处理过程管理装置、处理过程管理方法、处理过程管理系统和处理过程管理程序

摘要

本发明提供处理过程管理装置，该处理过程管理装置可以通过高速地适应于用于信息处理的功能引擎的性能改变而确定处理过程。本发明包括：存储处理过程及其性能信息的过程数据库(31)；性能历史数据库(32)，其存储当根据处理过程来执行信息处理时观察到的性能、和对于执行处理模块的每个功能引擎观察到的性能，所述处理模块构成处理过程；性能观察单元(33)，其获取这里观察到的性能；未来性能计算单元(34)，其计算每个功能引擎在未来某一时点的性能；过程产生单元(35)，根据未来的性能重构处理模块并产生新处理过程；过程更新单元(36)，其将产生的处理过程及其性能信息增加到过程数据库(31)；和过程解决单元(37)，其从过程数据库(31)中确定用于执行指定的信息处理的处理过程。

说明书

技术领域

本发明涉及处理过程管理装置、处理过程管理方法、处理过程管理系 统和管理处理过程的处理过程管理程序。

背景技术

管理用于执行信息处理的多个处理过程的候选、并对指定的信息处理 确定适合的处理过程的处理过程管理装置是已知的。

对于这种类型的处理过程管理装置，如图18所示，存在包括算法登 记单元101、最优模式判定条件指定单元102、算法指定单元103、搜索模 式抽取单元104、搜索模式执行单元105、数据输入单元106和最优模式 判定单元107的示例(例如，参考专利文献1)。

专利文献1中公开的处理过程管理装置如下确定处理过程。

首先，算法登记单元101登记诸如用于数据处理的各种算法或参数组 合规则等事项。然后，数据输入单元106获取处理对象的数据，最优模式 判定条件指定单元102将目标性能值设置成判定条件，所述目标性能值确 定用于对处理对象的数据进行处理的算法或规则的最优组合模式。当由用 户对选择用于数据处理的算法的条件进行指定时，算法指定单元103获取 要使用的算法的选择条件。然后，搜索模式抽取单元104根据选择条件来 选择用于数据处理的算法，并建立作为如何组合算法的模式的“组合模 式”。然后，搜索模式执行单元105对于所有的“组合模式”执行“组合 模式”，并产生每个输出数据。然后，最优模式判定单元107根据判定条 件来判定最优的“组合模式”，并输出关于最优数据、最优组合模式等的 信息。

专利文献1：日本专利申请早期公开No.2007-066007

发明内容

本发明要解决的问题

但是，当确定适当的处理过程时，专利文献1中公开的技术不能使其 自身高速地适应于分别执行每个算法的功能引擎的性能改变。

将描述其原因。通常，功能引擎的性能会根据诸如功能引擎保持的信 息的量或内容等事项而改变。此外，学习型功能引擎的性能可以根据学习 的程度而随着时间改变。此外，这里提到的性能包括与处理的负荷有关的 性能(例如，处理时间和计算资源消耗)和与处理结果的质量有关的性能 (例如，精度和似然度)。

但是，对于专利文献1中公开的技术，为了确定在某一给定时间的最 优处理过程，需要实际执行成为最优处理过程的候选的多个“组合模 式”。因此，在专利文献1中公开的处理过程管理装置中，仅对于多个 “组合模式”的执行时间，就产生时滞以适应于性能改变。因此，在专利 文献1中公开的处理过程管理装置中，产生很难高速适应的上述问题。

本发明要解决上述问题，本发明的目的是提供处理过程管理装置，该 处理过程管理装置可以通过高速地适应用于信息处理的功能引擎的性能改 变而确定处理过程。

解决问题的手段

本发明的处理过程管理装置包括以下部件：过程数据库，其存储用于 执行信息处理的处理过程以及表示处理过程的性能的性能信息；性能历史 数据库，其存储观察性能信息和功能引擎观察性能信息，所述观察性能信 息表示当根据所述处理过程来执行所述信息处理时观察到的性能，所述功 能引擎观察性能信息表示对于执行处理模块的每个功能引擎观察到的性 能，所述处理模块构成所述处理过程；性能观察装置，其获取所述观察性 能信息和所述功能引擎观察性能信息，并存储到所述性能历史数据库；未 来性能计算装置，其根据所述性能历史数据库来计算未来性能信息，所述 未来性能信息表示每个功能引擎在未来某一时点的性能；过程产生装置， 其根据所述未来性能信息来重构所述处理模块，并产生用于执行所述信息 处理的新处理过程；过程更新装置，其根据所述性能历史数据库来更新所 述过程数据库的性能信息，以及将由所述过程产生装置产生的处理过程和 其性能信息增加到所述过程数据库；和过程解决装置，其根据所述过程数 据库来确定用于执行指定的信息处理的处理过程，并输出。

此外，本发明的处理过程管理系统是包括处理执行装置和处理过程管 理装置的处理过程管理系统，所述处理执行装置根据处理过程来执行信息 处理，所述处理过程管理装置管理所述处理过程；其中，所述处理执行装 置包括以下部件：处理控制装置，其向所述处理过程管理装置要求决定用 于执行所述信息处理的处理过程，以及根据由所述处理过程管理装置确定 的处理过程来执行所述信息处理；和功能引擎，其分别执行构成所述处理 过程的每个处理模块；并且其中，所述处理过程管理装置包括以下部件： 过程数据库，其存储所述处理过程以及表示处理过程的性能的性能信息； 性能历史数据库，其存储观察性能信息和功能引擎观察性能信息，所述观 察性能信息表示当根据所述处理过程来执行所述信息处理时的观察，所述 功能引擎观察性能信息表示对于每个所述功能引擎观察到的性能；未来性 能计算装置，其根据所述性能历史数据库来计算未来性能信息，所述未来 性能信息表示每个功能引擎在未来某一时点的性能；过程产生装置，其根 据所述未来性能信息来重构所述处理模块，并产生用于执行所述信息处理 的新处理过程；过程更新装置，其根据所述性能历史数据库来更新所述过 程数据库的性能信息，以及将由所述过程产生装置产生的处理过程和其性 能信息增加到所述过程数据库；和过程解决装置，其根据所述过程数据库 来确定用于执行指定的信息处理的处理过程，并输出。

