JP2017062721A - Resource allocation changing apparatus, resource allocation changing method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、資源割当変更装置、資源割当変更方法、ならびに、プログラム、特に、高負荷時に処理性能を維持するために、複数の処理資源から処理に追加割り当てするものを選択して追加割り当てする、資源割当変更装置、資源割当変更方法、ならびに、プログラムに関する。 The present invention relates to a resource allocation change device, a resource allocation change method, and a program, in particular, in order to maintain processing performance at a high load, select and additionally allocate a plurality of processing resources to be allocated to a process. The present invention relates to a resource allocation changing device, a resource allocation changing method, and a program.
特許文献1は、データセンタ内のサーバコンピュータを、各ネットワークサービスにリアルタイムに配分する方法を提供する。この方法において配分を決定するユニットは、まず、各ネットワークサービスに到着する要求量の変動を監視し、要求量の一定時間経過後の値を予測する。次に、このユニットは、その要求量予測値の大きさに応じて当該ネットワークサービスに対するサーバコンピュータの割当量を制御する。割り当てられるサーバコンピュータの量は、要求量予測値が示すトラフィックが当該ネットワークサービスに到着した場合に、利用者端末に対する応答時間が予め定められた閾値以下となるように決められる。
特許文献2は、クラスタシステムに負荷変動が発生した場合に、計算機資源の割当を変更することで、業務のサービスレベル維持を図るクラスタシステムの管理装置を開示する。この管理装置は、まずクラスタシステムの負荷を予測し、その予測に応じて計算機資源の割当を変更する。資源の割当変更に際して、この管理装置は、使用可能な計算機資源量や、計算機資源量の変更を実施する場合に必要になる時間などの制約条件を考慮しつつ、予測された負荷量を処理できるだけの計算機資源を割り当てる。 Patent Document 2 discloses a cluster system management device that maintains the service level of a business by changing the allocation of computer resources when a load change occurs in the cluster system. This management apparatus first predicts the load on the cluster system and changes the allocation of computer resources in accordance with the prediction. When changing the resource allocation, this management device can process the predicted load amount while taking into consideration the constraints such as the amount of available computer resources and the time required to change the computer resource amount. Allocate more computer resources.
特許文献1の技術も、特許文献2の技術も、資源の割当に際して予測された負荷の予測精度を考慮しない。予測された負荷の予測精度は、例えば、負荷の変動状況に応じて変わってくるものである。予測精度が低い場合は、負荷の予測が狂う可能性が高い。
Neither the technique of
本発明は、上記課題を解決し、負荷の予測精度に応じて適切な資源割当を行う資源割当変更装置、資源割当変更方法、ならびに、プログラムを提供することを目的とする。 An object of the present invention is to solve the above-described problems and provide a resource allocation change device, a resource allocation change method, and a program that perform appropriate resource allocation according to load prediction accuracy.
本発明の1実施の形態の資源割当変更装置は、実行中の処理に追加可能な処理資源に関連付けて、追加に要する割当変更時間を判別できる時間判別情報を記憶する特性情報記憶手段と、前記実行中の処理の一定時間内の最大負荷量の予測値と、当該予測値の予測精度とを出力する負荷予測手段と、前記予測精度が低いほど短く定められた上限値以下の前記割当変更時間を持つ前記処理資源を、前記特性情報記憶手段を参照して選択し、選択情報を選択された前記処理資源の割り当てを変更する資源割当変更手段に出力する割当変更決定手段と、を備える。 A resource allocation changing device according to an embodiment of the present invention includes a characteristic information storage unit that stores time determination information that can determine an allocation change time required for addition in association with a processing resource that can be added to a process being executed, Load prediction means for outputting the predicted value of the maximum load amount within a certain time of the process being executed and the predicted accuracy of the predicted value, and the allocation change time that is shorter than the upper limit value set shorter as the predicted accuracy is lower And a change allocation determination unit that outputs the selection information to a resource allocation change unit that changes the allocation of the selected processing resource.
