(57)【要約】【課題】グリッドコンピューティングにおいて、処理コンピュータの障害やリソース利用状況を考慮してその割当を行う。【解決手段】処理制御コンピュータは、処理依頼を受けた情報処理を複数の処理単位に分割し、情報収集の対象とする処理コンピュータの各々から現在の動作状態を示す情報を収集し、情報収集できた処理コンピュータ群の中から割当戦略に従って処理コンピュータ群を選択し、選択した処理コンピュータ群から処理単位ごとに少なくとも１台の処理コンピュータを割り当て、処理単位の各々を割り当てた少なくとも１台の処理コンピュータへ伝送する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理依頼コンピュータから受けた情報処理を、ネットワークを介して複数の処理コンピュータに振り分けて処理依頼する処理制御コンピュータによる方法において、前記処理制御コンピュータは、
処理依頼を受けた前記情報処理を複数の処理単位に分割し、
情報収集の対象とする前記処理コンピュータの各々から割当戦略に従い現在の動作状態を示す情報を収集し、
情報収集できた前記処理コンピュータ群の中から前記割当戦略に従って処理コンピュータ群を選択し、
選択した処理コンピュータ群から前記処理単位ごとに少なくとも１台の処理コンピュータを割り当て、
前記処理単位の各々を割り当てた前記少なくとも１台の処理コンピュータへ伝送することを特徴とする情報処理振分制御方法。
【請求項２】
情報収集できた前記処理コンピュータ群について現在のリソース利用率に関するデータに基づいて期待できるリソース量を計算することを特徴とする請求項１に記載の情報処理振分制御方法。
【請求項３】
前記処理単位の１つに割り当てた複数の処理コンピュータの処理結果を比較し、多数決により合致した処理結果を正しい結果として採用することを特徴とする請求項１に記載の情報処理振分制御方法。
【請求項４】
前記処理単位の１つに割り当てた前記処理コンピュータのいずれからも処理結果の応答がない場合に、情報収集できた少なくとも１台の別の処理コンピュータを再割当することを特徴とする請求項１に記載の情報処理振分制御方法。
【請求項５】
処理依頼コンピュータから情報処理依頼を受け、ネットワークを介して複数の処理コンピュータに振り分けて処理依頼する処理制御コンピュータにおいて、前記処理制御コンピュータは、
処理依頼を受けた前記情報処理を複数の処理単位に分割する手段と、
情報収集の対象とする前記処理コンピュータの各々から中継局を介して割当戦略に従い現在の動作状態を示す情報を収集する手段と、
情報収集できた前記処理コンピュータ群の中から前記割当戦略に従って処理コンピュータ群を選択する手段と、
選択した処理コンピュータ群から前記処理単位ごとに少なくとも１台の処理コンピュータを割り当てる手段と、
前記処理単位の各々を割り当てた前記少なくとも１台の処理コンピュータへ伝送する手段とを有することを特徴とする処理制御コンピュータ。
【請求項６】
前記処理制御コンピュータは、さらに、情報収集できた前記処理コンピュータ群について現在のリソース利用率に関するデータに基づいて期待できるリソース量を計算する手段を有することを特徴とする請求項５に記載の処理制御コンピュータ。
【請求項７】
前記処理制御コンピュータは、さらに、前記処理単位の１つに割り当てた複数の処理コンピュータの処理結果を比較し、多数決により合致した処理結果を正しい結果として採用する手段を有することを特徴とする請求項５に記載の処理制御コンピュータ。
【請求項８】
前記処理制御コンピュータは、さらに、前記処理単位の１つに割り当てた前記処理コンピュータのいずれからも処理結果の応答がない場合に、情報収集できた少なくとも１台の別の処理コンピュータを再割当する手段を有することを特徴とする請求項５に記載の処理制御コンピュータ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、１つの情報処理依頼を複数の処理コンピュータにより処理する技術に係わり、特に、いわゆるグリッドコンピューテングと呼ばれる処理の振分制御技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
いわゆるグリッドコンピューテイングと呼ばれる技術として、ネットワークで接続した複数のコンピュータ(ノード)に対して、アプリケーションの処理依頼を分割して割り振り、並列実行させるものがある。このような計算技術は、特に数値解析、画像処理、シミュレーション、人工知能等におけるデータ処理に好適である。例えば、非特許文献１には、安価なコンピュータを複数台接続し、そこから高価なスーパーコンピュータや大規模サーバに匹敵する処理能力を得る技術が記載されている。また、特許文献１には、グリッドコンピューティングにより演算データを分割演算するに際し、リソースを提供する端末装置から監視装置にリソースの使用状況を送信し、監視装置がこれに基づいてリソースを提供可能な端末装置を選択する技術が記載されている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−３０２７４１号公報
