JP7309881B2 - コンピューティングデバイスのためのメモリクラッシュ防止 - Google Patents

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関連出願の相互参照
本出願は、２０１８年１２月１４日に出願された米国特許出願第１６／２２０，４１９号に対する優先権を主張するものであり、上述の出願は参照によりその全体が本明細書に組み込まれるものである。
アウトオブメモリ（ＯＯＭ）イベントは、オペレーティングシステム、アプリケーション、または他のプログラムによる使用のために追加のメモリをほとんどまたは全く割り当てることができない場合に、コンピューティングデバイスで発生する。そのような状態の結果、アプリケーションが適切に機能しなくなったり、アプリケーションがクラッシュしたりすることがある。
コンピューティングデバイスは、コンピューティングデバイスのメモリ使用メトリクスのセットを監視することができる。例えば、コンピューティングデバイスは、広範なメモリ使用を必要とする機能を含むまたは表示する、あるいは操作を行う、１つまたは複数のアプリケーションを実行している可能性がある。いくつかの例では、履歴メモリ使用量データおよびメモリ使用量メトリクスのセットに基づいて、コンピューティングデバイス（または、別の実装形態では、コンピューティングデバイスのシステムまたはオペレーティングシステム）（本明細書では、簡略化のためにコンピューティングデバイスと称する）上で実行されているアプリケーションは、将来のメモリ使用量が臨界メモリ閾値を超えるかどうかを決定または予測することができる。将来のメモリ使用量が臨界メモリ閾値を超えるとの決定に応答して、コンピューティングデバイスは、アプリケーションの１つまたは複数のアプリケーション機能を劣化および／または非アクティブ化することができる。
様々な実装形態において、実行中のアプリケーションは、機能のセットを含むことができ、その各々は、１つまたは複数の階層的なティア（tier）レベルと関連付けることができる。例えば、特定のアプリケーション機能は、アプリケーションの作用に不可欠であり、最高の階層を割り当てることができる。最高階層のアプリケーション機能は、非アクティブ化または一時停止から保護することができるが、後述するように、劣化に利用可能であると分類されうる。特定の実施例では、これらの最高階層のアプリケーション機能は、コンピューティングデバイスによる劣化および／または非アクティブ化から除外することができる。他の機能は、１つまたは複数の非必須階層に分類することができ、そのような機能を劣化および／または非アクティブ化のために利用可能にする。
本明細書に記載されている実施例によれば、アプリケーション機能はさらに、機能が非アクティブ化、劣化および非アクティブ化、劣化のみ（例えば、かつ劣化のレベル）、非アクティブ化も劣化もしないことに利用可能であるかどうかを示す、サブカテゴリに分類することができる（例えば、各機能に対するメタデータタグとして）。本明細書で用いられるように、アプリケーション機能の「劣化」は、機能のコンテンツレンダリングレートの低減（例えば、コンテンツのストリーミングまたは更新のため）、タイルの拡大（例えば、ディスプレイ解像度を目標パーセンテージだけ低減する）、データ転送速度の低減（例えば、位置データの更新期間の増加）などを含むことができる。本明細書でさらに提供されるように、アプリケーション機能の「非アクティブ化」は、その機能の現在のメモリ使用量を解放するために、アプリケーション上でその機能を現在の使用から排除する（または、一定期間に亘りその機能を現在の使用から一時停止する）ことを含むことができる。
様々な実施例では、コンピューティングデバイスは、コンピューティングデバイスのメモリメトリクスのセットを監視するメモリ監視機能を含むことができる。一態様では、コンピューティングデバイスは、実行中のアプリケーションによる現在のメモリ使用量を動的に監視する。コンピューティングデバイスはさらに、コンピューティングデバイスのシステム空きメモリ、および／または、コンピューティングデバイスが含む総メモリ量を決定することができる。さらなる実装形態では、コンピューティングデバイスは、実行中のアプリケーションの現在のメモリ使用量に対する合計空きメモリの割合を動的に決定することができる。さらなる実装形態では、コンピューティングデバイスは、実行中のアプリケーションの履歴メモリ使用量を示す履歴データを格納し、所定の期間の現在のメモリ使用量（例えば、アプリケーションによる過去５秒間のメモリ使用量）を監視することができる。
本明細書に記載されている実施例によると、コンピューティングデバイスは、所定の期間の現在のメモリ使用量およびアプリケーションの履歴メモリ使用量に基づいて、実行中のアプリケーションのための将来のメモリ使用量を予測することができる。例えば、コンピューティングデバイスは、実行中のアプリケーションが今後３０秒以内に臨界メモリ使用量閾値を超えるかどうかを判断することができる。さらにまたは代わりに、コンピューティングデバイスは、コンピューティングデバイスに含まれるオペレーティングシステム（ＯＳ）に統合されたメモリ警告システムのような、サードパーティのメモリ警告システムを活用することもできる。このようなサードパーティの警告システムは、メモリ不足の警告を提供し、これは、コンピューティングデバイスに現在使用していないバックグラウンドアプリケーションの終了のような第１のセットのメモリ使用量削減アクションを実行させる。さらに、コンピューティングデバイスは、ＯＳメモリ警告システムからの各メモリ警告をログに記録して、実行中のアプリケーションについてのメモリ圧力レベルを決定することができる。
様々な実施例では、所定の時間に亘るＯＳメモリ警告システムからの低メモリ警告の閾値数を、実行中のアプリケーションについての階層的メモリ圧力レベルとしてコンピューティングデバイスにより確立することができる。例えば、過去１分以内に３回のメモリ警告は、高メモリ圧力レベルを構成し、過去１分以内に５回のメモリ警告は、臨界メモリ圧力レベルを構成しうる。 各メモリ圧力レベルは、実行中のアプリケーションについてのメモリ使用量削減アクションのそれぞれのセットを実行するようにコンピューティングデバイスをトリガーすることができる。例えば、高メモリ圧力閾値が達成されるまたは超えられた場合、コンピューティングデバイスは、アプリケーション機能のより低い階層のセット（例えば、非必須機能）の劣化および／または非アクティブ化を開始することができる。臨界メモリ圧力閾値が達成された場合、コンピューティングデバイスは、コンピューティングデバイスのアウトオブメモリ（ＯＯＭ）状態を防ぐために、追加のアプリケーション機能（例えば、より高い階層のアプリケーション機能）を積極的に劣化および／または非アクティブ化することができる。
さらにまたは代わりに、コンピューティングデバイスは、過去のアプリケーション使用量データおよび短い期間（例えば、前の５秒）のアプリケーション使用量に基づいて、将来のメモリ使用量を予測し、予測された将来のメモリ使用量が特定のメモリ圧力レベルを超えるかどうかを決定することができる。したがって、階層化されたメモリ削減トリガーは、コンピューティングデバイスによる予測に基づくことができる。例えば、過去のデータおよび現在の使用量データからのメモリ使用量予測に基づいて、コンピューティングデバイスは、第３階層のメモリ圧力レベルが今後２０秒以内に超えられると予測することができる。この予測に応答して、コンピューティングデバイスは、第３階層のメモリ閾値レベルがそもそも超えられないように、メモリ使用量削減アクションを先制的に実施することができる。一例として、コンピューティングデバイスは、第３層のアプリケーション機能および対応するメモリ削減アクションのルックアップを行ってそのような機能を実行し、次いで、それに応じてメモリ削減アクションを実装することができる。
