CN114676079A - 信息处理系统和信息处理系统中的数据配置方法 - Google Patents

信息处理系统和信息处理系统中的数据配置方法 Download PDF

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CN114676079A CN202111011293.XA CN202111011293A CN114676079A CN 114676079 A CN114676079 A CN 114676079A CN 202111011293 A CN202111011293 A CN 202111011293A CN 114676079 A CN114676079 A CN 114676079A
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Abstract

本发明削减在分散的站点中设置的信息处理装置之间的通信次数，提高应用程序的执行速度。具有能够与相互可通信地连接的Edge1(20……)通信的Application Platform(50)的信息处理系统，Application Platform(50)具有第2处理器、Edge1(20……)具有的微服务和数据的信息、和记载了Edge1(20……)的性能的性能信息，第2处理器通过按规定顺序使Edge1(20……)使用规定的数据组合执行规定的多个微服务而执行应用程序，在执行应用程序时，基于Edge1(20……)具有的微服务和数据的信息、和性能信息，使微服务和数据在Edge1(20……)之间移动。

Description

信息处理系统和信息处理系统中的数据配置方法
技术领域
本发明涉及信息处理系统和信息处理系统中的数据配置方法。
背景技术
在多重云的环境中，内部部署的云和公共云、进而根据需要和边缘云协作地，进行在这些分散的站点设置的云中保存的数据的分析。分析处理是通过使将应用程序精细分解得到的处理微服务化、生成将它们组合的工作流而实施的，实现易开发性。此时，各微服务(处理)经由Web API在各分散站点的云中执行，按微服务单位发生经由WAN的通信。因此，存在其执行耗费时间的问题。
数据分析处理在频繁地反复试错周期的同时逐渐提高精度，所以如果微服务单位的通信增多，则相应地试错周期的执行速度变慢。
专利文献1中，记载了在个人计算机、移动电话、智能手机、便携信息终端等多种边缘设备分别经由网络与云可通信地连接的系统中，在云与边缘设备之间实时进行处理的应用程序，基于从边缘设备和云收集的实时推送提供通知和推荐等服务。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特表2015-505404号公报
发明内容
发明要解决的课题
专利文献1中公开的技术中，数据分布在分散的站点中的情况下，站点之间使用WAN的通信大量发生，周期的执行速度变慢。
本发明是鉴于上述情况得出的，其目的在于提供一种能够削减分散的站点中设置的信息处理装置之间的通信次数、提高应用程序的执行速度的信息处理系统和信息处理系统中的数据配置方法。
用于解决课题的方法
为了解决上述课题，本发明的一个观点的信息处理系统是一种信息处理系统，其具有能够与多个站点中分别设置的经由通信网络相互连接的多个信息处理装置通信的管理装置，其特征在于：信息处理装置具有执行将应用程序的功能分割而成的微服务的第1处理器、和保存微服务使用的数据的存储装置；管理装置具有第2处理器、各信息处理装置具有的微服务和数据的信息、和记载了各信息处理装置的性能的性能信息；第2处理器：通过按规定顺序使信息处理装置使用规定的数据执行规定的多个微服务而执行应用程序；在执行应用程序时，基于各信息处理装置具有的微服务和数据的信息、和性能信息，使微服务和数据在信息处理装置之间移动。
发明效果
根据本发明，能够削减在分散的站点中设置的信息处理装置之间的通信次数，提高应用程序的执行速度。
附图说明
图1是表示实施方式的信息处理系统的概略结构的图。
图2是表示实施方式的信息处理系统的Edge1中保存的广域分布元数据管理表的结构的一例的图。
图3是表示实施方式的信息处理系统的On-Prem1中保存的广域分布元数据管理表的结构的一例的图。
图4是表示实施方式的信息处理系统的PubCloud1中保存的广域分布元数据管理表的结构的一例的图。
图5是表示实施方式的信息处理系统的Application Platform生成的广域分布元数据管理表的结构的一例的图。
图6是表示实施方式的信息处理系统的用户定义处理流的结构的一例的图。
图7是表示实施方式的信息处理系统的应用ID-应用名转换表的结构的一例的图。
图8是表示实施方式的信息处理系统的数据ID-数据名转换表的结构的一例的图。
图9是表示实施方式的信息处理系统的应用/数据管理表的结构的一例的图。
图10是表示实施方式的信息处理系统的应用运行实际历史表的结构的一例的图。
图11是表示实施方式的信息处理系统的资源/性能管理表的结构的一例的图。
图12是表示实施方式的信息处理系统的带宽表的结构的一例的图。
图13是表示实施方式的信息处理系统的延迟表的结构的一例的图。
图14是表示实施方式的信息处理系统的策略管理表的结构的一例的图。
图15是表示实施方式的信息处理系统的动作的一例的流程图。
图16是表示实施方式的信息处理系统的处理场所搜索处理的一例的流程图。
图17是表示实施方式的信息处理系统的执行处理的一例的流程图。
图18是表示实施方式的信息处理系统的处理控制处理的一例的流程图。
图19是表示实施方式的信息处理系统的数据/应用移动处理的一例的流程图。
图20是用于说明实施方式的信息处理系统的数据/应用移动处理的概要的图。
图21是表示实施例1的信息处理系统的处理场所组合表的结构的一例的图。
