JP2022038404A

JP2022038404A - データ連携システムおよびａｐｉプラットフォーム

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Publication number: JP2022038404A
Application number: JP2020142896A
Authority: JP
Inventors: 孝記中島; Takanori Nakajima
Original assignee: Kyocera Document Solutions Inc
Current assignee: Kyocera Document Solutions Inc
Priority date: 2020-08-26
Filing date: 2020-08-26
Publication date: 2022-03-10
Also published as: US20220067058A1

Abstract

【課題】データの解析サービスの利用を解析結果のデータサイズに基づいて利用者毎に制限することができるデータ連携システムおよびＡＰＩプラットフォームを提供する。【解決手段】データ連携システムのＡＰＩプラットフォーム５２は、認証サービスによって認証された利用者に対して認可サービス９２によって管理されている使用可能量を、ビッグデータ解析部４４による解析結果のデータサイズが超えない場合に、この利用者に解析結果を通知し（Ｓ１７２）、認証サービスによって認証された利用者に対して認可サービス９２によって管理されている使用可能量を、ビッグデータ解析部４４による解析結果のデータサイズが超える場合に、この利用者に解析結果を通知しない（Ｓ１６６）ことを特徴とする。【選択図】図９

Description

本発明は、情報システムが保持しているデータを収集して蓄積するデータ連携システムおよびＡＰＩプラットフォームに関する。

従来、ＳａａＳ（ＳｏｆｔｗａｒｅａｓａＳｅｒｖｉｃｅ）間でのデータ連携処理に対応した所定アルゴリズムの実行結果を取得するＡＰＩ（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＰｒｏｇｒａｍＩｎｔｅｒｆａｃｅ）を提供するシステムが知られている（例えば、特許文献１参照。）。

特開２０１６－２２４５７８号公報

しかしながら、特許文献１には、データの解析サービスの利用を解析結果のデータサイズに基づいて利用者毎に制限することについては記載されていない。

そこで、本発明は、データの解析サービスの利用を解析結果のデータサイズに基づいて利用者毎に制限することができるデータ連携システムおよびＡＰＩプラットフォームを提供することを目的とする。

本発明のデータ連携システムは、情報システムが保持しているデータを収集するデータ収集システムと、前記データ収集システムによって収集されたデータを解析するビッグデータ解析部と、前記ビッグデータ解析部によって管理されているデータを利用して特定の動作を実行するＡＰＩ（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＰｒｏｇｒａｍＩｎｔｅｒｆａｃｅ）を提供するＡＰＩプラットフォームと、利用者を認証する認証サービスと、前記ビッグデータ解析部によるデータの解析の使用可能量を利用者毎に管理する認可サービスとを備え、前記ＡＰＩプラットフォームは、前記認証サービスによって認証された利用者に対して前記認可サービスによって管理されている前記使用可能量を、前記ビッグデータ解析部による解析結果のデータサイズが超えない場合に、この利用者に前記解析結果を通知し、前記認証サービスによって認証された利用者に対して前記認可サービスによって管理されている前記使用可能量を前記データサイズが超える場合に、この利用者に前記解析結果を通知しないことを特徴とする。

この構成により、本発明のデータ連携システムは、認証サービスによって認証された利用者に対して認可サービスによって管理されている使用可能量を、データの解析結果のデータサイズが超える場合に、この利用者に解析結果を通知しないので、データの解析サービスの利用を解析結果のデータサイズに基づいて利用者毎に制限することができる。

本発明のＡＰＩプラットフォームは、情報システムが保持しているデータを収集するデータ収集システムによって収集されたデータを解析するビッグデータ解析部によって管理されているデータを利用して特定の動作を実行するＡＰＩ（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＰｒｏｇｒａｍＩｎｔｅｒｆａｃｅ）を提供するＡＰＩプラットフォームであって、前記ビッグデータ解析部によるデータの解析の使用可能量を利用者毎に管理する認可サービスによって、認証サービスによって認証された利用者に対して管理されている前記使用可能量を、前記ビッグデータ解析部による解析結果のデータサイズが超えない場合に、この利用者に前記解析結果を通知し、前記認証サービスによって認証された利用者に対して前記認可サービスによって管理されている前記使用可能量を前記データサイズが超える場合に、この利用者に前記解析結果を通知しないことを特徴とする。

この構成により、本発明のＡＰＩプラットフォームは、認証サービスによって認証された利用者に対して認可サービスによって管理されている使用可能量を、データの解析結果のデータサイズが超える場合に、この利用者に解析結果を通知しないので、データの解析サービスの利用を解析結果のデータサイズに基づいて利用者毎に制限することができる。

