JP7022173B2 - コンピューティングサービス管理装置、方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、コンピューティングサービスを管理する技術に関する。

近年、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）にて、ネットワークに接続され、データを取得して送信するセンサの種類および数が増加しており、収集され蓄積されるデータ量も増大している。センサには、様々な種類があり、例えば、温度あるいは湿度を計測するセンサ、画像あるいは映像のデータを取得するカメラの他、多くの人が携帯するスマートフォンおよびタブレット端末も含まれる。ＩｏＴによる制御をクラウドコンピューティングで実現する場合、データを取得するセンサと制御を実行するコントローラとをクラウドと通信可能に接続し、センサで取得されたデータをクラウド上での演算により分析し、その分析結果をコントローラが行う制御に反映させることになる。その場合、センサで取得されるデータをネットワーク経由でクラウドに転送することが必要となる。また、クラウド上の演算の結果をネットワーク経由でコントローラに転送することも必要となる。ネットワークを流れるデータが膨大になると、ネットワークでの遅延や輻輳が生じやすくなり、制御のリアルタイム性や信頼性が損なわれる恐れがある。また、大量のデータを転送するためにネットワークコストや通信費が増大する恐れもある。特に、映像や音声はデータ量が非常に大きいので影響も大きい。

このような背景からエッジコンピューティングが注目されている。エッジコンピューティングでは、センサに近い位置に、演算処理が可能なインテリジェントのあるゲートウェイ装置（以下、エッジデバイスともいう）を配置し、クラウド上で行っていたデータの分析処理をエッジデバイスで行う。その結果、エッジコンピューティングでは、クラウドコンピューティングに比べて制御のリアルタイム性や信頼性が高まることが期待される。また、ネットワークコストや通信費の削減にも貢献すると考えられる。エッジコンピューティングシステムによりリアルタイム性および信頼性の向上およびコストの削減を実現するには、ネットワーク上どの位置にあるエッジデバイスでデータの分析処理を行うのが良いか適切な判断が求められる。

特許文献１には、キャリア網にデータセンタを分散配置したネットワーク環境においてサービス事業者のアプリケーションを最適な場所に配備するための技術が開示されている。特許文献１の技術は、各区間のぞれぞれのパスの許容遅延時間情報、利用帯域情報、帯域幅、パス長情報により、遅延時間が最小となるアプリケーションの最適配置を決定するというものである。

特開２０１７－１４３３６５号公報

ＩｏＴでは、同一のセンサで取得されるデータが複数のコンピューティングシステムで利用される場合がある。例えば、既にサービスを提供しているコンピューティングシステムで利用されているデータと同じデータを利用する他のコンピューティングシステムを新たに構築する場合がある。しかし、特許文献１の技術では、同一のセンサで取得されるデータが複数のコンピューティングシステムで利用される場合が考慮されていない。そのため、必ずしもネットワーク上を流れるデータを効果的に削減するものとは言えない。同じセンサで取得された同じデータがネットワーク上に重複して流れ、ネットワーク上のデータ量を増大させる可能性がある。
本開示のひとつの目的は、ネットワークを効率よく利用した好適なコンピューティングの実現を支援する技術を提供することである。

本開示のひとつの実施態様に従うコンピューティングサービス管理装置は、センサで取得されるデータに基づいてコントローラで制御を実行するサービスにおいて、前記センサから取得されるデータを分析して前記コントローラへ制御を指示する指示信号を生成する処理に利用可能なリソースを有するコンピュータを備えたコンピューティングシステムに対するサービスのデプロイを支援するコンピューティングサービス管理装置であって、前記コンピュータの有するリソースのうちの利用可能な状態にある利用可能リソースを示すリソース情報を取得するリソース情報収集部と、前記コンピューティングシステムへデプロイする対象である対象サービスについて、前記対象サービスに用いるデータを取得する対象センサと、前記対象サービスに要する所要リソースと、前記対象サービスによる制御を実行する対象コントローラと、を含むサービス情報を取得するサービス情報取得部と、

前記コンピューティングシステムにおいて前記対象サービスと共存する共存サービスのデータが流れている経路を示すデータ転送情報を取得し、利用可能リソースにより前記所要リソースを賄えるコンピュータを候補コンピュータとし、前記対象センサから前記候補コンピュータに至る入力経路と、前記候補コンピュータから前記対象コントローラに至る出力経路とを組み合わせた候補経路を抽出し、前記候補経路について、前記対象サービスに用いるデータを流すための総コストを、少なくとも前記入力経路について、前記対象サービスに用いるデータが前記共存サービスにより流れるパスについては前記共存サービスにより流れるデータを前記対象サービスに利用することを考慮して算出する配置計測部と、を有する。

本開示のひとつの態様によれば、ネットワークを効率よく利用した好適なコンピューティングの実現を支援することが可能となる。

実施の形態１に係るコンピューティングシステムの構成例を示す図である。 実施の形態１に係る管理サーバの構成例を示す図である。 入力用ＵＩの構成例を示す図である。 出力用ＵＩの構成例を示す図である。 サービス情報の構成の一例を示す図である。 実施の形態１に係るリソース情報の構成例を示す図である。 センサ及びコントローラ詳細情報の構成例を示す図である。 接続情報の構成例を示す図である。 データ転送情報の構成例を示す図である。 サービス送受信詳細情報の構成例を示す図である。 候補経路コスト情報の構成例を示す図である。 最小コスト経路情報の構成例を示す図である。 ルート詳細情報の構成例を示す図である。 エッジコンピュータ経路組み合わせ情報の構成例を示す図である。 構成情報入力部の処理例を示すフローチャートである。 リソース情報収集部の処理例を示すフローチャートである。 サービス情報取得部の処理例を示すフローチャートである。 配置計測部の処理例を示すフローチャートである。 図１８に示す処理の続きを示すフローチャートである。 図１９のＳ４１１の処理の詳細を示すフローチャーである。 図２０に示す処理の続きを示すフローチャートである。 図２０のＳ５０２の処理の詳細を示すフローチャートである 図２０のＳ５１３の処理の詳細を示すフローチャートである。 結果出力部の処理例を示すフローチャートである。 サービス配置部の処理例を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る管理サーバの構成例を示す図である。 実施の形態２に係るリソース情報の構成例を示す図である。 実施の形態２に係るサービス情報の構成例を示す図である。 限界値監視部の処理例を示すフローチャートである。 サービス再配置選択部の処理例を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る配置計測部の処理の一例を示すフローチャートである。 図３１の処理の続きを示すフローチャートである。 実施の形態３に係る管理サーバの構成例を示す図である。 関連サービス選択部の処理例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
（実施の形態１）
図１は、実施の形態１に係るコンピューティングシステムの構成例を示す図である。

本実施の形態によるコンピューティングシステムには、センサ５０およびコントローラ６０に加え、センサ５０およびコントローラ６０の両方と直接あるいは間接的に接続可能でありセンサデータを分析して制御の指示信号を生成する処理のためのリソースを有するエッジコンピュータ１０が備えられている。

例えば、コンピューティングシステムは、クラウド１００、エッジコンピュータ１０、コントローラ６０、及び、センサ５０を含む。センサ５０およびコントローラ６０は少なくとも１つのエッジコンピュータ１０に接続される。エッジコンピュータ１０は、直接あるいは他のエッジコンピュータ１０を介してネットワーク１５０に接続され、ネットワーク１５０を通じてクラウド１００に接続される。

センサ５０は、例えば機器の温度または圧力等を測定する。コントローラ６０は、例えば機器の温度または圧力を制御する。センサ５０で測定されたセンサデータは、いずれかのエッジコンピュータ１０またはクラウド１００により分析され、その分析結果に基づく指示データがコントローラ６０に送られ、コントローラ６０がその指示データに基づく制御を行う。エッジコンピュータ１０は、クラウド１００とセンサ５０との間に存在し、センサ５０から受信したセンサデータを分析して分析結果に基づく指示データをコントローラ６０に送信する。センサ５０とそのセンサデータを分析するエッジコンピュータ１０との間、およびエッジコンピュータ１０とその指示データにより制御を実行するコントローラ６０との間には他のエッジコンピュータ１０がデータを中継する場合がある。また、センタデータの分析をクラウド１００上で行う場合もある。

クラウド１００には、コンピューティングサービス管理装置の一例である管理サーバ５００が設けられる。管理サーバ５００は、センサ５０で取得されるデータに基づいてコントローラ６０で制御を実行するサービスにおいて、コンピューティングシステムに対するサービスのデプロイを支援する。サービスのデプロイとは、コンピューティングシステムあるいはコンピュータのリソースを用いて、そのサービスのソフトウェアプログラムを動作させることである。ユーザ２００は、管理サーバ５００を通じて、コンピューティングシステムに対して、サービスを適切にデプロイできる。以下の説明において、デプロイすることを配置すると称することもある。なお、管理サーバ５００をクラウド１００上に設ける構成は一例であり、他の様々な構成が可能である。例えば、管理サーバ５００は、オンプレミスで、エッジコンピュータ１０の近くに配置し、ネットワーク１５０に接続されるシステムの構成も可能である。
図２は、管理サーバの構成例を示す図である。

