JP2022124361A - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】遅延等の監視に割かれるリソースを低減すること。【解決手段】情報処理装置は、複数のデバイスのそれぞれに対するデータ収集のタスクをグループに分類するとともに、グループごとに当該グループ内の全てのタスクでの累積値が所定値となる値の各々をグループ内の各デバイスに割り当てる割当部と、デバイスからタスクに応じたデータが受信された場合、タスクに割り当てられた値をグループごとに累積する累積部と、グループの累積値が所定値である場合、グループ内のタスクの状態を完了状態に更新する更新部と、を有する。【選択図】図２

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

データ収集システムの一例として、分散するデバイス、例えばＩｏＴ（Internet of Things）デバイスからデータを収集するプラットフォームが知られている。例えば、データ収集システムでは、遅延発生時にアクションを行う側面から、デバイスからのデータ収集状況を管理してデータ収集状況から遅延の有無が監視される。

特開２０２０－２７６５２号公報 特開２００６－５１３９１号公報

しかしながら、上記の技術では、データの収集状況の管理及び遅延の有無の監視などがデバイスに割り当てられたデータ収集のタスク単位で行われるので、遅延等の監視に割かれるリソースが増大する側面がある。

１つの側面では、本発明は、遅延等の監視に割かれるリソースを低減できる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

一態様の情報処理装置は、複数のデバイスのそれぞれに対するデータ収集のタスクをグループに分類するとともに、前記グループごとに当該グループ内の全てのタスクでの累積値が所定値となる値の各々を前記グループ内の各デバイスに割り当てる割当部と、前記デバイスから前記タスクに応じたデータが受信された場合、前記タスクに割り当てられた値を前記グループごとに累積する累積部と、前記グループの累積値が前記所定値である場合、前記グループ内のタスクの状態を完了状態に更新する更新部と、を有する。

遅延等の監視に割かれるリソースを低減できる。

図１は、実施例に係るシステムの構成例を示す図である。 図２は、分散データ収集システムの機能構成を示す図である。 図３は、要求情報の一例を示す図である。 図４は、タスク情報の一例を示す図である。 図５は、タスクをグループ分けする一例を示す図である。 図６は、グループ情報の一例を示す図である。 図７は、各タスクにビット列を割り当てた例を示す図である。 図８は、編集後のタスク情報のデータの一例を示す図である。 図９は、サービス提供システムからの送信要求受付時の手順を示すフローチャートである。 図１０は、データ受信時の手順を示すフローチャートである。 図１１は、監視時の手順を示すフローチャートである。 図１２は、コンピュータのハードウェア構成例を示す図である。

以下に添付図面を参照して本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムについて説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。

［１． システム構成］
図１は、実施例に係るシステムの構成例を示す図である。図１に示すように、システム１には、分散データ収集システム１０と、サービス提供システム２０と、複数のデバイス３０（デバイス３０ａ、デバイス３０ｂ、・・・デバイス３０ｎ）とが含まれ得る。分散データ収集システム１０及びサービス提供システム２０は、ネットワーク５を介して通信可能に接続される。また、分散データ収集システム１０及び複数のデバイス３０は、ネットワーク６を介して通信可能に接続される。例えば、ネットワーク５及びネットワーク６は、有線または無線を問わず、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）などの任意の種類の通信網であってかまわない。

サービス提供システム２０は、所定のサービスを提供するコンピュータの一例である。このようなサービスの一例として、自動車保険に関する情報を提供する機能などが挙げられる。例えば、サービス提供システム２０は、ある地点で自動車事故の発生が検知された場合、分散データ収集システム１０に対して、当該地点における映像の送信要求をして、分散データ収集システム１０から事故の地点の映像を取得する。なお、サービス提供システム２０は、上記の自動車保険に関するサービスを提供するための情報を管理するシステムに限らず、種々のサービスを提供するシステムであってもよい。例えば、サービス提供システム２０は、各地点の画像や映像情報を含む地図情報を管理する地図情報システムであってもよい。

分散データ収集システム１０は、サービス提供システム２０からの送信要求に応じて、デバイス３０からデータを収集するコンピュータの一例である。分散データ収集システム１０は、例えば、サーバ装置等の情報処理装置である。分散データ収集システム１０は、サービス提供システム２０からの送信要求に応じて、複数のデバイス３０へデータ送信要求することで、サービス提供システム２０からの送信要求に対応するデータを送信させる。分散データ収集システム１０は、デバイス３０からデータを受信すると、当該データをサービス提供システム２０へ送信する。

デバイス３０は、任意のＩｏＴデイバスであってよい。デバイス３０は、分散データ収集システム１０からのデータ送信要求に応じて当該データを分散データ収集システム１０へ送信する。例えば、デバイス３０は、車両に搭載されるドライブレコーダを含む車載機等が対応し得る。ドライブレコーダには、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機が搭載されていてもよい。なお、車載機はあくまでも一例に過ぎず、デバイス３０は、携帯端末装置、ウェアラブル端末などの任意のコンピュータであってよい。

なお、デバイス３０は、分散データ収集システム１０からのデータ送信要求に応じてデータを送信するだけでなく、デバイス３０に関する情報を所定期間毎に分散データ収集システム１０または他のコンピュータへ送信するようにしてもよい。例えば、デバイス３０が、車両に搭載されるドライブレコーダである場合、デバイス３０は、デバイス３０を識別する情報、デバイス３０の現在位置を示す情報を送信する。また、当該デバイス３０は、デバイス３０が撮影した映像に関する情報（例えば、撮影位置、撮影時刻を示す情報、ファイル名、ファイルサイズ等）、及び通信状況を示す情報（例えば、電波強度）を送信する。

