特表 2024-517363 ロボティックプロセスオートメーションのための自動スケーリング戦略

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-04-22

(54)【発明の名称】ロボティックプロセスオートメーションのための自動スケーリング戦略

(51)【国際特許分類】

   G06F 9/50 20060101AFI20240415BHJP

   G06F 9/455 20180101ALI20240415BHJP

【ＦＩ】

G06F9/50 120Z

G06F9/455 150

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2021572644

(86)(22)【出願日】2021-10-29

(85)【翻訳文提出日】2022-02-14

(86)【国際出願番号】 US2021072099

(87)【国際公開番号】W WO2022220891

(87)【国際公開日】2022-10-20

(31)【優先権主張番号】17/228,741

(32)【優先日】2021-04-13

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】520262319

【氏名又は名称】ユーアイパス，インコーポレイテッド

【氏名又は名称原語表記】ＵｉＰａｔｈ，Ｉｎｃ．

【住所又は居所原語表記】１ Ｖａｎｄｅｒｂｉｌｔ Ａｖｅｎｕｅ， ６０ｔｈ Ｆｌｏｏｒ， Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ， ＮＹ １００１７， Ｕｎｉｔｅｄ Ｓｔａｔｅｓ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ

(74)【代理人】

【識別番号】100180781

【弁理士】

【氏名又は名称】安達 友和

(74)【代理人】

【識別番号】100182903

【弁理士】

【氏名又は名称】福田 武慶

(72)【発明者】

【氏名】マ，タオ

(72)【発明者】

【氏名】リパ，ボグダン コンスタンチン

(72)【発明者】

【氏名】オーロス，アンドレイ ロバート

(72)【発明者】

【氏名】プフ，クリスチャン

(72)【発明者】

【氏名】フォシェレ，クレメント ビー．

(72)【発明者】

【氏名】マドクール，タレク

(57)【要約】

ＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）作業負荷を完了するためにコンピューティング環境を割り当てるためのシステム及び方法が提供される。ＲＰＡ作業負荷を完了するための要求が受信される。ＲＰＡ作業負荷を完了するために割り当てるべきコンピューティング環境の数は、複数のＲＰＡ自動スケーリング戦略のうちの選択された１つに基づいて計算される。計算された数のコンピューティング環境は、ＲＰＡ作業負荷を完了するために１つ以上のＲＰＡロボットを割り当てるために割り当てられる。コンピューティング環境が仮想マシンであってもよい。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）作業負荷を完了するための要求を受信するステップと、
複数のＲＰＡ自動スケーリング戦略のうちの選択された１つに基づいて前記ＲＰＡ作業負荷を完了するために割り当てるべきコンピューティング環境の数を計算するステップと、
前記ＲＰＡ作業負荷を完了するべく１つ以上のＲＰＡロボットを割り当てるために前記計算された数のコンピューティング環境を割り当てるステップと、
を含むコンピュータ実装方法。

【請求項2】

前記コンピューティング環境が仮想マシンを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項3】

前記複数のＲＰＡ自動スケーリング戦略は、スピードオーバーコスト戦略、バランスド戦略、及び、コストオーバースピード戦略を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項4】

割り当てるべきコンピューティング環境の前記数は、前記ＲＰＡ作業負荷を完了するコンピューティング環境の数、プール内に作成され得るコンピューティング環境の最大数、及び、ライセンスによって許可されるＲＰＡロボットの数に基づいて計算される、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項5】

前記複数のＲＰＡ自動スケーリング戦略は、ユーザーが１つ以上の制御変数を構成するカスタム戦略を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項6】

前記複数のＲＰＡ自動スケーリング戦略は、１つ以上の制御変数が作業負荷タイプに基づいて自動的に調整されるダイナミック戦略を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項7】

前記選択されたＲＰＡ自動スケーリング戦略の選択をユーザーから受けるステップを更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項8】

スケジュールにしたがって前記選択されたＲＰＡ自動スケーリング戦略を自動的に選択するステップを更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項9】

前記ＲＰＡ作業負荷のソースに基づいて前記選択されたＲＰＡ自動スケーリング戦略を自動的に選択するステップを更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項10】

コンピュータ命令を記憶するメモリと、
前記コンピュータ命令を遂行するように構成される少なくとも１つのプロセッサであって、前記コンピュータ命令が、前記少なくとも１つのプロセッサに、
ＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）作業負荷を完了するための要求を受信する操作と、
複数のＲＰＡ自動スケーリング戦略のうちの選択された１つに基づいて前記ＲＰＡ作業負荷を完了するために割り当てるべきコンピューティング環境の数を計算する操作と、
前記ＲＰＡ作業負荷を完了するべく１つ以上のＲＰＡロボットを割り当てるために前記計算された数のコンピューティング環境を割り当てる操作と、
を実行させるように構成される、少なくとも１つのプロセッサと、
を備える装置。

【請求項11】

前記コンピューティング環境が仮想マシンを含む、請求項１０に記載の装置。

【請求項12】

前記複数のＲＰＡ自動スケーリング戦略は、スピードオーバーコスト戦略、バランスド戦略、及び、コストオーバースピード戦略を含む、請求項１０に記載の装置。

【請求項13】

割り当てるべきコンピューティング環境の前記数は、前記ＲＰＡ作業負荷を完了するコンピューティング環境の数、プール内に作成され得るコンピューティング環境の最大数、及び、ライセンスによって許可されるＲＰＡロボットの数に基づいて計算される、請求項１０に記載の装置。

【請求項14】

前記複数のＲＰＡ自動スケーリング戦略は、ユーザーが１つ以上の制御変数を構成するカスタム戦略を含む、請求項１０に記載の装置。

【請求項15】

コンピュータプログラム命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータプログラム命令が、少なくとも１つのプロセッサ上で実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、
ＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）作業負荷を完了するための要求を受信する操作と、
複数のＲＰＡ自動スケーリング戦略のうちの選択された１つに基づいて前記ＲＰＡ作業負荷を完了するために割り当てるべきコンピューティング環境の数を計算する操作と、
前記ＲＰＡ作業負荷を完了するべく１つ以上のＲＰＡロボットを割り当てるために前記計算された数のコンピューティング環境を割り当てる操作と、
を含む操作を実行させる、非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項16】

前記コンピューティング環境が仮想マシンを含む、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項17】

前記複数のＲＰＡ自動スケーリング戦略は、１つ以上の制御変数が作業負荷タイプに基づいて自動的に調整されるダイナミック戦略を含む、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項18】

前記操作は、
前記選択されたＲＰＡ自動スケーリング戦略の選択をユーザーから受ける操作を更に含む、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項19】

前記操作は、
スケジュールにしたがって前記選択されたＲＰＡ自動スケーリング戦略を自動的に選択する操作を更に含む、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項20】

前記操作は、
前記ＲＰＡ作業負荷のソースに基づいて前記選択されたＲＰＡ自動スケーリング戦略を自動的に選択する操作を更に含む、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、一般に、ロボティックプロセスオートメーション（ＲＰＡ）に関し、より詳細には、１つ以上のＲＰＡロボットを遂行するために仮想マシン又は他のコンピューティング環境を割り当てるためのＲＰＡ自動スケーリング戦略に関する。

