(57)【要約】【課題】情報処理装置における処理負荷の増加を予測することができるようにする。【解決手段】管理装置２０は、業務サーバ１０の負荷情報を記憶する負荷情報データベース２５３と、欠落期間を含むモデル情報を記憶するモデル情報データベース２５１とを備える。管理装置２０は、欠落期間の開始時刻から終了時刻までの日時に対応する状変履歴情報の状変数の累積値を欠落時間で割ってモデル増加率を算出し、現在日時から欠落時間前までの負荷情報の状変数の累積値を欠落時間で割って現増加率を算出し、モデル増加率と現増加率との差が所定のしきい値以下であれば、業務サーバ１０が高負荷になると予測する。【選択図】図１
2008158996.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力データに応じた情報処理を行う情報処理装置であって、
前記入力データを受け付けた時刻に対応付けて、前記入力データのデータ量を記憶する入力履歴記憶部と、
過去に前記情報処理に問題が発生した期間の入力を受け付ける期間入力部と、
前記期間の開始時刻から、前記期間の終了時刻までに入力された前記入力データのデータ量を合計して第１の累積値を算出し、算出した前記第１の累積値を前記期間の長さである問題発生時間で割った商である第１の増加率を算出するモデル増加率算出部と、
現在時刻よりも前記問題発生時間前の時刻から、前記現在時刻までに入力された前記入力データのデータ量を合計して第２の累積値を算出し、算出した前記第２の累積値を前記問題発生時間で割った商である第２の増加率を算出する現増加率算出部と、
前記第１及び第２の増加率の差が所定のしきい値以下となったかどうかにより、前記情報処理装置が高負荷になるかどうかを判断する高負荷予測部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
複数の他の情報処理装置と接続され、
前記情報処理装置が高負荷になると判断した場合に、前記他の情報処理装置のそれぞれについて、前記現在時刻よりも前記問題発生時間前の時刻から前記現在時刻までに入力された前記入力データのデータ量を取得し、取得した前記データ量を合計して第３の累積値を算出し、算出した前記第３の累積値を前記問題発生時間で割った商である第３の増加率を算出する比較増加率算出部と、
前記情報処理装置が行っている処理の委譲先として、前記比較増加率の最も小さい前記他の情報処理装置を示す情報を出力する委譲先候補出力部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記入力データのデータ量に応じて、前記情報処理により使用される前記情報処理装置の資源の量を決定するための使用量決定情報を記憶する使用量決定情報記憶部と、
受け付けた前記入力データのデータ量と前記使用量決定情報とに基づいて、受け付けた前記入力データに応じて前記情報処理が行われることにより使用される前記資源の量である使用予定量を決定する使用量決定部と、
決定した前記使用予定量が所定値よりも多い場合、前記他の情報処理装置のそれぞれから、現在前記資源が使用されている量である現在使用量を取得し、前記他の情報処理装置が有する前記資源の量と前記現在使用量との差である空き資源量を算出する空き資源量算出部と、
を備え、
前記委譲先候補出力部は、前記使用予定量と前記所定値との差よりも前記空き資源量が大きい前記他の情報処理装置のうち、前記比較増加率の最も小さいものを示す情報を、前記委譲先として出力すること、
を特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記入力データは気象データであり、
前記他の情報処理装置が設置されている位置を記憶する設置位置記憶部と、
前記気象データが台風の位置を含む場合に、前記他の情報処理装置のそれぞれについて、前記台風の位置と、前記他の情報処理装置が設置されている位置との間の距離を算出する設置距離算出部と、
を備え、
前記委譲先候補出力部は、前記距離と、前記比較増加率とに応じて、前記処理の委譲先とする前記他の情報処理装置を決定すること、
を特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記入力履歴記憶部は、台風の規模毎に前記気象データのデータ量を記憶しており、
前記期間入力部は、前記期間とともに、前記台風の規模の入力を受け付け、
前記モデル増加率算出部は、前記台風の規模毎に、前記台風の規模に対応する前記気象データのうち、前記開始時刻から前記終了時刻までに入力されたものの前記データ量を合計して前記第１の累積値を算出し、
前記現増加率算出部は、前記気象データが前記台風の規模を含む場合に、前記台風の規模に対応する前記気象データのうち、現在時刻よりも前記問題発生時間前の時刻から前記現在時刻までに入力されたものの前記データ量を合計して前記第２の累積値を算出し、
