JPWO2008126191A1 - 負荷分散方法、負荷分散プログラム、および負荷分散装置 - Google Patents

負荷分散方法、負荷分散プログラム、および負荷分散装置 Download PDF

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Abstract

グリッドコンピューティング（以下、「ＧＣ」）をおこなうＧＣ事業者は、ＧＣを依頼するグリッドユーザから膨大な演算データ群とその演算処理のために支払うグリッド代金を受ける。ＧＣ事業者は、演算データを配信する際、コンテンツを配信する。スポンサーはＧＣ事業者にＣＭ代金を支払うことで、コンテンツにＣＭを挿入することができる。ユーザは、ＧＣ事業者とプロバイダ契約を結ぶことによりインターネットに接続可能である。ユーザは、ＧＣ事業者に対してインターネット接続料金を支払っている。ユーザは、ＧＣ事業者にリソースを提供することで、そのリソースに応じた演算データを受け取り、その演算結果をＧＣ事業者にアップロードする。ＧＣ事業者は、グリッド代金の一部、ＣＭ代金の一部、インターネット接続料金の一部を積み立てることにより積立金をプールしている。ＧＣ事業者は、この積立金の中からリソースを提供したユーザに報奨を配当する。

Description

本発明は、グリッドコンピューティング事業者が、グリッドユーザから受け取った膨大な演算データを分割し、そのリソースの使用状況に適した量の演算データをインターネットユーザに送信して、その演算処理結果をグリッドコンピューティング事業者でまとめてグリッドユーザに返却するグリッドコンピューティング技術を利用した負荷分散方法、負荷分散プログラム、および負荷分散装置に関する。
バイオ，物理，設計，金融，気象などの分野では、データ解析のため複雑かつ膨大な量の計算処理を実行しなければならない。このような計算処理を必要とする事業者若しくは公共機関は、処理性能の良いスーパーコンピュータを購入するか、スーパーコンピュータの代わりとして多数のコンピュータを購入するか、あるいはこれらの設備を持つ請負業者に計算処理を委託（アウトソーシング）する必要がある。
また近年、グリッドコンピューティングは、高価なスーパーコンピュータが無くても複雑な計算やプログラムを短期間に実行できる技術として人気を高めている。図１２は、グリッドコンピューティングの概要を示す説明図である。
図１２において、グリッドコンピューティングをおこなうＧＣ事業者は、ＧＣによる処理を依頼するグリッドユーザから膨大な演算データ群とその演算処理のために支払うグリッド代金を受ける。グリッドユーザは、バイオ，物理，設計，金融，気象など複雑かつ膨大な量の計算処理を必要とする事業者または公共機関、あるいはそれを請け負う事業者である。
また、ＧＣ事業者は、ＧＣをおこなう事業者であり、たとえば、インターネットのプロバイダである。ＧＣ事業者は、プロバイダ契約を結んだユーザに対して、バッチジョブなどの演算データを配信し、ユーザからの演算データ（バッチジョブ）の演算結果を受け取って、その演算結果をグリッドユーザに送る。このグリッドコンピューティング技術を利用したソフトウェアの開発や利用は進んでいるが、ビジネスとして推進しているものは少ない。
たとえば、従来技術の例として、集中サーバが受け取った電算処理を分散処理できるように小さな処理単位（ユニット）に分割し、ユーザ端末が集中サーバに処理単位（ユニット）の送付を要求して演算処理を実行する分散型処理システムがある（たとえば、特許文献１を参照。）。また、インターネットなどを介したネットワーク上には家庭やオフィスの端末が接続され、電子マネーを使用したオンライン取引が行われている。
特開２００１−３４４１９９号公報
しかしながら、複雑でかつ膨大な量の計算処理を実行するスーパーコンピュータは、導入や維持コストが非常に高額になるという問題がある。また、スーパーコンピュータの代替として安価な端末を多数購入し、処理させる場合も同様である。
また近年、インターネットが普及しその設備も整備されていることから、家庭やオフィスの端末は、月額料金定額制の２４時間常時接続でネットワークを介していつでも容易に通信をおこなうことができるようになってきている。
また、端末のプロセッサ処理能力も飛躍的に向上し、記憶媒体の容量も増加している。それは一般向け端末においても同様である。しかしながら、常に端末を動作させかつその処理能力をすべて使用しているとは限らないのが現状である。また、アプリケーションについても、常に使用しているとは限らない。
本発明は、複雑かつ膨大な量の計算処理を必要とする事業者若しくは公共機関、あるいはそれを請け負う事業者が、インターネットなどのネットワークを介して無数に存在する家庭やオフィスの端末において、その利用率が低い時間帯に演算処理させるグリッドコンピューティング技術を用い、スーパーコンピュータなどの導入／維持コストを削減し、また、そのリソースやアプリケーションの提供料として提供者に懸賞金を還元することによってリソース提供者を確保し易くし、かつオンデマンドコンテンツを提供することによってリソース提供端末を動作してもらいやすくすることにより、ネットワークビジネスの活性化を図ることを目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、負荷分散方法、負荷分散プログラム、および負荷分散装置は、グリッドコンピューティングシステムを構成するネットワーク上のグリッド内の端末装置から、当該端末装置のリソースに関する情報を受信し、受信されたリソースに関する情報に基づいて、グリッドコンピューティングに関する演算データ群の中から前記リソースに応じた演算データを抽出し、抽出された演算データを、当該演算データの実行中に再生可能なコンテンツとともに前記端末装置に配信することを特徴とする。