管理サーバ５００は、データ保管部５０３、構成情報入力部５０１、リソース情報収集部５０２、サービス情報取得部５１１、配置計測部５１２、結果出力部５１３、サービス配置部５２０の機能を有する。サービス情報取得部５１１、配置計測部５１２、結果出力部５１３は、デプロイシミュレータ５１０に含まれる機能であってよい。
データ保管部５０３は、管理サーバ５００において生成及び利用されるデータを保管する。

構成情報入力部５０１は、コンピューティングシステム全体の構成情報を取得する。構成情報には、コンピューティングシステムに備えられたエッジコンピュータ１０、センサ５０、およびコントローラ等の各装置およびその装置間の接続構成が示されている。
リソース情報収集部５０２は、各エッジコンピュータ１０の有するリソースのうちの利用可能な状態にある利用可能リソースを示すリソース情報を取得する。

サービス情報取得部５１１は、コンピューティングシステムへデプロイする対象である対象サービスについて、対象サービスに用いるデータを取得する対象センサと、対象サービスに要する所要リソースと、対象サービスによる制御を実行する対象コントローラと、を含むサービス情報を取得する。サービス情報取得部５１１は、入力用ＵＩ（ユーザインタフェース）を生成及び表示し、入力用ＵＩを通じてユーザ２００から対象サービスのサービス情報を得る。

配置計測部５１２は、コンピューティングシステムにおいて対象サービスと共存する共存サービスのデータが流れている経路を示すデータ転送情報を取得し、利用可能リソースにより所要リソースを賄えるコンピュータを候補コンピュータとし、対象センサから候補コンピュータに至る入力経路と、候補コンピュータから対象コントローラに至る出力経路とを組み合わせた候補経路を抽出し、候補経路について、対象サービスに用いるデータを流すための総コストを、対象サービスに用いるデータが共存サービスにより流れるパスについては共存サービスにより流れるデータを対象サービスに利用することを考慮して算出する。対象サービスの候補経路に含まれるパス上にその対象サービスに用いるデータが、既に共存サービスによりパスに流れているのであれば、対象サービスでそのデータを共用することにより、ネットワークコストの増大を抑制し、総コストを低く抑えることができる。また、ここでは、入力経路と出力経路の両方を対象として、対象サービスに用いるデータが共存サービスにより流れるパスについては共存サービスにより流れるデータを対象サービスに利用することを考慮する例を示したが、他の構成も可能である。一般的な例では、共存サービスにより流れるデータを対象サービスに利用できるパスは、入力経路に存在することが多い。そこで、対象サービスに用いるデータを流すための総コストを、入力経路については、対象サービスに用いるデータが共存サービスにより流れるパスについては共存サービスにより流れるデータを対象サービスに利用することを考慮して、算出することにしてもよい。
結果出力部５１３は、配置計測部５１２の算出結果を含む出力用ＵＩを生成及び表示し、出力用ＵＩを通じてユーザ２００からデプロイの指示を得る。
サービス配置部５２０は、ユーザ２００からの指示に基づいて、コンピューティングシステムにサービスをデプロイする。
図３は、入力用ＵＩの構成例を示す図である。
入力用ＵＩは、コンピューティングサービスのサービス情報に含まれる各パラメータを入力するためのＵＩである。

入力用ＵＩは、例えば、パラメータとして、コンピューティングサービスのサービス名、サービス実体およびレポジトリ、必要なデータを測定するセンサ５０のセンサ種別、制御を実行するコントローラ６０であるターゲット、センサ位置、ターゲット位置、ＣＰＵおよびメモリのリソース消費量、コンピューティングサービスのデータ転送に利用される転送用サービスのデータ転送サービス名、転送用サービスを実現するソフトウェアプログラムであるデータ転送サービスパッケージ、データ転送に用いられるＣＰＵおよびメモリのリソース消費量の入力を受け付ける。

なお、本実施の形態では、あるコンピューティングサービスをデプロイするとき、センサ５０とそのコンピューティングサービスがデプロイされるエッジコンピュータ１０との間で、他のエッジコンピュータ１０がデータを転送することになる場合、そのデータを転送するエッジコンピュータ１０には、データの転送を実現するために転送用サービスをデプロイする。図３の入力用ＵＩは、その転送用サービスのサービス情報も受け付けるものとなっている。
図４は、出力用ＵＩの構成例を示す図である。
出力用ＵＩは、配置計測部５１２の算出結果を表示し、ユーザ２００からの選択を受け付けるためのＵＩである。

出力用ＵＩは、コンピューティングサービスをデプロイするエッジコンピュータ（配置場所）およびデータを転送する経路（配置経路）を特定した少なくとも１つの配置提案について、その配置コスト、配置場所、配置経路等を表示する。

配置コストは、配置提案に従ってコンピューティングサービスをデプロイした場合の、コンピューティングシステムにおける通信量の増加に関するコストの値を示す。配置コストは、例えば、値が小さいほど、通信量の増加が小さいことを示す。
配置場所は、コンピューティングサービスをデプロイするエッジコンピュータの場所を示す。

配置経路は、センサ５０から配置場所のエッジコンピュータ１０へ送信されるデータの経路（以下「入力経路」という）、及び、配置場所のエッジコンピュータ１０からコントローラ６０へ送信されるデータの経路（以下「出力経路」という）を示す。

配置提案に従ってコンピューティングサービスをデプロイする場合に、コンピューティングサービスがデプロイされるエッジコンピュータ以外のエッジコンピュータに変更が加わる場合には、その変更内容も表示される。

ユーザ２００は、出力用ＵＩを通じて、所望の配置提案を選択することにより、適切なエッジコンピュータ１０にコンピューティングサービスをデプロイできる。配置提案の選択は、チェックボックスにチェックを入れて、確定ボタンを押下することにより実行される。

図５は、サービス情報の構成例を示す図である。サービス情報は、コンピューティングサービスのデプロイに関する情報を含む。サービス情報は、クラウド１００上の管理サーバ５００のデータ保管部５０３にて管理される。

サービス情報は、パラメータとして、サービス名、サービス実体、センサ種別、ターゲット種別、センサ位置、ターゲット位置、要求ＣＰＵ、要求メモリ、転送サービス実体、転送サービス要求ＣＰＵ、転送サービス要求メモリを有する。

サービス名は、デプロイされているコンピューティングサービスの名称を示す。サービス実体は、サービス名に示されるコンピューティングサービスの実体を示す。

センサ種別は、サービス名のコンピューティングサービスにおいて使用されるデータを測定するセンサ５０の種別を示す。ターゲット種別は、サービス名のコンピューティングサービスにおいて制御されるコントローラ（ターゲット）の種別を示す。

センサ位置は、サービス名のコンピューティングサービスにおいて、センサ種別のセンサ５０が設置される位置を示す。ターゲット位置は、サービス名のコンピューティングサービスにおいて、ターゲット種別のコントローラ６０が設置される位置を示す。

要求ＣＰＵは、サービス名のコンピューティングサービスが要求するＣＰＵのリソース量を示す。要求メモリは、サービス名のコンピューティングサービスが要求するメモリのリソース量を示す。

転送サービス実体は、サービス名のコンピューティングサービスにおけるデータを転送する転送サービスの実体を示す。転送サービス要求ＣＰＵは、転送サービスが要求するＣＰＵのリソース量を示す。転送サービス要求メモリは、転送サービスが要求するメモリのリソース量を示す。

図６は、リソース情報の構成例を示す図である。リソース情報は、エッジコンピュータ１０またはクラウド１００において使用可能なＣＰＵおよびメモリのリソース量に関する情報を含む。リソース情報は、管理サーバ５００のデータ保管部５０３にて管理される。管理サーバ５００のリソース情報収集部５０２は、全体のエッジコンピューティングシステムをモニタリングし、各エッジコンピュータ１０のリソース情報をリアルタイムで更新する。なお、コンピューティングサービスは、エッジコンピュータ１０だけでなく、クラウド１００上にデプロイすることも可能である。

リソース情報は、パラメータとして、名前、使用可能ＣＰＵ、使用可能メモリを有する。名前は、リソースを提供するコンピュータの識別名を示す。使用可能ＣＰＵは、名前が示すコンピュータにおいて使用可能なＣＰＵのリソース量を示す。使用可能メモリは、名前が示すコンピュータにおいて使用可能なメモリのリソース量を示す。

図７は、センサ及びコントローラ詳細情報の構成例を示す図である。センサ及びコントローラ詳細情報は、コンピューティングシステムに含まれているセンサ及びコントローラに関する詳細な情報を含む。センサ及びコントローラ詳細情報は、管理サーバ５００のデータ保管部５０３にて管理される。

センサ及びコントローラ詳細情報は、パラメータとして、種類、名前、位置、データ量を有する。種類は、センサまたはコントローラの種類を示す。名前は、センサまたはコントローラの名前を示す。位置は、名前が示すセンサ５０またはコントローラ６０が存在する位置を示す。データ量は、名前が示すセンサ５０が出力する単位時間当たりのデータ量またはコントローラ６０に入力する単位時間当たりのデータ量を示す。

