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技術 サーバ負荷分散方法およびプログラム

出願人 株式会社日立製作所
発明者 川部修太郎
出願日 2013年9月13日 (5年0ヶ月経過) 出願番号 2013-189997
公開日 2015年3月23日 (3年5ヶ月経過) 公開番号 2015-056087
状態 特許登録済
技術分野 マルチプログラミング
主要キーワード 鉱山開発 リクエスト時刻 建設機器 負荷状態情報 負荷情報テーブル 過去情報 油圧計 稼動停止
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2015年3月23日)のものです。
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図面 (16)

課題

クライアントからリクエストされた情報処理の内容とサーバ負荷状態応答時間の関係を考慮して、クライアントからリクエストされた情報処理を実施させるサーバを決定する。

解決手段

各サーバごとの、情報処理の内容、負荷状態情報およびリクエストを受けてから応答するまでの応答時間の平均値実績)を記憶する応答実績データ記憶部を具備し、クライアントから情報処理のリクエストを受信し、複数のサーバの各々から負荷状態情報を受信し、受信した情報処理のリクエスト、の情報処理の内容と、受信した前記各サーバの負荷状態情報と、前記応答実績データ記憶部の情報に基づき、前記リクエストされた情報処理を実施させるサーバを決定する。

概要

背景

サーバ負荷分散装置サーバクライアント型コンピュータシステムにおいて、クライアントから要求されたリクエストを同機能を持つ複数台のサーバで並列的に行うことで処理の高速化・効率化を実現する一般的なシステムであり、特に、ビックデータと呼ばれる大量のデータに関する処理の高速化・効率化のための鍵となる技術である。

また、近年、センサー技術の発展により、M2M(Machine to Machine)と呼ばれる機器や装置(モノ)が搭載されたセンサーからの情報をもとに監視や制御などのサービスを提供する仕組みが注目されている。また、建築機器業界では、鉱山開発建設機器稼動停止時間を最低限に抑えるため、モーター油圧計等に設置されたセンサーから収集した情報をリアルタイム分析することで、異常や故障につながる予兆を検知し、それを回避するような制御を行うことが期待されている。

しかし、上記に示すような鉱山開発用建設機器の稼動停止時間を最低限に抑えるサービスを実現するためには、サーバ等の情報処理装置にて、鉱山開発現場稼動する多数の建設機器から時々刻々と発生する大量のデータをリアルタイムで分析等の情報処理を行う必要がある。そのため、従来以上に高速で、効率的に情報処理を行えるシステムが要求される。

そこで、クライアントからリクエストされた情報処理にかかる応答時間に密接な関係があると考えられる情報処理の内容とサーバ負荷情報に着目し、処理実績蓄積・分析した結果を、クライアントからリクエストされた情報処理を実施させるサーバを決定する際に活用すれば、従来のシステムより高速で、効率的な情報処理を行える可能性がある。また、この従来以上に高速で、効率的な情報処理を行えるシステムを鉱山開発用建設機器の稼動停止時間を最低限に抑えるサービスに適用すれば、従来のM2Mと比較し、異常や故障につながる予兆をより早く検知し、異常や故障を回避する確率を高める制御ができる可能性がある。

関連する技術として、リアルタイムなサーバの負荷状態とクライアントからリクエストされた情報処理の内容を考慮して、情報処理を実施させる各サーバを決定し、そのサーバにリクエストされた情報処理を実施させるサーバ負荷分散技術が知られている(例えば、特許文献1参照)。

概要

クライアントからリクエストされた情報処理の内容とサーバの負荷状態と応答時間の関係を考慮して、クライアントからリクエストされた情報処理を実施させるサーバを決定する。各サーバごとの、情報処理の内容、負荷状態情報およびリクエストを受けてから応答するまでの応答時間の平均値実績)を記憶する応答実績データ記憶部を具備し、クライアントから情報処理のリクエストを受信し、複数のサーバの各々から負荷状態情報を受信し、受信した情報処理のリクエスト、の情報処理の内容と、受信した前記各サーバの負荷状態情報と、前記応答実績データ記憶部の情報に基づき、前記リクエストされた情報処理を実施させるサーバを決定する。

目的

また、近年、センサー技術の発展により、M2M(Machine to Machine)と呼ばれる機器や装置(モノ)が搭載されたセンサーからの情報をもとに監視や制御などのサービスを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

