JP5257077B2

JP5257077B2 - リソース配分装置、その方法及びプログラム

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Publication number: JP5257077B2
Application number: JP2009000791A
Authority: JP
Inventors: 一久石坂; 孝宮崎; 淳嗣酒井
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2009-01-06
Filing date: 2009-01-06
Publication date: 2013-08-07
Anticipated expiration: 2029-01-06
Also published as: JP2010160552A

Description

本発明はマルチプログラムシステムの制御方法に関し、特に複数のアプリケーションの性能を制御するリソース配分装置、その方法及びプログラムに関する。

サーバーやＰＣ、高機能組み込み機器等には多数のアプリケーションソフトウェア(以下アプリ)が搭載されている。これらのアプリは単一の計算機リソース（ＰＣやメモリ等）を共有して動作するため、複数のアプリでリソースを分け合って利用することになる。

一般に、アプリが利用可能なリソース量が減少すると、アプリの性能は低下する。したがって、合計のリソース量が限られている場合は、複数のアプリがリソースを分け合って動作する時に、すべてのアプリを単独で動作する時と同等の性能で動作させることは困難であり、アプリの性能の低下によりユーザーの満足度が低下するという問題が生じる。

一方で、ユーザーは注目しているアプリが十分な性能で動作すれば満足する傾向を持つことや、利用可能なリソース量が低下したときに性能の低下が小さいアプリが存在すること等から、アプリへのリソース配分を注意深く行い、アプリの性能を適切に制御すれば、ユーザーの満足を高くすることができる。

複数のアプリを同時に動作させる方法として、各アプリが明示的に他のアプリにスイッチする方法をとることがある。しかし、この方法をとる場合に、ユーザーが満足するようにアプリの性能を制御するためには、各アプリの開発時に、同時に動作するアプリを考慮して、リソースを利用しすぎないようにする必要があり、アプリの開発コストが増加する。このような方法では、複雑なアプリを開発することは現実的ではないため、アプリは個別に開発し、それらのアプリへリソース配分を行うことで同時に動作することを可能とするシステムソフトウェアが用いられる。一般にこのようなシステムソフトウェアはＯＳの一部として実現されている。したがって、以下ではこのようなシステムソフトウェアを単にＯＳと呼ぶ。

ＯＳによるリソース配分の方法として、すべてのアプリに平等にリソースを割り当てる方法がある。この方法では、特定のアプリの性能が著しく低下することがないようにリソース配分を行うことができる。しかしながら、ユーザーは現在操作しているアプリが十分な性能で動作しない場合には満足しないことが多く、平等なリソース配分では必ずしもユーザーの満足するリソース配分は行われないという問題がある。又、アプリによってユーザーに同程度の満足を与えるために必要なリソース量は異なるという性質を考慮していない。図１（ａ）に二つのアプリＡ、ＢのＣＰＵスケジューリングの場合の例を示す。どちらのアプリも均等にＣＰＵを利用しているが、これはアプリの内容やユーザーの満足を考慮してのものではない。

又、優先度を用いるリソース配分方法が用いられることも多い。固定優先度制御では、複数のアプリが動作する場合には優先度が最も高いアプリがリソースを使用でき、そのアプリが動作しないときのみ次に優先度が高いアプリがリソースを利用することができる。二つのアプリＡ、ＢのＣＰＵスケジューリングの場合の例を図１（ｂ）に示す。固定優先度制御では、優先度を用いることでユーザーの意思を反映させることができるが、図に示されるように優先度の低いアプリＢのＣＰＵ利用時間が著しく小さくなる場合があるという問題がある。これはユーザーの満足を低下させることがある。

このような問題を解決するために、一定時間ＣＰＵを利用し続けると優先度を下げる動的優先度制御方式がある。二つのアプリＡ、ＢのＣＰＵスケジューリングの場合の例を図１（ｃ）に示す。

このような方式に基づいたリソース配分に係る発明が特許文献２及び３に開示されている。又、特許文献１には、アプリに利用可能なキャッシュサイズを配分するキャッシュ制御機能に関する発明が開示されている。これら関連技術の方法では、ある程度ＣＰＵを利用し続けると優先度が逆転するため、優先度が低いアプリのＣＰＵ時間が著しく低下することを防ぐことができる。

特開２０００−３３９２２０号公報特開２０００−３５７０２４号公報特開２００３−３３７７０３号公報

しかしながら、優先度を下げる基準は個々のアプリの内容やアプリが使用されている状況を考慮しておらず、ユーザーを満足させるリソース配分とはなるとは限らない。

本発明が解決しようとする関連技術の課題は、複数のアプリが同時に動作する場合に、アプリの性能が低下することにより、ユーザーの満足度が低下することである。その理由は、各アプリに配分されるリソースの量が適切ではないため、性能がユーザーの許容範囲を越えて低下するアプリが存在するためである。

本発明は上記に鑑みてなされたもので、ユーザーが満足するような最適化された性能で複数のアプリを動作させることを可能とするリソース配分装置、その方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上述の問題を解決するため、本発明に係るリソース配分装置は、複数のアプリケーションソフトウェアへコンピューターシステムのリソースを配分するリソース配分装置において、前記複数のアプリケーションソフトウェアが利用可能な前記リソースの量と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能との対応関係を示すリソース性能表を格納する手段と、前記複数のアプリケーションソフトウェアへの前記リソースの配分の候補の群を予め作成し、該群が含む前記リソースの配分の候補それぞれについて前記リソース性能表を用いて前記複数のアプリケーションソフトウェアの性能を合計し、該合計が最も大きくなる前記リソースの配分の候補を前記リソースの配分として決定するリソース配分決定手段と、を備えることを特徴とする。
また、本発明によるリソース配分装置は、複数のアプリケーションソフトウェアへコンピューターシステムのリソースを配分するリソース配分装置において、前記複数のアプリケーションソフトウェアが利用可能な前記リソースの量と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能との対応関係を示すリソース性能表を格納する手段と、前記複数のアプリケーションソフトウェアのそれぞれに乗じる重み値であるパラメータを格納する手段と、前記複数のアプリケーションソフトウェアへの前記リソースの配分の候補の群を予め作成し、該群が含む前記リソースの配分の候補それぞれについて前記リソース性能表を用いて前記複数のアプリケーションソフトウェアの性能に前記パラメータを乗じた値を合計し、該合計が最も大きくなる前記リソースの配分の候補を前記リソースの配分として決定するリソース配分決定手段と、を備えることを特徴とする。
更に、本発明によるリソース配分装置は、複数のアプリケーションソフトウェアへコンピューターシステムのリソースを配分するリソース配分装置であって、前記複数のアプリケーションソフトウェアが利用可能な前記リソースの量と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能との対応関係を示すリソース性能表を格納する手段と、前記複数のアプリケーションソフトウェアへの前記リソースの配分の候補の群を予め作成し、該群が含む前記リソースの配分の候補それぞれについて前記リソース性能表を用いて前記複数のアプリケーションソフトウェアの性能の分散を算出し、該分散が最小となる前記リソースの配分の候補を前記リソースの配分として決定するリソース配分決定手段と、を備えることを特徴とする。

