JP2004240671A - 分散計算機の処理方法及びシステム - Google Patents

Abstract

【課題】ジョブ処理を依頼した顧客端末からの要求を満足できる最適なコンピュータ資源を選択すること。
【解決手段】ネットワーク４０を介してジョブ処理を依頼する顧客端末１０と、ネットワーク４０を介してジョブ処理を実行する分散した複数のコンピュータ資源３０と、に接続されたサービス仲介機関１９，２０におけるコンピューティングの分散処理サービスの提供方法であって、複数のコンピュータ資源３０のＣＰＵ性能、メモリ容量、ディスク容量を含むコンピュータ資源と、ジョブ処理結果の正確度と、処理期限の信頼度と、を含むパラメータを求め、パラメータの各々にポイントを付して全てのパラメータの合計ポイントを算出することによって、各コンピュータ資源をポイント値で格付けし、格付けされたポイント値で顧客端末から依頼されたジョブ処理に最適なコンピュータ資源を選択する構成である。
【選択図】 図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、インターネット上に分散するコンピュータ資源を共用するコンピューティングの分散処理サービスにおいて、ジョブ処理を効率的に行うために、当該ジョブ処理に最適なコンピュータ資源を割当て、顧客端末の処理要件を満足する処理結果を出力し、処理結果に対し成果に応じた報酬を提供するサービス方法及びシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、インターネットの普及により全世界を取り巻くコンピュータネットワーク網が整備され、さらにＷｅｂサービスが充実し世界中において情報発信・収集ができるコンピューティング環境が整いつつある。これに伴い、インターネット上にある全世界に分散するコンピュータ資源を統合利用し効率的に計算処理を行う（グリッドコンピューティング）など、分散したコンピュータ資源の共用のニーズが拡大している。
【０００３】
従来からインターネット上に分散するコンピュータ資源を利用することを目的に、インターネットを通じて家庭や社内のパソコンにおいて、使用していないコンピュータ資源を活用し、暗号解読や医療研究などの複雑な処理を行わせるコンピューティングの分散処理サービス、即ち、分散したコンピュータを処理する処理方法又は装置は既に知られている。このコンピューティングの分散処理サービスは、顧客端末からのジョブ処理（例えば、金融機関にて発生した決算データの処理や販売店にて発生した顧客データの集計処理等）を代行依頼するコンピューティングの分散処理サービスの仲介機関とジョブ処理を行うコンピュータ資源において、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関は、当該ジョブ処理を行うコンピュータ資源の選択をハードウェア仕様などのコンピュータ資源だけで判断している。
【０００４】
すなわち、設計仕様や理論上での比較に留まっており、実際に処理を行なった場合、実メモリ使用領域（実際に当該ジョブが要求するメモリ領域）やデータの誤り及び誤差などの複合要素を考慮していないため、顧客端末が要求したジョブ処理結果の正確度を満足していないことや処理期限を厳守できないこともあり得る。
【０００５】
また、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関は、コンピュータ資源をジョブ処理の実行回数に応じてランク付けすることにより、ジョブ処理作業に対しコンピュータ資源所有者の作業意欲を喚起させている。
【０００６】
また、他の従来技術として、ジョブ処理結果の印字出力といったジョブ処理を所有している顧客端末と実際にジョブ処理を実行する複数のコンピュータ資源と当該ジョブ処理を顧客に代わって代行依頼し、複数のコンピュータ資源を管理する管理装置とからなる分散処理システムにおいて、管理装置は、顧客端末から処理時間、印字品質、費用について重み付けされた当該ジョブを受信し、当該ジョブを処理できるコンピュータ資源を募集し、応募した各コンピュータ資源に対して見積もりを指示する。その後、管理装置は、顧客端末が設定した処理時間、印字品質、費用といったパラメータの重み付けに基づき、各コンピュータ資源から提出された見積もり結果を比較する。当該見積もり結果は、コンピュータ資源とプリンタとの処理速度やジョブの容量及び出力した１枚の用紙当たりの単価に基づいて算出される。これにより、最適なコンピュータ資源を選択する分散処理システムの提供も提案されている（特許文献１参照）。
【０００７】
【特許文献１】