［２． 分散データ収集システム１０の機能構成］
続いて、図２を用いて、分散データ収集システム１０の機能構成について説明する。図２は、分散データ収集システム１０の機能構成を示す図である。図２には、分散データ収集システム１０が有する機能に対応するブロックが模式化されているが、他の機能が備わることを妨げない。また、図２には、各ブロック間で入出力の関係を有する部分の一部が接続されているが、各ブロック間の入出力の関係は図示の例に限定されない。図２に示すように、分散データ収集システム１０は、デバイス情報取得部１０１、要求受付部１０２、要求キュー１０３、送信スケジュール部１０４及び送信待ちキュー１０５を有する。また、分散データ収集システム１０は、送信要求部１０６、状態管理情報記憶部１０７、データ受信部１０８、データ記憶部１０９、データ処理部１１０及び監視部１１１を有する。なお、分散データ収集システム１０は、一の情報処理装置により実現されてもよいし、複数の情報処理装置により実現されてもよい。

デバイス情報取得部１０１は、デバイス３０に関する情報を取得する処理部である。デバイス情報取得部１０１は、例えば、所定期間毎に、各デバイス３０からデバイス３０を識別する情報、デバイス３０の現在位置を示す情報、デバイス３０が撮影した映像に関する情報、及び通信状況を示す情報を取得する。このように、デバイス情報取得部１０１は、デバイス３０の通信状況を示す情報（通信状況情報）を取得するので、通信状況情報取得部として機能する。なお、デバイス情報取得部１０１は、デバイス３０に関する情報を記憶している他のコンピュータからデバイス３０に関する情報を取得するようにしてもよい。デバイス情報取得部１０１は、取得した情報をデバイス３０毎に管理した情報であるデバイス情報を状態管理情報記憶部１０７へ登録する。

要求受付部１０２は、サービス提供システム２０からの送信要求を受け付けて、データの送信要求をする対象となるデバイス３０を決定する処理部である。要求受付部１０２は、割当部の一例である。例えば、要求受付部１０２は、データ収集のためのＡＰＩ（Application Programming Interface）により実現される。要求受付部１０２は、上記送信要求と共に要求対象となるデータの条件を含む要求情報を取得することで、上記送信要求を受け付ける。ここで、当該要求情報の例について、図３を用いて説明する。

図３は、要求情報の一例を示す図である。図３に示すように、要求情報は、要求を識別する情報であるリクエストＩＤと、要求対象となるデータの条件であるデータ検索条件とを含む。図３に示す例の場合、リクエストＩＤが「０００１」であることを示している。また、要求対象となるデータ検索条件が、映像データであり、６月２２日（木）の１９時３４分１７秒の時点を映像データに含み、撮影場所の緯度経度が、（ｘｘｘ１、ｙｙｙ２）であることを示している。

要求受付部１０２は、サービス提供システム２０からの送信要求を受け付けると、要求情報に含まれるデータ検索条件に合致するデバイス３０を検索する。具体的に、要求受付部１０２は、状態管理情報記憶部１０７に記憶されているデバイス情報を参照し、デバイス３０が撮影した映像に関する情報（撮影位置、撮影時刻）が、図３に示したデータ検索条件に合致するデバイス３０を検索する。分散データ収集システム１０は、当該検索したデバイス３０へ映像の送信要求をすることにより、データ検索条件に合致するデバイス３０全てに対して映像の送信要求を行う。

要求受付部１０２は、検索したデバイス３０毎に、検索したデバイス３０に関する情報と、上記リクエストＩＤとを対応付けた情報であるタスク情報を生成する。ここで、図４を用いてタスク情報を説明する。図４は、タスク情報の一例を示す図である。図４に示すように、タスク情報は、タスクを識別する情報であるタスクＩＤと、リクエストＩＤと、検索したデバイス３０に関する情報であるデータ情報とを含む。

ここで、タスクＩＤは、各タスクを識別するための情報であり、タスク情報生成時に生成される。また、データ情報は、ファイル名、ファイルサイズ、及び保持デバイスを含む。ファイル名は、検索したデバイス３０の映像に関する情報に含まれるファイル名である。また、ファイルサイズは、検索したデバイス３０の映像に関する情報に含まれるファイルサイズである。また、保持デバイスは、検索したデバイス３０の識別情報である。このように、分散データ収集システム１０は、送信要求（サービス要求）に応じて、デバイス毎に要求を分割し、タスクとして管理する。

続いて、要求受付部１０２は、各タスクについて、要求への応答遅延が発生しているか否かを判定するための時刻であるタイムアウト時刻を設定する。例えば、要求受付部１０２は、デバイス情報における、各タスクに対応するデバイス３０の直近の通信状況を示す情報に基づいて、完了時刻を推測し、推測した時刻に予め定めているバッファ時間（マージン）を加算して、タイムアウト時刻を設定する。

例えば、要求受付部１０２は、あるタスクのデバイス３０の通信状況を示す情報である電波強度が弱いことを示す場合、完了時刻を遅く設定する。このように、要求受付部１０２は、デバイス３０の物理的な位置から推測される電波強度により、ネットワークの接続性を算出することで、タスクの完了時刻を割り出す。

