JP7384214B2 - 解析処理装置、システム、方法及びプログラム - Google Patents

解析処理装置、システム、方法及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は、解析処理装置、システム、方法及びプログラムに関し、特に、メディアデータを解析するための解析処理装置、システム、方法及びプログラムに関する。
特許文献1には、複数のカメラの画像データを並列に処理する画像処理装置に関する技術が開示されている。特許文献1にかかる画像処理装置は、連続する複数の認識処理について搭載順序の指示がある場合、キューへの挿入位置を制御し、同一優先順位のタスクについても優先度を定めるものである。
特許文献2には、複数の利用者からのプリントジョブを処理するジョブ処理装置に関する技術が開示されている。特許文献2にかかるジョブ処理装置は、各ジョブの処理時間を算出し、処理時間から各ジョブを実行すべき推奨順位を決定する。
特許文献3には、データベースに対する処理に要した時間の統計データをもとに、処理時間を予測し、予測値を表示部へ送出する技術が開示されている。
また、近年、クラウドシステム上でのメディアデータの解析処理を提供するためのメディア解析サービスの基盤技術の開発が進んでいる。特に、現状のメディア解析サービスを提供するシステムは、様々なメディアデータに対して複数の種類の解析処理を行うものもある。
特開2014-178801号公報 特開2014-107695号公報 特開昭60-008969号公報
しかしながら、現状のメディア解析サービスを提供するシステムには、複数種類の解析処理の間でサービス品質のばらつきが生じ得るという問題点がある。その理由は、複数種類の解析処理に対する複数の解析要求を受け付けた場合に、一部の種類の解析処理に集中する可能性があるためである。
本開示は、このような問題点を解決するためになされたものであり、複数種類の解析処理の間でサービス品質のばらつきを軽減しつつ、要求処理率を向上させるための解析処理装置、システム、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
本開示の第1の態様にかかる解析処理装置は、
メディアデータに対する複数種類の解析処理のいずれかを要求する複数の解析要求を受信する受信手段と、
前記複数の解析要求のそれぞれについて、各解析要求における解析条件から、当該解析要求に対応する解析処理の種類に応じた処理時間を推定する推定手段と、
前記解析要求に対応する前記解析処理の種類の過去の処理時間の実績の中における前記推定した処理時間の相対的な位置付けに基づいて、各解析要求における処理の優先度を判定する優先度判定手段と、
前記優先度判定手段により判定された優先度に応じた順序に従って、各解析要求に対応する種類の解析処理を実行する実行手段と、
を備える。
本開示の第2の態様にかかる解析処理システムは、
外部からメディアデータに対する複数種類の解析処理のいずれかを要求する複数の解析要求を受信する負荷分散装置と、
前記負荷分散装置と接続された複数の解析処理装置と、
を備え、
前記複数の解析処理装置のそれぞれは、
前記負荷分散装置から分散して転送された前記複数の解析要求のうち2以上を受信する受信手段と、
前記複数の解析要求のそれぞれについて、各解析要求における解析条件から、当該解析要求に対応する解析処理の種類に応じた処理時間を推定する推定手段と、
前記解析要求に対応する前記解析処理の種類の過去の処理時間の実績の中における前記推定した処理時間の相対的な位置付けに基づいて、各解析要求における処理の優先度を判定する優先度判定手段と、
前記優先度判定手段により判定された優先度に応じた順序に従って、各解析要求に対応する種類の解析処理を実行する実行手段と、
を備える。
本開示の第3の態様にかかる解析処理方法は、
コンピュータが、
メディアデータに対する複数種類の解析処理のいずれかを要求する複数の解析要求を受信し、
前記複数の解析要求のそれぞれについて、各解析要求における解析条件から、当該解析要求に対応する解析処理の種類に応じた処理時間を推定し、
前記解析要求に対応する前記解析処理の種類の過去の処理時間の実績の中における前記推定した処理時間の相対的な位置付けに基づいて、各解析要求における処理の優先度を判定し、
前記優先度判定手段により判定された優先度に応じた順序に従って、各解析要求に対応する種類の解析処理を実行する。
本開示の第4の態様にかかる解析処理プログラムは、
メディアデータに対する複数種類の解析処理のいずれかを要求する複数の解析要求を受信する受信処理と、
前記複数の解析要求のそれぞれについて、各解析要求における解析条件から、当該解析要求に対応する解析処理の種類に応じた処理時間を推定する推定処理と、
前記解析要求に対応する前記解析処理の種類における過去の処理時間の実績の中での前記推定した処理時間の相対的な位置付けに基づいて、各解析要求における処理の優先度を判定する優先度判定処理と、
前記優先度判定手段により判定された優先度に応じた順序に従って、各解析要求に対応する種類の解析処理を実行する実行処理と、
をコンピュータに実行させる。
本開示により、複数種類の解析処理の間でサービス品質のばらつきを軽減しつつ、要求処理率を向上させるための解析処理装置、システム、方法及びプログラムを提供することができる。
本実施形態1にかかる解析処理装置の構成を示すブロック図である。 本実施形態1にかかる解析処理方法の流れを示すフローチャートである。 本実施形態2にかかるメディアデータ解析システムの全体構成を示すブロック図である。 本実施形態2にかかる解析処理サーバの構成を示すブロック図である。 本実施形態2にかかる解析毎優先度判定部及び更新部の構成及びデータの流れを説明するための図である。 本実施形態2にかかる解析種類毎の負荷分布モデルと優先度の判定基準の概念を説明するための図である。 本実施形態2にかかる要求割当部の構成及びデータの流れを説明するための図である。 本実施形態2にかかる解析処理部の構成及びデータの流れを説明するための図である。 本実施形態2にかかる解析処理方法の流れを示すフローチャートである。 本実施形態2にかかる解析a負荷モデルの例を示す図である。 本実施形態2にかかる解析b負荷モデルの例を示す図である。 本実施形態2にかかる要求ごとの解析種類、解析条件、推定負荷の例を示す図である。 本実施形態2にかかる解析a負荷分布モデル及び解析b負荷分布モデルと、推定負荷、優先度との関係の例を示す図である。 本実施形態2にかかる要求ごとの優先度の例を示す図である。 本実施形態2にかかる要求割当の例を示す図である。 本実施形態2にかかる要求ごとの推定待ち時間と処理結果の例を示す図である。 比較例1にかかる要求ごとの推定待ち時間と処理結果の例を示す図である。 比較例2にかかる要求ごとの推定待ち時間と処理結果の例を示す図である。
