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JP7247161B2 - 情報処理システム及び情報処理システムにおけるデータ配置方法 - Google Patents

情報処理システム及び情報処理システムにおけるデータ配置方法 Download PDF

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Description

本発明は、情報処理システム及び情報処理システムにおけるデータ配置方法に関する。
マルチクラウドの環境では、オンプレミスのクラウドやパブリッククラウド、さらには必要に応じてエッジクラウドが連携しながら、これら分散した拠点に設置されたクラウドに格納されているデータの分析を行う。分析処理は、アプリケーションを細かく分解された処理をマイクロサービス化し、それらを組み合わせたワークフローを作成することで実施し、開発容易性を実現する。この時、各マイクロサービス（処理）は、Ｗｅｂ ＡＰＩを介して各分散拠点のクラウドで実行されており、マイクロサービス単位でＷＡＮを介した通信が発生する。このため、その実行に時間がかかる問題がある。
データ分析処理は、試行錯誤サイクルを頻繁に回しながら精度を高めていくため、マイクロサービス単位の通信が多くなれば、その分試行錯誤サイクルの実行速度が遅くなってしまう。
特許文献１には、パーソナルコンピュータ、セル電話、スマートフォン、携帯情報端末等の複数のエッジデバイスが、夫々ネットワークを介してクラウドと通信可能に接続されるシステムにおいて、クラウドとエッジデバイス間でリアルタイムに処理を行うアプリケーションが、エッジデバイスやクラウドから収集されるリアルタイムフィードに基づき通知や推奨等のサービスを提供することが記載されている。
特表２０１５－５０５４０４号公報
特許文献１に開示された技術において、分散した拠点にデータが散在する場合は、拠点間のＷＡＮによる通信が多発し、サイクルの実行速度が遅くなる。
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、その目的は、分散した拠点に設置された情報処理装置間の通信回数を削減し、アプリケーションの実行速度を向上させることが可能な情報処理システム及び情報処理システムにおけるデータ配置方法を提供することにある。
上記課題を解決すべく、本発明の一つの観点に従う情報処理システムは、複数の拠点のそれぞれに設けられて通信ネットワークを介して互いに接続された複数の情報処理装置と通信可能な管理装置を有する情報処理システムであって、情報処理装置は、アプリケーションの機能を分割してなるマイクロサービスを実行する第１のプロセッサと、マイクロサービスが使用するデータが格納された記憶装置と、を有し、管理装置は、第２のプロセッサと、各情報処理装置が有するマイクロサービス及びデータの情報と、各情報処理装置の性能を記載した性能情報と、を有し、第２のプロセッサは、所定のデータを用いて、所定の複数のマイクロサービスを所定の順序で情報処理装置に実行させることによりアプリケーションを実行し、アプリケーションを実行するに際して、各情報処理装置が有するマイクロサービス及びデータの情報と、性能情報とに基づいて、マイクロサービス及びデータを情報処理装置間で移動させることを特徴とする。
本発明によれば、分散した拠点に設置された情報処理装置間の通信回数を削減し、アプリケーションの実行速度を向上させることができる。
実施形態に係る情報処理システムの概略構成を示す図である。 実施形態に係る情報処理システムのEdge1に格納されている広域分散メタデータ管理表の構成の一例を示す図である。 実施形態に係る情報処理システムのOn-Prem1に格納されている広域分散メタデータ管理表の構成の一例を示す図である。 実施形態に係る情報処理システムのPubCloud1に格納されている広域分散メタデータ管理表の構成の一例を示す図である。 実施形態に係る情報処理システムのApplication Platformが作成する広域分散メタデータ管理表の構成の一例を示す図である。 実施形態に係る情報処理システムのユーザ定義処理フローの構成の一例を示す図である。 実施形態に係る情報処理システムのアプリＩＤ－アプリ名変換表の構成の一例を示す図である。 実施形態に係る情報処理システムのデータＩＤ－データ名変換表の構成の一例を示す図である。 実施形態に係る情報処理システムのアプリ／データ管理表の構成の一例を示す図である。 実施形態に係る情報処理システムのアプリ稼働実績履歴表の構成の一例を示す図である。 実施形態に係る情報処理システムのリソース／性能管理表の構成の一例を示す図である。 実施形態に係る情報処理システムの帯域表の構成の一例を示す図である。 実施形態に係る情報処理システムのレイテンシ表の構成の一例を示す図である。 実施形態に係る情報処理システムのポリシー管理表の構成の一例を示す図である。 実施形態に係る情報処理システムの動作の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る情報処理システムの処理場所探索処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る情報処理システムの実行処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る情報処理システムの処理制御処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る情報処理システムのデータ・アプリ移動処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る情報処理システムのデータ・アプリ移動処理の概要を説明するための図である。 実施例１に係る情報処理システムの処理場所組み合わせ表の構成の一例を示す図である。 実施例１に係る情報処理システムの処理場所組み合わせ表の構成の他の例を示す図である。 実施例２に係る情報処理システムのアプリデータ管理表の構成の一例を示す図である。 実施例２に係る情報処理システムの処理場所組み合わせ表の構成の一例を示す図である。 実施例３に係る情報処理システムのアプリデータ管理表の構成の一例を示す図である。 実施例３に係る情報処理システムの処理場所組み合わせ表の構成の一例を示す図である。 実施例４に係る情報処理システムの処理場所組み合わせ表の構成の一例を示す図である。 実施例４に係る情報処理システムのアプリ実行時間算出処理の一例を示すフローチャートである。 実施例４に係る情報処理システムの想定ＱｏＳ費用算出処理の一例を示すフローチャートである。 実施例５に係る情報処理システムの処理場所組み合わせ表の構成の一例を示す図である。 実施例６に係る情報処理システムの処理場所組み合わせ表の構成の一例を示す図である。 実施形態に係る情報処理システムにおけるポリシーとこのポリシーに基づく処理場所組み合わせ表の生成方法の一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。なお、以下に説明する実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている諸要素及びその組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
