JPH0830472A - 負荷分散方式 - Google Patents

負荷分散方式

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JPH0830472A
JPH0830472A JP6166824A JP16682494A JPH0830472A JP H0830472 A JPH0830472 A JP H0830472A JP 6166824 A JP6166824 A JP 6166824A JP 16682494 A JP16682494 A JP 16682494A JP H0830472 A JPH0830472 A JP H0830472A
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 分散システム全体の負荷分散を均等に行うこ
とを目的とする。 【構成】 複数の情報処理装置２０１（ノード）をネッ
トワークで接続した分散情報処理装置であって、分散タ
スク２０４の拡張と圧縮を行なうことで、本負荷分散方
式では分散タスクの分散度の制御を行ない、高負荷のノ
ード２０１上で動作している分散タスクを低負荷のノー
ド２０１に拡張し、さらに高負荷のノード２０１上から
分散タスクを圧縮し、分散タスク内でスレッドを移送す
ることで負荷分散を行なう。２０３が本負荷分散方式を
行なう負荷分散サーバである。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は分散した複数の情報処理
装置上で動作するタスクを制御する負荷分散方式に関す
るものである。
【０００２】
【従来の技術】複数のプロセッサを1台の情報処理装置
内にもつマルチプロセッサの情報処理装置上で、それら
のプロセッサを有効に活用可能なタスク／スレッドモデ
ルと呼ばれるプログラム形態が提案されている。これは
1つのプログラムをスレッドと呼ばれる複数の実行モジ
ュールと、タスクと呼ばれる資源割り当ての単位に分割
したモデルである。スレッドはプロセッサ資源の割り当
て単位となり、その他の記憶空間資源などはタスクに割
り当てられ、タスク内の全てのスレッドに解放されてい
る。このようなタスク／スレッドモデルは、マルチプロ
セッサの情報処理装置において、プロセッサ資源を効率
よく使用するプログラムのためのモデルである。
【０００３】さらに、通常のタスク／スレッドモデルの
プログラム上で利用者空間内でコンテキスト切り換えや
スレッド生成等を行なうことが可能な利用者レベルスレ
ッドが提案されている。これは通常のタスク／スレッド
モデルのスレッドの生成やコンテキスト切り換え等が、
オペレーティングシステムカーネル(OSカーネル)へのシ
ステムコールを必要とし速度が低いという欠点を改善す
るために考えられた物である。複数のコンテキストを持
つことが可能で、かつ利用者空間内でスレッド生成やコ
ンテキスト切り換え等が行なえて高速であることが利点
である。このような利用者レベルスレッドに対して、従
来のOSカーネルに制御されるスレッドをカーネルレベル
スレッドと呼ぶ。
【０００４】また、特殊な装置を持たずに従来の主記憶
管理装置と情報処理装置間のネットワークを制御するこ
とによって、複数の情報処理装置上のタスク間で仮想共
有記憶を実現する分散仮想共有記憶方式を用いて、その
タスク内の全仮想記憶空間を共有し、その中で複数のス
レッドを動作させる分散タスク／スレッドモデルが提案
されている。これは、複数の情報処理装置上の各タスク
上の全主記憶を分散仮想共有記憶とし、各タスクが1個
以上のスレッドを持った1つの分散したタスクと考えた
ものである。上述のタスク／スレッドモデルにおけるマ
ルチプロセッサの情報処理装置を、複数の情報処理装置
とネットワークによる接続に置き換え、これらの分散し
た資源を効率よく使用するためのものが、分散タスク／
スレッドモデルである。また、分散仮想共有記憶はネッ
トワークを固定長のページデータ転送で主に使用し、高
速なネットワークを効率よく使用可能となる。
