(57)【要約】【課題】標準偏差によってある種の時系列固定型作業負荷を結合することで、リソース浪費を減らすことに関し、時系列固定型作業負荷に対して作業負荷消耗型リソースの最適化使用を行う方法を提供する。【解決手段】本発明は時系列固定型作業負荷に対して作業負荷消耗型リソースの最適化使用を行う方法を開示する。標準偏差又は容量逓減の順序に基づいて、各々の作業負荷を表す作業負荷消耗型リソース消耗曲線をソートし、二つの作業負荷消耗型リソース消耗曲線を結合することで結合規則を満たすか否かをチェックすることができる。もしいずれかの結合が該結合規則を満たすのであれば、対応する作業負荷は結合してシステムにおける同一のリソースを共用することができる。したがって、作業負荷消耗型リソースの最適化使用を達成することができる。【選択図】図１
2019049931.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列固定型作業負荷に対して作業負荷消耗型リソースの最適化使用を行う方法であって、
複数の作業負荷消耗型リソース消耗曲線を提供するとともに、一周期内の特定時系列固定型作業負荷により消耗される作業負荷消耗型リソース量の記録である各々の作業負荷消耗型リソース消耗曲線に対して標準偏差を計算するステップと、
前記作業負荷消耗型リソースの一つのユニット容量を決定するステップと、
標準偏差の一つの順序に従って、これら作業負荷消耗型リソース消耗曲線を一つのシーケンス中にソートするステップと、
前記シーケンス中の１個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線を一つのテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線に、及び前記シーケンス中の２個目の負荷消耗型リソース消耗曲線を一つの目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線に設定するステップと、
前記目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線と前記テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線とを、一つの結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線として結合するステップと、
前記結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線の最大量が前記ユニット容量未満であり且つ前記結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線の標準偏差がテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線の標準偏差未満である否かをチェックするステップと、
もしステップＦのチェック結果がＮＯであれば、前記シーケンス中の最後の作業負荷消耗型リソース消耗曲線が前記目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線として選択されるとともにステップＥを実行するまで、一つ前の目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線に次ぐ作業負荷消耗型リソース消耗曲線を選択することで、前記目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線を再設定するステップと、
もしステップＦのチェック結果がＹＥＳであれば、結合するのに用いられる二つの作業負荷消耗型リソース消耗曲線を削除し、且つ標準偏差の順序に従って、前記結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線を前記シーケンス中に配置するステップと、
各々の結合する作業負荷及び結合していない作業負荷に対して、前記ユニット容量以下であるが、結合する作業負荷又は結合していない作業負荷に対応する作業負荷消耗型リソース消耗曲線中の最大量よりも大きい作業負荷消耗型リソース消耗曲線の運用量を割当てるステップと、を含む、ことを特徴とする、
時系列固定型作業負荷に対して作業負荷消耗型リソースの最適化使用を行う方法。
【請求項２】
ステップＨの後、更に、Ｈ１．最後の作業負荷消耗型リソース消耗曲線がすでに結合されてステップＦに用いられるまで、ステップＤを繰り返して実行するステップと、Ｈ２．前記テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線をシーケンス中の（ｎ＋１）個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線として再設定することであって、このうち一つ前のテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線はシーケンス中のｎ個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線である、ステップと、Ｈ３．現時点のテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線が最後の作業負荷消耗型リソース消耗曲線であるか否かをチェックするステップと、Ｈ４．もしステップＨ３のチェック結果がＮＯであれば、再設定したテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線に次ぐ作業負荷消耗型リソース消耗曲線を前記目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線として選択する、又はもしステップＨ３のチェック結果がＹＥＳであれば、ステップＩを実行するステップと、Ｈ５．一つの結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線がステップＦ中の結合規則を満たすか、又は最後の作業負荷消耗型リソース消耗曲線がすでに結合されてステップＦに用いられるまで、ステップＥからステップＦを繰り返すステップと、Ｈ６．一つの結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線がステップＨ５中の結合規則を満たすか否かをチェックするステップと、Ｈ７．もしステップＨ６のチェック結果がＹＥＳであれば、ステップＨ１を実行し、又はステップＳ１５のチェック結果がＮＯであれば、ステップＨ２を実行するステップと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記作業負荷消耗型リソース消耗曲線は、特定作業負荷により消耗される作業負荷消耗型リソースの量を記録する、履歴記録に基づいて、前記特定作業負荷により消耗される作業負荷消耗型リソースの傾向を予測することで得ることができるか、又は予測傾向の一部と前記特定作業負荷で消耗される作業負荷消耗型リソースの量の履歴記録の一部とを結合することで得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記順序が逓増又は逓減順序である、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記作業負荷消耗型リソースが、作業負荷にて消耗される電力、記憶容量、周波数帯、ＣＰＵのコア数、ＩＰＯＳ（毎秒あたりの入力／出力回数）、スループット、又は遅延時間である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記ユニット容量は、作業負荷に用いる作業負荷消耗型リソースの一部分を割当てるものであり、且ついずれか一つの作業負荷に必要な量よりも大きい、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
ステップＩの前に、更に、Ｈ８．シーケンス中にて標準偏差の順序に従って、一つの新たな作業負荷に関する一つの新たな作業負荷消耗型リソース消耗曲線を挿入するステップと、Ｈ９．前記シーケンス中の新たな作業負荷消耗型リソース消耗曲線の前における一つの作業負荷消耗型リソース消耗曲線を任意に選択することで、前記テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線を再設定し、そして前記シーケンス中で再設定されたテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線の２個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線を選択することで、前記目標作業負荷消耗型リソース曲線を再設定するステップと、Ｈ１０．前記テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線が前記シーケンス中にて標準偏差の順序に従って、新たに挿入された作業負荷消耗型リソース消耗曲線の後に付くか、又は前記新たに挿入された作業負荷消耗型リソース消耗曲線がすでに結合されるように、ステップＥからステップＨ７の複数のサイクルを実行するステップと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
