(57)【要約】【課題】データ収集時におけるデータ収集装置の負荷を軽減すること。【解決手段】情報処理装置は、データ収集対象装置から収集対象データの情報を取得する収集対象情報取得手段と、各データ収集装置に記憶されている収集対象データを特定する情報とデータ収集予定日時を表す情報とを含むデータ収集パターンを、上記各データ収集装置から取得するデータ収集パターン取得手段と、予め設定された時間内にデータ収集が予定されている上記データ収集パターンに従って収集する予定の上記収集対象データを、当該収集対象データのデータサイズに従って各データ収集装置に分散して割り当てて、当該各データ収集装置が割り当てられた収集対象データを収集する内容の新たなデータ収集パターンを作成するデータ収集パターン作成手段と、上記作成した新たなデータ収集パターンを、上記各データ収集装置に配布するデータ収集パターン配布手段と、を備える。【選択図】図２１
2011150501.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ収集の対象となる収集対象データを記憶したデータ収集対象装置と、前記データ収集対象装置から前記収集対象データを収集する複数のデータ収集装置と、に接続されており、
前記データ収集対象装置から前記収集対象データのデータサイズを含む収集対象情報を取得する収集対象情報取得手段と、
前記各データ収集装置に記憶されている当該データ収集装置が収集する収集対象データを特定する情報とデータ収集処理を行う予定日時を表す情報とを含むデータ収集パターンを、前記各データ収集装置から取得するデータ収集パターン取得手段と、
予め設定された時間内にデータ収集が予定されている前記データ収集パターンに従って収集する予定の前記収集対象データを、当該収集対象データのデータサイズに従って前記各データ収集装置に分散して割り当てて、当該各データ収集装置が割り当てられた前記収集対象データを収集する内容の新たなデータ収集パターンを作成するデータ収集パターン作成手段と、
前記作成した新たなデータ収集パターンを、前記各データ収集装置に配布するデータ収集パターン配布手段と、
を備えた情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記データ収集パターン作成手段は、前記各データ収集装置に対して順番に、前記各収集対象データをデータサイズが大きい順に１つずつ割り当てる、
情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記データ収集パターン作成手段は、まず前記各データ収集装置に対して順番に、１つの前記収集対象データをデータサイズが大きい順に割り当て、その後、前記各データ収集装置に対して前記収集対象データを割り当てた順番とは逆の順番で、残りの前記各収集対象データをデータサイズが大きい順に１つずつ割り当てる、
情報処理装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記収集対象情報取得手段は、前記データ収集対象装置から前記収集対象データのデータ種類を表す情報を含む前記収集対象情報を取得し、
前記データ収集パターン作成手段は、前記収集対象データのデータ種類に応じて当該収集対象データの前記データサイズから新たなデータサイズを算出すると共に、当該新たなデータサイズに従って前記各収集対象データを前記各データ収集装置に割り当てて新たなデータ収集パターンを作成する、
情報処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記データ収集パターン作成手段は、前記収集対象データのデータ種類毎に予め設定された重み付けに基づいて当該収集対象データの前記データサイズから前記新たなデータサイズを算出する、
情報処理装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記データ収集パターン作成手段は、前記予め設定された時間内にデータ収集が予定されていない前記データ収集装置に対しても前記各収集対象データを割り当てる、
情報処理装置。
【請求項７】
データ収集の対象となる収集対象データを記憶したデータ収集対象装置と、前記データ収集対象装置から前記収集対象データを収集する複数のデータ収集装置と、に接続された情報処理装置に、
前記データ収集対象装置から前記収集対象データのデータサイズを含む収集対象情報を取得する収集対象情報取得手段と、
前記各データ収集装置に記憶されている当該データ収集装置が収集する収集対象データを特定する情報とデータ収集処理を行う予定日時を表す情報とを含むデータ収集パターンを、前記各データ収集装置から取得するデータ収集パターン取得手段と、
予め設定された時間内にデータ収集が予定されている前記データ収集パターンに従って収集する予定の前記収集対象データを、当該収集対象データのデータサイズに従って前記各データ収集装置に分散して割り当てて、当該各データ収集装置が割り当てられた前記収集対象データを収集する内容の新たなデータ収集パターンを作成するデータ収集パターン作成手段と、
前記作成した新たなデータ収集パターンを、前記各データ収集装置に配布するデータ収集パターン配布手段と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項８】
データ収集の対象となる収集対象データを記憶したデータ収集対象装置と、前記データ収集対象装置から前記収集対象データを収集する複数のデータ収集装置と、前記データ収集対象装置及び前記複数のデータ収集装置とに接続された情報処理装置と、を備え、
前記情報処理装置は、
前記データ収集対象装置から前記収集対象データのデータサイズを含む収集対象情報を取得する収集対象情報取得手段と、
前記各データ収集装置に記憶されている当該データ収集装置が収集する収集対象データを特定する情報とデータ収集処理を行う予定日時を表す情報とを含むデータ収集パターンを、前記各データ収集装置から取得するデータ収集パターン取得手段と、
予め設定された時間内にデータ収集が予定されている前記データ収集パターンに従って収集する予定の前記収集対象データを、当該収集対象データのデータサイズに従って前記各データ収集装置に分散して割り当てて、当該各データ収集装置が割り当てられた前記収集対象データを収集する内容の新たなデータ収集パターンを作成するデータ収集パターン作成手段と、
