(57)【要約】【課題】本発明は、通信ビルやデータセンタ等、通信機械室の空調フィードバック制御や、消費電力表示のリアルタイム性の向上に効力を発揮する。【解決手段】本発明は、センサからの測定データについて、近似化処理を行う受信データ管理機能部と、近似化処理された測定データと数値データが一致するか否かを判定するスケールマップ管理機能部と、前記近似化処理された測定データと前記数値データが一致すると判定された場合、前記数値データの各々に予め割り当てられたコードを取得する計算処理制御機能部と、有効スケール範囲センサの数掛け合わせた組合せの数が、所定の種類の前記数値データが含まれるスケールマップからセンサの個数分数値データを取り出す重複組合せの数を上回る場合、前記記憶部に予め設定された繰り返しを許す組合せ計算式を取得し、対応する計算結果を取得するコード処理機能部とを備える。【選択図】図５
2014082552.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つまたは複数のセンサから測定データを取得し、前記測定データに基づいて演算処理を実行する高速データ計算処理最適化支援システムであって、
記憶部と、
前記センサが取得した前記測定データについて、前記記憶部に予め設定された粒度で近似化処理を行って、近似化された測定データを生成する受信データ管理機能部と、
前記近似化された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる数値データの各々がそれぞれ一致するか否かを判定するスケールマップ管理機能部と、
前記スケールマップ管理機能部によって、前記近似化された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる前記数値データの各々がそれぞれ一致すると判定された場合、前記数値データの各々に対応する、前記数値データの各々に予め割り当てられたコードをそれぞれ取得する計算処理制御機能部と、
有効スケール範囲（ｓ）を前記センサの数（ｎ）に相当する回数だけ掛け合わせて得た組合せの数（ｓ＾ｎ）が、（ｒ）個の種類の前記数値データが含まれるスケールマップからセンサの数である（ｎ）個数分の数値データを取り出す全ての重複組合せの数（ｒＨｎ）を上回る場合、取得された前記コードに対応する、前記記憶部に予め設定された繰り返しを許す組合せ計算式を取得し、取得された前記組合せ計算式に対応する、前記記憶部に予め設定された計算結果を取得するコード処理機能部と
を備えたことを特徴とする高速データ計算処理最適化支援システム。
【請求項２】
１つまたは複数のセンサから測定データを取得し、前記測定データに基づいて演算処理を実行する高速データ計算処理最適化支援システムであって、
記憶部と、
前記センサが取得した前記測定データについて、前記記憶部に予め設定された粒度で近似化処理を行って、近似化された測定データを生成する受信データ管理機能部と、
前記近似化処理された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる数値データの各々がそれぞれ一致するか否かを判定するスケールマップ管理機能部と、
前記スケールマップ管理機能部によって、前記近似化された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる前記数値データの各々がそれぞれ一致しない判定がされた場合、計算処理機能部に前記記憶部に予め設定された計算式を用いて計算する通常計算の要求を実行する計算処理制御機能部と、
前記近似化された測定データから得られた値が同じである回数が一番多い値を最頻値として抽出するモニタリングデータ管理機能部と、
抽出された前記最頻値を中心に、前記記憶部に予め設定された範囲の値をスケールマップに展開するスケールマップ管理機能部と、
有効スケール範囲（ｓ）を前記センサの数（ｎ）に相当する回数だけ掛け合わせて得た組合せの数（ｓ＾ｎ）が、（ｒ’）個の種類の前記範囲の値が含まれるスケールマップからセンサの数である（ｎ）個数分取り出す全ての重複組合せの数（ｒ'Ｈｎ）を上回る場合、前記通常計算から繰り返しを許す組合せ計算に切替える計算処理機能部と、
前記繰り返しを許す組合せ計算の式ごとに、前記スケールマップの値の全ての組み合わせパターン分の計算を行い、前記数値データの各々にコードを割り当てるコードマップを作成するコード処理機能部とを備え、
前記計算処理機能部は、前記近似化された測定データから得られた値を、前記繰り返しを許す組合せ計算の式に代入して実行し、計算結果を取得することを特徴とする高速データ計算処理最適化支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサで検知した温度、電力等の測定値を演算処理過程における効率化に資する機能を具備した、高速データ計算処理最適化支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
通信ビル、データセンタ、通信機械室等において、消費される電力または空調制御に係る温度等をセンサで測定して数値化したデータを、計算して空調等を制御するデータ処理機能を具備するシステムが既に存在する。例えば非特許文献１には、センサが収集したデータとアプリケーションが予め設定したデータの配信条件とを、マッチングする高速ストリーム処理技術が記載されている。また、マッチングはデータを蓄積せずに行われる。非特許文献１に記載の技術は、複合イベント処理のアーキテクチャを用いた技術であり、DB（Database）に一度格納した後に処理を行わせる方法より、はるかに高速な処理が実現できる。複合イベント処理（Complex Event Processing）とは、メモリー上に保持された直近のデータに対し高速に処理を行い、パターンに適合したイベントを検出する機能である。
【０００３】
また、非特許文献２には、データセンタ全体をまるごとモデル化し、サーバの負荷集中や空調制御によって消費電力がどのように変化するか高速にシミュレーションできる技術が記載されている。そして、事前に温度や熱の流れのパターンを自動抽出することにより計算量を減らし、従来技術と比較して高速に計算できる計算処理機能を具備した技術が記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】日本電気株式会社プレスリリース、「毎秒約250万件のビッグデータ処理を実現する高速ストリーム処理技術を開発」２０１１年１０月２６日http://www.nec.co.jp/press/ja/1110/2604.html
