(57)【要約】【課題】演算処理にかかる時間を短縮するとともに障害に対する堅牢性を高めた気象予測システムおよび気象予測方法を低コストで提供する。【解決手段】予測対象とする地理的領域を複数のエリアに分割し、各エリアごとに専用の数値計算用ノードＮ１〜Ｎｎを割り当て、エリアごとに気象予測データを個別に算出する。各ノードＮ１〜Ｎｎは演算処理部Ｎａを備え、隣接するエリアに割り当てられた他のノードとＬＡＮを介して情報を授受し、エリア境界における演算結果の連続性を保ちつつ自己に割り当てられたエリアにおける気象予測データを算出する。【選択図】　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信回線を介して互いに情報を授受可能な複数の計算用ノードを具備し、予測対象とする地理的領域を複数のエリアに分け各エリアごとに前記計算用ノードをそれぞれ割り当てて当該エリアごとに気象予測データを算出し、その結果を前記通信回線を介して統合して前記地理的領域の気象状態を予測することを特徴とする気象予測システム。
【請求項２】
予測対象とする地理的領域を複数のエリアに分け各エリアごとに気象予測データを算出し、その結果を統合して前記地理的領域の気象状態を予測する気象予測システムであって、
通信回線を介して接続され互いに情報を授受可能であり、前記各エリアごとにそれぞれ割り当てて設けられる複数の計算用ノードを具備し、
これらの計算用ノードは、
少なくとも隣接するエリアに割り当てられた他の計算用ノードと情報を授受し、エリア境界における演算結果の連続性を保ちつつ自己に割り当てられたエリアにおける前記気象予測データを算出する演算手段を備えることを特徴とする気象予測システム。
【請求項３】
さらに、前記通信回線に接続される管理用ノードと、
前記通信回線に接続され前記演算手段を有する待機用ノードとを具備し、
前記管理用ノードは、
前記複数の計算用ノードごとに障害の有無を個別に判定する障害判定手段と、この障害判定手段により障害と判定された計算用ノードに代えて前記待機用ノードを前記気象予測データの算出処理に参加させる再構築手段とを備えることを特徴とする請求項２に記載の気象予測システム。
【請求項４】
さらに、前記複数の計算用ノードにおいて算出された前記気象予測データを所定のタイミングで取得し蓄積するデータ蓄積手段を備え、
前記再構築手段は、
前記障害判定手段によりいずれかの計算用ノードが障害と判定された場合に、前記気象予測データの算出処理を一時停止し、
前記データ蓄積手段に蓄積された気象予測データから再起動用データを生成し、
残存する計算用ノードと前記待機用ノードとで前記各エリアの割り当てを再編成し、
これらのノードに前記再起動用データを読み込ませて、前記気象予測データの算出処理を再開させることを特徴とする請求項３に記載の気象予測システム。
【請求項５】
さらに、前記通信回線に接続される管理用ノードを具備し、
この管理用ノードは、
前記複数の計算用ノードごとに障害の有無を個別に判定する障害判定手段と、この障害判定手段によりいずれかの計算用ノードが障害と判定された場合に、障害の発生前よりも分割数を減らして前記地理的領域を複数のエリアに再分割し、残存するノードを所定の組み合わせで前記再分割されたエリアにそれぞれ割り当てて前記気象予測データの算出処理を継続させる再構築手段とを備えることを特徴とする請求項２に記載の気象予測システム。
【請求項６】
さらに、前記複数の計算用ノードにおいて算出された前記気象予測データを所定のタイミングで取得し蓄積するデータ蓄積手段を備え、
前記再構築手段は、
前記障害判定手段によりいずれかの計算用ノードが障害と判定された場合に、前記気象予測データの算出処理を一時停止し、
前記データ蓄積手段に蓄積された気象予測データから再起動用データを生成し、
前記再分割されたエリアにそれぞれ割り当てたノードに前記再起動用データを読み込ませて、前記気象予測データの算出処理を再開させることを特徴とする請求項５に記載の気象予測システム。
【請求項７】
前記再構築手段は、前記再起動用データにおける演算処理の最小単位のサイズを可変することを特徴とする請求項６に記載の気象予測システム。
【請求項８】
予測対象とする地理的領域を複数のエリアに分割し、各エリアごとに通信回線を介して互いに情報を授受可能な複数の計算用ノードを割り当て当該エリアごとに気象予測データを算出し、その結果を前記通信回線を介して統合して前記地理的領域の気象状態を予測することを特徴とする気象予測方法。
【請求項９】
