JP2022171304A - 管理システムおよび管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】グリッドコンピューティングの計算能力をクライアントに提供する。【解決手段】ジョブ受付処理において、制御部５０５は、クライアントにより計算を依頼されたジョブデータを受け付ける。予測処理において、制御部５０５は、複数の演算装置１０５の各々のグリッドコンピューティング処理において利用可能な計算能力の時間的変化を予測する。マッチング処理において、制御部５０５は、予測処理の結果に基づいて、ジョブ受付処理において受け付けられたジョブデータに対して利用可能な演算装置１０５を割り当てる。【選択図】図１

Description

ここに開示する技術は、グリッドコンピューティングの管理に関する。

特許文献１には、複数の通信装置と、グリッドコンピューティングを管理する管理サーバとを備えたシステムが開示されている。管理サーバは、信号受信部と、状態判定部と、応答送信部とを備える。信号受信部は、通信装置からその通信装置がグリッドコンピューティングへの参加が可能であることを示す信号を受信する。状態判定部は、複数の処理装置のそれぞれの計算資源の使用状況に基づいて、複数の処理装置のそれぞれの処理能力の不足状態を判定する。応答送信部は、複数の処理装置の少なくともいずれかの処理能力が不足している場合に、上記の信号に基づいて、上記の通信装置にグリッドコンピューティングへの参加指示を送信する。このような構成により、複数の通信装置の計算資源を有効に活用している。

特開２０２０－１６０６６１号公報

特許文献１には、グリッドコンピューティングの計算能力をどのようにしてクライアントに提供するのかについては、何ら開示されていない。

ここに開示する技術は、かかる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、グリッドコンピューティングの計算能力をクライアントに提供することにある。

ここに開示する技術は、複数の演算装置のうち利用可能な演算装置にジョブデータを処理させるグリッドコンピューティング処理を管理する管理システムに関し、この管理システムは、記憶部と、制御部とを備え、前記記憶部は、前記複数の演算装置の各々の計算能力を示す計算能力情報と、前記複数の演算装置の各々の稼働状況を示す稼働状況情報とを記憶し、前記制御部は、クライアントにより計算を依頼されたジョブデータを受け付けるジョブ受付処理と、前記計算能力情報と前記稼働状況情報とに基づいて、前記複数の演算装置の各々の前記グリッドコンピューティング処理において利用可能な計算能力の時間的変化を予測する予測処理と、前記予測処理の結果に基づいて、前記ジョブ受付処理により受け付けられたジョブデータに対し、前記複数の演算装置のうち前記グリッドコンピューティング処理において利用可能な演算装置を割り当てるマッチング処理とを行う。

前記の構成では、グリッドコンピューティングの計算能力をクライアントに提供することができる。

前記管理システムにおいて、前記制御部は、前記マッチング処理において、前記ジョブデータに対し、前記複数の演算装置のうち前記グリッドコンピューティング処理において利用可能であり且つ前記ジョブデータの計算タイプに対応する性能を有する演算装置を割り当てるように構成されてもよい。

前記の構成では、ジョブデータの計算タイプに応じてジョブデータに対する演算装置の割り当てを適切に行うことができる。

前記管理システムにおいて、前記制御部は、前記マッチング処理において、前記ジョブデータに対し、前記複数の演算装置のうち前記グリッドコンピューティング処理において利用可能であり且つ前記ジョブデータの実行条件に対応する性能を有する演算装置を割り当てるように構成されてもよい。

前記の構成では、ジョブデータの実行条件に応じてジョブデータに対する演算装置の割り当てを適切に行うことができる。

前記管理システムにおいて、前記制御部は、前記マッチング処理において、前記ジョブデータに設定された納期まで前記ジョブデータに対する前記グリッドコンピューティング処理が完了するように、前記ジョブデータに対し、前記複数の演算装置のうち前記グリッドコンピューティング処理において利用可能な演算装置を割り当てるように構成されてもよい。

前記の構成では、ジョブデータの納期に応じてジョブデータに対する演算装置の割り当てを適切に行うことができる。

また、ここに開示する技術は、複数の演算装置のうち利用可能な演算装置にジョブデータを処理させるグリッドコンピューティング処理をコンピュータにより管理する管理方法に関し、この管理方法は、前記コンピュータにより、クライアントにより計算を依頼されたジョブデータを受け付けるジョブ受付ステップと、前記コンピュータにより、前記複数の演算装置の各々の計算能力を示す計算能力情報と、前記複数の演算装置の各々の稼働状況を示す稼働状況情報とに基づいて、前記複数の演算装置の各々の前記グリッドコンピューティング処理において利用可能な計算能力の時間的変化を予測する予測ステップと、前記コンピュータにより、前記予測ステップの結果に基づいて、前記ジョブ受付ステップにより受け付けられたジョブデータに対し、前記複数の演算装置のうち前記グリッドコンピューティング処理において利用可能な演算装置を割り当てるマッチングステップとを備える。

前記の方法では、グリッドコンピューティングの計算能力をクライアントに提供することができる。

ここに開示する技術によれば、グリッドコンピューティングの計算能力をクライアントに提供することができる。

実施形態のシステムの構成を例示する概略図である。 グリッドコンピューティングについて説明するための概念図である。 車両の構成を例示するブロック図である。 ユーザ端末の構成を例示するブロック図である。 クライアントサーバの構成を例示するブロック図である。 施設サーバの構成を例示するブロック図である。 管理サーバの構成を例示するブロック図である。 ジョブ受付処理を例示するフローチャートである。 ジョブ受付画面の画像を例示する概略図である。 予測処理を例示するフローチャートである。 マッチング処理を例示するフローチャートである。 グリッドコンピューティング処理を例示するフローチャートである。 確認画面の画像を例示する概略図である。

以下、図面を参照して実施の形態を詳しく説明する。なお、図中同一または相当部分には同一の符号を付しその説明は繰り返さない。

（システム）
図１は、実施形態のシステム１の構成を例示する。このシステム１は、複数の車両１０と、複数のユーザ端末２０と、クライアントサーバ３０と、施設サーバ４０と、管理サーバ５０とを備える。これらの構成要素は、通信網５を経由して互いに通信可能である。複数の車両１０の各々には、演算装置１０５が搭載される。なお、システム１には、複数のクライアントサーバ３０が設けられてもよい。同様に、システム１には、複数の施設サーバ４０が設けられてもよい。

〔グリッドコンピューティング〕
図２に示すように、実施形態のシステム１では、複数の演算装置１０５によりグリッドコンピューティングが構成され、複数の演算装置１０５のうち利用可能な演算装置１０５にジョブデータを処理させるグリッドコンピューティング処理が行われる。

なお、車両１０において演算装置１０５の計算能力が必要となると、演算装置１０５が稼働状態となり、演算装置１０５の計算能力が利用される。例えば、車両１０が走行している場合、車両１０の走行制御のために演算装置１０５の計算能力が必要となり、演算装置１０５が稼働状態となる。

一方、車両１０において演算装置１０５の計算能力が不要となると、演算装置１０５が停止状態となり、演算装置１０５の計算能力が利用されなくなる。例えば、車両１０が停車して車両１０の電源がオフ状態になると、演算装置１０５の起算能力が不要となり、演算装置１０５が停止状態となる。

ここで、車両１０において演算装置１０５の計算能力が不要である場合に、演算装置１０５の計算能力をグリッドコンピューティング処理に提供することで、演算装置１０５の計算能力を有効に利用することが可能となる。