【背景技術】

【0002】

ロボティックプロセスオートメーション（ＲＰＡ）において、ジョブは、ＲＰＡワークフローを自動的に遂行する１つ以上のＲＰＡロボットによって完了される。多くの場合、そのようなジョブは、速度又はコストを優先して完了される必要があり得る。従来、ＲＰＡロボットを実装するための機械は、ユーザーによって手動で割り当てられる。しかしながら、機械の手動割り当ては、面倒であるとともに、速度又はコストを優先するためにＲＰＡの実装に関連する様々なコンテキスト情報をユーザーが知る必要がある。他の従来の手法において、ＲＰＡロボットを実装するための機械は、中央処理装置（ＣＰＵ）の使用、メモリの使用などのコンピューティングリソースに基づいて割り当てられる。しかしながら、そのような従来の手法は、保留中のジョブなどのロボットの作業負荷を考慮していない。

【発明の概要】

【0003】

本発明の実施形態は、仮想マシン又は他のコンピューティング環境を割り当てて、ジョブを完了するための速度とコストとのバランスをとるためのＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）自動スケーリング戦略を提供する。

【0004】

１つ以上の実施形態によれば、ＲＰＡ作業負荷を完了するためにコンピューティング環境を割り当てるためのシステム及び方法が提供される。ＲＰＡ作業負荷を完了するための要求が受信される。ＲＰＡ作業負荷を完了するために割り当てるべきコンピューティング環境の数は、複数のＲＰＡ自動スケーリング戦略のうちの選択された１つに基づいて計算される。計算された数のコンピューティング環境は、ＲＰＡ作業負荷を完了するために１つ以上のＲＰＡロボットを割り当てるために割り当てられる。

【0005】

一実施形態では、コンピューティング環境が仮想マシンを含む。

【0006】

一実施形態において、複数のＲＰＡ自動スケーリング戦略は、スピードオーバーコスト戦略、バランスド戦略、及び、コストオーバースピード戦略を含む。割り当てるべきコンピューティング環境の数は、ＲＰＡ作業負荷を完了するコンピューティング環境の数、プール内に作成され得るコンピューティング環境の最大数、及び、ライセンスによって許可されるＲＰＡロボットの数に基づいて計算される。

【0007】

一実施形態において、複数のＲＰＡ自動スケーリング戦略は、ユーザーが１つ以上の制御変数を構成するカスタム戦略を含む。他の実施形態において、複数のＲＰＡ自動スケーリング戦略は、１つ以上の制御変数が作業負荷タイプに基づいて自動的に調整されるダイナミック戦略を含む。

【0008】

一実施形態では、選択されたＲＰＡ自動スケーリング戦略の選択がユーザーから受けられる。他の実施形態において、選択されたＲＰＡ自動スケーリング戦略は、スケジュールにしたがって及び／又はＲＰＡ作業負荷のソースに基づいて自動的に選択される。

【0009】

本発明のこれら及び他の利点は、以下の詳細な説明及び添付の図面を参照することによって当業者には明らかになる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本発明の一実施形態に係る、ＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）システムを示すアーキテクチャ図である。

【0011】

【図2】本発明の一実施形態に係る、配備されたＲＰＡシステムの一例を示すアーキテクチャ図である。

【0012】

【図3】本発明の一実施形態に係る、ＲＰＡシステムの簡略化された配備例を示すアーキテクチャ図である。

【0013】

【図4】本発明の一実施形態に係る、ロボティックプロセスオートメーションロボットのクラウドベースの管理を実施するためのクラウドＲＰＡシステムを示すアーキテクチャ図である。

【0014】

【図5】本発明の一実施形態に係る、ＲＰＡロボットを遂行するためのコンピューティング環境を割り当てるための方法を示す。

【0015】

【図6】本発明の実施形態を実施するために使用されてもよいコンピューティングシステムのブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

ロボティックプロセスオートメーション（ＲＰＡ）は、ワークフロー及びプロセスを自動化するために使用される。図１は、１つ以上の実施形態に係る、ＲＰＡシステム１００のアーキテクチャ図である。図１に示されるように、ＲＰＡシステム１００は、開発者が自動化プロセスを設計できるようにするためのデザイナ１０２を含む。より具体的には、デザイナ１０２は、プロセスにおけるアクティビティを実行するためのＲＰＡプロセス及びロボットの開発及びデプロイメントを容易にする。デザイナ１０２は、アプリケーション統合のためのソリューション、並びに、サードパーティアプリケーション、管理情報技術（ＩＴ）タスク、及び、コンタクトセンター運用のためのビジネスプロセスの自動化をもたらすことができる。デザイナ１０２の一実施形態の１つの市販例は、ＵｉＰａｔｈ Ｓｔｕｄｉｏ（商標）である。

【0017】

ルールベースのプロセスの自動化を設計する際、開発者は、遂行順序、及び、本明細書中で「アクティビティ」と定義されるプロセスで開発されるカスタムセットのステップ間の関係を制御する。各アクティビティは、ボタンのクリック、ファイルの読み取り、ログパネルへの書き込みなどのアクションを含むことができる。幾つかの実施形態では、プロセスがネストされ又は埋め込まれてもよい。

【0018】

幾つかのタイプのプロセスは、シーケンス、フローチャート、有限状態機械（ＦＳＭ）、及び／又は、グローバル例外ハンドラを含んでもよいが、これらに限定されない。シーケンスは、プロセスを雑然とさせることなく１つのアクティビティから他のアクティビティへの流れを可能にする線形プロセスに特に適し得る。フローチャートは、複数の分岐論理演算子を介してより多様な態様で決定の統合及びアクティビティの接続を可能にする、より複雑なビジネスロジックに特に適し得る。ＦＳＭは、大規模なワークフローに特に適し得る。ＦＳＭは、条件（すなわち、遷移）又はアクティビティによってトリガされる有限数の状態をそれらの遂行において使用することができる。グローバル例外ハンドラは、遂行エラーに遭遇したときのワークフローの挙動を決定し、プロセスをデバッグするのに特に適し得る。

【0019】

デザイナ１０２においてプロセスが開発された時点で、ビジネスプロセスの遂行がコンダクタ１０４によって編成され、コンダクタ１０４は、デザイナ１０２において開発されたプロセスを遂行する１つ以上のロボット１０６を編成する。コンダクタ１０４の一実施形態の１つの市販例は、ＵｉＰａｔｈ Ｏｒｃｈｅｓｔｒａｔｏｒ（商標）である。コンダクタ２２０は、ＲＰＡ環境におけるリソースの作成、監視、及び、デプロイメントの管理を容易にする。一例では、コンダクタ１０４がウェブアプリケーションである。また、コンダクタ１０４は、サードパーティソリューション及びアプリケーションとの統合ポイントとして機能することもできる。

【0020】

コンダクタ１０４は、集中ポイントからロボット１０６を接続して遂行することによって、ＲＰＡロボット１０６のフリートを管理することができる。コンダクタ１０４は、プロビジョニング、デプロイメント、コンフィギュレーション、キューイング、監視、ロギング、及び／又は、相互接続性の提供を含むがこれらに限定されない様々な機能を有することができる。プロビジョニングは、ロボット１０６とコンダクタ１０４（例えば、ウェブアプリケーション）との間の接続の作成及び維持を含むことができる。デプロイメントは、遂行のために割り当てられたロボット１０６へのパッケージバージョンの正しい配信を保証することを含むことができる。コンフィギュレーションは、ロボット環境及びプロセス構成の維持及び配信を含むことができる。キューイングは、キュー及びキュー項目の管理を行なうことを含むことができる。監視は、ロボット識別データを追跡し、ユーザー権限を維持することを含むことができる。ロギングは、データベース（例えば、ＳＱＬデータベース）及び／又は他の記憶機構（例えば、大規模なデータセットを記憶して迅速に照会できる能力を与えるＥｌａｓｔｉｃＳｅａｒｃｈ（登録商標）へのログの記憶及びインデックス付けを含むことができる。コンダクタ１０４は、サードパーティソリューション及び／又はアプリケーションのための通信の集中ポイントとして作用することによって相互接続性をもたらすことができる。

