(57)【要約】【課題】特許文献１のＭ２Ｍ通信システムのサーバは、サービスの起動が遅延し、自身の負荷の低減率を自ら制御できないという問題があった。【解決手段】本発明のサーバは、収集デバイスから所定のデータ収集方法でデータを収集する収集機能部と、サーバの負荷を監視し、サーバが所定の閾値を超えた高負荷状態であるかを判定するサーバ負荷監視機能部と、サーバ負荷監視機能部が前記高負荷状態と判定した場合、データ収集に関する優先度を求め、データ収集に関する優先度に応じて、前記サーバの負荷が低減するように新たな前記データ収集方法を決定するデータ収集方法決定機能部と、を備え、データ収集方法決定機能部は、新たに決定したデータ収集方法を収集機能部に通知し、収集機能部は、通知されたデータ収集方法にて収集デバイスからデータを収集する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの収集デバイスに接続されたサーバであって、
前記収集デバイスから所定のデータ収集方法でデータを収集する収集機能部と、
前記サーバの負荷を監視し、前記サーバが所定の閾値を超えた高負荷状態であるかを判定するサーバ負荷監視機能部と、
前記サーバ負荷監視機能部が前記高負荷状態と判定した場合、データ収集に関する優先度を求め、前記データ収集に関する優先度に応じて、前記サーバの負荷が低減するように新たな前記データ収集方法を決定するデータ収集方法決定機能部と、を備え、
前記データ収集方法決定機能部は、新たに決定した前記データ収集方法を前記収集機能部に通知し、前記収集機能部は、通知された前記データ収集方法にて前記収集デバイスからデータを収集する、
ことを特徴とするサーバ。
【請求項２】
前記サーバは、前記データと前記データに関連するサービスのサービス起動条件を用いて、サービスの起動に関する状態の判定を行い、その判定結果を出力する解析機能部を備え、
前記データ収集方法決定機能部は、前記判定結果に対応する値と、前記データに関連するサービスの優先度に対応する値との加重平均値を、前記データ収集に関する優先度とする、
ことを特徴とする請求項１に記載のサーバ。
【請求項３】
前記データ収集方法決定機能部は、前記データ収集に関する優先度が比較的低い前記収集デバイスのデータ収集を抑制するように前記データ収集方法を決定する、
ことを特徴とする請求項１乃至２のいずれか１項に記載のサーバ。
【請求項４】
前記解析機能部は、前記収集デバイス毎にサーバリソース使用量を計測し、
前記データ収集方法決定機能部は、前記サーバリソース使用量が比較的多い前記収集デバイス、若しくは少なくとも１つの前記サーバリソース使用量の重み付け加算値が所定の目標値、若しくは目標値以上となる前記収集デバイスについて、そのデータ収集を抑制するように新たな前記データ収集方法を決定する、
ことを特徴とする請求項１乃至２のいずれか１項に記載のサーバ。
【請求項５】
データ収集方法決定機能部は、前記収集機能部が複数の前記データを収集する場合、前記データ毎に前記データ収集に関する優先度を求め、前記データ収集に関する優先度の比較的低い前記データのデータ収集を抑制するように新たな前記データ収集方法を決定し、
さらに、前記データ収集方法決定機能部は、新たに決定した前記データ収集方法を前記収集機能部に通知し、前記収集機能部は、前記データ単位に、通知された前記データ収集方法にて前記データを収集する、
ことを特徴とする、請求項１乃至３のいずれか１項に記載のサーバ。
【請求項６】
前記解析機能部は、前記収集デバイスの前記データ毎に前記サーバリソース使用量を計測し、
データ収集方法決定機能部は、データ毎に前記データ収集に関する優先度と前記サーバリソース使用量との重み付け加算値を求め、前記重み付け加算値が比較的小さなデータについて、そのデータ収集を抑制するように新たな前記データ収集方法を決定し、
さらに、前記データ収集方法決定機能部は、新たに決定した前記データ収集方法を前記収集機能部に通知し、前記収集機能部は、前記データ単位に、通知された前記データ収集方法にて前記収集デバイスから前記データを収集する、
ことを特徴とする、請求項４に記載のサーバ。
【請求項７】
前記データ収集方法決定機能部は、次回データ収集を行うタイミングが、前記データ収集方法を決定する時点から比較的近い前記収集デバイスについて、前記データ収集を抑制するように新たなデータ収集方法を決定する、
ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載のサーバ。
【請求項８】
前記データ収集方法決定機能部は、前記サーバの負荷が所定の閾値を下回る状態となった場合に、抑制した前記データ収集方法でデータ収集を行う前記収集デバイスについて、所定の通常時の収集方法に戻すことを決定する、
ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載のサーバ。
【請求項９】
少なくとも１つの収集デバイスとサーバから構成される通信システムであって、
前記サーバは、前記収集デバイスから所定のデータ収集方法でデータを収集する収集機能部と、前記サーバの負荷を監視し、前記サーバが所定の閾値を超えた高負荷状態であるかを判定するサーバ負荷監視機能部と、前記サーバ負荷監視機能部が前記高負荷状態と判定した場合、データ収集に関する優先度を求め、前記データ収集に関する優先度に応じて、前記サーバの負荷が低減するように新たな前記データ収集方法を決定するデータ収集方法決定機能部と、を備え、
前記データ収集方法決定機能部は、新たに決定した前記データ収集方法を前記収集機能部に通知し、前記収集機能部は、通知された前記データ収集方法に基づいて前記収集デバイスに前記データを要求し、前記収集デバイスは、前記サーバからの要求に応じ、蓄積する前記データを前記サーバに送信する収集受付機能部を備える、
ことを特徴とする通信システム。
【請求項１０】
サーバは、収集デバイスから所定のデータ収集方法でデータを収集し、前記サーバの負荷を監視し、前記サーバが所定の閾値を超えた高負荷状態であると判定した場合、データ収集に関する優先度を求め、前記データ収集に関する優先度に応じて、前記サーバの負荷が低減するように新たな前記データ収集方法を決定し、決定した前記データ収集方法にて前記収集デバイスからデータを収集する、
ことを特徴とする通信方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サーバ、通信システム、負荷制御方法に関し、特に、Ｍ２Ｍ（Ｍａｃｈｉｎｅ  ｔｏ  Ｍａｃｈｉｎｅ）サービスを提供するサーバ、通信システム、負荷制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ビルや家などに設置されるセンサ、センサの集合体である車や携帯端末等のデバイス（以下、収集デバイスと総称する）からデータをサーバが収集し、様々なサービスを実現するＭ２Ｍサービスが注目を浴びている。このＭ２Ｍサービスは、農場・工場の生産管理や、テレマティクス、ホームオートメーション等、様々な所で活用されている。例えば、農場に関しては、次のようなサービスが提供される。
【０００３】
まず、農地に設置したセンサ等の収集デバイスから温度・湿度・日照量などのデータがサーバに収集される。サーバは、収集したデータを分析し、現在の土壌状態や農作物の育成状態を利用者に通知したり、必要な作業の指示を出したりする。このようなＭ２Ｍサービスは、農業経営者に対しては、従来よりも高品質の農作物の生産や安定した生産を生むためのサポートをするものと、期待される。また、Ｍ２Ｍサービスは、農業経験のない利用者に対しては、農作物の育成に十分な知識がなくても簡単に農作物を作ることを可能にすると、期待される。
【０００４】
上述のＭ２Ｍサービスのサーバは、センサ等の収集デバイスからデータを収集し、蓄積し、データを解析する機能を持つ。また、このサーバは、データの解析結果に応じたサービスを起動する機能を持つ。この際、サーバは、データの解析結果が起動条件(以下、サービス起動条件という)を満たすかを確認した上で、サーバ上に配置されるアプリケーションや、サービス提供者が保持する別のサーバ上に配置されるアプリケーションを実行して、サービスを起動する。さらに、サーバは、サーバにアクセスするＭ２Ｍサービスの利用者やサービスからの要求に応じて、過去に蓄積しているデータをＭ２Ｍサービスの利用者やサービスに返送したり、最新のデータの収集や解析を行ったり、アクチュエータの制御等の処理を行う機能も持つ。なお、センサ等の収集デバイスは、Ｍ２Ｍサービスを提供するサーバに収集したデータを送信する機能を持つ。
【０００５】
しかし、上述のサーバは、収集デバイスからデータを一度に受けたり、サービスやＭ２Ｍサービス利用者から要求を一斉に受けたりするような事象が起こると、サーバの負荷が急激に高まる課題があった。なぜなら、サーバは、要求やデータを一斉に受けることで、その要求やデータに応じた各種処理、例えば、データベースの処理、データ収集、データ解析、サービスの起動、アクチュエータ制御等を同時に実行しなければならないからである。サーバの負荷が急激に高まった結果、過負荷状態となると、例えば、Ｍ２Ｍサービスが停止したり、データ収集が困難になったり、サーバに予期せぬ障害が出たりする。
【０００６】
このような事象は、例えば事故や災害の発生時などに発生すると考えられる。一例として地震発生時について説明すると、地震の発生により、地震センサはサーバに震度情報を送る。また、火災探知機や機器故障を知らせるセンサなどもサーバにデータを送ることになる。地震が広域であればあるほど、多くのセンサがサーバにデータを送ることが考えられる。これらのデータを受けたサーバは、それらのデータに基づいて関連するサービスを起動する。この時、サーバは、関連するサービスを複数起動する状況が考えられる。例えば、例えば、地震センサ１つにしても、地震警告を行う一斉通知サービスだけでなく、ユーザ個々に登録しているサービスもサーバは起動する。さらに、これらのサービスが起動されると、これらサービスの要求に応じた処理、例えば、最新のセンサデータの収集、地震地の動画データの収集、利用者への一斉通知をサーバはすることになる。同時にユーザからのアクセスも増えることも考えられるため、サーバの処理負荷は、急激に高まってしまう。
【０００７】
上述の課題を解決することができる技術が、例えば、特許文献１に開示されている。
【０００８】
特許文献１に開示されているシステムは、ＳＮＭＰ（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）マネージャとエージェントから構成されるシステムである。マネージャは、負荷情報生成手段とコマンド生成手段を備え、エージェントは、送信制御手段を備える。
【０００９】
負荷情報生成手段は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）占有率、トラップ受信状況、及び負荷事象発生時間から現在の負荷状態を示すマネージャ負荷情報を生成する。上述のトラップ受信状況とは、エージェントからの状態変化通知コマンドの受信状況であり、上述の負荷事象発生時間とは、マネージャが定期的に実行する処理が何秒後に実行されるかを示す情報である。また、コマンド生成手段は、マネージャ負荷情報を含むコマンドを生成し、該コマンドをエージェントに送信する。さらに、送信制御手段は、コマンドに含まれるマネージャ負荷情報に基づいて、状態変化通知コマンドの送信を制御する。
【００１０】
特許文献１に開示されているシステムは、例えば、以下のように動作する。
【００１１】
マネージャは、ＣＰＵ占有率、トラップ受信状況、及び負荷事象発生時間から現在の負荷状態を示すマネージャ負荷情報を負荷情報生成手段にて生成する。このマネージャは、エージェントにマネージャ負荷情報を含むコマンドを送信する。さらに、マネージャ負荷情報を含むコマンドを受け取ったエージェントは、そのコマンドが持つマネージャの負荷情報に基づいて、状態通知コマンドの送信を制御する。
