JP2010170168A - Flow rate control method and system - Google Patents
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Abstract
【課題】ハードウェアの故障などによりシステムに障害が発生し、ボトルネックとなる箇所がシステム内部で変わる場合においても、システムの稼働状態に応じた最適な流量制御値を設定する。
【解決手段】稼動監視サーバ80は、複数のサーバ群から構成されるシステムのサーバの稼動状況を監視し、非稼動状態のサーバを検知した場合には、稼動状態のサーバ台数の変更に基づきサーバ群ごとの処理能力である流量制御算出値82を算出する。また、稼動監視サーバ80は、算出した値で最も低い値を負荷分散装置40の流量制御値42に設定する。負荷分散装置40は、稼動監視サーバ80により設定された流量制御値42に基づき、システムのアクセス数を制限する流量制御を実行する。
【選択図】図1Even when a failure occurs in a system due to a hardware failure or the like, and a location that becomes a bottleneck changes within the system, an optimal flow control value is set according to the operating state of the system.
An operation monitoring server 80 monitors the operating status of a server of a system composed of a plurality of server groups, and when a non-operating server is detected, the server is based on a change in the number of operating servers. A flow control calculation value 82, which is a processing capacity for each group, is calculated. In addition, the operation monitoring server 80 sets the lowest calculated value as the flow control value 42 of the load distribution device 40. The load balancer 40 executes flow control for limiting the number of access of the system based on the flow control value 42 set by the operation monitoring server 80.
[Selection] Figure 1
Description
本発明は、コンピュータシステムにおいて、処理すべき情報処理量を制御する流量制御を行う技術に関する。この中でも特に、複数のコンピュータシステムが連携して所定の処理を実行するものに関する。 The present invention relates to a technique for performing flow rate control for controlling an information processing amount to be processed in a computer system. Among these, in particular, the present invention relates to a system in which a plurality of computer systems execute predetermined processing in cooperation.
近年、Webサイトは情報参照だけでなく、決済や予約などの様々なサービスを提供するWebシステムとして利用されている。このような状況の中、Webシステムでアクセスが集中し、予期しない大量の処理が発生した場合、システム処理の許容範囲を超えシステムが不安定になる恐れがある。その為、アクセスの流量制御は、流入されるアクセス量をシステムの許容範囲内に抑えシステムを安定稼働させる為に重要な設計要素である。 In recent years, Web sites are used not only as information references but also as Web systems that provide various services such as payment and reservation. Under such circumstances, when access is concentrated in the Web system and an unexpectedly large amount of processing occurs, the system processing may exceed the allowable range of the system processing and the system may become unstable. Therefore, the access flow rate control is an important design element in order to keep the system in stable operation while keeping the inflow access amount within the allowable range of the system.
特許文献1は、連携先システムと連携して所定の情報処理を実行するシステムに対する流量制御方法において、当該システムで理論上起動可能な理論スレッド数を算出し、前記理論スレッド数および前記連携先システムでのシステムリソース使用状況から適切な適切スレッド数を算出し、そのスレッド数を変化させるよう制御する流量制御方法である。算出されたスレッド数が現在のスレッド数より多い場合には増加させることで流量を増加させ、算出されたスレッド数が現在のスレッド数より少ない場合には、流量を減少させることで流量制御を実施する。
Webサービスのシステムでは、システムの安定稼働の為に想定以上のアクセスを受け付けない様、流量制御を施している。この流量制御は、一般的にシステムを構成する中で一番処理性能が劣っており、最初にボトルネックとなるサーバを基準として設計される。 In the Web service system, flow control is performed so as not to accept more access than expected for the stable operation of the system. This flow control generally has the worst processing performance in configuring a system, and is designed based on a server that becomes a bottleneck first.
しかしながら、ハードウェアの故障などシステムに障害が発生した場合、ボトルネックとなる箇所がシステム内部で変わる場合がある。このような場合、システムの稼働状態に応じた最適な流量制御値を即座に変更・反映することは困難であった。 However, when a failure occurs in the system, such as a hardware failure, the bottleneck location may change within the system. In such a case, it is difficult to immediately change and reflect the optimum flow rate control value according to the operating state of the system.
特許文献1では、当該システム内のリソース状況を調査し、当該システムにて取得したリソース情報を基に適切な流量を計算しそのスレッドを計算する方式である。
この方式に拠ると、流量計算の基となるCPU利用率や保留時間は平均値を利用するため、当該システムを構成するサーバ本体やオペレーティングシステムなどで障害が発生し、突発的に処理能力の著しい低下が発生した場合、スレッド数制御機能が動作するまでに時間がかかる可能性が指摘される。そのため、検知し流量制御が発生するまでに過剰な処理が流入し、処理遅延やシステムダウンが発生するという課題がある。
Japanese Patent Laid-Open No. 2004-228561 is a method of investigating the resource status in the system, calculating an appropriate flow rate based on the resource information acquired by the system, and calculating the thread.
According to this method, the CPU utilization rate and hold time that are the basis for flow rate calculation use average values, so a failure occurs in the server body or operating system that constitutes the system, and the processing capacity is suddenly significant. It is pointed out that when the decrease occurs, it may take time until the thread number control function operates. Therefore, there is a problem that excessive processing flows in before detection and flow rate control occur, resulting in processing delay and system down.
