KR100396462B1

KR100396462B1 - 메시지 변환 선택 툴 및 그 방법

Info

Publication number: KR100396462B1
Application number: KR10-2001-0024704A
Authority: KR
Inventors: 피펜로버트윌리엄; 냅맨존마이클
Original assignee: 인터내셔널 비지네스 머신즈 코포레이션
Priority date: 2000-05-31
Filing date: 2001-05-07
Publication date: 2003-09-02
Also published as: GB2362969A; US20090125638A1; US7730212B2; KR20010110094A; US20010049743A1; GB0013031D0; GB2362969B; US7493415B2

Abstract

본 발명은 호환성없는(incompatible) 메시지 포맷을 이용하여 서브시스템(subsystems)상에 애플리케이션을 실행하는 분산 메시지 처리 시스템에서 이용하는 메시지 변환 선택 툴 및 방법에 관한 것인데, 이는 주어진 입력 메시지 포맷에 대한 가장 적합한 출력 메시지 포맷을 선택한다. 먼저, 툴(tool)은 모든 가능한 출력 메시지 포맷의 필드를 가지고 입력 메시지 포맷의 각각의 필드의 호환성을 판정한다. 다음으로, 각각의 서브시스템에 대하여 메시지 로그(message log)내에 저장된 메시지내의 메시지 필드의 값을 통계적으로 분석한다. 분석에 근거하여, 툴은 주어진 입력 메시지를 변환할 가장 적합한 출력 메시지를 선택한다.

Description

메시지 변환 선택 툴 및 그 방법{MESSAGE TRANSFORMATION SELECTION TOOL AND METHOD}

본 발명은 분산 데이터 처리 시스템의 구성 요소들 사이의 메시지 포맷의 변환에 관한 것으로, 특히 메시지 변환을 선택하는 툴(tool)에 관한 것이다.

분산 데이터 처리 시스템은 메시지의 교환에 의해서 통신한다. IBM MQSeries 제품과 같은 이종의 플렛폼(heterogeneous platforms)사이에 메시지가 전송되도록 하는 다양한 제품이 알려져 있다(IBM 및 MQSeries는 모두 인터내셔널 비지네스 머신즈 코포레이션의 상표임). 이러한 전송은 수신 플랫폼상의 애플리케이션(application)에 의미를 분명히 하기 위하여 데이터 콘텐츠 및 메시지의 내부 형식 모두가 변환되지는 않는다는 점에서 지능적(intelligent)이지는 않다. 이것은 이러한 메시지의 포맷이 시스템의 특정 노드에 고유할 수 있거나, 포맷이 시스템상에서 실행되는 특정한 상이한 애플리케이션에 의해서 결정될 수 있기 때문이다. 양자 모든 경우에 있어서, 하나의 시스템 구성 요소(오퍼레이팅 시스템(operating system) 또는 애플리케이션)로부터 기원하는 메시지 포맷을 다른 시스템 구성 요소에 호환가능한 포맷으로 변환하는 것이 필요하다. 이러한 변환은 본 기술 분야에서, 예를 들면 상이한 데이터 컨벤션(convention)간의 변환으로 알려져 있다(말하자면, DD/MM/YY에서 MM/DD/YYYY로).

비록 이러한 변환은 애플리케이션 프로그램 자체에 의해서 수행될 수 있지만, 메시지 처리 분야에 있어서의 최근의 한 발전에서는 노드(node)간에 메시지(message)를 지능적으로 라우팅(routing)하고 메시지 포맷을 요구하는 대로 변환하는 소위 메시지 브로커(message broker)가 개발되었다.

IBM으로부터의 2개의 최근의 메시지 브로커 제품인 MQSeries Integrator Versions 1 및 2는 모두 메시지를 하나의 애플리케이션 포맷으로부터 다른 포맷으로 변환하는 소위 포맷터(formatter)를 포함한다. 두 IBM 제품에서 이용되는 포맷터는 New Era of Network, Inc(NEON)로부터의 1개의 라이센스된(licensed) 국제 특허 출원 WO 98/30962 "Method for content based dynamic formatting for interoperation of computing and EDI systems"에 기술된 바에 근거한다. 한 예로서, 이러한 제품은 고정된 포맷(각각의 메시지 및 메시지내의 각각의 필드(field)는 바이트(bytes)단위의 특정한 길이를 가짐)의 메시지를 표준 XML BOD(Business Object Descriptor) 메시지로 변환할 수 있다(XLM은 Extended Markup Language의 약자임).