本発明の1実施の形態の資源割当変更方法は、実行中の処理に追加可能な処理資源に関連付けて、追加に要する割当変更時間を判別できる時間判別情報を特性情報記憶手段に記憶し、前記実行中の処理の一定時間内の最大負荷量の予測値と、当該予測値の予測精度とを出力し、前記予測精度が低いほど短く定められた上限値以下の前記割当変更時間を持つ前記処理資源を、前記特性情報記憶手段を参照して選択し、選択された前記処理資源の割り当てを変更する。 The resource allocation changing method according to one embodiment of the present invention stores, in the characteristic information storage means, time determination information that can determine an allocation change time required for addition in association with a processing resource that can be added to a process being executed, The process that outputs the predicted value of the maximum load amount within a certain time of the process being executed and the prediction accuracy of the prediction value, and has the allocation change time that is shorter than the upper limit value that is shorter as the prediction accuracy is lower A resource is selected with reference to the characteristic information storage means, and the allocation of the selected processing resource is changed.
本発明の1実施の形態のプログラムは、実行中の処理に追加可能な処理資源に関連付けて、追加に要する割当変更時間を判別できる時間判別情報を特性情報記憶手段に記憶する記憶処理と、前記実行中の処理の一定時間内の最大負荷量の予測値と、当該予測値の予測精度とを出力する負荷予測処理と、前記予測精度が低いほど短く定められた上限値以下の前記割当変更時間を持つ前記処理資源を、前記特性情報記憶手段を参照して選択し、選択情報を選択された前記処理資源の割り当てを変更する資源割当変更手段に出力する割当変更決定処理と、をコンピュータに実行させる。 A program according to an embodiment of the present invention relates to a storage process for storing, in the characteristic information storage means, time determination information capable of determining an allocation change time required for addition in association with a processing resource that can be added to a process being executed, Load prediction processing for outputting the predicted value of the maximum load amount within a certain time of the process being executed and the prediction accuracy of the prediction value, and the allocation change time that is shorter than the upper limit value set shorter as the prediction accuracy is lower The computer executes the allocation change determination process for selecting the processing resource having a reference with reference to the characteristic information storage unit and outputting the selection information to the resource allocation changing unit for changing the allocation of the selected processing resource. Let
本発明にかかる資源割当変更装置は、負荷の予測の予測精度に応じて、適切な資源割当を行うことが出来る。 The resource allocation changing device according to the present invention can perform appropriate resource allocation according to the prediction accuracy of load prediction.
<第1の実施の形態>
[構成]
図1は、本実施の形態にかかる資源割当変更装置10の構成図である。資源割当変更装置10は、負荷測定部11、負荷予測部12、割当変更決定部13、資源割当変更部14、特性情報記憶部15、処理資源16、稼働中資源17を備える。
<First Embodiment>
[Constitution]
FIG. 1 is a configuration diagram of a resource