本発明では、システム内のどこの部分がボトルネックとなっているかを保持・管理する稼働監視サーバを設け、システムを構成する全サーバの稼働状態を定期的に監視させる。システムの稼働状態が異常になった場合、例えばサーバがハードウェア障害にて停止した場合には、障害が発生したサーバを検知し、保持しているボトルネック箇所に変更が発生しないか計算を行い、変更システムにて一元管理してある流量制御値を再設計し、この結果を反映させる。 In the present invention, an operation monitoring server for holding and managing which part of the system is a bottleneck is provided, and the operating states of all the servers constituting the system are periodically monitored. When the operating status of the system becomes abnormal, for example, when a server is stopped due to a hardware failure, the server where the failure occurred is detected and calculation is performed to determine whether there is a change in the retained bottleneck. The flow control value that is centrally managed by the change system is redesigned to reflect this result.
ハードウェアの故障などシステムに障害が発生し、システムのボトルネックとなる箇所に変化が発生した場合、最適な流量制御値を即座に設定する事により、アクセスの流量をシステム許容範囲内に抑え安定稼働させる事ができる。 When a system failure such as a hardware failure occurs and a change occurs in a location that becomes a bottleneck in the system, the optimal flow control value is set immediately to keep the access flow rate within the allowable range of the system. It can be operated.
以下、本発明を実施するための最良の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
図1は、本実施の形態におけるシステム構成図である。Webシステム20は、それぞれネットワークLAN30で接続された、負荷分散装置40、Webサーバ群50、アプリケーションサーバ群60、DBサーバ群70、および稼働監視サーバ80から構成される。
Hereinafter, the best mode for carrying out the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a system configuration diagram according to the present embodiment. The Web system 20 includes a load balancer 40, a
負荷分散装置40は、利用者端末10からのアクセスをWebサーバ群50へ処理を振り分けるほか、利用者端末10からのアクセスをWebシステム20全体で同時に処理可能な範囲内に抑えるために、利用者端末10からのアクセスによって利用者端末10と負荷分散装置40との間に発生するコネクションの数を制限し、Webシステム20全体で同時に処理可能以上の利用者端末10からのアクセスに対しては処理を受け付けずにエラーメッセージを返す機能を持つ。
The load balancer 40 distributes the access from the
稼働監視サーバ80は、Webサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の稼働状態を定期的に確認して、また、情報収集テーブル85、サーバ台数管理テーブル86、単体処理能力管理テーブル87および全体流量管理テーブル88に格納されたデータを用いて、Webシステム20全体で同時に処理可能なコネクションの数を流量制御算出値82として算出する。また、稼働監視サーバ80は、算出した流量制御算出値82を負荷分散装置40に送信し、Webシステム20全体で同時に処理可能なコネクションの数を流量制御値42として更新する。
The
次に、図2の情報収集テーブル300について説明する。
情報収集テーブル300は、図1の稼働監視サーバ80で格納しているデータテーブルのうちの1つであり、稼働監視サーバ80がWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70に対して定期的にアクセスをして、Webサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の稼働状態を確認した結果を示すデータが格納されている。
Next, the information collection table 300 in FIG. 2 will be described.
The information collection table 300 is one of the data tables stored in the
情報収集テーブル300のサーバ301には、運用担当者によって予め設定されたデータ、つまり、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のサーバ名が格納されている。また、グループ303にも、運用担当者によって予め設定されたデータ、つまり、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれにおいてグループ化したデータが格納されている。稼働状態302には、図1の稼働監視サーバ80がWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の全てのサーバに対して稼働状態を確認した結果のデータが随時格納されている。図1の稼働監視サーバ80がWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の全てのサーバに対して稼働状態を確認した結果、サーバが稼働中であればactiveというデータを、また、サーバが非稼働中であればinactiveというデータを、図1の稼働監視サーバ80が稼働状態302に格納している。
The
次に、図3のWebサーバ3号機が非稼働になったときの情報収集テーブルの更新(稼働中台数更新)について説明する。
図3の情報収集テーブル400,500は、図2に示す情報収集テーブルのことであり、情報収集テーブル400の状態から、図1の稼働監視サーバ80がWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の全てのサーバに対して稼働状態を確認した結果、情報収集テーブル500の状態となることを示しており、情報収集テーブルの更新を示している。
Next, update of the information collection table (update of the number of operating units) when the Web server No. 3 in FIG. 3 becomes non-operation will be described.
The information collection tables 400 and 500 in FIG. 3 are the information collection tables shown in FIG. 2. From the state of the information collection table 400, the
情報収集テーブル400は、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の全てのサーバが稼働中であることを示している。また、情報収集テーブル500は、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の全てのサーバのうち、Webサーバ3号機のみ非稼働中であることを示している。
The information collection table 400 indicates that all the servers of the
次に、図4のアプリケーションサーバ4号機が非稼働になったときの情報収集テーブルの更新(稼働中台数更新)について説明する。
情報収集テーブル600,700は、図2に示す情報収集テーブルのことであり、図3の情報収集テーブルの更新と同様の説明である。
Next, update of the information collection table when the application server No. 4 in FIG. 4 becomes non-operation (update of the number of operating units) will be described.
The information collection tables 600 and 700 are the information collection tables shown in FIG. 2, and have the same description as the update of the information collection table of FIG.
