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JP2008003736A - 計算機資源不足を警告する方法 - Google Patents

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JP2008003736A
JP2008003736A JP2006170864A JP2006170864A JP2008003736A JP 2008003736 A JP2008003736 A JP 2008003736A JP 2006170864 A JP2006170864 A JP 2006170864A JP 2006170864 A JP2006170864 A JP 2006170864A JP 2008003736 A JP2008003736 A JP 2008003736A
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JP
Japan
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job execution
computer
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time
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JP2006170864A
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Tsuneo Kikuchi
恒男 菊池
Yuko Tanaka
雄孝 田中
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Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
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Publication date
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Abstract

【課題】利用者にジョブ実行用計算機を提供する計算機センタにおいて、利用者が計算機資源量を上回るジョブ実行を行いたい場合、計算機資源量が制限になり、全てが実行できず、業務の遅延が発生する。本発明の課題は、計算機資源の不足が発生しないようにすることにより、業務遅延を回避することにある。
【解決手段】利用者が申請するジョブ実行予定と、ジョブ実行実績から、ジョブ実行予測を行い、今後計算機資源追加に掛かる日数分の間にジョブ実行予測が計算機資源を上回ることが予測された場合には警告する。
【選択図】図2

Description

本発明は、ジョブ実行用計算機を利用者に提供する計算機センタにおいて、利用者から申請されたジョブ実行予定と、ジョブ実行実績から、今後のジョブ実行を予測し、利用者に割り当てたジョブ実行用計算機のジョブ実行可能時間合計をジョブ実行予測が上回る場合に警告する方法に関する。
複数の計算機が存在する計算機センタにおいて、利用者は実行予定を事前提出し、計算機センタ管理者は実行予定に基づき計算機資源を準備する。利用者が見積もりを誤り実行予定以上にジョブ実行しようとした場合、計算機資源が制限となり、ジョブ実行は利用者が実行しようとしたジョブ全てが実行出来ず、利用者の業務が遅延する。
また、利用者が実行しようとしたジョブ全てが実行出来ないということが判明した後に、計算機資源の追加対策には数日必要となり、対策に掛かる日数は、利用者の業務が遅延する。
特開2005−250818号公報
本発明は、計算機資源の不足が発生しないようにすることにより、業務遅延を回避する手段を提供する。
利用者が事前に提出した実行予定と、実行実績から、計算機資源の追加導入に掛かる日数分の実行予測を行い、その予測値が計算機センタの計算機資源を超過する場合には警告を発する。この警告に基づき、計算機資源の不足が実際に発生する前に計算機資源の追加導入作業を開始し、計算機資源の不足が発生することを防ぐ。
本発明によれば、計算機資源の不足が発生しないようにすることにより、業務遅延を回避することができる。
以下本発明を実施例に基づいて説明する。
図1は本発明を実施する計算機センタの機器構成図の一例である。計算機を使用する利用者はジョブ実行用計算機101でジョブ実行する。管理用計算機103は、各々のジョブ実行用計算機101で実行されたジョブのジョブ実行時間を、ネットワーク102を介して集め、計算機資源の今後の実行予測を行い、計算機資源の不足が予測された場合は警告を発する。
図2は計算機資源を予測するシステムのブロック図である。計算機を使用するユーザは、事前にジョブ実行予定(日毎のジョブ時間)を申請し、本データはジョブ実行予定データ201に登録しておく。計算機センタ管理者は事前に下記(1)(2)を計算機センタ仕様データ202へ登録しておく。(1)計算機資源追加を決めてから作業完了するまでの日数(以降、資源追加日数とする)。(2)利用者に割り当てたジョブ実行用計算機のジョブ実行可能時間合計(以降、計算機資源量とする)。ジョブ実行時間収集機能203は、ジョブ実行用計算機で実行された1日のジョブ実行時間を収集し、ジョブ実行実績データ204に出力する。使用計算機資源予測機能205は、ジョブ実行予定データ201と、ジョブ実行実績データ204から、今後の使用計算機資源量を予測し、計算機センタ仕様データ202に登録されている計算機資源量を上回る場合、警告メッセージ表示206によりアナウンスされる。
