JP2001325041A - Method for utilizing computer resource and system for the same - Google Patents
Method for utilizing computer resource and system for the sameInfo
- Publication number
- JP2001325041A JP2001325041A JP2000140502A JP2000140502A JP2001325041A JP 2001325041 A JP2001325041 A JP 2001325041A JP 2000140502 A JP2000140502 A JP 2000140502A JP 2000140502 A JP2000140502 A JP 2000140502A JP 2001325041 A JP2001325041 A JP 2001325041A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- processing
- computer
- calculation
- unit
- computers
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Information Transfer Between Computers (AREA)
- Computer And Data Communications (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、ネットワークを介
して接続された多数の計算機を含むシステムに関し、特
に、計算機資源のうち余剰能力となっている部分を他者
のために再販し提供する計算機資源活用方法及びシステ
ムに関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a system including a large number of computers connected via a network, and more particularly to a computer for reselling and providing a surplus portion of computer resources for others. It relates to a resource utilization method and a system.
【0002】[0002]
【従来の技術】大量の計算機時間、計算機パワーを必要
とする計算として、例えば、各種のシミュレーション
(ベクトル演算を主体とした大規模シミュレーション、
災害時の避難のシミュレーションなど)や、レンダリン
グなどの画像処理、多数のケーススタディが必要なリス
ク分析、探索領域が非常に大きい最適化問題、さらに
は、有限要素法などを駆使したコンピュータ援用設計
(CAD;computer assited design)などが挙げられ
る。これらの計算は、従来、スーパーコンピュータなど
の高性能計算機を使用して実行されてきた。2. Description of the Related Art As a calculation requiring a large amount of computer time and computer power, for example, various simulations (large-scale simulation mainly using vector operation,
Image processing such as evacuation in the event of a disaster), image processing such as rendering, risk analysis that requires a large number of case studies, optimization problems with a very large search area, and computer-aided design using the finite element method ( CAD; computer assited design). Conventionally, these calculations have been performed using a high-performance computer such as a supercomputer.
【0003】一方で、近年のパーソナルコンピュータ
(パソコン)やサーバコンピュータにおける処理能力の
向上は目覚しく、ここ数年での性能の上昇率という観点
からすると、スーパーコンピュータなどを大きく上回っ
ているともいえる。パソコンやサーバに使用されるプロ
セッサも安価にかつ大量に市場に出回っている。その結
果、パソコンクラスのコンピュータであっても、数がま
とまれば全体としてはスーパーコンピュータを上回る情
報処理能力が得られるようになってきている。[0003] On the other hand, the processing capacity of personal computers (PCs) and server computers in recent years has been remarkably improved, and from the viewpoint of the rate of increase in performance in recent years, it can be said that the performance has greatly exceeded that of supercomputers and the like. Processors used in personal computers and servers are also on the market inexpensively and in large quantities. As a result, even if the number of the computers is of the personal computer class, the information processing capacity of the computer as a whole has surpassed that of the supercomputer.
【0004】そこで、単一のあるいは少数のプロセッサ
を用いるスーパーコンピュータではなく、並列コンピュ
ータの1種として、パソコンクラスのプロセッサを大量
に配置して相互に接続し、各プロセッサに処理を分担さ
せるものが提案されている。さらには、パソコンなどの
独立動作可能なコンピュータをネットワーク接続し、各
コンピュータに分散して処理を実行させる分散形コンピ
ュータも提案されている。特に、広域ネットワークに分
散して接続された計算機資源(パソコンなど)を利用し
て並列/分散計算を行うことをグローバルコンピューテ
ィング(大域計算)あるいはクラスタコンピューティン
グとも呼ぶ。Therefore, instead of a supercomputer using a single or a small number of processors, there is a type of parallel computer in which a large number of personal computer class processors are arranged and connected to each other, and each processor shares processing. Proposed. Further, there has been proposed a distributed computer in which computers that can operate independently, such as personal computers, are connected to a network, and the computers are distributed to execute processing. In particular, performing parallel / distributed computation using computer resources (such as a personal computer) dispersedly connected to a wide area network is also referred to as global computing (global computing) or cluster computing.
【0005】[0005]
【発明が解決しようとする課題】単一のコンピュータで
実行できる処理能力は限られているから、上述したよう
な大規模な計算を常時実施するような場合はさておき、
それほど高い頻度でなく大規模な計算を行う場合にその
ような大規模な計算を処理できる計算機能力を自前で用
意することは、高価なコンピュータを購入するとともに
それを維持管理するための労力を必要とするから、かな
り高価なものとなる。大規模な計算を常時実施する場合
であっても、要求される計算量が時間的に変化しないと
は想定しにくいから、ピーク時の要求量に合わせてコン
ピュータ等を配備することとなり、結局、投資に見合う
成果を得ることが難しくなってしまう。Since the processing power that can be executed by a single computer is limited, a case where the above-described large-scale calculation is always performed is aside.
Providing your own computing power that can handle such large-scale calculations when you do large-scale calculations that are not so frequent requires the labor of purchasing expensive computers and maintaining them Therefore, it becomes quite expensive. Even when a large-scale calculation is performed constantly, it is difficult to assume that the required calculation amount does not change with time, so computers and the like are deployed according to the peak request amount. It will be difficult to get results worth the investment.
【0006】また、企業における情報処理をアウトソー
シングする場合を考えると、現状では、契約先の業者が
運用する限定されたコンピュータを利用するサービスし
か得られない。このアウトソーシングサービスは、極限
までの計算能力を必要とするような用途には必ずしも適
していない上、少なくともある期間の利用料金は固定さ
れており、サービス利用者にとって、そのサービス料金
の妥当性をリアルタイムで把握することが難しかった。[0006] Considering the case of outsourcing information processing in a company, at present, only services using limited computers operated by contractors can be obtained. This outsourcing service is not always suitable for applications that require extreme computing power, and at least for a certain period of time, the usage fee is fixed, and for service users, the validity of the service fee is determined in real time. It was difficult to grasp.
【0007】上述したようにパソコンやサーバ類の普及
台数及び処理能力は大きく増加する傾向にあるが、例え
ばオフィスでのパソコンの利用形態を考えると、その処
理能力の向上に見合った処理をそのパソコンが実行して
いるわけではなく、処理能力にかなりの余裕を生じるよ
うになってきている。具体的には、ごく限られたピーク
時にはそれらのパソコンの能力を目一杯使用しているか
もしれないが、その他のほとんどの時間はパソコンの能
力を十分に余らせている状態にある。このような処理能
力における余裕部分は、グローバルコンピューティング
などの手法による計算を分担して実行するために使用可
能であり、潜在的には、他者に提供してその分の対価を
受領するために使用可能ではあるが、現状では、その余
裕部分を自分が欲するときに欲するだけ他者の利用のた
めに開放するための仕組みが存在しない。また、大規模
な計算を行う利用者にとっても、グローバルコンピュー
ティングによりその計算を実行するに十分なハードウエ
アが世の中に存在していても、それらのハードウエアを
利用してその大規模な計算を行わせる仕組みが存在しな
い。As described above, the number of personal computers and servers spread and the processing capacity tend to increase significantly. For example, considering the use of personal computers in offices, it is necessary to perform processing suitable for the improvement in the processing capacity of the personal computers. Is not running, and there is considerable room for processing power. Specifically, at very limited peak times, they may be using their PCs to their full potential, but most of the rest of the time they are running out of PCs. The extra capacity in such processing power can be used to share and perform computations by techniques such as global computing, and potentially to provide it to others and receive compensation for it. However, at present, there is no mechanism for releasing the extra portion for use by others as much as one wants. Also, even for users who perform large-scale calculations, even if there is enough hardware in the world to perform the calculations using global computing, those hardware can be used to perform the large-scale calculations. There is no mechanism to do this.
【0008】したがって本発明の目的は、ネットワーク
に接続しているコンピュータが有する情報処理能力の余
力部分を他者に対して開放し再販することができるよう
にするとともに、計算を行おうとする利用者が必要に応
じて簡単に計算機資源を利用できるようにするための方
法及びシステムを提供することにある。[0008] Accordingly, an object of the present invention is to allow a computer connected to a network to open a surplus portion of information processing capability to others and resell it, and to perform calculations for users who intend to perform calculations. It is an object of the present invention to provide a method and a system for making it possible to easily use computer resources as needed.
【0009】[0009]
【課題を解決するための手段】本発明では、広域ネット
ワーク(WAN)などのネットワークにアクセス可能な
コンピュータが有する情報処理能力の余力部分を買い取
り、再販するための方法及びシステムを提供する。余力
部分の買い取り費用については、固定的に定めてもよい
が、より、インセンティブを与えるために、能力提供側
とサービス享受側の双方の需給バランスに連動して変化
する部分を設けるようにするとよい。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention provides a method and system for purchasing and reselling the remaining information processing capacity of a computer accessible to a network such as a wide area network (WAN). The purchase cost of the surplus part may be fixedly set, but it is better to provide a part that changes in conjunction with the supply and demand balance of both the capacity providing side and the service receiving side in order to provide incentives. .
【0010】本発明では、計算機資源における余力を他
者のために再販しようとする者(提供者)は、予め、セ
ンターにその旨を登録しておく。登録された情報は、セ
ンターのデータベースに蓄積される。そして、センター
は、利用者(サービスを享受しようとする者)から依頼
された一連の処理を、並列処理可能な複数の単位処理に
分割し、提供者側の複数のコンピュータの余力に割り振
る。これにより、安価で非常に高速な演算処理能力を実
現することが可能になる。利用者から依頼された一連の
処理を複数の単位処理に分割し複数のコンピュータで実
行することにより、利用者に対する情報処理サービス実
施時のデータセキュリティが高められる。[0010] In the present invention, a person (provider) who intends to resell the remaining capacity in computer resources for another person registers the fact in advance in the center. The registered information is stored in the database of the center. Then, the center divides a series of processes requested by a user (a person who wants to enjoy the service) into a plurality of unit processes that can be processed in parallel, and allocates the divided processes to a spare capacity of a plurality of computers on the provider side. This makes it possible to realize an inexpensive and extremely high-speed processing capacity. By dividing a series of processes requested by the user into a plurality of unit processes and executing the processes on a plurality of computers, data security at the time of performing the information processing service for the user is enhanced.
【0011】利用者に対する情報処理サービスの信頼性
を高める必要がある場合には、同一単位処理を複数のコ
ンピュータに平行して割り振る。When it is necessary to increase the reliability of the information processing service for the user, the same unit processing is allocated to a plurality of computers in parallel.
【0012】上述のような処理を可能とするために、能
力提供側の各コンピュータには、そのためのソフトウェ
アモジュール(クライアントソフトウェア)を搭載す
る。ソフトウェアモジュールは、セキュリティの確保を
図りつつ上述した各サービスを実現するために必要な各
種の機能を含んだものであり、将来における拡張が可能
であることが好ましい。To enable the above-described processing, each computer on the capability providing side is equipped with a software module (client software) for that purpose. The software module includes various functions necessary for realizing each of the above-described services while ensuring security, and is preferably expandable in the future.
【0013】[0013]
【発明の実施の形態】次に、本発明の好ましい実施の形
態について、図面を参照して説明する。図1は、本発明
の実施の一形態の計算機資源活用システムの全体構成を
示すブロック図である。計算機資源活用システムは、本
発明の計算機資源活用方法が適用されるネットワークシ
ステムであって、このネットワークシステムにアクセス
可能なコンピュータが有する情報処理能力の余力部分を
買い取り、その余力部分を利用したいとする利用者に対
して再販するためシステムである。利用者が実行したい
計算は、グローバルコンピューティングの手法により、
余力を提供しようとする多数のコンピュータによって分
散/並列処理される。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Next, a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of a computer resource utilization system according to an embodiment of the present invention. The computer resource utilization system is a network system to which the computer resource utilization method of the present invention is applied. It is assumed that a computer user who can access the network system purchases a surplus part of information processing capability and wants to utilize the surplus part. This is a system for resale to users. The calculation that the user wants to perform is based on the method of global computing,
Distributed / parallelized by a number of computers trying to provide extra power.
【0014】図1に示す計算機資源活用システムは、広
域ネットワーク(WAN;wide area network)1を含
み、広域ネットワーク1には、センターシステム2が接
続するとともに、計算機資源を利用しようとする利用者
3と、情報処理能力の余力部分を提供しようとする提供
者4が保有しあるいは使用権を有するコンピュータ5が
接続している。各提供者4が余力を提供しようとするコ
ンピュータ5の数は、提供者4ごとに1台でも複数台で
あってもよい。これに対し、提供者4自体の数は、後述
するように、セキュリティ上の観点などから、複数とな
るようにすることが極めて望ましい。全体としてのコン
ピュータ5の台数は、グローバルコンピューティングに
より有効に計算が行えるよう程度以上の多数とする。実
際には、提供者4がその保有するコンピュータ5をセン
ターシステム2に登録(情報処理能力の余力部分の販売
の申し出)することによって、各コンピュータ5が、広
域ネットワーク1を介してセンターシステム2に論理的
に接続することになる。広域ネットワーク1は、グロー
バルコンピューティングを行うのに十分な速度を有する
ネットワークとし、インターネットなどを利用すること
も可能であるが、その場合は、後述するようにセンター
システム2側から提供者4のコンピュータ5に対して随
時データの送受信を行うことから、常時接続型であるこ
とが極めて好ましい。The computer resource utilization system shown in FIG. 1 includes a wide area network (WAN) 1, a center system 2 is connected to the wide area network 1, and a user 3 who intends to use computer resources. And a computer 5 owned by a provider 4 who intends to provide a surplus portion of information processing capability or having a right to use. The number of computers 5 to which each provider 4 intends to provide spare capacity may be one or more for each provider 4. On the other hand, it is highly desirable that the number of the providers 4 be plural from the viewpoint of security and the like as described later. The number of computers 5 as a whole is set to a number larger than or equal to a value that enables effective calculation by global computing. In practice, the provider 4 registers the computer 5 owned by the provider 4 in the center system 2 (offers a sale of a surplus part of the information processing capability), so that each computer 5 is connected to the center system 2 via the wide area network 1. It will be logically connected. The wide area network 1 may be a network having a speed sufficient for performing global computing, and may use the Internet or the like. In this case, as described later, the center system 2 side sends the computer of the provider 4 Since data is transmitted and received at any time with respect to 5, it is extremely preferable to be of a constant connection type.
