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技術 制御装置及び制御方法

出願人 日本電気株式会社
発明者 田口祐介
出願日 2016年2月26日 (4年8ヶ月経過) 出願番号 2016-034957
公開日 2017年8月31日 (3年2ヶ月経過) 公開番号 2017-151825
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 企業関連 スケールイン 払い出し済 割り当て条件 スケールアウト 増減率 インターネット販売 CPU使用量
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (8)

課題

回線サーバ負荷状況の急激な変化に対応可能なスケーリングを実行することのできる制御装置及び制御方法を提供すること。

解決手段

アクセスの対象となる情報の処理装置20を制御する制御装置10であって、情報を通信網を介して取得する取得部11と、取得部が取得した情報の取得数時間的変化解析する解析部12と、解析部による解析の結果に基づいて、処理装置のリソース必要量を算出する算出部13と、算出部による算出の結果に基づいて処理装置のリソースの割り当て変更を実行する実行部14と、を備える制御装置。

概要

背景

近年、Webアプリケーションショッピングサイト、業務用システムなど様々な用途でクラウドコンピューティング(以降、クラウドと記載)が用いられている。クラウドにおいて、スケーリングの技術が用いられ、オートスケール対応のサービスが提供されている。スケーリングの技術には、スケールイン/スケールアウトスケールアップ/スケールダウンがある。スケールイン/スケールアウトは、物理サーバ上で稼働する仮想サーバ負荷状況に応じて、仮想サーバの台数増減させることである。例えば、システムにアクセスが集中したときは仮想サーバの台数を増やし(スケールアウト)、アクセスが少ないときは仮想サーバの台数を減らす(スケールイン)ことで、常に必要最小限の台数でシステムを安定的に稼働させることができる。スケールアップ/スケールダウンは、物理CPU(Central Processing Unit)やメモリ等のリソースの仮想サーバへの割り当てを変更することにより、仮想CPUやメモリの処理性能を増強(スケールアップ)・縮退(スケールダウン)することである。オートスケールとは、スケーリングを自動化することである。オートスケール対応のサービスのほとんどは、サーバの負荷状況を統計的に集計し、あらかじめ設定しておいた閾値ポリシー)を参照してオートスケールを行うといった長期的な対応策である。

特許文献1には、データ使用要求への応答に関連した応答性能監視し、応答性能の特性評価確定し、特性評価に基づいてリソースのスケールを促進する参照データサービスのための可用性管理に関する技術が開示されている。

概要

回線やサーバの負荷状況の急激な変化に対応可能なスケーリングを実行することのできる制御装置及び制御方法を提供すること。アクセスの対象となる情報の処理装置20を制御する制御装置10であって、情報を通信網を介して取得する取得部11と、取得部が取得した情報の取得数時間的変化解析する解析部12と、解析部による解析の結果に基づいて、処理装置のリソースの必要量を算出する算出部13と、算出部による算出の結果に基づいて処理装置のリソースの割り当て変更を実行する実行部14と、を備える制御装置。

目的

スケールアップ/スケールダウンは、物理CPU(Central Processing Unit)やメモリ等のリソースの仮想サーバへの割り当てを変更することにより、仮想CPUやメモリの処理性能を増強(スケールアップ)・縮退(スケールダウン)することである

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

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請求項1

アクセスの対象となる情報の処理装置を制御する制御装置であって、前記情報を通信網を介して取得する取得部と、前記取得部が取得した前記情報の取得数時間的変化解析する解析部と、前記解析部による解析の結果に基づいて、前記処理装置のリソース必要量を算出する算出部と、前記算出部による算出の結果に基づいて前記処理装置のリソースの割り当て変更を実行する実行部と、を備える制御装置。

