JP2008003907A - 情報処理振分制御方法およびそのコンピュータ - Google Patents
情報処理振分制御方法およびそのコンピュータ Download PDFInfo
- Publication number
- JP2008003907A JP2008003907A JP2006173739A JP2006173739A JP2008003907A JP 2008003907 A JP2008003907 A JP 2008003907A JP 2006173739 A JP2006173739 A JP 2006173739A JP 2006173739 A JP2006173739 A JP 2006173739A JP 2008003907 A JP2008003907 A JP 2008003907A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- processing
- computer
- information
- computers
- group
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Multi Processors (AREA)
Abstract
【課題】
グリッドコンピューティングにおいて、処理コンピュータの障害やリソース利用状況を考慮してその割当を行う。
【解決手段】
処理制御コンピュータは、処理依頼を受けた情報処理を複数の処理単位に分割し、情報収集の対象とする処理コンピュータの各々から現在の動作状態を示す情報を収集し、情報収集できた処理コンピュータ群の中から割当戦略に従って処理コンピュータ群を選択し、選択した処理コンピュータ群から処理単位ごとに少なくとも1台の処理コンピュータを割り当て、処理単位の各々を割り当てた少なくとも1台の処理コンピュータへ伝送する。
【選択図】図1
グリッドコンピューティングにおいて、処理コンピュータの障害やリソース利用状況を考慮してその割当を行う。
【解決手段】
処理制御コンピュータは、処理依頼を受けた情報処理を複数の処理単位に分割し、情報収集の対象とする処理コンピュータの各々から現在の動作状態を示す情報を収集し、情報収集できた処理コンピュータ群の中から割当戦略に従って処理コンピュータ群を選択し、選択した処理コンピュータ群から処理単位ごとに少なくとも1台の処理コンピュータを割り当て、処理単位の各々を割り当てた少なくとも1台の処理コンピュータへ伝送する。
【選択図】図1
Description
本発明は、1つの情報処理依頼を複数の処理コンピュータにより処理する技術に係わり、特に、いわゆるグリッドコンピューテングと呼ばれる処理の振分制御技術に関する。
いわゆるグリッドコンピューテイングと呼ばれる技術として、ネットワークで接続した複数のコンピュータ(ノード)に対して、アプリケーションの処理依頼を分割して割り振り、並列実行させるものがある。このような計算技術は、特に数値解析、画像処理、シミュレーション、人工知能等におけるデータ処理に好適である。例えば、非特許文献1には、安価なコンピュータを複数台接続し、そこから高価なスーパーコンピュータや大規模サーバに匹敵する処理能力を得る技術が記載されている。また、特許文献1には、グリッドコンピューティングにより演算データを分割演算するに際し、リソースを提供する端末装置から監視装置にリソースの使用状況を送信し、監視装置がこれに基づいてリソースを提供可能な端末装置を選択する技術が記載されている。
近年インターネットの普及に伴い、多数のコンピュータがネットワークに接続可能である。これに伴い、接続されたコンピュータのリソースを効率的に使用するための技術が実用化されつつある。この種の技術は、特許文献1に記載されるようにクライアントコンピュータに特殊なソフトウェアをインストールすることにより実現している。しかしながら、クライアントコンピュータに特殊なソフトウェアをインストールするには手間がかかり、更にエンドユーザにネットワークの詳細な知識が必要であり、そのような知識を持たない人にとっては多大な労力を必要としていた。また、リソースの利用も効率的ではなく、特にインターネット等のネットワークの環境では現実的な利用方法ではなかった。また、従来のグリッドコンピュータではノードに接続されているコンピュータが障害その他の都合等により計算機として使えなくなった場合の配慮がされていないという問題点があった。特に、コンピュータの利用のされ方は均一でなく、一日など所定の期間において利用のされ方には波があり、この点を考慮した処理分散はなされていなかった。つまり、コンピュータに対する画一的な評価の結果やリソースの仕様に応じて処理を実行するコンピュータを決定していた。このため、コンピュータがすでに使用されており、グリッドコンピュータとしての利用が容易でない場合がある。
