特開 2024-53468 制御方法、制御プログラム、および情報処理装置

(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】P2024053468

(43)【公開日】2024-04-15

(54)【発明の名称】制御方法、制御プログラム、および情報処理装置

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/2458 20190101AFI20240408BHJP

【ＦＩ】

G06F16/2458

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022159778

(22)【出願日】2022-10-03

(71)【出願人】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100104190

【弁理士】

【氏名又は名称】酒井 昭徳

(72)【発明者】

【氏名】末廣 芳隆

(72)【発明者】

【氏名】友藤 正雄

(72)【発明者】

【氏名】段林 重之

(72)【発明者】

【氏名】尾屋家 剛

(72)【発明者】

【氏名】岡田 隼人

(72)【発明者】

【氏名】斎藤 主税

【テーマコード（参考）】

5B175

【Ｆターム（参考）】

5B175CA01

(57)【要約】

【課題】処理負荷の低減化を図ること。
【解決手段】情報処理装置１００は、実行環境＃１に関する統計情報に基づいて、実行環境＃１が有するデータ群のうち、母標準偏差が第１基準値未満であるデータグループ＃２を特定する。情報処理装置１００は、データグループ＃２となるデータＡおよびデータＢを含むデータ群を有する実行環境＃３を特定する。情報処理装置１００は、データグループ＃２をアクセス単位とする新たなクエリを、実行環境＃３に送信するよう、システムを制御する。これにより、情報処理装置１００は、システム全体の処理負荷の増大化を抑制しつつ、実行環境＃１の処理負荷の低減化を図ることができる。情報処理装置１００は、例えば、システムが、ＥＣショップを実現していれば、ＥＣショップに対するアクセス集中時のサービスの性能低下を抑制することができ、サービス利用者に対するレスポンス速度の低下を抑制することができる。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

異なるデータ群を有する複数の実行環境に含まれる第１実行環境が有する第１データ群のうち、クエリのアクセス単位となるデータグループごとに、当該クエリによる処理負荷に関する統計値を示す統計情報に基づいて、前記第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第１基準値未満である第１データグループを特定し、
前記第１実行環境以外で、前記複数の実行環境に含まれる、特定した前記第１データグループを含む第２データ群を有する第２実行環境を特定し、
特定した前記第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、特定した前記第２実行環境に送信するよう、前記複数の実行環境を制御する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする制御方法。

【請求項2】

前記第２実行環境を特定する処理は、
前記第１実行環境以外で、前記複数の実行環境に含まれる、特定した前記第１データグループを含み、かつ、前記第１データ群のうち、特定した前記第１データグループ以外の少なくともいずれかのデータを含まない第２データ群を有する第２実行環境を特定する、ことを特徴とする請求項１に記載の制御方法。

【請求項3】

前記第２実行環境を特定する処理は、
現時点における前記複数の実行環境のそれぞれの実行環境の処理負荷に関する測定値に基づいて、前記第１実行環境以外で、前記複数の実行環境に含まれる、特定した前記第１データグループを含むデータ群を有し、かつ、他の実行環境より処理負荷に関する測定値が小さい第２実行環境を特定する、ことを特徴とする請求項１に記載の制御方法。

【請求項4】

前記統計値は、クエリを受け付けた回数を含み、
前記第１データグループを特定する処理は、
前記統計情報に基づいて、前記第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が前記第１基準値未満であり、かつ、クエリを受け付けた回数に関する指標値が所定値以上である第１データグループを特定する、ことを特徴とする請求項１～３のいずれか一つに記載の制御方法。

【請求項5】

前記統計情報に基づいて、前記第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第２基準値以上である第２データグループを特定し、
特定した前記第２データグループを含み、かつ、少なくとも前記第１データ群のいずれかのデータを含まない第３データ群を有する、前記複数の実行環境とは異なる新たな第３実行環境を生成し、前記複数の実行環境に追加し、
特定した前記第２データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、追加した前記第３実行環境に送信するよう、前記複数の実行環境を制御する、
処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項１～３のいずれか一つに記載の制御方法。

【請求項6】

前記統計情報に基づいて、前記第１データ群のうち、特定した前記第２データグループについて、クエリによる処理負荷が第３基準値未満になったことを検出した場合、追加した前記第３実行環境を、前記複数の実行環境から削除し、
特定した前記第２データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、前記複数の実行環境のうち、特定した前記第２データグループを含む第４データ群を有する第４実行環境に送信するよう、前記複数の実行環境を制御する、
処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項５に記載の制御方法。

【請求項7】

特定した前記第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、検索した前記第２実行環境に送信する場合について、クエリによる処理負荷に対する低減効果の大きさを示す第１指標値を算出し、
特定した前記第２データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、追加した前記第３実行環境に送信する場合について、クエリによる処理負荷に対する低減効果の大きさを示す第２指標値を算出する、
処理を前記コンピュータが実行し、
前記第２実行環境に送信する処理は、
算出した前記第１指標値が、算出した前記第２指標値より一定値以上大きい場合には、特定した前記第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、特定した前記第２実行環境に送信するよう、前記複数の実行環境を制御し、
前記第３実行環境に送信する処理は、
算出した前記第１指標値が、算出した前記第２指標値より前記一定値以上大きくない場合には、特定した前記第２データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、追加した前記第３実行環境に送信するよう、前記複数の実行環境を制御する、ことを特徴とする請求項５に記載の制御方法。

【請求項8】

異なるデータ群を有する複数の実行環境に含まれる第１実行環境が有する第１データ群のうち、クエリのアクセス単位となるデータグループごとに、当該クエリによる処理負荷に関する統計値を示す統計情報に基づいて、前記第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第１基準値未満である第１データグループを特定し、
前記第１実行環境以外で、前記複数の実行環境に含まれる、特定した前記第１データグループを含む第２データ群を有する第２実行環境を特定し、
特定した前記第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、特定した前記第２実行環境に送信するよう、前記複数の実行環境を制御する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする制御プログラム。

【請求項9】

異なるデータ群を有する複数の実行環境に含まれる第１実行環境が有する第１データ群のうち、クエリのアクセス単位となるデータグループごとに、当該クエリによる処理負荷に関する統計値を示す統計情報に基づいて、前記第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第１基準値未満である第１データグループを特定し、
前記第１実行環境以外で、前記複数の実行環境に含まれる、特定した前記第１データグループを含む第２データ群を有する第２実行環境を特定し、
特定した前記第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、特定した前記第２実行環境に送信するよう、前記複数の実行環境を制御する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、制御方法、制御プログラム、および情報処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、異なるテーブル群を有する１以上のコンテナを配備し、複数の実行環境のそれぞれの実行環境が、１以上のコンテナのいずれかのコンテナが有するテーブル群を利用して所定の演算を実施するようにしたシステムが存在する。例えば、それぞれのコンテナの処理状況に応じて、テーブル群を有するコンテナを増設または撤去することが望まれる場合がある。増設は、例えば、スケールアウトとも呼ばれる。撤去は、例えば、スケールインとも呼ばれる。

【0003】

先行技術としては、例えば、収集した移行元エージェント処理プログラムのクエリ状態表から作成したサーバ状態表に基づいて、各クエリの移行コストを算出し、移行コストが小さいクエリを移行クエリとして選択し、選択したクエリを移行するものがある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１０－１４０３５７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、従来技術では、スケールアウトを実施すると、システム全体にかかる処理負荷の増大化を招くという問題がある。例えば、スケールアウトを実施する際、増設する新たなコンテナを作成することになり、システム全体にかかる処理負荷の増大化を招く。例えば、スケールアウトを実施する際、増設する新たなコンテナが記憶するテーブル群のサイズが大きいほど、システム全体にかかる処理負荷の増大化を招く。

【0006】

１つの側面では、本発明は、処理負荷の低減化を図ることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

１つの実施態様によれば、異なるデータ群を有する複数の実行環境に含まれる第１実行環境が有する第１データ群のうち、クエリのアクセス単位となるデータグループごとに、当該クエリによる処理負荷に関する統計値を示す統計情報に基づいて、前記第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第１基準値未満である第１データグループを特定し、前記第１実行環境以外で、前記複数の実行環境に含まれる、特定した前記第１データグループを含む第２データ群を有する第２実行環境を特定し、特定した前記第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、特定した前記第２実行環境に送信するよう、前記複数の実行環境を制御する制御方法、制御プログラム、および情報処理装置が提案される。

【発明の効果】

【0008】

一態様によれば、処理負荷の低減化を図ることが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施の形態にかかる制御方法の一実施例を示す説明図である。

【図2】図２は、実施の形態にかかる制御方法の別の実施例を示す説明図である。

【図3】図３は、情報処理システム３００の一例を示す説明図である。

【図4】図４は、情報処理システム３００の具体例を示す説明図である。

【図5】図５は、情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。

【図6】図６は、統計情報管理テーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図7】図７は、クエリ情報管理テーブル７００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図8】図８は、情報処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。

【図9】図９は、高負荷クエリを特定する一例を示す説明図である。

【図10】図１０は、スケールアウトの評価値を算出する一例を示す説明図である。

【図11】図１１は、退避の評価値を算出する一例を示す説明図である。

【図12】図１２は、退避を実施する一例を示す説明図（その１）である。

【図13】図１３は、退避を実施する一例を示す説明図（その２）である。

【図14】図１４は、スケールアウトを実施する一例を示す説明図（その１）である。

【図15】図１５は、スケールアウトを実施する一例を示す説明図（その２）である。

【図16】図１６は、スケールインを実施する一例を示す説明図（その１）である。

【図17】図１７は、スケールインを実施する一例を示す説明図（その２）である。

【図18】図１８は、スケールインを実施する一例を示す説明図（その３）である。

【図19】図１９は、全体処理手順の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下に、図面を参照して、本発明にかかる制御方法、制御プログラム、および情報処理装置の実施の形態を詳細に説明する。

【0011】

（実施の形態にかかる制御方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる制御方法の一実施例を示す説明図である。情報処理装置１００は、データ群を有するコンテナを管理するためのコンピュータである。データ群のデータは、例えば、ＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ）、テーブル、または、ファイルなどである。以下の説明では、データは「テーブル」であるとする。

【0012】

従来、異なるテーブル群を有する１以上のコンテナを配備し、所定の演算を実施する複数の実行環境のそれぞれの実行環境が、１以上のコンテナのいずれかのコンテナが有するテーブル群を利用して、所定の演算を実施するようにしたシステムが存在する。コンテナは、具体的には、実行環境の一種である。当該システムは、例えば、コンピュータクラスタである。当該システムは、例えば、クラウド上に実現される。

【0013】

当該システムは、具体的には、所定の演算を実施する、仮想マシンおよびプライベートクラウドなどのそれぞれ種類が異なる複数の実行環境を含むハイブリッドクラウド上に実現される。ハイブリッドクラウドでは、仮想マシンおよびプライベートクラウドなどのそれぞれ種類が異なる複数の実行環境が、テーブル群を利用するため、テーブル群を有するコンテナを配備し、運用負荷の低減化を図ることが望まれる。当該システムは、例えば、ＥＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）ショップを実現する。

【0014】

ここで、それぞれのコンテナの処理状況に応じて、テーブル群を有するコンテナを増設または撤去することが望まれる場合がある。増設は、例えば、スケールアウトとも呼ばれる。撤去は、例えば、スケールインとも呼ばれる。例えば、いずれかのコンテナの処理負荷が増大したことに応じて、当該コンテナと同一のテーブル群を有する当該コンテナのレプリカを増設することが考えられる。

【0015】

具体的には、ＥＣショップにおいて、ある期間に廉価販売を実施しようとする場合、ＥＣショップの利用者数またはＥＣショップのアクセス数などが増大し、それぞれのコンテナにかかる処理負荷が増大する傾向があるため、コンテナを増設することが望まれる。一方で、ＥＣショップにおいて、廉価販売を実施する期間が終了した場合、ＥＣショップの利用者数またはＥＣショップのアクセス数などが減少し、それぞれのコンテナにかかる処理負荷が減少する傾向があるため、コンテナを撤去することが望まれる。例えば、コンテナを撤去しなければ、システムの運用コストの増大化を招くことになる。運用コストは、例えば、コンテナを実装するリソースのレンタル代または電気代などである。

【0016】

しかしながら、従来では、コンテナの増設を実施する際、システム全体にかかる処理負荷の増大化、または、システム全体の性能低下などを招くという問題がある。例えば、コンテナの増設を実施する際、増設する新たなコンテナを作成することになる。このため、増設する新たなコンテナを作成し終えるまで、システムが提供するサービスが停止し、または、システムが提供するサービスの性能が低下してしまうことがある。また、増設するシステム全体で、新たなコンテナを作成する処理を実施するため、システム全体にかかる処理負荷の増大化を招く。

【0017】

例えば、コンテナの増設を実施する際、増設する新たなコンテナが記憶するテーブル群のサイズが大きいほど、システム全体にかかる処理負荷の増大化を招く。具体的には、既存のコンテナから、増設する新たなコンテナにコピーするテーブル群のサイズが大きいほど、システム全体の通信帯域にかかる処理負荷の増大化を招く。また、具体的には、増設する新たなコンテナにコピーするテーブル群のサイズが大きいほど、増設する新たなコンテナを実装するリソース量が大きくなり、システムの運用コストの増大化を招き易い。また、既存のコンテナから、増設する新たなコンテナに、コピーしなくてもよいテーブルをコピーしてしまうことがあり、システムの運用コストの増大化を招き易い。