様々な実装形態において、コンピューティングデバイスは、メモリメトリクスを監視して、第１階層のメモリ圧力閾値が超えられたかどうかを動的に判断することができる。そうであれば、コンピューティングデバイスは、実行中のアプリケーションに対して第１階層のメモリ使用量削減アクションを実行することができる。 コンピューティングデバイスはさらに、第２階層の、より臨界的なメモリ圧力閾値が超えられたかどうかを判断することができる。そうであれば、コンピューティングデバイスは、実行中のアプリケーションに対して第２階層のメモリ使用量削減アクションを実行することができる。コンピューティングデバイスは、メモリ圧力レベルのために任意の数の階層を確立することができ、さらに、対応するメモリ使用量削減アクションの任意の数の階層を実行することができると考えられる。さらに、メモリ圧力レベルの各階層は、メモリ使用量削減アクションの特定の階層に対応することができると考えられる。さらに、メモリ使用量削減アクションの各階層は、対応するメモリ圧力レベルが超えられたことに応答して、選択的に劣化または非アクティブ化することができる、アプリケーション機能のセットに対応することができる。
一例として、実行中のアプリケーションは、ライブマップコンテンツ、マップコンテンツに重なるガイド付き軌跡、軌跡の更新などの最上位層の機能を含むナビゲーションアプリケーションを構成しうる。最上位層の特定の機能は、ガイド付き軌跡機能のように、劣化から除外することができ、ここでは、マップコンテンツが劣化（例えば、コンテンツレンダリングの削減）に利用可能でありうる。ナビゲーションアプリケーション機能は、来るべき曲がり角に備えかつ案内された軌跡に従うようにという音声による指示、交通警告、給油所または充電所、レストラン、地図上の特定のポイント（point of interest）のオーバーレイされたインジケータ、および非本質的なボタンまたは選択可能な機能などの、非本質的な機能をさらに含むことができる。一例では、アプリケーションは、ストリーミングまたはほぼ連続的に更新されるデータ（例えば、輸送業者が利用する輸送サービスアプリケーションのための料金急騰（surge pricing）地域インジケータ）などの、非本質的なメモリを大量に消費する機能をさらに含むことができる。
コンピューティングデバイスがメモリ警告を受信すると、第１のメモリ圧力レベルを超える可能性がある。第１のメモリ圧力レベルが超えられたことに応答して、コンピューティングデバイスは、ナビゲーションアプリケーションのアプリケーション機能の第１のセット、およびアプリケーション機能の第１のセットを実行するメモリ削減アクションのセットを識別することができる。例えば、アプリケーション機能の第１のセットの各アプリケーション機能についてのメモリ削減アクションは、メタデータにおいて、劣化または非アクティブ化のいずれかとして識別することができ、さらに、機能を劣化させる方法を画定することができる（例えば、マップコンテンツレンダリングレートを２０％削減する）。
この第１のセットのメモリ削減アクションが実行中のアプリケーションに対して実行されると、コンピューティングデバイスは、メモリメトリクスの監視を継続する、および／またはＯＳメモリ警告システムによって出された警告を監視することができる。 第２のメモリ圧力閾値を超えた場合、コンピューティングデバイスは、第２のセットのアプリケーション機能、および第２のセットのアプリケーション機能に対して実行するメモリ削減アクションのセットを決定することができる。第２のセットのアプリケーション昨日は、第１のセットからのアプリケーション機能を（例えば、劣化した機能として）含むことができることに留意されたい。さらに、第２セットのアプリケーション機能のそれぞれに対するメモリ削減アクションは、コンピューティングデバイスによって決定されかつ実行され得る。これらのアクションは、劣化、さらなる劣化（例えば、第１のセットだけでなく、第２のセットの機能に対して）、および非アクティブ化を含むことができる。
コンピューティングデバイスは、追加のメモリ圧力閾値が超えられているかどうかについてメモリメトリクスの監視を継続することができる。したがって、超えられたメモリ圧力閾値のそれぞれについて、コンピューティングデバイスは、実行中のアプリケーションに対するアプリケーション機能の対応するセットを調べ、また、それらのアプリケーション機能に対して実行するメモリ削減アクションの対応するセットを調べることができる。したがって、実行中のアプリケーションについて、各機能をデータベースまたは論理テーブルにリストすることができ、各機能をメモリ削減のための１つまたは複数の階層に関連付けることができ、リストされた各階層について、各機能をメモリ削減アクション（例えば、劣化、劣化レベル、または非アクティブ化）に関連付けることができる。
一例では、実行中のアプリケーションは、所定の地域についてのネットワークベースの輸送サービスの輸送業者によって利用される輸送サービスアプリケーションを含むことができる。輸送サービスアプリケーションは、連続的またはほぼ連続的な更新を必要とする様々なメモリ集中型の機能を含むことができる。そのような機能には、マップコンテンツ、輸送招待の通知、輸送招待の受け入れまたは拒否のためのタイマー、ナビゲーションコンテンツ（例えば、マップコンテンツに重なる進路変更ごとの軌跡）、音声による進路変更ごとの指示、選択可能なボタンまたはメニューアイテム、選択可能なマップ機能（例えば、地図上の特定のポイントについての情報コンテンツ）などが含まれる。この機能は、輸送サービスの需要が高いエリアを示すマップコンテンツ上の情報を輸送業者に提供する動的価格設定機能をさらに含むことができる。この動的価格設定機能は、輸送サービスについての需給データに基づいてほぼ継続的に更新する必要があり、さらに地図データ上に重ねられたコンテンツをレンダリングすることを含む（例えば、輸送需要の高いサブ領域に亘って色分けされたシェーディング、料金急騰マルチプライヤー機能など）。
そのような実施例では、コンピューティングデバイスは、輸送サービスアプリケーションについてのアプリケーション機能の各階層をリストした階層化テーブルを格納することができる。さらに、このテーブルは、各アプリケーション機能についての対応するメモリ圧力レベル、およびそのメモリ圧力閾値を超えたときに実行される対応するメモリ削減アクションをさらにリストすることができる。例えば、輸送サービスアプリケーションの動的価格設定機能は、複数の階層と関連付けることができ、後続の各階層は実行される劣化アクションを示し、最終階層は動的価格設定機能の非アクティブ化を示す。第１のメモリ圧力閾値レベルを超えた場合、コンピューティングデバイスは、テーブル内のルックアップを実行し、第１のセットのアプリケーション機能内の動的価格設定機能を識別し、動的価格設定機能に対して実行するメモリ削減アクションを決定することができる（例えば、コンテンツレンダリングレートを削減する）。ｎ番目のメモリ圧力閾値レベルを超えた場合、コンピューティングデバイスは、アプリケーション機能のｎ番目の階層セット、およびそれらのアプリケーション機能に対して実行される対応するメモリ削減アクションについて、テーブル内のルックアップを実行することができる。