なお、以下の説明において、「メモリ」は、１以上のメモリであり、典型的には主記憶デバイスでよい。メモリ部における少なくとも１つのメモリは、揮発性メモリであってもよいし不揮発性メモリであってもよい。
また、以下の説明において、「プロセッサ」は、１以上のプロセッサである。少なくとも１つのプロセッサは、典型的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）のようなマイクロプロセッサであるが、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）のような他種のプロセッサでもよい。少なくとも１つのプロセッサは、シングルコアでもよいしマルチコアでもよい。
また、少なくとも１つのプロセッサは、処理の一部又は全部を行うハードウェア回路（例えばＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit））といった広義のプロセッサでもよい。
本開示において、ストレージデバイスは、１台のＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の１台のストレージドライブ、複数台のストレージドライブを含むＲＡＩＤ装置、及び複数のＲＡＩＤ装置を含む。また、ドライブがＨＤＤである場合には、例えば、ＳＡＳ（Ｓｅｒｉａｌ Ａｔｔａｃｈｅｄ ＳＣＳＩ） ＨＤＤを含んでもよく、ＮＬ－ＳＡＳ（ニアラインＳＡＳ） ＨＤＤを含んでもよい。
また、以下の説明において、「ｘｘｘテーブル」といった表現により、入力に対して出力が得られる情報を説明することがあるが、この情報は、どのような構造のデータでもよいし、入力に対する出力を発生するニューラルネットワークのような学習モデルでもよい。従って、「ｘｘｘテーブル」を「ｘｘｘ情報」と言うことができる。
また、以下の説明において、各テーブルの構成は一例であり、１つのテーブルは、２以上のテーブルに分割されてもよいし、２以上のテーブルの全部又は一部が１つのテーブルであってもよい。
また、以下の説明において、「プログラム」を主語として処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサによって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶資源（例えば、メモリ）及び／又は通信インターフェースデバイス（例えば、ポート）を用いながら行うため、処理の主語がプログラムとされてもよい。プログラムを主語として説明された処理は、プロセッサまたはそのプロセッサを有する計算機が行う処理としてもよい。
プログラムは、計算機のような装置にインストールされてもよいし、例えば、プログラム配布サーバ又は計算機が読み取り可能な（例えば非一時的な）記録媒体にあってもよい。また、以下の説明において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。
また、以下の説明において、同種の要素を区別しないで説明する場合には、参照符号（又は、参照符号のうちの共通符号）を使用し、同種の要素を区別して説明する場合は、要素の識別番号（又は参照符号）を使用することがある。
以下、本明細書に用いる用語の定義をする。
・データ・アプリ（アプリケーションの略：以下適宜用いる）移動時間：データやアプリを指定の拠点に移動させたときの時間（以下、「移動時間」とも称する）
・アプリ実行時間：拠点でアプリを実行したときの実行時間
・処理時間：各処理について、データ・アプリ移動時間とアプリ実行時間とを合わせた時間
次に、図１～図２０を参照して、実施例１～実施例６に共通する実施形態の情報処理システムの構成及び動作について説明する。
図１は、実施形態に係る情報処理システムの概略構成を示す図である。
本実施形態の情報処理システム１は、Host１０、Edge1 ２０、On-Prem1 ３０、PubCloud1 ４０及びApplication Platform５０を有する。これらHost１０、Edge1 ２０、On-Prem1 ３０、PubCloud1 ４０及びApplication Platform５０は、ＷＡＮ（Wide Area Network）などから構成されるネットワーク１００により、互いに通信可能に接続されている。
Host１０は本実施形態の情報処理システム１のユーザがアクセスするものであり、一例としてＰＣ（Personal Computer）、サーバ等の情報処理装置からなる。情報処理装置は一般的にプロセッサ（演算素子）、メモリ（記憶媒体）及び通信インターフェースを有し、さらに、必要に応じてマウス、キーボード等の入力装置、ディスプレイ等の表示装置を有する。
なお、以降の説明において、"○○部は"と動作主体を記した場合、それは、プロセッサがメモリからプログラムである○○部の処理内容を読み出したうえで○○部の機能（詳細後記）を実現することを意味する。
Host１０のメモリ１１にはフロー開発・設定処理部１２が格納されている。フロー開発・設定処理部１２は、Host１０のユーザがアプリケーションを実行する際に、ユーザからの指示に基づき、このアプリケーションの機能を分割してなるマイクロサービス及びこのマイクロサービスが使用するデータの実行順を規定するワークフローを作成し、このワークフローに基づいてアプリケーションを実行させる。この際、フロー開発・設定処理部１２は、Application Platform５０が提示する処理場所案のいずれかを、ユーザからの指示入力に基づいて選択する。
Edge1 ２０はHost１０が設置されている拠点の近くに設置されているエッジクラウドである。On-Prem1 ３０は、Host１０を操作するユーザが所属する会社の敷地内等の拠点に設置されているオンプレミスのクラウドである。PubCloud1 ４０は、いわゆるパブリッククラウドである。図１においてこれらEdge1 ２０、On-Prem1 ３０及びPubCloud1 ４０はいずれも１つのみ図示しているが、複数のエッジクラウド等が設けられていてもよい。
これらEdge1 ２０、On-Prem1 ３０及びPubCloud1 ４０はいずれも少なくとも１つのサーバを有する。Edge1 ２０、On-Prem1 ３０及びPubCloud1 ４０のメモリ２１、３１、４１には、それぞれ処理制御処理部２２、３２、４２、実行基盤処理２３、３３、４３、広域分散メタデータ管理処理部２４、３４、４４及びグローバルデータ仮想化処理部２６、３６、４６が格納されている。
処理制御処理部２２、３２、４２は、それぞれのEdge1 ２０等に配置され、デプロイ（実行）されるマイクロサービスの処理を監視する。実行基盤処理２３、３３、４３は、マイクロサービスを構成するコンテナを管理するプラットフォームを提供する。広域分散メタデータ管理処理部２４、３４、４４は、Edge1 ２０等に配置され、マイクロサービスにより実行されるデータを管理する。グローバルデータ仮想化処理部２６、３６、４６は、これらEdge1 ２０、On-Prem1 ３０及びPubCloud1 ４０においてデータ仮想化処理を実行し、データ取得の要求があった際にこのデータが要求を受け付けたEdge1 ２０、On-Prem1 ３０及びPubCloud1 ４０に格納されていないとき、他のEdge1 ２０、On-Prem1 ３０及びPubCloud1 ４０からデータを移動させる。
