JP2015532475A - ネットワーク内負荷分散のためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

コンピュータ実装予約方法及び対応システムは、計算問合せの受信時にデータ・アクセス効率を維持するために、判定処理の実行の制御に利用される。本方法は、判定処理を駆動し、統計指標の現在値及び統計指標の標的値から少なくとも計算される少なくとも１つの判定規則を含むコンフィギュレーション・ファイルをコンピュータ・バックエンド機に関連付けること；統計指標の更新値を周期的に取得すること；更新値が標的値とは異なることを検出したときに、コンフィギュレーション・ファイルを動的に更新し、コンフィギュレーション・ファイル内に再計算判定規則をリアルタイムで保存することを含む。【選択図】 図１

Description

本発明は、一般に、コンピュータ実装データベース・システムのためのデータ及び情報処理に関し、より詳細には、サービス・リソースと関連して、旅行予約（ｔｒａｖｅｌ ｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎ ａｎｄ ｂｏｏｋｉｎｇ）システムにおいて旅行座席等の利用可能性情報を提供するのに利用される、コンピュータ実装予約システム及び方法に関する。本発明は、より正確には、データ・ソースによってタスクの実行を駆動するためのリアルタイム判定、例えば、利用可能性要求に関連する利用可能性情報データを保存する複数のデータ・ソースのうち１つを選択し、それらの最適な容量に対して在庫リンクを使用し、こうしてより低い信頼性のデータ・ソースを使用しながら利用可能性の高いサービスを提供すること、を対象とする。更に、本発明は、データ・ソースからのデータを抽出する際の失敗も低減でき、データ同期処理を実行するときに利用可能性キャッシュ・ソースへのデータ・アクセスの高い効率を動的に監視、維持する。

コンピュータ化旅行システムは、グローバル・ディストリビューション・システムＧＤＳの周囲に編成され、このＧＤＳは、旅行代理店、オンライン旅行ベンダ及び旅行会社等の旅行ベンダによってアクセスされる。ＧＤＳシステムは、航空会社の運賃、スケジュール及び座席の利用可能性並びに他のデータへのリアルタイム・アクセスが可能である独自のコンピュータ・システムとすることができる。

ＧＤＳシステムは、利用可能性情報を提供するために、様々なデータ・ソースへのアクセスを実施する。アクセスされるデータ・ソースは、ＧＤＳシステムから離れていてもよい。アクセスされるデータ・ソースは、航空会社によって提供されるデータ・ソースであってもよい。利用可能性情報の抽出には、在庫ソースにポーリングによってアクセスできると同時に、並行して他のデータ・ソースにもアクセス可能にし、ポーリング帯域幅を低減させ、費用（在庫データベースへのアクセスはより費用がかかる）を節約し、応答時間をできるだけ頻繁に短縮するようにする。

課題は、計算問合せの増加又は危機（ポーリング停止のような）等の急速な変動に対して迅速に反応することであり、一方でデータ・ソースのデータ・アクセス効率を維持することである。このことは、利用可能性要求への応答に関連するデータが保存される可能性がある様々なソース間での転送判定を伴う技術的制約をもたらす。その場合、システムは、どのケースでＡＶＳ（利用可能性状況ソース（ａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ ｓｔａｔｕｓ ｓｏｕｒｃｅ））又はキャッシュ・データ・ソースを使用することがより適切であるのかを判定しなければならない。

Ｊａｍｅｓ Ａｗｅｙａ等は、「ウェブ・サーバのための適応性負荷平衡化機構（Ａｎ ａｄａｐｔｉｖｅ ｌｏａｄ ｂａｌａｎｃｉｎｇ ｓｃｈｅｍｅ ｆｏｒ ｗｅｂ ｓｅｒｖｅｒｓ）」、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ、１２巻、第１、２００２年１月１日、３〜３９頁において、着信した要求を複数のウェブ・サーバに転送するための、負荷平衡化機構に連結したウェブ・スイッチ内の承認制御機能を開示している。ウェブ・サーバは、サーバの健全性状態の情報をウェブ・スイッチに周期的に送信する。

「ウェブ・サーバのための適応性負荷平衡化機構（Ａｎ ａｄａｐｔｉｖｅ ｌｏａｄ ｂａｌａｎｃｉｎｇ ｓｃｈｅｍｅ ｆｏｒ ｗｅｂ ｓｅｒｖｅｒｓ）」、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ、１２巻、第１、２００２年１月１日、３〜３９頁、Ｊａｍｅｓ Ａｗｅｙａ等

一例の実施形態では、計算問合せの受信時にコンピュータ・ネットワークのコンピュータ・バックエンド機によって判定処理の実行を制御する方法であって：
−判定処理を駆動し、統計指標の現在値及び統計指標の標的値から少なくとも計算される少なくとも１つの判定規則を含むコンフィギュレーション・ファイルをコンピュータ・バックエンド機に関連付けること；
−統計指標の更新値を周期的に取得すること；
−更新値が標的値と異なることを検出したときに、コンフィギュレーション・ファイルを動的に更新すること
を含む方法であり、コンフィギュレーション・ファイルは：
・更新値を使用して新たな現在値として判定規則を再計算すること；
・コンフィギュレーション・ファイル内に再計算判定規則をリアルタイムで保存すること
を更に含む、方法を開示する。

判定規則は、要求に固有の入力パラメータ（発信者、起点及び目的地・・・）に基づき、どのデータ・ソースがアクセスされるかを判定する規則であってもよい。判定規則は、キャッシュ・データ・ソースの更新を実施すべきかどうかの判定であってもよい。

統計指標は、１つ又は複数のデータ・ソースへのデータ・アクセスを示すことができる。データ・アクセスは、書込みアクセスであってもよい。データ・アクセスは、読取りアクセスであってもよい。

本方法は、ＧＤＳシステム内に実装できる。アクセスされるデータ・ソースは、様々な航空会社又は他の会社からのデータ・ソースとすることができる。

計算問合せは、個人又は旅行会社から到達できる。両方共にコンピュータ・フロントエンド機を使用して計算問合せを送信できる。

コンピュータ・バックエンド機は、グローバル・ディストリビューション・システムＧＤＳの一部とすることができる。

実施形態の別の例では、コンピュータ化システムは、少なくとも１つのコンピュータ・バックエンド機を備え、少なくとも１つのコンピュータ・バックエンド機は、計算問合せの受信時に判定処理を実行するように構成され、少なくとも１つの判定規則を含むコンフィギュレーション・ファイルを備え、少なくとも１つの判定規則は、判定処理を駆動し、統計指標の現在値及び統計指標の標的値から少なくとも計算され、コンピュータ・バックエンド機は、プロセッサを備え、プロセッサでは、非一時的コンピュータ可読媒体に保存したコンピュータ・プログラムに従ったプロセッサの動作により、コンピュータ・システムが：
−統計指標の更新値を周期的に取得し；
−更新値が標的値と異なることを検出したときに、コンフィギュレーション・ファイルを動的に更新し、コンフィギュレーション・ファイルは：
・更新値を使用して新たな現在値として判定規則を再計算すること；
・コンフィギュレーション・ファイル内に再計算判定規則をリアルタイムで保存すること
を更に含む。

本発明の潜在的な利点は：
−比較的信頼性の低いデータ・ソースを含めたいくつかのデータ・ソースから適切な標的データ・ソースを選択することにより品質の高いサービスを維持すること；
−データ・ソース及びそれらの記憶容量を最適に使用すること；
−サービス・レベル契約（ＳＬＡ、Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｌｅｖｅｌ Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ）等の契約保証された契約に追従し、それを維持することである。

例示的な実施形態は、ソフトウェア・プログラム命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体も包含し、ここで、少なくとも１つのデータ・プロセッサによるソフトウェア・プログラム命令の実行により、本発明の方法の実行を含む動作が実施される。

本発明の実施形態の上記及び他の態様は、以下の詳細な説明において添付の図面と共に読めばより明らかになるであろう。

本発明の第１の非限定的実施形態による利用可能性問合せシステムの一例の構造図である。 ポーリング・エラー率ｍａ及びｍｂ、ポーリング・エラー閾値率ｇ並びに順位値ｏａ及びｏｂの値を表す線グラフである。 本発明の第２の非限定的実施形態による予約システム４０の一例の構造ブロック図である。 ルック・トゥー・ブック（ｌｏｏｋ−ｔｏ−ｂｏｏｋ）数ｌｂａ及びｌｂｂ、目標ルック・トゥー・ブック数ｌｂｇ並びに順位値ｏｃ及びｏｄの値を表す線グラフである。 本発明の第３の非限定的実施形態による利用可能性問合せシステム７０の一例の構造ブロック図である。 書込み数ｗａ及びｗｂ並びに目標書込み数ｗｇの値を表す線グラフである。

