特開 2024-85550 計算機システム、処理方法、およびプログラム

(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】P2024085550

(43)【公開日】2024-06-27

(54)【発明の名称】計算機システム、処理方法、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 9/48 20060101AFI20240620BHJP

【ＦＩ】

G06F9/48 370

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022200119

(22)【出願日】2022-12-15

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．Ｌｉｎｕｘ

【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）令和２年度、国立研究開発法人情報通信研究機構「革新的情報通信技術研究開発委託研究／Ｂｅｙｏｎｄ５Ｇ研究開発促進事業／Ｂｅｙｏｎｄ５Ｇ超大容量無線通信を支える次世代エッジクラウドコンピューティング基盤の研究開発」産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願

(71)【出願人】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100149548

【弁理士】

【氏名又は名称】松沼 泰史

(74)【代理人】

【識別番号】100181135

【弁理士】

【氏名又は名称】橋本 隆史

(72)【発明者】

【氏名】吉川 隆士

(57)【要約】

【課題】適切にスケールアップやスケールアウトすることのできる計算機システムを提供する。
【解決手段】計算機システムは、制御を行うためのネットワークである制御ネットワークとデータの送受信を行うためのネットワークであるデータネットワークとを介して結合される複数のポッドで提供されるサービスを組み合わせて１つのサービスを実現するアプリケーションプログラムを実施する計算機システムであって、前記複数のポッドの一部として任意のスマートリソース上にポッドを追加する第１処理部を備える。
【選択図】図８

【特許請求の範囲】

【請求項1】

制御を行うためのネットワークである制御ネットワークとデータの送受信を行うためのネットワークであるデータネットワークとを介して結合される複数のポッドで提供されるサービスを組み合わせて１つのサービスを実現するアプリケーションプログラムを実施する計算機システムであって、
前記複数のポッドの一部として任意のスマートリソース上にポッドを追加する第１処理部、
を備える計算機システム。

【請求項2】

前記第１処理部は、
前記制御ネットワークを介した制御に応じて前記任意のスマートリソース上のポッドの追加を実行する、
請求項１に記載の計算機システム。

【請求項3】

追加した前記ポッドが不要となった場合に、不要となった前記ポッドを前記複数のポッドから除外する第２処理部、
を備える請求項１または請求項２に記載の計算機システム。

【請求項4】

前記第２処理部は、
前記制御ネットワークを介した制御に応じて、不要となった前記ポッドの除外を実行する、
請求項３に記載の計算機システム。

【請求項5】

前記任意のスマートリソースは、ストレージ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）アクセラレータ、カメラ、またはセンサーであるＩ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）デバイスと、メモリと、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）とのうちの少なくとも１つを備える、
請求項１に記載の計算機システム。

【請求項6】

制御を行うためのネットワークである制御ネットワークとデータの送受信を行うためのネットワークであるデータネットワークとを介して結合される複数のポッドで提供されるサービスを組み合わせて１つのサービスを実現するアプリケーションプログラムを実施する計算機システムが実行する処理方法であって、
前記複数のポッドの一部として任意のスマートリソース上にポッドを追加すること、
を含む計算機システムが実行する処理方法。

【請求項7】

制御を行うためのネットワークである制御ネットワークとデータの送受信を行うためのネットワークであるデータネットワークとを介して結合される複数のポッドで提供されるサービスを組み合わせて１つのサービスを実現するアプリケーションプログラムを実施する計算機システムに、
前記複数のポッドの一部として任意のスマートリソース上にポッドを追加すること、
を実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、計算機システム、処理方法、およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

リソース分離型計算機システムは、リソースを組み替えて再構成することで様々な形態の計算機となることができる。そのため、少ないリソースで多種多様な機能と性能を実現するのに優れている。特許文献１には、関連する技術として、コンテナベースのアプリケーションを調整するための技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特表２０２２－５３８８９７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ところで、計算機システムでは、適切にスケールアップやスケールアウトすることのできる技術が求められている。

【0005】

本開示の各態様は、上記の課題を解決することのできる計算機システム、処理方法、およびプログラムを提供することを目的としている。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記目的を達成するために、本開示の一態様によれば、計算機システムは、制御を行うためのネットワークである制御ネットワークとデータの送受信を行うためのネットワークであるデータネットワークとを介して結合される複数のポッドで提供されるサービスを組み合わせて１つのサービスを実現するアプリケーションプログラムを実施する計算機システムであって、前記複数のポッドの一部として任意のスマートリソース上にポッドを追加する第１処理部を備える。

