JP2016071841A - ジョブ管理装置、ジョブ管理システム、ジョブ管理方法、及びプログラム - Google Patents
ジョブ管理装置、ジョブ管理システム、ジョブ管理方法、及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2016071841A JP2016071841A JP2015036078A JP2015036078A JP2016071841A JP 2016071841 A JP2016071841 A JP 2016071841A JP 2015036078 A JP2015036078 A JP 2015036078A JP 2015036078 A JP2015036078 A JP 2015036078A JP 2016071841 A JP2016071841 A JP 2016071841A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- job
- power consumption
- total power
- job management
- time
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management
Landscapes
- Power Sources (AREA)
Abstract
【課題】利用効率を向上させるジョブ管理装置、ジョブ管理システム、ジョブ管理方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】本発明のジョブ管理装置は、複数のジョブのスケジュールを作成するジョブ管理装置であり、前記ジョブの実行時間より短い時間における総消費電力量を計算するジョブ消費電力計算手段と、前記総消費電力量に基づき、ジョブのスケジュールを作成するジョブ管理手段と、を備えることを特徴とする。【選択図】 図8
Description
本発明は、ジョブ管理装置、ジョブ管理システム、ジョブ管理方法、及びプログラムに関する。
計算機システムでは、計算機システム全体の単位時間当たりの消費電力は膨大なものとなっている。消費電力の大きなジョブを並列して実行した場合、一時的にシステムの許容消費電力を超過してしまう場合がある。そこで、消費電力を考慮したジョブのスケジュールを作成する方法が求められている。
特許文献1には、複数のジョブを並行して実行する場合において、ジョブの実行開始から実行終了までに必要な装置を全て動作させた場合の消費電力を算出し、合計消費電力が上限値を超えないようにスケジュールを作成する方法が開示されている。
しかしながら、上述した特許文献1に記載の方法では、ジョブの実行開始から実行終了までに必要な装置を全て動作させた場合の消費電力を算出しているため、実際に使用する消費電力より多く消費電力を見積もってしまう。そのため、並列して実行可能なジョブを実行できないと見積もってしまう場合があり、計算資源の利用効率の面で問題があった。
そこで本発明は、上記問題に鑑みてなされたもので、利用効率を向上させるジョブ管理装置、ジョブ管理システム、ジョブ管理方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
本発明のジョブ管理装置は、複数のジョブのスケジュールを作成するジョブ管理装置であり、ジョブの実行時間より短い時間における総消費電力量を計算するジョブ消費電力計算手段と、総消費電力量に基づき、ジョブのスケジュールを作成するジョブ管理手段と、を備えることを特徴とする。
本発明のジョブ管理システムは、複数のジョブのスケジュールを作成するジョブ管理システムであり、ジョブ管理装置と、ジョブを実行するノードと、を備える。ジョブ管理装置は、ジョブの実行時間より短い時間における総消費電力量を計算するジョブ消費電力計算手段と、前記総消費電力量に基づき、ジョブのスケジュールを作成するジョブ管理手段を含み、ノードはスケジュールに基づきジョブを実行する。
本発明のジョブ管理方法は、複数のジョブのスケジュールを作成するジョブ管理方法であり、ジョブの実行時間より短い時間における総消費電力量を計算するステップと、総消費電力量に基づき、ジョブのスケジュールを作成するステップと、を備える。
本発明のプログラムは、複数のジョブのスケジュールを作成するジョブ管理プログラムであり、ジョブの実行時間より短い時間における総消費電力量を計算するステップと、総消費電力量に基づき、ジョブのスケジュールを作成するステップと、をコンピュータに実行させる。
本発明の効果は、システムの利用効率を向上させることができることにある。
(第1の実施の形態)
第1の実施の形態について図面と共に説明する。
第1の実施の形態について図面と共に説明する。
まず、第1の実施の形態の構成について図1、図3のブロック図を用いて説明する。図1は本発明の第1の実施の形態の構成を示すブロック図である。図3は本発明の第1の実施の形態のジョブの消費電力量を格納する動作を示したブロック図である。
図1に示すように、第1の実施の形態はジョブのスケジュールを作成するジョブ管理装置1と、一つ以上のノード2と、ジョブ情報データベース3とを備える。