特開平９−１９８３５４号公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上述した従来技術においては、ジョブ処理結果の正確度やジョブ処理期限の厳守度の可否に関わらず、ジョブ処理を行ったという回数だけのランク付けに留まっている。すなわち、コンピュータ資源所有者の作業意欲は、ジョブ処理結果の正確度やジョブ処理期限の厳守度の可否に関わらず、ジョブ処理を行うことで支払われる報酬に依るところが大きい。その結果、ジョブ処理を頻繁に行うために、コンピュータ資源所有者の中には、意図的に虚偽のジョブ処理結果を報告しジョブ処理回数を上げる者が存在するようになって課題となっている。
【０００９】
見方を変えると、従来技術は、コンピュータ資源の演算処理性能などのハードウェア仕様や処理費用を低く抑えたいなどの判断基準により、当該ジョブ処理を行う最適なコンピュータ資源を選択していた。その結果、実際にジョブ処理を実行した場合、ジョブによっては顧客端末が要求したジョブ処理結果の正確度を満足していないことやジョブ処理期限を厳守できないこともあって課題となっている。
【００１０】
また、上述の特許文献１の技術では、処理時間、印字品質、費用といった３つのパラメータだけでコンピュータ資源を選択しており、理論上での比較に留まっている。このため、実際に処理を行なった場合、当該ジョブ処理がコンピュータ資源の演算処理性能あるいはメモリ処理性能に依存するなどのジョブ特性や、あるいは実メモリ使用領域やデータの誤り及び誤差などの複合要素を考慮していないため、顧客端末が要求したジョブ処理結果の正確度を満足していないことや処理時間の予測値を上回ってしまうことがあって解決課題となっている。
【００１１】
また、最適なコンピュータ資源の選択は、見積もり結果に基づいて行われるが、パラメータの一つにおいて、複数のコンピュータ資源が同一の見積もり結果を返してきた場合は、処理開始時刻が最も早いコンピュータ資源を選択する。一方、複数のコンピュータ資源が異なる見積もり結果を返してきた場合は、コンピュータ資源の複数の候補を顧客端末に提示し、顧客端末の判断でコンピュータ資源を選択する。このため、あるパラメータでは最適なコンピュータ資源として選択されていても、その他のパラメータでは、非常に不適切なコンピュータ資源の場合があり、各パラメータを総合的に判断して最適なコンピュータ資源を選択していないことが課題である。
【００１２】
したがって、本発明の目的は、ジョブの特性に応じた顧客端末からの要求を満足できる最適なコンピュータ資源の選択に際して、コンピュータ資源の演算処理性能あるいはメモリ処理性能に依存するなどのジョブ特性を考慮することにより、ジョブ処理結果の正確度及び納期を厳守したかと云うジョブ処理期限の信頼度による過去の実績をコンピュータ資源の選択基準に盛り込み、これらを総合的に判断して最適なコンピュータ資源を選択する分散計算機の処理方法及びシステムを提示することにある。さらに、ジョブ処理結果の正確度や納期を厳守できたかというジョブ処理期限の信頼度による過去の実績に基づき、各コンピュータ資源所有者への報酬を差別化して、成果に応じた報酬を行うことでコンピュータ資源所有者の作業意欲を喚起させることにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するために、本発明は主として次のような構成を採用する。 ジョブ処理を依頼する顧客端末と、ジョブ処理を実行する分散した複数のコンピュータ資源と、に接続されたサービス仲介機関における分散計算機の処理方法であって、
前記複数のコンピュータ資源のＣＰＵ性能、メモリ容量、ディスク容量を含むコンピュータ資源と、ジョブ処理結果の正確度と、処理期限の信頼度と、を含むパラメータを求め、
前記パラメータの各々にポイントを付して全てのパラメータの合計ポイントを算出することによって、各コンピュータ資源をポイント値で格付けし、
前記格付けされたポイント値で前記顧客端末から依頼されたジョブ処理に最適なコンピュータ資源を選択する構成である。
【００１４】
また、前記パラメータとして、ジョブ処理実績で変動するコンピュータ資源の単価を含ませる構成である。
【００１５】
また、前記顧客端末からのジョブ処理の特性に応じた要求内容と前記パラメータのポイントとを関連付けすることによって、前記顧客端末からの要求内容に対応した最適なコンピュータ資源を選択する構成である。
【００１６】
また、各コンピュータ資源から出力されたジョブ処理結果を取得し、ジョブ処理結果の正確度とジョブ処理期限の信頼度に基づいて次回の単価を算出し、ジョブ処理の成果に応じた報酬をコンピュータ資源を有するコンピュータ資源所有者へ送付する構成である。
【００１７】
以上のような構成を採用することによって、本発明は、最適なコンピュータ資源を選択することができるとともに、ジョブ特性に応じた顧客端末からの要求を満足できる最適なコンピュータ資源を効率的に選択でき、コンピュータ資源所有者の作業意欲を喚起させ、意図した嘘偽のジョブ処理結果の報告数を低減させることを可能とする。
【００１８】
【発明の実施の形態】