図８は、接続情報の構成例を示す図である。接続情報は、エッジコンピュータ１０、センサ５０、コントローラ６０及びクラウド１００が互いにどのように接続されているかを示す情報を含む。接続情報は、管理サーバ５００のデータ保管部５０３にて管理される。なお、図８の下段の模式図は、図８の上段の接続情報が示す接続関係を図示化したものである。

接続情報は、パラメータとして、名前、送信先情報を有する。名前は、エッジコンピュータ１０、センサ５０、コントローラ６０またはクラウド１００の名前を示す。送信先情報は、名前が示すエッジコンピュータ１０、センサ５０、コントローラ６０またはクラウド１００がデータを直接送信可能な他のエッジコンピュータ１０、センサ５０、コントローラ６０またはクラウド１００を示す。加えて、送信先情報は、名前が示すエッジコンピュータ１０、センサ５０、コントローラ６０またはクラウド１００が他のエッジコンピュータ１０、センサ５０、コントローラ６０またはクラウド１００にデータを送信する際に使用可能な送信帯域を示す。例えば、図８に示す接続情報の２行目は、エッジコンピュータ「Ｅｄｇｅ－２」は、コントローラ「Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ－１」に対してデータを送信可能であり、その送信帯域は「３００Ｍｂｐｓ」であることを示す。

図９は、データ転送情報の構成例を示す図である。データ転送情報は、センサ５０から出力されたデータが現状どのような経路で転送されているかを示す情報を含む。データ転送情報は、管理サーバのデータ保管部５０３にて管理される。

データの転送情報は、パラメータとして、センサ名、転送経路情報を有する。センサ名は、センサ５０の識別名を示す。転送経路情報は、センサ名のセンサが出力したデータの現状の転送経路を示す。例えば、図９に示すデータ転送情報の１行目は、センサ「Ｓｅｎｓｏｒ－１」から出力されたデータが、センサ「Ｓｅｎｓｏｒ－１」からエッジコンピュータ１０「Ｅｄｇｅ－１」へ転送され、次にエッジコンピュータ「Ｅｄｇｅ－１」からエッジコンピュータ「Ｅｄｇｅ－３」に転送されることを示す。

図１０は、サービス送受信詳細情報の構成例を示す図である。サービス送受信詳細情報は、コンピューティングサービスにおいて送受信されるデータの送信元のセンサ５０または送信先のコントローラ６０と、その送受信される単位時間当たりのデータ量を示す情報である。サービス送受信詳細情報は、デプロイシミュレータ５１０の配置計測部５１２が、コンピューティングサービスをデプロイした状態をシミュレーションすることにより生成する。

サービス送受信詳細情報には、コンピューティングサービスにおけるデータ送信元となるセンサ５０のセンサ名と、そのセンサ名のセンサ５０から送信されるデータの単位時間当たりのデータ量と、制御のための指示信号の送信先となるコントローラ６０のコントローラ名と、そのコントローラ名のコントローラ６０へ送信される指示信号の単位時間当たりのデータ量とを示す。
図１１は、候補経路コスト情報の構成例を示す図である。

候補経路コスト情報は、エッジコンピュータ１０を経由する候補経路のコストを示す情報を含む。候補経路コスト情報は、デプロイシミュレータ５１０の配置計測部５１２が、コンピューティングサービスをデプロイした状態をシミュレーションすることにより生成する。

候補経路コスト情報には、パラメータとして、コンピューティングサービスがデプロイされるエッジコンピュータ１０の名称であるエッジ名と、センサ５０からコントローラ６０までの経路である候補経路と、候補経路についてコンピューティングサービスに用いるデータを流すことにより増大するコストと、候補経路を追加することにより経路上にあるエッジコンピュータ１０のデータ転送により生じるリソースの変更を示す情報である経路上のリソース変更情報とを有する。

図１２は、最小コスト経路情報の構成例を示す図である。コンピューティングサービスをデプロイする候補のエッジコンピュータ１０毎にコストが最小の候補経路を抽出した情報である。最小コスト経路情報は、コンピューティングサービスをデプロイする候補のエッジコンピュータ１０毎の候補経路のうち最小コストの経路を示す情報を含む。最小コスト経路情報は、デプロイシミュレータ５１０の配置計測部５１２がコンピューティングサービスをデプロイした状態をシミュレーションすることにより生成する。
最小コスト経路情報は、上述した候補経路コスト情報と共通のパラメータを有する。
図１３は、ルート詳細情報の構成例を示す図である。

ルート詳細情報は、ある出発点からある到達点までの経路（ルート）の詳細な情報を含む。ルート詳細情報は、デプロイシミュレータ５１０の配置計測部５１２が、コンピューティングサービスをデプロイした状態をシミュレーションし、候補経路上の出発点と到達点との組合せ毎に生成する。出発点と到達点の組合せは、例えば、センサ５０とエッジコンピュータ１０の組合せ、エッジコンピュータ１０とコントローラ６０の組み合わせである。
ルート詳細情報は、パラメータとして、ルート識別子、パス、出発点、到達点、経路上のリソース情報変更、およびコストを有する。

ルート識別子は、ルートを識別するための情報である。ここでいうルートは、センサ５０からコントローラ６０までの経路の全体を、センサ５０からエッジコンピュータ１０までの入力経路、およびエッジコンピュータ１０からコントローラ６０までの出力経路に分割した個々のことである。

パスは、ルート識別子のルートを構成するパスを示す情報である。出発点は、ルート識別子の経路の出発点を示す情報である。到達点は、ルート識別子の経路の到達点を示す情報である。

経路上のリソース変更情報は、候補経路を追加することにより当該ルートにあるエッジコンピュータ１０のデータ転送により生じるリソースの変更を示す情報である。
コストは、ルート識別子が示す当該ルートにおけるコストを示す情報である。
図１４は、エッジコンピュータ経路組み合わせ情報の構成例を示す図である。

エッジコンピュータ経路組み合わせ情報は、センサ５０からコントローラ６０までの経路についての入力経路（ルート）と出力経路（ルート）の組み合わせに関する情報を含む。すなわち、エッジコンピュータ経路組み合わせ情報は、図１３に示した上りおよび下りのルートを組合わせることにより、センサ５０からコントローラ６０までの全体を構成した経路に関する情報を含む。

エッジコンピュータ経路組み合わせ情報は、パラメータとして、センサ５０からコントローラ６０までの経路を示す経路の組み合わせと、当該経路の組合せのコストと、当該経路の組合せを用いた場合の経路上のエッジコンピュータのリソースに生じる変更を示す経路上のリソース情報変更と、を有する。
図１５は、構成情報入力部の処理例を示すフローチャートである。

構成情報入力部５０１は、ユーザ２００が定義したセンサ及びコントローラ詳細情報を受信する（Ｓ１０１）。構成情報入力部５０１は、ユーザ２００が定義した接続情報（図８参照）を受信する（Ｓ１０２）。

さらに、構成情報入力部５０１は、ユーザ２００が定義したエッジコンピュータ１０の一覧を示すエッジコンピュータリストを取得する。そして、構成情報入力部５０１は、空テーブルのリソース情報を生成し、当該リソース情報のデータ項目「名前」の欄に、エッジコンピュータリストに含まれるエッジコンピュータ１０の名前を格納する（Ｓ１０３）。

さらに、構成情報入力部５０１は、Ｓ１０１で受信したセンサ５０及びコントローラ詳細情報と、Ｓ１０２で受信した接続情報とをデータ保管部５０３に格納し（Ｓ１０４）、本処理を終了する。
図１６は、リソース情報収集部の処理例を示すフローチャートである。

リソース情報収集部５０２は、データ保管部５０３のリソース情報（図６参照）から、パラメータ「名前」のリスト（以下「エッジコンピュータリスト」という）を取得する（Ｓ２０１）。

リソース情報収集部５０２は、Ｓ２０１で取得したエッジコンピュータリストに登録されているエッジコンピュータ１０を選択し、そのエッジコンピュータ１０から、当該エッジコンピュータ１０において使用可能なＣＰＵおよびメモリのリソース量を示す情報を収集する（Ｓ２０２）。そして、リソース情報収集部５０２は、Ｓ２０２で収集した各エッジコンピュータ１０の使用可能なリソース量を、データ保管部５０３のリソース情報に格納する（Ｓ２０３）。

リソース情報収集部５０２は、すべてのエッジコンピュータ１０から使用可能なリソース量を示す情報を収集し終えたか否かを判定する（Ｓ２０４）。リソース情報収集部５０２は、まだ情報を収集していないエッジコンピュータ１０が残っている場合（Ｓ２０４：ＮＯ）、Ｓ２０２の処理に戻り次のエッジコンピュータ１０を選択して処理を継続する。リソース情報収集部５０２は、すべてのエッジコンピュータ１０から情報を収集した場合（Ｓ２０４：ＹＥＳ）、次のＳ２０５の処理を行う。

リソース情報収集部５０２は、一定時間（例えば５分間）が経過するまで待機し（Ｓ２０５：ＮＯ）、一定時間が経過した後（Ｓ２０５：ＹＥＳ）、Ｓ２０１の処理に戻る。すなわち、リソース情報収集部５０２は、定期的にエッジコンピュータ１０から使用可能なリソース量を示す情報を収集し、リソース情報に格納する。
図１７は、サービス情報取得部の処理例を示すフローチャートである。

