(57)【要約】【課題】並列分散処理技術を活用するシステム設計において、特に大量のデータを取り扱うケースの設計を支援することで、並列分散処理技術の適用を容易とする。【解決手段】データ抽出・加工設計支援システム１００において、方式評価サブシステム３００は、入力された処理方式データから特徴量を抽出し、その特徴量と処理方式メタデータとからデータの処理方式を評価する。サンプル実行サブシステム４００は、処理方式データから、分散処理としての候補を抽出し、抽出結果に方式評価部の評価結果を加えたサンプルデータに対して処理方式データに基づく処理時間であるサンプルデータ処理時間から、処理対象データの処理時間を予測する。データ管理サブシステム５００は、方式評価部が抽出した特徴量に基づいて処理方式特徴量を生成し、処理方式特徴量およびサンプル実行サブシステム４００が予測した処理対象データの処理時間を出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された処理方式データから特徴量を抽出し、抽出した前記特徴量と処理方式メタデータとからデータの処理方式を評価する方式評価部と、
前記処理方式データから、分散処理としての候補をサンプルデータとして抽出し、前記方式評価部による評価結果を加えた前記サンプルデータに対して前記処理方式データに基づく処理を実行した際に要した時間であるサンプルデータ処理時間から、処理対象データの処理時間を予測するサンプル実行処理部と、
前記方式評価部が抽出した特徴量に基づいて処理方式特徴量を生成し、前記処理方式特徴量および前記サンプル実行処理部が予測した前記処理対象データの処理時間を出力するデータ管理部と、
を有する設計支援システム。
【請求項２】
請求項１記載の設計支援システムにおいて、
さらに、前記データ管理部が出力する前記処理方式特徴量および前記サンプル実行処理部が予測した前記処理対象データの処理時間を格納するデータベースを有する、設計支援システム。
【請求項３】
請求項１記載の設計支援システムにおいて、
前記処理方式データは、データ処理の入出力を定義する処理方式定義を有し、
前記方式評価部は、前記処理方式定義と前記処理方式定義に類似する処理方式メタデータとを比較して前記特徴量を抽出する、設計支援システム。
【請求項４】
請求項１記載の設計支援システムにおいて、
前記サンプル実行処理部は、前記サンプルデータ処理時間に基づいて近似曲線を生成し、前記近似曲線から前記処理対象データの処理時間を予測する、設計支援システム。
【請求項５】
データの処理方式を評価する方式評価部と、処理対象データの処理時間を予測するサンプル実行処理部と、処理方式特徴量および前記サンプル実行処理部が予測した前記処理対象データの処理時間を出力するデータ管理部と、を備えたコンピュータシステムによる設計支援方法であって、
前記方式評価部において、入力された処理方式データから特徴量を抽出するステップと、
抽出した前記特徴量と処理方式メタデータとに基づいて処理方式を評価するステップと、
前記サンプル実行処理部において、前記処理方式データから、分散処理としての候補をサンプルデータとして抽出し、前記方式評価部による評価結果を加えた前記サンプルデータに対して前記処理方式データに基づく処理を実行した際に要する時間であるサンプルデータ処理時間を算出するステップと、
算出した前記サンプルデータ処理時間から、処理対象データの処理時間を予測するステップと、
前記データ管理部において、前記方式評価部が抽出した特徴量に基づいて処理方式特徴量を生成するステップと、
前記処理方式特徴量および前記サンプル実行処理部が予測した前記処理対象データの処理時間を出力するステップと、
を有する設計支援方法。
【請求項６】
請求項５記載の設計支援方法において、
さらに、前記データ管理部が出力する前記処理方式特徴量および前記サンプル実行処理部が予測した前記処理対象データの処理時間をデータベースに格納するステップを有する、設計支援方法。
【請求項７】
請求項５記載の設計支援方法において、
前記処理方式データは、データ処理の入出力を定義する処理方式定義を有し、
前記特徴量を抽出するステップは、前記処理方式定義と前記処理方式定義に類似する処理方式メタデータとを比較して前記特徴量を抽出する、設計支援方法。
【請求項８】
請求項５記載の設計支援方法において、
前記処理対象データの処理時間を予測するステップは、前記サンプル実行処理部が、前記サンプルデータ処理時間に基づいて近似曲線を生成し、前記近似曲線から前記処理対象データの処理時間を予測する、設計支援方法。
【請求項９】
データの処理方式を評価する方式評価部と、処理対象データの処理時間を予測するサンプル実行処理部と、処理方式特徴量および前記サンプル実行処理部が予測した前記処理対象データの処理時間を出力するデータ管理部と、を備えたコンピュータシステムに実行させるプログラムであって、
前記方式評価部において、入力された処理方式データから特徴量を抽出するステップと、