予測対象とする地理的領域を複数のエリアに分け各エリアごとに気象予測データを算出し、その結果を統合して前記地理的領域の気象状態を予測する気象予測方法であって、
前記演算用ノードの各々が少なくとも隣接するエリアに割り当てられた他の計算用ノードと情報を授受し、エリア境界における演算結果の連続性を保ちつつ自己に割り当てられたエリアにおける前記気象予測データを算出する演算ステップを具備することを特徴とする気象予測方法。
【請求項１０】
さらに、前記複数の計算用ノードごとに障害の有無を個別に判定する障害判定ステップと、
この障害判定ステップで障害と判定された計算用ノードに代えて、前記通信回線に接続される待機用ノードを前記気象予測データの算出処理に参加させる再構築ステップとを具備することを特徴とする請求項９に記載の気象予測方法。
【請求項１１】
さらに、前記複数の計算用ノードにおいて算出された前記気象予測データを所定のタイミングで取得し蓄積するデータ蓄積ステップを備え、
前記再構築ステップは、
前記障害判定ステップでいずれかの計算用ノードが障害と判定された場合に、前記気象予測データの算出処理を一時停止するステップと、
前記データ蓄積ステップで蓄積された気象予測データから再起動用データを生成するステップと、
残存する計算用ノードと前記待機用ノードとで前記各エリアの割り当てを再編成するステップと、
これらのノードに前記再起動用データを読み込ませて、前記気象予測データの算出処理を再開させるステップとを含むことを特徴とする請求項１０に記載の気象予測方法。
【請求項１２】
さらに、前記複数の計算用ノードごとに障害の有無を個別に判定する障害判定ステップと、
この障害判定ステップでいずれかの計算用ノードが障害と判定された場合に、障害の発生前よりも分割数を減らして前記地理的領域を複数のエリアに再分割し、残存するノードを所定の組み合わせで前記再分割されたエリアにそれぞれ割り当てて前記気象予測データの算出処理を継続させる再構築ステップとを具備することを特徴とする請求項９に記載の気象予測方法。
【請求項１３】
さらに、前記複数の計算用ノードにおいて算出された前記気象予測データを所定のタイミングで取得し蓄積するデータ蓄積ステップを備え、
前記再構築ステップは、
前記障害判定ステップで障害と判定された計算用ノードが生じた場合に、前記気象予測データの算出処理を一時停止するステップと、
前記データ蓄積ステップで蓄積された気象予測データから再起動用データを生成するステップと、
前記再分割されたエリアにそれぞれ割り当てられたノードに前記再起動用データを読み込ませて、前記気象予測データの算出処理を再開させるステップとを含むことを特徴とする請求項１２に記載の気象予測方法。
【請求項１４】
前記再構築ステップは、さらに、前記再起動用データにおける演算処理の最小単位のサイズを可変するステップを含むことを特徴とする請求項１３に記載の気象予測方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、気象予測システムおよび気象予測方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
気象レーダなどで得られる観測データや気象庁から提供されるＧＰＶデータなどから将来の気象状態を予測し、発雷予測や塩害防止などに役立てるために気象予測システムが用いられている。この種のシステムは３次元の空間領域を水平に、および鉛直方向に分割し、シミュレーションの技法により各領域の気象現象を計算して統合することで広い範囲にわたる予測を行なえるようになっている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、この種のシステムは一台の大型コンピュータにより演算処理を行なうのが普通であり、このため一般に高いコストがかかる。またシステムの障害に対する堅牢性に欠けることが指摘されている。さらに、近年では領域分割数（すなわち格子点数）の数が多くなりデータ量も大幅に増えてきていることから、処理能力が追いつかず、予測結果を得られるまでに時間がかかるということも起こってきている。
【０００４】
本発明は上記事情によりなされたもので、その目的は、演算処理にかかる時間を短縮するとともに障害に対する堅牢性を高めた気象予測システムおよび気象予測方法を低コストで提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明は、通信回線を介して互いに情報を授受可能な複数の計算用ノードを具備し、予測対象とする地理的領域を複数のエリアに分け各エリアごとに前記計算用ノードをそれぞれ割り当てて当該エリアごとに気象予測データを算出し、その結果を統合して前記地理的領域の気象状態を予測することを特徴とする。
