JP6957910B2

JP6957910B2 - 情報処理装置

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Publication number: JP6957910B2
Application number: JP2017050032A
Authority: JP
Inventors: 研吾石川
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2017-03-15
Filing date: 2017-03-15
Publication date: 2021-11-02
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Also published as: JP2018156146A

Description

本発明は、情報処理装置にかかり、特に、マシンの構成を決定する情報処理装置に関する。

ＩａａＳ（Infrastructure as a Service）基盤上の仮想マシン上で業務アプリケーションを実行させる状況において、仮想マシンの構成を管理するリソース管理技術がある。例えば、仮想マシン上で業務アプリケーションが性能を維持して動作できるよう、仮想サーバの負荷状況に応じて、自動的に仮想マシンのＣＰＵ（central processing unit）などの諸元や、仮想マシンの数量を拡大／縮小する、ことが行われる。

ここで、仮想マシン上で実行する業務アプリケーションとして、例えば、ソースコードのビルドを行うアプリケーションがある。ソースコードのビルドは、例えば、一台のビルド用のマシン上で、ソースコードファイル単位の中間ファイル生成と、その中間ファイルを結合し、実行可能なファイルを生成する、という業務である。

また、業務アプリケーションを実行する仮想マシンを管理する技術として、特許文献１の技術がある。特許文献１では、仮想マシンを利用する場合に、その上で動作する業務アプリケーションに必要な仮想マシンのＣＰＵ／メモリの諸元を、過去のＣＰＵ／メモリの使用量、処理時間をもとに決定している。

特開２０１５−０６０２７９号公報

しかしながら、上述した特許文献１の技術では、ソースコードのビルドにおいて、前回のリソース使用量だけを基準として仮想マシンの構成を決定した場合には、必ずしも適切なリソース使用量とはならない。このため、過多なリソースの割り当てによるリソースの無駄遣いや、過少なリソース割り当てによる処理の遅延が発生し、リソースを効率よく使用することができない、という問題が生じる。

また、仮想マシンばかりでなく、物理マシンにおいても、実行される業務アプリケーションの前回のリソース使用量だけを基準とした場合には、適切なリソース使用量のマシンを使用することができない、という問題が生じる。

このため、本発明の目的は、上述した課題である、所定の処理を実行するマシンのリソースを適切に設定することができない、という問題を解決することにある。

本発明の一形態である情報処理装置は、
所定のリソースを備えたマシンにて処理対象データを処理した際の当該処理対象データのデータ量とリソース使用量とを関連付けた関連付け情報を取得し、当該関連付け情報と、新たな前記処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する決定手段を備えた、
という構成をとる。

また、本発明の一形態である情報処理システムは、
所定のリソースを備えたマシンにて処理対象データを処理した際のデータ量とリソース使用量とを関連付けた関連付け情報を記憶する記憶装置と、
前記記憶装置から前記関連付け情報を取得し、当該関連付け情報と、新たな前記処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する決定手段を備えた情報処理装置と、
を備えた、
という構成をとる。

また、本発明の一形態であるプログラムは、
情報処理装置に、
所定のリソースを備えたマシンにて処理対象データを処理した際の当該処理対象データのデータ量とリソース使用量とを関連付けた関連付け情報を取得し、当該関連付け情報と、新たな前記処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する決定手段、
を実現させる、
という構成をとる。

また、本発明の一形態である情報処理方法は、
所定のリソースを備えたマシンにて処理対象データを処理した際の当該処理対象データのデータ量とリソース使用量とを関連付けた関連付け情報を取得し、
当該関連付け情報と、新たな前記処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する、
という構成をとる。

本発明は、以上のように構成されることにより、所定の処理を実行するマシンのリソースを適切に設定することができる。

本発明の実施形態１における情報処理システムの全体構成を示すブロック図である。図１に開示したビルド実行サーバの構成を示す図である。図１に開示したビルド実行サーバの動作を示すフローチャートである。図１に開示したビルド実行サーバによる処理の様子を示す図である。図１に開示したビルド実行サーバによる処理の様子を示す図である。本発明の実施形態２における情報処理装置の構成を示すブロック図である。本発明の実施形態２における情報処理装置の動作を示すフローチャートである。

