JPH05334102A - Device for forecasting job execution status - Google Patents
Device for forecasting job execution statusInfo
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- JPH05334102A JPH05334102A JP4161990A JP16199092A JPH05334102A JP H05334102 A JPH05334102 A JP H05334102A JP 4161990 A JP4161990 A JP 4161990A JP 16199092 A JP16199092 A JP 16199092A JP H05334102 A JPH05334102 A JP H05334102A
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Abstract
Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明はジョブ実行状況予測装置
に関し、具体的には、想定した幾つかのジョブを情報処
理装置で実行させた場合に各ジョブが何時終了するかを
自動的に計算して出力するジョブ実行状況予測装置に関
する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a job execution status predicting apparatus, and more specifically, it automatically calculates when each job is finished when several supposed jobs are executed by an information processing apparatus. The present invention relates to a job execution status prediction device that outputs the same.
【0002】[0002]
【従来の技術】一般に、情報処理装置において処理すべ
きジョブの数や規模が増大すると、全てのジョブが終了
するまでの時間が長くなる。このため、終業時刻までに
全てのジョブの実行を終了させなければならない部署や
部門等においては、新たな業務にかかるジョブを新規に
投入するのに先立って、そのジョブを投入した場合にジ
ョブの終了時刻がどうなるかを事前に予測し、若し終業
時刻を過ぎても終了しないジョブが生じるのであれば、
情報処理装置のレベルアップ等の対策を早急にたてる必
要がある。2. Description of the Related Art Generally, as the number and scale of jobs to be processed in an information processing apparatus increases, it takes a longer time to finish all jobs. Therefore, in a department or department that must finish the execution of all jobs by the end time, before submitting a new job for a new job, the job Predict what the end time will be in advance, and if there is a job that does not end even after the end time,
There is an urgent need to take measures such as upgrading the level of information processing equipment.
【0003】従来、このようなジョブの終了時刻は、変
更後の各ジョブの情報に従って机上で予測計算を行うこ
とで予測している。Conventionally, the end time of such a job is predicted by performing a prediction calculation on a desk according to the information of each job after the change.
【0004】[0004]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな机上計算による予測では、ジョブ数が少ないうちは
余り問題にはならないが、ジョブ数が多くなると計算量
が膨大になり、結果を得るまでに長い時間がかかるばか
りか計算ミスも増えるという問題点がある。However, such a prediction by desktop calculation does not cause much problem when the number of jobs is small, but when the number of jobs is large, the amount of calculation becomes enormous, and a result cannot be obtained. There is a problem that not only it takes a long time but also calculation errors increase.
【0005】本発明はこのような事情に鑑みて為された
ものであり、その目的は、想定した幾つかのジョブを情
報処理装置で実行させた場合に各ジョブが何時終了する
かを自動的に計算して出力するジョブ実行状況予測装置
を提供することにある。The present invention has been made in view of such circumstances, and an object thereof is to automatically determine when each job ends when some supposed jobs are executed by an information processing apparatus. The object is to provide a job execution status prediction device that calculates and outputs the job execution status.
【0006】[0006]
【課題を解決するための手段】本発明は上記の目的を達
成するために、情報処理装置で実行される各バッチ・ジ
ョブに関するCPU時間,CPU使用率および経過時間
のうちの少なくとも2つと開始条件とを記憶する記憶手
段と、入力装置からの入力に応答して、前記記憶手段に
記憶された情報を修正し、または/および、新たなバッ
チ・ジョブに関するCPU時間,CPU使用率および経
過時間のうちの少なくとも2つと開始条件とを加えて予
測対象ジョブ情報を生成するジョブ情報生成手段と、該
ジョブ情報生成手段で生成された予測対象ジョブ情報に
従って、業務開始時刻以降の各単位時間について、新た
に起動するバッチ・ジョブの判定,その単位時間内で実
行される各バッチ・ジョブに実際に割り当て可能なCP
U使用率の算出,該算出結果に基づく各バッチ・ジョブ
のCPU時間の累積を行うことにより、各バッチ・ジョ
ブの終了時刻を算出する算出手段と、該算出手段によっ
て算出された各バッチ・ジョブの終了時刻を出力装置よ
り出力する出力手段とを備えている。In order to achieve the above object, the present invention has at least two of CPU time, CPU usage rate and elapsed time and a start condition for each batch job executed in an information processing apparatus. And responsive to input from an input device to modify information stored in the storage means and / or to store CPU time, CPU utilization and elapsed time for a new batch job. According to the job information generating means for generating the prediction target job information by adding at least two of them and the start condition, and for each unit time after the business start time according to the prediction target job information generated by the job information generating means, CP job that can be assigned to each batch job executed within the unit time
Calculation means for calculating the end time of each batch job by calculating the U usage rate and accumulating the CPU time of each batch job based on the calculation result, and each batch job calculated by the calculation means And an output unit for outputting the end time of (3) from the output device.
