JP2023104400A - データ管理方法およびデータ管理プログラム - Google Patents

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Abstract

【課題】データストアの格納構造をステート更新に応じて動的に最適化でき、データストアへのアクセスを高速化できること。【解決手段】データ管理装置１００は、所定のデータ処理プログラムがデータ処理する際、ＫＶＳ１１０へのアクセス頻度に基づき、アクセス頻度が高い高頻度ステート項目を一覧化した高頻度ステート項目一覧情報１２０を作成する。データ管理装置１００は、ＫＶＳ１１０に高頻度ステート項目の値を含むステート情報を書き込む際に、高頻度ステート項目一覧情報１２０を参照し、ステート情報が高頻度ステート項目に該当するか否かを判定し、ステート情報が高頻度ステート項目に該当すると判定した場合は、ＫＶＳ１１０の１レコードに複数の高頻度ステート項目のステート情報をグループ化して書き込む。一方、ステート情報が高頻度ステート項目に該当しないと判定した場合は、ＫＶＳ１１０の１レコードにステート情報を書き込む処理を行う。【選択図】図１

Description

本発明は、データ管理方法およびデータ管理プログラムに関する。
デジタルツインにより、実際に稼働している対象物を仮想空間上にモデルとして表現できる。例えば、対象物であるコネクテッドカーやスマートフォン等の実世界のＩｏＴデバイスは、自分の位置や速度等のステート（状況）のステート情報をイベントメッセージに含めデータセンターへ送る。データセンターは、送られてきたイベントメッセージに含まれるステート情報から実世界の対象物（ＩｏＴデバイス）のデジタルツインを構築する。データセンターは、送られてきたイベントメッセージによりステート項目を更新し、ステート項目の更新に関連付けられたユーザロジックが処理プログラムを実行することで、イベント別の処理を実行する。
ＩｏＴデバイスは、ステートの更新時や定期的にステート情報を含むイベントメッセージをデータセンターに送る。イベントメッセージは、無限、無停止のイベントストリームであるため、データセンターはシステム停止することなく、かつ、膨大なイベントメッセージを受信可能にする必要がある。データセンターは、受信したイベントメッセージを、例えば、ＬＳＭ－ｔｒｅｅ型のＫＶＳ等のデータストアでデータ管理する。ＬＳＭ－ｔｒｅｅはＬｏｇ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ Ｍｅｒｇｅ ｔｒｅｅの略、ＫＶＳはＫｅｙ Ｖａｌｕｅ Ｓｔｏｒｅの略である。ＬＳＭ－ｔｒｅｅ型のＫＶＳは、データの読み込み（ＲＥＡＤ）が遅いが書き込み（ＷＲＩＴＥ）が速く、デジタルツインにおけるイベントメッセージのストリーム処理のステート管理に適している。
従来、デジタルツインのデータストアへのステート格納の方式１として、デジタルツインのステート項目毎に１エントリとして格納する方式がある。また、方式２として、デジタルツイン毎に全ステートを１エントリで纏める方式がある。
先行技術としては、例えば、ストリームデータを統計情報により絞り込み取得し、スキーマ定義からストリームデータ特性を管理する。そして、データレートによりリレーションデータのキャッシュを判断することで、リアルタイム処理を保ち外部データの複製量を減少させる技術がある。また、一意のデータのみを格納する重複除外を行い、キャッシュインデックスのエントリの更新でデータにアクセスする際のキャッシュ内のインデックス操作を減らし、フラッシュキャッシュのキャッシュインデックスへのアクセス回数を低減させる技術がある。また、制御メッセージの受信時にイベントの種別とプラグインとを対応付けて記憶しておき、イベントメッセージの受信時には、イベントの種別に対応するプラグインを実行することで、システムを停止させずにプログラムを更新する技術がある。
特開２００７－３２８７１６号公報 米国特許第１０２１００８７号明細書 特開２０１９－１３３５７９号
従来技術では、イベントメッセージのストリーム処理時間に費やされる大部分を、ＫＶＳに格納されたステートデータへのアクセスが占めるため、データ処理の処理性能向上が図れない。ここで、従来のステート格納の方式１では、多数の小さなステート項目にアクセスすると、都度ＲＥＡＤ待ちが発生し処理時間が長くなる問題が生じる。また、方式２では、利用頻度の低い大きなステート項目があると、このステート項目が利用頻度の高いステート項目と一緒に毎回読み書きされるため、Ｉ／Ｏやバックアップのコストが大きくなる問題が生じる。
また、デジタルツインでは、データストアへのステート格納が、実世界と直接繋がるシステムである。デジタルツインでは、実世界で起きた変化によってステートのアクセスパターンが動的に変わる。また、イベントメッセージを処理する処理ロジックの入れ替えも無停止で動的に実行される。このため、デジタルツインでは、ステートの格納構造を事前に最適化することができない制約がある。
一つの側面では、本発明は、データストアの格納構造をステート更新に応じて動的に最適化でき、データストアへのアクセスを高速化できることを目的とする。
本発明の一側面によれば、所定のデータ処理プログラムがデータ処理する際、データストアへのアクセス頻度に基づき、前記アクセス頻度が高い高頻度ステート項目を一覧化した高頻度ステート項目一覧情報を作成し、前記データストアに前記高頻度ステート項目の値を含むステート情報を書き込む際に、前記高頻度ステート項目一覧情報を参照し、前記ステート情報が前記高頻度ステート項目に該当するか否かを判定し、前記ステート情報が前記高頻度ステート項目に該当すると判定された場合には、前記データストアの１レコードに複数の前記高頻度ステート項目の前記ステート情報をグループ化して書き込み、前記ステート情報が前記高頻度ステート項目に該当しないと判定された場合には、前記データストアの１レコードに前記ステート情報を書き込む、処理をコンピュータが実行するデータ管理方法およびデータ管理プログラムが提案される。
本発明の一態様によれば、データストアの格納構造をステート更新に応じて動的に最適化でき、データストアへのアクセスを高速化できるという効果を奏する。
図１は、実施の形態にかかるデータ管理方法の一実施例を示す説明図である。 図２は、デジタルツインの処理概要の説明図である。 図３は、既存技術のデータ管理機能の説明図である。 図４Ａは、既存技術によるデジタルツインのステート情報の格納例の説明図である。（その１） 図４Ｂは、既存技術によるデジタルツインのステート情報の格納例の説明図である。（その２） 図５は、デジタルツインのステート情報の他の格納例の説明図である。 図６は、実施の形態のデータ管理装置の機能の説明図である。 図７は、データ管理装置のＷＲＩＴＥ動作の処理例の説明図である。 図８は、データ管理装置のＲＥＡＤ動作の処理例の説明図である。 図９は、データ管理装置の高頻度ステート項目の決定処理例の説明図である。 図１０は、データ管理装置のデジタルツインのタイプ別の管理テーブルを示す図表である。 図１１は、データ管理装置のタイプ別のユーザロジック選択の説明図である。 図１２は、データ管理装置のタイプ別のアクセス統計情報の例を示す図表である。 図１３は、データ管理装置が管理するタイプ別の高頻度ステート項目一覧情報の例を示す図表である。 図１４は、データ管理装置のハードウェア構成例を示す図である。 図１５は、データ管理装置が行うイベントの全体処理例のフローチャートである。 図１６は、データ管理装置のメッセージ処理例のフローチャートである。 図１７は、データ管理装置が行うＷＲＩＴＥアクセス処理例のフローチャートである。 図１８は、データ管理装置が行うＲＥＡＤアクセス処理例のフローチャートである。 図１９Ａは、データ管理装置が行う高頻度ステート項目一覧情報作成処理例のフローチャートである。（その１） 図１９Ｂは、データ管理装置が行う高頻度ステート項目一覧情報作成処理例のフローチャートである。（その２） 図１９Ｃは、データ管理装置が行う高頻度ステート項目一覧情報作成処理例のフローチャートである。（その３） 図２０は、データ管理装置が行うフラッシュ処理例のフローチャートである。 図２１Ａは、既存技術によるＲＥＡＤ／ＷＲＩＴＥ処理の説明図である。 図２１Ｂは、実施の形態によるＲＥＡＤ／ＷＲＩＴＥ処理の説明図である。 図２２Ａは、既存技術によるグループ化ステート項目のメンテナンス処理の説明図である。 図２２Ｂは、実施の形態によるグループ化ステート項目のメンテナンス処理の説明図である。
以下に図面を参照して、開示のデータ管理方法およびデータ管理プログラムの実施の形態を詳細に説明する。
（実施の形態にかかるデータ管理方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかるデータ管理方法の一実施例を示す説明図である。データ管理装置１００は、例えば、データストアに対するアクセス頻度が高い高頻度ステート項目の統計を取り、高頻度ステート項目をグループ化して一つのエントリとしてデータストアに記録する処理を行うコンピュータである。データストアは、例えば、データ管理装置１００のＫＶＳ１１０またはキャッシュメモリである。
データ管理装置１００は、ＩｏＴデバイスから送信されるステート更新のイベントメッセージを受信処理し、デジタルツインのステートデータとして更新する。また、データ管理装置１００は、更新されたステートに対応するユーザロジックが所定の機能（動作）を実行処理する。
図１（ａ）には、デジタルツインの論理的なステート構造の例を示す。図１（ｂ）には、データ管理装置１００のデータストアとしてＫＶＳ１１０の保存レイアウトと、高頻度ステート項目一覧情報１２０を示す。
図１（ａ）に示すデジタルツインの論理的なステート構造は、データ管理装置１００外部のＩｏＴデバイス別のイベントメッセージを理論的に示したものであり、ＩｏＴデバイス別のデジタルツイン（ＤＴ）を示す。
各ＩｏＴデバイスは、例えば、時間経過毎に異なるステート（状況）のステート情報を含むイベントメッセージをデータ管理装置１００に送る。例えば、ｉｄ「ｃａｒ２（車両２）」のＩｏＴデバイス（ＤＴ１）は、ある時期に、ステート情報として、ステート「ｓｐｅｅｄ（速度）４２（ｋｍ／ｈ）」と、ステート「ｐｏｓｉｔｉｏｎ（位置）」を送信する。
実施の形態のデータ管理装置１００は、下記の処理を行う。
（１）データ管理装置１００は、ステート項目へのアクセス頻度のデータを収集し、所定の統計処理を行い、データストアに高頻度にアクセスするステート項目の高頻度ステート項目一覧情報１２０を生成する。高頻度ステート項目一覧情報１２０は、高頻度にアクセスされるステート項目をテーブルに一覧化したものである。ステート項目へのアクセス頻度は、例えば、ＫＶＳ１１０に対する読み書きのアクセス頻度に基づき求めることができる。また、キャッシュ（キャッシュメモリ）付きのＫＶＳ１１０の場合、キャッシュに対する読み書きのアクセス頻度に基づき求めることができる。
図１を用いた説明では、便宜上、データ管理装置１００は、ＩｏＴデバイス（ＤＴ１～ＤＴ４）が送信したイベントメッセージのうち、送信頻度が高いイベントメッセージのステートを高頻度ステート項目として抽出する例を説明する。
図１（ｂ）の例では、データ管理装置１００は、高頻度ステート項目一覧情報１２０の高頻度ステート項目として、ｐｏｓｉｔｉｏｎ（位置）、ｓｐｅｅｄ（速度）、ｗｈｅｅｌ１＿ｓｐｅｅｄ（車輪１の速度）を含む。また、ｗｈｅｅｌ１＿ｐｒｅｓｓｕｒｅ（車輪１の空気圧）、ｗｈｅｅｌ２＿ｓｐｅｅｄ（車輪２の速度）、ｗｈｅｅｌ２＿ｐｒｅｓｓｕｒｅ（車輪２の空気圧）を含む。
例えば、データ管理装置１００は、図１（ａ）のＩｏＴデバイス（ＤＴ１～ＤＴ４）から高頻度に送信されたイベントメッセージのステート情報を高頻度ステート項目として決定し、高頻度ステート項目一覧情報１２０を作成する。高頻度ステート項目一覧情報１２０は、データ管理装置１００のメモリ上に配置する。
