JP2020024482A - 処理実行システムおよび処理実行プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 デバイスからの要求に対して適切な処理を実行することができない可能性を低減することができる処理実行システムおよび処理実行プログラムを提供する。【解決手段】 画像形成装置からの要求を受け付け、受け付けた要求に対する処理を実行する処理実行システムは、画像形成装置からの要求に対して発生する、データ管理リソースへの問い合わせ内容を解析し、この解析結果に基づいて、データ管理リソースに発生する負荷を予測し（Ｓ１４１）、予測した負荷に応じてデータ管理リソースのスケールサイズを拡張する（Ｓ１４５）ことを特徴とする。【選択図】 図７

Description

本発明は、デバイスからの要求に対する処理を実行する処理実行システムおよび処理実行プログラムに関する。

従来、デバイスからの要求に対する処理を実行する処理実行システムとして、処理実行システムのデータ管理リソースの負荷状況を定期的に測定することによって、デバイスが処理実行システムに要求を送信する最適な時刻を割り出すものが知られている（例えば、特許文献１、２参照。）。

特開２００２−０２４４２３号公報 特開２００２−０８２７１５号公報

しかしながら、従来の処理実行システムにおいては、多数のデバイスから大量の要求が特定の時刻に集中して送信されてくる場合があり、多数のデバイスから大量の要求が特定の時刻に集中して送信されてきた場合には、多数のデバイスからの大量の要求に対する処理を実行するために処理実行システムのデータ管理リソースの負荷が増大するので、処理実行システムの処理能力が低下して、適切な処理を実行することができないという問題がある。

そこで、本発明は、デバイスからの要求に対して適切な処理を実行することができない可能性を低減することができる処理実行システムおよび処理実行プログラムを提供することを目的とする。

本発明の処理実行システムは、デバイスからの要求に対する処理を実行する処理実行システムであって、前記要求を受け付ける要求受付手段と、前記要求受付手段によって受け付けた前記要求に対して発生する、前記処理実行システムのデータ管理リソースへの問い合わせ内容を解析する問い合わせ内容解析手段と、前記要求受付手段によって受け付けた前記要求に対する処理を実行する処理実行手段と、前記データ管理リソースを管理するリソース管理手段とを備え、前記リソース管理手段は、前記データ管理リソースに発生する負荷を、前記内容解析手段による解析結果に基づいて予測し、予測した負荷に応じて前記データ管理リソースのスケールサイズを拡張することを特徴とする。

この構成により、本発明の処理実行システムは、デバイスからの要求に対して発生する、データ管理リソースへの問い合わせ内容を解析し、この解析結果に基づいて、データ管理リソースに発生する負荷を予測し、予測した負荷に応じてデータ管理リソースのスケールサイズを拡張するので、デバイスからの要求に対して適切な処理を実行することができない可能性を低減することができる。

本発明の処理実行システムにおいて、前記リソース管理手段は、前記データ管理リソースの負荷が特定の時間継続して特定の閾値以下である場合に、前記データ管理リソースのスケールサイズを縮退しても良い。

この構成により、本発明の処理実行システムは、データ管理リソースの実際の負荷に応じてデータ管理リソースのスケールサイズを縮退するので、データ管理リソースのスケールサイズが不必要に拡張されたままであることを防ぎ、サービスの稼働にかかるコストを低減することができる。

本発明の処理実行プログラムは、デバイスからの要求に対する処理を実行するための処理実行プログラムであって、前記要求を受け付ける要求受付手段と、前記要求受付手段によって受け付けた前記要求に対して発生する、コンピューターのデータ管理リソースへの問い合わせ内容を解析する問い合わせ内容解析手段と、前記要求受付手段によって受け付けた前記要求に対する処理を実行する処理実行手段と、前記データ管理リソースを管理するリソース管理手段とを前記コンピューターに実現させ、前記リソース管理手段は、前記データ管理リソースに発生する負荷を、前記内容解析手段による解析結果に基づいて予測し、予測した負荷に応じて前記データ管理リソースのスケールサイズを拡張することを特徴とする。