この発明によれば、端末装置においてコンテンツの再生中に演算データを実行することができる。
また、上記発明において、前記グリッド内の各端末装置のユーザが支払った前記ネットワークへの接続料金から積み立てた積立金に基づいて、前記演算データおよび前記コンテンツが配信された端末装置のユーザに対する報奨の額を決定し、額が決定された報奨に関する情報を前記コンテンツが配信された端末装置に送信することとしてもよい。この発明によれば、端末装置からのリソース提供を促進することができる。
また、上記発明において、前記コンテンツには、広告主の広告が含まれており、前記グリッドコンピューティングの事業者に対して前記広告主から支払わられた広告料金から積み立てた積立金に基づいて、前記配信工程によって前記演算データおよび前記コンテンツが配信された端末装置のユーザに対する報奨の額を決定し、額が決定された報奨に関する情報を前記コンテンツが配信された端末装置に送信することとしてもよい。この発明によれば、グリッドコンピューティングの事業者の費用負担軽減と端末装置からのリソース提供の促進とを図ることができる。
また、上記発明において、前記広告は、前記ユーザの嗜好情報に基づいて複数ジャンルの広告の中から選ばれることにより、前記コンテンツの再生中に前記リソース提供元の表示画面に表示されることとしてもよい。この発明によれば、広告主の宣伝活動の促進と端末装置からのリソース提供の促進とを図ることができる。
また、上記発明において、前記コンテンツが配信された端末装置のユーザの前記ネットワークへの接続料金の額に基づいて、前記ユーザに対する報奨の額を決定することとしてもよい。この発明によれば、報奨の額を従量制にすることができる。
また、上記発明において、抽出された演算データのデータ量に基づいて、前記ユーザに対する報奨の額を決定することとしてもよい。この発明によれば、報奨の額をグリッドコンピューティングに対する貢献度に応じて変動させることができる。
また、上記発明において、前記コンテンツの視聴料金の額に基づいて、前記ユーザに対する報奨の額を決定することとしてもよい。この発明によれば、報奨の額をコンテンツ配信サービスに対する貢献度に応じて変動させることができる。
また、上記発明において、前記演算データおよび前記コンテンツが配信された時間帯に基づいて、前記ユーザに対する報奨の額を決定することとしてもよい。この発明によれば、リソースを提供する端末装置の確保の容易化を図ることができる。
また、上記発明において、所定の当選確率に基づいて、前記ユーザが当選したか否かを判定し、当選したと判定された場合、前記報奨の額を決定することとしてもよい。この発明によれば、報奨を懸賞として扱うことができ、リソース提供の促進を図ることができる。
また、上記発明において、前記コンテンツが配信された端末装置のユーザの前記ネットワークへの接続料金の額に基づいて、前記報奨の当選確率を算出し、算出された当選確率に基づいて、前記ユーザが当選したか否かを判定することとしてもよい。この発明によれば、当選確率をコンテンツ配信サービスに対する貢献度に応じて変動させることができる。
また、上記発明において、抽出された演算データのデータ量に基づいて、前記報奨の当選確率を算出し、算出された当選確率に基づいて、前記ユーザが当選したか否かを判定することとしてもよい。この発明によれば、当選確率をグリッドコンピューティングに対する貢献度に応じて変動させることができる。
また、上記発明において、前記コンテンツの視聴料金の額に基づいて、前記報奨の当選確率を算出し、算出された当選確率に基づいて、前記ユーザが当選したか否かを判定することとしてもよい。この発明によれば、当選確率をグリッドコンピューティングに対する貢献度に応じて変動させることができる。
また、上記発明において、前記演算データおよび前記コンテンツが配信された時間帯に基づいて、前記報奨の当選確率を算出し、算出された当選確率に基づいて、前記ユーザが当選したか否かを判定することとしてもよい。この発明によれば、リソースを提供する端末装置の確保の容易化を図ることができる。
また、上記発明において、複数のコンテンツの中から、抽出演算データの演算処理時間以上の再生時間となるコンテンツを抽出し、前記抽出演算データを、抽出されたコンテンツとともに前記端末装置に配信することとしてもよい。この発明によれば、端末装置においてコンテンツの視聴が終了する前に演算データの演算処理を完了させることができる。
本発明にかかる負荷分散方法、負荷分散プログラムおよび負荷分散装置は、グリッドコンピューティング事業者の設備コストの低減化と、ユーザからのリソース提供の促進と、リソース提供した端末装置の動作環境の維持とを図ることにより、ネットワークビジネスの活性化を図ることができるという効果を奏する。
図１は、この発明の実施の形態にかかるグリッドコンピューティングを利用したネットワークビジネスを示す概要図である。 図２は、この発明の実施の形態にかかるグリッドコンピューティングシステムのシステム構成図である。 図３は、図２に示したコンピュータ装置のハードウェア構成を示す説明図である。 図４は、ユーザＤＢの記憶内容を示す説明図である。 図５は、インターネット接続料金情報／点数テーブルを示す説明図である。 図６は、演算データ量／点数テーブルを示す説明図である。 図７は、コンテンツ視聴料金／点数テーブルを示す説明図である。 図８は、提供時間帯／点数テーブルを示す説明図である。 図９は、積立金ＤＢの記憶内容を示す説明図である。 図１０は、この発明の実施の形態にかかる負荷分散装置（ＧＣサーバ）の機能的構成を示すブロック図である。 図１１は、ＧＣサーバによる負荷分散処理手順を示すフローチャートである。 図１２は、グリッドコンピューティングの概要を示す説明図である。