続いて、要求受付部１０２は、各タスクのタイムアウト時刻に基づいて、各タスクをグルーピングする。例えば、要求受付部１０２は、ある期間毎にグループ分けをして、当該グループの期間内にタイムアウト時刻となるタスクを当該グループに属するタスクとする。このように、要求受付部１０２は、デバイス３０の通信状況を示す情報に基づいてタイムアウト時刻を設定し、当該タイムアウト時刻に基づいて各タスクをグルーピングする。よって、分散データ収集システム１０は、通信状況が類似するデバイス３０のタスクを同一グループとすることで、タスクを管理しやすいようにグルーピングしている。

ここで、図５を用いて、タイムアウト時刻に基づいて、タスクをグルーピングする例を説明する。図５は、タスクをグループ分けする一例を示す図である。図５は、各タスクのタイムアウト時刻を棒グラフにより示している。また、図５の例では、要求受付部１０２は、「ｓｌｏｔ１」～「ｓｌｏｔ４」のそれぞれの期間毎のグループを生成して、それぞれの期間と、各タスクのタイムアウト時刻とに基づいて、各タスクが属するグループを設定する。

要求受付部１０２は、例えば、「ｓｌｏｔ３」の期間におけるグループに属するタスクを「ｔａｓｋＣ」、「ｔａｓｋＧ」と設定する。このように、要求受付部１０２は、データ送信要求先のデバイス３０のそれぞれにタイムアウト時刻を設定し、各デバイス３０を当該タイムアウト時刻に基づいたグループ分けをする。

また、要求受付部１０２は、各グループを識別する情報と、各グループの期間の最終時刻（末尾の時刻）とを対応付けたグループ情報を生成する。ここで、図６にグループ情報の一例を示す。図６は、グループ情報の一例を示す図である。図６に示すように、グループ情報は、グループを識別する情報であるグループＩＤと、タイムスロット末尾時刻とを含む。当該タイムスロット末尾時刻は、各グループの期間の最終時刻である。

続いて、要求受付部１０２は、各グループに属するタスクについて値を設定する。すなわち、要求受付部１０２は、各グループに属するデバイス３０についてそれぞれ値を設定する。例えば、要求受付部１０２は、グループに属する各タスクに割り当てた値を全て排他論理和すると所定の値（例えば、００００００００）になるようなビット列を生成し、各タスクに当該ビット列を割り当てる。このように、排他的論理和すると所定の値になるようなビット列を生成する技術は、公知の技術を適用することにより実現できる。

ここで、図７に、各タスクにビット列を割り当てた例を示す。図７の例では、要求受付部１０２は、タスク「Ｔａｓｋ Ｘ」にビット列「００１００１１０」を設定する。また、要求受付部１０２は、タスク「Ｔａｓｋ Ｙ」にビット列「１１１０００１１」を設定する。また、要求受付部１０２は、タスク「Ｔａｓｋ Ｚ」にビット列「１１０００１０１」を設定する。この場合、各タスクのビット列を排他論理和すると、「００００００００」となる。

続いて、要求受付部１０２は、上記で生成したタスク情報に、グループ（例えば、グループＩＤ）と、ビット列と、タイムアウト時刻と、タスク状態とを対応付けるように編集し、編集後のタスク情報を状態管理情報記憶部１０７へ登録する。このように、要求受付部１０２は、タスク状態と、当該デバイス３０が属するグループと、各デバイス３０に設定したビット列と、各デバイス３０のタイムアウト時刻とを含むタスク情報を生成する。

また、要求受付部１０２は、編集後のタスク情報を要求キュー１０３へ入力する。ここで、図８に、上記編集後のタスク情報のデータの一例を示す。図８に示すように、タスク情報は、タスクＩＤと、リクエストＩＤと、データ情報と、タスク状態と、グループと、ビット列と、タイムアウト時刻とを含む。ここで、タスク状態とは、デバイス３０毎のデータ送信状況等のタスクの状態を示す情報であり、要求キュー１０３に入力された段階では、初期状態を示す「Ｉｎｉｔ」となる。

図２に戻り、要求キュー１０３は、タスク情報を格納する記憶領域の一例である。具体的に、要求キュー１０３は、要求キューとして、要求受付部１０２から入力されたタスク情報を格納する。

送信スケジュール部１０４は、要求キュー１０３に格納されているタスク情報の送信スケジュールを設定する処理部である。送信スケジュール部１０４は、所定のタイミングで、要求キュー１０３からタスク情報を取得する。送信スケジュール部１０４は、各タスク情報の送信順序を設定する。送信スケジュール部１０４は、例えば、タイムアウト時刻順にタスク情報の送信順序を設定する。

送信スケジュール部１０４は、各タスク情報の送信順序を設定すると、送信順序を設定したタスク情報に対応する、状態管理情報記憶部１０７に記憶されているタスク情報のタスク状態を「Ｓｃｈｅｄｕｌｅｄ」に変更する。この「Ｓｃｈｅｄｕｌｅｄ」とは、スケジューリング完了状態という意味である。

送信スケジュール部１０４は、状態管理情報記憶部１０７に記憶されているタスク情報のタスク状態を変更した後、要求キュー１０３から取得したタスク情報を送信待ちキュー１０５へ入力する。

送信待ちキュー１０５は、送信スケジュールが設定されたタスク情報を格納する記憶領域である。具体的に、送信待ちキュー１０５は、送信待ちキューとして、送信スケジュール部１０４から入力されたタスク情報を格納する。