以下の説明は、航空産業に適用する状況で示されるが、本発明は部屋、レンタカー、鉄道チケット等、全ての種類の観光・旅行製品に適用可能であるので、限定的な例を表すものではない。

本発明を紹介する前に、以下の説明で使用するいくつかの用語を次のように定義する：
−利用可能性：利用可能性は、販売に利用可能な座席数である。利用可能性は、更なる予約を受け入れる又は拒否するために使用される。
−利用可能性情報ソース：利用可能性情報ソースは、旅行製品利用可能性に関係する情報が保存される全種類のデータ・リポジトリを含む。
−在庫ソース：最高の正確さを有する利用可能性情報ソース。というのは、在庫ソースは、在庫を構成する旅行製品に対し行われた予約の実際の状況を反映するためである。典型的な場合では、在庫は、旅行事業者側に拠点を置く。
−基礎利用可能性ソース：在庫ソースから得られる利用可能性情報ソース。基礎利用可能性ソースは、在庫ソースへの系統的アクセスを防止し、帯域幅の消費を節約するためにＧＤＳシステム側で使用されることが多い。ＡＶＳとも呼ばれるそのようなデータ・ソース種は、在庫ソースから周期的に更新され、在庫ソースの簡略版である。データ品質に関して、高信頼レベル、適正信頼レベル又は低信頼レベルに従って格付けされるデータ・ソースをそれぞれ以下のように列挙する：在庫ソース、利用可能性キャッシュ・ソース及びＡＶＳ。
−利用可能性キャッシュ・ソース：通常、在庫ソースよりも信頼性は低いが、使用コストがより低い利用可能性情報ソース。そのようなキャッシュは、過去の利用可能性要求から得た結果を供給できる。第１のユーザ要求及び対応する返答は、第２のユーザの別の要求に応答して、このように再使用できる。場合によっては、キャッシュは、事前対応した要求に対する応答から最初に構築される、即ち、要求は、サーバ側で自動的に生成される。
−ポーリング：ユーザ要求に返答するため、在庫ソースに送信される問合せ。
−統計指標：第１の統計指標は、所与のデータ・ソースへのアクセス失敗数とアクセス試行数との間の比率を表すポーリング・エラー率とすることができ；第２の統計指標は、予約に転換する利用可能性要求の平均数を示すルック・トゥー・ブック数とすることができ；第３の統計指標は、書込み数とすることができる。
−順位値：０％から１００％の間の数値。順位値は、在庫ソースへのアクセス試行率とすることができる。
−判定規則：判定規則は、要求入力パラメータ（発信者、起点及び目的地等・・・）並びに順位値等のシステム・パラメータに基づくことができる。こうした全てのパラメータの値に応じて、規則は、どのデータ・ソースに要求を誘導するかの判定を定義する。
−データ・ソース適合方法：統計指標の現在値と統計指標の標的値との間の差異を検出し、検出した差異に応じて順位値を計算することを含む。
−データ・ソース選択規則：少なくとも２つのデータ・ソースのうち１つのデータ・ソースを選択するためのものであり、判定規則の一部とすることができる。データ・ソース選択規則は、利用可能性要求の発信者等の利用可能性要求の少なくとも１つの特性の関数、又は市場等の利用可能性要求のパラメータ（パラメータは、旅程の起点及び／若しくは目的地、又は旅行産業における提供業者の航空会社コードであってもよい）、或いは要求によって示される時間枠とすることもできる。

古典的には、判定規則及びデータ・ソース選択規則は、例えばそれらが手作業でのみ、又はある所定の時間間隔（２４時間ごとに１回等）内でのみ変更可能であったため、静的であった。２つの利用可能データ・ソースのうち１つに要求を転送する判定基準を提供するそのような判定規則／データ・ソース選択規則の非常に単純な例は、次のように見ることができる：
−次の７日間以内の旅行出発時間を表示する（例えばオンラインの旅行会社又は航空会社のウェブサイト等のための）利用可能性要求は、７０％のパーセンテージまで在庫ソースに誘導される。
−次の８日から３０日間の旅行出発時間及び更なる将来の旅行出発時間を表示する利用可能性要求は、８０のパーセンテージまでキャッシュ・ソースに誘導される。
−現在から３１日以内の旅行出発時間及び更なる将来の旅行出発時間を表示する利用可能性要求は、キャッシュ・ソースに常に誘導される（即ち１００％まで）。
−国内便を表示する利用可能性要求は、６０％のパーセンテージまで在庫ソースに誘導され、残りの４０％は、基礎在庫ソースに誘導される。

特定のデータ・ソースに誘導される要求の割合を指定するだけで、残りの要求の更なる分配は指定しない規則が存在できることに留意されたい（最初の３つの例を参照）。他の規則は、どのデータ・ソースに残りの要求を誘導するものとするかも定義できる（最後の例を参照）。

したがって、これらの古典的な判定規則／データ・ソース選択規則は、様々なデータ・ソースへの要求の確率的分配を定義できたが、これらにより得られる要求の転送は、以下に記載する機構では適用されない静的な性質のものである。

図１及び図２は、本発明の第１の実施形態の一例を示す。本実施形態では、在庫ソースのポーリング・エラー率を監視し、在庫ソースの使用の仕方に対する判定処理を駆動するために利用する。本発明の更なる実施形態は、図３から図６に示す。本実施形態は、互いに組み合わせることができる。

図１は、本発明による利用可能性問合せシステム１０の一例の構造ブロック図である。本実施形態では、ここでは利用可能性要求ｒ１である計算問合せを受信した後、利用可能性問合せシステム１０は、判定規則を計算するデータ・ソース適合方法を適用することによって、少なくとも２つのデータ・ソースから１つを動的に選択でき、選択したデータ・ソースから対応するデータを抽出できる。データ・ソース適合方法は、入力データとして在庫ソースのポーリング・エラー率を必要とする。ポーリング・エラー率は、所与のデータ・ソースへのアクセス失敗数とアクセス試行数との間の比率を表す。ポーリング・エラー率は、統計指標として使用される。

利用可能性問合せシステム１０は、コンピュータ・バックエンド機構１１、判定制御器１２、及び２つのデータ・ソース、即ち在庫ソース１３ａ及び利用可能性キャッシュ・ソース１３ｂのそれぞれを備える。そのようなデータ・ソースは、単に暗示的であり、本発明は、あらゆるデータ・ソースに適用する。本実施形態では、所与のデータ・ソースは、在庫ソース１３ａである。全てのデータ・ソースは、座席利用可能性に関するデータを（少なくとも一時的に）保存する保存空間を設けるために利用される。コンピュータ・バックエンド機構１１は、１組の疎結合コンピュータからなるコンピュータ・クラスタによって、又は単一の計算デバイスのみによって実装できる。本実施形態では、コンピュータ・バックエンド機構１１は、判定制御器１２並びにデータ・ソース１３ａ及び１３ｂのそれぞれに結合される。

コンピュータ・バックエンド機構１１は、利用可能性要求ｒ１の受信時に判定処理を実行するために利用される。コンピュータ・バックエンド機構１１は、少なくとも１つのバックエンド計算ユニット２１及び観察器２２を備える。観察器２２は、最新のポーリング・エラー率ｍ１を周期的に生成し、これを判定制御器１２に送信するために利用される。観察器２２は、このようにして統計指標を監視する。ポーリング・エラー率ｍ１は、在庫ソース１３ａからデータを抽出する際の失敗数と前記在庫ソースの１３ａへの全アクセス試行数との間の比率である。ポーリング・エラー率は、このようにして在庫ソース１３ａに実施されるアクセス効率を反映する。

バックエンド計算ユニット２１は、戦略調整器３１及びメモリ・ユニット３２を備える。メモリ・ユニット３２は、戦略調整器３１に結合される。メモリ・ユニット３２は、少なくとも１つの判定規則を含む少なくとも１つのコンフィギュレーション・ファイルｃ１を保存するために利用される。戦略調整器３１は、判定規則を実行するために利用される。