符号の説明
２００ グリッドコンピューティングシステム
１０００ 負荷分散装置
１００１ 受信部
１００２ 特定部
１００３ 抽出部
１００４ 配信部
１００５ 算出部
１００６ 判定部
１００７ 決定部
１００８ 更新部
１００９ 送信部
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる負荷分散方法、および負荷分散装置の好適な実施の形態を詳細に説明する。
（グリッドコンピューティングを利用したネットワークビジネスの概要）
まず、この発明の実施の形態にかかるグリッドコンピューティングを利用したネットワークビジネスについて説明する。図１は、この発明の実施の形態にかかるグリッドコンピューティングを利用したネットワークビジネスを示す概要図である。
図１において、グリッドコンピューティング（以下、「ＧＣ」と略す。）をおこなうＧＣ事業者は、ＧＣによる処理を依頼するグリッドユーザから膨大な演算データ群とその演算処理のために支払うグリッド代金を受ける。ここで、グリッドユーザとは、バイオ，物理，設計，金融，気象など複雑かつ膨大な量の計算処理を必要とする事業者または公共機関、あるいはそれを請け負う事業者である。
また、ＧＣ事業者とは、ＧＣをおこなう事業者であり、たとえば、インターネットのプロバイダである。ＧＣ事業者は、プロバイダ契約を結んだユーザに対して、バッチジョブなどの演算データを配信し、ユーザからの演算データの演算結果を受け取って、その演算結果をグリッドユーザに送る。
また、ＧＣ事業者は、演算データを配信する際、オンデマンドコンテンツ（以下単に「コンテンツ」という）を配信（たとえば、ストリーム配信）する。コンテンツは、ＧＣ事業者が選択してもよく、ユーザが選択してもよい。
また、広告主であるスポンサーはＧＣ事業者にＣＭ（広告）代金を支払うことで、コンテンツにＣＭを挿入することができる。また、ユーザは、ＧＣ事業者とプロバイダ契約を結ぶことによりインターネットに接続可能である。ユーザは、ＧＣ事業者に対してインターネット接続料金を支払っている。また、ユーザは、ＧＣ事業者に対し、リソースを提供することで、そのリソースに応じた演算データを受け取り、その演算結果をＧＣ事業者にアップロードする。
ＧＣ事業者は、グリッド代金の一部、ＣＭ代金の一部、インターネット接続料金の一部を積み立てることにより積立金をプールしている。ＧＣ事業者は、この積立金の中からリソースを提供したユーザに対して報奨を配当する。報奨は、懸賞金、インターネット接続料金の割引または無料化、コンテンツの視聴料金の割引または無料化、スポンサーの商品またはサービスに関する商取引の際に発生するポイントの付与などがあり、これらは積立金の中から還元される。
コンテンツに挿入されているＣＭは、コンテンツの再生中、たとえば、本編の冒頭や途中に流される。また、途中で流される場合は、画面全体にＣＭの映像を表示したり、画面の端にテロップや映像で流す。
また、スポンサーの広告は、スポンサーごとに複数ジャンル用意されていてもよく、一スポンサーが複数ジャンル用意されていてもよい。このように複数ジャンルのＣＭを用意しておくことで、様々なユーザの嗜好に合致するＣＭを提供することができる。また、ＣＭが複数用意されたりスポンサーが複数いたりするとその分ＣＭ代金による収入も多くなるため、コンテンツの低価格化を実現することができる。
そして、ユーザは、自身のパソコンでユーザ登録処理を実行してユーザ登録情報をＧＣ事業者に送信する。このユーザ登録処理の際、ユーザの趣味や好きな食べ物といったユーザの嗜好情報などを入力させることにより、複数ジャンルあるＣＭの中からユーザの嗜好に合致するＣＭを検出する。そして、ＧＣ事業者は、検出されたＣＭが挿入されたコンテンツをユーザに配信する。
これにより、ＧＣ事業者やグリッドユーザは、グリッドコンピューティング技術を利用することで、スーパーコンピュータなどの導入／維持コストを削減することができる。また、報奨と引き換えにユーザからリソースの提供を受けることができるため、リソースを提供するユーザが増加する。これにより、リソースを確保し易くなり、ＧＣを利用した実行期間の短縮化を図ることができる。
また、ユーザにとっても、自身のパソコンのリソースに応じた演算処理をおこなうが、演算処理中はコンテンツを視聴することができるため、演算処理中も有効活用することができる。また、演算データの演算処理に対して報奨が得られるというメリットがあるため、リソースを提供するユーザが増加する。
したがって、リソースを提供するユーザが増加⇒ＧＣを利用した実行期間の短縮化⇒グリッドユーザが集まる⇒グリッドユーザからの収入（グリッド代金）の増加⇒報奨が増加⇒リソースを提供するユーザが増加⇒・・・という好循環を作り出すことができる。
また、スポンサーにとっても、リソースを提供するユーザが増加することにより、宣伝効果も上昇するため、参加したいスポンサーの数も増加する。これにより、スポンサー収入（ＣＭ代金）が増加して、積立金の額も増加するとともにこれにしたがって報奨も増加する。
したがって、リソースを提供するユーザが増加⇒コンテンツおよびＣＭを視聴するユーザが増加⇒スポンサーが集まる⇒スポンサー収入が増加⇒報奨が増加⇒リソースを提供するユーザが増加⇒・・・という好循環を作り出すことができる。
これにより、ＧＣ事業者の設備コストの低減化と、リソース提供の容易化と、リソース提供したユーザのパソコンの動作環境の維持と、宣伝効果の向上を図ることにより、ネットワークビジネスの活性化を図ることができる。
（負荷分散システムのシステム構成）
つぎに、この発明の実施の形態にかかるグリッドコンピューティングシステムのシステム構成について説明する。