送信要求部１０６は、データ送信要求先のデバイス３０へデータ送信要求をする処理部である。送信要求部１０６は、送信待ちキュー１０５に格納されているタスク情報を取得し、取得したタスク情報に対応する、状態管理情報記憶部１０７に記憶されているタスク情報のタスク状態を「Ｉｓｓｕｅｄ」に変更する。この「Ｉｓｓｕｅｄ」とは、データ送信中状態という意味である。

送信要求部１０６は、状態管理情報記憶部１０７に記憶されているタスク情報のタスク状態を変更した後に、各デバイス３０へタスク情報を送信すると共に、データ送信要求をする。そして、送信要求部１０６は、上記データ送信要求に対応する、状態管理情報記憶部１０７に記憶されているタスク情報のタスク状態を「Ｐｕｓｈｅｄ」に変更する。この「Ｐｕｓｈｅｄ」とは、データ送信要求済という意味である。

状態管理情報記憶部１０７は、デバイス３０に関する情報であるデバイス情報、グループに関する情報、及びタスク情報を記憶する記憶部の一例である。

データ受信部１０８は、デバイス３０からデータ（例えば、映像データ）を受信する処理部である。データ受信部１０８は、累積部および更新部の一例である。また、データ受信部１０８は、映像データを送信したデバイス３０から、リクエストＩＤと、グループと、ビット列とを含むタスク情報も受信する。また、データ受信部１０８は、受信したタスク情報と、デバイス３０から受信した映像データとを対応付けてデータ記憶部１０９に登録する。また、データ受信部１０８は、データをデータ記憶部１０９へ登録した旨をデータ処理部１１０へ通知する。

また、データ受信部１０８は、映像データの送信元のデバイス３０が属するグループにおける進捗を示す情報を生成する。具体的に、データ受信部１０８は、デバイス３０から受信したタスク情報を参照し、データ受信部１０８自身が、所定の条件に合致する進捗を示す情報を有していない場合、新たに進捗を示す情報を含む進捗情報を生成する。当該進捗情報は、リクエストＩＤと、グループ（例えば、グループＩＤ）と、ビット列入力用の変数とを対応付けた情報である。また、上記条件とは、タスク情報のリクエストＩＤと同一リクエストＩＤであり、且つタスク情報のグループと同一のグループであることである。

データ受信部１０８は、データ受信部１０８自身が同一リクエストＩＤ且つ同一グループの進捗情報を保持している場合、当該進捗情報における変数のビット列と、データ受信部１０８が受信したタスク情報のビット列との排他論理和を算出する。データ受信部１０８は、進捗情報における変数のビット列と、データ受信部１０８が受信したタスク情報のビット列との排他論理和を算出した結果、「００００００００」となるか否かを判断する。データ受信部１０８は、当該判断した結果、「００００００００」ではない場合、算出した排他論理和の値を進捗情報のビット列として保持する。

また、データ受信部１０８は、進捗情報における変数のビット列と、データ受信部１０８が受信したタスク情報のビット列との排他論理和を算出した結果、「００００００００」となる場合、状態管理情報記憶部１０７のタスク情報を参照する。そして、データ受信部１０８は、リクエストＩＤが、受信したタスク情報のリクエストＩＤと同一であり、且つ、グループが、受信したタスク情報のグループである、状態管理情報記憶部１０７のタスク情報のタスク状態を「Ｃｏｍｐｌｅｔｅｄ」に変更する。

上記のように、要求受付部１０２は、グループに属する各タスクに割り当てた値を全て排他論理和すると「００００００００」になるようなビット列を生成し、各タスクに当該ビット列を割り当てている。進捗情報におけるビット列と、データ受信部１０８が受信したタスク情報のビット列との排他論理和を算出した結果、「００００００００」となる場合、同一グループの全てのデバイス３０からデータを受信したことを示す。よって、データ受信部１０８は、上述のようにタスク情報のタスク状態を変更している。

このように、データ受信部１０８は、進捗情報におけるビット列と、データ受信部１０８が受信したタスク情報のビット列との演算結果を用いて、同一グループの全てのデバイス３０からデータを受信したか否かを判断している。よって、データ受信部１０８は、当該演算結果を、進捗を示す情報として生成している。また、データ受信部１０８は、当該演算結果に基づいて、タスク情報のタスク状態を管理している。具体的に、データ受信部１０８は、グループ単位で、タスク情報のタスク状態を更新している。

なお、データ受信部１０８は、進捗情報におけるビット列が「００００００００」となったデータを保持し続けてもよい。後述する監視部１１１が完了しているグループを特定するためである。

データ記憶部１０９は、デバイス３０から受信したデータを記憶する記憶部の一例である。データ記憶部１０９は、タスク情報と、デバイス３０から受信した映像データとを対応付けた情報を記憶する。

データ処理部１１０は、所定のタイミングでデータ記憶部１０９に記憶されているデータをサービス提供システム２０へ送信する処理部である。データ処理部１１０は、サービス提供システム２０から要求を受けてから、所定の時間が経過した後、データ記憶部１０９から映像データをサービス提供システム２０へ送信する。また、データ処理部１１０は、データ受信部１０８から映像データをデータ記憶部１０９に記憶した旨の通知を受ける度に、映像データをサービス提供システム２０へ送信するようにしてもよい。

監視部１１１は、グループに対応するタイムアウト時刻を超えている場合、当該グループに属するデバイス３０の内、映像データを送信していないデバイス３０を特定し、遅延処理を実行する処理部である。上記グループに対応するタイムアウト時刻とは、各グループのタイムスロット末尾時刻である。