図１（ｂ）に示す高頻度ステート項目一覧情報１２０のｐｏｓｉｔｉｏｎ（位置）と、ｓｐｅｅｄ（速度）の項目は、例えば、ＩｏＴデバイスのｉｄ「ｃａｒ２（乗用車２）」等から高頻度に送信されるステート項目Ｈ１に基づき作成される。また、高頻度ステート項目一覧情報１２０のｗｈｅｅｌ１＿ｓｐｅｅｄ（車輪１の速度）と、ｗｈｅｅｌ１＿ｐｒｅｓｓｕｒｅ（車輪１の空気圧）、ｗｈｅｅｌ２＿ｓｐｅｅｄ（車輪２の速度）、ｗｈｅｅｌ２＿ｐｒｅｓｓｕｒｅ（車輪２の空気圧）の項目がある。この項目は、例えば、ＩｏＴデバイスのｉｄ「ｔｒｕｃｋ４（トラック４）」等から高頻度に送信されるステート項目Ｈ２に基づき作成される。
上記説明では、特定のＩｏＴデバイスのｉｄ「ｃａｒ２（乗用車２）」や、ｉｄ「ｔｒｕｃｋ４（トラック４）」に基づき、高頻度ステート項目一覧情報１２０を作成する例を説明した。これら車の種類等タイプ（属性）別の「ｃａｒ」や、「ｔｒｕｃｋ］毎に高頻度に送信されるステート項目Ｈを高頻度ステート項目一覧情報１２０に高頻度ステート項目として設定することができる。さらには、ＩｏＴデバイスのタイプに関わりなく、単純に高頻度に送信されるステート項目Ｈを高頻度ステート項目一覧情報１２０に高頻度ステート項目として設定してもよい。
また、データ管理装置１００は、高頻度ステート項目一覧情報１２０を定期的なメンテナンスでステート項目の格納構造を動的に変えて最適化することで、ステート項目へのアクセスパターンの変化に対応する。
（２）データ管理装置１００は、高頻度ステート項目一覧情報１２０を参照し、特定のデジタルツインＸで高頻度にアクセスされる高頻度ステート項目をグループ化する。データ管理装置１００は、グループ化したステートを（Ｘ，*）という１エントリでＫＶＳ１１０の１レコードに纏めて記録する。一方、データ管理装置１００は、他のステート項目、すなわち、頻繁にはアクセスされない低頻度ステート項目については、個別のエントリとしてＫＶＳ１１０の１レコードに記録する。
例えば、図１（ａ）に示したデジタルツインＤＴの論理的なステート構造例のうち、ｉｄ「ｃａｒ２」のステート項目Ｈ１「ｓｐｅｅｄ：４２」と「ｐｏｓｉｔｉｏｎ：…」が、図１（ｂ）の高頻度ステート項目一覧情報１２０の高頻度ステート項目に相当する。この場合、図１（ｂ）に示すように、データ管理装置１００は、ＫＶＳ１１０の一つのエントリ（Ｘ，*）として、キー（Ｋｅｙ）を（ｃａｒ２，*）とする。また、データ管理装置１００は、Ｖａｌｕｅ（値）として、ｃａｒ２の速度と位置に関する複数のステート項目Ｈ１｛ｓｐｅｅｄ：４２，ｐｏｓｉｔｉｏｎ：…｝をＫＶＳ１１０の１エントリ（１レコード）１１０－１にグループ化する。
また、図１（ａ）のｉｄ「ｔｒｕｃｋ４」のステート項目Ｈ２が、図１（ｂ）の高頻度ステート項目一覧情報１２０に設定されている高頻度ステート項目に相当する。データ管理装置１００は、ＫＶＳ１１０の一つのエントリ（Ｘ，*）として、キーを（ｔｒｕｃｋ４，*）とする。また、データ管理装置１００は、Ｖａｌｕｅとして、ｔｒｕｃｋ４の速度と空気圧に関する複数のステート項目Ｈ２をＫＶＳ１１０の１エントリ（１レコード）１１０－５にグループ化する。
また、図１（ａ）に示したｉｄ「ｃａｂｒｉｏ３」のステート項目Ｌ１「ｒｏｏｆ（屋根）：０（屋根なし）」、「ｗｉｎｋｅｒ（ウインカ指示方向）：…」は、低頻度のデータ送信であり、図１（ｂ）の高頻度ステート項目一覧情報１２０に設定されていない。この場合、データ管理装置１００は、図１（ｂ）に示すように、ＫＶＳ１１０に個別のエントリとして、Ｋｅｙが（ｃａｂｒｉｏ３，ｒｏｏｆ）、Ｖａｌｕｅ｛０｝のエントリ１１０－３を保存する。また、データ管理装置１００は、Ｋｅｙが（ｃａｂｒｉｏ３，ｗｉｎｋｅｒ）、Ｖａｌｕｅ｛…｝のエントリ１１０－４を個別に保存する。このように、低頻度のステート項目Ｌ１が複数のステートを含む場合、データ管理装置１００は、ステート毎に個別のエントリを作成する。
また、図１（ａ）のｉｄ「ｂｕｓ５」のステート情報のうち、速度は図１（ｂ）の高頻度ステート項目Ｈ３に相当する。しかし、ｒｅｆｕｅｌ＿ｈｉｓｔｏｒｙ（給油履歴（日付））は、低頻度のステート項目Ｌ２に相当し、図１（ｂ）の高頻度ステート項目一覧情報１２０には設定されない。この場合、データ管理装置１００は、図１（ｂ）に示すように、ＫＶＳ１１０の一つのエントリ（Ｘ，*）として、キーを（ｂｕｓ５，*）とし、Ｖａｌｕｅをｂｕｓ５の速度のステート項目Ｈ３をＫＶＳ１１０の１エントリ（１レコード）１１０－６に格納する。また、データ管理装置１００は、Ｋｅｙが（ｂｕｓ５，ｒｅｆｕｅｌ＿ｈｉｓｔｏｒｙ）、Ｖａｌｕｅが給油履歴（日時）である低頻度のステート項目Ｌ２をＫＶＳ１１０の個別のエントリ１１０－７に保存する。
ここで、データ管理装置１００がキャッシュ付きのＫＶＳ１１０にアクセスする構成とした場合、データ管理装置１００の制御部（ＣＰＵ）は、高頻度ステート項目一覧情報１２０をイベント処理の冒頭でキャッシュにプリフェッチする。これにより、データ管理装置１００は、ＫＶＳ１１０に対する１回のＲＥＡＤアクセスで高頻度にアクセスされる複数のステート項目を読み出すことができる。
（３）データ管理装置１００は、高頻度ステート項目一覧情報１２０の動的な変化に対応して、ＫＶＳ１１０へのステート項目の書き込み（ＷＲＩＴＥ）を行う際、高頻度ステート項目一覧情報１２０の更新を非同期に実行する。
高頻度ステート項目一覧情報１２０は、ＩｏＴデバイスから高頻度に送信されたステート情報のステート項目を選択により決定したものである。データ管理装置１００は、高頻度ステート項目一覧情報１２０を参照して、ＫＶＳ１１０に対するステート項目をグループ化、あるいは個別のエントリとして格納処理する。これにより、データ管理装置１００は、ＫＶＳ１１０の格納構造を、ＫＶＳ１１０への書き込み操作に非同期でベストエフォートにメンテナンスでき、ＫＶＳ１１０の格納構造を更新するための余計なオーバヘッドが発生しない。
（デジタルツインの概要）
図２は、デジタルツインの処理概要の説明図である。データ管理装置１００が行うデジタルツインのデータ処理の概要を説明しておく。実世界のＩｏＴデバイス２００は自身のステート情報をイベントメッセージとして逐次データセンターであるデータ管理装置１００へ送信する。データセンターは、例えば、サーバ群やクラウドにより構成されている。
ＩｏＴデバイス２００は、例えば、コネクテッドカーやスマートフォン等であり、図２の例では、ＩｏＴデバイス２００がバスやトラック等のコネクテッドカーである。ＩｏＴデバイス２００は、識別用のｉｄとステート（状態）からなるステート情報を含むイベントメッセージ２１０をデータ管理装置１００に送信する。
図２中の横軸は時間を示し、ＩｏＴデバイス２００がそれぞれのステート情報をイベントメッセージ２１０としてデータ管理装置１００に送信する状態を示している。データ管理装置１００に対するイベントメッセージ２１０の到着順でみると、はじめに、軽自動車（ｉｄ：ｋｅｉ２）のイベントメッセージ２１０ａを受信する。次に、データ管理装置１００は、トラック（ｉｄ：ｔｒｕｃｋ４）のイベントメッセージ２１０ｂを受信し、その後、バス（ｉｄ：ｂｕｓ１）のイベントメッセージ２１０ｃを受信する。各イベントメッセージ２１０ａ～２１０ｃに含まれるステート情報は、ＩｏＴデバイス２００別に設定した速度、現在位置、荷物数、乗員数、等のステートを含む。ＩｏＴデバイス２００は、例えば、ステートの更新毎や定期的にステートを更新したイベントメッセージ２１０を送信する。
データ管理装置１００は、例えば、国内全域に位置する膨大な数のＩｏＴデバイス２００からストリーム状のイベントメッセージ２１０を受信するため、システムを停止することなく常時稼働させている。図中縦軸には、ＩｏＴデバイス２００にそれぞれ対応するデジタルツインＤＴを示す。
データ管理装置１００は、例えば、ＩｏＴデバイス２００のタイプ（属性）別の複数のユーザロジック２２０（２２０ａ～２２０ｎ）を有する。ユーザロジック２２０は、データ管理装置１００上で動作する所定のデータ処理プログラムであり、ＩｏＴデバイス２００から受信したイベントメッセージ２１０に含まれるステート情報に基づきデジタルツインＤＴのステートを更新する。また、ユーザロジック２２０は、更新されたステート項目に予め関連付けられているアプリケーション別の処理プログラムを実行し、処理結果であるロジック処理情報２３０を出力してもよい。
例えば、軽自動車（ｉｄ：ｋｅｉ２）のイベントメッセージ２１０ａの受信時、データ管理装置１００は、ステート情報の属性（軽自動車）に対応するユーザロジック２２０ａが起動し、デジタルツインＤＴ１のステートを更新する。また、ユーザロジック２２０ａは、軽自動車のステート（図示の例では、速度、現在位置等）の更新に対応したロジック処理情報２３０ａを出力してもよい。例えば、ユーザロジック２２０ａは、軽自動車の走行を案内するナビゲーション機能に対し、更新された現状のステートに基づき、目的地までの最適な経路情報をロジック処理情報２３０ａとして出力する。
また、トラック（ｉｄ：ｔｒｕｃｋ４）のイベントメッセージ２１０ｂの受信時、データ管理装置１００は、属性（トラック）に対応するユーザロジック２２０ｂが起動し、デジタルツインＤＴ２のステートを更新する。また、ユーザロジック２２０ｂは、トラックのステート（図示の例では、速度、荷物数等）の更新に対応したロジック処理情報２３０ｂを出力してもよい。例えば、ユーザロジック２２０ｂは、トラックを運行管理する運行管理機能に更新毎のステートの情報をロジック処理情報２３０ｂとして出力する。
図２に示すように、データ管理装置１００は、ＩｏＴデバイス２００から受信したイベントメッセージ２１０に含まれるステート情報に基づき、実世界の対象物のデジタルツインＤＴを構築する。このデジタルツインＤＴは、現実世界上で実際に稼働している物理設備（ＩｏＴデバイス２００）を仮想空間上にモデルとして構築したものに相当する。データ管理装置１００は、イベントメッセージ２１０の受信毎にデジタルツインＤＴの情報を格納するＫＶＳ１１０のステート情報をデータ更新する。
（既存技術のデータ管理構成例）
図３は、既存技術のデータ管理機能の説明図である。便宜上、図３で用いる符号について、実施の形態と同じ構成部には同じ符号を付してある。データセンターに配置されるデータ管理装置３００は、例えば、複数台のサーバの分散処理により構成される。図３に示すデータ管理装置３００は、大別してメッセージキュー（Ｑｕｅｕｅ）３０１の機能部と、イベント処理部３０２の機能部とを含む。
メッセージキュー３０１は、ＩｏＴデバイス２００が送信するイベントメッセージ２１０を受信処理し、イベント処理部３０２に出力する。イベント処理部３０２は、イベントメッセージ２１０を分散処理する複数の処理スレッド（例えば複数台サーバ）で構成される。
イベント処理部３０２は、メッセージ処理部３１１、ロジック管理部３１２、キャッシュフラッシュ部３１３、ユーザロジック２２０の各機能部と、キャッシュメモリ３３０、ＫＶＳ１１０を含む。イベント処理部３０２は、以下の処理１．～３．を順次実行する。
１．メッセージ処理部３１１は、自身のスレッドに属するオブジェクトへのイベントメッセージをメッセージキュー３０１から読み込み、デシリアライズ処理する。メッセージ処理部３１１は、イベントメッセージに含まれるステート更新された各ステート項目のデータをキャッシュメモリ３３０に格納する。
２．ロジック管理部３１２は、更新されたステート項目に関連付けられたユーザロジック２２０を呼び出す。呼び出されたユーザロジック２２０は、イベント処理部３０２が行う、ＫＶＳ１１０のキャッシュメモリ３３０に対するステート情報の読み書き（ＲＥＡＤ／ＷＲＩＴＥ）の処理を実行する。
３．キャッシュフラッシュ部３１３は、書き込み（ＷＲＩＴＥ）アクセス時、キャッシュメモリ３３０に記録されたステート情報のデータをエントリ毎にＫＶＳ１１０に書き出し（フラッシュ）、その後、書き出したデータをキャッシュメモリ３３０から削除する。ＫＶＳ１１０には、イベントメッセージを分散ノード毎にストリーム処理したＩｏＴデバイス２００毎のステート情報を保持する。なお、イベント処理部３０２は、ＫＶＳ１１０に記憶されたデータを定期的にバックアップサーバ３５０等にバックアップする。
