JP7827583B2 - クラウド環境構築支援システム、クラウド環境構築支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、クラウド環境構築支援システム、クラウド環境構築支援方法に関する。

従来から、クラウド上のシステム環境の構築を支援する様々な技術が存在する。特許文献１では、環境構築支援システム１００において、構築対象の情報処理装置（以下装置）に関する定数設計書１２５、装置への設定内容を定義する定義ファイル雛形１２６、および、装置に対し実行する一連の環境構築コマンドを記述した構築スクリプト雛形１２７を格納した記憶部１０１と、定数設計書１２５を所定ツール１１０で定数設定値ファイル１３０に変換し、定数設定値ファイル１３０を入力として所定の環境構築ツール１４０を実行して、定数設計書１２５における所定項目を定義ファイル雛形１２６および構築スクリプト雛形１２７各々に設定した定義ファイル１３１および構築スクリプト１３２を生成し、定義ファイル１３１および構築スクリプト１３２を装置に配信し、装置で構築スクリプト１３２を実行させ、装置に定数設計書１２５で規定する所定環境を構築する演算部１０４を含む、と記載されている。

特開２０２０－０１７０５３号公報

特許文献１では、金融システムのシステム環境を構築するために、人手により作成した構築対象の定数設計書に基づいて、構築スクリプト、パラメータなどを自動生成している。しかしながら、クラウドでシステム環境を構築する場合、システム利用者となる様々な顧客の非機能要件によって、階層構造で定義されたシステム要素（フィーチャ）の一部を選択することでシステム構成を決定するモデルであるフィーチャモデルや定数設計書に多数の変更が入ってしまう。また、同じシステム環境であっても、顧客の要望に応じて、異なるクラウドベンダによりシステムを構築する必要がある。その際、定数設計書やフィーチャモデルを、それぞれのクラウドベンダ向けに別個に作成しなければならない。

本発明は、顧客の非機能要件や異なるクラウドベンダにより提供されるクラウドサービスを加味したフィーチャモデルを作成することで、より顧客の要求を反映させたクラウド環境の構築を支援することが可能な技術を提供することを目的とする。

本発明にかかるクラウド環境構築支援システムは、プロセッサとメモリとを有したコンピュータにより、クラウド環境のシステム構築を支援するクラウド環境構築支援システムであって、前記プロセッサは、異なるクラウドベンダが提供するクラウドサービスと非機能要件についての一般的な構成を定めたフィーチャモデル基礎データと、前記非機能要件の種別ごとに、当該非機能要件を実現する手段を表した非機能要件リストと、前記クラウドベンダが提供するクラウドサービスが取りうる選択肢を記憶したクラウドデータと、ユーザにより選択された前記非機能要件を記憶した非機能要件選択データと、前記ユーザにより選択されたクラウドサービスを記憶したクラウド選択データとに基づいて、前記クラウド環境のシステムを構成するフィーチャモデルデータを生成し、生成された前記フィーチャモデルデータを、ユーザが編集可能な所定のフォーマットに変換し、前記所定のフォーマットに変換されたユーザ編集用フィーチャモデルデータを、ユーザ端末に出力する、ことを特徴とするクラウド環境構築支援システムとして構成される。

本発明によれば、顧客の非機能要件や異なるクラウドベンダにより提供されるクラウドサービスを加味したフィーチャモデルを作成することで、より顧客の要求を反映させたクラウド環境の構築を支援することができる。上記した以外の課題、構成および効果は、以下の発明を実施するための形態の説明により明らかにされる。

本実施例におけるクラウド環境構築支援システムの構成の一例を示す図である。 コンピュータの概略の一例を示す図である。 フィーチャモデルデータ生成部が行う処理（フィーチャモデルデータ生成処理）の処理手順を示すフローチャートである。 フィーチャモデル基礎データの一例を示す図である。 非機能要件リストの一例を示す図である。 非機能要件選択データの一例を示す図である。 フィーチャモデルデータの一例を示す図である。 クラウドデータの一例を示す図である。 クラウド選択データの一例を示す図である。 フィーチャモデル変換部が行う処理（フィーチャモデル変換処理）の処理手順を示すフローチャートである。 フィーチャモデル変換部がｊｓｏｎ形式のファイルであるユーザ編集用フィーチャモデルデータに出力する様子を説明するための図である。 フィーチャモデル編集部が行う処理（フィーチャモデル編集処理）の処理手順を示すフローチャートである。 ユーザ端末に表示される画面（フィーチャモデル編集画面）の一例を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下の記載および図面は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施する事が可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。

図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。

以下の説明では、「データベース」、「テーブル」、「リスト」等の表現にて各種情報を説明することがあるが、各種情報は、これら以外のデータ構造で表現されていてもよい。データ構造に依存しないことを示すために「ＸＸテーブル」、「ＸＸリスト」等を「ＸＸ情報」と呼ぶことがある。識別情報について説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「ＩＤ」、「番号」等の表現を用いた場合、これらについてはお互いに置換が可能である。

同一あるいは同様な機能を有する構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。

また、以下の説明では、プログラムを実行して行う処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサ（例えばＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit））によって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶資源（例えばメモリ）および／またはインターフェースデバイス（例えば通信ポート）等を用いながら行うため、処理の主体がプロセッサとされてもよい。同様に、プログラムを実行して行う処理の主体が、プロセッサを有するコントローラ、装置、システム、計算機、ノードであってもよい。プログラムを実行して行う処理の主体は、演算部であれば良く、特定の処理を行う専用回路（例えばＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit））を含んでいてもよい。

プログラムは、プログラムソースから計算機のような装置にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバまたは計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。プログラムソースがプログラム配布サーバの場合、プログラム配布サーバはプロセッサと配布対象のプログラムを記憶する記憶資源を含み、プログラム配布サーバのプロセッサが配布対象のプログラムを他の計算機に配布してもよい。また、以下の説明において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。