【0018】

そこで、本実施の形態では、システム全体の処理負荷の低減化を図ることができる制御方法について説明する。

【0019】

図１において、情報処理装置１００は、複数の実行環境を制御可能である。実行環境は、例えば、コンテナまたは仮想マシンなどである。実行環境は、データ群を有する。データ群のデータは、例えば、テーブルである。複数の実行環境は、例えば、異なるデータ群を有する。複数の実行環境は、同一のデータ群を有する２以上の実行環境を含んでいてもよい。複数の実行環境は、システムを実現する。複数の実行環境は、例えば、サービスを提供するシステムを実現する。図１の例では、実行環境＃１と、実行環境＃２と、実行環境＃３とが存在する。情報処理装置１００は、例えば、複数の実行環境に、新規の実行環境を追加可能である。情報処理装置１００は、例えば、複数の実行環境から、いずれかの既存の実行環境を削除可能である。

【0020】

情報処理装置１００は、複数の実行環境に対するアクセスを制御可能である。情報処理装置１００は、例えば、データグループにアクセスするクエリを、複数の実行環境のいずれの実行環境に送信するのかを制御可能である。データグループは、１以上のデータである。図１の例では、データグループ＃１は、例えば、データＡである。データグループ＃２は、例えば、データＡおよびデータＢである。データグループ＃３は、例えば、データＣである。情報処理装置１００は、具体的には、クエリを受付可能であり、複数の実行環境のうち、受け付けたクエリの送信先となる実行環境を特定可能であり、受け付けたクエリを、特定した実行環境に送信可能である。

【0021】

情報処理装置１００は、統計情報を記憶する。統計情報は、複数の実行環境のいずれかの実行環境に関する情報である。統計情報は、複数の実行環境のいずれかの実行環境について、当該実行環境が有するデータ群のうち、クエリのアクセス単位となるデータグループごとに、当該クエリによる処理負荷に関する統計値を示す。統計情報は、例えば、複数の実行環境に含まれる第１実行環境が有する第１データ群のうち、クエリのアクセス単位となるデータグループごとに、当該クエリによる処理負荷に関する統計値を示す。

【0022】

統計値は、例えば、クエリの処理時間の平均時間、最小時間、および、最大時間などを含む。統計値は、例えば、クエリの処理時間に関する母標準偏差などを含む。統計値は、例えば、クエリを受け付けた回数を含む。情報処理装置１００は、例えば、複数の実行環境のそれぞれの実行環境に関する統計情報を記憶していてもよい。

【0023】

（１－１）情報処理装置１００は、複数の実行環境に含まれる第１実行環境に関する統計情報に基づいて、第１実行環境が有する第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第１基準値未満である第１データグループを特定する。情報処理装置１００は、例えば、統計情報に基づいて、第１実行環境が有する第１データ群のうち、母標準偏差が第１基準値未満である第１データグループを特定する。図１の例では、情報処理装置１００は、具体的には、実行環境＃１に関する統計情報に基づいて、実行環境＃１が有するデータ群のうち、母標準偏差が第１基準値未満であるデータグループ＃２を特定する。

【0024】

これにより、情報処理装置１００は、第１実行環境の処理負荷を抑制するために、いずれのデータグループをアクセス単位とするクエリの送信先を、第１実行環境から他の実行環境に変更することが好ましいのかを判断可能にすることができる。情報処理装置１００は、具体的には、第１データグループをアクセス単位とするクエリの送信先を、第１実行環境から他の実行環境に変更することが好ましいと判断することができる。

【0025】

（１－２）情報処理装置１００は、第１実行環境以外で、複数の実行環境に含まれる、特定した第１データグループを含む第２データ群を有する第２実行環境を特定する。図１の例では、情報処理装置１００は、具体的には、データグループ＃２となるデータＡおよびデータＢを含むデータ群を有する実行環境＃３を特定する。これにより、情報処理装置１００は、第１実行環境に代わり、第１データグループをアクセス単位とするクエリの送信先とする他の実行環境として、第２実行環境を特定することができる。

【0026】

（１－３）情報処理装置１００は、特定した第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、特定した第２実行環境に送信するよう、複数の実行環境に対する制御を実施する。情報処理装置１００は、例えば、特定した第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを受け付けた際、受け付けた新たなクエリを、特定した第２実行環境に送信する。図１の例では、情報処理装置１００は、具体的には、データグループ＃２をアクセス単位とする新たなクエリを受け付けた際、受け付けた新たなクエリを、実行環境＃３に送信する。

【0027】

これにより、情報処理装置１００は、新たな実行環境の増設なしに、第１実行環境の処理負荷の低減化を図ることができる。情報処理装置１００は、第１実行環境において、第１データグループをアクセス単位とするクエリ以外の、第１データグループ以外をアクセス単位とする他のクエリに利用可能なリソース量の増大化を図り、他のクエリに関する処理性能の向上を図ることができる。

【0028】

具体的には、例えば、第１実行環境において、第１データグループをアクセス単位とするクエリより相対的に処理負荷が大きい、第１データグループ以外をアクセス単位とする他のクエリを扱っている場合が考えられる。この場合、情報処理装置１００は、例えば、第１実行環境において、相対的に処理負荷が大きい他のクエリに利用可能なリソース量の増大化を図り、相対的に処理負荷が大きい他のクエリに関する処理性能の向上を図ることができる。

【0029】

このため、情報処理装置１００は、システム全体にかかる処理負荷の増大化、または、システム全体の性能低下などを、素早く抑制することができる。また、情報処理装置１００は、システムの運用コストの増大化を抑制することができる。

【0030】

ここでは、情報処理装置１００が、複数の実行環境に、新規の実行環境を追加可能である場合について説明したが、これに限らない。例えば、他のコンピュータが、複数の実行環境に、新規の実行環境を追加する機能を有する場合があってもよい。この場合、情報処理装置１００は、他のコンピュータを制御することにより、複数の実行環境に、新規の実行環境を追加するよう、複数の実行環境を制御する。

【0031】

ここでは、情報処理装置１００が、複数の実行環境から、いずれかの既存の実行環境を削除可能である場合について説明したが、これに限らない。例えば、他のコンピュータが、複数の実行環境から、いずれかの既存の実行環境を削除する機能を有する場合があってもよい。この場合、情報処理装置１００は、他のコンピュータを制御することにより、複数の実行環境から、いずれかの既存の実行環境を削除するよう、複数の実行環境を制御する。

【0032】

ここでは、情報処理装置１００が、受け付けたクエリを、複数の実行環境のいずれかの実行環境に送信可能である場合について説明したが、これに限らない。例えば、他のコンピュータが、クエリを受け付けて、複数の実行環境のいずれかの実行環境に送信する機能を有する場合があってもよい。この場合、情報処理装置１００は、他のコンピュータを制御することにより、クエリを、複数の実行環境のいずれの実行環境に送信するのかを制御する。

【0033】

ここでは、情報処理装置１００が、単独で動作する場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、他のコンピュータと協働する場合があってもよい。例えば、複数のコンピュータが、情報処理装置１００としての機能を実現する場合があってもよい。具体的には、クラウド上に、情報処理装置１００としての機能が実現される場合があってもよい。

【0034】

（実施の形態にかかる制御方法の別の実施例）
次に、図２を用いて、実施の形態にかかる情報処理方法の別の実施例について説明する。図２は、実施の形態にかかる制御方法の別の実施例を示す説明図である。

【0035】

図２において、情報処理装置１００は、複数の実行環境を制御可能である。実行環境は、例えば、コンテナまたは仮想マシンなどである。実行環境は、データ群を有する。データ群のデータは、例えば、テーブルである。複数の実行環境は、例えば、異なるデータ群を有する。複数の実行環境は、同一のデータ群を有する２以上の実行環境を含んでいてもよい。図２の例では、実行環境＃１と、実行環境＃２と、実行環境＃３とが存在する。情報処理装置１００は、例えば、複数の実行環境に、新規の実行環境を追加可能である。情報処理装置１００は、例えば、複数の実行環境から、いずれかの既存の実行環境を削除可能である。

【0036】

情報処理装置１００は、複数の実行環境に対するアクセスを制御可能である。情報処理装置１００は、例えば、データグループにアクセスするクエリを、複数の実行環境のいずれの実行環境に送信するのかを制御可能である。データグループは、１以上のデータである。図２の例では、データグループ＃１は、例えば、データＡである。データグループ＃２は、例えば、データＡおよびデータＢである。データグループ＃３は、例えば、データＣである。情報処理装置１００は、具体的には、クエリを受付可能であり、複数の実行環境のうち、受け付けたクエリの送信先となる実行環境を特定可能であり、受け付けたクエリを、特定した実行環境に送信可能である。

【0037】

情報処理装置１００は、統計情報を記憶する。統計情報は、複数の実行環境のいずれかの実行環境に関する情報である。統計情報は、複数の実行環境のいずれかの実行環境について、当該実行環境が有するデータ群のうち、クエリのアクセス単位となるデータグループごとに、当該クエリによる処理負荷に関する統計値を示す。統計情報は、例えば、複数の実行環境に含まれる第１実行環境が有する第１データ群のうち、クエリのアクセス単位となるデータグループごとに、当該クエリによる処理負荷に関する統計値を示す。

【0038】

統計値は、例えば、クエリの処理時間の平均時間、最小時間、および、最大時間などを含む。統計値は、例えば、クエリの処理時間に関する母標準偏差などを含む。統計値は、例えば、クエリを受け付けた回数を含む。情報処理装置１００は、例えば、複数の実行環境のそれぞれの実行環境に関する統計情報を記憶していてもよい。

【0039】

（２－１）情報処理装置１００は、複数の実行環境に含まれる第１実行環境に関する統計情報に基づいて、第１実行環境が有する第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第１基準値以上である第１データグループを特定する。情報処理装置１００は、例えば、統計情報に基づいて、第１実行環境が有する第１データ群のうち、母標準偏差が第１基準値以上である第１データグループを特定する。図２の例では、情報処理装置１００は、具体的には、データグループ＃３を特定する。

【0040】

これにより、情報処理装置１００は、第１実行環境の処理負荷を抑制するために、いずれのデータグループをアクセス単位とするクエリの送信先として、新たな実行環境を用意することが好ましいのかを判断可能にすることができる。情報処理装置１００は、具体的には、特定した第１データグループをアクセス単位とするクエリの送信先として、新たな実行環境を用意することが好ましいと判断することができる。

【0041】

（２－２）情報処理装置１００は、特定した第１データグループを含み、かつ、少なくとも第１データ群のいずれかのデータを含まない第２データ群を有する、複数の実行環境とは異なる新たな第２実行環境を生成し、複数の実行環境に追加する。図２の例では、情報処理装置１００は、具体的には、データグループ＃３となるデータＣを含むデータ群を有する実行環境＃４を生成し、複数の実行環境に追加する。これにより、情報処理装置１００は、特定した第１データグループをアクセス単位とするクエリの送信先として、新たな実行環境を用意することができる。

【0042】

（２－３）情報処理装置１００は、特定した第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、追加した第２実行環境に送信するよう、複数の実行環境に対する制御を実施する。情報処理装置１００は、例えば、特定した第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを受け付けた際、受け付けた新たなクエリを、追加した第２実行環境に送信する。図２の例では、情報処理装置１００は、具体的には、データグループ＃３をアクセス単位とする新たなクエリを受け付けた際、受け付けた新たなクエリを、実行環境＃４に送信する。

【0043】

これにより、情報処理装置１００は、第１実行環境の処理負荷の低減化を図ることができる。情報処理装置１００は、新たな第２実行環境を増設する際、第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを第２実行環境で処理可能にしつつ、第２実行環境が有する第２データ群のデータ量の低減化を図ることができる。このため、情報処理装置１００は、第２実行環境を増設する際にシステム全体にかかる処理負荷および処理時間の増大化、または、システム全体の性能低下などを抑制することができる。また、情報処理装置１００は、システムの運用コストの増大化を抑制することができる。

【0044】

ここでは、情報処理装置１００が、複数の実行環境に、新規の実行環境を追加可能である場合について説明したが、これに限らない。例えば、他のコンピュータが、複数の実行環境に、新規の実行環境を追加する機能を有する場合があってもよい。この場合、情報処理装置１００は、他のコンピュータを制御することにより、複数の実行環境に、新規の実行環境を追加するよう、複数の実行環境を制御する。

【0045】

ここでは、情報処理装置１００が、複数の実行環境から、いずれかの既存の実行環境を削除可能である場合について説明したが、これに限らない。例えば、他のコンピュータが、複数の実行環境から、いずれかの既存の実行環境を削除する機能を有する場合があってもよい。この場合、情報処理装置１００は、他のコンピュータを制御することにより、複数の実行環境から、いずれかの既存の実行環境を削除するよう、複数の実行環境を制御する。

【0046】

ここでは、情報処理装置１００が、受け付けたクエリを、複数の実行環境のいずれかの実行環境に送信可能である場合について説明したが、これに限らない。例えば、他のコンピュータが、クエリを受け付けて、複数の実行環境のいずれかの実行環境に送信する機能を有する場合があってもよい。この場合、情報処理装置１００は、他のコンピュータを制御することにより、クエリを、複数の実行環境のいずれの実行環境に送信するのかを制御する。