此外，本发明的处理过程管理方法使用处理执行装置和处理过程管理 装置，所述处理执行装置根据处理过程来执行信息处理，所述处理过程管 理装置管理所述处理过程，所述处理过程管理装置：将所述处理过程以及 表示处理过程的性能的性能信息存储在过程数据库中；获取观察性能信息 和功能引擎观察性能信息，所述观察性能信息表示当根据所述处理过程来 执行所述信息处理时观察到的性能，所述功能引擎观察性能信息表示对于 执行处理模块的每个功能引擎观察到的性能；将获取的观察性能信息和功 能引擎观察性能信息存储在性能历史数据库中；根据所述性能历史数据库 来计算未来性能信息，所述未来性能信息表示每个功能引擎在未来某一时 点的性能；根据所述未来性能信息来重构所述处理模块并产生用于执行所 述信息处理的新处理过程；根据所述性能历史数据库来更新所述过程数据 库的性能信息；将新产生的所述处理过程和其性能信息增加到所述过程数 据库；所述处理执行过程：向所述处理过程管理装置要求确定用于执行所 述信息处理的处理过程；所述处理过程管理装置：从所述过程数据库中确 定用于执行要求的信息处理的处理过程；并且所述处理执行装置：根据由 所述处理过程管理装置确定的处理过程来执行所述信息处理。

此外，本发明的记录介质存储的处理过程管理过程使得管理用于执行 信息处理的处理过程的处理过程管理装置执行：处理过程存储步骤，其用 于将所述处理过程以及表示处理过程的性能的性能信息存储在过程数据库 中；性能观察步骤，其用于获取观察性能信息和功能引擎观察性能信息， 所述观察性能信息表示当根据所述处理过程来执行所述信息处理时观察到 的性能，所述功能引擎观察性能信息表示对于执行处理模块的每个功能引 擎观察到的性能，所述处理模块构成处理过程；性能历史存储步骤，其用 于将在所述性能观察步骤中获取的观察性能信息和功能引擎观察性能信息 存储到性能历史数据库；未来性能计算步骤，其用于根据所述性能历史数 据库来计算未来性能信息，所述未来性能信息表示每个所述功能引擎在未 来某一时点的性能；过程产生步骤，其用于根据所述未来性能信息来重构 所述处理模块，并产生用于执行所述信息处理的新处理过程；过程更新步 骤，其用于根据所述性能历史数据库来更新所述过程数据库的性能信息， 以及将所述过程产生步骤中产生的处理过程和其性能信息增加到所述过程 数据库；和过程解决步骤，其用于根据所述过程数据库来确定用于执行指 定的信息处理的处理过程，并输出。

本发明的有益效果

本发明可以通过高速地适应于用于信息处理的功能引擎的性能改变而 确定处理过程。

附图说明

图1是示出作为本发明的第一示例性实施例的处理过程管理系统的组 成的功能框图。

图2是示出根据本发明的第一示例性实施例的存储在过程表中的数据 的示例的示图。

图3是示出根据本发明的第一示例性实施例的存储在过程特征表中的 数据的示例的示图。

图4是示出根据本发明的第一示例性实施例的存储在性能历史表中的 数据的示例的示图。

图5是示出根据本发明的第一示例性实施例的存储在功能引擎性能历 史表中的数据的示例的示图。

图6是示出根据本发明的第一示例性实施例的存储在性能统计表中的 数据的示例的示图。

图7是示出根据本发明的第一示例性实施例的处理过程管理系统的处 理过程要求解决操作的流程图。

图8是示出作为本发明的第一示例性实施例的处理过程管理系统的性 能观察操作的流程图。

图9是示出作为本发明的第一示例性实施例的处理过程管理系统的过 程特征更新操作的流程图。

图10是示出作为本发明的第一示例性实施例的处理过程管理系统的 过程产生操作的流程图。

图11是示出作为本发明的第二示例性实施例的处理过程管理系统的 组成的功能框图。

图12是示出根据本发明的第二示例性实施例的存储在性能改变规则 表中的数据的示例的示图。

图13是示出作为本发明的第二示例性实施例的处理过程管理系统的 过程产生操作的流程图。

图14是示出作为本发明的第三示例性实施例的处理过程管理系统的 组成的功能框图。

图15是示出作为本发明的第三示例性实施例的处理过程管理系统的 过程产生操作的流程图。

图16是示出作为本发明的第四示例性实施例的处理过程管理系统的 组成的功能框图。

图17是示出作为本发明的第四示例性实施例的处理过程管理系统的 过程产生操作的流程图。

图18是示出相关领域的处理过程管理装置的组成的功能框图。

图19是处理执行装置2和处理过程管理装置处理过程管理装置3的硬 件构造图的示例。

具体实施方式

在下文中，将参考附图描述本发明的示例性实施例。

(第一示例性实施例)

图1中示出作为本发明的第一示例性实施例的处理过程管理系统1的 功能框图。在图1中，处理过程管理系统1包括处理执行装置2和处理过 程管理装置3，该处理执行装置2执行由用户和客户装置10指示的信息处 理，该处理过程管理装置3管理由处理执行装置2所执行的信息处理的处 理过程。此外，处理执行装置2和处理过程管理装置3被连接为能够彼此 进行通信。

这里，如图19所示，处理执行装置2和处理过程管理装置3各自由通 用计算机组成，该通用计算机至少具有CPU(中央处理器)11、RAM (随机存储器存储器)12、ROM(只读存储器)13和存储装置14。

首先将描述处理执行装置2的构造。

处理执行装置2是执行信息处理以向客户装置10提供功能的装置。 这里，这里，要提供给客户装置10的功能例如表示通过信息处理实现的 各种功能，例如，搜索网络和内部网上的文档的服务。

这里的处理执行装置2包括处理控制单元21和多于一个功能引擎 22。此外，在图1中，尽管示出两个功能引擎22，但是在本发明中，在处 理执行装置中提供的功能引擎的数量不受限制。此外，处理控制单元21 和功能引擎22构成为电路，该电路存储在计算机的存储装置中作为程序 模块、并由CPU所执行。

处理控制单元21从客户装置10获取对功能的提供要求。然后，处理 控制单元21根据处理过程来执行实现所要求的功能的信息处理，并将处 理结果输出至客户装置10。

这时，处理控制单元21要求之后提到的处理过程管理装置3来决定 实现所要求的功能的信息处理的处理过程。然后，处理控制单元21根据 由处理过程管理装置3所决定的处理过程，来执行实现所要求的功能的信 息处理。

功能引擎22执行构成信息处理的处理模块，该信息处理实现由客户 装置10要求的功能。功能引擎22在处理控制单元21的控制下执行处理模 块，并输出至处理控制单元21。

然后，将描述处理过程管理装置3的构造。

处理过程管理装置3包括过程数据库31、性能历史数据库32、性能 观察单元33、未来性能计算单元34、过程产生单元35、过程更新单元36 和过程解决单元37。这里。过程数据库31和性能历史数据库32可以包括 计算机的存储装置。此外，性能观察单元33、未来性能计算单元34、过 程产生单元35、过程更新单元36和过程解决单元37被存储在计算机的存 储装置中作为过程模块，并且构成为由CPU所执行的电路。