【0015】センターシステム2は、提供者4からの情
報処理能力の余力部分の販売の申し出を受け付け、利用
者3からの計算処理要求を受け付け、利用者3から依頼
された計算処理を並列処理可能な複数の単位処理に分割
し、各単位処理(計算単位ブロック)を各提供者4のコ
ンピュータ5に配信し、これらのコンピュータ5から処
理結果を収集し、結果を利用者3の返送する処理を実行
するものである。さらに、センターシステム2は、利用
者3に対する課金・請求・清算処理と提供者3に対する
使用実績に基づいた支払い処理を実行する。また、本発
明では、情報処理能力の余力の提供(供給)とそのよう
な余力の使用(需要)との需要バランスに応じて、情報
処理能力の余力部分の買取り価格/販売価格を決定する
ことが可能であるが、そのような需給バランスに応じた
価格設定を行う場合には、センターシステム2は、買取
り価格/販売価格を算出して提供者4/利用者3に提示
する処理も実行する。The center system 2 accepts a request for sale of the remaining information processing capacity from the provider 4, receives a calculation processing request from the user 3, and can perform the calculation processing requested by the user 3 in parallel. The processing is divided into a plurality of unit processes, each unit process (calculation unit block) is distributed to the computer 5 of each provider 4, the processing results are collected from these computers 5, and the result is returned to the user 3 by the user 3. To do. Further, the center system 2 executes a billing, billing, and clearing process for the user 3 and a payment process for the provider 3 based on the usage history. Further, in the present invention, the purchase price / sales price of the surplus information processing capacity is determined according to the demand balance between the provision (supply) of the information processing capacity and the use (demand) of such capacity. However, when price setting is performed in accordance with such a supply and demand balance, the center system 2 also executes a process of calculating a purchase price / sales price and presenting it to the provider 4 / user 3. .
【0016】次に、図2を用いて、この計算機資源活用
システムでの全体的な処理の流れを説明する。Next, the overall processing flow in the computer resource utilization system will be described with reference to FIG.
【0017】自己の所有/管理するコンピュータ5の余
剰計算能力を提供しようとする提供者4は、まず、広域
ネットワーク1を介して、センターシステム2に対し
て、その提供者4を登録するようにセンターシステム2
に依頼する(ステップ101)。ここでは、複数の提供
者4が提供者登録の依頼を行ったものとする。センター
システム2は、各提供者4からの依頼を受け付けて、利
用者3の計算処理をその提供者4が分担して実行できる
ように、後述する余剰処理能力データベースにその提供
者4を登録するなど、センターシステム2の内部での必
要な設定(提供者登録)を行う(ステップ102)。提
供者登録の終了後、センターシステム2は、広域ネット
ワーク1を介して、各提供者4に対してクライアントソ
フトウェアを配布する(ステップ103)。提供者4
は、自己のコンピュータ5にそのクライアントソフトウ
ェアをインストールする。このクライアントソフトウェ
アは、グローバルコンピューティングの手法で計算処理
を分担実行するために、センターシステム2に対して接
続して計算単位ブロックを受領し、その計算単位ブロッ
クを処理し、計算結果をセンターシステム2の返送する
ためのソフトウェアであって、計算処理を依頼する利用
者3や実際に依頼された計算処理の内容に関係なく、共
通に使用されるものである。すなわち、ひとたびクライ
アントソフトウェアをインストールしてしまえば、その
コンピュータ5は、(もちろん、使用するオペレーティ
ングシステム(OS)やコンピュータアーキテクチャ上
の制約はあるものの)任意の利用者3に由来する任意の
計算単位ブロックを処理できるようになる。なお、デー
タの安全性、システムの不正使用の防止のため、センタ
ーシステム2と提供者4のコンピュータ5との間の接続
には、暗号化された専用プロトコルを使用することが好
ましく、クライアントソフトウェアはこのような暗号化
された専用プロトコルに対応したものとすることが好ま
しい。以上のステップ101とステップ103の処理
は、インターネット上のウェブサイトに登録し、ソフト
ウェアの配布を受けるという公知の処理として実行する
ことができる。もちろん、クライアントソフトウェアを
CD−ROMなどの記録媒体に格納し、このCD−RO
Mを物理的に提供者4に配布することも可能である。こ
の場合、提供者4がそのCD−ROMをコンピュータ5
に装着し、所定のコマンドを実行することにより、コン
ピュータ5にクライアントソフトウェアをインストール
される。CD−ROMなどの記録媒体に、クライアント
ソフトウェアのほかに、提供者登録のためのオンライン
サインアップのプログラムを格納しておいてこの記録媒
体を提供者4に事前配布し、オンラインサインアップに
よって提供者登録を行うとともにクライアントソフトウ
ェアがコンピュータ5にインストールされるようにして
もよい。The provider 4 who intends to provide the surplus computing capacity of the computer 5 owned / managed by the user first registers the provider 4 with the center system 2 via the wide area network 1. Center system 2
(Step 101). Here, it is assumed that a plurality of providers 4 have made a request for provider registration. The center system 2 receives the request from each provider 4 and registers the provider 4 in a surplus processing capacity database described later so that the provider 4 can share and execute the calculation process of the user 3. For example, necessary settings (provider registration) inside the center system 2 are performed (step 102). After completing the provider registration, the center system 2 distributes the client software to each provider 4 via the wide area network 1 (step 103). Provider 4
Installs the client software on its own computer 5. This client software is connected to the center system 2 to receive a calculation unit block, processes the calculation unit block, and transmits the calculation result to the center system 2 in order to share and execute the calculation processing by the method of global computing. , Which is commonly used irrespective of the user 3 requesting the calculation processing or the content of the calculation processing actually requested. That is, once the client software is installed, the computer 5 can be any calculation unit block derived from any user 3 (although of course there are restrictions on the operating system (OS) used and computer architecture). Can be processed. In order to secure data and prevent unauthorized use of the system, the connection between the center system 2 and the computer 5 of the provider 4 preferably uses an encrypted dedicated protocol. It is preferable to support such an encrypted dedicated protocol. The processing of steps 101 and 103 described above can be executed as a known processing of registering on a website on the Internet and receiving distribution of software. Of course, the client software is stored on a recording medium such as a CD-ROM, and the CD-RO
It is also possible to physically distribute M to the provider 4. In this case, the provider 4 stores the CD-ROM in the computer 5
The client software is installed in the computer 5 by executing a predetermined command. On a recording medium such as a CD-ROM, an online sign-up program for provider registration is stored in addition to the client software, and the recording medium is distributed to the provider 4 in advance, and the provider is signed by online sign-up. The registration may be performed, and the client software may be installed in the computer 5.
【0018】一方、計算処理を依頼したい利用者3は、
広域ネットワーク1を介してセンターシステム2に接続
し、センターシステム2に対して計算処理の依頼を行う
(ステップ104)。この実施の形態においては、後述
するように、情報処理能力についての需給バランスに応
じて計算処理単価を変化させることができるから、その
ような場合には、利用者3は、センターシステム2が提
示する現在の計算処理単価を確認の上、計算処理の依頼
を行うようにする。処理を依頼したい計算ジョブは、例
えば、FTP(file transfer protocol)などのプロトコ
ルによって、利用者3からセンターシステム2に転送す
ることができる。On the other hand, the user 3 who wants to request the calculation processing,
It connects to the center system 2 via the wide area network 1 and requests the center system 2 for calculation processing (step 104). In this embodiment, as described later, since the calculation processing unit price can be changed according to the supply and demand balance of the information processing ability, in such a case, the user 3 is presented by the center system 2. After confirming the current calculation processing unit price, a request for calculation processing is made. A calculation job to be requested to be processed can be transferred from the user 3 to the center system 2 by a protocol such as FTP (file transfer protocol).
【0019】計算処理の依頼を受け付けたセンターシス
テム2は、利用者3から依頼された一連の処理(ジョ
ブ)を、並列処理可能な複数の単位処理(計算単位ブロ
ック)に分割し(ステップ105)、一連の処理の実行
に最も適するように、例えば、複数の提供者4での並列
処理によって最も短い時間で計算結果が得られるよう
に、各提供者4への計算単位ブロックの割当てを決定し
(ステップ106)、広域ネットワーク1を介して割り
当ての各計算単位ブロックを該当する各提供者4に配信
する(ステップ107)。計算単位ブロックの配信を受
けた各提供者4は、その計算単位ブロックの演算処理を
実行し(ステップ108)、広域ネットワーク1を介し
て計算結果をそれぞれセンターシステム2に送信する
(ステップ109)。The center system 2 that has received the request for the calculation process divides a series of processes (jobs) requested by the user 3 into a plurality of unit processes (calculation unit blocks) that can be processed in parallel (step 105). The allocation of the calculation unit block to each provider 4 is determined so as to be most suitable for executing a series of processing, for example, to obtain the calculation result in the shortest time by the parallel processing by the plurality of providers 4. (Step 106), and distributes each of the allocated calculation unit blocks to the corresponding provider 4 via the wide area network 1 (Step 107). Each provider 4 that has received the distribution of the calculation unit block executes the arithmetic processing of the calculation unit block (step 108), and transmits the calculation result to the center system 2 via the wide area network 1 (step 109).
【0020】センターシステム2は、各提供者4から送
信されてきた計算結果を取りまとめ(ステップ11
0)、処理結果として利用者3に送信する(ステップ1
11)。依頼された計算処理が広い探索範囲を有する探
索問題であって、各計算単位ブロックがその探索範囲を
小さなブロックに単純に区切ったものであるような場合
には、特段の結果のとりまとめを行うことなく、ブロッ
クごとの探索結果(計算結果)をそのまま処理結果とし
て利用者3側に返信するようにしてもよいが、ステップ
105における処理(ジョブ)の分割のやり方が複雑な
ものである場合には、計算単位ブロックごとの計算結果
だけでは依頼した処理に対する結果を把握することが困
難となるから、処理の分割のやり方などに基づいて計算
結果を編集し、その編集した計算結果を処理結果として
利用者3に送信するようにする。例えば大規模な行列演
算を部分行列演算に分割したような場合、各部分行列で
の計算結果をそのまま利用者3に送信しても利用者は本
来の行列演算の結果を理解することが難しいから、結果
の取りまとめとして、本来の行列演算の結果がすぐ分か
るように結果を編集することが望ましい。The center system 2 compiles the calculation results transmitted from each provider 4 (step 11).
0), and transmits to the user 3 as the processing result (step 1)
11). If the requested computation is a search problem with a wide search range and each calculation unit block is a simple division of the search range into smaller blocks, combine the special results. Instead, the search result (calculation result) for each block may be directly returned to the user 3 as the processing result. However, if the method of dividing the processing (job) in step 105 is complicated, Since it is difficult to grasp the result of the requested processing only by the calculation result for each calculation unit block, the calculation result is edited based on the method of dividing the processing and the edited calculation result is used as the processing result Is transmitted to the third party. For example, in a case where a large-scale matrix operation is divided into sub-matrix operations, even if the calculation result of each sub-matrix is transmitted to the user 3 as it is, it is difficult for the user to understand the original result of the matrix operation. As a summary of the results, it is desirable to edit the results so that the results of the original matrix operation can be easily understood.
【0021】その後、センターシステム2は、課金処理
を行う。すなわち、センターシステム2は、利用者4側
のコンピュータ5によって処理された実行量に基づき、
この実行量と単位価格との積を求めることにより、課金
を計算し(ステップ112)、料金を利用者3に請求す
る(ステップ113)。利用者3は料金を支払い(ステ
ップ114)、センターシステム2は、各利用者4に対
し、利用者ごとの実行量に応じて料金の支払いを行う
(ステップ115)。After that, the center system 2 performs a billing process. That is, the center system 2 determines the amount of execution based on the amount of processing performed by the computer 5
By calculating the product of the execution amount and the unit price, a charge is calculated (step 112), and a fee is charged to the user 3 (step 113). The user 3 pays a fee (step 114), and the center system 2 pays each user 4 according to the amount of execution for each user (step 115).
【0022】このような処理を実行するセンターシステ
ム2の構成の一例が、図3に示されている。FIG. 3 shows an example of the configuration of the center system 2 that executes such processing.