この構成により、本発明の処理実行プログラムを実行するコンピューターは、デバイスからの要求に対して発生する、データ管理リソースへの問い合わせ内容を解析し、この解析結果に基づいて、データ管理リソースに発生する負荷を予測し、予測した負荷に応じてデータ管理リソースのスケールサイズを拡張するので、デバイスからの要求に対して適切な処理を実行することができない可能性を低減することができる。

本発明の処理実行システムおよび処理実行プログラムは、デバイスからの要求に対して適切な処理を実行することができない可能性を低減することができる。

本発明の一実施の形態に係るシステムのブロック図である。 ＭＦＰである場合の図１に示す画像形成装置のブロック図である。 １台のコンピューターによって構成される場合の図１に示す処理実行システムのブロック図である。 図３に示す負荷サイズ関係情報の一例を示す図である。 システムに含まれる画像形成装置から要求を受け付けた場合の図３に示す処理実行システムの動作のフローチャートである。 キューに格納された要求を処理する場合の図３に示す処理実行システムの動作のフローチャートである。 データ管理リソースのスケールサイズを拡張する場合の図３に示す処理実行システムの動作のフローチャートである。 データ管理リソースのスケールサイズを縮退する場合の図３に示す処理実行システムの動作のフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。

まず、本発明の一実施の形態に係るシステムの構成について説明する。

図１は、本実施の形態に係るシステム１０のブロック図である。

図１に示すように、システム１０は、デバイスとしての画像形成装置２０を備えている。システム１０は、画像形成装置２０以外にも、画像形成装置２０と同様の画像形成装置を少なくとも１つ備えることが可能である。画像形成装置２０は、例えば、ＭＦＰ（Ｍｕｌｔｉｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ）、プリンター専用機などによって構成されている。

システム１０は、システム１０に含まれる画像形成装置から要求された処理を実行する処理実行システム３０を備えている。処理実行システム３０は、画像形成装置における紙詰まりに対するアラートなど、画像形成装置における各種のアラートのデータ（以下「アラートデータ」という。）、画像形成装置におけるトナーなど、画像形成装置における各種の消耗品の残量のデータ（以下「消耗品残量データ」という。）、画像形成装置における印刷枚数のデータ（以下「印刷枚数データ」という。）など、各種のデータを、システム１０に含まれる画像形成装置から収集し、収集したデータを分析したり、システム１０に含まれる画像形成装置を遠隔制御したりする機能を備えたサーバー型システムである。処理実行システム３０は、１台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。処理実行システム３０は、クラウド上で動作するシステムでも良い。

システム１０に含まれる画像形成装置と、処理実行システム３０とは、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワーク１１を介して通信可能である。

例えば、システム１０に含まれる画像形成装置から処理実行システム３０への要求の種類としては、画像形成装置における各種のアラートデータを画像形成装置が処理実行システム３０にアップロードする「アラートデータのアップロード」と、画像形成装置における消耗品残量データを画像形成装置が処理実行システム３０にアップロードする「消耗品残量データのアップロード」と、画像形成装置における印刷枚数データを画像形成装置が処理実行システム３０にアップロードする「印刷枚数データのアップロード」と、画像形成装置における日次の履歴のデータ（以下「日次ログデータ」という。）を画像形成装置が処理実行システム３０にアップロードする「日次ログデータのアップロード」と、画像形成装置が処理実行システム３０から要求された各種のタスクに対する、画像形成装置における進捗のデータ（以下「進捗データ」という。）を画像形成装置が処理実行システム３０にアップロードする「進捗データのアップロード」と、画像形成装置の表示部に表示される画面のスクリーンショットのデータ（以下「スクリーンショットデータ」という。）を画像形成装置が処理実行システム３０にアップロードする「スクリーンショットデータのアップロード」と、画像形成装置におけるファームウェアの自動更新のために新たなファームウェアのデータ（以下「ファームウェアデータ」という。）を画像形成装置が処理実行システム３０からダウンロードする「ファームウェアデータのダウンロード」とが存在する。