情報収集テーブル600は、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の全てのサーバが稼働中であることを示している。また、情報収集テーブル700は、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の全てのサーバのうち、アプリケーションサーバ4号機のみ非稼働中であることを示している。
The information collection table 600 indicates that all the servers of the
次に、図5のサーバ台数管理テーブル310について説明する。
サーバ台数管理テーブル310は、図1の稼働監視サーバ80で格納しているデータテーブルのうちの1つであり、Webサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれにおけるグループのサーバの台数のデータが格納されている。
Next, the server number management table 310 in FIG. 5 will be described.
The number-of-servers management table 310 is one of the data tables stored in the
サーバ台数管理テーブル310のグループ311には、運用担当者によって予め設定されたデータ、つまり、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれにおいてグループ化したデータが格納されている。また、台数312にも、運用担当者によって予め設定されたデータ、つまり、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれにおけるサーバの台数のデータが格納されている。
The
次に、図6のサーバ単体処理能力管理テーブル320について説明する。
サーバ単体処理能力管理テーブル320は、図1の稼働監視サーバ80で格納しているデータテーブルのうちの1つであり、Webサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれにおけるサーバ1台の平均処理能力、つまり、利用者端末10からのアクセスに対してサーバ1台で同時に処理可能な範囲のコネクション数のデータが格納されている。
Next, the server single processing capacity management table 320 of FIG. 6 will be described.
The single server processing capacity management table 320 is one of the data tables stored in the
サーバ単体処理能力管理テーブル320のグループ321には、運用担当者によって予め設定されたデータ、つまり、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれにおいてグループ化したデータが格納されている。また、最大流量322にも、運用担当者によって予め設定されたデータ、つまり、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれにおけるサーバ1台に対して、利用者端末10からのアクセスに対して同時に処理可能な範囲のコネクション数のデータが格納されている。
In the
次に、図7の全体流量管理テーブル330について説明する。
全体流量管理テーブル330は、図1の稼働監視サーバ80で格納しているデータテーブルのうちの1つであり、Webサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれにおけるグループの処理能力、つまり、利用者端末10からのアクセスに対してグループで同時に処理可能な範囲のコネクション数のデータが格納され、また、Webサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれにおけるグループのなかで、利用者端末10からのアクセスに対して同時に処理可能な範囲のコネクション数の最も小さい値のデータが格納されている。
Next, the overall flow rate management table 330 in FIG. 7 will be described.
The overall flow rate management table 330 is one of the data tables stored in the
また、全体流量管理テーブルに格納されている、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれにおけるグループで、利用者端末10からのアクセスに対して同時に処理可能な範囲のコネクション数のデータは、稼働監視サーバ80がWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の全てのサーバに対して稼働状態を確認した結果のデータが格納されている図2の情報収集テーブル300と、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれにおけるサーバ1台で、利用者端末10からのアクセスに対して同時に処理可能な範囲のコネクション数のデータが格納されている図6のサーバ単体処理能力管理テーブルの2つのテーブルで構成されるため、図2の情報収集テーブル300の稼働状態302のデータが更新される毎に、全体流量管理テーブルに格納されているコネクション数のデータも更新される。
Further, in the group in each of the
また、全体流量管理テーブルに格納されているコネクション数のデータは、図1の稼働監視サーバ80がWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の全てのサーバに対して稼働状態を確認したときと、その直前に稼働監視サーバ80がWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の全てのサーバに対して稼働状態を確認したときの2種類のデータが格納されている。
In addition, the
全体流量管理テーブル330のグループ331には、運用担当者によって予め設定されたデータ、つまり、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれにおいてグループ化したデータと、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれにおけるグループのなかで、利用者端末10からのアクセスに対して同時に処理可能な範囲のコネクション数の最も小さい値のデータを格納するためのデータが格納されている。現在値333には、図1の稼働監視サーバ80がWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の全てのサーバに対して稼働状態を確認したときの、Webサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれのグループにおける、利用者端末10からのアクセスに対して同時に処理可能な範囲のコネクション数のデータを、稼働監視サーバ80が格納している。
The
また、直前値332には、現在値333の直前に図1の稼働監視サーバ80がWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の全てのサーバに対して稼働状態を確認したときの、Webサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれのグループにおける、利用者端末10からのアクセスに対して同時に処理可能な範囲のコネクション数のデータを、稼働監視サーバ80が格納している。
Further, the immediately preceding
次に、図8のWebサーバ3号機が非稼働になったときの全体流量管理テーブルの更新(稼働中台数更新による流量変更-最小値変更あり)について説明する。
図8の全体流量管理テーブル430,530は、図7に示す全体流量管理テーブルのことであり、全体流量管理テーブル430の状態から、図1の稼働監視サーバ80がWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の全てのサーバに対して稼働状態を確認したときに更新される全体流量管理テーブル530の状態となることを示しており、全体流量管理テーブルの更新を示している。
Next, update of the entire flow rate management table when the Web server No. 3 in FIG. 8 becomes non-operational (flow rate change due to update of the number of operating units—minimum value change) will be described.