以下では、本開示の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一又は対応する要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略される。
<実施形態1>
図1は、本実施形態1にかかる解析処理装置100の構成を示すブロック図である。解析処理装置100は、メディアデータに対して複数種類の解析処理を行うための情報処理装置である。解析処理装置100は、受信部110と、推定部120と、優先度判定部130と、実行部140とを備える。尚、受信部110は受信手段の一例であり、推定部120は推定手段の一例であり、優先度判定部130は優先度判定手段の一例であり、実行部140は実行手段の一例である。
受信部110は、メディアデータに対する複数種類の解析処理のいずれかを要求する複数の解析要求を受信する。つまり、受信部110は、2以上の解析要求を受信し、各解析要求は、少なくとも一部が異なる種類の解析処理を要求するものとする。また、受信部110は、複数の解析要求を同時に受信するか、少なくとも一部の解析要求の処理前に他の解析要求を受信し、後続の処理において2以上の解析要求がまとめて処理されるものとする。また、各解析要求における対象のメディアデータは異なっているものとする。但し、一部の解析要求の間で、共通のメディアデータを対象とした解析処理を要求してもよい。
ここで、メディアデータとは、例えば、画像データや音声データである。複数種類の解析処理とは、例えば、顔認識処理、群衆認識処理、物体認識処理及び音声認識処理のうち少なくとも2以上である。但し、解析処理は、メディアデータに対する解析処理であれば、これらに限定されない。また、解析要求には、解析処理の種類と、解析条件等が指定されているものとする。ここで、解析条件は、メディアデータの種類やサイズ、解析処理を行う際の各種パラメータ等を含む。
推定部120は、複数の解析要求のそれぞれについて、各解析要求における解析条件から、当該解析要求に対応する解析処理の種類に応じた処理時間を推定する。つまり、推定部120は、解析条件から解析処理の種類に応じて異なる推定ロジックにより処理時間を推定する。尚、推定ロジックには、様々なアルゴリズムやAI(Artificial Intelligence)モデル等を用いることができる。
優先度判定部130は、解析要求に対応する解析処理の種類の過去の処理時間の実績の中における、推定部120により推定した処理時間の相対的な位置付けに基づいて、各解析要求における処理の優先度を判定する。ここで、解析処理の種類が異なれば、過去の処理時間の実績も異なる。そのため、複数の解析要求に対して推定された処理時間が同じであっても、解析処理の種類によって優先度が異なる場合がある。
実行部140は、優先度判定部130により判定された優先度に応じた順序に従って、各解析要求に対応する種類の解析処理を実行する。つまり、実行部140は、複数の解析要求に指定された各解析処理を直列に実行する。
図2は、本実施形態1にかかる解析処理方法の流れを示すフローチャートである。まず、受信部110は、メディアデータに対する複数種類の解析処理のいずれかを要求する複数の解析要求を受信する(S11)。次に、推定部120は、複数の解析要求のそれぞれについて、各解析要求における解析条件から、当該解析要求に対応する解析処理の種類に応じた処理時間を推定する(S12)。そして、優先度判定部130は、解析要求に対応する解析処理の種類の過去の処理時間の実績の中における推定した処理時間の相対的な位置付けに基づいて、各解析要求における処理の優先度を判定する(S13)。その後、実行部140は、優先度判定部130により判定された優先度に応じた順序に従って、各解析要求に対応する種類の解析処理を実行する(S14)。
このように本実施形態では、複数種類の解析処理に対する複数の解析要求を受け付けた場合に、解析処理の種類ごとに異なる評価尺度により処理の優先度を判定する。そのため、異なる解析要求において推定された処理時間が同一であっても、解析処理の種類が異なれば、優先度が異なる場合がある。そして、解析処理の実行時には、解析処理の種類にかかわらず同じ指標として(同じ評価尺度により)優先度を解釈して実行順序を決定する。そして、決定された実行順序に従って解析処理を順次実行する。
ここで、処理時間の平均値が大きく異なる複数の解析処理がある場合でも、解析処理ごとの基準で優先度が判定され、実行時には解析処理の種類を横断的に優先度を解釈して実行順序を定めている。そのため、例えば、処理時間の平均値が小さいような一部の種類の解析処理に集中すること防ぎ、各解析処理に均等に又は所望のバランスで実行させることができる。よって、複数種類の解析処理の間でサービス品質のばらつきを軽減しつつ、要求処理率を向上させることができる。
尚、解析処理装置100は、図示しない構成としてプロセッサ、メモリ及び記憶装置を備えるものである。また、当該記憶装置には、本実施形態にかかる解析処理方法の処理が実装されたコンピュータプログラムが記憶されている。そして、当該プロセッサは、記憶装置からコンピュータプログラムを前記メモリへ読み込ませ、当該コンピュータプログラムを実行する。これにより、前記プロセッサは、受信部110、推定部120、優先度判定部130及び実行部140の機能を実現する。
または、受信部110、推定部120、優先度判定部130及び実行部140は、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、汎用または専用の回路(circuitry)、プロセッサ等やこれらの組合せによって実現されもよい。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組合せによって実現されてもよい。また、プロセッサとして、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、FPGA(field-programmable gate array)等を用いることができる。
また、解析処理装置100の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。また、解析処理装置100の機能がSaaS(Software as a Service)形式で提供されてもよい。
<実施形態2>
ここで、本開示が解決しようとする課題について詳述する。
まず前提として、クラウドシステム上のリソース節約のためには、複数種類の解析処理機能を1サーバに集約する必要がある。そして、同機能のサーバを複数台で冗長化してクラウドシステムとすることが一般的である。集約した場合、複数種類の解析処理への要求が集中すると、リソース(処理時間)が占有されて他の処理が開始できず、要求された(開始できなかった)解析処理が不許可として応答されてしまう。つまり、要求された解析処理が「今は実行しない」とクライアントに通知されてしまい、要求に対する処理の実行確率(要求処理率)が低下してしまう。