複数のサーバから、クライアントからリクエストされた情報処理を実施させるサーバを決定するサーバ負荷分散装置における、サーバ負荷分散方法であって、前記サーバ負荷分散装置は、各サーバごとの、情報処理の内容、負荷状態情報およびリクエストを受けてから応答するまでの応答時間の平均値実績)を記憶する応答実績データ記憶部を具備し、前記サーバ負荷分散装置により、前記クライアントから情報処理のリクエストを受信し、前記複数のサーバの各々から負荷状態情報を受信し、受信した前記情報処理のリクエスト、の情報処理の内容と、受信した前記各サーバの負荷状態情報と、前記応答実績データ記憶部の情報に基づき、前記リクエストされた情報処理を実施させるサーバを決定する、ことを特徴とするサーバ負荷分散方法。

請求項2

前記サーバ負荷分散装置により、受信した前記情報処理のリクエスト、の情報処理の内容と、受信した前記各サーバの負荷状態情報と、前記応答実績データ記憶部の情報に基づき、複数のサーバから、前記リクエストを受けてから応答するまでの応答時間が最も短いサーバを、前記リクエストされた情報処理を実施させるサーバに決定する、ことを特徴とする請求項1に記載のサーバ負荷分散方法。

請求項3

前記各サーバの負荷状態情報は、CPU使用率メモリ使用率およびディスク使用率とを含む、ことを特徴とする請求項2に記載のサーバ負荷分散方法。

請求項4

応答実績データ記憶部に記憶されている、前記リクエストを受けてから応答するまでの応答時間の平均値(実績)は、前記CPU使用率、前記メモリ使用率、前記ディスク使用率を各々、i、j、k(i≠0、j≠0、k≠0)等分分割し、i×j×k個に分割された立体状の空間ごとの応答時間の平均値(実績)であり、前記サーバ負荷分散装置により、前記複数のサーバから、前記CPU使用率、前記メモリ使用率および前記ディスク使用率を含む前記負荷状態情報を受信し、受信した前記CPU使用率、前記メモリ使用率、前記ディスク使用率を各々、i、j、kで除算した値を算出し、受信した前記情報処理のリクエスト、の情報処理の内容と、受信した前記各サーバの負荷状態情報をもとに算出された前記各値と、前記応答実績データ記憶部の情報に基づき、複数のサーバから、前記リクエストを受けてから応答するまでの応答時間が最も短いサーバを、前記リクエストされた情報処理を実施させるサーバに決定する、ことを特徴とする請求項3に記載のサーバ負荷分散方法。

請求項5

前記サーバから、該サーバを識別する情報、情報処理の内容、前記負荷状態情報、リクエストを受けてから応答するまでの応答時刻を含む情報を受信し、受信した前記サーバを識別する情報、前記情報処理の内容、前記負荷状態情報、前記リクエストを受けてから応答するまでの応答時刻を含む情報と、前記リクエストを受信した時刻を用いて、応答実績データを生成し、前記生成した応答実績データを前記応答実績データ記憶部に格納する、ことを特徴とする請求項4に記載のサーバ負荷分散方法。

請求項6

請求項1乃至請求項5の何れか1項に記載のサーバ負荷分散方法を、コンピュータに実行させるためのプログラム

技術分野

0001

本発明は、複数のサーバから、リクエストされた情報処理を実施させる最適なサーバを決定するサーバ負荷分散技術に関する。

背景技術

0002

サーバ負荷分散装置はサーバ・クライアント型コンピュータシステムにおいて、クライアントから要求されたリクエストを同機能を持つ複数台のサーバで並列的に行うことで処理の高速化・効率化を実現する一般的なシステムであり、特に、ビックデータと呼ばれる大量のデータに関する処理の高速化・効率化のための鍵となる技術である。

0003

また、近年、センサー技術の発展により、M2M(Machine to Machine)と呼ばれる機器や装置(モノ)が搭載されたセンサーからの情報をもとに監視や制御などのサービスを提供する仕組みが注目されている。また、建築機器業界では、鉱山開発建設機器稼動停止時間を最低限に抑えるため、モーター油圧計等に設置されたセンサーから収集した情報をリアルタイム分析することで、異常や故障につながる予兆を検知し、それを回避するような制御を行うことが期待されている。

0004

しかし、上記に示すような鉱山開発用建設機器の稼動停止時間を最低限に抑えるサービスを実現するためには、サーバ等の情報処理装置にて、鉱山開発現場稼動する多数の建設機器から時々刻々と発生する大量のデータをリアルタイムで分析等の情報処理を行う必要がある。そのため、従来以上に高速で、効率的に情報処理を行えるシステムが要求される。