【０００６】
より具体的には、本発明は予測対象とする地理的領域を複数のエリアに分け各エリアごとに気象予測データを算出し、その結果を統合して前記地理的領域の気象状態を予測する気象予測システムであって、通信回線を介して接続され互いに情報を授受可能であり、前記各エリアごとにそれぞれ割り当てて設けられ、演算手段を備える複数の計算用ノードを具備する。そして、演算手段により、少なくとも隣接するエリアに割り当てられた他の計算用ノードと情報を授受し、エリア境界における演算結果の連続性を保ちつつ自己に割り当てられたエリアにおける前記気象予測データを算出することを特徴とする。
【０００７】
このような手段を講じたことにより、複数の計算用ノードの並列計算により気象予測演算がなされ、各ノードにより負荷が分散されることで処理の高速化を実現することができる。すなわち全エリアを１台のスーパーコンピュータで受け持つ場合に比べて各ノードの分担エリアのサイズが小さくなるので、その結果として処理を高速化でき、演算処理にかかる時間を短縮することができる。
【０００８】
また本発明では、前記通信回線に接続される管理用ノードと、前記通信回線に接続され前記演算手段を有する待機用ノードとを具備し、前記管理用ノードは、前記複数の計算用ノードごとに障害の有無を個別に判定する障害判定手段と、再構築手段とを備える。そして再構築手段により、障害判定手段により障害と判定された計算用ノードが生じた場合にこの計算用ノードを前記気象予測データの算出処理から排除し前記待機用ノードを前記気象予測データの算出処理に参加させるようにする。
【０００９】
このようにすることで、いずれかの計算用ノードに障害が生じた場合でも、待機用ノードがその代替として新たに計算処理に参加する。これにより障害に対する堅牢性を高めることができる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
図１は、本発明に係わる気象予測システムの実施の形態を示す機能ブロック図である。このシステムは、予測対象とする地理的領域を複数のエリアに分割し、各エリアごとに気象予測データを算出する。そして、各エリアごとの気象予測データを統合することにより予測地域の気象状態を例えば２４時間あるいは４８時間前に予測するものである。
【００１２】
このシステムは、複数の数値計算用ノード（以下ノードと表記する）Ｎ１〜Ｎｎと、管理用ノードＭ１と、ディスクアレイ装置Ｄと備える。ノードＮ１〜Ｎｎと、管理用ノードＭ１と、ディスクアレイ装置Ｄとは互いにＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　ＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）を介して互いに接続され、イーサネット（Ｒ）などの通信基盤を介して互いに情報を授受できるようになっている。この種のシステム形態は、いわゆるＰＣクラスタ環境と称される。
【００１３】
本実施形態においては、分割された各エリアごとに、それぞれいずれかのノードＮ１〜Ｎｎを一対一に割り当てるようにする。エリアの分割数がｎである場合には、全てのノードＮ１〜Ｎｎがそれぞれいずれかのエリアに割り当てられる。エリアの分割数よりもノードの数が多い場合には、割り当てからもれたノードがバックアップ用として待機運用される。
【００１４】
ノードＮ１〜Ｎｎは、演算処理部Ｎａを備える。演算処理部Ｎａは、自ノードに割り当てられたエリアに隣接するエリアに割り当てられた他のノードとＬＡＮを介して情報を授受する。そして、エリア境界における演算結果の連続性を保ちつつシミュレーションの技法によるモデル計算を行い、自己に割り当てられたエリアにおける気象予測データを算出する。なお気象予測データの算出に際しては気象レーダなどで得られる観測データ、または気象庁から提供されるＧＰＶデータなどが利用される。
【００１５】
管理用ノードＭ１は、障害判定処理部Ｍａと、再構築処理部Ｍｂとを備える。障害判定処理部Ｍａは、各ノードＮ１〜Ｎｎの動作をハードウェア的に（すなわち物理層的に）或いはソフトウェア的に（すなわちアプリケーション層的に）監視し、障害が発生したか否かを各ノードＮ１〜Ｎｎにつき判定する。
【００１６】
再構築処理部Ｍｂは、障害判定処理部Ｍａによりいずれかのノードが障害状態であると判定された場合に、この障害の生じたノードを気象予測データの算出処理から排除する。そして、バックアップ用として待機動作しているノードを気象予測データの算出処理に新たに参加させる。