【0021】

ロボット１０６は、デザイナ１０２で構築されたプロセスを実行する遂行エージェントである。ロボット１０６の幾つかの実施形態の一市販例は、ＵｉＰａｔｈ Ｒｏｂｏｔｓ（商標）である。ロボット１０６のタイプとしては、アテンディッドロボット１０８及びアンアテンディッドロボット１１０を挙げることができるが、これらに限定されない。アテンディッドロボット１０８は、ユーザー又はユーザーイベントによってトリガされ、同じコンピューティングシステム上で人間のユーザーと一緒に動作する。アテンディッドロボット１０８は、人間のユーザーが様々なタスクを達成するのを助けることができ、人間のユーザーによって及び／又はユーザーイベントによって直接にトリガされ得る。アテンディッドロボットの場合、コンダクタ１０４は、集中プロセスデプロイメント及びロギング媒体をもたらすことができる。特定の実施形態において、アテンディッドロボット１０８は、「ロボットトレイ」から又はウェブアプリケーションにおけるコマンドプロンプトからのみ起動することができる。アンアテンディッドロボット１１０は、仮想環境において無人モードで動作し、例えば大量のバックエンドプロセスなどのために、多くのプロセスを自動化するために使用され得る。アンアテンディッドロボット１１０は、遠隔遂行、監視、スケジューリング、及び、作業キューのためのサポートの提供に関与することができる。アテンディッドロボット及びアンアテンディッドロボットはいずれも、メインフレーム、ウェブアプリケーション、ＶＭ、企業アプリケーション（例えば、ＳＡＰ（登録商標）、ＳａｌｅｓＦｏｒｃｅ（登録商標）、Ｏｒａｃｌｅ（登録商標）などによって製造されたもの）、及び、コンピューティングシステムアプリケーション（例えば、デスクトップ及びラップトップアプリケーション、モバイルデバイスアプリケーション、ウェアラブルコンピュータアプリケーションなど）を含むがこれらに限定されない様々なシステム及びアプリケーションを自動化することができる。

【0022】

幾つかの実施形態において、ロボット１０６は、初期設定でＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｍａｎａｇｅｒ（ＳＣＭ）管理サービスをインストールする。結果として、そのようなロボット１０６は、ローカルシステムアカウントの下でインタラクティブなＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）セッションを開き、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）サービスの権利を有することができる。幾つかの実施形態では、ユーザーと同じ権利を有するユーザーモードでロボット１０６を設置することができ、ユーザーモード下では所定のロボット１０６が設置されてしまっている。

【0023】

幾つかの実施形態におけるロボット１０６は、それぞれが特定のタスク専用である幾つかのコンポーネントに分割される。幾つかの実施形態におけるロボットコンポーネントは、ＳＣＭ管理ロボットサービス、ユーザーモードロボットサービス、エグゼキュータ、エージェント、及び、コマンドラインを含むが、これらに限定されない。ＳＣＭ管理ロボットサービスは、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）セッションを管理及び監視するとともに、コンダクタ１０４と遂行ホスト（すなわち、ロボット１０６が遂行されるコンピューティングシステム）との間のプロキシとしての機能を果たす。これらのサービスは、ロボット１０６のための資格情報で信頼され、この資格情報を管理する。コンソールアプリケーションは、ローカルシステムの下でＳＣＭによって起動される。幾つかの実施形態におけるユーザーモードロボットサービスは、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）セッションを管理及び監視するとともに、コンダクタ１０４と遂行ホストとの間のプロキシとしての機能を果たす。ユーザーモードロボットサービスは、ロボット１０６のための資格情報で信頼されてこの資格情報を管理することができる。ＳＣＭ管理ロボットサービスがインストールされなければ、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）アプリケーションを自動的に起動することができる。エグゼキュータは、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）セッション下で所定のジョブを実行することができ（例えば、エグゼキュータはワークフローを遂行することができる）、モニタごとのドット／インチ（ＤＰＩ）設定を認識することができる。エージェントは、システムトレイウィンドウで利用可能なジョブを表示するＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）Ｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ（ＷＰＦ）アプリケーションであってもよい。エージェントは、サービスのクライアントであってもよい。エージェントは、ジョブを開始又は停止して設定を変更するように要求することができる。コマンドラインは、サービスのクライアントであり、ジョブを開始するように要求することができるとともにジョブの出力を待つコンソールアプリケーションである。ロボットコンポーネントの分割は、開発者を助け、ユーザーをサポートするとともに、各ロボットコンポーネントが遂行しているものをコンピューティングシステムがより容易に実行、識別、及び、追跡できるようにし得る。例えば、エグゼキュータ及びサービスに関して異なるファイアウォールルールを設定するなど、ロボットコンポーネントごとに特別な挙動を構成することができる。更なる例として、エグゼキュータは、幾つかの実施形態ではモニタごとのＤＰＩ設定を認識することができ、その結果、ワークフローは、それらが作成されたコンピューティングシステムのコンフィギュレーションに関係なく、任意のＤＰＩで遂行することができる。

【0024】

図２は、１つ以上の実施形態に係るＲＰＡシステム２００を示す。ＲＰＡシステム２００は、図１のＲＰＡシステム１００であってもよく又はＲＰＡシステム１００の一部であってもよい。「クライアント側」、「サーバ側」、又は、その両方は、本発明の範囲から逸脱することなく、任意の所望の数のコンピューティングシステムを含むことができることに留意すべきである。

【0025】

この実施形態におけるクライアント側に示されるように、コンピューティングシステム２０２は、１つ以上のエグゼキュータ２０４、エージェント２０６、及び、デザイナ２０８を含む。他の実施形態において、デザイナ２０８は、同じコンピューティングシステム２０２上で実行されていなくてもよい。エグゼキュータ２０４（前述のようにロボットコンポーネントであってもよい）はプロセスを実行し、幾つかの実施形態では、複数のビジネスプロセスが同時に実行されてもよい。この例において、エージェント２０６（例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）サービス）は、エグゼキュータ２０４を管理するための単一の接続ポイントである。

【0026】

幾つかの実施形態において、ロボットは、機械名とユーザー名との間の関連付けを表わす。ロボットは、複数のエグゼキュータを同時に管理することができる。同時に実行される複数のインタラクティブなセッション（例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）Ｓｅｒｖｅｒ２０１２）をサポートするコンピューティングシステムでは、複数のロボットがそれぞれ固有のユーザー名を使用して別々のＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）セッションで同時に（例えば、高密度（ＨＤ）環境）実行されてもよい。

