特開 2023-140164 情報処理装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023140164

(43)【公開日】2023-10-04

(54)【発明の名称】情報処理装置

(51)【国際特許分類】

   G06F 9/50 20060101AFI20230927BHJP

【ＦＩ】

G06F9/50 150A

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022046057

(22)【出願日】2022-03-22

(71)【出願人】

【識別番号】318010018

【氏名又は名称】キオクシア株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】渡邉 大毅

(72)【発明者】

【氏名】白川 健治

(72)【発明者】

【氏名】石原 丈士

(57)【要約】

【課題】ユーザから要求された処理を実行する計算機システムに対して、より適切に計算処理のために必要なリソース割り当てする。
【解決手段】リソース割り当て制御装置では、依存関係情報取得部は、タスクを構成する細分化した処理項目と、処理項目の依存関係とを示す依存関係情報を取得する。リソース情報取得部は、タスクにどのようなリソース割り当てが可能であるかを表す情報であるリソース情報を取得する。スコア算出部は、依存関係情報に基づいた処理項目の処理手順と、リソース割り当てに対するスコアを算出する。探索部は、スコアが優れた組み合わせを探索する。出力部は、探索部が発見した優れたスコアに対応するリソース割り当てを出力する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

タスクを構成する細分化した処理項目と、前記処理項目の依存関係とを示す依存関係情報を取得する依存関係情報取得部と、
前記タスクにどのようなリソース割り当てが可能であるかを表す情報であるリソース情報を取得するリソース情報取得部と、
前記依存関係情報に基づいた前記処理項目の処理手順と、前記リソース割り当てに対するスコアを算出するスコア算出部と、
前記スコアが優れた組み合わせを探索する探索部と、
前記探索部が発見した優れたスコアに対応するリソース割り当てを出力する出力部と、
を備える情報処理装置。

【請求項2】

前記情報処理装置は、前記タスクを実際に実行するタスク実行装置と接続されており、
前記リソース情報取得部は、前記リソース情報として前記タスク実行装置上の空きリソースの量を取得する、請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記情報処理装置は、前記タスクを実際に実行するタスク実行装置と接続されており、
前記リソース情報取得部は、前記リソース情報として前記タスク実行装置に増設および取り外し可能な計算リソース量を取得する、請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記スコア算出部は、前記リソース割り当てと前記スコアの対応関係を表す最適化補助情報を算出し、
前記探索部は、前記最適化補助情報に基づいてリソース割り当てを更新する、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記最適化補助情報は、前記リソース割り当ての変動に対するスコアの変動の割合である、請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記最適化補助情報を、前記リソース割り当てに対するスコアの勾配を計算して求める、請求項５に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記最適化補助情報は、前記リソース割り当てからスコアを計算するための関数である、請求項４に記載の情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本実施形態は、情報処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

実行するタスクを細分化した各処理の依存関係に基づいてリソース割り当てするものがある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】米国特許第１０９４９２６１号明細書

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

一つの実施形態は、ユーザから要求された処理を実行する計算機システムに対して、より適切に計算処理のために必要なリソース割り当てすることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0005】

一つの実施形態によれば、情報処理装置は、依存関係情報取得部と、リソース情報取得部と、スコア算出部と、探索部と、出力部とを備え、依存関係情報取得部は、タスクを構成する細分化した処理項目と、処理項目の依存関係とを示す依存関係情報を取得し、リソース情報取得部は、タスクにどのようなリソース割り当てが可能であるかを表す情報であるリソース情報を取得し、スコア算出部は、依存関係情報に基づいた処理項目の処理手順と、リソース割り当てに対するスコアを算出し、探索部は、スコアが優れた組み合わせを探索し、出力部は、探索部が発見した優れたスコアに対応するリソース割り当てを出力する。

【図面の簡単な説明】

【0006】

【図1】第１の実施形態にかかるタスク実行システムの構成の一例を示す図。

【図2】第１の実施形態にかかるリソース割り当て制御装置の機能構成の一例を示すブロック図。

【図3】第１の実施形態にかかるパラメタの例を示す図。

【図4】第１の実施形態にかかるリソース割り当てを決定する例を示す図。

【図5】第１の実施形態にかかるリソース割り当て決定手順を示すフローチャート。

【図6】第２の実施形態にかかるプランの例を示す図。

【図7】第２の実施形態にかかるリソース割り当て決定手順を示すフローチャート。

【図8】本実施形態にかかるハードウェア構成図。

【発明を実施するための形態】

【0007】

以下に添付図面を参照して、実施形態にかかる情報処理装置であるリソース割り当て制御装置を含むタスク実行システムを詳細に説明する。なお、これらの実施形態により本発明が限定されるものではない。