【非特許文献１】日経コンピュータ１２月２７日号特別付録情報システムキーワード２００５  Ｐ．６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年インターネットの普及に伴い、多数のコンピュータがネットワークに接続可能である。これに伴い、接続されたコンピュータのリソースを効率的に使用するための技術が実用化されつつある。この種の技術は、特許文献１に記載されるようにクライアントコンピュータに特殊なソフトウェアをインストールすることにより実現している。しかしながら、クライアントコンピュータに特殊なソフトウェアをインストールするには手間がかかり、更にエンドユーザにネットワークの詳細な知識が必要であり、そのような知識を持たない人にとっては多大な労力を必要としていた。また、リソースの利用も効率的ではなく、特にインターネット等のネットワークの環境では現実的な利用方法ではなかった。また、従来のグリッドコンピュータではノードに接続されているコンピュータが障害その他の都合等により計算機として使えなくなった場合の配慮がされていないという問題点があった。特に、コンピュータの利用のされ方は均一でなく、一日など所定の期間において利用のされ方には波があり、この点を考慮した処理分散はなされていなかった。つまり、コンピュータに対する画一的な評価の結果やリソースの仕様に応じて処理を実行するコンピュータを決定していた。このため、コンピュータがすでに使用されており、グリッドコンピュータとしての利用が容易でない場合がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の処理制御コンピュータは、処理依頼を受けた情報処理を複数の処理単位に分割し、情報収集の対象とする処理コンピュータの各々から現在の動作状態を示す情報を収集し、情報収集できた処理コンピュータ群の中から割当戦略に従って処理コンピュータ群を選択し、選択した処理コンピュータ群から処理単位ごとに少なくとも１台の処理コンピュータを割り当て、処理単位の各々を割り当てた少なくとも１台の処理コンピュータへ伝送する。
【０００６】
本発明の実施例によれば、動作状態には、リソースに対してどの程度負荷が掛かっているかを示す負荷状況が含まれる。負荷状況には、単位時間当たりに実行すべき計算量が含まれる。また、リソースにはＣＰＵが含まれる。
【０００７】
本発明の実施例によれば、インターネットなどのネットワークにコンピュータを接続する場合にＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）モデム等のネットワーク接続機器(以下モデム等)を利用することに着目し、モデム等にインテリジェントな機能を持たせることによりインターネット等に接続されるコンピュータのＣＰＵリソースを提供できるようにする。インターネット等には複数のコンピュータが接続されているが、その多くのコンピュータはＣＰＵリソースの大部分を利用されていない状態になっている。本発明の実施例によれば、インターネット等にコンピュータを接続する場合にＡＤＳＬモデム等のネットワーク接続機器(以下モデム等)を利用することに着目し、モデム等にインテリジェントな機能を持たせることによりインターネット等に接続されるコンピュータのＣＰＵリソース利用状況に関する情報を収集する。当該モデムは、この負荷の状況をＣＰＵ等コンピュータのリソース使用状況として観測し、その収集情報を処理制御コンピュータに伝送する。処理制御コンピュータは、この収集情報に基づいて処理コンピュータを決定する。
【０００８】
本発明の実施例によれば、一般にコンピュータが処理を行っていないのは夜間や休日などにリソースが使用されていない時間帯が多いことに着目し、またインターネット等の広域ネットワーク網の中では、夜間に入っている地域すなわち利用されていないコンピュータが常にあることに着目して、安定してコンピュータのリソースをユーザに提供し、活用する。
【０００９】
