KR102620225B1 - 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법 및 전자 장치 - Google Patents

Abstract

전자 장치가 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법이 개시된다. 구체적으로, 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법은 제1 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터를 식별하는 단계; 제1 이벤트 데이터에 기반하여, 제1 타입의 데이터를 제1 테이블에 저장하는 단계; 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 제2 기간 단위에 대응하는 제1 데이터에 기반하여, 제2 타입의 데이터를 생성하는 단계; 및 제2 타입의 데이터를 제2 테이블에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법 및 전자 장치{METHOD AND ELECTRONIC DEVICE FOR MANAGING DATA RELATED TO SERVICE}

본 명세서의 실시 예는 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법 및 전자 장치에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 명세서의 실시 예는 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트 데이터를 병합하여 관리하는 방법 및 이에 대한 장치에 관한 것이다.

서비스 상에서의 사용자의 액션에 대응하여, 다양한 실시간 데이터가 발생하고 있다. 특히, 인터넷의 사용이 보편화됨에 따라, 인터넷 상의 다양한 서비스 상에서의 사용자의 액션에 따른 다양한 실시간 데이터의 발생이 급증하고 있다.

본 개시는 상술한 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법 및 이를 장치를 제공하는데 있다. 보다 구체적으로, 본 개시는 복수의 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트 데이터를 각각 병합하여 계층적으로 저장함으로써, 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법 및 이를 장치를 제공하는데 있다. 본 실시 예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 실시 예들로부터 또 다른 기술적 과제들이 유추될 수 있다.

상술한 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제1측면에 따른 전자 장치가 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법은 제1 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터를 식별하는 단계; 제1 이벤트 데이터에 기반하여, 제1 타입의 데이터를 제1 테이블에 저장하는 단계; 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 제2 기간 단위에 대응하는 제1 데이터에 기반하여, 제2 타입의 데이터를 생성하는 단계; 및 제2 타입의 데이터를 제2 테이블에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 이벤트 데이터는 설정된 매트릭 세트에 포함되는 적어도 하나의 매트릭에 대한 정보를 포함하고, 및 설정된 매트릭 세트는 제1 서브 매트릭 세트 및 제2 서브 매트릭 세트를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 이벤트 데이터에 포함되는 제1 서브 이벤트 데이터가 제1 서브 매트릭 세트에 포함되는 제1 매트릭에 대응될 때, 제1 타입의 데이터의 값은 제1 서브 이벤트 데이터 각각의 값이 누적된 제1 값으로 결정되고, 및 제1 데이터에 포함되는 제2 서브 데이터가 제1 매트릭에 대응될 때, 제2 타입의 데이터의 값은 제2 서브 데이터 각각의 값이 누적된 제2 값으로 결정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 이벤트 데이터에 포함되는 제1 서브 이벤트 데이터가 제2 서브 매트릭 세트에 포함되는 제2 매트릭에 대응될 때, 제1 타입의 데이터는 제1 서브 이벤트 데이터 각각의 값 및 제1 서브 이벤트 데이터 각각의 이벤트 발생 시각에 기반하여 결정되고, 및 제1 데이터에 포함되는 제2 서브 데이터가 제2 매트릭에 대응될 때, 제2 타입의 데이터는 제2 서브 데이터 각각의 값 및 제2 서브 데이터 각각의 이벤트 발생 시각에 기반하여 결정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 타입의 데이터는 복수의 기간 단위에 대응하는 복수의 레벨의 데이터를 포함하고, 및 복수의 기간 단위는 제2 타입의 데이터 각각에 대응하는 매트릭에 기반하여 결정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 복수의 기간 단위는 제3 기간 단위 및 제4 기간 단위를 포함하고, 제3 기간 단위가 제4 기간 단위보다 짧은 기간 단위이고, 복수의 기간 단위 중에서 제4 기간 단위와 인접한 기간 단위일 때, 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법은 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터 중에서 제3 기간 단위에 대응하는 제1 레벨의 데이터를 식별하는 단계; 및 제1 레벨의 데이터에 기반하여 제4 기간 단위에 대응하는 제2 레벨의 데이터를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법은 단말로부터 쿼리를 획득하는 단계; 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터 중에서 쿼리에 대응하는 제2 데이터를 식별하는 단계; 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 쿼리에 대응하는 제3 데이터를 식별하는 단계; 제2 데이터 및 제3 데이터에 기반하여, 쿼리에 대응하는 응답 데이터를 생성하는 단계; 및 응답 데이터에 대한 정보를 단말로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 응답 데이터를 생성하는 단계는 제2 데이터에 대응하는 이벤트 발생 시각과 제3 데이터에 대응하는 이벤트 발생 시각을 비교하여, 제3 데이터 중에서 제2 데이터와 중복되는 제4 데이터를 식별하는 단계; 제3 데이터에서 제4 데이터를 필터링하여 제5 데이터를 식별하는 단계; 및 제2 데이터 및 제5 데이터에 기반하여, 응답 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 타입의 데이터가 복수의 기간 단위에 대응하는 복수의 레벨의 데이터를 포함할 때, 제2 데이터를 식별하는 단계는 복수의 기간 단위 중에서 쿼리에 대응하는 적어도 하나의 기간 단위를 식별하는 단계; 및 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터 중에서 적어도 하나의 기간 단위의 데이터에 기반하여, 제2 데이터를 식별하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 타입의 데이터를 생성하는 단계는 제1 테이블에 제1 타입의 데이터인 제6 데이터가 새로이 저장될 때, 제1 데이터 및 제6 데이터에 기반하여 제2 타입의 데이터인 제7 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제6 데이터는 제7 데이터가 제2 테이블에 저장된 시점으로부터 설정된 기간이 경과되거나 제6 데이터의 유효성 여부가 거짓(false)일 때, 제1 테이블에서 삭제될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 레벨의 데이터는 제2 레벨의 데이터가 제2 테이블에 저장된 시점으로부터 설정된 기간이 경과될 때, 제2 테이블에서 삭제될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 이벤트 데이터는 서비스의 유저 식별 정보 또는 서비스의 아이템 식별 정보 중 적어도 하나를 포함될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 테이블에 저장된 데이터 각각은 대응하는 이벤트를 식별하기 위한 식별 정보를 포함하고, 및 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법은 서비스 상에서 발생한 제2 이벤트에 대응하는 제2 이벤트 데이터 및 제2 이벤트에 대응하는 제2 식별 정보를 식별하는 단계; 제2 식별 정보에 기반하여, 제2 테이블에 저장된 데이터 중에서 식별 정보가 제2 식별 정보와 대응되는 제8 데이터를 식별하는 단계; 제2 이벤트 데이터에 기반하여, 제8 데이터를 수정하는 단계; 및 수정된 제8 데이터를 제2 테이블에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 설정된 기간은 제6 데이터에 대응하는 제3 이벤트의 취소 가능 기간에 대응될 수 있다.

본 개시의 제2측면에 따른 서비스와 관련된 데이터를 관리하기 위한 전자 장치는 트랜시버; 하나 이상의 프로세서; 및 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 하나 이상의 명령을 저장하는 스토리지를 포함하고, 하나 이상의 프로세서는, 하나 이상의 명령을 실행함으로써, 제1 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터를 식별하고, 제1 이벤트 데이터에 기반하여, 제1 타입의 데이터를 제1 테이블에 저장하고, 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 제2 기간 단위에 대응하는 제1 데이터에 기반하여 제2 타입의 데이터를 생성하고, 및 제2 타입의 데이터를 제2 테이블에 저장할 수 있다.

본 개시의 제3측면에 따른 기록매체는 전자 장치가 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 비일시적 기록매체일 수 있다.

본 명세서의 실시 예에 따르면, 전자 장치는 복수의 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트 데이터를 각각 병합하여 계층적으로 저장함으로써, 서비스와 관련된 데이터를 효율적으로 관리할 수 있다.

발명의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당해 기술 분야의 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치가 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법이 구현될 수 있는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 전자 장치가 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 제1 이벤트 데이터가 제1 서브 매트릭 세트에 포함되는 제1 매트릭에 대응될 때, 제1 타입의 데이터 및 제2 타입의 데이터를 제1 테이블 및 제2 테이블에 저장하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 제1 이벤트 데이터가 제2 서브 매트릭 세트에 포함되는 제2 매트릭에 대응될 때, 제1 타입의 데이터 및 제2 타입의 데이터를 제1 테이블 및 제2 테이블에 저장하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 단말로부터 획득한 쿼리에 대응하는 응답 데이터에 대한 정보를 전송하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 6은 머지 작업 수행되는 도중에 쿼리 작업이 수행될 때, 전자 장치가 쿼리에 대응하는 응답 데이터에 대한 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 테이블에 저장된 데이터를 수정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 집계의 대상이 되는 이벤트 데이터와 매트릭을 설정하기 위한 페이지를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 실시 예에 따른 집계된 데이터가 표시된 페이지를 설명하기 위한 도면이다
도 10은 일 실시 예에 따른 서비스와 관련된 데이터를 관리하기 위한 전자 장치를 도식화한 블록도이다.

