JP2001167072A - Genetic data analytic system using network - Google Patents

Genetic data analytic system using network

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JP2001167072A
JP2001167072A JP34651099A JP34651099A JP2001167072A JP 2001167072 A JP2001167072 A JP 2001167072A JP 34651099 A JP34651099 A JP 34651099A JP 34651099 A JP34651099 A JP 34651099A JP 2001167072 A JP2001167072 A JP 2001167072A
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JP
Japan
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server
job
calculation
network
data
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JP34651099A
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Kozo Kawahara
弘三 川原
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WORLD FUSION CO Ltd
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WORLD FUSION CO Ltd
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a genetic data analytic system using network, with which an operable minimum unit can be made small by changing a method, for paralleling computers and performing genetic information processing, the introduction cost can be extremely reduced and a computer system can be easily extended as well. SOLUTION: When there is a vacancy in the job of a computing server 2 itself, the computing server utilizes a network by itself and performs a job request to a server 1 for task managing. The server 1 for task managing changes the state of a task, to which the job is dispatched, and waits the message of computation end from the computing server 2. During this wait, the computing server 2 performs genetic information retrieval while utilizing the data base of a data base server or singly executes computing processing without utilizing the data base of the data base server 3. After the end of computation, the computing server 2 transmits computed result data to the sever 1 for task managing together with information on the success or failure of computation.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、遺伝子解析用計算
機に処理タスクを分配供給し、計算結果とともにその処
理過程を管理するシステムに関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a system for distributing and supplying processing tasks to a computer for gene analysis, and managing the processing steps together with the calculation results.

【0002】[0002]

【従来の技術】遺伝子情報処理は、膨大なデータベース
を利用し、複雑なアルゴリズムで計算処理するために、
1台の計算機で1日あたり処理する量には限界があるにも
かかわらず、遺伝子データベースの大きさは、年々増え
つづけているのが、現状である。したがって、遺伝子情
報処理システムを構築するには、年々増えつづける処理
量を予測し、数年後の情報量を予測してシステム設計を
行わなければならない。また、遺伝子データの膨大な情
報を高速処理するためには、現時点では、計算機の並列
化や特殊なハードウエアを搭載した専用計算機または、
超高速コンピュータを利用している。
2. Description of the Related Art Genetic information processing uses an enormous database and performs computations using complex algorithms.
At present, the size of gene databases is increasing year by year, despite the fact that the amount of processing per computer per day is limited. Therefore, in order to construct a genetic information processing system, it is necessary to predict the amount of processing that is increasing year by year and to design the system by predicting the amount of information several years later. At the present time, in order to process vast amounts of genetic data at high speed, at the present time, dedicated computers equipped with computer parallelization and special hardware, or
I use an ultra-high-speed computer.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記従来技術
のように数年後を予測し、数年後でも稼動するシステム
を導入しようとすると、非常に大きなシステムを初期導
入する必要がある。たとえば、3年後を予測して、シス
テムを構築したとすると、最初の1年では機能の1/3しか
利用してないにもかかわらず、システムの導入費用や運
用費用は利用率には無関係に3年分をあらかじめ支払っ
ていく計算になる。もちろん計画が途中で変更になった
場合も最初に導入したシステムに比例して、システムの
変更費用が発生してくる。
However, in order to introduce a system that will operate several years later, as in the prior art described above, it is necessary to initially introduce a very large system. For example, assuming that the system will be built three years from now, the system introduction cost and operation cost are irrelevant to the utilization rate even though only 1/3 of the functions are used in the first year It is calculated to pay three years in advance. Of course, even if the plan is changed in the middle, the cost of changing the system will be in proportion to the first system introduced.

【0004】次に、このような膨大な情報を高速処理す
るためには、同一の機種を複数台ならべ、1つのジョブ
を分割し、並列処理を行うというような計算機の並列化
や特殊なハードウエアを搭載した専用計算機または、超
高速コンピュータを利用している。しかし、このような
計算機システムの構築には莫大な費用を必要とし、メン
テナンスや増築も困難なものとなる。
[0004] Next, in order to process such enormous information at high speed, parallelization of computers and special hardware such as arranging a plurality of identical models, dividing one job and performing parallel processing are performed. Uses a special-purpose computer equipped with hardware or an ultra-high-speed computer. However, the construction of such a computer system requires enormous costs and makes maintenance and expansion difficult.