ここで、メディアデータの解析処理においては、解析要求のデータ内容(画像サイズ、画像内の被写体数等)に応じて負荷が大きく変動する。そこで、負荷集中時に負荷が大きい(処理時間が長い)と推定される要求を選択的に不許可とすることで、メディア解析サービス全体の要求処理率の向上が期待できる。
しかし、単に負荷が大きい要求を不許可にした場合、一部の種類の解析のみ不許可となる割合が高くなる。すなわち、解析の種類に応じてサービスの品質にばらつきが生じる。例えば、顔認識の処理時間が平均800ms、群衆認識の処理時間が平均1500msの場合、群衆認識のみ不許可になる割合が大きくなる。
そこで、本実施形態2は、上述した実施形態1の具体的な一実施例であり、以下では上述した課題の少なくとも一部を解決するものについて説明する。図3は、本実施形態2にかかるメディアデータ解析システム2の全体構成を示すブロック図である。メディアデータ解析システム2は、外部からの解析要求に応じて2種類以上の解析処理のいずれかによる解析結果を応答するサービスを提供する情報システムである。メディアデータ解析システム2は、1以上のクライアント11から1m(mは1以上の整数。)とネットワークNを介して接続されている。
ここで、ネットワークNは、インターネット、LAN(Local Area Network)等の通信回線である。クライアント11から1mのそれぞれは、メディアデータ解析システム2に対して、特定のメディアデータに対して複数種類の解析処理のいずれかを要求する解析要求をネットワークNを介して送信する。そして、クライアント11等は、メディアデータ解析システム2からネットワークNを介して解析要求に対する応答を受信する。ここで、応答は、解析処理の結果であるか、又は、解析要求が不許可である旨を示すメッセージ等である。
メディアデータ解析システム2は、負荷分散装置20と、解析処理サーバ21、22、・・・等とを備える。負荷分散装置20は、外部から複数の解析要求を受け付けて、各解析要求を複数の解析処理サーバ21等へ分散して転送する。負荷分散装置20は、公知の技術で実現可能であり、例えば、複数の解析要求をラウンドロビン方式で各解析サーバへ転送してもよい。例えば、負荷分散装置20は、ネットワークNを介して、クライアント11から第1の解析要求を受信し、また、クライアント1mから第2の解析要求を受信する。そして、負荷分散装置20は、例えば、第1の解析要求を解析処理サーバ21へ転送し、第2の解析要求を解析処理サーバ22へ転送する。また、負荷分散装置20がより多くの解析要求を連続して受信した場合、負荷分散装置20は、解析処理サーバ21に対して(前回転送した解析要求が処理済みか否かにかかわらず)2以上の解析要求を転送する場合もある。このとき、2以上の解析要求の少なくとも一部は、指定された解析処理の種類が異なるものとする。
解析処理サーバ21は、サービスa21a、21b、・・・及び21nを提供する情報処理装置である。また、解析処理サーバ22は、サービスa22a、22b、・・・及び22nを提供する情報処理装置である。ここで、サービスとは、指定されたメディアデータに対して、指定された解析条件に基づいて、指定された解析処理を実行し、処理結果を返信する一連の情報処理である。そして、図3の例ではサービスa21aとサービスa22aとは同一の解析処理、例えば、群衆認証処理を行うサービスであるものとする。同様に、サービスb21bとサービスb22bとは同一の解析処理、例えば、顔認証処理を行うサービスであるものとする。以降、サービスn21nとサービスn22nについても群衆認証及び顔認証以外の同一の解析処理を行うサービスであるものとする。つまり、解析処理サーバ21と22等とは、提供するサービスの種類が共通するものとする。尚、以下の説明において、解析処理サーバ21と22を特に区別する必要がない場合には、これらをまとめて解析処理サーバ200と呼ぶものとする。
図4は、本実施形態2にかかる解析処理サーバ200の構成を示すブロック図である。解析処理サーバ200は、例えば、コンピュータ装置により実現される。解析処理サーバ200は、記憶装置210と、メモリ220と、制御部230と、通信部240とを備える。記憶装置210は、ハードディスク、フラッシュメモリ等の記憶装置である。記憶装置210は、負荷モデル211と、負荷分布モデル212と、解析処理プログラム213とを記憶する。
負荷モデル211は、解析条件から解析処理の処理時間の推定値を算出するロジックが実装されたプログラムモジュール又はモデル式である。例えば、負荷モデル211は、画像のサイズや、画像に含まれる被写体数等のデータ条件を解析条件を入力とし、過去の処理の実測値と実測値に対応付けられた過去の解析条件とに基づく推定値を算出し、出力するモデル等である。負荷モデル211は、予め生成されたものである。または、負荷モデル211は、後述するように更新されるものであってもよい。また、負荷モデル211は、解析処理の種類ごとに複数備えていてもよい。
負荷分布モデル212は、解析処理の種類における過去の処理時間の分布を示すモデルである。例えば、負荷分布モデル212は、推定された処理時間の入力に対して、分布内の該当する位置を出力するプログラムモジュール又はモデル式である。ここで、分布内の該当する位置とは、例えば、過去の処理時間の件数を、処理時間の短い方から累積した場合の度数、全件数における下位又は上位からの順位、全件数に占める下位又は上位からの比率等である。また、負荷分布モデル212は、後述するように更新されるものであってもよい。また、負荷分布モデル212は、解析処理の種類ごとに複数備えていてもよい。
解析処理プログラム213は、本実施形態にかかる解析処理方法が実装されたコンピュータプログラムである。
メモリ220は、RAM(Random Access Memory)等の揮発性記憶装置であり、制御部230の動作時に一時的に情報を保持するための記憶領域である。尚、メモリ220は、複数の優先度のそれぞれと対応付けられた複数のキューについての領域が確保されているものとする。通信部240は、解析処理サーバ200の外部との入出力を行うインタフェースである。例えば、通信部240は、ネットワークNを介して受け付けた解析要求を制御部230へ出力し、解析結果等をネットワークNを介して要求元へ送信する。
制御部230は、解析処理サーバ200の各構成を制御するプロセッサつまり制御装置である。制御部230は、記憶装置210から解析処理プログラム213をメモリ220へ読み込ませ、解析処理プログラム213を実行する。これにより、制御部230は、要求受信部231、解析毎優先度判定部232、要求割当部233、解析処理部234及び更新部235の機能を実現する。尚、要求受信部231は受信部110の一例であり、解析毎優先度判定部232は推定部120及び優先度判定部130の一例であり、要求割当部233は割当手段の一例であり、解析処理部234は実行部140の一例であり、更新部235は更新手段の一例である。
