JP2023532965A - マルチアクセスエッジコンピューティングを使用したタスクおよびデータのディスパッチ - Google Patents

マルチアクセスエッジコンピューティングを使用したタスクおよびデータのディスパッチ Download PDF

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Abstract

本発明の実施形態は、コンピュータシステム、コンピュータプログラム製品、および方法を提供する。方法は、コンピューティングデバイスからデータパケットを受信することに応答して、前記データパケットを１つまたは複数の部分を有するタスクとして分類する段階と、前記コンピューティングデバイスの位置に基づき、分類された前記タスクをデータ領域内の処理位置に割り振る段階と、前記タスクに関連付けられる変更に応答して、前記変更に関連付けられる採点値に基づき前記タスクの１つまたは複数の部分を処理するために前記データ領域の半径内の代替処理位置を動的に計算する段階と、動的に計算された代替処理位置のうちのある代替処理位置に従って、前記分類されたタスクの少なくとも１つの部分を再分配する段階とを含む。

Description

本発明は一般的に、ナビゲーションシステムおよびマップサービスの分野に関するものであり、より具体的には、サーバおよびネットワーク上に分散されるマップおよびデジタルエージェントの調整に関する。
マルチアクセスエッジコンピューティング（「ＭＥＣ」）、旧モバイルエッジコンピューティングは、任意のネットワークのエッジで複数のネットワーククラウドコンピューティング能力および情報技術サービス環境を使用可能にするネットワークアーキテクチャの概念である。ネットワークアーキテクチャは、コンピュータネットワークの設計である。これは、ネットワークの物理コンポーネント並びにその機能的な組織および構成と、その運用上の原理および手順と、使用される通信プロトコルとを仕様化するためのフレームワークである。電気通信において、ネットワークアーキテクチャの仕様化は、通信ネットワークを介して配信される製品およびサービスの詳細な説明も含む場合がある。
先進運転支援システム（「ＡＤＡＳ」）は、運転中または駐車中に車両のドライバを支援する電子システムである。これらは、安全なヒューマンマシンインタフェースで設計されている場合、車の安全性、より一般的には交通安全を意図している。ＡＤＡＳシステムでは、マイクロコントローラユニット（「ＭＣＵ」）、電子制御ユニット（「ＥＣＵ」）、およびパワー半導体素子などの電子技術を使用する。先進運転支援システムは、安全性およびより良い運転のために車両システムを自動化、適合、および強化するために開発されたシステムである。ＡＤＡＳにより車両に提供される自動化されたシステムは、人的エラーを最小限に抑えることにより交通事故死亡者を削減することが証明されている。
ネットワークの対応するサービスエリア内のコンピューティングエリアで定義するように構成された対応するサービスエリアで動作するモバイルエッジコンピューティングサーバを含むシステムと、ホストで実行され且つゾーンマップを構築するアプリケーションにより使用されるように提供されるそれぞれのサービスの性能測定基準のための複数のホストを含むシステムとがある。ネットワークのサービスエリアがシステムと動的に通信し、複数の要素に基づきデータを分類する場合、これらのソリューションの各々は、はるかにより効率的であり、これらのマップ機能の安全性を高めるであろう。例えば、これらのソリューションの欠点は、全てのエリアからマップ情報を受信すること、または単一のエリアからのみマップ情報を受信することであり、これによって、システムが処理できる情報量に問題が生じる可能性がある。しかしながら、これらの基準または任意の他の基準はいずれも、ユーザの現在の場所に関連するレイテンシおよびデータサイズに基づくタスクおよびデータの動的なディスパッチを提供しない。
本発明の実施形態は、コンピュータシステム、コンピュータプログラム製品、および方法を提供する。方法は、コンピューティングデバイスからデータパケットを受信することに応答して、前記データパケットを１つまたは複数の部分を有するタスクとして分類する段階と、前記コンピューティングデバイスの位置に基づき、分類された前記タスクをデータ領域内の処理位置に割り振る段階と、前記タスクに関連付けられる変更に応答して、前記変更に関連付けられる採点値に基づき前記タスクの１つまたは複数の部分を処理するために前記データ領域の半径内の代替処理位置を動的に計算する段階と、動的に計算された代替処理位置のうちのある代替処理位置に従って、前記分類されたタスクの少なくとも１つの部分を再分配する段階とを含む。
本発明のある実施形態に係るクラウドコンピューティング環境を示す。
本発明のある実施形態に係る層の抽象化モデルを示す。
本発明のある実施形態に係るコンピューティング環境を示す機能ブロック図である。
本発明のある実施形態に係る代替的なコンピューティング環境を示す機能ブロック図である。
本発明のある実施形態に係るクラウド決定マッピングサービス環境を示す機能ブロック図である。
本発明のある実施形態に係る、ＭＥＣ環境でタスクをディスパッチするための動作ステップを示すフローチャートである。
本発明のある実施形態に係る、データに関連付けられる分類されたタスクを処理する方法を決定するための動作ステップを示すフローチャートである。
本発明のある実施形態に係る、分類されたタスクをコンテキスト要素と同期させるための動作ステップを示すフローチャートである。
本発明のある実施形態に係る、選択された同期方法の適用の例示的な図である。 本発明のある実施形態に係る、選択された同期方法の適用の例示的な図である。 本発明のある実施形態に係る、選択された同期方法の適用の例示的な図である。
本発明のある実施形態に係る、マッピングサービス環境をディスパッチするための動作ステップを示す例示的な略図である。
本発明のある実施形態に係る、図３のコンピューティング表示環境内のコンピューティングシステムのコンポーネントのブロック図を示す。
本発明の実施形態は、高度セキュリティを必要とするデータ処理技術を提供するためにコンピュータリソースをネットワークに展開するマルチアクセスエッジコンピューティング（「ＭＥＣ」）をサポートするシステムの必要性を認識する。本発明の実施形態は、ＭＥＣによりサポートされる領域およびレイテンシに基づくデータを提供することによりタスクを好適な環境に委任する必要性のためのシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品を提供する。本発明の実施形態、現在、領域およびレイテンシに応じてタスクを委任する方法は一般的に、優先度または遅延時間に基づき実行されない。一般的に、全てのデータ領域を有するようにＭＥＣサーバを構成することは非効率的であり、これによって、あるＭＥＣサーバが別のＭＥＣサーバとデータを共有する必要がある。本発明の実施形態は、レイテンシ、データ寿命、およびデータサイズに応じてタスクを分類するＭＥＣシステムを使用すること、領域に依存するデータの形でコンテキスト情報を収集すること、収集されたコンテキスト情報の使用をデータクラスの基礎に基づき決定すること、および収集された情報の処理方法を決定することによる、現在のタスク委任およびマップシステムの改善である。本発明の実施形態は、情報を受信し、情報をタスクまたは一般データとして説明し、分類された情報をマップ領域に割り振り、地域マネージャおよびローカルマネージャを使用して、分類されたデータを処理する方法を決定する。
クラウドコンピューティングは、最小限の管理労力またはサービスプロバイダとの相互作用で迅速にプロビジョニングおよび解放され得る構成可能なコンピューティングリソース（例えば、ネットワーク、ネットワーク帯域幅、サーバ、処理、メモリ、ストレージ、アプリケーション、仮想マシン、およびサービス）の、共有プールへの便利なオンデマンドネットワークアクセスを可能にするためのサービス配信のモデルである。このクラウドモデルは、少なくとも５つの特性と、少なくとも３つのサービスモデルと、少なくとも４つの展開モデルとを含んでよい。
消費者に提供される能力は、処理と、ストレージと、ネットワークと、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、消費者が展開および実行できる他の基本的なコンピューティングリソースとをプロビジョニングすることである。消費者は、基礎となるクラウドインフラストラクチャの管理も制御も行わないが、オペレーティングシステム、ストレージ、展開されたアプリケーションを制御し、場合によっては、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）を限定的に制御する。
本開示はクラウドコンピューティングに関する詳細な説明を含むが、本明細書で列挙する教示の実装がクラウドコンピューティング環境に限定されるわけではないことを理解されたい。むしろ、現在知られている、または、今後開発される任意の他のタイプのコンピューティング環境と併せて、本発明の実施形態を実装することできる。
クラウドコンピューティングは、最小限の管理労力またはサービスプロバイダとの相互作用で迅速にプロビジョニングおよび解放され得る構成可能なコンピューティングリソース（例えば、ネットワーク、ネットワーク帯域幅、サーバ、処理、メモリ、ストレージ、アプリケーション、仮想マシン、およびサービス）の、共有プールへの便利なオンデマンドネットワークアクセスを可能にするためのサービス配信のモデルである。このクラウドモデルは、少なくとも５つの特性と、少なくとも３つのサービスモデルと、少なくとも４つの展開モデルとを含んでよい。
特性は以下の通りである。
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的相互作用を必要とすることなく必要に応じて自動的に、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能力を一方的にプロビジョニングすることができる。
幅広いネットワークアクセス：能力は、ネットワーク上で利用可能であり、異種のシンクライアントプラットフォーム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メカニズムを通じてアクセスされる。
リソースのプーリング：プロバイダのコンピューティングリソースは、マルチテナントモデルを使用する複数の消費者にサービスを提供するためにプールされ、複数の異なる物理リソースおよび仮想リソースが、需要に応じて動的に割り当てられ、再び割り当てられる。消費者は一般的に、提供されたリソースの正確な位置に対する制御も知識も持たないが、より高い抽象化レベル（例えば、国、州、またはデータセンタ）で位置を指定できる場合があるという点で、位置独立感がある。
迅速な順応性：能力は、素早くスケールアウトするように、場合によっては自動的に、迅速かつ順応的にプロビジョニングすることができ、素早くスケールインするように、迅速に解放することができる。消費者にはプロビジョニングに利用可能な能力が無制限に見えることが多く、いつでも任意の数を購入することができる。
測定されるサービス：クラウドシステムは、サービスのタイプ（例えば、ストレージ、処理、帯域幅、およびアクティブなユーザのアカウント）に適した何らかの抽象化レベルにおける計測能力を活用することにより、リソース使用を自動的に制御および最適化する。リソース使用を監視、制御、および報告して、利用されたサービスのプロバイダおよび消費者の両方に透明性を提供することができる。
サービスモデルは以下の通りである。
サービスとしてのソフトウェア（Ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ：ＳａａＳ）：消費者に提供される能力は、クラウドインフラストラクチャ上で実行されているプロバイダのアプリケーションを使用することである。アプリケーションには、ウェブブラウザ（例えば、ウェブベースの電子メール）などのシンクライアントインタフェースを通じ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、場合によっては、限定されたユーザ固有のアプリケーション構成設定を例外として、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、または更には個々のアプリケーション能力を含む、基礎となるクラウドインフラストラクチャの管理も制御も行わない。