【００１２】
上述の構成や動作により、エージェントがマネージャの負荷状態を考慮して状態通知コマンドの送信を制御する為、マネージャは、負荷が急激に高まりにくくなり、例え、高負荷状態となっても、その負荷を低減することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】国際公開第２００８／１４９４５５号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかし、特許文献１のマネージャとエージェントの機能を、上述のサーバと収集デバイスに適用した通信システム（以下、「特許文献１のＭ２Ｍ通信システム」という）は、サービスが起動するタイミングが遅れるという問題があった。また、特許文献１のＭ２Ｍ通信システムのサーバは、自身の負荷を自ら低減できないという問題もあった。
【００１５】
その理由としては、特許文献１のＭ２Ｍ通信システムは、データを収集する方法をサーバではなく、収集デバイスで決定するからである。収集デバイスはサーバへの負荷を低減させる際、サーバへのデータ送信を遅らせる。その結果、サーバにおいて、データの解析が遅延し、サービス起動条件を満たす解析結果が得られるまで、サービスの起動が遅延してしまう。また、上述の通り、収集デバイスから入力されるデータによって、サービスを起動するタイミングが変わる為、サーバは、自身の負荷を自ら、低減することができなかった。
【００１６】
本発明は、上記課題を解決するサーバ、通信システム、通信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】
【００１７】
上記目的を達成するために、本発明のサーバは、少なくとも１つの収集デバイスに接続されたサーバであって、前記収集デバイスから所定のデータ収集方法でデータを収集する収集機能部と、前記サーバの負荷を監視し、前記サーバが所定の閾値を超えた高負荷状態であるかを判定するサーバ負荷監視機能部と、前記サーバ負荷監視機能部が前記高負荷状態と判定した場合、データ収集に関する優先度を求め、前記データ収集に関する優先度に応じて、前記サーバの負荷が低減するように新たな前記データ収集方法を決定するデータ収集方法決定機能部と、を備え、前記データ収集方法決定機能部は、新たに決定した前記データ収集方法を前記収集機能部に通知し、前記収集機能部は、通知された前記データ収集方法にて前記収集デバイスからデータを収集する。
【００１８】
上記目的を達成するために、本発明の通信システムは、少なくとも１つの収集デバイスとサーバから構成される通信システムであって、前記サーバは、前記収集デバイスから所定のデータ収集方法でデータを収集する収集機能部と、前記サーバの負荷を監視し、前記サーバが所定の閾値を超えた高負荷状態であるかを判定するサーバ負荷監視機能部と、前記サーバ負荷監視機能部が前記高負荷状態と判定した場合、データ収集に関する優先度を求め、前記データ収集に関する優先度に応じて、前記サーバの負荷が低減するように新たな前記データ収集方法を決定するデータ収集方法決定機能部と、を備え、
前記データ収集方法決定機能部は、新たに決定した前記データ収集方法を前記収集機能部に通知し、前記収集機能部は、通知された前記データ収集方法に基づいて前記収集デバイスに前記データを要求し、前記収集デバイスは、前記サーバからの要求に応じ、蓄積する前記データを前記サーバに送信する収集受付機能部を備える。
【００１９】
上記目的を達成するために、本発明の通信方法は、サーバは、収集デバイスから所定のデータ収集方法でデータを収集し、前記サーバの負荷を監視し、前記サーバが所定の閾値を超えた高負荷状態であると判定した場合、データ収集に関する優先度を求め、前記データ収集に関する優先度に応じて、前記サーバの負荷が低減するように新たな前記データ収集方法を決定し、新たに決定した前記データ収集方法にて前記収集デバイスからデータを収集する。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、Ｍ２Ｍサービスを提供する通信システムのサーバは、高負荷時であってもサービスの起動を遅延させず、また自身の負荷を自ら低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の第１の実施の形態における、Ｍ２Ｍサービスを提供する通信システムの構成例を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態における、収集デバイス１５０の識別子とサービスの関連付けの一例を示す図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態における、サービスとサービス起動条件の関連付けの一例を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態における、サービスの識別子、そのサービスの起動に関する状態、および収集元識別子との関連付けの一例を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態における、サービスの識別子とサービスの優先度を示す情報との関連付けの一例を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態における、収集元識別子とデータ収集方法の関連付けの一例を示す図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態における、解析機能部１０４でのサービスの起動に関する状態を判定する動作を表すフローチャートである。
【図８−（１）】本発明の第１の実施の形態における、解析機能部１０４がサービス起動条件に近い状態、あるいは遠い状態を判断する動作の説明図である。
【図８−（２）】本発明の第１の実施の形態における、解析機能部１０４がサービス起動条件に近い状態、あるいは遠い状態を判断する動作の説明図である。
【図９】本発明の第１の実施の形態における、データ収集方法決定機能部１１０での新たな収集方法を決定する動作を表すフローチャートである。
【図１０】本発明の第１の実施の形態における、サーバ１００でのサービス起動状態判定動作を表すシーケンス図である。
【図１１】本発明の第１の実施の形態における、サーバ１００でのサーバ負荷低減動作を表すシーケンス図である。
【図１２】本発明の第２の実施の形態における、Ｍ２Ｍサービスを提供する通信システムの構成例を示す図である。
【図１３】本発明の第２の実施の形態における、解析機能部１２０４でのサービスの起動に関する状態を判定する動作を表すフローチャートである。
【図１４】本発明の第２の実施の形態における、データ収集方法決定機能部１２１０のデバイス収集方法決定動作を表すフローチャートである。
【図１５】本発明の第２の実施の形態における、サーバ１２００でのサービス起動状態判定動作を表すシーケンス図である。
【図１６】本発明の第２の実施の形態における、サーバ１２００でのサーバ負荷低減動作を表すシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
次に本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００２３】
［第１の実施の形態］
［構成の説明］
図１は、本発明の第１の実施の形態における、Ｍ２Ｍサービスを提供する通信システムの構成例を示す図である。図１に示されるように、第１の実施の形態における、Ｍ２Ｍサービスを提供する通信システムは、サーバ１００と少なくとも１つの収集デバイス１５０から構成される。サーバ１００は、図１では省略するがネットワークを介して収集デバイス１５０と接続される。
【００２４】
以下、各部の構成及び機能を説明する。
【００２５】
（１）サーバ１００の構成の説明
サーバ１００は、収集機能部１０１と、データ収集方法記憶機能部１０２と、データ記憶機能部１０３と、解析機能部１０４と、登録サービス記憶機能部１０５と、サービス起動条件記憶機能部１０６と、サービス実行部１０７とを用いて構成される。加えて、サーバ１００は、サービス起動状態記憶機能部１０８と、サーバ負荷監視機能部１０９と、データ収集方法決定機能部１１０と、サービス優先度記憶機能部１１１とを用いて構成される。
【００２６】
解析機能部１０４は、収集機能部１０１と、データ記憶機能部１０３と、登録サービス記憶機能部１０５と、サービス起動条件記憶機能部１０６と、サービス実行部１０７と、サービス起動状態記憶機能部１０８に接続される。また、収集機能部１０１は、データ収集方法記憶機能部１０２と、データ記憶機能部１０３と、解析機能部１０４と、データ収集方法決定機能部１１０に接続される。また、収集機能部１０１は、少なくとも１つの収集デバイス１５０それぞれと接続される。さらに、データ収集方法決定機能部１１０は、収集機能部１０１と、データ収集方法記憶機能部１０２と、サービス起動状態記憶機能部１０８と、サーバ負荷監視機能部１０９と、サービス優先度記憶機能部１１１に接続される。
【００２７】
（２）収集デバイス１５０の構成の説明
収集デバイス１５０は、収集受付機能部１５１から構成される。収集受付機能部１５１は、サーバ１００の収集機能部１０１と接続される。収集デバイス１５０は、データを収集し、サーバと通信手段を持つデバイスである。例えば、収集デバイス１５０は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）や温度計測などのセンサデバイスであってもよい。また、収集デバイス１５０は、複数のセンサデバイスをまとめるコーディネータ、ゲートウェイ、あるいは車、携帯端末、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）等であってもよい。
【００２８】
次に、第１の実施の形態における、Ｍ２Ｍサービスを提供する通信システムの機能を説明する。まず、通信システムを構成するサーバ１００の各部位の機能を説明する。
【００２９】
（３）サーバ１００を構成する各部位の機能説明
（３−１）収集機能部１０１の機能
収集機能部１０１は、サーバ１００が起動した際（初期化時）、データ収集方法記憶機能部１０２に、収集デバイス１５０毎に定められるデータ収集方法を要求する。例えば、データ収集方法は、収集機能部１０１が各収集デバイス１５０からデータを収集するタイミングを含んでいてもよい。収集機能部１０１は、データ収集方法をデータ収集方法記憶機能部１０２から受け取り、収集デバイス毎に把握する。また、収集機能部１０１は、把握したデータ収集方法で、収集デバイス１５０の収集受付機能部１５１からデータを収集する。この際、収集機能部１０１は、把握したデータ収集方法に基づいて収集受付機能部１５１にデータを送付するよう要求し、収集受付機能部１５１からデータを収集するとしてもよい。収集機能部１０１は、データを収集する度に、収集したデータを、収集元の収集デバイス１５０に対応する識別子（以下、収集元識別子という）と関連付けてデータ記憶機能部１０３に記録させる。また、収集機能部１０１は、収集元識別子を解析機能部１０４に通知する。収集元識別子の具体例としては、ＩＰアドレスやＭＡＣアドレス、収集デバイス１５０を特定できる番号、あるいはそれらの組み合わせをさす。収集デバイス１５０を特定できる番号は、収集デバイス１５０が収集データに付与するものであってもよい。
【００３０】
さらに、収集機能部１０１は、データ収集方法決定機能部１１０からデータ収集方法を更新した旨の通知を受け取ると、データ収集方法記憶機能部１０２に対し、更新された収集方法を要求する。収集機能部１０１は、データ収集方法記憶機能部１０２から更新されたデータ収集方法を取得し、過去に把握したデータ収集方法を更新する。収集機能部１０１は、更新したデータ収集方法で、収集デバイス１５０からデータを収集し、データを収集する度に、収集したデータを、収集元識別子と関連付けてデータ記憶機能部１０３に記録させる。