ステップＩの前に、更に、Ｈ８．シーケンス中にて標準偏差の順序に従って、一つの新たな作業負荷に関する一つの新たな作業負荷消耗型リソース消耗曲線を挿入するステップと、Ｈ９．前記シーケンス中の新たな作業負荷消耗型リソース消耗曲線の前における一つの作業負荷消耗型リソース消耗曲線を任意に選択することで、前記テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線を再設定し、そして該シーケンス中で再設定されたテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線の２個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線を選択することで、前記目標作業負荷消耗型リソース曲線を再設定するステップと、Ｈ１０．前記テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線が前記シーケンス中にて標準偏差の順序に従って、新たに挿入された作業負荷消耗型リソース消耗曲線の後に付くか、又は前記新たに挿入された作業負荷消耗型リソース消耗曲線がすでに結合されるように、ステップＥからステップＨ７の複数のサイクルを実行するステップと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
時系列固定型作業負荷に対して作業負荷消耗型リソースの最適化使用を行う方法であって、
各々が一周期内の特定時系列固定型作業負荷により消耗される作業負荷消耗型リソース量の記録である複数の作業負荷消耗型リソース消耗曲線を提供するステップと、
前記作業負荷消耗型リソースの一つのユニット容量を決定するステップと、
容量逓減の順序に従って、これら作業負荷消耗型リソース消耗曲線を一つのシーケンス中にソートするステップと、
前記シーケンス中の１個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線を一つのテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線に、及び前記シーケンス中の２個目の負荷消耗型リソース消耗曲線を一つの目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線に設定するステップと、
該一つの目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線と該テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線とを、一つの結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線として結合するステップと、
前記結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線の最大量が前記ユニット容量未満であるか否かをチェックするステップと、
もしステップＦのチェック結果がＮＯであれば、前記シーケンス中の最後の作業負荷消耗型リソース消耗曲線が前記目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線として選択されるとともにステップＥを実行するまで、一つ前の目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線に次ぐ作業負荷消耗型リソース消耗曲線を選択することで、前記目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線を再設定するステップと、
もしステップＦのチェック結果がＹＥＳであれば、結合するのに用いられる二つの作業負荷消耗型リソース消耗曲線を削除し、且つ容量逓減の順序に従って、前記結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線を前記シーケンス中に配置するステップと、
各々の結合する作業負荷及び結合していない作業負荷に対して、前記ユニット容量以下であるが、結合する作業負荷又は結合していない作業負荷に対応する作業負荷消耗型リソース消耗曲線中の最大量よりも大きい作業負荷消耗型リソース消耗曲線の運用量を割当てるステップと、を含む、ことを特徴とする、
時系列固定型作業負荷に対して作業負荷消耗型リソースの最適化使用を行う方法。
【請求項１０】
ステップＨの後、更に、Ｈ１．最後の作業負荷消耗型リソース消耗曲線がすでに結合されてステップＦに用いられるまで、ステップＤを繰り返して実行するステップと、Ｈ２．前記テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線をシーケンス中の（ｎ＋１）個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線として再設定することであって、このうち一つ前のテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線はシーケンス中のｎ個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線である、ステップと、Ｈ３．現時点のテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線が最後の作業負荷消耗型リソース消耗曲線であるか否かをチェックするステップと、Ｈ４．もしステップＨ３のチェック結果がＮＯであれば、再設定したテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線に次ぐ作業負荷消耗型リソース消耗曲線を前記目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線として選択する、又はもしステップＨ３のチェック結果がＹＥＳであれば、ステップＩを実行するステップと、Ｈ５．一つの結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線がステップＦ中の結合規則を満たすか、又は最後の作業負荷消耗型リソース消耗曲線がすでに結合されてステップＦに用いられるまで、ステップＥからステップＦを繰り返すステップと、Ｈ６．一つの結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線がステップＨ５中の結合規則を満たすか否かをチェックするステップと、Ｈ７．もしステップＨ６のチェック結果がＹＥＳであれば、ステップＨ１を実行し、又はステップＳ１５のチェック結果がＮＯであれば、ステップＨ２を実行するステップと、を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記作業負荷消耗型リソース消耗曲線は、特定作業負荷により消耗される作業負荷消耗型リソースの量を記録する、履歴記録に基づいて、前記特定作業負荷により消耗される作業負荷消耗型リソースの傾向を予測することで得られるか、又は予測傾向の一部と前記特定作業負荷で消耗される作業負荷消耗型リソースの量の履歴記録の一部とを結合することで得られる、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記作業負荷消耗型リソースが、作業負荷にて消耗される電力、記憶容量、周波数帯、ＣＰＵのコア数、ＩＰＯＳ、スループット、又は遅延時間である、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記ユニット容量は、作業負荷に用いる作業負荷消耗型リソースの一部分を割当てるものであり、且ついずれか一つの作業負荷に必要な量よりも大きい、請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
ステップＩの前に、更に、Ｈ８．シーケンス中にて容量逓減の順序に従って、一つの新たな作業負荷に関する一つの新たな作業負荷消耗型リソース消耗曲線を挿入するステップと、Ｈ９．前記シーケンス中の新たな作業負荷消耗型リソース消耗曲線の前における一つの作業負荷消耗型リソース消耗曲線を任意に選択することで、前記テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線を再設定し、そして前記シーケンス中で再設定されたテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線の２個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線を選択することで、前記目標作業負荷消耗型リソース曲線を再設定するステップと、Ｈ１０．前記テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線が前記シーケンス中にて容量逓減の順序に従って、新たに挿入された作業負荷消耗型リソース消耗曲線の後に付くか、又は前記新たに挿入された作業負荷消耗型リソース消耗曲線がすでに結合されるように、ステップＥからステップＨ７の複数のサイクルを実行するステップと、を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