サービス情報取得部５１１は、ユーザ２００が入力したコンピューティングサービスのパラメータを受信する（Ｓ３０１）。なお、ユーザ２００は、図３に示す入力用ＵＩから、コンピューティングシステムにデプロイしようとするコンピューティングサービスのパラメータを入力してよい。サービス情報取得部５１１は、Ｓ３０１で受信されたパラメータに基づき、サービス情報を生成する（Ｓ３０２）。そして、サービス情報取得部５１１は、生成したサービス情報をデータ保管部５０３に格納する（Ｓ３０３）。サービス情報取得部５１１は、サービス情報のサービスのインデクスを、配置計測部５１２に通知し（Ｓ３０４）、本処理を終了する。
図１８～図２３は、配置計測部の処理例を示すフローチャートである。

図１８において、配置計測部５１２は、サービス情報取得部５１１から通知されたインデクスを参照して、データ保管部５０３からサービス情報を取得する（Ｓ４０１）。さらに、配置計測部５１２は、データ保管部５０３からリソース情報を取得する（Ｓ４０２）。

続いて、配置計測部５１２は、サービス情報に含まれる要求ＣＰＵ及び要求メモリの値と、リソース情報に含まれる使用可能ＣＰＵ及び使用可能メモリの値をそれぞれ互いに比較する（Ｓ４０３）。

配置計測部５１２は、リソース情報に含まれる使用可能ＣＰＵの値がサービス情報に含まれる要求ＣＰＵの値よりも大きく、かつ、リソース情報に含まれる使用可能メモリの値がサービス情報に含まれる要求メモリの値よりも大きいか否かを判定する（Ｓ４０４）。すなわち、エッジコンピュータ１０における使用可能なリソース量が、デプロイされるサービスが要求するリソース量よりも大きいか否かを判定する。

配置計測部５１２は、エッジコンピュータ１０における使用可能ＣＰＵの値がデプロイされるサービスが要求する要求ＣＰＵの値以下、あるいは、エッジコンピュータ１０における使用可能メモリの値がデプロイされるサービスが要求する要求メモリの値以下である場合（Ｓ４０４：ＮＯ）、Ｓ４０６の処理に進む。

配置計測部５１２は、エッジコンピュータ１０における使用可能ＣＰＵの値がデプロイされるサービスが要求する要求ＣＰＵの値よりも大きく、かつ、エッジコンピュータ１０における使用可能メモリの値がデプロイされるサービスが要求する要求メモリの値よりも大きい場合（Ｓ４０４：ＹＥＳ）、次の処理（Ｓ４０５）を行う。すなわち、配置計測部５１２は、当該エッジコンピュータ１０を、コンピューティングサービスをデプロイ可能なエッジコンピュータ１０のリスト（以下「デプロイ可能エッジコンピュータリスト」という）に追加する（Ｓ４０５）。そして、配置計測部５１２は、Ｓ４０６の処理に進む。

配置計測部５１２は、すべてのエッジコンピュータ１０についてＳ４０３の比較を行ったか否かを判定する（Ｓ４０６）。配置計測部５１２は、Ｓ４０３の比較を行っていないエッジコンピュータ１０が残っている場合（Ｓ４０６：ＮＯ）、Ｓ４０３の処理に戻り、残りのエッジコンピュータ１０について比較を行う。配置計測部５１２は、すべてのエッジコンピュータ１０についてＳ４０３の比較を行った場合（Ｓ４０６：ＹＥＳ）、Ｓ４０７の処理に進む。
配置計測部５１２は、データ保管部５０３から、サービス情報と、センサ及びコントローラ詳細情報とを取得する（Ｓ４０７）。

配置計測部５１２は、サービス情報におけるセンサ種別及びセンサ位置の情報と、センサ及びコントローラ詳細情報における種類及び位置の情報とに基づき、センサ及びコントローラ詳細情報から、コンピューティングサービスにて利用するセンサデータの送信元である各センサの名前と、当該データの単位時間当たりのデータ量とを取得する（Ｓ４０８）。

配置計測部５１２は、サービス情報における、当該コンピューティングサービスのコントローラ６０であるターゲットに関するターゲット種別及びターゲット位置の情報と、センサ及びコントローラ詳細情報における種類及び位置の情報とに基づき、コンピューティングサービスがデプロイされるエッジコンピュータ１０が制御指示のデータを送信する先であるターゲットの名前と、当該データの単位時間当たりのデータ量とを取得する（Ｓ４０９）。そして、配置計測部５１２は、図１９に示す処理に進む。
図１９は、図１８に示す処理の続きを示すフローチャートである。

配置計測部５１２は、図１８のＳ４０８及びＳ４０９で取得した情報に基づき、サービス送受信詳細情報を生成する（Ｓ４１０）。すなわち、配置計測部５１２は、Ｓ４０８で取得したコンピュータで利用されるデータの送信元の各センサ５０の名前と、当該データの単位時間当たりのデータ量とを、サービス送受信詳細情報における「データ送信元」のセンサ名とデータ量とに格納する。加えて、配置計測部５１２は、Ｓ４０９で取得した

コンピューティングサービスの制御指示のデータの送信先のコントローラ６０であるターゲットの名前と、当該データの単位時間当たりのデータ量とを、サービス送受信詳細情報における「指示信号送信先」のコントローラ名とデータ量とに格納する。

配置計測部５１２は、Ｓ４０５で生成したデプロイ可能エッジコンピュータリスト、サービス送受信詳細情報、サービス情報、接続情報、およびデータ転送情報に基づき、候補経路コスト情報を生成する（Ｓ４１１）。なお、当該Ｓ４１１の処理の詳細については後述する。

次に、配置計測部５１２は、サービス情報と、Ｓ４１１で生成した候補経路コスト情報とに基づき、最小コスト経路情報を生成する（Ｓ４１２）。このとき、配置計測部５１２は、コンピューティングサービスをデプロイする候補のエッジコンピュータ毎にコストが最小の候補経路を抽出し、最小コスト経路情報に記録する。
そして、配置計測部５１２は、Ｓ４１２で生成した最小コスト経路情報を、結果出力部５１３に送信し（Ｓ４１３）、一連の本処理を終了する。
図２０は、図１９のＳ４１１の処理の詳細を示すフローチャートである。
配置計測部５１２は、デプロイ可能エッジコンピュータリストから、処理対象とするエッジコンピュータ１０を１つ選択する（Ｓ５０１）。

配置計測部５１２は、サービス送受信詳細情報のデータ送信元が示すセンサ５０を出発点、処理対象のエッジコンピュータ１０を到達点とし、接続情報を参照しながら、出発点から到達点へのすべての経路を、深さ優先探索で求める。配置計測部５１２は、ここで求めたすべての経路を、データ送信元からエッジコンピュータ１０への経路リスト（以下「入力経路リスト」という）に登録する（Ｓ５０２）。

配置計測部５１２は、処理対象のエッジコンピュータ１０を出発点、サービス送受信詳細情報の指示信号送信先が示すコントローラ６０を到達点とし、接続情報を参照しながら、出発点から到達点へのすべての経路を、深さ優先探索で求める。配置計測部５１２は、ここで求めたすべての経路を、エッジコンピュータ１０から指示信号送信先への経路リスト（以下「出力経路リスト」という）に登録する（Ｓ５０３）。
配置計測部５１２は、空テーブルのルート詳細情報を作成する（Ｓ５０４）。

配置計測部５１２は、入力経路リスト、または、出力経路リストから、経路を１つ選択し、選択経路とし、その選択経路を構成するパスを抽出する（Ｓ５０５）。パスは、エッジコンピュータ１０、センサ５０、コントローラ６０といったデバイスとデバイスとの個々の接続である。出発点から到達点までの経路は１つ以上のパスで構成される。配置計測部５１２は、選択経路を示す経路識別子、Ｓ５０５で抽出したパス、及び、Ｓ５０５で選択した経路の出発点及び到達点を、ルート詳細情報に格納する（Ｓ５０６）。

そして、配置計測部５１２は、Ｓ５０５で抽出したパスのうちの１つを、選択パスとして選択する（Ｓ５０７）。そして、配置計測部５１２は、データ転送情報の転送経路情報に基づいて、選択パスに、デプロイするコンピューティングサービスで利用されるデータが流れているか否かを判定する（Ｓ５０８）。

配置計測部５１２は、選択パスに、デプロイするコンピューティングサービスで利用されるデータが既に流れている場合（Ｓ５０８：ＹＥＳ）、当該選択パスのコスト増加量を０とし（Ｓ５０９）、Ｓ５１２の処理に進む。

一方、選択パスに、デプロイするサービスが利用するデータが流れていない場合（Ｓ５０７：ＮＯ）、配置計測部５１２は、選択パスのコスト増加量として、「データ転送量×（データ転送量／パス帯域）」を算出する（Ｓ５１０）。当該データ転送量は、コンピューティングサービスをデプロイした場合に当該パスに流れることになるデータの単位時間当たりのデータ量である。そして、配置計測部５１２は、選択パスにおけるデータ転送元のコンピュータ、当該選択パス、及び、当該選択パスを流れるデータの送信元のセンサ５０を、ルート詳細情報のリソース変更情報に格納し（Ｓ５１１）、Ｓ５１２の処理に進む。

