(57)【要約】  集約方法によっては、センサーデータの分析開始時間を遅らせる恐れがある。  管理ノードは、センサーデバイスで収集したセンサーデータを分析する管理ノードであって、前記センサーデータをデータセンター内のセンターノードで処理するために必要な第１の時間が、所定の閾値より大きいか否かを判断する判定部と、前記第１の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記センターノードで分析する旨を決定する決定部と、を備え、前記判定部は、前記第１の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータを前記センサーデバイスに近い場所に位置するエッジノードで処理するために必要な第２の時間が、前記所定の閾値より大きいか否かを判断し、前記決定部は、前記第２の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記エッジノードで分析する旨を決定する。
2017170088.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサーデバイスで収集したセンサーデータを分析する管理ノードであって、
前記センサーデータをデータセンター内のセンターノードで処理するために必要な第１の時間が、所定の閾値より大きいか否かを判断する判定部と、
前記第１の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記センターノードで分析する旨を決定する決定部と、を備え、
前記判定部は、前記第１の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータを前記センサーデバイスに近い場所に位置するエッジノードで処理するために必要な第２の時間が、前記所定の閾値より大きいか否かを判断し、
前記決定部は、前記第２の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記エッジノードで分析する旨を決定する
ことを特徴とする管理ノード。
【請求項２】
前記決定部は、前記第２の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータの分析をしない旨を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の管理ノード。
【請求項３】
前記決定部は、前記センサーデータを前記センターノード又はエッジノードで分析する旨を決定した場合に、複数のセンサーデータを集約する数を示す集約数を決定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の管理ノード。
【請求項４】
前記決定部は、複数のセンサーデータを分析する効率であるスループット及び前記所定の閾値に基づいて、前記集約数を決定する
ことを特徴とする請求項３に記載の管理ノード。
【請求項５】
前記決定部は、複数のセンサーデータを圧縮する割合である圧縮率及び前記所定の閾値に基づき、前記集約数を決定する
ことを特徴とする請求項３に記載の管理ノード。
【請求項６】
前記判定部は、前記センサーデータの特性に基づいて、前記所定の閾値を決定する
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の管理ノード。
【請求項７】
センサーデバイスで収集したセンサーデータを分析する管理システムであって、
前記センサーデータをデータセンター内のセンターノードで処理するために必要な第１の時間が、所定の閾値より大きいか否かを判断する判定手段と、
前記第１の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記センターノードで分析する旨を決定する決定手段と、を備え、
前記判定手段は、前記第１の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータを前記センサーデバイスに近い場所に位置するエッジノードで処理するために必要な第２の時間が、前記所定の閾値より大きいか否かを判断し、
前記決定手段は、前記第２の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記エッジノードで分析する旨を決定する
ことを特徴とする管理システム。
【請求項８】
前記決定手段は、前記第２の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータの分析をしない旨を決定する
ことを特徴とする請求項７に記載の管理システム。
【請求項９】
前記決定手段は、前記センサーデータを前記センターノード又はエッジノードで分析する旨を決定した場合に、複数のセンサーデータを集約する数を示す集約数を決定する
ことを特徴とする請求項７又は８に記載の管理システム。
【請求項１０】
前記決定手段は、複数のセンサーデータを分析する効率であるスループット及び前記所定の閾値に基づいて、前記集約数を決定する
ことを特徴とする請求項９に記載の管理システム。
【請求項１１】
前記決定手段は、複数のセンサーデータを圧縮する割合である圧縮率及び前記所定の閾値に基づき、前記集約数を決定する
ことを特徴とする請求項９に記載の管理システム。
【請求項１２】
前記判定手段は、前記センサーデータの特性に基づいて、前記所定の閾値を決定する
ことを特徴とする請求項７乃至１１のいずれかに記載の管理システム。
【請求項１３】
センサーデバイスで収集したセンサーデータを分析する管理方法であって、
前記センサーデータをデータセンター内のセンターノードで処理するために必要な第１の時間が、所定の閾値より大きいか否かを判断し、
前記第１の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記センターノードで分析する旨を決定し、
前記第１の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータを前記センサーデバイスに近い場所に位置するエッジノードで処理するために必要な第２の時間が、前記所定の閾値より大きいか否かを判断し、
前記第２の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記エッジノードで分析する旨を決定する
ことを特徴とする管理方法。
【請求項１４】
前記第２の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータの分析をしない旨を決定する
ことを特徴とする請求項１３に記載の管理方法。
【請求項１５】
前記センサーデータを前記センターノード又はエッジノードで分析する旨を決定した場合に、複数のセンサーデータを集約する数を示す集約数を決定する
ことを特徴とする請求項１３又は１４に記載の管理方法。
【請求項１６】
複数のセンサーデータを分析する効率であるスループット及び前記所定の閾値に基づいて、前記集約数を決定する
ことを特徴とする請求項１５に記載の管理方法。
【請求項１７】
複数のセンサーデータを圧縮する割合である圧縮率及び前記所定の閾値に基づき、前記集約数を決定する
ことを特徴とする請求項１５に記載の管理方法。
【請求項１８】
前記センサーデータの特性に基づいて、前記所定の閾値を決定する
ことを特徴とする請求項１３乃至１７のいずれかに記載の管理方法。
【請求項１９】
センサーデバイスで収集したセンサーデータを分析するプログラムであって、
