EP4374253A1 - Anpassung einer kapazität einer ressource - Google Patents

Anpassung einer kapazität einer ressource

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Publication number
EP4374253A1
EP4374253A1 EP22768323.2A EP22768323A EP4374253A1 EP 4374253 A1 EP4374253 A1 EP 4374253A1 EP 22768323 A EP22768323 A EP 22768323A EP 4374253 A1 EP4374253 A1 EP 4374253A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
capacity
resource
forecast
plan
demand
Prior art date
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Pending
Application number
EP22768323.2A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Keno Buss
Roland Porsch
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens Mobility GmbH
Original Assignee
Siemens Mobility GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens Mobility GmbH filed Critical Siemens Mobility GmbH
Publication of EP4374253A1 publication Critical patent/EP4374253A1/de
Pending legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
    • G06F9/5027—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2209/00—Indexing scheme relating to G06F9/00
    • G06F2209/50—Indexing scheme relating to G06F9/50
    • G06F2209/5019—Workload prediction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2209/00—Indexing scheme relating to G06F9/00
    • G06F2209/50—Indexing scheme relating to G06F9/50
    • G06F2209/506—Constraint

Definitions

  • the invention relates to a method for adapting a capacity of a resource provided in a computer cloud, a system for carrying out the method, a computer program and a computer-readable medium.
  • device-independent resources such as data storage, computing power, runtime environments or software are provided in the form of services.
  • a user's scope of use of the services can be varied as required. This enables companies to purchase IT infrastructure, programming or runtime environments, software or functional content as needed as a service. If a requirement exceeds the capacity of the service that has already been purchased, additional capacities can be booked. So far, however, this has only happened after a bottleneck has been identified, for example when inquiries about further requirements are received. Eliminating the bottleneck is already delayed because it takes a certain amount of time to expand the capacity of the service itself. In addition, depending on the required service, initialization times can occur, which further delay the elimination of the bottleneck.
  • the object of the invention is to provide a needs-based capacity of a resource of a computer cloud in an efficient manner.
  • This object is achieved by a method having the features of claim 1. Furthermore, this object is achieved by a system according to the features of the independent system claim. Furthermore, the invention is based on the objects of specifying a computer program for carrying out the method and a computer-readable medium.
  • a future requirement for the capacity of the resource is forecast by means of a data processing device on the basis of a predetermined event plan. Furthermore, the capacity of the resource is adjusted depending on the forecast demand for capacity.
  • the event plan is to be understood as a plan in which a location, a time or a combination thereof is linked to an event.
  • the event plan can, for example, be a timetable, a duty roster, an operating plan and/or a maintenance plan.
  • the term "computer cloud” is also known in IT specialist circles under the term “cloud computing”.
  • Four service models are usually offered in connection with a computer cloud. Each service model has different resources.
  • the service models are an infrastructure service, a platform service, a software service and a function service.
  • the resource of the computer cloud should be understood to mean a resource from one of the four service models.
  • the resource is a virtualized access to a hardware resource, such as a processor or main memory.
  • the resource can be, for example, a runtime environment with changeable computing and/or storage capacities.
  • the runtime environment is to be understood as a runtime environment in the sense of computer science.
  • the runtime environment is configured to read, write, transport and/or manage data.
  • the aforementioned data processing device can be, for example, a computer, a microcontroller, a processor or another programmable hardware component known to those skilled in the art. It is also conceivable that the data processing device is a virtualized hardware resource of the computer cloud.
  • the prognosis can be determined, for example, using classic deterministic or numerical algorithms and/or using pattern recognition algorithms.
  • the pattern recognition algorithm can be implemented using artificial neural networks or using the support vector method.
  • An advantageous development provides that, in the event of a forecast increase in demand, an occurrence time of the first type of future demand is determined using the event plan and the capacity is increased before this occurrence time of the first type. This makes it possible to prevent capacity bottlenecks at low cost.
  • a further advantageous development provides that, in the event of a forecast reduction in demand, an occurrence time of a second type of future demand is determined using the event plan and the capacity is reduced after this occurrence time of the second type. In this way, excess capacity can be easily reduced. Furthermore, in this way an efficient use of the capacity of the resource is made possible.
  • an advantageous development provides that the entry time of the first type and/or the entry time of the second type is determined using the event plan and position information about at least one vehicle. This enables the capacity to be adjusted reliably and flexibly. Short-term deviations from the event plan, such as delays or advances, can easily be taken into account in the forecast demand.
  • an advantageous development provides that the future need for the capacity is forecast on the basis of the specified event plan and an existing need for the capacity.
  • the existing need for capacity mentioned is a need that exists, but can only be served at a later point in time.
  • a reason for this can be, for example, uninterrupted operation or poor accessibility of a system or at least part of the system, which requires the capacity of the resource. In this way, the accuracy of the forecast for the requirement can be increased.
  • a timetable, a duty roster, an operating plan and/or a maintenance plan of at least one vehicle is provided as an event plan.
  • the prognosis for the capacity requirements can thus easily be based on data that is already known. This enables a high level of reliability of the forecast demand for the capacity of the resource .
  • special features that are dependent on the season or on Sundays and public holidays can be taken into account in the simplest way in this way.
  • an advantageous development provides that the future need for capacity is forecast on the basis of the specified event plan and position information about at least one vehicle. A deviation of the forecast requirement from an actual requirement due to the vehicle being late or early can thus be prevented to the greatest possible extent.
  • the data transmission can be implemented, for example, by means of a runtime environment or by means of a program application that is executed on a virtualized infrastructure of the computer cloud. This has already proven itself in practice.