The overall flow rate management tables 430 and 530 in FIG. 8 are the overall flow rate management tables shown in FIG. 7. From the state of the overall flow rate management table 430, the
全体流量管理テーブル430は、図3の情報収集テーブル400の状態、つまり、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の全てのサーバが稼働中であるときの、Webサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれのグループにおける、利用者端末10からのアクセスに対して同時に処理可能な範囲のコネクション数のデータを示している。また、全体流量管理テーブル530は、図3の情報収集テーブル500の状態、つまり、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の全てのサーバのうち、Webサーバ3号機のみ非稼働中であるときの、Webサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれのグループにおける、利用者端末10からのアクセスに対して同時に処理可能な範囲のコネクション数のデータを示している。
The overall flow rate management table 430 is the state of the information collection table 400 in FIG. 3, that is, the Web server when all the servers of the
次に、図9のアプリケーションサーバ4号機が非稼働になったときの全体流量管理テーブルの更新(稼働中台数更新による流量変更-最小値変更なし)について説明する。
全体流量管理テーブル630,730は、図7に示す全体流量管理テーブルのことであり、図8の全体流量管理テーブルの更新と同様の説明である。
Next, the update of the entire flow rate management table when the application server No. 4 in FIG. 9 becomes inactive (flow rate change due to update of operating units-no change in minimum value) will be described.
The overall flow rate management tables 630 and 730 are the overall flow rate management table shown in FIG. 7, and have the same description as the update of the overall flow rate management table in FIG.
全体流量管理テーブル630は、図4の情報収集テーブル600の状態、つまり、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の全てのサーバが稼働中であるときの、Webサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれのグループにおける、利用者端末10からのアクセスに対して同時に処理可能な範囲のコネクション数のデータを示している。また、全体流量管理テーブル730は、図4の情報収集テーブル700の状態、つまり、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の全てのサーバのうち、アプリケーションサーバ4号機のみ非稼働中であるときの、Webサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれのグループにおける、利用者端末10からのアクセスに対して同時に処理可能な範囲のコネクション数のデータを示している。
The overall flow rate management table 630 is the state of the information collection table 600 in FIG. 4, that is, the Web server when all the servers of the
次に、図10の流量制御値算出処理の機能を説明する。
図10の流量制御値算出処理は、図1の稼働監視サーバ80の流量制御算出処理部81で実行される処理であり、稼働監視サーバ80がWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の稼働状態を確認し、利用者端末10からのアクセスに対してWebシステム20全体で同時に処理可能なコネクション数のデータを算出する。
Next, the function of the flow rate control value calculation process in FIG. 10 will be described.
The flow control value calculation process in FIG. 10 is a process executed by the flow control calculation processing unit 81 of the
ステップ1000では、本流量制御値算出処理のプログラム起動時に、図7の全体流量管理テーブル330を初期化するための準備処理を実行する。図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の全てのサーバが稼働中であった場合の、利用者端末10からのアクセスに対して同時に処理可能な範囲のコネクション数のデータを算出する。そのため、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれのグループにおけるサーバの台数と、サーバの単体処理能力の情報が必要である。
In step 1000, when the program of the flow rate control value calculation process is started, a preparation process for initializing the entire flow rate management table 330 in FIG. 7 is executed. Data of the number of connections within the range that can be processed simultaneously for access from the
稼働監視サーバ80は、グループの各値(本例では、A〜C)をキーとして図5のサーバ台数管理テーブル310からサーバの台数を抽出した結果のデータと、また、グループの各値(本例では、A〜C)をキーとして図6のサーバ単体処理能力管理テーブル320からサーバ1台の平均処理能力である最大流量322を抽出し、抽出した結果のデータを掛け合わせることで、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれのグループにおける、利用者端末10からのアクセスに対して同時に処理可能なコネクション数のデータを算出する。
The
本例では、Aグループをキーとして図5の台数管理テーブル310と図6のサーバ単体処理能力管理テーブル320を検索するとそれぞれ4と200というデータが抽出され、抽出された4と200を掛け合わせると800というデータとなる。よって、AグループのWebサーバは4台全てのサーバが稼働中であれば、図1の利用者端末10からのアクセスに対して同時に処理可能な範囲のコネクション数のデータが最大で800となる。Aグループと同様に、BグループおよびCグループも処理すると、それぞれ900、750というデータとなる。
In this example, when the number management table 310 in FIG. 5 and the server single processing capacity management table 320 in FIG. 6 are searched using the A group as a key,
ステップ1010では、図7の全体流量管理テーブル330を初期化する処理を実行する。稼働監視サーバ80は、ステップ1000で算出したデータを、図7の全体流量管理テーブル330の直前値332と現在値333の両方に格納する。Aグループ、BグループおよびCグループをキーとして直前値332と現在値333のそれぞれにおいて抽出したデータのうち最も小さい値のデータを、グループ331の最小値として格納する。