請求項2

前記取得部は、前記情報を収集する情報処理装置から前記情報を取得する請求項1に記載の制御装置。

請求項3

前記取得部は、前記処理装置におけるリソース使用状況に関する情報を取得し、前記算出部は、前記解析部による解析の結果と、前記取得部が取得した、前記処理装置におけるリソース使用状況に関する情報とに基づいて前記処理装置のリソースの必要量を算出する、請求項1又は2に記載の制御装置。

請求項4

前記実行部は、前記算出部による算出の結果、前記処理装置のリソースの必要量がリソースの使用量よりも多い場合に前記処理装置の数を増やし、前記処理装置のリソースの必要量がリソース使用量よりも少ない場合に前記処理装置の数を減らす、請求項1乃至3に記載の制御装置。

請求項5

前記解析の際に用いられるキーワードと、前記割り当て変更の実行の際に用いられる割り当て動作の定義情報と、を含む割り当て条件を設定する設定部を備え、前記解析部は、前記取得部が取得した前記情報のうち、前記キーワードと合致する前記情報の取得数の時間的変化を解析し、前記実行部は、前記算出部が算出した結果と前記割り当て動作の定義情報と、に基づいて割り当て変更を実行する、請求項1乃至4に記載の制御装置。

請求項6

アクセスの対象となる情報の処理装置を制御する制御方法であって、前記情報を通信網を介して取得する取得ステップと、前記取得ステップにて取得した前記情報の取得数の時間的変化を解析する解析ステップと、前記解析ステップにおける解析の結果に基づいて、前記処理装置のリソースの必要量を算出する算出ステップと、前記算出ステップにおける算出の結果に基づいて前記処理装置のリソースの割り当て変更を実行する実行ステップと、を含む制御方法。

請求項7

前記取得ステップでは、前記情報を収集する情報処理装置から前記情報を取得する請求項6に記載の制御方法。

請求項8

前記取得ステップでは、前記処理装置におけるリソース使用状況に関する情報を取得し、前記算出ステップでは、前記解析ステップにおける解析の結果と、前記取得ステップにて取得した、前記処理装置におけるリソース使用状況に関する情報とに基づいて前記処理装置のリソースの必要量を算出する、請求項6又は7に記載の制御方法。

請求項9

前記実行ステップでは、前記算出ステップにおける算出の結果、前記処理装置のリソースの必要量がリソースの使用量よりも多い場合に前記処理装置の数を増やし、前記処理装置のリソースの必要量がリソース使用量よりも少ない場合に前記処理装置の数を減らす、請求項6乃至8に記載の制御方法。

請求項10

前記解析の際に用いられるキーワードと、前記割り当て変更の実行の際に用いられる割り当て動作の定義情報と、を含む割り当て条件を設定する設定ステップを含み、前記解析ステップでは、前記取得ステップにて取得した前記情報のうち、前記キーワードと合致する前記情報の取得数の時間的変化を解析し、前記実行ステップでは、前記算出ステップにて算出した結果と前記割り当て動作の定義情報と、に基づいて割り当て変更を実行する、請求項6乃至9に記載の制御方法。

技術分野

0001

本発明は、クラウドコンピューティングにおけるスケーリングの技術に関する。

背景技術

0002

近年、Webアプリケーションショッピングサイト、業務用システムなど様々な用途でクラウドコンピューティング(以降、クラウドと記載)が用いられている。クラウドにおいて、スケーリングの技術が用いられ、オートスケール対応のサービスが提供されている。スケーリングの技術には、スケールイン/スケールアウトスケールアップ/スケールダウンがある。スケールイン/スケールアウトは、物理サーバ上で稼働する仮想サーバ負荷状況に応じて、仮想サーバの台数増減させることである。例えば、システムにアクセスが集中したときは仮想サーバの台数を増やし(スケールアウト)、アクセスが少ないときは仮想サーバの台数を減らす(スケールイン)ことで、常に必要最小限の台数でシステムを安定的に稼働させることができる。スケールアップ/スケールダウンは、物理CPU(Central Processing Unit)やメモリ等のリソースの仮想サーバへの割り当てを変更することにより、仮想CPUやメモリの処理性能を増強(スケールアップ)・縮退(スケールダウン)することである。オートスケールとは、スケーリングを自動化することである。オートスケール対応のサービスのほとんどは、サーバの負荷状況を統計的に集計し、あらかじめ設定しておいた閾値ポリシー)を参照してオートスケールを行うといった長期的な対応策である。