上述の問題を解決するため、本発明に係るリソース配分方法は、複数のアプリケーションソフトウェアへコンピューターシステムのリソースを配分するリソース配分方法において、前記複数のアプリケーションソフトウェアが利用可能な前記リソースの量と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能との対応関係を示すリソース性能表を設定する手順と、前記複数のアプリケーションソフトウェアへの前記リソースの配分の候補の群を予め作成し、該群が含む前記リソースの配分の候補それぞれについて前記リソース性能表を用いて前記複数のアプリケーションソフトウェアの性能を合計し、該合計が最も大きくなる前記リソースの配分の候補を前記リソースの配分として決定するリソース配分決定手順と、を備えることを特徴とする。
また、本発明によるリソース配分方法は、複数のアプリケーションソフトウェアへコンピューターシステムのリソースを配分するリソース配分方法において、前記複数のアプリケーションソフトウェアが利用可能な前記リソースの量と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能との対応関係を示すリソース性能表を設定する手順と、前記複数のアプリケーションソフトウェアのそれぞれに乗じる重み値であるパラメータを設定する手順と、前記複数のアプリケーションソフトウェアへの前記リソースの配分の候補の群を予め作成し、該群が含む前記リソースの配分の候補それぞれについて前記リソース性能表を用いて前記複数のアプリケーションソフトウェアの性能に前記パラメータを乗じた値を合計し、該合計が最も大きくなる前記リソースの配分の候補を前記リソースの配分として決定するリソース配分決定手順と、を備えることを特徴とする。
更に、本発明によるリソース配分方法は、複数のアプリケーションソフトウェアへコンピューターシステムのリソースを配分するリソース配分方法であって、前記複数のアプリケーションソフトウェアが利用可能な前記リソースの量と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能との対応関係を示すリソース性能表を設定する手順と、前記複数のアプリケーションソフトウェアへの前記リソースの配分の候補の群を予め作成し、該群が含む前記リソースの配分の候補それぞれについて前記リソース性能表を用いて前記複数のアプリケーションソフトウェアの性能の分散を算出し、該分散が最小となる前記リソースの配分の候補を前記リソースの配分として決定するリソース配分決定手順と、を備えることを特徴とする。

上述の問題を解決するため、本発明に係るリソース配分プログラムは、コンピュータを、複数のアプリケーションソフトウェアへコンピューターシステムのリソースを配分するリソース配分装置として機能させるためのリソース配分プログラムであって、該コンピュータを、前記複数のアプリケーションソフトウェアが利用可能な前記リソースの量と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能との対応関係を示すリソース性能表を格納する手段、前記複数のアプリケーションソフトウェアへの前記リソースの配分の候補の群を予め作成し、該群が含む前記リソースの配分の候補それぞれについて前記リソース性能表を用いて前記複数のアプリケーションソフトウェアの性能を合計し、該合計が最も大きくなる前記リソースの配分の候補を前記リソースの配分として決定するリソース配分決定手段、として機能させることを特徴とする。
また、本発明によるリソース配分プログラムは、コンピュータを、複数のアプリケーションソフトウェアへコンピューターシステムのリソースを配分するリソース配分装置として機能させるためのリソース配分プログラムであって、該コンピュータを、前記複数のアプリケーションソフトウェアが利用可能な前記リソースの量と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能との対応関係を示すリソース性能表を設定する手段、前記複数のアプリケーションソフトウェアのそれぞれに乗じる重み値であるパラメータを格納する手段、前記複数のアプリケーションソフトウェアへの前記リソースの配分の候補の群を予め作成し、該群が含む前記リソースの配分の候補それぞれについて前記リソース性能表を用いて前記複数のアプリケーションソフトウェアの性能に前記パラメータを乗じた値を合計し、該合計が最も大きくなる前記リソースの配分の候補を前記リソースの配分として決定するリソース配分決定手段、として機能させることを特徴とする。
更に、本発明によるリソース配分プログラムは、コンピュータを、複数のアプリケーションソフトウェアへコンピューターシステムのリソースを配分するリソース配分装置として機能させるためのリソース配分プログラムであって、該コンピュータを、前記複数のアプリケーションソフトウェアが利用可能な前記リソースの量と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能との対応関係を示すリソース性能表を設定する手段、前記複数のアプリケーションソフトウェアへの前記リソースの配分の候補の群を予め作成し、該群が含む前記リソースの配分の候補それぞれについて前記リソース性能表を用いて前記複数のアプリケーションソフトウェアの性能の分散を算出し、該分散が最小となる前記リソースの配分の候補を前記リソースの配分として決定するリソース配分決定手段、として機能させることを特徴とする。

本発明によれば、リソース性能表を用いることによって、アプリのリソース量と性能の関係が分かるため、ユーザーが満足するような最適化された性能で複数のアプリを動作させることを可能とするリソース配分装置、その方法及びプログラムを提供することができる。

本発明の背景技術を説明するための図である。本発明の第１の実施の形態の構成を示す図である。本発明の第２の実施の形態の構成を示す図である。本発明の第３の実施の形態の構成を示す図である。本発明の第１の実施例の構成を示す図である。本発明の第１の実施例の動作を説明するための図である。本発明の第１の実施例の動作を説明するための図である。本発明の第１の実施例の効果を説明するための図である。本発明の第２の実施例の構成を説明するための図である。本発明の第２の実施例の動作を説明するための図である。本発明の第２の実施例の動作を説明するための図である。本発明の第３の実施例の構成を説明するための図である。本発明の第３の実施例の動作を説明するための図である。本発明の第４の実施例の構成を説明するための図である。本発明の第４の実施例の動作を説明するための図である。本発明の第５の実施例の構成を説明するための図である。本発明の第５の実施例の動作を説明するための図である。本発明の第５の実施例の動作を説明するための図である。本発明の第６の実施例の構成を説明するための図である。本発明の第６の実施例の構成を説明するための図である。

次に、発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。

［第１の実施の形態］
図２に本発明の第１の実施の形態の構成を示す。本実施の形態は、アプリのリソース性能表２０１とリソース配分決定手段２０２から構成される。

リソース性能表２０１は、アプリが利用可能なＣＰＵ及びメモリ等のリソースの量であるリソース量とその時のアプリの性能の対応関係を示す表である。リソース性能表２０１は、リソース量と性能の対応関係を複数組含むことが望ましい。又、リソース性能表２０１は、アプリの複数の種類の性能を示すものであってもよい。

