JP7048402B2 - Data store system and data store management method - Google Patents
Data store system and data store management method Download PDFInfo
- Publication number
- JP7048402B2 JP7048402B2 JP2018083399A JP2018083399A JP7048402B2 JP 7048402 B2 JP7048402 B2 JP 7048402B2 JP 2018083399 A JP2018083399 A JP 2018083399A JP 2018083399 A JP2018083399 A JP 2018083399A JP 7048402 B2 JP7048402 B2 JP 7048402B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- sensor
- data set
- volume
- write frequency
- user
- 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.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Description
本発明は、概して、データストアに関するものである。 The present invention generally relates to data stores.
データストアに関して、例えば、仮想化されたITシステムを利用することが考えられる。特許文献1は、「仮想計算機を設定可能な1つ以上の計算機と、仮想ストレージを設定可能な1つ以上のストレージ装置と、前記計算機と前記ストレージとを接続して仮想SANを設定可能なファイバチャネルスイッチ装置と、仮想ネットワークを設定可能なネットワークを介して、前記計算機、前記ストレージ装置及び前記ファイバチャネルスイッチと接続される管理計算機とを備えるシステムにおいて、管理計算機が、仮想リソースの構成管理情報と、物理リソースの構成管理情報を有し、指定された時間における仮想リソース及び物理リソースの動作を検索し、検索結果をチェックリストとして動的に出力する。」を開示している。
Regarding the data store, for example, it is conceivable to use a virtualized IT system.
昨今、増加し続けている社会インフラ(上下水道、ガス、電気、など)において、老朽化した配管の交換や事故も増加してきていると考えている。今後、この社会インフラの運用保守も含め、TCO(Total Cost of Ownership)の増加を抑えるためのIoT(Internet of things)システムやIoTサービスが、求められてくる。特に、複数の自治体やライフライン企業から共同利用されるIoTサービスにおいては、サービスの利用状況から、利用者にとって価値のある情報のフィードバックなど、付加価値への期待も高くなってくると考えている。自治体やライフライン企業は、ユーザの一例である。 In recent years, in the ever-increasing social infrastructure (water and sewage, gas, electricity, etc.), we believe that the replacement of aging pipes and accidents are also increasing. In the future, IoT (Internet of things) systems and IoT services will be required to curb the increase in TCO (Total Cost of Ownership), including the operation and maintenance of this social infrastructure. In particular, for IoT services that are shared by multiple local governments and lifeline companies, we believe that expectations for added value will increase, such as feedback of information that is valuable to users, depending on the usage status of the service. .. Municipalities and lifeline companies are examples of users.
この背景のもと、各市町村が管轄する水道管に設置され、その状態を測定するセンサ(センサデバイス)は、任意にグルーピングされ、無線もしくは有線で、センサ通信ネットワークに、接続される。それらグループごとに、さらに、公衆網(インターネット)へと接続される。 Against this background, sensors (sensor devices) installed in water pipes under the jurisdiction of each municipality and measuring their status are arbitrarily grouped and connected to the sensor communication network wirelessly or by wire. Each of these groups is further connected to the public network (Internet).
センサからのセンサデータセット(例えば、測定日時と測定値とを含んだデータセット)は、インターネットを介して、データストアシステムの一例であるデータレイクサービスシステム(例えば、柔軟なスケーラビリティのあるストレージシステムを含んだシステム)に、格納される。 A sensor data set from a sensor (eg, a data set containing a measurement date and time and a measurement value) is an example of a data store system, a data lake service system (eg, a flexible and scalable storage system) via the Internet. It is stored in the included system).
共同利用でなく、独占利用のIoTシステムの場合、データレイクサービスストレージシステムは、データ量やスループットの増減に応じて、リソースの無駄遣いや、サービスの滞りを防げるように、スケールアウトやスケールインといったスケーリングが可能である。ただし、広域災害などの発生で、データ量の急な増加に対しては、経験的な知識基づき、予めデータ量のピークを見積り、余裕をもったスケールで、運用を行っている。また、既知のバッチ処理に関しては、ITリソース(例えば、計算機リソースやストレージリソース)の不足が起きないように、予めスケジュールを組み実行している。 For exclusive use IoT systems rather than shared use, data lake service storage systems scale out and scale in to prevent wasting resources and service stagnation as data volumes and throughput increase and decrease. Is possible. However, in response to a sudden increase in the amount of data due to a wide-area disaster, etc., the peak of the amount of data is estimated in advance based on empirical knowledge, and operations are carried out on a scale with a margin. In addition, for known batch processing, schedules are set and executed in advance so that IT resources (for example, computer resources and storage resources) do not run short.
今後、社会インフラのTCO増加軽減のため、IoTシステムを共同利用するIoTサービスの利用が求められてくると考えられる。 In the future, in order to reduce the increase in TCO of social infrastructure, it is expected that the use of IoT services that share IoT systems will be required.
このようなサービス実現において、IoTシステムとしてのデータレイクサービスシステムを管理する運用管理者は、当該システムを共同利用する複数のユーザが管理対象となるため、ユーザ(例えば顧客)個別の特性の理解が低くなる。この課題を解決する一つの方法として、ユーザ毎に時系列のセンサデータセットを分析するといった方法が考えられる。しかし、センサデータセットのデータフォーマットは、ユーザによって異なっていることがあるため、ユーザ毎に、データフォーマットを管理し、且つ、そのデータフォーマットに沿ってセンサデータセットを分析することが必要になり、負担が大きいと考えられる。 In realizing such a service, the operation manager who manages the data lake service system as an IoT system can manage multiple users who share the system, so that the characteristics of each user (for example, customer) can be understood. It gets lower. As one method to solve this problem, a method of analyzing a time-series sensor data set for each user can be considered. However, since the data format of the sensor data set may differ depending on the user, it is necessary to manage the data format for each user and analyze the sensor data set according to the data format. It is considered that the burden is heavy.
このような課題は、複数のユーザから共同利用される他のデータストアシステムについてもあり得る。 Such issues may also apply to other data store systems that are shared by multiple users.
データストアシステムが、複数のユーザにそれぞれ対応した複数の地域に関わる複数のセグメントに存在する複数のセンサの各々について、当該センサの測定値に関して所定の条件が満たされる都度に、当該センサのセンサデータセットの書込み要求を受信するようになっている。データストアシステムは、いずれかのセンサのセンサデータセットの書込み要求を受信した場合、複数のユーザにそれぞれ対応した複数のボリュームのうち、当該センサが存在するセグメントが関わる地域に対応するユーザに対応したボリュームに対する、当該センサデータセットの書込み要求を発行する。複数のボリュームの各々は、1以上のストレージノードであるスケールアウト型のストレージノード群に基づいている。複数のボリュームにそれぞれ対応した複数のストレージノード群は、同一のストレージシステムに存在する複数のストレージノードである。複数のボリュームの各々において、当該ボリュームに格納されている各センサデータセットに、当該センサデータセットが存在するセグメントの地理的な位置と、当該センサデータセットに関する時間とが関連付けられる。データストアシステムは、複数のボリュームの各々について、当該ボリュームに対応したユーザに関する地域を構成するセグメント毎に書込み頻度を監視する。 Each time the data store system satisfies a predetermined condition for the measured value of the sensor for each of the plurality of sensors existing in the plurality of segments related to the plurality of regions corresponding to the plurality of users, the sensor data of the sensor. It is designed to receive write requests for sets. When the data store system receives a write request for the sensor data set of any sensor, it corresponds to the user corresponding to the region where the segment in which the sensor is located is involved among the multiple volumes corresponding to each of the multiple users. Issue a write request for the sensor dataset to the volume. Each of the plurality of volumes is based on a group of scale-out storage nodes which are one or more storage nodes. A plurality of storage nodes corresponding to a plurality of volumes are a plurality of storage nodes existing in the same storage system. In each of the plurality of volumes, each sensor data set stored in the volume is associated with the geographical location of the segment in which the sensor data set resides and the time associated with the sensor data set. The data store system monitors the write frequency of each of the plurality of volumes for each segment constituting the region regarding the user corresponding to the volume.
本発明によると、単一ユーザ専属ではなく、ユーザ個別の特性を理解しない運用管理者でも、書込み頻度の変化と当該変化の生じたセグメントの位置とを基に、異常のような特定イベントが発生している地域を特定可能である。 According to the present invention, even an operation administrator who is not exclusive to a single user and does not understand the characteristics of each user can generate a specific event such as an abnormality based on the change in write frequency and the position of the segment in which the change occurs. It is possible to identify the area where it is located.
以下の説明では、「インターフェース部」は、1個以上のインターフェースで良い。当該1個以上のインターフェースは、1個以上の同種の通信インターフェースデバイス(例えば1個以上のNIC(Network Interface Card))であっても良いし2個以上の異種の通信インターフェースデバイス(例えばNICとHBA(Host Bus Adapter))であっても良い。 In the following description, the "interface unit" may be one or more interfaces. The one or more interfaces may be one or more communication interface devices of the same type (for example, one or more NICs (Network Interface Cards)) or two or more different types of communication interface devices (for example, NIC and HBA). (Host Bus Adapter)).
また、以下の説明では、「メモリ部」は、1個以上のメモリであり、典型的には主記憶デバイスで良い。メモリ部における少なくとも1つのメモリは、揮発性メモリであっても良いし不揮発性メモリであっても良い。 Further, in the following description, the "memory unit" is one or more memories, and may be typically a main storage device. At least one memory in the memory unit may be a volatile memory or a non-volatile memory.
また、以下の説明では、「PDEV部」は、1個以上のPDEVであり、典型的には補助記憶デバイスで良い。「PDEV」は、物理的な記憶デバイス(Physical storage DEVice)を意味し、典型的には、不揮発性の記憶デバイス、例えばHDD(Hard Disk Drive)又はSSD(Solid State Drive)である。つまり、PDEV部は、記憶デバイス部の一例である。 Further, in the following description, the "PDEV unit" is one or more PDEVs, and typically may be an auxiliary storage device. "PDEV" means a physical storage DEVice, typically a non-volatile storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or SSD (Solid State Drive). That is, the PDEV unit is an example of the storage device unit.
