CN102918528A - 作为联网服务的信息上的查询模型 - Google Patents

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Abstract

数据由发布者发布到信息服务，该信息服务被配置成接收数据集并且允许消费者经由查询来消费数据集。向发布者呈现数据集的结构信息（例如，列信息），以便选择数据集的哪些信息可以是搜索参数以及在查询结果中可返回哪些信息。基于发布者的选择来自动地创建查询接口，并且可为这些查询接口优化后端数据库，例如，基于发布者所选择的搜索参数或查询结果来创建索引。基于给定查询接口和其他查询接口的许可交集，查询聚集器可自动地将给定查询接口与其他查询接口相结合以形成更复杂（但仍被许可）的查询。

Description

作为联网服务的信息上的查询模型
技术领域
本发明涉及灵活地定义对发布者发布到联网存储服务的数据集的不同查询以获得各种消费选项。
背景
以关于一些常规系统的背景技术为例，计算设备在传统上是在设备本地执行应用和数据服务的。但是，随着在线和云服务的演进，应用和数据服务正越来越多地移动到网络提供者，由网络提供者代表设备来执行给定服务的一些或全部。能够存储数万亿字节数据（且在将来潜在可能的千万亿字节、百万万亿字节数据）的网络存储场的演进创建了在云中模拟本地场景且使主设备与外部存储分隔开的机会。
然而，将对数据的存储从数据所有者和发布者分开、并且如进一步地从应用开发者和数据消费者分开，造成了如过去不受限制地在消费者的本地设备上表示数据所不存在的问题——由于潜在的损害、重新分布以及对数据不受限制的使用而对内容所有者有关系的情形。然而，没有云服务或网络存储提供者能够有效地将信息作为服务在任意平台上提供，使发布者、开发者以及消费者都能够以可跟踪和审计所涉及的所有事务的方式来容易地发布、专攻用于任何种类的数据的应用，和消费任何种类的数据，并使得向发布者保证可对其内容实施限制。此外，对于具有特别有价值的数据的内容所有者或发布者，对控制对数据的访问的关注变得甚至更加重要。一旦将此类有价值的数据让给联网存储服务，那么在没有针对特定种类的数据所设计的专用、自定义的解决方案的情况下，就难以回答诸如谁获取访问、向消费者或开发者展示什么种类的查询之类的问题。
当今联网存储服务的上述缺点仅旨在提供常规系统的一些问题的概览，并且不旨在是穷尽性的。在仔细阅读了以下详细描述后，现有技术的其他问题和各非限制性性实施例的对应好处可变得显而易见。
概述
此处提供了简化的概述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，本概述并不旨在是详尽的或穷尽的。相反，本概述的唯一目的在于，以简化的形式提出与一些示例性、非限制性实施例相关的一些概念，作为以下各实施例的更详细的描述的序言。
在各个实施例中，数据由发布者发布到信息服务，该信息服务被配置成接收数据集并且允许消费者经由查询来消费数据集。数据集的结构信息（例如，列信息）在发布时或稍后作为分开的交互的一部分呈现给发布者，以供发布者选择数据集的哪些信息可能是搜索参数以及在查询结果中可返回哪些信息。
随后可基于发布者的选择自动地创建查询接口，并且可自动地为这些查询接口优化后端数据库，例如，基于发布者选择的搜索参数或查询结果来创建索引。基于给定查询接口和其他查询接口的许可交集，查询聚集器可自动地将给定查询接口与其他查询接口相结合以形成更复杂（但仍被许可）的查询。
以下更详细地描述其他实施例和各非限制性示例、场景和实现。
附图简述
参考附图进一步描述各非限制性实施例，在附图中：
图1是根据一实施例的表或其他结构化数据的说明书示例的框图；
图2是示出由本文描述的一个或多个实施例解决的常规系统的一个或多个限制的框图；
图3是示出根据一个或多个实施例的、用于定义对所发布的数据集的不同查询的查询定义模型和对应接口的框图；
图4和5是如本文针对一个或多个实施例所描述的、示出从数据集中选择供结合对查询的形成和优化来使用的、包括搜索谓词以及对结果的限制等结构化信息的框图；
图6是根据一实施例的、基于指定的可搜索信息和指定的返回结果来生成访问查询的框图；
图7是消费如根据一个或多个实施例自动地生成的查询API的框图；
图8是基于查询比较和/或相似性来聚集API或形成混合API的框图；
图9是根据一实施例的、基于指定的可搜索信息和指定的返回结果来优化数据库的框图；
图10是示出根据从任何平台提供的作为服务的信息的非限制基础结构、用于主存数据或连接到所主存的数据并且自动地创建查询接口的示例性序列的流程图；
图11是示出结合从任何平台提供的作为服务的信息的非限制基础结构、用于发布数据以及指定对查询的搜索参数输入的示例性序列的流程图；
图12是示出结合从任何平台提供的作为服务的信息的非限制性基础结构、用于发布数据并且指定对查询的搜索结果的示例性序列的流程图；
图13是示出基于根据从任何平台提供的作为服务的信息的基础结构的一个或多个非限制性实施例所生成的查询、来优化数据存储的示例性序列的流程图；
图14是示出从任何平台提供的作为服务的信息的非限制性基础结构所跟踪的、包括伙伴标识符元数据等元数据的示例性非限制性方面的框图；
图15是示出用于从任何平台提供的作为服务的信息的非限制性基础结构的示例性序列的流程图；
图16是示出用于从任何平台提供的作为服务的信息的示例性非限制性基础结构的框图；
图17是示出用于从任何平台提供的作为服务的信息的基础结构的实现具体细节的示例性非限制性集合的框图；
图18例示来自用于从任何平台提供的作为服务的信息的示例性基础结构的示例性数据消费；
图19是表示其中可实现在此处所述的各个实施例的示例性、非限制性联网环境的框图；以及
图20是表示其中可实现此处所述的各个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。
详细描述
概览
如背景技术中所讨论的，对于具有有价值的数据的内容所有者或发布者，当今的联网存储服务充斥着对控制对数据的访问的关注。当今，一旦将此类有价值的数据让给联网存储服务，那么在没有针对特定种类的数据所设计的专用、自定义的解决方案的情况下，就难以回答诸如谁获取访问、向消费者或开发者展示什么种类的查询之类的问题。
就此，对于“数百万”美元的数据集，诸如邓白氏（Dunand Bradstreet）公司的信息、Lexis-Nexis的在线案例法以及新闻服务等，在给予用户对不同库存单位（SKU）的访问权以供不同用户或不同类的用户访问数据或数据的各部分方面不存在太多灵活性。出于这一原因，已经发展了有效地因使用不足对消费者多记帐或对重大消费者少记帐的各种订阅模型。
因此，在各个实施例中，发布者容易地选择用于对发布者所发布的数据进行查询的不同SKU，并且自动地使对应于不同SKU的查询接口（诸如应用编程接口（API））被生成。通过控制数据的什么结构信息是搜索参数、和/或搜索结果的一部分、查询接口的一部分，发布者可控制可以搜索什么数据、以及返回什么结果。作为许多示例和场景中的一个，发布者通过创建仅体育内容的SKU作为结果集的一部分来使得以下成为可能：热衷体育的读者（消费者）可仅查看并支付报纸的体育内容。或另选地，发布者可控制对给定数据集可搜索哪些列，而不是允许免费且不受限制地支配对底层数据的访问（例如，通过拒绝搜索或返回与数据的特定子集有关的结果，来防止在消费计算机上逐条地重构有价值的数据集）。通过允许创建不同SKU来在作为服务的信息的上下文中查询所发布的数据，可以可变地设置定价，并且可以以灵活且直接的方式来创建新的SKU或删除旧的SKU，而不是不断地改变定价模型。就此，在存在查询相似性的情况下也可以聚集SKU。此外，基于发布者所指定的搜索准则，可在后端为这种搜索自动地优化数据，例如，创建给定搜索查询SKU所蕴含的搜索列上的索引。
下面提供这些和其他各示例性、非限制性实施例和场景的进一步细节。
作为联网服务的信息上的查询模型
如所提及的，在作为服务的信息的上下文中，在各个实施例中，为发布者提供查询模型用于挑选数据的不同列进行搜索以创建不同的搜索SKU。例如，对于具有名称、纬度、经度、信用的各列的表，本文描述的一个或多个实施例的一个使用示例包括：自动地创建查询API，该查询API取企业名称＋信用作为输入并且返回与该企业名称相关联的纬度和经度（例如，邓白氏（Dun＋Bradstreet）数据）。这一SKU的结果可用于创建有信誉企业的热图。图1至6示出了用于实现它的示例性、非限制性序列。
例如，如图1的表中所示，假设发布者希望发布有价值的数据集100，包括对应于公司名称102、纬度104、经度106和信用106的列，但仍保留对可以如何搜索数据、以及基于搜索可返回哪些结果集的控制，以便维护控制而不是简单地将数据集让给云以供任何人访问。这一问题由图2的框图示出，其中发布者200希望将数据集210发布到基础结构以提供作为服务的信息220，但也希望控制其数据到开发者230或消费者240的传播或开发者230或消费者240对其数据的搜索入口点。
根据各个实施例，如图3中所示，发布数据集310的发布者300发布到作为服务的信息320，但随后还可访问查询定义模型和接口组件330，发布者藉此可经由交互340来定义对所发布的数据集的不同查询。
在图4中示出的一个实施例中，作为服务的信息基于分析所发布的数据集来呈现查询定义用户界面400，以展示与数据集有关的信息的各种结构位。例如，在具有名称402、纬度404、经度406和信用408的表的当前示例中，发布者可选择诸如名称402和信用408之类的列名称，这些列名称可被用作查询的搜索谓词的一部分来返回结果。类似地，发布者可指定经由图5中示出的界面400来返回结果信息420。例如，发布者可能指定作为查询结果420的一部分、可从搜索中返回名称402、纬度404和经度406，但不包括信用408（如果所有信息都可被返回，则用户可重新创建该表并“取代（cut out）”发布者）。
随后，根据查询生成器430，基于为查询所指定的可搜索信息410并且基于查询结果返回信息420，自动地生成查询API 600。例如，在当前示例中，查询API或SKU可如下定义（也如图6中所示）：
Figure BDA00002123715400061
就此，发布者可定义任何数量的SKU，并且相应地定义供使用这些SKU的定价，例如，与所访问的信息的范围和价值一致。也可使定价取决于哪个实体正在搜索（例如，学生或非营利实体对比营利实体）。如图7中所示，图6的API 600被示为一方面由开发者230使用、也由消费者240使用。如所指示的，不同定价可基于审计和交易跟踪能力来实现以供使用查询API 600，例如，如下文更详细地描述的。
图8是示出示例性、非限制性实施例的框图，其中，从自动生成的API的消费者角度来看，如果消费者有能力使用第一查询600并且也有能力使用第二查询602，如果在这两个查询之间存在某一逻辑重叠，则API聚集组件800可创建混合API 604（出于非限制性示例），并且随后混合API 604可由开发者230或消费者240使用。在该意义上，只要许可就位，开发者230和消费者240就变成能够返回更丰富的数据，作为从具有相同或相似的结构信息（诸如列）的单独查询所聚集的更复杂的查询的一部分。
图9示出基于对要使用的搜索参数或要返回的搜索结果的指定来生成API的另一方面。例如，在图4-5的示例中，其中可搜索信息140由发布者指定并且返回结果420也被指定，从而导致对查询接口600的创建，类似地，基于参数410和结果420或查询接口600，查询优化引擎900可自动地优化底层存储910以供执行查询600，因为查询接口600是对数据提供的已知SKU。例如，可创建索引920，索引920通过实际上预先分类数据、或通过应用其他用于使查询更快或更高效的优化技术，来加速对查询（诸如查询600）的执行。在该意义上，系统自动地学习什么将被搜索，并且相应地优化数据库，从而实现相关联的SKU的更高性能，并且在存储随时间缩放时实现自愈存储生态系统。
如所提及的，让发布者容易地选择用于对数据进行查询的不同SKU、并且自动地创建针对底层数据的给定存储来优化的对应API，这样的能力使得发布者能够灵活地定义数据如何被消费。例如，假设这一SKU变得可用，通常不阅读世界新闻的热衷体育的读者仅需要搜索并支付报纸的体育内容。此外，可以聚集SKU，并且可以基于查询的使用量、或所返回的数据量来可变地设置定价。此外，基于发布者所指定的搜索准则，可在后端为这一搜索自动地优化数据，例如，创建搜索列上的索引。
在一个实施例中，用于主存数据或连接到所主存的由发布者发布且由消费者经由查询来消费的数据的系统包括信息服务和查询定义组件，信息服务被配置成接收由发布设备所发布的至少一个数据集，而查询定义组件被配置成呈现与由信息服务所确定的至少一个数据集的至少一个数据子集相关联的结构信息，并且被配置成接收对来自结构信息的输入的至少一个选择以定义信息服务对至少一个数据集进行实施的至少一个查询能力。
系统还可包括查询生成器，查询生成器被配置成响应于接收对输入的至少一个选择来生成用于由至少一个消费设备对至少一个数据集进行查询的查询接口。系统还可包括查询聚集器，查询聚集器被配置成将查询接口与至少一个其他查询接口相结合。查询聚集器可被配置成基于将查询接口与至少一个其他查询接口的比较、根据相同或相似的查询定义，将查询接口与至少一个其他查询接口相结合。
系统还可包括查询优化器，查询优化器被配置成响应于接收对输入的至少一个选择来优化用于存储至少一个数据集的至少一个数据存储，以供优化对至少一个数据集的查询。查询定义组件可被配置成呈现由信息服务从对至少一个数据集的分析中所确定的至少一个数据集的列信息。
图10是示出用于主存数据或连接到所主存的数据的示例性非限制性方法的流程图。在1000，第一控制区域中的计算设备经由至少一个网络从第二控制区域中的计算设备接收由第二控制区域中的计算设备所发布的数据集。在1010，分析数据集以确定与数据集的至少一个数据子集相关联的结构信息（例如，列信息）。在1020，向第二控制区域中的计算设备呈递结构信息，以接收与第一控制区域中的计算设备对数据集进行实施的查询能力有关的输入。
在1030，从第二控制区域中的计算设备接收搜索参数输入，该搜索参数输入定义了至少一个经授权的消费设备被授权在其上搜索数据集的结构信息的第一结构信息。在1040，从第二控制区域中的计算设备接收搜索结果输入，该搜索结果输入定义了至少一个经授权的消费设备被授权针对其接收来自数据集的结果的结构信息的第二结构信息。该方法可被重复以定义任何数量的对数据集的任意查询。
查询接口可基于搜索参数输入和搜索结果输入来自动地生成，以供至少一个经授权的消费设备用于根据由搜索参数输入和搜索结果输入所定义的查询约束来搜索数据集。另外，可基于查询接口与至少一个其他查询接口的比较、根据相同或相似的搜索参数输入，将查询接口与至少一个其他查询接口相结合，例如，基于比较查询接口与至少一个其他查询接口、根据相同或相似的搜索结果输入。
图11是示出用于发布数据的示例性非限制性方法的流程图。在1100，第一控制区域中的发布计算设备将数据集发布到第二控制区域中的接收计算设备。在1110，发布计算设备例如基于接收计算设备对数据集的分析来与同数据集相关联的结构化信息（例如，列信息）有关的信息进行接口。在1120，可从结构化信息中选择搜索参数，以供消费设备基于搜索参数来对数据集进行搜索。在1130，可将搜索参数传送到接收计算设备，以便自动地生成用于对数据集进行查询的查询接口。
图12是示出用于发布数据的示例性非限制性方法的流程图。在1200，发布计算设备在第一控制区域中将数据集发布到第二控制区域中的接收计算设备。在1210，发布计算设备例如基于接收计算设备对数据集的分析来与同数据集相关联的结构化信息（例如，列信息）有关的信息进行接口。在1220，响应于用搜索参数进行的搜索，可从结构化信息中选择搜索结果选项，以供消费设备接收结果。在1230，可将搜索结果选项传送到接收计算设备，以便自动地生成用于对数据集进行查询的查询接口。
图13是示出用于主存数据或连接到所主存的数据的示例性非限制性方法的流程图。在1300，第一控制区域中的计算设备经由至少一个网络从第二控制区域中的计算设备接收由第二控制区域中的计算设备所发布的数据集。在1310，分析数据集以确定与数据集的至少一个数据子集相关联的结构信息。在1320，将结构信息（例如，列信息）呈递给第二控制区域中的计算设备。在1330，第一控制区域中的计算设备接收从结构信息中作出的、与对数据集进行实施的至少一个查询能力有关的输入。在1340，响应于接收该输入，自动地扩充与数据集相关联的数据存储元数据，以便优化执行对数据集的查询。例如，扩充数据存储元数据可包括基于来自结构信息的输入来生成或扩充与数据集相关联的索引信息。
接着参考图14，示出了根据一实施例的对所发布的数据集的示例性API请求。如图所示，API请求1400可包括头部部分1410和正文部分1420。在一方面，头部部分1410可包括开发者密钥字段1412、唯一标识符字段1414、以及伙伴标识符字段1416。对于这一实施例，可以理解，唯一标识符字段1414可通过包括多个用户的唯一标识符来便于跟踪多座API使用。此外，对于伙伴标识符1416，可以理解，可以指定空值，从而指示没有伙伴与特定API请求有关系。
就此，如上文参考图13所描述的，各种数据存储元数据可被存储并且作为发布数据集的一部分被自动更新，以优化对查询的执行。另外，在发布时间，与数据集相关联的元数据可自动被更新以包括伙伴标识符字段1414，伙伴标识符字段1414可用于匹配与给定伙伴标识符有关的查询，给定伙伴标识符出于跟踪对给定伙伴的数据集的访问、审计等使用给定伙伴的数据集的目的而应用于给定伙伴。以此方式，如果多个伙伴的数据集由来自开发者、消费者、订阅者等的API请求来消费，则所有伙伴的数据集可被给予适用的数据访问的信用。
在附加实施例中，一种用于发布数据的方法可包括：由第一控制区域中的发布计算设备向第二控制区域中的接收计算设备发布数据集，并且基于接收计算设备对数据集的分析来接口到由第二控制区域中的接收计算设备所生成的接口，该接口包括与同数据集相关联的结构化信息有关的信息。该方法还可包括：响应于用搜索参数进行的搜索，从结构化信息中选择搜索结果选项以供消费设备接收结果。进行接口可包括：接口到包括与同数据集相关联的列有关的信息的接口。
该方法可包括：将搜索结果选项传送到接收设备以便自动生成查询接口，该查询接口基于搜索结果选项返回搜索结果。该方法可包括：从结构化信息中选择搜索参数以供消费设备基于搜索参数来对数据集进行搜索。该方法可包括：将搜索参数传送到接收设备以便自动生成用于对数据集进行查询的查询接口。
在其他实施例中，一种用于主存数据或连接到所主存的数据的方法可包括：由第一控制区域中的计算设备经由网络从第二控制区域中的计算设备接收由第二控制区域中的计算设备所发布的数据集，并且分析数据集以确定与数据集的数据子集相关联的结构信息。该方法可包括：将结构信息呈递给第二控制区域中的计算设备，接收来自结构信息的、与第一控制区域中的计算设备对数据集进行实施的查询能力有关的输入；以及响应于接收该输入，自动地扩充与数据集相关联的数据存储元数据。
扩充可包括：基于来自结构信息的输入来生成或扩充与数据集相关联的索引信息。扩充还可包括：更新数据存储元数据以包括与数据集相关联的伙伴标识符。分析可包括：确定与数据集相关联的列信息。
用于作为服务的信息的补充上下文
以下描述包含关于潜在非限制性基础结构、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。本节中所描述的任何附加特征中的任意一个或多个可被包含在上面参考灵活地定义对发布者发布到联网存储服务的数据集的不同查询以获得各种消费选项所描述的任意一个或多个实施例中。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的专有，并由此在第三方提供者参与方面进行限制。例如，目前，没有足够的企业模型来供商业内容提供者以不放弃此类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倾向于通过有限的专有手段来展示其内容。或者，在其中此类内容的存储由安全云存储提供者提供的情形中，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，单独存储中存在很少的价值。另外，甚至在云存储提供者尝试从各个提供者收集数据的情形中，最好此类提供者可包括适度、较小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和IP（例如，版权）上的不信任的结果。简言之，大人物不信任具有王冠上的宝石（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，提供了用于作为服务的信息的基础结构，其容纳所有个体类：发布者、开发者、信息工作者、和消费者。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加强任何平台上的任何应用和任何形状因子（例如，任何屏幕大小）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（globalreach），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学和报告，例如，单个点击分析，以用公共数据来增大私有数据。在这点上，由于基础结构的各种实现的开放特性，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。
为了编写应用，人们可注册帐户信息（例如，用Live ID登录）并被提供藉由其来经由结构化和实时web服务访问“团块”的帐户密钥，该结构化和实时web服务是针对本文中关于一个或多个实施例描述的作为服务的信息的基础结构启用的。在一个方面，开发者可在编码开始之前视觉地探索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。虽然所得到的REST查询可被拷贝到新的开发者应用，作为服务的信息的基础结构还实现这样的能力：该能力是用于消耗自动生成的C#代理类以排除任何创建本地对象模型或者生成和理解XML或web服务代码的细节的需要。在这点上，在另一非限制性的有益方面，开发者可下载代理类，并将它们包括在开发者的应用中以通过少至几行代码来消耗服务数据。
在这点上，作为服务的信息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某一其他时间函数上寻找、获取、和消耗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，从而使得如本文中关于一个或多个实施例所描述的作为服务的信息能够进行内容请求以及订阅感兴趣的内容。
因而，在一个方面，由本文中关于一个或多个实施例所描述的作为服务的信息的基础结构所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来使用的内容进行记账和报告。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，且可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。
除了被用于跟踪消耗内容的应用的帐户密钥之外，唯一性用户ID是全局唯一性标识符（GUID），其表示开发者的个体用户。此字段允许对内容进行记账，其是按程序以每个用户为基础进行收费的。例如，如果开发者开发移动应用，且个体用户消费该应用，开发者在每次代表该个体用户作出请求时可以返回相同的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唯一性用户来指派新的GUID。例如，每个注册用户可被指派GUID或者每个IP地址/端口组合指派唯一性用户IDGUID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作为服务的信息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。达成此目的是下载目标模型、将它们添加到当前开发者项目、以及更新帐户和唯一性用户值的问题。
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，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制性REST请求。注意：一些或全部调用会是安全套接字层（SSL）安全的。
https://api.sqlazureservices.com/UnService.svc/UNESCO(120)
在请求的头部中放置了$accountKey和$uniqueUserId元素，例如，其看起来如下：
$accountKey={开发者帐户密钥}
$uniqueUserID={表示唯一用户的GUID}
$accountKey中的值表示开发者的帐户密钥——在帐户标签中找到，而$uniqueUserID中的值表示访问服务的唯一用户的GUID。
因此，如对本文中的一个或多个实施例描述的作为服务的信息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。基础结构是信息市场，其将来自领先商业数据提供者和权威公共数据源以及非权威发布者的数据、图像和实时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账框架下是统一的。另外，开发者和信息工作者可基本上通过任何平台、应用或业务工作流来消费此优质内容。
用于使用本文中关于一个或多个实施例描述的作为服务的信息的基础结构的一些示例性非限制性的情景包括：（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)以创新方式将不同数据集集合在一起，以获得对业务性能和过程的新了解，例如，聚集算法，(d)针对团块、结构化和实时web服务，即时并可视地探索跨所有内容提供者的API，以及(e)消耗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（pay as you go or grow）”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排除编写冗长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诸如但不限于Excel；(b)用于获得内容的简单、可预测的许可模型；以及（c）用于从SQL服务器、SQL Azure数据库、以及其他预先存在的资产消费数据的能力。
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过程，(b)开发者例如经由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方处理存储、递送、记账和报告。
在本文中关于一个或多个实施例描述的作为服务的信息的基础结构的非限制性实现中，丰富的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)跨所有服务上的一致的记账、供应和使用报告。
在本文中关于一个或多个实施例描述的作为服务的信息的基础结构的非限制性实现中，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)对服务调用的视觉构建的URL的即时拷贝到剪贴板以使开发变得容易。
在本文中关于一个或多个实施例描述的作为服务的信息的基础结构的非限制性实现中，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。
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，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）实现从数据进行货币化。由于基础结构的开放性，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，尤其是通过如过去一样开发专有模型。
对于应用程序开发者/ISV，基础结构实现以一致的格式访问数据、用于数据访问的可变且低成本定价模型、可预测定价、来自采用使用数据构建的应用程序的消费者/IW的得益潜力、通过任何平台和单个记账和数据源的对消费者的更广抵达。
对于信息工作者/消费者，基础结构实现来自除单个记账和数据源之外的应用、对当前较大对象（LOB）或IW软件中的数据的消耗、用于数据访问的可变和低成本定价模型的附加的价值。
因此，基础结构通过鼓励数据所有者经由基础结构存储其数据来用潜在相当可观的收入上升解决当前消费者和开发者痛点，创建附带有用于建模、报告、分析和趋向的即时数据的唯一性企业智能机会，以及创建对任何平台的采纳和附着，由此鉴别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15的流程图中所示的，在1500，本文所描述的是供内容所有者或发布者来经由基础结构发布数据的各种方式。在1510，存在允许开发者开发用于经由基础结构消费数据的应用的各种工具。在1520，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1530，该基础结构提供丰富的各种工具，这些工具代表由事务模型启用的内容链中的所有各方来启用自动管理、审计、记账等。
在这点上，该基础结构中的一些关键方包括数据所有者、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的实体，或者出于其他原因想要免费提供数据或对数据实施其他条件的实体。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16是一般地示出可参与到提供本文所描述的作为服务的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1600提供对各种可信或不可信的数据存储1610的访问。如图所示，因而，数据存储1612、1614、……、1616是什么类型不是那么重要的，因为生态系统支持任何种类的数据，团块、结构化、非结构化等。如所提及的，该系统包括将数据添加到生态系统的发布者1620，消费数据的订阅者1630，以及通过其应用帮助消费数据的应用开发者或提供者1650。访问信息生成器1670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1660可横跨任意角色，因为内容所有者1660也可以是发布者1620、订阅者1630、和/或应用开发者。在一个方面，所有各方的公共基础结构启用对该基础结构上发生的数据事务的管理1665、审计1675、记账1675以及其他所需辅助服务。
在这点上，用于实现来自任何平台的作为服务的信息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、成本高效和方便的方式进行处理的基础结构。基础结构以负担得起的方式民主化（democratize）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，该基础结构支持按使用付费以及对内容的订阅定价、对内容付费（“零售价”——由内容所有者设置）、支付数据费（“运送和处理”）和BW、并还支持作为按照以每次逻辑事务为基础（每个报告、每个API、每次下载等）的佣金费用的数据费。
对于信息工作者（例如，Office、SQL Server（SQL服务器）、Dynamics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特性（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，替换方案包括每用户每月定价的内容；其可以被捆绑或可以不被捆绑来递送内容包，或者按事务定价，例如允许云报告/业务智能按需定价，以在允许按使用定价、或经由报告图库的垂直应用同时消除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；在没有附加代价下的自动缩放的、较高水平的SLA概率。对于一些非限制性示例，数据可以是安全的，并且可以是以下域中的相关联数据：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。非限制性情景可包括将数据递送到排名前30的非政府组织（NGO）数据集。另外，该基础结构可包括通过“用于信息即服务的Bing（必应）”、HPC等来突出展示BI和可视化的能力。也存在垂直应用程序机会。