ステップＩの前に、更に、Ｈ８．シーケンス中にて容量逓減の順序に従って、一つの新たな作業負荷に関する一つの新たな作業負荷消耗型リソース消耗曲線を挿入するステップと、Ｈ９．前記シーケンス中の新たな作業負荷消耗型リソース消耗曲線の前における一つの作業負荷消耗型リソース消耗曲線を任意に選択することで、前記テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線を再設定し、そして前記シーケンス中で再設定されたテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線の２個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線を選択することで、前記目標作業負荷消耗型リソース曲線を再設定するステップと、Ｈ１０．前記テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線が前記シーケンス中にて容量逓減の順序に従って、新たに挿入された作業負荷消耗型リソース消耗曲線の後に付くか、又は該新たに挿入された作業負荷消耗型リソース消耗曲線がすでに結合されるように、ステップＥからステップＨ７の複数のサイクルを実行するステップと、を含む、請求項１０に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は時系列固定型作業負荷に対して作業負荷消耗型リソースの最適化使用を行う方法に関する。特に、標準偏差によってある種の時系列固定型作業負荷を結合することで、リソース浪費を減らすことに関し、時系列固定型作業負荷に対して作業負荷消耗型リソースの最適化使用を行う方法である。
【背景技術】
【０００２】
近年、ウェブストア、新聞メディア及びその他オンラインウェブページ又はサービスにとって、クラウドベースコンピューティングアーキテクチャの登場により、高速で、拡張可能なリソース設定に対して新たなニーズを生み出している。通常の場合、クラウドベースアーキテクチャは，一連のリソース、例えば電力、ＣＰＵ個数、記憶装置容量、オペレーティングシステム、周波数帯等の設定を決定する。
これらリソース同士は結合又は連結することで、ある特定作業負荷又は作業負荷群に用いることができる。作業負荷は電子メールサービス、ＥＲＰシステム（Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｐｌａｎｎｉｎｇ）の運用、データアーカイブ、データストリーミングサービス、又は前記したその他サービスとすることができる。データセンタ又はクラウドストレージシステムといったこれら作業負荷リソースの最適化使用はリソース浪費を減らすことができ、サービス水準合意（ＳＬＡ，Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｌｅｖｅｌ  Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ）における作業負荷のパフォーマンスに対する要求に違反することはない。また、電力消費、保守及び新たなソフトウェア補充のコストはこれにより削減することができる。
【０００３】
リソース最適化使用は容易な作業ではない。これはなぜならば全ての作業負荷は時間によって変動するものであるが、リソースのアクティブ設定は変動の速度に追いつかないからである。
リソースを更に多く増設することで作業中の作業負荷から突然生じる要求に応えるようにすることは、安全であるものの経済的でない方式となる恐れがある。同時に、ある種のハードウェア装置、例えばＨＤＤ又はＳＳＤはいずれも消耗品であり、損傷したこれらハードウェア装置を周期的又は時折交換することになると、記憶リソースの実際の容量は更に予測しにくくなる。よって、データセンタ又はクラウドストレージシステムの運用にとっては、対応する作業負荷のリソース最適化使用は広範囲に亘る考慮となる。
【０００４】
上記した問題に関する解決手法として数多くの従来技術がある。例えば、特許文献１には、コンピュータシステムタスクに提供する共用リソースのスケジューリングを実行するための要求駆動型作業負荷最適化を開示している。この発明は主に、要求を受取ってタスクを実行する（前記要求にはタスクに必要な実行時間及びリソース要求が含まれる）ステップと、要求を満たす実行時間の所定実行タイムテーブル、及び該リソース要求を満たすコンピュータシステムを選択し、該所定実行タイムテーブルに基づいて、使用されるコンピュータシステムリソースのタスク実行価値を決定し（該要求に応答する）、そしてもし該価値が受入れられた場合、該所定実行タイムテーブルに基づいて、該タスクをスケジューリングすることで該コンピュータシステムリソースの使用を実行するステップとを含む。
前記価値は該所定実行タイムテーブルに対応するコンピュータシステムリソースの取得可能性関数に応じて変動し、そしてこの取得可能性は価値決定時に測定される。もし開示する発明をデータセンタに応用するとなると、該タスクはつまり使用する作業負荷となる。価値は、どのタスク（作業負荷）が取得可能なリソースを使用すべきか決定する測定に用いられるものである。価値が最も低ければ、リソースの最適化使用は実行可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許出願第２０１１／０１５４３５３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところが、この特許には限界がある。まず、作業負荷は時間に応じて十分な「柔軟性」を持つ。これは、作業負荷は、如何なる時点でも受入れ可能であるよう満足が得られるか、又は少なくとも作業負荷の要求指示を受入れた後のある時間内に満足が得られるよう求めることを意味している。ある種の時系列固定型作業負荷に、つまり作業負荷の時点に対する要求が固定され且つ迅速に実行処理する必要がある作業負荷にとっては、これらは受入れ可能な「低価値」（又は低優先度）に適用することはできない。次に、各々の作業負荷にとっては、価値を量子化することは難しい。価値とは主観的な決定であって、客観的な基準ではないからである。
【０００７】
データセンタ又はクラウドストレージシステムには時系列固定型作業負荷に対する消耗型リソース最適化使用が不足しているという状況において、刷新的な方法又はこの方法を使用したシステムにより理想的な解決手法を提供することが心待ちにされていた。
【０００８】
本部分では、本発明の一部特徴を抽出して編集する。その他特徴は後述の段落中に開示する。その目的は、添付の特許請求の範囲を包括する技術思想及び範囲における、各方式の修正及び類似の配列にある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記要求を満たすために、本発明では時系列固定型作業負荷に対して作業負荷消耗型リソースの最適化使用を行う方法を開示する。該方法は、Ａ．複数の作業負荷消耗型リソース消耗曲線を提供するとともに、一周期内の特定時系列固定型作業負荷により消耗される作業負荷消耗型リソース量の記録である各々の作業負荷消耗型リソース消耗曲線に対して標準偏差を計算するステップと；Ｂ．前記作業負荷消耗型リソースの一つのユニット容量を決定するステップと；Ｃ．標準偏差の一つの順序に従って、これら作業負荷消耗型リソース消耗曲線を一つのシーケンス中にソートするステップと；Ｄ．前記シーケンス中の１個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線を一つのテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線に、及び前記シーケンス中の２個目の負荷消耗型リソース消耗曲線を一つの目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線に設定するステップと；Ｅ．前記目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線と前記テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線とを、一つの結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線として結合するステップと；Ｆ．前記結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線の最大量が前記ユニット容量未満であり且つ前記結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線の標準偏差がテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線の標準偏差未満である否かをチェックするステップと；Ｇ．