JP2023546903A - 非アクティブメモリ装置の優先更新 - Google Patents

Abstract

例示的な実施形態は、クラウドベースコンピューティング環境において顧客にリースされるコンピューティングリソース、例えば、サーバ側コンピューティングシステムおよび付属リソース（例えば、不揮発性メモリ、付属ファームウェア、データなど）優先的にリサイクルすることを容易にする。これによって、例えば、バックグラウンドサニタイズおよび更新を介してコンピューティングリソースをリサイクルする可能性が最も高いタイミングの推定値に基づいて、フォレンジック分析／検査、サニタイズ、および／または更新されるコンピューティングリソース（例えば、不揮発性メモリ）が優先的にリサイクルされる。最初にリサイクルされる可能性が高いコンピューティングリソースは、後でリサイクルされる可能性が高いコンピューティングリソースよりも優先される。本明細書に記載された実施形態に従ってコンピューティングリソース優先的にリサイクルすることによって、コンピューティングリソースリのサイクルを実行するために使用される他のクラウドベースコンピューティングリソースは、効率的に割り当てられ、保持される。

Description

関連出願の参照
本願は、２０２０年１０月１９日に提出され、「非アクティブメモリ装置の優先更新」と題された米国特許出願第１７／０７４３５６号（ＯＲＡＣＰ０２６２／ＯＲＡＣＰ００５１５－ＵＳ－ＮＰ）に対する優先権を主張し、これは、あらゆる目的のために本願に完全に記載されているかのように参照により本願に組み込まれる。

背景
本願は、コンピューティングに関し、より詳細には、コンピューティングリソースのダウンタイムを最小限に抑えながら、コンピューティング環境においてコンピューティングリソースをリサイクルする効率を高めるためのソフトウェア、システム、および方法に関する。

コンピューティングリソース、例えば、コンピュータシステムおよび付属メモリ、データ、ソフトウェアなどを選択的にリサイクルするためのシステムおよび方法は、サーバ側コンピュータシステム（例えば、サーバ）を外部顧客にリースすることに関与するクラウドベースアプリケーションを含む様々な要求の高いアプリケーションに採用されている。この場合、関連するサーバ側コンピュータシステムは、前の顧客によって手放されると、新しい顧客に引き渡すまたはリースする前にリサイクルされなければならない。このようなアプリケーションは、コンピューティングリソースのダウンタイムを最小限に抑え且つリサイクル操作を実行するために必要なクラウドベースリソースを最小限に抑えながら、コンピューティングリソースを容易にリサイクルするための効率的なメカニズムをしばしば必要とする。

例示的なクラウドベースコンピューティング環境において、コンピュータシステムは、リサイクルされた後、後続のユーザに引き渡される。このリサイクルプロセスは、例えば、過去のデータ（例えば、前の顧客からのデータ）を消去し、コンピュータの不揮発性メモリ装置上で動作する古いファームウェアを更新することによって、コンピュータシステムをデジタル的にサニタイズおよび更新することを含む。

従来、ユーザがリースしたコンピュータシステムを手放す場合、例えば、不揮発性メモリの消去を実行し、新しいファームウェアおよび付属データと置換することによって、コンピュータシステムをリサイクルしている間に、コンピュータシステムの全体は、オフラインになる。しかしながら、このことは、コンピュータシステムの大幅なダウンタイムを生じさせ、ホスト組織の収益を損なう可能性がある。さらに、従来のファームウェアおよびデータの消去および再インストールは、特に時間がかかるため、コンピュータシステムのダウンタイムがさらに長くなる可能性がある。

コンピューティングリソースをリサイクルするための代替的な方法は、リサイクル操作のために過剰なクラウドベースリソースを必要とするため、同様に非効率的である。さらに、既存の方法は、一般的に、単に特定のイベント、例えば、特定の顧客によるコンピューティングリソースのリリースの後ではなく、リサイクルイベントを行うタイミングを最適に決定するための機能を欠いている。

概要
本明細書に記載された様々な実施形態は、コンピュータバックグラウンド更新システムと通信するリサイクル優先順位決定システムを採用し、優先順位に従ってコンピュータシステムおよび付属メモリ装置のバックグラウンド更新を実行するように、クラウドベースコンピューティングリソースを選択的且つ効率的に割り当てることを容易にする。リサイクルのために、コンピュータシステムおよび付属メモリ装置（例えば、不揮発性メモリ）に優先順位を付けることができる。したがって、コンピュータシステムをリサイクルするために使用されるクラウドベースコンピューティングリソースは、優先順位に従ってコンピュータシステムおよび付属不揮発性メモリを更新することに効率的に集中することができる。優先順位は、次にリサイクルを必要とする可能性が最も高いコンピュータシステムに対して、リサイクル操作（例えば、バックグラウンド更新）を優先的に実行するように設定されてもよい。

例示的な方法は、クラウドベースコンピューティング環境において他のコンピューティングリソースをリサイクルまたは更新するために使用されるネットワークアクセス可能なコンピューティングリソースの効率的な使用を容易にする。例示的な方法は、クラウドベースコンピューティング環境の１人以上のユーザによって現在使用されている一組のコンピュータを決定することと、一組のコンピュータ中の各コンピュータに関連する１つ以上のメトリックを取得することと、１つ以上のメトリックを用いて、一組のコンピュータ中の各コンピュータが一組のコンピュータ中の各コンピュータの現在のユーザによって明け渡される可能性が高いタイミングに関する１つ以上の推定値を決定することと、一組のコンピュータ中の各コンピュータの１つ以上の推定値を使用して、各コンピュータをリサイクルするバックグラウンド更新プロセスを起動するタイミングを決定することとを含む。

より具体的な実施形態において、使用するステップは、１つ以上の推定値に従ってより早期にリサイクルされると推定される一組のコンピュータ中のコンピュータがバックグラウンド更新プロセスによって優先的に処理されるように、１つ以上の推定値を用いて各コンピュータを優先的にリサイクルすることをさらに含む。

リサイクルするステップは、バックグラウンド更新プロセスを用いて、リサイクルされる各コンピュータの１つ以上のメモリ装置上のファームウェアを更新することをさらに含むことができる。１つ以上のメモリ装置は、（バックグラウンド更新プロセスによって）切り替えられ、現在のユーザによって明け渡される各コンピュータの１つ以上のメモリ装置を置換するように構成された１つ以上の代替メモリ装置を含むことができる。

リサイクルすることは、バックグラウンド更新プロセスを用いて、リサイクルされる各コンピュータの１つ以上のメモリ装置上のファームウェアおよび／またはソフトウェアを更新することと、バックグラウンド更新プロセスを用いて、リサイクルされる各コンピュータの１つ以上のメモリ装置に対してフォレンジック分析を実行することとをさらに含むことができる。１つ以上のメモリ装置は、例えば、ネットワークインターフェイスコントローラ（ＮＩＣ）、基本入出力システム（ＢＩＯＳ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などを収容するまたは表す１つ以上の不揮発性メモリ装置を含むことができる。

１つ以上のメトリックは、各コンピュータが使用されている期間を示す第１のメトリックであって、より長く使用されているコンピュータが、ユーザによってより早期に明け渡される可能性が高いことを示す第１のメトリックと、ユーザが１つ以上のコンピュータを使用し続ける過去の期間を示す第２のメトリックであって、コンピュータを頻繁に明け渡すユーザによって使用されるコンピュータが、ユーザによってより早期に明け渡される可能性が高いことを示す第２のメトリックと、各コンピュータの識別番号に従って各コンピュータの回転率を示す第３のメトリックであって、高い回転率に関連すると識別されたコンピュータが、ユーザによってより早期に明け渡される可能性が高いことを示す第３のメトリックと、各コンピュータに関連する温度を示す第４のメトリックであって、より低い温度に関連するコンピュータが、より早期に明け渡される可能性が高いことを示す第４のメトリックと、機械学習モデルの第１のメトリック、第２のメトリック、第３のメトリック、および第４のメトリックのうちの１つ以上を説明する機械学習モデルの出力値を示す第５のメトリックとのうち、１つ以上を含むことができる。