0005

そこで、クライアントからリクエストされた情報処理にかかる応答時間に密接な関係があると考えられる情報処理の内容とサーバ負荷情報に着目し、処理実績蓄積・分析した結果を、クライアントからリクエストされた情報処理を実施させるサーバを決定する際に活用すれば、従来のシステムより高速で、効率的な情報処理を行える可能性がある。また、この従来以上に高速で、効率的な情報処理を行えるシステムを鉱山開発用建設機器の稼動停止時間を最低限に抑えるサービスに適用すれば、従来のM2Mと比較し、異常や故障につながる予兆をより早く検知し、異常や故障を回避する確率を高める制御ができる可能性がある。

0006

関連する技術として、リアルタイムなサーバの負荷状態とクライアントからリクエストされた情報処理の内容を考慮して、情報処理を実施させる各サーバを決定し、そのサーバにリクエストされた情報処理を実施させるサーバ負荷分散技術が知られている(例えば、特許文献1参照)。

先行技術

0007

特開2011−138202号公報

発明が解決しようとする課題

0008

近年、センサー技術の発展により、M2Mと呼ばれる機器や装置(モノ)が搭載されたセンサーからの情報をもとに監視や制御などのサービスを提供する仕組みが注目されている。また、建築機器業界では、鉱山開発用建設機器の稼動停止時間を最低限に抑えるため、モーター、油圧計等に設置されたセンサーから収集した情報をリアルタイムに分析することで、異常や故障につながる予兆を検知し、それを回避するような制御を行うことが期待されている。しかし、上記に示すような鉱山開発用建設機器の稼動停止時間を最低限に抑えるサービスを実現するためには、サーバ等の情報処理装置にて、鉱山開発現場で稼動する多数の建設機器から時々刻々と発生する大量のデータをリアルタイムで分析等の情報処理を行う必要があり、従来以上に高速に応答が可能となるシステムが要求される。従来のサーバ負荷分散装置としては、特許文献1に示すようにリアルタイムなサーバの負荷状態やクライアントからリクエストされた情報処理の内容を考慮して各サーバに処理を振り分ける仕組みがあるが、クライアントからリクエストされた情報処理の内容とサーバの負荷状態と応答時間の関係を考慮しておらず、負荷状態が高くても最も応答が高速であるサーバにリクエストされた情報処理を実施させることができないといった問題がある。

0009

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、クライアントからリクエストされた情報処理の内容とサーバの負荷状態と応答時間の関係を考慮して、クライアントからリクエストされた情報処理を実施させるサーバを決定するサーバ負荷分散方法およびプログラムを提供することを課題とする。

課題を解決するための手段

0010

本発明の代表的な一例は、次の通りである。すなわち、本発明は、複数のサーバから、クライアントからリクエストされた情報処理を実施させるサーバを決定するサーバ負荷分散装置における、サーバ負荷分散方法である。前記サーバ負荷分散装置は、各サーバごとの、情報処理の内容、負荷状態情報およびリクエストを受けてから応答するまでの応答時間の平均値実績)を記憶する応答実績データ記憶部を具備する。そして、前記サーバ負荷分散装置により、前記クライアントから情報処理のリクエストを受信し、前記複数のサーバの各々から負荷状態情報を受信し、受信した前記情報処理のリクエスト、の情報処理の内容と、受信した前記各サーバの負荷状態情報と、前記応答実績データ記憶部の情報に基づき、前記リクエストされた情報処理を実施させるサーバを決定することを特徴とする。

発明の効果

0011

本発明によれば、クライアントからリクエストされた情報処理の内容とサーバの負荷状態と応答時間の関係を考慮して、クライアントからリクエストされた情報処理を実施させるサーバを決定することができる。これにより、リクエストされた情報処理を最も早く実施するものと予測されるサーバに対して、リクエストされた情報処理を実施させることができる。

図面の簡単な説明

0012

本実施形態に係るコンピュータネットワークシステム1の全体構成例を示す図である。
サーバ負荷分散装置16のハードウェア構成例を示す図である。
サーバ負荷分散装置16の各処理の構成と流れを示す図である。
サーバ負荷分散装置16が具備する処理リクエストテーブル210のデータ構成例を示す図である。
サーバ負荷分散装置16が具備するリアルタイムサーバ負荷情報テーブル220のデータ構成例を示す図である。
サーバ負荷分散装置16が具備する過去の応答実績テーブル230のデータ構成例を示す図である。
サーバ負荷分散装置16が具備する過去の応答実績空間テーブル240のデータ構成例を示す図である。
サーバ負荷分散装置16が具備する過去の応答実績空間テーブル240の概念を示す図である。
サーバ負荷分散装置16が具備する現在情報・過去実績マッピング結果テーブル250のデータ構成例を示す図である。
サーバ負荷分散装置16が具備する各サーバの応答時刻テーブル270のデータ構成例を示す図である。
サーバ負荷分散装置16が応答実績テーブル270のデータ構成例を示す図である。
サーバ負荷分散装置16が具備する処理振分け先サーバ決定機能1610全体の処理を示すフローチャートである。
サーバ負荷分散装置16が処理振分け先サーバ決定機能1610のサブルーチン過去情報統計処理サブルーチンの処理を示すフローチャートである。
サーバ負荷分散装置16が処理振分け先サーバ決定機能1610のサブルーチン過去情報マッピングサブルーチンの処理を示すフローチャートである。
サーバ負荷分散装置16が処理振分け先サーバ決定機能1610のサブルーチン応答実績生成・格納サブルーチンの処理を示すフローチャートである。