図3は使用計算機資源予測機能205の第一例を示す図である。実線の折れ線301は利用者が事前提出したジョブ実行予定を示し、一線鎖線の直線304は計算機資源量を示す。実線の棒グラフは利用者が実際に使用したジョブ実行時間を示し、点線の棒グラフ303は予測されたジョブ実行予測時間である。予測方法を説明する。現時点でのジョブ実行実績302が110時間であり、同時点での実行予定が100時間である場合、この予定と実績の比を計算する(予定・実績比)。本例の場合110÷100=1.1となる。次の日以降も利用者がジョブ実行予定に対して予定・実績比で使用すると予測し、次の日以降のジョブ実行予定に対して予定・実績比を積算し、ジョブ実行予測303を決定する。この予測を資源追加日数分計算し、ジョブ実行予測303が計算機資源量304を上回る日がある場合に警告メッセージを出力する。
図4は使用計算機資源予測機能205の第一例の処理フローである。ジョブ実行予定に対するジョブ実行実績の比を計算し(ステップ401)(計算結果をAとする)、資源追加日数までのジョブ実行予定に、ステップ401で計算された値(A)を乗算する(ステップ402)(計算結果をBとする)。ステップ402で計算された値(B)が計算機資源量を上回るか比較し(ステップ403)、上回る場合は警告メッセージを表示する(ステップ404)。
図5は実施例1で述べた使用計算機資源予測機能205の第二例を示す図である。実線の折れ線501は利用者が事前提出したジョブ実行予定を示し、一線鎖線の直線504は計算機資源量を示す。実線の棒グラフは利用者が実際に使用したジョブ実行時間を示し、点線の棒グラフ503は予測されたジョブ実行予測時間である。予測方法を説明する。現時点でのジョブ実行実績502が110時間であり、同時点での実行予定が100時間である場合、この予定と実績の差を計算する(予定・実績差)。本例の場合110−100=10時間となる。次の日以降もジョブ実行予定に対して予定・実績差で利用者が使用すると予測し、次の日以降のジョブ実行予定に対する予定・実績差を加算し、ジョブ実行予測503を決定する。この予測を資源追加日数分計算し、ジョブ実行予測503が計算機資源量504を上回る日がある場合に警告メッセージを出力する。
図6は使用計算機資源予測機能205の第二例の処理フローである。ジョブ実行予定に対するジョブ実行実績の差を計算し(ステップ601)(計算結果をCとする)。資源追加日数までのジョブ実行予定に、ステップ601で計算された値(C)を加算する(ステップ602)(計算結果をDとする)。ステップ602で計算された値(D)が計算機資源量を上回るか比較し(ステップ603)、上回る場合は警告メッセージを表示する(ステップ604)。
図7は実施例1に述べた使用計算機資源予測機能205の第三例である。利用者のジョブ実行は(1)、(2)に示す特徴を持つ場合がある。(1)業務における総ジョブ実行時間が決まっている。(2)業務の終了日は遅延出来ない。この業務においては、開始後業務日程までのジョブ実行時間がジョブ実行予定より少ない場合、以降の日程の中で予定より多いジョブ実行時間を要することとなる。このことを利用したジョブ実行予測を図7により説明する。実線の折れ線701は利用者が事前提出したジョブ実行予定を示し、一線鎖線の直線709は計算機資源量を示す。実線の棒グラフは利用者が実際に使用したジョブ実行時間を示し、点線の曲線708は予測されたジョブ実行予測時間である。予測方法を説明する。業務開始時から現時点までのジョブ実行予定701に対するジョブ実行実績702のジョブ実行時間差の累計を計算する。これをジョブ実行予定・実績差累計とし、図中の面積で表すと703となる。次に現時点から業務完了までのジョブ実行予定701のジョブ時間の累計を計算する。図中の面積で表すと704となる。ここで次に示す(1)〜(4)を満足する楕円の軌道をジョブ実行時間予測とする。(1)中心を通る横軸がジョブ時間0の軸705である。(2)現時点のジョブ実行実績時間の棒グラフ頂点706を通る。(3)業務終了時のジョブ時間0の点707を通る。(4)現時点から業務完了までの楕円708と、ジョブ時間0の軸705で囲まれる部分の面積が、ジョブ実行予定・実績差累計703とジョブ実行予定時間累計704を加算したものと等しい。このジョブ実行時間予測となる楕円709が、資源追加日数分において、計算機資源量709を上回る場合に警告メッセージを出力する。本例で資源追加日数を3日とすると、現時点706の一日後、二日後のジョブ実行予測は計算機資源量709を下回るが、三日後のジョブ実行予測710が計算機資源量709を上回る。このとき警告メッセージが出力され、計算機資源追加の対策を行う。
図8は使用計算機資源予測機能205の第三例の処理フローである。業務開始時から現時点までのジョブ実行予定に対するジョブ実行実績の差を累計し(ステップ801)(計算結果をEとする)、現時点から業務完了までのジョブ実行予定のジョブ時間累計を計算する(ステップ802)(計算結果をFとする)。図7で説明した楕円軌道を計算する(ステップ803)。このとき楕円の軌道で示される現時点から業務終了までのジョブ実行予測時間の累計はEとFを加算したものとなる。資源追加日数までの楕円で示されるジョブ実行予測時間を算出し(ステップ804)(計算結果をGとする)。ステップ804で計算された値(G)が計算機資源量を上回るか比較し(ステップ805)、上回る場合は警告メッセージを表示する(ステップ806)。