したがって、本明細書に記載された様々な実施形態は、コンピュータシステムの１つ以上の不揮発性メモリ装置のバックグラウンド更新の優先順位付けを容易にすることができる。これは、不揮発性メモリおよび関連するコンピューティングリソース（例えばファームウェア、データなど）のバックグラウンド更新および関連するリサイクルを実施するために使用されるネットワーク帯域幅の保留を容易にする。

なお、従来に、不揮発性メモリ装置に対する更新は、使用中の全てのコンピュータシステムに対して同時に実行される可能性がある。しかしながら、これは、非効率的であり、ネットワーク帯域幅を不必要に損なうものであった。本明細書に記載された実施形態は、コンピュータリソース（例えば、不揮発性メモリおよび付属ファームウェア、データなど）のリサイクルおよび関連するバックグラウンドリサイクルの実施を容易にするための従来の手法に関する課題を克服する。

本明細書に開示される特定の実施形態の性質および利点のさらなる理解は、明細書の残りの部分および添付の図面を参照することによって実現され得る。

復元バックエンドを用いて、１つ以上のクラウドサービスおよび／またはアプリケーションプログラミングインターフェイス、および／またはコードライブラリを介して実装され得るリサイクル優先順位付けシステムによって決定される優先順位値に従って、コンピューティングリソースのバックグラウンド更新を選択的に実行することを容易にする第１の例示的なシステムおよび付属コンピューティング環境を示す図である。 例えば、特定のコンピュータシステムが次にリサイクルされる可能性が最も高いタイミングの推定値に従って、図１の１人以上のユーザによって使用される複数のコンピューティング装置（すなわち、コンピュータシステム）のリサイクルおよび関連するバックグラウンド更新を選択的に優先させるために採用され得る第１の例示的な方法を示す例示的な流れ図である。 図１のシステムを介して実装され得る第２の例示的なシステムを示し、コンピュータシステムデータを用いて、コンピュータシステムが前の顧客によって手放され、リサイクル（例えば、バックグラウンド更新）を必要とする可能性を示す推定値（すなわち、優先順位値）を決定するための機械学習および関連する人工知能の使用を示す図である。 例えば、図３のコンピュータバックグラウンド更新モジュールによって実行されるバックグラウンド更新を容易にするために採用され得るメモリスワップシステムの例示的なコンポーネントを示す図である。 図１～４の実施形態と共に適切に使用される第２の例示的な方法を示す流れ図である。 本明細書に記載された実装形態を実施するために使用され得る例示的なネットワーク環境を示す概略ブロック図である。 本明細書に記載された実装形態を実施するために使用され得る例示的なコンピューティング装置またはシステムを示すブロック図である。

実施形態の詳細な説明
本開示の目的のために、コンピューティング環境は、コンピュータ処理を含む１つ以上のタスクを行うために使用される任意のコンピューティングリソースの集合体であってもよい。コンピュータは、メモリと通信する任意のプロセッサであってもよい。コンピューティングリソースは、プロセッサ、メモリ、ソフトウェアアプリケーション、ユーザ入力装置、および出力装置、サーバ、データなどを含むが、これらに限定されないコンピューティング環境の任意のコンポーネント、メカニズム、または性能もしくは数量であってもよい。

ネットワーク化コンピューティング環境は、相互通信するコンピュータを含む任意のコンピューティング環境、すなわちコンピュータネットワークであってもよい。同様に、ネットワーク化ソフトウェアアプリケーションは、ネットワークを介して、１つ以上のコンピューティングリソース（例えば、サーバ）と通信することまたは１つ以上のコンピューティングリソースを使用することを容易にするように構成されたコンピュータコードであってもよい。

本開示の目的のために、サーバは、コンテンツ（例えば、データおよび／または機能）を、当該コンテンツを要求する別のコンピューティングリソースまたはエンティティ（すなわち、クライアント）に提供するように構成された任意のコンピューティングリソース（例えば、コンピュータおよび／またはソフトウェアなど）であってもよい。クライアントは、サーバと呼ばれる別のコンピュータまたはシステムからコンテンツを受信するように構成された任意のコンピュータまたはシステムであってもよい。サーバシステムは、１つ以上のサーバおよび付属コンピューティングリソースの任意の集合体であってもよい。

データセンタは、複数のコンピュータシステム（本明細書では単にコンピュータとも呼ばれる）、例えばサーバ、および他のクラウドベースコンピューティングリソースを収容するための１つ以上の建物または施設の任意の集合体であってもよい。

クラウドベースコンピューティングリソースは、データセンタまたは相互に通信する１つ以上のサーバの他の集合体によって収容されている任意のコンピューティングリソースであってもよい。

クラウドサービスは、ユーザおよび／または他のソフトウェアアプリケーションが、クラウドを介して提供されるデータおよび／または機能を利用することを可能にするための任意のメカニズム（例えば、１つ以上のウェブサービス、アプリケーションプログラミングインターフェイス（ＡＰＩ））であってもよい。クラウドは、１つ以上のサーバの任意の集合体であってもよい。例えば、特定のクラウドは、データ、データストレージおよびクライアント装置にアクセス可能な他の機能を提供するサーバを備えた１つ以上のデータセンタを用いて実装されてもよい。

特定のデータセンタは、ユーザが大量のデータにアクセスし、大量のデータを消費および格納するためのコンピューティング機器およびネットワーキング機器を集中させるための集中場所を提供することができる。多くの場合、コンピューティングシステム（例えば、クラウドコンピューティングシステム）の集合体において、プロセッサおよびメモリなどの共通リソースは、異なるユーザによって順番に利用されるように構成されている。このようなコンピューティング集合体は、書き換え可能なメモリ、例えばフラッシュメモリを利用している。このようなメモリは、あるユーザが使い終わったら消去され、次のユーザのために書き換えられる。例えば、クラウドサービスプロバイダは、新しいユーザがクラウドリソースにアクセスし始めるときに、後続のユーザのために当該リソースを適切に構成し、前のユーザからの情報が利用できないことを保証する必要がある。

明確にするために、いくつかの周知のコンポーネント、例えばインターネット、ハードドライブ、プロセッサ、電源、ルータ、インターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）、入力／出力（Ｉ／Ｏ）ワークフローオーケストレータ、プロセススケジューラ、ＩＤ管理クラウド、プロセスクラウド、認証機関、ビジネスプロセス管理システム、データベース管理システム、ミドルウェアなどは、必ずしも図中で明示的に呼び出されていない。しかしながら、本教示にアクセスできる当業者であれば、特定の実装ニーズを満たすために、どのコンポーネントをどのように実装すべきかを知ることができる。

図１は、復元バックエンド２２を用いて、制御プレーンクラウドサービス２４（本明細書では制御プレーンクラウドサービスモジュール２４とも呼ばれる）の間で実行され、またはその中に含まれ得る１つ以上のクラウドサービスおよび／またはアプリケーションプログラミングインターフェイス、および／またはコードライブラリを介して実装され得るリサイクル優先順位付けシステム４０によって決定される優先順位値に従って、コンピューティングリソースのバックグラウンド更新を選択的に実行することを容易にする第１の例示的なシステム１０および付属コンピューティング環境を示す図である。

例示的なシステム１０は、例えばインターネットまたは他のネットワークを介して、サーバシステム１４と通信する１つ以上のクライアントシステム１２を含む。サーバシステム１４は、データセンタを介して実装されてもよく、クラウドを表してもよい。

なお、一般的に、システム１０の様々なモジュールのグループ化は、例示であり、変更されてもよい。例えば、本教示の範囲から逸脱することなく、特定のモジュールは、他のモジュールと組み合わせられ、または他のモジュールの内部に実装されてもよく、モジュールは、（図示とは）異なる方法で、ネットワークまたは１つ以上のコンピューティング装置もしくは仮想マシンに分散されてもよい。