以下、本実施例にかかるクラウド環境構築支援システム、クラウド環境構築支援方法の一実施例について説明する。

図１は、本実施例におけるクラウド環境構築支援システムの構成の一例を示す図である。図１に示すように、クラウド環境構築支援システム１０００は、クラウドでのシステム環境の構築を支援するためのクラウド環境構築支援装置１００と、ユーザであるシステムエンジニアにより操作されるユーザ端末３００とが、インターネット等の一般的なネットワークＮを介して接続されている。

クラウド環境構築支援装置１００は、顧客の要望に応じて様々なクラウド環境のシステム構築を支援するためのサーバである。クラウド環境構築支援装置１００は、非機能要件リスト２０１、クラウドデータ２０２、非機能要件選択データ２０３、クラウド選択データ２０４、フィーチャモデル基礎データ２０５を用いて、フィーチャモデルデータ２０６を生成するフィーチャモデルデータ生成部１０１と、フィーチャモデルデータ２０６をｊｓｏｎ形式のユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７に変換するフィーチャモデル変換部１０２と、ユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７を編集するフィーチャモデル編集部１０３とを有して構成される。ｊｓｏｎは、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）のオブジェクト記法を用いたデータ交換フォーマット、データ記述言語である。本例では、フィーチャモデルデータ２０６をユーザが編集可能なｊｓｏｎ形式に変換する場合を例示するが、他のフォーマットを用いてもよい。

具体的には後述するが、フィーチャモデルデータ生成部１０１は、ユーザが非機能要件とクラウドを決定した結果に基づき、フィーチャモデル基礎データ２０５を加工し、フィーチャモデルデータ２０６を生成する。

機能要件とは、システム構築にあたって顧客が必要とする機能の要件であり、非機能要件とは、上記顧客が必要とする機能要件以外の要件である。非機能要件の種別の一例としては、システムの可用性、システムの性能および拡張性、システムの運用および保守性、システムの移行性、システムのセキュリティ、システムの環境およびエコロジーなどの要件が挙げられる。ここでは、非機能要件が上記列挙した要件である前提で説明しているが、もちろん、非機能要件として定義づけられる他の一般的な要件を含めてよい。

可用性は、システムを継続利用するための要件であり、例えば、サーバや端末といった機器の冗長化や運用スケジュール、障害時の復旧方法などの定義を含む。性能および拡張性は、システムの処理性能や拡張に関する要件であり、例えば、構築するシステムで処理するトランザクション数や利用ユーザ数、システムへの負荷などの定義を含む。運用および保守性は、システムの運用や保守に関する要件であり、例えば、システムの監視方法やバックアップ方法、運用体制などの定義を含む。移行性は、現行システムからの移行に関する要件であり、例えば、新システムへ移行するための移行期間、移行体制、移行リハーサルなどの移行計画などの定義を含む。セキュリティは、システムの安全性の確保に関する要件であり、例えば、アクセス制限や不正アクセスの監視方法などの定義を含む。環境およびエコロジーは、システムを設置する環境やエコロジーに関する要件であり、例えば、耐震や騒音といった環境負荷を低減するシステム構成や、ＣＯ２排出量や消費エネルギーを低減するシステムの適合性などの定義を含む。

フィーチャモデル変換部１０２は、生成されたフィーチャモデルデータ２０６をｊｓｏｎ形式などの所定の形式のユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７に変換し、当該変換したデータをユーザ端末３００に送信する。ユーザ端末３００では、表示出力部３０１が、ブラウザを起動する等して画面上に上記変換したデータを表示し、入力部３０２がユーザからの入力を受け付けて、フィーチャモデル、定数設計書、構築スクリプト、パラメータなどの生成を行う。以下では、フィーチャモデルを編集する場合を例示するが、定数設計書、構築スクリプト、パラメータなども同様に適用できる。

フィーチャモデル編集部１０３は、ユーザ端末３００においてユーザが操作して編集した新たなフィーチャモデルを保存および出力する。

非機能要件リスト２０１、クラウドデータ２０２、非機能要件選択データ２０３、クラウド選択データ２０４、フィーチャモデル基礎データ２０５、フィーチャモデルデータ２０６、ユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７の具体的な内容については、フローチャートを用いて本システムの処理を説明する際にあわせて説明する。

ユーザ端末３００は、クラウド環境を構築するユーザが用いる端末である。ユーザ端末３００は、表示出力部３０１と、入力部３０２とを有する。表示出力部３０１は、例えば、ディスプレイであり、以下に示す処理の実行に関する様々な情報を画面上に表示する。入力部３０２は、例えば、キーボードやマウスであり、以下に示す処理の実行に関する様々な情報の入力を受け付ける。

本システムで用いられるクラウド環境構築支援装置１００やユーザ端末３００は、例えば、図２（コンピュータ概略図）に示すような、ＣＰＵ１６０１と、メモリ１６０２と、ＨＤＤ(Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ)等の外部記憶装置１６０３と、ＣＤ(Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ)やＵＳＢメモリ等の可搬性を有する記憶媒体１６０８に対して情報を読み書きする読書装置１６０７と、キーボードやマウス等の入力装置１６０６と、ディスプレイ等の出力装置１６０５と、通信ネットワークに接続するためのＮＩＣ(Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ)等の通信装置１６０４と、これらを連結するシステムバス等の内部通信線(システムバスという)１６０９と、を備えた一般的なコンピュータ１６００により実現できる。

