JP7320659B1 - 情報処理システム及び情報処理方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】適切な分散処理を可能にすること。【解決手段】本願に係る情報処理システムは、分散処理を実行する第１ノード及び第２ノードを含む複数のノードを含む情報処理システムであって、第１ノードは、情報処理システムにおいて処理することが要求される情報処理が分割された複数のジョブを含むジョブリストを生成し、生成したジョブリストを、複数のノードの各々がアクセス可能な共有ストレージに格納し、第２ノードは、共有ストレージを参照し、ジョブリストのうち処理対象とするジョブである対象ジョブを決定し、対象ジョブの処理後にジョブリストを更新する。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理システム及び情報処理方法に関する。
従来、分散処理を行う分散処理システムに関する種々の技術が提供されている。例えば、マスタサーバが複数のスレーブサーバに処理を割り当てることによりジョブ全体の完了時間を短縮する技術が提供されている。
特開２０１５－１７００５４号公報
しかし、上記の従来技術では、改善の余地がある。例えば、上記従来技術では、マスタサーバが複数のスレーブサーバに処理（ジョブ）を割り当てる必要があり、各スレーブサーバはマスタサーバにより割り当てが行われた後、割り当てられた処理を行うこととなる。そのため、マスタサーバによる割り当てが無ければスレーブサーバは処理を開始できず、適切に分散処理を行うことが難しい場合がある。
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、適切な分散処理を可能にする情報処理システム及び情報処理方法を提供することを目的とする。
本願に係る情報処理システムは、分散処理を実行する第１ノード及び第２ノードを含む複数のノードを含む情報処理システムであって、前記第１ノードは、前記情報処理システムにおいて処理することが要求される情報処理が分割された複数のジョブを含むジョブリストを生成し、生成した前記ジョブリストを、前記複数のノードの各々がアクセス可能な共有ストレージに格納し、前記第２ノードは、前記共有ストレージを参照し、前記ジョブリストのうち処理対象とするジョブである対象ジョブを決定し、前記対象ジョブの処理後に前記ジョブリストを更新することを特徴とする。
実施形態の一態様によれば、適切な分散処理を可能にすることができるという効果を奏する。
図１は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理システムによる処理の一例を示す図である。 図３は、情報処理システムにおける処理手順を示すフローチャートである。 図４は、情報処理システムにおける処理概要を示す図である。 図５は、実施形態に係るサーバ装置の構成例を示す図である。 図６は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。 図７は、ハードウェア構成の一例を示す図である。
以下に、本願に係る情報処理システム及び情報処理方法を実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理システム及び情報処理方法が限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
（実施形態）
〔１．情報処理システム概要〕
以下では、分散処理システム２を含む情報処理システム１により実行される情報処理（分散処理）について説明する。例えば、情報処理システム１は、オープンソースのコンテナオーケストレーションシステムであるKubernetesに関する技術を用いて実現される。なお、情報処理システム１は、以下に示す情報処理を実行可能であれば、Kubernetesに限らず、任意の技術を適宜用いて実現されてもよい。
また、以下では、第１ノード１０がマスタノードであり、第２ノード２０ａ、２０ｂ等がスレーブノードである場合を一例として説明する。第２ノード２０ａ、第２ノード２０ｂ等について、特に区別なく説明する場合には、「第２ノード２０」と記載する場合がある。また、第１ノード１０及び第２ノード２０について、特に区別なく説明する場合には、単に「ノード」と記載する場合がある。
〔１－１．情報処理システムの構成例〕
上述した処理を行う情報処理システム１の装置構成の一例について、図１を用いて説明する。図１は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図１に示すように、情報処理システム１には、端末装置５０と、分散処理システム２とが含まれる。端末装置５０と、分散処理システム２とは所定の通信網（ネットワークＮ）を介して、有線または無線により通信可能に接続される。図１の示す例では、分散処理システム２には、サーバ装置１００ａやサーバ装置１００ｂ等が含まれる。なお、図１では、サーバ装置１００ａやサーバ装置１００ｂのみを図示するが、サーバ装置１００ａやサーバ装置１００ｂに限らず、サーバ装置１００ｃやサーバ装置１００ｄ等の３つ以上のサーバ装置１００が含まれてもよい。また、サーバ装置１００ａやサーバ装置１００ｂ等について、特に区別なく説明する場合には、サーバ装置１００と記載する。端末装置５０は、少なくとも１つのサーバ装置１００と通信する。
端末装置５０は、分散処理システム２の管理者等の任意の主体（以下「ユーザ」ともいう）によって利用される情報処理装置である。端末装置５０は、実施形態における処理を実現可能であれば、どのような装置であってもよい。例えば、端末装置５０は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の装置であってもよい。図２に示す例では、端末装置５０がノート型ＰＣ（ノートパソコン）である場合を示す。
端末装置５０は、分散処理システム２に分散処理の実行を指示するコマンド等の指令情報の入力をユーザから受け付ける。端末装置５０は、ユーザの指令情報を受け付ける画面（指令入力画面）を表示する。端末装置５０は、表示された指令入力画面に入力されたユーザの指令情報を受け付ける。例えば、端末装置５０は、図４の端末装置５０－１、５０－２に示すような指令情報の入力を受け付ける。端末装置５０は、指令情報を分散処理システム２に送信する。
分散処理システム２は、分散処理を行うシステムである。分散処理システム２は、分散処理を実行する複数のサーバ装置１００を含む。分散処理システム２は、サーバ装置１００に限らず、種々の装置を含んでもよい。例えば、分散処理システム２には、ユーザからの指令情報に基づいて、サーバ装置１００による分散処理に関する種々の管理を行う管理装置が含まれてもよい。例えば、分散処理システム２の管理装置が端末装置５０と通信して指令情報を受信し、管理装置が指令情報に基づいて管理装置からの情報を基に各サーバ装置１００が分散処理を実行してもよい。なお、管理装置はマスタノードに対応するサーバ装置１００であってもよい。例えば、管理装置は第１ノード１０に対応するサーバ装置１００であってもよい。なお、上述した装置構成は一例に過ぎず、分散処理システム２は所望の処理が実現可能であれば、任意の装置構成が採用可能である。