【0023】センターシステム2は、センターシステム
2の全体の統合を行うスーパーバイザコントロール部1
1と、提供者4による情報処理能力の提供量と使用者3
の要求処理能力量3の需給バランスから、単位計算能力
(CPU)あたりの価格を設定するCPU価格設定機構
12と、利用者3から依頼された計算処理(ジョブ)を
グローバルコンピューティングに適した複数の単位処理
(単位ジョブ)に分割するジョブ分割機構13と、提供
者4やそのコンピュータ5に関する情報を蓄積する余剰
処理能力データベース14と、余剰処理能力データベー
ス14に蓄積された情報に基づいて、どの単位処理をそ
の提供者4(のどのコンピュータ5)に割り当てればよ
いかを、例えばもっとも効率がよくなるように、決定す
るスケジューラ15と、スケジューラ15での割当て結
果にしたがい、各単位処理をそれぞれの提供者4のコン
ピュータ5に配信し結果を収集する処理分配・監視機構
16とを備えている。スーパーバイザコントロール部1
1は、特に、提供者4の登録、利用者3からの処理依頼
の受け付け、計算結果のとりまとめ、計算結果の利用者
3への送信、課金処理などの処理を実行する。処理分配
・監視機構16は、広域ネットワーク1を介した提供者
4とのネットワーク状態の監視も行う。The center system 2 is a supervisor control unit 1 for integrating the entire center system 2.
1 and the amount of information processing capability provided by the provider 4 and the user 3
A CPU price setting mechanism 12 for setting a price per unit calculation capacity (CPU) based on the demand-supply balance of the required processing capacity 3 of the user, and a plurality of calculation processes (jobs) requested by the user 3 suitable for global computing. A job division mechanism 13 for dividing the job into unit processes (unit jobs), a surplus processing capacity database 14 for storing information on the provider 4 and the computer 5 thereof, For example, the scheduler 15 and the assignment result of the scheduler 15 determine which unit process should be assigned to the provider 4 (which computer 5) so that the efficiency is the highest, for example. A processing distribution / monitoring mechanism 16 which distributes the results to the computer 5 of the provider 4 and collects the results; . Supervisor control unit 1
1 executes processing such as registration of the provider 4, reception of a processing request from the user 3, compilation of calculation results, transmission of the calculation results to the user 3, and billing processing. The processing distribution / monitoring mechanism 16 also monitors the state of the network with the provider 4 via the wide area network 1.
【0024】以下、CPU価格設定機構12、ジョブ分
割機構13、余剰処理能力データベース14、スケジュ
ーラ15及び処理分配・監視機構16について、さらに
詳しく説明する。Hereinafter, the CPU price setting mechanism 12, the job division mechanism 13, the surplus processing capacity database 14, the scheduler 15, and the processing distribution / monitoring mechanism 16 will be described in more detail.
【0025】CPU価格設定機構12は、上述したよう
に、需給バランスに見合った価格を決定するための機構
であり、情報処理能力の余力部分を提供者4から買い上
げ、利用者3に再販する際のそれぞれの価格について、
供給及び需要が常時変化し得るので、単位計算能力価格
(CPU価格)として常に最新の値を算出し、提供者4
及び利用者3に提示する。As described above, the CPU price setting mechanism 12 is a mechanism for determining a price suitable for the supply and demand balance. When the CPU 4 purchases the remaining information processing capacity from the provider 4 and resells it to the user 3 For each price of
Since supply and demand can always change, the latest value is always calculated as the unit calculation capacity price (CPU price).
And the user 3.
【0026】ここで単位計算能力価格について説明す
る。各提供者4が保有するコンピュータ5の情報処理能
力は千差万別であり、また、余力部分として提供できる
情報処理能力も提供者ごとに異なるとともに時々刻々と
変化しうるものである。広域ネットワーク1におけるセ
ンターシステム2と提供者4との間でのデータ転送速度
等も変化し得るから、ここでは、ネットワークのスルー
プットも含めた相対的な処理能力を算定し、単位計算能
力値とする。具体的には、後述するように、処理分配・
監視機構16は、各コンピュータ5に対して定期的にテ
ストプログラム(プローブ)を送信し、各コンピュータ
5はこのテストプログラムを処理して処理結果をセンタ
ーシステム2(処理分配・監視機構16)に送信する。
センターシステム2側でテストプログラムを各コンピュ
ータ5に送信しそのテストプログラムに対する正しい答
えを受領するまでに要した応答時間を用いて、各コンピ
ュータ5の処理能力を算定する。その際、例えば、セン
ターシステム2内に設けられている基準パソコンの処理
能力を“1”として相対処理能力値を単位計算能力とす
る。各コンピュータ5ごとの単位計算能力の測定は定期
的に行われ、提供者4の処理能力時系列データとして余
剰処理能力データベース14に蓄積される。Here, the unit calculation capacity price will be described. The information processing capability of the computer 5 possessed by each provider 4 varies widely, and the information processing capability that can be provided as a spare portion varies from provider to provider and can change every moment. Since the data transfer speed and the like between the center system 2 and the provider 4 in the wide area network 1 can also change, here, the relative processing capacity including the network throughput is calculated and set as a unit calculation capacity value. . Specifically, as described later,
The monitoring mechanism 16 periodically transmits a test program (probe) to each computer 5, and each computer 5 processes the test program and transmits a processing result to the center system 2 (processing distribution / monitoring mechanism 16). I do.
The center system 2 calculates the processing capability of each computer 5 using the response time required to transmit the test program to each computer 5 and receive the correct answer to the test program. At this time, for example, the processing capacity of the reference personal computer provided in the center system 2 is set to “1”, and the relative processing capacity value is set as the unit calculation capacity. The measurement of the unit calculation capability of each computer 5 is periodically performed, and is stored in the surplus processing capability database 14 as the processing capability time-series data of the provider 4.
【0027】CPU価格設定機構12は、余剰処理能力
データベース14を参照し、例えば、経済学上の需要供
給曲線モデルにしたがい、登録されて現在利用可能な単
位計算能力の総計と利用者3から依頼された処理に必要
であると想定される単位計算能力の総計が等しくなるよ
うに、単位計算能力単価(CPU単価)を設定する。す
なわち、総提供能力(供給)<総所要能力(需要)の場
合には、CPU価格を上昇させ、総提供能力(供給)>
総所要能力(需要)の場合には、CPU価格を下降させ
ることになる。この場合、利用者3や提供者4に提示し
た価格に応じて需要や供給が変化するから、CPU価格
設定機構12は、一定時間ごとにCPU価格の調整を実
行する。これにより、CPU価格の時系列データが作成
される。The CPU price setting mechanism 12 refers to the surplus processing capacity database 14 and, for example, according to the demand-supply curve model in economics, the total of the unit calculation capacities registered and currently available and the request from the user 3 The unit calculation capacity unit price (CPU unit price) is set so that the total of the unit calculation capacity assumed to be necessary for the performed processing becomes equal. That is, if the total provision capacity (supply) <the total required capacity (demand), the CPU price is increased, and the total provision capacity (supply)>
In the case of the total required capacity (demand), the CPU price is decreased. In this case, the demand and supply change according to the price presented to the user 3 and the provider 4, so that the CPU price setting mechanism 12 adjusts the CPU price at regular intervals. Thereby, the time series data of the CPU price is created.
【0028】上述したようなCPU価格の調整を行った
場合、CPU価格は株価に似た挙動を示すものと考えら
れる。したがって、短時間での過度の価格変動が好まし
くないものとする場合には、時間当たりの価格変動率
(や価格の変動幅)に制限を設け、価格変動をある程度
安定するようにすることが可能である。これは、株式市
場における値幅制限に対応する。あるいは、週単位ある
いは月単位などで基準価格を設定し、需給に応じて所定
の範囲内で価格を変動させるようにしてもよい。さらに
は、情報処理能力を提供する時間帯によって価格を変え
たり(例えば、夜間は安くする)、大量の計算をさせる
ことに対してボリュームディスカウントを設定したり、
利用者が一定の期間にわたり毎日の同じ時間帯について
予め所望の情報処理能力を予約できるようにすることが
できる。When the CPU price is adjusted as described above, the CPU price is considered to behave like a stock price. Therefore, if excessive price fluctuations in a short period of time are undesirable, it is possible to limit the price fluctuation rate (or price fluctuation range) per hour and to stabilize the price fluctuations to some extent. It is. This corresponds to price limits in the stock market. Alternatively, a reference price may be set on a weekly or monthly basis, and the price may be varied within a predetermined range according to supply and demand. You can also change the price depending on when the information processing capacity is provided (for example, make it cheaper at night), set a volume discount for doing a lot of calculations,
It is possible to allow a user to reserve a desired information processing capability in advance for the same time period every day over a certain period.
【0029】いずれにせよ、この実施の形態では、提供
された情報処理能力に対しては、(実績の処理時間)×
CPU価格によって求められる対価を提供者4に支払
い、計算を委託した利用者3に対しては、(実績の処理
時間)×CPU価格+手数料を請求することとする。In any case, in this embodiment, the provided information processing capability is calculated by (processing time of actual result) ×
The price determined by the CPU price is paid to the provider 4 and the user 3 who commissions the calculation is charged (processing time of actual result) × CPU price + commission.
【0030】次に、ジョブ分割機構13について説明す
る。Next, the job dividing mechanism 13 will be described.
【0031】上述したように、ジョブ分割機構13は、
利用者3から依頼された計算処理(ジョブ)をグローバ
ルコンピューティングに適した複数の単位処理(単位ジ
ョブ)に分割する処理を実行する。具体的には、ジョブ
分割機構13は、利用者3が依頼した計算処理の全体
を最小単位操作(これ以上分割しても経済的にメリット
が発生しないという最小の処理単位)に分割し、時系
列手順と並行手順とに最小単位操作を分類し、複数の
最小単位操作を統合して、最も短いトータルレスポンス
タイム(結果の回答までに要する時間)となる計算単位
ブロックに分割することにより、依頼された計算処理を
複数の単位処理に分割する。ここで時系列手順とは、先
行する処理の結果を利用して実行される処理のことであ
り、並行手順とは、処理間に依存関係がないので並行し
て実行できる処理のことである。As described above, the job dividing mechanism 13
A process for dividing a calculation process (job) requested by the user 3 into a plurality of unit processes (unit jobs) suitable for global computing is executed. Specifically, the job dividing mechanism 13 divides the entire calculation process requested by the user 3 into minimum unit operations (the minimum processing unit that does not produce any economic merit even if it is further divided). By classifying the minimum unit operation into a sequence procedure and a parallel procedure, integrating multiple minimum unit operations, and dividing it into calculation unit blocks that have the shortest total response time (the time required to answer the result), The calculated calculation process is divided into a plurality of unit processes. Here, the time-series procedure is a process executed using the result of the preceding process, and the parallel procedure is a process that can be executed in parallel because there is no dependency between the processes.
【0032】ジョブ分割を行う際、計算単位ブロックが
多いと、通信やデータ転送に要する処理が増加する。ま
た、並行処理可能な計算単位ブロックは、同時に複数の
提供者4の複数のコンピュータ5で処理することができ
るため、トータルレスポンスタイムを短縮することがで
きる。When dividing a job, if the number of calculation unit blocks is large, processing required for communication and data transfer increases. Further, since the calculation unit blocks that can be processed in parallel can be simultaneously processed by the plurality of computers 5 of the plurality of providers 4, the total response time can be reduced.
【0033】これらの処理は、グローバルコンピューテ
ィングを行う際には一般的に行われている処理であり、
自動的に行うことが可能なものである。しかしながら、
より並行処理の程度を高めてトータルレスポンスタイム
の一層の短縮を図るためには、利用者3によって依頼さ
れる処理そのものが、そのような並行処理に適したもの
であるように設計されあるいはコーディングされている
ことが重要である。ある処理を並列処理に特に適した形
態に書き換えることは、並列プログラミングに対する知
識を要求され、一般的な利用者3の手には余ることも予
想される。These processes are generally performed when performing global computing.
It can be done automatically. However,
In order to further increase the degree of parallel processing and further reduce the total response time, the processing itself requested by the user 3 is designed or coded so as to be suitable for such parallel processing. It is important that Rewriting a certain process into a form particularly suitable for parallel processing requires knowledge of parallel programming, and it is expected that the general user 3 will be left behind.
【0034】そこで、センターシステム2側に、各種の
シミュレーションプログラムや最適化問題などのよく使
われそうな計算プログラムを予め集積してプログラムラ
イブラリを構築しておくことが考えられる。この場合、
利用者3は、ライブラリ中の所望の計算プログラムを選
択するとともにその計算プログラムで用いるパラメータ
やデータをセンターシステム2に送信するだけで、選択
した計算プログラムをグローバルコンピューティングの
手法で実行することができ、並列処理のためのプログラ
ム書換えなどに悩まされなくなる。もちろん、プログラ
ムライブラリ中の各計算プログラムは、グローバルコン
ピューティングによる実行に最適化されたものとする。
このようにプログラムライブラリを設けるもう1つの利
点は、提供者4にとって、自己のコンピュータ5で実行
されるプログラムが、見ず知らずの利用者3が作成した
計算プログラムではなくて、信頼できるセンターシステ
ム2が用意した計算プログラムであり、セキュリティ上
の信頼感が増すということである。Therefore, it is conceivable that a program library is built in the center system 2 by previously accumulating various simulation programs and calculation programs that are likely to be used, such as optimization problems. in this case,
The user 3 can execute the selected calculation program by a global computing method only by selecting a desired calculation program in the library and transmitting parameters and data used in the calculation program to the center system 2. This eliminates the problem of rewriting programs for parallel processing. Of course, each calculation program in the program library is assumed to be optimized for execution by global computing.
