CN102426541B - 参考数据服务的可用性管理 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及参考数据服务的可用性管理。公开了用于缩放信息可用性的各个方面。在一个方面中，监视与对数据消费请求进行响应相关联的响应性能。查明响应性能的特性，并基于特性促进资源的缩放。在另一方面中，查明指示所消费的数据的数据消费状态。此处，提供了可缩放性接口，它显示状态的各方面并从内容提供者接收输入。然后响应于输入修改资源的配置。在又一方面中，监视与对数据消费请求进行响应相关联的响应性能。基于响应性能的特性生成应用程序编程接口(API)调用，并将其发送给内容提供者。然后从内容提供者接收API响应，其指示是否执行了对用于主存数据的资源的缩放。

Description

参考数据服务的可用性管理
技术领域
本发明涉及缩放资源以促进与作为服务提供信息结合的数据可用性。
背景技术
作为关于一些常规系统的背景技术，计算设备在传统上存储了对设备而言是本地的信息以及相关联的应用和数据服务。但是，随着在线和云服务的演变，信息正越来越多地移至网络提供者，该网络提供者代表设备来不执行服务、执行服务的一些或全部。能够存储数T字节数据(且在将来潜在可能的千万亿字节、百万万亿字节数据)的网络存储场的演变创建了在云中模拟本地情景，且使主设备与外部存储分隔开的机会。
然而，没有云服务或网络存储供应商能够作为任何平台上的服务有效地提供信息，使得出版商、开发者以及消费者能以可为跟踪并审计所涉及的所有事务的方式容易地发布、专门研究和消费任何种类的数据。另外，当今，由于相异数目的内容提供者及其通常用于定义数据的专有模式(其中相异的内容提供者无法彼此协调他们针对云的发布动作)，因此利用此类相异发布动作的集体能力的机会极少。
web服务通常按照心中的某一受众规模来构建，其中主存并使数据服务可用的数据中心/基础结构按照心中的这些目标来构建以及提供资源。然而，随着web服务变得越来越流行，由于要读取太多请求，增加的消费可导致这些服务停机。即，有时没有足够的资源来适当地响应于需求的增加的资源。类似地，内容提供者可能在其中数据消费减少的情况下过度分配资源，这导致内容提供者不必要地负担未使用的资源的费用。结果，当今，应对数据的web服务需求中的显著增加或减少成为没有通用解决方案的碎裂的问题。
当今设备和数据服务的上述缺点仅仅旨在提供对常规系统的一些问题的总览，并且不旨在是穷尽性的。在仔细阅读了以下具体实施方式后，当今领域的其他问题和各非限制性实施例的对应好处可变得显而易见。
发明内容
此处提供了简化的发明内容以帮助能够对以下更详细的描述和附图中的示例性、非限制性实施例的各方面有基本或大体的理解。然而，本发明内容并不旨在作为详尽的或穷尽的概观。相反，本发明内容的唯一目的是以简化的形式来提出与一些示例性非限制性实施例相关的一些概念，作为以下各实施例的更为详细的描述的序言。
根据一个或多个实施例及其相应的公开内容，结合从任何平台作为服务提供信息描述了非限定性方面。在一个这样的方面中，提供了促进信息的可缩放可用性的方法。方法可包括接收针对对于与内容提供者相关联的数据的消费的多个请求。实施例还可包括监视与对多个请求进行响应相关联的响应性能，以及确定响应性能的特性。然后基于特性促进对数据分配的资源的缩放。
在一个这样的方面中，提供了促进信息的可缩放可用性的方法。建立在内容提供者与服务器之间的通信，并查明数据消费状态。此处，数据消费状态指示经由服务器消费的内容提供者数据。方法还可包括向内容提供者提供可缩放性接口。对此实施例，可缩放性接口向内容提供者显示数据消费状态的至少一个方面并从内容提供者接收输入。然后响应于输入，修改与内容提供者相关联的数据可用性资源的分配。
在又一方面中，提供了促进信息的可缩放可用性的附加方法。该实施例包括监视与对数据消费请求进行响应相关联的响应性能。此处，数据消费请求是对由内容提供者主存的数据的请求。该方法还包括基于响应性能的特性生成应用程序编程接口(API)调用，并向内容提供者发送该API调用。然后从内容提供者接收API响应，其指示是否执行了用于主存数据的资源的缩放，使得对数据消费请求的处理根据资源的缩放来修改。
以下更详细地描述其他实施例和各非限制性示例、情景和实现。
附图说明
各非限制性实施例参考附图来进一步描述，附图中：
图1示出了根据实施例的促进资源的缩放的示例性系统；
图2是示出根据实施例的促进缩放资源的示例性资源管理单元的框图；
图3是示出根据实施例的用于缩放资源的示例性非限定性实施例的流程图；
图4示出了根据实施例的促进缩放资源的示例性界面；
图5是示出根据实施例的促进缩放资源的示例性可缩放性接口的框图；
图6是示出根据实施例的用于提供促进缩放资源的接口的示例性非限定性实施例的流程图；
图7示出了根据实施例的促进资源的外部缩放的示例性系统；
图8是示出根据实施例的促进缩放资源的示例性应用程序编程接口(API)的框图；
图9是示出根据实施例的用于缩放资源的示例性非限定性实施例的流程图；
图10是示出用于从任何平台作为服务提供的信息的非限定性基础结构的示例性序列的流程图；
图11是图示用于从任何平台作为服务提供的信息的示例性非限定性基础结构的框图；
图12是图示用于从任何平台作为服务提供的信息的基础结构的实现具体细节的示例性非限定性集合的框图；
图13例示来自用于从任何平台作为服务提供的信息的示例性基础结构的示例性数据消费；
图14是表示其中可实现此处所描述的各实施例的示例性、非限制性联网环境的框图；以及
图15是表示其中可实现此处所描述的各实施例的一个或多个方面的示例性、非限制性计算系统或操作环境的框图。
具体实施方式
概览
如背景中所讨论地，web服务通常按照心中的某一受众规模来构建，其中主存并使数据服务可用的数据中心/基础结构按照心中的这些目标来构建以及提供资源。然而，随着web服务变得越来越流行，由于要读取太多请求，增加的消费可导致这些服务停机，在这种情况下没有足够的资源来处理响应或者可能发生其它不可预知的变化。如果期望全球信息市场，则可能期望这样的市场的体系结构通过提供内容提供者适当地向上或向下缩放其数据中心的方式(无论数据主存在管理系统内部还是外部)来克服这些限制。
此处公开的各实施例针对缩放系统和方法、用于与内容提供者通信以促进资源的这种缩放的接口以及伴随这样的系统、方法和接口的通信。
资源缩放系统