过程数据库31存储用于执行信息处理的处理过程的候选、以及处理 过程的性能信息，该信息处理实现由客户装置10向处理执行装置2要求 的功能。

将使用图2和图3来描述存储在过程数据库31中的数据的示例。过程 数据库31由图2中所示的过程表TA和图3中所示的过程特征表TB组 成。如图2所示，过程表TA存储元组(tuple)，该元组由表示处理过程 的处理过程表述和标识处理过程的处理过程ID组成。

处理过程ID用于唯一地标识处理过程，并且是过程表TA的主键。此 外，处理过程ID不限于数字字符，例如，处理过程ID可以是可以唯一地 区分处理过程的诸如任意字符串或URI(统一资源标识符)之类的信息。

处理过程表述是写有用于执行信息处理的过程的表述。也就是说，将 用于执行信息处理的功能引擎的组合及其执行顺序写入处理过程表述中。 在图2的示例中，通过功能引擎的函数调用和连接运算符(|代表并行执 行，*代表顺序执行)来描述处理过程表述。例如，处理过程ID 1的处理 过程表述表示如下的处理过程：通过均等展开同义词和相关词的自变量 (argument)来调用称为同义词展开A的功能引擎、然后并行地调用内部 文档搜索功能引擎和网络文档搜索功能引擎、然后调用结果整合功能引 擎。

这里，处理过程表述不一定需要是上述字符串信息。例如，处理过程 表述可以是诸如图形表示(例如，UML(统一建模语言)的活动图或流程 图)之类的信息，所述信息可以唯一地指定信息处理所需要的功能引擎的 组合和执行顺序。

如图3所示，过程特征表TB存储元组，所述元组由标识处理过程的 处理过程ID、表示由处理过程实现的功能的功能类型、和表示处理过程的 性能的性能矢量组成。

处理过程ID和功能类型是过程特征表TB的主键。处理过程ID是用 于指示出元组正在描述哪个处理过程的特征的信息，并且是过程表TA的 ID的外键。

功能类型表示根据这里的处理过程来执行信息处理所实现的功能。也 就是说，功能类型表示处理过程用于什么目的及其将被用于由处理执行装 置2所提供的哪个功能。例如，如图3的示例所示，功能类型可以由输入 数据类型、功能和输出数据类型的三元组来表示。此外，在这里的示例 中，对于表示功能类型的输出数据类型、功能和输出数据类型，使用预先 设置的控制字(controlled word)。

例如，在图3的第1行的示例中，当将关键字指定为输入时，表示使 用关键字来执行搜索、并将公司的内部网上的文档和网络上的文档提供作 为搜索结果的功能类型。

此外，功能类型不一定需要是上述三元组表示。例如，功能类型可以 是诸如图形表示、通过单字的功能表述之类的信息，并且可以将功能功能 表示为数值矢量，功能类型应当是可以指定功能的信息。

性能矢量是表示根据由处理过程ID所标识的处理过程来执行功能类 型的信息处理时的性能。此外，性能矢量构成本发明的性能信息的一个实 施例。在图3的示例中，性能矢量由表示平均精度、平均覆盖因子、平均 适合率和平均处理时间四个指标的数值组成。存储在过程特征表TB中的 性能矢量由过去执行处理过程时的每个指标的平均值组成。

此外，组成性能矢量的指标不一定需要限制为上述四种，可以根据功 能类型的多样性和要适应的改变目标而增加或减少。例如，性能矢量不限 制为每个指标的平均值，其可以包括指示由输入数据得到的性能的分布的 指标(例如，离散度和变动系数)。性能矢量可以包括指示处理负荷的指 标(例如，CPU负荷和硬盘负荷)。

性能历史数据库32存储观察性能矢量，该观察性能矢量表示当根据 存储在过程数据库31中的处理过程来执行信息处理时观察到的性能。此 外，性能历史数据库32存储功能引擎观察性能矢量，该功能引擎观察性 能矢量表示对于执行处理模块的每个功能引擎观察到的性能，所述功能模 块构成存储在过程数据库31中的处理过程。这里的性能历史数据库32包 括性能历史表TC、功能引擎性能历史表TF和性能统计表TD。

图4中示出存储在性能历史表TC中的数据的示例。性能历史表TC 存储由时间、功能类型、处理过程ID、和观察性能矢量组成的元组。在下 文中，这里的元组也称作状态信息，该状态信息表示当根据处理过程来实 际执行信息处理时观察到的状态。

时间指示当观察到状态信息时的时间。这里，时间的表述应当能够唯 一地确定时间轴上的一个点，除了图4中所示的字符串，可以使用诸如距 离某一日期的毫秒数之类的信息。

功能类型用于表示状态信息所指示的处理过程是在哪个功能上执行 的，并且是过程特征表TB中的功能类型的外键。

处理过程ID用于标识状态信息所指示的处理过程，并且是过程表TA 的ID的外键。

观察性能矢量是指示出当执行状态信息所指示的处理过程时观察到的 性能的矢量。此外，观察性能矢量构成本发明的观察性能信息的一个实施 例。在图4的示例中，观察性能矢量由表示表示精度、覆盖因子、适合率 和处理时间四个指标的数值组成。这里，组成观察性能矢量的指标不限于 上述四种，可以根据功能类型的多样性和要适应的改变目标而增加或减 少。

图5中示出存储在功能引擎性能历史表TF中的数据的示例。功能引 擎性能历史表TF存储由时间、功能类型、功能引擎ID和功能引擎观察性 能矢量组成的元组。在下文中，该元组也称作功能引擎状态信息，该功能 引擎状态信息表示当实际根据处理过程由处理执行装置2实际执行信息处 理时、在每个功能引擎观察到的状态。

时间指示出当观察到功能引擎状态信息时的时间。这里，时间的表述 应当能够唯一地确定时间轴上的一个点，除了图5中所示的字符串，可以 使用诸如距离某一日期的毫秒数之类的信息。

功能引擎ID用于指示哪个功能引擎与这里的功能引擎状态信息相 关。这里，功能引擎ID应当是可以唯一地区分每个功能引擎的信息，例 如，功能引擎ID可以是指示URI和引擎名称的诸如任意字符串或数值之 类的信息。此外，作为如图5的示例，对于功能引擎ID，可以使用图2中 所示的过程表TA的处理过程表述中对功能引擎的相同表述。

功能类型用于指示通过哪个实现功能的处理过程来执行指示功能引擎 状态信息的功能引擎。这里的功能类型是过程特征表TB中的功能类型的 外键。

功能引擎观察性能矢量是指示出当执行状态信息所指示的功能引擎时 观察到的性能的矢量。此外，功能引擎观察性能矢量构成本发明的功能引 擎观察性能信息的一个实施例。在图5的示例中，这里的功能引擎观察性 能矢量由表示精度、覆盖因子、适合率和处理时间四个指标的数值组成。 这里，组成功能引擎观察性能矢量的指标不限于上述四种，可以根据功能 类型的多样性和要适应的改变目标而增加或减少。