図２は、ＭＦＰである場合の画像形成装置２０のブロック図である。

図２に示す画像形成装置２０は、種々の操作が入力される例えばボタンなどの操作デバイスである操作部２１と、種々の情報を表示する例えばＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）などの表示デバイスである表示部２２と、用紙などの記録媒体に画像を印刷する印刷デバイスであるプリンター２３と、原稿から画像を読み取る読取デバイスであるスキャナー２４と、図示していない外部のファクシミリ装置と公衆電話回線などの通信回線経由でファックス通信を行うファックスデバイスであるファックス通信部２５と、ＬＡＮ、インターネットなどのネットワーク経由で、または、ネットワークを介さずに有線または無線によって直接に、外部の装置と通信を行う通信デバイスである通信部２６と、各種の情報を記憶する例えば半導体メモリー、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの不揮発性の記憶デバイスである記憶部２７と、画像形成装置２０全体を制御する制御部２８とを備えている。

制御部２８は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、プログラムおよび各種のデータを記憶しているＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、制御部２８のＣＰＵの作業領域として用いられるメモリーとしてのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）とを備えている。制御部２８のＣＰＵは、記憶部２７または制御部２８のＲＯＭに記憶されているプログラムを実行する。

図３は、１台のコンピューターによって構成される場合の処理実行システム３０のブロック図である。

図３に示す処理実行システム３０は、種々の操作が入力される例えばキーボード、マウスなどの操作デバイスである操作部３１と、種々の情報を表示する例えばＬＣＤなどの表示デバイスである表示部３２と、ＬＡＮ、インターネットなどのネットワーク経由で、または、ネットワークを介さずに有線または無線によって直接に、外部の装置と通信を行う通信デバイスである通信部３３と、各種の情報を記憶する例えば半導体メモリー、ＨＤＤなどの不揮発性の記憶デバイスである記憶部３４と、処理実行システム３０全体を制御する制御部３５と、データベース、ストレージなどのデータ管理リソース３６とを備えている。

記憶部３４は、システム１０に含まれる画像形成装置からの要求に対する処理を実行するための処理実行プログラム３４ａを記憶している。処理実行プログラム３４ａは、例えば、処理実行システム３０の製造段階で処理実行システム３０にインストールされていても良いし、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリーなどの外部の記憶媒体から処理実行システム３０に追加でインストールされても良いし、ネットワーク上から処理実行システム３０に追加でインストールされても良い。

記憶部３４は、要求を格納するキュー３４ｂと、データ管理リソース３６の標準のスケールサイズ（以下「標準サイズ」という。）を示す標準サイズ情報３４ｃと、データ管理リソース３６のスケールサイズの拡張のための負荷の閾値（以下「拡張用閾値」という。）を示す拡張用閾値情報３４ｄと、データ管理リソース３６に発生することが予測される負荷に応じたスケールサイズを示す負荷サイズ関係情報３４ｅと、データ管理リソース３６のスケールサイズの縮退のための負荷の閾値（以下「縮退用閾値」という。）を示す縮退用閾値情報３４ｆと、データ管理リソース３６のスケールサイズの縮退のための時間（以下「縮退用時間」という。）を示す縮退用時間情報３４ｇとを記憶している。

図４は、負荷サイズ関係情報３４ｅの一例を示す図である。

図４に示す負荷サイズ関係情報３４ｅは、データ管理リソース３６に発生することが予測される負荷と、その負荷に応じたスケールサイズとを示している。

図３に示す制御部３５は、例えば、ＣＰＵと、プログラムおよび各種のデータを記憶しているＲＯＭと、制御部３５のＣＰＵの作業領域として用いられるメモリーとしてのＲＡＭとを備えている。制御部３５のＣＰＵは、記憶部３４または制御部３５のＲＯＭに記憶されているプログラムを実行する。