図２は、この発明の実施の形態にかかるグリッドコンピューティングシステムのシステム構成図である。図２において、グリッドコンピューティングシステム２００は、グリッドユーザのサーバ２０１とＧＣ事業者のサーバ（以下、「ＧＣサーバ」と称す。）２０２とユーザの端末装置（パソコン）２０３とがインターネットなどのネットワーク２１０を介して相互に通信可能に接続されている。
グリッドユーザのサーバ２０１は、バイオ，物理，設計，金融，気象など複雑かつ膨大な量の演算処理に関する演算データ群２０４を保持するコンピュータ装置であり、この演算データ群２０４をＧＣサーバ２０２に送信し、ＧＣサーバ２０２から演算結果を受信する。
ＧＣサーバ２０２は、ＧＣを実行するコンピュータ装置（負荷分散装置）である。すなわち、ユーザの端末装置２０３からリソース情報を受信し、グリッドユーザのサーバ２０１から受信した演算データ群２０４を分割して、リソースに応じた量の演算データを端末装置２０３に送信する。そして、端末装置２０３から演算結果を受信してグリッドユーザのサーバ２０１に転送する。
また、ＧＣサーバ２０２は、コンテンツ／ＣＭＤＢ２０５や各種ＤＢ２０６を有する。コンテンツ／ＣＭＤＢ２０５には、ドラマ、スポーツ、映画、アニメなどの映像に関するコンテンツや、そのコンテンツに差し込まれるＣＭが格納されており、演算データの配信とともに配信する。また、ＤＢ２０６には、ユーザＤＢや積立金ＤＢ、各種テーブルが格納されている。
また、端末装置２０３は、ユーザが使用するコンピュータ装置である。端末装置２０３は、ユーザの家庭で用いる私用のコンピュータ装置でもよく、また会社で使用するコンピュータ装置であってもよい。端末装置２０３は、ユーザがＧＣ事業者とプロバイダ契約をしてその契約に基づいたインターネット接続料金を支払うことで、端末装置２０３によりインターネット接続をおこなうことができる。
また、端末装置２０３は、ＧＣサーバ２０２に対し、端末装置２０３のリソース情報やコンテンツの配信要求を送信し、演算データやコンテンツを受信する。そして、コンテンツを再生するとともに演算データによる演算処理を実行する。この演算結果はＧＣサーバ２０２にアップロードされる。
（コンピュータ装置のハードウェア構成）
つぎに、図２に示したコンピュータ装置のハードウェア構成について説明する。図３は、図２に示したコンピュータ装置のハードウェア構成を示す説明図である。図３において、コンピュータ装置３００は、コンピュータ本体３１０と、入力装置３２０と、出力装置３３０と、から構成されており、不図示のルータやモデムを介してＬＡＮ，ＷＡＮやインターネットなどのネットワーク２１０に接続可能である。
コンピュータ本体３１０は、ＣＰＵ，メモリ，インターフェースを有する。ＣＰＵは、コンピュータ装置３００の全体の制御を司る。メモリは、ＲＯＭ，ＲＡＭ，ＨＤ，光ディスク３１１，フラッシュメモリから構成される。メモリはＣＰＵのワークエリアとして使用される。
また、メモリには各種プログラムが格納されており、ＣＰＵからの命令に応じてロードされる。ＨＤおよび光ディスク３１１はディスクドライブによりデータのリード／ライトが制御される。また、光ディスク３１１およびフラッシュメモリはコンピュータ本体３１０に対し着脱自在である。インターフェースは、入力装置３２０からの入力、出力装置３３０への出力、ネットワーク２１０に対する送受信の制御をおこなう。
また、入力装置３２０としては、キーボード３２１、マウス３２２、スキャナ３２３などがある。キーボード３２１は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式であってもよい。マウス３２２は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。スキャナ３２３は、画像を光学的に読み取る。読み取られた画像は画像データとして取り込まれ、コンピュータ本体３１０内のメモリに格納される。なお、スキャナ３２３にＯＣＲ機能を持たせてもよい。
また、出力装置３３０としては、ディスプレイ３３１、プリンタ３３２、スピーカ３３３などがある。ディスプレイ３３１は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。また、プリンタ３３２は、画像データや文書データを印刷する。またスピーカ３３３は、効果音や読み上げ音などの音声を出力する。
（データベースの記憶内容）
つぎに、図２に示したＧＣサーバ２０２が有するＤＢ２０６の記憶内容について説明する。図４は、ユーザＤＢ４００の記憶内容を示す説明図である。図４において、ユーザＤＢ４００には、ユーザ登録情報とインターネット接続料金情報（月額）とが、ユーザごとに記憶されている。
ユーザ登録情報は、ユーザを特定するユーザＩＤ、ユーザの氏名、ユーザが使用する端末装置２０３の端末情報（たとえば、ＭＡＣアドレス）、端末属性、嗜好情報および銀行口座番号、クレジットカード番号を有する。このユーザ登録情報は、端末装置２０３において入力され、ＧＣサーバ２０２に送信されることにより、ユーザＤＢ４００に記憶される。端末属性とは、端末装置２０３が会社用または自宅用を特定する情報であり、端末装置２０３の利用率が低い時間帯を特定するための情報である。
インターネット接続料金情報Ｐとは、ユーザがインターネット接続することによりＧＣ事業者に支払う料金を特定する情報であり、実際の金額情報でもよく、また金額に応じたランクでもよい。ここでは、ランクＰ１，Ｐ２，Ｐ３，・・・を使用している。たとえば、ランクＰ１が最も料金が高いコースであり、以下Ｐ２、Ｐ３と続く。
図５は、インターネット接続料金情報／点数テーブル５００を示す説明図である。図５において、インターネット接続料金情報／点数テーブル５００は、インターネット接続料金情報Ｐとその点数ｐとを対応付けたテーブルである。点数ｐはランクが高いほど高く設定されている。