前記作成した新たなデータ収集パターンを、前記各データ収集装置に配布するデータ収集パターン配布手段と、を備えた、
データ収集システム。
【請求項９】
データ収集の対象となる収集対象データを記憶したデータ収集対象装置と、前記データ収集対象装置から前記収集対象データを収集する複数のデータ収集装置と、に接続された情報処理装置にて、
前記データ収集対象装置から前記収集対象データのデータサイズを含む収集対象情報を取得すると共に、前記各データ収集装置に記憶されている当該データ収集装置が収集する収集対象データを特定する情報とデータ収集処理を行う予定日時を表す情報とを含むデータ収集パターンを、前記各データ収集装置から取得し、
予め設定された時間内にデータ収集が予定されている前記データ収集パターンに従って収集する予定の前記収集対象データを、当該収集対象データのデータサイズに従って前記各データ収集装置に分散して割り当てて、当該各データ収集装置が割り当てられた前記収集対象データを収集する内容の新たなデータ収集パターンを作成し、
前記作成した新たなデータ収集パターンを、前記各データ収集装置に配布する、
情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置にかかり、特に、データ収集対象からデータを収集して記憶するデータ収集装置のデータ収集動作を設定する情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
多数のコンピュータに格納されたデータを収集するデータ収集システムの一例が、特許文献１に開示されている。この文献に記載のデータ収集システムは、データ収集の対象となるデータを記憶している機器である複数のデータ収集対象と、これらデータ収集対象からデータを収集する処理を実行するデータ収集装置と、を備えている。具体的に、データ収集装置は、データ収集対象に保存されているデータ量、データ収集対象のＣＰＵ負荷、ネットワーク負荷を考慮して、データ収集対象やネットワークにかかる負荷が低減するよう、データ収集のスケジュールを設定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−７９４８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した特許文献１に開示の技術では、データ収集対象やネットワークにかかる負荷を軽減するものであるため、データ収集装置の負荷を軽減することができない。また、データ収集対象からデータを収集するスケジュールを変更することができない場合には適用できず、かかる場合にもデータ収集装置の負荷を軽減することができない、という問題があった。
【０００５】
このため、本発明の目的は、上述した課題である、「データ収集装置の負荷を軽減することができない」ことを解決することをその目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
かかる目的を達成するため本発明の一形態である情報処理装置は、
データ収集の対象となる収集対象データを記憶したデータ収集対象装置と、上記データ収集対象装置から上記収集対象データを収集する複数のデータ収集装置と、に接続されており、
上記データ収集対象装置から上記収集対象データのデータサイズを含む収集対象情報を取得する収集対象情報取得手段と、
上記各データ収集装置に記憶されている当該データ収集装置が収集する収集対象データを特定する情報とデータ収集処理を行う予定日時を表す情報とを含むデータ収集パターンを、上記各データ収集装置から取得するデータ収集パターン取得手段と、
予め設定された時間内にデータ収集が予定されている上記データ収集パターンに従って収集する予定の上記収集対象データを、当該収集対象データのデータサイズに従って上記各データ収集装置に分散して割り当てて、当該各データ収集装置が割り当てられた上記収集対象データを収集する内容の新たなデータ収集パターンを作成するデータ収集パターン作成手段と、
上記作成した新たなデータ収集パターンを、上記各データ収集装置に配布するデータ収集パターン配布手段と、
を備える、という構成をとる。
【０００７】
また、本発明の他の形態であるプログラムは、
データ収集の対象となる収集対象データを記憶したデータ収集対象装置と、上記データ収集対象装置から上記収集対象データを収集する複数のデータ収集装置と、に接続された情報処理装置に、
上記データ収集対象装置から上記収集対象データのデータサイズを含む収集対象情報を取得する収集対象情報取得手段と、
上記各データ収集装置に記憶されている当該データ収集装置が収集する収集対象データを特定する情報とデータ収集処理を行う予定日時を表す情報とを含むデータ収集パターンを、上記各データ収集装置から取得するデータ収集パターン取得手段と、
予め設定された時間内にデータ収集が予定されている上記データ収集パターンに従って収集する予定の上記収集対象データを、当該収集対象データのデータサイズに従って上記各データ収集装置に分散して割り当てて、当該各データ収集装置が割り当てられた上記収集対象データを収集する内容の新たなデータ収集パターンを作成するデータ収集パターン作成手段と、
上記作成した新たなデータ収集パターンを、上記各データ収集装置に配布するデータ収集パターン配布手段と、
を実現させるためのプログラムである。
【０００８】
また、本発明の他の形態であるデータ収集システムは、
データ収集の対象となる収集対象データを記憶したデータ収集対象装置と、上記データ収集対象装置から上記収集対象データを収集する複数のデータ収集装置と、上記データ収集対象装置及び上記複数のデータ収集装置とに接続された情報処理装置と、を備える。
そして、上記情報処理装置は、
上記データ収集対象装置から上記収集対象データのデータサイズを含む収集対象情報を取得する収集対象情報取得手段と、
上記各データ収集装置に記憶されている当該データ収集装置が収集する収集対象データを特定する情報とデータ収集処理を行う予定日時を表す情報とを含むデータ収集パターンを、上記各データ収集装置から取得するデータ収集パターン取得手段と、