【００１７】
ディスクアレイ装置Ｄは、ノードＮ１〜Ｎｎにおいて算出された気象予測データＤａを周期的に収集し、所定の記憶領域に気象予測データＤａを蓄積する。またディスクアレイ装置Ｄは、気象予測データＤａから生成されるリスタートファイルＤｂを記憶する。
【００１８】
図２は、上記構成におけるバックアップ処理の一例を示すフローチャートである。以降の説明においては気象予報を実施する地理的領域を１６のエリアに分割し、モデル計算領域とした場合を想定する。また以下では、待機用ノードがシステム内に設けられている場合と設けられていない場合とに分けて説明する。待機用ノードがシステム内に設けられている場合には、Ｎ１〜Ｎ１７のいずれかを待機用として１７台のノードが用意される。待機用ノードがシステム内に設けられていない場合には、Ｎ１〜Ｎ１６の１６台のノードが用意される。
【００１９】
図２において、管理用ノードＭ１は各ノードのハードウェアが正常に動作しているか否かを例えばポーリング方式によりチェックする（ステップＳ１〜Ｓ２のループ。）ステップＳ２でノードのハードウェア異常が検出されると、システム構成に応じた分岐処理が実施される（ステップＳ３）。すなわちこのステップでは、待機用ノードが有る場合と無い場合とに分けた分岐処理がなされる。待機用ノードが無い場合には、さらに、処理時間に制約が無い場合と制約がある場合とに分けた分岐処理がなされる。
【００２０】
＜待機用ノードがある場合＞
ステップＳ３において待機用ノードがある場合、処理はステップＳ４に移る。このステップでは、障害の生じたノードを気象予測データの算出処理から排除し、待機動作中のノード（ノード１７）を気象予測データの算出処理に新たに参入させる。そして、障害の無い１６個のノードに対して１６のエリアを再度割り当てる処理が行なわれる。
【００２１】
図３は、待機用ノードがシステム内に設けられている場合の処理を示す模式図である。図３（ａ）に示されるように、モデル計算領域は１６のエリアに分割され、正常運用時には各エリアに番号順にノードＮ１〜Ｎ１６が割り当てられているとする。この状態でノードＮ１７はモデル計算に割り当てられておらず、待機状態である。管理用ノードＭ１は各ノードにおいて生成される気象予測データ（プロダクト）を定期的に収集し、リスタートファイルＭｂを構築する。
【００２２】
この状態から図３（ｂ）に示されるように例えばノードＮ１０に障害が生じると、その旨が管理用ノードＭ１により検知され、ノードＮ１０がモデル計算から排除される。そして、待機状態のノードＮ１７がモデル計算に割り当てられる。
【００２３】
ノードＮ１７がモデル計算に参加し所定の初期化処理が完了すると、ノードＮ１〜ノードＮ１７のうちノードＮ１０を除く１６個のノードの間で、エリアが再配分される。すなわち図３（ｃ）に示されるように、正常時にはノードＮ１０が受け持っていたエリアが新たにノードＮ１１に割り当てられ、以下順次エリアの再割り当てが行なわれる。そして、最後のエリアにノードＮ１７が割り当てられる。
【００２４】
さて、このような手順により図２のステップＳ４の処理が完了する。そうすると、ノードＮ１０を除く各ノードは管理用ノードＭ１に格納されたリスタートファイルＭｂを読み込む（ステップＳ５）。この手順を経て、気象予測データの算出処理が再起動される（ステップＳ６）。
【００２５】
＜待機用ノードが無く、時間の制約が無い場合＞
図２のステップＳ３において待機用ノードが無く、処理時間の制約が無い場合、処理はステップＳ７に移る。このケースは、例えば各ノードＮ１〜Ｎ１６が充分な処理スペックを備え、これらのうち一つが欠けても時間的な要求を満たすことが既知である場合に生じる。ステップＳ７では、残存するノードのうち例えば８個を選択し、これらのノードにより気象予測データの算出処理を再開させるようにする。
【００２６】
図４は、待機用ノードがシステム内に無く、処理時間の制約が無い場合の処理を示す模式図である。図４（ａ）に示される正常運用時から図４（ｂ）に示されるようにノードＮ１０に障害が生じると、図４（ｃ）の状態となる。
【００２７】
図４（ｃ）においては、１６分割されていた領域が新たに８つのエリアに分割され、これにより各エリアのサイズは２倍になる。そうして、例えばノードＮ１〜Ｎ８が新たな各エリアに割り当てられる。さらに、管理用ノードＭ１に記憶されるリスタートファイルＭｂが、８分割された領域のために新たに再編成される（図２のステップＳ８）。すなわち本来であればリスタートファイルＭｂは１６分割されたエリアごとに記録されているため、これを新たに８分割エリア用に再構築する処理が行なわれる。