图1示出了促进与从任何平台作为服务提供的信息相关联的资源的缩放的示例性系统。如所示出地，系统100可包括资源管理单元120、消费者130以及内容提供者140，它们经由网络110通信耦合。资源管理单元120被配置成管理消费者130对与内容提供者140相关联的数据的数据消费请求。而且，资源管理单元120可监视与特定内容提供者相对应的数据消费请求的量和/或状态，其中被分配给这样的数据的资源于是可被适当缩放。例如，如果内容提供者的数据被资源管理单元120主存，则可执行内部缩放操作，其中适当地移除和/或复制可缩放数据库122。然而，如果所消费的数据由内容提供者140和/或第三方主存，则资源管理单元120可向内容提供者140通知响应时间的下降和/或升高，使得内容提供者140可相应地移除和/或复制数据库，例如创建数据库的附加实例。
接下来参考图2，提供了根据实施例的促进信息的可缩放可用性的示例性资源管理单元的框图。如图所示，资源管理单元200可包括处理器组件210、存储器组件220、通信组件230、监视组件240、评估组件250、缩放组件260、生成组件270以及记帐组件280。
在一个方面中，处理器组件210被配置成执行与执行多个功能中的任何功能相关的计算机可读指令。处理器组件210可以是单个处理器或多个处理器，专用于分析从资源管理单元200发送的信息和/或生成可由存储器组件220、通信组件230、监视组件240、评估组件250、缩放组件260、生成组件270和/或记帐组件280使用的信息。另外地或另选地，处理器组件210可被配置成控制资源管理单元200的一个或多个组件。
在另一方面中，存储器组件220被耦合至处理器组件210并被配置成存储由处理器组件210执行的计算机可读指令。存储器组件220还可被配置成存储包括由通信组件230、监视组件240、评估组件250、缩放组件260、生成组件270和/或记帐组件280中的任何组件生成的数据的任何多种其它类型的数据。存储器组件220可以被配置成多个不同的配置，包括作为随机存取存储器、带后备电源的存储器、硬盘、磁带等等。还可以在存储器组件220上实现各种功能，如压缩和自动备份，如使用独立驱动器冗余阵列配置。
在又一方面中，资源管理单元200包括通信组件230，它被耦合至处理器组件210并被配置成使资源管理单元200与外部实体接口。例如，通信组件230可被配置成接收对与特定内容提供者相关联的数据的数据消费请求。
如图所示，资源管理单元200还可包括监视组件240和评估组件250。在这样的实施例中，监视组件240被配置成监视与对数据消费请求进行响应相关联的响应性能，而评估组件250被配置成查明响应性能的特性。
资源管理单元200还可包括缩放组件260，它被配置成基于特性促进对数据分配的资源的缩放。为此，注意到缩放组件260可被配置成以多种方式中的任何一种促进这样的缩放。例如，构想了缩放组件260可被配置成促进在资源管理单元200外部执行的资源的缩放。实际上，由于构想了内容提供者本身可主存其数据，缩放组件260可被配置成生成响应性能状态消息，它可经由通信组件230发送给内容提供者。在特定实施例中，可包括生成组件270，它被配置成对内容提供者生成应用程序编程接口(API)调用，其中API调用包括与响应性能的至少一个方面相关联的请求，例如警告消息、强制缩放消息等。然后可从内容提供者接收对请求的API响应，其中响应标识与数据相关联的位置缩放集，例如由内容提供者分配的附加数据库的位置。
然而，缩放组件260还可被配置成促进在资源管理单元200内执行的资源的缩放。在这样的实施例内，资源管理单元20将内容提供者的数据主存在一组复制的数据库中，使得缩放组件260被配置成通过移除和/或添加副本数据库来缩放资源。还可向内容提供者提供可缩放性接口以促进从内容提供者接收与对内容提供者分配的资源的缩放相关联的指令。
在又一方面中，资源管理单元200包括记帐组件280。在这样的实施例中，记帐组件280可被配置成使对内容提供者分配的资源的缩放货币化。而且，构想了可自动量化与缩放资源(或是向上或是向下)相关联的成本。相应地，可经由记帐组件280容易地使用与资源的缩放相关联的实际和/或假定成本。
图3是示出根据实施例的用于缩放资源的示例性非限定性实施例的流程图。在300处，接收针对对于与内容提供者相关联的数据的消费的请求。然后在310处监视与对请求进行响应相关联的响应性能，继之以320处的响应性能的特性。在330处，然后基于特性促进对数据分配的资源的缩放。
图4示出了根据实施例的促进资源的缩放的示例性界面。如图所示，界面400可包括显示410、控制面板420以及缩放调整430。对此特定实施例，构想了将界面400提供给内容提供者，使得他们可按需无缝地缩放资源。为此，显示410可被配置成显示与处理数据消费请求相关联的任何各种方面(当前、将来或过去中的任何一个)。例如，如图所示，可显示随时间接收到的多个数据请求的图形表示。然后可使用控制面板420以在不同的参数之间切换，参数包括如不同的商业度量(例如，随时间的成本而非数据请求的数量)和/或不同的显示类型(例如不同的图类型)。
如图所示，界面400还可包括缩放调整430。此处，由于内容提供者可偏好根据如成本、请求数量等商业度量来缩放资源，因此可包括缩放调整430，其中内容提供者简单地按需在缩放调整430上滑动倍数旋钮434。例如，可提供基线指示器432，其中将倍数旋钮434向右滑动会按比例增加商业度量倍数，例如放大资源，而将倍数旋钮434向左滑动会按比例减少商业度量倍数，例如缩小资源。
接下来参考图5，示出了根据各个方面促进缩放资源的示例性可缩放性接口的框图。如图所示，可缩放性接口500可包括处理器组件510、存储器组件520、状态组件530、显示组件540、输入组件550、修改组件560以及转换组件570。
类似于资源管理单元200中的处理器组件210，处理器组件510被配置成执行与执行多个功能中的任何功能相关的计算机可读指令。处理器组件510可以是单个处理器或多个处理器，专用于分析从可缩放性接口500发送的信息和/或生成可由存储器组件520、状态组件530、显示组件540、输入组件550、修改组件560和/或转换组件570使用的信息。另外地或另选地，处理器组件510可被配置成控制可缩放性接口500的一个或多个组件。
在另一方面中，存储器组件520被耦合至处理器组件510并被配置成存储由处理器组件510执行的计算机可读指令。存储器组件520还可被配置成存储包括由状态组件530、显示组件540、输入组件550、修改组件560和/或转换组件570中的任何组件生成的数据的任何多种其它类型的数据。此处，注意到，存储器组件520类似于资源管理单元200中的存储器组件220。相应地，可以理解，存储器组件220的任何前述特征/配置也适用于存储器组件520。
