JP2017525072A - 組み込み可能なクラウド分析 - Google Patents

Abstract

分析モジュールは、分析中のデータの所有者に加え、エンティティによって開発され、公開されまたは使用されるアプリケーション内へ組み込まれても良い。アクセストークンは、分析モジュールによってホスト型サービスのプロバイダへと提出されても良い。アクセストークンは、アプリケーションに対して許可された精度のレベルでデータを含むｎ次元キューブに対応し得る。アクセストークンは、対応するｎ次元キューブに対するアクセスを制御する付加的なポリシーを含んでも良い。

Description

関連出願の相互参照
本願は、「ＥＭＢＥＤＤＡＢＬＥ ＣＬＯＵＤ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ」と題されて２０１４年６月２０日に出願された米国仮出願番号第６２／０１５，３０２号、及び、２０１４年９月２３日に出願された米国特許出願第１４／４９４，４１３号の利益を主張し、その内容は、それらの全体において参照により本明細書に組み込まれる。

本願は、２０１４年６月２０日に出願されて「ＡＵＴＯＭＡＴＥＤ ＨＩＥＲＡＲＣＨＹ ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ ＦＯＲ ＣＬＯＵＤ−ＢＡＳＥＤ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ」と題された同時係属の出願である米国仮出願第６２／０１５，３０８号、２０１４年６月２０日に出願されて「ＲＥＡＬ−ＴＩＭＥ ＨＯＳＴＥＤ ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ」と題された同時係属の出願である米国仮出願第６２／０１５，２９４号、２０１４年６月２０日に出願されて「ＣＬＯＵＤ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ ＭＡＲＫＥＴＰＬＡＣＥ」と題された同時係属の出願である米国仮出願第６２／０１５，３０７号、及び、２０１４年６月２０日に出願されて「ＤＹＡＮＡＭＩＣ ＣＵＢＥＳ ＦＯＲ ＣＬＯＵＤ−ＢＡＳＥＤ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ」と題された同時係属の出願である米国仮出願第６２／０１５，３１２号にも関連し、その内容は、それらの全体において参照により本明細書に組み込まれる。

オンライン分析処理（「ＯＬＡＰ」）及び他の形式のデータ保存システムは、データマイニング、レポート及び予想に関する様々な機能を実行するために使用されても良い。これらのシステムの形式は、トランザクション指向のシステムから概して得られ且つデータ分析が実行され得る多次元キューブ構造へとロードされたデータの多次元分析を可能としても良い。データ保存システムにおける設計及び展開において様々な商業製品が使用され得るが、ほとんどのこうしたシステムは、様々な専有のコンポーネントを含み、第三者による使用に適さない。

以下の詳細な説明は、添付の図面と共に読むときにより理解される。図示する目的のため、本開示の態様の様々な実施例は、図中に示されるが、本発明は、開示される特定の方法及び手段に限定されない。

第三者アプリケーションにおける分析が組み込まれ得るホスト型分析システムを示すブロック図である。 組み込み可能な分析のためのトークンベースのセキュリティを用いるためのシステムのブロック図である。 クラウドベースの分析を組み込み且つ共有するためのプロセスを示すフローチャートである。 提供されたトークンに基づいて分析操作を実行するためのプロセスを示すフローチャートである。 ホスト型分析サービスを提供するためのシステムの実施形態を示すブロック図である。 リアルタイムデータソースからのデータの取り込み及び処理のためのプロセスを示す。 本開示の態様が実行され得るコンピューティング環境の実施形態を示すブロック図である。 本開示の態様が実行され得るコンピューティングシステムの実施形態を示すブロック図である。

本開示の様々な態様は、アプリケーションプログラム内にクラウドベースの分析特徴を組み込むために使用されても良い。様々な場合及び実施形態において、第１のエンティティによって開発されるクラウドベースの分析特徴は、第２のエンティティによって開発されたアプリケーションプログラムにおいて組み込まれても良い。様々な場合及び実施形態において、分析によるデータは、第１のエンティティ、第２のエンティティまたは付加的なエンティティによって保持されまたは提供されても良い。このようなシナリオは、「第三者」分析として記載されても良く、データの１つまたは複数のソース、分析機能のプロバイダ、分析機能を含むアプリケーションの発行者及びアプリケーションのユーザが必ずしも同じパーティではないことを示す。

本開示の実施形態は、分析情報に対する確実なアクセスを提供し、且つ拡張可能で、多様な（ｍｕｌｔｉ−ｔｅｎａｎｔ）分析プラットフォームと共に使用するために、トークンベースのメカニズムを使用しても良い。

図１は、第三者アプリケーション１００において分析が組み込まれ得るホスト型分析システムを示すブロック図である。組み込まれた分析は、データセットにおいてオンライン分析処理（「ＯＬＡＰ」）を実行するための設備を含んでも良い。分析処理は、様々な階層等による様々な次元、グループ化におけるデータの集約及びドリルダウンを備えても良い。分析処理は、トランザクション的なデータベースシステムにおいて時折実行される低速実行するクエリと比較して比較的迅速に実行され得るため、相互作用的（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ）と記載されても良い。「ｔｈｉｒｄ ｐａｒｔｙ」という語は、例えば、分析されるデータと関連したエンティティ以外のエンティティによって発行されるアプリケーションに関しても良い。

分析処理は、ネットワーク１０６上でホスト型分析サービス１０８と通信する組み込み可能な分析モジュール１０２によって生じ得る。モジュールという語は、本明細書において使用されるように、ハイパーテキストマークアップ言語（「ＨＴＭＬ」）、コード及びコンパイルされた命令等のような様々な形式の宣言型または手続き型コードを含んでも良い。モジュールは、１つまたは複数のドキュメントまたはファイルとして分散されても良い。モジュールは、ブラウザのようなクライアントプロセスの代わりにサーバにおいて実行されまたはレンダリングされても良い。

分析を実行させるための要求は、第三者アプリケーション１００において生じても良い。組み込み可能な分析モジュール１０２は、要求を形成し且つ処理するためにホスト型分析サービス１０８に対してそれを送信しても良い。要求は、クエリ（図示せず）及びトークン１０４を含んでも良く、これらは分析に対するアクセスを調整するために様々な実施形態において使用されても良い。

トークン１０４は、第三者アプリケーション１００及び組み込み可能な分析モジュール１０２と関連付けられても良い。それは、例えば、第三者アプリケーション１００によって使用される他のリソースと共に分散されても良い。

ホスト型分析サービス１０８のプロバイダは、第三者アプリケーション１００と共に使用するために、発行者またはエンドユーザーのようなエンティティに対してトークン１０４を発行しても良い。例えば、ホスト型分析サービス１０８のプロバイダは、第三者アプリケーション１００の発行者に対してトークン１０４を提供し得る。発行者は、次いで第三者アプリケーション１００のコピーと共にトークンのコピーを含み得る。ＨＴＭＬベースのアプリケーションのため、トークン１０４のコピーは、例えばＨＴＭＬのページと共にダウンロードされ得る。

アクセス制御モジュール１１２は、様々な分析機能を実行するための要求のため、セキュリティ及びアクセスを調整しても良い。アクセス制御モジュール１１２は、トークン１０４によって示されたセキュリティポリシーの強化を含む機能を実行しても良い。いくつかの実施形態において、アクセス制御モジュール１１２は、トークン１０４によって記載されないセキュリティポリシーを強化しても良い。

複数のｎ次元キューブ（ｎ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｃｕｂｅｓ）１１０がホスト型分析サービス１０８によって保持されても良い。アクセス制御モジュール１１２は、トークン１０４またはトークン１０４のサブコンポーネント及びｎ次元キューブ１１０の１つとの間の関連付けを実行しても良い。分析クエリは、トークンと関連付けられたｎ次元キューブを用いて処理されても良い。関連付けられたｎ次元キューブに含まれるデータは、ホスト型分析サービス１０８のプロバイダによりポリシーセットと一致した第三者アプリケーション１００によってアクセスされ得る次元を反映しても良い。しかしながら、トークン１０４と関連付けられたポリシーに反することなくドリルダウンされ得ない特定のデータが存在し得る。例えば、ポリシーは、四半期の売上高は見られるが月次または週次の売上高は見られないことを要求し得る。アクセスはトークン１０４と関連付けられたｎ次元キューブから詳細の下部レベルを除くことを含む様々な方法で制御されても良い。言い換えれば、データは、下部レベルの詳細を除いて集計された形式で関連付けられたｎ次元キューブにおいて記憶されも良い。前の実施例を続けると、トークン１０４と関連付けられたｎ次元キューブは、四半期データを含んでも良いが、月次または週次データを除いても良い。

本明細書において使用されるように、ｎ次元キューブ、多次元キューブ、キューブ、多次元配列、及びｎ次元配列等の語は、置換可能に使用されても良い。用いられる特定の語は、構造によって示される次元の数における制限または限定を示唆するものとして解釈されるべきではない。したがって、例えばｎ次元キューブ及びキューブは、共に、３次元より高い次元または３次元より低い次元を含んでも良い。