要求受信部231は、負荷分散装置20から分散して送信された複数の解析要求のうち2以上を受信する。要求受信部231は、受信した解析要求を解析毎優先度判定部232へ出力する。
解析毎優先度判定部232は、推定した処理時間に対応する解析処理の種類における負荷分布モデル212内で、当該推定した処理時間が該当する位置を特定する。そして、解析毎優先度判定部232は、対応する解析処理の種類ごとの位置に応じた判定基準に基づいて、解析要求の処理の優先度を判定する。ここで、判定基準(の範囲)には、解析処理の種類ごとに異なる閾値が設定されている。
要求割当部233は、解析毎優先度判定部232により判定された優先度を解析処理の種類の間で同一基準で評価した場合の優先度に対応するキューへ各解析要求を格納する。そして、要求割当部233は、より優先度の高いキューに格納された解析要求に対応する解析処理を優先して解析処理部234に実行させる。また、要求割当部233は、キューに格納された解析要求のうち所定時間を経過した解析要求について、要求元に対して処理不可の旨を返信する。これにより、不許可の旨が通知されたクライアントは、不許可とされた解析要求を再送することで、解析処理サーバ200に空きがある時間帯に効率的に解析処理を行わせることができる。
解析処理部234は、要求割当部233により割り当てられた解析要求で指定された解析処理を実行し、処理結果を返信する。また、解析処理部234は、解析処理の実行時の処理時間を計測し、実測値として更新部235へ出力する。
更新部235は、実行された解析処理における処理時間の実測値を受け付け、当該実行された解析処理に対応する種類の負荷分布モデル212を当該実測値を用いて更新する。尚、更新部235は、実測値を用いて負荷モデル211をさらに更新しても良い。
図5は、本実施形態2にかかる解析毎優先度判定部232及び更新部234の構成及びデータの流れを説明するための図である。解析毎優先度判定部232は、解析a負荷推定部2321a及び解析a優先度判定部2322aと、解析b負荷推定部2321b及び解析b優先度判定部2322bとを備える。また、解析a負荷モデル211a及び解析b負荷モデル211bと、解析a負荷分布モデル212a及び解析b負荷分布モデル212bとは、上述した負荷モデル211の一部である。これらは説明の便宜上、解析毎優先度判定部232内に記載しているが、記憶装置210内の構成である。尚、解析cから解析nについても同様の構成を備えるが、図示を省略する。
解析要求310は、解析条件311、解析種類312及びメディアデータ313が指定されていることを示す。尚、メディアデータ313は、解析要求310内に含まれなくても良い。解析条件311は、画像サイズや、画像内に含まれる被写体数といった解析処理におけるメディアデータ313の条件を示す情報であり、ここでは、例えば、画像サイズとする。解析種類312は、例えば、群衆認識処理である。メディアデータ313は、例えば画像データである。
解析要求320は、解析条件321、解析種類322及びメディアデータ323が指定されていることを示す。尚、メディアデータ323は、解析要求320内に含まれなくても良い。解析条件321は、例えば、被写体数(顔認識され得る顔の数)とする。解析種類322は、例えば、顔認識処理である。メディアデータ323は、例えば画像データである。
尚、前提として、要求受信部231は、受信した解析要求で指定された解析処理の種類を特定し、特定した種類に対応する解析a負荷推定部2321a、2321b等へ解析要求を出力する。例えば、要求受信部231は、解析要求310を解析a負荷推定部2321aへ、解析要求320を解析b負荷推定部2321bへ出力する。
解析a負荷推定部2321aは、要求受信部231から解析要求310を受け付け、解析a負荷モデル211aを用いて解析条件311に応じた処理時間を負荷として推定し、推定した処理時間を解析a優先度判定部2322aへ出力する。例えば、解析a負荷推定部2321aは、解析条件311の画像サイズを解析a負荷モデル211aへ入力し、出力結果として処理時間を取得することにより負荷を推定する。
解析a優先度判定部2322aは、解析a負荷推定部2321aから受け付けた処理時間の推定値を解析a負荷分布モデル212aへ入力し、出力結果として解析a内での過去の処理時間の実績値における相対的な位置を特定する。例えば、過去の負荷分布において負荷のより小さい場合から累積した件数における解析aの全実測値に占める比率を、相対的な位置とする。そして、解析a優先度判定部2322aは、解析aにおける比率に対する複数の閾値を判定基準として、解析要求310の処理の優先度を判定する。
図6は、本実施形態2にかかる解析種類毎の負荷分布モデルと優先度の判定基準の概念を説明するための図である。例えば、解析aにおける優先度の判定基準は、負荷の低い順に上位0%から25%を優先度1、25%から50%を優先度2、50%から75%を優先度3、75%から100%を優先度4とする。また、ここでは、解析bの判定基準も同様とする。つまり、解析処理の種類ごとに負荷分布モデル内の位置により優先度を相対評価する。
図5に戻り説明を続ける。解析a優先度判定部2322aは、優先度の判定後、解析要求330(解析要求310)に優先度331を付加して要求割当部233へ出力する。同様に、解析bについても行われる。すなわち、解析b負荷推定部2321bは、解析条件321の被写体数を解析b負荷モデル211bへ入力し、出力結果として処理時間を取得することにより負荷を推定する。解析b優先度判定部2322bは、解析b負荷推定部2321bから受け付けた処理時間の推定値を解析b負荷分布モデル212bへ入力し、出力結果として解析b内での過去の処理時間の実績値における相対的な位置を特定する。解析b優先度判定部2322bは、優先度の判定後、解析要求340(解析要求320)に優先度341を付加して要求割当部233へ出力する。ここで、図6に示すように、解析aと解析bの間で処理時間が同じであっても、負荷分布モデルが異なるため、優先度も異なることとなる。例えば、ある処理時間は、解析aでは優先度1となるが、解析bでは優先度3となり得る。
更新部235は、解析処理部234から解析a実測値350と解析b実測値360とを受け付け、解析a実測値350を用いて解析a負荷分布モデル212aを更新し、解析b実測値360を用いて解析b負荷分布モデル212bを更新する。尚、更新部235は、解析a実測値350を用いて解析a負荷モデル211aを更新し、解析b実測値360を用いて解析b負荷モデル211bを更新してもよい。