실시 예들에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 “...부”, “...모듈” 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

명세서 전체에서 기재된 “a, b, 및 c 중 적어도 하나”의 표현은, ‘a 단독’, ‘b 단독’, ‘c 단독’, ‘a 및 b’, ‘a 및 c’, ‘b 및 c’, 또는 ‘a,b,c 모두’를 포괄할 수 있다.

이하에서 언급되는 "단말"은 네트워크를 통해 서버나 타 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터나 휴대용 단말로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop) 등을 포함하고, 휴대용 단말은 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, IMT(International Mobile Telecommunication), CDMA(Code Division Multiple Access), W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution) 등의 통신 기반 단말, 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시의 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.

실시 예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.

마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

이 때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치가 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법이 구현될 수 있는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, 다양한 실시 예에 따른 시스템(10)은 다양한 종류의 장치들에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 시스템(10)은 전자 장치(100) 및 단말(120)을 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 시스템(10)은 본 실시 예와 관련된 구성요소들만 도시되어 있다. 따라서, 도 1에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 본 실시 예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.

전자 장치(100) 및 단말(120) 각각은 트랜시버, 스토리지 및 프로세서를 포함할 수 있다. 또한, 전자 장치(100) 및 단말(120) 각각은 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 한편 실시 예 전반에서 전자 장치(100) 및 단말(120) 각각은 분리된 장치 또는 서버로 언급되나 이는 논리적으로 나누어진 구조일 수 있으며, 이들 중 적어도 일부가 하나의 장치 또는 서버에서 분리된 기능에 의해 구현될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100) 및 단말(120)은 네트워크 서버로 구현되는 다수의 컴퓨터 시스템 또는 컴퓨터 소프트웨어를 포함할 수 있다. 예를 들면 전자 장치(100) 및 단말(120) 중 적어도 일부는 인트라넷 또는 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크를 통해 다른 네트워크 서버와 통신할 수 있는 하위 장치와 연결되어 작업 수행 요청을 접수하고, 그에 대한 작업을 수행하여 수행 결과를 제공하는 컴퓨터 시스템 및 컴퓨터 소프트웨어를 지칭할 수 있다. 이외에도, 전자 장치(100) 및 단말(120) 중 적어도 일부는 네트워크 서버 상에서 동작할 수 있는 일련의 응용 프로그램과, 내부 혹은 연결된 다른 노드에 구축되어 있는 각종 데이터베이스를 포함하는 광의의 개념으로 이해될 수 있다. 예컨대, 전자 장치(100) 및 단말(120) 중 적어도 일부는 도스(DOS), 윈도우(Windows), 리눅스(Linux), 유닉스(UNIX), 또는 맥OS(MacOS) 등의 운영 체제에 따라 다양하게 제공되는 네트워크 서버 프로그램을 이용하여 구현될 수 있다.

전자 장치(100) 및 단말(120)은 네트워크(미도시)를 통해서 서로 통신할 수 있다. 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), 위성 통신망 및 이들의 상호 조합을 포함하며, 도 1에 도시된 각 네트워크 구성 주체가 서로 원활하게 통신을 할 수 있도록 하는 포괄적인 의미의 데이터 통신망이며, 유선 인터넷, 무선 인터넷 및 모바일 무선 통신망을 포함할 수 있다. 무선 통신은 예를 들어, 무선 랜(Wi-Fi), 블루투스, 블루투스 저 에너지(Bluetooth low energy), 지그비, WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), NFC(Near Field Communication) 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

서비스 상에서의 사용자의 액션에 대응하여, 다양한 실시간 데이터가 발생할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 아이템을 구매할 때, 사용자의 아이템 구매 이벤트에 대응하는 실시간 데이터가 발생할 수 있다. 본원에서, 이벤트 데이터는 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하여 메시지 큐에 저장되는 데이터일 수 있다. 일 실시 예로, 이벤트 데이터는 서비스 상에서의 사용자의 액션에 대응하는 로그 데이터일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 이벤트 데이터는 메시지 큐에 저장된 데이터로, 전자 장치(100)의 스토리지 내의 제1 테이블 또는 제2 테이블에 장되는 데이터와 구분될 수 있다. 관련하여, 메시지 큐는 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하여 생성된 이벤트 데이터를 생성 순서대로 저장하고 있을 수 있다.

전자 장치(100)는 복수의 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트 데이터를 각각 병합하여 계층적으로 저장할 수 있다. 전자 장치(100)는 제1 기간 단위에 대응하는 제1 타입의 데이터를 제1 테이블에 저장할 수 있으며, 제2 기간 단위에 대응하는 제2 타입의 데이터를 제2 테이블에 저장할 수 있다.

일 실시 예로, 전자 장치(100)는 메시지 큐에 누적된 이벤트 데이터 중 상대적으로 짧은 기간의 제1 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터를 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 제1 이벤트 데이터에 기반하여 제1 타입의 데이터를 제1 테이블에 저장할 수 있다. 보다 구체적으로, 전자 장치(100)는 제1 이벤트 데이터를 병합함으로써, 제1 타입의 데이터를 생성할 수 있다. 여기서, 제1 기간 단위는 전자 장치(100)에 설정되어 있는 기간 단위 중 가장 짧은 기간 단위일 수 있다. 제1 기간 단위는 10초일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 제1 타입의 데이터는 짧은 기간 단위인 제1 기간 단위 동안의 데이터가 통합된 값을 나타내는 데이터로, 비-통합(Non-aggregation) 데이터로 호칭될 수 있다. 제1 타입의 데이터는 전자 장치(100)의 스토리지 내의 제1 테이블에 저장될 수 있다.

다른 실시 예로, 전자 장치(100)는 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 제2 기간 단위에 대응하는 제1 데이터에 기반하여, 제2 타입의 데이터를 생성할 수 있다. 보다 구체적으로, 전자 장치(100)는 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 제2 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 데이터를 병합함으로써, 제2 타입의 데이터를 생성할 수 있다. 여기서, 제2 기간 단위는 제1 기간 단위보다 긴 기간 단위일 수 있다. 예를 들어, 제2 기간 단위는 1시간일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 제2 타입의 데이터는 제2 기간 단위 동안 제1 타입의 데이터가 통합된 값을 나타내는 데이터일 수 있다 여기서, 제2 타입의 데이터는 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중 일부를 통합하여 생성되는 데이터인 바, 통합 데이터로 호칭될 수 있다. 전자 장치(100)는 제2 타입의 데이터를 제2 테이블에 저장할 수 있다. 제2 테이블은 스토리지 내의 제1 테이블과 상이한 별개의 테이블일 수 있다.

도 2는 전자 장치가 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법을 나타낸 흐름도이다.

도 2를 참조하면, 전자 장치가 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 각 동작은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해되는 범위 내에서 일부 동작이 변경, 치환되거나 동작 간의 일부 순서가 변경될 수 있음은 자명하게 이해될 수 있다.

단계 S210에서, 전자 장치(100)는 제1 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터를 식별할 수 있다.

전자 장치(100)는 서비스 상에서 실시간으로 이벤트가 발생할 때, 발생된 이벤트에 대응하는 이벤트 데이터에 설정된 매트릭 세트에 포함되는 매트릭에 대한 정보가 포함되는지 여부를 결정할 수 있다. 이벤트 데이터에 설정된 매트릭 세트에 포함되는 매트릭에 대한 정보가 포함될 때, 전자 장치(100)는 제1 이벤트 데이터를 식별하는 동작을 수행할 수 있다. 전자 장치(100)는 메시지 큐에 저장된 데이터 중 설정된 제1 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터를 식별할 수 있다.

단계 S220에서, 전자 장치(100)는 제1 이벤트 데이터에 기반하여, 제1 타입의 데이터를 제1 테이블에 저장할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 단계 S210에서 식별된 제1 이벤트 데이터를 통합하여 제1 타입의 데이터를 생성하고, 생성된 제1 타입의 데이터를 제1 테이블에 저장할 수 있다. 제1 이벤트 데이터는 설정된 매트릭 세트에 포함되는 적어도 하나의 매트릭에 대한 정보를 포함할 수 있다. 설정된 매트릭 세트는 제1 서브 매트릭 세트 및 제2 서브 매트릭 세트를 포함할 수 있다.

일 실시 예로, 제1 이벤트 데이터에 포함되는 제1 서브 이벤트 데이터가 제1 서브 매트릭 세트에 포함되는 제1 매트릭에 대응될 때, 제1 타입의 데이터의 값은 제1 서브 이벤트 데이터 각각의 값이 누적된 제1 값으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 주문 건수(order count)에 대응하는 제1 타입의 데이터의 값은 제1 기간 동안 서비스 상에서 발생한 사용자의 주문 건수의 총합으로 결정될 수 있다.