ここで、リソース配分決定手段２０２は、リソース性能表読み込み部２０３とリソース配分決定部２０４とを備える。

リソース性能表読み込み部２０３は、リソース性能表２０１を読み込み、リソース配分決定部２０４は、アプリのリソース性能表２０１を用いて、リソースのアプリへの配分量を決定する機能を有する。

配分対象のリソースは複数でも良く、リソース性能表２０１はすべての配分対象のリソースを含むことが望ましい。

リソースが配分される対象となる全てのアプリに対応するリソース性能表２０１があることが望ましいが、リソース配分表を持たないアプリについては、デフォルトのリソース配分表を用いること等によって代替してもよい。又、同時に動作する全てのアプリがリソース配分の対象となることが望ましいが、一部のアプリのみを対象としても良い。

次に、本実施の形態の動作について説明する。本実施の形態では、リソース配分決定手段２０２に、リソース配分の対象となるアプリのリソース性能表２０１が渡されることによって動作が開始される。リソース配分決定手段２０２は以下の動作によって、リソース配分を決定する。

（１）まず、リソース配分決定手段２０２は、アプリへのリソース配分の候補の群を予め作成する。候補群は複数あってよい。

（２）次に、リソース配分決定手段２０２は、リソース性能表２０１を用いて、リソース配分の候補群それぞれに対応するアプリ性能を調べる。

（３）最後に、リソース配分決定手段２０２は、リソース配分の候補群の中から、一つの候補を選択してリソース配分結果とする。

（１）でのリソース配分の候補群の作成は、例えば、リソース配分表に含まれているリソース量の中から、リソースの最大量を越えない全ての組み合わせを候補群とする方法を用いることができる。

（３）での候補群の中から一つの候補を選択する方法としては、例えば（２）で調べたアプリの性能の合計が最も高い候補を選ぶという方法を用いることができる。又は、候補群が含むリソースの配分の候補それぞれについてリソース性能表を用いて前記複数のアプリケーションソフトウェアの性能の分散を算出し、この性能の分散が最小となるリソース配分を配分結果としても良い。更には、アプリの性能の相乗平均が最も高い候補を選んでもよい。

本実施の形態の別形態として、リソース性能表２０１の代わりに、リソース量と性能の関係を表すグラフや式を用いても良い。

［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の発明を実施するための形態について述べる。図３に本実施の形態の構成を示す。本実施の形態は、アプリのリソース性能表３０１、リソース配分決定手段３０２、アプリのパラメータ３０３から構成される。

本実施の形態のリソース性能表３０１は、本発明の第１の実施の形態と同様である。パラメータ３０３は、アプリ毎に定義される値で、リソース配分決定手段３０２に読み込まれる。パラメータ３０３の数はアプリの数と等しいことが望ましい。

本実施の形態は、リソース配分決定手段３０２はリソース性能表３０１とパラメータ３０３とを用いてリソース配分を決定する機能を有することを特徴とする。本実施の形態では、パラメータ３０３を変更することによって、リソース性能表３０１を変更することなく、リソース配分を変更することができるという効果がある。

次に、本実施の形態の動作について説明する。本実施の形態では、リソース配分決定手段３０２に、リソース配分の対象となるアプリのリソース性能表３０１とパラメータ３０３が渡されることによって動作が開始される。リソース配分決定手段３０２は以下の動作によって、リソース配分を決定する。

（１）まず、リソース配分決定手段３０２は、アプリへのリソース配分の候補群を作成する。候補群は複数あってよい。

（２）次に、リソース配分決定手段３０２は、リソース性能表３０１を用いて、リソース配分の候補群それぞれでのアプリ性能を調べる。

（３）リソース性能配分決定手段は、パラメータ３０３を候補群に適用する。

（４）最後に、リソース配分決定手段３０２は、リソース配分の候補群の中から、一つの候補を選択してリソース配分結果とする。

例えば、パラメータ３０３としてリソース性能表３０１の性能に乗じられる重みを用いる場合、ユーザーが注目しているアプリの重みを大きくすることによって、ユーザーが注目しているアプリへのリソース配分を多くし、性能向上させるといったことができる。又、ユーザーが注目しているアプリが変わった場合は、重みを変更することによって、リソース配分表を変更することなく、新たな注目アプリの性能が高くなるように、リソース配分を変更できるといったことができる。

なお、（４）での候補群の中から一つの候補を選択する方法としては、例えば（２）で調べたアプリの性能に（３）でのパラメータ適用後の数値の合計が最も高い候補を選ぶという方法を用いることができる。

又は、性能の分散が最小となるリソース配分を配分結果としても良い。

［第３の実施の形態］
次に、本発明の第３の発明を実施するための形態について述べる。図４に本実施の形態の構成を示す。本実施の形態は、アプリのリソース性能表４０１、リソース配分決定手段４０２、記憶手段４０３、リソース配分選択手段４０４から構成される。

本実施の形態のリソース性能表４０１、リソース配分決定手段４０２は、本発明の第１の実施の形態と同様であり、記憶手段４０３とリソース配分選択手段４０４とを更に備えることを特徴とする。記憶手段４０３は、リソース配分決定手段４０２の決定したリソース配分結果を複数保存する機能を有する。リソース配分選択手段４０４は、記憶手段４０３に選択された複数のリソース配分結果から一つを選択して、出力するという機能を有する。

本実施の形態は、リソース配分を変更する際の計算負荷を小さくすることができるという効果がある。なぜならば、予め複数のリソース配分を決定し、記憶手段４０３に保存しておくことで、リソース配分を変更する際は、リソース配分選択手段４０４がリソース配分結果を選択するだけであり、リソース性能表４０１を用いたリソース配分決定を行う必要がないからである。

次に、本実施の形態の動作について説明する。本実施の形態の動作は、（ａ）リソース配分決定動作と（ｂ）リソース配分選択動作に分かれる。

リソース配分決定動作は、本発明の第１の実施の形態の動作と同様である。本動作によって決定されたリソース配分は、記憶手段４０３に保存される。本動作を複数回繰り返すことによって、複数のリソース配分結果を記憶手段４０３に保存することが望ましい。複数のリソース配分結果は、異なるアプリの集合に対するリソース配分結果を含んでいても良い。又、同じアプリ集合に対する異なる複数のリソース配分結果を含んでいても良い。

リソース配分選択動作は、リソース配分選択手段４０４が選択基準が通知されることによって開始される。リソース配分選択手段４０４は、記憶手段４０３に記録されているリソース配分結果の中から、選択基準に合致する配分結果を選択し、アプリへのリソース配分結果として出力する。