【0007】

上記目的を達成するために、本開示の別の態様によれば、計算機システムが実行する処理方法は、制御を行うためのネットワークである制御ネットワークとデータの送受信を行うためのネットワークであるデータネットワークとを介して結合される複数のポッドで提供されるサービスを組み合わせて１つのサービスを実現するアプリケーションプログラムを実施する計算機システムが実行する処理方法であって、前記複数のポッドの一部として任意のスマートリソース上にポッドを追加すること、を含む。

【0008】

上記目的を達成するために、本開示の別の態様によれば、プログラムは、制御を行うためのネットワークである制御ネットワークとデータの送受信を行うためのネットワークであるデータネットワークとを介して結合される複数のポッドで提供されるサービスを組み合わせて１つのサービスを実現するアプリケーションプログラムを実施する計算機システムに、前記複数のポッドの一部として任意のスマートリソース上にポッドを追加すること、を実行させる。

【発明の効果】

【0009】

本開示の各態様によれば、計算機システムにおいて、適切にスケールアップやスケールアウトすることができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本開示の一実施形態によるリソース分離型計算機システムの構成の一例を示す図である。

【図2】本開示の一実施形態によるリソース分離型計算機システムのアーキテクチャの一例を示す図である。

【図3】本開示の一実施形態による１つのスマートリソースに展開されるソフトウェアの構成の一例を示す図である。

【図4】本開示の一実施形態によるリソース分離型計算機システムの全体動作の処理フローの一例を示す図である。

【図5】本開示の一実施形態によるリソース分離型計算機システムがアプリケーションプログラムを実行した場合の処理フローの一例を示す図である。

【図6】比較対象のリソース分離型計算機システムの構成の一例を示す図である。

【図7】本開示の実施形態によるリソース分離型計算機システムの性能のスケールと比較対象のリソース分離型計算機システムの性能のスケールの比較の一例を示す図である。

【図8】本開示の実施形態による計算機システムの最小構成を示す図である。

【図9】本開示の実施形態による最小構成の計算機システムの処理フローの一例を示す図である。

【図10】少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、図面を参照しながら実施形態について詳しく説明する。
＜実施形態＞
（リソース分離型計算機システムの構成）
本開示の一実施形態によるリソース分離型計算機システム１０１について図面を参照して説明する。リソース分離型計算機システム１０１は、リソースを組み替えて再構成することで様々な形態の計算機となることができるシステムである。

【0012】

図１は、本開示の一実施形態によるリソース分離型計算機システム１０１の構成の一例を示す図である。リソース分離型計算機システム１０１は、図１に示すように、制御ネットワーク１０２、スマートリソース１０３、およびデータネットワーク１０８を備える。

【0013】

データネットワーク１０８は、リソース分離型計算機システム１０１の処理対象となるデータを伝達するためのネットワークである。制御ネットワーク１０２は、リソース分離型計算機システム１０１自体の動作にかかわる制御や管理に用いる信号やデータを伝達するネットワークである。

【0014】

スマートリソース１０３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を備え、デバイス機能を用いるソフトウェアをＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）上で動作可能なＩ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）デバイスである。スマートリソース１０３は、図１に示すように、制御ネットワーク１０２とデータネットワーク１０８との間に複数存在する。スマートリソース１０３は、制御ネットワーク１０２とデータネットワーク１０８とを結合する。

【0015】

スマートリソース１０３は、図１に示すように、サービス提供機能１０４、ベースＣＰＵ１０５、機能デバイス１０６、およびデータ共有機能１０７を備える。サービス提供機能１０４およびデータ共有機能１０７は、ソフトウェアにより実現される機能である。ベースＣＰＵでは、ＯＳが動作する。ＯＳの例としては、ＬＩＮＵＸなどが挙げられる。ベースＣＰＵ１０５は、ソフトウェアを実行することにより、サービス提供機能１０４およびデータ共有機能１０７の機能を実現する。機能デバイス１０６の例としては、ストレージ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）アクセラレータ、カメラ、センサーなどのＩ／Ｏデバイス、メモリ、ＣＰＵなどが挙げられる。

【0016】

リソース分離型計算機システム１０１は、機能デバイス１０６に加えてベースＣＰＵ１０５を備えるスマートリソース１０３を、ハードウェアの構成要素として有する。このベースＣＰＵ１０５上にはＯＳが搭載されており単なるデバイスではなくスマートリソース１０３単独で動作することができる。

