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JP2009266044A - Software processing time estimation system and software processing time estimation method - Google Patents

Software processing time estimation system and software processing time estimation method Download PDF

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JP2009266044A
JP2009266044A JP2008116479A JP2008116479A JP2009266044A JP 2009266044 A JP2009266044 A JP 2009266044A JP 2008116479 A JP2008116479 A JP 2008116479A JP 2008116479 A JP2008116479 A JP 2008116479A JP 2009266044 A JP2009266044 A JP 2009266044A
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JP
Japan
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software
processing time
time estimation
database
hardware
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JP2008116479A
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Yasuhiro Omori
康宏 大森
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Mitsubishi Electric Corp
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Mitsubishi Electric Corp
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Abstract

【課題】 ソフトウェアの処理時間を精度良く推定することを目的としたものである。
【解決手段】 ソフトウェア解析手段が処理時間推定対象ソフトウェアの特性を解析し、一致性評価手段が処理時間推定対象ソフトウェアを実行する予定の実行予定ハードウェア条件を受信し、データベースの中からソフトウェア解析手段により解析された処理時間推定対象ソフトウェアの特性と一致し、且つ実行予定ハードウェア条件と一致するソフトウェアを処理時間推定ソフトウェアとして選択し、処理時間算出手段が一致性評価手段により選択された処理時間推定ソフトウェアの処理時間をデータベースに登録された処理時間を基に算出する。
【選択図】 図１PROBLEM TO BE SOLVED: To accurately estimate the processing time of software.
Software analysis means analyzes characteristics of processing time estimation target software, consistency evaluation means receives execution scheduled hardware conditions for executing processing time estimation target software, and software analysis means from a database The processing time estimation software selected by the matching time evaluation means is selected as the processing time estimation software that matches the characteristics of the processing time estimation target software analyzed by The software processing time is calculated based on the processing time registered in the database.
[Selection] Figure 1

Description

本発明は、ソフトウェアの処理時間を推定するソフトウェア処理時間推定システム及びソフトウェア処理時間推定方法に関するものである。   The present invention relates to a software processing time estimation system and a software processing time estimation method for estimating software processing time.

ソフトウェアの処理時間の推定を行う場合、従来は、評価対象のソフトウェアと類似したソフトウェアを選び、その類似したソフトウェアでの処理時間を基に、評価対象のソフトウェアの処理時間の推定を行い、推定対象のハードウェアと、類似したソフトウェアが実行されたハードウェアが異なる場合、性能差を仕様から算出し、推定した処理時間を補正していた。   When estimating the processing time of software, conventionally, software similar to the evaluation target software is selected, and the processing time of the evaluation target software is estimated based on the processing time of the similar software. When the hardware in which the similar software is executed is different from the hardware, the performance difference is calculated from the specification, and the estimated processing time is corrected.

特開２００４-２５８７０５号公報JP 2004-258705 A

従来技術の処理時間見積もり方法では、処理時間を推定するソフトウェアとの類似性を処理時間に影響を及ぼす要素（ソフトウェア名、入力点数、解析モードなど）から判定し、ハードウェア間の仕様（プロセッサ数、プロセッサの動作周波数など）から性能差を算出していた。例えば、CPUのクロック周波数が倍になると、ソフトウェアの処理時間は半分になると推定していた。しかし、異なるハードウェア間での、ソフトウェアの処理時間の違いを、ハードウェア仕様上の数値から決める方法では、ソフトウェア特性が反映されていないので、ソフトウェアの処理時間推定のための精度が悪くなるという問題がある。   In the prior art processing time estimation method, the similarity to the software that estimates the processing time is determined from factors that affect the processing time (software name, number of input points, analysis mode, etc.), and specifications between hardware (number of processors) The performance difference was calculated from the operating frequency of the processor. For example, if the CPU clock frequency is doubled, the software processing time is estimated to be halved. However, the method of determining the difference in software processing time between different hardware from the numerical value in the hardware specification does not reflect the software characteristics, so the accuracy for estimating the processing time of the software is worsened. There's a problem.

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、推定対象のソフトウェアを特性（For文の比率、分岐比率、I/O処理の割合）により解析し、解析結果から推定対象ソフトウェアと特性が一致する他のソフトウェアを選択し、選択した他のプログラムを基に推定対象ソフトウェアの処理時間を算出することにより、ソフトウェア（プログラム）の処理時間を精度良く推定することを目的としたものである。   This invention has been made to solve the above-described problems. The software to be estimated is analyzed based on characteristics (For statement ratio, branch ratio, I / O processing ratio), and estimated from the analysis results. The purpose is to accurately estimate the processing time of the software (program) by selecting other software whose characteristics match the target software and calculating the processing time of the estimation target software based on the selected other program. It is a thing.