图22是表示实施例1的信息处理系统的处理场所组合表的结构的其他例的图。
图23是表示实施例2的信息处理系统的应用数据管理表的结构的一例的图。
图24是表示实施例2的信息处理系统的处理场所组合表的结构的一例的图。
图25是表示实施例3的信息处理系统的应用数据管理表的结构的一例的图。
图26是表示实施例3的信息处理系统的处理场所组合表的结构的一例的图。
图27是表示实施例4的信息处理系统的处理场所组合表的结构的一例的图。
图28是表示实施例4的信息处理系统的应用执行时间计算处理的一例的流程图。
图29是表示实施例4的信息处理系统的预想QoS费用计算处理的一例的流程图。
图30是表示实施例5的信息处理系统的处理场所组合表的结构的一例的图。
图31是表示实施例6的信息处理系统的处理场所组合表的结构的一例的图。
图32是表示实施方式的信息处理系统中的策略和基于该策略的处理场所组合表的生成方法的一例的流程图。
附图标记说明
1…信息处理系统
10…Host
20…Edge1
24…广域分布元数据管理处理部
25…广域分布元数据管理表
26…全局数据虚拟化处理部
27…数据湖
30…On-Prem1
34…广域分布元数据管理处理部
35…广域分布元数据管理表
36…全局数据虚拟化处理部
37…数据湖
40…PubCloud1
44…广域分布元数据管理处理部
45…广域分布元数据管理表
46…全局数据虚拟化处理部
47…数据湖
50…Application Platform
53…分散站点间处理配置优化处理部
56…应用数据管理表
57…应用运行实际历史表
58…资源/性能管理表
59…带宽表
60…策略管理表
61…广域分布元数据管理表
62…延迟表
70…用户定义处理流
80…处理场所组合表
100…网络
具体实施方式
以下，对于本发明的实施方式，参考附图进行说明。另外，以下说明的实施方式并不限定权利要求书的发明，另外，在实施方式中说明的各要素及其组合的全部并不一定是发明的解决手段所必须的。
另外，以下说明中，“存储器”是1个以上存储器，典型而言是主存储设备。存储器部中的至少1个存储器可以是易失性存储器也可以是非易失性存储器。
另外，以下说明中，“处理器”是1个以上处理器。至少1个处理器典型而言是CPU(Central Processing Unit)这样的微处理器，但也可以是GPU(Graphics ProcessingUnit)这样的其他种类的处理器。至少1个处理器可以是单核的也可以是多核的。
另外，至少1个处理器也可以是进行处理的一部分或全部的硬件电路(例如FPGA(Field-Programmable Gate Array)或ASIC(Application Specific IntegratedCircuit))这样的广义的处理器。
本公开中，存储设备包括1台HDD(Hard Disk Drive)和SSD(Solid State Drive)等1台存储驱动器、包括多台存储驱动器的RAID装置、和多个RAID装置。另外，驱动器是HDD的情况下，例如可以包括SAS(Serial Attached SCSI)HDD，也可以包括NL-SAS(近线SAS)HDD。
另外，以下说明中，用“xxx表”这样的表达说明对于输入得到输出的信息，但该信息可以是任意结构的数据，也可以是生成与输入对应的输出的神经网络这样的学习模型。从而，能够将“xxx表”称为“xxx信息”。
另外，以下说明中，各表的结构是一例，1个表可以分割为2个以上表，2个以上表的全部或一部分也可以是1个表。
另外，以下说明中，有时以“程序”为主语说明处理，但程序通过由处理器执行而适当地使用存储资源(例如存储器)和/或通信接口设备(例如端口)进行规定的处理，所以处理的主语可以采用程序。以程序为主语说明的处理，可以视为处理器或具有该处理器的计算机进行的处理。
程序可以安装在计算机这样的装置中，例如也可以位于程序发布服务器或计算机可读取的(例如非暂时性的)记录介质中。另外，以下说明中，2个以上程序可以实现为1个程序，1个程序也可以实现为2个以上程序。
另外，以下说明中，在不区分相同种类的要素进行说明的情况下，使用参考符号(或者参考符号中的共通符号)，在区分相同种类的要素进行说明的情况下，有时使用要素的识别编号(或者参考符号)。
以下进行本说明书中使用的用语的定义。
·数据/应用(应用程序的简称：以下适当使用)移动时间：使数据和应用移动到指定的站点时的时间(以下也称为“移动时间”)
·应用执行时间：在站点中执行应用时的执行时间
·处理时间：对于各处理，将数据/应用移动时间与应用执行时间合计得到的时间
接着，参考图1～图20，对于实施例1～实施例6中共通的实施方式的信息处理系统的结构和动作进行说明。
图1是表示实施方式的信息处理系统的概略结构的图。
本实施方式的信息处理系统1具有Host10、Edge1 20、On-Prem130、PubCloud1 40和Application Platform50。该Host10、Edge1 20、On-Prem1 30、PubCloud1 40和Application Platform50用由WAN(Wide Area Network)等构成的网络100相互可通信地连接。
Host10是由本实施方式的信息处理系统1的用户访问的，例如由PC(PersonalComputer)、服务器等信息处理装置构成。信息处理装置一般具有处理器(运算元件)、存储器(存储介质)和通信接口，进而根据需要具有鼠标、键盘等输入装置、显示器等显示装置。
另外，此后的说明中，“○○部”这样记载动作主体的情况下，指的是处理器从存储器读取作为程序的○○部的处理内容并实现○○部的功能(详情后述)。
