(57)【要約】【課題】  グリッド・コンピューティング（Ｇｒｉｄ  ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）の技術をネットワークプリンタに適用した場合、グリッド・コンピューティングに処理を行わせるジョブがいつ終了するかがわかりにくく、ユーザがストレスを感じる場合がある。【解決手段】  ネットワークインターフェースを介してホストコンピュータと接続され、グリットコンピューティングによる負荷分散処理可能なネットワークプリントシステムにおいて、ネットワークプリンタをグリッドのジョブスケジューラとした時に、負荷分散対象にするグリッドの各リソースにする機器は、予め登録されているホストコンピュータのデータベースをもとに、負荷分散処理を行うホストコンピュータを選択し負荷分散処理を行う。負荷分散処理の分散された処理の総数と、処理が終了し結果が戻ってきた個数を検出し、分散処理総数と処理終了数の比率を表示することで、ユーザに処理の進捗度を示す。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークインターフェースを介してホストコンピュータ（クライアント）と接続されたネットワークプリンタを用いて、グリットコンピューティングによる負荷分散処理可能なネットワークプリントシステムで、
分散されたそれぞれの処理結果を受け取った時に、終了した処理量を累積し、累積終了処理量として保持し、
負荷分散処理全体における累積終了処理量の比率を算出し、
該比率を表示することを特徴とするネットワークプリントシステム。
【請求項２】
請求項１において、該比率を負荷分散処理全体を１００％と換算した時の割合として、数字を用いて％表示することを特徴とするネットワークプリントシステム。
【請求項３】
請求項１において、該比率をグラフ表示することを特徴とするネットワークプリントシステム。
【請求項４】
該累積終了処理量は、終了した分散処理数とし、各分散処理が終了した場合に、終了した分散処理数を１つ増やすように更新し、該負荷分散処理全体を分散された処理の総数とし、分散処理の総数と累積終了処理量（終了した分散処理数）との割合として該比率を算出することを特徴とする請求項１記載のネットワークプリントシステム。
【請求項５】
分散された処理ごとの演算負荷をもとに、分散された処理ごとに重みづけを行い、該重みづけの総和は１００％になるように正規化し、各分散処理が終了した場合には、終了した分散処理に応じた該重み付けを累積し、累積終了処理量として、該比率を算出することを特徴とする請求項１記載のネットワークプリントシステム。
【請求項６】
請求項１において、
該負荷分散処理は、プリントされる複数ページの画像データを処理するために用いられ、
該比率は、全ページ数と処理が終了したページ数との比率（終了ページ比率）であることを特徴とするネットワークプリントシステム。
【請求項７】
ネットワークインターフェースを介してホストコンピュータ（クライアント）と接続されたネットワークプリンタを用いて、グリットコンピューティングによる負荷分散処理可能なネットワークプリントシステムで、
負荷分散処理は、プリントされる複数ページの画像データを処理するために用いられ、
全ページ数と処理が終了したページ数との比率（終了ページ比率）を算出する手段と、
処理中のページにおいて、分散されたそれぞれの処理結果を受け取った時に、終了した処理量を累積し、累積終了処理量として保持し、
処理中のページの分散処理全体における累積終了処理量の比率（処理中のページの処理終了比率）を算出する手段とを備え、
終了ページ比率および処理中のページ処理終了比率を同時に表示することを特徴とするネットワークプリントシステム。
【請求項８】
請求項１〜７いずれかにおいて、該表示は、ネットワークプリンタの操作パネルに表示することを特徴とするネットワークプリントシステム。
【請求項９】