【００３１】
（３−２）データ収集方法記憶機能部１０２の機能
データ収集方法記憶機能部１０２は、収集元識別子とデータ収集方法とを関連付けて記憶する。データ収集方法記憶機能部１０２は、関連付けられた収集元識別子とデータ収集方法を、それを要求する収集機能部１０１とデータ収集方法決定機能部１１０に渡す。また、データ収集方法記憶機能部１０２は、データ収集方法決定機能部１１０からの要求に応じて、記憶しているデータ収集方法を、新たなデータ収集方法に更新する。さらに、データ収集方法記憶機能部１０２は、収集機能部１０１にデータ収集方法を更新した旨の通知を行う。
【００３２】
なお、データ収集方法記憶機能部１０２には、本実施の形態のユーザによって、所定のデータ収集方法（通常時のデータ収集方法）が予め設定される。従い、データ収集方法記憶機能部１０２は、予め設定された通常時のデータ収集方法、若しくは、その後更新されるデータ収集方法（抑制されたデータ収集方法）を記憶する。
【００３３】
（３−３）データ記憶機能部１０３の機能
データ記憶機能部１０３は、収集機能部１０１からデータと収集元識別子とを受信し、記憶する。また、データ記憶機能部１０３は、解析機能部１０４からデータを要求される。データ記憶機能部１０３は、解析機能部１０４に要求されたデータを渡す。
【００３４】
（３−４）解析機能部１０４の機能
解析機能部１０４は、収集機能部１０１から収集元識別子を受け取り、この収集元識別子を登録サービス記憶機能部１０５に通知する。解析機能部１０４は、収集元識別子に対応するサービスの識別子を、登録サービス記憶機能部１０５から受け取る。サービスの識別子とは、収集デバイス１５０が取得したデータに関連して起動されるサービスを表す識別子である。（３−５）に後述するが、サービスの識別子は登録サービス記憶機能部１０５に予め記憶される。
【００３５】
また、解析機能部１０４は、サービスの識別子をサービス起動条件記憶機能部１０６に通知し、サービス起動条件記憶機能部１０６から、サービスの識別子に対応するサービス起動条件を受け取る。解析機能部１０４は、サービス起動条件に記載のデータを要求し、これらデータをデータ記憶機能部１０３から受け取る。解析機能部１０４は、収集したデータ、収集元識別子とサービスの識別子、サービス起動条件を用いて、サービスの起動に関する状態の判定を行う。この判定については、後述の（５）にて説明を行う。解析機能部１０４は、後述の（５）の判定により、サービスを起動する状態であると判定すると、そのサービスに関連するアプリケーション等の実行をサービス実行部１０７に要求し、サービスを起動する。あるいは、解析機能部１０４は、後述の（５）の判定により、サービス起動条件に対して近い状態、若しくは遠い状態と判定する。この場合、解析機能部１０４は、収集元識別子、サービスの識別子、サービスの起動に関する状態を関連付けた関連情報を、サービス起動状態記憶機能部１０８に通知し、記録させる。
【００３６】
（３−５）登録サービス記憶機能部１０５の機能
登録サービス記憶機能部１０５は、収集デバイス１５０の識別子、すなわち収集元識別子とサービスの識別子とを関連付けて記憶する。登録サービス記憶機能部１０５は、解析機能部１０４から収集元識別子が通知されると、収集元識別子に対応するサービスの識別子を解析機能部１０４に通知する。
【００３７】
ここで、図２は、収集デバイス１５０の識別子、すなわち収集元識別子とサービスの関連付けの一例を示す図である。例えば、図２では、デバイスＡ（に対応する収集元識別子）にはサービス１が、デバイスＢ（に対応する収集元識別子）にはサービス２が関連付けられている。またデバイスＣ（に対応する収集元識別子）にはサービス１、３が関連付けられている。図２のサービスは、サービスの識別子であってもよい。なお、上述の関連づけられた情報は、例えば、本実施の形態のユーザ、例えば、サービス利用者やＰｌａｔｆｏｒｍ提供者等のサーバ使用者が、登録サービス記憶機能部１０５に予め記憶させるものであってもよい。また、登録サービス記憶機能部１０５が初期設定時に生成するものであってもよい。さらに、上述の関連づけられた情報は、本実施の形態のユーザ、例えば、サービサ、すなわちプロバイダ等のサービス提供者が、本実施の形態のサーバ１００に接続した別のサーバから登録サービス記憶機能部１０５に予め記憶させるものであってもよい。図中では、デバイスＡ、デバイスＢ、デバイスＣに対応する収集元識別子は単にデバイスＡ、デバイスＢ、デバイスＣと記載している。
【００３８】
（３−６）サービス起動条件記憶機能部１０６の機能
サービス起動条件記憶機能部１０６は、サービスの識別子ごとにサービス起動条件を関連付けて記憶する。サービス起動条件記憶機能部１０６は、サービスの識別子が通知されると、この識別子に関連するサービス起動条件を解析機能部１０４に通知する。
【００３９】
ここで、図３は、サービスとサービス起動条件の関連付けの一例を示す図である。図３では、サービス１が起動条件（い）に、サービス２が起動条件（ろ）に、サービス３が起動条件（は）と（に）に関連付けられている。図３のサービスは、サービスの識別子であってもよい。また、サービス起動条件は、サービスの起動有無を判定するための条件であって、この条件とデータの種類を指定する情報やそのデータの収集期間を示す情報等が関連付けられている。ここで、データの種類としては、例えば、温度、湿度、位置情報、写真、動画、あるいは機器管理情報などがある。また、データの収集期間を示す情報としては、例えば、最新の情報、時間、期間、などがある。また、サービスの起動有無を判定するための条件としては、例えば、データの値／範囲／データの統計結果／判定プログラムを用いてもよい。
【００４０】
（３−７）サービス実行部１０７の機能
サービス実行部１０７は、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ（登録商標）、Ｃ言語などで記述される複数のプログラム、アプリケーションを格納し、これらを解析機能部１０４からの要求によって起動し、サービスを提供する。
【００４１】
（３−８）サービス起動状態記憶機能部１０８の機能
サービス起動状態記憶機能部１０８は、解析機能部１０４から収集元識別子、サービスの識別子、およびサービスの起動に関する状態を関連付けた関連情報を受け取り、記憶する。
【００４２】
サービス起動状態記憶機能部１０８は、データ収集方法決定機能部１１０からの要求に応じて、関連情報をデータ収集方法決定機能部１１０に渡す。
【００４３】
ここで、図４は、収集デバイス１５０の識別子、すなわち収集元識別子、サービス、およびそのサービスの起動に関する状態との関連付けの一例を示す図である。図４のサービスは、サービスの識別子であってもよい。図４では、例えば、デバイスＡに対応する収集元識別子にサービス１が関連付けられており、このサービス１の起動に関する状態が「近い」と登録されている。図中では、デバイスＡ、Ｂ、Ｃに対応する収集元識別子は、単にデバイスＡ、Ｂ、Ｃとしている。
【００４４】
（３−９）サーバ負荷監視機能部１０９の機能
サーバ負荷監視機能部１０９は、サーバ１００の負荷を常時監視し、所定の負荷状況（閾値）と比較してサーバ１００が高負荷状態かどうかを判定し、閾値を越える為、高負荷状態であると判断する場合は、その監視結果をデータ収集方法決定機能部１１０に通知する。さらにサーバ負荷監視機能部１０９は、データ収集方法決定機能部１１０からの要求に応じて、現在の監視結果をデータ収集方法決定機能部１１０に渡す。ここでの監視結果は、サーバの負荷状態を表す情報であり、負荷状況の判定結果、さらにサーバのＣＰＵ使用率やメモリ使用率などのサーバリソース使用量を指す。
【００４５】
本サーバの負荷が高くなる状況としては、例えば、収集機能部１０１が多数の収集デバイス１５０からのデータを受け取る処理が考えられる。それによって、これらのデータをデータ記憶機能部１０３に記録する処理、またはデータを解析する解析機能部１０４での処理などによって、サーバリソース使用量が増加し、サーバの負荷が高まることが考えられる。あるいは図１の構成図には明記していないが、サービス実行部１０７が自身の起動やユーザの要求を受けて、多数のサービスが一斉に起動する状況が例として挙げられる。さらに、このとき、起動した多数のサービス実行部１０７のアプリケーション等が、データの取得・解析要求を解析機能部１０４に出すことで、収集機能部１０１や解析機能部１０４によるサーバリソース使用量が増大し、サーバ負荷が高まることも考えられる。
【００４６】
（３−１０）データ収集方法決定機能部１１０の機能
データ収集方法決定機能部１１０は、サーバ負荷監視機能部１０９から監視結果を受信する。データ収集方法決定機能部１１０は、高負荷状態の監視結果を受信すると、データ収集方法記憶機能部１０２に、各収集デバイスにおける現在のデータ収集方法に関する情報、すなわち収集元識別子とデータ収集方法を要求する。そして、データ収集方法決定機能部１１０は、現在の各収集デバイスの収集方法に関する情報を、データ収集方法記憶機能部１０２から受信する。また、データ収集方法決定機能部１１０は、収集元識別子、サービスの識別子、およびサービスの起動に関する状態を関連付けた関連情報をサービス起動状態記憶機能部１０８に要求する。データ収集方法決定機能部１１０は、関連情報をサービス起動状態記憶機能部１０８から受信する。さらに、データ収集方法決定機能部１１０は、サービス優先度記憶機能部１１１にサービスの優先度を示す情報を要求する。データ収集方法決定機能部１１０は、サービスの優先度を示す情報をサービス優先度記憶機能部１１１から受信する。
【００４７】
ここで、サービスの優先度を示す情報とは、サービス毎に、そのサービスの品質や遅延の許容などの情報に基づいて、サーバが処理する優先度（サービスの優先度）を規定した情報である。すなわち、サービスの優先度を示す情報は、サービスの識別子にサービスの優先度を関連付けた情報である。サービスの優先度を示す情報は、サービス提供者との契約時などに規定され、本実施の形態のユーザによってサービス優先度記憶機能部１１１に設定される。図５は、サービスの識別子とサービスの優先度との関連付けの一例を示す図である。ここでは、サービス１の識別子は、優先度「高」のサービスの優先度に関連付けられ、サービス２・３の識別子は、優先度「低」のサービスの優先度に関連付けられている。図中では、サービス１、サービス２、サービス３の識別子は、単にサービス１、サービス２、サービス３と記載している。
【００４８】
また、上述の各収集デバイスの収集方法に関する情報は、収集元識別子とデータ収集方法が関連付けられた情報であるが、例えば図６のように関連づけられる。図６は、収集元識別子とデータ収集方法の関連付けの一例を示す図である。ここでは、デバイスＡ・Ｃに対応する収集元識別子は、通常の周期で収集するデータ収集方法に関連付けられている。またデバイスＢに対応する収集元識別子は、通常より２倍の収集周期でデータを収集するデータ収集方法に関連付けられている。図中では、デバイスＡ、Ｂ、Ｃに対応する収集元識別子は、単にデバイスＡ、Ｂ、Ｃとしている。なお、データ収集方法は、例えば、データを収集デバイスで圧縮させる方法、サーバ側で一定期間データを破棄する方法、データを収集に解析させたのち解析結果のみ収集する方法、またはこれらの組み合わせなど様々であってもよいし、これらに限定しない。
【００４９】
データ収集方法決定機能部１１０は、受け取った情報を用いて各収集デバイス１５０のデータ収集方法を新たに決定し、決定した収集方法に変更する。新たなデータ収集方法を決定する動作は、後述の（６）に記載する。データ収集方法決定機能部１１０は、新たな収集方法に変更後、サーバ負荷監視機能部１０９から監視結果を受け取り、サーバ負荷が所定の負荷状態になるまでデータ収集方法を更新する。所定の負荷状態は、本実施のユーザがデータ収集方法決定機能部１１０に設定する。
【００５０】
（３−１１）サービス優先度記憶機能部１１１の機能