例えば、スイッチ２８（以下で詳細に説明する）は、復元バックエンド２２に含まれていると示されているが、本教示の範囲から逸脱することなく、復元バックエンド２２の外側にあると見なされてもよい。同様に、フロントエンド処理モジュール１８のサービスプロセッサ３８は、本教示の範囲から逸脱することなく、フロントエンド処理モジュール１８の一部とは対照的に、１つ以上のサーバ側コンピュータシステム２０の一部であると見なされてもよい。

さらに、当業者によって本教示（および本明細書に記載された関連の実施形態）と共に使用されるように容易に構成され得るシステムのモジュールの代替的なグループ化および配置は、上記で特定され、組み込まれた米国特許出願（名称「マイクロプロセッサに接続された構成可能なメモリ装置」）においてより詳細に説明される。

本開示の例示的な実施形態において、クライアントシステム１２は、サーバシステム１４によって提供されるデータおよび機能にアクセスすることを容易にするためのクライアント側ソフトウェア１６を含む。例示的なサーバシステム１４は、フロントエンド処理モジュール１８を含み、フロントエンド処理モジュール１８は、１つ以上のウェブサービスおよび／またはアプリケーションプログラミングインターフェイス（ＡＰＩ）並びにサービスプロセッサ３８を含む関連するプロセッサを介して実装されてもよい。

本開示の目的のために、ソフトウェア機能は、コンピュータコード、すなわち、ソフトウェアを介して提供される任意の機能、性能または特徴、例えば、記憶または配置されたデータであってもよい。以下でより詳細に説明するように、ソフトウェア機能は、コンピューティングオブジェクト（例えば、ビジネスオブジェクト）に関するデータを取得すること、企業関連のタスクを実行すること、分析を計算すること、特定のダイアログボックスを起動すること、検索を実行すること、メモリ装置に対してフォレンジック分析アルゴリズムを実施することなどの動作を含んでもよい。

フロントエンド処理モジュール１８は、１つ以上の第１のコンピュータシステム２０と通信している。第１のコンピュータシステム２０のリソースは、ユーザ、例えば、サーバシステム１４の所有者の顧客に選択的にリースされる。一般的に、第１のコンピュータシステム２０は、１つ以上の第１のメモリ装置３０を含み、第１のメモリ装置３０は、第１のコンピュータシステム２０の動作を容易にするために使用される。なお、本明細書において、「メモリ装置」という用語は、「メモリ」という用語と互換的に使用されてもよい。

（クライアントシステム１２のユーザが、クライアントシステム１２からコンピュータシステム２０に１つ以上の要求メッセージを発行することによって、操作を実行するように第１のコンピュータシステム２０に指示する）要求は、フロントエンド処理のサービスプロセッサ３８によって処理される。サービスプロセッサ３８は、クライアントシステム１２を、コンピュータシステム２０によって提供された他のコンピューティングリソース（例えば、処理ソフトウェア、オペレーティングシステムソフトウェア、アプリケーションソフトウェアなど）に加えて、第１のコンピュータ２０の第１のメモリ装置３０（および付属ファームウェア、データなど）を含むサーバ側コンピューティングリソースにインターフェイス接続することを容易にする。

サービスプロセッサ３８がクライアントシステム１２からのメッセージングを処理しており、それによって第１のメモリ装置３０の使用に影響を及ぼす可能性がある場合、第１のメモリ装置３０は、オンラインまたはアクティブであると言われる。すなわち、第１のメモリ装置３０は、フロントエンド処理モジュール１８を介して、クライアントシステム１２によって使用されているまたは利用可能である。同様に、第１のメモリ装置３０が（例えば、以下でより詳細に説明するように、スイッチ２８を介して）クライアントシステム１２およびフロントエンド処理モジュール１８から電子的に隔離されている場合、第１のメモリ装置３０は、オフラインまたは非アクティブであると言われる。なお、サービスプロセッサ３８は、サーバ（コンピュータシステム）のハードウェアを監視し、例えばフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、基本入出力システム（ＢＩＯＳ）などの様々な周辺機器と通信するためのベースボード管理コントローラ（ＢＭＣ）と同様の機能を含むことができる。

本開示の例示的な実施形態において、復元バックエンド２２は、１つ以上のオフラインメモリ装置３２～３６のバックグラウンド更新および関連処理の実行に関与する様々なモジュール２６、２８、３２～３６および関連機能を含む。復元バックエンド２２は、フロントエンド処理１８のサービスプロセッサ３８および第１のコンピュータシステム２０の第１のメモリ装置３０と通信する。

復元バックエンド２２の様々なモジュール２６、２８、３２～３６は、ルートオブトラストプロセッサ（ＲＯＴ）２６（本明細書ではＲＯＴプロセッサとも呼ばれる）を含む。ＲＯＴ２６は、スイッチ２８を介して、制御プレーンクラウドサービス２４の１つ以上のクラウドサービスを、復元バックエンド２２のメモリ装置３２～３６のうちの１つ以上に安全にインターフェイス接続するための機能を実装する。以下でより詳細に説明するように、ＲＯＴ２６は、例えば、スイッチ２８に１つ以上の制御信号を発行することによって、スイッチ２８のスイッチング動作を選択的に制御することができる。

スイッチ２８は、（例えば、ＲＯＴプロセッサ２６によって発行された１つ以上の制御信号に応答して）サービスプロセッサ３８をメモリ装置３０～３６のうちの１つ以上に選択的に連結する。本実施形態において、サービスプロセッサ３８は、スイッチ２８を介して、第１のメモリ装置３０に電気的に連結されている。

例示の目的で、第１のメモリ装置３０は、第１のコンピュータシステム２０に含まれていると示されている。しかしながら、第１のメモリ装置３０は、第１のコンピュータシステム２０に含まれてもよく、含まれなくてもよい。スイッチ２８は、サービスプロセッサ３８と第１のメモリ装置３０との間の通信を選択的に電気的に切断し、サービスプロセッサ３８を１つ以上の他のメモリ、例えば現在オフラインのメモリ装置３２～３４のうちの１つに再接続するための機能を含む。

このスイッチングおよび再接続は、本明細書ではスワップと呼ばれる。例えば、ＲＯＴ２６がスイッチ２８に制御信号を発行することによって、サービスプロセッサ３８を第１のメモリ装置３０から切断し、第１のメモリ装置３０を配置し、次に第３のメモリ装置３４に接続すると、第３のメモリ装置３４は、第１のコンピュータシステム２０によって使用できる限り、第１のコンピュータシステム２０の一部として見なされてもよい。この場合、前の第１のメモリ３０は、スイッチ２８を介して復元バックエンド２２に電子的に移動される。

なお、ＲＯＴプロセッサ２６はまた、制御プレーンクラウドサービス２４の１つ以上のクラウドサービス（例えば、ウェブサービス、アプリケーションプログラミングインターフェイス（ＡＰＩ）など）と通信する。本開示の例示的な実施形態において、制御プレーンクラウドサービス２４は、バックエンド処理、例えば別のユーザが第１のコンピュータシステム２０を割り当てられるときに第１のメモリ装置３０を置換するために使用可能である準備を受けているオフラインメモリ３２～３６のうちの１つ以上のメモリのフォレンジクス分析およびデータ書き込みを実施する機能（ＲＯＴプロセッサ２６を通して達成される）を実施するためのモジュールを含む。

第１のメモリ装置３０がオフラインである間に、オフラインバックエンド処理を選択的に使用して、第１のコンピュータシステム２０に関連して後で使用するためのメモリ装置３２～３６を準備することによって、第１のコンピュータシステム２０のダウンタイムを回避することができる。

例えば、第１のコンピュータシステム２０が、第１のメモリ装置３０を使用した後に、クライアントシステム１２の第１のユーザによって手放されると、ＲＯＴプロセッサ２６は、例えば、制御プレーンクラウドサービス２４の１つ以上のクラウドサービスからのシグナリングを介して、このイベントを検出することができる。このような手放すイベントを検出すると、ＲＯＴプロセッサ２６は、スイッチ２８を用いて、第１のメモリ装置３０を電子的にスワップすることができる。例えば、第１のメモリ装置３０は、電子的にスワップされ、第１のコンピュータシステム２０の後続のユーザによる使用に備えて、サニタイズされ、更新され、または他の方法で処理された第３のメモリ装置３４で交換されてもよい。