메시지 변환의 전반적인 설명은 도 1에 도시되어 있는데, 이로부터 변환은 출력 메시지내의 필드의 맵핑(mapping)(즉, 재배치) 및 변환(즉, 상이한 코드(code) 또는 컨벤션으로의 값의 표현)을 포함함을 알 수 있다. 제 1 애플리케이션으로부터 기원하는 입력 메시지(10)는 FIELD 1 내지 FIELD 4로 명명된 4개의필드(11)를 포함한다. 미리 저장된 포맷 정의 및 데이터베이스(13)내의 상이한 애플리케이션에 대한 변환 규칙으로의 액세스를 가지는 포맷터(12)는 FIELD 1, 2 및 3을 출력 메시지(14)내의 상이한 관련 위치에 맵핑(mapping)하여 이들과 FIELD 4를 제 2 애플리케이션에 의해서 인식될 수 있는 상이한 형태에 필요한 바로 변환한다. 그런 다음, 재포맷된 출력 메시지(14)는 제 2 애플리케이션으로 보내어져 제 2 애플리케이션에 의해서 처리될 것이다.

그러나, 이러한 시스템에서, 상이한 타입의 메시지간의 변환은 수동으로(manually) 미리 결정되어 변환 엔진(transformation engine)(포맷터 및 데이터베이스)내에 로딩(loading)되어야 한다. 이것은 메시지 포맷 및 메시지의 타입의 수로 간주되어야 할 매우 많은 수의 변환이 심지어 하나의 시스템 또는 애플리케이션 내에서도, 특히 모든 인식가능한 변환이 명백하게 기록되어야하는 경우에 매우 클 수 있도록 할 수 있다. NEON 시스템은 메시지를 상이한 애플리케이션 및 포맷에 공통인 기본 명명 캐노니컬(메타-데이터) 구성 요소(basic named canonical(meta-data) components)로 분해함으로써, 그리고 캐노니컬 데이터의 매칭(matching of canonical data)을 이용하여 적절한 출력 메시지 변환을 결정함으로써 이러한 문제점을 다소 감소시킨다. 캐노니컬 레벨에서의 변환에 관한 이러한 정보는 비록 저장될 개별적인 변환 쌍들의 전체 부피를 감소시키지만 미리 결정되어서 수동으로 진입되어야 한다. 이러한 업무는 대개 그래픽 유저 인터페이스(a graphical user interface)를 이용하여 상이한 애플리케이션에 대한 완전한 메시지 정의 및 특정 해당 포맷 메타-데이터 구성 요소를 포맷터 데이터베이스(formatterdatabase)로 진입시키는 시스템 관리기(System Administrator)에 의해서 수행된다. 전형적인 메타-데이터는 이러한 부분인 플로팅 포인트 수, g 또는 디리미터(delimiter)를 포함할 수 있다.

따라서 비즈니스 애플리케이션 아키텍쳐(business application architecture)내의 허용된 메시지 변환을 정의하고 수동으로 진입시키는 시스템 관리기의 부담을 감소시킬 필요성이 존재하게 된다.

따라서, 본 발명은 분산 메시지 처리 시스템에서 이용되는 메시지 변환 선택 툴을 제공하는데, 상기 시스템은 상기 시스템의 하나의 구성 요소에 의해서 인지된 다수의 포맷 중 하나의 입력 메시지를 상기 시스템의 다른 구성 요소에 의해서 인지된 다수의 상이한 포맷 중 하나의 출력 메시지로 변환하는 메시지 변환 수단 및각각의 시스템 구성 요소에 의해서 처리된 메시지의 대표 샘플을 저장하는 메시지 로그(message log)를 포함하는데, 상기 선택 툴은 하나이상의 상기 다수의 출력 메시지 포맷을 가지는 각각의 상기 다수의 입력 메시지 포맷의 각각의 필드의 호환성을 판정하는 수단과 상기 메시지 로그에 저장된 메시지내의 메시지 필드의 숫자 값을 통계적으로 분석하는 수단 및 상기 호환성 판정 및 상기 통계적 분석에 응답하여 주어진 입력 메시지 필드를 변환할 가장 적합한 메시지 필드를 선택하는 선택 수단을 포함한다.