【0027】

また、エージェント２０６は、ロボットの状態を送信し（例えば、ロボットがまだ機能していることを示す「ハートビート」メッセージを定期的に送信し）、遂行されるべきパッケージの必要なバージョンをダウンロードすることにも関与する。エージェント２０６とコンダクタ２１２との間の通信は、幾つかの実施形態ではエージェント２０６によって開始される。通知シナリオの例において、エージェント２０６は、ロボットにコマンド（例えば、始動、停止など）を送信するためにコンダクタ２１２によって後で使用されるＷｅｂＳｏｃｋｅｔチャネルを開くことができる。

【0028】

この実施形態においてサーバ側に示されるように、プレゼンテーション層は、ウェブアプリケーション２１４と、オープンデータプロトコル（ＯＤａｔａ）表象状態転送（ＲＥＳＴ）アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）エンドポイント２１６と、通知監視ＡＰＩ２１８とを備える。サーバ側のサービス層は、ＡＰＩ実装／ビジネスロジック２２０を含む。サーバ側の永続層は、データベースサーバ２２２とインデクササーバ２２４とを含む。コンダクタ２１２は、ウェブアプリケーション２１４、ＯＤａｔａ ＲＥＳＴ ＡＰＩエンドポイント２１６、通知監視ＡＰＩ２１８、及び、ＡＰＩ実装／ビジネスロジック２２０を含む。

【0029】

様々な実施形態において、コンダクタ２１２のインターフェースにおいてユーザーが（例えば、ブラウザ２１０を介して）実行する殆どのアクションは、様々なＡＰＩを呼び出すことによって実行される。そのようなアクションとしては、ロボット上のジョブの開始、キュー内のデータの追加／削除、無人で実行すべきジョブのスケジューリングなどを挙げることができるが、これらに限定されない。ウェブアプリケーション２１４は、サーバプラットフォームのビジュアル層である。この実施形態において、ウェブアプリケーション２１４は、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）及びＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）（ＪＳ）を使用する。しかしながら、本発明の範囲から逸脱することなく、任意の所望のマークアップ言語、スクリプト言語、又は、任意の他のフォーマットを使用することができる。ユーザーは、コンダクタ２１２を制御するための様々なアクションを実行するために、この実施形態ではブラウザ２１０を介してウェブアプリケーション２１４からのウェブページと対話する。例えば、ユーザーは、ロボットグループを作成し、ロボットにパッケージを割り当て、ロボットごと及び／又はプロセスごとにログを分析し、ロボットを起動及び停止することなどができる。

【0030】

ウェブアプリケーション２１４に加えて、コンダクタ２１２は、ＯＤａｔａ ＲＥＳＴ ＡＰＩエンドポイント２１６を露出させるサービス層も含む（又は、本発明の範囲から逸脱することなく他のエンドポイントが実装されてもよい）。ＲＥＳＴ ＡＰＩは、ウェブアプリケーション２１４及びエージェント２０６の両方によって消費される。エージェント２０６は、この例示的な構成ではクライアントコンピュータ上の１つ以上のロボットのスーパーバイザーである。

【0031】

この実施形態におけるＲＥＳＴ ＡＰＩは、コンフィギュレーション、ロギング、監視、及び、キューイング機能をカバーする。幾つかの実施形態では、コンフィギュレーションＲＥＳＴエンドポイントを使用して、アプリケーションユーザー、権限、ロボット、アセット、リリース、及び、環境を定義及び構成することができる。ＲＥＳＴエンドポイントのロギングは、例えば、エラー、ロボットによって送信された明示的なメッセージ、及び、他の環境固有の情報などの異なる情報をロギングするのに有用であり得る。開始ジョブコマンドがコンダクタ２１２内で使用される場合に遂行されるべきパッケージバージョンを照会するために、デプロイメントＲＥＳＴエンドポイントがロボットによって使用されてもよい。ＲＥＳＴエンドポイントをキューイングすることは、キューにデータを追加すること、キューからトランザクションを取得すること、トランザクションの状態を設定することなど、キュー及びキュー項目の管理に関与できる。ＲＥＳＴエンドポイントの監視は、ウェブアプリケーション２１４及びエージェント２０６を監視する。通知監視ＡＰＩ２１８は、エージェント２０６の登録、エージェント２０６への構成設定の配信、並びに、サーバ及びエージェント２０６からの通知の送信／受信のために使用されるＲＥＳＴエンドポイントであってもよい。また、通知監視ＡＰＩ２１８は、幾つかの実施形態では、ＷｅｂＳｏｃｋｅｔ通信を使用してもよい。

【0032】

サーバ側の永続層は、この例示的な実施形態におけるサーバの対、すなわち、データベースサーバ２２２（例えば、ＳＱＬサーバ）及びインデクササーバ２２４を含む。この実施形態におけるデータベースサーバ２２２は、ロボット、ロボットグループ、関連するプロセス、ユーザー、役割、スケジュールなどの構成を記憶する。この情報は、幾つかの実施形態ではウェブアプリケーション２１４を介して管理される。また、データベースサーバ２２２は、キュー及びキュー項目を管理することもできる。幾つかの実施形態において、データベースサーバ２２２は、（インデクササーバ２２４に加えて又はインデクササーバ２２４の代わりに）ロボットによってロギングされるメッセージを記憶することができる。インデクササーバ２２４は、幾つかの実施形態ではオプションであり、ロボットによってロギングされる情報を記憶し、インデックス付けする。特定の実施形態において、インデクササーバ２２４は、構成設定を通じて無効にされてもよい。幾つかの実施形態において、インデクササーバ２２４は、オープンソースプロジェクトのフルテキスト検索エンジンであるＥｌａｓｔｉｃＳｅａｒｃｈ（登録商標）を使用する。ロボットによって（例えば、ログメッセージ又は行書き込みのようなアクティビティを使用して）ロギングされるメッセージは、ロギングＲＥＳＴエンドポイントを介してインデクササーバ２２４に送信されてもよく、そこで、それらのメッセージは将来の利用のためにインデックス付けされる。

【0033】

図３は、１つ以上の実施形態に係る、ＲＰＡシステム３００の簡略化された配備例を示すアーキテクチャ図である。幾つかの実施形態において、ＲＰＡシステム３００は、図１及び図２のそれぞれのＲＰＡシステム１００及び／又は２００であってもよく、ＲＰＡシステム１００及び／又は２００を含んでもよい。ＲＰＡシステム３００は、ロボットを実行する複数のクライアントコンピューティングシステム３０２を含む。コンピューティングシステム３０２は、そこで実行されるウェブアプリケーションを介してコンダクタコンピューティングシステム３０４と通信することができる。更に、コンダクタコンピューティングシステム３０４は、データベースサーバ３０６及び随意的なインデクササーバ３０８と通信する。図２及び図３に関して、これらの実施形態ではウェブアプリケーションが使用されるが、本発明の範囲から逸脱することなく任意の適切なクライアント／サーバソフトウェアを使用できることに留意すべきである。例えば、コンダクタは、クライアントコンピューティングシステム上の非ウェブベースのクライアントソフトウェアアプリケーションと通信するサーバ側アプリケーションを実行することができる。

【0034】

一実施形態において、図１のＲＰＡシステム１００、図２のＲＰＡシステム２００、及び／又は、図のＲＰＡシステム３００は、ＲＰＡロボットのクラウドベースの管理のために実装されてもよい。そのようなＲＰＡロボットのクラウドベースの管理により、ＲＰＡをサービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）として提供することができる。したがって、図１のコンダクタ１０４、図２のコンダクタ２１２、及び／又は、図３のコンダクタ３０４は、例えば、ＲＰＡロボットを作成する、ＲＰＡロボットを提供する、ＲＰＡロボットに関するタスクをスケジューリングする、ＲＰＡロボットを停止する、又は、ＲＰＡロボットを管理するための任意の他のオーケストレーションタスクを実行するべく、ＲＰＡロボットのクラウドベースの管理のためにクラウドに実装される。