他にも利点はあるが、本明細書に記載されている実施例は、コンピューティングデバイス上で実行されるターゲットアプリケーションに対して非常に緻密なアプリケーション機能の劣化を実装することによって、コンピューティングデバイスの低メモリ状態またはメモリ不足状態を反応的および／または先制的に解決するという技術的効果を達成する。このような実施例では、現在のメモリ不足警告技術を活用するだけでなく、予測機能を実装して、現在または予測されるメモリ状況を考慮してターゲットアプリケーションのパフォーマンスを最適化することができる。
本明細書において用いられるコンピューティングデバイスとは、ネットワークを介してシステムと通信するためのネットワーク接続性および処理リソースを提供することができる、デスクトップコンピュータ、携帯電話コンピューティングデバイスおよび／またはスマートフォン、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、ラップトップコンピュータ、仮想現実（ＶＲ）または拡張現実（ＡＲ）ヘッドセット、タブレットコンピューティングデバイス等に対応する装置を指す。コンピューティングデバイスは、カスタムハードウェア、自動車の車載装置、または車載コンピュータ等にも対応し得る。また、コンピューティング装置は、ネットワークサービスと通信するよう構成された専用アプリケーションを操作しうる。
本明細書に記載されている１つ以上の例では、コンピューティング装置によって行われる方法、技術、および動作は、プログラムによって、またはコンピュータによって実装される方法として行われる。本明細書において用いられる「プログラムによって」とは、コードまたはコンピュータが実行可能な命令を用いることを意味する。これらの命令は、コンピューティング装置の１以上のメモリリソースに格納され得る。プログラムによって行われる工程は、自動であってもよく、または自動でなくてもよい。
本明細書に記載されている１以上の例は、プログラムモジュール、エンジン、またはコンポーネントを用いて実装され得る。プログラムモジュール、エンジン、またはコンポーネントは、１以上の規定されたタスクもしくは機能を実行可能なプログラム、サブルーチン、プログラムの一部、またはソフトウェアコンポーネントもしくはハードウェアコンポーネントを含み得る。本明細書において用いられるモジュールまたはコンポーネントは、他のモジュールまたはコンポーネントから独立して、ハードウェアコンポーネント上に存在し得る。或いは、モジュールまたはコンポーネントは、他のモジュール、プログラム、またはマシンの共有要素または共有処理であってもよい。
本明細書に記載されている幾つかの例は、一般的に、処理リソースおよびメモリリソースを含むコンピューティング装置を用いることを必要とし得る。例えば、本明細書に記載されている１以上の例は、全体的にまたは部分的に、例えば、サーバ、デスクトップコンピュータ、携帯電話またはスマートフォン、パーソナルデジタルアシスタント（例えば、ＰＤＡ）、ラップトップコンピュータ、ＶＲまたはＡＲ装置、プリンタ、デジタルピクチャーフレーム、ネットワーク機器（例えば、ルータ）、およびタブレット装置等のコンピューティング装置上において実装され得る。メモリリソース、処理リソース、およびネットワークリソースは全て、本明細書に記載されている任意の例の確立、使用、または実行（任意の方法の実行、または任意のシステムの実装を含む）に関連して用いられ得る。
さらに、本明細書に記載されている１以上の例は、１以上のプロセッサによって実行可能な命令を用いることによって実装され得る。これらの命令は、コンピュータ可読媒体に担持され得る。以下において図面と共に図示または説明されるマシンは、本明細書において開示されている例を実装するための命令が担持および／または実行され得る処理リソースおよびコンピュータ可読媒体の例を提供するものである。具体的には、本発明の例と共に示される多くのマシンは、プロセッサと、データおよび命令を保持するための様々な形態のメモリとを含む。コンピュータ可読媒体の例としては、パーソナルコンピュータまたはサーバのハードドライブ等の永続メモリストレージ装置が挙げられる。コンピュータストレージ媒体の他の例としては、ＣＤまたはＤＶＤ装置等の携帯型ストレージ装置、フラッシュメモリ（スマートフォン、多機能装置、またはタブレットに搭載されているもの等）、および磁気メモリが挙げられる。コンピュータ、端末、ネットワーク対応装置（例えば、携帯電話等のモバイル装置）は全て、プロセッサ、メモリ、およびコンピュータ可読媒体に格納された命令を利用するマシンおよび装置の例である。更に、複数の例は、コンピュータプログラム、またはそのようなプログラムを担持可能なコンピュータが使用可能な担持媒体の形態で実装され得る。
本明細書の開示は添付図面の図において限定としてではなく例として例示され、図面では、同様の参照番号は類似の構成要素を指す。
本明細書に記載されている例による、メモリ管理およびクラッシュ防止技術を実装する例示的なコンピューティングデバイスを示すブロック図 本明細書に記載されている例による、例示的なアプリケーション機能の階層テーブルを示す図 本明細書に記載されている例による、コンピューティングデバイス上で実行中のアプリケーションについてのメモリ使用量を管理する例示的な方法を示すブロック図 本明細書に記載されている例による、コンピューティングデバイス上で実行中のアプリケーションについてのメモリ使用量を管理する例示的な方法を示すブロック図 本明細書に記載されている例が実装されうるコンピューティングデバイスを示すブロック図
システムの説明
図１は、本明細書に記載された実施例に従った、メモリ管理およびクラッシュ防止技術を実装する例示的なコンピューティングデバイス１００を示すブロック図である。コンピューティングデバイス１００は、一組のセンサ１５０（例えば、測位システム、ＩＭＵ、カメラ、マイクロフォン、タッチセンサ、周囲光センサなど）、および、実行中のアプリケーション１３５のための表示インターフェース１６２を生成するディスプレイ１６０を含むことができる。コンピューティングデバイス１００はさらに、コンピューティングデバイス１００を1つまたは複数のネットワーク１８０と接続する通信インターフェース１１０を含むことができる。コンピューティングデバイス１００はさらに、メモリモニタ１２０およびアプリケーションマネージャ１４０を含むことができる。メモリモニタ１２０は、コンピューティングデバイス１００のメモリ１３０に対するメモリメトリクスのセット（例えば、現在の使用量データ１３２および／または履歴使用量データ１３４）を連続的または周期的にモニタすることができる。
アプリケーションマネージャ１４０は、ユーザからの入力データに応答してアプリケーション１３５を実行することができる。メモリ１３０は、アプリケーション１３５のセットを格納することができる。特定のアプリケーション１３５について、メモリ１３０はさらに、メモリ圧力閾値レベルに対応する階層的な階層で各アプリケーション機能をリストしたアプリケーション機能階層テーブル１３６を格納することができる。アプリケーション機能階層テーブル１３６は、各階層における各アプリケーション機能に対して実行されるメモリ削減アクション（例えば、アクションなし、劣化、劣化レベル、非アクティブ化）を示すメモリ使用量削減アクションメタデータ１３８を含むことができる。