【0007】また、バッチ・ジョブ以外にオンライン・
ジョブも実行する情報処理装置についてもジョブ実行状
況が予測できるようにするために、情報処理装置で実行
されるオンライン・ジョブに関する各単位時間毎のCP
U使用率と、各バッチ・ジョブに関するCPU時間,C
PU使用率および経過時間のうちの少なくとも2つと開
始条件とを記憶する記憶手段と、入力装置からの入力に
応答して、前記記憶手段に記憶された情報を修正し、ま
たは/および、新たなバッチ・ジョブに関するCPU時
間,CPU使用率および経過時間のうちの少なくとも2
つと開始条件とを加えて予測対象ジョブ情報を生成する
ジョブ情報生成手段と、該ジョブ情報生成手段で生成さ
れた予測対象ジョブ情報に従って、業務開始時刻以降の
各単位時間について、新たに起動するジョブの判定,そ
の単位時間内で実行されるオンライン・ジョブのCPU
使用率を確保した残りのCPU使用率に基づく各バッチ
・ジョブに実際に割り当て可能なCPU使用率の算出,
該算出結果に基づく各バッチ・ジョブのCPU時間の累
積を行うことにより、各バッチ・ジョブの終了時刻を算
出する算出手段と、該算出手段によって算出された各バ
ッチ・ジョブの終了時刻を出力装置より出力する出力手
段とを備えている。In addition to batch jobs, online
In order to predict the job execution status of an information processing apparatus that also executes jobs, a CP for each unit time relating to an online job executed by the information processing apparatus
U utilization, CPU time for each batch job, C
Storage means for storing at least two of the PU usage rate and the elapsed time and the start condition, and in response to the input from the input device, modify the information stored in the storage means and / or create a new one. At least 2 of CPU time, CPU usage and elapsed time for batch jobs
The job information generation means for generating the prediction target job information by adding the start condition and the start condition, and the newly started job for each unit time after the business start time according to the prediction target job information generated by the job information generation means. Determination, CPU of online job executed within the unit time
Calculation of the CPU usage rate that can be actually assigned to each batch job based on the remaining CPU usage rate for which the usage rate has been secured,
A calculation unit that calculates the end time of each batch job by accumulating the CPU time of each batch job based on the calculation result, and an output device that outputs the end time of each batch job calculated by the calculation unit And output means for outputting more.
【0008】更に、特定日には別途のジョブを実行する
ために或る決められたCPU使用率だけその別途のジョ
ブ用に確保しておかなければならない情報処理装置に対
しても適用できるように、前記記憶手段に、特定日処理
枠としてのCPU使用率を記憶し、前記算出手段は、前
記入力装置から特定日処理の指定を受けることにより、
前記特定日処理枠としてのCPU使用率を確保した残り
のCPU使用率からオンライン・ジョブのCPU使用率
を確保し、更にその残りのCPU使用率から各バッチ・
ジョブに実際に割り当て可能なCPU使用率の算出を行
う構成を有している。Further, the present invention can be applied to an information processing apparatus which has to reserve a predetermined CPU usage rate for a separate job in order to execute the separate job on a specific day. By storing the CPU usage rate as a specific day processing frame in the storage means, and the calculation means by receiving the designation of the specific day processing from the input device,
The CPU usage rate of the online job is secured from the remaining CPU usage rate that secures the CPU usage rate as the specific day processing frame, and each batch
It has a configuration for calculating a CPU usage rate that can be actually assigned to a job.
【0009】[0009]
【作用】本発明のジョブ実行状況予測装置においては、
記憶手段が、情報処理装置で実行される各バッチ・ジョ
ブに関するCPU時間,CPU使用率および経過時間の
うちの少なくとも2つと開始条件とを記憶しており、利
用者がキーボード等の入力装置から修正情報や追加情報
を入力すると、ジョブ情報生成手段が、それに応答し
て、記憶手段に記憶された情報を修正し、または/およ
び、新たなバッチ・ジョブに関するCPU時間,CPU
使用率および経過時間のうちの少なくとも2つと開始条
件とを加えて予測対象ジョブ情報を生成する。その後、
算出手段が、ジョブ情報生成手段で生成された予測対象
ジョブ情報に従って、業務開始時刻以降の各単位時間に
ついて、新たに起動するバッチ・ジョブの判定,その単
位時間内で実行される各バッチ・ジョブに実際に割り当
て可能なCPU使用率の算出,該算出結果に基づく各バ
ッチ・ジョブのCPU時間の累積を行うことにより、各
バッチ・ジョブの終了時刻を算出し、出力手段が、算出
手段によって算出された各バッチ・ジョブの終了時刻を
出力装置より出力する。In the job execution status prediction apparatus of the present invention,
The storage means stores at least two of the CPU time, the CPU usage rate, and the elapsed time for each batch job executed in the information processing apparatus and the start condition, and the user corrects the input apparatus such as a keyboard. Upon entering the information or additional information, the job information generation means responsively modifies the information stored in the storage means and / or the CPU time, CPU, for the new batch job.
At least two of the usage rate and the elapsed time and the start condition are added to generate the prediction target job information. afterwards,
According to the prediction target job information generated by the job information generation means, the calculation means determines a batch job to be newly started for each unit time after the business start time, and each batch job executed within that unit time. The CPU utilization rate that can be actually assigned to each batch job is calculated, and the CPU time of each batch job is accumulated based on the calculation result to calculate the end time of each batch job, and the output means calculates it by the calculation means. The end time of each batch job is output from the output device.