実施例

0013

以下、本発明の一実施例について、図面を参照して詳細に説明する。

0014

図1は、本実施例に係るコンピュータネットワークシステム1の全体構成例を示す図である。サーバ負荷分散装置16と各鉱山用建設機器10、12、14に設置されたセンサー(クライアントコンピュータ)11、13、15と、前記各鉱山用建設機器10、12、14からリクエストされた情報処理の内容に基づいて鉱山用建設機器情報の分析等の情報処理を行うサーバ(情報処理装置)17、18、19とがネットワークに接続されて構成される。サーバ負荷分散装置16は、各鉱山用建設機器10、12、14に設置されたセンサー11、13、15から受けたリクエストに対し、リクエストされた情報処理の内容および、各サーバのリアルタイムな負荷状態を過去の応答実績とマッピングすることで、最も応答時間が短いと推測されるサーバを、リクエストされた情報処理を実施させるサーバに決定する。また、サーバ負荷分散装置16は、リクエストされた情報処理を実施した結果(応答実績)をサーバから受信し、これを次の処理振分け先を決定するための過去の応答実績データとして蓄積する。

0015

図2はサーバ負荷分散装置16のハードウェア構成例を示す図である。サーバ負荷分散装置16は、一般的なコンピュータにより実現でき、制御部(CPU)160と記憶部161にプログラム1610として処理振分け先サーバ決定機能1611と、入力部162と、通信部163を、具備する。また、記憶部161は、処理振分け先サーバ決定機能1611と過去の応答実績蓄積データベース1612を具備する。なお、プログラムは、あらかじめ記憶装置161に格納されていても良いし、コンピュータが利用可能な可搬性を有する記憶媒体に格納しておき、図示していない読取装置を介して必要に応じて読み出されても良いし、あるいは、コンピュータが利用可能な通信媒体であるネットワークと接続された他の装置から必要に応じてダウンロードされて記憶装置161に格納されるものであっても良い。

0016

図3は、サーバ負荷分散装置16の各処理の構成と流れを示す図である。リクエスト受信処理21は、図2に示す処理振分け先サーバ決定機能1611上で動作し、各鉱山用建設機器に取り付けられたセンサーから送信されたリクエストの内容をもとに、図4に示す処理リクエストテーブル210を生成する処理である。処理リクエストテーブル210は、主キーとして各鉱山用建設機器からのリクエスト内容で、処理待ちとなっているリクエストを一意識別するための処理ID211と、その他の列としてリクエストを送信してきた建設機器を識別するための建設機器ID212と、リクエストを受信した時刻213と、建設機器稼動情報214と、各鉱山用建設機器がリクエストした処理内容215を記憶する。

0017

サーバ負荷状態受信処理22は、図2に示す処理振分け先サーバ選択機能1611上で動作し、各サーバからリアルタイムなサーバ負荷状態情報として、例えば、CPU使用率メモリ使用率ディスク使用率を取得し、図5に示すリアルタイムサーバ負荷情報テーブル220を生成する処理である。リアルタイムサーバ負荷情報テーブル220は、主キーとして、日時211とサーバ名212を、その他の列として、例えば、CPU使用率213、メモリ使用率214、ディスク使用率215をリアルタイムなサーバ負荷状態情報として記憶する。なお、サーバ負荷状態情報は、CPU使用率、メモリ使用率、ディスク使用率の何れかの組み合わせであっても良いし、CPU使用率、メモリ使用率、ディスク使用率以外のパラメータを含めても良い。