ジョブ実行業務において過去の統計から、当日に実行するジョブ実行時間は、前日のジョブ実行時間と関連付けが可能である。前日に対する当日のジョブ実行時間の変異率を、ジョブ実行時間変移率とする。このジョブ実行時間変移率を利用して、ジョブ実行予測処理の必要・不要が判断することができる。
図9は前日と当日のジョブ実行時間変移率を度数分布で表した調査結果である。過去統計から変移率の最大値が110%であると算出出来た場合、これからジョブ実行予測処理の必要・不要が判断できる。例として資源追加日数を3日、計算機資源量を500時間とすると、資源追加日数が経過しても計算機資源量を上回らないジョブ実行実績は500[時間]÷110[%]の3乗=375.65[時間]と計算できる。本値を余裕実行限度時間とする。ジョブ実行実績が375時間だった場合、今後の実行時間が最大の変移率110%で増加して行くとした場合の資源追加日数3日後のジョブ実行時間は、375[時間]×110[%]の3乗=499[時間]と計算でき計算機資源量500時間を下回る。つまりジョブ実行実績が余裕実行限度時間を下回る場合は、資源追加日数内で計算機資源量を超える可能性が無いと考え、ジョブ実行予測処理は不要とできる。
図10はジョブ実行実績データを元に、ジョブ実行予測必要・不要を判断する機能を持たせたジョブ実行予測を行うシステムの構成図である。計算機を使用するユーザは、事前にジョブ実行予定(日毎のジョブ時間)を申請し、本データはジョブ実行予定データ1001に登録しておく。計算機センタ管理者は事前に下記(1)(2)を計算機センタ仕様データ1002へ登録しておく。(1)計算機資源追加を決めてから作業完了するまでの日数(資源追加日数)。(2)利用者に割り当てたジョブ実行用計算機が持っているジョブ実行可能時間合計(計算機資源量)。ジョブ実行時間収集機能1003は、ジョブ実行用計算機で実行された1日のジョブ実行時間を収集し、ジョブ実行実績データ1004に出力する。余裕実行限度時間計算機能1005は、ジョブ実行実績データ1004からジョブ実行時間変移率の最大値を算出し、本値と計算機センタ仕様データ1002の計算機資源量から余裕実行限度時間を算出し、余裕実行限度時間データ1006へ登録する。予測要・不要判断付き使用計算機資源予測機能1007は、ジョブ余裕実行限界時間データ1006とジョブ実行実績データ1004を比較することによりジョブ実行予測必要・不要を判断し、必要な場合はジョブ使用時間予測を行い、計算機センタ仕様データ1002に登録されている計算機資源量を上回る場合、警告メッセージ表示1008でアナウンスする。
図11は予測要・不要判断付き使用計算機資源予測機能1003の処理フローである。ジョブ実行実績と余裕実行限界時間を比較し(ステップ1101)、ジョブ実行実績が上回る場合は使用計算機資源予測機能1102によりジョブ実行予測を行い、計算機資源量を超える場合は警告メッセージ表示を行う。本例では使用計算機資源予測機能1102の内容は、実施例1のジョブ実行予定と実績の比からジョブ実行予測を行い警告する処理となっている。使用計算機資源予測機能1102の内容は、実施例2、実施例3で示した処理方法のいずれも利用できる。
計算機センタの機器構成図である。 本発明の一実施例である計算機資源不足を警告するシステムの構成図である。 ジョブ実行予定と実績の比からジョブ実行予測を行い警告する処理の説明図である。 ジョブ実行予定と実績の比からジョブ実行予測を行い警告する処理フローである。 ジョブ実行予定と実績の差からジョブ実行予測を行い警告する処理の説明図である。 ジョブ実行予定と実績の差からジョブ実行予測を行い警告する処理フローである。 ジョブ実行時間の累計からジョブ実行予測を行い警告する処理の説明図である。 ジョブ実行時間の累計からジョブ実行予測を行い警告する処理フローである。 ジョブ実行実績の日毎の変異率の測定結果である。 本発明の一実施例であるジョブ実行予測の要・不要を判断する手段を備えた計算機資源不足を警告するシステムの構成図である。 ジョブ実行予測の要・不要を判断する手段を備えたジョブ実行予測を行い警告する処理フローである。
符号の説明
101…ジョブ実行用計算機、102…ネットワーク、103…管理用計算機、201…ジョブ実行予定データ、202…計算機センタ仕様データ、203…ジョブ実行時間収集機能、204…ジョブ実行実績データ、205…使用計算機資源予測機能、206…警告メッセージ表示機能、301…ジョブ実行予定、302…ジョブ実行実績、303…ジョブ実行予測、304…計算機資源量、501…ジョブ実行予定、502…ジョブ実行実績、503…ジョブ実行予測、504…計算機資源量、701…ジョブ実行予定、702…ジョブ実行実績、703…現時点までのジョブ実行予定とジョブ実行実績の差、704…現時点以降のジョブ実行予定、705…グラフ横軸、706…現時点のジョブ実行実績時間、707…業務終了日、708…ジョブ実行予測、709…計算機資源量、710…現時点から3日後のジョブ実行予測、1001…ジョブ実行予定データ、1002…計算機センタ仕様データ。