また、以下の説明では、「記憶部」は、メモリ部及びPDEV部のうちの少なくとも1つ(典型的には少なくともメモリ部)である。 Further, in the following description, the "storage unit" is at least one of the memory unit and the PDEV unit (typically, at least the memory unit).
また、以下の説明では、「プロセッサ部」は、1個以上のプロセッサである。少なくとも1つのプロセッサは、典型的には、CPU(Central Processing Unit)のようなマイクロプロセッサであるが、GPU(Graphics Processing Unit)のような他種のプロセッサでも良い。少なくとも1つのプロセッサは、シングルコアでも良いしマルチコアでも良い。少なくとも1つのプロセッサは、処理の一部又は全部を行うハードウェア回路(例えばFPGA(Field-Programmable Gate Array)又はASIC(Application Specific Integrated Circuit))といった広義のプロセッサでも良い。 Further, in the following description, the "processor unit" is one or more processors. The at least one processor is typically a microprocessor such as a CPU (Central Processing Unit), but may be another type of processor such as a GPU (Graphics Processing Unit). At least one processor may be single-core or multi-core. The at least one processor may be a processor in a broad sense such as a hardware circuit (for example, FPGA (Field-Programmable Gate Array) or ASIC (Application Specific Integrated Circuit)) that performs a part or all of the processing.
また、以下の説明では、「xxxテーブル」といった表現にて、入力に対して出力が得られる情報を説明することがあるが、この種の情報は、どのような構造のデータでも良いし、入力に対する出力を発生するニューラルネットワークのような学習モデルでも良い。従って、「xxxテーブル」を「xxx情報」と言うことができる。また、以下の説明において、各テーブルの構成は一例であり、1つのテーブルは、2個以上のテーブルに分割されても良いし、2個以上のテーブルの全部又は一部が1つのテーブルであっても良い。 Further, in the following description, information that can be output with respect to an input may be described by an expression such as "xxx table", but this kind of information may be data of any structure and may be input. It may be a learning model such as a neural network that produces an output for. Therefore, the "xxx table" can be referred to as "xxx information". Further, in the following description, the configuration of each table is an example, and one table may be divided into two or more tables, or all or a part of the two or more tables is one table. May be.
また、以下の説明では、「プログラム」を主語として処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサ部によって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶部及び/又はインターフェース部等を用いながら行うため、処理の主語が、プロセッサ部(或いは、そのプロセッサ部を有するコントローラのようなデバイス)とされても良い。プログラムは、プログラムソースから計算機のような装置にインストールされても良い。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバ又は計算機が読み取り可能な(例えば非一時的な)記録媒体であっても良い。また、以下の説明において、2個以上のプログラムが1つのプログラムとして実現されても良いし、1つのプログラムが2個以上のプログラムとして実現されても良い。 Further, in the following description, the process may be described with "program" as the subject, but the program is executed by the processor unit to appropriately perform the specified process in the storage unit and / or the interface unit, etc. The subject of the process may be a processor unit (or a device such as a controller having the processor unit). The program may be installed from the program source into a device such as a calculator. The program source may be, for example, a program distribution server or a computer-readable (eg, non-temporary) recording medium. Further, in the following description, two or more programs may be realized as one program, or one program may be realized as two or more programs.
また、以下の説明では、「kkk部」(インターフェース部、記憶部及びプロセッサ部を除く)の表現にて機能を説明することがあるが、機能は、1個以上のコンピュータプログラムがプロセッサ部によって実行されることで実現されても良いし、1個以上のハードウェア回路によって実現されても良い。各機能の説明は一例であり、複数の機能が1つの機能にまとめられたり、1つの機能が複数の機能に分割されたりしても良い。 Further, in the following description, the function may be described by the expression of "kkk unit" (excluding the interface unit, the storage unit, and the processor unit), but the function is executed by one or more computer programs by the processor unit. It may be realized by the above, or it may be realized by one or more hardware circuits. The description of each function is an example, and a plurality of functions may be combined into one function, or one function may be divided into a plurality of functions.
また、以下の説明では、「ストレージシステム」は、複数のストレージノードを含んだシステムである。当該複数のストレージノードから、複数のユーザに対応した複数のボリュームの基になる複数のストレージノード群が構築されて良い。ボリュームとストレージノード群の関係は、1:1、1:多、多:1、多:多のいずれでも良い。ストレージノード群は、典型的には、スケールアウト型のストレージシステム、或いは、分散ストレージシステムと呼ばれて良い。「ストレージノード」は、ストレージシステムのメンバとしての装置であり、汎用計算機でも良いし、専用計算機(例えば、複数個のPDEVを有するいわゆるディスクアレイ装置のようなストレージ装置)でも良い。ストレージノード群は、冗長構成グループを有して良い。冗長構成は、Erasure Coding、RAIN(Redundant Array of Independent Nodes)及びノード間ミラーリングのように複数のストレージノードでの構成でも良いし、PDEV部の少なくとも一部としての1以上のRAID(Redundant Array of Independent (or Inexpensive) Disks)グループのように単一の計算機(例えばストレージノード)での構成でも良い。 Further, in the following description, the "storage system" is a system including a plurality of storage nodes. From the plurality of storage nodes, a plurality of storage node groups that are the basis of a plurality of volumes corresponding to a plurality of users may be constructed. The relationship between the volume and the storage node group may be 1: 1, 1: many, many: 1, many: many. The storage node group may be typically referred to as a scale-out storage system or a distributed storage system. The "storage node" is a device as a member of the storage system, and may be a general-purpose computer or a dedicated computer (for example, a storage device such as a so-called disk array device having a plurality of PDEVs). The storage node group may have a redundant configuration group. The redundant configuration may be a configuration with a plurality of storage nodes such as Erasure Coding, RAIN (Redundant Array of Independent Nodes) and inter-node mirroring, or one or more RAIDs (Redundant Array of Independent) as at least a part of the PDEV part. (or Inexpensive) Disks) It may be configured by a single computer (for example, a storage node) such as a group.
また、以下の説明では、「データセット」とは、アプリケーションプログラムのようなプログラムから見た1つの論理的な電子データの塊であり、例えば、レコード、ファイル、キーバリューペア及びタプルのうちのいずれでも良い。 Further, in the following description, a "data set" is a logical mass of electronic data seen from a program such as an application program, and is, for example, a record, a file, a key-value pair, or a taple. But it's okay.
また、以下の説明では、同種の要素を区別しないで説明する場合には、参照符号のうちの共通部分を使用し、同種の要素を区別して説明する場合に、参照符号を使用することがある。例えば、ストレージノードを特に区別しないで説明する場合には、「ストレージノード14」と記載し、個々のノードを区別して説明する場合には、「ストレージノード14a」、「ストレージノード14b」のように記載することがある。
Further, in the following description, the common part of the reference codes may be used when the same type of elements are not distinguished, and the reference code may be used when the same type of elements are described separately. .. For example, when the storage nodes are described without any distinction, they are described as "
以下、本発明の一実施例を、図面を参照し、説明する。なお、以下の説明で言う「セグメント」は、例えば、geometric segmentで良い。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. The "segment" referred to in the following description may be, for example, a geometric segment.
以下、各要素の構成並びに、動作フローを用いて詳細を説明する。 Hereinafter, details will be described using the configuration of each element and the operation flow.
なお、以下の説明では、ボリューム103を実現するストレージノード群(例えば分散ファイルストレージシステム)(例えば、後述のデータアクセスプログラム1410、ノード増設プログラム1411、ノード減設プログラム1412)自身の動作並びに仕様に関しては、例えば、Cephのような既知の技術に従って良い。
In the following description, the operation and specifications of the storage node group (for example, the distributed file storage system) (for example, the
図1は、本発明の一実施例に係るデータレイクサービスシステムを含んだシステム全体の構成図である。 FIG. 1 is a configuration diagram of an entire system including a data lake service system according to an embodiment of the present invention.