【0035】

図４は、１つ以上の実施形態に係る、ＲＰＡロボットのクラウドベースの管理を実施するためのクラウドＲＰＡシステム４００のアーキテクチャ図を示す。クラウドＲＰＡシステム４００は、クラウドコンピューティング環境４０２及びローカルコンピューティング環境４０４を備える。ローカルコンピューティング環境４０４は、例えば企業、会社などのユーザー又は任意の他の１つ又は複数のエンティティのローカルネットワークアーキテクチャを表わす。ローカルコンピューティング環境４０４はローカルネットワーク４０６を含む。クラウドコンピューティング環境４０２は、ローカルコンピューティング環境４０４においてユーザーから離れた作業負荷のサービス又は処理を提供するクラウドコンピューティングネットワークアーキテクチャを表わす。クラウドコンピューティング環境４０２は、インターネット４１４、ユーザーによって管理（又は制御）されてクラウドプラットフォームプロバイダによってホストされるクラウドネットワークを表わすユーザークラウドネットワーク４１８、及び、クラウドサービスプロバイダによって管理されてクラウドプラットフォームプロバイダによってホストされるクラウドネットワークを表わすクラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０を含む、様々なクラウドネットワークを備える。クラウドサービスプロバイダは、クラウドを介してサービス（例えば、ＲＰＡ）を提供するエンティティである。クラウドプラットフォームプロバイダは、クラウドコンピューティングインフラストラクチャを維持するエンティティである。ローカルコンピューティング環境４０４のローカルネットワーク４０６は、ローカルコンピューティング環境４０４とクラウドコンピューティング環境４０２との間の通信を容易にするために、クラウドコンピューティング環境４０２のインターネット４１４に通信可能に結合される。

【0036】

図４に示されるように、クラウドオーケストレータ４３０は、ＲＰＡロボットのクラウドベースの管理を可能にするためにクラウドコンピューティング環境４０２に実装される。特に、クラウドオーケストレータ４３０は、クラウドサービスプロバイダによって管理されるとともに、クラウドコンピューティング環境４０２内のクラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０内でホストされる。一実施形態において、クラウドサービスプロバイダは、ローカルコンピューティング環境４０４内のユーザーにＲＰＡを提供する。

【0037】

クラウドオーケストレータ４３０は、クラウドコンピューティング環境４０２内のＲＰＡロボットを管理する。特に、ユーザーは、ローカルコンピューティング環境４０４内のコンピューティングデバイス４１２と対話して、ＲＰＡロボットを管理するための命令をクラウドコンピューティング環境４０２内のクラウドオーケストレータ４３０に送信する。或いは、ユーザーは、ローカルコンピューティング環境４０４内のコンピューティングデバイス４１２と対話して、ＲＰＡロボットを管理するためにユーザーに代わって命令を自動的に送信するようにクラウドオーケストレータ４３０上にスケジュールを設定する。ＲＰＡロボットを管理するための典型的な命令としては、ＲＰＡロボットを作成するための命令、ＲＰＡロボットをプロビジョニングするための命令、ＲＰＡロボット上のタスクをスケジューリングするための命令（例えば、タスクを実行するための時間及びタスクを実行するためのロボットのタイプをスケジューリングする）、ＲＰＡロボットをデコミッションするための命令、又は、ＲＰＡロボットのための任意の他の編成命令が挙げられる。命令を受信したことに応じて、クラウドオーケストレータ４３０は、例えば、ＲＰＡロボットの作成、ＲＰＡロボットのプロビジョニング、ＲＰＡロボットのタスクのスケジューリング、ＲＰＡロボットのデコミッショニングなどによって命令を実行する。一実施形態において、クラウドオーケストレータ４３０は、図１のコンダクタ１０４、図２のコンダクタ２１２、又は、図３のコンダクタ３０４と同様であってもよいが、クラウドコンピューティング環境４０２内のクラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０に実装されてもよい。

【0038】

クラウドオーケストレータ４３０によって管理されるＲＰＡロボットは、クラウドコンピューティング環境４０２内に配備されて維持されるクラウドロボットのプールを含んでもよい。そのようなクラウドロボットは、クラウドサービスロボットプール４２６の１つ以上のクラウドサービスロボット４２８－Ａ、．．．、４２８－Ｘ（以下、まとめてクラウドサービスロボット４２８と呼ぶ）と、クラウド管理ロボットプール４２２の１つ以上のクラウド管理ロボット４２４－Ａ、．．．、４２４－Ｙ（以下、まとめてクラウド管理ロボット４２４と呼ぶ）とを含むことができる。そのようなクラウドロボットは、クラウドコンピューティング環境４０２において（すなわち、プロセス）タスクを実行し、タスクの結果をローカルコンピューティング環境４０４内のユーザーに送信する。これに加えて又は代えて、クラウドオーケストレータ４３０によって管理されるＲＰＡロボットは、ローカルロボットプール４０８の１つ以上のローカルロボット４１０－Ａ、．．．、４１０－Ｚ（以下、まとめてローカルロボット４１０と呼ぶ）を含んでもよい。

【0039】

クラウドサービスロボット４２８は、ローカルネットワーク環境４０４内のユーザーのためにクラウドコンピューティング環境４０２内でＲＰＡタスクを実行するために、クラウドサービスプロバイダのクラウドネットワーク４２０内のクラウドサービスプロバイダによって維持される。クラウドサービスロボット４２８は、ユーザーがコンピューティングデバイス４１２からクラウドオーケストレータ４３０に命令を送信することによって、要求に応じて作成される。作成されると、クラウドサービスロボット４２８は、タスク（又はワークフロー）を実行するのを待っている間、待機モードに入る。待機モードにある間、クラウドサービスロボット４２８を動作させるためのコストは最小化される或いはさもなければ低減される。タスクは、ユーザーがコンピューティングデバイス４１２からクラウドオーケストレータ４３０に命令を送ることによって、クラウドサービスロボット４２８上にスケジューリングされる。タスクをスケジューリングするための命令は、タスクを実行するための時間及びタスクを実行するためのロボットのタイプを定義する。クラウドサービスロボット４２８は、タスクを実行するために待機モードから起動し、タスクが完了すると待機モードに戻る。したがって、クラウドサービスロボット４２８は、ローカルコンピューティング環境４０４内のユーザーのためにクラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０上でタスクを実行する。