サービスとしてのプラットフォーム（Ｐｌａｔｆｏｒｍ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ：ＰａａＳ）：消費者に提供される能力は、プロバイダにより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る、消費者により作成または取得されたアプリケーションをクラウドインフラストラクチャ上に展開することである。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ストラクチャの管理も制御も行わないが、展開されたアプリケーションと、場合によっては、アプリケーションホスティング環境構成とを制御する。
サービスとしてのインフラストラクチャ（Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ：ＩａａＳ）：消費者に提供される能力は、処理と、ストレージと、ネットワークと、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、消費者が展開および実行できる他の基本的なコンピューティングリソースとをプロビジョニングすることである。消費者は、基礎となるクラウドインフラストラクチャの管理も制御も行わないが、オペレーティングシステム、ストレージ、展開されたアプリケーションを制御し、場合によっては、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）を限定的に制御する。
展開モデルは以下の通りである。
プライベートクラウド：クラウドインフラストラクチャは、ある組織のためだけに運用される。これは、その組織またはサードパーティにより管理されてよく、オンプレミスまたはオフプレミスで存在してよい。
コミュニティクラウド：クラウドインフラストラクチャは、幾つかの組織により共有され、関心事項（例えば、ミッション、セキュリティ要件、ポリシ、およびコンプライアンス上の考慮事項）を共有している特定のコミュニティをサポートする。これは、これらの組織またはサードパーティにより管理されてよく、オンプレミスまたはオフプレミスで存在してよい。
パブリッククラウド：クラウドインフラストラクチャは、一般人または大規模な業界団体が利用できるようになっており、クラウドサービスを販売する組織により所有される。
ハイブリッドクラウド：クラウドインフラストラクチャは、独自の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の移植性（例えば、クラウド間の負荷を平均化するためのクラウドバースティング）を可能にする標準技術または専有技術により結び付けられている、２つまたはそれより多くのクラウド（プライベート、コミュニティ、またはパブリック）の複合である。
クラウドコンピューティング環境は、ステートレス性、低結合性、モジュール性、および意味論的な相互運用性に重点を置いたサービス指向の環境である。クラウドコンピューティングの中心には、相互接続されたノードのネットワークを含むインフラストラクチャがある。
ここで図１を参照すると、例示的なクラウドコンピューティング環境５０が示されている。示されているように、クラウドコンピューティング環境５０は、例えば、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）もしくはセルラ電話５４Ａ、デスクトップコンピュータ５４Ｂ、ラップトップコンピュータ５４Ｃ、もしくは自動車コンピュータシステム５４Ｎ、またはその組み合わせなどの、クラウド消費者により使用されるローカルコンピューティングデバイスが通信できる１つまたは複数のクラウドコンピューティングノード１０を含む。クラウドコンピューティングノード１０は、互いに通信してよい。これらは、上述したようなプライベートクラウド、コミュニティクラウド、パブリッククラウド、もしくはハイブリッドクラウド、またはその組み合わせなどの、１つまたは複数のネットワークにおいて物理的または仮想的にグループ化（不図示）されてよい。これによって、クラウドコンピューティング環境５０は、クラウド消費者がローカルコンピューティングデバイス上のリソースを維持する必要がないサービスとしてのインフラストラクチャ、プラットフォーム、もしくはソフトウェア、またはその組み合わせを提供することができる。図１に示すコンピューティングデバイス５４Ａ－Ｎのタイプは、例示のみを意図するものであり、クラウドコンピューティングノード１０およびクラウドコンピューティング環境５０は、（例えば、ウェブブラウザを使用して）任意のタイプのネットワークもしくはネットワークアドレス可能な接続またはその両方を介して、任意のタイプのコンピュータ化されたデバイスと通信できることが解る。
ここで図２を参照すると、クラウドコンピューティング環境５０（図１）により提供される機能抽象化層のセットが示されている。図２に示すコンポーネント、層、および機能が例示のみを意図するものであり、本発明の実施形態がこれらに限定されないことを予め理解されたい。示されているように、以下の層および対応する機能が提供されている。
ハードウェアおよびソフトウェアの層６０が、ハードウェアコンポーネントおよびソフトウェアコンポーネントを含む。ハードウェアコンポーネントの例には、メインフレーム６１、ＲＩＳＣ（縮小命令セットコンピュータ）アーキテクチャベースのサーバ６２、サーバ６３、ブレードサーバ６４、記憶デバイス６５、並びにネットワークおよびネットワーキングコンポーネント６６が含まれる。幾つかの実施形態では、ソフトウェアコンポーネントが、ネットワークアプリケーションサーバソフトウェア６７およびデータベースソフトウェア６８を含む。
仮想化層７０が、仮想サーバ７１、仮想ストレージ７２、仮想プライベートネットワークを含む仮想ネットワーク７３、仮想アプリケーションおよびオペレーティングシステム７４、並びに仮想クライアント７５といった、仮想エンティティの例の提供元であり得る抽象化層を提供する。
一例では、管理層８０が、後述する機能を提供してよい。リソースプロビジョニング８１が、クラウドコンピューティング環境内でタスクを実行するために利用されるコンピューティングリソースおよび他のリソースの動的な調達を提供する。計測および価格設定８２が、リソースがクラウドコンピューティング環境内で利用される際のコスト追跡と、これらのリソースの消費に対する請求またはインボイス作成とを提供する。一例において、これらのリソースは、アプリケーションソフトウェアライセンスを含んでよい。セキュリティは、クラウド消費者およびタスクのアイデンティティ検証、並びに、データおよび他のリソースの保護を提供する。ユーザポータル８３は、消費者およびシステム管理者にクラウドコンピューティング環境へのアクセスを提供する。サービス水準管理８４が、必要とされるサービス水準が満たされるようにクラウドコンピューティングリソースの割り振りおよび管理を提供する。サービス水準合意（ＳＬＡ）の計画および履行８５が、ＳＬＡに従って将来の要件が予想されるクラウドコンピューティングリソースの事前準備および調達を提供する。ワークロード層９０が、クラウドコンピューティング環境が利用され得る機能の例を提供する。この層から提供され得るワークロードおよび機能の例には、マッピングおよびナビゲーション９１、ソフトウェア開発およびライフサイクル管理９２、仮想教室教育の配信９３、データ分析処理９４、取引処理９５、並びに企業アプリケーション９６が含まれる。以下の段落では、本発明の幾つかの例示的な実施形態について説明することにする。
図３は、本発明のある実施形態に係るコンピューティング環境３００の機能ブロック図である。コンピューティング環境３００は、コンピューティングデバイス３０２およびサーバコンピューティングデバイス３０８を含む。コンピューティングデバイス３０２およびサーバコンピューティングデバイス３０８は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、専用コンピュータサーバ、スマートフォン、スマートアプライアンス、スマートデバイス、または当技術分野で知られている任意の他のコンピューティングデバイスであってよい。特定の実施形態において、コンピューティングデバイス３０２およびサーバコンピューティングデバイス３０８は、ネットワーク３０６を通じてアクセスされるとシームレスなリソースの単一のプールとして働く複数のコンピュータまたはコンポーネントを利用するコンピューティングデバイスを表す場合がある。一般的に、コンピューティングデバイス３０２およびサーバコンピューティングデバイス３０８は、図８に関してより詳細に説明するように、機械可読プログラム命令を実行できる、任意の電子デバイスまたは電子デバイスの組み合わせを表す場合がある。
コンピューティングデバイス３０２は、プログラム３０４を含んでよい。プログラム３０４は、コンピューティングデバイス３０２上のスタンドアロンプログラムであってよい。別の実施形態において、プログラム３０４は、サーバコンピューティングデバイス３０８に記憶されてよい。本実施形態において、プログラム３０４は、地域マネージャ３１０およびローカルマネージャ３１２を組み込む。プログラム３０４は、サーバコンピューティングデバイス３０８への近接度に基づきタスクと相関する選択された動的な情報を提供することにより、デバイス効率を改善し、ユーザの安全性を高める。この実施形態において、プログラム３０４は、コンピューティングデバイス３０２から情報を受信するとともに特定の領域に対応する情報をダウンロードするよう、地域マネージャ３１０に命令を伝送する。プログラム３０４が探索しているエリアに対応する領域を地域マネージャ３１０がカバーしていない場合は、プログラム３０４は、コンピューティングデバイス３０２から情報を受信するとともにコンピューティングデバイス３０２のローカルエリアを包含する情報をダウンロードするよう、ローカルマネージャ３１２に命令を伝送する。この実施形態において、プログラム３０４は、コンピューティングデバイス３０２から情報を受信し、情報をタスクまたは一般データとして分類し、分類された情報をデータ領域に割り振り、分類された情報を処理する方法を決定する（後続の図で示す）。この実施形態において、プログラム３０４は、レイテンシ、データ寿命、およびデータサイズに基づきコンピューティングデバイス３０２から送信されるタスクおよびデータを分類する。この実施形態において、地域マネージャ３１０およびローカルマネージャ３１２から伝送される情報は、コンピューティングデバイス３０２が現在位置している領域に応じたマップ情報である。別の実施形態において、プログラム３０４は、周辺領域から情報を受信する。別の実施形態において、プログラム３０４は、事故情報、交通渋滞情報、気象情報、および無線基地局情報の形で情報を受信する。この実施形態において、プログラム３０４は、コンテキストを決定し、分類されたデータに重みを割り当てて、分類されたデータを処理する方法を決定する（後続の図に示す）。別の実施形態において、プログラム３０４は、分類されたデータのプロセスを決定することに応答して、分類されたデータを同期させる。
ネットワーク３０６は、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）、インターネットなどのワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）、またはこれら２つの組み合わせであってよく、有線接続、ワイヤレス接続、または光ファイバ接続を含んでよい。一般的に、ネットワーク３０６は、コンピューティングデバイス３０２とサーバコンピューティングデバイス３０８、具体的には本発明の所望の実施形態に係るプログラム３０４との間の通信をサポートすることになる接続およびプロトコルの任意の組み合わせであってよい。ネットワーク３０６は、５Ｇ通信チャネルおよび他の互換性のあるプラットフォームを感知し、且つ、５Ｇ対応モバイルデバイスから収集されるデータからより深い洞察を識別する、５Ｇ技術のオーケストレーション層を、既存のモビリティ監視ツールと共に使用してよい。
サーバコンピューティングデバイス３０８は、プログラム３０４を含んでよく、ネットワーク３０６を介してコンピューティングデバイス３０２と通信してよい。サーバコンピューティングデバイス３０８は、単一のコンピューティングデバイス、ラップトップ、クラウドベースのコンピューティングデバイス集団、サーバ集団、および他の既知のコンピューティングデバイスであってよい。サーバコンピューティングデバイス３０８をクラウドネットワーク３０６と組み合わせて、固定されたアクセスネットワークであり得るクラウドベースのネットワークであるサーバコンピューティングデバイスを作成してよい。この実施形態において、サーバコンピューティングデバイス３０８とクラウドネットワーク３０６との組み合わせは、無線信号、バックホールネットワーク、光アクセスネットワーク、光メトロネットワーク、および光コアネットワークを使用して、コンピューティングデバイス３０２からクラウドネットワーク３０６と組み合わせたサーバコンピューティングデバイス３０８にデータを中継してよい。無線信号は、無線ブロードキャストを搬送し、セルラデバイスのＷｉ－Ｆｉ（登録商標）接続を確立するために使用される。バックホールネットワークは、コアネットワークとそのネットワークのエッジにある小さいサブネットワークとの間に、この実施形態においてネットワーク１０６のクラウドベースの記憶能力となるであろう中間リンクを含む。光ネットワークは、屋外施設で、単一モードの光ファイバを使用して、上り信号および下り信号が同じファイバを別々の波長で共有する必要がある。
