JP6619708B2 - データ分離評価装置、データ分離評価方法およびデータ分離評価プログラム - Google Patents

Description

本発明は、アプリケーションを設計する際に、アプリケーションで用いるデータを、アプリケーションを実行する装置と通信ネットワークを介して接続する蓄積装置に分離するか否かを評価するデータ分離評価装置、データ分離評価方法およびデータ分離評価プログラムに関する。

近年の情報機器および通信ネットワークの発達に伴い、当初想定が出来ないほどのデータが扱われ、また、データに対する要求も多様化する傾向がある。例えば、Ｂ２Ｂ２Ｘ型のサービスにおいて、サービス監視後に、ミドルＢから左のＢに、サービスの拡充や利用リソース追加の要求が、発生する場合がある。このような要求に対応するために、制御ロジックとデータとを分離するアプリケーションを開発することにより、サービスの拡大に対応可能なスケール性と、機能性を担保する方法がある。

スケール性を向上させるために、通信ネットワークを介して接続するコンピュータに、アプリケーションから分離されたデータを格納する方法が考えられる。例えば、通信サービスのセッション処理において、拠点間で共有される各拠点の予備資源量を最適設計する方法がある（非特許文献１参照）。非特許文献１において、各拠点間で共有するべきデータを、各拠点で分散して保持し、リソースの最適化を目指すことが開示されている。

宮尾泰寛、「通信サービスの輻輳に対処するための最適予備資源割当て」、電子情報通信学会論文誌Ｂ、一般社団法人電子情報通信学会、２０１５年１月1日、Vol.J98-B No.1 pp.24-35

通信ネットワークを介して接続するコンピュータに、アプリケーションから分離されたデータを格納する方法によれば、データの拡充に対応して、スケール性を向上させることができる。また、大量のデータを保持でき、さらに、重要なデータを冗長化して保持できるメリットもある。しかしながら、コンピュータから通信ネットワークを介してデータを取得するのに時間を要するため、ＴＡＴ（Turn Around Time）等の性能が低下し、即応性に対応しづらいなど、機能性が損なわれるデメリットもある。

そこでサービス提供事業者は、アプリケーションを開発する際に、データ分離のメリットデメリットを考慮して、アプリケーション側に保持するデータと、クラウドコンピュータに分離して保持するデータとを切り分ける必要がある。しかしながら、どのデータを分離するべきかについて明確な判断基準がなく、適切にデータを分離できていない可能性がある
従って本発明の目的は、アプリケーションで用いられるデータの適切な分離を支援するデータ分離評価装置およびデータ分離評価方法を提供することである。

上記課題を解決するために、本発明の第１の特徴は、アプリケーションを設計する際に、アプリケーションで用いるデータを、アプリケーションを実行する装置と通信ネットワークを介して接続する蓄積装置に分離するか否かを評価するデータ分離評価装置に関する。本発明の第１の特徴に係るデータ分離評価装置は、アプリケーションでデータが用いられる各ユースケースおよびデータを用いる各属性について、ユースケースにおける属性の観点でデータを分離するか否かを評価するスコアを設定したスコアデータを生成する生成手段と、アプリケーションの要求条件に対応する補正ルールデータに基づいて、スコアデータの各属性のスコアを補正して、補正スコアデータを生成する補正手段と、補正スコアデータを参照して、データが用いられる各ユースケースおよび各属性の補正後のスコアに基づいて、データを分離するか否かを判定する評価手段を備える。

評価手段は、各データが用いられる各ユースケースについて、各属性に対応する補正後のスコアを合算して、各データが用いられるユースケース毎の合算値を算出し、データが用いられる各ユースケースの合算値の平均値を、データを分離するか否かを判定するための評価値として算出し、評価値と所定の閾値を比較して、データを分離するか否かを判定しても良い。

評価手段は、データごとに、データを分離するか否かを判定すると、アプリケーションで用いる全てのデータの種類数に対する分離するデータの種類数の割合を、アプリケーションにおいてデータの分離設計を採用する分離効果の評価値として算出しても良い。