前記委譲先候補出力部は、同一の前記台風の規模についての前記第１及び第２の増加率の差が前記所定のしきい値以下になった場合に、前記委譲先となる前記他の情報処理装置を示す情報を出力すること、
を特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記他の情報処理装置のそれぞれについての前記比較増加率を一覧表示する比較増加率一覧表示部を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記情報処理装置における負荷が所定値よりも低い場合に実行される低優先処理が実行された時刻を記憶する低優先処理実行履歴記憶部を備え、
前記期間情報入力部は、前記低優先処理実行履歴記憶部から、前記低優先処理が実行されていない期間を特定し、特定した前記期間を前記問題が発生した期間とすること、
を特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
過去に入力された前記入力データのデータ量と、前記入力データが入力された時刻とを含むモデル情報の入力を受け付けるモデル情報入力部を備え、
前記モデル増加率算出部は、前記開始時刻から前記終了時刻までの時刻に対応する前記モデル情報に含まれる前記データ量を合計して前記第１の累積値を算出すること、
を特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
入力データに応じた情報処理を行う方法であって、
他の情報処理装置と通信可能に接続されるコンピュータが、
前記入力データを受け付け、
前記入力データを受け付けた時刻に対応付けて、前記入力データのデータ量を記憶し、  過去に前記情報処理に問題が発生した期間の入力を受け付け、
前記期間の開始時刻から、前記期間の終了時刻までに入力された前記入力データのデータ量を合計して第１の累積値を算出し、算出した前記第１の累積値を前記期間の長さである問題発生時間で割った商である第１の増加率を算出し、
現在時刻よりも前記問題発生時間前の時刻から、前記現在時刻までに入力された前記入力データのデータ量を合計して第２の累積値を算出し、算出した前記第２の累積値を前記問題発生時間で割った商である第２の増加率を算出し、
前記第１及び第２の増加率の差が所定のしきい値以下となったかどうかにより、前記情報処理装置が高負荷になるかどうかを判断すること、
を特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
入力データに応じた情報処理を行う情報処理システムにおいて、１台の情報処理装置の処理能力を超える量の入力データが与えられたような場合に、他の情報処理装置に処理を割り当てる負荷分散が行われている（例えば、特許文献１参照）。従来の負荷分散システムでは、情報処理装置の処理負荷を監視しておき、処理負荷が所定値を超えた場合に、他の情報処理装置に処理負荷の一部を委譲することが行われている。
【特許文献１】特開平６−２１４９６２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、あるコンピュータの処理負荷が高くなってしまった後に、他のコンピュータに処理を委譲すると、処理が他のコンピュータに委譲されるまでの間は、システムの処理能力が低下してしまう。
【０００４】
本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、情報処理装置における処理負荷の増加を予測することのできる情報処理装置及び情報処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するための本発明のうち請求項１に記載の発明は、入力データに応じた情報処理を行う情報処理装置であって、前記入力データを受け付けた時刻に対応付けて、前記入力データのデータ量を記憶する入力履歴記憶部と、過去に前記情報処理に問題が発生した期間の入力を受け付ける期間入力部と、前記期間の開始時刻から、前記期間の終了時刻までに入力された前記入力データのデータ量を合計して第１の累積値を算出し、算出した前記第１の累積値を前記期間の長さである問題発生時間で割った商である第１の増加率を算出するモデル増加率算出部と、現在時刻よりも前記問題発生時間前の時刻から、前記現在時刻までに入力された前記入力データのデータ量を合計して第２の累積値を算出し、算出した前記第２の累積値を前記問題発生時間で割った商である第２の増加率を算出する現増加率算出部と、前記第１及び第２の増加率の差が所定のしきい値以下となったかどうかにより、前記情報処理装置が高負荷になるかどうかを判断する高負荷予測部と、を備えることとする。
【０００６】
本発明の情報処理装置によれば、過去に入力されたデータ量の履歴に基づいて、その累積値の増加率に、現在の入力データ量の増加率が近づいたかどうかに応じて、情報処理装置が高負荷になることを予測することができる。したがって、ユーザは、この予測に基づいて、他の情報処理装置に処理の一部を委譲することにより、情報処理装置が高負荷になる前に、情報処理装置の処理能力の低下を防止することができる。