サーバ装置１００は、例えば分散処理の実行主体となる装置である。サーバ装置１００は、任意のコンピュータにより実現される。例えば、各サーバ装置１００は、分散処理システム２内のネットワークにより通信可能に接続される。なお、各サーバ装置１００は、分散処理の可能であれば、どのような形態により通信可能に接続されてもよい。サーバ装置１００の詳細については後述するが、以下各ノードに対応するサーバ装置１００が行う処理について簡単に記載する。
第１ノード１０に対応するサーバ装置１００は、情報処理システム１において処理することが要求される情報処理（「対象情報処理」ともいう）が分割された複数のジョブを含むジョブリストを生成する。なお、サーバ装置１００は、対象情報処理が複数のジョブに分割されればどのような手法により、対象情報処理が分割した複数のジョブを生成してもよい。例えば、サーバ装置１００は、対象情報処理の内容に応じて適宜選択した分割手法により、対象情報処理を分割して複数のジョブを生成してもよい。第１ノード１０に対応するサーバ装置１００は、生成したジョブリストを、複数のノードの各々がアクセス可能な共有ストレージに格納する。
第１ノード１０に対応するサーバ装置１００は、共有ストレージを参照し、ジョブリストのうち処理対象とする対象ジョブを決定する。第１ノード１０に対応するサーバ装置１００は、対象ジョブの処理後にジョブリストを更新する。第１ノード１０に対応するサーバ装置１００は、ジョブリストを基に設定されたジョブキューを参照し、ジョブキューに含まれるジョブを対象ジョブに決定する。
第１ノード１０に対応するサーバ装置１００は、マスタノードに対応する。第１ノード１０に対応するサーバ装置１００は、自装置（第１ノード１０）の実行状態を管理する第１フラグ（Master実行フラグ）の値を設定する。第１ノード１０に対応するサーバ装置１００は、第１ノード１０が処理を開始した場合、第１フラグを実行中に対応する第１値に設定する。第１ノード１０に対応するサーバ装置１００は、第１フラグが第１ノード１０の処理が完了したことを示す第２値であり、かつ第２フラグが第２ノード２０の処理が完了したことを示す第２値である場合、処理を終了する。
第２ノード２０に対応するサーバ装置１００は、共有ストレージを参照し、ジョブリストのうち処理対象とするジョブである対象ジョブを決定する。第２ノード２０に対応するサーバ装置１００は、対象ジョブの処理後にジョブリストを更新する。
第２ノード２０に対応するサーバ装置１００は、スレーブノードに対応する。第２ノード２０に対応するサーバ装置１００は、共有ストレージを参照し、ジョブリストのうち未処理のジョブを対象ジョブに決定する。第２ノード２０に対応するサーバ装置１００は、ジョブリストを基に設定されたジョブキューを参照し、ジョブキューに含まれるジョブを対象ジョブに決定する。
第２ノード２０に対応するサーバ装置１００は、自装置（第２ノード２０）の実行状態を管理する第２フラグ（Slave実行フラグ）の値を設定する。第２ノード２０に対応するサーバ装置１００は、第１フラグが第１値である場合、共有ストレージを参照し、対象ジョブに決定し、対象ジョブの処理を実行する。第２ノード２０に対応するサーバ装置１００は、第２ノード２０が処理を開始した場合、第２フラグを実行中に対応する第１値に設定する。
図１で示した情報処理システム１の装置構成は一例に過ぎず、以下に示す情報処理（分散処理）を実現可能であれば、どのような構成であってもよいが、以下では、図１に示した装置構成の情報処理システム１を一例として説明する。
〔１－２．情報処理例〕
図２を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムによる処理の一例を示す図である。図２では、ユーザが利用する端末装置５０からの要求に応じて、分散処理システム２が分散処理を実行し、処理結果に関する情報を端末装置５０へ提供する場合を一例として示す。
まず、情報処理システム１の機能構成について説明する。図２に示すように、情報処理システム１は、端末装置５０と、第１ノード１０、第２ノード２０ａ、第２ノード２０ｂ等の複数のノードと、サーバ装置１００とが含まれる。
図２に示す第１ノード１０や第２ノード２０は、図１に示すサーバ装置１００により実現される。なお、第１ノード１０や第２ノード２０等のノードがどのサーバ装置１００により実現されるかは任意の態様が採用可能である。例えば、１つのノードが１つのサーバ装置１００により実現されてもよいし、複数のサーバ装置１００により実現されてもよい。例えば、第１ノード１０がサーバ装置１００ａにより実現され、第２ノード２０の各々がサーバ装置１００ａ以外の他のサーバ装置１００により実現されてもよい。第１ノード１０がサーバ装置１００ａにより実現され、第２ノード２０ａがサーバ装置１００ｂにより実現され、第２ノード２０ｂがサーバ装置１００ｃにより実現されてもよい。
情報処理システム１は、分散処理を実行する第１ノード及び第２ノードを含む複数のノードを含むシステムである。例えば、情報処理システム１は、第１ノード及び第２ノードを含む複数のノードにより分散処理を実行する分散処理システム２を含む。情報処理システム１は、第１ノード１０の実行状態を管理する第１フラグと、第２ノード２０の実行状態を管理する第２フラグとを用いて分散処理を実行する。
第１ノード１０は、情報処理システム１において処理することが要求される情報処理（対象情報処理）が分割された複数のジョブを含むジョブリストを生成する。例えば、第１ノード１０は、種々の従来技術を適宜用いて、任意の手法により対象情報処理を分割して複数のジョブを生成する。第１ノード１０は、生成したジョブリストを、複数のノードの各々がアクセス可能な共有ストレージに格納する。第１ノード１０は、共有ストレージを参照し、ジョブリストのうち処理対象とする対象ジョブを決定する。
第１ノード１０は、対象ジョブの処理後にジョブリストを更新する。第１ノード１０は、ジョブリストを基に設定されたジョブキューを参照し、ジョブキューに含まれるジョブを対象ジョブに決定する。
第１ノード１０は、マスタノードである。第１ノード１０は、自ノード（第１ノード１０）の実行状態を管理する第１フラグ（Master実行フラグ）の値を設定する。第１ノード１０は、第１ノード１０が処理を開始した場合、第１フラグを実行中に対応する第１値に設定する。第１ノード１０は、第１フラグが第１ノード１０の処理が完了したことを示す第２値であり、かつ第２フラグが第２ノード２０の処理が完了したことを示す第２値である場合、処理を終了する。
第２ノード２０は、共有ストレージを参照し、ジョブリストのうち処理対象とするジョブである対象ジョブを決定する。第２ノード２０は、対象ジョブの処理後にジョブリストを更新する。