本発明の第２の特徴は、アプリケーションを設計する際に、アプリケーションで用いるデータを、アプリケーションを実行する装置と通信ネットワークを介して接続する蓄積装置に分離するか否かを評価するデータ分離評価方法に関する。本発明の第２の特徴に係るデータ分離評価方法は、コンピュータが、アプリケーションでデータが用いられる各ユースケースおよびデータを用いる各属性について、ユースケースにおける属性の観点でデータを分離するか否かを評価するスコアを設定したスコアデータを生成するステップと、コンピュータが、アプリケーションの要求条件に対応する補正ルールデータに基づいて、スコアデータの各属性のスコアを補正して、補正スコアデータを生成するステップと、コンピュータが、補正スコアデータを参照して、データが用いられる各ユースケースおよび各属性の補正後のスコアに基づいて、データを分離するか否かを判定するステップを備える。

判定するステップは、各データが用いられる各ユースケースについて、各属性に対応する補正後のスコアを合算して、各データが用いられるユースケース毎の合算値を算出し、データが用いられる各ユースケースの合算値の平均値を、データを分離するか否かを判定するための評価値として算出し、評価値と所定の閾値を比較して、データを分離するか否かを判定しても良い。

判定するステップは、データごとに、データを分離するか否かを判定すると、アプリケーションで用いる全てのデータの種類数に対する分離するデータの種類数の割合を、アプリケーションにおいてデータの分離設計を採用する分離効果の評価値として算出しても良い。

本発明の第３の特徴は、コンピュータに本発明の第２の特徴に記載のステップを実行させるためのデータ分離評価プログラムに関する。

本発明によれば、アプリケーションで用いられるデータの適切な分離を支援するデータ分離評価装置およびデータ分離評価方法を提供することができる。

本発明の実施の形態に係るデータ分離評価装置のハードウエア構成と機能ブロックを説明する図である。 データ分離評価装置の評価対象のアプリケーションの一例を説明する図である。 スコア定義データを説明する図である。 属性データを説明する図である。 スコアデータを説明する図である。 補正ルールデータを説明する図である。 補正スコアデータを説明する図である。 評価データを説明する図である。 本発明の実施の形態に係るデータ分離評価方法を説明するフローチャートである。

次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一または類似の部分には同一または類似の符号を付している。

（概要）
図１に示す本発明の実施の形態に係るデータ分離評価装置１は、アプリケーションを設計する際に、アプリケーションで用いるデータ（評価対象のデータ）を、アプリケーションを実行する装置と通信ネットワークを介して接続する蓄積装置に分離するか否かを評価する。本発明の実施の形態において「アプリケーションを実行する装置と通信ネットワークを介して接続する蓄積装置」は、いわゆるクラウドコンピュータである。

データ分離評価装置１の評価対象のアプリケーションは、アプリケーションを実行する装置が保持するデータを利用するとともに、通信ネットワークを介して接続する蓄積装置に接続し、この蓄積装置が保持するデータを利用して、ロジックを実行する。本発明の実施の形態において、アプリケーションを実行する装置と通信ネットワークを介して接続する蓄積装置にデータを記憶することを「分離」と呼ぶ。

このようにデータを分散して保持する際、分離するデータを決定する際の評価基準は、評価対象のデータの属性と、評価対象のデータを参照するアプリケーションの属性に分けられる。データの属性として、（１）複数の装置からアクセスされるデータは分離する方が良く、特定の装置のみからアクセスされるデータは分離しない方がよい、（２）アクセスが頻繁である、またはデータ容量が大きい場合、分離しない方がよい、などの基準がある。またアプリケーションの属性として、（１）リアルタイムな応答で用いるデータは分離しない方が良い、（２）重要なデータで冗長化が必要なデータは分離する方が良い、などの基準がある。

例えば図２に示すように、発側ＶｏＩＰサーバ１０１および着側ＶｏＩＰサーバ１０２が連携して、発ユーザ端末１０３から着ユーザ端末１０４への発信を実現するシステムについて考える。発側ＶｏＩＰサーバ１０１が扱うデータの種類として、ログ情報、ルーティング情報、タイマ情報等がある。また、発側ＶｏＩＰサーバ１０１は、発ユーザ端末１０３の端末登録、発呼、終話に関する制御ロジックや、トラヒックカウント、ログ情報転送、状態冗長化等の制御ロジックを実現する。またデータ管理者が利用する保守端末１０５は、発側ＶｏＩＰサーバ１０１や着側ＶｏＩＰサーバ１０２から受信したデータを用いて、ルーティング情報管理や契約情報管理等の制御ロジックを実現する。また、発側ＶｏＩＰサーバ１０１には、「故障時に３０秒以内に復旧」などの要求条件が課される場合がある。