ジョブ管理装置1と、ノード2と、ジョブ情報データベース3は、それぞれ、図示しない演算処理を行うCPU(Central Processing Unit)と、データやプログラムを格納するメモリと、プログラムやデータを格納するストレージ装置とを備える情報処理装置である。また、ネットワークとの間でデータの送受信を行うネットワークアダプタとを備えている。
CPUは、メモリ又はストレージ装置に格納されたプログラムに基づいて所定の処理を実行して、ジョブ管理装置1の動作を制御する。なお、第1の実施の形態では、CPUは、メモリ又はストレージ内に格納されたプログラムを読み出して実行するものとして説明したが、当該制御プログラムをCDROM(Compact Disc Read Only Memory)等の記憶媒体に格納してCPUに提供することも可能である。
ジョブ管理装置1は、ノード2とジョブ情報データベース3と接続されており、ジョブ管理部11と、ジョブ消費電力計算部12と、同一ジョブ判定部13と、ジョブ情報収集部14と、消費電力情報収集部15と、電力超過ジョブ停止部16とを備える。
ジョブ管理部11は、ジョブの実行要求を受け付けて、ノード2に割り当てるジョブのスケジュールを作成する。
また、ジョブ管理部11は、総消費電力量に基づき、ジョブのスケジュールを作成する。ジョブ管理部11は、総消費電力量が閾値を超えた場合、ジョブの開始時刻を移動させる。総消費電力量とはジョブの実行時間より短い時間においてスケジュールされたジョブの消費電力量を合算したものである。 ジョブ管理部11は、ジョブの実行に必要な計算機資源とノード2で使用可能な計算機資源の情報に基づいたスケジュール作成を行う第1のジョブスケジューリング部111と、ジョブの実行に必要な計算機資源とノード2で使用可能な計算機資源の情報とジョブ情報データベース3に基づいたスケジュール作成を行う第2のジョブスケジューリング部112と、ジョブを制御するジョブ制御部113と、を備える。
ジョブの実行に必要な計算機資源とは、例えば、ジョブで必要とされるノード数、ジョブの最大実行時間(この時間を超えてホスト計算機を専有しないことを示す最大時間)、実行時間、CPUの動作周波数、計算機のメモリの容量、ジョブで必要とされる入出力装置の数、ジョブで必要とされる追加演算装置の数等を含む情報である。ジョブの実行に必要な計算機資源は上記に限られず、ジョブを実行するために必要な情報であれば何でもよい。
第1のジョブスケジューリング部111は、ジョブの実行に必要な計算機資源とノード2で使用可能な計算機資源の情報に基づいた一般的なスケジュール作成方法を実行する。一般的なスケジュール作成方法とは、ジョブの実行要求に基づき、優先順位の判定等を行い、複数のジョブの実行順序を設定し、スケジュール作成を行うものである。
ノード2へのジョブの割り当てについては、NQS(Network Queuing System)等の手法を用いればよいので、以下では詳述しない。
第2のジョブスケジューリング部112は、ジョブの実行に必要な計算機資源とノード2で使用可能な計算機資源の情報とジョブ情報データベース3に基づき、消費電力量を考慮したスケジュール作成を行うものである。詳細な動作は図4で説明する。
また、第1の実施の形態では、第1のジョブスケジューリング部111と第2のスケジューリング部112は分けて記載されているか、1つのスケジューリング部で構成されていてもよい。
ジョブ制御部113は、第1のジョブスケジューリング部111、または、第2のジョブスケジューリング部112によってスケジュールされたジョブを実行するようにノード2に通知する、又は、電力超過ジョブ停止部16の通知に基づき、ジョブを停止するようにノード2に通知する。第1の実施の形態では、ジョブ制御部113は、ジョブ管理部11の内部に設けられているが、外部に設けられていてもよい。
ジョブ消費電力計算部12は、ジョブ情報データベース3からジョブの一定時間の消費電力量を取得し、時間ごとにスケジュールされたジョブの総消費電力量を計算する。すなわち、ジョブ消費電力計算部12は、ジョブの実行時間より短い時間における総消費電力量を計算する。
同一ジョブ判定部13は、新たに追加するジョブがジョブ情報データベース3に記録されているジョブと同一のジョブがあるか、ジョブ情報データベース3に基づき判断する。
ジョブ情報収集部14は、ノード2のジョブ情報出力部22からノードのジョブ情報221(図3で詳説)を収集する。
消費電力情報収集部15は、ノード2の消費電力情報取得部23からジョブの一定時間ごとのノードの消費電力量231(図3で詳説)を収集する。また、ジョブ実行中の実測の総消費電力を実測総消費電力量として一時的に格納する。
電力超過ジョブ停止部16は、ジョブ実行中に消費電力量が閾値を超過した場合、ジョブ管理部11に実行中のジョブを停止させるように通知を行う。
ジョブ管理装置1は、ノード2からノードのジョブ情報221と一定時間ごとのノードの消費電力量231を取得し、ジョブ情報データベース3に格納するとともに、第1のジョブスケジューリング部111、または、第2のジョブスケジューリング部112によってジョブのスケジュールを作成する。
ノード2は、1〜NのN個で構成されるジョブを実行する計算機であり、演算処理を行うCPUと、データやプログラムを格納するメモリとを備える。又、ノード2は、CPUやメモリ等のハードウェアリソースに電力を供給する電源と、電源を制御する電源制御部と(図示せず)を備えてそれぞれノード201からノード20Nを構成している。