この発明に係るソフトウェア処理時間推定システムは、処理時間を推定する処理時間推定対象ソフトウェアの名称とソースコードとを含むソフトウェア入力情報を基に前記処理時間推定対象ソフトウェアの特性を解析するソフトウェア解析手段と、
過去に実行されたソフトウェアの名称とこのソフトウェアを実行したハードウェア条件とこのソフトウェアが前記ハードウェア条件で実行されたときの処理時間とこのソフトウェアの特性とが対になった複数のソフトウェア情報が登録されたデータベースと、
前記処理時間推定対象ソフトウェアを実行する予定の実行予定ハードウェア条件を受信し、前記データベースの中から前記ソフトウェア解析手段により解析された前記処理時間推定対象ソフトウェアの特性と一致し、且つ前記実行予定ハードウェア条件と一致するソフトウェアを前記処理時間推定ソフトウェアとして選択する一致性評価手段と、
前記一致性評価手段により選択された前記処理時間推定ソフトウェアの処理時間を前記データベースに登録された処理時間を基に算出する処理時間算出手段と、を備えたことを特徴とするソフトウェア処理時間推定システム。



処理時間を推定する処理時間推定対象ソフトウェアの名称とソースコードとを含むソフトウェア入力情報を基に前記処理時間推定対象ソフトウェアの特性を解析するソフトウェア解析手段と、
過去に実行されたソフトウェアの名称とこのソフトウェアを実行したハードウェア条件とこのソフトウェアが前記ハードウェア条件で実行されたときの処理時間とこのソフトウェアの特性とが対になった複数のソフトウェア情報が登録されたデータベースと、
前記処理時間推定対象ソフトウェアを実行する予定の実行予定ハードウェア条件を受信し、前記データベースの中から前記ソフトウェア解析手段により解析された前記処理時間推定対象ソフトウェアの特性と一致し、且つ前記実行予定ハードウェア条件と一致するソフトウェアを前記処理時間推定ソフトウェアとして選択する一致性評価手段と、
前記一致性評価手段により選択された前記処理時間推定ソフトウェアの前記データベースに登録された処理時間を基に、前記処理時間推定対象ソフトウェアの処理時間を算出する処理時間算出手段と、を備えたものである。 The software processing time estimation system according to the present invention comprises software analysis means for analyzing the characteristics of the processing time estimation target software based on software input information including the name of the processing time estimation target software for estimating the processing time and the source code. ,
Registers multiple pieces of software information in which the name of the software executed in the past, the hardware conditions under which this software was executed, the processing time when this software was executed under the hardware conditions, and the characteristics of this software were paired Database and
The execution scheduled hardware condition for executing the processing time estimation target software is received, matches the characteristics of the processing time estimation target software analyzed by the software analysis means from the database, and the execution scheduled hardware A matching evaluation means for selecting software that matches a wear condition as the processing time estimation software;
And a processing time calculation means for calculating a processing time of the processing time estimation software selected by the consistency evaluation means based on a processing time registered in the database. .



Software analysis means for analyzing the characteristics of the processing time estimation target software based on software input information including the name and source code of the processing time estimation target software for estimating the processing time;
Registers multiple pieces of software information in which the name of the software executed in the past, the hardware conditions under which this software was executed, the processing time when this software was executed under the hardware conditions, and the characteristics of this software were paired Database and
The execution scheduled hardware condition for executing the processing time estimation target software is received, matches the characteristics of the processing time estimation target software analyzed by the software analysis means from the database, and the execution scheduled hardware A matching evaluation means for selecting software that matches a wear condition as the processing time estimation software;
Processing time calculation means for calculating the processing time of the processing time estimation target software based on the processing time registered in the database of the processing time estimation software selected by the consistency evaluation means. is there.

この発明は、ソフトウェア解析手段が処理時間推定対象ソフトウェアの特性を解析し、一致性評価手段が処理時間推定対象ソフトウェアを実行する予定の実行予定ハードウェア条件を受信し、データベースの中からソフトウェア解析手段により解析された処理時間推定対象ソフトウェアの特性と一致し、且つ実行予定ハードウェア条件と一致するソフトウェアを処理時間推定ソフトウェアとして選択し、処理時間算出手段が一致性評価手段により選択された処理時間推定ソフトウェアの処理時間をデータベースに登録された処理時間を基に算出することにより、処理時間を推定する処理時間推定対象ソフトウェアの処理時間を精度よく推定することができる。   In the present invention, the software analysis means analyzes the characteristics of the processing time estimation target software, the consistency evaluation means receives the scheduled execution hardware condition for executing the processing time estimation target software, and the software analysis means from the database The processing time estimation software selected by the matching time evaluation means is selected as the processing time estimation software that matches the characteristics of the processing time estimation target software analyzed by By calculating the software processing time based on the processing time registered in the database, the processing time of the processing time estimation target software for estimating the processing time can be accurately estimated.