第２ノード２０は、スレーブノードである。第２ノード２０は、共有ストレージを参照し、ジョブリストのうち未処理のジョブを対象ジョブに決定する。第２ノード２０は、ジョブリストを基に設定されたジョブキューを参照し、ジョブキューに含まれるジョブを対象ジョブに決定する。
第２ノード２０は、自ノード（第２ノード２０）の実行状態を管理する第２フラグ（False実行フラグ）の値を設定する。第２ノード２０は、第１フラグが第１値である場合、共有ストレージを参照し、対象ジョブに決定し、対象ジョブの処理を実行する。第２ノード２０は、第２ノード２０が処理を開始した場合、第２フラグを実行中に対応する第１値に設定する。
なお、第１ノード１０及び第２ノード２０等ノードを処理主体として記載するものについては、物理的な構成においては、そのノードに対応するサーバ装置１００が処理主体であるものとする。
図２の例では、端末装置５０は、分散処理システム２へ指令情報を送信する（ステップＳ１）。例えば、端末装置５０を利用するユーザは、端末装置５０を操作して指令情報を入力し、端末装置５０に指令情報を送信させる。例えば、分散処理システム２は、端末装置５０から指令情報を受信する。例えば、分散処理システム２の管理装置（例えば管理装置として機能するサーバ装置１００）は、端末装置５０から指令情報を受信する。
分散処理システム２は、分散処理を実行する（ステップＳ２）。例えば、第１ノード１０及び第２ノード２０を含む分散処理システム２は、指令情報を基に分散処理を実行する。例えば、第１ノード１０は、情報処理システム１において処理することが要求される情報処理が分割された複数のジョブを含むジョブリストを生成する。第１ノード１０は、生成したジョブリストを、複数のノードの各々がアクセス可能な共有ストレージに格納する。第２ノード２０は、共有ストレージを参照し、ジョブリストのうち処理対象とするジョブである対象ジョブを決定する。第２ノード２０は、対象ジョブの処理後にジョブリストを更新する。また、第１ノード１０は、共有ストレージを参照し、ジョブリストのうち処理対象とする対象ジョブを決定する。第１ノード１０は、対象ジョブの処理後にジョブリストを更新する。
分散処理システム２は、分散処理の処理結果を示す情報をユーザへ提供する（ステップＳ３）。例えば、分散処理システム２は、分散処理の処理結果を示す情報を指令元のユーザが利用する端末装置５０へ送信する。例えば、分散処理システム２の管理装置（例えば管理装置として機能するサーバ装置１００）は、分散処理の処理結果を示す情報を指令元のユーザが利用する端末装置５０へ送信する。例えば、分散処理システム２から分散処理の処理結果を受信した端末装置５０は、分散処理の処理結果を表示する。
〔１－３．マスタスレーブに基づく処理手順〕
次に、図３を用いて、情報処理システム１におけるマスタスレーブに基づく情報処理の手順について説明する。図３は、情報処理システムにおける処理手順を示すフローチャートである。
図３に示すように、情報処理システム１では、マスタノードである第１ノード１０は、Master実行フラグをTrueに設定する（ステップＳ１０１）。例えば、第１ノード１０は、マスタノードが実行中であることを示す状態（第１値）にMaster実行フラグ（第１フラグ）を設定する。例えば、第１ノード１０は、第１値に第１フラグの値を変更する。
そして、情報処理システム１では、第１ノード１０は、ジョブリストを作成する（ステップＳ１０２）。例えば、第１ノード１０は、複数のジョブを含むジョブリストを生成する。例えば、第１ノード１０は、分散処理システム２に与えられたタスクを複数のジョブに分割し、分割した複数のジョブを含むジョブリストを生成する。
そして、情報処理システム１では、第１ノード１０は、ジョブをキューに設定する（ステップＳ１０３）。例えば、第１ノード１０は、ジョブリストに含まれる複数のジョブをキューに設定することにより、キュー（「ジョブキュー」ともいう）を生成する。例えば、第１ノード１０は、ジョブリストに含まれる複数のジョブの各々をキューに追加する処理（エンキュー）を行うことにより、ジョブリストに含まれる複数のジョブが先入れ先出しのリスト構造（キュー構造）で保持されるジョブキューを生成する。例えば、第１ノード１０は、生成したジョブキューを複数のノードの各々がアクセス可能な共有ストレージに格納する。
そして、情報処理システム１では、第１ノード１０は、ジョブキューをチェックする（ステップＳ１０４）。例えば、第１ノード１０は、共有ストレージに格納されたジョブキューをチェックする。
情報処理システム１では、第１ノード１０は、ジョブキューにジョブが存在する場合（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、ジョブを実行する（ステップＳ１０６）。例えば、第１ノード１０は、ジョブキューにジョブが存在する場合、ジョブキューに含まれるジョブのうち処理対象とするジョブ（「対象ジョブ」ともいう）を決定し、決定した対象ジョブを実行する。例えば、第１ノード１０は、ジョブキューにジョブが存在する場合、ジョブキューからジョブを取り出す処理（デキュー）を行うことにより、ジョブキューからジョブを取得し、取得したジョブを対象ジョブに決定する。これにより、第１ノード１０は、ジョブキューから取り出したジョブを対象ジョブとして処理を実行する。
情報処理システム１では、第１ノード１０は、ジョブを終了し、結果を登録する（ステップＳ１０７）。例えば、第１ノード１０は、対象ジョブの処理を終了した場合、その処理結果を共有ストレージに登録する。例えば、第１ノード１０は、対象ジョブの処理を終了した場合、共有ストレージに格納されたジョブリストのうち対象ジョブに対応するジョブにその処理結果を対応付けて登録する。そして、情報処理システム１では、第１ノード１０は、ステップＳ１０７の処理後、ステップＳ１０４に戻って処理を繰り返す。
情報処理システム１では、第１ノード１０は、ジョブキューにジョブが存在しない場合（ステップＳ１０５：Ｎｏ）、Master実行フラグをFalseに設定する（ステップＳ１０８）。例えば、第１ノード１０は、マスタノードが実行中ではないことを示す状態（第２値）に実行フラグ（第１フラグ）を設定する。例えば、第１ノード１０は、第２値に第１フラグの値を変更する。
そして、情報処理システム１では、第１ノード１０は、Slave実行フラグをチェックする（ステップＳ１０９）。第１ノード１０は、第２ノード２０の実行フラグ（第２フラグ）がTrueである場合（ステップＳ１０９：Ｔｒｕｅ）、ステップＳ１０９に戻って処理を繰り返す。例えば、第１ノード１０は、第２ノード２０の実行フラグ（第２フラグ）がスレーブノードが実行中であることを示す状態（第１値）に設定されている場合、ステップＳ１０９に戻って処理を繰り返す。例えば、第１ノード１０は、第２ノード２０が複数ある場合、実行フラグがTrueである第２ノード２０が１つでもある場合、ステップＳ１０９に戻って処理を繰り返す。
一方、第１ノード１０は、第２ノード２０の実行フラグがFalseである場合（ステップＳ１０９：Ｆａｌｓｅ）、処理を終了する。例えば、第１ノード１０は、第２ノード２０の実行フラグ（第２フラグ）がスレーブノードが実行中ではないことを示す状態（第２値）に設定されている場合、処理を終了する。例えば、第１ノード１０は、第２ノード２０が複数ある場合、全ての第２ノード２０の実行フラグがFalseである場合、処理を終了する。
