JP2002278776A - ジョブ実行制御装置、方法、及びプログラム - Google Patents
ジョブ実行制御装置、方法、及びプログラムInfo
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Classifications
-
- 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
- G06F9/48—Program initiating; Program switching, e.g. by interrupt
- G06F9/4806—Task transfer initiation or dispatching
- G06F9/4843—Task transfer initiation or dispatching by program, e.g. task dispatcher, supervisor, operating system
- G06F9/4881—Scheduling strategies for dispatcher, e.g. round robin, multi-level priority queues
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- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 ジョブ実行手段13（例：テープドライブ）に
おいて不確定に生起する第１のジョブ14（例：テープへ
のデータの読書き処理）への支障を抑制しつつ、第２の
ジョブ15（例：機能診断プログラム）の実行を確保す
る。 【解決手段】 確率分布作成手段18は、ジョブ実行手段
13における第１のジョブ14の実行の生起についての確率
分布を作成する。実行時期調整手段19は、確率分布作成
手段18の作成した機能診断プログラムより確率が最小の
区間を検出し、この区間に第２のジョブ15を実行する。
おいて不確定に生起する第１のジョブ14（例：テープへ
のデータの読書き処理）への支障を抑制しつつ、第２の
ジョブ15（例：機能診断プログラム）の実行を確保す
る。 【解決手段】 確率分布作成手段18は、ジョブ実行手段
13における第１のジョブ14の実行の生起についての確率
分布を作成する。実行時期調整手段19は、確率分布作成
手段18の作成した機能診断プログラムより確率が最小の
区間を検出し、この区間に第２のジョブ15を実行する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、複数のジョブを効
率的に実行するジョブ実行制御装置、方法、及びプログ
ラムに関し、詳しくは不確定に生起する一方のジョブの
実行に対して重複を抑制しつつ他方のジョブを実行でき
るジョブ実行制御装置、方法、及び装置に関するもので
ある。
率的に実行するジョブ実行制御装置、方法、及びプログ
ラムに関し、詳しくは不確定に生起する一方のジョブの
実行に対して重複を抑制しつつ他方のジョブを実行でき
るジョブ実行制御装置、方法、及び装置に関するもので
ある。
【０００２】
【従来の技術】例えば、コンピュータの外部接続装置と
してのテープドライブでは、メモリの一部の経年劣化に
よる故障発生を事前に調査するために、機能診断プログ
ラムを適宜、実行している。従来の機能診断プログラム
では、機能診断プログラムは、一定時間間隔で実行する
ことになっている。
してのテープドライブでは、メモリの一部の経年劣化に
よる故障発生を事前に調査するために、機能診断プログ
ラムを適宜、実行している。従来の機能診断プログラム
では、機能診断プログラムは、一定時間間隔で実行する
ことになっている。
【０００３】一方、特開平５−２４２１０３号公報は、
複数のジョブを順番に実行する場合に、所定の確率で起
きるマシンの故障にもかかわらず、効率的に複数のジョ
ブを実行できるスケジューリングシステムを開示する。
該スケジューリングシステムでは、マシンへの各ジョブ
の割付け時間の最大値、平均値、及び最小値を算出する
とともに、各ジョブの割付け時間を第１〜第３の３個の
セグメントに分割し、先行ジョブの第３のセグメントに
対して後続ジョブの第１のセグメントの時間的位置付け
を適切化し、すなわち先行ジョブの最早終了時刻及び最
遅終了時刻に対して後続のジョブの最早開始時刻及び最
遅開始時刻を適切化している。
複数のジョブを順番に実行する場合に、所定の確率で起
きるマシンの故障にもかかわらず、効率的に複数のジョ
ブを実行できるスケジューリングシステムを開示する。
該スケジューリングシステムでは、マシンへの各ジョブ
の割付け時間の最大値、平均値、及び最小値を算出する
とともに、各ジョブの割付け時間を第１〜第３の３個の
セグメントに分割し、先行ジョブの第３のセグメントに
対して後続ジョブの第１のセグメントの時間的位置付け
を適切化し、すなわち先行ジョブの最早終了時刻及び最
遅終了時刻に対して後続のジョブの最早開始時刻及び最
遅開始時刻を適切化している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】通常のテープドライブ
は、シングルタスク処理であり、かつ本来のジョブとし
てのテープへのデータの読書き処理を実行することにな
っているので、機能診断プログラムの実行中に、データ
の読書きの指示を受けると、本来のジョブの実行が長く
待たされることになる。また、マルチタスク処理が可能
なデバイスであっても、本来の処理の実行中に機能診断
プログラム等のその他の処理を実行させることは、本来
の処理の速度低下や、トラブル発生に繋がり易い。
は、シングルタスク処理であり、かつ本来のジョブとし
てのテープへのデータの読書き処理を実行することにな
っているので、機能診断プログラムの実行中に、データ
の読書きの指示を受けると、本来のジョブの実行が長く
待たされることになる。また、マルチタスク処理が可能
なデバイスであっても、本来の処理の実行中に機能診断
プログラム等のその他の処理を実行させることは、本来
の処理の速度低下や、トラブル発生に繋がり易い。
【０００５】特開平５−２４２１０３号公報のスケジュ
ーリングシステムは、実行開始時期及び実行順番がほぼ
決まっている複数のジョブをマシンに割り付ける場合に
は、効果的であるが、本来のジョブの実行要求が不確定
に生起するマシンでは、複数個のジョブをあらかじめス
ケジューリングすることは困難である。
ーリングシステムは、実行開始時期及び実行順番がほぼ
決まっている複数のジョブをマシンに割り付ける場合に
は、効果的であるが、本来のジョブの実行要求が不確定
に生起するマシンでは、複数個のジョブをあらかじめス
ケジューリングすることは困難である。
【０００６】本発明の目的は、不確定に生起する第１の
ジョブを実行するデバイスにおいて、重複を抑制しつ
つ、第２のジョブを適切に実行することのできるジョブ
実行制御装置、方法、及びプログラムを提供することで
ある。本発明の他の目的は、第２のジョブを適切な時間
間隔又は頻度で実行することを保証できるジョブ実行制
御装置、方法、及び装置を提供することである。
ジョブを実行するデバイスにおいて、重複を抑制しつ
つ、第２のジョブを適切に実行することのできるジョブ
実行制御装置、方法、及びプログラムを提供することで
ある。本発明の他の目的は、第２のジョブを適切な時間
間隔又は頻度で実行することを保証できるジョブ実行制
御装置、方法、及び装置を提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】第１の発明のジョブ実行
制御装置は次のものを有している。 ・複数のジョブを実行するジョブ実行手段 ・ジョブ実行手段における第１のジョブの生起時刻につ
いての確率分布を作成する確率分布作成手段 ・確率分布作成手段の作成した確率分布に基づいてジョ
ブ実行手段における第２のジョブの実行時期を調整する
実行時期調整手段
制御装置は次のものを有している。 ・複数のジョブを実行するジョブ実行手段 ・ジョブ実行手段における第１のジョブの生起時刻につ
いての確率分布を作成する確率分布作成手段 ・確率分布作成手段の作成した確率分布に基づいてジョ
ブ実行手段における第２のジョブの実行時期を調整する
実行時期調整手段
【０００８】ジョブ実行手段は、シングルタスク型及び
マルチタスク型のいずれであってもよい。ジョブ実行手
段が例えばテープドライブである場合、第１のジョブは
例えばテープへのデータの読書きに関するジョブであ
り、第２のジョブは例えばテープの経年劣化に因る故障
の発生を事前に察知するための機能診断プログラムであ
る。ジョブ実行手段が例えばコンピュータ本体である場
合、第２のジョブは例えばアンチウィルスプログラム、
スキャンディスクのプログラム、及び／又はデフラグの
プログラムである。例えば、ユーザがパーソナルコンピ
ュータでワードプロセッサのアプリケーションを使用し
ている場合、第１のジョブはワードプロセッサ本来の文
章編集に関するジョブにし、第２のジョブは例えば現在
編集中のファイルの自動保存プログラムにしてもよい。
ジョブ実行手段が例えばサーバーである場合、第１のジ
ョブは例えばクライアントからの要求に係るジョブであ
るの対し、第２のジョブは例えばサーバーのデータのバ
ックアップに係るジョブである。
マルチタスク型のいずれであってもよい。ジョブ実行手
段が例えばテープドライブである場合、第１のジョブは
例えばテープへのデータの読書きに関するジョブであ
り、第２のジョブは例えばテープの経年劣化に因る故障
の発生を事前に察知するための機能診断プログラムであ
る。ジョブ実行手段が例えばコンピュータ本体である場
合、第２のジョブは例えばアンチウィルスプログラム、
スキャンディスクのプログラム、及び／又はデフラグの
プログラムである。例えば、ユーザがパーソナルコンピ
ュータでワードプロセッサのアプリケーションを使用し
ている場合、第１のジョブはワードプロセッサ本来の文
章編集に関するジョブにし、第２のジョブは例えば現在
編集中のファイルの自動保存プログラムにしてもよい。
ジョブ実行手段が例えばサーバーである場合、第１のジ
ョブは例えばクライアントからの要求に係るジョブであ