【0010】また、バッチ・ジョブ以外にオンライン・
ジョブも実行する情報処理装置についてもジョブ実行状
況が予測できるジョブ実行状況予測装置においては、記
憶手段が、情報処理装置で実行されるオンライン・ジョ
ブに関する各単位時間毎のCPU使用率と、各バッチ・
ジョブに関するCPU時間,CPU使用率および経過時
間のうちの少なくとも2つと開始条件とを記憶してお
り、利用者がキーボード等の入力装置から修正情報や追
加情報を入力すると、ジョブ情報生成手段が、それに応
答して、記憶手段に記憶された情報を修正し、または/
および、新たなバッチ・ジョブに関するCPU時間,C
PU使用率および経過時間のうちの少なくとも2つと開
始条件とを加えて予測対象ジョブ情報を生成する。そし
て、算出手段が、ジョブ情報生成手段で生成された予測
対象ジョブ情報に従って、業務開始時刻以降の各単位時
間について、新たに起動するジョブの判定,その単位時
間内で実行されるオンライン・ジョブのCPU使用率を
確保した残りのCPU使用率に基づく各バッチ・ジョブ
に実際に割り当て可能なCPU使用率の算出,該算出結
果に基づく各バッチ・ジョブのCPU時間の累積を行う
ことにより、各バッチ・ジョブの終了時刻を算出し、出
力手段が、算出手段によって算出された各バッチ・ジョ
ブの終了時刻を出力装置より出力する。In addition to batch jobs, online
In a job execution status prediction device capable of predicting the job execution status of an information processing apparatus that also executes a job, the storage means has a CPU usage rate for each unit time and a batch for an online job executed by the information processing apparatus.・
At least two of the CPU time, the CPU usage rate, and the elapsed time regarding the job and the start condition are stored, and when the user inputs the correction information or the additional information from the input device such as the keyboard, the job information generation means In response to modifying the information stored in the storage means, or /
And the CPU time, C, for the new batch job
At least two of the PU usage rate and the elapsed time and the start condition are added to generate the prediction target job information. Then, the calculation unit determines a job to be newly started for each unit time after the business start time according to the prediction target job information generated by the job information generation unit, and determines an online job executed within the unit time. Each batch job is calculated by calculating the CPU usage rate that can be actually assigned to each batch job based on the remaining CPU usage rate that secures the CPU usage rate, and by accumulating the CPU time of each batch job based on the calculation result. The job end time is calculated, and the output means outputs the end time of each batch job calculated by the calculation means from the output device.
【0011】更に、特定日には所定のCPU使用率だけ
別途ジョブ用に確保しておかなければならない情報処理
装置についてもジョブ実行状況が予測できるジョブ実行
状況予測装置においては、記憶手段が更に特定日処理枠
としてのCPU使用率を記憶しており、算出手段は、入
力装置から特定日処理の指定を受けることにより、特定
日処理枠としてのCPU使用率を確保した残りのCPU
使用率からオンライン・ジョブのCPU使用率を確保
し、更にその残りのCPU使用率から各バッチ・ジョブ
に実際に割り当て可能なCPU使用率の算出を行う。Further, in the job execution status prediction apparatus capable of predicting the job execution status of the information processing apparatus which must be reserved for the job by the predetermined CPU usage rate on the specific day, the storage means is further specified. The CPU usage rate as a daily processing frame is stored, and the calculation means receives the designation of the specific day processing from the input device, and the remaining CPUs that have secured the CPU usage rate as the specific day processing frame.
The CPU usage rate of the online job is secured from the usage rate, and the CPU usage rate that can be actually assigned to each batch job is calculated from the remaining CPU usage rate.
【0012】[0012]
【実施例】次に本発明の実施例について図面を参照して
詳細に説明する。Embodiments of the present invention will now be described in detail with reference to the drawings.
【0013】図1を参照すると、本発明のジョブ実行状
況予測装置の一実施例は、制御部1と外部記憶装置2と
キーボード3と表示部4とプリンタ5とで構成され、制
御部1は読出手段11,メモリ12,ジョブ情報生成手
段13,算出手段14,出力手段15およびグラフ化手
段16を含み、外部記憶装置2はファイル21,22を
含んでいる。Referring to FIG. 1, an embodiment of the job execution status predicting apparatus of the present invention comprises a control unit 1, an external storage device 2, a keyboard 3, a display unit 4 and a printer 5, and the control unit 1 The reading means 11, the memory 12, the job information generating means 13, the calculating means 14, the outputting means 15 and the graphing means 16 are included, and the external storage device 2 includes files 21 and 22.
【0014】ファイル21は、予測対象とする情報処理
装置で現在実行されているオンライン・ジョブに関する
各単位時間毎のCPU使用率と、各バッチ・ジョブに関
するCPU時間,CPU使用率,経過時間および開始条
件と、特定日処理枠としてのCPU使用率とを記憶する
ファイルであり、その記憶内容の一例を図2に示す。The file 21 includes a CPU usage rate for each unit time related to an online job currently executed in the information processing apparatus to be predicted, a CPU time related to each batch job, a CPU usage rate, an elapsed time and a start. It is a file that stores the conditions and the CPU usage rate as the specific day processing frame, and an example of the stored contents is shown in FIG.