請求項１〜７いずれかにおいて、該表示は、ネットワークプリンタにジョブを依頼したクライアントＰＣの表示部に表示することを特徴とするネットワークプリントシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターフェースを介してホストコンピュータに接続される、プリンタや複合機能印刷装置にグリッド・コンピューティングの負荷分散システムを適用させたものである。
【背景技術】
【０００２】
図１は本発明に適用されるグリッド・コンピューティングのアーキテクチャを説明する図である。
【０００３】
グリッドには数種類あるが、ここで説明するのはデスクトップグリッドと呼ばれる、デスクトップＰＣなどのＣＰＵの空き時間を利用してジョブを実行するタイプのものである。
【０００４】
図１のＣｌｉｅｎｔはジョブを投入するユーザでありその要求（ジョブ）はタスクマネージャ（Ｔａｓｋ  Ｍａｎａｇｅｒ：以下ＴＭと略す）に渡されダイナミックジョブスケジューラ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｊｏｂ  Ｓｃｈｅｄｕｌｅｒ：以下ＤＪＳと略す）にその内容を伝える。
【０００５】
ＤＪＳは全体のリソース管理をしていて最適なリソースのブローカ（Ｂｒｏｋｅｒ）を選択しＴＭに通知する（このリソースとはここではＣＰＵの空き状態のことを言っている。）。
【０００６】
Ｂｒｏｋｅｒはリソースマネージャ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｍａｎａｇｅｒ：以下ＲＭと略す）の吸い上げたリソースの情報をＤＪＳに登録し、ＴＭからの要求で最適なリソースにジョブを投入し、完了通知をＴＭに対しておこなう。
【０００７】
ＴＭはＤＪＳが選択した最適なＢｒｏｋｅｒにジョブを投入し、以後そのジョブの進行状況のモニタリングを実施し、完了通知をＢｒｏｋｅｒから受けるとユーザにその結果を通知する。またリソースに変化・異常があれば（例  故障、他のジョブを受け付けた等）ＲＭはＢｒｏｋｅｒに通知する。
【０００８】
このような仕組みで最適な（通常は利用されていない）ＣＰＵなどのリソースにジョブを配分することで分散処理を可能にするのがデスクトップグリッドコンピューティングの実現形である。
【０００９】
続いてこの技術をネットワークプリンタのＰＤＬ処理に適用した場合の構成の説明を図２にて行う。図１の説明ではグリッドを構成するそれぞれのモジュールが別個のものとして扱われたが、印刷装置に適用する場合、複数のモジュールが１つの機器の中に存在することが一般的になる。
【００１０】
図２では印刷指示（ジョブ投入）するクライアントＰＣがプリントジョブを投入しＴＭ，ＤＪＳ機能をネットワークプリンタにもち、Ｂｒｏｋｅｒ，ＲＭをＰＣ１、ＰＣ２、ＰＣ３がもつことで例えば３台のＰＣを用いてのグリッド・コンピューティングによる分散処理を適用した機器構成ができる。
【００１１】
クライアントから投入されたジョブ（ＰＤＬの印刷ジョブデータ）はネットワークプリンタのＴＭ，ＤＪＳを経由してＰＣ１，２，３のリソースに分割される。またこの時、ＰＤＬデータイメージ展開処理用のアプリケーションプログラムも同時にネットワークプリンタから送信されるようにする。
【００１２】
それぞれのＰＣでＰＤＬ画像形成を分散実行しできたイメージはネットワークプリンタが収集して最終的に出力するような処理をグリッドの機構を用いて実施する。
【００１３】
この分散処理対象になるリソースは３台以上のＰＣであってもよいし、それにジョブ投入元のクライアントＰＣのリソースを含めても、同じネットワーク上のネットワークプリンタのリソースを対象にして利用しても良い。
【非特許文献１】ＩＢＭプロフェッショナル論文  「グリッド・コンピューティングの商用システムへの適用性」＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ−６．ｉｂｍ．ｃｏｍ／ｊｐ／ｐｒｏｖｉｓｉｏｎ／ｎｏ３６／ｐｄｆ／３６＿ｐｐｒ１．ｐｄｆ＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
近年グリッド・コンピューティング（Ｇｒｉｄ  ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）の技術を用いてコンピュータのＣＰＵパワーを集め、高速処理を実現する研究がサイエンス系の研究において盛んであるが、未だ組み込み機器への適用は類を見ない。