0018

過去の応答実績統計処理23は、図2に示す処理振分け先サーバ決定機能1611上で動作し、図6に示す過去の応答実績蓄積データベース1612内の過去の応答実績テーブル230からサーバ名232および、処理内容233をキーに取り出した過去の実績から図7に示す過去の応答実績空間テーブル240を生成する処理である。応答実績空間テーブル240は、主キーとして、サーバ名241、処理内容242、CPU使用率の程度を示すCPU使用率レベル243、メモリ使用率の程度を示すメモリ使用率レベル244、ディスク使用率の程度を示すディスク使用率レベル245を、その他の列として該当分割区間平均応答時間246を記憶する。ここで、各サーバの負荷状態のレベル(CPU使用率レベル243、メモリ使用率レベル244、ディスク使用率レベル245)に関して、概念図を図8に示す。各サーバの負荷状態のレベルとは、CPU使用率とメモリ使用率とディスク使用率から生成される直方体状の空間をCPU使用率に関してi等分、メモリ使用率に関してj等分、ディスク使用率に関してk等分、全体としてi×j×k個の立体(例えば、直方体)状の箱に分割したときにどこの箱に属するか示すものである。また、該当分割区間のサーバの平均応答時間246は、前記i×j×k個に分割された直方体状の空間ごとに該当空間のサーバの応答時間の平均値を計算することで算出される。このi、j、kを図1に示すように符号10−19の機器等が接続されたシステム単位で任意に定める理由は、図1に示すように符号10−19の機器等が接続されたシステムの構成によって、応答時間に影響しうる各サーバ負荷状態を示すパラメータは異なるためである。例えば、処理振分け先サーバ17−19として一般的なWEB/APサーバを考えた場合では、ディスク使用率よりCPU使用率が応答時間に影響すると考えられる。この場合、CPU使用率は10分割し(i=10)、ディスク使用率は分割しない(k=1)ことで、WEB/APサーバの応答時間に強く影響すると考えられるCPU使用率の負荷状況重視して、処理を振り分けることが可能となる。逆に、処理振分け先サーバ17−19として一般的なデータベースサーバを考えた場合では、データベースサーバの応答時間には、ディスク使用率も大きく影響すると考えられる。この場合、CPU使用率は10分割し(i=10)、ディスク使用率も10分割し(k=10)することで、CPU使用率と同程度にディスク使用率の状態も重視して処理を振り分けることが可能となる。

0019

また、例えば、連結しているデータベースサーバに対して、発行したSQL文の結果の大部分をメモリ展開するようなアプリケーション実装しているWEB/APサーバ群を処理振分け先サーバ17−19として持つシステム構成Aと、連結しているデータベースサーバに対して、発行したSQL文のごく一部のデータのみメモリに展開するようなアプリケーションを実装しているWEB/APサーバ群を処理振分け先サーバ17−19として持つシステム構成Bを考える。この場合、システム構成Aにおいて処理分散するときの方が、システム構成Bにおいて処理分散するときより各WEB/APサーバのメモリ使用率に関して考慮する必要があるので、システム構成Bではj=2とし、メモリ使用率が50%を超えていなければそこまで問題視しないが、システム構成Aではj=10とし、より感度を上げて処理を振り分けるか否か判断するなどの調整が可能である。

0020

現在情報・過去の応答実績マッピング処理24は、図2に示す処理振分け先サーバ決定機能1611上で動作し、処理リクエストテーブル210と、リアルタイムサーバ負荷情報テーブル220と、応答実績空間テーブル240をリクエストの処理内容、サーバ名、CPU使用率レベル、メモリ使用率レベル、ディスク使用率レベルをキーにマッピングすることで、図9に示す現在情報・過去実績マッピング結果テーブル250を生成する処理である。現在情報・過去実績マッピング結果テーブル250は、主キーとして処理ID251、サーバ名252を、その他の列として、日時253と、処理内容254と、CPU使用率レベル255と、メモリ使用率レベル256と、ディスク使用率レベル257と、該当分割区間の平均応答時間258を記憶する。前記現在情報・過去実績マッピング結果テーブル250により、該当処理をどのサーバで実行したら、どのぐらい応答時間がかかるのかが予測できる。このように、現在情報・過去の応答実績マッピング処理24により、リアルタイムなリクエストの処理内容とリアルタイムな各サーバの負荷状態をサーバ負荷状態空間で該当する分割された箱とマッピングすることで、リアルタイムなリクエストの処理に対し、どの程度応答時間がかかるのか予測できる。

0021

処理振分け先サーバ決定処理25は、図2に示す処理振分け先サーバ決定機能1611上で動作し、前記現在情報・過去実績マッピング結果テーブル250から、処理ID251とサーバ名252をキーに該当分割区間の平均応答時間258を取り出し、該当分割区間の平均応答時間258の比較結果から最も応答時間が短いと考えられるサーバで、処理を実行するようにリクエスト受信処理21で処理振分け待ちリクエストを格納しているキューからリクエストを取り出し処理を実行する。これにより、処理内容を最も早く処理すると予想されるサーバに処理が振り分けられる。