複数のセグメントから構成される複数の地域に複数のセンサ201が配置される。
A plurality of
ユーザ毎に、当該ユーザに関する地域に配置されている1以上のセンサ201の各々からのセンサデータセット(例えば、当該センサ201の測定値と測定日時とを含んだデータセット)を収集し分析や可視化の処理が実行されるユーザアプリケーションシステム101が設けられる。ユーザアプリケーションシステム101のうちの少なくとも一部が、複数のユーザに共通でも良い。
For each user, a sensor data set (for example, a data set including the measured value of the
ユーザアプリケーションシステム101からのセンサデータセットを保存し、ユーザアプリケーションシステム101からの要求されるデータを提供するデータレイクサービスシステム102が備えられる。データレイクシステム102が、管理ノード13と、1以上のストレージノード14とを含む。データレイクシステム102のうちの少なくとも管理ノード13が、データストアシステムの一例である。
A data
各センサ201とユーザアプリケーションシステム101との間に、センサデータセットを仲介するセンサネットワーク2がある。また、ユーザアプリケーションシステム101とデータレイクサービスシステム102との間に、データ通信を仲介するデータレイクネットワーク1がある。センサネットワーク2は、無線方式(WiFi(登録商標)、LPWA(Low Power Wide Area)、Bluetooth(登録商標)、etc.)のネットワークと、有線方式のネットワークのどちらでも良い。データレイクネットワーク1は、インターネット、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)など、データ通信を提供できる通信ネットワークであれば良い。
Between each
図示の模式的な地理100は、複数のセンサ201が現実の複数の地域を含んだ複数の地帯に設定されていることを、説明を簡便化する表記である。例として、日本の大陸の境界線を併記している。例えば、或るセンサ201は、九州北西に設置されていることがわかる。
The
ユーザアプリケーションシステム101は、リダイレクトサーバ9、アプリケーションサーバ10、及び、ユーザ端末11を含む。
The
リダイレクトサーバ9は、センサネットワーク2を介して、各センサ201からセンサデータセットを収集し、データレイクサービスシステム102のボリューム103へ、収集したセンサデータセットを送信(格納)する。
The
アプリケーションサーバ10は、データレイクネットワーク1を介して、データレイクサービスシステム102のボリューム103が保持するセンサデータセットを取得して、分析もしくは、可視化する処理を実行する。
The
ユーザ端末11は、アプリケーションサーバ10の実行した可視化処理の結果の表示と、データレイクサービスシステム102の設定操作を行う。
The
データレイクサービスシステム102は、上述したように、データを保持する1以上のストレージノード14と、それらを管理する管理ノード13とを有する。ストレージノード14は、PDEV部15を有する。管理ノード13は、後述の複数の管理テーブルを保持する管理DB(データベース)4を有する。
As described above, the data
分散ファイルストレージシステムとしてのストレージノード群(1以上のストレージノード14)が、ボリューム103として、ユーザアプリケーションシステム101から使用される。また、スケールアウトが行われる場合、矢印105に示すように、保持しているデータは維持しつつ、一部の新たなストレージノード14dが、ボリューム103Aを提供するメンバとして増設され、結果として、ボリューム103A(ストレージノード14a~14cに基づくボリューム)がボリューム103Bに拡張される。拡張後のボリューム103Bが、ユーザアプリケーションシステム101から使用される。また、逆に、矢印106に示すように、スケールインが行われた場合、保持しているデータは維持しつつ、ボリューム103Bを提供するメンバから一部のストレージノード14dが減設されて、結果として、ボリューム103Bがボリューム103Aに縮小される。縮小後のボリューム103Aが、ユーザアプリケーションシステム101から使用される。ただし、分散ファイルストレージシステムによってデータセットが多重化されるので、一般的に、ストレージノード14の台数は、多重度より多い台数が使用される。
A storage node group (one or more storage nodes 14) as a distributed file storage system is used as a
以上で、本実施例のシステムの全体構成を説明した。 The overall configuration of the system of this embodiment has been described above.
図2は、データレイクサービスシステム102が有するボリューム103のデータ構成の一例を示している。
FIG. 2 shows an example of the data configuration of the
このデータ構成は、データレイクサービスシステム102に対してアクセスを行うデータレイクアクセスプログラム913及び1011(図7及び図8)に把握される。
This data structure is grasped by the data
ボリューム103が保持するセンサデータセットは、本実施例では、ファイルである。ボリューム103では、データ構成は、ネームスペースのように、フォルダ(ディレクトリ)やファイルのようなノードと、ノード間のエッジとを含んだ木構造(階層構造)である。ファイルは、階層化されたフォルダのうち、当該ファイルに関連付けられている測定日時と測定位置にフォルダに格納される。
The sensor data set held by the
図2の例によれば、ボリューム103の先頭のフォルダ“root”214に、測定日時で分類する1以上のフォルダ“Daytime”213が属する。各フォルダ“Daytime”213には、測定位置で分類する1以上のフォルダ“Segment”212が属する。フォルダ“Segment”212に、1以上のファイル211が格納される。具体的には、図2のデータ構成によれば、或るファイル211の格納先フォルダは、当該或るファイル211に関連付いている測定日時が属するフォルダ“Daytime”213に属する複数のフォルダ“Segment”212のうちの、当該或るファイル211に関連付いている測定位置が属するセグメント(地区)202に対応したフォルダ“Segment”212である。
According to the example of FIG. 2, one or more folders “Daytime” 213 classified by the measurement date and time belong to the folder “root” 214 at the head of the
なお、フォルダ“Segment”212は、例えば、測定位置の緯度と経度から計算式で求まる情報で定義されても良い。また、地域を特定する地名に相当する情報を使用することもできる。 The folder "Segment" 212 may be defined by, for example, information obtained by a calculation formula from the latitude and longitude of the measurement position. It is also possible to use information corresponding to a place name that identifies a region.
また、フォルダ“Daytime”211とフォルダ“Segment”212の上下関係は、逆にしても良いが、センサの寿命の問題などで、ファイル(センサデータセット)が継続的に保持されなくなった場合、ファイルを特定する過程において、フォルダ日時が上位であれば、先に絞り込みが行われ、無駄な選定処理の発生を防げる。性能要件がない場合、フォルダ“Daytime”211とフォルダ“Segment”212のどちらが上位でも差し支えない。 The hierarchical relationship between the folder "Daytime" 211 and the folder "Segment" 212 may be reversed, but if the file (sensor data set) is not continuously retained due to the problem of sensor life, etc., the file In the process of specifying the folder, if the folder date and time is higher, the narrowing down is performed first, and unnecessary selection processing can be prevented. If there is no performance requirement, either the folder "Daytime" 211 or the folder "Segment" 212 may be higher.
また、図2は、本実施例で行われる処理の一例の流れの概要も示す。或るセンサ201からのデータセットが、リダイレクトサーバ9経由で、ファイル211として、当該或るセンサ201が配置されている地域に対応したユーザに関するボリューム103に、アップロード(送信)される(S1))。当該ファイル211のアップロード先は、当該或るセンサ201に関する測定日時及び測定位置に対応したフォルダ“Segment”212である。当該アップロードに伴い、アップロード先のフォルダ“Segment”212に対応したセグメント202についての書込み頻度が、当該セグメント202を含む地域に対応したユーザに関する通知条件を満たす場合、当該セグメント202を、管理ノード13が検出する(S2)。管理ノード13は、必要に応じて、当該検出されたセグメント202を含んだ地域に対応したユーザのアプリケーションサーバ10に、通知メッセージを送信し(S3)、且つ、当該アップロード先のボリューム103のスケールリングを、ストレージシステム(例えば、ボリューム103の基である少なくとも1つのストレージノード14)へ要求する(S4)。なお、アプリケーションサーバ10は、ユーザ端末11からの表示操作に際して、取消しの要求を受け付けると、管理ノード13に、上記のスケーリング(スケールアウトもしくはスケールイン)の取消しの要求を送信する。管理ノード13は、その取消しの要求に応答して、S4で要求したスケーリングの取消しを、ストレージシステムに要求する。
FIG. 2 also shows an outline of the flow of an example of the processing performed in this embodiment. The data set from the
以上で、ボリューム103に対するファイル(センサデータセット)の置き方について説明した。
The method of placing the file (sensor data set) on the
図3は、センサ201の設置位置と、セグメント202と、地名で代表される地域303との対応関係の一例を示している。
FIG. 3 shows an example of the correspondence between the installation position of the
本実施例では、複数のユーザに使用される多数のセンサ201が広範囲に設置される。さらに、各センサ201は、或るユーザの所有物であっても良いし、それに代えて、第三者が、地域横断的に提供するセンサであっても良い。或るユーザが或る地域303についてのセンサデータセットを使用する際、当該地域303に属するセンサ201に絞り込んだセンサデータセットにアクセスする必要がある。
In this embodiment, a large number of
図3によれば、緯度と経度から定義される二次元平面を基に、模式的に、地域303とセグメント202の関連付けが行われる。例えば、地域303を内包する矩形範囲302(破線枠の範囲)に対して、その矩形範囲302に重なる(例えばその矩形範囲302(又は地域303)を構成する)1以上のセグメント202が定義される。従って、地域303に関わるセグメント202は、矩形範囲302に重なる全ての又は一部のセグメント202(例えば、地域303との重複部分の面積がセグメント202の面積の所定割合以上であるセグメント202)である。セグメント202と地域303の対応関係は、1:1、1:多、多:1及び多:多のいずれでも良い。セグメント202は、上述のフォルダ“Segment”212に対応付くので、当該セグメント202に対応するフォルダ“Segment”212から、当該セグメント202に設置されているセンサ201のセンサデータセットを取り出すことができる。
According to FIG. 3, the
また、緯度と経度で表現される2次元位置座標系上のセンサ201の位置(測定位置)が、複数の位置座標(頂点)で指定される折れ線として表現される地域303に包含されているか否かの判定の方法としては、OpenGLのセレクション機能に従う方法のような既知の方法を採用できる。
Further, whether or not the position (measurement position) of the
図4及び図5は、管理DB4に含まれる管理テーブルの構成を示す。
4 and 5 show the configuration of the management table included in the
地域プロパティ管理テーブル401は、地域プロパティに関する情報を保持する。例えば、地域プロパティ管理テーブル401は、カラム「地域ID」、「地域境界調整」及び「地域面積」を有する。つまり、地域プロパティ管理テーブル401は、地域毎に、地域IDを格納し、且つ、地域境界調整及び地域面積といった地域プロパティを示す情報を保持する。 The regional property management table 401 holds information about regional properties. For example, the regional property management table 401 has columns "regional ID", "regional boundary adjustment" and "regional area". That is, the area property management table 401 stores the area ID for each area, and also holds the information indicating the area property such as the area boundary adjustment and the area area.
カラム「地域ID」は、地名に対応する重複のない地域IDを保持する。例えば、地域IDとして、日本の国土地理院が公開する地図データで使用されている識別番号が使用されても良い。 The column "region ID" holds a unique region ID corresponding to the place name. For example, as the area ID, the identification number used in the map data published by the Geospatial Information Authority of Japan may be used.
カラム「地域境界調整」は、地域の境界線を定義する境界線情報として、境界線を折れ線表現した場合の頂点の数と座標のリストとを保持する。境界線情報は、日本の国土地理院が公開する地図データで使用されている座標情報等を含んで良い。 The column "Regional Boundary Adjustment" holds a list of the number of vertices and coordinates when the boundary line is expressed as a broken line as the boundary line information that defines the boundary line of the region. The boundary line information may include coordinate information and the like used in the map data published by the Geospatial Information Authority of Japan.