【００１５】
この技術をネットワークプリンタに適用した場合、グリッド・コンピューティングに処理を行わせるジョブがいつ終了するかがわかりにくいため、ユーザがストレスを感じる場合がある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記課題を解決するために、本発明に係るシステムは、
ネットワークインターフェースを介してホストコンピュータ（クライアント）と接続され、グリットコンピューティング（以下「グリッド」と省略）による負荷分散処理可能なネットワークプリントシステムにおいて、
当該ネットワークプリンタをグリッドのジョブスケジューラとした時に、負荷分散対象にするグリッドの各リソースにする機器は、予め登録されているホストコンピュータ（クライアント）のデータベースをもとに、負荷分散処理を行うホストコンピュータ（クライアント）を選択し負荷分散処理を行う。
【００１７】
負荷分散処理の分散された処理の総数と、処理が終了し結果が戻ってきた個数を検出する手段を備え、分散処理総数と処理終了数の比率を表示することで、ユーザに処理の進捗度を示すことを特徴とする。
【００１８】
当該表示は、該比率を％表示することを特徴とする。
【００１９】
当該表示は、別の実施形態として、グラフとして表示することを特徴とする。
【００２０】
別の実施形態として、該比率は、分散された処理ごとの処理の演算負荷等をもとに、全ての処理終了で１００％となるように重みづけを行い、各分散処理が終了した場合、終了した分散処理に応じた該重みづけを累積し、全体に対する、終了した処理の割合として算出することで、より正確な進捗度を表示可能とすることを特徴とする。
【００２１】
当該表示は、総ページ数と処理終了ページ数との割合を表示することを特徴とする。
【００２２】
当該表示は、別の実施形態として、総ページ数と処理終了ページ数との割合を表示するとともに、分散処理中のページにおける全ての分散処理と終了した処理との割合も同時に表示することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、処理を実行することで、グリッド・コンピューティング（Ｇｒｉｄ  ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）の技術を、ネットワークプリンタに適用した場合に、分散した処理の進捗度をユーザに正確に、かつ、わかりやすく示すことが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、図面を参照して本発明をその効果的な実施形態に基づき詳細に説明する。
【実施例１】
【００２５】
グリッド・コンピューティングの対象となるホストコンピュータは、以下ホストと記述する。ネットワークプリンタとホストは、相互接続可能なインターフェースを介して接続され、ネットワークＩ／Ｆまたは、ホストとのＩ／Ｆという意味で、ホストＩ／Ｆと記述する。
【００２６】
（ネットワークプリンタのハード構成）
図３は、複写機能を有するネットワークプリンタの外観を示す図である。画像入力デバイスであるスキャナ２０１は、原稿となる紙上の画像を照明し、ＣＣＤラインセンサ（図示せず）を走査することによって、ラスターイメージデータを生成する。
【００２７】
使用者が、原稿用紙を原稿フィーダ２０４のトレイ２０３にセットして、操作部２０２において読み取りの起動を指示すると、ネットワークプリンタのコントローラＣＰＵがスキャナ２０１に指示を与え、フィーダ２０３は原稿用紙を１枚ずつフィードし、スキャナ２０１は原稿画像の読み取り動作を行う。
【００２８】
操作部２０２はコピー動作時の設定指示や状態表示や、各種動作設定を指定をするためのユーザインタフェースである。
【００２９】
