KR101593890B1 - 네트워크에서 부하를 분배하는 시스템 및 방법 - Google Patents

네트워크에서 부하를 분배하는 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101593890B1
KR101593890B1 KR1020157008559A KR20157008559A KR101593890B1 KR 101593890 B1 KR101593890 B1 KR 101593890B1 KR 1020157008559 A KR1020157008559 A KR 1020157008559A KR 20157008559 A KR20157008559 A KR 20157008559A KR 101593890 B1 KR101593890 B1 KR 101593890B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
source
data
availability
decision
configuration file
Prior art date
Application number
KR1020157008559A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20150060747A (ko
Inventor
노르베르 라따이유
알렉산드르 스브라지아
르노 아르누-프로스트
에릭 부스께
다비드 르노디
Original Assignee
아마데우스 에스.에이.에스.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from US13/628,487 external-priority patent/US9031891B2/en
Priority claimed from EP12368026.6A external-priority patent/EP2713320A1/en
Application filed by 아마데우스 에스.에이.에스. filed Critical 아마데우스 에스.에이.에스.
Publication of KR20150060747A publication Critical patent/KR20150060747A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101593890B1 publication Critical patent/KR101593890B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H04L67/1002—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/02—Reservations, e.g. for tickets, services or events
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/087—Inventory or stock management, e.g. order filling, procurement or balancing against orders
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H04L67/1001—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for accessing one among a plurality of replicated servers
    • H04L67/2842—
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50—Network services
    • H04L67/56—Provisioning of proxy services
    • H04L67/568—Storing data temporarily at an intermediate stage, e.g. caching

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)
  • Stored Programmes (AREA)

Abstract

컴퓨터로 구현된 예약 방법 및 대응하는 시스템은 연산 질의를 수신할 때 결정 프로세스의 실행을 제어하여 데이터 액세스 효율을 유지하는데 사용된다. 본 방법은 결정 프로세스를 구동하고, 통계적 지시자의 현재 값과 통계적 지시자의 타깃 값으로부터 적어도 연산된 결정 규칙을 적어도 포함하는 구성 파일을 컴퓨터 백엔드 기계와 연관시키는 단계; 통계적 지시자의 업데이트된 값을 주기적으로 획득하는 단계; 업데이트된 값이 타깃 값과 상이한 것을 검출할 때, 구성 파일을 동적으로 업데이트하는 단계 및 재연산된 결정 규칙을 구성 파일에 실시간으로 저장하는 단계를 포함한다.