カラム「地域面積」は、地域の面積を保持する。この地域の面積は、例えば、数1のような式を用いて、地域の頂点座標を基に求めても良い。
図4の地域関連管理テーブル402は、地域プロパティに属する情報以外の、地域に関する情報を保持する。例えば、地域関連管理テーブル402は、カラム「地域ID」、「地域名」及び「ユーザID」を有する。つまり、地域関連管理テーブル402は、地域毎に、地域IDを格納し、且つ、地域名及びユーザIDといった情報を保持する。 The area-related management table 402 of FIG. 4 holds information about the area other than the information belonging to the area property. For example, the region-related management table 402 has columns "region ID", "region name", and "user ID". That is, the area-related management table 402 stores the area ID for each area and holds information such as the area name and the user ID.
カラム「地域ID」は、前述の地域IDを保持する。カラム「地域名」は、地域の地名を示す情報を保持する。カラム「ユーザID」は、地域を扱うユーザのユーザIDを保持する。 The column "region ID" holds the above-mentioned region ID. The column "region name" holds information indicating the place name of the region. The column "user ID" holds the user ID of the user who handles the area.
図5のユーザ管理テーブル501は、ユーザに関する情報を保持する。例えば、ユーザ管理テーブル501は、カラム「ユーザID」、「ユーザ名」及び「通知条件」を有する。つまり、ユーザ管理テーブル501は、ユーザ(例えば、データレイクサービスを利用する顧客)毎に、ユーザID、ユーザ名及び通知条件といった情報を保持する。 The user management table 501 of FIG. 5 holds information about the user. For example, the user management table 501 has columns "user ID", "user name" and "notification condition". That is, the user management table 501 holds information such as a user ID, a user name, and notification conditions for each user (for example, a customer who uses the data lake service).
カラム「ユーザID」は、ユーザIDを保持する。カラム「ユーザ名」は、ユーザの名称を保持する。カラム「通知条件」は、ユーザの入力した通知条件を保持する。通知条件の詳細は後述する。 The column "user ID" holds the user ID. The column "user name" holds the name of the user. The column "Notification condition" holds the notification condition entered by the user. Details of the notification conditions will be described later.
統計管理テーブル502は、各セグメントについて書込み頻度の統計情報を保持する。例えば、統計管理テーブル502は、カラム「セグメントID」、「フォルダパス」、「長期の書込み頻度」及び「短期の書込み頻度」を有する。つまり、統計管理テーブル502は、セグメント毎に、地域IDを格納し、且つ、地域名及びユーザIDといった情報を保持する。 The statistical management table 502 holds the write frequency statistical information for each segment. For example, the statistical management table 502 has columns "segment ID", "folder path", "long-term write frequency", and "short-term write frequency". That is, the statistical management table 502 stores the area ID for each segment, and also holds information such as the area name and the user ID.
カラム「セグメントID」は、セグメントのIDを保持する。セグメントIDは、例えば、数2のような式を用いて、センサの測定位置(例えば、緯度と経度)を基に、決定されても良い。これにより、セグメントのIDから、センサデータセットを送ってきたセンサの設置位置(測定位置)の範囲が計算できる。
カラム「フォルダパス」は、対応するフォルダ“Segment”へのパスのパス名を保持する。 The column "folder path" holds the path name of the path to the corresponding folder "Segment".
カラム「長期の書込み頻度」は、比較的長い期間での書込み頻度である長期の書込み頻度(例えば、対応するフォルダ“Segment”に対する書き込みが発生した1週間当たりの移動平均を1日当たりにした値のような平均書込み頻度)を保持する。カラム「長期の書込み頻度」は、比較的短い期間での書込み頻度である短期の書込み頻度(例えば、対応するフォルダ“Segment”に対する書き込みが発生した1日当たりの移動平均値のような平均書込み頻度)を保持する。「比較的長い期間」と「比較的短い期間」の各々の期間は、一方が他方よりも長い又は短いといった期間である。 The column "Long-term write frequency" is the value of the long-term write frequency (for example, the moving average per week when writes to the corresponding folder "Segment" occur, which is the write frequency over a relatively long period, per day. Average write frequency). The column "Long-term write frequency" is a short-term write frequency that is a write frequency in a relatively short period (for example, an average write frequency such as a moving average value per day when a write to the corresponding folder "Segment" occurs). To hold. Each of the "relatively long period" and "relatively short period" is a period in which one is longer or shorter than the other.
以上、管理DB4が有する管理テーブルを説明した。
The management table of the
図6は、センサ201の内部構成を示す。
FIG. 6 shows the internal configuration of the
センサ201は、1以上のセンサモジュール806を含んだデバイスである。例えば、センサ201は、マイクロコントローラ802、センサネットワークインターフェース803、メモリ804、リアルタイムクロックモジュール805、1以上のセンサモジュール806、及び、それら要素間のデータ通信を仲介するデータパス801を有する。
センサネットワークインターフェース803は、インターフェース部の一例であり、例えば、イーサネットプロトコル(イーサネットは登録商標)又はLPWAを介してデータ送受を行うためのNIC(Network Interface Card)モジュールである。センサネットワークインターフェース803経由で、センサネットワーク2へ接続することができる。
The
メモリ804は、記憶部(例えばメモリ部)の一例である。なお、メモリ804は、このセンサ201の動作のための1以上のプログラム(マイクロコントローラ802(プロセッサ部の一例)によって実行される1以上のプログラム)として、例えば、センサ測定プログラム810と、センサ転送プログラム811とを格納する。さらに、メモリ804は、データ保持領域として、センサバッファ812を有する。また、メモリ804は、センサ位置情報813を格納する。センサ位置情報813は、センサ201の設置位置を示す位置情報(例えば緯度及び軽度)である。センサ201の設置作業時に、センサ201の設置位置を示すセンサ位置情報813が記録される。センサ位置情報813が、センサ201からのセンサデータセットに関連付けられている。また、センサ201が、GPS(Global Positioning System)装置のような位置検出機能を有する場合、当該機能により検出された位置を示す情報がセンサ位置情報813として記録されても良い。なお、個々のプログラムの説明は、後述する。
The
リアルタイムクロックモジュール805は、現在日時を出力する時計モジュールで良い。
The real-
1以上のセンサモジュール806の各々は、用途に応じて採用されたセンサモジュールで良い。例えば、センサモジュール806aは、振動値を測定するモジュールで良く、センサモジュール806bは、加速度を測定するモジュールで良い。
Each of the one or more sensor modules 806 may be a sensor module adopted according to the application. For example, the
図7は、リダイレクトサーバ9の内部構成を示す。
FIG. 7 shows the internal configuration of the
リダイレクトサーバ9は、MPU902、メモリ903、ネットワークインターフェース904、及び、それら要素間のデータ通信を仲介するデータパス901を有する。
The
MPU902は、プロセッサ部の一例であり、マイクロプロセッサである。メモリ903は、記憶部(例えばメモリ部)の一例である。メモリ903は、リダイレクトサーバ9の動作のための1以上のプログラム(MPU902に実行される1以上のプログラム)として、データ変換プログラム911と、データ記録プログラム912と、データレイクアクセスプログラム913とを格納する。また、メモリ903は、データ保持領域として、検出データバッファ914を有する。なお、個々のプログラムの説明は、後述する。
The
ネットワークインターフェース904は、インターフェース部の一例であり、例えば、イーサネットプロトコルを扱えるNICモジュールである。これにより、センサネットワーク2と、データレイクネットワーク1とに接続できる。
The
図8は、アプリケーションサーバ10の内部構成を示す。
FIG. 8 shows the internal configuration of the
アプリケーションサーバ10は、MPU1002、メモリ1003、ネットワークインターフェース1004、及び、それら要素間のデータ通信を仲介するデータパス1001を有する。
The
MPU1002は、プロセッサ部の一例であり、マイクロプロセッサである。メモリ1003は、記憶部(例えばメモリ部)の一例である。メモリ1003は、アプリケーションサーバ10の動作のための1以上のプログラム(MPU1002に実行される1以上のプログラム)として、センサプログラム1010と、データレイクアクセスプログラム1011と、ユーザプログラム1012とを格納する。また、メモリ1003は、データ保持領域として、監視データバッファ1013を有する。なお、個々のプログラムの説明は、後述する。