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１のソフトウェア処理時間推定システムの構成図である。１０はソフトウェアの処理時間を推定するために入力されたソフトウェア名やソースコードなどのソフトウェア入力情報、２０は処理時間を推定する推定対象のソフトウェアを実行する予定のハードウェアのハードウェア条件、３０はソフトウェア入力情報１０からソフトウェアの特性を解析するソフトウェア解析手段、４０は過去に実行されたソフトウェアのソフトウェア情報が登録されているデータベース、５０はソフトウェア解析手段３０によって解析されたソフトウェアの特性とデータベース４０に登録されているソフトウェア情報に含まれるソフトウェアの特性とから両者の特性の一致性を評価し、この評価結果とハードウェア条件２０とから推定対象のソフトウェアを選択する一致性評価手段、６０は一致性評価手段５０によって選択されたソフトウェアの処理時間から、推定対象のソフトウェアの処理時間を算出し、この処理時間を出力する処理時間算出手段、７０は処理時間算出手段６０によって算出され出力された処理時間、８０は処理時間算出手段６０によって算出された処理時間や、推定対象のソフトウェアの特性などのソフトウェア情報を、データベース４０に登録するデータベース（ＤＢ）登録手段である。 Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a configuration diagram of a software processing time estimation system according to the first embodiment of the present invention. 10 is software input information such as a software name and source code input to estimate the processing time of the software, 20 is a hardware condition of hardware scheduled to execute the estimation target software for estimating the processing time, and 30 is Software analysis means for analyzing software characteristics from the software input information 10, 40 is a database in which software information of software executed in the past is registered, and 50 is software characteristics and database 40 analyzed by the software analysis means 30. Consistency evaluation means 60 that evaluates the coincidence of the characteristics of both from the software characteristics included in the registered software information, and selects the estimation target software from the evaluation result and the hardware condition 20, 60 is a coincidence By the evaluation means 50 The processing time of the software to be estimated is calculated from the processing time of the selected software, the processing time calculating means for outputting the processing time, 70 is the processing time calculated and output by the processing time calculating means 60, and 80 is the processing time. This is a database (DB) registration means for registering software information such as the processing time calculated by the time calculation means 60 and the characteristics of the software to be estimated in the database 40.

図２は、データベース４０に登録されているソフトウェア情報の説明図である。４１はソフトウェアを特定するためのソフトウェア名、４２はソフトウェアを実行したハードウェア（Ｈ／Ｗ）条件、４３はソフトウェア名４１の各ソフトウェアがハードウェア条件４２の各条件で実行された時の処理時間、４４、４５、４６はソフトウェア解析手段３０によって解析されたソフトウェアの特性であり、図２では、それぞれFor文の比率、分岐比率、I/O処理の割合を示す。ハードウェア条件４２、処理時間４３、For文の比率４４、分岐比率４５、I/O処理の割合４６は、それぞれソフトウェア名４１毎に登録されている。   FIG. 2 is an explanatory diagram of software information registered in the database 40. 41 is a software name for identifying the software, 42 is a hardware (H / W) condition for executing the software, 43 is a processing time when each software of the software name 41 is executed under each condition of the hardware condition 42 44, 45, and 46 are the characteristics of the software analyzed by the software analyzing means 30, and FIG. 2 shows the ratio of For statements, the ratio of branching, and the ratio of I / O processing, respectively. The hardware condition 42, processing time 43, For statement ratio 44, branching ratio 45, and I / O processing ratio 46 are registered for each software name 41.

次に、本実施の形態におけるソフトウェア処理時間推定システムの処理動作について説明する。
図３は、本実施の形態におけるソフトウェア処理時間推定システムの処理動作を示すフローチャートである。
ステップＳ１００で、ソフトウェア解析手段３０が、ソフトウェア名やソースコードなどのソフトウェア入力情報１０を受信する。ここでは、例えば、図２に示すソフトウェア名（ニ）に相当するソフトウェア名やソースコードを受信したとする。 Next, the processing operation of the software processing time estimation system in the present embodiment will be described.
FIG. 3 is a flowchart showing the processing operation of the software processing time estimation system in the present embodiment.
In step S100, the software analysis unit 30 receives the software input information 10 such as the software name and source code. Here, for example, it is assumed that a software name or source code corresponding to the software name (d) shown in FIG. 2 is received.

次に、ステップＳ１１０で、一致性評価手段５０が、推定対象のソフトウェアを実行する予定のハードウェアのハードウェア条件２０を受信する。ここでは、例えば、図２に示すハードウェア条件Ｂに相当するハードウェア条件を受信したとする。
図２には、推定対象のソフトウェア名（ニ）のハードウェア条件Ａの処理時間８秒がデータベース４０に登録されている。 Next, in step S110, the consistency evaluation unit 50 receives the hardware condition 20 of the hardware that is scheduled to execute the estimation target software. Here, for example, it is assumed that a hardware condition corresponding to the hardware condition B shown in FIG. 2 is received.
In FIG. 2, the processing time 8 seconds of the hardware condition A of the software name (d) to be estimated is registered in the database 40.

ステップＳ１２０で、ソフトウェア解析手段３０が、受信したソフトウェア入力情報１０を基に推定対象のソフトウェアの特性を解析する。例えば、図２に示すソフトウェア名（ニ）に相当するソフトウェアをソフトウェア解析手段３０で解析した結果、For文の比率が３０％、分岐の比率が１０％、I/O処理の比率が２０％であるソフトウェアの特性が得られたとする。
なお、ソフトウェア解析手段３０によるソフトウェアの特性の解析は、ソフトウェア入力情報１０に含まれるソースコードの情報より行うことができる。 In step S120, the software analysis unit 30 analyzes the characteristics of the estimation target software based on the received software input information 10. For example, as a result of analyzing the software corresponding to the software name (d) shown in FIG. 2 by the software analysis means 30, the For sentence ratio is 30%, the branch ratio is 10%, and the I / O processing ratio is 20%. Suppose that a certain software characteristic is obtained.
The analysis of the software characteristics by the software analysis unit 30 can be performed from the source code information included in the software input information 10.