다른 실시 예로, 제1 이벤트 데이터에 포함되는 제1 서브 이벤트 데이터가 제2 서브 매트릭 세트에 포함되는 제2 매트릭에 대응될 때, 제1 타입의 데이터는 제1 서브 이벤트 데이터 각각의 값 및 제1 서브 이벤트 데이터 각각의 이벤트 발생 시각에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 최신 주문 날짜(order last date)에 대응하는 제1 타입의 데이터의 값은 제1 기간 동안 서비스 상에서 발생한 사용자의 주문 중 이벤트 발생 시각인 주문 날짜가 가장 최신인 주문의 날짜에 대응하는 이벤트 데이터의 값일 수 있다. 또한, 사용자의 최신 주문 날짜(order last date)에 대응하는 제1 타입의 데이터의 이벤트 발생 시각은 제1 기간 동안 서비스 상에서 발생한 사용자의 주문 중 이벤트 발생 시각인 주문 날짜가 가장 최신인 주문의 날짜로 결정될 수 있다.

단계 S230에서, 전자 장치(100)는 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 제2 기간 단위에 대응하는 제1 데이터에 기반하여, 제2 타입의 데이터를 생성할 수 있다.

단계 S240에서, 전자 장치(100)는 제2 타입의 데이터를 제2 테이블에 저장할 수 있다.

여기서, 제1 데이터는 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중 제2 기간 단위 동안 발생한 이벤트에 대응하는 데이터일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 제1 데이터를 통합하여 제2 타입의 데이터를 생성할 수 있다. 또한, 생성된 제2 타입의 데이터는 제1 테이블과 상이한 제2 테이블에 저장될 수 있다.

일 실시 예로, 제1 데이터에 포함되는 제2 서브 데이터가 제1 매트릭에 대응될 때, 제2 타입의 데이터의 값은 제2 서브 데이터 각각의 값이 누적된 제2 값으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 주문 건수(order count)에 대응하는 제2 타입의 데이터의 값은 제2 기간 단위에 포함되는 제1 타입의 데이터 각각의 주문 건수의 총합으로 결정될 수 있다.

다른 실시 예로, 제1 데이터에 포함되는 제2 서브 데이터가 제2 매트릭에 대응될 때, 제2 타입의 데이터는 제2 서브 데이터 각각의 값 및 제2 서브 데이터 각각의 이벤트 발생 시각에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 최신 주문 날짜(order last date)에 대응하는 제2 타입의 데이터의 값은 제2 기간 동안 서비스 상에서 발생한 사용자의 주문 중 이벤트 발생 시각인 주문 날짜가 가장 최신인 주문의 날짜에 대응하는 이벤트 데이터의 값일 수 있다. 또한, 사용자의 최신 주문 날짜(order last date)에 대응하는 제2 타입의 데이터의 이벤트 발생 시각은 제2 기간 동안 서비스 상에서 발생한 사용자의 주문 중 이벤트 발생 시각인 주문 날짜가 가장 최신인 주문의 날짜로 결정될 수 있다.

즉, 제1 테이블에는 상대적으로 짧은 기간 단위인 제1 기간 단위 동안 발생한 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터에 기반하여 생성된 제1 타입의 데이터가 저장될 수 있다. 반면, 제2 테이블에는 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중 제1 기간 단위보다 긴 기간 단위인 제2 기간 단위에 대응하는 제1 데이터에 기반하여 생성된 제2 타입의 데이터가 저장될 수 있다. 즉, 메시지 큐에 저장된 이벤트 데이터는 개별적으로 전자 장치(100)의 스토리지에 저장되는 것이 아닌, 복수의 기간 단위 별로 계층적으로 병합된 채 제1 테이블 및 제2 테이블 중 적어도 하나에 저장될 수 있다.

또한, 제2 테이블에는 제2 기간 단위 이외의 복수의 기간 단위에 대응하는 복수의 레벨의 데이터가 저장될 수 있다. 예를 들어, 복수의 기간 단위는 제3 기간 단위 및 제4 기간 단위를 포함하고, 제3 기간 단위가 제4 기간 단위보다 짧은 기간 단위이고, 복수의 기간 단위 중에서 제4 기간 단위와 인접한 기간 단위일 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터 중에서 제3 기간 단위에 대응하는 제1 레벨의 데이터를 식별하고, 제1 레벨의 데이터에 기반하여 제4 기간 단위에 대응하는 제2 레벨의 데이터를 생성할 수 있다. 일 실시 예로, 복수의 기간 단위가 1일, 일주일, 한달, 분기 및 반기를 포함할 수 있으며, 제2 기간 단위는 1일일 수 있다. 이때, 일주일에 대응하는 상위 레벨의 데이터는 1일에 대응하는 하위 레벨의 데이터에 기반하여 생성될 수 있다. 또한, 한달에 대응하는 상위 레벨의 데이터는 일주일에 대응하는 하위 레벨의 데이터 및 1일에 대응하는 하위 레벨의 데이터에 기반하여 생성될 수 있다. 분기에 대응하는 상위 레벨의 데이터는 한달에 대응하는 하위 레벨의 데이터에 기반하여 생성될 수 있다. 반기에 대응하는 상위 레벨의 데이터는 분기에 대응하는 하위 레벨의 데이터에 기반하여 생성될 수 있다.

제1 기간 단위, 제2 기간 단위 및 복수의 기간 단위는 제1 이벤트 데이터, 제1 타입의 데이터, 제2 타입의 데이터 각각에 대응하는 매트릭에 기반하여 결정될 수 있다. 일 실시 예로, 매트릭 중 사용자 별 주문 건수는 하루에 발생하는 빈도가 드문 매트릭일 수 있다. 즉, 사용자 별 주문 건수에 대응하는 제1 기간 단위, 제2 기간 단위 및 복수의 기간 단위는 상대적으로 길게 설정될 수 있다. 다른 예로, 매트릭 중 사용자 별 로그인 건수는 하루에 발생하는 빈도가 빈번한 매트릭일 수 있다. 즉, 사용자 별 로그인 건수에 대응하는 제1 기간 단위, 제2 기간 단위 및 복수의 기간 단위는 상대적으로 짧게 설정될 수 있다.

단말(120)로부터 쿼리를 획득할 때, 전자 장치(100)는 쿼리에 대응하는 응답 데이터에 대한 정보를 단말(120)로 전송할 수 있다. 일 실시 예로, 전자 장치(100)는 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터 중에서 쿼리에 대응하는 제2 데이터를 식별하고, 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 쿼리에 대응하는 제3 데이터를 식별하고, 제2 데이터 및 제3 데이터에 기반하여, 쿼리에 대응하는 응답 데이터를 생성하고, 응답 데이터에 대한 정보를 단말(120)로 전송할 수 있다. 이에 대한 구체적인 실시 예는 도 5에서 살펴보기로 한다.

도 3은 제1 이벤트 데이터가 제1 서브 매트릭 세트에 포함되는 제1 매트릭에 대응될 때, 제1 타입의 데이터 및 제2 타입의 데이터를 제1 테이블 및 제2 테이블에 저장하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 3의 일 실시 예에 따른 이벤트 데이터의 매트릭은 'Order-last-date'에 관한 것으로, 제2 서브 매트릭 세트에 포함될 수 있다.

데이터 소스(310)는 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 이벤트 데이터에 대응될 수 있다. 서비스 상에서 제1 이벤트가 새로이 발생될 때, 전자 장치(100)는 제1 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터(301)에 설정된 매트릭 세트에 포함되는 매트릭에 대한 정보가 포함되는지 여부를 결정할 수 있다. 제1 이벤트 데이터(301)에 설정된 매트릭 세트에 포함되는 제1 매트릭에 대한 정보가 포함될 때, 전자 장치(100)는 제1 타입의 데이터 및 제2 타입의 데이터를 제1 테이블 및 제2 테이블에 저장하는 동작을 차례로 수행할 수 있다. 구체적으로, 전자 장치(100)는 제1 이벤트 데이터(301)를 포함하는 이벤트 데이터를 데이터 파이프 라인(311)을 통해 스토리지(102)에 저장할 수 있다.

일 실시 예로, 스토리지(102) 내의 제1 테이블(320)에는 제1 타입의 데이터가 저장될 수 있다. 제1 기간 단위가 10초일 때, 이벤트 발생 시각이 2023년 4월 3일 13시 01분 10초부터 2023년 4월 3일 13시 01분 20초까지의 제1 이벤트 데이터가 병합됨에 따라 생성된 제1 타입의 데이터는 제1 테이블(320)에 저장될 수 있다. 예를 들어, 2023년 4월 3일 13시 01분 10초부터 2023년 4월 3일 13시 01분 20초 사이에 발생한 제1 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터(301)는 2023년 4월 3일 13시 01분 11초에 처리된 후, 제1 타입의 데이터로 제1 테이블(320)에 저장될 수 있다. 또한, 제1 테이블(320)에는 과거에 발생한 이벤트 데이터들이 제1 기간 단위로 병합된 채 이벤트 발생 시각 순으로 저장되어 있을 수 있다.

