JP2021189885A - ジョブスケジューリングプログラム、情報処理装置及びジョブスケジューリング方法 - Google Patents

ジョブスケジューリングプログラム、情報処理装置及びジョブスケジューリング方法 Download PDF

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Abstract

【課題】空調設備の制御を適切に行うことを可能とするジョブスケジューリングプログラム、情報処理装置及びジョブスケジューリング方法を提供する。【解決手段】過去に実行された複数の実行済ジョブの実行に要した消費電力と、複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数とに基づいて、複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数に含まれる複数のノード数ごとに、各ノード数がジョブの実行に用いられた際に要した消費電力を特定し、複数のノード数のうち、特定した消費電力が、複数の実行済ジョブの実行を行ったジョブ実行装置の消費電力に基づいて算出された所定の閾値よりも大きいノード数であって、所定の閾値に最も近い特定のノード数を特定し、複数の実行対象ジョブのうち、実行に用いられるノード数が特定のノード数以上である特定のジョブを特定し、特定した特定のジョブの実行タイミングが指定された時間帯になるように、複数の実行対象ジョブの実行タイミングを決定する。【選択図】図３０

Description

本発明は、ジョブスケジューリングプログラム、情報処理装置及びジョブスケジューリング方法に関する。
例えば、利用者に対してサービスを提供する事業者（以下、単に事業者とも呼ぶ）は、サービスの提供を行うために必要な業務システムの構築を行う。そして、事業者は、このような業務システムにおいて、例えば、各ジョブの実行時間の決定等を行うジョブスケジューラを動作させる。
具体的に、ジョブスケジューラは、例えば、新たなジョブが投入された場合に、各ノードにおけるジョブの実行状況等の情報に基づいて新たなジョブを実行可能なノードの特定を行う。そして、ジョブスケジューラは、この場合、特定したノードのうちのいずれかに対して、新たなジョブの実行指示を行う（例えば、特許文献１参照）。
特開２０１３−０９２９５１号公報
ここで、例えば、上記のような各ジョブの実行が大規模なＨＰＣ（Ｈｉｇｈ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）システム等において行われる場合、ＨＰＣシステムが配備された建屋の温度は、各ジョブの実行に伴って上昇する。そのため、ジョブの実行を行う作業者（以下、単に作業者とも呼ぶ）は、この場合、建屋内の温度を下げるための空調設備（温度冷却設備）を稼働させる必要がある。
この点、上記のような空調設備は、ＨＰＣシステムの規模等によって大きな電力を消費する場合がある。また、上記のような空調設備の設定が行われてから建屋内の温度が実際に下がるまでの間には、タイムラグが存在する。そのため、作業者は、例えば、ジョブスケジューラによってスケジューリングされた各ジョブの実行タイミングに基づいて、空調設備の制御スケジュール（例えば、建屋内の温度を変えるタイミングについてのスケジュール）を予め生成する。そして、作業者は、予め生成した制御スケジュールに従って空気設備の制御を行う。
これにより、作業者は、空調設備の稼働に要する消費電力を抑えつつ、建屋内の温度の上昇を効率的に抑えることが可能になる。
しかしながら、各ジョブの実行は、ジョブスケジューラによってスケジューリングされた各ジョブの実行タイミングよりも早く完了する場合がある。そして、この場合、実行完了が早まったジョブの後に実行されるジョブの実行タイミングは、当初の予定よりも前倒しになる。そのため、作業者は、空調設備の制御スケジュールに従う場合であっても、空調設備の制御を適切なタイミングにおいて行うことができない場合がある。
そこで、一つの側面では、本発明は、空調設備の制御を適切に行うことを可能とするジョブスケジューリングプログラム、情報処理装置及びジョブスケジューリング方法を提供することを目的とする。
実施の形態の一態様では、複数の実行対象ジョブの実行タイミングについてのスケジューリングを行う処理をコンピュータに実行させるジョブスケジューリングプログラムであって、過去に実行された複数の実行済ジョブの実行に要した消費電力と、前記複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数とに基づいて、前記複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数に含まれる複数のノード数ごとに、各ノード数がジョブの実行に用いられた際に要した前記消費電力を特定し、前記複数のノード数のうち、特定した前記消費電力が、前記複数の実行済ジョブの実行を行ったジョブ実行装置の消費電力に基づいて算出された所定の閾値よりも大きい特定のノード数を特定し、前記複数の実行対象ジョブのうち、実行に用いられるノード数が前記特定のノード数以上である特定のジョブを特定し、特定した前記特定のジョブの実行タイミングが指定された時間帯になるように、前記複数の実行対象ジョブの実行タイミングを決定する、処理をコンピュータに実行させる。
一つの側面によれば、空調設備の制御を適切に行うことを可能とする。
図１は、情報処理システム１０の構成について説明する図である。 図２は、各ジョブのスケジューリングの具体例について説明を行う図である。 図３は、各ジョブのスケジューリングの具体例について説明を行う図である。 図４は、各ジョブのスケジューリングの具体例について説明を行う図である。 図５は、各ジョブのスケジューリングの具体例について説明を行う図である。 図６は、各ジョブのスケジューリングの具体例について説明を行う図である。 図７は、ジョブ実行装置３における消費電力の推移予測の具体例について説明する図である。 図８は、各ジョブのスケジューリングの具体例について説明を行う図である。 図９は、ジョブ実行装置３における消費電力の推移予測の具体例について説明する図である。 図１０は、各ジョブのスケジューリングの具体例について説明を行う図である。 図１１は、情報処理装置１のハードウエア構成を説明する図である。 図１２は、情報処理装置１の機能のブロック図である。 図１３は、第１の実施の形態におけるジョブスケジューリング処理の概略を説明するフローチャート図である。 図１４は、第１の実施の形態におけるジョブスケジューリング処理の詳細を説明するフローチャート図である。 図１５は、第１の実施の形態におけるジョブスケジューリング処理の詳細を説明するフローチャート図である。 図１６は、第１の実施の形態におけるジョブスケジューリング処理の詳細を説明するフローチャート図である。 図１７は、第１の実施の形態におけるジョブスケジューリング処理の詳細を説明するフローチャート図である。 図１８は、第１の実施の形態におけるジョブスケジューリング処理の詳細を説明するフローチャート図である。 図１９は、第１の実施の形態におけるジョブスケジューリング処理の詳細を説明するフローチャート図である。 図２０は、第１の実施の形態におけるジョブスケジューリング処理の詳細を説明するフローチャート図である。 図２１は、第１の実施の形態におけるジョブスケジューリング処理の詳細を説明するフローチャート図である。 図２２は、消費電力情報１３１の具体例について説明する図である。 図２３は、平均消費電力情報１３１ａの具体例について説明する図である。 図２４は、グループ情報１３１ｂの具体例について説明する図である。 図２５は、最大消費電力情報１３１ｃの具体例について説明する図である。 図２６は、第１の実施の形態におけるジョブスケジューリング処理の詳細を説明する図である。 図２７は、予約ジョブ情報１３４の具体例について説明する図である。 図２８は、実行状況情報１３３の具体例について説明する図である。 図２９は、スケジュール情報１３５の具体例について説明する図である。 図３０は、第１の実施の形態におけるジョブスケジューリング処理の詳細を説明する図である。
［情報処理システムの構成］
初めに、情報処理システム１０の構成について説明を行う。図１は、情報処理システム１０の構成について説明する図である。
情報処理システム１０は、ジョブの実行タイミングのスケジューリングを行うジョブスケジューラが動作する情報処理装置１と、作業者が必要な操作を行う操作端末２とを有する。また、情報処理システム１０は、情報処理装置１によって行われたスケジューリングに従ってジョブの実行を行うジョブ実行装置３と、ジョブ実行装置３が配備されている建屋（図示しない）内の温度を調整する空調設備４とを有する。
ジョブ実行装置３は、複数のノード（複数の物理マシン）から構成される装置であり、例えば、ＨＰＣシステムである。また、操作端末２は、インターネット等のネットワーク（図示しない）を介して情報処理装置１とアクセスが可能な端末である。
具体的に、作業者は、例えば、操作端末２を介して実行対象のジョブの情報処理装置１に入力する。また、作業者は、例えば、操作端末２を介してジョブの実行に用いるノード数や各ジョブの実行時間を情報処理装置１に入力する。