又、本実施の形態の別形態として、本発明の第２の実施の形態のパラメータを付加した実施の形態を取ることができることは、当業者には明らかである。

［第１の実施例］
次に、具体的な実施例を用いて本発明を実施するための形態を説明する。

第１の実施例は、本発明の第１の実施の形態に対応する実施例であり、本発明を用いてアプリへのＣＰＵ利用時間の配分、すなわちＣＰＵスケジューリングを行う実施例である。また本実施例は二つのアプリＡ、Ｂを対象とした例である。

本実施例の構成を図５に示す。本実施例では、アプリのリソース性能表５０１はディスク５０２にファイルとして記録されている。

図６に、本実施例で用いるリソース性能表５０１を示す。図中の（ａ）はアプリＡのリソース性能表、図中の（ｂ）はアプリＢのリソース性能表を示す。本実施例では、リソース性能表５０１は、リソースとしてＣＰＵ利用率（％）と性能を示す。性能は０から１の間の値を取るように正規化されており、二つのアプリ間で比較可能な値を用いている。

本実施例のアプリランチャー５０３は、ユーザーが指定したアプリを起動するプログラムで、アプリの起動時にアプリのリソース性能表５０１をリソース配分決定プロセス５０４に渡す機能、及びアプリの終了時にリソース性能配分決定プロセスに、アプリが終了されたことを通知する機能を有する。

本実施例のリソース配分決定プロセス５０４は、ユーザーレベルの常駐プロセスであり、第１の実施の形態のリソース配分決定手段に対応する。リソース配分決定プロセス５０４はアプリランチャー５０３からリソース性能表５０１が渡されると、リソース性能表５０１をメモリ５０６に保存し、メモリ５０６に保存されているリソース性能表５０１を用いてアプリへのリソース配分決定する。

本実施例では、リソース配分決定プロセス５０４は、ＣＰＵ利用率が１００％を越えない範囲で可能なリソース配分の組み合わせを候補群として選び、リソース性能表５０１を用いて各候補群についてアプリの性能を合計し、合計が最も大きくなるリソース配分を候補群から選び配分結果とするという動作をする。又、リソース配分決定プロセス５０４は、システムコールを用いて決定したリソース配分をＯＳ５０５のＣＰＵアカウンティング機能に通知することによって、リソース配分結果をＣＰＵ割り当てに適用する。又、リソース配分決定プロセス５０４は、アプリランチャー５０３からアプリの終了を通知されると、メモリ５０６中に保存した対応するリソース性能表５０１を削除する。

本実施例のＯＳ５０５は、アプリ毎にＣＰＵの利用率を設定することができる、ＣＰＵアカウンティング機能を有しており、システムコールによって、アプリのＣＰＵ利用率を設定することが可能である。

次に本実施例の動作を、アプリＡの次にアプリＢを起動する場合の具体例を用いて説明する。アプリランチャー５０３がアプリＡを起動し、リソース配分決定プロセス５０４にアプリＡのリソース性能表を通知する。この段階では、メモリ５０６にはアプリＡのリソース性能表のみ登録されているので、リソース配分決定プロセス５０４は、アプリＡのＣＰＵ利用率を０％、２５％、５０％、７５％、１００％としたリソース配分を候補として、その中で最も性能が高い１００％をリソース配分結果として、ＯＳ５０５のＣＰＵアカウンティング機能に設定する。

次に、アプリランチャー５０３はアプリＢを起動し、リソース配分決定プロセス５０４にアプリＢのリソース性能表を通知する。リソース配分決定プロセス５０４は、アプリＡとアプリＢのリソース性能表からＣＰＵ利用率が１００％を越えない組を候補群とする。図７は、その候補の中で合計のＣＰＵ利用率が１００％になる候補だけを表示している（本実施例では、１００％に満たない候補は性能の合計が最大にならないことが明らかであるため省略している）。

リソース配分決定プロセス５０４は、この候補群の中から最大性能となるアプリＡのＣＰＵ利用率を７５％、アプリＢのＣＰＵ利用率を２５％とする候補をリソース配分結果として選ぶ。最後に、リソース配分決定プロセス５０４は、リソース配分結果をＯＳ５０５のＣＰＵアカウンティング機能に通知する。

次に本実施例の効果を示すため、図８に本実施例を用いた場合の二つのアプリのスケジューリング結果を示す。これは、関連技術による図１に示したスケジューリング結果と異なっており、関連技術では実現できないスケジューリングを行うことができている。リソース性能表５０１から、本実施例によるスケジューリング結果のほうが性能が高いことが明らかであるため、ユーザーが高い性能を求めている場合には、本実施例を用いることで、ユーザーの満足を高めるリソース配分が行うことができる。

本実施例では、ユーザー空間のリソース配分決定プロセス５０４をリソース配分決定手段を用いたが、ＯＳ５０５がリソース配分決定手段を備えていても良い。その場合は、ＯＳ５０５がシステムコール等によってリソース性能表５０１の通知する受ける機能を持ち、アプリケーションランチャーが機能を用いて通知を行う。

本実施例では、アプリの性能の合計が最大となるリソース配分を配分結果とするが、その他の方法によってリソース配分結果を決定しても良い。例えば、本実施例の別の形態として、性能の分散が最小となるリソース配分を配分結果としても良い。リソースを平等に配分しても必ずしも性能が公平とはならないため、複数のアプリの性能を公平にすることが望まれる場合は、本発明を用いることでより満足度の高いリソース配分を行うことができる。

本実施例では、リソース性能表５０１に記載されているリソース量のみをリソース配分の候補群の作成に用いたが、それ以外のリソース性能表５０１に記載されていないリソース量を配分したリソース配分候補を含めても良い。その場合は、アプリの性能は、リソース性能表５０１から推測することや、デフォルトの値を利用するといった方法を取ることができる。

［第２の実施例］
次に、本発明の第２の実施例について説明する。本実施例は、本発明の第１の実施の形態に対応し、第１の実施例と同様にＣＰＵ利用率をリソースとして二つのアプリへ配分する実施例である。

本実施例の構成は図９に示すように、第１の実施例に対し、リソース性能表９０１において二つのリソース性能表（２）及び（３）を加え、更にアプリモニター９０７を加えたことを特徴とする。その他のディスク９０２、アプリランチャー９０３、メモリ９０６及びＯＳ９０５は、第１の実施例と同様である。

アプリモニター９０７は、アプリの利用状況を判断して、ユーザーが注目しているアプリが変わった場合に、リソース性能表９０１をリソース配分決定プロセス９０４に通知し、リソース配分を変更する機能を有する。

本実施例の構成のリソース性能表（０）とリソース性能表（１）はアプリＡにユーザーが注目している状況で通知されるアプリＡとアプリＢのリソース性能表９０１であり、第１の実施例と同様（図６）であるとする。又、リソース性能表（２）とリソース性能表（３）は、アプリＢにユーザーが注目している状況で通知されるリソース性能表９０１である。図１０にリソース性能表（２）及び（３）を示す。