【非特許文献２】株式会社富士通研究所、欧州富士通研究所プレスリリース、「世界初！データセンター全体をまるごとモデル化して、省電力効果を瞬時に検証できるシミュレーション技術を開発」２０１１年１０月１３日http://pr.fujitsu.com/jp/news/2011/10/13.html
【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、非特許文献１に記載の技術では、計算処理部のロジックにおいて想定し得るスケールの最大範囲の組合せ計算処理を事前に実施する等の必要がある。従って、数値配列の規模に依存した演算処理を実行するため、莫大な処理時間がかかり、効率的に結果を求めることが困難にある。また、計算結果のデータテーブルも相当数を用意する必要があるなど、ハードウェアのリソースの点からも軽量化が図られたシステムであるとは言い難い。
【０００６】
また、非特許文献２に記載の技術はあくまで熱流体のシミュレーション技術であり、しかも、非特許文献１に記載の技術と同様に、計算結果パターンのモデル化されたデータテーブルを相当数用意する必要があるなど、ハードウェアのリソースの点からも軽量化が図られたシステムであるとは言い難い。
【０００７】
図１に、従来のセンサデータ処理システムにおける計算処理部の構成を示す。従来、一般的な既存のセンサデータ処理システムでは、図１に示す通り、電力や温度センサから得られるデータの値を逆ポーランド記法に直し（Ｓ１１）、センサデータを取得していた（Ｓ１２）。しかし、電力や温度センサから得られるデータの値は常に変動する為、センサIDを用いた計算式を文字列として保持する必要がある。
【０００８】
また、文字列の計算式の後からの変更に対応する為、計算処理をプログラム中に直接記述する、ハードコーディングをする事が出来ない。よって、文字列の計算式を元に計算処理を行う為、処理の中で文字列のマッチング処理が行われる。このマッチング処理には、センサIDを判定し該当するセンサデータを置き換える際（Ｓ１３）のセンサとセンサデータのマッチング処理と、計算式を判定する際（Ｓ１４）の計算符号のマッチング処理とが実行されるため、計算時間に大きく影響する（Ａ、Ｂ）。
【０００９】
更に、按分式が含まれる計算処理においては、計算処理におけるデータを１つ変えると按分式にかかるデータが全て変わるので、計測ポイント数（重複含）だけ、DB（データベース）へのアクセスが発生する。つまり、Java（登録商標）の実行自体は時間が掛からないが、按分式に含まれる計測ポイント毎にJavaとPostgreSQL間の連携（SELECT,INSERT）が発生する。そのため従来のセンサデータ処理システムにおける計算処理部について、計算時間が増大するという問題があった。
【００１０】
また、一般的なセンサデータ処理システムでは、高速性を向上させる為にスケールアウト型のアーキテクチャを用いたハードウェアを構成（サーバーを増やして負荷分散処理する方法）するが、省エネ等環境配慮の観点から見ると現在の技術動向に逆行したセンサデータ処理システムであり、現在の社会トレンドにはそぐわないシステムとなりつつあるという問題があった。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明では、スケールマップ更新情報から各センサの測定データに基づく数値データの差異が大きい場合と小さい場合とで、計算パターン（有効スケール範囲のべき乗（センサ数）または、繰り返しを許す組合せ計算であり、詳細は後述する）を自動切替え出来る機能を具備する。
【００１２】
本発明は、通信ビルやデータセンタ等、通信機械室の空調フィードバック制御や、消費電力表示のリアルタイム性の向上に効力を発揮させる為に、（１）モニタリング制御機能において、モニタリング要と判定され、スケールマップ管理機能により更新されたスケールマップ情報をもとに、各センサの数値データの差異が大きい場合と小さい場合で、計算パターン（有効スケール範囲のべき乗（センサ数）または、繰り返しを許す組合せ計算）を自動判定し切替えすることで、通常演算処理の過程における組合せパターン数を減らし、無駄な事前計算処理を回避させる。（２）そして、モニタリング制御機能において、モニタリング否と判定され、且つ各センサの数値データの差異が小さいと判定されている場合のスケールマップとコードマップを用いた計算において、スケールマップ検索で得た各コード（GC：group code）と対となる値から、適合する繰返しを許す組合せ計算パターン用コードマップのコード（GC）を検索し、構成されたコードマップによる計算を実施し、コードマップによる計算結果をリアルタイムに上位AP（Application：アプリケーション）層サーバへ送信する等の機能を備えることで課題を解決させている。尚、本システムの提供ができるように、次の点を主として実現している。
【００１３】
本発明は、特に通信ビルやデータセンタ等、通信機械室の空調フィードバック制御や、消費電力表示のリアルタイム性の向上に効力を発揮する等の特徴がある。この実現のため、モニタリング要と判定され、スケールマップ管理機能により更新されたスケールマップ情報をもとに、各センサの数値データの差異が大きい場合と小さい場合で、計算パターン（有効スケール範囲のべき乗（センサ数）または、繰り返しを許す組合せ計算）を自動判定し切替えすることで、通常演算処理の過程における組合せパターン数を減らし、無駄な事前計算処理を回避させる。
【００１４】
また、上記のモニタリング制御機能において、モニタリング否と判定され、且つ各センサの数値データの差異が小さいと判定されている場合のスケールマップとコードマップを用いた計算において、スケールマップ検索で得た各GCと対となる値から、適合する繰返しを許す組合せ計算パターン用GCを検索し、構成されたコードマップによる計算を実施し、その計算結果をリアルタイムに上位ＡＰ層サーバへ返却可能とする。
【００１５】
更に、計算パターンの自動切替えモードをＯＮ／ＯＦＦ何れかに設定し、計算パターンをセンサ毎のスケールパターンに固定するか否かを設定することができるイニシャライズ機能を有する。
【００１６】