もしステップＦのチェック結果がＮＯであれば、前記シーケンス中の最後の作業負荷消耗型リソース消耗曲線が前記目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線として選択されるとともにステップＥを実行するまで、一つ前の目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線に次ぐ作業負荷消耗型リソース消耗曲線を選択することで、前記目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線を再設定するステップと；Ｈ．もしステップＦのチェック結果がＹＥＳであれば、結合するのに用いられる二つの作業負荷消耗型リソース消耗曲線を削除し、且つ標準偏差の順序に従って、前記結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線を前記シーケンス中に配置するステップと；Ｉ．各々の結合する作業負荷及び結合していない作業負荷に対して、前記ユニット容量以下であるが、結合する作業負荷又は結合していない作業負荷に対応する作業負荷消耗型リソース消耗曲線中の最大量よりも大きい作業負荷消耗型リソース消耗曲線の運用量を割当てるステップと、を含む。
【００１０】
最も好ましくは、前記方法は更にステップＨの後に、Ｈ１．最後の作業負荷消耗型リソース消耗曲線がすでに結合されてステップＦに用いられるまで、ステップＤを繰り返して実行するステップと；Ｈ２．前記テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線をシーケンス中の（ｎ＋１）個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線として再設定することであって、このうち一つ前のテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線はシーケンス中のｎ個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線である、ステップと；Ｈ３．現時点のテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線が最後の作業負荷消耗型リソース消耗曲線であるか否かをチェックするステップと；Ｈ４．もしステップＨ３のチェック結果がＮＯであれば、再設定したテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線に次ぐ作業負荷消耗型リソース消耗曲線を前記目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線として選択する、又はもしステップＨ３のチェック結果がＹＥＳであれば、ステップＩを実行するステップと；Ｈ５．一つの結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線がステップＦ中の結合規則を満たすか、又は最後の作業負荷消耗型リソース消耗曲線がすでに結合されてステップＦに用いられるまで、ステップＥからステップＦを繰り返すステップと、Ｈ７．もしステップＨ６のチェック結果がＹＥＳであれば、ステップＨ１を実行し、又はステップＳ１５のチェック結果がＮＯであれば、ステップＨ２を実行するステップと、を含む。
【００１１】
本発明によれば、前記作業負荷消耗型リソース消耗曲線は、特定作業負荷により消耗される作業負荷消耗型リソースの量を記録する、履歴記録に基づいて、前記特定作業負荷により消耗される作業負荷消耗型リソースの傾向を予測することで得ることができるか、又は予測傾向の一部と前記特定作業負荷で消耗される作業負荷消耗型リソースの量の履歴記録の一部とを結合することで得られる。前記順序は逓増又は逓減とすることができる。前記作業負荷消耗型リソースは、作業負荷にて消耗される電力、記憶容量、周波数帯、ＣＰＵのコア数、ＩＰＯＳ（毎秒あたりの入力／出力回数）、スループット（ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ）、又は遅延時間とすることができる。最も好ましくは、前記ユニット容量は、作業負荷に用いる作業負荷消耗型リソースの一部分を割当てることができ、且ついずれか一つの作業負荷に必要な量よりも大きい。
【００１２】
最も好ましくは、前記方法は更にステップＩの前に、Ｈ８．シーケンス中にて標準偏差の順序に従って、一つの新たな作業負荷に関する一つの新たな作業負荷消耗型リソース消耗曲線を挿入するステップと；Ｈ９．前記シーケンス中の新たな作業負荷消耗型リソース消耗曲線の前における一つの作業負荷消耗型リソース消耗曲線を任意に選択することで、前記テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線を再設定し、そして前記シーケンス中で再設定されたテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線の２個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線を選択することで、前記目標作業負荷消耗型リソース曲線を再設定するステップと；Ｈ１０．前記テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線が前記シーケンス中にて標準偏差の順序に従って、新たに挿入された作業負荷消耗型リソース消耗曲線の後に付くか、又は前記新たに挿入された作業負荷消耗型リソース消耗曲線がすでに結合されるように、ステップＥからステップＨ７の複数のサイクルを実行するステップと、を含む。
【００１３】
本発明はまた時系列固定型作業負荷に対して作業負荷消耗型リソースの最適化使用を行う他の方法も開示する。該方法は、Ａ．各々が一周期内の特定時系列固定型作業負荷により消耗される作業負荷消耗型リソース量の記録である複数の作業負荷消耗型リソース消耗曲線を提供するステップと；Ｂ．前記作業負荷消耗型リソースの一つのユニット容量を決定するステップと；Ｃ．容量逓減の順序に従って、これら作業負荷消耗型リソース消耗曲線を一つのシーケンス中にソートするステップと；Ｄ．前記シーケンス中の１個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線を一つのテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線に、及び前記シーケンス中の２個目の負荷消耗型リソース消耗曲線を一つの目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線に設定するステップと；Ｅ．前記目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線と前記テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線とを、一つの結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線として結合するステップと；Ｆ．前記結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線の最大量が前記ユニット容量未満であるか否かをチェックするステップと；Ｇ．もしステップＦのチェック結果がＮＯであれば、前記シーケンス中の最後の作業負荷消耗型リソース消耗曲線が前記目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線として選択されるとともにステップＥを実行するまで、一つ前の目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線に次ぐ作業負荷消耗型リソース消耗曲線を選択することで、前記目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線を再設定するステップと；Ｈ．もしステップＦのチェック結果がＹＥＳであれば、結合するのに用いられる二つの作業負荷消耗型リソース消耗曲線を削除し、且つ容量逓減の順序に従って、前記結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線を前記シーケンス中に配置するステップと；Ｉ．各々の結合する作業負荷及び結合していない作業負荷に対して、前記ユニット容量以下であるが、結合する作業負荷又は結合していない作業負荷に対応する作業負荷消耗型リソース消耗曲線中の最大量よりも大きい作業負荷消耗型リソース消耗曲線の運用量を割当てるステップと、を含む。
【００１４】