本発明の実施例によれば、インターネット等には非常に大量のコンピュータ(ＰＣ、携帯電話、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）その他)が接続されていることに着目し、また複数のコンピュータが利用可能であることに着目して、複数のコンピュータに処理を依頼し、有効でない処理結果は破棄するという考えにより、セキュリティ、信頼性、可用性その他を改善している。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ネットワークに接続されている複数のコンピュータにおいて、特殊なソフトウェアをインストールすることなく、そのリソースを有効活用することができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図１は、実施例のシステムの構成を示す図である。システムは、処理依頼コンピュータ１１０、処理制御コンピュータ１１１および処理コンピュータ１１３−１，１１３−２，１１３−３を有する。一般に各々独立した複数の処理コンピュータ１１３−１が計算機群１０５−１を構成する。各々独立した複数の処理コンピュータ１１３−２および処理コンピュータ１１３−３についても、同様にそれぞれ計算機群１０５−２および計算機群１０５−３を構成する。処理制御コンピュータ１１１と処理コンピュータ１１３−１，１１３−２，１１３−３とは、図示するように、送信側中継局群１０２、ネットワーク１００、受信側中継局群１０３、ネットワーク１０１および受信側中継局群１０４を介して接続可能である。また処理依頼コンピュータ１１０と処理制御コンピュータ１１１とはネットワーク１００を介して接続される。以下処理コンピュータ１１３のいずれか又はすべてを指すときには、−以下の符号を省略する。他の装置についても同様である。
【００１２】
送信側中継局群１０２、受信側中継局群１０３および受信側中継局群１０４を構成する各中継局は、モデム、ルータなどを含む中継装置であり、各処理コンピュータ１１３のネットワークアドレスを保持し、その稼働状態と負荷状態をモニタする。また対象とする処理コンピュータ１１３は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）などの計算機であり、プログラムに従って与えられた情報処理を実行する計算機であればよく、そのアーキテクチャは問わないものとする。処理コンピュータ１１３の数は多ければ多いほどよい。
【００１３】
処理依頼コンピュータ１１０に搭載される処理依頼を設定するプログラムは、処理依頼１１６を設定し、処理制御コンピュータ１１１へ送信する。処理依頼１１６は、処理依頼するジョブに必要なプロシジャ、データおよびデータ分割方法の指定の情報を含む。処理制御コンピュータ１１１に搭載される処理分割プログラムは、処理依頼１１６に含まれるデータ分割方法の指定に従って、処理依頼１１６のデータを複数個の分割データに分割する。
【００１４】
処理依頼１１６を複数の処理単位に分割する方式は、処理対象となる問題に依存するが、本発明の「グリッドコンピューティング」としての処理形態がSETI@homeに代表とされる「ＰＣグリッド」に分類されるため、分割方式もこれに準ずるものが知られている。
【００１５】
次に処理制御コンピュータ１１１に搭載される情報収集プログラムは、中継局を介して各処理コンピュータ１１３の稼働状態と負荷状態についての情報を収集する。次に処理制御コンピュータ１１１は、そのデータベースに格納される過去に収集した情報と現在収集した情報に所定の割当戦略を適用し、処理可能な処理コンピュータ１１３を探し、使用する処理コンピュータ１１３を決定する。次に処理制御コンピュータ１１１は、各々の分割データとプロシジャを１つの処理単位として、割り当てられた少なくとも１台の処理コンピュータ１１３の各々に送信する。図１の例は、処理依頼１１６中のデータが３つに分割され、図示する伝送路を介して計算機群１０５−１、計算機群１０５−２および計算機群１０５−３に多重化伝送される様子を示している。各計算機群１０５中の処理コンピュータ１１３は、受信した処理単位を並列して処理し、図示する伝送路を介してその処理結果を処理制御コンピュータ１１１へ送信する。処理制御コンピュータ１１１は、各処理単位の処理結果を受信して結合し、処理結果１１８として処理依頼コンピュータ１１０に送信する。
【００１６】
図２は、処理制御コンピュータ１１１の情報収集プログラムが、受信側中継局群１０３の各中継局に処理コンピュータ１１３についての情報を要求し、各中継局は各々の収集方式により各処理コンピュータ１１３にコマンドを発行してその情報を収集し、処理制御コンピュータ１１１へ送信する様子を示している。処理制御コンピュータ１１１は、収集した情報を用いて処理依頼の対象とする処理コンピュータ１１３を選択する。１１９は処理対象外コンピュータであり、選択されなかったコンピュータである。
【００１７】