また、ノード2は、ジョブ実行部21と、ジョブ情報出力部22と、消費電力取得部23を備える。
ジョブ実行部21は、ジョブ管理部11によってスケジュールされたジョブを実行する。
ジョブ情報出力部22は、実行したジョブのノードのジョブ情報221をジョブ情報収集部14に出力する。
消費電力情報取得部23は、実行したジョブの所定時間ごとのノードの消費電力量231を取得する。ノード上の消費電力情報取得部23はIPMI(Intelligent Platform Management Interface)やスマートメータなどの方法を使用する。
ノード2はジョブを実行するとともに、ノードのジョブ情報221と所定時間ごとノードの消費電力量231をジョブ管理装置1に送信する。
ジョブ情報データベース3は、ジョブのノードのジョブ情報221とノードの消費電力量231をジョブごとにまとめてジョブに関する情報を格納するデータベースである。
次に、図2と図3を用いて、ジョブ情報データベース3の構成について詳細に説明する。
図2は、本発明の第1の実施の形態のジョブ情報の一例を示すテーブルである。ジョブ情報31は、ノードのジョブ情報221とノードの消費電力量231が紐付けられ、ジョブごとにジョブ情報データベース3に格納されたものである。
ノードのジョブ情報221とノードの消費電力量231はノードごとの情報であり、ジョブ情報31とは異なる情報である。
また、ノードのジョブ情報221は、ジョブの実行を指示したユーザ名、そのジョブのグループ名、ジョブを実行するために必要なCPU量、メモリ量、必要な実行時間の情報などのジョブを特定可能な情報を含む情報である。
ノードの消費電力量231はノード2でジョブが実行される間のノード2の一定時間ごとの消費電力量である。
また、一定時間とはジョブの実行時間より短い時間である。第1の実施の形態では、一定時間と記しているが、ジョブの実行時間よりも短い時間であればよく、一定でなくてもよい。 ジョブ情報31のノードのジョブ情報221、ノードの消費電力量231は、ジョブごとに予めテーブル等で保存しておいてもよいし、実行されたものを追加していくものでもよい。また、ジョブを予め複数の種類に分類し収集、保存してもよい。
また、ノードのジョブ情報221とノードの消費電力量231はジョブ情報31として一つに格納されている例を示したが、分けて格納してもよい。
次に動作について詳細に説明する。
図3は本発明の第1の実施の形態のジョブの消費電力量を格納する動作を示したブロック図である。図3は、ジョブの中にノード201からノード20Nを記載しているが、ノード201からノード20Nにジョブが割り当てられていること概念的に示したものである。
ノード201からノード20Nでジョブが実行される間、ジョブ管理装置1の消費電力情報収集部15は、一定時間ごとのノードの消費電力量231を収集する。一定時間はジョブの実行時間より短く、例えば、ジョブの実行時間のM分の1(Mは2以上の整数)である。
また、ジョブ管理装置1のジョブ情報収集部14はノード2のジョブ情報出力部22からノードのジョブ情報221を収集する。ノードのジョブ情報221はジョブごとにまとめられ、ノードの消費電力量231とともにジョブ情報データベース3に格納される。
そして、消費電力収集部15とジョブ情報収集部14が収集した消費電力量とジョブ情報は紐付けられ、ジョブ情報データベース3に格納する。ジョブ情報データベース3に格納される一定時間ごとのノードの消費電力量231、ノードのジョブ情報221は予めテーブル等で保存しておいてもよいし、実行されたものを追加していくものでもよい。また、ジョブを予め複数の種類に分類し収集、保存してもよい。
図4は本発明の第1の実施の形態のジョブのスケジュールを作成する動作を示すフローチャートである。
まず、ジョブ管理部11が、スケジュールに新たに追加するジョブがスケジュール可能かどうか判定する(ステップS001)。ジョブがスケジュール可能かどうかは、新たに追加するジョブを実行するために必要なCPU、メモリ量、必要時間等の計算機資源が空いている場合、スケジュール可能と判定する。
新たに追加するジョブがスケジュール可能ではないと判定された場合、ジョブを並列して追加せず、一般的な方法を用いたスケジュール作成を行う(ステップS012)。
新たに追加するジョブがステップS001においてスケジュール可能と判定された場合、同一ジョブ判定部13が新たに追加するジョブと同一又は類似のジョブがジョブ情報データベース3に格納されているか判定する(ステップS002)。同一又は類似のジョブかどうかは、ユーザ名、グループ名、CPU、メモリ量、実行時間等、ジョブ情報31に格納されている情報で判定する。
同一又は類似のジョブが格納されていない場合、ジョブ管理部11は、一般的な方法を用いたスケジュール作成を行う(ステップS012)。
同一又は類似のジョブが格納されていた場合、ジョブ管理部11は、ジョブ情報データベース3のジョブ情報31からステップS002で新たに追加するジョブと同一又は類似と判定されたジョブの最大消費電力量を取得し、閾値を超えていないか判定する(ステップS003)。
新たに追加するジョブの最大消費電力が閾値を超えている場合、一般的な方法でスケジュールを作成する(ステップS012)。