예를 들어, 2023년 3월 2일 16시 31분 20초에 발생한 아이템 주문 이벤트에 대응하는 제2 이벤트 데이터에 기반한 제1 타입의 데이터는 값이 'True'일 수 있고, 제1 테이블(320)에 저장되어 있을 수 있다. 또한, 2023년 3월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트에 대응하는 제4 이벤트 데이터에 기반한 제1 타입의 데이터는 값이 'True'일 수 있고, 제1 테이블(320)에 저장되어 있을 수 있다. 다만, 2023년 3월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문은 취소되었으며, 아이템 주문 취소 이벤트는 2023년 3월 1일 16시 35분 20초에 발생했을 수 있다. 2023년 3월 1일 16시 35분 20초에 발생한 아이템 주문 취소 이벤트에 대응하는 제3 이벤트 데이터에 기반한 제1 타입의 데이터는 값이 'False'일 수 있고, 제1 테이블(320)에 저장되어 있을 수 있다. 아이템 주문 이벤트 및 아이템 주문 취소 이벤트와 같이 서로 관련성 있는 이벤트를 식별하는 것과 관련하여, 데이터 소스(310)에 포함되는 이벤트 데이터와 제1 테이블(320) 또는 제2 테이블(330)에 저장된 데이터는 대응되는 이벤트를 식별하기 위한 식별 정보를 더 포함할 수 있다. 도 3을 참조하면, 2023년 3월 1일 16시 35분 20초에 발생한 아이템 주문 취소 이벤트에 대응하는 식별 정보와 2023년 3월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트에 대응하는 식별 정보는 대응될 수 있다.

일 실시 예로, 스토리지(102) 내의 제2 테이블(330)에는 제2 타입의 데이터가 저장될 수 있다. ⅰ) 제1 테이블(320)에 제1 타입의 데이터가 새로이 저장되거나 업데이트됨에 대응하여, 제2 타입의 데이터도 제2 테이블(330)에 새로이 저장되거나 업데이트될 수 있다. 또는, ⅱ) 제1 테이블(320)에 제1 타입의 데이터가 새로이 저장되거나 업데이트된 시점으로부터 설정된 기간(예를 들어, 1일)이 경과된 시점에, 제2 타입의 데이터는 제2 테이블(330)에 새로이 저장되거나 업데이트될 수 있다. 일 실시 예로, 제2 테이블(330)에 저장된 제2 타입의 데이터의 이벤트 발생 시각과 처리 시각은 설정된 기간인 1일만큼의 차이가 있을 수 있다. 설정된 기간은 1일에 한정되는 것은 아니다. 다른 일 실시 예로, 설정된 기간은 제1 타입의 데이터에 대응하는 이벤트의 취소 가능 기간에 대응될 수 있다. 설정된 기간이 제1 타입의 데이터에 대응하는 이벤트의 취소 가능 기간으로 설정되면, 제1 타입의 데이터가 새로이 저장되거나 업데이트된 시점으로부터 설정된 기간이 경과한 시점에서 제1 타입의 데이터에 대응하는 이벤트의 취소는 불가능할 수 있다. 즉, 설정된 기간이 제1 타입의 데이터에 대응하는 이벤트의 취소 가능 기간으로 설정될 때, 제1 테이블(320)에 저장된 데이터의 수정 작업은 최소화될 수 있다.

제2 기간 단위인 한달일 때, 2023년 4월 동안 발생한 이벤트에 대응하는 제1 타입의 데이터가 병합됨에 따라 생성된 데이터는 제2 타입의 데이터로 저장될 수 있다. 또한, 2023년 3월 동안 발생한 이벤트에 대응하는 제1 타입의 데이터가 병합됨에 따라 생성된 데이터도 제2 타입의 데이터로 저장될 수 있다. 예를 들어, 2023년 3월 동안 발생한 이벤트는 2023년 3월 2일 16시 31분 20초에 발생한 아이템 주문 이벤트, 2023년 3월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트, 2023년 3월 1일 16시 35분 20초에 발생한 아이템 주문 취소 이벤트를 포함할 수 있다. 2023년 3월에 대응하는 제2 타입의 데이터는 2023년 3월 동안 발생한 이벤트에 대응하는 제1 타입의 데이터 각각의 값 및 이벤트 발생 시각에 기반하여 결정될 수 있다. 제2 타입의 데이터의 이벤트 발생 시각은 2023년 3월 동안 발생한 이벤트에 대응하는 제1 타입의 데이터의 발생 시각 중 가장 최신인 2023년 3월 1일 16시 31분 19초로 결정될 수 있다. 또한, 제2 타입의 데이터의 값은 'True'일 수 있다. 즉, 2023년 3월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트에 대응하는 제1 타입의 데이터와 2023년 3월 1일 16시 35분 20초에 발생한 아이템 주문 취소 이벤트에 대응하는 제1 타입의 데이터는 서로 병합된 채 관리될 수 있다. 이에 따라, 데이터 관리의 효율성이 증대될 수 있다. 또한, 데이터 관리의 효율성을 증대시키기 위해, 제1 테이블(320)에 저장된 제1 타입의 데이터를 병합하여 제2 테이블(330)에 저장하기까지의 설정된 기간은 매트릭에 대응되도록 결정될 수 있다. 예를 들어, 제2 테이블(330)에 저장된 제2 타입의 데이터의 수정 작업을 최소화하기 위해, 설정된 기간은 아이템 주문 이벤트 및 아이템 주문 취소와 같이 서로 상관된(correlated) 이벤트의 이벤트 발생 시각 사이의 차이에 기반하여 설정될 수 있다. 예를 들어, 설정된 기간은 아이템 주문 이벤트 및 아이템 주문 취소와 같이 서로 상관된(correlated) 이벤트의 이벤트 발생 시각 사이의 평균 간격보다 크게 설정될 수 있다.

또한, 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 데이터가 제1 테이블(320) 및 제2 테이블(330)에 동시에 저장되어 있는 것은 데이터 저장 공간에 관한 제1 측면에서 비효율적일 수 있다. 반대로, 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 데이터가 제1 테이블(320) 및 제2 테이블(330)에 동시에 저장되어 있는 것은 데이터의 정확도 검증에 관한 제2 측면에서 효율적일 수 있다. 제1 측면 및 제2 측면을 종합적으로 고려하여, 전자 장치(100)는 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 데이터를 설정된 기간 동안 제1 테이블(320) 및 제2 테이블(330)에 동시에 저장할 수 있다. 동시에, 전자 장치(100)는 설정된 기간이 경과될 때, 이벤트에 대응하는 제1 테이블(320)에 저장된 제1 타입의 데이터를 삭제할 수 있다. 이에 따라, 데이터 저장 공간에 관한 제1 측면 및 데이터의 정확도 검증에 관한 제2 측면은 동시에 최적화할 수 있다.

일 실시 예로, 제1 테이블(320)에 저장된 제1 타입의 데이터가 통합된 후, 제2 타입의 데이터로 저장된 시점부터 설정된 기간(예를 들어, 2달)이 경과하거나 제1 타입의 데이터의 유효성 여부가 거짓(false)일 때, 제1 타입의 데이터는 제1 테이블(320)에서 삭제될 수 있다. 관련하여, 2023년 2월 2일 18시 31분 20초에 발생한 아이템 주문 이벤트에 대응하는 제1 타입의 데이터는 제2 타입의 데이터로 저장된 시점부터 설정된 기간인 2달이 경과한 2023년 4월 2일 18시 31분 20초에 삭제될 수 있다. 이에 따라, 도 3의 제1 테이블(320)에는 2023년 2월 2일 18시 31분 20초에 발생한 아이템 주문 이벤트에 대한 데이터가 저장되어 있지 않을 수 있다.

도 4는 제1 이벤트 데이터가 제2 서브 매트릭 세트에 포함되는 제2 매트릭에 대응될 때, 제1 타입의 데이터 및 제2 타입의 데이터를 제1 테이블 및 제2 테이블에 저장하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

일 실시 예에 따른 이벤트 데이터의 매트릭은 'Order-count'에 관한 것으로, 제1 서브 매트릭 세트에 포함될 수 있다. 도 4의 제1 타입의 데이터 및 제2 타입의 데이터를 제1 테이블 및 제2 테이블에 저장하는 방법 중 도 3에서 설명된 부분과 중첩되는 부분에 대한 자세한 설명은 생략한다.