抽出した前記特徴量と処理方式メタデータとに基づいて処理方式を評価するステップと、
前記サンプル実行処理部において、前記処理方式データから、分散処理としての候補をサンプルデータとして抽出し、前記方式評価部による評価結果を加えた前記サンプルデータに対して前記処理方式データに基づく処理を実行した際に要する時間であるサンプルデータ処理時間を算出するステップと、
算出した前記サンプルデータ処理時間から、処理対象データの処理時間を予測するステップと、
前記データ管理部において、前記方式評価部が抽出した特徴量に基づいて処理方式特徴量を生成するステップと、
前記処理方式特徴量および前記サンプル実行処理部が予測した前記処理対象データの処理時間を出力するステップと、
を有するプログラム。
【請求項１０】
請求項９記載のプログラムにおいて、
さらに、前記データ管理部が、前記データ管理部が出力する前記処理方式特徴量および前記サンプル実行処理部が予測した前記処理対象データの処理時間をデータベースに格納するステップを有する、プログラム。
【請求項１１】
請求項９記載のプログラムにおいて、
前記特徴量を抽出するステップは、前記処理方式データが有するデータ処理の入出力を定義する処理方式定義と前記処理方式定義に類似する処理方式メタデータとを比較して前記特徴量を抽出する、プログラム。
【請求項１２】
請求項９記載のプログラムにおいて、
前記処理対象データの処理時間を予測するステップは、前記サンプル実行処理部が、前記サンプルデータ処理時間に基づいて近似曲線を生成し、前記近似曲線から前記処理対象データの処理時間を予測する、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、設計支援システム、設計支援方法、およびプログラムに関し、特に、並列分散処理技術を活用する際における設計支援技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、現実的な時間で処理することが不可能であった大量データに対するデータ加工処理が、並列分散処理技術により可能になってきている。この並列分散処理技術によるデータ加工は、大量データに対する処理の高速化という点で非常に効果的であり、統計処理やマイニング処理、あるいは大量バッチ処理などに適用されている。適用にあたっては、並列分散処理が可能かを判断した上で、実装などを行う。
【０００３】
この種の並列分散処理技術においては、例えば並列分散処理が苦手な系列データを対象に、効率的に並列分散処理するもの（例えば特許文献１参照）やＣＯＢＯＬ（COmmon Business Oriented Language）バッチ処理を並列分散処理可能にして高速化するもの（例えば非特許文献１参照）などが知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−１５０５０３号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Hadoopの死角、COBOLバッチ処理の並列化、（ＵＲＬ：http://www.atmarkit.co.jp/fjava/rensai4/trouble_knowhow08/01.html）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
並列分散処理技術は、大量のデータを高速に扱えるという点において非常に有効である。しかし、データ分析などのデータ抽出／加工処理を実装する上で、処理をどのように分散し、どのような手順で処理するかを適切に設計することは技術的に難易度が高い。
【０００７】
これは、データ抽出処理に指定可能な条件の制限や、出力データが大量になりすぎてＩ／Ｏ（Input/Output）性能が劣化する、といったケースがあるためである。
【０００８】
そのような課題を解決するための特殊な手法や、データ加工をコンサルティングするようなサービスも市場には存在するが、「大量データ処理」であるが故に、試行そのものが困難となる場合がある。
【０００９】
前述したように、非特許文献１では、既存のバッチ処理を並列分散化することが可能であることが記載されており、特許文献１では、並列分散化を行う技術が記載されているが、実際にこれから扱うデータに当該手法が適用できるか否かの判断は明確にされておらず、適用にはこれら高度な手法に精通した技術者を要する。
【００１０】
例えば性能検証という視点では、設計を確認するためにプロトタイプなどを開発し、大量データで試行する必要がある。適切な設計ができていない場合、処理時間は、当然長くなり、試行回数が減少し、相対的に品質が劣化する。
【００１１】
このことは、分析などのデータ加工サービスを顧客に提供する上において、価値提供におけるボトルネックとなりかねないため、検証の度にコンサルティングや高度技術者を適用する必要がある。
【００１２】
本発明の目的は、並列分散処理技術を活用するシステム設計において、特に大量のデータを取り扱うケースの設計を支援することで、並列分散処理技術の適用を容易とすることのできる技術を提供することにある。
