JP2013114465A - サービス推奨装置及びサービス推奨方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】リソースを提供する複数のサービスのうち、利用条件に応じたサービスを推奨する。
【解決手段】リソースを提供する複数のサービスのサービスレベルを含むサービス情報をサービス情報記憶部に記憶し、ユーザが複数のサービスのいずれかを利用した際のリソースの利用実績を利用実績記憶部に記憶し、ユーザのユーザ端末から複数のサービスのいずれかを利用するための利用条件を受け付け、サービス情報、利用実績、及び利用条件に基づいて、複数のサービスのうち推奨されるサービスを判定する。
【選択図】図1

Description

本発明は、サービス推奨装置及びサービス推奨方法に関する。
近年、複数台の情報処理装置や記憶装置により構成される仮想化されたリソースをネットワーク経由でユーザに提供するクラウドサービスが普及してきている。このようなクラウドサービスを利用する際の料金体系には、例えば従量制や固定制がある。例えば、従量制の場合、利用時間や利用したリソース量に基づいて料金が決定される。また、固定制の場合、例えば、割り当て可能なリソース量に応じた固定の月額料金が決定される(例えば、特許文献1)。
特開2010−176637号公報
このようなクラウドサービスを利用するユーザは、利用可能なリソース量等のサービスレベルや料金体系、実行する処理の内容等の利用条件などを考慮したうえで、利用するクラウドサービスを決定することとなる。しかしながら、処理の内容に応じてどの程度のサービスレベルが適切であるのかをユーザが事前に判断することは難しい。そのため、例えば、実際に処理を実行した結果、利用したクラウドサービスのサービスレベルが利用条件に適していないということが考えられる。
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、リソースを提供する複数のサービスのうち、利用条件に応じたサービスを推奨することを目的とする。
本発明の一側面に係るサービス推奨装置は、リソースを提供する複数のサービスのサービスレベルを含むサービス情報を記憶するサービス情報記憶部と、ユーザが複数のサービスのいずれかを利用した際のリソースの利用実績を記憶する利用実績記憶部と、ユーザのユーザ端末から複数のサービスのいずれかを利用するための利用条件を受け付ける利用条件受付部と、サービス情報、利用実績、及び利用条件に基づいて、複数のサービスのうち推奨されるサービスを判定する推奨サービス判定部と、を備える。
なお、本発明において、「部」とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その「部」が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、1つの「部」や装置が有する機能が2つ以上の物理的手段や装置により実現されても、2つ以上の「部」や装置の機能が1つの物理的手段や装置により実現されてもよい。
本発明によれば、リソースを提供する複数のサービスのうち、利用条件に応じたクラウドサービスを推奨することが可能となる。
本発明の一実施形態である情報処理システムの構成を示す図である。 レコメンドサーバの構成の一例を示す図である。 サービス情報記憶部に記憶されるサービス情報の一例を示す図である。 利用条件を入力するための画面の一例を示す図である。 利用実績記憶部に記憶される利用実績の一例を示す図である。 利用条件に応じた推奨サービスを提示するための画面の一例を示す図である。 クラウドシステムによって提供されるサービスを利用する際の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
以下、図面を参照して本発明の一実施形態について説明する。図1は、本発明の一実施形態である情報処理システムの構成を示す図である。情報処理システムは、ユーザ端末10、クラウドシステム20(20A〜20C)、及びレコメンドサーバ30を含んで構成される。なお、ユーザ端末10、クラウドシステム20、及びレコメンドサーバ30は、インターネット等のネットワークを介して相互に通信可能に接続される。
ユーザ端末10は、ユーザが利用する情報処理装置であり、携帯端末やパーソナルコンピュータ等を用いて実現される。なお、図1では説明を簡略化するために1台のユーザ端末しか図示していないが、実際には複数のユーザ端末が存在することとしてよい。