在Host10的存储器11中保存了流开发/设定处理部12。流开发/设定处理部12在Host10的用户执行应用程序时，基于用户的指示生成规定将该应用程序的功能分割而成的微服务和该微服务使用的数据的执行顺序的工作流，基于该工作流执行应用程序。此时，流开发/设定处理部12基于用户的指示输入选择Application Platform50提示的处理场所方案中的某一个。
Edge1 20是在Host10设置在的站点附近设置的边缘云。On-Prem130是操作Host10的用户所属的公司用地内等的站点中设置的内部部署的云。PubCloud1 40是所谓公共云。图1中该Edge1 20、On-Prem1 30和PubCloud1 40都图示了仅1个，但也可以设置多个边缘云等。
该Edge1 20、On-Prem1 30和PubCloud1 40都具有至少1个服务器。在Edge1 20、On-Prem1 30和PubCloud1 40的存储器21、31、41中，分别保存了处理控制处理部22、32、42、执行平台处理23、33、43、广域分布元数据管理处理部24、34、44和全局数据虚拟化处理部26、36、46。
处理控制处理部22、32、42监视Edge1 20等中分别配置的、部署(执行)的微服务的处理。执行平台处理23、33、43提供管理构成微服务的容器的平台。广域分布元数据管理处理部24、34、44管理Edge1 20等中配置的、由微服务执行的数据。全局数据虚拟化处理部26、36、46在该Edge1 20、On-Prem1 30和PubCloud1 40中执行数据虚拟化处理，在发生了数据取得的请求时该数据并未保存在受理请求的Edge1 20、On-Prem1 30和PubCloud1 40中时，从其他Edge1 20、On-Prem1 30和PubCloud1 40移动数据。
另外，在Edge1 20、On-Prem1 30和PubCloud1 40的存储器21、31、41中，保存了广域分布元数据管理表25、35、45。广域分布元数据管理表25、35、45的详情在后文中叙述。
进而，Edge1 20、On-Prem1 30和PubCloud1 40具有作为保存数据的存储装置的数据湖27、37、47。
Application Platform50是进行Edge1 20、On-Prem1 30和PubCloud1 40中执行的微服务以及应用程序的管理的平台服务器。Application Platform50可以设置在Edge120、On-Prem1 30和PubCloud1 40中的某一个站点。
在Application Platform50的存储器51中，保存了流开发平台处理部52和分散站点间处理配置优化处理部53。流开发平台处理部52管理在Host10中用户生成工作流的环境。分散站点间处理配置优化处理部53基于用户生成的工作流，为了进行Edge1 20、On-Prem1 30和PubCloud1 40中分散配置的微服务和数据的最优配置，而在该Edge1 20、On-Prem1 30和PubCloud1 40之间适当进行微服务和数据的移动。此时，分散站点间处理配置优化处理部53按照多个设定的规定的策略，进行微服务和数据的最优配置。分散站点间处理配置优化处理部53的动作的详情在后文中叙述。
另外，在Application Platform50的存储器51中，保存了应用ID-应用名转换表54、数据ID-数据名转换表55、应用数据管理表56、应用运行实际历史表57、资源/性能管理表58、带宽表59、延迟表(图1中省略)和策略管理表60。该各种表的详情在后文中叙述。
图2是表示实施方式的信息处理系统的Edge1 20中保存的广域分布元数据管理表25的结构的一例的图。
广域分布元数据管理表25是Edge1 20的数据湖27中保存的微服务和数据的一览。广域分布元数据管理表25作为条目具有数据名25a、数据保持场所25b、数据大小25c、数据概要25d、快照日25e、副本信息25f、可否国内移动25g和可否国外移动25h。
在数据名25a中，保存了Edge1 20的数据湖27中保存的微服务和数据的名称。在数据保持场所25b中，保存了数据名25a中记载的微服务等保存在的场所的链接。在数据大小25c中，保存了数据名25a中记载的微服务等的大小。在数据概要25d中，保存了数据名25a中记载的微服务等的概要。快照日25e在数据名25a中记载的微服务等(该情况下限定于数据)是快照时，保存了该快照生成的日期。在副本信息25f中，在数据名25a中记载的微服务等是其他站点的微服务等的副本时，保存了原本的微服务等保存在的站点。在可否国内移动25g中，保存了是否能够将数据名25a中记载的微服务等在国内移动到其他站点的信息。在可否国外移动25h中，保存了是否能够将数据名25a中记载的微服务等移动到位于国外的其他站点的信息。可否国内移动25g和可否国外移动25h中记载的信息对于每个微服务等预先决定。
如图2所示，本实施方式的信息处理系统1中，Edge1 20(On-Prem130和PubCloud140也同样)在适当的时机生成数据湖27中保存的数据的快照并保存在数据湖27中。另外，Edge1 20将其他站点的数据湖37、47中保存的微服务等的副本保存在数据湖27中。另外，本实施方式的信息处理系统1中，微服务具有容器和源代码。以下，有时将微服务称为“处理”。
图3是表示实施方式的信息处理系统1的On-Prem1 30中保存的广域分布元数据管理表35的结构的一例的图，图4是表示实施方式的信息处理系统1的PubCloud1 40中保存的广域分布元数据管理表45的结构的一例的图。
该广域分布元数据管理表35、45都具有与Edge1 20中保存的广域分布元数据管理表25同样的结构。即，广域分布元数据管理表35、45作为条目具有数据名35a、45a、数据保持场所35b、45b、数据大小35c、45c、数据概要35d、45d、快照日35e、45e、副本信息35f、45f、可否国内移动35g、45g和可否国外移动35h、45h。