【０００５】また分散した情報処理装置システムにおい
て、各情報処理装置に与えられる負荷が均等ではなく、
負荷が集中することを防止するために様々な負荷分散方
式が提案されてきた。従来の負荷分散方式では、負荷の
高い情報処理装置から負荷の低い情報処理装置に動作中
のタスクを移送するタスク・マイグレーションと呼ばれ
る方法や、負荷の高い情報処理装置上で実行されようと
するタスクを負荷の低い情報処理装置で実行する遠隔タ
スク実行という方法が使用されていた。動作中のタスク
を移送してしまうタスク・マイグレーションでは、タス
クの状態をすべて完全に異なる情報処理装置に転送して
やらなければならない。遠隔タスク実行方式はそのよう
な転送を行なう必要がなく、実行タスク名や実行するた
めの環境や引数など僅かな情報を転送するだけで済む
が、一度実行してしまったタスクを移送することができ
ないため、負荷分散の実行を行なえる時点が限られてし
まうという欠点がある。
【０００６】
【発明が解決しようとしている課題】上述のタスク・マ
イグレーション方式や遠隔タスク実行方式などの負荷分
散方式において、どちらの方式も移送時期が異なるだけ
でタスクを完全に他の情報処理装置に転送して動作させ
るということには変わりがない。これは、分散した各情
報処理装置がすべて同じ処理能力を持つ場合に、分散シ
ステム全体の負荷が高い時に、その中で特に負荷の高い
情報処理装置上のタスクを負荷の低い情報処理装置上に
移送する場合には問題はない。分散システム全体の負荷
が低く、全情報処理装置数よりも動作タスク数が少ない
場合を考える。このとき、たとえそれらタスクの内で多
数のスレッドが生成しているタスクがあり、そのタスク
の動作している情報処理装置では負荷が高くなっている
場合でも、負荷の低い情報処理装置にタスクを転送する
ことは負荷の移動は行なわれても負荷を均等化すること
は出来ず、もとの情報処理装置の負荷が低くなるだけで
ある。
【０００７】つまり、このように動作するタスクが少な
い場合に、このようなタスクを完全に転送して動作させ
る負荷分散方式では、タスクが割り当てられていない情
報処理装置を生み処理能力を無駄にしてしまうという欠
点がある。
【０００８】また、各情報処理装置の処理能力が異なっ
ている(各情報処理装置のもつプロセッサ数が異なる場
合も含む)ような場合を考える。このとき、各情報処理
装置の負荷が均等でなくタスクを移送をしようとする場
合に、処理能力の低い情報処理装置上から処理能力の高
い情報処理装置への移送は問題がないが、処理能力の高
い情報処理装置上から処理能力の低い情報処理装置への
移送は次のような問題を生じる。
【０００９】処理能力の高い情報処理装置Aに負荷が集
中し、数個のタスクが動作しており、処理能力の低い情
報処理装置Bで動作中のタスクが終了し負荷がなくなっ
た場合、A上のタスクのうち何れかをBへ移送する。この
後、Aは処理能力が高いために次々とタスクを実行し終
わるが、Bへ移送されたタスクはBの処理能力が低いため
に延々と動作し続ける。このために、移送せずにAで実
行しておけば既に実行が終わっているような逆転現象が
起ってしまう。
【００１０】この様な現象を避けるためには、Bに移送
したタスクを再びAに移送することが考えられるが、遠
隔タスク実行方式の場合には一度動作してしまったタス
クを移送することは出来ないし、タスク・マイグレーシ
ョン方式の場合でも再びタスク移送を行なうことは処理
効率の低下につながる。また逆にA上で動作しているタ
スクのうち、負荷が軽くBに移送して処理しても処理時
間が短くてBで実行させる意味のあるタスクを選択する
ことが考えられるが、そのようなタスクを動作中に選択
することは従来の技術では困難である。このようなこと
を考慮して、通常では処理能力の低い情報処理装置上に
積極的にタスクを移送することは考えられてはいなかっ
た。
【００１１】
【課題を解決するための手段(及び作用)】上記課題を解
決する為に、本発明は、複数の情報処理装置をネットワ