そして、情報処理装置１は、操作端末２から入力された実行対象のジョブをジョブ実行装置３に送信する。また、情報処理装置１は、操作端末２から入力された各情報に基づいて、実行対象のジョブの実行タイミングのスケジュールを示す情報（以下、スケジュール情報とも呼ぶ）を生成してジョブ実行装置３に送信する。
その後、ジョブ実行装置３は、情報処理装置１から送信されたスケジュール情報に従うことによって実行対象のジョブの実行を行う。以下、情報処理装置１において行われるジョブのスケジューリングについて説明を行う。
［ジョブのスケジューリングについての具体例］
図２から図６、図８及び図１０は、ジョブのスケジューリングの具体例について説明を行う図である。なお、図２等に示す例における横軸及び縦軸は、各ジョブの実行が行われる時間及び各ジョブの実行ノードのそれぞれを示している。また、図２等に示す例において、各ジョブに対応する長方形の横軸の長さが各ジョブのターンアラウンドタイムに対応している。以下、現在時刻が１２時であるものとして説明を行う。
情報処理装置１は、ジョブのスケジューリングを行う場合、例えば、図２に示すように、優先度が「１」であるジョブ（以下、ジョブ１とも呼ぶ）と、優先度が「２」であるジョブ（以下、ジョブ２とも呼ぶ）と、優先度が「３」であるジョブ（以下、ジョブ３とも呼ぶ）との実行が同時に行われるようにスケジューリングを行う。すなわち、情報処理装置１は、優先度が高いジョブの順に、可能な限り多くのジョブが並行して実行されるようにスケジューリングを行う。
そして、例えば、図３に示すように、１時間後（１３時）の時点において、ジョブ３の実行終了に伴って空きノードが発生した場合、情報処理装置１は、例えば、図４に示すように、発生した空きノードにおいて優先度が「４」であるジョブ（以下、ジョブ４とも呼ぶ）の実行が行われるようにスケジューリングを行う。すなわち、情報処理装置１は、この場合、未実行ジョブのうち、優先度が最も高いジョブであるジョブ４の実行が行われるようにスケジューリングを行う。
これにより、情報処理装置１は、優先度の高いジョブから順に実行されるように、各ジョブの実行タイミングについてのスケジューリングを行うことが可能になる。
ここで、図２から図４で説明したジョブのスケジューリングでは、例えば、数多くのジョブが同時に投入された場合、実行中のジョブ以外（以下、実行待ちのジョブとも呼ぶ）のスケジューリングが行われない。そのため、作業者は、この場合、実行待ちのジョブのターンアラウンドタイムを把握することができない。
そこで、情報処理装置１は、例えば、図５に示すように、現在時刻よりも後の時間を所定の時間帯（以下、区間とも呼ぶ）ごとに区切る。そして、情報処理装置１は、例えば、図６に示すように、各区間の区切り線ＬＮに対応する時刻から各ジョブが開始されるものとして、実行待ちのジョブについてのスケジューリングを行う。
具体的に、情報処理装置１は、例えば、図６に示すように、ジョブ４の実行がジョブ３の実行終了時刻（実行終了予測時刻）の次の区切り線ＬＮから開始されるようにスケジューリングを行う。また、情報処理装置１は、例えば、優先度が「５」であるジョブ（以下、ジョブ５とも呼ぶ）の実行が、ジョブ１の実行終了時刻の次の区切り線ＬＮから開始されるようにスケジューリングを行う。
さらに、情報処理装置１は、例えば、図６に示すように、優先度が「６」であるジョブ（以下、ジョブ６とも呼ぶ）の実行が、ジョブ４及びジョブ５の実行終了時刻の次の区切り線ＬＮから開始されるようにスケジューリングを行う。また、情報処理装置１は、例えば、優先度が「７」であるジョブ（以下、ジョブ７とも呼ぶ）及び優先度が「８」であるジョブ（以下、ジョブ８とも呼ぶ）の実行が、ジョブ６の実行終了時刻の次の区切り線ＬＮから開始されるようにスケジューリングを行う。
これにより、情報処理装置１は、直ちに実行されるジョブや実行中のジョブだけでなく、実行待ちのジョブについてもスケジューリングを行うことが可能になる。そのため、情報処理装置１は、各ジョブのターンアラウンドタイムを可視化させることが可能になる。したがって、作業者は、例えば、図６に示す情報を参照することにより、各ジョブのターンアラウンドタイムを把握することが可能になる。
次に、図１に示す空調設備４について説明を行う。
上記のようなジョブ実行装置３においてジョブが実行される場合、ジョブ実行装置３が配備された建屋の温度は、ジョブ実行装置３から発する熱によって上昇する。そのため、作業者は、建屋内の温度を下げるための空調設備（冷却設備）４を稼働させる必要がある。
この点、空調設備４は、ジョブ実行装置３の規模等によって大きな電力を消費する場合がある。また、空調設備４の設定が行われてから建屋内の温度が実際に下がるまでの間には、タイムラグが存在する。そのため、情報処理装置１は、例えば、ジョブスケジューラによってスケジューリングされた各ジョブの実行タイミングに基づいて、空調設備４の制御スケジュール（例えば、建屋内の温度を変えるタイミングについてのスケジュール）を予め生成する。そして、情報処理装置１は、予め生成した制御スケジュールに従って空気設備の制御を行う。
これにより、情報処理装置１は、空調設備４の稼働に要する消費電力を抑えつつ、建屋内の温度の上昇を効率的に抑えることが可能になる。以下、空調設備４の制御スケジュールについて説明を行う。
［空調設備のスケジュール］
図７から図９は、空調設備４のスケジュールについて説明する図である。具体的に、図７及び図９は、ジョブ実行装置３における消費電力の推移予測の具体例について説明する図である。なお、図７等に示す例における横軸及び縦軸は、各ジョブの実行が行われる時間及びジョブ実行装置３における消費電力のそれぞれを示している。
図７に示す時系列データＰＷ１は、情報処理装置１によって時刻１にスケジューリングされた各ジョブの実行タイミングに従って生成されたジョブ実行装置３における消費電力の時系列データＰＷ１である。
具体的に、図７に示す例において、時刻Ａから時刻Ｂまでの間の時間帯における消費電力量は、他の時間帯における消費電力よりも大きくなっている。そのため、情報処理装置１は、例えば、時刻Ａから時刻Ｂまでの間の時間帯における建屋内の温度が他の時間帯における温度よりも低くなるように、空調設備４の制御スケジュールを決定する。
ここで、各ジョブの実行は、図８に示すように、ジョブスケジューラによってスケジューリングされた各ジョブの実行タイミングよりも早く完了する場合がある。
具体的に、例えば、図８（Ａ）に示すように、ジョブ６の実行が１６時過ぎまで行われるものとしてスケジューリングされていた場合であっても、例えば、図８（Ｂ）に示すように、実際には１６時前に終了する場合がある。
そして、ジョブ実行装置３は、この場合、ジョブ７及び８の実行を、当初の予定時刻である１６時半よりも前の時刻から開始することが可能になる。そのため、情報処理装置１は、例えば、図８（Ｂ）に示すように、ジョブ６の実行終了に応じて、ジョブ７及び８の実行タイミングについての再スケジューリングを行い、ジョブ７及び８の実行の開始時刻を１６時に変更する。
これにより、情報処理装置１は、ジョブ実行装置３における各ジョブの実行を効率的に行うことが可能になる。
しかしながら、上記のような再スケジューリングによる各ジョブの実行タイミングの変更は、ジョブ実行装置３における消費電力の推移予測に対しても影響を与えることになる。
具体的に、例えば、図９に示すように、時刻２に再スケジューリングされた各ジョブの実行タイミングに従って生成された時系列データＰＷ２における消費電力のピーク値は、時系列データＰＷ１における消費電力のピーク値よりも前倒しされている。
また、上記のように、空調設備４の設定が行われてから建屋内の温度が下がるまでの間には、タイムラグが存在する。
そのため、情報処理装置１は、空調設備４の制御スケジュールの決定が行われた後に、各ジョブの実行タイミングについての再スケジューリングが行われた場合であっても、空調設備４の制御スケジュールの変更を行うことができない場合がある。
したがって、作業者は、空調設備の制御を適切なタイミングにおいて行うことができない場合がある。
この点、情報処理装置１は、例えば、図１０に示すように、当初の予定よりも実行完了が早まったジョブが発生した場合であっても、各ジョブの実行タイミングについての再スケジューリングを行わないことにより、各ジョブの実際の実行タイミングと空調設備４の制御スケジュールとの乖離の発生を防ぐことが可能になる。
しかしながら、各ジョブの実行タイミングについての再スケジューリングを行わない場合、情報処理装置１は、ジョブ実行装置３におけるジョブの実行を効率的に行うことができなくなる。そのため、作業者は、各ジョブの実行タイミングについての再スケジューリングを行わないとする運用を採用できない場合がある。
そこで、本実施の形態における情報処理装置１は、過去に実行された複数の実行済ジョブの実行に要した消費電力と、複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数とに基づいて、複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数に含まれる複数のノード数ごとに、各ノード数がジョブの実行に用いられた際に要した消費電力を特定する。
そして、情報処理装置１は、複数のノード数のうち、特定した消費電力が、複数の実行済ジョブの実行を行ったジョブ実行装置の消費電力に基づいて算出された所定の閾値よりも大きい特定のノード数を特定する。さらに、情報処理装置１は、複数の実行対象ジョブのうち、実行に用いられるノード数が特定のノード数以上である特定のジョブを特定する。