图6中示出存储在性能统计表TD中的数据的示例。性能统计表TD 存储由处理过程ID、功能类型、统计性能矢量和最后更新时间组成的元 组。

处理过程ID和功能类型是性能统计表TD的主键。即，该表的元组的 数量与过程特征表TB的元组的数量相同。

处理过程ID是用于指示元组表示与哪个处理过程有关的统计信息的 信息，并且是过程表TA的处理过程ID的外键。

功能类型示出处理过程用于什么目的和使用哪个功能。这里的功能类 型是过程特征表TB的功能类型的外键。

统计性能矢量是表示当使用由处理过程ID标识的处理过程来执行实 现功能类型的功能的信息处理时、对观察的性能的统计信息。在图6的示 例中，统计性能矢量由表示性能的每个指标的平均值组成。这里，统计性 能矢量是成为存储在上述过程特征表TB中的性能矢量值的信息。也就是 说，组成这里的统计性能矢量的指标覆盖了组成过程特征表TB的性能矢 量的指标。即，组成过程特征表TB的性能矢量的字符组应当是组成统计 性能矢量的字符组的子集。

最后更新时间指示最后更新统计性能矢量时的时间。此外，最后更新 时间应当能够唯一地确定时间轴上的一个点，除了图6中所示的字符串， 可以使用诸如距离某一日期的毫秒数之类的信息。

性能观察单元33从处理控制单元21获取状态信息和功能引擎状态信 息，并登记到性能历史数据库32的性能历史表TC和功能引擎性能历史表 TF。

未来性能计算单元34将根据功能引擎状态信息中包括的功能引擎观 察性能矢量来计算未来性能矢量，该未来性能矢量表示每个功能引擎在未 来某个时刻的性能。

过程产生单元35根据每个功能引擎的未来性能矢量来重构将由功能 引擎执行的处理模块，并产生新的处理过程，该新的处理过程用于实现客 户装置10可向处理执行装置2要求的功能。

此外，过程产生单元35将根据每个功能引擎的未来性能矢量来计算 新产生的处理过程的性能矢量。

例如，过程产生单元35根据未来性能矢量产生新的处理过程，该新 的处理过程用于使处理执行装置2执行信息处理，该信息处理实现功能类 型为“(关键词，搜索，[网络文档，内部文档])”的功能。这里，对于 过程表TA，处理过程ID 1和2的处理过程被登记为已经实现功能类型的 功能的信息处理的处理过程。这时，假设如下的情况：可以判定由未来性 能计算单元34计算的功能引擎“同义词搜索B”的性能矢量的值将比功能 引擎“同义词搜索A”的未来性能值更优异。在这种情况下，过程产生单 元35新产生使用同义词搜索B来代替同义词搜索A的处理过程“同义词 搜索B(只有同义词)*内部文档搜索()”。

过程更新单元36对性能历史数据库32的性能历史表TC的观察性能 矢量进行总计，并更新性能历史数据库32的性能统计表TD的统计性能矢 量。此外，同时，过程更新单元36更新性能统计表TD的最后更新时间。

此外，过程更新单元36根据性能统计表TD的统计性能矢量来更新过 程特征表TB的性能矢量。

此外，过程更新单元36将新处理过程ID指派到由过程产生单元35 新产生的处理过程，并附加登记到过程数据库31的过程表TA。此外，过 程更新单元36附加地将附加登记的处理过程的性能矢量登记到过程特征 表TB。

过程解决单元37获取表示来自处理控制单元21的过程解决要求的信 息。然后，过程解决单元37分析过程解决要求，并搜索作为由客户装置 10所要求的功能的要求功能类型和作为要求的性能的要求性能矢量。过程 解决单元37根据过程数据库31来选择满足要求功能类型和要求性能矢量 的处理过程，并将选择的处理过程输出至处理控制单元21。

此外，在上面的描述中，尽管描述了由同一计算机装置组成的处理控 制单元21和功能引擎22的示例，但是处理控制单元21和每个功能引擎 22可以由彼此通信的不同的计算机装置组成。此外，在上面的描述中，尽 管描述了由同一计算机装置组成的过程解决单元37和其他组件的示例， 但是这些组件也可以由彼此通信的不同计算机装置组成。

将使用图7到图10来描述如上所述构成的处理过程管理系统1的操 作。

处理过程管理系统1执行处理过程要求解决处理以解决处理过程要 求、执行性能观察处理以观察当执行处理过程时的性能、执行过程特征更 新处理以更新过程特征表TB、并且执行过程产生处理以产生并附加登记 新的处理过程。此外，处理过程管理系统1可以独立地执行上述处理。

首先，将使用图7来描述处理过程要求解决处理。

这里，首先，当接收到来自处理控制单元21的处理过程要求时(步 骤Sa1中的“是”)，过程解决单元37分析处理过程要求并指定需要的 功能类型(步骤Sa2)。

然后，过程解决单元37分析处理过程要求，并产生需要的性能矢量 (步骤Sa3)。

然后，过程解决单元37从过程数据库31的过程特征表TB中，获取 与作为步骤Sa2中要求的功能类型的需要功能类型相匹配的元组群(步骤 Sa4)。

然后，过程解决单元37计算每个获取的元组的性能矢量和需要的性 能矢量之间的距离(步骤Sa5)。这里，例如，过程解决单元37可以计算 余弦距离作为每个元组和需要的性能矢量之间的距离。

过程解决单元37对步骤Sa4中获取的所有元组重复步骤Sa5。

然后，过程解决单元37获取步骤Sa5中计算的距离最短的元组的处 理过程ID(步骤Sa6)。

然后，过程解决单元37从过程表TA获取具有该处理过程ID的处理 过程表述(步骤Sa7)。

最后，过程解决单元37将获取的处理过程表述送回到处理控制单元 21(步骤Sa8)，并结束处理过程要求解决处理。

然后，将使用图8来描述性能观察处理。

这里，首先，性能观察单元33从处理控制单元21获取当处理执行装 置2执行根据处理过程的信息处理时观察到的状态信息、和在这时对每个 功能引擎22观察到的功能引擎状态信息(步骤Sb1)。

然后，性能观察单元33将获取的状态信息和功能引擎状态信息存储 到性能历史数据库32的性能历史表TC和功能引擎性能历史表TF(步骤 Sb2)。

这里，性能观察单元33通过向处理控制单元21要求状态信息和功能 引擎状态信息，可以从处理控制单元21获取这些信息。此外，在执行处 理过程之后，处理控制单元21可以将这些信息告知性能观察单元33。此 外，性能观察单元33和处理控制单元21可以通过经由文件系统来交换这 些信息而异步运行。利用以上操作，性能观察单元33结束性能观察处 理。