また、各端末やサーバに記憶され、あるいは処理に用いられる様々なデータは、ＣＰＵ１６０１がメモリ１６０２または外部記憶装置１６０３から読み出して利用することにより実現可能である。また、クラウド環境構築支援装置１００やユーザ端末３００が有する各機能部（例えば、フィーチャモデルデータ生成部１０１、フィーチャモデル変換部１０２、フィーチャモデル編集部１０３）は、ＣＰＵ１６０１が外部記憶装置１６０３に記憶されている所定のプログラムをメモリ１６０２にロードして実行することにより実現可能である。

上述した所定のプログラムは、読書装置１６０７を介して記憶媒体１６０８から、あるいは、通信装置１６０４を介してネットワークから、外部記憶装置１６０３に記憶(ダウンロード)され、それから、メモリ１６０２上にロードされて、ＣＰＵ１６０１により実行されるようにしてもよい。また、読書装置１６０７を介して、記憶媒体１６０８から、あるいは通信装置１６０４を介してネットワークから、メモリ１６０２上に直接ロードされ、ＣＰＵ１６０１により実行されるようにしてもよい。

以下では、クラウド環境構築支援装置１００が、ある１つのコンピュータにより構成される場合を例示するが、これらの機能の全部または一部が、クラウドのような１または複数のコンピュータに分散して設けられ、ネットワークを介して互いに通信することにより同様の機能を実現してもよい。

図３は、フィーチャモデルデータ生成部１０１が行う処理（フィーチャモデルデータ生成処理）の処理手順を示すフローチャートである。

図３に示すように、フィーチャモデルデータ生成部１０１は、１または複数のフィーチャモデル基礎データ２０５から表を一つ取り出し（Ｓ３０１）、当該取り出した表から一行のレコードを取り出す（Ｓ３０２）。

図４は、フィーチャモデル基礎データ２０５の一例を示す図である。フィーチャモデル基礎データ２０５は、フィーチャモデルの作成にあたり、クラウドサービスや非機能要件についての一般的な構成を定めたテーブルである。フィーチャモデル基礎データ２０５は、例えば、システム管理者によりあらかじめ定められる。

図４に示すように、フィーチャモデル基礎データ２０５は、各レコードを一意に定めるためのＩＤと、１～ｎ階層目のフィーチャの名前を示す階層１～ｎと、レコードが取りうる選択肢と、当該選択肢をフィーチャモデルに取り入れた際の選択状態の制約の種類を示す選択肢種類と、クラウドで提供されるサービスの名前を示すクラウドサービス種別と、当該レコードに記載されている階層が許容する非機能要件のＩＤを示す非機能要件選択データＩＤリストとが対応付け記憶されている。

図４では、例えば、ＩＤ「３」により識別されるレコードは、「ＡＰ」（アプリケーションサーバ）を階層１、「ミドルウェア」を階層２としたフィーチャモデルのための基礎データであり、当該フィーチャモデルのミドルウェアがとりうる選択肢は「ＪＢＯＳＳ」アプリケーションであることを示している。そして、その際には、「ＪＢＯＳＳ」アプリケーションを必ず取り入れなければならないことを示している。選択肢種類には、必ず選択される必要がある「必須」、選択肢リストのうちのいずれか１つが選択される必要がある「選択」、選択可否が任意である「任意」が設定される。ただし、「非機能要件選択データＩＤリスト」が定義されたレコードは、後述する工程で選択肢種類を更新するため選択肢種類は空白となる。また、クラウドサービス種別は、クラウドで提供されるサービスの名前は「インスタンスタイプ」により定められることを示している。クラウドサービス種別は、クラウドデータ２０２で定められる「クラウド種別」には左右されない名前である。

続いて、フィーチャモデルデータ生成部１０１は、非機能要件リスト２０１から一行のレコードを取り出す（Ｓ３０３）。

図５は、非機能要件リスト２０１の一例を示す図である。非機能要件リスト２０１は、非機能要件の種別ごとに、その非機能要件を実現する手段と、その手段の選択肢を表形式で表したリストである。図５に示すように、非機能要件リスト２０１は、各非機能要件を一意に定めるためのＩＤと、達成したい非機能要件の種別を示す非機能要件種別と、当該非機能要件種別に記載の非機能要件を達成するための手段を示す非機能要件実現手段と、当該非機能要件実現手段が取りうる選択肢を示す実現手段選択肢リストと、フィーチャモデル基礎データ２０５と同様の選択肢種類とが対応付けて記憶されている。

図５では、例えば、ＩＤ「３」で識別されるレコードは、非機能種別「セキュリティ」であらわされる非機能要件であり、当該非機能要件を実現するための手段は、「ＨＴＴＰＳ」、「ＳＳＬ／ＴＳＬ」のいずれかを選択して暗号化することであることを示している。

続いて、フィーチャモデルデータ生成部１０１は、Ｓ３０２においてフィーチャモデル基礎データ２０５から取り出した行の「非機能要件選択データＩＤリスト」が非機能要件リスト２０１から取り出した行の「ＩＤ」を含むか否かを判定する（Ｓ３０４）。

フィーチャモデルデータ生成部１０１は、Ｓ３０２においてフィーチャモデル基礎データ２０５から取り出した行の「非機能要件選択データＩＤリスト」が非機能要件リスト２０１から取り出した行の「ＩＤ」を含むと判定した場合（Ｓ３０４；Ｙｅｓ）、Ｓ３０５に進む。

例えば、フィーチャモデルデータ生成部１０１は、Ｓ３０２において、図４に示したフィーチャモデル基礎データ２０５の中からＩＤ「１」のレコードを取り出し、Ｓ３０３において、図５に示した非機能要件リスト２０１の中からＩＤ「１」のレコードを取り出した場合、フィーチャモデル基礎データ２０５のレコードの「非機能要件選択データＩＤリスト」に記載されているＩＤ「１」、「３」のうち、非機能要件リスト２０１のＩＤ「１」のレコードが含まれている。したがって、フィーチャモデルデータ生成部１０１は、Ｓ３０４において「Ｙｅｓ」と判定し、Ｓ３０５に進むこととなる。この例の場合、非機能要件リスト２０１のＩＤ「３」のレコードを取り出した場合についても同様である。