【0017】

スマートリソース１０３は、他のスマートリソース１０３とは、制御ネットワーク１０２、およびデータネットワーク１０８を介して接続される。ただし、制御ネットワーク１０２とデータネットワーク１０８は、ひとつのネットワークで兼用されるものであってもよい。いずれの場合も直接的なメモリ転送であるＤｉｒｅｃｔ Ｍｅｍｏｒｙ Ａｃｃｅｓｓ（ＤＭＡ）ベースの密結合ではなく、データパケット通信ベースの疎結合であるという特徴を有する。具体的には、メモリ間での転送を行う場合にはＲＤＭＡ（Ｒｅｍｏｔｅ ＤＭＡ）を用いて、スマートリソース１０３および他のスマートリソース１０３におけるメモリアドレスの整合を行う。ただし、データ転送自体は、パケット通信を用いて実行される。

【0018】

図２は、本開示の一実施形態によるリソース分離型計算機システム１０１のアーキテクチャの一例を示す図である。リソース分離型計算機システム１０１のアーキテクチャは、図２に示すように、リソース分離型サービス管理層１２１、リソース分離型データ管理層１２２、リソース分離型ＯＳ層１２３、リソース分離型基盤ハードウェア層１２４、リソース分離型ジョブスケジューラ１２５、リソース分離型オーケストレータ１２６、およびリソース分離型プロビジョナー１２７を有する。

【0019】

リソース分離型基盤ハードウェア層１２４は、多様なリソースを搭載するためのリソース分離の基本構成ハードウェアである。リソース分離型基盤ハードウェア層１２４では、それぞれがＣＰＵを有するスマートリソース１０３が、イーサネットやＩｎｆｉｎｉｂａｎｄなどのインターコネクションネットワークで結合されている。

【0020】

リソース分離型ＯＳ層１２３は、リソース分離型のメモリプールを実現する際に、分離されたリソース上で、メモリ管理、スケジューリング、およびＩ／Ｏ処理などのＯＳに相当する機能を実行する。

【0021】

リソース分離型データ管理層１２２は、リソース分離型基盤ハードウェア層１２４のそれぞれのスマートリソース間で、データの共有を実現する。

【0022】

リソース分離型サービス管理層１２１は、それぞれのスマートリソースのデバイスを活用したひとつのデータ処理機能を提供する。リソース分離型サービス管理層１２１は、同様の複数のコンテナでの処理を結合してひとつのアプリケーションプログラムの処理を実施する。

【0023】

リソース分離型オーケストレータ１２６は、リソース分離型ジョブスケジューラ１２５にリクエストされた複数のユーザからの複数のジョブに対して、リソース分離型プロビジョナー１２７が適切なリソースを選択して計算機環境を準備する。その上でリソース分離型オーケストレータ１２６は、リソース分離型ジョブスケジューラ１２５がジョブを実行できるように、リソース分離型ジョブスケジューラ１２５およびリソース分離型プロビジョナー１２７を制御する。

【0024】

リソース分離型計算機システム１０１のアーキテクチャで実現される計算機システムは、複数のユーザの複数のサービスを、リソース量と実行性能の観点で最適化して実施する計算機システムである。

【0025】

図３は、本開示の一実施形態による１つのスマートリソース１０３に展開されるソフトウェア部１３１の構成の一例を示す図である。図３は、ソフトウェア部１３１の機能ブロック図を、コンテナを用いて実装した場合の構成を示している。ソフトウェア部１３１は、ベースＣＰＵ１０５上で動作する。ソフトウェア部１３１は、図３に示すように、複数のサービスポッド１３２、マルチコンテナ制御１３５（第１処理部の一例、第２処理部の一例）、およびコンテナ基盤１３６を備える。サービスポッド１３２のそれぞれは、図３に示すように、サービスコンテナ１３３、およびデータ共有コンテナ１３４を有する。なお、サービスコンテナ１３３は、図１に示すサービス提供機能１０４をコンテナ化したものである。また、データ共有コンテナ１３４は、図１に示すデータ共有機能１０７をコンテナ化したものである。

【0026】

サービスコンテナ１３３は、スマートリソース１０３の機能を用いてサービスを提供する。データ共有コンテナ１３４は、サービスコンテナ１３３が対象とするサービスのデータを他のサービスポッド１３２と共有可能にする。