【0008】

（第１の実施形態）
図１は、第１実施の形態のタスク実行システム１の一例を示す模式図である。

【0009】

タスク実行システム１は、リソース割り当て制御装置２と、タスク実行装置３と、を備える。タスク実行装置３は、複数のサーバ装置から構成されるものである。例えば、サーバ装置３１及びサーバ装置３２が、タスク実行装置３として機能する。サーバ装置３１及びサーバ装置３２は、ネットワークを介して互いにデータを送受信することができる。

【0010】

リソース割り当て制御装置２とタスク実行装置３とは、ネットワークを介して接続されている。

【0011】

リソース割り当て制御装置２は、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ワークステーション、またはサーバ装置などの情報処理装置である。

【0012】

リソース割り当て制御装置２は、実行したいタスクに対して割り当てるべきタスク実行装置上の計算リソースを決定する装置である。ここでタスクとは、複数の処理項目をまとめたプログラム等であり、ユーザから要求された処理の一例である。タスク実行装置３は、リソース割り当て制御装置２から指定された計算リソースを利用して、実際にタスクを実行する装置（計算機システム）である。すなわち、タスク実行装置３は、ユーザから要求された処理を実行する計算機システムである。ここで計算リソースとは、プロセッサやメモリ、ストレージ、ネットワーク等の計算処理のために必要なリソースであり、タスク実行装置３は、その一部ないし全部をあるタスクの実行に割り当てることができる。例えば、マルチコアプロセッサの内のコアの１つや、使用可能メモリ領域の一部、ネットワーク帯域の一部を、タスクに割り当てるなどである。

【0013】

ところで、タスクを細分化した処理項目の処理手順を変更しても同一の処理結果が得られる場合がある。たとえば、関係データベース上のテーブルを内部結合する処理と条件式で絞り込みを行う処理は、順序を入れ替えても同一の処理結果が得られる。また内部結合処理の具体的な実行手順としてはハッシュ結合やマージ結合など複数の手順が存在しており、どれを選んでも同一の処理結果が得られる。リソース割り当て制御装置は、タスクを実行するための複数の処理手順の組み合わせを考慮し、できるだけ少ないリソース割り当てでできるだけ早くタスクを実行できる処理手順の組み合わせを決定する。

【0014】

図２は、第１実施形態にかかるリソース割り当て制御装置２の機能構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、リソース割り当て制御装置２は、依存関係情報取得部２１と、リソース情報取得部２２と、探索部２３と、スコア算出部２４と、出力部２５とを備える。

【0015】

依存関係情報取得部２１は、タスクを構成する細分化した処理項目と、前記処理項目の依存関係とを示す依存関係情報を取得する。依存関係情報取得部２１は、タスクを取得すると、タスクを解析して、複数の処理項目に細分化する。そして、依存関係情報取得部２１は、複数の処理項目の依存関係を特定する。

【0016】

ここで依存関係とは、処理項目間の実行順を特定するための情報である。例えば、第１処理項目の出力内容が、第２処理項目の入力内容に対応する場合、第２処理項目は、第１処理項目を実行した後に実行する必要がある。依存関係情報取得部２１は、各処理項目の入力内容・出力内容を定めると共に、各処理項目の入力内容を定めるために必要な他の処理項目の出力内容を特定することで、複数の処理項目の依存関係を特定して、処理項目間の依存関係を示す情報を生成する。このように、依存関係情報取得部２１は、処理項目間の依存関係を示す情報を生成することで、依存関係情報を取得する。なお、依存関係情報取得部２１は、外部装置から依存関係情報を取得してもよい。

【0017】

リソース情報取得部２２は、タスクにどのようなリソース割り当てが可能であるかを表す情報であるリソース情報を取得する。リソース情報取得部２２は、タスク実行装置３を構成するサーバ装置３１及びサーバ装置３２からそれぞれのリソース情報を取得する。ここで、図３にリソース情報のパラメタの例を示す。

