JP7126712B2 - データ処理装置、方法、コンピュータプログラム、及び、記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、データ処理装置、データ処理装置の制御方法、データ処理装置の制御に用いるコンピュータプログラム、及び、その記録媒体に関する。

製造、建設及び販売などの現場においては、取得されたデータを逐次解析することで、製造物の良否判定、設備の診断、及び、販売員へのフィードバックなどが行われている。近年、各種センサの精度向上や価格低下に伴って取得されるデータが増大しており、大量なデータを逐次処理する必要性が増大している。

このような大量のデータに対して連続的に処理を行うデータ処理装置の一例が、特許文献１に開示されている。特許文献１には、入力画像データに対して所定のフィルタ処理を行った後、フィルタ処理されたデータに対して予め設定された解析処理を行う解析処理装置が開示されている。

また、近年、システム開発の負担を軽減するために、一つのシステムを互いに独立な小単位のコンポーネントの集合として設計するマイクロサービスアーキテクチャが注目を集めつつある。マイクロサービスアーキテクチャによれば、処理速度の向上や各コンポーネント単位での変更の容易化等のメリットが得られる。なお、マイクロサービスアーキテクチャは、例えばkubernates等のコンテナオーケストレーション技術を利用して実装されることがある。

特開２０１５－１０６９１３号公報

特許文献１に開示された解析処理装置は、所望の解析処理を行うための専用システムとして設計されている。そのため、システム構成に変更等がある場合、例えば、各処理の順序の変更や処理の追加や削除等がある場合には、対応が困難であったり、その変更の工数が大きくなったりするおそれがある。

本発明は上述の課題を解決するためになされたものであり、その目的は、装置内のシステム構成の変更等にも柔軟に対応可能なデータ処理装置を提供することにある。

上述の課題は、以下の構成を有するデータ処理装置等により解決することができる。

すなわち、本発明の一態様に係るデータ処理装置は、入力データに対して複数のプロセスを連続的に適用して出力データを生成する。データ処理装置においては、複数のプロセスのうちの一のプロセスである第１のプロセスは、第１の記憶領域に記憶されたデータに対して第１の処理を行った第１の処理済データと、第１のプロセスの後続の第２のプロセスを示す後続プロセス情報と、を含むデータファイルを生成し、データファイルの後続プロセス情報に示された第２のプロセスは、少なくとも、第１の処理済データに対して第２の処理を行って第２の処理済データを生成する。

本発明の一態様によれば、第１のプロセスは、第１の処理済データと後続プロセス情報とを示すデータファイルを作成する。そして、データファイルに基づいて、後続プロセス情報に示された第２のプロセスが、第１の処理済データを入力として処理を行う。これにより、第１のプロセスから第２のプロセスに第１の処理済データが提供される。

このように、第１の処理済データと後続プロセス情報とが含まれるデータファイルが生成され、このデータファイルに基づいて後続の第２のプロセスに第１の処理済データが送信されることにより、プロセス間の処理結果の送信を柔軟に行えるようになる。従って、各プロセスの処理の順序の変更、追加や削除等がある場合のように、プロセスの処理順が動的に変更される場合などであっても、システムに大きな変更を加える必要がない。このようにして、処理装置内のシステム構成の変更等にも柔軟に対応することができる。

図１は、本実施形態のデータ処理装置を含むデータ処理システムのブロック図である。 図２は、データ処理システムの概略構成図である。 図３は、ＭＥＣ装置のハードウェア構成図である。 図４は、一般的なプログラム構成を示す図である。 図５は、本実施形態のプログラム構成を示す図である。 図６は、複数のマイクロサービスの処理の説明図である。 図７は、図７は、第１マイクロサービスから第２マイクロサービスへの処理済データの送信処理を示すフロー図である。 図８は、送信データ領域の一例を示す図である。 図９は、情報処理装置における処理の一例を示す概念図である。 図１０は、比較例の情報処理装置における処理を示す概念図である。 図１１は、送信データ領域の他の一例を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。

図１は、本実施形態のデータ処理装置を備えるデータ処理システムの構成を示すブロック図である。

データ処理システム１０は、一例として、工場や建設現場などのローカル環境において、製造工程や建設工程などの各工程の監視、及び、各工程に用いられる作業機器を制御するシステムである。データ処理システム１０においては、ＬＡＮ１１を介して、ＭＥＣ（Mobile Edge Computing）装置１２が、ロボットアーム１３、第１カメラ１４、及び、第２カメラ１５と接続されておいる。また、ロボットアーム１３は角度センサ１６を備えており、ＭＥＣ装置１２は、ロボットアーム１３経由で角度センサ１６のセンサ情報を取得する。

ＭＥＣ装置１２は、データ処理装置の一例であって、ローカル環境において、製造工程で用いられるロボットアーム１３の制御及び管理を行う。詳細には、ＭＥＣ装置１２は、センサにより取得されるセンサ情報を用いて、すなわち、第１カメラ１４、第２カメラ１５により撮影された動画や、角度センサ１６により取得される角度情報等を用いて、ロボットアーム１３により製造される製造物の良否を判定しながら、ロボットアーム１３を制御する。

データ処理システム１０は、ＷＡＮ（Wide Area Network）２０に接続され、ＷＡＮ２０を介してターミナル２１及び、データストレージ２２と通信可能に構成されている。このように、データ処理システム１０は、ＷＡＮ２０を介して接続されるターミナル２１及び、データストレージ２２と一体となって、監視システム１００を構成する。なお、このようなローカル環境に閉じない監視システム１００が、データ処理システムと称されることもある。

ターミナル２１は、表示部を備える機器であって、例えば、パーソナルコンピュータである。ターミナル２１は、データ処理システム１０において第１カメラ１４、第２カメラ１５、及び、角度センサ１６により取得されるセンサ情報、並びに、それらのセンサ情報の解析結果を表示する。

データストレージ２２は、データ処理システム１０において取得されたセンサ情報を蓄積するとともに、ＭＥＣ装置１２の制御や機械学習に用いられるプログラムを格納する。そのため、ＭＥＣ装置１２は、システム構築時や更新時において、データストレージ２２からプログラムのイメージファイルを取得する。

データ処理システム１０によって取得されたセンサ情報等は、一旦、ＭＥＣ装置１２内に記憶され、バッチ処理により数時間～数日の所定の周期でデータストレージ２２にアップロードされる。そして、データストレージ２２においてアップロードされたセンサ情報を用いて機械学習が行われ、機械学習を経た学習済モデルがＭＥＣ装置１２へとダウンロードされることで、データ処理システム１０の更新が行われる。

なお、後述のようにＭＥＣ１２はオーケストレーションツール４３を備えるため、ＭＥＣ装置１２は、システム構築時や更新時において、データストレージ２２からプログラムのイメージファイルを取得（デプロイ）する。また、学習済モデル等の更新頻度の高いプログラムは、オーケストレーションツール４３の提供する機能を用いてＭＥＣ装置１２に定期的にデプロイすることで、その更新を容易に行うことができる。

図２は、データ処理システム１０の概略構成図である。

この図によれば、ベルトコンベア１７上に複数の製品１８が配置されており、ベルトコンベア１７により搬送される製品１８に対してロボットアーム１３が所定の工程における作業を行う。ＭＥＣ装置１２は、有線ＬＡＮを介して接続されたロボットアーム１３を制御する。また、ＭＥＣ装置１２は、ロボットアーム１３を介して角度センサ１６からセンサ情報を取得するとともに、無線ＬＡＮを介して第１カメラ１４、及び、第２カメラ１５から撮影データを取得する。

ＭＥＣ装置１２は、第１カメラ１４及び第２カメラ１５により異なる角度から撮影された撮影データを用いて、ロボットアーム１３による作業後の製品１８の良否を判定する。また、ＭＥＣ装置１２は、角度センサ１６により取得される角度データを用いて、ロボットアーム１３の作業の適否を判断する。このように、ＭＥＣ装置１２は、撮影データ及び角度データ等のセンサ情報を用いて、ロボットアーム１３による作業を管理することができる。