图5是表示实施方式的信息处理系统1的Application Platform50生成的广域分布元数据管理表61的结构的一例的图。广域分布元数据管理表61是ApplicationPlatform50根据需要对各站点(Edge1 20等)查询广域分布元数据管理表25的内容、基于该查询结果暂时生成的。
广域分布元数据管理表61除了追加了站点名61a之外具有与广域分布元数据管理表25、35、45同样的结构。即，广域分布元数据管理表61作为条目具有站点名61a、数据名61b、数据保持场所61c、数据大小61d、数据概要61e、快照日61f、副本信息61g、可否国内移动61h和可否国外移动61i。条目的内容是将各站点的广域分布元数据管理表25、35、45汇总而成的。另外，在站点名61a中，保存了数据名61b中记载的微服务等保存在的站点的名称。
图6是表示实施方式的信息处理系统1的用户定义处理流70的结构的一例的图。
图6所示的用户定义处理流70规定Host10的流开发/设定处理部12生成的工作流的具体的内容，按工作流单位生成。用户定义处理流70作为条目具有应用ID70a、输入数据传输源应用ID70b、输出数据传输目标应用ID70c和使用数据ID70d。
用户定义处理流70的各行表示由工作流执行的步骤，从上方的行所示的步骤起顺序执行。在应用ID70a中，保存了指定该步骤中执行的微服务用的ID。在输入数据传输源应用ID70b中，保存了将该步骤中执行的微服务需要的输入数据传输至该微服务的传输源的应用ID。在输出数据传输目标应用ID70c中，保存了应当将该步骤中执行的微服务输出的输出数据传输至的传输目标的应用ID。在使用数据ID70d中，保存了该步骤中执行的微服务使用的数据的ID。
图7是表示实施方式的信息处理系统1的应用ID-应用名转换表54的结构的一例的图。
应用ID-应用名转换表54作为条目具有应用ID54a和应用名54b。应用ID-应用名转换表54的各行对应于各个微服务。在应用ID54a中保存了微服务的ID。该应用ID54a对应于用户定义处理流70的应用ID70a。应用名54b保存了微服务的名称。该应用名54b对应于广域分布元数据管理表25、35、45、61的数据名25a、35a、45a、61b中记载的微服务的名称。
图8是表示实施方式的信息处理系统1的数据ID-数据名转换表55的结构的一例的图。
数据ID-数据名转换表55作为条目具有数据ID55a和数据名55b。数据ID-数据名转换表55的各行对应于各个数据。在数据ID55a中保存了数据的ID。该数据ID55a对应于用户定义处理流70的使用数据ID70d。数据名55b保存了数据的名称。该数据名55b对应于广域分布元数据管理表25、35、45、61的数据名25a、35a、45a、61b中记载的数据的名称。
图9是表示实施方式的信息处理系统1的应用数据管理表56的结构的一例的图。
应用数据管理表56是表示Host10的用户生成的工作流中使用的微服务和数据的表，按工作流单位生成。应用数据管理表56是Application Platform50基于用户定义处理流70和广域分布元数据管理表61生成的。
应用数据管理表56作为条目具有流1 56a、URL56b、可否国内移动56c、可否国外移动56d。
在流1 56a中，保存了工作流(图9所示的例子中是流1这一名称的工作流)中使用的微服务等的名称。在URL56b中，按URL保存了通向流1 56a中记载的微服务等保存在的站点的链接。可否国内移动56c保存了是否能够将流1 56a中记载的微服务等在国内移动到其他站点的信息。在可否国外移动56d中，保存了是否能够将流1 56a中记载的微服务等移动到位于国外的其他站点的信息。
图10是表示实施方式的信息处理系统1的应用运行实际历史表57的结构的一例的图。
应用运行实际历史表57是保存了微服务在各站点中运行时的实际值的表。在应用运行实际历史表57的各行中，微服务、数据、执行站点和QoS设定的组合不同。
应用运行实际历史表57作为条目具有应用名57a、数据名57b、执行站点57c、QoS设定57d、执行平均时间57e、平均QoS费用57f、执行次数57g、最终执行日期时间57h、平均Read量57i、平均Write量57j、访问模式倾向57k。
在应用名57a中保存了微服务的名称。在数据名57b中，保存了应用名57a中记载的微服务使用的数据的名称。在执行站点57c中，记载了应用名57a中记载的微服务执行于的站点。在QoS设定57d中，记载了应用名57a中记载的微服务中设定的QoS级别。本实施方式中，QoS级别从高到低顺序设定了Gold、Silver、Bronze和Best-Effort。在执行平均时间57e中，记载了应用名57a中记载的微服务执行的平均时间。在平均QoS费用57f中，记载了执行应用名57a中记载的微服务时需要的QoS费用的平均值。在执行次数57g中，记载了应用名57a中记载的微服务已执行的次数。在最终执行日期时间57h中，记载了应用名57a中记载的微服务最后执行的日期时间。在平均Read量57i中，记载了应用名57a中记载的微服务读取的数据的平均量。在平均Write量57j中，记载了应用名57a中记载的微服务写入的数据的平均量。在访问模式倾向57k中，记载了应用名57a中记载的微服务的访问模式的倾向。本实施方式中，访问模式的倾向是Random或Sequential中的某一方。
图11是表示实施方式的信息处理系统1的资源/性能管理表58的结构的一例的图。资源/性能管理表58是记载了各站点中的资源/性能的表。