本発明の実施の形態に係るデータ分離評価装置１は、図２に示すシステムにおいて、分散化のメリットを享受しつつ、アプリケーションの要求条件を満たせるように、発側ＶｏＩＰサーバ１０１が扱うデータを、発側ＶｏＩＰサーバ１０１内に保持するデータと、クラウドに分離するデータとに分散することを支援する。また、本発明の実施の形態に係るデータ分離評価装置１は、データを分離した際の分散化のメリットの定量化も可能とする。

（データ分離評価装置）
データ分離評価装置１は、図１に示すように、記憶装置１０および処理装置２０を備える一般的なコンピュータである。データ分離評価装置１は、一般的なコンピュータが所定のプログラムを実行することにより、図１に示す機能を実現する。

記憶装置１０は、プログラムを記憶するとともに、スコア定義データ１１、属性データ１２、スコアデータ１３、補正ルールデータ１４、補正スコアデータ１５および評価データ１６を記憶する。本発明の実施の形態においてデータ分離評価装置１は、予めスコア定義データ１１、属性データ１２および補正ルールデータ１４を記憶し、データ分離支援に関する処理に伴って、スコアデータ１３、補正スコアデータ１５および評価データ１６を記憶する。図３ないし図８を参照して、記憶装置１０が記憶する各データの概念を説明する。図３ないし図８に示す図は一例であって、これに限るものではない。

スコア定義データ１１は、アプリケーションで用いられるデータの属性に応じて、分離の有効性を指標化したデータである。

スコア定義データ１１は、例えば図３に示すように、「Ｗｈｅｒｅ（配置先）」を除く５Ｗ２Ｈのそれぞれの属性の属性値について、分離するかしないかのスコアを対応づける。換言すると、データ分離評価装置１は、５Ｗ２Ｈの「Ｗｈｅｒｅ（配置先）」以外の属性値に基づいて、「Ｗｈｅｒｅ（配置先）」を決定する。

図３に示す例では、スコアが高いほど、分離に適したデータであり、スコアが低いほど、分離に適さないデータである。例えば、「Ｗｈｅｎ（頻度）」については、「常時」、「時々」および「まれ」の各属性値が設定され、各属性値に対して、スコア「０」、「１」、「２」が設定される。すなわち、利用頻度の低いデータについては、性能に及ぼす影響が低いので高いスコアを取り、分離する方に重みがかかるように設定される。また、「Ｈｏｗ（動作）」については、「即座に」、「いつか」および「定期」の各属性値が設定され、各属性値に対して、スコア「０」、「１」、「２」が設定される。すなわち、データを参照して即座に応答するデータについては、データ取得に負荷をかけられないので、低いスコアを取り、分離しない方に重みがかかるように設定される。

属性データ１２は、アプリケーションでデータが用いられる各ユースケースおよびデータを用いる各属性について、属性値を対応づけたデータである。

属性データ１２は、例えば図４のデータに示すように、アプリケーションの種別「ＶｏＩＰ」において、「ユーザ契約情報」のデータ種別データは、ユースケース「保守者により設定」と「サービス利用時に参照」の際に、用いられる。この「ユーザ契約情報」のデータが用いられる「保守者により設定」のユースケースについて、頻度「時々」、対象「同種」などの属性値が対応づけられる。

スコアデータ１３は、アプリケーションでデータが用いられる各ユースケースおよびデータを用いる各属性について、ユースケースにおける属性の観点でデータを分離するか否かを評価するスコアを設定したデータである。本発明の実施の形態においてスコアは、データを用いるユースケースにおける各属性の観点でデータを分離するほうが良い場合、相対的に大きい値を取り、分離しないほうが良い場合、相対的に小さい値を取る場合を説明するが、これに限られない。

図５に示すスコアデータ１３は、図４に示す属性データ１２の各属性値に、図３に示すスコア定義データ１１の属性値に対応するスコアを対応づけたデータである。また図５に示すスコアデータ１３には、各データの各ユースケースの各属性値の合算値と、各データの各ユースケースの合算値の平均値も対応づける。