然后，将使用图9来描述过程特征更新处理。该处理由性能统计表 TD的更新处理(步骤Sc2-Sc5)和过程特征表TB的更新处理(步骤Sc6- Sc7)组成。

这里，首先，当性能历史数据库32的性能历史表TC中有变化时(步 骤Sc1中的“是”)，过程更新单元36从性能历史表TC获取在上次执行 处理特征更新处理之后的状态信息群组(步骤Sc2)。

然后，过程更新单元36对于每个状态信息从性能历史数据库32的过 程特征表TB中获取具有相同功能类型和处理过程ID的元组(步骤 Sc3)。

然后，过程更新单元36执行观察性能矢量的统计处理，该观察性能 矢量包括在步骤Sc2中获取的状态信息群组和在步骤Sc3中获取的元组的 统计性能矢量当中的、具有相同功能类型和处理过程ID的元组中，并且 过程更新单元36更新统计性能矢量的值(步骤Sc4)。

例如，过程更新单元36通过考虑时间而将状态信息的观察性能矢量 值和统计性能矢量值加权相加，过程更新单元36可以更新统计性能矢量 值。这时，通过使统计性能矢量值的权重预先设置为小于观察性能矢量值 的权重，过程更新单元36可以抑制过去的观察性能矢量的影响，并且可 以计算抑制观察性能矢量的分布的影响的统计性能矢量。

在这里的步骤Sc4的处理中，过程更新单元36可以省略与被使用的 可能性明显很低的处理过程有关的处理，例如，对应于登记在过程数据库 31上的处理过程当中的性能矢量与其他相比较低的过程特征表TB的元 组。然后，过程更新单元36将步骤Sc4中更新的元组的最后更新时间更 新到当前时间(步骤Sc5)。

过程更新单元36重复步骤Sc3-Sc5，直到执行了步骤Sc2中获取的所 有状态信息。

然后，过程更新单元36从性能历史数据库32的性能统计表TD获取 更新后元组的群组(步骤Sc6)。

然后，过程更新单元36通过使用性能统计表TD的更新的统计性能矢 量值，来更新与过程特征表TB相对应的元组的性能矢量值(步骤 Sc7)。

过程更新单元36对步骤Sc6中获取的每个元组重复步骤Sc7，并结束 过程特征更新处理。

然后，将使用图10来描述过程产生处理。

这里的处理由计算未来性能矢量的处理(步骤Sd2-Sd4)和产生新处 理过程的处理(步骤Sd5-Sd7)组成。

这里，首先，当性能历史数据库32中的性能统计表TD中有变化时 (步骤Sd1中的“是”)，未来性能计算单元34将从功能引擎性能历史 表TF获取最近时期的功能引擎状态信息的群组(步骤Sd2)。

然后，未来性能计算单元34将通过功能类型和处理过程ID的组合来 对获取的功能引擎状态信息的群组进行分类(Sd3)。

然后，未来性能计算单元34将对于功能类型和处理过程ID的每个组 合的功能引擎状态信息的功能引擎观察性能矢量加在一起，并计算未来性 能矢量(步骤Sd4)。

未来性能计算单元34将对步骤Sd3中分类的所有组合重复步骤Sd4。

然后，过程产生单元35根据计算的未来性能矢量来重构功能引擎， 并产生新的处理过程(步骤Sd5)。然后，过程产生单元35计算新处理过 程的性能矢量。

然后，过程更新单元36将新产生的处理过程附加登记到过程数据库 31的过程表TA(步骤Sd6)。

然后，过程更新单元36将附加登记的处理过程的性能矢量附加地登 记到过程数据库31的过程特征表TB(步骤Sd7)。

过程更新单元36对步骤Sd5中产生的所有处理过程重复Sd6-Sd7，并 结束过程产生处理。

然后，描述本发明的第一示例性实施例的效果。

作为本发明的第一示例性实施例的处理过程管理系统可以通过高速地 适应于用于信息处理的功能引擎中的性能改变而确定处理过程。

这是因为处理过程管理系统根据性能历史数据库来计算每个功能引擎 的未来性能矢量，并根据计算的未来性能矢量来重构功能引擎，并新产生 新的处理过程。结果，对于用于执行实现要求的功能的信息处理的处理过 程，处理过程管理系统可以预测功能引擎的性能改变，并新产生未来被使 用的可能性高的处理过程，并因而预先扩充了过程数据库。

此外，作为本发明的第一示例性实施例的处理过程管理系统可以减小 处理执行装置的性能下降。

这是因为处理过程管理装置的处理对处理执行装置的处理的影响只是 获取状态信息和功能引擎状态信息的处理，这里的历史获取的处理只需要 最小的计算资源，例如，日志输出。这是因为处理过程管理装置可以独立 地执行处理过程要求解决处理、性能观察处理、处理特征更新处理和过程 产生处理当中的每一个。此外，过程特征更新处理和过程产生处理可以在 与处理过程要求解决处理不同的服务器上执行，并且可以避免争夺计算资 源。如上所述可以看出，处理过程管理系统可以减小处理执行装置的性能 下降。

此外，作为本发明的第一示例性实施例的处理过程管理系统可以学习 过程数据库的内容。

这是因为过程更新单元36考虑每个功能引擎的未来性能矢量而产生 处理过程，并登记到过程数据库，并在登记之后持续更新特征信息。

(第二示例性实施例)

然后，将参考附图详细描述本发明的第二示例性实施例。

图11中示出作为本发明的第二示例性实施例的处理过程管理系统4 的功能框图。此外，在图11中，相同的标记用于与本发明的第一示例性 实施例相同的组件，并省略详细描述。

处理过程管理系统4对比作为本发明的第一示例性实施例的处理过程 管理系统1，不同之处在于处理过程管理装置5代替处理过程管理装置 3。此外，处理过程管理装置5在与处理过程管理装置3相似的构造中包 括代替未来性能计算单元34的未来性能计算单元54，并且处理过程管理 装置5还包括性能改变规则数据库58。

这里，性能改变规则数据库58由计算机的存储装置组成。

性能改变规则数据库58装有性能改变规则表TE。图12中示出存储在 性能改变规则表TE中的数据的示例。

性能改变规则表TE存储由功能引擎ID、功能类型、适用条件和性能 改变倾向组成的性能改变规则。

功能引擎ID、功能类型和适用条件是性能改变规则表上的主键。

功能引擎ID是指示作为规则的对象的功能引擎的ID。

功能类型是过程特征表TB的功能类型的外键。这里的功能类型指示 当适用条件适用时的前提功能类型。

适用条件指示性能改变规则适用的条件。在图12的示例中，使用等 号和不等号来描述与功能引擎观察性能矢量的数值有关的条件。期望这里 的适用条件是可以由程序解释的标记。此外，例如，适用条件可以是与除 性能矢量值之外的因素相关的条件，所述因素例如是功能引擎登记以来经 过的时间。

