104. As a result, the analysis log amount acquisition unit 104 acquires the data amount of each analysis target log.

次に、図１１に示すように、分析料金算出部１０５は、分析実施候補クラウドのうち、分析料金を計算していないクラウドを一つ選択する（ステップＳ３０１）。 Next, as shown in FIG. 11, the analysis fee calculation unit 105 selects one cloud for which the analysis fee has not been calculated from the analysis execution candidate clouds (step S301).

次に、分析料金算出部１０５は、ステップＳ３０１で選択したクラウド以外の各分析実施候補クラウドについて、各種値を算出する（ステップＳ３０２）。具体的には、分析料金算出部１０５は、クラウド通信情報テーブル１１４を参照し、分析実施候補クラウドのデータ送信料金（F_out）、選択クラウドのデータ受信料金（F_in）を算出する。また、分析料金算出部１０５は、ステップＳ２０４で取得した分析対象ログ量から、分析実施候補クラウドからの転送ログ量（L）を算出する。更に、分析料金算出部１０５は、キャッシュログ管理テーブル１１６を参照し、選択クラウドの分析対象ログのキャッシュ量（C）を算出する。 Next, the analysis fee calculation unit 105 calculates various values for each analysis execution candidate cloud other than the cloud selected in step S301 (step S302). Specifically, the analysis charge calculation unit 105 refers to the cloud communication information table 114 and calculates the data transmission charge (F_out) of the analysis execution candidate cloud and the data reception charge (F_in) of the selected cloud. Further, the analysis fee calculation unit 105 calculates the transfer log amount (L) from the analysis execution candidate cloud from the analysis target log amount acquired in step S204. Further, the analysis charge calculation unit 105 refers to the cache log management table 116 and calculates the cache amount (C) of the analysis target log of the selected cloud.

次に、分析料金算出部１０５は、ステップＳ３０２で算出した各値を用いて、選択したクラウド以外の各分析実施候補クラウドについて、ログ転送料金を計算する（Ｓ３０３）。ログ転送料金の計算式は下記の数１の通りである。 Next, the analysis fee calculation unit 105 calculates the log transfer fee for each analysis execution candidate cloud other than the selected cloud by using each value calculated in step S302 (S303). The formula for calculating the log transfer fee is as shown in Equation 1 below.

（数１）
ログ転送料金 = (F_in ＋ F_out) × (L - C) (Number 1)
Log transfer charge = (F_in + F_out) × (L --C)

次に、分析料金算出部１０５は、ステップＳ３０１で選択したクラウド以外の各分析実施候補クラウドのログ転送料金の合計(F_total)を算出する（ステップＳ３０４）。 Next, the analysis fee calculation unit 105 calculates the total log transfer fee (F_total) of each analysis execution candidate cloud other than the cloud selected in step S301 (step S304).

次に、分析料金算出部１０５は、クラウドストレージ情報テーブル１１５を参照して、選択クラウドのストレージ利用料金（F_c）を算出し、ステップＳ２０２で取得した分析対象ログ情報とキャッシュログ管理テーブル１１６とを参照して、分析対象ログキャッシュ実施日数（D）を算出する（Ｓ３０５）。 Next, the analysis charge calculation unit 105 calculates the storage usage charge (F_c) of the selected cloud with reference to the cloud storage information table 115, and obtains the analysis target log information and the cache log management table 116 acquired in step S202. With reference to this, the number of days (D) for executing the log cache to be analyzed is calculated (S305).

そして、ステップＳ３０５では、分析料金算出部１０５は、ステップＳ３０２で算出した値と合計F_totalとを用いて、選択したクラウドの分析料金を算出する。分析料金は、下記の数２の通りである。 Then, in step S305, the analysis fee calculation unit 105 calculates the analysis fee of the selected cloud by using the value calculated in step S302 and the total F_total. The analysis fee is as shown in Equation 2 below.

（数２）
分析料金 = F_total ＋ F_c × D × C (Number 2)
Analysis fee = F_total + F_c × D × C

続いて、分析料金算出部１０５は、全分析候補クラウドについて分析料金の算出を行ったかどうかを判定する（ステップＳ３０６）。判定の結果、全分析候補クラウドについて分析料金の算出を行なっているならば、ステップＳ３０７の処理に移る。一方、判定の結果、全分析候補クラウドについて分析料金の算出を行なっていないならば、分析料金算出部１０５は、再度ステップＳ３０１を実行する。 Subsequently, the analysis fee calculation unit 105 determines whether or not the analysis fee has been calculated for all the analysis candidate clouds (step S306). As a result of the determination, if the analysis fee is calculated for all the analysis candidate clouds, the process proceeds to step S307. On the other hand, as a result of the determination, if the analysis fee has not been calculated for all the analysis candidate clouds, the analysis fee calculation unit 105 executes step S301 again.

その後、分析実行指示部１０６は、ステップＳ３０１〜Ｓ３０５で分析料金が算出された各分析実施候補クラウドについて、分析料金が最も安いクラウドを選択する（ステップＳ３０７）。 After that, the analysis execution instruction unit 106 selects the cloud with the lowest analysis fee for each analysis execution candidate cloud for which the analysis fee has been calculated in steps S301 to S305 (step S307).

続いて、図１２を用いて、クラウドにおける分析処理について説明する。図１２は、本発明の実施の形態において管理対象となるクラウドシステムでの動作を示すフロー図である。 Subsequently, the analysis process in the cloud will be described with reference to FIG. FIG. 12 is a flow chart showing the operation in the cloud system to be managed in the embodiment of the present invention.

まず、クラウド管理装置１０において、分析実行指示部１０６が、ステップＳ２０２で取得された分析対象ログ情報とステップＳ２０３で特定された収集先クラウドの情報とを、分析サーバ３３の分析実行部３２１に送信し、分析実行を指示する。これにより、図１２に示すように、分析サーバ３３の分析実行部３２１は、分析対象ログ情報と収集先クラウドの情報とを受信すると共に、分析実行の指示を受け取る（Ｓ４０１）。 First, in the cloud management device 10, the analysis execution instruction unit 106 transmits the analysis target log information acquired in step S202 and the collection destination cloud information specified in step S203 to the analysis execution unit 321 of the analysis server 33. And instruct the analysis execution. As a result, as shown in FIG. 12, the analysis execution unit 321 of the analysis server 33 receives the analysis target log information and the information of the collection destination cloud, and also receives the analysis execution instruction (S401).