本発明の処理制御コンピュータは、処理依頼を受けた情報処理を複数の処理単位に分割し、情報収集の対象とする処理コンピュータの各々から現在の動作状態を示す情報を収集し、情報収集できた処理コンピュータ群の中から割当戦略に従って処理コンピュータ群を選択し、選択した処理コンピュータ群から処理単位ごとに少なくとも1台の処理コンピュータを割り当て、処理単位の各々を割り当てた少なくとも1台の処理コンピュータへ伝送する。
本発明の実施例によれば、動作状態には、リソースに対してどの程度負荷が掛かっているかを示す負荷状況が含まれる。負荷状況には、単位時間当たりに実行すべき計算量が含まれる。また、リソースにはCPUが含まれる。
本発明の実施例によれば、インターネットなどのネットワークにコンピュータを接続する場合にADSL(Asymmetric Digital Subscriber Line)モデム等のネットワーク接続機器(以下モデム等)を利用することに着目し、モデム等にインテリジェントな機能を持たせることによりインターネット等に接続されるコンピュータのCPUリソースを提供できるようにする。インターネット等には複数のコンピュータが接続されているが、その多くのコンピュータはCPUリソースの大部分を利用されていない状態になっている。本発明の実施例によれば、インターネット等にコンピュータを接続する場合にADSLモデム等のネットワーク接続機器(以下モデム等)を利用することに着目し、モデム等にインテリジェントな機能を持たせることによりインターネット等に接続されるコンピュータのCPUリソース利用状況に関する情報を収集する。当該モデムは、この負荷の状況をCPU等コンピュータのリソース使用状況として観測し、その収集情報を処理制御コンピュータに伝送する。処理制御コンピュータは、この収集情報に基づいて処理コンピュータを決定する。
本発明の実施例によれば、一般にコンピュータが処理を行っていないのは夜間や休日などにリソースが使用されていない時間帯が多いことに着目し、またインターネット等の広域ネットワーク網の中では、夜間に入っている地域すなわち利用されていないコンピュータが常にあることに着目して、安定してコンピュータのリソースをユーザに提供し、活用する。
本発明の実施例によれば、インターネット等には非常に大量のコンピュータ(PC、携帯電話、PDA(Personal Digital Assistant)その他)が接続されていることに着目し、また複数のコンピュータが利用可能であることに着目して、複数のコンピュータに処理を依頼し、有効でない処理結果は破棄するという考えにより、セキュリティ、信頼性、可用性その他を改善している。
本発明によれば、ネットワークに接続されている複数のコンピュータにおいて、特殊なソフトウェアをインストールすることなく、そのリソースを有効活用することができるようになる。
図1は、実施例のシステムの構成を示す図である。システムは、処理依頼コンピュータ110、処理制御コンピュータ111および処理コンピュータ113−1,113−2,113−3を有する。一般に各々独立した複数の処理コンピュータ113−1が計算機群105−1を構成する。各々独立した複数の処理コンピュータ113−2および処理コンピュータ113−3についても、同様にそれぞれ計算機群105−2および計算機群105−3を構成する。処理制御コンピュータ111と処理コンピュータ113−1,113−2,113−3とは、図示するように、送信側中継局群102、ネットワーク100、受信側中継局群103、ネットワーク101および受信側中継局群104を介して接続可能である。また処理依頼コンピュータ110と処理制御コンピュータ111とはネットワーク100を介して接続される。以下処理コンピュータ113のいずれか又はすべてを指すときには、−以下の符号を省略する。他の装置についても同様である。
送信側中継局群102、受信側中継局群103および受信側中継局群104を構成する各中継局は、モデム、ルータなどを含む中継装置であり、各処理コンピュータ113のネットワークアドレスを保持し、その稼働状態と負荷状態をモニタする。また対象とする処理コンピュータ113は、パーソナルコンピュータ(PC)などの計算機であり、プログラムに従って与えられた情報処理を実行する計算機であればよく、そのアーキテクチャは問わないものとする。処理コンピュータ113の数は多ければ多いほどよい。
処理依頼コンピュータ110に搭載される処理依頼を設定するプログラムは、処理依頼116を設定し、処理制御コンピュータ111へ送信する。処理依頼116は、処理依頼するジョブに必要なプロシジャ、データおよびデータ分割方法の指定の情報を含む。処理制御コンピュータ111に搭載される処理分割プログラムは、処理依頼116に含まれるデータ分割方法の指定に従って、処理依頼116のデータを複数個の分割データに分割する。