図7は、本実施形態2にかかる要求割当部233の構成及びデータの流れを説明するための図である。要求割当部233は、要求保持部2331と要求分配部2332とを備える。要求保持部2331は、複数の優先度1キュー221、222、・・・を制御する。要求保持部2331は、解析要求に付加された優先度に対応するキューへ解析要求を振り分けて格納する。要求分配部2332は、優先度の高いキューから解析要求を取得し、解析要求で指定された解析処理を処理させるように解析処理部234へ分配して出力する。尚、ここでは、優先度1が優先度2よりも優先される(優先度が高い)ものとする。また、要求分配部2332は、キューに格納された解析要求のうち所定時間を経過した解析要求について、要求元に対して処理不可(不許可)の旨を返信する。
例えば、要求保持部2331は、解析要求330を受け付けた場合に、付加された優先度331が優先度2であることを特定し、解析要求330を優先度2キュー222へ格納する。また、要求保持部2331は、解析要求340を受け付けた場合に、付加された優先度341が優先度1であることを特定し、解析要求340を優先度1キュー221へ格納する。要求分配部2332は、優先度1キュー221に格納された解析要求を他のキューよりも優先して取得し、解析要求に指定された解析処理の種類(例えば群衆認識処理)に対応する処理を実行させるように解析処理部234へ例えば解析要求370として出力する。また、要求分配部2332は、優先度1キュー221に格納された解析要求がなくなった場合に、優先度2キュー222に格納された解析要求を取得し、同様に(例えば顔認識処理をさせるように)解析要求380として出力する。
図8は、本実施形態2にかかる解析処理部234の構成及びデータの流れを説明するための図である。解析処理部234は、解析a処理部2341a及び解析a負荷計測部2342aと、解析b処理部2341b及び解析b負荷計測部2342bとを備える。解析a処理部2341aは、解析要求370を受け付け、指定されたメディアデータに対して解析aの処理(例えば群衆認識処理)を実行し、処理結果を要求元へ返信する。このとき、解析a負荷計測部2342aは、解析要求370における解析a処理部2341aの処理時間を計測し、解析a実測値350として更新部235へ出力する。同様に、解析b処理部2341bは、解析要求380を受け付け、指定されたメディアデータに対して解析bの処理(例えば顔認識処理)を実行し、処理結果を要求元へ返信する。このとき、解析b負荷計測部2342bは、解析要求380における解析b処理部2341bの処理時間を計測し、解析b実測値360として更新部235へ出力する。
図9は、本実施形態2にかかる解析処理方法の流れを示すフローチャートである。まず、要求受信部231は、クライアント11等からネットワークN及び負荷分散装置20を経由して複数の解析要求を受信する(S201)。このとき、複数の解析要求の夫々に指定された解析処理の種類は異なるものとする。
次に、解析毎優先度判定部232は、解析条件から、解析処理の種類ごとの負荷(処理時間)を推定する(S202)。図10は、本実施形態2にかかる解析a負荷モデルの例を示す図である。例えば、解析a負荷推定部2321aは、要求1の解析条件画像サイズが1920×1080ピクセルの場合、処理時間を2000msと推定する。また、解析a負荷推定部2321aは、要求3の解析条件の画像サイズが960×540ピクセルの場合、処理時間を1400msと推定する。図11は、本実施形態2にかかる解析b負荷モデルの例を示す図である。例えば、解析b負荷推定部2321bは、要求2の顔数(被写体数)が4の場合、処理時間を1200msと推定する。また、解析b負荷推定部2321bは、要求4の顔数が2の場合、処理時間を800msと推定する。図12は、本実施形態2にかかる要求ごとの解析種類、解析条件、推定負荷の例を示す図である。
続いて、解析毎優先度判定部232は、推定した負荷と負荷分布モデルに基づき、解析処理の種類ごとの優先度を判定する(S203)。図13は、本実施形態2にかかる解析a負荷分布モデル及び解析b負荷分布モデルと、推定負荷、優先度との関係の例を示す図である。また、図14は、本実施形態2にかかる要求ごとの優先度の例を示す図である。例えば、解析a優先度判定部2322aは、推定負荷2000msにおける解析a負荷分布モデル212a内での相対的な位置(比率)を特定し、負荷が低い方から比率を累算して、累積比率を90%と算出する。つまり、解析aにおける推定負荷2000msは、負荷が小さい解析条件から上位90%の位置にあると特定できる。そして、解析a優先度判定部2322aは、上述した判定基準により上位90%の場合、優先度4と判定する。同様に、解析a優先度判定部2322aは、推定負荷1400msについて解析a負荷分布モデル212aに基づき上位25%と特定し、優先度2と判定する。また、解析b優先度判定部2322bは、推定負荷1200msについて解析b負荷分布モデル212bに基づき上位70%と特定し、優先度3と判定する。同様に、解析b優先度判定部2322bは、推定負荷800msについて解析b負荷分布モデル212bに基づき上位10%と特定し、優先度1と判定する。
そして、要求割当部233は、優先度に応じて解析要求をキューイングする(S204)。図15は、本実施形態2にかかる要求割当の例を示す図である。ここでは、要求保持部2331は、優先度1キュー221、優先度2キュー222、優先度3キュー223及び優先度4キュー224を制御するものとする。各キューには予め1000ms分の要求が溜まっているものとする。また、タイムアウト閾値は5000msとする。
例えば、要求割当部233は、優先度4が付加された解析要求1を優先度4キュー224に割り当てて格納する。また、要求割当部233は、優先度3が付加された解析要求2を優先度3キュー223に割り当てて格納する。また、要求割当部233は、優先度2が付加された解析要求3を優先度2キュー222に割り当てて格納する。また、要求割当部233は、優先度1が付加された解析要求4を優先度1キュー221に割り当てて格納する。
図9に戻り説明を続ける。要求割当部233は、優先度の高い順に解析要求を解析処理部234に分配する(S205)。まず、要求分配部2332は、優先度1キュー221に格納された解析要求を格納順に分配を行う。要求分配部2332は、分配を行う際、直前の解析処理が完了した後、優先度1キュー221に次に格納された解析要求の分配を行う。優先度1キュー221が空になった後、要求分配部2332は、優先度2キュー222に格納された解析要求を格納順に分配を行い、同様に、優先度3キュー223及び優先度4キュー224に格納された解析要求に対して分配を行う。
要求分配部2332は、タイムアウトした解析要求があるか否かを判定する(S206)。例えば、要求分配部2332は、各解析要求ごとにキューへの格納時から待ち時間の測定を開始し、待ち時間がタイムアウト閾値5000msを超えた場合、当該解析要求をタイムアウトしたと判定する。タイムアウトした解析要求があると判定した場合、要求分配部2332は、当該解析要求の要求元のクライアントに対して、解析要求の不許可の旨を通知する(S207)。ステップS206でタイムアウトした解析要求がないと判定した場合、又は、ステップS207の後、ステップS205へ戻る。