本発明のデータ連携システムおよびＡＰＩプラットフォームは、データの解析サービスの利用を解析結果のデータサイズに基づいて利用者毎に制限することができる。

本発明の一実施の形態に係るシステムのブロック図である。図１に示すＡＰＩプラットフォームのブロック図である。図２に示すＡＰＩコントローラーによって取得される予測処理時間レベルおよび予測応答データ量レベルの組み合わせのパターンの一例を示す図である。図２に示すキューの識別情報であるキューＩＤと、予測処理時間レベルおよび予測応答データ量レベルの組み合わせのパターンとの対応関係の一例を示す図である。図１に示す認証認可サービスのブロック図である。処理要求メッセージを格納するキューを特定する場合の図１に示すデータ連携システムの動作のシーケンス図である。利用者がログインする場合の図１に示すデータ連携システムの動作のシーケンス図である。データの解析が依頼される場合の図１に示すデータ連携システムの動作のシーケンス図である。図８における「データ解析」シーケンス図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。

まず、本発明の一実施の形態に係るシステムの構成について説明する。

図１は、本実施の形態に係るシステム１０のブロック図である。

図１に示すように、システム１０は、データを生み出すデータソース部２０と、データソース部２０によって生み出されたデータを連携するデータ連携システム３０とを備えている。

データソース部２０は、データを生み出す情報システム２１を備えている。情報システム２１は、情報システム２１の構成や設定を保存する構成管理サーバー２１ａを備えている。データソース部２０は、情報システム２１以外にも、少なくとも１つの情報システムを備えていても良い。情報システムの例としては、ＭＦＰ（ＭｕｌｔｉｆｕｎｃｔｉｏｎＰｅｒｉｐｈｅｒａｌ）、プリンター専用機などの画像形成装置を遠隔で管理する遠隔管理システムなどのＩｏＴ（ＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓ）システムと、ＥＲＰ（ＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＲｅｓｏｕｒｃｅＰｌａｎｎｉｎｇ）、生産管理システムなどの社内システムとが存在する。情報システムのそれぞれは、１台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。情報システムのそれぞれは、パブリック・クラウド上に構築されても良い。情報システムは、構造化データのファイルを保持しても良い。情報システムは、非構造化データのファイルを保持しても良い。情報システムは、構造化データのデータベースを保持しても良い。

データソース部２０は、情報システムが保持している、構造化データまたは非構造化データのファイルを取得して、取得したファイルをデータ連携システム３０の後述のパイプラインに送信するデータ収集システムとしてのＰＯＳＴコネクター２２を備えている。データソース部２０は、ＰＯＳＴコネクター２２と同様の構成のＰＯＳＴコネクターをＰＯＳＴコネクター２２以外に少なくとも１つ備えても良い。ＰＯＳＴコネクターは、ＰＯＳＴコネクター自身がファイルを取得する情報システムを構成するコンピューターによって構成されても良い。なお、ＰＯＳＴコネクターは、データ連携システム３０の構成でもある。

データソース部２０は、情報システムが保持している構造化データのデータベースから構造化データを取得して、取得した構造化データをデータ連携システム３０の後述のパイプラインに送信するデータ収集システムとしてのＰＯＳＴエージェント２３を備えている。データソース部２０は、ＰＯＳＴエージェント２３と同様の構成のＰＯＳＴエージェントをＰＯＳＴエージェント２３以外に少なくとも１つ備えても良い。ＰＯＳＴエージェントは、ＰＯＳＴエージェント自身が構造化データを取得する情報システムを構成するコンピューターによって構成されても良い。なお、ＰＯＳＴエージェントは、データ連携システム３０の構成でもある。

データソース部２０は、情報システムが保持しているデータに基づいて連携用の構造化データを生成するデータ収集システムとしてのＧＥＴ用エージェント２４を備えている。データソース部２０は、ＧＥＴ用エージェント２４と同様の構成のＧＥＴ用エージェントをＧＥＴ用エージェント２４以外に少なくとも１つ備えても良い。ＧＥＴ用エージェントは、連携用の構造化データの生成の元になったデータを保持している情報システムを構成するコンピューターによって構成されても良い。なお、ＧＥＴ用エージェントは、データ連携システム３０の構成でもある。

データ連携システム３０は、データソース部２０によって生み出されたデータを蓄積するデータ蓄積システム４０と、データ蓄積システム４０に蓄積されているデータを利用するアプリケーション部５０と、データ蓄積システム４０およびアプリケーション部５０に対する各種の制御を実行する制御サービス部６０とを備えている。データ連携システム３０の各構成要素は、パブリック・クラウド上に構築されても良い。

データ蓄積システム４０は、データソース部２０によって生み出されたデータを蓄積するパイプライン４１を備えている。データ蓄積システム４０は、パイプライン４１以外にも、少なくとも１つのパイプラインを備えていても良い。情報システムにおけるデータの構成が情報システム毎に異なる可能性があるので、データ蓄積システム４０は、基本的に、情報システム毎にパイプラインを備えている。パイプラインのそれぞれは、１台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。

データ蓄積システム４０は、情報システムが保持している、構造化データまたは非構造化データのファイルを取得して、取得したファイルをパイプラインに連携するデータ収集システムとしてのＧＥＴコネクター４２を備えている。データ蓄積システム４０は、ＧＥＴコネクター４２と同様の構成のＧＥＴコネクターをＧＥＴコネクター４２以外に少なくとも１つ備えても良い。ＧＥＴコネクターは、ＧＥＴコネクター自身がファイルを連携するパイプラインを構成するコンピューターによって構成されても良い。