るの対し、第２のジョブは例えばサーバーのデータのバ
ックアップに係るジョブである。
【０００９】第１のジョブは、例えばジョブ実行手段に
おける読書きに係るジョブのみと言うように、同一のジ
ョブに限定されない。ジョブ実行手段が例えばマルチタ
スク可能型ＯＳ搭載のコンピュータであるとき、第１の
ジョブは、表計算ソフトに係るジョブ、ワードプロセッ
サに係るジョブ、及びウェブブラウザに係るジョブで、
第２のジョブはアンチウィルスプログラムに係るジョブ
と言うように、第１のジョブは、異なる複数個のプログ
ラムであってもよい。逆に、第２のジョブは、例えばジ
ョブ実行手段におけるアンチウィルスに係るジョブのみ
と言うように、同一のジョブに限定されない。ジョブ実
行手段が例えばコンピュータであるとき、第１のジョブ
は表計算ソフトに係るジョブであり、第２のジョブはア
ンチウィルスプログラムに係るジョブ、及びファイルの
自動バックアップのプログラムに係るジョブと言うよう
に、第２のジョブは、異なる複数個のプログラムに係る
ジョブであってもよい。第１のジョブは不確定に生起す
るジョブであり、第２のジョブは、第１のジョブの確率
分布を参照しつつ、厳密な実行時期を要求されることな
く所定の時間間隔で行うべきジョブである。なお、確率
分布の作成処理は、第２のジョブとしてジョブ実行手段
において実行されても、ジョブ実行手段とは別のＣＰＵ
等において行われてもよい。
おける読書きに係るジョブのみと言うように、同一のジ
ョブに限定されない。ジョブ実行手段が例えばマルチタ
スク可能型ＯＳ搭載のコンピュータであるとき、第１の
ジョブは、表計算ソフトに係るジョブ、ワードプロセッ
サに係るジョブ、及びウェブブラウザに係るジョブで、
第２のジョブはアンチウィルスプログラムに係るジョブ
と言うように、第１のジョブは、異なる複数個のプログ
ラムであってもよい。逆に、第２のジョブは、例えばジ
ョブ実行手段におけるアンチウィルスに係るジョブのみ
と言うように、同一のジョブに限定されない。ジョブ実
行手段が例えばコンピュータであるとき、第１のジョブ
は表計算ソフトに係るジョブであり、第２のジョブはア
ンチウィルスプログラムに係るジョブ、及びファイルの
自動バックアップのプログラムに係るジョブと言うよう
に、第２のジョブは、異なる複数個のプログラムに係る
ジョブであってもよい。第１のジョブは不確定に生起す
るジョブであり、第２のジョブは、第１のジョブの確率
分布を参照しつつ、厳密な実行時期を要求されることな
く所定の時間間隔で行うべきジョブである。なお、確率
分布の作成処理は、第２のジョブとしてジョブ実行手段
において実行されても、ジョブ実行手段とは別のＣＰＵ
等において行われてもよい。
【００１０】第１の発明では、第２のジョブの実行時期
は、第１のジョブの生起の確率分布の最小の区間に限定
されない。例えば、第１のジョブの生起確率が、連続す
る複数の区間においてほぼフラットで大差なく、かつ基
準値以下である場合には、これら区間の最初の区間又は
中間の区間が、生起確率の最小の区間でなくても、第２
のジョブの実施する時期として選択されてもよいとす
る。さらに、生起確率の最小の区間の両側の区間の生起
確率が異常に大きく、第２のジョブの処理時間が今回は
長くなると予測される場合には、生起確率の２番目や３
番目に小さい区間が第２のジョブの実施する時期として
選択されてもよいとする。
は、第１のジョブの生起の確率分布の最小の区間に限定
されない。例えば、第１のジョブの生起確率が、連続す
る複数の区間においてほぼフラットで大差なく、かつ基
準値以下である場合には、これら区間の最初の区間又は
中間の区間が、生起確率の最小の区間でなくても、第２
のジョブの実施する時期として選択されてもよいとす
る。さらに、生起確率の最小の区間の両側の区間の生起
確率が異常に大きく、第２のジョブの処理時間が今回は
長くなると予測される場合には、生起確率の２番目や３
番目に小さい区間が第２のジョブの実施する時期として
選択されてもよいとする。
【００１１】実行時期調整手段は、第１のジョブの生起
時刻に関する確率分布を踏まえ、所定の観点から第２の
ジョブの最適な実行時期を算出して、該時期に第２のジ
ョブを実行することになる。これにより、第１のジョブ
及び第２のジョブの実行時期が調和され、ジョブ実行手
段における第１のジョブ及び第２のジョブの処理を良好
化できる。
時刻に関する確率分布を踏まえ、所定の観点から第２の
ジョブの最適な実行時期を算出して、該時期に第２のジ
ョブを実行することになる。これにより、第１のジョブ
及び第２のジョブの実行時期が調和され、ジョブ実行手
段における第１のジョブ及び第２のジョブの処理を良好
化できる。
【００１２】第２の発明のジョブ実行制御装置によれ
ば、第１の発明のジョブ実行制御装置において、確率分
布作成手段の作成する確率分布の起点は、ジョブ実行手
段における第１のジョブの終了時刻に設定されている。
ば、第１の発明のジョブ実行制御装置において、確率分
布作成手段の作成する確率分布の起点は、ジョブ実行手
段における第１のジョブの終了時刻に設定されている。
【００１３】確率分布の起点は、ジョブ実行手段におけ
る第１のジョブの終了時刻でなく、１日の例えば午前零
時とか業務開始の午前９時とかに設定することもでき
る。しかし、第１のジョブの生起確率の分布には、所定
の周期があることが多いので、確率分布の起点をジョブ
実行手段における第１のジョブの終了時刻ｔｆに設定す
る方が、信頼性のより高い確率分布を作成することがで
きる。
る第１のジョブの終了時刻でなく、１日の例えば午前零
時とか業務開始の午前９時とかに設定することもでき
る。しかし、第１のジョブの生起確率の分布には、所定
の周期があることが多いので、確率分布の起点をジョブ
実行手段における第１のジョブの終了時刻ｔｆに設定す
る方が、信頼性のより高い確率分布を作成することがで
きる。
【００１４】第３の発明のジョブ実行制御装置によれ
ば、第１又は第２の発明のジョブ実行制御装置におい
て、確率分布作成手段は、時間帯、曜日帯、及び／又は
季節帯ごとに確率分布を作成し、実行時期調整手段は、
現時刻、現曜日、及び／又は現季節に対応する確率分布
に基づいてジョブ実行手段における第２のジョブの実行
時期を調整する。
ば、第１又は第２の発明のジョブ実行制御装置におい
て、確率分布作成手段は、時間帯、曜日帯、及び／又は
季節帯ごとに確率分布を作成し、実行時期調整手段は、
現時刻、現曜日、及び／又は現季節に対応する確率分布
に基づいてジョブ実行手段における第２のジョブの実行
時期を調整する。
【００１５】第１のジョブの生起の確率分布は、昼間帯
と夜間帯、深夜及び早朝の時間帯とその他の時間帯、平
日と土日、夏と冬、と言うように、別の特徴をもつこと
がある。確率分布を時間帯、曜日帯、及び／又は季節帯
ごとに分けることにより、第２のジョブの実施時期を各
状況に応じて最適なものに選択できる。
と夜間帯、深夜及び早朝の時間帯とその他の時間帯、平
日と土日、夏と冬、と言うように、別の特徴をもつこと
がある。確率分布を時間帯、曜日帯、及び／又は季節帯
ごとに分けることにより、第２のジョブの実施時期を各
状況に応じて最適なものに選択できる。
【００１６】第４の発明のジョブ実行制御装置によれ
ば、第１〜第３のいずれかの発明のジョブ実行制御装置
において、確率分布作成手段は、ジョブ実行手段におけ
る第１のジョブの生起時刻についてのデータの内、直近
の所定個数のデータ、又は直近の所定期間内のデータに
基づいて、確率分布を作成する。
ば、第１〜第３のいずれかの発明のジョブ実行制御装置
において、確率分布作成手段は、ジョブ実行手段におけ
る第１のジョブの生起時刻についてのデータの内、直近
の所定個数のデータ、又は直近の所定期間内のデータに
基づいて、確率分布を作成する。
【００１７】ジョブ実行手段によっては、システムの環
境変化等に伴い、第１のジョブの生起の確率分布が急激
に変化することがある。確率分布の作成用のデータを、
直近の所定個数のデータ、又は直近の所定期間内のデー
タに絞ることにより、第２のジョブの実行時期をシステ
ムの環境変化等に速やかに対応したものにすることがで
きる。
境変化等に伴い、第１のジョブの生起の確率分布が急激
に変化することがある。確率分布の作成用のデータを、
直近の所定個数のデータ、又は直近の所定期間内のデー
タに絞ることにより、第２のジョブの実行時期をシステ
ムの環境変化等に速やかに対応したものにすることがで
きる。
【００１８】第５の発明のジョブ実行制御装置によれ
ば、第１〜第４のいずれかの発明のジョブ実行制御装置
において、確率分布作成手段は次の手段を有している。 ・ジョブ実行手段における第１のジョブの終了時からの
経過時間を測定する経過時間測定手段 ・ジョブ実行手段における第１のジョブの終了時からの
経過時間を複数の区間に分け各区間に対応する配列要素
を備える配列手段 ・ジョブ実行手段における第１のジョブの生起を監視し
生起時の経過時間に対応する区間の配列要素の値を更新
する更新手段 ・各配列要素の値に基づいて各区間の確率を算出して全
体の確率分布を作成する確率分布算出手段
ば、第１〜第４のいずれかの発明のジョブ実行制御装置
において、確率分布作成手段は次の手段を有している。 ・ジョブ実行手段における第１のジョブの終了時からの
経過時間を測定する経過時間測定手段 ・ジョブ実行手段における第１のジョブの終了時からの
経過時間を複数の区間に分け各区間に対応する配列要素
を備える配列手段 ・ジョブ実行手段における第１のジョブの生起を監視し
生起時の経過時間に対応する区間の配列要素の値を更新
する更新手段 ・各配列要素の値に基づいて各区間の確率を算出して全
体の確率分布を作成する確率分布算出手段
【００１９】このように、第１のジョブが生起すると、
その生起時刻に対応する配列要素の値が更新されること
により、的確な確率分布を作成することができる。な
お、確率分布算出手段による確率分布の更新は、典型的
には、第１のジョブの生起ごとに行われるが、これに限
定されない。
その生起時刻に対応する配列要素の値が更新されること
により、的確な確率分布を作成することができる。な
お、確率分布算出手段による確率分布の更新は、典型的
には、第１のジョブの生起ごとに行われるが、これに限