Description

네트워크에서 부하를 분배하는 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR LOAD DISTRIBUTION IN A NETWORK}
본 발명은 일반적으로 컴퓨터로 구현된 데이터베이스 시스템을 위한 데이터 및 정보 처리에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 서비스 자원과 관련하여 여행 좌석과 같은 이용가능성 정보(availability information)를 여행 예약 및 부킹 시스템(booking system)에 제공하기 위한 컴퓨터로 구현된 예약 시스템 및 방법에 관한 것이다. 보다 정확하게는, 예를 들어, 이용가능성 요청과 관련된 이용가능성 정보 데이터를 저장하는 복수의 데이터 소스(data source) 중의 하나를 선택하고 재고 목록 링크(inventory link)를 최적의 용량으로 사용하여, 그래서 더 낮은 신뢰성의 데이터 소스를 사용함에도 불구하고 높은 이용가능성 서비스를 제공하는 것과 같이, 본 발명은 데이터 소스에 의한 작업 실행을 구동하는 것을 실시간으로 결정하는 점을 개시한다. 나아가, 본 발명은 또한 데이터 소스로부터 데이터를 검색하는데 있어서 실패를 감소시키고, 데이터 동기 프로세스가 실행되고 있을 때 이용가능성 캐시 소스를 동적으로 모니터링하여 이 캐시 소스에 데이터 액세스하는데 있어서 높은 효율을 유지할 수 있다.
컴퓨터화된 여행 시스템은 여행사, 온라인 여행 벤더 및 여행 회사와 같은 여행 벤더에 의해 액세스되는 글로벌 분배 시스템(Global Distribution System: GDS)에 대해 조성된다. GDS 시스템은 항공사 요금, 스케줄, 및 좌석의 이용가능성과 다른 데이터에 실시간으로 액세스를 허용하는 전용 컴퓨터 시스템일 수 있다.
GDS 시스템은 이용가능성 정보를 제공하기 위하여 여러 데이터 소스에 액세스를 구현한다. 액세스된 데이터 소스는 GDS 시스템으로부터 원격에 있을 수 있다. 이들은 항공사에 의해 제공된 데이터 소스일 수 있다. 이용가능성 정보를 검색하기 위해, 재고 목록 소스(inventory source)는 폴링(polling)에 의해 액세스될 수 있는 반면, 다른 데이터 소스는 병렬로 액세스하여 폴링 대역폭을 감소시키고, 비용을 절약하며 (재고 목록 데이터베이스의 액세스가 더 비싸다) 그리고 가능한 한 자주 응답 시간을 차단(cut off)할 수 있다.
문제는 데이터 소스의 데이터 액세스 효율을 유지하면서 연산 질의(computation inquiry)가 증가하거나 또는 위기(예를 들어, 폴링 중지)에 처하는 것과 같은 급속한 변동에 신속히 응답하는 것이다. 이것은 이용가능성 요청에 대답하는 것과 관련된 데이터가 잠재적으로 저장되어 있는 여러 소스들 사이에 라우팅을 결정하는 것을 수반하는 기술적 제약을 초래한다. 시스템은 이용가능성 상태 소스(availability status source, AVS)를 사용하는 것이 더 적절한지 또는 캐시 데이터 소스를 사용하는 것이 더 적절한지를 결정하여야 한다.
제임스 아웨야(James Aweya) 등은 문헌(발명의 명칭: "An adaptive load balancing scheme for web servers", International Journal of Network Management, vol. 12, no. 1, 1 January 2002, pages 3-39)에서 입력되는 요청을 복수의 웹 서버로 라우팅하는 부하 밸런싱 구조와 결합된 웹 스위치에서 진입 제어 기능을 개시한다. 이 웹 서버는 서버 건강 상태 정보를 웹 스위치로 주기적으로 송신한다.
실시예의 일 예에서, 연산 질의를 수신할 때 컴퓨터 네트워크의 컴퓨터 백엔드 기계(computer backend machine)에 의해 결정 프로세스(decision process)의 실행을 제어하는 방법이 개시되고, 이 방법은,
- 결정 프로세스를 구동하고, 통계적 지시자(statistical indicator)의 현재 값과 통계적 지시자의 타깃 값으로부터 적어도 연산된 결정 규칙(decision rule)을 적어도 포함하는 구성 파일(configuration file)을 컴퓨터 백엔드 기계와 연관시키는 단계;
- 통계적 지시자의 업데이트된 값을 주기적으로 획득하는 단계;
- 업데이트된 값이 타깃 값과 상이한 것을 검출할 때, 구성 파일을 동적으로 업데이트하는 단계를 포함하고, 상기 구성 파일을 동적으로 업데이트하는 단계는,
Figure 112015032542444-pct00001
업데이트된 값을 새로운 현재 값으로 사용하여 결정 규칙을 재연산하는 단계; 및
Figure 112015032542444-pct00002
재연산된 결정 규칙을 구성 파일에 실시간으로 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
결정 규칙은 요청-특정 입력 파라미터(발신자, 출발지 및 목적지...)에 기초하여 액세스되는 데이터 소스를 결정하는 규칙일 수 있다. 결정 규칙은 또한 캐시 데이터 소스의 업데이트가 수행되는지를 결정하는 규칙일 수 있다.
통계적 지시자는 하나 이상의 데이터 소스에 대한 데이터 액세스를 나타낼 수 있다. 이것은 기록 액세스일 수 있다. 이것은 판독 액세스일 수 있다.
상기 방법은 GDS 시스템에서 구현될 수 있다. 액세스된 데이터 소스는 상이한 항공사 또는 다른 회사로부터의 데이터 소스일 수 있다.
연산 질의는 개인(private person) 또는 여행사로부터 올 수 있다. 이들 둘 모두는 연산 질의(computation inquiry)를 송신하는데 컴퓨터 프론트-엔드(front-end) 기계를 사용할 수 있다.
컴퓨터 백엔드 기계는 글로벌 분배 시스템(GDS)의 일부일 수 있다.
실시예의 다른 예에서, 컴퓨터 시스템은 적어도 하나의 컴퓨터 백엔드 기계를 포함하는데, 이는 연산 질의를 수신할 때 결정 프로세스를 실행하도록 구성되고 그리고 적어도 통계적 지시자의 현재 값과 통계적 지시자의 타깃 값으로부터 연산되고 결정 프로세스를 구동하는 적어도 결정 규칙을 포함하는 구성 파일을 포함하며, 컴퓨터 백엔드 기계는 프로세서를 포함하고, 비-일시적인 컴퓨터-판독가능한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 따라 상기 프로세서는 컴퓨터 시스템으로 하여금,
- 통계적 지시자의 업데이트된 값을 주기적으로 획득하는 동작;
- 업데이트된 값이 타깃 값과 상이한 것을 검출한 경우, 구성 파일을 동적으로 업데이트하는 동작을 수행하게 하고, 상기 상기 구성 파일을 동적으로 업데이트하는 동작은,
Figure 112015032542444-pct00003
업데이트된 값을 새로운 현재 값으로 사용하여 결정 규칙을 재연산하는 동작;
Figure 112015032542444-pct00004
구성 파일에 재연산된 결정 규칙을 실시간으로 저장하는 동작을 더 포함한다.
본 발명의 가능한 잇점은 다음과 같다:
- 상대적으로 낮은-신뢰성의 데이터 소스를 포함하는 수 개의 데이터 소스로부터 적절한 타깃 데이터 소스를 선택하는 것에 의해 높은 서비스 품질을 유지;
- 데이터 소스와 저장 용량을 최적으로 사용;
- 서비스 레벨 합의(Service Level Agreement: SLA)와 같은 계약상 합의를 따르고 유지.
예시적인 실시예는 또한 소프트웨어 프로그램 명령을 포함하는 비-일시적인 컴퓨터-판독가능한 매체를 포함하고, 여기서 적어도 하나의 데이터 프로세서에 의해 소프트웨어 프로그램 명령을 실행하면 본 발명의 방법을 실행하는 동작을 수행하게 된다.
본 발명의 실시예의 상기 및 다른 측면은 첨부 도면과 함께 판독되는 이하 상세한 설명으로부터 보다 명백해질 것이다.
도 1은 본 발명의 제1 비제한적인 실시예에 따른 이용가능성 질의 시스템의 아키텍처 다이아그램의 일례를 도시하는 도면.
도 2는 폴링 에러율(polling error rate)(ma 및 mb), 폴링 에러 임계율(polling error threshold rate)(g)의 값, 및 주문 값(order value)(oa 및 ob)을 나타내는 선형 그래프를 도시하는 도면.
도 3은 본 발명의 제2 비제한적인 실시예에 따른 예약 시스템(40)의 아키텍처 블록도의 일례를 도시하는 도면.
도 4는 방문 대 부킹한 수(look-to-book number)(lba 및 lbb), 목표 방문 대 부킹한 수(lbg)의 값, 및 주문 값(oc 및 od)을 나타내는 선형 그래프를 도시하는 도면.
도 5는 본 발명의 제3 비제한적인 실시예에 따른 이용가능성 질의 시스템(70)의 아키텍처 블록도의 일례를 도시하는 도면.
도 6은 기록의 수(wa 및 wb)와 목표 기록의 수(wg)의 값을 도시하는 선형 그래프를 도시하는 도면.
이하 상세한 설명은 항공 산업에 응용하는 상황에서 제공된 것이지만, 이것은 본 발명이 객실(room), 차량 렌탈(car rental), 철도 티켓(railway ticket) 등과 같은 모든 종류의 여행 및 관광 제품에도 적용될 수 있으므로 발명을 제한하는 예를 나타내는 것이 아니다.
본 발명을 설명하기 전에, 이하 상세한 설명에서 사용되는 특정 용어들이 다음과 같이 정의된다:
- 이용가능성: 이것은 판매에 이용가능한 좌석의 수이다. 이것은 추가적인 부킹을 허용하거나 거부하는데 사용된다.
- 이용가능성 정보의 소스: 이것은 여행 제품의 이용가능성과 연결된 정보를 저장하는 모든 종류의 데이터 저장소(data repository)를 포함한다.
- 재고 목록 소스: 이것은 재고 목록을 구성하는 여행 제품에 이루어진 부킹의 실제 상태를 반영하므로 최상의 정확도를 가지는 이용가능성 정보의 소스. 일반적인 경우에, 재고 목록은 여행 항공사측에 기초한다.
- 베이스 이용가능성 소스: 재고 목록 소스로부터 유도되는 이용가능성 정보의 소스. 이것은 종종 GDS 시스템측에서 사용되어 재고 목록 소스에 대한 조직적인 액세스를 방지하고 대역폭 소비를 절약한다. 또한 AVS라고 불리우는 이러한 데이터 소스 유형은 재고 목록 소스로부터 주기적으로 업데이트되고 재고 목록 소스의 간략화된 형태이다. 데이터 품질 면에서, 높은 신뢰도 레벨, 공정한 신뢰도 레벨 또는 낮은 신뢰도 레벨에 따라 분류된(rated) 데이터 소스는 다음과 같이, 즉 재고 목록 소스, 이용가능성 캐시 소스 및 AVS로 각각 리스트된다.
- 이용가능성 캐시 소스: 통상적으로 재고 목록 소스보다 더 낮은 신뢰도를 가지지만 더 낮은 사용 비용을 가지는 이용가능성 정보의 소스. 이러한 캐시에는 과거 이용가능성 요청으로부터 획득된 결과가 공급될 수 있다. 제1 유저 요청 및 대응하는 대답은 제2 유저의 다른 요청에 응답하여 재사용될 수 있다. 일부 경우에 캐시는 제일 먼저 사전 대비 요청(pro-active request), 즉 서버 측에서 자동적으로 생성된 요청에 대한 응답으로 형성된다.
- 폴링: 유저 요청에 대답하기 위해 재고 목록 소스에 송신된 질문.
- 통계적 지시자: 제1 통계적 지시자는 주어진 데이터 소스에 액세스 실패한 수와 액세스 시도한 수 사이의 비율을 나타내는 폴링 에러율일 수 있고; 제2 통계적 지시자는 부킹으로 전환하기 위한 이용가능성 요청의 평균 수를 나타내는 방문 대 부킹한 수일 수 있고; 제3 통계적 지시자는 기록의 수일 수 있다;
- 주문 값: 0% 내지 100%의 수치값. 이 주문 값은 재고 목록 소스에 액세스를 시도한 비율(attempt rate)일 수 있다.
- 결정 규칙: 결정 규칙은 요청 입력 파라미터(발신자, 출발지 및 목적지 등...) 및 주문 값과 같은 시스템 파라미터에 기초할 수 있다. 모든 이들 파라미터의 값에 따라, 규칙은 요청이 보내지는 데이터 소스를 결정하는 방식을 한정한다.
- 데이터 소스 적응 방법: 통계적 지시자의 현재 값과 통계적 지시자의 타깃 값 사이의 차이를 검출하는 단계, 및 검출된 차이에 따라 주문 값을 계산하는 단계를 포함한다;
- 데이터 소스 선택 규칙: 적어도 2개의 데이터 소스 중에 데이터 소스를 선택하는 것은 결정 규칙의 일부일 수 있다. 상기 데이터 소스 선택 규칙은 또한 이용가능성 요청의 적어도 하나의 특성의 함수, 예를 들어, 이용가능성 요청의 발신자 또는 이용가능성 요청의 파라미터의 함수, 예를 들어, 요청에 의해 지시된 마켓(이것은 여정 출발지 및/또는 목적지, 또는 여행 산업에서 제공자의 항공사 코드일 수 있다) 또는 시간 프레임의 함수일 수 있다.