第１のコンピュータシステム２０を第１のユーザから第２のユーザに引き渡す時に（または第２のユーザに引き渡すときに備えて）起こるこのスワップ時間は、コンピュータシステム２０のダウンタイムを事実上排除するように、ゼロに近くてもよい。

なお、本明細書に記載された実施形態は、リサイクル操作を実行する目的のためのオフラインバックグラウンド処理だけではなく、追加の有益な技術を含んでもよい。

例えば、以下でより詳細に説明するように、制御プレーンクラウドサービスモジュール２４は、リサイクル優先順位付けシステム４０を実装するための１つ以上のクラウドサービス（例えば、ウェブサービス）または他のモジュールを含む。本開示の例示的な実施形態において、リサイクル優先順位付けシステム４０は、複数の利用可能なコンピュータシステム内の全てのコンピュータシステム２０が手放されるタイミングに関する推定値に基づいて、全てのコンピュータシステム２０をランク付けする。コンピュータシステム（例えば、コンピュータシステム２０）は、手放されると、バックグラウンド処理される。例えば、既存のメモリ装置３０は、（例えば、ＲＯＴプロセッサ２６からの制御信号に応答して、スイッチ２８を介して）コンピュータシステム２０から電子的に切断され、サニタイズされた、すなわち、（リサイクル操作を介して）バックグラウンド処理された新しいメモリが代わりに電子的に切り替えられ、すなわち、コンピュータシステム２０および後続のユーザによる使用のためにオンラインに切り替えられる。

次いで、バックグラウンド処理に利用可能なサーバシステム１４のコンピューティングリソースは、全てのコンピュータシステム２０のサブセットに適用される。このサブセットは、最上位の優先順位値、すなわち、特定のコンピュータシステムおよび付属メモリ装置が今後の使用に備えてバックグラウンド処理および関連するリサイクル操作をすぐに必要すると推定された可能性に対応する値に基づいて選択される。

一般的に、特定のコンピューティング環境の需要に応じて、バックグラウンド処理操作で使用可能なサーバシステム１４のコンピューティングシステムリソースが多いほど、サブセットは、より大きくなり得る。

要約すると、異なるユーザが、異なる持続時間にわたってコンピュータシステムを占有する。新しいソフトウェア更新または構成が展開のために利用可能になると、本明細書に記載された様々な実施形態は、（リサイクル優先順位付けシステム４０によって決定された推定値または優先順位値に基づいて）、次にリサイクルされる可能性が最も高いコンピュータシステムをバックグラウンド更新およびサニタイズする（例えば、リサイクル操作を実行する）ことを優先させる。

なお、コンピュータシステムを次にリサイクルする必要がある可能性がどの程度あるかを決定または推定するための正確な方法は、実装に固有であってもよく、特定の実装の仕様に応じて変更されてもよい。

それにもかかわらず、実施形態は、コンピュータシステムが次に手放され、リサイクルされる可能性を推定することを容易にするために、いくつかの方法のうちの１つ以上を使用することができる。これらの方法は、以下の因子を考慮することを含むが、これらに限定されない。

機械を最も短く使用されている期間および機械を最も長く使用されている期間。このようなデータは、メトリックを表し、このようなメトリックによって示されるように、より長く使用されている機械、すなわち、コンピュータシステムは、新しいユーザに割り当てられたばかりの機械よりも次にリサイクルされる可能性が高くなる（その逆も同様である）。

機械を最も短く保有する顧客および機械を最も長く保有する顧客の履歴。このような顧客履歴データは、メトリックを表し、このようなメトリックによって示されるように、高い回転率に関連するユーザによって保有されている機械は、次にリサイクルされる可能性が高くなる。

過去に最も短い期間にリースされた機械および最も長い期間にリースされた機械のＳＫＵによって分類された機械ＳＫＵ番号および／またはタイプ（例えば、Ｅ３－２ｃコンピュート、Ｅ３－２ｃブロックストレージなど）。機械ＳＫＵに関連する回転率データ（または他の識別番号）は、特定の機械が次にリサイクルされる可能性を示すことができるメトリックを表す。

ホストの中央処理装置（ＣＰＵ）温度を測定することによって推測された負荷メトリック。このメトリックによって示されるように、より低いＣＰＵ温度は、機械の稼働率が低いことを示し、次にリサイクルされる可能性が高くなる。

上記の方法のいずれか１つまたは組み合わせを用いて、使用時間、顧客の過去の挙動、ＳＫＵタイプおよびシステム負荷のパターンを決定することによって、次にリサイクルされる可能性が最も高い機械を予測する機械学習モデル（例えば、人工知能（ＡＩ）モジュール）によって出力されるメトリック。

なお、本明細書に記載された実施形態に従ったコンピュータシステム（および付属メモリ装置）のリサイクル優先順位付けは、限られたコンピューティングリソース、例えば、限られた帯域幅または他のシステムリソースを有するコンピューティング環境（例えば、クラウドベース環境）において特に有用であり得る。

また、本明細書に記載されたバックグラウンド更新メカニズムおよび方法は、コンピュータソフトウェア、ファームウェア、および／または他の関連する構成の更新を実施することの重要性に部分的に起因して、重要であり得る。このような更新は、かなりの時間を要するため、リサイクルイベントが（例えば、限られたコンピューティング環境リソースにより）ブロックされると、サーバシステム１４および関連するコンピューティング環境の所有者の収益損失に換算されることがある。さらに、更新のブロックは、コンピュータシステムの過剰なダウンタイムをもたらし、ダウンまたはオフラインの時にリースできなくなる可能性がある。したがって、複数のコンピュータシステム２０の順応性に悪影響を与える。

図２は、例えば、特定のコンピュータシステム（例えば、図１のコンピュータシステム２０の１つ）が次にリサイクルされる可能性が最も高いタイミングの推定値に従って、（図１のクライアントシステム１２を介して）図１の１人以上のユーザによって使用される複数のコンピューティング装置（すなわち、コンピュータシステム）のリサイクルおよび関連するバックグラウンド更新を選択的に優先させるために採用され得る第１の例示的な方法６０を示す例示的な流れ図である。

図１および図２を参照して、第１のステップ６２において、複数のコンピュータシステムの更新が可能になる。

第２のステップ６４において、図１のリサイクル優先順位付けシステム４０は、即時リサイクル可能性（すなわち、いつまたはどれくらい早くコンピュータシステムをリサイクルする必要があるかに関する推定値、および／またはリサイクルイベントが各コンピュータシステムに対してどのくらい即時であるかに関する推定値）を推定するためのプロセスを起動する。

続いて、第３のステップ６６において、図１のリサイクル優先順位付けシステム４０は、例えば、（本明細書ではメモリ装置とも呼ばれる）メモリＡを使用するコンピュータシステムＡ、およびメモリＢを使用するコンピュータシステムＢが次に手放される可能性が最も高いと推定する（またはいくつかのユースケースにおいて決定する）。また、図１のリサイクル優先順位付けシステム４０は、コンピュータシステムＡおよびＢ並びに付属メモリＡおよびＢをそれぞれ効率的にバックグラウンド更新するために十分なサーバシステムリソースが存在すると判断することができる。

第４のステップ６８において、図１のリサイクル優先順位付けシステム４０は、コンピュータシステムＡおよびＢ並びにメモリＡおよびＢに対して、バックグラウンド更新プロセスを開始することができる。バックグラウンド更新の開始は、図１のリサイクル優先順位付けシステム４０から復元バックエンド２２のＲＯＴプロセッサ２６に送信される１つ以上の制御信号によって実現されてもよい。

この例示的なユースケースシナリオにおいて、（コンピュータシステムＡおよびＢ並びにメモリＡおよびＢのバックグラウンド更新が成功に終了した後に発生する）第５のステップ７０は、コンピュータシステムＡおよびＢのユーザがコンピュータシステムを直ちに手放さない可能性があることを理解した上で、待機するステップである。