監視部１１１は、所定のタイミング（例えば、予め定められている期間毎）で、対象となるリクエストＩＤを含むグループ情報を取得する。監視部１１１は、取得したグループ情報の内、データ処理部１１０で保持している進捗情報におけるビット列が「００００００００」であるグループ情報を監視対象から除外する。

続いて、監視部１１１は、現在時刻が、監視対象のグループ情報のタイムスロット末尾時刻を超えているか否かを判断し、監視対象のグループ情報のタイムスロット末尾時刻を超えている場合、当該グループ情報のグループに属するタスクについて監視する。

具体的に、監視部１１１は、状態管理情報記憶部１０７を参照し、監視対象のグループ情報のグループＩＤを含むタスク情報を取得する。そして、監視部１１１は、データ記憶部１０９を参照し、タスク情報に対応付けられた映像データが保存されているか否かを判断し、保存されている場合、状態管理情報記憶部１０７に記憶されているタスク情報のタスク状態を「Ｃｏｍｐｌｅｔｅｄ」に変更する。

一方、監視部１１１は、データ記憶部１０９を参照し、当該タスク情報に対応付けられた映像データが保存されているか否かを判断した結果、保存されていない場合、所定の遅延処理を行う。タスク情報に対応付けられた映像データが保存されていないということは、タスクに対応するデバイス３０から映像データを取得していないことを示すためである。ここで遅延処理とは、データ受信の遅延に対する処理である。具体的には、監視部１１１は、遅延処理として、当該デバイス３０に対してデータ送信要求を再送信したり、タスク情報のタスク状態を、未受領を示す情報に更新したりする。

このように、監視部１１１は、監視対象のグループに対応するタイムアウト時刻を超えている場合、当該グループに属するデバイス３０の内、データ送信していないデバイス３０を特定し、遅延処理を実行する。また、監視部１１１は、グループに属する全てのデバイス３０からデータを受信していないグループに絞り、データ送信していないデバイス３０に対して遅延処理を実行している。よって、分散データ収集システム１０は、デバイス３０からデータを受信したか否かを効率よくチェックすることができる。

［３． 処理の流れ］
［３．１ サービス提供システムからの送信要求受付時の処理の流れ］
図９は、サービス提供システム２０からの送信要求受付時の手順を示すフローチャートである。まず、要求受付部１０２は、サービス提供システム２０からの送信要求を受け付ける（ステップＳ１）。要求受付部１０２は、当該送信要求に応じて、データの条件に対応するデバイス３０を検索し、検索したデバイス３０毎に、デバイス３０に関する情報と、リクエストＩＤとを対応付けた情報であるタスク情報を生成する（ステップＳ２）。

そして、要求受付部１０２は、各タスクについて、タイムアウト時刻を設定する（ステップＳ３）。そして、要求受付部１０２は、当該タイムアウト時刻に基づいてグルーピングする（ステップＳ４）。また、要求受付部１０２は、各タスクにビット列を割り当てる（ステップＳ５）。そして、要求受付部１０２は、当該タスク情報を状態管理情報記憶部１０７へ登録する（ステップＳ６）。また、要求受付部１０２は、生成したタスク情報を要求キュー１０３へ送出する（ステップＳ７）。

送信スケジュール部１０４は、所定のタイミングで要求キュー１０３のタスク情報を取得し（ステップＳ８）、タスク情報の送信順序をスケジューリングする（ステップＳ９）。送信スケジュール部１０４は、各タスク情報の送信順序を設定すると、送信順序を設定したタスク情報に対応する、状態管理情報記憶部１０７に記憶されているタスク情報のタスク状態を「Ｓｃｈｅｄｕｌｅｄ」に変更する（ステップＳ１０）。そして、送信スケジュール部１０４は、スケジューリングしたタスク情報を送信待ちキュー１０５へ登録する（ステップＳ１１）。

送信要求部１０６は、送信待ちキュー１０５に格納されているタスク情報を取得し（ステップＳ１２）、取得したタスク情報に対応する、状態管理情報記憶部１０７に記憶されているタスク情報のタスク状態を「Ｉｓｓｕｅｄ」に変更する（ステップＳ１３）。そして、送信要求部１０６は、状態管理情報記憶部１０７に記憶されているタスク情報のタスク状態を変更した後に、各デバイス３０へタスク情報を送信すると共に、データ送信要求をする（ステップＳ１４）。また、送信要求部１０６は、当該データ送信要求に対応する、状態管理情報記憶部１０７に記憶されているタスク情報のタスク状態を「Ｐｕｓｈｅｄ」に変更する。

［３．２ データ受信時の処理の流れ］
続いて、データ受信時の処理の流れについて、図１０を用いて説明する。図１０は、データ受信時の手順を示すフローチャートである。ここでいうデータ受信とは、デバイス３０から映像データを受信する処理をいう。まず、データ受信部１０８は、アップロードデータ（映像データ）及びタスク情報をデバイス３０から受信する（ステップＳ２１）。データ受信部１０８は、タスク情報からグループ及びビット列を取得する（ステップＳ２２）。データ受信部１０８は、当該グループについての進捗情報を保持しているか否かを判断する。すなわち、データ受信部１０８は、既存のグループであるか否かを判断する（ステップＳ２３）。

データ受信部１０８は、タスク情報から取得したグループが、既存のグループではないと判断した場合（ステップＳ２３：Ｎｏ）、当該グループについて、ビット列入力用の変数を含む進捗情報を生成する（ステップＳ２４）。そして、データ受信部１０８は、ビット列入力用の変数に、タスク情報から取得したビット列を入力し（ステップＳ２５）、ステップＳ２９へ進む。