전통적으로, 결정 규칙과 데이터 소스 선택 규칙은 예를 들어 단지 수동 방식으로만 변경되거나 또는 특정 미리 결정된 시간 간격(예를 들어, 매 24 시간마다 한번) 내에서만 변경가능하기때문에 정적이었다. 2개의 이용가능한 데이터 소스 중 하나로 요청을 라우팅하는 결정을 제공하는 이러한 결정 규칙/데이터 소스 선택 규칙의 매우 간단한 예는 다음과 같이 볼 수 있다:
- 다음 7일 내에 여행 시작 시간을 나타내는 (예를 들어, 온라인 여행사 또는 항공사 웹사이트 등에 대한) 이용가능성 요청은 70%의 퍼센트로 재고 목록 소스로 보내진다.
- 다음 8일 내지 30일 내에 그리고 더 미래에 여행 시작 시간을 나타내는 이용가능성 요청은 80의 퍼센트로 캐시 소스로 보내진다.
- 이제부터 31일 내에 그리고 더 미래에 여행 시작 시간을 나타내는 이용가능성 요청은 항상(즉, 100%로) 캐시 소스로 보내진다.
- 국내 항공편을 나타내는 이용가능성 요청은 60%의 퍼센트로 재고 목록 소스로 보내지고, 나머지 40%로 베이스 재고 목록 소스로 보내진다.
규칙은 특정 데이터 소스로 보내지는 요청의 비율만을 지정하고 나머지 요청의 추가적인 분배를 지정하지 않는 것(처음 3개의 예 참고)으로 존재할 수 있다는 것이 주목된다. 다른 규칙(마지막 예 참고)은 또한 나머지 요청이 보내져야 하는 데이터 소스를 한정할 수 있다.
따라서, 이들 전통적인 결정 규칙/데이터 소스 선택 규칙은 여러 데이터 소스로의 요청을 통계적으로 분배하는 것을 한정하였으나, 이들 규칙에 의해 달성된 요청 라우팅은 이하에서 설명된 메커니즘을 적용하지 않아서 정적 특성이다.
도 1 및 도 2는 발명의 제1 실시예의 일례를 제공한다. 이 실시예에서, 재고 목록 소스의 폴링 에러율이 모니터링되고 이를 사용하여 재고 목록 소스를 사용하는 방법에 대한 결정 프로세스를 구동한다. 본 발명의 다른 실시예는 도 3 내지 도 6에 도시되어 있다. 이들 실시예는 서로 조합될 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 이용가능성 질의 시스템(10)의 아키텍처 블록도의 일례이다. 본 실시예에서, 여기서 이용가능성 요청(r1)인 연산 질의를 수신한 후, 이용가능성 질의 시스템(10)은 적어도 2개의 데이터 소스로부터 하나를 동적으로 선택하고, 데이터 소스 적응 방법을 적용하여 결정 규칙을 연산하는 것에 의해 선택된 데이터 소스로부터 대응하는 데이터를 검색할 수 있다. 데이터 소스 적응 방법은 입력 데이터로 재고 목록 소스의 폴링 에러율을 요구한다. 폴링 에러율은 주어진 데이터 소스에 액세스 실패한 수와 액세스 시도한 수 사이의 비율을 나타낸다. 이것은 통계적 지시자로 사용된다.
이용가능성 질의 시스템(10)은 컴퓨터 백엔드 시설(11), 결정 제어기(12), 및 2개의 데이터 소스, 즉 재고 목록 소스(13a) 및 이용가능성 캐시 소스(13b)를 각각 포함한다. 이러한 데이터 소스는 단순히 예시를 위한 것이므로 본 발명은 임의의 데이터 소스에 적용될 수 있다. 본 실시예에서, 주어진 데이터 소스는 재고 목록 소스(13a)이다. 모든 데이터 소스는 좌석 이용가능성에 관한 데이터를 (적어도 일시적으로) 저장하는 저장 공간을 제공하는데 사용된다. 컴퓨터 백엔드 시설(11)은 느슨하게 연결된 컴퓨터 세트로 구성된 컴퓨터 클러스터로 구현되거나 또는 단지 단일 연산 디바이스에 의해서 구현될 수 있다. 본 실시예에서, 컴퓨터 백엔드 시설(11)은 결정 제어기(12)와 데이터 소스(13a 및 13b)에 각각 연결된다.
컴퓨터 백엔드 시설(11)은 이용가능성 요청(r1)을 수신할 때 결정 프로세스를 실행하는데 사용된다. 이 시설은 적어도 하나의 백엔드 연산 유닛(21)과 옵서버(observer)(22)를 포함한다. 옵서버(22)는 최근 폴링 에러율(m1)을 주기적으로 생성하고 이를 결정 제어기(12)에 송신하는데 사용된다. 옵서버(22)는 통계적 지시자를 모니터링한다. 폴링 에러율(m1)은 재고 목록 소스(13a)로부터 데이터를 검색하는데 있어서 액세스 실패한 수와 상기 재고 목록 소스(13a)에 액세스 시도한 총 수 사이의 비율이다. 그리하여 이 율은 재고 목록 소스(13a)에 수행된 액세스 효율을 반영한다.
백엔드 연산 유닛(21)은 전략 조정기(strategy coordinator)(31)와 메모리 유닛(32)을 포함한다. 메모리 유닛(32)은 전략 조정기(31)에 연결된다. 메모리 유닛(32)은 적어도 결정 규칙을 포함하는 적어도 구성 파일(c1)을 저장하는데 사용된다. 전략 조정기(31)는 결정 규칙을 실행하는데 사용된다.
결정 제어기(12)는 제어기 모듈(26)과 제어기 메모리 유닛(27)을 포함한다. 메모리 유닛(27)에 연결된 제어기 모듈(26)은 0% 내지 100%에 있는 주문 값(o2)을 생성하는데 사용된다. 주문 값, 예를 들어 주문 값(o2)은 재고 목록 소스(13a)에 액세스 시도한 비율로서 정의된다. 메모리 유닛(27)은 적어도 제2 구성 파일(c2), 주문 이력 파일(OH1) 및 관찰 이력 파일(OBH1)을 저장한다. 제2 구성 파일(c2)은 예를 들어 시스템 관리자에 의해 미리 한정된 최고 허용가능한 재고 목록의 액세스 실패율(failure rate)인 폴링 에러 임계율(g)을 포함한다. 본 실시예에서, 폴링 에러 임계율(g)은 20%로 설정된다. 나아가, 결정 제어기(12)는 옵서버(22)로부터 바람직하게는 5분 미만의 길이의 규칙적인 간격으로 폴링 에러율(m1)의 업데이트된 값을 수집한다.
다른 실시예에서, 구성 파일(c1 및 c2), 주문 이력 파일(OH1) 및 관찰 이력 파일(OBH1)은 동일한 메모리 유닛에 저장되거나, 또는 메모리 유닛(32) 또는 메모리 유닛(27)과는 다른 메모리 유닛에 저장될 수 있는 것으로 이해된다. 또한 결정 제어기(12)와 컴퓨터 백엔드 시설(11)은 일부 하드웨어 및/또는 소프트웨어 자원을 공유할 수 있다.
컴퓨터 백엔드 시설(11)은 주문 값(o2)에 도달하기 위하여 (그러나 이를 초과하지 않도록) 결정 프로세스를 실행하고, 재고 목록 소스(13a)(메인 데이터 소스)로부터 이용가능성 캐시 소스(13b)로 스위칭하여 재고 목록 소스(13a)의 폴링 에러율을 폴링 에러 임계율(g) 이하로 유지한다.
결정 프로세스는 결정 제어기(12)에 의해 연산된 데이터를 요구한다. 제어기 모듈(26)은 옵서버(22)에 제공된 정보에 따른 주문 값(o2), 메모리 유닛(27)에 저장된 구성(c2) 및 관찰 이력 파일(OBH1)을 결정한다. 데이터 소스 적응 방법에 대한 상세한 설명은 이하 문단에 제시된다.
결정 제어기(12)는 재고 목록 소스(13a)와 관련된 업데이트된 주문 값(o2)을 연산하는데 사용된다. 이 제어기는 옵서버(22)에 의해 제공된 업데이트된 폴링 에러율(m1)과, 관찰 이력 파일(OBH1)에 저장된 이전의 주문 값(o1)을 주기적으로 획득한다. 이 제어기는 구성 파일(c2)에 의해 제공된 폴링 에러율(m1)과 폴링 에러 임계율(g) 사이의 차이를 검출한다. 결정 제어기(12)는 이하 문단에 제시된 제1 응답 함수를 적용하는 것에 의해 주문 값(o2)을 생성한다.
폴링 에러율(m1)과 폴링 에러 임계율(g) 사이에 값을 비교하는 3개의 경우가 있다:
■ 폴링 에러율(m1)이 폴링 에러 임계율(g)과 같은 경우:
컴퓨터 백엔드 시설(11)은 이전과 같이 재고 목록 소스(13a)에 액세스된 채 유지되고, 결정 규칙에 적용되는 주문 값을 변화시킬 필요가 없다.
■ 폴링 에러율(m1)이 폴링 에러 임계율(g)보다 더 작은 경우:
이것은 재고 목록 소스(13a)에 의해 수신된 데이터 검색 요청의 수가 최대 액세스 용량 미만인 것을 의미한다. 컴퓨터 백엔드 시설(11)은 재고 목록 소스(13a)에 더 많이 액세스할 수 있다. 업데이트된 주문 값(o2)은 이전의 주문 값(o1)보다 크다.
■ 폴링 에러율(m1)이 폴링 에러 임계율(g)보다 더 큰 경우:
이것은 재고 목록 소스(13a)에 의해 수신된 데이터 검색 요청의 수가 최대 액세스 용량을 이미 초과한다는 것을 의미한다. 업데이트된 주문 값(o2)은 이전의 주문 값(o1) 미만이다.
전술된 바와 같이, 제어기 모듈(26)은 이전의 주문 값(o1), 폴링 에러 임계율(g), (OH1에 레코드된) 주문 값의 이력, 및 (OBH1에 레코드된) 관찰 이력에 계산하는 제1 응답 함수를 적용하는 것에 의해 주문 값(o2)을 생성한다. 제1 응답 함수는 다음 예시적인 수식, 즉
Figure 112015032542444-pct00005
으로 표현될 수 있으나 이로 제한되는 것은 아니다.
생성된 주문 값(o2)은 다음 조건들 중 하나가 발생하는 경우 더 조절된다:
■ 업데이트된 주문 값(o2)이 100%를 초과하는 경우, 업데이트된 주문 값(o2)은 100%로 설정된다.
■ 업데이트된 주문 값(o2)이 미리 한정된 최소 주문 값 미만인 경우, 업데이트된 주문 값(o2)은 구성 파일(c2)에 저장된 최소 주문 값으로 설정된다.
제어기 모듈(26)은 주문 값(o2)을 주문 이력 파일(OH1)에 저장한다. 주문 값(o2)은 그 다음 연산에 사용되는 주문 값(o1)의 새로운 값으로 된다.
업데이트된 주문 값(o2)을 수신한 후, 백엔드 연산 유닛(21)은 결정 규칙을 재연산한다. 결정 규칙은 이용가능성 요청(r1)에 사용되는 데이터를 검색하기 위해 재고 목록 소스(13a)와 이용가능성 캐시 소스(13b) 중에 데이터 소스를 결정하는 데이터 소스 선택 규칙을 포함한다. 모든 실시예에서, 데이터 소스 선택 규칙은 또한 이용가능성 요청의 적어도 하나의 특성의 함수, 예를 들어, 이용가능성 요청의 발신자 또는 이용가능성 요청의 파라미터의 함수, 예를 들어, 마켓(이것은 여정 출발지 및/또는 목적지, 또는 여행 산업에서 제공자의 항공사 코드일 수 있다)의 함수일 수 있다.
업데이트된 주문 값(o2)이 주어진 경우 데이터 소스 선택 규칙을 업데이트하는 것에 대한 상세한 설명은 다음과 같이 제공된다:
■ 업데이트된 주문 값(o2)이 이전의 주문 값(o1)보다 더 크면, 데이터 소스 선택 규칙이 구성 파일(c1)에 저장된 규칙에 기초하여 더 높은 액세스 레벨로 업데이트된다. 상기 저장된 규칙은 업데이트된 주문 값(o2)과 요청(r1)의 일부 특성(예를 들어, 항공사, 제품)을 취하고 이는 사용을 위해 선택된 데이터 소스에 송신된다. 업데이트된 주문 값(o2)을 적용하여 규칙을 업데이트하는 것은, 예를 들어, 규칙 내 퍼센트 지시값을 업데이트된 주문 값(o2)으로 대체하는 것에 의해 수행된다. 예를 들어, 규칙이 그 다음 7일 내에 여행 시작 시간을 나타내는 이용가능성 요청이 70%의 퍼센트로 재고 목록 소스로 보내져야 하는 것과, 업데이트된 주문 값(o2)이 85%로 설정된 것으로 규정하면, 업데이트된 규칙은 그 다음 7일 내에 여행 시작 시간을 나타내는 이용가능성 요청이 85%의 퍼센트로 재고 목록 소스로 보내져야 하는 것을 규정한다.
■ 업데이트된 주문 값(o2)이 이전의 주문 값(o1)보다 더 작은 경우, 이것은 재고 목록 소스(13a)가 최대 액세스 용량에 비해 너무 많은 데이터 검색 요청을 이전에 취한 것을 의미한다. 컴퓨터 백엔드 시설(11)은 값(o1)으로부터 값(o2)으로 주문 값을 낮춰 재고 목록(13a)의 폴링 에러율을 감소시킬 필요가 있고, 이에 데이터 소스 선택 규칙은 더 낮은 액세스 레벨로 업데이트된다. 업데이트된 주문 값(o2)이 낮아져서 0에 근접한 경우, 컴퓨터 백엔드 시설(11)은 데이터 소스 선택 규칙에 의해 가이드되어서 이용가능성 캐시 소스(13b)로부터 데이터를 검색하여 요청의 최대 부분을 처리하도록 스위칭한다.
선택된 데이터 소스로부터 검색된 필요한 데이터를 획득한 후, 컴퓨터 백엔드 시설(11)은 이용가능성 요청(r1)에 대응하는 이용가능성 대답(p1)을 생성한다.
상기 재연산된 결정 규칙은 구성 파일(c1)에 실시간으로 저장된다. 구성 파일(c1)의 업데이트는 컴퓨터 백엔드 시설(11)에 의해 수신된 임의의 이용가능성 요청에 구성 파일(c1)을 적용하는 것으로부터 독립적으로 실행될 수 있다. 나아가, 다른 실시예에서, 재고 목록 소스(13a)와 이용가능성 캐시 소스(13b)에 더하여, 이용가능성 질의 시스템(10)은 AVS 소스와 같은 2개를 초과하는 데이터 소스를 포함할 수 있다는 것이 주목된다. 이 경우에, 이용가능성 캐시 소스가 선택되었지만 비어 있거나 또는 시간 내 대답이 아닌 경우, AVS 소스가 선택된다. 나아가, 동적 이용가능성 폴링 소스, 직접 액세스 폴링 소스 및 이용가능성 계산기 소스 중에서 복수의 폴링 소스가 선택될 수 있다.