0003

特許文献1には、データ使用要求への応答に関連した応答性能監視し、応答性能の特性評価確定し、特性評価に基づいてリソースのスケールを促進する参照データサービスのための可用性管理に関する技術が開示されている。

先行技術

0004

特表2013−543626号公報

発明が解決しようとする課題

0005

しかしながら、特許文献1に開示されている技術には以下の問題があった。近年、高機能な携帯端末スマートフォン)が普及し、誰もが、いつでもどこでもインターネットに接続してSocial Networking Service(SNS)などへ投稿できるようになっている。このように急激なスピードで情報が拡散されることにより、例えば一時的にWebサーバにアクセスできなくなるというような、回線やサーバの負荷状況に起因する短期的な問題が生じていた。すなわち、インターネット上で急激なスピードで情報が拡散されることによる回線やサーバの負荷状況の急激な変化に、オートスケールで対応できないという問題があった。

0006

本発明の目的は、上述した課題を解決する制御装置及び制御方法を提供することにある。

課題を解決するための手段

0007

一実施形態に従った制御装置は、アクセスの対象となる情報の処理装置を制御する制御装置であって、情報を通信網を介して取得する取得部と、取得部が取得した情報の取得数時間的変化解析する解析部と、解析部による解析の結果に基づいて、処理装置のリソースの必要量を算出する算出部と、算出部による算出の結果に基づいて処理装置のリソースの割り当て変更を実行する実行部と、を備える。

0008

一実施形態に従った制御方法は、アクセスの対象となる情報の処理装置を制御する制御方法であって、情報を通信網を介して取得する取得ステップと、取得ステップにて取得した情報の取得数の時間的変化を解析する解析ステップと、解析ステップにおける解析の結果に基づいて、処理装置のリソースの必要量を算出する算出ステップと、算出ステップにおける算出の結果に基づいて処理装置のリソースの割り当て変更を実行する実行ステップと、を含む。

発明の効果

0009

実施形態に従った制御装置及び制御方法によれば、回線やサーバの負荷状況の急激な変化に対応可能なスケーリングを実行することができる。

図面の簡単な説明

0010

第1の実施形態にかかるシステム100の構成を概念的に示す図である。
第1の実施形態にかかる制御装置10の処理構成を概念的に示す図である。
制御装置10のハードウエア構成を概念的に示す図である。
制御装置10における処理の流れを示すフローチャートである。
第2の実施形態にかかる制御装置10´の処理構成を概念的に示す図である。
制御装置10´における処理の流れを示すフローチャートである。
算出部13による算出結果の表示例である。

実施例

0011

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。なお、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。

0012

[第1の実施形態]
〔処理構成〕
図1は、本発明の第1の実施形態におけるシステム100の構成を概念的に示す図である。システム100において、制御装置10は通信網30を介して処理装置20と接続されている。

0013

処理装置20は、例えば物理サーバ上で稼働する仮想サーバである。処理装置20は、アクセスの対象となる情報(以下、アクセス対象情報とも表記)を処理する。

0014

制御装置10は、処理装置20を制御する。図2は、制御装置10の処理構成を概念的に示す図である。制御装置10は、取得部11、解析部12、算出部13及び実行部14を含む。