図４は、本発明の本実施形態に係る代替的なコンピューティング環境４００を示す機能図である。この実施形態では、コンピューティングデバイス４０２がデータをエッジマップサービスサーバ４０４に伝送する。エッジマップサービスサーバ４０４は、それに関連付けられる領域に応じてコンピューティングデバイス４０２の状態を保持し、その領域に関連するコンテキスト情報を保持する。この実施形態において、エッジマップサービスサーバは、ローカルディスパッチサービス４０８およびローカル領域マネージャ４１０と通信するエッジツイン４０６を含む。エッジツイン４０６は、コンピューティングデバイス４０２から受信されるデータに基づきコンピューティングデバイス４０２の状態を表す。ローカルディスパッチサービス４０８は、エッジツイン４０６の状態を認証する。ローカル領域マネージャ４１０は、エッジツイン４０６の状態を管理する。この実施形態では、エッジマップサービスサーバ４０４に関連付けられるデジタルツインデータベース４１６がエッジツイン４０６に接続される。デジタルツインデータベース４１６は、エッジツイン４０６の考えられる状態を記憶するデータベースである。この実施形態では、エッジマップサービスサーバ４０４に関連付けられるデータクラスデータベース４１８がローカルディスパッチサービス４０８に接続される。データクラスデータベース４１８は、エッジツイン４０６の認証された状態に基づく複数のタスクを記憶するデータベースである。この実施形態では、エッジマップサービスサーバ４０４に関連付けられるマップデータベース４２０がローカル領域マネージャ４１０に接続される。マップデータベース４２０は、エッジマップサービスサーバ４０４によりカバーされる領域のマップを記憶するデータベースである。この実施形態において、ローカルディスパッチサービス４０８は、データをローカルコンテキストサービス４１２から受信し、ローカルプロセッサ４１４と通信する。ローカルコンテキストサービス４１２は、エッジツイン４０６の認証された状態に基づき命令をローカルディスパッチサービス４０８に伝送する。ローカルプロセッサ４１４は、エッジツイン４０６の認証された状態、地域マップ、およびエッジマップサービスサーバ４０４内で関連付けられるタスクの要素を処理する。この実施形態では、エッジマップサービスサーバ４０４に関連付けられるコンテキストデータベース４２２がローカルコンテキストサービス４１２に接続される。コンテキストデータベース４２２は、完了すべきタスクを識別するためにデータに適用すべき要素を記憶するデータベースである。
この実施形態では、コンピューティングデバイス４０２がエッジマップサービスサーバ４０４からの更なる情報を必要とすることに応答して、コンピューティングデバイス４０２は、中間マップサービスサーバ４２４と通信する。中間マップサービスサーバ４２４のコンポーネントは、エッジマップサービスサーバ４０４で見つかる、その相関する対応物と同様の機能を実行する。この実施形態において、中間マップサービスサーバ４２４のコンポーネントは、エッジマップサービスサーバ４０４内にデータが見つからない場合に機能を実行する。この実施形態において、中間マップサービスサーバ４２４は、コンピューティングデバイス４０２と通信する中間デジタルツイン４２６、中間ディスパッチサービス４２８、および中間領域マネージャ４３０を含む。この実施形態において、中間領域マネージャ４３０は、ローカル領域マネージャ４１０と通信する。この実施形態では、中間マップサービスサーバ４２４に関連付けられるデジタルツインデータベース４１６が中間デジタルツイン４２６に接続される。この実施形態では、中間マップサービスサーバ４２４に関連付けられるデータクラスデータベース４１８が中間ディスパッチサービス４２８に接続される。この実施形態では、中間マップサービスサーバ４２４に関連付けられるマップデータベース４２０が中間領域マネージャ４３０に接続される。この実施形態において、中間ディスパッチサービスサーバ４２４は、データを地域コンテキストサービス４３２から受信し、中間プロセッサ４３４と通信する。この実施形態では、中間マップサービスサーバ４２４に関連付けられるコンテキストデータベース４２２が地域コンテキストサービス４３２に接続される。
この実施形態では、コンピューティングデバイス４０２が中間マップサービスサーバ４２４と通信することに応答して、コンピューティングデバイス４０２は、クラウドマップサービスサーバ４３６と通信する。クラウドマップサービスサーバ４３６のコンポーネントは、エッジマップサーバ４０４のコンポーネントと同様の機能を実行する。この実施形態において、クラウドマップサービスサーバ４３６は、中間ディスパッチサービス４２８およびクラウドプロセッサ４４０と通信し、データをグローバルコンテキストサービスサーバ４４２から受信する、デジタルツインマスタ４３８を含む。デジタルツインマスタ４３８は、クラウドマップサービスサーバ４３６の最終的な状態を表す。グローバルコンテキストサービスサーバ４４２は、デジタルツインマスタ４３８により受信されるデータに要素を適用する。クラウドプロセッサ４４０は、あらゆる地域マップを収容するマップデータベース４２０に対してクエリを実行しながら、グローバルコンテキストサービスサーバ４４２の適用された要素を用いて、デジタルツインマスタ４３８により受信されるデータを処理する。この実施形態において、クラウドマップサービスサーバ４３６は、領域マネージャ４４４を含み、領域マネージャ４４４は、中間領域マネージャ４３０と通信する。この実施形態では、クラウドマップサービスサーバ４３６に関連付けられるデータクラスデータベース４１８がデジタルツインマスタ４３８に接続される。この実施形態では、クラウドマップサービスサーバ４３６に関連付けられるコンテキストデータベース４２２がグローバルコンテキストサービスサーバ４４２に接続される。この実施形態では、クラウドマップサービスサーバ４３６に関連付けられるマップデータベース４２０が領域マネージャ４４４に接続される。
図５は、本発明のある実施形態に係るクラウド決定マッピングサービス環境を示す機能ブロック図５００である。この実施形態では、コンピューティングデバイス５０２が無線信号塔５０４と通信して、位置を伝送し、情報を受信する。この実施形態において、情報は、マッピング情報およびローカル情報を含む。例えば、コンピューティングデバイス５０２は、スマートカーであり、受信される情報は、事故情報、交通渋滞情報、気象情報、および無線基地局情報である。この実施形態において、無線信号塔５０４は、マルチアクセスエッジコンピューティング（「ＭＥＣ」）サーバ５０６と通信する。ＭＥＣサーバ５０６は、無線信号塔５０４と中間データサーバ５０８との間で情報を送信および受信する。この実施形態において、ＭＥＣサーバ５０６は、情報を無線信号塔５０４に送り返すために内部でローカルに記憶される情報を有してよい。別の実施形態において、ＭＥＣサーバ５０６は、ローカルに記憶される情報をコンピューティングデバイス５０２に直接伝送してよい。この実施形態において、中間データサーバ５０８は、ＭＥＣサーバ５０６およびクラウドデータサーバ５１０と通信する。この実施形態では、ＭＥＣサーバ５０６がローカルに記憶される情報を有していないことに応答して、中間データサーバ５０８は、クラウドデータサーバ５１０と通信して、所定のマップエリア５１４のための情報を検索する。この実施形態において、クラウドデータサーバ５１０は、所定のマップエリア５１４内および所定のマップエリア５１４外に位置する複数のＭＥＣサーバに関する情報を記憶するデータベースにアクセスする。この実施形態において、所定のマップエリア５１４は、コンピューティングデバイス５０２の近くの特定の領域である。別の実施形態において、クラウドデータサーバ５１０は、ＭＥＣサーバ５０６同士が互いに重複するマップ領域を保持する。別の実施形態において、ＭＥＣサーバ５０６によりカバーされない領域がある場合、より広いエリアをカバーする中間データサーバ５０８は、ＭＥＣサーバ５０６とクラウドデータサーバ５１０との間に展開されてよい。
図６は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る、ＭＥＣ環境でデータをディスパッチするための動作ステップを示すフローチャート６００である。この実施形態において、プログラム３０４は、情報を受信し、データをタスクとして分類し、分類されたデータをマップ領域に割り振り、分類されたデータのプロセスを決定することにより、ＭＥＣ環境内のコンピューティングデバイス３０２にデータをディスパッチする。
ステップ６０２において、プログラム３０４は、情報をコンピューティングデバイス３０２から受信する。この実施形態において、プログラム３０４は、全地球測位システム（「ＧＰＳ」）アルゴリズムを使用することによりコンピューティングデバイス３０２の位置を決定することによって、情報をコンピューティングデバイス３０２から受信する。この実施形態において、プログラム３０４は、データの形で情報を受信する。例えば、プログラム４０３は、スマートカーの特定の位置と好ましい目的地とを受信する。他の実施形態において、プログラム３０４は、コンピューティング環境３００内の１つまたは複数の他のコンポーネントから情報を受信することができる。
ステップ６０４において、プログラム３０４は、受信された情報に関連付けられるタスクを分類する。この実施形態において、プログラム３０４は、要素に基づき、コンピューティングデバイス３０２から受信された情報からデータを分類する。この実施形態において、要素は、レイテンシ、データ寿命、およびデータサイズを含む。レイテンシは、データを記憶または検索するのにかかる時間として定義される。データ寿命は、データがクリアまたは破壊されて存続するのにかかる時間として定義される。この実施形態において、プログラム３０４は、要素に基づき、データをタスクまたは一般データのいずれか一方として分類する。この実施形態において、プログラム３０４は、ローカルに記憶される所定のタスクを有しており、データパケットを受信することに応答して、プログラム３０４は、データパケットから特定の特徴を識別し、受信されたデータパケットに含まれるメタデータから実行する必要があるタスクを識別する。例えば、データパケットを受信することに応答して、プログラム３０４は、ＧＰＳ座標、デバイスの位置情報、目的地に関連付けられる位置情報、およびルート情報を識別する。プログラム３０４は、識別されたメタデータに基づき、データパケットをナビゲーションタスクとして識別する。別の実施形態では、所定のタスクと相関しない情報をプログラム３０４が受信することに応答して、プログラム３０４は、受信された情報を一般データとして分類する。例えば、プログラム３０４は、受信された情報を、スマートカーを位置Ａから位置Ｂに方向付けるナビゲーションタスクとして分類する。
ステップ６０６において、プログラム３０４は、分類されたタスクをマップ領域に割り振る。この実施形態では、データに関連付けられるタスクを分類することに応答して、プログラム３０４は、コンピューティングデバイス３０２の現在の位置を識別し、複数の領域に分割されるマップにアクセスし、コンピューティングデバイス３０２が位置する領域を識別し、且つ、コンピューティングデバイス３０２がその領域内にあることをアクセスされたマップ内に表記することにより、分類されたタスクを割り振る。この実施形態において、プログラム３０４は、ＧＰＳアルゴリズムを使用して、コンピューティングデバイス３０２および近接マップ領域の位置を突き止める。この実施形態において、プログラム３０４は、コンピューティングデバイス３０２を取り囲むある半径を有する事前定義されたエリアに基づき、代替処理位置の位置を突き止める。この実施形態では、分類されたデータが所定のタスクであることに応答して、プログラム３０４は、分類されたデータを、コンピューティングデバイス３０２の現在の場所と、コンピューティングデバイス３０２の推定される最終的な場所とに位置するマップ領域に割り振る。例えば、プログラム３０４は、ナビゲーション指示を使用して旅行を完了するスマートカーの位置を突き止め、スマートカーからの情報を、スマートカーの現在の場所の近くに位置するマップ領域と、スマートカーの予測されるルートに沿って位置するマップ領域とに割り振る。