资源/性能管理表58作为条目具有站点名58a、CPU58b、Core数58c、存储器58d、CPU使用率58e、存储器使用率58f、消耗电力58g、SLA58h、场所58i、资源费用58j、API收费58k、数据传输费(in)58m、数据传输费(out)58n。
在站点名58a中保存了站点的名称。在CPU58b中，保存了站点名58a中记载的站点的服务器/云具有的CPU的时钟频率。在Core数58c中，保存了站点名58a中记载的站点的服务器/云具有的CPU的核心数。在存储器58d中，保存了站点名58a中记载的站点的服务器/云具有的存储器的容量。在CPU使用率58e中，记载了站点名58a中记载的站点的服务器/云具有的CPU的使用率。在存储器使用率58f中，保存了站点名58a中记载的站点的服务器/云具有的存储器的使用率。在消耗电力58g中，保存了站点名58a中记载的站点的服务器/云的消耗电力。在SLA58h中，保存了站点名58a中记载的站点的服务器/云的SLA(Service LevelAgreement)的值。在场所58i中，保存了站点名58a中记载的站点的服务器/云的设置场所(设置国)。在资源费用58j中，保存了站点名58a中记载的站点的服务器/云的每个QoS级别的资源费用。在API收费58k中，保存了在站点名58a中记载的站点的服务器/云中执行API(特别是WebAPI)时的收费。在数据传输费(in)58m中，保存了从站点名58a中记载的站点的服务器/云传输数据时需要的费用。在数据传输费(out)58n中，保存了向站点名58a中记载的站点的服务器/云传输数据时需要的费用。
图12是表示实施方式的信息处理系统1的带宽表59的结构的一例的图。
在带宽表59中，在各单元格中记载了各行右端记载的站点与各列上端记载的站点之间的网络的带宽。
图13是表示实施方式的信息处理系统1的延迟表62的结构的一例。
在延迟表62中，在各单元格中记载了各行右端记载的站点与各列上端记载的站点之间的网络的延迟。
图14是表示实施方式的信息处理系统1的策略管理表60的结构的一例的图。
在策略管理表60中，记载了对于流名60a中记载的每个工作流预先决定的策略(策略0 60b～策略2 60d)。对于每个工作流预先决定至少1个策略，但也可以对1个工作流预先决定多个策略。另外，本实施方式中，策略0 60b是最优先的策略，随着策略的编号增大、优先度降低。
接着，参考图15～图19的流程图和图20，对于本实施方式的信息处理系统1的动作进行说明。
图15是表示实施方式的信息处理系统的动作的一例的流程图。
首先，Host10的用户参考各站点(Edge1 20、On-Prem1 30、PubCloud1 40)的广域分布元数据管理表25、35、45的处理(微服务)和数据的内容，生成数据分析处理流(工作流)(1501)。用户生成的工作流被保存为用户定义处理流70。另外，也可以由ApplicationPlatform50将各站点(Edge1 20、On-Prem1 30、PubCloud1 40)的广域分布元数据管理表25、35、45汇总而生成广域分布元数据管理表61，用户参考该广域分布元数据管理表61。
接着，Host10的用户决定对1501中生成的工作流应用的策略(1502)。决定的策略被保存在策略管理表60中。
接着，Host10的用户对各站点(Edge1 20、On-Prem1 30、PubCloud140)指示执行1501中生成的工作流(1503)。Application Platform50接受来自用户的工作流的指示，执行由分散站点间处理配置优化处理部53进行的处理场所搜索处理(1504)。1504的详情在后文中叙述。该处理场所搜索处理反复直到判定为在1502中用户决定的策略下满足条件(1505中YES)。
接着，Host10的用户从通过1504的处理场所搜索处理而对用户提示的处理场所方案中，选择1个处理场所方案(1506)。然后，Application Platform50基于1506中选择的处理场所方案，进行由分散站点间处理配置优化处理部53进行的处理执行处理(1507)。
进而，判定为1507中的处理执行处理失败(1508中YES)的情况下返回1502再次进行策略设定处理，如果判定为处理执行处理成功(1508中NO)，则Host10的用户取得执行结果(1509)。
图16是表示实施方式的信息处理系统1的处理场所搜索处理的一例的流程图。图16所示的流程图对应于图15的1504。
首先，Application Platform50的分散站点间处理配置优化处理部53取得1503中由用户进行了执行指示的工作流(用户定义处理流70)，生成应用数据管理表56(1601)。接着，分散站点间处理配置优化处理部53从策略管理表60取得1503中由用户进行了执行指示的工作流的策略(1602)。
接着，分散站点间处理配置优化处理部53基于应用数据管理表56、资源/性能管理表58和1602中取得的策略，考虑数据/应用程序可否进行国内外的移动地，生成各应用程序和数据的执行场所(处理场所)的组合表(1603)。执行场所的组合表的具体例在后述的实施例中示出。然后，分散站点间处理配置优化处理部53对用户提示1603中生成的执行场所的组合表(1604)。
图17是表示实施方式的信息处理系统的执行处理的一例的流程图。图17所示的流程图对应于图15的1507。
首先，分散站点间处理配置优化处理部53基于图15的1506中用户选择的处理场所方案，使应用程序(微服务)和数据移动到指定的站点(1701)。接着，分散站点间处理配置优化处理部53将前一处理的处理结果发送至下一处理的站点的处理控制处理，并且对下一站点发送处理开始的指示(1702)。
接着，分散站点间处理配置优化处理部53判定1702中处理执行是否失败(1703)。然后，如果判定为处理执行失败(1703中YES)则转移至1707，如果判定为处理执行成功(1703中NO)则转移至1704。在1704中，从站点接收处理结果。