  • An advantageous embodiment variant provides that the future capacity requirement is forecast on the basis of the event plan and a known volume of data to be transmitted. Future capacity requirements can thus be forecast with a high degree of accuracy.
  • a further advantageous embodiment variant provides that the future capacity requirement is forecast from the event plan based on an available data transmission speed at the location of an event. Locations at which there is a high data transmission speed can be selected preferentially for data transmission. Based on knowledge of the amount of data to be transmitted, the duration of the data transmission can be estimated.
  • an advantageous development provides for the capacity to be automatically adapted to the forecast capacity requirement by means of the data processing device. In this way, the efficiency of the method can be increased.
  • the method according to the invention can be carried out by means of the system according to the invention.
  • the system for carrying out the method according to the invention has a storage device.
  • the memory device mentioned is a device to which data can be written, from which data can be read and from which data can be deleted.
  • the memory device can be a mechanical memory, a semiconductor memory, preferably a non-volatile semiconductor memory, a magnetic memory, an optical memory or a combination thereof.
  • the storage device can be a virtualized hardware resource of the computer cloud and/or a distributed storage environment.
  • the storage device is set up to store at least one predefined event plan.
  • the system has a data processing device which is set up to use the predefined event plan to forecast future capacity requirements for a resource provided in a computer cloud.
  • the computer cloud and the resource of the computer cloud are in particular the computer cloud and resource of the computer cloud already described in connection with the method.
  • the system according to the invention enables the method according to the invention to be carried out at low cost.
  • An advantageous development of the system provides that the data processing device is set up to adapt the capacity of the resource as a function of the forecast demand for the capacity of the resource. To this In this way, a system with a high level of efficiency can be created.
  • the invention provides a computer-readable medium, which has instructions by means of which the system according to the invention is prompted to carry out the method according to the invention.
  • the computer-readable medium can be, for example, a CD-ROM, a DVD, a USB or flash memory or an intangible medium such as a data stream and/or a data carrier signal.
  • FIG. 1 illustrates an example of a method 100 for adjusting a capacity of a resource provided in a computer cloud 16 .
  • data transmission is implemented using the resource provided.
  • a runtime environment in terms of computer science is selected as a resource from the computer cloud 16 .
  • a computing power or a storage capacity can be adapted as the capacity of the runtime environment. It is also conceivable to provide several runtime environments whose capacity can be individually adapted to future capacity requirements.
  • the data transmission is implemented using a virtualized hardware resource, a software resource, a functional resource from the computer cloud 16 or a combination thereof.
  • a virtualized hardware resource e.g., a hardware resource
  • a software resource e.g., a software resource
  • a functional resource from the computer cloud 16 or a combination thereof.
  • the example of the method 100 is described below using the example of a runtime environment and its capacity as a resource of the computer cloud 16 .
  • the runtime environment mentioned is set up, for example, to transmit data from a sender to a receiver.
  • a future need for the capacity of the runtime environment is forecast 120 on the basis of a predefined event plan.
  • the capacity of the runtime environment is then adjusted 140, 160 depending on the forecast demand for the capacity of the runtime environment. If an increase in demand is forecast 120 , an occurrence time of the first type of future demand for the capacity of the runtime environment is determined 180 based on the event plan and the capacity before this occurrence time of the first type is increased 140 . If, on the other hand, a reduction in the demand for the capacity of the runtime environment is forecast 120 , an occurrence time of a second type of future demand is determined 200 on the basis of the event plan and the capacity is reduced 160 after this occurrence time of the second type.
  • the increase 140 or the reduction 160 of the capacity is effected by a corresponding requirement request to the computer cloud 16 .
  • FIG. 2 shows an exemplary embodiment of a system 10 for carrying out the example of the method 100 described in connection with FIG. 1 and illustrates the example of the method 100.
  • the system 10 has a data processing device 12 and a storage device 14 .
  • the data processing device 12 is set up to use the predefined event plan to forecast 120 the future need for the capacity of the runtime environment.
  • the storage device 14 is set up to store the predefined event plan.
  • the data processing device 12 is set up to adjust 140 , 160 the capacity of the runtime environment as a function of the forecast need for the capacity of the runtime environment. In this way, in the present exemplary embodiment, the capacity of the runtime environment is automatically adapted 140, 160 to the forecast demand.
  • the cited example of the method 100 is illustrated below using data transmission between a vehicle 18 and a central administration point 20 .
  • the central administration point 20 can be a server or an IT back office, for example.
  • the data processing device 12 and the storage device 14 are part of the central administration point 20 .
  • the central administration office 20, the data processing device 12 and the storage device 14 may be located separately from one another. For example, relocating the data processing device 12 and the storage device 14 to a virtualized hardware resource of the computer cloud 16 is conceivable.
  • Such predetermined locations can be characterized for example by a data transmission speed or a connection to a communication network.
  • the locations mentioned are train stations, sidings or depot locations.
  • the data transmission should only take place outside of operating or travel times of the vehicle 18 .
  • Said data to be transmitted can be, for example, passenger information data, such as video clips or timetable data, or vehicle-specific data, such as software updates or remote maintenance information.
  • the data mentioned can be recordings of process values from the vehicle or data for predictive maintenance activities on the vehicle. A certain data transmission speed and a sufficiently long stay of the vehicle 18 in the area in which a certain data transmission speed is provided is required for a transmission of the large amounts of data of such data.
  • a transmission of this data while the vehicle 18 is traveling is therefore usually ruled out. For this reason, such data locations are selected for transmission where a sufficiently high data transmission speed is available. It is often the case that a large number of vehicles drive to the locations considered suitable, such as stops at train stations, depots or sidings, within a short period of time. Furthermore, the time that vehicle 18 stays at the location suitable for data transmission can be relatively short. In order to prevent a bottleneck occurring in the capacity of the runtime environment required for data transmission, this capacity is adjusted 140, 160 to the forecast demand for the capacity of the runtime environment, as described below.