新たに追加するジョブの最大消費電力が閾値を超えていないと判定された場合、ジョブ管理部11は新たに追加するジョブの開始時刻を最初の時間に設定する(ステップS004)。
最初の時間とは、新たに追加するジョブを実行するために必要なCPU、メモリ量、必要時間等の計算機資源が空いている最初の時間である。しかし、これに限られず、ジョブが実行可能な時間であれば任意に設定できる。
次に、ジョブ消費電力計算部12はステップS002によって同一又は類似ジョブと判定されたジョブの最初の一定時間の消費電力量をジョブ情報データベース3のジョブ情報31から取得する(ステップS005)。 そして、ジョブ消費電力計算部12は、最初の一定時間においてスケジュールされた全てのジョブの消費電力量を合わせ、総消費電力量を計算する(ステップS006)。
すなわち、同一ジョブ判定部が同一又は類似のジョブが格納されていると判定した場合、ジョブ情報データベース3に基づき、ジョブ消費電力計算部12が総消費電力量を計算する。
次に、ステップS006で計算された総消費電力量が閾値以下かどうか判定する(ステップS007)。
閾値を超えていた場合、ジョブ管理部11は、新たに追加するジョブの開始時刻を移動させ、スケジュールを再度作成する。第1の実施の形態では、ジョブの開始時刻をジョブの実行時間より短い時間後ろに移動させた新たなスケジュールを作成する(ステップS008)。そして、ステップS006に戻り、最初の時間の総消費電力量を再度計算する。
第1の実施の形態では、後ろの時刻に設定する例を示したが、設定させる時間はこれに限られず、前に設定してもよいし、時間を長く空けて設定してもよい。
閾値以下であった場合、ジョブ消費電力計算部12はジョブ情報データベース3の同一又は類似のジョブに、一定時間経過後の時間に消費電力量があるか確認する(ステップS009)。
一定時間経過後に消費電力量があった場合、ジョブ消費電力計算部12は一定時間経過後の消費電力量を取得する(ステップS010)。そしてステップS006に戻り、ジョブ消費電力計算部12は、次の一定時間において、スケジュールされたジョブの総消費電力量を計算する(ステップS006)。
すなわち、ジョブ消費電力計算部12は、スケジュールにおいて予定されたジョブをジョブの実行時間より短い時間ごとに再度計算する。
一定時間経過後に消費電力量がなかった場合、ジョブ管理部11は、ジョブの開始時刻を確定させる(ステップS011)。
すなわち、ジョブ終了時まで総消費電力量が閾値を超えていない場合、ジョブの開始時刻を確定する。
第1の実施の形態では、新たに追加するジョブを移動させる例を示したが、新たに追加するジョブではなく、すでにスケジュールされたジョブを移動させてもよい。
図5は本発明の第1の実施の形態のジョブのスケジュールを作成する動作を示す図である。
「I」から「III」のグラフの左側の縦軸はノード数、右側の縦軸は消費電力であり、横軸は時間である。また、右側の縦軸には消費電力の閾値が設けられている。
「I」のグラフは、ジョブAに5つのノード、ジョブBに3つのノードが割り当てていることを示している。「I」のグラフは、ジョブAの実行が完了した後、ジョブCに4つのノードを割り当てることを示しており、ジョブBとCが並列して実行されることになる。ジョブB及びジョブCの内部にある折れ線グラフはそれぞれのジョブの消費電力を示している。また、ジョブBとジョブCの総消費電力を示すグラフをジョブB+Cとして示している。さらに「I」「II」「III」のグラフは、ジョブCの実行時間よりも短い一定時間で5つに分割した例を示している。
「I」のグラフにおいて、4つめの一定時間帯がジョブBとCの総消費電力が閾値をこえている(図4のステップS007NOに相当)。
そのため、ジョブ管理装置1は、ジョブCの開始時刻を一定時間後ろの時間に設定する(図5「II」のグラフ、図4ステップS008)。しかしながら、3つめの一定時間帯において、ジョブBとCの総消費電力が閾値を超えている(図4のステップS007NOに相当)。そのため、ジョブ管理装置1は、ジョブCの開始時刻を一定時間後ろの時間に設定する(図5「III」のグラフ、図4ステップS008)。
「III」のグラフにおいて、2つめの一定時間帯においてジョブBとCの総消費電力が閾値以下となっている。この後、ジョブ管理装置1は、3つめの一定時間帯において、同様の処理を実行する(図4のステップS009、S010、S006に相当)。ジョブ管理装置1は、この処理を全ての一定時間ごとにおいて実行し、ジョブBとCの総消費電力が閾値以下となった場合、ジョブCの開始時刻を「III」に示された時刻に確定する。ジョブ管理装置1は、ジョブBの実行がすべて完了してからジョブCを実行する場合と比較して、ジョブCを早く実行開始するスケジュールを作成することができる。
次に、ジョブのスケジュール作成後の動作について説明する。
図6は第1の実施の形態のジョブ実行中の消費電力量を監視する動作を示すフローチャートである。
ノード2において、ジョブが実行されると(ステップS101)、消費電力情報収集部15は、ジョブの実行時間より短い時間のノードの消費電力量231を消費電力情報取得部23から取得する(ステップS102)。 そして、ステップS102で取得したジョブの実行時間より短い時間ごとのノードの消費電力量231を用いて、実際に使用されている総消費電力量を計算する(ステップS103)。