クラウドシステム20は、ユーザ端末10からの要求に応じて、ユーザに対してサービスを提供するものである。ここで、クラウドシステム20によって提供されるサービスとは、CPUやメモリ等のリソースをユーザに利用させるものである。サービスを利用するユーザは、ユーザ端末10を用いてクラウドシステム20にアクセスすることにより、クラウドシステム20により提供されるリソースを用いて各種処理をクラウドシステム20上で実行させることができる。図1では、クラウドシステム20として、クラウドシステム20A、クラウドシステム20B、クラウドシステム20Cが示されている。これら3つのクラウドシステムは、3つのサービス事業者によって提供されるものであり、それぞれ料金体系やサービス内容が異なっている。なお、図1では3つのクラウドシステムを示しているが、クラウドシステムの数はこれに限られない。
レコメンドサーバ30は、クラウドシステム20によって提供されるサービスを利用するユーザに対して、どのシステムのどのサービスを利用することが推奨されるかをユーザ端末10に提示するサービス推奨装置であり、1台または複数台の情報処理装置を用いて実現される。
図2は、レコメンドサーバ30の構成の一例を示す図である。レコメンドサーバ30は、サービス情報記憶部40、アカウント情報記憶部42、利用条件受付部44、利用実績記憶部46、推奨サービス判定部48、推奨情報提供部50、利用サービス決定部52、及び利用実績受信部54を含んで構成される。サービス情報記憶部40における各部は、例えば、メモリや記憶装置等の記憶領域を用いたり、記憶領域に格納されているプログラムをプロセッサが実行したりすることにより実現することができる。
サービス情報記憶部40には、クラウドシステム20によって提供される複数のサービスのサービスレベルを含むサービス情報が記憶されている。なお、サービス事業者によって、提供されるサービス情報の項目に差異がある場合もあるが、サービス情報記憶部40にはこのような差異を吸収した形式でサービス情報が記憶される。
図3には、サービス情報記憶部40に記憶されるサービス情報の一例が示されている。図3に示す例では、サービス情報には、クラウドシステムID、サービスID、サービスレベル、及び料金情報が含まれている。クラウドシステムIDは、クラウドシステム20A〜20Cのいずれであるかを識別するための情報である。サービスIDは、クラウドシステムによって提供されるサービスを識別するための情報である。サービスレベルは、クラウドシステムによって提供されるサービスのレベルを示す情報であり、例えば、CPU台数やメモリ容量など、利用可能なリソース量を示す情報が含まれている。料金情報は、サービスを利用する際の料金を示す情報であり、例えば、1時間あたりの料金を示す情報が含まれている。なお、サービス事業者は海外の事業者である場合もあるため、料金情報には為替レートに関する情報が含まれていてもよい。また、サービス利用時の料金は利用時間以外の要素も考慮して計算されることとしてもよい。例えば、利用可能なリソースのうち、実際に利用したリソース量に応じて料金が計算されることとしてもよい。また、利用時間によらず固定の料金が適用されることとしてもよい。
アカウント情報記憶部42には、レコメンドサーバ30を利用する際のユーザIDやパスワード等のアカウント情報が記憶されている。このアカウント情報は、ユーザがクラウドシステム20を利用する際に用いるアカウント情報と同じものであってもよいし、別のものであってもよい。レコメンドサーバ30のアカウント情報と、クラウドシステム20のアカウント情報とが異なる場合、アカウント情報記憶部42には、レコメンドサーバ30のアカウント情報と、クラウドシステム20のアカウント情報とを対応づけたテーブルを保持することとしてもよい。
図2に戻り、利用条件受付部44は、クラウドサービス20を利用する際の条件である利用条件をユーザ端末10から受け付ける。利用条件には、例えば、ユーザID、処理ID(処理識別子)、サービスIDなどが含まれる。図4には、利用条件受付部44がユーザ端末10から利用条件を受け付ける際にユーザ端末10に表示される画面の一例が示されている。例えば、利用条件受付部44は、ユーザ端末10からの要求に応じて、図4に示す画面を表示するためのデータをユーザ端末10に送信することができる。図4の画面では、ユーザID、処理ID、クラウドシステムID、サービスIDを入力または選択することができる。
ユーザIDは、クラウドシステム20及びレコメンドサーバ30を利用するためのアカウント情報である。なお、ユーザID等のアカウント情報は、利用条件の入力時ではなく、レコメンドサーバ30へのログイン時に入力されることとしてもよい。