【0018】

図３に示すように、パラメタとして、演算ユニットの種別・性能情報、メモリ及びストレージの種別・性能情報、及びネットワークの構成・性能情報がある。演算ユニットの種別・性能情報、メモリ及びストレージの種別・性能情報は、タスク実行装置３によって異なる情報であり、メモリ増設等により変更可能な情報である。ネットワークの構成・性能情報は、タスク実行装置３が利用するネットワークの構成・性能に関する情報である。

【0019】

リソース情報取得部２２は、サーバ装置３１及びサーバ装置３２から現在の空きリソースの情報をリソース情報として取得するようにしてもよい。また、リソース情報取得部２２は、物理的なサーバ装置ではなく、仮想化技術によって構成された仮想サーバやコンテナに対して割り当て可能なリソース情報を取得するようにしてもよい。仮想サーバやコンテナに対して割り当て可能なリソース情報は、仮想サーバやコンテナの稼働しているインフラの稼働状況および未使用リソース量などの情報から計算することができる。また、リソース情報取得部２２は、物理的なコンピュータクラスタなどのハードウェアインフラに対して増設ないし取り外し可能な計算リソース情報を取得するようにしてもよい。

【0020】

探索部２３は、依存関係情報に基づいた処理項目の処理手順の複数のパターンと、タスクに対するリソース割り当てとの組み合わせを探索する。

【0021】

スコア算出部２４は、探索部２３により探索された各組合せにおけるスコアを算出する。スコア算出部２４は、スコア算出部の一例である。ここで、スコアとは、依存関係情報に基づいた処理項目の処理手順の複数のパターンと、各パターンにおける処理項目に割り当てるリソースとの組み合わせに基づくスコアである。また、スコアは、スコアが高い程、適切な組み合わせであるものとする。一般に、タスクの実行費用や実行時間、消費電力が少ないほどスコアは高くなる。また一般に、タスクを正しく実行できる確率、すなわち信頼性が高いほどスコアは高くなるが、スコアの算出基準はこれに限らない。

【0022】

出力部２５は、スコア算出部２４により算出されたスコアができるだけ高くなるようなリソース割り当てを出力する。

【0023】

続いて、図４を用いて、リソース割り当て制御装置２が、依存関係情報に基づいてタスクの処理の実行パターンおよび複数のリソース割り当てパターンに対するスコアを算出する例を説明する。

【0024】

まず、リソース情報として、リソース割り当て候補（１）及びリソース割り当て候補（２）の情報がある。リソース割り当て候補（１）は、例えば、サーバ装置３１をタスク実行に割り当てた場合に計算に利用可能なリソースの量を表している。リソース割り当て候補（２）は、例えば、サーバ装置３２をタスク実行に割り当てた場合に計算に利用可能なリソースの量を表している。リソース割り当て候補（１）のサーバ装置３１は、プロセッサ性能が大きく、メモリ容量が大きく、単位時間あたりの使用価格が＄１００であるサーバ装置であることが示されている。また、リソース割り当て候補（２）のサーバ装置３２は、プロセッサ性能が小さく、メモリ容量が小さく、単位時間あたりの使用価格が＄１０であるサーバ装置であることが示されている。

【0025】

また、タスクは、身長データを年齢別に合計した値を、年齢別にソートするというものとする。探索部２３は、このタスクの依存関係情報に基づいて図４に示す実行順序Ａのパターンと実行順序Ｂのパターンを探索する。探索部２３は、リソース割り当て候補（１）及びリソース割り当て候補（２）の何れかと、実行順序Ａ及び実行順序Ｂの何れかとの組み合わせを探索する。スコア算出部２４は、各組合せにおけるスコアであるスコアを算出する。実行時間が少ない程スコアが上がり、価格が少ない程スコアが上がるものとする。

【0026】

探索部２３が探索した４つの組み合わせの内、リソース割り当て候補（２）で、実行順序Ｂでタスクを実行した場合のスコアが最も高いことを示している。出力部２５は、最も高いスコアを持つリソース割り当て候補（２）を最適なリソース割り当てとして出力する。