【0005】また、並列化の最小単位もスケールが大き
いために、低コストでの初期導入は不可能である。さら
に、特殊なハードウエアを利用する方法もあるが、ハー
ドウエアを変更すれば、プログラムやアルゴリズムの変
更も作成メーカーにたよる必要があり、初期導入費用も
非常に大きい。
[0005] Further, since the minimum unit of parallelization has a large scale, initial introduction at low cost is impossible. Furthermore, there is a method of using special hardware, but if the hardware is changed, it is necessary to change the program and algorithm according to the maker, and the initial installation cost is very large.

【0006】本発明は、上記課題を解決するために創案
されたものであり、計算機の並列化の手法を変更し、デ
ータの管理を行って、遺伝子情報処理を実行すること
で、最小単位を小さくできるとともに、計算機の種類等
を考慮することなく、容易にコンピュータシステムを拡
張・変更することができ、導入コストも非常に低くする
ことができるネットワークを用いた遺伝子データ解析シ
ステムを提供することを目的とする。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problem, and the minimum unit is changed by changing the method of parallelizing computers, managing data, and executing genetic information processing. To provide a genetic data analysis system using a network that can be reduced in size, can easily expand and change the computer system without considering the type of computer, etc., and can greatly reduce the introduction cost. Aim.

【0007】[0007]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明のネットワークを用いた遺伝子データ解析シ
ステムは、タスク管理用サーバーと計算サーバーがネッ
トワークにより接続された遺伝子データ解析システムに
おいて、遺伝子情報処理をジョブ単位で計算サーバーに
処理を行わせる手段と、計算サーバーからのジョブ要求
によってタスク管理サーバーが計算サーバーにジョブを
割り当てることを特徴としている。
In order to achieve the above object, a gene data analysis system using a network according to the present invention comprises a gene data analysis system in which a task management server and a calculation server are connected by a network. It is characterized in that the calculation server processes the information processing on a job-by-job basis, and that the task management server allocates a job to the calculation server in response to a job request from the calculation server.

【0008】すなわち、従来の並列処理は、1つのジョ
ブを分割して複数の計算機に分割されたジョブを割り当
てて分割処理を行い、各計算機から出力された処理結果
をまとめて1つのジョブに対する答えを出していたた
め、これら複数の計算機の種類や性能、精度は厳密に一
致していなければ、確実な処理結果がでないので、シス
テムを増築、変更する場合には、その作業が極めて困難
で、コストのかかるものとなっていたが、本発明では、
遺伝子情報処理の場合、ジョブの数が多いという特徴を
利用し、ジョブ単位で複数の余裕のある計算サーバーに
分割して計算させているために、上述のような問題が発
生せず、機種の異なるものであっても計算機として後か
ら容易に追加でき、組み合わせの自由度が大きくなる。
そして、このようにすれば、1つずつのジョブに必要な
時間は、従来の並列化前と変わらないが、ジョブの数が
多いために、総合的には早くなる。
That is, in the conventional parallel processing, one job is divided, a divided job is allocated to a plurality of computers, the divided processing is performed, and the processing results output from each computer are collectively answered as one job. If the types, performance, and accuracy of these multiple computers do not exactly match each other, reliable processing results will not be obtained. However, in the present invention,
In the case of genetic information processing, the feature of having a large number of jobs is used, and calculation is performed by dividing into multiple spare calculation servers on a job basis. Even if they are different, they can be easily added later as a computer, and the degree of freedom of combination increases.
In this way, the time required for each job is not different from that before the conventional parallel processing, but the total time is faster due to the large number of jobs.

【0009】また、この手法を利用するためには、ジョ
ブタスクの管理と処理結果の管理を行う必要がある。そ
こで、ジョブの分配を計算サーバーからの要求によって
行い、分配したジョブの答えがどこに保存してあるか
を、管理サーバーによって管理するようにしている。さ
らに、一般のコンピュータネットワークを利用している
ために、ネットワークで接続されていれば、特に設置場
所も選ばずに利用できる。
In order to use this method, it is necessary to manage job tasks and manage processing results. Therefore, job distribution is performed according to a request from the calculation server, and where the answer of the distributed job is stored is managed by the management server. Furthermore, since a general computer network is used, if it is connected by a network, it can be used regardless of the installation location.