図３に示すように、情報処理システム１では、スレーブノードである第２ノード２０は、Master実行フラグをチェックする（ステップＳ２０１）。第２ノード２０は、第１ノード１０の実行フラグがTrueである場合（ステップＳ２０１：Ｔｒｕｅ）、ジョブキューをチェックする（ステップＳ２０２）。例えば、第２ノード２０は、第１ノード１０の実行フラグがマスタノードが実行中であることを示す状態に設定されている場合、複数のノードの各々がアクセス可能な共有ストレージに格納されたジョブキューをチェックする。
情報処理システム１では、第２ノード２０は、ジョブキューにジョブが存在しない場合（ステップＳ２０３：Ｎｏ）、ステップＳ２０１に戻って処理を繰り返す。
情報処理システム１では、第２ノード２０は、ジョブキューにジョブが存在する場合（ステップＳ２０３：Ｙｅｓ）、Slave実行フラグをTrueに設定する（ステップＳ２０４）。例えば、第２ノード２０は、スレーブノードが実行中であることを示す状態（第１値）に実行フラグ（自ノードに対応する第２フラグ）を設定する。例えば、第２ノード２０は、第１値に第２フラグの値を変更する。
そして、第２ノード２０は、ジョブを実行する（ステップＳ２０５）。例えば、第２ノード２０は、ジョブキューにジョブが存在する場合、ジョブキューに含まれるジョブのうち処理対象とするジョブ（対象ジョブ）を決定し、決定した対象ジョブを実行する。例えば、第２ノード２０は、ジョブキューにジョブが存在する場合、ジョブキューからジョブを取り出す処理（デキュー）を行うことにより、ジョブキューからジョブを取得し、取得したジョブを対象ジョブに決定する。これにより、第２ノード２０は、ジョブキューから取り出したジョブを対象ジョブとして処理を実行する。
情報処理システム１では、第２ノード２０は、ジョブを終了し、結果を登録する（ステップＳ２０６）。例えば、第２ノード２０は、対象ジョブの処理を終了した場合、その処理結果を共有ストレージに登録する。例えば、第２ノード２０は、対象ジョブの処理を終了した場合、共有ストレージに格納されたジョブリストのうち対象ジョブに対応するジョブにその処理結果を対応付けて登録する。そして、第２ノード２０は、Slave実行フラグをFalseに設定する（ステップＳ２０７）。例えば、第２ノード２０は、スレーブノードが実行中ではないことを示す状態（第２値）に実行フラグ（自ノードに対応する第２フラグ）を設定する。例えば、第２ノード２０は、第２値に第２フラグの値を変更する。そして、情報処理システム１では、第２ノード２０は、ステップＳ２０７の処理後、ステップＳ２０１に戻って処理を繰り返す。
第２ノード２０は、第１ノード１０の実行フラグがFalseである場合（ステップＳ２０１：Ｆａｌｓｅ）、第２ノード２０は、待機モードオプションをチェックする（ステップＳ２０８）。第２ノード２０は、待機モードオプションがONである場合（ステップＳ２０８：ＯＮ）、ステップＳ２０１に戻って処理を繰り返す。一方、第２ノード２０は、待機モードオプションがOFFである場合（ステップＳ２０８：ＯＦＦ）、処理を終了する。
また、情報処理システム１では、ノードが実行中のジョブを終了するコマンドを受け付けてもよい。例えば、情報処理システム１では、ジョブkillが実行された場合（ステップＳ３０１）、対応するジョブの実行を終了させる。例えば、情報処理システム１では、マスタノードのジョブkillが実行された場合、マスタノードの実行を終了させる。例えば、情報処理システム１では、第１ノード１０のジョブkillが実行された場合、第１ノード１０の実行を終了させる。例えば、情報処理システム１では、スレーブノードのジョブkillが実行された場合、スレーブノードの実行を終了させる。例えば、情報処理システム１では、第２ノード２０のジョブkillが実行された場合、その第２ノード２０の実行を終了させる。なお、情報処理システム１では、ステップＳ３０１の処理は行われなくてもよい。
〔１－４．マスタスレーブに基づく処理概要〕
次に、図４を用いて、情報処理システム１におけるマスタスレーブに基づく情報処理の概要について説明する。図４は、情報処理システムにおける処理概要を示す図である。例えば、図４は、KubernetesのReplicationControllerを用いて、情報処理システム１において大規模並列分散処理を実現できる様に分散処理を実装（実現）する場合を示す。なお、図４に示す端末装置５０－１及び端末装置５０－２は、各々生成するノード（Pod）の種類が異なる場合を示す。なお、端末装置５０－１及び端末装置５０－２を区別せずに説明する場合は「端末装置５０」と記載する場合がある。
図４では、端末装置５０－１は、Ｓｔｅｐ＃１に示すような指令情報を基にTerminal Pod（第１ノード１０に対応）を生成（Create）する。端末装置５０－１中に示すＳｔｅｐ＃１は、Terminal Pod上においてMasterモード（通常モード）で実行する一例を示す。例えば、Ｓｔｅｐ＃１の３～５行目は、実行環境準備のためのコマンド（指令情報）の一例を示す。図４中のTerminal Podは、マスタノードに対応する。図４中のTerminal Podは、例えばデータ処理／機械学習／ディープラーニング向けマルチテナントKubernetes環境であるACP（AI Cloud Platform）上で実現される。
図４中のTerminal Podは、共有ストレージで、ジョブキュー及び処理結果登録用データベースを管理する。例えば、共有ストレージは、KubernetesのPersistentVolume等のオブジェクトにより実現されてもよい。例えば、ジョブキューの排他制御は共有ストレージ上のロックファイル等が使用される。例えば、実行状態フラグは、共有ストレージ上のファイルを使用する。
図４では、端末装置５０－２は、Ｓｔｅｐ＃２に示すような生成する数を指定する「replicas: 2」を含む指令情報を基に２つのOptimizer Slave Pod（第２ノード２０に対応）を生成（Create）する。図２では、２つのOptimizer Slave Podのうち、Optimizer Slave Pod - Replica #1が第２ノード２０ａに対応し、Optimizer Slave Pod - Replica #2が第２ノード２０ｂに対応する。端末装置５０－２中に示すＳｔｅｐ＃２は、Optimizer Slave Podを２つ生成する場合の一例を示す。
例えば、Ｓｔｅｐ＃２の「replicas」の値を変更することで、任意の数のOptimizer Slave Podを生成することができ、スケール可能となる。図４中の各Optimizer Slave Podは、スレーブノードに対応する。図４中の各Optimizer Slave Podは、例えばデータ処理／機械学習／ディープラーニング向けマルチテナントKubernetes環境であるACP（AI Cloud Platform）上で実現される。例えば、上述した処理により１コマンドで数百の演算装置（ＧＰＵ等）の並列分散処理が可能となる。