図３は、中継局の情報収集の方式を示す情報収集方式表４０１である。収集方式には、ＳＮＭＰ（Simple Network Management Protocol）、ＩＣＭＰ（Internet Control Message Protocol）、ＤＨＣＰ（Dynamic Host Configuration Protocol）、ＡＲＰ（Address Resolution Protocol）、Dynamic ＤＮＳ（Domain Name Service）、ＷＩＮＳ（Windows(登録商標) Internetwork Name Service）、コンピュータブラウザサービスなどがある。ＳＮＭＰを使用すれば、ＭＩＢ（Management Information Base）もしくはエージェントにより、処理コンピュータ１１３のＣＰＵ性能、メモリ容量などリソース利用状態についての情報を得ることができる。ＩＣＭＰを使用すれば、ｐｉｎｇ（Packet Internet Groper）の応答時間から処理コンピュータ１１３のネットワーク接続状況やレスポンス時間についての情報を取得することができる。
【００１８】
図４は、処理コンピュータ１１３についての情報を収集する処理手順を示すフローチャートである。処理制御コンピュータ１１１は、過去の統計情報から使用可能な受信側中継局群をリストアップする（ステップ１０）。使用可能な中継局およびその利用率は時間帯によって異なる。次に処理制御コンピュータ１１１は、選択した受信側中継局群の各中継局に対して処理コンピュータ１１３の情報を要求する（ステップ１１）。各中継局は、接続される処理コンピュータ１１３の情報を収集する（ステップ１２）。中継局は、可能な収集方法をすべて実行するまで処理コンピュータ１１３の情報を収集し（ステップ１２，１３）、収集した情報を処理制御コンピュータ１１１に伝送する（ステップ１４）。処理制御コンピュータ１１１は、この情報を受信し、情報収集の打ち切り条件が成立するまでステップ１０〜１５の処理を繰り返す。打ち切り条件とは、必要な数の処理コンピュータ１１３の候補が揃うという条件である。情報収集を終了した処理制御コンピュータ１１１は、取得した情報をデータベースに登録する（ステップ１６）。また処理制御コンピュータ１１１は、取得した情報から処理コンピュータの属性表を作成する。
【００１９】
図５は、処理コンピュータの属性表４０２の例を示す図である。処理コンピュータの属性表４０２は、各処理コンピュータ１１３のアドレス、アドレス種別および性能を格納する。アドレス種別には、ＩＰアドレス、ＵＲＬ、ＭＡＣアドレス、電話番号、コンピュータ名などがある。性能は、ＣＰＵ性能を示し、例えばSPECint（Standard Performance Evaluation Corporation Integer benchmark）のようにあるロジックに従って整数演算を行わせ、単位時間当たりのスループットを示す数値でもよい。あるいはＴＰＣ（トランザクション処理性能評議会）のベンチマークに従ったトランザクション処理件数でもよい。またコンピュータのベースとなる仕様を変数とするある関数から計算したものでもよい。例えば一般に使用されているＰＣのSPECintは１ＭＨｚあたり０．３〜０．４であることに着目し、処理性能を予測してもよい。ここに挙げる性能数値は相対評価値であり、値が大きいものほど性能が高い。なお性能情報の代わりに処理コンピュータ１１３が稼働し、ネットワークに接続されていることを示す情報でもよい。また性能としてＣＰＵ性能の他に記憶容量などの情報があってもよい。
【００２０】
図６（ａ）は、中継局が採取し、処理制御コンピュータ１１１がデータベースに保持するある処理コンピュータ１１３の時刻によるリソース利用率の変動状況を示す。図６（ｂ）は、処理コンピュータの属性表４０２と各処理コンピュータ１１３のリソース利用率の時間変化の情報に基づいて処理制御コンピュータ１１１が作成した期待できるリソース試算表４０３の例を示す図である。分散方式は、処理コンピュータ１１３の集合を抽出する方式を示し、タイムゾーン、ドメイン、ネットワークアドレスなどに分類される。タイムゾーンは、処理コンピュータ１１３が存在する地域を経度に基づく時間帯によって分類するものである。ドメインは、ネットワークのドメインによる区分を示す。ネットワークアドレスは、処理コンピュータ１１３に割り当てられるネットワークアドレスから処理コンピュータ１１３をグループ化するものである。「グループ」は、対応する分散方式に従って処理コンピュータ１１３を複数個のグループにグループ分けしたものである。グループとして、あらかじめ予約されている処理コンピュータ１１３の集合を１つ又は複数のグループとしてグループ化してもよい。各分散方式に従って各処理コンピュータ１１３が属するグループは、処理コンピュータの属性表４０２のアドレスおよびアドレス種別によって判別される。各分散方式には選択キーが設定されており、分散方式内の各グループにはサブ選択キーが設定されている。「期待できるリソース」は、そのグループに属する使用可能な処理コンピュータ１１３のＣＰＵ性能を合算したものであり、処理コンピュータの属性表４０２のＣＰＵ性能に現時点の各処理コンピュータ１１３のリソース利用率を適用することによって算出される。なお「期待できるリソース」は、現在稼働し、ネットワークに接続されている処理コンピュータ１１３の数を示すものであってもよい。すべての分散方式について「期待できるリソース」を計算するのではなく、特に分散方式を１つ又は少数個に限定し、選択された分散方式について「規定できるリソース」を計算してもよい。