処理依頼116を複数の処理単位に分割する方式は、処理対象となる問題に依存するが、本発明の「グリッドコンピューティング」としての処理形態がSETI@homeに代表とされる「PCグリッド」に分類されるため、分割方式もこれに準ずるものが知られている。
次に処理制御コンピュータ111に搭載される情報収集プログラムは、中継局を介して各処理コンピュータ113の稼働状態と負荷状態についての情報を収集する。次に処理制御コンピュータ111は、そのデータベースに格納される過去に収集した情報と現在収集した情報に所定の割当戦略を適用し、処理可能な処理コンピュータ113を探し、使用する処理コンピュータ113を決定する。次に処理制御コンピュータ111は、各々の分割データとプロシジャを1つの処理単位として、割り当てられた少なくとも1台の処理コンピュータ113の各々に送信する。図1の例は、処理依頼116中のデータが3つに分割され、図示する伝送路を介して計算機群105−1、計算機群105−2および計算機群105−3に多重化伝送される様子を示している。各計算機群105中の処理コンピュータ113は、受信した処理単位を並列して処理し、図示する伝送路を介してその処理結果を処理制御コンピュータ111へ送信する。処理制御コンピュータ111は、各処理単位の処理結果を受信して結合し、処理結果118として処理依頼コンピュータ110に送信する。
図2は、処理制御コンピュータ111の情報収集プログラムが、受信側中継局群103の各中継局に処理コンピュータ113についての情報を要求し、各中継局は各々の収集方式により各処理コンピュータ113にコマンドを発行してその情報を収集し、処理制御コンピュータ111へ送信する様子を示している。処理制御コンピュータ111は、収集した情報を用いて処理依頼の対象とする処理コンピュータ113を選択する。119は処理対象外コンピュータであり、選択されなかったコンピュータである。
図3は、中継局の情報収集の方式を示す情報収集方式表401である。収集方式には、SNMP(Simple Network Management Protocol)、ICMP(Internet Control Message Protocol)、DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol)、ARP(Address Resolution Protocol)、Dynamic DNS(Domain Name Service)、WINS(Windows(登録商標) Internetwork Name Service)、コンピュータブラウザサービスなどがある。SNMPを使用すれば、MIB(Management Information Base)もしくはエージェントにより、処理コンピュータ113のCPU性能、メモリ容量などリソース利用状態についての情報を得ることができる。ICMPを使用すれば、ping(Packet Internet Groper)の応答時間から処理コンピュータ113のネットワーク接続状況やレスポンス時間についての情報を取得することができる。
図4は、処理コンピュータ113についての情報を収集する処理手順を示すフローチャートである。処理制御コンピュータ111は、過去の統計情報から使用可能な受信側中継局群をリストアップする(ステップ10)。使用可能な中継局およびその利用率は時間帯によって異なる。次に処理制御コンピュータ111は、選択した受信側中継局群の各中継局に対して処理コンピュータ113の情報を要求する(ステップ11)。各中継局は、接続される処理コンピュータ113の情報を収集する(ステップ12)。中継局は、可能な収集方法をすべて実行するまで処理コンピュータ113の情報を収集し(ステップ12,13)、収集した情報を処理制御コンピュータ111に伝送する(ステップ14)。処理制御コンピュータ111は、この情報を受信し、情報収集の打ち切り条件が成立するまでステップ10〜15の処理を繰り返す。打ち切り条件とは、必要な数の処理コンピュータ113の候補が揃うという条件である。情報収集を終了した処理制御コンピュータ111は、取得した情報をデータベースに登録する(ステップ16)。また処理制御コンピュータ111は、取得した情報から処理コンピュータの属性表を作成する。
図5は、処理コンピュータの属性表402の例を示す図である。処理コンピュータの属性表402は、各処理コンピュータ113のアドレス、アドレス種別および性能を格納する。アドレス種別には、IPアドレス、URL、MACアドレス、電話番号、コンピュータ名などがある。性能は、CPU性能を示し、例えばSPECint(Standard Performance Evaluation Corporation Integer benchmark)のようにあるロジックに従って整数演算を行わせ、単位時間当たりのスループットを示す数値でもよい。あるいはTPC(トランザクション処理性能評議会)のベンチマークに従ったトランザクション処理件数でもよい。またコンピュータのベースとなる仕様を変数とするある関数から計算したものでもよい。例えば一般に使用されているPCのSPECintは1MHzあたり0.3〜0.4であることに着目し、処理性能を予測してもよい。ここに挙げる性能数値は相対評価値であり、値が大きいものほど性能が高い。なお性能情報の代わりに処理コンピュータ113が稼働し、ネットワークに接続されていることを示す情報でもよい。また性能としてCPU性能の他に記憶容量などの情報があってもよい。