また、Edge1 ２０、On-Prem1 ３０及びPubCloud1 ４０のメモリ２１、３１、４１には、広域分散メタデータ管理表２５、３５、４５が格納されている。広域分散メタデータ管理表２５、３５、４５の詳細については後述する。
さらに、Edge1 ２０、On-Prem1 ３０及びPubCloud1 ４０は、データが格納されるストレージ装置であるデータレイク２７、３７、４７を有する。
Application Platform５０は、Edge1 ２０、On-Prem1 ３０及びPubCloud1 ４０において実行されるマイクロサービス、ひいてはアプリケーションの管理を行うプラットフォームサーバである。Application Platform５０はEdge1 ２０、On-Prem1 ３０及びPubCloud1 ４０のいずれの拠点に設けられてもよい。
Application Platform５０のメモリ５１には、フロー開発基盤処理部５２及び分散拠点間処理配置最適化処理部５３が格納されている。フロー開発基盤処理部５２は、Host１０においてユーザがワークフローを作成する環境を管理する。分散拠点間処理配置最適化処理部５３は、ユーザが作成したワークフローに基づいて、Edge1 ２０、On-Prem1 ３０及びPubCloud1 ４０に分散配置されているマイクロサービス及びデータの最適配置を行うために、これらEdge1 ２０、On-Prem1 ３０及びPubCloud1 ４０間で適宜マイクロサービス及びデータの移動を行う。この際、分散拠点間処理配置最適化処理部５３は、複数設けられた所定のポリシーに従って、マイクロサービス及びデータの最適配置を行う。分散拠点間処理配置最適化処理部５３の動作の詳細については後述する。
また、Application Platform５０のメモリ５１には、アプリＩＤ－アプリ名変換表５４、データＩＤ－データ名変換表５５、アプリデータ管理表５６、アプリ稼働実績履歴表５７、リソース／性能管理表５８、帯域表５９、レイテンシ表（図１において図略）及びポリシー管理表６０が格納されている。これら各種表の詳細については後述する。
図２は、実施形態に係る情報処理システムのEdge1 ２０に格納されている広域分散メタデータ管理表２５の構成の一例を示す図である。
広域分散メタデータ管理表２５は、Edge1 ２０のデータレイク２７に格納されているマイクロサービス及びデータの一覧である。広域分散メタデータ管理表２５は、エントリとして、データ名２５ａ、データ保持場所２５ｂ、データサイズ２５ｃ、データ概要２５ｄ、スナップショット日２５ｅ、レプリカ情報２５ｆ、国内移動可否２５ｇ及び国外移動可否２５ｈを有する。
データ名２５ａには、Edge1 ２０のデータレイク２７に格納されているマイクロサービス及びデータの名前が格納されている。データ保持場所２５ｂには、データ名２５ａに記載されたマイクロサービス等が格納されている場所のリンクが格納されている。データサイズ２５ｃには、データ名２５ａに記載されたマイクロサービス等のサイズが格納されている。データ概要２５ｄには、データ名２５ａに記載されたマイクロサービス等の概要が格納されている。スナップショット日２５ｅは、データ名２５ａに記載されたマイクロサービス等（この場合データに限定される）がスナップショットであるとき、このスナップショットが作成された日が格納されている。レプリカ情報２５ｆには、データ名２５ａに記載されたマイクロサービス等が他拠点のマイクロサービス等のレプリカであるとき、元のマイクロサービス等が格納されている拠点が格納されている。国内移動可否２５ｇには、データ名２５ａに記載されたマイクロサービス等を国内において他拠点に移動することができるか否かの情報が格納されている。国外移動可否２５ｈには、データ名２５ａに記載されたマイクロサービス等が国外にある他拠点に移動することができるか否かの情報が格納されている。国内移動可否２５ｇ及び国外移動可否２５ｈに記載された情報は、マイクロサービス等毎に予め定められている。
図２に示すように、本実施形態の情報処理システム１では、Edge1 ２０（On-Prem1３０及びPubCloud1 ４０でも同様）は適切なタイミングでデータレイク２７に格納されているデータのスナップショットを作成してデータレイク２７に格納している。また、Edge1 ２０は、他拠点のデータレイク３７、４７に格納されているマイクロサービス等のレプリカをデータレイク２７に格納している。また、本実施形態の情報処理システム１では、マイクロサービスはコンテナとソースコードとを有する。以下、マイクロサービスを「処理」と称することがある。
図３は、実施形態に係る情報処理システム１のOn-Prem1 ３０に格納されている広域分散メタデータ管理表３５の構成の一例を示す図であり、図４は、実施形態に係る情報処理システム１のPubCloud1 ４０に格納されている広域分散メタデータ管理表４５の構成の一例を示す図である。
これら広域分散メタデータ管理表３５、４５は、いずれもEdge1 ２０に格納されている広域分散メタデータ管理表２５と同様の構成を有する。すなわち、広域分散メタデータ管理表３５、４５は、エントリとして、データ名３５ａ、４５ａ、データ保持場所３５ｂ、４５ｂ、データサイズ３５ｃ、４５ｃ、データ概要３５ｄ、４５ｄ、スナップショット日３５ｅ、４５ｅ、レプリカ情報３５ｆ、４５ｆ、国内移動可否３５ｇ、４５ｇ及び国外移動可否３５ｈ、４５ｈを有する。
図５は、実施形態に係る情報処理システム１のApplication Platform５０が作成する広域分散メタデータ管理表６１の構成の一例を示す図である。広域分散メタデータ管理表６１は、Application Platform５０が必要に応じて各拠点（Edge1 ２０など）に広域分散メタデータ管理表２５の内容を問い合わせ、この問い合わせ結果に基づいて一時的に作成する。
広域分散メタデータ管理表６１は、拠点名６１ａが追加された以外は広域分散メタデータ管理表２５、３５、４５と同様の構成を有する。すなわち、広域分散メタデータ管理表６１は、エントリとして、拠点名６１ａ、データ名６１ｂ、データ保持場所６１ｃ、データサイズ６１ｄ、データ概要６１ｅ、スナップショット日６１ｆ、レプリカ情６１ｇ、国内移動可否６１ｈ及び国外移動可否６１ｉを有する。エントリの内容は、各拠点の広域分散メタデータ管理表２５、３５、４５を集約したものである。また、拠点名６１ａには、データ名６１ｂに記載されたマイクロサービス等が格納されている拠点の名称が格納されている。
図６は、実施形態に係る情報処理システム１のユーザ定義処理フロー７０の構成の一例を示す図である。
図６に示すユーザ定義処理フロー７０は、Host１０のフロー開発・設定処理部１２が作成するワークフローの具体的な内容を規定するものであり、ワークフロー単位で作成される。ユーザ定義処理フロー７０は、エントリとして、アプリＩＤ７０ａ、入力データ転送元アプリＩＤ７０ｂ、出力データ転送先アプリＩＤ７０ｃ及び使用データＩＤ７０ｄを有する。
ユーザ定義処理フロー７０の各行はワークフローにより実行されるステップを表し、上の行で示すステップから順に実行される。アプリＩＤ７０ａには、このステップにおいて実行されるマイクロサービスを特定するためのＩＤが格納されている。入力データ転送元アプリＩＤ７０ｂには、このステップにおいて実行されるマイクロサービスが必要とする入力データをこのマイクロサービスに転送する転送元のアプリＩＤが格納されている。出力データ転送先アプリＩＤ７０ｃには、このステップにおいて実行されるマイクロサービスが出力する出力データを転送すべき転送先のアプリＩＤが格納されている。使用データＩＤ７０ｄには、このステップにおいて実行されるマイクロサービスが使用するデータのＩＤが格納されている。