【0027】

コンテナ基盤１３６は、スマートリソース１０３上に仮想化された計算機環境を複数作ることができる。コンテナ基盤１３６としては、ＤｏｃｋｅｒやＳｉｎｇｕｌａｒｉｔｙなどが用いられる。

【0028】

マルチコンテナ制御１３５は、制御ネットワーク１０２を介した制御に応じて、複数の計算機をまたいでコンテナ基盤を操作してさまざまな設定の複数のコンテナをたてたり、消したりする制御を実行することができる。例えば、マルチコンテナ制御１３５は、複数のサービスポッド１３２（ポッドの一例）の一部として任意のスマートリソース１０３上にサービスポッド１３２（ポッドの一例）を追加する。また、例えば、マルチコンテナ制御１３５は、追加したサービスポッドが不要となった場合に、不要となったサービスポッドを複数のサービスポッド１３２から除外する。マルチコンテナ制御１３５としては、Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓなどが用いられる。

【0029】

また、マルチコンテナ制御１３５は、複数のコンテナを組み合わせて１つの機能やサービスを実行するサービスポッド１３２を単位として、同じスマートリソース１０３やネットワーク接続された他のスマートリソース１０３上にサービスポッド１３２を自由に配置することができる。

【0030】

サービスポッド１３２は、スマートリソース１０３に搭載されているデバイスの機能を活用したデータ処理を行う。

【0031】

次に、リソース分離型計算機システム１０１が行う処理について説明する。図４は、本開示の一実施形態によるリソース分離型計算機システム１０１の全体動作の処理フローの一例を示す図である。また、図５は、本開示の一実施形態によるリソース分離型計算機システム１０１がアプリケーションプログラムを実行した場合の処理フローの一例を示す図である。ここでは、リソース分離型計算機システム１０１が行う処理について、図４および図５を参照して説明する。

【0032】

まず、図４を参照して、リソース分離型計算機システム１０１の全体動作について説明する。

【0033】

リソース分離型計算機システム１０１は、リソース分離型サービス管理層１２１において、１つのアプリケーションプログラムによる処理を、処理の性質、すなわちどのようなデバイスで処理するのが適切であるかによって分離する。そして、リソース分離型計算機システム１０１は、それぞれの処理を適したスマートリソース１０３上のサービスポッド１３２において実行する。

【0034】

アプリケーションプログラムは、処理Ａから処理Ｄの４つの処理に分割される。リソース分離型計算機システム１０１は、これら４つの処理をスマートリソース１０３上にサービスポッド１３２をたてて実行する。

【0035】

図４の（ａ）の部分は、状態１におけるリソース分離型計算機システム１０１の処理を示している。図４の（ｂ）の部分は、状態２におけるリソース分離型計算機システム１０１の処理を示している。図４の（ｃ）の部分は、状態３におけるリソース分離型計算機システム１０１の処理を示している。

【0036】

状態１では負荷が大きくないため、リソース分離型計算機システム１０１は、４つの処理を同じデバイスを用いて実行する。処理Ａと処理Ｂについては、実施するサービスポッド１３２を、同一のスマートリソース１０３の上にたててリソース分離型計算機システム１０１が実行しても、処理能力は十分足りている。その後入力が変わり処理Ｃの負荷だけが増えた場合、リソース分離型計算機システム１０１では、処理Ｃを実施するサービスポッド１３２だけ２つに増やして分散処理を行う状態２に移行する。これにより、リソース分離型計算機システム１０１は、全体処理のスループットを維持することができる。

【0037】

さらに負荷が増加した状態３の場合、処理Ａと処理Ｂを同一のスマートリソース１０３に置くことができなくなる。この場合、リソース分離型計算機システム１０１は、処理Ａを行っていたスマートリソース１０３を新たに利用して処理Ｂを実施するサービスポッド１３２をたてる。また、同時に処理Ｃを実施するサービスポッド１３２をさらに追加して３つにする。こうすることにより、リソース分離型計算機システム１０１は、同じ種類のスマートリソース１０３をシステムに追加してそこに３つ目のサービスポッド１３２をたてることで、処理Ｃを実行中の２つのサービスポッド１３２の動作に影響を与えずに３つ目のサービスポッド１３２をたてて処理Ｃを３つのサービスポッド１３２を使って分散処理することができる。すなわち、状態１から状態３へ必要な性能を処理Ａと処理Ｂに適したスマートリソース１０３を１つと、処理Ｃに適したスマートリソース１０３を１つ追加し、処理Ｃを実行するサービスポッド１３２を１つから３つに増やして分散処理を行えるようにリソース分離型計算機システム１０１を再構成する。この再構成は、マルチコンテナ制御のソフトウェアによりダイナミックに実施可能である。そのため、リソース分離型計算機システム１０１は、サービスを止めずに負荷に応じてリソースの利用率を高く保つことができる。

