JP2019533231A - 形状のストリームデータの自動パーティション分割 - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、2016年9月15日に出願され、「AUTOMATIC PARALLELIZATION FOR GEOFENCE APPLICATIONS(ジオフェンスアプリケーションのための自動並列化)」と題された米国仮出願第62/395,204号に基づく優先権および利益を主張するものであり、当該出願のすべての記載内容を、あらゆる目的のために引用により本明細書に援用する。
従来のデータベースシステムでは、データは、通常、1つ以上のデータベースにテーブルの形で格納される。その後、格納されたデータは、構造化問い合わせ(クエリ)言語(SQL:Structured Query Language)などのデータ管理言語を用いて問い合わせおよび処理される。たとえば、SQLクエリを定義、実行し、データベースに格納されたデータから関連性のあるデータを特定してもよい。よって、SQLクエリは、データベースに格納された有限な一連のデータに対して実行される。さらに、SQLクエリが実行されるとき、SQLクエリは、有限なデータセットに対して1回実行され、有限で静的な結果を作成する。よって、データベースは、有限な格納データセットに対してクエリを実行するのに最適である。
イベントストリームのイベントを処理するための技術を提供する(たとえば、方法、システム、1つ以上のプロセッサによって実行可能なコードまたは命令を格納した非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体)。1つ以上のコンピュータを備えるシステムは、システムにアクションを実行させるソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、または、それらの組合せがシステム上にインストールされていることにより、特定の動作またはアクションを実行するように構成され得る。1つ以上のコンピュータプログラムは、データ処理装置によって実行されると装置にアクションを実行させる命令を含んでいることにより、特定の動作またはアクションを実行するように構成され得る。包括的な一態様は、パーティションのサイズを動的に決定するための方法を含み、当該方法は、コンピューティングデバイスが、アプリケーションに関する連続データストリームを受信するステップを含む。また、方法は、コンピューティングデバイスが、連続データストリームに関連付けられた入力ジオメトリを特定するステップを含み、入力ジオメトリは、連続データストリームにおけるパーティション分割される領域を指定する。また、方法は、コンピューティングデバイスが、入力ジオメトリの少なくとも一部に基づいてジオメトリクラスタを生成するステップを含む。また、方法は、コンピューティングデバイスが、ジオメトリクラスタおよびジオメトリクラスタに含まれる各クラスタにおけるジオメトリの数に、少なくとも部分的に基づいて出力ジオメトリを生成するステップを含む。また、方法は、コンピューティングデバイスが、ジオメトリクラスタおよびジオメトリクラスタに含まれる各クラスタにおけるジオメトリの数に基づいて、出力ジオメトリの1つ以上のパーティションを決定するステップを含む。また、方法は、コンピューティングデバイスが、出力ジオメトリの1つ以上のパーティションのサイズを動的に変更するステップを含む。また、方法は、コンピューティングデバイスが、連続データストリームに関連付けられた出力ジオメトリを送信するステップを含む。この態様の他の実施形態は、対応するコンピュータシステムと、装置と、方法のアクションを実行するように各々が構成される、1つ以上のコンピュータ記憶装置上に記録されたコンピュータプログラムとを含む。
以下の説明において、様々な実施形態を説明する。説明の便宜上、実施形態の十分な理解のために具体的な構成および詳細を説明する。しかしながら、実施形態が具体的な詳細なしに実施され得ることは、当業者に明らかになるだろう。さらに、記載の実施形態を曖昧にしてしまわないように、周知の特徴は省略または簡略化される場合がある。
複合イベント処理(CEP)は、イベント駆動型アーキテクチャに基づいてアプリケーションを構築するためのモジュラープラットフォームを提供する。CEPプラットフォームの中心にあるのは、連続問い合わせ(クエリ)言語(CQL:Continuous Query Language)である。CQLによって、アプリケーションは、SQLのような宣言型言語を用いてデータのストリームに対してフィルタ処理、問い合わせ、およびパターンマッチング動作を実行できるようになる。開発者は、軽量Java(登録商標)プログラミングモデルと合わせてCQLを使用してアプリケーションを書いてもよい。他のプラットフォームモジュールとして、一例を挙げると、機能が豊富なIDE、管理コンソール、クラスタリング、分散キャッシング、イベントリポジトリ、モニタリングなどがある。