【0027】

続いて、第１実施形態にかかるリソース割り当て制御装置２によるスコア算出手順について図５に示すフローチャートを用いて説明する。

【0028】

前提として、リソース割り当て制御装置２が、リソース情報及び依存関係情報を取得しているものとする。まず、リソース割り当て制御装置２は、初期値を設定する（ステップＳ１）。リソース割り当て制御装置２は、変数ｍａｘを０に設定する。また、Ｌ_ｍａｘ＝スコアＬ_０に設定する。

【0029】

続いて、リソース割り当て制御装置２は、全てのパターンについてスコアを計算済みか否かについて判断する（ステップＳ２）。ステップＳ２において、リソース割り当て制御装置２が、全てのパターンについて計算済みでない場合（ステップＳ２：Ｎｏ）、探索部２３は、未計算のリソース割り当てを選ぶ（ステップＳ３）。このリソース割り当てを、パラメタθ_ｊで表す。また、探索部２３は、パラメタθ_ｊに最も適した実行順序を選択する。そして、スコア算出部２４は、選択したリソース割り当てと、選択した実行順序とに基づくスコアＬ_ｊを計算する。

【0030】

ステップＳ５において、スコアＬ_ｊとＬ_ｍａｘとを比較して、スコアＬ_ｊの方がＬ_ｍａｘより大きい場合（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、探索部２３は、変数ｍａｘをｊとして、Ｌ_ｍａｘにスコアＬ_ｊの値を入力して（ステップＳ６）、ステップＳ２へ進む。

【0031】

なお、ステップＳ５において、スコアＬ_ｊとＬ_ｍａｘとを比較して、スコアＬ_ｊの方がＬ_ｍａｘより大きくない場合（ステップＳ５：Ｎｏ）、ステップＳ２へ進む。

【0032】

ステップＳ２において、リソース割り当て制御装置２は、全てのパターンに対して計算済みであると判断した場合（ステップＳ２：Ｙｅｓ）、Ｌ_ｍａｘに基づくリソース割り当てを出力部２５へ接続するＩ／Ｆ部へ通知する（ステップＳ７）。出力部２５は、Ｌ_ｍａｘに基づくリソース割り当てを出力する（ステップＳ８）。

【0033】

第１実施形態にかかるリソース割り当て制御装置２は、依存関係情報取得部２１は、タスクを構成する細分化した処理項目と、処理項目の依存関係とを示す依存関係情報を取得する。リソース情報取得部２２は、タスクを実行可能な装置の複数パラメタに基づくリソースの情報であるリソース情報を取得する。探索部２３は、依存関係情報に基づいた処理項目の処理手順の複数のパターンと、パターンにおける処理項目に割り当てるリソースとの組み合わせを探索する。スコア算出部２４は、各組合せにおけるスコアを算出する。出力部２５は、スコアができるだけ高くなるようなリソース割り当てを出力する。

【0034】

このように、リソース割り当て制御装置２は、依存関係情報に基づいた処理項目の処理手順の複数のパターンと、パターンにおける処理項目に割り当てるリソースとの組み合わせを探索するので、処理手順を変更することを考慮せずにリソース割り当てをする場合と比較して、より多くの処理手順とリソースの組み合わせを探索するので、より適切にリソース割り当てすることができる。

【0035】

また、リソース割り当て制御装置２は、リソース情報として空きリソースの情報を取得するようにしてもよい。この場合、リソース割り当て制御装置２は、現状利用可能なリソースに基づいてスコアを算出することができる。

【0036】

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、依存関係情報に基づいた処理項目の処理手順の複数のパターンと、リソース割り当ての複数のパターンとの全ての組み合わせのスコアを算出する場合について述べた。しかし、全ての組み合わせについてスコアを算出すると処理負荷が高くなる可能性がある。そこで、最適化補助情報を用いて、リソース割り当てを更新する。

【0037】

図６に、タスクのパターンの例を示す。タスクを細分化した処理項目の実行順序に基づいて２つのパターン（プラン）がある。サーバ１をコンピュータサーバ、サーバ２をストレージサーバとする。

【0038】

プラン１は、データをサーバ２（サーバ装置３２）から読み出し、データをサーバ１（サーバ装置３１）に転送して、データをサーバ１で絞込み、データをサーバ１で加工する。すなわち、プラン１では、データをサーバ２で読み出した後は、サーバ１のみで処理するものである。