図７は、実施形態に係る情報処理システム１のアプリＩＤ－アプリ名変換表５４の構成の一例を示す図である。
アプリＩＤ－アプリ名変換表５４は、エントリとして、アプリＩＤ５４ａ及びアプリ名５４ｂを有する。アプリＩＤ－アプリ名変換表５４の各行はマイクロサービスのそれぞれに対応している。アプリＩＤ５４ａにはマイクロサービスのＩＤが格納されている。このアプリＩＤ５４ａはユーザ定義処理フロー７０のアプリＩＤ７０ａに対応している。アプリ名５４ｂはマイクロサービスの名前が格納されている。このアプリ名５４ｂは、広域分散メタデータ管理表２５、３５、４５、６１のデータ名２５ａ、３５ａ、４５ａ、６１ｂに記載されているマイクロサービスの名前に対応している。
図８は、実施形態に係る情報処理システム１のデータＩＤ－データ名変換表５５の構成の一例を示す図である。
データＩＤ－データ名変換表５５は、エントリとして、データＩＤ５５ａ及びデータ名５５ｂを有する。データＩＤ－データ名変換表５５の各行はデータのそれぞれに対応している。データＩＤ５５ａにはデータのＩＤが格納されている。このデータＩＤ５５ａはユーザ定義処理フロー７０の使用データＩＤ７０ｄに対応している。データ名５５ｂはデータの名前が格納されている。このデータ名５５ｂは、広域分散メタデータ管理表２５、３５、４５、６１のデータ名２５ａ、３５ａ、４５ａ、６１ｂに記載されているデータの名前に対応している。
図９は、実施形態に係る情報処理システム１のアプリデータ管理表５６の構成の一例を示す図である。
アプリデータ管理表５６は、Host１０のユーザが作成したワークフローで使用されるマイクロサービス及びデータを示すテーブルであり、ワークフロー単位で作成される。アプリデータ管理表５６は、ユーザ定義処理フロー７０と広域分散メタデータ管理表６１とに基づいて、Application Platform５０が作成する。
アプリデータ管理表５６は、エントリとして、フロー１ ５６ａ、ＵＲＬ５６ｂ、国内移動可否５６ｃ、国外移動可否５６ｄを有する。
フロー１ ５６ａには、ワークフロー（図９に示す例ではフロー１という名称のワークフロー）で使用されるマイクロサービス等の名称が格納されている。ＵＲＬ５６ｂには、フロー１ ５６ａに記載されたマイクロサービス等が格納されている拠点へのリンクがＵＲＬとして格納されている。国内移動可否５６ｃは、フロー１ ５６ａに記載されたマイクロサービス等を国内において他拠点に移動することができるか否かの情報が格納されている。国外移動可否５６ｄには、フロー１ ５６ａに記載されたマイクロサービス等が国外にある他拠点に移動することができるか否かの情報が格納されている。
図１０は、実施形態に係る情報処理システム１のアプリ稼働実績履歴表５７の構成の一例を示す図である。
アプリ稼働実績履歴表５７は、マイクロサービスが各拠点において稼働された際の実績値が格納されたテーブルである。アプリ稼働実績履歴表５７の各行では、マイクロサービス、データ、実行拠点及びＱｏＳ設定の組み合わせが異なっている。
アプリ稼働実績履歴表５７は、エントリとして、アプリ名５７ａ、データ名５７ｂ、実行拠点５７ｃ、ＱｏＳ設定５７ｄ、実行平均時間５７ｅ、平均ＱｏＳ費用５７ｆ、実行回数５７ｇ、最終実行日時５７ｈ、平均Read量５７ｉ、平均Write量５７ｊ、アクセスパターン傾向５７ｋを有する。
アプリ名５７ａにはマイクロサービスの名称が格納されている。データ名５７ｂには、アプリ名５７ａに記載されているマイクロサービスが使用するデータの名称が格納されている。実行拠点５７ｃには、アプリ名５７ａに記載されているマイクロサービスが実行される拠点が記載されている。ＱｏＳ設定５７ｄには、アプリ名５７ａに記載されているマイクロサービスに設定されているＱｏＳのレベルが記載されている。本実施形態では、ＱｏＳのレベルは高い順にGold、Silver、Bronze及びBest-Effortが設定されている。実行平均時間５７ｅには、アプリ名５７ａに記載されているマイクロサービスが実行される平均時間が記載されている。平均ＱｏＳ費用５７ｆには、アプリ名５７ａに記載されているマイクロサービスを実行する際に必要とされるＱｏＳ費用の平均値が記載されている。実行回数５７ｇには、アプリ名５７ａに記載されているマイクロサービスが実行された回数が記載されている。最終実行日時５７ｈには、アプリ名５７ａに記載されているマイクロサービスが最後に実行された日時が記載されている。平均Read量５７ｉには、アプリ名５７ａに記載されているマイクロサービスが読み込んだデータの平均量が記載されている。平均Write量５７ｊには、アプリ名５７ａに記載されているマイクロサービスが書き込んだデータの平均量が記載されている。アクセスパターン傾向５７ｋには、アプリ名５７ａに記載されているマイクロサービスのアクセスパターンの傾向が記載されている。本実施形態では、アクセスパターンの傾向はRandomまたはSequentialのいずれかである。
図１１は、実施形態に係る情報処理システム１のリソース／性能管理表５８の構成の一例を示す図である。リソース／性能管理表５８は、各拠点におけるリソース／性能が記載されたテーブルである。
リソース／性能管理表５８は、エントリとして、拠点名５８ａ、ＣＰＵ５８ｂ、Core数５８ｃ、メモリ５８ｄ、ＣＰＵ利用率５８ｅ、メモリ使用率５８ｆ、消費電力５８ｇ、ＳＬＡ５８ｈ、場所５８ｉ、リソース費用５８ｊ、ＡＰＩ課金５８ｋ、データ転送費（ｉｎ）５８ｍ、データ転送費（ｏｕｔ）５８ｎを有する。
拠点名５８ａには拠点の名前が格納されている。ＣＰＵ５８ｂには、拠点名５８ａに記載されている拠点のサーバ／クラウドが有するＣＰＵのクロック周波数が格納されている。Core数５８ｃには、拠点名５８ａに記載されている拠点のサーバ／クラウドが有するＣＰＵのコア数が格納されている。メモリ５８ｄには、拠点名５８ａに記載されている拠点のサーバ／クラウドが有するメモリの容量が格納されている。ＣＰＵ利用率５８ｅには、拠点名５８ａに記載されている拠点のサーバ／クラウドが有するＣＰＵの利用率が記載されている。メモリ使用率５８ｆには、拠点名５８ａに記載されている拠点のサーバ／クラウドが有するメモリの使用率が格納されている。消費電力５８ｇには、拠点名５８ａに記載されている拠点のサーバ／クラウドの消費電力が格納されている。ＳＬＡ５８ｈには、拠点名５８ａに記載されている拠点のサーバ／クラウドのＳＬＡ（Service Level Agreement）の値が格納されている。場所５８ｉには、拠点名５８ａに記載されている拠点のサーバ／クラウドの設置場所（設置国）が格納されている。リソース費用５８ｊには、拠点名５８ａに記載されている拠点のサーバ／クラウドのＱｏＳのレベル毎のリソース費用が格納されている。ＡＰＩ課金５８ｋには、拠点名５８ａに記載されている拠点のサーバ／クラウドにおいてＡＰＩ（特にＷｅｂＡＰＩ）を実行する際の課金が格納されている。データ転送費（ｉｎ）５８ｍには、拠点名５８ａに記載されている拠点のサーバ／クラウドからデータを転送する際に必要とされる費用が格納されている。データ転送費（ｏｕｔ）５８ｎには、拠点名５８ａに記載されている拠点のサーバ／クラウドへデータを転送する際に必要とされる費用が格納されている。