処理IDは、クラウドシステム20に実行させる処理を識別する情報であり、例えば、処理内容を表す名称等を用いることができる。後述するように、過去に実行された処理の処理IDは利用実績として利用実績記憶部46に記憶されている。そのため、利用条件受付部44は、利用実績記憶部46を参照し、対象のユーザが過去に入力した処理IDを選択可能にしてもよい。
クラウドシステムID及びサービスIDは、クラウドシステム20によって提供されるサービスを識別する情報である。図4に示すように、利用条件受付部44は、サービス情報記憶部40を参照し、クラウドシステム20によって提供されるサービスのサービス情報を画面に表示させることができる。そして、ユーザは、この画面に表示されるサービス情報に基づいて、利用するクラウドシステム及びサービスを選択することができる。
利用条件受付部44は、上述のようにユーザ端末10において入力または選択される情報を、クラウドシステム20を利用するための利用条件として受け付けることができる。なお、利用条件には、クラウドシステムIDやサービスIDが含まれず、リソースや料金を指定する情報が含まれることとしてもよい。
図2に戻り、利用実績記憶部46には、クラウドシステム20から提供されるサービスをユーザが利用した際のリソースの利用実績が記憶される。図5には、利用実績記憶部46に記憶される利用実績の一例が示されている。図5に示す例では、利用実績には、ユーザID、処理ID、利用サービスID、使用率、処理時間が含まれている。また、利用実績には、後述する推奨サービスを識別するための推奨サービスIDも含まれている。
利用サービスIDは、ユーザが利用したクラウドシステム及びサービスを識別する情報である。例えば、図5に示す利用実績の1件目のレコードでは、利用サービスIDは(A,S1)となっている。これは、クラウドシステム20AのサービスS1が利用されたことを示している。使用率は、ユーザがサービスを利用した際におけるリソースの使用率を示すものである。なお、CPUやメモリなどのリソースごとの使用率が利用実績に含まれていてもよい。処理時間は、ユーザがサービスを利用した際に処理の実行に要した時間である。
推奨サービス判定部48は、サービス情報記憶部40に記憶されているサービス情報、利用実績記憶部46に記憶されている利用実績、及び利用条件受付部44が受け付けた利用条件に基づいて、クラウドシステム20によって提供されるサービスのうち推奨されるサービスを判定する。例えば、推奨サービス判定部48は、利用条件によって指定される処理をユーザが過去にクラウドシステム20のサービスを用いて実行した際のリソースの使用率や、サービスの利用料金などを考慮して、当該処理を次に利用する際に推奨されるサービスを判定することができる。なお、サービス事業者が海外の事業者である場合には、為替レートが考慮されることとしてもよい。為替レートに関する情報は、サービス情報の一部としてサービス情報記憶部40に格納されていてもよいし、外部から取得されることとしてもよい。
推奨サービスの判定について、具体例を用いて説明する。まず、ユーザ「U1」が、図4に示した画面において、「データ配信」の処理をクラウドシステム20Aによって提供されるサービスS1を用いて実行するように利用条件を入力したとする。推奨サービス判定部48は、利用条件に設定されているユーザID「U1」、処理ID「データ配信」をキーとして、利用実績記憶部46に記憶されている利用実績を検索する。ここでは、利用実績が図5に示す状態であるとする。ただし、推奨サービスについては未登録であることとする。推奨サービス判定部48は、ユーザID「U1」、処理ID「データ配信」についての利用実績を参照し、当該処理を前回実行した際にはクラウドシステム20AのサービスS1が利用され、その時のリソース使用率は「30%」、処理時間は「2時間」であったことを確認することができる。
そして、推奨サービス判定部48は、過去の利用実績に基づいて推奨サービスを判定する。具体的には、例えば、推奨サービス判定部48は、「データ配信」の処理を前回実行した際の使用率が所定レベル(例えば「50%」)より低い値であるため、前回実行時に利用されたサービスよりもサービスレベルが低いサービスでも十分であると判定する。そこで、推奨サービス判定部48は、サービス情報記憶部40に記憶されているサービス情報を参照し、前回実行時に利用されたサービスよりもサービスレベルが低いサービスを推奨サービスとして選択する。推奨サービス判定部48は、図5に示すように、推奨サービスを示す推奨サービスIDを利用実績に追加する。