サービス優先度記憶機能部１１１は、（３−１０）に上述のサービスの優先度を示す情報を記憶する。サービス優先度記憶機能部１１１は、要求に応じて、データ収集方法決定機能部１１０にサービスの優先度を示す情報を通知する。
【００５１】
（４）収集デバイス１５０の機能の説明
次に、通信システムを構成する収集デバイス１５０の各部位の機能を説明する。
（４−１）収集受付機能部１５１の機能
収集受付機能部１５１は、収集機能部１０１からの要求に応じて、収集機能部１０１にデータを返す。ここで、データとしては、収集デバイス１５０が持ち得るデータが対象となるが、例えば、収集デバイスセンシングしたデータや、管理情報、診断情報などがこれに当たる。さらに、図１の構成には明記しないが、収集デバイス１５０がさらにその他のデバイスと接続する場合に、その他のデバイスから収集するデータもこれに当たる。
【００５２】
［動作の説明］
図７は、本発明の第１の実施の形態における、解析機能部１０４でのサービスの起動に関する状態を判定する動作を表すフローチャートである。まず、図７を用いて、サービスの起動に関する状態を判定する動作を説明する。ここでは、収集デバイス１５０がデバイスＡである場合を例として説明する。
【００５３】
（５）解析機能部１０４がサービスの起動に関する状態を判定する動作の説明
解析機能部１０４は、入力としてデバイスＡを示す情報、すなわち収集元識別子を収集機能部１０１から受け取ると、解析対象のサービスが有るかを確認する（ステップＳ４０１）。すなわち、解析機能部１０４は、収集元識別子に対応するサービスの識別子を登録サービス記憶機能部１０５から受け取ったことで、解析対象のサービスがあると確認する。ここでは、デバイスＡに関連するサービスとして、サービス１がそれに該当したものとして説明を行う。解析対象のサービスが無い場合は、解析機能部１０４は、動作を終了する。
【００５４】
次に、解析機能部１０４は、該当するサービスが有る場合、そのサービス起動条件を特定する（ステップＳ４０２）。すなわち、解析機能部１０４は、サービス起動条件記憶機能部１０６からサービス起動条件を受け取ることで、サービス起動条件を特定する。ここでは、サービス１に関連するサービス起動条件として起動条件(い)を特定したものとして説明を行う。
【００５５】
さらに、解析機能部１０４は、デバイスＡから収集したデータのうち、起動条件(い)に記載されるデータの有無を確認する（ステップＳ４０３）。あるいは、データを取得できない場合は、新たな解析対象のサービスがあれば、そのサービスに関してデータの有無を確認する。ここでは、必要なデータを取得できたものとして説明を行う。
【００５６】
次に、解析機能部１０４は、取得したデータを、起動条件(い)を基にデータを解析する（ステップＳ４０４）。
【００５７】
解析の結果、解析機能部１０４は、データがサービス起動条件を満たすかどうかを確認し、サービスを起動する状態とするかを判断する（ステップＳ４０５）。
【００５８】
解析機能部１０４は、サービスを起動する状態であると判断した場合は、サービス起動条件に該当するサービスのうち、一つあるいは複数のサービスを起動する。（ステップＳ４０６）。この際、解析機能部１０４は、サービス実行部１０７よりアプリケーション等を実行して、サービス起動条件に該当するサービスを起動する。
【００５９】
なお、解析機能部１０４は、サービスを起動する状態でないと判断した場合は、サービスの起動条件に近い状態、あるいは遠い状態であるかどうかを判断する（ステップＳ４０７）。サービスの起動条件に近い状態、あるいは遠い状態を判断する動作については、後述の（５−１）に説明する。
【００６０】
さらに、解析機能部１０４は、サービスを起動する状態を、サービスの起動に関する状態として、サービス起動状態記憶機能部１０８に記憶する。あるいは、解析機能部１０４は、サービスを起動する状態でない場合に、サービス起動条件に近い、あるいは遠い状態であるかを、サービスの起動に関する状態として、サービス起動状態記憶機能部１０８に記憶する（ステップＳ４０８）。
【００６１】
解析機能部１０４は、さらに他に収集元識別子が入力され、解析対象のサービスが他に有るかの判定に動作を戻す。ここでは、デバイスＡに関連するサービスは他に無いため、動作を終了するものとする。
【００６２】
以下に、解析機能部１０４がサービス起動条件に近いか遠いかを判断する動作の詳細について説明する。
【００６３】
（５−１）解析機能部１０４がサービス起動条件に近い状態、あるいは遠い状態を判断する動作の説明
解析機能部１０４は、次の収集タイミングにおいて、サービス起動条件に対して所定の値の範囲に収まる値の場合は、サービス起動条件に近いと判断し、所定の値の範囲に収まらない場合は遠いと判断する動作を行う。また、解析機能部１０４は、センサデータの統計情報から、サービスへの影響を判断する動作を行う。これらの動作は、図８を例に用い、以下に説明する。
【００６４】
図８−（１）、図８−（２）は、本発明の第１の実施の形態における、解析機能部１０４がサービス起動条件に近い状態、あるいは遠い状態を判断する動作の説明図である。また、図８−（１）、図８−（２）のグラフは、それぞれ縦軸がセンサデータの値、横軸が時間を示す。また、解析機能部１０４は、センサデータの値がＤになった時点でサービスを起動する状態と判断する。
【００６５】
図８−（１）は、Ｔをデータの収集周期の時間として、直近の収集タイミングがｎＴ時点での統計グラフを示す。解析機能部１０４は、このグラフの傾向を判断するために近似直線あるいは近似曲線を公知の技術で算出し、描く。ここでは最小二乗法で算出した近似線を描いた例を示している。解析機能部１０４は、近似線から次回の収集タイミング（ｎ＋１）Ｔ時点で、収集データがサービス起動条件に到達しないと推定し、サービス起動条件に遠い状態であると判断する。一方で、図８−（２）は、直近の収集タイミングが（ｎ＋１）Ｔ時点での統計グラフを示す。図８−（１）と同様の方法で描いた近似線から、次回の収集タイミング（ｎ＋２）Ｔ時点で、サービス起動条件に到達すると推定し、サービス起動条件に近い状態と判断する。
【００６６】
また、解析機能部１０４は、ある収集デバイスに関連するサービスが複数ある場合、すなわち、収集元識別子に複数のサービスの識別子が対応する場合は、サービス（の識別子）ごとの解析結果を合わせて、その収集デバイスのサービスの起動に関する状態を判断する。例えば、ある収集デバイスに関する複数のサービスの内、少なくとも一つ以上がサービス起動条件に近いと判断された場合は、その他のサービスの起動に関する状態がどうであろうと、その収集デバイスのサービスの起動に関する状態は近いとする。なお、解析機能部１０４は、複数の予測方法を組み合わせたり、予測結果に振れ幅を設定したりしてもよい。
【００６７】
次に、データ収集方法決定機能部１１０が新たな収集方法を決定する際の動作について説明をする。
【００６８】
（６）データ収集方法決定機能部１１０が新たな収集方法を決定する際の動作
図９は、データ収集方法決定機能部１１０での新たな収集方法を決定する動作を表すフローチャートである。以下に、図９を用いて、データ収集方法決定機能部１１０が新たな収集方法を決定する際の動作を説明する。
【００６９】
データ収集方法決定機能部１１０は、入力としてサーバ１００が高負荷状況である通知をサーバ負荷監視機能部１０９から受けたときに、以下の動作を開始する。
【００７０】
まず、データ収集方法決定機能部１１０は、各収集デバイス１５０のデータ収集に関する優先度を判定する（ステップＳ９０１）。この判定動作については、後述の（６−１）に詳細を説明する。
【００７１】
次に、データ収集方法決定機能部１１０は、入力された、現在のデータ収集方法に関する情報と、上述のデータ収集に関する優先度の判定結果を基に、各収集デバイス１５０のデータ収集方法を以下のように新たに決定し、更新する（ステップＳ９０２）。
【００７２】
すなわち、データ収集方法決定機能部１１０は、ステップＳ９０１で判定した、各収集デバイス１５０のデータ収集に関する優先度の低い収集デバイスをランダムに選出する。データ収集方法決定機能部１１０は、選出した収集デバイス１５０について、そのデータ収集方法を抑制するような方法を新たなデータ収集方法として決定する。例えば、データ収集方法決定機能部１１０は、現在の収集周期から、より周期の長い収集方法に変更することを決定してもよい。さらに、データ収集方法決定機能部１１０は、優先度が所定の値を下回る場合に、順次その収集デバイス１５０のデータ収集方法を更新してもよい。なお、サーバ１００の負荷を抑制する方法であれば、これらに限定しない。また、本動作は、収集デバイス１５０単体を対象としても良いし、所定の数の収集デバイス１５０を対象としても良い。さらにデータ収集方法決定機能部１１０は、データ収集に関する優先度の低いかどうかを、本実施の形態のユーザが設定した所定の閾値よりも小さいかどうかで判断してもよい。
【００７３】
次に、データ収集方法決定機能部１１０は、データ収集方法を更新したことと、更新するデータ収集方法をデータ収集方法記憶機能部１０２に通知する（ステップＳ９０３）。また、データ収集方法決定機能部１１０は、収集機能部１０１にもデータ収集方法を更新したことを通知する。
【００７４】
次に、データ収集方法決定機能部１１０は、サーバ１００の負荷状態を確認する（ステップＳ９０４）。ここで、データ収集方法決定機能部１１０は、所定の安定状態であれば、処理を終了する。あるいはそうでない場合は、データ収集方法決定機能部１１０は、再度各収集デバイス１５０の収集方法を更新するステップＳ９０２に戻る。
【００７５】
ここで、データ収集方法決定機能部１１０は、既に収集方法を更新した収集デバイス１５０について、収集方法を再度更新しても良いし、新たに別の収集デバイス１５０について収集方法を更新しても良い。さらに、データ収集方法決定機能部１１０は、サーバ１００の負荷情報の確認を、データ収集方法を更新後に、所定時間経過してから実施するようにしても良い。データ収集方法決定機能部１１０は、サーバ１００が所定の安定状態になるまで、ステップＳ９０２からＳ９０４の動作を行い、データ収集方法の更新を繰り返す。
【００７６】
次に、各収集デバイス１５０のデータ収集に関する優先度を判定する動作について説明を行う。
【００７７】
（６−１）各収集デバイス１５０のデータ収集に関する優先度を判定する動作
ここでは、収集デバイス１５０として、例えば、デバイスＡのデータ収集に関する優先度Ｐ＿Ａを判定する動作について説明する。ここで、デバイスＡは、サービス１に関連する収集デバイス１５０である。サービス１（の識別子）に関連するサービスの起動に関する状態をＳ＿１、サービス１（の識別子）に関連するサービスの優先度をＱ＿１とすると、Ｐ＿Ａは以下のように表現される。
【００７８】
Ｐ＿Ａ  ＝  α×Ｓ＿１  ＋  β×Ｑ＿１  （式１）
ここで、α、βは重み定数である。
【００７９】
重み定数α、βは、サービスの起動に関する状態とサービスの優先度との関係から定義される値である。βと比べてαを大きく設定すると、データ収集に関する優先度を決定する上で、サービスの起動に関する状態が支配的となる。一方、αと比べてβを大きく設定すると、データ収集に関する優先度を決定する上で、サービスの優先度が支配的となる。
【００８０】
Ｓ＿１は、「近い」と登録されている場合は"Ｓ＿１＝２"、「遠い」と登録されている場合は"Ｓ＿１＝１"とする。また、Ｑ＿１は、サービスの優先度が「高い」と登録されている場合は"Ｑ＿１＝２"、「低い」と登録されている場合は"Ｑ＿１＝１"とする。
【００８１】
データ収集方法決定機能部１１０は、求められたＰ＿Ａが大きい値を示す収集デバイスに対して、そのデータ収集を抑制することはサービスへの影響が大きいと判断する。一方で、データ収集方法決定機能部１１０は、Ｐ＿Ａが小さい値を示す収集デバイス１５０に対しては、そのデータ収集を抑制することはサービスへの影響が小さいと判断する。
【００８２】
