(57)【要約】【課題】異なるマシンで構成されるシステムに対しても、パラメトリックジョブの最適なジョブスケジューリングを行う。【解決手段】ジョブスケジューリング装置１０１は、Ｎ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNのそれぞれに対し、パラメトリックジョブ群１０２のいずれか１つのパラメトリックジョブを試行実行させる試行実行部１１１と、Ｎ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNの試行実行結果の情報を収集する情報収集部１１２と、Ｎ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNの試行実行結果に基づいて、パラメトリックジョブ群１０２のスケジューリングを行うスケジュール処理部１１３とを有する。【選択図】図１
2007272653.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数種のマシンを各々１台以上含むシステムに対して、複数のパラメトリックジョブを割り当てるスケジューリングを行うジョブスケジューリング装置において、
前記複数種のマシンの各々に対し、前記複数のパラメトリックジョブのいずれか１つを試行実行させる試行実行手段と、
前記複数種のマシンの各々のパラメトリックジョブの試行実行結果を収集する情報収集手段と、
前記複数種のマシンの各々のパラメトリックジョブの試行実行結果に基づいて、前記複数のパラメトリックジョブのスケジューリングを行うスケジューリング処理手段と、を有するジョブスケジューリング装置。
【請求項２】
前記情報収集手段は、前記複数種のマシンの各々の試行実行時間を取得し、
前記スケジューリング処理手段は、前記複数種のマシンの各々の試行実行時間に基づいて、前記複数のパラメトリックジョブを最小時間で実行するためのスケジューリングを行う、請求項１に記載のジョブスケジューリング装置。
【請求項３】
前記システムにＮ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNが含まれている場合に、Ｊ個のパラメトリックジョブを最小時間で実行する場合、
前記情報収集手段は、前記Ｎ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNの各々の試行実行時間を取得し、
前記スケジューリング処理手段は、前記Ｎ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNの各々の試行実行時間をＴ1，Ｔ2，・・・，ＴN、台数をＥ1，Ｅ2，・・・，ＥNと定義したとき、マシンＭｘ（ｘ＝１，２，・・・，Ｎ）の各々に割り当てるジョブ数Ａxを、
【数１】
2007272653.tif 000014
【数２】
2007272653.tif 000015
により求める、請求項１に記載のジョブスケジューリング装置。
【請求項４】
前記情報収集手段は、前記複数種のマシンの各々の消費電力を取得し、
前記スケジューリング処理手段は、前記複数種のマシンの各々の消費電力に基づいて、前記複数のパラメトリックジョブを最小消費電力で実行するためのスケジューリングを行う、請求項１に記載のジョブスケジューリング装置。
【請求項５】
前記システムにＮ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNが含まれている場合に、Ｊ個のパラメトリックジョブを最小消費電力で実行する場合、
前記情報収集手段は、前記Ｎ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNの各々の消費電力を取得し、
前記スケジューリング処理手段は、Ｎ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNのうち消費電力が最小のマシンをＭ’1、マシンＭ’1の台数をＥ’1と定義したとき、マシンＭ’1の各々に割り当てるジョブ数Ａ1を、
【数３】
2007272653.tif 000016
により求める、請求項１に記載のジョブスケジューリング装置。
【請求項６】
前記情報収集手段は、前記複数種のマシンの各々の試行実行時間と消費電力を取得し、
前記スケジューリング処理手段は、前記複数種のマシンの各々の試行実行時間と消費電力に基づいて、マシンの利用率を最小とする設定下で、前記複数のパラメトリックジョブを最小消費電力で実行するためのスケジューリングを行う、請求項１に記載のジョブスケジューリング装置。
【請求項７】
