JP6750248B2

JP6750248B2 - 制御装置及び制御方法

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Publication number: JP6750248B2
Application number: JP2016034957A
Authority: JP
Inventors: 祐介田口
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2016-02-26
Filing date: 2016-02-26
Publication date: 2020-09-02
Anticipated expiration: 2036-02-26
Also published as: JP2017151825A

Description

本発明は、クラウドコンピューティングにおけるスケーリングの技術に関する。

近年、Webアプリケーション、ショッピングサイト、業務用システムなど様々な用途でクラウドコンピューティング(以降、クラウドと記載)が用いられている。クラウドにおいて、スケーリングの技術が用いられ、オートスケール対応のサービスが提供されている。スケーリングの技術には、スケールイン/スケールアウト、スケールアップ/スケールダウンがある。スケールイン/スケールアウトは、物理サーバ上で稼働する仮想サーバの負荷状況に応じて、仮想サーバの台数を増減させることである。例えば、システムにアクセスが集中したときは仮想サーバの台数を増やし（スケールアウト）、アクセスが少ないときは仮想サーバの台数を減らす（スケールイン）ことで、常に必要最小限の台数でシステムを安定的に稼働させることができる。スケールアップ/スケールダウンは、物理CPU（Central Processing Unit）やメモリ等のリソースの仮想サーバへの割り当てを変更することにより、仮想CPUやメモリの処理性能を増強（スケールアップ）・縮退（スケールダウン）することである。オートスケールとは、スケーリングを自動化することである。オートスケール対応のサービスのほとんどは、サーバの負荷状況を統計的に集計し、あらかじめ設定しておいた閾値（ポリシー）を参照してオートスケールを行うといった長期的な対応策である。

特許文献１には、データ使用要求への応答に関連した応答性能を監視し、応答性能の特性評価を確定し、特性評価に基づいてリソースのスケールを促進する参照データサービスのための可用性管理に関する技術が開示されている。

特表２０１３−５４３６２６号公報

しかしながら、特許文献１に開示されている技術には以下の問題があった。近年、高機能な携帯端末（スマートフォン）が普及し、誰もが、いつでもどこでもインターネットに接続してSocial Networking Service（ＳＮＳ）などへ投稿できるようになっている。このように急激なスピードで情報が拡散されることにより、例えば一時的にＷｅｂサーバにアクセスできなくなるというような、回線やサーバの負荷状況に起因する短期的な問題が生じていた。すなわち、インターネット上で急激なスピードで情報が拡散されることによる回線やサーバの負荷状況の急激な変化に、オートスケールで対応できないという問題があった。

本発明の目的は、上述した課題を解決する制御装置及び制御方法を提供することにある。

一実施形態に従った制御装置は、アクセスの対象となる情報の処理装置を制御する制御装置であって、情報を通信網を介して取得する取得部と、取得部が取得した情報の取得数の時間的変化を解析する解析部と、解析部による解析の結果に基づいて、処理装置のリソースの必要量を算出する算出部と、算出部による算出の結果に基づいて処理装置のリソースの割り当て変更を実行する実行部と、を備える。

一実施形態に従った制御方法は、アクセスの対象となる情報の処理装置を制御する制御方法であって、情報を通信網を介して取得する取得ステップと、取得ステップにて取得した情報の取得数の時間的変化を解析する解析ステップと、解析ステップにおける解析の結果に基づいて、処理装置のリソースの必要量を算出する算出ステップと、算出ステップにおける算出の結果に基づいて処理装置のリソースの割り当て変更を実行する実行ステップと、を含む。

実施形態に従った制御装置及び制御方法によれば、回線やサーバの負荷状況の急激な変化に対応可能なスケーリングを実行することができる。

第１の実施形態にかかるシステム１００の構成を概念的に示す図である。第１の実施形態にかかる制御装置１０の処理構成を概念的に示す図である。制御装置１０のハードウエア構成を概念的に示す図である。制御装置１０における処理の流れを示すフローチャートである。第２の実施形態にかかる制御装置１０´の処理構成を概念的に示す図である。制御装置１０´における処理の流れを示すフローチャートである。算出部１３による算出結果の表示例である。