일 실시 예로, 스토리지(102) 내의 제1 테이블(410)에는 제1 타입의 데이터가 저장될 수 있다. 제1 기간 단위가 10초일 때, 이벤트 발생 시각이 2023년 5월 3일 13시 01분 10초부터 2023년 5월 3일 13시 01분 20초까지의 제1 이벤트 데이터가 병합됨에 따라 생성된 제1 타입의 데이터는 제1 테이블(410)에 저장될 수 있다. 예를 들어, 2023년 5월 3일 13시 01분 10초부터 2023년 5월 3일 13시 01분 20초 사이에 발생한 제1 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터(401)는 2023년 5월 3일 13시 01분 11초에 처리된 후, 제1 타입의 데이터로 제1 테이블(410)에 저장될 수 있다. 또한, 제1 테이블(410)에는 과거에 발생한 이벤트 데이터들이 제1 기간 단위로 병합된 채 이벤트 발생 시각 순으로 저장되어 있을 수 있다. 예를 들어, 2023년 4월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트에 대응하는 제3 이벤트 데이터에 기반한 제1 타입의 데이터는 값이 3일 수 있고, 제1 테이블(410)에 저장되어 있을 수 있다. 2023년 4월 1일 16시 35분 20초에 발생한 아이템 주문 취소 이벤트는 2023년 4월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트에 따라 주문된 아이템 중 일부를 취소하는 것일 수 있다. 이에 따라, 2023년 4월 1일 16시 35분 20초에 발생한 아이템 주문 이벤트에 대응하는 제2 이벤트 데이터에 기반한 제1 타입의 데이터는 값이 -1일 수 있고, 제1 테이블(410)에 저장되어 있을 수 있다.

일 실시 예로, 스토리지(102) 내의 제2 테이블은 복수의 서브 테이블을 포함할 수 있다. 제2 타입의 데이터는 복수의 기간 단위에 대응하는 복수의 레벨의 데이터를 포함할 수 있으며, 복수의 기간 단위는 매트릭에 기반하여 설정될 수 있다. 도 4를 참조하면, 복수의 기간 단위가 제2 기간 단위인 한달과 제3 기간 단위인 반기를 포함할 때, 제1 서브 테이블(421)에는 제2 기간 단위에 대응하는 제2 타입의 데이터가 저장될 수 있고, 제2 서브 테이블(422)에는 제3 기간 단위에 대응하는 제2 타입의 데이터가 저장될 수 있다. 도 4에서, 제2 기간 단위에 대응하는 제2 타입의 데이터는 제1 레벨의 데이터로 호칭될 수 있으며, 제3 기간 단위에 대응하는 제3 타입의 데이터는 제2 레벨의 데이터로 호칭될 수 있다.

2023년 5월 동안 발생한 이벤트에 대응하는 제1 타입의 데이터가 병합됨에 따라 생성된 데이터는 제2 타입의 데이터로 제1 서브 테이블(421)에 저장될 수 있다. 보다 구체적으로, 2023년 5월 동안 발생한 이벤트는 2023년 5월 3일 13시 01분 10초에 발생한 아이템 주문 이벤트를 포함할 수 있다.

2023년 4월 동안 발생한 이벤트에 대응하는 제1 타입의 데이터가 병합됨에 따라 생성된 데이터는 제2 타입의 데이터로 제1 서브 테이블(421)에 저장될 수 있다. 보다 구체적으로, 2023년 4월 동안 발생한 이벤트는 2023년 4월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트 및 2023년 4월 1일 16시 35분 20초에 발생한 아이템 주문 취소 이벤트를 포함할 수 있다. 이때, 2023년 4월에 대응하는 제2 타입의 데이터의 값은 2023년 4월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트 및 2023년 4월 1일 16시 35분 20초에 발생한 아이템 주문 취소 이벤트 각각의 값인 -1 및 3을 합한 2로 결정될 수 있다. 또한, 2023년 4월에 대응하는 제2 타입의 데이터의 이벤트 발생 시각은 2023년 4월 1일 16시 31분 19초을 포함할 수 있다. 즉, 아이템 주문 취소 이벤트에 대응하는 이벤트 발생 시각은 제2 타입의 데이터의 이벤트 발생 시각에 포함되지 않지만, 제2 타입의 데이터의 값에 누적될 수 있다.

2023년 3월 동안 발생한 이벤트에 대응하는 제1 타입의 데이터가 병합됨에 따라 생성된 데이터는 제2 타입의 데이터로 제1 서브 테이블(421)에 저장될 수 있다. 보다 구체적으로, 2023년 3월 동안 발생한 이벤트는 2023년 3월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트 및 2023년 3월 2일 15시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트를 포함할 수 있다. 이때, 2023년 4월에 대응하는 제2 타입의 데이터의 값은 2023년 3월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트 및 2023년 3월 2일 15시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트 각각의 값인 3 및 6을 합한 9로 결정될 수 있다. 또한, 2023년 3월에 대응하는 제2 타입의 데이터의 이벤트 발생 시각은 2023년 3월 1일 16시 31분 19초 및 2023년 3월 2일 15시 31분 19초를 포함할 수 있다.

2023년의 첫번째 반기인 1월부터 6월까지 발생한 이벤트에 대응하는 제1 레벨의 데이터가 병합됨에 따라 생성된 데이터는 제2 레벨의 데이터로 제2 서브 테이블(422)에 저장될 수 있다. 제2 레벨의 데이터의 값은 제1 레벨의 데이터 각각의 값인 10, 2, 9의 합인 21로 결정될 수 있다. 제2 레벨의 데이터의 이벤트 발생 시각은 2023년 5월 3일 13시 01분 10초, 2023년 4월 1일 16시 31분 19초, 2023년 3월 1일 16시 31분 19초 및 2023년 3월 2일 15시 31분 19초을 포함할 수 있다. 도 4에 도시되어 있지 않지만, 제2 테이블에 저장된 하위 레벨의 데이터에 기반하여 생성된 상위 레벨의 데이터가 제2 타입의 데이터로 제2 테이블에 저장되면, 하위 레벨의 데이터와 상위 레벨의 데이터는 일부 중복될 수 있다. 하위 레벨의 데이터는 상위 레벨의 데이터가 제2 테이블에 저장된 시점으로부터 설정된 기간이 경과되는 시점에 삭제될 수 있다. 데이터 관리의 효율 측면에서 설정된 기간은 짧게 설정될 수 있다.

도 3 및 도 4에서 살펴본 바와 같이, 전자 장치(100)는 복수의 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트 데이터를 각각 병합하여 계층적으로 저장할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 제1 테이블 및 제2 테이블에 중복되어 저장된 데이터가 설정된 조건(예를 들어, 제2 테이블에 저장된 시점으로부터 설정된 기간이 경과하는 제1 조건 및 데이터의 유효성 여부가 거짓인 제2 조건을 포함)을 만족할 때, 중복되어 저장된 데이터의 일부를 삭제할 수 있다. 이에 따라, 데이터 저장 관리의 효율성이 증대될 수 있다.

도 5는 단말로부터 획득한 쿼리에 대응하는 응답 데이터에 대한 정보를 전송하는 방법을 나타낸 흐름도이다.

도 5를 참조하면, 전자 장치(100)가 단말(120)로부터 획득한 쿼리에 대응하는 응답 데이터에 대한 정보를 전송하는 각 동작은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해되는 범위 내에서 일부 동작이 변경, 치환되거나 동작 간의 일부 순서가 변경될 수 있음은 자명하게 이해될 수 있다.

단계 S510에서, 전자 장치(100)는 단말로부터 쿼리를 획득할 수 있다.

단말(120)로부터 획득한 쿼리는 매트릭에 대한 정보 및 쿼리 기간에 대한 정보를 포함할 수 있다.

단계 S520에서, 전자 장치(100)는 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터 중에서 쿼리에 대응하는 제2 데이터를 식별할 수 있다.

단계 S530에서, 전자 장치(100)는 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 쿼리에 대응하는 제3 데이터를 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 스토리지(102) 내의 제1 테이블 및 제2 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 및 제2 타입의 데이터 중 쿼리에 대응하는 제2 데이터 및 제3 데이터를 식별할 수 있다. 일 실시 예로, 제1 기간 단위는 10초일 수 있다. 또한, 복수의 기간 단위는 제2 기간 단위인 1일뿐만 아니라, 한달, 분기 및 반기를 포함할 수 있다. 쿼리에 대응하는 쿼리 기간은 2023년 1월 1일부터 현재 시점인 2023년 5월 2일 13시 1분 10초일 수 있다. 전자 장치(100)는 쿼리에 대응하는 적어도 하나의 기간 단위를 식별하고, 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터 중에서 적어도 하나의 기간 단위의 데이터에 기반하여 제2 데이터를 식별할 수 있다. 적어도 하나의 기간 단위는 1일, 한달 및 분기일 수 있다. 전자 장치(100)는 1) 및 2)를 포함하는 다양한 방법에 따라 제2 데이터 및 제3 데이터를 식별할 수 있다.

1) 일 실시 예로, 전자 장치(100)는 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터 중에서 2023년 1분기(2023년 1월 1일부터 2023년 3월 31일까지)에 대응하는 데이터, 2023년 4월 및 5월에 대응하는 데이터, 2023년 5월 1일에 대응하는 데이터를 제2 데이터로 식별할 수 있다.

또한, 전자 장치(100)는 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 ⅰ) 2023년 5월 2일 0시 0분 0초부터 2023년 5월 2일 0시 0분 10초까지의 데이터, ⅱ) 2023년 5월 2일 0시 0분 10초부터 2023년 5월 2일 0시 0분 20초까지의 데이터, ?? ⅲ) 2023년 5월 2일 13시 1분 0초부터 2023년 5월 2일 13시 1분 10초 까지의 데이터를 제3 데이터로 식별할 수 있다. 이때의 제2 데이터 및 제3 데이터는 상호 배타적(Mutually Exclusive)일 수 있다.