画像出力デバイスであるプリンタエンジン１０３は、ラスターイメージデータを用紙上の印刷する部分である。その方式は感光体ドラムや感光体ベルトを用いた電子写真方式、微少ノズルアレイからインクを吐出して用紙上に直接画像を印字するインクジェット方式等があるが、どの方式でも構わない。なお、プリント動作は、コントローラＣＰＵからの指示によって起動される。
【００３０】
プリンタエンジン１０３は、異なる用紙サイズまたは異なる用紙向きを選択できるように複数の給紙段を持ち、それに対応した用紙カセット２０６、２０７、２０８がある。また、排紙トレイ２０５は、印字し終わった用紙を受けるものである。
【００３１】
図４は、ネットワークプリンタの制御構成を示すブロック図である。プリンタコントローラ１０２は、画像入力デバイスであるスキャナ２０１や画像出力デバイスであるプリンタエンジン１０３と接続し、一方ではホストＩ／Ｆ３０８経由で、ホストとの間で印刷データや画像情報やデバイス情報の入出力をする。
【００３２】
ＣＰＵ３０１は、システム全体を制御するコントローラである。ＲＡＭ３０２は、ＣＰＵ３０１が動作するために使用するシステムワークメモリである。また、ＲＡＭ３０２は、画像データを一時記憶するための画像メモリでもある。ＲＯＭ３０３は、ブートＲＯＭであり、システムのブートプログラムが格納されている。ＨＤＤ３０４は、ハードディスクドライブで、システムソフトウェア、画像データを格納する。
【００３３】
操作部Ｉ／Ｆ３０６は、操作部（ＵＩ）２０２との間のインターフェースを司り、操作部２０２に表示する画像データを操作部２０２に対して出力する。また、使用者が操作部２０２を介して入力した情報を、ＣＰＵ３０１に伝える役割を果たす。また操作部２０２からの入力された動作モードなどの環境設定情報は不揮発性のメモリであるＮＶＲＡＭ３１６に記憶される。
【００３４】
ホストインターフェース３０８は、ホスト００１に対して情報の入出力を行う。以上のデバイスがシステムバス３０７上に配置される。
【００３５】
イメージバスインターフェース（Ｉｍａｇｅ  Ｂｕｓ  Ｉ／Ｆ）３０５は、システムバス３０７と画像データを高速で転送する画像バス３０９とを接続し、データ構造を変換するバスブリッジである。画像バス３０９には以下のデバイスが配置される。ラスターイメージプロセッサ（ＲＩＰ）３１０は、ネットワークから送信されて来たＰＤＬコードをビットマップイメージに展開する。デバイスＩ／Ｆ部３１１は、画像入出力デバイスであるスキャナ２０１やプリンタエンジン１０３とプリンタコントローラ１０２とを接続し、画像データの同期系／非同期系の変換を行う。
【００３６】
スキャナ画像処理部３１２は、入力画像データに対し補正、加工、編集を行う。プリンタ画像処理部３１３は、プリント出力画像データに対して、プリンタの補正、解像度変換等を行う。画像回転部３１４は画像データの回転を行う。画像圧縮部３１５は、多値画像データに対してはＪＰＥＧ圧縮新調処理を行い、２値画像画像データに対してはＪＢＩＧ、ＭＭＲ、ＭＨ等の圧縮伸張処理を行う。
【００３７】
該ネットワークプリンタは、ホストインターフェース（例えばＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）等の相互通信可能なネットワークインターフェース）を介してホストコンピュータと接続され、グリットコンピューティングによる負荷分散処理可能なネットワークプリントシステムを構築する。ここでいうグリッド・コンピューティングとはデスクトップグリッドと呼ばれる、デスクトップＰＣなどのＣＰＵの空き時間を利用してジョブを実行するタイプのものであり、分散処理を実行する複数台のデスクトップＰＣのことをホストコンピュータと呼び、ネットワーク上に存在することを想定している。
【００３８】
該ネットワークプリンタをグリッドのジョブスケジューラとした時に、負荷分散対象にするグリッドの各リソースにする機器は、予め登録されているホストコンピュータ（クライアント）のデータベースをもとに、負荷分散処理を行うホストコンピュータ（クライアント）を選択し負荷分散処理を行う。
【００３９】
ここで、図５のフローのネットワークプリンタでの処理は、図４のＨＤＤ３０４（または他の記憶手段ＲＯＭなどでもよい）に格納されたシステムプログラムに従いＣＰＵ３０１の制御のもとに実行される。本発明の特徴である負荷分散処理の進捗度の算出、表示は、以下のフローに沿って行われる。