（既存技術によるデジタルツインのステート情報の格納例）
図４Ａ，図４Ｂは、既存技術によるデジタルツインのステート情報の格納例の説明図である。図４Ａ（ａ）と、図４Ｂ（ａ）に示すデジタルツインの論理的なステート構造の例は、図１（ａ）と同じ内容である。
図４Ａは、デジタルツインのステート格納の方式１を示す。方式１では、各デジタルツインＤＴの個々のステート項目を、ＫＶＳ１１０の個別エントリとして格納する。
方式１によれば、ＫＶＳ１１０に対し、デジタルツインのステート項目を個別にアクセスおよび書き換えができる。例えば、ＩｏＴデバイス２００から送信されたイベントメッセージに含まれる複数のステート項目の更新データを処理する際、更新に必要なエントリ（レコード）だけをＫＶＳ１１０にアクセスできる。
しかし、方式１では、各アクセスにおいてＫＶＳ１１０内のエントリを見つけ出すのにコストがかかる欠点を有する。例えば、エントリ領域Ｅのように、小さいエントリがたくさん存在すると、ステート毎のエントリ数が多くなり、多数の小さなステート項目にアクセスする都度、ＲＥＡＤ待ちが発生して処理時間が長くなり、ＫＶＳ１１０へのアクセスコストが高くなる。
図４Ｂは、デジタルツインのステート格納の方式２を示す。方式２では、デジタルツインＤＴ毎に一つのＫＶＳエントリを作り、一つのＫＶＳエントリの中に該当するデジタルツインの全ステート項目を格納する。方式２によれば、ＩｏＴデバイス２００から送信されたイベントメッセージを単位とし、ＫＶＳ１１０に対するアクセスが１回で済む。
しかし、頻繁に使われない大きなステート項目がＩ／Ｏオーバヘッドになる欠点を有する。例えば、ステート値は数字や文字列に限らず、リスト構造などの複雑な内容となり大きくなる可能性があり、大きくなったステート値であっても同様にＫＶＳ１１０に対してＩ／Ｏされてしまう。例えば、利用頻度の低い大きなステート項目があれば、それが利用頻度の高いステート項目と一緒に毎回読み書きされることとなるため、Ｉ／Ｏやバックアップのコストが大きくなる。図４Ｂの例において、ＤＴ４のｉｄ「ｂｕｓ５」のステートは、「ｓｐｅｅｄ（速度）」と、「ｒｅｆｕｅｌ＿ｈｉｓｔｏｒｙ（給油履歴（日付））Ｆ」の２つのステート項目を含むが、速度は高頻度に更新されるのに対し、給油履歴は更新頻度が低い。方式２では、ＫＶＳ１１０の一つのエントリ（Ｋｅｙ「ｂｕｓ５」）に対し、これら２つのＶａｌｕｅ（速度と給油履歴）を設定しているため、低頻度のステート項目（給油履歴Ｆ）がＫＶＳ１１０のＩ／Ｏ、特に、読み出し（ＲＥＡＤ）時にオーバヘッドになる。
ＫＶＳ１１０は、特性上、一回書き込んだ値の部分的な更新は不可能であるため、ステートの更新は、データの削除と再追加の処理を行うため、方式２では高コストとなる。また、ＫＶＳ１１０に差分バックアップの処理を適用すると、エントリ単位の複数のステートが全て更新されるため、差分バックアップの意味が無くなる。
デジタルツインでは、ＫＶＳ１１０へのステート格納について、「実世界と直接繋がるシステム」である特有の事情を有する。デジタルツインでは、例えば、実世界で起きた変化によって、ステートのアクセスパターンが動的に変わる。また、イベントメッセージの受信を無停止とし、イベントメッセージに対応するユーザロジック２２０の入れ替えについても、無停止で動的に実行されねばならない。このため、ＫＶＳ１１０は、事前に格納構造を最適化することができない。
ここで、ＫＶＳ１１０のステート格納について、上記の方式１，２ではそれぞれ問題を有するため、方式１と方式２とを組み合わせたハイブリッド化を考える。
図５は、デジタルツインのステート情報の他の格納例の説明図である。図５は、既存の方式１，２を組み合わせたハイブリッド方式に相当する。
方式３では、デジタルツイン“Ｘ”で高頻度にアクセスされるステート項目Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３をグループ化し、（Ｘ，*）という特別な１エントリでＫＶＳ１１０に保存する（方式２に相当）。また、頻繁にアクセスされない低頻度のステート項目Ｌ１，Ｌ２は、個別のエントリとしてＫＶＳ１１０に保存する（方式１に相当）。
しかし、方式３では、各ステート項目に対し、方式１，２いずれの方式を選択すればよいかを事前に決定することができない。この点、実世界で起きたＩｏＴデバイス２００上の変化や、ユーザロジック２２０の追加および変更によって、ＫＶＳ１１０のステートに対するアクセスのパターンが動的に変わってしまう。このように、方式３では、方式１，２いずれの方式を選択するかの動的判断や、ステート項目を新規に追加できるようにするためには、ＫＶＳ１１０への格納構造を記したメタデータＧの作成およびＫＶＳ１１０への格納が必要となる。図５の例のメタデータＧは、方式１を適用するエントリ項目（速度、位置、車輪の速度等）の情報と、方式２を適用するエントリ項目（屋根の有無）、ウインカ指示方向、給油履歴等）の情報と、からなる。
また、方式３では、格納構造を動的に変更しようとすると、メタデータの変更と、関連する全デジタルツインの格納構造の変更とを、一括して排他的に処理する必要が生じ、大きなオーバヘッドとなってしまう。
実施の形態のデータ管理方法は、これら方式１～方式３がそれぞれ有する問題を解決している。実施の形態では、下記（１）～（３）の処理を実施する。
（１）データ管理装置１００は、ステート項目へのアクセス頻度のデータを収集し、所定の統計処理を行い、高頻度にアクセスされるステート項目（高頻度ステート項目一覧）情報１２０を生成する。
（２）データ管理装置１００は、高頻度ステート項目一覧情報１２０を参照し、特定のデジタルツインＸで高頻度にＫＶＳ１１０にアクセスする高頻度ステート項目をグループ化し、グループ化したステートを（Ｘ，*）という１エントリでＫＶＳ１１０に保存する。一方、データ管理装置１００は、他のステート項目、すなわち、頻繁にはアクセスされない低頻度ステート項目については、個別のエントリとしてＫＶＳ１１０に保存する。
（３）データ管理装置１００は、高頻度ステート項目一覧情報１２０の動的な変化に対応して、ＫＶＳ１１０へのステート項目の書き込みの際、高頻度ステート項目一覧情報１２０の更新を非同期に実行する。
そして、データ管理装置１００は、高頻度にＫＶＳ１１０にアクセスする高頻度ステート項目については、イベントメッセージの処理毎に、処理の冒頭でキャッシュメモリ３３０にプリフェッチしておく。また、データ管理装置１００は、ＫＶＳ１１０への２回目以降のアクセスではキャッシュメモリ３３０から読み込むため、ＫＶＳ１１０へのアクセスは発生しない。例えば、高頻度ステート項目については、ステート項目の数が多くなっても、イベントメッセージの処理毎にＫＶＳ１１０への１回のアクセスで済む。また、この１回目については、処理の冒頭にキャッシュメモリ３３０にプリフェッチすることで待ち時間を減らせる。
一方、データ管理装置１００は、頻繁にはＫＶＳ１１０にアクセスしない低頻度ステート項目については、ＫＶＳ１１０にイベントメッセージの処理毎にアクセスを行う。しかし、ＫＶＳ１１０へのアクセス頻度が低いため、全体性能には大きく影響しない。例えば、低頻度ステート項目は、高頻度ステート項目の如くひと固まりでＫＶＳ１１０にアクセスするエントリには含まれないため、無駄なＩ／Ｏやデータ転送を防ぐことができる。
このように、データ管理装置１００は、高頻度ステート項目一覧情報１２０を参照し、ＫＶＳ１１０に対する頻度別のアクセス制御を行う。これにより、データ管理装置１００は、ＫＶＳ１１０に格納されたステートの情報へのアクセス時間を短くでき、デジタルツインのイベント処理を高速化できる。
また、データ管理装置１００は、ステート項目の格納構造を動的に変えるために、リアルタイムにＫＶＳ１１０の格納構造を示すメタデータを必要としない。実施の形態のデータ管理装置１００は、ＫＶＳ１１０への通常の書き込み操作の中で、高頻度ステート項目一覧情報１２０を非同期で実行する。これにより、データ管理装置１００では、方式３の如く、メタデータへのアクセスは不要であり、また、ＫＶＳ１１０の格納構造を更新等メンテナンスするための余計なオーバヘッドは発生しない。
例えば、高頻度ステート項目一覧情報１２０に含まれるステートは、デジタルツインにおいてＩｏＴデバイス２００からのイベントメッセージを受信した際に更新されることが多い。このため、データ管理装置１００は、イベントメッセージ受信時の処理と、高頻度ステート項目一覧情報１２０のメンテナンスのための更新の処理を重畳して実行し、ＫＶＳ１１０に対し、これら重畳した処理の結果をＫＶＳ１１０に１回の書き込み処理を行う。これにより、高頻度ステート項目一覧情報１２０のメンテナンスのために、ＫＶＳ１１０に対し余分な書き込み処理の発生を防ぐ。メンテナンスは、高頻度ステート項目の経時的な変化に対応して高頻度ステート項目一覧情報１２０に設定する高頻度ステート項目を更新することで、ＫＶＳ１１０の格納構造を動的に最適化するために行う。
また、データ管理装置１００は、ステート項目へのアクセスパターンが変わると、ＫＶＳ１１０のステートの格納構造を追従して変更させるため、ＫＶＳ１１０の格納構造を常に最適に保つことができる。この際、格納構造の変更のためにＫＶＳ１１０への追加のアクセスは発生せず、ステートの格納構造を変更しても、メッセージ処理の遅れ等を発生させない。
（実施の形態のデータ管理装置の機能）
図６は、実施の形態のデータ管理装置の機能の説明図である。データセンターに配置されるデータ管理装置１００は、例えば、複数台のサーバの分散処理により構成される。図６に示すデータ管理装置１００は、大別してメッセージキュー（Ｑｕｅｕｅ）６０１の機能部と、イベント処理部６０２の機能部とを含む。
メッセージキュー６０１は、ＩｏＴデバイス２００が送信するイベントメッセージ２１０を受信処理し、イベント処理部６０２に出力する。イベント処理部６０２は、イベントメッセージを分散処理する複数の処理スレッド（例えば複数台サーバ）で構成される。
イベント処理部６０２は、プリフェッチ部６１０、メッセージ処理部６１１、プラグイン管理部６１２、キャッシュフラッシュ部６１３、グループ化ゲートウェイ部６２０、ユーザロジック２２０の各機能部と、キャッシュメモリ６３０、ＫＶＳ１１０を含む。
プリフェッチ部６１０は、プリフェッチを行う。例えば、高頻度ステート項目一覧情報１２０が存在する場合、プリフェッチ部６１０は、自身のスレッドに属するオブジェクトに対するイベントメッセージ処理の冒頭で、プリフェッチする。この際、プリフェッチ部６１０は、高頻度ステート項目に該当するエントリ（Ｘ，*）をＫＶＳ１１０からキャッシュメモリ６３０にプリフェッチしておく。
メッセージ処理部６１１は、メッセージキュー６０１から読み込んだイベントメッセージをデシリアライズ処理する。メッセージ処理部６１１は、イベントメッセージに含まれるステート更新された各ステート項目のデータをグループ化ゲートウェイ部６２０に出力する。
プラグイン管理部６１２は、更新されたステート項目に関連付けられたユーザロジック２２０を呼び出す。呼び出されたユーザロジック２２０は、グループ化ゲートウェイ部６２０に対し、ステート項目別のアクセス（ＲＥＡＤ／ＷＲＩＴＥ）の情報を出力する。
キャッシュフラッシュ部６１３は、キャッシュメモリ６３０に対するステート情報の書き込み時、このステート情報のデータをエントリ毎にＫＶＳ１１０に書き出すフラッシュの処理を行う。キャッシュフラッシュ部６１３は、その後、書き出したデータをキャッシュメモリ６３０から削除する。
グループ化ゲートウェイ部６２０は、ＫＶＳ１１０への読み書きのアクセス制御を行う。グループ化ゲートウェイ部６２０は、書き込み（ＷＲＩＴＥ）部６２１、読み出し（ＲＥＡＤ）部６２２、アクセス統計情報部６２３、高頻度判定部６２４、高頻度ステート項目一覧作成部６２５を含む。
書き込み（ＷＲＩＴＥ）部６２１は、キャッシュメモリ６３０に対しステート情報を書き込み処理する。読み出し（ＲＥＡＤ）部６２２は、キャッシュメモリ６３０からステート情報を読み出し処理する。