前記センサーデータをデータセンター内のセンターノードで処理するために必要な第１の時間が、所定の閾値より大きいか否かを判断する工程と、
前記第１の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記センターノードで分析する旨を決定する工程と、
前記第１の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータを前記センサーデバイスに近い場所に位置するエッジノードで処理するために必要な第２の時間が、前記所定の閾値より大きいか否かを判断する工程と、
前記第２の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記エッジノードで分析する旨を決定する工程と
を含むことを特徴とするプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能記録媒体。
【請求項２０】
前記第２の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータの分析をしない旨を決定する工程
をさらに含むことを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータ読み取り可能記録媒体。
【請求項２１】
前記センサーデータを前記センターノード又はエッジノードで分析する旨を決定した場合に、複数のセンサーデータを集約する数を示す集約数を決定する工程
をさらに含むことを特徴とする請求項１９又は２０に記載のコンピュータ読み取り可能記録媒体。
【請求項２２】
複数のセンサーデータを分析する効率であるスループット及び前記所定の閾値に基づいて、前記集約数を決定する工程
をさらに含むことを特徴とする請求項２１に記載のコンピュータ読み取り可能記録媒体。
【請求項２３】
複数のセンサーデータを圧縮する割合である圧縮率及び前記所定の閾値に基づき、前記集約数を決定する工程
をさらに含むことを特徴とする請求項２１に記載のコンピュータ読み取り可能記録媒体。
【請求項２４】
前記センサーデータの特性に基づいて、前記所定の閾値を決定する工程
をさらに含むことを特徴とする請求項１９乃至２３のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、管理ノード、管理システム、管理方法およびコンピュータ読み取り可能記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＩｏＴ  （Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｏｆ  Ｔｈｉｎｇｓ）技術の普及に伴い、多種多様なセンサーデバイスが登場している。センサーデバイスは、例えば、一度に送信するデータサイズや、データの送受信間隔、圧縮効率などの特性によって、多種な形態が存在している。【０００３】
また、近年エッジコンピューティングと呼ばれる情報処理技術が登場している。エッジコンピューティングは、エッジ（エッジノード）と呼ばれる、センサーデバイスに地理的に近いコンピューティングリソースを活用する技術である。エッジノードは、物理的に近いリソースを用いることで、低遅延及び高効率な計算処理を可能にする。このエッジノードと、センターノードと呼ばれる、コアネットワーク等に存在するリソースとを協調させて、計算処理を行うことで、エッジノード及びセンターノードのメリットを活かした処理が可能となる。【０００４】
特許文献１は、エッジコンピューティングに関する技術を開示している。特許文献１に記載の技術は、センターノードにあるファイアウォールの機能をエッジノードに静的または動的に移行することにより、負荷分散を実現している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１―２４９８６６号公報
【特許文献２】特開２０１４−０７８７７３号公報
【特許文献３】特開２０１１−０４８５０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載されるようなセンサーデータを集約する場合、適切な収集方式を決定するために、高度な解析が必要になる。例えば、集約するセンサーデータは、集約するセンサーデータの性質またはエッジノードの空キャパシティ等によって、集約する規模および圧縮するサイズが異なる。そのため、例えば、エッジノードが過度にセンサーデータを集約することで、圧縮等に要する時間が生じ、センサーデータの転送に遅延が生じる。つまり、エッジノードのセンサーデータ集約の方法によっては、センサーデータの分析開始時間を遅らせてしまう恐れがある。【０００７】
そこで、本発明の目的は、上述した課題に鑑み、センサーデータの分析開始時間の遅れを低減可能な管理ノード、管理システム、管理方法およびプログラムおよび管理方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様における管理ノードは、センサーデバイスで収集したセンサーデータを分析する管理ノードであって、前記センサーデータをデータセンター内のセンターノードで処理するために必要な第１の時間が、所定の閾値より大きいか否かを判断する判定部と、前記第１の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記センターノードで分析する旨を決定する決定部と、を備え、前記判定部は、前記第１の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータを前記センサーデバイスに近い場所に位置するエッジノードで処理するために必要な第２の時間が、前記所定の閾値より大きいか否かを判断し、前記決定部は、前記第２の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記エッジノードで分析する旨を決定することを特徴とする。【０００９】
本発明の一態様における管理システムは、センサーデバイスで収集したセンサーデータを分析する管理システムであって、前記センサーデータをデータセンター内のセンターノードで処理するために必要な第１の時間が、所定の閾値より大きいか否かを判断する判定手段と、前記第１の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記センターノードで分析する旨を決定する決定手段と、を備え、前記判定手段は、前記第１の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータを前記センサーデバイスに近い場所に位置するエッジノードで処理するために必要な第２の時間が、前記所定の閾値より大きいか否かを判断し、前記決定手段は、前記第２の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記エッジノードで分析する旨を決定することを特徴とする。【００１０】