前記システムにＮ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNが含まれている場合に、マシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNの利用率を最小とする設定下で、Ｊ個のパラメトリックジョブを最小消費電力で実行する場合、
前記情報収集手段は、前記Ｎ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNの各々の試行実行時間と消費電力とを取得し、
前記スケジューリング処理手段は、
Ｊ個のパラメトリックジョブを実行するために利用すべきマシン台数Ｋを求め、
前記Ｎ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNの各々を消費電力が小さい順にソートして、先頭のマシンからＭ’1，Ｍ’2，・・・，Ｍ’Nと定義するとともに、マシンＭ’1，Ｍ’2，・・・，Ｍ’Nの消費電力をＦ’1，Ｆ’2，・・・，Ｆ’N、台数をＥ’1，Ｅ’2，・・・，Ｅ’N、試行実行時間をＴ’1，Ｔ’2，・・・，Ｔ’Nと定義し、
Ｅ’1，Ｅ’2，・・・，Ｅ’Nを順次加算してＫ以上になったときのＥ’M（１≦Ｍ≦Ｎ）を、
【数４】
2007272653.tif 000017
により定義したとき、マシンＭ’ｘ（ｘ＝１，２，・・・，Ｍ）の各々に割り当てるジョブ数Ａxを、
【数５】
2007272653.tif 000018
【数６】
2007272653.tif 000019
により求める、請求項１に記載のジョブスケジューリング装置。
【請求項８】
複数種のマシンを各々１台以上含むシステムに対して、複数のパラメトリックジョブを割り当てるスケジューリングを行うジョブスケジューリング方法において、
前記複数種のマシンの各々に対し、前記複数のパラメトリックジョブのいずれか１つを試行実行させる試行実行ステップと、
前記複数種のマシンの各々のパラメトリックジョブの試行実行結果を収集する情報収集ステップと、
前記複数種のマシンの各々のパラメトリックジョブの試行実行結果に基づいて、前記複数のパラメトリックジョブのスケジューリングを行うスケジューリング処理ステップと、を有するジョブスケジューリング方法。
【請求項９】
前記情報収集ステップでは、前記複数種のマシンの各々の試行実行時間を取得し、
前記スケジューリング処理ステップでは、前記複数種のマシンの各々の試行実行時間に基づいて、前記複数のパラメトリックジョブを最小時間で実行するためのスケジューリングを行う、請求項８に記載のジョブスケジューリング方法。
【請求項１０】
前記システムにＮ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNが含まれている場合に、Ｊ個のパラメトリックジョブを最小時間で実行する場合、
前記情報収集ステップでは、前記Ｎ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNの各々の試行実行時間を取得し、
前記スケジューリング処理ステップでは、前記Ｎ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNの各々の試行実行時間をＴ1，Ｔ2，・・・，ＴN、台数をＥ1，Ｅ2，・・・，ＥNと定義したとき、マシンＭｘ（ｘ＝１，２，・・・，Ｎ）の各々に割り当てるジョブ数Ａxを、
【数７】
2007272653.tif 000020
【数８】
2007272653.tif 000021
により求める、請求項８に記載のジョブスケジューリング方法。
【請求項１１】
前記情報収集ステップでは、前記複数種のマシンの各々の消費電力を取得し、
前記スケジューリング処理ステップでは、前記複数種のマシンの各々の消費電力に基づいて、前記複数のパラメトリックジョブを最小消費電力で実行するためのスケジューリングを行う、請求項８に記載のジョブスケジューリング方法。
【請求項１２】
前記システムにＮ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNが含まれている場合に、Ｊ個のパラメトリックジョブを最小消費電力で実行する場合、
前記情報収集ステップでは、前記Ｎ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNの各々の消費電力を取得し、
前記スケジューリング処理ステップでは、Ｎ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNのうち消費電力が最小のマシンをＭ’1、マシンＭ’1の台数をＥ’1と定義したとき、マシンＭ’1の各々に割り当てるジョブ数Ａ1を、