ｎ次元キューブ１１０におけるデータは、ホスト型分析サービス１０８によって保持されても良い。データは、トランザクションデータ、リアルタイムデータ等を含み得るデータソース１１４から得られても良い。データは、データ浄化（ｄａｔａ ｃｌｅａｎｓｉｎｇ）、集約及び目的のｎ次元キューブへのルーティングといった操作を実行する多重化パイプラインのような技術によってデータソース１１４から送られても良い。実施形態は、個々のｎ次元キューブが許可された詳細のレベルに対応する詳細レベルを含むようにｎ次元キューブ１１０を保持しても良い。

図２は、組み込み可能な分析のためにトークンベースのセキュリティを使用するためのシステムのブロック図である。クライアント装置（図示せず）は、分析要求２００を形成しても良い。分析要求２００は、分析クエリ２０２及びアクセストークン２０４を備えても良い。分析クエリ２０２は、読み出されるデータ、実行される分析等を示す情報を備えても良い。クエリは、構造化問い合わせ言語（「ＳＱＬ」）、多次元表現（「ＭＤＸ」）等のようなコンピューティング言語を用いて表現されても良い。様々な実施形態においてバイナリクエリ表現も使用され得る。

アクセストークン２０４は情報の様々な形式の表現を備えても良く、その複数の実施例が図２において示される。例えば、アクセストークン２０４は、ｎ次元キューブ識別２０６に関連する情報を含んでも良い。この情報は、要求を処理するために使用され得るトークンとｎ次元キューブとの間の対応を示しても良い。実施形態は、アプリケーション識別２０８または発行者識別２１０のようなアクセストークン２０４に組み込まれた他の情報に基づいて、トークンとｎ次元キューブとの間の対応を保持しても良い。アクセストークン２０４は、ユニフォームリソースロケーター（「ＵＲＬ」）、バイナリ情報、英数字文字列等に組み込まれた情報を含んでも良い。ある場合及び実施形態において、アクセストークンは、公開鍵及び秘密鍵を用いて暗号化されても良い。ある場合及び実施形態において、アクセストークンは、ホスト型分析サービスの最終段階が一般に提供され得るように公的に入手可能に作られても良い。このような場合、実施形態は、サービスを利用する部分を識別するために分析要求と共に送信される付加的な情報を要求または必要としても良い。実施形態は、サービスを利用するパーティ、どのくらいの頻度でサービスが利用されているか等を識別するために使用追跡を実行しても良い。

アクセストークン２０４は、トークンが関連付けられたアプリケーションを示すためのアプリケーション識別２０８を含んでも良い。この情報をアクセストークン２０４に含むことによって、様々な実施形態において、少なくとも部分的にこの情報に基づいてアプリケーションの識別が検証され得る。実施形態は、発行者識別２１０を使用しても良く、これは、トークンを用いてアプリケーションの発行者を示す情報を含んでも良い。実施形態は、例えば、これに対して分析クエリ２０２が実行し得る、発行者識別２１０とｎ次元キューブとの間の相関関係を可能とし得る。これは、例えば、一式のアプリケーションが同じ分析データの組にアクセスするときに実行され得る。

ポリシーセット２１２は、アクセストークン２０４に含まれても良い。ポリシーセット２１２は、データ及び分析機能にアクセスするためにトークンの使用を管理し得る１つまたは複数のルールを表現する情報を含んでも良い。例えば、ポリシーセット２１２は、トークンが有効な時間間隔（例えば、一回使用または繰り返し）を指定しても良い。別の実施例は、実行され得るクエリの形式における制限を含んでも良い。他の実施例は、限定されるものではないが、同時ユーザの最大数、トークンが使用され得る最大回数、トークンを使用するためのサブスクリプションプランまたは他のコストベースを示す情報、被り得るコストにおける制限を表現する情報等を含む。

分析要求２００は、ホスト型分析サービス２１６に対してネットワーク２１４上で送信されても良い。ホスト型分析サービス２１６は、データソース２２６を含む分析に対するアクセスを提供しても良い。様々なデータソース２２６が含まれ得る。これらは、ホスト型分析サービス２１６のプロバイダによって保持される付加的なデータ保存部、外部ホスト型データ保存部、（ログファイル、ビデオゲーム等のような）ストリーム配信源からのリアルタイムデータ、ウェブベースのソース等を含んでも良いが、これらに限定されない。ｎ次元キューブメンテナンス２２８モジュールは、ｎ次元キューブ２２４を追加（ｐｏｐｕｌａｔｅ）しても良い。ｎ次元キューブメンテナンス２２８モジュールの要素は、データ浄化、データ集約及びｎ次元キューブの追加のような操作を実行するための多重化更新パイプラインを含んでも良い。

アクセス制御２１８モジュールは、分析要求２００において受信されるアクセストークン２０４に少なくとも部分的に基づいて分析サービスに対するアクセスを調整しても良い。アクセストークン２０４は、複数のファクターの認証スキームのコンポーネントであっても良い。例えば、分析要求２００は、アクセストークン２０４を含んでも良く、トークンの使用を有効にするために使用され得るパスワードのような１つまたは複数の付加的なファクターが許可される。様々な実施形態において、アクセス制御２１８は、受信された分析要求２００を、アクセストークン２０４に含まれるｎ次元キューブ識別２０６に対応するｎ次元キューブ２２４のｎ次元キューブと関連付けるために操作を実行しても良い。いくつかの実施形態において、アクセス制御２１８は、他の基準に基づいてｎ次元キューブ２２４から選択されるｎ次元キューブの使用を許可しても良い。

アクセス制御２１８モジュールは、分析要求２００と関連して供給されたアクセストークン２０４に含まれるポリシーセット２１２において定義されたポリシーを実行しても良い。例えば、アクセス制御２１８は、許容時間間隔の間に分析要求２００が受信されたかどうかを決定しても良く、その許容時間間隔外においてこうした要求は受信されない（ｎｏｔ ｈｏｎｏｒｅｄ）。アクセス制御２１８は、実行され得るクエリ形式における制限、クエリを実行可能なユーザの識別等のようなポリシーを実行しても良い。

分析エンジン２２２は、アクセス制御２１８の処理に続いて、または、アクセス制御２１８の処理と共に分析要求２００を処理しても良い。様々な実施形態において、アクセス制御２１８は、処理するために分析エンジン２２２に対して関連付けられたｎ次元キューブを示す分析クエリ２０２及び情報を渡しても良い。

図３は、クラウドベースの分析を組み込み且つシェアするための処理を示すフローチャートである。一連の操作として示されるが、当業者は、示された順序が本開示の範囲を制限するものとして解釈されるべきではないこと、及び、少なくとも示された操作のいくつかは、変更され、除外され、再配置され、付加的な操作で補完されても良く、または並行して実行されても良いことを理解するだろう。示された処理の実施形態は、本明細書に記載されたコンピューティングシステムのようなコンピューティングシステムにより実行されるコンピュータで実行可能な指令の様々な組み合わせを用いて実現されても良い。

操作３００は、組み込み可能な分析を可能とするための要求の受信を示す。要求はホスト型分析サービスのプロバイダに対して発行者によって作られても良い。発行者は、ホスト型分析サービスを使用するアプリケーションを開発または利用可能とするエンティティを含んでも良い。分析サービスを可能とするための要求は、電子的に発行されても良く、１つまたは複数のデータソース、１つまたは複数の次元、コスト及び予算情報等を示す情報を備えても良い。例えば、要求は、分析が実行されるｎ次元キューブを構築するために使用されるデータソース、及び、分析サービスを可能とするために発行者が払おうとする最大コストを示す予算を表す情報を提供しても良い。

様々な場合及び実施形態において、操作３００は、分析のため、市場に対するグラフ、図、レポートまたはダッシュボードのような可視化の公開を含んでも良い。サービスプロバイダの顧客は、データ分析を実行するために様々な可視化を使用しても良く、次いで他者により使用される可視化を可能とする操作を起動しても良い。ある場合及び実施形態において、公開される可視化は、トランザクションシステムと共に使用されても良い。例えば、トランザクションデータを保持するホスト型データベースの顧客は、レポートを生成するクエリを実行しても良い。顧客は、継続的にこのレポートをシェアすることを望むかもしれないが、他者にトランザクションデータに対するアクセスを提供することを望まないかもしれない。要求は、組み込み可能なデータの分析を可能とするために次いで本開示の実施形態に対して発行されても良い。実施形態は、クエリを分析しても良く、あるいは、レポートへのアクセスを提供するために必要とされるデータ分析プラットフォームの要素を決定するために他のステップを実行しても良く、次いで図３に示されるように、レポートへのアクセスを第三者に提供するために進めても良い。レポートの分析特徴は、直接的にアクセスする顧客のトランザクションデータというよりはむしろ、ホスト型分析サービスのプロバイダにより保持されるｎ次元キューブによって提供されても良いことに留意されたい。

操作３０２は、様々なソースからの次元及び階層情報の獲得を示す。次元及び階層情報は、分析を可能とするために要求を明確に提供しても良い。いくつかの実施形態において、次元及び／または階層情報は、様々な自動化されたプロセスによって推定されても良く、あるいは別のソースからインポートされても良い。