図３は、ＭＥＣ装置１２のハードウェア構成図である。

ＭＥＣ装置１２は、全体を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）及びＧＰＵ（Graphics Processing Unit）により構成される制御部３１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及び／又はハードディスク等により構成され、プログラムや各種のデータ等を記憶する記憶部３２と、外部機器とのデータの入出力を行う入出力ポート３３と、ＬＡＮ１１等を介して通信を行う通信部３４と、ディスプレイ、ＬＥＤ、又はスピーカ等からなりデータに応じた表示を行う表示部３５と、キーボード等の外部からの入力を受け付ける入力部３６と、を備える。制御部３１、記憶部３２、入出力ポート３３、通信部３４、表示部３５、及び、入力部３６は、バス接続により互いに通信可能に構成されている。

記憶部３２にはプログラムが記憶されており、記憶されたプログラムが所定の動作をすることにより、入力されたデータに対して所定の処理を行うシステムを構成するＭＥＣ装置１２が構成される。また、通信部３４は、有線及び無線を介して、ＬＡＮ接続及びシリアル通信等が可能に構成されており、ロボットアーム１３、第１カメラ１４、及び、第２カメラ１５との間の通信に用いられる。

図４、５は、ＭＥＣ装置１２のソフトウェア構成図である。本実施形態においては、コンテナ技術によりそれぞれのアプリケーションがコンテナ化されるとともに、オーケストレーションツールによりハードウェアリソースの管理がされている。図４には、このような構成における一般的なプログラム構成が示されている。図５には、本実施形態の具体的なプログラム構成が示されている。なお、これらのソフトウェア構成は、ＭＥＣ装置１２の記憶部３２にプログラムが記憶されることで、実現されている。

図４に示されるように、ＭＥＣ装置１２には、オペレーションシステム（ＯＳ）４１がインストールされている。さらに、ＯＳ４１には、コンテナ環境の構築及びコンテナ環境におけるアプリケーションの実行を行うコンテナエンジン４２、及び、コンテナ環境のハードウェアリソースを管理するオーケストレーションツール４３が設けられている。

コンテナエンジン４２は、ハードウェアリソース等を仮想化することで論理的なコンテナ領域を形成する。そして、アプリケーションは、コンテナ環境での動作に用いるライブラリと一体的に構成されている。その結果、コンテナ化されたアプリケーションは、コンテナ領域で動作する。

なお、このようなアプリケーションとライブラリとを一体的に構成することを、コンテナ化と称されることがある。また、コンテナ化されたアプリケーションは、単にコンテナと称されることもある。このように、コンテナエンジン４２を導入することでコンテナ環境が構築され、アプリケーションをコンテナ化することで、コンテナ環境においてコンテナの実行が可能となる。

オーケストレーションツール４３は、コンテナエンジン４２によって仮想化されたハードウェアリソースを管理（オーケストレーション）する。

詳細には、オーケストレーションツール４３は、コンテナ化されたアプリケーションが実行される環境として、クラスタ４４と称される論理領域を構築する。クラスタ４４には、クラスタ４４の全体を管理するマスタ４５と、アプリケーションの実行環境であるノード４６とが設けられる。マスタ４５は、コンテナ４７の実行環境であるノード４６のハードウェアリソースの管理を行う。

ノード４６においては、アプリケーションがライブラリと一体となって構成されるコンテナ４７が設けられ、１以上のコンテナ４７（図４においては２つのコンテナ４７）が、ポッド４８という単位で管理されている。なお、ポッド４８は、１または２以上のコンテナ４７により構成される。ポッド４８は、ノード４６内においてポッド管理ブロック４９によって管理される。なお、ポッド管理ブロック４９は、マスタ４５からの指示に従って、ノード４６におけるリソース管理を行う。

このように、コンテナエンジン４２及びオーケストレーションツール４３が導入された環境においては、コンテナ化されたアプリケーションはポッド４８の単位で管理される。そして、ポッド４８は、クラスタ４４内のノード４６において実行される。なお、コンテナ化されていないアプリケーション（図４において不図示）は、クラスタ４４のリソースを用いずに動作されてもよい。このようなコンテナ化されていないアプリケーションは、クラスタ４４内のポッド４８と双方向に通信することができる。

本実施形態においては、クラスタ４４内に１つのノード４６が設けられる例について説明したが、これに限らない。クラスタ４４内に複数のノード４６が設けられてもよい。また、本実施形態においては、１つのＭＥＣ装置１２のハードウェアリソースを用いてクラスタ４４が構成される例について示したが、これに限らない。２以上の異なるデバイスのハードウェアリソースを用いてクラスタ４４が構成されてもよい。オーケストレーションツール４３は、１以上のハードウェアのリソースを用いて１以上のクラスタ４４を構成することができる。

図５は、本実施形態におけるソフトウェア構成の詳細を示す図である。

この図においては、ノード４６内に、所定の機能を有するポッド４８として、データスタック５１、フロントエンド５２、及び、マイクロサービス５３が設けられている。データスタック５１、フロントエンド５２、及び、マイクロサービス５３は、コンテナ化されており、クラスタ４４内のノード４６において動作する。

また、機械学習に関するプログラムは、クラスタ４４の外に設けられる。詳細には、ニューラルネットワークライブラリ５４は、コンテナ化されずにＯＳ４１上に配置されて、コンテナ化されたデータスタック５１、フロントエンド５２、及び、マイクロサービス５３と相互に通信することができる。

以下では、データスタック５１、フロントエンド５２、及び、マイクロサービス５３、並びに、ニューラルネットワークライブラリ５４の詳細な構成について説明する。

データスタック５１は、データベースに関連する汎用アプリケーションである。データスタック５１は、一例としては、ドキュメント指向で構成されたＮｏＳＱＬデータベースプログラムとして分類されうる。また、データスタック５１は、スキーマを有するＪＳＯＮ形式のデータを取り扱ってもよい。データスタック５１により、データエンジニアリング、データ準備、及び、エッジでのＡＩ環境のコアとなるデータスタックを提供することができる。データスタック５１の一例としては、MongoDBなどが挙げられる。

フロントエンド５２は、ユーザインターフェースに特化した汎用アプリケーションである。フロントエンド５２は、記録が必要かつ短時間で変化するようなデータの取得に適したライブラリを用いて、単一ページやモバイルアプリケーションの開発に適した形式での表示を行う。これにより、ＭＥＣ装置１２に関すユーザインターフェースやダッシュボードについての開発負荷を低減するとともに、プログラムの自由度を高めることができる。フロントエンド５２の一例としては、Reactなどが挙げられる。

マイクロサービス５３は、第１カメラ１４、第２カメラ１５、及び、角度センサ１６などのセンサにより取得されるセンサ情報に対して、所定の処理を行うアプリケーションである。ＭＥＣ装置１２においては、マイクロサービス５３は複数設けられており、連続して複数のマイクロサービス５３が処理を行う。具体的には、ある工程のマイクロサービス５３により行われる画像解析、物体検知等の種々の処理結果に対して、次工程のマイクロサービス５３がさらなる処理を行う。なお、これらの複数のマイクロサービス５３による処理順は一定ではなく処理結果に応じて動的に決定されうる。

ニューラルネットワークライブラリ５４は、複数の層により構成されたニューラルネットワーク等の種々のアルゴリズムを備えるライブラリである。ニューラルネットワークライブラリ５４は、入力データに対して推論処理を行うことで出力を行う。PyTorch、TensorFlowは、ニューラルネットワークライブラリ５４の一例である。なお、マイクロサービス５３は、ニューラルネットワークライブラリ５４へアクセスすることにより、その処理の中に機械学習処理や学習済モデル等を利用した推論処理を組み込むことができる。