図４中の各Optimizer Slave Podは、ジョブキューからジョブを取得して実行する（図４中の1.Get Trails及び2.Runに対応）。そして、図４中の各Optimizer Slave Podは、その結果をデータベース（処理結果登録用データベース）に登録する（図４中の3.Put Resultsに対応）。
同様に、図４中のTerminal Podは、ジョブキューからジョブを取得して実行する（図４中の1.Get Trails及び2.Runに対応）。そして、図４中のTerminal Podは、その結果をデータベース（処理結果登録用データベース）に登録する（図４中の3.Put Resultsに対応）。
このように、図４に示す例では、Terminal Pod（第１ノード１０に対応）は、Optimizer Slave Pod（第２ノード２０に対応）を管理せず、Optimizer Slave Pod（第２ノード２０に対応）の各々は、自身でジョブキューからジョブを取得して実行し、その結果をデータベースに登録する。
例えば、従来、Kubernetes等のクラウドサービス上で、任意（独自）処理の大規模並列分散処理を行うフレームワークやサービス等は存在しない。そのため、任意の大規模並列分散処理(数十～数百並列を想定)を実行したい場合、Kubernetes等のクラウドサービス上で新たなシステムを開発する必要があるが、それには、労力、時間、コストを必要とする。
一方で、上述したように、並列分散処理のMaster（マスタノード）とSlave（スレイブノード）とを疎結合にし、全てのノードが自律的に処理を行うことにより、KubernetesのReplicationControllerを用いて、情報処理システム１において並列分散処理を容易に実現することができる。上述したように、情報処理システム１は、クラウドシステムであって、情報処理を複数の実行要求に分割する。そして、情報処理システム１では、マスタがユーザから処理を受け付けると、処理を実現する実行要求を生成する。情報処理システム１では、生成した実行要求をスレーブが読み出せるストレージ領域に格納する。情報処理システム１では、スレーブが、ストレージを参照し、実行されていない実行要求を実行する。情報処理システム１は、クラウドシステムにおいて、複数のマシンと、共有ストレージとを設定して、共有ストレージ領域にマシンが実行した結果を登録する。
〔１－５．サーバ装置の構成〕
次に、図５を用いて、実施形態に係るサーバ装置１００の構成について説明する。図５は、実施形態に係るサーバ装置１００の構成例を示す図である。図５に示すように、サーバ装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、サーバ装置１００は、サーバ装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、所定の通信網（ネットワーク）と有線または無線で接続され、端末装置５０や他のサーバ装置１００との間で情報の送受信を行う。
（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。例えば、共有ストレージを有するサーバ装置１００（例えば第１ノード１０に対応するサーバ装置１００等）に対応する場合、記憶部１２０は、共有ストレージに格納される各種情報を記憶する。この場合、記憶部１２０は、ジョブリストやジョブキュー等に関する各種情報を記憶する。例えば、記憶部１２０は、ジョブリストやジョブキューを記憶する。例えば、記憶部１２０は、ジョブリストに含まれる各ジョブの処理結果を記憶する。
例えば、第１ノード１０に対応するサーバ装置１００の場合、記憶部１２０は、少なくとも第１フラグを記憶する。例えば、第１ノード１０に対応するサーバ装置１００の場合、記憶部１２０は、第１フラグ及び第２フラグを記憶してもよい。例えば、第２ノード２０に対応するサーバ装置１００の場合、記憶部１２０は、第２フラグを記憶してもよい。なお、上記は一例に過ぎず、記憶部１２０は、処理に必要な各種の情報を記憶する。
（制御部１３０）
図５の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、サーバ装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。
制御部１３０は、各種の処理を実行する実行部として機能する。制御部１３０は、タスクを処理する処理部として機能する。
制御部１３０は、各種情報を取得する取得部として機能する。例えば、制御部１３０は、記憶部１２０から各種情報を取得する。制御部１３０は、各種情報を他の情報処理装置から取得する。制御部１３０は、端末装置５０や他のサーバ装置１００から各種情報を取得する。制御部１３０は、通信部１１０を介して、端末装置５０や他のサーバ装置１００から情報を受信する。
制御部１３０は、通信部１１０を介して、ユーザが利用する端末装置５０からの各種要求を受信する。制御部１３０は、端末装置５０からの各種要求に応じた処理を実行する。制御部１３０は、各種要求を行う要求部として機能する。
制御部１３０は、各種情報を生成する生成部として機能する。制御部１３０は、記憶部１２０に記憶された情報を用いて各種情報を生成する。制御部１３０は、決定処理を実行する決定部として機能する。制御部１３０は、記憶部１２０に記憶された情報を用いて各種情報を決定する。
制御部１３０は、各種情報を提供する提供部をして機能する。制御部１３０は、通信部１１０を介して、端末装置５０へ情報を送信する。制御部１３０は、ユーザが利用する端末装置５０へ情報提供サービスを提供する。
制御部１３０は、共有ストレージを参照し、ジョブリストのうち処理対象とするジョブ（対象ジョブ）を決定する。制御部１３０は、共有ストレージを参照し、ジョブリストのうち未処理のジョブを対象ジョブに決定する。制御部１３０は、対象ジョブの処理後にジョブリストを更新する。制御部１３０は、ジョブリストを基に設定されたジョブキューを参照し、ジョブキューに含まれるジョブを対象ジョブに決定する。
第１ノード１０に対応するサーバ装置１００の場合、制御部１３０は、情報処理システム１において処理することが要求される情報処理が分割された複数のジョブを含むジョブリストを生成する。制御部１３０は、種々の従来技術を適宜用いて、任意の手法により対象情報処理を分割して複数のジョブを生成する。第１ノード１０に対応するサーバ装置１００の場合、制御部１３０は、生成したジョブリストを、複数のノードの各々がアクセス可能な共有ストレージに格納する。
第１ノード１０に対応するサーバ装置１００の場合、制御部１３０は、自装置（第１ノード１０）の実行状態を管理する第１フラグ（Master実行フラグ）の値を設定する。この場合、制御部１３０は、例えば記憶部１２０に記憶された第１フラグの値を設定（変更）する。第１ノード１０に対応するサーバ装置１００の場合、制御部１３０は、第１ノード１０が処理を開始した場合、第１フラグを実行中に対応する第１値に設定する。第１ノード１０に対応するサーバ装置１００の場合、制御部１３０は、第１フラグが第１ノード１０の処理が完了したことを示す第２値であり、かつ第２フラグが第２ノード２０の処理が完了したことを示す第２値である場合、処理を終了する。