操作３０４は、最大許容分析深さの決定を示す。分析深さは、データが調査されまたはドリルダウンされる精度に関し得る。例えば、ある場合において、発行者は国別の売上、地域別の売上及び店舗別の売上のような詳細を含む売上データの分析を可能とすることを望む場合がある。発行者は、国別及び地域別の売上データの分析を許可することを望むかもしれないが、店舗別の売上データの分析を許可することは望まないかもしれない。分析の深さは、国別または地域別のデータを使用する者に対して任意の分析操作に制限するレベルに設定され得る。ある場合において、分析の許容レベルより下のデータは、可能な分析と関連付けられた任意のｎ次元キューブから除外されても良い。分析の許容レベルは、分析の最大深さと称されても良い。最大深さを超えさせる分析を実行するための要求は、却下されまたは最大深さ未満のデータを使用することによって処理されても良い。

操作３０５は、許容されまたは制限された階層、階層の分岐、次元及び属性の決定を示す。許可された分析深さと共に、これらの特性がデータ分析操作を実行するために使用され得るｎ次元キューブ内のデータのサブセットを定義しても良い。実施形態は、例えば、クエリがサブセットの外側のデータを参照しない場合に、ｎ次元キューブを用いて処理されるクエリを許可しても良い。実施形態は、サブセットの外側のデータに基づいて値を集計するための参照を可能とする。

ｎ次元キューブ内のデータポイントにアクセスするための権限付与は、階層の分岐に対応するデータポイントのため許可されても、または拒否されても良い。例えば、以前の暦月からの売上データの集計は、視認可能にされるかもしれず、一方で、現在の月の集計は、利用できないかもしれない。同様に、特定の次元に対応するデータポイントに対するアクセスは、属性に対してアクセスし得るように許可されまたは拒否されても良い。実施形態は、特定の分岐、次元及び属性に関する情報が表示されるのを防いでも良い。例えば、実施形態は、権限のない属性または次元の任意の記述がアクセスされるのを防いでも良い。

操作３０４及び３０５において決定される様々なアクセス権及び制限は、可視化コンポーネントの要求に基づいても良い。可視化コンポーネントは、他の顧客への配布のため、分析市場の第１の顧客によって公開されても良い。様々な実施形態によって実行され得る可視化コンポーネントの分析は、ｎ次元キューブアクセスに関連したアプリケーション動作及びアクセスパターンを識別しても良く、次いで、動作及びアクセスパターンに基づいて、許可されまたは制限されるべきｎ次元キューブ内のデータポイントのサブセットを決定しても良い。実施形態は、許可されまたは制限されたデータポイントに亘る顧客制御を提供しても良い。

操作３０６は、ポリシーセットの決定を示す。ポリシーセットは、分析へのアクセスの制御の様々な態様を備えても良い。これらの態様は、アクセス、有効期限、取り消し、コスト、予算、セキュリティ等のためのタイムウィンドウに関連するものを含んでも良い。ポリシーセットは、次元及び階層情報、許可された分析深さ等を含んでも良い。

操作３０８は、ポリシーセット、関連するｎ次元キューブ、及びホスト型分析サービスへのアクセスを制御する他の情報を示すトークンの生成を示す。操作３１０により示されるように、操作３０８において生成されたトークンは、第三者アプリケーションの発行者に対して提供されても良い。

操作３１２により示されるように、ホスト型分析サービスは、要求を提供されるトークンに部分的に基づいて分析的操作を実行するための要求を処理しても良い。アプリケーションは、トークンに対するアクセスを保持し、且つそれにホスト型分析サービスに対して発行された要求を提供することによって、組み込まれた分析をサポートしても良い。図４は、提供されたトークンに基づいて分析操作を実行するための処理を示すフローチャートである。一連の操作として示されるが、当業者は、示された順序が本開示の範囲を制限するものとして解釈されるべきではないこと、及び、少なくとも示された操作のいくつかは、変更され、除外され、再配置され、付加的な操作で補完されても良く、または並行して実行されても良いことを理解するだろう。示された処理の実施形態は、本明細書に記載されたコンピューティングシステムのようなコンピューティングシステムにより実行されるコンピュータ実行可能命令の様々な組み合わせを用いて実現されても良い。

操作４００は、分析操作を実行するための要求の受信を示す。要求は、第三者アプリケーションプログラムの発行者に対して発行されたトークンを含んでも良い。操作４０２において、分析サービスの第三者アプリケーションの使用に関連する様々なアクセスポリシーを決定するためにトークンが使用されても良い。様々な実施形態において、アクセスポリシーは、トークン自体に組み込まれたアクセスポリシーを示す情報をトークンによって自己記述されても良い。他の実施形態において、トークン内に組み込まれた情報とポリシー設定の保存部との間の相互参照のような様々な形式の間接的方法が使用されても良い。実施形態は、これらの試みの組み合わせを使用しても良い。

操作４０４は、アプリケーションの発行者、アプリケーション及び／または提出された要求と関連付けられたユーザの識別を有効にすることを示す。いくつかの実施形態は、トークンの自己記述プロパティの使用を選択してこの操作を省いても良い。他の実施形態は、検証の第２のレベルとしてこの操作または類似の操作を実行しても良い。実施形態は、例えば、トークンに加え、認証の第２のレベルとして、アプリケーション、アプリケーションの発行者またはユーザの識別を有効にしても良い。有効な識別は、アクセスポリシーの第２のレベルを付与するエントリーポイントとして使用されても良い。例えば、有効な識別は、無効化されたトークン、または、トークンの発行後に何らかの方法でプロパティが増大されまたは減少されるポリシーを記述するトークンのリストに対して比較されても良い。

操作４０６は、分析操作を実行するための要求において提供されたトークンと関連付けられたｎ次元キューブの配置を示す。いくつかの実施形態において、発行されたトークンとｎ次元キューブとの間の一対一の対応が存在しても良く、一方で、他の実施形態において、関係は、一対多または多対一であっても良い。実施形態は、セキュリティ及びアクセス権を実行する技術として、例えばトークンを許可された詳細のレベルを含むｎ次元キューブと関連付けることによって、トークンとｎ次元キューブとの間の関連付けを使用しても良く、許可されたものより詳細なまたは他の情報を含むｎ次元キューブをトークンと関連付けなくても良い。

ｎ次元キューブは、ｎ次元キューブの識別及びｎ次元キューブ自体を示すトークンのサブセットの間のマッピングの保持のような技術を用いて配置されても良い。例えば、トークンのサブセットは、ｎ次元キューブの記憶装置の位置を参照しても良い。データ分析操作を実行するための要求の処理において、実施形態は、ｎ次元キューブを備える１つまたは複数のファイルを配置し、そのファイルをロードまたは部分的にロードし、且つ、要求を処理するためにマッピングを使用しても良い。このアプローチは、ｎ次元キューブを用いた関連するデータ分析操作を実行しない一方で、ステートレス式に実行される、または、言い換えれば、ロードされたままでｎ次元キューブを要求することなく、データ分析操作の処理を可能としても良い。これは、同様に、サポートされ得るｎ次元キューブの数に関するデータ分析システムの拡張性を向上させ得る。ホスト型データ分析サービスのプロバイダは、各顧客、各アプリケーション等に対して１つまたは複数のｎ次元キューブを割り当てても良い。したがって、このアプローチは、多数の顧客、アプリケーション等が分析サービスを備えることを可能とし得る。

操作４０８によって示されるように、実施形態は、提供されたトークンによって示されたアクセスポリシーまたは他の手段を通して示されたポリシーと一致した方法で関連付けられたｎ次元キューブに問い合わせを行っても良い。分析操作の実行の結果は、次いで操作４１０により示されるように要求するアプリケーションへと戻され得る。

図５Ａは、ホスト型分析サービスを提供するためのシステムの実施形態を示すブロック図である。ホスト型分析システム５００は、システムの様々なモジュールのアクティビティを調整するコントロールプレーン５０２によって管理されても良い。

画像レンダリング５０４モジュールは、グラフ及びチャートのような、組み込まれたユーザインタフェースコンポーネントのためのレンダリングサービスを提供しても良い。結果設定管理５０６モジュールは、分析の実行の結果に関連する履歴情報、データキャッシュ等を保持しても良い。ユーザインタフェースカタログ５０８モジュールは、組み込まれた分析特徴を含むアプリケーションのユーザインタフェース内に挿入され得る画像等のような、組み込まれた分析のためにユーザインタフェース要素の保存部を保持しても良い。レポートパラメーター管理５１０モジュールは、時間間隔、地理領域、レポートに含むための次元、所望のドリルダウンレベル等のような分析レポートの生成において使用されるパラメーターの保存部を備えても良い。

集計５１２モジュールは、様々な次元及び次元の組み合わせにおいて集計値を計算するための操作を実行しても良い。例えば、集計５１２モジュールは、特定の店舗、地理領域及び州のための月次、週次及び日次売上データを計算しても良い。

派生計算５１４モジュールは、集計データ及び他の情報に基づいて二次的計算を実行しても良い。カスタム計算５１６モジュールは、レポート明細またはユーザが提供した計算を実行しても良い。カスタム計算は、例えばアプリケーションの発行者によって提供されても良い。

シナリオ層５１８モジュールは、シミュレーション、プロジェクションまたは他の形式の「仮定（ｗｈａｔ−ｉｆ）」シナリオに関する操作を実行しても良い。これらは、例えばアプリケーションの発行者によって提供されたカスタムシナリオであっても良い。