様々な実装形態において、メモリ１３０は、実行中のアプリケーション１３５に固有の履歴メモリ使用量データ１３４を収集および格納することができる。例えば、履歴使用量データ１３４は、現在よりも前の所定の期間（例えば、３０秒）に亘る実行中のアプリケーションのメモリ使用量を示すことができる。対照的に、現在の使用量データ１３２は、現在より前のより短い時間（例えば、５秒）に対応することができる。実行中のアプリケーションについての履歴メモリ使用量データ１３４および現在の使用量データ１３２に基づいて、メモリモニタ１２０は、コンピューティングデバイス１００についてのメモリ使用量が将来のある時点（例えば、将来の３０秒）において臨界メモリ閾値を超えるかどうかを判断することができる。本明細書で提供されるように、臨界メモリ閾値は、コンピューティングデバイス１００における差し迫ったメモリ切れクラッシュに対応することができる。
メモリモニタ１２０は、メモリメトリクスを利用して、特定のメモリ圧力閾値を超えるかどうかを予測し、それに応じてアプリケーションマネージャ１４０に警告トリガー－現在または予測されたメモリ閾値を超えることを示す－を発行することができる。様々な実施例では、メモリメトリクスは、コンピューティングデバイス１００の現在のシステム空きメモリ、およびコンピューティングデバイス１００が含む総メモリ量を含むことができる。さらなる実装形態では、コンピューティングデバイス１００は、コンピューティングデバイス１００の総空きメモリ対現在のメモリ使用量の比率を動的に決定するか、またはそうでなければ予測することができる。現在のまたは予測された比率が第１の閾値（例えば、メモリモニタ１２０による第１の警告トリガー）を超える場合、アプリケーションマネージャ１４０は、第１のセットの機能について階層テーブル１３６内でルックアップを実行し、メモリ削減アクションを実施することができる。比率が第２の閾値を超えた場合、アプリケーションマネージャ１４０は、第２のセットの機能について階層テーブル１３６内で第２のルックアップを実行し、メモリ削減アクションを実施し、そのようにして、階層を下っていく。したがって、メモリモニタ１２０からの警告トリガーのレベルに基づいて、アプリケーションマネージャ１４０は、対応するアプリケーション機能のセットについて実行中のアプリケーションのアプリケーション機能階層テーブル１３６においてルックアップを実行し、次いで、それらの機能についてメモリ使用量削減アクションメタデータ１３８に示されるメモリ使用量削減アクションのセットを実装することができる。
本明細書に記載されているように、メモリモニタ１２０は、コンピューティングデバイス１００のＯＳメモリ警告システム１３１の機能を活用することもでき、ＯＳメモリ警告システム１３１は、現在のメモリ状態に基づいてメモリモニタ１２０に反応型警告を発行することができる。特定の態様では、メモリモニタ１２０は、これらの警告を利用して、実行中のアプリケーション１３５に対するメモリ圧力警告レベルを決定することができる。変形例では、メモリモニタ１２０は、ＯＳ警告システム１３１からの反応型警告を利用して、コンピューティングデバイス１００が将来のある時点（例えば、３０秒後の将来）において複数のメモリ圧力閾値のうち特定のメモリ圧力閾値を超えるかどうかを予測することができる。その際、メモリモニタ１２０は、コンピューティングデバイス１００全体、標的の実行中のアプリケーション１３５についての現在の使用量データ１３２、およびそのアプリケーションについての過去の使用量データ１３４について、ＯＳメモリ警告システム１３１から多くの反応型メモリ警告を決定することができる。これらの要素に基づいて、メモリモニタ１２０は、複数のメモリ圧力レベルのうちのメモリ圧力閾値レベルが超過することを予測またはそうでなければ決定し、対応する警告トリガーをアプリケーションマネージャ１４０に提示することができる。
メモリ使用量がいずれ将来の時点で特定のメモリ閾値を超えることを示す、メモリモニタ１２０からの警告トリガー（例えば、差し迫ったクラッシュを示す臨界メモリ閾値）に応答して、アプリケーションマネージャ１４０は、実行中のアプリケーション１３５の１つまたは複数のアプリケーション機能を劣化させることができる。例えば、アプリケーションマネージャ１４０は、実行中のアプリケーション１３５のアプリケーション機能階層テーブル１３６のルックアップを実行して、劣化および／または非アクティブ化のためのアプリケーション機能のセット（例えば、メモリモニタ１２０によって決定されたメモリ圧力閾値に対応する機能の階層セット）を特定することができる。特定の実装形態では、階層テーブル１３６は、アプリケーション機能のリスト、および、各アプリケーション機能に対してどの特定のメモリ削減アクションを実施するかを示すために各機能にタグ付けされた使用量削減メタデータ１３８を含むことができる。
アプリケーションマネージャ１４０は、実行中のアプリケーション１３５自体のコンポーネントを含んでもよい、またはコンピューティングデバイス１００上で実行されるオペレーティングシステムのコンポーネントを含んでもよいと考えられる。したがって、本明細書で説明したアプリケーションマネージャ１４０の機能は、コンピューティングデバイス１００上で実行中の任意のアプリケーションのメモリを監視および管理するようにオペレーティングシステムによって構成されてもよい、あるいは、コンピューティングデバイス上で実行中の任意の個々のアプリケーションの監視および管理コンポーネントを含んでもよい。
本明細書で説明したように、アプリケーションマネージャ１４０が劣化に着目する実行中のアプリケーション１３５は、コンテンツストリーミングアプリケーション（例えば、ビデオまたは音楽ストリーミング）、マッピングおよび／またはナビゲーションアプリケーション、ソーシャルメディアアプリケーション、ニュースコンテンツアプリケーション、マーケットプレイスまたは販売アプリケーションなどを含むことができる。特定の実施例では、アプリケーションマネージャ１４０は、実行中のアプリケーション１３５の内蔵管理プログラムを含むことができ、アプリケーション開発者がアプリケーション機能階層テーブル１３６を作成することを可能にする。このような配置により、アプリケーション開発者は、どの機能が必須であるか、どの機能が必須であるが劣化する可能性があるか、どの機能が必須ではなく、劣化および／または非アクティブ化される可能性があるかの優先順位をつけることができる。
特定の態様では、メモリモニタ１２０は、アプリケーションマネージャ１４０に階層的な警告を発行することができる。例えば、第１の階層的警告は、より低い階層のメモリ使用量警告を含むことができ、アプリケーションマネージャ１４０に、非必須アプリケーション機能の第１のセットのみを劣化させる、および／または、特定の非必須機能を非アクティブ化させることができる。メモリモニタ１２０からの次の階層の警告は、アプリケーションマネージャ１４０に、階層テーブル内のアプリケーション機能の次の階層レベルをルックアップさせ、それらの機能に対してメモリ削減アクションのセットを実行させることができる（例えば、その階層内のそれらの機能に対する使用量削減メタデータ１３８に示されるように）。メモリモニタ１２０からの臨界メモリ警告（例えば、差し迫ったアウトオブメモリクラッシュを示す）は、アプリケーションマネージャ１４０に、階層テーブル１３６内のアプリケーション機能の最終階層セットをルックアップさせ、それらの機能に対してメモリ使用量削減アクションの最終的な、最も積極的なセットを実行させることができる。