〔車両〕
車両１０は、ユーザに所有される。ユーザは、車両１０を運転する。この例では、車両１０は、自動四輪車である。また、車両１０には、電池（図示省略）が搭載される。電池の電力は、演算装置１０５などの車載機器に供給される。このような車両１０の例としては、電気自動車、プラグインハイブリッド自動車などが挙げられる。

図３に示すように、車両１０は、アクチュエータ１１と、センサ１２と、入力部１０１と、出力部１０２と、通信部１０３と、記憶部１０４と、演算装置１０５とを備える。

アクチュエータ１１は、駆動系のアクチュエータ、操舵系のアクチュエータ、制動系のアクチュエータなどを含む。駆動系のアクチュエータの例としては、エンジン、トランスミッション、モータが挙げられる。制動系のアクチュエータの例としては、ブレーキが挙げられる。操舵系のアクチュエータの例としては、ステアリングが挙げられる。

センサ１２は、車両１０の制御に用いられる各種の情報を取得する。センサ１２の例としては、車外を撮像する車外カメラ、車内を撮像する車内カメラ、車外の物体を検出するレーダ、車速センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ、アクセル開度センサ、ステアリングセンサ、ブレーキ油圧センサなどが挙げられる。

入力部１０１は、情報やデータを入力する。入力部１０１の例としては、操作されることで操作に応じた情報を入力する操作部、情報を示す画像を入力するカメラ、情報を示す音声を入力するマイクロフォンなどが挙げられる。操作部の例としては、カーナビゲーション装置の操作ボタンやタッチセンサなどが挙げられる。入力部１０１に入力された情報やデータは、演算装置１０５に送られる。

出力部１０２は、情報やデータを出力する。出力部１０２の例としては、情報を示す画像を出力する表示部、情報を示す音声を出力するスピーカなどが挙げられる。表示部の例としては、カーナビゲーション装置のディスプレイが挙げられる。スピーカの例としては、カーナビゲーション装置のスピーカが挙げられる。

通信部１０３は、情報やデータを送受信する。通信部１０３により受信された情報やデータは、演算装置１０５に送られる。

記憶部１０４は、情報やデータを記憶する。

演算装置１０５は、車両１０の各部を制御する。この例では、演算装置１０５は、センサ１２により得られた各種の情報に応じてアクチュエータ１１を制御する。

演算装置１０５は、プロセッサ、メモリなどを有する。プロセッサの例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などが挙げられる。メモリは、プロセッサを動作させるためのプログラム、プロセッサの処理結果を示す情報やデータなどを記憶する。

なお、演算装置１０５に搭載されるプロセッサの数は、１つであってもよいし、複数のであってもよい。また、演算装置１０５に搭載されるプロセッサは、ＣＰＵおよびＧＰＵのいずれか一方のみであってもよいし、ＣＰＵおよびＧＰＵの両方であってもよい。この例では、演算装置１０５は、ＣＰＵおよびＧＰＵの両方を有する。例えば、演算装置１０５は、１つまたは複数のＥＣＵ（Electronic Control Unit）により構成される。

この例では、記憶部１０４は、車両情報Ｄ１１と、車両状態情報Ｄ１２と、走行履歴情報Ｄ１３と、演算装置情報Ｄ１４と、稼働履歴情報Ｄ１５とを記憶する。

〈車両情報〉
車両情報Ｄ１１は、車両１０に関する情報である。例えば、車両情報Ｄ１１は、車両１０に設定された車両ＩＤ、車両の性能を示す車両性能情報などを含む。車両ＩＤは、車両１０を識別する車両識別情報の一例である。ユーザＩＤは、ユーザを識別するユーザ識別情報の一例である。

〈車両状態情報〉
車両状態情報Ｄ１２は、車両１０の状態を示す。例えば、車両状態情報Ｄ１２は、車両位置情報、車両通信情報、車両電源情報、車両電池残量情報、車両充電情報などを含む。車両位置情報は、車両１０の位置（緯度および経度）を示す。例えば、車両位置情報は、ＧＰＳ（Global Positioning System）により取得可能である。車両通信情報は、車両１０の通信状態を示す。車両電源情報は、車両１０の電源の状態を示す。例えば、車両電源情報は、イグニッション電源のオンオフ、アクセサリ電源のオンオフなどを示す。車両電池残量情報は、車両１０に搭載された電池（図示省略）の残量を示す。車両充電情報は、充電設備（図示省略）において車両１０が充電中であるか否かを示す。

〈走行履歴情報〉
走行履歴情報Ｄ１３は、車両１０の走行履歴を示す情報である。例えば、走行履歴情報Ｄ１３は、車両１０の位置と時刻とを関連付けて示す。

〈演算装置情報〉
演算装置情報Ｄ１４は、演算装置１０５に関する情報である。例えば、演算装置情報Ｄ１４は、演算装置１０５に設定された演算装置ＩＤ、演算装置１０５を搭載する車両１０に設定された車両ＩＤ、演算装置１０５の性能を示す演算装置性能情報などを含む。演算装置ＩＤは、演算装置１０５を識別する演算装置識別情報の一例である。演算装置性能情報に示される演算装置１０５の性能には、演算装置１０５の計算能力（具体的には最大計算能力）を示す計算能力、演算装置１０５におけるＣＰＵとＧＰＵとの比率などが含まれる。なお、演算装置１０５の計算能力は、演算装置１０５が単位時間当たりに計算することができるデータ量である。

〈稼働履歴情報〉
稼働履歴情報Ｄ１５は、演算装置１０５の稼働履歴を示す情報である。例えば、稼働履歴情報Ｄ１５は、演算装置１０５の計算能力の利用率と時刻とを関連付けて示す。

〔ユーザ端末〕
ユーザ端末２０は、ユーザに所有される。ユーザは、ユーザ端末２０を操作して各種の機能を利用する。また、ユーザは、ユーザ端末２０を持ち運ぶことができる。このようなユーザ端末２０の例としては、スマートフォン、タブレット、ノート型パーソナルコンピュータなどが挙げられる。

図４に示すように、ユーザ端末２０は、入力部２０１と、出力部２０２と、通信部２０３と、記憶部２０４と、制御部２０５とを備える。

入力部２０１は、情報やデータを入力する。入力部２０１の例としては、操作されることで操作に応じた情報を入力する操作部、情報を示す画像を入力するカメラ、情報を示す音声を入力するマイクロフォンなどが挙げられる。操作部の例としては、操作ボタン、タッチセンサなどが挙げられる。入力部１０１に入力された情報は、演算装置１０５に送られる。

出力部２０２は、情報やデータを出力する。出力部２０２の例としては、情報を示す画像を出力する表示部、情報を示す音声を出力するスピーカなどが挙げられる。

通信部２０３は、情報やデータを送受信する。通信部３０３により受信された情報やデータは、制御部２０５に送られる。

記憶部２０４は、情報やデータを記憶する。

制御部２０５は、ユーザ端末２０の各部を制御する。制御部２０５は、プロセッサ、メモリなどを有する。メモリは、プロセッサを動作させるためのプログラム、プロセッサの処理結果を示す情報やデータなどを記憶する。

この例では、記憶部２０４は、端末情報Ｄ２１と、端末状態情報Ｄ２２と、スケジュール情報Ｄ２３とを記憶する。

〈端末情報〉
端末情報Ｄ２１は、ユーザ端末２０に関する情報である。例えば、端末情報Ｄ２１は、ユーザ端末２０に設定されたユーザ端末ＩＤ、ユーザ端末２０の性能を示すユーザ端末性能情報などを含む。ユーザ端末ＩＤは、ユーザ端末２０を識別するユーザ端末識別情報の一例である。