定されない。
【００２０】第６の発明のジョブ実行制御装置によれ
ば、第５の発明のジョブ実行制御装置において、区間の
長さは、ジョブ実行手段における第２のジョブの処理時
間より長く設定されている。
ば、第５の発明のジョブ実行制御装置において、区間の
長さは、ジョブ実行手段における第２のジョブの処理時
間より長く設定されている。
【００２１】第２のジョブの実行時期を確率分布の区間
に対応させるとすると、確率分布の区間の長さが、ジョ
ブ実行手段における第２のジョブの処理時間より長い場
合、第２のジョブの実行期間を含む区間の確率が、小で
あっても、その次の区間の確率が大であると、第２のジ
ョブの処理が該次の区間に及び、第１のジョブの実行と
重なる可能性が高くなる。区間の長さが、ジョブ実行手
段における第２のジョブの処理時間より長く設定される
ことにより、第２のジョブの最適な実行時期は、単純に
各区間の確率からに決定できる。なお、好ましくは、区
間の長さは、ジョブ実行手段における第２のジョブの処
理時間の数倍程度（例えば６倍）とされる。
に対応させるとすると、確率分布の区間の長さが、ジョ
ブ実行手段における第２のジョブの処理時間より長い場
合、第２のジョブの実行期間を含む区間の確率が、小で
あっても、その次の区間の確率が大であると、第２のジ
ョブの処理が該次の区間に及び、第１のジョブの実行と
重なる可能性が高くなる。区間の長さが、ジョブ実行手
段における第２のジョブの処理時間より長く設定される
ことにより、第２のジョブの最適な実行時期は、単純に
各区間の確率からに決定できる。なお、好ましくは、区
間の長さは、ジョブ実行手段における第２のジョブの処
理時間の数倍程度（例えば６倍）とされる。
【００２２】第７の発明のジョブ実行制御装置は、第１
〜第６のいずれかの発明のジョブ実行制御装置におい
て、次のものを有している。 ・ジョブ実行手段における第１のジョブの処理終了時か
ら第１のジョブの処理の無生起の継続時間としての無生
起継続時間ｔと基準値Ｔmaxとを対比する対比手段 ・ジョブ実行手段における第２のジョブの実行後、無生
起継続時間ｔ＞基準値Ｔmaxの条件が１度、成立するま
ではジョブ実行手段における第２のジョブの次の実行を
禁止する実行禁止手段
〜第６のいずれかの発明のジョブ実行制御装置におい
て、次のものを有している。 ・ジョブ実行手段における第１のジョブの処理終了時か
ら第１のジョブの処理の無生起の継続時間としての無生
起継続時間ｔと基準値Ｔmaxとを対比する対比手段 ・ジョブ実行手段における第２のジョブの実行後、無生
起継続時間ｔ＞基準値Ｔmaxの条件が１度、成立するま
ではジョブ実行手段における第２のジョブの次の実行を
禁止する実行禁止手段
【００２３】確率分布の期間の最初の方に確率の小さい
区間が存在する等、確率分布に基づく第２のジョブの最
適実行時刻が確率分布の期間の最初の方に存在する事情
があると、第２のジョブが不必要に頻繁に実施されるこ
とがある。無生起継続時間ｔ＞基準値Ｔmaxの条件が１
度、成立するまでは、第２のジョブの実行を禁止するよ
うにすれば、第２のジョブの頻繁な実施を回避すること
ができる。なお、該確率分布では、無生起継続時間ｔは
確率変数を意味する。
区間が存在する等、確率分布に基づく第２のジョブの最
適実行時刻が確率分布の期間の最初の方に存在する事情
があると、第２のジョブが不必要に頻繁に実施されるこ
とがある。無生起継続時間ｔ＞基準値Ｔmaxの条件が１
度、成立するまでは、第２のジョブの実行を禁止するよ
うにすれば、第２のジョブの頻繁な実施を回避すること
ができる。なお、該確率分布では、無生起継続時間ｔは
確率変数を意味する。
【００２４】第８の発明のジョブ実行制御装置は、第７
の発明のジョブ実行制御装置において、次のものを有し
ている。 ・第１のジョブの処理終了時を確率分布の時間起点とし
て該時間起点からの経過時間を複数の区間に区分けする
区間区分け手段 ・時間起点から各区間の終点まで第１のジョブの処理が
無生起であったとき各終点から次に第２のジョブの処理
をジョブ実行手段において実行できる時刻までの予測時
間としての期待値Ｔlを確率分布に基づいて算出する期
待値算出手段 ・各区間の終点におけるＴlが所定の基準値Ｔmaxに対し
てＴl＜基準値Ｔmaxの条件を満足する区間の中で時間起
点から最も離れる終点をＴmとし時間起点からＴmまでの
区間の中で確率最小の区間を検出する最小確率区間検出
手段 ・最小確率区間検出手段の検出した区間内にジョブ実行
手段において第２のジョブを実行する実行時期調整手段
の発明のジョブ実行制御装置において、次のものを有し
ている。 ・第１のジョブの処理終了時を確率分布の時間起点とし
て該時間起点からの経過時間を複数の区間に区分けする
区間区分け手段 ・時間起点から各区間の終点まで第１のジョブの処理が
無生起であったとき各終点から次に第２のジョブの処理
をジョブ実行手段において実行できる時刻までの予測時
間としての期待値Ｔlを確率分布に基づいて算出する期
待値算出手段 ・各区間の終点におけるＴlが所定の基準値Ｔmaxに対し
てＴl＜基準値Ｔmaxの条件を満足する区間の中で時間起
点から最も離れる終点をＴmとし時間起点からＴmまでの
区間の中で確率最小の区間を検出する最小確率区間検出
手段 ・最小確率区間検出手段の検出した区間内にジョブ実行
手段において第２のジョブを実行する実行時期調整手段
【００２５】第１のジョブの実行との重複の可能性の低
い第２のジョブの実行時期としては、一般的に、確率分
布の中で確率最小の区間である。一方、無生起継続時間
ｔ＞基準値Ｔmaxの条件が１度、成立すると、速やかに
第２のジョブを実行すべきとの要請がある。該ジョブ実
行制御装置では、ｔ＞Ｔmaxの条件が成立した後、第１
のジョブの生起確率の小さい期間に第２のジョブを実施
して、第１のジョブ及び第２のジョブの実行の重複抑制
と、第２のジョブの速やかな実行とを両立させることが
できる。
い第２のジョブの実行時期としては、一般的に、確率分
布の中で確率最小の区間である。一方、無生起継続時間
ｔ＞基準値Ｔmaxの条件が１度、成立すると、速やかに
第２のジョブを実行すべきとの要請がある。該ジョブ実
行制御装置では、ｔ＞Ｔmaxの条件が成立した後、第１
のジョブの生起確率の小さい期間に第２のジョブを実施
して、第１のジョブ及び第２のジョブの実行の重複抑制
と、第２のジョブの速やかな実行とを両立させることが
できる。
【００２６】第９の発明のジョブ実行制御装置は、第５
又は第８の発明のジョブ実行制御装置において、基準値
Ｔmaxを調整自在に設定する基準値設定手段を有してい
る。
又は第８の発明のジョブ実行制御装置において、基準値
Ｔmaxを調整自在に設定する基準値設定手段を有してい
る。
【００２７】基準値Ｔmaxの設定は、ユーザ操作によっ
ても行われても、自動的に行われてもよい。例えばテー
プドライブにおける第２のジョブとしての機能診断プロ
グラムは、実行頻度は、使用期間の増大に連れて、増大
した方が好ましいことがある。このような場合に、基準
値Ｔmaxを固定することなく、調整可とすることは有意
義である。
ても行われても、自動的に行われてもよい。例えばテー
プドライブにおける第２のジョブとしての機能診断プロ
グラムは、実行頻度は、使用期間の増大に連れて、増大
した方が好ましいことがある。このような場合に、基準
値Ｔmaxを固定することなく、調整可とすることは有意
義である。
【００２８】本発明のジョブ実行制御方法は、複数のジ
ョブを実行するジョブ実行手段における第１のジョブの
生起時刻についての確率分布を作成する確率分布作成ス
テップ、及び確率分布作成ステップにおいて作成した確
率分布に基づいてジョブ実行手段における第２のジョブ
の実行時期を調整する実行時期調整ステップを有してい
る。好ましくは、該確率分布作成ステップにおいて作成
する確率分布の起点は、ジョブ実行手段における第１の
ジョブの終了時刻に設定されている。好ましくは、該確
率分布作成ステップでは、時間帯、曜日帯、及び／又は
季節帯ごとに確率分布を作成し、実行時期調整ステップ
では、現時刻、現曜日、及び／又は現季節に対応する確
率分布に基づいてジョブ実行手段における第２のジョブ
の実行時期を調整する。好ましくは、該確率分布作成ス
テップでは、ジョブ実行手段における第１のジョブの生
起時刻についてのデータの内、直近の所定個数のデー
タ、又は直近の所定期間内のデータに基づいて、確率分
布を作成する。
ョブを実行するジョブ実行手段における第１のジョブの
生起時刻についての確率分布を作成する確率分布作成ス
テップ、及び確率分布作成ステップにおいて作成した確
率分布に基づいてジョブ実行手段における第２のジョブ
の実行時期を調整する実行時期調整ステップを有してい
る。好ましくは、該確率分布作成ステップにおいて作成
する確率分布の起点は、ジョブ実行手段における第１の
ジョブの終了時刻に設定されている。好ましくは、該確
率分布作成ステップでは、時間帯、曜日帯、及び／又は
季節帯ごとに確率分布を作成し、実行時期調整ステップ
では、現時刻、現曜日、及び／又は現季節に対応する確
率分布に基づいてジョブ実行手段における第２のジョブ
の実行時期を調整する。好ましくは、該確率分布作成ス
テップでは、ジョブ実行手段における第１のジョブの生
起時刻についてのデータの内、直近の所定個数のデー
タ、又は直近の所定期間内のデータに基づいて、確率分
布を作成する。
【００２９】好ましくは、該確率分布作成ステップは、
ジョブ実行手段における第１のジョブの終了時からの経
過時間を測定する経過時間測定サブステップ、ジョブ実
行手段における第１のジョブの終了時からの経過時間を
複数の区間に分け各区間に対応する配列要素を備える配
列サブステップ、ジョブ実行手段における第１のジョブ
の生起を監視し生起時の経過時間に対応する区間の配列
要素の値を更新する更新サブステップ、及び各配列要素
の値に基づいて各区間の確率を算出して全体の確率分布
を作成する確率分布算出サブステップを有している。好
ましくは、該区間の長さは、ジョブ実行手段における第
２のジョブの処理時間より長く設定されている。
ジョブ実行手段における第１のジョブの終了時からの経
過時間を測定する経過時間測定サブステップ、ジョブ実