図６は、演算データ量／点数テーブルを示す説明図である。図６において、演算データ量／点数テーブル６００は、演算データ量Ｑとその点数ｑとを対応付けたテーブルである。点数ｑは演算データ量Ｑが多いほど高く設定されている。
図７は、コンテンツ視聴料金情報／点数テーブルを示す説明図である。図７において、コンテンツ視聴料金情報／点数テーブル７００は、コンテンツ視聴料金情報Ｒとその点数ｒとを対応付けたテーブルである。コンテンツ視聴料金情報Ｒはコンテンツの種類によってあらかじめ設定されている。点数ｒはランクが高いほど高く設定されている。
図８は、提供時間帯／点数テーブルを示す説明図である。図８において、提供時間帯／点数テーブル８００は、リソースの提供時間帯Ｓとその点数ｓとを対応付けたテーブルである。点数ｓは、提供時間帯Ｓと端末属性との組み合わせにより、端末装置２０３の負荷が高いほど高く設定されている。すなわち、特定の時間帯は、リソース提供元となる端末装置の確保が難しいため、点数ｓを高く設定することにより、リソース提供元となる端末装置の確保を容易にすることとしている。
上述した点数ｐ〜ｓは、報奨の額や報奨に当選する当選確率に影響する。具体的には、たとえば、点数ｐ〜ｓが高いほど、報奨の額や報奨に当選する当選確率が高くなる。したがって、ユーザに対し積極的かつ迅速なリソース提供を促すことができる。
図９は、積立金ＤＢ９００の記憶内容を示す説明図である。図９において、積立金ＤＢ９００は、演算対象ごとに、残存演算データ量と積立金残高が記憶されている。ここで、演算対象とは、グリッドユーザから依頼があったバイオ，物理，設計，金融，気象などの複雑かつ膨大な量の演算データ群２０４である。たとえば、演算対象ＥＸ１は、気象シミュレーション、演算対象ＥＸ２は回路設計の動作シミュレーションである。
また、残存演算データ量とは、ユーザの端末装置２０３に引き渡されていない演算データ量である。残存演算データ量が０になればその演算データの配信は終了する。また、積立金残高とは、グリッド代金、インターネット接続料金、ＣＭ代金などから積み立てた積立金の残高情報であり、ユーザに報奨として与えられると更新する。残高が０になると報奨の配当は終了する。
このように、報奨が与えられる都度その分積立金が減少するため、ユーザに対し『早めにリソースを提供しないと報奨が得られない』と意識付けることができ、ユーザに対し積極的かつ迅速なリソース提供を促すことができる。特に、報奨を、積立金残高の○○％とすることにより、『リソースを早く提供するほど報奨の額が高くなる』と意識付けることができ、ユーザに対し積極的かつ迅速なリソース提供を促すことができる。
なお、図９では、演算対象ごとに積立金残高を設定したが、積立金は全演算対象で共有することとしてもよい。また、図９では、積立金が経時的に減少する構成としたが、積立金は固定額としてもよい。
なお、上述したＤＢは、ＲＯＭ，ＲＡＭ，ＨＤなどの記録媒体により実現される。また、コンテンツ／ＣＭＤＢ２０５やＤＢ２０６は、負荷分散装置に実装されてもよく、またはネットワーク２１０を介して通信可能な外部サーバに実装されていてもよい。
（負荷分散装置の機能的構成）
つぎに、この発明の実施の形態にかかる負荷分散装置（ＧＣサーバ２０２）の機能的構成について説明する。図１０は、この発明の実施の形態にかかる負荷分散装置（ＧＣサーバ２０２）の機能的構成を示すブロック図である。
図１０において、負荷分散装置１０００は、コンテンツ／ＣＭＤＢ２０５と、ＤＢ２０６と、受信部１００１と、特定部１００２と、抽出部１００３と、配信部１００４と、算出部１００５と、判定部１００６と、決定部１００７と、更新部１００８と、送信部１００９と、を備えている。
これら各機能１００１〜１００９は、負荷分散装置１０００内のメモリに格納された当該機能に関するプログラムを負荷分散装置１０００内のプロセッサに実行させることにより、または、入出力Ｉ／Ｆにより、当該機能を実現することができる。
また、各機能１００１〜１００９からの出力データはメモリに保持される。また、図１０中矢印で示した接続先の機能は、接続元の機能からの出力データをメモリから読み込んで、当該機能に関するプログラムを負荷分散装置１０００内のプロセッサに実行させる。
まず、受信部１００１は、情報を受信する機能を有する。具体的には、端末装置２０３から当該端末装置２０３のリソース情報を受信する。リソース情報には、その端末装置２０３のＣＰＵ使用率やメモリ残存量などの情報である。また、リソース情報には、ユーザＩＤ、端末情報といったユーザ識別情報も含まれている。さらに、ユーザが自らの意志でコンテンツを選択したい場合には、コンテンツ取得要求も含まれている。
また、特定部１００２は、リソース情報を送信した端末装置２０３のユーザを特定する機能を有する。具体的には、たとえば、ユーザ識別情報に含まれているユーザＩＤや端末情報を手掛かりとしてユーザＤＢ４００を参照することにより、ユーザやその嗜好情報を特定することができる。
また、抽出部１００３は、演算データを抽出する機能を有する。演算データの抽出処理は、グリッドコンピューティング技術の基本的な処理であるため、詳細は省略するが、ここではリソースに応じた量の演算データを抽出する。すなわち、一演算データ（バッチジョブ）当たりの負荷が計算されるため、受信したリソースで計算可能な負荷に相当する量の演算データを抽出することとなる。
また、この抽出部１００３は、コンテンツを抽出する機能を有する。具体的には、たとえば、ユーザの端末装置２０３からリソース情報とともにコンテンツの配信要求があった場合、配信要求しているコンテンツをコンテンツ／ＣＭＤＢ２０５から抽出する。また、特定部１００２によりユーザの嗜好情報も特定されているため、コンテンツ／ＣＭＤＢ２０５からユーザの嗜好に合致したＣＭを検出して、抽出されたコンテンツに挿入する。