【0015】なお、図2の例は、説明を簡略化するため
に、予測対象とする情報処理装置の運用時間帯を9:0
0〜10:00とし、その運用時間帯にわたって常時稼
動するオンライン・ジョブAのCPU使用率は10分間
隔の平均値を保持している。また、各バッチ・ジョブ
B,Cの経過時間はCPU処理時間と外部ファイルのア
クセス時間との合計時間であり、CPU時間はその合計
時間中のCPU処理時間を表し、CPU使用率はCPU
時間を経過時間で除した割合を示す。即ち、CPU時間
をα,経過時間をβ(≧α)とすると、CPU使用率は
α/β×100%となる。このCPU使用率は、CPU
が幾ら空いていてもこれ以上は使用できないというリミ
ット値でもある。In the example of FIG. 2, in order to simplify the explanation, the operating time zone of the information processing apparatus to be predicted is 9: 0
The CPU usage rate of the online job A, which is constantly operating over the operating time period, holds an average value for every 10 minutes. Further, the elapsed time of each batch job B, C is the total time of the CPU processing time and the access time of the external file, the CPU time represents the CPU processing time in the total time, and the CPU usage rate is the CPU.
Indicates the ratio of time divided by elapsed time. That is, when the CPU time is α and the elapsed time is β (≧ α), the CPU usage rate is α / β × 100%. This CPU usage rate is
It is also a limit value that it can not be used any more even if it is empty.
【0016】なお、以下の動作説明で明らかになるよう
に、バッチジョブの実行状況の予測はCPU時間とCP
U使用率とを用いて行うので、経過時間は本来不要であ
るが、本実施例では利用者の便宜のために記憶してい
る。また、CPU時間はCPU使用率と経過時間とから
求まり、CPU使用率はCPU時間と経過時間とから求
まるので、実際には、CPU時間,CPU使用率,経過
時間の少なくとも2つを記憶していれば足りる。As will be apparent from the following explanation of the operation, the prediction of the execution status of the batch job is performed by CPU time and CP.
Since it is performed by using the U usage rate, the elapsed time is essentially unnecessary, but is stored for the convenience of the user in this embodiment. Further, the CPU time is obtained from the CPU usage rate and the elapsed time, and the CPU usage rate is obtained from the CPU time and the elapsed time. Therefore, at least two of the CPU time, the CPU usage rate, and the elapsed time are actually stored. It's enough.
【0017】以下、本実施例の動作を説明する。The operation of this embodiment will be described below.
【0018】利用者がキーボード3を操作してファイル
21の読み出しを指示すると、制御部1の読出手段11
は、ファイル21に記憶された図2に示すような情報を
読み出してメモリ12に格納すると共にその内容を表示
部4にモニタ表示する。When the user operates the keyboard 3 to instruct to read the file 21, the reading means 11 of the control unit 1
2 reads out the information as shown in FIG. 2 stored in the file 21, stores it in the memory 12, and displays the content on the display unit 4 on the monitor.
【0019】次に利用者が、キーボード3から修正指示
や追加情報を入力すると、ジョブ情報生成手段13はそ
れに従ってメモリ12の内容を変更することにより(こ
のとき表示部4の表示も同時に変更される)、メモリ1
2上に予測対象ジョブ情報を生成する。Next, when the user inputs a correction instruction or additional information from the keyboard 3, the job information generating means 13 changes the contents of the memory 12 accordingly (at this time, the display of the display unit 4 is also changed. Memory 1
2 to generate prediction target job information.
【0020】今、例として、利用者が例えば図3に示す
ような新たなバッチ・ジョブDに関する情報をキーボー
ド3から入力したとすると、ジョブ情報生成手段13は
この入力された情報をメモリ12中に追加することで、
図2に示される特性のオンライン・ジョブA,バッチ・
ジョブB,Cおよび特定日処理枠ならびに新たに追加さ
れたバッチ・ジョブDに関する情報を予測対象ジョブ情
報とする。As an example, if the user inputs information on a new batch job D as shown in FIG. 3 from the keyboard 3, the job information generating means 13 stores the input information in the memory 12. By adding
Online job A, batch with the characteristics shown in FIG.
Information about the jobs B and C, the specific day processing frame, and the newly added batch job D is used as the prediction target job information.
【0021】次に利用者が、予測したい処理日として平
常日,特定日の何れかを指定して予測開始をキーボード
3から指示すると、算出手段14が動作を開始する。Next, when the user designates either a normal day or a specific day as the processing date to be predicted and instructs the prediction start from the keyboard 3, the calculating means 14 starts the operation.
【0022】算出手段14は、予測したい処理日として
平常日が指定されたら利用可能なCPU使用率として1
00%を設定し、特定日が指定されたらメモリ12中の
予測対象ジョブ情報に設定された特定日処理枠を100
%から差し引いた残りを利用可能なCPU使用率として
設定し、業務開始時刻の9:00以降の例えば10分間
隔毎の各単位時間について、新たに起動するジョブの判
定,その単位時間内で実行されるオンライン・ジョブA
のCPU使用率を確保した残りの利用可能CPU使用率
に基づく各バッチ・ジョブB,C,Dに実際に割り当て
可能なCPU使用率の算出,この算出結果に基づく各バ
ッチ・ジョブB,C,DのCPU時間の累積を行うこと
により、各バッチ・ジョブの終了時刻を含むジョブ実行
状況情報を生成する。The calculation means 14 uses 1 as the CPU utilization rate that can be used when a normal day is designated as the processing day to be predicted.
If 00% is set and a specific day is specified, the specific day processing frame set in the prediction target job information in the memory 12 is set to 100.