【数９】
2007272653.tif 000022
により求める、請求項８に記載のジョブスケジューリング方法。
【請求項１３】
前記情報収集ステップでは、前記複数種のマシンの各々の試行実行時間と消費電力を取得し、
前記スケジューリング処理ステップでは、前記複数種のマシンの各々の試行実行時間と消費電力に基づいて、マシンの利用率を最小とする設定下で、前記複数のパラメトリックジョブを最小消費電力で実行するためのスケジューリングを行う、請求項８に記載のジョブスケジューリング方法。
【請求項１４】
前記システムにＮ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNが含まれている場合に、マシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNの利用率を最小とする設定下で、Ｊ個のパラメトリックジョブを最小消費電力で実行する場合、
前記情報収集ステップでは、前記Ｎ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNの各々の試行実行時間と消費電力とを取得し、
前記スケジューリング処理ステップでは、
Ｊ個のパラメトリックジョブを実行するために利用すべきマシン台数Ｋを求め、
前記Ｎ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNの各々を消費電力が小さい順にソートして、先頭のマシンからＭ’1，Ｍ’2，・・・，Ｍ’Nと定義するとともに、マシンＭ’1，Ｍ’2，・・・，Ｍ’Nの消費電力をＦ’1，Ｆ’2，・・・，Ｆ’N、台数をＥ’1，Ｅ’2，・・・，Ｅ’N、試行実行時間をＴ’1，Ｔ’2，・・・，Ｔ’Nと定義し、
Ｅ’1，Ｅ’2，・・・，Ｅ’Nを順次加算してＫ以上になったときのＥ’M（１≦Ｍ≦Ｎ）を、
【数１０】
2007272653.tif 000023
により定義したとき、マシンＭ’ｘ（ｘ＝１，２，・・・，Ｍ）の各々に割り当てるジョブ数Ａxを、
【数１１】
2007272653.tif 000024
【数１２】
2007272653.tif 000025
により求める、請求項８に記載のジョブスケジューリング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ジョブスケジューリング装置およびジョブスケジューリング方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、複数のマシンからなるシステムに対し、ジョブのスケジューリングを行うスケジューリング装置が多数開示されている（例えば、特許文献１，２参照）
ところで、従来のジョブスケジューリング装置は、システムが同一のマシンで構成されていることを前提としている。そのため、どのマシンでジョブを実行しても同じ実行時間となること、また、どのマシンもジョブを実行する際に同じシステムリソースを使用すること、を前提としてジョブのスケジューリングを行うことになる。
【０００３】
そのため、ジョブ自体は同一で、パラメータのみ異なるパラメトリックジョブのスケジューリングを行う場合にも、マシンを区別することなく、パラメトリックジョブを実行可能なマシンに同じ数ずつのパラメトリックジョブを割り当てるという単純なスケジューリングを行えば良い。
【特許文献１】特開２００２−３５８２９３号公報
【特許文献２】国際公開第０３／０８３６９３号パンフレット
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、現状では、異なるマシンで構成されるシステムも多く存在する。このようなシステムにおいては、従来のジョブスケジューリング方法を行うと、早く実行が終了してしまうマシンと実行がなかなか終わらないマシンが出てきてしまう。
【０００５】
このような状況は、最速で実行結果を得たいユーザにとっても、マシン利用率を向上させたい管理者にとっても、満足できない状況となっている。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、異なるマシンで構成されるシステムに対しても、パラメトリックジョブの最適なジョブスケジューリングを行うことができるジョブスケジューリング装置およびジョブスケジューリング方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために本発明は、