In
本例では、Aグループをキーとしてステップ1000で算出したデータを検索すると800というデータが抽出され、次に、この抽出された800というデータを、Aグループをキーとして図7の全体流量管理テーブル330の直前値332と現在値333にそれぞれ格納する。Aグループと同様に、BグループおよびCグループも処理すると、それぞれ900、750というデータを直前値332と現在値333のそれぞれに格納する。
In this example, when the data calculated in step 1000 is searched using the A group as a key,
また、Aグループ、BグループおよびCグループをキーとしてステップ1000を検索すると800、900および750というデータが抽出され、この抽出された800、900および750というデータのなかで最も小さい値のデータを検索すると750というデータが抽出される。この抽出された750というデータを、最小値をキーとして図7の全体流量管理テーブル330の直前値332と現在値333に格納する。
In addition, when step 1000 is searched using A group, B group, and C group as keys, data of 800, 900, and 750 are extracted, and the data of the smallest value among the extracted data of 800, 900, and 750 is searched. Then 750 data is extracted. The extracted
ステップ1020では、図1の稼働監視サーバ80は、図2の情報収集テーブル300の稼働状態302を初期化する処理を実行する。稼働監視サーバ80は、サーバ301の全てのサーバに対して稼働中の状態のデータ、つまり、全てactiveというデータを格納する。
In step 1020, the
本例では、図2の情報収集テーブル300の稼働状態302にactiveというデータを格納する。
In this example, data “active” is stored in the
ステップ1030では、図1の稼働監視サーバ80がWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の全てのサーバに対してアクセスをして、Webサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の全てのサーバに対して稼働状態を確認する。図1の稼働監視サーバ80がWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70の全てのサーバに対して稼働状態を確認した結果、稼働中の状態であるサーバであればactiveというデータを、非稼働中の状態であるサーバであればinactiveというデータとなる。
In step 1030, the
本例では、図3の情報収集テーブル500で示すように、Webサーバ3号機が非稼働中の場合はinactiveというデータとなり、Webサーバ3号機以外の全てのサーバが稼働中の場合はactiveというデータとなる。また、図4の情報収集テーブル700で示すように、アプリケーションサーバ4号機が非稼働中の場合はinactiveというデータとなり、アプリケーションサーバ4号機以外の全てのサーバが稼働中の場合はactiveというデータとなる。 In this example, as indicated by the information collection table 500 in FIG. 3, data is inactive when the Web server No. 3 is inactive, and data is active when all servers other than the Web server No. 3 are in operation. It becomes. Further, as shown in the information collection table 700 of FIG. 4, the data is inactive when the application server No. 4 is inactive, and the data is active when all servers other than the application server No. 4 are in operation. .
ステップ1040では、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のなかの稼働中のサーバ台数に増減があったかどうかを検知するため、全てのサーバをキーとしてステップ1030で確認したサーバの稼働状態と図2の情報収集テーブル300の稼働状態302を検索してサーバの稼働状態を抽出したデータを、全てのサーバをキーとして比較を行ない、サーバの稼働状態が同じであるのか、または異なるのかを判定する。
In
本例では、図3の情報収集テーブル500で示すように、Webサーバ3号機をキーとしてステップ1030で確認したサーバの稼働状態と図3の情報収集テーブル400の稼働状態402を検索すると、それぞれinactive、activeというデータが抽出され、異なるデータであると判定される。Webサーバ3号機と同様に、Webサーバ3号機以外のサーバでは、それぞれactive、activeというデータが抽出され、同じデータであると判定される。
In this example, as shown in the information collection table 500 of FIG. 3, when the server operation state confirmed in step 1030 and the
また、図4の情報収集テーブル700で示すように、アプリケーションサーバ4号機をキーとしてステップ1030で確認したサーバの稼働状態と図4の情報収集テーブル600の稼働状態602を検索すると、それぞれinactive、activeというデータが抽出され、異なるデータであると判定される。アプリケーションサーバ4号機と同様に、アプリケーションサーバ4号機以外のサーバでは、それぞれactive、activeというデータが抽出され、同じデータであると判定される。 As shown in the information collection table 700 of FIG. 4, when the server operating state confirmed in step 1030 and the operation state 602 of the information collecting table 600 of FIG. Is extracted and determined as different data. Similarly to the application server No. 4, the servers other than the application server No. 4 extract the data active and active, respectively, and determine that the data is the same.
ステップ1100では、ステップ1040で処理された、全てのサーバをキーとしてステップ1030で確認したサーバの稼働状態と図2の情報収集テーブル300の稼働状態302を抽出したデータを、全てのサーバをキーとして比較を行ない、全てのサーバのなかで1台でもinactiveとactive、またはactiveとinactiveというようにサーバの稼働状態が異なるというデータがあるかどうか、または、activeとactive、またはinactiveとinactiveというようにサーバの稼働状態が同じというデータなのかを判定する。
In step 1100, the server operation status checked in step 1030 and the data extracted from the
つまり、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のなかの稼働中のサーバ台数に増減があったかどうかを検知することができる。ステップ1040で処理された結果のデータが、サーバの稼働状態が全てのサーバで同じデータであればステップ1030に戻る。また、ステップ1040で処理された結果のデータが、サーバの稼働状態が全てのサーバのなかで1台でも異なるデータがあればステップ1200に進む。