本発明の一態様における管理方法は、センサーデバイスで収集したセンサーデータを分析する管理方法であって、前記センサーデータをデータセンター内のセンターノードで処理するために必要な第１の時間が、所定の閾値より大きいか否かを判断するステップと、前記第１の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記センターノードで分析する旨を決定するステップと、前記第１の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータを前記センサーデバイスに近い場所に位置するエッジノードで処理するために必要な第２の時間が、前記所定の閾値より大きいか否かを判断するステップと、前記第２の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記エッジノードで分析する旨を決定するステップとを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の一形態における管理ノード、管理システム、管理方法およびプログラムは、センサーデータの分析開始時間の遅れを低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１の実施形態の管理システム１００の構成例である。
【図２】本発明の第１の実施形態の管理システム１００の詳細な構成例である。
【図３】本発明の第１の実施形態のセンサーデバイスの情報の構成例である。
【図４】本発明の第１の実施形態のサービス性能要件の構成例である。
【図５】本発明の第１の実施形態のセンサーデータの集約数に対するスループットの例である。
【図６】本発明の第１の実施形態のシステムデータベースの情報の構成例である。
【図７】本発明の第１の実施形態の管理システムの動作例を示すフローチャートである。
【図８】本発明の第２の実施形態のセンサーデータの集約数に対するスループットの例である。
【図９】本発明の第２の実施形態のシステムデータベースの情報の構成例である。
【図１０】本発明の第３の実施形態の管理システム１００の構成例である。
【図１１】本発明の第３の実施形態の管理システム１００の動作例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態及び実施例について、図面を参照して説明する。各実施形態及び各実施例は、例示であり、本発明は各実施形態及び各実施例に限定されるものではない。なお、この概要に付記した図面参照符号は、理解を助けるための一例として各要素に便宜上付記したものであり、この概要の記載はなんらの限定を意図するものではない。
【００１４】
［第１の実施の形態］
［構成の説明］
本発明の第１の実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。
【００１５】
図１は、本発明の第１の実施形態における管理システム１００の構成例である。
【００１６】
本発明の第１の実施形態における管理システム１００は、センサーデバイス１０と、エッジノード２０と、センターノード３０と、管理ノード４０と、センサーデータ保管部５０とを含む。
【００１７】
なお、図１の構成要素１０から５０を繋ぐ実線は論理的な通信ないし呼び出し可能な関係を示したものであり、本発明の構成要素１０から５０の実装は、この形状で接続されている構成やネットワークに限定されるものではない。
【００１８】
センサーデバイス１０は、分析対象となるセンサーデータを発生させる装置である。センサーデバイス１０は、発生させたセンサーデータを他の装置へ送信する機能を備える。
【００１９】
エッジノード２０は、センサーデバイスに地理的に近いコンピューティングリソースである。エッジノードは、例えば、キャリアネットワークにおいては、基地局に位置するノードである。
【００２０】
エッジノード２０は、例えば、センサーデバイス１０からセンサーデータを取得する。
エッジノード２０は、管理ノード４０が、エッジノード２０においてセンサーデータを分析すると判断した場合には、取得したセンサーデータを分析する。エッジノード２０は、管理ノード４０が、エッジノード２０においてセンサーデータを分析しないと判断した場合には、取得したセンサーデータを集約する。エッジノード２０は、集約したセンサーデータを、センターノード３０へ送信する。
【００２１】
センターノード３０は、例えば、コアネットワークに存在するコンピューティングリソースである。センターノードは、例えば、コアネットワーク内に配置されるノードである。
【００２２】
センターノード３０は、エッジノード２０から、センサーデータを受信する。センターノード３０は、管理ノード４０が、センターノード３０においてセンサーデータを分析すると判断した場合には、取得したセンサーデータを分析する。センターノード３０は、分析した結果を、センサーデータ保管部５０に保存する。
【００２３】
管理ノード４０は、例えば、エッジノード２０から、センサーデータを取得する。管理ノード４０は、エッジノード２０からセンサーデータを取得することに限られず、センターノード３０や、センサーデバイス１０から取得してもよい。管理ノード４０は、取得したセンサーデータからサンプリングを行う。管理ノード４０は、例えば、センサーデータをエッジノード２０から取得してサンプリングを行ってもよいし、センターノード３０やセンサーデバイス１０から取得してサンプリングを行ってもよい。
【００２４】
管理ノード４０は、取得したセンサーデータから、センサーデータの特性を分析する。
管理ノード４０は、センサーデータの特性と、システムの基本性能と、サービス性能要件とから、センサーデータ分析のための集約数を決定する。管理ノード４０は、例えば、決定した集約数をエッジノード２０へ送信する。
【００２５】
図２は、本発明の第１の実施形態における管理システム１００のより詳細な構成例である。
【００２６】
エッジノード２０は、エッジ分析部２１と、データ集約部２２とを含む。
【００２７】
エッジ分析部２１は、センサーデバイス１０から、センサーデータを取得する。エッジ分析部２１は、管理ノード４０が、エッジノード２０においてセンサーデータを分析すると判断した場合には、取得したセンサーデータを分析する。エッジ分析部２１は、管理ノード４０が、エッジノード２０においてセンサーデータを分析しないと判断した場合には、取得したセンサーデータをデータ集約部２２へ転送する。
【００２８】
データ集約部２２は、エッジ分析部２１から取得したセンサーデータをセンターノード３０へ送信する前に、管理ノード４０の定めた集約数で集約する。
【００２９】
センターノード３０は、センター分析部３１と、データ格納部３２とを含む。
【００３０】
センター分析部３１は、エッジノード２０から、センサーデータを受信する。センター分析部３１は、管理ノード４０が、センターノード３０においてセンサーデータを分析すると判断した場合には、取得したセンサーデータを分析する。センター分析部３１は、分析した結果を、データ格納部３２へ送信する。
【００３１】
データ格納部３２は、センター分析部３１から取得したセンサーデータの分析結果を、センサーデータ保管部５０に保存する。
【００３２】
管理ノード４０は、データサンプリング部４１と、データ特性分析部４２と、システム構成算出部４３と、サービス性能要件保管部４４と、システムデータ保管部４５とを含む。
【００３３】
データサンプリング部４１は、例えば、エッジノード２０から、センサーデータを取得する。データサンプリング部４１は、エッジノード２０からセンサーデータを取得することに限られず、センターノード３０や、センサーデバイス１０から取得してもよい。データサンプリング部４１は、例えば、センサーデータを一定量取得し、取得したセンサーデータを、データ特性分析部４２へ転送する。データサンプリング部４１は、例えば、事前に取得したセンサーデータをデータ特性分析部４２へ転送してもよい。
【００３４】
