(57)【要約】【課題】限られた計算資源のエッジ環境においても、アプリケーションの実行精度を安定化できるデータ制御装置を提供する。【解決手段】配送先のアプリケーションが指定されたセンサデータを受信し、配送先のアプリケーションでセンサデータを処理する際に発生しうる将来負荷と負荷閾値との比較結果に応じてセンサデータを制御し、制御されたセンサデータを配送先のアプリケーションに送信するデータ制御部と、配送先のアプリケーションがインストールされたサーバの負荷情報およびアプリケーションの負荷特性に基づいて、データ制御部によって制御されたセンサデータを配送先のアプリケーションで処理する際に発生しうる将来負荷を予測する負荷予測部とを備えるデータ制御装置を提供する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
配送先のアプリケーションが指定されたセンサデータを受信し、配送先の前記アプリケーションで前記センサデータを処理する際に発生しうる将来負荷と負荷閾値との比較結果に応じて前記センサデータを制御し、制御された前記センサデータを配送先の前記アプリケーションに送信するデータ制御手段と、
配送先の前記アプリケーションがインストールされたサーバの負荷情報および前記アプリケーションの負荷特性に基づいて、前記データ制御手段によって制御された前記センサデータを配送先の前記アプリケーションで処理する際に発生しうる前記将来負荷を予測する負荷予測手段とを備えるデータ制御装置。
【請求項２】
前記データ制御手段は、
前記将来負荷が前記負荷閾値を下回るまで前記センサデータの制御を繰り返す請求項１に記載のデータ制御装置。
【請求項３】
前記アプリケーションがインストールされた前記サーバの負荷情報を前記サーバから収集するサーバ負荷収集手段を備える請求項１または２に記載のデータ制御装置。
【請求項４】
前記データ制御手段は、
前記アプリケーションごとの制御方法を記憶させる制御方法記憶手段を含み、
前記サーバ負荷収集手段は、
前記アプリケーションがインストールされた前記サーバの負荷情報を記憶させるサーバ負荷記憶手段を含み、
前記負荷予測手段は、
前記アプリケーションごとの負荷特性を記憶させるアプリケーション負荷特性記憶手段とを含み、
前記データ制御手段は、
前記制御方法記憶手段を参照して配送先の前記アプリケーションの前記制御方法を取得し、取得した前記制御方法に基づいて前記センサデータを制御し、
前記負荷予測手段は、
前記サーバ負荷記憶手段を参照して配送先の前記アプリケーションがインストールされた前記サーバの負荷情報を取得するとともに、前記アプリケーション負荷特性記憶手段を参照して配送先の前記アプリケーションの負荷特性を取得し、取得した前記サーバの負荷情報および前記アプリケーションの負荷特性に基づいて、前記データ制御手段によって制御された前記センサデータを配送先の前記アプリケーションで処理する際に発生しうる前記将来負荷を予測する請求項３に記載のデータ制御装置。
【請求項５】
前記負荷予測手段は、
前記センサデータの量および内容の少なくともいずれかと、前記アプリケーションの負荷との相関関係に基づいて前記将来負荷を予測する請求項１乃至４のいずれか一項に記載のデータ制御装置。
【請求項６】
前記データ制御手段は、
配送先の前記アプリケーションが指定された前記センサデータを受信すると、
配送先の前記アプリケーションで前記センサデータを処理する際に発生しうる前記将来負荷の予測指示と前記センサデータとを前記負荷予測手段に送信し、
前記予測指示に応じて予測された前記将来負荷を前記負荷予測手段から受信し、
受信した前記将来負荷と前記負荷閾値とを比較し、
前記将来負荷が前記負荷閾値を上回る場合、
前記センサデータを制御し、
制御された前記センサデータを配送先の前記アプリケーションで処理する際に発生しうる前記将来負荷の前記予測指示と制御された前記負荷閾値とを前記負荷予測手段に送信し、
前記予測指示に応じて予測された前記将来負荷を前記負荷予測手段から受信し、
受信した前記将来負荷と前記負荷閾値とを比較し、
前記将来負荷が前記負荷閾値を上回る場合、
制御された前記センサデータを制御し、
制御された前記センサデータを配送先の前記アプリケーションで処理する際に発生しうる前記将来負荷の前記予測指示と制御された前記負荷閾値とを前記負荷予測手段に送信することを前記将来負荷が前記負荷閾値を下回るまで繰り返す請求項１乃至５のいずれか一項に記載のデータ制御装置。
【請求項７】
前記負荷予測手段は、
前記データ制御手段から前記予測指示および前記センサデータを受信すると、
前記アプリケーションの負荷特性に基づいて、配送先の前記アプリケーションで前記センサデータを処理する際に発生しうる追加負荷を予測し、前記アプリケーションがインストールされた前記サーバの負荷情報に基づく前記サーバの現在負荷と前記追加負荷とを合わせることによって前記将来負荷を予測する請求項６に記載のデータ制御装置。
【請求項８】
サーバと、
前記サーバにインストールされた少なくとも一つのアプリケーションと、
前記アプリケーションで処理するセンサデータを取得する少なくとも一つのセンサと、
前記センサによって取得された前記センサデータを処理する配送先の前記アプリケーションを指定し、配送先が指定された前記センサデータを配送するデータ配送装置と、
配送先が指定された前記センサデータを前記データ配送装置から受信し、配送先の前記アプリケーションがインストールされた前記サーバの負荷情報および配送先の前記アプリケーションの負荷特性に基づいて、前記センサデータを配送先の前記アプリケーションで処理する際に発生しうる将来負荷を予測し、前記将来負荷と負荷閾値との比較結果に応じて前記センサデータを制御し、制御された前記センサデータを配送先の前記アプリケーションに送信するデータ制御装置とを備えるデータ処理システム。
【請求項９】
配送先のアプリケーションが指定されたセンサデータを受信し、
配送先の前記アプリケーションがインストールされたサーバの負荷情報および前記アプリケーションの負荷特性に基づいて、前記センサデータを配送先の前記アプリケーションで処理する際に発生しうる将来負荷を予測し、
配送先の前記アプリケーションで前記センサデータを処理する際に発生しうる前記将来負荷と負荷閾値との比較結果に応じて前記センサデータを制御し、
制御された前記センサデータを配送先の前記アプリケーションに送信するデータ制御方法。
【請求項１０】
配送先のアプリケーションが指定されたセンサデータを受信する処理と、