ステップＳ１３０で、一致性評価手段５０が、ソフトウェア解析手段３０によって解析されたソフトウェアの特性と一致するソフトウェアの特性がデータベース４０に登録されているか検索し、一致するソフトウェアの特性がある場合には、ソフトウェア解析手段３０によって解析されたソフトウェアの特性とデータベース４０に登録されているソフトウェア情報に含まれるソフトウェアの特性との一致性を評価し、この評価結果とステップＳ１００で受信したハードウェア条件２０とから、推定対象のソフトウェアと特性が一致し、且つ、推定対象のソフトウェアを実行する予定のハードウェア条件と一致するソフトウェアを選択する。図２では、ソフトウェア名（イ）とソフトウェア名（ハ）とソフトウェア名（ニ）が該当する。   In step S130, the matching evaluation means 50 searches the database 40 for software characteristics that match the software characteristics analyzed by the software analysis means 30, and if there is matching software characteristics, The consistency between the software characteristics analyzed by the software analysis means 30 and the software characteristics included in the software information registered in the database 40 is evaluated, and from the evaluation result and the hardware condition 20 received in step S100. The software whose characteristics match the estimation target software and matches the hardware conditions for executing the estimation target software is selected. In FIG. 2, the software name (A), the software name (C), and the software name (D) correspond.

一致性評価手段５０は、ソフトウェア名（ハ）とソフトウェア名（ニ）に対して、ハードウェア条件Ａで実行された時の処理時間がデータベース４０に登録されているが、ハードウェア条件Ｂで実行した場合の処理時間が登録されていないため、選択しない。ハードウェア条件ＡとＢでの実行結果がデータベース４０に登録されている、ソフトウェア名（イ）を、一致するソフトウェアとして選択する。   The coincidence evaluation unit 50 registers the processing time when the software name (c) and the software name (d) are executed under the hardware condition A in the database 40, but executes under the hardware condition B. Since the processing time is not registered, it is not selected. Software names (A) whose execution results under hardware conditions A and B are registered in the database 40 are selected as matching software.

ステップＳ１４０で、処理時間算出手段６０は、データベース４０に登録されているソフトウェア情報の処理時間４３を基に、ソフトウェア名（イ）がハードウェア条件Ａで実行された時の処理時間１０秒と、ハードウェア条件Ｂで実行された時の処理時間５秒から、ハードウェア条件ＡとＢの間でのソフトウェアの処理時間は１/２倍になると判断し、ソフトウェア名（ニ）がハードウェア条件Ｂで実行された時の処理時間は、ハードウェア条件Ａで実行された時の処理時間８秒の１/２倍の、４秒と算出する。
ステップＳ１５０で、処理時間算出手段６０が、４秒という算出した処理時間をＤＢ登録手段８０に出力し、ステップＳ１６０で、ＤＢ登録手段８０が、データベース４０にソフトウェア名（ニ）の算出した処理時間と、特性を解析した結果である、For文の比率３０％、分岐比率１０％、I/Oの比率２０％、ハードウェア条件Ｂを登録する。登録された情報は、それ以降の算出に使用する。 In step S140, the processing time calculation means 60, based on the processing time 43 of the software information registered in the database 40, processing time 10 seconds when the software name (A) is executed under the hardware condition A, From the processing time of 5 seconds when executed under the hardware condition B, it is determined that the software processing time between the hardware conditions A and B is 1/2, and the software name (d) is the hardware condition B. The processing time when executed in (4) is calculated as 4 seconds, which is 1/2 of the processing time of 8 seconds when executed under the hardware condition A.
In step S150, the processing time calculation unit 60 outputs the calculated processing time of 4 seconds to the DB registration unit 80, and in step S160, the DB registration unit 80 calculates the processing time of the software name (d) in the database 40. Then, the For statement ratio 30%, the branch ratio 10%, the I / O ratio 20%, and the hardware condition B, which are the results of analyzing the characteristics, are registered. The registered information is used for subsequent calculations.

以上のように本実施の形態によれば、推定対象ソフトウェア（プログラム）の特性を解析し、特性が一致する他のソフトウェアを選択し、選択した他のソフトウェアを基に推定対象ソフトウェアの処理時間を算出するようにしているので、より精度よくソフトウェアの処理時間を推定することができる。   As described above, according to the present embodiment, the characteristics of the estimation target software (program) are analyzed, other software having the same characteristics is selected, and the processing time of the estimation target software is calculated based on the selected other software. Since the calculation is performed, the processing time of the software can be estimated with higher accuracy.