The remaining CPU deducted from% is set as the usable CPU usage rate, and for each unit time, for example, every 10 minutes, after 9:00 of the work start time, determination of a job to be newly started, execution within that unit time Online job A
Calculation of the CPU usage rate that can be actually assigned to each of the batch jobs B, C, and D based on the remaining available CPU usage rate that secures the CPU usage rate of each of the batch jobs B, C, and By accumulating the CPU time of D, the job execution status information including the end time of each batch job is generated.
【0023】算出手段14で生成されたジョブ実行状況
情報は出力手段15によって外部記憶装置2のファイル
22に格納されると共に、グラフ化手段16によって例
えば図4に示すようなタイムチャート形式にグラフ化さ
れて表示部4または/およびプリンタ5から出力され
る。The job execution status information generated by the calculation means 14 is stored in the file 22 of the external storage device 2 by the output means 15, and is graphed by the graphing means 16 in a time chart format as shown in FIG. 4, for example. It is then output from the display unit 4 and / or the printer 5.
【0024】図5のフローチャートは算出手段14の処
理の一例を、図6は算出手段14の内部テーブルの内容
例を、図7はCPU使用状況の推移をそれぞれ示す。以
下、図5のフローチャートの流れに沿って算出手段14
の動作を説明する。The flowchart of FIG. 5 shows an example of the processing of the calculating means 14, FIG. 6 shows an example of the contents of the internal table of the calculating means 14, and FIG. 7 shows the transition of the CPU usage status. The calculation means 14 will be described below according to the flow of the flowchart of FIG.
The operation of will be described.
【0025】算出手段14は、先ず、処理日として平常
日,特定日の何れが指定されたかを判定し(S1)、平
常日が指定されていれば使用可能CPU使用率(CPU
max)として100%を設定する(S2)。他方、特定
日が指定されていれば、図2に示される特定日処理枠と
しての10%を差し引いた90%をCPUmax として設
定する(S3)。なお、ここでは、平常日が指定された
ものとする。The calculating means 14 first determines whether a processing day is a normal day or a specific day (S1), and if the normal day is specified, the usable CPU usage rate (CPU
100% is set as (max) (S2). On the other hand, if the specific day is specified, 90% obtained by subtracting 10% as the specific day processing frame shown in FIG. 2 is set as CPUmax (S3). Here, it is assumed that a normal day is designated.
【0026】次に注目時間帯tを最初の時間帯である
9:00〜9:10に設定する(S4)。次に、注目時
間帯tが運用時間帯(9:00〜10:00)外でない
ことを確認し(S5)、起動するジョブがあるか否かを
メモリ12中の予測対象ジョブ情報におけるオンライン
・ジョブのCPU使用率およびバッチ・ジョブの開始条
件に従って判定する(S6)。Next, the time zone t of interest is set to 9:00 to 9:10, which is the first time zone (S4). Next, it is confirmed that the attention time period t is not outside the operating time period (9:00 to 10:00) (S5), and whether or not there is a job to be started is determined by the online It is judged according to the CPU usage rate of the job and the start condition of the batch job (S6).
【0027】図2の場合、9:00において起動すべき
ジョブは、オンライン・ジョブAとバッチ・ジョブBで
ある。従って、算出手段14はS7において図6に示す
ようにオンライン・ジョブAおよびバッチ・ジョブBの
開始時刻として9:00を内部テーブルに記憶する。In FIG. 2, the jobs to be started at 9:00 are the online job A and the batch job B. Therefore, the calculation means 14 stores 9:00 as the start time of the online job A and the batch job B in the internal table in S7 as shown in FIG.
【0028】次にS8において起動中のバッチ・ジョブ
があるか否かを内部テーブルに基づき判定する。今の場
合バッチ・ジョブBが起動中なので、S9へ進み、次に
オンライン・ジョブが稼動中か否かを判定する。オンラ
イン・ジョブが稼動中でなければS11へ進むが、稼動
中であれば、オンライン・ジョブが含まれていなければ
S11へ進むが、含まれていれば、オンライン・ジョブ
は通常は最優先ジョブなので、S10でその分のCPU
使用率を確保してからS11へ進む。今の場合、オンラ
イン・ジョブAが稼動中なので、9:00〜9:10の
オンライン・ジョブAのCPU使用率20%が図7のよ
うに確保され、100%から20%を差し引いた残り8
0%をCPUmax とする。Next, in S8, it is determined based on the internal table whether or not there is a batch job being started. In this case, since the batch job B is being activated, the process proceeds to S9, and it is determined whether or not the online job is in operation. If the online job is not running, the process proceeds to S11. If the online job is not included, the process proceeds to S11. If the online job is included, the online job is usually the highest priority job. , CPU for S10
After securing the usage rate, the process proceeds to S11. In this case, since the online job A is in operation, the CPU usage rate of 20% of the online job A of 9:00 to 9:10 is secured as shown in FIG. 7, and the remaining 8 after subtracting 20% from 100% is 8%.
0% is defined as CPUmax.
【0029】次に、S11において、起動中のバッチ・
ジョブの割り当てCPU使用率を算出する。今の場合、
起動中のバッチ・ジョブはバッチ・ジョブBだけであ
り、そのCPU使用率は50%でCPUmax =80%よ
り小さいので、バッチ・ジョブBの割り当てCPU使用
率を図7に示すように50%とし、S12へ進む。Next, in step S11, the batch
The assigned CPU usage rate of the job is calculated. In the present case,
The batch job being started up is only batch job B, and its CPU usage rate is 50% and less than CPUmax = 80%. Therefore, the assigned CPU usage rate of batch job B is set to 50% as shown in FIG. , S12.