ークで接続した分散情報処理装置で、分散した情報処理
装置上に存在するタスクの主記憶を分散仮想共有記憶に
よって共有する分散タスク内で、各情報処理装置上にス
レッドを分散して実行させる機構をもつオペレーティン
グシステムにおいて、複数の情報処理装置の負荷情報を
収集するステップと、収集した負荷情報に従って動作中
の分散タスクの分散度を制御するステップと、分散タス
ク内の高い負荷の情報処理装置上で動作しているスレッ
ドを低い負荷の情報処理装置上に移送するステップと、
を有することを特徴とする負荷分散方式を提供する。上
記課題を解決する為に、本発明は、好ましくは、前記分
散タスクの分散度を制御するステップは、収集した負荷
情報に従って負荷の高い情報処理装置が自装置上で動作
している分散タスクを負荷の低い情報処理装置へ拡張
し、スレッドを移送することを特徴とする。上記課題を
解決する為に、本発明は、好ましくは、前記分散タスク
の分散度を制御するステップは、収集した負荷情報に従
って負荷の低い情報処理装置が負荷の高い情報処理装置
上で動作している分散タスクを自装置へ拡張し、スレッ
ドを移送すること特徴とする。上記課題を解決する為
に、本発明は、好ましくは、前記分散タスクの分散度を
制御するステップは、収集した負荷情報に従って負荷の
高い情報処理装置が自装置上で動作している分散タスク
を負荷の低い情報処理装置へ拡張し、逆に負荷の低い情
報処理装置は負荷の高い情報処理装置上で動作している
分散タスクを自装置へ拡張し、それぞれがスレッドを移
送することを特徴とする。上記課題を解決する為に、本
発明は、好ましくは、前記分散タスクの分散度を制御す
るステップには、収集した負荷情報に従って負荷の高い
情報処理装置が自装置上で動作している分散タスクを負
荷の低い情報処理装置へ拡張し、さらに既に他の負荷の
低い情報処理装置に拡張している分散タスクをその情報
処理装置への圧縮し、逆に負荷の低い情報処理装置は負
荷の高い情報処理装置上で動作している分散タスクを自
装置へ拡張し、さらに既に他の負荷の高い情報処理装置
に拡張している分散タスクをその情報処理装置から自装
置へ圧縮し、それぞれがスレッドを移送することを特徴
とする。上記課題を解決する為に、本発明は、好ましく
は、前記分散タスク内のスレッドの移送を行なうステッ
プは、分散タスク上に利用者レベルのスレッド管理機構
を設けて、利用者空間の分散仮想共有記憶上でのコンテ
キスト切り換えを用いて、分散タスク内のスレッドを実
際には移送せずに、高い負荷の情報処理装置のスレッド
を停止し、低い負荷の情報処理装置にスレッドを生成す
ることで利用者レベルのスレッドを移動させることを特
徴とする。上記課題を解決する為に、本発明は、好まし
くは、前記複数の情報処理装置の負荷情報を収集するス
テップは、自装置の負荷情報を定期的にメッセージとし
て回覧することで負荷情報を収集することを特徴とす
る。上記課題を解決する為に、本発明は、好ましくは、
前記複数の情報処理装置の負荷情報を収集するステップ
は、自装置の負荷状態が低下したり高くなり変化して、
分散タスクの拡張やスレッドの移送を行なわなければな
らない状態になってはじめて、他の情報処理装置の負荷
情報を収集することを特徴とする。
【００１２】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細
に説明する。
【００１３】図１は本発明の、分散した情報処理装置を
示す図である。各情報処理装置は単独で一般的な情報処
理装置として動作することが可能であり、ネットワーク
によって接続され相互に通信可能である。但し、各情報
処理装置が全ての入出力装置を備えている必要はなく、
各情報処理装置の処理能力が同じである必要もない。
【００１４】図２に本発明の負荷分散方式の概念図を示
す。201が各情報処理装置(以下ノードと呼ぶ)で相互に
ネットワークによって接続されている。202がオペレー
ティングシステムのマイクロカーネルであり、タスクの
制御、そのノード内の主記憶の制御、カーネルレベルの