如图所示，可缩放性接口500还可包括状态组件530和显示组件540。在这样的实施例中，状态组件530被配置成查明指示所消费的内容提供者数据的数据消费状态，而显示组件540被配置成向内容提供者显示数据消费状态的任何各个方面。此处，构想了数据消费状态的这样的方面可按照多种方式中的任一种显示。例如，显示组件540可被配置成提供数据消费状态的图形表示，例如跟踪随时间的数据请求数量的柱状图。
可缩放性接口500还可包括输入组件550和修改组件560。在这样的实施例内，输入组件550被配置成从内容提供者接收输入，而修改组件560被配置成响应于输入修改与内容提供者相关联的数据可用性资源的分配。为促进这样的修改，可缩放性接口500还可包括转换组件570，它被配置成在可缩放性度量与商业度量之间执行转换。而且，特定的商业度量可转换成相应的可缩放性度量，而特定的可缩放性度量可转换成相应的商业度量。在一方面中，可缩放性度量可与同对内容提供者的数据消费的处理直接相关的多个度量中的任何度量相关联，例如每一单位时间处理多个查询的能力，而商业度量可与多个商业相关度量中的任何度量相关联，例如与内容提供者数据相关联的需求、主存缩放数量的内容提供者数据的成本等。实际上，由于内容提供者可偏好输入商业度量而非可缩放性度量，可提供用于在这些度量之间切换的各种工具。例如，在一方面中，输入组件550可被配置成接收内容提供者的输入作为所需商业度量的倍数，其中转换组件570被配置成基于该倍数将所需商业度量转换成对应的可缩放性度量。为此，输入组件550可被实现为倍数旋钮，其中经由倍数旋钮从内容提供者查明倍数。
图6是示出根据实施例的用于提供用来缩放资源的用户接口的示例性非限定性实施例的流程图。在600处，建立内容提供者与服务器之间的通信。接着在610处，查明数据消费状态，它指示经由服务器消费的内容提供者数据。然后在620处，提供可缩放性接口，它显示数据消费状态的各方面，并从内容提供者接收输入。然后在630响应于输入修改与内容提供者相关联的数据可用性资源的分配。
图7示出了根据实施例的促进资源的外部缩放的示例性系统。对此特定实施例，资源管理单元710被配置成管理对由内容提供者720和/或可缩放数据库722内的第三方主存的数据的数据消费请求。而且，资源管理单元710可被配置成向内容提供者720通知与对内容提供者的数据的消费相关联的响应性能，使得内容提供者720可相应地移除和/或复制可缩放数据库722。在一方面中，资源管理单元710可向内容提供者720发送API调用，其中对这些API调用的API响应随后被提供给资源管理单元720。例如，可向内容提供者720提供指示已经超过特定性能阈值的API调用，其中可接着向资源管理单元710提供指示是否/如何执行了可缩放数据库722的缩放的API响应，例如提供新的复制的数据库的位置。
接下来参考图8，示出了根据各个方面促进缩放资源的示例性应用程序编程接口(API)单元的框图。如图所示，API单元800可包括处理器组件810、存储器组件820、监视组件830、生成组件840、通信组件850、以及触发组件860。
类似于资源管理单元200和可缩放性接口500中的相应的处理器组件210和510，处理器组件810被配置成执行与执行多个功能中的任何功能相关的计算机可读指令。处理器组件810可以是单个处理器或多个处理器，专用于分析从API单元800发送的信息和/或生成可由存储器组件820、监视组件830、生成组件840、通信组件850和/或触发组件860使用的信息。另外地或另选地，处理器组件810可被配置成控制API单元800的一个或多个组件。
在另一方面中，存储器组件820被耦合至处理器组件810并被配置成存储由处理器组件810执行的计算机可读指令。存储器组件820还可被配置成存储包括由监视组件830、生成组件840、通信组件850、和/或触发组件860中的任何组件生成的数据的任何多种其它类型的数据。此处，注意到，存储器组件820类似于资源管理单元200和可缩放性接口500中的相应的存储器组件220和520。相应地，可以理解，存储器组件220和520的任何前述特征/配置也适用于存储器组件820。
如图所示，API单元800还可包括监视组件830和生成组件840。在这样的实施例中，监视组件830被配置成监视与对对由内容提供者主存的数据的数据消费请求进行响应相关联的响应性能，而生成组件840被配置成基于响应性能的特性生成API调用。
在另一方面中，API单元800包括通信组件850，它被耦合至处理器组件810并被配置成使API单元800与外部实体接口。例如，通信组件850可被配置成向内容提供者发送由生成组件840生成的API调用。通信组件850还可被配置成从内容提供者接收API响应，其中这样的响应指示是否执行了对用于主存数据的资源的缩放。在这样的实施例中，对数据消费请求的处理则可根据资源的缩放来修改。
在又一方面中，构想了根据响应性能的分级特性生成/发送API调用。在这样的实施例中，可包括触发组件860，其中触发组件860被配置成基于多个分级性能阈值中的任何阈值确定响应性能是否展示了特定的特性。例如，触发组件860可被配置成检测警告阈值的触发，其中API调用包括指示响应性能已经超过预定的“警告”阈值(例如，减速25％)的警告消息。
触发组件860还可被配置成检测强制缩放阈值的触发，其中API调用包括指示响应性能已经超过预定的“强制缩放”阈值(例如，减速50％)的强制缩放消息。此处，注意到可在API调用和/或API响应中包括特定细节以促进这样的强制缩放阈值。例如，API调用可包括对数据副本的当前数量、与触发强制缩放阈值相关联的响应时间和/或平均响应时间的指示，而API响应可包括对数据副本的新数量、与数据相关联的新数据源的位置和/或由内容提供者和/或与内容提供者相关联的第三方执行的缩放过程的状态的指示。
还构想了更严重的级别，例如减速50％。例如，触发组件860可被配置成检测策略修改阈值的触发。在这样的实施例中，响应于策略修改阈值的触发，对数据消费请求的处理可包括对与数据消费请求相关联的高速缓存策略的修改。
图9是示出根据实施例的用于提供用来缩放资源的用户接口的示例性非限定性实施例的流程图。在900处，监视与对数据消费请求进行响应相关联的响应性能。对此特定实施例，数据消费请求是对由内容提供者主存的数据的请求。然后在910处，基于响应性能的特性生成应用程序编程接口(API)调用。接着，在920处，向内容提供者发送API调用。然后在930处，从内容提供者接收API响应，其指示是否执行了对用于主存数据的资源的缩放。在这样的实施例中，对数据消费请求的处理根据资源的缩放来修改。
用于信息作为服务的补充上下文