〈端末状態情報〉
端末状態情報Ｄ２２は、ユーザ端末２０の状態を示す情報である。端末状態情報Ｄ２２は、ユーザ端末２０の位置を示すユーザ端末位置情報、ユーザ端末２０の通信状態を示すユーザ端末通信状態情報などを含む。

〈スケジュール情報〉
スケジュール情報Ｄ２３は、ユーザ端末２０を所有するユーザの行動履歴および行動予定を示す。例えば、スケジュール情報Ｄ２３は、ユーザの位置と滞在期間（または滞在予定期間）とを関連付けて示す。なお、スケジュール情報Ｄ２３は、ユーザ端末２０に搭載されたスケジュール機能により取得可能である。具体的には、ユーザがスケジュール機能を利用して自身の行動履歴および行動予定をユーザ端末２０に入力することで、そのユーザの行動履歴および行動予定を示すスケジュール情報Ｄ２３が得られる。

〔クライアントサーバ〕
クライアントサーバ３０は、クライアントに所有される。クライアントは、ジョブデータの計算を依頼する。このようなクライアントの例としては、企業、研究機関、教育機関などが挙げられる。

図５に示すように、クライアントサーバ３０は、入力部３０１と、出力部３０２と、通信部３０３と、記憶部３０４と、制御部３０５とを備える。

入力部３０１は、情報やデータを入力する。入力部３０１の例としては、操作されることで操作に応じた情報を入力する操作部、情報を示す画像を入力するカメラ、情報を示す音声を入力するマイクロフォンなどが挙げられる。操作部の例としては、操作ボタン、タッチセンサ、キーボード、マウスなどが挙げられる。入力部３０１に入力された情報やデータは、制御部３０５に送られる。

出力部３０２は、情報やデータを出力する。出力部３０２の例としては、情報を示す画像を出力する表示部、情報を示す音声を出力するスピーカなどが挙げられる。

通信部３０３は、情報やデータを送受信する。通信部３０３により受信された情報やデータは、制御部３０５に送られる。

記憶部３０４は、情報やデータを記憶する。

制御部３０５は、クライアントサーバ３０の各部を制御する。制御部３０５は、プロセッサ、メモリなどを有する。メモリは、プロセッサを動作させるためのプログラム、プロセッサの処理結果を示す情報やデータなどを記憶する。

この例では、記憶部３０４は、クライアント情報Ｄ３１と、ジョブデータＤ１とを記憶する。

〈クライアント情報〉
クライアント情報Ｄ３１は、クライアントに関する情報である。クライアント情報Ｄ３１は、クライアントに設定されたクライアントＩＤ、クライアントに所有されるクライアントサーバ３０に設定されたクライアントサーバＩＤ、担当者名、住所、電話番号などを含む。クライアントＩＤは、クライアントを識別するクライアント識別情報の一例である。クライアントサーバＩＤは、クライアントサーバ３０を識別するクライアントサーバ識別情報の一例である。

〈ジョブデータ〉
ジョブデータＤ１は、ジョブに対応するデータであり、ジョブの実施のために処理されるデータである。

なお、ジョブデータＤ１は、計算タイプにより分類可能である。計算タイプの例としては、ＣＰＵ系の計算タイプ、ＧＰＵ系の計算タイプなどが挙げられる。ＣＰＵ系の計算タイプのジョブデータＤ１では、シミュレーション計算など、条件分岐の多い複雑な計算が要求される傾向にある。ＧＰＵ系の計算タイプのジョブデータＤ１では、画像処理や機械学習など、膨大な量の単純計算が要求される傾向にある。

また、ジョブデータＤ１は、処理条件により分類可能である。処理条件の例としては、常時通信が要求される処理条件、常時通信が要求されない処理条件などが挙げられる。常時通信が要求される処理条件のジョブデータＤ１では、グリッドコンピューティング処理において演算装置１０５が常に通信可能であることが要求される。常時通信が要求されない処理条件のジョブデータＤ１では、グリッドコンピューティング処理において演算装置１０５が常に通信可能であることが要求されない。

〈ジョブ情報〉
なお、記憶部３０４には、ジョブに関するジョブ情報が記憶されてもよい。ジョブ情報は、ジョブの名称を示すジョブ名称情報、ジョブの内容を説明するジョブ内容情報、ジョブに対応するジョブデータに関するジョブデータ情報、ジョブの納期を示すジョブ納期情報などを含む。ジョブデータ情報は、ジョブデータの計算タイプ、処理条件、必要計算能力などを示す。

〔施設サーバ〕
施設サーバ４０は、施設に所有される。施設には、ユーザが訪れる。ユーザは、施設への来訪予約を行うことができる。このような施設の例としては、競技場、劇場、スーパーマーケット、レストラン、宿泊施設、販売店などが挙げられる。

図６に示すように、施設サーバ４０は、入力部４０１と、出力部４０２と、通信部４０３と、記憶部４０４と、制御部４０５とを備える。施設サーバ４０の入力部４０１、出力部４０２、通信部４０３、記憶部４０４、制御部４０５の構成は、クライアントサーバ３０の入力部３０１、出力部３０２、通信部３０３、記憶部３０４、制御部３０５の構成と同様である。

この例では、記憶部４０４は、施設情報Ｄ４１と、施設利用情報Ｄ４２とを記憶する。

〈施設情報〉
施設情報Ｄ４１は、施設に関する情報である。施設情報Ｄ４１は、施設に設定された施設ＩＤ、施設に所有される施設サーバ４０に設定された施設サーバＩＤ、施設の位置（緯度および経度）を示す施設位置情報、担当者名、住所、電話番号などを含む。施設ＩＤは、施設を識別する施設識別情報の一例である。施設サーバＩＤは、施設サーバ４０を識別する施設サーバ識別情報の一例である。

〈施設利用情報〉
施設利用情報Ｄ４２は、施設の利用状況（利用履歴および利用予定）を示す。具体的には、施設利用情報Ｄ４２は、施設を訪れるユーザと滞在期間（または滞在予定期間）とを関連付けて示す。

〔管理サーバ〕
管理サーバ５０は、グリッドコンピューティングが構成されるシステム１の運営を管理する。管理サーバ５０は、システム１を運営する事業者に所有される。

図７に示すように、管理サーバ５０は、入力部５０１と、出力部５０２と、通信部５０３と、記憶部５０４と、制御部５０５とを備える。管理サーバ５０の入力部５０１、出力部５０２、通信部５０３、記憶部５０４、制御部５０５の構成は、クライアントサーバ３０の入力部３０１、出力部３０２、通信部３０３、記憶部３０４、制御部３０５の構成と同様である。記憶部５０４および制御部５０５は、グリッドコンピューティング処理を管理する管理システムの構成要素の一例である。

この例では、記憶部５０４は、ユーザテーブルＤ５１と、演算装置テーブルＤ５２と、クライアントテーブルＤ５３と、ジョブテーブルＤ５４と、リソーステーブルＤ５５と、マッチングテーブルＤ５６と、ジョブデータＤ１と、計算結果データＤ２とを記憶する。

〈ユーザテーブル〉
ユーザテーブルＤ５１は、ユーザを管理するためのテーブルである。ユーザテーブルＤ５１には、ユーザ毎に、そのユーザに設定されたユーザＩＤ、そのユーザに所有される車両１０に設定された車両ＩＤ、そのユーザに所有される演算装置１０５に設定された演算装置ＩＤ、そのユーザに所有されるユーザ端末２０に設定されたユーザ端末ＩＤなどが登録される。

