WO2021074997A1 - 解析処理装置、システム、方法及び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 - Google Patents

解析処理装置、システム、方法及び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 Download PDF

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WO2021074997A1
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洋介 岩松
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日本電気株式会社
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    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
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    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
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    • G06F9/4806—Task transfer initiation or dispatching
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    • G06F9/4881—Scheduling strategies for dispatcher, e.g. round robin, multi-level priority queues
    • G—PHYSICS
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    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/48—Program initiating; Program switching, e.g. by interrupt
    • G06F9/4806—Task transfer initiation or dispatching

Definitions

  • the present invention relates to an analysis processing device, a system, a method and a program, and more particularly to an analysis processing device, a system, a method and a program for analyzing media data.
  • Patent Document 1 discloses a technique relating to an image processing device that processes image data of a plurality of cameras in parallel.
  • the image processing apparatus according to Patent Document 1 controls the insertion position in the queue when the mounting order is instructed for a plurality of consecutive recognition processes, and determines the priority of tasks having the same priority.
  • Patent Document 2 discloses a technique relating to a job processing device that processes print jobs from a plurality of users.
  • the job processing apparatus according to Patent Document 2 calculates the processing time of each job, and determines the recommended order in which each job should be executed from the processing time.
  • Patent Document 3 discloses a technique of predicting the processing time based on the statistical data of the time required for processing on the database and sending the predicted value to the display unit.
  • Japanese Unexamined Patent Publication No. 2014-178801 Japanese Unexamined Patent Publication No. 2014-107695 Japanese Unexamined Patent Publication No. 60-000869
  • the current system that provides the media analysis service has a problem that the service quality may vary between a plurality of types of analysis processing.
  • the reason is that when a plurality of analysis requests for a plurality of types of analysis processing are received, it is possible to concentrate on some types of analysis processing.
  • the present disclosure has been made to solve such problems, and is an analysis processing device and system for improving the required processing rate while reducing the variation in service quality among a plurality of types of analysis processing. , Methods and programs are provided.
  • the analysis processing apparatus is A receiving means for receiving a plurality of analysis requests requesting one of a plurality of types of analysis processing for media data, and a receiving means for receiving the plurality of analysis requests. For each of the plurality of analysis requests, an estimation means for estimating the processing time according to the type of analysis processing corresponding to the analysis request from the analysis conditions in each analysis request, and an estimation means. Priority determination means for determining the processing priority in each analysis request based on the relative position of the estimated processing time in the past processing time results of the analysis processing type corresponding to the analysis request.
  • An execution means that executes an analysis process of a type corresponding to each analysis request according to an order according to the priority determined by the priority determination means, and an execution means. To be equipped.
  • the analysis processing system is A load distribution device that receives multiple analysis requests that request one of multiple types of analysis processing for media data from the outside, A plurality of analysis processing devices connected to the load distribution device, With Each of the plurality of analysis processing devices A receiving means for receiving two or more of the plurality of analysis requests distributed and transferred from the load distribution device, and For each of the plurality of analysis requests, an estimation means for estimating the processing time according to the type of analysis processing corresponding to the analysis request from the analysis conditions in each analysis request, and an estimation means. Priority determination means for determining the processing priority in each analysis request based on the relative position of the estimated processing time in the past processing time results of the analysis processing type corresponding to the analysis request.
  • An execution means that executes an analysis process of a type corresponding to each analysis request according to an order according to the priority determined by the priority determination means, and an execution means. To be equipped.
  • the analysis processing method is The computer Receives multiple analysis requests requesting one of multiple types of analysis processing on media data, For each of the plurality of analysis requests, the processing time corresponding to the type of analysis processing corresponding to the analysis request is estimated from the analysis conditions in each analysis request. Based on the relative position of the estimated processing time in the past processing time results of the analysis processing type corresponding to the analysis request, the processing priority in each analysis request is determined. The type of analysis processing corresponding to each analysis request is executed according to the order according to the priority determined by the priority determination means.
  • the analysis processing program is Receiving processing that receives multiple analysis requests that request one of multiple types of analysis processing for media data, and For each of the plurality of analysis requests, an estimation process that estimates the processing time according to the type of analysis process corresponding to the analysis request from the analysis conditions in each analysis request, and an estimation process. Priority determination to determine the processing priority in each analysis request based on the relative position of the estimated processing time in the actual past processing time in the type of analysis processing corresponding to the analysis request. Processing and Execution processing that executes the type of analysis processing corresponding to each analysis request according to the order according to the priority determined by the priority determination means, and Let the computer run.
  • an analysis processing device it is possible to provide an analysis processing device, a system, a method and a program for improving a required processing rate while reducing variations in service quality among a plurality of types of analysis processing.
  • FIG. 1 It is a block diagram which shows the structure of the analysis processing apparatus which concerns on Embodiment 1. It is a flowchart which shows the flow of the analysis processing method which concerns on this Embodiment 1. It is a block diagram which shows the whole structure of the media data analysis system which concerns on Embodiment 2. It is a block diagram which shows the structure of the analysis processing server which concerns on Embodiment 2. It is a figure for demonstrating the structure of the priority determination part and the update part for each analysis and data flow which concerns on Embodiment 2. FIG. It is a figure for demonstrating the concept of the load distribution model for each analysis type and the judgment criterion of priority which concerns on Embodiment 2. FIG.