図６は、複数のマイクロサービス５３の処理の説明図である。上述のように、ＭＥＣ装置１２においては、複数のマイクロサービス５３が連続して処理を行っている。この図の例においては、連続的に処理を行う複数のマイクロサービス５３のうちの３つのマイクロサービス５３が示されている。

この図においては、第１マイクロサービス５３１の処理結果に応じて、第２マイクロサービス５３２、又は、第３マイクロサービス５３３が処理を行うものとする。さらに、第１マイクロサービス５３１から後続のマイクロサービス５３への処理済データの提供を仲介するサービスブローカ６１が設けられている。以下の例においては、サービスブローカ６１は、コンテナ化されたマイクロサービス５３の１つとして示すが、コンテナ化されないアプリケーションであってもよい。

この例においては、第１マイクロサービス５３１は、定められた処理を終えると、当該処理の後続のマイクロサービス５３を示す情報や、その後続のマイクロサービス５３へと送信する処理済データ等を記録するデータファイルを自身の送信データ領域７２１に記録する。そして、この例においては、第１マイクロサービス５３１は、送信データ領域７２に記憶されたデータファイルに含まれる処理済データを、後続の第２マイクロサービス５３２の受信データ領域７１２へと送信する。なお、後続のマイクロサービス５３が第３マイクロサービス５３３である場合には、第１マイクロサービス５３１は、送信データ領域７２に記憶されたデータファイルに含まれる処理済データを、後続の第３マイクロサービス５３３の受信データ領域７１３へと送信する。

同時に、サービスブローカ６１は、各マイクロサービス５３においてデータファイルが記録される送信データ領域７２を周期的に監視しており、第１マイクロサービス５３１がデータファイルを送信データ領域７２に記録したことを確認すると、そのデータファイルを取得して、ＭＥＣ装置１２内のデータベースへと記録する。そして、サービスブローカ６１は、データファイルの後続マイクロサービスに示された後続の第２マイクロサービス５３２に対して、処理の実行指令を送信する。

第２マイクロサービス５３２は、第１マイクロサービス５３１からの処理済データ、及び、サービスブローカ６１からの実行指令を受信すると、第１マイクロサービス５３１の処理済データに対して所定の第２処理を行う。そして、後続のマイクロサービス５３に対して、自身の処理済データを送信する。なお、本実施形態においては、第１マイクロサービス５３１の処理において、入力されたデータの分割処理が行われており、後続のマイクロサービス５３の処理時間の短縮化を図ることができる。なお、データの分割処理は、第１マイクロサービス５３１の前後の工程の他のマイクロサービス５３によって行われてもよい。

このように、マイクロサービス５３は、それぞれ、自身と対応付けられた記憶領域に、処理済データの送受信に用いられる受信データ領域７１、及び、送信データ領域７２を備える。受信データ領域７１には、前工程のマイクロサービス５３から受信する処理済データが記憶され、送信データ領域７２には、処理済データ及び後続マイクロサービス情報を示すデータファイルが記憶される。データファイルに記録された処理済データは、後続のマイクロサービス５３へ送信される。受信データ領域７１、及び、送信データ領域７２に記憶されたデータは、短期的に保存され、任意のタイミングで消去される。

送信データ領域７２に記憶されるデータファイルには、自工程の処理済データ、及び、後続のマイクロサービス５３を示す後続マイクロサービス情報以外に、他の情報が含まれていてもよい。そのため、図示されるように、受信データ領域７１は、送信データ領域７２よりもデータ長が短くなる傾向にある。これは、送信データ領域７２には、処理済データに加えて、後続マイクロサービス情報及び他の情報が記憶されるためである。また、このようなデータファイルには、カンバン生産方式に用いられるような自工程のアウトプットと後続工程とが示されることとなる。

一例として、受信データ領域７１、及び、送信データ領域７２は、マイクロサービス５３と対応付けられた記憶領域として、マイクロサービス５３が実行されるコンテナ領域に設けられる。

また、サービスブローカ６１は、各マイクロサービス５３の送信データ領域７２に記録されるデータファイルを取得して、ＭＥＣ装置１２内のデータベースへと記録する。データファイルが記録されるデータベースは、データスタック５１により構成されており、ＭＥＣ装置１２内のマイクロサービス５３による処理結果の全てを記録することができる。データベースに記録されたデータファイルは、バッチ処理により数時間～数日の所定の周期でデータストレージ２２にアップロードされた後に、機械学習等に用いられる。

図示されるように、第１マイクロサービス５３１は、そのコンテナ実行環境と対応付けられた領域内に受信データ領域７１１、及び、送信データ領域７２１を備える。同様に、第２マイクロサービス５３２は、受信データ領域７１２、及び、送信データ領域７２２を備え、第３マイクロサービス５３３は、受信データ領域７１３、及び、送信データ領域７２３を備える。これらの、受信データ領域７１及び送信データ領域７２は、サービスブローカ６１によってデータファイルが記録されるデータベースとは、異なる領域に設けられる。

以下では、この図に示されるような、第１マイクロサービス５３１の送信データ領域７２１に記憶されたデータファイルのうちの処理済みデータを、次工程の第２マイクロサービス５３２へと送信し、第２マイクロサービス５３２が受信データ領域７１２へと記録する処理の詳細について説明する。同時に、サービスブローカ６１は、第１マイクロサービス５３１のデータファイルを取得してデータベースに記録するとともに、後続の第２マイクロサービス５３２へと実行指令を送信する。なお、第１マイクロサービス５３１においては、前工程のマイクロサービス５３から受信した前工程の処理済データが受信データ領域７１１に記憶され、その記憶された処理済データに対して第１マイクロサービス５３１が第１の処理を行ったものとする。

図７は、第１マイクロサービス５３１から第２マイクロサービス５３２への処理済データの提供を示すフロー図である。以下、このフロー図に示されるそれぞれの処理について説明する。

なお、この図においては、サービスブローカ６１、第１マイクロサービス５３１、及び、第２マイクロサービス５３２のそれぞれの処理が時系列に示されている。なお、後続のマイクロサービス５３は、参考のために記載されており、この図においては処理を行っていない。これらの処理は互いに連携しており、実線又は点線の矢印でその連携が示されている。

まず、サービスブローカ６１の処理について説明する。

ステップＳ７０１において、サービスブローカ６１は、周期的に、各マイクロサービス５３の送信データ領域７２へアクセスする。これらの送信データ領域７２はリスト化されてＭＥＣ装置１２内に保持されており、サービスブローカ６１は、このリストを参照することにより、各マイクロサービス５３の送信データ領域７２にアクセスすることができる。

ステップＳ７０２において、サービスブローカ６１は、ステップＳ７０１においてアクセスした複数の送信データ領域７２のうち、いずれかの送信データ領域７２にデータファイルが記録されているか否かを判定する。送信データ領域７２のいずれかにデータファイルが記憶されている場合には（Ｓ７０２：ＹＥＳ）、サービスブローカ６１は、次にステップＳ７０３の処理を行う。送信データ領域７２のいずれにもデータファイルが記憶されていない場合には（Ｓ７０２：ＮＯ）、サービスブローカ６１は、次にステップＳ７０１の処理を再度行う。

ステップＳ７０３において、サービスブローカ６１は、ステップＳ７０２においてデータファイルが記憶されていると判定された第１マイクロサービス５３１の送信データ領域７２１から、記憶されているデータファイルを取得する。

なお、サービスブローカ６１は、送信データ領域７２１のアドレスを予め取得しており、直接そのアドレスにアクセスして、データファイルを取得する。なお、別の形態として、サービスブローカ６１は、第１マイクロサービス５３１に対して送信データ領域７２のデータの有無を問い合わせ、第１マイクロサービス５３１からの応答により、送信データ領域７２１に記憶されたデータファイルの有無やその内容を確認してもよい。