【0010】[0010]

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明のネ
ットワークを用いた遺伝子データ解析システムの一実施
例を説明する。図1は本発明のシステム構成を示す図で
あり、図2は本発明の動作流れ図である。本発明では、
2つの新しい技術を利用している。1つは、並列処理方法
の変更であり、もう1つはデータの管理方法にある。図
1に示すように、システムは、タスクの供給を行うタス
ク管理用サーバー1と、1台もしくは複数の遺伝子解析
処理を行うネットワーク接続された計算サーバー2と共
通で利用する遺伝子データベースの入ったデータベース
サーバー3及びクライアントPC4で構成される。但
し、データベースサーバー3は、計算サーバー2で兼用
することができる。また、計算量も少なく、管理するデ
ータ量も少ない場合は、タスク管理用サーバー1、計算
サーバー2、データベースサーバー3は、同一の計算機
でも可能である。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of a genetic data analysis system using a network according to the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing a system configuration of the present invention, and FIG. 2 is an operation flowchart of the present invention. In the present invention,
It utilizes two new technologies. One is a change in the parallel processing method, and the other is in the data management method. As shown in FIG. 1, the system includes a task management server 1 for supplying tasks, and a database containing a gene database commonly used by one or more network-connected computation servers 2 for performing a plurality of gene analysis processes. It comprises a server 3 and a client PC 4. However, the database server 3 can be shared by the calculation server 2. When the amount of calculation is small and the amount of data to be managed is small, the task management server 1, the calculation server 2, and the database server 3 can be the same computer.

【0011】この動作原理を次に述べる。複数のジョブ
は、タスク管理用サーバーですべて管理されるためにす
べてのタスクをタスク管理サーバー1のRDB(Relationa
l Data Base)もしくは、独自に構築したデータベース
に登録し、管理する(図2(1)、(2))。この登録
の方法は、図4のようにファイルからデータベースに登
録するか、図5のように直接入力ボックスにカット・ペ
ーストしてデータベースに登録するかにしたがつて、事
前にワークシートを作成し、実験機器やディスクよりデ
ータがタスク管理サーバーに送られてきたら、データベ
ースに自動的に登録するプログラムにより、タスク管理
テーブル類にデータ登録を行う。計算サーバー2は、自
分自身のジョブに空きが出来たら、自らネットワークを
利用し、タスク管理用サーバー1にジョブリクエストを
行う(図2(3))。タスク管理用サーバー1は、計算
サーバー2にジョブを渡し(図2(4))、タスク管理
用サーバー1で管理しているタスクの状態を変更し、計
算サーバー2からの計算終了のメッセージを待つ。その
間計算サーバー2は、データベースサーバーのデータベ
ースを利用し、遺伝情報検索を行うかまたは、データベ
ースサーバー3のデータベースは利用せずに、単独で計
算処理を行う。計算終了後、計算サーバー2はタスク管
理用サーバー1に対して、計算成功や失敗の情報ととも
に計算結果データを送信する(図2(5))。そして、
タスク管理用サーバー内の例えば、下記に述べる結果テ
ーブル13を更新する(図2(6))。
The operation principle will be described below. Since a plurality of jobs are all managed by the task management server, all the tasks are stored in the RDB (Relationa
l Data Base) or register and manage in an independently constructed database (Fig. 2 (1), (2)). The method of this registration is to create a worksheet in advance according to whether to register from a file to a database as shown in FIG. 4 or to cut and paste directly into an input box and register into a database as shown in FIG. When data is sent to the task management server from an experimental device or a disk, the data is registered in the task management tables using a program that automatically registers the data in the database. When there is free space in its own job, the calculation server 2 makes a job request to the task management server 1 using the network itself (FIG. 2 (3)). The task management server 1 passes the job to the calculation server 2 (FIG. 2 (4)), changes the state of the task managed by the task management server 1, and waits for a calculation completion message from the calculation server 2. . In the meantime, the calculation server 2 performs a genetic information search using a database of the database server, or performs a calculation process independently without using a database of the database server 3. After the calculation is completed, the calculation server 2 transmits calculation result data to the task management server 1 together with information on the success or failure of the calculation (FIG. 2 (5)). And
For example, the result table 13 described below in the task management server is updated (FIG. 2 (6)).

【0012】このように、1つのジョブをいくつかに分
割して複数の計算サーバーに割り当てるのではなくて、
もともとジョブの数が多い遺伝情報解析の特性を利用
し、ジョブ単位で複数の計算サーバーに割り当てるよう
にしているので、計算サーバーの機種や、能力、精度等
を揃える必要がなく、自由に計算サーバーを追加するこ
とができる。割り当ての手法も、従来は、管理サーバー
で計算サーバーの空き状況を監視して、空いている計算
サーバーにジョブを割り当てるようにしているが、本発
明では、計算サーバーが行っている現在のジョブの処理
が終了すると、計算サーバーは、その結果を管理サーバ
ーに送信し、次のジョブを管理サーバーよりネットワー
クを利用して取得を行う。
As described above, instead of dividing one job into several jobs and assigning them to a plurality of calculation servers,
Originally, the characteristics of genetic information analysis, which has a large number of jobs, are used and assigned to multiple calculation servers on a job-by-job basis. Can be added. Conventionally, the allocation method also uses the management server to monitor the availability of the calculation server and assigns a job to an available calculation server. When the processing is completed, the calculation server transmits the result to the management server, and obtains the next job from the management server using the network.