바람직하게, 툴은 컴퓨터 프로그램으로 수행된다.

비록 툴이 개별적으로 제공될 수 있지만, 본 발명은 메시지 브로커내에 포함될 수 있으며, 본 발명은 이러한 툴을 포함하는 메시지 브로커를 포함한다.

다른 측면에 따르면, 본 발명은 또한 분산 메시지 처리 시스템내의 메시지 변환을 선택하는 방법을 제공하는데, 상기 시스템은 하나의 구성 요소에 의해서 인지된 다수의 포맷내의 입력 메시지를 상기 시스템의 다른 구성 요소 및 각각의 시스템 구성 요소에 의해서 처리된 메시지의 대표 샘플을 저장하는 메시지 로그에 의해서 인지된 다수의 상이한 포맷중 하나의 출력 메시지로 변환하는 메시지 변환 수단을 포함하며, 상기 선택 수단은 하나이상의 상기 다수의 출력 메시지 포맷의 필드를 가지는 각각의 상기 다수의 입력 메시지 형식의 각각의 필드의 호환성을 판정하는 수단과 상기 메시지 로그내에 저장된 메시지내의 메시지 필드의 값을 통계적으로 분석하는 수단 및 상기호환성 판정 및 상기 통계적 분석에 응답하여 주어진 입력 메시지 필드를 변환하기에 가장 적합한 출력 메시지 필드를 선택하는 선택 수단을 포함한다.

바람직하게, 본 발명의 툴 및 방법은 히스토그램(histogram)을 생성하는 것과 등가인 메시지 필드내의 값의 숫자 분포(즉, 발생 레이트(rate of occcurrence))를 통계적으로 분석한다. 상기 값은 제품의 컬러 또는 크기와 같이 필드내에 코딩될 수 있는 임의의 것일 수 있다. 이와 달리, 상기 값은 가격 또는 다른 숫자 범위일 수 있다. 선택은 모든 호환가능한 필드에 대하여 가장 적합한 분포에 근거한다.

툴은 이용될 변환을 전적으로 결정하거나, 통계적 분석에 따라 단순히 출력메시지 필드의 순위를 정하고 최종 선택은 시스템 관리기에 맡긴다.

호환성은 메타-데이터로부터 가장 용이하게 판정되는데, 이는 다양한 필드에 대하여 전체 시스템의 일부인 메시지 저장소 관리기(a message repository manager)내에 저장될 수 있다. 이러한 메타-데이터는 특정 필드내에서 발견되는 숫자값 범위를 포함할 수 있으며, 필드에 대한 전체 값 분포 통계 또한 포함할 수 있다.

메타-데이터에 근거한 호환성에 대한 기본적인 검사는 필드의 타입을 비교할 수 있다. 따라서, chr, shortin 및 long은 모두 잠재적으로 호환가능한 필드 타입이며, float 및 double이 호환가능하며, char[3], char[25] 및 string 또한 호환가능한 캐릭터 타입의 예이다.

부가적으로, 동일하거나, 동의어이거나, 그렇지 않다면 사전적으로 유사한 필드 명칭(field names)에 근거하여 보다 엄격하지 않은 호환성 선택이 이루어질 수 있다.

이제 본 발명은 수반하는 도면에서 예증된 바와 같은 바람직한 실시예의 을 참조한 예에 의해서만 기술될 것이다.

도 1은 본 발명이 이용될 수 있는 공지된 포맷터(formatter)의 동작,

도 2는 본 발명에 따른 메시지 변환 선택 툴(a message transformation selection tool) 및 툴(tool)이 이용되는 메시지 브로커 시스템의 블록도,

도 3은 도 2의 선택 툴의 일부를 형성하는 메시지 분석기의 동작을 도시하는 흐름도,

도 4는 메시지 필드내의 가능한 값의 발생 레이트(the rate of occurrence of possible values)의 전형적인 히스토그램(histogram) 도,

도 5는 본 발명에 따른, 주어진 입력 메시지 필드에 대하여 가장 적합한 출력 메시지 필드를 선택하는 반자동화된 메시지 재포맷터(a semi-automated message reformatter)의 동작을 도시하는 흐름도.