ソース及び結合パラメータカタログ５２０は、様々な情報ソースに対して配置及び結合するために使用される情報を保持してもよい。ソースを配置するための情報は、ネットワークアドレス、ユニフォームリソースロケーター（「ＵＲＬ」）等を含んでも良い。結合するための情報は、様々な形式の認証、アカウント、ユーザ名等を含んでも良い。

メタデータ管理５２２モジュールは、様々な形式のメタデータ及び関係データソース５２８、無関係データソース５３０、ファイルベースのソース５３２、ストリーム配信ソース５３４及びクラウドベースのデータソース５３６のような様々なデータソースとの結合において用いられる他の情報を保持しても良い。実施形態は、データ変換５２４モジュールと共にメタデータ管理５２２モジュールからメタデータを使用しても良い。データ変換５２４モジュールは、受信するデータにおいてデータ変換及びデータ浄化操作を実行しても良い。

スケジューラー５２６モジュールは、ホスト型分析サービス５００によって実行される様々なアクティビティのタイミングを調整しても良い。調整は、ｎ次元キューブの再構築の計画、データ復旧の計画等を含んでも良い。

様々なデータソースが使用されても良い。これらは無関係データソース５３０と共にＳＱＬベースの関係データベース管理システムのようなデータソース５２８を含む。様々な無関係データソース５３０は、非ＳＱＬデータベースシステム、キー値ペアデータベース、オブジェクト関係データベース等を含んでも良い。様々なファイルベースのソース５３２は、ドキュメント保存部、ログファイル等のように使用されても良い。ログファイルは、継続的に更新され得る他の形式のデータソースも含み得るストリーム配信データソース５３４として扱われても良い。他のストリーム配信データソース５３４で分類され得る別の実施例は、マルチプレイヤービデオゲームのようなビデオゲームから生成されるデータである。

様々な形式のクラウドベースのデータソース５３６が使用されても良い。これらは、ホスト型分析サービスのプロバイダ、アプリケーションの発行者、アプリケーションのユーザ、または第三者によって保持される様々なウェブサイトまたはデータソースを含んでも良い。

図５Ｂは、リアルタイムデータソースからのデータの取り込み及び処理のためのプロセスを示す。データソース５６０は、アダプター５５６及び浄化パイプライン５５２に対して通信可能に結合されても良い。データソース５６２のような付加的なデータソースは、アダプター５５８及び浄化パイプライン５５４のような他のアダプター及びパイプラインに対して通信可能に結合されても良い。

アダプター５５６は、データをデータソース５６０から浄化パイプライン５５２によって処理するのに適したフォーマットへと変換しても良い。浄化パイプライン５５２によって実行される操作は、入力データにおいて１つまたは複数の転換または変換の実行を含んでも良い。実施例は、ステミング、見出語認定等を含む。浄化パイプライン５５２は、多重化されても良い。これはそれぞれの目的のｎ次元キューブにおいて用いられる正規化されたフォーマットに適合する正規化されたフォーマットにおいてデータを生成するための複合的パスに沿った浄化の実行を含んでも良い。

図５Ｂは、分析及び記憶装置５５０モジュールを示す。これは図５Ａにおけるモジュール５０２〜５２６のような分析を実行するために様々なコンポーネントを参照しても良い。浄化パイプライン５５２及び５５４から入ってくる浄化されたデータは、分析及び記憶装置５５０モジュールによって処理され得る。処理は、集約の実行、カスタム計算の実行、シナリオモデリング等のような操作を含んでも良い。浄化パイプライン５５２及び５５４からのデータは、任意の計算されたまたは生成された値と共に、適したｎ次元キューブに送信されかつ記憶されても良い。

本開示の実施形態は、多くの形式のデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）と共に使用されても良い。ＤＢＭＳは、記憶装置及び復旧操作が実行され得る、組織化されたデータの収集を保持するためのソフトウェア及びハードウェアシステムである。ＤＢＭＳにおいて、データは、概してキー値と付加的なデータとの間の関連付けによって組織化される。関連付けの特性は、データの収集において実在する現実世界の関係に基づいても良く、あるいは任意のものであっても良い。ＤＢＭＳによってデータ定義、クエリ、更新及び管理を含む様々な操作が実行されても良い。いくつかのＤＢＭＳは、構造化問い合わせ言語（「ＳＱＬ」）のような問い合わせ言語を用いてデータベースによる相互作用を提供し、一方で他は入力（ｐｕｔ）及び出力（ｇｅｔ）等のような操作を含むＡＰＩを使用する。データベースとの相互作用は、ハイパーテキストマークアップ言語（「ＨＴＭＬ」）及び拡張マークアップ言語（「ＸＭＬ」）のような様々なプロトコルまたは標準に基づいても良い。ＤＢＭＳは、ソリッドステートドライブのような、１つまたは複数の記憶装置においてデータを記憶するように機能する記憶装置エンジンのような様々なアーキテクチャーのコンポーネントを備えても良い。

図６は、本発明の態様が実行され得る分散コンピューティング環境の実施例を示す略図である。様々なユーザ６００ａは、データセンター６２０内の様々なコンピューティングノード６１０ａ、６１０ｂ及び６１０ｃにおいて実行するプロセスによって通信ネットワーク６０４上で通信するように、任意の形式のコンピューティング装置６０２ａにおいて操作する様々なクライアントアプリケーションと相互作用しても良い。また、クライアントアプリケーション６０２ｂは、ユーザの介入なく通信しても良い。通信ネットワーク６０４は、インターネット、有線及び無線のローカルエリアネットワーク、光ファイバーネットワーク、衛星通信等を含む通信技術の任意の組み合わせを備えても良い。任意の数のネットワークプロトコルが使用されても良い。

データセンター６２０内で操作するコンピューティングノード６１０ａ、６１０ｂ及び６１０ｃにおいて実行するプロセスによる通信は、ゲートウェイ６０６及びルーター６０８を介して提供されても良い。多数の他のネットワーク構成が使用されても良い。図６に明確に示されないが、様々な認証メカニズム、ウェブサービス層、ビジネスオブジェクトまたは他の中間層がコンピューティングノード６１０ａ、６１０ｂ及び６１０ｃにおいて実行するプロセスによる通信を仲介するために提供されても良い。これらの中間層のいくつかは、それ自体１つまたは複数のコンピューティングノードにおいて実行するプロセスを備えても良い。コンピューティングノード６１０ａ、６１０ｂ及び６１０ｃ、並びに、そこで実行するプロセスは、ルーター６０８を介して互いに通信しても良い。あるいは、別個の通信経路が使用されても良い。いくつかの実施形態において、データセンター６２０は、コンピューティングノード及びそこで実行するプロセスが他のデータセンター内で操作するコンピューティングノード及びプロセスと通信し得るように、付加的なデータセンターと通信するように構成されても良い。

コンピューティングノード６１０ａは、１つまたは複数のプロセッサ６１６、１つまたは複数のメモリ６１８及び１つまたは複数の記憶装置６１４を備える物理的ハードウェアにおいて存在するように示される。コンピューティングノード６１０ａにおけるプロセスは、オペレーティングシステムと共に実行しても良く、または、それとは別に、プロセッサ６１６、メモリ６１８または記憶装置６１４のような物理的リソースと直接的に相互作用するベアメタル（ｂａｒｅ−ｍｅｔａｌ）プロセスとして実行しても良い。

コンピューティングノード６１０ｂ及び６１０ｃは、物理的プロセッサ、メモリ及び記憶装置のような様々な物理的リソースに対して共有されたアクセスを提供し得る仮想マシンホスト６１２において操作するように示される。コンピューティングノードを管理するために任意の数の仮想化機構が使用されても良い。

図６に示された様々なコンピューティングノードがウェブサービス、データベース管理システム、ビジネスオブジェクト、監視及び診断設備等を管理するように構成されても良い。コンピューティングノードは、パーソナルコンピュータ、サーバ、クラスター化されたコンピューティング装置等のような様々な形式のコンピューティングリソースに関するものであっても良い。コンピューティングノードは、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット、組み込みデバイス等のような様々なコンピューティング装置に関するものであっても良い。ハードウェア形式において実現されるとき、コンピューティングノードは、概してコンピュータ可読命令を記憶するように構成された１つまたは複数のメモリ、及び、その命令を読み込み且つ実行するように構成された１つまたは複数のプロセッサと関連付けられる。ハードウェアベースのコンピューティングノードは、１つまたは複数の記憶装置、ネットワークインタフェース、通信バス、ユーザインタフェース装置等を備えても良い。コンピューティングノードは、ハイパーバイザ、仮想化されたベアメタル環境等と共にまたはそれなしで実現される仮想マシンのような仮想化されたコンピューティングリソースをさらに包含する。仮想化ベースのコンピューティングノードは、仮想化されていないアクセスと共にハードウェアリソースに対する仮想化されたアクセスを有しても良い。コンピューティングノードは、１つまたは複数のアプリケーションプログラムと共にオペレーティングシステムを実行するように構成されても良い。いくつかの実施形態において、コンピューティングノードは、ベアメタルアプリケーションプログラムを備えても良い。