また、コンテンツの取得要求がない場合、抽出された演算データの演算処理時間よりも長い再生時間のコンテンツをランダムまたはユーザの嗜好情報に応じて抽出することとしてもよい。たとえば、ユーザの嗜好情報に特定の映画俳優の名前がある場合には、その映画俳優が出演する映画のコンテンツのうち、抽出された演算データの演算処理時間よりも長い再生時間のコンテンツを抽出することができる。
また、配信部１００４は、抽出された演算データおよびコンテンツをリソース提供元となる端末装置２０３に配信する機能を有する。配信されたコンテンツは、リソース提供元となる端末装置２０３で再生され、配信された演算データは、端末装置２０３で演算処理される。
この場合、コンテンツは、リソース提供元となる端末装置２０３において演算データの演算中にのみ再生可能にすることとしてもよい。これにより、端末装置２０３においてコンテンツの再生中に、演算データの演算処理が実行されるため、ユーザは演算処理を意識せずにコンテンツを視聴することができる。
また、コンテンツを視聴しているときは、通常、端末装置２０３の画面を占有していたり、また他のアプリケーションを実行しないため、端末装置２０３に必要以上の負荷をかけずに演算処理を実行することができる。
また、算出部１００５は、リソースを提供したユーザに報奨が与えられる当選確率を算出する機能を有する。具体的には、たとえば、特定部１００２によりユーザが特定されているため、インターネット接続料金情報ＰをユーザＤＢ４００から読み出すことができる。そして、図５に示したインターネット接続料金情報／点数テーブル５００を参照することにより、点数ｐを読み出す。
また、抽出部１００３により、抽出された演算データのデータ量Ｑが特定されるため、図６に示した演算データ量／点数テーブル６００を参照することにより、点数ｑを読み出す。また、コンテンツごとに視聴料金が設定されている場合、コンテンツを抽出することによりコンテンツ視聴料金情報Ｒが特定されるため、図７に示したコンテンツ視聴料金情報／点数テーブル７００を参照することにより、点数ｒを読み出す。
また、特定部１００２によりユーザが特定されているため、端末属性をユーザＤＢ４００から読み出すことができる。また現在時刻により、リソースの提供時間帯Ｓが特定されるため、図８に示した提供時間帯／点数テーブル８００を参照することにより、点数ｓを読み出す。
このあと、読み出された点数ｐ〜ｓを用いて、当選確率を算出する。簡単な例で説明すると、当選確率ｕは、ｕ＝ｐ＋ｑ＋ｒ＋ｓ［％］として算出することができる。また、図５〜図８に示したすべてのテーブルを用いる必要はなく、必要に応じて適宜選択することとしてもよい。なお、図５〜図８に示したテーブル群５００〜８００を参照することとしているが、あらかじめ設定された当選確率の算出式を用いて当選確率を算出することとしてもよい。
また、判定部１００６は、算出された当選確率ｕに基づいて、ユーザが当選したか否かを判定する機能を有する。具体的には、たとえば、０〜１００までの乱数を発生することにより、発生した乱数の値がｕ以下であれば当選、ｕより大きければ落選とする。
また、決定部１００７は、積立金に基づいて、ユーザに与えられる報奨の額を決定する機能を有する。具体的には、たとえば、リソースを提供したユーザに対し、積立金の中から一律に一定額の報奨を決定する。なお、報奨の額を金額にするかポイントにするかは、ＧＣサーバ２０２側またはユーザ側のいずれかで設定することができる。
また、決定部１００７は、リソース情報を受信したときの積立金の残高に基づいて、報奨の額を決定することとしてもよい。たとえば、報奨額を積立金残高のＸ［％］とした場合、ユーザに報奨が支払われる都度、残高がＸ［％］分減少する。したがって、リソースの提供が遅くなるほど、報奨額が低くなる。換言すれば、リソースの提供が早いほど、報奨額が高くなるため、ユーザに対し積極的かつ迅速なリソース提供を促すことができる。
また、この報奨額の決定は、当選確率と同様の手法により実行することができる。たとえば、算出部１００５と同様、点数ｐ〜ｓを読み出し、この点数ｐ〜ｓを用いて下記式により報奨額を算出する。
報奨額＝（ｐ＋ｑ＋ｒ＋ｓ）［％］×（積立金の残高）
ポイントについても、この式から算出される報奨額に応じたポイントを算出する。また、図５〜図８に示したすべてのテーブル５００〜８００を用いる必要はなく、必要に応じて適宜選択することとしてもよい。なお、図５〜図８に示したテーブル群５００〜８００を参照することとしているが、あらかじめ設定された報奨額の算出式を用いて報奨額を算出することとしてもよい。
また、更新部１００８は、ＤＢ２０６の記憶内容を更新する機能を有する。具体的には、たとえば、ユーザの端末装置２０３からユーザ登録情報が受信されると、ユーザＤＢ４００にユーザ登録情報を新規登録する。また、報奨が算出されると、図９に示した積立金ＤＢ９００の残存演算データ量や積立金残高を更新する。
また、送信部１００９は、リソース提供元の端末装置２０３に対し、当選結果や報奨額などの結果情報を送信する機能を有する。送信された情報は、端末装置２０３のディスプレイに表示されることとなる。
また、報奨が金銭（報奨金や割引金額）として得られた場合には、ユーザＤＢ４００の銀行口座番号やクレジットカード番号を読み出して、該当する金融機関やカード会社のオンラインシステムに対し振り込み処理をおこなう。また、ポイントが得られた場合には、ユーザのポイントをその分加算したり、スポンサーのオンラインシステムに対しポイントの更新処理を依頼する。
なお、この負荷分散装置では、当選確率の算出および当選判定と、報奨額の決定とをおこなう構成としたが、また、算出部１００５による当選確率の算出および判定部１００６による判定をおこなわずに、決定部１００７による報奨額の決定をおこなうこととしてもよい。また、当選確率をあらかじめ設定された確率とすることで、算出部１００５による算出のみをおこなわないこととしてもよい。