配送先の前記アプリケーションがインストールされたサーバの負荷情報および前記アプリケーションの負荷特性に基づいて、前記センサデータを配送先の前記アプリケーションで処理する際に発生しうる将来負荷を予測する処理と、
配送先の前記アプリケーションで前記センサデータを処理する際に発生しうる前記将来負荷と負荷閾値との比較結果に応じて前記センサデータを制御する処理と、
制御された前記センサデータを配送先の前記アプリケーションに送信する処理とをコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アプリケーションの動作に起因する負荷を制御するデータ制御装置、データ制御方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＩｏＴ（Internet of Things）システムは、カメラなどのセンサによって取得されたセンサデータを収集し、収集したセンサデータを用いた処理を実行する。センサは、ＩｏＴゲートウェイを介してアプリケーションにセンサデータを送付する。ＩｏＴゲートウェイは、センサから収集したデータを、任意のコンピュータに実装された所望のアプリケーションに配送する。アプリケーションは、配送されたセンサデータを処理する。
【０００３】
一般に、ＩｏＴシステムを構成するアプリケーションは、コストや処理遅延を鑑みた上で、クラウド環境やエッジ環境のコンピュータ上で動作させる。
【０００４】
クラウド環境でアプリケーションを動作させる場合、センサデータは、公衆網または専用網を通じてクラウド環境上のアプリケーションまで送付される。一般に、クラウド環境には、低コストで計算資源を使用することができるとともに、アプリケーション負荷に応じて計算資源を増減させることができるというメリットがある。その一方で、クラウド環境には、公衆網または専用網を通じたセンサデータの送付が必要であるため、通信コストや通信時間が掛かるというデメリットがある。
【０００５】
エッジ環境においては、センサの近傍にコンピュータが配置される。センサは、近傍のコンピュータのアプリケーションにセンサデータを送付する。一般に、エッジ環境では、センサ近傍に計算資源を配置することから、計算資源が高コストになるというデメリットがある。また、エッジ環境には、配置場所の制約のために大量の計算資源を配置することが困難であり、計算資源が限られるため、アプリケーション負荷に応じて計算資源を増減させることができないというデメリットがある。その一方で、エッジ環境には、通信が不要となるため、通信コストを抑制でき、通信時間を短縮できるというメリットがある。
【０００６】
クラウド環境およびエッジ環境のいずれの環境でアプリケーションを動作させるかは、システムに掛かる要件によって決定される。
【０００７】
一方、ＩｏＴシステムでは、アプリケーションの処理に起因するサーバ負荷が動的に変動する場合がある。例えば、センサからのデータ入力を契機にデータ処理を行うようなアプリケーションに対し、データ量が動的に変動するセンサからのデータ入力があった場合、当該アプリケーションによる負荷はデータの入力量に依存して動的に変動する。
【０００８】
また、センサから入力されるデータの量ではなく、データの質によってアプリケーション負荷が変動する場合もある。例えば、カメラ映像データを分析し、カメラに写っている人物を分析するアプリケーションでは、カメラに写っている人数に依存してアプリケーション負荷が変動する。このように負荷が動的に変動するアプリケーションを計算資源の限られたエッジ環境で動作させる場合、計算資源が枯渇する恐れがある。計算資源が枯渇した場合、システム動作が不安定になったり、処理が遅延したりする可能性がある。
【０００９】
特許文献１には、ネットワークを介してサーバ機器に接続された複数のクライアント機器において、データのアップロードおよびダウンロードを可能とするデータ配信システムについて開示されている。
【００１０】
特許文献２には、Ｍ２Ｍ（Machine to Machine）サービスを提供するサーバについて開示されている。
【００１１】
特許文献３には、分散ネットワークコンピューティング環境におけるデータウェアハウスシステムについて開示されている。
【００１２】
特許文献４には、ネットワークで接続された複数のサーバがクライアントに対してサービスを提供する分散型データ蓄積サーバシステムについて開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特開２０１４−０４１４８７号公報
【特許文献２】特開２０１３−２００６４５号公報
【特許文献３】特開２００９−１４６４２５号公報
【特許文献４】特開２００３−２４８６６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
特許文献１のシステムによれば、サーバ機器の負荷状況に応じて、クライアント機器側における処理を調整することで、システム全体での処理効率を向上させることができる。特許文献１のシステムは、ストリームに対して画像を追加・取得する役割のクライアント機器の台数に基づいて予測されるサーバ機器の負荷状況に応じて、クライアント機器に設定変更を要求する。そのため、特許文献１のシステムは、ストリームに対して画像を追加する役割のクライアント機器からサーバ装置に画像を追加するまでに時間が掛かるという問題点があった。
【００１５】
特許文献２のサーバによれば、サーバが高負荷のときであってもサービスの起動を遅延させず、また自身の負荷を低減することができる。しかしながら、特許文献２のサーバは、自身が高負荷状態になってからデータ収集方法の優先度を求めるため、データ処理に遅延が生じるという問題点があった。
【００１６】
特許文献３のシステムによれば、クライアントをグループ化することによって、クライアント間でのデータ共有が可能となるため、クライアント側の記憶装置容量や更新処理コスト、ネットワーク負荷を削減できる。しかしながら、特許文献３のシステムは、クライアントが互いに接続し合う環境でない限り効果がないため、センサのように互いに独立した装置からのデータを収集する用途には用いることができないという問題点があった。
【００１７】
特許文献４のシステムによれば、サーバを変更する際のサーバ間のデータ転送を抑制できるので、クライアントの接続先サーバが変更された時に、サーバや記憶装置、ネットワークの負荷を抑制できる。しかしながら、特許文献４のシステムは、第１のサーバの負荷が負荷閾値より高いと判定された時に、サーバ負荷情報の中から最も負荷の低い第２のサーバを選択するため、サーバ間において負荷情報を共有させておく必要があるという問題点があった。