【0047】

ここでは、情報処理装置１００が、単独で動作する場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、他のコンピュータと協働する場合があってもよい。例えば、複数のコンピュータが、情報処理装置１００としての機能を実現する場合があってもよい。具体的には、クラウド上に、情報処理装置１００としての機能が実現される場合があってもよい。

【0048】

ここで、情報処理装置１００は、図１に示した実施例を実現する機能と、図２に示した実施例を実現する機能とを両方とも有する場合があってもよい。情報処理装置１００は、図１に示した実施例を実現する機能と、図２に示した実施例を実現する機能とのいずれか一方の機能のみを有する場合があってもよい。以下の説明では、主に、情報処理装置１００が、図１に示した実施例を実現する機能と、図２に示した実施例を実現する機能とを両方とも有する場合について説明する。

【0049】

（情報処理システム３００の一例）
次に、図３を用いて、図１または図２に示した情報処理装置１００を適用した、情報処理システム３００の一例について説明する。

【0050】

図３は、情報処理システム３００の一例を示す説明図である。図３において、情報処理システム３００は、情報処理装置１００と、１以上の通信制御装置３０１と、１以上の情報蓄積装置３０２と、１以上のクライアント装置３０３とを含む。

【0051】

情報処理システム３００において、情報処理装置１００と通信制御装置３０１とは、有線または無線のネットワーク３１０を介して接続される。ネットワーク３１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。

【0052】

情報処理システム３００において、情報処理装置１００と情報蓄積装置３０２とは、有線または無線のネットワーク３１０を介して接続される。情報処理システム３００において、情報処理装置１００とクライアント装置３０３とは、有線または無線のネットワーク３１０を介して接続される。

【0053】

情報処理システム３００において、通信制御装置３０１と情報蓄積装置３０２とは、有線または無線のネットワーク３１０を介して接続される。情報処理システム３００において、通信制御装置３０１とクライアント装置３０３とは、有線または無線のネットワーク３１０を介して接続される。情報処理システム３００において、情報蓄積装置３０２とクライアント装置３０３とは、有線または無線のネットワーク３１０を介して接続される。

【0054】

情報処理装置１００は、異なるテーブル群を有する複数のコンテナを制御可能である。コンテナは、実行環境に対応する。テーブル群を有するコンテナは、例えば、情報蓄積装置３０２によって実行される。情報処理装置１００は、例えば、コンテナを実現する情報蓄積装置３０２を制御可能である。情報処理装置１００は、具体的には、新たなコンテナを生成するよう、情報蓄積装置３０２を制御可能である。情報処理装置１００は、具体的には、既存のコンテナを削除するよう、情報蓄積装置３０２を制御可能である。

【0055】

情報処理装置１００は、コンテナに対するアクセスを制御可能である。情報処理装置１００は、例えば、コンテナに対するクエリを中継する通信制御装置３０１を制御可能である。情報処理装置１００は、例えば、コンテナに対するクエリを中継する通信制御装置３０１を制御可能である。

【0056】

情報処理装置１００は、それぞれのコンテナに関する統計情報を記憶する。統計情報は、コンテナが有するテーブル群のうち、クエリのアクセス単位となるテーブルグループごとに、当該クエリによる処理負荷に関する統計値を示す。情報処理装置１００は、例えば、図６に後述する統計情報管理テーブル６００を記憶する。

【0057】

統計情報管理テーブル６００は、例えば、コンテナごとに用意される。統計情報管理テーブル６００は、複数のコンテナに関する統計情報を纏めて記憶して管理していてもよい。以下の説明では、統計情報管理テーブル６００が、コンテナごとに用意される場合について説明する。統計値は、例えば、クエリの処理時間の平均時間、最小時間、および、最大時間などを含む。統計値は、例えば、クエリの処理時間に関する母標準偏差などを含む。統計値は、例えば、クエリを受け付けた回数を含む。

【0058】

情報処理装置１００は、統計情報管理テーブル６００を参照して、いずれかのテーブルグループをアクセス単位とするクエリの送信先とするコンテナを変更するよう、通信制御装置３０１を制御することにより、情報処理システム３００の処理負荷の低減化を図る。情報処理装置１００は、統計情報管理テーブル６００を参照して、いずれかのテーブルグループをアクセス単位とするクエリの送信先となるコンテナを生成するよう、情報蓄積装置３０２を制御することにより、情報処理システム３００の処理負荷の低減化を図る。

【0059】

情報処理装置１００は、クエリの送信先を、図７に後述するクエリ情報管理テーブル７００に記憶することにより管理する。情報処理装置１００は、クエリの送信先を変更し、クエリを変更前の送信先であるコンテナから変更後の送信先であるコンテナに送信することを、クエリ情報管理テーブル７００に記憶することにより管理する。以下の説明では、クエリを、変更後の送信先であるコンテナに送信することを「退避」と表記する場合がある。情報処理装置１００は、クエリのアクセス単位となるテーブルグループと、変更後の送信先であるコンテナとを対応付けて、クエリ情報管理テーブル７００に記憶することにより管理する。

【0060】

情報処理装置１００は、クエリの送信先とする新たなコンテナを生成したことを、クエリ情報管理テーブル７００に記憶することにより管理する。情報処理装置１００は、クエリのアクセス単位となるテーブルグループと、送信先とする新たなコンテナとを対応付けて、クエリ情報管理テーブル７００に記憶することにより管理する。情報処理装置１００は、クエリ情報管理テーブル７００を参照して、新たなクエリを、当該クエリに対応するコンテナを実現する情報蓄積装置３０２に送信するよう、通信制御装置３０１を制御する。情報処理装置１００は、例えば、サーバ、または、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などである。

【0061】

通信制御装置３０１は、クエリを、情報蓄積装置３０２に送信するコンピュータである。通信制御装置３０１は、いずれかのテーブルグループをアクセス単位とするクエリを、クライアント装置３０３から受信する。通信制御装置３０１は、情報処理装置１００の制御に従い、受信したクエリを、受信したクエリのアクセス単位となるテーブルグループに対応するコンテナを実現する情報蓄積装置３０２に送信する。通信制御装置３０１は、例えば、サーバ、または、ＰＣなどである。

【0062】

情報蓄積装置３０２は、テーブル群を有するコンテナを実現するコンピュータである。情報蓄積装置３０２は、情報処理装置１００の制御に従い、自装置で、新たなコンテナを生成することがある。情報蓄積装置３０２は、情報処理装置１００の制御に従い、自装置で実行中である既存のコンテナを削除することがある。情報蓄積装置３０２は、自装置が有するテーブル群に含まれるテーブルグループをアクセス単位とするクエリを、通信制御装置３０１から受信する。情報蓄積装置３０２は自装置が有するテーブル群に含まれるテーブルグループをアクセス単位とするクエリを受け付けたことに応じて、クエリに対する応答を生成し、通信制御装置３０１に送信する。情報蓄積装置３０２は、例えば、サーバ、または、ＰＣなどである。

【0063】

クライアント装置３０３は、クエリを、通信制御装置３０１に送信するコンピュータである。クライアント装置３０３は、例えば、利用者の操作入力に基づき、いずれかのテーブルグループをアクセス単位とするクエリを生成し、通信制御装置３０１に送信する。クライアント装置３０３は、送信したクエリに対する応答を、通信制御装置３０１から受信する。クライアント装置３０３は、例えば、情報蓄積装置３０２のテーブルを参照して、サービスを実現することがある。クライアント装置３０３は、例えば、サーバ、ＰＣ、タブレット端末、または、スマートフォンなどである。

【0064】

ここでは、情報処理装置１００が、通信制御装置３０１とは異なる装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、通信制御装置３０１としての機能を有し、通信制御装置３０１としても動作する場合があってもよい。

【0065】

ここでは、情報処理装置１００が、情報蓄積装置３０２とは異なる装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、情報蓄積装置３０２としての機能を有し、情報蓄積装置３０２としても動作する場合があってもよい。

【0066】

ここでは、情報処理装置１００が、クライアント装置３０３とは異なる装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、クライアント装置３０３としての機能を有し、クライアント装置３０３としても動作する場合があってもよい。

【0067】

（情報処理システム３００の具体例）
次に、図４を用いて、図３に示した情報処理システム３００の具体例について説明する。

【0068】

図４は、情報処理システム３００の具体例を示す説明図である。図４において、情報処理システム３００は、制御コンテナ４０１と、負荷分散コンテナ４０２と、アプリケーションコンテナ４０３と、ＤＢコンテナ４０４とを含む。情報処理システム３００は、例えば、Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ（登録商標）を利用して実現される。

【0069】

制御コンテナ４０１は、情報処理装置１００によって実行される。制御コンテナ４０１は、例えば、図３に示した情報処理装置１００としての機能を実現するためのコンテナである。負荷分散コンテナ４０２は、通信制御装置３０１によって実行される。負荷分散コンテナ４０２は、例えば、図３に示した通信制御装置３０１としての機能を実現するためのコンテナである。

【0070】

アプリケーションコンテナ４０３は、クライアント装置３０３によって実行される。アプリケーションコンテナ４０３は、例えば、図３に示したクライアント装置３０３としての機能を実現するためのコンテナである。アプリケーションコンテナ４０３は、例えば、ＤＢコンテナ４０４を利用して、サービスを実現することがある。

【0071】

ＤＢコンテナ４０４は、情報蓄積装置３０２によって実行される。ＤＢコンテナ４０４は、例えば、図３に示した情報蓄積装置３０２としての機能を実現するためのコンテナである。ＤＢコンテナ４０４は、例えば、ｐｏｓｔｇｒｅ ｓｑｌ（登録商標）を利用して実現される。図中のＲｅｐｌｉｃａのＤＢコンテナ４０４は、図中のＭａｓｔｅｒのＤＢコンテナ４０４の複製であることを示す。

【0072】

（情報処理システム３００の利用例）
次に、図３に示した情報処理システム３００の利用例について説明する。情報処理システム３００は、例えば、ＥＣショップを実現する。具体的には、アプリケーションコンテナ４０３が、ＥＣショップを実現する。具体的には、アプリケーションコンテナ４０３が、ＥＣショップを実現するために、ＤＢコンテナ４０４が管理するデータにアクセスしようとする。具体的には、アプリケーションコンテナ４０３が、ＥＣショップを実現し、サービス利用者に、ＥＣショップのサービスを提供する。

【0073】

ＥＣショップは、例えば、商品を販売し、または、チケットを販売するサービスを提供する。情報処理システム３００によれば、ＥＣショップに対するアクセス集中時のサービスの性能低下を抑制することができる。情報処理システム３００によれば、例えば、ＥＣショップに対するアクセス集中時における、サービス提供者からサービス利用者に対するレスポンス速度の低下を抑制することができる。情報処理システム３００によれば、ＥＣショップの運用コストの増大化を抑制することができる。

【0074】

（情報処理装置１００のハードウェア構成例）
次に、図５を用いて、情報処理装置１００のハードウェア構成例について説明する。

【0075】

図５は、情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図５において、情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）５０１と、メモリ５０２と、ネットワークＩ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）５０３と、記録媒体Ｉ／Ｆ５０４と、記録媒体５０５とを有する。また、各構成部は、バス５００によってそれぞれ接続される。

【0076】

ここで、ＣＰＵ５０１は、情報処理装置１００の全体の制御を司る。メモリ５０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ５０１のワークエリアとして使用される。メモリ５０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ５０１にロードされることにより、コーディングされている処理をＣＰＵ５０１に実行させる。

【0077】

ネットワークＩ／Ｆ５０３は、通信回線を通じてネットワーク３１０に接続され、ネットワーク３１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ５０３は、ネットワーク３１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ５０３は、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどである。

【0078】

記録媒体Ｉ／Ｆ５０４は、ＣＰＵ５０１の制御に従って記録媒体５０５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体Ｉ／Ｆ５０４は、例えば、ディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポートなどである。記録媒体５０５は、記録媒体Ｉ／Ｆ５０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発メモリである。記録媒体５０５は、例えば、ディスク、半導体メモリ、ＵＳＢメモリなどである。記録媒体５０５は、情報処理装置１００から着脱可能であってもよい。

【0079】

情報処理装置１００は、上述した構成部の他、例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スキャナ、マイク、スピーカーなどを有してもよい。また、情報処理装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ５０４や記録媒体５０５を複数有していてもよい。また、情報処理装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ５０４や記録媒体５０５を有していなくてもよい。

【0080】

（統計情報管理テーブル６００の記憶内容）
次に、図６を用いて、統計情報管理テーブル６００の記憶内容の一例について説明する。統計情報管理テーブル６００は、例えば、図５に示した情報処理装置１００のメモリ５０２や記録媒体５０５などの記憶領域により実現される。

【0081】

図６は、統計情報管理テーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。図６に示すように、統計情報管理テーブル６００は、ｉｄと、クエリ内容と、実行回数と、最小時間と、最大時間と、平均時間と、母標準偏差と、共有ブロック総数と、キャッシュ総数とのフィールドを有する。統計情報管理テーブル６００は、クエリの種類ごとに各フィールドに情報を設定することにより、統計情報がレコード６００－ａとして記憶される。ａは、例えば、任意の整数である。