【0038】

次に、図５を参照して、リソース分離型計算機システム１０１がアプリケーションプログラムを実行した場合の処理について説明する。

【0039】

入力に対して処理Ａから処理Ｄの４つの処理を行い結果が出力されるデータ処理アプリケーションプログラムについて、リソース分離型計算機システム１０１は、処理Ａから処理Ｄを、それぞれ別々のサービスポッド１３２上で実行する。それぞれのサービスポッド１３２は、データネットワーク１０８を介して共有ストレージ１５１に接続されている。リソース分離型計算機システム１０１は、各処理において、それぞれの入力データを共有ストレージ１５１における記憶領域から読み出す。また、リソース分離型計算機システム１０１は、各処理において、処理結果を共有ストレージ１５１における記憶領域へ書き込む。リソース分離型計算機システム１０１は、処理Ａの出力を処理Ｂの入力として受け取り処理Ｂを実施し、その結果を処理Ｃの入力として処理Ｃを実施し、その結果をさらに処理Ｄの入力として処理Ｄを実施する。リソース分離型計算機システム１０１は、このような処理Ａから処理Ｄへの流れにより、入力から４つの処理を行うことにより出力データを生成する。また、各サービスポッド１３２は、新しいループ番号のデータがある場合に処理を実施して結果を書き込む処理を繰り返す。ループ番号がキーとなって一連の処理が引き継がれるため、各サービスポッド１３２は、特に制御することなく一連のアプリケーションプログラムによる処理を実施する。なお、アプリケーションプログラムによっては上記のようなデータの流れだけで処理を引き継ぐのではなく、リソース分離型計算機システム１０１が制御ネットワーク１０２を介してデータと処理の制御を行ってもよい。

【0040】

（効果）
以上、本開示の一実施形態によるリソース分離型計算機システム１０１について説明した。リソース分離型計算機システム１０１（計算機システムの一例）は、制御を行うためのネットワークである制御ネットワーク１０２とデータの送受信を行うためのネットワークであるデータネットワーク１０８とを介して結合される複数のサービスポッド１３２（ポッドの一例）で提供されるサービスを組み合わせて１つのサービスを実現するアプリケーションプログラムを実施する計算機システムであって、前記複数のサービスポッド１３２の一部として任意のスマートリソース１０３上にサービスポッド１３２を追加する。これにより、計算機システムにおいて、適切にスケールアップやスケールアウトすることができる。

【0041】

本開示の一実施形態によるリソース分離型計算機システム１０１では、サーバ単位ではなく、スマートリソース１０３単位で多様なリソースを組み合わせて計算機システムを構成することが可能である。そのため、リソース分離型計算機システム１０１は、絶対量が少ないリソースでも多種多様なサービスを実現することができる。

【0042】

また、リソース分離型計算機システム１０１では、さらにリソースの機能を活用するサービスポッド１３２を組み合わせてアプリケーションプログラムを実行することが可能である。そのため、リソース分離型計算機システム１０１は、サービス実施中に動的に性能をスケールすることができる。その結果、リソース分離型計算機システム１０１は、必要な性能に対して確保しておくリソースと、実際に利用するリソースとの差を小さくすることができる。すなわちリソース利用率を高くすることができる。

【0043】

ここで、比較対象のリソース分離型計算機システム１１１について説明する。図６は、比較対象のリソース分離型計算機システム１１１の構成の一例を示す図である。リソース分離型計算機システム１１１は、図６に示すように、アプリケーションプログラム１１２、ミドルウェア／ライブラリ１１３、ＯＳ１１４、Ｉ／Ｏシステムバス１１５（図６では、ＰＣＩｅなどのインターコネクションと記載）、およびデバイスプール１１６を備える。デバイスプール１１６は、Ｉ／Ｏデバイス１１７を備える。リソース分離型計算機システム１１１は、ＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓなどの結合ネットワークにより、ＣＰＵとＩ／Ｏデバイスとを接続したり外したりすることで構成を変更する。

【0044】

リソース分離型計算機システム１１１は、Ｉ／Ｏデバイスプールとして、ＰＣＩエクスパンダと呼ばれるＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓの拡張スロットを複数備えることが多い。そして、リソース分離型計算機システム１１１では、それぞれをＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓスイッチで接続する装置が用いられることが多い。なお、ＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓを仮想化したシステムバスが用いられる場合には、イーサネットなど他のスイッチを用いることもある。