アクセス統計情報部６２３は、ステート更新に基づく、ＷＲＩＴＥ部６２１およびＲＥＡＤ部６２２のアクセス頻度に関する所定のアクセス統計情報を求め、アクセス統計情報を高頻度判定部６２４に出力する。例えば、アクセス統計情報の統計値は、ステート項目の更新頻度である。
高頻度判定部６２４は、アクセス統計情報の統計値に基づき、ステート更新によりＷＲＩＴＥ部６２１に書き込まれたステート情報のうち高頻度なステート項目を判定する。高頻度ステート項目一覧作成部６２５は、高頻度判定部６２４が判定した高頻度な複数の高頻度ステート項目を一覧化した高頻度ステート項目一覧情報１２０を作成する。高頻度ステート項目一覧作成部６２５は、例えば、定期的に高頻度ステート項目一覧情報１２０を作成する。
グループ化ゲートウェイ部６２０は、高頻度ステート項目一覧作成部６２５が作成した高頻度ステート項目一覧情報１２０を参照し、キャッシュメモリ６３０に対するアクセスを行う。この際、グループ化ゲートウェイ部６２０は、ＷＲＩＴＥ部６２１によるキャッシュメモリ６３０への書き込み時、上述したように、複数の高頻度ステート項目は１エントリにグループ化し、低頻度ステート項目は個別のエントリとする。
以下、グループ化ゲートウェイ部６２０のＷＲＩＴＥ部６２１によるＷＲＩＴＥ動作と、ＲＥＡＤ部６２２によるＲＥＡＤ動作を説明する。
（ＷＲＩＴＥ動作）
図７は、データ管理装置のＷＲＩＴＥ動作の処理例の説明図である。図７には、ＩｏＴデバイス２００がバスで速度のステート情報（ｂｕｓ５，ｓｐｅｅｄ）をＷＲＩＴＥ動作する場合の動作例を順に示す。
データ管理装置１００は、上述のように、イベントメッセージを受信する毎に、処理の冒頭でプリフェッチ部６１０は、イベントメッセージに含まれるステート項目（ｂｕｓ５，*）をＫＶＳ１１０からキャッシュメモリ６３０にプリフェッチする。
１． はじめに、ユーザロジック２２０は、グループ化ゲートウェイ部６２０に対し、ステート項目ｓｐｅｅｄ（更新値は４２）をＷＲＩＴＥアクセスする。
２． グループ化ゲートウェイ部６２０は、アクセス統計情報部６２３のアクセス統計情報６４０にステート項目ｓｐｅｅｄのアクセスを記録する。
３．１ グループ化ゲートウェイ部６２０は、高頻度判定部６２４により、ステート項目が高頻度ステート項目であるか否かを確認する。例えば、高頻度判定部６２４は、高頻度ステート項目一覧情報１２０が存在する場合、この高頻度ステート項目一覧情報１２０にステート項目ｓｐｅｅｄが含まれているか否かを確認する。ここで、データ管理装置１００の起動および再起動の直後には、高頻度ステート項目一覧情報１２０が存在しない場合がある。
３．２ グループ化ゲートウェイ部６２０は、高頻度ステート項目一覧情報１２０にステート項目ｓｐｅｅｄが存在しない場合には、キャッシュメモリ６３０上にプリフェッチしたステート情報のステート項目にｓｐｅｅｄが含まれているか否かを確認する。
４． グループ化ゲートウェイ部６２０は、ｓｐｅｅｄが高頻度ステート項目一覧情報１２０あるいはキャッシュメモリ６３０上に存在した場合、高頻度ステート項目と判定する。この場合、グループ化ゲートウェイ部６２０のＷＲＩＴＥ部６２１は、与えられたステート項目ｓｐｅｅｄのＶａｌｕｅ「４２」で、キャッシュメモリ６３０のグループ化ステート項目を更新する。
５．１ 一方、グループ化ゲートウェイ部６２０は、ｓｐｅｅｄが高頻度ステート項目一覧情報１２０あるいはキャッシュメモリ６３０上に存在しない場合には、キャッシュメモリ６３０中のグループ化ステート項目からステート項目ｓｐｅｅｄを削除する。例えば、キャッシュメモリ６３０中のグループ化ステート項目にｓｐｅｅｄが記録されている場合、高頻度ではなくなったステート項目ｓｐｅｅｄを削除することで、高頻度にアクセスされるステート項目の変化に追従する。
５．２ グループ化ゲートウェイ部６２０は、（ｂｕｓ５，ｓｐｅｅｄ）を新しい個別エントリとしてキャッシュメモリ６３０に格納する。グループ化ゲートウェイ部６２０は、ＫＶＳ１１０への書き出しはフラッシュ制御時まで保留する。
６． この後、キャッシュフラッシュ部６１３は、グループ化ゲートウェイ部６２０がグループ化した高頻度ステート項目Ｈ１と、個別エントリの低頻度ステート項目Ｌ１をＫＶＳ１１０に書き出す。
データ管理装置１００は、他のステート情報、例えば、（ｂｕｓ５，ｌａｔｉｔｕｄｅ）をＷＲＩＴＥ動作する場合の動作についても、上記１．～６．同様の手順で行う。そして、データ管理装置１００は、ステート項目（ｂｕｓ５，*）に含まれている高頻度ステート項目Ｈ１を何個アクセスした場合でも、ＫＶＳ１１０へのアクセスあたり、一回のプリフェッチと、１回のフラッシュを実行する。
データ管理装置１００は、ユーザロジック２２０から低頻度ステート項目Ｌ１（ｂｕｓ５，ｒｅｆｕｅｌ＿ｈｉｓｔｏｒｙ）のＷＲＩＴＥアクセス時には、以下の処理を実行する。グループ化ゲートウェイ部６２０は、ステート項目（ｂｕｓ５，ｒｅｆｕｅｌ＿ｈｉｓｔｏｒｙ）が高頻度ステート項目でないことを確認した後、キャッシュメモリ６３０のグループ化ステート項目（ｂｕｓ５，*）を参照する。そして、グループ化ゲートウェイ部６２０は、（ｂｕｓ５，*）にｒｅｆｕｅｌ＿ｈｉｓｔｏｒｙが含まれていないのを確認する。ここで、グループ化ゲートウェイ部６２０は、高頻度ステート項目一覧情報１２０が直近に変更され、（ｂｕｓ５，*）が更新されていない可能性があるためにチェックを行う。そして、グループ化ゲートウェイ部６２０は、ｒｅｆｕｅｌ＿ｈｉｓｔｏｒｙが（ｂｕｓ５，*）に含まれていれば、今回の（ｂｕｓ５，ｒｅｆｕｅｌ＿ｈｉｓｔｏｒｙ）のＷＲＩＴＥは行わない。グループ化ゲートウェイ部６２０は、（ｂｕｓ５，*）にｒｅｆｕｅｌ＿ｈｉｓｔｏｒｙが含まれていなければ、（ｂｕｓ５，ｒｅｆｕｅｌ＿ｈｉｓｔｏｒｙ）をキャッシュメモリ６３０に格納する。
データ管理装置１００は、上記のＷＲＩＴＥ動作により、ある程度の時間、高頻度ステート項目一覧情報１２０が存在しなくても動作可能となる。また、高頻度ステート項目一覧情報１２０を耐障害のために不揮発化する必要がない。例えば、データ管理装置１００の起動時やリカバリ後の再起動時は、統計ができるまでの間は（Ｘ，*）が空になるだけであり、正常に動作可能である。また、データ管理装置１００は、イベントメッセージを処理する都度、高頻度ステート項目一覧情報１２０を更新し、また、高頻度ステート項目一覧情報１２０の変更にＫＶＳ１１０へのアクセスを必要としない。なお、イベント処理部６０２は、ＫＶＳ１１０に記憶されたデータを定期的にバックアップサーバ６５０等にバックアップする。
（ＲＥＡＤ動作）
図８は、データ管理装置のＲＥＡＤ動作の処理例の説明図である。図８には、ＩｏＴデバイス２００がバスで給油履歴のステート情報（ｂｕｓ５，ｒｅｆｕｅｌ＿ｈｉｓｔｏｒｙ）をＲＥＡＤ動作する場合の動作例を順に示す。
１． はじめに、ユーザロジック２２０は、グループ化ゲートウェイ部６２０に対し、ステート項目ｒｅｆｕｅｌ＿ｈｉｓｔｏｒｙをＲＥＡＤアクセスする。
２． グループ化ゲートウェイ部６２０は、アクセス統計情報部６２３のアクセス統計情報６４０にステート項目ｒｅｆｕｅｌ＿ｈｉｓｔｏｒｙのアクセスを記録する。
３． グループ化ゲートウェイ部６２０は、キャッシュメモリ６３０からグループ化したステート項目（ｂｕｓ５，*）を参照する。データ管理装置１００は、キャッシュメモリ６３０にステート項目ｒｅｆｕｅｌ＿ｈｉｓｔｏｒｙが見つかれば処理を完了する。一方、ｒｅｆｕｅｌ＿ｈｉｓｔｏｒｙが見つからない場合、データ管理装置１００は、４．の処理を実行する。
４． グループ化ゲートウェイ部６２０のＲＥＡＤ部６２２は、ステート情報（ｂｕｓ５，ｒｅｆｕｅｌ＿ｈｉｓｔｏｒｙ）をキャッシュメモリ６３０からＲＥＡＤする。見つからない場合、データ管理装置１００は、５．の処理を実行する。
５． ユーザロジック２２０は、ステート情報（ｂｕｓ５，ｒｅｆｕｅｌ＿ｈｉｓｔｏｒｙ）をＫＶＳ１１０からＲＥＡＤする。この際、ユーザロジック２２０は、ＲＥＡＤしたステート情報（ｂｕｓ５，ｒｅｆｕｅｌ＿ｈｉｓｔｏｒｙ）をキャッシュメモリ６３０にも格納する。
データ管理装置１００は、上述したＲＥＡＤの場合には、高頻度ステート項目一覧情報１２０にアクセスする必要がなく、高頻度ステート項目一覧情報１２０に該当するステート項目が存在しなくても、正しくＲＥＡＤできる。また、データ管理装置１００は、高頻度ステート項目一覧情報１２０に設定されたステート情報と、ＫＶＳ１１０内のステート情報の保存レイアウトが一致しなくても、該当するステート情報をＲＥＡＤできる。
（高頻度ステート項目一覧情報の決定処理例）
図９は、データ管理装置の高頻度ステート項目の決定処理例の説明図である。データ管理装置１００の高頻度判定部６２４による高頻度ステート項目一覧情報１２０の決定例について説明する。
高頻度判定部６２４は、高頻度ステート項目決定のために収集する情報として、データ管理装置１００が処理したイベントの数、ステート項目毎のアクセス回数、ＷＲＩＴＥ（書き出した）データサイズの合計、等の情報を収集する。高頻度判定部６２４は、これら収集した情報により、ステートの利用度と、アクセスコストを算出する。
高頻度判定部６２４は、ステートの利用度ａは、アクセス回数／イベントの数、により算出する。アクセスコストｂは、データのサイズ合計／アクセス回数、により算出する。図９（ａ）に示す全体のマス（領域）は一つのステートのアクセスコストを示し、斜線の領域は、利用度を示す。
高頻度判定部６２４は、高頻度ステート項目を例えば、下記に基づき決定する。図９（ｂ）の例では、高頻度判定部６２４は、一つのステートのアクセスコストｂ（全体領域）に対する利用度ａ（斜線の領域）の割合が事前設定した閾値より大きくなり、かつ含まれるステート項目の数が最大になるステート項目を高頻度ステート項目に決定する。
図９（ｂ）の例では、高頻度判定部６２４は、左側４つのステート項目（ｗｈｅｅｌ１＿ｓｐｅｅｅｄ～ｓｐｅｅｄ）が高頻度ステート項目に決定し、右側一つのステート項目（ｒｅｆｕｅｌ＿ｈｉｓｔｏｒｙ）は高頻度ステート項目ではないと決定している。例えば、高頻度判定部６２４は、アクセスコストｂと利用度ａがともに大きいステート項目ｓｐｅｅｄ＿ｈｉｓｔｏｒｙや、アクセスコストｂと利用度ａが小さなステート項目ｗｉｎｋｅｒはいずれも高頻度ステート項目として決定する。これに対し、高頻度判定部６２４は、アクセスコストｂが大きいが利用度ａの割合が小さいステート項目ｒｅｆｕｅｌ＿ｈｉｓｔｏｒｙは高頻度ステート項目に決定しない。高頻度判定部６２４は、ＷＲＩＴＥ処理の実行毎に、高頻度ステート項目一覧情報１２０の高頻度ステート項目を変更および決定する。
（デジタルツインのタイプ別処理例）
データ管理装置１００は、統計データの量が多くなるのを防ぐために、デジタルツインをタイプ別に分けて、タイプ毎に一つ高頻度ステート項目一覧情報１２０を有してもよい。タイプは、ＩｏＴデバイス２００の種別や属性に相当する。
図１０は、データ管理装置のデジタルツインのタイプ別の管理テーブルを示す図表である。データ管理装置１００は、ＬｏＴデバイス２００の種類、属性等のタイプ別に異なるユーザロジック２２０を実行する。データ管理装置１００は、デジタルツインをタイプ別に分け、タイプ毎に高頻度ステート項目一覧情報１２０を有する。
図１０（ａ）には、デジタルツインとタイプの関係管理テーブル１００１を示す。デジタルツインとタイプの関係管理テーブル１００１の各レコードには、デジタルツインのｉｄ毎にタイプ名が設定される。例えば、デジタルツインのｉｄ「ｃａｒ２」には、タイプ名「車」が設定され、デジタルツインのｉｄ「ｂｕｓ５」には、タイプ名「バス」が設定される。デジタルツインのｉｄは、データ管理装置１００が受信するイベントメッセージに含まれるステート情報のｉｄに対応する。
図１０（ｂ）には、タイプ名と実行するユーザロジックの管理テーブル１００２を示す。タイプ名と実行するユーザロジックの管理テーブル１００２の各レコードには、タイプ名毎に実行するユーザロジックが設定される。例えば、タイプ「車」には、実行するユーザロジック「ユーザロジック１」が設定され、タイプ「バス」には、実行するユーザロジック「ユーザロジック２」が設定される。