システムが手放されると、第６のステップ７２は、以前にオフラインのメモリＡおよびＢがオンラインになるように、バックグラウンド更新メモリＡおよびＢをそれぞれのコンピュータシステムＡおよびＢに電子的にスワップすることを含む。このスワップは、ＲＯＴプロセッサ２６からスイッチ２８に発行される制御信号によって実現されてもよい。

続いて、第７のステップ７４において、コンピュータシステムＡおよびＢ並びにメモリＡおよびＢのリサイクルおよびメモリスワップが終了する。

なお、第１の例示的な方法６０および関連するユースケースシナリオは、変更および修正されてもよい。例えば、方法６０は、複数のコンピュータのうち、代替のオフラインメモリのバックグラウンド処理によってまだ準備されていないコンピュータに対して繰り返して実行されてもよい。

さらに、第１の例示的な方法６０が２つのコンピュータシステム（ＡおよびＢ）を同時に更新すると説明されているが、本開示の実施形態は、それに限定されない。任意の時点でバックグラウンド更新されるコンピュータシステムの数は、実装特有およびコンピューティング環境特有であってもよく、利用可能なコンピューティング環境リソース、例えば（バックグラウンド更新プロセスに使用され得る）帯域幅、処理負荷などに基づいて変動してもよい。

図３は、図１のシステム１０を介して実装され得る第２の例示的なシステム８０を示し、コンピュータシステムデータ（例えば、顧客および機械データベース８６に記憶されたデータ、および／またはコンピュータシステム２０上のセンサ８８、９０のポーリングを介して直接に利用可能なデータ）を用いて、コンピュータシステム２０が前の顧客によって手放され、リサイクル（例えば、バックグラウンド更新）を必要とする可能性を示す推定値（すなわち、優先順位値）を決定するための（例えば、人工知能（ＡＩ）モジュール４０による）機械学習および関連する人工知能の使用を示す図である。

第２の例示的なシステム８０において、サーバシステム１４は、リサイクル優先順位付けシステム４０内のＡＩモジュール８４を含むと示されている。例示の目的で、ＡＩモジュール８４は、（例えば、ポーリングおよび／または要求メッセージに応答して）温度センサ８８およびＳＫＵ送信機９０から入力を受信すると示されている。なお、ＳＫＵは、代替的に、顧客および機械データベース８６から取得されてもよい（またはそれによってプッシュされてもよい）。

また、顧客および機械データベース８６は、コンピュータシステムＳＫＵと回転率とを関連付けるメトリック、個々の顧客と回転率とを関連付けるメトリック（例えば、関連するコンピュータシステムが手放される頻度およびリサイクルされる必要がある頻度）を提供することができる。

ＡＩモジュール８４は、特定のコンピュータシステムがリサイクルされる可能性が高いタイミングを正確に推定するＡＩモジュール８４の能力を徐々に改良するように、例えば、特定のコンピュータシステムを直ちにリサイクルするまたは他のコンピュータシステムよりも早くリサイクルする必要がある可能性を推定するように、（例えば、教師ありおよび／または教師なし学習方法を介して）様々なモジュール８８、９０、８６からの入力データを用いて訓練されてもよい。

例示の目的で、ＡＩモジュール８４は、コンピュータバックグラウンド更新モジュール８２に出力を提供する。このモジュールは、ＡＩモジュール８４によって他のコンピュータシステムよりもバックグラウンド更新を必要とする可能性が高いと推定される１つ以上のコンピュータシステムのセットに対して、バックグラウンド更新および関連する処理（例えば、リサイクル操作）を選択的に開始するための追加コードを含む。

バックグラウンド更新モジュール８２は、ＡＩモジュール８４によって出力された優先度推定値（優先順位推定値とも呼ばれる）に従ってコンピュータシステムおよび付属メモリ装置９２のバックグラウンド処理を実行するために、図１の復元バックエンド２２に加えて、１つ以上の追加のクラウドサービスを含むことができる。なお、メモリ装置９２は、ファームウェアを収容する不揮発性メモリ装置を含み得るが、実施形態は、不揮発性メモリおよびファームウェアの使用に限定されない。

図４は、例えば図３のコンピュータバックグラウンド更新モジュール８２によって実施されるバックグラウンド更新を容易にするために採用され得るメモリスワップシステム５２の例示的なコンポーネント２６、２８、３８を示している。本開示の例示的な実施形態において、選択的メモリスワップシステム５２は、ＲＯＴプロセッサ２６と、（図１のフロントエンド処理モジュール１８の）サービスプロセッサ３８と、図１の復元バックエンド２２のスイッチ２８とを含むと示されている。なお、図４には図１の第１のオンラインメモリ装置３０が示されていないが、選択的メモリスワップシステム５２はまた、図１の第１のメモリ装置３０と通信している。

図４において、制御プレーンクラウドサービス２４は、第１のバス（バス１）を介して選択的メモリスワップシステム５２のＲＯＴ２６と通信すると示されている。ＲＯＴ２６は、第２のバス（バス２）を介してスイッチ２８と通信し、サービスプロセッサ３８は、第３のバス（バス３）を介してスイッチ２８と通信する。スイッチ２８は、第４のバス（バス４）を介して第２のオフライン不揮発性メモリ３２と通信する。また、このスイッチは、第５のバス（バス５）を介して第３の不揮発性メモリ装置３４と通信する。

なお、スイッチ２８は、様々な技術によって実装されてもよい。本教示にアクセスする当業者は、過度の実験をすることなく、特定の実装ニーズを満たす適切なスイッチ構成を容易に決定することができる。一実装形態において、スイッチ２８は、動作可能なシリアル周辺装置インターフェイス（ＯＳＰＩ）と通信するマルチプレクサ（ＭＵＸ）を用いて実装されてもよい。

図５は、図１～４の実施形態と共に適切に使用される第２の例示的な方法１３０の流れ図である。第２の例示的な方法１３０は、（例えば、図１のクラウドまたはサーバシステム１４に対応する）クラウドベースコンピューティング環境において、他のコンピューティングリソースをリサイクルまたは更新するために使用されるネットワークアクセス可能なコンピューティングリソースの効率的な使用を容易にする。

最初の決定するステップ１３２は、（例えば、図１のコンピュータシステム２０から）、クラウドベースコンピューティング環境の１つ以上のユーザによって現在使用されている一組のコンピュータを決定することを含む。

後続の取得するステップ１３４は、一組のコンピュータ中の各コンピュータに関連する１つ以上のメトリック（例えば、図３に示すように、リサイクル優先順位付けシステム４０および付属ＡＩモジュール８４への入力に対応するメトリック）を取得することを含む。

次に、使用するステップ１３６は、（例えば、図３のＡＩモジュール８４を介して）１つ以上のメトリックを用いて、一組のコンピュータ中の各コンピュータが一組のコンピュータ中の各コンピュータの現在のユーザによって明け渡される可能性が高いタイミングに関する１つ以上の推定値（例えば、図３のＡＩモジュール８４によって出力される推定値）を決定することを含む。

最後に、使用するステップ１３８は、一組のコンピュータ中の各コンピュータの１つ以上の推定値を使用して、各コンピュータをリサイクルするバックグラウンド更新プロセスを起動するタイミングを決定することを含む。使用するステップ１３８は、図３のバックグラウンド更新モジュール８２および図４の関連するメモリスワップシステム５２によって提供されるコードおよび関連する機能によって実装されてもよい。

なお、第２の例示的な方法１３０は、本教示の範囲から逸脱することなく修正されてもよい。例えば、第２の例示的な方法１３０は、使用するステップ１３８が、１つ以上の推定値に従ってより早期にリサイクルされると推定される一組のコンピュータ中のコンピュータがバックグラウンド更新プロセスによって優先的に処理されるように、１つ以上の推定値を用いて、各コンピュータを優先的にリサイクルすることをさらに含むことをさらに指定することができる。