  • the future need for the capacity of the runtime environment is forecast 120 by the data processing device 12 on the basis of a predetermined event plan of the vehicle 18 .
  • this is the timetable which the vehicle 18 follows.
  • the event plan may be a maintenance plan, a roster, and/or an operation plan of the vehicle 18 .
  • the central administration point 20 knows the amount of data that is to be transmitted from the central administration point 20 to the vehicle 18 .
  • the central administration point 20 knows the amount of data that is to be transmitted from the vehicle 18 to the central administration point 20 .
  • the vehicle 18 transmits information about the amount of data to be transmitted to the central administration point 20 for this purpose.
  • the existing need for the amount of data to be transmitted between the vehicle 18 and the central administration point 20 is known from the operating plan, the service plan, the maintenance plan and/or the timetable of the vehicle 18 or is estimated.
  • the existing need for the capacity of the runtime environment is taken into account in the forecast 120 of future needs.
  • the data transmission speed at a location from the timetable of the vehicle 18 is taken into account in the prognosis 120 of the future need for the capacity of the runtime environment. This makes it possible to select suitable locations for data transmission.
  • a duration for the data transmission can be calculated. Based on the calculated duration of the data transmission and a length of stay of the vehicle 18 at one of the suitable locations from the timetable, which is known from the timetable, the future need for the capacity of the runtime environment is forecast 120 by means of the data processing device 12 .
  • the vehicle 18 transmits position information about its location to the central administration point 20 .
  • the position information can be used, for example, by means of the data processing device 12 to determine an arrival time of the vehicle 18 at the location suitable for the transmission of the data of the timetable are calculated. Deviations of the vehicle 18 from the times stipulated in the timetable are thus reliably detected and contribute to improving the accuracy of the prediction of the predicted need for the capacity of the transit time environment.
  • the capacity of the runtime environment is expanded 140 by means of the data processing device 12 before an entry time of the vehicle 18 at the location suitable for the data transmission from the event plan. After the required data is transmitted or after the vehicle 18 has left the data transmission location in the schedule, the capacity of the runtime environment is reduced 160 .
  • the system 10 was described purely by way of example using one vehicle 18 .
  • the system 10 can be expanded by any number of vehicles.
  • the method 100 is generally executable for any number of vehicles. It is also conceivable that instead of the central administration point 20 distributed administration points are provided.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren (100) zur Anpassung einer Kapazität einer in einer Rechnerwolke (16) bereitgestellten Ressource. Hierbei wird auf Basis eines vorgegebenen Ereignisplans ein zukünftiger Bedarf an der Kapazität der Ressource mittels einer Datenverarbeitungsvorrichtung (12) prognostiziert (120). Daraufhin wird die Kapazität der Ressource in Abhängigkeit des prognostizierten Bedarfs an der Kapazität der Ressource angepasst (140, 160).

Description

Beschreibung
Anpassung einer Kapazität einer Ressource
Die Erfindung betri f ft ein Verfahren zur Anpassung einer Kapazität einer in einer Rechnerwolke bereitgestellten Ressource , ein System zur Durchführung des Verfahrens , ein Computerprogramm sowie ein computerlesbares Medium .
In Rechnerwolken werden geräteunabhängig Ressourcen, wie beispielsweise Datenspeicher, Rechenleistung, Lauf zeitumgebungen oder Software in Form von Dienstleistungen bereitgestellt .
Ein Umfang der Nutzung der Dienstleistungen kann bedarfsabhängig von einem Nutzer variiert werden . Auf diese Weise wird es Unternehmen ermöglicht , eine IT- Infrastruktur, Programmie- rungs- oder Lauf zeitumgebungen, Software oder Funktionsinhalte nach Bedarf als Dienstleistung einzukaufen . Geht ein Bedarf über eine bereits eingekaufte Kapazität der Dienstleistung hinaus , können weitergehende Kapazitäten hinzugebucht werden . Dies erfolgt bisher j edoch erst , nachdem ein Engpass festgestellt wurde , also wenn beispielsweise Anfragen zu dem weitergehenden Bedarf eintref fen . Eine Beseitigung des Engpasses verzögert sich bereits dadurch, dass eine Erweiterung der Kapazitäten der Dienstleistung als solche eine gewisse Zeit erfordert . Zudem können j e nach erforderlicher Dienstleistung Initialisierungs zeiten auftreten, durch welche die Beseitigung des Engpasses weiter hinausgezögert wird .
Die Aufgabe der Erfindung besteht darin, eine bedarfsgerechte Kapazität einer Ressource einer Rechnerwolke auf eine ef fi ziente Weise bereitzustellen .
Diese Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 . Des Weiteren wird diese Aufgabe gelöst durch ein System gemäß den Merkmalen des nebengeordneten Systemanspruchs . Des Weiteren liegen der Erfindung die Aufgaben zugrunde , ein Computerprogramm zur Durchführung des Verfahrens sowie ein computerlesbares Medium anzugeben .
Diese Aufgaben werden gelöst durch ein Computerprogramm gemäß des nebengeordneten Computerprogrammanspruchs sowie einem computerlesbaren Medium gemäß den Merkmalen des Anspruchs 15 .
Vorteilhafte Weiterbildungen der vorliegenden Erfindung können j eweils abhängigen Unteransprüchen entnommen werden .