【0039】

データをサーバ２から読み出す処理時間は、Ｎ／Ｒである。Ｎは、絞り込み前のデータ量である。Ｒは、ストレージサーバであるサーバ２のストレージのリード性能である。データをサーバ１に転送する処理時間は、Ｎ／Ｂである。Ｂは、ネットワークのバンド幅である。データをサーバ１で絞り込む処理時間は、Ｃ_１Ｎ／Ｐ_ｃである。Ｃ_１は、絞り込み／集計処理の負荷係数である。Ｐ_ｃは、サーバ１のプロセッサ性能である。データをサーバ１で加工する処理時間は、Ｃ_２Ｍ／Ｐ_ｃである。Ｃ_２は、絞り込み／集計処理の負荷係数である。Ｍは、絞り込み後のデータ量である。

【0040】

プラン２は、データをサーバ２から読み出し、データをサーバ２で絞り込み、データをサーバ１に転送して、データをサーバ１で加工する。すなわち、プラン２では、サーバ２でデータを絞り込む処理を実行した上で、サーバ１にデータを転送している。

【0041】

データをサーバ２で絞り込む処理時間は、Ｃ_１Ｎ／Ｐ_Ｓである。Ｐ_Ｓは、サーバ２のプロセッサ性能である。データをサーバ１に転送する処理時間は、Ｍ／Ｂである。

【0042】

プラン１の処理時間は、ｔ_１＝Ｎ／Ｒ＋Ｎ／Ｂ＋Ｃ_１Ｎ／Ｐ_Ｃ＋Ｃ_２Ｍ／Ｐ_Ｃである。また、プラン２の処理時間は、ｔ_２＝Ｎ／Ｒ＋Ｃ_１Ｎ／Ｐｓ＋Ｍ／Ｂ＋Ｃ_２Ｍ／Ｐ_Ｃである。

【0043】

プラン１とプラン２のスコアを、それぞれＬ_１＝1／ｔ_１およびＬ_２＝1／ｔ_２とする。さらに、プラン１とプラン２のうちスコアのより高い方を選択したときのスコアを、パラメタθ＝（Ｐｃ、Ｐｓ、Ｂ、Ｒ）（プロセッサ性能、バンド幅、リード性能）の関数として表したものを、スコア関数Ｌ（θ）＝ｍａｘ（Ｌ_１、Ｌ_２）とする。

【0044】

また、本来のスコアの近似関数をスコア関数Ｌ（θ）としても構わない。たとえばプラン１とプラン２のスコアの重み付き和でスコア関数Ｌ（θ）＝０．６×Ｌ_１＋０．４×Ｌ_２を計算しても構わない。

【0045】

ここで、上記スコア関数Ｌ（θ）を最大化できるパラメタθ＝（Ｐｃ、Ｐｓ、Ｂ、Ｒ）（プロセッサ性能、バンド幅、リード性能）を発見するのに利用される、パラメタとスコア関数Ｌ（θ）の対応関係を表す情報を最適化補助情報とする。

【0046】

たとえば、最適化補助情報は、パラメタθに対するスコアを計算するためのスコア関数Ｌ（θ）であっても構わない。このとき、スコア関数Ｌ（θ）を最大化するパラメタθを、数理最適化などの技法を用いて計算することで、スコアを最大化できるリソース割り当てを計算することができる。

【0047】

また、最適化補助情報は、スコア関数の勾配∂Ｌ／∂θであっても構わない。これはパラメタθの変動に対するスコア関数Ｌの変動の割合と見なせる。このとき、スコア関数Ｌ（θ）を最大化するパラメタθを、勾配法などの技法を用いて計算することで、スコアを最大化できるリソース割り当てを計算することができる。

【0048】

また、最適化補助情報は、パラメタθをたとえば１０％増やしたときのスコアの変化度合いであっても構わない。これは勾配と同様、パラメタθの変動に対するスコア関数Ｌの変動の割合と見なせる。このとき、スコア関数Ｌ（θ）を最大化するパラメタθを、勾配法などの技法を用いて計算することで、スコアを最大化できるリソース割り当てを計算することができる。