Another advantage of providing a program library in this way is that the provider 4 has a reliable center system 2 instead of a program executed on its own computer 5 being a calculation program created by an unknown user 3. This is a calculation program that has increased security confidence.
【0035】次に、余剰処理能力データベース14につ
いて説明する。Next, the surplus processing capacity database 14 will be described.
【0036】余剰処理能力データベース14は、情報処
理能力の余力部分を提供しようとして登録した提供者4
に関する情報を保管するデータベースである。具体的に
は、余剰処理能力データベース14には、各提供者4に
関し、提供者情報として提供者4の連絡先や支払い手
順/実績などの情報、資源情報として提供者4が提供
する計算機資源におけるCPU(中央処理装置)/OS
に関する情報や、利用可能な時間帯、負荷優先度などに
関する情報、接続情報として提供者4のコンピュータ
5に接続するために使用されるネットワークプロトコル
や接続手順などの情報、実績ログとして処理能力の測
定結果や計算単位ブロックの処理実績などの情報、報
告ログとして支払いや報告などのログが、格納される。The surplus processing capacity database 14 stores the provider 4 who has registered to provide a surplus part of the information processing capacity.
Is a database that stores information about More specifically, the surplus processing capacity database 14 includes, for each provider 4, information such as the contact information of the provider 4 and the payment procedure / actuals as provider information, and computer resources provided by the provider 4 as resource information. CPU (Central Processing Unit) / OS
Information, available time zone, load priority, etc., information such as network protocol and connection procedure used to connect to the computer 5 of the provider 4 as connection information, and measurement of processing capacity as a performance log Information such as a result and a processing result of the calculation unit block is stored, and a log such as a payment and a report is stored as a report log.
【0037】次に、スケジューラ15について説明す
る。Next, the scheduler 15 will be described.
【0038】利用者3から依頼された処理は、上述のよ
うに、ジョブ分割機構13によって複数の計算単位ブロ
ックに分割されるわけであるが、スケジューラ15は、
どの提供者4のどのコンピュータ5にこれら分割された
各計算単位ブロックを割り振って実行させるかを決定す
る。その際、スケジューラ15は、余剰処理能力データ
ベース14に格納された提供者情報や資源情報、現在の
処理能力に関する情報に基づいて、最も早く計算結果が
得られるように、各提供者4(の各コンピュータ5)に
各計算単位ブロックを割当てる。割当ての基準として
は、より早く計算結果が得られるというものだけではな
く、例えば、より高精度の結果が得られる、あるいは、
(時間帯別の価格設定がなされているなどの理由で)よ
り安価に結果が得られる、といったものを採用してもよ
い。割当ての基準を予め複数用意しておき、利用者3の
要望や計算処理の性質などによって、それらの基準のう
ちの1つを選択し、選択された基準に基づいて割当てを
行うようにしてもよい。また、提供者4側においても情
報処理能力の余力部分を提供する時間帯が指定されてい
ることがあり、そのような場合には、指定された時間帯
を考慮して計算単位ブロックの割当てを行う。時間帯を
考慮する割当てのやり方も、ここでいう割当ての基準の
範疇に含まれる。さらには、広域ネットワーク1自体を
地球規模のものとすることにより、時差を利用して、常
に夜間(情報処理能力の余裕度が大きいと考えられる時
間帯)にある提供者4のみを選択して割当てを行うよう
にすることも可能であり、このようにすることによっ
て、より高速かつより安価に利用者3の計算を処理する
ことが可能となる。The process requested by the user 3 is divided into a plurality of calculation unit blocks by the job dividing mechanism 13 as described above.
It is determined which computer 5 of which provider 4 allocates and executes each of these divided calculation unit blocks. At this time, the scheduler 15 determines each provider 4 (so that the calculation result can be obtained as soon as possible based on the provider information and the resource information stored in the surplus processing capacity database 14 and the information on the current processing capacity. Each calculation unit block is allocated to the computer 5). The criterion of the assignment is not only that the calculation result can be obtained earlier, but also that a more accurate result is obtained, or
It is also possible to adopt a method in which a result can be obtained at a lower cost (because a time zone price is set, etc.). A plurality of allocation standards may be prepared in advance, and one of the standards may be selected according to the request of the user 3 or the nature of the calculation process, and the allocation may be performed based on the selected standard. Good. In addition, the provider 4 may also specify a time zone for providing a spare portion of the information processing capacity. In such a case, the allocation of the calculation unit block is performed in consideration of the specified time zone. Do. An allocation method that considers a time zone is also included in the category of the allocation standard here. Further, by setting the wide area network 1 itself on a global scale, the time difference is used to select only the provider 4 that is always in the nighttime (a time zone in which the margin of information processing capability is considered to be large). It is also possible to perform the assignment, and thereby, it is possible to process the calculation of the user 3 at higher speed and at lower cost.
【0039】計算単位ブロックの割当てを行う場合、一
連の時系列処理は単一の提供者4で実行することが、ネ
ットワークに関連するオーバーヘッドなどが省かれるた
めに最も効率的ではあるが、利用者3の計算処理の内容
やデータを提供者4が推測できないようにし、セキュリ
ティを高めるためには、意図的に計算単位ブロックを複
数の提供者4に割り当てることが好ましい。また、並列
処理の部分に関しても、計算処理の内容やデータに対す
るセキュリティを高めるために、なるべく多くの提供者
4に分割して割り当てることが好ましい。When allocating the calculation unit block, it is most efficient to execute a series of time series processing by a single provider 4 because the overhead related to the network is omitted. In order to prevent the provider 4 from guessing the contents and data of the calculation processing 3 and to increase security, it is preferable to intentionally assign a calculation unit block to a plurality of providers 4. In addition, it is preferable to divide and assign as much as possible the providers 4 in parallel processing in order to increase the security of the contents of calculation processing and data.
【0040】この実施の形態では、一般的には、1つの
計算単位ブロックを利用者4の1台のコンピュータ5に
割当ててそのコンピュータ5に送信し、その割り当てら
れた計算単位ブロックの処理をそのコンピュータ5が完
了した場合に、改めて、次の計算単位ブロックをそのコ
ンピュータ5に送信するようにする。その際、提供者4
が提供する情報処理能力は変動する可能性があるため、
利用者3が依頼した処理に対応する全ての計算単位ブロ
ックの割当てを最初に決めてしまうのではなく、現在の
提供されている情報処理能力などに応じて動的に計算単
位ブロック割当てを行うことが望ましい。すなわち、1
つの計算単位ブロックが終了し、次の計算単位ブロック
を割り当てる都度、どの提供者4に割り当てるかの見直
しを行うことが望ましい。なお、計算の精度が要求され
たり、あるいは、とにかく早く計算結果を得たい場合な
どには、同一の計算単位ブロックを複数の提供者4(あ
るいは複数のコンピュータ5)に割り当てることも考え
られる。In this embodiment, generally, one calculation unit block is allocated to one computer 5 of the user 4 and transmitted to the computer 5, and the processing of the allocated calculation unit block is performed. When the computer 5 is completed, the next calculation unit block is transmitted to the computer 5 again. At that time, provider 4
Because the information processing capabilities provided by may vary,
Instead of first allocating all the calculation unit blocks corresponding to the processing requested by the user 3, dynamically allocate the calculation unit blocks according to the currently provided information processing capability and the like. Is desirable. That is, 1
Each time one calculation unit block is completed and the next calculation unit block is allocated, it is desirable to review which provider 4 to allocate. In addition, when high calculation accuracy is required, or when it is desired to obtain a calculation result anyway, the same calculation unit block may be assigned to a plurality of providers 4 (or a plurality of computers 5).
【0041】提供者4(のコンピュータ5)の現在の処
理能力を計算するためのプローブも、計算単位ブロック
として各提供者4、各コンピュータ5に定期的に割り当
てるものとする。A probe for calculating the current processing capacity of the provider 4 (computer 5) is also periodically allocated to each provider 4 and each computer 5 as a calculation unit block.
【0042】次に、処理分配・監視機構16について説
明する。Next, the processing distribution / monitoring mechanism 16 will be described.
【0043】処理分配・監視機構16の基本的な機能
は、スケジューラ15が決定した割当てに基づいて、広
域ネットワーク1を介し、それぞれの計算単位ブロック
を該当する提供者4のコンピュータ5に配信し、配信し
た計算単位ブロックに対する処理結果や計算進捗状況な
どのレスポンスを受領するというものである。レスポン
スを受領した場合には、処理分配・監視機構16は、そ
のレスポンスをスーパーバイザコントロール部11に送
るとともに、レスポンスがあったことをスケジューラ1
5に通知する。このとき、想定した時間内にレスポンス
が得られない場合には、提供者4のコンピュータ5に障
害が発生したあるいは広域ネットワーク1を構成する通
信回線に障害が発生したものとみなして、提供者4に対
して計算のキャンセルを指示するとともに、レスポンス
が得られなかったことを余剰処理能力データベース14
に記録し、スケジューラ15に対して「計算失敗」を返
し、スケジューラ15に同一の計算単位ブロックを再度
配信する提供者を決定させる。The basic function of the processing distribution / monitoring mechanism 16 is to distribute each calculation unit block to the computer 5 of the corresponding provider 4 via the wide area network 1 based on the assignment determined by the scheduler 15. This is to receive a response such as a processing result or a calculation progress status for the delivered calculation unit block. When receiving the response, the processing distribution / monitoring mechanism 16 sends the response to the supervisor control unit 11 and notifies the scheduler 1 of the response.
Notify 5 At this time, if no response is obtained within the assumed time, it is considered that a failure has occurred in the computer 5 of the provider 4 or a failure has occurred in the communication line configuring the wide area network 1 and the provider 4 Is instructed to cancel the calculation, and the fact that no response was obtained
Is returned to the scheduler 15 and “calculation failure” is returned to the scheduler 15 to cause the scheduler 15 to determine a provider to distribute the same calculation unit block again.
【0044】プローブに対するレスポンスが返ってきた
場合には、処理分配・監視機構16は、プローブに対す
るレスポンスが返ってくるまでの時間等に応じてその提
供者4(のコンピュータ5)の処理能力を判定し、判定
した処理能力を余剰処理能力データベース14に記録す
る。なお、提供者4側からはどれがプローブの計算単位
ブロックであってどれが利用者3に係る実際の計算単位
ブロックであるかが分からないようにする。When a response to the probe is returned, the processing distribution / monitoring mechanism 16 determines the processing capability of (the computer 5 of) the provider 4 according to the time until the response to the probe is returned. Then, the determined processing capacity is recorded in the surplus processing capacity database 14. It should be noted that the provider 4 does not know which is the calculation unit block of the probe and which is the actual calculation unit block of the user 3.
【0045】ここで計算単位ブロックについて説明す
る。図4は計算単位ブロックの構成の一例を示してい
る。計算単位ブロック21は、計算単位ブロック自体の
認証を行うための認証情報ブロック22と、計算に使用
するデータをセンターシステム2からインポートする処
理を記述したデータインポートブロック23と、この計
算単位ブロックで実際に実行すべき処理を記述した処理
ブロック24と、計算結果をセンターシステム2側にエ
クスポートする処理を記述したデータエクスポートブロ
ック25とによって構成されている。このように、認証
情報ブロック22を除いて計算単位ブロック21は実行
可能なコードから構成されている。実行可能なコード
は、計算速度を優先するのであれば、バイナリコードと
することが好ましく、提供者4のコンピュータ5のアー
キテクチャやOSによらず実行可能とするとともにセキ
ュリティを重視するのであれば、プログラミング言語J
AVA(登録商標)などで記述されたコードとすること
が好ましい。Here, the calculation unit block will be described. FIG. 4 shows an example of the configuration of a calculation unit block. The calculation unit block 21 includes an authentication information block 22 for performing authentication of the calculation unit block itself, a data import block 23 that describes a process of importing data used for calculation from the center system 2, and an actual calculation unit block. And a data export block 25 describing a process of exporting the calculation result to the center system 2 side. As described above, except for the authentication information block 22, the calculation unit block 21 is composed of executable codes. The executable code is preferably a binary code if the calculation speed is prioritized. If the executable code is executable regardless of the architecture or OS of the computer 5 of the provider 4 and the security is emphasized, the programming is preferably performed. Language J
It is preferable to use a code described in AVA (registered trademark) or the like.
【0046】次に、提供者4のコンピュータ5側での処
理について説明する。Next, processing on the computer 5 side of the provider 4 will be described.
【0047】上述したように、センターシステム2に登
録された提供者4は、例えばセンターシステム2のウェ
ブサイトからクライアントソフトウェアをダウンロード
し、自己の所有/管理するコンピュータ5にインストー
ルする。図5は、このようにクライアントソフトウェア
がインストールされた状態で、センターシステム2から
計算単位ブロックが提供者4のコンピュータ5に送られ
たときのコンピュータ5での処理を示すフローチャート
である。As described above, the provider 4 registered in the center system 2 downloads client software from, for example, the website of the center system 2 and installs it on the computer 5 owned / managed by the provider. FIG. 5 is a flowchart showing processing in the computer 5 when the calculation unit block is sent from the center system 2 to the computer 5 of the provider 4 in a state where the client software is installed in this way.