적어도 3개의 데이터 소스를 갖는 실시예에서, 계층 방식(hierarchical way)으로 데이터 소스를 선택하는 결정을 구성하는 2개의 결정 규칙이 구현될 수 있다. 제1 결정 규칙은 제1 데이터 소스가 선택될 확률을 한정한다. 제2 결정 규칙은 3개의 데이터 소스 중 제2 데이터 소스 또는 제3 데이터 소스를 선택할지 여부의 결정을 한정한다. 동일한 주문 값이 회귀(recursive) 방식으로 2개의 결정 규칙에 사용될 수 있다. 대안적으로, 통계적 지시자 및/또는 주문 값(o2)을 사용하여 제2 결정 규칙에 사용된 다른 주문 값을 연산할 수 있다.
예를 들어, 제1 계층 레벨에 위치된 제1 결정 규칙에 적용된 제1 주문 값(o2)은 70%로 설정될 수 있다. 따라서, 예를 들어, 입력되는 요청의 단 70%만이 제1 폴링 데이터 소스로 라우팅되는 반면, 입력되는 요청의 나머지 30%는 제1 폴링 데이터 소스로 보내지지 않는다. 제2 계층 레벨에서, 동일하거나 다른 주문 값이 2개의 다른 데이터 소스들 사이에 라우팅을 결정하기 위해 제2 결정 규칙에 적용된다. 2개의 다른 데이터 소스는 캐시 데이터 소스와 AVS 데이터 소스일 수 있다. 다른 주문 값은 예를 들어 90%로 설정될 수 있다. 이 경우에, 입력되는 요청의 나머지 30%의 90%는 캐시 데이터 소스로 라우팅되는 반면, 다른 입력되는 요청(입력되는 요청의 나머지 30%의 10%)은 AVS 데이터 소스로 라우팅된다.
이제 도 2를 참조하면, 도 2는 시간에 따라 폴링 에러율의 값(ma 및 mb), 폴링 에러 임계율(g) 및 주문 값(oa 및 ob)을 나타내는 선형 그래프이다. 폴링 에러율(ma)과 주문 값(oa)은 데이터 소스 적응 방법을 실행함이 없이 레코드된다. 9.45h와 20.15h 동안 폴링 에러율(ma)은 30% 이상이다. 13.00h와 18.45h 동안 폴링 에러율(ma)은 심지어 40% 이상이다. 폴링 에러율(mb)과 주문 값(ob)은 본 발명에 따른 데이터 소스 적응 방법을 실행하는 동안 레코드된다.
관찰 기간 동안, 데이터 소스 적응 방법을 실행하는 것에 의해, 이용가능성 질의 시스템(10)은 값(ma)으로부터 값(mb)으로 재고 목록 소스(13a)의 폴링 에러율을 효율적으로 감소시킨다. 폴링 에러율(mb)은 대부분 20% 아래에 머무르고 그리하여 이 예에서 20%로 설정된 폴링 에러 임계율(g)에 안정적으로 근접한다. 나아가, 예를 들어 옵서버(22)에 의해 수행된 통계적 지시자의 새로운 관찰을 수신할 때 이용가능성 질의 시스템(10)이 재고 목록 소스(13a)의 주문 값을 동적으로 연산하는 것에 의해 재고 목록 소스(13a)에 액세스 시도한 수를 실시간으로 조절하기 때문에 재고 목록 소스(13a)에 수행된 주문 값은 값(oa)으로부터 값(ob)으로 감소된다. 이 실시예에서 사용되는 통계적 지시자는 폴링 에러율이다.
도 3은 방문 대 부킹 고려사항을 고려하여 결정 프로세스를 구동하는 다른 실시예를 도시한다. 도 3은 본 발명에 따른 예약 시스템(40)의 아키텍처 블록도의 일례이다. 예약 시스템(40)의 구조와 기능은 전술된 실시예의 전술된 이용가능성 질의 시스템(10)의 것과 유사하다. 그러나, 예약 시스템(40)에 의해 실행되는 결정 프로세스는 통계적 지시자로 사용되는 입력 데이터로서 방문 대 부킹한 수를 요구한다. 재고 목록 소스(43a)로부터 데이터를 검색하는 동안, 방문 대 부킹한 수는 부킹으로 전환(예를 들어, 좌석 예약)하기 위해 주어진 데이터 소스에 액세스하는 것을 수반하는 예약 시스템(40)에 의해 수신된 이용가능성 요청의 평균 수를 나타낸다. 700번 "방문 후" 한번(1) "부킹"한 일례가 아래에 사용된다.
본 실시예에서, 이용가능성 요청(r2)을 수신한 후, 예약 시스템(40)은 적어도 2개의 데이터 소스로부터 하나를 동적으로 선택하고 데이터 소스 적응 방법을 적용하여 결정 프로세스를 연산하는 것에 의해 선택된 데이터 소스로부터 대응하는 데이터를 검색할 수 있다.
예약 시스템(40)은 컴퓨터 백엔드 시설(41), 결정 제어기(42), 및 2개의 데이터 소스, 즉 재고 목록 소스(43a) 및 이용가능성 캐시 소스(43b)를 각각 포함한다. 이러한 데이터 소스는 단지 예시적인 것이므로 본 발명은 임의의 데이터 소스에 적용될 수 있다. 본 실시예에서, 주어진 데이터 소스 또는 다시 말해 선호되는 데이터 소스 또는 가장 신뢰성 있는 데이터 소스는 재고 목록 소스(43a)이다. 컴퓨터 백엔드 시설(41)은 결정 제어기(42)와 데이터 소스(43a 및 43b)에 각각 연결된다.
컴퓨터 백엔드 시설(41)은 이용가능성 요청(r2)을 수신할 때 결정 프로세스를 실행하는데 사용된다. 이 시설은 적어도 하나의 백엔드 연산 유닛과 옵서버(52)를 포함한다. 옵서버(52)는 최근의 방문 대 부킹한 수(lb1)를 주기적으로 생성하고 이를 결정 제어기(42)에 송신하는데 사용된다. 방문 대 부킹한 수를 생성하기 위해 옵서버(52)는 데이터 소스에 대한 데이터 액세스를 모니터링한다. 방문 대 부킹한 수(lb1)가 작으면 작을수록, 더 많은 주문이 주어진 재고 목록 소스 사용 효율을 유지하면서 재고 목록 소스(43a)로부터 대응하는 데이터를 검색하는 것에 의해 처리될 수 있다. 작은 방문 대 부킹한 수는 이용가능성 요청을 부킹으로 전환하는 것에 대해 액세스 율이 낮으므로 재고 목록 소스의 효율이 우수한 것을 반영한다. (방문 대 부킹 전환율(conversion rate)은 예약 시스템(40)에 의해 이루어진 부킹에 대한 방문 대 재고 목록 소스(43a)만을 고려한다.)
백엔드 연산 유닛(51)은 전략 조정기(61)와 메모리 유닛(62)을 포함한다. 메모리 유닛(62)은 전략 조정기(61)에 연결된다. 메모리 유닛(62)은 적어도 결정 규칙을 포함하는 적어도 구성 파일(c3)을 저장하는데 사용된다. 전략 조정기(61)는 결정 규칙을 실행하는데 사용된다.
결정 제어기(42)는 제어기 모듈(56)과 제어기 메모리 유닛(57)을 포함한다. 메모리 유닛(57)에 연결된 제어기 모듈(56)은 0% 내지 100%에 있는 주문 값(o4)을 생성하는데 사용된다. 주문 값, 예를 들어 주문 값(o4)은 재고 목록 소스(43a)에 액세스 시도한 비율로 정의된다. 결정 제어기(42)는 다음 문단에 제시된 제2 응답 함수를 적용하는 것에 의해 주문 값(o4)을 생성한다.
메모리 유닛(57)은 적어도 제2 구성 파일(c4), 주문 이력 파일(OH2) 및 관찰 이력 파일(OBH2)을 저장한다. 제2 구성 파일(c4)은 시스템 관리자에 의해 예를 들어 700으로 설정된 목표 방문 대 부킹한 수(lbg)를 포함하고, 방문 대 부킹 전환율은 이에 따라 본 실시예에서 700:1이다. 나아가, 결정 제어기(42)는 옵서버(52)로부터 5분 미만의 길이의 규칙적인 간격으로 방문 대 부킹한 수(lb1)의 업데이트된 값을 수집한다. 결정 제어기(42)는 주어진 시점에서, 예를 들어, 그 날의 시작점에서 시작하여 적분으로 연산되는 글로벌 방문 대 부킹 전환율을 더 연산한다.
다른 실시예에서, 구성 파일(c3 및 c4), 주문 이력 파일(OH2) 및 관찰 이력 파일(OBH2)은 동일한 메모리 유닛에 저장되거나 또는 메모리 유닛(62) 또는 메모리 유닛(57)과는 다른 메모리 유닛에 저장될 수 있는 것으로 이해된다.
컴퓨터 백엔드 시설(41)은 주문 값(o4)에 도달하기 위하여 결정 프로세스를 실행한다. 컴퓨터 백엔드 시설(41)은 재고 목록 소스(43a)(메인 데이터 소스)로부터 이용가능성 캐시 소스(43b)로 스위칭하여 재고 목록 소스(43a)의 방문 대 부킹한 수를 목표 방문 대 부킹한 수(lbg) 이하로 유지할 수 있다.
결정 프로세스는 결정 제어기(42)에 의해 연산된 데이터를 요구한다. 제어기 모듈(56)은 옵서버(52)에 의해 제공된 정보에 따른 주문 값(o4), 메모리 유닛(57)에 저장된 구성(c4) 및 관찰 이력 파일(OBH2)을 결정한다. 데이터 소스 적응 방법에 대한 상세한 설명은 이하 문단에 제시된다.
결정 제어기(42)는 재고 목록 소스(43a)와 관련된 업데이트된 주문 값(o4)을 연산하는데 사용된다. 이 제어기는 옵서버(52)에 의해 제공된 업데이트된 방문 대 부킹한 수(lb1)와, 주문 이력 파일(OH2)에 저장된 이전의 주문 값(o3)을 주기적으로 획득한다. 이 제어기는 구성 파일(c4)에 의해 제공된 목표 방문 대 부킹한 수(lbg)와 방문 대 부킹한 수(lb1) 사이의 차이를 검출한다.
방문 대 부킹한 수(lb1)와 목표 방문 대 부킹한 수(lbg) 사이에 값을 비교하는 3개의 경우가 있다:
■ 방문 대 부킹한 수(lb1)가 목표 방문 대 부킹한 수(lbg)와 같은 경우:
컴퓨터 백엔드 시설(41)은 이전과 같이 재고 목록 소스(43a)에 액세스되는 것이 유지되고, 결정 규칙에 적용되는 주문 값을 변화시킬 필요가 없다. 그러나, 더 많은 주문이 만들어지는 경우, 컴퓨터 백엔드 시설(41)은 데이터를 검색하기 위해 이용가능성 캐시 소스(43b)에 액세스하는 것으로 스위칭한다.
■ 방문 대 부킹한 수(lb1)가 목표 방문 대 부킹한 수(lbg)보다 더 작은 경우:
컴퓨터 백엔드 시설(41)은 데이터를 검색하기 위해 재고 목록 소스(43a)에 계속 액세스할 수 있다. 업데이트된 주문 값(o4)은 이전의 주문 값(o3)을 초과한다.
■ 방문 대 부킹한 수(lb1)가 목표 방문 대 부킹한 수(lbg)보다 더 큰 경우:
이것은 현재 부킹으로 전환을 하기 위하여 재고 목록 소스(43a)가 너무 많은 데이터 검색 요청을 이미 수신한 것을 의미한다. 컴퓨터 백엔드 시설(41)은 데이터를 검색하는데 이용가능성 캐시 소스(43b)에 액세스하기 위해 너무 빈번히 스위칭한다. 업데이트된 주문 값(o4)은 이전의 주문 값(o3) 미만이다.
전술된 바와 같이, 제어기 모듈(56)은 이전의 주문 값(o3), 목표 방문 대 부킹한 수(lbg), (OH2에 레코드된) 주문 값의 이력, 및 (OBH2에 레코드된) 관찰 이력에 계산하는 제2 응답 함수를 적용하는 것에 의해 업데이트된 주문 값(o4)을 생성한다. 제2 응답 함수는 다음 예시적인 수식, 즉
Figure 112015032542444-pct00006
으로 표현될 수 있으나 이로 제한되지 않고, 여기서 변수(lgbr)는 목표 방문 대 부킹한 수(lbg)에 기초하여 계산된 비율인 반면, 변수(lbr1)는 방문 대 부킹한 수(lb1)에 기초하여 계산된 비율이다.
이용가능성 질의 시스템(10)의 주문 값(o2)과 같이, 주문 값(o4)은 다음 조건들 중 하나가 발생하는 경우 조절된다:
■ 업데이트된 주문 값(o4)이 100%를 초과하는 경우, 업데이트된 주문 값(o4)은 100%로 설정된다.
■ 업데이트된 주문 값(o4)이 미리 한정된 최소 주문 값 미만인 경우, 업데이트된 주문 값(o4)은 구성 파일(c1)에 저장된 최소 주문 값으로 설정된다.
제어기 모듈(56)은 주문 값(o4)을 주문 이력 파일(OH2)에 저장하고, 이는 그 다음 연산에 사용되는 주문 값(o3)의 새로운 값으로 된다.
업데이트된 주문 값(o4)을 수신한 후, 백엔드 연산 유닛(51)은 이용가능성 요청(r2)에 사용되는 데이터를 검색하기 위해 재고 목록 소스(43a)와 이용가능성 캐시 소스(43b) 중에서 데이터 소스를 결정하는 데이터 소스 선택 규칙을 포함하는 결정 규칙을 재연산한다. 데이터 소스 선택 규칙은 또한 이용가능성 요청의 적어도 하나의 특성의 함수일 수 있다.
선택된 데이터 소스로부터 검색된 필요한 데이터를 획득한 후, 컴퓨터 백엔드 시설(41)은 이용가능성 요청(r2)에 대응하는 이용가능성 대답(p2)을 생성한다.
상기 재연산된 결정 규칙은 구성 파일(c3)에 실시간으로 저장된다. 구성 파일(c3)의 업데이트는 컴퓨터 백엔드 시설(41)에 의해 수신된 임의의 이용가능성 요청에 구성 파일(c3)을 적용하는 것으로부터 독립적으로 실행될 수 있다.
나아가, 다른 실시예에서, 재고 목록 소스(43a)와 이용가능성 캐시 소스(43b)에 더하여, 예약 시스템(40)은 이용가능성 상태 소스와 같은 2개를 초과하는 데이터 소스를 포함할 수 있다는 것이 주목된다. 나아가, 동적 이용가능성 폴링 소스, 직접 액세스 폴링 소스 및 이용가능성 계산기 소스 중에서 복수의 폴링 소스가 선택될 수 있다. 이후, 액세스될 제2 데이터 소스를 회귀적으로 결정하는 결정 규칙/제2 데이터 소스 선택 규칙이 구현될 수 있다.