〈演算装置テーブル〉
演算装置テーブルＤ５２は、演算装置１０５を管理するためのテーブルである。演算装置テーブルＤ５２には、演算装置１０５毎に、その演算装置１０５に設定された演算装置ＩＤ、その演算装置１０５を所有するユーザに設定されたユーザＩＤ、その演算装置１０５が搭載される車両１０に設定された車両ＩＤなどが登録される。

また、演算装置テーブルＤ５２には、演算装置１０５毎に、その演算装置１０５の性能（計算能力やＣＰＵとＧＰＵの比率など）、その演算装置１０５の稼働状況（稼働履歴および稼働予定）などが登録される。言い換えると、演算装置テーブルＤ５２は、複数の演算装置１０５の各々の稼働状況を示す稼働状況情報Ｄ５と、複数の演算装置１０５の各々の性能を示す性能情報Ｄ６とを含む。性能情報Ｄ６は、複数の演算装置１０５の各々の計算能力を示す計算能力情報Ｄ７を含む。

〈クライアントテーブル〉
クライアントテーブルＤ５３は、クライアントを管理するためのテーブルである。クライアントテーブルＤ５３には、クライアント毎に、そのクライアントに設定されたクライアントＩＤ、クライアントに所有されるクライアントサーバ３０に設定されたクライアントサーバＩＤ、そのクライアントの担当者名、住所、電話番号などが登録される。

〈ジョブテーブル〉
ジョブテーブルＤ５４は、クライアントから依頼されたジョブを管理するためのテーブルである。ジョブテーブルＤ５４には、ジョブ毎に、そのジョブに設定された受付番号、そのジョブを依頼したクライアントに設定されたクライアントＩＤ、そのジョブの名称および内容などが登録される。また、ジョブテーブルＤ５４には、ジョブ毎に、そのジョブに対応するジョブデータの計算タイプおよび処理条件、そのジョブデータの計算に必要となる計算能力である必要計算能力、そのジョブに設定された納期などが登録される。

〈リソーステーブル〉
リソーステーブルＤ５５は、グリッドコンピューティング処理における計算能力を管理するためのテーブルである。具体的には、リソーステーブルＤ５５は、後述する予測処理の結果を管理するためのテーブルである。リソーステーブルＤ５５には、演算装置１０５毎に、その演算装置１０５に設定された演算装置ＩＤ、その演算装置１０５のグリッドコンピューティング処理において利用可能な計算能力の時間的変化の予測結果などが登録される。

〈マッチングテーブル〉
マッチングテーブルＤ５６は、後述するマッチング処理の結果を管理するためのテーブルである。マッチングテーブルＤ５６には、ジョブ毎に、そのジョブに設定された受付番号、そのジョブに対応するジョブデータ、マッチング処理によりそのジョブデータに対して割り当てられた演算装置１０５に設定された演算装置ＩＤなどが登録される。

〈ジョブデータ〉
記憶部５０４に記憶されるジョブデータＤ１は、後述するジョブ受付処理により受け付けられたジョブデータＤ１である。

〈計算結果データ〉
記憶部５０４に記憶される計算結果データＤ２は、後述するグリッドコンピューティング処理により計算されたジョブデータであり、その計算の結果を示す。

〔ユーザテーブルの更新〕
次に、ユーザテーブルＤ５１の更新について説明する。ユーザテーブルＤ５１は、管理サーバ５０の制御部５０５により更新される。

例えば、新規のユーザがシステム１に加入すると、制御部５０５は、その新規のユーザに関連する情報をユーザテーブルＤ５１に登録することで、ユーザテーブルＤ５１を更新する。

具体的には、制御部５０５は、新規のユーザに対してユーザＩＤを新たに設定し、新規のユーザに設定された「ユーザＩＤ」と、そのユーザに所有される車両１０に設定された「車両ＩＤ」と、その車両１０に搭載された演算装置１０５に設定された「演算装置ＩＤ」と、新規のユーザに所有されるユーザ端末２０に設定された「ユーザ端末ＩＤ」とを関連付けて、ユーザテーブルＤ５１に登録する。

なお、新規のユーザに所有される車両１０と管理サーバ５０との通信により、新規のユーザに関連する「車両ＩＤ」と「演算装置ＩＤ」とを得ることが可能である。また、新規のユーザに所有されるユーザ端末２０と管理サーバ５０との通信により、新規のユーザに関連する「ユーザ端末ＩＤ」を得ることが可能である。

〔演算装置テーブルの更新〕
次に、演算装置テーブルＤ５２の更新について説明する。演算装置テーブルＤ５２は、管理サーバ５０の制御部５０５により更新される。

例えば、新規の演算装置１０５がシステム１に加入すると、制御部５０５は、その新規の演算装置１０５に関連する情報を演算装置テーブルＤ５２に登録することで、演算装置テーブルＤ５２を更新する。

具体的には、制御部５０５は、新規の演算装置１０５に設定された「演算装置ＩＤ」と、その演算装置１０５を所有するユーザに設定された「ユーザＩＤ」と、その演算装置１０５を搭載する車両１０に設定された「車両ＩＤ」と、その演算装置１０５の「性能」および「稼働状況」とを関連付けて、演算装置テーブルＤ５２に登録する。

なお、新規の演算装置１０５を搭載する車両１０と管理サーバ５０との通信により、新規の演算装置１０５に関連する「演算装置ＩＤ」と「車両ＩＤ」と「性能」と「稼働状況」とを得ることが可能である。また、ユーザテーブルＤ５１を参照することにより、新規の演算装置１０５に関連する「ユーザＩＤ」を得ることが可能である。

〔演算装置テーブルの定期更新〕
また、演算装置テーブルＤ５２に登録された演算装置１０５の「稼働状況」が定期的に更新される。言い換えると、演算装置テーブルＤ５２に含まれる稼働状況情報Ｄ５が定期的に更新される。この定期更新は、管理サーバ５０の制御部５０５により行われる。

〈第１更新処理〉
例えば、車両１０の「稼働履歴情報Ｄ１５」に基づいて、演算装置テーブルＤ５２の演算装置１０５の「稼働状況」（言い換えると稼働状況情報Ｄ５）が定期的に更新されてもよい。具体的には、制御部５０５は、演算装置テーブルＤ５２に登録された演算装置１０５毎に、以下の第１更新処理を実行してもよい。

第１更新処理では、制御部５０５は、演算装置１０５を搭載する車両１０に対して「稼働履歴情報Ｄ１５」へのアクセスを要求する。車両１０の演算装置１０５は、その要求に応答して「稼働履歴情報Ｄ１５」へのアクセスを許可する。制御部５０５は、その稼働履歴情報Ｄ１５に示された演算装置１０５の稼働履歴に基づいて、演算装置テーブルＤ５２に登録された演算装置１０５の「稼働状況」のうち過去の稼働状況である「稼働履歴」を更新する。

〈第２更新処理〉
また、車両１０の「走行履歴情報Ｄ１３」に基づいて、演算装置テーブルＤ５２の演算装置１０５の「稼働状況」（言い換えると稼働状況情報Ｄ５）が定期的に更新されてもよい。具体的には、制御部５０５は、演算装置テーブルＤ５２に登録された演算装置１０５毎に、以下の第２更新処理を実行してもよい。