2) 다른 일 예로, 제1 테이블에 저장된 데이터와 대응되는 데이터가 제2 테이블에 저장된 시점으로부터 설정된 기간(예를 들어, 한달)이 경과되는 시점에 제1 테이블에 저장된 데이터는 삭제될 수 있다. 즉, 현재 시점인 2023년 5월 2일 13시 1분 10초 기준으로 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중 이벤트 발생 시각이 2023년 4월 1일까지의 데이터는 데이터 관리 측면에서의 효율성 증대를 위해 삭제된 상태일 수 있다. 반대로, 제1 테이블에 저장된 2023년 4월 2일부터 현재 시점까지의 데이터는 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터와 일부 중복될 수 있다. 전자 장치(100)는 이를 고려하여 제2 데이터 및 제3 데이터를 식별할 수 있다. 구체적으로, 전자 장치(100)는 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터 중에서 2023년 1분기(2023년 1월 1일부터 2023년 3월 31일까지)에 대응하는 데이터, 2023년 4월 및 5월에 대응하는 데이터, 2023년 5월 1일에 대응하는 데이터를 제2 데이터로 식별할 수 있다.

또한, 전자 장치(100)는 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 ⅰ) 2023년 4월 2일 0시 0분 0초부터 2023년 4월 2일 0시 0분 10초까지의 데이터, ⅱ) 2023년 4월 2일 0시 0분 10초부터 2023년 4월 2일 0시 0분 20초까지의 데이터, ?? ⅲ) 2023년 5월 2일 13시 1분 0초부터 2023년 5월 2일 13시 1분 10초 까지의 데이터를 제3 데이터로 식별할 수 있다. 이때, 제2 데이터 및 제3 데이터는 일부 중복될 수 있다.

단계 S540에서, 전자 장치(100)는 제2 데이터 및 제3 데이터에 기반하여, 쿼리에 대응하는 응답 데이터를 생성할 수 있다.

일 예로, 제2 데이터 및 제3 데이터는 상호 배타적일 때, 전자 장치(100)는 제2 데이터 및 제3 데이터를 통합하여 쿼리에 대응하는 응답 데이터를 생성할 수 있다.

다만, 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터의 업데이트는 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터에 반영되어 있지 않을 수 있다. 또는, 제2 데이터 및 제3 데이터를 식별하는 방법에 따라, 제2 데이터 및 제3 데이터는 일부 중복될 우려가 있다. 이때, 전자 장치(100)는 제1 테이블 및 제2 테이블에 저장된 데이터를 비교함으로써, 데이터의 정확도를 검증할 수 있다. 구체적으로, 전자 장치(100)는 제2 데이터에 대응하는 이벤트 발생 시각과 제3 데이터에 대응하는 이벤트 발생 시각을 비교하여, 제3 데이터 중에서 제2 데이터와 중복되는 제4 데이터를 식별하고, 제3 데이터에서 제4 데이터를 필터링하여 제5 데이터를 식별하고, 제2 데이터 및 제5 데이터에 기반하여, 응답 데이터를 생성할 수 있다.

단계 S550에서, 전자 장치(100)는 응답 데이터에 대한 정보를 단말로 전송할 수 있다.

일 실시 예로, 전자 장치(100)는 단계 S540에서 생성된 응답 데이터에 대한 정보를 단말(120)로 전송할 수 있다. 관련하여, 전자 장치(100)가 복수의 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트 데이터가 각각 병합된 채 계층적으로 저장되어 있는 스토리지(102)로부터 응답 데이터에 대한 정보를 제공하는 것은 메시지 큐에 개별적으로 저장된 이벤트 데이터를 이용하여 쿼리에 대응하는 응답 데이터를 제공하는 것에 비해 데이터 처리 효율 측면에서 효율적일 수 있다.

도 6은 머지 작업 수행되는 도중에 쿼리 작업이 수행될 때, 전자 장치가 쿼리에 대응하는 응답 데이터에 대한 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

여기서, 머지 작업은 ⅰ) t1 시점에서의 제1 테이블(600)에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 제2 기간 단위에 대응하는 제1 데이터를 식별하는 리드(read) 작업, ⅱ) t3 시점에서의 제1 데이터에 기반하여 생성된 제2 타입의 데이터를 제2 테이블(610)에 저장하는 라이트(write) 작업 및 ⅲ) t4 시점에서의 제1 테이블(600)에 저장된 제1 타입의 데이터 중 제2 테이블(610)에 저장된 데이터와 중복되는 데이터를 삭제하는 삭제(delete) 작업을 포함할 수 있다. 또한, 쿼리 작업은 도 6의 단말(120)로부터 획득한 쿼리에 대응하는 응답 데이터에 대한 정보를 제공하는 작업을 포함할 수 있다.

도 6을 참조하면, 라이트 작업이 수행되는 t2 시점 및 삭제 작업이 수행되는 t4 시점 사이의 t3 시점에 쿼리 작업이 수행될 수 있다. 이때, t3 시점에서는 삭제 작업이 아직 수행되지 않았으므로, 제1 테이블(600) 및 제2 테이블(610)에 저장된 데이터는 일부 중복될 수 있다. 전자 장치(100)는 제1 테이블(600) 및 제2 테이블(610)에 저장된 데이터의 이벤트 발생 시각 및 이벤트를 식별하기 위한 식별 정보에 기반하여, 제1 테이블(600)에 저장된 데이터 중 제2 테이블(610)에 저장된 데이터와 중복되는 제4 데이터를 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 제1 테이블(600)에 저장된 데이터에서 제4 데이터가 필터링된 제5 데이터를 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 제5 데이터 및 제2 테이블(610)에 저장된 데이터에 기반하여, 쿼리에 대응하는 응답 데이터를 생성할 수 있다.

도 7은 테이블에 저장된 데이터를 수정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.

도 7을 참조하면, 전자 장치(100)가 테이블에 저장된 데이터를 수정하는 각 동작은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해되는 범위 내에서 일부 동작이 변경, 치환되거나 동작 간의 일부 순서가 변경될 수 있음은 자명하게 이해될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 테이블(320)에 제1 타입의 데이터가 새로이 저장되거나 업데이트된 시점으로부터 설정된 기간이 경과될 때, 제2 타입의 데이터는 제2 테이블(330)에 새로이 저장되거나 업데이트될 수 있다. 특히, 설정된 기간이 제1 타입의 데이터에 대응하는 이벤트의 취소 가능 기간으로 설정될 때, 제1 테이블(320)에 저장된 데이터의 수정 작업은 최소화될 수 있다. 다만, ⅰ) 설정된 기간이 제1 타입의 데이터에 대응하는 이벤트의 취소 가능 기간보다 짧게 설정되거나 ⅱ) 제1 테이블(320)에 제1 타입의 데이터가 새로이 저장되거나 업데이트됨에 대응하여 제2 타입의 데이터도 제2 테이블(330)에 새로이 저장되거나 업데이트된다면, 새로운 이벤트가 발생함에 따라 제2 테이블에 저장된 데이터의 수정 작업이 수행될 수 있다.

단계 S710에서, 전자 장치(100)는 서비스 상에서 발생한 제2 이벤트에 대응하는 제2 이벤트 데이터 및 제2 이벤트에 대응하는 제2 식별 정보를 식별할 수 있다.

단계 S720에서, 전자 장치(100)는 제2 식별 정보에 기반하여, 제2 테이블에 저장된 데이터 중에서 식별 정보가 제2 식별 정보와 대응되는 제8 데이터를 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 서비스 상에서 제2 이벤트가 실시간으로 발생할 때, 제2 이벤트에 대응하는 제2 이벤트 데이터 및 제2 이벤트에 대응하는 제2 식별 정보를 식별할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 제2 식별 정보에 기반하여, 제2 테이블에 저장된 데이터 중에서 식별 정보가 제2 식별 정보와 대응되는 제8 데이터를 식별할 수 있다. 일 실시 예로, 제2 이벤트는 제 8 데이터에 대응하는 이벤트 중 제1 이벤트의 취소에 대한 것일 수 있다. 다만, 제2 이벤트는 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 제2 이벤트는 제8 데이터에 대응하는 이벤트 중 제1 이벤트와 서로 상관된(co-related) 이벤트일 수 있다. 예를 들어, 제1 이벤트가 아이템 주문에 대한 이벤트일 때, 제2 이벤트는 아이템 주문 수정에 대한 이벤트일 수 있다.

단계 S730에서, 전자 장치(100)는 제2 이벤트 데이터에 기반하여, 제8 데이터를 수정할 수 있다.