データ管理装置１００は、図１０（ａ），（ｂ）に示す管理テーブル１００１，１００２をメモリ等に保持する。そして、データ管理装置１００は、イベントメッセージを受信すると、イベントメッセージに含まれるステート情報のｉｄに基づき、図１０（ａ）を参照し、デジタルツインｉｄに対応するタイプ名を判断する。次に、データ管理装置１００は、図１０（ｂ）を参照し、タイプ名に対応する、実行するユーザロジックを判断する。これにより、データ管理装置１００は、タイプ別のユーザロジック２２０を実行することができる。
図１１は、データ管理装置のタイプ別のユーザロジック選択の説明図である。図１１に示す例では、ユーザロジックは、タイプ別の３つのユーザロジック２２０に対応して、車用ユーザロジック２２０ａ、バス用ユーザロジック２２０ｂ、トラック用ユーザロジック２２０ｃを有する。
タイプ別のユーザロジック２２０に対応し、グループ化ゲートウェイ部６２０は、これらタイプ別のアクセス統計情報６４０と、ステート項目一覧情報１２０を有する。グループ化ゲートウェイ部６２０のアクセス統計情報部６２３は、車用アクセス統計情報６４０ａ、バス用アクセス統計情報６４０ｂ、トラック用アクセス統計情報６４０ｃを作成する。グループ化ゲートウェイ部６２０の高頻度ステート項目一覧作成部６２５は、車用高頻度ステート項目一覧情報１２０ａ、バス用高頻度ステート項目一覧情報１２０ｂ、トラック用高頻度ステート項目一覧情報１２０ｃを作成する。
そして、データ管理装置１００は、イベントメッセージを受信すると、図１０（ａ），（ｂ）の管理テーブル１００１，１００２を参照して、イベントメッセージの処理に対応するタイプに相当する一つのユーザロジック２２０（２２０ａ～２２０ｃ）を実行する。そして、データ管理装置１００は、実行するタイプのユーザロジック２２０（２２０ａ～２２０ｃ）に対応するアクセス統計情報６４０（６４０ａ～６４０ｃ）と、高頻度ステート項目一覧情報１２０（１２０ａ～１２０ｃ）とを選択する。データ管理装置１００のグループ化ゲートウェイ部６２０は、タイプ別のユーザロジック２２０ａ～２２０ｃに対応したアクセス統計情報６４０ａ～６４０ｃと、高頻度ステート項目一覧情報１２０ａ～１２０ｃを用いて、ＷＲＩＴＥおよびＲＥＡＤアクセスを行う。
上記構成により、データ管理装置１００は、デジタルツインの種類、属性等のタイプ別に異なるユーザロジック２２０を実行することができる。また、イベントメッセージの処理で統計データ（アクセス統計情報６４０、高頻度ステート項目一覧情報１２０）のデータ量をタイプ別に分けるため、一つの統計情報で膨大となることを防ぎ、統計情報を容易に管理できるようになる。
（データ管理装置が管理する統計情報の例）
図１２は、データ管理装置のタイプ別のアクセス統計情報の例を示す図表である。アクセス統計情報部６２３は、図１１で説明したタイプ別に、図１２（ａ）に示す車用アクセス統計情報６４０ａと、図１２（ｂ）に示すバス用アクセス統計情報６４０ｂと、図１２（ｃ）に示すトラック用アクセス統計情報６４０ｃを作成する。
例えば、車用アクセス統計情報６４０ａの内容を説明すると、アクセス統計情報部６２３は、ステート項目毎に、最初検知インデクス、最後検知インデクス、アクセス回数、サイズ合計の各項目の値を設定する。また、アクセス統計情報部６２３は、イベントインデクスを設定する。イベントインデクスは、データ管理装置１００が処理したイベントメッセージの数である。
最初検知インデクスと最後検知インデクスは、イベント処理部６０２がメッセージキュー６０１から一つのイベントメッセージを読み込む際のメッセージキュー６０１の格納領域である。アクセス統計情報部６２３は、イベントの処理毎に最後検知インデクスをチェックする。アクセス統計情報部６２３は、最初検知インデクスとイベントインデクスの値に基づきイベント数を計算する。また、アクセス統計情報部６２３は、最初検知インデクスおよび最後検知インデクスの値、およびアクセス回数に基づき、アクセス頻度を計算する。
図１３は、データ管理装置が管理するタイプ別の高頻度ステート項目一覧情報の例を示す図表である。高頻度ステート項目一覧作成部６２５は、図１１のタイプ別に、図１３（ａ）の車用高頻度ステート項目一覧情報１２０ａ、図１３（ｂ）のバス用高頻度ステート項目一覧情報１２０ｂ、図１３（ｃ）のトラック用高頻度ステート項目一覧情報１２０ｃを作成する。
例えば、車用高頻度ステート項目一覧情報１２０ａの内容を説明すると、高頻度ステート項目一覧作成部６２５は、タイプに車を設定し、ステート項目として、ｐｏｓｉｔｉｏｎ（現在位置）、ｓｐｅｅｄ（速度）値を設定する。
（データ管理装置のハードウェア構成例）
図１４は、データ管理装置のハードウェア構成例を示す図である。データ管理装置１００は、図１４に示す汎用のハードウェアからなるサーバ等のコンピュータで構成することができる。
データ管理装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１４０１と、メモリ１４０２と、ネットワークＩ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１４０３と、を有する。また、データ管理装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ１４０４と、記録媒体１４０５と、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ１４０６と、可搬型記録媒体１４０７と、を有する。また、各構成部は、バス１４００によってそれぞれ接続される。
ＣＰＵ１４０１は、データ管理装置１００の全体の制御を司る制御部として機能する。ＣＰＵ１４０１は、複数のコアを有していてもよい。メモリ１４０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭがＯＳのプログラムを記憶し、ＲＯＭがアプリケーションプログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ１４０１のワークエリアとして使用される。メモリ１４０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ１４０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ１４０１に実行させる。
ネットワークＩ／Ｆ１４０３は、通信回線を通じてネットワークＮＷに接続され、ネットワークＮＷを介して外部のコンピュータに接続される。外部のコンピュータは、例えば、図３に示したようにデータ管理装置１００を複数のサーバ３０１，３０２、３５０で構成した場合、ネットワークＮＷを介して、各サーバ３０１，３０２，３５０は、ネットワークＮＷを介して接続する。そして、ネットワークＩ／Ｆ１４０３は、ネットワークＮＷと装置内部とのインターフェースを司り、外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ１４０３には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
記録媒体Ｉ／Ｆ１４０４は、ＣＰＵ１４０１の制御に従って記録媒体１４０５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体１４０５は、記録媒体Ｉ／Ｆ１４０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。記録媒体１４０５としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。
可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ１４０６は、ＣＰＵ１４０１の制御に従って可搬型記録媒体１４０７に対するデータのリード／ライトを制御する。可搬型記録媒体１４０７は、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ１４０６の制御で書き込まれたデータを記憶する。可搬型記録媒体１４０７としては、例えば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリなどが挙げられる。
なお、データ管理装置１００は、上述した構成部の他に、例えば、入力装置、ディスプレイなどを有することにしてもよい。
図６に示したイベント処理部６０２は、図１４に示したＣＰＵ１４０１がプログラム実行することで機能を実現できる。図６に示したキャッシュメモリ６３０は、例えば、図１４に示したメモリ１４０２を用いて機能を実現できる。図６に示したＫＶＳ１１０は、例えば、図１４に示した記録媒体１４０５、可搬型記録媒体１４０７を用いて機能を実現できる。図６に示したアクセス統計情報６４０と、高頻度ステート項目一覧情報１２０は、例えば、図１４に示したメモリ１４０２、記録媒体１４０５、可搬型記録媒体１４０７の記録領域上に設けることができる。
（データ管理装置の処理例）
次に、図１５～図２０を用いてデータ管理装置１００の処理例を説明する。これら図１５～図２０に示す処理は、データ管理装置１００の制御部であるＣＰＵ１４０１が実行処理する。
（全体処理例）
図１５は、データ管理装置が行うイベントの全体処理例のフローチャートである。データ管理装置１００は、図１５に示す各処理（ステップＳ１５０２～ステップＳ１５０８）について、処理の停止要求があるまで継続してループ処理する。
はじめに、データ管理装置１００は、イベントメッセージの受信を待機し（ステップＳ１５０２）、イベントメッセージの受信によりステップＳ１５０３の処理に移行する。データ管理装置１００は、イベントメッセージの受信時、メッセージの宛先に相当するデジタルツインのｉｄをデジタルツインのタイプのオブジェクト＄０に設定する。
次に、データ管理装置１００は、受信したイベントメッセージをデシリアライズする（ステップＳ１５０３）。次に、データ管理装置１００は、受信したイベントメッセージの含まれるステート項目のうち、グループ化ステート項目（＄０，*）をＫＶＳ１１０からプリフェッチする（ステップＳ１５０４）。
次に、データ管理装置１００は、受信したイベントメッセージに対するメッセージ処理を行う（ステップＳ１５０５）。次に、データ管理装置１００は、＄０のタイプで登録されているユーザロジック２２０を選択し、選択したユーザロジック２２０の処理を実行する（ステップＳ１５０６）。選択されたユーザロジック２２０は、イベントメッセージに対するＷＲＩＴＥアクセスあるいはＲＥＡＤアクセスの処理を実行する。
次に、データ管理装置１００は、アクセス統計情報６４０から高頻度ステート項目一覧情報１２０を作成する（ステップＳ１５０７）。例えば、データ管理装置１００は、高頻度ステート項目一覧情報１２０の作成を、各イベントメッセージの処理毎ではなく、あらかじめ定めた一定期間毎に定期的に実行する。この後、データ管理装置１００は、キャッシュメモリ６３０のキャッシュデータをＫＶＳ１１０にフラッシュし、ＫＶＳ１１０を更新する（ステップＳ１５０８）。この後、ステップＳ１５０９では、データ管理装置１００は、装置に対する停止要求がなければ、以上の処理を継続するためステップＳ１５０１の処理に戻り、処理の停止要求があれば、以上の処理を終了する（ステップＳ１５０９）。
（メッセージ処理例）
図１６は、データ管理装置のメッセージ処理例のフローチャートである。図１６は、図１５のステップＳ１５０５の処理詳細を示す。図１６に示す処理内容は、既存のデジタルツインのメッセージ処理に相当する。データ管理装置１００は、図１６に示す処理（ステップＳ１６０２）について、イベントメッセージに記載の各ステート項目に対する処理が終了するまでループ処理する。