データ特性分析部４２は、データサンプリング部４１から、センサーデータを受信する。データ特性分析部４２は、受信したセンサーデータを分析する。データ特性分析部４２は、例えば、センサーデータの特性を分析する。センサーデータの特性とは、例えば、センサーデータのデータサイズ、データ送信間隔、圧縮効率を含む。データ特性分析部４２は、例えば、センサーデバイスのカタログの情報等から、データサイズおよびデータ送信間隔の情報を取得してもよい。データ特性分析部４２は、センサーデータの分析結果をシステム構成算出部４３へ送信する。
【００３５】
図３は、センサーデバイス１０の特性の例を示す図である。データ特性分析部４２は、データサンプリング部４１が取得したセンサーデータを元に、図３に例示されるようなセンサーデバイス１０の特性を分析する。図３に示すように、データ特性分析部４２は、例えば、センサーデバイス１０の特性として、“１センサーデータあたりのデータサイズが１００バイトであり、１００［ｍｓ］間隔でデータを送信する”旨を分析する。
【００３６】
システム構成算出部４３は、データ特性分析部４２から、サンプリングしたセンサーデータの分析結果を受信する。システム構成算出部４３は、サービス性能要件保管部４４から、管理システム１００の管理するサービスのサービス性能要件を取得する。システム構成算出部４３は、システムデータ保管部４５から、管理システム１００の管理するサービスのシステム基本性能を取得する。
【００３７】
図４は、システム構成算出部４３が取得するサービス性能要件の例を示す図である。システム構成算出部４３は、例えば、サービス性能要件として、“分析処理を２［ｓｅｃ］以内に完了させる必要がある”という要件を取得する。
【００３８】
システム構成算出部４３は、データ特性分析部４２と、サービス性能要件保管部４４と、システムデータ保管部４５とから取得した情報から、管理システム１００に適したシステム構成を判断する。
【００３９】
システム構成算出部４３は、例えば、センサーデータの分析処理を実行するノードを決定する。システム構成算出部４３は、データ集約部２２においてセンサーデータの集約を行わずに、センター分析部３１でセンサーデータの分析を行う場合に、サービス性能要件を満たすか否かを判定する。データ集約部２２においてセンサーデータの集約を行わずに、センター分析部３１でセンサーデータの分析を行ってサービス性能要件を満たす場合、システム構成算出部４３は、センサーデータの分析処理をセンターノード３０で行うことを決定する。
【００４０】
センサーデータの分析処理をセンターノード３０で行う場合、システム構成算出部４３は、データ集約部２２においてセンサーデータの集約に用いるパラメータ（集約数）を決定する。システム構成算出部４３は、例えば、分析完了時間、スループット、リソース利用量の値を用いて、パラメータ（集約数）を決定する。システム構成算出部４３は、例えば、分析完了時間、スループット、リソース利用量の値のいずれかを用いて決定してもよいし、複数の値を用いて決定してもよい。例えば、システム構成算出部４３は、スループットの大きさをパラメータ（集約数）決定に用いる場合、データ集約部２２のデータ集約数は、サービス性能要件を満たす範囲で、スループットが最大化する値を選択する。データ集約部２２のデータ集約数は、例えば、分析処理完了時間が一定値以下となる範囲で、スループットが最大化する値を選択する。例えば、システム構成算出部４３は、複数の評価軸を用いる場合、各値に適当な重みをつけて加算した統合指標を用いて、パラメータ（集約数）の値を決定してもよい。
【００４１】
図６は、センサーデータにおける集約数とスループットの関係の例を示す図である。図６に示すように、当該センサーデータにおいては、集約数が１２の際に、スループットが最大になることがわかる。図６に示すような集約数とスループットの関係は、事前に取得しておいてもよいし、運用時に取得してもよい。
【００４２】
データ集約部２２においてセンサーデータの集約を行わずに、センターノード３０でセンサーデータの分析を行ってサービス性能要件を満たさない場合、システム構成算出部４３は、データ集約部２２においてセンサーデータの集約を行わずに、エッジ分析部２１でセンサーデータの分析処理を行う場合に、サービス性能要件を満たすか否かを判定する。
データ集約部２２においてセンサーデータの集約を行わずに、エッジ分析部２１でセンサーデータの分析処理を行ってサービス要件を満たす場合、システム構成算出部４３は、センサーデータの分析処理をエッジノード２０で行うことを決定する。
【００４３】
センサーデータの分析処理をエッジノード２０で行う場合、システム構成算出部４３は、センサーデータの分析処理をセンターノード３０で行う場合と同様に、データ集約部２２においてセンサーデータの集約に用いるパラメータ（集約数）を決定する。センサーデータの集約はセンサーデータの分析処理後に行うため、集約数によってサービス要件を満たさなくなるということはない。
【００４４】
エッジ分析部２１でセンサーデータの分析処理を行ってサービス要件を満たさない場合、システム構成算出部４３は、サービス性能要件を満たすシステム構成は存在しないと判断して、異常終了する。
【００４５】
システム構成算出部４３は、データ特性分析部４２と、サービス性能要件保管部４４と、システムデータ保管部４５とから取得した情報から、データ集約部２２においてセンサーデータの集約に用いるパラメータ（集約数）を決定する。センサーデータの集約に用いるパラメータ（集約数）は、例えば、センサーデータの集約数や、センサーデータ圧縮の有無、圧縮アルゴリズムを含めてよい。
【００４６】
システム構成算出部４３は、判断した結果を、エッジノード２０へ送信する。
【００４７】
サービス性能要件保管部４４は、管理システム１００においてサービスに求められる条件の情報を保持する。サービス性能要件保管部４４は、例えば、分析処理完了時間、スループット、エッジノード２０で利用可能なリソース量、センターノード３０で利用可能なリソース量を保持する。サービス性能要件保管部４４は、例えば、分析処理完了時間、スループット、エッジノード２０で利用可能なリソース量、センターノード３０で利用可能なリソース量のうち少なくとも１つを保持する。以降の説明では、簡単のために、サービス性能要件保管部４４は、分析処理完了時間を保持するものとする。分析処理完了時間は、エッジノード２０でセンサーデータを受信してから、センサーデータの分析処理が完了するまでの時間である。
【００４８】
システムデータ保管部４５は、管理システム１００におけるシステム基本性能を保持する。システムデータ保管部４５は、例えば、エッジ分析部２１、データ集約部２２、センター分析部３１における処理時間、センターノード３０およびエッジノード２０間のネットワーク遅延情報、各ノードにおけるリソースキャパシティ、センサーデータの集約数とスループットの関係を保持する。システムデータ保管部４５は、例えば、データベースである。
【００４９】
図５は、システムデータ保管部４５が保持するシステム基本性能の例を示す図である。システムデータ保管部４５は、例えば、“エッジノード２０とセンターノード３０の間の遅延時間”として２００［ｍｓ］を記憶する。また、システムデータ保管部４５は、“分析処理にかかる時間”として、エッジノード２０の分析部で実行した場合の処理時間として２００［ｍｓ］を、センターノード３０の分析部で実行した場合の処理時間として２００［ｍｓ］を記憶する。また、システムデータ保管部４５は、“エッジ集約部処理時間”として１００［ｍｓ］を記憶する。
【００５０】