(<timestamp_N>,<NVDA,4>)
(<timestamp_N+1>,<ORCL,62>)
(<timestamp_N+2>,<PCAR,38>)
(<timestamp_N+3>,<SPOT,53>)
(<timestamp_N+4>,<PDCO,44>)
(<timestamp_N+5>,<PTEN,50>)
…
上記のストリームでは、ストリーム要素(<timestamp_N+1>,<ORCL,62>)について、イベントは、<ORCL,62>であり、属性「stock_symbol」および「stock_value」を有する。ストリーム要素に関連付けられたタイムスタンプは、「timestamp_N+1」である。よって、連続イベントストリームは、イベントのフローであり、各イベントは同じ一連の属性を有する。
RAWインフラストラクチャおよびビジネスイベントの量および速度は、IT環境において急激に増加している。それが金融サービスの株式データをストリーミング配信していようと、軍用衛星データまたは運送/ロジスティクス業のリアルタイム車両位置データをストリーミング配信していようと、複数の業界の企業は、大容量の複合データをリアルタイムで処理しなければならない。これに加えて、モバイル機器の急激な増加および高速接続性の偏在性がモバイルデータの急激な増加を増大させる。同時に、ビジネスプロセスの俊敏性および実行の需要も増えている。これらの2つの傾向が、実装のイベント駆動型アーキテクチャパターンをサポートする能力を上げるよう、組織に圧力をかけている。リアルタイムイベント処理は、イベント処理要件を実行するためのインフラストラクチャおよびアプリケーション開発環境の両方を必要とする。これらの要件は、日々のユースケースから、潜在的に、数秒の応答時間ではなく、マイクロ秒で計測されるレイテンシを有する非常に高速のデータおよびイベントスループットまで拡大する必要性を含んでいる場合が多い。これに加えて、イベント処理アプリケーションは、これらのイベントのフローに含まれる複雑なパターンを検出しなければならないことが多い。
ITシステム:障害が発生しているアプリケーションまたはサーバをリアルタイムで検出し、修正措置を作動させる能力。
互いに接続されるデバイスの数が増えるにつれてデータが急激に増加することにより、組織内を移動するデータだけでなく、ファイアウォール外を移動するデータについても動的に変化するデータが大量に増えている。高速データは、特に変動が激しいビジネスプロセスにとって大きな価値がある。しかしながら、このデータのうちのいくつかは、短時間でその運用価値が失われてしまう。ビッグデータを利用すれば、実用的な洞察を行うための処理を時間をかけて行うことができる。一方では、ファストデータ(Fast Data)の場合、非常に動的かつ戦略的なデータから最大限の価値を引き出す必要がある。ファストデータは、さらに高速な処理が必要とされ、生成されたデータにできるだけ近いタイムリーなアクションを取ることができるようになる。Oracle Stream Analyticsプラットフォームは、応答性が向上したファストデータを実現することができる。Oracle Edge Analyticsでは、ネットワークエッジに処理がプッシュされ、データを相関分析、フィルタ処理、および分析して、実用的な洞察をリアルタイムで行うことができる。
自動車交通量監視などのアプリケーションでは、データは、連続データストリームの形である。連続データストリームは、はっきりとした終端範囲なしでストリーム処理サーバに到着するデータのストリームである。連続データストリームを処理することによって、アプリケーションは、複雑なパターン、イベント間の相関関係、およびイベント間の関係を検出できる。たとえば、連続データストリームは、高速道路の特定の区画を通過する車についての情報を有していてもよい。自動車は、位置座標を継続的に送ることができる。このデータストリームに基づいて、車両台数と他の車両を利用している人の数との「m」対「n」関係をソリューションが処理する必要がある状況において自動車の位置の近くにいる人を検出するなどの問題、または、車両台数が百万台にわたるときの問題を解決してもよい。
本開示の実施形態は、ストリームに含まれる移動オブジェクトの近接検出およびチェックを実行する技術を提供する。様々な実施形態では、移動オブジェクトを追跡でき、2つの以上の移動オブジェクトが互いに近接している場合にアラートを作成できる空間変化検出器が開示されている。たとえば、空間変化検出器は、空港にある移動オブジェクトを追跡し、それらが所与の範囲内に接近しないようにすることができる。
CQLEngineがシングルトンのCacheを作成する。
Cache−変更を検知するための通常操作
if (get(key) == null) {
put
add(new TupleValue(PLUS, ...))