スレッド制御などを行なう。203が本負荷分散方式を行
なう負荷分散サーバであり、各ノード上のサーバが通信
しあい協調して負荷分散を行なう。204が複数のノード
にまたがる分散タスクである。205が分散タスク内で動
作するスレッドである。206が分散タスクの分散仮想共
有記憶を実現する分散仮想共有記憶サーバである。
【００１５】図３に本発明の負荷分散方式のフローチャ
ートを示す。
【００１６】本負荷分散方式では、ステップＳ１で、従
来の負荷分散方式と同様に各情報処理装置の負荷情報を
収集する。ステップＳ２では、ステップＳ１で集めた各
情報処理装置の負荷情報が等しいか否か判別し、各情報
処理装置の負荷が等しい場合はステップＳ１の処理に移
る。集めた負荷情報から各ノードの負荷が均等でなく、
高負荷のノードと低負荷のノードが存在した場合に、ス
テップＳ３の処理に移る。ステップＳ３では、動作中の
分散タスクの分散度(分散タスクが動作しているノード
数)を制御する。ステップＳ４では、動作中の分散タス
ク内のスレッドを高負荷のノードから低負荷のノードヘ
移送する処理を行う。
【００１７】分散タスクの分散度の制御には、分散度を
大きくすることと、分散度を減らすことの２つの方法が
ある。分散度を大きくするためには、分散タスクの分散
仮想共有記憶空間を他のノード上に拡張し、その上で分
散タスク内のスレッドを動作できるようにする。その分
散タスクの拡張の概念図を表したのが図４である。
【００１８】また分散度を減らすためには、分散タスク
が既に拡張して動作しているノードからスレッドを全て
当該分散タスクの存在する他のノードへ移送し、全スレ
ッドを移送したノードから分散仮想共有記憶での共有を
やめる。この分散タスクの圧縮の概念図を表したのが図
５である。この分散タスクの拡張と圧縮を行なうこと
で、本負荷分散方式では分散タスクの分散度の制御を行
ない、高負荷のノード上で動作している分散タスクを低
負荷のノードに拡張し、さらに高負荷のノード上から分
散タスクを圧縮し、分散タスク内でスレッドを移送する
ことで負荷分散を行なう。
【００１９】対象とする分散システムによって、この分
散タスクの拡張と圧縮のどちらかしか行なわなかった
り、両方とも行なうことが考えられる。例えば、タスク
を生成した際に、そのタスクで必要となる並列度分のノ
ードに分散タスクを拡張して生成するシステムや、分散
タスクの動作中に並列度が上がるとすぐに他のノードに
分散タスクを拡張するシステムでは、全ノードの負荷を
均等化するために負荷分散サーバが分散タスクを圧縮す
ることが必要である。
【００２０】逆にタスクは自分から分散タスクになり他
のノードに分散したり、分散タスクから並列度が上がっ
たからといって、他のノードに拡張したりしないシステ
ムでは、負荷分散サーバが各ノードの負荷を分散させる
ために分散タスクの拡張を行なう。この場合、分散タス
クの圧縮を行なわず各ノードの負荷が一様に高くなった
場合には分散タスクの拡張を抑制するだけでも良いが、
分散タスクの圧縮も行なうようにすればより負荷分散の
効果が上がる。
【００２１】図３のフローチャートでは負荷情報の収集
が負荷分散と同じ流れで示されているが、図６のように
別の流れで行なうことも可能である。図６のステップＳ
１からステップＳ４は図３のステップＳ１からステップ
Ｓ４と同じ処理を行っているので、ここでは説明を省略
し、ステップＳ５からステップＳ７について説明する。
ステップＳ６では、ステップＳ１で収集した各情報処理
装置の負荷情報を記録するか、負荷情報を負荷分散スレ
ッドに通知する処理を行う。ステップＳ７では一定時間
待機して、ステップＳ１の処理に戻る。ステップＳ５で
は、前記収集された負荷情報をチェックする。次のステ
ップＳ２からステップＳ４は図３のステップＳ２からス
テップＳ４の処理を実行する。即ち、収集した負荷情報
は負荷分散を行なうスレッドと負荷情報の収集を行なう
スレッドの両方が参照可能な記憶装置に記録すること
や、収集した負荷情報をメッセージなどによって転送す