【０００７】
また、本発明のうち請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置であって、複数の他の情報処理装置と接続され、前記情報処理装置が高負荷になると判断した場合に、前記他の情報処理装置のそれぞれについて、前記現在時刻よりも前記問題発生時間前の時刻から前記現在時刻までに入力された前記入力データのデータ量を取得し、取得した前記データ量を合計して第３の累積値を算出し、算出した前記第３の累積値を前記問題発生時間で割った商である第３の増加率を算出する比較増加率算出部と、前記情報処理装置が行っている処理の委譲先として、前記比較増加率の最も小さい前記他の情報処理装置を示す情報を出力する委譲先候補出力部と、を備えることとする。  
この場合、入力データのデータ量があまり増加していない他の情報処理装置を、処理の委譲先として提示することができる。したがって、ユーザは、処理の委譲先となる他の情報処理装置を容易に特定することができるので、例えば、処理の委譲をユーザが手動で行う必要がある場合でも、迅速に処理の委譲を行うことが可能となる。
【０００８】
また、本発明のうち請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の情報処理装置であって、前記入力データのデータ量に応じて、前記情報処理により使用される前記情報処理装置の資源の量を決定するための使用量決定情報を記憶する使用量決定情報記憶部と、受け付けた前記入力データのデータ量と前記使用量決定情報とに基づいて、受け付けた前記入力データに応じて前記情報処理が行われることにより使用される前記資源の量である使用予定量を決定する使用量決定部と、決定した前記使用予定量が所定値よりも多い場合、前記他の情報処理装置のそれぞれから、現在前記資源が使用されている量である現在使用量を取得し、前記他の情報処理装置が有する前記資源の量と前記現在使用量との差である空き資源量を算出する空き資源量算出部と、を備え、前記委譲先候補出力部は、前記使用予定量と前記所定値との差よりも前記空き資源量が大きい前記他の情報処理装置のうち、前記比較増加率の最も小さいものを示す情報を、前記委譲先として出力することとする。  
この場合、将来処理負荷の増加が低いと予測される他の情報処理装置を委譲先の候補として提示することができる。
【０００９】
また、本発明のうち請求項４に記載の発明は、請求項２に記載の情報処理装置であって、前記入力データは気象データであり、前記他の情報処理装置が設置されている位置を記憶する設置位置記憶部と、前記気象データが台風の位置を含む場合に、前記他の情報処理装置のそれぞれについて、前記台風の位置と、前記他の情報処理装置が設置されている位置との間の距離を算出する設置距離算出部と、を備え、前記委譲先候補出力部は、前記距離と、前記比較増加率とに応じて、前記処理の委譲先とする前記他の情報処理装置を決定することとする。
【００１０】
また、本発明のうち請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の情報処理装置であって、前記入力履歴記憶部は、台風の規模毎に前記気象データのデータ量を記憶しており、前記期間入力部は、前記期間とともに、前記台風の規模の入力を受け付け、前記モデル増加率算出部は、前記台風の規模毎に、前記台風の規模に対応する前記気象データのうち、前記開始時刻から前記終了時刻までに入力されたものの前記データ量を合計して前記第１の累積値を算出し、前記現増加率算出部は、前記気象データが前記台風の規模を含む場合に、前記台風の規模に対応する前記気象データのうち、現在時刻よりも前記問題発生時間前の時刻から前記現在時刻までに入力されたものの前記データ量を合計して前記第２の累積値を算出し、前記委譲先候補出力部は、同一の前記台風の規模についての前記第１及び第２の増加率の差が前記所定のしきい値以下になった場合に、前記委譲先となる前記他の情報処理装置を示す情報を出力することとする。
【００１１】
また、本発明のうち請求項６に記載の発明は、請求項２に記載の情報処理装置であって、前記他の情報処理装置のそれぞれについての前記比較増加率を一覧表示する比較増加率一覧表示部を備えることとする。
【００１２】
また、本発明のうち請求項７に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置であって、前記情報処理装置における負荷が所定値よりも低い場合に実行される低優先処理が実行された時刻を記憶する低優先処理実行履歴記憶部を備え、前記期間情報入力部は、前記低優先処理実行履歴記憶部から、前記低優先処理が実行されていない期間を特定し、特定した前記期間を前記問題が発生した期間とすることとする。
【００１３】