Claims (5)

  1. 計算機利用者のジョブ実行予定とジョブ実行実績の比からジョブ実行予測を行い、計算機資源量を上回る場合に警告する方法。
  2. 計算機利用者のジョブ実行予定とジョブ実行実績の差からジョブ実行予測を行い、計算機資源量を上回る場合に警告する方法。
  3. 現時点までの計算機利用者のジョブ実行予定とジョブ実行実績の差の累計と、現時点以降のジョブ実行予定累計の加算からジョブ実行予測を行い、計算機資源量を上回る場合に警告する方法。
  4. ジョブ実行実績の変移率からジョブ実行予測の要・不要を判断する手段を備えた請求項1、もしくは請求項2、もしくは請求項3の警告する方法。
  5. 請求項1から請求項4の方法を組み合わせて提供する警告の方法。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009217373A (ja) * 2008-03-07 2009-09-24 Ns Solutions Corp 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP2010066828A (ja) * 2008-09-08 2010-03-25 Ns Solutions Corp 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
EP4040298A1 (en) 2021-02-09 2022-08-10 Fujitsu Limited Method of calculating predicted exhaustion date and program of calculating predicted exhaustion date
WO2023162000A1 (ja) * 2022-02-22 2023-08-31 日本電信電話株式会社 リソース決定装置、方法およびプログラム

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009217373A (ja) * 2008-03-07 2009-09-24 Ns Solutions Corp 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP2010066828A (ja) * 2008-09-08 2010-03-25 Ns Solutions Corp 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
EP4040298A1 (en) 2021-02-09 2022-08-10 Fujitsu Limited Method of calculating predicted exhaustion date and program of calculating predicted exhaustion date
WO2023162000A1 (ja) * 2022-02-22 2023-08-31 日本電信電話株式会社 リソース決定装置、方法およびプログラム
JPWO2023162000A1 (ja) * 2022-02-22 2023-08-31
JP7768337B2 (ja) 2022-02-22 2025-11-12 Ntt株式会社 リソース決定装置、方法およびプログラム

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