【００１８】
本発明の目的は、上述した課題を解決し、限られた計算資源のエッジ環境においても、アプリケーションの実行精度を安定化できるデータ制御装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明の一態様のデータ制御装置は、配送先のアプリケーションが指定されたセンサデータを受信し、配送先のアプリケーションでセンサデータを処理する際に発生しうる将来負荷と負荷閾値との比較結果に応じてセンサデータを制御し、制御されたセンサデータを配送先のアプリケーションに送信するデータ制御部と、配送先のアプリケーションがインストールされたサーバの負荷情報およびアプリケーションの負荷特性に基づいて、データ制御部によって制御されたセンサデータを配送先のアプリケーションで処理する際に発生しうる将来負荷を予測する負荷予測部とを備える。
【００２０】
本発明の一態様のデータ処理システムは、サーバと、サーバにインストールされた少なくとも一つのアプリケーションと、アプリケーションで処理するセンサデータを取得する少なくとも一つのセンサと、センサによって取得されたセンサデータを処理する配送先のアプリケーションを指定し、配送先が指定されたセンサデータをデータ制御装置に配送するデータ配送装置と、配送先が指定されたセンサデータをデータ配送装置から受信し、配送先のアプリケーションがインストールされたサーバの負荷情報および配送先のアプリケーションの負荷特性に基づいて、センサデータを配送先のアプリケーションで処理する際に発生しうる将来負荷を予測し、将来負荷と負荷閾値との比較結果に応じてセンサデータを制御し、制御されたセンサデータを配送先のアプリケーションに送信するデータ制御装置とを備える。
【００２１】
本発明の一態様のデータ制御方法においては、配送先のアプリケーションが指定されたセンサデータを受信し、配送先のアプリケーションがインストールされたサーバの負荷情報およびアプリケーションの負荷特性に基づいて、センサデータを配送先のアプリケーションで処理する際に発生しうる将来負荷を予測し、配送先のアプリケーションでセンサデータを処理する際に発生しうる将来負荷と負荷閾値との比較結果に応じてセンサデータを制御し、制御されたセンサデータを配送先のアプリケーションに送信する。
【００２２】
本発明の一態様のプログラムは、配送先のアプリケーションが指定されたセンサデータを受信する処理と、配送先のアプリケーションがインストールされたサーバの負荷情報およびアプリケーションの負荷特性に基づいて、センサデータを配送先のアプリケーションで処理する際に発生しうる将来負荷を予測する処理と、配送先のアプリケーションでセンサデータを処理する際に発生しうる将来負荷と負荷閾値との比較結果に応じてセンサデータを制御する処理と、制御されたセンサデータを配送先のアプリケーションに送信する処理とをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、限られた計算資源のエッジ環境においても、アプリケーションの実行精度を安定化できるデータ制御装置を提供することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の第１の実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係るデータ処理システムが備えるデータ制御装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係るデータ処理システムが備えるデータ制御装置の制御方法記憶部に格納される制御方法情報の別の一例を示すテーブルである。
【図４】本発明の第１の実施形態に係るデータ処理システムが備えるデータ制御装置のサーバ負荷記憶部に格納されるサーバ負荷情報の一例を示すテーブルである。
【図５】本発明の第１の実施形態に係るデータ処理システムが備えるデータ制御装置のアプリケーション負荷特性記憶部に格納されるアプリケーション負荷特性情報の一例を示すテーブルである。
【図６】本発明の第１の実施形態に係るデータ処理システムが備えるデータ制御装置のアプリケーション負荷特性記憶部に格納されるアプリケーション負荷特性情報の別の一例を示すテーブルである。
【図７】本発明の第１の実施形態に係るデータ処理システムの動作について説明するためのフローチャートである。
【図８】本発明の第２の実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。
【図９】本発明の各実施形態に係るデータ処理システムが備えるデータ制御装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下に、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。ただし、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい限定がされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。なお、以下の実施形態の説明に用いる全図においては、特に理由がない限り、同様箇所には同一符号を付す。また、以下の実施形態において、同様の構成・動作に関しては繰り返しの説明を省略する場合がある。
【００２６】
（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態に係るデータ処理システムについて図面を参照しながら説明する。
【００２７】
（構成）
図１は、本実施形態のデータ処理システム１の構成の一例を示す概念図である。図１のように、データ処理システム１は、センサ群１１、データ配送装置１２、データ制御装置１３、アプリケーション群１４、およびサーバ１５を備える。
【００２８】
センサ群１１は、少なくとも一つのセンサ１１１によって構成される。図１には、ｍ個のセンサ１１１−１〜ｍによってセンサ群１１が構成される例を示す（ｍは自然数）。また、アプリケーション群１４は、少なくとも一つのアプリケーション１４１によって構成される。図１には、ｎ個のアプリケーション１４１−１〜ｎによってアプリケーション群１４が構成される例を示す（ｎは自然数）。
【００２９】
センサ群１１を構成するそれぞれのセンサ１１１は、検出対象の空間情報や時間情報を電気信号（以下、センサデータＳＤと呼ぶ）に変換し、変換後のセンサデータＳＤをデータ配送装置１２に送信する。センサ１１１は、送信先のアプリケーション１４１を示すＩＤ（以下、宛先アプリケーションＩＤと呼ぶ）とセンサデータＳＤとをセットにした送信データＴＤをデータ配送装置１２に送信する。なお、宛先アプリケーションＩＤは、データ配送装置１２やデータ制御装置１３でセンサデータＳＤとセットにするように構成してもよい。