＜実施形態１＞
本発明の第１の実施形態を、図１乃至図５を参照して説明する。図１乃至図２は、情報処理システムの構成を説明するための図である。図３乃至図５は、情報処理システムの動作を説明するための図である。

［構成］
本発明における情報処理システムは、ＩａａＳ基盤における仮想マシンのリソース管理を行う情報処理システムである。特に、本実施形態では、仮想マシンの利用目的がソースコードのビルドを実行することであることとし、かかる仮想マシンの構成を決定するための情報処理システムを例示する。

但し、本発明においては、構成を決定する仮想マシンの利用目的は上記に限定されず、いかなる処理対象データを処理する用途に利用されてもよい。また、本発明においては、構成を決定するマシンは仮想マシンであることに限定されず、物理マシンの構成を決定してもよい。

図１に示すように、本実施形態における情報処理システムは、ネットワークを介して接続された、ソースコード管理サーバ１と、ビルド実行サーバ３と、仮想マシン管理サーバ５と、を備えている。そして、これらはネットワークを介して通信が可能な状態である。さらに、情報処理システムは、後述するように仮想マシン管理サーバ５にて起動された仮想マシン６をネットワークに接続して備えている。

ソースコード管理サーバ１は、演算装置と記憶装置とを備えた情報処理装置にて構成されている。そして、ソースコード管理サーバ１は、記憶装置に記憶されたソースコードファイル２を管理し、当該記憶装置からソースコードファイルを取得する機能を有する。なお、かかる機能は、演算装置でプログラムが実行されることで構築される。

ビルド実行サーバ３は、演算装置と記憶装置とを備えた情報処理装置にて構成されている。そして、ビルド実行サーバ３は、図２に示すように、演算装置にプログラムが組み込まれることで構築された、ソースコード取得部３１と、ビルド実行部３２と、構成決定部３３と、マシン要求部３４と、を備えている。

ソースコード取得部３１（決定手段）は、ソースコード管理サーバ１にビルド対象となるソースコード（処理対象データ）を要求し、当該ソースコード管理サーバ１からソースコードを取得する。そして、ソースコード取得部３１は、取得したソースコードを、ビルドできる単位に分割して、ビルドする対象となる複数のステップ（分割処理対象データ）を生成する。

ビルド実行部３２は、起動された仮想マシン６を利用して、上述したようにソースコードを分割した各ステップをビルドする。そして、ビルド実行部３２は、各ステップのビルドに要した仮想マシン６を構成するリソースの使用量を、リソース使用履歴データ４（関連付け情報）として記憶装置に記憶する。このとき、ビルド実行部３２は、各ステップのデータ量を表すソースコード量に、リソース使用量を関連付けて記憶する。例えば、リソース使用量としては、仮想マシンを構成するＣＰＵコア数や、ＣＰＵ使用率である。但し、リソース使用量は、上述したものに限定されない。

構成決定部３３（決定手段）は、新たなソースコードのビルドを行う際に、ソースコード取得部３１にて取得したソースコードの各ステップと、リソース使用履歴データ４と、に基づいて、仮想マシン６の構成を決定する。このとき、構成決定部３３は、ステップ毎に、当該ステップのビルドを実行する仮想マシン６の構成を決定する。特に、仮想マシン６を構成するリソースの諸元と数量、例えば、ＣＰＵの性能とコア数、を決定する。

具体的に、構成決定部３３は、前回から今回にかけてのソースコード量の差分量や増減の割合に応じて、リソースの諸元と数量を決定する。また、構成決定部３３は、ソースコード量だけでなく、前回にステップを処理した際のリソースの使用率に基づいても、リソースの諸元と数量を決定する。なお、仮想マシン６の構成を決定する方法については、後の動作説明時に詳述する。

マシン要求部３４（要求手段）は、構成決定部３３にて決定した仮想マシン６を構築させる要求を、仮想マシン管理サーバ５に出力する。

仮想マシン管理サーバ５は、演算装置と記憶装置とを備えた情報処理装置にて構成されている。そして、仮想マシン管理サーバ５は、構成決定部３３からの仮想マシン構築要求に応じて、要求された諸元と数量のリソースを有する仮想マシン６を起動する機能を有する。なお、かかる機能は、演算装置でプログラムが実行されることで構築される。