ステップＳ７０４において、サービスブローカ６１は、ステップＳ７０３において取得したデータファイルに含まれる後続マイクロサービス情報を参照する。これにより、サービスブローカ６１は、第１マイクロサービス５３１の後続のマイクロサービス５３として、第２マイクロサービス５３２を特定することができる。

ステップＳ７０５において、サービスブローカ６１は、ステップＳ７０３において取得したデータファイルの後続マイクロサービス情報に示される第２マイクロサービス５３２に対して、通信経路の確率を要求する。

ステップＳ７０６において、サービスブローカ６１は、ステップＳ７０５で確立した通信経路を介して、後続の第２マイクロサービス５３２に対して実行指令を送信する。

なお、ここで確立される通信経路においては、ｇＲＰＣのような、リモートプロシジャーコールフレームワーク（Remote Procedure Call Framework）を活用した通信が行われており、従来のＨＴＴＰベースの通信等と比較すると通信速度が速いという特徴がある。また、このような通信経路を確立して簡易な通信を行うことは、サイドカー通信と称されることがある。

ステップＳ７０７において、サービスブローカ６１は、ステップＳ７０３において取得したデータファイルを、ＭＥＣ装置１２内のデータベースに記録する。このようにしてデータベースには、ＭＥＣ装置１２内のマイクロサービス５３により生成されるデータファイルの全てが記録されることとなる。そのため、ＭＥＣ装置１２内の処理結果の解析が容易になる。

このようなステップＳ７０１～７０７の処理を終えると、サービスブローカ６１は再びステップＳ７０１の処理を行う。

次に、第１マイクロサービス５３１の処理について説明する。

ステップＳ７１１において、第１マイクロサービス５３１は、サービスブローカ６１から処理の実行指令を受信しているか否かを判定する。実行指令を受信している場合には（Ｓ７１１：ＹＥＳ）、第１マイクロサービス５３１は、次にステップＳ７１２の処理を行う。実行指令を受信していない場合には（Ｓ７１２：ＮＯ）、第１マイクロサービス５３１は、次にステップＳ７１１の処理を再度行う。

ステップＳ７１２において、第１マイクロサービス５３１は、前工程のマイクロサービス５３から既に処理済データを受信しており、受信データ領域７１１にその処理済データが記憶されているか否かを判定する。受信データ領域７１１に処理済データが記憶されている場合には（Ｓ７１２：ＹＥＳ）、第１マイクロサービス５３１は、次にステップＳ７１３の処理を行う。受信データ領域７１１に処理済データが記憶されていない場合には（Ｓ７１２：ＮＯ）、第１マイクロサービス５３１は、次にステップＳ７１１の処理を再度行う。

ステップＳ７１３において、第１マイクロサービス５３１は、受信データ領域７１２に記憶されている処理済データに対して、所定の第１の処理を行う。この第１の処理には、処理済データの分割処理が含まれていてもよい。また、第１の処理において、ニューラルネットワークライブラリ５４を用いた推論処理等が行われてもよい。

ステップＳ７１４において、第１マイクロサービス５３１は、ステップＳ７１３の第１の処理のアウトプットとして処理済データを生成し、後続のマイクロサービス５３を決定する。本例においては、次に、第２マイクロサービス５３２が処理を行うものとする。そして、第１マイクロサービス５３１は、処理済データ及び後続マイクロサービス情報を含むデータファイルを生成し、送信データ領域７２１に記憶する。なお、送信データ領域７２１に記憶されたデータファイルは、サービスブローカ６１によるステップＳ７０１、Ｓ７０２の処理において参照されて、その有無が確認される。

ステップＳ７１５において、第１マイクロサービス５３１は、後続の第２マイクロサービス５３２との間で通信経路を確立する。

ステップＳ７１６において、第１マイクロサービス５３１は、自身の第１の処理を終えたため、ステップＳ７１５で確立した通信経路を介して、後続の第２マイクロサービス５３２に対して処理済データを送信する。なお、ここで確立される通信方式は、サービスブローカ６１のステップＳ７０５の処理と同様に、ｇＲＰＣを用いたものとなる。

このようなステップＳ７１１～７１６の処理を終えると、第１マイクロサービス５３１は再びステップＳ７１１の処理を行う。

次に、第２マイクロサービス５３２の処理について説明する。

図中には、第２マイクロサービス５３２の処理としてステップＳ７２１～Ｓ７２６の処理が示されている。これらの処理は、第１マイクロサービス５３１により行われるステップＳ７１１～Ｓ７１６と同等のため、詳細な説明の一部を省略し、簡略化して説明する。

ステップＳ７２１において、第２マイクロサービス５３２は、サービスブローカ６１から処理の実行指令を受信しているか否かを判定する。この図の例においては、サービスブローカ６１のステップＳ７０５の処理において、第１マイクロサービス５３１の生成したデータファイルの後続マイクロサービスに第２マイクロサービス５３２が示されており、第２マイクロサービス５３２が実行指令を受信しているものとする。

ステップＳ７２２において、第２マイクロサービス５３２は、前工程の第１マイクロサービス５３１から処理済データを受信しているか否かを判定する。この図においては、前工程の第１マイクロサービス５３１のステップＳ７１６の処理によって、処理済データが送信されており、受信データ領域７１２に記録されているものとする。

ステップＳ７２３において、第２マイクロサービス５３２は、受信データ領域７１２に記憶されている処理済データに対して、所定の第２の処理を行う。

ステップＳ７２４において、第２マイクロサービス５３２は、処理済データ及び後続マイクロサービス情報を含むデータファイルを生成し、送信データ領域７２２に記憶する。送信データ領域７２２に記憶されたデータファイルは、サービスブローカ６１によるステップＳ７０１、Ｓ７０２の処理において参照されて、その有無が確認される。

ステップＳ７２５において、第２マイクロサービス５３２は、後続のマイクロサービス５３との間で通信経路を確立する。

ステップＳ７２６において、第２マイクロサービス５３２は、自身の第２の処理を終えたため、後続のマイクロサービス５３に対して処理済データを送信する。

このようなステップＳ７２１～７２６の処理を終えると、第２マイクロサービス５３２は再びステップＳ７２１の処理を行う。

このように、第１マイクロサービス５３１は、自身の処理結果に基づいて、次に処理を行うマイクロサービス５３を定める。そのため、処理済データの提供先は、第２マイクロサービス５３２に限らず、例えば、第３マイクロサービス５３３であってもよい。本実施形態においては、処理済データと後続マイクロサービス情報とを含むデータファイルが生成され、処理済データが、後続の第２マイクロサービス５３２へと送信される。

サービスブローカ６１は、各マイクロサービス５３の送信データ領域７２を参照し、データファイルを取得して、データファイルをデータベースへと記録する。同時に、サービスブローカ６１は、データファイルの後続マイクロサービス情報に基づいて、後続の第２マイクロサービス５３２に対して、実行指令を送信する。

第２マイクロサービス５３２は、サービスブローカ６１からの実行指令、及び、第１マイクロサービス５３１からの処理済データを受信すると、第２の処理を行う。このように、処理済データの送信先が動的に決定される場合でも、サービスブローカ６１は、データファイルを取得するとともに、後続の第２マイクロサービス５３２へ実行指令を送信する。

また、オーケストレーションツール４３が動作する環境においては、マイクロサービス５３の起動頻度を設定できる。このように連続的に処理が行われる複数のマイクロサービス５３においては、処理順の早い工程のマイクロサービス５３は、処理順の遅い工程のマイクロサービス５３よりも、起動頻度が高く設定されることが好ましい。これは、処理順の早いマイクロサービス５３は、センサデータなどの具体的なデータを扱っており負荷が高いのに対し、処理順の遅いマイクロサービス５３は、複数の処理を経た抽象度の高いデータを扱ており負荷が低い傾向となるため、起動頻度を減らしても処理が遅延するおそれが少ない。このようにマイクロサービス５３の起動頻度を設定することで、全体として遅延なく複数のマイクロサービス５３の処理を連続的に行うことができる。