予め設定された時間内にデータ収集が予定されている上記データ収集パターンに従って収集する予定の上記収集対象データを、当該収集対象データのデータサイズに従って上記各データ収集装置に分散して割り当てて、当該各データ収集装置が割り当てられた上記収集対象データを収集する内容の新たなデータ収集パターンを作成するデータ収集パターン作成手段と、
上記作成した新たなデータ収集パターンを、上記各データ収集装置に配布するデータ収集パターン配布手段と、を備えた、
という構成をとる。
【０００９】
また、本発明の他の形態である情報処理方法は、
データ収集の対象となる収集対象データを記憶したデータ収集対象装置と、上記データ収集対象装置から上記収集対象データを収集する複数のデータ収集装置と、に接続された情報処理装置にて、
上記データ収集対象装置から上記収集対象データのデータサイズを含む収集対象情報を取得すると共に、上記各データ収集装置に記憶されている当該データ収集装置が収集する収集対象データを特定する情報とデータ収集処理を行う予定日時を表す情報とを含むデータ収集パターンを、上記各データ収集装置から取得し、
予め設定された時間内にデータ収集が予定されている上記データ収集パターンに従って収集する予定の上記収集対象データを、当該収集対象データのデータサイズに従って上記各データ収集装置に分散して割り当てて、当該各データ収集装置が割り当てられた上記収集対象データを収集する内容の新たなデータ収集パターンを作成し、
上記作成した新たなデータ収集パターンを、上記各データ収集装置に配布する、
という構成をとる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は、以上のように構成されることにより、各データ収集装置の処理負荷を分散して軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１の実施形態におけるデータ収集システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】図１に開示した負荷分散管理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図２に開示したデータ収集対象情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
【図４】図２に開示したデータ収集パターン情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
【図５】図２に開示した負荷分散管理情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
【図６】本発明に関連するデータ収集装置における負荷分散の一例を示す図である。
【図７】図２に開示した負荷分散管理部によって処理される情報の一例を示す図である。
【図８】図２に開示した負荷分散管理部によって処理される情報の一例を示す図である。
【図９】図２に開示した負荷分散管理部によって処理される情報の一例を示す図である。
【図１０】実施形態１におけるデータ収集装置における負荷分散の一例を示す図である。
【図１１】データ収集装置に配布するデータ収集パターンの一例を示す図である。
【図１２】負荷分散管理装置の動作を示すフローチャートである。
【図１３】負荷分散管理装置の動作を示すフローチャートである。
【図１４】負荷分散管理装置の動作を示すフローチャートである。
【図１５】本発明に関連するデータ収集システムの動作の一例を示す説明図である。
【図１６】実施形態１におけるデータ収集システムの動作の一例を示す説明図である。
【図１７】本発明に関連するデータ収集システムの動作の一例を示す説明図である。
【図１８】実施形態２におけるデータ収集システムの動作の一例を示す説明図である。
【図１９】実施形態３における負荷分散管理部によって処理される情報の一例を示す図である。
【図２０】実施形態３におけるデータ収集装置における負荷分散の一例を示す図である。
【図２１】実施形態４におけるデータ収集システムの構成の概略を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
＜実施形態１＞
本発明の第１の実施形態を、図１乃至図１６を参照して説明する。図１乃至図２は、データ収集システムの構成を説明するための図である。図３乃至図１１は、データ収集システムにて処理されるデータを説明するための図である。図１２乃至図１６は、データ収集システムにおける動作を説明する図である。
【００１３】
［構成］
図１に示すように、本実施形態におけるデータ収集システムは、ネットワークＮを介して接続された、負荷分散管理装置１と、複数のデータ収集対象装置３（データ収集対象装置群３０）と、複数のデータ収集装置４（データ収集装置群）と、を備えている。
【００１４】
そして、各データ収集対象装置３は、データ収集の対象となる収集対象データを記憶している。収集対象データ（ファイル）は、異なる種類（例えば、異なるファイル形式）のデータが存在しており、そのデータサイズ（容量）も様々である。なお、各データ収集対象装置３は、後述するように、負荷分散管理装置１からの要求に応じて、記憶している収集対象データのファイル名やデータサイズといった情報を送信したり、データ収集装置４からのデータ収集要求に応じて収集対象データ自体を送信する機能を有する。
【００１５】
また、各データ収集装置４は、上記各データ収集対象装置３から収集対象データを収集して記憶する装置である。各データ収集装置４には、それぞれどのデータ収集対象装置３からどの収集対象データをいつ収集するかを表すデータ収集パターンを記憶している。具体的に、データ収集パターンは、後述する図４に示すように、データ収集処理を行う予定日時を表す情報と、収集対象となるデータ収集対象装置３を特定する情報と、収集する収集対象データを特定する情報（例えば、ファイル名）と、を含む。そして、各データ収集装置４は、上記データ収集パターンの内容に従って、予定日時に対象となるデータ収集対象装置３から収集対象データを取得する機能を有する。
【００１６】