在一个非限制性实施例中，可将数据佣金与常规实体策略作类比：例如，容量可被表示为货架空间（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）且内容可被表示为商品（例如，优化内容提供者以偿付COGS、最大化来自IW和开发者的利润）。在各个实施例中，入伙（onboarding）过程可使用数据和服务的质量条以及接纳服务级协议（SLA）来实现。
图17是以上根据一个或多个特征描述的作为服务的信息的基础结构1710的示例性非限制性实现。交互侧是可经由基于SSL/REST的API 1706与该基础结构通信的信息工作者1700、开发者1702和消费者1704。负载平衡器1708可被用来以最优方式帮助操纵通信量。在这点上，输入被路由至门户web角色1720或API web角色1722。从基础结构1710到数据侧是用于访问云存储框架1742的团块数据集1740或团块数据集1755或用于访问关系数据库框架1752的数据集1754或数据集1750的附加负载平衡1724或1726（例如，WA或SA）。代理层1728可被用来访问第三方云1762的数据1764或数据1760。在适用时，内容数据抽象层（DAL）1730可被用于访问内容。在这点上，可以有跨不同类型的存储的数据集的复制或重叠，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，记账和发现服务1770可包括在线记账1772（例如，MOCP）或发现服务1774（例如，定位），并且认证服务1780可包括凭证管理1782（例如，Live ID）或内容认证1784，例如，经认证的内容服务（ACS）。帐户服务1790可包括记录/审计服务1786或帐户管理1788。管理和运营服务1792可包括运营控制板服务1794和网络运营服务1796，例如Gomez。
图18是示出根据用于启用作为服务的信息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到端流的框图。例如，作为服务的信息1800可包括商业数据1802和免费数据1804，其可以是各种为了营利性开发者1810、具有非营利动机的非营利性开发者1812以及出于生产目的而对消费数据感兴趣的其他信息工作者1814所感兴趣的。这些实体可使用发现服务1820来确定什么应用1822、1824、……、1826可能是他们所感兴趣的，以及最终将数据传送给ILA消费者1830和DLA消费者1832。
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制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，以提供从各种应用、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，以允许任何人来与OData实现自由地交互操作，以便鼓励生态系统的成长。也可将Odata的特征结合到其他协议，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，OData使用统一资源标识符（URI）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资源交互的统一接口，例如，类似于因特网工作的方式。在一个非限制性方面，在由AtomPub普及的HTTP上的规约之上构建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定义附加规约，诸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定义补充基于XML的AtomPub格式的协议的任选JSON表示。如可以理解的，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。
示例性联网以及分布式环境
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作为服务的信息的基础结构的方法和设备的各个实施例以及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。在这一点上，此处描述的各实施例可在具有任何数量的存储器或存储单元的、并且任何数量的应用和进程跨任何数量的存储单元发生的任何计算机系统或环境中实现。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机计算机的环境。
附图19提供了示例性联网或分布式计算环境的非限制性性示意图。该分布式计算环境包括计算对象或设备1910、1912等以及计算对象或设备1920、1922、1924、1926、1928等，这些计算对象或设备可包括如由应用1930、1932、1934、1936、1938表示的程序、方法、数据存储、可编程逻辑等。可以明白，计算对象或设备1910、1912等以及计算对象或设备1920、1922、1924、1926、1928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。
每一对象1910、1912等以及计算对象或设备1920、1922、1924、1926、1928等可经由通信网络1940或者直接或间接地与一个或多个其他计算对象或设备1910、1912等以及计算对象或设备1920、1922、1924、1926、1928等通信。即使在图19中被示为单个元件，但网络1940也可包括向图19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。每一计算对象或设备1910、1912等或1920、1922、1924、1926、1928等还可包含诸如应用1930、1932、1934、1936、1938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作为服务的信息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，可使用诸如客户机/服务器、对等、或混合体系结构之类的网络拓扑结构和网络基础结构的主机。在客户机/服务器体系结构中，尤其在联网系统中，客户机通常是访问另一计算机（例如，服务器）所提供的共享网络资源的计算机。