次に、分析実行部３２１は、キャッシュログテーブル３２５を参照し、分析対象ログの中でキャッシュ済みのログが存在していないかどうかを確認し、キャッシュ済みのログを除いた収集対象ログを特定し、情報をログ収集部３２２に渡す（ステップＳ４０２）。 Next, the analysis execution unit 321 refers to the cache log table 325, confirms whether or not there is a cached log in the analysis target log, and identifies the collection target log excluding the cached log. Then, the information is passed to the log collection unit 322 (step S402).

次に、ログ収集部３２２は、ステップＳ４０２で特定した収集対象ログについて、各クラウド３０のクラウド監視サーバ３１にログの送信を指示する（ステップＳ４０３）。また、ステップＳ４０３では、ログ収集部３２２からの指示を受けた各クラウド３０のクラウド監視サーバ３１においては、ログ情報送信部３０１が、ログテーブル３０５を参照し、収集対象ログを取得する。そして、ログ情報送信部３０１は、取得した収集対象ログを分析サーバ３３のログ収集部３２２に送信する。 Next, the log collection unit 322 instructs the cloud monitoring server 31 of each cloud 30 to transmit the log of the collection target log specified in step S402 (step S403). Further, in step S403, in the cloud monitoring server 31 of each cloud 30 that receives the instruction from the log collection unit 322, the log information transmission unit 301 refers to the log table 305 and acquires the collection target log. Then, the log information transmission unit 301 transmits the acquired collection target log to the log collection unit 322 of the analysis server 33.

分析実行部３２１は、ステップＳ４０３でログ収集部３２２が収集したログ、及びキャッシュログテーブル３２５内のログを用いて、分析対象ログに対して分析を行う。そして、分析実行部３２１は、分析処理の終了後、分析結果をクラウド管理装置１０に送信し（Ｓ４０４）、クラウド管理装置１０における分析結果表示部１０７に、分析実行部３２１から送信された分析結果を表示させる（ステップＳ４０５）。 The analysis execution unit 321 analyzes the analysis target log using the log collected by the log collection unit 322 in step S403 and the log in the cache log table 325. Then, after the analysis processing is completed, the analysis execution unit 321 transmits the analysis result to the cloud management device 10 (S404), and the analysis result transmitted from the analysis execution unit 321 to the analysis result display unit 107 in the cloud management device 10. Is displayed (step S405).

続いて、図１３を用いて、クラウドにログをキャッシュさせるかどうかを判定する際の処理について説明する。図１３は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置のキャッシュ判断部における動作を示すフロー図である。 Subsequently, with reference to FIG. 13, a process for determining whether or not to cache the log in the cloud will be described. FIG. 13 is a flow chart showing an operation in the cache determination unit of the cloud management device according to the embodiment of the present invention.

図１３に示すように、まず、キャッシュ判断部１０８は、分析スケジュールテーブル１１１を参照し、今回分析したログの時間帯（分析対象ログ開始時点〜分析対象ログ終了時点）と分析時間帯が重なる分析スケジュールを特定する（ステップＳ５０１）。 As shown in FIG. 13, first, the cache determination unit 108 refers to the analysis schedule table 111, and analyzes the log time zone (analysis target log start time to analysis target log end time) and the analysis time zone overlap. The schedule is specified (step S501).

続いて、キャッシュ判断部１０８は、ステップＳ５０１で特定した各分析スケジュールについて、各種値を算出する（ステップＳ５０２）。具体的には、キャッシュ判断部１０８は、現在日付からの分析開始までの日数（D）を算出する。また、キャッシュ判断部１０８は、クラウド通信情報テーブル１１４を参照し、ステップＳ３０７で選択したクラウドのデータ受信料金（F_in）と各クラウドのデータ送信料金（F_out_i）とを算出する。 Subsequently, the cache determination unit 108 calculates various values for each analysis schedule specified in step S501 (step S502). Specifically, the cache determination unit 108 calculates the number of days (D) from the current date to the start of analysis. Further, the cache determination unit 108 refers to the cloud communication information table 114, and calculates the data reception charge (F_in) of the cloud selected in step S307 and the data transmission charge (F_out_i) of each cloud.

更に、キャッシュ判断部１０８は、クラウドストレージ情報テーブル１１５を参照し、ステップＳ３０７で選択したクラウドのストレージ利用料金（F_c）を算出する。また、キャッシュ判断部１０８は、ステップＳ５０１で特定した各分析スケジュールと、分析対象ログ情報とを参照して、重複する分析時間帯における各クラウドのキャッシュ候補ログ量（L_i）を算出し、そしてL_iを合算したキャッシュ候補ログ総量（L）を算出する。 Further, the cache determination unit 108 refers to the cloud storage information table 115 and calculates the storage usage charge (F_c) of the cloud selected in step S307. Further, the cache determination unit 108 calculates the cache candidate log amount (L_i) of each cloud in the overlapping analysis time zone by referring to each analysis schedule specified in step S501 and the analysis target log information, and then L_i. Calculate the total amount of cache candidate logs (L) by adding up.

続いて、キャッシュ判断部１０８は、特定した各スケジュールについて、分析実施までのキャッシュ料金とログ採取料金とを算出する（ステップＳ５０３）。計算式は以下の数３及び数４の通りである。 Subsequently, the cache determination unit 108 calculates the cache charge and the log collection charge until the analysis is performed for each specified schedule (step S503). The calculation formulas are as shown in Equations 3 and 4 below.