次に、負荷分散管理装置１について説明する。負荷分散管理装置１は、演算装置や記憶装置（図示せず）を備えた情報処理装置である。そして、負荷分散管理装置１は、図２に示すように、演算装置にプログラムが組み込まれることで構築された、管理部１１と、データ収集対象情報取得部１２と、データ収集パターン取得部１３と、負荷分散管理部１４と、データ収集パターン作成部１５と、データ収集パターン配信部１６と、を備えている。また、記憶装置には、データ収集対象情報記憶部２１と、データ収集パターン情報記憶部２２と、負荷分散管理情報記憶部２３と、データ収集パターンファイル記憶部２４と、が形成されている。
【００１７】
上記管理部１１は、負荷分散管理装置１全体の動作を制御して管理する機能を有する。具体的に、管理部１１は、後述するようにデータ収集装置４から取得したデータ収集パターンと現在時刻とに基づいて、次にいずれかのデータ収集装置４がデータ収集を行う時刻（以下、次回データ収集時刻）を特定し、次回データ収集時刻よりも前に、後述するように各データ収集装置４によるデータ収集の予定である新たなデータ収集パターンを作成するなどの処理が完了するよう管理する。
【００１８】
上記データ収集対象取得部１２（収集対象情報取得手段）は、各データ収集対象装置３から収集対象データの情報（収集対象情報）を取得する。具体的には、上述したデータ収集パターンに基づいて、各データ収集装置４にて収集する予定の収集対象データが記憶されているデータ収集対象装置４の名前と、そのＩＰアドレスと、収集対象データのファイル名と、収集対象データのデータサイズと、を含むデータ収集対象情報を取得して、データ収集対象情報記憶部２１に記憶する。このとき、特に、以前に取得したデータ収集パターンから決定された直近の次回データ収集時刻から、予め設定された時間の範囲内に次回のデータ収集が設定されているデータ収集パターンに従って収集する予定の収集対象データに関するデータ収集対象情報のみを、各データ収集対象装置３から取得する。
【００１９】
ここで、収集対象データのデータサイズには、固定サイズとそうでないものがあると想定される。固定サイズであれば予め負荷分散管理装置１またはデータ収集対象装置３にて設定値として保持しておき、データ収集対象情報取得部１２の処理が実行された時に参照することで取得することができる。一方で、収集対象データのデータサイズが固定サイズでない場合には、データサイズを予測する処理が必要となるが、例えば、収集対象ファイルが固定である前提ならば、過去の同時刻に取得したデータサイズ情報を採用する。なお、図３に、収集してデータ収集対象情報記憶部２１に記憶したデータ収集対象情報の一例を示す。
【００２０】
上記データ収集パターン取得部１３（データ収集パターン取得手段）は、各データ収集装置４からデータ収集パターンを取得して、データ収集パターン情報記憶部２２に記憶する。具体的に、データ収集パターン取得部１３は、以前に取得したデータ収集パターンに基づいて、データ収集を行う予定のデータ収集装置４に対して、当該データ収集日時と、データ収集対象装置の名前と、収集対象データのファイル名と、を含むデータ収集パターンを取得し、図４に示すように、取得先であるデータ収集装置を特定する情報と関連付けて記憶する。
【００２１】
ここで、本実施形態におけるデータ収集パターン取得部１３は、以前に取得したデータ収集パターンから決定された直近の次回データ収集時刻から、予め設定された時間の範囲内に次回のデータ収集が設定されているデータ収集パターンのみを各データ収集装置４から取得する。例えば、次回データ収集時刻から１０分の範囲内に次回のデータ収集が予定されているデータ収集パターンのみを取得する。ここでは、図４に示すように、すべて同一時刻に次回のデータ収集が予定されているデータ収集パターンを取得したこととし、かかる時刻から予め設定された時間以上離れた時刻にデータ収集が予定されているデータ収集パターンは取得していない。
【００２２】
ただし、データ収集パターン取得部１３は、次回データ収集時刻に関係なく、いかなる時刻にデータ収集が予定されているデータ収集パターンを取得してもよい。そして、後述する負荷分散管理部１４にて、取得したデータ収集パターンのうち、現在時刻から直近の次回データ収集時刻を基準として、所定の時間内にデータ収集が予定されているデータ収集パターンを抽出してもよい。
【００２３】
上記負荷分散管理部１４（データ収集パターン作成手段）は、上述のようにデータ収集対象装置３から取得したデータ収集対象情報と、データ収集対象４から取得したデータ収集パターンとを、図５に示すように、結合したテーブルを作成する。これにより、図５に示すように、各データ収集装置４が、いつ、どこに、なにを、どれくらい収集するかということを表す負荷分散管理情報が作成され、負荷分散管理情報記憶部２３に保存される。
【００２４】
また、負荷分散管理部１４は、上述した図５に示す上記負荷分散管理情報に基づいて、図６に示すように、各データ収集装置４が収集する予定の収集対象データのデータサイズ合計［ＭＢ］を算出して、負荷分散管理情報として負荷分散管理情報記憶部２３に記憶する。そして、図６に示すように、データ収集装置４間で収集予定のデータサイズ合計［ＭＢ］の偏りが大きい場合、例えば、データサイズ合計の最大値と最小値との差が、予め設定された値よりも大きい場合には、現在、各データ収集装置４が保持しているデータ収集パターンを書き換える必要があると判断し、新たなデータ収集パターンを作成する処理を実行する。一方で、データサイズ合計［ＭＢ］の偏りが設定値よりも小さい場合には、データ収集パターンを書き換えずにそのままデータ収集装置４にデータ収集を実行させるため、管理部１１からの指示に応じて、負荷分散管理装置１内の不要なデータを削除して終了する。
【００２５】
また、負荷分散管理部１４は、上述したようにデータ収集装置４間でデータサイズ合計［ＭＢ］に偏りが大きい場合には、上述したように次回データ収集時刻を基準として所定の時間内にデータ収集が予定されているデータ収集パターンに従って収集する予定の各収集対象データを、各データ収集装置４に分散して割り当てる負荷分散処理を行う。
【００２６】
上記負荷分散管理部１４による負荷分散処理は、具体的には、まず、図５に示す負荷分散管理情報を、図７に示すように、データサイズをキーとして降順にソートする。次に、現時点におけるデータ収集パターンでデータ収集を行う場合よりも、各データ収集装置４におけるデータサイズ合計の偏りが小さくなるよう、収集予定の収集対象データを収集するデータ収集装置４を変更して、当該収集対象データを各データ収集装置４に分散して割り当てる。このとき、後述する図１３及び図１４のフローチャートに示すアルゴリズムにて各収集対象データを各データ収集装置に割り当てる処理を行う。
【００２７】
ここで、図１３及び図１４に示すアルゴリズムの概略を説明する。まず、各データ収集装置４に対して順番に、データサイズが大きい順に１つずつ収集対象データを割り当てていく。つまり、まず、１番目のデータ収集装置４（ＳＶ１）に１番データサイズが大きい収集対象データを割り当て、次に、２番目のデータ収集装置４（ＳＶ２）に２番目にデータサイズが大きい収集対象データを割り当てる。また、一通り各データ収集装置４に対して１つずつ収集対象データを割り当てた後には、今度はその逆の順番で、各データ収集装置４に対して残りの収集対象データをデータサイズが大きい順に１つずつ割り当てていく。すると、図８に示すように、各データ収集装置４に各収集対象データが分散して割り当てられる。なお、図１３及び図１４に示す負荷分散処理については、後の動作説明時に詳述する。
【００２８】
その後、負荷分散管理部１４は、図８に示す表に対して、図９に示すように、データ収集装置４をキーとして昇順にソートする。かかる処理によって書き換わった負荷分散管理情報より、上述同様に、各データ収集装置４が取得する予定のデータサイズ合計［ＭＢ］を算出し、図１０に示す負荷分散管理情報として、負荷分散管理情報記憶部２３に記憶する。
【００２９】
上述したように、各収集対象データをデータサイズの大きい順に分散して割り当てていくことで、１台のデータ収集装置４に、データサイズが大きい方から順に連続する収集対象データが割り当てられることを抑制することができる。つまり、１台のデータ収集装置４にデータサイズが大きい収集対象データが集中することを抑制できる。
【００３０】
また、１順目に大きいデータサイズの収集対象データが割り当てられたデータ収集装置に対しては、２順目以降はより小さいデータサイズのものが割り当てられるため、さらに効果的に、特定のデータ収集装置に割り当てられるデータサイズの合計が大きくなることを抑制することができる。つまり、図６と図１０とを比較するとわかるように、各データ収集装置４にて収集する収集対象データのデータサイズ合計の差が小さくなるよう分散される。
【００３１】
また、上記データ収集パターン作成部１５（データ収集パターン作成手段）は、上述したように書き換えられた負荷分散管理情報から、新たなデータ収集パターンを作成する。具体的には、データ収集日時、データ収集対象、収集対象ファイルの情報を、データ収集装置４毎に振り分けて、図１１に示すように、新規のデータ収集パターンファイルをデータ収集装置４の台数分作成して、データ収集パターンファイル記憶部２４に記憶する。
【００３２】
また、上記データ収集パターン配信部１６（データ収集パターン配布手段）は、上述したように作成された図１１に示すデータ収集パターンファイルを、各データ収集装置４に対して配信する。
【００３３】
上記処理が、次回データ収集時刻までに完了するよう負荷分散管理装置１が作動することにより、各データ収集装置４は新規のデータ収集パターンに従って、負荷分散・リソース利用の効率化されたデータ収集を実行することができる。
【００３４】
［動作］
次に、上述した負荷分散管理装置１の動作を、図１２乃至図１６を参照して説明する。まず、負荷分散管理装置１の管理部１１が、既にデータ収集装置４から取得しているデータ収集パターンに基づく直近の次回データ収集時刻に間に合うよう、以下の動作指示を行う。但し、管理部１１は、予め設定された時間間隔にて以下の動作指示を行ってもよい。
【００３５】
はじめに、データ収集対象情報取得部１２が、各データ収集対象装置３から収集予定の収集対象データのファイル名やデータサイズなどのデータ収集対象情報を取得して、図３に示すようにデータ収集対象情報記憶部２１に記憶する（ステップＳ１）。このとき、データ収集対象情報取得部１２は、特定の次回データ収集時刻、たとえば、直近の次回データ収集時刻から所定の時間内に収集される予定の収集対象データに関するデータ収集対象情報を取得する。
【００３６】
また、データ収集パターン取得部１３が、各データ収集装置４からデータ収集の予定の内容を表すデータ収集パターン情報を取得して、図４に示すようにデータ収集パターン情報記憶部２２に記憶する（ステップＳ２）。このとき、データ収集パターン取得部１３は、特定の次回データ収集時刻、たとえば、直近の次回データ収集時刻から所定の時間内にデータ収集が予定されているデータ収集パターン情報を取得する。たとえば、図４の例では、すべて同一時刻にデータ収集が予定されているデータ収集パターン情報を取得している。なお、データ収集パターン取得部１３は、あらゆるデータ収集パターン情報を取得した後に、所定の時間範囲内のデータ収集パターン情報のみを抽出してデータ収集パターン情報記憶部２２に記憶してもよい。
【００３７】
続いて、負荷分散管理部１４が、取得したデータ収集対象情報とデータ収集パターン情報とを１つのテーブルに結合し、図５に示すように、負荷分散管理情報として負荷分散管理情報記憶部２３に記憶する（ステップＳ３）。
【００３８】
続いて、負荷分散管理部１４が、上記負荷分散管理情報から、図６に示すように、各データ収集装置４がそれぞれ取得する予定の収集対象データのデータサイズ合計を算出する。そして、データ収集装置４間でのデータサイズ合計に偏りが予め設定された基準に基づいて大きいと判断した場合には、現在、データ収集装置４が保持しているデータ収集パターンを書き換える必要があると判断して、負荷分散処理を行う（ステップＳ４：Ｙｅｓ）。
【００３９】
ここで、例えば、各データ収集装置４が収集するデータサイズ合計が、図１５のテーブルＴ１に示すようになったとする。かかる状況では、データ収集装置４（ＳＶ１）の負荷が高く、データ収集装置４（ＳＶ４）の負荷が低い収集パターンとなっており、これらの差が大きいため、有効にリソースを利用しているとは言えない。従って、各データ収集装置４におけるデータ収集時の負荷の偏りが小さくなるよう、収集対象データの分散を行う。なお、偏りが小さい場合には、データ収集パターンを書き換えずにそのままデータ収集装置４にデータ収集を実行させるため、保持している不要なデータを削除して終了する（ステップＳ４：Ｎｏ）。