That is, it is possible to detect whether the number of servers in operation in the
本例では、図3の情報収集テーブルの更新で示すように、ステップ1040で処理された結果のデータが、Webサーバ3号機ではinactiveとactiveの異なるデータになるため、ステップ1200に進むことになる。また、図4も同様であり、ステップ1200に進むことになる。
In this example, as shown in the update of the information collection table in FIG. 3, the data processed in
ステップ1200では、ステップ1100で、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のなかの稼働中のサーバ台数に増減があったと判定されたため、全てのサーバをキーとしてステップ1030で確認したサーバの稼働状態のなかで、稼働中の状態であるサーバであればactiveというデータを、非稼働中の状態であるサーバであればinactiveというデータを抽出して、全てのサーバをキーとして図2の情報収集テーブル300の稼働状態302に格納する。
In
本例では、図3の情報収集テーブル500の更新で示すように、Webサーバ3号機をキーとしてステップ1030で確認したサーバの稼働状態を検索してinactiveというデータを抽出して、Webサーバ3号機をキーとして図3の情報収集テーブル500の稼働状態502に格納する。また、Webサーバ3号機と同様に、Webサーバ3号機以外をキーとしてステップ1030で確認したサーバの稼働状態を検索してactiveというデータを抽出して、それぞれのサーバ名をキーとして図3の情報収集テーブル500の稼働状態502に格納する。
In this example, as shown in the update of the information collection table 500 in FIG. 3, the server operating state checked in step 1030 is searched using the Web server No. 3 as a key, and data called inactive is extracted. Is stored in the
また、図4の情報収集テーブル700で示すように、アプリケーションサーバ4号機をキーとしてステップ1030で確認したサーバの稼働状態を検索してinactiveというデータを抽出して、アプリケーションサーバ4号機をキーに、図4の情報収集テーブル700の稼働状態702に格納する。また、アプリケーションサーバ4号機と同様に、アプリケーションサーバ4号機以外をキーとしてステップ1030で判定したサーバの稼働状態のなかからactiveというデータを抽出して、それぞれのサーバ名をキーとして図4の情報収集テーブル700の稼働状態702に格納する。
Further, as shown in the information collection table 700 of FIG. 4, the server operating state checked in step 1030 is searched using the application server No. 4 as a key to extract data called inactive, and the application server No. 4 is used as a key. The information is stored in the
ステップ1210では、ステップ1100で、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のなかの稼働中のサーバ台数に増減があったと判定されたため、利用者端末10からのアクセスに対して、Webサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれのグループにおいて同時に処理可能なコネクション数のデータが増減する可能性がある。図1の利用者端末10からのアクセスに対して、Webサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれのグループにおいて同時に処理可能なコネクション数のデータを算出するために、Webサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれのグループにおいて稼働中の状態であるサーバの台数と、サーバの単体処理能力の情報が必要である。
In step 1210, since it was determined in step 1100 that the number of operating servers in the
グループの各値(本例では、A〜C)をキーとして図2の情報収集テーブル300の稼働状態302が稼働中の状態であるデータのサーバ台数、つまり、稼働状態がactiveのデータであるサーバ台数を抽出した結果のデータと、また、グループの各値(本例では、A〜C)をキーとして図6のサーバ単体処理能力管理テーブル320からサーバ1台の平均処理能力である最大流量322を抽出した結果のデータを掛けたデータを算出して、図1の利用者端末10からのアクセスに対して、Webサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれのグループにおいて同時に処理可能なコネクション数のデータを再計算する。
The number of data servers in which the
本例では、図3の情報収集テーブルの更新で示すように、Aグループをキーとして図3の情報収集テーブル500の稼働状態502からactiveの数を検索して3というデータを抽出して、また、Aグループをキーとして図6のサーバ単体処理能力管理テーブル320の最大流量322を検索して200というデータが抽出される。この抽出されたデータ、3と200を掛けると600というデータが算出される。
In this example, as shown in the update of the information collection table of FIG. 3, the number of actives is extracted from the operating
Aグループと同様に、BグループおよびCグループも処理すると、それぞれ900、750というデータが算出される。また、図4の情報収集テーブルの更新で示すように、Bグループをキーとして図4の情報収集テーブル700の稼働状態702からactiveの数を検索して5というデータを抽出して、また、Bグループをキーとして図6のサーバ単体処理能力管理テーブル320の最大流量322を検索して150というデータが抽出される。この抽出されたデータ、5と150を掛けると750というデータが算出される。Bグループと同様に、AグループおよびCグループも処理すると、それぞれ800、750というデータが算出される。
Similarly to the A group, when the B group and the C group are processed, data of 900 and 750 are calculated, respectively. Further, as shown in the update of the information collection table of FIG. 4, the number of active is retrieved from the operating
ステップ1220では、図7の全体流量管理テーブル330で管理する、図1の利用者端末10からのアクセスに対して、Webサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のそれぞれのグループにおいて同時に処理可能なコネクション数のデータを最新のデータに更新するため、グループの各値(本例では、A〜C)をキーとしてステップ1210で算出されたデータを抽出して、グループの各値(本例では、A〜C)をキーとして全体流量管理テーブル330の現在値333に格納する。
In step 1220, the
本例では、図8の全体流量管理テーブル530の更新で示すように、Aグループをキーとしてステップ1210を検索すると600というデータが抽出され、次に、この抽出された600というデータを、Aグループをキーとして図8の全体流量管理テーブル530の現在値533に格納する。Aグループと同様に、BグループおよびCグループも処理すると、それぞれ900、750というデータをそれぞれBグループおよびCグループをキーとして図8の全体流量管理テーブル530の現在値533に格納する。