（負荷分散処理手順）
つぎに、ＧＣサーバ２０２による負荷分散処理手順について説明する。図１１は、ＧＣサーバ２０２による負荷分散処理手順を示すフローチャートである。図１１において、受信部１００１により、リソース情報が受信されるのを待ち受ける（ステップＳ１１０１：Ｎｏ）。
そして、受信部１００１によりリソース情報が受信された場合（ステップＳ１１０１：Ｙｅｓ）、特定部１００２によりリソース情報の内容を解析することで、リソース、リソースを提供するユーザ、およびユーザの嗜好情報を特定する（ステップＳ１１０２）。
そして、抽出部１００３により、リソースに応じた量の演算データを抽出する（ステップＳ１１０３）。また、抽出した演算データの演算処理時間よりも再生時間が長いコンテンツをコンテンツ／ＣＭＤＢ２０５から抽出する（ステップＳ１１０４）。
そして、ユーザの嗜好情報に基づいて、その嗜好に応じたＣＭをコンテンツ／ＣＭＤＢ２０５から抽出して、先に抽出されたコンテンツに対しＣＭ挿入を実行する（ステップＳ１１０５）。このあと、配信部１００４により、抽出された演算データおよびコンテンツを配信する（ステップＳ１１０６）。
つぎに、算出部１００５により当選確率算出処理を実行する（ステップＳ１１０７）。そして、判定部１００６により、算出された当選確率でユーザが当選したか否かを判定し（ステップＳ１１０８）、当選した場合（ステップＳ１１０８：Ｙｅｓ）、決定部１００７により、報奨額決定処理を実行し（ステップＳ１１０９）、更新部１００８により、積立金ＤＢ９００の残存演算データ量および積立金残高を更新する（ステップＳ１１１０）。
一方、落選した場合（ステップＳ１１０８：Ｎｏ）、報奨額決定処理を実行せずにステップＳ１１１１に移行する。ステップＳ１１１１では、当選結果や報奨額などの結果をユーザの端末装置２０３に送信する結果送信処理を実行する。このあと、ステップＳ１１０１に戻る。
このように、この発明の実施の形態によれば、ＧＣ事業者やグリッドユーザは、グリッドコンピューティング技術を利用することで、スーパーコンピュータなどの導入／維持コストを削減することができる。また、報奨と引き換えにユーザからリソースの提供を受けることができるため、リソースを提供するユーザが増加する。これにより、リソースを確保し易くなり、ＧＣを利用した実行期間の短縮化を図ることができる。
また、ユーザにとっても、自身のパソコンのリソースに応じた演算処理をおこなうが、演算処理中はコンテンツを視聴することができるため、演算処理中も有効活用することができる。また、演算データの演算処理に対して報奨が得られるというメリットがあるため、リソースを提供するユーザが増加する。
したがって、リソースを提供するユーザが増加⇒ＧＣを利用した実行期間の短縮化⇒グリッドユーザが集まる⇒グリッドユーザからの収入（グリッド代金）の増加⇒報奨が増加⇒リソースを提供するユーザが増加⇒・・・という好循環を作り出すことができる。
また、スポンサーにとっても、リソースを提供するユーザが増加することにより、宣伝効果も上昇するため、参加したいスポンサーの数も増加する。これにより、スポンサー収入（ＣＭ代金）が増加して、積立金の額も増加するとともにこれにしたがって報奨も増加する。
したがって、リソースを提供するユーザが増加⇒コンテンツおよびＣＭを視聴するユーザが増加⇒スポンサーが集まる⇒スポンサー収入が増加⇒報奨が増加⇒リソースを提供するユーザが増加⇒・・・という好循環を作り出すことができる。
以上説明したように、この発明の実施の形態によれば、ＧＣ事業者の設備コストの低減化と、ユーザからのリソース提供の促進と、リソース提供した端末装置の動作環境の維持とを図ることにより、ネットワークビジネスの活性化を図ることができる。
なお、本実施の形態で説明した負荷分散方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネット等のネットワーク２１０を介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。
以上のように、本発明にかかる負荷分散方法、負荷分散プログラム、および負荷分散装置は、グリッドコンピューティングに有用である。

Claims (17)

  1. グリッドコンピューティングシステムを構成するネットワーク上のグリッド内の端末装置から、当該端末装置のリソースに関する情報を受信する受信工程と、
    前記受信工程によって受信されたリソースに関する情報に基づいて、グリッドコンピューティングに関する演算データ群の中から前記リソースに応じた演算データを抽出する演算データ抽出工程と、
    前記演算データ抽出工程によって抽出された演算データを、当該演算データの実行中に再生可能なコンテンツとともに前記端末装置に配信する配信工程と、
    を含むことを特徴とする負荷分散方法。
  2. 前記グリッド内の各端末装置のユーザが支払った前記ネットワークへの接続料金から積み立てた積立金に基づいて、前記配信工程によって前記演算データおよび前記コンテンツが配信された端末装置のユーザに対する報奨の額を決定する決定工程と、
    前記決定工程によって額が決定された報奨に関する情報を前記コンテンツが配信された端末装置に送信する送信工程と、
    を含むことを特徴とする請求項１に記載の負荷分散方法。
  3. 前記コンテンツには、広告主の広告が含まれており、
    前記グリッドコンピューティングの事業者に対して前記広告主から支払わられた広告料金から積み立てた積立金に基づいて、前記配信工程によって前記演算データおよび前記コンテンツが配信された端末装置のユーザに対する報奨の額を決定する決定工程と、