第２更新処理では、制御部５０５は、演算装置１０５を搭載する車両１０に対して「走行履歴情報Ｄ１３」へのアクセスを要求する。車両１０の演算装置１０５は、その要求に応答して「走行履歴情報Ｄ１３」へのアクセスを許可する。制御部５０５は、その走行履歴情報Ｄ１３に示された車両１０の走行履歴に基づいて、演算装置１０５の稼働履歴を推定する。次に、制御部５０５は、その推定された演算装置１０５の稼働履歴に基づいて、演算装置テーブルＤ５２に登録された演算装置１０５の「稼働状況」のうち過去の稼働状況である「稼働履歴」を更新する。

〈第３更新処理〉
また、ユーザ端末２０の「スケジュール情報Ｄ２３」に基づいて、演算装置テーブルＤ５２の演算装置１０５の「稼働状況」（言い換えると稼働状況情報Ｄ５）が定期的に更新されてもよい。具体的には、制御部５０５は、演算装置テーブルＤ５２に登録された演算装置１０５毎に、以下の第３更新処理を実行してもよい。

第３更新処理では、制御部５０５は、演算装置１０５を所有するユーザに所有されるユーザ端末２０に対して「スケジュール情報Ｄ２３」へのアクセスを要求する。ユーザ端末２０の制御部２０５は、その要求に応答して「スケジュール情報Ｄ２３」へのアクセスを許可する。制御部５０５は、そのスケジュール情報Ｄ２３に示されたユーザの行動状況（行動履歴および行動予定）の中から、演算装置１０５を搭載する車両１０に関連する行動状況を検出する。

例えば、ユーザの行動状況のうち過去の行動状況である行動履歴の中から、そのユーザが車両１０に搭乗していた行動履歴が検出され、ユーザの行動状況のうち未来の行動状況である行動予定の中から、そのユーザが車両１０に搭乗する予定がある行動予定が検出される。

次に、制御部５０５は、その検出されたユーザの行動状況に基づいて、車両１０の走行状況（走行履歴および走行予定）を推定する。次に、制御部５０５は、その推定された車両１０の走行状況に基づいて、演算装置１０５の稼働状況（稼働履歴および稼働予定）を推定する。そして、制御部５０５は、その推定された演算装置１０５の稼働状況に基づいて、演算装置テーブルＤ５２に登録された演算装置１０５の「稼働状況」を更新する。

〈第４更新処理〉
また、施設サーバ４０の「施設利用情報Ｄ４２」に基づいて、演算装置テーブルＤ５２の演算装置１０５の「稼働状況」（言い換えると稼働状況情報Ｄ５）が定期的に更新されてもよい。具体的には、制御部５０５は、演算装置テーブルＤ５２に登録された演算装置１０５毎に、以下の第４更新処理を実行してもよい。

第４更新処理では、制御部５０５は、施設サーバ４０に対して「施設利用情報Ｄ４２」へのアクセスを要求する。施設サーバ４０は、その要求に応答して「施設利用情報Ｄ４２」へのアクセスを許可する。制御部５０５は、その施設利用情報Ｄ４２に示された施設の利用状況（利用履歴および利用予定）の中から、演算装置１０５を搭載する車両１０に関連する利用状況を検出する。

例えば、施設の利用状況のうち過去の利用状況である利用履歴の中から、ユーザが車両１０に搭乗していた利用履歴が検出され、施設の利用状況のうち未来の利用状況である利用予定の中から、ユーザが車両１０に搭乗する予定がある利用予定が検出される。

次に、制御部５０５は、その検出された施設の利用状況に基づいて、車両１０の走行状況（走行履歴および走行予定）を推定する。次に、制御部５０５は、その推定された車両１０の走行状況に基づいて、演算装置１０５の稼働状況（稼働履歴および稼働予定）を推定する。次に、制御部５０５は、その推定された演算装置１０５の稼働状況に基づいて、演算装置テーブルＤ５２に登録された演算装置１０５の「稼働状況」を更新する。

〔クライアントテーブルの更新〕
次に、クライアントテーブルＤ５３の更新について説明得る。クライアントテーブルＤ５３は、管理サーバ５０の制御部５０５により更新される。

例えば、新規のクライアントがシステム１に加入すると、制御部５０５は、その新規のクライアントに関連する情報をクライアントテーブルＤ５３に登録することで、クライアントテーブルＤ５３を更新する。

具体的には、制御部５０５は、新規のクライアントに対してクライアントＩＤを新たに設定し、新規のクライアントに設定された「クライアントＩＤ」と、新規のクライアントに所有されるクライアントサーバ３０に設定された「クライアントサーバＩＤ」と、新規のクライアントの「担当者」と「住所」と「電話番号」とを関連付けて、クライアントテーブルＤ５３に登録する。

なお、クライアントサーバ３０と管理サーバ５０との通信により、新規のクライアントに関する「クライアントサーバＩＤ」と「担当者」と「住所」と「電話番号」とを得ることが可能である。

〔制御部による処理（管理方法）〕
制御部５０５は、ジョブ受付処理と、予測処理と、マッチング処理と、グリッドコンピューティング処理とを行う。

〔ジョブ受付処理（ジョブ受付ステップ）〕
次に、図８を参照して、ジョブ受付処理について説明する。ジョブ受付処理では、クライアントにより計算を依頼されたジョブデータＤ１を受け付ける。例えば、制御部５０５は、クライアントからジョブデータＤ１の計算が依頼される毎に、以下の処理を行う。

〈ステップＳ１１〉
まず、管理サーバ５０は、クライアントからジョブの依頼を受け付ける。具体的には、クライアントサーバ３０は、クライアントの担当者による操作に応答して、ジョブ依頼申請を管理サーバ５０に送信する。管理サーバ５０の制御部５０５は、その申請に応答して以下の処理を行う。

制御部５０５は、ジョブの受付に必要となる情報（具体的にはジョブを依頼するクライアントに関するクライアント情報とジョブに関するジョブ情報）の送信をクライアントサーバ３０に要求する。この例では、制御部５０５は、ジョブ受付画面の画像データをクライアントサーバ３０に送信する。クライアントサーバ３０の制御部３０５は、その画像データからジョブ受付画面の画像を再生し、その画像を出力部３０２（表示部）に出力（表示）させる。

図９に示すように、ジョブ受付画面は、ジョブの受付に必要となる情報を入力させる画面である。ジョブ受付画面には、クライアント名を入力するクライアント名入力欄Ｒ１０１、クライアントの担当者名を入力する担当者名入力欄Ｒ１０２、クライアントの住所を入力する住所入力欄Ｒ１０４、ジョブの名称を入力するジョブ名称入力欄Ｒ１１１、ジョブの内容に関する説明を入力するジョブ内容入力欄Ｒ１１２、ジョブに対応するジョブデータの計算タイプを入力する計算タイプ入力欄Ｒ１１３、ジョブデータの処理条件を入力する処理条件入力欄Ｒ１１４、ジョブデータの必要計算能力を入力する必要計算能力入力欄Ｒ１１５、ジョブの納期を入力する納期入力欄Ｒ１１６と、登録ボタンＢ１００とが設けられる。