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Anpassung einer Kapazität einer in einer Rechnerwolke bereitgestellten Ressource wird auf Basis eines vorgegebenen Ereignisplans ein zukünftiger Bedarf an der Kapazität der Ressource mittels einer Datenverarbeitungsvorrichtung prognosti ziert . Des Weiteren wird die Kapazität der Ressource in Abhängigkeit des prognostizierten Bedarfs an der Kapazität angepasst .
Im Zusammenhang mit der vorliegenden Erfindung ist unter dem Ereignisplan ein Plan zu verstehen, in welchem ein Ort , eine Zeit oder eine Kombination daraus mit einem Ereignis verknüpft ist . Der Ereignisplan kann beispielsweise ein Fahrplan, ein Dienstplan, ein Betriebsplan und/oder ein Wartungsplan sein .
Der Begri f f „Rechnerwolke" ist in IT-Fachkreisen ebenfalls unter dem Begri f f „Cloud-Computing" bekannt . Im Zusammenhang mit einer Rechnerwolke werden üblicherweise vier Dienstleistungsmodelle angeboten . Jedes Dienstleistungsmodell weist verschiedene Ressourcen auf . Bei den Dienstleistungsmodellen handelt es sich um einen Infrastrukturdienst , einen Plattformdienst , einen Softwaredienst sowie einen Funktionsdienst . Im Sinne der Erfindung soll unter der Ressource der Rechnerwolke eine Ressource aus einem der vier Dienstleistungsmodelle verstanden werden . Beispielsweise handelt es sich bei der Ressource um einen virtualisierten Zugang zu einer Hardwareressource , wie einen Prozessor oder einen Arbeitsspeicher . Des Weiteren kann es sich bei der Ressource beispielsweise um eine Lauf zeitumgebung mit veränderbaren Rechen- und/oder Speicherkapazitäten handeln . Im vorliegenden Zusammenhang soll unter der Lauf zeitumgebung eine Lauf zeitumgebung im Sinne der Informatik verstanden werden . Beispielsweise ist die Lauf zeitumgebung dazu konfiguriert , Daten zu lesen, zu schreiben, zu transportieren und/oder zu verwalten .
Bei der zuvor genannten Datenverarbeitungsvorrichtung kann es sich beispielsweise um einen Computer, eine Mikrocontroller, einen Prozessor oder eine andere , dem Fachmann bekannte , programmierbare Hardwarekomponente handeln . Ferner ist es denkbar, dass es sich bei der Datenverarbeitungsvorrichtung um eine virtualisierte Hardwareressource der Rechnerwolke handelt .
Die Prognose kann beispielsweise mittels klassischen deterministischen oder numerischen Algorithmen und/oder mittels Mustererkennungsalgorithmen ermittelt werden . Beispielsweise kann der Mustererkennungsalgorithmus mittels künstlichen neuronalen Netzen oder mittels der Stützvektormethode realisiert werden .
Auf diese Weise kann bei Systemen, welche von der Ressource der Rechnerwolke abhängen, ein verbessertes Systemverhalten realisiert werden . Kapazitäten einer Ressource können bereits vor einem Bedarf zur Verfügung gestellt werden . Des Weiteren können nicht benötigte Kapazitäten einer Ressource flexibel freigegeben werden und für andere Tätigkeiten verwendet werden .
Eine vorteilhafte Weiterbildung sieht vor, dass im Falle einer prognosti zierten Erhöhung des Bedarfs ein Eintritts zeitpunkt erster Art des zukünftigen Bedarfs anhand des Ereignisplans ermittelt wird und die Kapazität vor diesem Eintrittszeitpunkt erster Art erhöht wird . Dies ermöglicht es , Kapazitätsengpässe aufwandsgünstig zu verhindern . Eine weitere vorteilhafte Weiterbildung sieht vor, dass im Falle einer prognosti zierten Verringerung des Bedarfs ein Eintritts zeitpunkt zweiter Art des zukünftigen Bedarfs anhand des Ereignisplans ermittelt wird und die Kapazität nach diesem Eintritts zeitpunkt zweiter Art verringert wird . Auf diese Weise können Kapazitätsüberschüsse einfach abgebaut werden . Ferner wird auf diese Weise eine ef fi ziente Nutzung der Kapazität der Ressource ermöglicht .
Des Weiteren sieht eine vorteilhafte Weiterbildung vor, dass der Eintritts zeitpunkt erster Art und/oder der Eintritts zeitpunkt zweiter Art anhand des Ereignisplans und einer Positionsinformation über wenigstens ein Fahrzeug ermittelt wird . Dies ermöglicht eine zuverlässige und flexible Anpassung der Kapazität . Kurz fristige Abweichungen vom Ereignisplan, wie beispielsweise Verspätungen oder Verfrühungen, können einfach bei dem prognosti zierten Bedarf berücksichtigt werden .
Ferner sieht eine vorteilhafte Weiterbildung vor, dass der zukünftige Bedarf an der Kapazität auf Basis des vorgegebenen Ereignisplans und eines bestehenden Bedarfs der Kapazität prognosti ziert wird . Bei dem genannten bestehenden Bedarf an der Kapazität handelt es sich im vorliegenden Zusammenhang um einen Bedarf , welcher zwar besteht , j edoch erst während eines späteren Zeitpunkts bedient werden kann . Ein Grund hierfür kann beispielsweise ein unterbrechungs freier Betrieb oder eine mangelhafte Erreichbarkeit eines Systems oder wenigstens eines Teils des Systems sein, welches die Kapazität der Ressource erfordert . Auf diese Weise kann eine Genauigkeit der Prognose für den Bedarf erhöht werden .