最も好ましくは、前記方法は更にステップＨの後に、Ｈ１．最後の作業負荷消耗型リソース消耗曲線がすでに結合されてステップＦに用いられるまで、ステップＤを繰り返して実行するステップと；Ｈ２．前記テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線をシーケンス中の（ｎ＋１）個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線として再設定することであって、このうち一つ前のテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線はシーケンス中のｎ個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線である、ステップと；Ｈ３．現時点のテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線が最後の作業負荷消耗型リソース消耗曲線であるか否かをチェックするステップと；Ｈ４．もしステップＨ３のチェック結果がＮＯであれば、再設定したテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線に次ぐ作業負荷消耗型リソース消耗曲線を前記目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線として選択する、又はもしステップＨ３のチェック結果がＹＥＳであれば、ステップＩを実行するステップと；Ｈ５．一つの結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線がステップＦ中の結合規則を満たすか、又は最後の作業負荷消耗型リソース消耗曲線がすでに結合されてステップＦに用いられるまで、ステップＥからステップＦを繰り返すステップと、Ｈ７．もしステップＨ６のチェック結果がＹＥＳであれば、ステップＨ１を実行し、又はステップＳ１５のチェック結果がＮＯであれば、ステップＨ２を実行するステップと、を含む、請求項９に記載の方法。Ｈ７．もしステップＨ６のチェック結果がＹＥＳであれば、ステップＨ１を実行し、又はステップＳ１５のチェック結果がＮＯであれば、ステップＨ２を実行するステップと、を含む。
【００１５】
本発明によれば、前記作業負荷消耗型リソース消耗曲線は、特定作業負荷により消耗される作業負荷消耗型リソースの量を記録する、履歴記録に基づいて、前記特定作業負荷により消耗される作業負荷消耗型リソースの傾向を予測することで得ることができるか、又は予測傾向の一部と前記特定作業負荷で消耗される作業負荷消耗型リソースの量の履歴記録の一部とを結合することで得られる。前記作業負荷消耗型リソースが、作業負荷にて消耗される電力、記憶容量、周波数帯、ＣＰＵのコア数、ＩＰＯＳ、スループット、又は遅延時間である、請求項９に記載の方法。最も好ましくは、前記ユニット容量は、作業負荷に用いる作業負荷消耗型リソースの一部分を割当てることができ、且ついずれか一つの作業負荷に必要な量よりも大きい。
【００１６】
最も好ましくは、前記方法は更にステップＩの前に、Ｈ８．シーケンス中にて容量逓減の順序に従って、一つの新たな作業負荷に関する一つの新たな作業負荷消耗型リソース消耗曲線を挿入するステップと；Ｈ９．前記シーケンス中の新たな作業負荷消耗型リソース消耗曲線の前における一つの作業負荷消耗型リソース消耗曲線を任意に選択することで、前記テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線を再設定し、そして前記シーケンス中で再設定されたテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線の２個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線を選択することで、前記目標作業負荷消耗型リソース曲線を再設定するステップと；Ｈ１０．前記テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線が前記シーケンス中にて容量逓減の順序に従って、新たに挿入された作業負荷消耗型リソース消耗曲線の後に付くか、又は該新たに挿入された作業負荷消耗型リソース消耗曲線がすでに結合されるように、ステップＥからステップＨ７の複数のサイクルを実行するステップと、を含む。
【発明の効果】
【００１７】
標準偏差又は容量逓減の順序に基づいて、各々の作業負荷を表す作業負荷消耗型リソース消耗曲線をソートし、二つの作業負荷消耗型リソース消耗曲線を結合することで結合規則を満たすか否かをチェックすることができる。もしいずれかの結合が該結合規則を満たすのであれば、対応する作業負荷は結合してシステムにおける同一のリソースを共用することができる。したがって、作業負荷消耗型リソースの最適化使用を達成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一つの方法によるフローチャートである。
【図２】一週間内におけるクラウド電子メールサービスで消耗されるＩＰＯＳの記録を示す図である。
【図３】クラウドシステムの９個の運用作業負荷中にて作業負荷結合が実行可能であることを探し出すステップを説明するためのリストである。
【図４】本発明の他の方法によるフローチャートである。
【図５】第１の実施例における例の結果を受けた表である。
【図６】図５の続きの表である。
【図７】本発明の更に他の方法によるフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明は下記する実施形態により具体的に説明する。
【００２０】
本発明は時系列固定型作業負荷に対して作業負荷消耗型リソース（Ｗｏｒｋｌｏａｄ−Ｃｏｎｓｕｍｅｄ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ，ＷＣＲ）の最適化使用を行う方法を提案するものであり、この時系列固定型作業負荷は一つの記憶システム又はクラウドプラットフォーム上で運用される。また、これら方法は時系列固定型作業負荷のある種特徴により結合を行うことができ、この記憶システム又はクラウドプラットフォーム内で所定のリソースを使用する。よって、作業負荷消耗型リソースが意味するのは、記憶システム又はクラウドプラットフォームが作業負荷に付与する何らかのハードウェア又は処理優先度のことである。
作業負荷消耗型リソースとは例えば、作業負荷にて消耗される電力、記憶容量、周波数帯、ＣＰＵのコア数、ＩＰＯＳ（毎秒あたりの入力／出力回数）、スループット、遅延時間等とすることができる。以下の実施例において、使用する作業負荷消耗型リソースは例示するものに限定されない。適合したいずれかの作業負荷消耗型リソースは実施例に開示するものにより置換可能であり、そしてこれら置換可能な作業負荷消耗型リソースは本発明の当業者にとっては、通常の応用である。作業負荷消耗型リソース消耗曲線（Ｗｏｒｋｌｏａｄ−Ｃｏｎｓｕｍｅｄ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｐｒｏｆｉｌｅｓ，ＷＣＲＰ）は、特定作業負荷により消耗される作業負荷消耗型リソースの量を記録することで得ることができ、これはまた履歴記録に基づいて、該特定作業負荷により消耗される作業負荷消耗型リソースの傾向を予測することでも得ることができる。
ここで、このような予測サービスを提供可能な適合したいずれかの方法、演算法、又はモジュールはいずれも使用することができる。最も好ましくは、同発明者が米国特許第１４／２９０，５３３で提供する記録装置トラフィックモデルを使用するものであって、この出願案により同一技術の同一指示を得ることができる。当然のこと、作業負荷消耗型リソース消耗曲線は更に、予測傾向の一部と該特定作業負荷で消耗される作業負荷消耗型リソースの量の履歴記録の一部とを結合することで得ることができる。しかし、本発明はこれに限定されない。
【００２１】
＜第１の実施例＞
図１を参照されたい。この図は本発明の一つの方法によるフローチャートである。該方法の第１ステップは、複数の作業負荷消耗型リソース消耗曲線を提供するとともに各々の作業負荷消耗型リソース消耗曲線に対して標準偏差を計算する（Ｓ０１）。本発明によれば、各々の作業負荷消耗型リソース消耗曲線は、一周期内の特定時系列固定型作業負荷により消耗される作業負荷消耗型リソース量の記録である。
作業負荷消耗型リソース消耗曲線とは何であるか、及び標準偏差をどのように計算するかを説明するために、図２を参照されたい。この例では、一週間内におけるクラウド電子メールサービス（作業負荷）で消耗されるＩＰＯＳの記録を示している。該曲線は作業負荷消耗型リソース消耗曲線である。全ての履歴記録から見れば、該曲線の各々の週の傾向は概ね同じである。ピーク値は各々の火曜日の正午であり、ボトム値は各々の水曜日の真夜中である。傾向では、各々の日曜日、火曜日及び金曜日はほとんどＩＰＯＳ要求の相対的なピーク値を有していることを示している。類似する曲線は各々の週で得ることができるものであって、ただ極端値が異なる。