補正ルールデータ１４は、アプリケーションの要求条件に対応するデータである。補正ルールデータ１４は、アプリケーションに求められる要求条件に基づいて、スコアを補正するルールを設定したデータである。あるデータの分離によって、アプリケーションの要求条件を満たさない可能性がある場合、そのデータを分離しないように、補正ルールデータ１４には、その要求条件に関連する属性のスコア値を、低いスコア値に変更するルールが設定される。逆にあるデータを分離することによって、アプリケーションの要求条件を満たす可能性がある場合、そのデータを分離するように、補正ルールデータ１４には、その要求条件に関連する属性のスコア値を、高いスコア値に変更するルールが設定される。

例えば図６に示すように、「故障時に３０秒以内に復旧」する要求がある場合、復旧用データを分離するとこの要求を満たすことができなくなる場合を想定する。ここで、「故障時に・・・復旧」は、属性「用途」の属性値「代替」に関連する。そこで、補正ルールデータ１４には、属性「用途」の属性値「代替」については、スコアを「０」にするデータが設定される。

補正スコアデータ１５は、スコアデータ１３を補正ルールデータ１４に従って補正した後のデータである。図５に示すスコアデータ１３のデータ「呼状態情報（複製）」と「タイマ情報（複製）」は、それぞれ属性「用途」の属性値が「代替」である。そこで図７に示す補正スコアデータ１５は、属性「用途」の属性値「代替」については、スコアが「０」に設定されている。また、補正スコアデータ１５のスコアに従って、合算値および平均値も更新されている。

評価データ１６は、アプリケーションで参照する各データ種別について、分離要否の判定結果を含むデータである。図８に示す評価データ１６は、分離するデータに「○」を対応づけ、分離しないデータに「×」を対応づける。

さらに評価データ１６は、このアプリケーションにおいてデータを分離する設計にした場合の分離効果の評価値も含む。図８に示す評価データ１６は、分離効果の評価値「３８％」を含む。

処理装置２０は、生成手段２１、補正手段２２、評価手段２３および出力手段２４を備える。

生成手段２１は、アプリケーションでデータが用いられる各ユースケースおよびデータを用いる各属性について、ユースケースにおける属性の観点でデータを分離するか否かを評価するスコアを設定したスコアデータ１３を生成する。「アプリケーションでデータが用いられる各ユースケースおよびデータを用いる各属性」は、頻度、対象、サイズ、動作、用途および操作である。

生成手段２１は、所定のユースケースで所定のデータを用いる際の、頻度、対象、サイズ、動作、用途および操作の各属性について、データを分離したほうが良いか、しない方が良いかの分散の有効性を示すスコアを付与する。生成手段２１は、アプリケーション開発時の仕様書等のドキュメント等を所定の評価手法で評価した結果に基づいて、スコアデータ１３を生成しても良い。

また、予め図３に示すスコア定義データ１１と、図４に示す属性データ１２がある場合、生成手段２１は、スコア定義データ１１から、属性データ１２の各属性の属性値に対応するスコアを取得して、その属性および属性値に対応づけて、図５に示すスコアデータ１３を生成しても良い。

なお、図５に示すスコアデータ１３には、各ユースケースの各属性値に対応するスコアの合算値と、各データにおける各ユースケースのスコアの合算値の平均値のデータを含むが、説明のために付与したものであり、生成手段２１において、これらを算出する必要はない。

補正手段２２は、アプリケーションの要求条件に対応する補正ルールデータ１４に基づいて、スコアデータ１３の各属性のスコアを補正して、補正スコアデータを生成する。ここで補正ルールデータ１４は、アプリケーションの要求条件を満たすように、スコアを補正するルールが記憶されている。

例えば、図６に示すように、「故障時に３０秒以内に復旧」する要求がある場合、復旧用データを分離するとこの要求を満たすことができなくなるので、補正ルールデータ１４には、属性「用途」の属性値「代替」については、スコアを「０」にするデータが設定される。図５に示すスコアデータ１３において、データ「呼状態情報（複製）」と「タイマ情報（複製）」は、それぞれ属性「用途」の属性値が「代替」である。そこで補正手段２２は、これらにスコア「２」が設定されているところ、スコア「０」を設定して、補正スコアデータ１５を生成する。