配置計測部５１２は、選択パスのコストとして、「データ転送量＋コスト増加量」を算出する（Ｓ５１２）。なお、データ転送量は、パス基本コストと読み替えられてもよい。配置計測部５１２は、Ｓ５０７で抽出したパスの数の分、Ｓ５０７からＳ５１２の処理を繰り返す。

配置計測部５１２は、Ｓ５０５で選択した経路のコストとして、Ｓ５０７からＳ５１２の繰り返し処理で算出した各選択パスのコストの合計を算出する。そして、配置計測部５１２は、その算出した経路コストを、ルート詳細情報の経路コストに格納する（Ｓ５１３）。配置計測部５１２は、入力経路リスト及び出力経路リストに含まれる経路の数の分、Ｓ５０５からＳ５１３の処理を繰り返す。

続いて、配置計測部５１２は、ルート詳細情報及びサービス送受信詳細情報に基づき、入力経路リストと、出力経路リストとを組み合わせた全体の経路のリスト（以下「入出力経路リスト」という）を生成する。そして、配置計測部５１２は、入出力経路リストの各経路のコスト（以下「総コスト」という）を算出する（Ｓ５１３）。なお、本処理の詳細については後述する。

配置計測部５１２は、Ｓ５０１で選択したエッジコンピュータ１０と、入出力経路リストと、算出した総コストと、リソース変更情報とを対応付けて、候補経路コスト情報に追加する（Ｓ５１４）。配置計測部５１２は、デプロイ可能エッジコンピュータリストに含まれるエッジコンピュータ１０の数の分、Ｓ５０１からＳ５１４の処理を繰り返す。また、配置計測部５１２は、Ｓ５１４の処理において、総コストが小さい順に並ぶよう、候補経路コスト情報の行をソートしてよい。次に、配置計測部５１２は、図２１の処理に進む。
図２１は、図２０に示す処理の続きを示すフローチャートである。

配置計測部５１２は、候補経路コスト情報から、エッジコンピュータ１０を１つ選択し、選択エッジコンピュータとする。そして、配置計測部５１２は、候補経路コスト情報から、その選択エッジコンピュータに対応付けられている候補経路のうち、経路コストが最小の候補経路を選択する（Ｓ５１５）。

配置計測部５１２は、リソース情報を参照し、選択候補経路上に存在するエッジコンピュータ１０の使用可能なリソース（使用可能ＣＰＵ、使用可能メモリ）を抽出する。配置計測部５１２は、サービス情報を参照し、転送サービスが要求するリソース（転送サービス要求ＣＰＵ、転送サービス要求メモリ）を抽出する（Ｓ５１６）。

そして、配置計測部５１２は、抽出したエッジコンピュータ１０の使用可能なリソースが、抽出した転送サービスが要求するリソースよりも多いか否かを判定する（Ｓ５１７）。配置計測部５１２は、抽出したエッジコンピュータ１０の使用可能なリソースが、抽出した転送サービスが要求するリソース以下である場合（Ｓ５１７：ＮＯ）、候補経路コスト情報から、選択エッジコンピュータに対応付けられている次の候補経路を選択し（Ｓ５１８）、Ｓ５１５の処理に戻る。

一方、抽出したエッジコンピュータ１０の使用可能なリソースが、抽出した転送サービスが要求するリソースよりも多い場合（Ｓ５１７：ＹＥＳ）、配置計測部５１２は、Ｓ５１９の処理に進む。

配置計測部５１２は、候補経路コスト情報の選択候補経路の行を、最小経路コスト情報に保存する（Ｓ５１９）。この選択候補経路が、候補経路のうち、コストを最小にデプロイ可能な経路であるためである。

配置計測部５１２は、すべてのデプロイ可能なエッジコンピュータ１０について、Ｓ５１５からＳ５１９の処理を行い、最小経路コスト情報を生成する（Ｓ５２０）。そして、配置計測部５１２は、図１９のＳ４１１の処理を終了する。

図２２は、図２０のＳ５０２の処理の詳細を示すフローチャートである。本フローチャートは、出発点であるセンサ５０から到達点であるエッジコンピュータ１０までの取り得る経路を探索する処理である。なお、図２０のＳ５０３の処理は、出発点であるエッジコンピュータ１０から到達点であるコントローラ６０までの取り得る経路を探索する処理である。図２２のフローチャートは、図２０のＳ５０３の処理にも兼用される。

配置計測部５１２は、空の訪問予定設備リストと、空の可能経路リストと、空の暫定経路リストと、構成マトリックスとを作成する（Ｓ６０１）。可能経路リストは、図２２の一連の処理の後に入力経路リストとなる。

訪問予定設備リストと暫定経路リストと構成マトリックスは処理のための暫定的データとして利用される。訪問予定設備リストは、一連の処理の中で訪問する予定の出発点に相当する設備の一覧を保持する。訪問予定設備リスト内の設備は、訪問されたら、すなわちリストから取り出されたら、訪問予定設備リストから削除される。暫定経路リストは、出発点から到達点までの経路をたどる過程で利用される暫定的な経路のリストである。構成マトリックスは、出発点に相当するデバイス（設備）について訪問済みのものに印を付加して管理するための情報である。

図２２において、配置計測部５１２は、構成マトリックスにおける、出発点の設備のステータスを、訪問済みに変更する（Ｓ６０２）。そして、配置計測部５１２は、出発点の設備を、訪問予定設備リストに登録する（Ｓ６０３）。

次に、配置計測部５１２は、訪問予定設備リストは空であるか否かを判定する（Ｓ６０４）。配置計測部５１２は、訪問予定設備リストが空である場合（Ｓ６０４：ＹＥＳ）、可能経路リストを、入力経路リストとして出力し（Ｓ６０５）、本処理を終了する。
一方、訪問予定設備リストが空でない場合（Ｓ６０４：ＮＯ）、配置計測部５１２は、訪問予定設備リストから、先頭行の設備を取得する（Ｓ６０６）。

配置計測部５１２は、接続情報を参照し、Ｓ６０６で取得した設備と接続しているすべての設備を抽出する（Ｓ６０７）。更に、配置計測部５１２は、Ｓ６０７で抽出した設備を、構成マトリックスの訪問済みの印によりフィルタリングし、未訪問の設備のみを抽出する（Ｓ６０８）。
続いて、配置計測部５１２は、フィルタリングによって抽出された未訪問の設備から、先頭の設備を取得する（Ｓ６０９）。

配置計測部５１２は、暫定経路リストの中で、経路の末尾の設備がＳ６０９で取得した設備と接続されている経路に、Ｓ６０９で取得した設備と接続するパスを追加する（Ｓ６１０）。

配置計測部５１２は、Ｓ６０９で取得した設備が到達点であるか否かを判定する（Ｓ６１１）。Ｓ６０９で取得した設備が到達点である場合（Ｓ６１１：ＹＥＳ）、配置計測部５１２は、暫定経路リストの中から、経路の最後に当該到達点の設備が存在する経路を取得し、その取得した経路を可能経路リストに追加する（Ｓ６１２）。そして、配置計測部５１２は、Ｓ６０９の処理に戻る。

一方、Ｓ６０９で取得した設備が到達点でない場合（Ｓ６１１：ＮＯ）、配置計測部５１２は、構成マトリックスにおいて、Ｓ６０９で取得した設備のステータスを訪問済みに書き換する。そして、配置計測部５１２は、そのＳ６０９で取得した設備を、訪問予定設備リストの先頭に追加する（Ｓ６１３）。

上記Ｓ６０９～Ｓ６１３の処理は、フィルタリングされた未訪問の設備の分だけ繰り返される。また、その上記Ｓ６０９～Ｓ６１３の繰り返し処理を含む、Ｓ６０４～Ｓ６１３の処理は、訪問予定の設備のリストの分だけ繰り返される。

図２３は、図２０のＳ５１３の処理の詳細を示すフローチャートである。図２３の処理は、センサ５０からエッジコンピュータ１０への経路とエッジコンピュータ１０からコントローラへの経路を組合わせた経路の全体についてコストを算出する処理である。
配置計測部５１２は、エッジコンピュータ経路組み合わせ情報を作成する（Ｓ７０１）。

続いて、配置計測部５１２は、サービス送受信詳細情報からデータ送信元を１つ抽出する（Ｓ７０２）。そして、配置計測部５１２は、ルート詳細情報から、出発点が抽出したデータ送信元であり、到達点がエッジコンピュータ１０である経路を１つ抽出する（Ｓ７０３）。

配置計測部５１２は、サービス送受信詳細情報に含まれるすべてのデータ送信元について、経路の抽出を行ったか否かを判定する（Ｓ７０４）。配置計測部５１２は、経路を未抽出のデータ送信元が残っている場合（Ｓ７０４：ＮＯ）、Ｓ７０２の処理に戻り、残りのデータ送信元のうちの１つを抽出する。