そして消費電力情報収集部15は総消費電力量をジョブの実行時間より短い時間ごとの実測総消費電力量として消費電力情報収集部15に格納する(ステップS104)。
次に、電力超過ジョブ停止部16は実測総消費電力量が閾値を超えているか判定する(ステップS105)。
実測総消費電力量が閾値を超えていない場合、ステップS102に戻り、次の一定時間のノードの消費電力量231を取得し、総消費電力量を計算する(ステップS103)。
実測総消費電力量が閾値を超えている場合、電力超過ジョブ停止部16はジョブを停止させることを通知する(ステップ。S106)
以上のように、ジョブ実行中の消費電力量を監視することで、システム全体の許容電力超過を抑制できる。また、実行中のジョブの消費電力を一定時間ごとに採取することにより、実行中のジョブが予測した電力より多く電力を消費した場合、即座に該当ジョブの停止、または中断等の処理が可能となる。
(第二の実施形態)
次に、本発明の第2の実施の形態について図面と共に説明する。図7は、本発明の第2の実施の形態のジョブの超過電力量を課金データに格納する動作を示す図である。
以上のように、ジョブ実行中の消費電力量を監視することで、システム全体の許容電力超過を抑制できる。また、実行中のジョブの消費電力を一定時間ごとに採取することにより、実行中のジョブが予測した電力より多く電力を消費した場合、即座に該当ジョブの停止、または中断等の処理が可能となる。
(第二の実施形態)
次に、本発明の第2の実施の形態について図面と共に説明する。図7は、本発明の第2の実施の形態のジョブの超過電力量を課金データに格納する動作を示す図である。
図7に示したジョブ管理システム1000は図1と比較して、電力超過ジョブ停止部16の代わりに、電力超過ジョブ課金部161を備え、ジョブ課金情報データベース32を新たに備える。 電力超過ジョブ課金部161は、図6のステップS104、ステップS105において、実測総消費電力量が閾値を超えている場合、ジョブを停止させる通知を行わない。電力超過ジョブ課金部161は、ジョブを停止させず、閾値を超過した超過分の消費電力量を取得し、ジョブ課金情報データベース32に超過分の消費電力量を格納し、課金対象とする。
すなわち、閾値を超えたジョブの実行時間より短い一定時間の実測総消費電力量を課金データとして格納する格納する。
次に、本発明の特徴的な構成を説明する。図8は、本発明の特徴的な構成を示すブロック図である。
図8を参照すると、ジョブ管理装置1は、ジョブ管理部11と、ジョブ消費電力計算部12と、を備える。
ジョブ管理部11は、ジョブの実行時間より短い時間ごとにスケジュールを作成する。ジョブ消費電力計算部は、ジョブの総消費電力量を計算する。
本発明によれば、ジョブ管理システム1000は資源を有効活用することができる。その理由は、以下の通りである。ジョブ管理装置1は、ジョブの消費電力量をジョブの実行時間より短い時間ごとに管理している。ノード2は、ジョブの実行時間単位では複数のジョブを並列して実行できない場合でも、1つのジョブの実行開始をジョブの実行時間より短い時間後ろに遅らせた場合、並列して実行できる場合がある。ジョブ管理装置1はこれを実現できるためである。例えば、最大消費電力量は大きいが、総消費電力量は小さいジョブが空資源を見つけることができ、資源を有効活用できる。
また、短い時間ごとに開始時刻を移動させることができるため、負荷の重なりを軽減し、消費電力の突出がないスケジュール作成が可能になる。
第1及び第2の実施の形態では複数のノードを備える場合について説明したが、ジョブが並行して実行可能な状態であればよいため、一つのノードに複数のCPUがある場合などは、ノードは一つあれば本発明は有効である。又、必ずしもジョブ管理装置1とノード2が別々の構成である必要はなく、1つの情報処理装置であってもよい。
1 ジョブ管理装置
2 ノード
3 ジョブ情報データベース
11 ジョブ管理部
12 ジョブ消費電力計算部
13 同一ジョブ判定部
14 ジョブ情報収集部
15 消費電力情報収集部
16 電力超過ジョブ停止部
21 ジョブ実行部
22 ジョブ情報出力部
23 消費電力情報取得部
31 ジョブ情報
32 ジョブ課金情報データベース
111 第1のジョブスケジューリング部
112 第2のジョブスケジューリング部
113 ジョブ制御部
161 電力超過ジョブ課金部
221 ノードのジョブ情報
231 ノードの消費電力量
1000 ジョブ管理システム
2 ノード
3 ジョブ情報データベース
11 ジョブ管理部
12 ジョブ消費電力計算部
13 同一ジョブ判定部
14 ジョブ情報収集部
15 消費電力情報収集部
16 電力超過ジョブ停止部
21 ジョブ実行部
22 ジョブ情報出力部
23 消費電力情報取得部
31 ジョブ情報
32 ジョブ課金情報データベース
111 第1のジョブスケジューリング部
112 第2のジョブスケジューリング部
113 ジョブ制御部
161 電力超過ジョブ課金部
221 ノードのジョブ情報
231 ノードの消費電力量
1000 ジョブ管理システム
Claims (10)
- 複数のジョブのスケジュールを作成するジョブ管理装置において、
前記ジョブの実行時間より短い時間における総消費電力量を計算するジョブ消費電力計算手段と、
前記総消費電力量に基づき、ジョブのスケジュールを作成するジョブ管理手段と、