負荷測定部11は、資源割当変更装置10が稼働中資源17を用いて実行している処理の負荷を測定する。負荷予測部12は、測定された負荷情報をもとに、今後の負荷を予測し、さらに当該予測値の精度等を求める。割当変更決定部13は、今後の負荷が高いと予測されたときに、処理性能を維持するために、実行中の処理に処理資源16を追加割り当てすべきことを決定する。
The
ここで、稼働中資源17は、例えば、実行中の処理の為に使用中のコア、消費されている処理時間であり、処理資源16は、実行中の処理の負荷増大時に追加可能な資源、すなわち待機中のコア、空いている処理時間、待機中のアクセラレータである。アクセラレータは、コアの処理の一部の処理、例えば画像処理、を代行する専用プロセッサである。
Here, the
資源割当変更装置10は、特性の異なる複数の処理資源16を備えている。それらの情報は後述する特性情報20に記述されて、特性情報記憶部15に格納されている。
The resource
割当変更決定部13は、負荷予測部12が出力した負荷の予測情報や予測精度に基づいて、今後の負荷変動に対応するために適切な処理資源16を選択して、実行中の処理に追加割り当てすべきことを決定する。この時、割当変更決定部13は、特性情報20を参照する。
The allocation
資源割当変更装置10は、複数の処理資源16の各々に関連付けて、実行中の処理に当該資源を割り当てる資源割当変更部14を備えている。割当変更決定部13は、処理資源16を選択すると、選択した処理資源16に関連付けられている資源割当変更部14に、当該処理資源16を実行中の処理に割当てることを指示する。すなわち、割当変更決定部13は、資源割当変更部14に選択情報を出力する。資源割当変更部14は、割当変更決定部13から当該選択情報による指示を受けて、対応する処理資源16を実行中の処理に割当てる。
The resource
資源割当変更部14が行う割り当て処理は、関連付けられている処理資源16ごとに異なる。待機中のコアに関連付けられている資源割当変更部14は、例えば、当該コアが、実行中の処理のプロセスを実行できるように、コアの初期設定とプロセスディスパッチャの設定変更を行う。空いている処理時間に関連付けられている資源割当変更部14は、例えば、実行中の処理のプロセスが消費出来る使用率上限値を大きくする。
The allocation process performed by the resource
ここで、負荷測定部11、負荷予測部12、割当変更決定部13、および、資源割当変更部14は論理回路で構成される。特性情報記憶部15は、半導体記憶装置、または、磁気ディスク装置で構成される。
Here, the
また、資源割当変更装置10は、プログラム43を備えるコンピュータ装置40で実現することも出来る。
Further, the resource
図2は、コンピュータ装置40の構成図である。コンピュータ装置40は、バス45で相互に接続されたプロセッサ41、主記憶部42、補助記憶装置44を備える。ここで、例えば、主記憶部42は半導体記憶装置、補助記憶装置44はHDD(Hardware Disk Drive)やSDD(Solid State Drive)である。主記憶部42はプログラム43を記憶している。
FIG. 2 is a configuration diagram of the
プログラム43は、プロセッサ41で実行されることにより、プロセッサ41を負荷測定部11、負荷予測部12、割当変更決定部13、または、資源割当変更部14として機能させる。補助記憶装置44または主記憶部42は、特性情報記憶部15として機能する。
The
なお、資源割当変更装置10がコンピュータ装置40で実現されるとき、プロセッサ41は、稼働中資源17、さらに、稼働中コアの空き処理時間の処理資源16として使用されても良い。
When the resource
図3は、特性情報記憶部15に記憶される特性情報20の構成図である。特性情報20は、各処理資源16に関連付けて、ID(IDentification)、最大割り当て可能資源量、性能改善率、割当変更時間、及び、精度下限値を記録している。
FIG. 3 is a configuration diagram of the
最大割り当て可能資源量は、当該処理資源16の割当量が可変である場合、その量を指定している。処理資源16の割当量が可変でない場合、例えば、アクセラレータのように使用中/未使用の何れかの状態しかない場合、最大割り当て可能資源量は省略される。
The maximum allocatable resource amount designates the amount when the allocated amount of the
性能改善率は、処理資源16の割り当て可能な最大量と現在割当られている量の比を、例えば、倍数で表す。この値は、当該処理資源16の割り当てを変更することで得られる改善率の上限値を示している。資源割当変更部14は、処理資源16の割り当て量を変更した時にこの性能改善率を再計算し、特性情報20を更新する。たとえば、資源割当変更部14は、性能改善率を下記の計算式(1)、(2)で計算する。
The performance improvement rate represents, for example, a multiple of the ratio between the maximum amount that can be allocated to the
処理資源16が「空き処理時間」の場合:最大割当可能時間 ÷ 現在の割当時間…(1)
処理資源16が「待機中コア」の場合:割当可能最大コア数÷現在の割当コア数…(2)
性能改善率の計算式は、特性情報20に記載されていても良いし、資源割当変更部14に処理ロジックとして予め組みこまれていても良い。但し、最大割り当て可能資源量が省略された処理資源16の場合、 資源割当変更部14は、当該処理資源16を割り当てた場合、 当該処理資源16を割り当て済みであることを示すために、特性情報20の性能改善率を1(改善無)に変更する。
When the
When the
The formula for calculating the performance improvement rate may be described in the
割当変更時間は、当該処理資源16の割り当て変更に必要な時間である。この時間は、例えば、アクセラレータの初期設定に必要となる時間である。単位は、例えばミリ秒である。割当変更時間は、資源割当変更決定部13が当該処理資源16の追加割り当てを決定した後に、実際に割り当てられるまでの遅延時間ともいえる。