【0013】ネットワークのプロトコルや手法は問わな
い。例としては、処理量が少ないか、インターネットを
利用し、遠隔地より処理を行いたいときは、httpプロト
コルとWebロボットを利用でき、処理量が比較的多い場
合はTCP/IPソケットを用い、さらに高速の処理を必要と
するときは、RDBMS(Relational Data Management Syste
m)を用い、TCP/IPや、マルチプロトコルなどを利用し、
データベース間で直接通信を行うことが出来るために、
規模や環境に合わせた利用が可能である。計算サーバー
の能力によっては、一度に複数個のジョブを処理できる
能力を持っているために、その能力に合わせ、管理サー
バーに複数個のジョブを一度に与える機能もあれば、効
率は高くなる。
The network protocol and method are not limited. For example, if the amount of processing is small or you want to use the Internet and perform processing from a remote location, you can use the http protocol and a Web robot.If the amount of processing is relatively large, use a TCP / IP socket. When high-speed processing is required, use the RDBMS (Relational Data Management System).
m), using TCP / IP, multi-protocol, etc.
To be able to communicate directly between databases,
It can be used according to the scale and environment. Depending on the capacity of the calculation server, it has the ability to process a plurality of jobs at a time, so if there is a function to provide a plurality of jobs to the management server at one time according to the capacity, the efficiency will be high.

【0014】このような手法を利用すれば、タスク管理
用サーバー1は各計算サーバーの全台数とその各々の空
き状況を管理する必要がなく、計算サーバーの能力を実
験プロジェクトの大きさにあわせ、選択できるほか、計
算サーバーを追加したければ、処理サイズにあわせ、適
宜追加できる。さらに、計算サーバー上でジョブ要求の
プログラムと計算処理プログラムが動作すれば、計算サ
ーバーの機種は問わないために、大幅にコストが削減で
きる。また、ネットワーク上に計算サーバーを接続でき
れば、例え遠隔地であっても、その計算サーバーを利用
することができ、広範囲に計算サーバーを追加・接続す
ることができる。次に、上述したデータの管理を行うた
めには、タスク管理用サーバー1の中に、例えば、図3
に示すようなデータベース構造を作る必要がある。計算
条件テーブル11は、実際に現時点で利用している具体
例としては、ホモロジー検索と、アライメントの条件で
あるが、これ以外の計算手法にも応用できる。
If such a method is used, the task management server 1 does not need to manage the total number of each of the calculation servers and the availability of each of them. In addition to the selection, if you want to add a calculation server, you can add it as needed according to the processing size. Furthermore, if the job request program and the calculation processing program operate on the calculation server, the cost can be significantly reduced because the model of the calculation server does not matter. Further, if a calculation server can be connected to the network, the calculation server can be used even in a remote place, and the calculation server can be added and connected in a wide range. Next, in order to perform the above-described data management, the task management server 1, for example, as shown in FIG.
It is necessary to create a database structure as shown in. The calculation condition table 11 is a specific example actually used at the present time, which is a condition for homology search and alignment, but can be applied to other calculation methods.

【0015】データテーブル12とは、計算に用いる遺
伝子やアミノ酸の配列が主なものになる。結果テーブル
13とは、データテーブル12にあるデータを利用し、
計算条件テーブル11の指定された計算条件で処理され
た結果のさまざまな形でのデータをいう。一般的には、
この結果テーブル13は分類によって複数個存在する事
が多い。通常は、この11、12、13のテーブルでデ
ータ管理は可能だが、計算サーバーにジョブを送り出す
ための、タスクリストテーブル14を新たに加えてい
る。無論、状況によっては、テーブル11、12、13
は作成せず、タスクリストテーブル14の中に、11、
12、13の情報も加えてもよい。
The data table 12 mainly includes sequences of genes and amino acids used for calculation. The result table 13 uses data in the data table 12,
The data in various forms of the result processed under the specified calculation condition of the calculation condition table 11. In general,
In many cases, a plurality of the result tables 13 exist depending on the classification. Normally, data management is possible with the tables 11, 12, and 13, but a task list table 14 for sending a job to the calculation server is newly added. Of course, depending on the situation, tables 11, 12, 13
Is not created, and 11, 11,
Information 12 and 13 may be added.