電子メールは即時的に送受信されなければならないため、ＩＰＯＳ作業負荷消耗型リソースはこのために遅延してはならず、随時要求を満たさなければならないため、本発明の目的に完全に符合する。一つの比較例がアーカイブサービスであるが、このサービスはしばらく後の低トラフィックの時間で処理することができるため、時系列固定型作業負荷ではない。一週間の時間を一つの周期として見なすことができる。標準偏差は以下の数式１により得られる。
【００２２】
【数１】
2019049931.tif 000003
ＳＤ（ＷＣＲ）は計算により得られる標準偏差であり、ｎはこの周期内のサンプリング数であり、そしてＷＣＲ（ｔ）が意味するのは各々のサンプリング点の値（ＩＯＰＳ）であり、
2019049931.tif 000004
は全てのＩＯＰＳサンプリングの算術平均である。
【００２３】
図２には一つのピーク値３５５０を示している。通常の考察によれば、システム管理者は該クラウド電子メールサービス運用中に４０００のＩＯＰＳをクラウド電子メールサービス向けに留保しなければならない。これは簡便な方法であり、且つＩＰＯＳを随時調整する必要はない。しかしながら、ＩＰＯＳ＝４０００と前記曲線間との間の面積がリソース浪費を意味していることが理解できる。
もし他の作業負荷もクラウド電子メールサービスと同一のＩＰＯＳ量（４０００）を共用し、且つ二つの作業負荷消耗型リソース消耗曲線の結合（なおも曲線である）でもＩＰＯＳ＝４０００を下回るのであれば、リソースの浪費は更に低減することができる。システムにおいて１０００個に達する作業負荷がある可能性があれば、本発明は適合した作業負荷（作業負荷消耗型リソース消耗曲線）を探し出し、所定のリソースを結合使用するのに用いられる。
【００２４】
この方法の第２ステップは、該作業負荷消耗型リソースの一つのユニット容量を決定する（Ｓ０２）。ユニット容量は、作業負荷に用いる作業負荷消耗型リソースの一部分を割当てるものであり、且ついずれか一つの作業負荷に必要な量よりも大きい。
図２の例において、４０００であるＩＰＯＳは該ユニット容量に用いることができる。ユニット容量はシステムに応じて設定し、システムの最小分割使用量とすることができる。ユニット容量が大きくなるほど、結合できる作業負荷は多くなる。
【００２５】
次に、標準偏差の一つの順序に従って、これら作業負荷消耗型リソース消耗曲線を一つのシーケンス中にソートする（Ｓ０３）。該順序は逓増又は逓減とすることができる。続いて、該シーケンス中の１個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線を一つのテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線に、及び該シーケンス中の２個目の負荷消耗型リソース消耗曲線を目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線に設定する（Ｓ０４）。
テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線と目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線は、合格する結合方式を探し出すことができるように、結合テストを行う二本の曲線をそれぞれ表している。よって、次のステップは、該目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線と該テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線とを、一つの結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線として結合する（Ｓ０５）。
強調しておくことは、本発明における全ての実施例については、テスト又は目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線は結合されていない作業負荷消耗型リソース消耗曲線であり得るものであり、これはまた結合済みの一つの作業負荷消耗型リソース消耗曲線であり得るということである（複数の作業負荷消耗型リソース消耗曲線を結合して新たな作業負荷消耗型リソース消耗曲線を形成する）。
【００２６】
図１により、以下のように調整を行う。該結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線の最大量が該ユニット容量未満であり、且つ該結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線の標準偏差がテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線の標準偏差未満である否かをチェックする（Ｓ０６）。もし二つ前の結合規則が満たされ、つまりもしステップＳ０６のチェック結果がＹＥＳであれば、結合するのに用いられる二つの作業負荷消耗型リソース消耗曲線（目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線とテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線）を削除し、且つ標準偏差の順序に従って、該結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線を該シーケンス中に配置する（Ｓ０７）。
続いて、各々の結合する作業負荷及び結合していない作業負荷に対して、作業負荷消耗型リソース消耗曲線の運用量を割当てる（Ｓ０８）。該運用量は該ユニット容量以下であるが、結合する作業負荷又は結合していない作業負荷に対応する作業負荷消耗型リソース消耗曲線中の最大量よりも大きい。図２を例として説明する。ＩＰＯＳ（作業負荷消耗型リソース）の運用量は３５５０から４０００の間にあるべきである。
【００２７】
もし少なくとも二つの結合規則の一つが満たされない場合、つまりステップＳ０６のチェック結果がＮＯであれば、該シーケンス中の最後の作業負荷消耗型リソース消耗曲線が該目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線として選択されるとともにステップＳ０５を実行するまで、一つ前の目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線に次ぐ作業負荷消耗型リソース消耗曲線を選択することで、該目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線を再設定する。つまり、二つの結合規則のいずれもが満たされなければ、Ｓ０５、Ｓ０６からＳ０９のステップは、結合するのに用いられる目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線を変更することで、繰り返し実行される。すなわち１個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線は移動せず、その他作業負荷消耗型リソース消耗曲線を待って結合が実行される。
【００２８】
以下は、提供する方法を実現する一つの例である。クラウドシステムの９個の運用作業負荷中にて作業負荷結合が実行可能であることを探し出すステップを説明するためのリストである図３を参照されたい。
クラウドシステムは各々の作業負荷に対して一つの仮想記憶装置を割当てる。該仮想記憶装置の記憶容量は１５００個ユニットに設定される。全体的には、１３５００個ユニットが使用される。したがって、プロセスの第１ステップ（プロセス番号フィールド右側のステップフィールドは、プロセスが位置する本発明の対応するステップを示す）にて全ての９個の作業負荷を、ＷＬ１からＷＬ９で列記する。プロセスの第２ステップにて、作業負荷消耗型リソース消耗曲線を、それぞれ前記した作業負荷に対応するＷＣＲＰ１からＷＣＲＰ９で列記する。プロセスの第３ステップにて、全ての作業負荷消耗型リソース消耗曲線の計算の標準偏差を、ＳＤ１からＳＤ９で列記する。続いて、プロセスの第４ステップにて、記憶容量（１５００個ユニット）が該ユニット容量として用いられる。
プロセスの第５ステップにて、逓増順序（右側の標準偏差が左側よりも大きい）に従って、左から右に一つのシーケンス中で標準偏差を列記したソート結果を列記する。プロセスの第６ステップにて、左から右に、上記標準偏差シーケンスに対応する作業負荷消耗型リソース消耗曲線を列記する。プロセスの第７ステップと第８ステップにて、テスト及び目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線を各々選出する。プロセスの第９ステップにて、現時点の結合するのに用いられる作業負荷消耗型リソース消耗曲線はＷＣＲＰ７とＷＣＲＰ４であることを示す。
【００２９】
プロセスの第１０ステップ及び第１１ステップは、ステップＳ０６のチェック結果にて、結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線の最大量がユニット容量よりも大きいことを示す。ステップＳ０６の結果は「ＮＯ」である。この方法により、次のステップをステップＳ０９に変更し、プロセスの第１２ステップにて、新たな目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線をＷＣＲＰ２として選択する。続いて、プロセスの第１３ステップにてＷＣＲＰ７とＷＣＲＰ２とを結合する。