In einer weiteren vorteilhaften Weiterbildung wird vorgesehen, dass als Ereignisplan ein Fahrplan, ein Dienstplan, ein Betriebsplan und/oder ein Wartungsplan wenigstens eines Fahrzeugs vorgesehen wird . Der Prognose für den Bedarf an der Kapazität können so auf einfache Weise bereits bekannte Daten zugrunde gelegt werden . Dies ermöglicht eine hohe Zuverlässigkeit des prognosti zierten Bedarfs an der Kapazität der Ressource . Ferner können auf diese Weise saisonabhängige oder sonn- und feiertagsabhängige Besonderheiten auf einfachste Weise berücksichtigt werden .
Des Weiteren sieht eine vorteilhafte Weiterbildung vor, dass der zukünftige Bedarf an der Kapazität auf Basis des vorgegebenen Ereignisplans und einer Positionsinformation über wenigstens ein Fahrzeug prognosti ziert wird . Eine Abweichung des prognosti zierten Bedarfs von einem tatsächlichen Bedarf aufgrund von Verspätungen oder Verfrühungen des Fahrzeugs kann so weitestgehend verhindert werden .
Ferner wird vorgeschlagen, dass mittels der Ressource eine Datenübertragung realisiert wird . Die Datenübertragung kann beispielsweise mittels einer Lauf zeitumgebung oder mittels einer Programmanwendung, welche auf einer virtualisierten Infrastruktur der Rechnerwolke ausgeführt wird, realisiert werden . Dies hat sich in der Praxis bereits bewährt .
Eine vorteilhafte Aus führungsvariante sieht vor, dass der zukünftige Bedarf einer Kapazität auf Basis des Ereignisplans und einer bekannten zu übertragenden Datenmenge prognostiziert wird . Der zukünftige Bedarf in der Kapazität kann so mit hoher Genauigkeit prognosti ziert werden .
Eine weitere vorteilhafte Aus führungsvariante sieht vor, dass der zukünftige Bedarf an der Kapazität anhand einer zur Verfügung stehenden Datenübertragungsgeschwindigkeit am Orte eines Ereignisses aus dem Ereignisplan prognosti ziert wird . Orte , an welchen eine hohe Datenübertragungsgeschwindigkeit vorliegt , können bevorzugt für eine Datenübertragung ausgewählt werden . Anhand einer Kenntnis der zu übertragenden Datenmenge kann so eine Abschätzung einer Dauer der Datenübertragung erfolgen .
Zudem sieht eine vorteilhafte Weiterbildung vor, dass mittels der Datenverarbeitungsvorrichtung die Kapazität automatisiert an den prognosti zierten Bedarf der Kapazität angepasst wird . Auf diese Weise kann eine Ef fi zienz des Verfahrens gesteigert werden .
Mittels des erfindungsgemäßen Systems kann das erfindungsgemäße Verfahren durchgeführt werden .
Das System zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens weist eine Speichervorrichtung auf . Bei der genannten Speichervorrichtung handelt es sich im vorliegenden Zusammenhang um eine Vorrichtung, auf welche Daten geschrieben, von welcher Daten gelesen und von welcher Daten gelöscht werden können . Beispielsweise kann es sich bei der Speichervorrichtung um einen mechanischen Speicher, einen Halbleiterspeicher, vorzugsweise um einen nicht- flüchtigen Halbleiterspeicher, um einen magnetischen Speicher, um einen optischen Speicher oder um eine Kombination daraus handeln . Ferner ist denkbar, dass es sich bei der Speichervorrichtung um eine virtualisierte Hardwareressource der Rechnerwolke und/oder eine verteilte Speicherumgebung handeln kann . Im vorliegenden Zusammenhang ist die Speichervorrichtung dazu eingerichtet , zumindest einen vorgegebenen Ereignisplan zu speichern . Des Weiteren weist das System eine Datenverarbeitungsvorrichtung auf , welche dazu eingerichtet ist , anhand des vorgegebenen Ereignisplans einen zukünftigen Bedarf an einer Kapazität einer in einer Rechnerwolke bereitgestellten Ressource zu prognostizieren . Bei der Rechnerwolke und der Ressource der Rechnerwolke handelt es sich insbesondere um die im Zusammenhang mit dem Verfahren bereits beschriebene Rechnerwolke und Ressource der Rechnerwolke .
Das erfindungsgemäße System ermöglicht eine aufwandsgünstige Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens .
Eine vorteilhafte Weiterbildung des Systems sieht vor, dass die Datenverarbeitungsvorrichtung dazu eingerichtet ist , die Kapazität der Ressource in Abhängigkeit des prognosti zierten Bedarfs an der Kapazität der Ressource anzupassen . Auf diese Weise kann ein System mit einer hohen Ef fi zienz geschaf fen werden .
Mittels des erfindungsgemäßen Computerprogramms wird bei dessen Aus führung das erfindungsgemäße System dazu veranlasst , das erfindungsgemäße Verfahren durchzuführen .
Des Weiteren sieht die Erfindung ein computerlesbares Medium vor, welches Instruktionen aufweist , anhand derer das erfindungsgemäße System dazu veranlasst wird, das erfindungsgemäße Verfahren durchzuführen . Bei dem computerlesbaren Medium kann es sich beispielsweise um eine CD-ROM, eine DVD, einen USBoder Flash-Speicher oder um ein nicht körperliches Medium, wie ein Datenstrom und/oder ein Datenträgersignal handeln .