【0040】

クラウド管理ロボット４２４は、ローカルネットワーク環境４０４内のユーザーのためにクラウドコンピューティング環境４０２内でＲＰＡタスクを実行するために、ユーザークラウドネットワーク４１８内のユーザーによって維持される。クラウド管理ロボット４２４は、クラウドサービスロボット４２８と機能が類似しており、また、クラウドコンピューティング環境４０２でホストされる。しかしながら、クラウド管理ロボット４２４がホストされるユーザークラウドネットワーク４１８は、ユーザーによって管理され、一方、クラウドサービスロボット４２８がホストされるクラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０は、クラウドサービスプロバイダによって管理されてクラウドプラットフォームプロバイダによってホストされる。クラウドオーケストレータ４３０は、クラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０とユーザークラウドネットワーク４１８との間の接続を確立することによって、クラウド管理ロボット４２４を管理する。ユーザークラウドネットワーク４１８は、ローカルネットワーク４０６にトンネルバックするために、クラウドプロバイダ技術を利用するユーザーによって確立されてもよい。ユーザーは、ローカルネットワーク４０６からクラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０への専用ネットワーク接続を確立することができる。接続は、一般に、例えば、任意対任意（例えば、インターネットプロトコル仮想プライベートネットワーク）ネットワーク、ポイントツーポイントＥｔｈｅｒｎｅｔネットワーク、又は、コロケーション施設における接続プロバイダを介した仮想交差接続の形態を成す。これらの接続は、公衆インターネットを経由しない。これは、インターネットを介した典型的な接続よりも高い信頼性、より速い速度、一貫した待ち時間、及び、より高いセキュリティを提供する。ユーザークラウドネットワーク４１８は、ユーザーによって完全に制御及び管理され続け、それによって、ユーザーにデータに対する厳格な制御を提供する。

【0041】

クラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０とユーザークラウドネットワーク４１８との間の接続が確立されると、クラウド管理ロボット４２４は、コンピューティングデバイス４１２を介してクラウドオーケストレータ４３０と対話するユーザーによる要求に応じて作成される。クラウド管理ロボット４２４は、ユーザークラウドネットワーク４１８上に作成される。したがって、クラウド管理ロボット４２４は、ローカルコンピューティング環境４０４内のユーザーのためにユーザークラウドネットワーク４１８上でタスクを実行する。アルゴリズムを適用して、クラウド管理ロボットプール４２２内のロボットの利用を最大化し、ユーザーの運用コストを削減することができる。

【0042】

ローカルロボット４１０は、ローカルネットワーク環境４０４内のユーザーのためにＲＰＡタスクを実行するべく、ローカルネットワーク４０６内のユーザーによって維持される。ローカルネットワーク４０６は、ユーザーによって制御又は管理される。クラウドオーケストレータ４３０は、標準的なＨＴＴＰＳ接続を介してローカルロボット４１０への接続を維持する。

【0043】

動作中、例えば図１のＲＰＡシステム１００、図２のＲＰＡシステム２００、図３のＲＰＡシステム３００、及び／又は、図４のクラウドＲＰＡシステム４００などのＲＰＡシステムは、ジョブを完了するように構成される。そのようなジョブは、１つ以上のＲＰＡワークフローを遂行するために仮想マシン（又は任意の他のコンピューティング環境）上で遂行又は実行される１つ以上のＲＰＡロボットによって完了される。仮想マシンは、他のコンピュータシステム上で遂行されるコンピュータシステムの仮想化又はエミュレーションである。時として、時間、コスト、又は、時間とコストとのバランスを優先することによってＲＰＡジョブを完了することが望ましい場合がある。本明細書中に記載の実施形態は、時間、コスト、又は、時間のバランスを優先するためのＲＰＡ自動スケーリング戦略を提供する。好適には、コンピューティング環境は、選択されたＲＰＡ自動スケーリング戦略に基づいてジョブを完了するために１つ以上のＲＰＡロボットを実行するために割り当てられ、それにより、最小限の手動ユーザー構成で優先された時間、コスト、又は、バランスにしたがってジョブを完了する。

【0044】

図５は、１つ以上の実施形態に係る、ＲＰＡロボットを遂行するためにコンピューティング環境を割り当てるための方法５００を示す。方法５００のステップは、例えば図６のコンピューティングシステム６００などの、１つ以上の適切なコンピューティングデバイスによって実行することができる。一実施形態において、方法５００のステップは、例えば、図１のＲＰＡシステム１００のコンダクタ１０４、図２のＲＰＡシステム２００のコンダクタ２１２、図３のＲＰＡシステム３００のコンダクタ３０４、又は、図４のクラウドＲＰＡシステム４００のクラウドオーケストレータ４３０などの、ＲＰＡシステムのオーケストレータ又はコンダクタによって実行される。

【0045】

ステップ５０２では、ＲＰＡ作業負荷を完了するための要求が受信される。ＲＰＡ作業負荷は、例えば、ＲＰＡジョブのセットであってもよい。

【0046】

ステップ５０４において、ＲＰＡ作業負荷を完了するために割り当てるべきコンピューティング環境の数は、複数のＲＰＡ自動スケーリング戦略のうちの選択された１つに基づいて計算される。一実施形態では、コンピューティング環境が仮想マシンである。しかしながら、コンピューティング環境は、例えば仮想化されたデスクトップ環境、コンテナなどのＲＰＡロボットを遂行するための任意の他の適切なコンピューティング環境であってもよい。ＲＰＡ自動スケーリング戦略は、例えばＲＰＡ自動スケーリングプロファイルとして、複数の方法で定義又は実装され得る。

【0047】

複数のＲＰＡ自動スケーリング戦略は、ＲＰＡ作業負荷を完了するための時間とコストとのバランスをとる。一実施形態において、複数のＲＰＡ自動スケーリング戦略は、スピードオーバーコスト戦略、バランスド戦略、及び、コストオーバースピード戦略を含む。スピードオーバーコスト戦略は、ＲＰＡ作業負荷を完了するための最も速い時間を有するが、インフラストラクチャコストが最も高い。バランスド戦略は、ＲＰＡ作業負荷を完了するための中程度の時間及び中程度のインフラストラクチャコストを有する。コストオーバースピード戦略は、ＲＰＡ作業負荷を完了するための時間が最も遅いが、インフラストラクチャコストが最も低い。一実施形態では、コストオーバースピード戦略がデフォルト戦略である。

【0048】

割り当てるべきコンピューティング環境の数は、選択された自動スケーリング戦略に基づいて様々な制御変数又はパラメータにしたがって決定される。一実施形態において、割り当てるべきコンピューティング環境の数は、１）ＲＰＡ作業負荷を完了するコンピューティング環境の数を表わすＭＡＸ＿ＭＡＣＨＩＮＥＳ＿ＦＯＲ＿ＷＯＲＫＬＯＡＤ、２）プール内のコンピューティング環境の最大数を表わすＭＡＸ＿ＭＡＣＨＩＮＥＳ、及び、３）ライセンスによって許可されるアクティブＲＰＡロボットの数を表わすＬＩＣＥＮＳＥＤ＿ＲＯＢＯＴＳに基づいて、選択された自動スケーリング戦略にしたがって決定される。