0015

取得部11は、アクセス対象情報を、通信網30を介して取得する。取得部11は、アクセス対象情報を、例えばインターネットを介して取得する。アクセス対象情報は、例えばトレンド急上昇ワード/HOTワード等と呼ばれる、検索数が上昇している検索ワード検索文字列)や、SNSあるいは短文投稿サイトに投稿された文字列である。取得部11は、例えば以下の方法でアクセス対象情報を取得する。例えば、指定の問い合わせに合致する情報の一覧を取得するためのApplication Programming Interface(API)を公開している外部の情報投稿サイトや外部の検索サイトがある。取得するアクセス対象情報を予め設定しておき、取得部11が、外部のサイトにて公開されているAPIを実行することによって所定のアクセス対象情報を含む投稿の一覧を取得することができる。また、制御装置10が検索エンジンを搭載するサーバである場合は、自サーバにおいて検索要求受け付けた情報をアクセス対象情報とすることもできる。取得部11は、上述した情報を例えば時間単位、週単位といった周期で、あるいはシステム100のユーザからの指示に応じて取得する。

0016

解析部12は、取得部11が取得したアクセス対象情報の取得数の時間的変化を解析する。例えば解析部12は、現在を基準として過去2日間における12時間ごとのあるアクセス対象情報の取得数から、該アクセス対象情報の取得数の時間的変化を解析する。解析部12は、解析の結果、例えば該アクセス対象情報の取得数の増減率や増減数を出力する。ここで、例えば取得数が上昇している(取得数が多い)アクセス対象情報については流行の傾向がみられると考えられる。逆に、取得数が減少している(少ない)アクセス対象情報については流行衰退の傾向がみられると考えられる。そして、例えば取得数が上昇している(取得数が多い)アクセス対象情報については、該アクセス対象情報を扱う処理装置20においてより多くのリソースが必要であると考えられる。逆に、取得数が減少している(少ない)アクセス対象情報については、該アクセス対象情報を扱う処理装置20において多くのリソースは必要でなくなると考えられる。ここで、処理装置20におけるリソースとは、例えば処理装置20が仮想サーバである場合、当該仮想サーバのCPU(仮想CPU)、メモリ(仮想メモリ)、ハードディスク仮想ディスク)等である。

0017

算出部13は、解析部12による解析の結果に基づいて、処理装置20のリソースの必要量を算出する。以下に、リソースの必要量の算出例を示す。例えば、CPUの使用量が3GHz、アクセス対象情報の取得数の増加率が80%である場合、算出部13は、CPUの必要量を5.4GHz(3GHz×1.8)と算出する。新たなアクセス対象情報(新アクセス対象情報)が出現した場合は、例えば新アクセス対象情報に類似するアクセス対象情報(同じカテゴリーに属するアクセス対象情報等)についてその増減率あるいは増減数から過去に算出したリソースの必要量に基づいて、新アクセス対象情報に対応するリソースの必要量を算出する。

0018

算出部13による算出結果を、例えば図7に示すように表示部(不図示)に表示させることもできる。

0019

実行部14は、算出部13による算出の結果に基づいて処理装置20のリソースの割り当て変更を実行する。具体的には例えば、算出の結果、処理装置20におけるリソースの必要量が現在のリソース使用量よりも多い場合、すなわちリソースが不足している場合は、処理装置20の数を増やす(スケールアウト)。一方、処理装置20におけるリソースの必要量が現在のリソース使用量よりも少ない場合、処理装置20の数を減らす(スケールイン)。スケーリングは、スケールアウト/スケールインの他、CPU、メモリ容量、ハードディスク容量ネットワーク利用帯域等のスペックの変更、すなわちスケールアップ/スケールダウンを含む。例えば、CPUの使用量が3GHz、算出部13により算出されたCPUの必要量が5.4GHzである場合、仮想サーバに5.4GHz以上の物理CPUを割り当てることができる(スケールアップ)。また、スケーリングの方法には、単純に各リソースの台数や処理能力を変更する方法の他、以下の方法がある。すなわち、あらかじめ予備のサーバをホットスタンバイさせておきロードバランサーの追加払い出しにより負荷を分散させる方法、VLAN(Virtual LAN)の追加設定を行うことで回線を強化する方法がある。

0020

〔ハードウエア構成〕
図3は、制御装置10のハードウエア構成を概念的に示す図である。

0021

制御装置10は、プロセッサ10a、メモリ10b、ストレージ10c、入出力インタフェース入出力I/F)10d及び通信インタフェース通信I/F)10eを備える。プロセッサ10a、メモリ10b、ストレージ10c、入出力インタフェース10d及び通信インタフェース10eは、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路で接続されている。

0022

プロセッサ10aは、例えばCPU(Central Processing Unit)やGPU(Graphics Processing Unit)などの演算処理装置である。プロセッサ10aは、後述するストレージ10cに格納されている各プログラムを実行することで、各処理部(取得部11、解析部12、算出部13及び実行部14等)の機能をそれぞれ実現する。ここで、プロセッサ10aは、各プログラムを実行する際、これらのプログラムを後述するメモリ10b上に読み出してから実行しても良いし、メモリ10b上に読み出さずに実行しても良い。

0023

メモリ10bは、例えばRAM(Random Access Memory)やROM(Read Only Memory)などのメモリである。

0024

ストレージ10cは、例えばHDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、又はメモリカードなどの記憶装置である。また、ストレージ10cは、RAMやROM等のメモリであってもよい。ストレージ10cは、各処理部(取得部11、解析部12、算出部13及び実行部14等)の機能を実現するプログラムを格納する。

0025

通信インタフェース10eは、外部装置(例えば物理サーバ)との間でデータを送受信する。通信インタフェース10eは、例えば有線ネットワーク又は無線ネットワークを介して外部装置と通信する。

0026

なお、制御装置10のハードウエア構成は、図2に示される構成に制限されない。

0027

〔動作例〕
制御装置10の動作例を説明する。図4は、制御装置10における処理の流れを示すフローチャートである。

0028

取得部11は、アクセス対象情報を通信網30を介して取得する(ステップS11)。解析部12は、取得部11が取得したアクセス対象情報の取得数の時間的変化を解析する(ステップS12)。算出部13は、解析部12による解析の結果に基づいて、処理装置20のリソースの必要量を算出する(ステップS13)。実行部14は、算出部13による算出の結果に基づいて処理装置20のリソースの割り当て変更を実行する(ステップS14)。

0029

作用効果
本実施形態の制御装置10では、アクセス対象情報が処理装置20に到達する前に該アクセス対象情報を取得し、該アクセス対象情報の取得数の時間的変化の解析結果を、スケーリングを行う際の判断材料として用いる。これにより、回線やサーバの負荷状況の急激な変化に対応可能なスケーリングを実行することができる。すなわち、刻一刻と変化する流行に応じてリソースのスケーリングを実行することで、流行の急激な変化によって生じる回線やサーバのダウンといった障害を回避することができる。また、リソースの負荷が平準化されることで、アクセス数システム利用者の急激な増加によるアクセス不可や応答時間劣化等を回避することができる。さらに、流行と連携してリソースを最適なスケールに保つため、無駄なコスト(課金)を削減することができる。

0030

上述の説明では、算出部13は、リソースの必要量として、必要量の総量を算出する。しかし、これに限らず、リソースの現在の使用量からの増減分を算出してもよい。

0031

また、取得部11は、通信網30を介して処理装置20から、処理装置20におけるリソース使用状況に関する情報を取得することもできる。処理装置20におけるリソース使用状況に関する情報とは、例えば処理装置20が仮想サーバである場合、当該仮想サーバに割り当てられているリソース(仮想CPU、仮想メモリ、仮想ディスク等)の使用状況に関する情報である。具体的には、例えばCPU使用量3GHz(または残量3GHz)、CPU使用率50%、あるいはハードディスクI/O読み込み速度30Mbps等といった情報である。この場合、算出部13は、解析部12による解析の結果と、取得部11が取得した、処理装置20におけるリソース使用状況に関する情報とに基づいて、処理装置20におけるリソースの必要量を算出する。