  • FIG. 2 It is a figure for demonstrating the structure of the request allocation part and the flow of data which concerns on Embodiment 2.
  • FIG. It is a figure for demonstrating the structure of the analysis processing part and the flow of data which concerns on Embodiment 2.
  • FIG. It is a flowchart which shows the flow of the analysis processing method which concerns on this Embodiment 2.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the relationship between the analysis a load distribution model and the analysis b load distribution model according to the second embodiment, and the estimated load and priority. It is a figure which shows the example of the priority for each request concerning this Embodiment 2. It is a figure which shows the example of the request allocation which concerns on this Embodiment 2. It is a figure which shows the example of the estimated waiting time and the processing result for each request concerning this Embodiment 2. It is a figure which shows the example of the estimated waiting time and the processing result for each request concerning the comparative example 1. FIG. It is a figure which shows the example of the estimated waiting time and the processing result for each request concerning the comparative example 2. FIG.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an analysis processing device 100 according to the first embodiment.
  • the analysis processing device 100 is an information processing device for performing a plurality of types of analysis processing on media data.
  • the analysis processing device 100 includes a receiving unit 110, an estimating unit 120, a priority determination unit 130, and an executing unit 140.
  • the receiving unit 110 is an example of the receiving means
  • the estimating unit 120 is an example of the estimating means
  • the priority determining unit 130 is an example of the priority determining means
  • the executing unit 140 is an example of the executing means.
  • the receiving unit 110 receives a plurality of analysis requests requesting any one of a plurality of types of analysis processing for the media data. That is, the receiving unit 110 receives two or more analysis requests, and each analysis request requests at least a part of different types of analysis processing. Further, the receiving unit 110 receives a plurality of analysis requests at the same time, or receives another analysis request before processing at least a part of the analysis requests, and two or more analysis requests are collectively processed in the subsequent processing. It shall be. Further, it is assumed that the target media data in each analysis request is different. However, analysis processing targeting common media data may be requested among some analysis requests.
  • the media data is, for example, image data or audio data.
  • the plurality of types of analysis processing are, for example, at least two or more of face recognition processing, crowd recognition processing, object recognition processing, and voice recognition processing.
  • the analysis process is not limited to these as long as it is an analysis process for media data.
  • the type of analysis processing, analysis conditions, and the like are specified in the analysis request.
  • the analysis conditions include the type and size of media data, various parameters when performing analysis processing, and the like.
  • the estimation unit 120 estimates the processing time according to the type of analysis processing corresponding to the analysis request from the analysis conditions in each analysis request for each of the plurality of analysis requests. That is, the estimation unit 120 estimates the processing time from the analysis conditions by different estimation logics depending on the type of analysis processing. Various algorithms, AI (Artificial Intelligence) models, and the like can be used for the estimation logic.
  • AI Artificial Intelligence
  • the priority determination unit 130 performs processing in each analysis request based on the relative position of the processing time estimated by the estimation unit 120 in the past processing time results of the type of analysis processing corresponding to the analysis request. Determine the priority.
  • the type of analysis processing is different, the actual processing time in the past is also different. Therefore, even if the estimated processing time for a plurality of analysis requests is the same, the priority may differ depending on the type of analysis processing.
  • the execution unit 140 executes the type of analysis processing corresponding to each analysis request according to the order according to the priority determined by the priority determination unit 130. That is, the execution unit 140 executes each analysis process specified in the plurality of analysis requests in series.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the flow of the analysis processing method according to the first embodiment.
  • the receiving unit 110 receives a plurality of analysis requests requesting any one of a plurality of types of analysis processing for the media data (S11).
  • the estimation unit 120 estimates the processing time according to the type of analysis processing corresponding to the analysis request from the analysis conditions in each analysis request for each of the plurality of analysis requests (S12).
  • the priority determination unit 130 determines the processing priority in each analysis request based on the relative position of the estimated processing time in the past processing time results of the type of analysis processing corresponding to the analysis request. Judgment (S13).
  • the execution unit 140 executes the type of analysis processing corresponding to each analysis request according to the order according to the priority determined by the priority determination unit 130 (S14).
  • the priority of the processing is determined by a different evaluation scale for each type of analysis processing. Therefore, even if the estimated processing times for different analysis requests are the same, the priority may be different if the type of analysis processing is different. Then, when the analysis process is executed, the priority is interpreted as the same index (by the same evaluation scale) regardless of the type of the analysis process, and the execution order is determined. Then, the analysis processing is sequentially executed according to the determined execution order.
  • the priority is determined based on the criteria for each analysis process, and at the time of execution, the priority is interpreted across the types of analysis processes and the execution order is executed. Has been established. Therefore, for example, it is possible to prevent concentration on some types of analysis processing in which the average value of the processing time is small, and to execute each analysis processing evenly or in a desired balance. Therefore, it is possible to improve the required processing rate while reducing the variation in service quality among a plurality of types of analysis processing.