その後、情報処理装置１は、特定した特定のジョブの実行タイミングが予め指定された時間帯になるように、複数の実行対象ジョブの実行タイミングを決定する。
すなわち、本実施の形態における情報処理装置１は、各ジョブの実行タイミングについてのスケジューリングを行う際に、実行に用いられるノード数が多いジョブ（以下、大規模ジョブ）についての実行タイミングを、予め指定された時間帯（例えば、作業者が予め指定した時間帯）に決定する。そして、情報処理装置は、大規模ジョブよりも前に実行されるジョブの実行完了時間が当初の予定よりも前倒しになった場合であっても、大規模ジョブの実行タイミングの前倒しを行わない。
これにより、本実施の形態における情報処理装置１は、各ジョブの実行時におけるジョブ実行装置３の消費電力の推移が、各ジョブの実行タイミングに基づいて予め行われた予測から大きく変わることを防止することが可能になる。そのため、情報処理装置１は、各ジョブの実際の実行タイミングと空調設備４の制御スケジュールとの乖離の発生を防ぐことが可能になる。したがって、情報処理装置１は、大規模ジョブ以外のジョブの実行タイミングについての再スケジューリングを許容しつつ、ジョブ実行装置３が配備された建屋内の温度を適切に調整することが可能になる。
［情報処理システムのハードウエア構成］
次に、情報処理システム１０のハードウエア構成について説明する。図１１は、情報処理装置１のハードウエア構成を説明する図である。
情報処理装置１は、図１１に示すように、プロセッサであるＣＰＵ１０１と、メモリ１０２と、通信装置１０３と、記憶媒体１０４とを有する。各部は、バス１０５を介して互いに接続される。
記憶媒体１０４は、例えば、ジョブの実行タイミングのスケジューリングを行う処理（以下、ジョブスケジューリング処理とも呼ぶ）を行うためのプログラム１１０を記憶するプログラム格納領域（図示しない）を有する。また、記憶媒体１０４は、例えば、ジョブスケジューリング処理を行う際に用いられる情報を記憶する記憶部１３０（以下、情報格納領域１３０とも呼ぶ）を有する。なお、記憶媒体１０４は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）であってよい。
ＣＰＵ１０１は、記憶媒体１０４からメモリ１０２にロードされたプログラム１１０を実行してジョブスケジューリング処理を行う。
また、通信装置１０３は、例えば、ネットワーク（図示しない）を介して操作端末２及びジョブ実行装置３との通信を行う。
［情報処理システムの機能］
次に、情報処理システム１０の機能について説明を行う。図１２は、情報処理装置１の機能のブロック図である。
情報処理装置１は、図１２に示すように、例えば、ＣＰＵ１０１やメモリ１０２等のハードウエアとプログラム１１０とが有機的に協働することにより、情報取得部１１１と、情報管理部１１２と、基準決定部１１３と、ジョブ特定部１１４とを実現する。また、情報処理装置１は、例えば、ＣＰＵ１０１やメモリ１０２等のハードウエアとプログラム１１０とが有機的に協働することにより、スケジューリング部１１５と、空調制御部１１６と、情報送信部１１７とを含む各種機能を実現する。
さらに、情報処理装置１は、例えば、図１２に示すように、消費電力情報１３１と、基準ノード数情報１３２と、実行状況情報１３３と、予約ジョブ情報１３４と、スケジュール情報１３５とを情報格納領域１３０に記憶する。
情報取得部１１１は、例えば、ジョブ実行装置３における各ジョブの実行に伴う消費電力を示す消費電力情報１３１をジョブ実行装置３から取得する。
また、情報取得部１１１は、例えば、操作端末２から送信された実行対象のジョブと、各ジョブの最大実行時間及び実行ノード数を含むジョブ情報（図示しない）を受信する。
さらに、情報取得部１１１は、例えば、ジョブ実行装置３を構成する各ノードにおけるジョブの実行状況を示す実行状況情報１３３を各ノードから取得する。
情報管理部１１２は、例えば、情報取得部１１１がジョブ実行装置３から取得した消費電力情報１３１を情報格納領域１３０に記憶する。
また、情報管理部１１２は、例えば、情報取得部１１１が受信したジョブ情報（図示しない）をキューに格納する。
さらに、情報管理部１１２は、例えば、情報取得部１１１が取得した実行状況情報１３３を情報格納領域１３０に記憶する。
基準決定部１１３は、ジョブ実行装置３において過去に実行された複数のジョブ（以下、実行済ジョブとも呼ぶ）の実行に要した消費電力情報１３１と、複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数とに基づいて、複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数に含まれる複数のノード数ごとに、各ノード数がジョブの実行に用いられた際に要した消費電力情報１３１を特定する。
そして、基準決定部１１３は、複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数に含まれる複数のノード数のうち、特定した消費電力情報１３１が、ジョブ実行装置３の全体としての消費電力情報１３１に基づいて算出された所定の閾値よりも大きいノード数（以下、特定のノード数とも呼ぶ）を示す基準ノード数情報１３２を生成する。
ジョブ特定部１１４は、キューに格納された複数のジョブ（以下、実行対象ジョブとも呼ぶ）のうち、実行に用いられるノード数が特定のノード数以上であるジョブ（以下、特定のジョブとも呼ぶ）を特定する。
スケジューリング部１１５は、情報取得部１１１が取得したジョブ情報に基づいて、複数の実行対象ジョブの実行タイミングを決定する。
具体的に、スケジューリング部１１５は、ジョブ特定部１１４が特定した特定のジョブの実行タイミングが予め指定された時間帯（例えば、作業者によって予め指定された時間帯）になるように、複数の実行対象ジョブの実行タイミングを決定する。
空調制御部１１６は、スケジューリング部１１５が決定した複数の実行対象ジョブの実行タイミングを含む時間帯のうち、ジョブ特定部１１４が特定した特定のジョブの実行タイミングを含む時間帯における冷熱量が他の時間帯よりも多くなるように、複数の実行対象ジョブの実行タイミングを含む時間帯において空調設備４がジョブ実行装置３に対して出力する冷熱量（建屋内に出力する冷熱量）を決定する。
情報送信部１１７は、情報取得部１１１が操作端末２から受信したジョブをジョブ実行装置３に送信する。
また、情報送信部１１７は、各ジョブの実行タイミングを示す情報であるスケジュール情報１３５をジョブ実行装置３に送信する。
さらに、情報送信部１１７は、例えば、空調制御部１１６が決定した冷熱量を示す情報を空調設備４に送信する。予約ジョブ情報１３４についての説明は後述する。
［第１の実施の形態の概略］
次に、第１の実施の形態の概略について説明する。図１３は、第１の実施の形態におけるジョブスケジューリング処理の概略を説明するフローチャート図である。
情報処理装置１は、図１３に示すように、スケジューリング実行タイミングになるまで待機する（Ｓ１０１のＮＯ）。スケジューリング実行タイミングは、例えば、ジョブ実行装置３においてジョブの実行が開始されたタイミングまたはジョブの実行が終了したタイミングであってよい。
そして、スケジューリング実行タイミングになった場合（Ｓ１０１のＹＥＳ）、情報処理装置１は、複数の実行済ジョブの実行に要した消費電力と、複数の実行済ジョブの実行ノード数とに基づいて、複数のノード数ごとに、各ノード数がジョブの実行に用いられた際に要した消費電力を特定する（Ｓ１０２）。
続いて、情報処理装置１は、Ｓ１０２の処理で特定した消費電力が、ジョブ実行装置３の消費電力に基づいて算出された所定の閾値よりも大きい特定のノード数を特定する（Ｓ１０３）。
具体的に、情報処理装置１は、例えば、Ｓ１０２の処理で特定した消費電力が、ジョブ実行装置３の消費電力に基づいて算出された所定の閾値よりも大きいノード数であって所定の閾値に最も近いノード数を特定のノード数として特定する。
さらに、情報処理装置１は、複数の実行対象ジョブのうち、実行に用いられるノード数が特定のノード数以上である特定のジョブを特定する（Ｓ１０４）。
その後、情報処理装置１は、Ｓ１０４で特定した特定のジョブの実行タイミングが予め指定された時間帯になるように、複数の実行対象ジョブの実行タイミングを決定する（Ｓ１０５）。
すなわち、本実施の形態における情報処理装置１は、各ジョブの実行タイミングについてのスケジューリングを行う際に、大規模ジョブについての実行タイミングを、予め指定された時間帯（例えば、作業者が予め指定した時間帯）に固定する。そして、情報処理装置１は、例えば、大規模ジョブよりも前に実行されるジョブの実行完了時間が当初の予定よりも前倒しになった場合であっても、大規模ジョブの実行タイミングの前倒しを行わない。
これにより、本実施の形態における情報処理装置１は、各ジョブの実行時におけるジョブ実行装置３の消費電力の推移が、各ジョブの実行タイミングに基づいて予め行われた予測から大きく変わることを防止することが可能になる。そのため、情報処理装置１は、各ジョブの実際の実行タイミングと空調設備４の制御スケジュールとの乖離の発生を防ぐことが可能になる。したがって、情報処理装置１は、大規模ジョブ以外のジョブの実行タイミングについての再スケジューリングを許容しつつ、ジョブ実行装置３が配備された建屋内の温度を適切に調整することが可能になる。