接着，分散站点间处理配置优化处理部53判定是否存在下一处理(1705)，如果判定为存在下一处理(1705中YES)则返回1702而指示下一处理开始，如果判定为不存在下一处理(1705中NO)则转移至1706。
在1706中，分散站点间处理配置优化处理部53在应用运行实际历史表57中记录执行时间、使用资源、应用/数据关系的数值。
然后，分散站点间处理配置优化处理部53对Host10的用户返回处理结果。
图18是表示实施方式的信息处理系统1的处理控制处理的一例的流程图。图18的流程图所示的处理控制处理在各站点(Edge1 20、On-Prem1 30、PubCloud1 40)中执行。
首先，各站点的处理控制处理部22、32、42从其他站点接收前一处理数据和处理开始指示(1801)。接着，处理控制处理部22、32、42使微服务和数据移动(1802)。1802的详情在后文中叙述。进而，处理控制处理部22、32、42执行自身(同一站点)内的连续的处理(1803)。
然后，处理控制处理部22、32、42将处理结果发送至Application Platform50(1804)，记录在自身的站点中执行的各处理的处理执行历史并发送至ApplicationPlatform50(1805)。
图19是表示实施方式的信息处理系统1的数据/应用移动处理的一例的流程图。图19所示的流程图对应于图18的1802。
首先，各站点的全局数据虚拟化处理部26、36、46接收应用/数据的(移动)请求(1901)时，判定对自身的站点内请求的数据/应用是否保存在数据湖27、37、47内(1902)。然后，如果判定为对自身的站点内请求的数据/应用保存在数据湖27、37、47内(1902中YES)则在1905中发送请求的数据/应用，如果判定请求的数据/应用没有保存在数据湖27、37、47内(1902中NO)，则参照广域分布元数据管理表25、35、45搜索请求的数据/应用的所在地(1903)。然后，从所在地即其他站点复制数据(1904)，并发送请求的数据/应用。
图20是用于说明实施方式的信息处理系统1的数据/应用移动处理的概要的图，是说明图19的处理的流程的图。
首先，图20所示的例子中，On-Prem1 30接收数据A(dataA)的请求(图中(1))。因为On-Prem1 30的数据湖37中没有保存数据A，所以On-Prem1和数据湖27中保存了数据A的Edge1 20的全局数据虚拟化处理部26、36将数据A从Edge1 20复制至On-Prem1 30(图中(2))，取得数据A并发送(图中(3))。
根据这样构成的本实施方式，能够按照策略使微服务和数据在各站点之间移动并实施。从而，根据本实施方式，能够削减分散的站点之间的通信次数，提高应用程序的执行速度。
(实施例1)
以下，对于图14所示的策略管理表60中记载的各策略的特征，按每个策略(每个实施例)进行说明。实施例1中，对于采用重视性能(延迟)(最小站点数)作为策略时的信息处理系统1的动作进行说明。该策略如图14所示，在工作流的流1中采用。
图21是表示实施例1的信息处理系统1的处理场所组合表80的结构的一例的图。处理场所组合表80是在图16的流程图的1603中由Application Platform50的分散站点间处理配置优化处理部53生成的。
图21所示的处理场所组合表80是应用策略之前的表。实施例1中，流1由数据A～E(dataA-E)和微服务1～5(Proc1-5)构成，按处理场所组合表80的最上行中示出的组合执行。考虑这些微服务和数据和组合和站点的组合(本实施例假设存在Edge1、On-Prem1、PubCloud1、PubCloud2作为站点)时，存在144种组合。
图22是表示实施例1的信息处理系统1的处理场所组合表80的结构的其他例的图，是表示应用了策略的情况下的处理场所组合表80的图。
实施例1中的策略是使站点之间的延迟最小而重视信息处理系统1全体的性能，因此，对用户提议执行微服务等的站点数最少的处理场所的组合。
图22所示的例子中，组合编号(#)1的处理场所的组合中的执行站点数是1(即用Edge1进行全部处理)，分散站点间处理配置优化处理部53对用户提议该组合编号1的处理场所的组合。
(实施例2)
实施例2中，对于采用了性能(重视CPU瓶颈)、数据/应用移动时间最短和重视性能(延迟)(最小站点数)作为策略时的信息处理系统1的动作进行说明。该策略如图14所示，在工作流的流2中采用。
图23是表示实施例2的信息处理系统1的应用数据管理表56的结构的一例的图，图24是表示实施例2的信息处理系统1的处理场所组合表80的结构的一例的图。实施例2中，如图23所示，流2由数据A～F(dataA-F)和微服务1～6(Proc1-6)构成，按图24所示的处理场所组合表80的最上行中示出的组合执行。
实施例2中的策略是通过基于应用执行时间和数据/应用移动时间减小执行的执行时间而重视信息处理系统1全体的性能。也可以进而考虑站点之间的延迟。
此处，预想应用执行时间是根据资源/性能管理表58的CPU使用率58e和应用运行实际历史表57的QoS设定57d是Gold的条目的执行平均时间57e计算出的。例如根据下式求出：
Edge1 20中的Proc1的预想执行时间＝Proc1在Edge1(Gold)中的执行平均时间/(1-Edge1 20的CPU使用率58e)另外，关于数据/应用移动时间，根据广域分布元数据管理表25、35、45、61的对应的微服务等的数据大小25c……和带宽表59计算站点之间的预想移动时间。例如根据下式求出：
将On-Prem1 30中的dataC+Proc3移动到Edge1 20的时间＝(dataC大小+Proc3大小)/(On-Prem1 30-Edge1 20之间的带宽MB/s)