なお、システム１０は、構造化データまたは非構造化データのファイルがデータ蓄積システム４０側から取得されることに対応していない情報システムに対しては、データソース部２０にＰＯＳＴコネクターを備える。一方、システム１０は、構造化データまたは非構造化データのファイルがデータ蓄積システム４０側から取得されることに対応している情報システムに対しては、データ蓄積システム４０にＧＥＴコネクターを備える。

データ蓄積システム４０は、ＧＥＴ用エージェントによって生成された構造化データを取得して、取得した構造化データをパイプラインに連携するデータ収集システムとしてのＧＥＴエージェント４３を備えている。データ蓄積システム４０は、ＧＥＴエージェント４３と同様の構成のＧＥＴエージェントをＧＥＴエージェント４３以外に少なくとも１つ備えても良い。ＧＥＴエージェントは、ＧＥＴエージェント自身が構造化データを連携するパイプラインを構成するコンピューターによって構成されても良い。

なお、システム１０は、構造化データがデータ蓄積システム４０側から取得されることに対応していない情報システムに対しては、データソース部２０にＰＯＳＴエージェントを備える。一方、システム１０は、構造化データがデータ蓄積システム４０側から取得されることに対応している情報システムに対しては、データソース部２０にＧＥＴ用エージェントを備えるとともに、データ蓄積システム４０にＧＥＴエージェントを備える。

データ蓄積システム４０は、複数のパイプラインによって蓄積されたデータを、例えばＳＱＬなどのデータベース言語などのクエリー言語で検索や集計が可能な形態に変換するデータ変換処理として最終変換処理を実行するデータ変換システムとしてのビッグデータ解析部４４を備えている。ビッグデータ解析部４４は、最終変換処理を実行したデータに対して、アプリケーション部５０側からの検索要求や集計要求に応じて検索や集計を実行することも可能である。ビッグデータ解析部４４は、１台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。

最終変換処理は、複数の情報システムのデータを統合するデータ統合処理をデータ変換処理として含んでいても良い。アジアに配置されている多数の画像形成装置を遠隔で管理するためにアジアに配置されている遠隔管理システムと、ヨーロッパに配置されている多数の画像形成装置を遠隔で管理するためにヨーロッパに配置されている遠隔管理システムと、アメリカに配置されている多数の画像形成装置を遠隔で管理するためにアメリカに配置されている遠隔管理システムとをシステム１０が情報システムとして備えている場合、これら３つの遠隔管理システムは、それぞれ、遠隔管理システム自身が管理している画像形成装置を管理するデバイス管理テーブルを備えている。デバイス管理テーブルは、画像形成装置毎に付与したＩＤに対応付けて、画像形成装置の各種の情報を示す情報である。ここで、３つの遠隔管理システムがそれぞれ独自にデバイス管理テーブルを備えているので、３つの遠隔管理システムのデバイス管理テーブル間においては、別々の画像形成装置に同一のＩＤが付与されている可能性がある。そこで、ビッグデータ解析部４４は、３つの遠隔管理システムのデバイス管理テーブルを統合して１つのデバイス管理テーブルを生成する場合に、画像形成装置のＩＤを重複が生じないように付与し直す。

アプリケーション部５０は、ビッグデータ解析部４４によって管理されているデータを利用して、例えばデータの表示や、データの分析など、利用者によって指示された特定の動作を実行するアプリケーションサービス５１を備えている。アプリケーション部５０は、アプリケーションサービス５１以外にも、少なくとも１つのアプリケーションサービスを備えていても良い。アプリケーションサービスのそれぞれは、１台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。アプリケーションサービスは、例えば、ＢＩ（ＢｕｓｉｎｅｓｓＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）ツール、ＳａａＳ（ＳｏｆｔｗａｒｅａｓａＳｅｒｖｉｃｅ）サーバーなどである。

アプリケーション部５０は、ビッグデータ解析部４４によって管理されているデータを利用して特定の動作を実行するＡＰＩ（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＰｒｏｇｒａｍＩｎｔｅｒｆａｃｅ）を提供するＡＰＩプラットフォーム５２を備えている。ＡＰＩプラットフォーム５２は、１台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。ＡＰＩプラットフォーム５２によって提供されるＡＰＩは、システム１０の外部の、例えば、ＢＩツール、ＳａａＳサーバーなどのシステムから呼び出されても良いし、アプリケーション部５０のアプリケーションサービスから呼び出されても良い。ＡＰＩプラットフォーム５２によって提供されるＡＰＩは、データ蓄積システム４０によって蓄積されているデータに基づいたデータをデータ蓄積システム４０から取得するためのＡＰＩである。例えば、ＡＰＩプラットフォーム５２によって提供されるＡＰＩとしては、画像形成装置のトナーなどの消耗品の残量が特定の量以下である場合に消耗品を発注する、システム１０の外部の消耗品発注システムに、遠隔管理システムによって画像形成装置から収集された消耗品の残量のデータを送信するＡＰＩと、画像形成装置の故障を予測する、システム１０の外部の故障予測システムに、遠隔管理システムによって画像形成装置から収集された各種のデータを送信するＡＰＩと、遠隔管理システムによって画像形成装置から収集された、印刷枚数を示すカウンター情報を、システム１０の外部のシステムに送信するＡＰＩと、システム１０の利用者の利用状況を示すデータをシステム１０の外部のシステムに送信するＡＰＩと、システム１０が管理しているデータに基づいた任意のデータを取得するための検索クエリーを受け付けるためのＡＰＩとが存在する。