図３のスコア定義データ１１に示すように、一般的には、代替のデータは、本番のデータと分離してクラウド等に保持することが好ましいとされる。しかしながら、評価対象のアプリケーションにおいて「故障時に３０秒以内に復旧」の要求条件が付された場合、クラウドにデータを分離すると、復旧に３０秒以上かかってしまい、要求条件を満たさない場合があると想定される。そこで補正手段２２は、補正ルールデータ１４に従って、代替で用いるデータを、クラウドに分離しないように、スコアを補正する。

評価手段２３は、補正スコアデータ１５を参照して、データが用いられる各ユースケースおよび各属性の補正後のスコアに基づいて、データを分離するか否かを判定する。具体的には評価手段２３は、各データが用いられる各ユースケースについて、各属性に対応する補正後のスコアを合算して、各データが用いられるユースケース毎の合算値を算出する。さらに評価手段２３は、データが用いられる各ユースケースの合算値の平均値を、データを分離するか否かを判定するための評価値として算出し、評価値と所定の閾値を比較して、データを分離するか否かを判定する。評価手段２３は、各データについて、分離要否の判定結果を対応づけた評価データ１６を、記憶装置１０に記憶する。

評価手段２３は、補正スコアデータ１５を参照して、データ「ユーザの契約情報」のユースケース「保守者により設定」の各スコア「１」、「２」、「１」、「１」、「１」、「０」を加算して、合算値「６」を得る。また評価手段２３は、データ「ユーザの契約情報」のユースケース「サービス利用時に参照」の各スコア「０」、「２」、「１」、「０」、「１」、「２」を加算して、合算値「６」を得る。さらに評価手段２３は、データ「ユーザの契約情報」の各ユースケースの合算値の平均値「６」を得る。この合算値の平均値「６」に基づいて、このデータ「ユーザの契約情報」を分離するか否かが評価される。

例えば、データを分離する際の閾値を「４」で、平均値が４以上の場合に分離する場合、図８に示す例において「ユーザの契約情報」の平均値は「６」であるので、分離対象となる。一方、データ「呼状態情報」の平均値は「１」であるので、分離対象外となる。

データ「タイマ情報（複製）」は、補正手段２２により、属性「用途」のスコアが「０」に補正されている。図５に示すスコアデータ１３において、データ「タイマ情報（複製）」の平均値は、「４．７５」であり、閾値「４」以上であるので、補正前のデータに基づけば、分離対象となる。しかしながら、補正手段２２による補正により、データ「タイマ情報（複製）」の平均値は、「２．７５」となり、閾値「４」以下である。データ「タイマ情報（複製）」は、アプリケーションの要求条件を満たすためには、分離対象とすることが出来ないデータ種別であることがわかる。

評価手段２３は、データごとに、データを分離するか否かを判定すると、アプリケーションで用いる全てのデータの種類数に対する分離するデータの種類数の割合（分離度）を、アプリケーションにおいてデータの分離設計を採用する分離効果の評価値として算出する。評価手段２３は、分離設計を採用する分離効果の評価値を含む評価データ１６を、記憶装置１０に記憶する。

図８に示す例では、アプリケーション「ＶｏＩＰ」のデータ種類の全数「９」のうち、分離するべきデータ種類数は、「４」である。従って、評価手段２３は、分離度として、「４４％」と算出する。この分離度は、高ければ高いほど、すなわち、分離可能なデータ種類数が多いほど、分離効果が高いと判断される。分離度は、アプリケーションの設計において分散システムを採用した場合に、効果的であるか否かを判定するために用いられる。

ここで、分散システムを採用する際に効果的とされる閾値を予め用意し、評価手段２３は、その閾値と分離度とを比較して、分散システムを採用するべきか否かも判定しても良い。例えば評価手段２３は、閾値が２０％の場合、図８に示す例では分離度が３８％であるので、分散システムを採用するのが良いと判定する。

出力手段２４は、評価手段２３が生成した評価データ１６を表示装置（図示せず）等に出力して、ユーザに提示する。出力手段２４は、アプリケーションで用いる各データ種別の分離要否の評価結果と、この評価結果に基づいて分散システムを採用した場合の、分離度を表示する。

アプリケーションで用いる各データ種別の分離要否の評価結果によりユーザは、分離するデータと分離しないデータとを振り分ける指標を得ることができる。また分離度によりユーザは、データ分離評価装置１が勧めるようにデータを分離してアプリケーションを設計した際の分離効果を把握することができる。これによりユーザは、分散効果が高い場合に、分散システムを採用し、逆に分離効果が低い場合に、分散システムを採用しないなど、分散システムの採用要否の指標を得ることができる。