The
ネットワークインターフェース1004は、インターフェース部の一例であり、イーサネットプロトコルを扱えるNICモジュールである。これにより、データレイクネットワーク1に接続できる。
The
図9は、ユーザ端末11の内部構成を示す。
FIG. 9 shows the internal configuration of the
ユーザ端末11は、MPU1102、ユーザインターフェース1103、メモリ1104、ネットワークインターフェース1105、及び、それら要素間のデータ通信を仲介するデータパス1101を有する。
The
MPU1102は、プロセッサ部の一例であり、マイクロプロセッサである。
The
ユーザインターフェース1103は、表示デバイス12への表示データ(表示用情報)と、入力デバイス1106からの入力データを、それぞれとデータ送受するためのインタフェースモジュールである。入力デバイス1106は、キーボードやポインティングデバイスで良い。表示デバイス12と入力デバイス1106が一体となったタッチパネルディスプレイデバイスが採用されても良い。
The
メモリ1104は、記憶部(例えばメモリ部)の一例である。メモリ1104は、ユーザ端末11の動作のための1以上のプログラム(MPU1102に実行される1以上のプログラム)として、ユーザ端末プログラム1111を格納する。なお、個々のプログラムの説明は、後述する。
The
ネットワークインターフェース1105は、インターフェース部の一例であり、イーサネットプロトコルを扱えるNICモジュールである。これにより、データレイクネットワーク1に接続できる。
The
図10は、ユーザ端末11の表示デバイス12に表示されるセットアップ画面の一例を示す。
FIG. 10 shows an example of a setup screen displayed on the
セットアップ画面1201は、データレイクサービスシステム102における管理ノード13からの通知を表示するユーザインターフェース画面(例えばGUI(Graphical User Interface))である。セットアップ画面1201は、ユーザ名1202、ユーザID1203、通知条件UI(User Interface)1204、通知メッセージ1206、ボタン「Cancel」1207、ボタン「OK」1208、及び、ボタン「Exit」1209を表示する。セットアップ画面1201の表示は、管理ノード13からアプリケーションサーバ10経由して受信した表示データに従う内容であり、ユーザプログラム1012(図8)及びユーザ端末プログラム1111(図9)により制御される。表示データは、通知の表示用のデータを含む。
The
図10の例では、通知条件UI1204及び通知メッセージ1206は、異常発生等の特定のイベントが検出された地域毎に表示される。通知メッセージ1206は、通知条件が満たされたときに発行された通知の内容を示すメッセージである。通知条件UI1204は、当該通知に関わる地域についての現在の通知条件を表示するUIである。当該UI1204に関して所定の操作がされると、通知条件の指定のためのUI(例えばプルダウンメニュー)1205が表示される。なお、通知条件として、例えば、“高頻度”や“低頻度”がある。ボタン「Cancel」1207は、通知の内容に示される動作の取消しを要求するためのボタンである。当該動作としては、ユーザに対応したボリューム103に関してのスケーリング(スケールアウト又はスケールイン)がある。なお、通知メッセージ1206が、取消し可能な動作に関する通知を含まない場合、ボタン「Cancel」1207は、非表示(又は無効)とされる。
In the example of FIG. 10, the
ボタン「OK」1208は、指定した通知条件をデータレイクサービスシステム102へ送信するためのボタンである。ボタン「Exit」1209は、ユーザ端末プログラム1111を終了させるためのボタンである。
The button "OK" 1208 is a button for transmitting the specified notification condition to the data
図11は、管理ノード13の内部構成を示す。
FIG. 11 shows the internal configuration of the
管理ノード13は、MPU1302、メモリ1303、ネットワークインターフェース1304、及び、それら要素間のデータ通信を仲介するデータパス1301を有する。
The
MPU1302は、プロセッサ部の一例であり、マイクロプロセッサである。
The
メモリ1303は、記憶部(例えばメモリ部)の一例である。メモリ1303は、管理ノード13の動作のための1以上のプログラム(MPU1302に実行される1以上のプログラム)として、ユーザサービスプログラム1310と、監視プログラム1311と、ファイルアクセスプログラム1312と、スケーリングプログラム1313とを格納する。ユーザサービスプログラム1310、監視プログラム1311、ファイルアクセスプログラム1312、及び、スケーリングプログラム1313がMPU1302に実行されることで、ユーザサービス部、監視部、ファイルアクセス部、及び、スケーリング部といった機能が実現される。なお、個々のプログラムの説明は、後述する。
The
管理DB4は、メモリ1303(又は図示しないPDEV部)に格納される。管理DB4に含まれる管理テーブルの詳細は、図4と図5を参照して、説明済みである。
The
ネットワークインターフェース1304は、インターフェース部の一例であり、イーサネットプロトコルを扱えるNICモジュールである。これにより、データレイクネットワーク1に接続できる。
The
図12は、ストレージノード14の内部構成を示す。
FIG. 12 shows the internal configuration of the
ストレージノード14は、MPU1402、メモリ1403、PDEV部15、ネットワークインターフェース1405、及び、それら要素間のデータ通信を仲介するデータパス1401を有する。
The
MPU1402は、プロセッサ部の一例であり、マイクロプロセッサである。
The
メモリ1403(メモリ部の一例)及びPDEV部15は、記憶部の一例である。メモリ1403は、ストレージノード14の動作のための1以上のプログラム(MPU1402に実行される1以上のプログラム)として、データアクセスプログラム1410と、ノード増設プログラム1411と、ノード減設プログラム1412とを格納する。なお、個々のプログラムの説明は、後述する。PDEV部15は、センサデータセット(ファイル)を保持するための1以上のPDEVである。
The memory 1403 (an example of the memory unit) and the
ネットワークインターフェース1405は、インターフェース部の一例であり、イーサネットプロトコルを扱えるNICモジュールである。これにより、データレイクネットワーク1に接続できる。
The
以上で、システム構成、並びに、各装置の内部構成を説明した。以下、各プログラムの動作を、説明する。 The system configuration and the internal configuration of each device have been described above. The operation of each program will be described below.
まず、センサ201における各プログラムの動作を説明する。
First, the operation of each program in the
センサ測定プログラム810は、1以上のセンサモジュール806から、測定値を取得し、リアルタイムクロックモジュール805から測定日時(現在日時)を取得し、測定値及び測定日時を含んだセンサデータセットをセンサバッファ812に保存する。
The
図13は、センサ転送プログラム811の動作フローを示す。
FIG. 13 shows the operation flow of the
S1601では、センサ転送プログラム811は、センサバッファ812に保存されているセンサデータ量(センサデータセットの総量)の変化量を算出する。
In S1601, the
S1602では、センサ転送プログラム811は、算出された変化量が、既定の条件を満たすが判定する。S1602の判定結果が真であれば(S1602:YES)、S1604が実行され、そうでなければ(S1602:NO)、S1603が実行される。「既定の条件」とは、例えば、変化量が既定値以上で良い。
In S1602, the
S1603では、センサ転送プログラム811は、リアルタイムクロックモジュール805から現在日時を取得し、取得した現在日時が既定の定期報告日時か判定する。S1603の判定結果が真であれば(S1603:YES)、S1604が実行され、そうでなければ(S1603:NO)、動作が終了する。
In S1603, the
S1604では、センサ転送プログラム811は、センサネットワークインターフェース803を介して、リダイレクトサーバ9へ、センサバッファ812が保持するセンサデータセット(例えば、測定値、測定日時、測定位置(センサ位置情報813が示す位置)を含んだデータセット)を、送信する。
In S1604, the
次に、リダイレクトサーバ9における各プログラムの動作を説明する。
Next, the operation of each program on the
データ変換プログラム911は、センサネットワークインターフェース1105を介して、センサ201から、センサデータセットを受信する。データ変換プログラム911は、受信したセンサデータセットから、既定の検出計算を行い、測定値(例えば検出計算後の値)、検出日時(例えば測定日時)、及び測定位置等を含んだセンサデータセットとしての検出結果を、検出データバッファ914に保存する。なお、この検出計算は、センサ201から送られてくるデータセット中の測定値をユーザの仕様に変換する計算で良い。例えば、検出計算として、フーリエ変換計算によるスペクトラムデータへの変換、数値の大小比較による状態値への変換、複数のセンサの測定値の相関を取る計算等が採用されて良い。
The
データ記録プログラム912は、検出データバッファ914が保持する検出結果(測定日時、測定位置、検出計算後の値などを含んだセンサデータセット)を、データレイクアクセスプログラム913経由で、データレイクサービスシステム102のボリューム103に記録する。
The
データレイクアクセスプログラム913は、データ記録プログラム912から受け取ったセンサデータセットを、管理ノード13のファイルアクセスプログラム1312を介して、既定のパス構造で、ボリューム103に保存する。この既定のパス構造は、図2で説明済みである。
The data
次に、アプリケーションサーバ10の各プログラムの動作を説明する。
Next, the operation of each program of the
センサプログラム1010は、データレイクアクセスプログラム1011を介して、データレイクサービスシステム102のボリューム103から、現在日時から過去既定時間の範囲の測定日時で、既定の地域の測定結果としてのセンサデータセット(ファイル)を取得し、取得したセンサデータセットを監視データバッファ1013へ保存する。
The
データレイクアクセスプログラム1011は、センサプログラム1010から受け取ったセンサデータセット中の測定日時と測定位置を基に、ボリューム103から、当てはまるセンサデータセット(例えば、当該測定日時と測定位置とに対応したフォルダ内のデータセット)を取得し、取得したセンサデータセットを監視データバッファ1013に保存する。
The data
ユーザプログラム1012は、ユーザ端末11から、接続要求があれば、監視データバッファ1013が保持するセンサデータセットの少なくとも一部を、ユーザ端末11へ返す。
The
次に、ユーザ端末11の各プログラムの動作を説明する。
Next, the operation of each program of the
図14は、ユーザ端末プログラム1111の動作フローを示す。
FIG. 14 shows an operation flow of the
S2301では、ユーザ端末プログラム1111は、入力デバイス1106による操作者からの入力操作で、接続先を取得し、取得した接続先に接続要求を送信する。ここで、本実施例での接続先候補として、アプリケーションサーバ10と管理ノード13の2つがあるが、管理ノード13との接続を主に説明する。
In S2301, the