（数３）
ログ採取料金 = (F_in + F_out_i) × L_i (Number 3)
Log collection fee = (F_in + F_out_i) × L_i

（数４）
キャッシュ料金 = L × F_c × D (Number 4)
Cash charge = L × F_c × D

また、キャッシュ判断部１０８は、特定した各スケジュールについてログ採取料金を算出したのち、それらを合計したログ採取料金合計を算出する。 Further, the cache determination unit 108 calculates the log collection fee for each specified schedule, and then calculates the total log collection fee by totaling them.

続いて、キャッシュ判断部１０８は、キャッシュ対象のスケジュールを判断するべく、特定した各分析スケジュールについて、合計したログ採取料金とキャッシュ料金とを比較し、ログ採取料金合計よりキャッシュ料金が低いスケジュールがあるかどうかを判定する（ステップＳ５０４）。 Subsequently, the cache determination unit 108 compares the total log collection fee and the cache charge for each specified analysis schedule in order to determine the schedule to be cached, and there is a schedule in which the cache charge is lower than the total log collection charge. Whether or not it is determined (step S504).

ステップＳ５０４の判定の結果、ログ採取料金合計よりキャッシュ料金が低いスケジュールがある場合は、キャッシュ判断部１０８は、ステップＳ５０５を実行する。一方、ステップＳ５０４の判定の結果、ログ採取料金合計よりキャッシュ料金が低いスケジュールが一つもないならば、キャッシュ判断部１０８はフローを終了する（ステップＳ５０４）。 As a result of the determination in step S504, if there is a schedule whose cache charge is lower than the total log collection charge, the cache determination unit 108 executes step S505. On the other hand, as a result of the determination in step S504, if there is no schedule whose cache charge is lower than the total log collection charge, the cache determination unit 108 ends the flow (step S504).

ステップＳ５０５では、キャッシュ判断部１０８は、ログ採取料金合計よりキャッシュ料金が低いスケジュール（キャッシュ対象スケジュール）それぞれについて、キャッシュログ管理テーブル１１６にキャッシュログ情報を記録する（ステップＳ５０５）。具体的には、キャッシュ判断部１０８は、ステップＳ２０１で取得した分析対象ログの中の同じ分析対象のログについて、現在日時をキャッシュ開始日時に、キャッシュ対象スケジュールの分析開始予定日時をキャッシュ終了日時に、重複する分析時間帯を期間に設定する。 In step S505, the cache determination unit 108 records cache log information in the cache log management table 116 for each schedule (cache target schedule) whose cache charge is lower than the total log collection charge (step S505). Specifically, the cache determination unit 108 sets the current date and time as the cache start date and time and the scheduled analysis start date and time of the cache target schedule as the cache end date and time for the same analysis target log in the analysis target log acquired in step S201. , Set overlapping analysis time zones for the period.

但し、記録する際、すでにログ名及び期間が同じキャッシュログ情報がある場合であって、当該レコードのキャッシュ終了日時が上記で算出したキャッシュ終了日時より短い場合は、キャッシュ判断部１０８は、そのレコードのキャッシュ終了日時の更新のみを行う。 However, when recording, if there is already cache log information with the same log name and period and the cache end date and time of the record is shorter than the cache end date and time calculated above, the cache determination unit 108 will perform the record. Only update the cache end date and time of.

続いて、キャッシュ判断部１０８は、ステップＳ５０５で記録したキャッシュログ情報について、ログをキャッシュするように分析サーバ３３に指示する（ステップＳ５０６）。ステップＳ５０６の実行により、分析スケジュールについての全ての処理が終了する。 Subsequently, the cache determination unit 108 instructs the analysis server 33 to cache the cache log information recorded in step S505 (step S506). By executing step S506, all the processes related to the analysis schedule are completed.

［具体例］
ここで、図１４を用いて、上述したステップＳ３０１〜Ｓ３０７およびステップＳ５０１〜Ｓ５０６の具体的内容を説明する。図１４は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置とクラウドとの具体例の構成を示すブロック図である。また、図１４においては、図２に示した構成が省略されていたクラウド３０の構成が図示されている。 [Concrete example]
Here, the specific contents of steps S301 to S307 and steps S501 to S506 described above will be described with reference to FIG. FIG. 14 is a block diagram showing a configuration of a specific example of the cloud management device and the cloud according to the embodiment of the present invention. Further, in FIG. 14, the configuration of the cloud 30 in which the configuration shown in FIG. 2 is omitted is shown.

まず前提として、分析実施候補クラウドはクラウドAとクラウドBと特定され、分析対象ログの総データ量はそれぞれ、クラウドAでは1.00GB、クラウドBでは2.00GBであるとする。またクラウドAに存在する、クラウドBの分析対象ログのキャッシュ量は1.00GB（つまり半分がキャッシュされている）、キャッシュ実施日数は7Ｄａｙとする。さらにクラウドBに存在する、クラウドAの分析対象ログのキャッシュ量は0.00GBとする。 First, as a premise, it is assumed that the analysis execution candidate clouds are specified as cloud A and cloud B, and the total amount of data of the analysis target log is 1.00 GB for cloud A and 2.00 GB for cloud B, respectively. In addition, the cache amount of the analysis target log of cloud B existing in cloud A is 1.00 GB (that is, half is cached), and the number of cache execution days is 7 days. Furthermore, the cache amount of the analysis target log of cloud A existing in cloud B is assumed to be 0.00GB.

はじめに、分析料金算出部１０５はステップＳ３０１で、分析実施候補クラウドのうちの一つである、クラウドAを選択する。 First, the analysis fee calculation unit 105 selects cloud A, which is one of the analysis execution candidate clouds, in step S301.

次に、ステップＳ３０２で、分析料金算出部１０５は、ステップＳ３０１で選択されていない分析実施候補クラウドであるクラウドBからのログ転送料金を算出するための値を算出する。 Next, in step S302, the analysis fee calculation unit 105 calculates a value for calculating the log transfer fee from the cloud B, which is the analysis execution candidate cloud not selected in step S301.