（データ分離評価方法）
図９を参照して、本発明の実施の形態に係るデータ分離評価方法を説明する。

まずステップＳ１においてデータ分離評価装置１の生成手段２１は、アプリケーションの各データおよび各ユースケースの属性値をスコアに変換する。具体的には、データ分離評価装置１は、属性データ１２の各属性値を、スコア定義データ１１の各属性値に対応するスコアに変換する。

次にステップＳ２においてデータ分離評価装置１の補正手段２２は、ステップＳ１で変換したスコアを、補正ルールデータ１４に基づいて補正する。

さらにステップＳ３ないしＳ８においてデータ分離評価装置１の評価手段２３は、ステップＳ２における補正後のスコアに基づいて、各データについて分離するか否かを評価するとともに、分離効果の評価値として、分離度を算出する。

まず、あるデータについて評価する場合、ステップＳ３において評価手段２３は、評価対象のデータの各ユースケースの各属性のスコアを加算して、各ユースケースの合算値を算出する。ステップＳ４において評価手段２３は、評価対象のデータの全てのユースケースの合算値の平均値を算出する。

ステップＳ５において評価手段２３は、ステップＳ４で算出した平均値が閾値より大きいか否かを判定する。閾値より大きい場合、ステップＳ６において評価手段２３は、評価対象のデータはアプリケーションから分離するデータと判定する。閾値より小さい場合、ステップＳ７において評価手段２３は、評価対象のデータはアプリケーションから分離しないデータと判定する。

全てのデータについて、ステップＳ３ないしステップＳ６またはＳ７の処理が終了すると、ステップＳ８において評価手段２３は、分離度を算出する。評価手段２３はさらに、分離度が所定の閾値よりも高い場合に、分散システムで設計することを勧めると判定しても良い。

さらにステップＳ９においてデータ分離評価装置１の出力手段２４は、ステップＳ６ないしステップＳ８の結果を、表示装置等に出力する。

（効果）
本発明の実施の形態に係るデータ分離評価装置１によれば、アプリケーションで参照する評価対象のデータを、各データが用いられるユースケース毎に様々な視点で分離することの有効性を指標化したスコアを付与する。さらに、アプリケーションの要求条件を満たすように、スコアを補正することにより、アプリケーションの要求条件を担保した上で、分離の有効性を評価することができる。

これによりアプリケーションを開発するユーザは、データ種別毎に、分離するか否かを決定する指標を得ることができるので、適切にデータを分離して、アプリケーションのスケール性と機能性を両立することが可能となる。さらに、分離効果を指標化した分離度を算出することにより、アプリケーションにおいて分散システムを採用するか否かの決定も支援することができる。

（その他の実施の形態）
上記のように、本発明の実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述および図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例および運用技術が明らかとなる。

例えば、本発明の実施の形態に記載したデータ分離評価装置は、図１に示すように一つのハードウエア上に構成されても良いし、その機能や処理数に応じて複数のハードウエア上に構成されても良い。また、既存の情報処理システム上に実現されても良い。

本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。従って、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。

１ データ分離評価装置
１０ 記憶装置
１１ スコア定義データ
１２ 属性データ
１３ スコアデータ
１４ 補正ルールデータ
１５ 補正スコアデータ
１６ 評価データ
２０ 処理装置
２１ 生成手段
２２ 補正手段
２３ 評価手段
２４ 出力手段
１０１ 発側ＶｏＩＰサーバ
１０２ 着側ＶｏＩＰサーバ
１０３ 発ユーザ端末
１０４ 着ユーザ端末
１０５ 保守端末

Claims (9)