当匹配适用条件时，性能改变倾向是指示由功能引擎ID和功能类型 指定的功能的处理性能未来将如何改变的矢量。在图12的示例中，性能 改变倾向表示精度改变倾向、覆盖因子改变倾向、适合率改变倾向和处理 时间改变倾向四个指标的改变倾向。此外，性能改变倾向被描述为性能随 时间变量t的经时变化的微分函数的矩阵。这里，性能改变倾向并不是必 须采取微分函数的矩阵的形式，例如，其可以是指示增减方向的两个值、 或表示增减比的数值。

未来性能计算单元54通过功能引擎和功能类型的组合来对功能引擎 性能历史表TF上的功能引擎状态信息分类，并将每组中最近的预定的数 量加在一起，并计算表示当前时间点的性能的当前性能矢量。然后，未来 性能计算单元54检查存储在性能改变规则数据库58中的性能改变规则的 适用条件当中的哪一个与当前性能矢量相匹配。然后，当存在符合的匹配 性能改变规则时，未来性能计算单元54根据规则从当前性能矢量计算未 来性能矢量。

例如，在图12的示例中，未来性能计算单元54通过将存储在性能改 变规则数据库58中的性能改变倾向中描述的功能应用于当前性能矢量， 来计算未来性能矢量。

将描述如上所述构成的处理过程管理系统4的操作。

尽管处理过程管理系统4与本发明的第一示例性实施例一样独立地执 行处理过程要求解决处理、性能观察处理、处理特征更新处理和过程产生 处理，但是过程产生处理中的操作不同。

将使用图13来描述处理过程管理系统4的过程产生处理。此外，在 图13中，相同的标记用于与本发明的第一示例性实施例相同的组件，并 省略详细描述。

首先，当功能引擎性能历史表TF中有变化时(步骤Sd1中的 “是”)，未来性能计算单元54从这里的表TF获取最近固定时段中的功 能引擎状态信息的群组(步骤Sd2)。

然后，未来性能计算单元54通过功能类型和功能引擎ID的组合来对 获取的功能引擎状态信息的群组进行分类(Sd3)。

然后，未来性能计算单元54将每个分类的功能引擎观察性能矢量加 在一起，并存储加在一起作为当前性能矢量的群组的事项(步骤Se1)。

然后，未来性能计算单元54对每个当前性能矢量，从性能改变规则 数据库58获取匹配适用条件的性能改变规则(步骤Se2)。

然后，未来性能计算单元54通过使用获取的性能改变规则，来从当 前性能矢量计算并存储未来性能矢量(步骤Se3)。

未来性能计算单元54将对于步骤Sd3中分类的所有的组合，重复步 骤Se1-Se3。

处理过程管理系统4与本发明的第一示例性实施例相似的运行到步骤 Sd5-Sd7，并根据未来性能矢量产生新的处理过程，并结束过程产生操 作。

然后，将描述本发明的第二实施例的效果。

作为本发明的第二示例性实施例的处理过程管理系统可以更高精度地 计算功能引擎的未来性能，并且未来使用新产生的处理过程的可能性更 高。

这是因为性能改变规则数据库58预先存储功能引擎的性能改变规 则，并通过适用与功能引擎的观察性能相匹配的条件的性能改变规则来计 算未来的性能。

(第三示例性实施例)

然后，将参考附图详细描述本发明的第三示例性实施例。

图14中示出作为本发明的第三示例性实施例的处理过程管理系统6 的功能框图。此外，在图14中，相同的标记用于与本发明的第一示例性 实施例相同的组件，并省略详细描述。

处理过程管理系统6对比作为本发明的第一示例性实施例的处理过程 管理系统1，不同之处在于包括处理过程管理装置7。此外，处理过程管 理装置7在与处理过程管理装置3相似的构造中包括代替未来性能计算单 元34的未来性能计算单元74，并且处理过程管理装置7还包括性能改变 规则数据库78。

性能历史分析单元78分析存储在性能历史数据库32中的功能引擎观 察性能矢量的时间序列。这里，性能历史分析单元78应当使用在统计上 分析时间序列数据并计算预测值的现有技术。

未来性能计算单元74通过使用性能历史分析单元78来计算功能引擎 的未来性能矢量。

例如，未来性能计算单元74可以通过性能历史分析单元78找到功能 引擎观察性能矢量的改变倾向，并根据改变倾向来计算未来性能矢量。此 外，未来性能计算单元74不仅可以根据改变倾向而且可以根据由性能历 史分析单元78分析的其他信息，来计算未来性能矢量。

未来性能计算单元74可以通过功能引擎和功能类型的组合来对功能 引擎状态信息进行分类，并且对每个分类搜索未来性能矢量。

此外，未来性能计算单元74可以获取最近的预定数量的功能引擎观 察性能矢量，并通过分析获取的功能引擎观察性能矢量来搜索未来性能矢 量。

将描述如上构成的处理过程管理系统6的操作。

尽管处理过程管理系统6与本发明的第一示例性实施例一样独立地执 行处理过程要求解决处理、性能观察处理、处理特征更新处理和过程产生 处理，但是过程产生处理的操作不同。

将使用图15来描述处理过程管理系统6的过程产生处理。此外，在 图15中，相同的标记用于与本发明的第一示例性实施例相同的组件，并 省略详细描述。

处理过程管理系统6的处理过程产生处理对比本发明的第一示例性实 施例的过程产生处理，不同点在于执行步骤Sf1-Sf4的处理，代替计算未 来性能矢量的步骤Sd2-Sd4的处理。

这里，首先，当未来性能计算单元74检测到性能历史数据库32中的 变化时(步骤Sd1中的“是”)，产生功能类型和处理过程ID的有效组 合(步骤Sf1)。

然后，未来性能计算单元74对每个组合，从功能引擎性能历史表TF 获取与适当组合相对应的固定数量的功能引擎状态信息的群组(步骤 Sf2)。

然后，未来性能计算单元74对每个获取的功能引擎状态信息中包括 的功能引擎观察性能矢量执行统计处理，并计算统计的量(步骤Sf3)。

然后，未来性能计算单元74通过使用性能历史分析单元78，根据功 能引擎观察性能矢量来假定该功能类型的功能引擎的性能改变的倾向(步 骤Sf4)。

未来性能计算单元74对步骤Sf1中产生的所有组合，重复从Sf2到 Sf4的处理。

然后，过程产生单元35根据未来性能矢量产生处理过程(步骤 Sd5)，过程更新单元36更新过程数据库31(步骤Sd6-Sd7)并结束过程 产生处理。

然后，将描述本发明的第三实施例的效果。

作为本发明的第三示例性实施例的处理过程管理系统可以更高精度地 计算功能引擎的未来性能，并且未来使用新产生的处理过程的可能性更 高。

这是因为未来性能计算单元74分析功能引擎的观察性能，并假定改 变倾向，并通过使用假定的改变倾向来预测未来的性能。

(第四示例性实施例)