プロセスの第１４ステップ及び第１５ステップは、現時点のステップＳ０６のチェック結果を示す。このとき、結合規則は満たされる。よって、プロセスの第１６ステップにて、作業負荷消耗型リソース消耗曲線は結合可能であることを確定する。プロセスの第１７ステップにて、結合及び結合していない作業負荷消耗型リソース消耗曲線を含む全ての作業負荷消耗型リソース消耗曲線を列記する。プロセスの第１８ステップにて、プロセスの第１７ステップのフィールドに基づく作業負荷を列記する。
つまり、ＷＬ７とＷＬ２とは結合することで一つのユニット容量、つまり１５００個ユニットの仮想記憶装置を共用することが明らかである。よって使用される仮想記憶装置のユニット数は１２０００個ユニットにまで低減される。作業負荷消耗型リソースは時系列固定型作業負荷に対する最適化使用の目的を、まず第一歩として実現している。
【００３０】
第１の実施例において、結合することで同一のリソースを共用することができる一組の作業負荷を探し出している。これは単に作業負荷消耗型リソースの最適化使用の第１段階に過ぎない。しかしながら、その他作業負荷は結合して更なる最適化又は最良化使用ができる可能性があり、場合によっては、結合した作業負荷は更にその他作業負荷と結合することで同一のリソースを共用する可能性もある。以下、本発明の他の実施例にて、この目的を達成するステップを開示する。
【００３１】
＜第２の実施例＞
本発明に開示する他の方法によるフローチャートである図４を参照されたい。この方法で開示する第２の実施例は、第１の実施例の結果を更に最適化できるものであって、この方法は全ての上記したステップと新たなステップ、Ｓ１０からＳ１６を含む。
ステップＳ０７に一つのステップを追加することで、最後の業負荷消耗型リソース消耗曲線がすでに結合されてステップＳ０６に用いられるまで、ステップＳ０４を繰り返して実行する（Ｓ１０）。ステップＳ１０の目的は、テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線（作業負荷消耗型リソース消耗曲線シーケンスとして設定された１個目）がすでにステップＳ０６とその他全ての作業負荷消耗型リソースとに対して結合テストを試みるまで、ステップＳ０４からＳ０７（Ｓ０５−Ｓ０６−Ｓ０９のループを含む）を繰り返すというものである。
もし最後の作業負荷消耗型リソース消耗曲線がすでにステップＳ０６にて結合されたのであれば、該テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線をシーケンス中の（ｎ＋１）個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線として再設定するものであって、このうち一つ前のテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線はシーケンス中のｎ個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線である（Ｓ１１）。ステップＳ１１は、シーケンス中の２個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線がテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線となり、一つ前のテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線はシーケンス中の１個目であることを意味している。同じく、もし一つ前のテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線が作業負荷消耗型リソース消耗曲線シーケンス中の２個目であれば、シーケンス中の３個目の作業負荷消耗型リソースはテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線となる、、、等となる。
【００３２】
次のステップは、現時点のテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線が最後の作業負荷消耗型リソース消耗曲線であるか否かをチェックするものである（Ｓ１２）。もしステップＳ１２のチェック結果がＮＯであれば、再設定したテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線に次ぐ作業負荷消耗型リソース消耗曲線を該目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線として選択する（Ｓ１３）。もしステップＳ１２のチェック結果がＹＥＳであれば、ステップＳ１８を実行する。「ＹＥＳ」の状況が発生するというのは、最適な作業負荷結合の構成が現れたことを意味することになり、本発明での全てのステップを終了することができる。そうでなければ、新たなテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線を再設定して、その他ステップを実行しなければならない。
ステップＳ１３の後、一つの結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線がステップＳ０６中の結合規則を満たすか、又は最後の作業負荷消耗型リソース消耗曲線がすでに結合されてステップＳ０６に用いられるまで、ステップＳ０５からステップＳ０６を繰り返す（Ｓ１４）。ステップＳ１４は、操作試験と目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線とを結合する同一ステップを利用するとともに、設定終了する状況である。
ステップＳ１５は、一つの結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線がステップＳ０６中の結合規則を満たすか否かをチェックするチェックステップである。もしステップＳ１５のチェック結果がＹＥＳであれば、ステップＳ１０を実行し、又はステップＳ１５のチェック結果がＮＯであれば、ステップＳ１１を実行するという二つの状況がある（Ｓ１６）。
【００３３】
本発明の反復ロジックがもし新たな作業負荷消耗型リソース消耗曲線結合を探し出すものであれば、ソート作業は１個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線から再度実行しなければならない（１個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線をテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線として、２個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線を目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線として設定する）。
もし適合した結合がなければ、現時点のテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線が最後の１つの作業負荷消耗型リソース消耗曲線となるまで、テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線はシーケンス中の次の作業負荷消耗型リソース消耗曲線に移動される。以下では一つの例をもって上記した方法を説明する。
【００３４】
図５及び図６を参照されたい。図５は第１の実施例にて例示したプロセスの第１６ステップの結果を受けたものである（第１９ステップは第１６ステップの後であり、その他プロセス終了の結果までガイドされる）。図６は図５中の該例が完成していない部分の続きであり、同一の表の形式で引き続き表す。プロセスの第９ステップの後、冗長な説明とならないために、同一のプロセスにて複数のステップを含み得る。
【００３５】
プロセスの第１９ステップの前に、作業負荷消耗型リソース消耗曲線シーケンスは標準偏差の逓増に従い順序がＣＷＣＲＰ１／ＷＣＲＰ４／ＷＣＲＰ３／ＷＣＲＰ１／ＷＣＲＰ９／ＷＣＲＰ８／ＷＣＲＰ６／ＷＣＲＰ５となる。本発明の方法によれば、プロセスの第１９ステップはステップＳ１０を実行する。すなわち、シーケンス中の１個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線がなおもその他作業負荷消耗型リソース消耗曲線と結合するか否かをテストする。回答はＮＯである。
図５及び図６中の「＜ＳＤ  ｏｆ  ＮＴ」は新たなテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線（ＣＷＣＲＰ１）未満の標準偏差を表す。このとき、作業負荷消耗型リソース消耗曲線のシーケンスに変更がなくとも、この方法のステップはステップＳ１１とこの後のステップ（プロセスの第２０ステップ）となる。
【００３６】