一方、フィーチャモデルデータ生成部１０１は、Ｓ３０２においてフィーチャモデル基礎データ２０５から取り出した行の「非機能要件選択データＩＤリスト」が非機能要件リスト２０１から取り出した行の「ＩＤ」を含まないと判定した場合（Ｓ３０４；Ｎｏ）、Ｓ３０７に進む。

さらに、フィーチャモデルデータ生成部１０１は、後述する非機能要件選択データ２０３のうち、非機能要件リスト２０１から取り出した行の「ＩＤ」と合致する「非機能要件選択ＩＤ」をもつ行に選択フラグがあるか否かを判定する（Ｓ３０５）。

図６は、非機能要件選択データ２０３の一例を示す図である。非機能要件選択データ２０３は、ユーザが１または複数の非機能要件のうち、どの非機能要件を選択したのかを記憶したデータである。図６に示すように、非機能要件選択データ２０３は、非機能要件リスト２０１のＩＤを示す非機能要件ＩＤと、当該非機能要件ＩＤの選択有無を示す選択フラグとが対応付けて記憶されている。

図６では、ユーザが、作成しようとしているフィーチャモデルに対して、非機能要件ＩＤ「１」、「３」の非機能要件を選択したことを示している。当該選択フラグの設定は、例えば、ユーザ端末３００が、図６に示した非機能要件選択データ２０３を表示出力部３０１に表示し、入力部３０２が、上記ユーザから非機能要件ＩＤに対応する選択フラグの選択を受け付け、その結果を非機能要件選択データ２０３としてクラウド環境構築支援装置１００に送信することで実現できる。

この例では、非機能要件選択データ２０３において非機能要件ＩＤ「１」、「３」が選択されているため、フィーチャモデルデータ生成部１０１は、Ｓ３０５において、「Ｙｅｓ」と判定し、Ｓ３０６に進む。一方、Ｓ３０５において、非機能要件リスト２０１から取り出した行の「ＩＤ」と合致する「非機能要件選択ＩＤ」をもつ行に選択フラグがないと判定した場合（Ｓ３０５；Ｎｏ）、Ｓ３０７に進む。

フィーチャモデルデータ生成部１０１は、Ｓ３０２でフィーチャモデル基礎データ２０５から取り出したレコードに、Ｓ３０３で非機能要件リスト２０１から取り出したレコードの非機能要件実現手段、実現手段選択肢リスト、選択肢種別を書き加え、フィーチャモデルデータ２０６に新たな行として記載する（Ｓ３０６）。

図７は、フィーチャモデルデータ２０６の一例を示す図である。フィーチャモデルデータ２０６は、フィーチャモデル基礎データ２０５に対して、ユーザが選択した非機能要件等を加えて、クラウド上のシステム環境を構成するフィーチャモデルを記憶したデータである。図７に示すように、フィーチャモデルデータ２０６は、図４に示したフィーチャモデル基礎データ２０５と同様の、各レコードを一意に定めるためのＩＤと、１～ｎ階層目のフィーチャの名前を示す階層１～ｎと、レコードが取りうる選択肢と、当該選択肢の制約種類を示す選択肢種類とが対応付けて記憶されている。また、これらの各項目に対応付けて、ユーザにより非機能要件選択データ２０３において選択された非機能要件を示す選択結果が記憶されている。

図７では、例えば、ＩＤ「２」で識別されるレコードは、フィーチャモデル基礎データ２０５をベースとして、非機能種別「セキュリティ」であらわされる非機能要件を実現するための手段のうち、「ＨＴＴＰＳ」が選択されたフィーチャモデルであることを示している。

フィーチャモデルデータ生成部１０１は、すべての非機能要件リスト２０１について処理を行ったか否かを判定する（Ｓ３０７）。全てのレコードについて処理を行ったと判定した場合（Ｓ３０７；Ｙｅｓ）、Ｓ３０８に進む。一方、フィーチャモデルデータ生成部１０１は、非機能要件リスト２０１のすべてのレコードについて処理を行っていないと判定した場合（Ｓ３０７；Ｎｏ）、Ｓ３０３に戻り、以降の処理を繰り返す。

フィーチャモデルデータ生成部１０１は、Ｓ３０７までの処理で、ユーザが選択した日機能要件をフィーチャモデル基礎データ２０５に書き加える処理を行うと、続いて、クラウドデータ２０２から一行のレコードを取り出す（Ｓ３０８）。

図８は、クラウドデータ２０２の一例を示す図である。クラウドデータ２０２は、クラウドベンダが提供するクラウドサービスが取りうる選択肢を記憶したテーブルである。図８に示すように、クラウドデータ２０２は、各レコードを一意に定めるためのＩＤと、クラウドベンダの名称を示すクラウド種別と、当該クラウド種別のクラウドで提供されるサービスの名称を示すクラウドサービス種別と、当該クラウドサービス種別におけるクラウドサービスを実現するサービス名を示すクラウドサービスと、当該クラウドサービスにおいてクラウドサービス種別が取りうる選択肢を示すクラウドサービス選択肢と、非機能要件リスト２０５と同様、フィーチャモデルに取り入れた際の選択状態の制約を示す選択肢種類とが対応付け記憶されている。

図８では、例えば、ＩＤ「１」により識別されるレコードは、ＥＣ２インスタンスにより提供されるＡＷＳのクラウドであり、「ｍ５．ｘｌａｒｇｅ」をはじめとするクラウドサービス選択肢で定められたスペックの中から１つ（または複数を）選択する必要があることを示している。