また、情報処理装置１は、大規模ジョブの実行タイミングを予め固定することで、大規模ジョブの実行タイミング以外の時間帯（大規模ジョブ以外のジョブの実行タイミング）において、空調設備４から出力される冷熱量を抑えることが可能になる。そのため、情報処理装置１は、空調設備４における消費電力を抑えることが可能になる。
［第１の実施の形態の詳細］
次に、第１の実施の形態の詳細について説明する。図１４から図２１は、第１の実施の形態におけるジョブスケジューリング処理の詳細を説明するフローチャート図である。また、図２２から図３０は、第１の実施の形態におけるジョブスケジューリング処理の詳細を説明する図である。
［情報取得処理］
初めに、ジョブスケジューリング処理のうち、消費電力情報１３１が取得する処理（以下、情報取得処理とも呼ぶ）について説明を行う。図１４は、情報取得処理を説明するフローチャート図である。
情報処理装置１の情報取得部１１１は、図１４に示すように、消費電力取得タイミングになるまで待機する（Ｓ１のＮＯ）。消費電力取得タイミングは、例えば、５分ごと等の定期的なタイミングであってよい。
そして、消費電力取得タイミングになった場合（Ｓ１のＹＥＳ）、情報取得部１１１は、ジョブ実行装置３から実行中のジョブのそれぞれの消費電力情報１３１を取得する（Ｓ２）。
その後、情報処理装置１の情報管理部１１２は、Ｓ２の処理で取得した消費電力情報１３１を情報格納領域１３０に記憶する（Ｓ３）。
具体的に、情報管理部１１２は、例えば、過去１か月に取得した消費電力情報１３１を情報格納領域１３０に記憶する。以下、情報格納領域１３０に蓄積された消費電力情報１３１の具体例について説明を行う。
［消費電力情報の具体例］
図２２は、消費電力情報１３１の具体例について説明する図である。具体的に、図２２は、情報格納領域１３０に蓄積された消費電力情報１３１の具体例について説明する図である。
図２２に示す消費電力情報１３１は、各ジョブの識別情報が設定される「ジョブ」と、各ジョブの消費電力が設定される「消費電力」と、各情報を取得した時刻（Ｓ２の処理が行われた時刻）が設定される「取得時刻」とを項目として有する。
具体的に、図２２に示す消費電力情報１３１において、１行目の情報は、「ジョブ」として「ＪＯＢ１５」が設定され、「消費電力」として「３２００（Ｗ）」が設定され、「取得時刻」として「０８：００：００」が設定されている。
また、図２２に示す消費電力情報１３１において、２行目の情報は、「ジョブ」として「ＪＯＢ１５」が設定され、「消費電力」として「２４００（Ｗ）」が設定され、「取得時刻」として「０８：００：０５」が設定されている。
さらに、図２２に示す消費電力情報１３１において、３行目の情報は、「ジョブ」として「ＪＯＢ１５」が設定され、「消費電力」として「３６００（Ｗ）」が設定され、「取得時刻」として「０８：００：１０」が設定されている。図２２に含まれる他の情報のついての説明は省略する。
［ジョブ管理処理］
次に、ジョブスケジューリング処理のうち、ジョブの管理を行う処理（以下、ジョブ管理処理とも呼ぶ）について説明を行う。図１５は、ジョブ管理処理を説明するフローチャート図である。
情報取得部１１１は、図１５に示すように、例えば、操作端末２から送信されたジョブ（実行対象のジョブ）を受信するまで待機する（Ｓ１１のＮＯ）。具体的に、情報取得部１１１は、例えば、実行対象のジョブとともに最大実行時間と実行ノード数とを含むジョブ情報（図示しない）を受信するまで待機する。
そして、ジョブを受信した場合（Ｓ１１のＹＥＳ）、情報処理装置１の情報送信部１１７は、Ｓ１１の処理で受信したジョブをジョブ実行装置３に送信する（Ｓ１２）。
また、情報管理部１１２は、この場合、例えば、Ｓ１１の処理で受信したジョブ情報（図示しない）をキューに格納する（Ｓ１３）。
［基準決定処理］
次に、ジョブスケジューリング処理のうち、基準ノード数情報１３２を生成する処理（以下、基準決定処理とも呼ぶ）について説明を行う。図１６及び図１７は、基準決定処理を説明するフローチャート図である。
情報処理装置１の基準決定部１１３は、図１６に示すように、基準決定タイミングになるまで待機する（Ｓ２１のＮＯ）。基準決定タイミングは、例えば、１週間ごと等の定期的なタイミングであってよい。
そして、基準決定タイミングになった場合（Ｓ２１のＹＥＳ）、基準決定部１１３は、情報格納領域１３０に記憶された消費電力情報１３１を参照し、複数の実行済ジョブのそれぞれの実行時における平均消費電力情報１３１ａを算出する（Ｓ２２）。以下、平均消費電力情報１３１ａの具体例について説明を行う。
［平均消費電力の具体例］
図２３は、平均消費電力情報１３１ａの具体例について説明する図である。
図２３に示す平均消費電力情報１３１ａは、各ジョブの識別情報が設定される「ジョブ」と、各ジョブの実行に用いられたノード数が設定される「実行ノード数」と、各ジョブの実行時における消費電力の平均値が設定される「平均消費電力」とを項目として有する。
具体的に、例えば、図２２に示す消費電力情報１３１のうち、「ジョブ」に「ＪＯＢ１５」が設定された情報の「消費電力」に設定された値の平均値が「３１５０（Ｗ）」であった場合、基準決定部１１３は、図２３に示すように、「ジョブ」に「ＪＯＢ１５」が設定されている情報（１行目の情報）の「平均消費電力」に「３１５０（Ｗ）」を設定する。そして、例えば、識別情報が「ＪＯＢ１５」であるジョブの実行に用いられたノード数（実行ノード数）が「２０」であった場合、基準決定部１１３は、図２３に示すように、「ジョブ」に「ＪＯＢ１５」が設定されている情報（１行目の情報）の「実行ノード数」に「２０」を設定する。
また、例えば、図２２に示す消費電力情報１３１のうち、「ジョブ」に「ＪＯＢ１９」が設定された情報の「消費電力」に設定された値の平均値が「２８８０（Ｗ）」であった場合、基準決定部１１３は、図２３に示すように、「ジョブ」に「ＪＯＢ１９」が設定されている情報（２行目の情報）の「平均消費電力」に「２８８０（Ｗ）」を設定する。そして、例えば、「ＪＯＢ１９」の実行に用いられたノード数が「１８」であった場合、基準決定部１１３は、図２３に示すように、「ジョブ」に「ＪＯＢ１９」が設定されている情報（２行目の情報）の「実行ノード数」に「１８」を設定する。図２３に含まれる他の情報についての説明は省略する。
図１６に戻り、基準決定部１１３は、複数の実行済ジョブを、各ジョブの実行に用いられたノード数の順に従って複数のグループに分割する（Ｓ２３）。具体的に、基準決定部１１３は、例えば、複数の実行済ジョブの分割結果を示すグループ情報１３１ｂを生成する。以下、グループ情報１３１ｂの具体例について説明を行う。
［グループ情報の具体例］
図２４は、グループ情報１３１ｂの具体例について説明する図である。
図２４に示すグループ情報１３１ｂは、ノード数についての各範囲が設定される「ノード数」と、各範囲に含まれるノード数を用いて実行を行ったジョブが設定される「ジョブ」とを項目として有する。
具体的に、例えば、Ｓ２３の処理で実行済ジョブの分割を行うグループの数が「１０」であって、図２３で説明した平均消費電力情報１３１ａに情報が含まれるジョブの数が「２０」である場合、基準決定部１１３は、各グループに含まれるジョブの数として「２」を特定する。
そのため、基準決定部１１３は、例えば、図２４の１行目に示すように、「ノード数」に「上位１０％」が設定され、かつ、「ジョブ数」に「２」が設定された情報を１つ目のグループに対応する情報として設定する。
すなわち、図２４の１行目に示す情報は、例えば、図２３で説明した平均消費電力情報１３１ａに情報が含まれるジョブのうち、「ノード数」に設定された値の大きさが上位１０％である２つのジョブ（ＪＯＢ１５及びＪＯＢ１１）が、１つ目のグループに含まれるジョブであることを示している。
また、基準決定部１１３は、例えば、図２４の２行目に示すように、「ノード数」に「上位２０％」が設定され、かつ、「ジョブ数」に「２」が設定された情報（２行目の情報）を２つ目のグループに対応する情報として設定する。
すなわち、図２４の１行目に示す情報は、例えば、図２３で説明した平均消費電力情報１３１ａに情報が含まれるジョブのうち、「ノード数」に設定された値の大きさが上位１０％から上位２０％までの間である２つのジョブ（ＪＯＢ１９及びＪＯＢ１８）が、２つ目のグループに含まれるジョブであることを示している。図２４に含まれる他の情報についての説明は省略する。
図１６に戻り、基準決定部１１３は、Ｓ２３の処理で分割した複数のグループごとに、各グループに含まれるジョブに対応する平均消費電力情報１３１ａにおける最大消費電力情報１３１ａを特定する（Ｓ２４）。以下、最大消費電力情報１３１ｃの具体例について説明を行う。
［最大消費電力情報の具体例］
図２５は、最大消費電力情報１３１ｃの具体例について説明する図である。
図２５に示す最大消費電力情報１３１ｃは、ノード数についての各範囲が設定される「ノード数」と、各範囲に含まれるノード数を用いて実行を行ったジョブの消費電力のうちの最大消費電力が設定される「最大消費電力」とを項目として有する。