ステップ６０８において、プログラム３０４は、分類されたタスクを処理する方法を決定する。この実施形態では、分類されたデータをマップ領域に割り振ることに応答して、プログラム３０４は、割り振られたマップ領域を分析し、分類されたタスクのコンテキストを決定し、分類されたデータの決定されたコンテキストに重みを割り当てる。この実施形態において、次に、プログラム３０４は、割り振られた領域内の決定されたコンテキストに従ってタスクを処理することができる。このステップについては、後続の図で更に説明することにする。この実施形態において、プログラム３０４は、分類されたタスクをコンテキスト要素に基づき処理する方法の決定として、分類されたタスクを、別の割り振られた領域に位置する他のサーバコンピューティングデバイス３０８にディスパッチする。この実施形態において、プログラム３０４は、コンピューティングデバイス３０２に割り振られたＭＥＣサーバおよびその周辺領域に展開されるマップの特定の領域に関連付けられるデジタルエージェントを検査することにより、割り振られたマップ領域を分析する。例えば、プログラム３０４は、マップ領域のアクティビティを収容するデータベースを検査することにより、ステップ６０６で割り振られた領域および近隣領域のリストを検査する。この実施形態において、プログラムは、割り振られた領域に関連付けられるデジタルデータベースを検査して、分類された情報の要求を決定することにより、分類されたデータのコンテキストを決定する。例えば、プログラム３０４は、分類されたデータのコンテキストが領域内の事故情報、領域内の交通渋滞情報、領域内の気象情報、および領域内の無線基地局情報を探していると判断する。この実施形態において、プログラム３０４は、決定されたコンテキストとステップ６０４で適用される要素とに基づき、分類されたデータに重みを割り当てる。例えば、プログラム３０４は、決定されたタスクと、データのレイテンシと、データの保持力（ｒｅｔｅｎｔｉｏｎ）と、データの容量と、分類されたデータに関連付けられる任意の条件とに基づき、分類されたデータに値または重みを割り当てる。
図７は、本発明に係る、データに関連付けられる分類されたタスクを処理する方法を決定するための動作ステップを示すフローチャート７００である。
ステップ７０２において、プログラム３０４は、割り振られたマップ領域を分析する。この実施形態において、プログラム３０４は、割り振られたマップ領域を分析して、コンピューティングデバイス３０２がデータを送信している送信元のエリアを決定し、絞り込む。この実施形態において、プログラム３０４は、機械学習アルゴリズムおよび人工知能アルゴリズムを使用して、割り振られたマップ領域を分析して、コンピューティングデバイス３０２の位置を突き止める。割り振られたマップ領域の分析によって、コンピューティングデバイス３０２から送信されるデータに関するコンテキスト情報を提供するために使用されることになる特定のサーバコンピューティングデバイス３０８に関する詳細が提供される。例えば、プログラム３０４は、スマートカーが現在位置しているマップ領域に基づきスマートカーの現在の位置を詳述する受信された情報に関連する割り振られたマップ領域を分析する。ステップ７０４において、プログラム３０４は、分類されたタスクのコンテキストを決定する。この実施形態では、割り振られたマップ領域の分析に応答して、プログラム３０４は、コンテキスト要素をデータに適用して分類されたタスクを生成することにより、タスクのコンテキストを決定する。この実施形態において、プログラム３０４は、決定エンジンを使用して、複数の事前保存された分類されたタスクのコンテキストを決定する。この実施形態において、プログラム３０４は、決定エンジンを使用して、受信された情報に基づきデータパケットを識別するための情報を記憶するコンテキストデータベースを分析し、コンテキストデータベースの分析に基づきコンテキストを決定し、コンテキストの決定に基づき、分類されたタスクの重大度を修正する。コンテキストデータベースは、複数の要素およびアクションの重み値と、重大度のエスカレーションおよびディエスカレーションに関する詳細とを記憶する。プログラム３０４は、エスカレーション条件と相関する重大度の決定に基づきコンテキスト要素を適用する。コンテキスト要素は、コンテキストデータベース内に記憶され、且つ、分類されたタスクの重大度をプログラム３０４がこれらのコンテキスト要素に基づき修正するのに役立つ詳細である。この実施形態において、プログラム３０４は、コンテキスト要素を適用して、分類されたタスクにプログラム３０４が重みを割り当てることができるようにする。この実施形態において、プログラム３０４は、分類されたタスクの割り当てられた重みを追加して、分類されたタスクの総合加重スコアを決定する。プログラム３０４は、総合加重スコアを計算することにより、分類されたタスクの重大度を決定する。プログラム３０４は、分類されたタスクの各詳細を識別し、コンテキストデータベースで見つかる記憶された値情報に基づき値を割り当てる。例えば、プログラム３０４は、コンテキストデータベース内でクエリを実行して、受信された情報に基づき、識別されたタスクのレイテンシ、保持力、および容量の値を決定する。別の実施形態では、処理位置からフィードバックを受信することに応答して、プログラム３０４は、分類されたタスクの複数の部分を、代替マッピング領域とそれぞれ関連付けられる処理位置とを使用して更なる処理命令を含むように変更する。この実施形態において、プログラム３０４は、分類されたタスクを修正してオブジェクトを回避することにより、分類されたタスクの複数の部分を変更する。
プログラム３０４は、複数の所定の閾値を用いて総合加重スコアの範囲、例えば、最小１且つ最大１０のユーザ定義値を維持して、分類されたタスクのスコアを動的に修正する。この実施形態において、プログラム３０４は、総合加重スコアを４未満として計算することに応答して、タスクを低重大度として分類し、総合加重スコアを４以上７未満として計算することに応答して、タスクを標準重大度として分類し、総合加重スコアを、７以上１０（分類されたタスクの最大重大度）までとして計算することに応答して、タスクを高重大度として分類する。この実施形態において、プログラム３０４は、総合加重スコアを、ユーザ定義スケールでのその配置により定量化する。この実施形態において、プログラム３０４は、最初の加重スコアを集約して、総合加重スコアを計算する。別の実施形態において、プログラム３０４は、データのコンテキストを決定し、ここでは、生データに基づく第１の割り振りと、決定されたコンテキストおよび分類に基づく再割り振りとがある。この実施形態において、プログラム３０４は、異なるサーバコンピューティングデバイス３０８、または処理位置に再割り振りまたは再分配を行って、データを動的に受信する。例えば、車１にはナビゲーションタスクがあり、ナビゲーションタスクには現在、気象入力がない。このシステムは、ナビゲーションタスクを読み取り、処理をタワー１に割り振る。次に、プログラム３０４は、気象入力と衝突事故に関するクラウドソーシング情報とを受信するよう、ナビゲーションタスクに命令を伝送する。プログラム３０４は、伝送された命令を識別し、車の速度、現在の位置、予測される将来の位置を読み取り、次に、衝突事故および気象を考慮に入れるためのナビゲーションタスク（例えば、効率的なルーティング）の処理を、タワー２、またはタワー１と、タワー２と、場合によってはタワー３との組み合わせのいずれか一方に再分配する。エスカレーション条件は、分類されたタスクの重大度を上げるコンテキスト要素であってよい。例えば、プログラム３０４は、データクラス、デジタルツイン、およびコンテキスト要素の基礎を、受信されたデータに適用して、分類されたタスクになる最終的なタスクを形成する。
ステップ７０６において、プログラム３０４は、コンテキスト要素と分類されたタスクの詳細とに重みを割り当てる。以下の表１を参照されたい。
Figure 2023532965000002
この表において、プログラム３０４は、データのレイテンシ、保持力、容量、およびデータに関連付けられる重大度に基づき、重みを割り当てる。レイテンシは、データパケットを記憶または検索するのにかかる時間である。この実施形態において、レイテンシは、線形タイムラインを使用して測定され、任意の時間の長さを測定するように構成され得る。例えば、この実施形態において、レイテンシは、秒および分の単位で測定され得る。他の実施形態において、レイテンシは、より大きいまたはより小さい粒度で測定され得る。ラウンドトリップタイム（「ＲＴＴ」）レイテンシは、データパケットが送信側エンドポイントから受信側エンドポイントへ行くのにかかる時間であり、秒、分、および時間の単位で測定される。保持力は、コンプライアンスまたはビジネス上の理由によるデータの継続的な記憶量であり、データが記憶される時間の長さを測定する。保持力は、秒、分、時間、および日の単位で測定される。この実施形態において、保持力は、線形タイムラインを使用して測定され、任意の時間の長さを測定するように構成され得る。例えば、この実施形態において、保持力は、秒、分、時間、および日の単位で測定され得る。他の実施形態において、保持力は、より大きいまたはより小さい粒度で測定され得る。データの容量は、小、中、または大として分類され、この分類は、割り当てられるデータパケットのサイズに基づいており、メガバイトからテラバイトまでのバイト範囲に配置される。小容量は、１０ギガバイト（「ＧＢ」）未満のデータパケットとして定義される。この実施形態において、プログラム３０４は、データが、アクセス可能で、有益で、すぐに使用可能な形式である場合に、データパケットを小容量として分類する。大容量は、１テラバイト（「ＴＢ」）より大きいデータパケットとして定義される。この実施形態において、プログラム３０４は、データが非構造化データの巨大チャンクである場合に、データパケットを大容量として分類する。この実施形態において、プログラムは、データパケットが、大容量としても小容量としても分類されないデータパケットとして定義される場合に、そのデータパケットを中容量として分類する。例えば、この表において、プログラム３０４は、データパケットを検出し、それを車プローブとして分類する。次に、プログラム３０４は、受信されたデータパケットに関連付けられるタスクを、交通渋滞の最後尾の検出として識別する。次に、プログラム３０４は、分類されたタスクの決定から受信される情報とコンテキスト要素の分析とを比較することにより、タスクの受信されたデータパケットのコンテキスト要素（例えば、レイテンシ、保持力、および容量）の値を識別する。ステップ７０８において、プログラム３０４は、コンテキスト要素、エスカレーション要素、および総合加重スコアに基づき、分類されたタスクを同期させる。この実施形態では、編成を必要とする分類されたタスクの割り当てられた重みに応答して、プログラム３０４は、サーバコンピューティングデバイス３０８間でデータを調整する事前定義された方法を選択し、且つ、その方法に基づき実行される特定のマップサービス位置を決定することにより、分類されたタスクを同期させる。このステップについては、別の図で更に説明することにする。この実施形態において、プログラム３０４は、分類されたタスクに関連付けられるコンテキスト要素の分析を受信し、これらの要素に基づき加重スコアを生成する。この生成された加重スコアは、総合加重スコアと同じ範囲であり、同じカテゴリを維持する。次に、プログラム３０４は、コンピューティングデバイス３０２の近くに位置するサーバコンピューティングデバイス３０８と通信して、エスカレーション要素が存在するかどうかを判断する。エスカレーション要素は、分類されたタスクの重大度を修正できる要素である。エスカレーション要素の例としては、高速道路、事故情報、および気象警報がある。この実施形態において、次に、プログラム３０４は、コンテキスト要素の分析およびエスカレーション要素の決定に基づき最終的な総合加重スコアを計算する。この実施形態において、所定の同期方法は、ソースからターゲットのデータストレージへの、およびターゲットのデータストレージからソースへのデータ間の一貫性を確立するプロセスである。所定の同期方法の例としては、ライトアラウンド、ライトバック、ライトローカル、ライトシャドウ、ライトサマリ、およびライトスルーエンドポイントがある。この実施形態において、プログラムは、タスクに関連付けられる重大度に基づき特定のマップサービス位置を決定する。この実施形態において、プログラム３０４は、データを同期させて、関連付けられるマップ領域に基づき、低重大度の分類されたタスクよりも前に高重大度指定の分類されたタスクが確実に伝送されるようにする。別の実施形態において、プログラム３０４は、タスクの少なくとも１つの部分に関連付けられるスコアを識別し、分類されたタスクの複数の部分のランクを決定するために使用されるスケールでのスコアの配置を識別し、且つ、スコアの配置に基づき、分類されたタスクの代替シーケンスを識別することにより、分類されたタスクを同期させる。
図８は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る、分類されたタスクをコンテキスト要素と同期させるための動作ステップを示すフローチャート８００である。