以上、収集デバイスＡに関連するサービスが一つである場合について述べたが、サービスが複数ある場合は、各サービスから計算されるデータ収集に関する優先度を平均して、収集デバイスの優先度を算出してもよい。例えば、収集デバイスＡにサービス１、サービス２が関連している場合、収集デバイスＡのデータ収集に関する優先度Ｐ＿Ａは、以下の式により求めてもよい。以下、サービス１の識別子をサービス１、サービス２の識別子をサービス２という。
【００８３】
・Ｐ＿Ａ＝(Ｐ＿Ａ＿１＋Ｐ＿Ａ＿２)／２  （式２）
Ｐ＿Ａ＿１は、サービス１に関連して算出される、データ収集に関する優先度である。また、Ｐ＿Ａ＿２は、サービス２に関して算出される、データ収集に関する優先度である。
【００８４】
なお、サービス１とサービス２から算出される、データ収集に関する優先度のうち、優先度の高い値をＰ＿Ａとしても良い。
【００８５】
次に、本実施の形態のサーバ１００全体の動作について説明をする。
【００８６】
（７）本実施の形態のサーバ１００全体の動作
本実施の形態のサーバ１００の全体の動作は、１）サービス起動状態判定動作、２）サーバ負荷低減動作、の２つの動作から構成される。以下、それぞれの処理について説明する。
【００８７】
（７−１）サービス起動状態判定動作
図１０は、サーバ１００でのサービス起動状態判定動作を表すシーケンス図である。図１０を用い、サービス起動状態判定動作について説明する。
【００８８】
まず、収集機能部１０１は、データ収集方法記憶機能部１０２に各収集デバイス１５０の収集方法を要求する（ステップＳ１００１）。
【００８９】
次に、データ収集方法記憶機能部１０２は、収集機能部１０１に各収集デバイス１５０のデータ収集方法の情報を返す（ステップＳ１００２）。
【００９０】
次に、収集機能部１０１は、受け取ったデータ収集方法の情報を基に収集デバイス１５０の収集受付機能部１５１にデータを要求する（ステップＳ１００３）。
【００９１】
収集受付機能部１５１は、蓄積したデータをサーバ１００の収集機能部１０１に返す（ステップＳ１００４）。なお、収集デバイス１５０は自己を表す識別子、すなわち収集元識別子を記憶しており、収集受付機能部１５１は、その収集元識別子をデータと共に送付してもよい。収集機能部１０１は、受信した収集元識別子をみて、どの収集デバイス１５０からデータを受信したかを判別できる。
【００９２】
収集機能部１０１は、受け取ったデータをデータ記憶機能部１０３に通知し、記録させる（ステップＳ１００５）。
【００９３】
さらに、収集機能部１０１は、収集元識別子とデータを受け取ったことを解析機能部１０４に通知する（ステップＳ１００６）。
【００９４】
解析機能部１０４は、登録サービス記憶機能部１０５に、収集デバイス１５０に関連するサービスの情報、すなわちサービスの識別子を要求する（ステップＳ１００７）。
【００９５】
登録サービス記憶機能部１０５は、収集デバイス１５０に関連するサービスの情報、すなわちサービスの識別子を解析機能部１０４に返す。（ステップＳ１００８）
解析機能部１０４は、受け取ったサービスの情報、すなわちサービスの識別子に関連するサービス起動条件を、サービス起動条件記憶機能部１０６に要求する（ステップＳ１００９）。
【００９６】
サービス起動条件記憶機能部１０６は、サービスの情報、すなわちサービスの識別子に関連するサービス起動条件を、解析機能部１０４に返す（ステップＳ１０１０）。
【００９７】
解析機能部１０４は、受け取ったサービス起動条件に記載のデータをデータ記憶機能部１０３に要求する（ステップＳ１０１１）。
【００９８】
データ記憶機能部１０３は解析機能部１０４に、要求されたデータを返す（ステップＳ１０１２）。
【００９９】
解析機能部１０４は、受け取ったデータを基に各サービスの起動に関する状態を判定する（ステップＳ１０１３）。この判定方法に関しては、上述の（５）で図７を用いて説明した。
【０１００】
さらに解析機能部１０４はサービス起動状態記憶機能部１０８に、サービスの起動に関する状態を記録する（ステップＳ１０１４）。 
次に、図１１を用いて、サーバ負荷低減動作について説明する。図１１は、サーバ１００でのサーバ負荷低減動作を表すシーケンス図である。
【０１０１】
（７−２）サーバ負荷低減動作
まず、サーバ負荷監視機能部１０９は、サーバが高負荷状態にあることをデータ収集方法決定機能部１１０に通知する（ステップＳ１１０１）。
【０１０２】
次に、データ収集方法決定機能部１１０は、データ収集方法記憶機能部１０２に、現在のデータ収集方法に関する情報を要求する（ステップＳ１１０２）。
【０１０３】
データ収集方法記憶機能部１０２は、データ収集方法決定機能部１１０に、現在のデータ収集方法に関する情報を返す（ステップＳ１１０３）。
【０１０４】
データ収集方法決定機能部１１０はサービス起動状態記憶機能部１０８にサービスの起動に関する状態を要求する（ステップＳ１１０４）。
【０１０５】
サービス起動状態記憶機能部１０８は、データ収集方法決定機能部１１０に、記憶する全てのサービスの起動に関する状態を返す（ステップＳ１１０５）。
【０１０６】
データ収集方法決定機能部１１０は、サービス優先度記憶機能部１１１に、サービスの優先度を示す情報を要求する（ステップＳ１１０６）。
【０１０７】
データ優先度記憶機能１１１は、データ収集方法決定機能部１１０に、記憶する全てのサービスの優先度を示す情報を返す（ステップＳ１１０７）。
【０１０８】
データ収集方法決定機能部１１０は、ステップＳ１１０３、Ｓ１１０５、Ｓ１１０７の情報を基に、収集デバイスのデータ収集方法を新たに決定する（ステップＳ１１０８）。収集デバイスの新たなデータ収集方法を決定する動作は、上述の（６）で図９を用いて説明した。
【０１０９】
次に、データ収集方法決定機能部１１０は、データ収集方法記憶機能部１０２に、新たに決定した収集方法を更新するよう要求する（ステップＳ１１０９）。
【０１１０】
さらに、データ収集方法決定機能部１１０は、収集機能部１０１に、データ収集方法を更新した旨を通知する（ステップＳ１１１０）。
【０１１１】
収集機能部１０１は、データ収集方法に関する情報、すなわち関連づけられた収集元識別子とデータ収集方法を、データ収集方法記憶機能部１０２に要求する（ステップＳ１１１１）。
【０１１２】
データ収集方法記憶機能部１０２は、データ収集方法に関する情報を収集機能部１０１に返す（ステップＳ１１１２）。
【０１１３】
なお、本実施の形態では、収集デバイス１５０とサーバ１００との間でやりとりされるデータの収集方法として、サーバ１００が収集デバイス１５０にデータを要求し、その応答として収集デバイス１５０がデータを返す、というサーバ１００主導でのデータ収集方法を説明したがこれに限定しない。例えば、サーバ１００はデータを常時受信できる状態をとり、収集デバイス１５０がデータのアップロードのタイミングを決定する条件を持ち、そのタイミングでデータをアップロードする形態も取り得る。この形態の場合、本実施の形態におけるステップＳ１１１１−Ｓ１１１２において収集機能部１０１は、収集デバイス１５０からアップロードされてくるデータを破棄するように動作することも可能である。あるいは、ステップＳ１１０９におけるデータ収集方法決定機能部１１０は、データ収集方法の更新に関する情報を収集機能部１０１に通知せず、収集デバイス１５０に対してデータのアップロードのタイミング等の指示や設定、すなわちデータ送信方法を送ってもよい。この場合、収集デバイス１５０は、サーバ１００へのデータ送信方法を記憶するものとする。また、データ収集方法決定機能部１１０は、収集デバイス１５０がデータを加工・解析する機能を持つ場合に、その機能のＯＮ／ＯＦＦや加工方法・解析方法を収集デバイス１５０に指示することも可能である。
【０１１４】
なお、本実施の形態ではサーバ１００が内部にサービス実行部１０７を持つ構成としたが、これに限定しない。例えば、このサービス実行部１０７がサーバ１００の外部にある構成としても良い。
【０１１５】
さらに、負荷監視機能１０９は、サーバ１００が高負荷状態であると判断する場合、若しくはデータ収集方法決定機能部１１０から要求される場合に、監視結果をデータ収集方法決定機能部１１０に渡していたが、一定期間ごとに監視結果を渡すようにしてもよい。
【０１１６】
また、本実施の形態のデータ収集方法決定機能部１１０は、サーバ１００の負荷が所定の閾値を下回る状態になると、過去にデータ収集を抑制した収集デバイスの収集方法を、通常時のデータ収集方法に戻しても良い。このとき、データ収集方法決定機能部１１０は、図９におけるステップＳ９０１での判定結果を基に、その優先度が高い順に通常時のデータ収集方法へ戻してもよい。あるいはデータ収集方法決定機能部１１０は、再度、収集デバイスの優先度を判定し、その判定結果を用いても良い。
【０１１７】
さらに、収集機能部１０１は、データ収集方法決定機能部１１０からデータ収集方法の更新の通知があると、データ収集方法記憶機能部１０２からデータ収集方法を取得したが、定期的にデータ収集方法記憶機能部１０２からデータ収集方法を取得しても良い。あるいは、収集方法１０１は、データ収集方法決定機能部１１０から直接、新たなデータ収集方法を受け取って、自身が把握する収集方法を更新する、としても良い。
【０１１８】
また、（３−９）に上述した所定の負荷状況が複数あってもよい。この場合、本実施の形態のサーバ１００は、現在の負荷状態が所定の各負荷状況のどれに該当するかを判定し、該当する負荷状況に応じて、収集方法を抑制する収集デバイスの選択数や、その収集方法の抑制度を変更することができる。例えば、２つの状態に限らないが、所定の負荷状況として、高負荷状態直前と、高負荷状態がある場合について、サーバ１００の動作の一例を以下に示す。
【０１１９】
まず、サーバ負荷監視機能部１０９は、所定の負荷状況を基に、現在の負荷状態が高負荷状態直前若しくは、高負荷状態と判定した場合には、その監視結果をデータ収集方法決定機能部１１０に通知する。データ収集方法決定機能部１１０は、監視結果を受け取り、現在の負荷状態が高負荷状態、若しくは高負荷状態直前である場合、負荷状態に応じて、一度に収集方法を抑制する収集デバイスの数を増やす。例えば、データ収集方法決定機能部１１０は、高負荷状態時には４つの収集デバイスについてデータ収集を抑制し、高負荷状態直前時には、２つの収集デバイスについてデータ収集を抑制するとしてもよい。抑制する収集デバイスの数は、本実施のユーザによって、負荷状態毎にデータ収集方法決定機能部１１０に設定することができる。また、データ収集方法決定機能部１１０は、現在の負荷状態が高負荷状態、若しくは高負荷状態直前である場合、負荷状態に応じ、収集方法の抑制度を上げてもよい。例えば、データ収集方法決定機能部１１０は、高負荷状態時には通常の８倍の収集周期でデータを収集するデータ収集方法を、高負荷状態直前時には通常の４倍の収集周期でデータを収集するデータ収集方法を、新たなデータ収集方法として決定してもよい。本実施のユーザは、負荷状態毎に、データ収集方法をデータ収集方法決定機能部１１０に設定することができる。
【０１２０】
［効果の説明］
本実施形態の通信システムのサーバは、高負荷時でもサービスの起動を遅延させず、また自身の負荷を自ら低減することができる。
【０１２１】
その理由としては、サーバが、各データ収集に関して優先度を算出し、優先度低のデータ収集について抑制を行うからである。優先度低のデータ収集を抑制した結果、サーバは、収集するデータ量が少なくなるため、自らの負荷を低減することができる。また、サーバは、優先度高のデータ収集、例えば、本実施の形態のユーザに提供されるサービスに関係するデータ収集については、負荷が低減されている状態でデータ収集を継続できる。その結果、サーバは、本実施の形態のユーザに提供されるサービスについて、そのデータ解析が遅延することがなくなり、起動も遅延しない。
【０１２２】
［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。
【０１２３】
［構成の説明］