} else {
put
add(new TupleValue(UPDATE, ...)
}
if (expiredTupleQueue.size > 0) {
待ち行列からすべてのタプルを削除して削除
add(new TupleValue(MINUS, ...)
}
キャッシュは、タイマを開始してタプルを自己満了させ、満了したタプルを待ち行列expiredTupleQueueに追加する
キャッシュは、CheckAndSet操作も有する
value = get(key)
if (value.getProperty(property) != newValue)
value.setProperty(property, newValue)
return true
else return false
このように、上記技術を用いて、開示の空間変化検出器は、ジオメトリデータストリームに対する空間「withindistance」演算がより高速で実行されることを可能にし、開示のチェック・セット操作は、アービトレーションにCQLを提供することを可能にする。上記技術を用いて、移動オブジェクトの近接チェックおよび要求・派遣システムなどのジオ・ストリーミングのユースケースを実施することができる。
(1)入出力ストリーム、ならびに、リレーションソースおよびリレーションシンクに直接インタフェース接続される1つ以上のアダプタ。アダプタは、入出力ストリームプロトコルを理解するように構成され、かつ、アプリケーションプロセッサが問い合わせし得る正規化された形式にイベントデータを変換する責任がある。アダプタは、正規化されたイベントデータをチャネルまたは出力ストリームおよびリレーションシンクに転送してもよい。イベントアダプタは、様々なデータソースおよびデータシンク用に規定されてもよい。
(2)イベント処理エンドポイントとして機能する1つ以上のチャネル。特に、チャネルは、イベント処理エージェントがイベントデータに対して作用できるようになるまで当該イベントデータを待ち行列に入れる責任がある。
(2)1つ以上のアプリケーションプロセッサ(または、イベント処理エージェント)は、チャネルからの正規化されたイベントデータを消費し、それをクエリを用いて処理して注目イベントを選択し、選択された注目イベントを出力チャネルに転送する(または、コピーする)ように構成される。
(4)1つ以上のBeanは、出力チャネルを待ち受けるように構成され、新しいイベントが出力チャネルに挿入されることによりトリガされる。いくつかの実施形態では、このユーザコードは、POJO(Plain−Old−Java−Object)である。ユーザアプリケーションは、JMS、Webサービス、およびファイルライターなど、外部サービスのセットを利用して、生成されたイベントを外部のイベントシンクに転送することができる。
(5)イベントBeanは、出力チャネルを待ち受けるために登録されてもよく、新しいイベントが出力チャネルに挿入されることによりトリガされる。いくつかの実施形態では、このユーザコードは、BeanをOracle CEPで管理できるように、Oracle CEPイベントBean APIを利用してもよい。
図11〜図13は、様々な実施形態に係る本開示の態様を実現するための例示的な環境の態様を説明する図である。図11は、本開示の実施形態を実現するための分散システム1100の簡略図である。図示した実施形態では、分散システム1100は、1つ以上のクライアントコンピューティングデバイス1102、1104、1106、および1108を備える。1つ以上のクライアントコンピューティングデバイス1102、1104、1106、および1108は、1つ以上のネットワーク(複数可)1110でウェブブラウザ、プロプライエタリ・クライアント(たとえば、Oracle Forms)などのクライアントアプリケーションを実行および操作するように構成される。サーバ1112は、ネットワーク1110を介して、リモートクライアントコンピューティングデバイス1102、1104、1106、および1108と通信可能に接続されてもよい。
Claims (20)
- パーティションのサイズを動的に決定するための方法であって、
コンピューティングデバイスが、アプリケーションに関する連続データストリームを受信するステップと、
前記コンピューティングデバイスが、前記連続データストリームに関連付けられた入力ジオメトリを特定するステップとを含み、前記入力ジオメトリは、前記連続データストリームにおけるパーティション分割される領域を指定し、前記方法は、さらに、
前記コンピューティングデバイスが、前記入力ジオメトリに少なくとも部分的に基づいて、ジオメトリクラスタを生成するステップと、
前記コンピューティングデバイスが、前記ジオメトリクラスタおよび前記ジオメトリクラスタに含まれる各クラスタにおけるジオメトリの数に、少なくとも部分的に基づいて出力ジオメトリを生成するステップと、
前記コンピューティングデバイスが、前記ジオメトリクラスタおよび前記ジオメトリクラスタに含まれる各クラスタにおけるジオメトリの数に基づいて、前記出力ジオメトリの1つ以上のパーティションを決定するステップと、
前記コンピューティングデバイスが、前記出力ジオメトリの1つ以上のパーティションのサイズを動的に変更するステップと、
前記コンピューティングデバイスが、前記連続データストリームに関連付けられた前記出力ジオメトリを送信するステップとを含む、方法。 - 前記出力ジオメトリの1つ以上のパーティションを決定するステップは、前記ジオメトリクラスタにおける変更を検出するステップを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記ジオメトリクラスタにおける前記変化を検出するステップは、前記ジオメトリクラスタのバウンディングボックスをインデックスにロードするステップと、前記ジオメトリクラスタを前記インデックス内の他のジオメトリクラスタと比較するステップと、前記ジオメトリクラスタが前記インデックスに含まれる前記他のジオメトリクラスタと比較して変化したかどうかを判断するステップとを含む、請求項2に記載の方法。
- 前記ジオメトリクラスタにおける前記変化を検出するステップは、前記ジオメトリクラスタが前記インデックスから見つからなかった場合、前記ジオメトリクラスタは新しいクラスタであると判断され、前記ジオメトリクラスタが前記インデックスから見つかった場合、前記ジオメトリクラスタは既存クラスタであると判断されることをさらに含む、請求項3に記載の方法。
- 前記ジオメトリクラスタにおける前記変化を検出するステップは、前記ジオメトリクラスタが前記新しいクラスタであった場合、前記他のジオメトリクラスタからの1つ以上のパラメータなしに、前記ジオメトリクラスタおよび前記ジオメトリクラスタに含まれる各クラスタにおけるジオメトリの数に基づいて前記出力ジオメトリの1つ以上のパーティションが決定されるステップと、前記ジオメトリクラスタが前記既存クラスタであった場合、サイズ閾値を特定して前記出力ジオメトリの前記1つ以上のパーティションの前記サイズを動的に変更するステップとをさらに含む、請求項4に記載の方法。
- 前記1つ以上のパーティションのサイズを変更するステップは、グリッド範囲を決定するステップと、インデックステーブルをパーティション分割するためのグリッドインデックスを作成するステップと、インデックスに格納されたクラスタオブジェクトがパーティション識別子を割り当てる際に利用できるよう、前記インデックステーブルをパーティション分割するためのグリッドインデックスを前記クラスタオブジェクトに設定するステップとを含む、請求項5に記載の方法。
- 前記グリッド範囲の決定は、構成パラメータ、グリッドサイズ、グリッドサイズ効果要素、および前記ジオメトリクラスタに含まれる各クラスタにおけるジオメトリの数によって実施される、請求項6に記載の方法。
- コンピュータによって実行可能な命令を格納するように構成されたメモリと、
前記メモリにアクセスして前記コンピュータによって実行可能な命令を実行するように構成されたプロセッサとを備え、前記コンピュータによって実行可能な命令は、
アプリケーションに関する連続データストリームを受信するための命令と、
前記連続データストリームに関連付けられた入力ジオメトリを特定するための命令とを含み、前記入力ジオメトリは、前記連続データストリームにおけるパーティション分割される領域を指定し、前記コンピュータによって実行可能な命令は、さらに、
前記入力ジオメトリの少なくとも一部に基づいてジオメトリクラスタを生成するための命令と、
前記ジオメトリクラスタおよび前記ジオメトリクラスタにおける各クラスタに含まれるジオメトリの数に、少なくとも部分的に基づいて出力ジオメトリを生成するための命令と、
前記ジオメトリクラスタおよび前記ジオメトリクラスタに含まれる各クラスタにおけるジオメトリの数に基づいて、前記出力ジオメトリの1つ以上のパーティションを決定するための命令と、
前記出力ジオメトリの1つ以上のパーティションのサイズを動的に変更するための命令と、
前記連続データストリームに関連付けられた前記出力ジオメトリを送信するための命令とを含む、システム。 - 前記出力ジオメトリの1つ以上のパーティションを決定することは、前記ジオメトリクラスタにおける変更を検出することを含む、請求項8に記載のシステム。
- 前記ジオメトリクラスタにおける前記変化を検出することは、前記ジオメトリクラスタのバウンディングボックスをインデックスにロードすることと、前記ジオメトリクラスタを前記インデックス内の他のジオメトリクラスタと比較することと、前記ジオメトリクラスタが前記インデックスに含まれる前記他のジオメトリクラスタと比較して変化したかどうかを判断することとを含む、請求項9に記載のシステム。
- 前記ジオメトリクラスタにおける前記変化を検出することは、前記ジオメトリクラスタが前記インデックスから見つからなかった場合、前記ジオメトリクラスタは新しいクラスタであると判断され、前記ジオメトリクラスタが前記インデックスから見つかった場合、前記ジオメトリクラスタは既存クラスタであると判断されることをさらに含む、請求項10に記載のシステム。
- 前記ジオメトリクラスタにおける前記変化を検出することは、前記ジオメトリクラスタが前記新しいクラスタであった場合、前記他のジオメトリクラスタからの1つ以上のパラメータなしに、前記ジオメトリクラスタおよび前記ジオメトリクラスタに含まれる各クラスタにおけるジオメトリの数に基づいて前記出力ジオメトリの1つ以上のパーティションが決定され、前記ジオメトリクラスタが前記既存クラスタであった場合、サイズ閾値を特定して前記出力ジオメトリの前記1つ以上のパーティションの前記サイズを動的に変更することとをさらに含む、請求項11に記載のシステム。
- 前記1つ以上のパーティションのサイズを変更するステップは、グリッド範囲を決定するステップ、インデックステーブルをパーティション分割するためのグリッドインデックスを作成するステップ、インデックスに格納されたクラスタオブジェクトがパーティション識別子を割り当てる際に利用できるよう、前記インデックステーブルをパーティション分割するためのグリッドインデックスを前記クラスタオブジェクトに設定するステップとを含む、請求項12に記載のシステム。
- 前記グリッド範囲の決定は、構成パラメータ、グリッドサイズ、グリッドサイズ効果要素、および前記ジオメトリクラスタに含まれる各クラスタにおけるジオメトリの数によって実施される、請求項8に記載のシステム。
- コンピュータによって実行可能なコードを格納したコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記コンピュータによって実行可能なコードは、プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに動作を行わせ、前記動作は、
アプリケーションに関する連続データストリームを受信することと、
前記連続データストリームに関連付けられた入力ジオメトリを特定することとを含み、前記入力ジオメトリは、前記連続データストリームにおけるパーティション分割される領域を指定し、前記動作は、さらに、
前記入力ジオメトリの少なくとも一部に基づいてジオメトリクラスタを生成することと、
前記ジオメトリクラスタおよび前記ジオメトリクラスタにおける各クラスタに含まれるジオメトリの数に、少なくとも部分的に基づいて出力ジオメトリを生成することと、
前記ジオメトリクラスタおよび前記ジオメトリクラスタに含まれる各クラスタにおけるジオメトリの数に基づいて、前記出力ジオメトリの1つ以上のパーティションを決定することと、
前記出力ジオメトリの1つ以上のパーティションのサイズを動的に変更することと、
前記連続データストリームに関連付けられた前記出力ジオメトリを送信することとを含む、コンピュータ読み取り可能な媒体。 - 前記出力ジオメトリの1つ以上のパーティションを決定することは、前記ジオメトリクラスタにおける変更を検出することを含む、請求項15に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
- 前記ジオメトリクラスタにおける前記変化を検出することは、前記ジオメトリクラスタのバウンディングボックスをインデックスにロードすることと、前記ジオメトリクラスタを前記インデックス内の他のジオメトリクラスタと比較することと、前記ジオメトリクラスタが前記インデックスに含まれる前記他のジオメトリクラスタと比較して変化したかどうかを判断することとを含む、請求項16に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
- 前記ジオメトリクラスタにおける前記変化を検出することは、前記ジオメトリクラスタが前記新しいクラスタであった場合、前記他のジオメトリクラスタからの1つ以上のパラメータなしに、前記ジオメトリクラスタおよび前記ジオメトリクラスタに含まれる各クラスタにおけるジオメトリの数に基づいて前記出力ジオメトリの1つ以上のパーティションが決定されることと、前記ジオメトリクラスタが前記既存クラスタであった場合、サイズ閾値を特定して前記出力ジオメトリの前記1つ以上のパーティションの前記サイズを動的に変更することとをさらに含む、請求項17に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
- 前記1つ以上のパーティションのサイズを変更することは、グリッド範囲を決定することと、インデックステーブルをパーティション分割するためのグリッドインデックスを作成することと、インデックスに格納されたクラスタオブジェクトがパーティション識別子を割り当てる際に利用できるよう、前記インデックステーブルをパーティション分割するためのグリッドインデックスを前記クラスタオブジェクトに設定することとを含む、請求項18に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
- 前記グリッド範囲の決定は、構成パラメータ、グリッドサイズ、グリッドサイズ効果要素、および前記ジオメトリクラスタに含まれる各クラスタにおけるジオメトリの数によって実施される、請求項19に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
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CN109509327B (zh) * | 2018-10-31 | 2020-11-24 | 武汉烽火众智数字技术有限责任公司 | 一种异常行为预警方法及装置 |
US10943356B2 (en) | 2018-12-12 | 2021-03-09 | Compology, Inc. | Method and system for fill level determination |
US10798522B1 (en) | 2019-04-11 | 2020-10-06 | Compology, Inc. | Method and system for container location analysis |
US11172325B1 (en) | 2019-05-01 | 2021-11-09 | Compology, Inc. | Method and system for location measurement analysis |
US11201835B1 (en) * | 2019-05-23 | 2021-12-14 | C/Hca, Inc. | Systems and methods for multi-tier resource and subsystem orchestration and adaptation |
CN110366210B (zh) * | 2019-06-20 | 2023-01-06 | 华南理工大学 | 一种针对有状态数据流应用的计算卸载方法 |
US11301498B2 (en) * | 2019-08-08 | 2022-04-12 | Sap Portals Israel Ltd. | Multi-cloud object store access |
DE102019212686A1 (de) * | 2019-08-23 | 2021-02-25 | Denso Corporation | Verfahren und Vorrichtung zum Unterstützen von ereignisbasierten Transaktionen in Bezug auf zumindest ein Fahrzeug |
US10885704B1 (en) * | 2019-09-04 | 2021-01-05 | Microsoft Technology Licensing, Llc | 3D mapping by distinguishing between different environmental regions |
US11681708B2 (en) | 2019-12-26 | 2023-06-20 | Snowflake Inc. | Indexed regular expression search with N-grams |
US10997179B1 (en) | 2019-12-26 | 2021-05-04 | Snowflake Inc. | Pruning index for optimization of pattern matching queries |
US11595320B1 (en) | 2020-07-01 | 2023-02-28 | C/Hca, Inc. | Multi-tier resource, subsystem, and load orchestration |
CN115563097A (zh) * | 2021-07-02 | 2023-01-03 | 华为云计算技术有限公司 | 数据处理方法、装置、存储介质及程序产品 |
CN114173356B (zh) * | 2021-11-04 | 2024-01-09 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 网络质量的检测方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH03113652A (ja) * | 1989-09-28 | 1991-05-15 | Nec Corp | メモリ領域の動的管理方式 |
JP2010160591A (ja) * | 2009-01-07 | 2010-07-22 | Hitachi Ltd | 空間データ管理装置、空間データ管理方法、および、空間データ管理プログラム |
US20110161328A1 (en) * | 2009-12-28 | 2011-06-30 | Oracle International Corporation | Spatial data cartridge for event processing systems |
US20150148077A1 (en) * | 2013-11-25 | 2015-05-28 | Agco Corporation | Dynamic cooperative geofence |
US9298788B1 (en) * | 2013-03-11 | 2016-03-29 | DataTorrent, Inc. | Checkpointing in distributed streaming platform for real-time applications |
Family Cites Families (29)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7877405B2 (en) | 2005-01-07 | 2011-01-25 | Oracle International Corporation | Pruning of spatial queries using index root MBRS on partitioned indexes |
US8896597B2 (en) * | 2008-04-14 | 2014-11-25 | Siemens Product Lifecycle Management Software Inc. | System and method for modifying geometric relationships in a solid model |
CN101922924B (zh) * | 2009-06-09 | 2013-01-09 | 中国电力科学研究院 | 一种输电线路信息检测系统、方法及gps移动站装置 |
JP5395565B2 (ja) * | 2009-08-12 | 2014-01-22 | 株式会社日立製作所 | ストリームデータ処理方法及び装置 |
US20120201472A1 (en) * | 2011-02-08 | 2012-08-09 | Autonomy Corporation Ltd | System for the tagging and augmentation of geographically-specific locations using a visual data stream |
JP5678790B2 (ja) * | 2011-05-02 | 2015-03-04 | 富士通株式会社 | インデックス管理方法、インデックス管理プログラムおよびインデックス管理装置 |
US8341223B1 (en) | 2011-06-07 | 2012-12-25 | Banjo, Inc. | Method for relevant content discovery |
US20140067801A1 (en) | 2012-08-31 | 2014-03-06 | Fujitsu Limited | Geotagging based on specified criteria |
US9563663B2 (en) * | 2012-09-28 | 2017-02-07 | Oracle International Corporation | Fast path evaluation of Boolean predicates |
US20150095355A1 (en) * | 2012-11-15 | 2015-04-02 | Banjo, Inc. | Systems and methods for dynamic event content curation |
US9293109B2 (en) * | 2012-12-20 | 2016-03-22 | Nvidia Corporation | Technique for storing shared vertices |
WO2014188500A1 (ja) * | 2013-05-20 | 2014-11-27 | 富士通株式会社 | データストリーム処理の並列化プログラム、及びデータストリーム処理の並列化システム |
US9418113B2 (en) * | 2013-05-30 | 2016-08-16 | Oracle International Corporation | Value based windows on relations in continuous data streams |
US9514133B1 (en) | 2013-06-25 | 2016-12-06 | Jpmorgan Chase Bank, N.A. | System and method for customized sentiment signal generation through machine learning based streaming text analytics |
US9396253B2 (en) | 2013-09-27 | 2016-07-19 | International Business Machines Corporation | Activity based analytics |
US20160253094A1 (en) * | 2013-11-01 | 2016-09-01 | Nec Corporation | Information processing device, data cache device, information processing method, and data caching method |
US9307359B2 (en) * | 2013-12-05 | 2016-04-05 | Ebay Inc. | Methods, systems, and apparatus for a geo-fence system |
US9292705B2 (en) * | 2014-02-21 | 2016-03-22 | Lens Ventures, Llc | Management of drone operations and security in a pervasive computing environment |
US9293029B2 (en) * | 2014-05-22 | 2016-03-22 | West Corporation | System and method for monitoring, detecting and reporting emergency conditions using sensors belonging to multiple organizations |
US9042911B1 (en) * | 2014-06-20 | 2015-05-26 | MTN Satellite Communications Inc. | Dynamically reconfigured geo-fence boundaries |
KR101958723B1 (ko) * | 2014-07-22 | 2019-03-15 | 인텔 코포레이션 | 지오펜스 크로싱 기반 제어를 위한 시스템들 및 기술들 |
US10510193B2 (en) * | 2014-08-12 | 2019-12-17 | SVR Tracking, Inc. | Method and system for geofencing of vehicle impound yards |
US9288622B1 (en) * | 2014-08-21 | 2016-03-15 | International Business Machines Corporation | Aggregated geo-fencing area based information delivery |
US10120907B2 (en) * | 2014-09-24 | 2018-11-06 | Oracle International Corporation | Scaling event processing using distributed flows and map-reduce operations |
US9586549B2 (en) | 2014-11-20 | 2017-03-07 | Christopher Luke Chambers | Vehicle impact sensor and notification system |
CA2973006C (en) * | 2015-01-05 | 2019-08-06 | Resocator, Inc. | Global resource locator |
US20160241997A1 (en) * | 2015-02-13 | 2016-08-18 | Watch Out!, Inc. | Geofence entry timestamps from diverse sources |
EP3254404A4 (en) * | 2015-03-31 | 2018-12-05 | SZ DJI Technology Co., Ltd. | Authentication systems and methods for generating flight regulations |
CN109690525B (zh) | 2016-09-15 | 2023-05-30 | 甲骨文国际公司 | 形状的流数据的自动分区 |
-
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH03113652A (ja) * | 1989-09-28 | 1991-05-15 | Nec Corp | メモリ領域の動的管理方式 |
JP2010160591A (ja) * | 2009-01-07 | 2010-07-22 | Hitachi Ltd | 空間データ管理装置、空間データ管理方法、および、空間データ管理プログラム |
US20110161328A1 (en) * | 2009-12-28 | 2011-06-30 | Oracle International Corporation | Spatial data cartridge for event processing systems |
US9298788B1 (en) * | 2013-03-11 | 2016-03-29 | DataTorrent, Inc. | Checkpointing in distributed streaming platform for real-time applications |
US20150148077A1 (en) * | 2013-11-25 | 2015-05-28 | Agco Corporation | Dynamic cooperative geofence |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
堀之口 浩征 ほか: "時空間データベースインデックス正規化R*−treeの実装と性能テスト", 情報処理学会論文誌, vol. 第40巻 第3号, JPN6021036818, 15 March 1999 (1999-03-15), JP, pages 1225 - 1235, ISSN: 0004597306 * |
西川 嘉人 ほか: "移動オブジェクトの更新に適した領域分割形木構造:kdm−tree", 電子情報通信学会論文誌, vol. 第J92-D巻 第1号, JPN6021036817, 1 January 2009 (2009-01-01), JP, pages 1 - 11, ISSN: 0004766702 * |
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