ステップ８０２において、プログラム３０４は、分類されたタスクを分析する。この実施形態において、プログラム３０４は、分類されたタスクを分析して、選択すべき適切な事前定義された同期方法を決定する。この実施形態において、プログラム３０４は、決定アルゴリズムを使用して、分類されたタスクの詳細と、分類されたタスクと相関する事前保存された所定の同期方法とを分析する。この実施形態において、プログラム３０４は、分類されたタスクを分析して、タスクの重大度を決定する。プログラム３０４は、分類されたタスクに関連付けられるコンテキスト要素の分析を受信して、分類されたタスクの重大度について一般加重スコアを生成する。次に、プログラム３０４は、コンピューティングデバイスの近くにあるサーバコンピューティングデバイス３０８と通信して、何らかのエスカレーション要素が存在するかどうかを判断する。プログラム３０４は、コンテキスト要素の分析およびエスカレーション要素の決定を受信することに応答して、分類されたタスクの重大度に基づく最終的な総合加重スコアを計算する。この実施形態において、プログラム３０４は、受信されるコンテキスト要素を、データに関連付けられる事前保存された要素と比較する。この比較によって、分類されたタスクの重大度の決定に関する詳細が提供される。次に、プログラム３０４は、サーバコンピューティングデバイス３０８を介して提供されるエスカレーション要素を調べて、分類されたタスクの重大度の決定を修正するであろう情報を識別する。例えば、プログラム３０４は、分類されたタスクを、そのレイテンシ、保持力、および容量サイズに基づき、一般加重スコアが３の障害の検出として識別する。次に、プログラム３０４は、そのエリア内のＭＥＣサーバから更なる事故情報を受信し、この更なる情報によって、プログラム３０４がその障害を事故として識別したので、障害の検出の重大度が５にエスカレートする。この例において、プログラム３０４は最初、低重大度として定義される加重スコア３を生成したが、ＭＥＣサーバから受信された更なる情報によって、最終的な総合加重スコアが、標準重大度として定義される５にエスカレートした。分類されたタスクの分析によって、同期方法の選択においてプログラム３０４の役に立つ更なる情報が提供される。例えば、プログラム３０４は、タスクの詳細を分析し、タスクが盗難の検出であり、且つ、その分類されたタスクと相関する事前保存された同期方法がライトアラウンド法であると判断する。
ステップ８０４において、プログラム３０４は、同期方法を選択する。この実施形態において、プログラム３０４は、分類されたタスク、割り振られたマップ領域、および分類されたタスクのコンテキスト要素の分析に基づき、同期方法を選択する。表２は、プログラム３０４の同期方法の例である。以下の表２を参照されたい。
Figure 2023532965000003
ライトアラウンド法によって、コアがバックエンドストレージと確実に完全同期している。この実施形態において、プログラム３０４は、この方法を選択して、分類されたタスクを、拡張済みの割り振られたマップ領域と重複するサーバコンピューティングデバイス３０８に伝送する。ライトアラウンド法を選択するプログラム３０４の例としては、盗難を検出するためのものがある。ライトバック法では、１つのサーバコンピューティングデバイス３０８から別のサーバコンピューティングデバイス３０８にデータを移動させる。この実施形態において、プログラム３０４は、この方法を実行して、分類されたタスクをローカルサーバコンピューティングデバイス３０８に記憶し、分類されたタスクを、あるクラウドサーバコンピューティングデバイス３０８および別のコンピューティングデバイス３０８に非同期的に転送する。ライトバック法を選択するプログラム３０４の例としては、事故情報を共有するためのものがある。ライトローカル法では、コンピューティングデバイス３０２およびサーバコンピューティングデバイス３０８が並んでいる場合に、データを転送する。この実施形態において、プログラム３０４は、ライトローカル法を実行して、分類されたタスクをサーバコンピューティングデバイス３０８内にローカルに記憶する。ライトローカル法を選択するプログラム３０４の例としては、道路上の動物または人間に関する揮発性情報のためのものがある。ライトシャドウ法では、ローカルサーバに記憶されるデータを地域サーバまたはクラウドサーバにストリーミングする。この実施形態において、プログラム３０４は、あるクラウドサーバコンピューティングデバイス３０８とローカルサーバコンピューティングデバイス３０８上に存在する別のサーバコンピューティングデバイス３０８とにデータを伝送することにより、ライトシャドウ法を実行する。ライトシャドウを選択するプログラム３０４の例としては、スマートカーの現在の位置に関する情報のためのものがある。ライトサマリ法では、構造化データのみを伝送する。この実施形態において、プログラム３０４は、生データを伝送せずに加工データ（例えば、統計情報および注釈付きマップ情報）を伝送することにより、ライトサマリ法を実行する。ライトサマリ法を選択するプログラム３０４の例としては、動的なマップ更新および障害の検出のためのものがある。ライトスルーエンドポイント法は、エンドポイントを使用することによりデータをコピーする方法である。例えば、ＭＥＣサーバコンピューティングデバイス３０８内のエリアに、接続された車両がある。プログラム３０４は、ライトスルーエンドポイントを使用することによりデータを書き込む必要性を検出するとともにそのデータが別のＭＥＣサーバコンピューティングデバイスおよび接続されたスマートカーにコピーされる動作を発行するよう、ＭＥＣサーバコンピューティングデバイス３０８に命令を伝送する。プログラム３０４は、スマートカーが別のＭＥＣサーバコンピューティングデバイスに移動するときにデータをコピーし、１つずつ直接接続するのではなく、クラウドサーバコンピューティングデバイス３０８からクラウドコンピューティングデバイス３０８へのデータのコピーを実現する。この実施形態において、プログラム３０４は、分類されたタスクを別のサーバコンピューティングデバイス３０８に伝送するよう送信元に命令することにより、ライトスルーエンドポイント法を実行する。ライトスルーエンドポイント法を選択するプログラム３０４の例としては、点群情報がある。例えば、この表において、プログラム３０４は、タスクを盗難の検出として識別し、ライトアラウンド同期の方法を選択する。次に、プログラム３０４は、割り振られたマップ領域の拡張された領域と重複するクラウドサーバコンピューティングデバイス３０８または地域サーバコンピューティングデバイス３０８にタスクを伝送する。
ステップ８０６において、プログラム３０４は、分類されたタスクを同期させる。プログラム３０４は、選択された同期方法を実行する。この実施形態において、プログラム３０４は、同期方法決定アルゴリズムを使用して、選択された同期方法を、分類されたタスクと分類されたタスクに関連付けられるコンテキスト要素の重大度とに基づき実行することにより、この方法を実行する。この実施形態において、プログラム３０４は、選択された同期方法に基づき、分類されたタスクの重大度を修正し、エスカレーション要素、コンテキスト要素、および総合加重スコアに基づき、関連付けられる重大度を修正する。この実施形態において、プログラム３０４は、高、標準、および低の３つの重大度レベルを認識する。プログラム３０４は、同期方法決定アルゴリズムを使用して、分類されたタスクに関連付けられる重大度を修正し、これによって、特定の同期方法が選択されることになる。この実施形態において、プログラム３０４は、分類されたタスクに関連付けられるコンテキスト要素を分析するよう、同期方法決定アルゴリズムに命令を伝送する。次に、プログラム３０４は、分類されたタスクについてエスカレーション要素が存在するかどうかを判断するよう、同期方法決定アルゴリズムに命令を伝送する。次に、プログラム３０４は、分類されたタスクについて総合加重スコアを計算するとともに分類されたタスクの重大度を決定するよう、命令を伝送する。この実施形態において、プログラム３０４は、分類されたタスクに関連付けられる事前保存されたコンテキスト要素に基づき、分類されたタスクについてレイテンシ閾値、保持力閾値、および容量閾値を識別する。一実施形態において、プログラム３０４は、コンテキスト要素について所定の閾値を満たすまたは超えるデータに基づきエスカレーション要素を特定するよう、同期方法決定アルゴリズムに命令を伝送する。別の実施形態において、プログラム３０４は、サーバコンピューティングデバイス３０８から受信された情報に基づきエスカレーション要素を特定するよう、同期方法決定アルゴリズムに命令を伝送する。例えば、プログラム３０４は、スマートカーが現在位置している道路上に位置するＭＥＣサーバから、分類されたタスクに関する更なる情報を受信し、更なる情報は、エスカレーション要素の基礎である。この実施形態において、プログラム３０４は、同期方法決定アルゴリズムを使用して、分類されたタスクに関連付けられる重大度に基づき同期方法を決定する。例えば、プログラム３０４は、分類されたタスクのデータがレイテンシ閾値を超え、エスカレーション要素を特定する場合に、高重大度の同期方法を使用する。プログラム３０４は、分類されたタスクのデータがレイテンシ閾値を満たさず、保持力閾値を超え、容量閾値を超え、エスカレーション要素を特定する場合にも、高重大度の同期方法を使用する。別の例において、プログラム３０４は、分類されたタスクのデータがレイテンシ閾値を満たさず、保持力閾値を超え、エスカレーション要素を特定する場合に、標準重大度の同期方法を使用する。別の例において、プログラム３０４は、分類されたタスクのデータがレイテンシ閾値を満たさず、保持力閾値を満たさず、容量閾値を超え、エスカレーション要素を特定する場合に、標準重大度の同期方法を使用する。別の例において、プログラム３０４は、分類されたタスクのデータがレイテンシ閾値を満たさず、保持力閾値を超えず、容量閾値を満たさず、エスカレーション要素を特定しない場合に、低重大度の同期方法を使用する。別の例において、プログラム３０４は、分類されたタスクのデータが少なくとも１つの閾値を満たすまたは超えるがエスカレーション要素を特定しない場合に、低重大度の同期方法を使用する。
図９Ａ～図９Ｃは、少なくとも１つの実施形態に係る、選択された同期方法の適用の例９００である。
図９Ａは、分類されたタスクのコンテキスト要素に基づき同期方法を選択するプログラム３０４の例を示す。この例では、道路上に２台の車がある。具体的には、１台の車が幹線道路上を走行しており、別の車が地方道路上を走行しており、幹線道路上で合流し始めている。これらの車は両方とも、雨が降っているエリアに向かっている。車を運転している道路の周辺の指定された領域またはゾーンの周辺に、６つのＭＥＣサーバがある。
この実施形態では、コンピューティングデバイス９０２がＭＥＣサーバコンピューティングデバイス９０４ａ～９０４ｆと通信する。この実施形態では、高速道路９０６および低速道路９０８がある。この実施形態において、プログラム３０４は、高速道路９０６上に位置するコンピューティングデバイス９０２について、低速道路９０８上に位置するコンピューティングデバイス９０２とは異なるコンテキスト要素が存在すると判断する。この実施形態において、プログラム３０４は、ＭＥＣサーバコンピューティングデバイス９０４ａ～９０４ｆと通信して、エスカレーション要素の存在を識別する。この実施形態において、プログラム３０４は、コンテキスト要素を分析し、エスカレーション要素の存在を識別して、分類されたタスクの重大度を決定し、総合加重スコアを計算する。この決定によって、プログラム３０４により選択される同期方法が修正される。表３を参照されたい。
Figure 2023532965000004
この実施形態において、プログラム３０４は、分類されたタスクを詳述するデータパケットを、コンピューティングデバイス９０２の現在の位置を包含する、ＭＥＣサーバコンピューティングデバイス９０４ａ～９０４ｆのうちの少なくとも１つに伝送する。この実施形態において、プログラム３０４は、地域マネージャにより実行される決定エンジンを介して、分類されたタスクと相関するものと判断されるＭＥＣサーバコンピューティングデバイス９０４ａ～９０４ｆから入力を受信する。この実施形態において、プログラム３０４は、分類されたタスク、受信された入力、およびコンテキスト要素に基づき、同期方法を選択する。例えば、プログラム３０４は、分類されたタスクが大雨の通知であると判断する。大雨の重大度および大雨の位置によって、分類されたタスクの重大度がエスカレートし、プログラム３０４は、分類されたタスクについて選択される同期方法を修正する。この例において、プログラム３０４は、スマートカーの近くに位置するＭＥＣサーバコンピューティングデバイス９０４ａ、９０４ｃ、９０４ｄ、９０４ｅ、および９０４ｆと通信し、高速道路９０６上の大雨を識別し、高速道路９０６上の雨の重大度および大雨の位置によって、通知の重大度が標準重大度から高重大度にエスカレートする。次に、プログラム３０４は、ライトバック同期方法を選択して、分類されたタスクの重大度に基づき、分類されたタスクを同期させる。この例において、プログラム３０４は、ＭＥＣサーバコンピューティングデバイス９０４ａおよび９０４ｂと通信して、低速道路９０８上に位置するコンピューティングデバイス９０２の重大度に対応する同期方法を選択する。この例については、図９Ｂでより詳細に説明することにする。