【0048】計算単位ブロックが送られてくると、コン
ピュータ5にインストールされているクライアントソフ
トウェアがその計算単位ブロックを受け取り(ステップ
121)、まず、クライアントソフトウェアは、セキュ
リティの維持のため、計算単位ブロックの認証情報ブロ
ックを利用して、その計算単位ブロックが本当にセンタ
ーシステム2からのものであるかを確認する(ステップ
122)。その後、クライアントソフトウェアは、デー
タインポートブロックに基づき、計算処理に必要なデー
タをセンターシステム2からインポートし(ステップ1
23)、処理ブロックに基づいて一連の処理を実行する
(ステップ124)。一連の処理の実行が完了したら、
クライアントソフトウェアは、データエクスポートブロ
ックに基づき、計算結果をセンターシステム2側にエク
スポートする(ステップ125)。以上により、受領し
た計算単位ブロックに対する処理が終了するから、クラ
イアントソフトウェアは、その計算単位ブロック及び計
算単位ブロックに関連してセンターシステム2から受領
したデータ類を提供者4のコンピュータ5から全て削除
する(ステップ126)。When the calculation unit block is sent, the client software installed in the computer 5 receives the calculation unit block (step 121). First, the client software executes the calculation unit block to maintain security. Using the authentication information block, it is confirmed whether the calculation unit block is really from the center system 2 (step 122). Thereafter, the client software imports data necessary for the calculation process from the center system 2 based on the data import block (step 1).
23), a series of processing is executed based on the processing block (step 124). When the execution of a series of processing is completed,
The client software exports the calculation result to the center system 2 based on the data export block (step 125). As described above, since the processing for the received calculation unit block is completed, the client software deletes from the computer 5 of the provider 4 all the data received from the center system 2 in relation to the calculation unit block and the calculation unit block. (Step 126).
【0049】また、センターシステム2からの処理中断
命令を受領した場合には、クライアントソフトウェア
は、その時点で処理を終了するとともに、その計算単位
ブロック及び計算単位ブロックに関連してセンターシス
テム2から受領したデータ類を提供者4のコンピュータ
5から全て削除する。When the client software receives the processing interruption instruction from the center system 2, the client software terminates the processing at that time, and receives from the center system 2 the calculation unit block and the calculation unit block. All of the data which has been deleted from the computer 5 of the provider 4 is deleted.
【0050】以上が、クライアントソフトウェアによる
処理であるが、さらに、このクライアントソフトウェア
がコンピュータ5の画面上にそのコンピュータ5が提供
する資源の処理能力やCPU単価などの情報を表示する
ようにしてもよい。The processing by the client software has been described above. Further, the client software may display information such as the processing capacity of resources provided by the computer 5 and the CPU unit price on the screen of the computer 5. .
【0051】この計算機資源活用システムでは、提供者
4は、その提供する余剰の情報処理能力や提供の確実性
については保証する必要がなく、提供者4の資源が使用
された実績と提供した時点でのCPU価格とに基づいて
計算される対価を受け取ることができる。基本的には、
提供者4がこの計算機資源活用方法の実施のために提供
する資源は、コンピュータ5におけるCPUとメモリと
ネットワークと若干の作業用のディスクスペースであ
り、センターシステム2からのデータを提供者4の環境
へ保存することは行わない。In this computer resource utilization system, the provider 4 does not need to guarantee the surplus information processing capacity to be provided or the certainty of the provision. And a price calculated based on the CPU price at the time. Basically,
The resources provided by the provider 4 for implementing the computer resource utilization method are a CPU, a memory, a network, and some work disk space in the computer 5, and the data from the center system 2 is transmitted to the environment of the provider 4. It does not save to.
【0052】ここで、以上説明した計算機資源活用シス
テムにおけるセンターシステム2のハードウェア構成に
ついて説明する。図3に示す通りに、スーパーバイザコ
ントロール部11、CPU価格決定機構12、ジョブ分
割機構13、余剰処理能力データベース14、スケジュ
ーラ15及び処理分配・監視機構16の各構成要素ごと
に、それらの構成要素に対応するハードウェア機構を設
けることによって、センターシステム2を構成すること
ができる。しかしながら、一般的には、センターシステ
ム2は、上述した各構成要素の機能を実現するための計
算機プログラムを、サーバーコンピュータなどの計算機
に読み込ませ、そのプログラムを実行させることによっ
ても実現できる。センターシステムを実現するためのプ
ログラムは、磁気テープやCD−ROMなどの記録媒体
によって、計算機に読み込まれる。図6は、センターシ
ステム2を実現するために使用される計算機システムの
構成を示すブロック図である。Here, the hardware configuration of the center system 2 in the computer resource utilization system described above will be described. As shown in FIG. 3, the supervisor control unit 11, the CPU price determining mechanism 12, the job dividing mechanism 13, the surplus processing capacity database 14, the scheduler 15, and the processing distribution / monitoring mechanism 16 By providing corresponding hardware mechanisms, the center system 2 can be configured. However, in general, the center system 2 can also be realized by causing a computer such as a server computer to read a computer program for realizing the functions of the above-described components and executing the program. A program for implementing the center system is read into a computer by a recording medium such as a magnetic tape or a CD-ROM. FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration of a computer system used to implement the center system 2.
【0053】この計算機システムは、中央処理装置(C
PU)31と、プログラムやデータを格納するためのハ
ードディスク装置32と、主メモリ33と、キーボード
やマウスなどの入力装置34と、CRTなどの表示装置
35と、磁気テープやCD−ROM等の記録媒体37を
読み取る読み取り装置36と、広域ネットワーク1に接
続するための通信インタフェース38とから構成されて
おり、これらは、図示二重線で示す内部バスによって、
相互に接続されている。この計算機システムは、センタ
ーシステム2を実現するためのプログラムを格納した記
録媒体37を読み取り装置36に装着し、記録媒体37
からプログラムを読み出してハードディスク装置32に
格納し、ハードディスク装置32に格納されたプログラ
ムを中央処理装置31が実行することにより、上述した
センターシステム2として機能するようになる。This computer system includes a central processing unit (C
PU) 31, a hard disk device 32 for storing programs and data, a main memory 33, an input device 34 such as a keyboard and a mouse, a display device 35 such as a CRT, and a recording device such as a magnetic tape or CD-ROM. It comprises a reading device 36 for reading the medium 37 and a communication interface 38 for connecting to the wide area network 1, and these are connected by an internal bus shown by a double line in the figure.
Interconnected. In this computer system, a recording medium 37 storing a program for realizing the center system 2 is mounted on a reading device 36, and the recording medium 37
The central processing unit 31 reads out the program from the hard disk device 32 and executes the program stored in the hard disk device 32 to function as the above-described center system 2.
【0054】利用者4のコンピュータ5も、中央処理装
置(CPU)の種類やメモリの容量などが相違するかも
知れないものの、基本構成は、図6に示した計算機シス
テムと同様である。ただし、上述したように、クライア
ントソフトウェアは広域ネットワーク1を介して配布さ
れることがあるから、そのような場合には、ネットワー
ク経由でプログラムを受け取ることができるプログラム
(いわゆるインターネットブラウザプログラム)など
を、CD−ROMなどの記録媒体から読込ませるように
すればよい。The computer 5 of the user 4 has the same basic configuration as that of the computer system shown in FIG. 6, although the type of central processing unit (CPU) and the memory capacity may be different. However, as described above, since the client software may be distributed via the wide area network 1, in such a case, a program that can receive the program via the network (a so-called Internet browser program) is used. What is necessary is just to make it read from recording media, such as CD-ROM.
【0055】次に、以上説明した計算機資源活用方法に
よる処理すなわちコンピュータ能力の広域ネットワーク
接続による処理サービス(グローバルコンピューティン
グサービス)を適用することによりメリットが得られる
分野としては、例えば、ベクトル演算を主体とした大
規模シミュレーション、レンダリングなどの画像処
理、多数のケーススタディが必要なリスク分析、探
索領域が非常に大きい最適化問題、などが挙げられる。
これらの分野の計算処理には、平行処理が多く含まれる
ため、グローバルコンピューティングサービスを適用す
ることにより、従来のコンピュータを使用した場合に比
べ、処理時間を大幅に短縮することができる。Next, as a field in which the merit can be obtained by applying the processing by the computer resource utilization method described above, that is, a processing service (global computing service) by connecting a wide area network with computer capabilities, for example, vector arithmetic is mainly used. Large-scale simulations, image processing such as rendering, risk analysis that requires a large number of case studies, and optimization problems with a very large search area.
Since the calculation processing in these fields includes many parallel processings, by applying the global computing service, the processing time can be significantly reduced as compared with the case where a conventional computer is used.
【0056】多数のケーススタディが必要なリスク分析
などにおいては、現有スタイルのプログラムをそのまま
用いても、異なる条件のケーススタディを同時並行で行
うことにより、グローバルコンピューティングサービス
のメリットを十分に得ることができる。In a risk analysis or the like that requires a large number of case studies, even if the existing style program is used as it is, the case studies under different conditions can be performed in parallel to sufficiently obtain the advantages of the global computing service. Can be.
【0057】グローバルコンピューティングサービス
は、相互の関連性が小さい複数の処理で構成された一連
の処理に適するため、プログラムの構築手法を変えるこ
とにより、適用できる分野はさらに増加すると考えられ
る。Since the global computing service is suitable for a series of processes composed of a plurality of processes having small relevance to each other, it is considered that the applicable field is further increased by changing the method of constructing a program.
【0058】センターシステム側でグローバルコンピュ
ーティングに適したライブラリプログラムを取り揃える
ことにより、利用者の負担を軽減するとともにグローバ
ルコンピューティングのメリットを受けられるようなサ
ービスが有効となる。By providing library programs suitable for global computing on the center system side, services that can reduce the burden on the user and receive the advantages of global computing become effective.
【0059】[0059]
【発明の効果】以上説明したように本発明は、一般的に
広く使用されているコンピュータを広域にネットワーク
で接続し、その処理能力の余裕部分を広く他者に開放で
きるようにするとともにそれに関わる課金処理手順を提
供することにより、情報処理に係るアウトソーシング費
用の低減が可能になるとともに、各々のコンピュータが
有する情報処理能力の利用率を高めることが可能になる
という効果がある。As described above, the present invention enables a widely used computer to be connected to a wide area by a network so that a margin of its processing capacity can be widely opened to others and related to it. Providing the billing process procedure has the effects of reducing outsourcing costs for information processing and increasing the utilization rate of information processing capabilities of each computer.
【0060】すなわち、従来は、コンピュータを保有す
るものは、そのコンピュータの処理能力に余裕があって
もそれを有効に利用するできなかったが、本発明によれ
ば、処理能力の余力部分を販売することにより、余力部
分を有効利用することが可能になる。また、従来は大き
な情報処理能力を要する処理を実行する場合には、非常
に高価な特殊な計算機を利用する必要があったが、本発
明を適用することにより、低コストで大きな情報処理能
力を使用することが可能となる。また、本発明によれ
ば、リアルタイムで提示される妥当なコスト(再販価
格)で、処理能力を利用することが可能となる。That is, in the past, those who had a computer could not effectively use the computer even if the computer had enough processing power. However, according to the present invention, the computer sold the remaining processing power. By doing so, it is possible to effectively use the surplus portion. Conventionally, when a process requiring a large information processing capacity is executed, a very expensive special computer had to be used. By applying the present invention, the large information processing capacity can be realized at a low cost. It can be used. Further, according to the present invention, it is possible to use the processing capacity at a reasonable cost (resale price) presented in real time.
【図1】本発明の実施の一形態の計算機資源活用システ
ムの構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a computer resource utilization system according to an embodiment of the present invention.
【図2】図1に示すシステムを用いて実行される本発明
の計算機資源活用方法に基づく処理の一例を示す流れ図
である。FIG. 2 is a flowchart showing an example of processing based on the computer resource utilization method of the present invention, which is executed using the system shown in FIG.
【図3】センターシステムの構成の一例を示すブロック
図である。FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of a configuration of a center system.
【図4】計算単位ブロックの構成の一例を示す図であ
る。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a configuration of a calculation unit block.
【図5】提供者のコンピュータでの処理を示す流れ図で
ある。FIG. 5 is a flowchart showing processing on a provider's computer.
【図6】センターシステムや提供者のコンピュータとし
て使用可能な計算機システムの構成の一例を示すブロッ
ク図である。FIG. 6 is a block diagram showing an example of a configuration of a computer system that can be used as a center system or a provider computer.