【００３０】
例えば、センサ１１１は、フォトダイオードやイメージセンサなどの受光素子のように光を検出するデバイスや、重さや圧力、歪などを検出するデバイス、速度や加速度、回転数などを検出するデバイスによって実現できる。また、センサ１１１は、超音波や音波、振動を検出するデバイスや、温度や湿度、熱を検出するデバイス、磁界や電流、電圧などを検出するデバイスによって実現できる。また、センサ１１１は、物体の有無や位置、形を検出するデバイスや、匂いや味、顔、指紋などを検出するデバイスによって実現できる。なお、上記のセンサ１１１の実現例は一例であって、本実施形態を限定するものではない。
【００３１】
データ配送装置１２は、センサ群１１から送信データＴＤを受信する。データ配送装置１２は、送信データに含まれる宛先アプリケーションＩＤで指定されるアプリケーション１４１のアドレスをセンサデータＳＤとセットにした配送データＤＤをデータ制御装置１３に送信する。
【００３２】
データ制御装置１３は、サーバ１５の負荷情報を取得する。また、データ制御装置１３は、アプリケーション群１４の負荷特性情報を保持する。なお、アプリケーション１４１の負荷特性情報は、データの量および内容の少なくともいずれかに対するアプリケーション１４１の負荷の相関関係である。
【００３３】
また、データ制御装置１３は、データ配送装置１２から配送データＤＤを受信する。データ制御装置１３は、配送データＤＤに含まれるセンサデータＳＤに対する制御方法を決定し、決定した制御方法をセンサデータＳＤに適用することで制御済みセンサデータＣＳＤを生成する。
【００３４】
具体的には、データ制御装置１３は、サーバ１５の負荷情報、アプリケーション１４１の負荷特性情報、およびセンサデータＳＤを用いて、そのアプリケーション１４１をそのサーバ１５で実行した際に発生しうる将来負荷ＦＬを予測する。データ制御装置１３は、予測した将来負荷ＦＬと、自装置が制御パラメータとして保持する負荷閾値ＴＬとを比較し、将来負荷ＦＬが負荷閾値ＴＬを下回る制御方法を決定する。データ制御装置１３は、当該制御方法をセンサデータＳＤに適用して制御済みセンサデータＣＳＤを生成する。
【００３５】
データ制御装置１３は、サーバ１５の負荷情報、アプリケーション１４１の負荷相関関係、および制御済みセンサデータＣＳＤを用いて、そのアプリケーション１４１をそのサーバ１５で実行した際に発生しうる将来負荷ＦＬ’を予測する。データ制御装置１３は、予測した将来負荷ＦＬ’と、自装置が制御パラメータとして保持する負荷閾値ＴＬとを比較し、将来負荷ＦＬ’が負荷閾値ＴＬを下回る制御方法を決定する。データ制御装置１３は、当該制御方法を制御済みセンサデータＣＳＤに適用して制御済みセンサデータＣＳＤを更新する。データ制御装置１３は、将来負荷ＦＬ’が負荷閾値ＴＬを下回るまで制御済みセンサデータＣＳＤの更新を繰り返す。
【００３６】
そして、データ制御装置１３は、あて先アドレスにセットされたアプリケーション１４１にセンサデータＳＤまたは制御済みセンサデータＣＳＤを送信する。なお、以下においては、制御されていないセンサデータＳＤについても、データ制御装置１３によって負荷を検証されていれば、制御済みセンサデータＣＳＤ（制御されたセンサデータ）と呼ぶこともある。
【００３７】
あて先アドレスにセットされたアプリケーション１４１は、データ制御装置１３からセンサデータＳＤまたは制御済みセンサデータＣＳＤを受信する。そのアプリケーション１４１は、受信したデータ制御装置１３からセンサデータＳＤまたは制御済みセンサデータＣＳＤを用いて処理を実行する。
【００３８】
アプリケーション群１４を構成するそれぞれのアプリケーション１４１は、目的に応じてプログラムされたソフトウェアである。例えば、アプリケーション１４１の一例として、顔画像分析アプリケーションや河川氾濫検知アプリケーションなどを挙げられる。ただし、アプリケーション１４１には、任意のソフトウェアを適用できる。なお、図１においては、アプリケーション群１４とサーバ１５とを別の構成のように図示しているが、アプリケーション群１４を構成するそれぞれのアプリケーション１４１はサーバ１５にインストールされる。
【００３９】
サーバ１５は、アプリケーション群１４を構成するアプリケーション１４１がインストールされるサーバある。例えば、サーバ１５は、データセンタやサーバルーム、オフィス、個人宅など、任意の場所に設置できる。サーバ１５は、仮想サーバとして構築されたものであってもよい。なお、図１においては、サーバ１５が一つの例を示すが、サーバ１５は複数あってもよい。
【００４０】
以上が、データ処理システム１の構成についての説明である。次に、データ処理システム１に含まれるデータ制御装置１３の詳細構成について図面を参照しながら説明する。
【００４１】
〔データ制御装置〕
図２は、データ制御装置１３の詳細構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、データ制御装置１３は、データ制御部１３１、制御方法記憶部１３２、サーバ負荷記憶部１３３、サーバ負荷収集部１３４、将来負荷予測部１３５、アプリケーション負荷特性記憶部１３６を有する。データ制御部１３１と制御方法記憶部１３２とは、データ制御手段を構成する。サーバ負荷記憶部１３３とサーバ負荷収集部１３４とは、サーバ負荷収集手段を構成する。将来負荷予測部１３５とアプリケーション負荷特性記憶部１３６とは、負荷予測手段を構成する。
【００４２】
データ制御部１３１は、データ配送装置１２から配送データＤＤを受信する。データ制御部１３１は、配送データＤＤに含まれるセンサデータＳＤと、あて先アドレスにセットされたアプリケーション１４１でそのセンサデータＳＤを処理した際に発生しうる負荷である将来負荷ＦＬの予測指示とを将来負荷予測部１３５に送信する。データ制御部１３１は、その予測指示に応じて予測された将来負荷ＦＬを将来負荷予測部１３５から受信する。
【００４３】
データ制御部１３１は、受信した将来負荷ＦＬとセンサデータＳＤとを用いて、負荷に応じた制御済みセンサデータＣＳＤを生成する。すなわち、データ制御部１３１は、センサデータＳＤに基づいた将来負荷ＦＬと負荷閾値ＴＬとを比較し、比較結果に応じた制御済みセンサデータＣＳＤを生成する。
【００４４】