制御サービス部６０は、データソース部２０、データ蓄積システム４０およびアプリケーション部５０におけるデータに対する各段階の処理を監視する処理監視システムとしてのパイプライン・オーケストレーター６１を備えている。パイプライン・オーケストレーター６１は、１台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。

制御サービス部６０は、データ蓄積システム４０の構成や設定を保存し、必要に応じて自動的にデプロイを実行する構成管理サーバー６２を備えている。構成管理サーバー６２は、１台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。

制御サービス部６０は、情報システムの構成管理サーバーに接続し、情報システムにおけるデータベースや非構造化データに関する構成の変更、すなわち、情報システムにおけるデータの構成の変更を検出するための情報を収集する構成管理ゲートウェイ６３を備えている。構成管理ゲートウェイ６３は、１台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。

制御サービス部６０は、情報システムなどの各システム間を連携するために必要な鍵情報や接続文字列などのセキュリティー情報を暗号化して保管するＫｅｙ管理サービス６４を備えている。Ｋｅｙ管理サービス６４は、１台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。

制御サービス部６０は、データ蓄積システム４０やアプリケーション部５０からの要求を受け付ける管理ＡＰＩ６５を備えている。管理ＡＰＩ６５は、１台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。

制御サービス部６０は、アプリケーション部５０のアプリケーションサービスの認証認可を実行する認証認可サービス６６を備えている。認証認可サービス６６は、１台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。認証認可サービス６６は、例えば、データ蓄積システム４０に蓄積されている情報システムのデータの最新化を要求することをアプリケーションサービスが許可されているか否かを確認することができる。

以下、ＡＰＩプラットフォーム５２の外部のシステムを単に外部システムという。外部システムには、システム１０の外部のシステムや、アプリケーション部５０のアプリケーションサービスが含まれる。

図２は、ＡＰＩプラットフォーム５２のブロック図である。

図２に示すように、ＡＰＩプラットフォーム５２は、外部システムからのＡＰＩの利用の要求を受け付けるフロントエンド部７０と、フロントエンド部７０が受け付けた要求に応じた応答データを作成するデータ作成部８０とを備えている。

フロントエンド部７０は、外部システムに公開されるエンドポイントであるＬＢ（ＬｏａｄＢａｌａｎｃｅｒ）７１と、外部システムとの接続を確立するフロントエンドＰｒｏｘｙ７２とを備えている。フロントエンド部７０は、フロントエンドＰｒｏｘｙ７２以外にも、フロントエンドＰｒｏｘｙ７２と同様の構成のフロントエンドＰｒｏｘｙを少なくとも１つ備えていても良い。

ＬＢ７１は、外部システムからのＡＰＩの利用の要求をラウンドロビン方式によっていずれかのフロントエンドＰｒｏｘｙに通知する。

フロントエンドＰｒｏｘｙ７２は、ＬＢ７１から通知された、ＡＰＩの利用の要求をラウンドロビン方式によって、後述の、いずれかのＡＰＩサーバーに通知する。フロントエンドＰｒｏｘｙ７２は、フロントエンド部７０が受け付けた要求をデータ作成部８０が処理し終わるまで、外部システムとの接続を維持し、フロントエンド部７０が受け付けた要求をデータ作成部８０が処理し終わると、データ作成部８０が作成した応答データをＬＢ７１経由で外部システムに通知する。

データ作成部８０は、データ作成部インスタンス８１を備えている。データ作成部８０は、データ作成部インスタンス８１以外にも、データ作成部インスタンス８１と同様の構成のデータ作成部インスタンスを少なくとも１つ備えていても良い。

データ作成部インスタンス８１は、ビッグデータ解析部４４（図１参照。）によって管理されているデータを利用して特定の動作を実行するＡＰＩを提供するＡＰＩサーバー８２を備えている。ＡＰＩサーバー８２は、ＡＰＩの利用の要求に応じた、データ蓄積システム４０からデータを取得する処理の要求を、後述のキューに保持させるものである。データ作成部インスタンス８１は、ＡＰＩサーバー８２以外にも、ＡＰＩサーバー８２と同様の構成のＡＰＩサーバーを少なくとも１つ備えていても良い。

データ作成部インスタンス８１は、外部システムからのＡＰＩの利用の要求に対して応答するデータの取得の処理にかかると予測される時間（以下「予測処理時間」という。）の程度を示す予測処理時間レベルと、外部システムからのＡＰＩの利用の要求に対して応答することが予測されるデータの量（以下「予測応答データ量」という。）の程度を示す予測応答データ量レベルとを制御サービス部６０（図１参照。）から取得するＡＰＩコントローラー８３を備えている。