メモリ削減アクションの実施例は、ディスプレイスクリーン１６０の表示インターフェース１６２上に提示されるコンテンツデータの解像度の低減（例えば、ピクセルまたは表示タイルの拡大または結合）を含むことができる。そのようなアクションはさらに、コンテンツストリームまたはマッピングコンテンツのコンテンツレンダリングレートの低減（例えば、毎秒１０フレームから毎秒５フレームへ）を含むことができる。追加的または代替的に、メモリ削減アクションは、センサ１５０からのセンサデータ送信レートを低減すること（例えば、４秒ごとではなく８秒ごとに位置更新を送信すること）、または特定のセンサ１５０を非アクティブ化することを含んでもよい。特定の実施例では、アプリケーションマネージャ１４０は、ネットワーク１８０のデータセンターから受信するサービスデータ更新レートを低減することもできる。例えば、通常のメモリ状態では、サービスデータは１０秒ごとに更新されてもよい。そのような更新は、交通状況の更新、輸送サービスのための需給の更新、ニュースフィードの更新などを示してもよい。特定のメモリ圧力閾値を超えた場合、アプリケーションマネージャ１４０は、サービスデータの更新レートを、例えば、３０秒に１回に減少させることができる。
アプリケーション１３５に対するこのような粒度の高い機能管理は、コンピューティングデバイス１００の現在および／または予測されるメモリ状態に応じてそのアプリケーションを最適化すること、および、複数のアプリケーションが不適切に機能する原因となるコンピューティングデバイス１００のアウトオブメモリ状態を防止することの両方をもたらすことができると考えられる。例えば、ソーシャルメディア、ナビゲーション、コンテンツストリーミングなどのメモリ集約型アプリケーションは、メモリモニタ１２０およびアプリケーションマネージャ１４０の使用を活用して、対象となるアプリケーション１３５のメモリ消費量を大幅に削減し、高いまたは臨界メモリ状態を緩和することができる。アプリケーション１３５は、内臓アプリケーション管理機能を含むことができ、この機能は、本開示全体を通して説明されるアプリケーション機能階層テーブル１３６および削減メタデータ１３８を利用して、本明細書で説明されるメモリ使用量削減技術を実装することができる。
階層的なアプリケーション機能テーブル
図２は、本明細書に記載されている実施例による、アプリケーション機能の階層テーブル２００を例示的に示している。図２の以下の説明では、図１に関して示され説明されたのと同様の機能を示す参照文字が参照されうる。図２を参照すると、階層テーブル２００は、コンピューティングデバイス１００のデータベース２９５に格納することができ、図１に関して説明した階層テーブル１３６に対応することができる。特定の態様では、階層テーブル２００は、ナビゲーションアプリケーション、輸送サービスアプリケーション、コンテンツストリーミングアプリケーションなど、コンピューティングデバイス１００の単一のアプリケーションに関連付けることができる。特定の実装形態では、階層テーブル２００は、図２に示されるような、複数のデバイスアプリケーション２０５のための階層的な機能階層を含むことができる。例えば、リストアップされたアプリケーション２０５のいずれかは、現在実行中であってもよい、または、特定のメモリ圧力閾値を超えたときにバックグラウンドアプリケーションとして実行してもよい。閾値を超えたことに応答して、コンピューティングデバイス１００は、現在実行中のアプリケーション２０５のいずれかを識別し、その特定のアプリケーションについて、それぞれの階層化されたアプリケーション機能のルックアップを実行することができる。
図２に示すように、実行中のアプリケーション（Ａｐｐ１）は、指定されたメモリ圧力閾値を超えたときにメモリ削減処理のために、機能階層２４５にリストアップされた多数のアプリケーション機能を含むことができる。本明細書に記載の実施例に従って、メモリモニタ１２０は、第１のメモリ圧力警告トリガー２１２をアプリケーションマネージャ１４０に送信することができる。これに応答して、アプリケーションマネージャ１４０は、実行中のアプリケーション（Ａｐｐ１）の機能階層テーブル２００内で第１のルックアップを実行して、メモリ使用量削減のための第１階層のアプリケーション機能２１０を同定することができる。特定の態様では、第１階層のアプリケーション機能２１０の各々は、アプリケーションマネージャ１４０が実行するためのメモリ削減アクション２１５（例えば、メタデータ内）と関連付けることができる。
図２を参照すると、Ａｐｐ１は、音声コマンド、メニューリスト、マップコンテンツ、リモートソースへのＧＰＳデータ送信、動的価格設定機能（例えば、輸送サービスアプリケーション用）、および広告更新機能を含む第１階層機能２１０を含むことができる。各機能についてのアクションタグ２１５は、アプリケーションマネージャ１４０に対して、その機能に対して指定されたメモリ削減アクションを実行するように指示することができる。図示の例では、メモリ削減アクション２１５は、音声コマンドの非アクティブ化、メニューリストの縮小（例えば、優先度の低い項目の排除）、マップコンテンツの劣化（例えば、２０％）、ＧＰＳデータ送信速度の劣化（例えば、４秒に１回から８秒に１回に縮小）、動的価格設定更新の劣化（例えば、５０％）、および広告更新の劣化（例えば、５０％）を含む。
第２の、より臨界的なメモリ圧力トリガー２２２に応答して、アプリケーションマネージャ１４０は、第２階層のアプリケーション機能２２０のルックアップを実行し、第２階層のアプリケーション機能２２０のそれぞれに関連するそれぞれのメモリ削減アクションを実施することができる。第１階層のアプリケーション機能２１０の一部は、第２階層２２０にもリストアップされているが、異なる、より積極的なメモリ削減アクションが関連付けられていることに留意されたい。さらに、アプリケーションマネージャ１４０は、機能階層２４５を順次下に進む必要はないと考えられる。むしろ、メモリモニタ１２０は、任意の所与の時間に、階層テーブル２００の任意の階層に対応する任意のメモリ圧力レベル警告２１２、２２２を発行することができ、アプリケーションマネージャ１４０は、任意のより低い階層のアプリケーション機能に対してメモリ削減アクション（例えば、非アクティブ化アクション）のそれぞれを実行し、その後、現在のメモリ圧力レベル警告に対応してアプリケーション機能に対してメモリ削減アクションを実行することができる。
例えば、メモリモニタ１２０は、Ａｐｐ１の第３階層のアプリケーション機能２３０に対応する、非常に臨界的な第３階層のメモリ圧力警告を発行することができる。これに応答して、アプリケーションマネージャ１４０は、第１階層２１０からの音声コマンドを非アクティブ化し、次に第２階層２２０からの広告更新、メニューリスト、動的価格設定機能、および特定のポイント選択機能を非アクティブ化し、最後に、第３階層のアプリケーション機能２３０に対してメモリ削減アクションを実行することができる（例えば、軌道線を１０％劣化させ、コンテンツストリームを非アクティブ化し、地図コンテンツを６０％劣化させるなど）。本明細書で説明したように、機能階層２４０は、図２に示すように、それぞれが特定のメモリ圧力閾値、またはメモリ圧力レベルトリガー２１２、２２２に対応する任意の数の階層を含むことができる。指定されたアプリケーションのこの階層的なメモリ削減処理は、コンピューティングデバイス１００の現在のメモリ状況を考慮してアプリケーションを最適化しながら、アウトオブメモリクラッシュを防止することができることが考えられている。