【0045】

システムマネージャがそれらのスイッチの接点を制御することで、どのＩ／ＯデバイスをＣＰＵ側に接続するかを定めることにより、リソース分離型計算機システム１１１を再構成することができる。その際、電源を入れた状態で構成を変更するためには、ＯＳも協調してホットプラグ動作が正常に実行される必要がある。ホットプラグとは、計算機システムを通電したまま、Ｉ／Ｏデバイスを取り付けたり外したりすることである。

【0046】

しかしながら、Ｉ／Ｏデバイスの中にはホットプラグ動作をサポートしていないものも数多くある。ユーザが多いＩ／ＯデバイスであるＧＰＵもその１つである。ホットプラグ動作をサポートしていない主な理由は、ＧＰＵが要求するメモリ空間が他のデバイスに比べて非常に大きいことであり、あらかじめＯＳがホットプラグ用に用意しているＢＡＲ（Ｂａｓｅ Ａｄｄｒｅｓｓ Ｒｅｇｉｓｔｅｒ）空間に収まらないためである。

【0047】

逆に、デバイス側でホットプラグをサポートするためには、デバイス・ハードウェアおよびデバイスドライバがホットプラグ動作をサポートし、かつ、ＯＳおよびＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓと協調して動作する必要がある。そのため、ホットプラグをサポートしていないデバイスが多い場合、同時にホットプラグをサポートしているデバイスがあっても、そのホットプラグをサポートしているデバイスは、うまく動作しないことがある。

【0048】

ホットプラグをサポートしていないＩ／Ｏデバイスを利用するには、リソース分離型計算機システム１１１をシャットダウンして、Ｉ／Ｏデバイスを取り付けたのちに再起動する必要がある。

【0049】

一方、デバイスを外す場合には、ほぼすべてのデバイスがＳｕｄｄｅｎ Ｒｅｍｏｖａｌをサポートしていない（すなわち、デバイスを突然外すことは許されていない）。ほぼすべてのデバイスがＳｕｄｄｅｎ Ｒｅｍｏｖａｌをサポートしていない理由は、ＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓもサポートしていない場合に、同時に、ＯＳ上でデバイスへのアクセスを終了した後にデバイスを取り外さなければ、データが失われたり、アクセス途中でデバイスからの反応を待ち続けてＣＰＵがストールしたりするためである。

【0050】

すなわち、ＰＣＩレベルでＩ／Ｏデバイスを取り付けたり外したりすることにより、リソース分離型計算機システム１１１を再構成することができる。しかしながら、一般的に、計算機システムは、Ｉ／Ｏデバイスを取り付けたり外したりするには、ＯＳ上でデバイスを管理したりドライバを適用するなどの処理が必要なため時間を要する（例えば、ＬＩＮＵＸなどのＯＳでは、１分弱の時間を要する）。さらにホットプラグをサポートしていない場合には、再起動が必要となり数分を要する。また、これらの動作は、リソース分離型計算機システム１１１上のすべてのユーザに影響を及ぼす。そのため、リソース分離型計算機システム１１１は、複数ユーザがシェアするマルチテナントに適していない。

【0051】

また、一般的に、計算機システムは、マルチテナントの実現手法として、計算機が互いに見えないようセキュアに分割してシェアする仮想化が用いられる場合がある。この場合、例えば、ハイパーバイザーがＣＰＵの実行時間を複数に分割してそれぞれを別個のＣＰＵのようにして複数の計算機を仮想的に実現する仮想マシン（Ｖｅｒｔｕａｌ Ｍａｃｈｉｎｅ）や、ＯＳ上で複数のユーザに実行環境を分割して複数の計算機のようにみせるコンテナが用いられる。

【0052】

一般的に、ハイパーバイザーによる仮想マシンは、各ユーザがＯＳ層から上の層をそのまま持つことになる。そのため、各ユーザは、計算機リソースをまるまる必要とする。その結果、一台の計算機をシェアするユーザ数は、性能的に限られてしまう。多くの場合、コンテキストスイッチを減らすためにＣＰＵのコアごとに一人のユーザを割り当て、コア数＝最大ユーザ数という運用が行われる。また、仮想マシンの起動は、ＯＳの起動と同等の数十秒から数分の時間がかかる。