具体的に、例えば、Ｓ２３の処理において１つ目のグループに振り分けられたジョブが「ＪＯＢ１５」及び「ＪＯＢ１１」である場合、基準決定部１１３は、図２３で説明した平均消費電力情報１３１ａを参照し、「ＪＯＢ１５」及び「ＪＯＢ１１」のそれぞれに対応する「消費電力」である「３１５０（Ｗ）」及び「２８５０（Ｗ）」のうちの最大消費電力である「３１５０（Ｗ）」を特定する。そして、基準決定部１１３は、図２５に示すように、「ノード数」に「上位１０％」が設定された情報（１行目の情報）の「最大消費電力情報」に「３１５０（Ｗ）」を設定する。
また、例えば、Ｓ２３の処理において２つ目のグループに振り分けられたジョブが「ＪＯＢ１９」及び「ＪＯＢ１８」である場合、基準決定部１１３は、図２３で説明した平均消費電力情報１３１ａを参照し、「ＪＯＢ１９」及び「ＪＯＢ１８」のそれぞれに対応する「消費電力」である「２８８０（Ｗ）」及び「２７００（Ｗ）」のうちの最大消費電力である「２８８０（Ｗ）」を特定する。そして、基準決定部１１３は、図２５に示すように、「ノード数」に「上位２０％」が設定された情報（２行目の情報）の「最大消費電力情報」に「２８８０（Ｗ）」を設定する。図２５に含まれる他の情報についての説明は省略する。
図１６に戻り、基準決定部１１３は、情報格納領域１３０に記憶された消費電力情報１３１を参照し、ジョブ実行装置３における消費電力情報１３１にピーク値及び中央値を算出する（Ｓ２５）。
そして、基準決定部１１３は、Ｓ２５の処理で算出したピーク値からＳ２５の処理で算出した中央値を減算することによって算出した値を基準値として特定する（Ｓ２６）。
具体的に、基準決定部１１３は、例えば、Ｓ１の処理における消費電力情報１３１の取得タイミングごとに、各タイミングにおいて取得した消費電力情報１３１の合計値を、各タイミングにおけるジョブ実行装置３の全体としての消費電力情報１３１として算出する。そして、基準決定部１１３は、例えば、図２６に示すように、算出したジョブ実行装置３の消費電力情報１３１の推移を示す時系列データＰＷａを生成する。その後、基準決定部１１３は、例えば、図２６に示す時系列データＰＷａにおけるピーク値から中央値を減算して基準値を算出する。
続いて、基準決定部１１３は、図１７に示すように、Ｓ２３の処理で分割した複数のグループのうちの１つを、大きい数のノード数に対応するグループから順に取得する（Ｓ３１）。
具体的に、基準決定部１１３は、初めに、Ｓ２３の処理において「ＪＯＢ１５」及び「ＪＯＢ１１」が振り分けられた１つ目のグループを取得する。
さらに、基準決定部１１３は、Ｓ３１の処理で取得したグループに対応する最大消費電力情報１３１ｃが、Ｓ２６の処理で特定した基準値よりも大きいか否かを判定する（Ｓ３２）。
その結果、Ｓ３１の処理で取得したグループに対応する最大消費電力情報１３１ｃが、Ｓ２６の処理で特定した基準値よりも大きいと判定した場合（Ｓ３３のＹＥＳ）、基準決定部１１３は、Ｓ３１以降の処理を再度行う。
一方、Ｓ３１の処理で取得したグループに対応する最大消費電力情報１３１ｃが、Ｓ２６の処理で特定した基準値よりも大きくないと判定した場合（Ｓ３３のＮＯ）、基準決定部１１３は、Ｓ２３の処理で分割した複数のグループのうち、Ｓ３２の処理において最大消費電力情報１３１ｃが基準値よりも大きいと判定されたグループを特定する（Ｓ３４）。
そして、基準決定部１１３は、この場合、Ｓ３４の処理で特定したグループに対応するノード数のうちの最小のノード数を基準ノード数として特定する（Ｓ３５）。
具体的に、例えば、図２５で説明した最大消費電力情報１３１ｃにおける「最大消費電力」には、例えば、「ノード数」が「上位１０％」、「上位２０％」及び「上位３０％」である情報の「最大消費電力」として、それぞれ「３１５０（Ｗ）」、「２８８０（Ｗ）」及び「２３８０（Ｗ）」が設定されている。また、図２３で説明した平均消費電力情報１３１ａにおいて、例えば、上位１０％に対応するノード数が「２０」及び「１９」であり、上位１０％から上位２０％までの間に対応するノード数が「１８」及び「１７」である。そのため、例えば、Ｓ２６の処理で特定した基準値が「２５００（Ｗ）」である場合、基準決定部１１３は、例えば、「上位１０％」及び「上位２０％」のそれぞれに対応するノード数である「２０」、「１９」、「１８」及び「１７」のうちの最小のノードである「１７」を基準ノード数として特定する。
すなわち、Ｓ２４の処理で算出された最大消費電力情報１３１ｃに含まれる消費電力は、例えば、各グループに含まれるジョブのそれぞれの実行時における消費電力（ジョブ実行装置３の全体としての消費電力）の最大変位を示す情報であると判断できる。また、Ｓ２５の処理で特定された基準値は、例えば、ジョブ実行装置３の全体としての消費電力についての過去（例えば、過去１か月）の最大変位を示す情報であると判断できる。
そのため、最大消費電力情報１３１ｃに含まれる消費電力が基準値よりも大きいと判断されたグループに対応するノード数を用いて実行されるジョブは、ジョブ実行装置３の消費電力についての過去の最大変位を超える電力を消費する可能性がある大規模ジョブであると判断することが可能である。
したがって、基準決定部１１３は、例えば、最大消費電力情報１３１ｃに含まれる消費電力が基準値よりも大きいと判断されたグループに対応する最小のノード数を、各ジョブが大規模ジョブであるか否かを判断する際の基準となる基準ノード数として特定する。
［予約管理処理］
次に、ジョブスケジューリング処理のうち、実行タイミングが予約されているジョブを示す情報である予約ジョブ情報１３４を生成する処理（以下、予約管理処理とも呼ぶ）について説明を行う。図１８は、予約管理処理を説明するフローチャート図である。
情報取得部１１１は、図１８に示すように、ジョブの予約要求を受信するまで待機する（Ｓ４１のＮＯ）。ジョブの予約要求は、例えば、作業者が操作端末２を介して送信する要求であって、ジョブの実行タイミングを予約するための要求である。
そして、ジョブの予約要求を受信した場合（Ｓ４１のＹＥＳ）、情報管理部１１２は、Ｓ４１の処理で受信した予約要求に対応するジョブの実行ノード数が、Ｓ３４の処理で特定した基準ノード数よりも大きいか否かについて判定する（Ｓ４２）。
具体的に、情報管理部１１２は、情報格納領域１３０に記憶したジョブ情報（図示しない）を参照し、Ｓ４１の処理で予約要求を受信したジョブの実行ノード数が、Ｓ３４の処理で特定した基準ノード数よりも大きいか否かについての判定を行う。
その結果、Ｓ４１の処理で受信した予約要求に対応するジョブの実行ノード数が、Ｓ３４の処理で特定した基準ノード数よりも大きいと判定した場合（Ｓ４３のＹＥＳ）、情報管理部１１２は、Ｓ４１の処理で受信した予約要求に対応するジョブを示す情報を予約ジョブ情報１３４として情報格納領域１３０に記憶する。
一方、Ｓ４１の処理で受信した予約要求に対応するジョブの実行ノード数が、Ｓ３４の処理で特定した基準ノード数よりも大きくないと判定した場合（Ｓ４３のＮＯ）、情報管理部１１２は、Ｓ４４の処理を実行しない。
すなわち、情報管理部１１２は、例えば、Ｓ４１の処理で受信した予約要求が大規模ジョブに対応する予約要求である場合に限り、Ｓ４１の処理で受信した予約要求に対応するジョブを示す情報を予約ジョブ情報１３４として情報格納領域１３０に記憶する。以下、予約ジョブ情報１３４の具体例について説明を行う。
［予約ジョブ情報の具体例］
図２７は、予約ジョブ情報１３４の具体例について説明する図である。
図２７に示す予約ジョブ情報１３４は、各ジョブの識別情報が設定される「ジョブ」と、各ジョブの実行タイミングについての予約時刻が設定される「予約時刻」とを項目として有する。
具体的に、図２７に示す予約ジョブ情報１３４において、１行目の情報には、「ジョブ」として「ＪＯＢ２１」が設定され、「予約時刻」として「１５：００」が設定されている。
また、図２７に示す予約ジョブ情報１３４において、２行目の情報には、「ジョブ」として「ＪＯＢ２２」が設定され、「予約時刻」として「１５：３０」が設定されている。
［ジョブスケジューリング処理のメイン処理］
次に、ジョブスケジューリング処理のメイン処理について説明を行う。図１９及び図２０は、ジョブスケジューリング処理のメイン処理を説明するフローチャート図である。
情報取得部１１１は、図１９に示すように、スケジューリング実行タイミングになるまで待機する（Ｓ５１のＮＯ）。スケジューリング実行タイミングは、例えば、ジョブ実行装置３においてジョブの実行が開始されたタイミングまたはジョブの実行が終了したタイミングであってよい。
そして、スケジューリング実行タイミングになった場合（Ｓ５１のＹＥＳ）、情報取得部１１１は、各ノードにおけるジョブの実行状況情報１３３を取得する（Ｓ５２）。以下、ジョブの実行状況情報１３３の具体例について説明を行う。
［実行状況情報の具体例］
図２８は、実行状況情報１３３の具体例について説明する図である。
図２８に示す実行状況情報１３３は、各ノードの識別情報が設定される「ノード」と、各ノードにおいて実行中のジョブの識別情報が設定される「実行状況」とを項目として有する。
具体的に、図２８に示す実行状況情報１３３において、例えば、１行目の情報には、「ノード」として「１」が設定されており、「実行状況」として「ＪＯＢ０８」が設定されている。また、図２８に示す実行状況情報１３３において、例えば、２行目の情報には、「ノード」として「２」が設定されており、「実行状況」として「ＪＯＢ０８」が設定されている。