リサイクルすることは、バックグラウンド更新プロセスを用いて、リサイクルされる各コンピュータの１つ以上のメモリ装置上のファームウェアを更新することをさらに含むことができる。１つ以上のメモリ装置は、バックグラウンド更新プロセスによって切り替えられ、現在のユーザによって明け渡される各コンピュータの１つ以上のメモリ装置を置換するように構成された１つ以上の代替メモリ装置（例えば、図１のオフラインメモリ装置３２～３６）を含むことができる。

リサイクルすることは、バックグラウンド更新プロセスを用いて、リサイクルされる各コンピュータの１つ以上のメモリ装置上のファームウェア、ソフトウェア、および／またはデータを更新することをさらに含むことができる。１つ以上のメモリ装置は、不揮発性メモリ装置であってもよい。

例示的な方法１３０は、１つ以上のメトリックが、各コンピュータが使用されている期間を示す第１のメトリックであって、より長く使用されているコンピュータが、ユーザによってより早期に明け渡される可能性が高いことを示す第１のメトリックと、ユーザが１つ以上のコンピュータを使用し続ける過去の期間を示す第２のメトリックであって、コンピュータを頻繁に明け渡すユーザによって使用されるコンピュータが、ユーザによってより早期に明け渡される可能性が高いことを示す第２のメトリックと、各コンピュータの識別番号に従って各コンピュータの回転率を示す第３のメトリックであって、高い回転率に関連すると識別されたコンピュータが、ユーザによってより早期に明け渡される可能性が高いことを示す第３のメトリックと、各コンピュータに関連する温度を示す第４のメトリックであって、より低い温度に関連するコンピュータが、より早期に明け渡される可能性が高いことを示す第４のメトリックと、機械学習モデルの第１のメトリック、第２のメトリック、第３のメトリック、および第４のメトリックのうちの１つ以上を説明する機械学習モデルの出力値を示す第５のメトリックとのうち、１つ以上を含むことをさらに指定することができる。

取得するステップ１３４は、１つ以上のウェブサービスを実行するクラウドサービスを用いて、１つ以上のコンピュータシステムおよび１つ以上のデータベースをプロービングすることによって、１つ以上のメトリックを取得することをさらに含むことができる。

（例えば、図１および図３のリサイクル優先順位付けシステム４０および図４の制御プレーンクラウドサービスモジュール２４に対応する）クラウドサービスと通信するＲＯＴプロセッサ（例えば、図４のＲＯＴプロセッサ２６）は、クラウドサービスと通信するルートオブトラスト（ＲＯＴ）プロセッサを含み、（例えば、図３のコンピュータバックグラウンド更新モジュール８２を介して）ＲＯＴプロセッサと通信する１つ以上のメモリ装置（例えば、図３のメモリ装置９２）のバックグラウンド更新プロセスを実施するための１つ以上のプロセスを選択的に起動することを容易にする。

図６は、図１～５の実施形態を実施するために使用可能なシステム９００および関連するコンピューティング環境を示す概略ブロック図である。実施形態は、（例えば、ユーザ装置に常駐する）スタンドアロンアプリケーションとして、またはクライアント側コードとサーバ側コードの組み合わせを用いて実装されたウェブベースアプリケーションとして実装されてもよい。

汎用システム９００は、ユーザ装置９６０～９９０、具体的には、デスクトップコンピュータ９６０、ノートブックコンピュータ９７０、スマートフォン９８０、モバイルフォン９８５、およびタブレット９９０を含む。汎用システム９００は、任意の種類のユーザ装置、例えば、シンクライアントコンピュータ、インターネット対応のモバイルフォン、インターネット接続モバイル装置、タブレット、電子書籍、またはウェブページ、他の種類の電子ドキュメントおよびＵＩを表示および閲覧できるおよび／またはアプリケーションを実行できるＰＤＡとインターフェイスで接続することができる。図示では、システム９００は、５つのユーザ装置をサポートしているが、任意の数のユーザ装置をサポートすることができる。

ウェブサーバ９１０は、ウェブブラウザおよびスタンドアロンアプリケーションから、ウェブページ、電子文書、企業データまたは他のコンテンツ、およびユーザコンピュータからの他のデータを要求するリクエストを処理するために使用される。また、ウェブサーバ９１０は、企業の運用に関連するデータのプッシュデータまたはシンジケートコンテンツ、例えばＲＳＳフィードを提供することができる。

アプリケーションサーバ９２０は、１つ以上のアプリケーションを作動させる。アプリケーションは、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃などのプログラミング言語、またはＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）またはＥＣＭＡＳｃｒｉｐｔ（European Computer Manufacturers Association Script）、Ｐｅｒｌ、ＰＨＰ（Hypertext Preprocessor）、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｒｕｂｙ、またはＴＣＬ（Tool Command Language）などのスクリプト言語で記述された１つ以上のスクリプトまたはプログラムとして実装することができる。アプリケーションは、Rails、Enterprise Java（登録商標）Beans、.NETなどのライブラリまたはアプリケーションフレームワークを使用して構築することができる。ウェブコンテンツは、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）、ＣＳＳ（Cascading Style Sheets）、およびテンプレート言語およびパーサを含む他のウェブ技術を使用して作成することができる。

アプリケーションサーバ９２０上で動作するデータアプリケーションは、入力データおよびユーザコンピュータ要求を処理するように構成され、データ記憶装置またはデータベース９３０からのデータを格納または取得することができる。データベース９３０は、データアプリケーションによって作成および使用されるデータを格納する。一実施形態において、データベース９３０は、ＳＱＬフォーマットコマンドまたは他のデータベースクエリ言語に応答して、データを格納、更新および取得するように構成された関係型データベースを含む。他の実施形態は、非構造化データ記憶アーキテクチャおよびＮｏＳＱＬ（Not Only SQL）データベースを使用することができる。

一実施形態において、アプリケーションサーバ９２０は、プログラムまたはスクリプトを実行することができる１つ以上の汎用コンピュータを含む。一実施形態において、ウェブサーバ９１０は、１つ以上の汎用コンピュータ上で動作するアプリケーションとして実装される。ウェブサーバ９１０およびアプリケーションサーバ９２０は、同一のコンピュータ上で合併され、実行されてもよい。

電子通信ネットワーク９４０～９５０は、ユーザコンピューティング装置９６０～９９０と、ウェブサーバ９１０と、アプリケーションサーバ９２０と、データベース９３０との間の通信を可能にする。一実施形態において、ネットワーク９４０および９５０は、任意の電気通信装置または光通信装置、例えば有線ネットワーク９４０および無線ネットワーク９５０を含むことができる。また、ネットワーク９４０および９５０は、イーサネット（登録商標）ネットワークなどの１つ以上のローカルエリアネットワーク、インターネットなどのワイドエリアネットワーク、セルラーキャリアデータネットワーク、仮想プライベートネットワークなどの仮想ネットワークを含むことができる。

システム９００は、本発明の実施形態に従って、アプリケーションを実行するための一例である。別の実施形態において、アプリケーションサーバ９２０、ウェブサーバ９１０、および必要に応じてデータベース９３０を単一のサーバコンピュータアプリケーションおよびシステムに組み込むことができる。さらなる実施形態において、仮想化アプリケーションおよび仮想マシンアプリケーションを用いて、アプリケーションサーバ９２０、ウェブサーバ９１０、およびデータベース９３０のうちの１つ以上を実装することができる。

さらに別の実施形態において、ウェブおよびアプリケーションの機能の全部または一部は、各々のユーザコンピュータ上で動作するアプリケーションに統合することができる。例えば、ユーザコンピュータ上のＪａｖａＳｃｒｉｐｔアプリケーションを用いて、データを取得または分析し、アプリケーションの一部を表示することができる。

図１および図６を参照して、図１のクライアントシステム１２は、図６のデスクトップコンピュータ９６０、タブレット９９０、スマートフォン９８０、ノートブックコンピュータ９７０、および／またはモバイルフォン９８５のうちの１つ以上を介して実装されてもよい。図１のサーバシステム１４および付属モジュール１８～２８は、図６のウェブサーバ９１０および／またはアプリケーションサーバ９２０を介して実装されてもよい。図３の顧客および機械データベース８６は、図６のデータ記憶装置９３０を用いて実装されてもよい。