［動作］
次に、上述した構成の情報処理システム、特に、ビルド実行サーバ３の構成を、図２のフローチャートを参照して説明する。

まず、初回のビルド実行時に、ビルド実行サーバ３がビルドの対象となるソースコードをソースコード管理サーバ１から取得して（ステップＳ１）、ビルドする単位となる各ステップに分割する（ステップＳ２）。そして、ビルド実行サーバ３は、仮想マシン管理サーバ５に対して、既定の諸元で仮想マシンを１つ起動する要求をする。仮想マシン管理サーバ５は、要求に応じて仮想マシン６を１つ起動する。

続いて、ビルド実行サーバ３は、起動された仮想マシン６の上でソースコードのビルドを行う（ステップＳ３でＹｅｓ、ステップＳ４）。ビルド実行サーバ３は、ビルド時に並列実行したステップと、そのときに使用した仮想マシン６のリソース使用量と、を関連付けて、リソース使用履歴データ４に保存する（ステップＳ５）。

続いて、２回目のビルド実行時では、ビルド実行サーバ３は、上述同様に、ビルドの対象となるソースコードをソースコード管理サーバ１から取得し（ステップＳ１）、ビルドする単位となる各ステップに分割する（ステップＳ２）。そして、ビルド実行サーバ３は、ステップ毎に、前回からのデータ量の差分を算出する（ステップＳ３でＮｏ、ステップＳ６）。

ビルド実行サーバ３は、算出した差分とリソース使用履歴データ４とに基づいて、今回のビルドでステップ毎に必要な構成、つまり、リソースの諸元を算出する（ステップＳ７）。このとき、例えば、データ量の増減割合に応じて、ＣＰＵコアの数を増減させる。一例としては、データ量が半分に減った場合には、同一性能のＣＰＵコアの数を半分にする。また、前回と今回とでソースコード量の差分がない場合には、前回にビルドを行った際のリソースの使用率に基づいて、ＣＰＵコアの数を増減させる。一例としては、前回ＣＰＵの使用率が５０％であった場合には、同一性能のＣＰＵコアの数を半分にする。

続いて、ビルド実行サーバ３は、仮想マシン管理サーバ５に対して、算出した仮想マシンの構成、つまり、必要な仮想マシンの諸元と数量を要求する（ステップＳ８）。すると、仮想マシン管理サーバ５は、要求された諸元と数量の仮想マシン６を起動する。

その後は、上述同様に、ビルド実行サーバ３が起動した仮想マシン６を用いて各ステップのビルドを行う（ステップＳ５）。そして、ビルド実行サーバ３は、ビルド時に実行したステップと、そのときに使用した仮想マシン６のリソース使用量と、を関連付けて、リソース使用履歴データ４に保存する（ステップＳ５）。

［具体例］
次に、上述した情報処理システムによる仮想マシンの構成を決定する具体例を、図４乃至図５を参照して説明する。

まず、初回に、ソースコード量「1000」のステップＡ、ソースコード量「500」のステップＢ、ソースコード量「2000」のステップＣ、のビルドを行うこととする。このとき、ビルドを行う仮想マシン６のリソースはＣＰＵコア数が２コアであることとする。

かかる状況でビルドを行うと、図４（ａ）に示すように、各ソースコード量と、ＣＰＵコア数が２コアというリソース使用量と、がリソース使用履歴データ４として記憶される。これに加えて、図４（ｂ）に示すように、ステップ毎に、ＣＰＵの使用率がリソース使用履歴データ４に記憶される。図４（ｂ）の例は、ステップＡはＣＰＵを「100％」使用して100秒の処理時間、ステップＢはＣＰＵを「50％」使用して50秒の処理時間、ステップＣはＣＰＵを「100%」使用して200秒の処理時間、を要した例である。