図１２は、本発明の第２の実施の形態における、Ｍ２Ｍサービスを提供する通信システムの構成例を示す図である。
【０１２４】
本発明の第２の実施の形態における、Ｍ２Ｍサービスを提供する通信システムのサーバ１２００は、解析機能部１０４の代わりに解析機能部１２０４を備え、データ収集方法決定機能部１１０の代わりにデータ収集方法決定機能部１２１０を備える。また、本発明の第２の実施の形態における、Ｍ２Ｍサービスを提供する通信システムのサーバ１２００は、サーバリソース使用量記憶機能部１２１２が新たに追加される。その他の構成や動作は、第１の実施の形態と同じである為、ここでは、差分のみ説明する。なお、図１２における収集デバイス１２５０についても、その構成や動作は、第１の実施の形態における収集デバイス１５０の構成と同様であるため説明を省略する。
【０１２５】
（８）サーバ１２００の構成
解析機能部１２０４は、サーバリソース使用量記憶機能部１２１２と接続され、サーバリソース使用量記憶機能部１２１２は、データ収集方法決定機能部１２１０と接続される。
【０１２６】
（９）サーバ１２００を構成する各部位の機能説明
（９−１）解析機能部１２０４の機能
解析機能部１２０４は、サーバリソース使用量を計測し、計測したサーバリソース使用量を用いて、サービスの起動に関する状態を判定する。この判定は、後述の（１０）にて説明する。なお、サーバリソース使用量とは、例えば、ＣＰＵ使用量やメモリ使用量、またはサービスの実行時間やデータサイズなどである。また、解析機能部１２０４は、計測したサーバリソース使用量を、収集デバイス１２５０の識別子、すなわち収集元識別子と関連付けてサーバリソース使用量記憶機能部１２１２に記憶させる。
【０１２７】
（９−２）サーバリソース使用量記憶機能部１２１２の機能
サーバリソース使用量記憶機能部１２１２は、解析機能部１２０４から入力された、収集元識別子とサーバリソースの使用量とを関連付けて記憶する。サーバリソース使用量記憶機能部１２１２は、記憶している収集元識別子とサーバリソースの使用量をデータ収集方法決定機能部１２１０に、その要求に応じて通知する。
【０１２８】
（９−３）データ収集方法決定機能部１２１０の機能
データ収集方法決定機能部１２１０は、サーバリソース使用量記憶機能部１２１２にサーバリソース使用量に関連する情報、すなわちサーバリソース使用量と収集元識別子を要求する。また、データ収集方法決定機能部１２１０は、サーバリソース使用量と収集元識別子を取得し、これを用いて、新たなデータ収集方法を決定する。この決定は、後述の（１１）にて説明する。
【０１２９】
［動作の説明］
まず、解析機能部１２０４における、サービスの起動に関する状態を判定する動作について、図１３を用いて説明をする。図１３は、解析機能部１２０４でのサービスの起動に関する状態を判定する動作を表すフローチャートである。
【０１３０】
（１０）解析機能部１２０４でのサービスの起動に関する状態を判定する際の動作説明
図１３に示す通り、解析機能部１２０４は、まず入力として収集デバイス１２５０を特定する情報、すなわち収集元識別子を収集機能部１０１から受け取ると、サーバリソース使用量の計測を開始する（ステップＳ１３０１）。例えば、サーバリソース使用量としてＣＰＵ使用率を用いる場合、解析機能部１２０４は、ＣＰＵ使用率の計測を、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）のＴｏｐコマンドなどで計測してもよい。以降のステップＳ１３０２〜Ｓ１３０９は、図７におけるステップＳ４０１〜Ｓ４０８と同じ動作であり、説明を省略する。
【０１３１】
もし、解析対象のサービスがない場合は、解析機能部１２０４は、サーバ使用量の計測を終了する（ステップＳ１３１０）。解析機能部１２０４は、サーバリソース使用量の計測結果を収集元識別子と共に、サーバリソース使用量記憶機能部１２１２に通知し、記憶させる（ステップＳ１３１１）。そして、解析機能部１２０４は、処理を終了する。
【０１３２】
（１１）データ収集方法決定機能部１２１０のデバイス収集方法決定動作
データ収集方法決定機能部１２１０は、以下の通り、各収集デバイス１２５０のうち、サービスへの影響が小さく、且つサーバ負荷低減の期待度が高い収集デバイス１２５０をデータ収集方法抑制の対象とすることを決定する。図１４は、データ収集方法決定機能部１２１０のデバイス収集方法決定動作を表すフローチャートである。図１４を用いて説明する。
【０１３３】
まず、データ収集方法決定機能部１２１０は、図１４に示す通り、図９のおけるステップＳ９０１と同様であるステップＳ１４０１を行い、各収集デバイス１２５０のデータ収集に関する優先度を判定する。
【０１３４】
次に、データ収集方法決定機能部１２１０は、各収集デバイス１２５０のサーバリソース使用量に関する情報を、サーバリソース使用量記憶機能部１２１２から取得する。さらに、データ収集方法決定機能部１２１０は、サーバリソース使用量に関する情報を用いて、各収集デバイス１２５０のデータ収集方法を新たに決定する（ステップＳ１４０２）。データ収集方法の決定方法は、後述の（１1−１）で説明する。
【０１３５】
次に、データ収集方法決定機能部１２１０は、ステップＳ１４０２で新たに決定したデータ収集方法を収集機能部１０１に通知する（ステップＳ１４０４）。
【０１３６】
以降のステップＳ１４０５は、図９におけるステップＳ９０４と同様であるため、説明を省略する。
【０１３７】
次に、ステップＳ１４０２で述べた、データ収集方法決定方法について説明する。
【０１３８】
（１1−１）データ収集方法の決定方法
データ収集方法の決定方法として４つの方法を説明する。
【０１３９】
（１1−１−１）データ収集方法の決定方法１
まず、データ収集方法決定機能部１２１０は、各収集デバイスのデータ収集を抑制することによるサーバ負荷低減への期待度Ｅ＿Ａを計算する。そして、データ収集方法決定機能部１２１０は、得られたＥ＿Ａが大きい収集デバイスについて、データ収集を抑制することを決定する。例えば、データ収集方法決定機能部１２１０は、得られたＥ＿Ａが、所定の値よりも大きい収集デバイスについてデータ収集を抑制するとしてもよい。所定の値は、本実施の形態のユーザがデータ収集方法決定機能部１２１０に設定する。
【０１４０】
サーバ負荷低減への期待度Ｅ＿Ａは以下のように表現される。ここで、Ｒ１＿ＡはＣＰＵ使用量、Ｒ２＿Ａはメモリ使用量、Ｒ３＿Ａはサービスの実行時間、Ｒ４＿Ａはデータサイズである。サーバリソース使用量としてＣＰＵ使用量、メモリ使用量、サービスの実行時間、データサイズを用いる。
【０１４１】
Ｅ＿Ａ＝α×Ｒ１＿Ａ＋β×Ｒ２＿Ａ＋γ×Ｒ３＿Ａ＋Δ×Ｒ４＿Ａ  （式３）
ここでα、β、γ、Δは重み定数である。重み定数は、ＣＰＵ使用率、メモリ使用量、サービスの実行時間、およびデータサイズの関係から規定される。例えば、βやγと比べてαを大きく設定すると、サーバ負荷低減の期待度を決定する上で、ＣＰＵ使用率が支配的となる。α、β、γ、Δは、本実施の形態のユーザがデータ収集方法決定機能部１２１０に設定する。
【０１４２】
ここで求められたＥ＿Ａが大きい値を示す収集デバイスに対して、そのデータ収集を抑制することはサーバ負荷低減に関する期待度が高いと判断される。ここで得られる結果を用いて、データ収集の方法を抑制することで、迅速にサーバ負荷低減を実施できる。
【０１４３】
（１1−１−２）データ収集方法の決定方法２
あるいは、データ収集方法決定機能部１２１０は、所定のサーバ負荷に抑えるために必要な制御対象となる収集デバイスと、その新たなデータ収集方法を決めても良い。サーバの負荷を表すＣＰＵ使用率を例にして、新たなデータ収集方法の決定方法を以下に示す。
【０１４４】
まず、現在高負荷状態にあるサーバのＣＰＵ使用率をＲ１、負荷低減後のサーバ負荷の目標値をＲ２とすると、サーバ負荷を低減することが期待される値Ｒは、以下のように表現される。
【０１４５】
Ｒ＝Ｒ１−Ｒ２  （式４）
データ収集方法決定機能部１２１０は、目標値Ｒの負荷低減を行うために、データ収集を抑制する収集デバイスと新たなデータ収集方法を決定する。そのために、データ収集方法決定機能部１２１０は、ステップＳ１４０１の収集デバイスのデータ収集に関する優先度と、ステップＳ１４０２の収集デバイスのデータ収集に関するサーバリソース使用量の情報を用いる。すなわち、データ収集方法決定機能部１２１０は、以下の式５を満たす、データ収集に関する優先度の低い収集デバイス（以下、制御対象という）を対象にそのデータ収集を抑制することを決定する。
【０１４６】
α×Ｒ  ≦  Ｒ＿Ａ＋Ｒ＿Ｂ＋Ｒ＿Ｃ  （式５）
Ｒ＿Ａ、Ｒ＿Ｂ、Ｒ＿Ｃは、制御対象として決定される収集デバイス（デバイスＡ、Ｂ、Ｃ）のサーバリソース使用量（ＣＰＵ使用率）である。式５は、目標値Ｒと制御対象として決定される収集デバイスのサーバリソース使用量（ＣＰＵ使用率）との関係をあらわしている。αは重み定数である。αを大きくとると、目標値Ｒより多くのサーバの負荷低減が実施されることになる。
【０１４７】
（１1−１−３）データ収集方法の決定方法３
さらに、別の方法では、その他のサーバリソース使用量、例えば、メモリ使用率や解析時間などを考慮して、各デバイスのＣＰＵ使用率に重みづけをしてもよい。このときの、サーバ負荷抑制の期待値Ｒと各収集デバイスのＣＰＵ使用率との関係は以下のように表現される。
【０１４８】
α×Ｒ≦β×Ｒ＿Ａ＋γ×Ｒ＿Ｂ＋Δ×Ｒ＿Ｃ  （式６）
β＋γ＋Δ＝１  （式７）
ここで、α、β、γ、Δはそれぞれ重み定数である。αは、式７の重み定数と同様の意味を持つ定数である。また、β、γ、Δは、デバイスＡ、Ｂ、Ｃのその他のサーバリソース使用量（メモリ使用量や実行時間など）を加味して設定される値である。例えば、デバイスＡの解析時間が、デバイスＢ、Ｃと比べて長い場合には、βの値はγ、Δより大きな値が設定される。データ収集方法決定機能部１２１０は、式６を満たす収集デバイスを対象にそのデータ収集を抑制する。
【０１４９】
（１1−１−４）データ収集方法の決定方法４
さらに別の方法では、全ての収集デバイスのサーバリソース使用量の合計値から、各収集デバイスのデータ収集抑制率を決定しても良い。ここで、サーバリソース使用量の合計値をＲａｌｌとすると、各収集デバイスのサーバリソース使用量を、Ｒ＿Ａ、Ｒ＿Ｂ、Ｒ＿Ｃとすると、Ｒａｌｌは、次の式で表現される。
【０１５０】
Ｒａｌｌ＝Ｒ＿Ａ＋Ｒ＿Ｂ＋Ｒ＿Ｃ  （式８）
さらに、サーバ負荷低減の期待値Ｒと、Ｒａｌｌの関係は次の式で表現される。
【０１５１】
Ｒ＝α×Ｒａｌｌ  （式９）
ここで、式９の関係を満たすαを決定し、αに応じて、データ収集方法決定機能部１２１０は、各収集デバイスのデータ収集の抑制率を決定する。例えば、データ収集方法決定機能部１２１０は、サーバのデータ収集の周期Ｔであった周期を（１＋α）Ｔにすることでデータ収集の頻度を下げる方法が考えられる。
【０１５２】
次に、本実施の形態のサーバ１２００全体の動作について詳細に説明する。
【０１５３】
（１２）本実施の形態のサーバ１２００全体の動作
本実施の形態のサーバ１２００全体の動作は、１）サービス起動状態判定動作、２）サーバ負荷低減動作、の２つ動作から構成される。以下、それぞれの処理の詳細について説明する。図１５は、サーバ１２００でのサービス起動状態判定動作を表すシーケンス図である。また、図１６は、サーバ１２００でのサーバ負荷低減動作を表すシーケンス図である。
【０１５４】
まず、１）サービス起動状態判定動作について図１５を用いて説明する。
【０１５５】
ステップＳ１５０１〜Ｓ１５１２、Ｓ１５１４は、図１０におけるステップＳ１００１〜Ｓ１０１２、Ｓ１０１４と同様の動作であるため、その説明を省略する。
【０１５６】
ステップＳ１５１３は、図１３を用いた上述の（１０）で説明したサービスの起動に関する状態の判定方法と同様である。ここでは、説明を省略する。
【０１５７】
解析機能部１２０４は、サーバリソース使用量記憶機能部１２１２にステップＳ１５１３で計測したサーバリソース使用量に関する情報を通知し、記録させる（ステップＳ１５１５）。