図１２は、実施形態に係る情報処理システム１の帯域表５９の構成の一例を示す図である。
帯域表５９には、各行の右端に記載された拠点と各列の上端に記載された拠点との間のネットワークの帯域が各セルに記載されている。
図１３は、実施形態に係る情報処理システム１のレイテンシ表６２の構成の一例を示す図である。
レイテンシ表６２には、各行の右端に記載された拠点と各列の上端に記載された拠点との間のネットワークのレイテンシが各セルに記載されている。
図１４は、実施形態に係る情報処理システム１のポリシー管理表６０の構成の一例を示す図である。
ポリシー管理表６０には、フロー名６０ａに記載されたワークフロー毎に予め定められたポリシー（ポリシー０ ６０ｂ～ポリシー２ ６０ｄ）が記載されている。ワークフロー毎に最低１つのポリシーが予め定められているが、１つのワークフローに複数のポリシーが予め定められていてもよい。なお、本実施形態では、ポリシー０ ６０ｂが最も優先されるポリシーであり、ポリシーの番号が大きくなるに連れて優先度が下がっている。
次に、図１５～図１９のフローチャート及び図２０を参照して、本実施形態の情報処理システム１の動作について説明する。
図１５は、実施形態に係る情報処理システムの動作の一例を示すフローチャートである。
まず、Host１０のユーザは、各拠点（Edge1 ２０、On-Prem1 ３０、PubCloud1 ４０）の広域分散メタデータ管理表２５、３５、４５の処理（マイクロサービス）とデータの内容とを参照し、データ分析処理フロー（ワークフロー）を作成する（１５０１）。ユーザが作成したワークフローは、ユーザ定義処理フロー７０として格納される。なお、Application Platform５０は、各拠点（Edge1 ２０、On-Prem1 ３０、PubCloud1 ４０）の広域分散メタデータ管理表２５、３５、４５を集約して広域分散メタデータ管理表６１を作成し、ユーザはこの広域分散メタデータ管理表６１を参照してもよい。
次に、Host１０のユーザは、１５０１で作成したワークフローに適用されるポリシーを決定する（１５０２）。決定したポリシーは、ポリシー管理表６０に格納される。
次に、Host１０のユーザは、１５０１で作成したワークフローの実行を各拠点（Edge1 ２０、On-Prem1 ３０、PubCloud1 ４０）に指示する（１５０３）。Application Platform５０は、ユーザからのワークフローの指示を受けて、分散拠点間処理配置最適化処理部５３による処理場所探索処理を実行する（１５０４）。１５０４の詳細については後述する。この処理場所探索処理は、１５０２でユーザが決定したポリシーで条件を満足すると判定される（１５０５においてＹＥＳ）まで繰り返される。
次に、１５０４の処理場所探索処理によってユーザに提示される処理場所案の中から、Host１０のユーザが処理場所案を１つ選択する（１５０６）。そして、Application Platform５０は、１５０６において選択された処理場所案に基づいて、分散拠点間処理配置最適化処理部５３による処理実行処理を行う（１５０７）。
さらに、１５０７における処理実行処理が失敗したと判定された（１５０８においてＹＥＳ）場合は１５０２に戻ってポリシー設定処理を再度行い、処理実行処理が成功したと判定されたら（１５０８においてＮＯ）、Host１０のユーザは実行結果を取得する（１５０９）。
図１６は、実施形態に係る情報処理システム１の処理場所探索処理の一例を示すフローチャートである。図１６に示すフローチャートは、図１５の１５０４に対応する。
まず、Application Platform５０の分散拠点間処理配置最適化処理部５３は、１５０３でユーザから実行指示のあったワークフロー（ユーザ定義処理フロー７０）を取得し、アプリデータ管理表５６を作成する（１６０１）。次いで、分散拠点間処理配置最適化処理部５３は、ポリシー管理表６０から、１５０３でユーザから実行指示のあったワークフローのポリシーを取得する（１６０２）。
次いで、分散拠点間処理配置最適化処理部５３は、アプリデータ管理表５６、リソース／性能管理表５８及び１６０２で取得したポリシーに基づいて、データ・アプリケーションの国内外の移動の可否を考慮して、各アプリケーション及びデータの実行場所（処理場所）の組み合わせ表を作成する（１６０３）。実行場所の組み合わせ表の具体例については後述する実施例で示す。そして、分散拠点間処理配置最適化処理部５３は、１６０３で作成した実行場所の組み合わせ表をユーザに提示する（１６０４）。
図１７は、実施形態に係る情報処理システムの実行処理の一例を示すフローチャートである。図１７に示すフローチャートは、図１５の１５０７に対応する。
まず、分散拠点間処理配置最適化処理部５３は、図１５の１５０６でユーザが選択した処理場所案に基づいて、アプリケーション（マイクロサービス）及びデータを指定された拠点に移動させる（１７０１）。次いで、分散拠点間処理配置最適化処理部５３は、次の処理の拠点の処理制御処理へ前処理の処理結果を送信するとともに、次の拠点に対して処理開始の指示を送信する（１７０２）。
次いで、分散拠点間処理配置最適化処理部５３は、１７０２において処理の実行に失敗したか否かを判定する（１７０３）。そして、処理の実行に失敗したと判定したら（１７０３においてＹＥＳ）１７０７に移行し、処理の実行に成功したと判定したら（１７０３においてＮＯ）１７０４に移行する。１７０４では、拠点から処理結果を受信する。
次いで、分散拠点間処理配置最適化処理部５３は、次の処理があるか否かを判定し（１７０５）、次の処理があると判定したら（１７０５においてＹＥＳ）１７０２に戻って次の処理開始を指示し、次の処理がないと判定したら（１７０５においてＮＯ）１７０６に移行する。
１７０６では、分散拠点間処理配置最適化処理部５３は、アプリ稼働実績履歴表５７に実行時間、使用リソース、アプリ・データ関係の数値を記録する。
そして、分散拠点間処理配置最適化処理部５３は、Host１０のユーザに対して処理結果を返す。
図１８は、実施形態に係る情報処理システム１の処理制御処理の一例を示すフローチャートである。図１８のフローチャートに示す処理制御処理は、各拠点（Edge1 ２０、On-Prem1 ３０、PubCloud1 ４０）において実行される。
まず、各拠点の処理制御処理部２２、３２、４２は、他の拠点から前処理データと処理開始指示を受信する（１８０１）。次いで、処理制御処理部２２、３２、４２は、マイクロサービス及びデータを移動させる（１８０２）。１８０２の詳細については後述する。さらに、処理制御処理部２２、３２、４２は、自身（同一拠点）内の連続する処理を実行する（１８０３）。
そして、処理制御処理部２２、３２、４２は、処理結果をApplication Platform５０に送信し（１８０４）、自身の拠点で実行した各処理の処理実行履歴を記録してApplication Platform５０に送信する（１８０５）。
図１９は、実施形態に係る情報処理システム１のデータ・アプリ移動処理の一例を示すフローチャートである。図１９に示すフローチャートは、図１８の１８０２に対応する。