ステップＳ１６０２では、データ管理装置１００は、デジタルツインで管理しているステート項目の値を、イベントメッセージに含まれる値で更新する（ＷＲＩＴＥアクセス、ステップＳ１６０２）。なお、データ管理装置１００は、はじめて出現するステート項目の場合は、デジタルツイン上で新規にステート項目を作成する。この後、ステップＳ１６０３では、データ管理装置１００は、イベントメッセージに記載の各ステート項目に対する処理が未完であれば、処理継続のためステップＳ１６０１の処理に戻る。一方、データ管理装置１００は、全てのステート項目に対する処理が終了すれば、以上の処理を終了する（ステップＳ１６０３）。
（ＷＲＩＴＥアクセス処理例）
図１７は、データ管理装置が行うＷＲＩＴＥアクセス処理例のフローチャートである。図１７は、図１５のステップＳ１５０６におけるユーザロジック２２０の制御により、デジタルツインのオブジェクト＄０のステート項目＄ｘにＷＲＩＴＥアクセスする処理例を示す。はじめに、データ管理装置１００は、＄ｘへのアクセスをアクセス統計情報６４０に記録する（ステップＳ１７０１）。ステップＳ１７０１の処理は、ステート項目毎と、処理するイベント毎に一回実行する。
次に、データ管理装置１００は、高頻度ステート項目一覧情報１２０を参照し、高頻度ステート項目一覧情報が存在するか否かを判断する（ステップＳ１７０２）。高頻度ステート項目一覧情報１２０に高頻度ステート項目一覧が存在すれば（ステップＳ１７０２：Ｙｅｓ）、データ管理装置１００は、ステップＳ１７０３の処理に移行する。一方、高頻度ステート項目一覧情報１２０に高頻度ステート項目一覧が存在しなければ（ステップＳ１７０２：Ｎｏ）、データ管理装置１００は、ステップＳ１７０６の処理に移行する。
ステップＳ１７０３では、データ管理装置１００は、ステート項目＄ｘが高頻度ステート項目一覧情報１２０に含まれているか否かを判断する（ステップＳ１７０３）。ステート項目＄ｘが高頻度ステート項目一覧情報１２０に含まれていれば（ステップＳ１７０３：Ｙｅｓ）、データ管理装置１００は、ステップＳ１７０４の処理に移行する。一方、ステート項目＄ｘが高頻度ステート項目一覧情報１２０に含まれていなければ（ステップＳ１７０３：Ｎｏ）、データ管理装置１００は、ステップＳ１７０８の処理に移行する。
ステップＳ１７０４では、データ管理装置１００は、＄ｘがキャッシュメモリ３３０のグループ化ステート項目の*に含まれているか否かを判断する（ステップＳ１７０４）。＄ｘがキャッシュメモリ３３０の中の*に含まれていれば（ステップＳ１７０４：Ｙｅｓ）、データ管理装置１００は、ステップＳ１７０５の処理に移行する。一方、＄ｘがキャッシュメモリ３３０の中の*に含まれていなければ（ステップＳ１７０４：Ｎｏ）、データ管理装置１００は、ステップＳ１７０９の処理に移行する。
ステップＳ１７０５では、データ管理装置１００は、＄ｘとその値を*に書きキャッシュメモリ３３０に格納し（ステップＳ１７０５）、以上の処理を終了する。
ステップＳ１７０６では、データ管理装置１００は、＄ｘがキャッシュメモリ３３０の中の*に含まれているか否かを判断する（ステップＳ１７０６）。＄ｘがキャッシュメモリ３３０の中の*に含まれていれば（ステップＳ１７０６：Ｙｅｓ）、データ管理装置１００は、ステップＳ１７０５の処理に移行する。一方、＄ｘがキャッシュメモリ３３０の中の*に含まれていなければ（ステップＳ１７０６：Ｎｏ）、データ管理装置１００は、ステップＳ１７０７の処理に移行する。
ステップＳ１７０７では、データ管理装置１００は、＄ｘとその値をキャッシュメモリ３３０に格納し（ステップＳ１７０７）、以上の処理を終了する。
ステップＳ１７０８では、データ管理装置１００は、＄ｘを*から削除し（ステップＳ１７０８）、ステップＳ１７０７の処理に移行する。なお、*に＄ｘがなければ、データ管理装置１００は削除の処理を実行しない。
ステップＳ１７０９では、データ管理装置１００は、グループ化ステート項目（＄０，＄ｘ）をＫＶＳ１１０とキャッシュメモリ３３０から削除し（ステップＳ１７０９）、ステップＳ１７０５の処理に移行する。
（ＲＥＡＤアクセス処理例）
図１８は、データ管理装置が行うＲＥＡＤアクセス処理例のフローチャートである。図１８は、図１５のステップＳ１５０６におけるユーザロジック２２０の制御により、デジタルツイン＄０のステート項目＄ｘにＲＥＡＤアクセスする処理例を示す。はじめに、データ管理装置１００は、＄ｘへのアクセスをアクセス統計情報６４０に記録する（ステップＳ１８０１）。ステップＳ１８０１の処理は、ステート項目毎と、処理するイベント毎に一回実行する。
次に、データ管理装置１００は、ステート項目＄ｘがキャッシュメモリ３３０の中の*に含まれているか否かを判断する（ステップＳ１８０２）。ステート項目＄ｘがキャッシュメモリ３３０の中の*に含まれていれば（ステップＳ１８０２：Ｙｅｓ）、データ管理装置１００は、ステップＳ１８０３の処理に移行する。一方、ステート項目＄ｘがキャッシュメモリ３３０の中の*に含まれていなければ（ステップＳ１８０２：Ｎｏ）、データ管理装置１００は、ステップＳ１８０４の処理に移行する。
ステップＳ１８０３では、データ管理装置１００は、ステート項目＄ｘを*から読み（ステップＳ１８０３）、以上の処理を終了する。
ステップＳ１８０４では、データ管理装置１００は、ステート項目＄ｘがキャッシュメモリ３３０の中に含まれているか否かを判断する（ステップＳ１８０４）。ステート項目＄ｘがキャッシュメモリ３３０の中に含まれていれば（ステップＳ１８０４：Ｙｅｓ）、データ管理装置１００は、ステップＳ１８０５の処理に移行する。一方、ステート項目＄ｘがキャッシュメモリ３３０の中に含まれていなければ（ステップＳ１８０４：Ｎｏ）、データ管理装置１００は、ステップＳ１８０６の処理に移行する。
ステップＳ１８０５では、データ管理装置１００は、ステート項目＄ｘをキャッシュメモリ３３０から読み（ステップＳ１８０５）、以上の処理を終了する。
ステップＳ１８０６では、データ管理装置１００は、グループ化ステート項目（＄０，＄ｘ）をＫＶＳ１１０から読み（ステップＳ１８０６）、以上の処理を終了する。
（高頻度ステート項目一覧情報作成処理例）
図１９Ａ～図１９Ｃは、データ管理装置が行う高頻度ステート項目一覧情報作成処理例のフローチャートである。図１９Ａは、高頻度ステート項目一覧情報作成の全体処理であり、図１５のステップＳ１５０７の処理の詳細を示す。
図１９Ａにおいて、データ管理装置１００は、はじめに、システム起動、あるいは前回の高頻度ステート項目一覧情報１２０の作成から所定時間経過したか否かを判断する（ステップＳ１９０１）。データ管理装置１００は、システム起動時、あるいは前回の高頻度ステート項目一覧情報１２０の作成から所定時間経過していれば（ステップＳ１９０１：Ｙｅｓ）、ステップＳ１９０２の処理に移行する。一方、システム起動時ではなく、あるいは前回の高頻度ステート項目一覧情報１２０の作成から所定時間経過していなければ（ステップＳ１９０１：Ｎｏ）、データ管理装置１００は、ステップＳ１９０５の処理に移行する。
ステップＳ１９０２では、データ管理装置１００は、デジタルツインのタイプ別のアクセス統計情報６４０を用いてタイプ別のループ処理を行う（ステップＳ１９０２）。ループ処理中では、一つのタイプの高頻度ステート項目一覧情報１２０を作成する処理を行う（ステップＳ１９０３）。
この後、ステップＳ１９０３では、データ管理装置１００は、全タイプの高頻度ステート項目一覧情報１２０の作成処理が未完であれば、処理を継続するためステップＳ１９０２の処理に戻る。一方、データ管理装置１００は、全タイプの高頻度ステート項目一覧情報１２０の作成処理が終了すれば、以上の処理を終了する（ステップＳ１９０４）。
また、ステップＳ１９０５では、データ管理装置１００は、高頻度ステート項目一覧情報１２０を作成しない（作成済みであれば更新しない、ステップＳ１９０５）。この後、データ管理装置１００は、以上の処理を終了する。
図１９Ｂ，図１９Ｃは、図１９ＡのステップＳ１９０３の処理の詳細を示す。図１９Ｂにおいて、データ管理装置１００は、一つのタイプのアクセス統計情報６４０のテーブルＳ、イベントインデクスＥ、利用度の閾値Ｃの各データを取得して、以下の処理を実行する。アクセス統計情報６４０のテーブルＳには、図１２に示したように、縦行のステート項目別に、ステート項目（名）ｎ、最初検知インデクスｆ、最後検知インデクスｌ、アクセス回数ｃ、サイズ合計ｓ、のデータが列状に格納されている。データ管理装置１００は、最後検知インデクスｌは、記録を一つのイベントメッセージで１回のみ実行するために使用する。
はじめに、データ管理装置１００は、コスト合計ＴＣ（ｔｏｔａｌ ｃｏｓｔ）を０、加重利用度ＷＵ（ｗｅｉｇｈｔｅｎｅｄ ｕｓｅｆｕｌｎｅｓｓ）を０に設定する（ステップＳ１９１０）。次に、データ管理装置１００は、複数のステート項目について、テーブルＳの各行（ｎ，ｆ，ｌ，ｃ，ｓ）に対するループ処理を行う（ステップＳ１９１１）。
このループ処理において、データ管理装置１００は、一つのステート項目について、利用度ＵとアクセスコストＡＣを算出する（ステップＳ１９１２）。データ管理装置１００は、利用度（アクセス確率）Ｕ（ｕｓｅｆｕｌｎｅｓｓ）を、例えば、ｃ／（Ｅ－ｆ）に基づき算出する。データ管理装置１００は、アクセスコストＡＣ（ａｃｃｅｓｓ ｃｏｓｔ）を、例えば、ステート項目の平均サイズとしてｓ／ｃに基づき算出する。
次に、データ管理装置１００は、利用度Ｕが閾値Ｃを上回るか（Ｃ＜Ｕ）否かを判断する（ステップＳ１９１３）。利用度Ｕが閾値Ｃを上回れば（ステップＳ１９１３：Ｙｅｓ）、データ管理装置１００は、ステップＳ１９１４の処理に移行する。一方、利用度Ｕが閾値Ｃを上回らなければ（ステップＳ１９１３：Ｎｏ）、データ管理装置１００は、ステップＳ１９１５の処理に移行する。
ステップＳ１９１４では、データ管理装置１００は、処理中のタイプの高頻度ステート項目一覧情報１２０（テーブルＳ）の出力Ｆに、ｎを追加する。また、データ管理装置１００は、テーブルＳから（ｎ，ｆ，ｌ，ｃ，ｓ）を削除する。また、データ管理装置１００は、加重利用度ＷＵを、例えば、ＷＵ＋Ｕ×ＡＣに基づき算出する。また、データ管理装置１００は、コスト合計ＴＣを、例えば、ＴＣ＋ＡＣに基づき算出する（ステップＳ１９１４）。
ステップＳ１９１５では、データ管理装置１００は、他の全タイプに対する処理が未完であれば、以上の処理を継続するためステップＳ１９１１の処理に戻り、全タイプに対する処理が終了すれば、ステップＳ１９２０（図１９Ｃ）の処理に移行する。
次に、データ管理装置１００は、図１９ＣのステップＳ１９２０において、テーブルＳの各行（ｎ，ｆ，ｌ，ｃ，ｓ）で所定の順番、例えば、サイズが小さいステート項目から順番に（昇順に）ループ処理を行う（ステップＳ１９２０）。例えば、データ管理装置１００は、（１－ｃ／（Ｅ－ｆ））×ｓ／ｃに基づき順番を決定する。
このループ処理において、データ管理装置１００は、一つのステート項目について、利用度Ｕと、アクセスコストＡＣと、加重利用度ＷＵ’と、コスト合計ＴＣ’とを算出する（ステップＳ１９２１）。データ管理装置１００は、利用度Ｕを、例えば、ｃ／（Ｅ－ｆ）に基づき算出する。データ管理装置１００は、アクセスコストＡＣを、例えば、ｓ／ｃに基づき算出する。データ管理装置１００は、加重利用度ＷＵ’を、例えば、ＷＵ＋Ｕ×ＡＣに基づき算出する。データ管理装置１００は、コスト合計ＴＣ’を、例えば、ＴＣ＋ＡＣに基づき算出する。
次に、データ管理装置１００は、全体利用度（ＷＵ’／ＴＣ’）が閾値Ｃを上回るか（Ｃ＜ＷＵ’／ＴＣ’）否かを判断する（ステップＳ１９２２）。全体利用度が閾値Ｃを上回れば（ステップＳ１９２２：Ｙｅｓ）、データ管理装置１００は、ステップＳ１９２３の処理に移行する。一方、全体利用度が閾値Ｃを上回らなければ（ステップＳ１９２２：Ｎｏ）、データ管理装置１００は、ステップＳ１９２４の処理に移行する。
ステップＳ１９２３では、データ管理装置１００は、処理中のタイプの高頻度ステート項目一覧情報１２０（テーブルＳ）の出力Ｆに、ｎを追加する。また、データ管理装置１００は、全体利用度ＷＵ’を加重利用度ＷＵとする。また、データ管理装置１００は、コスト合計ＴＣ’をコスト合計ＴＣとする（ステップＳ１９２３）。