データ受信部１０８は、ステップＳ２３において、タスク情報から取得したグループが、既存のグループであると判断した場合（ステップＳ２３：Ｙｅｓ）、進捗情報の変数と、タスク情報のビット列との排他論理和を算出する（ステップＳ２６）。データ受信部１０８は、算出した結果が０であるか否かを判断する（ステップＳ２７）。

ここで、算出した結果が０とは、全てのビット列が０（例えば、「００００００００」）であることをいう。データ受信部１０８は、当該算出した結果が０でないと判断した場合（ステップＳ２７：Ｎｏ）、ステップＳ２９へ進む。

データ受信部１０８は、当該算出した結果が０であると判断した場合（ステップＳ２７：Ｙｅｓ）、当該受信したタスク情報のグループに属する状態管理情報記憶部１０７のタスク情報のタスク状態を「Ｃｏｍｐｌｅｔｅｄ」に変更する。具体的に、データ受信部１０８は、タスク情報のリクエストＩＤが、受信したタスク情報のリクエストＩＤと同一であり、且つ、タスク情報のグループが、受信したタスク情報のグループである、タスク情報のタスク状態を変更する（ステップＳ２８）。

ステップＳ２９において、データ受信部１０８は、受信したタスク情報と、デバイス３０から受信した映像データとを対応付けてデータ記憶部１０９に登録する（ステップＳ２９）。そして、データ受信部１０８は、データ処理部１１０へ映像データを登録した旨を通知する（ステップＳ３０）。

［３．３ 監視時の処理の流れ］
続いて、監視時の処理の流れについて、図１１を用いて説明する。図１１は、監視時の手順を示すフローチャートである。まず、監視部１１１は、ステップＳ４１～ステップＳ５０の未完了グループ数に基づくループ処理を行う。具体的には、未完了グループ数に基づくループ処理が開始されると、監視部１１１は、状態管理情報記憶部１０７を参照し、未完了のグループ情報を取得する（ステップＳ４２）。

監視部１１１は、現在時刻が、監視対象のグループ情報のタイムスロット末尾時刻を超えているか否かを判断し（ステップＳ４３）、現在時刻が、監視対象のグループ情報のタイムスロット末尾時刻を超えていない場合（ステップＳ４３：Ｙｅｓ）、ステップＳ５０へ進み、全ての監視対象のグループ情報についての監視処理が終わるまでループ処理を続ける。

ステップＳ４３において、現在時刻が、監視対象のグループ情報のタイムスロット末尾時刻を超えている場合（ステップＳ４３：Ｎｏ）、監視部１１１は、当該グループ情報のグループに属するタスク情報におけるループ処理（ステップＳ４４～Ｓ４９）を実行する。

具体的には、監視部１１１は、状態管理情報記憶部１０７を参照し、監視対象のグループ情報のグループに属するタスク情報を１件ずつ取得する（ステップＳ４５）。

監視部１１１は、データ記憶部１０９を参照し、当該タスク情報に対応付けられた映像データが保存されているか否かを判断し（ステップＳ４６）、保存されている場合（ステップＳ４６：Ｙｅｓ）、状態管理情報記憶部１０７に記憶されている当該タスク情報のタスク状態を「Ｃｏｍｐｌｅｔｅｄ」に更新する（ステップＳ４７）。

一方、監視部１１１は、データ記憶部１０９を参照し、当該タスク情報に対応付けられた映像データが保存されているか否かを判断した結果、保存されていない場合（ステップＳ４６：Ｎｏ）、所定の遅延処理を行う（ステップＳ４８）。

監視部１１１は、ステップＳ４７またはステップＳ４８の処理を終了した後、ステップＳ４９へ進み、監視対象のタスク情報について処理が終わるまでループ処理を続ける。

［４． 効果の一側面］
上述してきたように、本実施例に係る分散データ収集システム１０は、送信要求対象のデバイス３０のそれぞれにタイムアウト時刻を設定し、当該タイムアウト時刻に基づいてグルーピングする。そして、分散データ収集システム１０は、デバイス３０のタスク状態と、当該デバイス３０が属するグループとを含むタスク情報を生成し、デバイス３０へデータ送信要求する。また、分散データ収集システム１０は、デバイス３０からデータを受信し、当該データの送信元のデバイス３０が属するグループにおける進捗を示す情報を生成し、当該進捗を示す情報に基づいてタスク情報のタスク状態を管理する。

本実施例に係る分散データ収集システム１０によれば、タイムアウト時刻に基づいてグルーピングして、グループ毎にデータ受信状況の進捗を示す情報を生成するので、グループ毎の進捗状況に応じて、個別にタスクの進捗を確認すればよい。すなわち、分散データ収集システム１０は、グループに属する全てのタスクが完了していないグループに着目して個別にタスクの進捗を確認すればよい。したがって、分散データ収集システム１０は、デバイス３０からデータを受信したか否かを効率よくチェックすることができるので、遅延等の監視に割かれるリソースを低減できる。

例えば、１秒あたり、監視対象のタスクが３００件ある場合、グルーピングしない場合、処理負荷が最も高い場合を想定すると、更新処理または参照処理を１秒あたり３００回データベースへのアクセス処理をする必要があった。