次に、２回目である今回のビルドが行われたとする。このとき、図５に示すように、今回のビルドでは、ステップＡはソースコード量が「500」、ステップＢはソースコード量が「500」、ステップＣはソースコード量が「4000」、であるとする。

すると、ステップＡは、ソースコード量が「1000」から「500」と変化しており、前回から「-500」の差分がある。つまり、ソースコード量が１／２となっている。このため、ビルド実行サーバ３は、ステップＡについては、割り当てる仮想マシンのＣＰＵコア数は、性能が同一である場合に、前回の１／２でよいと判断する。つまり、ＣＰＵコア数は「１」と決定する。

また、ステップＣは、ソースコード量が「2000」から「4000」と、前回の２倍に変化している。このため、ビルド実行サーバ３は、ステップＣについては、割り当てる仮想マシンのＣＰＵコア数は、性能が同一である場合に、前回の２倍必要であると判断する。つまり、ＣＰＵコア数は「４」と決定する。

一方、ステップＢは、ソースコード量が前回今回共に、「500」と変化していないが、前回のＣＰＵ使用率が５０％である。つまり、ステップＢについては、前回は割り当てられた仮想マシンのリソースの１／２しか使用していない。このため、ビルド実行サーバ３は、ステップＢについては、割り当てる仮想マシンのＣＰＵコア数は、性能が同一である場合に、前回の１／２でよいと判断する。つまり、ＣＰＵコア数は「１」と決定する。

以上より、ビルド実行サーバ３は、ステップＡとステップＢに対しては、ＣＰＵコア数が「１」の仮想マシン、ステップＣについては、ＣＰＵコア数が「４」の仮想マシン、というように、構成を決定する。そして、ビルド実行サーバ３は、かかる構成の仮想マシン６を起動するよう仮想マシン管理サーバ５に対して要求する。

なお、上述した図５の例では、ステップＡとステップＣでは、前回のビルド処理でのＣＰＵ使用率が１００％であるため、かかるＣＰＵ使用率によってＣＰＵコア数を変更していない。しかしながら、仮に、ステップＡとステップＣで前回のＣＰＵ使用率が１００％に満たない場合には、今回のビルド処理でＣＰＵ使用率が１００％となることを想定して、ＣＰＵコア数を減らしてもよい。例えば、ステップＣで前回のＣＰＵ使用率が５０％であった場合には、今回はＣＰＵコア数を１／２に減らしてもよい。このため、上述したように、ステップＣのソースコード量が２倍に増加した場合であっても、ＣＰＵ使用率が５０％である場合には、結果としてＣＰＵコア数を増減０とし、ＣＰＵコア数を「２」と決定してもよい。

また、上記では、ソースコードのビルド処理に利用するマシンが仮想マシンである場合を説明したが、マシンは物理マシンであってもよい。この場合、諸元が異なる物理マシン群を用意しておき、上記仮想マシン管理サーバ５は、物理マシン管理サーバとして、決定された構成の物理マシンを起動してもよい。

以上のように、本発明によると、ビルドするソースコードの前回からの差分量に基づいて、必要な仮想マシンの諸元および数量を決定しているため、並列実行することで、仮想マシンのＣＰＵ／メモリあたりの処理量が一定となる。その結果、リソースを効率よく利用することができる。さらに、これにより、ビルドに要する時間の推定が容易となる。

＜実施形態２＞
次に、本発明の第２の実施形態を、図６乃至図７を参照して説明する。図６は、実施形態２における情報処理装置の構成を示すブロック図であり、図７はその動作を示すフローチャートである。なお、本実施形態における情報処理装置は、実施形態１で説明したビルド実行サーバ３の構成の概略を示している。

図６に示すように、情報処理装置１００は、
所定のリソースを備えたマシンにて処理対象データを処理した際の当該処理対象データのデータ量とリソース使用量とを関連付けた関連付け情報を取得し、当該関連付け情報と、新たな処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する決定手段１１０を備えている。

上記情報処理装置１００によると、まず、所定のリソースを備えたマシンにて処理対象データを処理した際の当該処理対象データのデータ量とリソース使用量とを関連付けた関連付け情報を取得する（ステップＳ１１）。そして、取得した関連付け情報と、新たな処理対象データのデータ量と、に基づいて、マシンの構成を決定する（ステップＳ１２）。