少なくともいくつかの実施形態において、本明細書に記載された技術の１つまたは複数の一部または全てを実行するサーバは、１つまたは複数のコンピュータアクセス可能媒体を含むまたはそれにアクセスするように構成された汎用コンピュータシステムを含んでも良い。図７は、１つまたは複数のコンピュータアクセス可能媒体を含むまたはそれにアクセスするように構成された汎用コンピュータシステムを示す。図示された実施形態において、コンピューティング装置７００は、入力／出力（「Ｉ／Ｏ」）インタフェース７３０を介してシステムメモリ７２０に結合された１つまたは複数のプロセッサ７１０ａ、７１０ｂ及び／または７１０ｎ（本明細書において単一の場合プロセッサ（ａ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）７１０と称され、または、複数の場合プロセッサ（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ）７１０と称される）を含む。コンピューティング装置７００は、Ｉ／Ｏインタフェース７３０に対して結合されたネットワークインタフェース７４０をさらに含む。

様々な実施形態において、コンピューティング装置７００は、１つのプロセッサ７１０または複数のプロセッサ７１０（例えば２、４、８または他の適した数）を含む複数のプロセッサシステムを含むユニプロセッサシステムであっても良い。プロセッサ７１０は、命令を実行可能な任意の適したプロセッサであっても良い。例えば、様々な実施形態において、プロセッサ６１０は、ｘ８６、パワーＰＣ、ＳＰＡＲＣ、またはＭＩＰＳ ＩＳＡもしくは任意の他の適したＩＳＡのような任意の様々な命令セットアーキテクチャ（「ＩＳＡ」）を実行する汎用のまたは組み込まれたプロセッサであっても良い。マルチプロセッサシステムにおいて、必須ではないが、それぞれのプロセッサ６１０が共通して同じＩＳＡを実行しても良い。

いくつかの実施形態において、グラフィックプロセッシングユニット（「ＧＰＵ」）７１２をグラフィックレンダリング及び／または物理的処理機能の提供において加えても良い。ＧＰＵは、例えば、グラフィック演算に特化した高度に並列化されたプロセッサアーキテクチャを備えても良い。いくつかの実施形態において、プロセッサ７１０及びＧＰＵ７１２は、１つまたは複数の同じ形式の装置として実現されても良い。

システムメモリ７２０は、プロセッサ６１０によってアクセス可能な命令及びデータを記憶するように構成されても良い。様々な実施形態において、システムメモリ７２０は、静的ランダムアクセスメモリ（「ＳＲＡＭ」）、同期型動的ＲＡＭ（「ＳＤＲＡＭ」）、不揮発性／フラッシュ（登録商標）型メモリ、または任意の他の形式のメモリのような任意の適したメモリ技術を用いて実現されても良い。図示された実施形態において、上述の方法、技術及びデータのような１つまたは複数の所望の機能を実行するプログラム命令及びデータは、コード７２５及びデータ７２６としてシステムメモリ７２０内に記憶されて示される。

１つの実施形態において、Ｉ／Ｏインタフェース７３０は、プロセッサ７１０、システムメモリ７２０と、ネットワークインタフェース７４０または他の周辺インタフェースを含む装置における任意の周辺機器との間のＩ／Ｏトラフィックを調整するように構成されても良い。いくつかの実施形態において、Ｉ／Ｏインタフェース７３０は、１つのコンポーネント（例えば、システムメモリ７２０）から別のコンポーネント（例えば、プロセッサ６１０）による使用に適したフォーマットへとデータ信号を変換するために任意の必要なプロトコル、タイミングまたは他のデータ変換を実行しても良い。いくつかの実施形態において、Ｉ／Ｏインタフェース７３０は、例えば周辺コンポーネントインターコネクト（「ＰＣＩ」）バス標準またはユニバーサルシリアルバス（「ＵＳＢ」）標準の変形型のような様々な形式の周辺バスを通して取り付けられた装置のためのサポートを含んでも良い。いくつかの実施形態において、Ｉ／Ｏインタフェース７３０機能は、例えば北ブリッジ及び南ブリッジのような２つ以上の分離したコンポーネントへと分離されても良い。さらに、いくつかの実施形態において、システムメモリ６２０に対するインタフェースのようなＩ／Ｏインタフェース７３０のいくつかのまたは全ての機能は、プロセッサ７１０へと直接的に組み込まれても良い。

ネットワークインタフェース７４０は、コンピューティング装置７００と例えば他のコンピュータシステムまたは装置のような１つまたは複数のネットワーク７５０に対して取り付けられた他の１つまたは複数の装置７６０との間のデータが交換されるのを可能とするように構成されても良い。様々な実施形態において、ネットワークインタフェース７４０は、例えばイーサネットワーク形式のような任意の適した有線または無線の一般のデータネットワークを介して通信をサポートしても良い。付加的に、ネットワークインタフェース７４０は、ファイバーチャンネルＳＡＮ（ストレージエリアネットワーク）のような記憶装置エリアネットワークを介した、または、任意の他の適した形式のネットワーク及び／またはプロトコルを介したアナログ音声ネットワークまたはデジタルファイバー通信ネットワークのようなテレコミュニケーション／電話通信を介して通信をサポートしても良い。

いくつかの実施形態において、システムメモリ７２０は、対応する方法及び装置の実施形態を実行するため、上述のようにプログラム命令及びデータを記憶するように構成されたコンピュータアクセス可能媒体の１つの実施形態であっても良い。しかしながら、他の実施形態において、プログラム命令及び／またはデータは、異なる形式のコンピュータアクセス可能媒体において受信され、送られまたは記憶されても良い。一般的に、コンピュータアクセス可能媒体は、Ｉ／Ｏインタフェース７３０を介してコンピューティング装置７００に結合された例えばディスクまたはＤＶＤ／ＣＤといった磁気または光学式媒体のような非一時的記憶媒体またはメモリ媒体を含んでも良い。非一時的なコンピュータがアクセス可能な記憶媒体は、システムメモリ７２０または別の形式のメモリとして、コンピューティング装置７００のいくつかの実施形態において含まれ得る、ＲＡＭ（例えばＳＤＲＡＭ、ＤＤＲ ＳＤＲＡＭ、ＲＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ等）、ＲＯＭ等のような任意の揮発性または不揮発性の媒体を含んでも良い。さらに、コンピュータアクセス可能媒体は、ネットワークインタフェース７４０を介して実現され得るようなネットワーク及び／またはワイヤレスリンクのような通信メディアを介して伝えられる電気、電磁またはデジタル信号のようなメディアまたは信号の伝送を含んでも良い。図７に示されたような複合的コンピューティング装置の一部または全部は、様々な実施形態において、説明された機能を実行するために使用されても良く、例えば、様々な異なるデバイス及びサーバにおいて動作するソフトウェアコンポーネントは、機能を提供するために協働しても良い。いくつかの実施形態において、説明された機能の一部は、汎用コンピュータシステムを用いて実現されるのに加えまたはその代わりに記憶装置、ネットワーク装置、または特定目的のコンピュータシステムを用いて実現されても良い。本明細書において使用されるように、「ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｄｅｖｉｃｅ」は、少なくとも全てのこれらの形式の装置に関し、これらの形式の装置に限定されるものではない。

コンピューティングノードとも称され得る計算ノードは、タブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、ゲームコンソール、コモディティハードウェアコンピュータ、仮想マシン、ウェブサービス、コンピューティングクラスタ及びコンピューティング機器のような多様なコンピューティング環境において実現されても良い。任意のこれらのコンピューティング装置または環境は、便宜のため計算ノードとしてまたはコンピューティングノードとして記載されても良い。

分散されたクライアントの組のためのインターネット及び／または他のネットワークによってアクセス可能な（様々な形式のクラウドベースのコンピューティングまたは記憶装置のような）１つまたは複数のウェブサービスを提供するために会社または公共機関組織のようなエンティティによってセットアップされるネットワークは、プロバイダネットワークと称されても良い。こうしたプロバイダネットワークは、プロバイダネットワークによって提供されるインフラ及びウェブサービスを実行及び分配するために必要とされる、物理的及び／または仮想化されたコンピュータサーバー、記憶装置及びネットワーク設備等の集合体のような様々なリソースプールを管理する多数のデータセンターを含んでも良い。リソースは、いくつかの実施形態において、記憶装置のための記憶容量、関連するサービスのセットとしてのインスタンスとしての処理のための処理能力等のようなウェブサービスに関連した様々なユニットにおいてクライアントに対して提供されても良い。仮想的コンピューティングインスタンスは、例えば特定の計算能力（これはＣＰＵの形式及び数、メインメモリの大きさ等を示すことによって特定されても良い）及び特定のソフトウェアスタック（例えばハイパーバイザのトップにおいて同様に動作するオペレーティングシステムの特定のヴァージョン）を備えた１つまたは複数のサーバを備えても良い。