【００４０】
続いて、データ収集装置４間におけるデータサイズ合計に偏りが大きい場合、負荷分散管理部１４にて、負荷分散管理情報記憶部２３に記憶されている図５に示す負荷分散管理情報に基づいて、図１３及び図１４に示すアルゴリズムに従って負荷分散を実行する（ステップＳ５）。
【００４１】
具体的に、まず、収集対象データ数Ｍを算出すると共に（ステップＳ１１）、データ袖手装置台数Ｎを算出する（ステップＳ１２）。続いて、図５に示す負荷分散管理情報を、図７に示すように、データサイズをキーとして降順にソートする（ステップＳ１３）。
【００４２】
そして、ｉ＝０の状態から１加算することによりｉ＝１として（ステップＳ１４）、１番目のデータ収集装置４（ＳＶ１）の新たなデータ収集パターンを作成する処理を行う（ステップＳ１５）。このとき、データサイズサイズが大きい順に、収集対象データをデータ収集装置４（ＳＶ１）に割り当てて、その収集対象データを収集するための情報をデータ収集装置４（ＳＶ１）のデータ収集パターンに書き込む（ステップＳ１６）。つまり、ここでは、１番目のデータ収集装置４（ＳＶ１）に、データサイズが１番大きい収集対象データが割り当てられることとなる。
【００４３】
続いて、Ｍを１減算し（ステップＳ１７）、Ｍ＝０つまり全ての収集対象データの割り当てが終了しておらず（ステップＳ１８：Ｎｏ）、ｉ＝Ｎつまり一通りデータ収集装置４に収集対象データの割り当てが済んでいない場合には（ステップＳ１９：Ｎｏ）、ステップＳ１４に戻る。
【００４４】
続いて、ｉを１加算することによりｉ＝２として（ステップＳ１４）、２番目のデータ収集装置４（ＳＶ２）に、二番目にデータサイズの大きい収集対象データを割り当てて、その収集対象データを収集するための情報をデータ収集装置４のデータ収集パターンに書き込む（ステップＳ１５，Ｓ１６）。このようにして、一通り各データ収集装置４に１つの収集対象データを割り当てるまで上述した処理を繰り返し、その後（ステップＳ１９：Ｙｅｓ）、図１４に進む。つまり、この段階では、４つのデータ収集装置４にデータサイズが大きい順にそれぞれ１つの収集対象サイズが割り当てられ、図８の上から４行までのデータ収集パターンが書き込まれた状態となる。
【００４５】
続いて、ｉ＝Ｎつまりここではｉ＝４とする（ステップＳ２０）。そして、ｉ＝４つまり４番目のデータ収集装置４（ＳＶ４）に、残りの収集対象データのうちデータサイズが最も大きい収集対象データを割り当てて、その収集対象データを収集するための情報をデータ収集装置４のデータ収集パターンに書き込む（ステップＳ２１）。その後、ｉとＭをそれぞれ１減算する（ステップＳ２２，Ｓ２３）。
【００４６】
そして、Ｍ＝０つまり全ての収集対象データの割り当てが終了しておらず（ステップＳ２４：Ｎｏ）、ｉ＝０つまり各データ収集装置４に２順目の収集対象データの割り当てが済んでいない場合には（ステップＳ２５：Ｎｏ）、ステップＳ２１に戻る。
【００４７】
そして、ステップＳ２１に戻ると、今度は、ｉ＝３となっているため、３番目のデータ収集装置４（ＳＶ３）に、残りの収集対象データのうち２番目にデータサイズの大きい収集対象データを割り当てて、その収集対象データを収集するための情報をデータ収集装置４のデータ収集パターンに書き込む（ステップＳ２１）。
【００４８】
このようにして、２順目の各データ収集装置４に対する収集対象データの割り当てが終わるまで、上述した処理を繰り返す。つまり、図１３を参照して説明したように、４台のデータ収集装置４に対して、１順目にＳＶ１，ＳＶ２，ＳＶ３，ＳＶ４の順番でデータサイズの大きい順に収集対象データを割り当てた後は、当該１順目とは逆の順番、つまり、ＳＶ４，ＳＶ３，ＳＶ２，ＳＶ１の順番で、各データ収集装置４に対して、残りの収集対象データをデータサイズが大きい順に１つずつ割り当てていく。そして、３順目以降は（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、ｉ＝Ｎ（ここでは、４）として（ステップＳ２０）、２順目と同じ順番（ＳＶ４，ＳＶ３，ＳＶ２，ＳＶ１の順番）で、各データ収集装置４に対して、残りの収集対象データをデータサイズが大きい順に１つずつ割り当てていく（ステップＳ２１等）。
【００４９】
なお、上記処理の途中で、Ｍ＝０となり（ステップＳ１８：Ｙｅｓ，ステップＳ２４：Ｙｅｓ）、全ての収集対象データの割り当てが終了すると、負荷分散処理が終了する。
【００５０】
以上のようにして、図８に示すように、当初のデータ収集パターンに対して、収集対象データを収集するデータ収集装置が書き換わった負荷分散管理情報が、負荷分散管理情報記憶部２３に記憶された状態となる。
【００５１】
その後、図８に示すような負荷分散管理情報に対して、データ収集装置４をキーとして昇順にソートし、図９に示すように、負荷分散管理情報を書き換える。このとき、書き換わった負荷分散管理情報に基づいて、図１０に示すように、各データ収集装置４が取得する予定のデータサイズ合計［ＭＢ］を算出して、負荷分散管理情報記憶部２３に記憶し、管理部１１にて負荷分散が行われたことを確認する。
【００５２】
続いて、データ収集パターン作成部１５にて、上述した図９に示すように書き換えられたデータ収集パターンに基づいて、図１１に示すように、データ収集装置４毎における、データ収集日時、データ収集対象装置、収集対象データの情報を含む新たなデータ収集パターンを作成する。ここでは、４台のデータ収集装置４に対応するデータ収集パターンを作成する。
【００５３】
その後、データ収集パターン配信部１６にて、上述のように作成された図１１に示すデータ収集パターンファイルを、対応する各データ収集装置４に配信する（図１２のステップＳ６）。
【００５４】