図９Ｂは、分類されたタスクについてコンテキスト要素に基づき同期方法を選択するプログラム３０４の例を示す。この例では、道路上に２台の車がある。具体的には、１台の車が幹線道路上を走行しており、別の車が地方道路上を走行しており、幹線道路上で合流し始めている。これらの車は両方とも、雨が降っているエリアに向かっている。車を運転している道路の周辺の指定された領域またはゾーンの周辺に、６つのＭＥＣサーバがある。
この例において、プログラム３０４は、低速道路９０８上に位置するＭＥＣサーバコンピューティングデバイス９０４ａおよび９０４ｂと通信する。この例において、プログラム３０４は、低速道路９０８上のコンピューティングデバイス９０２の位置を突き止め、エスカレーション要素（例えば、大雨）の通知をＭＥＣサーバコンピューティングデバイス９０４ａおよび９０４ｂから受信する。この例において、プログラム３０４は、タスクを分類し、分類されたタスクに関連付けられるコンテキスト要素を分析し、エスカレートした要素の存在、コンテキスト要素の分析、および選択された同期方法に基づき、総合加重スコアを計算する。例えば、プログラム３０４は、交通流量を６０ｋｍ／ｈ未満に維持する低速道路９０８上のスマートカーの位置を突き止める。この例において、プログラム３０４は、分類されたタスクの重大度が標準重大度であると判断し、ＭＥＣサーバコンピューティングデバイス９０４ａおよび９０４ｂから受信されるコンテキスト要素およびエスカレーション要素の分析に基づき、ライトシャドウ同期方法を選択する。別の例において、プログラム３０４は、道路がＭＥＣサーバコンピューティングデバイス９０４ａ～９０４ｆをリンクしないことに応答して、低重大度の同期方法を選択する。これについては、別の例で更に説明することにする。
図９Ｃは、分類されたタスクについてコンテキスト要素に基づき同期方法を選択するプログラム３０４の例を示す。図９Ｃでは、同じ事例が存在する。この例において、プログラム３０４は、ＭＥＣサーバコンピューティングデバイス９０４ａおよび９０４ｄと通信して、ＭＥＣサーバコンピューティングデバイス９０４ａ～９０４ｆの各々の近くに位置するエリア内に存在するエスカレーション要素を特定する。この例において、プログラム３０４は、高速道路９０６も低速道路９０８もＭＥＣサーバコンピューティングデバイス９０４ａと９０４ｄとの間のエリアを接続しないと判断する。この例において、プログラム３０４は、コンピューティングデバイス９０２の位置を突き止め、エスカレーション要素（例えば、大雨）の通知をＭＥＣサーバコンピューティングデバイス９０４ａから受信する。この例において、プログラム３０４は、タスクを分類し、分類されたタスクに関連付けられるコンテキスト要素を分析し、エスカレートした要素の存在、コンテキスト要素の分析、および選択された同期方法に基づき、総合加重スコアを計算する。例えば、プログラム３０４は、ＭＥＣサーバコンピューティングデバイス９０４ａと９０４ｄとをリンクする道路がないと判断する。この例では、ＭＥＣサーバコンピューティングデバイス９０４ａと９０４ｄとをリンクする道路がないと判断することに応答して、プログラム３０４は、分類されたタスクの重大度を低重大度として決定し、ＭＥＣサーバコンピューティングデバイス９０４ａおよび９０４ｄから受信されるコンテキスト要素およびエスカレーション要素の分析に基づき、ライトローカル同期方法を選択する。
図１０は、本発明のある実施形態に係るクラウド決定マッピングサービス環境を示す例示的な略図１０００である。この実施形態において、プログラム３０４は、コンピューティングデバイス３０２の位置および分類されたタスクに基づきタスクをマップサービスにディスパッチするステップを編成する。この実施形態において、プログラム３０４は、コンピューティングデバイス１００６からクラウドマップサービス１００２およびローカルマップサービス１００４に命令を伝送する。
ステップ１００１では、領域マネージャが、コンピューティングデバイス１００６が位置する領域を識別する。この実施形態において、プログラム３０４は、ローカルマップサービス１００４内に位置するローカル領域マネージャ１０１０と通信することによりその領域を識別するよう、クラウドマップサービス１００２内に位置する領域マネージャ１００８に命令を伝送する。この実施形態において、プログラム３０４は、コンピューティングデバイス１００６の位置を地域マネージャ１００８に伝送する。
ステップ１００３において、ローカル領域マネージャ１０１０は、ローカルマップサービス１００４内に位置するマップデータベース１０１２内に記憶されるマップを更新する。この実施形態において、プログラム３０４は、領域マネージャ１００８から領域の識別を受信することに応答してマップデータベース１０１２を動的に更新するよう、ローカル領域マネージャ１０１０に命令を伝送する。
ステップ１００５において、ローカル領域マネージャ１０１０は、更新された地域情報を領域マネージャ１００８に伝送する。この実施形態では、ローカル領域マネージャ１０１０がマップデータベース１０１２を更新することに応答して、プログラム３０４は、更新された地域情報をローカル領域マネージャ１０１０から受信するよう、領域マネージャ１００８に命令を伝送する。
ステップ１００７において、クラウドマップサービス１００２内に位置する領域マネージャ１００８は、他の地域マネージャ１０１４に通知する。この実施形態では、更新された地域情報を領域マネージャ１００８が受信することに応答して、プログラム３０４は、ローカルマップサービス１００４およびクラウドマップサービス１００２の外に位置する他のローカル領域マネージャ１０１４に通知を伝送するよう、領域マネージャに命令を伝送する。この実施形態において、プログラム３０４は、コンピューティングデバイス１００６の位置および更新されたマップ情報に基づき領域サービスが変更されることを含む通知を伝送するよう、領域マネージャ１００８に命令を伝送する。
ステップ１００９において、コンピューティングデバイス１００６は、ローカルマップサービス１００４内に位置するエッジツイン１０１６にデータを送信する。この実施形態において、プログラム３０４は、ローカルマップサービス１００４内に位置するエッジツイン１０１６にデータを送信するよう、コンピューティングデバイス１００６に命令を伝送する。
ステップ１０１１において、エッジツイン１０１６は、ツインデータを受信する。この実施形態では、データをコンピューティングデバイス１００６から受信することに応答して、プログラム３０４は、ツインデータをデジタルツインデータベース１０１８から受信するよう、ローカルマップサービス１００４内に位置するエッジツイン１０１６に命令を伝送する。
ステップ１０１３において、エッジツイン１０１６は、地域マップ情報を検索する。この実施形態では、ツインデータをデジタルツインデータベース１０１８から受信することに応答して、プログラム３０４は、ローカルマップサービス１００４内に位置するマップデータベース１０１２から地域マップ情報を検索するよう、エッジツイン１０１６に命令を伝送する。
ステップ１０１５において、エッジツイン１０１６は、ツインデータを更新する。この実施形態では、地域マップ情報を検索することに応答して、プログラム３０４は、コンピューティングデバイス１００６から受信されたデータおよびマップデータベース１０１２から検索される地域マップ情報に基づきデジタルツインデータベース１０１８内に位置するツインデータを更新するよう、エッジツイン１０１６に命令を伝送する。
ステップ１０１７において、エッジツイン１０１６は、委任された方法を決定する。この実施形態では、データをコンピューティングデバイス１００６から受信し、地域マップ情報をマップデータベース１０１２から検索し、且つ、デジタルツインデータベース１０２８内のツインデータを更新することに応答して、プログラム３０４は、受信されたデータについての委任された方法を決定するよう、エッジツイン１０１６に命令を伝送する。この実施形態において、プログラム３０４は、受信されたデータをローカルディスパッチサービス１０２０に転送することにより、受信されたデータについての委任された方法を決定する。
ステップ１０１９において、ローカルディスパッチサービス１０２０は、タスククラスを識別する。この実施形態では、受信されたデータについての委任された方法を決定することに応答して、プログラム３０４は、エッジツイン１０１６から受信されたデータと受信されたデータについての委任方法の決定とに基づきタスククラスを識別するよう、ローカルディスパッチサービス１０２０に命令を伝送する。
ステップ１０２１において、ローカルディスパッチサービス１０２０は、タスククラスの定義を検索する。この実施形態では、タスククラスを識別することに応答して、プログラム３０４は、更なるタスクの定義およびパラメータをタスククラスデータベース１０２４から検索するよう、ローカルディスパッチサービス１０２０に命令を伝送する。この実施形態において、タスククラスデータベース１０２４は、ローカルマップサービス１００４内に位置しており、既知のタスククラスについて定義およびパラメータを記憶する。
ステップ１０２３において、ローカルディスパッチサービス１０２０は、エスカレートした条件を用いて重大度を決定する。この実施形態では、タスククラスの定義を検索することに応答して、プログラム３０４は、ローカルコンテキストサービス１０２６が、エスカレートした条件を適用することにより受信済みデータの重大度を決定するよう、ローカルディスパッチサービス１０２０に命令を伝送する。この実施形態において、エスカレートした条件は、タスククラスと受信されたデータとに関連付けられる重大度をエスカレートさせる条件である。
ステップ１０２５において、ローカルコンテキストサービス１０２６は、現在のコンテキストを検索する。この実施形態では、エスカレートした条件を用いて重大度を決定することに応答して、プログラム３０４は、ローカルマップサービス１００４内に位置するコンテキストデータベース１０２８から現在のコンテキストを検索するよう、ローカルコンテキストサービス１０２６に命令を伝送する。現在のコンテキストは、タスククラスの重大度と受信されたデータの重大度とをエスカレートさせる特定の条件に関する詳細を提供する。
ステップ１０２７において、ローカルコンテキストサービス１０２６は、重大度の決定を返す。この実施形態では、ローカルコンテキストサービス１０２６がコンテキストデータベース１０２８から現在のコンテキストを検索することに応答して、プログラム３０４は、タスククラスと受信された情報との重大度の決定をローカルディスパッチサービス１０２０に返すよう、ローカルコンテキストサービス１０２６に命令を伝送する。
ステップ２０２９において、ローカルディスパッチサービス１０２０は、タスクをディスパッチする。この実施形態では、ローカルコンテキストサービス１０２６が重大度の決定をローカルディスパッチサービス１０２０に返すことに応答して、プログラム３０４は、特定の条件が満たされる場合にタスクを他のマップサービスにディスパッチするよう、ローカルディスパッチサービス１０２０に命令を伝送する。別の実施形態において、プログラム３０４は、特定の条件が満たされる場合にタスククラスと受信された情報とをローカルプロセッサ１０２２上で処理するよう、ローカルディスパッチサービス１０２０に命令を伝送する。
図１１は、本発明のある実施形態に係る、図３のコンピューティング表示環境１１００内のコンピューティングシステムのコンポーネントのブロック図を示す。図１１は一実装の例示のみを提供するものであり、異なる実施形態が実装され得る環境に関していかなる制限も示唆しないことを理解されたい。示されている環境に対して多くの修正を行うことができる。
本明細書で説明するプログラムは、本発明の特定の実施形態でこれらのプログラムが実装される用途に基づき識別される。しかしながら、本明細書における任意の特定のプログラム名称は、便宜上使用されているに過ぎず、故に、本発明は、そのような名称により識別もしくは示唆されるまたは識別および示唆される任意の特定の用途でのみ使用することに限定されるべきでないことを理解されたい。