データ制御部１３１は、将来負荷ＦＬが負荷閾値ＴＬを下回っている場合、アプリケーション１４１が当該センサデータＳＤを処理する際に発生する負荷により、サーバリソース逼迫が発生することはないと判断する。この場合、データ制御部１３１は、宛先のアプリケーション１４１に当該センサデータＳＤを送信する。
【００４５】
一方、データ制御部１３１は、将来負荷ＦＬが負荷閾値ＴＬを上回っている場合、アプリケーション１４１が当該センサデータＳＤを処理する際に発生する負荷により、サーバリソース逼迫が発生すると判断する。この場合、データ制御部１３１は、制御方法記憶部１３２を参照し、制御方法記憶部１３２に記憶された制御方法を当該センサデータＳＤに適用することで制御済みセンサデータＣＳＤを生成する。具体的には、データ制御部１３１は、制御方法記憶部１３２を参照して当該センサデータＳＤを用いるアプリケーション１４１に対する制御方法を取得し、取得した制御方法を当該センサデータＳＤに適用し、制御済みセンサデータＣＳＤを取得する。なお、将来負荷ＦＬと負荷閾値ＴＬとが等しい場合にセンサデータＳＤを制御するか否かについては予め決めておけばよい。
【００４６】
データ制御部１３１は、制御済みセンサデータＣＳＤとともに、その制御済みセンサデータＣＳＤをアプリケーション１４１で処理した際に発生しうる負荷である将来負荷ＦＬの予測指示を将来負荷予測部１３５に送信する。データ制御部１３１は、その予測指示に応じて予測された将来負荷ＦＬを将来負荷予測部１３５から受信する。
【００４７】
データ制御部１３１は、受信した将来負荷ＦＬと制御済みセンサデータＣＳＤとを用いて、負荷に応じた制御済みセンサデータＣＳＤを送信または更新する。具体的には、データ制御部１３１は、制御済みセンサデータＣＳＤに基づいた将来負荷ＦＬと負荷閾値ＴＬとの比較結果に応じて、制御済みセンサデータＣＳＤを送信または更新する。
【００４８】
データ制御部１３１は、将来負荷ＦＬが負荷閾値ＴＬを下回っている場合、アプリケーション１４１が当該制御済みセンサデータＣＳＤを処理する際に発生する負荷により、サーバリソース逼迫が発生することはないと判断する。この場合、データ制御部１３１は、宛先のアプリケーション１４１に当該制御済みセンサデータＣＳＤを送信する。
【００４９】
一方、データ制御部１３１は、将来負荷ＦＬが負荷閾値ＴＬを上回っている場合、アプリケーション１４１が当該制御済みセンサデータＣＳＤを処理する際に発生する負荷により、サーバリソース逼迫が発生すると判断する。この場合、データ制御部１３１は、制御方法記憶部１３２を参照し、制御方法記憶部１３２に記憶された制御方法を当該制御済みセンサデータＣＳＤに適用することで制御済みセンサデータＣＳＤを更新する。具体的には、データ制御部１３１は、制御方法記憶部１３２を参照して当該制御済みセンサデータＣＳＤを用いるアプリケーション１４１に対する制御方法を取得する。データ制御部１３１は、取得した制御方法を当該制御済みセンサデータＣＳＤに適用して制御済みセンサデータＣＳＤを更新する。更新された制御済みセンサデータＣＳＤのことを更新制御済みセンサデータＲＣＳＤとも呼ぶ。なお、将来負荷ＦＬと負荷閾値ＴＬとが等しい場合に制御済みセンサデータＣＳＤを更新するか否かについては予め決めておけばよい。
【００５０】
データ制御部１３１は、更新制御済みセンサデータＲＣＳＤとともに、その更新制御済みセンサデータＲＣＳＤをアプリケーション１４１で処理した際に発生しうる負荷である将来負荷ＦＬの予測指示を将来負荷予測部１３５に送信する。データ制御部１３１は、その予測指示に応じて予測された将来負荷ＦＬを将来負荷予測部１３５から受信する。データ制御部１３１は、受信した将来負荷ＦＬが負荷閾値ＴＬを下回るまで、更新制御済みセンサデータＲＣＳＤの更新を繰り返す。
【００５１】
制御方法記憶部１３２には、アプリケーション１４１ごとのセンサデータの制御方法が記憶される。センサデータの制御方法は、アプリケーション１４１ごとの特性調査を予め行うことによって構成できる。
【００５２】
図３は、制御方法記憶部１３２に記憶させる制御方法の一例（制御方法１２０）である。制御方法１２０は、顔画像分析アプリケーション（アプリケーションＡ）と河川氾濫検知アプリケーション（アプリケーションＢ）の制御方法を含む。顔画像分析アプリケーション（アプリケーションＡ）の場合、データ制御部１３１は、制御方法記憶部１３２を参照して制御方法を取得し、センサデータＳＤまたは制御済みセンサデータＣＳＤの画像ビット数を半減させる制御をする。河川氾濫検知アプリケーション（アプリケーションＢ）の場合、データ制御部１３１は、制御方法記憶部１３２を参照して制御方法を取得し、センサデータＳＤまたは制御済みセンサデータＣＳＤのデータ数を半減させる制御をする。
【００５３】
サーバ負荷記憶部１３３には、サーバ１５の負荷情報（以下、サーバ負荷情報と呼ぶ）が記憶される。
【００５４】
図４は、サーバ負荷記憶部１３３に記憶させるサーバ負荷情報の一例（サーバ負荷情報１３０）である。サーバ負荷情報１３０は、サーバ１５を識別するためのサーバＩＤ（Identification）と、そのサーバ１５の負荷の状態を示すサーバ負荷とを対応付ける情報を含む。
【００５５】
サーバ負荷収集部１３４は、サーバ１５の負荷情報を定期的にサーバ１５から取得する。サーバ負荷収集部１３４は、取得した負荷情報をサーバ負荷記憶部１３３に記憶させる。
【００５６】
将来負荷予測部１３５は、センサデータＳＤとともに、将来負荷ＦＬの予測指示をデータ制御部１３１から受信する。将来負荷予測部１３５は、予測指示を受信すると、サーバ負荷記憶部１３３を参照して現在負荷ＣＬを取得する。将来負荷予測部１３５は、受信した予測指示に応じて、現在のサーバ１５の負荷である現在負荷ＣＬと、受信したセンサデータＳＤによってサーバ１５に発生しうる負荷である追加負荷ＮＬとを合わせて将来負荷ＦＬを予測する。将来負荷予測部１３５は、予測指示に応じて推定した将来負荷ＦＬをデータ制御部１３１に送信する。
【００５７】
アプリケーション負荷特性記憶部１３６には、アプリケーション群１４を構成するアプリケーション１４１ごとの負荷特性（以下、アプリケーション負荷特性と呼ぶ）が記憶される。アプリケーション負荷特性は、アプリケーション１４１ごとに負荷試験を事前に行うことによって構成できる。例えば、アプリケーション負荷特性記憶部１３６は、アプリケーション群１４ごとに構成される。なお、アプリケーション負荷特性記憶部１３６は、アプリケーション群１４を構成するアプリケーション１４１ごとに構成されてもよい。
【００５８】