0032

また、取得部11は、特定のアクセス対象情報の取得数の時間的変化を解析した結果に関する情報を取得することもできる。例えば、取得部11は、インターネットプロバイダWebサイト上で公表している、よくアクセスされているニュースランキングや、よく検索されている検索ワードのランキング等に関する情報を取得することができる。この他、取得部11は、ビッグデータあるいはその分析結果から得られる文字列を取得することもできる。この場合、算出部13は、取得部11が取得した解析結果に関する情報に基づいて処理装置20におけるリソースの必要量を算出する。

0033

[第2の実施形態]
〔処理構成〕
図5は、本発明の第2の実施形態にかかる制御装置10´の処理構成を概念的に示す図である。

0034

制御装置10´は、第1の実施形態における制御装置10の構成に加え、割り当て条件を設定する設定部15を備える。割り当て条件とは、アクセス対象情報の解析や、リソースの割り当て変更の実行の際に用いられる条件である。割り当て条件には、例えばキーワードと、割り当て動作の定義情報と、のうち少なくともいずれかが含まれる。設定部15は、入出力インタフェースを介してユーザにより入力された割り当て条件を設定することができる。

0035

解析部12´は、取得部11´が取得したアクセス対象情報のうち、設定部15が設定したキーワードと合致するアクセス対象情報の取得数の時間的変化を解析する。実行部14´は、算出部13´が判定した結果と設定部15が設定した割り当て動作の定義情報と、に基づいて割り当て変更を実行する。

0036

〔動作例〕
図6は、制御装置10´における処理の流れを示すフローチャートである。

0037

設定部15は、割り当て条件を設定する(ステップS20)。取得部11´は、アクセス対象情報及び処理装置20におけるリソース使用状況に関する情報を通信網30を介して取得する(ステップS21)。解析部12´は、ステップS21にて取得部11´が取得したアクセス対象情報のうち、設定部15が設定したキーワードと合致するアクセス対象情報の取得数の時間的変化を解析する(ステップS22)。算出部13´は、解析部12´が解析した結果と、取得部11´が取得した、処理装置20におけるリソース使用状況に関する情報とに基づいて、処理装置20におけるリソースの必要量を算出する(ステップS23)。実行部14´は、算出部13´が算出した結果と設定部15が設定した割り当て動作の定義情報と、に基づいて割り当て変更を実行する(ステップS24)。

0038

〔作用効果〕
本実施形態にかかる制御装置10´では、設定部15を備えることにより、取得部11´が取得したアクセス対象情報から、ユーザが利用するシステムに関連するキーワードにしぼって流行の状況を解析することができる。そのため、解析にかかる時間やコストを抑えることができる。また、割り当て動作の定義情報を設定することにより、よりユーザのニーズに合わせた割り当て変更を実行することができる。

0039

上述の説明では、解析部12´が、取得部11´が取得したアクセス対象情報のうち、設定部15が設定したキーワードと合致するアクセス対象情報の取得数の時間的変化を解析する。しかし、これに限らず、取得部11´が、設定部15が設定したキーワードに合致するアクセス対象情報を取得する態様とすることもできる。

0040

[第3の実施形態]
第1及び第2の実施形態では、算出部13は、リソースの現在の使用状況に関する情報及び現在のアクセス対象情報の解析結果に基づいてリソースの必要量を算出する。しかし、これに限らず、リソースの過去の使用量(例えば算出時点より前の数日間の使用量または算出時点より前の数週間の使用量)及び過去のアクセス対象情報(例えば算出時点より前の数日間のアクセス対象情報または算出時点より前の数週間のアクセス対象情報)に基づいてリソースの必要量を予測することもできる。この場合、制御装置10は記憶部を備える。該記憶部は、取得部11が取得したアクセス対象情報及びリソースの使用状況に関する情報を格納する。解析部12は、記憶部からアクセス対象情報を読み出してアクセス対象情報の取得数の過去の時間的変化を解析する。算出部13は、リソースの過去の使用量を記憶部から読み出し、当該過去の使用量と、アクセス対象情報の取得数の過去の時間的変化とに基づいて、リソースの必要量を算出(予測)する。