コンピュータ表示環境１１００が通信ファブリック１１０２を含み、通信ファブリック１１０２は、キャッシュ１１１６、メモリ１１０６、永続ストレージ１１０８、通信ユニット１１１０、および入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１１１２間の通信を提供する。通信ファブリック１１０２は、プロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ、通信プロセッサ、およびネットワークプロセッサなど）、システムメモリ、周辺デバイス、およびシステム内の任意の他のハードウェアコンポーネント間でデータもしくは制御情報またはその両方を渡すように設計された任意のアーキテクチャで実装され得る。例えば、通信ファブリック１１０２は、１つまたは複数のバス、またはクロスバースイッチで実装され得る。
メモリ１１０６および永続ストレージ１１０８は、コンピュータ可読記憶媒体である。この実施形態において、メモリ１１０６は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含む。一般に、メモリ１１０６は、任意の好適な揮発性コンピュータ可読記憶媒体または不揮発性コンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。キャッシュ１１１６は、メモリ１１０６から最近アクセスされたデータとアクセスされたデータの近くのデータとを保持することによりコンピュータプロセッサ１１０４の性能を強化する高速メモリである。
プログラム３０４は、キャッシュ１１１６を介してそれぞれのコンピュータプロセッサ１１０４のうちの１つまたは複数により実行するために、永続ストレージ１１０８およびメモリ１１０６に記憶されてよい。ある実施形態において、永続ストレージ１１０８は、磁気ハードディスクドライブを含む。磁気ハードディスクドライブの代わりに、またはそれに加えて、永続ストレージ１１０８は、ソリッドステートハードドライブ、半導体記憶デバイス、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、またはプログラム命令もしくはデジタル情報を記憶できる任意の他のコンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。
永続ストレージ１１０８により使用される媒体は、取り外し可能であってもよい。例えば、取り外し可能なハードドライブが、永続ストレージ１１０８に使用されてよい。他の例には、永続ストレージ１１０８の一部でもある別のコンピュータ可読記憶媒体上に転送するためにドライブに挿入される、光ディスクおよび磁気ディスク、サムドライブ、並びにスマートカードが含まれる。
これらの例において、通信ユニット１１１０は、他のデータ処理システムまたはデータ処理デバイスとの通信を提供する。これらの例において、通信ユニット１１１０は、１つまたは複数のネットワークインタフェースカードを含む。通信ユニット１１１０は、物理通信リンクおよびワイヤレス通信リンクのいずれか一方または両方を使用して通信を提供してよい。プログラム３０４は、通信ユニット１１１０を通じて永続ストレージ１１０８にダウンロードされてよい。
Ｉ／Ｏインタフェース１１１２によって、モバイルデバイス、承認デバイス、もしくはサーバコンピューティングデバイス３０８、またはその組み合わせに接続され得る他のデバイスとのデータの入力および出力が可能になる。例えば、Ｉ／Ｏインタフェース１１１２は、キーボード、キーパッド、タッチスクリーン、もしくは何らかの他の好適な入力デバイス、またはその組み合わせなどの、外部デバイス１１１８への接続を提供してよい。外部デバイス１１１８は、例えば、サムドライブ、可搬型の光ディスクまたは磁気ディスク、およびメモリカードなどの、可搬型のコンピュータ可読記憶媒体を含むこともできる。本発明の実施形態を実施するために使用されるソフトウェアおよびデータ、例えば、プログラム３０４は、そのような可搬型のコンピュータ可読記憶媒体に記憶されてよく、Ｉ／Ｏインタフェース１１１２を介して永続ストレージ１１０８にロードされてよい。Ｉ／Ｏインタフェース１１１２は、ディスプレイ１１２０にも接続する。
ディスプレイ１１２０は、データをユーザに表示するメカニズムを提供し、例えば、コンピュータモニタであってよい。
本発明は、システム、方法、もしくはコンピュータプログラム製品、またはその組み合わせであってよい。コンピュータプログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有する１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体を含んでよい。
コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスが使用するための命令を保持および記憶できる任意の有形デバイスであってよい。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、以下に限定されるわけではないが、電子記憶デバイス、磁気記憶デバイス、光記憶デバイス、電磁記憶デバイス、半導体記憶デバイス、または前述したものの任意の好適な組み合わせであってよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の非網羅的なリストには、可搬型のコンピュータディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、可搬型のコンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリスティック、フロッピーディスク、機械的にエンコードされたデバイス、例えば、パンチカードまたは命令を記録した溝内の隆起構造、および前述したものの任意の好適な組み合わせが含まれる。コンピュータ可読記憶媒体は、本明細書で使用するとき、それ自体が、電波または他の自由に伝搬する電磁波、導波路または他の伝送媒体を通じて伝搬する電磁波（例えば、光ファイバケーブルを通過する光パルス）、または、ワイヤを通じて伝送される電気信号などの一時的な信号であると解釈されるべきではない。
本明細書に記載のコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体からそれぞれのコンピューティング／処理デバイスにダウンロードされてもよいし、インターネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、もしくはワイヤレスネットワーク、またはその組み合わせなどのネットワークを介して、外部コンピュータまたは外部記憶デバイスにダウンロードされてもよい。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、ワイヤレス伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイコンピュータ、もしくはエッジサーバ、またはその組み合わせを含んでよい。各コンピューティング／処理デバイス内のネットワークアダプタカードまたはネットワークインタフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、そのコンピュータ可読プログラム命令を、それぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読記憶媒体に記憶するために自動転送（ｆｏｒｗａｒｄ）する。
本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、または、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）もしくはＣ＋＋などといったオブジェクト指向プログラミング言語と、「Ｃ」プログラミング言語もしくは同様のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語とを含む、１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードもしくはオブジェクトコードのいずれか一方であってよい。コンピュータ可読プログラム命令は、全部がユーザのコンピュータ上で実行されてもよいし、一部がユーザのコンピュータ上でスタンドアロンソフトウェアパッケージとして実行されてもよいし、一部がユーザのコンピュータ上、且つ、一部がリモートコンピュータ上で実行されてもよいし、全部がリモートコンピュータ上またはサーバ上で実行されてもよい。後者のシナリオでは、リモートコンピュータが、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを通じてユーザのコンピュータに接続されてもよいし、その接続が（例えば、インターネットサービスプロバイダを使用してインターネットを通じて）外部コンピュータに対して行われてもよい。幾つかの実施形態では、例えば、プログラマブルロジック回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路が、本発明の態様を実行すべく、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用することによりコンピュータ可読プログラム命令を実行して、電子回路をパーソナライズしてよい。
本明細書では、本発明の実施形態に係る方法、装置（システム）、およびコンピュータプログラム製品のフローチャート図もしくはブロック図またはその両方を参照して、本発明の態様が説明されている。フローチャート図もしくはブロック図またはその両方の各ブロックと、フローチャート図もしくはブロック図またはその両方のブロックの組み合わせとは、コンピュータ可読プログラム命令により実装され得ることが解るであろう。
これらのコンピュータ可読プログラム命令を汎用コンピュータ、特殊目的コンピュータ、または他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサに提供してマシンを生成することで、そのコンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサを介して実行される命令が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方の１つまたは複数のブロックで指定される機能／動作を実装するための手段を作成するようにしてよい。コンピュータ、プログラマブルデータ処理装置、もしくは他のデバイス、またはその組み合わせに対して特定の方法で機能するよう指示できるこれらのコンピュータ可読プログラム命令を、コンピュータ可読記憶媒体に記憶することで、命令を記憶したコンピュータ可読記憶媒体が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方の１つまたは複数のブロックで指定される機能／動作の態様を実装する命令を含む製造品を含むようにしてもよい。
コンピュータ可読プログラム命令を、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、または他のデバイスにロードして、コンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイス上で一連の動作ステップを実行させて、コンピュータ実装プロセスを生成することで、コンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイス上で実行される命令が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方の１つまたは複数のブロックで指定される機能／動作を実装するようにしてもよい。
図中のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態に係るシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品の考えられる実装のアーキテクチャ、機能、および動作を示す。この際、フローチャートまたはブロック図内の各ブロックは、指定された論理機能を実装するための１つまたは複数の実行可能命令を含む、命令のモジュール、セグメント、または部分を表す場合がある。幾つかの代替的な実装において、ブロックに記す機能は、図に記す順序とは異なる順序で行われてもよい。例えば、関連する機能に応じて、連続して示される２つのブロックが実際には実質的に同時に実行されてもよいし、これらのブロックが時として逆の順序で実行されてもよい。ブロック図もしくはフローチャート図またはその両方の各ブロック、並びに、ブロック図もしくはフローチャート図またはその両方におけるブロックの組み合わせが、指定された機能または動作を実行するか、または特殊目的ハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせを実行する、特殊目的ハードウェアベースシステムにより実装され得ることにも気付くであろう。