また例えば、推奨サービス判定部48は、使用率に基づいてユーザの利用条件を算出し、算出された利用条件を満たすサービスを推奨サービスとして選択することとしてもよい。具体的には、推奨サービス判定部48は、例えば、前回利用されたサービスの使用率が「30%」であれば、前回利用したサービスのサービスレベルの「30%」を利用条件として算出することができる。そして、推奨サービス判定部48は、算出された利用条件を満たすサービスを推奨サービスとして選択することができる。なお、算出される利用条件は、前回利用されたサービスのサービスレベルに前回利用されたサービスの使用率そのものを乗じたものでなくてもよい。例えば、上述の例であれば、前回利用したサービスのサービスレベルの「30%」に限らず、「30%」より低くてもよいし、「30%」より高くてもよい。 なお、ここに示した推奨サービスの判定手法は一例にすぎず、使用率や処理時間、料金など、利用実績に基づく様々な指標に基づいて推奨サービスを判定することが可能である。
図2に戻り、推奨情報提供部50は、推奨サービス判定部48によって判定された推奨サービスを、ユーザが入力した利用条件に対して推奨されるサービスとしてユーザ端末10に提示する。例えば、図6に示す画面においては、クラウドシステム20CのサービスS1が推奨サービスとして提示されている。このとき、図6に示すように、推奨サービスと、ユーザが利用条件で指定したサービスとを対比可能に画面が提示されることとしてもよい。
図2に戻り、利用サービス決定部52は、利用条件受付部44が受け付けた利用条件と、推奨サービス判定部48によって判定された推奨サービスとに基づいて、利用条件で指定された処理の実行に用いられるサービスを決定する。例えば、図6に示す画面において、推奨サービスを利用することが選択されると、利用サービス決定部52は、推奨サービス判定部48によって判定された推奨サービスを処理の実行に用いるサービスとして決定する。一方、例えば、図6に示す画面において、推奨サービスを利用しないことが選択されると、利用サービス決定部52は、利用条件受付部44が受け付けた利用条件で指定されたサービスを処理の実行に用いるサービスとして決定する。利用サービス決定部52は、決定されたサービスの利用を開始するために必要な情報であるサービス利用情報を、サービスを提供するクラウドシステム20に対して送信する。これにより、ユーザはクラウドシステム20を用いて処理を実行することが可能となる。
図2に戻り、利用実績受信部54は、ユーザが利用したサービスの利用実績をクラウドシステム20から受信し、利用実績記憶部46のデータ形式に変換したうえで、利用実績記憶部46に格納する。
図7は、クラウドシステム20によって提供されるサービスを利用する際の処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、ユーザ端末10は、レコメンドサーバ30にアクセスし、図4に例示した画面において、クラウドシステム20を利用するための利用条件を入力する(S701)。レコメンドサーバ30の利用条件受付部44は、ユーザ端末10において入力された利用条件を受け付けると、利用条件に設定されているユーザID及び処理IDをキーとして、利用実績記憶部46を参照する(S702)。
利用条件で指定された処理の利用実績がない場合(S703:N)、すなわち、ユーザがこの処理をクラウドシステム20を用いてはじめて実行する場合、利用サービス決定部52は、利用条件において指定されたサービスを利用サービスとして決定する(S704)。
一方、利用条件で指定された処理の利用実績がある場合(S703:Y)、推奨サービス判定部48は、サービス情報、利用条件、及び利用実績に基づいて推奨サービスを判定し、利用実績記憶部46に記憶されている利用実績に推奨サービスIDを追加する(S705)。また、推奨情報提供部50は、図6に例示したように、推奨サービスを示す情報をユーザ端末10に提供する(S706)。そして、利用サービス決定部52は、推奨サービスを利用するかどうかを選択するためのユーザ操作に応じて、利用サービスを決定する(S704)。すなわち、利用サービス決定部52は、利用条件の入力時にユーザが選択したサービスか、推奨サービス判定部48により判定されたサービスのいずれを用いるかをユーザ端末10におけるユーザ操作に基づいて決定する。
利用サービスが決まると、利用サービス決定部52は、決定したサービスを利用するために必要な情報を該サービスを提供するクラウドシステム20に対して送信する(S708)。これにより、クラウドシステム20においてユーザ端末10に対するサービスが提供される(S709)。そして、クラウドシステム20は、サービスの利用完了後に利用実績をレコメンドサーバ30に送信する(S710)。レコメンドサーバ30の利用実績受信部54は、クラウドシステム20から送信されてくる利用実績を受信し、利用実績記憶部46に記憶されている利用実績を更新する(S711)。