The allocation change time is a time required for changing the allocation of the
精度下限値は、負荷の予測値の予測精度の下限値を指定する。ここで、予測精度は、精度が高い時に大きくなる値である。割当変更決定部13は、負荷予測部12が出力する負荷の予測値の予測精度がこの精度下限値以上の時に、当該処理資源16を割り当て変更の選択候補とする。
The lower limit of accuracy specifies the lower limit of the prediction accuracy of the predicted load value. Here, the prediction accuracy is a value that increases when the accuracy is high. The allocation
図3が示すように、精度下限値は、割当変更時間が長いほど大きな値が指定される。例えば、割当変更時間が50ミリ秒の処理資源16(待機中アクセラレータ)の精度下限値が90であるのに対し、割当変更時間が1ミリ秒の処理資源16(空き処理時間)の精度下限値は10である。この場合、割当変更決定部13は、例えば、予測精度が95であれば、割当変更時間が500ミリ秒以下の処理資源16を候補にするのであるが、予測精度が15であれば、割当変更時間が1ミリ秒以下の処理資源16しか候補にしない。
As shown in FIG. 3, the accuracy lower limit value is specified to be larger as the allocation change time is longer. For example, the accuracy lower limit value of the processing resource 16 (standby accelerator) whose allocation change time is 50 milliseconds is 90, whereas the accuracy lower limit value of the processing resource 16 (free processing time) whose allocation change time is 1 millisecond. Is 10. In this case, for example, if the prediction accuracy is 95, the allocation
すなわち、割当変更決定部13は、予測精度が低い場合は、割当変更時間が短い処理資源16を選択する。このようにする理由は、予測精度が低い時は予測が外れる可能性があるので、割当変更時間の短くて済む処理資源16の割当変更で迅速に対応して、次の負荷の変化を見てから再度処理資源16の割当変更をする方が良いからである。
That is, when the prediction accuracy is low, the allocation
[動作]
図4は、資源割当変更装置10の動作フローチャートである。
[Operation]
FIG. 4 is an operation flowchart of the resource
まず、負荷測定部11は、実行中の処理の負荷を測定し、負荷予測部12に測定した値を出力する(S1)。測定する負荷は、例えば、稼働中コアのCPU(Central Processing Unit)使用率である。測定する負荷は、入力トランザクション数でも良い。
First, the
負荷予測部12は、負荷測定部11から入力された負荷測定値から、最大負荷量の予測値、予測精度、限界到達時間を求め、結果を割当変更決定部13に出力する(S2)。負荷予測部12は、例えば、移動平均を用いる方法やカルマンフィルタを用いる、既存の方法でこの予測を行う。
The
ここで、限界到達時間は、稼働中資源17の量に応じて定められている限界の負荷量(以下、限界負荷量)に達するまでの時間である。例えば、負荷量がCPU使用率であれば、限界負荷量は90%である。例えば、負荷量が入力トランザクション数であれば、予め定められたコア数当たり限界トランザクション数に割当コア数を乗じた数である。
Here, the limit arrival time is a time until a limit load amount (hereinafter referred to as a limit load amount) determined according to the amount of the operating
予測最大負荷量は、今後時間T以内に到達すると予測される最大の負荷量である。この一定時間Tはあらかじめ定められており、例えば、10秒という値である。負荷予測部12は、予測最大負荷Lmaxを、例えば、入力された負荷情報から求められた負荷変動の近似式から得られた現在の予測負荷量Lestと現在の予測負荷増加率Aestとを使って、Lmax=Aest×T+Lestという一次式で計算してもよい。
The predicted maximum load amount is the maximum load amount that is predicted to be reached within time T in the future. This fixed time T is predetermined, for example, a value of 10 seconds. The
予測精度は、予測最大負荷量の精度を示す数値であり、例えば、予測最大負荷量の誤差範囲に基づいて計算される指数である。予測精度は、誤差範囲が大きくなると小さくなる、例えば、値域が1から100の指数である。負荷予測部12は、誤差範囲を、入力された負荷情報から得られる現在の負荷量Lcurと前述の現在の予測負荷量Lestとから、平均絶対偏差を使って計算しても良い。