1 広域ネットワーク 2 センターシステム 3 利用者 4 提供者 5 コンピュータ 11 スーパーバイザコントロール部 12 CPU価格決定機構 13 ジョブ分割機構 14 余剰処理能力データベース 15 スケジューラ 16 処理分配・監視機構 21 計算単位ブロック 22 認証情報ブロック 23 データインポートブロック 24 処理ブロック 25 データエクスポートブロック 101〜115,121〜126 ステップ DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Wide area network 2 Center system 3 User 4 Provider 5 Computer 11 Supervisor control unit 12 CPU price determination mechanism 13 Job division mechanism 14 Surplus processing capacity database 15 Scheduler 16 Processing distribution / monitoring mechanism 21 Calculation unit block 22 Authentication information block 23 Data Import block 24 Processing block 25 Data export block 101-115, 121-126 steps
Claims (13)
の情報処理能力を活用する計算機資源活用方法であっ
て、 情報処理能力の余力部分の提供の申し出を受け付け、 申し出に対応する計算機に関する情報をデータベースに
登録し、 利用者からの計算処理の依頼を受け付け、 依頼された計算処理を、並列処理可能な複数の単位処理
に分割し、 前記データベースを参照して、前記複数の計算機に対す
る前記単位処理を割り振りを決定し、割り振られた単位
処理を対応する計算機に配信し、 前記各計算機から、配信された単位処理に対応する計算
結果を受け取り、 前記計算結果に基づいて前記利用者に処理結果を送信
し、 計算実績に応じた課金処理を実行する、計算機資源活用
方法。1. A computer resource utilization method that utilizes information processing capabilities of a plurality of computers connected to a network, the method including receiving an offer to provide a spare portion of information processing capability, and storing information on a computer corresponding to the offer in a database. And receives a request for a calculation process from a user, divides the requested calculation process into a plurality of unit processes that can be processed in parallel, and refers to the database to execute the unit processes for the plurality of computers. Determine the allocation, distribute the allocated unit processing to the corresponding computer, receive the calculation result corresponding to the distributed unit processing from each of the computers, and transmit the processing result to the user based on the calculation result A method of utilizing computer resources that performs billing according to the calculation results.
プログラムを前記各計算機に配信し、前記プログラムに
対する応答を前記各計算機から受け取り、前記応答に基
づいて各計算機ごとの処理能力を決定し、決定された処
理能力をデータベースに格納する、請求項1に記載の計
算機資源活用方法。2. A program for measuring the processing capacity of each computer is delivered to each of the computers, a response to the program is received from each of the computers, and a processing capacity of each of the computers is determined based on the response. 2. The computer resource utilization method according to claim 1, wherein the determined processing capacity is stored in a database.
処理の依頼を需要として、前記需要と前記供給とが平衡
するように、課金処理で使用する単価を変化させる、請
求項1または2に記載の計算機資源活用方法。3. The method according to claim 1, wherein the unit price used in the charging process is changed such that the offer of the surplus portion is supplied and the request for the calculation process is the demand, and the demand and the supply are balanced. How to use computer resources described.
された計算処理を単位処理に分割した際の分割方法に応
じて各計算機からの計算結果を取りまとめて前記処理結
果とする、請求項1乃至3いずれか1項に記載の計算機
資源活用方法。4. When transmitting a processing result to a user, a calculation result from each computer is collected as the processing result according to a division method when the requested calculation processing is divided into unit processing. Item 4. The computer resource utilization method according to any one of Items 1 to 3.
ロックと、前記単位処理の実行に必要なデータをセンタ
ーシステムからインポートするための処理を記述したデ
ータインポートブロックと、前記単位処理の実体的な処
理を記述した処理ブロックと、前記処理ブロックによる
処理で得られた結果を前記センターシステムにエクスポ
ートするための処理を記述したデータエクスポートブロ
ックとからなる計算単位ブロックとして、各計算機に配
信される、請求項1乃至4いずれか1項に記載の計算機
資源活用方法。5. A unit processing includes a recognition information block including recognition information, a data import block describing processing for importing data required for executing the unit processing from a center system, and a substantial unit of the unit processing. Is delivered to each computer as a calculation unit block consisting of a processing block describing the various processes and a data export block describing a process for exporting a result obtained by the processing block to the center system. The computer resource utilization method according to claim 1.
を受け付けた際に、その申し出をした者に対し、センタ
ーシステムから単位処理を受け取って該単位処理を実行
するためのソフトウェアをネットワークを介して配布す
る、請求項1または2に記載の計算機資源活用方法。6. Upon receiving an offer to provide a spare portion of information processing capability, a software for receiving unit processing from the center system and executing the unit processing is provided to a person who made the offer via a network. The computer resource utilization method according to claim 1, wherein the computer resource is distributed.
処理能力の余力部分を活用する計算機資源活用方法であ
って、 センターシステムに対して前記余力部分の提供の申し出
を行い、 前記センターシステムから単位処理を受領して前記計算
機によって実行し、実行して得られた結果を前記センタ
システムに送信し、 計算実績に応じた料金を受領する計算機資源活用方法。7. A computer resource utilization method that utilizes a surplus portion of information processing capacity of a computer owned or managed by a self, and provides an offer of the surplus portion to a center system. A computer resource utilization method for receiving a process, executing the process by the computer, transmitting a result obtained by the execution to the center system, and receiving a fee according to a calculation result.
の情報処理能力を活用する計算機資源活用システムであ
って、 情報処理能力の余力を提供しようとする計算機に関する
情報を格納するデータベースと、 計算処理を並列処理可能な複数の単位処理に分割するジ
ョブ分割部と、 前記データベースを参照して、前記複数の計算機に対す
る前記単位処理の割り振りを決定するスケジューラと、 前記スケジューラが決定した割り振りに基づいて、前記
ネットワークを介し、前記単位処理をそれぞれ対応する
計算機に配信して前記計算機からの計算結果を収集する
処理分配・監視機構と、 利用者からの計算処理の依頼を受け付け、依頼された計
算処理を前記ジョブ分割機構に渡し、前記処理分配・監
視機構で収集した計算結果に基づいて処理結果を前記利
用者に送信し、計算実績に応じた課金処理を実行するス
ーパーバイザコントロール部と、 を有する計算機資源活用システム。8. A computer resource utilization system that utilizes the information processing capabilities of a plurality of computers connected to a network, comprising: a database that stores information relating to computers that are to provide extra information processing capability; A job dividing unit that divides the processing into a plurality of unit processes that can be processed in parallel; a scheduler that determines the allocation of the unit processes to the plurality of computers by referring to the database; A processing distribution / monitoring mechanism for distributing the unit processes to the corresponding computers via a network and collecting calculation results from the computers; and accepting a request for a calculation process from a user, and executing the requested calculation process. The processing result is passed to the job division mechanism, and based on the calculation result collected by the processing distribution / monitoring mechanism. Computer resources utilization system having a supervisor control unit transmits to the user, executes an accounting process corresponding to the calculation results.
の処理能力を測定するためのプログラムを前記各計算機
に配信して前記プログラムに対する応答を前記各計算機
から受け取り、前記応答に基づいて各計算機ごとの処理
能力が決定され、決定された処理能力がデータベースに
格納される、請求項8に記載の計算機資源活用システ
ム。9. The processing distribution / monitoring mechanism distributes a program for measuring the processing capacity of each computer to each computer, receives a response to the program from each computer, and executes each computer based on the response. 9. The computer resource utilization system according to claim 8, wherein a processing capacity is determined for each computer, and the determined processing capacity is stored in a database.
算処理の依頼を需要として、前記需要と前記供給とに基
づいて計算機の情報処理能力の再販価格を決定するCP
U価格決定機構をさらに有する請求項8または9に記載
の計算機資源活用システム。10. A CP for determining a resale price of information processing capability of a computer based on the demand and the supply, with an offer to provide a spare portion as a supply and a request for a calculation process as a demand.
10. The computer resource utilization system according to claim 8, further comprising a U price determining mechanism.
に基づいて再販価格を随時決定し、決定した再販価格
を、余力部分の提供の申し出を行おうとする者と、計算
処理の依頼を行おうとする者とに提示する、請求項10
に記載の計算機資源活用システム。11. A CPU price determination mechanism determines a resale price at any time based on supply and demand, and requests the determined resale price to a person who intends to offer an extra portion and a request for calculation processing. Claim 10 to present to the person trying to
Computer resource utilization system described in 1.
体であって、 情報処理能力の余力部分の提供の申し出を受け付け、 申し出に対応する計算機に関する情報をデータベースに
登録し、 利用者からの計算処理の依頼を受け付け、 依頼された計算処理を、並列処理可能な複数の単位処理
に分割し、 前記データベースを参照して、前記複数の計算機に対す
る前記単位処理を割り振りを決定し、割り振られた単位
処理を対応する計算機に配信し、 前記各計算機から、配信された単位処理に対応する計算
結果を受け取り、 前記計算結果に基づいて前記利用者に処理結果を送信
し、 計算実績に応じた課金処理を実行する処理を前記計算機
システムに実行させるプログラムを格納した記録媒体。12. A recording medium readable by a computer system, wherein the computer system accepts an offer to provide a surplus portion of information processing capacity, registers information on a computer corresponding to the offer in a database, and performs computation processing from a user. Receiving the request, dividing the requested calculation process into a plurality of unit processes capable of parallel processing, determining the allocation of the unit processes to the plurality of computers with reference to the database, and determining the allocated unit processes. Distribute to the corresponding computer, receive the calculation result corresponding to the distributed unit process from each of the computers, transmit the processing result to the user based on the calculation result, and execute the charging process according to the calculation result A storage medium storing a program for causing the computer system to execute the processing to be performed.
体であって、 センターシステムから計算単位ブロックを受領し、 前記計算単位ブロックに基づいて計算処理を実行し、 前記計算処理の実行後、前記計算単位ブロック及び前記
計算単位ブロックに基づいて前記センターシステムから
受領したデータを前記計算機システムから削除する処理
を前記計算機システムに実行させるプログラムを格納し
た記録媒体。13. A recording medium readable by a computer system, comprising: receiving a calculation unit block from a center system; executing a calculation process based on the calculation unit block; A recording medium storing a program for causing the computer system to execute a process of deleting data received from the center system from the computer system based on the block and the calculation unit block.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2000140502A JP2001325041A (en) | 2000-05-12 | 2000-05-12 | Method for utilizing computer resource and system for the same |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2000140502A JP2001325041A (en) | 2000-05-12 | 2000-05-12 | Method for utilizing computer resource and system for the same |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2001325041A true JP2001325041A (en) | 2001-11-22 |
Family
ID=18647785
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2000140502A Pending JP2001325041A (en) | 2000-05-12 | 2000-05-12 | Method for utilizing computer resource and system for the same |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2001325041A (en) |
Cited By (73)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005092880A (en) * | 2003-09-11 | 2005-04-07 | Sun Microsyst Inc | Mechanism for automatically establishing resource grid |
WO2005078581A1 (en) * | 2004-02-18 | 2005-08-25 | Ibm Japan, Ltd. | System, management server, reception server, control method, control program, and recording medium |
JP2005258594A (en) * | 2004-03-09 | 2005-09-22 | Nifty Corp | Control program, and management method and system |
JP2005285110A (en) * | 2004-03-05 | 2005-10-13 | Seiko Epson Corp | Function distribution system, network device, device program, and method of function distribution |
JP2005338943A (en) * | 2004-05-24 | 2005-12-08 | Hitachi Ltd | Charging apparatus of computer, and charging method |
JP2006048442A (en) * | 2004-08-05 | 2006-02-16 | Canon Inc | Information processor, its control method, and image processing method |
JP2006155393A (en) * | 2004-11-30 | 2006-06-15 | Toshiba Corp | Server accommodation device, server accommodation method, and server accommodation program |
JP2006277137A (en) * | 2005-03-28 | 2006-10-12 | Kagoshima Univ | Solution searching device, adaptability evaluation device, optimization system, solution searching method, adaptability evaluation method and program |
JP2007500382A (en) * | 2003-07-28 | 2007-01-11 | エスアーペー アーゲー | Sustainable grid manager |
JP2007087273A (en) * | 2005-09-26 | 2007-04-05 | Toyota Infotechnology Center Co Ltd | Distributed processing system and onboard terminal |
JP2007133481A (en) * | 2005-11-08 | 2007-05-31 | Yokogawa Electric Corp | Distributed system |
JP2007515008A (en) * | 2003-12-15 | 2007-06-07 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | Apparatus, system and method for controlling grid system resources on demand |
JP2008511931A (en) * | 2004-08-30 | 2008-04-17 | ユニバーシティ オブ ユタ リサーチ ファウンデーション | Locally operated desktop environment for remote computing systems |
JP2008152618A (en) * | 2006-12-19 | 2008-07-03 | Fujitsu Ltd | Job assignment program, method and device |
WO2008105028A1 (en) * | 2007-02-28 | 2008-09-04 | Sony Computer Entertainment Inc. | Distributed processing method, distributed processing system, server, program for the same, computer, and program for the same |
US7426749B2 (en) | 2004-01-20 | 2008-09-16 | International Business Machines Corporation | Distributed computation in untrusted computing environments using distractive computational units |
WO2008117339A1 (en) * | 2007-03-27 | 2008-10-02 | Fujitsu Limited | Computing job information management device, terminal, and computing job information management system |
US7461166B2 (en) | 2003-02-21 | 2008-12-02 | International Business Machines Corporation | Autonomic service routing using observed resource requirement for self-optimization |
JP2009104373A (en) * | 2007-10-23 | 2009-05-14 | Nec Corp | Parallel computer system, information processor, job management method, and job management program |
JP2009116432A (en) * | 2007-11-02 | 2009-05-28 | Branddialog Inc | Application/data transaction management system, and program for the same |
US7730119B2 (en) | 2006-07-21 | 2010-06-01 | Sony Computer Entertainment Inc. | Sub-task processor distribution scheduling |
WO2010095579A1 (en) * | 2009-02-23 | 2010-08-26 | 日本電気株式会社 | Application allocation system, application allocation method, and application allocation program |
JP2010224776A (en) * | 2009-03-23 | 2010-10-07 | Nec Corp | Grid computing management server, project management method and program |
WO2010137455A1 (en) * | 2009-05-29 | 2010-12-02 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | Computer system, method, and program |