  • the analysis processing device 100 includes a processor, a memory, and a storage device as a configuration (not shown). Further, the storage device stores a computer program in which the processing of the analysis processing method according to the present embodiment is implemented. Then, the processor reads the computer program from the storage device into the memory and executes the computer program. As a result, the processor realizes the functions of the receiving unit 110, the estimating unit 120, the priority determination unit 130, and the executing unit 140.
  • the receiving unit 110, the estimating unit 120, the priority determination unit 130, and the executing unit 140 may each be realized by dedicated hardware. Further, a part or all of each component of each device may be realized by a general-purpose or dedicated circuitry, a processor, or a combination thereof. These may be composed of a single chip or may be composed of a plurality of chips connected via a bus. A part or all of each component of each device may be realized by a combination of the above-mentioned circuit or the like and a program. Further, as a processor, a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), an FPGA (field-programmable gate array), or the like can be used.
  • a CPU Central Processing Unit
  • GPU Graphics Processing Unit
  • FPGA field-programmable gate array
  • each component of the analysis processing device 100 when a part or all of each component of the analysis processing device 100 is realized by a plurality of information processing devices and circuits, the plurality of information processing devices and circuits may be centrally arranged. It may be distributed.
  • the information processing device, the circuit, and the like may be realized as a form in which each is connected via a communication network, such as a client-server system and a cloud computing system.
  • the function of the analysis processing device 100 may be provided in the SaaS (Software as a Service) format.
  • the load varies greatly depending on the data content (image size, number of subjects in the image, etc.) of the analysis request. Therefore, by selectively disallowing requests that are estimated to have a large load (long processing time) when the load is concentrated, it can be expected that the request processing rate of the entire media analysis service will be improved.
  • the rate of disapproval of only some types of analysis will increase. That is, the quality of service varies depending on the type of analysis. For example, when the processing time of face recognition is 800 ms on average and the processing time of crowd recognition is 1500 ms on average, the rate at which only crowd recognition is disallowed increases.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the overall configuration of the media data analysis system 2 according to the second embodiment.
  • the media data analysis system 2 is an information system that provides a service that responds to an analysis result by any of two or more types of analysis processing in response to an analysis request from the outside.
  • the media data analysis system 2 is connected to one or more clients 11 to 1 m (m is an integer of 1 or more) via a network N.
  • the network N is a communication line such as the Internet and LAN (Local Area Network).
  • Each of the clients 11 to 1 m transmits an analysis request for requesting one of a plurality of types of analysis processing for specific media data to the media data analysis system 2 via the network N. Then, the client 11 and the like receive a response to the analysis request from the media data analysis system 2 via the network N.
  • the response is the result of the analysis process, or a message or the like indicating that the analysis request is not permitted.
  • the media data analysis system 2 includes a load distribution device 20, analysis processing servers 21, 22, ..., And the like.
  • the load distribution device 20 receives a plurality of analysis requests from the outside, and distributes and transfers each analysis request to a plurality of analysis processing servers 21 and the like.
  • the load distribution device 20 can be realized by a known technique, and for example, a plurality of analysis requests may be transferred to each analysis server by a round robin method.
  • the load distribution device 20 receives the first analysis request from the client 11 and the second analysis request from the client 1m via the network N. Then, the load distribution device 20 transfers, for example, the first analysis request to the analysis processing server 21 and the second analysis request to the analysis processing server 22.
  • the load distribution device 20 when the load distribution device 20 continuously receives more analysis requests, the load distribution device 20 sends the analysis processing server 21 (regardless of whether or not the previously transferred analysis request has been processed) 2
  • the above analysis request may be transferred.
  • at least a part of the two or more analysis requests shall have different types of designated analysis processing.
  • the analysis processing server 21 is an information processing device that provides services a21a, 21b, ..., And 21n.
  • the analysis processing server 22 is an information processing device that provides services a22a, 22b, ..., And 22n.
  • the service is a series of information processing that executes a designated analysis process on the designated media data based on the designated analysis conditions and returns the processing result.
  • the service a21a and the service a22a are services that perform the same analysis processing, for example, crowd authentication processing.
  • the service b21b and the service b22b are services that perform the same analysis processing, for example, face recognition processing.
  • the service n21n and the service n22n are also services that perform the same analysis processing other than crowd authentication and face authentication. That is, it is assumed that the analysis processing servers 21 and 22 and the like have the same type of service to be provided. In the following description, when it is not necessary to distinguish between the analysis processing servers 21 and 22, they are collectively referred to as the analysis processing server 200.
  • FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the analysis processing server 200 according to the second embodiment.
  • the analysis processing server 200 is realized by, for example, a computer device.
  • the analysis processing server 200 includes a storage device 210, a memory 220, a control unit 230, and a communication unit 240.
  • the storage device 210 is a storage device for a hard disk, a flash memory, or the like.
  • the storage device 210 stores the load model 211, the load distribution model 212, and the analysis processing program 213.
  • the load model 211 is a program module or model formula in which logic for calculating an estimated value of the processing time of analysis processing from analysis conditions is implemented.
  • the load model 211 takes data conditions such as the size of the image and the number of subjects included in the image as input analysis conditions, and is based on the measured values of the past processing and the past analysis conditions associated with the measured values. It is a model or the like that calculates and outputs an estimated value.