【0049】

続いて、第２の実施形態にかかるリソース割り当て制御装置２によるスコア算出手順について図７に示すフローチャートを用いて説明する。

【0050】

前提として、リソース割り当て制御装置２が、リソース情報及び依存関係情報を取得しているものとする。まず、リソース割り当て制御装置２は、Ｌ_ｍａｘ、θ_０を初期化する（ステップＳ１１）。また、変数ｊを０とする。

【0051】

スコア算出部２４は、パラメタθ_ｊに基づくスコアＬ_ｊと、最適化補助情報Ｉ_ｊとを算出する（ステップＳ１２）。

【0052】

ステップＳ１３において、スコアＬ_ｊとＬ_ｍａｘとを比較して、スコアＬ_ｊの方がＬ_ｍａｘより大きい場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、探索部２３は、変数ｍａｘをｊとして、Ｌ_ｍａｘをスコアＬ_ｊとして（ステップＳ１４）、ステップＳ１５へ進む。

【0053】

ステップＳ１５において、スコア算出部２４は、最適化補助情報Ｉ_ｊを用いてパラメタθ_ｊ＋１を更新して（ステップＳ１５）、ステップＳ１２へ進む。

【0054】

なお、ステップＳ１３において、スコアＬ_ｊとＬ_ｍａｘとを比較して、スコアＬ_ｊの方がＬ_ｍａｘより大きくない場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）、ステップＳ１６へ進む。Ｌ_ｍａｘに基づくリソース割り当てをＩ／Ｆ部へ通知する（ステップＳ１６）。出力部２５は、Ｌ_ｍａｘに基づくリソース割り当てを出力する（ステップＳ１７）。

【0055】

第２実施形態にかかるリソース割り当て制御装置２は、スコアを最大化するリソース割り当てを発見するのに用いられる最適化補助情報を算出し、最適化補助情報に基づいてリソース割り当てを更新し、更新したリソース割り当てを用いてスコアを算出する。

【0056】

このように、リソース割り当て制御装置２は、最適化補助情報を算出して、当該最適化補助情報に基づいてリソース割り当てを更新し、スコアを算出した結果、過去のスコアより向上しない場合、これ以上リソース割り当てを変更する必要が無いと推測することができ、全ての組み合わせについてスコアを算出することなく、適切にリソース割り当てをすることができる。

【0057】

（ハードウェア構成）
次に、上記第１の実施形態及び第２の実施形態のリソース割り当て制御装置２及びタスク実行装置３（サーバ装置３１、サーバ装置３２）のハードウェア構成の一例を説明する。図８は、上記第１の実施形態及び第２の実施形態のリソース割り当て制御装置２、タスク実行装置３のハードウェア構成図の一例である。

【0058】

上記第１の実施形態及び第２の実施形態のリソース割り当て制御装置２及びタスク実行装置３は、ＣＰＵ８６などの制御装置と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）８８やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０やＨＤＤ（ハードディスクドライブ）９２などの記憶装置と、各種機器とのインタフェースであるＩ／Ｆ部８２と、各部を接続するバス９６とを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。

【0059】

上記第１の実施形態及び第２の実施形態のリソース割り当て制御装置２及びタスク実行装置３では、ＣＰＵ８６が、ＲＯＭ８８からプログラムをＲＡＭ９０上に読み出して実行することにより、上記各部がコンピュータ上で実現される。

【0060】

なお、上記第１の実施形態及び第２の実施形態のリソース割り当て制御装置２及びタスク実行装置３で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、ＨＤＤ９２に記憶されていてもよい。また、上記実施形態のリソース割り当て制御装置２及びタスク実行装置３で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、ＲＯＭ８８に予め組み込まれて提供されていてもよい。

【0061】

また、上記第１の実施形態及び第２の実施形態のリソース割り当て制御装置２及びタスク実行装置３で実行される上記処理を実行するためのプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるようにしてもよい。また、上記第１の実施形態及び第２の実施形態のリソース割り当て制御装置２及びタスク実行装置３で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上記第１の実施形態及び第２の実施形態のリソース割り当て制御装置２及びタスク実行装置３で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネットなどのネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。

【0062】

なお、上記には、本発明の実施の形態及び変形例を説明したが、上記実施の形態及び変形例は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施の形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0063】

１ タスク実行システム、２ リソース割り当て制御装置、３ タスク実行装置、２１ 依存関係情報取得部、２３ 探索部、２４ スコア算出部、２５ 出力部。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】