JP6545189B2 - アグノスティックデータブローカにデータを統合する方法、及びアグノスティックデータブローカシステム - Google Patents
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Description
(以下、APIは、アプリケーションプログラミングインタフェイス(application_programming_interface)の略である。)
センサ18からのデータ4は簡単な、1回性の心拍及び血圧測定のみならず、使用者の健康状態に対する、より深い理解を可能にするように心拍と血圧を計算するのに使用されるフル且つ連続的な、加工されていない(raw、生(なま)の)信号を含む。
一実施形態でマニフェスト6は、データ4が離散的(discrete)ブロック内にあるか、又は連続的なストリーム内にあるか、のようなデータの構造及びフォーマットを就中、定義する項目別リストを通じてデータ4の構造及びフォーマットを記述するXMLファイルとして具現される。
例えば、ウェアラブルモジュール型プラットフォーム(wearable modular platform)16からのAPI呼出2は特定のマニフェスト6を含み、該マニフェスト6は、温度計の温度データがデータ4のブロック1における文字列(string)であり、バイオインピーダンス(bioimpedance)センサデータはブロック2乃至6における文字列であり、心拍センサデータはストリームであり、EKGセンサデータはストリームである、こと等を規定する。
例えば、ウェアラブルセンサプラットフォーム16上の温度センサからの温度の生データに対する標準化経路8は、温度の生データがセ氏又はカ氏単位に格納されるように特定する。多数のデータソース12から大量のデータ4を習得し、格納すること(例えば、ウェアラブルセンサプラットフォーム16から連続的にストリーミングするデータ)は、学術及び分析のための第3者(例えば研究機関、企業等)が主な関心を有する“ビッグデータ(Big Data)”11と言及される。
例えば、多数のデータソース12から出力される連続的、且つ多様なデータから収集、セーブできる“ビックデータ”11(図1)は、多数の他の使用者から相関関係を検索し、相互作用を観察し、価値ある科学的洞察を開発するためのデータ4を分析及び集計するための新しいビックデータタイプの頭脳部14を開発できる機会を研究者に提供できる。
例えば、アグノスティックデータブローカ10は使用者が“加入(subscribe)”できるオンラインストアを含み、使用者に関連するサービスを提供できる選択された頭脳部14を、使用者の“個人的なデータクラウド(personal data cloud)”上に追加する。一実施形態として、頭脳部14は任意の使用者の連結された装置上で動作する。即ち、使用者はより良いサービス及び/又は集積されたデータへのアクセス(連続的な心拍情報、等)がプレミアムを付けて提供される。
「サービスとしてのインフラ」(infrastructure as a service(IaaS))空間において商業的に利用可能であるクラウド提供業体は例えば、Amazon Web Services(AWS)(登録商標)、Rackspace Public Cloud(登録商標)、及びDigital Ocean(登録商標)を含む。代案的な実施形態でアグノスティックデータブローカ10は、適切なリソースを有するならば、任意の型の独立型コンピュータ又は使用者装置を用いて具現できる。
一実施形態で、標準化データは標準化されたフィールド名とフィールド値とを含むJSON(JavaScript(登録商標) Object Notation)フォーマットになる。データ4がデータ格納所36に格納される時、データは対応するマニフェストIDと関連して格納される。勘定データベース44の任意のデータソース12は“公開”されるので、頭脳部14はデータソース12とこれに対応するデータにアクセスできる。
例えば、“プラグイン”した頭脳部14の一類型は、多重の使用者データソース12(人体センサ、等)から収集されたデータ(追跡された活動パターン、等)に基づく加入ダイエットサービスを含む。
その他の例は、使用者の家屋の照明に連結し、これを制御する頭脳部14を含む。第3者企業は、家屋内の人の有無、人の活動状態如何、等に基づき照明をオン/オフする、プラットフォームによってデフォルトに、即ち機械的に提供される場合よりも良い管理できるようにするモジュールを使用者に有料又は無料で提供できる。
例えば、質疑API(24)の中で1つは“Does This Device Exist”(この装置は存在するか)と称される。データソース12が活性化される時、データソース12の内部のソフトウェアはデータソース12と連関されたマニフェストが存在するか否かを決定する“Does This Device Exist”呼出を使用してデータブローカ10に質疑する。仮にデータブローカ10が、該当マニフェストが既に存在すると決定すれば、データブローカ10はマニフェストID、例えばID#1を返信する。データソース12がゲット呼出2においてデータを提出する時、データソース12はマニフェストID、例えばID#1を含む。