0041

リソースの過去の使用量及び過去のアクセス対象情報に基づいてリソースの必要量を予測することにより、予測精度が向上し、より最適なスケーリングを行うことができる。

0042

[第4の実施形態]
SDN(Software-Defined Networking)技術を利用することにより、ネットワーク機器論理的に制御可能なリソースとして扱うことができる。そのため、処理装置におけるリソースだけでなく、ネットワーク機器(回線)もスケーリングの対象にすることができる。

0043

以下、本発明の適用例について説明する。企業において、社員に対してクラウド上に仮想マシンを割り当てている場合、アクセス対象情報に代えて(あるいはアクセス対象情報に加えて)、企業の入場ゲート通過数に応じてスケーリングを実行することができる。または、入場連動して払い出し済みの仮想マシンの起動を行うこともできる。これにより、仮想マシンを使用する可能性の高い社員の数に応じたスケーリングを実行することができる。

0044

これに関連して、施設などの入場者数情報を取得し、当該施設の関連システムICT(Information and Communication Technology)リソースを入場者数に合わせて自動的にスケーリングすることができる。

0045

また、ニュースや、災害などの緊急速報の情報を取得し、当該情報の関係者が扱うシステムや関連情報を扱うシステムのICTリソースを当該情報に合わせて自動的にスケーリングすることができる。例えば、企業関連のニュースを取得して、当該企業の株価を扱うシステムのICTリソースをスケーリングする。また、テレビ番組などで取り上げられた製品の情報やある製品の口コミ情報を取得し、インターネット販売においてこれらの製品を扱うシステムのICTリソースをスケーリングする。