る方法などがある。
【００２２】（第２の実施例）上記の実施例では、負荷
分散を行なうサーバが集中して意志決定を可能な場合を
述べたが、本実施例では分散して自律的に負荷分散を行
なう場合について述べる。
【００２３】図７に本実施例の負荷分散方式のフローチ
ャートを示す。
【００２４】ステップＳ７１では、各負荷分散サーバは
自ノードの負荷についての情報を監視し、自ノードの負
荷が低下したり、負荷が上昇した場合にはステップＳ７
２の処理に移る。負荷分散を行なおうとする。ステップ
Ｓ７１で負荷が変化していないと判断された場合は、ス
テップＳ７１の処理に戻る。ステップＳ７２では、他の
情報処理装置の負荷情報を収集する。ステップＳ７３で
は、自情報処理装置の負荷情報が、ステップＳ７２で収
集した他の情報処理装置の負荷情報より高いと判断され
た場合は、ステップＳ７５の処理に移る。ステップＳ７
５で動作中の分散タスクがないと判断された場合は、ス
テップＳ７６の処理に移り、ステップＳ７６では、低負
荷のノードへ分散タスクを拡張する処理を行う。ステッ
プＳ７４で、自情報処理装置の負荷情報が、ステップＳ
７２で収集した他の情報処理装置の負荷情報より低いと
判断された場合は、ステップＳ７７の処理に移る。ステ
ップＳ７７では動作中の分散タスクあるか否か判断し、
なければステップＳ７８で、高負荷のノードから分散タ
スクを拡張する。ステップＳ７６とステップＳ７８の処
理の実行後ステップＳ７９に移る。ステップＳ７９で
は、分散タスク内のスレッドを高負荷のノードから低負
荷のノードに移送する。
【００２５】本実施例では、各負荷分散サーバは基本的
に自ノードの負荷についての情報を監視し、自ノードの
負荷が低下したり、負荷が上昇した場合に負荷分散を行
なおうとする。負荷分散を行なうか行なわないかの決定
は、自ノードの負荷に対して閾値を設けておく方法があ
る。閾値は一つである必要はなく2つ持っておくことも
可能である。この場合、上下の閾値について現在の負荷
と比較して、上の閾値より負荷が上がった場合には自ノ
ードの負荷をさげようとし、下の閾値より負荷が下がっ
た場合には自ノードの負荷を上げようとして、負荷分散
を計る。
【００２６】自ノードの負荷を下げるためには、他のノ
ードの負荷情報を収集して自ノードよりも負荷の低いノ
ードを探す。そして、自ノード上に動作中の分散タスク
が存在し、その分散タスクが自ノードより負荷の低いノ
ードに拡張していたならば、その分散タスク内のスレッ
ドを自ノードから負荷の低いノードに移送する。
【００２７】また、自ノードで分散タスクが動作してい
なかったり、分散タスクはあるが自ノードよりも負荷の
高いノードに拡張している場合には、自ノードで動作し
ているタスクや分散タスクを負荷の低いノードに拡張し
てから、その低いノードへスレッドを移送する。このよ
うな方法で自ノードの負荷を他のノードへと分散でき
る。
【００２８】この自ノードの負荷を他のノードに分散す
る場合には、自ノードのタスクを拡張するだけでなく、
動作中の分散タスクで負荷の低いノードに拡張している
ものを、そのノードへ自ノードから分散タスクを圧縮し
てしまうことも考えられる。この場合は、システム全体
の負荷が高い場合に分散タスクが拡張ばかりでなく圧縮
されるので、分散仮想共有記憶を保持するための処理の
負荷が減少し、ネットワークによるメッセージ転送が減
少し、システム全体の処理能力は上がる。
【００２９】逆に自ノードの負荷が低下し、自ノードの
負荷を上げようとする場合には、他のノードの負荷情報
を収集して自ノードよりも負荷の高いノードを探す。そ
して自ノードの負荷を下げる場合と同様に、分散タスク
を負荷の高いノードから拡張や負荷の低いノードへの分
散タスクの圧縮をして、スレッドを負荷の高いノードか
ら移送してくることによって負荷の分散が計れる。
【００３０】さらに本実施例では負荷分散を行なおうと
して必要になった時にはじめて他のノードの負荷情報を
収集する方式を説明したが、定期的に自ノードの負荷情