クラウド通信情報テーブル１１４から、クラウドBのデータ送信料金（F_out）は0.05 ($/GB)、同じくクラウドAのデータ受信料金（F_in）は0.00($/GB)となる。また前提より、クラウドBからの転送ログ量（L）は、分析対象ログの総データ量である2.00GBとなり、クラウドAにあるクラウドBの分析対象ログのキャッシュ量（C）は1.00GBとなる。 From the cloud communication information table 114, the data transmission charge (F_out) of cloud B is 0.05 ($ / GB), and the data reception charge (F_in) of cloud A is 0.00 ($ / GB). From the assumption, the transfer log amount (L) from cloud B is 2.00 GB, which is the total data amount of the analysis target log, and the cache amount (C) of the analysis target log of cloud B in cloud A is 1.00 GB. ..

次に、ステップＳ３０３で、クラウドAに対するクラウドBからのログ転送料金を計算すると、 (0.00 + 0.05) × (2.00 - 1.00) = $0.05 となる。 Next, in step S303, when the log transfer charge from cloud B to cloud A is calculated, it becomes (0.00 + 0.05) × (2.00 --1.00) = $ 0.05.

次にＳ３０４であるが、今回の例では分析候補クラウドがクラウドAとクラウドBとの２つのみであり、ログ転送料金合計（F_total）は上記で算出した $0.05 となる。 Next, regarding S304, in this example, there are only two analysis candidate clouds, cloud A and cloud B, and the total log transfer charge (F_total) is $ 0.05 calculated above.

次に、分析料金算出部１０５は、ステップＳ３０５で、クラウドAにおける分析料金を算出する。クラウドストレージ情報テーブル１１５から、クラウドAのストレージ利用料金（F_c）は0.0010 ($/GB/Day)である。また前提より、分析対象ログキャッシュ実施日数は７（Day）となり、クラウドAにおける分析料金は 0.05 + 0.0010 × 7 × 1.00 = $0.057となる。 Next, the analysis fee calculation unit 105 calculates the analysis fee in the cloud A in step S305. From the cloud storage information table 115, the storage usage charge (F_c) of cloud A is 0.0010 ($ / GB / Day). From the premise, the number of days for analysis target log cache will be 7 (Day), and the analysis fee for Cloud A will be 0.05 + 0.0010 x 7 x 1.00 = $ 0.057.

次に、ステップＳ３０６では、分析料金算出部１０５は、まだクラウドBにおける分析料金を算出していないため、ステップＳ３０１に戻り、今度はクラウドBを選択する。 Next, in step S306, the analysis fee calculation unit 105 has not yet calculated the analysis fee in cloud B, so the process returns to step S301, and this time, cloud B is selected.

次に、分析料金算出部１０５は、ステップＳ３０２で、クラウドAからのログ転送料金を算出する。クラウド通信情報テーブル１１４から、クラウドAのデータ送信料金（F_out）は0.09 ($/GB)、同じくクラウドBのデータ受信料金（F_in）は0.05($/GB)となる。また前提より、クラウドAからの転送ログ量（L）は、分析対象ログの総データ量である1.00GBとなり、クラウドBにあるクラウドBの分析対象ログのキャッシュ量（C）は0.00GBとなる。 Next, the analysis fee calculation unit 105 calculates the log transfer fee from the cloud A in step S302. From the cloud communication information table 114, the data transmission charge (F_out) of cloud A is 0.09 ($ / GB), and the data reception charge (F_in) of cloud B is 0.05 ($ / GB). From the assumption, the transfer log amount (L) from cloud A is 1.00 GB, which is the total data amount of the analysis target log, and the cache amount (C) of the analysis target log of cloud B in cloud B is 0.00 GB. ..

次に、ステップＳ３０３で、クラウドBに対するクラウドAからのログ転送料金を計算すると、 (0.05 + 0.09) × (1.00 - 0.00) = $0.14 となる。 Next, in step S303, when the log transfer charge from cloud A to cloud B is calculated, it becomes (0.05 + 0.09) × (1.00 -0.00) = $ 0.14.

次に、ステップＳ３０４であるが、今回の例では分析候補クラウドがクラウドAとクラウドBに２つのみであり、ログ転送料金合計（F_total）は上記で算出した $0.14となる。 Next, in step S304, in this example, there are only two analysis candidate clouds, cloud A and cloud B, and the total log transfer charge (F_total) is $ 0.14 calculated above.

次に、ステップＳ３０５で、分析料金算出部１０５は、クラウドBにおける分析料金を算出する。クラウドストレージ情報テーブル１１５から、クラウドBのストレージ利用料金（F_c）は、0.0015 ($/GB/Day)である。また前提より、分析対象ログキャッシュ実施日数はキャッシュしていないため0 （Day）となり、クラウドBにおける分析料金は 0.14 + 0.0015 × 0 × 0.00 = $0.14となる。 Next, in step S305, the analysis fee calculation unit 105 calculates the analysis fee in the cloud B. From the cloud storage information table 115, the storage usage charge (F_c) of cloud B is 0.0015 ($ / GB / Day). Also, from the premise, the number of days for which the analysis target log cache is executed is 0 (Day) because it is not cached, and the analysis fee in Cloud B is 0.14 + 0.0015 x 0 x 0.00 = $ 0.14.

次に、クラウドAとクラウドB共に分析料金が算出されているので、ステップＳ３０６ではＹｅｓと判定され、ステップＳ３０７に移る。 Next, since the analysis fee is calculated for both cloud A and cloud B, it is determined as Yes in step S306, and the process proceeds to step S307.

次に、ステップＳ３０７で、分析実行指示部１０６は、クラウドAとクラウドBの分析料金を比較し、料金が安い方を分析実行先クラウドに選択する。分析料金が安いのはクラウドAの$0.057であるため、分析実行先のクラウドとしては、クラウドAが選択される。以上で、ステップＳ３０１〜Ｓ３０７での具体的処理の例示は終了である。 Next, in step S307, the analysis execution instruction unit 106 compares the analysis charges of the cloud A and the cloud B, and selects the one with the lower charge as the analysis execution destination cloud. Since the analysis fee is cheap for Cloud A at $ 0.057, Cloud A is selected as the analysis execution destination cloud. This completes the example of the specific processing in steps S301 to S307.