JP2011503727A (en) * | 2007-11-08 | 2011-01-27 | ジェネティック ファイナンス (バルバドス) リミテッド | A decentralized network running complex algorithms |
JP2011048419A (en) * | 2009-08-25 | 2011-03-10 | Nec Corp | Resource management device, processing system, resource management method, and program |
WO2011027484A1 (en) * | 2009-09-03 | 2011-03-10 | 株式会社日立製作所 | Data processing control method and calculator system |
JP2012064249A (en) * | 2012-01-04 | 2012-03-29 | Fujitsu Ltd | Program, method and device for job assignment |
US8281032B2 (en) | 2005-06-29 | 2012-10-02 | Fujitsu Limited | IT resource evaluation system, recording medium storing IT resource evaluation program, and management system |
WO2013114228A1 (en) * | 2012-01-30 | 2013-08-08 | International Business Machines Corporation | Processing element management in a streaming data system |
US8560526B2 (en) | 2011-07-26 | 2013-10-15 | International Business Machines Corporation | Management system for processing streaming data |
US8768811B2 (en) | 2009-04-28 | 2014-07-01 | Genetic Finance (Barbados) Limited | Class-based distributed evolutionary algorithm for asset management and trading |
US8825560B2 (en) | 2007-11-08 | 2014-09-02 | Genetic Finance (Barbados) Limited | Distributed evolutionary algorithm for asset management and trading |
US8909570B1 (en) | 2008-11-07 | 2014-12-09 | Genetic Finance (Barbados) Limited | Data mining technique with experience-layered gene pool |
US8954713B2 (en) | 2011-07-26 | 2015-02-10 | International Business Machines Corporation | Using predictive determinism within a streaming environment |
US8977581B1 (en) | 2011-07-15 | 2015-03-10 | Sentient Technologies (Barbados) Limited | Data mining technique with diversity promotion |
US8990452B2 (en) | 2011-07-26 | 2015-03-24 | International Business Machines Corporation | Dynamic reduction of stream backpressure |
US9135057B2 (en) | 2012-04-26 | 2015-09-15 | International Business Machines Corporation | Operator graph changes in response to dynamic connections in stream computing applications |
US9148495B2 (en) | 2011-07-26 | 2015-09-29 | International Business Machines Corporation | Dynamic runtime choosing of processing communication methods |
JP2015184974A (en) * | 2014-03-25 | 2015-10-22 | 株式会社Nttドコモ | Resource management device and resource management method |
US9304895B1 (en) | 2011-07-15 | 2016-04-05 | Sentient Technologies (Barbados) Limited | Evolutionary technique with n-pool evolution |
US9367816B1 (en) | 2011-07-15 | 2016-06-14 | Sentient Technologies (Barbados) Limited | Data mining technique with induced environmental alteration |
US9466023B1 (en) | 2007-11-08 | 2016-10-11 | Sentient Technologies (Barbados) Limited | Data mining technique with federated evolutionary coordination |
US9710764B1 (en) | 2011-07-15 | 2017-07-18 | Sentient Technologies (Barbados) Limited | Data mining technique with position labeling |
US9756099B2 (en) | 2012-11-13 | 2017-09-05 | International Business Machines Corporation | Streams optional execution paths depending upon data rates |
US10025700B1 (en) | 2012-07-18 | 2018-07-17 | Sentient Technologies (Barbados) Limited | Data mining technique with n-Pool evolution |
US10268953B1 (en) | 2014-01-28 | 2019-04-23 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Data mining technique with maintenance of ancestry counts |
US10430429B2 (en) | 2015-09-01 | 2019-10-01 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Data mining management server |
US10744372B2 (en) | 2017-03-03 | 2020-08-18 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Behavior dominated search in evolutionary search systems |
US10956823B2 (en) | 2016-04-08 | 2021-03-23 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Distributed rule-based probabilistic time-series classifier |
US11003994B2 (en) | 2017-12-13 | 2021-05-11 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Evolutionary architectures for evolution of deep neural networks |
US11182677B2 (en) | 2017-12-13 | 2021-11-23 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Evolving recurrent networks using genetic programming |
US11250327B2 (en) | 2016-10-26 | 2022-02-15 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Evolution of deep neural network structures |
US11250314B2 (en) | 2017-10-27 | 2022-02-15 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Beyond shared hierarchies: deep multitask learning through soft layer ordering |
US11281977B2 (en) | 2017-07-31 | 2022-03-22 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Training and control system for evolving solutions to data-intensive problems using epigenetic enabled individuals |
US11288579B2 (en) | 2014-01-28 | 2022-03-29 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Training and control system for evolving solutions to data-intensive problems using nested experience-layered individual pool |
US11403532B2 (en) | 2017-03-02 | 2022-08-02 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Method and system for finding a solution to a provided problem by selecting a winner in evolutionary optimization of a genetic algorithm |
US11481639B2 (en) | 2019-02-26 | 2022-10-25 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Enhanced optimization with composite objectives and novelty pulsation |
US11507844B2 (en) | 2017-03-07 | 2022-11-22 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Asynchronous evaluation strategy for evolution of deep neural networks |
US11527308B2 (en) | 2018-02-06 | 2022-12-13 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Enhanced optimization with composite objectives and novelty-diversity selection |
JP7195558B1 (en) | 2022-03-25 | 2022-12-26 | AI inside株式会社 | Program, server, system and method |
US11574201B2 (en) | 2018-02-06 | 2023-02-07 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Enhancing evolutionary optimization in uncertain environments by allocating evaluations via multi-armed bandit algorithms |
US11574202B1 (en) | 2016-05-04 | 2023-02-07 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Data mining technique with distributed novelty search |
WO2023032750A1 (en) | 2021-08-31 | 2023-03-09 | マツダ株式会社 | Management device and management method |
WO2023032749A1 (en) | 2021-08-31 | 2023-03-09 | マツダ株式会社 | Management device and management method |
US11663492B2 (en) | 2015-06-25 | 2023-05-30 | Cognizant Technology Solutions | Alife machine learning system and method |
US11669716B2 (en) | 2019-03-13 | 2023-06-06 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corp. | System and method for implementing modular universal reparameterization for deep multi-task learning across diverse domains |
US11755979B2 (en) | 2018-08-17 | 2023-09-12 | Evolv Technology Solutions, Inc. | Method and system for finding a solution to a provided problem using family tree based priors in Bayesian calculations in evolution based optimization |
US11775841B2 (en) | 2020-06-15 | 2023-10-03 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Process and system including explainable prescriptions through surrogate-assisted evolution |
US11783195B2 (en) | 2019-03-27 | 2023-10-10 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Process and system including an optimization engine with evolutionary surrogate-assisted prescriptions |
US12026624B2 (en) | 2019-05-23 | 2024-07-02 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | System and method for loss function metalearning for faster, more accurate training, and smaller datasets |
US12033079B2 (en) | 2018-02-08 | 2024-07-09 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | System and method for pseudo-task augmentation in deep multitask learning |
US12099934B2 (en) | 2020-04-07 | 2024-09-24 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Framework for interactive exploration, evaluation, and improvement of AI-generated solutions |
-
2000
- 2000-05-12 JP JP2000140502A patent/JP2001325041A/en active Pending
Cited By (116)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7461166B2 (en) | 2003-02-21 | 2008-12-02 | International Business Machines Corporation | Autonomic service routing using observed resource requirement for self-optimization |
JP2007500382A (en) * | 2003-07-28 | 2007-01-11 | エスアーペー アーゲー | Sustainable grid manager |
JP4914717B2 (en) * | 2003-07-28 | 2012-04-11 | エスアーペー アーゲー | Sustainable grid manager |
US7937406B2 (en) | 2003-09-11 | 2011-05-03 | Oracle America, Inc. | Mechanism for automatically establishing a resource grid |
JP2005092880A (en) * | 2003-09-11 | 2005-04-07 | Sun Microsyst Inc | Mechanism for automatically establishing resource grid |
JP4827097B2 (en) * | 2003-12-15 | 2011-11-30 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | Apparatus, system and method for controlling grid system resources on demand |
JP2007515008A (en) * | 2003-12-15 | 2007-06-07 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | Apparatus, system and method for controlling grid system resources on demand |
US7661137B2 (en) | 2004-01-20 | 2010-02-09 | International Business Machines Corporation | Distributed computation in untrusted computing environments using distractive computational units |
US7426749B2 (en) | 2004-01-20 | 2008-09-16 | International Business Machines Corporation | Distributed computation in untrusted computing environments using distractive computational units |
WO2005078581A1 (en) * | 2004-02-18 | 2005-08-25 | Ibm Japan, Ltd. | System, management server, reception server, control method, control program, and recording medium |
CN100424649C (en) * | 2004-02-18 | 2008-10-08 | 国际商业机器公司 | System, management server, reception server, control method, control program, and recording medium |
US7975268B2 (en) | 2004-02-18 | 2011-07-05 | International Business Machines Corporation | Grid computing system, management server, processing server, control method, control program and recording medium |
KR100810015B1 (en) * | 2004-02-18 | 2008-03-10 | 인터내셔널 비지네스 머신즈 코포레이션 | System, management server, reception server, control method, control program, and recording medium |
JP2005285110A (en) * | 2004-03-05 | 2005-10-13 | Seiko Epson Corp | Function distribution system, network device, device program, and method of function distribution |
JP2005258594A (en) * | 2004-03-09 | 2005-09-22 | Nifty Corp | Control program, and management method and system |
JP2005338943A (en) * | 2004-05-24 | 2005-12-08 | Hitachi Ltd | Charging apparatus of computer, and charging method |
JP4516357B2 (en) * | 2004-05-24 | 2010-08-04 | 株式会社日立製作所 | Distributed computer system |
US8139243B2 (en) | 2004-08-05 | 2012-03-20 | Canon Kabushiki Kaisha | Information processing apparatus, control method, and computer-readable medium for distributed processing of print jobs |
JP2006048442A (en) * | 2004-08-05 | 2006-02-16 | Canon Inc | Information processor, its control method, and image processing method |
JP2008511931A (en) * | 2004-08-30 | 2008-04-17 | ユニバーシティ オブ ユタ リサーチ ファウンデーション | Locally operated desktop environment for remote computing systems |
JP2006155393A (en) * | 2004-11-30 | 2006-06-15 | Toshiba Corp | Server accommodation device, server accommodation method, and server accommodation program |
JP2006277137A (en) * | 2005-03-28 | 2006-10-12 | Kagoshima Univ | Solution searching device, adaptability evaluation device, optimization system, solution searching method, adaptability evaluation method and program |
US8281032B2 (en) | 2005-06-29 | 2012-10-02 | Fujitsu Limited | IT resource evaluation system, recording medium storing IT resource evaluation program, and management system |
JP2007087273A (en) * | 2005-09-26 | 2007-04-05 | Toyota Infotechnology Center Co Ltd | Distributed processing system and onboard terminal |
CN101305348A (en) * | 2005-11-08 | 2008-11-12 | 横河电机株式会社 | Distributed system |
US8296770B2 (en) | 2005-11-08 | 2012-10-23 | Yokogawa Electric Corporation | Systems and methods for allocation of hardware resource to tasks accordance with the device-based relative value for each of the field devices |
JP2007133481A (en) * | 2005-11-08 | 2007-05-31 | Yokogawa Electric Corp | Distributed system |
US7730119B2 (en) | 2006-07-21 | 2010-06-01 | Sony Computer Entertainment Inc. | Sub-task processor distribution scheduling |
US8510742B2 (en) | 2006-12-19 | 2013-08-13 | Fujitsu Limited | Job allocation program for allocating jobs to each computer without intensively managing load state of each computer |
JP2008152618A (en) * | 2006-12-19 | 2008-07-03 | Fujitsu Ltd | Job assignment program, method and device |
WO2008105028A1 (en) * | 2007-02-28 | 2008-09-04 | Sony Computer Entertainment Inc. | Distributed processing method, distributed processing system, server, program for the same, computer, and program for the same |
US8495192B2 (en) | 2007-02-28 | 2013-07-23 | Sony Corporation | Distributed processing method, distributed processing system, server, program for the same, computer, and program for the same |
JP5110080B2 (en) * | 2007-03-27 | 2012-12-26 | 富士通株式会社 | Calculation job information management device, terminal, and calculation job information management system |
WO2008117339A1 (en) * | 2007-03-27 | 2008-10-02 | Fujitsu Limited | Computing job information management device, terminal, and computing job information management system |
JP2009104373A (en) * | 2007-10-23 | 2009-05-14 | Nec Corp | Parallel computer system, information processor, job management method, and job management program |
JP2009116432A (en) * | 2007-11-02 | 2009-05-28 | Branddialog Inc | Application/data transaction management system, and program for the same |
JP2011503727A (en) * | 2007-11-08 | 2011-01-27 | ジェネティック ファイナンス (バルバドス) リミテッド | A decentralized network running complex algorithms |
US9466023B1 (en) | 2007-11-08 | 2016-10-11 | Sentient Technologies (Barbados) Limited | Data mining technique with federated evolutionary coordination |
JP2014130608A (en) * | 2007-11-08 | 2014-07-10 | Genetic Finance (Barbados) Ltd | Method for performing computer task, and network computer system |
US8825560B2 (en) | 2007-11-08 | 2014-09-02 | Genetic Finance (Barbados) Limited | Distributed evolutionary algorithm for asset management and trading |
US8918349B2 (en) | 2007-11-08 | 2014-12-23 | Genetic Finance (Barbados) Limited | Distributed network for performing complex algorithms |
US9684875B1 (en) | 2008-11-07 | 2017-06-20 | Sentient Technologies (Barbados) Limited | Data mining technique with experience-layered gene pool |