本実施例の動作について説明する。本実施例のアプリ起動時の動作は第１の実施例の動作と同じであるので、ここではユーザーの注目するアプリが変更した場合の動作について説明する。アプリＡとアプリＢが動作しており、アプリＡにユーザーが注目しており、第１の実施例と同様にリソース性能表（０）とリソース性能表（１）を用いて決定されたリソース配分が行われていたとする。この状況でユーザーの注目がアプリＢに変更された場合の動作を説明する。

まず、アプリモニター９０７には、アプリＢが注目されている状況では、アプリＡのリソース性能表としてリソース性能表（２）、アプリＢにはリソース性能表（３）を利用することが登録されている。

（１）アプリモニター９０７がユーザーがアプリＢに注目していることを検出する。

（２）アプリモニター９０７は、リソース配分決定プロセス９０４に、アプリＡに対してリソース性能表（２）をアプリＢに対してリソース性能表（３）を利用することを通知する。

（３）リソース配分決定プロセス９０４は、既にメモリ上に記録されているアプリＡ、Ｂのリソース性能表９０１を、新たに通知されたものに変更する。

（４）リソース配分決定プロセス９０４は、新たに通知されたリソース性能表を用いてリソース配分を決定する。

上記手順（４）の具体的な動作の説明は第１の実施例から明らかであるから省略するが、リソース性能表（２）及び（３）を用いた場合のリソース配分候補を図１１に示す。

図１１に示すように、合計性能が最大となるＣＰＵ利用率をアプリＡを２５％、アプリＢを７５％としたリソース配分に決定される。新しいリソース配分によるスケジューリング結果については明らかであるため説明は省略するが、新たに注目されたアプリＢのＣＰＵ利用率が増え、性能が向上する。

本実施例では、ユーザーが注目しているアプリが変更されたときに、リソース配分を変更することで、新たにユーザーが注目したアプリの性能を高めることができるという効果がある。

なお、リソース配分決定プロセス９０４は、アプリの利用状況に応じてパラメータを変更して、リソース配分を算出してもよい。この場合、パラメータには、アプリの性能に乗じる重み等を用いることができる。

［第３の実施例］
次に、本発明の第３の実施例について図面を用いて詳細に説明する。本実施例は本発明の第２の実施の形態に対応する実施例であり、図１２は、本実施例の構成を示す図面である。

本実施例は、第１の実施例と同様に二つのアプリＡ、ＢへのＣＰＵ利用率の配分を行う例であり、図に示すリソース性能表１２０１、ディスク１２０２、アプリランチャー１２０３、メモリ１２０６、ＯＳ１２０５は第１の実施例と同様である。

本実施例は、第１の実施例に加えてウィンドウシステム１２０７及び重み１２０８から構成されることを特徴とする。

ウィンドウシステムは、アプリのウィンドウを管理するシステムである。ウィンドウシステム１２０７としては、例えばX Window Systemといったウィンドウシステムが知られている。

本実施例のウィンドウシステム１２０７は、ユーザーの操作によってアプリのウィンドウが選択されると、重み１２０８をリソース配分決定プロセス１２０４に通知する機能を有する。

重み１２０８は、アプリ毎に定義されるパラメータで、リソース性能表１２０１の性能に乗じて、重み付き性能を算出するために利用される。なお、重み１２０８は本発明の第３の実施の形態のパラメータに対応する。本実施例のリソース配分決定プロセス１２０４は、ウィンドウシステム１２０７から重み１２０８を通知されると、メモリ中に保存されているアプリのリソース性能表１２０１と重み１２０８を用いて重み付き性能を算出し、リソース配分を決定する機能を有する。

次に本実施例の動作を説明するために、アプリＡとアプリＢが動作しており、アプリＡのウィンドウが選択されている状況で、ユーザーがアプリＢのウィンドウを選択した場合、すなわちユーザーの注目がアプリＡからアプリＢに変更する動作を説明する。又、両アプリのリソース性能表１２０１は図６のとおりであるとし、メモリに記憶されているとする。

（１）ウィンドウシステム１２０７はアプリＢが選択された際に、アプリＡの重み１２０８として１．０、アプリＢの重み１２０８として１．５をリソース配分決定プロセス１２０４に通知する。

（２）リソース配分決定プロセス１２０４は、メモリ中のアプリＡ及びＢのリソース性能表１２０１からリソース配分の候補群を作成する。

（３）リソース配分決定プロセス１２０４は、候補群の各アプリの性能に対して重み１２０８を乗じた重み付き性能を算出する。

（４）リソース配分決定プロセス１２０４は、各アプリの重み付き性能を合計した合計性能を算出する。リソース配分の候補と重み付き性能及び合計性能を図１３に示す（ただし図は合計ＣＰＵ利用率が１００％の候補のみ示している）。

（５）リソース配分決定プロセス１２０４は、最も合計性能が高い候補をリソース配分結果として選択する。本実施例では、アプリＡのＣＰＵ利用率を２５％、アプリＢのＣＰＵ利用率を７５％とするリソース配分が選ばれる。

以上の動作により、ユーザーが注目しているアプリＢの性能が高くなる。一般にユーザーは注目しているアプリが高い性能で動く場合に満足する傾向があるため、本実施例を用いることによって、ユーザーの満足を高めるリソース配分を行うことができる。

本実施例は、パラメータとして性能に乗じる重み１２０８を用いたが、例えばパラメータとして性能の下限を設定する下限値を用いることによって、アプリの性能が一定以下に低下しないようなリソース配分を行うことができる。又、複数のパラメータを用いてリソース配分を行っても良い。

［第４の実施例］
次に、本発明の第４の実施例について説明する。本実施の形態は、本発明の第２及び第３の実施の形態に対応する実施例である。本実施例の構成を図１４に示す。本実施例は、第３の実施例と同様のリソース性能表１４０１、ディスク１４０２、アプリランチャー１４０３及びＯＳ１４０５に加えて、重み設定プロセス１４０９、リソース配分選択プロセス１４１０を備え、重み設定プロセス１４０９が重み１４０８をリソース配分決定プロセス１４０４に通知し、ウィンドウシステム１４０７がリソース配分選択プロセス１４１０に、ユーザーが選択したアプリを通知し、メモリ１４０６がリソース配分決定プロセス１４０４及びリソース配分選択プロセス１４１０と協働することを特徴としている。

本実施例の重み設定プロセス１４０９はユーザーレベルのプロセスであり、アプリの重み１４０８をリソース配分決定プロセス１４０４に通知するという機能を有する。

又、本実施例のリソース配分決定プロセス１４０４は、実施例３のリソース配分決定プロセス１４０４と同様にリソース性能表１４０１と重み１４０８とからリソース配分を決定するが、決定したリソース配分結果をメモリ１４０６に保存するという動作をすることを特徴とする。