第２ノード２０に対応するサーバ装置１００、制御部１３０は、自装置（第２ノード２０）の実行状態を管理する第２フラグ（False実行フラグ）の値を設定する。この場合、制御部１３０は、例えば記憶部１２０に記憶された第２フラグの値を設定（変更）する。第２ノード２０に対応するサーバ装置１００、制御部１３０は、第１フラグが第１値である場合、共有ストレージを参照し、対象ジョブに決定し、対象ジョブの処理を実行する。第２ノード２０に対応するサーバ装置１００、制御部１３０は、第２ノード２０が処理を開始した場合、第２フラグを実行中に対応する第１値に設定する。
〔２．処理手順〕
次に、図６を用いて、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理の手順について説明する。図６は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。
図６に示すように、情報処理システム１では、第１ノード１０が情報処理システム１において処理することが要求される情報処理が分割された複数のジョブを含むジョブリストを生成する（ステップＳ１１）。例えば、第１ノード１０を実現するサーバ装置１００は、情報処理システム１において処理することが要求される情報処理が分割された複数のジョブを含むジョブリストを生成する。例えば、第１ノード１０に対応するサーバ装置１００ａは、情報処理システム１において処理することが要求される情報処理が分割された複数のジョブを含むジョブリストを生成する。
情報処理システム１では、第１ノード１０が生成したジョブリストを、複数のノードの各々がアクセス可能な共有ストレージに格納する（ステップＳ１２）。例えば、第１ノード１０を実現するサーバ装置１００は、生成したジョブリストを、複数のノードの各々がアクセス可能な共有ストレージ（例えば、サーバ装置１００自装置の記憶部１２０）に格納する。例えば、第１ノード１０に対応するサーバ装置１００ａは、生成したジョブリストを、複数のノードの各々がアクセス可能な共有ストレージ（例えば、サーバ装置１００ａ自装置の記憶部１２０）に格納する。
情報処理システム１では、第２ノード２０が共有ストレージを参照し、ジョブリストのうち処理対象とするジョブである対象ジョブを決定する（ステップＳ１３）。例えば、第２ノード２０を実現するサーバ装置１００は、共有ストレージ（例えば、第１ノード１０を実現するサーバ装置１００の記憶部１２０）を参照し、ジョブリストのうち処理対象とするジョブである対象ジョブを決定する。例えば、第２ノード２０ａに対応するサーバ装置１００ｂは、共有ストレージ（例えば、第１ノード１０に対応するサーバ装置１００ａの記憶部１２０）を参照し、ジョブリストのうち処理対象とするジョブである対象ジョブを決定する。
情報処理システム１では、第２ノード２０が対象ジョブの処理後にジョブリストを更新する（ステップＳ１４）。例えば、第２ノード２０を実現するサーバ装置１００は、対象ジョブの処理後にジョブリストを更新する。例えば、第２ノード２０に対応するサーバ装置１００ｂは、対象ジョブの処理後に、第１ノード１０に対応するサーバ装置１００ａの記憶部１２０に格納されたジョブリストを更新する。
〔３．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理システム１は、分散処理を実行する第１ノード及び第２ノードを含む複数のノードを含む情報処理システム１であって、第１ノード１０は、情報処理システム１において処理することが要求される情報処理が分割された複数のジョブを含むジョブリストを生成し、生成したジョブリストを、複数のノードの各々がアクセス可能な共有ストレージに格納し、第２ノード２０は、共有ストレージを参照し、ジョブリストのうち処理対象とするジョブである対象ジョブを決定し、対象ジョブの処理後にジョブリストを更新する。
これにより、実施形態に係る情報処理システム１は、第２ノード２０が共有ストレージを参照して対象ジョブを決定し、対象ジョブの処理後にジョブリストを更新することにより、第１ノード１０からの割り当てに依らず、第２ノード２０がジョブを実行することができるため、適切な分散処理を可能にすることができる。
また、実施形態に係る情報処理システム１において、第１ノード１０は、マスタノードであり、第２ノード２０は、スレーブノードである。これにより、実施形態に係る情報処理システム１は、マスタスレーブ形式での分割処理により、適切な分散処理を可能にすることができる。
また、実施形態に係る情報処理システム１において、第２ノード２０は、共有ストレージを参照し、ジョブリストのうち未処理のジョブを対象ジョブに決定する。これにより、実施形態に係る情報処理システム１は、第２ノード２０がジョブリストの未処理のジョブを順次処理することにより、適切な分散処理を可能にすることができる。
また、実施形態に係る情報処理システム１において、第２ノード２０は、ジョブリストを基に設定されたジョブキューを参照し、ジョブキューに含まれるジョブを対象ジョブに決定する。これにより、実施形態に係る情報処理システム１は、第２ノード２０がジョブキューを参照しジョブリストの未処理のジョブを順次処理することにより、適切な分散処理を可能にすることができる。
また、実施形態に係る情報処理システム１において、第１ノード１０は、共有ストレージを参照し、ジョブリストのうち処理対象とする対象ジョブを決定し、対象ジョブの処理後にジョブリストを更新する。これにより、実施形態に係る情報処理システム１は、第１ノード１０が共有ストレージを参照して対象ジョブを決定し、対象ジョブの処理後にジョブリストを更新することにより、適切な分散処理を可能にすることができる。
また、実施形態に係る情報処理システム１において、第１ノード１０は、ジョブリストを基に設定されたジョブキューを参照し、ジョブキューに含まれるジョブを対象ジョブに決定する。これにより、実施形態に係る情報処理システム１は、第１ノード１０がジョブキューを参照しジョブリストの未処理のジョブを順次処理することにより、適切な分散処理を可能にすることができる。
また、実施形態に係る情報処理システム１は、第１ノード１０の実行状態を管理する第１フラグと、第２ノード２０の実行状態を管理する第２フラグとを用いて分散処理を実行する。これにより、実施形態に係る情報処理システム１は、第１ノード１０に対応する第１フラグと、第２ノード２０に対応する第２フラグとの２つ種別のフラグを用いることにより、適切な分散処理を可能にすることができる。
また、実施形態に係る情報処理システム１において、第１ノード１０は、第１ノード１０が処理を開始した場合、第１フラグを実行中に対応する第１値に設定する。これにより、実施形態に係る情報処理システム１は、第１ノード１０が自身状況に応じて第１フラグの値を設定することにより、適切な分散処理を可能にすることができる。