US9734215B2 (en) | 2008-11-07 | 2017-08-15 | Sentient Technologies (Barbados) Limited | Data mining technique with experience-layered gene pool |
US8909570B1 (en) | 2008-11-07 | 2014-12-09 | Genetic Finance (Barbados) Limited | Data mining technique with experience-layered gene pool |
JP5382106B2 (en) * | 2009-02-23 | 2014-01-08 | 日本電気株式会社 | Application deployment system, application deployment method, and application deployment program |
WO2010095579A1 (en) * | 2009-02-23 | 2010-08-26 | 日本電気株式会社 | Application allocation system, application allocation method, and application allocation program |
JP2010224776A (en) * | 2009-03-23 | 2010-10-07 | Nec Corp | Grid computing management server, project management method and program |
US8768811B2 (en) | 2009-04-28 | 2014-07-01 | Genetic Finance (Barbados) Limited | Class-based distributed evolutionary algorithm for asset management and trading |
JP5244236B2 (en) * | 2009-05-29 | 2013-07-24 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | Computer system, method, and program |
US9037505B2 (en) | 2009-05-29 | 2015-05-19 | International Business Machines Corporation | Mechanisms for executing a process in a cloud computing environment |
WO2010137455A1 (en) * | 2009-05-29 | 2010-12-02 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | Computer system, method, and program |
JP2011048419A (en) * | 2009-08-25 | 2011-03-10 | Nec Corp | Resource management device, processing system, resource management method, and program |
JP2011053995A (en) * | 2009-09-03 | 2011-03-17 | Hitachi Ltd | Data processing control method and computer system |
WO2011027484A1 (en) * | 2009-09-03 | 2011-03-10 | 株式会社日立製作所 | Data processing control method and calculator system |
US8977581B1 (en) | 2011-07-15 | 2015-03-10 | Sentient Technologies (Barbados) Limited | Data mining technique with diversity promotion |
US9304895B1 (en) | 2011-07-15 | 2016-04-05 | Sentient Technologies (Barbados) Limited | Evolutionary technique with n-pool evolution |
US9710764B1 (en) | 2011-07-15 | 2017-07-18 | Sentient Technologies (Barbados) Limited | Data mining technique with position labeling |
US9367816B1 (en) | 2011-07-15 | 2016-06-14 | Sentient Technologies (Barbados) Limited | Data mining technique with induced environmental alteration |
US8954713B2 (en) | 2011-07-26 | 2015-02-10 | International Business Machines Corporation | Using predictive determinism within a streaming environment |
US8560526B2 (en) | 2011-07-26 | 2013-10-15 | International Business Machines Corporation | Management system for processing streaming data |
US10324756B2 (en) | 2011-07-26 | 2019-06-18 | International Business Machines Corporation | Dynamic reduction of stream backpressure |
US9148495B2 (en) | 2011-07-26 | 2015-09-29 | International Business Machines Corporation | Dynamic runtime choosing of processing communication methods |
US9148496B2 (en) | 2011-07-26 | 2015-09-29 | International Business Machines Corporation | Dynamic runtime choosing of processing communication methods |
US9588812B2 (en) | 2011-07-26 | 2017-03-07 | International Business Machines Corporation | Dynamic reduction of stream backpressure |
US8560527B2 (en) | 2011-07-26 | 2013-10-15 | International Business Machines Corporation | Management system for processing streaming data |
US8990452B2 (en) | 2011-07-26 | 2015-03-24 | International Business Machines Corporation | Dynamic reduction of stream backpressure |
US9389911B2 (en) | 2011-07-26 | 2016-07-12 | International Business Machines Corporation | Dynamic reduction of stream backpressure |
US8959313B2 (en) | 2011-07-26 | 2015-02-17 | International Business Machines Corporation | Using predictive determinism within a streaming environment |
JP2012064249A (en) * | 2012-01-04 | 2012-03-29 | Fujitsu Ltd | Program, method and device for job assignment |
US9870262B2 (en) | 2012-01-30 | 2018-01-16 | International Business Machines Corporation | Processing element management in a streaming data system |
US10296386B2 (en) | 2012-01-30 | 2019-05-21 | International Business Machines Corporation | Processing element management in a streaming data system |
WO2013114228A1 (en) * | 2012-01-30 | 2013-08-08 | International Business Machines Corporation | Processing element management in a streaming data system |
US9405553B2 (en) | 2012-01-30 | 2016-08-02 | International Business Machines Corporation | Processing element management in a streaming data system |
GB2510769A (en) * | 2012-01-30 | 2014-08-13 | Ibm | Processing element management in a streaming data system |
US9535707B2 (en) | 2012-01-30 | 2017-01-03 | International Business Machines Corporation | Processing element management in a streaming data system |
US9146775B2 (en) | 2012-04-26 | 2015-09-29 | International Business Machines Corporation | Operator graph changes in response to dynamic connections in stream computing applications |
US9135057B2 (en) | 2012-04-26 | 2015-09-15 | International Business Machines Corporation | Operator graph changes in response to dynamic connections in stream computing applications |
US10025700B1 (en) | 2012-07-18 | 2018-07-17 | Sentient Technologies (Barbados) Limited | Data mining technique with n-Pool evolution |
US9756099B2 (en) | 2012-11-13 | 2017-09-05 | International Business Machines Corporation | Streams optional execution paths depending upon data rates |
US9930081B2 (en) | 2012-11-13 | 2018-03-27 | International Business Machines Corporation | Streams optional execution paths depending upon data rates |
US11288579B2 (en) | 2014-01-28 | 2022-03-29 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Training and control system for evolving solutions to data-intensive problems using nested experience-layered individual pool |
US10268953B1 (en) | 2014-01-28 | 2019-04-23 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Data mining technique with maintenance of ancestry counts |
JP2015184974A (en) * | 2014-03-25 | 2015-10-22 | 株式会社Nttドコモ | Resource management device and resource management method |
US11663492B2 (en) | 2015-06-25 | 2023-05-30 | Cognizant Technology Solutions | Alife machine learning system and method |
US11151147B1 (en) | 2015-09-01 | 2021-10-19 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Data mining management server |
US10430429B2 (en) | 2015-09-01 | 2019-10-01 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Data mining management server |
US10956823B2 (en) | 2016-04-08 | 2021-03-23 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Distributed rule-based probabilistic time-series classifier |
US11281978B2 (en) | 2016-04-08 | 2022-03-22 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Distributed rule-based probabilistic time-series classifier |
US11574202B1 (en) | 2016-05-04 | 2023-02-07 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Data mining technique with distributed novelty search |
US11250327B2 (en) | 2016-10-26 | 2022-02-15 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Evolution of deep neural network structures |
US11250328B2 (en) | 2016-10-26 | 2022-02-15 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Cooperative evolution of deep neural network structures |
US11403532B2 (en) | 2017-03-02 | 2022-08-02 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Method and system for finding a solution to a provided problem by selecting a winner in evolutionary optimization of a genetic algorithm |
US11247100B2 (en) | 2017-03-03 | 2022-02-15 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Behavior dominated search in evolutionary search systems |
US10744372B2 (en) | 2017-03-03 | 2020-08-18 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Behavior dominated search in evolutionary search systems |
US11507844B2 (en) | 2017-03-07 | 2022-11-22 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Asynchronous evaluation strategy for evolution of deep neural networks |
US11281977B2 (en) | 2017-07-31 | 2022-03-22 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Training and control system for evolving solutions to data-intensive problems using epigenetic enabled individuals |
US11250314B2 (en) | 2017-10-27 | 2022-02-15 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Beyond shared hierarchies: deep multitask learning through soft layer ordering |
US11003994B2 (en) | 2017-12-13 | 2021-05-11 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Evolutionary architectures for evolution of deep neural networks |
US11182677B2 (en) | 2017-12-13 | 2021-11-23 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Evolving recurrent networks using genetic programming |
US11030529B2 (en) | 2017-12-13 | 2021-06-08 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Evolution of architectures for multitask neural networks |
US11527308B2 (en) | 2018-02-06 | 2022-12-13 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Enhanced optimization with composite objectives and novelty-diversity selection |
US11574201B2 (en) | 2018-02-06 | 2023-02-07 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Enhancing evolutionary optimization in uncertain environments by allocating evaluations via multi-armed bandit algorithms |
US11995559B2 (en) | 2018-02-06 | 2024-05-28 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Enhancing evolutionary optimization in uncertain environments by allocating evaluations via multi-armed bandit algorithms |
US12033079B2 (en) | 2018-02-08 | 2024-07-09 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | System and method for pseudo-task augmentation in deep multitask learning |
US11755979B2 (en) | 2018-08-17 | 2023-09-12 | Evolv Technology Solutions, Inc. | Method and system for finding a solution to a provided problem using family tree based priors in Bayesian calculations in evolution based optimization |
US11481639B2 (en) | 2019-02-26 | 2022-10-25 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Enhanced optimization with composite objectives and novelty pulsation |
US11669716B2 (en) | 2019-03-13 | 2023-06-06 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corp. | System and method for implementing modular universal reparameterization for deep multi-task learning across diverse domains |
US11783195B2 (en) | 2019-03-27 | 2023-10-10 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Process and system including an optimization engine with evolutionary surrogate-assisted prescriptions |
US12026624B2 (en) | 2019-05-23 | 2024-07-02 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | System and method for loss function metalearning for faster, more accurate training, and smaller datasets |
US12099934B2 (en) | 2020-04-07 | 2024-09-24 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Framework for interactive exploration, evaluation, and improvement of AI-generated solutions |
US11775841B2 (en) | 2020-06-15 | 2023-10-03 | Cognizant Technology Solutions U.S. Corporation | Process and system including explainable prescriptions through surrogate-assisted evolution |
WO2023032749A1 (en) | 2021-08-31 | 2023-03-09 | マツダ株式会社 | Management device and management method |
WO2023032750A1 (en) | 2021-08-31 | 2023-03-09 | マツダ株式会社 | Management device and management method |
WO2023181584A1 (en) * | 2022-03-25 | 2023-09-28 | AI inside株式会社 | Program, server, system, and method |
JP2023142469A (en) * | 2022-03-25 | 2023-10-05 | AI inside株式会社 | Program, server, system, and method |
JP7195558B1 (en) | 2022-03-25 | 2022-12-26 | AI inside株式会社 | Program, server, system and method |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2001325041A (en) | Method for utilizing computer resource and system for the same | |
US8396757B2 (en) | Estimating future grid job costs by classifying grid jobs and storing results of processing grid job microcosms | |
US8380837B2 (en) | Software license management within a cloud computing environment | |
US9015324B2 (en) | System and method of brokering cloud computing resources | |
Zhao et al. | Flexible service selection with user-specific QoS support in service-oriented architecture | |
US7784056B2 (en) | Method and apparatus for scheduling grid jobs | |
US7562035B2 (en) | Automating responses by grid providers to bid requests indicating criteria for a grid job | |
US8095933B2 (en) | Grid project modeling, simulation, display, and scheduling | |
KR102297850B1 (en) | Method and appratus for providing a cloud service based on cloud service brokerage | |
US7472079B2 (en) | Computer implemented method for automatically controlling selection of a grid provider for a grid job | |
US20110145094A1 (en) | Cloud servicing brokering | |
EP3014804B1 (en) | Burst mode control | |
US20060149652A1 (en) | Receiving bid requests and pricing bid responses for potential grid job submissions within a grid environment | |
KR20020005470A (en) | Apparatus and method for dynamically allocating computer resources based on service contract with user | |
US11886851B2 (en) | Multi-cloud licensed software deployment | |
JP2004264957A (en) | Job execution method in different computer environment and its program | |
JP2003029989A (en) | Distributed processing system and job distributed processing method | |
WO2007031394A9 (en) | Method and apparatus for a grid network throttle and load collector | |
Chard et al. | Cost-aware cloud profiling, prediction, and provisioning as a service | |
US20150012398A1 (en) | Credit optimization to minimize latency | |
CN1783120A (en) | Analytic technology of computer system | |
Thu | Dynamic replication management scheme for effective cloud storage | |
Chunlin et al. | A pricing approach for grid resource scheduling with QoS guarantees | |
Susa et al. | Closing the Gap between Cloud Providers and Scientific Users | |
Schwarz | Service Oriented Architectures and Grid computing–A New Generation of Applications for Grid Enabled Data Centers and Public Utility Computing |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20040729 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20040908 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20041105 |
|
RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20041105 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050105 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20050304 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20050817 |