一方、サービス送受信詳細情報に含まれるすべてのデータ送信元について、経路の抽出を行った場合（Ｓ７０４：ＹＥＳ）、配置計測部５１２は、Ｓ７０５の処理に進む。配置計測部５１２は、サービス送受信詳細情報から、１つの指示信号送信先を抽出する（Ｓ７０５）。次に、配置計測部５１２は、ルート詳細情報から、出発点がエッジコンピュータ１０であり、到達点が抽出した指示信号送信元である経路を１つ抽出する（Ｓ７０６）。更に、配置計測部５１２は、サービス送受信詳細情報に含まれるすべての指示信号送信先について、経路の抽出を行ったか否かを判定する（Ｓ７０７）。

配置計測部５１２は、経路を未抽出の指示信号送信先が残っている場合（Ｓ７０７：ＮＯ）、Ｓ７０６の処理に戻り、残りの指示信号送信先の１つを抽出する。一方、サービス送受信詳細情報に含まれるすべての指示信号送信先について、経路の抽出を行った場合（Ｓ７０７：ＹＥＳ）、配置計測部５１２は、Ｓ７０８の処理に進む。

配置計測部５１２は、ルート詳細情報に基づき、Ｓ７０３で抽出した経路の１つのコストと、Ｓ７０６で抽出した経路の１つのコストを合計し、組み合わせ経路における総コストを算出する。そして、配置計測部５１２は、当該組み合わせ経路を示す情報と、算出した総コストとを、エッジコンピュータ経路組み合わせ情報に格納する（Ｓ７０８）。

配置計測部５１２は、Ｓ７０３で抽出した経路とＳ７０６で抽出した経路とのすべての組み合わせについて、Ｓ７０８を実行したか否かを判定する（Ｓ７０９）。配置計測部５１２は、Ｓ７０８を未実行の組み合わせ経路が残っている場合（Ｓ７０９：ＮＯ）、Ｓ７０２の処理に戻る。一方、すべての組み合わせ経路についてＳ７０８を実行した場合（Ｓ７０９：ＹＥＳ）、配置計測部５１２は、図２０のＳ５１４の処理に進む。
図２４は、結果出力部の処理例を示すフローチャートである。

結果出力部５１３は、配置計測部５１２から、最小コスト経路情報を受信する（Ｓ８０１）。そして、結果出力部５１３は、最小コスト経路情報に基づき、図４に例示したように、コンピューティングサービスの配置場所を提案する１つ以上の配置提案を表示する（Ｓ８０２）。

ユーザ２００は、表示された配置提案を参照し、サービスの配置場所を決定（選択）する。結果出力部５１３は、ユーザ２００がどの配置提案を選択したかを示す情報を取得する（Ｓ８０３）。

そして、結果出力部５１３は、Ｓ８０３で取得したサービスの配置場所と、その配置場所に関する経路情報とを含む配置場所情報を生成し、サービス配置部５２０に通知し（Ｓ８０４）、本処理を終了する。

図２５は、サービス配置部５２０の処理例を示すフローチャートである。サービス配置部５２０は、結果出力部５１３から受信した配置場所情報に含まれる経路情報に基づき、デプロイされるコンピューティングサービスに必要なデータの転送を可能にする転送設定を行う（Ｓ９０１）。続いて、サービス配置部５２０は、結果出力部５１３から受信した配置場所情報に含まれる配置場所に示されるエッジコンピュータ１０に、コンピューティングサービスをデプロイする（Ｓ９０２）。そして、サービス配置部５２０は、コンピューティングサービスのデプロイによって追加されたデータの転送の設定を示すデータ転送情報を、データ保管部５０３に保存する（Ｓ９０３）。

以上説明したように、本実施の形態によれば、配置計測部５１２は、コンピューティングシステムにおいて前記対象サービスと共存する共存サービスのデータが流れている経路を示すデータ転送情報を取得し、利用可能リソースにより所要リソースを賄えるコンピュータを候補コンピュータとし、対象センサから候補コンピュータに至る入力経路と、候補コンピュータから対象コントローラに至る出力経路とを組み合わせた候補経路を抽出し、候補経路について、対象サービスに用いるデータを流すための総コストを、少なくとも入力経路について、対象サービスに用いるデータが共存サービスにより流れるパスについては共存サービスにより流れるデータを対象サービスに利用することを考慮して算出する。対象サービスに要するデータが共存サービスのために流れる部分がネットワーク内にあり得ることを考慮して、対象サービスに新たに必要となる経路のコストを算出するので、ネットワークを効率よく利用して好適なコンピューティングを実現することを支援できる。

また、本実施の形態では、配置計測部５１２は、入力経路に含まれるパスおよび出力経路に含まれるパスのそれぞれについて、そのパスに対象サービスに用いるデータが共存サービスにより流れるか否か判定し、対象サービスに用いるデータが共存サービスにより流れるパスについてはコスト増加分をゼロとし、対象サービスに用いるデータが共存サービスにより流れないパスについてはコスト増加分をそのデータの単位時間当たりのデータ量に応じた値とし、そのパスの基本コストとコスト増加分の和をそのパスのコストとし、入力経路に含まれるパスと出力経路に含まれるパスのコストの総和に基づいて候補経路の総コストを算出する。対象サービスに要するデータが共存サービスのために流れるパスについてはコスト増加分をゼロとして候補経路の総コストを算出するので、対象サービスをデプロイすることによる候補経路のコストを適切に算出することができる。

また、本実施の形態では、配置計測部５１２は、パス上の対象サービスに用いるデータの単位時間当たりのデータ量に応じた値を、そのパスの基本コストとする。このように単位時間当たりのデータ量に応じた基本コストを考量して総コストを算出することにより、適切なコストの算出ができる。

また、本実施の形態では、配置計測部５１２は、対象サービスの候補経路のうち、その候補経路上のコンピュータの利用可能リソースが、対象サービスにて候補経路を用いる場合に要する転送サービスに要するリソースを賄える中で総コストが最小の候補経路を特定する。したがって、経路上のコンピュータで転送サービスを実行することを考慮し、それが可能な総コストが最小の候補経路を特定するので、転送サービスの実行が可能な対象サービスのデプロイ先を提示することができる。

また、本実施の形態では、サービス情報取得部５１１は、対象サービスについて対象センサと所要リソースと対象コントローラとについてユーザの入力による指定を受け付ける。これにより、ユーザはセンサとリソースとコントローラとを指定して所望の対象サービスについてデプロイの総コストを算出させることができる。

また、本実施の形態では、少なくとも１つの前記候補経路について前記総コストおよび前記候補コンピュータをユーザに提示する結果出力部５１３を更に有する。この構成により、ユーザは対象サービスについて、そのサービスの処理をデプロイするコンピュータの候補と、その場合の総コストとの提示を受けとることができる。
（実施の形態２）
図２６は、実施の形態２に係る管理サーバの構成例を示す図である。

実施の形態２に係る管理サーバ５００は、図２に示す実施の形態１に係る管理サーバ５００が備える構成に加えて、限界値監視部５１４とサービス再配置選択部５１５を更に備える。

限界値監視部５１４は、コンピューティグシステムに含まれるエッジコンピュータ１０のうち、利用されているリソースが所定の閾値を超えたコンピュータをクリティカルコンピュータとして抽出する。

サービス再配置選択部５１５は、クリティカルコンピュータにデプロイされているコンピューティングサービスから、サービスに要するリソースまたはサービスに予め設定された優先度に基づいて、１つ以上のサービスを選択し、対象サービスとする。選択された対象サービスは、サービス情報取得部５１１で取得されたサービスと同様に、コンピューティングシステムに適切に再デプロイされる。すなわち、対象サービスは現在デプロイされているエッジコンピュータ１０から削除され、好適な他のエッジコンピュータ１０にデプロイされる。

図２７は、実施の形態２に係るリソース情報の構成例を示す図である。図２７に示すリソース情報は、パラメータとして、図６に示すリソース情報が有するパラメータに加えて、使用可能ＣＰＵの限界値、使用可能メモリの限界値を有する。使用可能ＣＰＵの限界値および使用可能メモリの限界値は、クリティカルコンピュータと判断するための閾値である。ここでは、エッジコンピュータ１０の使用可能なＣＰＵのリソース量が使用可能ＣＰＵの限界値を超え、使用可能なメモリのリソース量が使用可能メモリの限界値を超えると、そのエッジコンピュータ１０は、クリティカルコンピュータと判断される。

図２８は、実施の形態２に係るサービス情報の構成例を示す図である。図２８に示すサービス情報は、パラメータとして、図５に示すサービス情報が有するパラメータに加えて、優先度を有する。ここでは優先度は一例としてどのコンピューティングサービスを優先的に扱うかを決める相対的な指標である。ここでは優先度の値が大きいほど優先度が高いものとする。優先度が低いコンピューティングサービス、すなわち優先度の値が小さいコンピューティングサービスから再デプロイの対象として選択される。優先度は予め設定される。
図２９は、限界値監視部の処理例を示すフローチャートである。

限界値監視部５１４は、データ保管部５０３に格納されているリソース情報から、パラメータ「名前」のリストを取得する（Ｓ１００１）。これにより、エッジコンピュータ１０およびクラウド１００を含む、コンピューティングサービスをデプロイすることが可能なコンピュータのリストが取得される。