0046

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて他の変形例、応用例を含むことは言うまでもない。上記の実施形態の一部又は全部は、以下のようにも記載されうるが、以下には限られない。
(付記1)
アクセスの対象となる情報の処理装置を制御する制御装置であって、
前記情報を通信網を介して取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記情報の取得数の時間的変化を解析する解析部と、
前記解析部による解析の結果に基づいて、前記処理装置のリソースの必要量を算出する算出部と、
前記算出部による算出の結果に基づいて前記処理装置のリソースの割り当て変更を実行する実行部と、を備える制御装置。
(付記2)
前記取得部は、前記情報を収集する情報処理装置から前記情報を取得する付記1に記載の制御装置。
(付記3)
前記取得部は、前記処理装置におけるリソース使用状況に関する情報を取得し、
前記算出部は、前記解析部による解析の結果と、前記取得部が取得した、前記処理装置におけるリソース使用状況に関する情報とに基づいて前記処理装置のリソースの必要量を算出する、付記1又は2に記載の制御装置。
(付記4)
前記実行部は、前記算出部による算出の結果、前記処理装置のリソースの必要量がリソースの使用量よりも多い場合に前記処理装置の数を増やし、前記処理装置のリソースの必要量がリソース使用量よりも少ない場合に前記処理装置の数を減らす、付記1乃至3に記載の制御装置。
(付記5)
前記解析の際に用いられるキーワードと、前記割り当て変更の実行の際に用いられる割り当て動作の定義情報と、を含む割り当て条件を設定する設定部を備え、
前記解析部は、前記取得部が取得した前記情報のうち、前記キーワードと合致する前記情報の取得数の時間的変化を解析し、
前記実行部は、前記算出部が算出した結果と前記割り当て動作の定義情報と、に基づいて割り当て変更を実行する、付記1乃至4に記載の制御装置。
(付記6)
アクセスの対象となる情報の処理装置を制御する制御方法であって、
前記情報を通信網を介して取得する取得ステップと、
前記取得ステップにて取得した前記情報の取得数の時間的変化を解析する解析ステップと、
前記解析ステップにおける解析の結果に基づいて、前記処理装置のリソースの必要量を算出する算出ステップと、
前記算出ステップにおける算出の結果に基づいて前記処理装置のリソースの割り当て変更を実行する実行ステップと、を含む制御方法。
(付記7)
前記取得ステップでは、前記情報を収集する情報処理装置から前記情報を取得する付記6に記載の制御方法。
(付記8)
前記取得ステップでは、前記処理装置におけるリソース使用状況に関する情報を取得し、
前記算出ステップでは、前記解析ステップにおける解析の結果と、前記取得ステップにて取得した、前記処理装置におけるリソース使用状況に関する情報とに基づいて前記処理装置のリソースの必要量を算出する、付記6又は7に記載の制御方法。
(付記9)
前記実行ステップでは、前記算出ステップにおける算出の結果、前記処理装置のリソースの必要量がリソースの使用量よりも多い場合に前記処理装置の数を増やし、前記処理装置のリソースの必要量がリソース使用量よりも少ない場合に前記処理装置の数を減らす、付記6乃至8に記載の制御方法。
(付記10)
前記解析の際に用いられるキーワードと、前記割り当て変更の実行の際に用いられる割り当て動作の定義情報と、を含む割り当て条件を設定する設定ステップを含み、
前記解析ステップでは、前記取得ステップにて取得した前記情報のうち、前記キーワードと合致する前記情報の取得数の時間的変化を解析し、
前記実行ステップでは、前記算出ステップにて算出した結果と前記割り当て動作の定義情報と、に基づいて割り当て変更を実行する、付記6乃至9に記載の制御方法。
(付記11)
アクセスの対象となる情報の処理装置を制御する制御装置において、コンピュータに、
前記情報を通信網を介して取得する取得処理と、
前記取得処理にて取得した前記情報の取得数の時間的変化を解析する解析処理と、
前記解析処理における解析の結果に基づいて、前記処理装置のリソースの必要量を算出する算出処理と、
前記算出処理における算出の結果に基づいて前記処理装置のリソースの割り当て変更を実行する実行処理と、を実行させるプログラム。
(付記12)
前記取得処理では、前記情報を収集する情報処理装置から前記情報を取得する付記11に記載のプログラム。
(付記13)
前記取得処理では、前記処理装置におけるリソース使用状況に関する情報を取得し、
前記算出処理では、前記解析ステップにおける解析の結果と、前記取得処理にて取得した、前記処理装置におけるリソース使用状況に関する情報とに基づいて前記処理装置のリソースの必要量を算出する、付記11又は12に記載のプログラム。
(付記14)
前記実行処理では、前記算出処理における算出の結果、前記処理装置のリソースの必要量がリソースの使用量よりも多い場合に前記処理装置の数を増やし、前記処理装置のリソースの必要量がリソース使用量よりも少ない場合に前記処理装置の数を減らす、付記11乃至13に記載のプログラム。
(付記15)
前記解析の際に用いられるキーワードと、前記割り当て変更の実行の際に用いられる割り当て動作の定義情報と、を含む割り当て条件を設定する設定処理を実行させ、
前記解析処理では、前記取得処理にて取得した前記情報のうち、前記キーワードと合致する前記情報の取得数の時間的変化を解析し、
前記実行処理では、前記算出処理にて算出した結果と前記割り当て動作の定義情報と、に基づいて割り当て変更を実行する、付記11乃至14に記載のプログラム。

0047

10、10´制御装置
11、11´ 取得部
12、12´解析部
13、13´ 算出部
14、14´ 実行部
15 設定部
10aプロセッサ
10bメモリ
10cストレージ
10d入出力インタフェース
10e通信インタフェース
20処理装置
30通信網
100 システム

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