【００４０】
ステップ５０１で、負荷分散処理を行うためのジョブを投入する。ジョブは例えば、コピーやＰＤＬ動作時に発生する処理であり、負荷分散処理可能な処理であれば何でもよい。
【００４１】
ステップ５０２で、投入されたジョブを負荷分散処理用に分散ジョブに切り分ける。本実施例では、負荷分散処理全体を表す量を分割されたジョブ数Ｎとする。説明のために、ここでは、１ページの画像データをＮ＝２０、すなわち２０分割に均等割りして色変換処理を施すことにする。また、累積終了処理量を本実施例では終了した分散ジョブ数Ｍと定義し、Ｍ＝０に初期化する。
【００４２】
ステップ５０３で、グリッド・コンピューティング網に該分散ジョブを投入する。
【００４３】
ステップ５０４から５０６は、ある分割処理を受け取り処理を施し、処理結果を戻す動作を行う複数台のホストコンピュータ（以下ホスト）内での処理を記述するものである。
【００４４】
ステップ５０４で、該ホストは、分散ジョブを受信し、
ステップ５０５で、分散ジョブを処理し、
ステップ５０６で、分散ジョブの処理結果を分散ジョブを依頼したネットワークプリンタに送信する。
【００４５】
ステップ５０７で、分散ジョブの処理結果を１つ受信する。
【００４６】
ステップ５０８で、終了した分散ジョブ数Ｍに１を足す。
【００４７】
ステップ５０９で、負荷分散処理処理全体の累積終了処理量の比率Ｒ、すなわち、分散ジョブ数に対する終了した分散ジョブ数の比率を算出する。ここでは、Ｒ＝Ｍ／Ｎ＊１００として算出される。
【００４８】
ステップ５１０で、分散ジョブ数に対する終了した分散ジョブ数の比率Ｒを表示する。
【００４９】
図６は、該比率を表示したときの画面の例である。該比率を数字で％表示しており、Ｎ＝２０、終了した分割処理数Ｍ＝５として、５／２０＊１００＝２５％が表示されている。
【００５０】
図７は、該比率をグラフ表示したときの画面の例である。２５％を横棒のグラフで表している。グラフ表示にする際には、円グラフであっても縦棒のグラフであってもよく、視覚的に進捗度が確認できるものであればこれに限るものではないことは言うまでもない。
【００５１】
ステップ５１１で、全分散ジョブが終了したかどうかを検出し、終了してない場合は、５０７の処理に移り分散ジョブの処理結果を待つ。終了している場合は、処理を終了する。
【００５２】
本実施例では、１ページの画像を分割した分散処理数と終了した分散処理数で該比率（進捗度）を算出、表示するように説明を続けたが、複数ページであってもよいし、分散ジョブの分割を１ページ単位にしてもよく、負荷分散処理の進捗が確認できる比率を算出、表示できるように実装できるものであれば、これに限るものではない。
【００５３】
また、該比率は、本実施例では％表示を行ったが、終了分散処理数３ページ全体分散処理数２０ページのような例であれば３／２０のように表記してもよく、進捗度がわかるように該比率が表示できれば、これに限るものではない。
【００５４】
該表示は、ネットワークプリンタの操作パネル上に表示することを前提に話しを進めてきたが、該比率をネットワークプリンタに処理を依頼したクライアントＰＣに送信し、該クライアントＰＣ上の表示部（一般にはＣＲＴモニタや液晶ディスプレイ）に表示させてやることも可能であることは言うまでもない。
【実施例２】
【００５５】
本実施例では、分散ジョブが均等な演算量でない場合に、より正確な進捗度を算出、表示するような処理フローについて説明を行う。基本的には、分散ジョブ毎に演算負荷をもとに、重みづけをしておき、分散ジョブ結果を受け取った際に累積終了処理量として該当する重みづけ係数を足しこむことにより、これを実現する。
【００５６】
図８に第二の実施例を表すフローチャートを示し、これに沿って説明を続ける。
【００５７】
ステップ８０１で、負荷分散処理を行うためのジョブを投入する。ジョブは例えば、コピーやＰＤＬ動作時に発生する処理であり、負荷分散処理可能な処理であれば何でもよい。
【００５８】