【0053】

一般的に、コンテナが用いられる場合、ホストがＯＳ層を有する。ＯＳ層は、アプリケーションプログラムを実行する環境のみをコンテナイメージとして持つ。そのため、ＯＳ層が保持するリソース量は少なく、一台の計算機で多くのコンテナを動かすことができる。そのコンテナは、数秒で起動する。プラットフォームの部分は各コンテナに共通である。そのため、一般的に、コンテナを用いた計算機システムは、一人のユーザが大規模なＷｅｂサービスを実施するような、均質な計算機環境を数多くコピーして用いるユースケースに適している。また、その一方で、一般的に、コンテナを用いた計算機システムは、ユーザごとに異なる性能や機能を必要とする場合、特に利用するＩ／Ｏデバイスが異なる場合には、均質な計算機環境を数多くコピーして用いるユースケースに適さない。

【0054】

図７は、本開示の実施形態によるリソース分離型計算機システム１０１の性能のスケールと比較対象のリソース分離型計算機システム１１１の性能のスケールの比較の一例を示す図である。図７の（ａ）の部分は、リソース分離型計算機システム１１１の性能のスケールの概念を示している。図７の（ｂ）の部分は、リソース分離型計算機システム１０１の性能のスケールの概念を示している。比較対象のリソース分離型計算機システム１１１では、仮想マシンやコンテナを増やしてスケールアウトしていくと、１つのリソースの場合、性能が頭打ちになる。そこで、リソース分離型計算機システム１１１において、新たなサーバや新たなリソースを追加することが考えられる。この場合、リソース分離型計算機システム１１１の性能のスケールは、図７の（ａ）の部分に示す性能のスケールのようになるが、性能が一気に必要以上に上がってしまい、リソース利用率が低くなってしまう。それに対して、リソース分離型計算機システム１０１では、ボトルネックとなっている処理だけについてサービスポッドを増やせばよい。そのため、図７の（ｂ）の部分に示すように、リソース分離型計算機システム１０１の性能のスケールは、リソース分離型計算機システム１１１の性能のスケールに比べて急激な変化が少ない。また、さらに、リソース分離型計算機システム１０１では、新たにリソースを追加する際にもＰＣＩレベルでデバイスを取り付けたり外したりする必要がない。そのため、リソース分離型計算機システム１０１は、動作中のサービスに影響を与えることなくスケールアップおよびスケールアウトすることができる。

【0055】

図８は、本開示の実施形態による計算機システム１０００の最小構成を示す図である。図８に示す計算機システム１０００は、制御を行うためのネットワークである制御ネットワークとデータの送受信を行うためのネットワークであるデータネットワークとを介して結合される複数のポッドで提供されるサービスを組み合わせて１つのサービスを実現するアプリケーションプログラムを実施する計算機システムであって、前記複数のポッドの一部として任意のスマートリソース上にポッドを追加する第１処理部１００を備える。第１処理部１００は、例えば、図３に例示されているマルチコンテナ制御１３５が有する機能を用いて実現することができる。

【0056】

図９は、本開示の実施形態による最小構成の計算機システム１０００の処理フローの一例を示す図である。次に、本開示の実施形態による最小構成の計算機システム１０００の処理について図９を参照して説明する。

【0057】

第１処理部１００は、制御を行うためのネットワークである制御ネットワークとデータの送受信を行うためのネットワークであるデータネットワークとを介して結合される複数のポッドで提供されるサービスを組み合わせて１つのサービスを実現するアプリケーションプログラムを実施する計算機システムである。計算機システム１０００は、前記複数のポッドの一部として任意のスマートリソース上にポッドを追加する（ステップＳ１０１）。

【0058】

以上、本開示の実施形態による最小構成の計算機システム１０００について説明した。この計算機システム１０００により、計算機システムにおいて、適切にスケールアップやスケールアウトすることができる。

【0059】

なお、本開示の実施形態における処理は、適切な処理が行われる範囲において、処理の順番が入れ替わってもよい。

【0060】

本開示の実施形態について説明したが、上述のリソース分離型計算機システム１０１、その他の制御装置は内部に、コンピュータシステムを有していてもよい。そして、上述した処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。コンピュータの具体例を以下に示す。

【0061】

図１０は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。コンピュータ５は、図１０に示すように、ＣＰＵ６、メインメモリ７、ストレージ８、インターフェース９を備える。