【００１３】
本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴については、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次のとおりである。
【００１５】
すなわち、代表的なものの概要は、設計支援システムに適用され、以下のような特徴を有するものである。
【００１６】
設計支援システムは、並列分散処理技術を活用するシステム設計において、特に大量のデータを取り扱うケースの設計を支援することによって、データ加工技術に加えて並列分散アルゴリズムを習熟するような高度技術者でなくても、並列分散処理技術の適用を容易とするものである。
【００１７】
この設計支援システムは、方式評価部、サンプル実行処理部、およびデータ管理部を有する。方式評価部は、入力された処理方式データから特徴量を抽出し、抽出した特徴量と処理方式メタデータとからデータの処理方式を評価する。
【００１８】
サンプル実行処理部は、処理方式データから、分散処理としての候補をサンプルデータとして抽出し、方式評価部による評価結果を加えたサンプルデータに対して処理方式データに基づく処理を実行した際に要した時間であるサンプルデータ処理時間から、処理対象データの処理時間を予測する。
【００１９】
データ管理部は、方式評価部が抽出した特徴量に基づいて処理方式特徴量を生成し、処理方式特徴量およびサンプル実行処理部が予測した処理対象データの処理時間を出力する。
【００２０】
また、本発明は、多様な形式のデータを入力として、適切な並列分散処理選択候補と選択処理方式の検証方法を提供するシステムによる方法や、前記システムとしてコンピュータシステムを機能させるプログラムにも適用することができる。
【発明の効果】
【００２１】
本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。
【００２２】
並列分散処理設計を高効率化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】一実施の形態におけるデータ抽出・加工設計支援システムの構成の一例を示す説明図である。
【図２】図１のデータ抽出・加工設計支援システムが有する方式評価サブシステムの処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】図１のデータ抽出・加工設計支援システムが有する処理対象データ群に格納される処理方式特徴量のデータ形式の一例を示した説明図である。
【図４】処理対象データ群に格納されるデータ特徴量のデータ形式の一例を示した説明である。
【図５】図１のデータ抽出・加工設計支援システムが有する形式特徴抽出部によって抽出された処理方式特徴量におけるデータ形式の一例を示す説明図である。
【図６】図１のサンプル実行サブシステムが有する候補処理抽出部の処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】候補処理抽出部のサンプルデータ処理によるデータ形式の一例を示す説明図である。
【図８】サンプル実行サブシステムが有するサンプル実行部の処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】設計制御サブシステムが有する表示部における表示の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下の実施の形態においては便宜上その必要があるときは、複数のセクションまたは実施の形態に分割して説明するが、特に明示した場合を除き、それらはお互いに無関係なものではなく、一方は他方の一部または全部の変形例、詳細、補足説明等の関係にある。
【００２５】
また、以下の実施の形態において、要素の数等（個数、数値、量、範囲等を含む）に言及する場合、特に明示した場合および原理的に明らかに特定の数に限定される場合等を除き、その特定の数に限定されるものではなく、特定の数以上でも以下でもよい。
【００２６】
さらに、以下の実施の形態において、その構成要素（要素ステップ等も含む）は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。
【００２７】
同様に、以下の実施の形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは特に明示した場合および原理的に明らかにそうではないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似または類似するもの等を含むものとする。このことは、上記数値および範囲についても同様である。
【００２８】
また、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。なお、図面をわかりやすくするために平面図であってもハッチングを付す場合がある。
【００２９】