도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명

11 : 필드(field) 12 : 포맷터(formatter)

13 : 데이터베이스(database) 14 : 출력 메시지

20 : 메시지 브로커(a message broker) 21,22 : 시스템

23 : 호환성 판정 수단 24 : 변환 선택 수단

25 : 메타-데이터(meta-data) 26 : 메시지 분석기

도 2에서, IBM MQSeries Integrator Version 2일 수 있는 메시지 브로커(20)가 함께 순서 기입(an order entry) 또는 고객 세부사항의 갱신(an update of customer details)과 같은 비즈니스 트랜잭션(a business transaction)을 수행하는애플리케이션을 실행할 수 있도록 하기 위하여 상이한 공급기로부터의 21 및 22로 도시된 2개의 시스템 A 및 B를 통합하는 계획에 의해서 이용된다.

구체적인 예를 들면, 코볼(Cobol)로 기록된 IBM CICS 트랜잭션 처리 환경에서 실행하며, 하나는 시스템 A(System A)상에서 실행하고 하나는 다른 ERP(전사적 자원 관리) 시스템 공급기로부터인 시스템 B(System B)상에서 실행하는 애플리케이션을 통합하고자 한다고 가정하자(CICS는 인터내셔널 비지네스 머신즈 코포레이션의 상표임). 코볼(Cobol) 애플리케이션은 특유의 (고정) 포맷(a proprietary (fixed) format)의 메시지를 전송하며, 반면에 다른 공급기는 자기-정의(self-defining) XML(Extended Markup Language) 메시지 포맷을 이용하여 비즈니스 트랜잭션을 오픈 애플리케이션 그룹(Open Application Group)(http://www.openapplications.org/)의 표준이며 XML상에 확립된 비즈니스 오브젝트 디스크립터(Business Object Descriptor)(BOD)로 나타낸다.

전사적 시스템 관리기의 업무는 하나의 시스템상에 이용된 메시지 포맷과 다른 시스템상에 이용된 메시지 포맷사이를 맵핑(mapping)하는 메시지 변환을 정의하는 것이다.

이를 위하여,

1. 어느 COBOL 애플리케이션이 다른 ERP 시스템상의 어느 비즈니스 애플리케이션과 통신하여야 하는지를 결정하고,

2. Cobol 애플리케이션으로부터 정보를 전송하는 데에 어느 세트의 고정 포맷 메시지를 이용할지를 결정하고,

3. 어느 BOD를 다른 ERP 시스템에 전송할 것인지를 결정하고,

4. Cobol내에 유지된 데이터 필드로부터 BOD내의 필드에 고정된 포맷 메시지의 상세한 재포맷에 관하여 결정하고, 메시지 브로커 처리 노드를 특별히 함으로써 이러한 재포맷을 수행하여야 한다.

본 발명은 단계 4에서 어느 필드가 서로 적합한지에 관하여 결정함에 있어 관리기를 지원하며, 따라서 생산 툴(a productivity tool)로서 동작한다.

도 2로 돌아오면, 타입 메타데이터(예를 들면, 'string', 'int', 'float')등은 맵핑될 메시지내의 각각의 필드에 대하여 이용가능하며 메시지 저장소 관리기(25)내에 저장되는데, 이는 브로커의 일부이다. 이러한 메타데이터는 시스템 A 및 B내의 각각의 메시지의 대표 샘플을 포함하는 로그(27,28)의 컨텐츠를 통계적으로 분석하는 메시지 분석기(26)에 의해서 증대된다. 이러한 로그는 메시지 시스템내에 일상적으로 유지된다.

도 3의 흐름도에서 도시된 바와 같이 메시지 분석기(26)의 동작은 다음과 같다.

단계 30에서 선택된 각각의 메시지 포맷에 대하여,

메시지 포맷 설명(message format description)을 로드(단계 31).

각각의 시스템내에서 메시지의 대표 샘플을 포함하는 적절한 '메시지 웨어하우스(message warehouse)' 로그 27 또는 28을 개방(단계 32).