実施形態２．
実施形態１では、一致性評価手段５０において、推定対象のソフトウェアと特性が一致するソフトウェアを選出したが、本実施の形態では、一致するソフトウェアがデータベース４０になかった場合に、特性の差分の合計から選出する場合について説明する。
本実施の形態では、一致性評価手段５０は、推定対象のソフトウェアの特性と、一致する特性を持つソフトウェアがなかった場合、入力されたソフトウェアの特性の値と、データベース４０に登録されているソフトウェアの特性毎の値の差分を求め、差分の合計が、最小のソフトウェアを、一致するソフトウェアとしてデータベース４０から選択する。
図４は、データベース４０に登録されているソフトウェア情報の説明図である。図２と同一の符号は、同一又は相当の部分を示す。 Embodiment 2. FIG.
In the first embodiment, the matching evaluation means 50 selects software whose characteristics match the software to be estimated. However, in the present embodiment, when there is no matching software in the database 40, the total difference in characteristics is selected. The case of selecting from will be described.
In this embodiment, the coincidence evaluation means 50, when there is no software having characteristics that match the characteristics of the software to be estimated, the value of the input software characteristics and the software registered in the database 40. The difference between the values for each characteristic is obtained, and the software having the smallest difference is selected from the database 40 as the matching software.
FIG. 4 is an explanatory diagram of software information registered in the database 40. The same reference numerals as those in FIG. 2 denote the same or corresponding parts.

次に、本実施の形態におけるソフトウェア処理時間推定システムの処理動作について説明する。
図５は、本実施の形態におけるソフトウェア処理時間推定システムの処理動作を示すフローチャートであり、図３と同一の符号は、同一又は相当の部分を示す。
ステップＳ１００で、ソフトウェア解析手段３０が、ソフトウェア名やソースコードなどのソフトウェア入力情報１０を受信する。ここでは、例えば、図４に示すソフトウェア名（ニ）に相当するソフトウェア名やソースコードを受信したとする。 Next, the processing operation of the software processing time estimation system in the present embodiment will be described.
FIG. 5 is a flowchart showing the processing operation of the software processing time estimation system in the present embodiment, and the same reference numerals as those in FIG. 3 indicate the same or corresponding parts.
In step S100, the software analysis unit 30 receives the software input information 10 such as the software name and source code. Here, for example, it is assumed that a software name or source code corresponding to the software name (d) shown in FIG. 4 is received.

次に、ステップＳ１１０で、一致性評価手段５０が、推定対象のソフトウェアを実行する予定のハードウェアのハードウェア条件２０を受信する。ここでは、例えば、図４に示すハードウェア条件Ｂに相当するハードウェア条件を受信したとする。
図４には、推定対象のソフトウェア名（ニ）のハードウェア条件Ａの処理時間８秒がデータベース４０に登録されている。 Next, in step S110, the consistency evaluation unit 50 receives the hardware condition 20 of the hardware that is scheduled to execute the estimation target software. Here, for example, it is assumed that a hardware condition corresponding to the hardware condition B shown in FIG. 4 is received.
In FIG. 4, the processing time 8 seconds for the hardware condition A of the software name (d) to be estimated is registered in the database 40.

ステップＳ１２０で、ソフトウェア解析手段３０が、受信したソフトウェア入力情報１０を基に推定対象のソフトウェアの特性を解析する。例えば、図４に示すソフトウェア名（ニ）に相当するソフトウェアをソフトウェア解析手段３０で解析した結果、For文の比率が２５％、分岐比率が１０％、I/O処理の比率が２０％であるソフトウェアの特性が得られたとする。
ステップＳ１３０で、一致率評価手段５０が、データベース４０に登録されているソフトウェア情報を検索し、ソフトウェア解析手段３０によって解析されたソフトウェアの特性と一致するソフトウェアとして、ソフトウェア名（ニ）を選出する。しかし、データベース４０には、ソフトウェア名（ニ）を実行したハードウェア条件Ｂがないためソフトウェア名（ニ）は使用しない。 In step S120, the software analysis unit 30 analyzes the characteristics of the estimation target software based on the received software input information 10. For example, as a result of analyzing the software corresponding to the software name (d) shown in FIG. 4 by the software analysis means 30, the For sentence ratio is 25%, the branching ratio is 10%, and the I / O processing ratio is 20%. Assume that the software characteristics are obtained.
In step S130, the matching rate evaluation means 50 searches the software information registered in the database 40, and selects a software name (d) as software that matches the software characteristics analyzed by the software analysis means 30. However, since the database 40 does not have the hardware condition B for executing the software name (d), the software name (d) is not used.

ステップＳ１３１で、一致率評価手段５０が、ソフトウェア名（ニ）と特性が一致するソフトウェアがデータベース４０には登録されていないため、ステップＳ１３２で、一致率評価手段５０が、ソフトウェア名（ニ）と特性毎の差分の合計が一番小さいものを選択する。図４では、ソフトウェア名（イ）との差分が５％、ソフトウェア名（ロ）との差分が４０％、ソフトウェア名（ハ）との差分が５％であるため、差分の合計が最小のソフトウェアであるソフトウェア名（イ）とソフトウェア名（ハ）を選出する。   In step S131, the coincidence rate evaluation means 50 does not register software whose characteristics match the software name (d) in the database 40. Therefore, in step S132, the coincidence rate evaluation means 50 determines that the software name (d) Select the one with the smallest sum of differences for each characteristic. In FIG. 4, since the difference from the software name (A) is 5%, the difference from the software name (B) is 40%, and the difference from the software name (C) is 5%, the software having the smallest total difference The software name (A) and software name (C) are selected.