図５は、アプリケーション１４１が顔画像分析アプリケーション（アプリケーションＡ）である場合に、アプリケーション負荷特性記憶部１３６に記憶させるアプリケーション負荷特性１６１の構成例である。アプリケーション１４１が顔画像分析である場合、センサデータＳＤは画像データであり、画像内に現れる人物数と画像サイズとに応じてアプリケーション負荷が決定される。そのため、アプリケーション負荷特性記憶部１３６には、画像内人物数１人あたりの発生負荷が画像サイズごとにまとめられたアプリケーション負荷特性１６１を記憶させる。
【００５９】
図５の例の場合、将来負荷予測部１３５は、画像内人物数を画像内検索によって取得する。また、将来負荷予測部１３５は、アプリケーション負荷特性記憶部１３６を参照し、画像サイズに応じた画像内人物数１人あたりの発生負荷を取得する。将来負荷予測部１３５は、アプリケーション負荷特性記憶部１３６から取得した画像サイズに応じた画像内人物数１人あたりの発生負荷と、画像内検索によって取得した画像内人物数とを用いて追加負荷ＮＬを予測する。例えば、画像サイズが７６８、画像内人物数が５人の場合、画像内人物数１人あたりの発生負荷が０．２であるため、追加負荷ＮＬは１．０（＝０．２×５）と算出される。
【００６０】
図６は、アプリケーション１４１が河川氾濫検知アプリケーション（アプリケーションＢ）の場合に、アプリケーション負荷特性記憶部１３６に記憶させるアプリケーション負荷特性１６２の構成例である。河川氾濫検知アプリケーションは、河川の水位計データをセンサデータＳＤに用いて氾濫を検知する。河川氾濫検知アプリケーションは、河川の水位が低く、氾濫の危険性が低い場合にはデータを処理する必要性が低い。そのため、不要なサーバ１５の負荷の上昇を避けるために、センサ１１１がデータを送信する回数を間引くことがある。この場合、アプリケーション１４１は、センサデータＳＤのビット数に比例した負荷を発生させる。そこで、アプリケーション負荷特性記憶部１３６には、センサデータＳＤのビット数あたりの発生負荷が記憶される。
【００６１】
図６の例の場合、将来負荷予測部１３５は、センサデータＳＤのデータサイズを計測する。また、将来負荷予測部１３５は、アプリケーション負荷特性記憶部１３６を参照し、センサデータＳＤのビット数あたりの発生負荷を取得する。将来負荷予測部１３５は、アプリケーション負荷特性記憶部１３６から取得したセンサデータＳＤのビット数あたりの発生負荷と、計測したデータサイズとを用いて追加負荷ＮＬを予測する。例えば、データサイズが１００ビットの場合、センサデータＳＤのビット数あたりの発生負荷が０．００１であるため、追加負荷ＮＬは０．１（＝０．００１×１００）と算出される。
【００６２】
以上が、データ処理システム１の構成についての説明である。続いて、データ処理システム１の動作について説明する。
【００６３】
（動作）
図７は、データ制御装置１３の動作について説明するためのフローチャートである。なお、図７のフローチャートに沿った処理については、データ制御装置１３を動作の主体として説明する。
【００６４】
図７において、まず、データ制御装置１３は、データ配送装置１２から配送データＤＤを受信する（ステップＳ１１）。
【００６５】
次に、データ制御装置１３は、配送データＤＤに含まれるセンサデータＳＤを、あて先アドレスにセットされたアプリケーション１４１に適用した際の将来負荷ＦＬを予測する（ステップＳ１２）。
【００６６】
ここで、データ制御装置１３は、予測した将来負荷ＦＬと負荷閾値ＴＬとを比較する（ステップＳ１３）。
【００６７】
将来負荷ＦＬが負荷閾値ＴＬを上回る場合（ステップＳ１３でＹｅｓ）、データ制御装置１３は、センサデータＳＤを制御し、制御済みセンサデータＣＳＤを生成する（ステップＳ１４）。一方、将来負荷ＦＬが負荷閾値ＴＬを下回る場合（ステップＳ１３でＮｏ）、ステップＳ１８に進む。
【００６８】
次に、データ制御装置１３は、制御済みセンサデータＣＳＤを、あて先アドレスにセットされたアプリケーション１４１に適用した際の将来負荷ＦＬ’を予測する（ステップＳ１５）。
【００６９】
ここで、データ制御装置１３は、予測した将来負荷ＦＬ’と負荷閾値ＴＬとを比較する（ステップＳ１６）。
【００７０】
将来負荷ＦＬ’が負荷閾値ＴＬを上回る場合（ステップＳ１６でＹｅｓ）、データ制御装置１３は、制御済みセンサデータＣＳＤを制御し、制御済みセンサデータＣＳＤを生成する（ステップＳ１７）。ステップＳ１７の後は、ステップＳ１５に戻る。一方、将来負荷ＦＬ’が負荷閾値ＴＬを下回る場合（ステップＳ１６でＮｏ）、ステップＳ１８に進む。
【００７１】
そして、データ制御装置１３は、センサデータＳＤまたは制御済みセンサデータＣＳＤを、あて先アドレスにセットされたアプリケーション１４１に送信する（ステップＳ１８）。
【００７２】
以上が、データ制御装置１３の動作についての説明である。
【００７３】
以上のように、本実施形態のデータ処理システムは、サーバ、そのサーバにインストールされた少なくとも一つのアプリケーション、およびそのアプリケーションで処理するセンサデータを取得する少なくとも一つのセンサを備える。また、本実施形態のデータ処理システムは、データ配送装置およびデータ制御装置を備える。データ配送装置は、センサによって取得されたセンサデータを処理する配送先のアプリケーションを指定し、配送先が指定されたセンサデータをデータ制御装置に配送する。データ制御装置は、配送先が指定されたセンサデータをデータ配送装置から受信する。データ制御装置は、配送先のアプリケーションがインストールされたサーバの負荷情報および配送先のアプリケーションの負荷特性に基づいて、センサデータを配送先のアプリケーションで処理する際に発生しうる将来負荷を予測する。データ制御装置は、将来負荷と負荷閾値との比較結果に応じてセンサデータを制御し、制御されたセンサデータを配送先のアプリケーションに送信する。
【００７４】
本実施形態のデータ処理システムは、将来負荷ＦＬが負荷閾値ＴＬを下回るまで制御済みセンサデータＣＳＤの更新を繰り返す。その結果、あて先アドレスにセットされたアプリケーションでセンサデータＳＤまたは制御済みセンサデータＣＳＤを処理する際に発生し得る負荷を低減できるため、サーバリソースが逼迫されることを回避できる。すなわち、本実施形態のデータ処理システムによれば、アプリケーションの停止や遅延を回避して大幅な精度低減を防ぐことができるため、限られた計算資源のエッジ環境においても、アプリケーションの実行精度を安定化させることが可能となる。
【００７５】
本実施形態のデータ制御装置は、データ配送装置から受信したセンサデータＳＤに対する制御方法を決定し、決定した制御方法をセンサデータＳＤに適用した制御済みセンサデータＣＳＤを生成する。