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。なお、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。

［第１の実施形態］
〔処理構成〕
図１は、本発明の第１の実施形態におけるシステム１００の構成を概念的に示す図である。システム１００において、制御装置１０は通信網３０を介して処理装置２０と接続されている。

処理装置２０は、例えば物理サーバ上で稼働する仮想サーバである。処理装置２０は、アクセスの対象となる情報（以下、アクセス対象情報とも表記）を処理する。

制御装置１０は、処理装置２０を制御する。図２は、制御装置１０の処理構成を概念的に示す図である。制御装置１０は、取得部１１、解析部１２、算出部１３及び実行部１４を含む。

取得部１１は、アクセス対象情報を、通信網３０を介して取得する。取得部１１は、アクセス対象情報を、例えばインターネットを介して取得する。アクセス対象情報は、例えばトレンド／急上昇ワード／ＨＯＴワード等と呼ばれる、検索数が上昇している検索ワード（検索文字列）や、ＳＮＳあるいは短文投稿サイトに投稿された文字列である。取得部１１は、例えば以下の方法でアクセス対象情報を取得する。例えば、指定の問い合わせに合致する情報の一覧を取得するためのApplication Programming Interface（ＡＰＩ）を公開している外部の情報投稿サイトや外部の検索サイトがある。取得するアクセス対象情報を予め設定しておき、取得部１１が、外部のサイトにて公開されているＡＰＩを実行することによって所定のアクセス対象情報を含む投稿の一覧を取得することができる。また、制御装置１０が検索エンジンを搭載するサーバである場合は、自サーバにおいて検索要求を受け付けた情報をアクセス対象情報とすることもできる。取得部１１は、上述した情報を例えば時間単位、週単位といった周期で、あるいはシステム１００のユーザからの指示に応じて取得する。

解析部１２は、取得部１１が取得したアクセス対象情報の取得数の時間的変化を解析する。例えば解析部１２は、現在を基準として過去２日間における１２時間ごとのあるアクセス対象情報の取得数から、該アクセス対象情報の取得数の時間的変化を解析する。解析部１２は、解析の結果、例えば該アクセス対象情報の取得数の増減率や増減数を出力する。ここで、例えば取得数が上昇している（取得数が多い）アクセス対象情報については流行の傾向がみられると考えられる。逆に、取得数が減少している（少ない）アクセス対象情報については流行衰退の傾向がみられると考えられる。そして、例えば取得数が上昇している（取得数が多い）アクセス対象情報については、該アクセス対象情報を扱う処理装置２０においてより多くのリソースが必要であると考えられる。逆に、取得数が減少している（少ない）アクセス対象情報については、該アクセス対象情報を扱う処理装置２０において多くのリソースは必要でなくなると考えられる。ここで、処理装置２０におけるリソースとは、例えば処理装置２０が仮想サーバである場合、当該仮想サーバのCPU（仮想CPU）、メモリ（仮想メモリ）、ハードディスク（仮想ディスク）等である。

算出部１３は、解析部１２による解析の結果に基づいて、処理装置２０のリソースの必要量を算出する。以下に、リソースの必要量の算出例を示す。例えば、CPUの使用量が３GHz、アクセス対象情報の取得数の増加率が８０％である場合、算出部１３は、CPUの必要量を５．４GHz（３GHz×１．８）と算出する。新たなアクセス対象情報（新アクセス対象情報）が出現した場合は、例えば新アクセス対象情報に類似するアクセス対象情報（同じカテゴリーに属するアクセス対象情報等）についてその増減率あるいは増減数から過去に算出したリソースの必要量に基づいて、新アクセス対象情報に対応するリソースの必要量を算出する。