In this example, as shown in the update of the overall flow rate management table 530 in FIG. 8, when the step 1210 is searched using the A group as a key,
また、図9の全体流量管理テーブル530の更新で示すように、Bグループをキーとしてステップ1210を検索すると750というデータが抽出され、次に、この抽出された750というデータを、Bグループをキーとして図9の全体流量管理テーブル730の現在値733に格納する。Bグループと同様に、AグループおよびCグループも処理すると、それぞれ800、750というデータをそれぞれAグループおよびCグループをキーとして図9の全体流量管理テーブル730の現在値733に格納する。
Further, as shown in the update of the overall flow rate management table 530 in FIG. 9, when the step 1210 is searched using the B group as a key,
ステップ1230では、図7の全体流量管理テーブル330で管理する、図1の利用者端末10からのアクセスに対して、Webシステム20全体で同時に処理可能なコネクション数のデータを最新のデータに更新するため、グループの各値(本例では、A〜C)をキーとしてステップ1220で更新された全体流量管理テーブル330の現在値333を検索して最も小さい値のデータを抽出して、最小値をキーとして現在値333の最小値に格納する。
In step 1230, for the access from the
本例では、図8の全体流量管理テーブル530の更新で示すように、Aグループ、BグループおよびCグループをキーとして図8の全体流量管理テーブル530の現在値533を検索すると、600、900および750というデータが抽出され、この抽出された600、900および750というデータのなかで最も小さい値を検索すると600というデータが抽出される。この抽出された600というデータを、最小値をキーとして図8の全体流量管理テーブル530の現在値533に格納する。
In this example, as shown in the update of the overall flow rate management table 530 in FIG. 8, when the
また、図9の全体流量管理テーブル730の更新で示すように、Aグループ、BグループおよびCグループをキーとして図9の全体流量管理テーブル730の現在値733を検索すると、800、750および750というデータが抽出され、この抽出された800、750および750というデータのなかで最も小さい値を検索すると750というデータが抽出される。この抽出された750というデータを、最小値をキーとして図9の全体流量管理テーブル730の現在値733に格納する。
Further, as shown in the update of the overall flow rate management table 730 in FIG. 9, when the
ステップ1240では、ステップ1100で、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のなかの稼働中のサーバ台数に増減があったため、図1の利用者端末10からのアクセスに対してWebシステム20全体で同時に処理可能なコネクション数のデータが増減する可能性がある。そのため、最小値をキーとして図7の全体流量管理テーブル330の直前値332と現在値333をそれぞれ検索して最小値のデータを抽出して、直前値332の最小値データと現在値333の最小値データが同じデータであるか、異なるデータであるかを比較する。
In step 1240, since the number of operating servers in the
本例では、図8の全体流量管理テーブル530の更新で示すように、最小値をキーとして図8の全体流量管理テーブル530の直前値532と現在値533をそれぞれ検索して、750および600というデータを抽出すると、最小値データが異なるデータであると判定される。また、図9の全体流量管理テーブル730の更新で示すように、最小値をキーとして図9の全体流量管理テーブル730の直前値732と現在値733をそれぞれ検索して、750および750というデータを抽出すると、最小値データが同じデータであると判定される。
In this example, as shown in the update of the overall flow rate management table 530 of FIG. 8, the
ステップ1300では、ステップ1240で比較をした全体流量管理テーブル330の直前値332と現在値333のそれぞれの最小値データが異なるかどうかを判定する。つまり、ステップ1100で、図1のWebサーバ群50、アプリケーションサーバ群60およびDBサーバ群70のなかの稼働中のサーバ台数の増減により、利用者端末10からのアクセスに対してWebシステム20全体で同時に処理可能なコネクション数のデータが増減したかどうかを判定することができる。ステップ1240で比較をした全体流量管理テーブル330の直前値332と現在値333のそれぞれの最小値データが同じデータであればステップ1500に進む。また、ステップ1240で比較をした全体流量管理テーブル330の直前値332と現在値333のそれぞれの最小値データが異なるデータであればステップ1400に進む。
In step 1300, it is determined whether or not the minimum value data of the immediately preceding
本例では、図8の全体流量管理テーブル530の更新で示すように、最小値をキーとしてステップ1240で比較をした結果のデータを検索すると、750および600というデータが抽出され、最小値データが異なるデータであると判定されるためステップ1400に進む。また、図9の全体流量管理テーブル730の更新で示すように、最小値をキーとしてステップ1240で比較をした結果のデータを検索すると、750および750というデータが抽出され、最小値データが同じデータであると判定されるためステップ1500に進む。
In this example, as shown in the update of the overall flow rate management table 530 in FIG. 8, when searching the data as a result of comparison in step 1240 using the minimum value as a key,
ステップ1400では、ステップ1300で、図1の利用者端末10からのアクセスに対してWebシステム20全体で同時に処理可能なコネクション数のデータが増減したことにより、Webシステム20全体で同時に処理可能なコネクション数のデータを制御している負荷分散装置40に対してコネクション数のデータを設定している流量制御値42を更新する必要があるため、最小値をキーとして図7の全体流量管理テーブル330の現在値333を検索して最小値データを抽出して、稼働監視サーバ80で管理する流量制御算出値82に格納する。
In step 1400, the number of connections that can be processed simultaneously in the entire web system 20 for the access from the
本例では、図8の全体流量管理テーブル530の更新で示すように、最小値をキーとして図8の全体流量管理テーブル530の現在値533を検索して600というデータを抽出して、抽出した600というデータを図1の稼働監視サーバ80で管理する流量制御算出値82に格納する。
In this example, as shown in the update of the overall flow management table 530 of FIG. 8, the
ステップ1410では、ステップ1400で格納した図1の流量制御算出値82を負荷分散装置40に送信する。
本例では、図8の全体流量管理テーブル530の更新で示すように、ステップ1400で600というデータを格納した流量制御算出値82を、図1の負荷分散装置40に送信する。
In step 1410, the flow rate control calculated value 82 of FIG. 1 stored in step 1400 is transmitted to the load balancer 40.