方法論
図３および図４は、本明細書に記載の実施例による、コンピューティングデバイス上の実行中のアプリケーションのメモリ使用量を管理する例示的な方法を示すブロック図である。図３および４の以下の説明では、図１および２に関して示され説明されたのと同様の機能を表す参照文字を参照することができる。さらに、図３および４に関連して説明されるプロセスは、図１に関して示され説明されたような例示的なコンピューティングデバイス１００によって実行されてもよい。図３を参照すると、コンピューティングデバイス１００は、コンピューティングデバイス１００のメモリ使用量メトリクスのセットを監視することができる（３００）。本明細書で説明するように、メモリ使用量メトリクスは、実行中のアプリケーションによって現在使用されているメモリのサイズ、コンピューティングデバイス１００の総システム空きメモリ、および／または総システムサイズに対するシステム空きメモリの比率を含むことができる。
様々な実装形態では、コンピューティングデバイス１００は、コンピューティングデバイス１００の履歴メモリ使用量データ１３４を分析することができる（３０５）。具体的には、コンピューティングデバイス１００は、実行中のアプリケーションの履歴メモリ使用量データを分析することができる（３０７）。特定の態様では、履歴データ１３４は、ユーザによる以前のアプリケーション使用量セッションを含むことができる、または現在よりも前の一定量の時間（例えば、過去Ｎ秒）を含むことができる（３０９）。メモリ使用量メトリクスのセットおよび履歴データ１３４に基づいて、コンピューティングデバイス１００は、臨界メモリ閾値が（例えば、次の２０秒以内に）超えられるかどうかを決定または予測することができる（３１０）。例えば、コンピューティングデバイス１００は、履歴メモリ使用量データ１３４、現在の使用量データ１３２、および現在のメモリメトリクスを利用して、将来のある時点で臨界メモリ閾値を超えるかどうかを予測することができる。このような決定は、確率的な計算を含むことができ、「はい」は、特定の閾値（例えば、９０％）を超える確率を含むことができ、一方、「いいえ」は、当該閾値を下回る任意のものでよいと考えられる。
コンピューティングデバイスが、臨界メモリ閾値を超えないと判断した場合（３１２）、コンピューティングデバイス１００は、それに応じてメモリ使用量メトリクスのセットの監視を継続することができる（３００）。しかしながら、コンピューティングデバイスが、臨界メモリ閾値を超えると判断した場合（３１４）、コンピューティングデバイス１００は、実行中のアプリケーションの特定の機能を低下および／または非アクティブ化させることができる（３１５）。例えば、コンピューティングデバイス１００は、アプリケーションのコンテンツレンダリングレートを低下させ（３１６）、１つまたは複数のメモリ集中型機能をシャットダウンし（３１７）、および／またはディスプレイ１６０上のコンテンツの解像度を低下させることができる（３１８）。
図４は、様々な実施例による、実行中のアプリケーションの所定の現在および／または履歴メモリ使用量データのメモリ使用量を管理する別の例示的な方法を説明するフローチャートである。図４を参照すると、コンピューティングデバイス１００は、コンピューティングデバイス１００のシステム空きメモリを決定することができる（４００）。コンピューティングデバイス１００は、さらに、コンピューティングデバイス１００の総メモリに対するシステム空きメモリの比率を、周期的または継続的に決定することができる（４０５）。 コンピューティングデバイス１００は、一連の階層的なメモリ圧力レベル閾値に基づいて、比率を監視することができる（４１０）。一例では、コンピューティングデバイス１００は、実行中のアプリケーションによって使用されているメモリ量と、コンピューティングデバイス１００で利用可能なシステム空きメモリとの比率を監視することができる。追加的または代替的に、コンピューティングデバイス１００は、ＯＳメモリ使用量警告システムを含むことができ、これを利用して、１つまたは複数のメモリ圧力閾値を超えるかどうかを予測することができる。メモリ使用率に少なくとも部分的に基づいて、コンピューティングデバイス１００は、将来のある時点で第１のメモリ圧力閾値を超えるかどうかを決定または予測することができる（４１５）。そうでなければ（４１７）、コンピューティングデバイス１００は、比率および／または他のメモリメトリクスを適宜監視し続けることができる（４１０）。
しかしながら、第１のメモリ圧力閾値を超えると予測される場合（４１９）、コンピューティングデバイス１００は、本明細書に記載されているように、第１階層のアプリケーション機能のセットを劣化および／または非アクティブ化することができる（４３０）。次いで、コンピューティングデバイス１００は、メモリメトリクスおよび／またはメモリ使用量の比率の監視を継続してもよい（４１０）。コンピューティングデバイス１００は、将来のある瞬間に次のメモリ圧力閾値を超えるかどうかを判断してもよい（４１５）。そうでなければ（４１７）、コンピューティングデバイス１００は、監視を継続する（４１０）。しかしながら、そうであれば（４２９）、コンピューティングデバイス１００は、アプリケーション機能の次の階層を劣化および／または非アクティブ化することができる（４３５）。その後、コンピューティングデバイス１００は、それに応じて監視を継続することができる（４１０）。
プロセスステップ（４３５）、（４１０）、および（４１５）からのループは、アウトオブメモリクラッシュの脅威が緩和されるまで、またはコンピューティングデバイス１００が公称メモリ条件に戻るまで継続することができると考えらえる。メモリ圧力閾値が順次に超過される必要はなく、むしろ予測が、任意のメモリ圧力閾値が将来の瞬間において超過されることを示すことができ、本明細書に記載されているように、対応するすべての階層的に階層化されたアプリケーション機能上でメモリ削減アクションを実行することができることがさらに企図されている。
ハードウェア略図
図５は、本明細書に記載された実施例が実装され得るコンピューティングデバイスを示すブロック図である。様々な実装形態において、コンピューティングデバイス５００は、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ＶＲまたはＡＲヘッドセットデバイスなどの、モバイルコンピューティングデバイスを含むことができる。このように、コンピューティングデバイス５００は、マイク５４５、カメラ５５０、および任意の数のワイヤレス通信プロトコルを使用して外部実体と通信するための通信インターフェース５１０などの電話通信（telephony）機能を含むことができる。コンピューティングデバイス５００はさらに、測位モジュール５６０（例えば、ＧＰＳ受信機）、および、１つまたは複数の加速度計、ジャイロスコープ、または磁力計を含む慣性測定ユニット５６４を含むことができる。