図８は、送信データ領域７２の一例を示す図である。この図によれば、送信データ領域７２は、図示されたように複数のデータを格納可能に構成されている。この図には、第１マイクロサービス５３１の送信データ領域７２１の一例が示されているものする。

送信データ領域７２は、処理済データが記憶される「メタデータ」の欄、及び、後続マイクロサービス情報が示される「次マイクロサービス」の欄以外に、複数の欄が設けられている。「メタデータ」及び「次マイクロサービス」以外の欄の情報は、サービスブローカ６１等によるエラー検出や、バッチ処理で行われる機械学習などのために参照されており、その結果、システムの堅牢性の向上が図られている。以下では、送信データ領域７２の各パラメータについて詳細に説明する。

「前マイクロサービス」の欄には、第１マイクロサービス５３１への入力データを生成したマイクロサービス５３が示されている。すなわち、「前マイクロサービス」の欄には、第１マイクロサービス５３１の前工程の処理を行うマイクロサービス５３が示されている。

「前マイクロサービスディレクトリ」の欄には、「前マイクロサービス」の欄に記載された、前工程のマイクロサービス５３のプログラムが格納されているディレクトリが示されている。このように前工程のマイクロサービス５３の存在するディレクトリを記憶することで、エラー発生時等において前工程のマイクロサービス５３へのアクセスが容易となる。

「処理コード」の欄には、処理コード１～３の３つの処理コードが示されている。ここで、処理コードは、マイクロサービス５３において処理毎に付与される複数の桁数（例えば、３０～８０桁）の乱数のコードである。そのため、処理コードは、マイクロサービス５３による特定の時刻における処理と対応付けられており、それぞれにおいて異なるコードとなる。

「処理コード１」の欄には、第１マイクロサービス５３１の直前のマイクロサービス５３による処理と対応するコードが示され、「処理コード２」には、第１マイクロサービス５３１の２つ前のマイクロサービス５３による処理と対応するコードが示され、「処理コード３」には、第１マイクロサービス５３１の３つ前のマイクロサービス５３による処理と対応するコードが示されている。

このような処理コード１～３を持ち、これらの処理コード１～３が順に後続のマイクロサービス５３へと提供されることにより、第１マイクロサービス５３１の前の複数の工程の処理履歴を記録することができる。ここで、第１マイクロサービス５３１が処理済データの送信が完了し、サービスブローカ６１により送信データ領域７２のデータファイルが参照された後であっても、送信データ領域７２の消去が完了していない場合がある。このような場合においてサービスブローカ６１が送信データ領域７２に再びアクセスしてしまうと、誤って取得済のデータファイルを再取得してしまうおそれがある。そこで、サービスブローカ６１は、取得したデータファイルの処理コード１～３を記録しており、データファイルを取得する毎に処理コード１～３を参照することで、すでにそのデータファイルが取得済であるか否かを判定できる。このようにして、誤ってデータファイルを再取得することを抑制できる。

「入力ファイル名」の欄には、第１マイクロサービス５３１の前工程のマイクロサービス５３の送信データ領域７２に記憶された入力ファイル名が記憶されている。「入力ファイル名」に示されるファイルは、第１マイクロサービス５３１の処理の入力となる。なお、「入力ファイル名」の欄には、ファイルディレクトリ構造を含む形式で記録される。

「出力ファイル名」の欄は、第１マイクロサービス５３１の送信データ領域７２に記憶されているデータファイル名を記憶する領域である。データファイル名は、ファイルディレクトリ構造を含む形式で記録される。

「次マイクロサービス」の欄は、後続マイクロサービス情報を示すものであり、「次マイクロサービス名」と「次マイクロサービスディレクトリ」との欄を有する。「次マイクロサービス名」の欄には、第１マイクロサービス５３１の後続の第２マイクロサービス５３２が示されており、「次マイクロサービスディレクトリ」の欄には、第２マイクロサービス５３２のプログラムが格納されているディレクトリが示されている。

「開始時刻」の欄には、第１マイクロサービス５３１の処理の開始時間が示されている。

「終了時刻」の欄には、第１マイクロサービス５３１の処理の終了時間、すなわち、送信データ領域７２が生成された時刻が示されている。

「メタデータ」の欄には、第１マイクロサービス５３１による処理済データが示されている。すなわち、第１マイクロサービス５３１は自身が処理をした結果に応じた出力を、「メタデータ」の欄に記憶する。「メタデータ」の欄は、「キー」の欄と「バリュー」の欄とを有している。この例においては、ロボットアーム１３に関する情報が記憶されているものとる。

「キー」の欄には、データファイルの対象となる処理の種類等の概要が示されており、ロボットアーム１３の作業種類はその一例である。この「キー」欄の情報により、記録されたデータファイルにより構成されるログデータの中から、必要な情報へのアクセスが容易となる。

「バリュー」の欄には、具体的な処理済データを示す情報が示されている。なお、「バリュー」欄に含まれる項目は、マイクロサービス５３による処理に応じて含まれる欄（項目）が異なる。

この例においては、「バリュー」の欄において、「コマンド」、「リザルト」、「経過時間」、「モニタデバイスタイプ」、及び、「モデル」の欄が含まれる。「コマンド」の欄には、ロボットアーム１３による実行処理が示される。「リザルト」の欄にはロボットアーム１３による所定の処理の実行結果が示される。「経過時間」には、ロボットアーム１３の処理開始からの経過時間が示される。「モニタデバイスタイプ」の欄には、ロボットアーム１３のメーカー名が示される。「モデル名」の欄には、ロボットアーム１３のモデル名が示されているものとする。

このように、送信データ領域７２１に記憶されるデータファイルのうち、「バリュー」の欄に示される情報は、第１マイクロサービス５３１による処理済データである。また、「次マイクロサービス欄」には後続のマイクロサービス５３として、第２マイクロサービス５３２が示されている。そのため、サービスブローカ６１は、データファイルを参照することで、図７に示されるように、ステップＳ７０４の処理において、「次マイクロサービス欄」に示された後続工程の第２マイクロサービス５３２を特定し、ステップＳ７０７の処理において、「メタデータ」を含むデータファイルをデータベースへと記録することができる。

図９は、ＭＥＣ装置１２における処理の一例を示す概念図である。ＭＥＣ装置１２においては、マイクロサービス５３の処理順が動的に変化する例を示すものである。この図においては、ＭＥＣ装置１２における複数の入力を示す入力層が図左側に、複数の出力を示す出力層が図右側に示されている。ＭＥＣ１２においては、入力層からの入力に応じて、複数のマイクロサービス５３が順次処理を行い、出力層へ処理結果を出力する。

入力層においては、センサ入力部１４Ａ、１５Ａ、及び、１６Ａが設けられている。センサ入力部１４Ａ、及び、センサ入力部１５Ａは、第１カメラ１４、及び、第２カメラ１５から撮影されたビデオデータの入力を受け付ける。センサ入力部１６Ａは、角度センサ１６からロボットアーム１３のアーム部の角度情報を受け付ける。

出力層においては、データベース５１Ａ、第１ユーザインターフェース５２Ａ、及び、第２ユーザインターフェース５２Ｂが設けられている。データベース５１Ａは、複数のマイクロサービス５３を経た処理情報を記憶する。第１ユーザインターフェース５２Ａは、処理情報のうちの画像に関する表示を行い、第２ユーザインターフェース５２Ｂは、処理情報のうちのエラー原因に関するパラメータの表示を行う。なお、データベース５１Ａの動作には、図５に示されたデータスタック５１が用いられ、第１ユーザインターフェース５２Ａ、及び、第２ユーザインターフェース５２Ｂの動作には、フロントエンド５２が用いられる。