すなわち、図２８に示す実行状況情報１３３は、ＪＯＢ０８が複数のノードに跨って実行されていることを示している。図２８に含まれる他の情報についての説明は省略する。
図１９に戻り、スケジューリング部１１５は、例えば、キューに対する各ジョブの格納順序に従って、キューに情報が格納された各ジョブの実行順序を決定する（Ｓ５３）。
そして、スケジューリング部１１５は、キューに含まれるジョブから、情報格納領域１３０に記憶された予約ジョブ情報１３４に情報が含まれるジョブを抽出する（Ｓ５４）。
その結果、Ｓ５４の処理においてジョブの抽出が行われた場合（Ｓ５５のＹＥＳ）、スケジューリング部１１５は、情報格納領域１３０に記憶された予約ジョブ情報１３４を参照し、Ｓ５４の処理で抽出したジョブの実行タイミングについてスケジューリングを行う。
一方、Ｓ５４の処理においてジョブの抽出が行われなかった場合（Ｓ５５のＮＯ）、スケジューリング部１１５は、Ｓ５６の処理を行わない。
すなわち、スケジューリング部１１５は、予約ジョブ情報１３４に情報が含まれているジョブ（大規模ジョブ）の実行タイミングを他のジョブよりも優先して決定する。
そして、スケジューリング部１１５は、図２０に示すように、Ｓ５３の処理で実行順序を決定したジョブのうち、未取得のジョブであって実行順序が先頭であるジョブを１つ取得する（Ｓ６１）。
続いて、スケジューリング部１１５は、Ｓ５２の処理で取得した実行状況情報１３３を参照し、Ｓ６１の処理で取得したジョブの実行タイミングについてスケジューリングを行う（Ｓ６２）。
具体的に、スケジューリング部１１５は、例えば、図２８で説明した実行状況情報１３３を参照し、識別情報が「１」であるノードを含む複数のノードにおいてＪＯＢ０８が実行されていると判定する。また、スケジューリング部１１５は、例えば、図２８で説明した実行状況情報１３３を参照し、識別情報が「７」であるノードを含む複数のノードにおいてＪＯＢ１３が実行されていると判定する。
そして、スケジューリング部１１５は、ＪＯＢ０８及びＪＯＢ１３を含む実行中のジョブのそれぞれについてのジョブ情報（図示しない）に含まれる最大実行時間を参照し、各ジョブの実行終了までに要する予測時間を算出する。さらに、スケジューリング部１１５は、各ジョブの実行終了までに要する予測時間から、各ノードにおいて未実行のジョブのスケジューリングを行うことが可能な予測時間（以下、スケジューリング可能時間とも呼ぶ）を特定する。その後、スケジューリング部１１５は、例えば、図５及び図６で説明した場合と同様に、スケジュール可能時間のうち、Ｓ６１の処理で取得したジョブの実行が可能な時間において、Ｓ６１の処理で取得したジョブのスケジューリングを行う。
その後、スケジューリング部１１５は、Ｓ６１の処理において全てのジョブを取得したか否かを判定する（Ｓ６３）。
その結果、Ｓ６１の処理において全てのジョブを取得していないと判定した場合（Ｓ６３のＮＯ）、スケジューリング部１１５は、Ｓ６１以降の処理を再度行う。
一方、Ｓ６１の処理において全てのジョブを取得したと判定した場合（Ｓ６３のＹＥＳ）、スケジューリング部１１５は、Ｓ６２の処理で行われたスケジューリングの結果を示すスケジュール情報１３５を生成する（Ｓ６４）。
これにより、スケジューリング部１１５は、大規模ジョブについての実行タイミングの決定を他のジョブの実行タイミングの決定よりも優先させたジョブスケジューリングを行うことが可能になる。
そして、情報送信部１１７は、Ｓ６４の処理で生成したスケジュール情報１３５をジョブ実行装置３に送信する（Ｓ６５）。以下、スケジュール情報１３５の具体例について説明を行う。
［スケジュール情報の具体例］
図２９は、スケジュール情報１３５の具体例について説明する図である。
図２９に示すスケジュール情報１３５は、各ジョブの識別情報が設定される「ジョブ」と、各ジョブの実行タイミングが設定される「実行タイミング」と、各ジョブの実行ノードの識別情報が設定される「実行ノード」とを項目として有する。
具体的に、図２９に示すスケジュール情報１３５において、「ジョブ」が「ＪＯＢ２１」である情報（１行目の情報）には、「実行タイミング」として「１５：００」が設定され、「実行ノード」として「１−８」が設定されている。
また、図２９に示すスケジュール情報１３５において、「ジョブ」が「ＪＯＢ２２」である情報（２行目の情報）には、「実行タイミング」として「１５：３０」が設定され、「実行ノード」として「１−２４」が設定されている。図２９に含まれる他の情報についての説明は省略する。
［空調制御処理］
次に、ジョブスケジューリング処理のうち、空調設備４の制御を行う処理（以下、空調制御処理とも呼ぶ）について説明を行う。図２１は、予約管理処理を説明するフローチャート図である。
情報処理装置１の空調制御部１１６は、図２１に示すように、ジョブのスケジューリングが終了するまで待機する（Ｓ７１のＮＯ）。具体的に、空調制御部１１６は、例えば、図１９及び図２０で説明したジョブスケジューリング処理のメイン処理が終了するまで待機する。
そして、ジョブのスケジューリングが終了した場合（Ｓ７１のＹＥＳ）、空調制御部１１６は、Ｓ６２の処理で行われたスケジューリングに対応する時間帯のうち、Ｓ５４の処理で特定したジョブの実行タイミングを含む時間帯における冷熱量が他の時間帯よりも多くなるように、空調設備４の制御スケジュールを示す情報（以下、制御スケジュール情報とも呼ぶ）を生成する（Ｓ７２）。
具体的に、空調制御部１１６は、例えば、情報格納領域１３０に記憶した消費電力情報１３１を参照し、Ｓ５４の処理で特定したジョブと同じノード数に対応するジョブの実行に要した消費電力量を特定する。そして、空調制御部１１６は、例えば、Ｓ５４の処理で特定したジョブの実行タイミングを含む時間帯における冷熱量が、Ｓ５４の処理で特定したジョブの実行に要する消費電力量（熱量）と等しくなるように、空調設備４の制御スケジュール情報を生成する。
なお、空調制御部１１６は、各ジョブの消費電力量を予測する機械学習モデルを用いることによって、Ｓ５４の処理で特定したジョブの実行に要する消費電力量（熱量）を取得するものであってもよい。
その後、情報送信部１１７は、Ｓ７２の処理で生成した制御スケジュール情報を空調設備４に送信する（Ｓ７３）。以下、本実施の形態における空調設備４の制御スケジュールについての具体例について説明を行う。
［空調設備の制御スケジュールについての具体例］
図３０は、空調設備の制御スケジュールについて説明する図である。図３０に示す例における横軸及び縦軸は、各ジョブの実行が行われる時間及び空調設備４が出力する冷熱量のそれぞれを示している。
具体的に、図３０に示す時系列データ（制御スケジュール）ＰＷｂは、例えば、図２７で説明した予約ジョブ情報１３４に情報が含まれる大規模ジョブである「ＪＯＢ２１」が実行されたタイミング（時刻１１）と、「ＪＯＢ２２」が実行されたタイミング（時刻１２）とにおいて、ジョブ実行装置３における消費電力情報１３１が大きくなることを示している。
そして、情報処理装置１は、この場合、図３０の時系列データＰＷｂに示すように、時刻１１から「ＪＯＢ２１」の実行時間（最大実行時間）が経過するまでの時間帯における冷熱量を、「ＪＯＢ２１」の実行時における建屋内の温度の上昇を抑えることが可能な冷熱量（以下、第１冷熱量とも呼ぶ）に決定する。また、情報処理装置１は、図３０の時系列データＰＷｂに示すように、時刻１２から「ＪＯＢ２２」の実行時間（最大実行時間）が経過するまでの時間帯における冷熱量を、「ＪＯＢ２２」の実行時における建屋内の温度の上昇を抑えることが可能な冷熱量（以下、第２冷熱量とも呼ぶ）に決定する。さらに、情報処理装置１は、図３０の時系列データＰＷｂに示すように時刻１１から「ＪＯＢ２１」の実行時間が経過するまでの時間帯及び時刻１２から「ＪＯＢ２２」の実行時間が経過するまでの時間帯以外の時間帯における冷熱量を、ジョブ実行装置３の消費電力が中央値（Ｓ２５の処理で算出された中央値）である場合における建屋内の温度の上昇を抑えることが可能な冷熱量（第１冷熱量及び第２冷熱量よりも小さい冷熱量）に決定する。
これにより、空調設備４は、図３０に示す時系列データＰＷｂに従って冷熱量の設定変更等を行うことで、大規模ジョブの実行タイミングにおいて必要な冷熱量を出力することが可能になる。
また、空調設備４は、図３０に示す時系列データＰＷｂに従って冷熱量の設定変更等を行うことで、大規模ジョブの実行タイミングに対応する冷熱量を常に出力する必要がなくなる。そのため、情報処理装置１は、空調設備４における消費電力を抑えることが可能になる。
さらに、情報処理装置１は、空調設備４の制御スケジュールの変更ができないタイミングにおいてジョブの再スケジューリングが行われた場合であっても、各ジョブの実際の実行タイミングと空調設備４の制御スケジュールとの乖離の発生を防ぐことが可能になる。
このように、本実施の形態における情報処理装置１は、過去に実行された複数の実行済ジョブの実行に要した消費電力と、複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数とに基づいて、複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数に含まれる複数のノード数ごとに、各ノード数がジョブの実行に用いられた際に要した消費電力を特定する。