多数の様々な形式のコンピューティング装置は、汎用または特定用途のコンピュータサーバー、記憶装置及びネットワーク装置等を含む異なる実施形態におけるプロバイダネットワークのリソースを実行するために単一でまたは組み合わせで使用されても良い。いくつかの実施形態において、クライアントまたはユーザは、例えばユーザにアドミニストレータログイン及びパスワードを付与することによってリソースインスタンスに対する直接的なアクセスを提供されても良い。他の実施形態において、プロバイダネットワークのオペレーターは、例えばインスタンスへのアクセスまたはプラットフォームの直接的実行をクライアントに要求することなく、アプリケーションに適した実行プラットフォーム（Ｒｕｂｙ、Ｐｅｒｌ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｃ及びＣ＋＋等または高機能コンピューティングプラットフォームのような様々な解読されまたはコンパイルされたプログラミング言語をサポートするアプリケーションサーバーインスタンス、Ｊａｖａ（商標）仮想マシン（「ＪＶＭ」）、汎用または特定用途のオペレーティングシステム、プラットフォームのような）におけるクライアントを代表してクライアントが特定のクライアントアプリケーション及びアプリケーションのスケジュール実行のための実行要求を特定することを可能としても良い。実行プラットフォームの付与は、いくつかの実施態様において、１つまたは複数のリソースインスタンスを使用しても良く、他の実施態様において、複合的実行プラットフォームは単一のリソースインスタンスに対してマップ化されても良い。

多くの環境において、異なる形式の仮想化されたコンピューティング、記憶装置及び／または他のネットワークがアクセス可能な機能を実行するプロバイダネットワークのオペレーターは、様々なリソース取得モデルにおいて顧客が保存しまたはリソースに対するアクセスを購入するのを可能としても良い。コンピューティングリソースプロバイダは、顧客のために所望のコンピューティングリソースを選択し且つ起動し、コンピューティングリソースに対してアプリケーションコンポーネントを展開し、且つ環境において実行するアプリケーションを保持するための設備を提供しても良い。さらに、コンピューティングリソースプロバイダは、アプリケーション変更の要求または必要容量として、手動でまたは自動スケーリングを通してアプリケーションに対して割り当てられたリソースの数及び形式を迅速且つ容易にスケールアップまたはスケールダウンするために顧客のためのさらなる設備を提供しても良い。コンピューティングリソースプロバイダによって提供されるコンピューティングリソースは、インスタンスと称され得る個別のユニットにおいて利用可能とされても良い。インスタンスは、サーバにおいて実行する物理サーバーハードウェアプラットフォーム、仮想マシンインスタンス、またはその２つのいくつかの組み合わせを示しても良い。インスタンスの様々な形式及び構成は、異なるオペレーティングシステム（「ＯＳ」）及び／またはハイパーバイザを実行する、様々なインストールされたソフトウェアアプリケーション、及びランタイム等を備えたリソースの様々な大きさを含んで利用可能とされても良い。インスタンスは、例えば下部のコンピューティングハードウェアのロジカル領域、耐故障性領域、データセンターまたは他の地理的位置を示す特定のアベイラビリティゾーンにおいてさらに利用可能とされても良い。インスタンスは、インスタンスの冗長性を向上させるためにアベイラビリティゾーン内またはアベイラビリティゾーンに亘りコピーされても良く、インスタンスは、特定のアベイラビリティゾーン内またはアベイラビリティゾーンに亘り移されても良い。一実施例として、アベイラビリティゾーン内の特定のサーバとのクライアント通信のための待ち時間は、異なるサーバとのクライアント通信のための待ち時間より短くなり得る。このように、インスタンスは、全体のクライアント経験を向上させるため、より高い待ち時間サーバからより低い待ち時間サーバへと移されても良い。

いくつかの実施形態において、プロバイダネットワークは、複数の地理的領域へと組織化されても良く、それぞれの領域は、１つまたは複数のアベイラビリティゾーンを含んでも良い。アベイラビリティゾーン（アベイラビリティコンテナとも称される）は、同様に所定のアベイラビリティゾーンのリソースが他のアベイラビリティゾーンにおける障害からアイソレートされまたは遮断され得るように構成された１つまたは複数の別個の位置またはデータセンターを備えても良い。すなわち、アベイラビリティゾーンにおける障害は、他のいかなるアベイラビリティゾーンにおける障害に至ることも予期され得ない。したがって、リソースインスタンスのアベイラビリティプロファイルは、異なるアベイラビリティゾーンにおけるリソースインスタンスのアベイラビリティプロファイルとは独立することが意図される。クライアントは、それぞれのアベイラビリティゾーンにおける複合的アプリケーションインスタンスの起動によって単一の位置において障害からそれらのアプリケーションの保護が可能とされても良い。同時に、いくつかの実施態様において、安価且つ短い待ち時間のネットワーク接続性が同じ地理的領域内に位置するリソースインスタンスの間で提供され得る（且つ同じアベイラビリティゾーンのリソースの間のネットワーク伝送がさらに速くなり得る）。

前セクションにおいて記載されたそれぞれのプロセス、方法及びアルゴリズムは、１つまたは複数のコンピュータまたはコンピュータプロセッサによって実行されるコードモジュールによって完全にまたは部分的に自動化されて具現化され得る。コードモジュールは、ハードドライブ、ソリッドステートメモリ、及び／または光学的ディスク等のような任意の形式の非一時的コンピュータ可読媒体またはコンピュータ記憶装置に記憶されても良い。プロセス及びアルゴリズムは、アプリケーション特定回路において部分的にまたは完全に実現されても良い。開示されたプロセス及びプロセスステップの結果は、例えば揮発性または不揮発性記憶装置のような任意の形式の非一時的コンピュータ記憶装置において持続的にまたはその他の方法によって記憶されても良い。

上述の様々な特徴及びプロセスは、互いに別個に使用されても良く、あるいは、様々な方法で結合されても良い。全ての可能な組み合わせ及び副次的組み合わせは、本開示の範囲内であるものと意図される。さらに、特定の方法またはプロセスブロックは、いくつかの実施態様において除外されても良い。本明細書に記載された方法及びプロセスは、いかなる特定のシーケンスにも限定されるものではなく、それに関するブロックまたは状態は、適した他のシーケンスにおいて実行されることができる。例えば、記載されたブロックまたは状態は、具体的に記載された順序以外の順序で実行されても良く、あるいは、複合的ブロックまたは状態が単一のブロックまたは状態において結合されても良い。例示的ブロックまたは状態は、シリアルで、パラレルで、または、いくつかの他の方法で実行されても良い。ブロックまたは状態は、開示された例示の実施形態に付加されても良く、またはそれから取り除かれても良い。本明細書に記載された例示のシステム及びコンポーネントは、記載されたのとは異なるように構成されても良い。例えば、要素は、開示された例示の実施形態と比較して付加されても良く、取り除かれても良く、または、再配置されても良い。

様々なアイテムが使用中にメモリまたは記憶装置において記憶されるものとして示されること、及び、メモリ管理及びデータ完全性の目的のため、これらのアイテムまたはその部分がメモリと他の記憶装置との間に伝送され得ることにも理解されるであろう。また、他の実施形態において、いくつかのまたは全てのソフトウェアモジュール及び／またはシステムが別の装置におけるメモリ内で実行しても良く、インターコンピュータ通信を介して図示されたコンピューティングシステムと通信しても良い。さらに、いくつかの実施形態において、いくつかのまたは全てのシステム及び／またはモジュールは、少なくとも部分的に１つまたは複数の特定用途向け集積回路（「ＡＳＩＣ」）、標準集積回路、（例えばマイクロコントローラ及び／または組み込みコントローラを含む、適した命令を実行することによる）コントローラ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（「ＦＰＧＡ」）、結合プログラマブル論理デバイス（「ＣＰＬＤ」）等を含むが限定されるものではない、ファームウェア及び／またはハードウェアのような他の方法で実現されまたは提供されても良い。いくつかのまたは全てのモジュール、システム及びデータ構造は、（例えばソフトウェア命令または構造化されたデータとして）適した装置によってまたは適した接続を介して読まれるハードディスク、メモリ、ネットワークまたはポータブルメディア製品のようなコンピュータ可読媒体に記憶されても良い。システム、モジュール及びデータ構造は、（例えば搬送波または他のアナログまたはデジタル伝搬信号の部分として）無線ベースの及び有線／ケーブルベースの媒体を含む様々なコンピュータ可読伝送媒体において生成されたデータ信号として送信されても良く、（例えば単一のまたは複合化されたアナログ信号の一部のような、または複合的個別デジタルパケットまたはフレームのような）様々な形式を取っても良い。こうしたコンピュータプログラムプロダクトは、他の実施形態において他の形式を取っても良い。したがって、本発明は、他のコンピュータシステム構成において実行され得る。

前述のことは、以下の条項を考慮してより理解され得る。
１．１つまたは複数のコンピューティングノードと、
１つまたは複数のメモリに記憶されたコンピュータ可読命令を有する前記１つまたは複数のメモリと、を備えるシステムであって、前記コンピュータ可読命令は、前記１つまたは複数のコンピューティングノードによって実行すると、前記システムに少なくとも、
前記１つまたは複数のコンピューティングノードから離れたアプリケーションにおいて、前記１つまたは複数のコンピューティングノードにおいて管理されるｎ次元キューブを用いて実行されるデータ分析操作を可能とすることを示す情報を受信させ、
前記ｎ次元キューブの識別を示す情報とデータ分析操作を実行するために使用されることが許可された前記ｎ次元キューブ内のデータを示す情報とを備えるトークンを形成させ、
データ分析操作を実行するための要求であって前記トークンのコピーを備えた前記要求を受信させ、
前記トークンの前記コピーに含まれた前記ｎ次元キューブの前記識別を示す前記情報に少なくとも部分的に基づいて前記ｎ次元キューブを配置させ、
配置された前記ｎ次元キューブにおいて少なくともデータにアクセスすることによって前記データ分析操作を実行させ、前記アクセスが、前記データ分析操作を実行するために使用され得る前記ｎ次元キューブ内のデータを示す前記情報に少なくとも部分的に基づく、前記システム。