システム構成算出部４３は、図４に例示するシステム構成算出部４３が取得するサービス性能要件と、図６に例示するセンサーデータにおける集約数とスループットの関係と、図５に例示するシステム基本性能とを用いて、サービス性能要件を満たす中で、スループットを最大化するシステム構成およびパラメータ（集約数）を算出する。
【００５１】
例えば、システム構成算出部４３は、まず、データ集約部２２でデータ集約を行わず、分析処理をセンターノードで行った場合に、サービス性能要件を満たすことができるかを確認する。システム構成算出部４３は、例えば、図４に例示するシステム構成算出部４３が取得するサービス性能要件と、図５に例示するシステム基本性能を用いて、分析処理にかかる時間を求める。例えば、システム構成算出部４３は、分析処理にかかる時間として、エッジノードとセンターノード間の遅延２００［ｍｓ］に、センター分析部処理時間２００［ｍｓ］を加算した４００［ｍｓ］を算出し、当該算出した分析処理時間がサービス性能要件を満たすことを確認する。
【００５２】
次に、システム構成算出部４３は、サービス性能要件を満たすことができる最大集約数を決定する。システム構成算出部４３は、例えば、集約数を１５とした場合の分析処理にかかる分析処理最大時間として、“エッジノードとセンターノード間の遅延２００［ｍｓ］＋センター分析部処理時間２００［ｍｓ］＋送信間隔１００［ｍｓ］×１５＋エッジ集約部処理時間１００［ｍｓ］を計算し、計算結果が２［ｓｅｃ］となる。その結果、システム構成算出部４３は、１５を最大集約数として決定する。
【００５３】
センサーデータはデータ集約部２２で１５個たまるまでバッファリングされるため、最初にバッファーに到達したセンサーデータの処理時間完了時間が最大となり、２［ｓｅｃ］となる。すなわち、システム構成算出部４３は、集約数が１５以下の場合には、サービス性能要件を満たすことができることを確認する。
【００５４】
その後、システム構成算出部４３は、センサーデータにおける集約数とスループットの関係に基づいて、集約数を決定する。例えば、システム構成算出部４３は、図５に例示するセンサーデータにおける集約数とスループットの関係を参照して、集約数１５以下の中でスループットを最大化する値を求め、１２として出力する。
【００５５】
以上、本発明の第１の実施形態において、センサーデータの分析処理は、例えば、エッジ分析部２１で実行されてもよいし、センター分析部３１で実行されてもよい。センサーデータの分析処理は、例えば、エッジ分析部２１とセンター分析部３１が協調して実行されてもよい。エッジ分析部２１で分析処理を実行する場合、エッジノード２０は、複数の加工済センサーデータを集約して、センターノード３０へ送信するようにしてもよい。以降の説明では、簡単のために、センサーデータの分析処理は、エッジ分析部２１またはセンター分析部３１のいずれか一方で処理されるものとする。
【００５６】
［動作の説明］
図７は、本発明の第１の実施形態における管理ノード４０の動作例を示すフローチャートである。
【００５７】
管理ノード４０は、まず、データサンプリング部を介してセンサーデータを収集し（Ｓ１０１）、データ特性分析部でセンサーデータの特性を分析する（Ｓ１０２）。
【００５８】
管理ノード４０は、分析された特性情報とシステムデータベースに格納されている分析または集約時間、エッジノードとセンターノード間の遅延情報を元に、センサーデータを集約せず、センターノードで分析処理をした場合の処理完了時間を計算する（Ｓ１０３）。
【００５９】
管理ノード４０は、計算された処理完了時間がサービス性能要件（満たすべき処理完了時間）よりも大きいか否かを判定する（Ｓ１０４）。
【００６０】
管理ノード４０は、計算された処理完了時間がサービス性能要件（満たすべき処理完了時間）以下である場合（Ｓ１０４のＮＯ）、分析処理を行うノードをセンターノードとし（Ｓ１０５）、サービス性能要件を満たす範囲内でスループットを最大化する集約数を計算する（Ｓ１０６）。
【００６１】
一方、管理ノード４０は、計算された処理完了時間がサービス性能要件（満たすべき処理完了時間）よりも大きい場合（Ｓ１０４のＹＥＳ）、センサーデータを集約せず、エッジノードで分析処理を行った場合の処理完了時間を計算する（Ｓ１０７）。
【００６２】
管理ノード４０は、計算された処理完了時間がサービス性能要件（満たすべき処理完了時間）よりも大きいか否かを判定する（Ｓ１０８）
管理ノード４０は、計算された処理完了時間がサービス性能要件より大きい場合（Ｓ１０８のＹＥＳ）、分析処理不可能として異常終了する（Ｓ１０９）。
【００６３】
一方、  処理完了時間がサービス性能要件以下の場合（Ｓ１０８のＮＯ）、分析処理を行うノードをエッジノードとし（Ｓ１１０）、スループットを最大化する集約数を求める（Ｓ１１１）。
【００６４】
上記のとおり、本発明の第１の実施形態の管理システムは、サービス性能要件を満たす中で、スループットを最大化するシステム構成およびパラメータ（集約数）を算出することが可能となる。
【００６５】
［第２の実施の形態］
本願発明の第２の実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。なお、第２の実施形態の技術は、第１の実施形態、後述の実施形態のいずれにも適用可能である。
【００６６】
第２の実施形態の通信システムの構成例は、図１に例示する第１の実施形態の管理システムの構成例と同様であるため、詳細な説明は省略される。
【００６７】
本発明の第２の実施形態は、データ集約部のパラメータ（集約数）の最適値を決定する際、第１の実施形態におけるスループットの値の代わりに、エッジノード２０とセンターノード３０の間のネットワーク使用量を用いる場合の実施形態である。
【００６８】
第２の実施形態の管理システムは、センサーデータを集約した場合、さらに圧縮をかけることで、エッジノード２０とセンターノード３０間のネットワーク使用量を削減する。
【００６９】
図８は、センサーデータにおける集約数と圧縮率の関係の例を示す図である。なお、集約数と圧縮率の関係は、データ特性分析部４２において算出される。なお、センサーデータにおける集約数と圧縮率の関係を算出する場合、圧縮にかかる時間も考慮する必要がある。
【００７０】
図９は、第２の実施形態における、システムデータ保管部４５が保持するシステム基本性能の例を示す図である。図５に例示する第１の実施形態におけるシステム基本性能に加えて、エッジ集約部圧縮時間が格納されている。システムデータ保管部４５は、例えば、エッジ集約部圧縮時間として２００［ｍｓ］を記憶する。
【００７１】
システム構成算出部４３は、図４に例示するシステム構成算出部４３が取得するサービス性能要件と、図８に例示するセンサーデータにおける集約数と圧縮率の関係と、図９に例示するシステム基本性能とを用いて、サービス性能要件を満たす中で、ネットワーク使用量を削減するシステム構成およびパラメータ（集約数）を算出する。
【００７２】
例えば、システム構成算出部４３は、まず、データ集約部２２でデータ集約を行わず、分析処理をセンターノードで行った場合に、サービス性能要件を満たすことができるかを確認する。システム構成算出部４３は、例えば、図４に例示するシステム構成算出部４３が取得するサービス性能要件と、図９に例示するシステム基本性能を用いて、分析処理にかかる時間を求める。例えば、システム構成算出部４３は、分析処理にかかる時間として、エッジノードとセンターノード間の遅延２００［ｍｓ］に、センター分析部処理時間２００［ｍｓ］を加算した４００［ｍｓ］を算出し、当該算出した分析処理時間がサービス性能要件を満たすことを確認する。