  • the load model 211 is pre-generated. Alternatively, the load model 211 may be updated as described below. Further, a plurality of load models 211 may be provided for each type of analysis processing.
  • the load distribution model 212 is a model showing the distribution of past processing time in the type of analysis processing.
  • the load distribution model 212 is a program module or model formula that outputs the corresponding position in the distribution with respect to the input of the estimated processing time.
  • the corresponding position in the distribution is, for example, the frequency when the number of past processing times is accumulated from the shorter processing time, the ranking from the lower or upper rank in the total number, the lower rank in the total number, or The ratio from the top.
  • the load distribution model 212 may be updated as described later. Further, a plurality of load distribution models 212 may be provided for each type of analysis processing.
  • the analysis processing program 213 is a computer program in which the analysis processing method according to the present embodiment is implemented.
  • the memory 220 is a volatile storage device such as a RAM (Random Access Memory), and is a storage area for temporarily holding information when the control unit 230 operates. It is assumed that the memory 220 secures an area for a plurality of queues associated with each of the plurality of priorities.
  • the communication unit 240 is an interface for inputting / outputting to / from the outside of the analysis processing server 200. For example, the communication unit 240 outputs the analysis request received via the network N to the control unit 230, and transmits the analysis result or the like to the request source via the network N.
  • the control unit 230 is a processor, that is, a control device that controls each configuration of the analysis processing server 200.
  • the control unit 230 reads the analysis processing program 213 from the storage device 210 into the memory 220, and executes the analysis processing program 213.
  • the control unit 230 realizes the functions of the request reception unit 231, the priority determination unit 232 for each analysis, the request allocation unit 233, the analysis processing unit 234, and the update unit 235.
  • the request receiving unit 231 is an example of the receiving unit 110
  • the priority determination unit 232 for each analysis is an example of the estimation unit 120 and the priority determination unit 130
  • the request allocation unit 233 is an example of the allocation means.
  • the processing unit 234 is an example of the execution unit 140
  • the update unit 235 is an example of the update means.
  • the request receiving unit 231 receives two or more of the plurality of analysis requests distributed and transmitted from the load distribution device 20.
  • the request receiving unit 231 outputs the received analysis request to the analysis priority determination unit 232.
  • the priority determination unit 232 for each analysis identifies a position corresponding to the estimated processing time in the load distribution model 212 in the type of analysis processing corresponding to the estimated processing time. Then, the priority determination unit 232 for each analysis determines the priority of the analysis request processing based on the determination criteria according to the position of each type of the corresponding analysis processing.
  • the determination standard range
  • different threshold values are set for each type of analysis processing.
  • the request allocation unit 233 stores each analysis request in the queue corresponding to the priority when the priority determined by the priority determination unit 232 for each analysis is evaluated based on the same criteria among the types of analysis processing. Then, the request allocation unit 233 causes the analysis processing unit 234 to execute the analysis processing corresponding to the analysis request stored in the queue having a higher priority. In addition, the request allocation unit 233 returns to the request source that the analysis request for which a predetermined time has passed among the analysis requests stored in the queue cannot be processed. As a result, the client notified of the disapproval can efficiently perform the analysis processing in the time zone when the analysis processing server 200 has a vacancy by retransmitting the disapproved analysis request.
  • the analysis processing unit 234 executes the analysis processing specified by the analysis request assigned by the request allocation unit 233, and returns the processing result. Further, the analysis processing unit 234 measures the processing time at the time of executing the analysis processing and outputs it to the update unit 235 as an actually measured value.
  • the update unit 235 receives the measured value of the processing time in the executed analysis process, and updates the load distribution model 212 of the type corresponding to the executed analysis process using the measured value.
  • the update unit 235 may further update the load model 211 using the actually measured values.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the configuration and data flow of the priority determination unit 232 and the update unit 234 for each analysis according to the second embodiment.
  • the analysis-by-analysis priority determination unit 232 includes an analysis a load estimation unit 2321a, an analysis a priority determination unit 2322a, and an analysis b load estimation unit 2321b and an analysis b priority determination unit 2322b. Further, the analysis a load model 211a and the analysis b load model 211b, and the analysis b load model 211b and the analysis b load distribution model 212b are a part of the above-mentioned load model 211. These are described in the priority determination unit 232 for each analysis for convenience of explanation, but are configured in the storage device 210.
  • the analysis c to the analysis n have the same configuration, but the illustration is omitted.
  • the analysis request 310 indicates that the analysis condition 311 and the analysis type 312 and the media data 313 are specified.
  • the media data 313 does not have to be included in the analysis request 310.
  • the analysis condition 311 is information indicating the condition of the media data 313 in the analysis process such as the image size and the number of subjects included in the image.
  • the image size is used.
  • the analysis type 312 is, for example, a crowd recognition process.
  • the media data 313 is, for example, image data.
  • the analysis request 320 indicates that the analysis condition 321 and the analysis type 322 and the media data 323 are specified.
  • the media data 323 does not have to be included in the analysis request 320.
  • the analysis condition 321 is, for example, the number of subjects (the number of faces that can be recognized as faces).
  • the analysis type 322 is, for example, a face recognition process.
  • the media data 323 is, for example, image data.