複数種のマシンを各々１台以上含むシステムに対して、複数のパラメトリックジョブを割り当てるスケジューリングを行うジョブスケジューリング装置において、
前記複数種のマシンの各々に対し、前記複数のパラメトリックジョブのいずれか１つを試行実行させる試行実行手段と、
前記複数種のマシンの各々のパラメトリックジョブの試行実行結果を収集する情報収集手段と、
前記複数種のマシンの各々のパラメトリックジョブの試行実行結果に基づいて、前記複数のパラメトリックジョブのスケジューリングを行うスケジューリング処理手段と、を有することを特徴とするものである。
【０００８】
なお、前記情報収集手段は、前記複数種のマシンの各々の試行実行時間を取得し、
前記スケジューリング処理手段は、前記複数種のマシンの各々の試行実行時間に基づいて、前記複数のパラメトリックジョブを最小時間で実行するためのスケジューリングを行うこととしても良い。
【０００９】
また、前記情報収集手段は、前記複数種のマシンの各々の消費電力を取得し、
前記スケジューリング処理手段は、前記複数種のマシンの各々の消費電力に基づいて、前記複数のパラメトリックジョブを最小消費電力で実行するためのスケジューリングを行うこととしても良い。
【００１０】
また、前記情報収集手段は、前記複数種のマシンの各々の試行実行時間と消費電力を取得し、
前記スケジューリング処理手段は、前記複数種のマシンの各々の試行実行時間と消費電力に基づいて、マシンの利用率を最小とする設定下で、前記複数のパラメトリックジョブを最小消費電力で実行するためのスケジューリングを行う。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したように本発明によれば、試行実行手段が、複数種のマシンの各々に対し、複数のパラメトリックジョブのいずれか１つを試行実行させ、情報収集手段が、複数種のマシンの各々の試行実行結果を収集し、スケジューリング処理手段が、複数種のマシンの各々の試行実行結果に基づいて、複数のパラメトリックジョブのスケジューリングを行う構成としている。
【００１２】
そのため、システムが複数種のマシンで構成されている場合にも、パラメトリックジョブを適切にスケジューリングすることができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下に、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。
【００１４】
図１を参照すると、本実施形態のジョブスケジューリング装置１０１は、システム１０３に対し、パラメトリックジョブ群１０２の最適なスケジューリングを行う。
【００１５】
パラメトリックジョブ群１０２のパラメトリックジョブのそれぞれは、ジョブ自体は同一で、パラメータのみが異なる。すなわち、パラメトリックジョブのそれぞれは、同一のマシンで実行した場合の実行時間は同一になる。
【００１６】
システム１０３は、Ｎ種のマシンをそれぞれ１台以上含み、Ｎ種のマシンをそれぞれＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNとする。また、Ｍ1，Ｍ2，・・・，ＭNのマシンの集まりを、それぞれマシン群（Ｍ1）１０４1、マシン群（Ｍ2）１０４2、・・・、マシン群（ＭN）１０４Nとする。また、マシン群Ｍ1，Ｍ2，・・・，ＭNのマシンの中で現時点でジョブを実行可能な台数を、それぞれＥ1，Ｅ2，・・・，ＥNとする。
【００１７】
ジョブスケジューリング装置１０１は、Ｎ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNのそれぞれに対し、パラメトリックジョブ群１０２のいずれか１つのパラメトリックジョブを試行実行させる試行実行部１１１と、Ｎ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNの試行実行結果の情報を収集する情報収集部１１２と、Ｎ種のマシンＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNの試行実行結果に基づいて、パラメトリックジョブ群１０２のスケジューリングを行うスケジュール処理部１１３とを有する。
【００１８】
以下、図１に示したスケジューリング装置１０１によるスケジューリング方法について説明する。
【００１９】
スケジューリング装置１０１は、最適なスケジューリング方法として、次の（１）〜（３）のいずれかを実行するためのスケジューリングを行う。
（１）パラメトリックジョブ群１０２を最短時間で実行
（２）パラメトリックジョブ群１０２を最小消費電力で実行