각각의 필드에 대하여(단계 33),

필드내의 값의 범위를 발견(단계 34). 숫자에 대하여, 이것은 숫자 범위일것이다. 스트링에 대하여, 이것은 단순히 발생하는 상이한 스트링의 목록을 작성할 것이다. 스트링 필드가 '숫자 값을 나타내는 스트링'을 포함하는 것으로 알려진 경우에는 변환은 이들 값에서 행해질 수 있다.

필드내의 각각의 값의 발생 레이트에 대한 통계를 기록(단계 35)하여 도 4에 도시된 히스토그램과 등가인 데이터를 생성.

통계를 이용하여 이러한 필드내의 어떤 다른 필드 타입이 호환가능한지를 판정(단계 36). 예를 들면, 'short integer'로 나타날 수 있는 수는 'integer' 또는 'long integer'로 나타날 수도 있다(그러나 역은 성립하지 않음).

각각의 통계를 가지고 이러한 필드를 위한 메시지 저장소 관리기(25)내의 메시지 메타-데이터 및 호환성에 관한 정보를 증대(단계 37).

MRM(25)으로부터의 메타데이터는 시스템 A로부터의 입력 메시지와 함께 호환성 판정 수단(23), 변환 선택 수단(24) 및 통상적인 메시지 포맷 맵핑 구성 요소(29)를 포함하는 반자동 재포맷터에 인가되는데, 이는 적절한 출력 메시지 필드를 공급한다. 비록 메시지 브로커(20)의 일부로서 도시되었지만, 호환성 판정 수단(23), 변환 선택 수단(24) 및 메시지 분석기(26)는 툴이 될 수 있으며, 시스템 관리기에 의한 수동 선택을 지원하는 주 메시지 브로커로부터 분리된다.

재포맷터의 동작은 도 5의 흐름도에 기술된다.

시스템(21)으로부터의 입력 메시지의 수신에 응답하여(단계 51), 메시지 로맷 A를 위한 메시지 포맷 기술이 로딩된다(단계 52).

시스템(22)에 의해서 인식가능한 메시지를 위한 메시지 포맷 기술(메시지 포맷 B)이 메시지 저장소 관리기(25)로부터 효과적으로 판독된다(단계 54).

메시지 포맷 A로부터의 각각의 필드 Fa에 대하여(단계 53),

메시지 포맷 B내의 각각의 필드 Fb에 대하여,

Fa의 타입이 Fb의 타입과 호환가능한 경우에는(단계 55), '값 비교(value comparison)'를 수행한다(단계 56). 이것은 Fb내의 값에 대하여 Fa내의 값에 대한 기록된 통계를 비교하고 호환을 위한 숫자 점수를 할당한다.

숫자 점수를 이용하여 Fa에 따라 메시지 포맷 B내의 필드를 랭킹(ranking)하는데(단계 57), 대부분의 경우에 하나의 필드만이 높은 점수를 가질 것이고, 다른 모든 필드는 0에 가까운 값을 가질 것인데, 이러한 경우에 가장 높게 랭킹된 Fa는 Fb에 안전하게 맵핑될 수 있다.

두 개의 세트의 데이터 값의 유사도(similarity)를 측정하는 다양한 방법이 존재하는데, 이들은 통상적으로 각각의 데이터세트(datasets)내의 값의 통계 분포의 비교라는 개념에 근거한다.

예를 들면, 만약 로그(log)의 통계에 있어서,

Log 1내의 필드 a를 히스토그램 Ha1(x)로,

Log 2내의 필드 b를 히스토그램 Hb2(x)로 특징짓는다면,

-여기서 Hmn(x)는 Log n의 필드 m내의 x의 발생 횟수(occurrence count)-

유사도 측정 sim(Ha1, Hb2)을 생성하는 많은 방법이 존재한다.

하나의 공지된 접근 방법은 베이즈 정리(Bayes theorem)를 이용하여 sim(Ha1, Hb2)를 Ha1 및 Hb2 모두가 동일한 소스 분포(same source distribution)로부터 발생할 확률로 정의할 것이다.

요약하면, 도면을 참조하여 기술된 본 발명의 실시예에서 호환가능한 필드가 먼저 선택된다. 그런 다음, 각각의 필드 쌍에 대한 유사도 측정이 이루어지는데, 이는 2개의 로그의 컨텐츠의 통계적인 분석에 근거한다. 입력 메시지 로그(log)내의 각각의 필드에 대하여, 출력 메시지 필드는 이후에 유사도가 감소하는 순서로 랭킹된다. 최종적으로, 변환은 자동으로 가장 유사한 필드로 행해지거나 관리기가 가장 유력한 후보로부터 선택하는 것이 허여된다.