本発明の実施形態に係る分散計算機の処理方法及びシステムについて、図面を参照しながら以下説明する。図１は本発明の実施形態に係るコンピューティングの分散処理サービス提供方式の全体構成図である。図２は本実施形態のコンピューティングの分散処理サービス提供方式の処理フローである。
【００１９】
図１において、顧客端末１０は実際にジョブを保有しているクライアントを表す。ジョブとは、金融機関による決済データの処理や販売店による顧客データの集計処理などのコンピュータの演算処理機能やデータベース機能などを利用し、何らかの処理結果が出力されるデータ処理作業である。
【００２０】
コンピュータ資源３０は、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０に所属して、実際にジョブ処理を行うコンピュータ資源である。コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０とは、顧客端末１０からコンピュータ資源３０へのジョブ処理依頼を代行する仲介機関である。コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０は、顧客端末１０に対し、ジョブ処理費用であるサービスの料金、ジョブ処理結果の正確度、ジョブ処理期限を厳守したかなどのサービスの信頼度の実績を明示する。
【００２１】
また、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０は、コンピュータ資源３０に対し、当該コンピュータ資源３０のジョブ処理する際の単位時間当たりの時給を明示する。顧客端末が複数のコンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０から特定のコンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０を選択する判断基準は、ジョブ処理の結果が正確であり、ジョブ処理期限を厳守しているかなどのサービスの信頼度による。一方、コンピュータ資源３０からは、ジョブ処理作業の基準となる単価が高いなどの判断基準により、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０が選定される。
【００２２】
図２において、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０は、インターネット４０を介し、コンピューティングの分散処理サービスの方法において、実際にジョブ処理を行う複数のコンピュータ資源３０をコンピュータ資源獲得部２１のホームページなどで募集し囲い込みを行う（２００）。また、囲い込みの際は、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０毎に設定された単価や期限を厳守できなかった場合の罰則、成果に応じた報酬であることを明示する。コンピュータ資源３０が合意した場合は、鍵暗号方式などにより、コンピュータ資源３０の所有者の身分証明や口座番号及び所有するコンピュータ資源のハードウェア仕様といった情報を通知し、登録依頼を行う（３００）。
【００２３】
依頼人によって操作される顧客端末１０は、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０にジョブ処理依頼を行う（１００）。ジョブ処理期限や処理費用などに基づき契約交渉を行い（２０１）、両者合意の場合は、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０から、合意の通知を受ける（２０２）。その後、顧客端末１０は、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０に処理依頼をしたい当該ジョブを送付する（１０１）。
【００２４】
コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０は、当該ジョブを受け取り、最適なコンピュータ資源３０を選択する（２０３）。これの選択方法は、後述する図３〜図７の説明において詳述する。
【００２５】
コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０は、選択した複数の最適なコンピュータ資源３０の所有者とジョブ処理期限について契約交渉を行う（２０４）。コンピュータ資源３０所有者が当該ジョブ処理に合意した場合は、当該コンピュータ資源３０に当該ジョブ処理を割当てる（２０５）。また、コンピュータ資源３０所有者が合意しなかった場合は、次に適切な別のコンピュータ資源３０所有者と契約交渉を行うことになる（２０４）。コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０は、割当てた複数のコンピュータ資源３０に当該ジョブと当該ジョブ処理を実行するアプリケーションを送付する（２０６）。
【００２６】