（３）最小マシン利用率設定下でパラメトリックジョブ群１０２を最小消費電力で実行
以下、上記の（１）〜（３）のスケジューリング方法の各々について説明する。
（１）パラメトリックジョブ群１０２を最短時間で実行
まず、試行実行部１１１は、試行実行を行う。具体的には、試行実行部１１１は、図１に示すようにＮ種のマシン群Ｍ1，Ｍ2，・・・，ＭNの１つのマシンに対し、パラメトリックジョブ群１０２のいずれか１つのパラメトリックジョブを試行実行させる。
【００２０】
次に、情報収集部１１２は、Ｎ種のマシン群Ｍ1，Ｍ2，・・・，ＭNの各マシンが実行した実行時間を測定する。ここでは、マシン群Ｍ1，Ｍ2，・・・，ＭNの各マシンの実行時間が、それぞれＴ1，Ｔ2，・・・，ＴNであったとする。
【００２１】
ここで、スケジューリング処理部１１３は、マシン群Ｍx（ｘ＝１，２，・・・，Ｎ）のスケジューリング指数Ｓxを数式１のように定義する。
【００２２】
【数１】
2007272653.tif 000003
【００２３】
この場合、パラメトリックジョブ群１０２の全ジョブ数をＪとすると、スケジュール処理部１１３は、各マシン群Ｍxのマシン１台あたりに割り当てるジョブ数Ａxを、数式２のように求める。
【００２４】
【数２】
2007272653.tif 000004
【００２５】
実際には、数式２で求まる値は小数となる場合があるため、スケジュール処理部１１３は、少数点以下の端数処理を次のように行う。
【００２６】
まず、各マシンのジョブ数の値の小数点以下だけを比較し、小数点以下の値が大きい順にマシンをソートする。
【００２７】
次に、各マシンのジョブ数の小数点以下を切り捨てて仮ジョブ数を決定する。
【００２８】
次に、各マシンの仮ジョブ数を合計し、実際に実行するジョブ数との差を取る。この差を残ジョブ数とする。
【００２９】
その後、ソートした順番に先頭のマシンからジョブを１つずつ、残ジョブ数と同じになるまで割り当てる。
（２）パラメトリックジョブ群１０２を最小消費電力で実行
まず、試行実行部１１１は、試行実行を行う。具体的には、試行実行部１１１は、図１に示すようにＮ種のマシン群Ｍ1，Ｍ2，・・・，ＭNの１つのマシンに対し、パラメトリックジョブ群１０２のいずれか１つのパラメトリックジョブを試行実行させる。
【００３０】
次に、情報収集部１１２は、マシン群Ｍ1，Ｍ2，・・・，ＭNの各マシンによるパラメトリックジョブの実行時に、ハードウェアモニタリングによる消費電力の測定が可能なマシンについては、ハードウェアモニタリングにより消費電力を測定する。一方、ハードウェアモニタリングによる消費電力の測定が不可能なマシンについては、ＣＰＵ使用率などを測定し、その値とマシン仕様から予め設定していた予測電力関数とから消費電力の予測値を導出する。ここでは、マシン群Ｍ1，Ｍ2，・・・，ＭNの各マシンの消費電力が、それぞれＦ1，Ｆ2，・・・，ＦNであったとする。
【００３１】
次に、スケジューリング処理部１１３は、Ｆ1，Ｆ2，・・・，ＦNを小さい順にソートし、先頭からＦ’1，Ｆ’2，・・・，Ｆ’Nとする。
【００３２】
上記の入れ換えが数式３のように行われたと仮定する。
【００３３】
【数３】
2007272653.tif 000005
【００３４】
この場合、スケジューリング処理部１１３は、同様にＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNについても数式４のような入れ替えを行い、Ｍ’1，Ｍ’2，・・・，Ｍ’Nとする。
【００３５】
【数４】
2007272653.tif 000006
【００３６】
また、スケジューリング処理部１１３は、同様の並べ替えをＥ1，Ｅ2，・・・，ＥNについても行い、Ｅ’1，Ｅ’2，・・・，Ｅ’Nとする。
【００３７】
この場合、マシン群Ｍ’1の各マシンでパラメトリックジョブ群１０２の全ジョブを実行すれば、パラメトリックジョブ群１０２を最小消費電力で実行することができる。
【００３８】
マシン群Ｍ’1のマシンの数はＥ’1台であるので、スケジューリング処理部１１３は、マシン群Ｍ’1のマシン１台あたりに割り当てるジョブ数Ａ1を、数式５のように求める。
【００３９】
【数５】
2007272653.tif 000007
【００４０】
この場合も、数式５で求まる値が小数となる場合があるため、スケジューリング処理部１１３は、（１）と同様の端数処理を行う。
（３）最小マシン利用率設定下でパラメトリックジョブ群１０２を最小消費電力で実行
まず、試行実行部１１１は、試行実行を行う。具体的には、試行実行部１１１は、図１に示すようにＮ種のマシン群Ｍ1，Ｍ2，・・・，ＭNの１つのマシンに対し、パラメトリックジョブ群１０２のいずれか１つのパラメトリックジョブを試行実行させる。