然后，将参考附图详细描述本发明的第四示例性实施例。

图16中示出作为本发明的第四示例性实施例的处理过程管理系统8 的功能框图。此外，在图16中，相同的标记用于与本发明的第一示例性 实施例相同的组件，并省略详细描述。

处理过程管理系统8对比作为本发明的第一示例性实施例的处理过程 管理系统1，不同之处在于包括代替处理过程管理装置3的处理过程管理 装置9。处理过程管理装置9在与处理过程管理装置3相似的构造中包括 处理更新单元96，并且还包括多个过程产生单元35。此外，在图16中， 尽管示出两个过程产生单元35，但是本发明的处理过程管理装置9中提供 的过程产生单元35的数量不受限制。

与在本发明的第一示例性实施例中描述的一样，过程产生单元35根 据每个功能引擎的未来性能矢量来重构功能引擎，并产生新的处理过程， 该新的处理过程用于实现客户装置10可向处理执行装置2要求的功能。

此外，多个过程产生单元35可以分别使用不同的产生新处理过程的 算法。此外，期望向每个过程产生单元35的处理更新单元96的输入/输出 格式是统一的。

处理更新单元96将由未来性能计算单元34计算的未来性能矢量输出 至多个过程产生单元35，并执行处理过程向过程数据库的附加登记，该处 理过程是从过程产生单元35所分别接收的处理过程中选择的。

这时，作为附加登记的处理过程，处理更新单元96可以在从过程产 生单元35接收的处理过程当中选择性能矢量值超过预定值的一个处理过 程。或者更具体地，处理更新单元96可以从具有优异性能矢量值的一个 处理过程开始顺序地选择预定数量的处理过程，或通过其他判定条件来选 择。

将描述如上构成的处理过程管理系统8的操作。

尽管处理过程管理系统8与本发明的第一示例性实施例一样独立地执 行处理过程要求解决处理、性能观察处理、处理特征更新处理和过程产生 处理，但是处理过程管理系统8中的操作不同。

将使用图17来描述处理过程管理系统8的过程产生处理。此外，相 同的标记用于与本发明的第一示例性实施例相同的组件，并省略详细描 述。

处理过程管理系统8的过程产生处理对比本发明的第一示例性实施例 的过程产生处理，不同之处在于执行步骤Sg1-Sg4的处理，代替新产生处 理过程的步骤Sd5的处理。

这里，首先，直到步骤Sd1-Sd4，将与本发明的第一示例性实施例一 样运行，并计算每个功能引擎的未来性能矢量。

然后，过程更新单元96将未来性能矢量传递到每个过程产生单元35 (步骤Sg1)。

然后，每个过程产生单元35根据未来性能矢量分别产生新处理过 程，该新的处理过程用于使处理执行装置2实现可从客户装置10要求的 功能(步骤Sg2)。

然后，过程更新单元96分别从每个过程产生单元35接收产生的处理 过程的群组，并选择一处理过程，该处理过程执行向过程数据库31的附 加登记(步骤Sg3)。这时，在从每个过程产生单元35接收的处理过程当 中，当存在内容与其他处理过程重叠的处理过程时，则可以消除重叠的处 理过程。

然后，过程更新单元96将选择的处理过程和性能信息加入到过程数 据库31(步骤Sd6-Sd7)，并结束过程产生处理。

然后，描述本发明的第四实施例的效果。

作为本发明的第四示例性实施例的处理过程管理系统，能够通过适应 于未来的功能引擎的性能改变，而提高产生的处理过程的覆盖因子。

这是因为通过从分别根据不同的算法由多个过程产生单元35产生的 处理过程选择具有优异性能的处理过程，处理过程适应于未来使用的功能 引擎的性能改变的可能性更高。

此外，在上述本发明的每个示例性实施例中，由操作处理过程管理系 统的程序组成本发明的处理过程管理程序。

此外，可以适当地组合和执行上述每个实施例。

此外，本发明不限于上述每个实施例，本发明可以通过各种实施例来 实现。

此外，尽管上述实施例的一个部分或所有部分可以描述为下列附记， 但是不限于以下所述。

(附记1)

一种处理过程管理装置，其包括：

过程数据库，其存储用于执行信息处理的处理过程以及表示处理过程 的性能的性能信息；

性能历史数据库，其存储观察性能信息和功能引擎观察性能信息，所 述观察性能信息表示当根据所述处理过程来执行所述信息处理时观察到的 性能，所述功能引擎观察性能信息表示对于执行构成所述处理过程的处理 模块的每个功能引擎观察到的性能；

性能观察装置，其获取所述观察性能信息和所述功能引擎观察性能信 息，并存储到所述性能历史数据库；

未来性能计算装置，其根据所述性能历史数据库来计算未来性能信 息，所述未来性能信息表示每个功能引擎在未来某一时点的性能；

过程产生装置，其根据所述未来性能信息重构所述处理模块，并产生 新处理过程，该新处理过程用于执行所述信息处理；

过程更新装置，其根据所述性能历史数据库来更新所述过程数据库的 性能信息，以及将由所述过程产生装置产生的处理过程和其性能信息增加 到所述过程数据库；和

过程解决装置，其根据所述过程数据库来确定用于执行指定的信息处 理的处理过程，并输出。

(附记2)

根据附记1所述的处理过程管理装置，还包括：

性能改变规则数据库，其存储性能改变规则，所述性能改变规则表示 根据所述功能引擎观察性能信息来计算所述未来性能信息的规则；其中

所述未来性能计算装置通过适用与所述功能引擎观察性能信息相匹配 的所述性能改变规则，来计算所述未来性能信息。

(附记3)

根据附记1所述的处理过程管理装置，还包括：

性能历史分析装置，其分析作为时间序列数据的所述功能引擎观察性 能信息的历史；其中

所述未来性能计算装置通过使用所述性能历史分析装置来计算所述未 来性能信息。

(附记4)

根据附记3所述的处理过程管理装置，其中

所述未来性能计算装置根据由所述性能历史分析装置分析的所述功能 引擎观察性能信息的改变倾向，来计算所述未来性能信息。

(附记5)

根据附记1至4中任意一项所述的处理过程管理装置，其中

当包括多个所述过程产生装置时；

所述过程更新装置将从分别在所述多个过程产生装置产生的多个处理 过程中选择的处理过程，增加到所述过程数据库。

(附记6)