クライアントの担当者は、クライアントサーバ３０の入力部３０１（操作部）を操作して、ジョブ受付画面に必要な情報を入力する。これにより、ジョブを依頼するクライアントに関するクライアント情報と、ジョブに関するジョブ情報とが入力される。そして、これらの情報の入力が完了すると、クライアントの担当者は、クライアントサーバ３０の入力部３０１（操作部）を操作して、ジョブ受付画面の登録ボタンＢ１００を押下する。登録ボタンＢ１００が押下されると、クライアントサーバ３０の制御部３０５は、ジョブ受付画面に入力された情報（クライアント情報およびジョブ情報）を管理サーバ５０に送信する。管理サーバ５０の制御部５０５は、クライアント情報とジョブ情報とを受信する。

次に、制御部５０５は、ジョブに対応するジョブデータＤ１の送信をクライアントサーバ３０に要求する。クライアントサーバ３０の制御部３０５は、その要求に応答して、ジョブに対応するジョブデータＤ１を管理サーバ５０に送信する。管理サーバ５０の制御部５０５は、ジョブデータＤ１を受信する。

〈ステップＳ１２〉
次に、管理サーバ５０の制御部５０５は、ステップＳ１１において受信されたジョブデータＤ１を分析する。具体的には、制御部５０５は、ジョブデータＤ１の計算タイプ、処理条件、必要計算能力などを分析する。そして、制御部５０５は、ジョブデータＤ１の分析の結果に基づいて、ステップＳ１１において受信されたジョブ情報を修正する。

なお、ステップＳ１１において受信されたジョブ情報が十分に信頼できる場合は、ステップＳ１２の処理を省略してもよい。

〈ステップＳ１３〉
次に、管理サーバ５０の制御部５０５は、ステップＳ１１において受信されたクライアント情報と、ステップＳ１２において必要に応じて修正されたジョブ情報（またはステップＳ１１において受信されたジョブ情報）とを関連付けて、ジョブテーブルＤ５４に登録する。また、制御部５０５は、ステップＳ１１において受信されたジョブデータＤ１を記憶部５０４に記憶する。

〔予測処理（予測ステップ）〕
次に、図１０を参照して、予測処理について説明する。予測処理では、記憶部５０４に記憶された演算装置テーブルＤ５２（具体的には計算能力情報Ｄ７および稼働状況情報Ｄ５）に基づいて、複数の演算装置１０５のうちグリッドコンピューティング処理において利用可能な演算装置１０５の計算能力を予測する。例えば、制御部５０５は、記憶部５０４に記憶された演算装置テーブルＤ５２（具体的には計算能力情報Ｄ７および稼働状況情報Ｄ５の少なくとも１つ）が更新されると、以下の処理を行う。

〈ステップＳ２１〉
まず、制御部５０５は、演算装置テーブルＤ５２に登録された演算装置１０５の「計算能力」と「稼働状況」とを取得する。言い換えると、制御部５０５は、演算装置テーブルＤ５２に含まれる計算能力情報Ｄ７と稼働状況情報Ｄ５とを取得する。

〈ステップＳ２２〉
次に、制御部５０５は、演算装置１０５毎に、計算能力情報Ｄ７に示された演算装置１０５の計算能力と、稼働状況情報Ｄ５に示された演算装置１０５の稼働状況に基づいて、演算装置１０５のグリッドコンピューティング処理において利用可能な計算能力の時間的変化を予測する。

具体的には、制御部５０５は、稼働状況情報Ｄ５に示された演算装置１０５の稼働状況から、演算装置１０５の計算能力の利用率の変化の傾向（パターン）を予測する。この演算装置１０５の計算能力の利用率の変化の傾向の予測は、機械学習により実現されてもよい。そして、制御部５０５は、演算装置１０５の計算能力の利用率の変化の傾向に基づいて、その演算装置１０５の計算能力に余裕がある期間（計算能力の利用率が１００％ではない期間）を予測し、その期間を「その演算装置１０５の計算能力をグリッドコンピューティング処理に利用することが可能な期間」とする。例えば、制御部５０５は、演算装置１０５の計算能力の利用率が「３０％」である期間を、演算装置１０５の計算能力の「７０％」をグリッドコンピューティング処理において利用することが可能な期間とする。

〈ステップＳ２３〉
次に、制御部５０５は、演算装置１０５毎に、ステップＳ２２において予測された演算装置１０５のグリッドコンピューティング処理において利用可能な計算能力の時間的変化を、リソーステーブルＤ５５に登録する。これにより、リソーステーブルＤ５５が更新される。

〔マッチング処理（マッチングステップ）〕
次に、図１１を参照して、マッチング処理について説明する。マッチング処理は、予測処理の予測結果に基づいて、受付処理において受け付けられたジョブデータＤ１に対し、複数の演算装置１０５のうちグリッドコンピューティング処理において利用可能な演算装置１０５を割り当てる処理である。例えば、制御部５０５は、ジョブ受付処理の完了後に、以下の処理を行う。

〈ステップＳ３１〉
まず、制御部５０５は、ジョブテーブルＤ５４に登録されたジョブの中からマッチング処理の対象となるジョブを選択する。そして、制御部５０５は、記憶部５０４に記憶されたジョブデータＤ１の中からマッチング処理の対象となるジョブに対応するジョブデータＤ１を選択する。

〈ステップＳ３２〉
次に、制御部５０５は、リソーステーブルＤ５５に登録された複数の演算装置１０５の各々のグリッドコンピューティング処理において利用可能な計算能力の時間的変化の予測結果に基づいて、複数の演算装置１０５の中から、ステップＳ３１において選択されたジョブデータＤ１に対するグリッドコンピューティング処理において利用可能な演算装置１０５を選択する。

具体的には、制御部５０５は、ジョブデータＤ１に対するグリッドコンピューティング処理が実行される計算予定期間を決定し、複数の演算装置１０５の中から計算予定期間において計算能力を提供することが可能な演算装置１０５を検出する。そして、制御部５０５は、「グリッドコンピューティング処理に提供される計算能力の合計」が「グリッドコンピューティング処理においてジョブデータＤ１の計算に必要とされる計算能力」以上となるように、計算予定期間において計算能力を提供することが可能な演算装置１０５の中から、ジョブデータＤ１に割り当てられる演算装置１０５を選択する。

〈ステップＳ３３〉
次に、制御部５０５は、ステップＳ３１において選択されたジョブデータＤ１に対し、ステップＳ３２において選択された演算装置１０５を割り当てる。そして、制御部５０５は、どのジョブデータＤ１にどの演算装置１０５が割り当てられたのかを示すマッチング結果情報をマッチングテーブルＤ５６に登録する。

〔グリッドコンピューティング処理〕
次に、図１２を参照して、グリッドコンピューティング処理について説明する。グリッドコンピューティング処理では、複数の演算装置１０５のうち利用可能な演算装置１０５にジョブデータＤ１を処理させる。例えば、制御部５０５は、マッチング処理の完了後に、以下の処理を行う。

〈ステップＳ４１〉
まず、制御部５０５は、マッチングテーブルＤ５６を参照し、グリッドコンピューティング処理の対象となるジョブデータＤ１を、マッチング処理においてそのジョブデータＤ１に割り当てられた演算装置１０５に分配する。具体的には、制御部５０５は、ジョブデータＤ１に割り当てられた演算装置１０５の各々に、そのジョブデータＤ１の一部を送信する。これにより、ジョブデータＤ１は、そのジョブデータＤ１に割り当てられた演算装置１０５により並列処理される。

〈ステップＳ４２〉
次に、演算装置１０５の各々は、その演算装置１０５に送信されたデータ（ジョブデータＤ１の一部）の計算が完了すると、その計算により得られた部分計算結果データを管理サーバ５０に送信する。管理サーバ５０の制御部５０５は、演算装置１０５から送信された部分計算結果データを受信し、その部分計算結果データを記憶部５０４に記憶する。