本実施例のリソース配分選択プロセス１４１０は、ユーザーレベルの常駐プロセスであり、ウィンドウシステム１４０７から通知されたユーザーが選択したアプリを元に、メモリ１４０６に保存された複数のリソース配分結果から、配分結果を一つ選択して、ＯＳ１４０５のＣＰＵアカウンティング機能に設定するという機能を有する。

次に、本実施例の動作を説明するため、第１の実施例と同様に二つのアプリＡとＢにＣＰＵ利用率を配分する場合の動作を示す。アプリのリソース性能表は第１の実施例と同様である（図６）。本実施例の動作は、リソース配分結果登録動作とリソース配分結果選択動作に分かれる。まず、リソース配分結果登録動作について説明する。

（１）重み設定プロセス１４０９が、アプリＡの重みを１．５、アプリＢの重みを１．０をリソース配分決定プロセス１４０４に通知する。

（２）リソース配分決定プロセス１４０４は、アプリのリソース性能表１４０１と重みを用いてリソース配分結果を算出する。本ステップの詳細は第３の実施例と同様であるので省略する。

（３）リソース配分決定プロセス１４０４は、算出したリソース配分結果をメモリ１４０６に記録する。

（４）次に、重み設定プロセス１４０９が、アプリＡの重みを１．０、アプリＢの重みを１．５をリソース配分決定プロセス１４０４に通知する。

（５）ステップ２と同様にリソース配分結果を算出する。

（６）ステップ３と同様にリソース配分結果をメモリ１４０６に記録する。

以上の動作によって、メモリ１４０６中に二つのリソース配分結果が保存される。保存されたリソース配分結果を図１５に示す。

次に、リソース配分結果選択動作について、アプリＡが選択された場合の動作を説明する。

（１）ウィンドウシステム１４０７は、アプリＡが選択されたことをリソース配分選択プロセス１４１０に通知する。

（２）リソース配分選択プロセス１４１０は、メモリ１４０６に保存されている、リソース配分結果から、アプリＡの重みが１．５でアプリＢの重みが１．０である配分結果を選択する。

（３）リソース配分選択プロセス１４１０は、選択した配分結果にしたがって、ＯＳ１４０５のＣＰＵアカウンティング機能に対して、アプリＡのＣＰＵ利用率を７５％、アプリＢのＣＰＵ利用率を２５％に設定する。

以上の動作により、アプリＡへのリソース配分量をアプリＢへのリソース配分量より多くしたリソース配分を行うことができ、一般にユーザーは選択しているアプリの性能が高くなることを望むため、ユーザーの満足を高めるリソース配分を行うことができる。

［第５の実施例］
次に本発明の第５の実施例について説明する。本実施例は、本発明の第１の実施の形態に対応する実施例であり、二つのアプリＡ及びＢへのＣＰＵ利用率とキャッシュ割り当て量を配分する実施例である。

本実施例は、配分対象のリソースが複数であることを特徴とする。一般に、アプリの性能は複数のリソースに依存するため、複数のリソースの配分を制御することによって、期待する性能と誤差の少ない性能に制御することができるという効果がある。

図１６に本実施例の構成を示す。本実施例のディスク１６０２、アプリランチャー１６０３及びメモリ１６０６は本発明の第１の実施例と同様であるため説明を省略する。

本実施例のＯＳ１６０５は、第１の実施例と同様のＣＰＵアカウンティング機能を有することに加えて、アプリに利用可能なキャッシュサイズを配分するキャッシュ制御機能を有する。

キャッシュ制御機能としては、例えば前述の特許文献１が開示している技術を用いることができる。キャッシュ制御機能の具体的な内容は本発明には無関係であることは明らかであるため説明を省略する。本実施例では、２５６ＫＢのキャッシュをアプリに６４ＫＢ単位で配分できるキャッシュ制御機能を用いている。

本実施例のリソース性能表１６０１を図１７に示す。本実施例のリソース性能表１６０１は、リソース量としてＣＰＵ利用率とキャッシュサイズを持つことを特徴とする。

本実施例のリソース配分決定プロセスは、リソース量として、ＣＰＵ利用率とキャッシュサイズの組み合わせを考慮して、リソース配分候補群を作成する。それ以外の機能は第１の実施例と同様である。したがって、本実施例の動作は第１の実施例から明らかであるため、説明は省略する。

次に本実施例の効果を説明するため、リソース配分の候補群を図１８に示す。本実施例では、性能が最大となるリソース配分である図中の（ａ）行をリソース配分結果として選択する。これは、例えば図中（ｂ）行に示すリソースを二つのアプリに平等に配分した場合に比べて合計の性能が高くなるようなリソース配分となっている。すなわち、ユーザーが合計性能が高くなることを望む場合には、本実施例によりユーザーの満足を高めるようにリソース配分を行うことができる。

本実施例は、リソース性能表１６０１のリソースの種類が複数ある場合の例であるが、性能の種類が複数ある構成をとってもよい。その場合は、リソース配分決定プロセスが、リソース配分の候補群の中から、複数の性能を判断してリソース配分を決定する。例えばユーザーが優先する種類の性能が最も高いリソース配分に決定することや、ユーザーが合計の性能が最も高いことを望む場合は合計性能が最も高いリソース配分に決定することで、ユーザーの満足を高めるリソース配分を行うことができる。

［第６の実施例］
次に発明の第６の実施例について説明する。本実施例は、本発明の第１の実施の形態に対応する実施例であり、マルチコアＣＰＵのコアへ二つのアプリＡ及びＢの割り当てを行う実施例である。

本実施例の構成を図１９に示す。リソース性能表１９０１、ディスク１９０２、アプリランチャー１９０３、リソース配分決定プロセス１９０４及びメモリ１９０６は、第１の実施例と同様である。本実施例のＯＳ１９０５はアプリのＣＰＵへの割り当てを指定するためのＣＰＵアフィニティ機能を有する。ＣＰＵアフィニティ機能はLinux等多くのＯＳでサポートされており、当業者には明らかである。

図２０に本実施例のリソース性能表を示す。本実施例のリソース性能表のリソースはＣＰＵコア数であり、アプリＡ及びＢは利用可能なコア数によって異なる性能で動作するアプリである。

本実施例の動作は、これまでの説明から明らかであるため説明を省略する。本実施例は、マルチコアＣＰＵのアプリへのコア割り当てをユーザーの満足を考慮して行うことができるという効果がある。