본 발명은 분산 데이터 처리 시스템의 구성 요소들 사이의 메시지 포맷의 변환에 관한 것으로, 특히 메시지 변환을 선택하는 툴과 그 방법을 제공한다.

Claims

분산 메시지 처리 시스템(a distributed message processing system)에서 이용하는 메시지 변환 선택 툴(a message transformation selection tool)에 있어서,

상기 시스템은 상기 시스템의 하나의 구성 요소에 의해서 인지된 다수의 포맷(format)중 소정의 입력 메시지를 상기 시스템의 다른 구성 요소에 의해서 인지된 다수의 상이한 포맷중 하나의 출력 메시지로 변환하는 메시지 변환 수단 및 각각의 시스템 구성 요소에 의해서 처리된 메시지의 대표 샘플(a representative samples of messages)을 저장하는 메시지 로그(a message log)를 포함하고,

상기 선택 툴은

하나이상의 상기 다수의 출력 메시지 포맷을 가지는 상기 각각의 복수의 입력 메시지 포맷의 각각의 필드의 호환성을 판정하는 수단과,

상기 메시지 로그내에 저장된 메시지내의 메시지 필드의 값을 통계적으로 분석하는 수단과,

상기 호환성 판정 및 상기 통계적 분석에 응답하여 주어진 입력 메시지 필드를 변환할 가장 적합한 출력 메시지 필드를 선택하는 선택 수단

을 포함하는 분산 메시지 처리 시스템에서 이용하는 메시지 변환 선택 툴.
제 1 항에 있어서,

상기 통계적인 분석 수단은 상기 메시지 필드내의 값의 숫자 분포를 생성하고, 상기 선택 수단은 상기 모든 호환가능한 필드에 대하여 가장 적합한 분산을 선택하는 분산 메시지 처리 시스템에서 이용하는 메시지 변환 선택 툴.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,

상기 선택 수단은 상기 통계적 분석의 결과에 따라 출력 메시지 필드를 랭킹(ranking)하는 분산 메시지 처리 시스템에서 이용하는 메시지 변환 선택 툴.
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 시스템은 상기 2개의 다수의 메시지 포맷에 대한 메타-데이터(mata-data)를 저장하는 메시지 저장소 관리기(a message repository manager)를 더 포함하고, 상기 호환성 판단 수단은 상기 메타-데이터의 호환성 결정에 근거하는 분산 메시지 처리 시스템에서 이용하는 메시지 변환 선택 툴.
제 4 항에 있어서,

상기 메시지 필드의 값은 숫자 값을 포함하고, 상기 통계적 분석 수단은 상기 각각의 필드내의 숫자 값의 범위를 분석하고 상기 메타-데이터를 상기 값의 범위로 증대하도록 배열된 분산 메시지 처리 시스템에서 이용하는 메시지 변환 선택 툴.
제 4 항에 있어서,

상기 각각의 필드에 대한 상기 메타-데이터는 상기 필드에 대한 숫자 값의 분포를 포함하는 분산 메시지 처리 시스템에서 이용하는 메시지 변환 선택 툴.
분산 메시지 처리 시스템내에서 메시지 변환을 선택하는 방법에 있어서,

상기 시스템은 상기 시스템의 하나의 구성 요소에 의해서 인지된 다수의 포맷중 소정의 입력 메시지를 상기 시스템의 다른 구성 요소에 의해서 인지된 다수의 상이한 포맷 중 하나의 출력 메시지로 변환하는 메시지 변환 수단 및 상기 대표 시스템 구성 요소에 의해서 처리된 메시지의 대표 샘플을 저장하는 메시지 로그를 더 포함하고,