以上のように、本発明によると、処理対象データの変化量に基づいて、必要なマシンの構成を決定している。このため、処理対象データのデータ量に応じて、リソースを効率よく利用することができるマシンを構築することができる。

＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明における情報処理装置、情報処理システム、プログラム、情報処理方法の構成の概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。

（付記１）
所定のリソースを備えたマシンにて処理対象データを処理した際の当該処理対象データのデータ量とリソース使用量とを関連付けた関連付け情報を取得し、当該関連付け情報と、新たな前記処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する決定手段を備えた、
情報処理装置。

（付記２）
付記１に記載の情報処理装置であって、
前記決定手段は、前回に前記処理対象データを処理した際の前記関連付け情報と、前回に処理した前記処理対象データのデータ量と新たな前記処理対象データのデータ量との差分量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する、
情報処理装置。

（付記３）
付記１又は２に記載の情報処理装置であって、
前記決定手段は、前回に処理した前記処理対象データのデータ量に対する新たな前記処理対象データのデータ量の割合に応じて、前記マシンの構成を変更する割合を決定する、
情報処理装置。

（付記４）
付記２又は３に記載の情報処理装置であって、
前記決定手段は、前回に前記処理対象データを処理した際の前記リソースの使用率に基づいて、前記マシンの構成を決定する、
情報処理装置。

（付記５）
付記４に記載の情報処理装置であって、
前記決定手段は、前回に前記処理対象データを処理した際の前記リソースの使用率が１００％に満たない場合に、当該使用率に基づいて前記マシンの構成を決定する、
情報処理装置。

（付記６）
付記１乃至５のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記決定手段は、前記処理対象データを複数単位に分割した分割処理対象データ毎に、当該分割処理対象データを処理した際のデータ量とリソース使用量とを関連付けた前記関連付け情報と、新たな前記分割処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する、
情報処理装置。

（付記６．１）
付記１乃至６のいずれかに記載の情報処理装置であって、
決定した前記マシンの構成を構築させる要求を、マシン構築機能を有する他の情報処理装置に出力する要求手段を備えた、
情報処理装置。

（付記６．２）
付記１乃至６．１のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記決定手段は、所定のリソースを備えた仮想マシンにてソースコードをビルド処理した際の当該ソースコードのデータ量とリソース使用量とを関連付けた前記関連付け情報を取得し、当該関連付け情報と、新たな前記ソースコードのデータ量と、に基づいて、前記仮想マシンの構成を決定する、
情報処理装置。

（付記７）
所定のリソースを備えたマシンにて処理対象データを処理した際のデータ量とリソース使用量とを関連付けた関連付け情報を記憶する記憶装置と、
前記記憶装置から前記関連付け情報を取得し、当該関連付け情報と、新たな前記処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する決定手段を備えた情報処理装置と、
を備えた情報処理システム。

（付記８）
付記７に記載の情報処理システムであって、
前記決定手段にて決定された構成からなる前記マシンを構築する他の情報処理装置、
を備えた情報処理システム。

（付記９）
情報処理装置に、
所定のリソースを備えたマシンにて処理対象データを処理した際の当該処理対象データのデータ量とリソース使用量とを関連付けた関連付け情報を取得し、当該関連付け情報と、新たな前記処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する決定手段、
を実現させるためのプログラム。

（付記９．１）
付記９に記載のプログラムであって、
前記情報処理装置に、さらに、
決定した前記マシンの構成を構築させる要求を、マシン構築機能を有する他の情報処理装置に出力する要求手段、
を実現させるためのプログラム。

（付記１０）
所定のリソースを備えたマシンにて処理対象データを処理した際の当該処理対象データのデータ量とリソース使用量とを関連付けた関連付け情報を取得し、
当該関連付け情報と、新たな前記処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する、
情報処理方法。

（付記１１）
付記１０に記載の情報処理方法であって、
前回に前記処理対象データを処理した際の前記関連付け情報と、前回に処理した前記処理対象データのデータ量と新たな前記処理対象データのデータ量との差分量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する、
情報処理方法。