また、実施形態に係る情報処理システム１は、第２ノード２０は、第１フラグが第１値である場合、共有ストレージを参照し、対象ジョブに決定し、対象ジョブの処理を実行する。これにより、実施形態に係る情報処理システム１は、第２ノード２０が第１ノード１０の状況に応じて、共有ストレージを参照し、対象ジョブに決定し、対象ジョブの処理を実行することにより、適切な分散処理を可能にすることができる。
また、実施形態に係る情報処理システム１において、第２ノード２０は、第２ノード２０が処理を開始した場合、第２フラグを実行中に対応する第１値に設定する。これにより、実施形態に係る情報処理システム１は、第２ノード２０が自身状況に応じて第２フラグの値を設定することにより、適切な分散処理を可能にすることができる。
また、実施形態に係る情報処理システム１において、第１ノード１０は、第１フラグが第１ノード１０の処理が完了したことを示す第２値であり、かつ第２フラグが第２ノード２０の処理が完了したことを示す第２値である場合、処理を終了する。これにより、実施形態に係る情報処理システム１は、第１ノード１０が第１ノード１０に対応する第１フラグと、第２ノード２０に対応する第２フラグとの２つ種別のフラグを基に処理を終了することで、適切な分散処理を可能にすることができる。
〔４．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置５０やサーバ装置１００は、例えば図７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、サーバ装置１００を例に挙げて説明する。図７は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力Ｉ／Ｆ（Interface）１０６０、入力Ｉ／Ｆ１０７０、ネットワークＩ／Ｆ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置１０３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等により実現される。
一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置１０５０は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、ＵＳＢメモリやＳＤ（Secure Digital）メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、クラウドストレージ（オンラインストレージ）やＮＡＳ（Network Attached Storage）、ファイルサーバ等であってもよい。
出力Ｉ／Ｆ１０６０は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等といった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェイスであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力Ｉ／Ｆ１０７０は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及びスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインターフェイスであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。
また、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０はそれぞれ出力装置１０１０及び入力装置１０２０と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、ワイヤレス機器であってもよい。
また、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０も、入出力Ｉ／Ｆとして一体化していてもよい。
なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。
ネットワークＩ／Ｆ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。
演算装置１０３０は、出力Ｉ／Ｆ１０６０や入力Ｉ／Ｆ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
例えば、コンピュータ１０００がサーバ装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器から取得したプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行してもよい。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。
〔５．その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
例えば、上述したサーバ装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、制御部は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。
１ 情報処理システム
２ 分散処理システム
５０ 端末装置
１００ サーバ装置（情報処理装置）
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１３０ 制御部

Claims (10)

  1. 分散処理を実行する第１ノード及び第２ノードを含む複数のノードを含む情報処理システムであって、
    前記第１ノードは、前記情報処理システムにおいて処理することが要求される情報処理が分割された複数のジョブを含むジョブリストを生成し、生成した前記ジョブリストを、前記複数のノードの各々がアクセス可能な共有ストレージに格納し、
    前記第２ノードは、前記共有ストレージを参照し、前記ジョブリストのうち処理対象とするジョブである対象ジョブを決定し、前記対象ジョブの処理後に前記ジョブリストを更新し、
    前記第２ノードは、前記共有ストレージ、及び前記ジョブリストを基に設定されたジョブキューを参照し、前記ジョブリストのうち未処理のジョブであって、前記ジョブキューに含まれるジョブを前記対象ジョブに決定する
    ことを特徴とする情報処理システム。
  2. 分散処理を実行する第１ノード及び第２ノードを含む複数のノードを含む情報処理システムであって、
    前記第１ノードは、前記情報処理システムにおいて処理することが要求される情報処理が分割された複数のジョブを含むジョブリストを生成し、生成した前記ジョブリストを、前記複数のノードの各々がアクセス可能な共有ストレージに格納し、