【0030】S12では、起動中バッチ・ジョブのCP
U時間を累積する。今の場合、バッチ・ジョブBの当該
注目時間帯9:00〜9:10におけるCPU時間は割
り当てCPU使用率50%で10分間の実行なので5分
であり、それまでの累積値は0なので、新たな累積値は
5分となる。At S12, the CP of the batch job being started
Accumulate U hours. In this case, the CPU time of the batch job B in the relevant time zone from 9:00 to 9:10 is 5 minutes because it is executed for 10 minutes at the allocated CPU usage rate of 50%, and the cumulative value up to that time is 0. The new cumulative value is 5 minutes.
【0031】次に、終了したジョブが存在するか否か
を、オンライン・ジョブについては予測対象ジョブ情報
中のオンライン・ジョブのCPU使用率に基づいて、バ
ッチ・ジョブについては予測対象ジョブ情報中のバッチ
・ジョブのCPU時間と現在までのCPU時間の累積値
との比較に基づいて、判定する(S13)。今の場合、
起動中のオンライン・ジョブAは10:00まで0%以
外のCPU使用率が設定されているので終了せず、起動
中のバッチ・ジョブBのCPU時間の累積値は5分で、
図2の10分に満たないので、やはり終了しない。よっ
て、終了したジョブは存在しないと判定される。Next, whether or not there is a completed job is determined based on the CPU usage rate of the online job in the prediction target job information for the online job, and in the prediction target job information for the batch job. The determination is made based on the comparison between the CPU time of the batch job and the accumulated CPU time up to the present (S13). In the present case,
The online job A being started does not end because the CPU usage rate other than 0% is set until 10:00, and the cumulative CPU time of the batch job B being started is 5 minutes.
Since it is less than 10 minutes in FIG. Therefore, it is determined that there is no finished job.
【0032】次に算出手段14は、注目時間帯を次の1
0分に移す(S15)。即ち、t=9:10〜9:20
とし、S5に戻って上述した処理を繰り返す。Next, the calculating means 14 sets the time zone of interest to the next 1
Move to 0 minutes (S15). That is, t = 9: 10 to 9:20
Then, the process returns to S5 and the above-described processing is repeated.
【0033】この注目時間帯9:10〜9:20では、
オンライン・ジョブAのCPU使用率が30%であるの
で、S10の計算結果はCPUmax =70%となり、バ
ッチ・ジョブBのCPU使用率50%より大きいので、
バッチ・ジョブBは図7に示すように割り当てCPU使
用率50%で10分間実行される。その結果、バッチ・
ジョブBのCPU時間の累積値は10分となり、S13
の判定において、バッチ・ジョブBが終了したと判定さ
れ、図5に示すようにバッチ・ジョブBの終了時刻とし
て9:20が算出手段14の内部テーブルに記憶される
(S14)。In this attention time zone 9:10 to 9:20,
Since the CPU usage rate of online job A is 30%, the calculation result of S10 is CPUmax = 70%, which is larger than the CPU usage rate of batch job B of 50%.
The batch job B is executed for 10 minutes at the allocated CPU usage rate of 50% as shown in FIG. As a result,
The cumulative CPU time of job B is 10 minutes, and S13
It is determined that the batch job B has ended, and 9:20 is stored in the internal table of the calculating means 14 as the end time of the batch job B as shown in FIG. 5 (S14).
【0034】次の注目時間帯9:20〜9:30におい
ては、バッチ・ジョブBが終了したことにより、開始条
件が満足されたバッチ・ジョブCとバッチ・ジョブDが
新たに起動される。即ち、S6において起動するジョブ
としてバッチ・ジョブC,Dが検出され、図6に示すよ
うに各々の開始時刻として9:20が算出手段14の内
部テーブルに記憶される。In the next time zone of interest 9:20 to 9:30, batch job B is completed and batch job C and batch job D satisfying the start conditions are newly started. That is, the batch jobs C and D are detected as jobs to be started in S6, and 9:20 is stored in the internal table of the calculating means 14 as the start time of each as shown in FIG.
【0035】また、この時間帯のオンライン・ジョブA
のCPU使用率は40%なので、S10の計算結果はC
PUmax =60%となり、起動中バッチ・ジョブC,D
のCPU使用率30%,60%の合計値90%より小さ
くなる。Also, online job A in this time zone
CPU usage rate is 40%, the calculation result of S10 is C
PUmax = 60%, batch jobs C and D being started
The CPU usage rate of 30% and 60% is less than the total value of 90%.
【0036】このためS11では、CPUmax =60%
を、バッチ・ジョブCのCPU使用率30%とバッチ・
ジョブDのCPU使用率60%の比で分割し、図7に示
すようにバッチ・ジョブCの割り当てCPU使用率を2
0%,バッチ・ジョブDの割り当てCPU使用率を40
%と算出する。Therefore, in S11, CPUmax = 60%
The batch job C with a CPU usage rate of 30%
Job D is divided at a CPU usage rate of 60%, and the assigned CPU usage rate of batch job C is set to 2 as shown in FIG.
0%, the assigned CPU usage of batch job D is 40%
Calculate as%.