複数のコンピュータ資源３０は当該アプリケーションを使用し、同一のジョブ処理を行い（３０２）、処理終了後コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０に処理結果を送付する（３０３）。コンピューティング分散処理のサービス仲介機関２０では、複数のコンピュータ資源３０から送付された処理結果を比較し、正確であるかを判断する。従来から、ジョブ処理結果が正確であるかの判断は、複数のコンピュータ資源３０から送付された処理結果の突合せにより行われている。
【００２７】
そして、当該コンピュータ資源３０の処理結果が正確だった場合は、報酬算出部２７において、ジョブ処理に対する報酬を算出する（２０７）。これの算出方法は、後述する図３、図５及び図８の説明において詳述する。また、当該コンピュータ資源３０の処理結果が不正確だった場合は、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０毎に定義された契約に基づき罰則が課せられる。
【００２８】
コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０は、ジョブ処理依頼した顧客端末１０に対し、当該ジョブ処理結果及び処理費用の請求書を送付する（２０８）。顧客端末１０はジョブ処理の出力結果と請求書を確認後、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０に報酬を支払う（１０２）。コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０は、報酬算出部２７にて算出した報酬金額を各コンピュータ資源３０所有者に支払う（２０９）。これで、本実施形態の当該ジョブ処理おける一連の作業は全て終了する。
【００２９】
次に、上述した当該ジョブ処理に最適なコンピュータ資源３０の選択方法を図３、図４、図５、図６、図７を用いて説明する。図３は、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０のコンピュータ資源情報保管部２２が管理しているコンピュータ資源情報２２０を示す図である。パラメータには、コンピュータ資源３０の情報が格納されている。図３において、ＣＰＵ性能２２１、メモリ容量２２２及びディスク容量２２３は、コンピュータ資源３０が所有するコンピュータ資源のハードウェア仕様である。尚、ディスク容量は、使用可能な空き容量を示す。
【００３０】
また、処理結果の正確度２２４は、ジョブ処理結果が正確であったかをポイントを加減算することで表示している。ジョブ処理結果の正確度を満足できた場合は、１ポイントを加算し、満足できなかった場合は、１ポイント減算する。初期値は５０ポイントとし、ジョブ処理毎に加減算する。尚、初期値は、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０毎に定義可能とする。
【００３１】
ジョブ処理期限の信頼度２２５は、コンピュータ資源３０がジョブ処理期限を厳守しているかを判断するため、契約した所要日数と実際に短縮又は遅延した日数より算出する値である。算出式は、（１±短縮（又は延期）期間／契約期間）×コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０毎の料金×単価２２６とする。例えば、単価１０００円のコンピュータ資源が、１０日間の期限のジョブ処理を８日間で提出した場合の次回の単価は（仲介機関の料率は０．９とする）、（１＋２／１０）×０．９×１０００＝１０８０円となる。この±は、期限より早い場合がプラス（＋）、期限より遅い場合がマイナス（−）とする。すなわち、ジョブ処理結果をより早く出力した方が高い数値となる。また、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０毎の料金は、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０毎に定義可能であるが、ジョブ処理結果が期限通りに出力された場合は、１．０以上とする。
【００３２】
単価２２６は、コンピュータ資源３０のジョブ処理の実績に応じて変動する金額である。算出式は、（１−単価２２６／各コンピュータ資源中の最大の単価）×１００＋コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０毎の付加ポイントとする。例えば、単価１０００円のポイント算出式において、各コンピュータ資源中の最大の単価が２０００円の所有者がいた場合（仲介機関毎の付加ポイントを５０ポイントとする）、（１−１０００／２０００）×１００＋５０＝１００ポイントとなる。したがって、単価２２６の低い場合が、高いポイントとなる。また、付加ポイントはコンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０毎に定義可能であるが、他パラメータのポイント値と整合性を取るために、後述の図４の例示では５０ポイントを付加している（図４のポイント変換式２３２の単価欄を参照）。尚、単価２２６の初期値はコンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０毎に定義可能とする。また、各パラメータは、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０毎に定義可能とする。