続いて、ステップＳ５０１〜Ｓ５０６での具体的処理例について示す。前提として、クラウドAとクラウドBとがあり、ステップＳ２０１で取得された分析スケジュール情報（今回分析スケジュール）は、図２の分析スケジュールテーブル１１１に登録されたスケジュールIDがS1の分析スケジュール情報であるとする。 Subsequently, a specific processing example in steps S501 to S506 will be shown. As a premise, there are cloud A and cloud B, and the analysis schedule information (current analysis schedule) acquired in step S201 is that the schedule ID registered in the analysis schedule table 111 of FIG. 2 is the analysis schedule information of S1. do.

より具体的には、現時点が2016-12-07(水)として、取得された分析スケジュール情報は、分析開始予定時刻2016-12-07 00:00:00、分析対象ログ開始時点は2016-11-23 00:00:00、分析対象ログ終了時点は2016-12-06 23:00:00、分析内容はCPU・Memoryとする。 More specifically, assuming that the current time is 2016-12-07 (Wednesday), the acquired analysis schedule information is the scheduled analysis start time 2016-12-07 00:00:00, and the analysis target log start time is 2016-11. -23 00:00:00, the end of the analysis target log is 2016-12-06 23:00:00, and the analysis content is CPU / Memory.

また先に示したステップＳ３０１〜Ｓ３０７での具体的処理例の通り、分析が実施されたクラウドはクラウドAとし、クラウドBにおける分析対象ログ量は、2.00GBとする。 Further, as in the specific processing example in steps S301 to S307 shown above, the cloud in which the analysis is performed is cloud A, and the amount of logs to be analyzed in cloud B is 2.00 GB.

まず、ステップＳ５０１で、キャッシュ判断部１０８は、分析スケジュールテーブル１１１を参照して今回分析したログの時間帯と分析時間帯が重なるスケジュールを特定する。簡単のため、特定された分析スケジュールは一つとし、そのスケジュール情報は図２の分析スケジュールテーブル１１１に登録されたスケジュールIDがS1であるスケジュールの、翌週分のスケジュールとする。 First, in step S501, the cache determination unit 108 refers to the analysis schedule table 111 and specifies a schedule in which the time zone of the log analyzed this time and the analysis time zone overlap. For the sake of simplicity, the specified analysis schedule is set to one, and the schedule information is the schedule for the next week of the schedule whose schedule ID is S1 registered in the analysis schedule table 111 of FIG.

具体的には、分析開始予定時刻2016-12-14 00:00:00、分析対象ログ開始時点は2016-11-30 00:00:00、分析対象ログ終了時点は2016-12-13 23:00:00、分析内容はCPU・Memoryとする。 Specifically, the scheduled start time of analysis is 2016-12-14 00:00:00, the start time of the analysis target log is 2016-11-30 00:00:00, and the end time of the analysis target log is 2016-12-13 23: At 00:00, the analysis content will be CPU / Memory.

次に、ステップＳ５０２で、キャッシュ判断部１０８は、クラウドAによる分析実施までのキャッシュ料金とログ採取料金とを算出する。現在日付からの分析開始までの日数（Ｄ）は、今回の分析スケジュールの分析開始予定時刻である2016-12-07 00:00:00と、特定されたスケジュールの分析開始予定時刻である2016-12-14 00:00:00との差分である7(Day)となる。今回分析を行うクラウドAのストレージ利用料金（F_c）は、クラウドストレージ情報テーブル１１５から0.0010 ($/GB/Day)となる。 Next, in step S502, the cache determination unit 108 calculates the cache charge and the log collection charge until the analysis is performed by the cloud A. The number of days (D) from the current date to the start of analysis is 2016-12-07 00:00:00, which is the scheduled start time of analysis for this analysis schedule, and 2016-, which is the scheduled start time for analysis of the specified schedule. It is 7 (Day), which is the difference from 12-14 00:00:00. The storage usage fee (F_c) of Cloud A analyzed this time is 0.0010 ($ / GB / Day) from the cloud storage information table 115.

今回分析クラウドのデータ受信料金（F_in）は、クラウド通信情報テーブル１１４から、0.00($/GB)となる。各クラウドのデータ送信料金（F_out_i）は、クラウド通信情報テーブル１１４から、クラウドBのデータ送信料金（F_out）0.05 ($/GB)となる。重複分析時間帯における各クラウドのキャッシュ候補ログ量（L_i）は、前提から1.00GBと算出される。これは、クラウドBにおける分析対象ログ量は、2.00GBだが、重複する分析時間帯が今回分析時間帯のおよそ半分のためである。重複分析時間帯におけるキャッシュ候補ログ総量（L）は、クラウドBの値のみであるため、1.00GBとなる。 The data reception fee (F_in) of the analysis cloud this time is 0.00 ($ / GB) from the cloud communication information table 114. The data transmission charge (F_out_i) of each cloud is the data transmission charge (F_out) of cloud B 0.05 ($ / GB) from the cloud communication information table 114. The cache candidate log amount (L_i) of each cloud in the duplicate analysis time zone is calculated as 1.00 GB from the assumption. This is because the amount of analysis target log in Cloud B is 2.00GB, but the overlapping analysis time zone is about half of the analysis time zone this time. The total amount of cache candidate logs (L) in the duplicate analysis time zone is 1.00 GB because it is only the value of cloud B.

次に、ステップＳ５０３で、キャッシュ判断部１０８は、特定した各スケジュールについて、分析実施までのキャッシュ料金とログ採取料金とを算出する。ログ採取料金は、クラウドBについて、(0.00 + 0.05) × 1.00 = $0.05 となる。キャッシュ料金は、1.00 × 0.0010 × 7 = $0.007 となる。また、ログ採取料金の合計はクラウドBのみであるため、$0.05 となる。 Next, in step S503, the cache determination unit 108 calculates the cache charge and the log collection charge until the analysis is performed for each specified schedule. The log collection fee is (0.00 + 0.05) x 1.00 = $ 0.05 for Cloud B. The cash charge is 1.00 x 0.0010 x 7 = $ 0.007. Also, the total log collection fee is $ 0.05 because it is only for Cloud B.