図７は、本明細書に記載された実装形態のために使用され得る例示的なコンピューティング装置またはシステム５００のブロック図を示す。例えば、コンピューティング装置１０００を用いて、図６のサーバ装置９１０、９２０を実装することができ、本明細書に記載された方法を実施することができる。いくつかの実装形態において、コンピューティング装置１０００は、プロセッサ１００２と、オペレーティングシステム１００４と、メモリ１００６と、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェイス１００８とを含むことができる。

様々な実装形態において、プロセッサ１００２を用いて、本明細書に記載された様々な機能および特徴を実現することができ、本明細書に記載された方法を実施することができる。プロセッサ１００２は、本明細書に記載された方法を実施すると説明されているが、コンピューティング装置１０００の任意の適切なコンポーネントもしくはコンポーネントの組み合わせ、または装置１０００に関連する任意の適切なプロセッサもしくはプロセッサの組み合わせ、または任意の適切なシステムは、本明細書に記載されたステップを実施することができる。本明細書に記載された方法は、ユーザ装置、サーバ、または両方の組み合わせ上で実施されてもよい。

また、例示的なコンピューティング装置１０００は、メモリ１００６または任意の他の適切な記憶場所もしくはコンピュータ可読媒体に記憶され得るソフトウェアアプリケーション１０１０を含む。ソフトウェアアプリケーション１０１０は、プロセッサ１００２が本明細書に記載された機能および他の機能を実行することを可能にする命令を提供する。コンピューティング装置１０００のコンポーネントは、１つ以上のプロセッサまたはハードウェア装置の任意の組み合わせ、およびハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアなどの任意の組み合わせによって実装されてもよい。

図示を簡単にするために、図７は、プロセッサ１００２、オペレーティングシステム１００４、メモリ１００６、Ｉ／Ｏインターフェイス１００８、およびソフトウェアアプリケーション１０１０の各々を１つのブロックとして示している。これらのブロック１００２、１００４、１００６、１００８および１０１０は、複数のプロセッサ、複数のオペレーティングシステム、複数のメモリ、複数のＩ／Ｏインターフェイス、および複数のソフトウェアアプリケーションを表すことができる。様々な実装形態において、コンピューティング装置１０００は、図示された全てのコンポーネントを含まなくてもよく、および／または図示されたコンポーネントの代わりにまたは追加的に他のコンポーネントを含んでもよい。

特定の実施形態を参照して詳細な説明を説明したが、これらの特定の実施形態は、単に例示であり、限定的なものではない。例えば、特定の種類のリソース（例えば不揮発性メモリ）または動作に関して特徴を説明したが、本明細書に記載された特徴は、他のクラウドコンピューティングリソースおよび動作に適用可能である。

さらに、クラウドコンピューティングは、メモリ復元システムがマザーボードによって実装され得るコンピューティングシステムの一例として記載されているが、本発明のメモリ復元システムは、メモリ装置または他の電子ハードウェアがバックグラウンドで更新される他のコンピューティング環境に使用されてもよい。例えば、ネットワークカード、ハードドライブなどは、現在実行中のソフトウェアに干渉することなく更新されてもよい。

Ｃ、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ（登録商標）、アセンブリ言語などを含む任意の適切なプログラミング言語を用いて、特定の実施形態のルーチンを実装することができる。異なるプログラミング技術、例えば手続き型またはオブジェクト指向型プログラミング技術を使用することができる。ルーチンは、単一の処理装置または複数のプロセッサ上で実行することができる。ステップ、動作または演算は、特定の順序で記載されているが、この順序は、異なる特定の実施形態では変更されてもよい。いくつかの特定の実施形態において、本明細書に記載された順次に実行される複数のステップは、同時に実行されてもよい。

特定の実施形態は、命令実行システム、機械、システムまたは装置によってまたはそれに関連して使用されるコンピュータ可読記憶媒体に実装されてもよい。特定の実施形態は、ソフトウェアまたはハードウェアまたは両方の組み合わせによる制御ロジックの形で実装されてもよい。この制御ロジックは、１つ以上のプロセッサによって実行されると、特定の実施形態に記載されたものを実行するように動作可能である。例えば、ハードウェア記憶装置などの非一時的な媒体を用いて、実行可能命令を含むことができる制御ロジックを格納することができる。

特定の実施形態は、プログラムされた汎用デジタルコンピュータ、特定用途向け集積回路、プログラマブルロジック装置、フィールドプログラマブルゲートアレイ、光学的システム、化学的システム、生物学的システム、量子的またはナノ工学的システムなどを用いて、実装されてもよい。他のコンポーネントおよび機構を使用することができる。一般に、特定の実施形態の機能は、当技術分野で知られている任意の手段によって達成することができる。分散型またはネットワーク化システム、コンポーネントおよび／または回路を使用することができる。クラウドコンピューティングまたはクラウドサービスを使用することができる。データは、有線、無線、または他の手段で送信または転送することができる。

また、図面に示された１つ以上の要素は、より離れたまたは集中した方法で配置されてもよく、動作可能に限り、特定の需要に応じて外してもよい。このように、コンピュータが上記の方法のいずれかを実行することを可能にするプログラムまたはコードを機械可読媒体に格納する実装も、本発明の精神および範囲内に含まれる。

「プロセッサ」は、データ、信号または他の情報を処理する任意の適切なハードウェアおよび／またはソフトウェアシステム、メカニズムまたはコンポーネントを含む。プロセッサには、汎用中央処理装置、複数の処理装置、機能を実現するための専用回路を備えたシステムまたは他のシステムを含むことができる。処理は、地理的な場所または時間に限定されない。例えば、プロセッサは、例えば、「リアルタイム」、「オフライン」または「バッチモード」で機能を実行することができる。処理の一部は、異なる（または同様の）処理システムによって、異なる時間に異なる場所で実行することができる。処理システムの例は、サーバ、クライアント、エンドユーザ装置、ルータ、スイッチ、ネットワーク化装置などを含む。コンピュータは、メモリと通信する任意のプロセッサである。メモリは、任意の適切なプロセッサ可読記憶媒体、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、磁気または光ディスク、またはプロセッサによって実行される命令を格納する適切な他の非一時的な媒体であってもよい。

本明細書の説明および特許請求の範囲に使用された場合、「a」、「an」および「the」は、文脈から明確に指示しない限り、複数を含む。また、本明細書の説明および特許請求の範囲に使用された場合、「in」は、文脈から明確に指示しない限り、「in」および「on」を意味する。

したがって、本明細書において特定の実施形態を説明したが、任意の修正、様々な変更、および置換は、本開示に含まれる。場合によって、特定の実施形態において、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、対応する他の特徴を使用せず、いくつかの特徴を使用することができる。したがって、特定の状況または材料を本質的な範囲および精神に適合するように、多くの変更を加えることができる。

Claims (20)