以下描述包含关于潜在非限定性基础结构、体系结构和/或相关联服务的补充上下文，以进一步帮助理解以上实施例中的一个或多个。在此章节中描述的任何附加特征中的任一个或多个可被纳入到以上针对来自任何平台的信息作为服务就更新数据集语义和相对应的访问API描述的实施例中的任一个或多个中。虽然实施例或特征的这样的组合是可能的，但是为了避免疑义，在本公开中所阐述的实施例不应当被理解为对本文中所描述的任何其他实施例进行限制。
作为一些附加背景，现今，虽然可通过诸如因特网之类的网络获得信息，但是现今的供应倾向于在访问和框架上是专有的，并由此在第三方供应商参与方面有所限制。例如，目前，没有足够的业务模型来供商业内容提供者以不放弃此商业内容的至少一些价值的方式来发布其数据，并且由此在历史上，有价值的内容的所有者往往通过有限所有权的方式来展示其内容。或者，在其中此类内容的存储由安全云存储供应商提供的情形中，当消费者必需在数千个表中进行跋涉来潜在地找到感兴趣的项目时，单独存储存在很少的价值。另外，即使在云存储供应商尝试从各个提供者收集数据的情形中，最好这样的提供者可包括适度、小型或不完全的数据目录。
大部分此区域中潜在增长的受阻是处理上的不信任和IP(例如，版权)的结果。简言之，大人物不信任具有王冠宝石(crown jewels)的云供应商，因为单次损害会使数据的价值消亡。另外，此类云供应商至今相对于出于其信息需要希望从这样的数据中提取值的信息工作者处于弱势，并且另外，由于这样的系统的专有特性，开发者迄今具有的扩展用于开发信息能力的工具的能力有限。
因此，以上针对一个或多个实施例描述的，提供了用于信息作为服务的基础结构，其容纳所有个体类：发布者、开发者、信息工作者、和消费者。该基础结构实现信息发现，例如，用于发现、获取、和消费结构化和团块数据集以向任何平台上和任何形状因子(例如，任何屏幕大小)的任何应用提供动力的能力。该基础结构还实现经纪业务，例如，伙伴驱动的生态系统和全球到达(global reach)，用以向开发者和信息工作者递送数据和功能。基础结构还允许分析和报告，例如，单个点击分析，以用公共数据来扩充私有数据。在这点上，由于基础结构的各种实现的开放性质，任何应用开发者可开发移动、云、和/或桌面应用，以促进数据的发布、处理、查询和/或检索。
为了撰写应用，人们可注册帐户信息(例如，用Live ID登录)并被提供帐户密钥，藉由该帐户密钥来经由结构化和实时web服务访问“团块”，该结构化和实时web服务是针对本文中的一个或多个实施例描述的信息作为服务的基础结构启用的。在一个方面，开发者可在编码开始之前视觉地利用API。例如，服务资源管理器模块或模块组可被开发者用来视觉地构建代表性状态传输(REST)API查询，并根据各种包来预览内容，这些包诸如但不限于可扩展标记语言(XML)、ATOM、RAW(用于团块和实时内容)、或者按表视图(例如，用于结构化数据)。例如，开发者仅仅提供他或她的帐户密钥，并选择来预览内容。
因此，开发者可在任何平台上构建移动、桌面或服务应用。虽然得到的REST查询可被拷贝到新的开发者应用，信息作为服务的基础结构还实现这样的能力：该能力用于消费自动生成的C#代理类以消除创建本地对象模型或者生成和理解XML或web服务代码的细节的任何需要。在这点上，在另一非限定性的有益方面，开发者可下载代理类，并将它们包括在开发者的应用中以仅通过几行代码来消费服务数据。
在这点上，信息作为服务的基础结构的各个实施例允许开发者和信息工作者即时地、周期性地、或在由应用开发者所指定的其他时间函数上寻找、获取、和消费其应用和分析情景中的数据。如所提及的，开发者获得帐户密钥，该帐户密钥随后伴随对网络服务的web服务调用，从而使得如为本文的一个或多个实施例所描述地，对于内容请求和订阅感兴趣的内容使信息能够作为服务。
因而，在一个方面中，如对本文中一个或多个实施例所描述地，由信息作为服务的基础结构提供的帐户密钥是开发者的私有密钥。此密钥使得能够对结合开发者的应用使用的内容进行记帐和报告。由此，在开发在移动或桌面解决方案上运行的本机应用并计划集成密钥作为部署的一部分时，此私有开发者密钥不要在毫无目的的情况下共享，且要采取保护密钥的预防措施。例如，密码存储可被用来确保密钥未被破解。
除了被用于跟踪消费内容的应用的帐户密钥之外，用户ID可以是唯一用户ID，此ID是表示开发者的个体用户的全局唯一标识符(GUID)。此字段允许对内容进行记帐，这是按程序在每个用户的基础上定价的。例如，如果开发者开发移动应用，且个体用户消费该应用，在每次代表个体用户作出请求时开发者应当返回相同的GUID。然而，如果开发者开发web门户，并代表各个用户发出web服务请求，则由开发者向访问门户的每个用户来指派新的GUID。例如，每个注册用户可被指派GUID或者每个IP地址/端口组合可被指派用户ID GUID等。
虽然可在任何平台上构建REST API来从如对本文中的一个或多个实施例描述的信息作为服务的基础结构消费内容，在一个实施例中，可通过C#为服务动态生成代理类。达成此是下载目标模型、将它们添加到当前开发者项目、以及更新帐户和用户值(如唯一用户值)的问题。
如果开发者想要手动发出请求，以下提供了一示例，但是对于任何服务，均可使用预览功能，或者也可调用从服务资源管理器创建的URL。以下例示了对样本数据集的示例性非限定性REST查询。注意：一些或全部调用可以是安全套接字层(SSL)安全的。
https://api.sqlazureservices.com/UnService.svc/UNESCO(120)
$accountKey和$uniqueUserId元素也被置于请求的头部，其如下显示：
$accountKey＝{开发者帐户密钥}
$uniqueUserID＝{表示用户的GUID}
$accountKey中的值表示在帐户标签中找到的开发者的帐户密钥，而$uniqueUserID中的值表示访问服务的用户的GUID。
以上示例认证办法是非限定性的，因为其他认证办法也是可能的，并且由此本文中描述的各个实施例可实现任何替换的认证办法。例如，也可使用其中帐户密钥作为口令的基本授权(RFC 1945)，或者使用基于令牌的办法的访问控制服务器(ACS)，或者其他基于令牌的办法。
因此，如对本文中的一个或多个实施例描述的信息作为服务的基础结构是新的服务或框架，其允许开发者和信息工作者简单地发现、购买、和管理任何平台中的优质(premium)数据订阅。该基础结构是信息市场，其将来自领先商业数据供应商和权威公共数据源以及非权威发布者的数据、图像、实时web服务一起带入单个或多个位置，这些位置在公共供应和记帐框架下是统一的。另外，开发者和信息工作者可基本上通过任何平台、应用和业务工作流来消费此优质内容。
