情報処理学会 第75回全国大会講演要旨

　仮想化環境の性能予測方法として、機械学習などの手法を用いて、システムの実測値から性能モデルを構築するブラックボックス的なアプローチや、待ち行列やペトリネットなどの手法を用いて、システムの動作を模倣した性能モデルを作成するホワイトボックス的なアプローチがある。
　しかし、複数の仮想マシンが同一の物理マシン上で動作する状況で、上記の方法を用いると、膨大な量の実測値の収集や、動作が複雑な仮想マシンモニタのモデル作成に、煩雑な手間が掛る。
　そこで我々は、上記2つのアプローチを組み合わせた階層的な性能モデルにより、複数の仮想マシンが同一の物理マシン上で動作する場合でも、仮想化環境の性能を容易に予測する方法を提案する。