なお、本発明は、装置のみならず、その方法及びプログラムとしても実施可能である。

本発明は、組み込み機器等のリソース制約が厳しいコンピューターシステム上で複数のアプリケーションソフトウェアを効率的に動かすといった用途に適用できる。

２０１リソース性能表
２０２リソース配分決定手段
２０３リソース性能表読み込み部
２０４リソース配分決定部
３０１リソース性能表
３０２リソース配分決定手段
３０３パラメータ
４０１リソース性能表
４０２リソース配分決定手段
４０３記憶手段
４０４リソース配分選択手段
５０１リソース性能表
５０２ディスク
５０３アプリランチャー
５０４リソース配分決定プロセス
５０５ＯＳ
５０６メモリ
９０１リソース性能表
９０２ディスク
９０３アプリランチャー
９０４リソース配分決定プロセス
９０５ＯＳ
９０６メモリ
９０７アプリモニター
１２０１リソース性能表
１２０２ディスク
１２０３アプリランチャー
１２０４リソース配分決定プロセス
１２０５ＯＳ
１２０６メモリ
１２０７ウィンドウシステム
１２０８重み
１４０１リソース性能表
１４０２ディスク
１４０３アプリランチャー
１４０４リソース配分決定プロセス
１４０５ＯＳ
１４０６メモリ
１４０７ウィンドウシステム
１４０８重み
１４０９重み設定プロセス
１４１０リソース配分選択プロセス
１６０１リソース性能表
１６０２ディスク
１６０３アプリランチャー
１６０４リソース配分決定プロセス
１６０５ＯＳ
１６０６メモリ
１９０１リソース性能表
１９０２ディスク
１９０３アプリランチャー
１９０４リソース配分決定プロセス
１９０５ＯＳ
１９０６メモリ