フィーチャモデルデータ生成部１０１は、Ｓ３０２においてフィーチャモデル基礎データ２０５から取り出した行の「クラウドサービス種別」がクラウドデータ２０２から取り出した行の「クラウドサービス種別」と一致するか否かを判定する（Ｓ３０９）。

フィーチャモデルデータ生成部１０１は、Ｓ３０２においてフィーチャモデル基礎データ２０５から取り出した行の「クラウドサービス種別」がクラウドデータ２０２から取り出した行の「クラウドサービス種別」と一致すると判定した場合（Ｓ３０９；Ｙｅｓ）、Ｓ３１０に進む。

例えば、フィーチャモデルデータ生成部１０１は、Ｓ３０２において、図４に示したフィーチャモデル基礎データ２０５の中からＩＤ「２」のレコードを取り出した場合、当該フィーチャモデル基礎データ２０５のレコードの「クラウドサービス種別」に記載されている「インスタンスタイプ」を読み取る。フィーチャモデルデータ生成部１０１は、クラウドデータ２０２のＩＤ「１」のレコードの「クラウドサービス種別」が「インスタンスタイプ」であるため、Ｓ３０８において「Ｙｅｓ」と判定し、Ｓ３１０に進むこととなる。

一方、フィーチャモデルデータ生成部１０１は、Ｓ３０２においてフィーチャモデル基礎データ２０５から取り出した行の「クラウドサービス種別」がクラウドデータ２０２から取り出した行の「クラウドサービス種別」と一致しないと判定した場合（Ｓ３０９；Ｎｏ）、Ｓ３１２に進む。

さらに、フィーチャモデルデータ生成部１０１は、後述するクラウド選択データ２０４のうち、クラウドデータ２０２から取り出した行の「ＩＤ」と合致する「クラウドデータＩＤ」をもつ行に選択フラグがあるか否かを判定する（Ｓ３１０）。

図９は、クラウド選択データ２０４の一例を示す図である。クラウド選択データ２０４は、ユーザが１または複数のクラウドサービスのうち、どのクラウドサービスを選択したのかを記憶したデータである。図８に示すように、クラウド選択データ２０４は、クラウドデータ２０６のＩＤを示すクラウドデータＩＤと、当該クラウドデータＩＤの選択有無を示す選択フラグとが対応付けて記憶されている。

図９では、ユーザが、作成しようとしているフィーチャモデルに対して、クラウドデータＩＤ「１」のクラウドサービスを選択したことを示している。当該選択フラグの設定は、例えば、ユーザ端末３００が、図９に示したクラウド選択データ２０４を表示出力部３０１に表示し、入力部３０２が、上記ユーザからクラウドデータＩＤに対応する選択フラグの選択を受け付け、その結果をクラウド選択データ２０４としてクラウド環境構築支援装置１００に送信することで実現できる。

この例では、クラウド選択データ２０４においてクラウドデータＩＤ「１」が選択されているため、フィーチャモデルデータ生成部１０１は、Ｓ３１０において、「Ｙｅｓ」と判定し、Ｓ３１１に進む。一方、Ｓ３１０において、クラウドデータ２０２から取り出した行の「ＩＤ」と合致する「クラウドデータＩＤ」をもつ行に選択フラグがないと判定した場合（Ｓ３１０；Ｎｏ）、Ｓ３１２に進む。

フィーチャモデルデータ生成部１０１は、Ｓ３０２でフィーチャモデル基礎データ２０５から取り出したレコードに、Ｓ３０８でクラウドデータ２０２から取り出したレコードのクラウドサービス、クラウドサービス選択肢を書き加え、フィーチャモデルデータ２０６に新たな行として記載する（Ｓ３１１）。

図７に示したフィーチャモデルデータ２０６では、Ｓ３０７で書き加えたＩＤ「２」のレコードに加え、さらにＩＤ「３」のレコードには、フィーチャモデル基礎データ２０５をベースとして、ＥＣ２インスタンスにより提供されるＡＷＳのクラウドであり、スペックが「ｍ５．ｘｌａｒｇｅ」であるクラウドサービスが、フィーチャモデルデータ２０６として追加されていることを示している。

フィーチャモデルデータ生成部１０１は、すべてのクラウドデータ２０２について処理を行ったか否かを判定し（Ｓ３１２）、すべてのクラウドデータ２０２について処理を行ったと判定した場合（Ｓ３１２；Ｙｅｓ）、Ｓ３１３に進む。一方、フィーチャモデルデータ生成部１０１は、すべてのクラウドデータ２０２について処理を行っていないと判定した場合（Ｓ３１２；Ｎｏ）、Ｓ３０８に戻り、以降の処理を繰り返す。

さらに、フィーチャモデルデータ生成部１０１は、Ｓ３０２で取り出したフィーチャモデル基礎データ２０５のすべてのレコードについて処理を行ったか否かを判定し（Ｓ３１３）、Ｓ３０２で取り出したフィーチャモデル基礎データ２０５のすべてのレコードについて処理を行ったと判定した場合（Ｓ３１３；Ｙｅｓ）、Ｓ３１４に進む。一方、フィーチャモデルデータ生成部１０１は、Ｓ３０２で取り出したフィーチャモデル基礎データ２０５のすべてのレコードについて処理を行っていないと判定した場合（Ｓ３１３；Ｎｏ）、Ｓ３０２に戻り、以降の処理を繰り返す。

さらに、フィーチャモデルデータ生成部１０１は、Ｓ３０１で取り出し対象となるフィーチャモデル基礎データ２０５のすべての表について処理を行ったか否かを判定し（Ｓ３１４）、Ｓ３０１で取り出し対象となるフィーチャモデル基礎データ２０５のすべての表について処理を行ったと判定した場合（Ｓ３１４；Ｙｅｓ）、本処理を終了する。一方、フィーチャモデルデータ生成部１０１は、Ｓ３０１で取り出し対象となるフィーチャモデル基礎データ２０５のすべての表について処理を行っていないと判定した場合（Ｓ３１４；Ｎｏ）、Ｓ３０１に戻り、以降の処理を繰り返す。