次に、限界値監視部５１４は、リストに含まれている複数のエッジコンピュータ１０のうちの１つを選択し、その選択したエッジコンピュータ１０の使用可能ＣＰＵ及び使用可能メモリと、それぞれの限界値とを比較する（Ｓ１００２）。限界値監視部は、Ｓ１００２で選択したエッジコンピュータ１０の使用可能ＣＰＵ及び使用可能メモリが限界値よりも小さいか否かを判定する（Ｓ１００３）。

限界値監視部５１４は、Ｓ１００２で選択したエッジコンピュータ１０の使用可能ＣＰＵまたは使用可能メモリが限界値以上である場合（Ｓ１００３：ＮＯ）、Ｓ１００２の処理に戻り、別のエッジコンピュータ１０を選択する。

一方、Ｓ１００２で選択したエッジコンピュータ１０の使用可能ＣＰＵ及び使用可能メモリがそれぞれ限界値よりも小さい場合（Ｓ１００３：ＹＥＳ）、限界値監視部は、次のＳ１００４の処理に進む。限界値監視部は、その選択したエッジコンピュータ１０を、クリティカルコンピュータと判断し、再配置エッジコンピュータリストに追加する（Ｓ１００４）。

次に、限界値監視部５１４は、再配置エッジコンピュータリストが空であるか否かを判定する（Ｓ１００５）。限界値監視部は、再配置エッジコンピュータリストが空である場合（Ｓ１００５：ＹＥＳ）、Ｓ１００７の処理に進む。一方、再配置エッジコンピュータリストが空でない場合（Ｓ１００５：ＮＯ）、限界値監視部５１４は、再配置エッジコンピュータリストを、サービス再配置選択部５１５に送信する（Ｓ１００６）。

そして、限界値監視部５１４は、一定時間（例えば３０分）が経過するまで待機し（Ｓ１００７：ＮＯ）、一定期間経過後（Ｓ１００７：ＹＥＳ）、Ｓ１００１の処理に戻る。
図３０は、サービス再配置選択部の処理例を示すフローチャートである。

サービス再配置選択部５１５は、限界値監視部から、再配置エッジコンピュータリストを受信する（Ｓ１１０１）。サービス再配置選択部５１５は、再配置エッジコンピュータリストのすべてのエッジコンピュータ１０に配置不可フラグを付与する（１１０２）。配置不可フラグは、コンピューティングサービスの更なるデプロイを禁止するフラグである。

サービス再配置選択部５１５は、再配置エッジコンピュータリストの中からエッジコンピュータ１０を１つ選択する（Ｓ１１０３）。サービス再配置選択部５１５は、Ｓ１１０３で選択したエッジコンピュータ１０に対して、そのエッジコンピュータ１０にデプロイされているコンピューティングサービスの中で優先度が最も低いサービスを選択し、その選択されたサービスの中で要求ＣＰＵ及び要求メモリが最も大きいサービスを取り出す（Ｓ１１０４）。要求ＣＰＵが最も大きいサービスと、要求メモリが最も大きいサービスが異なる場合には、そのうちの任意にいずれか一方を選択して取り出してもよい。

サービス再配置選択部５１５は、Ｓ１１０４で取り出したサービスの要求ＣＰＵ及と使用可能ＣＰＵとの合計が使用可能ＣＰＵ限界値よりも大きく、かつ、Ｓ１１０４で取り出したサービスの要求メモリと使用可能メモリとの合計が使用可能メモリ限界値よりも大きいか否かを判定する（Ｓ１１０５）。

サービス再配置選択部５１５は、Ｓ１１０４で取り出したサービスの要求ＣＰＵ及と使用可能ＣＰＵとの合計が使用可能ＣＰＵ限界値以上であるか、または、Ｓ１１０４で取り出したサービスの要求メモリと使用可能メモリとの合計が使用可能メモリ限界値以上であれば（Ｓ１１０５：ＮＯ）、Ｓ１１０４の処理に戻り、他のサービスを取り出す。

一方、Ｓ１１０４で取り出したサービスの要求ＣＰＵ及と使用可能ＣＰＵとの合計が使用可能ＣＰＵ限界値よりも大きく、かつ、Ｓ１１０４で取り出したサービスの要求メモリと使用可能メモリとの合計が使用可能メモリ限界値より大きければ（Ｓ１１０５：ＹＥＳ）、サービス再配置選択部５１５は、次のＳ１１０６の処理に進む。

サービス再配置選択部５１５は、取り出したサービス情報を配置計測部５１２に送信し、最適な配置場所を算出させる（Ｓ１１０６）。そして、サービス再配置選択部５１５は、再配置エッジコンピュータリストの全てのエッジコンピュータ１０について選択を完了したか否かを判定する（Ｓ１１０７）。サービス再配置選択部５１５は、再配置エッジコンピュータリストの中に未選択のものが残っている場合（Ｓ１１０７：ＮＯ）、Ｓ１１０３の処理に戻り、未選択のうちの１つのエッジコンピュータ１０を選択する。再配置エッジコンピュータリストの全てについて選択を完了した場合（Ｓ１１０７：ＹＥＳ）、サービス再配置選択部５１５は本処理を終了する。

図３１は、実施の形態２に係る配置計測部の処理の一例を示すフローチャートである。図３１に示すフローチャートは、図１８に示すフローチャートと比較して、図１８に示すフローチャートにおけるＳ４０４の判定がＹＥＳの場合に次の処理を実行する点が相違する。

すなわち、配置計測部５１２は、Ｓ４０４の判定がＹＥＳの場合、選択中のエッジコンピュータ１０に配置不可フラグが付与されているか否かを判定する（Ｓ４０４－１）。

配置計測部５１２は、選択中のエッジコンピュータ１０に配置不可フラグが付与されている場合（Ｓ４０４－１：ＹＥＳ）、Ｓ４０５の処理に進み、選択中のエッジコンピュータ１０に配置不可フラグが付与されていない場合（Ｓ４０４－１：ＮＯ）、Ｓ４０５の処理に進む。他の処理については図１８と同様であるので、ここでは説明を省略する。
図３２は、図３１の処理の続きを示すフローチャートである。図３２に示す処理は、図１９に示す処理と同様であるので、ここでは説明を省略する。

本実施の形態によれば、コンピューティグシステムに含まれるコンピュータのうち、利用されているリソースが所定の閾値を超えたコンピュータをクリティカルコンピュータとして抽出し、クリティカルコンピュータにデプロイされているサービスから、サービスに要するリソースまたはサービスに予め設定された優先度に基づいて、１つ以上のサービスを選択し、対象サービスとする。リソースの利用負荷が高くなったコンピュータにデプロイされているサービスを再デプロイするので、いずれかのコンピュータでリソースの負荷が高くなったときにコンピューティングシステムのサービスを再デプロイし、負荷の集中を緩和することができる。
（実施の形態３）
図３３は、実施の形態３に係る管理サーバの構成例を示す図である。
図３３に示す管理サーバ５００は、図２に示す実施の形態１に係る管理サーバ５００が備える構成に加えて、関連サービス選択部５１６を備える。

関連サービス選択部５１６は、コンピューティングシステムにデプロイされているコンピューティングサービスのうち、何らかの変更が加えられたセンサ５０、コントローラ６０、またはコンピュータを用いるコンピューティングサービスを選択し、対象サービスとする。選択された対象サービスは、サービス情報取得部５１１で取得されたサービスと同様に、コンピューティングシステムに適切に再デプロイされる。すなわち、対象サービスは現在デプロイされているエッジコンピュータ１０から削除され、好適な他のエッジコンピュータ１０にデプロイされる。
図３４は、関連サービス選択部の処理例を示すフローチャートである。

関連サービス選択部５１６は、サービス情報の更新があるか否かを判定する（Ｓ１２０１）。関連サービス選択部５１６は、サービス情報に更新がない場合（Ｓ１２０１：ＮＯ）、Ｓ１２０３の処理に進む。一方、サービス情報に更新がある場合（Ｓ１２０１：ＹＥＳ）、関連サービス選択部５１６は、更新があるサービスを取り出して、再配置サービスリストに登録する（Ｓ１２０２）。そして、Ｓ１２０３の処理に進む。

続いて、関連サービス選択部５１６は、センサ及びコントローラ詳細情報の更新があるか否かを判定する（Ｓ１２０３）。関連サービス選択部５１６は、センサ及びコントローラ詳細情報の更新がない場合（Ｓ１２０３：ＮＯ）、Ｓ１２０５の処理に進む。一方、センサ及びコントローラ詳細情報の更新がある場合（Ｓ１２０３：ＹＥＳ）、関連サービス選択部５１６は、更新があるセンサ５０及び／またはコントローラ６０の情報を取り出して、サービス情報と対照して、更新のあるセンサ５０および／またはコントローラ６０に関連するコンピューティングサービスを抽出し、再配置サービスリストに追加する（Ｓ１２０４）。そして、Ｓ１２０５の処理に進む。更新のあるセンサ５０および／またはコントローラ６０に関連するコンピューティングサービスというのは、そのセンサ５０および／またはコントローラ６０を利用しているコンピューティングサービスである。