図6(a)は、中継局が採取し、処理制御コンピュータ111がデータベースに保持するある処理コンピュータ113の時刻によるリソース利用率の変動状況を示す。図6(b)は、処理コンピュータの属性表402と各処理コンピュータ113のリソース利用率の時間変化の情報に基づいて処理制御コンピュータ111が作成した期待できるリソース試算表403の例を示す図である。分散方式は、処理コンピュータ113の集合を抽出する方式を示し、タイムゾーン、ドメイン、ネットワークアドレスなどに分類される。タイムゾーンは、処理コンピュータ113が存在する地域を経度に基づく時間帯によって分類するものである。ドメインは、ネットワークのドメインによる区分を示す。ネットワークアドレスは、処理コンピュータ113に割り当てられるネットワークアドレスから処理コンピュータ113をグループ化するものである。「グループ」は、対応する分散方式に従って処理コンピュータ113を複数個のグループにグループ分けしたものである。グループとして、あらかじめ予約されている処理コンピュータ113の集合を1つ又は複数のグループとしてグループ化してもよい。各分散方式に従って各処理コンピュータ113が属するグループは、処理コンピュータの属性表402のアドレスおよびアドレス種別によって判別される。各分散方式には選択キーが設定されており、分散方式内の各グループにはサブ選択キーが設定されている。「期待できるリソース」は、そのグループに属する使用可能な処理コンピュータ113のCPU性能を合算したものであり、処理コンピュータの属性表402のCPU性能に現時点の各処理コンピュータ113のリソース利用率を適用することによって算出される。なお「期待できるリソース」は、現在稼働し、ネットワークに接続されている処理コンピュータ113の数を示すものであってもよい。すべての分散方式について「期待できるリソース」を計算するのではなく、特に分散方式を1つ又は少数個に限定し、選択された分散方式について「規定できるリソース」を計算してもよい。
図7は、分散方式を配列した分散方式表404と、各分散方式ごとにグループとグループ内処理コンピュータを配列したグループ表405から選択キー421とサブ選択キー422を求める様子を説明する図である。処理制御コンピュータ111は、期待できるリソース試算表403の「期待できるリソース」の最も大きい分散方式を選択し、選択した分散方式に属するグループのうちで「期待できるリソース」の最も大きい処理コンピュータ113のグループを抽出する。次に処理制御コンピュータ111は、抽出したグループの処理コンピュータ113の中から各処理単位に対応して少なくとも1台、通常複数の処理コンピュータ113を各々計算機群105として割り当てる。あるいは分散方式とグループの組合せのうち、「期待できるリソース」の大きいものから順に処理単位の数だけのグループを選択し、選択したグループの中から抽出した処理コンピュータ113の集合を各々計算機群105としてもよい。
図8は、処理制御コンピュータ111が作成する処理単位と計算機群の対応表406の例を示す図である。処理制御コンピュータ111は、各処理単位に対応して割り当てた少なくとも1台の処理コンピュータ113から成る計算機群105を構成し、対応表に格納する。「検証」は、計算結果が正しいか否かの検証を必要/不要で示す。履歴のない新しい処理コンピュータ113について「必要」を設定し、計算結果の履歴を参照して問題なければ「不要」に変更してもよい。
図9は、処理制御コンピュータ111が保持する処理コンピュータ割当方法の表407の例を示す図である。処理コンピュータ割当方法の表407は、処理コンピュータの割当戦略を示すものである。「過去の実績」は、同様の処理を過去に行ったことがあり、確実に正しい計算結果が返った処理コンピュータ113を過去の実績のあるコンピュータとして割り当てる。過去の実績には、あらかじめ予約されている処理コンピュータ113も含まれる。「アドレス順」とは、ネットワークアドレスの順にコンピュータを割り当てることを意味する。「利用可能時間の長い」とは、比較的長い時間帯に亘ってコンピュータを利用可能であることを意味する。この例では、番号の小さいものほど優先順位が高いものとしている。