In this example, as shown in the update of the overall flow rate management table 530 in FIG. 8, the flow rate control calculated value 82 storing the data of 600 in step 1400 is transmitted to the load balancer 40 in FIG.
ステップ1500では、グループの各値(本例では、A〜C)をキーとして図7の全体流量管理テーブル330の現在値333を検索して抽出したデータを、グループの各値(本例では、A〜C)をキーとして直前値332に格納する。つまり、グループ331それぞれにおける直前値332と現在値333のデータが同じデータになる。本処理終了後、ステップ1030に進む。
In Step 1500, each group value (A to C in this example) is used as a key to search and extract the
本例では、図8の全体流量管理テーブル530の更新で示すように、Aグループをキーとして全体流量管理テーブル530の現在値533を検索すると600というデータが抽出され、この抽出された600というデータを、Aグループをキーとして全体流量管理テーブル530の直前値532に格納する。Aグループと同様に、Bグループ、Cグループおよび最小値も処理すると、それぞれ900、750および600というデータを全体流量管理テーブル530の直前値532にそれぞれ格納する。本処理終了後はステップ1030に進む。また、図9の全体流量管理テーブル730の更新で示すように、Bグループをキーとして全体流量管理テーブル730の現在値733を検索すると750というデータが抽出され、この抽出された750というデータを、Bグループをキーとして全体流量管理テーブル730の直前値732に格納する。Bグループと同様に、Aグループ、Cグループおよび最小値も処理すると、それぞれ800、750および750というデータを全体流量管理テーブル730の直前値732にそれぞれ格納する。本処理終了後はステップ1030に進む。
In this example, as shown in the update of the overall flow rate management table 530 in FIG. 8, when the
次に、図11の流量制御値更新処理の機能を説明する。
ステップ2000では、図11の流量制御値更新処理は、図1の負荷分散装置40の流量制御値更新処理部41で実行される処理であり、図10のステップ1410で処理した、図1の稼働監視サーバ80から送信した、利用者端末10からのアクセスに対してWebシステム20全体で同時に処理可能なコネクション数のデータを格納した流量制御算出値82を受信し、稼働監視サーバ80から受信した流量制御算出値82のデータを、負荷分散装置40で管理する流量制御値42に格納する。
Next, the function of the flow rate control value update process in FIG. 11 will be described.
In
本例では、図10のステップ1410で処理した、図1の稼働監視サーバ80から送信された600というデータが格納された流量制御算出値82を受信して、受信した600というデータを流量制御値42に格納する。よって、図1の利用者端末10からのアクセスに対してWebシステム20全体で同時に処理可能なコネクションの数が750から600に更新される。
In this example, the flow control calculated value 82 stored in the data of 600 transmitted from the
10 利用者端末
11 ネットワーク
20 Webシステム
30 ネットワークLAN
40 負荷分散装置
41 流量制御値更新処理部
42 流量制御値
50 Webサーバ群
60 アプリケーションサーバ群
70 DBサーバ群
80 稼動監視サーバ
81 流量制御算出処理部
82 流量制御算出値
85 情報収集テーブル
86 サーバ台数管理テーブル
87 単体処理能力管理テーブル
88 全体流量管理テーブル
10 User terminal 11 Network 20
40
Claims (1)
前記第1乃至第3のサーバ群を構成する第1乃至第3のサーバの台数および各々の処理能力を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記第1乃至第3のサーバの台数および各々の処理能力とに基づいて、前記第1乃至第3のサーバ群ごとの処理能力を示す全体流量を算出する全体流量算出手段と、
前記流量制御値により算出された前記第1乃至第3のサーバ群ごとの全体流量のなかで最も低い値を、前記負荷分散装置の設定値である流量制御算出値として設定する流量制御算出値設定手段と、
前記第1乃至第3のサーバ群を構成するサーバの稼動状況を監視する稼動状況監視手段と、
前記稼動状況監視手段により、前記サーバが非稼動であることを検知した場合に、前記記憶手段に記憶された前記第1乃至第3のサーバの台数を更新する手段とを有することを特徴とする稼動監視サーバ。 A first server group composed of a plurality of first servers, a second server group composed of a plurality of second servers, a third server group composed of a plurality of third servers, and settings In an operation monitoring server connected via a network to a load balancer that limits the number of accesses to the first to third server groups based on values,
Storage means for storing the number of first to third servers constituting each of the first to third server groups and each processing capacity;
Based on the number of the first to third servers stored in the storage means and the processing capacity of each of the first to third servers, the total flow calculation for calculating the total flow indicating the processing capacity for each of the first to third server groups. Means,
Flow rate control calculation value setting for setting the lowest value among the total flow rates for each of the first to third server groups calculated by the flow rate control value as a flow rate control calculation value that is a setting value of the load distribution device Means,
Operating status monitoring means for monitoring the operating status of the servers constituting the first to third server groups;
And a means for updating the number of the first to third servers stored in the storage means when the operating status monitoring means detects that the server is not in operation. Operation monitoring server.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2009009445A JP2010170168A (en) | 2009-01-20 | 2009-01-20 | Flow rate control method and system |
Applications Claiming Priority (1)
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Publications (1)
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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