図３は、ＡＰＩコントローラー８３によって取得される予測処理時間レベルおよび予測応答データ量レベルの組み合わせのパターンの一例を示す図である。

図３に示す例において、予測処理時間レベルは、予測処理時間が特定の範囲内であることを示す「普通」と、予測処理時間が特定の範囲の上限より長いことを示す「長」と、予測処理時間が特定の範囲の下限より短いことを示す「短」とを含んでいる。予測応答データ量レベルは、予測応答データ量が特定の範囲内であることを示す「普通」と、予測応答データ量が特定の範囲の上限より多いことを示す「多」と、予測応答データ量が特定の範囲の下限より少ないことを示す「少」とを含んでいる。図４に示す例において、予測処理時間レベルおよび予測応答データ量レベルの組み合わせのパターンは、パターンＡ～パターンＩの９パターンである。

図２に示すように、データ作成部インスタンス８１は、外部システムから利用が要求されたＡＰＩに応じた処理の要求を示す処理要求メッセージを格納するキュー８４を備えている。データ作成部インスタンス８１は、キュー８４以外にも、キュー８４と同様の構成のキューを少なくとも１つ備えていても良い。キューは、予測処理時間レベルおよび予測応答データ量レベルの組み合わせのパターンに基づいた分類毎に設けられている。

図４は、キューの識別情報であるキューＩＤと、予測処理時間レベルおよび予測応答データ量レベルの組み合わせのパターンとの対応関係の一例を示す図である。

図４に示すように、予測処理時間レベルおよび予測応答データ量レベルの組み合わせのパターンに基づいた分類は、例えば、パターンＡおよびパターンＤが同一の分類でも良いし、パターンＨおよびパターンＩが同一の分類でも良い。なお、図４は、一部のキューについての情報が省略されて描かれている。

図２に示すように、データ作成部インスタンス８１は、キュー８４に格納されている処理要求メッセージが示す、処理の要求をビッグデータ解析部４４（図１参照。）に送信するサーバーであるバックエンド８５を備えている。バックエンド８５は、データ蓄積システム４０からデータを取得する処理を、キュー８４によって保持されている処理要求メッセージに応じて実行するものである。データ作成部インスタンス８１は、バックエンド８５以外にも、バックエンド８５と同様の構成のバックエンドを少なくとも１つ備えていても良い。バックエンドは、キュー毎に設けられている。バックエンドは、１つのキューに対して複数備えても良い。キューに格納された処理要求メッセージは、このキューに対応付けられているバックエンドのうち、処理要求メッセージを処理可能な状態のバックエンドによって、このキューから順番に取り出される。

図５は、認証認可サービス６６のブロック図である。

図５に示すように、認証認可サービス６６は、利用者の認証を実行する認証サービス９１と、利用者の認可を実行する認可サービス９２とを備えている。認証サービス９１は、利用者の認証に使用される認証用情報９１ａを利用者毎に管理している。認可サービス９２は、利用者の認可情報９２ａを利用者毎に管理している。認可情報９２ａは、課金情報９２ｂを含んでいる。課金情報９２ｂは、ビッグデータ解析部４４によるデータの解析に対する利用者の契約を識別するための契約ＩＤ９２ｃと、利用者がビッグデータ解析部４４によるデータの解析を現時点で使用している量を示すデータ解析使用量９２ｄとを含んでいる。認可情報９２ａは、利用者に許可されている、ビッグデータ解析部４４によるデータの解析の使用量を示すデータ解析使用許可量９２ｅと、ビッグデータ解析部４４によるデータの解析の使用可能量、すなわち、データ解析使用許可量９２ｅの値からデータ解析使用量９２ｄの値を差し引いた値であるデータ解析使用可能量９２ｆとを含んでいる。

なお、認可サービス９２は、データ解析使用量９２ｄおよびデータ解析使用可能量９２ｆを、例えば毎月など、一定の期間毎に更新する。例えば、認可サービス９２は、データ解析使用量９２ｄおよびデータ解析使用可能量９２ｆを毎月更新する場合、データ解析使用量９２ｄの毎月末の値を課金のために別途記録するとともに、データ解析使用量９２ｄの値を毎月初めに０に更新し、データ解析使用可能量９２ｆの値を毎月初めにデータ解析使用許可量９２ｅの値と同一の値に更新する。

次に、処理要求メッセージを格納するキューを特定する場合のデータ連携システム３０の動作について説明する。

図６は、処理要求メッセージを格納するキューを特定する場合のデータ連携システム３０の動作のシーケンス図である。

ＡＰＩサーバーは、フロントエンドＰｒｏｘｙから通知された、ＡＰＩの利用の要求を解釈すると、図６に示すように、解釈した要求の予測処理時間レベルおよび予測応答データ量レベルと、この要求に関連するパイプラインの状況とをＡＰＩコントローラー８３に問い合わせる（Ｓ１０１）。