マイクロサービス５３Ａは、リアルタイムビデオストリーミング（Real Time Video Streaming）の機能を備え、センサ入力部１４Ａから入力される第１カメラ１４のビデオデータを取得すると、後工程での精度向上のための補正を行い、補正後のビデオデータを生成する。マイクロサービス５３Ａは、処理済データを、マイクロサービス５３Ｄ、及び／または、５３Ｅへ送信する。

マイクロサービス５３Ｂは、マイクロサービス５３Ａとは異なるリアルタイムビデオストリーミングの機能を備え、センサ入力部１４Ａ、１５Ａから入力されるビデオデータを取得すると、そのビデオデータ中において製造される製品１８の良否を判定し、エラーが発生している場合にはビデオデータ中におけるエラー発生時間を検出する。マイクロサービス５３Ｂは、処理済データを、マイクロサービス５３Ｄ、及び／または、５３Ｅへ送信する。

マイクロサービス５３Ｃは、OPC-UA（Open Platform Communications-Unified Architecture）形式へのデータ変換を行うサービス（Decode Data to OPC-UA）である。マイクロサービス５３Ｃは、入力層のセンサ入力部１４Ａ、１５Ａ、及び、１６Ａから入力されるセンサデータをOPC-UA形式に変換する。なお、OPC-UA形式とは、エッジシステムにおいて規格化されたデータフォーマットである。マイクロサービス５３Ｃは、処理済データを、マイクロサービス５３Ｅへ送信する。

マイクロサービス５３Ｄは、時系列での画像解析（Analyze Picture by Time）を行う。詳細には、マイクロサービス５３Ｄは、マイクロサービス５３Ａから入力される補正後のビデオデータのうち、マイクロサービス５３Ｂにより求められたエラー発生時間における画像を解析し、エラー原因が人的作業か製造装置かを判定する。マイクロサービス５３Ｄは、処理済データを、マイクロサービス５３Ｆ、及び／または、５３Ｇへ送信する。

マイクロサービス５３Ｅ、データベースへのデータの挿入（Data Insert to DB）を行う。マイクロサービス５３Ｅは、マイクロサービス５３Ａ、５３Ｂから入力される複数の画像データ、及び、マイクロサービス５３Ｃから入力されるOPC-UA形式のデータを、保存する記録形式に変換した後に、データベース５１Ａへと送信する。

マイクロサービス５３Ｆは、人物検出（Object Detection (Human) from Image）を行う。マイクロサービス５３Ｆへは、マイクロサービス５３Ｄによってエラー原因が人的作業であると判定された場合に、その判定結果が入力される。そして、マイクロサービス５３Ｆは、人的作業に関する判定結果についてさらなるエラー解析を行い、その解析結果を第１ユーザインターフェース５２Ａへと出力する。

マイクロサービス５３Ｇは、製造装置検出（Object Detection (Machine) from Image）を行う。マイクロサービス５３Ｇへは、マイクロサービス５３Ｄによってエラー原因が製造装置であると判定された場合に、その判定結果が入力される。そして、マイクロサービス５３Ｇは、製造装置に関する判定結果についてさらなるエラー解析を行い、その解析結果を第１ユーザインターフェース５２Ａ、及び／または、第２ユーザインターフェース５２Ｂへと出力する。

マイクロサービス５３Ｈは、リアルタイムのＵＩの表示（Display Real Time UI）を行う。マイクロサービス５３Ｈは、マイクロサービス５３Ｅから入力されるOPC-UA形式のデータのうち表示する項目を選択して、第２ユーザインターフェース５２Ｂへと出力する。

このように、マイクロサービス５３Ａ～５３Ｈは、処理結果に応じて後続のマイクロサービス５３が定まる。例えば、マイクロサービス５３Ｄは、画像データの解析結果に応じて、そのエラー要因が人的作業か製造装置かを判定し、さらに詳細な解析を行うための後続工程のマイクロサービス５３Ｆ又は５３Ｇを選択する。このような場合であっても、サービスブローカ６１は、マイクロサービス５３Ｄの作成したデータファイル取得して、データファイルをデータベースに記録し、さらに、後続マイクロサービス情報の示すマイクロサービス５３Ｆ又は５３Ｇへと実行指令を送信することができる。

図１０は、複数のマイクロサービス５３が順次処理を行うＭＥＣ装置１２の比較例を示す概念図である。この例においては、マイクロサービス５３により生成されるデータファイルのデータベースへの記録は、サービスブローカ６１によって行われず、プラットフォームにより提供されるログ取得機能が用いられるものとする。

本実施形態のように、ＭＥＣ装置１２がオーケストレーションツール４３を備える場合には、プラットフォームにより提供されるログ取得機能において、マイクロサービス５３の実行環境と関連付けられた領域外、すなわち、クラスタ４４以外へのメモリアクセスが発生してしまうことがある。さらに、プラットフォームにより提供されるログ取得機能を用いるためには、特定のヘッダ／フッタ情報を含める必要があるので、処理負荷が増大してしまう。

そこで、本実施形態のようにサービスブローカ６１を設けることで、マイクロサービス５３が生成したデータファイルをデータベースへ記録する時に、マイクロサービス５３と関連付けられた領域外へアクセスが抑制される。また、ヘッダ／フッタ情報について、所定の規格に沿ったものではなく、図８に示されるように必要な情報のみが含まれるので、不要な情報は省略できる。その結果、本実施形態においては、図１０の比較例よりも、マイクロサービス５３が生成したデータファイルをデータベースへ記録する処理負荷を低減することができるので、処理を簡略化できる。

本実施形態のＭＥＣ装置１２によれば、以下の効果を得ることができる。

本実施形態のＭＥＣ装置１２によれば、第１のプロセスである第１マイクロサービス５３１は、受信データ領域（第１のデータ領域）７１１に記憶された前工程の処理済データに対して第１の処理を行って処理済データ（第１の処理済データ）を生成するとともに、後続の第２のプロセスである第２マイクロサービス５３２を決定する。そして、第１マイクロサービス５３１は、処理済データと後続の第２マイクロサービス５３２を示すデータファイルを生成し、送信データ領域７２１に記憶する。そして、データファイルにおいて後続プロセスとして示された第２のプロセスは、データファイルに示された処理済データに対して第２の処理を行って、自身の処理済データ（第２の処理済データ）を生成する。

このように、処理を行ったマイクロサービス５３が、後続のマイクロサービス５３への処理済データの送信を、処理済データと後続プロセス情報とを含むデータファイルを介して行うことにより、マイクロサービス５３と関連付けられた領域へのアクセスが簡略されるので負荷を低減できる。さらに、データファイルには後続プロセス情報が含まれているため、後続のマイクロサービス５３を柔軟に決定できるようになる。従って、各マイクロサービス５３の順序の変更や処理の追加や削除等がある場合や、処理順が動的に決定される場合などであっても、柔軟に処理順を定めることができる。

本実施形態のＭＥＣ装置１２においては、コンテナエンジン４２が導入されたコンテナ環境においてマイクロサービス５３がコンテナ化されとともに、コンテナ環境のハードウェアリソースがオーケストレーションツール４３により管理されている。

詳細には、本実施形態においては、送信データ領域７２１に示されるファイルデータを用いて、第１マイクロサービス５３１から第２マイクロサービス５３２への処理済データの送信が行われるため、後続のマイクロサービス５３が動的に決定される場合であっても、その処理経路を柔軟に設定することができる。その結果、後続のマイクロサービス５３への処理済データの送信が頻繁に行われる場合であっても、処理負荷を低減することができる。

本実施形態のＭＥＣ装置１２においては、図７に示されるように、第１マイクロサービス５３１が処理を終えるタイミングで、第２マイクロサービス５３２に対して処理済データを送信する（Ｓ７１６）。この処理済データの送信の前段においては、第１マイクロサービス５３１と第２マイクロサービス５３２との間に独自の通信経路が確立される（Ｓ７１５）。このように、マイクロサービス５３間において独自の通信経路が確立されることにより、プラットフォームが提供する通信機能を用いる場合と比較すると、処理負荷を低減することができる。