フィーチャモデルデータ生成部１０１が、このようなフィーチャモデルデータ生成処理を行うことにより、ユーザが選択した非機能要件とクラウドサービスとに基づいて、フィーチャモデル基礎データのデータを処理し、フィーチャモデルデータを生成することができる。

図１０は、フィーチャモデル変換部１０２が行う処理（フィーチャモデル変換処理）の処理手順を示すフローチャートである。

図１０に示すように、フィーチャモデル変換部１０２は、フィーチャモデルデータ生成部１０１により生成された１または複数のフィーチャモデルデータ２０６から表を一つ取り出し（Ｓ１００１）、当該取り出した表から一行のレコードを取り出す（Ｓ１００２）。

さらに、フィーチャモデル変換部１０２は、Ｓ１００２で取り出したレコードの中から、「階層」を一つ取り出し（Ｓ１００３）、取り出した「階層」の内容が空白か否かを判定する（Ｓ１００４）。

フィーチャモデル変換部１０２は、取り出した「階層」の内容が空白でないと判定した場合（Ｓ１００４；Ｎｏ）、Ｓ１００５に進む。一方、フィーチャモデル変換部１０２は、取り出した「階層」の内容が空白であると判定した場合（Ｓ１００４；Ｙｅｓ）、Ｓ１００８に進む。

さらに、フィーチャモデル変換部１０２は、Ｓ１００３で取り出した「階層」の内容が既に書き出したものであるか否かを判定する（Ｓ１００５）。フィーチャモデル変換部１０２は、Ｓ１００３で取り出した「階層」の内容が既に書き出したものでないと判定した場合（Ｓ１００５；Ｎｏ）、「階層Ｎ」の内容を”ｎａｍｅ”の値、”ｉｄ”に通し番号を値としてユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７に出力する（Ｓ１００６）。一方、フィーチャモデル変換部１０２は、Ｓ１００３で取り出した「階層」の内容が既に書き出したものであると判定した場合（Ｓ１００５；Ｙｅｓ）、何もせずにＳ１００７に進む。

フィーチャモデル変換部１０２は、Ｓ１００６で、「階層Ｎ」の内容を”ｎａｍｅ”の値、”ｉｄ”に通し番号を値としてユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７に出力すると、当該階層の内容をすべて処理したか否かを判定し（Ｓ１００７）、当該階層の内容をすべて処理したと判定した場合（Ｓ１００７；Ｙｅｓ）、Ｓ１００８に進む。一方、フィーチャモデル変換部１０２は、当該階層の内容をすべて処理していないと判定した場合（Ｓ１００７；Ｎｏ）、Ｓ１００３に戻り、以降の処理を繰り返す。

フィーチャモデル変換部１０２は、Ｓ１００７で処理した階層に対応する「選択肢」の内容を”ｉｔｅｍ”の値、選択肢種類の内容を”ｏｐｔｉｏｎ”の値、選択結果の内容を”ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ”の値としてユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７に出力する（Ｓ１００８）。

図１１は、フィーチャモデル変換部１０２がｊｓｏｎ形式のユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７に出力する様子を説明するための図である。図１１に示すように、フィーチャモデル変換部１０２は、Ｓ１００６において、フィーチャモデルデータ生成部１０１が生成したフィーチャモデルデータ２０６に記憶されているレコード（この例では、ＩＤ「１」のレコード）の各階層（この例では、階層１、階層２）のそれぞれに設定されている内容を、ユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７に出力する。図１１では、階層１に設定されている「ＡＰ」、階層２に設定されている「リージョン」を、それぞれを”ｎａｍｅ”の値として出力している（Ｓ１１０１、Ｓ１１０２）。また、フィーチャモデル変換部１０２は、”ｉｄ”に、通し番号「１」、「２」を設定している。

さらに、フィーチャモデル変換部１０２は、Ｓ１００８において、Ｓ１１０１、Ｓ１１０２で出力したフィーチャモデルデータ２０６に記憶されているＩＤ「１」のレコードの「選択肢」の内容である「シングル、マルチ」を”ｉｔｅｍ”の値に設定し、選択肢種類の内容である「選択」を”ｏｐｔｉｏｎ”の値に設定し、選択結果の内容である「シングル」を”ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ”の値としてユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７に出力している（Ｓ１１０３、Ｓ１１０４、Ｓ１１０５）。

図１０に戻り、フィーチャモデル変換部１０２は、Ｓ１００１で取り出した表のすべてのレコードを処理したか否かを判定し（Ｓ１００９）、Ｓ１００１で取り出した表のすべてのレコードを処理したと判定した場合（Ｓ１００９；Ｙｅｓ）、Ｓ１０１０に進む。一方、フィーチャモデル変換部１０２は、Ｓ１００１で取り出した表のすべてのレコードを処理していないと判定した場合（Ｓ１００９；Ｎｏ）、Ｓ１００２に戻り、以降の処理を繰り返す。

さらに、フィーチャモデル変換部１０２は、Ｓ１００１で取り出し対象となるフィーチャモデルデータ２０６のすべての表について処理を行ったか否かを判定し（Ｓ１０１０）、Ｓ１００１で取り出し対象となるフィーチャモデルデータ２０６のすべての表について処理を行ったと判定した場合（Ｓ１０１０；Ｙｅｓ）、本処理を終了する。一方、フィーチャモデルデータ生成部１０１は、Ｓ１００１で取り出し対象となるフィーチャモデルデータ２０６のすべての表について処理を行っていないと判定した場合（Ｓ１０１０；Ｎｏ）、Ｓ１００１に戻り、以降の処理を繰り返す。