２．１つまたは複数のメモリにコンピュータ可読命令を記憶された前記１つまたは複数のメモリをさらに備え、前記コンピュータ可読命令は、前記１つまたは複数のコンピューティングノードによって実行すると、前記システムに少なくとも、
アクセスポリシーを前記トークンと関連付けさせ、前記アクセスポリシーは、前記１つまたは複数のコンピューティングノードにおいて保持され、前記アクセスポリシーは、データ分析操作を実行するために前記トークンを使用するための有効時間間隔を示す、条項１に記載のシステム。

３．１つまたは複数のメモリにコンピュータ可読命令を記憶された１つまたは複数のメモリをさらに備え、前記コンピュータ可読命令は、前記１つまたは複数のコンピューティングノードによって実行すると、前記システムに少なくとも、
少なくとも１つまたは複数の前記アプリケーション、前記アプリケーションの発行者、または前記アプリケーションのユーザが前記データ分析操作の実行の結果を受信することを許可されたことを決定させ、前記決定は、前記トークンの前記コピーに少なくとも部分的に基づく、条項１に記載のシステム。

４．１つまたは複数のメモリにコンピュータ可読命令を記憶された前記１つまたは複数のメモリをさらに備え、前記コンピュータ可読命令は、前記１つまたは複数のコンピューティングノードによって実行すると、前記システムに少なくとも、
前記トークンの前記コピーに含まれる前記ｎ次元キューブの前記識別を示す前記情報に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも配置された前記ｎ次元キューブのサブセットを前記１つまたは複数のコンピューティング装置のメモリ内へロードさせる、条項１に記載のシステム。

５．アプリケーションにデータ分析機能を組み込む、コンピュータにより実行される方法であって、前記方法は、
前記アプリケーションから離れた前記１つまたは複数のコンピューティングノードによって管理されるｎ次元キューブにおいて実行される、前記アプリケーションのためのデータ分析操作を可能とすることを示す情報を受信することと、
前記ｎ次元キューブの識別を示す情報を備えるトークンを形成することと、
前記アプリケーションからデータ分析操作を実行するための要求であって前記トークンのコピーを備えた前記要求を受信することと、
前記トークンの前記コピーに含まれた前記ｎ次元キューブの前記識別を示す前記情報を用いて少なくとも前記ｎ次元キューブを配置すること及び配置された前記ｎ次元キューブ内のデータにアクセスすることによって前記データ分析操作を実行することと、を備える前記方法。

６．アクセスポリシーを前記トークンと関連付けることをさらに備え、前記アクセスポリシーは、前記１つまたは複数のコンピューティングノードにおいて保持され、前記アクセスポリシーは、前記データ分析操作を実行するために前記トークンを使用するための有効時間間隔を示す、条項５に記載のコンピュータにより実行される方法。

７．前記アクセスポリシーは、前記データ分析操作を実行するコストまたはデータ分析操作を実行することにより被るコストにおける制限のうちの少なくとも１つを示す情報を備えた、条項６に記載のコンピュータにより実行される方法。

８．少なくとも１つまたは複数の前記アプリケーション、前記アプリケーションの発行者、または前記アプリケーションのユーザが、前記トークンの前記コピーに少なくとも部分的に基づいて前記データ分析操作の実行の結果を受信することを許可されたことを決定することをさらに備えた、条項５に記載のコンピュータにより実行される方法。

９．前記データ分析操作を実行する間にアクセスされ得る最大深さを超える前記データ、制限された属性と関連付けられた前記データ、階層の制限された分岐と関連付けられた前記データ、または、制限された次元と関連付けられた前記データ、のうちの少なくとも１つに基づき、前記配置されたｎ次元キューブ内のデータへのアクセスを防ぐことをさらに備える、条項５に記載のコンピュータにより実行される方法。

１０．前記データ分析操作が前記最大深さを超えるデータを戻し得るときに、前記最大深さにおけるまたは前記最大深さを超えない階層データを少なくとも戻すことによってデータ分析操作を実行するために前記要求を処理することをさらに備えた、条項９に記載のコンピュータにより実行される方法。

１１．少なくとも前記トークンの前記コピーのサブセットから前記１つまたは複数のコンピューティングノードにおいて保持された前記ｎ次元キューブへのマップ化によって前記ｎ次元キューブを配置することをさらに備えた、条項５に記載のコンピュータにより実行される方法。

１２．前記アプリケーションの少なくとも１つの発行者またはユーザに対して前記トークンを分配することをさらに備えた、条項５に記載のコンピュータにより実行される方法。

１３．前記アプリケーションがデータ分析可視化を備えた、条項５に記載のコンピュータにより実行される方法。

１４．データ分析操作を実行するために前記アプリケーションへとアクセス可能な前記ｎ次元キューブにおけるデータポイントのサブセットを識別することをさらに備え、前記サブセットが前記データ分析可視化の要求に少なくとも部分的に基づく、条項１３に記載のコンピュータにより実行される方法。

１５．非一時的コンピュータ可読記憶媒体に記憶された命令を有する前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、コンピューティング装置によって実行すると、前記コンピューティング装置に少なくとも、
アプリケーションから離れた１つまたは複数のコンピューティングノードによって管理されるｎ次元キューブにおいて実行される、前記アプリケーションのためのデータ分析操作を可能とすることを示す情報を受信させ、
前記ｎ次元キューブの識別を示す情報と前記データ分析操作の実行における使用が許可された前記ｎ次元キューブ内のデータを示す情報とを備えるトークンを形成させ、
データ分析操作を実行するための要求であって前記トークンのコピーを備えた前記要求を前記アプリケーションから受信させ、
前記トークンの前記コピーに含まれる前記ｎ次元キューブの前記識別を示す前記情報を用いて少なくとも前記ｎ次元キューブを配置することによってデータ分析操作を実行するために前記要求を処理させ且つ前記データ分析操作の実行における使用が許可された前記ｎ次元キューブ内のデータを示す前記情報に少なくとも部分的に基づいて前記ｎ次元キューブ内のデータへのアクセスを防ぐ、前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

１６．さらなる命令を備え、前記命令は、前記１つまたは複数のコンピューティング装置によって実行すると、前記１つまたは複数のコンピューティング装置に少なくとも、
前記トークンの前記コピーと関連付けられたアクセスポリシーを決定させ、前記アクセスポリシーは、前記１つまたは複数のコンピューティングノードにおいて保持され、前記アクセスポリシーは、データ分析操作を実行するために前記トークンを使用するための有効時間間隔を示す、条項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

１７．前記アクセスポリシーが、前記データ分析操作を実行することを許可された有効化された識別を示す情報を備えた、条項１６に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

１８．さらなる命令を備え、前記命令は、前記１つまたは複数のコンピューティング装置によって実行すると、前記１つまたは複数のコンピューティング装置に少なくとも、
少なくとも１つまたは複数の前記アプリケーション、前記アプリケーションの発行者、または前記アプリケーションのユーザが前記トークンの前記コピーに少なくとも部分的に基づいて前記データ分析操作の実行の結果を受信することを許可されたことを決定させる、条項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

１９．さらなる命令を備え、前記命令は、前記１つまたは複数のコンピューティング装置によって実行すると、前記１つまたは複数のコンピューティング装置に少なくとも、
前記データ分析操作の実行における使用のため許可された前記ｎ次元キューブ内のデータを示す前記情報を決定させ、前記決定が可視化またはアプリケーション動作のアクセス要求に少なくとも部分的に基づく、条項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

２０．さらなる命令を備え、前記命令は、前記１つまたは複数のコンピューティング装置によって実行すると、前記１つまたは複数のコンピューティング装置に少なくとも、
少なくとも前記トークンの前記コピーのサブセットから前記１つまたは複数のコンピューティングノードにおいて保持された前記ｎ次元キューブへのマップ化によって前記ｎ次元キューブを配置させる、条項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

２１．さらなる命令を備え、前記命令は、前記１つまたは複数のコンピューティング装置によって実行すると、前記１つまたは複数のコンピューティング装置に少なくとも、
前記トークンの前記コピーに含まれる前記ｎ次元キューブの前記識別を示す前記情報に少なくとも部分的に基づいて、前記ｎ次元キューブの少なくともサブセットを前記１つまたは複数のコンピューティング装置のメモリ内へロードさせる、条項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

２２．さらなる命令を備え、前記命令は、前記１つまたは複数のコンピューティング装置によって実行すると、前記１つまたは複数のコンピューティング装置に少なくとも、
前記アプリケーションのためのデータ分析操作を可能とすることを示す前記情報の受信に応じて前記ｎ次元キューブを形成させる、条項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