判定規則１２は、制御器モジュール２６及び制御器メモリ・ユニット２７を備える。メモリ・ユニット２７に結合された制御器モジュール２６は、０％から１００％の間である順位値ｏ２を生成するために利用される。１つの順位値、例えば順位値ｏ２は、在庫ソース１３ａへのアクセス試行率として定義される。メモリ・ユニット２７は、少なくとも１つの第２のコンフィギュレーション・ファイルｃ２、順位履歴ファイルＯＨ１及び観察履歴ファイルＯＢＨ１を保存する。第２のコンフィギュレーション・ファイルｃ２は、最も高い許容可能な在庫アクセス失敗率であるポーリング・エラー閾値率ｇを含み、このポーリング・エラー閾値率ｇは、例えばシステム管理者によって事前定義される。本実施形態では、ポーリング・エラー閾値率ｇは、２０％であるように設定される。更に、判定制御器１２は、好ましくは５分未満の長さの一定間隔でポーリング・エラー率ｍ１の更新値を観察器２２から収集する。

他の実施形態では、コンフィギュレーション・ファイルｃ１及びｃ２、順位履歴ファイルＯＨ１及び観察履歴ファイルＯＢＨ１は、同じメモリ・ユニット内、又はメモリ・ユニット３２又はメモリ・ユニット２７以外の異なるメモリ・ユニット内に保存できることに留意されたい。また、判定制御器１２及びコンピュータ・バックエンド機構１１は、一部のハードウェア・リソース及び／又はソフトウェア・リソースを共用できる。

コンピュータ・バックエンド機構１１は、順位値ｏ２に到達させる（しかし順位値ｏ２は超えない）ために判定処理を実行し、ポーリング・エラー閾値率ｇを超えない在庫ソース１３ａのポーリング・エラー率を保持するために在庫ソース１３ａ（主要データ・ソース）から利用可能性キャッシュ・ソース１３ｂに切り替える。

判定処理は、判定制御器１２によって計算されるデータを必要とする。制御器モジュール２６は、メモリ・ユニット２７内に保存される観察器２２、コンフィギュレーション・ファイルｃ２及び観察履歴ファイルＯＢＨ１によって提供される情報に従って順位値ｏ２を決定する。データ・ソース適合方法についての詳細な説明は、以下の段落に含まれる。

判定制御器１２は、在庫ソース１３ａに関連する更新順位値ｏ２を計算するために利用される。判定制御器１２は、観察器２２によって提供された更新済みポーリング・エラー率ｍ１及び観察履歴ファイルＯＢＨ１内に保存した以前の順位値ｏ１を周期的に取得する。次に、判定制御器１２は、コンフィギュレーション・ファイルｃ２によって提供されたポーリング・エラー率ｍ１とポーリング・エラー閾値率ｇとの間の差異を検出する。判定制御器１２は、以下の段落で提示する第１の応答関数を適用することによって順位値ｏ２を生成する。

ポーリング・エラー率ｍ１とポーリング・エラー閾値率ｇとの間の値の比較について３つのケースがある：
■ポーリング・エラー率ｍ１がポーリング・エラー閾値率ｇに等しい：コンピュータ・バックエンド機構１１は、以前のように在庫ソース１３ａにアクセスしたままであり、判定規則に適用される順位値を変更する必要はない。
■ポーリング・エラー率ｍ１がポーリング・エラー閾値率ｇよりも小さい：このことは、在庫ソース１３ａが受信したデータ抽出要求数がその最大アクセス容量よりも小さいことを意味する。コンピュータ・バックエンド機構１１は、在庫ソース１３ａにより多くアクセスできる。更新済み順位値ｏ２は、以前の順位値ｏ１を超える。
■ポーリング・エラー率ｍ１がポーリング・エラー閾値率ｇよりも大きい：このことは、在庫ソース１３ａが受信したデータ抽出要求数がその最大アクセス容量よりもすでに大きいことを意味する。更新済み順位値ｏ２は、以前の順位値ｏ１よりも小さい。

上述のように、制御器モジュール２６は、以前の順位値ｏ１、ポーリング・エラー閾値率ｇ、（ＯＨ１に記録された）順位値履歴、及び（ＯＢＨ１に記録された）観察履歴に対して計算する第１の応答関数を適用することによって順位値ｏ２を生成する。第１の応答関数は、限定はしないが、以下の例示的式として示すことができる：ｏ２＝ｏ１×ｅ（ｇ−ｍ１）。

生成された順位値ｏ２は、以下の条件のうち１つが生じる場合に更に調整される：
■更新済み順位値ｏ２が１００％を超える場合、更新済み順位値ｏ２は１００％であるように設定される。
■更新済み順位値ｏ２が所定の最小順位値よりも小さい場合、更新済み順位値ｏ２はコンフィギュレーション・ファイルｃ２内に保存した最小順位値であるように設定される。

制御器モジュール２６は、順位値ｏ２を順位履歴ファイルＯＨ１に保存する。順位値ｏ２は、次の計算で利用される順位値ｏ１の新しい値になる。

更新済み順位値ｏ２を受信した後、バックエンド計算ユニット２１は、判定規則を再計算する。判定規則は、在庫ソース１３ａ及び利用可能性キャッシュ・ソース１３ｂのうち１つのデータ・ソースを決定し、利用可能性要求ｒ１に使用するデータを抽出するデータ・ソース選択規則を含む。全ての実施形態では、データ・ソース選択規則は、利用可能性要求の発信者等の利用可能性要求の少なくとも１つの特性の関数、又は市場等の利用可能性要求のパラメータ（パラメータは、旅程の起点及び／又は目的地、又は旅行産業の提供業者の航空会社コードであってもよい）とすることもできる。

更新済み順位値ｏ２が与えられたデータ・ソース選択規則の更新についての詳細な説明を以下に提供する：
■更新済み順位値ｏ２が以前の順位値ｏ１よりも大きい場合、データ・ソース選択規則は、コンフィギュレーション・ファイルｃ１に保存された規則に基づき、より高いアクセス・レベルで更新される。前記保存された規則は、更新済み順位値ｏ２及び要求ｒ１のいくつかの特性（例えば航空会社、製品）を取ることになり、これらは使用のために選択したデータ・ソースに送信されることになる。更新済み順位値ｏ２の適用による規則の更新は、例えば、規則内のパーセンテージの表示を更新済み順位値ｏ２と置き換えることによって実施される。例えば、規則を次の７日間以内の旅行出発時間を表示する利用可能性要求を７０％のパーセンテージまで在庫ソースに誘導し、更新済み順位値ｏ２を８５％に設定することを規定した場合、更新済み規則は、次の７日間以内の旅行出発時間を表示する利用可能性要求が８５％のパーセンテージまで在庫ソースに誘導されることを規定する。
■更新済み順位値ｏ２が以前の順位値ｏ１よりも小さい場合、このことは、在庫ソース１３ａが以前にその最大アクセス容量に対して多すぎるデータ抽出要求を得たことを意味する。コンピュータ・バックエンド機構１１は、在庫ソース１３ａのポーリング・エラー率を低減するために、順位値を値ｏ１から値ｏ２に低下させる必要があり、データ・ソース選択規則は、より低いアクセス・レベルで更新される。更新済み順位値ｏ２が低下し、０に近づいた場合、コンピュータ・バックエンド機構１１は、データ・ソース選択規則によって案内され、こうして利用可能性キャッシュ・ソース１３ｂからのデータを抽出して要求の最も大きい部分を処理するために切り替えられる。

選択したデータ・ソースから抽出した必要なデータを取得した後、コンピュータ・バックエンド機構１１は、利用可能性要求ｒ１に対応する利用可能性応答ｐ１を生成する。

上記の再計算判定規則は、コンフィギュレーション・ファイルｃ１内にリアルタイムで保存される。コンフィギュレーション・ファイルｃ１の更新は、コンピュータ・バックエンド機構１１が受信したあらゆる利用可能性要求のためのコンフィギュレーション・ファイルｃ１の適用とは無関係に実行できる。更に、他の実施形態では、在庫ソース１３ａ及び利用可能性キャッシュ・ソース１３ｂに加えて、利用可能性問合せシステム１０は、ＡＶＳソース等の３つ以上のデータ・ソースを含むことができることに留意されたい。この場合、利用可能性キャッシュ・ソースが選択されるが、空である場合、又は遅れずに応答しない場合、ＡＶＳソースが選択されることになる。更に、動的利用可能性ポーリング・ソース、直接アクセス・ポーリング・ソース及び利用可能性計算器ソースの中で選択される複数のポーリング・ソースがあってもよい。