用于使用对本文中的一个或多个实施例描述的信息作为服务的基础结构的一些示例性非限制的情景包括：(a)找到对于消费者和商业情景的下一代“杀手应用”的优质内容，(b)发现并许可有价值数据，以改进现有应用或报告，(c)以革新的方式将不同的数据集带到一起以获取对业务性能和过程的新的洞察，例如聚集算法，(d)针对团块、结构化或实时web服务，即时并可视地探索跨所有内容提供者的API，以及(e)消费现有应用和数据库系统(诸如现有文字处理、电子表格、数据库查询系统等)内的第三方数据，以进行丰富的报告和分析。
对于开发者而言，益处包括：(a)试用订阅允许在没有支付数据使用费的情况下调查内容并开发应用，(b)简单的交易和订阅模型，允许对数百万美元的数据集进行“现用现付”访问，(c)跨数据集的一致的基于REST的API促进任何平台上的开发，(d)视觉地构建和探索API，预览结果，以及(e)自动C#代理类提供即时对象模型并消除编写冗长XML和web服务代码的需要。
对于信息工作者而言，益处包括：(a)与PowerPivot整合，以便容易地与现有电子表格软件中的数据一起工作，该现有电子表格软件包括但不限于Excel，(b)用于获得内容的简单、可预测的许可模型，以及(c)用于消费来自SQL服务器、SQL Azure数据库、以及其他预先存在的资产的数据的能力。
对于内容伙伴而言，益处包括：(a)不管团块数据、结构化数据、或动态web服务的容易的发布和板上处理，(b)开发者经由Visual Studio和.NET或其他运行时系统开发来对所选平台进行加工以使得开发变得容易，(c)将开发者内容向全局开发者和信息工作者社区展示，(d)预先存在的内容消费应用内的内容发现和整合，以及(e)可缩放云计算平台代表所有各方处理存储、递送、记帐和报告。
在对本文中的一个或多个实施例描述的信息作为服务的基础结构的非限定性实现中，丰富web服务的一些特征包括：(a)用于消费整个内容目录上的服务的安全的、基于REST的模型，(b)构建到API中以简化访问的动态分页，(c)标准ATOM 1.0订阅源对大多数服务可用，以及(d)跨所有服务的一致的记帐、供应和使用报告。
在对本文中的一个或多个实施例描述的信息作为服务的基础结构的非限定性实现中，服务资源管理器组件的一些特征包括：(a)C#代理类，其被生成来简化开发，(b)对表格形式的数据进行预览并且作为诸如ATOM 1.0订阅源(若支持)之类的订阅源，(c)对服务的调用，用来理解经编译的服务调用返回的结果，(d)对文档以及每个参数的样本值的发现，以及(e)将对服务调用的视觉构建的URL即时拷贝到剪贴板以使开发变得容易。
在对本文中的一个或多个实施例描述的信息作为服务的基础结构的非限定性实现中，市场整合和发现门户组件的一些特征包括：(a)跨包括消费者和企业的域的新数据的发现，(b)对服务订阅和使用限制的管理，(c)对用于访问服务的帐户密钥的管理，以及(d)详细的访问报告，包含按日期和按帐户密钥访问、编组的服务/数据集。
该基础结构向内容提供者、应用开发者/ISV以及向信息工作者和其他消费者/订户提供各种有价值的建议。对于内容所有者而言，除针对不对数据进行收费但以其他方式从此类数据的发布得到益处的数据提供者的社会效益之外，基础结构(为对数据进行收费的数据提供者)实现对数据的货币化。由于此基础结构的开放性，内容提供者享受数据对于ISV和消费者/信息工作者的更大的可用性以及抵达性，并且所有这些都是以较低的代价得到的，尤其是与过去开发专有模型相比。
对应用开发者/ISV，该基础结构允许以用于数据访问的一致的格式、可变和低成本定价模型来访问数据。可预测定价、来自使用利用数据构建的应用的消费者/IW的潜在利润、通过任何平台更广泛地到达消费者以及单个记帐和数据源。
对于信息工作者/消费者，该基础结构允许除单个记帐和数据源之外的来自应用、对当前大型对象(LOB)或IW软件中的数据的消费、用于数据访问的可变的低成本定价模型的附加的价值。
因此，基础结构通过潜在相当可观的收入上升解决当前消费者和开发者痛处，创建附带有用于建模、报告、分析和趋向的即时数据的商业智能机会，以及通过鼓励数据所有者经由该基础结构存储其数据来创造对任何平台的采纳和附着，由此鉴别该基础结构的有价值的建议(在与常规云存储环境相比时)。
如图10的流程图中所示的，在1000，本文所描述的是供内容所有者或发布者经由该基础结构发布数据的各种方式。在1010，存在允许开发者开发用于经由该基础结构消费数据的应用的各种工具。在1020，消费者或信息工作者使用应用或者可直接对数据进行查询以消费数据。最后，在1030，该基础结构提供由交易模型启用的丰富的各种工具，这些工具能代表内容链中的所有各方来实现自动管理、审计、记帐等。
在这点上，基础结构中的一些密钥方包括数据所有者、应用开发者/ISV、和消费者/信息工作者。一般而言，数据所有者是希望对数据收费，或者出于其他原因想要免费提供数据或对数据施加其他条件的实体。进而，应用开发者/ISV是希望对其应用进行货币化(例如，通过广告、直接支付、间接支付等)或出于一些利益原因向这些实体免费提供其应用的实体。信息工作者和消费者是可使用原始数据的那些人，或者是希望使用由应用开发者提供的应用的那些人。
图11是一般地示出可参与到如本文所描述的作为服务提供信息的生态系统中的各方的框图。例如，取决于数据的敏感性或其他特性，一组网络可访问信息服务1100提供对各种可信或不可信数据存储1110的访问。如图所示，因而，数据存储1112、1114、...、1116是什么类型并不是如此重要的，因为生态系统支持团块、结构化、非结构化等任何类型的数据。如所提及的，系统包括将数据添加到生态系统的发布者1120，消费数据的订户1130，以及通过其应用帮助消费数据的应用开发者或提供者1150。访问信息生成器1170也可通过维护或实施帐户信息、密钥信息等来管理各方对数据的访问。在这点上，内容所有者1160可跨任意角色，因为内容提供者1160也可以是发布者1120、订户1130、和/或应用开发者。在一个方面中，所有各方的公共基础结构针对基础结构上发生的数据交易实现管理1165、审计1175、记帐1175以及其他所需的辅助服务。
在这点上，用于使来自任何平台的信息作为服务的用户友好数据平台的各个实施例是用于使得数据的消费者(IW、开发者、ISV)和数据的消费者能以简单、成本有效和方便的方式进行交易的基础结构。基础结构以负担得起的方式民主化优质(私有)和社区(公共)数据，以允许IW将快速洞悉，允许开发者以创造性的方式使用多个数据源构建革新应用，并使得开发者能够对其在任何平台上的努力进行货币化。例如，基础结构支持按使用付费以及对内容的订阅定价、对内容的付费(“零售价”——由内容所有者设置)、支付数据费(“运送和处理”)和BW，还支持数据费作为以每次逻辑交易(每个报告、每个API、每次下载等)为基础的经纪费用。