また、本発明のうち請求項８に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置であって、過去に入力された前記入力データのデータ量と、前記入力データが入力された時刻とを含むモデル情報の入力を受け付けるモデル情報入力部を備え、前記モデル増加率算出部は、前記開始時刻から前記終了時刻までの時刻に対応する前記モデル情報に含まれる前記データ量を合計して前記第１の累積値を算出することとする。
【００１４】
その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、情報処理装置における処理負荷の増加を予測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の一実施形態に係る情報処理システムについて説明する。  
本実施形態の情報処理システムは、電力会社において、発電所や変電所など各種の電力設備の状態（例えば、スイッチのオンオフなどである。）の変化を示すデータ（以下、状変データという。）の入力を受け付け、入力された状変データについて統計解析等の情報処理を行うものである。
【００１７】
電力設備は、気象の影響を受けやすく、例えば、台風の襲来時などには、設備の状態が変化しやすくなり、情報処理システムに入力される状変データのデータ量（以下、状変数という。）も増加することになる。入力される状変データが増加すると、情報処理を担当する業務サーバ１０の処理負荷も増加する。業務サーバ１０の処理負荷が一定の限度を超えると、その業務サーバ１０で行う情報処理の一部を、他の業務サーバ１０に委譲する必要がある。
【００１８】
本実施形態の情報処理システムでは、過去に台風が襲来したときの状変データの入力量の変化に基づいて、現在の業務サーバ１０の処理付加が高負荷となるかどうかを予測し、業務サーバ１０が高負荷となることが予測された場合には、その業務サーバ１０の情報処理の一部を委譲する先となる他の業務サーバ１０の候補を提示するようにしている。
【００１９】
＝＝システム構成＝＝
図１は、本実施形態に係る情報処理システムの全体構成を示す図である。同図に示すように、本実施形態の情報処理システムは、業務サーバ１０、管理装置２０、及び気象データ提供装置３０を含んで構成されている。業務サーバ１０、管理装置２０、及び気象データ提供装置３０は、通信ネットワーク４０を介して互いに通信可能に接続されている。
【００２０】
業務サーバ１０は、アプリケーションプログラムを実行することにより業務を行うコンピュータである。業務サーバ１０は、各種の電力設備（不図示）から通信ネットワーク４０を介して状変データを取得し、取得した状変データに応じた業務に係る情報処理を行う。業務サーバ１０は、取得した状変データの数（以下、状変データ数という。）の履歴や、例えばアプリケーションプログラムの実行結果などの業務の実行履歴（以下、業務ログ情報という。）を管理装置２０に送信する。
【００２１】
気象データ提供装置３０は、気象データを提供するコンピュータである。気象データ提供装置３０は、例えば、気象庁や民間気象会社などにより運用される。本実施形態では、気象データ提供装置３０は、台風及び雷に関する気象データのみを提供するものとする。
【００２２】
管理装置２０は、管理者が操作するコンピュータである。管理装置２０は、業務サーバ１０から状変データ数の履歴や業務ログ情報を受信するとともに、気象データ提供装置３０から気象データを受信し、これらに基づいて業務サーバ１０における処理負荷の増加傾向を予測する。
【００２３】
＝＝管理装置２０の構成＝＝
図２は、管理装置２０のハードウェア構成を示す図である。同図に示すように、管理装置２０は、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、記憶装置２０３、通信インタフェース２０４、入力装置２０５、出力装置２０６を備えている。記憶装置２０３は、各種のアプリケーションプログラムやデータを記憶する、例えば、ハードディスクドライブやＣＤ−ＲＯＭドライブ、フラッシュメモリなどである。ＣＰＵ２０１は、記憶装置２０３に記憶されているアプリケーションプログラムをメモリ２０２に読み出して実行することにより各種の機能を実現する。通信インタフェース２０４は、通信ネットワーク４０に接続するためのインタフェースである。通信インタフェース２０４は、例えば、イーサネット（登録商標）に接続するためのアダプタや、公衆電話回線網に接続するためのモデムである。入力装置２０５は、データの入力を受け付ける、例えば、キーボードやマウス、タッチパネルなどである。出力装置２０６は、データを出力する、例えば、ディスプレイやプリンタなどである。
【００２４】
図３は、管理装置２０のソフトウェア構成を示す図である。同図に示すように、管理装置２０は、モデル情報入力部２１１、気象データ取得部２１２、負荷情報取得部２１３、高負荷予測部２１４、委譲先出力部２１５、モデル情報データベース２５１、サーバ情報データベース２５２、負荷情報データベース２５３、及び負荷特性情報記憶部２５４を備えている。