（付記１２）
付記１１に記載の情報処理方法であって、
前回に処理した前記処理対象データのデータ量に対する新たな前記処理対象データのデータ量の割合に応じて、前記マシンの構成を変更する割合を決定する、
情報処理方法。

（付記１３）
付記１１又は１２に記載の情報処理方法であって、
前回に前記処理対象データを処理した際の前記リソースの使用率に基づいて、前記マシンの構成を決定する、
情報処理装置。

（付記１４）
付記１３に記載の情報処理方法であって、
前回に前記処理対象データを処理した際の前記リソースの使用率が１００％に満たない場合に、当該使用率に基づいて前記マシンの構成を決定する、
情報処理方法。

（付記１５）
付記１０乃至１３のいずれかに記載の情報処理方法であって、
前記処理対象データを複数単位に分割した分割処理対象データ毎に、当該分割処理対象データを処理した際のデータ量とリソース使用量とを関連付けた前記関連付け情報と、新たな前記分割処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する、
情報処理。

（付記１６）
付記１０乃至１５のいずれかに記載の情報処理方法であって、
決定した前記マシンの構成を構築させる要求を、マシン構築機能を有する他の情報処理装置に出力する、
情報処理方法。

（付記１７）
付記１０乃至１６のいずれかに記載の情報処理方法であって、
所定のリソースを備えた仮想マシンにてソースコードをビルド処理した際の当該ソースコードのデータ量とリソース使用量とを関連付けた前記関連付け情報を取得し、当該関連付け情報と、新たな前記ソースコードのデータ量と、に基づいて、前記仮想マシンの構成を決定する、
情報処理方法。

なお、上述したプログラムは、記憶装置に記憶されていたり、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されている。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体である。

以上、上記実施形態等を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。

１ソースコード管理サーバ
２ソースコードファイル
３ビルド実行サーバ
３１ソースコード取得部
３２ビルド実行部
３３構成決定部
３４マシン要求部
４リソース使用履歴データ
５仮想マシン管理サーバ
６仮想マシン
Ｎネットワーク