【0082】

ｉｄのフィールドには、クエリの種類を示すｉｄが設定される。種類は、いずれのテーブルグループを、クエリのアクセス単位とするのかを示す。クエリ内容のフィールドには、上記クエリの内容が設定される。クエリの内容は、当該クエリのアクセス単位となるテーブルグループを特定可能に示す。実行回数のフィールドには、上記種類のクエリを受け付けて実行した実行回数が設定される。

【0083】

最小時間のフィールドには、上記種類のクエリの処理にかかる所要時間の最小時間が設定される。最大時間のフィールドには、上記種類のクエリの処理にかかる所要時間の最大時間が設定される。平均時間のフィールドには、上記種類のクエリの処理にかかる所要時間の平均時間が設定される。母標準偏差のフィールドには、上記種類のクエリの処理にかかる所要時間に関する母標準偏差が設定される。

【0084】

共有ブロック総数のフィールドには、上記種類のクエリの処理において読み込んだ共有ブロックの総数が設定される。キャッシュ総数のフィールドには、上記種類のクエリの処理においてヒットした共有ブロックのキャッシュの総数が設定される。統計情報管理テーブル６００は、例えば、コンテナごとに用意される。統計情報管理テーブル６００は、複数のコンテナに関する統計情報を纏めて記憶して管理していてもよい。

【0085】

（クエリ情報管理テーブル７００の記憶内容）
次に、図７を用いて、クエリ情報管理テーブル７００の記憶内容の一例について説明する。クエリ情報管理テーブル７００は、例えば、図５に示した情報処理装置１００のメモリ５０２や記録媒体５０５などの記憶領域により実現される。

【0086】

図７は、クエリ情報管理テーブル７００の記憶内容の一例を示す説明図である。図７に示すように、クエリ情報管理テーブル７００は、ｉｄと、退避フラグと、利用コンテナと、複写テーブルとのフィールドを有する。クエリ情報管理テーブル７００は、クエリの種類ごとに各フィールドに情報を設定することにより、クエリ情報がレコード７００－ｂとして記憶される。ｂは、例えば、任意の整数である。

【0087】

ｉｄのフィールドには、クエリの種類を示すｉｄが設定される。種類は、いずれのテーブルグループを、クエリのアクセス単位とするのかを示す。ｉｄ＝ｘｘｘは、特殊な値であり、クエリ情報に代わり、コンテナが有するテーブルの種類を示すコンテナ情報を記憶するレコードに設定される。

【0088】

退避フラグのフィールドには、レコードが、上記種類のクエリを退避する場合の送信先を示すのか、または、上記種類のクエリを新たなコンテナに送信する場合の送信先を示すのかを表す退避フラグが設定される。退避フラグ＝ｆａｌｓｅは、レコードが、上記種類のクエリを新たなコンテナに送信する場合の送信先を示すことを表す。退避フラグ＝ｔｒｕｅは、レコードが、上記種類のクエリを退避する場合の送信先を示すことを表す。

【0089】

利用コンテナのフィールドには、上記種類のクエリの送信先となるコンテナを識別する識別情報が設定される。複写テーブルのフィールドには、上記コンテナが有するテーブルの種類を示すコンテナ情報が設定される。

【0090】

（通信制御装置３０１のハードウェア構成例）
通信制御装置３０１のハードウェア構成例は、具体的には、図５に示した情報処理装置１００のハードウェア構成例と同様であるため、説明を省略する。

【0091】

（情報蓄積装置３０２のハードウェア構成例）
情報蓄積装置３０２のハードウェア構成例は、具体的には、図５に示した情報処理装置１００のハードウェア構成例と同様であるため、説明を省略する。

【0092】

（クライアント装置３０３のハードウェア構成例）
クライアント装置３０３のハードウェア構成例は、具体的には、図５に示した情報処理装置１００のハードウェア構成例と同様であるため、説明を省略する。

【0093】

（情報処理装置１００の機能的構成例）
次に、図８を用いて、情報処理装置１００の機能的構成例について説明する。

【0094】

図８は、情報処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。情報処理装置１００は、記憶部８００と、取得部８０１と、判定部８０２と、特定部８０３と、算出部８０４と、更新部８０５と、設定部８０６と、出力部８０７とを含む。

【0095】

記憶部８００は、例えば、図５に示したメモリ５０２や記録媒体５０５などの記憶領域によって実現される。以下では、記憶部８００が、情報処理装置１００に含まれる場合について説明するが、これに限らない。例えば、記憶部８００が、情報処理装置１００とは異なる装置に含まれ、記憶部８００の記憶内容が情報処理装置１００から参照可能である場合があってもよい。

【0096】

取得部８０１～出力部８０７は、制御部の一例として機能する。取得部８０１～出力部８０７は、具体的には、例えば、図５に示したメモリ５０２や記録媒体５０５などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ５０１に実行させることにより、または、ネットワークＩ／Ｆ５０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、図５に示したメモリ５０２や記録媒体５０５などの記憶領域に記憶される。

【0097】

記憶部８００は、各機能部の処理において参照され、または更新される各種情報を記憶する。記憶部８００は、例えば、複数の実行環境の少なくともいずれかの実行環境について、当該実行環境が有するデータ群のうち、クエリのアクセス単位となるデータグループごとに、当該クエリによる処理負荷に関する統計値を示す統計情報を記憶する。複数の実行環境は、例えば、異なるデータ群を有する。実行環境は、例えば、コンテナまたは仮想マシンなどである。

【0098】

データは、例えば、ＤＢまたはテーブルなどである。複数の実行環境は、例えば、同一のデータ群を有する２以上の実行環境を含んでいてもよい。データグループは、例えば、単独のデータまたは２以上のデータの組み合わせである。クエリは、例えば、データに対するアクセスを要求する問い合わせである。クエリは、具体的には、データに対するアクセスを要求し、当該データ自体または当該データに含まれる部分データを含む応答を返すことを要求する問い合わせである。部分データは、例えば、テーブルのレコードである。

【0099】

統計値は、例えば、クエリの処理時間の平均時間、最小時間、および、最大時間などを含む。統計値は、例えば、クエリの処理時間に関する母標準偏差などを含む。統計値は、例えば、クエリを受け付けた回数を含む。記憶部８００は、具体的には、それぞれの実行環境について、当該実行環境が有するデータ群のうち、クエリのアクセス単位となるデータグループごとに、当該クエリによる処理負荷に関する統計値を示す統計情報を記憶する。記憶部８００は、より具体的には、統計情報管理テーブル６００を記憶する。統計情報は、例えば、取得部８０１によって取得される。

【0100】

記憶部８００は、複数の実行環境の少なくともいずれかの実行環境について、当該実行環境を識別する識別情報と、当該実行環境が有するデータ群のそれぞれのデータを識別する識別情報とを対応付けた対応情報を記憶する。記憶部８００は、具体的には、それぞれの実行環境について、当該実行環境を識別する識別情報と、当該実行環境が有するデータ群のそれぞれのデータを識別する識別情報とを対応付けた対応情報を記憶する。記憶部８００は、より具体的には、クエリ情報管理テーブル７００を記憶する。対応情報は、例えば、予め利用者によって設定される。対応情報は、例えば、更新部８０５によって生成されていてもよい。

【0101】

記憶部８００は、例えば、アクセス単位となるデータグループごとに、複数の実行環境のうち、当該データグループをアクセス単位とするクエリの送信先となる実行環境を識別する識別情報を記憶する。記憶部８００は、具体的には、クエリ情報管理テーブル７００を記憶する。識別情報は、例えば、予め利用者によって設定される。識別情報は、例えば、所定のルールに従って決定されていてもよい。ルールは、例えば、クエリを複数の実行環境に分散する方法を規定する。識別情報は、例えば、設定部８０６によって設定されていてもよい。

【0102】

記憶部８００は、例えば、いずれかのデータグループをアクセス単位とするクエリの送信先となる実行環境を識別する識別情報と、当該実行環境がクエリを退避する送信先であるか否かを示すフラグ情報とを対応付けて記憶していてもよい。記憶部８００は、具体的には、クエリ情報管理テーブル７００を記憶する。フラグ情報は、例えば、設定部８０６によって設定される。

【0103】

記憶部８００は、例えば、いずれかのデータグループをアクセス単位とするクエリの送信先となる実行環境を識別する識別情報と、当該実行環境がクエリを送信する送信先として増設された実行環境であるか否かを示すフラグ情報を記憶していてもよい。記憶部８００は、具体的には、クエリ情報管理テーブル７００を記憶する。フラグ情報は、例えば、設定部８０６によって設定される。

【0104】

取得部８０１は、各機能部の処理に用いられる各種情報を取得する。取得部８０１は、取得した各種情報を、記憶部８００に記憶し、または、各機能部に出力する。また、取得部８０１は、記憶部８００に記憶しておいた各種情報を、各機能部に出力してもよい。取得部８０１は、例えば、利用者の操作入力に基づき、各種情報を取得する。取得部８０１は、例えば、情報処理装置１００とは異なる装置から、各種情報を受信してもよい。

【0105】

取得部８０１は、例えば、統計情報を取得する。取得部８０１は、例えば、利用者の操作入力に基づき、統計情報の入力を受け付けることにより、統計情報を取得する。取得部８０１は、例えば、統計情報を、他のコンピュータから受信することにより取得する。取得部８０１は、例えば、統計情報の元となる計測情報を取得し、取得した計測情報に対して統計処理を実施することにより、統計情報を取得する。計測情報は、例えば、クエリの処理時間などである。

【0106】

取得部８０１は、例えば、現時点における複数の実行環境の少なくともいずれかの実行環境について、当該実行環境の処理負荷に関する測定値を取得してもよい。測定値は、例えば、ＣＰＵ使用率、または、メモリ使用率などである。

【0107】

取得部８０１は、いずれかの機能部の処理を開始する開始トリガーを受け付けてもよい。開始トリガーは、例えば、利用者による所定の操作入力があったことである。開始トリガーは、例えば、他のコンピュータから、所定の情報を受信したことであってもよい。開始トリガーは、例えば、いずれかの機能部が所定の情報を出力したことであってもよい。開始トリガーは、例えば、タイマーが定期的に発する信号を検出したことであってもよい。取得部８０１は、例えば、判定部８０２と、特定部８０３と、算出部８０４と、更新部８０５と、設定部８０６との処理を開始する開始トリガーを受け付ける。

【0108】

判定部８０２は、処理対象とする第１実行環境を選択する。判定部８０２は、例えば、それぞれの実行環境を、処理対象とする第１実行環境として選択する。これにより、判定部８０２は、それぞれの実行環境の処理負荷の低減化を図ることができる。

【0109】

判定部８０２は、例えば、記憶部８００に記憶された統計情報に基づいて、クエリによる処理負荷が所定の基準値未満であるデータグループを含むデータ群を有する実行環境を、処理対象とする第１実行環境として選択してもよい。所定の基準値は、例えば、予め利用者によって設定される。これにより、判定部８０２は、各機能部の処理負荷の低減化を図ることができる。

【0110】

判定部８０２は、例えば、現時点における複数の実行環境のそれぞれの実行環境の処理負荷に関する測定値に基づいて、他の実行環境より処理負荷に関する測定値が大きい実行環境を、処理対象とする第１実行環境として選択してもよい。これにより、判定部８０２は、各機能部の処理負荷の低減化を図ることができる。

【0111】

判定部８０２は、第１データグループを特定する。第１データグループは、例えば、実行環境の処理負荷の低減化のために、退避する候補となるクエリを特定可能にする情報である。

【0112】

判定部８０２は、例えば、記憶部８００に記憶された統計情報に基づいて、第１実行環境が有する第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第１基準値未満である第１データグループを特定する。第１基準値は、例えば、予め利用者によって設定される。

【0113】

判定部８０２は、具体的には、第１実行環境が有する第１データ群のうち、母標準偏差が第１基準値未満である第１データグループを特定する。これにより、判定部８０２は、処理負荷が比較的小さく、退避する候補となるクエリを特定可能にすることができる。

【0114】

判定部８０２は、例えば、記憶部８００に記憶された統計情報に基づいて、第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第１基準値未満であり、かつ、クエリを受け付けた回数に関する指標値が所定値以上である第１データグループを特定する。指標値は、例えば、回数自体である。指標値は、例えば、回数の分布であってもよい。所定値は、例えば、予め利用者によって設定される。

【0115】

判定部８０２は、具体的には、第１実行環境が有する第１データ群のうち、母標準偏差が第１基準値未満であり、かつ、クエリを受け付けた回数自体が所定値以上である第１データグループを特定する。これにより、判定部８０２は、処理負荷が比較的小さく、退避する候補となるクエリを特定可能にすることができる。また、判定部８０２は、処理負荷が比較的小さいものの、回数に関する指標値が比較的大きいため、退避することによる実行環境の処理負荷の低減効果が比較的高いと期待されるクエリを特定可能にすることができる。

【0116】

判定部８０２は、第２データグループを特定する。第２データグループは、例えば、実行環境の処理負荷の低減化のために、以後、生成する新たな実行環境に送信するクエリを特定可能にする情報である。第１実行環境の選択と、第２データグループの特定とは、同時に実施されていてもよい。

【0117】

判定部８０２は、例えば、記憶部８００に記憶された統計情報に基づいて、第１実行環境が有する第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第２基準値以上である第２データグループを特定する。第２基準値は、例えば、予め利用者によって設定される。第２基準値は、例えば、第１基準値と同一であってもよいし、第１基準値と異なっていてもよい。第２基準値は、例えば、所定の基準値と同一である。