制御部３５は、処理実行プログラム３４ａを実行することによって、システム１０に含まれる画像形成装置からの要求を受け付ける要求受付手段３５ａと、要求受付手段３５ａによって受け付けた要求に対して発生する、データ管理リソース３６への問い合わせ内容を解析する問い合わせ内容解析手段３５ｂと、要求受付手段３５ａによって受け付けた要求に対する処理を実行する処理実行手段３５ｃと、データ管理リソース３６を管理するリソース管理手段３５ｄとを実現する。

次に、システム１０の動作について説明する。

まず、システム１０に含まれる画像形成装置から要求を受け付けた場合の処理実行システム３０の動作について説明する。

図５は、システム１０に含まれる画像形成装置から要求を受け付けた場合の処理実行システム３０の動作のフローチャートである。

処理実行システム３０の制御部３５は、システム１０に含まれる画像形成装置から要求が送信されてくると、図５に示す動作を実行する。

図５に示すように、要求受付手段３５ａは、システム１０に含まれる画像形成装置から送信されてきた要求を受け付ける（Ｓ１０１）。

次いで、問い合わせ内容解析手段３５ｂは、Ｓ１０１において受け付けた要求に対して発生するデータ管理リソース３６への問い合わせ内容を解析する（Ｓ１０２）。具体的には、問い合わせ内容解析手段３５ｂは、「Ｓ１０１において受け付けた要求によって発生する、データ管理リソース３６への単位時間あたりのリクエスト数」と、「Ｓ１０１において受け付けた要求によって発生する、データ管理リソース３６への問い合わせにおいて発生する、データ管理リソース３６におけるデータ資源へのロックの頻度」とを予測する。この予測は、どのような要求を受けた場合に、どのような「データ管理リソースへの単位時間あたりのリクエスト数」および「データ管理リソースにおけるデータ資源へのロックの頻度」が発生したかという過去の観測結果に基づいて実現可能である。

問い合わせ内容解析手段３５ｂは、Ｓ１０２の処理の後、Ｓ１０１において受け付けた要求をキュー３４ｂに格納して（Ｓ１０３）、図５に示す動作を終了する。

次に、キュー３４ｂに格納された要求を処理する場合の処理実行システム３０の動作について説明する。

図６は、キュー３４ｂに格納された要求を処理する場合の処理実行システム３０の動作のフローチャートである。

図６に示すように、処理実行手段３５ｃは、要求がキュー３４ｂに格納されていると判断するまで、要求がキュー３４ｂに格納されているか否かを判断する（Ｓ１２１）。

処理実行手段３５ｃは、要求がキュー３４ｂに格納されているとＳ１２１において判断すると、キュー３４ｂに格納されている、最初の１つの要求に対して処理を開始する（Ｓ１２２）。すなわち、処理実行手段３５ｃは、データ管理リソース３６に対してデータの参照や更新などの操作を開始する。

処理実行手段３５ｃは、Ｓ１２２の処理の後、Ｓ１２２において処理を開始した要求をキュー３４ｂから削除して（Ｓ１２３）、Ｓ１２１の処理を実行する。

次に、データ管理リソース３６のスケールサイズを拡張する場合の処理実行システム３０の動作について説明する。

図７は、データ管理リソース３６のスケールサイズを拡張する場合の処理実行システム３０の動作のフローチャートである。

リソース管理手段３５ｄは、Ｓ１０２における解析が終了する度に、図７に示す動作を実行する。

図７に示すように、リソース管理手段３５ｄは、Ｓ１０１において受け付けられた要求に応じて処理実行手段３５ｃがデータ管理リソース３６に問い合わせる場合にデータ管理リソース３６に発生することが予測される負荷を、Ｓ１０２における解析結果に基づいて総合的に計算する（Ｓ１４１）。