【００４１】
本スケジューリング方法の場合、情報収集部１１２は、マシン群Ｍ1，Ｍ2，・・・，ＭNの各マシンが実行した実行時間Ｔと消費電力Ｆとを収集する。ここでは、マシン群Ｍ1，Ｍ2，・・・，ＭNの各マシンの実行時間が、それぞれＴ1，Ｔ2，・・・，ＴNであり、マシン群Ｍ1，Ｍ2，・・・，ＭNの各マシンの消費電力が、それぞれＦ1，Ｆ2，・・・，ＦNであったとする。
【００４２】
次に、試行実行部１１１は、最小マシン利用率がＲであれば、パラメトリックジョブ群１０２を実行するために利用すべきマシン台数Ｋを、数式６のように求める。
【００４３】
【数６】
2007272653.tif 000008
【００４４】
次に、スケジューリング処理部１１３は、Ｆ1，Ｆ2，・・・，ＦNを小さい順にソートし、先頭からＦ’1，Ｆ’2，・・・，Ｆ’Nとする。
【００４５】
上記の入れ換えが数式７のように行われたと仮定する。
【００４６】
【数７】
2007272653.tif 000009
【００４７】
この場合、スケジューリング処理部１１３は、同様にＭ1，Ｍ2，・・・，ＭNについても数式８のような入れ替えを行い、Ｍ’1，Ｍ’2，・・・，Ｍ’Nとする。
【００４８】
【数８】
2007272653.tif 000010
【００４９】
また、スケジューリング処理部１１３は、同様の並べ替えをＥ1，Ｅ2，・・・，ＥNとＴ1，Ｔ2，・・・，ＴNについても行い、それぞれＥ’1，Ｅ’2，・・・，Ｅ’NとＴ’1，Ｔ’2，・・・，Ｔ’Nとする。
【００５０】
次に、スケジューリング処理部１１３は、マシン台数がＫ以上になるまで、Ｅ’1，Ｅ’2，・・・を順次加算していく。ここでは、Ｅ’M（１≦Ｍ≦Ｎ）を加算した時点でＫ以上になったとする。
【００５１】
この場合、スケジューリング処理部１１３は、使用台数がＫちょうどになるように、Ｅ’Mを数式９のように定義する。
【００５２】
【数９】
2007272653.tif 000011
【００５３】
ここで、スケジューリング処理部１１３は、マシン群Ｍ’x（ｘ＝１，２，・・・，Ｍ）のスケジューリング指数Ｓ’xを数式１０のように定義する。
【００５４】
【数１０】
2007272653.tif 000012
【００５５】
この場合、パラメトリックジョブ群１０２の全ジョブ数をＪとすると、スケジューリング処理部１１３は、各マシン群Ｍ’xのマシン１台あたりに割り当てるジョブ数Ａxを、数式１１のように求める。
【００５６】
【数１１】
2007272653.tif 000013
【００５７】
この場合も、数式１０で求まる値が小数となる場合があるため、スケジューリング処理部１１３は、（１）と同様の端数処理を行う。
【００５８】
上述したように本実施形態においては、試行実行部１１１が、マシン群Ｍ1〜ＭNの各マシンに対し、パラメトリックジョブ群１２のいずれかを試行実行させ、情報収集部１１２が、マシン群Ｍ1〜ＭNの各マシンの試行実行結果を収集し、スケジューリング処理部１１３が、マシン群Ｍ1〜ＭNの各マシンの試行実行結果に基づいてパラメトリックジョブ群１２のスケジューリングを行う。
【００５９】
そのため、システム１０３が複数種のマシン群Ｍ1〜ＭNで構成されている場合にも、パラメトリックジョブ群１２を適切にスケジューリングすることができる。
【００６０】
また、ユーザやシステム管理者は、（１）パラメトリックジョブ群１０２を最短時間で実行、（２）パラメトリックジョブ群１０２を最小消費電力で実行、（３）最小マシン利用率設定下でパラメトリックジョブ群１０２を最小消費電力で実行するといった３種類のスケジューリング方法を選ぶことができる。
【００６１】
また、本実施形態のジョブスケジュール方法は、非常に単純であることから、小規模なプログラムを追加するだけで実現することができる。
【００６２】
なお、本実施形態では、単純なマシン構成で、かつ、シングルジョブであるものとして説明を行ったが、本発明は、１台のマシンが複数のＣＰＵを持つような場合や、ジョブが並列ジョブであるような場合も適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明の一実施形態によるスケジューリング装置の構成を示す図である。
【符号の説明】
【００６４】
１０１    スケジューリング装置
１０２    パラメトリックジョブ群
１０３    システム
１０４1〜１０４N    マシン群
１１１    試行実行部
１１２    情報収集部
１１３    スケジュール処理部
【図１】
2007272653.tif 000026