一种处理过程管理系统，其包括处理执行装置和处理过程管理装置， 所述处理执行装置根据处理过程来执行信息处理，所述处理过程管理装置 管理所述处理过程；其中

所述处理执行装置包括：

处理控制装置，其向所述处理过程管理装置要求决定用于执行所述信 息处理的处理过程，以及根据由所述处理过程管理装置决定的处理过程来 执行所述信息处理；和

功能引擎，其分别执行构成所述处理过程的每个处理模块；其中

所述处理过程管理装置包括：

过程数据库，其存储所述处理过程以及表示处理过程的性能的性能信 息；

性能历史数据库，其存储观察性能信息和功能引擎观察性能信息，所 述观察性能信息表示当根据所述处理过程来执行所述信息处理时的观察， 所述功能引擎观察性能信息表示对于每个所述功能引擎观察到的性能；

未来性能计算装置，其根据所述性能历史数据库来计算未来性能信 息，所述未来性能信息表示每个功能引擎在未来某一时点的性能；

过程产生装置，其根据所述未来性能信息来重构所述处理模块，并产 生用于执行所述信息处理的新处理过程；

过程更新装置，其根据所述性能历史数据库来更新所述过程数据库的 性能信息，以及将由所述过程产生装置产生的处理过程和其性能信息增加 到所述过程数据库；和

过程解决装置，其根据所述过程数据库来确定用于执行指定的信息处 理的处理过程，并输出。

(附记7)

根据附记6所述的处理过程管理系统，其中

所述处理过程管理装置还包括：

性能改变规则数据库，其存储性能改变规则，所述性能改变规则表示 根据所述功能引擎观察性能信息来计算所述未来性能信息的规则；其中

所述未来性能计算装置通过适用与所述功能引擎观察性能信息相匹配 的所述性能改变规则，来计算所述未来性能信息。

(附记8)

一种处理过程管理方法，其使用处理执行装置和处理过程管理装置， 所述处理执行装置根据处理过程来执行信息处理，所述处理过程管理装置 管理所述处理过程，其中

所述处理过程管理装置：

将所述处理过程以及表示处理过程的性能的性能信息存储在过程数据 库中；

获取观察性能信息和功能引擎观察性能信息，所述观察性能信息表示 当根据所述处理过程来执行所述信息处理时观察到的性能，所述功能引擎 观察性能信息表示对于执行所述处理模块的每个功能引擎观察到的性能；

将获取的观察性能信息和功能引擎观察性能信息存储在性能历史数据 库中；

根据所述性能历史数据库来计算未来性能信息，所述未来性能信息表 示每个所述功能引擎在未来某一时点的性能；

根据所述未来性能信息来重构所述处理模块，并生成用于执行所述信 息处理的新处理过程；

根据所述性能历史数据库来更新所述过程数据库的性能信息；

将新产生的所述处理过程和其性能信息增加到所述过程数据库；其中

所述处理执行装置：

向所述处理过程管理装置要求决定用于执行所述信息处理的处理过 程；其中

所述处理过程管理装置：

从所述过程数据库中确定用于执行要求的信息处理的处理过程；并且

所述处理执行装置：

根据由所述处理过程管理装置确定的处理过程来执行所述信息处理。

(附记9)

根据附记8所述的处理过程管理方法，其中

所述处理过程管理装置：

将性能改变规则存储在性能改变规则数据库中，所述性能改变规则表 示根据所述功能引擎观察性能信息来计算所述未来性能信息的规则；并且

当计算所述未来性能信息时，通过适用与所述功能引擎观察性能信息 相匹配的所述性能改变规则，来计算所述未来性能信息。

(附记10)

一种记录介质，其存储处理过程管理程序，以使得管理用于执行信息 处理的处理过程的处理过程管理装置执行：

处理过程存储步骤，其用于将所述处理过程以及表示处理过程的性能 的性能信息存储在过程数据库中；

性能观察步骤，其用于获取观察性能信息和功能引擎观察性能信息， 所述观察性能信息表示当根据所述处理过程来执行所述信息处理时观察到 的性能，所述功能引擎观察性能信息表示对于执行处理模块的每个功能引 擎观察到的性能，所述处理模块构成处理过程；

性能历史存储步骤，其用于将在所述性能观察步骤中获取的观察性能 信息和功能引擎观察性能信息存储到性能历史数据库；

未来性能计算步骤，其用于根据所述性能历史数据库来计算未来性能 信息，所述未来性能信息表示每个所述功能引擎在未来某一时点的性能；

过程产生步骤，其用于根据所述未来性能信息来重构所述处理模块， 并产生用于执行所述信息处理的新处理过程；

过程更新步骤，其用于根据所述性能历史数据库来更新所述过程数据 库的性能信息，以及将所述过程产生步骤中产生的处理过程和其性能信息 增加到所述过程数据库；和

过程解决步骤，其用于根据所述过程数据库来确定用于执行指定的信 息处理的处理过程，并输出。

(附记11)

根据附记10所述的记录介质，其使所述处理过程管理装置还执行：

性能改变规则存储步骤，其用于使所述性能改变规则存储在性能改变 规则数据库中，所述性能改变规则表示根据所述功能引擎观察性能信息来 计算所述未来性能信息的规则；

用于在所述未来性能计算步骤中，通过适用与所述功能引擎观察性能 信息相匹配的所述性能改变规则来计算所述未来性能信息的步骤。

(附记12)

一种数据结构，其包括：

处理过程信息，其表示处理模块的组合和执行顺序，所述处理模块构 成处理过程；

性能信息，其表示所述处理过程的性能；

观察性能信息，其表示当执行所述处理过程时观察到的性能；

功能引擎观察性能信息，其表示当执行所述处理过程时在执行处理模 块的每个功能引擎观察到的性能，所述处理模块构成所述处理过程；和

统计性能信息，根据所述观察性能信息来对每个所述处理过程计算所 述统计性能信息。

尽管参考上述实施例描述了本发明，但是本发明不限于上述实施例。 在本发明的范围内，在本发明的组成和细节中可以实现本领域技术人员可 以理解的各种修改形式。

本发明要求递交于2010年4月19日的日本专利申请No.2010-095832 的优先权，该专利申请的内容通过引用整体结合于本说明书中。

工业适用性

本发明提供处理过程管理装置，该处理过程管理装置可以通过高速地 适应于用于信息处理的功能引擎的性能改变而确定处理过程。本发明适合 作为从变成处理基础中的候选的处理过程中确定处理过程的装置，该处理 基础通过整合多个功能引擎而工作。

附图标记说明

1、4、6、8 处理过程管理系统

2          处理执行装置

3、5、7、9 处理过程管理装置

10         客户装置

11         CPU

12         RAM

13         ROM

14         存储装置

21         处理控制单元

22         功能引擎

31         过程数据库

32         性能历史数据库

33         性能观察单元

34、54、74  未来性能计算单元

35          过程产生单元

36、96      过程更新单元

37          过程解决单元

58          性能改变规则数据库

78          性能历史分析单元