(57)【要約】      （修正有）【課題】クライアントに対して最適なライブラリ情報を提供する更新システムを提供する。【解決手段】更新システム１は、更新装置２と、更新装置２からのライブラリの配信先であり、ユーザが操作を行う端末３と、を備える。更新装置２は、更新装置２に登録されているライブラリの情報と、端末３のハードウェア情報と、の少なくとも一方に基づき、更新候補のライブラリの情報をネットワーク上で検索する検索部１１と、検索部１１で抽出された更新候補のライブラリの更新推奨度を評価する評価部１２と、更新候補のライブラリの情報と、更新推奨度と、をユーザに提示する提示部１３と、ユーザからの更新可否の情報を受信する受信部１４と、ユーザからの更新可否の情報に応じて、端末３に対して、更新を行うライブラリを配信する配信部１７と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
更新装置と、
前記更新装置からのライブラリの配信先であり、ユーザが操作を行う端末と、を備え、
前記更新装置は、
前記更新装置に登録されているライブラリの情報と、前記端末のハードウェア情報と、の少なくとも一方に基づき、更新候補のライブラリの情報をネットワーク上で検索する検索部と、
前記検索部で抽出された前記更新候補のライブラリの更新推奨度を評価する評価部と、
前記更新候補のライブラリの情報と、前記更新推奨度と、を前記ユーザに提示する提示部と、
前記ユーザからの更新可否の情報を受信する受信部と、
前記ユーザからの更新可否の情報に応じて、前記端末に対して、更新を行うライブラリを配信する配信部と、を備える、
更新システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エッジコンピューティングにおけるライブラリの更新システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、クライアントアプリケーションからのリクエストに応答して動作する、サーバーアプリケーションが提供されている。
【０００３】
このような分野の技術として、特開２０１６−０２１２６３号公報がある。この公報に記載された更新システムでは、サーバーアプリケーションは、適切なソフトウェア更新にかかる情報をユーザが用いるクライアントアプリケーションに送信し、クライアントアプリケーションでソフトウェアの更新を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−０２１２６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら前述した従来の更新システムでは、既にサーバに格納されたソフトウェアをクライアントに提供しているが、サーバに格納されたソフトウェア自身を更新する仕組みがない。したがって、クライアントに最適なソフトウェアを提供できない可能性がある。
本発明は、クライアントに対して最適なライブラリ情報を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明にかかる更新システムは、更新装置と、前記更新装置からのライブラリの配信先である端末と、を備え、前記更新装置は、前記更新装置に登録されているライブラリの情報と、前記端末のハードウェア情報と、の少なくとも一方に基づき、更新候補のライブラリの情報をネットワーク上から検索する検索部と、前記検索部で抽出された前記更新候補のライブラリの更新推奨度を評価する評価部と、前記更新候補のライブラリの情報と、前記更新推奨度と、をユーザに提示する提示部と、前記ユーザからの更新可否の情報を受信する受信部と、前記ユーザからの更新可否の情報に応じて、前記端末に対して、更新を行うライブラリを配信する配信部と、を備える、
これにより、更新候補のライブラリ情報と更新推奨度が提示され、最適なライブラリを端末に展開することができる。
【発明の効果】
【０００７】
これにより、クライアントに対して最適なライブラリ情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】更新システムの構成の一例を示す図である。
【図２】更新装置に記憶されている更新対象の端末のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】更新装置に記憶されているライブラリの情報の一例を示す図である。
【図４】ライブラリ検索用モデル式の一例を示す図である。
【図５】ライブラリごとの更新推奨度と評価部での評価を算出した状態を示す図である。
【図６】ライブラリごとにユーザの評価と評価部の評価の差分を算出した状態を示す図である。
【図７】ライブラリ構成を構築した状態を示す図である。