そして、情報処理装置１は、複数のノード数のうち、特定した消費電力が、複数の実行済ジョブの実行を行ったジョブ実行装置の消費電力に基づいて算出された所定の閾値よりも大きい特定のノード数を特定する。さらに、情報処理装置１は、複数の実行対象ジョブのうち、実行に用いられるノード数が特定のノード数以上である特定のジョブを特定する。
その後、情報処理装置１は、特定した特定のジョブの実行タイミングが予め指定された時間帯になるように、複数の実行対象ジョブの実行タイミングを決定する。
すなわち、本実施の形態における情報処理装置１は、各ジョブの実行タイミングについてのスケジューリングを行う際に、大規模ジョブについての実行タイミングを、予め指定された時間帯（例えば、作業者が予め指定した時間帯）に固定する。そして、情報処理装置１は、例えば、大規模ジョブよりも前に実行されるジョブの実行完了時間が当初の予定よりも前倒しになった場合であっても、大規模ジョブの実行タイミングの前倒しを行わない。
これにより、本実施の形態における情報処理装置１は、各ジョブの実行時におけるジョブ実行装置３の消費電力の推移が、各ジョブの実行タイミングに基づいて予め行われた予測から大きく変わることを防止することが可能になる。そのため、情報処理装置１は、各ジョブの実際の実行タイミングと空調設備４の制御スケジュールとの乖離の発生を防ぐことが可能になる。したがって、情報処理装置１は、大規模ジョブ以外のジョブの実行タイミングについての再スケジューリングを許容しつつ、ジョブ実行装置３が配備された建屋内の温度を適切に調整することが可能になる。
また、情報処理装置１は、大規模ジョブの実行タイミングを予め固定することで、大規模ジョブの実行タイミング以外の時間帯（大規模ジョブ以外のジョブの実行タイミング）において、空調設備４から出力される冷熱量を抑えることが可能になる。そのため、情報処理装置１は、空調設備４における消費電力を抑えることが可能になる。
以上の実施の形態をまとめると、以下の付記のとおりである。
（付記１）
複数の実行対象ジョブの実行タイミングについてのスケジューリングを行う処理をコンピュータに実行させるジョブスケジューリングプログラムであって、
過去に実行された複数の実行済ジョブの実行に要した消費電力と、前記複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数とに基づいて、前記複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数に含まれる複数のノード数ごとに、各ノード数がジョブの実行に用いられた際に要した前記消費電力を特定し、
前記複数のノード数のうち、特定した前記消費電力が、前記複数の実行済ジョブの実行を行ったジョブ実行装置の消費電力に基づいて算出された所定の閾値よりも大きい特定のノード数を特定し、
前記複数の実行対象ジョブのうち、実行に用いられるノード数が前記特定のノード数以上である特定のジョブを特定し、
特定した前記特定のジョブの実行タイミングが指定された時間帯になるように、前記複数の実行対象ジョブの実行タイミングを決定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするジョブスケジューリングプログラム。
（付記２）
付記１において、
前記消費電力を特定する処理では、
前記複数の実行済ジョブを、各ジョブの実行に用いられたノード数の順に従って複数のグループに分割し、
分割した前記複数のグループごとに、各グループに含まれるジョブの実行に用いられた消費電力に含まれる特定の消費電力を特定し、
前記特定のノード数を特定する処理では、前記複数のグループのうち、前記特定の消費電力が前記所定の閾値よりも大きいグループであって前記所定の閾値に最も近い特定のグループを特定し、
前記特定のジョブを特定する処理では、前記複数の実行対象ジョブのうち、前記特定のグループに含まれる最小のノード数以上のノードにおいて実行が行われるジョブを前記特定のジョブとして特定する、
ことを特徴とするジョブスケジューリングプログラム。
（付記３）
付記２において、
前記特定の消費電力を特定する処理では、前記複数のグループごとに、各グループに含まれるジョブの実行に用いられた消費電力のうちの最大の消費電力を前記特定の消費電力として特定する、
ことを特徴とするジョブスケジューリングプログラム。
（付記４）
付記１において、
前記特定のノード数を特定する処理では、前記複数の実行済ジョブの実行を行ったジョブ実行装置の消費電力の所定時間内における中央値に基づいて、前記所定の閾値を算出する、
ことを特徴とするジョブスケジューリングプログラム。
（付記５）
付記４において、
前記特定のノード数を特定する処理では、前記ジョブ実行装置の消費電力の前記所定時間内におけるピーク値から前記中央値を減算して算出された値を、前記所定の閾値として算出する、
ことを特徴とするジョブスケジューリングプログラム。
（付記６）
付記１において、さらに、
前記複数の実行対象ジョブの実行タイミングを含む時間帯のうち、前記特定のジョブの実行タイミングを含む時間帯における冷熱量が他の時間帯よりも多くなるように、前記複数の実行対象ジョブの実行タイミングを含む時間帯において前記ジョブ実行装置に対して出力する冷熱量を決定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするジョブスケジューリングプログラム。
（付記７）
複数の実行対象ジョブの実行タイミングについてのスケジューリングを行う情報処理装置であって、
過去に実行された複数の実行済ジョブの実行に要した消費電力と、前記複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数とに基づいて、前記複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数に含まれる複数のノード数ごとに、各ノード数がジョブの実行に用いられた際に要した前記消費電力を特定し、前記複数のノード数のうち、特定した前記消費電力が、前記複数の実行済ジョブの実行を行ったジョブ実行装置の消費電力に基づいて算出された所定の閾値よりも大きい特定のノード数を特定する基準決定部と、
前記複数の実行対象ジョブのうち、実行に用いられるノード数が前記特定のノード数以上である特定のジョブを特定するジョブ特定部と、
特定した前記特定のジョブの実行タイミングが指定された時間帯になるように、前記複数の実行対象ジョブの実行タイミングを決定するスケジューリング部と、を有する、
ことを特徴とする情報処理装置。
（付記８）
付記７において、
前記基準決定部は、
前記複数の実行済ジョブを、各ジョブの実行に用いられたノード数の順に従って複数のグループに分割し、
分割した前記複数のグループごとに、各グループに含まれるジョブの実行に用いられた消費電力に含まれる特定の消費電力を特定し、
前記複数のグループのうち、前記特定の消費電力が前記所定の閾値よりも大きいグループであって前記所定の閾値に最も近い特定のグループを特定し、
前記ジョブ特定部は、前記複数の実行対象ジョブのうち、前記特定のグループに含まれる最小のノード数以上のノードにおいて実行が行われるジョブを前記特定のジョブとして特定する、
ことを特徴とする情報処理装置。
（付記９）
付記７において、
前記複数の実行済ジョブの実行を行ったジョブ実行装置の消費電力の所定時間内における中央値に基づいて、前記所定の閾値を算出する、
ことを特徴とする情報処理装置。
（付記１０）
付記７において、
前記複数の実行対象ジョブの実行タイミングを含む時間帯のうち、前記特定のジョブの実行タイミングを含む時間帯における冷熱量が他の時間帯よりも多くなるように、前記複数の実行対象ジョブの実行タイミングを含む時間帯において前記ジョブ実行装置に対して出力する冷熱量を決定する空調制御部を有する、
ことを特徴とする情報処理装置。
（付記１１）
複数の実行対象ジョブの実行タイミングについてのスケジューリングを行う処理をコンピュータに実行させるジョブスケジューリング方法であって、
過去に実行された複数の実行済ジョブの実行に要した消費電力と、前記複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数とに基づいて、前記複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数に含まれる複数のノード数ごとに、各ノード数がジョブの実行に用いられた際に要した前記消費電力を特定し、
前記複数のノード数のうち、特定した前記消費電力が、前記複数の実行済ジョブの実行を行ったジョブ実行装置の消費電力に基づいて算出された所定の閾値よりも大きい特定のノード数を特定し、
前記複数の実行対象ジョブのうち、実行に用いられるノード数が前記特定のノード数以上である特定のジョブを特定し、
特定した前記特定のジョブの実行タイミングが指定された時間帯になるように、前記複数の実行対象ジョブの実行タイミングを決定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするジョブスケジューリング方法。
（付記１２）
付記１１において、
前記消費電力を特定する処理では、
前記複数の実行済ジョブを、各ジョブの実行に用いられたノード数の順に従って複数のグループに分割し、
分割した前記複数のグループごとに、各グループに含まれるジョブの実行に用いられた消費電力に含まれる特定の消費電力を特定し、