そして、データブローカ10はマニフェストIDを使用して格納されたマニフェスト6を検索し、格納されたマニフェスト6に基づいてデータをデータ格納所36に格納する。データがストリームである場合、データはファイアホースAPI(22)を経由してイベント、例えば#1データ形態のイベントに提供される。そして、ファイアホースAPI(22)は、#1データ形態のイベントが利用可能であることを公開する。
#1データ形態を分析するために書かれた頭脳部14は、ファイアホースAPI(22)又は質疑API(24)を使用してデータにアクセスし、該データを分析して例えば、使用者スコアを計算する。そして頭脳部14は、動作API(26)を通じて、表示及び/又は格納するために分析されたデータとデータ形態(例えば、#72形態)を使用者に提出する。他の頭脳部14はトレンド等を決定するために多数の使用者から分析されたデータを集計し、フィードバックループ17及び習得API(20)を経由してデータブローカに利用可能なデータを提供する。
サンドボックス35は、データを送受信して往復する必要がないように、データ格納所36のデータに対する局地的な実時間アクセスを提供する。サンドボックス35内のアルゴリズムは公開掲示されているので、他の頭脳部14は既にサンドボックス35に存在するアルゴリズムを使用できる。
サンドボックス35によって出力されたデータはフィードバックループ17を経ずに、他の頭脳部が使用できるようにデータ格納所36に直接フィードバックされ、その結果、遅延を削減できる。一般的に拡張部46はデータブローカ10内のCPU時間を貸すことによって、収益を創出できる。
一実施形態で、該サービスに対するマニフェストは管理API(28)を通じて製作者によって提出され、その後、ウェブストアフロントエンド41を通じたアクセスのために3DアプリケーションAPI(32)を通じて該サービスが公開掲示される。
ストアAPI(34)は、使用者が使用者装置18を通じて頭脳部/アプリケーション/サービスを質疑できるようにする。ストアAPI(34)は、使用者がどのようなサービスが特定の使用者装置18に与えられるかを質疑できる。(これに対して、データソース12の場合は、データ提出のみが可能である。)他の実施形態で、使用者装置18はストアAPI(34)に質疑し、アプリケーションを自動的にダウンロードできる。
4 データ
6 マニフェスト
8 標準化経路
10 アグノスティックデータブローカ
11 ビッグデータ
12 データソース(ソース装置)
13 小さいデータ
14 頭脳部(アプリケーション/サービス)
15 結果物
16 センサモジュール、ウェアラブルセンサプラットフォーム
17 フィードバックループ
18 使用者装置、交換可能なセンサ
20 習得API
22 ファイアホースAPI
23 イベントキュー
24 質疑API
26 動作API
27 命令語(コマンド)
28 管理API
30 アルゴリズムAPI
31 ルールエンジン
32 3DアップAPI
33 分析部
34 ストアAPI
35 サンドボックス
36 データ格納所
37 個人情報保護/決済
38 生(加工されていない)データベース
39 (格納された)アプリケーション
40 標準化データベース
41 ウェブストアフロントエンド
42 ヒストリデータベース
44 勘定データベース
45 アップストア
46 拡張部
48 データストリーム
50 データストリームを獲得
52 生(加工されていない)データストリームを格納
54 フィルタ、変形、及び補強
56 標準化データストリームを格納
58 実時間分析
60 ファイアホースAPI呼出に応答して検索及び伝送
62 分析
64 バックグラウンドプロセス
66 質疑API呼出に応答して検索及び伝送
Claims (20)
- データの形式及びデータの構造が予め知られていない任意のデータソースから出力されたデータを習得するためのソフトウェアプラットフォームであるアグノスティックデータブローカに習得されたデータを共通にアクセス可能に統合する方法であって、
前記アグノスティックデータブローカは、少なくとも1つのプロセッサ上で実行する少なくとも1つのソフトウェアコンポーネントと、データを格納するデータ格納所と、を備え、
前記ソフトウェアコンポーネントによって、
前記データと、前記データの形式及び前記データの構造を記述したマニフェストとを含む第1API呼出を受信する第1APIを使用して、前記データをデータソースから習得する段階と、
前記データ格納所に前記習得されたデータを格納する段階と、
前記格納されたデータにアクセスするために、前記データに関連するマニフェストに基づき、SQL命令語又はSQL命令語に準じたデータベース検索を用いて前記データを照会する第2API呼出を受信する第2APIを提供する段階と、を有することを特徴とする方法。 - 前記マニフェストは、前記データが離散的なブロック内にあるか又は連続的なストリーム内にあるかを定義する項目別リストを通じて前記データの構造のフォーマットを記述するXMLファイルとして具現されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記データ及び前記マニフェストは、前記第1API呼出に引数として含まれることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記ソフトウェアコンポーネントによって、加工されていないデータとして前記データを前記データ格納所に格納する段階を更に含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第1API呼出は、引数として、前記加工されていないデータが特定のフォーマットに翻訳されて標準化データとして格納される経路を記述した標準化パスを更に含むことを特徴とする請求項4に記載の方法。