ＡＰＩコントローラー８３は、Ｓ１０１における問い合わせを受けると、Ｓ１０１における問い合わせを制御サービス部６０の管理ＡＰＩ６５に通知する（Ｓ１０２）。

管理ＡＰＩ６５は、Ｓ１０２における通知を受けると、Ｓ１０２において通知された問い合わせをパイプライン・オーケストレーター６１に通知する（Ｓ１０３）。

パイプライン・オーケストレーター６１は、Ｓ１０３における通知を受けると、Ｓ１０３において通知された問い合わせの対象の要求の内容に対して、予測処理時間レベルおよび予測応答データ量レベルを判定する（Ｓ１０４）。

次いで、パイプライン・オーケストレーター６１は、Ｓ１０３において通知された問い合わせの対象の要求に関連するパイプラインの状況を判定する（Ｓ１０５）。ここで、パイプライン・オーケストレーター６１は、パイプラインがメンテナンス中である場合に、メンテナンス中であることが、このパイプラインから通知されている。したがって、パイプライン・オーケストレーター６１は、パイプラインがメンテナンス中である場合に、このパイプラインがメンテナンス中であるという状況を判定することができる。

パイプライン・オーケストレーター６１は、Ｓ１０５の処理の後、Ｓ１０４およびＳ１０５における判定の結果、すなわち、Ｓ１０４において判定した予測処理時間レベルおよび予測応答データ量レベルと、Ｓ１０５において判定したパイプラインの状況とを管理ＡＰＩ６５に通知する（Ｓ１０６）。

次いで、管理ＡＰＩ６５は、Ｓ１０６においてパイプライン・オーケストレーター６１から通知された、判定の結果をＡＰＩコントローラー８３に通知する（Ｓ１０７）。

次いで、ＡＰＩコントローラー８３は、Ｓ１０７において管理ＡＰＩ６５から通知された、判定の結果、すなわち、予測処理時間レベルおよび予測応答データ量レベルと、パイプラインの状況とをＡＰＩサーバーに返答する（Ｓ１０８）。

ＡＰＩサーバーは、Ｓ１０８における返答を受けると、Ｓ１０８において返答された予測処理時間レベルおよび予測応答データ量レベルの組み合わせのパターンに対応付けられているキューを特定する（Ｓ１０９）。

次に、利用者がログインする場合のデータ連携システム３０の動作について説明する。

図７は、利用者がログインする場合のデータ連携システム３０の動作のシーケンス図である。

利用者は、データ連携システム３０へのログインのためのＵＲＬ（ＵｎｉｆｏｒｍＲｅｓｏｕｒｃｅＬｏｃａｔｏｒ）に例えばＰＣ（ＰｅｒｓｏｎａｌＣｏｍｐｕｔｅｒ）などの利用者端末によってアクセスした後、データ連携システム３０への利用者自身のログインの指示を利用者端末の操作部に入力することができる。この指示には、例えば利用者自身のＩＤおよびパスワードの組み合わせなど、利用者自身の認証のための認証情報を含んでいる。利用者端末は、データ連携システム３０への利用者のログインの指示が入力されると、図７に示すように、利用者のログインを認証認可サービス６６の認証サービス９１に依頼する（Ｓ１２１）。利用者端末は、利用者の認証情報をＳ１２１における依頼に含める。

認証サービス９１は、Ｓ１２１における依頼を受けると、Ｓ１２１における依頼に含まれる認証情報と、認証サービス９１が管理している認証用情報とを使用して、利用者の認証を実行する（Ｓ１２２）。

認証サービス９１は、Ｓ１２２における認証が失敗すると、ログインの失敗を利用者端末に通知する（Ｓ１２３）。

利用者端末は、Ｓ１２３における通知を受けると、ログインの失敗を利用者端末の表示部に表示する（Ｓ１２４）。

認証サービス９１は、Ｓ１２２における認証が成功すると、Ｓ１２２において認証した利用者の認可情報に含まれる課金情報を認可サービス９２に要求する（Ｓ１２５）。

認可サービス９２は、Ｓ１２５における要求を受けると、要求の対象の課金情報を認証サービス９１に送信する（Ｓ１２６）。

認証サービス９１は、Ｓ１２６において認可サービス９２から送信されてきた課金情報を受信すると、受信した課金情報を含めた認証トークンを生成する（Ｓ１２７）。

認証サービス９１は、Ｓ１２７の処理の後、ログインの成功を利用者端末に通知する（Ｓ１２８）。認証サービス９１は、Ｓ１２７において生成した認証トークンを、Ｓ１２８における通知に含める。