【００７３】
次に、システム構成算出部４３は、圧縮を行った場合のサービス性能要件を満たすことができる最大集約数を計算する。
【００７４】
システム構成算出部４３は、例えば、集約数を１３とした場合の分析処理にかかる分析処理最大時間として、“エッジノードとセンターノード間の遅延２００［ｍｓ］＋センター分析部処理時間２００［ｍｓ］＋送信間隔１００［ｍｓ］×１３＋エッジ集約部処理時間１００［ｍｓ］＋エッジ集約部圧縮時間２００［ｍｓ］”を計算し、計算結果が２［ｓｅｃ］となる。その結果、システム構成算出部４３は、１３を最大集約数として決定する。
【００７５】
センサーデータはデータ集約部２２で１３個たまるまでバッファリングされるため、最初にバッファーに到達したセンサーデータの処理時間完了時間が最大となり、２［ｓｅｃ］となる。すなわち、システム構成算出部４３は、集約数が１３以下の場合には、サービス性能要件を満たすことができることを確認する。
【００７６】
その後、システム構成算出部４３は、センサーデータにおける集約数と圧縮率の関係に基づいて、集約数を決定する。例えば、システム構成算出部４３は、図８に例示するセンサーデータにおける集約数とスループットの関係を参照して、例えば集約数を０から増やしていった場合、傾きが初めて一定値以下になる箇所を集約数として決定する。例えば、図８においては、傾きが初めて一定値以下になる箇所は、集約数１０となる。なお、図８に示すように、圧縮率は集約数を増やしていった場合、あまり変化しなくなる傾向があるため、傾きが初めて一定値以下となる箇所を集約するとする決定基準としたが、最大の圧縮率となる集約数を選択してもよい。
【００７７】
上記のとおり、本発明の第２の実施形態の管理システムは、サービス性能要件を満たす中で、ネットワーク使用量を削減するシステム構成およびパラメータ（集約数）を算出することが可能となる。
【００７８】
［第３の実施の形態］
本願発明の第３の実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。なお、第３の実施形態の技術は、第１の実施形態、第２の実施形態のいずれにも適用可能である。
【００７９】
図１０は、本発明の第３の実施形態における管理ノード４００の構成例である。
【００８０】
本発明の第１の実施形態における管理ノード４００は、判定手段と、決定手段とを含む。管理ノード４００は、センサーデバイスから取得したセンサーデータを分析する分析システムである。
【００８１】
管理ノード４００の判定手段１０００は、センサーデータをコアネットワーク内のセンターノードで処理するために必要な第１の時間が、所定の閾値より大きいか否かを判断する。第１の時間は、例えば、センサーデータを集約せず、センターノード３０で処理をした場合の処理完了時間である。所定の閾値は、例えば、サービス性能要件に基づいて定められる。
【００８２】
判定手段１０００は、第１の時間が所定の閾値より大きい場合に、センサーデータをエッジノードで処理するために必要な第２の時間が、当該所定の閾値より大きいか否かを判断する。
【００８３】
決定手段１００１は、第１の時間が所定の閾値以下と判定手段１０００が判定した場合に、センサーデータをセンターノードで分析する旨を決定する。
【００８４】
また、決定手段１００１は、第２の時間が所定の閾値以下の場合に、センサーデータをエッジノードで分析する旨を決定する。
【００８５】
図１１は、本発明の第３の実施形態における管理システム１００の動作例を示すフローチャートである。
【００８６】
管理システム１００の判定手段１０００が、センサーデータをコアネットワーク内のセンターノードで処理するために必要な第１の時間が、所定の閾値より大きいか否かを判断する（Ｓ２０１）。
【００８７】
決定手段１００１は、第１の時間が所定の閾値以下の場合に（Ｓ２０１のＮＯ）、センサーデータをセンターノードで分析する旨を決定する（Ｓ２０２）。
【００８８】
一方、判定手段１０００は、第１の時間が所定の閾値より大きい場合に（Ｓ２０１のＹＥＳ）、センサーデータをエッジノードで処理するために必要な第２の時間が、所定の閾値より大きいか否かを判断する（Ｓ２０３）。
【００８９】
決定手段１００１は、第２の時間が所定の閾値以下の場合に（Ｓ２０３のＮＯ）、センサーデータをエッジノードで分析する旨を決定する（Ｓ２０４）。
【００９０】
一方、決定手段１００１は、第２の時間が所定の閾値より大きい場合に（Ｓ２０３のＹＥＳ）、分析処理不可能として異常終了する（Ｓ２０５）。
【００９１】
本発明の第３の実施形態の管理システムは、サービス性能要件を満たす中で、センサーデータの分析を行う装置（エッジノード、または、センターノード）を決定することができる。
【００９２】
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明は、上記したそれぞれの実施形態に限定されるものではない。本発明は、各実施形態の変形・置換・調整に基づいて実施できる。
また、本発明は、各実施形態を任意に組み合わせて実施することもできる。即ち、本発明は、本明細書の全ての開示内容、技術的思想に従って実現できる各種変形、修正を含む。
また、本発明は、ＳＤＮ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ−Ｄｅｆｉｎｅｄ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）の技術分野にも適用可能である。
【００９３】
また、本発明において、運用装置のコンピュータ、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）又はＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ−Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等が、上述した各実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を実行してもよい。運用装置のコンピュータ、ＣＰＵ又はＭＰＵ等は、例えばＣＤ−Ｒ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）等の各種記憶媒体又はネットワークを介して、上述した各実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を取得してもよい。運用装置が取得するプログラムや該プログラムを記憶した記憶媒体は、本発明を構成することになる。なお、該ソフトウェア（プログラム）は、例えば、運用装置に含まれる所定の記憶部に、予め記憶されていてもよい。運用装置のコンピュータ、ＣＰＵ又はＭＰＵ等は、取得したソフトウェア（プログラム）のプログラムコードを読み出して実行してもよい。
【００９４】
この出願は、２０１６年３月３０日に出願された日本出願特願２０１６−６８７７４を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【００９５】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【００９６】
［付記１］
センサーデバイスで収集したセンサーデータを分析する管理ノードであって、
前記センサーデータをデータセンター内のセンターノードで処理するために必要な第１の時間が、所定の閾値より大きいか否かを判断する判定部と、