단계 S740에서, 전자 장치(100)는 수정된 제8 데이터를 제2 테이블에 저장할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제8 데이터는 제1 이벤트에 대응하는 매트릭이 제1 서브 매트릭 세트 또는 제2 서브 매트릭 세트 중 어느 세트에 포함되는지에 따라 상이하게 수정될 수 있다. ⅰ) 제1 이벤트에 대응하는 매트릭이 제1 서브 매트릭 세트에 포함될 때, 수정된 제8 데이터의 값은 수정 전의 제8 데이터의 값 및 제2 이벤트 데이터에 대응하는 값에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 제1 이벤트에 대응하는 매트릭이 'order-count'일 때, 수정된 제 8 데이터의 값은 수정 전의 제8 데이터의 값에서 제2 이벤트에 대응하는 주문 취소 건수를 차감한 값에 대응할 수 있다. ⅱ) 제1 이벤트에 대응하는 매트릭이 제2 서브 매트릭 세트에 포함될 때, 수정된 제8 데이터의 값은 수정 전의 제8 데이터의 값, 이벤트 발생 시각과 제2 이벤트 데이터에 대응하는 값, 이벤트 발생 시각에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 제1 이벤트에 대응하는 매트릭이 'order-last-date'일 때, 수정된 제 8 데이터의 값은 제2 기간 단위 동안 발생한 제1 이벤트 이외의 다른 이벤트의 유무에 따라 'True'또는 'False'로 결정될 수 있다. 또한, 제2 기간 단위 동안 발생한 제1 이벤트 이외의 다른 이벤트가 있을 때, 수정된 제 8 데이터의 이벤트 발생 시각은 제1 이벤트 이외의 다른 이벤트의 이벤트 발생 시각 중 가장 최신인 시각으로 결정될 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(100)는 제2 테이블에 저장된 제2 데이터를 수정된 제2 데이터로 업데이트할 수 있다.

도 8은 일 실시 예에 따른 집계의 대상이 되는 이벤트 데이터와 매트릭을 설정하기 위한 페이지를 설명하기 위한 도면이다.

도 8을 참조하면, 페이지(800)는 집계의 대상이 되는 이벤트 데이터와 매트릭을 설정하기 위한 페이지일 수 있다. 페이지(800)는 제1 영역(810), 제2 영역(820), 제3 영역(841), 제4 영역(842), 제5 영역(830) 및 제6 영역(860)을 포함할 수 있다.

제1 영역(810)은 Entity type을 멤버 또는 프로덕트 중 하나를 선택하기 위한 영역일 수 있다. 또한, 제2 영역(820)은 제1 영역(810)에서 선택된 멤버 또는 프로덕트를 다른 멤버 또는 다른 프로덕트와 구별하기 위한 Entity ID를 설정하기 위한 영역일 수 있다. 관련하여, 이벤트 데이터는 멤버의 식별 정보 및 프로덕트의 식별 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 도 8을 참조하면, Entity type은 'member'로 설정되고, Entity ID는 '138339393'일 수 있다. 또한, 도 3 및 도 4의 실시 예에 따르면, Entity type은 'member'이고, Entity ID는 '123'일 수 있다.

또한, 제3 영역(841) 및 제4 영역(842)은 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 이벤트 데이터의 추출 시점인 제1 시점부터 제2 시점을 설정하기 위한 영역일 수 있다. 제3 영역(841)은 제1 시점에 대응되고, 제4 영역(842)은 제2 시점에 대응될 수 있다.

제5 영역(830)은 집계된 데이터에 대한 정보가 표시되는 페이지로의 접속을 위한 영역일 수 있다. 제5 영역(830) 내의 'Search' 아이콘을 통한 액션에 대응하여, 전자 장치(100)는 집계된 데이터가 표시된 페이지를 제공할 수 있다.

제6 영역(860)은 'Member Login Last Date'와 같은 매트릭에 대한 정보를 설정하기 위한 영역일 수 있다. 다만, 제6 영역(860)을 통해 설정된 매트릭 세트 이외의 커스마이즈된 매트릭에 대한 정보도 설정 가능하다. 보다 구체적으로, 사용자는 제 6 영역(860)을 통해 특정 조건을 만족하는지 여부를 'True' 또는 'False'로 나타내는 매트릭을 설정할 수 있다. 예를 들어, 추가된 특정 조건은 설정된 기간 내에 설정된 주문 금액 이상 주문한 유저인지 여부에 관한 것일 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(100)는 서비스 내의 사용자 중 추가된 특정 조건에 대한 매트릭에 대응하는 값이 'True'인 사용자의 리스트를 제공할 수 있다. 즉, 특정 조건을 만족하는지 여부를 'True' 또는 'False'로 나타내는 매트릭을 설정함에 따라, 전자 장치(100)는 추가된 특정 조건에 대한 매트릭에 대응하는 값이 'True'인 사용자의 리스트 또는 추가된 특정 조건에 대한 매트릭에 대응하는 값이 'False'인 사용자의 리스트를 제공할 수 있다.

도 9는 실시 예에 따른 집계된 데이터가 표시된 페이지를 설명하기 위한 도면이다

도 9를 참조하면, 페이지(900)는 집계된 데이터가 표시되는 페이지일 수 있다. 페이지(900)의 영역(910)에는 페이지(800)에 포함되는 매트릭 별 값이 표시될 수 있다. 예를 들어, 'Member Login Last Date'이라는 매트릭에 대응하는 값은 '2023-05-18 16:44:21 KST'일 수 있다.

도 10은 일 실시 예에 따른 서비스와 관련된 데이터를 관리하기 위한 전자 장치를 도식화한 블록도이다.

도 10의 전자 장치(100)는 본원 명세서 내의 전자 장치에 대응될 수 있다. 전자 장치(100)는 일 실시 예에 따라, 트랜시버(101), 스토리지(102) 및 하나 이상의 프로세서(processor)(103)를 포함할 수 있다. 도 10에 도시된 전자 장치(100)는 본 실시 예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 10에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 본 실시 예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(100)는 일 실시 예에 따라 트랜시버(transceiver)(101)를 포함할 수 있다. 트랜시버(101)는 유/무선 통신을 수행하기 위한 장치로서, 외부의 전자 장치와 통신할 수 있다. 외부의 전자 장치는 단말(120)일 수 있다. 또한, 트랜시버(101)가 이용하는 통신 기술에는 GSM(global system for mobile communication), CDMA(code division multi access), LTE(long term evolution), 5G, WLAN(wireless LAN), Wi-Fi(wireless-fidelity), 블루투스(Bluetooth), RFID(radio frequency identification), 적외선 통신(infrared data association, IrDA), ZigBee, NFC(near field communication)가 있을 수 있다.

일 실시 예에 따라, 트랜시버(101)는 단말(120)로부터 쿼리에 대한 정보를 수신할 수 있고, 쿼리에 대응하는 응답 데이터에 대한 정보를 단말(120)로 제공할 수 있다.

스토리지(102)는 도 1 내지 도 10을 통하여 전술한 적어도 하나의 방법을 수행하기 위한 정보를 저장할 수 있다. 스토리지(102)는 하나 이상의 프로세서(103)에 의해 실행되는 하나 이상의 명령을 저장할 수 있다. 스토리지(102)는 메모리로 호칭될 수 있고, 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다. 스토리지(102)는 설정된 매트릭 세트에 대한 정보, 매트릭 별 복수의 기간 단위에 대한 정보를 포함할 수 있다.

하나 이상의 프로세서(103)는 전자 장치(100)의 전반의 동작을 제어하고 데이터 및 신호를 처리할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(103)는 도 1 내지 도 10을 통하여 전술한 하나의 방법을 수행할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(103)는 적어도 하나의 하드웨어 유닛으로 구성될 수 있다. 또한, 하나 이상의 프로세서(103)는 스토리지(102)에 저장된 하나 이상의 명령을 실행하여 생성되는 하나 이상의 소프트웨어 모듈에 의해 동작할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(103)는 트랜시버(101) 및 스토리지(102)와, 나아가 전자 장치(100)가 더 포함할 수 있는 구성요소들과의 상호 작용을 통해 전자 장치(100)가 수행하는 실시 예들을 제어할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(103)는 하나 이상의 명령을 실행함으로써, 제1 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터를 식별하고, 제1 이벤트 데이터에 기반하여, 제1 타입의 데이터를 제1 테이블에 저장하고, 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 제2 기간 단위에 대응하는 제1 데이터에 기반하여 제2 타입의 데이터를 생성하고, 및 제2 타입의 데이터를 제2 테이블에 저장할 수 있다.

한편, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.

전술한 실시 예들에 따른 전자 장치 또는 단말은, 프로세서, 프로그램 데이터를 저장하고 실행하는 메모리, 디스크 드라이브와 같은 영구 저장부(permanent storage), 외부 장치와 통신하는 통신 포트, 터치 패널, 키(key), 아이콘 등과 같은 사용자 인터페이스 장치 등을 포함할 수 있다. 소프트웨어 모듈 또는 알고리즘으로 구현되는 방법들은 상기 프로세서상에서 실행 가능한 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드들 또는 프로그램 명령들로서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체 상에 저장될 수 있다. 여기서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로 마그네틱 저장 매체(예컨대, ROM(read-only memory), RAM(random-Access memory), 플로피 디스크, 하드 디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예컨대, 시디롬(CD-ROM), 디브이디(DVD: Digital Versatile Disc)) 등이 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템들에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 판독 가능한 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 매체는 컴퓨터에 의해 판독가능하며, 메모리에 저장되고, 프로세서에서 실행될 수 있다.