【００２５】
モデル情報データベース２５１は、過去の台風襲来時における状変数を含む情報（以下、モデル情報という。）を記憶する。図４は、モデル情報データベース２５１に記憶されるモデル情報の構成例を示す図である。同図に示すように、モデル情報は、台風規模、欠落期間、状変履歴情報を含んでいる。
【００２６】
台風規模は、「弱い」「並」「強い」「非常に強い」「猛烈」の何れかである。台風規模は、最大風速により決定される。最大風速と台風規模との対応を表１に示す。
【表１】
2008158996.tif 000003
【００２７】
欠落期間は、業務サーバ１０が高負荷となった期間（過去に情報処理に問題が発生した期間）である。本実施形態では、状変データの記録業務は、他の業務に比べて優先度が低いものとし、状変データの記録業務において欠落があった期間には、業務サーバ１０が高負荷であったものとしている。
【００２８】
状変履歴情報は、日時に対応付けて、定常数及び状変数を含んでいる。定常数は、気象の変換に影響を受けることなく定常的に入力されるデータ（以下、定常データという。）のデータ量である。
【００２９】
なお、図５は、状変履歴情報に含まれる状変数をグラフに示した例を示す図である。図５の例では、状変数の累積値（以下、累積状変数という。）３１１が表示されている。後述するように、本実施形態の情報処理システムでは、欠落期間３１２における累積状変数３１１の傾きを用いて、業務サーバ１０が高負荷となるかどうかの判断がなされる。
【００３０】
モデル情報入力部２１１は、モデル情報の入力を受け付ける。モデル情報入力部２１１は、例えば、キーボードやマウスなどの入力装置２０５からモデル情報の入力を受け付けるようにしてもよいし、台風が襲来した期間の指定を受け付けて、指定された期間における気象データを気象データ提供装置３０から取得し、上記期間における定常数や状変数の履歴を業務サーバ１０から取得するようにしてもよい。モデル情報入力部２１１は、入力されたモデル情報をモデル情報データベース２５１に登録する。
【００３１】
サーバ情報データベース２５２は、業務サーバ１０に関する情報（以下、サーバ情報という。）を記憶する。図６にサーバ情報データベース２５２に記憶されるサーバ情報の構成例を示す。同図に示すように、サーバ情報にはサイト、アドレス、設置位置、予報地点コードが含まれている。サイトは、業務サーバ１０の識別情報である。アドレスは、ＩＰアドレスなどの、通信ネットワーク４０における業務サーバ１０のアドレスである。設置位置は、業務サーバ１０が物理的に設置されている場所を示す。設置位置は、例えば、緯度及び軽度により表現される。予報地点コードは、業務サーバ１０が設置されている場所に対応する気象予報の地点を示す情報である。予報地点コードには、例えば、アメダス地点番号を用いることができる。
【００３２】
気象データ取得部２１２は、気象データ提供装置３０から気象データを取得する。  
負荷情報データベース２５３は、業務サーバ１０の処理負荷に関する情報（以下、負荷情報という。）を記憶する。図７は、負荷情報データベース２５３に記憶される負荷情報の構成例を示す図である。同図に示すように、負荷情報は、サイト、日時、定常数、状変数、及びＣＰＵ使用率を含んでいる。サイトは、業務サーバ１０を示す情報である。ＣＰＵ使用率は、業務サーバ１０の負荷を示す情報である。
【００３３】
負荷情報取得部２１３は、本実施形態の情報処理システムに含まれる業務サーバ１０のそれぞれから負荷情報を取得し、取得した負荷情報を負荷情報データベース２５３に登録する。本実施形態では、負荷情報取得部２１３は、負荷情報を取得するためのコマンド（以下、負荷情報取得要求という。）を各業務サーバ１０に送信し、各業務サーバ１０から負荷情報取得要求に応じて送信される負荷情報を受信することにより、各業務サーバ１０についての負荷情報を取得するものとする。なお、本実施形態では、簡単のため、負荷情報取得部２１３は、例えば１分や１０分、３０分、１時間などの所定時間ごとに、各業務サーバ１０から負荷情報を取得するものとする。
【００３４】
負荷特性情報記憶部２５４は、業務サーバ１０の処理負荷を予測するための必要な情報（以下、負荷特性情報という。）を記憶する。負荷特性情報記憶部２５４に記憶される負荷特性情報の構成例を図８に示す。同図に示すように、負荷特性情報は、定常負荷と、負荷生成関数とを含んでいる。定常負荷は、定常データの処理に係る処理負荷（本実施形態では、ＣＰＵ２０１の使用率で示す。）である。図８の例では、定常負荷は「１０％」となっており、気象の変動に影響されず、常にＣＰＵ２１０は１０％使用されることを示す。負荷生成関数は、状変データに係る処理負荷（以下、状変負荷という。）を算出するために必要な情報である。本実施形態では、負荷生成関数は、状変数を与えてＣＰＵ２０１の使用率を求める関数として表現される。図８の例では、状変数をｘとし、ＣＰＵ２０１の使用率をｙとした場合に、ｘが３０未満であれば、「ｙ＝０．４ｘ」であり、ｘが３０以上であれば「ｙ＝０．２ｘ」である。したがって、業務サーバ１０におけるＣＰＵ２１０の使用率は、定常負荷に、負荷生成関数に基づいて求められる値を加算することにより算出することができる。図９は、状変数に応じたＣＰＵ２０１の使用率の変化を表したグラフの一例を示す図である。同図に示すように、ＣＰＵ２０１の使用率は、定常負荷３０１と状変負荷３０２の合計である。例えば、ある時点において、状変数が「３０」である場合には、ＣＰＵ２０１の使用率ｙは、「ｙ＝０．４×１００＋１０＝５０」として求められる。