【0049】

スピードオーバーコスト戦略の場合、ＡＬＬＯＣＡＴＩＯＮ＿ＭＡＣＨＩＮＥ＿ＣＯＵＮＴを割り当てるべきコンピューティング環境の数は、以下のように計算される。
ＡＬＬＯＣＡＴＩＯＮ＿ＭＡＣＨＩＮＥ＿ＣＯＵＮＴ＝
ｍｉｎ（ＭＡＸ＿ＭＡＣＨＩＮＥＳ＿ＦＯＲ＿ＷＯＲＫＬＯＡＤ，ＭＡＸ＿ＭＡＣＨＩＮＥＳ）／Ｘ
ここで、制御変数Ｘは任意の正の整数（例えば、２）であり、ＭＡＸ＿ＭＡＣＨＩＮＥＳはプール内のコンピューティング環境の最大数であると定義され、ＭＩＮ＿ＭＡＣＨＩＮＥＳは１であると定義され、ＭＡＣＨＩＮＥ＿ＩＤＬＥは３０分であると定義され、ＭＡＣＨＩＮＥ＿ＤＥＬＥＴＥはＺ分であると定義される。バランスド戦略の場合、ＡＬＬＯＣＡＴＩＯＮ＿ＭＡＣＨＩＮＥ＿ＣＯＵＮＴを割り当てるべきコンピューティング環境の数は、以下のように計算される。
ＡＬＬＯＣＡＴＩＯＮ＿ＭＡＣＨＩＮＥ＿ＣＯＵＮＴ＝
ｍｉｎ（ＭＡＸ＿ＭＡＣＨＩＮＥＳ＿ＦＯＲ＿ＷＯＲＫＬＯＡＤ，ＭＡＸ＿ＭＡＣＨＩＮＥＳ）／Ｙ
ここで、制御変数ＹはＸより大きい任意の正の整数（例えば、４）であり、ＭＡＸ＿ＭＡＣＨＩＮＥＳはプール内のコンピューティング環境の最大数であると定義され、ＭＩＮ＿ＭＡＣＨＩＮＥＳは０であると定義され、ＭＡＣＨＩＮＥ＿ＩＤＬＥは１０分であると定義され、ＭＡＣＨＩＮＥ＿ＤＥＬＥＴＥはＺ分であると定義される。コストオーバースピード戦略の場合、ＡＬＬＯＣＡＴＩＯＮ＿ＭＡＣＨＩＮＥ＿ＣＯＵＮＴを割り当てるべきコンピューティング環境の数は、以下のように定義される。
ＡＬＬＯＣＡＴＩＯＮ＿ＭＡＣＨＩＮＥ＿ＣＯＵＮＴ＝１
ここで、制御変数ＭＡＸ＿ＭＡＣＨＩＮＥＳはプール内のコンピューティング環境の最大数であると定義され、ＭＩＮ＿ＭＡＣＨＩＮＥＳは０であると定義され、ＭＡＣＨＩＮＥ＿ＩＤＬＥは３分であると定義され、ＭＡＣＨＩＮＥ＿ＤＥＬＥＴＥはＺ分であると定義される。

【0050】

割り当てるべきコンピューティング環境の数は、選択されたＲＰＡ自動スケーリング戦略に関連する式にしたがってＡＬＬＯＣＡＴＩＯＮ＿ＭＡＣＨＩＮＥ＿ＣＯＵＮＴを計算することによって計算され、この場合、計算された結果は次の整数に切り上げられる。上記の計算では、制御変数ＡＬＬＯＣＡＴＩＯＮ＿ＭＡＣＨＩＮＥ＿ＣＯＵＮＴが割り当てるべきコンピューティング環境の数であり、制御変数ＭＡＸ＿ＭＡＣＨＩＮＥＳ＿ＦＯＲ＿ＷＯＲＫＬＯＡＤがＲＰＡ作業負荷を完了するコンピューティング環境の数（例えば保留中のジョブ、実行中のジョブ、ライセンスされたＲＰＡロボット実行時間などの状態情報を考慮に入れる）であり、制御変数ＭＡＸ＿ＭＡＣＨＩＮＥＳがプール内に作成され得るコンピューティング環境の最大数であり、制御変数ＭＩＮ＿ＭＡＣＨＩＮＥＳが常に利用可能なままであるべきコンピューティング環境の最小数であり（保留中のジョブがない場合でも）、制御変数ＭＡＣＨＩＮＥ＿ＩＤＬＥは、コンピューティング環境が待機状態になる前にアイドルになった後に待機する時間量であり、制御変数ＭＡＣＨＩＮＥ＿ＤＥＬＥＴＥは、コンピューティング環境が削除される前に割り当て解除された後に待機する時間量である。

【0051】

他のタイプの戦略も複数のＲＰＡ自動スケーリング戦略に含まれ得ることを理解すべきである。一例において、複数のＲＰＡ自動スケーリング戦略は、ＲＰＡ作業負荷を完了するための時間とコストとを手動でバランスさせるべくユーザーが１つ以上の制御変数を構成する１つ以上のカスタム戦略を含むことができる。例えば、カスタム戦略は、Ｘ又はＹのユーザー定義値にしたがって上記スピードオーバーコスト戦略又はバランスド戦略に関連する式に基づいてコンピューティング環境を割り当てることができる。他の例において、複数のＲＰＡ自動スケーリング戦略は、例えば、作業負荷タイプ（例えば、ＲＰＡジョブのセットに関する平均遂行時間）、内部制約（例えば、コンピューティング環境を配備するための時間、ジョブの完了のための平均時間、利用可能なＲＰＡライセンスの数）などに基づいてＲＰＡ作業負荷を完了するための時間とコストとのバランスをとるために１つ以上の制御変数が自動的に調整されるダイナミック戦略を含むことができる。例えば、スケジューラは、保留中のジョブ、コンピューティングリソースなどを監視し、ダイナミック戦略の１つ以上の制御変数を自動的に調整することができる。幾つかの実施形態において、ダイナミック戦略における１つ以上の制御変数は、機械学習ベースのモデルを使用して自動的に調整される。

【0052】

一実施形態において、選択されたＲＰＡ自動スケーリング戦略の選択は、例えばＲＰＡシステムのオーケストレータのユーザーインターフェースと対話するユーザーから受信される。他の実施形態では、選択されたＲＰＡ自動スケーリング戦略が自動的に選択される。一例において、選択されたＲＰＡ自動スケーリング戦略は、選択されたＲＰＡ自動スケーリング戦略を適用するための開始時間及び終了時間を定義するスケジュールにしたがって自動的に選択されてもよい。例えば、税申告や書類処理を行なう会計会社の場合、ＲＰＡの作業負荷は、各月の月末及び各四半期の終わりに増加する。スピードオーバーコスト戦略は、各月の終わり及び各四半期の終わりにスケジューリングすることができ、コストオーバースピード戦略は、残りの期間にスケジューリングすることができる。他の例として、学生の入学及び卒業を処理する大学の場合、ＲＰＡ作業負荷は、入学のために学年度の初めに学生が新人研修を受け、かつ、卒業のために学年度の終わりに学生が下校する場合に増加する。スピードオーバーコスト戦略は、学年度の初め及び終わりにスケジューリングされてもよく、コストオーバースピード戦略は、残りの期間にスケジューリングされてもよい。他の例において、選択されたＲＰＡ自動スケーリング戦略は、ＲＰＡ作業負荷のソースに基づいて自動的に選択されてもよい。これにより、ユーザーは、スピードオーバーコスト戦略を選択することによって作業負荷がより速く処理される一方で、コストオーバースピード戦略を使用して他のソースから受信される作業負荷をコスト効率的に処理できるように、特定のソースから受信される作業負荷に優先順位を付けることができる。一例として、ＩＴ（情報技術）ヘルプデスクの場合、スピードオーバーコスト戦略は、ソースに関連付けられたＳＬＡ（サービスレベル合意）又はソースに関連付けられたビジネスクリティカルフラグにしたがって要求に関して選択されてもよく、バランスド戦略は、他の全ての要求に関して選択されてもよい。