【0016】これらのテーブルにあらかじめ、何らかの
手法で情報の登録を行っておき、計算サーバーから要求
があったら、タスクリストテーブル14の中から、計算
待ちのデータを選択し、計算サーバー2にジョブを与
え、計算サーバー情報(どの計算機で処理を行っている
か)とともに、計算状況フラグを更新する。タスクリス
トテーブル14の例を示したのが図6であり、タスクが
登録された日付、タスクの名称、ID等が登録されると
ともに、どのタスクの処理が終了しているのか、まだ処
理待ちの状態なのかが示されている。ここで、SUCCESS
は処理が終了したことを示し、WAITは処理待ちの状態を
示す。従来、計算結果は計算サーバー2で管理するのが
通常であるが、本発明では、計算結果もしくは、その一
部の情報を、タスク管理サーバー1の結果テーブル13
に保存する。
Information is previously registered in these tables by some method, and when requested by the calculation server, data waiting for calculation is selected from the task list table 14 and a job is sent to the calculation server 2. The calculation status flag is updated along with the calculation server information (which computer is performing the processing). FIG. 6 shows an example of the task list table 14. In FIG. 6, the date when the task was registered, the name of the task, the ID, and the like are registered. The status is shown. Where SUCCESS
Indicates that the processing has been completed, and WAIT indicates a state of waiting for processing. Conventionally, the calculation result is usually managed by the calculation server 2, but in the present invention, the calculation result or a part of the information is stored in the result table 13 of the task management server 1.
To save.

【0017】[0017]

【発明の効果】本発明のネットワークを用いた遺伝子デ
ータ解析システムによれば、計算機の並列化の手法を変
更し、データの管理を行って、遺伝子情報処理を実行す
ることで、最小単位を小さくできるとともに、計算機の
種類等を考慮することなく、容易にコンピュータシステ
ムを拡張・変更することができ、導入コストも非常に低
くすることができる。また、ネットワーク上に計算サー
バーを接続できれば、例え遠隔地であっても、その計算
サーバーを利用することができ、広範囲に計算サーバー
を追加・接続することができる。
According to the genetic data analysis system using the network of the present invention, the minimum unit can be reduced by changing the method of parallelizing computers, managing data, and executing genetic information processing. In addition to this, the computer system can be easily expanded and changed without considering the type of computer and the like, and the introduction cost can be extremely reduced. Further, if a calculation server can be connected to the network, the calculation server can be used even in a remote place, and the calculation server can be added and connected in a wide range.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明のネットワークを用いた遺伝子データ解
析システムのシステム構成図である。
FIG. 1 is a system configuration diagram of a gene data analysis system using a network according to the present invention.

【図2】本発明の動作フロー図である。FIG. 2 is an operation flowchart of the present invention.

【図3】本発明のネットワークを用いた遺伝子データ解
析システムに用いられるタスク管理用サーバーのデータ
ベース構造図である。
FIG. 3 is a database structure diagram of a task management server used in the genetic data analysis system using the network of the present invention.

【図4】解析(検索)の対象となるデータがタスク管理
用サーバのデータベースにファイルを選択してデータ登
録が行われる様子を示した図である。
FIG. 4 is a diagram showing a state in which data to be analyzed (retrieved) is selected by selecting a file in a database of a task management server and data is registered;

【図5】解析(検索)の対象となるデータがタスク管理
用サーバのデータベースに貼り付けてデータ登録が行わ
れる様子を示した図である。
FIG. 5 is a diagram showing a state in which data to be analyzed (retrieved) is pasted into a database of a task management server and data registration is performed.

【図6】タスクリストテーブルの状態を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing a state of a task list table.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 タスク管理用サーバーと計算サーバーが
ネットワークにより接続された遺伝子データ解析システ
ムにおいて、遺伝子情報処理をジョブ単位で計算サーバ
ーに処理を行わせる手段と、計算サーバーからのジョブ
要求によってタスク管理サーバーが計算サーバーにジョ
ブを割り当てることを特徴とするネットワークを用いた
遺伝子データ解析システム。
In a genetic data analysis system in which a task management server and a calculation server are connected by a network, means for causing the calculation server to perform genetic information processing on a job basis, and task management by a job request from the calculation server. A genetic data analysis system using a network, wherein a server allocates a job to a calculation server.
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