对于信息工作者(例如，Office、SQL服务器、动态用户)，该基础结构支持订阅以允许将来的EA整合以及可预测的花费需要(以及高速缓存以支持场所内和场所外BI以及“HPC”工作负载)。因而，替换方案包括按用户按月定价的内容；其可以被捆绑或可以不被捆绑来递送内容包，或者按交易定价，例如允许云报告/商业智能按需定价，以消除在允许按使用定价、或经由报告图库的垂直应用的同时移动大量数据的需要。
对于内容提供者(任何数据类型；任何云)，在使用任何平台的情况下，该基础结构变成有价值的建议，以激励任何特定所需平台内的销售；在没有附加成本的情况下的自动缩放的较高层SLA概率。对于一些非限定性示例，数据可以是安全的，并且可以是以下领域中的相关联数据：位置知晓服务和数据、商业和住宅房地产、财务数据和服务等。非限定性情景可包括将数据递送到排名前30位的非政府组织(NGO)数据集。另外，基础结构可包括通过“搜索(Bing)作为服务的信息”、HPC等来突出展示BI和可视化的能力。也存在垂直应用机会。
在一个非限定性实施例中，可将数据经纪与常规实体策略作类比：例如，容量可被表示为架空间(例如，结构化和非结构化/团块数据的混合)、货物的成本(COGS)可被表示为平方英尺、(SA、平台依赖性、带宽)，内容可被表示为商品(例如，优化内容提供者以负担COGS、最大化来自IW和开发者的利润)。在各个实施例中，板上处理可通过数据和服务的质量条以及容纳服务级协议(SLA)来实现。
图12是以上根据一个或多个特征描述的将信息作为服务的基础结构1210的示例性非限定性实现。在交互侧的是可经由基于SSL/REST的API 1206与该基础结构通信的信息工作者1200、开发者1202和消费者1204。负载平衡器1208可被用来以最佳方式帮助操纵通信量。在这点上，输入被路由至门户web角色1220或API web角色1222。从基础结构1210到数据侧是用于访问云存储框架1240的团块数据集1242或团块数据集1255或关系数据库框架1250的数据集1252或数据集1254的附加负载平衡1224或1226(例如，WA或SA)。代理层1228可被用来访问第三方云1260的数据1262或数据1264。内容数据抽象层(DAL)1230可被用于在适用的情况下访问内容。在这点上，可能存在跨不同类型的存储上的数据集的重复或重叠，例如，相同数据可被表示为团块数据和结构化数据，例如，SQL。
作为对数据的补充服务，记帐和发现服务1270可包括在线记帐1272(例如，MOCP)或发现服务1274(例如，定位)，并且认证服务1280可包括凭证管理1282(例如，Live ID)或内容认证1284，例如，经认证的内容服务(ACS)。帐户服务1290可包括登录/审计服务1286或帐户管理1288。管理和操作服务1292可包括操作仪表盘服务1294和网络操作服务1296，例如Gomez。
图13是示出根据用于实现信息作为服务的一般基础结构的一个或多个实施例的从数据到数据的消费者的示例性端对端流的框图。例如，信息作为服务1300可包括商业数据1302和免费数据1304，其可以是各种为了谋利的开发者1310、具有非利益动机的非谋利的开发者1312以及一般出于生产目的而对消费数据感兴趣的其他信息工作者1314所感兴趣的。这些实体可使用发现服务1320来确定什么应用1322、1324、...、1326可能是他们所感兴趣的，以及最终以相同的方式将数据传送给ILA消费者1330和DLA消费者1332。
开放数据协议
本领域的技术人员可以理解，网络交互和信息服务可以用各种计算机系统配置和协议来实施。在这点上，可在本文中所描述的一个或多个实施例中使用的用于查询和更新数据的一种非限定性实现是开放数据协议(OData)。
OData是用于查询和更新数据的web协议。OData应用诸如超文本传输协议(HTTP)、原子发布协议(AtomPub)和JavaScript对象符号(JSON)之类的web技术，以允许从各种应用、服务和存储访问信息。对于一些通用的背景，OData是基于过去几年里在各种产品中实现AtomPub客户机和服务器的经验来有机地出现的。Odata可被用于从各个源展示和访问信息，这些源包括但不限于关系数据库、文件系统、内容管理系统、和传统web站点。已在开放规范承诺下发布了OData，以允许任何人自由地与OData实现交互操作，以便鼓励生态系统的成长。也可将Odata的特征包括在其他协议中，以形成具有用于查询和更新网络数据的类似功能的混合协议。
OData与web工作的方式相一致。在一个方面中，OData使用统一资源定位符(URL)来作为标识资源的方式，并使用HTTP中心协议，该协议具有用于与那些源交互的统一接口，例如，类似于因特网工作的方式。在一个非限定性方面，在由AtomPub普及的HTTP上的规范之上构建OData，这简化了跨独立开发的系统共享数据、内容和信息的过程。OData定义了附加规约，各实现可任选地实现这些附加规约来支持基本查询和要交换的模式信息。为了简化与HTML和JavaScript客户机的整合，OData定义了补充基于XML的AtomPub格式的协议的任选JSON表示。如可以理解地，可在www.odata.org上找到关于OData协议的附加实现细节或其他详细情况。
示例性联网和分布式环境
本领域普通技术人员可以理解，此处所描述的用于来自任何平台的信息作为服务的基础结构的方法和设备的各个实施例以及本文中描述的相关实施例可以结合任何计算机或其它客户端或服务器设备来实现，该任何计算机或其它客户端或服务器设备可作为计算机网络的一部分来部署或者被部署在分布式计算环境中，并且可以连接到任何种类的数据存储。就此，此处所描述的各实施例可以在具有任何数量的存储器或存储单元以及出现在任何数量的存储单元上的任何数量的应用和进程的任何计算机系统和环境中实现。这包括但不限于具有部署在具有远程或本地存储的网络环境或分布式计算环境中的服务器计算机和客户计算机的环境。
图14提供了示例性联网或分布式计算环境的非限定性示意图。该分布式计算环境包括计算对象或设备1410、1412等以及计算对象或设备1420、1422、1424、1426、1428等，这些计算对象或设备可包括如由应用1430、1432、1434、1436、1438表示的程序、方法、数据存储、可编程逻辑等。可以理解，计算对象或设备1410、1412等以及计算对象或设备1420、1422、1424、1426、1428等可包括不同的设备，诸如PDA、音频/视频设备、移动电话、MP3播放器、膝上型计算机等。