ステップS205の後、ステップS206と並行して、解析処理部234は、解析処理を実行する(S208)。例えば、まず、要求分配部2332は、解析要求4に指定された解析処理の種類である解析b(顔認証)を特定し、特定された解析bに対応する解析b処理部2341bに対して、解析要求4を出力し、指定されたメディアデータに対する解析処理を実行させる。これに応じて、解析b処理部2341bは、解析要求4に指定されたメディアデータに対する解析処理を実行する。
このとき、解析b負荷計測部2342bは、解析b処理部2341bによる解析要求4の解析処理の負荷(処理時間)を計測する(S209)。そして、解析b負荷計測部2342bは、更新部235へ実測値を出力する。更新部235は、解析b負荷計測部2342bから受け付けた実測値を用いて解析b負荷分布モデル212bを更新する(S210)。その後、ステップS205へ戻る。
図16は、本実施形態2にかかる要求ごとの推定待ち時間と処理結果の例を示す図である。また、適宜、図15を参照して説明する。図15の例では、優先度1キュー221に格納された解析要求4の待ち時間は、優先度1キュー221に溜まっていた要求があるため、1000msである。優先度2キュー222に格納された解析要求3の待ち時間は、優先度1キュー221の待ち時間1000ms+解析要求4の推定処理時間800ms+優先度2キュー222の待ち時間1000msにより2800msである。同様に、優先度3キュー223に格納された解析要求2の待ち時間は5200ms、優先度4キュー224に格納された解析要求1の待ち時間は7400msである。そのため、要求分配部2332は、解析要求1及び2についてタイムアウト閾値5000msを超えたとして、タイムアウトと判定し、処理を不許可とする。
<比較例1>
ここで、本実施形態の比較例について検討する。比較例1は、キューに優先度付けをせず、一つのキューに対して受信順に解析要求を格納し、格納順に処理する方式である。この場合、図15の例と条件を合わせると、キューに溜まった要求による待ち時間を4000msとする。そして、解析要求1,2,3,4の順で受信したものとする。この場合の推定待ち時間と処理結果の例を図17に示す。まず、4つの解析要求の中で解析要求1が最も先に処理される。そこで、解析要求1の待ち時間は4000msとなる。次に、解析要求2の待ち時間は、解析要求1の待ち時間4000ms+解析要求1の推定処理時間2000msにより6000msである。同様に、解析要求3の待ち時間は7200ms、解析要求4の待ち時間は8600msである。そのため、要求分配部2332は、解析要求1、2及び3についてタイムアウト閾値5000msを超えたとして、タイムアウトと判定し、処理を不許可とする。よって、要求処理率は25%となる。これに対し、上述した本実施形態では、解析要求3及び4が処理されるため、要求処理率は50%となり、比較例1よりも効率が良いといえる。
<比較例2>
比較例2は、図15と同様に優先度を付けた4つのキューを用いるが、優先度判定において解析処理の種類の区別をせず、解析処理の種類の間で絶対評価して優先度を判定する方式である。この場合、優先度の判定基準の閾値を、推定負荷が500msまでを優先度1、500msから1000msまでを優先度2、1000msから1500msまでを優先度3、1500msから2000msまでを優先度4とする。この場合の推定待ち時間と処理結果の例を図18に示す。解析要求1は推定負荷2000msのため優先度4となり、優先度4キュー224に格納される。解析要求2は推定負荷1200msのため優先度3、及び、解析要求3は推定負荷1400msのため優先度3であるため、解析要求2及び3は優先度3キュー223に格納される。解析要求4は推定負荷800msのため優先度2となり、優先度2キュー222に格納される。そして、4つの解析要求の中で解析要求2が最も先に処理される。そこで、解析要求1の待ち時間は優先度1キュー221及び優先度2キュー222の待ち時間の合計2000msとなる。次に、解析要求2は解析要求3より先に受信されたため、優先度2キュー222に先に格納されている。そこで、解析要求2の待ち時間は、解析要求4の待ち時間2000ms+解析要求4の推定処理時間800ms+優先度3キュー223の待ち時間1000msにより3800msである。そして、解析要求3の待ち時間は、解析要求2の待ち時間3800ms+解析要求2の推定処理時間1200msにより5000msとなる。同様に、解析要求4の待ち時間は、7400msとなる。そのため、要求分配部2332は、解析要求1及び3についてタイムアウト閾値5000msを超えたとして、タイムアウトと判定し、処理を不許可とする。よって、要求処理率は50%となる。但し、処理された解析要求2及び4は、共に解析処理の種類が解析b(顔)である。一方、解析a(群衆)はいずれも処理されていない。そのため、比較例2では、解析処理の種類の間でバランスが悪い。これに対し、上述した本実施形態では、解析要求3及び4が処理されるため、解析aと解析bの双方が処理されており、解析処理の種類の間でバランスが良いといえる。
<その他の実施形態>
尚、上記実施形態2では、解析処理の種類を2つで説明したが、3種類以上であってもよい。また、上記実施形態2では、優先度を4段階で説明したが、少なくとも2段階以上の任意の段階数であればよい。また、上記実施形態2では、解析aとbの判定基準における優先度の範囲(の閾値)を共通としたが、解析処理の種類ごとに異なるように設定しても構わない。
尚、上述の実施形態では、ハードウェアの構成として説明したが、これに限定されるものではない。本開示は、任意の処理を、CPUにコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。
上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体(例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ)、光磁気記録媒体(例えば光磁気ディスク)、CD-ROM(Read Only Memory)、CD-R、CD-R/W、DVD(Digital Versatile Disc)、半導体メモリ(例えば、マスクROM、PROM(Programmable ROM)、EPROM(Erasable PROM)、フラッシュROM、RAM(Random Access Memory))を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
なお、本開示は上記実施形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。また、本開示は、それぞれの実施形態を適宜組み合わせて実施されてもよい。