例示を目的として本発明の様々な実施形態の説明を提示してきたが、その説明は、網羅的であることも、開示されている実施形態に限定されることも意図するものではない。本発明の範囲および趣旨から逸脱することなく、多くの修正形態および変形形態が当業者にとって明らかになるであろう。本明細書で使用する用語は、実施形態の原理、実際の適用、または市場で見られる技術に対する技術的改善を最もよく説明するために、または、本明細書で開示する実施形態を当業者が理解できるようにするために選択された。

Claims (25)

  1. コンピューティングデバイスからデータパケットを受信することに応答して、前記データパケットを１つまたは複数の部分を有するタスクとして分類する段階と、
    前記コンピューティングデバイスの位置に基づき、分類された前記タスクをデータ領域内の処理位置に割り振る段階と、
    前記タスクに関連付けられる変更に応答して、前記変更に関連付けられる採点値に基づき前記タスクの１つまたは複数の部分を処理するために前記データ領域の半径内の代替処理位置を動的に計算する段階と、
    動的に計算された代替処理位置のうちのある代替処理位置に従って、前記分類されたタスクの少なくとも１つの部分を再分配する段階と
    を備えるコンピュータ実装方法。
  2. 代替処理位置を動的に計算する段階は、
    前記タスクの少なくとも１つの部分に関連付けられるスコアを識別することと、
    代替処理位置を決定するために使用されるスケールでの前記スコアの配置を識別することと、
    前記スコアの前記配置に基づき代替処理位置を識別することと
    により、少なくとも１つの処理位置を選択する段階を有する、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
  3. 代替処理位置を動的に計算する段階は、コンテキスト要素に基づき、前記分類されたタスクに関連付けられる変更を含むタスクの個々の特徴に重みを割り当てる段階を有する、請求項１または２に記載のコンピュータ実装方法。
  4. 代替処理位置を動的に計算する段階は、前記分類されたタスクの計算されたスコアおよび重大度に基づきタスクの特徴に重みを割り当てる段階を有する、請求項１から３のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
  5. 代替処理位置を動的に計算する段階は、生成されたスケールでの前記タスクの定量化された配置を決定するために前記タスクの計算されたスコアを集約する段階を有する、請求項１から４のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
  6. 代替処理位置を動的に計算する段階は、前記コンピューティングデバイスの事前定義されたエリア外の位置で現在処理されている前記タスクのある部分を、前記コンピューティングデバイスの前記事前定義されたエリア内に位置する代替処理位置に伝送することにより、前記計算されたスコアを同期させることを含む、請求項１から５のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
  7. 代替処理位置を動的に計算する段階は、無線塔信号を使用してデータを伝送するマルチアクセスエッジコンピューティングサーバにタスクをディスパッチする段階を有する、請求項１から６のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
  8. 代替処理位置を動的に計算する段階は、ユーザ定義範囲を使用する総合加重スコアに基づき、前記分類されたタスクをディスパッチする段階を有する、請求項１から７のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。

  9. プログラム命令を備えるコンピュータプログラムであって、
    前記プログラム命令は、コンピュータにより実行された場合、前記コンピュータに、
    コンピューティングデバイスからデータパケットを受信することに応答して、前記データパケットを１つまたは複数の部分を有するタスクとして分類させるプログラム命令と、
    前記コンピューティングデバイスの位置に基づき、分類された前記タスクをデータ領域内の処理位置に割り振らせるプログラム命令と、
    前記タスクに関連付けられる変更に応答して、前記変更に関連付けられる採点値に基づき前記タスクの１つまたは複数の部分を処理するために前記データ領域の半径内の代替処理位置を動的に計算させるプログラム命令と、
    動的に計算された代替処理位置のうちのある代替処理位置に従って、前記分類されたタスクの少なくとも１つの部分を再分配させるプログラム命令と
    を有する、
    コンピュータプログラム。
  10. 前記代替処理位置を動的に計算させるプログラム命令は、前記コンピュータに、
    前記タスクの少なくとも１つの部分に関連付けられるスコアを識別させるプログラム命令と、
    代替処理位置を決定するために使用されるスケールでの前記スコアの配置を識別させるプログラム命令と、
    前記スコアの前記配置に基づき代替処理位置を識別させるプログラム命令と
    により、少なくとも１つの処理位置を選択させるプログラム命令を含む、請求項９に記載のコンピュータプログラム。
  11. 前記代替処理位置を動的に計算させるプログラム命令は、前記コンピュータに、コンテキスト要素に基づき、前記分類されたタスクに関連付けられる変更を含むタスクの個々の特徴に重みを割り当てさせるプログラム命令を含む、請求項９または１０に記載のコンピュータプログラム。
  12. 前記代替処理位置を動的に計算させるプログラム命令は、前記コンピュータに、前記分類されたタスクの計算されたスコアおよび重大度に基づきタスクの特徴に重みを割り当てさせるプログラム命令を含む、請求項９から１１のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
  13. 前記代替処理位置を動的に計算させるプログラム命令は、前記コンピュータに、生成されたスケールでの前記タスクの定量化された配置を決定するために前記タスクの計算されたスコアを集約させるプログラム命令を含む、請求項９から１２のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
  14. 前記代替処理位置を動的に計算させる前記プログラム命令は、前記コンピュータに、前記コンピューティングデバイスの事前定義されたエリア外の位置で現在処理されている前記タスクのある部分を、前記コンピューティングデバイスの前記事前定義されたエリア内に位置する代替処理位置に伝送することにより、前記計算されたスコアを同期させるプログラム命令を含む、請求項９から１３のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
  15. 前記代替処理位置を動的に計算するためのプログラム命令は、前記コンピュータに、無線塔信号を使用してデータを伝送するマルチアクセスエッジコンピューティングサーバにタスクをディスパッチさせるプログラム命令を含む、請求項９から１４のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
  16. 前記代替処理位置を動的に計算するためのプログラム命令は、前記コンピュータに、ユーザ定義範囲を使用する総合加重スコアに基づき、前記分類されたタスクをディスパッチするためのプログラム命令を含む、請求項９から１５のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
  17. １つまたは複数のコンピュータプロセッサと、
    １つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体と、
    前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つにより実行するための前記１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体に記憶されるプログラム命令と
    を備えるコンピュータシステムであって、
    前記プログラム命令は、
    コンピューティングデバイスからデータパケットを受信することに応答して、前記データパケットを１つまたは複数の部分を有するタスクとして分類するためのプログラム命令と、
    前記コンピューティングデバイスの位置に基づき、分類された前記タスクをデータ領域内の処理位置に割り振るためのプログラム命令と、
    前記タスクに関連付けられる変更に応答して、前記変更に関連付けられる採点値に基づき前記タスクの１つまたは複数の部分を処理するために前記データ領域の半径内の代替処理位置を動的に計算するためのプログラム命令と、
    動的に計算された代替処理位置のうちのある代替処理位置に従って、前記分類されたタスクの少なくとも１つの部分を再分配するためのプログラム命令と
    を有する、
    コンピュータシステム。
  18. 前記代替処理位置を動的に計算するためのプログラム命令は、
    前記タスクの少なくとも１つの部分に関連付けられるスコアを識別するためのプログラム命令と、
    代替処理位置を決定するために使用されるスケールでの前記スコアの配置を識別するためのプログラム命令と、
    前記スコアの前記配置に基づき代替処理位置を識別するためのプログラム命令と
    により、少なくとも１つの処理位置を選択するためのプログラム命令を含む、請求項１７に記載のコンピュータシステム。
  19. 前記代替処理位置を動的に計算するためのプログラム命令は、コンテキスト要素に基づき、前記分類されたタスクに関連付けられる変更を含むタスクの個々の特徴に重みを割り当てるためのプログラム命令を含む、請求項１７から１８のいずれか一項に記載のコンピュータシステム。
  20. 前記代替処理位置を動的に計算するためのプログラム命令は、前記分類されたタスクの計算されたスコアおよび重大度に基づきタスクの特徴に重みを割り当てるためのプログラム命令を含む、請求項１７から１９のいずれか一項に記載のコンピュータシステム。
  21. コンピューティングデバイスからデータパケットを受信することに応答して、前記データパケットを１つまたは複数の部分を有するタスクとして分類する段階と、
    前記コンピューティングデバイスの位置に基づき、分類された前記タスクをデータ領域内の処理位置に割り振る段階と、
    前記処理位置からフィードバックを受信することに応答して、代替マッピング領域とそれぞれ関連付けられる処理位置とを使用して更なる処理命令を含むように前記タスクの複数の部分を変更する段階と
    を備えるコンピュータ実装方法。
  22. 前記タスクの複数の部分を変更する段階は、オブジェクトを回避するように前記タスクを修正する段階を有する、請求項２１に記載のコンピュータ実装方法。
  23. コンピューティングデバイスからデータパケットを受信することに応答して、前記データパケットを１つまたは複数の部分を有するタスクとして分類する段階と、
    前記コンピューティングデバイスの位置に基づき、分類された前記タスクをデータ領域内の処理位置に割り振る段階と、
    位置の変更に応答して、前記データ領域の半径と前記変更に関連付けられる採点値とに基づき、前記分類されたタスクの１つまたは複数の部分を最適化する段階と、
    前記タスクの１つまたは複数の部分の前記最適化に従って、前記分類されたタスクの少なくとも１つの部分を再分配する段階と
    を備えるコンピュータ実装方法。
  24. 前記分類されたタスクの１つまたは複数の部分を最適化する段階は、
    前記タスクの少なくとも１つの部分に関連付けられるスコアを識別する段階と、
    前記分類されたタスクの複数の部分のランクを決定するために使用されるスケールでの前記スコアの配置を識別する段階と、
    前記スコアの前記配置に基づき、前記分類されたタスクの代替シーケンスを識別する段階と
    を有する、請求項２３に記載のコンピュータ実装方法。
  25. 前記分類されたタスクの１つまたは複数の部分を最適化する段階は、前記コンピューティングデバイスの事前定義されたエリア外の位置で現在処理されている前記分類されたタスクのある部分を、前記コンピューティングデバイスの前記事前定義されたエリア内に位置する代替処理位置に伝送することにより、計算されたスコアを最適化する段階を有する、請求項２３から２４のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
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