상기 선택 툴은

하나이상의 상기 다수의 출력 메시지 포맷을 가지는 상기 각각의 복수의 입력 메시지 포맷의 각각의 필드의 호환성을 판정하는 수단과,

상기 메시지 로그내에 저장된 메시지내의 메시지 필드의 값을 통계적으로 분석하는 수단과,

상기 호환성 판정 및 상기 통계적 분석에 응답하여 주어진 입력 메시지 필드를 변환할 가장 적합한 출력 메시지 필드를 선택하는 선택 수단

을 포함하는 분산 메시지 처리 시스템내의 메시지 변환 선택 방법.
제 7 항에 있어서,

상기 통계적 분석 단계는 상기 메시지 필드내의 상기 값의 숫자 분포를 생성하고, 상기 선택 단계는 상기 호환가능한 필드에 대한 가장 적합한 분포를 선택하는 분산 메시지 처리 시스템내의 메시지 변환을 선택하는 방법.
제 7 항 또는 제 8 항에 있어서,

상기 선택 단계는 상기 통계적 분석의 결과에 따라서 출력 메시지 필드를 랭킹(ranking)하는 단계를 포함하는 분산 메시지 처리 시스템내의 메시지 변환을 선택하는 방법.
제 7 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 시스템은 상기 두 개의 다수의 메시지 포맷에 대한 메타-데이터를 저장하는 메시지 보관소 관리기를 더 포함하고, 상기 호환성 판정 단계는 상기 메타-데이터로부터 호환성을 판정하는 단계를 포함하는 분산 메시지 처리 시스템내의 메시지 변환을 선택하는 방법.
제 10 항에 있어서,

상기 메시지 필드의 값은 숫자 값을 더 포함하고, 상기 통계적 분석 단계는 상기 각각의 필드내의 숫자 값의 범위를 분석하는 단계와 상기 메타-데이터를 상기 값의 범위로 증대하는 단계를 포함하는 분산 메시지 처리 시스템내의 메시지 변환을 선택하는 방법.
제 10 항에 있어서,

상기 각각의 필드에 대한 메타-데이터는 상기 필드에 대한 숫자 값의 분산을 포함하는 분산 메시지 처리 시스템내의 메시지 변환을 선택하는 방법.
분산 메시지 처리 시스템내의 메시지 변환을 선택하는 컴퓨터 프로그램에 있어서,

상기 시스템은 상기 시스템의 하나의 구성 요소에 의해서 인지된 다수의 포맷(format)중 소정의 입력 메시지를 상기 시스템의 다른 구성 요소에 의해서 인지된 다수의 상이한 포맷중 하나의 출력 메시지로 변환하는 메시지 변환 수단 및 각각의 시스템 구성 요소에 의해서 처리된 메시지의 대표 샘플(a representative samples of messages)을 저장하는 메시지 로그(a message log)를 포함하고,

상기 컴퓨터 프로그램은

하나이상의 상기 다수의 출력 메시지 포맷을 가지는 상기 각각의 복수의 입력 메시지 포맷의 각각의 필드의 호환성을 판정하는 수단과,

상기 메시지 로그내에 저장된 메시지내의 메시지 필드의 값을 통계적으로 분석하는 수단과,

상기 호환성 판정 및 상기 통계적 분석에 응답하여 주어진 입력 메시지 필드를 변환할 가장 적합한 출력 메시지 필드를 선택하는 선택 수단

을 포함하는 분산 메시지 처리 시스템내의 메시지 변환을 선택하는 컴퓨터 프로그램.
분산 메시지 처리 시스템에서 이용되는 메시지 브로커(a message broker)에 있어서,

상기 브로커는

상기 시스템의 하나의 구성 요소에 의해서 인지된 다수의 포맷중 소정의 입력 메시지를 상기 시스템의 다른 구성 요소에 의해서 인지된 다수의 상이한 포맷 중 하나의 출력 메시지로 변환하는 메시지 변환 수단과,

각각의 시스템 구성 요소에 의해서 처리된 메시지의 대표 샘플을 저장하는 메시지 로그와,

하나이상의 상기 다수의 출력 메시지 포맷을 가지는 상기 각각의 복수의 입력 메시지 포맷의 각각의 필드의 호환성을 판정하는 수단과,

상기 메시지 로그내에 저장된 메시지내의 메시지 필드의 값을 통계적으로 분석하는 수단과,

상기 호환성 판정 및 상기 통계적 분석에 응답하여 주어진 입력 메시지 필드를 변환할 가장 적합한 출력 메시지 필드를 선택하는 선택 수단

을 포함하는 분산 메시지 처리 시스템에서 이용되는 메시지 브로커.