Die voranstehend beschriebenen Eigenschaften, Merkmale und Vorteile der Erfindung sowie die Art und Weise , wie diese erreicht werden, werden im Zusammenhang mit den Figuren in der folgenden Beschreibung der Aus führungen der Erfindung näher erläutert . Soweit zweckdienlich, werden in den Figuren dieselben Bezugs zeichen für dieselben oder einander entsprechende Elemente der Erfindung verwendet . Das Aus führungsbeispiel dient der Erläuterung der Erfindung und beschränkt die Erfindung nicht auf die darin angegebenen Kombinationen von Merkmalen, auch nicht in Bezug auf funktionale Merkmale . Zudem können alle in dem Aus führungsbeispiel angegebenen Merkmale isoliert betrachtet und in geeigneter Weise mit den Merkmalen eines beliebigen Anspruchs kombiniert werden .
Es zeigen :
FIG 1 eine I llustration eines Beispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens ;
FIG 2 ein Aus führungsbeispiel des erfindungsgemäßen Systems zur Durchführung des Beispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens . FIG 1 illustriert ein Beispiel eines Verfahrens 100 zur Anpassung einer Kapazität einer in einer Rechnerwolke 16 be- reitgestellten Ressource . Mittels der bereitgestellten Ressource wird im vorliegenden Aus führungsbeispiel eine Datenübertragung realisiert . Beispielhaft wird hierfür eine Laufzeitumgebung im Sinne der Informatik als Ressource aus der Rechnerwolke 16 gewählt . In diesem Zusammenhang kann beispielsweise eine Rechenleistung oder eine Speicherkapazität als Kapazität der Lauf zeitumgebung angepasst werden . Ferner ist es denkbar, mehrere Lauf zeitumgebungen vorzusehen, deren Kapazität individuell an einen zukünftigen Bedarf an der Kapazität anpassbar sind . Alternativ oder zusätzlich ist denkbar, dass die Datenübertragung mittels einer virtualisierte Hardwareressource , einer Softwareressource , einer Funktionsressource aus der Rechnerwolke 16 oder einer Kombination daraus realisiert wird . Der Einfachheit halber wird im Folgenden das Beispiel des Verfahrens 100 am Beispiel einer Lauf zeitumgebung und deren Kapazität als Ressource der Rechnerwolke 16 beschrieben . Die genannte Lauf zeitumgebung ist beispielhaft dazu eingerichtet , Daten von einem Sender zu einem Empfänger zu übertragen .
Bei dem in FIG 1 illustrierten Beispiel des Verfahrens 100 wird auf Basis eines vorgegebenen Ereignisplans ein zukünftiger Bedarf an der Kapazität der Lauf zeitumgebung prognostiziert 120 . Daraufhin wird die Kapazität der Lauf zeitumgebung in Abhängigkeit des prognosti zierten Bedarfs an der Kapazität der Lauf zeitumgebung angepasst 140 , 160 . Wird eine Erhöhung des Bedarfs prognosti ziert 120 , so wird, anhand des Ereignisplans ein Eintritts zeitpunkt erster Art des zukünftigen Bedarfs an der Kapazität der Lauf zeitumgebung ermittelt 180 und die Kapazität vor diesem Eintritts zeitpunkt erster Art erhöht 140 . Wird hingegen eine Verringerung des Bedarfs der Kapazität der Lauf zeitumgebung prognosti ziert 120 , so wird anhand des Ereignisplans ein Eintritts zeitpunkt zweiter Art des zukünftigen Bedarfs ermittelt 200 und die Kapazität nach diesem Eintritts zeitpunkt zweiter Art verringert 160 . Die Erhöhung 140 oder die Verringerung 160 der Kapazität erfolgt durch eine entsprechende Bedarfsanforderung an die Rechnerwolke 16 .
FIG 2 zeigt ein Aus führungsbeispiel eines Systems 10 zur Durchführung des im Zusammenhang mit FIG 1 beschriebenen Beispiels des Verfahrens 100 und illustriert das Beispiel des Verfahrens 100 . Im vorliegenden Aus führungsbeispiel weist das System 10 eine Datenverarbeitungsvorrichtung 12 und eine Speichervorrichtung 14 auf . Die Datenverarbeitungsvorrichtung 12 ist dazu eingerichtet , anhand des vorgegebenen Ereignisplans den zukünftigen Bedarf an der Kapazität der Laufzeitumgebung zu prognosti zieren 120 . Die Speichervorrichtung 14 ist dazu eingerichtet , den vorgegebenen Ereignisplan zu speichern . Zudem ist die Datenverarbeitungsvorrichtung 12 dazu eingerichtet , die Kapazität der Lauf zeitumgebung in Abhängigkeit des prognosti zierten Bedarfs an der Kapazität der Lauf zeitumgebung anzupassen 140 , 160 . Auf diese Weise wird im vorliegenden Aus führungsbeispiel die Kapazität der Lauf zeitumgebung automatisiert an den prognosti zierten Bedarf angepasst 140 , 160 .