算出部１３による算出結果を、例えば図７に示すように表示部（不図示）に表示させることもできる。

実行部１４は、算出部１３による算出の結果に基づいて処理装置２０のリソースの割り当て変更を実行する。具体的には例えば、算出の結果、処理装置２０におけるリソースの必要量が現在のリソース使用量よりも多い場合、すなわちリソースが不足している場合は、処理装置２０の数を増やす（スケールアウト）。一方、処理装置２０におけるリソースの必要量が現在のリソース使用量よりも少ない場合、処理装置２０の数を減らす（スケールイン）。スケーリングは、スケールアウト/スケールインの他、CPU、メモリ容量、ハードディスク容量、ネットワークの利用帯域等のスペックの変更、すなわちスケールアップ/スケールダウンを含む。例えば、CPUの使用量が３GHz、算出部１３により算出されたCPUの必要量が５．４GHzである場合、仮想サーバに５．４GHz以上の物理CPUを割り当てることができる（スケールアップ）。また、スケーリングの方法には、単純に各リソースの台数や処理能力を変更する方法の他、以下の方法がある。すなわち、あらかじめ予備のサーバをホットスタンバイさせておきロードバランサーの追加払い出しにより負荷を分散させる方法、VLAN（Virtual LAN）の追加設定を行うことで回線を強化する方法がある。

〔ハードウエア構成〕
図３は、制御装置１０のハードウエア構成を概念的に示す図である。

制御装置１０は、プロセッサ１０ａ、メモリ１０ｂ、ストレージ１０ｃ、入出力インタフェース（入出力Ｉ／Ｆ）１０ｄ及び通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）１０ｅを備える。プロセッサ１０ａ、メモリ１０ｂ、ストレージ１０ｃ、入出力インタフェース１０ｄ及び通信インタフェース１０ｅは、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路で接続されている。

プロセッサ１０ａは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などの演算処理装置である。プロセッサ１０ａは、後述するストレージ１０ｃに格納されている各プログラムを実行することで、各処理部（取得部１１、解析部１２、算出部１３及び実行部１４等）の機能をそれぞれ実現する。ここで、プロセッサ１０ａは、各プログラムを実行する際、これらのプログラムを後述するメモリ１０ｂ上に読み出してから実行しても良いし、メモリ１０ｂ上に読み出さずに実行しても良い。

メモリ１０ｂは、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などのメモリである。

ストレージ１０ｃは、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、又はメモリカードなどの記憶装置である。また、ストレージ１０ｃは、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリであってもよい。ストレージ１０ｃは、各処理部（取得部１１、解析部１２、算出部１３及び実行部１４等）の機能を実現するプログラムを格納する。

通信インタフェース１０ｅは、外部装置（例えば物理サーバ）との間でデータを送受信する。通信インタフェース１０ｅは、例えば有線ネットワーク又は無線ネットワークを介して外部装置と通信する。

なお、制御装置１０のハードウエア構成は、図２に示される構成に制限されない。

〔動作例〕
制御装置１０の動作例を説明する。図４は、制御装置１０における処理の流れを示すフローチャートである。

取得部１１は、アクセス対象情報を通信網３０を介して取得する（ステップＳ１１）。解析部１２は、取得部１１が取得したアクセス対象情報の取得数の時間的変化を解析する（ステップＳ１２）。算出部１３は、解析部１２による解析の結果に基づいて、処理装置２０のリソースの必要量を算出する（ステップＳ１３）。実行部１４は、算出部１３による算出の結果に基づいて処理装置２０のリソースの割り当て変更を実行する（ステップＳ１４）。

〔作用効果〕
本実施形態の制御装置１０では、アクセス対象情報が処理装置２０に到達する前に該アクセス対象情報を取得し、該アクセス対象情報の取得数の時間的変化の解析結果を、スケーリングを行う際の判断材料として用いる。これにより、回線やサーバの負荷状況の急激な変化に対応可能なスケーリングを実行することができる。すなわち、刻一刻と変化する流行に応じてリソースのスケーリングを実行することで、流行の急激な変化によって生じる回線やサーバのダウンといった障害を回避することができる。また、リソースの負荷が平準化されることで、アクセス数やシステム利用者の急激な増加によるアクセス不可や応答時間劣化等を回避することができる。さらに、流行と連携してリソースを最適なスケールに保つため、無駄なコスト(課金)を削減することができる。