【0118】

判定部８０２は、具体的には、第１実行環境が有する第１データ群のうち、母標準偏差が第２基準値以上である第２データグループを特定する。これにより、判定部８０２は、処理負荷が比較的大きく、以後、生成する新たな実行環境に送信する候補となるクエリを特定可能にすることができる。

【0119】

判定部８０２は、例えば、記憶部８００に記憶された統計情報に基づいて、第１実行環境が有する第１データ群のうち、特定した第２データグループについて、クエリによる処理負荷が第３基準値未満になったか否かを判定する。第３基準値は、例えば、予め利用者によって設定される。第３基準値は、例えば、第１基準値と同一であってもよいし、第１基準値と異なっていてもよい。第３基準値は、例えば、第２基準値と同一であってもよいし、第２基準値と異なっていてもよい。

【0120】

判定部８０２は、具体的には、第１実行環境が有する第１データ群のうち、特定した第２データグループについて、母標準偏差が第３基準値未満になったか否かを判定する。これにより、判定部８０２は、現在、第２データグループをアクセス単位とするクエリの送信先である、生成した新たな実行環境を削除してもよいか否かを判定することができる。判定部８０２は、例えば、第２データグループについて、母標準偏差が第３基準値未満になれば、第２データグループをアクセス単位とするクエリの送信先である、生成した新たな実行環境を削除してもよいと判定する。

【0121】

判定部８０２は、第２データグループを特定した後、第１データグループを特定してもよい。判定部８０２は、例えば、第２データグループを特定したことに応じて、統計情報に基づいて、第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第１基準値未満である第１データグループを特定する。これにより、判定部８０２は、処理負荷が比較的大きいクエリが存在し、実行環境の処理負荷の低減化を図ることが好ましい状況に限り、第１データグループを特定することができ、各機能部の処理負荷の低減化を図ることができる。

【0122】

判定部８０２は、例えば、統計情報に基づいて、第２データグループ以外で、第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第１基準値未満である第１データグループを特定する。これにより、判定部８０２は、第２データグループと、第１データグループとが重複することを防止することができ、実行環境の処理負荷の低減化を図る際にエラーが発生しないようにすることができる。

【0123】

特定部８０３は、複数の実行環境に含まれる、特定した第１データグループを含む第２データ群を有する第２実行環境を特定する。第２実行環境は、例えば、第１実行環境とは異なる実行環境である。これにより、特定部８０３は、クエリを退避する候補となる実行環境を特定することができる。

【0124】

特定部８０３は、例えば、複数の実行環境に含まれる、特定した第１データグループを含み、かつ、第１データ群のうち、特定した第１データグループ以外の少なくともいずれかのデータを含まない第２データ群を有する第２実行環境を特定する。これにより、特定部８０３は、クエリを退避する候補となる実行環境を特定することができる。特定部８０３は、クエリを退避した後も、処理負荷が比較的小さいことが期待される実行環境を特定することができる。このため、特定部８０３は、退避する実行環境の処理負荷が一定以上に増大することを抑制することができる。

【0125】

特定部８０３は、例えば、現時点におけるそれぞれの実行環境の処理負荷に関する測定値に基づいて、複数の実行環境に含まれる、第１データグループを含むデータ群を有し、かつ、他の実行環境より処理負荷に関する測定値が小さい第２実行環境を特定する。これにより、特定部８０３は、クエリを退避する候補となる実行環境を特定することができる。特定部８０３は、クエリを退避した後も、処理負荷が比較的小さいことが期待される実行環境を特定することができる。このため、特定部８０３は、退避する実行環境の処理負荷が一定以上に増大することを抑制することができる。

【0126】

算出部８０４は、特定した第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、検索した第２実行環境に送信する場合について、クエリによる処理負荷に対する低減効果の大きさを示す第１指標値を算出する。これにより、算出部８０４は、クエリを退避することが好ましいか否かを判定可能にすることができる。算出部８０４は、例えば、クエリを退避することと、クエリを送信する新たな実行環境を生成することとのいずれを実施することが好ましいかを判定可能にすることができる。

【0127】

算出部８０４は、特定した第２データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、追加した第３実行環境に送信する場合について、クエリによる処理負荷に対する低減効果の大きさを示す第２指標値を算出する。これにより、算出部８０４は、クエリを送信する新たな実行環境を生成することが好ましいか否かを判定可能にすることができる。算出部８０４は、例えば、クエリを退避することと、クエリを送信する新たな実行環境を生成することとのいずれを実施することが好ましいかを判定可能にすることができる。

【0128】

更新部８０５は、複数の実行環境を制御する。更新部８０５は、例えば、複数の実行環境とは異なる新たな実行環境を生成し、複数の実行環境に追加するよう、複数の実行環境を制御する。更新部８０５は、具体的には、複数の実行環境とは異なる新たな実行環境を生成し、複数の実行環境に追加するよう、情報蓄積装置３０２を制御する。

【0129】

更新部８０５は、具体的には、特定した第２データグループを含み、かつ、少なくとも第１データ群のいずれかのデータを含まない第３データ群を有する新たな第３実行環境を生成し、複数の実行環境に追加する。これにより、更新部８０５は、第２データグループをアクセス単位とするクエリの新たな送信先となる新たな実行環境を用意することができる。更新部８０５は、第２データグループをアクセス単位とするクエリを、現在の送信先とは異なる他の送信先に送信可能にすることができる。更新部８０５は、現在の送信先となる実行環境の処理負荷を低減化可能にすることができる。

【0130】

更新部８０５は、例えば、複数の実行環境から、いずれかの実行環境を削除するよう、複数の実行環境を制御する。削除する実行環境は、例えば、更新部８０５の制御に従い、過去に生成された実行環境である。更新部８０５は、具体的には、複数の実行環境から、いずれかの実行環境を削除するよう、情報蓄積装置３０２を制御する。

【0131】

更新部８０５は、具体的には、第２データグループについて、クエリによる処理負荷が第３基準値未満になったと判定部８０２で判定した場合、過去に追加した第３実行環境を、複数の実行環境から削除する。これにより、更新部８０５は、複数の実行環境の運用コストの低減化を図ることができる。更新部８０５は、例えば、実行環境の処理負荷が一定以上にならない範囲で、複数の実行環境の運用コストの低減化を図ることができる。

【0132】

設定部８０６は、クエリの送信先を制御する。設定部８０６は、例えば、特定した第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、特定した第２実行環境に送信するよう、複数の実行環境を制御する。設定部８０６は、具体的には、特定した第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、特定した第２実行環境に送信するよう、通信制御装置３０１を制御する。設定部８０６は、具体的には、特定した第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを自装置で受け付けた際、受け付けた新たなクエリを、特定した第２実行環境に自装置から送信してもよい。これにより、設定部８０６は、クエリを退避し、いずれかの実行環境の処理負荷の低減化を図ることができる。

【0133】

設定部８０６は、例えば、算出した第１指標値が、算出した第２指標値より一定値以上大きい場合に、特定した第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、特定した第２実行環境に送信するよう、複数の実行環境を制御してもよい。これにより、設定部８０６は、クエリを退避する方が、クエリを新たな実行環境に送信するよりも好ましい場合に、クエリを退避することができ、いずれかの実行環境の処理負荷を効率よく低減することができる。

【0134】

設定部８０６は、例えば、特定した第２データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、追加した第３実行環境に送信するよう、複数の実行環境を制御する。設定部８０６は、具体的には、特定した第２データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、追加した第３実行環境に送信するよう、通信制御装置３０１を制御する。設定部８０６は、具体的には、特定した第２データグループをアクセス単位とする新たなクエリを自装置で受け付けた際、受け付けた新たなクエリを、追加した第３実行環境に送信してもよい。これにより、設定部８０６は、クエリを新たな実行環境に送信し、いずれかの実行環境の処理負荷の低減化を図ることができる。

【0135】

設定部８０６は、例えば、算出した第１指標値が、算出した第２指標値より一定値以上大きくない場合には、特定した第２データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、追加した第３実行環境に送信するよう、複数の実行環境を制御する。これにより、設定部８０６は、クエリを新たな実行環境に送信する方が、クエリを退避するよりも好ましい場合に、クエリを新たな実行環境に送信することができ、いずれかの実行環境の処理負荷を効率よく低減することができる。

【0136】

設定部８０６は、例えば、特定した第２データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、複数の実行環境のうち、特定した第２データグループを含む第４データ群を有する第４実行環境に送信するよう、複数の実行環境を制御する。設定部８０６は、具体的には、第３実行環境を削除した後、第２データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、複数の実行環境のうち、第４実行環境に送信するよう、複数の実行環境を制御する。

【0137】

第４実行環境は、例えば、第３実行環境を生成する前に、第２データグループをアクセス単位とするクエリの送信先であった実行環境である。第４実行環境は、例えば、第３実行環境を生成する前に、第２データグループをアクセス単位とするクエリの送信先であった実行環境以外であってもよい。

【0138】

設定部８０６は、より具体的には、第３実行環境を削除した後、第２データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、複数の実行環境のうち、第４実行環境に送信するよう、通信制御装置３０１を制御する。設定部８０６は、例えば、特定した第２データグループをアクセス単位とする新たなクエリを自装置で受け付けた際、受け付けた新たなクエリを、第４実行環境に自装置から送信してもよい。これにより、設定部８０６は、第３実行環境を削除した後、第２データグループをアクセス単位とするクエリを、適切にいずれかの実行環境に送信可能にすることができる。

【0139】

出力部８０７は、少なくともいずれかの機能部の処理結果を出力する。出力形式は、例えば、ディスプレイへの表示、プリンタへの印刷出力、ネットワークＩ／Ｆ５０３による外部装置への送信、または、メモリ５０２や記録媒体５０５などの記憶領域への記憶である。これにより、出力部８０７は、少なくともいずれかの機能部の処理結果を利用者に通知可能にし、情報処理装置１００の利便性の向上を図ることができる。

【0140】

出力部８０７は、例えば、更新部８０５で新たな実行環境を生成したことを出力する。出力部８０７は、具体的には、更新部８０５で新たな実行環境を生成したことを、利用者が参照可能に出力する。これにより、出力部８０７は、複数の実行環境の状態を、利用者が把握可能にすることができる。

【0141】

出力部８０７は、例えば、更新部８０５でいずれかの実行環境を削除したことを出力する。出力部８０７は、具体的には、更新部８０５でいずれかの実行環境を削除したことを、利用者が参照可能に出力する。これにより、出力部８０７は、複数の実行環境の状態を、利用者が把握可能にすることができる。

【0142】

出力部８０７は、例えば、設定部８０６でクエリの送信先を変更したことを出力する。出力部８０７は、具体的には、設定部８０６でクエリの送信先を変更したことを、利用者が参照可能に出力する。これにより、出力部８０７は、クエリをどのように扱うのかを、利用者が把握可能にすることができる。

【0143】

（情報処理装置１００の動作例）
次に、図９～図１８を用いて、情報処理装置１００の動作例について説明する。図９～図１８の例では、コンテナ＃１と、コンテナ＃２と、コンテナ＃３とが存在するとする。コンテナ＃１は、例えば、テーブルＡと、テーブルＢと、テーブルＣとを有するとする。コンテナ＃２は、例えば、テーブルＡと、テーブルＢと、テーブルＣとを有するとする。コンテナ＃３は、例えば、テーブルＡと、テーブルＢとを有するとする。

【0144】

テーブルＡのサイズは、例えば、１ＧＢ（ＧｉｇａＢｙｔｅ）であるとする。テーブルＢのサイズは、例えば、１００ＧＢであるとする。テーブルＣのサイズは、例えば、１０ＧＢであるとする。以下の説明では、情報処理装置１００が、コンテナ＃１を、処理負荷の低減化を図る処理対象として選択した場合について説明する。

【0145】

まず、図９を用いて、情報処理装置１００が、増設する新たなコンテナに送信する候補となる、処理負荷が比較的大きいクエリを特定する一例について説明する。以下の説明では、処理負荷が比較的大きいクエリを「高負荷クエリ」と表記する場合がある。

【0146】

図９は、高負荷クエリを特定する一例を示す説明図である。図９において、情報処理装置１００は、コンテナ＃１に関する統計情報管理テーブル６００を有する。情報処理装置１００は、テーブルＡのサイズ「１ＧＢ」と、テーブルＢのサイズ「１００ＧＢ」と、テーブルＣのサイズ「１０ＧＢ」とを記憶する。

【0147】

情報処理装置１００は、統計情報管理テーブル６００を参照して、母標準偏差が第１閾値以上であるレコードを特定し、特定したレコードに含まれるｉｄとクエリ内容との組み合わせを特定する。第１閾値は、例えば、予め利用者によって設定される。第１閾値は、例えば、５である。情報処理装置１００は、特定したｉｄのクエリを、高負荷クエリとして特定する。情報処理装置１００は、特定したクエリ内容が示すテーブルグループを、高負荷クエリのアクセス単位となるテーブルグループとして特定する。