【０１５８】
次に、２）サーバ負荷低減動作について図１６を用いて説明する。
【０１５９】
ステップＳ１６０１〜Ｓ１６０７は、図１１におけるステップＳ１１０１〜Ｓ１１０７と同様の動作のため説明を省略する。
【０１６０】
データ収集方法決定機能部１２１０は、サーバリソース使用量記憶機能部１２１２に、サーバリソース使用量を要求する（ステップＳ１６０８）。
【０１６１】
次に、サーバリソース使用量記憶機能部１２１２は、記憶するサーバリソース使用量をデータ収集方法決定機能部１２１０に返す（ステップＳ１６０９）。
【０１６２】
さらに、データ収集方法決定機能部１２１０は、ステップＳ１６０３、Ｓ１６０５、Ｓ１６０７、Ｓ１６０９で得たデータを用いて収集デバイスのデータ収集方法を新たに決定する（ステップＳ１６１０）。この収集デバイスのデータ収集方法を新たに決定する方法については、図１４で説明した、上述の（１１）の内容と同様であるため、その説明を省略する。
【０１６３】
以降のステップＳ１６１１〜Ｓ１６１４は、図１１におけるステップＳ１１０９〜Ｓ１１１２と同様の動作であるため、その説明を省略する。
【０１６４】
なお、解析機能部１２０４は、サービス起動条件を判定する間のサーバリソース使用量を計測するが、サービス起動条件を判定するために必要なデータを各機能から収集するステップを含めて、サーバリソース使用量を計測してよい。すなわち、解析機能部１２０４は、図１５におけるステップＳ１５０７、Ｓ１５０８での登録サービスの取得、Ｓ１５０９、Ｓ１５１０でのサービス起動条件の習得、Ｓ１５１１，Ｓ１５１２でのデータ取得動作を行っている間のサーバリソース使用量を計測してよい。また、データ収集方法決定機能部１２１０は、サーバ１２００の負荷が所定の閾値を下回る状態になると、データ収集を抑制した収集デバイスについて、サーバリソース使用量の大きい順、若しくは小さい順に通常時のデータ収集方法へ戻してもよい。所定の閾値は本実施の形態のユーザによってデータ収集方法決定機能部１２１０に設定されるとしてもよい。
【０１６５】
［効果の説明］
本実施形態の通信システムのサーバは、迅速に自身の負荷を低減することができる。
【０１６６】
その理由としては、本実施形態の通信システムのサーバは、データ収集抑制による負荷低減の期待度が大きい収集デバイスを決定し、その収集デバイスのデータ収集を抑制するからである。高負荷時、収集デバイスから必要以上にデータ収集を抑制することがなくなる。
【０１６７】
［第３の実施の形態］
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。
【０１６８】
第１の実施の形態のサーバ１００は、収集デバイス１５０が一種類以上のデータを収集する場合のデータ収集方法を示したが、本実施の形態のサーバ１００は、複数の種類のデータを収集し、データ毎に新たな収集方法を決定してもよい。
【０１６９】
［構成の説明］
本発明の第３の実施の形態における、Ｍ２Ｍサービスを提供する通信システムの構成は、本発明の第１の実施の形態における、Ｍ２Ｍサービスを提供する通信システムの構成と同じである。以下、本実施形態のＭ２Ｍサービスを提供する通信システムを構成する各部位の機能について説明する。
【０１７０】
データ収集方法記憶機能部１０２は、収集デバイスの識別子である収集元識別子と、データの種類に対応する識別子（以下、データの種類の識別子という）と、データ収集方法とを関連付けて記憶する。
【０１７１】
サービス優先度記憶機能部１１１は、サービスの識別子と、サービスの優先度を示す情報と、およびデータの種類とを関連付けて記憶する。
【０１７２】
データ収集方法決定機能部１１０は、データの種類ごとに収集デバイスの収集方法を新たに決定し、決定したデータの種類ごとの収集方法と、データの種類の識別子と、収集デバイスの識別子を関連づけた関連情報をデータ収集方法記憶機能部１０２に記録するよう通知する。新たな収集デバイスの収集方法の決定については、以下の（１３−１）にて説明する。
【０１７３】
収集機能部１０１は、データ収集方法記憶機能部１０２に記載されるデータ収集方法を用いて、収集デバイスからデータ単位でデータ収集を実行する。
【０１７４】
［動作の説明］
データ収集方法決定機能部１１０は、サービス優先度記憶機能部１１１より、サービスの識別子と、サービスの優先度を示す情報と、およびデータの種類を取得する。データ収集方法決定機能部１１０は、サービス優先度記憶機能部１１１から取得した情報を基に、データの種類ごとに収集デバイスの収集方法を新たに決定し、関連情報をデータ収集方法記憶機能部１０２に記録するよう通知する。データ収集方法記憶機能部１０２は、収集元識別子、データの種類の識別子と、データの種類ごとのデータ収集方法とを関連付けて記憶する。さらに収集機能部１０１は、データ収集方法記憶機能部１０２に記載されるデータ収集方法を用いて、収集デバイスからデータ単位でデータ収集を実行する。例えば、収集するデータをデータａ、データｂとすると、収集機能部１０１は、データａについては周期Ｔで収集し、データｂについてはデータ圧縮後にデータを収集する、といったように、データ単位に収集を行う。
【０１７５】
（１３−１）本実施の形態のデータ収集方法の決定について
データの種類ごとにデータ収集に関する優先度を算出する方法として、データ収集方法決定機能部１１０は、まずは図９のステップＳ９０１と同様の動作を行い、サービスの識別子ごとに収集デバイスのデータ収集に関する優先度を計算する。次に、データ収集方法決定機能部１１０は、その結果をサービスの識別子に関連するデータと関連付ける。例えば、以下のようにデータの種類ごとにデータ収集に関する優先度を算出する。
【０１７６】
例えば、収集デバイスとしてデバイスＡがあり、デバイスＡに関連するサービスとしてサービス１、サービス２があるとする。すると、データ収集方法決定機能部１１０は、サービス１（の識別子）から計算される収集デバイスのデータ収集に関する優先度Ｐ＿Ａ＿１、サービス２（の識別子）から計算されるその優先度Ｐ＿Ａ＿２を算出する。また、サービス１に関連するデータをデータａ、サービス２に関連するデータをデータｂとすると、データ収集方法決定機能部１１０は、データａにデータ収集に関する優先度Ｐ＿Ａ＿１を、データｂにデータ収集に関する優先度Ｐ＿Ａ＿２を関連付ける。データ収集方法決定機能部１１０は、どのサービスがどのデータに関連するかを、サービス優先度記憶機能部１１１から受け取った情報をもとに認識できる。
【０１７７】
さらにデータ収集方法決定機能部１１０は、関連付けた結果を用い、データ収集に関する優先度の低い各データについてデータ収集を抑制するよう、新たにデータ収集方法を決定する。上述の例の場合、データ収集方法決定機能部１１０は、Ｐ＿Ａ＿１とＰ＿Ａ＿２とを比較し、その優先度が低い値を持つデータの収集方法を抑制するように収集方法を新たに決定する。
【０１７８】
もし、１つのデータが複数のサービスに関連づけられ、複数の優先度を持つ場合は、データ収集方法決定機能部１１０は、複数の優先度を合わせて、その収集方法を決定する。例えば、データ収集方法決定機能部１１０は、複数の優先度のうち、最も高い優先度をこのデータの優先度とする。なお、本実施の形態におけるデータ収集方法決定機能部１１０は、サービスとデータの種類との関連をサービス優先度記憶機能部１１１から受け取った情報をもとに把握するが、サービスとデータの種類との関連情報を別の記憶機能から受け取る情報をもとに把握するとしても良い。例えば、この関連情報を持つ記憶機能部を新たに用意しても良いし、サービス起動条件記憶機能部１０６が持つサービス起動条件からその関連を把握するとしても良い。
【０１７９】
その他の動作については、第１の実施の形態の動作と同様である為、詳細の説明を省略する。
【０１８０】
［効果の説明］
本実施形態の通信システムのサーバは、収集デバイスから収集するデータ単位で、新たなデータ収集方法を決定することができるようになる。その理由としては、本実施形態の通信システムのサーバは、データ毎に、収集デバイスのデータ収集に関する優先度を算出するからである。
【０１８１】
［第４の実施の形態］
次に、本発明の第４の実施の形態のサーバ１２００について説明する。
【０１８２】
第２の実施の形態のサーバ１２００は、収集デバイスごとにそのサーバリソース使用量を測定していたが、本実施の形態のサーバ１２００は、収集デバイスのデータごとに、サーバリソース使用量を測定し、新たな収集方法を決定する。
【０１８３】
［構成の説明］
本実施の形態における、Ｍ２Ｍサービスを提供する通信システムの構成は、第２の実施の形態における、Ｍ２Ｍサービスを提供する通信システムの構成と同じである。以下、本実施形態のＭ２Ｍサービスを提供する通信システムを構成する各部位の機能について説明する。
【０１８４】
本実施の形態の解析機能部１２０４は、各収集デバイスのサービス毎に、サーバリソース使用量を測定する。さらに本実施の形態の解析機能部１２０４は、測定したサーバリソース使用量を、収集デバイスの識別子とサービスの識別子に関連付けて、サーバリソース使用量記憶機能部１２１２に通知し、記録させる。
【０１８５】
本実施の形態のサーバリソース使用量記憶機能部１２１２は、収集デバイスの識別子とサービスの識別子とサーバリソース使用量とを関連付けた情報、すなわちサーバリソース使用量に関連する情報を記憶する。
【０１８６】
本実施の形態のデータ収集方法決定機能部１２１０は、本実施の形態のサーバリソース使用量記憶機能部１２１２からサーバリソース使用量に関連する情報を取得し、これを用いて、各収集デバイス１２５０のデータ収集方法を新たに決定する。
【０１８７】
［動作の説明］
本実施の形態の解析機能部１２０４は、各収集デバイスのデータ毎に、サーバリソース使用量を測定する。本実施の形態の解析機能部１２０４は、測定したサーバリソース使用量を、収集デバイスの識別子とサービスの識別子に関連付けて、サーバリソース使用量記憶機能部１２１２にサーバリソース使用量に関連する情報として通知し、記憶させる。本実施の形態のデータ収集方法決定機能部１２１０は、本実施の形態のサーバリソース使用量記憶機能部１２１２からサーバリソース使用量に関連する情報を取得する。次に、データ収集方法決定機能部１２１０は、第２の実施の形態における図１４のステップＳ１４０１を行い、サービスごとにデータ収集に関する優先度を算出する。次に、データ収集方法決定機能部１２１０は、算出したデータ収集に関する優先度と、サービス毎のサーバリソース使用量とを用いて、以下の（１４）の通り、データごとにデータ収集方法を決定する。そして、データ収集方法決定機能部１２１０は、決定した収集デバイスの識別子と、データの種類の識別子と、それぞれのデータの種類ごとの収集方法とを関連をデータ収集方法記憶機能部１２０２に記録する。
【０１８８】
（１４）本実施の形態のデータ収集方法の決定
サービス毎のデータ収集方法の決定方法について具体例を用いて説明する。ある収集デバイスを収集デバイスＡ、この収集デバイスに関連するサービスをサービス１、サービス２とする。また、サービス１に関連するデータをデータａ、サービス２に関連するデータをデータｂ、サービス１に関して算出されたデータ収集に関する優先度Ｐ＿Ａ＿１、サービス２に関して算出されたデータ収集に関する優先度Ｐ＿Ａ＿２とする。また、サービス１のサーバリソース使用量をＲ＿Ａ＿１、サービス２のサーバリソース使用量をＲ＿Ａ＿２とすると、デバイスＡの各データの収集に関する優先度Ｐ＿ａ、Ｐ＿ｂはそれぞれ次のような式で表現される。
【０１８９】
Ｐ＿ａ＝α×Ｐ＿Ａ＿１＋β×１／Ｒ＿Ａ＿１  （式１０）
Ｐ＿ｂ＝α×Ｐ＿Ａ＿２＋β×１／Ｒ＿Ａ＿２  （式１１）
ここでα、βは重み定数で、それぞれの値は、データ収集の抑制によるサービスへの影響度とサーバリソース使用量との関係性を考慮して、本実施の形態のユーザがデータ収集方法決定機能部１２１０に設定してもよい。例えば、βと比べてαを大きい値に設定すると、データ収集の抑制によるサービスへの影響度に関して、データ収集に関する優先度が支配的となる。