上述の説明では、算出部１３は、リソースの必要量として、必要量の総量を算出する。しかし、これに限らず、リソースの現在の使用量からの増減分を算出してもよい。

また、取得部１１は、通信網３０を介して処理装置２０から、処理装置２０におけるリソース使用状況に関する情報を取得することもできる。処理装置２０におけるリソース使用状況に関する情報とは、例えば処理装置２０が仮想サーバである場合、当該仮想サーバに割り当てられているリソース（仮想CPU、仮想メモリ、仮想ディスク等）の使用状況に関する情報である。具体的には、例えばCPU使用量３GHz（または残量３GHz）、CPU使用率５０％、あるいはハードディスクI/O読み込み速度３０Mbps等といった情報である。この場合、算出部１３は、解析部１２による解析の結果と、取得部１１が取得した、処理装置２０におけるリソース使用状況に関する情報とに基づいて、処理装置２０におけるリソースの必要量を算出する。

また、取得部１１は、特定のアクセス対象情報の取得数の時間的変化を解析した結果に関する情報を取得することもできる。例えば、取得部１１は、インターネットプロバイダがＷｅｂサイト上で公表している、よくアクセスされているニュースのランキングや、よく検索されている検索ワードのランキング等に関する情報を取得することができる。この他、取得部１１は、ビッグデータあるいはその分析結果から得られる文字列を取得することもできる。この場合、算出部１３は、取得部１１が取得した解析結果に関する情報に基づいて処理装置２０におけるリソースの必要量を算出する。

［第２の実施形態］
〔処理構成〕
図５は、本発明の第２の実施形態にかかる制御装置１０´の処理構成を概念的に示す図である。

制御装置１０´は、第１の実施形態における制御装置１０の構成に加え、割り当て条件を設定する設定部１５を備える。割り当て条件とは、アクセス対象情報の解析や、リソースの割り当て変更の実行の際に用いられる条件である。割り当て条件には、例えばキーワードと、割り当て動作の定義情報と、のうち少なくともいずれかが含まれる。設定部１５は、入出力インタフェースを介してユーザにより入力された割り当て条件を設定することができる。

解析部１２´は、取得部１１´が取得したアクセス対象情報のうち、設定部１５が設定したキーワードと合致するアクセス対象情報の取得数の時間的変化を解析する。実行部１４´は、算出部１３´が判定した結果と設定部１５が設定した割り当て動作の定義情報と、に基づいて割り当て変更を実行する。

〔動作例〕
図６は、制御装置１０´における処理の流れを示すフローチャートである。

設定部１５は、割り当て条件を設定する（ステップＳ２０）。取得部１１´は、アクセス対象情報及び処理装置２０におけるリソース使用状況に関する情報を通信網３０を介して取得する（ステップＳ２１）。解析部１２´は、ステップＳ２１にて取得部１１´が取得したアクセス対象情報のうち、設定部１５が設定したキーワードと合致するアクセス対象情報の取得数の時間的変化を解析する（ステップＳ２２）。算出部１３´は、解析部１２´が解析した結果と、取得部１１´が取得した、処理装置２０におけるリソース使用状況に関する情報とに基づいて、処理装置２０におけるリソースの必要量を算出する（ステップＳ２３）。実行部１４´は、算出部１３´が算出した結果と設定部１５が設定した割り当て動作の定義情報と、に基づいて割り当て変更を実行する（ステップＳ２４）。

〔作用効果〕
本実施形態にかかる制御装置１０´では、設定部１５を備えることにより、取得部１１´が取得したアクセス対象情報から、ユーザが利用するシステムに関連するキーワードにしぼって流行の状況を解析することができる。そのため、解析にかかる時間やコストを抑えることができる。また、割り当て動作の定義情報を設定することにより、よりユーザのニーズに合わせた割り当て変更を実行することができる。