前記第１の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記センターノードで分析する旨を決定する決定部と、を備え、
前記判定部は、前記第１の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータを前記センサーデバイスに近い場所に位置するエッジノードで処理するために必要な第２の時間が、前記所定の閾値より大きいか否かを判断し、
前記決定部は、前記第２の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記エッジノードで分析する旨を決定する
ことを特徴とする管理ノード。
【００９７】
［付記２］
前記決定部は、前記第２の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータの分析をしない旨を決定する
ことを特徴とする付記１に記載の管理ノード。
【００９８】
［付記３］
前記決定部は、前記センサーデータを前記センターノード又はエッジノードで分析する旨を決定した場合に、複数のセンサーデータを集約する数を示す集約数を決定する
ことを特徴とする付記１又は２に記載の管理ノード。
【００９９】
［付記４］
前記決定部は、複数のセンサーデータを分析する効率であるスループット及び前記所定の閾値に基づいて、前記集約数を決定する
ことを特徴とする付記３に記載の管理ノード。
【０１００】
［付記５］
前記決定部は、複数のセンサーデータを圧縮する割合である圧縮率及び前記所定の閾値に基づき、前記集約数を決定する
ことを特徴とする付記３に記載の管理ノード。
【０１０１】
［付記６］
前記判定部は、前記センサーデータの特性に基づいて、前記所定の閾値を決定する
ことを特徴とする付記１乃至５のいずれかに記載の管理ノード。
【０１０２】
［付記７］
センサーデバイスで収集したセンサーデータを分析する管理システムであって、
前記センサーデータをデータセンター内のセンターノードで処理するために必要な第１の時間が、所定の閾値より大きいか否かを判断する判定手段と、
前記第１の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記センターノードで分析する旨を決定する決定手段と、を備え、
前記判定手段は、前記第１の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータを前記センサーデバイスに近い場所に位置するエッジノードで処理するために必要な第２の時間が、前記所定の閾値より大きいか否かを判断し、
前記決定手段は、前記第２の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記エッジノードで分析する旨を決定する
ことを特徴とする管理システム。
【０１０３】
［付記８］
前記決定手段は、前記第２の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータの分析をしない旨を決定する
ことを特徴とする付記７に記載の管理システム。
【０１０４】
［付記９］
前記決定手段は、前記センサーデータを前記センターノード又はエッジノードで分析する旨を決定した場合に、複数のセンサーデータを集約する数を示す集約数を決定する
ことを特徴とする付記７又は８に記載の管理システム。
【０１０５】
［付記１０］
前記決定手段は、複数のセンサーデータを分析する効率であるスループット及び前記所定の閾値に基づいて、前記集約数を決定する
ことを特徴とする付記９に記載の管理システム。
【０１０６】
［付記１１］
前記決定手段は、複数のセンサーデータを圧縮する割合である圧縮率及び前記所定の閾値に基づき、前記集約数を決定する
ことを特徴とする付記９に記載の管理システム。
【０１０７】
［付記１２］
前記判定手段は、前記センサーデータの特性に基づいて、前記所定の閾値を決定する
ことを特徴とする付記７乃至１１のいずれかに記載の管理システム。
【０１０８】
［付記１３］
センサーデバイスで収集したセンサーデータを分析する管理方法であって、
前記センサーデータをデータセンター内のセンターノードで処理するために必要な第１の時間が、所定の閾値より大きいか否かを判断し、
前記第１の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記センターノードで分析する旨を決定し、
前記第１の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータを前記センサーデバイスに近い場所に位置するエッジノードで処理するために必要な第２の時間が、前記所定の閾値より大きいか否かを判断し、
前記第２の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記エッジノードで分析する旨を決定する
ことを特徴とする管理方法。
【０１０９】
［付記１４］
前記第２の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータの分析をしない旨を決定する
ことを特徴とする付記１３に記載の管理方法。
【０１１０】
［付記１５］
前記センサーデータを前記センターノード又はエッジノードで分析する旨を決定した場合に、複数のセンサーデータを集約する数を示す集約数を決定する
ことを特徴とする付記１３又は１４に記載の管理方法。
【０１１１】
［付記１６］
前記決定手段は、複数のセンサーデータを分析する効率であるスループット及び前記所定の閾値に基づいて、前記集約数を決定する
ことを特徴とする付記１５に記載の管理方法。
【０１１２】
［付記１７］
複数のセンサーデータを圧縮する割合である圧縮率及び前記所定の閾値に基づき、前記集約数を決定する
ことを特徴とする付記１５に記載の管理方法。
【０１１３】
［付記１８］
前記センサーデータの特性に基づいて、前記所定の閾値を決定する
ことを特徴とする付記１３乃至１７のいずれかに記載の管理方法。
【０１１４】
［付記１９］
センサーデバイスで収集したセンサーデータを分析するプログラムであって、
前記センサーデータをデータセンター内のセンターノードで処理するために必要な第１の時間が、所定の閾値より大きいか否かを判断する工程と、
前記第１の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記センターノードで分析する旨を決定する工程と、
前記第１の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータを前記センサーデバイスに近い場所に位置するエッジノードで処理するために必要な第２の時間が、前記所定の閾値より大きいか否かを判断する工程と、
前記第２の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記エッジノードで分析する旨を決定する工程と
を含むことを特徴とするプログラム。
【０１１５】
［付記２０］
前記第２の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータの分析をしない旨を決定する工程
をさらに含むことを特徴とする付記１９に記載のプログラム。
【０１１６】
［付記２１］
前記センサーデータを前記センターノード又はエッジノードで分析する旨を決定した場合に、複数のセンサーデータを集約する数を示す集約数を決定する工程