The prediction accuracy is a numerical value indicating the accuracy of the predicted maximum load amount, and is, for example, an index calculated based on the error range of the predicted maximum load amount. The prediction accuracy decreases as the error range increases. For example, the prediction range is an index having a value range of 1 to 100. The
負荷予測部12から、S2で算出された、最大負荷量の予測値、予測精度、限界到達時間を受け取った割当変更決定部13は、特性情報20を参照して、限界到達時間よりも短い割当変更時間を持つ処理資源16を選択する(S3)。このような選択をする理由は、負荷が限界負荷量に達する前に、処理資源16の追加割り当てを完了したいからである。なお、割当変更決定部13は、条件に合う処理資源16が複数ある時は、その複数を選択する。
The allocation
ついで、割当変更決定部13は、S3で選択された処理資源16の中から、入力された予測精度が、精度下限値より高い処理資源16を選択する(S4)。この理由は、前述したとおりである。
Next, the allocation
S4で選択された処理資源16が1つである場合(S5でY)、割当変更決定部13は、当該処理資源16に関連付けられた資源割当変更部14に、実行中の処理への資源追加割当を指示する。指示された資源割当変更部14は、関連付けられた処理資源16の追加割当を実行する(S7)。
When the number of
S4で選択された処理資源16が複数である場合(S5でN)、割当変更決定部13は、改善効果、割当変更時間に基づく評価値が最大の処理資源16を選択し、当該処理資源16に関連付けられた資源割当変更部14に、実行中の処理への資源追加割当を指示する(S6)。この評価値は、特性情報20に記載されている性能改善率の上限が、最大負荷量の予測値と現在の負荷との比率以上であり、また、割当変更時間が短い処理資源16ほど、高くなるように設計される。割当変更決定部13は、例えば、以下に示す数式(3)を用いて、当該評価値を計算する。
When there are a plurality of
min(性能改善率, 予測最大負荷量/現在の負荷量)÷(log(割当変更時間+A) + B)
…(3)
ここで、minは2つの値の内の小さい値を取る関数である。定数項A、Bは、適切なバランスで処理資源16が選択されるように調整するためのパラメータである。ここで、Aは1以上、Bは0以上である。また、割当変更時間について、対数を取るのは、アクセラレータのように構成変更時間が非常に長いものでも選択されるようにするためである。
min (performance improvement rate, predicted maximum load / current load) ÷ (log (allocation change time + A) + B)
... (3)
Here, min is a function that takes a small value of two values. The constant terms A and B are parameters for adjusting the
[効果]
本実施の形態の資源割当変更装置10は、負荷の予測の予測精度に応じて、適切な処理資源16の割当を行うことが出来る。その理由は、割当変更決定部13が、予測精度が低い場合は、割当変更時間が短い処理資源16を選択するからである。この結果、資源割当変更装置10は、予測精度が低い場合は、割当変更時間の短くて済む処理資源16の割当変更で迅速に対応して、次の負荷の変化を見てから再度処理資源16の割当変更をすることが可能となる。
[effect]
The resource
さらに、本実施の形態の資源割当変更装置10は、負荷の変動に適切な速さで対応できる。その理由は、割当変更決定部13が、割当変更時間が限界到達時間以下の処理資源16を選択するからである。
Furthermore, the resource
<第1の実施の形態の変形例>
実行中の処理は、資源割当変更装置10と接続された別の装置、例えば、サーバ装置、で実行されていても良い。この場合、処理資源16、および、稼働中資源17は当該別の装置が備えることになる。資源割当変更部14は、資源割当変更装置10が備えても良いし、別の装置が備えても良い。
<Modification of the first embodiment>
The process being executed may be executed by another device connected to the resource
予測精度は、精度が低い時に大きくなる値であっても良い。すなわち、予測精度は、誤差の大きさで表現されても良い。この場合、特性情報20が含むのは精度上限値となり、精度に関する大小関係は上述と反転する。
The prediction accuracy may be a value that increases when the accuracy is low. That is, the prediction accuracy may be expressed by the magnitude of error. In this case, the
特性情報20は、精度下限値または精度上限値を含まなくても良い。この場合、割当変更決定部13は、予測精度の複数の区間の各々に定められた割当変更時間の上限値を含むテーブルを包含していても良い。このテーブルは、予測精度が低いほど割当変更時間の上限値を小さく定める。このテーブルは、例えば、予測精度の区間を、10未満、10以上50未満、50以上90未満、90以上に分け、各区間に上限値を0.5(ミリ秒)、2、20、600と定める。割当変更決定部13は、このテーブルと特性情報20の割当変更時間を参照して、入力された予測精度対応の上限値以下の割当変更時間の処理資源16を選択候補としても良い。
The
負荷予測部12は、過去の統計情報から分析して得られた、時間、日付、または曜日対応の負荷予測値、予測誤差を格納しており、予測値としてその値を出力しても良い。この場合、資源割当変更装置10は、負荷測定部11を備えなくても良い。