特定の態様では、コンピューティングデバイス５００は、サービスアプリケーション５３２およびアプリケーションマネージャ５３４をローカルメモリ５３０に格納することができる。変形例では、メモリ５３０は、コンピューティングデバイス５００の１つまたは複数のプロセッサ５４０によって実行可能な追加のアプリケーションを格納することができ、１つまたは複数のネットワーク５８０を介して１つまたは複数のホストサーバとのアクセスおよび相互作用を可能にする。特定の実施例では、アプリケーションマネージャ５３４は、本開示全体を通して説明されているように、メモリ監視およびアプリケーション管理機能を含むことができる。さらに、アプリケーションマネージャ５３４は、サービスアプリケーション５３２自体のコンポーネントであってもよいし、サービスアプリケーション５３２のメモリ管理機能として統合されていてもよい。そのような実施例では、アプリケーションマネージャ５３４は、コンピューティングデバイス５００のＯＳ低メモリ警告システムからのメモリ警告、並びにサービスアプリケーション５３２のメモリ使用量メトリクス（例えば、履歴メモリ使用量データおよび現在のメモリ使用量データ）を、入力として受け取ることができる。
変形例では、アプリケーションマネージャ５３４は、コンピューティングデバイス５００のオペレーティングシステムのコンポーネントを含むことができる。このように、アプリケーションマネージャ５３４は、コンピューティングデバイス５００上のすべての実行中のアプリケーションを監視するように機能することができ、各実行中のアプリケーションに対して本明細書に記載されているメモリ管理技術を実装することができることが企図されている。
ユーザによるユーザ入力５１８（例えば、指定アプリケーション５３２を表すアイコンの選択）に応答して、サービスアプリケーション５３２は、プロセッサ５４０によって実行されてもよく、これによって、コンピューティングデバイス５００のディスプレイスクリーン５２０上に表示インターフェース５２２を生成させ得る。様々な実装形態において、表示インターフェース５２２は、ユーザが表示インターフェース５２２上の表示されたコンテンツを見るおよび／またはそれと対話することを可能にし得る。さらに、アプリケーションマネージャ５３４は、起動中のサービスアプリケーション５３２に基づいて開始することができる。
様々な実施例では、測位モジュール５６０は、例えば、コンピューティングシステム５９０がサービスアプリケーション５３２のコンテンツを表示インターフェース５２２に提供することを可能にするために、ユーザの現在地を示す位置データをリモートコンピューティングシステム５９０（例えば、サービスアプリケーション５３２のホストサーバ）に提供することができる。さらなる実装形態では、コンピューティングデバイス５００は、カメラ５５０からの画像データ、マイクロフォン５４５からの音声データ、およびＩＭＵ ５６４からのＩＭＵデータなどの追加のセンサデータをコンピューティングシステム５９０に送信することもできる（例えば、連続的または周期的に）。
本明細書に記載されている例は、本明細書に記載されている技術を実装するためのコンピューティングデバイス５００の使用に関するものである。一例によれば、これらの技術は、プロセッサ５４０が、主メモリ５３０に収容されている１つまたは複数の命令の１以上のシーケンスを実行することに応答して、コンピューティングデバイス５００によって行われる。そのような命令は、記憶装置のような別の機械可読媒体から主メモリ５３０に読み込まれてもよい。主メモリ５３０に収容されている命令のシーケンスが実行されると、プロセッサ５１０は、本明細書に記載されている処理ステップを行う。別の実装形態では、本明細書に記載されている例を実装するために、ソフトウェア命令の代わりに、またはソフトウェア命令と組み合わせて、ハードワイヤード回路が用いられ得る。従って、記載されている例は、ハードウェア回路およびソフトウェアの任意の特定の組合せに限定されない。
本明細書に記載されている例は、他の概念、アイデア、またはシステムとは独立して、本明細書に記載されている個々の要素および概念に及ぶこと、並びに、例えば、本願のどこかに記載されている要素の組合せを含むことが意図される。本明細書において、添付の図面を参照して複数の例を詳細に説明したが、本概念は、これらの正確な例に限定されないことを理解されたい。従って、当業者には、多くの修正および変形が自明であろう。従って、本概念の範囲は、以下の特許請求の範囲およびそれらの等価物によって定められることが意図される。さらに、個々にまたは例の一部として記載された特定の特徴は、たとえ他の特徴および例がその特定の特徴について言及していない場合であっても、他の個々に記載された特徴、または他の例の一部と組み合わされ得ることが意図される。従って、組合せが記載されていないことによって、そのような組合せに対する権利を主張することを排除すべきではない。
１００、５００ コンピューティングデバイス
１２０ メモリモニタ
１３０、５３０ メモリ
１４０ アプリケーションマネージャ
１５０ センサ
１６０ ディスプレイ
５２０ ディスプレイスクリーン
５４０ プロセッサ

Claims (20)

  1. ディスプレイスクリーン；
    １つまたは複数のプロセッサ；および
    命令を記憶する１つまたは複数のメモリリソース
    を備えるコンピューティングデバイスであって、
    前記命令は、前記１つまたは複数のプロセッサにより実行される際に、前記コンピューティングデバイスに
    ユーザがネットワークベースのサービスにアクセスすることを可能にし、アプリケーション機能の複数の優先階層を含む、クライアント側アプリケーションが前記コンピューティングデバイス上で実行されている間に、前記コンピューティングデバイスのメモリ使用量メトリクスのセットを監視させ、
    履歴メモリ使用量データおよび前記コンピューティングデバイスの前記メモリ使用量メトリクスのセットに基づいて、メモリ使用量が将来時点において臨界メモリ閾値を超えるかどうかを判断させ、
    前記メモリ使用量が将来時点において前記臨界メモリ閾値を超えるとの判断に応答して、前記複数の優先階層の最低優先階層に対応する第１のセットのアプリケーション機能を劣化させる、
    コンピューティングデバイス。
  2. 前記実行された命令がさらに、前記コンピューティングデバイスに
    前記ディスプレイスクリーン上に前記クライアント側アプリケーションのストリーミングコンテンツを表示させ、
    前記実行された命令が、前記コンピューティングデバイスに、前記ストリーミングコンテンツのコンテンツレンダリングレートの低減により前記第１のセットのアプリケーション機能を劣化させる、
    ことを特徴とする、請求項１に記載のコンピューティングデバイス。
  3. 前記メモリ使用量メトリクスのセットが、前記コンピューティングデバイスの総メモリサイズおよび前記コンピューティングデバイスの現在利用できるメモリを含むことを特徴とする、請求項１に記載のコンピューティングデバイス。
  4. 前記実行された命令が、前記コンピューティングデバイスに、所定の時間に亘って前記履歴メモリ使用量データを収集させ、メモリ使用量が将来時点において前記臨界メモリ閾値を超えるかどうかを判断させることを特徴とする、請求項１に記載のコンピューティングデバイス。
  5. 前記実行された命令が、前記コンピューティングデバイスに、将来の所定の期間に亘って前記履歴メモリ使用量データおよび現在のメモリ使用量データに基づいて将来のメモリ使用量を予測することにより、前記メモリ使用量が将来時点において前記臨界メモリ閾値を超えるかどうかを判断させることを特徴とする、請求項４に記載のコンピューティングデバイス。
  6. 前記実行された命令がさらに、前記コンピューティングデバイスに、
    前記第１のセットのアプリケーション機能を劣化させる間にまたはその後に、将来時点における前記メモリ使用量が前記臨界メモリ閾値を超えるかどうかを判断させ、