【0148】

図９の例では、情報処理装置１００は、母標準偏差が５以上であるレコード６００－３を特定し、特定したレコード６００－３に含まれるｉｄ「３」とクエリ内容「ｓｅｌｅｃｔ＊ｆｒｏｍ Ｃ；」との組み合わせを特定する。情報処理装置１００は、特定したｉｄ「３」のクエリを、高負荷クエリとして特定する。情報処理装置１００は、特定したクエリ内容「ｓｅｌｅｃｔ＊ｆｒｏｍ Ｃ；」が示すテーブルグループ「テーブルＣ」を、高負荷クエリのアクセス単位となるテーブルグループとして特定する。

【0149】

これにより、情報処理装置１００は、いずれのｉｄに対応するクエリを、高負荷クエリとして、増設する新たなコンテナに送信する候補とすればよいのかを特定することができる。また、情報処理装置１００は、増設する新たなコンテナが、いずれのテーブルグループを有すれば、高負荷クエリを送信可能になるのかを特定することができる。

【0150】

次に、図１０を用いて、情報処理装置１００が、スケールアウトの評価値を算出する一例について説明する。スケールアウトは、例えば、新たなコンテナを増設する処理である。増設する新たなコンテナは、複数存在していてもよい。スケールアウトの評価値は、スケールアウトを実施し、高負荷クエリを、増設した新たなコンテナに送信する場合における、高負荷クエリの現時点の送信先である既存のコンテナの処理負荷の低減効果の大きさを示す指標値である。既存のコンテナは、例えば、コンテナ＃１である。

【0151】

図１０は、スケールアウトの評価値を算出する一例を示す説明図である。図１０において、情報処理装置１００は、スケールアウトの評価値を算出する。情報処理装置１００は、例えば、下記式（１）の評価関数を用いて、スケールアウトの評価値を算出する。

【0152】

評価値（時間）＝ＳＵＭ（高負荷クエリのアクセス単位となるテーブルグループの実行環境間の転送に要する時間）＋高負荷クエリの応答時間の推定値 ・・・（１）

【0153】

ＳＵＭ（高負荷クエリのアクセス単位となるテーブルグループの実行環境間の転送に要する時間）は、例えば、テーブルグループのサイズ／ネットワーク速度によって定義される。ネットワーク速度は、例えば、ｐｉｎｇによって取得される。テーブルグループ「テーブルＣ」のサイズは、テーブルＣのサイズ「１０ＧＢ」である。

【0154】

高負荷クエリの応答時間の推定値は、例えば、平均時間／高負荷クエリのアクセス単位となるテーブルグループを有するコンテナの数によって定義される。平均時間は、例えば、特定したレコード６００－３の平均時間「１００００秒」である。コンテナの数は、以後増設するコンテナを含む、高負荷クエリのアクセス単位となるテーブルグループを有する１以上のコンテナに含まれるコンテナの数である。

【0155】

これにより、情報処理装置１００は、高負荷クエリを、増設した新たなコンテナに送信する場合における、高負荷クエリの現時点の送信先である既存のコンテナの処理負荷の低減効果の大きさを評価することができる。既存のコンテナは、例えば、コンテナ＃１である。情報処理装置１００は、スケールアウトを実施し、高負荷クエリを、増設した新たなコンテナに送信するよう、情報処理システム３００を制御するか否かを判断可能にすることができる。

【0156】

次に、図１１を用いて、情報処理装置１００が、退避する候補となる、処理負荷が比較的小さいクエリを特定し、退避の評価値を算出する一例について説明する。以下の説明では、処理負荷が比較的小さいクエリを「低負荷クエリ」と表記する場合がある。退避の評価値は、低負荷クエリを退避する場合における、低負荷クエリの現時点の送信先である既存のコンテナの処理負荷の低減効果の大きさを示す指標値である。既存のコンテナは、例えば、コンテナ＃１である。

【0157】

図１１は、退避の評価値を算出する一例を示す説明図である。図１１において、情報処理装置１００は、統計情報管理テーブル６００を参照して、少なくとも母標準偏差が第２閾値未満であるレコードを特定する。第２閾値は、例えば、予め利用者によって設定される。第２閾値は、例えば、第１閾値と同一であってもよいし、第１閾値と異なっていてもよい。第２閾値は、例えば、５である。

【0158】

情報処理装置１００は、例えば、母標準偏差が第２閾値未満であり、高負荷クエリのアクセス単位となるテーブルグループと重複しないテーブルグループをアクセス単位とし、かつ、実行分布が第３閾値以上であるレコードを特定する。第３閾値は、例えば、予め利用者によって設定される。第３閾値は、例えば、０．１である。実行分布は、例えば、実行回数に関する指標値である。実行分布は、例えば、クエリの実行回数／全クエリの実行回数の総和である。

【0159】

図１１の例では、情報処理装置１００は、母標準偏差が５未満であり、テーブルグループ「テーブルＣ」と重複しないテーブルグループ「テーブルＡおよびテーブルＢ」をアクセス単位とし、実行回数が０．１以上であるレコード６００－２を特定する。これにより、情報処理装置１００は、低負荷クエリに関するレコードを特定することができる。

【0160】

情報処理装置１００は、特定したレコードに含まれるｉｄとクエリ内容との組み合わせを特定する。情報処理装置１００は、特定したｉｄのクエリを、低負荷クエリとして特定する。情報処理装置１００は、特定したクエリ内容が示すテーブルグループを、低負荷クエリのアクセス単位となるテーブルグループとして特定する。

【0161】

図１１の例では、情報処理装置１００は、特定したレコード６００－２に含まれるｉｄ「２」とクエリ内容「ｓｅｌｅｃｔ＊ｆｒｏｍ Ａ ｊｏｉｎ Ｂ ｕｓｉｎｇ（ｉｄ） ｗｈｅｒｅ ｉｄ＝１；」との組み合わせを特定する。情報処理装置１００は、特定したｉｄ「２」のクエリを、低負荷クエリとして特定する。情報処理装置１００は、特定したクエリ内容「ｓｅｌｅｃｔ＊ｆｒｏｍ Ａ ｊｏｉｎ Ｂ・・・；」が示すテーブルグループ「テーブルＡおよびテーブルＢ」を、低負荷クエリのアクセス単位となるテーブルグループとして特定する。

【0162】

これにより、情報処理装置１００は、いずれのｉｄに対応するクエリを、低負荷クエリとして、退避する候補とすればよいのかを特定することができる。情報処理装置１００は、実行分布を利用して、退避による既存のコンテナの処理負荷の低減効果が大きいと期待されるクエリを、低負荷クエリとして特定することができる。既存のコンテナは、例えば、コンテナ＃１である。また、情報処理装置１００は、いずれのテーブルグループを有するコンテナであれば、低負荷クエリを退避可能であるのかを特定することができる。

【0163】

情報処理装置１００は、退避の評価値を算出する。情報処理装置１００は、例えば、下記式（２）の評価関数を用いて、退避の評価値を算出する。

【0164】

評価値（時間）＝ＳＵＭ（低負荷クエリのアクセス単位となるテーブルグループの実行環境間の転送に要する時間）＋高負荷クエリの応答時間の推定値 ・・・（２）

【0165】

ＳＵＭ（低負荷クエリのアクセス単位となるテーブルグループの実行環境間の転送に要する時間）は、例えば、テーブルグループのサイズ／ネットワーク速度によって定義される。ネットワーク速度は、例えば、ｐｉｎｇによって取得される。テーブルグループ「テーブルＡおよびテーブルＢ」のサイズは、テーブルＡのサイズ「１ＧＢ」とテーブルＢのサイズ「１００ＧＢ」との和「１０１ＧＢ」である。

【0166】

低負荷クエリの応答時間の推定値は、例えば、平均時間×（低負荷クエリ以外の出現率の和）によって定義される。平均時間は、例えば、高負荷クエリに対応するレコード６００－３の平均時間「１００００秒」である。低負荷クエリ以外の出現率の和は、例えば、ｉｄ「１」のクエリの出現率と、ｉｄ「３」の高負荷クエリの出現率との和である。

【0167】

これにより、情報処理装置１００は、低負荷クエリを退避する場合における、低負荷クエリの現時点の送信先である既存のコンテナの処理負荷の低減効果の大きさを評価することができる。情報処理装置１００は、低負荷クエリを退避するよう、情報処理システム３００を制御するか否かを判断可能にすることができる。

【0168】

次に、図１２および図１３を用いて、情報処理装置１００が、スケールアウトの評価値と、退避の評価値とを比較した結果に基づいて、低負荷クエリの退避を実施すると決定したため、低負荷クエリの退避を実施する一例について説明する。

【0169】

図１２および図１３は、退避を実施する一例を示す説明図である。図１２において、情報処理装置１００は、スケールアウトの評価値が、退避の評価値未満であれば、低負荷クエリの退避を実施すると決定する。図１２の例では、情報処理装置１００が、スケールアウトの評価値が、退避の評価値未満であるため、低負荷クエリの退避を実施すると決定したとする。

【0170】

情報処理装置１００は、低負荷クエリを退避するコンテナを特定する。情報処理装置１００は、例えば、少なくとも低負荷クエリのテーブルグループを含むテーブル群を有するコンテナを、低負荷クエリを退避するコンテナとして特定する。これにより、情報処理装置１００は、低負荷クエリの退避先を特定することができ、低負荷クエリを退避可能にすることができる。

【0171】

情報処理装置１００は、具体的には、低負荷クエリのテーブルグループを含み、低負荷クエリの現在の送信先である既存のコンテナが有するいずれかのテーブルを含まないテーブル群を有するコンテナを、低負荷クエリを退避するコンテナとして特定してもよい。既存のコンテナは、例えば、コンテナ＃１である。

【0172】

これにより、情報処理装置１００は、低負荷クエリの退避先を特定することができ、低負荷クエリを退避可能にすることができる。情報処理装置１００は、既存のコンテナが有するいずれかのテーブルを有さないコンテナを、低負荷コンテナの退避先として特定することができ、低負荷クエリの退避先となるコンテナにおいて処理負荷が一定以上になってしまうことを防止することができる。

【0173】

情報処理装置１００は、具体的には、低負荷クエリのテーブルグループを含むテーブル群を有し、かつ、リソース使用量が第４閾値以下であるコンテナを、低負荷クエリを退避するコンテナとして特定してもよい。リソース使用量は、例えば、ＣＰＵ使用率、および、メモリ使用率などである。

【0174】

これにより、情報処理装置１００は、低負荷クエリの退避先を特定することができ、低負荷クエリを退避可能にすることができる。情報処理装置１００は、リソース使用量が比較的小さいコンテナを、低負荷コンテナの退避先として特定することができ、低負荷クエリの退避先となるコンテナにおいて処理負荷が一定以上になってしまうことを防止することができる。

【0175】

図１２の例では、情報処理装置１００は、テーブルグループ「テーブルＡおよびテーブルＢ」を有し、テーブルＣを有さないコンテナ＃３を、低負荷クエリの退避先として特定したとする。次に、図１３の説明に移行する。

【0176】

図１３において、情報処理装置１００は、コンテナ＃３と、コンテナ＃３が有するテーブルグループ「テーブルＡおよびテーブルＢ」とを対応付けたレコード７００－１を、クエリ情報管理テーブル７００に記憶して管理する。情報処理装置１００は、コンテナ＃３を、ｉｄ「２」の低負荷クエリの退避先として特定したことを表すレコード７００－２を、クエリ情報管理テーブル７００に記憶して管理する。

【0177】

図１２の説明に戻り、情報処理装置１００は、クエリ情報管理テーブル７００を参照して、以降、ｉｄ「２」の低負荷クエリを、コンテナ＃３に送信するよう、通信制御装置３０１を制御する。通信制御装置３０１は、情報処理装置１００の制御に従い、ｉｄ「２」の低負荷クエリの送信先として、コンテナ＃３を認識する。

【0178】

通信制御装置３０１は、情報処理装置１００の制御に従い、ｉｄ「２」の低負荷クエリを、クライアント装置３０３から受信した場合、受信したｉｄ「２」の低負荷クエリを、コンテナ＃３に送信する。通信制御装置３０１は、具体的には、受信したｉｄ「２」の低負荷クエリを、コンテナ＃３を含む、テーブルグループ「テーブルＡおよびテーブルＢ」を有する１以上のコンテナのいずれかのコンテナに、処理負荷が分散するように送信する。

【0179】

これにより、情報処理装置１００は、低負荷クエリを、コンテナ＃３に退避することができ、コンテナ＃１の処理負荷の低減化を図ることができる。情報処理装置１００は、コンテナ＃１の処理負荷の低減化を図るため、コンテナ＃１において、低負荷クエリ以外に利用可能なリソース量の増大化を図ることができる。情報処理装置１００は、例えば、コンテナ＃１において、高負荷クエリに利用可能なリソース量の増大化を図ることができ、高負荷クエリに関する処理性能の向上を図ることができる。

【0180】

情報処理装置１００は、スケールアウトを実施せず、新たなコンテナを生成しないため、比較的素早く、情報処理システム３００の処理負荷の低減化を図ることができ、情報処理システム３００の運用コストの増大化を抑制することができる。情報処理装置１００は、新たなコンテナを生成しないため、テーブルを転送せずに済ませることができ、情報処理システム３００のネットワーク負荷などの処理負荷の低減化を図ることができる。

【0181】

また、情報処理装置１００は、低負荷クエリを、コンテナ＃３に退避することにより、同一のテーブルグループをアクセス単位とするクエリを、コンテナ＃３に集約していくことができる。このため、情報処理装置１００は、コンテナ＃３におけるキャッシュ利用効率の向上を図ることができ、クエリの性能向上を図ることができる。