The
特性情報20は、性能改善率を包含せず、現在の割当資源量と性能改善率計算式を包含しても良い。この場合、割当変更部14は、処理資源16の割り当てを変更すると現在の割当資源量を更新する。そして、割当変更決定部13は、必要なときは、特性情報20の最大割り当て可能時間などの最大割り当て可能資源量、現在の割当資源量、性能改善率計算式を参照して、性能改善率を算出するようにしても良い。
The
<第2の実施形態>
本実施の形態の資源割当変更装置10においては、割当変更決定部13の動作が第1の実施の形態のものと異なる。
<Second Embodiment>
In the resource
図5は、本実施の形態の資源割当変更装置10の動作フローチャートである。図5において、S1からS7までの動作は、第1の実施形態と同じである。
FIG. 5 is an operation flowchart of the resource
本実施の形態において、負荷予測部12から、S2で算出された最大負荷量の予測値、予測精度、限界到達時間を受け取った割当変更決定部13は、予測最大負荷量があらかじめ定められた一定値を超えているか判定する(S11)。
In the present embodiment, the allocation
超えている場合(S11でY)、割当変更決定部13は、最も性能改善率が高い処理資源16を選択し、当該処理資源16に関連付けられた資源割当変更部14に、実行中の処理への資源追加割当を指示する(S12)。指示された資源割当変更部14は、関連付けられた処理資源16の追加割当を実行する(S7)。
If it has exceeded (Y in S11), the allocation
予測最大負荷量があらかじめ定められた一定値を超えていない場合(S11でN)、割当変更決定部13は、第1の実施形態と同様にS3以降の処理を実行する。
When the predicted maximum load amount does not exceed a predetermined constant value (N in S11), the assignment
明らかに将来の負荷が現状よりはるかに高くなることが予想される場合、限界到達時間を超えても性能改善率の高いものを選んだ方がいい場合がある。本実施の形態の資源割当変更装置10は、そのような状況に適切に対応できる。
Obviously, if the future load is expected to be much higher than the current situation, it may be better to choose one with a high performance improvement rate even if the limit arrival time is exceeded. The resource
<第3の実施形態>
図6は、本実施の形態にかかる資源割当変更装置10の構成図である。本実施の形態の資源割当変更装置10は、特性情報記憶部15、負荷予測部12、及び、割当変更決定部13を備える。
<Third Embodiment>
FIG. 6 is a configuration diagram of the resource
特性情報記憶部15は、実行中の処理に追加可能な処理資源16に関連付けて、追加に要する割当変更時間を判別できる時間判別情報を記憶する。負荷予測部12は、実行中の処理の一定時間内の最大負荷量の予測値と、当該予測値の予測精度とを出力する。割当変更決定部13は、予測精度が低いほど短く定められた上限値以下の割当変更時間を持つ処理資源16を、特性情報記憶部15を参照して選択し、選択情報を選択された処理資源の割り当てを変更する資源割当変更部14に出力する。
The characteristic
本実施の形態の資源割当変更装置10は、負荷の予測の予測精度に応じて、適切な処理資源16の割当を行うことが出来る。その理由は、割当変更決定部13が、予測精度が低い場合は、割当変更時間が短い処理資源16を選択するからである。
The resource
[産業上の利用可能性]
本発明は、ネットワークからユーザの要求を受け付けて処理をするWebサーバコンピュータやAP(Application Program)サーバコンピュータに適用出来る。また、本発明は、センサーからデータを受け付けて処理をするIoT(Internet of Things)/M2M(Machin to Machin)サーバコンピュータにも適用できる。
[Industrial applicability]
The present invention can be applied to a Web server computer or an AP (Application Program) server computer that receives and processes a user request from a network. The present invention can also be applied to an IoT (Internet of Things) / M2M (Machin to Machin) server computer that receives and processes data from a sensor.
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。 While the present invention has been described with reference to the embodiments, the present invention is not limited to the above embodiments. Various changes that can be understood by those skilled in the art can be made to the configuration and details of the present invention within the scope of the present invention.