S2302では、ユーザ端末プログラム1111は、接続先(管理ノード13)から送られてくる表示データを、表示デバイス12に表示する。
In S2302, the
S2303では、ユーザ端末プログラム1111は、入力デバイス1106による操作者の入力操作の内容を、接続先(管理ノード13)に送信する。
In S2303, the
S2304では、ユーザ端末プログラム1111は、ボタン「Exit」1209が選択されたかの判定を行う。選択されたならば(S2304:YES)、処理が終了し、そうでなければ(S2304:NO)、処理がS2302に戻る。
In S2304, the
次に、管理ノード13の各プログラムを説明する。
Next, each program of the
図15は、ユーザサービスプログラム1310の動作フローを示す。
FIG. 15 shows the operation flow of the
S2401では、ユーザサービスプログラム1310は、ユーザ端末11から接続要求があれば、セットアップ画面1201の表示データを送信する。
In S2401, the
S2402では、ユーザサービスプログラム1310は、ユーザ端末11からの操作内容が終了かを判定する。終了であれば(S2402:YES)、処理が終了し、そうでなければ(S2402:NO)、処理がS2403に進む。
In S2402, the
S2403では、ユーザサービスプログラム1310は、ユーザ端末11からの操作内容がボタン「Cancel」1207の選択(押下)かを判定する。そうであれば(S2403:YES)、処理がS2406に進み、そうでなければ(S2403:NO)、処理がS2404に進む。
In S2403, the
S2406では、ユーザサービスプログラム1310は、管理ノード13で実行されているスケーリング(スケールアウトもしくはスケールイン)の取消し要求を管理ノード13に送信する。取消し要求は、スケーリングを止めて、ボリューム103の基になるストレージノード14の台数を元に戻す要求に相当する。
In S2406, the
S2404では、ユーザサービスプログラム1310は、ユーザ端末11から、ユーザ管理テーブル501のレコードデータを受信して、当該レコードデータに従うレコードを、管理DB4におけるユーザ管理テーブル501へ登録する。
In S2404, the
S2405では、ユーザサービスプログラム1310は、上記登録したレコードに従いセットアップ画面1201の表示内容を変更する更新後の表示データを、ユーザ端末11へ送信する。
In S2405, the
図16は、監視プログラム1311の動作フローを示す。
FIG. 16 shows the operation flow of the
S2501では、監視プログラム1311は、アクセス対象のファイルパス(ファイルアクセスプログラム1312からの引数としてのファイルパス)に関して、当該ファイルパスに従うアクセス先のセグメント(アクセス先のフォルダに対応したセグメント)についての長期の書込み頻度(FL)と短期の書込み頻度(FS)との差(絶対値)が既定値(Th1)以上かの判定を行う。当該セグメントについての長期の書込み頻度と短期の書込み頻度は、統計管理テーブル502から特定される。既定値以上であれば(S2501:YES)、処理がS2502に進み、そうでなければ(S2501:NO)、処理が終了する。
In S2501, the
S2502では、監視プログラム1311は、上記ファイルパスを基に、アクセス先のセグメントに対応したセグメントIDを統計管理テーブル502から抽出し、当該セグメントIDに対応した地域IDについて、地域プロパティ管理テーブル401から、対象地域の緯度と経度の範囲を求める。監視プログラム1311は、地域プロパティ管理テーブル401から、上記の緯度と経度の範囲を持つ地域の地域面積を求める。監視プログラム1311は、地域関連管理テーブル402及びユーザ管理テーブル501から、上記の地域IDに対応したユーザIDと通知条件を特定する。
In S2502, the
S2503では、監視プログラム1311は、S2502で特定した通知条件に従う通知(通知メッセージ1206)を含む表示データを生成する。
In S2503, the
S2504では、監視プログラム1311は、短期の書込み頻度が、長期の書込み頻度を上回まっているかを判定する。そうであれば(S2504:YES)、処理がS2505に進み、そうでなければ(S2504:NO)、処理がS2507に進む。
In S2504, the
S2505では、監視プログラム1311は、S2502で特定された通知条件が“高頻度”か判定する。そうであれば(S2505:YES)、処理がS2506に進み、そうでなければ(S2505:NO)、処理が終了する。
In S2505, the
S2506では、監視プログラム1311は、S2502で特定した地域面積と、2つの書込み頻度(FLとFS)と、S2502で特定したユーザに対応のボリューム103の基になっている現在のストレージノード数とを引数に持つ既定のスケール評価式に従い、増設するストレージノード数(或いは、増設後のストレージノード数)を算出し、管理ノード13へ、当該算出したストレージノード数に従うスケールアウト要求を送信する。
In S2506 , the
S2507では、監視プログラム1311は、S2502で特定された通知条件が“低頻度”か判定する。そうであれば(S2507:YES)、処理がS2508に進み、そうでなければ(S2507:NO)、処理が終了する。
In S2507, the
S2508では、監視プログラム1311は、S2502で特定した地域面積と、2つの書込み頻度(FLとFS)と、S2502で特定したユーザに対応のボリューム103の基になっている現在のストレージノード数とを引数に持つ既定のスケール評価式に従い、減設するストレージノード数(或いは、減設後のストレージノード数)を算出し、管理ノード13へ、当該算出したストレージノード数に従うスケールイン要求を送信する。
In S2508, the
なお、上記の既定のスケール評価式として、例えば、下記数3を採用することができる。これにより、ユーザに対応した地域の面積に応じたスケールアウトとスケールインの規模を推定することができる。
図17は、ファイルアクセスプログラム1312の動作フローを示す。
FIG. 17 shows the operation flow of the
S2601では、ファイルアクセスプログラム1312は、データレイクネットワーク1からの要求が、書込み要求かを判定する。そうであれば(S2601:YES)、処理がS2602に進み、そうでなければ(S2601:NO)、処理がS2605に進む。
In S2601, the
S2602では、ファイルアクセスプログラム1312は、書込み要求を基に、その要求から特定されるファイルパスに従うファイル書込み要求をボリューム103に対して送信する。
In S2602, the
S2603では、ファイルアクセスプログラム1312は、統計管理テーブル502の長期の書込み頻度と短期の書込み頻度(S2602でのファイルパスに従うフォルダ(セグメント)に対応する2つの書込み頻度)を更新する。データレイクネットワーク1からの書込み頻度(書込み要求の受信頻度)は、センサ201において異常発生等の特定イベントが生じた場合に増え、セグメント毎に、長期の書込み頻度と短期の書込み頻度が管理される。
In S2603, the
S2604では、ファイルアクセスプログラム1312は、S2602でのファイルパスと、S2603での更新後の2つの書込み頻度を引数に、監視プログラム1311を呼び出す。
In S2604, the
S2605では、ファイルアクセスプログラム1312は、データレイクネットワーク1からの要求が、読出し要求かを判定する。そうであれば(S2605:YES)、処理がS2606に進み、そうでなければ(S2605:NO)、処理が終了する。なお、図17が示す動作フローは、データレイクネットワーク1からの要求として書込み要求と読出し要求の2つを例に取っているが、それらの要求以外の要求もあれば、S2605:NOの後は、当該要求の処理が行われて良い。
In S2605, the
S2606では、ファイルアクセスプログラム1312は、読出し要求を基に、その要求から特定されるファイルパスに従うファイル読出し要求をボリューム103に対して送信し、そのファイル読出し要求に応答して読み出されたファイルを、要求元へ送信する。
In S2606, the
スケーリングプログラム1313は、スケールアウトの場合、使用されていないストレージノード14へ、ボリューム103への加入の要求を送信する。スケーリングプログラム1313は、スケールインの場合、ボリューム103から脱退させるストレージノード14が保持するデータを他の使用中のストレージノード14へ転送し、脱退させるストレージノード14へ、脱退要求を送信する。
In the case of scale-out, the
次に、ストレージノード14の各プログラムの動作を説明する。
Next, the operation of each program of the
データアクセスプログラム1410は、管理ノード13からの要求が、データ書込み(ファイル書込み要求)であれば、管理ノードからのデータ(ファイルを構成するデータ)を、PDEV部15(又はキャッシュメモリ)へ書き込む。データアクセスプログラム1410は、管理ノード13からの要求が、データ読出し(ファイル読出し要求)であれば、PDEV部15(又はキャッシュメモリ)から、データを読出し、管理ノード13へ返送する。
If the request from the
ノード増設プログラム1411では、増設対象のストレージノード14に関して、使用中状態とし、且つ、管理ノード13からのデータ送受動作の許可を設定する。
In the
ノード減設プログラム1412は、減設対象のストレージノード14に関して、空き状態とし、且つ、管理ノード13からのデータ送受動作の禁止を設定する。
The
以上で、本実施例に係るシステムの構成と動作の概要を説明した。 The outline of the system configuration and operation according to this embodiment has been described above.
本実施例に係るシステムは、社会インフラ管理と、それを実現するITシステムに適用できる。特に、社会インフラの監視データ(センサーデータ)を保持するデータレイクを提供するITシステムの共同利用に適用できる。 The system according to this embodiment can be applied to social infrastructure management and the IT system that realizes it. In particular, it can be applied to the shared use of IT systems that provide data lakes that hold monitoring data (sensor data) for social infrastructure.
以上、一実施例を説明したが、これらは本発明の説明のための例示であって、本発明の範囲をこの実施例にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、他の種々の形態でも実行することが可能である。例えば、いずれかのストレージノード14が管理ノード13としても機能して良い。また、例えば、セットアップ画面1201は、通知条件の設定と、通知とを兼ねた画面(例えば、通知の際に通知条件の設定を可能とした画面)であるが、通知条件設定用の画面と、通知用の画面とが異なっていても良い。
Although one embodiment has been described above, these are examples for explaining the present invention, and the scope of the present invention is not limited to this embodiment. The present invention can also be practiced in various other forms. For example, any
なお、上述の説明を、例えば下記のように総括できる。下記総括は、上述の説明に無い事項を含んでいても良い。 The above description can be summarized as follows, for example. The following summary may include matters not included in the above description.