まず、各拠点のグローバルデータ仮想化処理部２６、３６、４６は、アプリ・データの（移動）要求を受信する（１９０１）と、自身の拠点内に要求があったデータ・アプリがデータレイク２７、３７、４７内に格納されているか否かを判定する（１９０２）。そして、自身の拠点内に要求があったデータ・アプリがデータレイク２７、３７、４７内に格納されていると判定したら（１９０２においてＹＥＳ）１９０５において要求があったデータ・アプリを送信し、要求があったデータ・アプリがデータレイク２７、３７、４７内に格納されていないと判定したら（１９０２においてＮＯ）、広域分散メタデータ管理表２５、３５、４５を参照して要求があったデータ・アプリの所在地を探索する（１９０３）。そして、所在地である他拠点からデータをコピーし（１９０４）、要求があったデータ・アプリを送信する。
図２０は、実施形態に係る情報処理システム１のデータ・アプリ移動処理の概要を説明するための図であり、図１９の処理の流れを説明する図である。
まず、図２０に示す例では、On-Prem1 ３０がデータＡ（dataA）の要求を受信する（図中（１））。On-Prem1 ３０のデータレイク３７にはデータＡが格納されていないので、On-Prem1及びデータＡがデータレイク２７に格納されているEdge1 ２０のグローバルデータ仮想化処理部２６、３６は、データＡをEdge1 ２０からOn-Prem1 ３０にコピーし（図中（２））、データＡを取得して送信する（図中（３））。
このように構成される本実施形態によれば、ポリシーに従ってマイクロサービス及びデータを各拠点間で移動させて実施させることができる。従って、本実施形態によれば、分散した拠点間の通信回数を削減し、アプリケーションの実行速度を向上させることが可能になる。
以下、図１４に示すポリシー管理表６０に記載された各ポリシーの特徴について、ポリシー毎（実施例毎）に説明する。実施例１では、ポリシーとして性能（レイテンシ）重視（最小拠点数）を採用した際の情報処理システム１の動作について説明する。このポリシーは、図１４に示すように、ワークフローのフロー１に採用される。
図２１は、実施例１に係る情報処理システム１の処理場所組み合わせ表８０の構成の一例を示す図である。処理場所組み合わせ表８０は、図１６のフローチャートの１６０３においてApplication Platform５０の分散拠点間処理配置最適化処理部５３が作成するものである。
図２１に示す処理場所組み合わせ表８０は、まだポリシーが適用される前のものである。実施例１において、フロー１はデータＡ～Ｅ（dataA-E）及びマイクロサービス１～５（Proc1-5）からなり、処理場所組み合わせ表８０の最上行に示す組み合わせで実行されるものとする。これらマイクロサービス及びデータの組み合わせ及び拠点の組み合わせ（本実施例では拠点としてEdge1、On-Prem1、PubCloud1、PubCloud2が存在するものとする）を考慮すると、１４４通りの組み合わせが存在するものとする。
図２２は、実施例１に係る情報処理システム１の処理場所組み合わせ表８０の構成の他の例を示す図であり、ポリシーを適用した場合の処理場所組み合わせ表８０を示す図である。
実施例１におけるポリシーは、拠点間のレイテンシを最小にして情報処理システム１全体の性能を重視するものであり、このため、マイクロサービス等が実行される拠点数が最も少ない処理場所の組み合わせがユーザに提案される。
図２２に示す例では、組み合わせ番号（＃）１の処理場所の組み合わせにおける実行拠点数が１であり（つまり全ての処理をEdge1で行う）、分散拠点間処理配置最適化処理部５３はこの組み合わせ番号１の処理場所の組み合わせをユーザに提案する。
実施例２では、ポリシーとして性能（ＣＰＵネック重視）、データ・アプリ移動時間最短及び性能（レイテンシ）重視（最小拠点数）を採用した際の情報処理システム１の動作について説明する。このポリシーは、図１４に示すように、ワークフローのフロー２に採用される。
図２３は、実施例２に係る情報処理システム１のアプリデータ管理表５６の構成の一例を示す図であり、図２４は、実施例２に係る情報処理システム１の処理場所組み合わせ表８０の構成の一例を示す図である。実施例２において、図２３に示すように、フロー２はデータＡ～Ｆ（dataA-F）及びマイクロサービス１～６（Proc1-6）からなり、図２４に示す処理場所組み合わせ表８０の最上行に示す組み合わせで実行されるものとする。
実施例２におけるポリシーは、アプリ実行時間と、データ・アプリ移動時間と、に基づいて、実行の実行時間を小さくすることで情報処理システム１全体の性能を重視するものである。さらに拠点間のレイテンシを考慮してもよい。
ここに、想定アプリ実行時間は、リソース／性能管理表５８のＣＰＵ利用率５８ｅとアプリ稼働実績履歴表５７のＱｏＳ設定５７ｄがGoldであるエントリの実行平均時間５７ｅから算出する。一例として、

Edge1 ２０でのProc1の想定実行時＝Proc1のEdge1(Gold)での実行平均時間／（１－Edge1 ２０のＣＰＵ利用率５８ｅ）

から求める。また、データ・アプリ移動時間は、広域分散メタデータ管理表２５、３５、４５、６１の該当するマイクロサービス等のデータサイズ２５ｃ…と帯域表５９から、拠点間の想定移動時間を算出する。一例として、

On-Prem1 ３０にあるdataC+Proc3をEdge1 ２０に移動する時間＝（dataCサイズ＋Proc3サイズ）／（On-Prem1 ３０－Edge1 ２０間の帯域MB/s）

から求める。
図２４に示す例では、想定アプリ実行時間のみを考慮すると組み合わせ番号（＃）が６の組み合わせが最適であると考えられるが、組み合わせ番号４、６の想定移動時間が他の組み合わせに比較して長いので最終的に組み合わせ番号４、６が最適とは判断されない。そこで、分散拠点間処理配置最適化処理部５３は、想定移動時間及び実行拠点数を考慮し、最終的に組み合わせ番号（＃）１が最適であると判断し、この組み合わせ番号１の処理場所の組み合わせをユーザに提案する。
実施例３では、ポリシーとしてコスト最小重視を採用した際の情報処理システム１の動作について説明する。このポリシーは、図１４に示すように、ワークフローのフロー３に採用される。
図２５は、実施例３に係る情報処理システム１のアプリデータ管理表５６の構成の一例を示す図であり、図２６は、実施例２に係る情報処理システム１の処理場所組み合わせ表８０の構成の一例を示す図である。実施例２において、図２５に示すように、フロー３はデータＡ～Ｅ（dataA-E）及びマイクロサービス１～５（Proc1-5）からなり、図２５に示す処理場所組み合わせ表８０の最上行に示す組み合わせで実行されるものとする。
実施例３におけるポリシーは、マイクロサービス等を各拠点で実行する際に必要とされるコストを最小にするものであり、このため、マイクロサービス等を各拠点で実行する際に必要とされる各種コストの総和（本実施例ではプロセスデータ移動費、インフラ使用料、プロセス実行ＡＰＩ課金の総和である想定総費用）を最小にする組み合わせをユーザに提案する。
図２６に示す例では、組み合わせ番号（＃）３、７の処理場所の組み合わせにおける想定総費用が最小であり、分散拠点間処理配置最適化処理部５３はこの組み合わせ番号３、７の処理場所の組み合わせをユーザに提案する。
実施例４では、ポリシーとしてＱｏＳ重視を採用した際の情報処理システム１の動作について説明する。このポリシーは、図１４に示すように、ワークフローのフロー４に採用される。
図２７は、実施例４に係る情報処理システム１の処理場所組み合わせ表８０の構成の一例を示す図である。