ステップＳ１９２４では、データ管理装置１００は、他の全タイプに対する処理が未完であれば、以上の処理を継続するためステップＳ１９２０の処理に戻り、全タイプに対する処理が終了すれば、以上の処理を終了する。データ管理装置１００は、この処理終了でタイプ別の高頻度ステート項目一覧情報Ｆ（１２０）を出力し、図１９ＡのステップＳ１９０４の処理に移行する。
（キャッシュメモリのフラッシュ処理）
図２０は、データ管理装置が行うフラッシュ処理例のフローチャートである。図２０は、図１５のステップＳ１５０８のキャッシュメモリ６３０のフラッシュ処理例を示す。はじめに、データ管理装置１００は、高頻度ステート項目一覧情報１２０が存在するか否かを判断する（ステップＳ２００１）。高頻度ステート項目一覧情報１２０が存在すれば（ステップＳ２００１：Ｙｅｓ）、データ管理装置１００は、ステップＳ２００２の処理に移行する。一方、高頻度ステート項目一覧情報１２０が存在しなければ（ステップＳ２００１：Ｎｏ）、データ管理装置１００は、ステップＳ２００３の処理に移行する。
ステップＳ２００２では、データ管理装置１００は、高頻度ステート項目一覧情報１２０に設定された高頻度の各ステート項目の確率（例えば、上記アクセス確率Ｕ）が所定の閾値（例えば３％）より低確率であるか否かを判断する（ステップＳ２００２）。ステート項目の確率が閾値を上回る場合には（ステップＳ２００２：Ｎｏ）、データ管理装置１００は、ステート項目が高頻度であるためステップＳ２００３の処理に移行する。一方、ステート項目の確率が閾値を下回る場合には（ステップＳ２００２：Ｙｅｓ）、データ管理装置１００は、ステート項目が低頻度であり、このステート項目を排除するステップＳ２００４の処理に移行する。
ステップＳ２００４では、データ管理装置１００は、（＄０，*）の各エントリ＄ｘに対するループ処理を行う（ステップＳ２００４）。ステップＳ２００５では、データ管理装置１００は、（＄０，＄ｘ）を再度ＷＲＩＴＥアクセスする（図１７参照、ステップＳ２００５）。このＷＲＩＴＥアクセスにより、低頻度のステート項目はグループ化した高頻度ステート項目の中から低頻度ステート項目を削除する。ステップＳ２００６では、データ管理装置１００は、（＄０，*）の各エントリ＄ｘに対する処理が残っていればステップＳ２００４の処理に移行し、（＄０，*）の各エントリ＄ｘに対する処理が終了すればステップＳ２００３の処理に移行する。
ステップＳ２００３では、データ管理装置１００は、キャッシュメモリ６３０の更新されたエントリをＫＶＳにＷＲＩＴＥ（フラッシュ処理）し（ステップＳ２００３）、以上の処理を終了する。
（既存技術と実施の形態の対比）
次に、既存技術と実施の形態とを対比説明する。まず、図２１Ａ，図２１Ｂを用いてＲＥＡＤ／ＷＲＩＴＥ処理を対比する。
図２１Ａは、既存技術によるＲＥＡＤ／ＷＲＩＴＥ処理の説明図である。この図２１Ａでは、上述した高頻度のステート項目をグループ化（Ｘ，*）する方式３の例を示す。
既存技術のデータ管理装置３００では、ＫＶＳ１１０のエントリの格納場所をメタデータ２１０１で判定している。このため、既存技術では、メタデータ２１０１と、エントリ２１０２とを、それぞれキャッシュメモリ３３０上にキャッシュ保持しておく。この場合、ユーザロジック２２０によるステート更新時、ゲートウェイ部２２１０は、メタデータのレイアウトのみに基づき、キャッシュメモリ３３０上のエントリ構造を判断し、ＫＶＳ１１０のステート項目に対するＲＥＡＤ／ＷＲＩＴＥアクセスを行う。既存技術では、メタデータが示すレイアウト（ＫＶＳ１１０の格納構造）が必要となる。また、ステート項目の頻度に基づきステート項目のグループ化を変更する場合、ＫＶＳ１１０の格納構造の変更と、メタデータの変更とを一括して排他的に処理する必要があり、データ処理上大きなオーバヘッドが生じる。
図２１Ｂは、実施の形態によるＲＥＡＤ／ＷＲＩＴＥ処理の説明図である。図２１Ｂ（ａ）のＲＥＡＤ処理では、データ管理装置１００のグループ化ゲートウェイ部６２０は、グループ化ステート項目を確認する。この際、データ管理装置１００は、エントリ２１０２をキャッシュメモリ６３０に予めプリフェッチしておくため、短時間でアクセスできる。また、グループ化ゲートウェイ部６２０は、グループ化ステート項目がなければ、個別のエントリとしてＫＶＳ１１０にアクセスできる。
図２１Ｂ（ｂ）のＷＲＩＴＥ処理では、データ管理装置１００のグループ化ゲートウェイ部６２０は、高頻度ステート項目一覧情報１２０があれば、それを参照してクループ化したステート項目のメンテナンスを実行することができる。
このように、実施の形態によれば、高頻度なステート項目のエントリをグループ化することで、ステート項目の数が多くても、イベントメッセージの処理毎にＫＶＳ１１０への１回のアクセスで済ませることができ、アクセスを効率化できる。また、イベントメッセージの処理の冒頭で予めイベント情報をプリフェッチしておくことで、待ち時間をさらに減らすことができる。また、低頻度なステート項目を個別エントリとすることで、都度アクセスは生じるが、アクセスが低頻度であるため、全体性能には影響を与えない。また、低頻度なステート項目は、グループ化した高頻度ステート項目には含まれないため、無駄なＩ／Ｏやデータ転送を防ぐことができる。これらにより、ＫＶＳ１１０に格納されたステート情報へのアクセス時間を短くでき、デジタルツインのイベント処理を高速化できる。
次に、図２２Ａ，図２２Ｂを用いてグループ化ステート項目のメンテナンス処理を対比する。
図２２Ａは、既存技術によるグループ化ステート項目のメンテナンス処理の説明図である。既存技術のデータ管理装置３００のイベント処理部３０２は、グループ化ステート項目のメンテナンス処理時には、以下の手順１．～３．を排他的に実行する必要がある。
１．イベントメッセージ２１０の入力を一時停止する（ステップＳ２２０１）。また、バックアップサーバ６５０へのＫＶＳ１１０のデータバックアップを一時停止する（ステップＳ２２０２）。
２．ＫＶＳ１１０のメタデータを更新する（ステップＳ２２０３）。図示の例では、メタデータｖ３を更新用のメタデータｖ４で更新する。
３．同じタイプに分類される全デジタルツインの格納構造を一括して更新する（ステップＳ２２０４）。この処理は、デジタルツインの数が多くなるほど処理負担が増加する。
図２２Ｂは、実施の形態によるグループ化ステート項目のメンテナンス処理の説明図である。実施の形態では、データ管理装置１００のグループ化ゲートウェイ部６２０は、
１．高頻度判定部６２４による高頻度ステート項目の判定を行う（ステップＳ２２１０）のみである。
そして、データ管理装置１００は、実際のメンテナンスは、デジタルツイン毎に非同期で行う。データ管理装置１００は、このメンテナンスを所定のＷＲＩＴＥ処理と併せて実行する。各デジタルツインは、それぞれ異なる格納構造にできる。ここで、高頻度ステート項目一覧情報１２０に含まれるステートは、デジタルツインにおいてＩｏＴデバイス２００からのイベントメッセージを受信した際に更新されることが多い。このため、データ管理装置１００は、イベントメッセージ受信時の処理と、高頻度ステート項目一覧情報１２０のメンテナンスのための更新の処理を重畳して実行し、ＫＶＳ１１０に対し、これら重畳した処理の結果をＫＶＳ１１０に１回の書き込み処理を行う。これにより、高頻度ステート項目一覧情報１２０のメンテナンスのために、ＫＶＳ１１０に対し余分なＷＲＩＴＥ処理が発生することがない。
以上説明した実施の形態のデータ管理装置１００は、所定のデータ処理プログラムがデータ処理する際、データストアへのアクセス頻度に基づき、アクセス頻度が高い高頻度ステート項目を一覧化した高頻度ステート項目一覧情報を作成する。データ管理装置１００は、データストアに高頻度ステート項目の値を含むステート情報を書き込む際に、高頻度ステート項目一覧情報を参照し、ステート情報が高頻度ステート項目に該当するか否かを判定する。データ管理装置１００は、ステート情報が高頻度ステート項目に該当すると判定した場合には、データストアの１レコードに複数の高頻度ステート項目のステート情報をグループ化して書き込む。一方、データ管理装置１００は、ステート情報が高頻度ステート項目に該当しないと判定した場合には、データストアの１レコードにステート情報を書き込む。これにより、データ管理装置１００によれば、データストアに対するステート項目別のアクセス頻度の変化に柔軟に対応してデータストアの格納構造を動的に変更し最適化できる。データ管理装置１００によれば、頻繁に更新されるステート情報はグループ化してデータストアに格納することで、データストアへの１回のアクセスで複数のステート項目のステート情報を書き込みできる。例えば、膨大な数のＩｏＴデバイスから入力されるイベントメッセージ処理におけるデータストアに対するアクセス時間を短くでき、デジタルツインのイベント処理を高速化できるようになる。さらに、データ管理装置１００によれば、例えば、特別なメタデータへのアクセスを不要とし、データストアの格納構造を変更するための余計なオーバヘッドの処理が発生することがない。
また、データ管理装置１００は、作成の処理は、ステート項目毎のデータストアへのアクセス頻度に基づき、当該アクセス頻度が所定の閾値より高い複数の高頻度ステート項目を一覧化した高頻度ステート項目一覧情報を作成する。これにより、データ管理装置１００によれば、高頻度ステート項目のアクセス頻度に応じて高頻度ステート項目一覧情報を動的に更新できる。
また、データ管理装置１００のデータストアは、ＫＶＳ（Ｋｅｙ Ｖａｌｕｅ Ｓｔｏｒｅ）およびキャッシュメモリとすることができる。この場合、データ管理装置１００は、書き込む処理は、キャッシュメモリに対して行い、所定の時期にキャッシュメモリからＫＶＳにキャッシュデータをフラッシュする。これにより、データ管理装置１００によれば、キャッシュメモリ上で格納構造を動的に変更し、頻繁に更新されるステート情報をグループ化した後、ＫＶＳ１１０の格納構造に反映できる。
また、データ管理装置１００は、所定のデータ処理プログラムの処理の冒頭で、入力されるステート情報に対応し、ＫＶＳに格納されているグループ化されたステート情報をキャッシュメモリにプリフェッチする処理を含む。これにより、データ管理装置１００によれば、プリフェッチによりイベントメッセージの処理をさらに高速化できる。
また、データ管理装置１００は、作成の処理は、データストアへのアクセス頻度の変動に基づき、高頻度ステート項目一覧情報を更新する。データ管理装置１００は、データストアへのステート情報の書き込みの処理中非同期に、更新した高頻度ステート項目一覧情報を重畳して書き込み処理する。これにより、データ管理装置１００によれば、ステート項目へのアクセスパターンの変更をデータストアの格納構造を追従して変更でき、高頻度ステート項目一覧情報を常に最適な状態に維持できる。また、データストアの格納構造を常に最適に維持できる。このデータストアの格納構造の変更のためにデータストアへの追加のアクセスは生じることがなく、メッセージ処理の遅延等の影響を防ぐことができる。
また、データ管理装置１００は、作成の処理は、ステート項目毎のデータストアに対するアクセスにかかるコストと、データ処理数及び頻度に基づき、高頻度ステート項目を決定する。これにより、データ管理装置１００によれば、イベントメッセージの入力状態や利用度等に応じて、ステート項目毎に高頻度ステート項目を正しく特定できるようになる。
また、データ管理装置１００は、作成の処理は、ステート項目の値を含むステート情報を出力する外部のデバイスの種類別に高頻度ステート項目一覧情報を作成する。データ管理装置１００は、判定の処理は、外部のデバイスの種類別に対応した高頻度ステート項目一覧情報を参照して行う。例えば、データ管理装置１００は、所定のデータ処理プログラムは、異なる種類別の複数の外部のデバイスから入力されるイベントメッセージ別の複数が、それぞれ種類別にメッセージ処理する。データ管理装置１００は、判定の処理は、所定のデータ処理プログラムによりデータストアにステート項目の値を含むステート情報を書き込む際に、種類別の高頻度ステート項目一覧情報を参照し、イベントメッセージに含まれる一つまたは複数のステート項目が高頻度ステート項目に該当するか否かを判定する。これにより、データ管理装置１００によれば、ＩｏＴデバイス等の多種多様な外部デバイスからの入力に基づくデータ処理を行うことができ、外部デバイスの種別毎に適したデータストアへのアクセスが行える。