【図８】更新システムによる更新の手順の一例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１に示すように、更新システム１は、サーバとして用いる更新装置２と、エッジに配置される端末３と、を有している。
【００１０】
更新装置２は、最新のライブラリ情報を検索する検索部１１と、最新のライブラリの更新推奨度を評価する評価部１２と、ユーザに情報を提示する提示部１３と、ユーザからの更新可否を受信する受信部１４と、検索部１１で用いるライブラリ検索用のモデル式を更新する更新部１５と、エッジに配置されるライブラリを構築する構築部１６と、ライブラリの情報を配信する配信部１７と、を備える。
【００１１】
以下では、ライブラリとは、汎用性の高い複数のプログラムを再利用可能な形式で纏めたものとして説明する。また、更新システム１は、コンピューティングリソースを、利用者の端末に近いネットワークの周縁部（エッジ）に配置する、いわゆるエッジコンピューティングシステムであるものとして説明する。
【００１２】
また端末３は、主記憶装置、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、補助記憶装置を有し、ＯＳ（Operating System）を利用して動作するコンピュータであるものとして説明するが、これに限られない。
【００１３】
検索部１１は、現在用いているライブラリの最新バージョンや、類似しているライブラリをインターネット等のネットワーク上から検索し、更新候補のライブラリとして抽出する。より具体的には、検索部１１では、ライブラリを更新したい端末３のハードウェアの情報、更新装置２にすでに登録されているライブラリの情報、更新装置２に記憶されているライブラリ検索用モデル式などのうち少なくとも１つを用いて検索を行う。
【００１４】
ここで、ライブラリを更新したい端末３のハードウェアの情報には、例えば図２に示すように、端末３のＯＳの種類や、ＣＰＵの種類、型番の情報を含むことができる。また例えば、更新システム１において端末３が複数ある場合、更新装置２に記憶されるハードウェア情報として、複数の端末３のそれぞれの情報を記憶することができる。
【００１５】
また例えば図３に示すように、ライブラリの情報には、ライブラリの名称やリリース日の情報を含んでいる。ここで、更新装置２に登録されているライブラリの情報には、端末３に適用されているライブラリだけでなく、端末３に適用されていないライブラリの情報を含んでも良い。
【００１６】
また例えば図４に示すように、ライブラリ検索用モデル式は、ライブラリのリリース日を含めた複数の変数から更新推奨度を算出するモデル式である。より具体的には、モデル式は、ライブラリに係る複数の変数ｘ１〜ｘｎに対して所定の演算を行うことで、そのライブラリの更新推奨度Ｙを算出する。検索部１１では、このモデル式を、現在使用しているライブラリと類似しているライブラリの検索を行うために用いることができる。
【００１７】
評価部１２は、ライブラリ検索用モデル式を用いて算出した更新推奨度を用いて、ライブラリの評価を行う。例えば図５に示すように、更新推奨度は、ライブラリ検索用モデル式を用いて、複数のライブラリのそれぞれについて算出されている。評価部１２では、この更新推奨度の値が、あらかじめ定めた所定の閾値を超えているか否かについて判定する。
【００１８】
ここで評価部１２では、更新推奨度の値が所定の閾値を超えている場合に、評価を○とする。図５の例では、現在用いているライブラリの情報を用いてそのライブラリの最新情報を提示するものとして、「OpenCV(2018年リリースバージョン)」と「scikit-learn(2018年リリースバージョン)」が提示されており、また現在、端末３で用いているライブラリと類似したライブラリを提示するものとして、「新しくリリースされた機械学習ライブラリＡ」が提示されており、また、現在用いている端末３のハードウェア情報を用い、端末３で動作可能なライブラリを提示するものとして「Windows10で動作する機械学習ライブラリＢ」が提示されている状態を示している。
【００１９】
そして例えば、評価部１２では、更新推奨度の判定のための閾値を０．７とする。これにより、評価部１２では、「OpenCV(2018年リリースバージョン)」と「scikit-learn(2018年リリースバージョン)」の更新推奨度の値が０．８、０．９であるため評価を○とし、その他のライブラリは更新推奨度の値が閾価より低いため、評価を×と判定する。なお、この閾値は任意に変更することができる。
【００２０】
提示部１３は、ユーザに対して、検索部１１の検索により抽出されたライブラリの情報や、評価部１２の更新推奨度を提示する。例えば提示部１３には、ネットワーク回線を介して端末３に情報を提示するための送信機能を含むがこれに限られず、ディスプレイ用のモニタ等を用いても良い。
【００２１】