图24所示的例子中，仅考虑预想应用执行时间时可以认为组合编号(#)是6的组合最优，但组合编号4、6的预想移动时间与其他组合相比更长，所以最终并不判断为组合编号4、6最优。于是，分散站点间处理配置优化处理部53考虑预想移动时间和执行站点数，最终判断组合编号(#)1最优，对用户提议该组合编号1的处理场所的组合。
(实施例3)
实施例3中，对于采用了重视成本最小作为策略时的信息处理系统1的动作进行说明。该策略如图14所示，在工作流的流3中采用。
图25是表示实施例3的信息处理系统1的应用数据管理表56的结构的一例的图，图26是表示实施例2的信息处理系统1的处理场所组合表80的结构的一例的图。实施例2中，如图25所示，流3由数据A～E(dataA-E)和微服务1～5(Proc1-5)构成，按图25所示的处理场所组合表80的最上行中示出的组合执行。
实施例3中的策略是使在各站点中执行微服务等时需要的成本最小，因此，对用户提议使在各站点中执行微服务等时需要的各种成本的总和(本实施例中是处理数据移动费、基础设施使用费、处理执行API收费的总和即预想总费用)最小的组合。
图26所示的例子中，组合编号(#)3、7的处理场所的组合中的预想总费用最小，分散站点间处理配置优化处理部53对用户提议该组合编号3、7的处理场所的组合。
(实施例4)
实施例4中，对于采用了重视QoS作为策略时的信息处理系统1的动作进行说明。该策略如图14所示，在工作流的流4中采用。
图27是表示实施例4的信息处理系统1的处理场所组合表80的结构的一例的图。
实施例4中的策略是使在各站点中执行微服务等时的预想应用执行时间数在规定时间内(本实施例中是60秒以内)，因此，分散站点间处理配置优化处理部53计算预想应用执行时间和预想QoS费用，对用户提议预想应用执行时间在规定时间内的处理场所的组合。
图28是表示实施例4的信息处理系统1的应用执行时间计算处理的一例的流程图。
首先，分散站点间处理配置优化处理部53取得应用运行实际历史表57(2801)。接着，在2801中取得的应用运行实际历史表57的QoS设定57d中不存在QoS的设定的情况下，在以下处理中将QoS视为Best-Effort(2802)。
接着，分散站点间处理配置优化处理部53在2803～2811的循环中，进行各执行场所(各站点)中的应用执行时间的估算。
首先，分散站点间处理配置优化处理部53判定2801中取得的应用运行实际历史表57中的微服务与数据的组合中是否保存了执行历史(2804)。然后，如果判定为在对象站点中存在执行微服务与数据的组合的历史(2805)，则分散站点间处理配置优化处理部53从该历史中取得执行时间(2806)。另外，如果判定为在对象站点以外存在执行微服务与数据的组合的历史(2807)，则分散站点间处理配置优化处理部53取得资源/性能管理表58(2808)，根据对象站点中使用的CPU与存在历史的站点中使用的CPU的性能规格的差异估算执行时间(2809)。进而，如果判定为微服务与数据的组合初次执行则视为执行时间不明(2810)。
然后，如果已计算全部组合(2811)，则计算处理场所组合表80的各组合中的总应用执行时间(2812)。
图29是表示实施例4的信息处理系统1的预想QoS费用计算处理的一例的流程图。
首先，分散站点间处理配置优化处理部53取得应用运行实际历史表57(2901)，接着，取得应用数据管理表56(2902)。
然后，分散站点间处理配置优化处理部53参照应用数据管理表56的可否移动信息56c、56d、应用运行实际历史表57的执行平均时间57e，生成各QoS与站点的组合表(2903)。
图27所示的例子中，组合编号(#)1、2、n1、n2的处理场所的组合中的预想应用执行时间都在60秒以内，分散站点间处理配置优化处理部53对用户提议该组合编号3、7的处理场所的组合。
(实施例5)
实施例5中，对于采用了重视节能作为策略时的信息处理系统1的动作进行说明。该策略如图14所示，在工作流的流5中采用。
图30是表示实施例5的信息处理系统1的处理场所组合表80的结构的一例的图。
实施例5中的策略是重视在执行微服务等时能够最节能地执行，因此，对用户提议执行微服务等时的预想消耗电力最少的处理场所的组合。
图30所示的例子中，组合编号(#)1的处理场所的组合中的预想消耗电力最小，分散站点间处理配置优化处理部53对用户提议该组合编号1的处理场所的组合。
(实施例6)
实施例6中，对于采用重视节能作为策略、进而进行在某一个站点中微服务等的执行发生了故障时的微服务等的重新配置的信息处理系统1的动作进行说明。该策略如图14所示，在工作流的流5中采用。
图31是表示实施例6的信息处理系统1的处理场所组合表80的结构的一例的图。
实施例6中的策略与实施例5同样，是重视执行微服务等时能够最节能地执行，因此，对用户提议执行微服务等时的预想消耗电力最少的处理场所的组合。
图31所示的例子中，组合编号(#)1的处理场所的组合中的预想消耗电力最小，分散站点间处理配置优化处理部53对用户提议了该组合编号1的处理场所的组合，但PubCloud1 40中发生故障而变得不能使用。于是，分散站点间处理配置优化处理部53对用户提议不使用PubCloud1 40的组合即组合编号5的组合。
在图32中总结了以上实施例1～实施例5中的策略的选择和基于选择的策略的处理场所组合表80的生成流程。
另外，上述实施例为了易于理解地说明本发明而详细地说明了结构，并不限定于必须具备说明的全部结构。另外，对于各实施例的结构的一部分，能够对其他结构进行追加、删除、置换。