Das genannte Beispiel des Verfahrens 100 wird im Folgenden anhand einer Datenübertragung zwischen einem Fahrzeug 18 und einer zentralen Verwaltungsstelle 20 beispielhaft veranschaulicht . Bei der zentralen Verwaltungsstelle 20 kann es sich beispielsweise um einen Server oder um ein IT-Backof fice handeln . Im vorliegenden Aus führungsbeispiel ist die Datenverarbeitungsvorrichtung 12 sowie die Speichervorrichtung 14 Teil der zentralen Verwaltungsstelle 20 . Im Allgemeinen können die zentrale Verwaltungsstelle 20 , die Datenverarbeitungsvorrichtung 12 und die Speichervorrichtung 14 voneinander getrennt angeordnet sein . Beispielsweise ist eine Auslagerung der Datenverarbeitungsvorrichtung 12 sowie der Speichervorrichtung 14 in eine virtualisierte Hardwareressource der Rechnerwolke 16 denkbar . Zudem wird im vorliegenden Aus führungsbeispiel angenommen, dass die genannte Datenübertragung aufgrund einer hohen zu übertragenden Datenmenge lediglich an vorbestimmten Orten erfolgen kann . Solche vorbestimmte Orte können bei- spielsweise durch eine Datenübertragungsgeschwindigkeit oder eine Anbindung an ein Kommunikationsnetzwerk charakterisiert sein . Beispielsweise handelt es sich bei den genannten Orten um Bahnhöfe , Abstellgleise oder Depotstandorte . Alternativ oder zusätzlich ist denkbar, dass die Datenübertragung lediglich außerhalb von Betriebs- oder Fahrzeiten des Fahrzeugs 18 erfolgen soll . Bei den genannten zu übertragenden Daten kann es sich beispielsweise um Passagierinformationsdaten, wie Videoclips oder Fahrplandaten, oder fahrzeugspezi fische Daten, wie beispielsweise Softwareaktualisierungen oder Fernwartungsinformationen handeln . Ferner kann es sich bei den genannten Daten um Auf zeichnungen von Prozesswerten aus dem Fahrzeug oder Daten für prädiktive Wartungstätigkeiten an dem Fahrzeug handeln . Für eine Übertragung der großen Datenmengen solcher Daten ist eine bestimmte Datenübertragungsgeschwindigkeit und eine ausreichend lange Aufenthaltsdauer des Fahrzeugs 18 in dem Bereich erforderlich, in welchem bestimmte Datenübertragungsgeschwindigkeit bereit gestellt ist . Eine Übertragung dieser Daten während einer Fahrt des Fahrzeugs 18 ist daher zumeist ausgeschlossen . Daher werden zur Übertragung solche Daten Orte gewählt , an welchen eine ausreichend hohe Datenübertragungsgeschwindigkeit zur Verfügung steht . Häufig tri f ft hierbei der Fall ein, dass eine Viel zahl an Fahrzeugen innerhalb einer geringen Zeitspanne die als geeignet erachteten Orte , wie beispielsweise Haltestellen an Bahnhöfen, Depots oder Abstellgleise , anfahren . Ferner kann eine Aufenthaltsdauer des Fahrzeugs 18 an dem zur Datenübertragung geeigneten Ort relativ kurz sein . Um dabei zu verhindern, dass es zu einem Engpass bei einer zur Datenübertragung erforderlichen Kapazität der Lauf zeitumgebung kommt , wird diese wie im Folgenden beschrieben an den prognosti zierten Bedarf an der Kapazität der Lauf zeitumgebung angepasst 140 , 160 .
Der zukünftige Bedarf an der Kapazität der Lauf zeitumgebung wird vorliegend auf Basis eines vorgegebenen Ereignisplans des Fahrzeugs 18 mittels der Datenverarbeitungsvorrichtung 12 prognosti ziert 120 . Beispielhaft handelt es sich hierbei um den Fahrplan, welchem das Fahrzeug 18 folgt . Alternativ oder zusätzlich kann es sich bei dem Ereignisplan um einen Wartungsplan, einen Dienstplan und/oder einen Betriebsplan des Fahrzeugs 18 handeln . Im vorliegenden Aus führungsbeispiel ist der zentralen Verwaltungsstelle 20 diej enige Datenmenge bekannt , welche von der zentralen Verwaltungsstelle 20 hin zu dem Fahrzeug 18 zu übertragen ist . Ferner ist der zentralen Verwaltungsstelle 20 diej enige Datenmenge bekannt , welche von dem Fahrzeug 18 hin zu der zentralen Verwaltungsstelle 20 zu übertragen ist . Beispielsweise übermittelt das Fahrzeug 18 hierzu eine Information über die zu übertragende Datenmenge an die zentrale Verwaltungsstelle 20 . Alternativ ist denkbar, dass der bestehende Bedarf der zu übertragenden Datenmenge zwischen dem Fahrzeug 18 und der zentralen Verwaltungsstelle 20 aus dem Betriebsplan, dem Dienstplan, dem Wartungsplan und/oder dem Fahrplan des Fahrzeugs 18 bekannt ist oder abgeschätzt wird . Im vorliegenden Aus führungsbeispiel wird der bestehende Bedarf an der Kapazität der Lauf zeitumgebung bei der Prognose 120 des zukünftigen Bedarfs berücksichtigt .
Als weiterer Aspekt des vorliegenden Aus führungsbeispiels wird bei der Prognose 120 des zukünftigen Bedarfs an der Kapazität der Lauf zeitumgebung die Datenübertragungsgeschwindigkeit an einem Ort aus dem Fahrplan des Fahrzeugs 18 berücksichtigt . Dies ermöglicht es , geeignete Orte zur Datenübertragung aus zuwählen . Zudem kann anhand der bekannten zu übertragenden Datenmenge eine Dauer für die Datenübertragung berechnet werden . Anhand der berechneten Dauer der Datenübertragung und einer aus dem Fahrplan bekannten Aufenthaltsdauer des Fahrzeugs 18 an einem der geeigneten Orte aus dem Fahrplan wird mittels der Datenverarbeitungsvorrichtung 12 der zukünftige Bedarf an der Kapazität der Lauf zeitumgebung prognosti ziert 120 .
Ferner übermittelt das Fahrzeug 18 eine Positionsinformation über dessen Standort an die zentrale Verwaltungsstelle 20 . Anhand der Positionsinformation kann beispielsweise mittels der Datenverarbeitungsvorrichtung 12 eine Ankunfts zeit des Fahrzeugs 18 an dem zur Übertragung der Daten geeigneten Ort des Fahrplans berechnet werden . Abweichungen des Fahrzeugs 18 von denen im Fahrplan festgeschriebenen Zeiten werden so zuverlässig erkannt und tragen zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit des prognosti zierten Bedarfs an der Kapazität der Lauf zeitumgebung bei .