【００３５】
ＣＰＵ２０１の使用率ｙは、「ｙ＝０．４×１００＋１０＝５０」として求められる。
【００３６】
高負荷予測部２１４は、台風警報や注意報が出ている場合に、業務サーバ１０が高負荷になるかどうかを予測する。高負荷予測部２１４は、モデル情報に基づいて状変数を予測し、予測した状変数と負荷特性情報とに基づいてＣＰＵ２０１の使用率を算出し、算出したＣＰＵ２０１の使用率が１００％（あるいは、９０％など、所定の率とすることもできる。）を超えるかどうかにより、業務サーバ１０が高負荷になるかどうかを予測する。なお、モデル情報に基づく状変数の予測処理については後述する。
【００３７】
図９のグラフにおいて、状変数がＮｍａｘのときに、ＣＰＵ２０１の使用率は１００％となるが、高負荷予測部２１４がモデル情報に基づいて予測した状変数ＮがＮｍａｘを超える場合、ＣＰＵ２０１の使用率は１００＋α％となり、業務サーバ１０は高負荷になると予測される。
【００３８】
委譲先出力部２１５は、業務サーバ１０が高負荷になると予測された場合に、情報処理の一部を委譲する先となる他の業務サーバ１０を決定して出力する。委譲先出力部２１５は、上述したようにＣＰＵ２０１の使用率が「１００＋α％」と予測した場合には、他の業務サーバ１０のうち、処理負荷が「１００−α％」以下であるものを、委譲先として決定する。なお、委譲先を出力する処理の詳細については後述する。
【００３９】
＝＝管理装置２０による処理＝＝
図１０は、管理装置２０における処理の流れを示す図である。なお、管理装置２０は、図１０の処理を、例えば、気象データ提供装置３０から気象データを受信する度に、あるいは所定時間毎に行うものとする。
【００４０】
管理装置２０は、警報（注意報を含む。）を表す気象データ（以下、警報データという）を気象データ提供装置３０から取得し（Ｓ４０１）、取得した警報データに基づいて、業務サーバ１０が設置されている何れかの地域において、台風警報（台風注意報も含む。）が出ているかどうかを判断する（Ｓ４０２）。
【００４１】
何れかの地域において台風警報が出ている場合（Ｓ４０２：ＹＥＳ）、管理装置２０は、台風警報が出ている地域を示す予報地点コードを取得し（Ｓ４０３）、取得した予報地点コードのそれぞれについて、図１１に示す委譲先の出力処理を行う（Ｓ４０４）。
【００４２】
管理装置２０は、モデル情報に基づく累積状変数の増加率（以下、モデル増加率という。本発明の第１の増加率に該当する。）を算出する（Ｓ４２１）。モデル増加率の算出処理の流れを図１２に示す。
【００４３】
管理装置２０は、気象データ提供装置３０から台風に関する気象データ（以下、台風データという。）を取得する（Ｓ４４１）。台風データには、台風の位置及び最大風速が含まれているものとする。管理装置２０は、上記の表１から、台風データに含まれている最大風速に対応する台風規模を特定する（Ｓ４４２）。管理装置２０は、特定した台風規模に対応するモデル情報をモデル情報データベース２５１から読み出し（Ｓ４４３）、読み出したモデル情報に含まれている欠落期間内の日時に対応する状変履歴情報を抽出する（Ｓ４４４）。管理装置２０は、抽出した状変履歴情報（以下、抽出履歴情報という。）のそれぞれについて、日時順に累積状変数を算出し（Ｓ４４５）、最後の抽出履歴情報についての累積状変数から、最初の抽出履歴情報についての累積状変数を引いた値を欠落時間で割った商をモデル増加率とする（Ｓ４４６）。以上のようにして、モデル増加率が算出される。
【００４４】
次に管理装置２０は、負荷情報に基づく業務サーバ１０における累積状変数の増加率（以下、現増加率という。本発明の第２の増加率に該当する。）を算出する（Ｓ４２２）。現増加率の算出処理の流れを図１３に示す。
【００４５】
管理装置２０は、予報コードに対応するサイトをサーバ情報データベース２５２から読み出し（Ｓ４６１）、読み出したサイトに対応する負荷情報のうち、日時がモデル情報の欠落期間内であるものを日時順に負荷情報データベース２５３から読み出す（Ｓ４６２）。管理装置２０は、読み出した負荷情報のそれぞれについて、累積状変数を算出し（Ｓ４６３）、最後の上記負荷情報についての累積状変数から、最初の上記負荷情報についての累積状変数を引いた値を欠落時間で割った商を現増加率とする（Ｓ４６４）。以上のようにして、現増加率が算出される。
【００４６】