前記特定のノード数を特定する処理では、前記複数のグループのうち、前記特定の消費電力が前記所定の閾値よりも大きいグループであって前記所定の閾値に最も近い特定のグループを特定し、
前記特定のジョブを特定する処理では、前記複数の実行対象ジョブのうち、前記特定のグループに含まれる最小のノード数以上のノードにおいて実行が行われるジョブを前記特定のジョブとして特定する、
ことを特徴とするジョブスケジューリング方法。
（付記１３）
付記１１において、
前記特定のノード数を特定する処理では、前記複数の実行済ジョブの実行を行ったジョブ実行装置の消費電力の所定時間内における中央値に基づいて、前記所定の閾値を算出する、
ことを特徴とするジョブスケジューリング方法。
１：情報処理装置 ２：操作端末
３：ジョブ実行装置 ４：空調設備
１０：情報処理システム

Claims (9)

  1. 複数の実行対象ジョブの実行タイミングについてのスケジューリングを行う処理をコンピュータに実行させるジョブスケジューリングプログラムであって、
    過去に実行された複数の実行済ジョブの実行に要した消費電力と、前記複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数とに基づいて、前記複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数に含まれる複数のノード数ごとに、各ノード数がジョブの実行に用いられた際に要した前記消費電力を特定し、
    前記複数のノード数のうち、特定した前記消費電力が、前記複数の実行済ジョブの実行を行ったジョブ実行装置の消費電力に基づいて算出された所定の閾値よりも大きい特定のノード数を特定し、
    前記複数の実行対象ジョブのうち、実行に用いられるノード数が前記特定のノード数以上である特定のジョブを特定し、
    特定した前記特定のジョブの実行タイミングが指定された時間帯になるように、前記複数の実行対象ジョブの実行タイミングを決定する、
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とするジョブスケジューリングプログラム。
  2. 請求項１において、
    前記消費電力を特定する処理では、
    前記複数の実行済ジョブを、各ジョブの実行に用いられたノード数の順に従って複数のグループに分割し、
    分割した前記複数のグループごとに、各グループに含まれるジョブの実行に用いられた消費電力に含まれる特定の消費電力を特定し、
    前記特定のノード数を特定する処理では、前記複数のグループのうち、前記特定の消費電力が前記所定の閾値よりも大きいグループであって前記所定の閾値に最も近い特定のグループを特定し、
    前記特定のジョブを特定する処理では、前記複数の実行対象ジョブのうち、前記特定のグループに含まれる最小のノード数以上のノードにおいて実行が行われるジョブを前記特定のジョブとして特定する、
    ことを特徴とするジョブスケジューリングプログラム。
  3. 請求項２において、
    前記特定の消費電力を特定する処理では、前記複数のグループごとに、各グループに含まれるジョブの実行に用いられた消費電力のうちの最大の消費電力を前記特定の消費電力として特定する、
    ことを特徴とするジョブスケジューリングプログラム。
  4. 請求項１において、
    前記特定のノード数を特定する処理では、前記複数の実行済ジョブの実行を行ったジョブ実行装置の消費電力の所定時間内における中央値に基づいて、前記所定の閾値を算出する、
    ことを特徴とするジョブスケジューリングプログラム。
  5. 請求項４において、
    前記特定のノード数を特定する処理では、前記ジョブ実行装置の消費電力の前記所定時間内におけるピーク値から前記中央値を減算して算出された値を、前記所定の閾値として算出する、
    ことを特徴とするジョブスケジューリングプログラム。
  6. 請求項１において、さらに、
    前記複数の実行対象ジョブの実行タイミングを含む時間帯のうち、前記特定のジョブの実行タイミングを含む時間帯における冷熱量が他の時間帯よりも多くなるように、前記複数の実行対象ジョブの実行タイミングを含む時間帯において前記ジョブ実行装置に対して出力する冷熱量を決定する、
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とするジョブスケジューリングプログラム。
  7. 複数の実行対象ジョブの実行タイミングについてのスケジューリングを行う情報処理装置であって、
    過去に実行された複数の実行済ジョブの実行に要した消費電力と、前記複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数とに基づいて、前記複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数に含まれる複数のノード数ごとに、各ノード数がジョブの実行に用いられた際に要した前記消費電力を特定し、前記複数のノード数のうち、特定した前記消費電力が、前記複数の実行済ジョブの実行を行ったジョブ実行装置の消費電力に基づいて算出された所定の閾値よりも大きい特定のノード数を特定する基準決定部と、
    前記複数の実行対象ジョブのうち、実行に用いられるノード数が前記特定のノード数以上である特定のジョブを特定するジョブ特定部と、
    特定した前記特定のジョブの実行タイミングが指定された時間帯になるように、前記複数の実行対象ジョブの実行タイミングを決定するスケジューリング部と、を有する、
    ことを特徴とする情報処理装置。
  8. 請求項７において、
    前記複数の実行対象ジョブの実行タイミングを含む時間帯のうち、前記特定のジョブの実行タイミングを含む時間帯における冷熱量が他の時間帯よりも多くなるように、前記複数の実行対象ジョブの実行タイミングを含む時間帯において前記ジョブ実行装置に対して出力する冷熱量を決定する空調制御部を有する、
    ことを特徴とする情報処理装置。
  9. 複数の実行対象ジョブの実行タイミングについてのスケジューリングを行う処理をコンピュータに実行させるジョブスケジューリング方法であって、
    過去に実行された複数の実行済ジョブの実行に要した消費電力と、前記複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数とに基づいて、前記複数の実行済ジョブの実行に用いられたノード数に含まれる複数のノード数ごとに、各ノード数がジョブの実行に用いられた際に要した前記消費電力を特定し、
    前記複数のノード数のうち、特定した前記消費電力が、前記複数の実行済ジョブの実行を行ったジョブ実行装置の消費電力に基づいて算出された所定の閾値よりも大きい特定のノード数を特定し、
    前記複数の実行対象ジョブのうち、実行に用いられるノード数が前記特定のノード数以上である特定のジョブを特定し、
    特定した前記特定のジョブの実行タイミングが指定された時間帯になるように、前記複数の実行対象ジョブの実行タイミングを決定する、
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とするジョブスケジューリング方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023148983A1 (ja) * 2022-02-07 2023-08-10 日本電信電話株式会社 電力トポロジ推定装置、電力トポロジ推定方法及びプログラム

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4695942A (en) * 1985-03-08 1987-09-22 Honeywell Inc. Manual switch for altering a parameter in opposite directions based on length of time of switch actuation
US8234876B2 (en) * 2003-10-15 2012-08-07 Ice Energy, Inc. Utility managed virtual power plant utilizing aggregated thermal energy storage
CN104937378B (zh) * 2013-01-09 2017-05-17 西门子工业公司 基于在单点处的电力测量的分析的电负载标注后期分项
US10663185B2 (en) * 2016-07-07 2020-05-26 Enerallies, Inc. Forecast-based automatic scheduling of a distributed network of thermostats with learned adjustment

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023148983A1 (ja) * 2022-02-07 2023-08-10 日本電信電話株式会社 電力トポロジ推定装置、電力トポロジ推定方法及びプログラム

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