〈ステップＳ４３〉
制御部５０５は、ステップＳ４１においてジョブデータＤ１が分配された演算装置１０５の全てが計算を完了したか否かを判定する。演算装置１０５の全てが計算を完了している場合には、ステップＳ４４の処理が行われ、そうでない場合には、ステップＳ４２の処理が行われる。

〈ステップＳ４４〉
演算装置１０５の全てが計算を完了すると、制御部５０５は、記憶部５０４に記憶された部分計算結果データを結合することで、グリッドコンピューティング処理の対象となるジョブデータＤ１に対応する計算結果データＤ２（ジョブデータＤ１の計算の結果を示す計算結果データＤ２）を生成する。そして、制御部５０５は、グリッドコンピューティング処理の対象となるジョブデータＤ１に対応する計算結果データＤ２を、そのジョブデータＤ１の計算を依頼したクライアントのクライアントサーバ３０に送信する。

〈ステップＳ４５〉
次に、グリッドコンピューティング処理に演算装置１０５の計算能力を提供したユーザに対して、システム１を運営する事業者から報酬が付与される。ユーザに付与される報酬の例としては、システム１において利用可能なポイント、仮想通貨、商品の割引特典などが挙げられる。例えば、管理サーバ５０の制御部５０５は、グリッドコンピューティング処理に演算装置１０５の計算能力を提供したユーザに対して報酬を付与するための処理を行う。報酬を付与するための処理の例としては、ユーザに設定された「ユーザＩＤ」とシステム１において利用可能な「ポイント」（または仮想通貨）とを関連付けてユーザテーブルＤ５１に登録する処理、ユーザに所有されるユーザ端末２０に商品の割引特典を示す情報を送信する処理などが挙げられる。なお、報酬を示す情報は、ジョブテーブルＤ５４においてジョブ毎に登録されてもよい。

また、グリッドコンピューティング処理に演算装置１０５の計算能力を提供したユーザに対して、クライアントから報酬が付与されてもよい。例えば、クライアントサーバ３０の制御部３０５は、グリッドコンピューティング処理に演算装置１０５の計算能力を提供したユーザに対して報酬を付与するための処理を実行してもよい。

〔ジョブ経過確認〕
なお、この例では、管理サーバ５０の制御部５０５は、ジョブを依頼したクライアントのクライアントサーバ３０からジョブの処理経過の確認が要求されると、その要求に応答して、そのジョブの処理経過を確認するための確認画面の画像データをクライアントサーバ３０に送信する。クライアントサーバ３０は、その画像データから確認画面の画像を再生し、その画像を出力部３０２（表示部）に出力（表示）させる。

図１３に示すように、確認画面には、ジョブの名称を表示するジョブ名称表示欄Ｒ２０１と、ジョブの処理経過を表示する処理経過表示欄Ｒ２０２と、ジョブの処理が開始される日時を示す計算開始日時表示欄Ｒ２０３と、ジョブの処理が終了する日時を示す計算終了日時表示欄Ｒ２０４と、ジョブに対するグリッドコンピューティング処理に演算装置１０５の計算能力を提供するユーザを示す参加ユーザ表示欄Ｒ２０５とが設けられる。

〔実施形態の効果〕
以上のように、実施形態のシステム１では、グリッドコンピューティングの計算能力をクライアントに提供することができる。

また、グリッドコンピューティングに演算装置１０５の計算能力を提供したユーザに対して報酬を付与することにより、グリッドコンピューティングへの演算装置１０５の計算能力の提供を促進させることができる。これにより、グリッドコンピューティングの計算能力の確保を容易にすることができる。

（実施形態の変形例１）
なお、ジョブデータＤ１の計算タイプを考慮してマッチング処理が行われてもよい。

実施形態の変形例１では、制御部５０５は、マッチング処理において、ジョブデータＤ１に対し、複数の演算装置１０５のうちグリッドコンピューティング処理において利用可能であり且つジョブデータＤ１の計算タイプに対応する性能を有する演算装置１０５を割り当てる。

以上のような構成により、ジョブデータＤ１の計算タイプに応じてジョブデータＤ１に対する演算装置１０５の割り当てを適切に行うことができる。例えば、ＣＰＵ系の計算タイプのジョブデータＤ１に対し、ＣＰＵの比率がＧＰＵの比率よりも高い演算装置１０５を割り当てることができる。また、ＧＰＵ系の計算タイプのジョブデータＤ１に対し、ＧＰＵの比率がＣＰＵの比率よりも高い演算装置１０５を割り当てることができる。

（実施形態の変形例２）
また、ジョブデータＤ１の実行条件を考慮してマッチング処理が行われてもよい。

実施形態の変形例２では、制御部５０５は、マッチング処理において、ジョブデータＤ１に対し、複数の演算装置１０５のうちグリッドコンピューティング処理において利用可能であり且つジョブデータＤ１の実行条件に対応する性能を有する演算装置１０５を割り当てる。

以上のような構成により、ジョブデータＤ１の実行条件に応じてジョブデータＤ１に対する演算装置１０５の割り当てを適切に行うことができる。例えば、常時通信が要求される処理条件のジョブデータＤ１に対し、常時通信が可能な演算装置１０５を割り当てることができる。また、常時通信が要求されない処理条件のジョブデータＤ１に対し、常時通信が可能ではない演算装置１０５を割り当てることができる。

（実施形態の変形例３）
また、ジョブデータＤ１の納期を考慮してマッチング処理が行われてもよい。

実施形態の変形例３では、制御部５０５は、マッチング処理において、ジョブデータＤ１に設定された納期までジョブデータＤ１に対するグリッドコンピューティング処理が完了するように、ジョブデータＤ１に対し、複数の演算装置の１０５うちグリッドコンピューティング処理において利用可能な演算装置１０５を割り当てる。

以上のような構成により、ジョブデータＤ１の納期に応じてジョブデータＤ１に対する演算装置１０５の割り当てを適切に行うことができる。

（実施形態の変形例４）
また、演算装置１０５の通信状態（詳しくは演算装置１０５を搭載する車両１０の通信状態）を考慮してマッチング処理が行われてもよい。

実施形態の変形例４では、制御部５０５は、演算装置１０５毎に、演算装置１０５の通信状態の品質を監視し、演算装置１０５の通信状態の履歴から演算装置１０５の通信状態の品質の時間的変化を予測（学習）する。そして、制御部５０５は、マッチング処理において、ジョブデータＤ１に対し、複数の演算装置１０５のうちグリッドコンピューティング処理において利用可能であり且つ通信状態の品質が所定品質を上回る演算装置１０５を割り当てる。

以上のような構成により、演算装置１０５の通信状態の品質に応じてジョブデータＤ１に対する演算装置１０５の割り当てを適切に行うことができる。

（実施形態の変形例５）
また、演算装置１０５が搭載された車両１０の電池の残量を考慮してマッチング処理が行われてもよい。

実施形態の変形例５では、制御部５０５は、車両１０毎に、車両１０の電池の残量を監視し、車両１０の電池の残量の履歴から車両１０の電池の残量の時間的変化を予測（学習）する。そして、制御部５０５は、マッチング処理において、ジョブデータＤ１に対し、複数の演算装置１０５のうちグリッドコンピューティング処理において利用可能であり且つ車両１０の電池の残量が所定量を上回る車両１０に搭載された演算装置１０５を割り当てる。