  • the request receiving unit 231 specifies the type of analysis processing specified in the received analysis request, and outputs the analysis request to the analysis a load estimation units 2321a, 2321b, etc. corresponding to the specified type. For example, the request receiving unit 231 outputs the analysis request 310 to the analysis a load estimation unit 2321a and the analysis request 320 to the analysis b load estimation unit 2321b.
  • the analysis a load estimation unit 2321a receives the analysis request 310 from the request receiving unit 231 and estimates the processing time according to the analysis condition 311 as the load using the analysis a load model 211a, and the estimated processing time is the analysis a priority. Output to the determination unit 2322a.
  • the analysis a load estimation unit 2321a inputs the image size of the analysis condition 311 into the analysis a load model 211a and estimates the load by acquiring the processing time as an output result.
  • the analysis a priority determination unit 2322a inputs the estimated processing time received from the analysis a load estimation unit 2321a into the analysis a load distribution model 212a, and outputs the output result in the actual value of the past processing time in the analysis a. Identify relative positions. For example, the ratio of the number of cases accumulated from the case where the load is smaller in the past load distribution to the total measured value of the analysis a is defined as the relative position. Then, the analysis a priority determination unit 2322a determines the processing priority of the analysis request 310 using a plurality of threshold values for the ratio in the analysis a as a determination criterion.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the concept of the load distribution model and the priority determination criteria for each analysis type according to the second embodiment.
  • the criteria for determining the priority in analysis a are as follows: from the lowest load, the top 0% to 25% is priority 1, 25% to 50% is priority 2, and 50% to 75% is priority 3,75%. 100% is set as priority 4.
  • the determination criteria of analysis b are also the same. That is, the priority is relatively evaluated according to the position in the load distribution model for each type of analysis processing.
  • the analysis a priority determination unit 2322a adds the priority 331 to the analysis request 330 (analysis request 310) and outputs the priority to the request allocation unit 233.
  • analysis b is also performed. That is, the analysis b load estimation unit 2321b inputs the number of subjects under the analysis condition 321 into the analysis b load model 211b, and estimates the load by acquiring the processing time as an output result.
  • the analysis b priority determination unit 2322b inputs the estimated processing time received from the analysis b load estimation unit 2321b into the analysis b load distribution model 212b, and outputs the output result in the actual value of the past processing time in the analysis b. Identify the relative position.
  • the analysis b priority determination unit 2322b After determining the priority, the analysis b priority determination unit 2322b adds the priority 341 to the analysis request 340 (analysis request 320) and outputs the priority to the request allocation unit 233.
  • the priority is also different. For example, a certain processing time may be priority 1 in analysis a, but may be priority 3 in analysis b.
  • the update unit 235 receives the analysis a actual measurement value 350 and the analysis b actual measurement value 360 from the analysis processing unit 234, updates the analysis a load distribution model 212a using the analysis a actual measurement value 350, and uses the analysis b actual measurement value 360.
  • the analysis b load distribution model 212b is updated.
  • the update unit 235 may update the analysis a load model 211a using the analysis a actual measurement value 350, and may update the analysis b load model 211b using the analysis b actual measurement value 360.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the configuration of the request allocation unit 233 and the data flow according to the second embodiment.
  • the request allocation unit 233 includes a request holding unit 2331 and a request distribution unit 2332.
  • the request holding unit 2331 controls a plurality of priority 1 cues 221, 222, ....
  • the request holding unit 2331 distributes and stores the analysis request in the queue corresponding to the priority added to the analysis request.
  • the request distribution unit 2332 acquires an analysis request from a queue having a high priority, distributes it to the analysis processing unit 234 so as to process the analysis process specified by the analysis request, and outputs the analysis request.
  • priority 1 has priority over priority 2 (higher priority).
  • the request distribution unit 2332 returns to the request source that the analysis request for which a predetermined time has passed among the analysis requests stored in the queue cannot be processed (not permitted).
  • the request holding unit 2331 when the request holding unit 2331 receives the analysis request 330, it identifies that the added priority 331 is the priority 2, and stores the analysis request 330 in the priority 2 queue 222. Further, when the request holding unit 2331 receives the analysis request 340, the request holding unit 2331 identifies that the added priority 341 is the priority 1, and stores the analysis request 340 in the priority 1 queue 221.
  • the request distribution unit 2332 acquires the analysis request stored in the priority 1 queue 221 with priority over the other queues, and performs a process corresponding to the type of analysis process (for example, crowd recognition process) specified in the analysis request. It is output to the analysis processing unit 234 so as to be executed, for example, as an analysis request 370. Further, when the analysis request stored in the priority 1 queue 221 disappears, the request distribution unit 2332 acquires the analysis request stored in the priority 2 queue 222 and similarly (for example, performs face recognition processing). ) Output as analysis request 380.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining the configuration and data flow of the analysis processing unit 234 according to the second embodiment.
  • the analysis processing unit 234 includes an analysis a processing unit 2341a and an analysis a load measurement unit 2342a, and an analysis b processing unit 2341b and an analysis b load measurement unit 2342b.
  • the analysis a processing unit 2341a receives the analysis request 370, executes the processing of the analysis a (for example, crowd recognition processing) on the designated media data, and returns the processing result to the request source.