次に、関連サービス選択部５１６は、接続情報の更新があるか否かを判定する（Ｓ１２０５）。関連サービス選択部５１６は、接続情報の更新がない場合（Ｓ１２０５：ＮＯ）、Ｓ１２０８の処理に進む。一方、接続情報の更新がある場合（Ｓ１２０５：ＹＥＳ）、関連サービス選択部５１６は、Ｓ１２０６の処理に進む。

関連サービス選択部５１６は、接続情報において更新がある設備を取り出し、サービス情報と対照して、その設備に関連するコンピューティングサービスを再配置サービスリストに追加する（Ｓ１２０６）。その設備に関連するコンピューティングサービスというのは、その設備を利用しているコンピューティングサービスである。

次に、関連サービス選択部５１６は、再配置サービスリストから、サービスを１つ選択し、配置計測部５１２でそのサービスの最適な配置場所を算出させる（Ｓ１２０７）。そして、関連サービス選択部５１６は、再配置サービスリストから、全てのサービスを選択したか否かを判定する（Ｓ１２０８）。

関連サービス選択部５１６は、未選択のサービスが残っている場合（Ｓ１２０８：ＮＯ）、Ｓ１２０７の処理に戻り、未選択のうちの１つのサービスを選択する。関連サービス選択部５１６は、全てのサービスを選択した場合（Ｓ１２０８：ＹＥＳ）、本処理を終了する。

本実施の形態によれば、関連サービス選択部５１６が、コンピューティングシステムにデプロイされているサービスのうち、なんらかの変更が行われたセンサ５０、コントローラ、またはコンピュータを用いるサービスを選択し、対象サービスとする。したがって、変更が行われたセンサ５０、コントローラ、またはコンピュータに関連するサービスを、対象サービスとしてコンピューティングシステムへの再デプロイを計算するので、何らかの変更が行われたときにコンピューティングシステムのサービスを新たな状態に好適に再デプロイすることができる。

上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の範囲を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。

１０…エッジコンピュータ、５０…センサ、６０…コントローラ、１００…クラウド、１５０…ネットワーク、２００…ユーザ、５００…管理サーバ、５０１…構成情報入力部、５０２…リソース情報収集部、５０３…データ保管部、５１０…デプロイシミュレータ、５１１…サービス情報取得部、５１２…配置計測部、５１３…結果出力部、５１４…限界値監視部、５１５…サービス再配置選択部、５２０…サービス配置部

Claims (10)

1. センサで取得されるデータに基づいてコントローラで制御を実行するサービスにおいて、前記センサから取得されるデータを分析して前記コントローラへ制御を指示する指示信号を生成する処理に利用可能なリソースを有するコンピュータを備えたコンピューティングシステムに対するサービスのデプロイを支援するコンピューティングサービス管理装置であって、
   前記コンピュータの有するリソースのうちの利用可能な状態にある利用可能リソースを示すリソース情報を取得するリソース情報収集部と、
   前記コンピューティングシステムへデプロイする対象である対象サービスについて、前記対象サービスに用いるデータを取得する対象センサ種別と、前記対象サービスに要する所要リソースと、前記対象サービスによる制御を実行する対象コントローラ種別と、を含むサービス情報を取得するサービス情報取得部と、
   前記コンピューティングシステムにおいて前記対象サービスと共存する共存サービスが活用するデータが流れている経路を示すデータ転送情報を取得し、利用可能リソースにより前記所要リソースを賄えるコンピュータを候補コンピュータとし、前記対象センサから前記候補コンピュータに至る入力経路と、前記候補コンピュータから前記対象コントローラに至る出力経路とを組み合わせた候補経路を抽出し、前記候補経路について、前記対象サービスに用いるデータを流すための総コストを、少なくとも前記入力経路について、前記対象サービスに用いるデータが前記共存サービスにより流れるパスについては前記共存サービスにより流れるデータを前記対象サービスに利用することを考慮して算出する配置計測部と、
   を有するコンピューティングサービス管理装置。
2. 前記配置計測部は、
   前記入力経路に含まれるパスのそれぞれについて、該パスに前記対象サービスに用いるデータが前記共存サービスにより流れるか否か判定し、前記対象サービスに用いるデータが前記共存サービスにより流れるパスについてはコスト増加分をゼロとし、前記対象サービスに用いるデータが前記共存サービスにより流れないパスについてはコスト増加分を該データの単位時間当たりのデータ量に応じた値とし、該パスの基本コストと前記コスト増加分の和を該パスのコストとし、
   前記入力経路に含まれるパスと前記出力経路に含まれるパスのコストの総和に基づいて前記候補経路の総コストを算出する、
   請求項１に記載のコンピューティングサービス管理装置。
3. 前記配置計測部は、前記パス上の前記対象サービスに用いるデータの単位時間当たりのデータ量に応じた値を、該パスの基本コストとする、
   請求項２に記載のコンピューティングサービス管理装置。
4. 前記配置計測部は、
   前記対象サービスの候補経路のうち、該候補経路上のコンピュータの利用可能リソースが、前記対象サービスにて該候補経路を用いる場合に要する転送サービスに要するリソースを賄える中で前記総コストが最小の候補経路を特定する、
   請求項２に記載のコンピューティングサービス管理装置。
5. 前記サービス情報取得部は、前記対象サービスについて前記対象センサと前記所要リソースと前記対象コントローラとについてユーザの入力による指定を受け付ける、
   請求項１に記載のコンピューティングサービス管理装置。
6. 少なくとも１つの前記候補経路について前記総コストおよび前記候補コンピュータをユーザに提示する結果出力部を更に有する、
   請求項１に記載のコンピューティングサービス管理装置。
7. 前記コンピューティングシステムに含まれる前記コンピュータのうち、利用されているリソースが所定の閾値を超えたコンピュータをクリティカルコンピュータとして抽出する限界値監視部と、
   前記クリティカルコンピュータにデプロイされているサービスから、前記サービスに要するリソースまたは前記サービスに予め設定された優先度に基づいて、１つ以上のサービスを選択し、前記対象サービスとするサービス再配置選択部と、
   を更に有する、
   請求項１に記載のコンピューティングサービス管理装置。
8. 前記コンピューティングシステムにデプロイされているサービスのうち、変更が行われたセンサ、コントローラ、またはコンピュータを用いるサービスを選択し、前記対象サービスとする関連サービス選択部を更に有する、
   請求項１に記載のコンピューティングサービス管理装置。
9. センサで取得されるデータに基づいてコントローラで制御を実行するサービスにおいて、前記センサおよび前記コントローラの両方または一方と接続可能であり、データを分析して制御の指示信号を生成する処理のためのリソースを有するコンピュータを備えたコンピューティングシステムに対するサービスのデプロイを支援するためのコンピューティングサービス管理方法であって、
   コンピュータが、
   前記コンピュータの有するリソースのうちの利用可能な状態にある利用可能リソースを示すリソース情報を取得し、
   前記コンピューティングシステムへデプロイする対象である対象サービスについて、前記対象サービスに用いるデータを取得する対象センサと、前記対象サービスに要する所要リソースと、前記対象サービスによる制御を実行する対象コントローラと、を含むサービス情報を取得し、
   前記コンピューティングシステムにおいて前記対象サービスと共存する共存サービスのデータが流れている経路を示すデータ転送情報を取得し、利用可能リソースにより前記所要リソースを賄えるコンピュータを候補コンピュータとし、前記対象センサから前記候補コンピュータに至る入力経路と、前記候補コンピュータから前記対象コントローラに至る出力経路とを組み合わせた候補経路を抽出し、前記候補経路について、前記対象サービスに用いるデータを流すための総コストを、少なくとも前記入力経路について、前記対象サービスに用いるデータが前記共存サービスにより流れるパスについては前記共存サービスにより流れるデータを前記対象サービスに利用することを考慮して算出する、
   コンピューティングサービス管理方法。
10. センサで取得されるデータに基づいてコントローラで制御を実行するサービスにおいて、前記センサおよび前記コントローラの両方または一方と接続可能であり、データを分析して制御の指示信号を生成する処理のためのリソースを有するコンピュータを備えたコンピューティングシステムに対するサービスのデプロイを支援する処理を情報処理装置に実行させるためのコンピューティングサービス管理プログラムであって、
    前記コンピュータの有するリソースのうちの利用可能な状態にある利用可能リソースを示すリソース情報を取得し、
    前記コンピューティングシステムへデプロイする対象である対象サービスについて、前記対象サービスに用いるデータを取得する対象センサと、前記対象サービスに要する所要リソースと、前記対象サービスによる制御を実行する対象コントローラと、を含むサービス情報を取得し、
    前記コンピューティングシステムにおいて前記対象サービスと共存する共存サービスのデータが流れている経路を示すデータ転送情報を取得し、利用可能リソースにより前記所要リソースを賄えるコンピュータを候補コンピュータとし、前記対象センサから前記候補コンピュータに至る入力経路と、前記候補コンピュータから前記対象コントローラに至る出力経路とを組み合わせた候補経路を抽出し、前記候補経路について、前記対象サービスに用いるデータを流すための総コストを、少なくとも前記入力経路について、前記対象サービスに用いるデータが前記共存サービスにより流れるパスについては前記共存サービスにより流れるデータを前記対象サービスに利用することを考慮して算出する、
    ことを情報処理装置に実行させるためのコンピューティングサービス管理プログラム。

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