そして、以上の処理が次回データ収集時刻までに完了することで、データ収集装置４は、新たに配信されたデータ収集パターンに従って、負荷分散・リソース利用の効率化されたデータ収集を実行することができる。つまり、本実施形態では、上述した処理により、所定の時間範囲内つまりほぼ同一時期にデータ収集が行われる収集対象データの収集が、特定のデータ収集装置４に集中しないよう分散して割り当てている。具体的には、図１６のテーブルＴ２に示すように、収集対象データを収集するデータ収集装置４を変更することで、テーブルＴ３に示すように、各データ収集装置４にてそれぞれ収集する収集対象データのデータサイズ合計の差が小さくなるよう分散している。その結果、各データ収集装置４におけるデータ収集時の処理負荷が軽減され、また、リソースの有効活用ができる。
【００５５】
＜実施形態２＞
次に、本発明の第２の実施形態を、図１７乃至図１８を参照して説明する。図１７及び図１８は、データ収集パターンによる収集対象データの収集先を示す図である。
【００５６】
本実施形態におけるデータ収集システムは、一例として、２０台のデータ収集対象装置３と、９台のデータ収集装置４と、を備えていることとする。そして、図１７に示すテーブルＴ１１は、予めデータ収集装置４に記憶されているデータ収集パターンによるほぼ同一時刻の次回データ収集時刻における収集対象データの収集状況を示している。例えば、この例では、２００９年１０月９日１４：１５：００に、７台のデータ収集装置４（ＳＶ１〜ＳＶ７）にてデータ収集が予定されており、他の２台のデータ収集装置４（ＳＶ８，ＳＶ９）ではこの時刻にデータ収集が予定されていない場合を示している。なお、他の２台のデータ収集装置４（ＳＶ８，ＳＶ９）の次回データ収集時刻は１４：３０であり、上記１４：１５から予め設定された時間範囲内に含まれていない。
【００５７】
上述した状況において、本実施形態における負荷分散管理装置１の負荷分散管理部１４は、上述した７台のデータ収集装置４（ＳＶ１〜ＳＶ７）が２０台のデータ収集対象装置３から収集する予定の収集対象データを、全てのデータ収集装置４に分散して割り当てる。つまり、負荷分散管理部１４は、７台のデータ収集装置４（ＳＶ１〜ＳＶ７）だけで分散するよう割り当てるのではなく、次回データ収集時刻である１４：１５にデータ収集が予定されていない他の２台のデータ収集装置４（ＳＶ８，ＳＶ９）も含めて、図１８のテーブルＴ１２に示すように、９台のデータ収集装置４（ＳＶ１〜ＳＶ９）に分散するよう割り当てる。なお、収集対象データを分散して割り当てる方法は、上述した実施形態１と同様であるため、その詳細な説明は省略する。
【００５８】
このようにすることにより、所定の時間範囲内に実行される予定のデータ収集を、本来は作動しないデータ収集装置４のリソースを利用して行うことができるため、各データ収集装置４におけるデータ収集処理の負荷を軽減することができる。
【００５９】
＜実施形態３＞
次に、本発明の第３の実施形態を、図１９乃至図２０を参照して説明する。図１９は、本実施形態における負荷分散管理装置１にて処理される負荷分散管理情報の一例を示す図であり、図２０は、負荷分散の一例を示す図である。
【００６０】
本実施形態における負荷分散管理装置１は、データ収集対象である収集対象データのデータ種別を考慮して負荷分散を行う、という機能を有する。これは、収集対象データのデータ種別（データ種類、ファイル形式）が異なる場合には、同じデータサイズであってもデータ収集にかかる処理時間が大きく異なることがあるからである。例えば、csv形式のファイルでは、フィールド数またはカラム数が多いと、処理時間が増大する傾向があるため、このようなファイルの場合には、データサイズが実際の値よりも大きいと仮定して、上述同様に負荷分散を行う。
【００６１】
具体的に、本実施形態における負荷分散管理装置１は、上記データ収集対象取得部１２にて、データ収集対象装置３から収集対象データのデータサイズ等のデータ収集対象情報を取得する際に、当該収集対象データのデータ種別を表す情報を取得する。また、負荷分散管理装置１は、収集対象データのデータ種別毎に対応して予め設定された重み付け係数を記憶している。例えば、図１９に示すように、データ種別：ログに対して、データ種別係数：１が設定されており、データ種別：基地局情報に対して、データ種別係数：８が設定されていることとする。
【００６２】
そして、さらに、本実施形態における負荷分散管理部１４は、各収集対象データの実際のデータサイズに対して、上述したデータ種別に応じて設定された重み付け係数を掛け合わせ、新たな予想データサイズを算出する。例えば、データ種別：ログの収集対象データのデータサイズは、１を掛けるために値は変わらないが、データ種別：基地局情報の収集対象データのデータサイズは、８を掛けるため、予想データサイズが８倍となる。そして、新たに算出した予想データサイズを利用して、上記実施形態１で説明したように、各収集対象データを各データ収集装置４に分散して割り当てる処理を行う。このようにすることで、データ収集時におけるデータ種別の影響による負荷を適切に分散することができる。
【００６３】
＜実施形態４＞
次に、本発明の第４の実施形態を、図２１を参照して説明する。本実施形態では、データ収集システムを構成する情報処理装置の構成の概略を説明する。
【００６４】
図２１に示すように、本実施形態における情報処理装置１００は、
データ収集の対象となる収集対象データを記憶したデータ収集対象装置２００と、上記データ収集対象装置２００から上記収集対象データを収集する複数のデータ収集装置３００と、に接続されている。
【００６５】
そして、上記情報処理装置１００は、
上記データ収集対象装置２００から上記収集対象データのデータサイズを含む収集対象情報を取得する収集対象情報取得手段１０１と、
上記各データ収集装置３００に記憶されている当該データ収集装置３００が収集する収集対象データを特定する情報とデータ収集処理を行う予定日時を表す情報とを含むデータ収集パターンを、上記各データ収集装置３００から取得するデータ収集パターン取得手段１０２と、
予め設定された時間内にデータ収集が予定されている上記データ収集パターンに従って収集する予定の上記収集対象データを、当該収集対象データのデータサイズに従って上記各データ収集装置３００に分散して割り当てて、当該各データ収集装置３００が割り当てられた上記収集対象データを収集する内容の新たなデータ収集パターンを作成するデータ収集パターン作成手段１０３と、