【００７６】
本実施形態のデータ制御装置は、サーバから負荷情報を取得するとともに、アプリケーションの負荷特性情報を保持する。データ制御装置は、サーバの負荷情報と、アプリケーションの負荷相関関係とを用いて、センサデータＳＤから将来発生する将来負荷を予測する。さらに、データ制御装置は、予測した将来負荷と、自装置が保持する制御パラメータである負荷閾値とを比較し、将来負荷が負荷閾値を下回る制御方法を決定する。その結果、本実施形態のデータ制御装置によれば、システムを安定化させつつ、アプリケーションの実行精度を安定化させることが可能となる。
【００７７】
すなわち、本実施形態によれば、サーバリソース逼迫によるシステムの不安定化を回避しつつ、アプリケーション停止・遅延によるアプリケーション実行精度低下を回避することができる。そのため、本実施形態によれば、アプリケーションの実行精度を高めることが可能になる。
【００７８】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態に係るデータ制御装置について図面を参照しながら説明する。本実施形態のデータ制御装置は、第１の実施形態に係るデータ処理システムのデータ制御装置を上位概念化したものである。
【００７９】
図８は、本実施形態のデータ制御装置２０の構成を示すブロック図である。図８のように、データ制御装置２０は、データ制御部２１０および負荷予測部２５０を備える。データ制御装置２０は、データ制御部２１０において、図示しないセンサが取得するセンサデータを配送するデータ配送装置２２と、センサデータの配送先に指定されたアプリケーション２４０とに接続される。
【００８０】
データ制御部２１０は、配送先のアプリケーション２４０が指定されたセンサデータをデータ配送装置２２から受信する。データ制御部２１０は、配送先のアプリケーション２４０でセンサデータを処理する際に発生しうる将来負荷と負荷閾値との比較結果に応じてセンサデータを制御する。データ制御部２１０は、制御されたセンサデータを配送先のアプリケーション２４０に送信する。
【００８１】
負荷予測部２５０は、配送先のアプリケーション２４０がインストールされたサーバ（図示しない）の負荷情報およびアプリケーション２４０の負荷特性に基づいて、配送先のアプリケーション２４０でセンサデータを処理する際に発生しうる将来負荷を予測する。また、負荷予測部２５０は、データ制御部２１０によって制御されたセンサデータを配送先のアプリケーション２４０で処理する際に発生しうる将来負荷を予測する。
【００８２】
以上のように、本実施形態のデータ制御装置は、データ制御部と、負荷予測部とを備える。データ制御部は、配送先のアプリケーションが指定されたセンサデータを受信する。データ制御部は、配送先のアプリケーションでセンサデータを処理する際に発生しうる将来負荷と負荷閾値との比較結果に応じてセンサデータを制御し、制御されたセンサデータを配送先のアプリケーションに送信する。負荷予測部は、配送先のアプリケーションがインストールされたサーバの負荷情報およびアプリケーションの負荷特性に基づいて、データ制御部によって制御されたセンサデータを配送先のアプリケーションで処理する際に発生しうる将来負荷を予測する。
【００８３】
本実施形態のデータ制御装置によれば、限られた計算資源のエッジ環境においても、アプリケーションの実行精度を安定化できる。
【００８４】
例えば、データ制御装置は、将来負荷が負荷閾値を下回るまでセンサデータの制御を繰り返す。
【００８５】
例えば、データ制御装置は、アプリケーションがインストールされたサーバの負荷情報をサーバから収集するサーバ負荷収集部を備える。
【００８６】
例えば、データ制御部は、アプリケーションごとの制御方法を記憶させる制御方法記憶部を含む。データ制御部は、制御方法記憶部を参照して配送先のアプリケーションの制御方法を取得し、取得した制御方法に基づいてセンサデータを制御する。
【００８７】
例えば、サーバ負荷収集部は、アプリケーションがインストールされたサーバの負荷情報を記憶させるサーバ負荷記憶部を含む。また、負荷予測部は、アプリケーションごとの負荷特性を記憶させるアプリケーション負荷特性記憶部を含む。負荷予測部は、サーバ負荷記憶部を参照して配送先のアプリケーションがインストールされたサーバの負荷情報を取得するとともに、アプリケーション負荷特性記憶部を参照して配送先のアプリケーションの負荷特性を取得する。負荷予測部は、取得したサーバの負荷情報およびアプリケーションの負荷特性に基づいて、データ制御部によって制御されたセンサデータを配送先のアプリケーションで処理する際に発生しうる将来負荷を予測する。
【００８８】
例えば、負荷予測部は、センサデータの量および内容の少なくともいずれかと、アプリケーションの負荷との相関関係に基づいて将来負荷を予測する。
【００８９】
例えば、データ制御部は、配送先のアプリケーションが指定されたセンサデータを受信すると、配送先のアプリケーションでセンサデータを処理する際に発生しうる将来負荷の予測指示とセンサデータとを負荷予測部に送信する。データ制御部は、予測指示に応じて予測された将来負荷を負荷予測部から受信し、受信した将来負荷と負荷閾値とを比較する。将来負荷が負荷閾値を上回る場合、データ制御部は、センサデータを制御する。そして、データ制御部は、制御されたセンサデータを配送先のアプリケーションで処理する際に発生しうる将来負荷の予測指示と制御された負荷閾値とを負荷予測部に送信する。データ制御部は、予測指示に応じて予測された将来負荷を負荷予測部から受信し、受信した将来負荷と負荷閾値とを比較する。データ制御部は、将来負荷が負荷閾値を上回る場合、制御されたセンサデータを制御する。データ制御部は、制御されたセンサデータを配送先のアプリケーションで処理する際に発生しうる将来負荷の予測指示と制御された負荷閾値とを負荷予測部に送信することを将来負荷が負荷閾値を下回るまで繰り返す。
【００９０】
例えば、負荷予測部は、データ制御部から予測指示およびセンサデータを受信すると、アプリケーションの負荷特性に基づいて、配送先のアプリケーションでセンサデータを処理する際に発生しうる追加負荷を予測する。負荷予測部は、アプリケーションがインストールされたサーバの負荷情報に基づくサーバの現在負荷と追加負荷とを合わせることによって将来負荷を予測する。
【００９１】
（ハードウェア）