Claims

複数のアプリケーションソフトウェアへコンピューターシステムのリソースを配分するリソース配分装置において、
前記複数のアプリケーションソフトウェアが利用可能な前記リソースの量と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能との対応関係を示すリソース性能表を格納する手段と、
前記複数のアプリケーションソフトウェアへの前記リソースの配分の候補の群を予め作成し、該群が含む前記リソースの配分の候補それぞれについて前記リソース性能表を用いて前記複数のアプリケーションソフトウェアの性能を合計し、該合計が最も大きくなる前記リソースの配分の候補を前記リソースの配分として決定するリソース配分決定手段と、
を備えることを特徴とするリソース配分装置。
複数のアプリケーションソフトウェアへコンピューターシステムのリソースを配分するリソース配分装置において、
前記複数のアプリケーションソフトウェアが利用可能な前記リソースの量と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能との対応関係を示すリソース性能表を格納する手段と、
前記複数のアプリケーションソフトウェアのそれぞれに乗じる重み値であるパラメータを格納する手段と、
前記複数のアプリケーションソフトウェアへの前記リソースの配分の候補の群を予め作成し、該群が含む前記リソースの配分の候補それぞれについて前記リソース性能表を用いて前記複数のアプリケーションソフトウェアの性能に前記パラメータを乗じた値を合計し、該合計が最も大きくなる前記リソースの配分の候補を前記リソースの配分として決定するリソース配分決定手段と、
を備えることを特徴とするリソース配分装置。
複数のアプリケーションソフトウェアへコンピューターシステムのリソースを配分するリソース配分装置であって、
前記複数のアプリケーションソフトウェアが利用可能な前記リソースの量と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能との対応関係を示すリソース性能表を格納する手段と、
前記複数のアプリケーションソフトウェアへの前記リソースの配分の候補の群を予め作成し、該群が含む前記リソースの配分の候補それぞれについて前記リソース性能表を用いて前記複数のアプリケーションソフトウェアの性能の分散を算出し、該分散が最小となる前記リソースの配分の候補を前記リソースの配分として決定するリソース配分決定手段と、
を備えることを特徴とするリソース配分装置。
前記複数のアプリケーションソフトウェアについて決定したリソースの配分結果を複数保存する記憶手段を更に備え、
前記リソース配分決定手段は、リソースを配分する複数のアプリケーションソフトウェアについて前記記憶手段が複数保存する前記リソースの配分結果から所定の選択基準に合致する一つを選択することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載のリソース配分装置。
前記複数のアプリケーションソフトウェアそれぞれに対して予め用意した複数のリソース性能表のうち、ユーザによる該複数のアプリケーションソフトウェアの使用状態に対応したリソース性能表を前記リソース配分決定手段に通知する手段を更に備え、
前記リソース配分決定手段は、該通知されたリソース性能表を用いて前記リソースの配分を決定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載のリソース配分装置。
前記複数のアプリケーションソフトウェアそれぞれの性能に乗じる重み値であるパラメータを前記リソース配分決定手段に通知する手段を更に備え、
前記リソース配分決定手段は、前記通知されたパラメータを用いて、前記リソースの配分を決定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載のリソース配分装置。
前記複数のアプリケーションソフトウェアへ配分するコンピューターシステムのリソースは複数種類あり、前記リソース性能表は、該複数種類のリソースに対するリソースの量と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能とについての複数種類の対応関係を示すことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載のリソース配分装置。
前記リソース性能表は、前記リソースの量として前記複数のアプリケーションソフトウェアによる前記コンピュータシステムのＣＰＵの利用率と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能との対応関係を示し、前記リソース配分決定手段は、前記ＣＰＵの利用率が１００％を越えない範囲で可能な前記リソースの配分の組み合わせを前記候補の群とすることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載のリソース配分装置。
複数のアプリケーションソフトウェアへコンピューターシステムのリソースを配分するリソース配分方法において、
前記複数のアプリケーションソフトウェアが利用可能な前記リソースの量と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能との対応関係を示すリソース性能表を設定する手順と、
前記複数のアプリケーションソフトウェアへの前記リソースの配分の候補の群を予め作成し、該群が含む前記リソースの配分の候補それぞれについて前記リソース性能表を用いて前記複数のアプリケーションソフトウェアの性能を合計し、該合計が最も大きくなる前記リソースの配分の候補を前記リソースの配分として決定するリソース配分決定手順と、
を備えることを特徴とするリソース配分方法。
複数のアプリケーションソフトウェアへコンピューターシステムのリソースを配分するリソース配分方法において、
前記複数のアプリケーションソフトウェアが利用可能な前記リソースの量と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能との対応関係を示すリソース性能表を設定する手順と、
前記複数のアプリケーションソフトウェアのそれぞれに乗じる重み値であるパラメータを設定する手順と、
前記複数のアプリケーションソフトウェアへの前記リソースの配分の候補の群を予め作成し、該群が含む前記リソースの配分の候補それぞれについて前記リソース性能表を用いて前記複数のアプリケーションソフトウェアの性能に前記パラメータを乗じた値を合計し、該合計が最も大きくなる前記リソースの配分の候補を前記リソースの配分として決定するリソース配分決定手順と、
を備えることを特徴とするリソース配分方法。
複数のアプリケーションソフトウェアへコンピューターシステムのリソースを配分するリソース配分方法であって、
前記複数のアプリケーションソフトウェアが利用可能な前記リソースの量と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能との対応関係を示すリソース性能表を設定する手順と、
前記複数のアプリケーションソフトウェアへの前記リソースの配分の候補の群を予め作成し、該群が含む前記リソースの配分の候補それぞれについて前記リソース性能表を用いて前記複数のアプリケーションソフトウェアの性能の分散を算出し、該分散が最小となる前記リソースの配分の候補を前記リソースの配分として決定するリソース配分決定手順と、
を備えることを特徴とすることを特徴とするリソース配分方法。
前記コンピューターシステムの記憶手段に前記複数のアプリケーションソフトウェアについて決定したリソースの配分結果を複数保存する記憶手順を更に有し、
前記リソース配分決定手順は、リソースを配分する複数のアプリケーションソフトウェアについて前記記憶手順で複数保存された前記リソースの配分結果から所定の選択基準に合致する一つを選択することを特徴とする請求項９乃至１１のいずれか１項に記載のリソース配分方法。
前記複数のアプリケーションソフトウェアそれぞれに対して予め用意した複数のリソース性能表のうち、ユーザによる該複数のアプリケーションソフトウェアの使用状態に対応したリソース性能表を通知する手順を更に備え、
前記リソース配分決定手順は、該通知されたリソース性能表を用いて前記リソースの配分を決定することを特徴とする請求項９乃至１１のいずれか１項に記載のリソース配分方法。
前記複数のアプリケーションソフトウェアそれぞれの性能に乗じる重み値であるパラメータを通知する手順を更に備え、
前記リソース配分決定手順は、前記通知されたパラメータを用いて、前記リソースの配分を決定することを特徴とする請求項９乃至１１のいずれか１項に記載のリソース配分方法。
前記複数のアプリケーションソフトウェアへ配分するコンピューターシステムのリソースは複数種類あり、前記リソース性能表は、該複数種類のリソースに対するリソースの量と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能とについての複数種類の対応関係を示すことを特徴とする請求項９乃至１４のいずれか１項に記載のリソース配分方法。
前記リソース性能表は、前記リソースの量として前記複数のアプリケーションソフトウェアによる前記コンピュータシステムのＣＰＵの利用率と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能との対応関係を示し、前記リソース配分決定手順では、前記ＣＰＵの利用率が１００％を越えない範囲で可能な前記リソースの配分の組み合わせを前記候補の群とすることを特徴とする請求項９乃至１５のいずれか１項に記載のリソース配分方法。
コンピュータを、複数のアプリケーションソフトウェアへコンピューターシステムのリソースを配分するリソース配分装置として機能させるためのリソース配分プログラムであって、
該コンピュータを、
前記複数のアプリケーションソフトウェアが利用可能な前記リソースの量と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能との対応関係を示すリソース性能表を格納する手段、
前記複数のアプリケーションソフトウェアへの前記リソースの配分の候補の群を予め作成し、該群が含む前記リソースの配分の候補それぞれについて前記リソース性能表を用いて前記複数のアプリケーションソフトウェアの性能を合計し、該合計が最も大きくなる前記リソースの配分の候補を前記リソースの配分として決定するリソース配分決定手段、
として機能させることを特徴とするリソース配分プログラム。
コンピュータを、複数のアプリケーションソフトウェアへコンピューターシステムのリソースを配分するリソース配分装置として機能させるためのリソース配分プログラムであって、
該コンピュータを、
前記複数のアプリケーションソフトウェアが利用可能な前記リソースの量と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能との対応関係を示すリソース性能表を設定する手段、
前記複数のアプリケーションソフトウェアのそれぞれに乗じる重み値であるパラメータを格納する手段、
前記複数のアプリケーションソフトウェアへの前記リソースの配分の候補の群を予め作成し、該群が含む前記リソースの配分の候補それぞれについて前記リソース性能表を用いて前記複数のアプリケーションソフトウェアの性能に前記パラメータを乗じた値を合計し、該合計が最も大きくなる前記リソースの配分の候補を前記リソースの配分として決定するリソース配分決定手段、
として機能させることを特徴とするリソース配分プログラム。
コンピュータを、複数のアプリケーションソフトウェアへコンピューターシステムのリソースを配分するリソース配分装置として機能させるためのリソース配分プログラムであって、
該コンピュータを、
前記複数のアプリケーションソフトウェアが利用可能な前記リソースの量と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能との対応関係を示すリソース性能表を設定する手段、
前記複数のアプリケーションソフトウェアへの前記リソースの配分の候補の群を予め作成し、該群が含む前記リソースの配分の候補それぞれについて前記リソース性能表を用いて前記複数のアプリケーションソフトウェアの性能の分散を算出し、該分散が最小となる前記リソースの配分の候補を前記リソースの配分として決定するリソース配分決定手段、
として機能させることを特徴とするリソース配分プログラム。
コンピュータを、
前記複数のアプリケーションソフトウェアについて決定したリソースの配分結果を複数保存する記憶手段として更に機能させ、
前記リソース配分決定手段は、リソースを配分する複数のアプリケーションソフトウェアについて前記記憶手段が複数保存する前記リソースの配分結果から所定の選択基準に合致する一つを選択することを特徴とする請求項１７乃至１９のいずれか１項に記載のリソース配分プログラム。
コンピュータを、
前記複数のアプリケーションソフトウェアのそれぞれに対して予め用意した複数のリソース性能表のうち、ユーザによる該複数のアプリケーションソフトウェアの使用状態に対応したリソース性能表を前記リソース配分決定手段に通知する手段として更に機能させ、
前記リソース配分決定手段は、該通知されたリソース性能表を用いて前記リソースの配分を決定することを特徴とする請求項１７乃至１９のいずれか１項に記載のリソース配分プログラム。
コンピュータを、
前記複数のアプリケーションソフトウェアそれぞれの性能に乗じる重み値であるパラメータを前記リソース配分決定手段に通知する手段として更に機能させ、
前記リソース配分決定手段は、前記通知されたパラメータを用いて、前記リソースの配分を決定することを特徴とする請求項１７乃至１９のいずれか１項に記載のリソース配分プログラム。
前記複数のアプリケーションソフトウェアへ配分するコンピューターシステムのリソースは複数種類あり、前記リソース性能表は、該複数種類のリソースに対するリソースの量と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能とについての複数種類の対応関係を示すことを特徴とする請求項１７乃至２２のいずれか１項に記載のリソース配分プログラム。
前記リソース性能表は、前記リソースの量として前記複数のアプリケーションソフトウェアによる前記コンピュータシステムのＣＰＵの利用率と該複数のアプリケーションソフトウェアの性能との対応関係を示し、前記リソース配分決定手段は、前記ＣＰＵの利用率が１００％を越えない範囲で可能な前記リソースの配分の組み合わせを前記候補の群とすることを特徴とする請求項１７乃至２３のいずれか１項に記載のリソース配分プログラム。