【手続補正書】
【提出日】平成27年12月22日(2015.12.22)
【手続補正１】
【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】
階層スケジューラを有する分散コンピューティングシステムであって、
プロセッサおよびメモリを有するタスクマシンであって、データセンタにおいて１つまたは複数のタスクをそれぞれ実行する１つまたは複数のタスク仮想マシンを維持し、前記タスクはデータ上の計算ジョブの少なくとも一部を実施する実行単位であるタスクマシンと、
前記タスクマシンを制御し、タスクマシンからなるタスクマシンのグルーピング内のタスクアカウントを維持するための、プロセッサおよびメモリを有するタスク位置サービスマシンと、
タスクアカウント作成し、前記タスク位置サービスマシンとのタスクアカウント管理を調整し、前記計算ジョブのコンピューティングリソースを自動スケーリングするための、プロセッサおよびメモリを有する高レベル位置サービスマシンであって、データを格納する前記コンピューティングリソースの第１グループは、１つまたは複数のデータセンタに位置づけられ、一方、前記計算ジョブを実行する前記コンピューティングリソースの第２のグループは、前記１つまたは複数のデータセンタとは異なる１つまたは複数のデータセンタに位置づけられる、高レベル位置サービスマシンと
を備えるシステム。
【請求項２】
前記タスクマシンが、前記タスクマシンによるリソース利用に部分的に基づいて維持される仮想マシン数を増加するように機能する請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記タスクマシンが、前記タスクマシンによるリソース利用に部分的に基づいて維持される仮想マシン数を低減するように機能する請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記高レベル位置サービスマシンは分散コンピューティングシステムにおいてタスクアカウントに関する名前空間を維持する、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記タスクマシンは、さらに前記タスクマシンにより維持される前記１つまたは複数のタスク仮想マシンをスケジューリングすることに関与するタスクスケジューラからなる、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記タスク位置サービスマシンは、さらに前記タスクマシンのグルーピング内のタスクアカウント管理に関与するアカウントサーバからなる、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記タスク位置サービスマシンがさらに、タスクマシンのグルーピングにわたってプール管理を処理するプールサーバからなる請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記プールサーバが、前記タスクマシンのタスクスケジューラと協調して、プールに関する仮想マシンを割り振る請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記プールサーバが、前記タスクマシンのタスクスケジューラと協調して、プールから仮想マシンを除去する請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
前記タスク位置サービスマシンが、汎用パーティショニングスキームを用いて、複数のプールサーバのそれぞれが異なる範囲のプールを処理することを可能にするために調整する複数のプールサーバからなる請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記タスク位置サービスマシンが、さらにワークアイテム、ジョブ生成、およびジョブ削除を管理するのに機能的であるワークアイテムスケジューラからなる請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記タスク位置サービスマシンが、さらにタスクマシンの前記グルーピング内のタスク、ジョブ、ワークアイテムに関する統計を収集する役目を果たす統計アグリゲーションサーバからなる、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記分散コンピューティングシステムにわたって高レベル位置サービスマシンのアクティブインスタンスが１つだけある請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
プロセッサおよびメモリを有するコンピューティング装置によって実行されたとき、分散コンピューティング環境内のリソースを提供する方法を行うコンピュータ使用可能命令を格納する１つまたは複数のコンピュータ記憶メモリであって、前記方法が、
プールの仮想マシン数を求めるステップであって、前記仮想マシンの少なくともいくつかは１つまたは複数のタスクを実行しており、該タスクはデータの計算ジョブの少なくとも一部を実施する実行単位である、ステップと、
前記プールの仮想マシン数を調節するために、プールサーバを有するタスク位置サービスマシンのプロセッサおよびメモリを用いて自動スケーリング規則を適用するステップと、
前記自動スケーリング規則が前記プールの仮想マシン数を調節したことに応答して、前記プールに１つまたは複数の仮想マシンを動的に割り振るステップであって、これにより前記計算ジョブのコンピューティングリソースを自動スケーリングし、データを格納する前記自動スケーリングされたコンピューティングリソースの第１グループは１つまたは複数のデータセンタに位置づけられ、一方、前記計算ジョブを実施する前記自動スケーリングされたコンピューティングリソースの第２グループは、前記１つまたは複数のデータセンタとは異なる１つまたは複数のデータセンタに位置づけられる、ステップと
を含む、コンピュータ記憶メモリ。
【請求項１５】
１つまたは複数の仮想マシンを動的に割り振る前記ステップが、前記プールに関連付けられた２つ以上のタスクマシンにわたって仮想マシンを割り振るステップからなる請求項１４に記載のコンピュータ記憶メモリ。
【請求項１６】
自動スケーリング規則の適用は、所定の間隔で前記タスク位置サービスマシンにより自動的に実行される、請求項１４に記載のコンピュータ記憶メモリ。
【請求項１７】
前記調節される仮想マシン数が、前記プールに関連する前記自動スケーリング規則およびメトリックを利用して部分的に求められ、前記メトリックが、前記タスク位置サービスマシンのプールサーバに関連するメトリック収集モジュールによって得られる請求項１４に記載のコンピュータ記憶メモリ。
【請求項１８】
前記調整される数は、前記プール内の仮想マシンの総数を増加するかまたは、前記プール内の仮想マシンの総数を低減することのいずれかを含む、請求項１４に記載のコンピュータ記憶メモリ。
【請求項１９】
前記１つまたは複数の仮想マシンの割り当ては、さらに前記プール内の専用仮想マシンまたはプリエンプティブル仮想マシンの数を調整することを含む、請求項１４に記載のコンピュータ記憶メモリ。
【請求項２０】
分散コンピューティング環境内のリソースを提供するコンピュータ実装方法であって、
データ上の計算ジョブのためのものであるワークアイテムをユーザから受信するステップと、
１つまたは複数のタスクを実行するために１つまたは複数の仮想マシンのプールに関する専用の仮想マシン、スタンドバイ仮想マシン、プリエンプティブル仮想マシンの所望の数を示す１つまたは複数の自動スケーリング規則を前記ユーザから受信するステップであって、前記タスクは前記計算ジョブの少なくとも一部を実施する実行単位である、ステップと、
前記ユーザによる介入なしに、第１のタスクマシン内の第１の仮想マシンを前記プールに割り振るステップと、
前記ユーザによる介入なしに、前記第１のタスクマシンから物理的に分離される第２のタスクマシン内の第２の仮想マシンを前記プールに割り振るステップと、
前記プール内の前記第１の仮想マシンおよび前記第２の仮想マシンの少なくとも両方上で、前記計算ジョブを実行することによって前記ワークアイテムをインスタンス化するステップと、
前記ユーザによる介入なしに、前記プールに前記自動スケーリング規則を適用するステップであって、これにより
、前記プールの１つまたは複数の仮想マシンを再割振りして、前記プールに関して、所望の数の専用の仮想マシン、スタンドバイ仮想マシン、プリエンプティブル仮想マシンを達成し、これにより、前記計算ジョブの計算リソースを自動スケーリングし、前記データを格納する前記自動スケーリングされた計算リソースの第１グループは、１つまたは複数のデータセンタに位置づけられ、一方、前記計算ジョブを実行する前記自動スケーリングされた計算リソースの第２グループは前記１つまたは複数のデータセンタとは異なる１つまたは複数のデータセンタに位置づけられる、ステップと
を含む方法。