上述の説明では、解析部１２´が、取得部１１´が取得したアクセス対象情報のうち、設定部１５が設定したキーワードと合致するアクセス対象情報の取得数の時間的変化を解析する。しかし、これに限らず、取得部１１´が、設定部１５が設定したキーワードに合致するアクセス対象情報を取得する態様とすることもできる。

［第３の実施形態］
第１及び第２の実施形態では、算出部１３は、リソースの現在の使用状況に関する情報及び現在のアクセス対象情報の解析結果に基づいてリソースの必要量を算出する。しかし、これに限らず、リソースの過去の使用量（例えば算出時点より前の数日間の使用量または算出時点より前の数週間の使用量）及び過去のアクセス対象情報（例えば算出時点より前の数日間のアクセス対象情報または算出時点より前の数週間のアクセス対象情報）に基づいてリソースの必要量を予測することもできる。この場合、制御装置１０は記憶部を備える。該記憶部は、取得部１１が取得したアクセス対象情報及びリソースの使用状況に関する情報を格納する。解析部１２は、記憶部からアクセス対象情報を読み出してアクセス対象情報の取得数の過去の時間的変化を解析する。算出部１３は、リソースの過去の使用量を記憶部から読み出し、当該過去の使用量と、アクセス対象情報の取得数の過去の時間的変化とに基づいて、リソースの必要量を算出（予測）する。

リソースの過去の使用量及び過去のアクセス対象情報に基づいてリソースの必要量を予測することにより、予測精度が向上し、より最適なスケーリングを行うことができる。

［第４の実施形態］
SDN（Software-Defined Networking）技術を利用することにより、ネットワーク機器も論理的に制御可能なリソースとして扱うことができる。そのため、処理装置におけるリソースだけでなく、ネットワーク機器（回線）もスケーリングの対象にすることができる。

以下、本発明の適用例について説明する。企業において、社員に対してクラウド上に仮想マシンを割り当てている場合、アクセス対象情報に代えて（あるいはアクセス対象情報に加えて）、企業の入場ゲートの通過数に応じてスケーリングを実行することができる。または、入場と連動して払い出し済みの仮想マシンの起動を行うこともできる。これにより、仮想マシンを使用する可能性の高い社員の数に応じたスケーリングを実行することができる。

これに関連して、施設などの入場者数情報を取得し、当該施設の関連システムのICT（Information and Communication Technology）リソースを入場者数に合わせて自動的にスケーリングすることができる。