利用者端末は、Ｓ１２８において認証サービス９１からログインの成功が通知されると、ログインの成功を利用者端末の表示部に表示する（Ｓ１２９）。

次に、データの解析が依頼される場合のデータ連携システム３０の動作について説明する。

図８は、データの解析が依頼される場合のデータ連携システム３０の動作のシーケンス図である。図９は、図８における「データ解析」シーケンス図である。

利用者は、ＡＰＩプラットフォーム５２のＵＲＬに利用者端末によってアクセスした後、データの解析の依頼を利用者端末の操作部に入力することができる。利用者端末は、データの解析の依頼が入力されると、図８および図９に示すように、ＡＰＩプラットフォーム５２の使用準備をＡＰＩプラットフォーム５２に依頼する（Ｓ１４１）。利用者端末は、Ｓ１２８において認証サービス９１から通知されてきた認証トークンをＳ１４１における依頼に含める。なお、利用者によって依頼される解析内容としては、様々な解析内容が存在する。例えば、利用者によって依頼される解析内容としては、ビッグデータ解析部４４によって管理されているデータのテーブルにおいて利用者によって指定された列の値の集計と、ビッグデータ解析部４４によって管理されているデータのうち利用者によって指定された条件を満たすデータの取得とが存在する。

ＡＰＩプラットフォーム５２は、Ｓ１４１における依頼を受けると、Ｓ１４１における依頼に含まれる認証トークンの検証を認証サービス９１に依頼する（Ｓ１４２）。

認証サービス９１は、Ｓ１４２における依頼を受けると、Ｓ１４２における依頼の対象の認証トークンを検証する（Ｓ１４３）。

認証サービス９１は、Ｓ１４３における検証の対象の認証トークンが適切ではないとＳ１４３において判断すると、認証トークンが適切ではないことをＡＰＩプラットフォーム５２に通知する（Ｓ１４４）。

ＡＰＩプラットフォーム５２は、Ｓ１４４における通知を受けると、認証トークンが適切ではないことを利用者端末に通知する（Ｓ１４５）。

利用者端末は、Ｓ１４５における通知を受けると、認証トークンが適切ではないことを利用者端末の表示部に表示する（Ｓ１４６）。

認証サービス９１は、Ｓ１４３における検証の対象の認証トークンが適切であるとＳ１４３において判断すると、認証トークンが適切であることをＡＰＩプラットフォーム５２に通知する（Ｓ１４７）。

ＡＰＩプラットフォーム５２は、Ｓ１４７における通知を受けると、Ｓ１４１における依頼に含まれる認証トークンに含まれる課金情報に含まれる契約ＩＤに対応するデータ解析使用可能量を認可サービス９２に問い合わせる（Ｓ１４８）。ＡＰＩプラットフォーム５２は、Ｓ１４１における依頼に含まれる認証トークンに含まれる課金情報に含まれる契約ＩＤをＳ１４８における問い合わせに含める。

認可サービス９２は、Ｓ１４８における問い合わせを受けると、Ｓ１４８における問い合わせの対象のデータ解析使用可能量をＡＰＩプラットフォーム５２に送信する（Ｓ１４９）。

ＡＰＩプラットフォーム５２は、Ｓ１４９において認可サービス９２から送信されてきたデータ解析使用可能量を受信すると、受信したデータ解析使用可能量の設定をビッグデータ解析部４４に依頼する（Ｓ１５０）。

ビッグデータ解析部４４は、Ｓ１５０における依頼を受けると、Ｓ１５０において依頼されたデータ解析使用可能量を設定して（Ｓ１５１）、設定の完了をＡＰＩプラットフォーム５２に通知する（Ｓ１５２）。

ＡＰＩプラットフォーム５２は、Ｓ１５２における通知を受けると、ＡＰＩプラットフォーム５２の使用準備の完了を利用者端末に通知する（Ｓ１５３）。

利用者端末は、Ｓ１５３における通知を受けると、上述したように利用者によって依頼された解析内容でのデータの解析をＡＰＩプラットフォーム５２に依頼する（Ｓ１６１）。

ＡＰＩプラットフォーム５２は、Ｓ１６１における依頼を受けると、Ｓ１６１における依頼内容をビッグデータ解析部４４に送信する（Ｓ１６２）。

ビッグデータ解析部４４は、Ｓ１６２においてＡＰＩプラットフォーム５２から送信されてきた依頼内容を受信すると、受信した依頼内容に応じたデータの解析を実行する（Ｓ１６３）。

ビッグデータ解析部４４は、Ｓ１６３の処理の後、Ｓ１６３における解析結果のデータサイズを判定する（Ｓ１６４）。

ビッグデータ解析部４４は、Ｓ１６４における判定の結果、Ｓ１６３における解析結果のデータサイズが、Ｓ１５１において設定したデータ解析使用可能量以下ではない場合、解析結果のデータサイズがデータ解析使用可能量を超えることをＡＰＩプラットフォーム５２に通知する（Ｓ１６５）。

ＡＰＩプラットフォーム５２は、Ｓ１６５における通知を受けると、解析結果のデータサイズがデータ解析使用可能量を超えることを利用者端末に通知する（Ｓ１６６）。

利用者端末は、Ｓ１６６における通知を受けると、解析結果のデータサイズがデータ解析使用可能量を超えることを利用者端末の表示部に表示する（Ｓ１６７）。

ビッグデータ解析部４４は、Ｓ１６４における判定の結果、Ｓ１６３における解析結果のデータサイズが、Ｓ１５１において設定したデータ解析使用可能量以下である場合、Ｓ１６３における解析結果をＡＰＩプラットフォーム５２に通知する（Ｓ１６８）。