本明細書において使用される特に「ｃａｎ」、「ｃｏｕｌｄ」、「ｍｉｇｈｔ」、「ｍａｙ」、「ｅ．ｇ．」等のような条件言語は、特にその他のことを述べない限り、または使用される文脈内で理解されない限り、特定の実施形態が含み、一方で他の実施形態が特定の特徴、要素、及び／またはステップを含まないことを伝えることを概して意図する。したがって、こうした条件言語は、その特徴、要素、及び／またはステップが１つまたは複数の実施形態でどんな方法であれ必要とされること、または著者の入力または促進を備えていてもいなくても、これらの特徴、要素、及び／またはステップが含まれるかどうか、または、任意の特定の実施形態において実行されるかどうかを決定するためのロジックを必ず含むその１つまたは複数の実施形態を示唆することを概して意図しない。「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」、「ｈａｖｉｎｇ」等の用語は同意語であり、自由な仕方で包含的に使用され、付加的な要素、特徴、動作、操作等を排除しない。さらに、「ｏｒ」という用語は、その包含的意味において使用され（その排他的意味ではない）、これにより、例えば要素のリストを結合するために使用されるとき、「ｏｒ」という用語はリスト内の１つ、いくつかまたは全ての要素を意味する。

特定の例示の実施形態が説明されてきたが、これらの実施形態は、例示によってのみ示され、本明細書に開示された本発明の範囲を限定することを意図するものではない。したがって、前述の記載のいずれも、任意の特定の特徴、特性、ステップ、モジュールまたはブロックが必須または不可欠であることの示唆を意図するものではない。実際、本明細書に記載の新規の方法及びシステムは、様々な他の形式で具現化されても良く、さらに、本明細書に記載の方法及びシステムの形式における様々な除外、置換及び変更が本明細書に開示された本発明の精神から逸脱することなくなされても良い。添付の特許請求の範囲及びそれらの均等のものは、本明細書で開示された本発明の特定の範囲及び精神の範囲内であり得るこうした形式または変更を包含することを意図する。

Claims (15)

1. １つまたは複数のコンピューティングノードと、
   コンピュータ可読命令が記憶されている１つまたは複数のメモリと、
   を備えるシステムであって、
   前記コンピュータ可読命令は、前記１つまたは複数のコンピューティングノードによって実行すると、前記システムに少なくとも、
   前記１つまたは複数のコンピューティングノードから離れたアプリケーションにおけるデータ分析操作であって、前記１つまたは複数のコンピューティングノードにおいて管理されるｎ次元キューブを用いて実行されるデータ分析操作を可能とすることを示す情報を受信させ、
   前記ｎ次元キューブの識別を示す情報と、データ分析操作を実行するために使用されることが許可された前記ｎ次元キューブ内のデータを示す情報と、を備えるトークンを形成させ、
   データ分析操作を実行するための要求であって、前記トークンのコピーを備えた要求を受信させ、
   前記トークンの前記コピーに含まれた前記ｎ次元キューブの前記識別を示す前記情報に少なくとも部分的に基づいて前記ｎ次元キューブを配置させ、
   配置された前記ｎ次元キューブ内のデータに少なくともアクセスすることによって前記データ分析操作を実行させ、前記アクセスが、前記データ分析操作を実行するために使用され得る前記ｎ次元キューブ内のデータを示す前記情報に少なくとも部分的に基づく、
   システム。
2. コンピュータ可読命令が記憶された１つまたは複数のメモリをさらに備え、前記コンピュータ可読命令は、前記１つまたは複数のコンピューティングノードによって実行すると、前記システムに少なくとも、
   アクセスポリシーを前記トークンに関連付けさせ、前記アクセスポリシーは、前記１つまたは複数のコンピューティングノードにおいて保持され、前記アクセスポリシーは、データ分析操作を実行するために前記トークンを使用するための有効時間間隔を示す、
   請求項１に記載のシステム。
3. コンピュータ可読命令が記憶された１つまたは複数のメモリをさらに備え、前記コンピュータ可読命令は、前記１つまたは複数のコンピューティングノードによって実行すると、前記システムに少なくとも、
   少なくとも１つまたは複数の前記アプリケーション、前記アプリケーションの発行者、または、前記アプリケーションのユーザが、前記データ分析操作の実行の結果を受信することを許可されたことを決定させ、前記決定は、前記トークンの前記コピーに少なくとも部分的に基づく、
   請求項１に記載のシステム。
4. コンピュータ可読命令が記憶された１つまたは複数のメモリをさらに備え、前記コンピュータ可読命令は、前記１つまたは複数のコンピューティングノードによって実行すると、前記システムに少なくとも、
   前記トークンの前記コピーに含まれる前記ｎ次元キューブの前記識別を示す前記情報に少なくとも部分的に基づいて、前記配置されたｎ次元キューブの少なくともサブセットを前記１つまたは複数のコンピューティング装置のメモリ内へロードさせる、
   請求項１に記載のシステム。
5. データ分析機能をアプリケーションに組み込む、コンピュータにより実行される方法であって、前記方法は、
   前記アプリケーションから離れた１つまたは複数のコンピューティングノードによって管理されるｎ次元キューブにおいて実行される、前記アプリケーションのためのデータ分析操作を可能とすることを示す情報を受信するステップと、
   前記ｎ次元キューブの識別を示す情報を備えるトークンを形成するステップと、
   データ分析操作を実行するための要求であって、前記トークンのコピーを備えた要求を、前記アプリケーションから受信するステップと、
   前記トークンの前記コピーに含まれた前記ｎ次元キューブの前記識別を示す前記情報を用いて前記ｎ次元キューブを少なくとも配置することと、前記配置されたｎ次元キューブ内のデータにアクセスすることと、によって前記データ分析操作を実行するステップと、
   を含む方法。
6. アクセスポリシーを前記トークンに関連付けるステップをさらに含み、前記アクセスポリシーは、前記１つまたは複数のコンピューティングノードにおいて保持され、前記アクセスポリシーは、前記データ分析操作を実行するために前記トークンを使用するための有効時間間隔を示す、
   請求項５に記載のコンピュータにより実行される方法。
7. 前記アクセスポリシーは、前記データ分析操作の実行のコストまたはデータ分析操作を実行することにより被るコストにおける制限のうちの少なくとも１つを示す情報を備える、
   請求項６に記載のコンピュータにより実行される方法。
8. 少なくとも１つまたは複数の前記アプリケーション、前記アプリケーションの発行者、または、前記アプリケーションのユーザが、前記トークンの前記コピーに少なくとも部分的に基づいて前記データ分析操作の実行の結果を受信することを許可されたことを決定するステップをさらに含む、
   請求項５に記載のコンピュータにより実行される方法。
9. 前記データ分析操作を実行する間にアクセスされ得る最大深さを超える前記データ、制限された属性に関連付けられた前記データ、階層の制限された分岐に関連付けられた前記データ、または、制限された次元に関連付けられた前記データのうちの少なくとも１つに基づいて、配置された前記ｎ次元キューブ内のデータへのアクセスを防ぐステップをさらに含む、
   請求項５に記載のコンピュータにより実行される方法。
10. 前記データ分析操作が前記最大深さを超えるデータを戻し得るときに、前記最大深さにおけるまたは前記最大深さを超えない階層データを少なくとも戻すことによってデータ分析操作を実行するために前記要求を処理するステップをさらに含む、
    請求項９に記載のコンピュータにより実行される方法。
11. 少なくとも前記トークンの前記コピーのサブセットから前記１つまたは複数のコンピューティングノードにおいて保持された前記ｎ次元キューブへのマップ化によって前記ｎ次元キューブを配置するステップをさらに含む、
    請求項５に記載のコンピュータにより実行される方法。
12. 前記アプリケーションの少なくとも１つの発行者またはユーザに対して前記トークンを分配するステップをさらに含む、
    請求項５に記載のコンピュータにより実行される方法。
13. 前記アプリケーションは、データ分析可視化を備える、
    請求項５に記載のコンピュータにより実行される方法。
14. データ分析操作を実行するために前記アプリケーションへとアクセス可能な前記ｎ次元キューブにおけるデータポイントのサブセットを識別するステップをさらに含み、前記サブセットは、前記データ分析可視化の要求に少なくとも部分的に基づく、
    請求項１３に記載のコンピュータにより実行される方法。
15. プロセッサと、
    命令が記憶されている非一時的コンピュータ可読記憶媒体と、
    を備えたシステムであって、
    前記命令は、前記プロセッサによって実行すると、前記プロセッサに少なくとも、
    アプリケーションから離れた１つまたは複数のコンピューティングノードによって管理されるｎ次元キューブにおいて実行される、前記アプリケーションのためのデータ分析操作を可能とすることを示す情報を受信させ、
    前記ｎ次元キューブの識別を示す情報と、前記データ分析操作の実行における使用が許可された前記ｎ次元キューブ内のデータを示す情報と、を備えるトークンを形成させ、
    データ分析操作を実行するための要求であって、前記トークンのコピーを備えた要求を前記アプリケーションから受信させ、
    前記トークンの前記コピーに含まれる前記ｎ次元キューブの前記識別を示す前記情報を用いて前記ｎ次元キューブを少なくとも配置することと、前記データ分析操作の実行における使用が許可された前記ｎ次元キューブ内のデータを示す前記情報に少なくとも部分的に基づいて前記ｎ次元キューブ内のデータへのアクセスを防ぐことと、によってデータ分析操作を実行するための前記要求を処理させる、
    システム。