每个计算对象或设备1410、1412等以及计算对象或设备1420、1422、1424、1426、1428等可经由通信网络1424或直接或间接地与一个或多个其他计算对象或设备1410、1412等以及计算对象或设备1420、1422、1426、1428、1440等通信。即使在图14中被示为单个元件，但网络1440可包括向图14的系统提供服务的其他计算对象或计算设备，和/或可表示未示出的多个互连网络。每个计算对象或设备1410、1412等或1420、1422、1424、1426、1428等还可包含诸如应用1430、1432、1434、1436、1438之类的应用，该应用可利用API或适用于与根据各实施例提供的来自任何平台的信息作为服务的基础结构进行通信或实现这种基础结构的其他对象、软件、固件和/或硬件。
存在支持分布式计算环境的各种系统、组件和网络配置。例如，计算系统可以由有线或无线系统、本地网络或广泛分布的网络连接在一起。当前，许多网络被耦合至因特网，后者为广泛分布的计算提供了基础结构并包含许多不同的网络，但任何网络基础结构可用于变得与如各实施例中所描述的技术相关联的示例性通信。
由此，可以利用诸如客户机/服务器、对等、或混合体系结构的大量的网络拓扑结构和网络基础结构。在客户机/服务器体系结构中，尤其在联网系统中，客户机通常是访问由例如服务器的另一计算机提供的共享的网络资源的计算机。在图14的图示中，作为非限定性示例，计算对象或设备1420、1422、1424、1426、1428等可被认为是客户机和计算对象，或者设备1410、1412等可被认为是服务器，其中计算对象或设备1410、1412等提供数据服务，诸如从计算对象或设备1420、1422、1424、1426、1428等接收数据、存储数据、处理数据、向计算对象或设备1420、1422、1424、1426、1428发送数据等，但任何计算机都可取决于环境而被认为是客户机、服务器或两者。这些计算设备中的任一个可以处理数据，或请求可涉及如此处对一个或多个实施例描述的来自任何平台的信息作为服务的基础结构以及相关技术的服务或任务。
服务器通常是可通过诸如因特网或无线网络基础结构的远程网络或本地网络可访问的远程计算机系统。客户机进程在第一计算机系统中可以是活动的，而服务器进程在第二计算机系统中可以是活动的，它们通过通信介质彼此通信，从而提供分布式功能并允许多个客户机利用服务器的信息收集能力。按照用户简档来利用的任何软件对象可以单独提供或跨多个计算设备或对象分布。
例如，在其中通信网络/总线1440是因特网的网络环境中，例如，计算对象或设备1410、1412等可以是计算对象或设备1420、1422、1424、1426、1428等经由诸如HTTP等多种已知协议中的任一种与其通信的web服务器。如所提及地，计算对象或设备1410、1412等还可用作计算对象或设备1420、1422、1424、1426、1428等，反之亦然，这可以是分布式计算环境的特性。
示例性计算设备
如所提及地，此处描述的各实施例适用于其中可能期望实现来自任何平台的信息作为服务的基础结构的的一个或多个片段的任何设备。因此，应当理解，结合此处描述的各实施例来使用，即在设备可以结合来自任何平台的信息作为服务的基础结构来提供某些功能的任何地方构想了各种种类的手持式、便携式和其它计算设备和计算对象。因此，在下面的图15中描述的以下通用远程计算机仅是一个示例，且所公开的主题的各实施例可用具有网络/总线互操作性和交互的任何客户端来实现。
尽管并不是必需的，但各实施例的任意一个可以部分地经由操作系统来实现，以供设备或对象的服务开发者使用，和/或被包括在结合可操作组件来操作的应用软件中。软件可以在由诸如客户机工作站、服务器或其它设备等一个或多个计算机执行的诸如程序模块等计算机可执行指令的通用上下文中描述。本领域的技术人员可以理解，网络交互可以用各种计算机系统配置和协议来实施。
因此，图15示出了其中可实现一个或多个实施例的合适的计算系统环境1500的一个示例，但是上面已经弄清楚，计算系统环境1500仅为合适的计算环境的一个示例，并且不旨在对各实施例中的任意一个的使用范围或功能提出任何限制。不应将计算环境1500解释为对示例性操作环境1500中示出的任一组件或其组合有任何依赖性或要求。
参考图15，用于实现此处的一个或多个实施例的示例性远程设备可以包括手持式计算机1510形式的通用计算设备。手持式计算机1510的组件可以包括但不限于：处理单元1520、系统存储器1530和将包括系统存储器在内的各种系统组件耦合至处理单元1520的系统总线1521。
计算机1510通常包括各种计算机可读介质，并可以是可由计算机1510访问的任何可用介质。系统存储器1530可以包括诸如只读存储器(ROM)和/或随机存取存储器(RAM)等易失性和/或非易失性存储器形式的计算机存储介质。作为示例而非限制，存储器1530还可以包括操作系统、应用、其他程序模块、和程序数据。
用户可以通过输入设备1540向计算机1510输入命令和信息。监视器或其他类型的显示设备也经由接口，诸如输出接口1550连接至系统总线1521。除监视器之外，计算机还可以包括其他外围输出设备，如扬声器和打印机，它们可以通过输出接口1550连接。
计算机1510可使用至一个或多个远程计算机，诸如远程计算机1570的逻辑连接在联网或分布式环境中操作。远程计算机1570可以是个人计算机、服务器、路由器、网络PC、对等设备或其他常见网络节点、或任何其他远程媒体消费或传输设备，并且可以包括上面关于计算机1510所描述的任何或全部元件。图15所描绘的逻辑连接包括诸如局域网(LAN)或广域网(WAN)等的网络1571，但也可以包括其他网络/总线。这样的联网环境在家庭、办公室、企业范围计算机网络、内联网和因特网中是常见的。
如上所述，虽然结合各计算设备、网络和广告体系结构描述了示例性实施例，但还可将底层概念应用于其中想要结合与云或网络服务的交互来发布、构建应用或消费数据的任何网络系统和任何计算设备或系统。
有多种实现此处描述的一个或多个实施例的方式，例如，使应用和服务能使用来自任何平台的信息作为服务的基础结构的适当API、工具包、驱动程序代码、操作系统、控件、独立或可下载的软件对象等等。可以从API(或其他软件对象)的立场以及从便于提供根据所描述的实施例中的一个或多个的来自任何平台的信息作为服务的基础结构的软件或硬件对象来构想各实施例。此处描述的各种实现和实施例可以具有完全采用硬件、部分采用硬件并且部分采用软件、以及采用软件的方面。