Claims

所定のリソースを備えたマシンにて処理対象データを処理した際の当該処理対象データのデータ量とリソース使用量とを関連付けた関連付け情報を取得し、当該関連付け情報と、新たな前記処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する決定手段を備え、
前記決定手段は、前回に処理した前記処理対象データのデータ量に対する新たな前記処理対象データのデータ量の割合と、前回に前記処理対象データを処理した際の前記リソースの使用率と、に基づいて前記マシンの構成を決定し、さらに、前回に前記処理対象データを処理した際の前記リソースの使用率が１００％に満たない場合に、当該使用率に基づいて前記マシンの構成を決定する、
情報処理装置。
所定のリソースを備えたマシンにて処理対象データを処理した際の当該処理対象データのデータ量とリソース使用量とを関連付けた関連付け情報を取得し、当該関連付け情報と、新たな前記処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する決定手段を備え、
前記決定手段は、前回に処理した前記処理対象データのデータ量に対する新たな前記処理対象データのデータ量の割合と、前回に前記処理対象データを処理した際の前記リソースの使用率と、に基づいて前記マシンの構成を決定し、さらに、前記処理対象データを複数単位に分割した分割処理対象データ毎に、当該分割処理対象データを処理した際のデータ量とリソース使用量とを関連付けた前記関連付け情報と、新たな前記分割処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する、
情報処理装置。
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記決定手段は、前回に前記処理対象データを処理した際の前記リソースの使用率が１００％に満たない場合に、当該使用率に基づいて前記マシンの構成を決定する、
情報処理装置。
請求項１乃至３のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記決定手段は、前回に前記処理対象データを処理した際の前記関連付け情報と、前回に処理した前記処理対象データのデータ量と新たな前記処理対象データのデータ量との差分量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する、
情報処理装置。
所定のリソースを備えたマシンにて処理対象データを処理した際のデータ量とリソース使用量とを関連付けた関連付け情報を記憶する記憶装置と、
前記記憶装置から前記関連付け情報を取得し、当該関連付け情報と、新たな前記処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する決定手段を備えた情報処理装置と、
を備え、
前記決定手段は、前回に処理した前記処理対象データのデータ量に対する新たな前記処理対象データのデータ量の割合と、前回に前記処理対象データを処理した際の前記リソースの使用率と、に基づいて前記マシンの構成を決定し、さらに、前回に前記処理対象データを処理した際の前記リソースの使用率が１００％に満たない場合に、当該使用率に基づいて前記マシンの構成を決定する、
情報処理システム。
所定のリソースを備えたマシンにて処理対象データを処理した際のデータ量とリソース使用量とを関連付けた関連付け情報を記憶する記憶装置と、
前記記憶装置から前記関連付け情報を取得し、当該関連付け情報と、新たな前記処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する決定手段を備えた情報処理装置と、
を備え、
前記決定手段は、前回に処理した前記処理対象データのデータ量に対する新たな前記処理対象データのデータ量の割合と、前回に前記処理対象データを処理した際の前記リソースの使用率と、に基づいて前記マシンの構成を決定し、さらに、前記処理対象データを複数単位に分割した分割処理対象データ毎に、当該分割処理対象データを処理した際のデータ量とリソース使用量とを関連付けた前記関連付け情報と、新たな前記分割処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する、
情報処理システム。
情報処理装置に、
所定のリソースを備えたマシンにて処理対象データを処理した際の当該処理対象データのデータ量とリソース使用量とを関連付けた関連付け情報を取得し、当該関連付け情報と、新たな前記処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する決定手段、
を実現させると共に、
前記決定手段は、前回に処理した前記処理対象データのデータ量に対する新たな前記処理対象データのデータ量の割合と、前回に前記処理対象データを処理した際の前記リソースの使用率と、に基づいて前記マシンの構成を決定し、さらに、前回に前記処理対象データを処理した際の前記リソースの使用率が１００％に満たない場合に、当該使用率に基づいて前記マシンの構成を決定する、
ことを実現させるためのプログラム。
情報処理装置に、
所定のリソースを備えたマシンにて処理対象データを処理した際の当該処理対象データのデータ量とリソース使用量とを関連付けた関連付け情報を取得し、当該関連付け情報と、新たな前記処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する決定手段、
を実現させると共に、
前記決定手段は、前回に処理した前記処理対象データのデータ量に対する新たな前記処理対象データのデータ量の割合と、前回に前記処理対象データを処理した際の前記リソースの使用率と、に基づいて前記マシンの構成を決定し、さらに、前記処理対象データを複数単位に分割した分割処理対象データ毎に、当該分割処理対象データを処理した際のデータ量とリソース使用量とを関連付けた前記関連付け情報と、新たな前記分割処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する、
ことを実現させるためのプログラム。
所定のリソースを備えたマシンにて処理対象データを処理した際の当該処理対象データのデータ量とリソース使用量とを関連付けた関連付け情報を取得し、
当該関連付け情報と、新たな前記処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する際に、前回に処理した前記処理対象データのデータ量に対する新たな前記処理対象データのデータ量の割合と、前回に前記処理対象データを処理した際の前記リソースの使用率と、に基づいて前記マシンの構成を決定し、さらに、前回に前記処理対象データを処理した際の前記リソースの使用率が１００％に満たない場合に、当該使用率に基づいて前記マシンの構成を決定する、
情報処理方法。
所定のリソースを備えたマシンにて処理対象データを処理した際の当該処理対象データのデータ量とリソース使用量とを関連付けた関連付け情報を取得し、
当該関連付け情報と、新たな前記処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する際に、前回に処理した前記処理対象データのデータ量に対する新たな前記処理対象データのデータ量の割合と、前回に前記処理対象データを処理した際の前記リソースの使用率と、に基づいて前記マシンの構成を決定し、さらに、前記処理対象データを複数単位に分割した分割処理対象データ毎に、当該分割処理対象データを処理した際のデータ量とリソース使用量とを関連付けた前記関連付け情報と、新たな前記分割処理対象データのデータ量と、に基づいて、前記マシンの構成を決定する、
情報処理方法。