이미 앞서 약술된 바와 같이, 이용가능성 상태 소스와 같은 다른 데이터 소스를 포함하는 실시예에서, 회귀적인 방식으로 제2 계층 레벨의 데이터 소스에 데이터 액세스를 결정하는 제2 결정 규칙/데이터 소스 선택 규칙이 구현될 수 있다. 따라서, 제1 결정 규칙은 특정 요청이 제1 계층 레벨에서 특정 데이터 소스, 예를 들어 재고 목록 소스(43a)로 보내질지 여부를 결정하는데 사용된다. 요청이 회귀적으로 이 제1-계층-레벨 데이터 소스로 보내지지 않는 것으로 결정되면, 이 요청에 관한 라우팅 결정, 예를 들어, 이 요청을 이용가능성 캐시 소스(43b) 또는 이용가능성 상태 소스로 보낼지 여부에 관한 결정이 데이터 소스의 제2 계층 레벨에서 이루어진다. 이를 위해, 제1 규칙과 동일한 방식으로 다른 주문 값에 의해 업데이트될 수 있는 제2 규칙이 사용된다. 동일한 방식으로, 결정 규칙은 복수의 폴링 소스들 간을 결정하기 위해 회귀적인 형태로 구현될 수 있다. 따라서, 요청 라우팅 메커니즘은 동일한 방식으로 복수의 데이터 소스 계층 레벨에 사용될 수 있다.
도 4는 시간에 따라 방문 대 부킹한 수의 값(lba 및 lbb), 목표 방문 대 부킹한 수(lbg), 및 주문 값(oc 및 od)의 값을 나타내는 선형 그래프이다. 방문 대 부킹한 수(lba)와 주문 값(oc)은 데이터 소스 적응 방법을 실행함이 없이 레코드된다. 방문 대 부킹한 수(lbb)와 주문 값(od)은 본 발명에 따른 데이터 소스 적응 방법을 실행하여 레코드된다.
본 발명에 따른 데이터 소스 선택 규칙 업데이트 프로세스를 실행하는 것에 의해, 예약 시스템(40)은 각 취합 기간(예를 들어, 매일 적분) 종료시에 재고 목록 소스(43a)에 대응하는 방문 대 부킹한 수를 목표 방문 대 부킹한 수(lbg)에 근접하게 만들어서, 재고 목록 소스(43a)로부터 데이터를 검색하는데 있어서 액세스 시도한 수를 실시간으로 조절할 수 있다.
이것은 도 4에 도시되어 있는데, 여기서 방문 대 부킹한 수(lbb)가 약 12.45h에서 목표 방문 대 부킹한 수(lbg) 아래로 떨어질 때 주문 값(od)은 증가된다. 방문 대 부킹한 수(lbb)가 약 17.15h에서 목표 방문 대 부킹한 수(lbg)를 넘어 상승할 때 주문 값(od)은 다시 감소된다.
도 5는 본 발명에 따른 이용가능성 질의 시스템(70)의 아키텍처 블록도의 일례이다. 본 실시예에서, 이용가능성 요청(r3)을 수신한 후 이용가능성 질의 시스템(70)은 적어도 2개의 데이터 소스로부터 이용가능성 데이터를 검색하여 이용가능성 요청(r3)에 대응하는 이용가능성 대답(p3)을 생성한다. 이 시스템은 데이터 동기 방법을 더 실행하여 데이터 소스들 중에 데이터 일치를 유지하는데, 이 데이터 소스들 중에 하나는 여기에서 이용가능성 캐시 소스(73b)이다. 결정 프로세스는 이용가능성 캐시 소스(73b)의 기록의 수(w1)를 통계적 지시자로 사용되는 입력 데이터로 요구한다.
이용가능성 질의 시스템(70)은 컴퓨터 백엔드 시설(71), 결정 제어기(72), 및 2개의 데이터 소스, 즉 재고 목록 소스(73a) 및 캐시 데이터베이스(73b)를 각각 포함한다. 이러한 데이터 소스는 단지 예시를 위한 것이므로 본 발명은 임의의 데이터 소스에 적용될 수 있다. 컴퓨터 백엔드 시설(71)은 결정 제어기(72)와 데이터 소스(73a 및 73b)에 각각 연결된다.
컴퓨터 백엔드 시설(71)은 데이터 동기 방법을 실행하여 이용가능성 캐시 소스(73b)에 저장된 데이터를 업데이트하는데 사용된다. 이 시설은 적어도 하나의 백엔드 연산 유닛(81)과 옵서버(82)를 포함한다. 옵서버(82)는 이용가능성 캐시 소스(73b)에 수행된 최근의 기록의 수(w1)를 결정 제어기(72)에 주기적으로 송신하는데 사용된다. 데이터 동기 방법에 대한 상세한 설명은 다음 문단에 제시된다.
백엔드 연산 유닛(81)은 이용가능성 엔진(91)과 메모리 유닛(92)을 포함한다. 메모리 유닛(92)은 이용가능성 엔진(91)에 연결된다. 메모리 유닛(92)은 적어도 결정 규칙을 포함하는 적어도 구성 파일(c5)을 저장하는데 사용된다. 이용가능성 엔진(91)은 재고 목록 소스(73a)로부터 이용가능성 캐시 소스(73b)로 복제될 업데이트된 이용가능성 데이터의 퍼센트를 나타내는 주문 동기 비율(order sync rate)(o6)을 적용하는 것에 의해 결정 규칙을 실행하는데 사용된다.
결정 제어기(72)는 제어기 모듈(86)과 제어기 메모리 유닛(87)을 포함한다. 메모리 유닛(87)에 연결된 제어기 모듈(86)은 주문 동기 비율(sync rate)(o6)을 생성하는데 사용된다. 메모리 유닛(87)은 적어도 제2 구성 파일(c6), 주문 이력 파일(OH3) 및 관찰 이력 파일(OBH3)을 저장한다. 제2 구성 파일(c6)은 시스템 관리자에 의해 설정된 목표 기록 수(wg)를 포함한다. 목표 수(wg)는, 예를 들어, 이용가능성 캐시 소스(73b)에 대한 최대 액세스 용량일 수 있다. 본 실시예에서, 목표 기록 수(wg)는 500,000으로 설정된다. 나아가, 결정 제어기(72)는 바람직하게는 5분 미만의 길이의 규칙적인 간격으로 기록의 수(w1)의 업데이트 값을 수집한다.
다른 실시예에서, 구성 파일(c5 및 c6), 주문 동기 이력 파일(OSH) 및 관찰 이력 파일(OBH3)은 동일한 메모리 유닛에 저장되거나, 또는 메모리 유닛(92) 또는 메모리 유닛(87)과는 다른 메모리 유닛에서 저장될 수 있다는 것이 주목된다. 또한 결정 제어기(72)와 컴퓨터 백엔드 시설(71)은 일부 하드웨어 및/또는 소프트웨어 자원을 공유할 수 있다.
컴퓨터 백엔드 시설(71)은 주문 동기 비율(sync rate)(o6)에 도달하기 위해 (이를 초과하지 않도록) 결정 프로세스를 실행한다. 결정 프로세스는 결정 제어기(72)에 의해 연산된 데이터를 요구한다. 결정 제어기(72)는 주문 동기 비율(sync rate)(o6)을 연산하는데 사용된다. 이 제어기는 옵서버(82)에 의해 제공된 업데이트된 기록의 수(w1)와, 주문 동기 이력 파일(OSH)에 저장된 이전의 주문 동기 비율(sync rate)(o6)을 주기적으로 획득한다. 이 제어기는 기록의 수(w1)와, 제2 구성 파일(c6)에 의해 제공된 목표 기록의 수(wg) 사이의 차이를 검출한다.
제어기 모듈(86)은 목표 기록의 수(wg)와 기록의 수(w1)에 계산할 제3 응답 함수에 기초하여 업데이트된 주문 동기 비율(sync rate)(o6)을 생성하고, 주문 동기 비율(sync rate)(o6)을 주문 동기 이력 파일(OSH)에 저장한다. 제3 응답 함수는 다음 수식, 즉
Figure 112015032542444-pct00007
으로 표현되지만 이로 제한되지 않는다. 제어기 모듈(86)은 또한 주문 동기 비율(sync rate)(o6)을 컴퓨터 백엔드 시설(71)에 제공하여 이용가능성 캐시 소스(73b)가 최대 액세스 용량을 초과하지 않는 것을 보장한다.
기록의 수(w1)와 목표 기록의 수(wg) 사이에 값을 비교하는 3개의 경우가 있다:
■ 기록의 수(w1)가 목표 기록의 수(wg)와 같다:
컴퓨터 백엔드 시설(71)은 재고 목록 소스(73a)로부터 이용가능성 캐시 소스(73b)로 업데이트된 이용가능성 데이터를 복제하기 위해 동일한 동기 비율(sync rate)(o6)로 유지된다. 기록의 수(w2)는 목표 기록의 수(wg)의 값으로 설정된다.
■ 기록의 수(w1)가 목표 기록의 수(wg)보다 더 크다:
이용가능성 캐시 소스(73b)에 대해 수행된 기록의 수는 최대 액세스 용량보다 더 클 수 있다. 이것은 컴퓨터 백엔드 시설(71)이 재고 목록 소스(73a)로부터 이용가능성 캐시 소스(73b)로 데이터 복제 기록을 감소시킬 필요가 있다는 것을 의미한다. 기록의 수(w2)는 목표 기록의 수(wg)의 값으로 설정된다.
■ 기록의 수(w1)가 목표 기록의 수(wg)보다 더 작다:
이것은 컴퓨터 백엔드 시설(71)이 재고 목록 소스(73a)로부터 이용가능성 캐시 소스(73b)로 더 많은 데이터 복제 기록을 수행할 수 있다는 것을 의미한다. 기록의 수(w2)는 기록의 수(w1)의 값으로 설정된다.
업데이트된 주문 동기 비율(sync rate)(o6)을 수신한 후, 컴퓨터 백엔드 시설(71)은 캐시 기록 억제(throttling) 규칙을 포함하는 결정 규칙을 재연산한다.
이제 도 6을 참조하면, 도 6은 시간에 따라 기록의 수(wa 및 wb)와, 최대 기록의 수(wg)의 값을 나타내는 선형 그래프이다. 기록의 수(wa)는 데이터 동기 방법을 실행함이 없이 레코드된다. 기록의 수(wb)는 본 발명에 따른 데이터 동기 방법을 실행하여 레코드된다. 나아가, 관찰 기간 동안, 데이터 동기 방법을 실행하는 것에 의해, 이용가능성 질의 시스템(70)은 이용가능성 캐시 소스(73b)의 기록 오버로드를 효율적으로 감소시킨다.
도 6에 도시된 예에 따라, 약 3.30h 내지 약 13.30h 사이에, 기록의 수(wa)는 항상 최대 기록의 수(wg) 미만이다. 그리하여, wb는 wa와 같다. 3.30h 전과 13.30h 후의 시간 동안, 기록의 수(wa)는 항상 최대 기록의 수(wg)를 넘는다. 그러므로, wb는 wg로 설정된다.
본 발명의 예시적인 실시예는 이후 요약된다; 이들 실시예는 본 발명의 적어도 다른 예시적인 실시예와 조합하거나 또는 독립적으로 각각 사용될 수 있다:
- 실시예는 구성 파일의 업데이트로부터 독립적으로 컴퓨터 백엔드 기계에 의해 수신된 임의의 연산 질의에 대해 상기 구성 파일을 사용하는 것을 포함할 수 있다.
- 상기 적어도 하나의 결정 규칙은 연산 질의에 사용되는 데이터를 검색하기 위해 액세스가능한 복수의 데이터 소스 중에서 데이터 소스를 결정하도록 구성된 로직(logic)을 제공하는 데이터 소스 선택 규칙을 포함할 수 있다.
- 상기 데이터 소스 선택 규칙은 상기 연산 질의의 적어도 하나의 특성의 함수일 수 있다.
- 상기 연산 질의는 항공편 이용가능성 연산 질의일 수 있고, 상기 데이터 소스 선택 규칙은 이용가능성 데이터 소스 선택 규칙이고, 상기 복수의 데이터 소스는 폴링 소스, 이용가능성 상태 소스(AVS), 이용가능성 캐시 소스 중 적어도 2개를 포함한다.
- 상기 복수의 데이터 소스는 동적 이용가능성 폴링 소스, 직접 액세스 폴링 소스 및 이용가능성 계산기 소스 중에 선택된 적어도 하나의 폴링 소스를 포함할 수 있다. 상기 폴링 소스로부터 데이터를 검색하는데 실패한 수와, 상기 폴링 소스에 액세스를 시도한 총 수 사이의 비율이 상기 이용가능성 데이터 소스 선택 규칙을 결정하는 통계적 지시자로 사용된다.
- 상기 복수의 데이터 소스는 동적 폴링 소스, 직접 액세스 폴링 소스 및 이용가능성 계산기 소스 중에서 선택된 적어도 하나의 폴링 소스를 포함할 수 있다. 상기 연산 질의의 발신자의 방문 대 부킹한 비율은 상기 이용가능성 데이터 소스 선택 규칙을 결정하는 통계적 지시자로 사용된다.
- 상기 적어도 하나의 결정 규칙은 폴링 소스라고도 불리우는 재고 목록 소스와 같은 원격 데이터 소스로부터 획득된 데이터의 복제를 이용가능성 캐시 소스에 기록할지 여부의 로직을 제공하는 캐시 기록 결정 규칙을 포함할 수 있다.
- 상기 캐시 기록 결정 규칙은 상기 연산 질의의 적어도 하나의 특성의 함수일 수 있다.
- 실시예는 상기 캐시 기록 결정 규칙을 결정하는 통계적 지시자로 캐시 기록의 수를 사용하는 것을 포함할 수 있다.
- 상기 연산 질의는 데이터 소스에 데이터 판독 또는 기록 명령의 실행을 요구할 수 있고, 상기 결정 프로세스는 주어진 데이터 소스가 상기 데이터 판독 또는 기록 명령을 실행하기 위해 컴퓨터 백엔드 기계에 의해 액세스될지 여부를 결정하기 위한 것이다.
- 실시예는 1) 상기 주어진 데이터 소스에 의해 실행될 판독 또는 기록 명령의 주문 레벨을 한정하는 것; 이 주문 레벨은 상기 주어진 데이터 소스에 의해 송신되거나 또는 이 데이터 소스로 송신되는 명령의 비율일 수 있다; 및 2) 상기 주문 레벨에 도달하거나 이 주문 레벨 아래에 머무르기 위해 결정 규칙을 연산하는 것을 포함할 수 있다.
- 실시예는, 상기 통계적 지시자의 업데이트된 값이 상기 통계적 지시자의 타깃 값과 상이할 때, 상기 통계적 지시자의 타깃 값과 상기 통계적 지시자의 업데이트된 값 사이의 차이의 지수 함수와 상기 주문 레벨의 현재 값의 곱에 기초하여 상기 주문 레벨의 업데이트된 값을 연산하는 것과, 상기 주문 레벨의 업데이트된 값에 도달하도록 상기 결정 규칙을 재연산하는 것을 포함할 수 있다.
- 실시예는 5분 미만의 길이의 규칙적인 간격으로 상기 통계적 지시자의 업데이트된 값을 주기적으로 수집하는 것을 포함할 수 있다.
- 실시예는, 비-일시적인 컴퓨터-판독가능한 매체에 저장되고 본 발명의 방법을 수행하도록 구성된 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 포함할 수 있다.