此处使用的词语“示例性”意味着用作示例、范例或说明。为避免疑惑，此处公开的主题不受限于这样的示例。此外，此处描述为“示例性”的任何方面或设计不必解释成优于其他方面或设计或比其他方面或设计有利，它也不旨在排除本领域的普通技术人员所知的等效示例性结构和技术。而且，就术语“包括”、“具有”、“包含”和其他类似的词语在详细描述或权利要求书中的使用而言，为避免疑惑，这样的术语旨在以类似于术语“包括”作为开放的过渡词的方式解释而不排除任何附加或其他元素。
如上所述，此处所述的各种技术可结合硬件或软件，或在适当时以两者的组合来实现。如在此所使用的，术语“组件”、“系统”等同样指的是计算机相关实体，或者是硬件、硬件和软件的组合、软件或执行中的软件。例如，组件可以是，但不限于是，在处理器上运行的进程、处理器、对象、可执行码、执行的线程、程序和/或计算机。作为说明，运行在计算机上的应用和计算机本身都可以是计算机组件。一个或多个组件可以驻留在进程和/或执行的线程中，并且组件可以位于一个计算机内和/或分布在两个或更多的计算机之间。
如前所述的系统是利用多个组件之间的交互来描述的。可以理解的是，这样的系统和组件可以包括这些组件或指定的子组件，某些指定的组件或子组件，和/或附加的组件，并根据前述的内容的各种置换和组合。子组件也可以作为可通信地耦合到其他组件的组件来实现，而不是包括在父组件内(层次性)。另外，注意到，一个或多个组件也可以合并到提供聚合功能的单个组件中，或者也可以分成多个单独的子组件，并且，可以提供诸如管理层之类的任何一个或更多中间层，以可通信地耦合到这样的子组件，以便提供集成的功能。此处所描述的任何组件也可以与一个或多个此处没有专门描述的但本领域技术人员广泛地知道的其他组件进行交互。
鉴于以上描述的示例性系统，参考各附图的流程图将可以理解依照所公开的主题实现的方法。尽管为了说明简洁起见，作为一系列框示出和描述了方法，但是，应该理解，所要求保护的主题不仅限于所描述框的顺序，一些框可以按与此处所描绘和描述的不同的顺序进行和/或与其它框并发地进行。尽管经由流程图示出了非顺序或分支的流程，但可以理解，可实现达成相同或类似结果的各种其他分支、流程路径和框次序。此外，并非全部所示出的框都是实现下面所描述的方法所必需的。
虽然在某些实施例中，说明了客户端侧观点，但要出于避免存在相对应的服务器观点的疑问来理解，反之亦然。类似地，在实施方法的地方，可以提供具有存储和被配置成经由一个或多个组件实施该方法的至少一个处理器的相对应的设备。
尽管结合各附图的优选实施例描述了各实施例，但可以理解，可以使用其他类似的实施例，或可以对所描述的实施例进行修改和添加来执行相同的功能而不背离本发明。而且，此处描述的各实施例的一个或多个方面可以在多个处理芯片或设备中实现或跨多个处理芯片或设备实现，且存储可以类似地跨多个设备来实现。因此，本发明不应限于任何单个实施例，而是应该根据所附权利要求书的广度和范围来解释。

Claims (11)

1.一种促进信息的可缩放可用性的方法，包括：
接收(300)针对对于与内容提供者相关联并存储在至少一个数据库中的数据的消费的多个请求；
监视(310)与对所述多个请求进行响应相关联的响应性能；
确定(320)所述响应性能的特性；以及
基于所述特性缩放(330)对与内容提供者相关联的所述数据分配的资源，所述方法还包括：
如果所述数据由所述内容提供者在外部存储到所述至少一个数据库中，则将与所述响应性能的至少一个方面相关联的请求发送给所述内容提供者；
从所述内容提供者接收对该请求的响应，该响应标识与所述数据相关联的位置缩放集，并且所述响应包括由所述内容提供者分配的附加数据库的位置。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将与所述响应性能的至少一个方面相关联的请求发送给所述内容提供者包括将包括该请求的应用程序编程接口API调用发送给所述内容提供者。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
经由可缩放性接口从所述内容提供者接收可缩放性输入包括从所述内容提供者接收与分配给所述内容提供者的资源的缩放相关联的指令。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
对向所述内容提供者分配的资源的缩放进行货币化(1175)。
5.一种促进信息的可缩放可用性的方法，包括：
监视(900)与对对于由内容提供者存储到至少一个资源的数据的多个数据消费请求进行响应相关联的响应性能；
基于所述响应性能的特性生成(910)应用程序编程接口API调用；
将所述API调用发送(920)给所述内容提供者；以及
从所述内容提供者接收(930)对所述API调用的响应，所述响应指示所述内容提供者是否基于所述响应性能的特性执行了对用于存储所述数据的资源的缩放，并且所述响应还指示所述内容提供者所分配的一个或多个附加数据库的一个或多个位置。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，生成(910)包括根据基于多个分级性能阈值的响应性能的分级特性生成API调用。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：
检测警告阈值的触发，且其中发送(920)所述API调用包括发送与响应性能的特性相关联的警告消息。
8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：
检测强制缩放阈值的触发，其中发送(920)所述API调用包括发送与响应性能的特性相关联的强制缩放消息。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，其中发送(920)所述API调用包括发送对数据副本的当前数量、与强制缩放阈值的触发相关联的响应时间、或平均响应时间的至少其中之一的指示。
10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，接收(930)对API调用的响应包括接收对数据副本的新数量、与数据相关联的新数据源的位置或缩放过程的状态的至少其中之一的指示。
11.如权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：
检测策略修改阈值的触发，其中对数据消费请求的处理包括修改与数据消费请求相关联的高速缓存策略。
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