受信部１４は、提示部１３により更新候補のライブラリの情報を提示されたユーザから、更新可否の決定の情報を受信する。例えば受信部１４では、ネットワークを介して、端末３を利用しているユーザからの情報の入力を受けることができる。
【００２２】
更新部１５は、検索部１１や評価部１２で用いる検索用モデル式の更新を行う。具体的には、図６に示すように、更新推奨度とユーザの評価の差分を計算する。ここで更新部１５では、ユーザの評価が○であれば値を１とし、ユーザの評価が×であれば０として、検索用モデル式を用いて算出されている更新推奨度との差分を計算する。そして更新部１５は、差分が０に近づいたモデル式となるように、検索用モデル式の更新を行う。
【００２３】
構築部１６は、最適なライブラリの構成を構築する。例えば構築部１６では、図７に示すように、エッジＡ〜エッジＣとして配置する複数の端末３について、端末３ごとに異なるＯＳやＣＰＵ、及び、それまで用いていたライブラリの情報などを参照し、それぞれの端末３にとって最適なライブラリを集合させたものを構築する。
【００２４】
配信部１７は、構築部１６で構築された端末３ごとに最適なライブラリを端末３に向けて配信する。
【００２５】
次に、図８を参照して、更新システム１の動作の流れについて説明する。
【００２６】
検索部１１は、ライブラリの検索を行う（Ｓ１）。この検索には、ライブラリを更新する端末３のハードウェア情報、更新装置２に登録されているライブラリ、更新装置２に記憶されたライブラリ検索用のモデル式を用い、インターネット上にあるライブラリを検索する。この検索により、複数のライブラリが抽出される。
【００２７】
評価部１２は、検索により抽出された複数のライブラリの評価を行う（Ｓ２）。評価部１２では、ライブラリごとに更新推奨度が０〜１の間で算出されたものに対して、更新推奨度が所定の閾値以上であるライブラリを、更新候補として適するものと評価して設定する。
【００２８】
更新部１５は、検索用モデル式の更新を行う（Ｓ３）。具体的には、ユーザは評価部１２が評価したライブラリに対して手動で評価を行い、更新部１５ではユーザの評価と、評価部１２による評価の差分を計算する。そして更新部１５は、この差分に基づいて検索用モデル式を更新する。これにより更新後の検索用モデル式は、次回以降の更新システム１の利用の際に、検索部１１や評価部１２の動作において使用することができる。
【００２９】
構築部１６は、評価部１２において更新候補として抽出されたライブラリと、エッジに配置する端末３のハードウェア情報から、その端末３に適するライブラリ構成を構築する（Ｓ４）。
【００３０】
構築部１６で構築したライブラリの構成について、ユーザが確認する（Ｓ５）。例えば、ユーザは、提示部１３により提示されたライブラリの構成、更新推奨度、及び評価の情報を確認する。受信部１４では、ユーザからの更新可否の情報を受信する。
【００３１】
配信部１７は、ユーザから、更新候補として挙げられていたライブラリを更新可とする旨の指示を受けて、端末３に対して構築したライブラリの配信を行う（Ｓ６）。なお例えば、更新システム１において複数の端末３がある場合には、配信部１７は、対象とする端末３のために構築されたライブラリの集合を、ユーザから更新可である旨の指示を受けて、該当の端末３に配信する。
【００３２】
これにより、更新装置からは、エッジに配置された端末に適した更新候補のライブラリの情報を提示するとともに、更新推奨度をユーザに提示し、端末側ではユーザが更新可否を決定することができる。さらに、ユーザが決定した更新可否の情報に応じて、更新装置から端末に、更新するライブラリを配信することができる。したがって更新装置では、インターネットを介して最新のライブラリの情報を収集しながら、収集した最新のライブラリの情報を、端末に対して提供することができる。
【００３３】
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
【符号の説明】
【００３４】
１            更新システム
２            更新装置
３            端末
１１            検索部
１２            評価部
１３            提示部
１４            受信部
１５            更新部
１６            構築部
１７            配信部
【図１】
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【図２】
2020140229.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
2020140229.tif 000007
【図６】
2020140229.tif 000008
【図７】
2020140229.tif 000009
【図８】
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