- 실시예는 상기 연산 질의에 사용되는 데이터를 검색하기 위해 액세스가능한 복수의 데이터 소스와, 상기 컴퓨터 백엔드 기계와 상기 복수의 데이터 소스 사이에 양방향 통신을 위한 네트워크를 포함할 수 있다.
- 예 1은, 연산 질의를 수신할 때 컴퓨터 네트워크의 컴퓨터 백엔드 기계에 의해 결정 프로세스의 실행을 제어하는 단계를 포함할 수 있는 방법으로서, 이 방법은,
- 상기 결정 프로세스를 구동하고, 적어도 통계적 지시자의 현재 값과 상기 통계적 지시자의 타깃 값으로부터 연산된 적어도 결정 규칙을 포함하는 구성 파일을 컴퓨터 백엔드 기계와 연관시키는 단계;
- 상기 통계적 지시자의 업데이트된 값을 주기적으로 획득하는 단계;
- 상기 업데이트된 값이 상기 타깃 값과 상이한 것을 검출할 때, 상기 구성 파일을 동적으로 업데이트하는 단계를 포함하고, 상기 구성 파일을 동적으로 업데이트하는 단계는,
o 상기 업데이트된 값을 새로운 현재 값으로 사용하여 상기 결정 규칙을 재연산하는 단계; 및
o 상기 재연산된 결정 규칙을 상기 구성 파일에 실시간으로 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법에 있다.
- 예 2에서 상기 예 1의 주제는 상기 구성 파일의 업데이트로부터 독립적으로 상기 컴퓨터 백엔드 기계에 의해 수신된 임의의 연산 질의에 대해 상기 구성 파일을 사용하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
- 예 3에서 상기 예 1 및 예 2 중 어느 하나의 주제는 상기 적어도 하나의 결정 규칙이 상기 연산 질의에 사용되는 데이터를 검색하기 위해 액세스가능한 복수의 데이터 소스 중에서 데이터 소스를 결정하도록 구성된 로직을 제공하기 위해 상기 연산 질의의 적어도 하나의 특성의 함수인 데이터 소스 선택 규칙을 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
- 예 4에서 상기 예 3의 주제는 상기 연산 질의가 항공편 이용가능성 연산 질의이고, 상기 데이터 소스 선택 규칙은 이용가능성 데이터 소스 선택 규칙이며, 상기 복수의 데이터 소스는 폴링 소스, 이용가능성 상태 소스(AVS), 이용가능성 캐시 소스 중 적어도 2개를 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
- 예 5에서 상기 예 1 내지 예 4 중 어느 하나의 주제는 상기 복수의 데이터 소스가 동적 이용가능성 폴링 소스, 직접 액세스 폴링 소스와 이용가능성 계산기 소스 중에서 선택된 적어도 하나의 폴링 소스를 포함하고, 상기 이용가능성 데이터 소스 선택 규칙을 결정하는 통계적 지시자로서, 상기 폴링 소스로부터 데이터를 검색하는데 실패한 수와, 상기 폴링 소스에 액세스를 시도한 총수 사이의 비율을 사용하는 것을 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
- 예 6에서 상기 예 4의 주제는 상기 복수의 데이터 소스가 동적 폴링 소스, 직접 액세스 폴링 소스와 이용가능성 계산기 소스 중에서 선택된 적어도 하나의 폴링 소스를 포함하고, 상기 방법은, 상기 이용가능성 데이터 소스 선택 규칙을 결정하는 통계적 지시자로서, 상기 연산 질의의 발신자의 방문 대 부킹한 비율을 사용하는 것을 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
- 예 7에서 상기 예 4의 주제는 상기 적어도 하나의 결정 규칙이 원격 데이터 소스로부터 획득된 데이터의 복제를 이용가능성 캐시 소스에 기록할지 여부의 로직을 제공하는 캐시 기록 결정 규칙을 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
- 예 8에서 상기 예 7의 주제는 통계적 지시자로서 캐시 기록의 수를 사용하는 계산에 의하여 생성된 상기 캐시 기록 결정 규칙이 상기 연산 질의의 적어도 하나의 특성의 함수인 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
- 예 9에서 상기 예 1 내지 예 8 중 어느 하나의 주제는 상기 연산 질의가 데이터 소스에 데이터 판독 또는 기록 명령의 실행을 요구하고, 상기 결정 프로세스는 상기 데이터 판독 또는 기록 명령을 실행하기 위해 상기 컴퓨터 백엔드 기계에 의해 주어진 데이터 소스가 액세스될지 여부를 결정하기 위한 것인 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
- 예 10에서 상기 예 9의 주제는,
- 상기 주어진 데이터 소스에 의해 실행되는 판독 또는 기록 명령의 주문 레벨을 한정하는 것;
- 상기 주문 레벨에 도달하거나 이 레벨 아래에 머무르도록 상기 결정 규칙을 연산하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
- 예 11에서 상기 예 10의 주제는 상기 통계적 지시자의 업데이트된 값이 상기 통계적 지시자의 타깃 값과 상이할 때, 상기 통계적 지시자의 타깃 값과 상기 통계적 지시자의 업데이트된 값 사이의 차이의 지수 함수와 상기 주문 레벨의 현재 값의 곱에 기초하여 상기 주문 레벨의 업데이트된 값을 연산하는 것, 및 상기 주문 레벨의 업데이트된 값에 도달하도록 상기 결정 규칙을 재연산하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
- 예 12에서 상기 예 1 내지 예 11 중 어느 하나의 주제는 5분 미만의 길이의 규칙적인 간격으로 동작되는 상기 통계적 지시자의 업데이트된 값을 주기적으로 수집하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
- 예 13은 비-일시적인 컴퓨터-판독가능한 매체에 저장되고 상기 예 1 내지 예 12 중 어느 하나의 방법을 수행하도록 구성된 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품이다.
- 예 14는, 연산 질의의 수신시 상기 결정 프로세스를 구동하고 통계적 지시자의 현재값과 상기 통계적 지시자의 타깃 값으로부터 적어도 연산된 결정 규칙을 적어도 포함하는 구성 파일을 포함하는 결정 프로세스를 실행하도록 구성된 적어도 하나의 컴퓨터 백엔드 기계를 포함하는 컴퓨터 시스템으로서, 상기 컴퓨터 시스템은 프로세서를 포함하고, 비-일시적인 컴퓨터-판독가능한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 따라 상기 프로세서의 동작은 상기 컴퓨터 시스템으로 하여금,
- 상기 통계적 지시자의 업데이트된 값을 주기적으로 획득하는 동작;
- 상기 업데이트된 값이 상기 타깃 값과 상이한 것을 검출할 때, 상기 구성 파일을 동적으로 업데이트하는 동작을 수행하게 하고, 상기 구성 파일을 동적으로 업데이트하는 동작은,
o 상기 업데이트된 값을 새로운 현재 값으로 사용하여 상기 결정 규칙을 재연산하는 동작;
o 상기 구성 파일에 상기 재연산된 결정 규칙을 실시간으로 저장하는 동작을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템에 있다.
- 예 15에서 상기 예 15의 주제는 상기 연산 질의에 사용되는 데이터를 검색하기 위해 액세스가능한 복수의 데이터 소스, 및 상기 컴퓨터 백엔드 기계와 상기 복수의 데이터 소스 사이에 양방향 통신을 위한 네트워크를 선택적으로 포함할 수 있다.
상기 상세한 설명은 예시적이고 비-제한적인 예로서 본 발명의 예시적인 실시예를 구현하는 여러 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 소프트웨어를 충분히 설명하는 정보를 제공한 것이다. 그러나, 첨부된 도면과 첨부된 청구범위와 함께 판독되는 상기 상세한 설명을 고려하면 이 기술 분야에 통상의 지식을 가진 자에게는 여러 변형과 변경이 명백할 것이다. 단지 일부 예로서, 이 기술 분야에 통상의 지식을 가진 자라면 다른 유사하거나 균등한 프로세스 또는 알고리즘 및 데이터 표현을 사용하는 것을 시도할 수 있을 것이다. 나아가, 상이한 요소, 기능 및 알고리즘(예를 들어, , 등)에 사용되는 여러 이름은 단지 설명을 위한 것일 뿐 이들 여러 요소, 기능 및 알고리즘은 임의의 적절한 이름으로 언급될 수 있으므로 이는 발명을 제한하는 의미로 해석되도록 의도된 것이 아니다. 본 발명의 개시 내용의 모든 이러한 및 유사한 변형은 여전히 본 발명의 실시예의 범위 내에 있다.
나아가, 기본적으로 항공사에 의해 제공되는 여행 솔루션의 상황에서 설명되었으나, 이 기술 분야에 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 실시예는 항공사에 사용되는 것으로만 제한되지 않고, 비-제한적인 예로서, 선박, 열차, 모터카, 버스로 여행하는 제공자 및 호텔과 같은 여행 제품을 포함하는 다른 유형의 여행 양식 및 여행 제공자에 사용하는데에도 적용될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
나아가, 본 발명의 예시적인 실시예의 일부 특징은 다른 특징의 대응하는 사용 없이 유리하게 사용될 수 있다. 그리하여, 상기 상세한 설명은 본 발명의 원리, 개시 내용 및 실시예를 단지 예시하는 것일 뿐 발명을 제한하려는 것이 아니다.
본 명세서에 설명된 여러 기술의 실시예는 디지털 전자 회로로 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어로 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 실시예는 컴퓨터 프로그램 제품으로, 즉, 정보 운반체에 유형적으로 구현된 컴퓨터 프로그램으로, 예를 들어, 기계-판독가능한 저장 디바이스로, 또는 데이터 처리 장치로, 예를 들어, 프로그래밍가능한 프로세서, 컴퓨터 또는 다수의 컴퓨터에 의해 실행되거나 이의 동작을 제어하기 위해 전파되는 신호로 구현될 수 있다. 전술된 컴퓨터 프로그램(들)과 같은 컴퓨터 프로그램은 컴파일된 또는 인터프리트된 언어를 포함하는 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 기록될 수 있고, 독립 프로그램 또는 모듈, 성분, 서브루틴, 또는 연산 환경에 사용하기에 적절한 다른 유닛을 포함하는 임의의 형태로 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에 있거나 또는 다수의 사이트에 분배되고 통신 네트워크를 통해 상호 연결된 다수의 컴퓨터 또는 하나의 컴퓨터에서 실행되도록 전개될 수 있다.
컴퓨터 프로그램을 실행하기에 적절한 프로세서는, 예로서, 일반 목적 및 특수 목적 마이크로프로세서, 및 임의의 종류의 디지털 컴퓨터의 임의의 하나 이상의 프로세서를 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독 전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 이들 둘 모두로부터 명령과 데이터를 수신할 수 있다. 컴퓨터의 요소는 명령을 실행하는 적어도 하나의 프로세서 및 명령과 데이터를 저장하는 하나 이상의 메모리 디바이스를 포함할 수 있다. 일반적으로, 컴퓨터는 또한 데이터를 저장하는 하나 이상의 대용량 저장 디바이스, 예를 들어, 자기 디스크, 광자기 디스크 또는 광 디스크를 포함하거나, 이들로부터 데이터를 수신하거나 이들로 데이터를 전달하거나 이들 둘 모두를 수행하도록 동작가능하게 연결될 수 있다.
실시예는 예를 들어, 데이터 서버로서 백엔드 성분을 포함하거나, 또는 미들웨어 성분, 예를 들어, 애플리케이션 서버를 포함하거나, 또는 프론트-엔드 성분, 예를 들어, 유저가 구현과 상호 작용할 수 있는 그래픽 유저 인터페이스 또는 웹 브라우저를 구비하는 클라이언트 컴퓨터, 또는 이러한 백엔드, 미들웨어, 또는 프론트-엔드 성분의 임의의 조합을 포함하는 컴퓨터 시스템으로 구현될 수 있다. 성분은 디지털 데이터 통신의 임의의 형태 또는 매체, 예를 들어, 통신 네트워크에 의해 상호 연결될 수 있다. 통신 네트워크의 예로는 근거리 네트워크(LAN)와 광역 네트워크(WAN), 예를 들어, 인터넷을 포함한다.
설명된 구현의 특정 특징은 본 명세서에 설명된 바와 같이 예시되었으나, 많은 변형, 대체, 변경 및 균등물이 이제 이 기술 분야에 통상의 지식을 가진 자에게 일어날 수 있다. 그러므로 첨부된 청구범위는 본 발명의 실시예의 진정한 사상과 범위 내에 있는 모든 변형과 변경을 포함하는 것으로 의도된다.