本発明は、このような目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、１つまたは複数のセンサから測定データを取得し、前記測定データに基づいて演算処理を実行する高速データ計算処理最適化支援システムであって、記憶部と、前記センサが取得した前記測定データについて、前記記憶部に予め設定された粒度で近似化処理を行って、近似化された測定データを生成する受信データ管理機能部と、前記近似化された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる数値データの各々がそれぞれ一致するか否かを判定するスケールマップ管理機能部と、前記スケールマップ管理機能部によって、前記近似化された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる前記数値データの各々がそれぞれ一致すると判定された場合、前記数値データの各々に対応する、前記数値データの各々に予め割り当てられたコードをそれぞれ取得する計算処理制御機能部と、有効スケール範囲（ｓ）を前記センサの数（ｎ）に相当する回数だけ掛け合わせて得た組合せの数（ｓ＾ｎ）が、（ｒ）個の種類の前記数値データが含まれるスケールマップからセンサの数である（ｎ）個数分の数値データを取り出す全ての重複組合せの数（ｒＨｎ）を上回る場合、取得された前記コードに対応する、前記記憶部に予め設定された繰り返しを許す組合せ計算式を取得し、取得された前記組合せ計算式に対応する、前記記憶部に予め設定された計算結果を取得するコード処理機能部とを備えたことを特徴とする。
【００１７】
請求項２に記載の発明は、１つまたは複数のセンサから測定データを取得し、前記測定データに基づいて演算処理を実行する高速データ計算処理最適化支援システムであって、記憶部と、前記センサが取得した前記測定データについて、前記記憶部に予め設定された粒度で近似化処理を行って、近似化された測定データを生成する受信データ管理機能部と、前記近似化処理された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる数値データの各々がそれぞれ一致するか否かを判定するスケールマップ管理機能部と、前記スケールマップ管理機能部によって、前記近似化された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる前記数値データの各々がそれぞれ一致しない判定がされた場合、計算処理機能部に前記記憶部に予め設定された計算式を用いて計算する通常計算の要求を実行する計算処理制御機能部と、前記近似化された測定データから得られた値が同じである回数が一番多い値を最頻値として抽出するモニタリングデータ管理機能部と、抽出された前記最頻値を中心に、前記記憶部に予め設定された範囲の値をスケールマップに展開するスケールマップ管理機能部と、有効スケール範囲（ｓ）を前記センサの数（ｎ）に相当する回数だけ掛け合わせて得た組合せの数（ｓ＾ｎ）が、（ｒ’）個の種類の前記範囲の値が含まれるスケールマップからセンサの数である（ｎ）個数分取り出す全ての重複組合せの数（ｒ'Ｈｎ）を上回る場合、前記通常計算から繰り返しを許す組合せ計算に切替える計算処理機能部と、前記繰り返しを許す組合せ計算の式ごとに、前記スケールマップの値の全ての組み合わせパターン分の計算を行い、前記数値データの各々にコードを割り当てるコードマップを作成するコード処理機能部とを備え、前記計算処理機能部は、前記近似化された測定データから得られた値を、前記繰り返しを許す組合せ計算の式に代入して実行し、計算結果を取得することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
以上により、通信ビルやデータセンタ等、通信機械室の空調フィードバック制御や、消費電力表示のリアルタイム性の向上に効力を発揮する。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】従来のセンサデータ処理システムにおける計算処理部を示す構成図である。
【図２】本発明の実施形態にかかるシステム構成を示す図である。
【図３】本発明の実施形態にかかる機能を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施形態にかかる処理を示す概要図である。
【図５】本発明の実施形態にかかる機能を示す構成図である。
【図６】本発明の実施形態にかかるセンサ情報高速処理・表示システムの機能間シーケンス図である。
【図７】本発明の実施形態にかかるセンサ情報高速処理・表示システムの機能間シーケンス図である。
【図８】本発明の実施形態にかかるセンサ情報高速処理・表示システムの機能間シーケンス図である。
【図９】本発明の実施形態にかかるスケーリング処理フロー図である。
【図１０】本発明の実施形態にかかるコード計算処理フロー図である。
【図１１】本発明の実施形態にかかる、データ傾向に合わせたスケーリング処理を表す図である。
【図１２】本発明の実施形態にかかる計算パターン切替機能の動作要件の図例である。
【図１３】本発明の実施形態にかかる計算パターン切替アルゴリズムを示す図である。
【図１４】本発明の実施形態にかかる計算パターンアルゴリズムを示す図である。
【図１５】本発明の実施形態にかかる、各センサの数値データの差異が小さい場合のスケーリング処理フロー図である。
【図１６】本発明の実施形態にかかる、各センサの数値データの差異が小さい場合の計算処理フロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下に図面と表を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００２１】
（第１の実施形態）  
図２に、本発明の実施形態による高速データ計算処理最適化支援システム２を含むセンサ情報高速処理・表示システム１の基本構成と機能ブロックについて示す。
【００２２】
本発明の実施形態において、センサ情報高速処理・表示システム１は、計測機器１０と、データ収集・高速処理機器２０を具備する高速データ計算処理最適化支援システム２と、配信コンテンツ作成・管理機器３０とを含む。計測機器１０は、電力センサおよび温度センサ等のセンサ１１と、ゲートウェイ１２とを含み、データ収集・高速処理機器２０は、下位PF層サーバ（例としてBOX-PC）２１を含む。配信コンテンツ作成・管理機器３０は、上位AP層サーバ３１を含み、上位AP層サーバ３１は、表示APサーバ３２と空調制御APサーバ３３を含む。
【００２３】
電力・温度センサ１１からセンサ系ネットワークを通じて得られた測定データはRS485のシリアル通信にて上位のゲートウェイ１２まで転送され、ゲートウェイ１２内でTCP/IPプロトコルに変換され、SNMPまたはHTTP等で上位の高速データ計算処理最適化支援システム２（下位PF層サーバ２１：データ収集・高速処理部２０）に送られる。そして、高速データ計算処理最適化支援システム２により、取得したセンサの測定データに対して、それぞれのパターンに適合したイベントを検出する。高速データ計算処理最適化支援システム２は、パターン配列の組合せ事前計算（任意の計算式）結果とのマッピングにより、システム系ネットワークを通じて高速で上位AP層サーバ３１に計算結果を送信する。そして、上位のAP層サーバ３１（配信コンテンツ作成・管理部３０）にて計算済みデータを受取る。ここで、例えば表示APサーバ３２では、リアルタイムな電力・温度のグラフデータをクライアントに提供するための配信コンテンツを作成し、上位のクライアント端末（PC）４１の画面上に電力・温度のグラフデータを展開する。また例えば、空調制御APサーバ３３では、本発明の高速データ計算処理最適化支援システムによって高速で取得した温度情報をもとに、空調の逐次制御を行う高速フィードバック制御信号をBACnet IPを介して空調機４２側へ伝送する。
【００２４】
図３は、本発明の実施形態にかかる、それぞれの機能ブロックを示した図である。本発明の実施形態において、センサ情報高速処理・表示システム１は、下位PF層サーバ２１と、上位AP層サーバ３１と、ユーザI/F部５１とを含む。下位PF層サーバ２１は、外部連携I/F部５２と、データ収集・処理部５３と、パターン制御・管理部５４とを含む。上位AP層サーバ３１は、リアルタイム制御部５５と、データ蓄積・管理部５６と、配信コンテンツ作成・管理部５７と、DB（データベース）５８とを含む。
【００２５】
図３が示す通り、高速データ計算処理最適化支援システム２（下位PF層サーバ２１）の外部連携I/F部５２は、受信データ受付機能を有し、データ収集・処理部５３は、各センサデータを収集・処理するモニタリング制御、データ処理制御等を有する。また、パターン制御・管理部５４は、計算処理・スケールマップ等を行う計算処理制御、スケールマップ制御、受信データ管理、上位AP層サーバ３１とのデータ同期制御等を有する。そして、上位AP層サーバ３１、例えば表示APサーバ３２では、リアルタイムな電力・温度のグラフデータをクライアントに提供するためのリアルタイム制御部５５を有し、データ蓄積・管理部５６においては、下位PF層サーバ２１とのデータ同期制御、および、年・月・日単位でのデータ蓄積管理を制御し、情報単位でDBのテーブルに書き込む機能を有している。そして、配信コンテンツ作成・管理部５７では、ユーザI/F部５１を介したユーザ要求に対して、要求に合致した配信コンテンツを作成し、ユーザI/F部５１へ返却する機能等を有している。ユーザI/F部５１は前記機能等を有したクライアント側ノードとの接続I/Fを具備した機能となる。
【００２６】
図４は、本発明の実施形態にかかる高速データ計算処理最適化支援システム２の処理概要を示した図である。本発明の実施形態において、センサ情報高速処理・表示システム１は、センサコントローラ１００を有するゲートウェイ１２と、下位PF層サーバ２１を有する高速データ計算処理最適化支援システム２と、上位AP層サーバ３１とを含む。図４が示す通り、以下の処理機能が実装されている。  
１．データ受信処理機能  
センサコントローラ１００からデータを受信する。センサコントローラ１００毎のデータ形式の差異を吸収する。  
２．近似化処理機能  
データ受信処理にて取得したデータを近似処理する。設定ファイル等の外部情報により設定された値を元に四捨五入や切り捨てを行い、一定間隔のデータに修正する。  
３．スケーリング処理機能  
一定期間の間、データを取得（モニタリング）し、取得した値にコードを割り当て、頻出した値を元に後述のコード処理を行う。  
４．コード処理機能  
計算式とスケーリング結果を元に、予め計算結果をマップデータにする処理を行う。また、センサデータ取得時は、取得したセンサデータの結合コードと予め計算しておいたコードマップをマッピングした処理結果をデータ送信処理に送る。  
５．データ送信処理機能  
計算済みのデータを送信する。メモリ内にてデコードされた処理結果を、上位AP層サーバ３１に送信する。
【００２７】
図５は、本発明の実施形態にかかる機能構成を示した図である。本発明の実施形態において、センサ情報高速処理・表示システム１は、センサコントローラ１００を有するゲートウェイ１２と、下位PF層サーバ２１を有する高速データ計算処理最適化支援システム２と、上位AP層サーバ３１とを含む。下位PF層サーバ２１は、アダプタ機能部２００と、データ受信機能部３００と、データ処理制御機能部４００と、モニタリング制御機能部５００と、計算処理制御機能部６００と、受信データ管理機能部７００と、モニタリングデータ管理機能部８００と、スケールマップ管理機能部９００と、コード処理機能部１０００と、計算処理機能部１１００と、データ送信機能部１２００と、イニシャライズ機能部（記憶部）１３００とを含む。
【００２８】
図６から図８は、本発明の実施形態にかかる、図５の機能構成に基づく機能間シーケンスを示した図となる。なお本実施形態では、図６から図８の機能間シーケンスをベースに図５の機能構成と照らし合わせて説明することとする。
【００２９】
図６から図８にて示す通り、ゲートウェイ１２内に実装されたセンサコントローラ１００に対して、高速データ計算処理最適化支援システム２のアダプタ機能部２００を介して測定値（生データ）を取得する（Ｓ１１０）為に、データ受信機能部３００からアダプタ機能部２００に対して、測定値の取得要求をかける（Ｓ１００）。測定値の取得要求をかけることにより、取得データの通知を受ける（Ｓ１２０）ことができるとともに、データ処理制御機能部４００へデータ処理開始要求をかける（Ｓ１３０）。次にデータ処理制御機能部４００は、受信データ管理機能部７００に対して受信データ保持要求をかけることで（Ｓ１４０）、受信データ管理機能部７００は、得た測定値の近似化処理を開始し（Ｓ１５０）、近似化処理の結果をデータ処理制御機能部４００へ返却する（Ｓ１６０）。近似化されたデータは、各機能が随時参照することもできる。近似化処理の結果の返却タイミングでデータ処理制御機能部４００はモニタリング要求をモニタリング制御機能部５００に対してかける（Ｓ１７０）。次にモニタリング制御機能部５００は、モニタリング要求のタイミングでモニタリング要否の判定を実施する（Ｓ１８０）（モニタリング要否の判定は、対象センサｎから生データを取得した際、各センサデータに対してスケールマップ上の値と一致したブロックコードを探索し、計算式に必要な組み合わせコードマップとのマッピング処理を行い、計算済みデータを高速に取りだす機能における、一連の事前処理が必要な取得データ（近似処理後のデータ）か、モニタリングにより得た傾向分析によるスケールマップ内におさまるデータかを判断する為の判定である）。
【００３０】
モニタリング不要と判定された場合、取得データ（近似処理後のデータ）に対しての計算処理を、計算処理制御機能部６００を介した（Ｓ３８０）スケールマップ管理機能部９００に要求することで（Ｓ３９０）、コード（計算処理制御機能部６００からコード取得要求をスケールマップ管理機能部９００に対してかける）をもとにしたスケールマップ検索を実施し（Ｓ４００）、検索結果を計算処理制御機能部６００に返却（Ｓ４１０）、結合コード生成（Ｓ４２０）後、コード計算要求をコード処理機能部１０００に対してかけ（Ｓ４３０）、コード処理機能部１０００が結合コードを検索（Ｓ４４０）、結合コードの検索の結果をデータ処理制御機能部４００に返却する（Ｓ４５０）。検索結果を返却する際、格納されたスケールマップに、各センサの数値データの差異が大きい場合と小さい場合に適合した計算パターンが双方存在する場合、傾向分析結果に基づき何れかのスケールマップと対にとなるコードマップが展開される。各センサの数値データの差異が小さいと判定されれば、例えば、対として繰り返しを許す組合せ計算結果のコードマップと、繰返しパターン用コードマップが展開される。結合コードの検索の結果の返却によりスケーリング処理後の取得データの通常計算処理を不要としたリアルタイム性を実現している。そして最後に、データ処理制御機能部４００からデータ送信機能部１２００に対して、データ送信要求をかける（Ｓ４６０）ことで上位AP層サーバ３１に計測情報通知を行い（Ｓ４７０）、上位AP層サーバ３１は計算済み計測情報をリアルタイムに取得することが可能となる。
【００３１】
一方モニタリングが要と判断されると、モニタリングデータ管理機能部８００に対して、モニタリングデータ更新要求をかける（Ｓ１９０）。そして、モニタリングデータ更新要求に対してモニタリングデータ管理機能部８００は、モニタリングデータの更新を実施し（Ｓ２００）、傾向分析を開始し（Ｓ２１０）、完了通知をモニタリング制御機能部５００に返す（Ｓ２２０）。そして完了通知を受けたモニタリング制御機能部５００は、スケールマップ管理機能部９００に対して、スケールマップ更新要求をかける（Ｓ２３０）。そして、スケールマップ更新要求に対してスケールマップ管理機能部９００は、スケールマップの更新を実施し（Ｓ２４０）、実施後、スケールマップの更新における情報をモニタリング制御機能部５００に通知する（Ｓ２５０）。
【００３２】
スケールマップの更新完了の通知を受けたモニタリング制御機能部５００は、スケールマップ管理機能部９００により更新されたスケールマップ情報をもとに、各センサの数値データの差異が大きい場合と小さい場合で、計算パターン（有効スケール範囲のべき乗（センサ数）または、繰り返しを許す組合せ計算）を自動判定し（Ｓ４８０）、自動判定した結果に応じた計算パターンの取得要求を計算処理機能部１１００にかける（Ｓ４９０）。有効スケール範囲とは、マップ範囲に基づいて設定され、例えばマップ範囲をｍとすると、有効スケール範囲は（２ｍ＋１）となる。マップ範囲とは、モニタリング後、スケールマップに反映する範囲であり、近似化を指定回数実施し、一番回数の多い値である最頻値と、指定された値分の前後値を反映する範囲をいう。
【００３３】
そして、取得（Ｓ５００）した計算パターンをもとに、計算処理機能部１１００に対して適合する計算式取得要求をかける（Ｓ５１０）。そして、計算式取得（Ｓ５２０）後、スケールマップ管理機能部９００に対してコード取得要求をかける（Ｓ５３０）。そして、要求を受けたスケールマップ管理機能部９００は、スケールマップ探索（各センサの数値データの差異が小さい場合、繰返しパターン用コードマップを探索）を開始し（Ｓ５４０）、スケールマップ探索の結果をモニタリング制御機能部５００に返す（Ｓ５５０）。次にモニタリング制御機能部５００は、得た計算式とスケールマップをもとに計算処理機能部１１００に対して、適合する組合せの通常計算を要求し（Ｓ３１０）、組合せの通常計算の要求に対して計算処理機能部１１００は、組合せ計算を開始し（Ｓ３２０）、計算処理後の計算結果をモニタリング制御機能部５００に返却する（Ｓ３３０）。そして、モニタリング制御機能部５００は、組合せ計算結果をコードマップとして生成する為、コード処理機能部１０００に対してコードマップの更新要求をかけることで（Ｓ３４０）、コード処理機能部１０００は、コードマップを更新する（Ｓ３５０）。そして、コードマップの更新の結果をモニタリング制御機能部５００に返却し（Ｓ３６０）、結果を受けたモニタリング制御機能部５００は、データ処理制御機能部４００にコードマップ更新における情報を通知する（Ｓ３７０）。一連のシーケンスによってスケーリング処理が完了することとなる。
【００３４】
（第２の実施形態）  
本発明の第１の実施形態に基づいた本発明の第２の実施形態における処理手順は以下のようになる。
【００３５】
まず、モニタリング要否の判定で否と判断された場合は本発明の第１の実施形態のベースとなるシステムの場合と同一である。
【００３６】
一方、モニタリング要と判定されると、モニタリングデータ管理機能部８００に対して、モニタリングデータ更新要求をかける。そして、モニタリングデータ更新要求に対してモニタリングデータ管理機能部８００は、モニタリングデータの更新を実施し、傾向分析を開始し、完了通知をモニタリング制御機能部５００に返す（Ｓ２２０）。そして完了通知を受けたモニタリング制御機能部５００は、スケールマップ管理機能部９００に対して、スケールマップ検索要求をかける（Ｓ５６０）。そして、スケールマップ検索要求に対してスケールマップ管理機能部９００は、ｎ数のスケールマップを高速検索し（Ｓ５７０）、（１）適合するスケールマップが存在した場合、スケールマップの存在の情報をデータ処理制御機能部４００に通知する（Ｓ５８０）。
【００３７】
スケールマップ存在情報の通知の際、格納されたスケールマップに、各センサの数値データの差異が大きい場合と小さい場合に適合した計算パターンが双方存在する場合、傾向分析結果に基づき何れかのスケールマップと対にとなるコードマップが展開される。例えば、各センサの数値データの差異が小さいと判定された場合、対として繰り返しを許す組合せ計算結果のコードマップと、繰返しパターン用コードマップが展開される。
【００３８】
次に、通知を受けたデータ処理制御機能部４００は、計算処理制御機能部６００を介した（Ｓ３８０）スケールマップ管理機能部９００に計算処理を要求することで（Ｓ３９０）、コード（計算処理制御機能部６００からコード取得要求をスケールマップ管理機能部９００に対してかける）をもとにしたスケールマップ検索を実施し（Ｓ４００）、検索結果を計算処理制御機能部６００に返却（Ｓ４１０）、結合コード生成（Ｓ４２０）後、コード計算要求をコード処理機能部１０００に対してかけ（Ｓ４３０）、コード処理機能部１０００が結合コードを検索（Ｓ４４０）、結合コードの検索の結果をデータ処理制御機能部４００に返却する（Ｓ４５０）。そして最後に、データ処理制御機能部４００からデータ送信機能部１２００に対して、データ送信要求（Ｓ４６０）をかけることで上位AP層サーバ３１に計測情報通知を行い、上位AP層サーバ３１は計算済み計測情報をリアルタイムに取得する。
【００３９】
また、別のシーケンスとして、（２）適合するスケールマップが存在しなかった場合、モニタリング制御機能部５００は、スケールマップ管理機能部９００に対して、スケールマップ更新要求をかける（Ｓ２３０）。そして、スケールマップ更新要求に対してスケールマップ管理機能部９００は、スケールマップの更新を実施し（Ｓ２４０）、完了後、スケールマップの更新における情報をモニタリング制御機能部５００に通知する（Ｓ２５０）。次に通知を受けたモニタリング制御機能部５００は、データ処理制御機能部４００にスケールマップの更新における通知情報を送り（Ｓ５９０）、受けたデータ処理制御機能部４００は上位AP層サーバ３１への更新データ送信要求をデータ送信機能部１２００に対して行うことで（Ｓ６００）、上位AP層サーバ３１に更新情報通知を行い（Ｓ６１０）、上位AP層サーバ３１はスケールマップ更新情報を取得することができる。またスケールマップ更新情報を取得することと併せて、スケールマップの更新完了の通知を受けたモニタリング制御機能部５００は、スケールマップ管理機能部９００により更新されたスケールマップ情報をもとに、各センサの数値データの差異が大きい場合と小さい場合で、計算パターン（有効スケール範囲のべき乗（センサ数）または、繰り返しを許す組合せ計算）を自動判定し（Ｓ４８０）、自動判定の結果に応じた計算パターンの取得要求を計算処理機能部６００にかける（Ｓ４９０）。そして、取得した（Ｓ５００）計算パターンをもとに、計算処理機能部６００に対して適合する計算式取得要求をかける（Ｓ５１０）。そして、計算式取得（Ｓ５２０）後、スケールマップ管理機能部９００に対してコード取得要求をかける（Ｓ５３０）。そして、要求を受けたスケールマップ管理機能部９００は、スケールマップ探索（各センサの数値データの差異が小さい場合、繰返しパターン用コードマップを探索）を開始し（Ｓ５４０）、スケールマップ探索の結果をモニタリング制御機能部５００に返す（Ｓ５５０）。次にモニタリング制御機能部５００は、得た計算式とスケールマップをもとに計算処理機能部６００に対して、適合する組合せの通常計算を要求し（Ｓ３１０）、組合せの通常計算の要求に対して計算処理機能部６００は、組合せ計算を開始し（Ｓ３２０）、計算処理後の計算結果をモニタリング制御機能部５００に返却する（Ｓ３３０）。そして、モニタリング制御機能部５００は、組合せ計算結果をコードマップとして生成する為、コード処理機能部１０００に対してコードマップの更新要求をかけることで（Ｓ３４０）、コード処理機能部１０００は、コードマップを更新する（Ｓ３５０）。そして、コードマップの更新の結果をモニタリング制御機能部５００に返却し（Ｓ３６０）、結果を受けたモニタリング制御機能部５００は、データ処理制御機能部４００にコードマップ更新の結果についての情報を通知する（Ｓ３７０）。一連のシーケンスによってスケーリング処理が完了する（また、スケーリング処理が完了するまでの間は、通常計算処理を実施する）。スケーリング処理の完了により、次にモニタリング不要と判定された取得データ（近似処理後のデータ）に対しての計算処理要求を“計算処理機能部１１００ではなく”、計算処理制御機能部４００を介した（Ｓ３８０）スケールマップ管理機能部９００に計算処理を要求することで（Ｓ３９０）、コード（計算処理制御機能部４００からコード取得要求をスケールマップ管理機能部９００に対してかける）をもとにしたスケールマップ検索を実施し（Ｓ４００）、検索結果を計算処理制御機能部４００に返却（Ｓ４１０）、結合コード生成後（Ｓ４２０）、コード計算要求をコード処理機能部１０００に対してかけ（Ｓ４３０）、コード処理機能部１０００が結合コードを検索（Ｓ４４０）、結合コードの検索の結果をデータ処理制御機能部４００に返却する（Ｓ４５０）。そして最後に、データ処理制御機能部４００からデータ送信機能部１２００に対して、データ送信要求（Ｓ４６０）をかけることで上位AP層サーバ３１に計測情報通知を行い（Ｓ４７０）、上位AP層サーバ３１は計算済み計測情報をリアルタイムに取得する。
【００４０】
次に、スケールマップ更新情報を取得した上位AP層サーバ３１について記述する。スケールマップ更新情報を取得（Ｓ６１０）した上位AP層サーバ３１は、スケールマップの各センサの数値データから、共有化された設定ファイルに基づく任意期間の各センサの数値データの最頻度出現回数を高速探索し（Ｓ６２０）同時に各SID毎の順位付けを行い、そして、順位付けの情報に基づきスケールマップを再構築する。次に計算パターン判定後、同じく共有化された設定ファイルの計算式定義（計算式ID：計算式）に基づいた組合せの通常計算処理を再構築したスケールマップ（各センサの数値データの差異が小さい場合、繰返しパターン用コードマップ）をもとに、高速データ計算処理最適化支援システム（下位PF層サーバ）２のスケールマップ管理機能部９００とコード処理機能部１０００に格納させる順位上位のスケールマップと対となるコードマップ数分（順位数は設定ファイルで指定可）実施し、そして、組合せ計算結果をコードマップとして生成、コードマップ再構築する（Ｓ６３０）（各センサの数値データの差異が小さい場合、繰返しパターン用コードマップも生成、再構築する）。
【００４１】
次に、上位AP層サーバ３１内に格納された各SIDの最頻度出現順位に基づき生成（再構築）された対の各マップの上位のみ（指定した順位数分）をスケールマップ管理機能部９００とコード処理機能部１０００に格納させる為、設定ファイルに記述された情報（上位AP層サーバ３１から順位数分のデータを取得し、スケールマップ管理機能部９００とコード処理機能部１０００に格納する周期）に基づき、高速データ計算処理最適化支援システム２のデータ受信機能部３００から上位AP層サーバ３１へ順位上位データ取得要求をかけることで（Ｓ６７０）、順位上位データ取得要求に基づいたスケールマップと対となるコードマップ（各センサの数値データの差異が小さい場合、繰返しパターン用コードマップも含め）を送信する。次に、データ受信機能部３００からデータ処理制御機能部４００へデータ処理開始要求をかける（Ｓ６８０）。そして、要求を受けたデータ処理制御機能部４００は、スケールマップ管理機能部９００とコード処理機能部１０００に対して、順位上位データ格納要求をかけることで（Ｓ６９０、Ｓ７００）、スケールマップ管理機能部９００とコード処理機能部１０００に順位上位データの情報が格納される。順位上位データ格納により、従来技術のスケールマップ検索要求に対応可能となる。
【００４２】
（スケーリング処理およびコード処理）  
次に、計算処理を予め複数データパターンにて計算しておき、組み合わせのコードと計算済みデータをマップ化しておく際や、センサデータからの測定値の近似値が、スケールマップにない場合の処理手順を具体例により示す。図９は、本発明の実施形態にかかる、一定回数間に受信した値の傾向を分析（モニタリング）し、高い頻度で受信する値にコードを割り当てる、スケーリング処理のフローを示した図である。図９が示す通り、以下の処理機能が実装されている。図９中の「ＦＦ」とは「存在しない」という意味である。  
（１）センサから取得した値を指定された粒度（設定ファイルで指定）で近似化し、値ごとの取得回数を数える。近似化を指定回数（設定ファイルで指定）実施し、一番回数の多い値を最頻値として抽出する（モニタリング）。  
※図中の矢印（１）は、センサXXX1(S001)と、センサXXX3(S003)を例にとって示している。  
（２）最頻値を中心に指定された範囲（設定ファイルで指定）の値をスケールマップに展開する。ただし、スケールマップに展開するとき、モニタリング回数の全てが同一近似値であった場合、中心値のみ展開する。  
※図中の例では、S001は”10”が一番多いため、10を中心に前後1つずつの値をスケールマップに展開している。S003はすべて”13”が取得されたため、スケールマップには13のみ展開している。  
（３）指定された計算式（設定ファイルで予め指定）ごとに、スケールマップの値の全ての組み合わせパターン分の計算を行い、コードマップを作成する。
【００４３】
スケーリング処理が実施済みである場合、スケールマップとコードマップを用いて以下の手順を実行することにより、通常計算を行わずに計算処理結果を得ることが可能となる。図１０に本発明の実施形態にかかる、スケールマップとコードマップを用いたコード計算処理フローを示す。  
（１）センサから取得した値を指定された粒度（設定ファイルで指定）で近似化し、スケールマップ上の値と一致したコード（GC）を検索する。  
（２）計算式に必要なGCを組み合わせた組合せGCをキーに、それぞれの計算式のコードマップから計算結果を得る。
【００４４】
（計算パターンの自動判定）  
計算パターンの自動判定をするためには、予めスケーリング処理を実行する必要がある。図１１に本発明の実施形態にかかる、データ傾向に合わせたスケーリング処理を表す。以下に図１１を用いて、本発明の実施形態におけるデータ傾向に合わせたスケーリング処理によって、如何に計算処理過程にて効率化が図れるかを具体的に示す。図１１の例で示している通り、各センサの数値データの差異が大きい場合は、有効スケール範囲ｓのべき乗（センサ数ｎ）（ｓ＾ｎ）における計算処理（センサ毎のスケール計算パターン）が適しており、各センサの数値データの差異が小さい場合は、繰り返しを許す組合せ計算式（パターン）が適していることが分かる。
【００４５】
繰り返しを許す組合せ計算式について説明する。例として（ｒ＝15）個の種類の数値データを含むスケールマップからセンサ数個分（ｎ＝５）の数値データを取り出す。このとき同じ種類の数値データを繰り返し使用した場合も含む。例えば、図１１（ａ）で記載のスケールマップに含まれる、１．０、１．５、２．０、２．５、３．０の数値データの組合せであれば、繰り返しのない組合せであり、同じく図１１（ａ）で記載のある、１．０、１．０、１．０、１．５、１．５の数値データの組合せであれば、繰り返しのある組合せであると言える。このような全ての組合せを求める計算式を、本明細書では、繰り返しを許す組合せ計算式という。
【００４６】
具体的に図１１の例のように、図１１（ａ）の（１）では、3＾5＝243通りに対して、例えば繰り返しを許す組合せ数（複数のスケールマップに含まれる数値データの種類の数）ｒ＝15から、センサ数個分（ｎ＝5）の数値データを取り出す、繰り返しを許す組合せ計算式（重複組合せの式）、
【００４７】
【数１】
2014082552.tif 000003
【００４８】
を用いて計算すると、11628通りとなり、有効スケール範囲のべき乗の方が効率的であるのが分かる。
【００４９】
しかし一方、（２）の各センサの数値データの差異が小さい（出現頻度の高いデータ範囲が小さい）場合、例えば複数のスケールマップに含まれる数値データの種類の数ｒ＝4から、センサ数個分（ｎ＝5）の数値データを取り出す、繰り返しを許す組合せ計算では、（式１）を用いて計算すると、56通りという計算結果に対して、有効スケール範囲のべき乗では、3＾5＝243通りと、繰り返しを許す組合せ計算の方が効率的であるのが分かる。
【００５０】
以上の通り、各センサの数値データの差異が大きい場合と小さい場合で、計算パターン（有効スケール範囲のべき乗（センサ数）または、繰り返しを許す組合せ計算）を自動判定し、自動判定の結果に応じた計算パターンの取得要求を計算処理機能にかけることの有用性を本実施形態で立証している。
【００５１】
図１２は、計算パターン切替機能の動作要件と例を示している。図１２の例で示した通り、「例1」と「例2」において、設定ファイル：[マップ範囲：１]、物理条件：[センサ数：５]とすると、有効スケール範囲は3となり、有効スケール範囲のべき乗は、3＾5＝243通りとなる。一方、例えば複数のスケールマップに含まれる数値データの種類の数ｒ＝5から、センサ数個分（ｎ＝5）の数値データを取り出す、繰り返しを許す組合せ計算では、（式１）を用いて計算すると、126通りとなる。よって本例では、繰り返しを許す組合せ計算を採用する判定式制御ということになる。ただし、「例3」で示す通り、各センサの数値データの差異がやや大きい場合では、例えば複数のスケールマップに含まれる数値データの種類の数ｒ＝6から、センサ数個分（ｎ＝5）の数値データを取り出す、繰り返しを許す組合せ計算は、（式１）を用いて計算すると、252通りとなり、有効スケール範囲のべき乗の、3＾5＝243通りより多い計算処理が必要となりので、繰り返しを許す組合せ計算は不採用という判定式制御ということになる。
【００５２】
尚、「例1」の組合せの式でかかった計算時間を１として、「例2」の組合せの式でかかった計算時間（計算効率）は、約0.52という結果が得られた。
【００５３】
図１３は、本技術の計算パターンの切替アルゴリズムを示した図である。図１３で示すアルゴリズムの例で示した通り、基本ロジックは、有効スケール範囲のべき乗とし、「有効スケール範囲のべき乗での処理数 ＞ 繰り返しを許す組合せ計算での処理数」という関係式が成立した際に、繰り返しを許す組合せ計算に切替えるという制御動作例を説明している。尚、設定ファイル：[マップ範囲：１〜５（設定可能最大値）]、物理条件を[センサ数：５]とした、繰返しを許す組合せ計算パターンへの切替における出現頻度の高いデータ範囲の最大許容行を図１３にて記す。
【００５４】
図１４に、本発明の実施形態にかかる計算パターンアルゴリズムを示す。図１４で示すアルゴリズムは、繰り返しを許す組合せ計算に切替える閾値を具体的に示した例であり、設定ファイルにおける各マップ範囲に対応した最大許容行を算出した例である。繰り返しを許す最大の許容行の算出に基づき、実際に繰返しパターン用コードマップを生成した結果、最大の許容行より増えた場合は、有効スケール範囲のべき乗での計算が採用されるということとなる。
【００５５】
図１４は、本発明の第１の実施形態及び第２の実施形態で示した一連の動作シーケンスを示す。本発明の実施形態の主要な動作部分のみ抽出し、簡単なアルゴリズムによって、図１４（ａ）に示すモニタリング要の場合の通常計算パターン（通常計算によるスケーリング処理）と、図１４（ｂ）に示すモニタリング否の場合の計算パターン（コードマップによる計算処理）とを表している。
【００５６】
また、モニタリング要の場合の通常計算パターンおよびモニタリング否の場合の計算パターンそれぞれの計算パターンの処理フロー図（例）を、図１５、図１６に記載する。図１５は、図１４（ａ）に示す本発明の実施形態にかかる、各センサの数値データの差異が小さい場合のスケーリング処理フロー図であり、図１６は、図１４（ｂ）に示す本発明の実施形態にかかる、各センサの数値データの差異が小さい場合の計算処理フロー図である。
【００５７】
尚、本実施形態で示した計算式を含む設定ファイル、数値等は、図１４のアルゴリズム、図１５、図１６の処理フローを説明する上での一例であり、実現形態については本実施形態に限らない。
【００５８】
次に、機能詳細として、起動時に各テーブルの初期化処理を行う、また、設定ファイルの読み込みを行う、イニシャライズ機能について、表１に設定ファイルとしてシステムの動作に必要な値のうち、ユーザで任意に設定を行うことが可能な設定ファイルを示す。尚、マップ範囲の設定については、設定モードと自動モードがあり、自動モードは、最頻値（X≧50%）と、前後値1 or 2（Y,Y'≦25%モードと、10%≦Y,Y'≦15% and 0＜Z,Z'≦10%モード）が設定されており、傾向分析により自動判定する。なお、本実施形態で示した自動モードの最頻値ならびに前後値のパラメータは自動モードを説明する上での一例であり、実現形態については本実施形態に限らない。
【００５９】
【表１−１】
2014082552.tif 000004
【００６０】
【表１−２】
2014082552.tif 000005
【００６１】
表２は、本システムのハードウェア条件例（下位ＰＦ層サーバ２１のハードウェア例）を示した表である。表２からも見て取れるように、定格消費電力がAC-100V換算で、約21W強と省エネ性の高いハードウェア条件で、本システムは動作可能である。なお、本実施形態は本システムのハードウェア条件の一例であり、実現形態については本実施形態に限らない。
【００６２】
【表２】
2014082552.tif 000006
【００６３】
実際に本システムと、スタンダードPCを用いた通常計算における処理速度を比較した例を以下に示す。また、表３は通常計算に用いられる算出計算に関する情報の一覧である。以下の計算式を、本システムでは表２に示したハードウェア条件で、一方はスタンダードPC（CPU：インテルCeleron B815 1.60GHz , メモリ：4GB（4GB×1）/8GB , HD：640GB）を用いて通常計算処理を実施した。尚、空調機は5000台と設定した。
【００６４】
【表３】
2014082552.tif 000007
【００６５】
【数２】
2014082552.tif 000008
【００６６】
以上の仮定（センサ温度の推定式）（式２）の下で、下記の目的関数（分散）である（式３）が最小となる空調の吹出し温度設定値の組み合わせを探索する。
【００６７】
【数３】
2014082552.tif 000009
【００６８】
以上より、本システムでは約1秒以内であるのに対して、スタンダードPCを用いた通常計算処理では約10秒という結果となった。
【００６９】
表４に機能詳細として、起動時に各テーブルの初期化処理を行う、また、設定ファイルの読み込みを行う、イニシャライズ機能を示す。そして設定ファイルとして本システムの動作に必要な値のうち、ユーザで任意に設定を行うことが可能な設定ファイルを示す。
【００７０】
【表４】
2014082552.tif 000010
【００７１】
表４に示す設定ファイルにより、計算パターンをセンサ毎のスケールパターン（有効スケール範囲のべき乗）に固定するか否かを任意に設定することが可能である。
【００７２】
以上により、通信ビルやデータセンタ等、通信機械室の空調フィードバック制御や、消費電力表示のリアルタイム性の向上に効力を発揮する。
【符号の説明】
【００７３】
１  センサ情報高速処理・表示システム
２  高速データ計算処理最適化支援システム
１０  計測機器
１１  センサ
１２  ゲートウェイ
２０  データ収集・高速処理機器
２１  下位PF層サーバ
３０  配信コンテンツ作成・管理機器
３１  上位AP層サーバ
３２  表示APサーバ
３３  空調制御APサーバ
４１  クライアント端末
４２  空調機
５１  ユーザI/F部
５２  外部連携I/F部
５３  データ収集・処理部
５４  パターン制御・管理部
５５  リアルタイム制御部
５６  データ蓄積・管理部
５７  配信コンテンツ作成・管理部
５８  ＤＢ
１００  センサコントローラ
２００  アダプタ機能部
３００  データ受信機能部
４００  データ処理制御機能部
５００  モニタリング制御機能部
６００  計算処理制御機能部
７００  受信データ管理機能部
８００  モニタリングデータ管理機能部
９００  スケールマップ管理機能部
１０００  コード処理機能部
１１００  計算処理機能部
１２００  データ送信機能部
１３００  イニシャライズ機能部
【図１】
2014082552.tif 000011
【図２】
2014082552.tif 000012
【図３】
2014082552.tif 000013
【図４】
2014082552.tif 000014
【図５】
2014082552.tif 000015
【図６】
2014082552.tif 000016
【図７】
2014082552.tif 000017
【図８】
2014082552.tif 000018
【図９】
2014082552.tif 000019
【図１０】
2014082552.tif 000020
【図１１】
2014082552.tif 000021
【図１２】
2014082552.tif 000022
【図１３】
2014082552.tif 000023
【図１４】
2014082552.tif 000024
【図１５】
2014082552.tif 000025
【図１６】
2014082552.tif 000026