管理装置２０は、上記のようにして算出したモデル増加率と現増加率とを比較し、モデル増加率と現増加率との差が所定のしきい値以下であるかどうかにより、業務サーバ１０が高負荷になるかどうかを予測する（Ｓ４２３）。モデル増加率と現増加率との差が所定のしきい値以下である場合、すなわち、業務サーバ１０が高負荷になると予測される場合（Ｓ４２３：ＹＥＳ）には、情報処理の一部を委譲する先となる他の業務サーバ１０の候補（以下、委譲先候補という。）を決定する（Ｓ４２４）。委譲先候補の決定処理の流れを図１４に示す。
【００４７】
管理装置２０は、上記欠落期間内の状変履歴情報の状変数の平均値を算出してＮとする（Ｓ４８１）。管理装置２０は、負荷特性情報記憶部２５３に記憶されている定常負荷と、負荷生成関数に上記のＮを与えた結果とを合計した値をＬとする（Ｓ４８２）。管理装置２０は、Ｌから１００を減じた値を、他の業務サーバ１０に委譲すべき処理負荷αとする（Ｓ４８３）。管理装置２０は、サーバ情報データベース２５２に登録されている各サーバ情報について、以下の処理を行う。
【００４８】
管理装置２０は、負荷情報データベース２５３から、サーバ情報のサイトに対応する負荷情報のうち、日時の最も新しいものを読み出す（Ｓ４８４）。管理装置２０は、１００から負荷情報のＣＰＵ使用率を引いた差がαよりも大きい場合（Ｓ４８５：ＹＥＳ）、委譲フラグを「ＯＫ」とし（Ｓ４８６）、そうでない場合（Ｓ４８５：ＮＯ）、委譲フラグを「ＮＧ」とする（Ｓ４８７）。
【００４９】
次に、管理装置２０は、図１５に示す増加傾向の算出処理を行う（Ｓ４８８）。  
管理装置２０は、現在時刻から、欠落時間を２倍した時間前の時刻をｔ１とし（Ｓ５０１）、現在時刻から欠落時間前の時刻をｔ２とする（Ｓ５０２）。管理装置２０は、サーバ情報のサイトに対応し、日時がｔ１以降かつｔ２よりも前である負荷情報を負荷情報データベース２５３から読み出してリスト１とし（Ｓ５０３）、サーバ情報のサイトに対応し、日時がｔ２以降である負荷情報を負荷情報データベース２５３から読み出してリスト２とする（Ｓ５０４）。管理装置２０は、リスト１及び２のそれぞれについて、日時順に累積状変数を算出する（Ｓ５０５）。管理装置２０は、リスト１に含まれる最後の負荷情報についての累積状変数からリスト１に含まれる最初の負荷情報についての累積状変数を引いた値を欠落時間で割って、増加率１を算出する（Ｓ５０６）。管理装置２０は、同様に、リスト２に含まれる最後の負荷情報についての累積状変数からリスト２に含まれる最初の負荷情報についての累積状変数を引いた値を欠落時間で割って、増加率２を算出する（Ｓ５０７）。管理装置２０は、増加率２から増加率１を引いた差を増加傾向（本発明の第３の増加率に該当する。）とする（Ｓ５０８）。
【００５０】
管理装置２０は、上記のようにして増加傾向を算出すると、サーバ情報の設置位置と、台風データに含まれる台風の位置との間の距離を算出して、台風からの距離とする（Ｓ４８９）。
【００５１】
管理装置２０は、以上の処理を各業務サーバ１０について繰り返した後、サーバ情報のうち、委譲フラグが「ＯＫ」であり、かつ、増加傾向が最も小さいもの、あるいは、台風からの距離が最も短いものを委譲先候補として決定する（Ｓ４９０）。
【００５２】
管理装置２０は、上記のようにして決定した委譲先候補を出力する（Ｓ４２５）。委譲先候補を出力する画面例を図１６に示す。なお、図１６の例では、画面６０には、各業務サーバ１０について、委譲フラグ、空きＣＰＵ、増加傾向、及び台風の距離が表示されている。空きＣＰＵは、１００からＣＰＵ使用率を引いた値である。すなわち、空きＣＰＵは、業務サーバ１０において利用可能なＣＰＵの演算能力を示す。増加傾向は、具体的な数値ではなく、算出した増加傾向の絶対値が所定のしきい値以下であれば「不変」、算出した増加傾向が正の値であれば「増加」、負の値であれば「減少」が表示される。
【００５３】
管理者は、画面６０を参照することにより、委譲する先となる業務サーバ１０を容易に決定することができる。管理者が、例えば、高負荷となっている業務サーバ１０において実行されているアプリケーションプログラムの一部を、画面６０に提示された他の業務サーバ１０において実行するように設定を行うことにより、高負荷な業務サーバ１０における処理能力の低下を予防し、情報処理システム全体における情報処理の効率を向上することができる。
【００５４】
以上説明したように、本実施形態の情報処理システムによれば、過去に入力された状変数の累積値の増加率に、現在入力されている状変数の増加率が近づいた場合に、他の業務サーバ１０に処理を委譲すべき旨を出力することができる。したがって、業務サーバ１０が高負荷となる前に、予め他の業務サーバ１０に処理を委譲することを促すことが可能となる。よって、他の業務サーバ１０への処理の委譲を行う間に、業務サーバ１０の処理性能が低下してしまうことを回避することができる。よって、情報処理システム全体の処理性能の低下を防止し、効率的な情報処理を行うことができる。