少なくとも３つのデータ・ソースを有する一実施形態では、データ・ソース選択用の判定基礎を階層的に構成する２つの判定規則を実装できる。第１の判定規則は、第１のデータ・ソースが選択される確率を定義する。第２の判定規則は、３つのデータ・ソースのうち第２のデータ・ソース又は第３のデータ・ソースを選択するかどうかの判定を定義する。同じ順位値は、２つの判定規則に再帰的に使用できる。代替的に、統計指標及び／又は順位値ｏ２を使用して、第２の判定規則に使用する更なる順位値を計算できる。

例えば、第１の階層レベルに位置する第１の判定規則に適用される第１の順位値ｏ２は、７０％に設定できる。したがって、例えば着信した要求の７０％のみが第１のポーリング・データ・ソースに転送され、一方で着信した要求の残りの３０％は、第１のポーリング・データ・ソースに誘導されない。第２のレベルの階層では、同じ又は別の順位値が、２つの更なるデータ・ソース間の転送判定をする第２の判定規則に適用される。２つの更なるデータ・ソースは、キャッシュ・データ・ソース及びＡＶＳデータ・ソースとすることができる。更なる順位値は、例えば９０％に設定できる。この場合、着信した要求の残りの３０％のうち９０％は、キャッシュ・データ・ソースに転送され、一方で他の着信した要求（着信した要求の残りの３０％のうち１０％）は、ＡＶＳデータ・ソースに転送される。

次に図２を参照すると、図２は、ポーリング・エラー率ｍａ及びｍｂ、ポーリング・エラー閾値率ｇ並びに順位値ｏａ及びｏｂの値を経時的に表す線グラフである。ポーリング・エラー率ｍａ及び順位値ｏａは、データ・ソース適合方法の実行を伴わずに記録される。９．４５ｈから２０．１５ｈの間、ポーリング・エラー率ｍａは、３０％を超える。１３．００ｈから１８．４５ｈの間、ポーリング・エラー率ｍａは、４０％さえも超える。ポーリング・エラー率ｍｂ及び順位値ｏｂは、本発明に従ったデータ・ソース適合方法を実行する間に記録される。

観察期間中、データ・ソース適合方法の実行によって、利用可能性問合せシステム１０は、在庫ソース１３ａのポーリング・エラー率を値ｍａから値ｍｂに効率的に低減する。ポーリング・エラー率ｍｂは、概ね２０％未満に留まり、したがってこの例では２０％に設定されたポーリング・エラー閾値率ｇに着実に近似する。更に、在庫ソース１３ａのために実施される順位値は、値ｏａから値ｏｂに低減される。というのは、利用可能性問合せシステム１０は、例えば観察器２２によって実施される統計指標の新たな観察を受信すると、在庫ソース１３ａの順位値を動的に計算することによって在庫ソース１３ａへのアクセス試行数をリアルタイムで調節するためである。本実施形態で使用される統計指標は、ポーリング・エラー率である。

図３は、ルック・トゥー・ブック考慮事項が判定処理を駆動するために使用される別の実施形態を示す。図３は、本発明による予約システム４０の一例の構造ブロック図である。予約システム４０の構造及びその機能は、上述の実施形態の上述の利用可能性問合せシステム１０の構造及びその機能と同様である。しかし、予約システム４０によって実行される判定処理は、統計指標として使用される入力データとしてルック・トゥー・ブック数を必要とする。在庫ソース４３ａからデータを抽出する間、ルック・トゥー・ブック数は、予約（例えば座席予約）に転換させる所与のデータ・ソースへのアクセスを伴う予約システム４０により受信した利用可能性要求の平均数を表示する。１回の「ブック」に対する７００回の「ルック」の一例を以下で使用する。

本実施形態では、利用可能性要求ｒ２を受信した後、予約システム４０は、判定処理を計算するデータ・ソース適合方法を適用することによって、少なくとも２つのデータ・ソースから１つを動的に選択でき、選択したデータ・ソースから対応するデータを抽出できる。

予約システム４０は、コンピュータ・バックエンド機構４１、判定制御器４２、及び２つのデータ・ソース、即ち在庫ソース４３ａ及び利用可能性キャッシュ・ソース４３ｂのそれぞれを備え、そのようなデータ・ソースは、単に暗示的であり、本発明は、あらゆるデータ・ソースに適用する。本実施形態では、所与のデータ・ソース又は言い換えれば好ましいデータ・ソース、若しくは最も信頼できるデータ・ソースは、在庫ソース４３ａである。コンピュータ・バックエンド機構４１は、判定制御器４２並びにデータ・ソース４３ａ及び４３ｂのそれぞれに結合される。

コンピュータ・バックエンド機構４１は、利用可能性要求ｒ２の受信時に判定処理を実行するために利用される。コンピュータ・バックエンド機構１１は、少なくとも１つのバックエンド計算ユニット及び観測器５２を備える。観察器５２は、最新のルック・トゥー・ブック数ｌｂ１を周期的に生成し、それを判定制御器４２に送信するために利用される。ルック・トゥー・ブック数を生成するために、観察器５２は、データ・ソースへのデータ・アクセスを監視する。ルック・トゥー・ブック数ｌｂ１がより小さいほど、対応するデータを在庫ソース４３ａから抽出することによってより多くの順位を処理できる一方で、所与の在庫ソース使用効率を保持する。小さなルック・トゥー・ブック数は、在庫ソースの良好な効率を反映する。というのは、そのアクセス率は、利用可能性要求の予約への転換と比較して低いためである。（ルック・トゥー・ブック転換率は、予約システム４０が行った予約に対する在庫ソース４３ａへのルックのみを考慮に入れる。）

バックエンド計算ユニット５１は、戦略調整器６１及びメモリ・ユニット６２を備える。メモリ・ユニット６２は、戦略調整器６１に結合される。メモリ・ユニット６２は、少なくとも１つの判定規則を含む少なくとも１つのコンフィギュレーション・ファイルｃ３を保存するために利用される。戦略調整器６１は、判定規則を実行するために利用される。

判定制御器４２は、制御器モジュール５６及び制御器メモリ・ユニット５７を備える。メモリ・ユニット５７に結合された制御器モジュール５６は、０％から１００％の間である順位値ｏ４を生成するために利用される。１つの順位値、例えば順位値ｏ４は、在庫ソース４３ａへのアクセス試行率として定義される。判定制御器４２は、以下の段落で提示する第２の応答関数を適用することによって順位値ｏ４を生成する。

メモリ・ユニット５７は、少なくとも１つの第２のコンフィギュレーション・ファイルｃ４、順位履歴ファイルＯＨ２及び観察履歴ファイルＯＢＨ２を保存する。第２のコンフィギュレーション・ファイルｃ４は、システム管理者によって例えば７００であるように設定された目標ルック・トゥー・ブック数ｌｂｇを含み、したがって、ルック・トゥー・ブック転換率は、本実施形態では７００：１である。更に、判定制御器４２は、ルック・トゥー・ブック数ｌｂ１の更新値を５分未満の長さの一定間隔で観察器５２から収集する。判定制御器４２は、所与の時点、例えば開始日で開始した積算として計算される包括的ルック・トゥー・ブック転換率を更に計算する。

他の実施形態では、コンフィギュレーション・ファイルｃ３及びｃ４、順位履歴ファイルＯＨ２及び観察履歴ファイルＯＢＨ２は、同じメモリ・ユニット内、又はメモリ・ユニット６２又はメモリ・ユニット５７以外の異なるメモリ・ユニット内に保存できることに留意されたい。

コンピュータ・バックエンド機構４１は、順位値ｏ４に到達させるために判定処理を実行する。コンピュータ・バックエンド機構４１は、在庫ソース４３ａのルック・トゥー・ブック数が目標ルック・トゥー・ブック数ｌｂｇを超えないように保持するために、在庫ソース４３ａ（主要データ・ソース）から利用可能性キャッシュ・ソース４３ｂへ切り替える。

判定処理は、判定制御器４２によって計算されるデータを必要とする。制御器モジュール５６は、メモリ・ユニット５７に保存した観察器５２、コンフィギュレーション・ファイルｃ４及び観察履歴ファイルＯＢＨ２によって提供される情報に従って順位値ｏ４を決定する。データ・ソース適合方法についての詳細な説明は、以下の段落に含まれる。