Claims (29)

  1. 연산 질의(computation inquiry)의 수신시 컴퓨터 네트워크의 컴퓨터 백엔드 기계에 의한 결정 프로세스의 실행을 제어하는 방법에 있어서,
    결정 프로세스를 구동하며 통계적 지시자(statistical indicator)의 현재 값과 상기 통계적 지시자의 타깃(target) 값에 적어도 부분적으로 기초하여 연산되는 적어도 하나의 결정 규칙을 포함하는 구성 파일(configuration file)을, 상기 컴퓨터 백엔드 기계에 연관시키는 단계;
    상기 통계적 지시자의 업데이트된 값을 주기적으로 획득하는 단계;
    상기 업데이트된 값이 상기 타깃 값과 상이한 것에 응답하여, 상기 구성 파일을 동적으로 업데이트하는 단계를 포함하고, 상기 업데이트하는 단계는,
    상기 현재 값을 상기 업데이트된 값과 동일하게 설정함으로써 상기 적어도 하나의 결정 규칙을 재연산하는 단계와;
    상기 구성 파일에 상기 재연산된 적어도 하나의 결정 규칙을 실시간으로 저장하는 단계를 더 포함하며,
    상기 적어도 하나의 결정 규칙은 상기 연산 질의에 사용될 데이터를 검색하기 위해 액세스 가능한 복수의 데이터 소스 중의 데이터 소스를 결정하도록 구성된 로직을 제공하는 데이터 소스 선택 규칙을 포함하는 것인, 결정 프로세스의 실행 제어 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 구성 파일의 업데이트와는 독립적으로 상기 컴퓨터 백엔드 기계에 의해 수신된 특정 연산 질의에 대해 상기 구성 파일을 사용하는 단계를 더 포함하는, 결정 프로세스의 실행 제어 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 소스 선택 규칙은 상기 연산 질의의 적어도 하나의 특성의 함수인 것인, 결정 프로세스의 실행 제어 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 연산 질의는 항공편 이용가능성 연산 질의이고, 상기 데이터 소스 선택 규칙은 이용가능성 데이터 소스 선택 규칙이며, 상기 복수의 데이터 소스는, 폴링 소스, 이용가능성 상태 소스, 이용가능성 캐시 소스, 또는 이들의 조합을 포함하는 것인, 결정 프로세스의 실행 제어 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 복수의 데이터 소스는, 동적 이용가능성 폴링 소스, 직접 액세스 폴링 소스, 및 이용가능성 계산기 소스 중에 선택된 적어도 하나의 폴링 소스를 포함하고, 상기 방법은,
    상기 이용가능성 데이터 소스 선택 규칙을 결정하기 위해 상기 통계적 지시자로서, 상기 폴링 소스로부터 데이터를 검색하는 데 있어서 실패 횟수와 상기 폴링 소스에의 액세스 시도의 총 횟수 사이의 비율(ratio)을 사용하는 단계를 더 포함하는, 결정 프로세스의 실행 제어 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 복수의 데이터 소스는 동적 폴링 소스, 직접 액세스 폴링 소스, 이용가능성 계산기 소스, 또는 이들의 조합을 포함하고, 상기 방법은,
    상기 이용가능성 데이터 소스 선택 규칙을 결정하기 위해 상기 통계적 지시자로서, 상기 연산 질의의 발신자(originator)의 방문 대 부킹한(look-to-book) 비율을 사용하는 단계를 더 포함하는, 결정 프로세스의 실행 제어 방법.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 결정 규칙은, 원격 데이터 소스로부터 획득된 데이터의 복제를 이용가능성 캐시 소스에 기록할지 여부의 로직을 제공하는 캐시 기록 결정 규칙을 포함하는 것인, 결정 프로세스의 실행 제어 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 캐시 기록 결정 규칙은 상기 연산 질의의 적어도 하나의 특성의 함수인 것인, 결정 프로세스의 실행 제어 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 캐시 기록 결정 규칙을 결정하기 위해 상기 통계적 지시자로서 캐시 기록의 수를 사용하는 단계를 더 포함하는, 결정 프로세스의 실행 제어 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 통계적 지시자의 업데이트된 값을 주기적으로 획득하는 단계는, 5분 미만의 길이의 규칙적인 간격으로 동작되는 것인, 결정 프로세스의 실행 제어 방법.
  11. 컴퓨터 판독가능한 비일시적 기록 매체에 있어서,
    제1항의 방법을 수행하도록 구성된 명령어들을 포함한 컴퓨터 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독가능한 비일시적 기록 매체.
  12. 연산 질의의 수신시 컴퓨터 네트워크의 컴퓨터 백엔드 기계에 의한 결정 프로세스의 실행을 제어하는 방법에 있어서,
    결정 프로세스를 구동하며 통계적 지시자의 현재 값과 상기 통계적 지시자의 타깃 값에 적어도 부분적으로 기초하여 연산되는 적어도 하나의 결정 규칙을 포함하는 구성 파일을, 상기 컴퓨터 백엔드 기계에 연관시키는 단계;
    상기 통계적 지시자의 업데이트된 값을 주기적으로 획득하는 단계;
    상기 업데이트된 값이 상기 타깃 값과 상이한 것에 응답하여, 상기 구성 파일을 동적으로 업데이트하는 단계를 포함하고, 상기 업데이트하는 단계는,
    상기 현재 값을 상기 업데이트된 값과 동일하게 설정함으로써 상기 적어도 하나의 결정 규칙을 재연산하는 단계와;
    상기 구성 파일에 상기 재연산된 적어도 하나의 결정 규칙을 실시간으로 저장하는 단계를 더 포함하며,
    상기 연산 질의는 데이터 소스에 데이터 판독 또는 기록 명령의 실행을 요구하고, 상기 결정 프로세스는, 주어진 데이터 소스가 상기 데이터 판독 또는 기록 명령의 실행을 위해 상기 컴퓨터 백엔드 기계에 의해 액세스될지 여부를 결정하는 것인, 결정 프로세스의 실행 제어 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 주어진 데이터 소스에 의해 실행될 판독 또는 기록 명령의 주문 레벨을 정의하는 단계; 및
    상기 주문 레벨에 도달하거나 상기 주문 레벨 아래에 머무르도록 상기 적어도 하나의 결정 규칙을 재연산하는 단계를 더 포함하는, 결정 프로세스의 실행 제어 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 통계적 지시자의 업데이트된 값이 상기 통계적 지시자의 타깃 값과 상이하면, 상기 통계적 지시자의 타깃 값과 상기 통계적 지시자의 업데이트된 값 사이의 차이의 지수 함수와 상기 주문 레벨의 현재 값의 곱에 기초하여, 상기 주문 레벨의 업데이트된 값을 연산하는 단계; 및
    상기 주문 레벨의 업데이트된 값에 도달하도록 상기 적어도 하나의 결정 규칙을 재연산하는 단계를 더 포함하는, 결정 프로세스의 실행 제어 방법.
  15. 적어도 하나의 컴퓨터 백엔드 기계를 포함하는 컴퓨터화된 시스템에 있어서,
    상기 적어도 하나의 컴퓨터 백엔드 기계는 연산 질의의 수신시 결정 프로세스를 실행하도록 구성되고, 상기 결정 프로세스를 구동하며 통계적 지시자의 현재 값과 상기 통계적 지시자의 타깃 값에 적어도 부분적으로 기초하여 연산되는 적어도 하나의 결정 규칙을 포함하는 구성 파일을 포함하고,
    상기 컴퓨터화된 시스템은 프로세서를 포함하며, 메모리에 저장된 컴퓨터 프로그램에 따른 상기 프로세서의 동작은 상기 컴퓨터화된 시스템으로 하여금,
    상기 통계적 지시자의 업데이트된 값을 주기적으로 획득하고;
    상기 업데이트된 값이 상기 타깃 값과 상이한 것을 검출하면, 상기 구성 파일을 동적으로 업데이트하게 하며, 상기 동적으로 업데이트하는 것은,
    새로운 현재 값으로서 상기 업데이트된 값을 사용하여 상기 적어도 하나의 결정 규칙을 재연산하고;
    상기 구성 파일에 상기 재연산된 적어도 하나의 결정 규칙을 실시간으로 저장하는 것을 더 포함하고,
    상기 적어도 하나의 결정 규칙은 상기 연산 질의에 사용될 데이터를 검색하기 위해 액세스 가능한 복수의 데이터 소스 중의 데이터 소스를 결정하도록 구성된 로직을 제공하는 데이터 소스 선택 규칙을 포함하는 것인, 컴퓨터화된 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 연산 질의에 사용될 데이터를 검색하기 위해 액세스 가능한 복수의 데이터 소스; 및
    상기 컴퓨터 백엔드 기계와 상기 복수의 데이터 소스 사이의 양방향 통신을 위한 네트워크를 더 포함하는, 컴퓨터화된 시스템.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 컴퓨터 프로그램에 따른 상기 프로세서의 동작은 상기 컴퓨터화된 시스템으로 하여금,
    상기 구성 파일의 업데이트와는 독립적으로 상기 컴퓨터 백엔드 기계에 의해 수신된 특정 연산 질의에 대해 상기 구성 파일을 사용하게 하는 것인, 컴퓨터화된 시스템.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 데이터 소스 선택 규칙은 상기 연산 질의의 적어도 하나의 특성의 함수인 것인, 컴퓨터화된 시스템.
  19. 제15항에 있어서,
    상기 연산 질의는 항공편 이용가능성 연산 질의이고, 상기 데이터 소스 선택 규칙은 이용가능성 데이터 소스 선택 규칙이며, 상기 복수의 데이터 소스는, 폴링 소스, 이용가능성 상태 소스, 이용가능성 캐시 소스, 또는 이들의 조합을 포함하는 것인, 컴퓨터화된 시스템.
  20. 제15항에 있어서,
    상기 통계적 지시자의 업데이트된 값을 주기적으로 획득하는 것은, 5분 미만의 길이의 규칙적인 간격으로 수행되는 것인, 컴퓨터화된 시스템.
  21. 제19항에 있어서,
    상기 복수의 데이터 소스는, 동적 이용가능성 폴링 소스, 직접 액세스 폴링 소스, 및 이용가능성 계산기 소스 중에 선택된 적어도 하나의 폴링 소스를 포함하고,
    상기 메모리에 저장된 컴퓨터 프로그램에 따른 상기 프로세서의 동작은 상기 컴퓨터화된 시스템으로 하여금,
    상기 이용가능성 데이터 소스 선택 규칙을 결정하기 위해 상기 통계적 지시자로서, 상기 폴링 소스로부터 데이터를 검색하는 데 있어서 실패 횟수와 상기 폴링 소스에의 액세스 시도의 총 횟수 사이의 비율을 사용하게 하는 것인, 컴퓨터화된 시스템.
  22. 제19항에 있어서,
    상기 복수의 데이터 소스는, 동적 이용가능성 폴링 소스, 직접 액세스 폴링 소스, 및 이용가능성 계산기 소스 중에 선택된 적어도 하나의 폴링 소스를 포함하고,
    상기 메모리에 저장된 컴퓨터 프로그램에 따른 상기 프로세서의 동작은 상기 컴퓨터화된 시스템으로 하여금,
    상기 이용가능성 데이터 소스 선택 규칙을 결정하기 위해 상기 통계적 지시자로서, 상기 연산 질의의 발신자의 방문 대 부킹한 비율을 사용하게 하는 것인, 컴퓨터화된 시스템.
  23. 제19항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 결정 규칙은, 원격 데이터 소스로부터 획득된 데이터의 복제를 이용가능성 캐시 소스에 기록할지 여부의 로직을 제공하는 캐시 기록 결정 규칙을 포함하는 것인, 컴퓨터화된 시스템.
  24. 제23항에 있어서,
    상기 캐시 기록 결정 규칙은 상기 연산 질의의 적어도 하나의 특성의 함수인 것인, 컴퓨터화된 시스템.
  25. 제23항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 컴퓨터 프로그램에 따른 상기 프로세서의 동작은 상기 컴퓨터화된 시스템으로 하여금,
    상기 캐시 기록 결정 규칙을 결정하기 위해 상기 통계적 지시자로서 캐시 기록의 수를 사용하게 하는 것인, 컴퓨터화된 시스템.
  26. 적어도 하나의 컴퓨터 백엔드 기계를 포함하는 컴퓨터화된 시스템에 있어서,
    상기 적어도 하나의 컴퓨터 백엔드 기계는 연산 질의의 수신시 결정 프로세스를 실행하도록 구성되고, 상기 결정 프로세스를 구동하며 통계적 지시자의 현재 값과 상기 통계적 지시자의 타깃 값에 적어도 부분적으로 기초하여 연산되는 적어도 하나의 결정 규칙을 포함하는 구성 파일을 포함하고,
    상기 컴퓨터화된 시스템은 프로세서를 포함하며, 메모리에 저장된 컴퓨터 프로그램에 따른 상기 프로세서의 동작은 상기 컴퓨터화된 시스템으로 하여금,
    상기 통계적 지시자의 업데이트된 값을 주기적으로 획득하고;
    상기 업데이트된 값이 상기 타깃 값과 상이한 것을 검출하면, 상기 구성 파일을 동적으로 업데이트하게 하며, 상기 동적으로 업데이트하는 것은,
    새로운 현재 값으로서 상기 업데이트된 값을 사용하여 상기 적어도 하나의 결정 규칙을 재연산하고;
    상기 구성 파일에 상기 재연산된 적어도 하나의 결정 규칙을 실시간으로 저장하는 것을 더 포함하고,
    상기 연산 질의는 데이터 소스에 데이터 판독 또는 기록 명령의 실행을 요구하고, 상기 결정 프로세스는, 주어진 데이터 소스가 상기 데이터 판독 또는 기록 명령의 실행을 위해 상기 컴퓨터 백엔드 기계에 의해 액세스될지 여부를 결정하는 것인, 컴퓨터화된 시스템.
  27. 제26항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 컴퓨터 프로그램에 따른 상기 프로세서의 동작은 상기 컴퓨터화된 시스템으로 하여금,
    상기 주어진 데이터 소스에 의해 실행될 판독 또는 기록 명령의 주문 레벨을 정의하고;
    상기 주문 레벨에 도달하거나 상기 주문 레벨 아래에 머무르도록 상기 적어도 하나의 결정 규칙을 재연산하게 하는 것인, 컴퓨터화된 시스템.
  28. 적어도 하나의 컴퓨터 백엔드 기계를 포함하는 컴퓨터화된 시스템에 있어서,
    상기 적어도 하나의 컴퓨터 백엔드 기계는 연산 질의의 수신시 결정 프로세스를 실행하도록 구성되고, 상기 결정 프로세스를 구동하며 통계적 지시자의 현재 값과 상기 통계적 지시자의 타깃 값에 적어도 부분적으로 기초하여 연산되는 적어도 하나의 결정 규칙을 포함하는 구성 파일을 포함하고,
    상기 컴퓨터화된 시스템은 프로세서를 포함하며, 메모리에 저장된 컴퓨터 프로그램에 따른 상기 프로세서의 동작은 상기 컴퓨터화된 시스템으로 하여금,
    상기 통계적 지시자의 업데이트된 값을 주기적으로 획득하고;
    상기 업데이트된 값이 상기 타깃 값과 상이한 것을 검출하면, 상기 구성 파일을 동적으로 업데이트하게 하며, 상기 동적으로 업데이트하는 것은,
    새로운 현재 값으로서 상기 업데이트된 값을 사용하여 상기 적어도 하나의 결정 규칙을 재연산하고;
    상기 구성 파일에 상기 재연산된 적어도 하나의 결정 규칙을 실시간으로 저장하는 것을 더 포함하고,
    상기 적어도 하나의 결정 규칙은, 원격 데이터 소스로부터 획득된 데이터의 복제를 이용가능성 캐시 소스에 기록할지 여부의 로직을 제공하는 캐시 기록 결정 규칙을 포함하는 것인, 컴퓨터화된 시스템.
  29. 제28항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 컴퓨터 프로그램에 따른 상기 프로세서의 동작은 상기 컴퓨터화된 시스템으로 하여금,
    상기 캐시 기록 결정 규칙을 결정하기 위해 상기 통계적 지시자로서 캐시 기록의 수를 사용하게 하는 것인, 컴퓨터화된 시스템.
KR1020157008559A 2012-09-27 2013-09-26 네트워크에서 부하를 분배하는 시스템 및 방법 KR101593890B1 (ko)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/628,487 2012-09-27
US13/628,487 US9031891B2 (en) 2012-09-27 2012-09-27 Computing system and method for controlling the execution of a decision process to maintain the data access efficiency upon receipt of an availability information inquiry
EP12368026.6A EP2713320A1 (en) 2012-09-27 2012-09-27 Computing system and method for controlling the execution of a decision process to maintain the data access efficiency upon receipt of an availability information inquiry
EP12368026.6 2012-09-27
PCT/EP2013/002897 WO2014048572A1 (en) 2012-09-27 2013-09-26 System and method for load distribution in a network