以下、上記した概要に基づいて、実施の形態を詳細に説明する。
【００３０】
〈データ抽出・加工設計支援システムの概要〉
図１は、本実施の形態におけるデータ抽出・加工設計支援システム１００の構成の一例を示す説明図である。
【００３１】
データ抽出・加工設計支援システム１００は、中央演算処理装置などの計算能力を有する１つ以上の計算機およびネットワークで構成される設計支援システムであり、大量の系列データを並列に処理する。
【００３２】
並列分散処理データ抽出・加工設計支援システム１００は、図１に示すように、設計制御サブシステム２００、方式評価サブシステム３００、サンプル実行サブシステム４００、データ管理サブシステム５００、処理対象データ群６０１、および処理方式メタデータ群６０２を有する。
【００３３】
設計制御サブシステム２００は、方式評価サブシステム３００およびサンプル実行サブシステム４００にそれぞれ接続されており、方式評価部である方式評価サブシステム３００は、サンプル実行処理部となるサンプル実行サブシステム４００に接続されている。
【００３４】
また、データ管理部であるデータ管理サブシステム５００は、方式評価サブシステム３００、サンプル実行サブシステム４００、処理対象データ群６０１、および処理方式メタデータ群６０２にそれぞれ接続されている。
【００３５】
設計制御サブシステム２００は、キーボードなどの入力部２０１とディスプレイなどの表示部２０２とを有し、該入力部２０１を介して得た利用者からの処理方式定義や処理対象データを含む様々な要求を用いて、方式評価サブシステム３００やサンプル実行サブシステム４００に様々な要求を送信し、表示部２０２に結果を表示する。
【００３６】
方式評価サブシステム３００は、データ評価部３０１および処理方式特徴量抽出部３０２を有する。方式評価サブシステム３００は、設計制御サブシステム２００の入力部２０１から入力された、処理方式定義と処理対象データとからなる処理方式データの特徴量を抽出し、データ管理サブシステム５００からの処理方式メタデータと合わせて、データの処理方式を評価する。処理方式定義は、処理の入出力定義だけでもよいし、処理フローを明示するなどの処理の経過ログを含んでもよい。
【００３７】
サンプル実行サブシステム４００は、サンプル実行部４０１および候補処理抽出部４０２を有する。このサンプル実行サブシステム４００は、入力部２０１から入力された処理方式定義と処理対象データに対し、方式評価サブシステム３００にて実行した処理の評価に加え、処理対象データから実行用のサンプルデータを抽出し、そのサンプルデータを用いて処理方式定義に基づく処理を実行する。実行した試行結果は、データ管理サブシステム５００を通じて格納される。
【００３８】
データ管理サブシステム５００は、形式特徴抽出部５０１およびデータ閲覧部５０２を有する。データ管理サブシステム５００は、方式評価サブシステム３００やサンプル実行サブシステム４００からのデータ格納要求に応じて、データ形式に基づいた特徴を抽出し、その結果やメタデータなどを、データベースである処理対象データ群６０１や処理方式メタデータ群６０２に格納し、また様々な要求に応じて格納データを送付するサブシステムである。
【００３９】
なお、以下に説明する方式評価サブシステム３００、サンプル実行サブシステム４００、およびデータ管理サブシステム５００の処理機能は、たとえば、データ抽出・加工設計支援システム１００に設けられたプログラム格納メモリ（図示せず）などに記憶されているプログラム形式のソフトウェアを、該データ抽出・加工設計支援システム１００の図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）などが実行することにより実現する。
【００４０】
〈方式評価サブシステムの処理例〉
続いて、図２を用いて方式評価サブシステム３００の処理を説明する。
【００４１】
図２は、図１のデータ抽出・加工設計支援システム１００が有する方式評価サブシステム３００の処理の一例を示すフローチャートである。
【００４２】
ここで、図２のステップＳ１０１，Ｓ１０２，Ｓ１０６，Ｓ１０７の処理は、データ評価部３０１が実行する処理であり、図２のステップＳ１０３，Ｓ１０４，Ｓ１０５の処理は、処理方式特徴量抽出部３０２が実行する処理である。
【００４３】
まず、入力部２０１を介し入力された処理方式定義のうち、処理ログを解析し、処理名称、処理時間やデータ利用の詳細履歴を抽出する（ステップＳ１０１）。続いて、入力部２０１を介し入力された処理方式定義とステップＳ１０１の処理の出力であるデータ利用の詳細履歴から、処理に対する入出力定義を取得する（ステップＳ１０２）。入出力定義からは、入出力データの種別や組、利用の順序、入力値同士の操作種別、処理時間が抽出される。
【００４４】
このとき、類似の処理方式がある場合には、データ管理サブシステム５００のデータ閲覧部５０２を通じて、処理方式メタデータ群６０２に既に格納されている、類似の処理方式メタデータを取得する（ステップＳ１０３）。また、類似の処理方式がない場合には、ステップＳ１０６の処理を行う。