ステップＳ１３３で、推定対象のソフトウェア名（ニ）は、ハードウェア条件Ａで実行された処理時間がデータベース４０に登録されており、ハードウェア条件Ｂでの処理時間を見積もるため、ハードウェア条件Ａとハードウェア条件Ｂで実行した処理時間の結果がある、ソフトウェア名（イ）を、一致するソフトウェアとして選択する。選択した後の動作は、実施の形態１の動作と同じである。   In step S133, the processing time executed under the hardware condition A is registered in the database 40 for the estimation target software name (d), and the processing time under the hardware condition B is estimated. A software name (A) having a result of processing time executed under the hardware condition B is selected as matching software. The operation after the selection is the same as the operation in the first embodiment.

以上のように本実施の形態によれば、推定対象プログラムの特性を解析し、特性が一致する他のプログラムがない場合個々の特性の差分の合計が最小のものを選択し、選択したプログラムの処理時間差から推定対象の処理時間を算出するようにしているので、より精度よくソフトウェアの処理時間を推定することができる。   As described above, according to the present embodiment, the characteristics of the program to be estimated are analyzed, and when there is no other program with the matching characteristics, the one with the smallest sum of differences between the individual characteristics is selected, and the selected program Since the processing time of the estimation target is calculated from the processing time difference, the software processing time can be estimated with higher accuracy.

実施形態３．
実施形態２では、一致性評価手段５０において、推定対象のソフトウェアと特性が一致するソフトウェアがデータベース４０になかった場合に、入力されたソフトウェアの特性値とデータベース４０に登録されているソフトウェアの特性値との差分の合計からソフトウェアを選出する場合について説明したが、本実施の形態では、推定対象のソフトウェアの特性と、一致する特性を持つソフトウェアが無く、その各特性の値の中で他の特性に比べて値が大きい特性がある時に、一致性評価手段５０が、その特性の差分が最小のソフトウェアを、推定対象のソフトウェアと一致するソフトウェアとして選択する場合について説明する。
図６はデータベース４０に登録されているソフトウェア情報の説明図である。図２と同一の符号は、同一又は相当の部分を示す。 Embodiment 3. FIG.
In the second embodiment, in the coincidence evaluation unit 50, when there is no software in the database 40 whose characteristics match the software to be estimated, the input software characteristic values and the software characteristic values registered in the database 40 are used. In this embodiment, there is no software having characteristics that match the characteristics of the software to be estimated, and other characteristics among the values of the characteristics are described. When there is a characteristic whose value is larger than the above, a case will be described in which the matching evaluation means 50 selects the software having the smallest difference in characteristics as the software that matches the estimation target software.
FIG. 6 is an explanatory diagram of software information registered in the database 40. The same reference numerals as those in FIG. 2 denote the same or corresponding parts.

次に、本実施の形態におけるソフトウェア処理時間推定システムの処理動作について説明する。
図７は、本実施の形態におけるソフトウェア処理時間推定システムの処理動作を示すフローチャートであり、図３、図５と同一の符号は、同一又は相当の部分を示す。 Next, the processing operation of the software processing time estimation system in the present embodiment will be described.
FIG. 7 is a flowchart showing the processing operation of the software processing time estimation system in the present embodiment, and the same reference numerals as those in FIGS. 3 and 5 denote the same or corresponding parts.

ステップＳ１００で、ソフトウェア解析手段３０が、ソフトウェア名やソースコードなどのソフトウェア入力情報１０を受信する。ここでは、例えば、図６に示すソフトウェア名（ニ）に相当するソフトウェア名やソースコードを受信したとする。   In step S100, the software analysis unit 30 receives the software input information 10 such as the software name and source code. Here, for example, it is assumed that a software name or source code corresponding to the software name (d) shown in FIG. 6 is received.

次に、ステップＳ１１０で、一致性評価手段５０が、推定対象のソフトウェアを実行する予定のハードウェアのハードウェア条件２０を受信する。ここでは、例えば、図６に示すハードウェア条件Ｂに相当するハードウェア条件を受信したとする。
図６には、推定対象のソフトウェア名（ニ）のハードウェア条件Ａの処理時間８秒がデータベース４０に登録されている。 Next, in step S110, the consistency evaluation unit 50 receives the hardware condition 20 of the hardware that is scheduled to execute the estimation target software. Here, for example, it is assumed that a hardware condition corresponding to the hardware condition B shown in FIG. 6 is received.
In FIG. 6, the processing time 8 seconds for the hardware condition A of the software name (d) to be estimated is registered in the database 40.