【００２１】
図７は、分散方式を配列した分散方式表４０４と、各分散方式ごとにグループとグループ内処理コンピュータを配列したグループ表４０５から選択キー４２１とサブ選択キー４２２を求める様子を説明する図である。処理制御コンピュータ１１１は、期待できるリソース試算表４０３の「期待できるリソース」の最も大きい分散方式を選択し、選択した分散方式に属するグループのうちで「期待できるリソース」の最も大きい処理コンピュータ１１３のグループを抽出する。次に処理制御コンピュータ１１１は、抽出したグループの処理コンピュータ１１３の中から各処理単位に対応して少なくとも１台、通常複数の処理コンピュータ１１３を各々計算機群１０５として割り当てる。あるいは分散方式とグループの組合せのうち、「期待できるリソース」の大きいものから順に処理単位の数だけのグループを選択し、選択したグループの中から抽出した処理コンピュータ１１３の集合を各々計算機群１０５としてもよい。
【００２２】
図８は、処理制御コンピュータ１１１が作成する処理単位と計算機群の対応表４０６の例を示す図である。処理制御コンピュータ１１１は、各処理単位に対応して割り当てた少なくとも１台の処理コンピュータ１１３から成る計算機群１０５を構成し、対応表に格納する。「検証」は、計算結果が正しいか否かの検証を必要／不要で示す。履歴のない新しい処理コンピュータ１１３について「必要」を設定し、計算結果の履歴を参照して問題なければ「不要」に変更してもよい。
【００２３】
図９は、処理制御コンピュータ１１１が保持する処理コンピュータ割当方法の表４０７の例を示す図である。処理コンピュータ割当方法の表４０７は、処理コンピュータの割当戦略を示すものである。「過去の実績」は、同様の処理を過去に行ったことがあり、確実に正しい計算結果が返った処理コンピュータ１１３を過去の実績のあるコンピュータとして割り当てる。過去の実績には、あらかじめ予約されている処理コンピュータ１１３も含まれる。「アドレス順」とは、ネットワークアドレスの順にコンピュータを割り当てることを意味する。「利用可能時間の長い」とは、比較的長い時間帯に亘ってコンピュータを利用可能であることを意味する。この例では、番号の小さいものほど優先順位が高いものとしている。
【００２４】
図１０は、各処理単位に処理コンピュータ１１３を割り当てる様子を説明する図である。処理制御コンピュータ１１１は、処理３についてサブ選択キー１−３に設定されたグループに属する処理コンピュータの中から処理コンピュータ割当方法の表４０７の各割当方法を適用して処理コンピュータ１１３を割り当て、処理コンピュータ対応表４０８を作成する。処理コンピュータ割当方法の表４０７については、優先順位の高いものから順に適用を試みる。各処理単位について複数の処理コンピュータ１１３を割り当てる理由は、処理結果の回答のない処理コンピュータ１１３の発生を見込むためと、検証が「必要」である処理コンピュータ１１３の計算結果の正否を複数の処理コンピュータの多数決で決めるためである。
【００２５】
処理制御コンピュータ１１１の並列化処理プログラムは、処理コンピュータ対応表４０８に基づいて各処理単位を設定された計算機群１０５に属する割り当てられた処理コンピュータ１１３へ送信し、並列実行させる。
【００２６】
図１１は、処理制御コンピュータ１１１の並列化処理１３１を実行するプログラムが各処理単位を、ネットワークと受信側中継局群１０３，１０４の中継局７１１を介して割り当てられた処理コンピュータ１１３へ送信する様子を示している。遠隔地にあるコンピュータに処理をさせるには、ＪＡＶＡ（登録商標）などのマシンに依存しないコンピュータ言語で書かれたプログラムが適している。また、コンピュータ言語によらず、リモートプロシジャコール（ＲＰＣ）のインタフェースを利用するものであってもよい。また処理コンピュータ１１３に処理を依頼する際に、ＳＳＬ（Secure Socket Layer）などの方法により処理単位を暗号化してもよい。
【００２７】