次に、ステップＳ５０４で、ログ採取料金合計よりキャッシュ料金が低いスケジュールがあるかの判断であるが、ステップＳ３０１で特定されたスケジュールのログ採取料金の合計は $0.05で、キャッシュ料金は$0.007である。このため、キャッシュすべきと判断され、ステップＳ５０５の処理に移る。 Next, in step S504, it is determined whether there is a schedule whose cache charge is lower than the total log collection charge. The total log collection charge of the schedule specified in step S301 is $ 0.05, and the cache charge is $ 0.007. Therefore, it is determined that the cache should be cached, and the process proceeds to step S505.

次に、ステップＳ５０５で、キャッシュ判断部１０８は、ログ採取料金合計よりキャッシュ料金が安いスケジュールについてキャッシュするログを判断し、キャッシュログ管理テーブル１１６に記録を行う。ここでキャッシュされるのは、クラウドBからクラウドAに送付された分析対象ログ2.00GBのうち、重複する分析時間帯の分である1.00GBである。 Next, in step S505, the cache determination unit 108 determines the log to be cached for the schedule whose cache charge is lower than the total log collection charge, and records the log in the cache log management table 116. Of the 2.00 GB of analysis target logs sent from cloud B to cloud A, 1.00 GB is cached here for the overlapping analysis time zones.

キャッシュ格納先クラウド名１１６ａは、分析対象クラウドであるクラウドＡ、キャッシュ開始日時１１６ｂは現在時刻（2016-12-07 00:00:00）、キャッシュ終了時刻１１６ｃは特定したスケジュールの開始予定時刻である2016-12-14 00:00:00である。また、期間１１６ｄは特定されたスケジュールの分析時間帯と今回分析時間帯が重複する期間であり、ここでは2016-11-30 23:59:00〜2016-12-06 23:00:00である。ログ量は、それぞれ1.00GBとなる。 The cache storage destination cloud name 116a is the cloud A to be analyzed, the cache start date and time 116b is the current time (2016-12-07 00:00:00), and the cache end time 116c is the scheduled start time of the specified schedule. 2016-12-14 00:00:00. In addition, the period 116d is the period in which the analysis time zone of the specified schedule and the analysis time zone of this time overlap, and here it is from 2016-11-30 23:59: 00 to 2016-12-06 23:00:00. .. The amount of logs will be 1.00GB each.

次に、ステップＳ５０６で、キャッシュ判断部１０８は、ステップＳ５０５で記録したキャッシュログ情報に基づいて、クラウドAの分析サーバ３３ａのキャッシュ実行部３２３ａにキャッシュを行うよう指示する。必要な情報は、ログ名１１６ｅと期間１１６ｄとである。以上で、ステップＳ５０１〜Ｓ５０６での具体的処理の例示は終了である。 Next, in step S506, the cache determination unit 108 instructs the cache execution unit 323a of the analysis server 33a of the cloud A to perform caching based on the cache log information recorded in step S505. The required information is the log name 116e and the period 116d. This completes the example of the specific processing in steps S501 to S506.

［実施の形態における効果］
以上のように、本実施の形態によれば、監視データの分析が定期的に実施されるような環境において、分析の実施スケジュールと頻繁に利用される監視データとを考慮することが可能になり、分析処理にかかる料金を削減することができる。つまり、複数のクラウド３０で構成されるシステムにおいて、障害予兆検知などの監視データ分析の際に収集した監視データを、分析実施スケジュールを考慮した形で必要に応じてキャッシュし、再利用することで、都度の分析実施にかかるコストを最小化することを特徴とする。 [Effect in the embodiment]
As described above, according to the present embodiment, it is possible to consider the analysis execution schedule and the frequently used monitoring data in an environment in which the analysis of the monitoring data is performed regularly. , The cost of analysis processing can be reduced. That is, in a system composed of a plurality of clouds 30, the monitoring data collected during the analysis of monitoring data such as failure sign detection is cached and reused as needed in consideration of the analysis execution schedule. It is characterized by minimizing the cost of performing each analysis.

［変形例］
本実施の形態は、図１及び図２に示したパブリッククラウドのみで構成された環境だけではなく、プライベートクラウドを組み込んだ環境（ハイブリッドクラウド環境）においても適用できる。この場合も、上述の効果を得ることができる。また、本実施の形態は、クラウドが３つ以上の場合であっても適用でき、上述の効果を得ることができる。 [Modification example]
This embodiment can be applied not only to the environment composed only of the public cloud shown in FIGS. 1 and 2 but also to the environment incorporating the private cloud (hybrid cloud environment). In this case as well, the above-mentioned effect can be obtained. Further, the present embodiment can be applied even when there are three or more clouds, and the above-mentioned effects can be obtained.

また、クラウド管理装置１０が備えている、クラウド通信情報テーブル１１４、クラウドストレージ情報テーブル１１５の内容は、自動で更新される構成となっていても良い。例えば、クラウド管理装置１０が、クラウドプロバイダが公開しているＡＰＩを利用することで、これらの内容の自動更新は可能である。 Further, the contents of the cloud communication information table 114 and the cloud storage information table 115 included in the cloud management device 10 may be automatically updated. For example, the cloud management device 10 can automatically update these contents by using the API published by the cloud provider.

［プログラム］
本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図１０に示すステップＳ２０１〜Ｓ２０４、図１１に示すステップＳ３０１〜Ｓ３０７、図１３に示すステップＳ５０１〜Ｓ５０６を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態におけるクラウド管理装置１０とクラウド管理方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、分析指示取得部１０２、分析対象判断部１０３、分析ログ量取得部１０４、分析料金算出部１０５、分析実行指示部１０６、及びキャッシュ判断部１０８として機能し、処理を行なう。 [program]
The program according to the present embodiment may be a program that causes a computer to execute steps S201 to S204 shown in FIG. 10, steps S301 to S307 shown in FIG. 11, and steps S501 to S506 shown in FIG. By installing this program on a computer and executing it, the cloud management device 10 and the cloud management method according to the present embodiment can be realized. In this case, the CPU (Central Processing Unit) of the computer serves as an analysis instruction acquisition unit 102, an analysis target determination unit 103, an analysis log amount acquisition unit 104, an analysis charge calculation unit 105, an analysis execution instruction unit 106, and a cache determination unit 108. It works and does the processing.