0022

応答情報受信処理26は、図2に示す処理振分け先サーバ決定機能1611上で動作し、前記処理振分け先サーバ決定処理25の通知結果に基づき該当処理振分け先サーバで実行された結果を取得し、図10に示す各サーバの応答時刻テーブル260を生成する処理である。前記応答時刻テーブル260は、主キーとして処理ID261を、その他の列としてサーバ名262と、処理内容263と、処理したときのサーバの負荷状態情報としてCPU使用率263と、メモリ使用率264と、ディスク使用率265を、サーバが処理を完了し、リクエストに対して応答を返した応答時刻266を記憶する。

0023

応答実績生成処理27は、図2に示す処理振分け先サーバ決定機能1611上で動作し、処理リクエストテーブル210と応答時刻テーブル260から処理IDをキーに該当処理にかかった応答時間を計算し、図11に示す応答実績テーブル270を生成する処理である。応答実績テーブル270は、主キーとして、日時271と、サーバ名272と、処理内容273を、その他の列として該当処理を行っていたときのCPU使用率274と、メモリ使用率275と、ディスク使用率276を、該当処理にかかった応答時間277を記憶する。

0024

応答実績格納処理28は、図2に示す処理振分け先サーバ決定機能1611上で動作し、前記応答実績生成処理27で生成された応答実績テーブル270を図2に示した過去の応答実績蓄積データベース1612に格納する処理である。