1. プロセッサ可読有形媒体であって、
   １つ以上のプロセッサによって実行可能であり、実行されると以下の動作を実行可能である命令を含み、
   前記動作は、
   クラウドベースコンピューティング環境の１人以上のユーザによって現在使用されている一組のコンピュータを決定することと、
   前記一組のコンピュータ中の各コンピュータに関連する１つ以上のメトリックを取得することと、
   前記１つ以上のメトリックを用いて、前記一組のコンピュータ中の各コンピュータが前記一組のコンピュータ中の各コンピュータの現在のユーザによって明け渡される可能性が高いタイミングに関する１つ以上の推定値を決定することと、
   前記一組のコンピュータ中の各コンピュータの前記１つ以上の推定値を使用して、各コンピュータをリサイクルするバックグラウンド更新プロセスを起動するタイミングを決定することとを含む、プロセッサ可読有形媒体。
2. 使用することは、前記１つ以上の推定値に従ってより早期にリサイクルされると推定される前記一組のコンピュータ中のコンピュータが前記バックグラウンド更新プロセスによって優先的に処理されるように、前記１つ以上の推定値を用いて各コンピュータを優先的にリサイクルすることをさらに含む、請求項１に記載のプロセッサ可読有形媒体。
3. リサイクルすることは、前記バックグラウンド更新プロセスを用いて、リサイクルされる各コンピュータの１つ以上のメモリ装置上のファームウェアを更新することをさらに含む、請求項２に記載のプロセッサ可読有形媒体。
4. 前記１つ以上のメモリ装置は、前記バックグラウンド更新プロセスによって切り替えられ、前記現在のユーザによって明け渡される各コンピュータの前記１つ以上のメモリ装置を置換するように構成された１つ以上の代替メモリ装置を含む、請求項３に記載のプロセッサ可読有形媒体。
5. リサイクルすることは、前記バックグラウンド更新プロセスを用いて、リサイクルされる各コンピュータの１つ以上のメモリ装置上のソフトウェアを更新することをさらに含む、請求項２に記載のプロセッサ可読有形媒体。
6. リサイクルすることは、前記バックグラウンド更新プロセスを用いて、リサイクルされる各コンピュータの１つ以上のメモリ装置に対してフォレンジック分析を実行することをさらに含む、請求項２に記載のプロセッサ可読有形媒体。
7. 前記１つ以上のメモリ装置は、１つ以上の不揮発性メモリ装置を含む、請求項６に記載のプロセッサ可読有形媒体。
8. 前記１つ以上のメトリックは、
   各コンピュータが使用されている期間を示す第１のメトリックであって、より長く使用されているコンピュータが、前記ユーザによってより早期に明け渡される可能性が高いことを示す第１のメトリックと、
   前記ユーザが１つ以上のコンピュータを使用し続ける過去の期間を示す第２のメトリックであって、コンピュータを頻繁に明け渡すユーザによって使用されるコンピュータが、前記ユーザによってより早期に明け渡される可能性が高いことを示す第２のメトリックと、
   各コンピュータの識別番号に従って各コンピュータの回転率を示す第３のメトリックであって、高い回転率に関連すると識別されたコンピュータが、前記ユーザによってより早期に明け渡される可能性が高いことを示す第３のメトリックと、
   各コンピュータに関連する温度を示す第４のメトリックであって、より低い温度に関連するコンピュータが、より早期に明け渡される可能性が高いことを示す第４のメトリックと、
   機械学習モデルの前記第１のメトリック、前記第２のメトリック、前記第３のメトリック、および前記第４のメトリックのうちの１つ以上を説明する機械学習モデルの出力値を示す第５のメトリックとのうち、１つ以上を含む、請求項１に記載のプロセッサ可読有形媒体。
9. 取得することは、１つ以上のウェブサービスを実行するクラウドサービスを用いて、前記１つ以上のコンピュータシステムおよび１つ以上のデータベースをプロービングすることによって、前記１つ以上のメトリックを取得することをさらに含む、請求項８に記載のプロセッサ可読有形媒体。
10. 前記クラウドサービスと通信するルートオブトラスト（ＲＯＴ）プロセッサをさらに含み、前記ＲＯＴプロセッサと通信する１つ以上のメモリ装置に対して前記バックグラウンド更新プロセスを実施するための１つ以上のプロセスを選択的に起動することを容易にする、請求項９に記載のプロセッサ可読有形媒体。
11. クラウドベースコンピューティング環境において他のコンピューティングリソースをリサイクルまたは更新するために使用されるネットワークアクセス可能なコンピューティングリソースの効率的な使用を容易にするための方法であって、前記方法は
    前記クラウドベースコンピューティング環境の１人以上のユーザによって現在使用されている一組のコンピュータを決定することと、
    前記一組のコンピュータ中の各コンピュータに関連する１つ以上のメトリックを取得することと、
    前記１つ以上のメトリックを用いて、前記一組のコンピュータ中の各コンピュータが前記一組のコンピュータ中の各コンピュータの現在のユーザによって明け渡される可能性が高いタイミングに関する１つ以上の推定値を決定することと、
    前記一組のコンピュータ中の各コンピュータの前記１つ以上の推定値を使用して、各コンピュータをリサイクルするバックグラウンド更新プロセスを起動するタイミングを決定することとを含む、方法。
12. 使用することは、前記１つ以上の推定値に従ってより早期にリサイクルされると推定される前記一組のコンピュータ中のコンピュータが前記バックグラウンド更新プロセスによって優先的に処理されるように、前記１つ以上の推定値を用いて各コンピュータを優先的にリサイクルすることをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
13. リサイクルすることは、前記バックグラウンド更新プロセスを用いて、リサイクルされる各コンピュータの１つ以上のメモリ装置上のファームウェアを更新することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
14. 前記１つ以上のメモリ装置は、前記バックグラウンド更新プロセスによって切り替えられ、前記現在のユーザによって明け渡される各コンピュータの前記１つ以上のメモリ装置を置換するように構成された１つ以上の代替メモリ装置を含む、請求項１３に記載の方法。
15. リサイクルすることは、前記バックグラウンド更新プロセスを用いて、リサイクルされる各コンピュータの１つ以上のメモリ装置上のソフトウェアを更新することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
16. リサイクルすることは、前記バックグラウンド更新プロセスを用いて、リサイクルされる各コンピュータの１つ以上のメモリ装置に対してフォレンジック分析を実行することをさらに含み、
    前記１つ以上のメモリ装置は、１つ以上の不揮発性メモリ装置を含む、請求項１２に記載の方法。
17. 前記１つ以上のメトリックは、
    各コンピュータが使用されている期間を示す第１のメトリックであって、より長く使用されているコンピュータが、前記ユーザによってより早期に明け渡される可能性が高いことを示す第１のメトリックと、
    前記ユーザが１つ以上のコンピュータを使用し続ける過去の期間を示す第２のメトリックであって、コンピュータを頻繁に明け渡すユーザによって使用されるコンピュータが、前記ユーザによってより早期に明け渡される可能性が高いことを示す第２のメトリックと、
    各コンピュータの識別番号に従って各コンピュータの回転率を示す第３のメトリックであって、高い回転率に関連すると識別されたコンピュータが、前記ユーザによってより早期に明け渡される可能性が高いことを示す第３のメトリックと、
    各コンピュータに関連する温度を示す第４のメトリックであって、より低い温度に関連するコンピュータが、より早期に明け渡される可能性が高いことを示す第４のメトリックと、
    機械学習モデルの前記第１のメトリック、前記第２のメトリック、前記第３のメトリック、および前記第４のメトリックのうちの１つ以上を説明する機械学習モデルの出力値を示す第５のメトリックとのうち、１つ以上を含む、請求項１１に記載の方法。
18. 取得することは、１つ以上のウェブサービスを実行するクラウドサービスを用いて、前記１つ以上のコンピュータシステムおよび１つ以上のデータベースをプロービングすることによって、前記１つ以上のメトリックを取得することをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記クラウドサービスと通信するルートオブトラスト（ＲＯＴ）プロセッサをさらに含み、前記ＲＯＴプロセッサと通信する１つ以上のメモリ装置に対して前記バックグラウンド更新プロセスを実施するための１つ以上のプロセスを選択的に起動することを容易にする、請求項１８に記載の方法。
20. 機器であって、
    １つ以上のプロセッサと、
    前記１つ以上のプロセッサによる実行のために１つ以上の有形媒体にエンコードされ、実行されると、以下の動作を実行可能なロジックとを備え、
    前記動作は、
    クラウドベースコンピューティング環境の１人以上のユーザによって現在使用されている一組のコンピュータを決定することと、
    前記一組のコンピュータ中の各コンピュータに関連する１つ以上のメトリックを取得することと、
    前記１つ以上のメトリックを用いて、前記一組のコンピュータ中の各コンピュータが前記一組のコンピュータ中の各コンピュータの現在のユーザによって明け渡される可能性が高いタイミングに関する１つ以上の推定値を決定することと、
    前記一組のコンピュータ中の各コンピュータの前記１つ以上の推定値を使用して、各コンピュータをリサイクルするバックグラウンド更新プロセスを起動するタイミングを決定することとを含む、機器。

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