在附图19的图示中，作为非限制性示例，计算对象或设备1920、1922、1924、1926、1928等可被认为是客户机，而计算对象或设备1910、1912等可被认为是服务器，其中计算对象或设备1910、1912等提供数据服务，诸如从计算对象或设备1920、1922、1924、1926、1928等接收数据；存储数据；处理数据；向计算对象或设备1920、1922、1924、1926、1928传送数据等，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，或请求可指示如此处参考一个或多个实施例描述的来自任何平台的作为服务的信息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之类的远程网络或本地网络访问的远程计算机系统。客户机进程可在第一计算机系统中活动，而服务器进程可在第二计算机系统中活动，它们通过通信介质相互通信，由此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。按照用户剖析来利用的任何软件对象可以独立地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1940是因特网的网络环境中，计算对象或设备1910、1912等可以是计算对象或设备1920、1922、1924、1926、1928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。如所提及的，计算对象或设备1910、1912等还可用作计算对象或设备1920、1922、1924、1926、1928等，或者相反，这可以是分布式计算环境的特性。
示例性计算设备
如所提到的那样，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作为服务的信息的基础结构的一个或多个部分的任何设备。因此，可以理解，构思了结合此处描述的各实施例使用的手持式、便携式和其它计算设备和计算对象，即在设备可以结合来自任何平台的作为服务的信息的基础结构来提供某些功能的任何地方。因此，在下面的图19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以用具有网络/总线互操作性和交互的任何客户机来实现。
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端工作站、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20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2000的一个示例，但是上面已经弄清楚，计算系统环境2000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。同样，不应将计算环境2000解释为对示例性操作环境2000中示出的任一组件或其组合有任何依赖性或要求。
参考图20，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2010形式的通用计算设备。手持式计算机2010的组件可以包括但不限于：处理单元2020、系统存储器2030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2020的系统总线2021。
计算机2010通常包括各种计算机可读介质，并且可以是可由计算机2010访问的任何可用介质。系统存储器2030可包括诸如只读存储器（ROM）和/或随机存取存储器（RAM）之类的易失性和/或非易失性存储器形式的计算机存储介质。作为示例而非限制性，存储器2030还可以包括操作系统、应用程序、其他程序模块、和程序数据。
用户可以通过输入设备2040向计算机2010输入命令和信息。监视器或其他类型的显示设备也经由诸如输出接口2050之类的接口连接到系统总线2021。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2050连接。
计算机2010可使用到一个或多个其他远程计算机（诸如远程计算机2070）的逻辑连接在联网或分布式环境中操作。远程计算机2070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、或者任何其他远程媒体消费或传输设备，并且可包括以上关于计算机2010所述的任何或全部元件。图20所示的逻辑连接包括诸如局域网（LAN）或广域网（WAN）之类的网络2071，但也可包括其他网络/总线。这些联网环境在家庭、办公室、企业范围的计算机网络、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作为服务的信息的基础结构的适当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）的观点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作为服务的信息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。
本文中所使用的词语“示例性”意味着用作示例、实例、或说明。为避免疑惑，本文所公开的主题不限于这些示例。另外，在此所述的被描述为“示例性”的任意方面或设计并不一定要被解释为相比其它方面或设计更优选或有利。此外，在详细描述或权利要求书中使用术语“包括”、“具有”、“包含”和其他类似词语的程度上，为避免疑惑，这些术语旨在以类似于术语“包括”作为开放的过渡词的方式是包含性的而不排除任何附加或其他元素。
如所述的，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。如此处所使用的，术语“组件”、“系统”等同样旨在指计算机相关实体，或者是硬件、硬件和软件的组合、软件或者是执行中的软件。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，在计算机上运行的应用和计算机都可以是组件。一个或多个组件可以驻留在进程和/或执行线程中，并且组件可以位于一个计算机内和/或分布在两个或更多计算机之间。
如前所述的系统已经参考若干组件之间的交互来描述。可以理解，这些系统和组件可包括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，并且根据上述内容的各种置换和组合。子组件还可作为通信地耦合到其他组件的组件来实现，而不是被包括在父组件内（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。此处所述的任何组件也可与一个或多个此处未专门描述的但本领域技术人员一般已知的其他组件进行交互。