図10は、各処理単位に処理コンピュータ113を割り当てる様子を説明する図である。処理制御コンピュータ111は、処理3についてサブ選択キー1−3に設定されたグループに属する処理コンピュータの中から処理コンピュータ割当方法の表407の各割当方法を適用して処理コンピュータ113を割り当て、処理コンピュータ対応表408を作成する。処理コンピュータ割当方法の表407については、優先順位の高いものから順に適用を試みる。各処理単位について複数の処理コンピュータ113を割り当てる理由は、処理結果の回答のない処理コンピュータ113の発生を見込むためと、検証が「必要」である処理コンピュータ113の計算結果の正否を複数の処理コンピュータの多数決で決めるためである。
処理制御コンピュータ111の並列化処理プログラムは、処理コンピュータ対応表408に基づいて各処理単位を設定された計算機群105に属する割り当てられた処理コンピュータ113へ送信し、並列実行させる。
図11は、処理制御コンピュータ111の並列化処理131を実行するプログラムが各処理単位を、ネットワークと受信側中継局群103,104の中継局711を介して割り当てられた処理コンピュータ113へ送信する様子を示している。遠隔地にあるコンピュータに処理をさせるには、JAVA(登録商標)などのマシンに依存しないコンピュータ言語で書かれたプログラムが適している。また、コンピュータ言語によらず、リモートプロシジャコール(RPC)のインタフェースを利用するものであってもよい。また処理コンピュータ113に処理を依頼する際に、SSL(Secure Socket Layer)などの方法により処理単位を暗号化してもよい。
図12は、各処理コンピュータ113から送信された処理結果が各中継局711(又は異なる中継局)とネットワークを介して処理制御コンピュータ111に返され、処理制御コンピュータ111が処理結果801を処理単位ごとに集約し、以下に述べる処理結果の評価後に、結合処理141のプログラムが正しい処理結果を結合して処理結果118を生成する様子を示している。各処理単位の分割方式に対応して処理結果の結合方式が存在する。処理制御コンピュータ111は、処理結果が暗号化されていれば、復号化する。
処理制御コンピュータ111は、各処理単位ごとにその処理結果を計算結果評価表にまとめ、評価する。図13は、計算結果評価表409の例を示す図である。検証が必要とされた処理単位の処理結果については、処理制御コンピュータ111は、複数の処理コンピュータ113からの処理結果を突き合わせ、2台以上の処理コンピュータ113が合致した処理結果を正しい結果として採用する。検証が不要とされた処理単位の処理結果については、処理制御コンピュータ111は、最も早く結果を回答した処理コンピュータ113の処理結果を有効な結果として採用する。もし処理依頼した処理単位について、いずれの処理コンピュータ113もあらかじめ決められた時間内に処理結果を応答しなかった場合には、その計算機群105に属するいずれの処理コンピュータ113も処理対象外コンピュータ119とし、処理制御コンピュータ111は、その処理単位について処理コンピュータ113の割当を再スケジューリングし、別の処理コンピュータ113に再割当する。なお処理制御コンピュータ111は、各処理コンピュータ113の処理評価の結果を履歴としてデータベースに記録する。
図14は、処理制御コンピュータ111の処理の流れを示すフローチャートである。処理制御コンピュータ111は、処理依頼コンピュータ110から受け取った処理依頼116を複数の処理単位に分割する(ステップ20)。次に処理制御コンピュータ111は、対象となる処理コンピュータの情報を収集する(ステップ21)。次に処理制御コンピュータ111は、必要に応じて分散方式を選択し(ステップ22)、各グループに属する処理コンピュータについて期待できるリソースを計算する(ステップ23)。
次に処理制御コンピュータ111は、処理コンピュータの割当戦略に基づいて各処理単位ごとに処理コンピュータ群を選択し(ステップ24)、各処理単位を選択した計算機群105に割り当て(ステップ25)、各処理単位の並列実行を行う(ステップ26)。
次に処理制御コンピュータ111は、各処理単位ごとに処理結果を評価し、適正な処理結果が得られたか否か判定する(ステップ27)。もし処理結果が得られない処理単位があれば、ステップ23の結果を調べ、他に使用可能な処理コンピュータ113があるか否か判定する(ステップ28)。他に使用可能な処理コンピュータ113があれば、ステップ24に戻り、残りの処理単位について処理コンピュータ113を再割当し、その処理単位を実行させる。他に使用可能な処理コンピュータ113がなければ、ステップ21に戻り、対象となる処理コンピュータの情報収集から処理を繰り返す。
このようにして、すべての処理単位について適正な処理結果が得られたとき、処理制御コンピュータ111は、各処理結果を結合し、処理結果118を生成する。
103、104…受信側中継局群、110…処理依頼コンピュータ、111…処理制御コンピュータ、113…処理コンピュータ。
Claims (8)