【００２８】
ステップＳ８の手順が完了すると、ノードＮ１〜Ｎ８は再編成されたリスタートファイルＭｂを読み込んだのち（ステップＳ９）、気象予測データの算出処理が再起動される（ステップＳ６）。
【００２９】
なお、この例においては時間の制約が無いため、各エリアにおける格子サイズを障害の発生の前後で変えないようにする。格子サイズとは各エリアにおける演算処理の最小単位を意味するもので、そのサイズが小さければ小さいほど高精度なプロダクトを得ることができるが、その分、処理時間が長くなる。ここでは時間の制約が無いことから精度を重視し、格子サイズを変化させないようにする。
【００３０】
＜待機用ノードが無く、時間の制約が有る場合＞
図２のステップＳ３において待機用ノードが無く、処理時間の制約が有る場合、処理はステップＳ１０に移る。このケースは、例えば各ノードＮ１〜Ｎ１６のスペックの余裕が無く、いずれかのノードが欠けると時間的な要求を満たすことが困難なことが既知である場合に生じる。ステップＳ１０では、残存するノードのうち例えば８個を選択し、これらのノードにより気象予測データの算出処理を再開させるようにする。
【００３１】
図５は、待機用ノードがシステム内に無く、処理時間の制約が有る場合の処理を示す模式図である。図５（ａ）に示される正常運用時から図５（ｂ）に示されるようにノードＮ１０に障害が生じると、図５（ｃ）の状態となる。
【００３２】
図５（ｃ）においては、モデル計算領域が８つのエリアに分割され、例えばノードＮ１〜Ｎ８が新たな各エリアに割り当てられる。次いで、各エリアにおける格子サイズを図５（ｂ）と比べ粗くし（図２のステップＳ１１）、これにより処理時間の短縮を図る。次に、リスタートファイルＭｂを８分割された領域のために再編成する（図２のステップＳ１２）。さらに、再編成されたリスタートファイルＭｂに対してメッシュ変換処理を施し、粗い格子サイズに対応させるための処理を行なう（図２のステップＳ１３）。
【００３３】
ステップＳ１３の手順が完了すると、ノードＮ１〜Ｎ８は再編成されたリスタートファイルＭｂを読み込み（ステップＳ１４）、気象予測データの算出処理が再起動される（ステップＳ６）。
【００３４】
上記したように、この例では時間の制約が有るため各エリアにおける格子サイズを障害の発生前に比べて大きくする。この手法はプロダクトの精度の点で劣るものの、時間の制約を守ることがより重要である条件においては有効である。
【００３５】
以上の手順により、主としてシステムにハードウェア的な障害が生じた場合のバックアップが実現される。次に、システムにソフトウェア的な障害が生じた場合のバックアップ手順を説明する。
【００３６】
図６は、図１に示される構成におけるバックアップ処理の他の例を示すフローチャートである。管理用ノードＭ１は、各ノードＮ１〜Ｎ１６において演算処理の結果得られる予測データ、すなわちプロダクトが定期的に作成されているか否かをチェックし、例外処理の発生回数などを統計的にログとして保存し、その値からソフトウェアの異常の有無を判定する（ステップＳ２１〜Ｓ２３のループ）。
【００３７】
ソフトウェア異常とはいわゆるバグだけでなく、例えば浮動小数点演算のオーバーフローなどの例外処理件数のカウント値が規定値を超えた状態や、物理的に有り得ない値（例えば絶対零度以下の温度やマイナスの気圧など）が生じた場合なども含む。各ノードＮ１〜Ｎ１６はそれぞれ例外処理件数を自律的にカウントし、監視用ノードＭ１はその値を定期的に収集してその値からソフトウェア異常の有無を判定する。
【００３８】
ステップＳ２３でソフトウェアの異常が検出されると、演算処理にかかるパラメータを変更することによりこの異常に対応することが可能で有るか否かが判定される（ステップＳ２４）。ここで対応可能と判定されると、演算パラメータの変更処理が実施される（ステップＳ２５）。その優先順位は、（演算処理にかかる積分タイムステップの短縮）、（格子サイズの鉛直方向への拡大）、（格子サイズの水平方向への拡大）であり、この順に処理が試行される。
【００３９】
さて、パラメータの値が適宜変更されると、リスタートファイルＭｂが再編成され（ステップＳ２６）、再編成されたリスタートファイルＭｂのメッシュ変換処理が実施される（ステップＳ２７）。次いで各ノードＮ１〜Ｎ１６によりリスタートファイルＭｂが読み込まれ（ステップＳ２８）、気象モデル演算が再起動される（ステップＳ２９）。
【００４０】