報を他のノードに伝達することによって、負荷情報を収
集する方式も考えられる。
【００３１】（第３の実施例）以上の実施例では高い負
荷のノードから低い負荷のノードへスレッドの移送を行
なっていたが、分散タスク上で利用者レベルのスレッド
の管理機構を用いることによって利用者レベルスレッド
をコンテキストスイッチングを利用してノード移動を可
能とし、それでスレッド移送を行なわずに分散タスク内
の負荷を移動することが可能である。この場合には図８
のように、分散タスク内の負荷の低いノード上にカーネ
ルレベルスレッドを生成し、負荷の高いノード上で動作
している利用者レベルスレッドに移動要求を出して、移
動したあとに負荷の高いノード上のカーネルレベルスレ
ッドを停止することで負荷分散が行なえる。
【００３２】また、利用者レベルスレッドの管理機構が
空きカーネルレベルスレッドを自動的に探して割り当て
る方式の場合には、利用者レベルスレッドに移動要求を
出す必要もなくなる。この場合は分散タスクに割り当て
るカーネルレベルスレッドの数をノード毎に制御するこ
とによって負荷分散が行なえることになる。さらに、あ
る分散タスクのひとつのノードに割り当てるカーネルレ
ベルスレッド数を零にすると決めた場合に、分散タスク
の圧縮を行なえば良い。この場合の負荷分散方式の流れ
図を図９に示す。図９のステップＳ７１からステップＳ
７８までの処理は、図７のステップＳ７１からステップ
Ｓ７８の処理と同じであるので、ここでは説明を省略す
る。自ノードの負荷が他ノード負荷より低いと判断され
た場合は、ステップＳ８０の処理に移り、ステップＳ８
０では自ノード上のカーネルスレッドを増やす処理を実
行する。自ノードの負荷が他ノード負荷より高いと判断
された場合は、自ノード上のカーネルスレッドを減らす
処理を実行する。
【００３３】
【発明の効果】以上説明したように、分散した複数の情
報処理装置をネットワークで接続した分散情報処理装置
で、分散仮想共有記憶によって共有する分散タスク内に
スレッドを分散して実行させる機構をもつオペレーティ
ングシステムにおいて、各情報処理装置の負荷情報を収
集して負荷が均等でない場合に、動作中の分散タスクの
分散度を制御し、分散タスク内で動作しているスレッド
を移送することによって、情報処理装置上の負荷が分散
され、分散システム全体の情報処理装置の処理能力を充
分に活用することが可能となる。
【００３４】分散タスク上に利用者レベルのスレッド管
理機構を設けて、利用者空間の分散仮想共有記憶上での
コンテキスト切り換えを用いることで、分散タスク内の
スレッドを実際には移送せずに、情報処理装置上負荷の
分散が行える。また、自装置の負荷情報を定期的にメッ
セージとして回覧することで、効率的な負荷情報を収集
することができる。また、自装置の負荷状態が低下した
り高くなり変化して、分散タスクの拡張やスレッドの移
送を行なわなければならない状態になってはじめて、他
の情報処理装置の負荷情報を収集することで効率的な負
荷情報の収集が行える。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の負荷分散方式を用いる分散した情報処
理装置の構成図である。
【図２】本発明の負荷分散方式の概念図である。
【図３】本発明の負荷分散方式のフローチャートであ
る。
【図４】分散タスクの拡張と圧縮について示した図であ
る。
【図５】分散タスクの拡張と圧縮について示した図であ
る。
【図６】負荷情報の収集を別のスレッドで行なう場合の
フローチャートである。
【図７】負荷分散を分散したノード上で自律して行なう
場合のフローチャートである。
【図８】カーネルレベルスレッドと利用者レベルスレッ
ドの関係を示す図である。
【図９】利用者レベルスレッドの移動を用いた場合の負
荷分散方式のフローチャートである。
【符号の説明】
１０１ 情報処理装置 １０２ ネットワーク ２０１ 情報処理装置 ２０２ マイクロカーネル ２０３ 負荷分散サーバ ２０４ 分散タスク ２０５ スレッド ２０６ 分散仮想共有記憶サーバ