次いで、リソース管理手段３５ｄは、Ｓ１４１において計算した負荷が拡張用閾値情報３４ｄに示される拡張用閾値を超えているか否かを判断する（Ｓ１４２）。

リソース管理手段３５ｄは、Ｓ１４１において計算した負荷が拡張用閾値を超えているとＳ１４２において判断すると、Ｓ１４１において計算した負荷に負荷サイズ関係情報３４ｅにおいて対応付けられているスケールサイズを特定する（Ｓ１４３）。

次いで、リソース管理手段３５ｄは、データ管理リソース３６の現在のスケールサイズがＳ１４３において特定したスケールサイズ未満であるか否かを判断する（Ｓ１４４）。

リソース管理手段３５ｄは、データ管理リソース３６の現在のスケールサイズがＳ１４３において特定したスケールサイズ未満であるとＳ１４４において判断すると、データ管理リソース３６のスケールサイズをＳ１４３において特定したスケールサイズまで拡張する（Ｓ１４５）。

リソース管理手段３５ｄは、Ｓ１４１において計算した負荷が拡張用閾値を超えていないとＳ１４２において判断するか、データ管理リソース３６の現在のスケールサイズがＳ１４３において特定したスケールサイズ未満ではないとＳ１４４において判断するか、Ｓ１４５の処理が終了すると、図７に示す動作を終了する。

次に、データ管理リソース３６のスケールサイズを縮退する場合の処理実行システム３０の動作について説明する。

図８は、データ管理リソース３６のスケールサイズを縮退する場合の処理実行システム３０の動作のフローチャートである。

図８に示すように、リソース管理手段３５ｄは、データ管理リソース３６の現在のスケールサイズが標準サイズ情報３４ｃに示される標準サイズを超えていると判断するまで、データ管理リソース３６の現在のスケールサイズが標準サイズを超えているか否かを判断する（Ｓ１６１）。

リソース管理手段３５ｄは、データ管理リソース３６の現在のスケールサイズが標準サイズを超えているとＳ１６１において判断すると、データ管理リソース３６の現在の負荷を示す特定のパラメータの値が縮退用閾値情報３４ｆに示される縮退用閾値以下であるか否かを判断する（Ｓ１６２）。ここで、特定のパラメータとは、例えば、Ｄｉｓｋ Ｉ／ＯやＣＰＵ使用率などを総合したパラメータである。

リソース管理手段３５ｄは、データ管理リソース３６の現在の負荷を示す特定のパラメータの値が縮退用閾値以下ではないとＳ１６２において判断すると、Ｓ１６１の処理を実行する。

リソース管理手段３５ｄは、データ管理リソース３６の現在の負荷を示す特定のパラメータの値が縮退用閾値以下であるとＳ１６２において判断すると、時間の計測を開始する（Ｓ１６３）。

次いで、リソース管理手段３５ｄは、データ管理リソース３６の現在の負荷を示す特定のパラメータの値が縮退用閾値以下であるか否かを判断する（Ｓ１６４）。

リソース管理手段３５ｄは、データ管理リソース３６の現在の負荷を示す特定のパラメータの値が縮退用閾値以下ではないとＳ１６４において判断すると、Ｓ１６１の処理を実行する。

リソース管理手段３５ｄは、データ管理リソース３６の現在の負荷を示す特定のパラメータの値が縮退用閾値以下であるとＳ１６４において判断すると、Ｓ１６３において計測を開始した時間が縮退用時間情報３４ｇに示されている縮退用時間以上であるか否かを判断する（Ｓ１６５）。

リソース管理手段３５ｄは、Ｓ１６３において計測を開始した時間が縮退用時間以上ではないとＳ１６５において判断すると、Ｓ１６４の処理を実行する。

リソース管理手段３５ｄは、Ｓ１６３において計測を開始した時間が縮退用時間以上であるとＳ１６５において判断すると、データ管理リソース３６の現在のスケールサイズから特定のスケールサイズを減じたスケールサイズを算出する（Ｓ１６６）。