本実施形態のＭＥＣ装置１２においては、第１マイクロサービス５３１と第２マイクロサービス５３２との間において、リモートプロシジャーコールフレームワークを用いた通信が行われる。リモートプロシジャーコールフレームワークを用いた通信においては、プログラムから別のアドレス空間にあるサブルーチンや手続きを実行することが可能となる。そのため、異なるポッド４８である一方のマイクロサービス５３から多方のマイクロサービス５３への処理の実行が、明示的な処理規定をすることなく簡単な設定のみで行うことができる。そのため、マイクロサービス５３間の通信処理を高速化及び簡略化することで、ＭＥＣ装置１２の全体の処理の高速化を図ることができる。

本実施形態のＭＥＣ装置１２においては、第１マイクロサービス５３１は、自身の処理結果に応じて、後続のマイクロサービス５３を選択する。例えば、図９の例においては、マイクロサービス５３Ｄは、ビデオデータのエラー発生時間を解析し、その発生時間のビデオデータを用いてエラー原因が人的作業か製造装置かを判定する。そしで、マイクロサービス５３Ｄは、さらに詳細な解析を行うために、後続の処理を行うマイクロサービス５３Ｆ又は５３Ｇを選択する。

処理済データの提供に用いられるデータファイルに、後続マイクロサービス情報が含まれている。そのため、動的に後続のマイクロサービス５３が決定される場合であっても、処理済データの送信処理に変更を加えること必要がない。その結果、マイクロサービス５３の処理順序の変更や処理の追加や削除等がある場合や、処理順が動的に決定される場合などであっても、柔軟に定められた順でマイクロサービス５３の処理を実行できる。

本実施形態のＭＥＣ装置１２においては、後続工程の第２マイクロサービス５３２へ実行指令を送信する仲介部であるサービスブローカ６１を備える、サービスブローカ６１は、マイクロサービス５３がデータファイルを記録する送信データ領域７２を定期的に監視する。そして、サービスブローカ６１は、送信データ領域７２にデータファイルが記録されたことを検出すると、データファイルを取得してデータベースに記録するとともに、データファイルの後続マイクロサービス情報に示された後続の第２マイクロサービス５３２に対して実行指令を送信する。

このように、サービスブローカ６１が主体となって、各マイクロサービス５３が生成するデータファイルをデータベースへと記録することにより、プラットフォームが提供するログ取得機能を用いる場合と比較すると、クラスタ４４外へのデータアクセスが抑制されるので、処理負荷を低減することができる。また、後続のマイクロサービス５３への実行指令の送信に特化するサービスブローカ６１を設けることで、データファイルのデータベースへの記録が確実に行われた後に、後続のマイクロサービス５３を起動できるので、システムの保守性の向上を図ることができる。

本実施形態のＭＥＣ装置１２においては、第１マイクロサービス５３１は処理済データ及び後続マイクロサービス情報を含むファイルデータを、自身が動作するコンテナ領域と関連付けられた領域に記憶する。一方で、ＭＥＣ装置１２においては、データスタック５１を用いて構成され、複数のマイクロサービス５３からアクセス可能な記憶領域である汎用データベースを備える。

ここで、第１マイクロサービス５３１は、自身の動作するコンテナ領域と関連付けられた領域に、送信データ領域７２１を備える。これに対して、サービスブローカ６１は、汎用データベースに、取得したデータファイルを記録する。

このように、コンテナ領域と関連付けられた領域に記録されるデータファイルを、汎用的なデータベースへと記録することに特化したサービスブローカ６１を設けることで、データファイルの記録を確実に行うことができる。また、ログとしてのデータファイルの記録が行われた後に、後続のマイクロサービス５３が実行されることになるので、マイクロサービス５３の起動順序を保障することができる。

本実施形態のＭＥＣ装置１２においては、第１マイクロサービス５３１の処理対象となる受信データ領域７１１に記憶されるデータは、第１の処理において分割されている。このようにすることで、後続のマイクロサービス５３がサイズの小さなデータを扱うこととなるので、処理時間を短縮化できる。

これにより、ある特定のマイクロサービス５３において負荷が高く律速要素となるような場合には、そのマイクロサービス５３を複数化することにより、律速要素の解消を図ることができる。すなわち、複数のマイクロサービス５３間において負荷のバランスをとる場合には、負荷の高いマイクロサービス５３のみの動作頻度を高めればよいため、処理負荷の調整を行いやすくなる。その結果、ＭＥＣ装置１２の安定的な動作を得ることができる。

本実施形態のＭＥＣ装置１２においては、連続的に適用される複数のマイクロサービス５３のうち、処理順の早いマイクロサービス５３は、処理順の遅いマイクロサービス５３よりも、起動頻度が高くなるように設定されている。ここで、処理順の早いマイクロサービス５３は、センサデータなどの具体的なデータを扱っているため処理時間が長くなりやすくなるのに対し、処理順の遅いマイクロサービス５３は、複数の処理を経た抽象度の高いデータを扱うことになるため、処理時間は比較的短い。その結果、処理順の遅いマイクロサービス５３の起動頻度を減らしても処理が遅延するおそれが少ない。このように、処理頻度を設定することで、全体として遅延なく連続的にマイクロサービス５３は処理を行うことができる。

本実施形態のＭＥＣ装置１２においては、各マイクロサービス５３は、ニューラルネットワークライブラリ５４を用いて、機械学習又は学習済モデルに関する処理を行う。一般に、機械学習又は学習済モデルに関する処理を伴う場合には、処理済データが大きくなる傾向がある。

本実施形態においては、後続のマイクロサービス５３は、前工程のマイクロサービス５３からの処理済データ、及び、サービスブローカ６１からの起動指令の受信後に、所定の処理を開始する。これにより、後続のマイクロサービス５３は、処理済データに加えて起動指令を受信した後に動作を行うことになるので、確実な動作が保障されやすくなる。その結果、機械学習又は学習済モデル等のような処理時間が長くなるような処理が含まれるＭＥＣ装置１２を遅延なく安定的に動作さることができる。

また、サービスブローカ６１によりＭＥＣ装置１２内のマイクロサービス５３の生成するデータファイルの全てが、データベースへと格納される。そして、データベースに格納されたデータファイルは、バッチ処理によりクラウド上のデータストレージ２２へと送信される。そして、データストレージ２２において機械学習が行われることで、学習済モデルの機能が向上する。本実施形態のＭＥＣ装置１２においては、学習済モデルの更新がオーケストレーションツール４３の提供するデプロイ機能によって行われることとなる。その結果、学習済モデルの更新をデプロイにより逐次行うことができるので、ロボットアーム１３の制御における精度の向上を図ることができる。
（変形例）

図１１は、送信データ領域７２の他の例を示す図である。この図の例においては、図９に示された送信データ領域７２と比較すると、メタデータに含まれるデータに差異がある。

この図の例においては、メタデータには、格納ディレクトリ１、２が含まれている。格納ディレクトリ１、２には、比較的大きなデータの格納場所が示されている。例えば、マイクロサービス５３が、ビデオデータから複数の静止画データを抜き出す処理である場合には、抜き出した静止画データの格納場所が格納ディレクトリに示される。このようにすることで、送信データ領域７２に記憶されるファイルデータの大きさを抑制しながら、比較的大容量のデータを後続のマイクロサービス５３へ提供することができる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の適用例の一部を示したに過ぎず、本発明の技術的範囲を上記実施形態の具体的構成に限定する趣旨ではない。

１０ データ処理システム
１２ ＭＥＣ
１３ ロボットアーム
１４ 第１カメラ
１５ 第２カメラ
１６ ジャイロセンサ
４２ コンテナエンジン
４３ オーケストレーションツール
４７ コンテナ
４８ ポッド
５３ マイクロサービス
６１ サービスブローカ

Claims (17)