また、ニュースや、災害などの緊急速報の情報を取得し、当該情報の関係者が扱うシステムや関連情報を扱うシステムのICTリソースを当該情報に合わせて自動的にスケーリングすることができる。例えば、企業関連のニュースを取得して、当該企業の株価を扱うシステムのICTリソースをスケーリングする。また、テレビ番組などで取り上げられた製品の情報やある製品の口コミ情報を取得し、インターネット販売においてこれらの製品を扱うシステムのICTリソースをスケーリングする。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて他の変形例、応用例を含むことは言うまでもない。上記の実施形態の一部又は全部は、以下のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
アクセスの対象となる情報の処理装置を制御する制御装置であって、
前記情報を通信網を介して取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記情報の取得数の時間的変化を解析する解析部と、
前記解析部による解析の結果に基づいて、前記処理装置のリソースの必要量を算出する算出部と、
前記算出部による算出の結果に基づいて前記処理装置のリソースの割り当て変更を実行する実行部と、を備える制御装置。
（付記２）
前記取得部は、前記情報を収集する情報処理装置から前記情報を取得する付記１に記載の制御装置。
（付記３）
前記取得部は、前記処理装置におけるリソース使用状況に関する情報を取得し、
前記算出部は、前記解析部による解析の結果と、前記取得部が取得した、前記処理装置におけるリソース使用状況に関する情報とに基づいて前記処理装置のリソースの必要量を算出する、付記１又は２に記載の制御装置。
（付記４）
前記実行部は、前記算出部による算出の結果、前記処理装置のリソースの必要量がリソースの使用量よりも多い場合に前記処理装置の数を増やし、前記処理装置のリソースの必要量がリソース使用量よりも少ない場合に前記処理装置の数を減らす、付記１乃至３に記載の制御装置。
（付記５）
前記解析の際に用いられるキーワードと、前記割り当て変更の実行の際に用いられる割り当て動作の定義情報と、を含む割り当て条件を設定する設定部を備え、
前記解析部は、前記取得部が取得した前記情報のうち、前記キーワードと合致する前記情報の取得数の時間的変化を解析し、
前記実行部は、前記算出部が算出した結果と前記割り当て動作の定義情報と、に基づいて割り当て変更を実行する、付記１乃至４に記載の制御装置。
（付記６）
アクセスの対象となる情報の処理装置を制御する制御方法であって、
前記情報を通信網を介して取得する取得ステップと、
前記取得ステップにて取得した前記情報の取得数の時間的変化を解析する解析ステップと、
前記解析ステップにおける解析の結果に基づいて、前記処理装置のリソースの必要量を算出する算出ステップと、
前記算出ステップにおける算出の結果に基づいて前記処理装置のリソースの割り当て変更を実行する実行ステップと、を含む制御方法。
（付記７）
前記取得ステップでは、前記情報を収集する情報処理装置から前記情報を取得する付記６に記載の制御方法。
（付記８）
前記取得ステップでは、前記処理装置におけるリソース使用状況に関する情報を取得し、
前記算出ステップでは、前記解析ステップにおける解析の結果と、前記取得ステップにて取得した、前記処理装置におけるリソース使用状況に関する情報とに基づいて前記処理装置のリソースの必要量を算出する、付記６又は７に記載の制御方法。
（付記９）
前記実行ステップでは、前記算出ステップにおける算出の結果、前記処理装置のリソースの必要量がリソースの使用量よりも多い場合に前記処理装置の数を増やし、前記処理装置のリソースの必要量がリソース使用量よりも少ない場合に前記処理装置の数を減らす、付記６乃至８に記載の制御方法。
（付記１０）
前記解析の際に用いられるキーワードと、前記割り当て変更の実行の際に用いられる割り当て動作の定義情報と、を含む割り当て条件を設定する設定ステップを含み、
前記解析ステップでは、前記取得ステップにて取得した前記情報のうち、前記キーワードと合致する前記情報の取得数の時間的変化を解析し、
前記実行ステップでは、前記算出ステップにて算出した結果と前記割り当て動作の定義情報と、に基づいて割り当て変更を実行する、付記６乃至９に記載の制御方法。
（付記１１）
アクセスの対象となる情報の処理装置を制御する制御装置において、コンピュータに、
前記情報を通信網を介して取得する取得処理と、
前記取得処理にて取得した前記情報の取得数の時間的変化を解析する解析処理と、
前記解析処理における解析の結果に基づいて、前記処理装置のリソースの必要量を算出する算出処理と、
前記算出処理における算出の結果に基づいて前記処理装置のリソースの割り当て変更を実行する実行処理と、を実行させるプログラム。
（付記１２）
前記取得処理では、前記情報を収集する情報処理装置から前記情報を取得する付記１１に記載のプログラム。
（付記１３）
前記取得処理では、前記処理装置におけるリソース使用状況に関する情報を取得し、
前記算出処理では、前記解析ステップにおける解析の結果と、前記取得処理にて取得した、前記処理装置におけるリソース使用状況に関する情報とに基づいて前記処理装置のリソースの必要量を算出する、付記１１又は１２に記載のプログラム。
（付記１４）
前記実行処理では、前記算出処理における算出の結果、前記処理装置のリソースの必要量がリソースの使用量よりも多い場合に前記処理装置の数を増やし、前記処理装置のリソースの必要量がリソース使用量よりも少ない場合に前記処理装置の数を減らす、付記１１乃至１３に記載のプログラム。
（付記１５）
前記解析の際に用いられるキーワードと、前記割り当て変更の実行の際に用いられる割り当て動作の定義情報と、を含む割り当て条件を設定する設定処理を実行させ、
前記解析処理では、前記取得処理にて取得した前記情報のうち、前記キーワードと合致する前記情報の取得数の時間的変化を解析し、
前記実行処理では、前記算出処理にて算出した結果と前記割り当て動作の定義情報と、に基づいて割り当て変更を実行する、付記１１乃至１４に記載のプログラム。