一方、本実施例に係る分散データ収集システム１０が、上記のように３００件のタスクを監視する場合を想定する。この場合、仮に１グループあたり５件として、６０グループに分けるものとする。この場合、全てのグループのタスクが完了している場合、グループ単位でまとめて更新するので、１秒あたり６０回データベースへのアクセス処理をすればよい。また、半分のグループで遅延が発生している場合でも、更新処理については、１秒あたり３０回（３０グループ分）データベースへのアクセス処理をして、参照処理については、１秒あたり１５０回（３０件×５件）データベースへアクセスすればよい。すなわち、本実施例に係る分散データ収集システム１０による監視の処理量は、グルーピングしない場合と比較して大幅に削減されることになる。

上述の実施例では、要求受付部１０２が、グループに属する各デバイス３０に割り当てた値を全て排他論理和すると所定の値になるように、各デバイス３０に値を割り当てる場合について述べたが、これに限られない。例えば、各グループに属するデバイス３０に割り当てた値についてある演算（例えば、加算）すると、所定の値（例えば、１００）になるようにするようにしてもよい。この場合でも、分散データ収集システム１０は、グループ毎にデータ受信状況の進捗を示す情報を生成することができるので、デバイス３０からデータを受信したか否かを効率よくチェックすることができる。

また、上述の実施例以外の方法として、各グループのタスク数をグループ情報と対応付けて記憶しておき、データ受信部１０８は、デバイス３０から映像データを受信すると、進捗情報として、グループ毎にデータ受信済のデバイス数を更新するようにしてもよい。すなわち、分散データ収集システム１０は、グループ毎に映像データ送信済のデバイスの数を進捗情報として管理するようにしてもよい。この場合でも、分散データ収集システム１０は、グループ毎にデータ受信状況の進捗を示す情報を生成することができるので、デバイス３０からデータを受信したか否かを効率よくチェックすることができる。

［５． 情報処理プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１２を用いて、実施例に係る情報処理プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。

図１２は、コンピュータのハードウェア構成例を示す図である。図１２に示すように、コンピュータ２００は、操作部２１０ａと、スピーカ２１０ｂと、カメラ２１０ｃと、ディスプレイ２２０と、通信部２３０とを有する。さらに、このコンピュータ２００は、ＣＰＵ２５０と、ＲＯＭ２６０と、ＨＤＤ２７０と、ＲＡＭ２８０とを有する。これら２１０～２８０の各部はバス２４０を介して接続される。

ＨＤＤ２７０には、図１２に示すように、上記の実施例で示したデバイス情報取得部１０１、要求受付部１０２、送信スケジュール部１０４、送信要求部１０６、データ受信部１０８、データ処理部１１０及び監視部１１１と同様の機能を発揮する情報処理プログラム２７０ａが記憶される。この情報処理プログラム２７０ａは、図２に示したデバイス情報取得部１０１、要求受付部１０２、送信スケジュール部１０４、送信要求部１０６、データ受信部１０８、データ処理部１１０及び監視部１１１の各構成要素と同様、統合又は分離してもかまわない。すなわち、ＨＤＤ２７０には、必ずしも上記の実施例で示した全てのデータが格納されずともよく、処理に用いるデータがＨＤＤ２７０に格納されればよい。

このような環境の下、ＣＰＵ２５０は、ＨＤＤ２７０から情報処理プログラム２７０ａを読み出した上でＲＡＭ２８０へ展開する。この結果、情報処理プログラム２７０ａは、図１２に示すように、情報処理プロセス２８０ａとして機能する。この情報処理プロセス２８０ａは、ＲＡＭ２８０が有する記憶領域のうち情報処理プロセス２８０ａに割り当てられた領域にＨＤＤ２７０から読み出した各種データを展開し、この展開した各種データを用いて各種の処理を実行する。例えば、情報処理プロセス２８０ａが実行する処理の一例として、図９～図１１に示す処理などが含まれる。なお、ＣＰＵ２５０では、必ずしも上記の実施例で示した全ての処理部が動作せずともよく、実行対象とする処理に対応する処理部が仮想的に実現されればよい。

なお、上記の情報処理プログラム２７０ａは、必ずしも最初からＨＤＤ２７０やＲＯＭ２６０に記憶されておらずともかまわない。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ１００がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ２００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ２００がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）複数のデバイスのそれぞれに対するデータ収集のタスクをグループに分類するとともに、前記グループごとに当該グループ内の全てのタスクでの累積値が所定値となる値の各々を前記グループ内の各デバイスに割り当てる割当部と、
前記デバイスから前記タスクに応じたデータが受信された場合、前記タスクに割り当てられた値を前記グループごとに累積する累積部と、
前記グループの累積値が前記所定値である場合、前記グループ内のタスクの状態を完了状態に更新する更新部と、
を有する情報処理装置。

（付記２）前記割当部は、前記タスクに設定されたタイムアウト時刻に基づいて、前記タスクを分類する付記１に記載の情報処理装置。

（付記３）前記割当部は、前記グループ内の全てのデバイスの排他的論理和が所定値となるビット列の各々を前記グループ内の各デバイスに割り当てる付記１に記載の情報処理装置。

（付記４）前記所定値は、全ての配列が０であるビット列である付記３に記載の情報処理装置。

（付記５）前記グループの累積値が所定値でない場合、かつ前記グループに基づくタイムアウト時刻を超える場合、前記グループ内のデバイスの遅延を監視する監視部をさらに有する付記１に記載の情報処理装置。