また、本実施の形態では、分析スケジュールテーブル１１１、クラウド監視サーバ情報テーブル１１２、ログ情報管理テーブル１１３、クラウド通信情報テーブル１１４、クラウドストレージ情報テーブル１１５、及びキャッシュログ管理テーブル１１６は、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置に、これらを構成するデータファイルを格納することによって実現できる。 Further, in the present embodiment, the analysis schedule table 111, the cloud monitoring server information table 112, the log information management table 113, the cloud communication information table 114, the cloud storage information table 115, and the cache log management table 116 are provided in the computer. This can be realized by storing the data files that compose these in a storage device such as a hard disk.

また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、分析指示取得部１０２、分析対象判断部１０３、分析ログ量取得部１０４、分析料金算出部１０５、分析実行指示部１０６、及びキャッシュ判断部１０８のいずれかとして機能しても良い。また、上述した各テーブルは、本実施の形態におけるプログラムを実行するコンピュータとは別のコンピュータ上に格納されていても良い。 Further, the program in the present embodiment may be executed by a computer system constructed by a plurality of computers. In this case, for example, each computer has an analysis instruction acquisition unit 102, an analysis target determination unit 103, an analysis log amount acquisition unit 104, an analysis charge calculation unit 105, an analysis execution instruction unit 106, or a cache determination unit 108. It may function as a cache. Further, each of the above-mentioned tables may be stored on a computer different from the computer that executes the program according to the present embodiment.

ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、クラウド管理装置１０を実現するコンピュータについて図１５を用いて説明する。図１５は、本発明の実施の形態におけるクラウド管理装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。 Here, a computer that realizes the cloud management device 10 by executing the program according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 15 is a block diagram showing an example of a computer that realizes the cloud management device according to the embodiment of the present invention.

図１５に示すように、コンピュータ４１０は、ＣＰＵ４１１と、メインメモリ４１２と、記憶装置４１３と、入力インターフェイス４１４と、表示コントローラ４１５と、データリーダ／ライタ４１６と、通信インターフェイス４１７とを備える。これらの各部は、バス４２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。 As shown in FIG. 15, the computer 410 includes a CPU 411, a main memory 412, a storage device 413, an input interface 414, a display controller 415, a data reader / writer 416, and a communication interface 417. Each of these parts is connected to each other via a bus 421 so as to be capable of data communication.

ＣＰＵ４１１は、記憶装置４１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ４１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ４１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体４２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。 The CPU 411 expands the programs (codes) of the present embodiment stored in the storage device 413 into the main memory 412, and executes them in a predetermined order to perform various operations. The main memory 412 is typically a volatile storage device such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory). Further, the program according to the present embodiment is provided in a state of being stored in a computer-readable recording medium 420. The program in the present embodiment may be distributed on the Internet connected via the communication interface 117.

また、記憶装置４１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス４１４は、ＣＰＵ４１１と、キーボード及びマウスといった入力機器４１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ４１５は、ディスプレイ装置４１９と接続され、ディスプレイ装置４１９での表示を制御する。 Further, as a specific example of the storage device 413, in addition to the hard disk drive, a semiconductor storage device such as a flash memory can be mentioned. The input interface 414 mediates data transmission between the CPU 411 and an input device 418 such as a keyboard and mouse. The display controller 415 is connected to the display device 419 and controls the display on the display device 419.

データリーダ／ライタ４１６は、ＣＰＵ４１１と記録媒体４２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体４２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ４１０における処理結果の記録媒体４２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス４１７は、ＣＰＵ４１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。 The data reader / writer 416 mediates data transmission between the CPU 411 and the recording medium 420, reads a program from the recording medium 420, and writes a processing result in the computer 410 to the recording medium 420. The communication interface 417 mediates data transmission between the CPU 411 and another computer.

また、記録媒体４２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体が挙げられる。 Specific examples of the recording medium 420 include a general-purpose semiconductor storage device such as CF (Compact Flash (registered trademark)) and SD (Secure Digital), a magnetic recording medium such as a flexible disk, or a CD-. Examples include optical recording media such as ROM (Compact Disk Read Only Memory).

なお、本実施の形態におけるクラウド管理装置１０は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、クラウド管理装置１０は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。 The cloud management device 10 in the present embodiment can also be realized by using hardware corresponding to each part instead of the computer on which the program is installed. Further, the cloud management device 10 may be partially realized by a program and the rest may be realized by hardware.

以上のように、本発明によれば、複数のクラウドシステムを利用する場合において、監視データの分析にかかるコストの低減を図ることができる。本発明は、マルチクラウド環境に有用である。 As described above, according to the present invention, when a plurality of cloud systems are used, it is possible to reduce the cost required for analyzing the monitoring data. The present invention is useful in a multi-cloud environment.

１０クラウド管理装置
２０ネットワーク
３０クラウド
３１クラウド監視サーバ
３２監視対象サーバ
３３分析サーバ
１０１分析スケジュール登録部
１０２分析指示取得部
１０３分析対象判断部
１０４分析ログ量取得部
１０５分析料金算出部
１０６分析実行指示部
１０７分析結果表示部
１０８キャッシュ判断部
１１１分析スケジュールテーブル
１１２クラウド監視サーバ情報テーブル
１１３ログ情報管理テーブル
１１４クラウド通信情報テーブル
１１５クラウドストレージ情報テーブル
１１６キャッシュログ管理テーブル
３０１ログ情報送信部
３０５ログテーブル
３２１分析実行部
３２２ログ収集部
３２３キャッシュ実行部
３２５キャッシュログテーブル
４１１ＣＰＵ
４１２メインメモリ
４１３記憶装置
４１４入力インターフェイス
４１５表示コントローラ
４１６データリーダ／ライタ
４１７通信インターフェイス
４１８入力機器
４１９ディスプレイ装置
４２０記録媒体
４２１バス 10 Cloud management device 20 Network 30 Cloud 31 Cloud monitoring server 32 Monitoring target server 33 Analysis server 101 Analysis schedule registration unit 102 Analysis instruction acquisition unit 103 Analysis target judgment unit 104 Analysis log amount acquisition unit 105 Analysis charge calculation unit 106 Analysis execution instruction unit 107 Analysis result display unit 108 Cache judgment unit 111 Analysis schedule table 112 Cloud monitoring server information table 113 Log information management table 114 Cloud communication information table 115 Cloud storage information table 116 Cache log management table 301 Log information transmission unit 305 Log table 321 Analysis execution Part 322 Log collection part 323 Cache execution part 325 Cache log table 411 CPU
412 Main memory 413 Storage device 414 Input interface 415 Display controller 416 Data reader / writer 417 Communication interface 418 Input device 419 Display device 420 Recording medium 421 Bus