【００５５】
また、本実施形態の情報処理システムによれば、過去の台風襲来時の状変数の変化に基づいて、業務サーバ１０が高負荷になるかどうかを予測する。したがって、電力設備からの状変データなどの気象の変化に連動して増減するデータについては、正確な予測が期待される。
【００５６】
また、本実施形態の情報処理システムによれば、業務サーバ１０が高負荷になると予測された場合に、処理の一部を委譲されたときにその処理を行う余裕のある業務サーバ１０の候補を、ＣＰＵ２０１の使用率に基づいて、決定することができる。したがって、処理を委譲する先において、委譲された処理を確実に行うことができる。また、状変数の増加傾向の低い業務サーバ１０、あるいは、台風からの距離が遠い業務サーバ１０を優先的に委譲先として選択することができる。したがって、台風の移動などによる状変数の変化が少ないと考えられる業務サーバ１０を委譲先として提示することが可能となる。よって、例えば、処理を委譲した後に、委譲先の業務サーバ１０において、台風の進行により状変数が増加してしまい、委譲先の業務サーバ１０が高負荷となってしまうようなことを予防することができる。
【００５７】
なお、本実施形態では、状変データを入力して情報処理を行うことを前提としていたが、これに限らず、本実施形態の情報処理システムは、あらゆる種類の入力データに応じた情報処理を行う場合に対応することができる。
【００５８】
また、本実施形態では、台風規模は、最大風速を基準に決定するようにしていたが、台風の中心気圧を基準に決定するようにしてもよい。この場合、例えば、中心気圧が９９０ｈｐ以上である場合、台風規模は「弱い」であり、中心気圧が９５０ｈｐ以上９９０ｈｐ未満である場合、台風規模は「並」であり、中心気圧が９３０ｈｐ以上９５０ｈｐ未満である場合、台風規模は「強い」であり、中心気圧が９００ｈｐ以上９３０ｈｐ未満である場合、台風規模は「非常に強い」であり、中心気圧が９００ｈｐ未満である場合、台風規模は「猛烈」である。
【００５９】
また、本実施形態では、台風の規模や位置に応じて処理の委譲先となる業務サーバ１０を決定するようにしたが、これに限らず、台風以外の気象条件に基づいて決定するようにしてもよい。
【００６０】
また、本実施形態では、モデル情報が入力されることを前提としたが、台風の規模及び欠落期間のみの入力を受け付けて、欠落期間内の負荷情報を負荷情報データベース２５３から読み出して、読み出した負荷情報に基づいてモデル増加率を算出するようにしてもよい。
【００６１】
また、本実施形態では、増加傾向が最も小さい業務サーバ１０、又は台風からの距離が最も短い業務サーバ１０を委譲先の候補として決定したが、各業務サーバ１０が設置されている地域における雷の発生回数が少ないところに決定するようにしてもよい。
【００６２】
以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本実施形態に係る情報処理システムの全体構成を示す図である。
【図２】管理装置２０のハードウェア構成を示す図である。
【図３】管理装置２０のソフトウェア構成を示す図である。
【図４】モデル情報データベース２５１に記憶されるモデル情報の構成例を示す図である。
【図５】状変履歴情報に含まれる状変数をグラフに示した例を示す図である。
【図６】サーバ情報データベース２５２に記憶されるサーバ情報の構成例を示す図である。
【図７】負荷情報データベース２５３に記憶される負荷情報の構成例を示す図である。
【図８】負荷特性情報記憶部２５４に記憶される負荷特性情報の構成例を示す図である。
【図９】状変数に応じたＣＰＵ２０１の使用率の変化を表したグラフの一例を示す図である。
【図１０】管理装置２０における処理の流れを示す図である。
【図１１】委譲先の出力処理の流れを示す図である。
【図１２】モデル増加率の算出処理の流れを示す図である。
【図１３】現増加率の算出処理の流れを示す図である。
【図１４】委譲先候補の決定処理の流れを示す図である。
【図１５】増加傾向の算出処理の流れを示す図である。
【図１６】委譲先候補を出力する画面例を示す図である。
【符号の説明】
【００６４】
１０    業務サーバ
２０    管理装置
３０    気象データ提供装置
４０    通信ネットワーク
２０１  ＣＰＵ
２０２  メモリ
２０３  記憶装置
２０４  通信インタフェース
２０５  入力装置
２０６  出力装置
２１１  モデル情報入力部
２１２  気象データ取得部
２１３  負荷情報取得部
２１４  高負荷予測部
２１５  委譲先出力部
２５１  モデル情報データベース
２５２  サーバ情報データベース
２５３  負荷情報データベース
２５４  負荷特性情報記憶部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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