1. アプリケーションを設計する際に、前記アプリケーションで用いるデータを、前記アプリケーションを実行する装置と通信ネットワークを介して接続する蓄積装置に分離するか否かを評価するデータ分離評価装置であって、
   前記アプリケーションでデータが用いられる各ユースケースおよび前記ユースケースにおける前記データの用いられ方を示す各属性について、前記ユースケースにおける前記属性の観点で前記データを分離するか否かを評価するスコアを設定したスコアデータを記憶する記憶装置と、
   前記アプリケーションの要求条件に対応する補正ルールデータに基づいて、前記スコアデータの前記各属性のスコアを補正して、補正スコアデータを生成する補正手段と、
   前記補正スコアデータを参照して、前記データが用いられる各ユースケースおよび各属性の補正後のスコアに基づいて、前記データを分離するか否かを判定する評価手段
   を備えることを特徴とするデータ分離評価装置。
2. 前記記憶装置はさらに、
   前記アプリケーションで用いられるデータの前記属性および各属性値と、前記各属性値に対する前記スコアを対応づけたスコア定義データと、
   前記アプリケーションでデータが用いられる各ユースケースおよびデータの用いられ方を示す各属性について、属性値を対応づけた属性データを記憶し、
   前記アプリケーションでデータが用いられる各ユースケースおよび前記ユースケースにおける前記データの用いられ方を示す各属性について、前記属性データの各属性値に、前記スコア定義データの属性値に対するスコアを対応づけて、前記スコアデータを生成する生成手段
   をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のデータ分離評価装置。
3. 前記評価手段は、各データが用いられる各ユースケースについて、各属性に対応する補正後のスコアを合算して、各データが用いられるユースケース毎の合算値を算出し、前記データが用いられる各ユースケースの合算値の平均値を、前記データを分離するか否かを判定するための評価値として算出し、前記評価値と所定の閾値を比較して、前記データを分離するか否かを判定する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のデータ分離評価装置。
4. 前記評価手段は、前記データごとに、前記データを分離するか否かを判定すると、前記アプリケーションで用いる全てのデータの種類数に対する分離するデータの種類数の割合を、前記アプリケーションにおいてデータの分離設計を採用する分離効果の評価値として算出する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のデータ分離評価装置。
5. アプリケーションを設計する際に、前記アプリケーションで用いるデータを、前記アプリケーションを実行する装置と通信ネットワークを介して接続する蓄積装置に分離するか否かを評価するデータ分離評価方法であって、
   コンピュータが、前記アプリケーションでデータが用いられる各ユースケースおよび前記ユースケースにおける前記データの用いられ方を示す各属性について、前記ユースケースにおける前記属性の観点で前記データを分離するか否かを評価するスコアを設定したスコアデータを記憶装置に記憶するステップと、
   前記コンピュータが、前記アプリケーションの要求条件に対応する補正ルールデータに基づいて、前記スコアデータの前記各属性のスコアを補正して、補正スコアデータを生成するステップと、
   前記コンピュータが、前記補正スコアデータを参照して、前記データが用いられる各ユースケースおよび各属性の補正後のスコアに基づいて、前記データを分離するか否かを判定するステップ
   を備えることを特徴とするデータ分離評価方法。
6. 前記アプリケーションで用いられるデータの前記属性および各属性値と、前記各属性値に対する前記スコアを対応づけたスコア定義データと、
   前記アプリケーションでデータが用いられる各ユースケースおよびデータの用いられ方を示す各属性について、属性値を対応づけた属性データを、前記記憶装置に記憶するステップと、
   前記アプリケーションでデータが用いられる各ユースケースおよび前記ユースケースにおける前記データの用いられ方を示す各属性について、前記属性データの各属性値に、前記スコア定義データの属性値に対するスコアを対応づけて、前記スコアデータを生成するステップ
   をさらに備えることを特徴とする請求項５に記載のデータ分離評価方法。
7. 前記判定するステップは、各データが用いられる各ユースケースについて、各属性に対応する補正後のスコアを合算して、各データが用いられるユースケース毎の合算値を算出し、前記データが用いられる各ユースケースの合算値の平均値を、前記データを分離するか否かを判定するための評価値として算出し、前記評価値と所定の閾値を比較して、前記データを分離するか否かを判定する
   ことを特徴とする請求項５または請求項６に記載のデータ分離評価方法。
8. 前記判定するステップは、前記データごとに、前記データを分離するか否かを判定すると、前記アプリケーションで用いる全てのデータの種類数に対する分離するデータの種類数の割合を、前記アプリケーションにおいてデータの分離設計を採用する分離効果の評価値として算出する
   ことを特徴とする請求項５または請求項６に記載のデータ分離評価方法。
9. コンピュータに、請求項５ないし請求項８のいずれか１項に記載のステップを実行させるためのデータ分離評価プログラム。

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