    前記決定工程によって額が決定された報奨に関する情報を前記コンテンツが配信された端末装置に送信する送信工程と、
    を含むことを特徴とする請求項１に記載の負荷分散方法。
  4. 前記広告は、前記ユーザの嗜好情報に基づいて複数ジャンルの広告の中から選ばれることにより、前記コンテンツの再生中に前記前記コンテンツが配信された端末装置の表示画面に表示されることを特徴とする請求項３に記載の負荷分散方法。
  5. 前記決定工程は、前記前記コンテンツが配信された端末装置のユーザの前記ネットワークへの接続料金の額に基づいて、前記ユーザに対する報奨の額を決定することを特徴とする請求項２乃至４のいずれか一つに記載の負荷分散方法。
  6. 前記決定工程は、前記演算データ抽出工程によって抽出された演算データのデータ量に基づいて、前記ユーザに対する報奨の額を決定することを特徴とする請求項２乃至４のいずれか一つに記載の負荷分散方法。
  7. 前記決定工程は、前記コンテンツの視聴料金の額に基づいて、前記ユーザに対する報奨の額を決定することを特徴とする請求項２乃至４のいずれか一つに記載の負荷分散方法。
  8. 前記決定工程は、前記演算データおよび前記コンテンツが配信された時間帯に基づいて、前記ユーザに対する報奨の額を決定することを特徴とする請求項２乃至４のいずれか一つに記載の負荷分散方法。
  9. 所定の当選確率に基づいて、前記ユーザが当選したか否かを判定する判定工程を含み、
    前記決定工程は、前記判定工程によって当選したと判定された場合、前記報奨の額を決定することを特徴とする請求項２乃至４のいずれか一つに記載の負荷分散方法。
  10. 前記リソース提供元のユーザの前記ネットワークへの接続料金の額に基づいて、前記報奨の当選確率を算出する算出工程を含み、
    前記判定工程は、前記算出工程によって算出された当選確率に基づいて、前記ユーザが当選したか否かを判定することを特徴とする請求項９に記載の負荷分散方法。
  11. 前記抽出工程によって抽出された演算データのデータ量に基づいて、前記報奨の当選確率を算出する算出工程を含み、
    前記判定工程は、前記算出工程によって算出された当選確率に基づいて、前記ユーザが当選したか否かを判定することを特徴とする請求項９に記載の負荷分散方法。
  12. 前記コンテンツの視聴料金の額に基づいて、前記報奨の当選確率を算出する算出工程を含み、
    前記判定工程は、前記算出工程によって算出された当選確率に基づいて、前記ユーザが当選したか否かを判定することを特徴とする請求項９に記載の負荷分散方法。
  13. 前記演算データおよび前記コンテンツが配信された時間帯に基づいて、前記報奨の当選確率を算出する算出工程を含み、
    前記判定工程は、前記算出工程によって算出された当選確率に基づいて、前記ユーザが当選したか否かを判定することを特徴とする請求項９に記載の負荷分散方法。
  14. 複数のコンテンツの中から、前記演算データ抽出工程によって抽出された演算データ（以下、「抽出演算データ」という）の演算処理時間以上の再生時間となるコンテンツを抽出するコンテンツ抽出工程を含み、
    前記配信工程は、前記抽出演算データを、前記コンテンツ抽出工程によって抽出されたコンテンツとともに前記端末装置に配信することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一つに記載の負荷分散方法。
  15. グリッドコンピューティングシステムを構成するネットワーク上のグリッド内の端末装置から、当該端末装置のリソースに関する情報を受信させる受信工程と、
    前記受信工程によって受信されたリソースに関する情報に基づいて、グリッドコンピューティングに関する演算データ群の中から前記リソースに応じた演算データを抽出させる演算データ抽出工程と、
    前記演算データ抽出工程によって抽出された演算データを、当該演算データの実行中に再生可能なコンテンツとともに前記端末装置に配信させる配信工程と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする負荷分散プログラム。
  16. グリッドコンピューティングシステムを構成するネットワーク上のグリッド内の端末装置から、当該端末装置のリソースに関する情報を受信させる受信工程と、
    前記受信工程によって受信されたリソースに関する情報に基づいて、グリッドコンピューティングに関する演算データ群の中から前記リソースに応じた演算データを抽出させる演算データ抽出工程と、
    前記演算データ抽出工程によって抽出された演算データを、当該演算データの実行中に再生可能なコンテンツとともに前記端末装置に配信させる配信工程と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする負荷分散プログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
  17. グリッドコンピューティングシステムを構成するネットワーク上のグリッド内の端末装置から、当該端末装置のリソースに関する情報を受信する受信手段と、
    前記受信手段によって受信されたリソースに関する情報に基づいて、グリッドコンピューティングに関する演算データ群の中から前記リソースに応じた演算データを抽出する演算データ抽出手段と、
    前記演算データ抽出手段によって抽出された演算データを、当該演算データの実行中に再生可能なコンテンツとともに前記端末装置に配信する配信手段と、
    を備えることを特徴とする負荷分散装置。
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