ＡＰＩプラットフォーム５２は、Ｓ１６８における通知を受けると、Ｓ１６８においてビッグデータ解析部４４から通知された解析結果のデータサイズを認可サービス９２に通知する（Ｓ１６９）。ＡＰＩプラットフォーム５２は、Ｓ１４１における依頼に含まれる認証トークンに含まれる課金情報に含まれる契約ＩＤを、Ｓ１６９における通知に含める。

認可サービス９２は、Ｓ１６９における通知を受けると、Ｓ１６９において通知されたデータサイズを使用して、Ｓ１６９における通知に含まれる契約ＩＤに対応するデータ解析使用量およびデータ解析使用可能量を更新する（Ｓ１７０）。ここで、認可サービス９２は、Ｓ１６９における通知に含まれる契約ＩＤに対応するデータ解析使用量に、Ｓ１６９において通知されたデータサイズを加算することによって、新たなデータ解析使用量を算出する。また、認可サービス９２は、Ｓ１６９における通知に含まれる契約ＩＤに対応するデータ解析使用可能量から、Ｓ１６９において通知されたデータサイズを減算することによって、新たなデータ解析使用可能量を算出する。

認可サービス９２は、Ｓ１７０の処理の後、データ解析使用量およびデータ解析使用可能量の更新の完了をＡＰＩプラットフォーム５２に通知する（Ｓ１７１）。

ＡＰＩプラットフォーム５２は、Ｓ１７１における通知を受けると、Ｓ１６８においてビッグデータ解析部４４から通知された解析結果を利用者端末に通知する（Ｓ１７２）。

利用者端末は、Ｓ１７２における通知を受けると、Ｓ１７２においてＡＰＩプラットフォーム５２から通知された解析結果を利用者端末の表示部に表示する（Ｓ１７３）。

以上に説明したように、データ連携システム３０は、認証サービス９１によって認証された利用者に対して認可サービス９２によって管理されているデータ解析使用可能量を、データの解析結果のデータサイズが超える場合に、この利用者に解析結果を通知しない（Ｓ１６６）ので、データの解析サービスの利用を解析結果のデータサイズに基づいて利用者毎に制限することができる。したがって、データ連携システム３０は、データの解析結果のデータサイズが利用者の想定を超えていた場合に、データ解析使用量に基づいた課金の額が利用者の想定を超えることを防止することができる。すなわち、データ連携システム３０は、データ解析使用量に基づいた課金を適切に実行することができる。

データ連携システム３０は、データ解析使用量に基づいて課金することができるので、ビッグデータ解析部４４によって利用されるデータの解析技術がどのようなものであっても、適切に課金することができる。

２１情報システム
２２ＰＯＳＴコネクター（データ収集システム）
２３ＰＯＳＴエージェント（データ収集システム）
２４ＧＥＴ用エージェント（データ収集システム）
３０データ連携システム
４２ＧＥＴコネクター（データ収集システム）
４３ＧＥＴエージェント（データ収集システム）
４４ビッグデータ解析部
５２ＡＰＩプラットフォーム
９１認証サービス
９２認可サービス

Claims

情報システムが保持しているデータを収集するデータ収集システムと、
前記データ収集システムによって収集されたデータを解析するビッグデータ解析部と、
前記ビッグデータ解析部によって管理されているデータを利用して特定の動作を実行するＡＰＩ（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＰｒｏｇｒａｍＩｎｔｅｒｆａｃｅ）を提供するＡＰＩプラットフォームと、
利用者を認証する認証サービスと、
前記ビッグデータ解析部によるデータの解析の使用可能量を利用者毎に管理する認可サービスと
を備え、
前記ＡＰＩプラットフォームは、前記認証サービスによって認証された利用者に対して前記認可サービスによって管理されている前記使用可能量を、前記ビッグデータ解析部による解析結果のデータサイズが超えない場合に、この利用者に前記解析結果を通知し、前記認証サービスによって認証された利用者に対して前記認可サービスによって管理されている前記使用可能量を前記データサイズが超える場合に、この利用者に前記解析結果を通知しないことを特徴とするデータ連携システム。
情報システムが保持しているデータを収集するデータ収集システムによって収集されたデータを解析するビッグデータ解析部によって管理されているデータを利用して特定の動作を実行するＡＰＩ（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＰｒｏｇｒａｍＩｎｔｅｒｆａｃｅ）を提供するＡＰＩプラットフォームであって、
前記ビッグデータ解析部によるデータの解析の使用可能量を利用者毎に管理する認可サービスによって、認証サービスによって認証された利用者に対して管理されている前記使用可能量を、前記ビッグデータ解析部による解析結果のデータサイズが超えない場合に、この利用者に前記解析結果を通知し、前記認証サービスによって認証された利用者に対して前記認可サービスによって管理されている前記使用可能量を前記データサイズが超える場合に、この利用者に前記解析結果を通知しないことを特徴とするＡＰＩプラットフォーム。