【００３３】
図４は、本実施形態に関する、仲介機関２０のリソース／実績ポイント変換部２３でのポイント変換フローを示す図である。リソース／実績ポイント変換部２３は、図３のコンピュータ資源情報２２０の数値をポイント値に対応付ける変換部である。まず、図３のコンピュータ資源２２０の情報を取得する（２３０）。コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０は、図３のコンピュータ資源情報２２０の各パラメータの数値の整合性を確保するために基準値を設定する。すなわち、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０が標準と考えるコンピュータ資源のハードウェア仕様などを基準値とし、各コンピュータ資源を格付けするものである。
【００３４】
本実施形態では、符号２３１の（ｉ）から（ｎ）に示す通りの数値を適用しているが、これらの数値はコンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０毎に定義可能とする。また、図４の符号２３１に示すコンピュータ資源情報の数値を１００ポイント（ｈ）として対応付けている。次に、取得した各パラメータの数値をポイント値に変換する（２３２）。ポイント変換式は、（ｉ）から（ｌ）までの各パラメータの変換式を符号２３３の通りに定義している。（ｍ）については、そのままの数値を流用するものとする。また、（ｎ）の単価の変換式は、符号２３４の通りに定義している。ここで、変換式のｘは、コンピュータ資源を特定する変数である。ｘには図３のコンピュータ資源Ａ，Ｂ，Ｃ，・・・と順番に設定される。また、ｙには、（ｎ）単価のパラメータで最も高い単価が設定される。
【００３５】
符号２３２では、コンピュータ資源Ａの変換例を示している。最後に、当該ポイント値を図５の各パラメータに対するポイント表に出力する（２３５）。これにより、図３に示すコンピュータ資源情報２２０の数値をポイント値に変換することができる。この各ポイント表２４０は、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０のリソース／実績ポイント管理部２４（図１参照）で管理されている。
【００３６】
図６に示すジョブ特性パラメータ画面２５０は、ジョブ特性パラメータ入力部２５（図１参照）で管理されており、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０がジョブ特性に応じた顧客端末からの要求に基づき、各パラメータに優先順位を付ける設定画面である。例えば、金融機関から決済処理のジョブが期限付きで依頼された場合の入力例は、決済処理における処理結果には、正確度が最も要求される要素となる。このため、処理結果の正確度のパラメータ２５２にフラグ１を設定する。次に重要となるのは、処理結果の出力所要時間となり、処理能力２５１にフラグ２を設定する。
【００３７】
また、当該ジョブ処理がＣＰＵ依存型２５４かメモリ依存型２５５か、あるいはディスク依存型２５６かのジョブ特性により、各パラメータに優先順位を設定する。ここで、ＣＰＵ依存型ジョブ２５４とは、主に演算処理性能を必要とするジョブである。また、メモリ依存型ジョブ２５５とは、主にメモリ容量を必要とするジョブである。さらに、ディスク依存型ジョブ２５６とは、ジョブの容量が大きい場合、コンピュータ資源のディスク容量が不足することがあるため、ディスク容量の占有率が高いジョブである。最後に、価格２５３にフラグ３を設定する。
【００３８】
図５と図６の関係は、図５はＣＰＵ性能２４１やメモリ容量２４２といったパラメータ毎のポイント表であり、コンピュータ資源選択部２６は図６で設定されたパラメータの優先順位により、最優先されるパラメータを確定する。ここで、コンピュータ資源３０はパラメータ毎にポイント値で格付けされているため、当該ジョブ処理の特性に応じた顧客端末からの要求を満足できる最適なコンピュータ資源３０を選択することができる。具体的には、図６で設定した最優先パラメータを主キーに設定する。そして、コンピュータ資源３０毎に、当該主キーのポイント値を２倍にし、かつ他の全パラメータのポイント値と加算する。
【００３９】