【0062】

例えば、上述のリソース分離型計算機システム１０１、その他の制御装置のそれぞれは、コンピュータ５に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式でストレージ８に記憶されている。ＣＰＵ６は、プログラムをストレージ８から読み出してメインメモリ７に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ６は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域をメインメモリ７に確保する。

【0063】

ストレージ８の例としては、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、半導体メモリ等が挙げられる。ストレージ８は、コンピュータ５のバスに直接接続された内部メディアであってもよいし、インターフェース９または通信回線を介してコンピュータ５に接続される外部メディアであってもよい。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ５に配信される場合、配信を受けたコンピュータ５が当該プログラムをメインメモリ７に展開し、上記処理を実行してもよい。少なくとも１つの実施形態において、ストレージ８は、一時的でない有形の記憶媒体である。

【0064】

また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現してもよい。さらに、上記プログラムは、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるファイル、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

【0065】

本開示のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例であり、開示の範囲を限定しない。これらの実施形態は、開示の要旨を逸脱しない範囲で、種々の追加、省略、置き換え、変更を行ってよい。

【0066】

なお、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

【0067】

（付記１）
制御を行うためのネットワークである制御ネットワークとデータの送受信を行うためのネットワークであるデータネットワークとを介して結合される複数のポッドで提供されるサービスを組み合わせて１つのサービスを実現するアプリケーションプログラムを実施する計算機システムであって、
前記複数のポッドの一部として任意のスマートリソース上にポッドを追加する第１処理部、
を備える、
計算機システム。

【0068】

（付記２）
前記第１処理部は、
前記制御ネットワークを介した制御に応じて前記任意のスマートリソース上のポッドの追加を実行する、
付記１に記載の計算機システム。

【0069】

（付記３）
追加した前記ポッドが不要となった場合に、不要となった前記ポッドを前記複数のポッドから除外する第２処理部、
を備える付記１または付記２に記載の計算機システム。

【0070】

（付記４）
前記第２処理部は、
前記制御ネットワークを介した制御に応じて、不要となった前記ポッドの除外を実行する、
付記３に記載の計算機システム。

【0071】

（付記５）
前記任意のスマートリソースは、ストレージ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）アクセラレータ、カメラ、またはセンサーであるＩ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）デバイスと、メモリと、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）とのうちの少なくとも１つを備える、
付記１から付記４の何れか１つに記載の計算機システム。

【0072】

（付記６）
制御を行うためのネットワークである制御ネットワークとデータの送受信を行うためのネットワークであるデータネットワークとを介して結合される複数のポッドで提供されるサービスを組み合わせて１つのサービスを実現するアプリケーションプログラムを実施する計算機システムが実行する処理方法であって、
前記複数のポッドの一部として任意のスマートリソース上にポッドを追加すること、
を含む計算機システムが実行する処理方法。

【0073】

（付記７）
制御を行うためのネットワークである制御ネットワークとデータの送受信を行うためのネットワークであるデータネットワークとを介して結合される複数のポッドで提供されるサービスを組み合わせて１つのサービスを実現するアプリケーションプログラムを実施する計算機システムに、
前記複数のポッドの一部として任意のスマートリソース上にポッドを追加すること、
を実行させるプログラム。

【符号の説明】

【0074】

５・・・コンピュータ
６・・・ＣＰＵ
７・・・メインメモリ
８・・・ストレージ
９・・・インターフェース
１００・・・第１処理部
１０１、１１１・・・リソース分離型計算機システム
１０２・・・制御ネットワーク
１０３・・・スマートリソース
１０４・・・サービス提供機能
１０５・・・ベースＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）
１０６・・・機能デバイス
１０７・・・データ共有機能
１０８・・・データネットワーク
１１２・・・アプリケーションプログラム
１１３・・・ミドルウェア／ライブラリ
１１４・・・ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）
１１５・・・Ｉ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）システムバス
１１６・・・デバイスプール
１１７・・・Ｉ／Ｏデバイス
１２１・・・リソース分離型サービス管理層
１２２・・・リソース分離型データ管理層
１２３・・・リソース分離型ＯＳ層
１２４・・・リソース分離型基盤ハードウェア層
１２５・・・リソース分離型ジョブスケジューラ
１２６・・・リソース分離型オーケストレータ
１２７・・・リソース分離型プロビジョナー
１３１・・・ソフトウェア部
１３２・・・サービスポッド
１３３・・・サービスコンテナ
１３４・・・データ共有コンテナ
１３５・・・マルチコンテナ制御
１３６・・・コンテナ基盤
１０００・・・計算機システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】