以上、本実施形態について説明した。本実施形態によれば、レコメンドサーバ30において、クラウドシステム20から提供される複数のサービスのサービス情報と、クラウドシステム20の利用実績と、クラウドシステム20の利用条件とに基づいて、利用条件に応じた推奨サービスが判定される。つまり、リソースを提供する複数のサービスのうち、利用条件に応じたサービスの推奨が行われることとなる。よって、クラウドシステム20を利用するユーザは、自分自身で複数のサービスのサービスレベルや料金等の比較検討を行うことなく、処理に応じた適切なサービスを利用することが可能となる。
また、推奨サービスの判定の際には、料金を考慮することが可能であるため、クラウドサービスのユーザは、利用条件に応じたサービスの中から料金の安いサービスを選択することができる。
また、本実施形態では、レコメンドサーバ30がユーザに対して推奨サービスを提示するため、クラウドサービスの提供者にとっては、自身が提供するクラウドサービスをユーザに選択してもらえる機会を増やすことが可能となる。
なお、本実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更/改良され得るととともに、本発明にはその等価物も含まれる。
例えば、推奨サービスを判定するタイミングは、利用条件が入力されたタイミングには限られず、任意のタイミングであってよい。例えば、推奨サービス判定部48は、クラウドシステム20から利用実績を受信したタイミングで推奨サービスを判定することとしてもよいし、複数の利用条件に対する推奨サービスを所定のタイミングにまとめて判定することとしてもよい。
10 ユーザ端末
20(20A,20B,20C) クラウドシステム
30 レコメンドサーバ
40 サービス情報記憶部
42 アカウント情報記憶部
44 利用条件受付部
46 利用実績記憶部
48 推奨サービス判定部
50 推奨情報提供部
52 利用サービス決定部
54 利用実績受信部

Claims (5)

  1. リソースを提供する複数のサービスのサービスレベルを含むサービス情報を記憶するサービス情報記憶部と、
    ユーザが前記複数のサービスのいずれかを利用した際のリソースの利用実績を記憶する利用実績記憶部と、
    前記ユーザのユーザ端末から前記複数のサービスのいずれかを利用するための利用条件を受け付ける利用条件受付部と、
    前記サービス情報、前記利用実績、及び前記利用条件に基づいて、前記複数のサービスのうち推奨されるサービスを判定する推奨サービス判定部と、
    を備えるサービス推奨装置。
  2. 請求項1に記載のサービス推奨装置であって、
    前記利用実績記憶部は、実行された処理を識別する処理識別子と対応づけて前記利用実績を記憶し、
    前記利用条件には、実行される処理を識別する処理識別子が含まれ、
    前記推奨サービス判定部は、前記実行される処理に対応する前記利用実績に基づいて、前記推奨されるサービスを判定する、
    サービス推奨装置。
  3. 請求項1または2に記載のサービス推奨装置であって、
    前記利用実績には、リソースの使用率が含まれ、
    前記推奨サービス判定部は、前記サービス情報、前記使用率、及び前記利用条件に基づいて、前記推奨されるサービスを判定する、
    サービス推奨装置。
  4. 請求項1〜3の何れか一項に記載のサービス推奨装置であって、
    前記サービス情報には、サービスを利用する際の料金に関する料金情報が含まれ、
    前記推奨サービス判定部は、前記料金情報、前記利用実績、及び前記利用条件に基づいて、前記推奨されるサービスを判定する、
    サービス推奨装置。
  5. コンピュータが、
    リソースを提供する複数のサービスのサービスレベルを含むサービス情報をサービス情報記憶部に記憶し、
    ユーザが前記複数のサービスのいずれかを利用した際のリソースの利用実績を利用実績記憶部に記憶し、
    前記ユーザのユーザ端末から前記複数のサービスのいずれかを利用するための利用条件を受け付け、
    前記サービス情報、前記利用実績、及び前記利用条件に基づいて、前記複数のサービスのうち推奨されるサービスを判定する、
    サービス推奨方法。
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