以上のような構成により、演算装置１０５が搭載された車両１０の電池の残量に応じてジョブデータＤ１に対する演算装置１０５の割り当てを適切に行うことができる。

（実施形態の変形例６）
また、演算装置１０５が搭載された車両１０が駐車中であるか否かを考慮してマッチング処理が行われてもよい。

実施形態の変形例６では、制御部５０５は、車両１０毎に、車両１０の位置を監視し、車両１０の位置の履歴から車両１０の駐車期間を予測（学習）する。そして、制御部５０５は、マッチング処理において、ジョブデータＤ１に対し、複数の演算装置１０５のうちグリッドコンピューティング処理において利用可能であり且つ駐車中の車両１０に搭載された演算装置１０５を割り当てる。

以上のような構成により、演算装置１０５が搭載された車両１０が駐車中であるか否かに応じてジョブデータＤ１に対する演算装置１０５の割り当てを適切に行うことができる。

（実施形態の変形例７）
また、演算装置１０５が搭載された車両１０が充電設備において充電中であるか否かを考慮してマッチング処理が行われてもよい。

実施形態の変形例７では、制御部５０５は、車両１０毎に、車両１０の充電（充電設備における充電）の有無を監視し、車両１０の充電の有無の履歴から車両１０の充電期間を予測（学習）する。そして、制御部５０５は、マッチング処理において、ジョブデータＤ１に対し、複数の演算装置１０５のうちグリッドコンピューティング処理において利用可能であり且つ充電設備において充電中の車両１０に搭載された演算装置１０５を割り当てる。

以上のような構成により、演算装置１０５が搭載された車両１０が充電設備において充電中であるか否か応じてジョブデータＤ１に対する演算装置１０５の割り当てを適切に行うことができる。

（その他の実施形態）
以上の説明では、管理システムの記憶部５０４と制御部５０５とが単一の管理サーバ５０に集約される場合を例に挙げたが、これに限定されない。例えば、記憶部５０４と制御部５０５は、通信網５を経由して互いに通信する複数の管理サーバ５０（図示省略）に分散されてもよい。

また、以上の説明において、管理システムの記憶部５０４は、単一の記憶装置により構成されてもよいし、複数の記憶装置により構成されてもよい。複数の記憶装置は、単一の管理サーバ５０に集約されてもよいし、通信網５を経由して互いに通信する複数の管理サーバ５０（図示省略）に分散されてもよい。

また、以上の説明において、管理システムの制御部５０５は、単一の制御ユニットにより構成されてもよいし、複数の制御ユニットにより構成されてもよい。複数の制御ユニットは、単一の管理サーバ５０に集約されてもよいし、通信網５を経由して互いに通信する複数の管理サーバ５０（図示省略）に分散されてもよい。

また、以上の説明において、演算装置１０５は、単一の演算ユニットにより構成されてもよいし、複数の演算ユニットにより構成されてもよい。複数の演算ユニットは、単一の管理サーバ５０に集約されてもよいし、通信網５を経由して互いに通信する複数の管理サーバ５０（図示省略）に分散されてもよい。

また、以上の説明では、演算装置１０５が車両１０（具体的には自動四輪車）に搭載される場合を例に挙げたが、これに限定されない。例えば、演算装置１０５は、車両１０ではない他の移動体に搭載されてもよい。このような移動体の例としては、輸送用機械、携帯情報端末などが挙げられる。輸送用機械の例としては、自動二輪車、鉄道車両、船舶、航空機、ドローンなどが挙げられる。車両は、輸送用機械の一例である。携帯情報端末の例としては、ノート型パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォンなどが挙げられる。

また、以上の説明において、グリッドコンピューティング処理に対し、車両１０に搭載された演算装置１０５の計算能力だけでなく、他の演算装置（図示省略）の計算能力も供給されてもよい。このような他の演算装置は、据置型の演算装置（例えばデスクトップ型パーソナルコンピュータ）であってもよい。

また、以上の実施形態を適宜組み合わせて実施してもよい。以上の実施形態は、本質的に好ましい例示であって、ここに開示する技術、その適用物、あるいはその用途の範囲を制限することを意図するものではない。

以上説明したように、ここに開示する技術は、グリッドコンピューティングを管理する技術として有用である。

１ システム
１０ 車両
１０５ 演算装置
２０ ユーザ端末
３０ クライアントサーバ
４０ 施設サーバ
５０ 管理サーバ
５０１ 入力部
５０２ 出力部
５０３ 通信部
５０４ 記憶部
５０５ 制御部
Ｄ１ ジョブデータ
Ｄ２ 計算結果データ

Claims (5)

1. 複数の演算装置のうち利用可能な演算装置にジョブデータを処理させるグリッドコンピューティング処理を管理する管理システムであって、
   記憶部と、
   制御部とを備え、
   前記記憶部は、前記複数の演算装置の各々の計算能力を示す計算能力情報と、前記複数の演算装置の各々の稼働状況を示す稼働状況情報とを記憶し、
   前記制御部は、
   クライアントにより計算を依頼されたジョブデータを受け付けるジョブ受付処理と、
   前記計算能力情報と前記稼働状況情報とに基づいて、前記複数の演算装置の各々の前記グリッドコンピューティング処理において利用可能な計算能力の時間的変化を予測する予測処理と、
   前記予測処理の結果に基づいて、前記ジョブ受付処理により受け付けられたジョブデータに対し、前記複数の演算装置のうち前記グリッドコンピューティング処理において利用可能な演算装置を割り当てるマッチング処理とを行う
   ことを特徴とする管理システム。
2. 請求項１の管理システムにおいて、
   前記制御部は、前記マッチング処理において、前記ジョブデータに対し、前記複数の演算装置のうち前記グリッドコンピューティング処理において利用可能であり且つ前記ジョブデータの計算タイプに対応する性能を有する演算装置を割り当てる
   ことを特徴とする管理システム。
3. 請求項１の管理システムにおいて、
   前記制御部は、前記マッチング処理において、前記ジョブデータに対し、前記複数の演算装置のうち前記グリッドコンピューティング処理において利用可能であり且つ前記ジョブデータの実行条件に対応する性能を有する演算装置を割り当てる
   ことを特徴とする管理システム。
4. 請求項１～３のいずれか１つの管理システムにおいて、
   前記制御部は、前記マッチング処理において、前記ジョブデータに設定された納期まで前記ジョブデータに対する前記グリッドコンピューティング処理が完了するように、前記ジョブデータに対し、前記複数の演算装置のうち前記グリッドコンピューティング処理において利用可能な演算装置を割り当てる
   ことを特徴とする管理システム。
5. 複数の演算装置のうち利用可能な演算装置にジョブデータを処理させるグリッドコンピューティング処理をコンピュータにより管理する管理方法であって、
   前記コンピュータにより、クライアントにより計算を依頼されたジョブデータを受け付けるジョブ受付ステップと、
   前記コンピュータにより、前記複数の演算装置の各々の計算能力を示す計算能力情報と、前記複数の演算装置の各々の稼働状況を示す稼働状況情報とに基づいて、前記複数の演算装置の各々の前記グリッドコンピューティング処理において利用可能な計算能力の時間的変化を予測する予測ステップと、
   前記コンピュータにより、前記予測ステップの結果に基づいて、前記ジョブ受付ステップにより受け付けられたジョブデータに対し、前記複数の演算装置のうち前記グリッドコンピューティング処理において利用可能な演算装置を割り当てるマッチングステップとを備える
   ことを特徴とする管理方法。

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