判定制御器４２は、在庫ソース４３ａに関連する更新順位値ｏ４を計算するために利用される。判定制御器４２は、観察器５２によって提供された更新済みルック・トゥー・ブック数ｌｂ１及び順位履歴ファイルＯＨ２に保存した以前の順位値ｏ３を周期的に取得する。次に、判定制御器４２は、コンフィギュレーション・ファイルｃ４によって提供されるルック・トゥー・ブック数ｌｂ１と目標ルック・トゥー・ブック数ｌｂｇとの間の差異を検出する。

ルック・トゥー・ブック数ｌｂ１と目標ルック・トゥー・ブック数ｌｂｇとの間の値の比較について３つのケースがある：
■ルック・トゥー・ブック数ｌｂ１が目標ルック・トゥー・ブック数ｌｂｇに等しい：コンピュータ・バックエンド機構４１は、以前のように在庫ソース４３ａにアクセスしたままであり、判定規則に適用する順位値を変更する必要はない。しかし、より多くの順位を作る場合、コンピュータ・バックエンド機構４１は、利用可能性キャッシュ・ソース４３ｂにアクセスするために切り替え、データを抽出する。
■ルック・トゥー・ブック数ｌｂ１が目標ルック・トゥー・ブック数ｌｂｇよりも小さい：したがって、コンピュータ・バックエンド機構４１は、在庫ソース４３ａにアクセスし続け、データを抽出できる。更新済み順位値ｏ４は、以前の順位値ｏ３よりも大きい。
■ルック・トゥー・ブック数ｌｂ１が目標ルック・トゥー・ブック数ｌｂｇよりも大きい：このことは、予約に転換するために、現在、在庫ソース４３ａは、多すぎるデータ抽出要求をすでに受信していることを意味する。したがって、コンピュータ・バックエンド機構４１は、在庫ソース４３ａへのより頻繁なアクセスに切り替え、データを抽出する。更新済み順位値ｏ４は、以前の順位値ｏ３よりも小さい。

上述のように、制御器モジュール５６は、以前の順位値ｏ３、目標ルック・トゥー・ブック数ｌｂｇ、（ＯＨ２に保存した）順位値履歴及び（ＯＢＨ２に保存した）観察履歴に対して計算する第２の応答関数を適用することによって更新済み順位値ｏ４を生成する。第２の応答関数は、限定はしないが、以下の例示的式として示すことができる：ｏ４＝ｏ３×ｅ（ｌｂｒ１−ｌｇｂｒ）（式中、変数ｌｇｂｒは、目標ルック・トゥー・ブック数ｌｂｇに基づき計算した比率である一方で、変数ｌｂｒ１は、ルック・トゥー・ブック数ｌｂ１に基づき計算した比率である)。

利用可能性問合せシステム１０の順位値ｏ２と同様に、次に、順位値ｏ４は、以下の条件のうち１つが生じる場合に更に調整される：
■更新済み順位値ｏ４が１００％を超える場合、更新済み順位値ｏ４は１００％であるように設定される。
■更新済み順位値ｏ４が所定の最小順位値よりも小さい場合、更新済み順位値ｏ４はコンフィギュレーション・ファイルｃ１内に保存した最小順位値になるように設定される。

制御器モジュール５６は、次の計算で利用される順位値ｏ３の新たな値になる順位値ｏ４を順位履歴ファイルＯＨ２に保存する。

更新済み順位値ｏ４を受信した後、バックエンド計算ユニット５１は、判定規則を再計算し、この再計算規則には、利用可能性要求ｒ２に使用するデータを抽出するための在庫ソース４３ａ及び利用可能性キャッシュ・ソース４３ｂのうち１つのデータ・ソースを決定するデータ・ソース選択規則を含む。データ・ソース選択規則は、利用可能性要求の少なくとも１つの特性の関数とすることもできる。

選択したデータ・ソースから抽出した必要なデータを取得した後、コンピュータ・バックエンド機構４１は、利用可能性要求ｒ２に対応する利用可能性応答ｐ２を生成する。

上記の再計算判定規則は、コンフィギュレーション・ファイルｃ３内にリアルタイムで保存される。コンフィギュレーション・ファイルｃ３の更新は、コンピュータ・バックエンド機構４１が受信したあらゆる利用可能性要求用コンフィギュレーション・ファイルｃ３の適用とは無関係に実行できる。

更に、他の実施形態では、在庫ソース４３ａ及び利用可能性キャッシュ・ソース４３ｂに加えて、予約システム４０は、利用可能性状況ソース等の３つ以上のデータ・ソースを含むことができることに留意されたい。更に、動的利用可能性ポーリング・ソース、直接アクセス・ポーリング・ソース及び利用可能性計算器ソースの中で選択された複数のポーリング・ソースがあってもよい。次に、判定規則／第２のデータ・ソース選択規則は、アクセスされる第２のデータ・ソースを再帰的に決定するために実装できる。

上記で概説したように、利用可能性状況ソース等の更なるデータ・ソースを備える一実施形態では、第２の判定規則／データ・ソースを選択規則は、データ・ソースの第２の階層レベルでのデータ・アクセスについて再帰的に判定するために実装できる。したがって、第１の判定規則を使用して、第１の階層レベル、例えば在庫ソース４３ａで、特定の要求が特定のデータ・ソースに誘導されるか否かを決定する。要求がこの第１の階層レベル・データ・ソースに誘導されないことが判定された場合、再帰的に、例えば要求を利用可能性キャッシュ・ソース４３ｂ又は利用可能性状況ソースに誘導するかどうか、要求に関する転送判定をデータ・ソースの第２の階層レベルで取る。この目的で、別の順位値によって第１の規則と同様に更新される可能性がある第２の規則を利用する。同様の方法で、判定規則は、複数のポーリング・ソース間の判定のために再帰形態で実装できる。したがって、要求転送機構は、複数のデータ・ソース階層レベルで同様に採用できる。

図４は、ルック・トゥー・ブック数ｌｂａ及びｌｂｂ、目標ルック・トゥー・ブック数ｌｂｇ並びに順位値ｏｃ及びｏｄの値を経時的に表す線グラフである。ルック・トゥー・ブック数ｌｂａ及び順位値ｏｃは、データ・ソース適合方法の実行を伴わずに記録される。ルック・トゥー・ブック数ｌｂｂ及び順位値ｏｄは、本発明に従ったデータ・ソース適合方法の実行を伴って記録される。

本発明に従ったデータ・ソース選択規則更新処理の実行により、予約システム４０は、各集合期間（毎日の積算等）の終わりに在庫ソース４３ａに対応するルック・トゥー・ブック数を目標ルック・トゥー・ブック数ｌｂｇに近似させ、在庫ソース４３ａからデータを抽出するためのアクセス試行数をリアルタイムで調節するようにする。

このことは、図４に示される。順位値ｏｄは、約１２．４５ｈでルック・トゥー・ブック数ｌｂｂが目標ルック・トゥー・ブック数ｌｂｇを下回った場合に増加する。順位値ｏｄは、約１７．１５ｈでルック・トゥー・ブック数ｌｂｂが目標ルック・トゥー・ブック数ｌｂｇを上回って増加する場合に再度減少する。

図５は、本発明による利用可能性問合せシステム７０の一例の構造ブロック図である。本実施形態では、利用可能性要求ｒ３の受信後、利用可能性問合せシステム７０は、少なくとも２つのデータ・ソースから利用可能性データを抽出して、利用可能性要求ｒ３に対応する利用可能性応答ｐ３を生成する。利用可能性問合せシステム７０は、データ・ソースの中でデータ整合性を保持するためのデータ同期方法を更に実行し、これらのデータ・ソースのうち１つは、ここでは利用可能性キャッシュ・ソース７３ｂである。判定処理は、統計指標として使用される入力データとして利用可能性キャッシュ・ソース７３ｂの書込み数ｗ１を必要とする。

利用可能性問合せシステム７０は、コンピュータ・バックエンド機構７１、判定制御器７２及び２つのデータ・ソース、即ち在庫ソース７３ａ及びキャッシュ・ソース７３ｂのそれぞれを備える。そのようなデータ・ソースは、単に暗示的であり、本発明は、あらゆるデータ・ソースに適用する。コンピュータ・バックエンド機構７１は、判定制御器７２及びデータ・ソース７３ａ及び７３ｂのそれぞれに結合される。

コンピュータ・バックエンド機構７１は、利用可能性キャッシュ・ソース７３ｂに保存したデータを更新するためのデータ同期方法を実行するために利用する。コンピュータ・バックエンド機構７１は、少なくとも１つのバックエンド計算ユニット８１及び観察器８２を備える。観察器８２は、利用可能性キャッシュ・ソース７３ｂのために実施される最新の書込み数ｗ１を判定制御器７２に周期的に送信するために利用する。データ同期方法についての詳細な説明は、以下の段落に含まれる。

バックエンド計算ユニット８１は、利用可能性エンジン９１及びメモリ・ユニット９２を備える。メモリ・ユニット９２は、利用可能性エンジン９１に結合される。メモリ・ユニット９２は、少なくとも１つの判定規則を含む少なくとも１つのコンフィギュレーション・ファイルｃ５を保存するために利用される。利用可能性エンジン９１は、順位同期率ｏ６を適用することによって判定規則を実行するために利用され、この順位同期率ｏ６は、在庫ソース７３ａから利用可能性キャッシュ・ソース７３ｂに複製される更新済み利用可能性データのパーセンテージを表す。

判定規則７２は、制御器モジュール８６及び制御器メモリ・ユニット８７を備える。メモリ・ユニット８７に結合された制御器モジュール８６は、順位同期率ｏ６を生成するために利用される。メモリ・ユニット８７は、少なくとも１つの第２のコンフィギュレーション・ファイルｃ６、順位履歴ファイルＯＨ３及び観察履歴ファイルＯＢＨ３を保存する。第２のコンフィギュレーション・ファイルｃ６は、システム管理者によって設定された目標書込み数ｗｇを含む。目標数ｗｇは、例えば利用可能性キャッシュ・ソース７３ｂへの最大アクセス容量とすることができる。本実施形態では、目標書込み数ｗｇは、５００，０００であるように設定される。更に、判定制御器７２は、好ましくは５分未満の長さの一定間隔で更新済み書込み数ｗ１の更新値を収集する。

他の実施形態では、コンフィギュレーション・ファイルｃ５及びｃ６、順位同期履歴ファイルＯＳＨ及び観察履歴ファイルＯＢＨ３は、同じメモリ・ユニット内、又はメモリ・ユニット９２又はメモリ・ユニット８７以外の異なるメモリ・ユニット内に保存できることに留意されたい。また、判定制御器７２及びコンピュータ・バックエンド機構７１は、一部のハードウェア・リソース及び／又はソフトウェア・リソースを共用できる。

コンピュータ・バックエンド機構７１は、順位同期率ｏ６に到達させる（しかし順位同期率ｏ６を超えない）ために判定処理を実行する。判定処理は、判定制御器７２によって計算されるデータを必要とする。判定制御器７２は、順位同期率ｏ６を計算するために利用される。判定制御器７２は、観察器８２によって提供された更新済み書込み数ｗ１、及び順位同期履歴ファイルＯＳＨに保存した以前の順位値ｏ５を周期的に取得する。次に、判定制御器７２は、第２のコンフィギュレーション・ファイルｃ６によって提供された書込み数ｗ１と目標書込み数ｗｇとの間の差異を検出する。

制御器モジュール８６は、目標書込み数ｗｇ及び書込み数ｗ１に対して計算する第３の応答関数に基づき更新済み順位同期率ｏ６を生成し、順位同期率ｏ６を順位同期履歴ファイルＯＳＨに保存する。第３の応答関数は、限定はしないが、以下の式として示すことができる：

制御器モジュール８６は、利用可能性キャッシュ・ソース７３ｂがその最大アクセス容量を超えないことを保証するために、順位同期率ｏ６をコンピュータ・バックエンド機構７１にも提供する。

書込み数ｗ１と目標書込み数ｗｇとの間の値の比較について３つのケースがある：
■書込み数ｗ１が目標書込み数ｗｇに等しい：コンピュータ・バックエンド機構７１は、同じ同期率ｏ６で在庫ソース７３ａから利用可能性キャッシュ・ソース７３ｂへの更新済み利用可能性データを複製したままである。書込み数ｗ２は、目標書込み数ｗｇの値であるように設定される。
■書込み数ｗ１が目標書込み数ｗｇよりも大きい：利用可能性キャッシュ・ソース７３ｂのために実施した書込み数は、その最大アクセス容量よりも大きくなることがある。このことは、コンピュータ・バックエンド機構７１が在庫ソース７３ａから利用可能性キャッシュ・ソース７３ｂへのデータ複製書込みを低減する必要があることを意味する。書込み数ｗ２は、目標書込み数ｗｇの値であるように設定される。
■書込み数ｗ１が目標書込み数ｗｇよりも小さい：このことは、コンピュータ・バックエンド機構７１が在庫ソース７３ａから利用可能性キャッシュ・ソース７３ｂへより多くのデータ複製書込みを実施できることを意味する。書込み数ｗ２は、書込み数ｗ１の値であるように設定される。

更新済み順位同期率ｏ６の受信後、コンピュータ・バックエンド機構７１は、キャッシュ書込み抑制規則を含めた判定規則を再計算する。

次に図６を参照すると、図６は、書込み数ｗａ及びｗｂ並びに最大書込み数ｗｇの値を経時的に表す線グラフである。書込み数ｗａは、データ同期方法の実行を伴わずに記録される。書込み数ｗｂは、本発明によるデータ同期方法の実行を伴って記録される。更に、観察期間中、データ同期方法を実行することによって、利用可能性問合せシステム７０は、利用可能性キャッシュ・ソース７３ｂの書込み過負荷を効率的に低減する。

図６に示す例によれば、約３．３０ｈから約１３．３０ｈの間で、書込み数ｗａは常に最大書込み数ｗｇ未満である。したがって、ｗｂはｗａに等しい。３．３０ｈ前から１３．３０後の時間の間、書込み数ｗａは、常に最大書込み数ｗｇを上回る。したがって、ｗｂはｗｇに設定される。