0025

図12は、サーバ負荷分散装置16が具備する処理振分け先サーバ決定機能1611の処理全体を示すフローチャートである。処理振分け先サーバ決定機能1611は、リクエスト受信処理(ステップS100)により開始され、各鉱山用建設機器に取り付けられたセンサーから送信された建設機器ID212、リクエスト時刻213、建設機器稼動情報214、処理内容215に処理を実行待ちしている処理を一意に識別する処理ID211を付与して、処理リクエストテーブル210を生成する(今回の例では、レコード2101、2102を有する)。次に、サーバ負荷状態受信処理(ステップS101)では、リクエストを処理するサーバ17、18、19から取得した日時221、サーバ名222、CPU使用率223、メモリ使用率224、ディスク使用率225からリアルタイムサーバ負荷状態情報テーブル220(今回の例では、レコード2201、2202、2203を有する)を生成する。過去の稼動情報統計処理サブルーチン(ステップS102)の全体のフローチャートを、図13に示す。過去の応答実績取得処理(ステップS200)では、過去の応答実績蓄積データベース1612から過去の応答実績テーブル230を取得する(今回の例では、レコード2301〜230Cを有する)。過去のCPU使用率レベルC計算処理(ステップS201)では、過去の応答実績テーブル230のCPU使用率cから、以下の計算式により、過去のCPU使用率レベルCを前記過去の応答実績テーブル230の各レコードごとに算出する(レコード2301〜レコード230Cごとにそれぞれ算出する)。
C=[c/i]
ここで、i≠0(今回の例では、10)はユーザが任意に定めたCPU使用率を分割する細かさを表す整数であり、[c/i]は、cをiで割ったときの値を小数点第一位四捨五入した値を意味する。例えば、過去の応答実績テーブル230のレコード2301では、CPU使用率234が12%のため過去のCPU使用率レベルC=[12/10]=[1.2]=1である。過去のメモリ使用率レベルM計算処理(ステップS202)では、過去の応答実績テーブル230のメモリ使用率mから以下の計算式によりMを前記過去の応答実績テーブル230の各レコードごとに算出する(レコード2301〜レコード230Cごとにそれぞれ算出する)。
M=[m/j]
ここで、j≠0(今回の例では、10)はユーザが任意に定めたメモリ使用率を分割する細かさを表す整数であり、[m/j]は、mをjで割ったときの値を小数点第一位で四捨五入した値を意味する。例えば、過去の応答実績テーブル230のレコード2302では、メモリ使用率235が19%のため過去のメモリ使用率レベルM=[19/10]=[1.9]=2である。過去のディスク使用率レベルD計算処理(ステップS203)では、過去の応答実績テーブル230のディスク使用率dから以下の計算式により過去のディスク使用率レベルDを前記過去の応答実績テーブル230の各レコードごとに算出する(レコード2301〜レコード230Cごとにそれぞれ算出する)。
D=[d/k]
ここで、k≠0(今回の例では、10)はユーザが任意に定めたディスク使用率を分割する細かさを表す整数であり、[d/k]は、dをkで割ったときの値を小数点第一位で四捨五入した値を意味する。例えば、過去の応答実績テーブル230のレコード2303では、ディスク使用率236が13%のためディスク使用率レベルD=[13/10]=[1.3]=1である。分割された箱ごとの平均応答時間計算処理(ステップS204)では、各処理内容、サーバ名および、過去の応答実績テーブル230から前記CPU使用率レベルC計算処理(ステップS201)で求めた過去のCPU使用率レベルC、過去の応答実績テーブル230から前記メモリ使用率レベルM計算処理(ステップS202)で求めた過去のメモリ使用率レベルM、過去の応答実績テーブル230から過去のディスク使用率レベルD計算処理(ステップS203)で求めた過去のディスク使用率レベルDをキーに平均応答時間を算出する。例えば、前記CPU使用率レベルC計算処理(ステップS201)、前記メモリ使用率レベルM計算処理(ステップS202)、過去のディスク使用率レベルD計算処理(ステップS203)により、サーバAで、平均値計算処理をCPU使用率レベル1、メモリ使用率レベル1、ディスク使用率レベル1で処理した時の過去の応答実績テーブル230の実績レコードは、レコード2301と2303であることが分かる。よって、過去の応答実績空間テーブル240のレコード2401における該当分割区間の平均応答時間246の値は、(5+7)/2=6となる。また、前記CPU使用率レベルC計算処理(ステップS201)、前記メモリ使用率レベルM計算処理(ステップS202)、過去のディスク使用率レベルD計算処理(ステップS203)により、サーバBで、異常検知処理をCPU使用率レベル1、メモリ使用率レベル2、ディスク使用率レベル1で処理した時の過去の応答実績テーブル230の実績レコードは、レコード2306のみであることが分かるである。よって、過去の応答実績空間テーブル240のレコード2405における該当分割区間の平均応答時間246の値は、60/1=60となる。過去の稼動情報統計処理サブルーチン(ステップS102)では、前記過去の応答実績取得処理(ステップS200)〜前記分割された箱ごとの平均応答時間計算処理(ステップS204)により、過去の応答実績空間テーブル240を生成する。現在情報・過去実績マッピング処理サブルーチン(ステップS103)の全体のフローチャートを、図14に示す。現在のCPU使用率レベルC計算処理(ステップS301)では、リアルタイムサーバ負荷状態情報テーブル220のCPU使用率cから過去のCPU使用率レベルC計算処理(ステップS201)と同様の計算式によりCを算出する。例えば、リアルタイムサーバ負荷状態情報テーブル220のレコード2201では、現在のCPU使用率レベルCは、C=[10/10]=1となる。現在のメモリ使用率レベルM計算処理(ステップS302)では、リアルタイムサーバ負荷状態情報テーブル220のメモリ使用率mから過去のメモリ使用率レベルM計算処理(ステップS202)と同様の計算式によりMを算出する。例えば、リアルタイムサーバ負荷状態情報テーブル220のレコード2202では、現在のメモリ使用率レベルMは、M=[20/10]=2となる。現在のディスク使用率レベルD計算処理(ステップS303)では、リアルタイムサーバ負荷状態情報テーブル220のディスク使用率dから過去のディスク使用率レベルD計算処理(ステップS203)と同様の計算式によりDを算出する。例えば、リアルタイムサーバ負荷情報テーブル220のレコード2203では、現在のディスク使用率レベルDは、D=[30/10]=3となる。