【0182】

次に、図１４および図１５を用いて、情報処理装置１００が、スケールアウトの評価値と、退避の評価値とを比較した結果に基づいて、高負荷クエリを、増設する新たなコンテナに送信すると決定し、スケールアウトを実施する一例について説明する。

【0183】

図１４および図１５は、スケールアウトを実施する一例を示す説明図である。図１４において、情報処理装置１００は、スケールアウトの評価値が、退避の評価値以上であれば、高負荷クエリを、増設する新たなコンテナに送信すると決定する。図１４の例では、情報処理装置１００が、スケールアウトの評価値が、退避の評価値未満であるため、高負荷クエリを、増設する新たなコンテナに送信すると決定したとする。

【0184】

情報処理装置１００は、増設するコンテナにコピーするテーブルグループを特定する。情報処理装置１００は、例えば、高負荷クエリのアクセス単位となるテーブルグループを、増設するコンテナにコピーするテーブルグループとして特定する。図１４の例では、情報処理装置１００は、ｉｄ「３」の高負荷クエリのアクセス単位となるテーブルグループ「テーブルＣ」を、増設するコンテナにコピーするテーブルグループとして特定する。

【0185】

これにより、情報処理装置１００は、コンテナを適切に増設可能にすることができ、スケールアウトを実施可能にすることができる。情報処理装置１００は、増設するコンテナにコピーすることが好ましいテーブルを選出することができ、増設するコンテナにコピーするテーブルのデータ量の増大化を抑制することができる。このため、情報処理装置１００は、コンテナを増設する際にかかる所要時間の低減化を図ることができ、コンテナを増設する際にかかる情報処理システム３００の処理負荷の低減化を図ることができる。処理負荷は、例えば、通信負荷などを含んでいてもよい。

【0186】

情報処理装置１００は、スケールアウトを実施し、特定したテーブルグループを有する新たなコンテナを増設する。図１４の例では、情報処理装置１００は、テーブルグループ「テーブルＣ」を有する新たなコンテナ＃４を増設する。これにより、情報処理装置１００は、高負荷クエリを送信する新たな送信先を生成することができる。次に、図１５の説明に移行する。

【0187】

図１５において、情報処理装置１００は、コンテナ＃４と、コンテナ＃４が有するテーブルグループ「テーブルＣ」とを対応付けた、コンテナ＃４を、ｉｄ「３」の高負荷クエリの新たな送信先として増設したことを表すレコード７００－３を生成する。情報処理装置１００は、生成したレコード７００－３を、クエリ情報管理テーブル７００に記憶して管理する。

【0188】

図１４の説明に戻り、情報処理装置１００は、クエリ情報管理テーブル７００を参照して、以降、ｉｄ「３」の高負荷クエリを、コンテナ＃４に送信するよう、通信制御装置３０１を制御する。通信制御装置３０１は、情報処理装置１００の制御に従い、ｉｄ「３」の高負荷クエリの送信先として、コンテナ＃４を認識する。

【0189】

通信制御装置３０１は、情報処理装置１００の制御に従い、ｉｄ「３」の高負荷クエリを、クライアント装置３０３から受信した場合、受信したｉｄ「３」の高負荷クエリを、コンテナ＃４に送信する。通信制御装置３０１は、具体的には、受信したｉｄ「３」の高負荷クエリを、コンテナ＃４を含む、テーブルグループ「テーブルＣ」を有する１以上のコンテナのいずれかのコンテナに、処理負荷が分散するように送信する。

【0190】

これにより、情報処理装置１００は、高負荷クエリを、コンテナ＃４に送信することができ、コンテナ＃１の処理負荷の低減化を図ることができる。このため、情報処理装置１００は、コンテナ＃１に比べて、コンテナ＃４において、高負荷クエリに比較的大きなリソース量を利用可能であるため、高負荷クエリに関する処理性能の向上を図ることができる。情報処理装置１００は、スケールアウトを実施する際、増設するコンテナ＃４にコピーするテーブルのデータ量の増大化を抑制することができる。このため、情報処理装置１００は、コンテナ＃４を増設する際にかかる所要時間の低減化を図ることができ、コンテナ＃４を増設する際にかかる情報処理システム３００の処理負荷の低減化を図ることができる。

【0191】

次に、図１６～図１８を用いて、情報処理装置１００が、スケールインを実施し、増設したコンテナを削除する一例について説明する。

【0192】

図１６～図１８は、スケールインを実施する一例を示す説明図である。図１６において、情報処理装置１００は、コンテナ＃４を増設済みであるとする。情報処理装置１００は、コンテナ＃４に関する統計情報管理テーブル６００を有する。

【0193】

情報処理装置１００は、統計情報管理テーブル６００を参照して、高負荷クエリのレコードの母標準偏差が、第５閾値以下になったか否かを判定する。第５閾値は、例えば、予め利用者によって設定される。第５閾値は、例えば、第１閾値と同一であってもよいし、第１閾値と異なっていてもよい。第５閾値は、例えば、１である。図１６の例では、情報処理装置１００は、ｉｄ「３」の高負荷クエリのレコード６００－１の母標準偏差が、１以下になったと判定する。

【0194】

情報処理装置１００は、判定した結果に基づいて、高負荷クエリのレコードの母標準偏差が、第５閾値以下になったことを検出する。図１６の例では、情報処理装置１００は、ｉｄ「３」の高負荷クエリのレコード６００－１の母標準偏差が、１以下になったことを検出する。これにより、情報処理装置１００は、増設したコンテナ＃４を削除してもよい状況になったことを検出することができる。情報処理装置１００は、例えば、増設したコンテナ＃４を削除しても、情報処理システム３００の処理負荷の増大化を抑制可能な状況になったことを検出することができる。次に、図１７の説明に移行する。

【0195】

図１７において、情報処理装置１００は、高負荷クエリのレコードの母標準偏差が、第５閾値以下になったことを検出したため、スケールインを実施し、高負荷クエリの送信先として増設したコンテナ＃４を削除すると決定する。情報処理装置１００は、増設したコンテナ＃４に関するレコード７００－３を、クエリ情報管理テーブル７００から削除する。次に、図１８の説明に移行する。

【0196】

図１８において、情報処理装置１００は、クエリ情報管理テーブル７００を参照して、以降、ｉｄ「３」の高負荷クエリを、テーブルグループ「テーブルＣ」を有する残余のいずれかのコンテナに送信するよう、通信制御装置３０１を制御する。情報処理装置１００は、例えば、以降、ｉｄ「３」の高負荷クエリを、テーブルグループ「テーブルＣ」を有するコンテナ＃１に送信するよう、通信制御装置３０１を制御する。通信制御装置３０１は、ｉｄ「３」の高負荷クエリを、クライアント装置３０３から受信した場合、受信したｉｄ「３」の高負荷クエリを、コンテナ＃１に送信する。

【0197】

これにより、情報処理装置１００は、高負荷クエリを、コンテナ＃１に送信することができ、高負荷クエリを、適切に処理可能にすることができる。情報処理装置１００は、スケールインを実施し、情報処理システム３００の運用コストの低減化を図ることができる。情報処理装置１００は、増設したコンテナ＃４を削除しても、情報処理システム３００の処理負荷の増大化を抑制することができる。

【0198】

（全体処理手順）
次に、図１９を用いて、情報処理装置１００が実行する、全体処理手順の一例について説明する。全体処理は、例えば、図５に示したＣＰＵ５０１と、メモリ５０２や記録媒体５０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ５０３とによって実現される。

【0199】

図１９は、全体処理手順の一例を示すフローチャートである。図１９において、情報処理装置１００は、対象のコンテナについて、テーブルグループをアクセス単位とするクエリによる処理負荷に関する負荷値を含む統計情報を取得する（ステップＳ１９０１）。

【0200】

次に、情報処理装置１００は、取得した統計情報に基づいて、いずれかのテーブルグループをアクセス単位とするクエリによる処理負荷に関する負荷値＞スケールアウト閾値であるか否かを判定する（ステップＳ１９０２）。ここで、負荷値≦スケールアウト閾値である場合（ステップＳ１９０２：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ１９０３の処理に移行する。一方で、負荷値＞スケールアウト閾値である場合（ステップＳ１９０２：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ１９０５の処理に移行する。

【0201】

ステップＳ１９０３では、情報処理装置１００は、取得した統計情報に基づいて、いずれかのテーブルグループをアクセス単位とするクエリによる処理負荷に関する負荷値＜スケールイン閾値であるか否かを判定する（ステップＳ１９０３）。ここで、負荷値≧スケールイン閾値である場合（ステップＳ１９０３：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ１９０１の処理に戻る。一方で、負荷値＜スケールイン閾値である場合（ステップＳ１９０３：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ１９０４の処理に移行する。

【0202】

ステップＳ１９０４では、情報処理装置１００は、スケールイン処理を実施する（ステップＳ１９０４）。スケールイン処理は、対象のコンテナを削除し、負荷値＜スケールイン閾値であるテーブルグループをアクセス単位とするクエリの送信先を、当該テーブルグループを有する既存コンテナに設定する処理である。そして、情報処理装置１００は、ステップＳ１９０１の処理に戻る。

【0203】

ステップＳ１９０５では、情報処理装置１００は、統計情報に基づいて、母標準偏差が高負荷基準値以上である高負荷クエリを特定する（ステップＳ１９０５）。次に、情報処理装置１００は、統計情報に基づいて、母標準偏差が高負荷基準値未満である低負荷クエリを特定する（ステップＳ１９０６）。

【0204】

次に、情報処理装置１００は、スケールアウトに関する評価値Ａを算出する（ステップＳ１９０７）。また、情報処理装置１００は、低負荷クエリの退避に関する評価値Ｂを算出する（ステップＳ１９０８）。そして、情報処理装置１００は、評価値Ａ＞評価値Ｂであるか否かを判定する（ステップＳ１９０９）。

【0205】

ここで、評価値Ａ＞評価値Ｂである場合（ステップＳ１９０９：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ１９１０の処理に移行する。一方で、評価値Ａ≦評価値Ｂではない場合（ステップＳ１９０９：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ１９１１の処理に移行する。

【0206】

ステップＳ１９１０では、情報処理装置１００は、スケールアウト処理を実施する（ステップＳ１９１０）。スケールアウト処理は、例えば、高負荷クエリのアクセス単位となるテーブルグループを有する新規コンテナを生成し、高負荷クエリの送信先を、生成した新規コンテナに設定する処理である。そして、情報処理装置１００は、ステップＳ１９０１の処理に戻る。

【0207】

ステップＳ１９１１では、情報処理装置１００は、低負荷クエリの送信先を、低負荷クエリのアクセス単位となるテーブルグループを有する既存コンテナに設定する（ステップＳ１９１１）。そして、情報処理装置１００は、ステップＳ１９０１の処理に戻る。

【0208】

ここで、情報処理装置１００は、図１９の一部ステップの処理の順序を入れ替えて実行してもよい。例えば、ステップＳ１９０７，Ｓ１９０８の処理の順序は入れ替え可能である。また、情報処理装置１００は、図１９の一部ステップの処理を省略してもよい。

【0209】

以上説明したように、情報処理装置１００によれば、第１実行環境が有する第１データ群のうち、クエリのアクセス単位となるデータグループごとに、当該クエリによる処理負荷に関する統計値を示す統計情報を記憶することができる。情報処理装置１００によれば、統計情報に基づいて、第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第１基準値未満である第１データグループを特定することができる。情報処理装置１００によれば、第１実行環境以外で、複数の実行環境に含まれる、特定した第１データグループを含む第２データ群を有する第２実行環境を特定することができる。情報処理装置１００によれば、特定した第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、特定した第２実行環境に送信するよう、複数の実行環境を制御することができる。これにより、情報処理装置１００は、クエリを退避し、第１実行環境の処理負荷の低減化を図ることができる。

【0210】

情報処理装置１００によれば、複数の実行環境に含まれる、特定した第１データグループを含み、かつ、第１データ群のうち、第１データグループ以外の少なくともいずれかのデータを含まない第２データ群を有する第２実行環境を特定することができる。これにより、情報処理装置１００は、第１データグループを有するものの第１実行環境が有するいずれかのテーブルを有さない第２実行環境を特定することができる。このため、情報処理装置１００は、クエリを退避した後、クエリを退避した第２実行環境において処理負荷が一定以上になってしまうことを防止することができる。

【0211】

情報処理装置１００によれば、複数の実行環境に含まれる、特定した第１データグループを含むデータ群を有し、かつ、他の実行環境より処理負荷に関する測定値が小さい第２実行環境を特定することができる。これにより、情報処理装置１００は、第１データグループを有し、処理負荷が比較的小さい第２実行環境を特定することができる。このため、情報処理装置１００は、クエリを退避した後、クエリを退避した第２実行環境において処理負荷が一定以上になってしまうことを防止することができる。

【0212】

情報処理装置１００によれば、統計情報に基づいて、第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第１基準値未満であり、かつ、クエリを受け付けた回数に関する指標値が所定値以上である第１データグループを特定することができる。これにより、情報処理装置１００は、退避することによる第１実行環境の処理負荷の低減効果が比較的高いと期待されるクエリを特定可能にすることができる。