行手段における第１のジョブの終了時からの経過時間を
複数の区間に分け各区間に対応する配列要素を備える配
列サブステップ、ジョブ実行手段における第１のジョブ
の生起を監視し生起時の経過時間に対応する区間の配列
要素の値を更新する更新サブステップ、及び各配列要素
の値に基づいて各区間の確率を算出して全体の確率分布
を作成する確率分布算出サブステップを有している。好
ましくは、該区間の長さは、ジョブ実行手段における第
２のジョブの処理時間より長く設定されている。
【００３０】好ましくは、ジョブ実行制御方法は、さら
に、ジョブ実行手段における第１のジョブの処理終了時
から第１のジョブの処理の無生起の継続時間としての無
生起継続時間ｔと基準値Ｔmaxとを対比する対比ステッ
プ、及びジョブ実行手段における第２のジョブの実行
後、無生起継続時間ｔ＞基準値Ｔmaxの条件が１度、成
立するまではジョブ実行手段における第２のジョブの次
の実行を禁止する実行禁止ステップを有している。好ま
しくは、ジョブ実行制御方法は、第１のジョブの処理終
了時を確率分布の時間起点として該時間起点からの経過
時間を複数の区間に区分けする区間区分けステップ、時
間起点から各区間の終点まで第１のジョブの処理が無生
起であったとき各終点から次に第２のジョブの処理をジ
ョブ実行手段において実行できる時刻までの予測時間と
しての期待値Ｔlを確率分布に基づいて算出する期待値
算出ステップ、各区間の終点におけるＴlが所定の基準
値Ｔmaxに対してＴl＜基準値Ｔmaxの条件を満足する区
間の中で時間起点から最も離れる終点をＴmとし時間起
点からＴmまでの区間の中で確率最小の区間を検出する
最小確率区間検出ステップ、及び最小確率区間検出手段
の検出した区間内にジョブ実行手段において第２のジョ
ブを実行する実行時期調整ステップを有している。好ま
しくは、ジョブ実行制御方法は、基準値Ｔmaxを調整自
在に設定する基準値設定ステップを有している。
に、ジョブ実行手段における第１のジョブの処理終了時
から第１のジョブの処理の無生起の継続時間としての無
生起継続時間ｔと基準値Ｔmaxとを対比する対比ステッ
プ、及びジョブ実行手段における第２のジョブの実行
後、無生起継続時間ｔ＞基準値Ｔmaxの条件が１度、成
立するまではジョブ実行手段における第２のジョブの次
の実行を禁止する実行禁止ステップを有している。好ま
しくは、ジョブ実行制御方法は、第１のジョブの処理終
了時を確率分布の時間起点として該時間起点からの経過
時間を複数の区間に区分けする区間区分けステップ、時
間起点から各区間の終点まで第１のジョブの処理が無生
起であったとき各終点から次に第２のジョブの処理をジ
ョブ実行手段において実行できる時刻までの予測時間と
しての期待値Ｔlを確率分布に基づいて算出する期待値
算出ステップ、各区間の終点におけるＴlが所定の基準
値Ｔmaxに対してＴl＜基準値Ｔmaxの条件を満足する区
間の中で時間起点から最も離れる終点をＴmとし時間起
点からＴmまでの区間の中で確率最小の区間を検出する
最小確率区間検出ステップ、及び最小確率区間検出手段
の検出した区間内にジョブ実行手段において第２のジョ
ブを実行する実行時期調整ステップを有している。好ま
しくは、ジョブ実行制御方法は、基準値Ｔmaxを調整自
在に設定する基準値設定ステップを有している。
【００３１】本発明のジョブ実行制御プログラムは、本
発明の前述したジョブ実行制御方法の各ステップ及び／
又は各サブステップをコンピュータに実行させるもので
ある。
発明の前述したジョブ実行制御方法の各ステップ及び／
又は各サブステップをコンピュータに実行させるもので
ある。
【００３２】
【発明の実施の形態】以下、発明の実施の形態について
図面を参照して説明する。図１は動的診断機能付きジョ
ブ実行装置10の機能ブロック図である。ジョブ実行手段
13は第１のジョブ14及び第２のジョブ15を実行する。ジ
ョブ実行手段13がテープドライブである場合は、第１の
ジョブ14はテープへのデータの読書き処理であり、第２
のジョブ15はテープの経年劣化を調べる機能診断プログ
ラムである。テープドライブ等のデバイスでは、大規模
なシステムに接続された場合、一旦、電源を投入され
て、起動すると、長期間、作動状態に維持され、電源を
切って、システムから切り離し、故障診断を行うことが
でき難くなる。ジョブ実行手段13がシングルタスク型で
ある場合、ジョブ実行手段13は、第２のジョブ15の非実
行中における第１のジョブ14の実行要求の生起に対して
は、第１のジョブ14を直ちに実行し、また、第２のジョ
ブ15の実行中は、第２のジョブ15の処理の終了するま
で、第１のジョブ14の実行を引き延ばす。ジョブ実行手
段13がマルチタスク型である場合、ジョブ実行手段13
は、第２のジョブ15の実行中及び非実行中に関係なく、
第１のジョブ14の実行要求が生起しだい、第１のジョブ
14を実行する。確率分布作成手段18は、ジョブ実行手段
13における第１のジョブの実行状態を監視し、ジョブ実
行手段13における第１のジョブ14の生起についての確率
分布を作成する。実行時期調整手段19は、確率分布作成
手段18の作成した確率分布に基づいてジョブ実行手段13
に第２のジョブ15を実行させるタイミングを指示する。
図面を参照して説明する。図１は動的診断機能付きジョ
ブ実行装置10の機能ブロック図である。ジョブ実行手段
13は第１のジョブ14及び第２のジョブ15を実行する。ジ
ョブ実行手段13がテープドライブである場合は、第１の
ジョブ14はテープへのデータの読書き処理であり、第２
のジョブ15はテープの経年劣化を調べる機能診断プログ
ラムである。テープドライブ等のデバイスでは、大規模
なシステムに接続された場合、一旦、電源を投入され
て、起動すると、長期間、作動状態に維持され、電源を
切って、システムから切り離し、故障診断を行うことが
でき難くなる。ジョブ実行手段13がシングルタスク型で
ある場合、ジョブ実行手段13は、第２のジョブ15の非実
行中における第１のジョブ14の実行要求の生起に対して
は、第１のジョブ14を直ちに実行し、また、第２のジョ
ブ15の実行中は、第２のジョブ15の処理の終了するま
で、第１のジョブ14の実行を引き延ばす。ジョブ実行手
段13がマルチタスク型である場合、ジョブ実行手段13
は、第２のジョブ15の実行中及び非実行中に関係なく、
第１のジョブ14の実行要求が生起しだい、第１のジョブ
14を実行する。確率分布作成手段18は、ジョブ実行手段
13における第１のジョブの実行状態を監視し、ジョブ実
行手段13における第１のジョブ14の生起についての確率
分布を作成する。実行時期調整手段19は、確率分布作成
手段18の作成した確率分布に基づいてジョブ実行手段13
に第２のジョブ15を実行させるタイミングを指示する。
【００３３】図２は確率分布作成手段18の詳細なブロッ
ク図である。経過時間測定手段24は、ジョブ実行手段13
における第１のジョブ14の処理の終了を検出し、該終了
時刻を起点として、該起点からの経過時間を測定する。
生起データ収集手段25は、ジョブ実行手段13における第
１のジョブ14の生起を監視し、第１のジョブ14の生起し
た時の経過時間測定手段24の経過時間（＝確率分布の起
点を基準とする生起時刻）をデータとして収集する。第
１のジョブ14の生起の確率分布は複数の等区間に分割さ
れ、配列手段27は、確率分布の各等区間に対応した配列
要素を備えている。更新手段26は、収集データに基づい
て生起時刻に対応する配列要素の値を所定量増大する。
これにより、配列手段27の配列要素には、後述の図３に
おける対応区間の確率の対応値が格納されることにな
る。確率分布算出手段28は、配列手段27の配列要素の値
に基づいて確率分布を算出する。
ク図である。経過時間測定手段24は、ジョブ実行手段13
における第１のジョブ14の処理の終了を検出し、該終了
時刻を起点として、該起点からの経過時間を測定する。
生起データ収集手段25は、ジョブ実行手段13における第
１のジョブ14の生起を監視し、第１のジョブ14の生起し
た時の経過時間測定手段24の経過時間（＝確率分布の起
点を基準とする生起時刻）をデータとして収集する。第
１のジョブ14の生起の確率分布は複数の等区間に分割さ
れ、配列手段27は、確率分布の各等区間に対応した配列
要素を備えている。更新手段26は、収集データに基づい
て生起時刻に対応する配列要素の値を所定量増大する。
これにより、配列手段27の配列要素には、後述の図３に
おける対応区間の確率の対応値が格納されることにな
る。確率分布算出手段28は、配列手段27の配列要素の値
に基づいて確率分布を算出する。
【００３４】図３及び図４は確率分布の第１及び第２の
例示図である。確率変数は、ジョブ実行手段13における
第１のジョブ14の処理終了時刻を起点のｔ＝０として、
ジョブ実行手段13において第１のジョブ14の次に生起す
るまでの経過時間である。該確率分布では、ｔ＝０から
時間軸に沿って等区間Δｔごとに、ｔ1，ｔ2，・・・，
ｔr-1，ｔr，・・・ｔn-1，ｔnを取り、区間（ｔ0，ｔ
1］の確率をｐ1，区間（ｔ1，ｔ2］の確率をｐ2，・・
・，区間（ｔr-1，ｔr］の確率をｐl，区間（ｔn-1，ｔ
n］の確率をｐnとする。図３の確率分布では、時間軸方
向の中間に確率の最小値が出現しているのに対し、図４
の確率分布では、確率は時間軸方向へ単調減少してい
る。なお、図３及び図４において、最後の区間（ｔn-
1，ｔn］のｐnは、厳密には、（ｔn-1，∞］の確率であ
る。
例示図である。確率変数は、ジョブ実行手段13における
第１のジョブ14の処理終了時刻を起点のｔ＝０として、
ジョブ実行手段13において第１のジョブ14の次に生起す
るまでの経過時間である。該確率分布では、ｔ＝０から
時間軸に沿って等区間Δｔごとに、ｔ1，ｔ2，・・・，
ｔr-1，ｔr，・・・ｔn-1，ｔnを取り、区間（ｔ0，ｔ
1］の確率をｐ1，区間（ｔ1，ｔ2］の確率をｐ2，・・
・，区間（ｔr-1，ｔr］の確率をｐl，区間（ｔn-1，ｔ
n］の確率をｐnとする。図３の確率分布では、時間軸方
向の中間に確率の最小値が出現しているのに対し、図４
の確率分布では、確率は時間軸方向へ単調減少してい
る。なお、図３及び図４において、最後の区間（ｔn-