現在情報と過去情報マッピング処理(ステップS303)では、処理リクエストテーブル210とリアルタイムサーバ負荷状態情報テーブル220と過去の応答実績空間テーブル240をサーバ名、処理内容、CPU使用率レベル、メモリ使用率レベル、ディスク使用率レベルをキーにマッピング処理することで、現在情報・過去実績マッピング結果テーブル250を生成する処理である。このマッピング処理では、まず、処理リクエストテーブル210とリアルタイムサーバ負荷状態情報テーブル220に対し、単純な結合処理(join)を実施する。この結合処理で、リクエスト処理個数×サーバの個数個のレコードが生成される。例えば、処理リクエストテーブル210、リアルタイムサーバ負荷状態情報テーブル220の例では、処理が処理ID10000と処理ID10001の二つ、サーバがサーバA、サーバB、サーバCの3つのため2×3=6レコードとなる。次に、処理リクエストテーブル210、リアルタイムサーバ負荷状態情報テーブル220の結合処理結果に対し、過去の応答実績空間テーブル240を処理内容、サーバ名、CPU使用率レベル、メモリ使用率レベル、ディスク使用率レベルをキーに結合処理(join)を実施することで現在情報・過去実績マッピング結果テーブル250を生成する。例えば、現在情報・過去実績マッピング結果テーブル250のレコード2501を考える。この例では、平均値計算処理を現在、CPU使用率レベルが1、メモリ使用率レベルが1、ディスク使用率レベルが1であるサーバAで実行した場合、過去どのぐらい応答時間を要したかを算出している。処理リクエストテーブル210のレコード2101で示される処理内容が平均値計算であり、リアルタイムサーバ負荷状態情報テーブル220のレコード2201のサーバAのCPU使用率レベルが1、メモリ使用率レベルが1、ディスク使用率レベルが1であることから、過去の応答実績空間テーブル240において、処理内容、サーバ名、CPU使用率レベル、メモリ使用率レベル、ディスク使用率レベルが一致するレコード2401がマッピングされる。このマッピングの結果、現在情報・過去実績マッピング結果テーブル250のレコード2501が生成される。また、処理リクエストテーブル210のレコードとリアルタイムサーバ負荷状態情報テーブル220のレコードの処理内容、サーバ名、CPU使用率レベル、メモリ使用率レベル、ディスク使用率レベルで、過去の応答実績空間テーブル240のレコードの処理内容、サーバ名、CPU使用率レベル、メモリ使用率レベル、ディスク使用率レベルと一致するものが無い場合は、現在情報・過去実績マッピング結果テーブル250のレコード2502のように、該当分割区間の平均応答時間にマッピング不能とする。ただし、マッピング不能な場合、応答時間実績として0とすることで、積極的に応答時間実績を蓄積していく方式とする。処理振分け先サーバ決定処理(ステップS104)では、現在情報・過去実績マッピング結果テーブル250の結果から処理ID251をキーにレコードを取り出し、該当分割区間の平均応答時間258が最も速いサーバで、処理を実行するようにリクエスト受信処理21で処理振分け待ちを格納しているキューに通知する。例えば、現在情報・過去実績マッピング結果テーブル250の処理ID10001では、レコード2504からサーバAで実行した場合は、該当分割区間の平均応答時間が6秒、レコード2505からサーバBで実行した場合は、該当分割区間の平均応答時間が12秒、レコード2506からサーバCで実行した場合は、該当分割区間の平均応答時間が18秒と算出されたことから、処理ID1001に関して、該当分割区間の平均応答時間が最も短いサーバAでの実行要求をリクエスト受信処理21で処理振分け待ちを格納しているキューに通知する。また、現在情報・過去実績マッピング結果テーブル250の処理ID10000では、レコード2501からサーバAで実行した場合は、該当分割区間の平均応答時間が30秒、レコード2502からサーバBで実行した場合は、該当分割区間の平均応答時間が0秒(マッピング不能)、レコード2503からサーバCで実行した場合は、該当分割区間の平均応答時間が0秒(マッピング不能)と算出されたことから、サーバBでの実行をリクエスト受信処理21で処理振分け待ちを格納しているキューに通知する(該当分割区間の平均応答時間が同じ場合は、サーバ名の昇順に振分け先を決定する)。応答実績生成・格納サブルーチン(ステップS105)の全体のフローチャートを、図15に示す。応答情報受信処理(ステップS400)では、処理振分け先サーバ処理(ステップS104)で振り分けられた処理をサーバ17、18、19で処理した結果を示す各サーバの応答時刻テーブル260を生成する処理である。例えば、レコード2601は、処理ID10000が、サーバAで、異常検知を、CPU使用率10%、メモリ使用率10%、ディスク使用率10%の状態で実行され、2013/1/21 10:02:00にサーバAから処理結果を応答したことを示している。応答実績生成処理(ステップS401)では、処理リクエストテーブル210と各サーバの応答時刻テーブル260を処理IDをキーに応答実績を算出する処理である。例えば、処理ID10000の応答時間は、処理リクエストテーブル210の処理ID10000のレコード2101のリクエスト時2013/1/21 10:00:00から各サーバの応答時刻テーブル260の処理ID10000のレコード2601の応答時刻2013/1/21 10:02:00の差の120秒を応答時間として、応答実績テーブル270にレコード2701の形式で格納する。応答実績格納処理(ステップS402)では、過去の応答実績蓄積データベース1612に、前記応答実績生成処理(ステップS401)で生成した応答実績レコードを格納する処理である。

0026

以上本発明の一実施例について説明した。

0027

上記実施例によれば、過去の応答実績に応じて、より応答が速いと思われるサーバに情報処理を実施させることで、各鉱山開発用建設機器に取り付けられたセンサーから発生する大量データの分析を高速化し、鉱山開発用建設機器の可用性を向上できる。

0028

以上本発明の実施例を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

0029

16・・・サーバ負荷分散装置、10、12、14・・・鉱山用建設機器、11、13、15・・・鉱山用建設機器に取り付けられたセンサー、11、13、15・・・鉱山開発用建設機器情報分析用サーバ、160・・・制御部(CPU)、161・・・記憶部、162・・・制御部(CPU)。

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