  • the analysis a load measurement unit 2342a measures the processing time of the analysis a processing unit 2341a in the analysis request 370, and outputs the analysis a actual measurement value 350 to the update unit 235.
  • the analysis b processing unit 2341b receives the analysis request 380, executes the processing of the analysis b (for example, face recognition processing) on the designated media data, and returns the processing result to the request source.
  • the analysis b load measurement unit 2342b measures the processing time of the analysis b processing unit 2341b in the analysis request 380, and outputs the analysis b actual measurement value 360 to the update unit 235.
  • FIG. 9 is a flowchart showing the flow of the analysis processing method according to the second embodiment.
  • the request receiving unit 231 receives a plurality of analysis requests from the client 11 and the like via the network N and the load distribution device 20 (S201). At this time, the types of analysis processing specified for each of the plurality of analysis requests are different.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of the analysis a load model according to the second embodiment.
  • the analysis a load estimation unit 2321a estimates that the processing time is 2000 ms when the analysis condition image size of the request 1 is 1920 ⁇ 1080 pixels. Further, the analysis a load estimation unit 2321a estimates that the processing time is 1400 ms when the image size of the analysis condition of the request 3 is 960 ⁇ 540 pixels.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of the analysis b load model according to the second embodiment.
  • the analysis b load estimation unit 2321b estimates the processing time to be 1200 ms when the number of faces (number of subjects) of request 2 is 4. Further, the analysis b load estimation unit 2321b estimates that the processing time is 800 ms when the number of faces in the request 4 is 2.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of an analysis type, analysis conditions, and estimated load for each request according to the second embodiment.
  • the priority determination unit 232 for each analysis determines the priority for each type of analysis processing based on the estimated load and load distribution model (S203).
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of the relationship between the analysis a load distribution model and the analysis b load distribution model according to the second embodiment, and the estimated load and priority.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of priority for each request according to the second embodiment.
  • the analysis a priority determination unit 2322a identifies a relative position (ratio) in the analysis a load distribution model 212a at an estimated load of 2000 ms, accumulates the ratios from the one with the lowest load, and calculates the cumulative ratio. Calculated as 90%.
  • the estimated load of 2000 ms in the analysis a can be identified as being in the upper 90% position from the analysis conditions where the load is small. Then, the analysis a priority determination unit 2322a determines that the priority is 4 when the top 90% is determined according to the above-mentioned determination criteria. Similarly, the analysis a priority determination unit 2322a identifies the estimated load 1400 ms as the top 25% based on the analysis a load distribution model 212a, and determines that the estimated load is priority 2. Further, the analysis b priority determination unit 2322b identifies the estimated load of 1200 ms as the top 70% based on the analysis b load distribution model 212b, and determines that the estimated load is priority 3. Similarly, the analysis b priority determination unit 2322b identifies the estimated load of 800 ms as the top 10% based on the analysis b load distribution model 212b, and determines that the estimated load is priority 1.
  • FIG. 15 is a diagram showing an example of request allocation according to the second embodiment.
  • the request holding unit 2331 controls the priority 1 queue 221 and the priority 2 queue 222, the priority 3 queue 223, and the priority 4 queue 224. It is assumed that the requests for 1000 ms are accumulated in each queue in advance.
  • the timeout threshold is 5000 ms.
  • the request allocation unit 233 allocates and stores the analysis request 1 to which the priority 4 is added to the priority 4 queue 224. Further, the request allocation unit 233 allocates and stores the analysis request 2 to which the priority 3 is added to the priority 3 queue 223. Further, the request allocation unit 233 allocates and stores the analysis request 3 to which the priority 2 is added to the priority 2 queue 222. Further, the request allocation unit 233 allocates and stores the analysis request 4 to which the priority 1 is added to the priority 1 queue 221.
  • the request allocation unit 233 distributes analysis requests to the analysis processing unit 234 in descending order of priority (S205).
  • the request distribution unit 2332 distributes the analysis requests stored in the priority 1 queue 221 in the order of storage.
  • the request distribution unit 2332 distributes the analysis request next stored in the priority 1 queue 221 after the immediately preceding analysis process is completed.
  • the request distribution unit 2332 distributes the analysis requests stored in the priority 2 queue 222 in the order of storage, and similarly, the priority 3 queue 223 and the priority 4 queue 224. Distributes to the analysis requests stored in.
  • the request distribution unit 2332 determines whether or not there is a time-out analysis request (S206). For example, the request distribution unit 2332 starts measuring the waiting time for each analysis request from the time of storage in the queue, and if the waiting time exceeds the timeout threshold value of 5000 ms, it determines that the analysis request has timed out. When it is determined that there is a time-out analysis request, the request distribution unit 2332 notifies the client that requested the analysis request that the analysis request is not permitted (S207). If it is determined in step S206 that there is no time-out analysis request, or after step S207, the process returns to step S205.
  • a time-out analysis request S206. For example, the request distribution unit 2332 starts measuring the waiting time for each analysis request from the time of storage in the queue, and if the waiting time exceeds the timeout threshold value of 5000 ms, it determines that the analysis request has timed out. When it is determined that there is a time-out analysis request, the request distribution unit 2332 notifies the client that requested
  • the analysis processing unit 234 executes the analysis process in parallel with step S206 (S208).