【0037】この結果、S12では、バッチ・ジョブC
の現注目時間帯9:20〜9:30におけるCPU時間
は2分と計算され、それまでの累積値は0なので、バッ
チ・ジョブCのCPU時間の新たな累積値は2分と算出
される。同様にバッチ・ジョブDのCPU時間の累積値
は4分と算出される。As a result, in S12, the batch job C
In the current attention time zone 9:20 to 9:30, the CPU time is calculated to be 2 minutes, and the cumulative value up to that point is 0. Therefore, the new cumulative value of the CPU time of the batch job C is calculated to be 2 minutes. .. Similarly, the cumulative value of the CPU time of the batch job D is calculated as 4 minutes.
【0038】次の注目時間帯9:30〜9:40および
更に次の注目時間帯9:40〜9:50は共にオンライ
ン・ジョブAのCPU使用率が時間帯9:20〜9:3
0と同じ40%なので、9:50時点のバッチ・ジョブ
CのCPU時間の累積値は6分,バッチ・ジョブDのC
PU時間の累積値は12分となる。In the next attention time zone 9:30 to 9:40 and the next attention time zone 9:40 to 9:50, the CPU usage rate of the online job A is in the time zone 9:20 to 9: 3.
Since it is 40%, which is the same as 0, the cumulative CPU time of batch job C at 9:50 is 6 minutes, and C of batch job D is C.
The cumulative value of PU time is 12 minutes.
【0039】予測対象ジョブ情報中のバッチ・ジョブ
C,DのCPU時間は図2に示すように6分,12分な
ので、9:50時点でバッチ・ジョブC,Dは共に終了
したと判定され、S14において、バッチ・ジョブC,
Dの終了時刻として図6に示すように各々9:50が算
出手段14の内部テーブルに記憶される。Since the CPU times of the batch jobs C and D in the prediction target job information are 6 minutes and 12 minutes as shown in FIG. 2, it is determined that the batch jobs C and D have both ended at 9:50. , S14, the batch job C,
As the end time of D, 9:50 is stored in the internal table of the calculating means 14 as shown in FIG.
【0040】次の注目時間帯9:50〜10:00で
は、起動中のバッチ・ジョブがないことからS8からS
15へ進み、注目時間帯が10:00〜10:10に変
更される。これにより、S5において運用時間帯外と判
定され、S16へ進む。In the next time zone of interest from 9:50 to 10:00, since there are no batch jobs being started, S8 to S
Proceeding to 15, the attention time zone is changed from 10:00 to 10:10. As a result, it is determined in S5 that it is outside the operating hours, and the process proceeds to S16.
【0041】S16では、未終了のジョブ(起動されな
かったジョブを含む)を調べ、あれば、当該ジョブは終
業時刻になっても終了しなかった旨のオーバーフロー情
報を内部テーブルに記憶する。今の例ではそのようなジ
ョブはない。そして、算出手段14は内部テーブルの内
容に基づくジョブ実行状況の出力を出力手段15に依頼
して処理を終える。In step S16, unfinished jobs (including jobs that have not been started) are checked, and if there are jobs, overflow information indicating that the jobs have not finished even at the closing time is stored in the internal table. In the current example, there is no such job. Then, the calculation unit 14 requests the output unit 15 to output the job execution status based on the contents of the internal table and ends the processing.
【0042】[0042]
【発明の効果】以上説明したように、本発明のジョブ実
行状況予測装置は、想定した幾つかのジョブを情報処理
装置で実行させた場合に各ジョブが何時終了するかを自
動的に計算して出力するので、従来のように机上計算に
て予測していた場合に比べ、利用者の負担が大幅に軽減
されると共に、予測結果を迅速に得ることができるとい
う効果がある。As described above, the job execution status predicting apparatus of the present invention automatically calculates when each job will end when several supposed jobs are executed by the information processing apparatus. Since it is output as a result, there is an effect that the burden on the user is significantly reduced and a prediction result can be obtained quickly as compared with the case where the prediction is made by a desk calculation as in the past.
【図1】本発明の一実施例の構成図である。FIG. 1 is a configuration diagram of an embodiment of the present invention.
【図2】ファイル21に記憶された内容の一例を示す図
である。FIG. 2 is a diagram showing an example of contents stored in a file 21.
【図3】追加されたジョブに関する情報の一例を示す図
である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of information about an added job.
【図4】出力されるジョブ実行状況を示すグラフの一例
を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a graph showing a job execution status that is output.
【図5】算出手段の処理の一例を示すフローチャートで
ある。FIG. 5 is a flowchart showing an example of processing of a calculation unit.
【図6】算出手段の内部テーブルの内容例を示す図であ
る。FIG. 6 is a diagram showing an example of contents of an internal table of a calculation means.
【図7】CPU使用状況の推移の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of transition of CPU usage status.