【０１９０】
さらに、データ収集方法決定機能部１２１０は、Ｐ＿ａとＰ＿ｂとを比較し、その優先度が低い値を持つデータの収集方法を抑制するように収集方法を新たに決定する。
【０１９１】
その他の動作については、第２の実施の形態の動作と同様である為、詳細の説明を省略する。
【０１９２】
［効果の説明］
本実施形態の通信システムのサーバは、サーバリソース使用量を考慮し、収集するデータ単位に新たなデータ収集方法を決定することができる。
【０１９３】
［第５の実施の形態］
次に、本発明の第５の実施の形態の通信システムについて説明する。
【０１９４】
［構成の説明］
本実施の形態における、Ｍ２Ｍサービスを提供する通信システムの構成は、第１の実施の形態における、Ｍ２Ｍサービスを提供する通信システムの構成と同じである。
【０１９５】
本実施の形態のデータ収集方法決定機能部１１０は、収集デバイスからのデータ収集方法を新たに決定する際に、次回の収集タイミングを考慮して決定する。
【０１９６】
［動作の説明］
本実施の形態のデータ収集方法決定機能部１１０は、次回データ収集のタイミングが、データ収集方法を決定する時点から、より近い時間である収集デバイス、あるいは収集デバイスのデータについて、データ収集を優先的に抑制することを決定する。なお、データ収集方法決定機能部１１０は、次回の収集タイミングを収集機能部１０１へ要求し取得してもよい。また、収集デバイスの次回収集時刻を記憶する収集タイミング記憶機能部を用意してもよい。この場合、収集機能部１０１が、収集デバイス１５０からデータを収集する際にこの記憶機能部に最新の次回収集タイミングを記録し、データ収集方法決定機能部１１０は、データ収集方法を決定する際、この記憶機能部から次回収集タイミングを取得するようにしてもよい。
【０１９７】
［効果の説明］
本実施形態の通信システムのサーバは、サーバ負荷低減の効果が表れるまでの時間を早めることができるようになる。その理由として、本実施形態の通信システムのサーバは、収集タイミングがより近い収集デバイス、もしくは収集デバイスのデータについて、データ収集を優先的に抑制することを決定するからである。
【０１９８】
なお、上述した実施の形態は、その形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【０１９９】
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。
（付記１）
少なくとも１つの収集デバイスに接続されたサーバであって、
前記収集デバイスから所定のデータ収集方法でデータを収集する収集機能部と、
前記サーバの負荷を監視し、前記サーバが所定の閾値を超えた高負荷状態であるかを判定するサーバ負荷監視機能部と、
前記サーバ負荷監視機能部が前記高負荷状態と判定した場合、データ収集に関する優先度を求め、前記データ収集に関する優先度に応じて、前記サーバの負荷が低減するように新たな前記データ収集方法を決定するデータ収集方法決定機能部と、を備え、
前記データ収集方法決定機能部は、新たに決定した前記データ収集方法を前記収集機能部に通知し、前記収集機能部は、通知された前記データ収集方法にて前記収集デバイスからデータを収集する、
ことを特徴とするサーバ。
（付記２）
前記サーバは、前記データと前記データに関連するサービスのサービス起動条件を用いて、サービスの起動に関する状態の判定を行い、その判定結果を出力する解析機能部を備え、
前記データ収集方法決定機能部は、前記判定結果に対応する値と、前記データに関連するサービスの優先度に対応する値との加重平均値を、前記データ収集に関する優先度とする、
ことを特徴とする付記１に記載のサーバ。
（付記３）
前記データ収集方法決定機能部は、前記データ収集に関する優先度が比較的低い前記収集デバイスのデータ収集を抑制するように前記データ収集方法を決定する、
ことを特徴とする請求項１乃至２のいずれか１項に記載のサーバ。
（付記４）
前記解析機能部は、前記収集デバイス毎にサーバリソース使用量を計測し、
前記データ収集方法決定機能部は、前記サーバリソース使用量が比較的多い前記収集デバイス、若しくは少なくとも１つの前記サーバリソース使用量の重み付け加算値が所定の目標値、若しくは目標値以上となる前記収集デバイスについて、そのデータ収集を抑制するように新たな前記データ収集方法を決定する、
ことを特徴とする付記１乃至２のいずれか１項に記載のサーバ。
（付記５）
データ収集方法決定機能部は、前記収集機能部が複数の前記データを収集する場合、前記データ毎に前記データ収集に関する優先度を求め、前記データ収集に関する優先度の比較的低い前記データのデータ収集を抑制するように新たな前記データ収集方法を決定し、
さらに、前記データ収集方法決定機能部は、新たに決定した前記データ収集方法を前記収集機能部に通知し、前記収集機能部は、前記データ単位に、通知された前記データ収集方法にて前記データを収集する、
ことを特徴とする、付記１乃至３のいずれか１項に記載のサーバ。
（付記６）
前記解析機能部は、前記収集デバイスの前記データ毎に前記サーバリソース使用量を計測し、
データ収集方法決定機能部は、データ毎に前記データ収集に関する優先度と前記サーバリソース使用量との重み付け加算値を求め、前記重み付け加算値が比較的小さなデータについて、そのデータ収集を抑制するように新たな前記データ収集方法を決定し、
さらに、前記データ収集方法決定機能部は、新たに決定した前記データ収集方法を前記収集機能部に通知し、前記収集機能部は、前記データ単位に、通知された前記データ収集方法にて前記収集デバイスから前記データを収集する、
ことを特徴とする、付記４に記載のサーバ。
（付記７）
前記データ収集方法決定機能部は、次回データ収集を行うタイミングが、前記データ収集方法を決定する時点から比較的近い前記収集デバイスについて、前記データ収集を抑制するように新たなデータ収集方法を決定する、
ことを特徴とする付記１乃至６のいずれか１項に記載のサーバ。
（付記８）
前記データ収集方法決定機能部は、前記サーバの負荷が所定の閾値を下回る状態となった場合に、抑制した前記データ収集方法でデータ収集を行う前記収集デバイスについて、所定の通常時の収集方法に戻すことを決定する、
ことを特徴とする付記１乃至７のいずれか１項に記載のサーバ。
（付記９）
少なくとも１つの収集デバイスとサーバから構成される通信システムであって、
前記サーバは、前記収集デバイスから所定のデータ収集方法でデータを収集する収集機能部と、前記サーバの負荷を監視し、前記サーバが所定の閾値を超えた高負荷状態であるかを判定するサーバ負荷監視機能部と、前記サーバ負荷監視機能部が前記高負荷状態と判定した場合、データ収集に関する優先度を求め、前記データ収集に関する優先度に応じて、前記サーバの負荷が低減するように新たな前記データ収集方法を決定するデータ収集方法決定機能部と、を備え、
前記データ収集方法決定機能部は、新たに決定した前記データ収集方法を前記収集機能部に通知し、前記収集機能部は、通知された前記データ収集方法に基づいて前記収集デバイスに前記データを要求し、前記収集デバイスは、前記サーバからの要求に応じ、蓄積する前記データを前記サーバに送信する収集受付機能部を備える、
ことを特徴とする通信システム。
（付記１０）
サーバは、収集デバイスから所定のデータ収集方法でデータを収集し、前記サーバの負荷を監視し、前記サーバが所定の閾値を超えた高負荷状態であると判定した場合、データ収集に関する優先度を求め、前記データ収集に関する優先度に応じて、前記サーバの負荷が低減するように新たな前記データ収集方法を決定し、新たに決定した前記データ収集方法にて前記収集デバイスからデータを収集する、
ことを特徴とする通信方法。
（付記１１）
前記データ収集方法決定機能部は、前記サーバの負荷が所定の値を下回る状態となった場合に、抑制した前記データ収集方法でデータ収集を行う前記収集デバイスの内、前記データ収集に関する優先度の高いものから所定の通常時の前記データ収集方法に戻すことを決定する、
ことを特徴とする付記８に記載のサーバ。
（付記１２）
前記データ収集方法決定機能部は、前記サーバの負荷が所定の値を下回る状態となった場合に、抑制した前記データ収集方法でデータ収集を行う前記収集デバイスの内、前記サーバリソース使用量の小さいものから所定の通常時の前記データ収集方法に戻すことを決定する、
ことを特徴とする付記８に記載のサーバ。
（付記１３）
前記データ収集方法決定機能部は、前記サーバの負荷が所定の値を下回る状態となった場合に、抑制した前記データ収集方法でデータ収集を行う前記収集デバイスの内、前記サーバリソース使用量の大きいものから所定の通常時の前記データ収集方法に戻すことを決定する、
ことを特徴とする付記８に記載のサーバ。
（付記１４）
前記所定の目標値が、現在の前記サーバの負荷と所定の負荷量の差である、
ことを特徴とする付記４に記載のサーバ。
（付記１５）
前記サーバリソース使用量は、ＣＰＵ使用率、メモリ使用量、サービスの実行時間のいずれか、若しくは組み合わせである、ことを特徴とする付記４に記載のサーバ。
（付記１６）
前記収集機能部は、前記データ収集方法を管理する、ことを特徴とする付記１記載のサーバ。
（付記１７）
前記収集デバイスは、前記サーバの要求に応じて収集したデータを前記サーバに送信することを特徴とする付記９に記載の通信システム。
（付記１８）
前記収集デバイスは、前記サーバへのデータ送信方法を記憶する、ことを特徴とする付記９、若しくは付記１７に記載の通信システム。
（付記１９）
前記解析機能部は、前記サービスの起動に関する状態の判定として、
前記データが前記サービス起動条件を満たす場合には、サービスを起動する状態であると判定し、
前記データが前記サービス起動条件を満たさない場合は、次回のデータ収集タイミングで前記サービス起動条件を満たすかどうかを推定し、現在、前記データが前記サービス起動条件にどの程度、近い状態か、若しくは遠い状態かを判定する、
ことを特徴とする付記２乃至８のいずれか１項、若しくは付記１１乃至１５のいずれか１項に記載のサーバ。
（付記２０）
データ収集方法決定機能部は、前記データ収集に関する優先度が比較的低い前記収集デバイスのデータ収集を抑制する、
ことを特徴とする付記９の通信システム。
（付記２１）
前記データ収集に関する優先度が比較的低い前記収集デバイスのデータ収集を抑制するように前記データ収集方法を決定する、
ことを特徴とする付記１０の通信方法。
【符号の説明】
【０２００】
１００    サーバ
１０１    収集機能部
１０２    データ収集方法記憶機能部
１０３    データ記憶機能部
１０４    解析機能部
１０５    登録サービス記憶機能部
１０６    サービス起動条件記憶機能部
１０７    サービス実行部
１０８    サービス起動状態記憶機能部
１０９    サーバ負荷監視機能部
１１０    データ収集方法決定機能部
１１１    サービス優先度記憶機能部
１５０    収集デバイス
１５１    収集受付機能部
１２００    サーバ
１２０４    解析機能部
１２１０    データ収集方法決定機能部
１２１２    サーバリソース使用量記憶機能部
１２５０    収集デバイス
【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−（１）】
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【図８−（２）】
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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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