上記の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得るが、以下には限られない。
(付記A1)
メディアデータに対する複数種類の解析処理のいずれかを要求する複数の解析要求を受信する受信手段と、
前記複数の解析要求のそれぞれについて、各解析要求における解析条件から、当該解析要求に対応する解析処理の種類に応じた処理時間を推定する推定手段と、
前記解析要求に対応する前記解析処理の種類の過去の処理時間の実績の中における前記推定した処理時間の相対的な位置付けに基づいて、各解析要求における処理の優先度を判定する優先度判定手段と、
前記優先度判定手段により判定された優先度に応じた順序に従って、各解析要求に対応する種類の解析処理を実行する実行手段と、
を備える解析処理装置。
(付記A2)
前記優先度判定手段は、
前記推定した処理時間に対応する解析処理の種類における過去の処理時間の分布を示す負荷分布モデル内で、当該推定した処理時間が該当する位置を特定し、
前記対応する解析処理の種類ごとの前記位置に応じた判定基準に基づいて、前記優先度を判定する
付記A1に記載の解析処理装置。
(付記A3)
前記実行された解析処理における処理時間の実測値を受け付け、当該実行された解析処理に対応する種類の前記負荷分布モデルを当該実測値を用いて更新する更新手段をさらに備える
付記A2に記載の解析処理装置。
(付記A4)
前記判定基準は、前記解析処理の種類ごとに異なる閾値が設定されている
付記A2又はA3に記載の解析処理装置。
(付記A5)
複数の優先度のそれぞれと対応付けられた複数のキューと、
前記優先度判定手段により判定された優先度を前記解析処理の種類の間で同一基準で評価した場合の優先度に対応するキューへ各解析要求を格納し、より優先度の高いキューに格納された解析要求に対応する解析処理を優先して前記実行手段に実行させる割当手段と、
をさらに備える
付記A1乃至A4のいずれか1項に記載の解析処理装置。
(付記A6)
前記割当手段は、
前記キューに格納された前記解析要求のうち所定時間を経過した解析要求について、要求元に対して処理不可の旨を返信する
付記A5に記載の解析処理装置。
(付記A7)
前記複数種類の解析処理は、顔認識処理、群衆認識処理、物体認識処理及び音声認識処理のうち少なくとも2以上を含む
付記A1乃至A6のいずれか1項に記載の解析処理装置。
(付記A8)
前記解析処理装置は、
外部から前記複数の解析要求を受け付けて、各解析要求を複数のサーバへ分散して転送する負荷分散装置と接続された、当該複数のサーバのうちの1つである
付記A1乃至A7のいずれか1項に記載の解析処理装置。
(付記B1)
外部からメディアデータに対する複数種類の解析処理のいずれかを要求する複数の解析要求を受信する負荷分散装置と、
前記負荷分散装置と接続された複数の解析処理装置と、
を備え、
前記複数の解析処理装置のそれぞれは、
前記負荷分散装置から分散して転送された前記複数の解析要求のうち2以上を受信する受信手段と、
前記複数の解析要求のそれぞれについて、各解析要求における解析条件から、当該解析要求に対応する解析処理の種類に応じた処理時間を推定する推定手段と、
前記解析要求に対応する前記解析処理の種類の過去の処理時間の実績の中における前記推定した処理時間の相対的な位置付けに基づいて、各解析要求における処理の優先度を判定する優先度判定手段と、
前記優先度判定手段により判定された優先度に応じた順序に従って、各解析要求に対応する種類の解析処理を実行する実行手段と、
を備える解析処理システム。
(付記B2)
前記優先度判定手段は、
前記推定した処理時間に対応する解析処理の種類における過去の処理時間の分布を示す負荷分布モデル内で、当該推定した処理時間が該当する位置を特定し、
前記対応する解析処理の種類ごとの前記位置に応じた判定基準に基づいて、前記優先度を判定する
付記B1に記載の解析処理システム。
(付記C1)
コンピュータが、
メディアデータに対する複数種類の解析処理のいずれかを要求する複数の解析要求を受信し、
前記複数の解析要求のそれぞれについて、各解析要求における解析条件から、当該解析要求に対応する解析処理の種類に応じた処理時間を推定し、
前記解析要求に対応する前記解析処理の種類の過去の処理時間の実績の中における前記推定した処理時間の相対的な位置付けに基づいて、各解析要求における処理の優先度を判定し、
前記優先度判定手段により判定された優先度に応じた順序に従って、各解析要求に対応する種類の解析処理を実行する、
解析処理方法。
(付記D1)
メディアデータに対する複数種類の解析処理のいずれかを要求する複数の解析要求を受信する受信処理と、
前記複数の解析要求のそれぞれについて、各解析要求における解析条件から、当該解析要求に対応する解析処理の種類に応じた処理時間を推定する推定処理と、
前記解析要求に対応する前記解析処理の種類における過去の処理時間の実績の中での前記推定した処理時間の相対的な位置付けに基づいて、各解析要求における処理の優先度を判定する優先度判定処理と、
前記優先度判定手段により判定された優先度に応じた順序に従って、各解析要求に対応する種類の解析処理を実行する実行処理と、
をコンピュータに実行させる解析処理プログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
以上、実施形態(及び実施例)を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態(及び実施例)に限定されものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
100 解析処理装置
110 受信部
120 推定部
130 優先度判定部
140 実行部
11 クライアント
1m クライアント
N ネットワーク
2 メディアデータ解析システム
20 負荷分散装置
21 解析処理サーバ
21a サービスa
21b サービスb
21n サービスn
22 解析処理サーバ
22a サービスa
22b サービスb
22n サービスn
200 解析処理サーバ
210 記憶装置
211 負荷モデル
211a 解析a負荷モデル
211b 解析b負荷モデル
212 負荷分布モデル
212a 解析a負荷分布モデル
212b 解析b負荷分布モデル
213 解析処理プログラム
220 メモリ
221 優先度1キュー
222 優先度2キュー
223 優先度3キュー
224 優先度4キュー
230 制御部
231 要求受信部
232 解析毎優先度判定部
2321a 解析a負荷推定部
2322a 解析a優先度判定部
2321b 解析b負荷推定部
2322b 解析b優先度判定部
233 要求割当部
2331 要求保持部
2332 要求分配部
234 解析処理部
2341a 解析a処理部