【0213】

情報処理装置１００によれば、統計情報に基づいて、第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第２基準値以上である第２データグループを特定することができる。情報処理装置１００によれば、特定した第２データグループを含み、かつ、少なくとも第１データ群のいずれかのデータを含まない第３データ群を有する、複数の実行環境とは異なる新たな第３実行環境を生成し、複数の実行環境に追加することができる。情報処理装置１００によれば、特定した第２データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、追加した第３実行環境に送信するよう、複数の実行環境を制御することができる。これにより、情報処理装置１００は、コンテナを適切に増設することができる。情報処理装置１００は、増設するコンテナにコピーすることが好ましいテーブルを選出することができ、増設するコンテナにコピーするテーブルのデータ量の増大化を抑制することができる。このため、情報処理装置１００は、コンテナを増設する際にかかる所要時間の低減化を図ることができ、コンテナを増設する際にかかる情報処理システム３００の処理負荷の低減化を図ることができる。

【0214】

情報処理装置１００によれば、統計情報に基づいて、第１データ群のうち、特定した第２データグループについて、クエリによる処理負荷が第３基準値未満になったことを検出した場合、追加した第３実行環境を、複数の実行環境から削除することができる。情報処理装置１００によれば、特定した第２データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、複数の実行環境のうち、特定した第２データグループを含む第４データ群を有する第４実行環境に送信するよう、複数の実行環境を制御することができる。これにより、情報処理装置１００は、複数の実行環境の全体の運用コストの低減化を図ることができる。

【0215】

情報処理装置１００によれば、特定した第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、検索した第２実行環境に送信する場合について、クエリによる処理負荷に対する低減効果の大きさを示す第１指標値を算出することができる。情報処理装置１００によれば、特定した第２データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、追加した第３実行環境に送信する場合について、クエリによる処理負荷に対する低減効果の大きさを示す第２指標値を算出することができる。情報処理装置１００によれば、算出した第１指標値が、算出した第２指標値より一定値以上大きい場合には、特定した第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、特定した第２実行環境に送信するよう、複数の実行環境を制御することができる。情報処理装置１００によれば、算出した第１指標値が、算出した第２指標値より一定値以上大きくない場合には、特定した第２データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、追加した第３実行環境に送信するよう、複数の実行環境を制御することができる。これにより、情報処理装置１００は、クエリを退避する方が、クエリを新たな実行環境に送信するよりも好ましい場合に、クエリを退避することができ、第１実行環境の処理負荷を効率よく低減することができる。情報処理装置１００は、クエリを新たな実行環境に送信する方が、クエリを退避するよりも好ましい場合に、クエリを新たな実行環境に送信することができ、第１実行環境の処理負荷を効率よく低減することができる。

【0216】

情報処理装置１００によれば、第２データグループを特定したことに応じて、統計情報に基づいて、第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第１基準値未満である第１データグループを特定することができる。これにより、情報処理装置１００は、第２データグループを特定し、処理負荷が比較的大きいクエリが存在し、第１実行環境の処理負荷の低減化を図ることが好ましい状況に限り、第１データグループを特定することができる。このため、情報処理装置１００は、自装置の処理負荷の低減化を図ることができる。

【0217】

情報処理装置１００によれば、統計情報に基づいて、第２データグループ以外で、第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第１基準値未満である第１データグループを特定することができる。これにより、情報処理装置１００は、第２データグループと、第１データグループとが重複することを防止することができ、実行環境の処理負荷の低減化を図る際にエラーが発生しないようにすることができる。

【0218】

情報処理装置１００によれば、現時点における複数の実行環境のそれぞれの実行環境の処理負荷に関する測定値に基づいて、他の実行環境より処理負荷に関する測定値が大きい第１実行環境を選択することができる。情報処理装置１００によれば、統計情報に基づいて、選択した第１実行環境が有する第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第１基準値未満である第１データグループを特定することができる。これにより、情報処理装置１００は、処理対象とする第１実行環境を選出することができ、自装置の処理負荷の低減化を図ることができる。

【0219】

情報処理装置１００によれば、複数の実行環境のそれぞれの実行環境が、コンテナである場合に対して適用することができる。これにより、情報処理装置１００は、コンテナの処理負荷の低減化を図ることができる。

【0220】

情報処理装置１００によれば、データが、テーブルである場合に対して適用することができる。これにより、情報処理装置１００は、テーブルを有する実行環境の処理負荷の低減化を図ることができる。

【0221】

情報処理装置１００によれば、第１実行環境が有する第１データ群のうち、クエリのアクセス単位となるデータグループごとに、当該クエリによる処理負荷に関する統計値を示す統計情報を記憶することができる。情報処理装置１００によれば、統計情報に基づいて、第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第１基準値以上である第１データグループを特定することができる。情報処理装置１００によれば、特定した第１データグループを含み、かつ、少なくとも第１データ群のいずれかのデータを含まない第２データ群を有する、複数の実行環境とは異なる新たな第２実行環境を生成し、複数の実行環境に追加することができる。情報処理装置１００によれば、特定した第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、追加した第２実行環境に送信するよう、複数の実行環境を制御することができる。これにより、情報処理装置１００は、コンテナを適切に増設することができる。情報処理装置１００は、増設するコンテナにコピーすることが好ましいテーブルを選出することができ、増設するコンテナにコピーするテーブルのデータ量の増大化を抑制することができる。このため、情報処理装置１００は、コンテナを増設する際にかかる所要時間の低減化を図ることができ、コンテナを増設する際にかかる情報処理システム３００の処理負荷の低減化を図ることができる。

【0222】

なお、本実施の形態で説明した制御方法は、予め用意されたプログラムをＰＣやワークステーションなどのコンピュータで実行することにより実現することができる。本実施の形態で説明した制御プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。記録媒体は、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）などである。また、本実施の形態で説明した制御プログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布してもよい。

【0223】

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

【0224】

（付記１）異なるデータ群を有する複数の実行環境に含まれる第１実行環境が有する第１データ群のうち、クエリのアクセス単位となるデータグループごとに、当該クエリによる処理負荷に関する統計値を示す統計情報に基づいて、前記第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第１基準値未満である第１データグループを特定し、
前記第１実行環境以外で、前記複数の実行環境に含まれる、特定した前記第１データグループを含む第２データ群を有する第２実行環境を特定し、
特定した前記第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、特定した前記第２実行環境に送信するよう、前記複数の実行環境を制御する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする制御方法。

【0225】

（付記２）前記第２実行環境を特定する処理は、
前記第１実行環境以外で、前記複数の実行環境に含まれる、特定した前記第１データグループを含み、かつ、前記第１データ群のうち、特定した前記第１データグループ以外の少なくともいずれかのデータを含まない第２データ群を有する第２実行環境を特定する、ことを特徴とする付記１に記載の制御方法。

【0226】

（付記３）前記第２実行環境を特定する処理は、
現時点における前記複数の実行環境のそれぞれの実行環境の処理負荷に関する測定値に基づいて、前記第１実行環境以外で、前記複数の実行環境に含まれる、特定した前記第１データグループを含むデータ群を有し、かつ、他の実行環境より処理負荷に関する測定値が小さい第２実行環境を特定する、ことを特徴とする付記１に記載の制御方法。

【0227】

（付記４）前記統計値は、クエリを受け付けた回数を含み、
前記第１データグループを特定する処理は、
前記統計情報に基づいて、前記第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が前記第１基準値未満であり、かつ、クエリを受け付けた回数に関する指標値が所定値以上である第１データグループを特定する、ことを特徴とする付記１～３のいずれか一つに記載の制御方法。

【0228】

（付記５）前記統計情報に基づいて、前記第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第２基準値以上である第２データグループを特定し、
特定した前記第２データグループを含み、かつ、少なくとも前記第１データ群のいずれかのデータを含まない第３データ群を有する、前記複数の実行環境とは異なる新たな第３実行環境を生成し、前記複数の実行環境に追加し、
特定した前記第２データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、追加した前記第３実行環境に送信するよう、前記複数の実行環境を制御する、
処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする付記１～３のいずれか一つに記載の制御方法。

【0229】

（付記６）前記統計情報に基づいて、前記第１データ群のうち、特定した前記第２データグループについて、クエリによる処理負荷が第３基準値未満になったことを検出した場合、追加した前記第３実行環境を、前記複数の実行環境から削除し、
特定した前記第２データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、前記複数の実行環境のうち、特定した前記第２データグループを含む第４データ群を有する第４実行環境に送信するよう、前記複数の実行環境を制御する、
処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする付記５に記載の制御方法。

【0230】

（付記７）特定した前記第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、検索した前記第２実行環境に送信する場合について、クエリによる処理負荷に対する低減効果の大きさを示す第１指標値を算出し、
特定した前記第２データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、追加した前記第３実行環境に送信する場合について、クエリによる処理負荷に対する低減効果の大きさを示す第２指標値を算出する、
処理を前記コンピュータが実行し、
前記第２実行環境に送信する処理は、
算出した前記第１指標値が、算出した前記第２指標値より一定値以上大きい場合には、特定した前記第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、特定した前記第２実行環境に送信するよう、前記複数の実行環境を制御し、
前記第３実行環境に送信する処理は、
算出した前記第１指標値が、算出した前記第２指標値より前記一定値以上大きくない場合には、特定した前記第２データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、追加した前記第３実行環境に送信するよう、前記複数の実行環境を制御する、ことを特徴とする付記５に記載の制御方法。

【0231】

（付記８）前記第１データグループを特定する処理は、
前記第２データグループを特定したことに応じて、前記統計情報に基づいて、前記第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が前記第１基準値未満である第１データグループを特定する、ことを特徴とする付記５に記載の制御方法。

【0232】

（付記９）前記第１データグループを特定する処理は、
前記統計情報に基づいて、前記第２データグループ以外で、前記第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が前記第１基準値未満である第１データグループを特定する、ことを特徴とする付記５に記載の制御方法。

【0233】

（付記１０）現時点における前記複数の実行環境のそれぞれの実行環境の処理負荷に関する測定値に基づいて、他の実行環境より処理負荷に関する測定値が大きい第１実行環境を選択する、
処理を前記コンピュータが実行し、
前記第１データグループを特定する処理は、
前記統計情報に基づいて、選択した前記第１実行環境が有する第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が前記第１基準値未満である第１データグループを特定する、ことを特徴とする付記１～３のいずれか一つに記載の制御方法。

【0234】

（付記１１）前記複数の実行環境のそれぞれの実行環境は、コンテナである、ことを特徴とする付記１～３のいずれか一つに記載の制御方法。

【0235】

（付記１２）前記データ群のデータは、テーブルである、ことを特徴とする付記１～３のいずれか一つに記載の制御方法。

【0236】

（付記１３）異なるデータ群を有する複数の実行環境に含まれる第１実行環境が有する第１データ群のうち、クエリのアクセス単位となるデータグループごとに、当該クエリによる処理負荷に関する統計値を示す統計情報に基づいて、前記第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第１基準値未満である第１データグループを特定し、
前記第１実行環境以外で、前記複数の実行環境に含まれる、特定した前記第１データグループを含む第２データ群を有する第２実行環境を特定し、
特定した前記第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、特定した前記第２実行環境に送信するよう、前記複数の実行環境を制御する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする制御プログラム。

【0237】

（付記１４）異なるデータ群を有する複数の実行環境に含まれる第１実行環境が有する第１データ群のうち、クエリのアクセス単位となるデータグループごとに、当該クエリによる処理負荷に関する統計値を示す統計情報に基づいて、前記第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第１基準値未満である第１データグループを特定し、
前記第１実行環境以外で、前記複数の実行環境に含まれる、特定した前記第１データグループを含む第２データ群を有する第２実行環境を特定し、
特定した前記第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、特定した前記第２実行環境に送信するよう、前記複数の実行環境を制御する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

【0238】

（付記１５）異なるデータ群を有する複数の実行環境に含まれる第１実行環境が有する第１データ群のうち、クエリのアクセス単位となるデータグループごとに、当該クエリによる処理負荷に関する統計値を示す統計情報に基づいて、前記第１データ群のうち、クエリによる処理負荷が第１基準値以上である第１データグループを特定し、
特定した前記第１データグループを含み、かつ、少なくとも前記第１データ群のいずれかのデータを含まない第２データ群を有する、前記複数の実行環境とは異なる新たな第２実行環境を生成し、前記複数の実行環境に追加し、
特定した前記第１データグループをアクセス単位とする新たなクエリを、追加した前記第２実行環境に送信するよう、前記複数の実行環境を制御する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする制御方法。

【符号の説明】

【0239】

１００ 情報処理装置
３００ 情報処理システム
３０１ 通信制御装置
３０２ 情報蓄積装置
３０３ クライアント装置
３１０ ネットワーク
４０１ 制御コンテナ
４０２ 負荷分散コンテナ
４０３ アプリケーションコンテナ
４０４ ＤＢコンテナ
５００ バス
５０１ ＣＰＵ
５０２ メモリ
５０３ ネットワークＩ／Ｆ
５０４ 記録媒体Ｉ／Ｆ
５０５ 記録媒体
６００ 統計情報管理テーブル
７００ クエリ情報管理テーブル
８００ 記憶部
８０１ 取得部
８０２ 判定部
８０３ 特定部
８０４ 算出部
８０５ 更新部
８０６ 設定部
８０７ 出力部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】