ステップ８０２で、投入されたジョブを負荷分散処理用に分割、分散ジョブに切り分ける。本実施例では、図９に示すような３つのパートに分割される。
【００５９】
ステップ８０３で、各分散処理ごとの重みづけを算出する。該重みづけは、演算負荷（一般に演算処理量）に基づいて算出され、総和が１００％となるように正規化しておくように本実施例では記述される。Ｎ分割された分散ジョブがあるならば、Ｗ１からＷｎまで重みづけを算出しておく。ここで、ΣＷｋ＝１００％（ｋは、１からＮ）である。
【００６０】
図９の３つの分散ジョブの例では、負荷分散処理に用いられる画素数が全部で１０００万画素であると仮定し、１番目の分散ジョブが７００万画素であるとして、Ｗ１＝７０％、２番目の分散ジョブが２００万画素あるとして、Ｗ２＝２０％、３番目の分散ジョブが１００万画素あるとして、Ｗ３＝１０％で計１００％となるように重みづけされるとする。
【００６１】
ステップ８０４で、グリッド・コンピューティング網に該分散ジョブを投入する。
【００６２】
ステップ８０５から５０７は、ある分割処理を受け取り処理を施し、処理結果を戻す動作を行う複数台のホストコンピュータ（以下ホスト）内での処理を記述するものである。
【００６３】
ステップ８０５で、該ホストは、分散ジョブを受信し、
ステップ８０６で、分散ジョブを処理し、
ステップ８０７で、分散ジョブの処理結果を分散ジョブを依頼したネットワークプリンタに送信する。
【００６４】
ステップ８０８で、分散ジョブの処理結果を１つ受信する。その際どの分散ジョブであるかを検出する（これは、例えば、分散ジョブ番号でよい。）。
【００６５】
ステップ８０９で、終了した分散ジョブ番号に対応した重みづけ係数を累積終了処理量として足しこむ。本実施例では、全体で１００％になるように正規化しているため、そのまま負荷分散処理に対する処理終了ジョブの比率ＲとしてＲ＝Ｒ＋Ｗｋとして算出される。ただし、実施例１で示したように、累積終了処理量を算出後、全体の負荷分散処理量と比較して該比率Ｒを算出するように実装してももちろん構わない。
【００６６】
ここで、例えば、３番目の分散ジョブが最初に終わっているとすると、Ｒ＝０＋Ｗ３＝１０％となり、２番目の分散ジョブが次に終わった場合には、Ｒ＝１０＋Ｗ２＝３０％となる。ここで重要なのは、３つの分散ジョブのうち、２つ終わっているからといって２／３＊１００＝６７％となるわけではなく、実際に終了しているのは、３０％分だけであるということであり、分散ジョブごとに負荷分散処理全体に対する演算量に基づいて、重みづけを決定しているために、正確な進捗度が把握できるということである。
【００６７】
ステップ８１０で、分散ジョブ数に対する終了した分散ジョブ数の比率を表示する。これは、第一の実施例となんら変わるものではないので、詳細な記述を省略する。
【００６８】
ステップ５１１で、全分散ジョブが終了したかどうかを検出し、終了してない場合は、５０７の処理に移り分散ジョブの処理結果を待つ。終了している場合は、処理を終了する。
【実施例３】
【００６９】
本実施例では、ネットワークプリンタの処理が、複数ページでの処理が多いために、負荷分散処理の進捗度を  処理終了ページ数と、処理中のページにおける分散ジョブの進捗度とを同時に表示させることで、よりユーザにわかりやすく進捗度を示すことを目的とした実施形態を説明していく。
【００７０】
ステップ１００１で、負荷分散処理を行うためのジョブを投入する。ジョブは例えば、コピーやＰＤＬ動作時に発生する処理であり、負荷分散処理可能な処理であれば何でもよい。ここで、複数ページ（全ページ数Ｐ）を処理するジョブが投入されたと仮定する。
【００７１】
ステップ１００２で、投入されたジョブのうち処理するページのジョブを負荷分散処理用に分散ジョブに切り分ける。本実施例では、負荷分散処理全体を表す量を分割されたジョブ数Ｎとする。説明のために、ここでは、１ページの画像データをＮ＝２０、すなわち２０分割に均等割りして色変換処理を施すことにする。また、累積終了処理量を本実施例では終了した分散ジョブ数Ｍと定義し、Ｍ＝０に初期化する。
【００７２】
ステップ１００３で、グリッド・コンピューティング網に該分散ジョブを投入する。
【００７３】