次いで、リソース管理手段３５ｄは、Ｓ１６６において算出したスケールサイズが標準サイズ情報３４ｃに示される標準サイズ未満であるか否かを判断する（Ｓ１６７）。

リソース管理手段３５ｄは、Ｓ１６６において算出したスケールサイズが標準サイズ未満ではないとＳ１６７において判断すると、データ管理リソース３６のスケールサイズをＳ１６６において算出したスケールサイズまで縮退して（Ｓ１６８）、Ｓ１６１の処理を実行する。

リソース管理手段３５ｄは、Ｓ１６６において算出したスケールサイズが標準サイズ未満であるとＳ１６７において判断すると、データ管理リソース３６のスケールサイズを標準サイズ情報３４ｃに示される標準サイズまで縮退して（Ｓ１６９）、Ｓ１６１の処理を実行する。

以上に説明したように、処理実行システム３０は、画像形成装置からの要求に対して発生する、データ管理リソース３６への問い合わせ内容を解析し（Ｓ１０２）、この解析結果に基づいて、データ管理リソース３６に発生する負荷を予測し（Ｓ１４１）、予測した負荷に応じてデータ管理リソース３６のスケールサイズを拡張する（Ｓ１４５）ので、画像形成装置からの要求に対して適切な処理を実行することができない可能性を低減することができる。

処理実行システム３０は、データ管理リソース３６の実際の負荷に応じてデータ管理リソース３６のスケールサイズを縮退する（Ｓ１６１〜Ｓ１６９）ので、データ管理リソース３６のスケールサイズが不必要に拡張されたままであることを防ぎ、サービスの稼働にかかるコストを低減することができる。

本発明のデバイスは、本実施の形態において画像形成装置であるが、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）など、画像形成装置以外のデバイスでも良い。

２０ 画像形成装置（デバイス）
３０ 処理実行システム（コンピューター）
３４ａ 処理実行プログラム
３５ａ 要求受付手段
３５ｂ 問い合わせ内容解析手段
３５ｃ 処理実行手段
３５ｄ リソース管理手段
３６ データ管理リソース

Claims (3)

1. デバイスからの要求に対する処理を実行する処理実行システムであって、
   前記要求を受け付ける要求受付手段と、
   前記要求受付手段によって受け付けた前記要求に対して発生する、前記処理実行システムのデータ管理リソースへの問い合わせ内容を解析する問い合わせ内容解析手段と、
   前記要求受付手段によって受け付けた前記要求に対する処理を実行する処理実行手段と、
   前記データ管理リソースを管理するリソース管理手段と
   を備え、
   前記リソース管理手段は、前記データ管理リソースに発生する負荷を、前記内容解析手段による解析結果に基づいて予測し、予測した負荷に応じて前記データ管理リソースのスケールサイズを拡張することを特徴とする処理実行システム。
2. 前記リソース管理手段は、前記データ管理リソースの負荷が特定の時間継続して特定の閾値以下である場合に、前記データ管理リソースのスケールサイズを縮退することを特徴とする請求項１に記載の処理実行システム。
3. デバイスからの要求に対する処理を実行するための処理実行プログラムであって、
   前記要求を受け付ける要求受付手段と、
   前記要求受付手段によって受け付けた前記要求に対して発生する、コンピューターのデータ管理リソースへの問い合わせ内容を解析する問い合わせ内容解析手段と、
   前記要求受付手段によって受け付けた前記要求に対する処理を実行する処理実行手段と、
   前記データ管理リソースを管理するリソース管理手段と
   を前記コンピューターに実現させ、
   前記リソース管理手段は、前記データ管理リソースに発生する負荷を、前記内容解析手段による解析結果に基づいて予測し、予測した負荷に応じて前記データ管理リソースのスケールサイズを拡張することを特徴とする処理実行プログラム。

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