フィーチャモデル変換部１０２が、このようなフィーチャモデル変換処理を行うことにより、ユーザが選択した非機能要件とクラウドサービスとを含むフィーチャモデルデータから、ｊｓｏｎ形式などの所定の形式のファイルであるユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７を出力することができる。

図１２は、フィーチャモデル編集部１０３が行う処理（フィーチャモデル編集処理）の処理手順を示すフローチャートである。この例では、フィーチャモデル編集部１０３は、フィーチャモデル変換部１０２が変換したユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７を１つ読み出し、読み出された上記ユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７をユーザ端末３００に送信しているものとする。さらに、ユーザ端末３００が、上記ユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７に記憶されている各項目を含む編集用データ（例えば、ブラウザ表示形式のデータ）を表示出力部３０１に表示し、入力部３０２が、上記ユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７で構成されるフィーチャモデルの編集を受け付け、選択されたフィーチャのデータとユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７をクラウド環境構築支援装置１００に送信したものとする。

図１２に示すように、フィーチャモデル編集部１０３は、ユーザ端末３００において保存ボタンが押下され、ユーザ端末３００から、選択されたフィーチャのデータとユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７を受け取る（Ｓ１２０１）。

フィーチャモデル編集部１０３は、ユーザ端末３００から受け取った１または複数の選択済みのフィーチャの中から１つの選択済みフィーチャを選択し、Ｓ１２０１にてユーザ端末３００から受け取ったユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７における該当箇所の”ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ”の値を選択済みフィーチャの値に更新する（Ｓ１２０２）。

フィーチャモデル編集部１０３は、ユーザ端末３００から受け取った１または複数の上記選択済みフィーチャについて処理したか否かを判定し（Ｓ１２０３）、ユーザ端末３００から受け取った１または複数の上記選択済みフィーチャについて処理したと判定した場合（Ｓ１２０３；Ｙｅｓ）、本処理を終了させる。一方、フィーチャモデル編集部１０３は、ユーザ端末３００から受け取った１または複数の上記選択済みフィーチャについて処理していないと判定した場合（Ｓ１２０３；Ｎｏ）、Ｓ１２０２に戻り、処理を継続する。

図１３は、ユーザ端末３００に表示される画面（フィーチャモデル編集画面）の一例を示す図である。図１３に示すように、フィーチャモデル編集画面１３００は、上記編集用データを読み込むための読込ボタン１３０１と、編集領域１３０３において編集された上記編集用データの各項目をユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７に反映させるための保存ボタン１３０２と、上記ユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７をユーザが編集するための領域を示す編集領域１３０３とを含む。

図１３では、図１１に示したフィーチャモデルデータ２０６からユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７に出力されたＳ１１０１～Ｓ１１０５までの各項目が、編集領域１３０３の左欄に表示されている。例えば、Ｓ１１０１において階層１として設定された「ＡＰ」については、項目１３０４として設定され、Ｓ１１０２において階層２として設定された「リージョン」については、項目１３０５として設定されている。さらに、Ｓ１１０３において選択肢として設定された「シングル、マルチ」が項目１３０６として設定され、そのうち、Ｓ１１０５において設定された選択結果「シングル」にチェックが入力されていることを示している。

ユーザ端末３００の表示出力部３０１は、図１３に示したようなフィーチャモデル編集画面を表示すると、入力部３０２が、ユーザから、表示した内容に対する編集を受け付ける。ユーザは、例えば、階層２として設定された「リージョン」について、顧客要望に照らして、生成すべきフィーチャモデルは「シングル」ではなく「マルチ」が望ましいと判断した場合、当該画面から「マルチ」にチェックを入力し、保存ボタン１３０２を押下する。入力部３０２が、保存ボタン１３０２の押下を受け付けると、表示出力部３０１が、編集後の画面で入力、更新、変更された項目を含む上記選択済みフィーチャを出力し、当該出力データとユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７をクラウド環境構築支援装置１００に送信する。

フィーチャモデル編集部１０３は、ユーザ端末３００から受け取った新たな編集後の上記編集用データの各項目を、上述の通り、ユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７に反映させる。

以上のとおり説明したように、本実施例におけるクラウド環境構築支援システムは、プロセッサとメモリとを有したコンピュータにより、クラウド環境のシステム構築を支援するクラウド環境構築支援システム１０００であって、上記プロセッサ（例えば、ＣＰＵ１６０１）は、フィーチャモデルデータ生成部１０１（プログラム）を実行して、異なるクラウドベンダが提供するクラウドサービスと非機能要件についての一般的な構成を定めたフィーチャモデル基礎データ２０５と、上記非機能要件の種別ごとに、当該非機能要件を実現する手段を表した非機能要件リスト２０１と、上記クラウドベンダが提供するクラウドサービスが取りうる選択肢を記憶したクラウドデータ２０２と、ユーザにより選択された上記非機能要件を記憶した非機能要件選択データ２０３と、上記ユーザにより選択されたクラウドサービスを記憶したクラウド選択データ２０４とに基づいて、上記クラウド環境のシステムを構成するフィーチャモデルデータ２０６を生成し、フィーチャモデル変換部１０２（プログラム）を実行して、生成された上記フィーチャモデルデータを、ユーザが編集可能な所定のフォーマット（例えば、ｊｓｏｎ形式）のユーザ編集用フィーチャモデルデータ２０７に変換し、フィーチャモデル編集部１０３（プログラム）を実行して、上記所定のフォーマットに変換された上記フィーチャモデルデータを、ユーザ端末３００に出力する。これにより、顧客の非機能要件や異なるクラウドベンダにより提供されるクラウドサービスを加味したフィーチャモデルを作成することで、より顧客の要求を反映させたクラウド環境の構築を支援することができる。従来、非機能要件への対応やマルチクラウドへの対応を行う場合、システム設計の工数が大きくなっていたが、本システムによれば、このような工数を削減することができ、システムエンジニア所望のクラウドサービスと非機能要件と共通のフィーチャモデルに合わせこむことで、非機能要件やマルチクラウドへの対応を自動的に行うことができる。