【0053】

ステップ５０６において、計算された数のコンピューティング環境が、ＲＰＡ作業負荷を完了するために１つ以上のＲＰＡロボットを割り当てるために割り当てられる。

【0054】

図６は、本発明の一実施形態に係る、図５の方法５００を含む、本明細書中に記載の方法、ワークフロー、及び、プロセスを遂行するように構成されるコンピューティングシステム６００を示すブロック図である。幾つかの実施形態において、コンピューティングシステム６００は、図示された及び／又は本明細書中に記載されたコンピューティングシステムのうちの１つ以上であってもよい。コンピューティングシステム６００は、情報を通信するためのバス６０２又は他の通信機構と、情報を処理するためにバス６０２に結合されたプロセッサ６０４とを含む。プロセッサ６０４は、中央処理装置（ＣＰＵ）、特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、それらの複数のインスタンス、及び／又は、それらの任意の組み合わせを含む、任意のタイプの汎用又は専用プロセッサであってもよい。また、プロセッサ６０４は、複数の処理コアを有してもよく、また、コアの少なくとも幾つかは、特定の機能を実行するように構成されてもよい。幾つかの実施形態では、複数並列処理を使用することができる。

【0055】

コンピューティングシステム６００は、プロセッサ６０４によって遂行される情報及び命令を記憶するためのメモリ６０６を更に含む。メモリ６０６は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、キャッシュ、磁気もしくは光ディスクなどの静的ストレージ、又は、任意の他のタイプの非一時的コンピュータ可読媒体、又は、それらの組み合わせの任意の組み合わせから構成することができる。非一時的コンピュータ可読媒体は、プロセッサ６０４によってアクセス可能な任意の利用可能な媒体であってもよく、揮発性媒体、不揮発性媒体、又はその両方を含んでもよい。また、媒体は、取り外し可能、取り外し不能、又は、その両方であってもよい。

【0056】

更に、コンピューティングシステム６００は、任意の現在存在する又は将来実施される通信規格及び／又はプロトコルに従って、無線及び／又は有線接続を介して通信ネットワークへのアクセスを提供するためのトランシーバなどの通信デバイス６０８を含む。

【0057】

プロセッサ６０４は、バス６０２を介して、ユーザーに情報を表示するのに適したディスプレイ６１０に更に結合される。また、ディスプレイ６１０は、タッチディスプレイ及び／又は任意の適切な触覚Ｉ／Ｏデバイスとして構成されてもよい。

【0058】

キーボード６１２及びコンピュータマウス、タッチパッドなどのカーソル制御デバイス６１４は、ユーザーがコンピューティングシステムとインターフェースすることを可能にするためにバス６０２に更に結合される。しかしながら、特定の実施形態では、物理的なキーボード及びマウスが存在しなくてもよく、ユーザーは、ディスプレイ６１０及び／又はタッチパッド（図示せず）のみを介してデバイスと対話することができる。入力デバイスの任意のタイプ及び組み合わせを、設計上の選択事項として使用することができる。特定の実施形態では、物理的入力デバイス及び／又はディスプレイは存在しない。例えば、ユーザーは、それと通信する別のコンピューティングシステムを介してコンピューティングシステム６００と遠隔的に対話することができ、又はコンピューティングシステム６００は自律的に動作することができる。

【0059】

メモリ６０６は、プロセッサ６０４によって遂行されると機能を与えるソフトウェアモジュールを記憶する。モジュールは、コンピューティングシステム６００のためのオペレーティングシステム６１６と、本明細書に記載のプロセス又はその派生物の全部又は一部を実行するように構成された１つ以上の更なる機能モジュール６１８とを含む。

【0060】

当業者であれば分かるように、「システム」は、本発明の範囲から逸脱することなく、サーバ、組込みコンピューティングシステム、パーソナルコンピュータ、コンソール、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、タブレットコンピューティングデバイス、量子コンピューティングシステム、もしくは、任意の他の適切なコンピューティングデバイス、又は、デバイスの組み合わせとして具現化され得る。上記の機能を「システム」によって実行されるものとして提示することは、本発明の範囲を決して限定することを意図するものではなく、本発明の多くの実施形態の一例を提供することを意図している。実際に、本明細書中に開示される方法、システム、及び、装置は、クラウドコンピューティングシステムを含むコンピューティング技術と一致する局所化された形態及び分散された形態で実装され得る。

【0061】

本明細書中に記載されたシステム特徴の幾つかは、それらの実装の独立性をより具体的に強調するために、モジュールとして提示されていることに留意すべきである。例えば、モジュールは、カスタムの超大規模集積（ＶＬＳＩ）回路又はゲートアレイ、ロジックチップ、トランジスタ、又は、他のディスクリートコンポーネントなどの既製の半コンダクタを含むハードウェア回路として実装されてもよい。また、モジュールは、フィールドプログラマブルゲートアレイ、プログラマブルアレイロジック、プログラマブルロジックデバイス、グラフィックスプロセッシングユニットなどのプログラマブルハードウェアデバイスに実装されてもよい。また、モジュールは、様々なタイプのプロセッサによって遂行するためのソフトウェアに少なくとも部分的に実装されてもよい。遂行可能コードの識別されたユニットは、例えば、オブジェクト、手順、又は、機能として編成することができるコンピュータ命令の１つ以上の物理ブロック又は論理ブロックを含むことができる。それにもかかわらず、識別されたモジュールの遂行可能ファイルは、物理的に一緒に配置される必要はないが、論理的に一緒に結合されたときにモジュールを含み、モジュールの記載された目的を達成する異なる場所に記憶された異なる命令を含むことができる。更に、モジュールは、例えば、ハードディスクドライブ、フラッシュデバイス、ＲＡＭ、テープ、及び／又は、本発明の範囲から逸脱することなくデータを記憶するために使用される任意の他のそのような非一時的コンピュータ可読媒体であってもよいコンピュータ可読媒体に記憶されてもよい。実際に、遂行可能コードのモジュールは、単一の命令、又は、多くの命令であってもよく、幾つかの異なるコードセグメント、異なるプログラム、及び、幾つかのメモリデバイスに分散されてもよい。同様に、操作データは、モジュール内で識別され及び本明細書中に例示されてもよく、任意の適切な形態で具体化され、任意の適切なタイプのデータ構造内に編成されてもよい。操作データは、単一のデータセットとして収集されてもよく、又は、異なるストレージデバイスを含む異なる場所に分散されてもよく、少なくとも部分的に、システム又はネットワーク上の電子信号としてのみ存在してもよい。

【0062】

以上は本開示の原理を単に例示するにすぎない。したがって、本明細書中に明示的に記載され又は示されないが、本開示の原理を具現化するとともに本開示の思想及び範囲内に含まれる様々な構成を当業者が考え出すことができるのが分かる。更に、本明細書中に列挙される全ての例及び条件付き言語は、主に、本開示の原理と本技術を進展させるために本発明者によって寄与される概念とを読者が理解するのを助けるための教育目的のためのものにすぎず、そのような具体的に列挙された例及び条件に限定しないように解釈されるべきである。更に、本開示の原理、態様、及び、実施形態、並びに、その特定の例を列挙する本明細書中の全ての記述は、その構造的及び機能的な均等物の両方を包含しようとするものである。更に、そのような均等物が現在知られている均等物及び将来開発される均等物の両方を含むことが意図される。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【国際調査報告】