キャパシティ管理の分析手法｜傾向分析・数値解析・シミュレーション・ベースラインの違い【基本情報技術者試験】

まず結論

キャパシティ管理で将来の利用状況を予測するとき、過去の利用実績を時系列で追い、その増減傾向から将来を予測する方法が傾向分析です。

基本情報技術者試験では、次のように切り分けます。

過去の推移を見る
→ 傾向分析

数式で予測する
→ 数値解析モデル

仮想的に動かす
→ シミュレーションモデル

現在の状態を基準化する
→ ベースラインモデル

特に、「時系列」「推移」「過去の利用状況」という言葉が出たら、傾向分析を疑います。

例えば、サーバのCPU使用率を毎月記録しているとします。

4月  45%
5月  50%
6月  56%
7月  62%

このように利用率が増えているなら、

過去の変化
↓
増加傾向を確認
↓
将来の利用率を予測

と考えられます。

これが傾向分析です。

一方で、数式を使って待ち時間を予測したり、コンピュータ上で仮想的に処理を発生させたりする方法は、別の分析手法です。

キャパシティ管理では、現在のIT資源やサービスの性能を把握し、将来必要となる容量や処理能力を見積もります。

そのときに使われる代表的な考え方を整理します。

過去の実績データを時系列で並べ、増加・減少などの傾向から将来を予測します。

過去データ
↓
時間の流れに沿って並べる
↓
増減傾向を確認
↓
将来を予測

FEでは、「時系列」「推移」「利用状況の変化」が重要キーワードです。

待ち行列理論などの数学的なモデルを使って、応答時間やスループットなどを予測する方法です。

数式・理論モデル
↓
性能を計算

問題文に「待ち行列理論」「数学的技法」があれば、数値解析モデルを疑います。

実際のシステムをそのまま動かす代わりに、仮想的な処理やトランザクションを発生させて性能を予測します。

仮想モデル
↓
処理を模擬的に発生
↓
応答時間やスループットを確認

「模擬的」「仮想的」「トランザクションを発生」が判断キーワードです。

現在のシステムの性能や利用状況を正しく表した基準となるモデルを作ります。

将来予測そのものというより、まず現在を正確に表現する基準を作るイメージです。

現在の状態
↓
正確にモデル化
↓
比較・予測の基準にする

科目Aでは、4つの分析手法を説明文から選ぶ問題に注意します。

試験中は、次の4語に置き換えると判断しやすいです。

推移
→ 傾向分析

数式
→ 数値解析

模擬
→ シミュレーション

基準
→ ベースライン

キャパシティ管理では、将来の利用量増加による性能不足を事前に予測したい場面で使います。

例えば、次のようなケースです。

分析手法は、何を知りたいかによって使い分けます。

違います。

傾向分析
→ 過去から未来を見る

ベースラインモデル
→ 現在を基準として正確に表す

「将来の変化を予測」とあれば傾向分析、「現在の状態を正しく表す」とあればベースラインモデルを疑います。

違います。

数値解析モデル
→ 数式・理論で計算する

シミュレーションモデル
→ 仮想的に動かして確かめる

「待ち行列理論」が出たら数値解析、「模擬的にトランザクションを発生」が出たらシミュレーションです。

必ずしも必要ではありません。

FEでは、まず過去のデータを時系列で把握し、その推移から将来を予測するという意味を押さえれば十分です。