本発明の例示的実施形態を以下に要約する。これらは、それぞれを単独で又は本発明の少なくとも別の例示的実施形態と組み合わせて使用できる。
−一実施形態は、コンフィギュレーション・ファイルの更新とは無関係に、コンピュータ・バックエンド機が受信するあらゆる計算問合せのためにコンフィギュレーション・ファイルを使用することを含むことができる。
−少なくとも１つの判定規則は、計算問合せに使用されるデータを抽出するためにアクセス可能な複数のデータ・ソースの中で１つのデータ・ソースを決定するように構成した論理を提供するデータ・ソース選択規則を含むことができる。
−データ・ソース選択規則は、計算問合せの少なくとも１つの特性の関数とすることができる。
−計算問合せは、フライト利用可能性計算問合せとすることができ、データ・ソース選択規則は、利用可能性データ・ソース選択規則であり、複数のデータ・ソースは、ポーリング・ソース、利用可能性状況ソース（ＡＶＳ）、利用可能性キャッシュ・ソースのうち少なくとも２つを含む。
−複数のデータ・ソースは、動的利用可能性ポーリング・ソース、直接アクセス・ポーリング・ソース及び利用可能性計算器ソースの中で選択された少なくとも１つのポーリング・ソースを含むことができる。ポーリング・ソースからデータを抽出する際の失敗数と前記ポーリング・ソースへの全アクセス試行数との間の比率は、利用可能性データ・ソース選択規則を決定する統計指標として使用される。
−複数のデータ・ソースは、動的ポーリング・ソース、直接アクセス・ポーリング・ソース及び利用可能性計算器ソースの中で選択される少なくとも１つのポーリング・ソースを含むことができる。計算問合せ発信者のルック・トゥー・ブック比率は、利用可能性データ・ソース選択規則を決定する統計指標として使用される。
−少なくとも１つの判定規則は、キャッシュ書込み判定規則を含むことができ、このキャッシュ書込み判定規則は、ポーリング・ソースとも呼ばれる在庫ソース等の遠隔データ・ソースから取得したデータの複製を利用可能性キャッシュ・ソースに書き込むかどうかの論理を提供する。
−キャッシュ書込み判定規則は、計算問合せの少なくとも１つの特性の関数とすることもできる。
−一実施形態は、キャッシュ書込み判定規則を決定する統計指標としてキャッシュ書込み数を使用することを含むことができる。
−計算問合せは、データ・ソース内のデータ読取り又は書込み命令の実行を要求でき、判定処理は、所与のデータ・ソースに、データ読取り又は書込み命令を実行するコンピュータ・バックエンド機がアクセスすべきかどうかを判定するためのものである。
−一実施形態は、以下のことを含むことができる：１）所与のデータ・ソースによって実行すべき読取り又は書込み命令の順位レベルを定義すること；この順位レベルは、所与のデータ・ソースによって又は所与のデータ・ソースに送信すべき命令の割合とすることができる；及び２）順位レベルに到達するように又は順位レベル未満に留まるように判定規則を計算すること。
−一実施形態は、統計指標の標的値とは異なる統計指標の更新値に対して、統計指標の標的値と統計指標の更新値との間の差異の指数関数との順位レベルの現在値の積に基づき、順位レベルの更新値を計算すること、及び順位レベルの更新値に到達するように判定規則を再計算することを含むことができる。
−一実施形態は、５分未満の長さの一定間隔で統計指標の更新値を周期的に収集することを含むことができる。
−一実施形態は、非一時的コンピュータ可読媒体に保存し、本発明の方法を実施するように構成した命令を含むコンピュータ・プログラム製品を含むことができる。
−一実施形態は、計算問合せに使用されるデータを抽出するためにアクセス可能な複数のデータ・ソース、及びコンピュータ・バックエンド機と複数のデータ・ソースとの間の双方向通信のためのネットワークを含むことができる。
−例１は、計算問合せの受信時にコンピュータ・ネットワークのコンピュータ・バックエンド機によって判定処理の実行を制御することを含むことができる方法であって、方法は：
−判定処理を駆動し、統計指標の現在値及び統計指標の標的値から少なくとも計算される少なくとも１つの判定規則を含むコンフィギュレーション・ファイルをコンピュータ・バックエンド機に関連付けること；
−統計指標の更新値を周期的に取得すること；
−更新値が標的値と異なることを検出したときに、コンフィギュレーション・ファイルを動的に更新すること
を含み、コンフィギュレーション・ファイルは：
○更新値を使用して新たな現在値として判定規則を再計算すること；
○コンフィギュレーション・ファイル内に再計算判定規則をリアルタイムで保存すること
を更に含む。
−例２では、例１の主題は、コンフィギュレーション・ファイルの更新とは無関係に、コンピュータ・バックエンド機が受信するあらゆる計算問合せのためにコンフィギュレーション・ファイルを使用することを任意選択で含むことができる。
−例３では、例１又は２の主題は、少なくとも１つの判定規則がデータ・ソース選択規則を含むことを任意選択で含むことができ、このデータ・ソース選択規則は、計算問合せに使用されるデータの抽出のためにアクセス可能な複数のデータ・ソースのうちデータ・ソースを決定するように構成した論理を提供する計算問合せの少なくとも１つの特性の関数である。
−例４では、例３の主題は、計算問合せがフライト利用可能性計算問合せであること、データ・ソース選択規則が利用可能性データ・ソース選択規則であること、及び複数のデータ・ソースがポーリング・ソース、利用可能性状況ソース（ＡＶＳ）、利用可能性キャッシュ・ソースのうち少なくとも２つを含むことを任意選択で含むことができる。
−例５では、例１〜４のうちいずれか一項に記載の主題は、複数のデータ・ソースが動的ポーリング・ソース、直接アクセス・ポーリング・ソース及び利用可能性計算器ソースの中で選択される少なくとも１つのポーリング・ソースを含むことを任意選択で含むことができ、且つ利用可能性データ・ソース選択規則を決定する統計指標として、ポーリング・ソースからデータを抽出する際の失敗数と前記ポーリング・ソースへの全アクセス試行数との間の比率を使用することを含む。
−例６では、例４の主題は、複数のデータ・ソースが動的ポーリング・ソース、直接アクセス・ポーリング・ソース及び利用可能性計算器ソースの中で選択される少なくとも１つのポーリング・ソースを含むことを任意選択で含むことができ、本方法は、利用可能性データ・ソース選択規則を決定する統計指標として、計算問合せ発信者のルック・トゥー・ブック比率を使用することを含む。
−例７では、例４の主題は、少なくとも１つの判定規則が遠隔データ・ソースから取得したデータの複製を利用可能性キャッシュ・ソースに書き込むかどうかの論理を提供するキャッシュ書込み判定規則を含むことを任意選択で含むことができる。
−例８では、例７の主題は、統計指標としてキャッシュ書込み数を使用する計算によって生成したキャッシュ書込み判定規則が、計算問合せの少なくとも１つの特性の関数であることを任意選択で含むことができる。
−例９では、例１〜８のうちいずれか一項に記載の主題は、計算問合せがデータ・ソース内のデータ読取り又は書込み命令の実行を要求すること、判定処理が、所与のデータ・ソースに、データ読取り又は書込み命令を実行するコンピュータ・バックエンド機がアクセスすべきかどうか判定するためのものであることを任意選択で含むことができる。
−例１０では、例９の主題は：
−所与のデータ・ソースによって実行すべき読取り又は書込み命令の順位レベルを定義すること；
−順位レベルに到達するように又は順位レベル未満に留まるように判定規則を計算すること
を任意選択で含むことができる。
−例１１では、例１０の主題は、統計指標の標的値とは異なる統計指標の更新値に対して、統計指標の標的値と統計指標の更新値との間の差異の指数関数との順位レベルの現在値の積に基づき、順位レベルの更新値を計算すること、及び順位レベルの更新値に到達するように判定規則を再計算することを含むことを任意選択で含むことができる。
−例１２では、例１〜１１のうち一項に記載の主題は、統計指標の更新値を周期的に収集することは、５分未満の長さの一定間隔で動作することを任意選択で含むことができる。
−例１３は、非一時的コンピュータ可読媒体に保存され、例１〜１２のうちいずれか一項に記載の方法を実施するように構成した命令を含むコンピュータ・プログラム製品である。
−例１４は、計算問合せの受信時に判定処理を実行するように構成された少なくとも１つのコンピュータ・バックエンド機を備え、少なくとも１つの判定規則を含むコンフィギュレーション・ファイルを備えるコンピュータ化システムであって、少なくとも１つの判定規則は、判定処理を駆動し、統計指標の現在値及び統計指標の標的値から少なくとも計算され、コンピュータ化システムは、プロセッサを備え、プロセッサでは、非一時的コンピュータ可読媒体に保存されたコンピュータ・プログラムに従ったプロセッサの動作により、コンピュータ・システムが：
−統計指標の更新値を周期的に取得し；
−更新値が標的値と異なることを検出したときに、コンフィギュレーション・ファイルを動的に更新し、コンフィギュレーション・ファイルは：
○更新値を使用して新たな現在値として判定規則を再計算すること；
○コンフィギュレーション・ファイル内に再計算判定規則をリアルタイムで保存すること
を更に含む、コンピュータ化システムである。
−例１５では、例１５の主題は、計算問合せに使用されるデータ抽出のためにアクセス可能な複数のデータ・ソース、及びコンピュータ・バックエンド機と複数のデータ・ソースとの間の双方向通信のためのネットワークを任意選択で含むことができる。

上記の説明は、本発明の例示的実施形態を実施する様々な方法、装置及びコンピュータ・プログラム・ソフトウェアの完全及び有益な説明の例示的及び非限定的な例として提供される。しかし、様々な修正形態及び適合形態は、上記説明に鑑みて、添付の図面及び添付の特許請求の範囲と共に読めば、当業者には明らかになり得る。しかし、例として、他の同様又は均等な処理又はアルゴリズム及びデータ表示の使用は、当業者が試行できる。更に、異なる要素、機能及びアルゴリズム（例えば、等）に使用される様々な名前は、記述にすぎず、これらの様々な要素、機能及びアルゴリズムはあらゆる適切な名前で呼ぶことができるので、限定的な意味で読まれることを意図しない。本発明の教示のそのような全ての同様な修正形態は、本発明の実施形態の範囲内に依然としてある。

更に、航空会社（航空運送業者）により提供される旅行解決策の状況で主に上記したが、当業者は、本発明の実施形態が航空会社による使用のみに限定されず、非限定例として船、列車、自動車、バスによる旅行の提供業者及びホテル等の旅行製品を含めた他の種類の旅行様式及び旅行提供業者による使用にも適合できることを了解すべきである。