ステップＳ１２０で、ソフトウェア解析手段３０が、受信したソフトウェア入力情報１０を基に推定対象のソフトウェアの特性を解析する。例えば、図６に示すソフトウェア名（ニ）に相当するソフトウェアをソフトウェア解析手段３０で解析した結果、For文の比率が６０％、分岐の比率が１０％、I/O処理の比率が５％であるソフトウェアの特性が得られたとする。
ステップＳ１３０で、一致率評価手段５０が、データベース４０に登録されているソフトウェア情報を検索し、ステップＳ１３１で、ソフトウェア解析手段３０によって解析されたソフトウェアの特性と一致するソフトウェアの特性を含むソフトウェア情報が無い場合は、ステップＳ１３４で、分岐比率、I/O処理の比率と、For文の比率に偏りがあるか否か判定する。このケースでは、分岐比率、I/O処理の比率は、ソフトウェアの特性に寄与する割合が小さいと考える。 In step S120, the software analysis unit 30 analyzes the characteristics of the estimation target software based on the received software input information 10. For example, as a result of analyzing the software corresponding to the software name (d) shown in FIG. 6 by the software analysis means 30, the For sentence ratio is 60%, the branch ratio is 10%, and the I / O processing ratio is 5%. Suppose that a certain software characteristic is obtained.
In step S130, the match rate evaluation means 50 searches for software information registered in the database 40. In step S131, software information including software characteristics that match the software characteristics analyzed by the software analysis means 30 is obtained. If not, it is determined in step S134 whether the branch ratio, the I / O processing ratio, and the For statement ratio are biased. In this case, the branching ratio and the I / O processing ratio are considered to have a small contribution to the software characteristics.

ステップＳ１３４で、偏りがあると判定された場合は、ステップＳ１３５で、一致率評価手段５０が、値の一番高い（ソフトウェアの特性に寄与する割合が一番高い）For文であり、ソフトウェア名（ニ）と特性の差分が最小のソフトウェアを、データベース４０から検索する。図６の場合、推定対象のソフトウェアのFor文比率の値と、差分が最小のソフトウェアとして、ソフトウェア名（イ）とソフトウェア名（ハ）がある。
ステップＳ１３３で、一致率評価手段５０が、ソフトウェア名（イ）とソフトウェア名（ハ）の内、ハードウェア条件Ａとハードウェア条件Ｂの両方で実行された処理時間の結果のある、ソフトウェア名（イ）を推定対象のソフトウェアと一致するソフトウェアとして選出する。選択された後の動作は、実施の形態１の動作と同じである。 If it is determined in step S134 that there is a bias, in step S135, the coincidence rate evaluation means 50 is the For sentence having the highest value (the ratio that contributes to the software characteristics is the highest), and the software name Search the database 40 for software having the smallest difference in characteristics from (d). In the case of FIG. 6, there are a software name (A) and a software name (C) as software with the smallest difference between the For sentence ratio value of the software to be estimated.
In step S133, the coincidence rate evaluation means 50 determines the software name (the result of the processing time executed in both the hardware condition A and the hardware condition B out of the software name (A) and the software name (C) ( B) is selected as software that matches the software to be estimated. The operation after the selection is the same as the operation in the first embodiment.

以上のように本実施の形態によれば、推定対象プログラムの特性を解析し、特性が一致する他のプログラムがない場合最大特性の差分が最小のものを選択し、選択したプログラムの処理時間差から推定対象の処理時間を算出するようにしているので、より精度よくソフトウェアの処理時間を推定することができる。   As described above, according to the present embodiment, the characteristics of the estimation target program are analyzed, and when there is no other program that matches the characteristics, the one having the smallest difference in the maximum characteristics is selected, and the processing time difference between the selected programs is Since the processing time of the estimation target is calculated, the software processing time can be estimated more accurately.

実施の形態１のソフトウェア処理時間推定システムの構成図。1 is a configuration diagram of a software processing time estimation system according to Embodiment 1. FIG. 実施の形態１においてデータベース４０に登録されているソフトウェア情報の説明図。Explanatory drawing of the software information registered into the database 40 in Embodiment 1. FIG. 実施の形態１におけるソフトウェア処理時間推定システムの処理動作を示すフローチャート。5 is a flowchart showing processing operations of the software processing time estimation system in the first embodiment. 実施の形態２においてデータベース４０に登録されているソフトウェア情報の説明図。Explanatory drawing of the software information registered into the database 40 in Embodiment 2. FIG. 実施の形態２におけるソフトウェア処理時間推定システムの処理動作を示すフローチャート。9 is a flowchart showing a processing operation of the software processing time estimation system in the second embodiment. 実施の形態３においてデータベース４０に登録されているソフトウェア情報の説明図。Explanatory drawing of the software information registered into the database 40 in Embodiment 3. FIG. 実施の形態３におけるソフトウェア処理時間推定システムの処理動作を示すフローチャート。10 is a flowchart showing a processing operation of the software processing time estimation system in the third embodiment.

符号の説明Explanation of symbols

１０ ソフトウェア入力情報、２０ ハードウェア条件、３０ ソフトウェア解析手段、４０ データベース、５０ 一致性評価手段、６０ 処理時間算出手段、７０ 処理時間、８０ ＤＢ登録手段。   10 software input information, 20 hardware conditions, 30 software analysis means, 40 database, 50 consistency evaluation means, 60 processing time calculation means, 70 processing time, 80 DB registration means.