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150060747A KR20150060747A (ko) 2015-06-03
KR101593890B1 true KR101593890B1 (ko) 2016-02-12

Family

ID=49253253

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020157008559A KR101593890B1 (ko) 2012-09-27 2013-09-26 네트워크에서 부하를 분배하는 시스템 및 방법

Country Status (9)

Country Link
EP (1) EP2901656B1 (ko)
JP (1) JP6285938B2 (ko)
KR (1) KR101593890B1 (ko)
CN (1) CN104685853B (ko)
AU (1) AU2013324640B2 (ko)
CA (1) CA2884091C (ko)
ES (1) ES2720051T3 (ko)
IN (1) IN2015DN01607A (ko)
WO (1) WO2014048572A1 (ko)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106296064A (zh) * 2015-06-25 2017-01-04 阿里巴巴集团控股有限公司 数据处理的方法及系统
CN111416888A (zh) * 2020-04-07 2020-07-14 中国建设银行股份有限公司 一种基于服务网关的寻址方法及装置
CN116450465B (zh) * 2023-06-14 2023-09-15 建信金融科技有限责任公司 数据处理方法、装置、设备及介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6490615B1 (en) 1998-11-20 2002-12-03 International Business Machines Corporation Scalable cache
US20080098101A1 (en) 2006-10-20 2008-04-24 Tyler James Black Peer-to-web broadcasting
US8005968B2 (en) 2009-05-28 2011-08-23 Microsoft Corporation Single-interface dynamic MTU control

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5057992A (en) * 1989-04-12 1991-10-15 Dentonaut Labs Ltd. Method and apparatus for controlling or processing operations of varying characteristics
US5839114A (en) * 1996-02-29 1998-11-17 Electronic Data Systems Corporation Automated system for selecting an initial computer reservation system
US7668740B1 (en) * 2000-09-22 2010-02-23 Ita Software, Inc. Method, system, and computer program product for interfacing with information sources
US7493380B2 (en) * 2003-12-02 2009-02-17 International Business Machines Corporation Method for determining load balancing weights using application instance topology information
US20050177721A1 (en) * 2004-02-10 2005-08-11 I-Ta Wu File management system used in a peer-to-peer file-share mechanism
US7631081B2 (en) * 2004-02-27 2009-12-08 International Business Machines Corporation Method and apparatus for hierarchical selective personalization
US20080208961A1 (en) * 2007-02-23 2008-08-28 Hostway Corporation Parallel retrieval system
US20090254707A1 (en) * 2008-04-08 2009-10-08 Strangeloop Networks Inc. Partial Content Caching
CN102340437B (zh) * 2010-07-15 2015-11-25 腾讯数码（天津）有限公司 一种网络容错的方法和装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6490615B1 (en) 1998-11-20 2002-12-03 International Business Machines Corporation Scalable cache
US20080098101A1 (en) 2006-10-20 2008-04-24 Tyler James Black Peer-to-web broadcasting
US8005968B2 (en) 2009-05-28 2011-08-23 Microsoft Corporation Single-interface dynamic MTU control

Also Published As

Publication number Publication date
CN104685853A (zh) 2015-06-03
ES2720051T3 (es) 2019-07-17
CA2884091C (en) 2020-09-22
AU2013324640B2 (en) 2016-01-28
EP2901656A1 (en) 2015-08-05
JP6285938B2 (ja) 2018-02-28
EP2901656B1 (en) 2019-01-16
CA2884091A1 (en) 2014-04-03
AU2013324640A1 (en) 2015-04-09
JP2015532475A (ja) 2015-11-09
KR20150060747A (ko) 2015-06-03
IN2015DN01607A (ko) 2015-07-03
CN104685853B (zh) 2018-09-11
WO2014048572A1 (en) 2014-04-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7693894B1 (en) System and method for caching and utilizing flight availability data
KR101972199B1 (ko) 캐시처리된 데이터베이스 질의 결과의 업데이트
EP2842085B1 (en) Database system using batch-oriented computation
US9639812B1 (en) System and method for accommodating disrupted travelers
US10657449B2 (en) System and method for load distribution in a network
US20040249682A1 (en) Filling a query cache for travel planning
US10896237B2 (en) Reducing database stress using cognitive data caching
WO2006074246A2 (en) System, method, and computer program product for improving accuracy of cache-based searches
WO2008131068A1 (en) Systems, methods, and computer program products for generating and updating a cache of price and availability information for travel packages and components
EP3049940B1 (en) Data caching policy in multiple tenant enterprise resource planning system
US20070226020A1 (en) Systems and Methods for Pre-Computing Price or Availability of a Resource
US20100070366A1 (en) System and method for providing naming service in a distributed processing system
KR101593890B1 (ko) 네트워크에서 부하를 분배하는 시스템 및 방법
US7778891B1 (en) System and method for inventory management and distribution
JP2004527820A (ja) コンピュータ予約システムにおけるデータの処理及びアクセス方法、並びにその方法を実施するためのシステム
EP2713320A1 (en) Computing system and method for controlling the execution of a decision process to maintain the data access efficiency upon receipt of an availability information inquiry
CN117950587A (zh) 一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
A302 Request for accelerated examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190122

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20200122

Year of fee payment: 5