    前記将来時点における前記メモリ使用量が前記臨界メモリ閾値を超えるかどうかの判断に基づいて、前記複数の優先階層の第２の優先階層において第２のセットのアプリケーション機能を劣化させる、
    ことを特徴とする、請求項１に記載のコンピューティングデバイス。
  7. 前記クライアント側アプリケーションが、ライドシェアサービスのためのドライバアプリケーションを含み、前記複数の優先階層が、ナビゲーションコンテンツ機能に対応する少なくとも１つの優先階層を含むことを特徴とする、請求項１に記載のコンピューティングデバイス。
  8. 命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
    前記命令は、コンピューティングデバイスの１つまたは複数のプロセッサにより実行される際に、前記コンピューティングデバイスに
    ユーザがネットワークベースのサービスにアクセスすることを可能にし、アプリケーション機能の複数の優先階層を含む、クライアント側アプリケーションが前記コンピューティングデバイス上で実行されている間に、前記コンピューティングデバイスのメモリ使用量メトリクスのセットを監視させ、
    履歴メモリ使用量データおよび前記コンピューティングデバイスの前記メモリ使用量メトリクスのセットに基づいて、メモリ使用量が将来時点において臨界メモリ閾値を超えるかどうかを判断させ、
    前記メモリ使用量が将来時点において前記臨界メモリ閾値を超えるとの判断に応答して、前記複数の優先階層の最低優先階層に対応する、前記クライアント側アプリケーションの第１のセットのアプリケーション機能を劣化させる、
    非一時的なコンピュータ可読媒体。
  9. 前記実行された命令がさらに、前記コンピューティングデバイスに
    前記コンピューティングデバイスのディスプレイスクリーン上に前記クライアント側アプリケーションのストリーミングコンテンツを表示させ、
    前記実行された命令が、前記コンピューティングデバイスに、前記ストリーミングコンテンツのコンテンツレンダリングレートの低減により前記第１のセットのアプリケーション機能を劣化させる、
    ことを特徴とする、請求項８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  10. 前記メモリ使用量メトリクスのセットが、前記コンピューティングデバイスの総メモリサイズおよび前記コンピューティングデバイスの現在利用できるメモリを含むことを特徴とする、請求項８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  11. 前記実行された命令が、前記コンピューティングデバイスに、所定の時間に亘って前記履歴メモリ使用量データを収集させ、メモリ使用量が将来時点において前記臨界メモリ閾値を超えるかどうかを判断させることを特徴とする、請求項８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  12. 前記実行された命令が、前記コンピューティングデバイスに、将来の所定の期間に亘って前記履歴メモリ使用量データおよび現在のメモリ使用量データに基づいて将来のメモリ使用量を予測することにより、前記メモリ使用量が将来時点において前記臨界メモリ閾値を超えるかどうかを判断させることを特徴とする、請求項１１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  13. 前記実行された命令がさらに、前記コンピューティングデバイスに、
    前記第１のセットのアプリケーション機能を劣化させる間にまたはその後に、将来時点における前記メモリ使用量が前記臨界メモリ閾値を超えるかどうかを判断させ、
    前記将来時点における前記メモリ使用量が前記臨界メモリ閾値を超えるかどうかの判断に基づいて、前記複数の優先階層の第２の優先階層において第２のセットのアプリケーション機能を劣化させる、
    ことを特徴とする、請求項８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  14. 前記クライアント側アプリケーションが、ライドシェアサービスのためのドライバアプリケーションを含み、前記複数の優先階層が、ナビゲーションコンテンツ機能に対応する少なくとも１つの優先階層を含むことを特徴とする、請求項８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  15. コンピューティングデバイスを動作するコンピュータ実装された方法であって、コンピューティングデバイスの１つまたは複数のプロセッサにより実行され、
    ユーザがネットワークベースのサービスにアクセスすることを可能にし、アプリケーション機能の複数の優先階層を含む、クライアント側アプリケーションが前記コンピューティングデバイス上で実行されている間に、前記コンピューティングデバイスのメモリ使用量メトリクスのセットを監視する工程；
    履歴メモリ使用量データおよび前記コンピューティングデバイスの前記メモリ使用量メトリクスのセットに基づいて、メモリ使用量が将来時点において臨界メモリ閾値を超えるかどうかを判断する工程；および
    前記メモリ使用量が将来時点において前記臨界メモリ閾値を超えるとの判断に応答して、前記複数の優先階層の最低優先階層に対応する、前記クライアント側アプリケーションの第１のセットのアプリケーション機能を劣化する工程、
    を含むことを特徴とする、方法。
  16. 前記コンピューティングデバイスのディスプレイスクリーン上に前記クライアント側アプリケーションのストリーミングコンテンツを表示する工程をさらに含み、
    前記１つまたは複数のプロセッサが、前記コンピューティングデバイスに、前記ストリーミングコンテンツのコンテンツレンダリングレートの低減により前記第１のセットのアプリケーション機能を劣化させる、
    ことを特徴とする、請求項１５に記載の方法。
  17. 前記メモリ使用量メトリクスのセットが、前記コンピューティングデバイスの総メモリサイズおよび前記コンピューティングデバイスの現在利用できるメモリを含むことを特徴とする、請求項１５に記載の方法。
  18. 前記１つまたは複数のプロセッサが、所定の時間に亘って前記履歴メモリ使用量データを収集し、メモリ使用量が将来時点において前記臨界メモリ閾値を超えるかどうかを判断することを特徴とする、請求項１５に記載の方法。
  19. 前記１つまたは複数のプロセッサが、将来の所定の期間に亘って前記履歴メモリ使用量データおよび現在のメモリ使用量データに基づいて将来のメモリ使用量を予測することにより、前記メモリ使用量が将来時点において前記臨界メモリ閾値を超えるかどうかを判断することを特徴とする、請求項１８に記載の方法。
  20. 前記第１のセットのアプリケーション機能を劣化させる間にまたはその後に、将来時点における前記メモリ使用量が前記臨界メモリ閾値を超えるかどうかを判断する工程、および
    前記将来時点における前記メモリ使用量が前記臨界メモリ閾値を超えるかどうかの判断に基づいて、前記複数の優先階層の第２の優先階層において第２のセットのアプリケーション機能を劣化する工程、
    を含むことを特徴とする、請求項１５に記載の方法。
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