ここで、本発明の各実施形態に係るデータ処理システムの処理を実行するハードウェア構成について、図９の情報処理装置９０を一例として挙げて説明する。例えば、情報処理装置９０は、コンピュータやサーバ装置によって実現される。なお、図９の情報処理装置９０は、各実施形態のデータ処理システムの処理を実行するための構成例であって、本発明の範囲を限定するものではない。
【００９２】
図９のように、情報処理装置９０は、プロセッサ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３、入出力インターフェース９５および通信インターフェース９６を備える。図９においては、インターフェースをＩ／Ｆ（Interface）と略して表記する。プロセッサ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３、入出力インターフェース９５および通信インターフェース９６は、バス９９を介して互いにデータ通信可能に接続される。また、プロセッサ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３および入出力インターフェース９５は、通信インターフェース９６を介して、インターネットやイントラネットなどのネットワークに接続される。
【００９３】
プロセッサ９１は、補助記憶装置９３等に格納されたプログラムを主記憶装置９２に展開し、展開されたプログラムを実行する。本実施形態においては、情報処理装置９０にインストールされたソフトウェアプログラムを用いる構成とすればよい。プロセッサ９１は、本実施形態に係るデータ処理システムによる処理を実行する。
【００９４】
主記憶装置９２は、プログラムが展開される領域を有する。主記憶装置９２は、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性メモリとすればよい。また、ＭＲＡＭ（Magnetoresistive Random Access Memory）などの不揮発性メモリを主記憶装置９２として構成・追加してもよい。
【００９５】
補助記憶装置９３は、種々のデータを記憶する。補助記憶装置９３は、ハードディスクやフラッシュメモリなどのローカルディスクによって構成される。なお、種々のデータを主記憶装置９２に記憶させる構成とし、補助記憶装置９３を省略することも可能である。
【００９６】
入出力インターフェース９５は、情報処理装置９０と周辺機器とを接続するためのインターフェースである。通信インターフェース９６は、規格や仕様に基づいて、インターネットやイントラネットなどのネットワークを通じて、外部のシステムや装置に接続するためのインターフェースである。入出力インターフェース９５および通信インターフェース９６は、外部機器と接続するインターフェースとして共通化してもよい。
【００９７】
情報処理装置９０には、必要に応じて、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力機器を接続するように構成してもよい。それらの入力機器は、情報や設定の入力に使用される。なお、タッチパネルを入力機器として用いる場合は、表示機器の表示画面が入力機器のインターフェースを兼ねる構成とすればよい。プロセッサ９１と入力機器との間のデータ通信は、入出力インターフェース９５に仲介させればよい。
【００９８】
また、情報処理装置９０には、情報を表示するための表示機器を備え付けてもよい。表示機器を備え付ける場合、情報処理装置９０には、表示機器の表示を制御するための表示制御装置（図示しない）が備えられていることが好ましい。表示機器は、入出力インターフェース９５を介して情報処理装置９０に接続すればよい。
【００９９】
また、情報処理装置９０には、必要に応じて、ディスクドライブを備え付けてもよい。ディスクドライブは、バス９９に接続される。ディスクドライブは、プロセッサ９１と図示しない記録媒体（プログラム記録媒体）との間で、記録媒体からのデータ・プログラムの読み出し、情報処理装置９０の処理結果の記録媒体への書き込みなどを仲介する。記録媒体は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光学記録媒体で実現できる。また、記録媒体は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリやＳＤ（Secure Digital）カードなどの半導体記録媒体や、フレキシブルディスクなどの磁気記録媒体、その他の記録媒体によって実現してもよい。
【０１００】
以上が、本発明の各実施形態に係るデータ処理システムを可能とするためのハードウェア構成の一例である。なお、図９のハードウェア構成は、各実施形態に係るデータ処理システムの演算処理を実行するためのハードウェア構成の一例であって、本発明の範囲を限定するものではない。また、各実施形態に係るデータ処理システムに関する処理をコンピュータに実行させるプログラムも本発明の範囲に含まれる。さらに、各実施形態に係るプログラムを記録したプログラム記録媒体も本発明の範囲に含まれる。
【０１０１】
各実施形態のデータ処理システムの構成要素は、任意に組み合わせることができる。また、各実施形態のデータ処理システムの構成要素は、ソフトウェアによって実現してもよいし、回路によって実現してもよい。
【０１０２】
以上、実施形態を参照して本発明を説明してきたが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【符号の説明】
【０１０３】
１    データ処理システム
１１    センサ群
１２    データ配送装置
１３    データ制御装置
１４    アプリケーション群
１５    サーバ
２０    データ制御装置
２２    データ配送装置
１１１    センサ
１３１    データ制御部
１３２    制御方法記憶部
１３３    サーバ負荷記憶部
１３４    サーバ負荷収集部
１３５    将来負荷予測部
１３６    アプリケーション負荷特性記憶部
１４１    アプリケーション
２１０    データ制御部
２４０    アプリケーション
２５０    負荷予測部
【図１】
2019215807.tif 000003
【図２】
2019215807.tif 000004
【図３】
2019215807.tif 000005
【図４】
2019215807.tif 000006
【図５】
2019215807.tif 000007
【図６】
2019215807.tif 000008
【図７】
2019215807.tif 000009
【図８】
2019215807.tif 000010
【図９】
2019215807.tif 000011