また、データ管理装置１００は、データストアからステート項目の値を含むステート情報の読み出しの際に、データストアのレコードにグループ化されたステート情報、あるいは個別のステート情報を読み出す。これにより、データ管理装置１００は、データストアへの書き込みでステートの格納構造を最適化していることで、データストアからの読み出しを簡単に行える。また、読み出し時、高頻度ステート項目一覧情報を参照する必要はない。
なお、本発明の実施の形態で説明したデータ管理方法は、予め用意されたプログラムをサーバ等のプロセッサに実行させることにより実現することができる。本方法は、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ－Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、フラッシュメモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また本方法は、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）所定のデータ処理プログラムがデータ処理する際、データストアへのアクセス頻度に基づき、前記アクセス頻度が高い高頻度ステート項目を一覧化した高頻度ステート項目一覧情報を作成し、
前記データストアに前記高頻度ステート項目の値を含むステート情報を書き込む際に、前記高頻度ステート項目一覧情報を参照し、前記ステート情報が前記高頻度ステート項目に該当するか否かを判定し、
前記ステート情報が前記高頻度ステート項目に該当すると判定された場合には、前記データストアの１レコードに複数の前記高頻度ステート項目の前記ステート情報をグループ化して書き込み、
前記ステート情報が前記高頻度ステート項目に該当しないと判定された場合には、前記データストアの１レコードに前記ステート情報を書き込む、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするデータ管理方法。
（付記２）前記作成の処理は、
前記ステート項目毎の前記データストアへのアクセス頻度に基づき、当該アクセス頻度が所定の閾値より高い複数の高頻度ステート項目を一覧化した前記高頻度ステート項目一覧情報を作成する、
ことを特徴とする付記１に記載のデータ管理方法。
（付記３）前記データストアは、ＫＶＳ（Ｋｅｙ Ｖａｌｕｅ Ｓｔｏｒｅ）およびキャッシュメモリであり、
前記書き込む処理は、
前記キャッシュメモリに対して行い、
所定の時期に前記キャッシュメモリから前記ＫＶＳにキャッシュデータをフラッシュする、
ことを特徴とする付記１または２に記載のデータ管理方法。
（付記４）前記所定のデータ処理プログラムの処理の冒頭で、入力される前記ステート情報に対応し、前記ＫＶＳに格納されているグループ化された前記ステート情報を前記キャッシュメモリにプリフェッチする処理を含む、
ことを特徴とする付記３に記載のデータ管理方法。
（付記５）前記作成の処理は、
前記データストアへのアクセス頻度の変動に基づき、前記高頻度ステート項目一覧情報を更新し、
前記データストアへの前記ステート情報の書き込みの処理中非同期に、更新した前記高頻度ステート項目一覧情報を重畳して書き込み処理する、
ことを特徴とする付記１～４のいずれか一つに記載のデータ管理方法。
（付記６）前記作成の処理は、
前記ステート項目毎の前記データストアに対するアクセスにかかるコストと、データ処理数及び頻度に基づき、前記高頻度ステート項目を決定する、
ことを特徴とする付記１～５のいずれか一つに記載のデータ管理方法。
（付記７）前記作成の処理は、
前記ステート項目の値を含むステート情報を出力する外部のデバイスの種類別に前記高頻度ステート項目一覧情報を作成し、
前記判定の処理は、
前記外部のデバイスの種類別に対応した前記高頻度ステート項目一覧情報を参照して行う、
ことを特徴とする付記１～６のいずれか一つに記載のデータ管理方法。
（付記８）前記所定のデータ処理プログラムは、異なる種類別の複数の外部のデバイスから入力されるイベントメッセージ別の複数が、それぞれ種類別にメッセージ処理し、
前記判定の処理は、
前記所定のデータ処理プログラムにより前記データストアに前記ステート項目の値を含むステート情報を書き込む際に、前記種類別の前記高頻度ステート項目一覧情報を参照し、前記イベントメッセージに含まれる一つまたは複数の前記ステート項目が前記高頻度ステート項目に該当するか否かを判定する、
ことを特徴とする付記７に記載のデータ管理方法。
（付記９）前記外部のデバイスは、ＩｏＴデバイスであり、
前記ＩｏＴデバイスが検出したステートおよび値の前記ステート情報を含む前記イベントメッセージが定期的に入力される、
ことを特徴とする付記８に記載のデータ管理方法。
（付記１０）前記データストアから前記ステート項目の値を含むステート情報の読み出しの際に、前記データストアのレコードにグループ化された前記ステート情報、あるいは個別の前記ステート情報を読み出す、
ことを特徴とする付記１～９のいずれか一つに記載のデータ管理方法。
（付記１１）所定のデータ処理プログラムがデータ処理する際、データストアへのアクセス頻度に基づき、前記アクセス頻度が高い高頻度ステート項目を一覧化した高頻度ステート項目一覧情報を作成し、
前記データストアに前記高頻度ステート項目の値を含むステート情報を書き込む際に、前記高頻度ステート項目一覧情報を参照し、前記ステート情報が前記高頻度ステート項目に該当するか否かを判定し、
前記ステート情報が前記高頻度ステート項目に該当すると判定された場合には、前記データストアの１レコードに複数の前記高頻度ステート項目の前記ステート情報をグループ化して書き込み、
前記ステート情報が前記高頻度ステート項目に該当しないと判定された場合には、前記データストアの１レコードに前記ステート情報を書き込む、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするデータ管理プログラム。
１００ データ管理装置
１１０ ＫＶＳ
１２０ 高頻度ステート項目一覧情報
２００ ＩｏＴデバイス
２１０ イベントメッセージ
２２０ ユーザロジック
２３０ ロジック処理情報
６０１ メッセージキュー
６０２ イベント処理部
６１０ プリフェッチ部
６１１ メッセージ処理部
６１２ プラグイン管理部
６１３ キャッシュフラッシュ部
６２０ グループ化ゲートウェイ部
６２１ ＷＲＩＴＥ部（書き込み部）
６２２ ＲＥＡＤ部（読み出し部）
６２３ アクセス統計情報部
６２４ 高頻度判定部
６２５ 高頻度ステート項目一覧作成部
６３０ キャッシュメモリ
６４０ アクセス統計情報
６５０ バックアップサーバ
１４０１ ＣＰＵ
１４０２ メモリ
１４０３ ネットワークＩ／Ｆ
１４０５ 記録媒体
１４０７ 可搬型記録媒体
ＤＴ デジタルツイン
Ｈ１ 高頻度ステート項目
Ｌ１ 低頻度ステート項目

Claims (10)

  1. 所定のデータ処理プログラムがデータ処理する際、データストアへのアクセス頻度に基づき、前記アクセス頻度が高い高頻度ステート項目を一覧化した高頻度ステート項目一覧情報を作成し、
    前記データストアに前記高頻度ステート項目の値を含むステート情報を書き込む際に、前記高頻度ステート項目一覧情報を参照し、前記ステート情報が前記高頻度ステート項目に該当するか否かを判定し、
    前記ステート情報が前記高頻度ステート項目に該当すると判定された場合には、前記データストアの１レコードに複数の前記高頻度ステート項目の前記ステート情報をグループ化して書き込み、
    前記ステート情報が前記高頻度ステート項目に該当しないと判定された場合には、前記データストアの１レコードに前記ステート情報を書き込む、
    処理をコンピュータが実行することを特徴とするデータ管理方法。
  2. 前記作成の処理は、
    前記ステート項目毎の前記データストアへのアクセス頻度に基づき、当該アクセス頻度が所定の閾値より高い複数の高頻度ステート項目を一覧化した前記高頻度ステート項目一覧情報を作成する、
    ことを特徴とする請求項１に記載のデータ管理方法。
  3. 前記データストアは、ＫＶＳ（Ｋｅｙ Ｖａｌｕｅ Ｓｔｏｒｅ）およびキャッシュメモリであり、
    前記書き込む処理は、
    前記キャッシュメモリに対して行い、
    所定の時期に前記キャッシュメモリから前記ＫＶＳにキャッシュデータをフラッシュする、
    ことを特徴とする請求項１または２に記載のデータ管理方法。
  4. 前記所定のデータ処理プログラムの処理の冒頭で、入力される前記ステート情報に対応し、前記ＫＶＳに格納されているグループ化された前記ステート情報を前記キャッシュメモリにプリフェッチする処理を含む、
    ことを特徴とする請求項３に記載のデータ管理方法。
  5. 前記作成の処理は、
    前記データストアへのアクセス頻度の変動に基づき、前記高頻度ステート項目一覧情報を更新し、
    前記データストアへの前記ステート情報の書き込みの処理中非同期に、更新した前記高頻度ステート項目一覧情報を重畳して書き込み処理する、
    ことを特徴とする請求項１～４のいずれか一つに記載のデータ管理方法。
  6. 前記作成の処理は、
    前記ステート項目毎の前記データストアに対するアクセスにかかるコストと、データ処理数及び頻度に基づき、前記高頻度ステート項目を決定する、
    ことを特徴とする請求項１～５のいずれか一つに記載のデータ管理方法。
  7. 前記作成の処理は、
    前記ステート項目の値を含むステート情報を出力する外部のデバイスの種類別に前記高頻度ステート項目一覧情報を作成し、
    前記判定の処理は、
    前記外部のデバイスの種類別に対応した前記高頻度ステート項目一覧情報を参照して行う、
    ことを特徴とする請求項１～６のいずれか一つに記載のデータ管理方法。
  8. 前記所定のデータ処理プログラムは、異なる種類別の複数の外部のデバイスから入力されるイベントメッセージ別の複数が、それぞれ種類別にメッセージ処理し、
    前記判定の処理は、
    前記所定のデータ処理プログラムにより前記データストアに前記ステート項目の値を含むステート情報を書き込む際に、前記種類別の前記高頻度ステート項目一覧情報を参照し、前記イベントメッセージに含まれる一つまたは複数の前記ステート項目が前記高頻度ステート項目に該当するか否かを判定する、
    ことを特徴とする請求項７に記載のデータ管理方法。
  9. 前記データストアから前記ステート項目の値を含むステート情報の読み出しの際に、前記データストアのレコードにグループ化された前記ステート情報、あるいは個別の前記ステート情報を読み出す、
    ことを特徴とする請求項１～８のいずれか一つに記載のデータ管理方法。
  10. 所定のデータ処理プログラムがデータ処理する際、データストアへのアクセス頻度に基づき、前記アクセス頻度が高い高頻度ステート項目を一覧化した高頻度ステート項目一覧情報を作成し、
    前記データストアに前記高頻度ステート項目の値を含むステート情報を書き込む際に、前記高頻度ステート項目一覧情報を参照し、前記ステート情報が前記高頻度ステート項目に該当するか否かを判定し、
    前記ステート情報が前記高頻度ステート項目に該当すると判定された場合には、前記データストアの１レコードに複数の前記高頻度ステート項目の前記ステート情報をグループ化して書き込み、
    前記ステート情報が前記高頻度ステート項目に該当しないと判定された場合には、前記データストアの１レコードに前記ステート情報を書き込む、
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とするデータ管理プログラム。
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