図１２は、各処理コンピュータ１１３から送信された処理結果が各中継局７１１（又は異なる中継局）とネットワークを介して処理制御コンピュータ１１１に返され、処理制御コンピュータ１１１が処理結果８０１を処理単位ごとに集約し、以下に述べる処理結果の評価後に、結合処理１４１のプログラムが正しい処理結果を結合して処理結果１１８を生成する様子を示している。各処理単位の分割方式に対応して処理結果の結合方式が存在する。処理制御コンピュータ１１１は、処理結果が暗号化されていれば、復号化する。
【００２８】
処理制御コンピュータ１１１は、各処理単位ごとにその処理結果を計算結果評価表にまとめ、評価する。図１３は、計算結果評価表４０９の例を示す図である。検証が必要とされた処理単位の処理結果については、処理制御コンピュータ１１１は、複数の処理コンピュータ１１３からの処理結果を突き合わせ、２台以上の処理コンピュータ１１３が合致した処理結果を正しい結果として採用する。検証が不要とされた処理単位の処理結果については、処理制御コンピュータ１１１は、最も早く結果を回答した処理コンピュータ１１３の処理結果を有効な結果として採用する。もし処理依頼した処理単位について、いずれの処理コンピュータ１１３もあらかじめ決められた時間内に処理結果を応答しなかった場合には、その計算機群１０５に属するいずれの処理コンピュータ１１３も処理対象外コンピュータ１１９とし、処理制御コンピュータ１１１は、その処理単位について処理コンピュータ１１３の割当を再スケジューリングし、別の処理コンピュータ１１３に再割当する。なお処理制御コンピュータ１１１は、各処理コンピュータ１１３の処理評価の結果を履歴としてデータベースに記録する。
【００２９】
図１４は、処理制御コンピュータ１１１の処理の流れを示すフローチャートである。処理制御コンピュータ１１１は、処理依頼コンピュータ１１０から受け取った処理依頼１１６を複数の処理単位に分割する（ステップ２０）。次に処理制御コンピュータ１１１は、対象となる処理コンピュータの情報を収集する（ステップ２１）。次に処理制御コンピュータ１１１は、必要に応じて分散方式を選択し（ステップ２２）、各グループに属する処理コンピュータについて期待できるリソースを計算する（ステップ２３）。
【００３０】
次に処理制御コンピュータ１１１は、処理コンピュータの割当戦略に基づいて各処理単位ごとに処理コンピュータ群を選択し（ステップ２４）、各処理単位を選択した計算機群１０５に割り当て（ステップ２５）、各処理単位の並列実行を行う（ステップ２６）。
【００３１】
次に処理制御コンピュータ１１１は、各処理単位ごとに処理結果を評価し、適正な処理結果が得られたか否か判定する（ステップ２７）。もし処理結果が得られない処理単位があれば、ステップ２３の結果を調べ、他に使用可能な処理コンピュータ１１３があるか否か判定する（ステップ２８）。他に使用可能な処理コンピュータ１１３があれば、ステップ２４に戻り、残りの処理単位について処理コンピュータ１１３を再割当し、その処理単位を実行させる。他に使用可能な処理コンピュータ１１３がなければ、ステップ２１に戻り、対象となる処理コンピュータの情報収集から処理を繰り返す。
【００３２】
このようにして、すべての処理単位について適正な処理結果が得られたとき、処理制御コンピュータ１１１は、各処理結果を結合し、処理結果１１８を生成する。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】実施例のシステムの構成図である。
【図２】処理コンピュータの情報収集の様子を説明する図である。
【図３】情報収集方式表を示す図である。
【図４】情報収集の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】処理コンピュータ属性表を示す図である。
【図６】リソース利用率を用いて期待できるリソースを計算することを示す図である。
【図７】グループを選択する様子を説明する図である。
【図８】処理単位と計算機群の対応表を示す図である。
【図９】処理コンピュータ割当方法の表を示す図である。
【図１０】各処理単位に処理コンピュータを割り当てる様子を説明する図である。
【図１１】各処理単位を割り当てられた処理コンピュータへ送信する様子を説明する図である。
【図１２】処理結果が処理制御コンピュータへ返される様子を説明する図である。
【図１３】計算結果評価表を示す図である。
【図１４】処理制御コンピュータの処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００３４】
１０３、１０４…受信側中継局群、１１０…処理依頼コンピュータ、１１１…処理制御コンピュータ、１１３…処理コンピュータ。
【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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