1. 入力データに対して複数のプロセスを連続的に適用して出力データを生成するデータ処理装置であって、
   前記複数のプロセスのうちの一のプロセスである第１のプロセスは、第１の記憶領域に記憶されたデータに対して第１の処理を行った第１の処理済データと、前記第１のプロセスの後続の第２のプロセスを示す後続プロセス情報と、を含むデータファイルを生成し、
   前記データファイルの前記後続プロセス情報に示された前記第２のプロセスは、少なくとも、前記第１の処理済データに対して第２の処理を行って第２の処理済データを生成し、
   前記データ処理装置は、さらに、前記第１のプロセスの処理終了後に、前記第２のプロセスに対して実行指令を送信する仲介部を備え、
   前記仲介部は、
   前記第１のプロセスにより前記データファイルが記憶されるデータファイル領域を定期的に監視し、
   前記データファイル領域に前記データファイルが記憶されたことを検出すると、前記データファイルをデータベースに記憶するとともに、前記データファイルの前記後続プロセス情報に示される前記第２のプロセスに対して実行指令を送信する、データ処理装置。
2. 請求項１に記載のデータ処理装置において、
   前記第２のプロセスは、前記実行指令を受信した後に、前記データファイル領域に記憶されている前記第１の処理済データに応じて、前記第２の処理を行う、データ処理装置。
3. 請求項１または２に記載のデータ処理装置において、
   前記複数のプロセスはコンテナ化され、当該コンテナ化されたプロセスを動作させるハードウェアリソースはオーケストレーションツールにより管理される、データ処理装置。
4. 請求項３に記載のデータ処理装置において、
   前記第１のプロセスは、前記第２のプロセスとの間に確立されるコンテナ間通信によって、後続の前記第２のプロセスの処理を開始させる、データ処理装置。
5. 請求項４に記載のデータ処理装置であって、
   前記コンテナ間通信は、リモートプロシジャーコールフレームワークを用いた通信である、データ処理装置。
6. 請求項２から５のいずれか１項に記載のデータ処理装置において、
   前記第１のプロセスは、前記第１の処理済データに応じて、複数の前記プロセスの中から後続の前記第２のプロセスを選択する、データ処理装置。
7. 請求項１から６のいずれか１項に記載のデータ処理装置であって
   前記データファイル領域は、前記第１のプロセスと論理的に紐づけられた領域に構成される、データ処理装置。
8. 請求項１から７のいずれか１項に記載のデータ処理装置であって
   さらに、前記複数のプロセスからアクセスできる汎用データベースを備え、
   前記仲介部は、前記データファイルを前記汎用データベースに記憶する、データ処理装置。
9. 請求項１から８のいずれか１項に記載のデータ処理装置であって、
   前記入力データは、前記複数のプロセスにおいて分割されて、後続の前記プロセスに提供される、データ処理装置。
10. 請求項１から９のいずれか１項に記載のデータ処理装置であって、
    前記連続的に適用される複数のプロセスのうち、処理順が早い前記プロセスは、該処理順が遅い前記プロセスと比較すると、実行頻度が高い、データ処理装置。
11. 請求項１から１０のいずれか１項に記載のデータ処理装置であって、
    前記連続的に適用される複数のプロセスは、機械学習に基づく推論処理を含む、データ処理装置。
12. 入力データに対して複数のプロセスを連続的に適用して出力データを生成するデータ処理装置であって、前記複数のプロセスのうちの一のプロセスである第１のプロセスと、前記複数のプロセスのうちの他のプロセスであって前記第１のプロセスの後続の第２のプロセスと、前記第１のプロセスの処理終了後に、前記第２のプロセスに対して実行指令を送信する仲介部とを備えるデータ処理装置の制御方法であって、
    前記第１のプロセスは、第１の記憶領域に記憶されたデータに対して第１の処理を行った第１の処理済データと、前記第１のプロセスの後続の第２のプロセスを示す後続プロセス情報と、を含むデータファイルを生成し、
    前記第２のプロセスは、少なくとも、前記第１の処理済データに対して第２の処理を行って第２の処理済データを生成し、
    前記仲介部は、
    前記第１のプロセスにより前記データファイルが記憶されるデータファイル領域を定期的に監視し、
    前記データファイル領域に前記データファイルが記憶されたことを検出すると、前記データファイルをデータベースに記憶するとともに、前記データファイルの前記後続プロセス情報に示される前記第２のプロセスに対して実行指令を送信する、データ処理装置の制御方法。
13. 請求項１２に記載のデータ処理装置の制御方法において、
    前記第２のプロセスは、前記実行指令を受信した後に、前記データファイル領域に記憶されている前記第１の処理済データに応じて、前記第２の処理を行う、データ処理装置の制御方法。
14. 入力データに対して複数のプロセスを連続的に適用して出力データを生成するデータ処理装置であって、前記データ処理装置は、前記複数のプロセスのうちの一のプロセスである第１のプロセスと、前記複数のプロセスのうちの他のプロセスであって前記第１のプロセスの後続の第２のプロセスと、前記第１のプロセスの処理終了後に、前記第２のプロセスに対して実行指令を送信する仲介部とを備えるデータ処理装置の制御に用いられるコンピュータプログラムであって、
    前記コンピュータプログラムは、
    前記第１のプロセスに対して、第１の記憶領域に記憶されたデータに対して第１の処理を行った第１の処理済データと、前記第１のプロセスの後続の第２のプロセスを示す後続プロセス情報と、を含むデータファイルを生成させ、
    前記第２のプロセスに対して、少なくとも、前記第１の処理済データに対して第２の処理を行って第２の処理済データを生成させ、
    前記仲介部に対して、
    前記第１のプロセスにより前記データファイルが記憶されるデータファイル領域を定期的に監視させ、
    前記データファイル領域に前記データファイルが記憶されたことを検出すると、前記データファイルをデータベースに記憶するとともに、前記データファイルの前記後続プロセス情報に示される前記第２のプロセスに対して実行指令を送信させる、プログラム。
15. 請求項１４に記載のデータ処理装置の制御に用いられるコンピュータプログラムにおいて、
    前記第２のプロセスに対して、前記実行指令を受信した後に、前記データファイル領域に記憶されている前記第１の処理済データに応じて、前記第２の処理を行わせる、データ処理装置の制御に用いられるコンピュータプログラム。
16. 入力データに対して複数のプロセスを連続的に適用して出力データを生成するデータ処理装置であって、前記データ処理装置は、前記複数のプロセスのうちの一のプロセスである第１のプロセスと、前記複数のプロセスのうちの他のプロセスであって前記第１のプロセスの後続の第２のプロセスと、前記第１のプロセスの処理終了後に、前記第２のプロセスに対して実行指令を送信する仲介部とを備えるデータ処理装置の制御に用いられるコンピュータプログラムを格納した記録媒体であって、
    前記コンピュータプログラムは、
    前記第１のプロセスに対して、第１の記憶領域に記憶されたデータに対して第１の処理を行った第１の処理済データと、前記第１のプロセスの後続の第２のプロセスを示す後続プロセス情報と、を含むデータファイルを生成させ、
    前記第２のプロセスに対して、少なくとも、前記第１の処理済データに対して第２の処理を行って第２の処理済データを生成させ、
    前記仲介部に対して、
    前記第１のプロセスにより前記データファイルが記憶されるデータファイル領域を定期的に監視させ、
    前記データファイル領域に前記データファイルが記憶されたことを検出すると、前記データファイルをデータベースに記憶するとともに、前記データファイルの前記後続プロセス情報に示される前記第２のプロセスに対して実行指令を送信させる、プログラムを格納した記録媒体。
17. 請求項１６に記載のデータ処理装置に用いられるコンピュータプログラムを格納した記録媒体において、
    前記第２のプロセスに対して、前記実行指令を受信した後に、前記データファイル領域に記憶されている前記第１の処理済データに応じて、前記第２の処理を行わせる、プログラムを格納した記録媒体。

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