を備えることを特徴とするジョブ管理装置。 - 前記ジョブ管理手段は、前記総消費電力量が閾値を超えた場合に、ジョブの開始時刻を移動させること
を特徴とする請求項1に記載のジョブ管理装置。 - 前記ジョブ管理手段は、
前記開始時刻を前記ジョブの実行時間より短い時間後ろに移動させた新たなスケジュールを作成し、
前記ジョブ消費電力計算手段は、当該スケジュールにおいて予定されたジョブを前記ジョブの実行時間より短い時間ごとに総消費電力量を再度計算すること
を特徴とする請求項2に記載のジョブ管理装置。 - 前記ジョブ管理手段は、前記総消費電力量が閾値を超えていない場合、ジョブの開始時刻を確定すること
を特徴とする請求項1乃至3に記載のジョブ管理装置。 - 前記ジョブ管理手段は、
前記ジョブに関する情報が格納されているデータベースを参照し、
スケジュールに新たに追加するジョブと同一又は類似のジョブが、前記データベースに格納されているか判定する同一ジョブ判定手段を含み、
前記同一ジョブ判定手段が同一又は類似のジョブが格納されていると判定した場合、前記データベースに格納された前記ジョブの情報に基づき前記ジョブ消費電力計算手段が総消費電力量を計算すること
を特徴とする請求項1乃至3に記載のジョブ管理装置。 - 前記ジョブの実行時間より短い時間ごとの実測総消費電力量を格納する消費電力情報収集手段と、
前記実測総消費電力量が閾値を超えている場合、前記ジョブを停止させることを通知する電力超過ジョブ停止手段と、
を備えることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載のジョブ管理装置。 - 前記実測総消費電力量が閾値を超えている場合、
閾値を超えた前記ジョブの実行時間より短い時間の実測総消費電力量を課金データとして格納する格納手段と
を備えることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載のジョブ管理装置。 - 複数のジョブのスケジュールを作成するジョブ管理システムにおいて、
ジョブ管理装置と、
ジョブを実行するノードと、
を備え、
前記ジョブ管理装置は、
前記ジョブの実行時間より短い時間における総消費電力量を計算するジョブ消費電力計算手段と、
前記総消費電力量に基づき、前記ジョブのスケジュールを作成するジョブ管理手段と、
を含み、
前記ノードは前記スケジュールに基づきジョブを実行する
ことを特徴とするジョブ管理システム - 複数のジョブのスケジュールを作成するジョブ管理方法において、
前記ジョブの実行時間より短い時間における総消費電力量を計算するステップと、
前記総消費電力量に基づき、ジョブのスケジュールを作成するステップと、
を備えることを特徴とするジョブ管理方法。 - 複数のジョブのスケジュールを作成するジョブ管理プログラムにおいて、
前記ジョブの実行時間より短い時間における総消費電力量を計算するステップと、
前記総消費電力量に基づき、ジョブのスケジュールを作成するステップと、
をコンピュータに実行させるプログラム。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014201614 | 2014-09-30 | ||
JP2014201614 | 2014-09-30 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2016071841A true JP2016071841A (ja) | 2016-05-09 |
Family
ID=55867078
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015036078A Pending JP2016071841A (ja) | 2014-09-30 | 2015-02-26 | ジョブ管理装置、ジョブ管理システム、ジョブ管理方法、及びプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2016071841A (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019148901A (ja) * | 2018-02-26 | 2019-09-05 | 富士通株式会社 | 情報処理装置、電力管理方法及び電力管理プログラム |
US10705592B2 (en) | 2017-06-12 | 2020-07-07 | Fujitsu Limited | Efficient reduction in electric power consumption for a parallel processing system |
KR102261736B1 (ko) * | 2021-02-02 | 2021-06-04 | 아주대학교산학협력단 | 위성 시스템의 배터리 노화 억제를 위한 실시간 스케줄링 장치 및 방법 |
US11048448B2 (en) | 2019-02-25 | 2021-06-29 | Fujitsu Limited | Information processing apparatus and power estimation method |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08286958A (ja) * | 1995-04-13 | 1996-11-01 | Hitachi Ltd | ジョブスケジューリング解析方法 |