【００４５】
ステップＳ１０３の処理おいて、類似の処理方式メタデータを取得すると、ステップＳ１０１，Ｓ１０２の処理において抽出した処理方式定義の解析結果と突き合わせて特徴量を抽出する（ステップＳ１０４）。この際、特徴量の突き合わせは、数値の平均でもよいし、文字列の結合でもよい。
【００４６】
その後、データ管理サブシステム５００を通じて、算出した処理方式特徴量を処理対象データ群６０１に格納し（ステップＳ１０５）、入出力定義から入出力の管理単位や操作単位を抽出する（ステップＳ１０６）。管理単位は、ファイル名から取得した名称でもよいし、拡張子から判断される用途でもよい。続いて、データ管理サブシステム５００を通じて、処理対象データとともに、算出したデータ特徴量を格納する（ステップＳ１０７）。
【００４７】
〈処理方式特徴量のデータ形式例〉
図３は、図１のデータ抽出・加工設計支援システム１００が有する処理対象データ群６０１に格納される処理方式特徴量のデータ形式の一例を示した説明図であり、処理方式特徴量は、図示するように、「方式ＩＤ」、「詳細ＩＤ」、「処理名」、「入力種別」、「出力種別」、「試行履歴」、「処理時間／データ量」、および「組操作」を有する形式となっている。
【００４８】
〈データ特徴量のデータ形式例〉
図４は、処理対象データ群６０１に格納されるデータ特徴量のデータ形式の一例を示した説明であり、図示するように、「処理ＩＤ」、「引数ＩＤ」、「管理単位」、「共有単位」、「操作単位」、および「データ」を有する形式となっている。
【００４９】
データ特徴量の格納時には、データ管理サブシステム５００の形式特徴抽出部５０１を通じて、自動的にデータ型や値の分布といった特徴量が処理方式特徴量として算出され、処理対象データ群６０１に格納される。この際、算出される特徴量は、文字列型、整数型といったデータ型でもよいし、最大値、最小値や分布形式といった集計、統計的処理結果でもよい。
【００５０】
〈抽出された処理方式特徴量のデータ形式例〉
図５は、図１のデータ抽出・加工設計支援システム１００が有する形式特徴抽出部５０１によって抽出された処理方式特徴量におけるデータ形式の一例を示す説明図であり、図示するように、「データ」、「属性」、「属性型」、および「レコード数」を有する形式となっている。
【００５１】
〈候補処理抽出部の処理例〉
次に、候補処理抽出部４０２の処理について、図６を用いて説明する。
【００５２】
図６は、図１のサンプル実行サブシステム４００が有する候補処理抽出部４０２の処理の一例を示すフローチャートである。
【００５３】
候補処理抽出部４０２は、入力部２０１に入力された処理対象データに基づいて、分散処理としての候補を算出する処理を実行し、表示部２０２に選択可能な入力項目として出力される。
【００５４】
まず、入力部２０１から、処理対象データが入力されると、候補処理抽出部４０２は、データ管理サブシステム５００から、図３に示す形式の処理方式特徴量群を取得する（ステップＳ２０１）。
【００５５】
続いて、方式評価サブシステム３００に対してデータ評価要求を実施し、結果として図４に示す形式にてデータ特徴量を得る（ステップＳ２０２）。また、データ管理サブシステム５００に対して形式評価要求を実施し、結果として図５に示す形式でデータ特徴量を得る。
【００５６】
ステップＳ２０１の処理にて得た処理方式特徴量群とステップＳ２０２の処理にて得たデータ特徴量から実施可能な値の組を抽出し（ステップＳ２０３）、抽出した組に含まれる値それぞれのデータ特徴量から、最小数のサンプルを取得する。
【００５７】
抽出したサンプルを用いて、各処理方式毎にサンプル実行部４０１に対して、サンプルデータに対する処理実行を要求する（ステップＳ２０４）。サンプル実行部４０１の処理が終了すると処理実行時のログを解析し、処理時間や日時などが抽出され、図７に示す形式のデータとして保持する（ステップＳ２０５）。
【００５８】
サンプル実行時間があらかじめ設定された時間であるしきい値を超えたか否かを判断し（ステップＳ２０６）、サンプル実行時間がしきい値を超えた場合、または既定の回数実行された場合に処理を終了する。サンプル実行時間がしきい値を超えていない場合には、ステップＳ２０３の処理に戻り、再度サンプル数を増加してサンプル実行を要求する。
【００５９】
〈サンプル実行部の処理例〉
続いて、サンプル実行部４０１の処理について説明する。
【００６０】
図８は、サンプル実行サブシステム４００が有するサンプル実行部４０１の処理の一例を示すフローチャートである。
【００６１】
サンプル実行部４０１は、入力部２０１から実行を要求されるか、あるいは候補処理抽出部４０２の要求により処理を開始する。サンプル実行部４０１は、実行すべき処理対象サンプルデータと処理方式定義を入力として開始する。
【００６２】