1，ｔn］のｐnは、厳密には、（ｔn-1，∞］の確率であ
る。
【００３５】なお、Δｔはジョブ実行手段13において第
２のジョブ15の処理に要する時間より長い時間が設定さ
れる。本出願人の販売に係るテープドライブとしてのＩ
ＢＭ３５８０Ｕｌｔｒｉｕｍ（Ｕｌｔｒｉｕｍとは、規
格名）では、メモリの劣化を調査する機能診断プログラ
ムが実行されることになっているが、該テープドライブ
をジョブ実行手段13とした場合、機能診断プログラムの
処理に要する時間は例えば約６０秒であるので、Δｔは
６０秒より適当に大きい例えば３００秒に設定する。
２のジョブ15の処理に要する時間より長い時間が設定さ
れる。本出願人の販売に係るテープドライブとしてのＩ
ＢＭ３５８０Ｕｌｔｒｉｕｍ（Ｕｌｔｒｉｕｍとは、規
格名）では、メモリの劣化を調査する機能診断プログラ
ムが実行されることになっているが、該テープドライブ
をジョブ実行手段13とした場合、機能診断プログラムの
処理に要する時間は例えば約６０秒であるので、Δｔは
６０秒より適当に大きい例えば３００秒に設定する。
【００３６】ここで期待値Ｔlを次のように定義する。
各式番号の対応式は図１２に示される。任意の時点で第
１のジョブ14の処理が終了したものとし、その時点を起
点とする。起点からの経過時間をΔｔh＝ｈΔｔ（ｈ＝
１，２，３，・・・）とする。Δｔhの間、第１のジョ
ブ14の次の処理が生起しなかったものと仮定して、その
後、確率分布に基づき第１のジョブ14の処理が生起し
て、最終的にある時点からの間、第１のジョブ14の処理
が生起しなかった時点と起点との間の時間の期待値をＴ
h nとおく。
各式番号の対応式は図１２に示される。任意の時点で第
１のジョブ14の処理が終了したものとし、その時点を起
点とする。起点からの経過時間をΔｔh＝ｈΔｔ（ｈ＝
１，２，３，・・・）とする。Δｔhの間、第１のジョ
ブ14の次の処理が生起しなかったものと仮定して、その
後、確率分布に基づき第１のジョブ14の処理が生起し
て、最終的にある時点からの間、第１のジョブ14の処理
が生起しなかった時点と起点との間の時間の期待値をＴ
h nとおく。
【００３７】（ａ）ｈ＝ｎのとき、すなわち、起点から
Δｔnの間、第１のジョブ14の処理が生起しなかったと
きは、（１）式である。
Δｔnの間、第１のジョブ14の処理が生起しなかったと
きは、（１）式である。
【００３８】(ｂ）ｈ＝ｎ−１のとき、すなわち、起点
からΔｔn-1の間に第１のジョブ14の処理が生起しなか
ったとして、その後、確率分布に基づき最終的にΔｔn
の間、第１のジョブ14の処理が生起しなかった時点と起
点との間の時間の期待値は、（２）式である。
からΔｔn-1の間に第１のジョブ14の処理が生起しなか
ったとして、その後、確率分布に基づき最終的にΔｔn
の間、第１のジョブ14の処理が生起しなかった時点と起
点との間の時間の期待値は、（２）式である。
【００３９】同様にして、一般式を与えると、（３）式
が求められる。この一般式は、帰納法により簡単に証明
できる。ここで、簡単のため、Ｔn＝Ｔl nと置くと、
（４）式となる。最後にｎ＝ｌとして、式を整理する
と、（５）式となる。Ｔlは、第１のジョブ14の無生起
継続時間の各時点について、該各時点から第２のジョブ
15が次に実行される時点まで予測時間を第１のジョブの
確率分布に基づいて算出した時間として定義される。
が求められる。この一般式は、帰納法により簡単に証明
できる。ここで、簡単のため、Ｔn＝Ｔl nと置くと、
（４）式となる。最後にｎ＝ｌとして、式を整理する
と、（５）式となる。Ｔlは、第１のジョブ14の無生起
継続時間の各時点について、該各時点から第２のジョブ
15が次に実行される時点まで予測時間を第１のジョブの
確率分布に基づいて算出した時間として定義される。
【００４０】動的診断機能付きジョブ実行装置10におい
て、Ｔlは次のように利用される。 （ｚ１）Ｔlの上限値Ｔmax（ｔ0≦Ｔmax≦ｔn）を適
宜、設定する。 （ｚ２）Ｔm＝ｍａｘ（Ｔl｜Ｔl＜Ｔmax，ｌ＝１，２，
３，・・・，ｎ）を算出する。 （ｚ３）ｐd＝ｍｉｎ（ｐi｜ｉ＝１，２，３，・・・，
ｍ）を与えるｔdを求める。後述の図６のＳ５５におい
て明らかになるように、第２のジョブ15は、ｔd−Δｔ
以降に開始可能になり、（ｔd−Δｔ，ｔd］の期間に実
行されることになる。
て、Ｔlは次のように利用される。 （ｚ１）Ｔlの上限値Ｔmax（ｔ0≦Ｔmax≦ｔn）を適
宜、設定する。 （ｚ２）Ｔm＝ｍａｘ（Ｔl｜Ｔl＜Ｔmax，ｌ＝１，２，
３，・・・，ｎ）を算出する。 （ｚ３）ｐd＝ｍｉｎ（ｐi｜ｉ＝１，２，３，・・・，
ｍ）を与えるｔdを求める。後述の図６のＳ５５におい
て明らかになるように、第２のジョブ15は、ｔd−Δｔ
以降に開始可能になり、（ｔd−Δｔ，ｔd］の期間に実
行されることになる。
【００４１】図５及び図６は機能診断プログラムの実行
時期を制御するルーチンのフローチャートである。該ル
ーチンでは、第１のジョブ14及び第２のジョブ15を実行
するデバイスとしてテープドライブが想定され、第２の
ジョブ15として機能診断プログラムが想定されている。
該ルーチンは、デバイスに電源が投入されしだい、開始
される。Ｓ３７では、ｔがリセットされる。Ｓ３８で
は、デバイス（ここではジョブ実行手段13。）において
第１のジョブ14の処理が生起されたか否かを判定し、該
判定がｙｅｓであれば、ＳＡの処理生起の確率分布の更
新のルーチンを実行してから、Ｓ３７へ戻る。また、該
判定がｎｏであれば、Ｓ３９へ進む。ＳＡのルーチンの
詳細は図７において後述する。Ｓ３９では、ｔとＴmax
とを対比し、ｔ＞Ｔmaxであれば、すなわち、電源投入
から第１のジョブ14の無生起継続時間ｔがＴmaxを超え
れば、Ｓ４０へ進み、また、ｔ≦Ｔmaxであれば、Ｓ３
８へ戻る。こうして、電源投入から第１のジョブ14の無
生起継続時間ｔがＴmaxを超えるまでは、後述のＳ５６
の実行は中止され、確率分布の作成の基礎となる標本が
十分に収集される。Ｓ４０ではｔdを算出し、次にＳ５
０へ進む。ｔdは、前述の（ｚ３）に基づいて算出す
る。
時期を制御するルーチンのフローチャートである。該ル
ーチンでは、第１のジョブ14及び第２のジョブ15を実行
するデバイスとしてテープドライブが想定され、第２の
ジョブ15として機能診断プログラムが想定されている。
該ルーチンは、デバイスに電源が投入されしだい、開始
される。Ｓ３７では、ｔがリセットされる。Ｓ３８で
は、デバイス（ここではジョブ実行手段13。）において
第１のジョブ14の処理が生起されたか否かを判定し、該
判定がｙｅｓであれば、ＳＡの処理生起の確率分布の更
新のルーチンを実行してから、Ｓ３７へ戻る。また、該
判定がｎｏであれば、Ｓ３９へ進む。ＳＡのルーチンの
詳細は図７において後述する。Ｓ３９では、ｔとＴmax
とを対比し、ｔ＞Ｔmaxであれば、すなわち、電源投入
から第１のジョブ14の無生起継続時間ｔがＴmaxを超え
れば、Ｓ４０へ進み、また、ｔ≦Ｔmaxであれば、Ｓ３
８へ戻る。こうして、電源投入から第１のジョブ14の無
生起継続時間ｔがＴmaxを超えるまでは、後述のＳ５６
の実行は中止され、確率分布の作成の基礎となる標本が
十分に収集される。Ｓ４０ではｔdを算出し、次にＳ５
０へ進む。ｔdは、前述の（ｚ３）に基づいて算出す
る。
【００４２】Ｓ５０では、Ｓ３８と同じく、デバイスに
おいて第１のジョブ14の処理が生起されたか否かを判定
し、該判定がｙｅｓであれぱ、ＳＡの処理生起の確率分
布の更新のルーチンを実行してから、Ｓ５１へ進み、該
判定がｎｏであれば、Ｓ５２へ進む。Ｓ５１では、ｔを
リセットし、次に、Ｓ５０へ戻る。Ｓ５２では、ｔとＴ
maxとを対比し、ｔ＞Ｔmaxであれば、Ｓ５３へ進み、ｔ
≦Ｔmaxであれば、Ｓ５４へ進む。Ｓ５３では、フラグ
を”偽”にし、Ｓ５０へ戻る。Ｓ５４では、フラグが”
真”か”偽”かを判定し、”真”であれば、Ｓ５０へ戻
り、”偽”であれば、Ｓ５５へ進む。Ｓ５５では、ｔと
ｔd−Δｔとを対比し、ｔ＞ｔd−Δｔであれば、Ｓ５４
へ進み、ｔ≦ｔd−Δｔであれば、Ｓ５０へ戻る。Ｓ５
６では、機能診断プログラムを実行する。Ｓ５７では、
フラグを”真”にする。これにより、ｔ＞Ｔmaxの条件
が成立すると、この後、ｔ＞ｔd−Δｔとなりしだい、
第２のジョブ15が実行され、また、ｔ≦Ｔmaxの間は、
ｔに関係なく、第２のジョブ15の実行が中止される。
おいて第１のジョブ14の処理が生起されたか否かを判定
し、該判定がｙｅｓであれぱ、ＳＡの処理生起の確率分
布の更新のルーチンを実行してから、Ｓ５１へ進み、該
判定がｎｏであれば、Ｓ５２へ進む。Ｓ５１では、ｔを
リセットし、次に、Ｓ５０へ戻る。Ｓ５２では、ｔとＴ
maxとを対比し、ｔ＞Ｔmaxであれば、Ｓ５３へ進み、ｔ
≦Ｔmaxであれば、Ｓ５４へ進む。Ｓ５３では、フラグ
を”偽”にし、Ｓ５０へ戻る。Ｓ５４では、フラグが”
真”か”偽”かを判定し、”真”であれば、Ｓ５０へ戻
り、”偽”であれば、Ｓ５５へ進む。Ｓ５５では、ｔと
ｔd−Δｔとを対比し、ｔ＞ｔd−Δｔであれば、Ｓ５４
へ進み、ｔ≦ｔd−Δｔであれば、Ｓ５０へ戻る。Ｓ５
６では、機能診断プログラムを実行する。Ｓ５７では、
フラグを”真”にする。これにより、ｔ＞Ｔmaxの条件
が成立すると、この後、ｔ＞ｔd−Δｔとなりしだい、
第２のジョブ15が実行され、また、ｔ≦Ｔmaxの間は、
ｔに関係なく、第２のジョブ15の実行が中止される。
【００４３】図７は図５及び図６のＳＡの詳細なフロー
チャートである。図２の配列手段27は、図３及び図４の
各Δｔの区間に対応する配列要素を有している。配列要
素の番号ｉを１，２，３，・・・ｎとすると、配列要素
ｉには、確率分布における区間（ｔi-1，ｔi］の第１の
ジョブ14の生起回数に対応する値がｖiとして格納され
ている。Ｓ６０では、ｖiの総和Ｖを計算する。Ｓ６１
では、Ｖが基準値としての０ｘＦＦＦ７ＦＦＦＦ（０ｘ
はそれより右の桁が１６進の数値であることを意味する
ものとする。）より大か否かを判定し、該判定がｙｅｓ
であれば、Ｓ６２を経由してから、Ｓ６３へ進み、該判
定がｎｏであれば、Ｓ６３へ直接、進む。Ｓ６２では、
各配列要素ｖiに、０ｘＦＦＦ７ＦＦＦＦ／Ｖを乗じ