JPH10322905A (ja) * | 1997-05-22 | 1998-12-04 | Mitsubishi Electric Corp | 電鉄変電所用契約電力超過防止装置 |
JP2006523875A (ja) * | 2003-04-03 | 2006-10-19 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | コンピュータ・リソースの測定キャパシティを提供するための装置、方法およびプログラム |
JP2012079038A (ja) * | 2010-09-30 | 2012-04-19 | Hitachi Solutions Ltd | ジョブ実行管理システム |
JP2012222976A (ja) * | 2011-04-11 | 2012-11-12 | Panasonic Corp | 電力管理装置及びその方法 |
JP2013101576A (ja) * | 2011-11-10 | 2013-05-23 | Nec Corp | 電力制御システムおよび電力制御方法 |
JP2014059755A (ja) * | 2012-09-18 | 2014-04-03 | Nec Fielding Ltd | 電力制御装置、電力制御システム、電力制御方法及びプログラム |
-
2015
- 2015-02-26 JP JP2015036078A patent/JP2016071841A/ja active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08286958A (ja) * | 1995-04-13 | 1996-11-01 | Hitachi Ltd | ジョブスケジューリング解析方法 |
US5881283A (en) * | 1995-04-13 | 1999-03-09 | Hitachi, Ltd. | Job scheduling analysis method and system using historical job execution data |
JPH10322905A (ja) * | 1997-05-22 | 1998-12-04 | Mitsubishi Electric Corp | 電鉄変電所用契約電力超過防止装置 |
JP2006523875A (ja) * | 2003-04-03 | 2006-10-19 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | コンピュータ・リソースの測定キャパシティを提供するための装置、方法およびプログラム |
JP2012079038A (ja) * | 2010-09-30 | 2012-04-19 | Hitachi Solutions Ltd | ジョブ実行管理システム |
JP2012222976A (ja) * | 2011-04-11 | 2012-11-12 | Panasonic Corp | 電力管理装置及びその方法 |
JP2013101576A (ja) * | 2011-11-10 | 2013-05-23 | Nec Corp | 電力制御システムおよび電力制御方法 |
JP2014059755A (ja) * | 2012-09-18 | 2014-04-03 | Nec Fielding Ltd | 電力制御装置、電力制御システム、電力制御方法及びプログラム |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10705592B2 (en) | 2017-06-12 | 2020-07-07 | Fujitsu Limited | Efficient reduction in electric power consumption for a parallel processing system |
JP2019148901A (ja) * | 2018-02-26 | 2019-09-05 | 富士通株式会社 | 情報処理装置、電力管理方法及び電力管理プログラム |
US11048448B2 (en) | 2019-02-25 | 2021-06-29 | Fujitsu Limited | Information processing apparatus and power estimation method |
KR102261736B1 (ko) * | 2021-02-02 | 2021-06-04 | 아주대학교산학협력단 | 위성 시스템의 배터리 노화 억제를 위한 실시간 스케줄링 장치 및 방법 |
US11480617B2 (en) | 2021-02-02 | 2022-10-25 | Ajou University Industry—Academic Cooperation Foundation | Apparatus and method for real-time scheduling for suppressing battery aging in satellite system |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111176419B (zh) | 估计在分布式计算机***的多个节点上运行的作业的功率性能的方法和装置 | |