Claims (8)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 複数の情報処理装置をネットワークで接
    続した分散情報処理装置で、分散した情報処理装置上に
    存在するタスクの主記憶を分散仮想共有記憶によって共
    有する分散タスク内で、各情報処理装置上にスレッドを
    分散して実行させる機構をもつオペレーティングシステ
    ムにおいて、複数の情報処理装置の負荷情報を収集する
    ステップと、収集した負荷情報に従って動作中の分散タ
    スクの分散度を制御するステップと、分散タスク内の高
    い負荷の情報処理装置上で動作しているスレッドを低い
    負荷の情報処理装置上に移送するステップと、を有する
    ことを特徴とする負荷分散方式。
  2. 【請求項２】 前記分散タスクの分散度を制御するステ
    ップは、収集した負荷情報に従って負荷の高い情報処理
    装置が自装置上で動作している分散タスクを負荷の低い
    情報処理装置へ拡張し、スレッドを移送することを特徴
    とする請求項１記載の負荷分散方式。
  3. 【請求項３】 前記分散タスクの分散度を制御するステ
    ップは、収集した負荷情報に従って負荷の低い情報処理
    装置が負荷の高い情報処理装置上で動作している分散タ
    スクを自装置へ拡張し、スレッドを移送すること特徴と
    する請求項１記載の負荷分散方式。
  4. 【請求項４】 前記分散タスクの分散度を制御するステ
    ップは、収集した負荷情報に従って負荷の高い情報処理
    装置が自装置上で動作している分散タスクを負荷の低い
    情報処理装置へ拡張し、逆に負荷の低い情報処理装置は
    負荷の高い情報処理装置上で動作している分散タスクを
    自装置へ拡張し、それぞれがスレッドを移送することを
    特徴とする請求項１記載の負荷分散方式。
  5. 【請求項５】 前記分散タスクの分散度を制御するステ
    ップは、収集した負荷情報に従って負荷の高い情報処理
    装置が自装置上で動作している分散タスクを負荷の低い
    情報処理装置へ拡張し、さらに既に他の負荷の低い情報
    処理装置に拡張している分散タスクをその情報処理装置
    への圧縮し、逆に負荷の低い情報処理装置は負荷の高い
    情報処理装置上で動作している分散タスクを自装置へ拡
    張し、さらに既に他の負荷の高い情報処理装置に拡張し
    ている分散タスクをその情報処理装置から自装置へ圧縮
    し、それぞれがスレッドを移送することを特徴とする請
    求項１記載の負荷分散方式。
  6. 【請求項６】 前記分散タスク内のスレッドの移送を行
    なうステップは、分散タスク上に利用者レベルのスレッ
    ド管理機構を設けて、利用者空間の分散仮想共有記憶上
    でのコンテキスト切り換えを用いて、分散タスク内のス
    レッドを実際には移送せずに、高い負荷の情報処理装置
    のスレッドを停止し、低い負荷の情報処理装置にスレッ
    ドを生成することで利用者レベルのスレッドを移動させ
    ることを特徴とする請求項１記載の負荷分散方式。
  7. 【請求項７】 前記複数の情報処理装置の負荷情報を収
    集するステップは、自装置の負荷情報を定期的にメッセ
    ージとして回覧することで負荷情報を収集することを特
    徴とする請求項１記載の負荷分散方式。
  8. 【請求項８】 前記複数の情報処理装置の負荷情報を収
    集するステップは、自装置の負荷状態が低下したり高く
    なり変化して、分散タスクの拡張やスレッドの移送を行
    なわなければならない状態になってはじめて、他の情報
    処理装置の負荷情報を収集することを特徴とする請求項
    １記載の負荷分散方式。
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