まず、サンプル実行部４０１は、データ管理サブシステム５００に対し、形式特徴の抽出要求を行い、結果として図５に示すデータ形式特徴を取得する（ステップＳ３０１）。そして、方式評価サブシステム３００に対して、処理対象サンプルデータの特徴量抽出を要求し、結果として図４に示すデータ特徴量を取得する（ステップＳ３０２）。
【００６３】
データ特徴量を取得すると、処理方式定義に基づいた処理を、処理対象サンプルデータを入力として実行し（ステップＳ３０３）、実行履歴情報を出力する（ステップＳ３０４）。
【００６４】
〈表示部の表示例〉
図９は、設計制御サブシステム２００が有する表示部２０２における表示の一例を示す説明図である。
【００６５】
表示部２０２には、図９の左上方にデータ特徴表示ウィンドウ２０２２が表示されており、該データ特徴表示ウィンドウ２０２２の左下方には、処理方式表示ウィンドウ２０２３が表示されている。
【００６６】
また、処理方式表示ウィンドウ２０２３の右側には、処理入力方式表示ウィンドウ２０２４が表示されている。処理入力方式表示ウィンドウ２０２４の下方には、実行ボタン２０２５が表示されている。
【００６７】
データ特徴表示ウィンドウ２０２２の右側には、出力サンプル表示ウィンドウ２０２６が表示されており、該出力サンプル表示ウィンドウ２０２６の下方には、処理時間推定表示ウィンドウ２０２７が表示されている。
【００６８】
データ特徴表示ウィンドウ２０２２は、図４および図５に示した形式で保存されている、データ特徴量、データ形式特徴量をリスト形式にて表示する。処理方式表示ウィンドウ２０２３および処理入力方式表示ウィンドウ２０２４には、図３に示した形式にて保存されている処理方式リストと、処理方式に対する入力組（タプル）とが表示されおり、処理方式に対する入力組は、データ形式特徴量で組み合わせ可能な組のみが明示される。
【００６９】
処理方式表示ウィンドウ２０２３や処理入力方式表示ウィンドウ２０２４にて選択された処理方式定義は、実行ボタン２０２５を押下することによってサンプル実行部４０１によって実行される。このサンプル実行部４０１での実行結果は、出力サンプル表示ウィンドウ２０２６と処理時間推定表示ウィンドウ２０２７にそれぞれ表示される。
【００７０】
出力サンプル表示ウィンドウ２０２６は、選択した処理方式の出力が表示される。表示形式は、テキストでもよいしグラフでもよい。処理時間推定表示ウィンドウ２０２７は、実行結果として得られる、図７に示すサンプル実行監視結果の形式のデータを表示し、近似曲線を表示する。少量サンプルによる処理時間を用いて、大量データ時の処理時間を推定することで、実現可能性の判断の支援となる。
【００７１】
以上によれば、技術者の手により、並列分散処理方式定義をあらかじめ蓄積しておけば、大量データを取り扱うケースであっても、並列分散処理技術の設計において、分析手法の抽出と性能評価の実施を容易とすることができる。
【００７２】
また、画面提供により、分散並列処理の効果を概念的に把握することができるため、高度分析者が直接指導することなく、分散技術やデータ分析技術を効果的な活用検証に専念することができる。
【００７３】
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。
【００７４】
なお、本発明は上記した実施の形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
【００７５】
また、ある実施の形態の構成の一部を他の実施の形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施の形態の構成に他の実施の形態の構成を加えることも可能である。また、各実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換をすることが可能である。
【符号の説明】
【００７６】
１００  データ抽出・加工設計支援システム
２００  設計制御サブシステム
２０１  入力部
２０２  表示部
２０２２  データ特徴表示ウィンドウ
２０２３  処理方式表示ウィンドウ
２０２４  処理入力方式表示ウィンドウ
２０２５  実行ボタン
２０２６  出力サンプル表示ウィンドウ
２０２７  処理時間推定表示ウィンドウ
３００  方式評価サブシステム
３０１  データ評価部
３０２  処理方式特徴量抽出部
４００  サンプル実行サブシステム
４０１  サンプル実行部
４０２  候補処理抽出部
５００  データ管理サブシステム
５０１  形式特徴抽出部
５０２  データ閲覧部
６０１  処理対象データ群
６０２  処理方式メタデータ群
【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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【図８】
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【図９】
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