以上の手順においては、台風や記録的短時間集中豪雨など、数年に一度というようなまれな気象条件下での計算における例外処理への対処がなされる。例えば図５（ａ）の正常状態においては演算処理ソフトウェアも不具合無く動作しているとして、この状態から図５（ｃ）の状態に至ったとする。図５（ｃ）においては格子サイズ（メッシュのサイズ）が正常時に比べ２倍に拡大されている。ところが格子サイズを大きくし過ぎると、不自然な計算値が算出される可能性が高くなり、正確な結果を得にくくなる。その結果、ソフトウェアに不具合は無くとも期待した性能を得られなくなることがある。図６のフローチャートによればこのような事態への対応もなされる。
【００４１】
以上説明したように本実施形態では、予測対象とする地理的領域を複数のエリアに分割し、各エリアごとに専用の数値計算用ノードＮ１〜Ｎｎを割り当て、エリアごとに気象予測データを個別に算出する。各ノードＮ１〜Ｎｎは演算処理部Ｎａを備え、隣接するエリアに割り当てられた他のノードとＬＡＮを介して情報を授受し、エリア境界における演算結果の連続性を保ちつつ自己に割り当てられたエリアにおける気象予測データを算出するようにしている。
【００４２】
このようにしたので、領域の全てを一台のコンピュータでカバーする従来の方式に比べ、各ノードの処理負担を大幅に軽減できるようになる。その結果、処理速度および処理精度の向上を実現することができる。しかも、各ノードの処理能力は必要最小限で良く、分散処理環境によりトータルでの演算性能の向上が図られるため、同じパフォーマンス１台のコンピュータで得ようとする場合に比べてコストを低減することができる。
【００４３】
さらに本実施形態では、管理用ノードＭ１により各ノードＮ１〜Ｎｎの状態を定期的にチェックするとともに演算処理結果を周期的に蓄積し、いずれかのノードに障害が生じた場合には待機用ノード、あるいは他の健全なノードを利用してバックアップを行ない、演算処理を継続できるようにしている。待機用ノードを予め設ける場合には、障害ノードと待機用ノードとを入れ替え、各ノードにより新たにリスタートファイルを読み込んで処理が継続される。待機用ノードが用意されない場合には、予測領域を再分割して残存するノードに分担を再度割り当て、同様に各ノードによりリスタートファイルを読み込むことにより処理を継続するようにしている。これにより耐障害性能の向上を実現することができる。
【００４４】
これらのことから、演算処理にかかる時間を短縮するとともに障害に対する堅牢性を高めた気象予測システムおよび気象予測方法を低コストで提供することができる。
【００４５】
なお、本発明は上記実施の形態に限定されるものではない。例えば管理用ノードを複数設け、これらの管理用ノード間でバックアップ体制を構築するようにしても良い。また例えば図４，５において領域を８つのエリアに再分割したが、エリアの分割数はこれに限らず、例えば残存するノードの数だけの分割数としても良い。逆に、残存するノードの数よりも分割数が少ない場合には、演算処理に参加しない他の健全なノードを、更なる障害に備えた待機用ノードとして運用するようにしても良い。このほか、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変形実施を行うことができる。
【００４６】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、演算処理にかかる時間を短縮するとともに障害に対する堅牢性を高めた気象予測システムおよび気象予測方法を低コストで提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係わる気象予測システムの実施の形態を示す機能ブロック図。
【図２】図１に示される構成におけるバックアップ処理の一例を示すフローチャート。
【図３】待機用ノードがシステム内に設けられている場合の処理を示す模式図。
【図４】待機用ノードがシステム内に無く、処理時間の制約が無い場合の処理を示す模式図。
【図５】待機用ノードがシステム内に無く、処理時間の制約が有る場合の処理を示す模式図。
【図６】図１に示される構成におけるバックアップ処理の他の例を示すフローチャート。
【符号の説明】
Ｎ１〜Ｎｎ…数値計算用ノード
Ｍ１…管理用ノード
Ｄ…ディスクアレイ装置
Ｎａ…演算処理部
Ｍａ…障害判定処理部
Ｍｂ…再構築処理部
Ｄａ…気象予測データ
Ｄｂ…リスタートファイル
【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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