実施例４におけるポリシーは、各拠点においてマイクロサービス等を実行する際の想定アプリ実行時間数を所定時間内（本実施例では６０秒以内）に収めるものであり、このため、分散拠点間処理配置最適化処理部５３は、想定アプリ実行時間及び想定ＱｏＳ費用を算出し、想定アプリ実行時間が所定時間内に収まる処理場所の組み合わせをユーザに提案する。
図２８は、実施例４に係る情報処理システム１のアプリ実行時間算出処理の一例を示すフローチャートである。
まず、分散拠点間処理配置最適化処理部５３はアプリ稼働実績履歴表５７を取得する（２８０１）。次に、２８０１で取得したアプリ稼働実績履歴表５７のＱｏＳ設定５７ｄにおいてＱｏＳの設定がない場合は、以下の処理においてＱｏＳはBest-Effortであるとする（２８０２）。
次に、分散拠点間処理配置最適化処理部５３は、２８０３～２８１１のループにおいて、各実行場所（各拠点）におけるアプリ実行時間の試算を行う。
まず、分散拠点間処理配置最適化処理部５３は、２８０１で取得したアプリ稼働実績履歴表５７におけるマイクロサービスとデータとの組み合わせにおいて、実行履歴が格納されているか否かを判定する（２８０４）。そして、対象となる拠点においてマイクロサービスとデータとの組み合わせが実行された履歴があると判定したら（２８０５）、分散拠点間処理配置最適化処理部５３はこの履歴から実行時間を取得する（２８０６）。また、対象となる拠点以外でマイクロサービスとデータとの組み合わせが実行された履歴があると判定したら（２８０７）、分散拠点間処理配置最適化処理部５３はリソース／性能管理表５８を取得し（２８０８）、対象となる拠点で使用されているＣＰＵと履歴がある拠点で使用されているＣＰＵとのスペックの差から実行時間を試算する（２８０９）。さらに、マイクロサービスとデータとの組み合わせが初めて実行されると判定したら実行時間は不明とする（２８１０）
そして、全ての組み合わせを計算したら（２８１１）、処理場所組み合わせ表８０の各組み合わせにおける総アプリ実行時間を算出する（２８１２）。
図２９は、実施例４に係る情報処理システム１の想定ＱｏＳ費用算出処理の一例を示すフローチャートである。
まず、分散拠点間処理配置最適化処理部５３は、アプリ稼働実績履歴表５７を取得し（２９０１）、次いで、アプリデータ管理表５６を取得する（２９０２）。
そして、分散拠点間処理配置最適化処理部５３は、アプリデータ管理表５６の移動可否情報５６ｃ、５６ｄと、アプリ稼働実績履歴表５７の実行平均時間５７ｅとを参照して、各ＱｏＳと拠点の組み合わせ表を作成する（２９０３）。
図２７に示す例では、組み合わせ番号（＃）１、２、ｎ１、ｎ２の処理場所の組み合わせにおける想定アプリ実行時間がいずれも６０秒以内であり、分散拠点間処理配置最適化処理部５３はこの組み合わせ番号３、７の処理場所の組み合わせをユーザに提案する。
実施例５では、ポリシーとして省エネ重視を採用した際の情報処理システム１の動作について説明する。このポリシーは、図１４に示すように、ワークフローのフロー５に採用される。
図３０は、実施例５に係る情報処理システム１の処理場所組み合わせ表８０の構成の一例を示す図である。
実施例５におけるポリシーは、マイクロサービス等を実行する際に最も省エネで実行できることを重視するものであり、このため、マイクロサービス等を実行した際の想定消費電力が最も少ない処理場所の組み合わせがユーザに提案される。
図３０に示す例では、組み合わせ番号（＃）１の処理場所の組み合わせにおける想定消費電力が最も小さく、分散拠点間処理配置最適化処理部５３はこの組み合わせ番号１の処理場所の組み合わせをユーザに提案する。
実施例６では、ポリシーとして省エネ重視を採用し、さらに、いずれかの拠点においてマイクロサービス等の実行に障害が生じた際のマイクロサービス等の再配置を行う情報処理システム１の動作について説明する。このポリシーは、図１４に示すように、ワークフローのフロー５に採用される。
図３１は、実施例６に係る情報処理システム１の処理場所組み合わせ表８０の構成の一例を示す図である。
実施例６におけるポリシーは、実施例５と同様に、マイクロサービス等を実行する際に最も省エネで実行できることを重視するものであり、このため、マイクロサービス等を実行した際の想定消費電力が最も少ない処理場所の組み合わせがユーザに提案される。
図３１に示す例では、組み合わせ番号（＃）１の処理場所の組み合わせにおける想定消費電力が最も小さく、分散拠点間処理配置最適化処理部５３はこの組み合わせ番号１の処理場所の組み合わせをユーザに提案したが、PubCloud1 ４０に障害が生じて使用不可能になった。そこで、分散拠点間処理配置最適化処理部５３は、PubCloud1 ４０を使用しない組み合わせである組み合わせ番号５の組み合わせをユーザに提案する。
以上の実施例１～実施例５におけるポリシーの選択及び選択されたポリシーに基づく処理場所組み合わせ表８０の作成手順を図３２にまとめた。
なお、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために構成を詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、各実施例の構成の一部について、他の構成に追加、削除、置換することが可能である。
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、本発明は、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をコンピュータに提供し、そのコンピュータが備えるプロセッサが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。
また、本実施例に記載の機能を実現するプログラムコードは、例えば、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｐｙｔｈｏｎ等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。
上述の実施例において、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。
１…情報処理システム １０…Host ２０…Edge1 ２４…広域分散メタデータ管理処理部 ２５…広域分散メタデータ管理表 ２６…グローバルデータ仮想化処理部 ２７…データレイク ３０…On-Prem1 ３４…広域分散メタデータ管理処理部 ３５…広域分散メタデータ管理表 ３６…グローバルデータ仮想化処理部 ３７…データレイク ４０…PubCloud1 ４４…広域分散メタデータ管理処理部 ４５…広域分散メタデータ管理表 ４６…グローバルデータ仮想化処理部 ４７…データレイク ５０…Application Platform ５３…分散拠点間処理配置最適化処理部 ５６…アプリデータ管理表 ５７…アプリ稼働実績履歴表 ５８…リソース／性能管理表 ５９…帯域表 ６０…ポリシー管理表 ６１…広域分散メタデータ管理表 ６２…レイテンシ表 ７０…ユーザ定義処理フロー ８０…処理場所組み合わせ表 １００…ネットワーク

Claims (13)

  1. 複数の拠点のそれぞれに設けられて通信ネットワークを介して互いに接続された複数の情報処理装置と通信可能な管理装置を有する情報処理システムであって、