Des Weiteren wird die Kapazität der Lauf zeitumgebung mittels der Datenverarbeitungsvorrichtung 12 vor einem Eintritts zeitpunkt des Fahrzeugs 18 an dem für die Datenübertragung passenden Ort aus dem Ereignisplan erweitert 140 . Nachdem die erforderlichen Daten übertragen sind oder nachdem das Fahrzeug 18 den für die Datenübertragung geeigneten Ort aus dem Fahrplan verlassen hat , wird die Kapazität der Lauf zeitumgebung verringert 160 .
Das System 10 wurde lediglich beispielhaft anhand des einen Fahrzeugs 18 beschrieben . Im Allgemeinen ist das System 10 um einige beliebige Anzahl an Fahrzeugen erweiterbar . Des Weiteren ist das Verfahren 100 im Allgemeinen für eine beliebige Anzahl an Fahrzeugen durchführbar . Ferner ist denkbar, dass anstatt der zentralen Verwaltungsstelle 20 verteilte Verwaltungsstellen vorgesehen sind .
Obwohl die Erfindung im Detail durch das bevorzugte Aus führungsbeispiel näher illustriert und beschrieben wurde , ist die Erfindung nicht durch die of fenbarten Beispiele eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen .

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren (100) zur Anpassung einer Kapazität einer in einer Rechnerwolke (16) bereitgestellten Ressource, bei welchem
- auf Basis eines vorgegebenen Ereignisplans ein zukünftiger Bedarf an der Kapazität der Ressource mittels einer Datenverarbeitungsvorrichtung (12) prognostiziert wird (120) ;
- die Kapazität der Ressource in Abhängigkeit des prognostizierten Bedarfs an der Kapazität der Ressource angepasst wird (140, 160) .
2. Verfahren (100) nach Anspruch 1, bei welchem im Falle einer prognostizierten Erhöhung des Bedarfs ein Eintrittszeitpunkt erster Art des zukünftigen Bedarfs anhand des Ereignisplans ermittelt wird (180) und die Kapazität vor diesem Eintrittszeitpunkt erster Art erhöht wird (140) .
3. Verfahren (100) nach Anspruch 1 oder 2, bei welchem im Falle einer prognostizierten Verringerung des Bedarfs ein Eintrittszeitpunkt zweiter Art des zukünftigen Bedarfs anhand des Ereignisplans ermittelt wird (200) und die Kapazität nach diesem Eintrittszeitpunkt zweiter Art verringert wird (160) .
4. Verfahren (100) nach Anspruch 2 oder 3, bei welchem der Eintrittszeitpunkt erster Art anhand des Ereignisplans und einer Positionsinformation über wenigstens ein Fahrzeug (18) ermittelt wird (180) und/oder der Eintrittszeitpunkt zweiter Art anhand des Ereignisplans und einer Positionsinformation über wenigstens ein Fahrzeug (18) ermittelt wird (200) .
5. Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem der zukünftige Bedarf an der Kapazität auf Basis des vorgegebenen Ereignisplans und eines bestehenden Bedarfs an der Kapazität prognostiziert wird (120) .
6. Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem als Ereignisplan ein Fahrplan, ein Dienstplan, ein Betriebsplan und/oder ein Wartungsplan wenigstens eines Fahrzeugs (18) vorgesehen wird.
7. Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem der zukünftige Bedarf an der Kapazität auf Basis des vorgegebenen Ereignisplans und einer Positionsinformation über wenigstens ein Fahrzeug (18) prognostiziert wird (120) .
8. Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem mittels der Ressource eine Datenübertragung realisiert wird.
9. Verfahren (100) nach Anspruch 8, bei welchem der zukünftige Bedarf an der Kapazität auf Basis des Ereignisplans und einer bekannten, zu übertragenden Datenmenge prognostiziert wird (120) .
10. Verfahren (100) nach Anspruch 8 oder 9, bei welchem der zukünftige Bedarf an der Kapazität anhand einer zur Verfügung stehenden Datenübertragungsgeschwindigkeit am Orte eines Ereignisses aus dem Ereignisplan prognostiziert wird (120) .
11. Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem mittels der Datenverarbeitungsvorrichtung (12) die Kapazität automatisiert an den prognostizierten Bedarf der Kapazität angepasst wird (140, 160) .
12. System (10) zur Durchführung des Verfahrens (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, aufweisend
- eine Speichervorrichtung (14) , auf welcher ein vorgegebener Ereignisplan gespeichert ist;
- eine Datenverarbeitungsvorrichtung (12) , welche dazu eingerichtet ist, anhand des vorgegebenen Ereignisplans einen zu- 15 künftigen Bedarf an einer Kapazität einer in einer Rechnerwolke bereitgestellten Ressource zu prognostizieren (120) .
13. System (10) nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass die Datenverarbeitungsvorrichtung (12) dazu eingerichtet ist, die Kapazität der Ressource in Abhängigkeit des prognostizierten Bedarfs an der Kapazität der Ressource anzupassen (140, 160) .
14. Computerprogramm, welches bei dessen Ausführung das System (10) nach einem der Ansprüche 12 bis 13 dazu veranlasst, das Verfahren (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 11 durchzuführen .
15. Computerlesbares Medium aufweisend Instruktionen, welche das System (10) nach einem der Ansprüche 12 bis 13 dazu veranlassen, das Verfahren (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 11 durchzuführen.
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