ステップ１００４から１００６は、ある分割処理を受け取り処理を施し、処理結果を戻す動作を行う複数台のホストコンピュータ（以下ホスト）内での処理を記述するものである。
【００７４】
ステップ１００４で、該ホストは、分散ジョブを受信し、
ステップ１００５で、分散ジョブを処理し、
ステップ１００６で、分散ジョブの処理結果を分散ジョブを依頼したネットワークプリンタに送信する。
【００７５】
ステップ１００７で、分散ジョブの処理結果を１つ受信する。
【００７６】
ステップ１００８で、終了した分散ジョブ数Ｍに１を足す。
【００７７】
ステップ１００９で、負荷分散処理処理全体の累積終了処理量の比率Ｒ、すなわち、分散ジョブ数に対する終了した分散ジョブ数の比率を算出する。ここでは、Ｒ＝Ｍ／Ｎ＊１００として算出される。
【００７８】
ステップ１０１０で、分散ジョブ数に対する終了した分散ジョブ数の比率Ｒを表示する。
【００７９】
ステップ１０１１で、全分散ジョブが終了したかどうかを検出し、終了してない場合は、１００７の処理に移り分散ジョブの処理結果を待つ。終了している場合は、処理中のページでの処理が終了したことになる。
【００８０】
ステップ１０１２で、処理が終了したページ数を更新し、表示する。
【００８１】
この時、処理中のページの負荷分散処理全体における累積終了処理量との比率は０％に更新する。
【００８２】
図１１に、終了処理ページ数と、処理中のページの負荷分散処理全体における累積終了処理量との比率を表示した例を示す。
【００８３】
ここで、全ページ数は１２ページとして、処理終了ページ数は６ページとしている。また、処理中の７ページ目の負荷分散処理全体における累積終了処理量との比率を８０％として、ここでは記述している。
【００８４】
ステップ１０１０で、処理中のページの負荷分散処理全体における累積終了処理量との比率を更新、表示し、これが１００％に達すると、ステップ１０１２で、該比率を０％に更新し、処理終了ページ数を更新、表示することになる。
【００８５】
ステップ１０１３で、全ページ処理が終了したかどうかを検出する。まだ、終了していない場合には、処理の対象となるページを次のページとして、１００２に処理を戻す。終了している場合には、全体の処理を終了する。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】背景技術のグリッド・コンピューティングの構成を示す図である。
【図２】背景技術のＰＤＬ処理に適用した場合の構成を示す図である
【図３】ネットワークプリンタの概観を示す図である。
【図４】ネットワークプリンタの制御構成を示すブロック図である。
【図５】第一の実施例の処理を示すフローチャートである。
【図６】第一の実施例での負荷分散処理の進捗度を表示する一例である。
【図７】第一の実施例での進捗度の表示をグラフとしたときの一例である。
【図８】第二の実施例の処理を示すフローチャートである。
【図９】第二の実施例を説明するための図である。
【図１０】第三の実施例の処理を示すフローチャートである。
【図１１】第三の実施例での負荷分散処理の進捗度を表示する一例である。
【符号の説明】
【００８７】
１０３  プリンタエンジン
２０１  スキャナ
２０２  操作部
２０３  フィーダ
２０４  原稿フィーダ
２０５  排紙トレイ
２０６、２０７、２０８  用紙カセット
【図１】
2006155337.tif 000003
【図２】
2006155337.tif 000004
【図３】
2006155337.tif 000005
【図４】
2006155337.tif 000006
【図５】
2006155337.tif 000007
【図６】
2006155337.tif 000008
【図７】
2006155337.tif 000009
【図８】
2006155337.tif 000010
【図９】
2006155337.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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