2342a 解析a負荷計測部
2341b 解析b処理部
2342b 解析b負荷計測部
235 更新部
240 通信部
310 解析要求
311 解析条件
312 解析種類
313 メディアデータ
320 解析要求
321 解析条件
322 解析種類
323 メディアデータ
330 解析要求
331 優先度
340 解析要求
341 優先度
350 解析a実測値
360 解析b実測値
370 解析要求
380 解析要求

Claims (10)

  1. メディアデータに対する複数種類の解析処理のいずれかを要求する複数の解析要求を受信する受信手段と、
    前記複数の解析要求のそれぞれについて、各解析要求における解析条件から、当該解析要求に対応する解析処理の種類に応じた処理時間を推定する推定手段と、
    前記解析要求に対応する前記解析処理の種類の過去の処理時間の実績の中における前記推定した処理時間の相対的な位置付けに基づいて、各解析要求における処理の優先度を判定する優先度判定手段と、
    前記優先度判定手段により判定された優先度に応じた順序に従って、各解析要求に対応する種類の解析処理を実行する実行手段と、
    を備える解析処理装置。
  2. 前記優先度判定手段は、
    前記推定した処理時間に対応する解析処理の種類における過去の処理時間の分布を示す負荷分布モデル内で、当該推定した処理時間が該当する位置を特定し、
    前記対応する解析処理の種類ごとの前記位置に応じた判定基準に基づいて、前記優先度を判定する
    請求項1に記載の解析処理装置。
  3. 前記実行された解析処理における処理時間の実測値を受け付け、当該実行された解析処理に対応する種類の前記負荷分布モデルを当該実測値を用いて更新する更新手段をさらに備える
    請求項2に記載の解析処理装置。
  4. 前記判定基準は、前記解析処理の種類ごとに異なる閾値が設定されている
    請求項2又は3に記載の解析処理装置。
  5. 複数の優先度のそれぞれと対応付けられた複数のキューと、
    前記優先度判定手段により判定された優先度を前記解析処理の種類の間で同一基準で評価した場合の優先度に対応するキューへ各解析要求を格納し、より優先度の高いキューに格納された解析要求に対応する解析処理を優先して前記実行手段に実行させる割当手段と、
    をさらに備える
    請求項1又は2に記載の解析処理装置。
  6. 前記割当手段は、
    前記キューに格納された前記解析要求のうち所定時間を経過した解析要求について、要求元に対して処理不可の旨を返信する
    請求項5に記載の解析処理装置。
  7. 前記複数種類の解析処理は、顔認識処理、群衆認識処理、物体認識処理及び音声認識処理のうち少なくとも2以上を含む
    請求項1又は2に記載の解析処理装置。
  8. 外部からメディアデータに対する複数種類の解析処理のいずれかを要求する複数の解析要求を受信する負荷分散装置と、
    前記負荷分散装置と接続された複数の解析処理装置と、
    を備え、
    前記複数の解析処理装置のそれぞれは、
    前記負荷分散装置から分散して転送された前記複数の解析要求のうち2以上を受信する受信手段と、
    前記複数の解析要求のそれぞれについて、各解析要求における解析条件から、当該解析要求に対応する解析処理の種類に応じた処理時間を推定する推定手段と、
    前記解析要求に対応する前記解析処理の種類の過去の処理時間の実績の中における前記推定した処理時間の相対的な位置付けに基づいて、各解析要求における処理の優先度を判定する優先度判定手段と、
    前記優先度判定手段により判定された優先度に応じた順序に従って、各解析要求に対応する種類の解析処理を実行する実行手段と、
    を備える解析処理システム。
  9. コンピュータが、
    メディアデータに対する複数種類の解析処理のいずれかを要求する複数の解析要求を受信し、
    前記複数の解析要求のそれぞれについて、各解析要求における解析条件から、当該解析要求に対応する解析処理の種類に応じた処理時間を推定し、
    前記解析要求に対応する前記解析処理の種類の過去の処理時間の実績の中における前記推定した処理時間の相対的な位置付けに基づいて、各解析要求における処理の優先度を判定し
    定された優先度に応じた順序に従って、各解析要求に対応する種類の解析処理を実行する、
    解析処理方法。
  10. メディアデータに対する複数種類の解析処理のいずれかを要求する複数の解析要求を受信する受信処理と、
    前記複数の解析要求のそれぞれについて、各解析要求における解析条件から、当該解析要求に対応する解析処理の種類に応じた処理時間を推定する推定処理と、
    前記解析要求に対応する前記解析処理の種類における過去の処理時間の実績の中での前記推定した処理時間の相対的な位置付けに基づいて、各解析要求における処理の優先度を判定する優先度判定処理と、
    前記優先度判定処理により判定された優先度に応じた順序に従って、各解析要求に対応する種類の解析処理を実行する実行処理と、
    をコンピュータに実行させる解析処理プログラム。
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JP2012038275A (ja) 2010-08-12 2012-02-23 Mizuho Information & Research Institute Inc 取引計算シミュレーションシステム、方法及びプログラム
JP2016126603A (ja) 2015-01-06 2016-07-11 株式会社リコー 情報処理システム及び情報処理方法
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Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012038275A (ja) 2010-08-12 2012-02-23 Mizuho Information & Research Institute Inc 取引計算シミュレーションシステム、方法及びプログラム
JP2016126603A (ja) 2015-01-06 2016-07-11 株式会社リコー 情報処理システム及び情報処理方法
WO2016151677A1 (ja) 2015-03-20 2016-09-29 株式会社日立製作所 解析支援装置及び解析支援方法並びに解析のメッシュ支援プログラム
US20180253728A1 (en) 2017-03-02 2018-09-06 International Business Machines Corporation Optimizing fraud analytics selection

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