１０、１０´ 制御装置
１１、１１´ 取得部
１２、１２´ 解析部
１３、１３´ 算出部
１４、１４´ 実行部
１５設定部
１０ａプロセッサ
１０ｂメモリ
１０ｃストレージ
１０ｄ入出力インタフェース
１０ｅ通信インタフェース
２０処理装置
３０通信網
１００システム

Claims

特定の情報を処理する処理装置を制御する制御装置であって、
前記特定の情報を示す文字列であるアクセス対象情報を、通信網を介して取得する取得部と、
前記アクセス対象情報の取得数を解析し、前記アクセス対象情報の取得数の、所定の時間内における変化量を取得する解析部と、
前記変化量に基づいて、前記処理装置のリソースの必要量を算出する算出部と、
前記算出されたリソースの必要量に基づいて前記処理装置のリソースの割り当て変更を実行する実行部と、を備える制御装置。
前記取得部は、前記アクセス対象情報を収集する情報処理装置から前記アクセス対象情報を取得する請求項１に記載の制御装置。
前記取得部は、前記処理装置におけるリソース使用状況に関する情報を取得し、
前記算出部は、前記変化量と、前記処理装置におけるリソース使用状況に関する情報とに基づいて前記処理装置のリソースの必要量を算出する、請求項１又は２に記載の制御装置。
前記実行部は、前記処理装置のリソースの必要量がリソースの使用量よりも多い場合に前記処理装置の数を増やし、前記処理装置のリソースの必要量がリソース使用量よりも少ない場合に前記処理装置の数を減らす、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の制御装置。
前記解析の際に用いられるキーワードと、前記割り当て変更の実行の際に用いられる割り当て動作の定義情報と、を含む割り当て条件を設定する設定部を備え、
前記解析部は、前記取得部が取得した前記アクセス対象情報のうち、前記キーワードと合致する前記アクセス対象情報の取得数の、所定の時間内における変化量を取得し、
前記実行部は、前記算出されたリソースの必要量と前記割り当て動作の定義情報と、に基づいて割り当て変更を実行する、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の制御装置。
特定の情報を処理する処理装置を制御する制御方法であって、
前記特定の情報を示す文字列であるアクセス対象情報を、通信網を介して取得し、
前記アクセス対象情報の取得数を解析し、前記アクセス対象情報の取得数の、所定の時間内における変化量を取得し、
前記変化量に基づいて、前記処理装置のリソースの必要量を算出し、
前記算出されたリソースの必要量に基づいて前記処理装置のリソースの割り当て変更を実行する、制御方法。
前記アクセス対象情報を収集する情報処理装置から前記アクセス対象情報を取得する請求項６に記載の制御方法。
前記処理装置におけるリソース使用状況に関する情報を取得し、
前記変化量と、前記処理装置におけるリソース使用状況に関する情報とに基づいて前記処理装置のリソースの必要量を算出する、請求項６又は７に記載の制御方法。
前記処理装置のリソースの必要量がリソースの使用量よりも多い場合に前記処理装置の数を増やし、前記処理装置のリソースの必要量がリソース使用量よりも少ない場合に前記処理装置の数を減らす、
請求項６乃至８のいずれか一項に記載の制御方法。
前記解析の際に用いられるキーワードと、前記割り当て変更の実行の際に用いられる割り当て動作の定義情報と、を含む割り当て条件を設定し、
前記取得されたアクセス対象情報のうち、前記キーワードと合致する前記アクセス対象情報の取得数の、所定の時間内における変化量を取得し、
前記算出されたリソースの必要量と前記割り当て動作の定義情報と、に基づいて割り当て変更を実行する、請求項６乃至９のいずれか一項に記載の制御方法。