- 前記第2API呼出は、頭脳部によって発行され、
前記頭脳部は、前記データを分析する少なくとも1つのアプリケーション及びアルゴリズム若しくはサービスを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記データを分析した結果は、前記頭脳部によって前記アグノスティックデータブローカにフィードバックされ、他のデータソース及び他の頭脳部からの他のデータに対して提供されることを特徴とする請求項6に記載の方法。
- 前記ソフトウェアコンポーネントによって、使用者が加入するオンラインモデルに基づいて、使用者装置に前記データ及び前記頭脳部へのアクセスを提供する段階を更に含むことを特徴とする請求項6に記載の方法。
- 前記ソフトウェアコンポーネントによって、前記データソース及び使用者装置に前記格納されたデータ又は前記データを分析した結果を伝送するための命令語を含む第3APIを使用する段階を更に含むことを特徴とする請求項7に記載の方法。
- 前記頭脳部は、前記アグノスティックデータブローカにプラグインされるバックエンドクラウドサービス及びダウンロードアプリケーションのうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項6に記載の方法。
- データの形式及びデータの構造が予め知られていない任意のデータソースから出力されたデータを習得するためのソフトウェアプラットフォームであるアグノスティックデータブローカに習得されたデータを共通にアクセス可能に統合するシステムであって、
前記アグノスティックデータブローカは、
少なくとも1つのプロセッサ上で実行する少なくとも1つのソフトウェアコンポーネントと、
前記データを前記データソースから習得するために、前記データと、前記データの形式及び前記データの構造を記述したマニフェストとを含む第1API呼出を受信する第1APIと、
前記習得されたデータを格納するためのデータ格納所と、
前記格納されたデータにアクセスするために、前記データに関連するマニフェストに基づき、SQL命令語又はSQL命令語に準じたデータベース検索を用いて前記データを照会する第2API呼出を受信する第2APIと、を備えることを特徴とするアグノスティックデータブローカシステム。 - 前記マニフェストは、前記データが離散されたブロック内にあるか又は連続的なストリーム内にあるかを定義する項目別リストを通じて前記データの構造のフォーマットを記述するXMLファイルとして具現されることを特徴とする請求項11に記載のアグノスティックデータブローカシステム。
- 前記データ及び前記マニフェストは、前記第1API呼出に引数として含まれることを特徴とする請求項11に記載のアグノスティックデータブローカシステム。
- 前記データは、加工されていないデータとして前記データ格納所に格納されることを特徴とする請求項11に記載のアグノスティックデータブローカシステム。
- 前記第1API呼出は、引数として、前記加工されていないデータが特定のフォーマットに翻訳されて標準化データとして格納される経路を記述した標準化パスを更に含むことを特徴とする請求項14に記載のアグノスティックデータブローカシステム。
- 前記第2API呼出は、前記データを分析する少なくとも1つのアプリケーション及びアルゴリズム若しくはサービスを含む頭脳部によって発行されることを特徴とする請求項11に記載のアグノスティックデータブローカシステム。
- 前記データを分析した結果は、前記頭脳部によって前記アグノスティックデータブローカにフィードバックされ、他のデータソース及び他の頭脳部からの他のデータに対して提供されることを特徴とする請求項16に記載のアグノスティックデータブローカシステム。
- 使用者が加入するオンラインモデルに基づいて、使用者装置に前記データ及び前記頭脳部へのアクセスが提供されることを特徴とする請求項16に記載のアグノスティックデータブローカシステム。
- 前記データソース及び使用者装置に前記格納されたデータ又は前記データを分析した結果を伝送するための命令語を含む第3APIを更に含むことを特徴とする請求項17に記載のアグノスティックデータブローカシステム。
- 前記頭脳部は、前記アグノスティックデータブローカにプラグインされるバックエンドクラウドサービス及びダウンロードアプリケーションのうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項16に記載のアグノスティックデータブローカシステム。
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