10 資源割当変更装置
11 負荷測定部
12 負荷予測部
13 割当変更決定部
14 資源割当変更部
15 特性情報記憶部
16 処理資源
17 稼働中資源
20 特性情報
40 コンピュータ装置
41 プロセッサ
42 主記憶部
43 プログラム
44 補助記憶装置
45 バス
DESCRIPTION OF
Claims (9)
前記実行中の処理の一定時間内の最大負荷量の予測値と、当該予測値の予測精度とを出力する負荷予測手段と、
前記予測精度が低いほど短く定められた上限値以下の前記割当変更時間を持つ前記処理資源を、前記特性情報記憶手段を参照して選択し、選択情報を選択された前記処理資源の割り当てを変更する資源割当変更手段に出力する割当変更決定手段と、を備える資源割当変更装置。 Characteristic information storage means for storing time discrimination information capable of discriminating allocation change time required for addition in association with processing resources that can be added to the processing being executed;
Load prediction means for outputting a predicted value of the maximum load amount within a predetermined time of the process being executed, and a prediction accuracy of the predicted value;
The processing resource having the allocation change time that is shorter than the upper limit defined as the prediction accuracy is lower is selected with reference to the characteristic information storage unit, and the allocation of the selected processing resource is changed. A resource allocation changing device comprising: an allocation change determining means for outputting to a resource allocation changing means for performing
前記負荷予測手段は、前記一定時間内に、前記実行中の処理に割当てられている処理資源量に応じて定められている限界負荷に到達する時間である限界到達時間を予測し、
前記割当変更決定手段は、前記割当変更時間が前記限界到達時間より短い処理資源中で、前記性能改善率の上限が、前記最大負荷量の予測値と現在の負荷との比率以上である処理資源を選択する、請求項1の資源割当変更装置。 The characteristic information storage means stores an upper limit value of a performance improvement rate when a processing resource is added, and the allocation change time corresponding to the addable processing resource,
The load prediction means predicts a limit arrival time that is a time to reach a limit load determined according to the amount of processing resources allocated to the process being executed within the predetermined time,
The allocation change determination means is a processing resource in which the allocation change time is shorter than the limit arrival time, and the upper limit of the performance improvement rate is equal to or greater than a ratio between the predicted value of the maximum load amount and the current load. The resource allocation changing device according to claim 1, wherein
前記実行中の処理の一定時間内の最大負荷量の予測値と、当該予測値の予測精度とを出力し、
前記予測精度が低いほど短く定められた上限値以下の前記割当変更時間を持つ前記処理資源を、前記特性情報記憶手段を参照して選択し、選択された前記処理資源の割り当てを変更する、資源割当変更方法。 In association with the processing resource that can be added to the process being executed, the time information that can determine the allocation change time required for addition is stored in the characteristic information storage means,
Outputting the predicted value of the maximum load amount within a certain time of the process being executed and the predicted accuracy of the predicted value;
A resource that changes the allocation of the selected processing resource by selecting the processing resource having the allocation change time that is shorter than the upper limit value determined as the prediction accuracy is lower with reference to the characteristic information storage unit Assignment change method.
前記一定時間内に、前記実行中の処理に割当てられている処理資源量に応じて定められている限界負荷に到達する時間である限界到達時間を予測し、
前記割当変更時間が前記限界到達時間より短い処理資源中で、前記性能改善率の上限が、前記最大負荷量の予測値と現在の負荷との比率以上である処理資源を選択する、請求項6の資源割当変更方法。 The upper limit value of the performance improvement rate when a processing resource is added to the processing resource that can be added, and the allocation change time are stored in the characteristic information storage,
Predicting a limit arrival time that is a time to reach a limit load determined according to the amount of processing resources allocated to the process being executed within the predetermined time;
The processing resource in which the upper limit of the performance improvement rate is equal to or greater than the ratio of the predicted value of the maximum load amount and the current load among the processing resources whose allocation change time is shorter than the limit arrival time is selected. Resource allocation change method.
前記実行中の処理の一定時間内の最大負荷量の予測値と、当該予測値の予測精度とを出力する負荷予測処理と、
前記予測精度が低いほど短く定められた上限値以下の前記割当変更時間を持つ前記処理資源を、前記特性情報記憶手段を参照して選択し、選択情報を選択された前記処理資源の割り当てを変更する資源割当変更手段に出力する割当変更決定処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。 A storage process for storing in the characteristic information storage means time determination information that can determine the allocation change time required for addition in association with a processing resource that can be added to the process being executed;
A load prediction process for outputting a predicted value of a maximum load amount within a predetermined time of the process being executed and a prediction accuracy of the predicted value;
The processing resource having the allocation change time that is shorter than the upper limit defined as the prediction accuracy is lower is selected with reference to the characteristic information storage unit, and the allocation of the selected processing resource is changed. A program that causes a computer to execute allocation change determination processing that is output to resource allocation changing means.
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