プロセスの第２０ステップにて、テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線はシーケンス中の２個目、ＷＣＲＰ４として再設定される。ＷＣＲＰ４と全てのこの後の目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線との結合を試みた後、該結合規則を満たす結合はない。作業負荷消耗型リソース消耗曲線のシーケンスに変更はないが、テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線はプロセスの第２０ステップ中にてシーケンス中の３個目、ＷＣＲＰ３に変更される。しかしながら、プロセスの第２１ステップ中にて、ＷＣＲＰ３とＷＣＲＰ８との結合が結合規則を満たすことを発見しており、この結合をＣＷＣＲＰ２と命名する。
ステップＳ１６により、ステップＳ１０は新たな作業負荷消耗型リソース消耗曲線（ＣＷＣＲＰ１／ＣＷＣＲＰ２／ＷＣＲＰ４／ＷＣＲＰ１／ＷＣＲＰ９／ＷＣＲＰ６／ＷＣＲＰ５）として実行しなければならない。プロセスの第２２ステップは、ＣＷＣＲＰ１とＣＷＣＲＰ２との結合及びチェックである。幸運なことに、ＣＷＣＲＰ１とＣＷＣＲＰ２とは結合することができ、そして結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線をＣＷＣＲＰ３と命名する。
【００３７】
このとき、作業負荷消耗型リソース消耗曲線のシーケンスはＣＷＣＲＰ３／ＷＣＲＰ４／ＷＣＲＰ１／ＷＣＲＰ９／ＷＣＲＰ６／ＷＣＲＰ５となる。ステップＳ１０を再度実行する。
プロセスの第２３ステップにて、ＣＷＣＲＰ３（１個目）は、その他目標作業負荷消耗型リソース消耗曲線との結合を試みるためのテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線である。図５に示すように、成功した結合はない。ステップＳ１１により、テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線がＷＣＲＰ４となって結合作業を行う。同様に、プロセスの第２４ステップで適合した結合は見当たらない。
【００３８】
図６を参照されたい。プロセスの第２５ステップにて、同一の作業負荷消耗型リソース消耗曲線シーケンスは、２個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線をテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線としてプロセスを実行する。今回も、結合規則を満たす結合はない。プロセスの第２６ステップにて、ＷＣＲＰ９をテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線として使用する。同様に、適合した結合は見当たらない。
【００３９】
プロセスの第２７ステップにて、最後の２つの作業負荷消耗型リソース消耗曲線を結合するが、ＷＣＲＰ６とＷＣＲＰ５とは結合することができることを探し出している。結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線はＣＷＣＲＰ４となる。ステップＳ１６によれば、再度最初から結合チェックの作業を行う必要がある。作業負荷消耗型リソース曲線の新たなシーケンスはＣＷＣＲＰ３／ＷＣＲＰ４／ＣＷＣＲＰ４／ＷＣＲＰ１／ＷＣＲＰ９となる。プロセスの第２８ステップからプロセスの第３１ステップまでは、テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線の順序は、ＣＷＣＲＰ３からＷＣＲＰ１までとなる。適合した結合は見当たらない。
プロセスの第３２ステップにて、ＷＣＲＰ９は、作業負荷消耗型リソース消耗曲線シーケンスの最後の１つをテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線としていることが分かる。プロセスがステップＳ０８にまで進むと、作業負荷結合の最終結果が得られて、所定のリソースを共用することができる。
この例において、二組の結合（Ｗ７＋ＷＬ２＋ＷＬ３＋ＷＬ８及びＷＬ６＋ＷＬ５）、及び三つの独立した作業負荷（ＷＬ４、ＷＬ１及びＷＬ９）を有する。７５００個ユニットのリソース（各々の組が１５００ユニット）を提供するのみとなり、つまり６０００個ユニットを節約している。
【００４０】
＜第３の実施例＞
作業負荷を結合することで所定リソースを共用した後、本発明は一つの新たな作業負荷をシステム中で実行させることができるようになる。ある簡便な方法では、従来の作業負荷の最適な結合方式を探し出すとともに、現時点及び新たな作業負荷のためにリソース浪費を低減することができる。
【００４１】
本発明により前記要求を満たすための方法のフローチャートである図７を参照されたい。第１及び第２の実施例における同一のフローチャートを用いることで、ステップＳ０８（リソース割当）の前に三つのステップを増加する。まず、シーケンス中にて標準偏差の順序に従って、一つの新たな作業負荷に関する一つの新たな作業負荷消耗型リソース消耗曲線を挿入する（Ｓ１７）。強調しておくことは、ステップＳ１７は、最適化の結果が最良の状態になくとも、ある本来の作業負荷がすでに最適化・結合された後に行われるべきであるということである。
続いて、該シーケンス中の新たな作業負荷消耗型リソース消耗曲線の前における一つの作業負荷消耗型リソース消耗曲線を任意に選択することで、該テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線を再設定し、そして該シーケンス中で再設定されたテスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線の２個目の作業負荷消耗型リソース消耗曲線を選択することで、該目標作業負荷消耗型リソース曲線を再設定する（Ｓ１８）。すなわち、テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線の選択は、作業負荷消耗型リソース消耗曲線シーケンスの１個目から開始する必要はないということである。例えば、新たに挿入された作業負荷消耗型リソース消耗曲線の２つ前を使用して、テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線を開始することができる。
最後のステップは、該テスト作業負荷消耗型リソース消耗曲線が該シーケンス中にて標準偏差の順序に従って、新たに挿入された作業負荷消耗型リソース消耗曲線の後に付くか、又は該新たに挿入された作業負荷消耗型リソース消耗曲線がすでに結合されるように、ステップＳ０５からステップＳ１６の複数のサイクルを実行するというものである（Ｓ１９）。明らかなことは、もし作業負荷が多すぎる場合、プロセスは新たに挿入された作業負荷消耗型リソース消耗曲線がすでに結合されるとともに結合規則をチェックしたいずれかの時間に停止することができる。このように時間を節約することができる。
【００４２】
＜第４の実施例＞
上記した実施例において、作業負荷消耗型リソース消耗曲線シーケンスは標準偏差の逓増又は逓減順序に従うものである。本発明の技術思想によれば、該順序は容量逓減の順序とすることができる（作業負荷又は結合する作業負荷消耗最大量のリソース）。本実施例では実現形態を説明する。
【００４３】
方法は簡単であり、上記した実施例のフローチャートを用いて説明する。いくつかの相違点がある。まず、作業負荷消耗型リソース消耗曲線を提供するのに、標準偏差の計算は必要としない（ステップＳ０１中）。第二に、作業負荷消耗型リソース消耗曲線のソートは容量逓減の順序に従うものであって、標準偏差の順序ではない（ステップＳ０３中）。第三に、結合規則には「該結合する作業負荷消耗型リソース消耗曲線の最大量が該ユニット容量未満である」を残すのみとする。標準偏差は今後一切標準を判断しない（ステップＳ０５中）。最後に、ステップＳ１７及びステップＳ１９の挿入順序を容量逓減の順序に変更する。残りのステップ及び関連する操作に変更はない。
【００４４】
上記実施例について、提供する作業負荷消耗型リソース消耗曲線は複数のグループに分けることができることに注意されたい。各々の作業負荷消耗型リソース消耗曲線は、第１又は第２の実施例における方法で行って、ある作業負荷の結合を探し出すことができる。そして、これらグループで行われる作業負荷消耗型リソース消耗曲線の再収集、再構築は本発明を応用する。これもまた本発明の範疇の一つである。
【００４５】
本発明はすでに上記のとおり実施形態を開示したが、これは本発明を限定するためのものではなく、当業者であれば、本発明の技術思想及び範囲内で、いくらかの変更及び付加を行うことは可能であるのは当然であるため、本発明の保護範囲は別紙の特許請求の範囲で限定されるものを基準とする。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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