CN110888714B (zh) | 容器的调度方法、装置和计算机可读存储介质 | |
US20150295970A1 (en) | Method and device for augmenting and releasing capacity of computing resources in real-time stream computing system | |
Townend et al. | Improving data center efficiency through holistic scheduling in kubernetes | |
CN107003887A (zh) | Cpu超载设置和云计算工作负荷调度机构 | |
KR101155202B1 (ko) | 멀티 코어 프로세서의 전력 관리 방법, 멀티 코어 프로세서의 전력 관리 방법이 기록된 기록매체 및 이를 실행하는 멀티 코어 프로세서 시스템 | |
AU2017237704B2 (en) | Control device for estimation of power consumption and energy efficiency of application containers | |
JP2014531081A (ja) | マルチプロセッサコアシステム内のプロセッサコアをスケジューリングするための方法、装置、およびシステム | |
JP6201530B2 (ja) | 情報処理システム、ジョブ管理装置、ジョブ管理装置の制御プログラム、及び、情報処理システムの制御方法 | |
JP2016071841A (ja) | ジョブ管理装置、ジョブ管理システム、ジョブ管理方法、及びプログラム | |
CN102508717B (zh) | 一种应用于多核处理器的内存调度方法及装置 | |
US20180101404A1 (en) | Resource and latency estimation-based scheduling | |
Kulshrestha et al. | An efficient host overload detection algorithm for cloud data center based on exponential weighted moving average | |
Teng et al. | A novel real-time scheduling algorithm and performance analysis of a MapReduce-based cloud | |
JP6176390B2 (ja) | 情報処理装置、解析方法、及び、プログラム記録媒体 | |
CN111124644B (zh) | 任务调度资源的确定方法、装置及*** | |
Yazdanov et al. | EHadoop: Network I/O aware scheduler for elastic MapReduce cluster | |
Hirashima et al. | Proactive-reactive auto-scaling mechanism for unpredictable load change | |
Sun et al. | Cloud platform scheduling strategy based on virtual machine resource behaviour analysis | |
US10503548B2 (en) | Resource and latency estimation-based scheduling in a distributed computing environment | |
US10846086B2 (en) | Method for managing computation tasks on a functionally asymmetric multi-core processor | |
Iturriaga et al. | An empirical study of the robustness of energy-aware schedulers for high performance computing systems under uncertainty | |
CN112416596A (zh) | 一种节点调度方法、装置及设备 | |
JP6031051B2 (ja) | ジョブ実行計画装置 | |
Li et al. | Negotiation-based resource provisioning and task scheduling algorithm for cloud systems |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180115 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180723 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180807 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20190219 |