    前記第２ノードは、前記共有ストレージを参照し、前記ジョブリストのうち処理対象とするジョブである対象ジョブを決定し、前記対象ジョブの処理後に前記ジョブリストを更新し、
    前記第１ノードは、前記共有ストレージ、及び前記ジョブリストを基に設定されたジョブキューを参照し、前記ジョブリストのうち前記ジョブキューに含まれるジョブを処理対象とする前記対象ジョブに決定し、前記対象ジョブの処理後に前記ジョブリストを更新する
    ことを特徴とする情報処理システム。
  3. 分散処理を実行する第１ノード及び第２ノードを含む複数のノードを含み、前記第１ノードの実行状態を管理する第１フラグと、前記第２ノードの実行状態を管理する第２フラグとを用いて分散処理を実行する情報処理システムであって、
    前記第１ノードは、前記情報処理システムにおいて処理することが要求される情報処理が分割された複数のジョブを含むジョブリストを生成し、生成した前記ジョブリストを、前記複数のノードの各々がアクセス可能な共有ストレージに格納し、
    前記第２ノードは、前記共有ストレージを参照し、前記ジョブリストのうち処理対象とするジョブである対象ジョブを決定し、前記対象ジョブの処理後に前記ジョブリストを更新し、
    前記第１ノードは、前記第１ノードが処理を開始した場合、前記第１フラグを実行中に対応する第１値に設定し、
    前記第２ノードは、前記第１フラグが前記第１値である場合、前記共有ストレージを参照し、前記対象ジョブに決定し、前記対象ジョブの処理を実行する
    ことを特徴とする情報処理システム。
  4. 分散処理を実行する第１ノード及び第２ノードを含む複数のノードを含み、前記第１ノードの実行状態を管理する第１フラグと、前記第２ノードの実行状態を管理する第２フラグとを用いて分散処理を実行する情報処理システムであって、
    前記第１ノードは、前記情報処理システムにおいて処理することが要求される情報処理が分割された複数のジョブを含むジョブリストを生成し、生成した前記ジョブリストを、前記複数のノードの各々がアクセス可能な共有ストレージに格納し、
    前記第２ノードは、前記共有ストレージを参照し、前記ジョブリストのうち処理対象とするジョブである対象ジョブを決定し、前記対象ジョブの処理後に前記ジョブリストを更新し、
    前記第１ノードは、前記第１フラグが前記第１ノードの処理が完了したことを示す第２値であり、かつ前記第２フラグが前記第２ノードの処理が完了したことを示す前記第２値である場合、処理を終了する
    ことを特徴とする情報処理システム。
  5. 前記第２ノードは、前記第２ノードが処理を開始した場合、前記第２フラグを実行中に対応する第１値に設定する
    ことを特徴とする請求項３または請求項４に記載の情報処理システム。
  6. 前記第１ノードは、マスタノードであり、
    前記第２ノードは、スレーブノードである
    ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理システム。
  7. 分散処理を実行する第１ノード及び第２ノードを含む複数のノードを含む情報処理システムが実行する情報処理方法であって、
    前記第１ノードが、前記情報処理システムにおいて処理することが要求される情報処理が分割された複数のジョブを含むジョブリストを生成し、生成した前記ジョブリストを、前記複数のノードの各々がアクセス可能な共有ストレージに格納し、
    前記第２ノードが、前記ジョブリストを参照し、前記ジョブリストのうち処理対象とするジョブである対象ジョブを決定し、前記対象ジョブの処理後に前記ジョブリストを更新し、
    前記第２ノードは、前記共有ストレージ、及び前記ジョブリストを基に設定されたジョブキューを参照し、前記ジョブリストのうち未処理のジョブであって、前記ジョブキューに含まれるジョブを前記対象ジョブに決定する
    ことを特徴とする情報処理方法。
  8. 分散処理を実行する第１ノード及び第２ノードを含む複数のノードを含む情報処理システムが実行する情報処理方法であって、
    前記第１ノードが、前記情報処理システムにおいて処理することが要求される情報処理が分割された複数のジョブを含むジョブリストを生成し、生成した前記ジョブリストを、前記複数のノードの各々がアクセス可能な共有ストレージに格納し、
    前記第２ノードが、前記ジョブリストを参照し、前記ジョブリストのうち処理対象とするジョブである対象ジョブを決定し、前記対象ジョブの処理後に前記ジョブリストを更新し、
    前記第１ノードは、前記共有ストレージ、及び前記ジョブリストを基に設定されたジョブキューを参照し、前記ジョブリストのうち前記ジョブキューに含まれるジョブを処理対象とする前記対象ジョブに決定し、前記対象ジョブの処理後に前記ジョブリストを更新する
    ことを特徴とする情報処理方法。
  9. 分散処理を実行する第１ノード及び第２ノードを含む複数のノードを含み、前記第１ノードの実行状態を管理する第１フラグと、前記第２ノードの実行状態を管理する第２フラグとを用いて分散処理を実行する情報処理システムが実行する情報処理方法であって、
    前記第１ノードが、前記情報処理システムにおいて処理することが要求される情報処理が分割された複数のジョブを含むジョブリストを生成し、生成した前記ジョブリストを、前記複数のノードの各々がアクセス可能な共有ストレージに格納し、
    前記第２ノードが、前記ジョブリストを参照し、前記ジョブリストのうち処理対象とするジョブである対象ジョブを決定し、前記対象ジョブの処理後に前記ジョブリストを更新し、
    前記第１ノードは、前記第１ノードが処理を開始した場合、前記第１フラグを実行中に対応する第１値に設定し、
    前記第２ノードは、前記第１フラグが前記第１値である場合、前記共有ストレージを参照し、前記対象ジョブに決定し、前記対象ジョブの処理を実行する
    ことを特徴とする情報処理方法。
  10. 分散処理を実行する第１ノード及び第２ノードを含む複数のノードを含み、前記第１ノードの実行状態を管理する第１フラグと、前記第２ノードの実行状態を管理する第２フラグとを用いて分散処理を実行する情報処理システムが実行する情報処理方法であって、
    前記第１ノードが、前記情報処理システムにおいて処理することが要求される情報処理が分割された複数のジョブを含むジョブリストを生成し、生成した前記ジョブリストを、前記複数のノードの各々がアクセス可能な共有ストレージに格納し、
    前記第２ノードが、前記ジョブリストを参照し、前記ジョブリストのうち処理対象とするジョブである対象ジョブを決定し、前記対象ジョブの処理後に前記ジョブリストを更新し、
    前記第１ノードは、前記第１フラグが前記第１ノードの処理が完了したことを示す第２値であり、かつ前記第２フラグが前記第２ノードの処理が完了したことを示す前記第２値である場合、処理を終了する
    ことを特徴とする情報処理方法。
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