另外，对于上述各结构、功能、处理部、处理单元等，例如可以通过在集成电路中设计等而用硬件实现其一部分或全部。另外，本发明也能够通过实现实施例的功能的软件的程序代码实现。该情况下，对计算机提供记录了程序代码的存储介质，该计算机具备的处理器读取存储介质中保存的程序代码。该情况下，从存储介质读取的程序代码自身实现上述实施例的功能，该程序代码自身、和存储它的存储介质构成本发明。作为供给这样的程序代码用的存储介质，例如使用软盘、CD-ROM、DVD-ROM、硬盘、SSD(Solid State Drive)、光盘、光磁盘、CD-R、磁带、非易失性的存储卡、ROM等。
另外，实现本实施例中记载的功能的程序代码，例如能够用汇编、C/C++、perl、Shell、PHP、Java(注册商标)、Python等广范围的程序或脚本语言实现。
上述实施例中，控制线和信息线示出了认为说明上必要的，并不一定示出了产品上全部的控制线和信息线。全部结构也可以相互连接。

Claims (13)

1.一种信息处理系统，其具有能够与多个站点中分别设置的经由通信网络相互连接的多个信息处理装置通信的管理装置，所述信息处理系统的特征在于：
所述信息处理装置具有执行将应用程序的功能分割而成的微服务的第1处理器、和保存所述微服务使用的数据的存储装置，
所述管理装置具有第2处理器、各所述信息处理装置具有的所述微服务和所述数据的信息、和记载了所述各信息处理装置的性能的性能信息，
所述第2处理器，
通过按规定顺序使所述信息处理装置使用规定的所述数据执行规定的多个所述微服务来执行所述应用程序，
在执行所述应用程序时，基于所述各信息处理装置具有的所述微服务和所述数据的所述信息、以及所述性能信息，使所述微服务和所述数据在所述信息处理装置之间移动。
2.如权利要求1所述的信息处理系统，其特征在于：
对于所述微服务和所述数据，规定了表示其可否移动到其他所述信息处理装置的移动可否，
所述第2处理器考虑所述微服务和所述数据的移动可否，使所述微服务和所述数据在所述信息处理装置之间移动。
3.如权利要求2所述的信息处理系统，其特征在于：
所述移动可否中，规定了对国内移动之可否、和对国外移动之可否，
所述第2处理器考虑所述对国内移动之可否、和所述对国外移动之可否，使所述微服务和所述数据在所述信息处理装置之间移动。
4.如权利要求1所述的信息处理系统，其特征在于：
所述第2处理器使所述微服务移动以使执行与所述应用程序相关的微服务的1个或多个所述信息处理装置所属的站点的数量减少。
5.如权利要求1所述的信息处理系统，其特征在于：
计算作为候选的所述各信息处理装置执行微服务的预想执行时间、和使所述微服务和所述数据在所述信息处理装置之间移动的预想移动时间，基于所述预想执行时间和所述预想移动时间计算作为候选的所述信息处理装置的每个组合的预想总执行时间，基于所述预想总执行时间使所述微服务和所述数据移动。
6.如权利要求5所述的信息处理系统，其特征在于：
基于所述性能信息的CPU使用率、和所述微服务的执行实际情况中的过去的执行时间，计算所述预想执行时间，
基于所述信息处理装置之间的带宽信息、和所述微服务和所述数据的大小，计算所述预想移动时间。
7.如权利要求1所述的信息处理系统，其特征在于：
基于所述微服务和所述数据的移动成本与在所述信息处理装置中执行所述应用程序用的执行成本的总成本，使所述微服务和所述数据移动。
8.如权利要求7所述的信息处理系统，其特征在于：
所述性能信息中，对于每个所述信息处理装置，包括执行所述微服务用的单位时间的成本、和发送接收所述微服务和所述数据用的单位大小成本，
基于所述微服务的执行实际情况中的过去的执行时间、和所述单位时间的成本，计算所述执行成本，
基于所述微服务和所述数据的大小、和所述单位大小的成本，计算所述移动成本。
9.如权利要求1所述的信息处理系统，其特征在于：
计算作为候选的所述各信息处理装置执行所述微服务的预想执行时间、和使所述微服务和所述数据在所述信息处理装置之间移动的预想移动时间，基于所述预想执行时间和所述预想移动时间计算作为候选的所述信息处理装置的每个组合的预想总执行时间，
计算所述微服务和所述数据的移动成本、与在所述信息处理装置中执行所述应用程序用的执行成本的总成本，
按每种QoS计算出所述预想移动时间和所述总成本，
基于所述预想移动时间和所述总成本，选择QoS并使所述微服务和所述数据在所述信息处理装置之间移动。
10.如权利要求1所述的信息处理系统，其特征在于：
所述性能信息中，包括所述各信息处理装置的预想消耗电力，
使所述微服务和所述数据在所述信息处理装置之间移动，以使得所述应用程序执行引起的所述信息处理装置的预想消耗电力减小。
11.如权利要求1所述的信息处理系统，其特征在于：
取得所述信息处理装置的故障发生状况，使所述微服务和所述数据移动到没有发生故障的所述信息处理装置。
12.如权利要求1所述的信息处理系统，其特征在于：
对于使所述微服务和所述数据在所述信息处理装置之间移动并执行所述微服务的所述信息处理装置的组合，将其与其站点数、总执行时间、总成本、预想消耗电力中的至少一项一同提示，
接受执行所述微服务的所述信息处理装置的组合的选择，使所述微服务和所述数据在所述信息处理装置之间移动。
13.一种信息处理系统的数据配置方法，所述信息处理系统具有能够与在多个站点中分别设置的、经由通信网络相互连接的多个信息处理装置通信的管理装置，所述数据配置方法的特征在于：
所述信息处理装置具有保存了将应用程序的功能分割而成的微服务使用的数据的存储装置，
所述管理装置具有所述各信息处理装置具有的所述微服务和所述数据的信息、和记载了所述各信息处理装置的性能的性能信息，
通过按规定顺序使所述信息处理装置使用规定的所述数据执行规定的多个所述微服务来执行所述应用程序，
在执行所述应用程序时，基于所述各信息处理装置具有的所述微服务和所述数据的所述信息、和所述性能信息，使所述微服务和所述数据在所述信息处理装置之间移动。
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