る。これにより、各配列要素ｖiの値は、一律に所定割
合だけ減少する。Ｓ６１，Ｓ６２の意義は、配列手段27
の配列要素におけるオーバフローを回避するためであ
る。Ｓ６３では、ジョブ実行手段13における第１のジョ
ブ14の前回の処理が終了してからの経過時間を検出す
る。Ｓ６４では、第１のジョブ14の今回の処理の生起時
刻として検出した経過時間に対応する配列要素ｖi、す
なわち今回の第１のジョブ14の生起した区間に対応する
配列要素ｖiを決定する。Ｓ６５では、Ｓ６４で決定し
た対応の配列要素ｖiに所定量０ｘ００８００００を加
算する。Ｓ６６では、確率分布の各区間に対応の確率ｐ
iを計算する。こうして、ジョブ実行手段13において第
１のジョブ14の処理が生起されるごとに、対応の配列要
素ｖiに、生起回数１に対応する量が加算されるととも
に、確率分布が更新される。ジョブ実行手段13における
第１のジョブ14の生起の確率分布は、環境変化等に伴
い、変化するが、ジョブ実行手段13において第１のジョ
ブ14の処理が生起されるごとに、確率分布が更新される
ので、動的診断機能付きジョブ実行装置10の保持する確
率分布は、環境変化等を十分に反映するものとなる。
チャートである。図２の配列手段27は、図３及び図４の
各Δｔの区間に対応する配列要素を有している。配列要
素の番号ｉを１，２，３，・・・ｎとすると、配列要素
ｉには、確率分布における区間（ｔi-1，ｔi］の第１の
ジョブ14の生起回数に対応する値がｖiとして格納され
ている。Ｓ６０では、ｖiの総和Ｖを計算する。Ｓ６１
では、Ｖが基準値としての０ｘＦＦＦ７ＦＦＦＦ（０ｘ
はそれより右の桁が１６進の数値であることを意味する
ものとする。）より大か否かを判定し、該判定がｙｅｓ
であれば、Ｓ６２を経由してから、Ｓ６３へ進み、該判
定がｎｏであれば、Ｓ６３へ直接、進む。Ｓ６２では、
各配列要素ｖiに、０ｘＦＦＦ７ＦＦＦＦ／Ｖを乗じ
る。これにより、各配列要素ｖiの値は、一律に所定割
合だけ減少する。Ｓ６１，Ｓ６２の意義は、配列手段27
の配列要素におけるオーバフローを回避するためであ
る。Ｓ６３では、ジョブ実行手段13における第１のジョ
ブ14の前回の処理が終了してからの経過時間を検出す
る。Ｓ６４では、第１のジョブ14の今回の処理の生起時
刻として検出した経過時間に対応する配列要素ｖi、す
なわち今回の第１のジョブ14の生起した区間に対応する
配列要素ｖiを決定する。Ｓ６５では、Ｓ６４で決定し
た対応の配列要素ｖiに所定量０ｘ００８００００を加
算する。Ｓ６６では、確率分布の各区間に対応の確率ｐ
iを計算する。こうして、ジョブ実行手段13において第
１のジョブ14の処理が生起されるごとに、対応の配列要
素ｖiに、生起回数１に対応する量が加算されるととも
に、確率分布が更新される。ジョブ実行手段13における
第１のジョブ14の生起の確率分布は、環境変化等に伴
い、変化するが、ジョブ実行手段13において第１のジョ
ブ14の処理が生起されるごとに、確率分布が更新される
ので、動的診断機能付きジョブ実行装置10の保持する確
率分布は、環境変化等を十分に反映するものとなる。
【００４４】図８は本提案法の効果を調べるためにシミ
ュレーションを行った３個の確率分布のパターンを示し
ている。図８の（ａ）、（ｂ）、及び（ｃ）はそれぞれ
機能診断プログラムの第１、第２、及び第３のパターン
と呼ぶことにする。機能診断プログラムの横軸の終端は
１日に設定されている。機能診断プログラムの第１のパ
ターンでは、確率は時間経過に連れて直線的に減少して
いる。機能診断プログラムの第２のパターンでは、確率
は、最大値とほぼ０との間を周期的に変動する。機能診
断プログラムの第３のバターンでは、確率は、増減を繰
り返しつつ、全体的に減少していく。
ュレーションを行った３個の確率分布のパターンを示し
ている。図８の（ａ）、（ｂ）、及び（ｃ）はそれぞれ
機能診断プログラムの第１、第２、及び第３のパターン
と呼ぶことにする。機能診断プログラムの横軸の終端は
１日に設定されている。機能診断プログラムの第１のパ
ターンでは、確率は時間経過に連れて直線的に減少して
いる。機能診断プログラムの第２のパターンでは、確率
は、最大値とほぼ０との間を周期的に変動する。機能診
断プログラムの第３のバターンでは、確率は、増減を繰
り返しつつ、全体的に減少していく。
【００４５】図９は図８の機能診断プログラムの各パタ
ーンに対して従来法と本提案法とで第２のジョブ15を実
行したときの第１のジョブ14と第２のジョブ15との重複
率についてのシミュレーション結果を示している。な
お、デバイスの故障率は、図９及び後述の図１１共に、
９．５×１０-2回／年を想定している。第１〜第３のい
ずれのバターンにおいても、従来法に比して本提案法で
は、重複率が大幅に低下していることが分かる。
ーンに対して従来法と本提案法とで第２のジョブ15を実
行したときの第１のジョブ14と第２のジョブ15との重複
率についてのシミュレーション結果を示している。な
お、デバイスの故障率は、図９及び後述の図１１共に、
９．５×１０-2回／年を想定している。第１〜第３のい
ずれのバターンにおいても、従来法に比して本提案法で
は、重複率が大幅に低下していることが分かる。
【００４６】図１０は本提案法の効果を調べるためにシ
ミュレーションを行った別の３個の確率分布のパターン
を示している。図１０の（ａ）、（ｂ）、及び（ｃ）は
それぞれ機能診断プログラムの第４、第５、及び第６の
パターンと呼ぶことにする。機能診断プログラムの横軸
の終端は１日に設定されている。第４〜第６のパターン
共に、減少度は、最初が大で、その後、小となってい
る。起点時を含む区間の確率は第４、第５、及び第６の
順番で増大している。
ミュレーションを行った別の３個の確率分布のパターン
を示している。図１０の（ａ）、（ｂ）、及び（ｃ）は
それぞれ機能診断プログラムの第４、第５、及び第６の
パターンと呼ぶことにする。機能診断プログラムの横軸
の終端は１日に設定されている。第４〜第６のパターン
共に、減少度は、最初が大で、その後、小となってい
る。起点時を含む区間の確率は第４、第５、及び第６の
順番で増大している。
【００４７】図１１は図８の機能診断プログラムの各パ
ターンに対して従来法と本提案法とで第２のジョブ15を
実行したときの第１のジョブ14と第２のジョブ15との重
複率についてのシミュレーション結果を示している。い
ずれのバターンにおいても、従来法に比して本提案法で
は、重複率が大幅に低下していることが分かる。
ターンに対して従来法と本提案法とで第２のジョブ15を
実行したときの第１のジョブ14と第２のジョブ15との重
複率についてのシミュレーション結果を示している。い
ずれのバターンにおいても、従来法に比して本提案法で
は、重複率が大幅に低下していることが分かる。
【図１】動的診断機能付きジョブ実行装置の機能ブロッ
ク図である。
ク図である。
【図２】確率分布作成手段の詳細なブロック図である。
【図３】確率分布の第１の例示図である。
【図４】確率分布の第２の例示図である。
【図５】機能診断プログラムの実行時期を制御するルー
チンの第１の範囲のフローチャートである。
チンの第１の範囲のフローチャートである。
【図６】機能診断プログラムの実行時期を制御するルー
チンの第２の範囲のフローチャートである。
チンの第２の範囲のフローチャートである。
【図７】図５及び図６のＳＡの詳細なフローチャートで
ある。
ある。
【図８】本提案法の効果を調べるためにシミュレーショ
ンを行った３個の確率分布のパターンを示す図である。
ンを行った３個の確率分布のパターンを示す図である。
【図９】図８の機能診断プログラムの各パターンに対し
て従来法と本提案法とで第２のジョブを実行したときの
第１のジョブと第２のジョブとの重複率についてのシミ
ュレーション結果を示す図である。
て従来法と本提案法とで第２のジョブを実行したときの
第１のジョブと第２のジョブとの重複率についてのシミ
ュレーション結果を示す図である。
【図１０】本提案法の効果を調べるためにシミュレーシ
ョンを行った別の３個の確率分布のパターンを示す図で
ある。
ョンを行った別の３個の確率分布のパターンを示す図で
ある。
【図１１】図８の機能診断プログラムの各パターンに対
して従来法と本提案法とで第２のジョブを実行したとき
の第１のジョブと第２のジョブとの重複率についてのシ
ミュレーション結果を示す図である。
して従来法と本提案法とで第２のジョブを実行したとき
の第１のジョブと第２のジョブとの重複率についてのシ
ミュレーション結果を示す図である。
【図１２】期待値の導出過程における数式を示す図であ
る。
る。
１０ 動的診断機能付きジョブ実行装置（ジョブ実行
制御装置） １３ ジョブ実行手段 １４ 第１のジョブ １５ 第２のジョブ １８ 確率分布作成手段 １９ 実行時期調整手段 ２４ 経過時間測定手段 ２５ 生起データ収集手段 ２６ 更新手段 ２７ 配列手段 ２８ 確率分布算出手段
制御装置） １３ ジョブ実行手段 １４ 第１のジョブ １５ 第２のジョブ １８ 確率分布作成手段 １９ 実行時期調整手段 ２４ 経過時間測定手段 ２５ 生起データ収集手段 ２６ 更新手段 ２７ 配列手段 ２８ 確率分布算出手段
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成１４年１月２３日（２００２．１．２
３）
３）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３４
【補正方法】変更
【補正内容】
【００３４】図３及び図４は確率分布の第１及び第２の
例示図である。確率変数は、ジョブ実行手段13における
第１のジョブ14の処理終了時刻を起点のｔ＝０として、
ジョブ実行手段13において第１のジョブ14の次に生起す
るまでの経過時間である。該確率分布では、ｔ＝０から
時間軸に沿って等区間Δｔごとに、ｔ1，ｔ2，・・・，
ｔr-1，ｔr，・・・ｔn-1，ｔnを取り、区間（ｔ0，ｔ
1］の確率をｐ1，区間（ｔ1，ｔ2］の確率をｐ2，・・
・，区間（ｔr-1，ｔr］の確率をｐr，区間（ｔn-1，ｔ
n］の確率をｐnとする。図３の確率分布では、時間軸方
向の中間に確率の最小値が出現しているのに対し、図４
の確率分布では、確率は時間軸方向へ単調減少してい
る。なお、図３及び図４において、最後の区間（ｔn-
1，ｔn］のｐnは、厳密には、（ｔn-1，∞］の確率であ
る。
例示図である。確率変数は、ジョブ実行手段13における
第１のジョブ14の処理終了時刻を起点のｔ＝０として、
ジョブ実行手段13において第１のジョブ14の次に生起す
るまでの経過時間である。該確率分布では、ｔ＝０から
時間軸に沿って等区間Δｔごとに、ｔ1，ｔ2，・・・，
ｔr-1，ｔr，・・・ｔn-1，ｔnを取り、区間（ｔ0，ｔ
1］の確率をｐ1，区間（ｔ1，ｔ2］の確率をｐ2，・・
・，区間（ｔr-1，ｔr］の確率をｐr，区間（ｔn-1，ｔ
n］の確率をｐnとする。図３の確率分布では、時間軸方
向の中間に確率の最小値が出現しているのに対し、図４
の確率分布では、確率は時間軸方向へ単調減少してい
る。なお、図３及び図４において、最後の区間（ｔn-
1，ｔn］のｐnは、厳密には、（ｔn-1，∞］の確率であ
る。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３６
【補正方法】削除
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３７
【補正方法】削除
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３８
【補正方法】削除
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３９
【補正方法】変更
【補正内容】
【００３９】ここで期待値Ｔlは、第１のジョブ14の無
生起継続時間の各時点について、該各時点から第２のジ
ョブ15が次に実行される時点まで予測時間を第１のジョ
ブの確率分布に基づいて算出した時間として定義され
る。
生起継続時間の各時点について、該各時点から第２のジ
ョブ15が次に実行される時点まで予測時間を第１のジョ
ブの確率分布に基づいて算出した時間として定義され
る。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４２
【補正方法】変更
【補正内容】
【００４２】Ｓ５０では、Ｓ３８と同じく、デバイスに
おいて第１のジョブ14の処理が生起されたか否かを判定
し、該判定がｙｅｓであれば、ＳＡの処理生起の確率分
布の更新のルーチンを実行してから、Ｓ５１へ進み、該
判定がｎｏであれば、Ｓ５２へ進む。Ｓ５１では、ｔを
リセットし、次に、Ｓ５０へ戻る。Ｓ５２では、ｔとＴ
maxとを対比し、ｔ＞Ｔmaxであれば、Ｓ５３へ進み、ｔ
≦Ｔmaxであれば、Ｓ５４へ進む。Ｓ５３では、フラグ
を”偽”にし、Ｓ４０へ戻る。Ｓ５４では、フラグが”
真”か”偽”かを判定し、”真”であれば、Ｓ５０へ戻
り、”偽”であれば、Ｓ５５へ進む。Ｓ５５では、ｔと
ｔd−Δｔとを対比し、ｔ＞ｔd−Δｔであれば、Ｓ５６
へ進み、ｔ≦ｔd−Δｔであれば、Ｓ５０へ戻る。Ｓ５
６では、機能診断プログラムを実行する。Ｓ５７では、
フラグを”真”にする。これにより、ｔ＞Ｔmaxの条件
が成立すると、この後、ｔ＞ｔd−Δｔとなりしだい、
第２のジョブ15が実行され、また、ｔ≦Ｔmaxの間は、
ｔに関係なく、第２のジョブ15の実行が中止される。
おいて第１のジョブ14の処理が生起されたか否かを判定
し、該判定がｙｅｓであれば、ＳＡの処理生起の確率分
布の更新のルーチンを実行してから、Ｓ５１へ進み、該
判定がｎｏであれば、Ｓ５２へ進む。Ｓ５１では、ｔを
リセットし、次に、Ｓ５０へ戻る。Ｓ５２では、ｔとＴ
maxとを対比し、ｔ＞Ｔmaxであれば、Ｓ５３へ進み、ｔ
≦Ｔmaxであれば、Ｓ５４へ進む。Ｓ５３では、フラグ
を”偽”にし、Ｓ４０へ戻る。Ｓ５４では、フラグが”
真”か”偽”かを判定し、”真”であれば、Ｓ５０へ戻
り、”偽”であれば、Ｓ５５へ進む。Ｓ５５では、ｔと
ｔd−Δｔとを対比し、ｔ＞ｔd−Δｔであれば、Ｓ５６
へ進み、ｔ≦ｔd−Δｔであれば、Ｓ５０へ戻る。Ｓ５
６では、機能診断プログラムを実行する。Ｓ５７では、
フラグを”真”にする。これにより、ｔ＞Ｔmaxの条件
が成立すると、この後、ｔ＞ｔd−Δｔとなりしだい、
第２のジョブ15が実行され、また、ｔ≦Ｔmaxの間は、
ｔに関係なく、第２のジョブ15の実行が中止される。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４３
【補正方法】変更
【補正内容】
【００４３】図７は図５及び図６のＳＡの詳細なフロー
チャートである。図２の配列手段27は、図３及び図４の
各Δｔの区間に対応する配列要素を有している。配列要
素の番号ｉを１，２，３，・・・ｎとすると、配列要素
ｉには、確率分布における区間（ｔi-1，ｔi］の第１の
ジョブ14の生起回数に対応する値がｖiとして格納され
ている。Ｓ６０では、ｖiの総和Ｖを計算する。Ｓ６１
では、Ｖが基準値としての０ｘＦＦＦ７ＦＦＦＦ（０ｘ
はそれより右の桁が１６進の数値であることを意味する
ものとする。）より大か否かを判定し、該判定がｙｅｓ
であれば、Ｓ６２を経由してから、Ｓ６３へ進み、該判
定がｎｏであれば、Ｓ６３へ直接、進む。Ｓ６２では、
各配列要素ｖiに、０ｘＦＦＦ７ＦＦＦＦ／Ｖを乗じ
る。これにより、各配列要素ｖiの値は、一律に所定割
合だけ減少する。Ｓ６１，Ｓ６２の意義は、配列手段27
の配列要素におけるオーバフローを回避するためであ
る。Ｓ６３では、ジョブ実行手段13における第１のジョ
ブ14の前回の処理が終了してからの経過時間を検出す
る。Ｓ６４では、第１のジョブ14の今回の処理の生起時
刻として検出した経過時間に対応する配列要素ｖi、す
なわち今回の第１のジョブ14の生起した区間に対応する
配列要素ｖiを決定する。Ｓ６５では、Ｓ６４で決定し
た対応の配列要素ｖiに所定量０ｘ０００８００００を
加算する。Ｓ６６では、確率分布の各区間に対応の確率
ｐiを計算する。こうして、ジョブ実行手段13において
第１のジョブ14の処理が生起されるごとに、対応の配列
要素ｖiに、生起回数１に対応する量が加算されるとと
もに、確率分布が更新される。ジョブ実行手段13におけ
る第１のジョブ14の生起の確率分布は、環境変化等に伴
い、変化するが、ジョブ実行手段13において第１のジョ
ブ14の処理が生起されるごとに、確率分布が更新される
ので、動的診断機能付きジョブ実行装置10の保持する確
率分布は、環境変化等を十分に反映するものとなる。
チャートである。図２の配列手段27は、図３及び図４の
各Δｔの区間に対応する配列要素を有している。配列要
素の番号ｉを１，２，３，・・・ｎとすると、配列要素
ｉには、確率分布における区間（ｔi-1，ｔi］の第１の
ジョブ14の生起回数に対応する値がｖiとして格納され
ている。Ｓ６０では、ｖiの総和Ｖを計算する。Ｓ６１
では、Ｖが基準値としての０ｘＦＦＦ７ＦＦＦＦ（０ｘ
はそれより右の桁が１６進の数値であることを意味する
ものとする。）より大か否かを判定し、該判定がｙｅｓ
であれば、Ｓ６２を経由してから、Ｓ６３へ進み、該判
定がｎｏであれば、Ｓ６３へ直接、進む。Ｓ６２では、
各配列要素ｖiに、０ｘＦＦＦ７ＦＦＦＦ／Ｖを乗じ
る。これにより、各配列要素ｖiの値は、一律に所定割
合だけ減少する。Ｓ６１，Ｓ６２の意義は、配列手段27
の配列要素におけるオーバフローを回避するためであ
る。Ｓ６３では、ジョブ実行手段13における第１のジョ
ブ14の前回の処理が終了してからの経過時間を検出す
る。Ｓ６４では、第１のジョブ14の今回の処理の生起時
刻として検出した経過時間に対応する配列要素ｖi、す
なわち今回の第１のジョブ14の生起した区間に対応する
配列要素ｖiを決定する。Ｓ６５では、Ｓ６４で決定し
た対応の配列要素ｖiに所定量０ｘ０００８００００を
加算する。Ｓ６６では、確率分布の各区間に対応の確率
ｐiを計算する。こうして、ジョブ実行手段13において
第１のジョブ14の処理が生起されるごとに、対応の配列
要素ｖiに、生起回数１に対応する量が加算されるとと
もに、確率分布が更新される。ジョブ実行手段13におけ
る第１のジョブ14の生起の確率分布は、環境変化等に伴
い、変化するが、ジョブ実行手段13において第１のジョ
ブ14の処理が生起されるごとに、確率分布が更新される
ので、動的診断機能付きジョブ実行装置10の保持する確
率分布は、環境変化等を十分に反映するものとなる。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】図１２
【補正方法】削除
【手続補正９】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１２
【補正方法】削除
フロントページの続き (72)発明者 安部 敦 神奈川県大和市下鶴間1623番地14 日本ア イ・ビー・エム株式会社 大和事業所内 (72)発明者 宮村 剛志 神奈川県大和市下鶴間1623番地14 日本ア イ・ビー・エム株式会社 大和事業所内 Ｆターム(参考） 5B098 CC01 FF02 FF07 GA03 GA04 GA07 GA08 GC01 GC06
Claims (27)
- 【請求項１】 複数のジョブを実行するジョブ実行手
段、 前記ジョブ実行手段における第１のジョブの生起時刻に
ついての確率分布を作成する確率分布作成手段、及び前
記確率分布作成手段の作成した確率分布に基づいて前記
ジョブ実行手段における第２のジョブの実行時期を調整
する実行時期調整手段、を有していることを特徴とする
ジョブ実行制御装置。 - 【請求項２】 前記確率分布作成手段の作成する確率分
布の起点は、前記ジョブ実行手段における第１のジョブ
の終了時刻に設定されていることを特徴とする請求項１
記載のジョブ実行制御装置。 - 【請求項３】 前記確率分布作成手段は、時間帯、曜日
帯、及び／又は季節帯ごとに前記確率分布を作成し、 前記実行時期調整手段は、現時刻、現曜日、及び／又は
現季節に対応する確率分布に基づいて前記ジョブ実行手
段における第２のジョブの実行時期を調整することを特
徴とする請求項１記載のジョブ実行制御装置。 - 【請求項４】 前記確率分布作成手段は、前記ジョブ実
行手段における第１のジョブの生起時刻についてのデー
タの内、直近の所定個数のデータ、又は直近の所定期間
内のデータに基づいて、前記確率分布を作成することを
特徴とする請求項１記載のジョブ実行制御装置。 - 【請求項５】 前記確率分布作成手段は、 前記ジョブ実行手段における第１のジョブの終了時から
の経過時間を測定する経過時間測定手段、 前記ジョブ実行手段における第１のジョブの終了時から
の経過時間を複数の区間に分け各区間に対応する配列要
素を備える配列手段、 前記ジョブ実行手段における第１のジョブの生起を監視
し生起時の前記経過時間に対応する区間の配列要素の値
を更新する更新手段、及び各配列要素の値に基づいて各
区間の確率を算出して全体の確率分布を作成する確率分
布算出手段、を有していることを特徴とする請求項２記
載のジョブ実行制御装置。 - 【請求項６】 前記区間の長さは、ジョブ実行手段にお
ける第２のジョブの処理時間より長く設定されているこ
とを特徴とする請求項５記載のジョブ実行制御装置。 - 【請求項７】 ジョブ実行手段における第１のジョブの
処理終了時から第１のジョブの処理の無生起の継続時間
としての無生起継続時間ｔと基準値Ｔmaxとを対比する
対比手段、及びジョブ実行手段における第２のジョブの
実行後、無生起継続時間ｔ＞基準値Ｔmaxの条件が１
度、成立するまではジョブ実行手段における第２のジョ
ブの次の実行を禁止する実行禁止手段、を有しているこ
とを特徴とする請求項１記載のジョブ実行制御装置。 - 【請求項８】 第１のジョブの処理終了時を確率分布の
時間起点として該時間起点からの経過時間を複数の区間
に区分けする区間区分け手段、 前記時間起点から前記各区間の終点まで第１のジョブの
処理が無生起であったとき各終点から次に第２のジョブ
の処理を前記ジョブ実行手段において実行できる時刻ま
での予測時間としての期待値Ｔlを前記確率分布に基づ
いて算出する期待値算出手段、 各区間の終点におけるＴlが所定の基準値Ｔmaxに対して
Ｔl＜基準値Ｔmaxの条件を満足する区間の中で前記時間
起点から最も離れる終点をＴmとし前記時間起点からＴm
までの区間の中で確率最小の区間を検出する最小確率区
間検出手段、及び前記最小確率区間検出手段の検出した
区間内に前記ジョブ実行手段において第２のジョブを実
行する前記実行時期調整手段、を有していることを特徴
とする請求項７記載のジョブ実行制御装置。 - 【請求項９】 基準値Ｔmaxを調整自在に設定する基準
値設定手段、を有していることを特徴とする請求項８記
載のジョブ実行制御装置。 - 【請求項１０】 複数のジョブを実行するジョブ実行手
段における第１のジョブの生起時刻についての確率分布
を作成する確率分布作成ステップ、及び前記確率分布作
成ステップにおいて作成した確率分布に基づいて前記ジ
ョブ実行手段における第２のジョブの実行時期を調整す
る実行時期調整ステップ、を有していることを特徴とす
るジョブ実行制御方法。 - 【請求項１１】 前記確率分布作成ステップにおいて作
成する確率分布の起点は、前記ジョブ実行手段における
第１のジョブの終了時刻に設定されていることを特徴と
する請求項１０記載のジョブ実行制御方法。 - 【請求項１２】 前記確率分布作成ステップでは、時間
帯、曜日帯、及び／又は季節帯ごとに前記確率分布を作
成し、 前記実行時期調整ステップでは、現時刻、現曜日、及び
／又は現季節に対応する確率分布に基づいて前記ジョブ
実行手段における第２のジョブの実行時期を調整するこ
とを特徴とする請求項１０記載のジョブ実行制御方法。 - 【請求項１３】 前記確率分布作成ステップでは、前記
ジョブ実行手段における第１のジョブの生起時刻につい
てのデータの内、直近の所定個数のデータ、又は直近の
所定期間内のデータに基づいて、前記確率分布を作成す
ることを特徴とする請求項１０記載のジョブ実行制御方
法。 - 【請求項１４】 前記確率分布作成ステップは、 前記ジョブ実行手段における第１のジョブの終了時から
の経過時間を測定する経過時間測定サブステップ、 前記ジョブ実行手段における第１のジョブの終了時から
の経過時間を複数の区間に分け各区間に対応する配列要
素を備える配列サブステップ、 前記ジョブ実行手段における第１のジョブの生起を監視
し生起時の前記経過時間に対応する区間の配列要素の値
を更新する更新サブステップ、及び各配列要素の値に基
づいて各区間の確率を算出して全体の確率分布を作成す
る確率分布算出サブステップ、を有していることを特徴
とする請求項１１記載のジョブ実行制御方法。 - 【請求項１５】 前記区間の長さは、ジョブ実行手段に
おける第２のジョブの処理時間より長く設定されている
ことを特徴とする請求項１４記載のジョブ実行制御方
法。 - 【請求項１６】 ジョブ実行手段における第１のジョブ
の処理終了時から第１のジョブの処理の無生起の継続時
間としての無生起継続時間ｔと基準値Ｔmaxとを対比す
る対比ステップ、及びジョブ実行手段における第２のジ
ョブの実行後、無生起継続時間ｔ＞基準値Ｔmaxの条件
が１度、成立するまではジョブ実行手段における第２の
ジョブの次の実行を禁止する実行禁止ステップ、を有し
ていることを特徴とする請求項１０記載のジョブ実行制
御方法。 - 【請求項１７】 第１のジョブの処理終了時を確率分布
の時間起点として該時間起点からの経過時間を複数の区
間に区分けする区間区分けステップ、 前記時間起点から前記各区間の終点まで第１のジョブの
処理が無生起であったとき各終点から次に第２のジョブ
の処理を前記ジョブ実行手段において実行できる時刻ま
での予測時間としての期待値Ｔlを前記確率分布に基づ
いて算出する期待値算出ステップ、 各区間の終点におけるＴlが所定の基準値Ｔmaxに対して
Ｔl＜基準値Ｔmaxの条件を満足する区間の中で前記時間
起点から最も離れる終点をＴmとし前記時間起点からＴm
までの区間の中で確率最小の区間を検出する最小確率区
間検出ステップ、及び前記最小確率区間検出手段の検出
した区間内に前記ジョブ実行手段において第２のジョブ
を実行する前記実行時期調整ステップ、を有しているこ
とを特徴とする請求項１６記載のジョブ実行制御方法。 - 【請求項１８】 基準値Ｔmaxを調整自在に設定する基
準値設定ステップ、を有していることを特徴とする請求
項１７記載のジョブ実行制御方法。 - 【請求項１９】 複数のジョブを実行するジョブ実行手
段における第１のジョブの生起時刻についての確率分布
を作成する確率分布作成ステップ、及び前記確率分布作
成ステップにおいて作成した確率分布に基づいて前記ジ
ョブ実行手段における第２のジョブの実行時期を調整す
る実行時期調整ステップ、をコンピュータに実行させる
ことを特徴とするジョブ実行制御プログラム。 - 【請求項２０】 前記確率分布作成ステップにおいて作
成する確率分布の起点は、前記ジョブ実行手段における
第１のジョブの終了時刻に設定されていることを特徴と
する請求項１９記載のジョブ実行制御プログラム。 - 【請求項２１】 前記確率分布作成ステップでは、時間
帯、曜日帯、及び／又は季節帯ごとに前記確率分布を作
成し、 前記実行時期調整ステップでは、現時刻、現曜日、及び
／又は現季節に対応する確率分布に基づいて前記ジョブ
実行手段における第２のジョブの実行時期を調整するこ
とを特徴とする請求項１９記載のジョブ実行制御プログ
ラム。 - 【請求項２２】 前記確率分布作成ステップでは、前記
ジョブ実行手段における第１のジョブの生起時刻につい
てのデータの内、直近の所定個数のデータ、又は直近の
所定期間内のデータに基づいて、前記確率分布を作成す
ることを特徴とする請求項１９記載のジョブ実行制御プ
ログラム。 - 【請求項２３】 前記確率分布作成ステップにおいて、 前記ジョブ実行手段における第１のジョブの終了時から
の経過時間を測定する経過時間測定サブステップ、 前記ジョブ実行手段における第１のジョブの終了時から
の経過時間を複数の区間に分け各区間に対応する配列要
素を備える配列サブステップ、 前記ジョブ実行手段における第１のジョブの生起を監視
し生起時の前記経過時間に対応する区間の配列要素の値
を更新する更新サブステップ、及び各配列要素の値に基
づいて各区間の確率を算出して全体の確率分布を作成す
る確率分布算出サブステップ、をコンピュータに実行さ
せることを特徴とする請求項２０記載のジョブ実行制御
プログラム。 - 【請求項２４】 前記区間の長さは、ジョブ実行手段に
おける第２のジョブの処理時間より長く設定されている
ことを特徴とする請求項２３記載のジョブ実行制御プロ
グラム。 - 【請求項２５】 ジョブ実行手段における第１のジョブ
の処理終了時から第１のジョブの処理の無生起の継続時
間としての無生起継続時間ｔと基準値Ｔmaxとを対比す
る対比ステップ、及びジョブ実行手段における第２のジ
ョブの実行後、無生起継続時間ｔ＞基準値Ｔmaxの条件
が１度、成立するまではジョブ実行手段における第２の
ジョブの次の実行を禁止する実行禁止ステップ、をコン
ピュータに実行させることを特徴とする請求項１９記載
のジョブ実行プログラム。 - 【請求項２６】 第１のジョブの処理終了時を確率分布
の時間起点として該時間起点からの経過時間を複数の区
間に区分けする区間区分けステップ、 前記時間起点から前記各区間の終点まで第１のジョブの
処理が無生起であったとき各終点から次に第２のジョブ
の処理を前記ジョブ実行手段において実行できる時刻ま
での予測時間としての期待値Ｔlを前記確率分布に基づ
いて算出する期待値算出ステップ、 各区間の終点におけるＴlが所定の基準値Ｔmaxに対して
Ｔl＜基準値Ｔmaxの条件を満足する区間の中で前記時間
起点から最も離れる終点をＴmとし前記時間起点からＴm
までの区間の中で確率最小の区間を検出する最小確率区
間検出ステップ、及び前記最小確率区間検出手段の検出
した区間内に前記ジョブ実行手段において第２のジョブ
を実行する前記実行時期調整ステップ、をコンピュータ
に実行させることを特徴とする請求項２５記載のジョブ
実行制御プログラム。 - 【請求項２７】 基準値Ｔmaxを調整自在に設定する基
準値設定ステップ、をコンピュータに実行させることを
特徴とする請求項２６記載のジョブ実行制御プログラ
ム。
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