  • the request distribution unit 2332 specifies the analysis b (face recognition) which is the type of analysis processing specified in the analysis request 4, and the analysis b processing unit 2341b corresponding to the specified analysis b is subjected to.
  • the analysis request 4 is output, and the analysis process for the specified media data is executed.
  • the analysis b processing unit 2341b executes the analysis processing for the media data specified in the analysis request 4.
  • the analysis b load measurement unit 2342b measures the load (processing time) of the analysis processing of the analysis request 4 by the analysis b processing unit 2341b (S209). Then, the analysis b load measurement unit 2342b outputs the measured value to the update unit 235. The update unit 235 updates the analysis b load distribution model 212b using the actually measured values received from the analysis b load measurement unit 2342b (S210). Then, the process returns to step S205.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of an estimated waiting time and a processing result for each request according to the second embodiment.
  • the waiting time of the analysis request 4 stored in the priority 1 queue 221 is 1000 ms because there is a request accumulated in the priority 1 queue 221.
  • the waiting time of the analysis request 3 stored in the priority 2 queue 222 is 2800 ms due to the waiting time of the priority 1 queue 221 of 1000 ms + the estimated processing time of the analysis request 4 of 800 ms + the waiting time of the priority 2 queue 222 of 1000 ms.
  • the request distribution unit 2332 determines that the analysis requests 1 and 2 exceed the timeout threshold value of 5000 ms, determines that the time-out has occurred, and disallows the process.
  • Comparative Example 1 is a method in which analysis requests are stored in the order of reception in one queue without prioritizing the queues and processed in the order of storage.
  • the waiting time due to the request accumulated in the queue is set to 4000 ms.
  • the analysis requests 1, 2, 3, and 4 are received in this order.
  • An example of the estimated waiting time and the processing result in this case is shown in FIG. First, among the four analysis requests, the analysis request 1 is processed first. Therefore, the waiting time of the analysis request 1 is 4000 ms.
  • the waiting time of the analysis request 2 is 6000 ms by the waiting time of the analysis request 1 of 4000 ms + the estimated processing time of the analysis request 1 of 2000 ms.
  • the waiting time of the analysis request 3 is 7200 ms
  • the waiting time of the analysis request 4 is 8600 ms. Therefore, the request distribution unit 2332 determines that the time-out threshold value of 5000 ms has been exceeded for the analysis requests 1, 2 and 3, and disallows the process. Therefore, the required processing rate is 25%.
  • the request processing rate is 50%, which is more efficient than the comparative example 1.
  • Comparative Example 2 In Comparative Example 2, four cues with priorities are used as in FIG. 15, but the types of analysis processing are not distinguished in the priority determination, and the priorities are determined by absolute evaluation among the types of analysis processing. This is a judgment method.
  • the threshold value of the priority criterion is set to priority 1 for an estimated load of up to 500 ms, priority 2 for 500 ms to 1000 ms, priority 3 for 1000 ms to 1500 ms, and priority 4 for an estimated load of 1500 ms to 2000 ms. ..
  • An example of the estimated waiting time and the processing result in this case is shown in FIG. Since the analysis request 1 has an estimated load of 2000 ms, it has a priority of 4, and is stored in the priority 4 queue 224.
  • the analysis request 2 Since the analysis request 2 has an estimated load of 1200 ms and therefore has a priority of 3, and the analysis request 3 has an estimated load of 1400 ms and therefore has a priority of 3, the analysis requests 2 and 3 are stored in the priority 3 queue 223. Since the analysis request 4 has an estimated load of 800 ms, it has a priority of 2, and is stored in the priority 2 queue 222. Then, the analysis request 2 is processed first among the four analysis requests. Therefore, the waiting time of the analysis request 1 is 2000 ms in total of the waiting time of the priority 1 queue 221 and the priority 2 queue 222. Next, since the analysis request 2 is received before the analysis request 3, it is stored in the priority 2 queue 222 first.
  • the waiting time of the analysis request 2 is 3800 ms due to the waiting time of the analysis request 4 of 2000 ms + the estimated processing time of the analysis request 4 of 800 ms + the waiting time of the priority 3 queue 223 of 1000 ms. Then, the waiting time of the analysis request 3 becomes 5000 ms by the waiting time of the analysis request 2 of 3800 ms + the estimated processing time of the analysis request 2 of 1200 ms. Similarly, the waiting time of the analysis request 4 is 7400 ms. Therefore, the request distribution unit 2332 determines that the analysis requests 1 and 3 exceed the timeout threshold value of 5000 ms, determines that the time-out has occurred, and disallows the process. Therefore, the required processing rate is 50%.
  • the priority has been described in four stages, but any number of stages of at least two stages or more may be used.
  • the priority range (threshold value) in the determination criteria of the analysis a and b is common, but it may be set so as to be different for each type of analysis processing.
  • the description is made as a hardware configuration, but the present invention is not limited to this.
  • the present disclosure can also be realized by causing the CPU to execute a computer program.
  • Non-temporary computer-readable media include various types of tangible storage media.