また、図１３等を用いて説明したように、上記プロセッサは、フィーチャモデル編集部１０３を実行して、上記ユーザ端末において編集された後のフィーチャモデルを、上記コンピュータに記憶されている上記生成されたユーザ編集用フィーチャモデルデータに反映させる。これにより、ユーザ所望の編集内容をユーザ編集用フィーチャモデルに反映することができる。

また、図１１等を用いて説明したように、上記プロセッサは、フィーチャモデル変換部１０２を実行して、生成された上記フィーチャモデルデータを、上記所定のフォーマットとしてｊｓｏｎ形式を選択して変換する。これにより、他の複数のフォーマットの中からｊｓｏｎ形式によるフィーチャモデルの編集が可能となる。

また、図３、５等を用いて説明したように、上記プロセッサは、フィーチャモデルデータ生成部１０１を実行する際に、上記フィーチャモデル基礎データに記憶する非機能要件として、少なくとも、システムの可用性、システムの性能および拡張性、システムの運用および保守性、システムの移行性、システムのセキュリティ、システムの環境およびエコロジー、に関する定義を含める。これにより、非機能要件のうちこれらの要件を考慮してフィーチャモデルを生成することができる。

本発明は、上記実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化したり、上記実施の形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせて実施することができる。

１０００ クラウド環境構築支援システム
１００ クラウド環境構築支援装置
１０１ フィーチャモデルデータ生成部
１０２ フィーチャモデル変換部
１０３ フィーチャモデル編集部
２０１ 非機能要件リスト
２０２ クラウドデータ
２０３ 非機能要件選択データ
２０４ クラウド選択データ
２０５ フィーチャモデル基礎データ
２０６ フィーチャモデルデータ
２０７ ユーザ編集用フィーチャモデルデータ
３００ ユーザ端末
３０１ 表示出力部
３０２ 入力部
Ｎ ネットワーク

Claims (6)

1. プロセッサとメモリとを有したコンピュータにより、クラウド環境のシステム構築を支援するクラウド環境構築支援システムであって、
   前記プロセッサは、
   異なるクラウドベンダが提供するクラウドサービスと非機能要件についての一般的な構成を定めたフィーチャモデル基礎データと、前記非機能要件の種別ごとに、当該非機能要件を実現する手段を表した非機能要件リストと、前記クラウドベンダが提供するクラウドサービスが取りうる選択肢を記憶したクラウドデータと、ユーザにより選択された前記非機能要件を記憶した非機能要件選択データと、前記ユーザにより選択されたクラウドサービスを記憶したクラウド選択データとに基づいて、前記クラウド環境のシステムを構成するフィーチャモデルデータを生成し、
   生成された前記フィーチャモデルデータを、ユーザが編集可能な所定のフォーマットに変換し、
   前記所定のフォーマットに変換されたユーザ編集用フィーチャモデルデータを、ユーザ端末に出力する場合において、
   前記フィーチャモデル基礎データに記憶する非機能要件として、少なくとも、システムの可用性、システムの性能および拡張性、システムの運用および保守性、システムの移行性、システムのセキュリティ、システムの環境およびエコロジー、に関する定義を含める、
   ことを特徴とするクラウド環境構築支援システム。
2. 前記プロセッサは、前記ユーザ端末において編集により選択されたフィーチャを、前記コンピュータに記憶されている前記生成されたユーザ編集用フィーチャモデルデータに反映させる、
   ことを特徴とする請求項１に記載のクラウド環境構築支援システム。
3. 前記プロセッサは、生成された前記フィーチャモデルデータを、前記所定のフォーマットとしてｊｓｏｎ形式を選択して変換する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のクラウド環境構築支援システム。
4. プロセッサとメモリとを有したコンピュータにより、クラウド環境のシステム構築を支援するクラウド環境構築支援システムで行われるクラウド環境構築支援方法であって、
   異なるクラウドベンダが提供するクラウドサービスと非機能要件についての一般的な構成を定めたフィーチャモデル基礎データと、前記非機能要件の種別ごとに、当該非機能要件を実現する手段を表した非機能要件リストと、前記クラウドベンダが提供するクラウドサービスが取りうる選択肢を記憶したクラウドデータと、ユーザにより選択された前記非機能要件を記憶した非機能要件選択データと、前記ユーザにより選択されたクラウドサービスを記憶したクラウド選択データとに基づいて、前記クラウド環境のシステムを構成するフィーチャモデルデータを生成し、
   生成された前記フィーチャモデルデータを、ユーザが編集可能な所定のフォーマットに変換し、
   前記所定のフォーマットに変換されたユーザ編集用フィーチャモデルデータを、ユーザ端末に出力する場合において、
   前記フィーチャモデル基礎データに記憶する非機能要件として、少なくとも、システムの可用性、システムの性能および拡張性、システムの運用および保守性、システムの移行性、システムのセキュリティ、システムの環境およびエコロジー、に関する定義を含める、
   ことを特徴とするクラウド環境構築支援方法。
5. 前記ユーザ端末において編集により選択されたフィーチャを、前記コンピュータに記憶されている前記生成されたユーザ編集用フィーチャモデルデータに反映させる、
   ことを特徴とする請求項４に記載のクラウド環境構築支援方法。
6. 生成された前記フィーチャモデルデータを、前記所定のフォーマットとしてｊｓｏｎ形式を選択して変換する、
   ことを特徴とする請求項４に記載のクラウド環境構築支援方法。