考虑到以上描述的示例性系统，参考各附图的流程图将可以更好地理解根据所公开的主题实现的方法。尽管为了说明简洁起见，按照一系列框示出和描述了方法，但是，应该理解和知道，所要求保护的主题不限于框的顺序，因为一些框可以按与此处所描绘和描述的不同的顺序进行和/或与其他框并发地进行。尽管经由流程图示出了非顺序或分支的流程，但可以理解，可实现达到相同或类似结果的各种其他分支、流程路径和框的次序。此外，并非全部所示的框都是实现下面所述的方法所必需的。
虽然在某些实施例中示出了客户机侧观点，但要出于避免对存在相对应的服务器观点的疑问来理解，反之亦然。类似地，在实施一方法时，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 (20)

1.一种用于主存数据或连接到所主存的数据的方法，包括：
由第一控制区域中的至少一个计算设备经由至少一个网络从第二控制区域中的至少一个计算设备接收由所述第二控制区域中的至少一个计算设备所发布的至少一个数据集；
分析所述至少一个数据集以确定与所述至少一个数据集的至少一个数据子集相关联的结构信息；以及
向所述第二控制区域中的至少一个计算设备呈递所述结构信息，以接收与所述第一控制区域中的至少一个计算设备对所述至少一个数据集进行实施的至少一个查询能力有关的输入。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析包括确定与所述至少一个数据集相关联的列信息。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述呈递包括向所述第二控制区域中的至少一个计算设备呈递所述结构信息，以接收与对所述至少一个数据集进行实施的多个不同的查询能力有关的输入。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
从所述第二控制区域中的至少一个计算设备接收搜索参数输入，所述搜索参数输入定义了至少一个经授权的消费设备被授权在其上搜索所述至少一个数据集的结构信息的第一结构信息。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
从所述第二控制区域中的至少一个计算设备接收搜索结果输入，所述搜索结果输入定义了至少一个经授权的消费设备被授权针对其接收来自所述至少一个数据集的结果的结构信息的第二结构信息。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：
从所述第二控制区域中的至少一个计算设备接收搜索结果输入，所述搜索结果输入定义了至少一个经授权的消费设备被授权针对其接收来自所述至少一个数据集的结果的结构信息的第二结构信息。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：
基于所述搜索参数输入和所述搜索结果输入自动地生成查询接口，以供所述至少一个经授权的消费设备用于根据由所述搜索参数输入和所述搜索结果输入所定义的查询约束来搜索所述至少一个数据集。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：
基于比较所述查询接口与至少一个其他查询接口，根据相同或相似的搜索参数输入，将所述查询接口与所述至少一个其他查询接口相结合。
9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：
基于比较所述查询接口与至少一个其他查询接口，根据相同或相似的搜索结果输入，将所述查询接口与所述至少一个其他查询接口相结合。
10.一种用于主存数据或连接到所主存的、由发布者发布且由消费者经由查询来消费的数据的系统，包括：
信息服务，被配置成接收由发布设备所发布的至少一个数据集；以及
查询定义组件，被配置成呈现与所述信息服务所确定的至少一个数据集的至少一个数据子集相关联的结构信息，且被配置成接收对来自所述结构信息的输入的至少一个选择，以便为所述信息服务对所述至少一个数据集进行的实施定义至少一个查询能力。
11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，还包括：
查询生成器，被配置成响应于接收对所述输入的至少一个选择来生成用于由至少一个消费设备对所述至少一个数据集进行查询的查询接口。
12.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，还包括：
查询聚集器，被配置成将所述查询接口与至少一个其他查询接口相结合。
13.如权利要求12所述的系统，其特征在于，所述查询聚集器被配置成基于将所述查询接口与所述至少一个其他查询接口的比较、根据相同或相似的查询定义，将所述查询接口与所述至少一个其他查询接口相结合。
14.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，还包括：
查询优化器，被配置成响应于接收对所述输入的至少一个选择来优化用于存储所述至少一个数据集的至少一个数据存储，以供优化对所述至少一个数据集的查询。
15.如权利要求10所述的系统，其特征在于，所述查询定义组件被配置成呈现由所述信息服务从对所述至少一个数据集的分析中确定的至少一个数据集的列信息。
16.一种用于发布数据的方法，包括：
由第一控制区域中的至少一个发布计算设备向第二控制区域中的至少一个接收计算设备发布至少一个数据集；
基于所述至少一个接收计算设备对所述至少一个数据集的分析，与所述第二控制区域中的至少一个接收计算设备所生成的接口进行接口，所述接口包括与同所述至少一个数据集相关联的结构化信息有关的信息；以及
从所述结构化信息中选择至少一个搜索参数，以供至少一个消费设备基于所述至少一个搜索参数来对所述至少一个数据集进行搜索。
17.如权利要求16所述的方法，其特征在于，还包括：
将所述至少一个搜索参数传送给所述至少一个接收设备，以便自动生成用于对所述至少一个数据集进行查询的查询接口。
18.如权利要求16所述的方法，其特征在于，还包括：
响应于用所述至少一个搜索参数进行的搜索，从所述结构化信息中选择至少一个搜索结果选项，以便所述至少一个消费设备接收结果。
19.如权利要求18所述的方法，其特征在于，还包括：
将所述至少一个搜索结果选项传送给所述至少一个接收设备，以便自动生成基于所述至少一个搜索结果选项来返回搜索结果的查询接口。
20.如权利要求16所述的方法，其特征在于，所述进行接口包括与以下接口进行接口，该接口包括与同所述至少一个数据集相关联的列有关的信息。
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