図７に本実施形態のジョブ処理結果の正確度（精度）２４４を最優先キーとしたコンピュータ資源３０のポイント算出例を示す。尚、主キーが同値であった場合は、その他のパラメータのポイント値を考慮し、適切なコンピュータ資源３０の優先順位を決める。これにより、ハードウェア仕様といったコンピュータ資源やジョブ処理結果の正確度及びジョブ処理期日の信頼度に基づき複数のコンピュータ資源３０を格付けできる。
【００４０】
また、ジョブ処理を依頼した顧客端末の要求を判別し、格付けされた複数のコンピュータ資源とジョブ特性による顧客端末要求を関連付けることにより、ジョブ特性に応じた顧客端末からの要求を満足できる最適なコンピュータ資源３０を効率的に選択可能とする。以上のようにして、本発明の実施形態に係るサービス提供方法によれば、当該ジョブ処理に最適なコンピュータ資源３０を選択することにより、ジョブ特性に応じた顧客端末１０からの要求を満足できる処理結果を提供できる。
【００４１】
尚、本実施形態では最優先される主キーのポイント値を２倍しているが、主キーの格付けは、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０毎に定義可能とする。また、ジョブ特性に応じた顧客端末１０からの要求をコンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０がジョブ特性パラメータ画面２５０の各パラメータに優先順位を付けることにしているが、ホームページなどを提供し、顧客端末１０に直接入力させることも可能である。この場合、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０を介さずに効率的に最適なコンピュータ資源３０の選択が可能となる。
【００４２】
次に、本発明の実施形態に係る当該ジョブ処理の成果に応じた報酬方法について、図３、図５、図８を用いて以下説明する。図８は、本実施形態に関する報酬決定フロー（課金フロー）を示す図である。
【００４３】
コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０は、今回のジョブ処理を実施した各コンピュータ資源３０の単価２２６情報を図３より取得する（２８０）。初めてジョブ処理を行うコンピュータ資源３０においては、コンピューティング分散処理のサービス仲介機関２０毎に定義された初期値を適用する。また、コンピュータ資源３０がジョブ処理に費やした所要時間をコンピュータ資源３０から報告を受け取得する（２８０）。コンピューティング分散処理のサービス仲介機関２０は、ジョブ処理結果は正確であったかを判断し（２８１）、正確であった場合は、ジョブ処理の所要時間と単価２２６により、今回のジョブ処理に対する報酬を決定する（２８２）。
【００４４】
一方、ジョブ処理結果が正確でなかった場合は、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関２０毎の契約に基づき、報酬なし、又は本来の報酬の５０％を支払うなどといった罰則が課せられる（２８３）。次に、ジョブ処理期限の信頼度２２５を報酬へ反映させる必要があるが、当該ジョブ処理を期限通り又は期限よりも早く出力した場合は、２８５の算出式により算出される。一方、期限よりも遅れてジョブ処理結果を出力した場合は、２８６の算出式により算出される。すなわち、より早くジョブ処理結果を出力した方が単価２２６が高くなる。
【００４５】
この算出された単価２２６は、次回の単価２２６として使用される。最後に、図３のコンピュータ資源情報２２０に今回算出した単価２２６を反映させ（２８７）、図５の各パラメータに対するポイント表２４０を更新する。これにより、今回のジョブ処理結果の正確度やジョブ処理期限の信頼度を報酬に反映することにより、コンピュータ資源３０への成果に応じた報酬を実行できるサービスを提供することができる。
【００４６】
以上の説明では、本発明に関して、仲介機関による複数のコンピュータ資源中の最適選択について主として説明したが、顧客端末やコンピュータ資源による仲介機関の最適選択も本発明の思想範囲内となり得る。即ち、仲介機関としては、ジョブ処理速度や信頼性の良いコンピュータ資源を囲み込みたいという要求があり、コンピュータ資源としては、より高い時給を払ってくれる仲介機関に所属したいという要求があり、顧客端末としては、ジョブ処理速度や信頼性が良く、低価格でジョブ処理を引き受けてくれる仲介機関に依頼したいという要求があり、複数ある仲介機関において（図１に示すように）、ジョブ処理の価格付けなどによる互いの競争が発生する。例えば、或る仲介機関が、ジョブ処理単価が低価格で良質のコンピュータ資源を囲み込んでいる場合、コンピュータ資源に安くジョブ処理を行わせ、顧客端末からは多くジョブ処理費用を受け取ることにより、仲介機関は差引額を利益として受け取ることができる。ただ、ジョブ処理費用が高すぎると顧客端末は別の仲介機関に依頼することになって仲介機関同士の競争が発生する。
【００４７】