Claims (5)

処理時間を推定する処理時間推定対象ソフトウェアの名称とソースコードとを含むソフトウェア入力情報を基に前記処理時間推定対象ソフトウェアの特性を解析するソフトウェア解析手段と、
過去に実行されたソフトウェアの名称とこのソフトウェアを実行したハードウェア条件とこのソフトウェアが前記ハードウェア条件で実行されたときの処理時間とこのソフトウェアの特性とが対になった複数のソフトウェア情報が登録されたデータベースと、
前記処理時間推定対象ソフトウェアを実行する予定の実行予定ハードウェア条件を受信し、前記データベースの中から前記ソフトウェア解析手段により解析された前記処理時間推定対象ソフトウェアの特性と一致し、且つ前記実行予定ハードウェア条件と一致するソフトウェアを前記処理時間推定ソフトウェアとして選択する一致性評価手段と、
前記一致性評価手段により選択された前記処理時間推定ソフトウェアの処理時間を前記データベースに登録された処理時間を基に算出する処理時間算出手段と、を備えたことを特徴とするソフトウェア処理時間推定システム。 Software analysis means for analyzing the characteristics of the processing time estimation target software based on software input information including the name and source code of the processing time estimation target software for estimating the processing time;
Registers multiple pieces of software information in which the name of the software executed in the past, the hardware conditions under which this software was executed, the processing time when this software was executed under the hardware conditions, and the characteristics of this software were paired Database and
The execution scheduled hardware condition for executing the processing time estimation target software is received, matches the characteristics of the processing time estimation target software analyzed by the software analysis means from the database, and the execution scheduled hardware A matching evaluation means for selecting software that matches a wear condition as the processing time estimation software;
And a processing time calculation means for calculating a processing time of the processing time estimation software selected by the consistency evaluation means based on a processing time registered in the database. . 前記処理時間算出手段により算出された前記処理時間推定ソフトウェアの処理時間を前記データベースに登録する登録手段を備えたことを特徴とする請求項１記載のソフトウェア処理時間推定システム。 2. The software processing time estimation system according to claim 1, further comprising registration means for registering the processing time of the processing time estimation software calculated by the processing time calculation means in the database. 前記一致性評価手段は、前記データベースの中から前記ソフトウェア解析手段により解析された前記処理時間推定対象ソフトウェアの特性との差が最も小さいソフトウェアを前記処理時間推定ソフトウェアとして選択することを特徴とする請求項１又は請求項２記載のソフトウェア処理時間推定システム。 The coincidence evaluation unit selects, as the processing time estimation software, software having the smallest difference from the characteristics of the processing time estimation target software analyzed by the software analysis unit from the database. The software processing time estimation system according to claim 1 or 2. 前記一致性評価手段は、前記データベースの中からソフトウェアに寄与する割合が一番高く、且つ前記処理時間推定対象ソフトウェアの特性との差が最も小さいソフトウェアを前記処理時間推定ソフトウェアとして選択することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載のソフトウェア処理時間推定システム。 The coincidence evaluation unit selects, as the processing time estimation software, software having the highest contribution rate to software from the database and having the smallest difference from the characteristics of the processing time estimation target software. The software processing time estimation system according to any one of claims 1 to 3. 処理時間を推定する処理時間推定対象ソフトウェアの名称とソースコードとを含むソフトウェア入力情報を受信する第１の受信ステップと、
前記処理時間推定対象ソフトウェアを実行する予定の実行予定ハードウェア条件を受信する第２の受信ステップと、
前記第１の受信ステップにより受信した前記ソフトウェア入力情報を基に前記処理時間推定ソフトウェアの特性を解析するソフトウェア解析ステップと、
前記処理時間推定対象ソフトウェアを実行する予定の実行予定ハードウェア条件を受信し、過去に実行されたソフトウェアの名称とこのソフトウェアを実行したハードウェア条件とこのソフトウェアが前記ハードウェア条件で実行されたときの処理時間とこのソフトウェアの特性とが対になった複数のソフトウェア情報が登録されたデータベースの中から前記ソフトウェア解析ステップにより解析された前記処理時間推定対象ソフトウェアの特性と一致し、且つ前記実行予定ハードウェア条件と一致するソフトウェアを前記処理時間推定ソフトウェアとして選択する一致性評価ステップと、
前記一致性評価ステップにより選択された前記処理時間推定ソフトウェアの処理時間を前記データベースに登録された処理時間を基に算出する処理時間算出ステップと、を備えたことを特徴とするソフトウェア処理時間推定方法。 A first reception step of receiving software input information including a name of a processing time estimation target software for estimating a processing time and a source code;
A second receiving step of receiving an execution scheduled hardware condition for executing the processing time estimation target software;
A software analysis step of analyzing characteristics of the processing time estimation software based on the software input information received in the first reception step;
When the scheduled execution hardware condition for executing the processing time estimation target software is received, the name of the software executed in the past, the hardware condition for executing the software, and the software executed under the hardware conditions A plurality of pieces of software information in which the processing time of the software and the characteristics of the software are paired with the characteristics of the processing time estimation target software analyzed by the software analysis step from the registered database, and the execution schedule A consistency evaluation step of selecting software that matches hardware conditions as the processing time estimation software;
And a processing time calculating step of calculating a processing time of the processing time estimation software selected in the matching evaluation step based on a processing time registered in the database. .
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