（付記６）前記グループのタイムアウト時刻は、前記グループごとに設定されるタイムスロットの末尾の時刻である付記５に記載の情報処理装置。

（付記７）複数のデバイスのそれぞれに対するデータ収集のタスクを複数のグループに分類し、
前記グループごとに当該グループ内の全てのタスクでの累積値が所定値となる値の各々を前記グループ内の各タスクに割り当て、
前記デバイスから前記タスクに応じたデータが受信された場合、前記タスクに割り当てられた値を前記グループごとに累積し、
前記グループの累積値が前記所定値である場合、前記グループ内のタスクの状態を完了状態に更新する、
処理をコンピュータが実行する情報処理方法。

（付記８）前記割り当てる処理は、前記タスクに設定されたタイムアウト時刻に基づいて、前記タスクを分類する処理を含む付記７に記載の情報処理方法。

（付記９）前記割り当てる処理は、前記グループ内の全てのデバイスの排他的論理和が所定値となるビット列の各々を前記グループ内の各デバイスに割り当てる処理を含む付記７に記載の情報処理方法。

（付記１０）前記所定値は、全ての配列が０であるビット列である付記９に記載の情報処理方法。

（付記１１）前記グループの累積値が所定値でない場合、かつ前記グループに基づくタイムアウト時刻を超える場合、前記グループ内のデバイスの遅延を監視する処理を前記コンピュータがさらに実行する付記７に記載の情報処理方法。

（付記１２）前記グループのタイムアウト時刻は、前記グループごとに設定されるタイムスロットの末尾の時刻である付記１１に記載の情報処理方法。

（付記１３）複数のデバイスのそれぞれに対するデータ収集のタスクを複数のグループに分類し、
前記グループごとに当該グループ内の全てのタスクでの累積値が所定値となる値の各々を前記グループ内の各タスクに割り当て、
前記デバイスから前記タスクに応じたデータが受信された場合、前記タスクに割り当てられた値を前記グループごとに累積し、
前記グループの累積値が前記所定値である場合、前記グループ内のタスクの状態を完了状態に更新する、
処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。

（付記１４）前記割り当てる処理は、前記タスクに設定されたタイムアウト時刻に基づいて、前記タスクを分類する処理を含む付記１３に記載の情報処理プログラム。

（付記１５）前記割り当てる処理は、前記グループ内の全てのデバイスの排他的論理和が所定値となるビット列の各々を前記グループ内の各デバイスに割り当てる処理を含む付記１３に記載の情報処理プログラム。

（付記１６）前記所定値は、全ての配列が０であるビット列である付記１５に記載の情報処理プログラム。

（付記１７）前記グループの累積値が所定値でない場合、かつ前記グループに基づくタイムアウト時刻を超える場合、前記グループ内のデバイスの遅延を監視する処理を前記コンピュータにさらに実行させる付記１３に記載の情報処理プログラム。

（付記１８）前記グループのタイムアウト時刻は、前記グループごとに設定されるタイムスロットの末尾の時刻である付記１７に記載の情報処理プログラム。

１ システム
５ ネットワーク
６ ネットワーク
１０ 分散データ収集システム
２０ サービス提供システム
３０ デバイス
１０１ デバイス情報取得部
１０２ 要求受付部
１０３ 要求キュー
１０４ 送信スケジュール部
１０５ 送信待ちキュー
１０６ 送信要求部
１０７ 状態管理情報記憶部
１０８ データ受信部
１０９ データ記憶部
１１０ データ処理部
１１１ 監視部

Claims (8)

1. 複数のデバイスのそれぞれに対するデータ収集のタスクをグループに分類するとともに、前記グループごとに当該グループ内の全てのタスクでの累積値が所定値となる値の各々を前記グループ内の各デバイスに割り当てる割当部と、
   前記デバイスから前記タスクに応じたデータが受信された場合、前記タスクに割り当てられた値を前記グループごとに累積する累積部と、
   前記グループの累積値が前記所定値である場合、前記グループ内のタスクの状態を完了状態に更新する更新部と、
   を有する情報処理装置。
2. 前記割当部は、前記タスクに設定されたタイムアウト時刻に基づいて、前記タスクを分類する請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記割当部は、前記グループ内の全てのデバイスの排他的論理和が所定値となるビット列の各々を前記グループ内の各デバイスに割り当てる請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記所定値は、全ての配列が０であるビット列である請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記グループの累積値が所定値でない場合、かつ前記グループに基づくタイムアウト時刻を超える場合、前記グループ内のデバイスの遅延を監視する監視部をさらに有する請求項１乃至４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
6. 前記グループのタイムアウト時刻は、前記グループごとに設定されるタイムスロットの末尾の時刻である請求項５に記載の情報処理装置。
7. 複数のデバイスのそれぞれに対するデータ収集のタスクを複数のグループに分類し、
   前記グループごとに当該グループ内の全てのタスクでの累積値が所定値となる値の各々を前記グループ内の各タスクに割り当て、
   前記デバイスから前記タスクに応じたデータが受信された場合、前記タスクに割り当てられた値を前記グループごとに累積し、
   前記グループの累積値が前記所定値である場合、前記グループ内のタスクの状態を完了状態に更新する、
   処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
8. 複数のデバイスのそれぞれに対するデータ収集のタスクを複数のグループに分類し、
   前記グループごとに当該グループ内の全てのタスクでの累積値が所定値となる値の各々を前記グループ内の各デバイスに割り当て、
   前記デバイスから前記タスクに応じたデータが受信された場合、前記タスクに割り当てられた値を前記グループごとに累積し、
   前記グループの累積値が前記所定値である場合、前記グループ内のタスクの状態を完了状態に更新する、
   処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。

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