更に、本発明の例示的実施形態の特徴の一部は、他の特徴の対応する使用を伴わずに有利に使用できる。したがって、上記の説明は、本発明の原理、教示及び実施形態の説明に過ぎないとみなすべきであり、それらの限定としてみなすべきではない。

本明細書で説明する様々な技法の実施形態は、デジタル電子回路又はコンピュータ・ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア又はそれらの組合せ内で実施できる。実施形態は、コンピュータ・プログラム製品、即ち情報担体内、例えば機械可読記憶デバイス又は伝搬信号内で有形に具体化したコンピュータ・プログラムとして実装し、データ処理装置、例えばプログラム可能プロセッサ、１つ又は複数のコンピュータによって実行又はそれらの動作を制御できる。上記したコンピュータ・プログラム（複数可）等のコンピュータ・プログラムは、コンパイラ型言語又はインタープリタ型言語を含めたあらゆる形態のプログラミング言語で書き込むことができ、スタンドアロン・プログラムとして又はモジュール、構成要素、サブルーチンとして、或いはコンピュータ環境での使用に適した他のユニットを含めたあらゆる形態で展開できる。コンピュータ・プログラムは、１つの現場の１つ又は複数のコンピュータ上で、又は複数の現場にわたって分散する、通信ネットワークにより相互接続した１つ又は複数のコンピュータ上で実行するように展開できる。

コンピュータ・プログラムの実行に適したプロセッサには、例として、汎用マイクロプロセッサ及び特殊目的マイクロプロセッサの両方及びあらゆる種類のデジタル・コンピュータのあらゆる１つ又は複数のプロセッサを含む。一般に、プロセッサは、読取り専用メモリ若しくはランダム・アクセス・メモリから、又は両方から命令及びデータを受け取る。コンピュータの要素は、命令を実行する少なくとも１つのプロセッサ、及び命令及びデータを保存する１つ又は複数のメモリ・デバイスを含むことができる。一般に、コンピュータは、データを保存する１つ又は複数の大容量記憶デバイス、例えば磁気ディスク、光磁気ディスク又は光ディスクからのデータの受信若しくはこれらへの送信、又は送受信を含むことができる、或いは受信若しくは送信又は送受信するように動作可能に結合できる。

実施形態は、バックエンド構成要素、例えばデータ・サーバを含む計算システム、又はミドルウェア構成要素、例えばアプリケーション・サーバを含む計算システム、又はフロントエンド構成要素、例えばグラフィカル・ユーザー・インターフェース又はユーザが実装形態と対話できるウェブ・ブラウザを有するクライアント・コンピュータを含む計算システム、或いはそのようなバックエンド構成要素、ミドルウェア構成要素又はフロントエンド構成要素のあらゆる組合せにおいて実施できる。構成要素は、デジタル・データ通信のあらゆる形態又は媒体、例えば通信ネットワークによって相互接続できる。通信ネットワークの例には、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）及びワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、例えばインターネットを含む。

説明した実装形態のいくつかの特徴を本明細書に記載したように例示してきたが、当業者には、今や多くの修正形態、代替形態、変更形態及び同等物が思い付くであろう。したがって、添付の特許請求の範囲は、本発明の実施形態の真の趣旨及び範囲内にあるものとしてそのような全ての修正形態及び変更形態の包含を意図することを理解されたい。

１０ 利用可能性問合せシステム
１１ コンピュータ・バックエンド機構
１２ 判定制御器
１３ａ 在庫ソース
１３ｂ 利用可能性キャッシュ・ソース
２１ バックエンド計算ユニット
２２ 観察器
２６ 制御器モジュール
２７ 制御器メモリ・ユニット
３１ 戦略調整器
３２ メモリ・ユニット

Claims (15)

1. コンピュータ・ネットワークのコンピュータ・バックエンド機によって、異なる正確さレベルを有する複数のデータ・ソースから１つのデータ・ソースを選択する方法であって：
   −前記コンピュータ・バックエンド機に統計指標の標的値を提供すること；
   −前記複数のデータ・ソースから１つを選択するための少なくとも１つの判定規則を前記コンピュータ・バックエンド機に関連付けること；
   −前記コンピュータ・バックエンド機に関連付けた観察器によって前記統計指標の現在値を観察すること；
   −前記統計指標の前記観察した現在値が前記統計指標の前記標的値とは異なることを検出したときに、前記判定規則を動的に再計算すること
   を含む方法。
2. 前記統計指標は、ポーリング・エラー率及びルック・トゥー・ブック数のうちの１つである、請求項１に記載の方法。
3. 前記統計指標の前記現在値と前記統計指標の前記標的値との間で検出された差異に応じて、最も高い正確さレベルを有する前記データ・ソースのための順位値を生成することを更に含む、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記検出した差異が前記統計指標の前記現在値の変化を示す場合、前記順位値を更新することを更に含む、請求項３に記載の方法であって、前記更新済み順位値は、前記以前の順位値及び前記順位値の履歴に応じて計算される、方法。
5. 第１の判定規則及び第２の判定規則が設けられ、前記第１の判定規則は、前記複数のデータ・ソースのうち最も高い正確さレベルを有する第１のデータ・ソースに対するアクセス試行率を判定し、前記第２の判定規則は、前記第１のデータ・ソースにアクセスしない場合、前記複数のデータ・ソースのうち、より低い正確さレベルの第２のデータ・ソースに対するアクセス試行率を判定する、請求項１から４のうちいずれか一項に記載の方法。
6. 前記判定規則に基づく計算問合せを受信したときに、前記複数のデータ・ソースのうち１つへのアクセスを判定するように構成した判定処理を更に含む、請求項１から５のうちいずれか一項に記載の方法。
7. 前記判定処理は、前記計算問合せの少なくとも１つの特性の関数である、請求項６に記載の方法。
8. 前記複数のデータ・ソースは、動的利用可能性ポーリング・ソース、直接アクセス・ポーリング・ソース及び利用可能性計算器ソースの間で選択される少なくとも１つのポーリング・ソースを含む、請求項１から７のうちいずれか一項に記載の方法。
9. 前記複数のデータ・ソースは、ポーリング・ソースのうち少なくとも２つ、即ち利用可能性状況ソース（ＡＶＳ）及び利用可能性キャッシュ・ソースを含む、請求項１から８のうちいずれか一項に記載の方法。
10. 前記統計指標の前記標的値とは異なる前記統計指標の前記更新値に対して、前記統計指標の前記標的値と前記統計指標の前記更新値との間の差異の指数関数との順位レベルの現在値の積に基づき、前記順位レベルの更新値を計算すること、及び前記順位レベルの前記更新値に到達するように前記判定規則を再計算することを更に含む、請求項１から９のうちいずれか一項に記載の方法。
11. 非一時的コンピュータ可読媒体に保存され、請求項１から１０のうちいずれか一項に記載の方法を実施するように構成した命令を含むコンピュータ・プログラム製品。
12. 少なくとも１つのコンピュータ・バックエンド機を備える利用可能性問合せシステムであって：
    −統計指標の標的値を保存するように構成した第１のメモリ；
    −異なる正確さレベルを有する複数のデータ・ソースのうち１つを選択するための少なくとも１つの判定規則を保存するように構成した第２のメモリ；
    −前記統計指標の現在値を観察するように構成した観察器；
    −前記統計指標の前記観察した現在値が前記統計指標の前記標的値とは異なることを検出したときに、前記判定規則を動的に再計算するように構成した前記コンピュータ・バックエンド機
    を備える利用可能性問合せシステム。
13. 前記統計指標は、ポーリング・エラー率である、請求項１２に記載のシステム。
14. 少なくとも１つのコンピュータ・バックエンド機を備える予約システムであって：
    −統計指標の標的値を保存するように構成した第１のメモリ；
    −異なる正確さレベルを有する複数のデータ・ソースのうち１つを選択するための少なくとも１つの判定規則を保存するように構成した第２のメモリ；
    −前記統計指標の現在値を観察するように構成した観察器；
    −前記統計指標の前記観察した現在値が前記統計指標の前記標的値とは異なることを検出したときに、前記判定規則を動的に再計算するように構成した前記コンピュータ・バックエンド機
    を備える予約システム。
15. 前記統計指標は、ルック・トゥー・ブック比率である、請求項１４に記載のシステム。
    

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