管理ノード13が、データセットアクセス部(例えばファイルアクセス部)と、監視部とを有する。
The
データセットアクセス部は、複数のユーザにそれぞれ対応した複数の地域303に関わる複数のセグメント202に存在する複数のセンサ201の各々について、当該センサ201の測定値に関して所定の条件が満たされる都度に、当該センサ201のセンサデータセットの書込み要求を受信するようになっている。ここで言う「所定の条件」とは、例えば、単位時間当たりのセンサデータセット増加量でも良いし、単位時間当たりの測定値変動量でも良い。各センサ201(又はリダイレクトサーバ9のような中継器)が、当該センサ201の測定に関して異常発生等の特定イベントが生じた場合にセンサデータセットの書込み要求を管理ノード13に発行するようになっている。データセットアクセス部は、いずれかのセンサ201のセンサデータセットの書込み要求を受信した場合、複数のユーザにそれぞれ対応した複数のボリューム103のうち、当該センサ201が存在するセグメント202が関わる地域303に対応するユーザに対応したボリューム103に対する、当該センサデータセットの書込み要求を発行する。なお、複数のボリューム103の各々は、同一のストレージシステムに存在する1以上のストレージノード14であるスケールアウト型のストレージノード群に基づいている。複数のボリューム103の各々において、当該ボリューム103に格納されている各センサデータセット(例えばファイル)に、当該センサデータセットに関して、当該センサデータセットに対応したセンサ201の測定位置と測定日時とが関連付けられている(例えば、当該センサデータセットは、当該測定位置と測定日時に対応したフォルダ(格納領域の一例)に格納されるようになっている)。
The data set access unit receives each time a predetermined condition is satisfied with respect to the measured value of the
監視部は、複数のボリューム103の各々について、当該ボリュームに対応したユーザに関する地域303を構成するセグメント202毎に書込み頻度を監視する。
The monitoring unit monitors the write frequency of each of the plurality of
これにより、センサデータセットの書込み頻度の変化により、異常発生等の特定イベントが発している地域303の特定が、センサデータセットそれ自体を分析すること無しに、可能である。
This makes it possible to identify the
なお、管理DB4が、地域303とセグメント202との対応関係を示す管理テーブルを含んで良い。
The
管理ノード13が、更に、書込み頻度に関する条件が満たされたセグメント202である対象セグメント202が関わる地域303に対応したユーザに対する条件該当通知を発行するユーザサービス部を備える。「条件該当通知」は、書込み頻度に関する条件が満たされたことの通知であり、例えば、通知メッセージ1206である。
The
システムが共同利用されると、センサデータセットの書込みに関して条件が満たされても、いずれのユーザを通知先とするかの特定が難しいケースがあり得る。例えば、ユーザとは独立な第三者が設置し運営する大量のセンサを、TCO削減の目的で利用されることを想定すると、いずれのセンサに関しての通知をいずれのユーザが必要としているかの特定が容易ではないと考えられる。上述のユーザサービス部によれば、異常発生等の特定イベントが発していると特定された地域303を管轄するユーザが特定され、当該ユーザに、通知がされる。
When the system is shared, it may be difficult to specify which user is the notification destination even if the conditions for writing the sensor data set are satisfied. For example, assuming that a large number of sensors installed and operated by a third party independent of the user are used for the purpose of reducing TCO, it is possible to identify which user needs notification about which sensor. It is not considered easy. According to the above-mentioned user service unit, a user who has jurisdiction over the
管理ノード13が、更に、スケーリング部を備える。スケーリング部は、対象セグメント(書込み頻度に関する条件が満たされたセグメント)202が関わる地域303のプロパティ(例えば、地域面積や地域人口のような地域の規模に関する値)と、対象セグメント202が関わる地域303に対応したユーザについてのボリューム103である対象ボリューム103の基になっているストレージノード14の数とに基づいて、当該対象ボリューム103の基となるストレージノードのスケール(例えばストレージノード数)を決定し、決定したスケールに従うスケーリングの実行要求をストレージシステムに発行する。
The
これにより、複数のユーザに共同利用されるシステムの運用管理者が、地域303に関する知識がなくても、ボリューム103のスケールを、当該地域303に応じたスケールにすることが、可能である。
Thereby, the operation manager of the system shared by a plurality of users can set the scale of the
ユーザサービス部は、対象ボリューム103についてスケールが決定された場合、対象ボリューム103に対応したユーザに対するスケーリング通知を発行する。スケーリング通知の発行とは、例えば、上述の通知メッセージ1206が、スケーリングの実施がされていることを示す通知を含むことと、当該通知メッセージ1206に対してボタン「Cancel」1207が有効とされることであって良い。スケーリング部は、スケーリング通知に対して取消しを受け付けた場合、決定したスケールに従うスケーリングの取消しの要求をストレージシステムに発行する。ストレージシステムは、当該取消しの要求に応答して、ボリューム103の基になるストレージノード群の構成を基に戻す。
When the scale of the
これにより、広域災害などでスケールアウトがなされるといった正常なケース(例えば、広域災害が生じると多くのセンサ201に関するセンサデータセットの書込み頻度が増加しそれに伴い記憶容量を増やすためのスケールアウトが行われるケース)と異なるケースでのスケーリング(例えば、センサ201のエラーなどによる誤動作が原因で増えた又は減った書込み頻度に応じたスケーリング)の取消ができるようになる。なお、上述の実施例では、少なくともスケールアウトに関しては、広域災害等が原因で急激にセンサデータセットの書込み頻度が増えても対処できるよう、ユーザからのスケーリング指示を受け付けること無しにスケーリングが開始されるが、センサ201の誤作動等が原因でそのようなスケーリングが生じても、取消しが可能である。
As a result, in a normal case where scale-out is performed due to a wide-area disaster (for example, when a wide-area disaster occurs, the frequency of writing sensor data sets for
複数のボリューム103の各々について、当該ボリュームに対応したユーザに関する地域303を構成するセグメント202毎に、短期の書込み頻度と長期の書込み頻度とがある。書込み頻度に関する上述の条件は、短期の書込み頻度と長期の書込み頻度との差(例えば絶対値)が既定値以上であることである。決定されたスケールに従うスケーリングは、下記である。
・短期の書込み頻度が長期の書込み頻度よりも高く、且つ、対象ボリューム103に対応したユーザから高頻度の通知が望まれている場合(通知条件が“高頻度”の場合)、スケールアウト。
・短期の書込み頻度が長期の書込み頻度よりも低く、且つ、対象ボリューム103に対応したユーザから低頻度の通知が望まれている場合(通知条件が“低頻度”の場合)、スケールイン。
For each of the plurality of
-If the short-term write frequency is higher than the long-term write frequency, and the user corresponding to the
-If the short-term write frequency is lower than the long-term write frequency, and the user corresponding to the
これにより、短期の書込み頻度と長期の書込み頻度との差が既定値以上である場合における短期の書込み頻度と長期の書込み頻度との関係に応じて、各ユーザに、当該ユーザの希望する通知頻度に応じた頻度での通知をできることが期待できる。 As a result, each user is notified of the desired notification frequency according to the relationship between the short-term write frequency and the long-term write frequency when the difference between the short-term write frequency and the long-term write frequency is greater than or equal to the default value. It can be expected that notifications can be made as often as possible.
なお、各ユーザに関して希望される通知条件が無くても、短期の書込み頻度と長期の書込み頻度との差が既定値以上である場合における短期の書込み頻度と長期の書込み頻度との関係に応じて、ユーザへの通知が可能である。また、短期の書込み頻度と長期の書込み頻度との関係に関わらず短期の書込み頻度と長期の書込み頻度との差が既定値以上の場合に、ユーザへの通知が行われても良い。 Even if there is no desired notification condition for each user, depending on the relationship between the short-term write frequency and the long-term write frequency when the difference between the short-term write frequency and the long-term write frequency is greater than or equal to the default value. , Notification to the user is possible. Further, regardless of the relationship between the short-term write frequency and the long-term write frequency, the user may be notified when the difference between the short-term write frequency and the long-term write frequency is greater than or equal to the default value.
102:データレイクサービスシステム 102: Data lake service system
Claims (9)
前記複数のボリュームの各々は、同一のストレージシステムに存在する1以上のストレージノードであるスケールアウト型のストレージノード群に基づいており、
前記複数のボリュームの各々において、当該ボリュームに格納されている各センサデータセットに、当該センサデータセットに関して、当該センサデータセットに対応したセンサの測定位置と測定日時とが関連付けられており、
前記複数のボリュームの各々について、当該ボリュームに対応したユーザに関する地域を構成するセグメント毎に書込み頻度を監視する監視部と
を備えるデータストアシステム。 For each of a plurality of sensors existing in a plurality of segments related to a plurality of regions corresponding to a plurality of users, a write request for a sensor data set of the sensor is requested each time a predetermined condition is satisfied with respect to the measured value of the sensor. When a write request for a sensor data set of any of the sensors is received, it corresponds to the area where the segment in which the sensor is located is involved among the plurality of volumes corresponding to the plurality of users. A dataset access unit that issues a write request for the sensor dataset to the volume corresponding to the user,
Each of the plurality of volumes is based on a scale-out type storage node group which is one or more storage nodes existing in the same storage system.
In each of the plurality of volumes, each sensor data set stored in the volume is associated with the measurement position and the measurement date and time of the sensor corresponding to the sensor data set for the sensor data set.
A data store system including a monitoring unit that monitors the write frequency of each of the plurality of volumes for each segment constituting the area related to the user corresponding to the volume.
を更に備える請求項1に記載のデータストアシステム。 User service department that issues condition applicable notifications to users corresponding to the area related to the target segment, which is a segment that meets the conditions related to write frequency.
The data store system according to claim 1.
を更に備える請求項2に記載のデータストアシステム。 Storage that is the basis of the target volume based on the properties of the area that the target segment is involved in and the number of storage nodes that are the basis of the target volume that is the volume for the user corresponding to the area that the target segment is related to. A scaling unit that determines the scale of a node and issues a scaling execution request to the storage system according to the determined scale.
The data store system according to claim 2.
前記スケーリング部は、前記スケーリング通知に対して取消しを受け付けた場合、前記決定したスケールに従うスケーリングの取消しの要求を前記ストレージシステムに発行する、
請求項3に記載のデータストアシステム。 When the scale of the target volume is determined, the user service unit issues a scaling notification to the user corresponding to the target volume.
When the scaling unit receives the cancellation in response to the scaling notification, the scaling unit issues a request for cancellation of the scaling according to the determined scale to the storage system.
The data store system according to claim 3.