- 処理依頼コンピュータから受けた情報処理を、ネットワークを介して複数の処理コンピュータに振り分けて処理依頼する処理制御コンピュータによる方法において、前記処理制御コンピュータは、
処理依頼を受けた前記情報処理を複数の処理単位に分割し、
情報収集の対象とする前記処理コンピュータの各々から割当戦略に従い現在の動作状態を示す情報を収集し、
情報収集できた前記処理コンピュータ群の中から前記割当戦略に従って処理コンピュータ群を選択し、
選択した処理コンピュータ群から前記処理単位ごとに少なくとも1台の処理コンピュータを割り当て、
前記処理単位の各々を割り当てた前記少なくとも1台の処理コンピュータへ伝送することを特徴とする情報処理振分制御方法。 - 情報収集できた前記処理コンピュータ群について現在のリソース利用率に関するデータに基づいて期待できるリソース量を計算することを特徴とする請求項1に記載の情報処理振分制御方法。
- 前記処理単位の1つに割り当てた複数の処理コンピュータの処理結果を比較し、多数決により合致した処理結果を正しい結果として採用することを特徴とする請求項1に記載の情報処理振分制御方法。
- 前記処理単位の1つに割り当てた前記処理コンピュータのいずれからも処理結果の応答がない場合に、情報収集できた少なくとも1台の別の処理コンピュータを再割当することを特徴とする請求項1に記載の情報処理振分制御方法。
- 処理依頼コンピュータから情報処理依頼を受け、ネットワークを介して複数の処理コンピュータに振り分けて処理依頼する処理制御コンピュータにおいて、前記処理制御コンピュータは、
処理依頼を受けた前記情報処理を複数の処理単位に分割する手段と、
情報収集の対象とする前記処理コンピュータの各々から中継局を介して割当戦略に従い現在の動作状態を示す情報を収集する手段と、
情報収集できた前記処理コンピュータ群の中から前記割当戦略に従って処理コンピュータ群を選択する手段と、
選択した処理コンピュータ群から前記処理単位ごとに少なくとも1台の処理コンピュータを割り当てる手段と、
前記処理単位の各々を割り当てた前記少なくとも1台の処理コンピュータへ伝送する手段とを有することを特徴とする処理制御コンピュータ。 - 前記処理制御コンピュータは、さらに、情報収集できた前記処理コンピュータ群について現在のリソース利用率に関するデータに基づいて期待できるリソース量を計算する手段を有することを特徴とする請求項5に記載の処理制御コンピュータ。
- 前記処理制御コンピュータは、さらに、前記処理単位の1つに割り当てた複数の処理コンピュータの処理結果を比較し、多数決により合致した処理結果を正しい結果として採用する手段を有することを特徴とする請求項5に記載の処理制御コンピュータ。
- 前記処理制御コンピュータは、さらに、前記処理単位の1つに割り当てた前記処理コンピュータのいずれからも処理結果の応答がない場合に、情報収集できた少なくとも1台の別の処理コンピュータを再割当する手段を有することを特徴とする請求項5に記載の処理制御コンピュータ。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006173739A JP2008003907A (ja) | 2006-06-23 | 2006-06-23 | 情報処理振分制御方法およびそのコンピュータ |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006173739A JP2008003907A (ja) | 2006-06-23 | 2006-06-23 | 情報処理振分制御方法およびそのコンピュータ |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2008003907A true JP2008003907A (ja) | 2008-01-10 |
Family
ID=39008226
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2006173739A Pending JP2008003907A (ja) | 2006-06-23 | 2006-06-23 | 情報処理振分制御方法およびそのコンピュータ |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2008003907A (ja) |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010020364A (ja) * | 2008-07-08 | 2010-01-28 | Omron Corp | 演算装置、乗車料金算出装置、演算方法、および演算プログラム |
JP2012530328A (ja) * | 2010-07-21 | 2012-11-29 | エンパイア テクノロジー ディベロップメント エルエルシー | 信頼されないコンピューティングノードによって実行された作業の検証 |
JP2013546067A (ja) * | 2010-10-28 | 2013-12-26 | ソニー株式会社 | 処理能力を集計して分散するための方法及び装置 |
JP2013257893A (ja) * | 2006-11-10 | 2013-12-26 | Microsoft Corp | 分散型サーバーシステムにおいてバックアップマネージャを転送するメッセージ |
JP2014063414A (ja) * | 2012-09-24 | 2014-04-10 | Toshiba Corp | 制御システム |
WO2014125760A1 (ja) * | 2013-02-18 | 2014-08-21 | 日本電気株式会社 | 通信システム |
JP2016100881A (ja) * | 2014-11-26 | 2016-05-30 | 株式会社東芝 | 遠隔制御システム、遠隔制御方法及びコンピュータプログラム |
JP2016167700A (ja) * | 2015-03-09 | 2016-09-15 | 株式会社東芝 | 遠隔制御システム、遠隔制御方法、分配装置、分配方法、制御装置、制御方法、分析装置、分析方法及びコンピュータプログラム |
US11362890B2 (en) | 2017-03-08 | 2022-06-14 | Nec Corporation | System management device, system management method, program, and information processing system |
JP7335270B2 (ja) | 2018-04-27 | 2023-08-29 | アドバンスト・マイクロ・ディバイシズ・インコーポレイテッド | Gpuについてのフィードバックガイド付き分割ワークグループのディスパッチ |
-
2006
- 2006-06-23 JP JP2006173739A patent/JP2008003907A/ja active Pending
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013257893A (ja) * | 2006-11-10 | 2013-12-26 | Microsoft Corp | 分散型サーバーシステムにおいてバックアップマネージャを転送するメッセージ |
JP2010020364A (ja) * | 2008-07-08 | 2010-01-28 | Omron Corp | 演算装置、乗車料金算出装置、演算方法、および演算プログラム |
KR101463678B1 (ko) * | 2010-07-21 | 2014-12-04 | 엠파이어 테크놀로지 디벨롭먼트 엘엘씨 | 신뢰되지 않는 컴퓨팅 노드들에 의해 수행된 작업의 검증 |
US8661537B2 (en) | 2010-07-21 | 2014-02-25 | Empire Technology Development Llc | Verifying work performed by untrusted computing nodes |
US8881275B2 (en) | 2010-07-21 | 2014-11-04 | Empire Technology Development Llc | Verifying work performed by untrusted computing nodes |
JP2012530328A (ja) * | 2010-07-21 | 2012-11-29 | エンパイア テクノロジー ディベロップメント エルエルシー | 信頼されないコンピューティングノードによって実行された作業の検証 |
JP2013546067A (ja) * | 2010-10-28 | 2013-12-26 | ソニー株式会社 | 処理能力を集計して分散するための方法及び装置 |
JP2014063414A (ja) * | 2012-09-24 | 2014-04-10 | Toshiba Corp | 制御システム |
WO2014125760A1 (ja) * | 2013-02-18 | 2014-08-21 | 日本電気株式会社 | 通信システム |
JP2014158225A (ja) * | 2013-02-18 | 2014-08-28 | Nec Corp | 通信システム |
JP2016100881A (ja) * | 2014-11-26 | 2016-05-30 | 株式会社東芝 | 遠隔制御システム、遠隔制御方法及びコンピュータプログラム |
JP2016167700A (ja) * | 2015-03-09 | 2016-09-15 | 株式会社東芝 | 遠隔制御システム、遠隔制御方法、分配装置、分配方法、制御装置、制御方法、分析装置、分析方法及びコンピュータプログラム |
US11362890B2 (en) | 2017-03-08 | 2022-06-14 | Nec Corporation | System management device, system management method, program, and information processing system |
JP7335270B2 (ja) | 2018-04-27 | 2023-08-29 | アドバンスト・マイクロ・ディバイシズ・インコーポレイテッド | Gpuについてのフィードバックガイド付き分割ワークグループのディスパッチ |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2008003907A (ja) | 情報処理振分制御方法およびそのコンピュータ | |
CN111345012B (zh) | 使用目的地系统的链路级容量的dns解析的系统和方法 | |
CN107465708B (zh) | 一种cdn带宽调度系统及方法 | |
CN109547517B (zh) | 一种带宽资源调度方法和装置 | |
Xu et al. | QoS and contention-aware multi-resource reservation | |
Li et al. | Maximizing user service satisfaction for delay-sensitive IoT applications in edge computing | |
Fan et al. | Toward optimal deployment of communication-intensive cloud applications | |
US20150026346A1 (en) | Method and system for managing cloud centers | |
US20100077250A1 (en) | Virtualization based high availability cluster system and method for managing failure in virtualization based high availability cluster system | |
CN102497409B (zh) | 一种云计算系统资源管理的方法 | |
JP5285083B2 (ja) | 並行してトポロジを発見する方法および装置 | |
JP2011512578A (ja) | 管理可能かつ効率的拡大展開用アプリケ−ション記述システム及び方法 | |
CN112564994B (zh) | 流量监测方法、装置、云服务器及存储介质 | |
Keat et al. | Scheduling framework for bandwidth-aware job grouping-based scheduling in grid computing | |
KR20110083084A (ko) | 가상화를 이용한 서버 운영 장치 및 방법 | |
Rath et al. | MAQ system development in mobile ad-hoc networks using mobile agents | |
Xu et al. | A modified round-robin load-balancing algorithm for cluster-based web servers | |
Cao et al. | Towards tenant demand-aware bandwidth allocation strategy in cloud datacenter | |
US9621438B2 (en) | Network traffic management | |
CN117751567A (zh) | 公用设施通信网络的动态处理分发 | |
CN103259813A (zh) | 自动扩充虚拟机的方法 | |
WO2008151491A1 (fr) | Un système réseau p2p et son procédé d'application | |
CN108334410A (zh) | 一种分布式应用程序客户端轻量化方法以及计算机设备 | |
Reeja | Role based access control mechanism in cloud computing using cooperative secondary authorization recycling method | |
Zhang et al. | Online cost minimization for operating geo-distributed cloud CDNs |