上記作成した新たなデータ収集パターンを、上記各データ収集装置３００に配布するデータ収集パターン配布手段１０４と、
を備える。
【００６６】
また、上記情報処理装置では、
上記データ収集パターン作成手段は、上記各データ収集装置に対して順番に、上記各収集対象データをデータサイズが大きい順に１つずつ割り当てる、という構成をとる。さらに、上記データ収集パターン作成手段は、まず上記各データ収集装置に対して順番に、１つの上記収集対象データをデータサイズが大きい順に割り当て、その後、上記各データ収集装置に対して上記収集対象データを割り当てた順番とは逆の順番で、残りの上記各収集対象データをデータサイズが大きい順に１つずつ割り当てる、という構成をとる。
【００６７】
また、上記情報処理装置では、
上記収集対象情報取得手段は、上記データ収集対象装置から上記収集対象データのデータ種類を表す情報を含む上記収集対象情報を取得し、
上記データ収集パターン作成手段は、上記収集対象データのデータ種類に応じて当該収集対象データの上記データサイズから新たなデータサイズを算出すると共に、当該新たなデータサイズに従って上記各収集対象データを上記各データ収集装置に割り当てて新たなデータ収集パターンを作成する、
という構成をとる。
【００６８】
そして、上記データ収集パターン作成手段は、上記収集対象データのデータ種類毎に予め設定された重み付けに基づいて当該収集対象データの上記データサイズから上記新たなデータサイズを算出する、
という構成をとる。
【００６９】
また、上記情報処理装置では、上記データ収集パターン作成手段は、上記予め設定された時間内にデータ収集が予定されていない上記データ収集装置に対しても上記各収集対象データを割り当てる、
という構成をとる。
【００７０】
＜付記＞
（付記１）
データ収集の対象となる収集対象データを記憶したデータ収集対象装置と、前記データ収集対象装置から前記収集対象データを収集する複数のデータ収集装置と、に接続された情報処理装置に、
前記データ収集対象装置から前記収集対象データのデータサイズを含む収集対象情報を取得する収集対象情報取得手段と、
前記各データ収集装置に記憶されている当該データ収集装置が収集する収集対象データを特定する情報とデータ収集処理を行う予定日時を表す情報とを含むデータ収集パターンを、前記各データ収集装置から取得するデータ収集パターン取得手段と、
予め設定された時間内にデータ収集が予定されている前記データ収集パターンに従って収集する予定の前記収集対象データを、当該収集対象データのデータサイズに従って前記各データ収集装置に分散して割り当てて、当該各データ収集装置が割り当てられた前記収集対象データを収集する内容の新たなデータ収集パターンを作成するデータ収集パターン作成手段と、
前記作成した新たなデータ収集パターンを、前記各データ収集装置に配布するデータ収集パターン配布手段と、
を実現させるためのプログラム。
【００７１】
（付記２）
付記１に記載のプログラムであって、
前記データ収集パターン作成手段は、前記各データ収集装置に対して順番に、前記各収集対象データをデータサイズが大きい順に１つずつ割り当てる、
プログラム。
【００７２】
（付記３）
データ収集の対象となる収集対象データを記憶したデータ収集対象装置と、前記データ収集対象装置から前記収集対象データを収集する複数のデータ収集装置と、に接続された情報処理装置にて、
前記データ収集対象装置から前記収集対象データのデータサイズを含む収集対象情報を取得すると共に、前記各データ収集装置に記憶されている当該データ収集装置が収集する収集対象データを特定する情報とデータ収集処理を行う予定日時を表す情報とを含むデータ収集パターンを、前記各データ収集装置から取得し、
予め設定された時間内にデータ収集が予定されている前記データ収集パターンに従って収集する予定の前記収集対象データを、当該収集対象データのデータサイズに従って前記各データ収集装置に分散して割り当てて、当該各データ収集装置が割り当てられた前記収集対象データを収集する内容の新たなデータ収集パターンを作成し、
前記作成した新たなデータ収集パターンを、前記各データ収集装置に配布する、
を備えた情報処理方法。
【００７３】
（付記４）
付記４に記載の情報処理方法であって、
前記データ収集パターンを作成する際に、前記各データ収集装置に対して順番に、前記各収集対象データをデータサイズが大きい順に１つずつ割り当てる、
情報処理方法。
【符号の説明】
【００７４】
１  負荷分散管理装置
１１  管理部
１２  データ収集対象情報取得部
１３  データ収集パターン取得部
１４  負荷分散管理部
１５  データ収集パターン作成部
１６  データ収集パターン配信部
２１  データ収集対象情報記憶部
２２  データ収集パターン情報記憶部
２３  負荷分散管理情報記憶部
２４  データ収集パターンファイル記憶部
３  データ収集対象装置
３０  データ収集対象装置群
４  データ収集装置
４０  データ収集装置群
【図１】
2011150501.tif 000003
【図２】
2011150501.tif 000004
【図３】
2011150501.tif 000005
【図４】
2011150501.tif 000006
【図５】
2011150501.tif 000007
【図６】
2011150501.tif 000008
【図７】
2011150501.tif 000009
【図８】
2011150501.tif 000010
【図９】
2011150501.tif 000011
【図１０】
2011150501.tif 000012
【図１１】
2011150501.tif 000013
【図１２】
2011150501.tif 000014
【図１３】
2011150501.tif 000015
【図１４】
2011150501.tif 000016
【図１５】
2011150501.tif 000017
【図１６】
2011150501.tif 000018
【図１７】
2011150501.tif 000019
【図１８】
2011150501.tif 000020
【図１９】
2011150501.tif 000021
【図２０】
2011150501.tif 000022
【図２１】
2011150501.tif 000023