  • Examples of non-temporary computer-readable media include magnetic recording media (eg, flexible disks, magnetic tapes, hard disk drives), magneto-optical recording media (eg, magneto-optical disks), CD-ROMs (Read Only Memory), CD-Rs, Includes CD-R / W, DVD (DigitalVersatileDisc), semiconductor memory (for example, mask ROM, PROM (ProgrammableROM), EPROM (ErasablePROM), flash ROM, RAM (RandomAccessMemory)).
  • the program may also be supplied to the computer by various types of temporary computer readable media. Examples of temporary computer-readable media include electrical, optical, and electromagnetic waves.
  • the temporary computer-readable medium can supply the program to the computer via a wired communication path such as an electric wire and an optical fiber, or a wireless communication path.
  • (Appendix A1) A receiving means for receiving a plurality of analysis requests requesting one of a plurality of types of analysis processing for media data, and For each of the plurality of analysis requests, an estimation means for estimating the processing time according to the type of analysis processing corresponding to the analysis request from the analysis conditions in each analysis request, and an estimation means.
  • Priority determination means for determining the processing priority in each analysis request based on the relative position of the estimated processing time in the past processing time results of the analysis processing type corresponding to the analysis request.
  • An execution means that executes an analysis process of a type corresponding to each analysis request according to an order according to the priority determined by the priority determination means, and an execution means.
  • An analysis processing device including.
  • the priority determination means is In the load distribution model showing the distribution of the past processing time in the type of analysis processing corresponding to the estimated processing time, the position corresponding to the estimated processing time is specified.
  • the analysis processing apparatus according to Appendix A1 which determines the priority based on the determination criteria according to the position for each type of the corresponding analysis processing.
  • the analysis according to Appendix A2 further comprising an update means for receiving the measured value of the processing time in the executed analysis process and updating the load distribution model of the type corresponding to the executed analysis process using the measured value. Processing equipment.
  • Appendix A4 The analysis processing apparatus according to Appendix A2 or A3, wherein a different threshold value is set for each type of analysis processing.
  • the analysis processing apparatus according to any one of Supplementary A1 to A6, wherein the plurality of types of analysis processing include at least two or more of face recognition processing, crowd recognition processing, object recognition processing, and voice recognition processing.
  • the analysis processing device is One of the plurality of servers A1 to A7, which is one of the plurality of servers connected to a load distribution device that receives the plurality of analysis requests from the outside and distributes and transfers each analysis request to a plurality of servers.
  • the analysis processing apparatus according to item 1.
  • Appendix B1 A load distribution device that receives multiple analysis requests that request one of multiple types of analysis processing for media data from the outside, A plurality of analysis processing devices connected to the load distribution device, With Each of the plurality of analysis processing devices A receiving means for receiving two or more of the plurality of analysis requests distributed and transferred from the load distribution device, and For each of the plurality of analysis requests, an estimation means for estimating the processing time according to the type of analysis processing corresponding to the analysis request from the analysis conditions in each analysis request, and an estimation means. Priority determination means for determining the processing priority in each analysis request based on the relative position of the estimated processing time in the past processing time results of the analysis processing type corresponding to the analysis request.
  • An execution means that executes an analysis process of a type corresponding to each analysis request according to an order according to the priority determined by the priority determination means, and an execution means.
  • Analysis processing system equipped with. (Appendix B2)
  • the priority determination means is In the load distribution model showing the distribution of the past processing time in the type of analysis processing corresponding to the estimated processing time, the position corresponding to the estimated processing time is specified.
  • the analysis processing system according to Appendix B1 for determining the priority based on the determination criteria according to the position for each type of the corresponding analysis processing.
  • the computer Receives multiple analysis requests requesting one of multiple types of analysis processing on media data, For each of the plurality of analysis requests, the processing time corresponding to the type of analysis processing corresponding to the analysis request is estimated from the analysis conditions in each analysis request. Based on the relative position of the estimated processing time in the past processing time results of the analysis processing type corresponding to the analysis request, the processing priority in each analysis request is determined. The type of analysis processing corresponding to each analysis request is executed according to the order according to the priority determined by the priority determination means. Analysis processing method.
  • Appendix D1 Receiving processing that receives multiple analysis requests that request one of multiple types of analysis processing for media data, and For each of the plurality of analysis requests, an estimation process that estimates the processing time according to the type of analysis process corresponding to the analysis request from the analysis conditions in each analysis request, and an estimation process. Priority determination to determine the processing priority in each analysis request based on the relative position of the estimated processing time in the actual past processing time in the type of analysis processing corresponding to the analysis request. Processing and Execution processing that executes the type of analysis processing corresponding to each analysis request according to the order according to the priority determined by the priority determination means, and A non-transitory computer-readable medium that contains an analysis processing program that causes a computer to execute.

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Abstract

解析処理装置（１００）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部（１１０）と、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部（１２０）と、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優先度判定部（１３０）と、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実行部（１４０）と、を備える。

Description

解析処理装置、システム、方法及び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
　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２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ｂ負荷モデル２１１ｂ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 (12)

  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乃至４のいずれか１項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乃至６のいずれか１項に記載の解析処理装置。
  8. 　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
    　請求項１乃至７のいずれか１項に記載の解析処理装置。
  9. 　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。
  10. 　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９に記載の解析処理システム。
  11. 　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。
  12. 　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。
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