【符号の説明】 1…制御部 2…外部記憶装置 3…キーボード 4…表示部 5…プリンタ 11…読出手段 12…メモリ 13…ジョブ情報生成手段 14…算出手段 15…出力手段 16…グラフ化手段[Explanation of Codes] 1 ... Control unit 2 ... External storage device 3 ... Keyboard 4 ... Display unit 5 ... Printer 11 ... Read-out means 12 ... Memory 13 ... Job information generation means 14 ... Calculation means 15 ... Output means 16 ... Graphing means
Claims (3)
ョブに関するCPU時間,CPU使用率および経過時間
のうちの少なくとも2つと開始条件とを記憶する記憶手
段と、 入力装置からの入力に応答して、前記記憶手段に記憶さ
れた情報を修正し、または/および、新たなバッチ・ジ
ョブに関するCPU時間,CPU使用率および経過時間
のうちの少なくとも2つと開始条件とを加えて予測対象
ジョブ情報を生成するジョブ情報生成手段と、 該ジョブ情報生成手段で生成された予測対象ジョブ情報
に従って、業務開始時刻以降の各単位時間について、新
たに起動するバッチ・ジョブの判定,その単位時間内で
実行される各バッチ・ジョブに実際に割り当て可能なC
PU使用率の算出,該算出結果に基づく各バッチ・ジョ
ブのCPU時間の累積を行うことにより、各バッチ・ジ
ョブの終了時刻を算出する算出手段と、 該算出手段によって算出された各バッチ・ジョブの終了
時刻を出力装置より出力する出力手段とを具備したこと
を特徴とするジョブ実行状況予測装置。1. A storage unit for storing at least two of a CPU time, a CPU usage rate, and an elapsed time and a start condition for each batch job executed by an information processing device, and a storage unit responsive to an input from an input device. Then, the information stored in the storage means is corrected, and / or at least two of the CPU time, the CPU usage rate, and the elapsed time regarding the new batch job and the start condition are added to obtain the job information to be predicted. According to the job information generation unit to be generated and the prediction target job information generated by the job information generation unit, for each unit time after the business start time, the batch job to be newly started is determined, and is executed within the unit time. C that can be actually assigned to each batch job
Calculation means for calculating the end time of each batch job by calculating the PU usage rate and accumulating the CPU time of each batch job based on the calculation result, and each batch job calculated by the calculation means And an output unit that outputs the end time of the job from the output device.
ジョブに関する各単位時間毎のCPU使用率と、各バッ
チ・ジョブに関するCPU時間,CPU使用率および経
過時間のうちの少なくとも2つと開始条件とを記憶する
記憶手段と、 入力装置からの入力に応答して、前記記憶手段に記憶さ
れた情報を修正し、または/および、新たなバッチ・ジ
ョブに関するCPU時間,CPU使用率および経過時間
のうちの少なくとも2つと開始条件とを加えて予測対象
ジョブ情報を生成するジョブ情報生成手段と、 該ジョブ情報生成手段で生成された予測対象ジョブ情報
に従って、業務開始時刻以降の各単位時間について、新
たに起動するジョブの判定,その単位時間内で実行され
るオンライン・ジョブのCPU使用率を確保した残りの
CPU使用率に基づく各バッチ・ジョブに実際に割り当
て可能なCPU使用率の算出,該算出結果に基づく各バ
ッチ・ジョブのCPU時間の累積を行うことにより、各
バッチ・ジョブの終了時刻を算出する算出手段と、 該算出手段によって算出された各バッチ・ジョブの終了
時刻を出力装置より出力する出力手段とを具備したこと
を特徴とするジョブ実行状況予測装置。2. An online program executed by an information processing device
A storage unit that stores the CPU usage rate for each unit time related to the job, at least two of the CPU time, the CPU usage rate, and the elapsed time related to each batch job and the start condition, and responds to the input from the input device. And / or modify the information stored in the storage means, and / or add at least two of the CPU time, the CPU usage rate, and the elapsed time for the new batch job and the start condition to obtain the job information to be predicted. According to the job information generation unit to be generated and the prediction target job information generated by the job information generation unit, for each unit time after the business start time, determination of a job to be newly started, online execution within the unit time C that can be actually assigned to each batch job based on the remaining CPU usage rate that secures the CPU usage rate of the job Calculation means for calculating the end time of each batch job by calculating the U usage rate and accumulating the CPU time of each batch job based on the calculation result, and each batch job calculated by the calculation means And an output unit that outputs the end time of the job from the output device.
CPU使用率が記憶され、 前記算出手段は、前記入力装置から特定日処理の指定を
受けることにより、前記特定日処理枠としてのCPU使
用率を確保した残りのCPU使用率からオンライン・ジ
ョブのCPU使用率を確保し、更にその残りのCPU使
用率から各バッチ・ジョブに実際に割り当て可能なCP
U使用率の算出を行う構成を有する請求項2記載のジョ
ブ実行状況予測装置。3. The CPU usage rate as a specific day processing frame is stored in the storage means, and the calculation means receives the designation of the specific day processing from the input device, thereby the CPU as the specific day processing frame. CP that can secure the CPU usage rate of the online job from the remaining CPU usage rate for which the usage rate has been secured, and that can be actually assigned to each batch job from the remaining CPU usage rate
The job execution status prediction device according to claim 2, having a configuration for calculating a U usage rate.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP4161990A JPH05334102A (en) | 1992-05-28 | 1992-05-28 | Device for forecasting job execution status |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP4161990A JPH05334102A (en) | 1992-05-28 | 1992-05-28 | Device for forecasting job execution status |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH05334102A true JPH05334102A (en) | 1993-12-17 |
Family
ID=15745944
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP4161990A Pending JPH05334102A (en) | 1992-05-28 | 1992-05-28 | Device for forecasting job execution status |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH05334102A (en) |
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-
1992
- 1992-05-28 JP JP4161990A patent/JPH05334102A/en active Pending
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CN113742052B (en) * | 2020-05-29 | 2023-09-01 | 北京京东振世信息技术有限公司 | Batch task processing method and device |
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