そこで、図１に示すように、複数の仲介機関に対して、顧客端末とコンピュータ資源がそれぞれアクセスできて仲介機関の保持する情報を取得することができるようにすれば、顧客端末又はコンピュータ資源が最適の仲介機関を選択することができる。
【００４８】
【発明の効果】
本発明によれば、ジョブ処理結果の正確度や処理期限の信頼度といった実績に基づき、複数のコンピュータ資源を格付けし、且つジョブ処理を依頼した顧客端末の要求を判別し、格付けした複数のコンピュータ資源とジョブ特性による顧客端末要求を関連付けることにより、ジョブ特性に応じた顧客端末からの要求を満足できる最適なコンピュータ資源を効率的に選択することができる。
【００４９】
また、コンピュータ資源は、処理結果の正確度や処理期限の信頼度といった実績により、コンピュータ資源への成果に応じた報酬を提供できるため、コンピュータ資源所有者の作業意欲を喚起させ、意図した嘘偽のジョブ処理結果の報告数を低減させることを可能とする。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係るコンピューティングの分散処理サービス提供方式の全体構成を示す図である。
【図２】本実施形態に係るコンピューティングの分散処理サービス提供方式の処理フローを示す図である。
【図３】本実施形態に関する、コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関のコンピュータ資源情報保管部が管理しているコンピュータ資源情報を示す図である。
【図４】本実施形態に関する、仲介機関のリソース／実績ポイント変換部でのポイント変換フローを示す図である。
【図５】本実施形態に関する、コンピュータ資源情報の各パラメータに対するポイント表を示す図である。
【図６】本実施形態に関する、ジョブ特性パラメータに優先順位を付ける設定画面を示す図である。
【図７】本実施形態に関する、ジョブ処理結果の正確度を最優先キーとしたコンピュータ資源のポイント算出例を示す図である。
【図８】本実施形態に関する、報酬決定フロー（課金フロー）を示す図である。
【符号の説明】
１０ 顧客端末
２０ コンピューティングの分散処理サービスの仲介機関
２１ コンピュータ資源獲得部
２２ コンピュータ資源情報保管部
２３ リソース／実績ポイント変換部
２４ リソース／実績ポイント管理部
２５ ジョブ特性パラメータ入力部
２６ コンピュータ資源選択部
２７ 報酬算出部
３０ コンピュータ資源
４０ インターネットなどのネットワーク
２２０ コンピュータ資源情報
２４０ 各パラメータに対するポイント表
２５０ ジョブ特性パラメータ画面

Claims (5)

1. ジョブ処理を依頼する顧客端末と、ジョブ処理を実行する分散した複数のコンピュータ資源と、に接続されたサービス仲介機関における分散計算機の処理方法であって、
   前記複数のコンピュータ資源のＣＰＵ性能、メモリ容量、ディスク容量を含むコンピュータ資源と、ジョブ処理結果の正確度と、処理期限の信頼度と、を含むパラメータを求め、
   前記パラメータの各々にポイントを付して全てのパラメータの合計ポイントを算出することによって、各コンピュータ資源をポイント値で格付けし、
   前記格付けされたポイント値で前記顧客端末から依頼されたジョブ処理に最適なコンピュータ資源を選択する
   ことを特徴とする分散計算機の処理方法。
2. 請求項１において、
   前記パラメータとして、ジョブ処理実績で変動するコンピュータ資源の単価を含ませることを特徴とする分散計算機の処理方法。
3. 請求項１又は２において、
   前記顧客端末からのジョブ処理の特性に応じた要求内容と前記パラメータのポイントとを関連付けすることによって、前記顧客端末からの要求内容に対応した最適なコンピュータ資源を選択することを特徴とする分散計算機の処理方法。
4. 請求項２において、
   各コンピュータ資源から出力されたジョブ処理結果を取得し、ジョブ処理結果の正確度とジョブ処理期限の信頼度に基づいて次回の単価を算出し、ジョブ処理の成果に応じた報酬をコンピュータ資源を有するコンピュータ資源所有者へ送付することを特徴とする分散計算機の処理方法。
5. ジョブ処理を依頼する顧客端末と、ジョブ処理を実行する分散した複数のコンピュータ資源と、に接続されたサービス仲介機関における分散計算機の処理システムであって、
   前記複数のコンピュータ資源のＣＰＵ性能、メモリ容量、ディスク容量を含むコンピュータ資源と、ジョブ処理結果の正確度と、処理期限の信頼度と、を含むパラメータを獲得する手段と、
   前記パラメータの各々にポイントを付して全てのパラメータの合計ポイントを算出し、各コンピュータ資源をポイント値で格付けする手段と、
   前記格付けされたポイント値で前記顧客端末から依頼されたジョブ処理に最適なコンピュータ資源を選択する手段と、を備えた
   ことを特徴とする分散計算機の処理システム。

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