前記条件は、前記短期の書込み頻度と前記長期の書込み頻度との差が既定値以上であることであり、
前記決定されたスケールに従うスケーリングは、
前記短期の書込み頻度が前記長期の書込み頻度よりも高く、且つ、前記対象ボリュームに対応したユーザから高頻度の通知が望まれている場合、スケールアウトであり、
前記短期の書込み頻度が前記長期の書込み頻度よりも低く、且つ、前記対象ボリュームに対応したユーザから低頻度の通知が望まれている場合、スケールインである、
請求項4に記載のデータストアシステム。 For each of the plurality of volumes, there is a short-term write frequency and a long-term write frequency for each segment constituting the region related to the user corresponding to the volume.
The condition is that the difference between the short-term write frequency and the long-term write frequency is equal to or greater than a predetermined value.
Scaling according to the determined scale is
When the short-term write frequency is higher than the long-term write frequency and the user corresponding to the target volume desires high-frequency notification, it is scale-out.
When the short-term write frequency is lower than the long-term write frequency and the user corresponding to the target volume desires low-frequency notification, the scale-in is performed.
The data store system according to claim 4.
前記条件は、前記短期の書込み頻度と前記長期の書込み頻度との差が既定値以上であり、
前記決定されたスケールに従うスケーリングは、
前記短期の書込み頻度が前記長期の書込み頻度よりも高い場合、スケールアウトであり、
前記短期の書込み頻度が前記長期の書込み頻度よりも低い場合、スケールインである、
請求項3に記載のデータストアシステム。 For each of the plurality of volumes, there is a short-term write frequency and a long-term write frequency for each segment related to the region related to the user corresponding to the volume.
Under the above conditions, the difference between the short-term write frequency and the long-term write frequency is equal to or greater than the default value.
Scaling according to the determined scale is
If the short-term write frequency is higher than the long-term write frequency, it is a scale-out.
If the short-term write frequency is lower than the long-term write frequency, it is a scale-in.
The data store system according to claim 3.
前記条件は、短期の書込み頻度と長期の書込み頻度との差が既定値以上である、
請求項2に記載のデータストアシステム。 For each of the plurality of volumes, there is a short-term write frequency and a long-term write frequency for each segment related to the region related to the user corresponding to the volume.
Under the above conditions, the difference between the short-term write frequency and the long-term write frequency is greater than or equal to the default value.
The data store system according to claim 2.
前記複数のボリュームの各々は、同一のストレージシステムに存在する1以上のストレージノードであるスケールアウト型のストレージノード群に基づいており、
前記複数のボリュームの各々において、当該ボリュームに格納されている各センサデータセットに、当該センサデータセットに関して、当該センサデータセットに対応したセンサの測定位置と測定日時とが関連付けられており、
前記複数のボリュームの各々について、当該ボリュームに対応したユーザに関する地域を構成するセグメント毎に書込み頻度を監視する、
データストア管理方法。 For each of a plurality of sensors existing in a plurality of segments related to a plurality of regions corresponding to a plurality of users, a write request for a sensor data set of the sensor is requested each time a predetermined condition is satisfied with respect to the measured value of the sensor. When a write request for a sensor data set of any of the sensors is received, it corresponds to the area where the segment in which the sensor is located is involved among the plurality of volumes corresponding to the plurality of users. Issue a write request for the sensor data set to the volume corresponding to the user,
Each of the plurality of volumes is based on a scale-out type storage node group which is one or more storage nodes existing in the same storage system.
In each of the plurality of volumes, each sensor data set stored in the volume is associated with the measurement position and the measurement date and time of the sensor corresponding to the sensor data set for the sensor data set.
For each of the plurality of volumes, the write frequency is monitored for each segment constituting the region for the user corresponding to the volume.
Data store management method.
前記複数のボリュームの各々は、同一のストレージシステムに存在する1以上のストレージノードであるスケールアウト型のストレージノード群に基づいており、
前記複数のボリュームの各々において、当該ボリュームに格納されている各センサデータセットに、当該センサデータセットに関して、当該センサデータセットに対応したセンサの測定位置と測定日時とが関連付けられており、
前記複数のボリュームの各々について、当該ボリュームに対応したユーザに関する地域を構成するセグメント毎に書込み頻度を監視する、
ことを計算機に実行させるコンピュータプログラム。 For each of a plurality of sensors existing in a plurality of segments related to a plurality of regions corresponding to a plurality of users, a write request for a sensor data set of the sensor is requested each time a predetermined condition is satisfied with respect to the measured value of the sensor. When a write request for a sensor data set of any of the sensors is received, it corresponds to the area where the segment in which the sensor is located is involved among the plurality of volumes corresponding to the plurality of users. Issue a write request for the sensor data set to the volume corresponding to the user,
Each of the plurality of volumes is based on a scale-out type storage node group which is one or more storage nodes existing in the same storage system.
In each of the plurality of volumes, each sensor data set stored in the volume is associated with the measurement position and the measurement date and time of the sensor corresponding to the sensor data set for the sensor data set.
For each of the plurality of volumes, the write frequency is monitored for each segment constituting the region for the user corresponding to the volume.
A computer program that lets a calculator do things.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018083399A JP7048402B2 (en) | 2018-04-24 | 2018-04-24 | Data store system and data store management method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018083399A JP7048402B2 (en) | 2018-04-24 | 2018-04-24 | Data store system and data store management method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019191894A JP2019191894A (en) | 2019-10-31 |
JP7048402B2 true JP7048402B2 (en) | 2022-04-05 |
Family
ID=68390473
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018083399A Active JP7048402B2 (en) | 2018-04-24 | 2018-04-24 | Data store system and data store management method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7048402B2 (en) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPWO2021090356A1 (en) * | 2019-11-05 | 2021-05-14 | ||
JP7191906B2 (en) * | 2020-09-09 | 2022-12-19 | 株式会社日立製作所 | RESOURCE ALLOCATION CONTROL DEVICE, COMPUTER SYSTEM, AND RESOURCE ALLOCATION CONTROL METHOD |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010198323A (en) | 2009-02-25 | 2010-09-09 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Tuple accumulation/retrieval system, tuple accumulation/retrieval method, tuple device, and tuple distribution device |
JP2010224850A (en) | 2009-03-24 | 2010-10-07 | Nec Corp | Allocation system, allocation apparatus, allocation method, and program |
JP2013058108A (en) | 2011-09-08 | 2013-03-28 | Fujitsu Ltd | Tag management device and tag management program |
WO2013093994A1 (en) | 2011-12-19 | 2013-06-27 | 富士通株式会社 | Storage system, data rebalancing program and data rebalancing method |
JP2016103113A (en) | 2014-11-27 | 2016-06-02 | 株式会社日立製作所 | Computer system and method for managing computer resource assignment |
WO2017056238A1 (en) | 2015-09-30 | 2017-04-06 | 株式会社日立製作所 | Vm assignment management system and vm assignment management method |
JP2017528967A (en) | 2014-08-07 | 2017-09-28 | インテル アイピー コーポレイション | Virtualization network function management |
-
2018
- 2018-04-24 JP JP2018083399A patent/JP7048402B2/en active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010198323A (en) | 2009-02-25 | 2010-09-09 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Tuple accumulation/retrieval system, tuple accumulation/retrieval method, tuple device, and tuple distribution device |
JP2010224850A (en) | 2009-03-24 | 2010-10-07 | Nec Corp | Allocation system, allocation apparatus, allocation method, and program |
JP2013058108A (en) | 2011-09-08 | 2013-03-28 | Fujitsu Ltd | Tag management device and tag management program |
WO2013093994A1 (en) | 2011-12-19 | 2013-06-27 | 富士通株式会社 | Storage system, data rebalancing program and data rebalancing method |
JP2017528967A (en) | 2014-08-07 | 2017-09-28 | インテル アイピー コーポレイション | Virtualization network function management |
JP2016103113A (en) | 2014-11-27 | 2016-06-02 | 株式会社日立製作所 | Computer system and method for managing computer resource assignment |
WO2017056238A1 (en) | 2015-09-30 | 2017-04-06 | 株式会社日立製作所 | Vm assignment management system and vm assignment management method |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2019191894A (en) | 2019-10-31 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10956391B2 (en) | Methods and systems for determining hardware sizing for storage array systems | |
JP5123641B2 (en) | Performance history management method and performance history management system | |
CN107851105B (en) | Distributed storage system with copy location selection | |
US11210616B2 (en) | Asset allocation evaluation system | |
JP6526907B2 (en) | Performance monitoring of distributed storage systems | |
US20180349797A1 (en) | Data driven methods and systems for what if analysis | |
JP5748932B2 (en) | Computer system and method for supporting analysis of asynchronous remote replication | |
US10432483B1 (en) | General-purpose metrics publishing with variable resolution | |
JP2022518619A (en) | Quantitative geospatial analysis of device location data | |
CN109299194A (en) | Multi-edition data memory management method and device, electronic equipment, storage medium | |
US8904144B1 (en) | Methods and systems for determining at risk index for storage capacity | |
US20170185453A1 (en) | Dynamically scalable data collection and analysis for target device | |
JP7048402B2 (en) | Data store system and data store management method | |
WO2016103471A1 (en) | Computer system and administration program | |
JP6842447B2 (en) | Systems and methods to help optimize resource allocation | |
US10771359B2 (en) | System capacity heatmap | |
US10191668B1 (en) | Method for dynamically modeling medium error evolution to predict disk failure | |
US11375012B2 (en) | Method and apparatus for determining feature usage on a set of storage systems deployed across multiple customer sites | |
US9760306B1 (en) | Prioritizing business processes using hints for a storage system | |
US9276826B1 (en) | Combining multiple signals to determine global system state | |
US20110231686A1 (en) | Management apparatus and management method | |
US20180227386A1 (en) | Cache memory balancing based on moving object prediction | |
CN110431530B (en) | Expected collection of metrics and logs | |
US10929245B1 (en) | Flexible scheduler for backups | |
US10439881B2 (en) | Method and apparatus for predicting storage distance |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210202 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20210831 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210907 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211008 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220308 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220324 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7048402 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |