JP2021531562A - 大規模エンティティ解決のための2段階計算メモイング - Google Patents
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Abstract
Description
オンデマンド・セルフサービス:クラウド消費者は、サービス・プロバイダとの人との対話を必要とすることなく、必要に応じてかつ自動的に、サーバ時間およびネットワーク・ストレージなどのコンピューティング・ケイパビリティを一方的に供給し得る。
幅広いネットワーク・アクセス:ケイパビリティは、ネットワーク上で利用可能であり、異種シン・クライアントまたはシック・クライアント・プラットフォーム(例えば、携帯電話、ラップトップ、およびPDA)による使用を促進する標準的なメカニズムを通してアクセスされる。
リソースの共用:プロバイダのコンピューティング・リソースが、マルチテナント型モデルを使用して複数の消費者にサービスするためにプールされ、異なる物理リソースおよび仮想リソースが要求に従って動的に割り当ておよび再割り当てされる。消費者は、概して、提供されるリソースの正確な場所に対する制御または知識を有しないが、抽象度のより高いレベル(例えば、国、州、またはデータ・センタ)において場所を指定することが可能であり得るという点において、位置独立の意味がある。
スピーディな拡張性:ケイパビリティは、場合によっては自動的に、即座にスケール・アウトするようにスピーディかつ弾力的に供給され、即座にスケール・インするようにスピーディに解放され得る。消費者に対しては、供給に利用可能なケイパビリティが、多くの場合無制限であるように見え、いつでも任意の量で購入可能である。
サービスが計測可能であること:クラウド・システムは、サービスの種類(例えば、ストレージ、処理、帯域幅、およびアクティブな消費者アカウント)に適した抽象度のあるレベルにおいて計測ケイパビリティを活用することによって、リソース使用を自動的に制御し、最適化する。リソース使用量は、モニタリングされ、制御され、報告されてもよく、それによって利用サービスのプロバイダおよび消費者の両方に透明性をもたらし得る。
サービスとしてのソフトウェア(SaaS):消費者に提供されるケイパビリティは、クラウド・インフラ上で実行されるプロバイダのアプリケーションを使用する能力である。アプリケーションは、ウェブ・ブラウザなどのシン・クライアント・インターフェース(例えば、ウェブ・ベースの電子メール)を通して、様々なクライアント・デバイスからアクセス可能である。消費者は、限定された消費者固有アプリケーションの構成設定は例外である可能性があるが、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、ストレージ、または個々のアプリケーション・ケイパビリティですら含む、基礎となるクラウド・インフラを管理または制御しない。
サービスとしてのプラットフォーム(PaaS):消費者に提供されるケイパビリティは、プロバイダによってサポートされるプログラミング言語およびツールを使用して作成された、消費者が作成または取得したアプリケーションを、クラウド・インフラ上に配置する能力である。消費者は、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、またはストレージを含む基礎となるクラウド・インフラを管理または制御しないが、配置されたアプリケーション、および、可能性としてはアプリケーション・ホスティング環境構成に対して制御を行う。
サービスとしてのインフラ(IaaS):消費者に提供されるケイパビリティは、処理、ストレージ、ネットワーク、ならびに消費者がオペレーティング・システムおよびアプリケーションを含み得る任意のソフトウェアを配置および実行することが可能な、他の基本コンピューティング・リソースを供給する能力である。消費者は、基礎となるクラウド・インフラを管理または制御しないが、オペレーティング・システム、ストレージ、配置されたアプリケーションに対して制御を行い、かつ可能性としては選択ネットワーキング・コンポーネント(例えば、ホスト・ファイアウォール)の限定的な制御を行う。
プライベート・クラウド:クラウド・インフラは、組織のためだけに動作される。クラウド・インフラは、その組織または第三者によって管理されてもよく、構内または構外に存在し得る。
コミュニティ・クラウド:クラウド・インフラは、複数の組織によって共有され、共有の関心事(例えば、任務、セキュリティ要件、ポリシー、およびコンプライアンスの考慮事項)を有する特定のコミュニティをサポートする。クラウド・インフラは、組織または第三者によって管理されてもよく、構内または構外に存在し得る。
パブリック・クラウド:クラウド・インフラは、一般公衆または大きな業界団体に利用可能とされ、クラウド・サービスを販売する組織によって所有される。
ハイブリッド・クラウド:クラウド・インフラは、一意なエンティティのままであるが、データおよびアプリケーション・ポータビリティを可能にする標準化技術または独自技術(例えば、クラウド間のロード・バランシングのためのクラウド・バースティング)によって結合された、2つ以上のクラウド(プライベート、コミュニティ、またはパブリック)の合成物である。
さらに、システム600は、計算のための高い処理使用量、および他のリンク済みリストによってカバーされないリンク・セットを考慮する。
Claims (20)
- プロセッサによって、分散型計算メモイング・キャッシュを用いて冗長計算を除去する大規模エンティティ解決の能動学習を実行することと、
前記大規模エンティティ解決の前記能動学習の中間結果についてリンク特徴ベクトル・テーブルを決定することと、
2段階キャッシュ階層によって前記リンク特徴ベクトル・テーブルを管理することと、
を含む、方法。 - 前記リンク特徴ベクトル・テーブルを決定することが、全てのブロッキング関数の集合を用いて前記リンク特徴ベクトル・テーブルを事前計算すること、または照合関数が変化すると前記リンク特徴ベクトル・テーブルを動的に計算することのうちの1つを含み、前記2段階キャッシュ階層が、分散型メモリ・キャッシュおよび分散型ディスク・キャッシュを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記分散型メモリ・キャッシュが、頻度およびストレージ使用量に基づいて前記リンク特徴ベクトル・テーブルを管理する、請求項2に記載の方法。
- 前記分散型ディスク・キャッシュが、頻度、ストレージ使用量、処理帯域幅、およびカバレッジに基づいて前記リンク特徴ベクトル・テーブルを管理する、請求項2に記載の方法。
- 前記リンク特徴ベクトル・テーブルを事前計算することが、前記分散型メモリ・キャッシュのメモリ・キャッシュに移入することと、前記メモリ・キャッシュが一杯であるとの判断に応じて前記分散型ディスク・キャッシュの少なくとも1つのディスク・キャッシュ内に前記リンク特徴ベクトル・テーブルをキャッシュすることと、を含む、請求項2に記載の方法。
- 前記照合関数が変化した、および前記リンク特徴ベクトルがもはや有効でない、との判断に応じて、前記2段階キャッシュ階層のキャッシュを更新することをさらに含む、請求項2に記載の方法。
- リンクのインクリメント計算が、最近包含規則がキャッシュされるとの判断に応じて有効にされて、冗長計算を回避する、請求項1に記載の方法。
- 前記中間結果を取得するために前記2段階キャッシュ階層のキャッシュを類似度スコアによってソートすることをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記中間結果の上位部分または下位部分を検査して、最も類似するペアまたは最も類似しないペアを返すことをさらに含む、請求項8に記載の方法。
- 2段階分散型キャッシュ階層における大規模エンティティ解決の能動学習を最適化するためのコンピュータ・プログラム製品であって、前記コンピュータ・プログラム製品が、プログラム命令が具現化されたコンピュータ可読記憶媒体を含み、前記プログラム命令が、前記プロセッサに、
前記プロセッサによって、分散型計算メモイング・キャッシュを用いて冗長計算を除去する大規模エンティティ解決の能動学習を実行させ、
前記プロセッサによって、大規模エンティティ解決の前記能動学習の中間結果についてリンク特徴ベクトル・テーブルを決定させ、
前記プロセッサによって、2段階キャッシュ階層を用いることによって前記リンク特徴ベクトル・テーブルを管理させるように、プロセッサにより実行可能である、コンピュータ・プログラム製品。 - 前記リンク特徴ベクトル・テーブルを決定することが、全てのブロッキング関数の集合を用いて前記リンク特徴ベクトル・テーブルを事前計算すること、または照合関数が変化すると前記リンク特徴ベクトル・テーブルを動的に計算することのうちの1つを含み、前記2段階キャッシュ階層が、分散型メモリ・キャッシュおよび分散型ディスク・キャッシュを含む、請求項10に記載のコンピュータ・プログラム製品。
- 前記分散型メモリ・キャッシュが、頻度およびストレージ使用量に基づいて前記リンク特徴ベクトル・テーブルを管理し、前記分散型ディスク・キャッシュが、頻度、ストレージ使用量、処理帯域幅、およびカバレッジに基づいて前記リンク特徴ベクトル・テーブルを管理する、請求項11に記載のコンピュータ・プログラム製品。
- 前記リンク特徴ベクトル・テーブルを事前計算することが、前記分散型メモリ・キャッシュのメモリ・キャッシュに移入することと、前記メモリ・キャッシュが一杯であるとの判断に応じて前記分散型ディスク・キャッシュの少なくとも1つのディスク・キャッシュ内に前記リンク特徴ベクトル・テーブルをキャッシュすることと、を含む、請求項11に記載のコンピュータ・プログラム製品。
- 前記プログラム命令が、さらに前記プロセッサに、
前記プロセッサによって、前記照合関数が変化した、および前記リンク特徴ベクトルがもはや有効でないとの判断に応じて、前記2段階キャッシュ階層のキャッシュを更新させ、
前記プロセッサによって、前記中間結果を取得するために前記2段階キャッシュ階層のキャッシュを類似度スコアによりソートさせるように、前記プロセッサにより実行可能である、請求項11に記載のコンピュータ・プログラム製品。 - 前記プログラム命令が、さらに前記プロセッサに、
前記プロセッサによって、前記中間結果の上位部分または下位部分を検査させて、最も類似するペアまたは最も類似しないペアを返させるように、前記プロセッサにより実行可能であり、
リンクのインクリメント計算が、最近包含規則がキャッシュされるとの判断に応じて有効にされて、冗長計算を回避する、請求項14に記載のコンピュータ・プログラム製品。 - 命令を記憶するように構成されるメモリと、
プロセッサと、
を備え、前記プロセッサが、
分散型計算メモイング・キャッシュを用いて冗長計算を除去する大規模エンティティ解決の能動学習を実行し、
前記大規模エンティティ解決の前記能動学習の中間結果についてベクトル・テーブルを決定し、
2段階キャッシュ階層を用いることによってリンク特徴ベクトル・テーブルを管理するための前記命令を実行するように構成される、装置。 - 前記リンク特徴ベクトル・テーブルを決定することが、全てのブロッキング関数の集合を用いて前記リンク特徴ベクトル・テーブルを事前計算すること、または照合関数が変化すると前記リンク特徴ベクトル・テーブルを動的に計算することのうちの1つを含み、前記2段階キャッシュ階層が、分散型メモリ・キャッシュおよび分散型ディスク・キャッシュを含む、請求項16に記載の装置。
- 前記分散型メモリ・キャッシュが、頻度およびストレージ使用量に基づいて前記リンク特徴ベクトル・テーブルを管理し、前記分散型ディスク・キャッシュが、頻度、ストレージ使用量、処理帯域幅、およびカバレッジに基づいて前記リンク特徴ベクトル・テーブルを管理する、請求項17に記載の装置。
- 前記リンク特徴ベクトル・テーブルを事前計算することが、前記分散型メモリ・キャッシュのメモリ・キャッシュに移入することと、前記メモリ・キャッシュが一杯であるとの判断に応じて前記分散型ディスク・キャッシュの少なくとも1つのディスク・キャッシュ内に前記リンク特徴ベクトル・テーブルをキャッシュすることと、を含む、請求項17に記載の装置。
- 前記プロセッサが、
前記照合関数が変化した、および前記リンク特徴ベクトルがもはや有効でないとの判断に応じて、前記2段階キャッシュ階層のキャッシュを更新し、
前記中間結果を取得するために前記2段階キャッシュ階層のキャッシュを類似度スコアによってソートし、
前記中間結果の上位部分または下位部分を検査して、最も類似するペアまたは最も類似しないペアを返すために、前記命令を実行するようにさらに構成され、
リンクのインクリメント計算が、最近包含規則がキャッシュされるとの判断に応じて有効にされて、冗長計算を回避する、請求項17に記載の装置。
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