Claims

A device for managing multiple cloud systems equipped with a cloud monitoring server.
The fee for the log analysis process in each of the plurality of cloud systems is specified, the cloud system for executing the analysis process is selected based on the specified fee, and the schedule set for the selected cloud system is set. An analysis execution instruction unit that executes the analysis process along the line,
An analysis schedule table that holds information about the analysis execution, including the date and time when the log analysis starts, the time zone of the log to be analyzed, and the content information of the log to be analyzed.
A log information management table that manages information indicating the cloud monitoring server that is the log management destination, and
Based on the analysis schedule table and the log information management table, it is determined whether or not the log analyzed in the analysis process is used in the analysis process according to another schedule, and the analysis target is analyzed in the analysis process. When the log becomes used in the analysis process according to another schedule, the cash charge for causing the selected cloud system to cache the log until the time of the other schedule and the log are displayed. The collection fee for collecting according to the other schedule is calculated, and the log is stored in the selected cloud system until the time of the other schedule, provided that the cash fee is lower than the collection fee. The cache judgment unit and the cache
A cloud management device characterized by being equipped with.

An analysis target judgment unit that identifies the log to be analyzed in the analysis process,
From the plurality of cloud systems, a cloud system having the specified log to be analyzed is specified as an analysis execution candidate cloud, and the amount of data of the log to be analyzed is calculated from the specified analysis execution candidate cloud. Analysis log amount acquisition department to acquire,
For each of the analysis execution candidate clouds, the data transmission fee, the data reception fee, and the acquired data amount of the log to be analyzed are used to obtain the log to be analyzed. It also has an analysis fee calculation unit that calculates the fee for analysis processing.
The analysis execution instruction unit selects the cloud system that executes the analysis process from the analysis execution candidate clouds based on the charge calculated by the analysis charge calculation unit.
The cloud management device according to claim 1.

A method for managing multiple cloud systems with cloud monitoring servers.
(A) The charge for the log analysis process in each of the plurality of cloud systems is specified, the cloud system for executing the analysis process is selected based on the specified charge, and the charge is set in the selected cloud system. Steps to execute the analysis process according to the schedule
(B) An analysis schedule table that holds information related to analysis execution, including the date and time when log analysis is started, the time zone of the log to be analyzed, and the content information of the log to be analyzed, and the cloud monitoring that manages the log. Based on the log information management table that manages the information indicating the server, it is determined whether or not the log analyzed in the analysis process is used in the analysis process according to another schedule, and the analysis is performed. When the log analyzed in the process is used in the analysis process according to another schedule, the cash charge for causing the selected cloud system to cache the log until the time of the other schedule. , The collection fee for collecting the log according to the other schedule is calculated, and on the condition that the cash fee is lower than the collection fee, the cloud system selected is used at the time of the other schedule. To cache the log up to, step and
A cloud management method characterized by having.

(C) A step and a step of identifying a log to be analyzed in the analysis process.
(D) From the plurality of cloud systems, a cloud system having the specified log to be analyzed is specified as an analysis execution candidate cloud, and from the specified analysis execution candidate cloud, the log to be analyzed is Get the amount of data, steps and
(E) For each of the analysis execution candidate clouds, the data transmission fee, the data reception fee, and the acquired data amount of the analysis target log are used to be the analysis target. Steps and steps to calculate the cost of analyzing the log
Further prepare
In the step (a), the cloud system that executes the analysis process is selected from the analysis execution candidate clouds based on the charge calculated in the step (e).
The cloud management method according to claim 3.

A program for managing multiple cloud systems equipped with a cloud monitoring server by a computer.
On the computer
(A) The charge for the log analysis process in each of the plurality of cloud systems is specified, the cloud system for executing the analysis process is selected based on the specified charge, and the charge is set in the selected cloud system. Steps to execute the analysis process according to the schedule
(B) An analysis schedule table that holds information related to analysis execution, including the date and time when log analysis is started, the time zone of the log to be analyzed, and the content information of the log to be analyzed, and the cloud monitoring that manages the log. Based on the log information management table that manages the information indicating the server, it is determined whether or not the log analyzed in the analysis process is used in the analysis process according to another schedule, and the analysis is performed. When the log analyzed in the process is used in the analysis process according to another schedule, the cash charge for causing the selected cloud system to cache the log until the time of the other schedule. , The collection fee for collecting the log according to the other schedule is calculated, and on the condition that the cash fee is lower than the collection fee, the cloud system selected is used at the time of the other schedule. To cache the log up to, step and
A program that runs.

On the computer
(C) A step and a step of identifying a log to be analyzed in the analysis process.
(D) From the plurality of cloud systems, a cloud system having the specified log to be analyzed is specified as an analysis execution candidate cloud, and from the specified analysis execution candidate cloud, the log to be analyzed is Get the amount of data, steps and
(E) For each of the analysis execution candidate clouds, the data transmission fee, the data reception fee, and the acquired data amount of the analysis target log are used to be the analysis target. Steps and steps to calculate the cost of analyzing the log
To execute further,
In the step (a), the cloud system that executes the analysis process is selected from the analysis execution candidate clouds based on the charge calculated in the step (e).
The program according to claim 5.