をさらに含むことを特徴とする付記１９又は２０に記載のプログラム。
【０１１７】
［付記２２］
複数のセンサーデータを分析する効率であるスループット及び前記所定の閾値に基づいて、前記集約数を決定する工程
をさらに含むことを特徴とする付記２１に記載のプログラム。
【０１１８】
［付記２３］
複数のセンサーデータを圧縮する割合である圧縮率及び前記所定の閾値に基づき、前記集約数を決定する工程
をさらに含むことを特徴とする付記２１に記載のプログラム。
【０１１９】
［付記２４］
前記センサーデータの特性に基づいて、前記所定の閾値を決定する工程
をさらに含むことを特徴とする付記１９乃至２３のいずれかに記載のプログラム。
【符号の説明】
【０１２０】
１０  センサーデバイス
２０  エッジノード
２１  エッジ分析部
２２  データ集約部
３０  センターノード
３１  センター分析部
３２  データ格納部
４０  管理ノード
４１  データサンプリング部
４２  データ特性分析部
４３  システム構成算出部
４４  サービス性能要件保管部
４５  システムデータ保管部
５０  センサーデータ保管部
１００  管理システム
４００  管理ノード
１０００  判定手段
１００１  決定手段
【図１】
2017170088.tif 000003
【図２】
2017170088.tif 000004
【図３】
2017170088.tif 000005
【図４】
2017170088.tif 000006
【図５】
2017170088.tif 000007
【図６】
2017170088.tif 000008
【図７】
2017170088.tif 000009
【図８】
2017170088.tif 000010
【図９】
2017170088.tif 000011
【図１０】
2017170088.tif 000012
【図１１】
2017170088.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】平成30年9月20日(2018.9.20)
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、管理ノード、管理システム、管理方法およびプログラムに関する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサーデバイスで収集したセンサーデータを分析する管理ノードであって、
前記センサーデータをデータセンター内のセンターノードで処理するために必要な第１の時間が、所定の閾値より大きいか否かを判断する判定部と、
前記第１の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記センターノードで分析する旨を決定する決定部と、を備え、
前記判定部は、前記第１の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータを前記センサーデバイスに近い場所に位置するエッジノードで処理するために必要な第２の時間が、前記所定の閾値より大きいか否かを判断し、
前記決定部は、前記第２の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記エッジノードで分析する旨を決定する
ことを特徴とする管理ノード。
【請求項２】
前記決定部は、前記第２の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータの分析をしない旨を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の管理ノード。
【請求項３】
前記決定部は、前記センサーデータを前記センターノード又はエッジノードで分析する旨を決定した場合に、複数のセンサーデータを集約する数を示す集約数を決定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の管理ノード。
【請求項４】
前記決定部は、複数のセンサーデータを分析する効率であるスループット及び前記所定の閾値に基づいて、前記集約数を決定する
ことを特徴とする請求項３に記載の管理ノード。
【請求項５】
前記決定部は、複数のセンサーデータを圧縮する割合である圧縮率及び前記所定の閾値に基づき、前記集約数を決定する
ことを特徴とする請求項３に記載の管理ノード。
【請求項６】
前記判定部は、前記センサーデータの特性に基づいて、前記所定の閾値を決定する
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の管理ノード。
【請求項７】
センサーデバイスで収集したセンサーデータを分析する管理システムであって、
前記センサーデータをデータセンター内のセンターノードで処理するために必要な第１の時間が、所定の閾値より大きいか否かを判断する判定手段と、
前記第１の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記センターノードで分析する旨を決定する決定手段と、を備え、
前記判定手段は、前記第１の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータを前記センサーデバイスに近い場所に位置するエッジノードで処理するために必要な第２の時間が、前記所定の閾値より大きいか否かを判断し、
前記決定手段は、前記第２の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記エッジノードで分析する旨を決定する
ことを特徴とする管理システム。
【請求項８】
センサーデバイスで収集したセンサーデータを分析する管理方法であって、
前記センサーデータをデータセンター内のセンターノードで処理するために必要な第１の時間が、所定の閾値より大きいか否かを判断し、
前記第１の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記センターノードで分析する旨を決定し、
前記第１の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータを前記センサーデバイスに近い場所に位置するエッジノードで処理するために必要な第２の時間が、前記所定の閾値より大きいか否かを判断し、
前記第２の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記エッジノードで分析する旨を決定する
ことを特徴とする管理方法。
【請求項９】
センサーデバイスで収集したセンサーデータを分析するプログラムであって、
前記センサーデータをデータセンター内のセンターノードで処理するために必要な第１の時間が、所定の閾値より大きいか否かを判断する工程と、
前記第１の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記センターノードで分析する旨を決定する工程と、
前記第１の時間が前記所定の閾値より大きい場合に、前記センサーデータを前記センサーデバイスに近い場所に位置するエッジノードで処理するために必要な第２の時間が、前記所定の閾値より大きいか否かを判断する工程と、
前記第２の時間が前記所定の閾値以下の場合に、前記センサーデータを前記エッジノードで分析する旨を決定する工程と
を含むことを特徴とするプログラム。
【国際調査報告】
2017170088.tif 000014
2017170088.tif 000015