    前記情報処理装置は、アプリケーションの機能を分割してなるマイクロサービスを実行する第１のプロセッサと、前記マイクロサービスが使用するデータが格納された記憶装置と、を有し、
    前記管理装置は、第２のプロセッサと、各前記情報処理装置が有する前記マイクロサービス及び前記データの情報と、前記各情報処理装置の性能を記載した性能情報と、を有し、
    前記データの前記情報は、前記データを格納している場所と、前記データのサイズとを含み、
    前記第２のプロセッサは、
    所定の前記データを用いて、所定の複数の前記マイクロサービスを所定の順序で前記情報処理装置に実行させることにより前記アプリケーションを実行し、
    前記アプリケーションを実行するに際して、前記各情報処理装置が有する前記マイクロサービス及び前記データの前記情報と、前記性能情報とに基づいて、前記マイクロサービス及び前記データを前記情報処理装置間で移動させる
    ことを特徴とする情報処理システム。
  2. 前記マイクロサービス及び前記データは、他の前記情報処理装置への移動の可否が定められており、
    前記第２のプロセッサは、前記マイクロサービス及び前記データの移動の可否を考慮して前記マイクロサービス及び前記データを前記情報処理装置間で移動させることを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
  3. 前記移動の可否には、国内への移動の可否と、国外への移動の可否と、が定められており、
    前記第２のプロセッサは、前記国内への移動の可否と、前記国外への移動の可否と、考慮して、前記マイクロサービス及び前記データを前記情報処理装置間で移動させることを特徴とする請求項２に記載の情報処理システム。
  4. 前記第２のプロセッサは、前記アプリケーションにかかるマイクロサービスを実行する１または複数の前記情報処理装置が所属している拠点の数が少なくなるように、前記マイクロサービスを移動させることを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
  5. 候補となる前記各情報処理装置がマイクロサービスを実行する想定実行時間と、前記情報処理装置間で前記マイクロサービス及び前記データを移送させる想定移動時間と、を算出し、前記想定実行時間と前記想定移動時間とに基づき候補となる前記情報処理装置の組み合わせごとの想定総実行時間を算出し、前記想定総実行時間に基づいて前記マイクロサービス及び前記データを移動させることを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
  6. 前記性能情報のＣＰＵ利用率と、前記マイクロサービスの実行実績における過去の実行時間とに基づいて、前記想定実行時間を算出し、
    前記情報処理装置間の帯域情報と、前記マイクロサービス及び前記データのサイズとに基づいて、前記想定移動時間を算出する
    ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理システム。
  7. 前記マイクロサービス及び前記データの移動コストと前記アプリケーションを前記情報処理装置で実行するための実行コストと、の総コストに基づいて、前記マイクロサービス及び前記データを移動させることを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
  8. 前記性能情報には、前記情報処理装置ごとに、前記マイクロサービスを実行するための時間当たりのコストと、前記マイクロサービス及び前記データを送受信するためのサイズ当たりコストと、が含まれており、
    前記マイクロサービスの実行実績における過去の実行時間と、前記時間当たりのコストに基づいて、前記実行コストを算出し、
    前記マイクロサービス及び前記データのサイズと、前記サイズ当たりのコストとに基づいて、前記移動コストを算出する
    ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理システム。
  9. 候補となる前記各情報処理装置が前記マイクロサービスを実行する想定実行時間と、前記情報処理装置間で前記マイクロサービス及び前記データを移送させる想定移動時間と、
    を算出し、前記想定実行時間と前記想定移動時間とに基づき候補となる前記情報処理装置の組み合わせごとの想定総実行時間を算出し、
    前記マイクロサービス及び前記データの移動コストと、前記アプリケーションを前記情報処理装置で実行するための実行コストと、の総コストを算出し、
    前記想定移動時間及び前記総コストは、ＱｏＳごとに算出されており、
    前記想定移動時間及び前記総コストに基づいて、ＱｏＳを選択して前記マイクロサービス及び前記データを前記情報処理装置間で移動させる
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
  10. 前記性能情報には、前記各情報処理装置の想定消費電力が含まれており、
    前記アプリケーションの実行に伴う前記情報処理装置の想定消費電力が小さくなるように、前記マイクロサービス及び前記データを前記情報処理装置間で移動させる
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
  11. 前記情報処理装置の障害発生状況を取得し、障害が発生していない前記情報処理装置へ前記マイクロサービス及び前記データを移動させる
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
  12. 前記マイクロサービス及び前記データを前記情報処理装置間で移動させて前記マイクロサービスを実行させる前記情報処理装置の組み合わせを、その拠点数、総実行時間、総コスト、想定消費電力の少なくともいずれかとともに提示し、
    前記マイクロサービスを実行させる前記情報処理装置の組み合わせの選択を受け付けて、前記マイクロサービス及び前記データを前記情報処理装置間で移動させる
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
  13. 複数の拠点のそれぞれに設けられ、通信ネットワークを介して互いに接続された複数の情報処理装置と通信可能な管理装置を有する情報処理システムにおけるデータ配置方法であって、
    前記情報処理装置はアプリケーションの機能を分割してなるマイクロサービスが使用するデータが格納された記憶装置を有し、
    前記管理装置は、前記各情報処理装置が有する前記マイクロサービス及び前記データの情報と、前記各情報処理装置の性能を記載した性能情報と、を有し、
    前記データの前記情報は、前記データを格納している場所と、前記データのサイズとを含み、
    所定の前記データを用いて、所定の複数の前記マイクロサービスを所定の順序で前記情報処理装置に実行させることにより前記アプリケーションを実行し、
    前記アプリケーションを実行するに際して、前記各情報処理装置が有する前記マイクロサービス及び前記データの前記情報と、前記性能情報とに基づいて、前記マイクロサービス及び前記データを前記情報処理装置間で移動させる
    ことを特徴とする情報処理システムにおけるデータ配置方法。
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