본 실시 예는 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들은 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예는 하나 이상의 마이크로프로세서들의 제어 또는 다른 제어 장치들에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직(logic), 룩 업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다. 구성 요소들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있는 것과 유사하게, 본 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler), 파이썬(Python) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 실시 예는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. “매커니즘”, “요소”, “수단”, “구성”과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들(routines)의 의미를 포함할 수 있다.

전술한 실시 예들은 일 예시일 뿐 후술하는 청구항들의 범위 내에서 다른 실시 예들이 구현될 수 있다.

Claims (17)

1. 전자 장치가 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법에 있어서,
   제1 기간 단위 동안 인터넷 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터를 식별하는 단계;
   상기 제1 이벤트 데이터에 기반하여, 제1 타입의 데이터를 제1 테이블에 저장하는 단계;
   상기 제1 테이블에 저장된 상기 제1 타입의 데이터 중에서 제2 기간 단위에 대응하는 제1 데이터에 기반하여, 제2 타입의 데이터를 생성하는 단계; 및
   상기 제2 타입의 데이터를 제2 테이블에 저장하는 단계를 포함하고,
   상기 제2 타입의 데이터를 생성하는 단계는,
   상기 제1 테이블에 상기 제1 타입의 데이터인 제6 데이터가 새로이 저장될 때, 상기 제1 데이터 및 상기 제6 데이터에 기반하여 상기 제2 타입의 데이터인 제7 데이터를 생성하는 단계를 포함하고,
   상기 제6 데이터는,
   상기 제7 데이터가 상기 제2 테이블에 저장된 시점으로부터 설정된 기간이 경과되거나 상기 제6 데이터의 유효성 여부가 거짓(false)일 때, 상기 제1 테이블에서 삭제되는,
   서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
   
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 제1 이벤트 데이터는,
   설정된 매트릭 세트에 포함되는 적어도 하나의 매트릭에 대한 정보를 포함하고, 및
   상기 설정된 매트릭 세트는,
   제1 서브 매트릭 세트 및 제2 서브 매트릭 세트를 포함하는,
   서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 제1 이벤트 데이터에 포함되는 제1 서브 이벤트 데이터가 상기 제1 서브 매트릭 세트에 포함되는 제1 매트릭에 대응될 때, 상기 제1 타입의 데이터의 값은 상기 제1 서브 이벤트 데이터 각각의 값이 누적된 제1 값으로 결정되고, 및
   상기 제1 데이터에 포함되는 제2 서브 데이터가 상기 제1 매트릭에 대응될 때, 상기 제2 타입의 데이터의 값은 상기 제2 서브 데이터 각각의 값이 누적된 제2 값으로 결정되는,
   서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
   
4. 제2항에 있어서,
   상기 제1 이벤트 데이터에 포함되는 제1 서브 이벤트 데이터가 상기 제2 서브 매트릭 세트에 포함되는 제2 매트릭에 대응될 때, 상기 제1 타입의 데이터는 상기 제1 서브 이벤트 데이터 각각의 값 및 상기 제1 서브 이벤트 데이터 각각의 이벤트 발생 시각에 기반하여 결정되고, 및
   상기 제1 데이터에 포함되는 제2 서브 데이터가 상기 제2 매트릭에 대응될 때, 상기 제2 타입의 데이터는 상기 제2 서브 데이터 각각의 값 및 상기 제2 서브 데이터 각각의 이벤트 발생 시각에 기반하여 결정되는,
   서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
   
5. 제1항에 있어서,
   상기 제2 타입의 데이터는,
   복수의 기간 단위에 대응하는 복수의 레벨의 데이터를 포함하고, 및
   상기 복수의 기간 단위는,
   상기 제2 타입의 데이터 각각에 대응하는 매트릭에 기반하여 결정되는,
   서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
   
6. 제5항에 있어서,
   상기 복수의 기간 단위는 제3 기간 단위 및 제4 기간 단위를 포함하고,
   상기 제3 기간 단위가 상기 제4 기간 단위보다 짧은 기간 단위이고, 상기 복수의 기간 단위 중에서 상기 제4 기간 단위와 인접한 기간 단위일 때, 상기 제2 테이블에 저장된 상기 제2 타입의 데이터 중에서 상기 제3 기간 단위에 대응하는 제1 레벨의 데이터를 식별하는 단계; 및
   상기 제1 레벨의 데이터에 기반하여 상기 제4 기간 단위에 대응하는 제2 레벨의 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하는,
   서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
   
7. 제1항에 있어서,
   단말로부터 쿼리를 획득하는 단계;
   상기 제2 테이블에 저장된 상기 제2 타입의 데이터 중에서 상기 쿼리에 대응하는 제2 데이터를 식별하는 단계;
   상기 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 상기 쿼리에 대응하는 제3 데이터를 식별하는 단계;
   상기 제2 데이터 및 상기 제3 데이터에 기반하여, 상기 쿼리에 대응하는 응답 데이터를 생성하는 단계; 및
   상기 응답 데이터에 대한 정보를 상기 단말로 전송하는 단계를 더 포함하는,
   서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
   
8. 제7항에 있어서,
   상기 응답 데이터를 생성하는 단계는,
   상기 제2 데이터에 대응하는 이벤트 발생 시각과 상기 제3 데이터에 대응하는 이벤트 발생 시각을 비교하여, 상기 제3 데이터 중에서 상기 제2 데이터와 중복되는 제4 데이터를 식별하는 단계;
   상기 제3 데이터에서 상기 제4 데이터를 필터링하여 제5 데이터를 식별하는 단계; 및
   상기 제2 데이터 및 상기 제5 데이터에 기반하여, 상기 응답 데이터를 생성하는 단계를 포함하는,
   서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
   
9. 제7항에 있어서,
   상기 제2 타입의 데이터가 복수의 기간 단위에 대응하는 복수의 레벨의 데이터를 포함할 때, 상기 제2 데이터를 식별하는 단계는,
   상기 복수의 기간 단위 중에서 상기 쿼리에 대응하는 적어도 하나의 기간 단위를 식별하는 단계; 및
   상기 제2 테이블에 저장된 상기 제2 타입의 데이터 중에서 상기 적어도 하나의 기간 단위의 데이터에 기반하여, 상기 제2 데이터를 식별하는 단계를 포함하는,
   서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
   
10. 삭제
11. 삭제
12. 제6항에 있어서,
    상기 제1 레벨의 데이터는,
    상기 제2 레벨의 데이터가 상기 제2 테이블에 저장된 시점으로부터 설정된 기간이 경과될 때, 상기 제2 테이블에서 삭제되는,
    서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
    
13. 제1항에 있어서,
    상기 제1 이벤트 데이터는,
    상기 인터넷 서비스의 유저 식별 정보 또는 상기 인터넷 서비스의 아이템 식별 정보 중 적어도 하나를 포함하는,
    서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
    
14. 제1항에 있어서,
    상기 제2 테이블에 저장된 데이터 각각은 대응하는 이벤트를 식별하기 위한 식별 정보를 포함하고, 및
    상기 인터넷 서비스 상에서 발생한 제2 이벤트에 대응하는 제2 이벤트 데이터 및 상기 제2 이벤트에 대응하는 제2 식별 정보를 식별하는 단계;
    상기 제2 식별 정보에 기반하여, 상기 제2 테이블에 저장된 데이터 중에서 식별 정보가 상기 제2 식별 정보와 대응되는 제8 데이터를 식별하는 단계;
    상기 제2 이벤트 데이터에 기반하여, 상기 제8 데이터를 수정하는 단계; 및
    상기 수정된 제8 데이터를 상기 제2 테이블에 저장하는 단계를 더 포함하는,
    서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
    
15. 제1항에 있어서,
    상기 설정된 기간은,
    상기 제6 데이터에 대응하는 제3 이벤트의 취소 가능 기간에 대응하는,
    서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
    
16. 서비스와 관련된 데이터를 관리하기 위한 전자 장치에 있어서,
    트랜시버;
    하나 이상의 프로세서; 및
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 하나 이상의 명령을 저장하는 스토리지를 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 하나 이상의 명령을 실행함으로써,
    제1 기간 단위 동안 인터넷 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터를 식별하고,
    상기 제1 이벤트 데이터에 기반하여, 제1 타입의 데이터를 제1 테이블에 저장하고,
    상기 제1 테이블에 저장된 상기 제1 타입의 데이터 중에서 제2 기간 단위에 대응하는 제1 데이터에 기반하여 제2 타입의 데이터를 생성하고, 및
    상기 제2 타입의 데이터를 제2 테이블에 저장하고,
    상기 하나 이상의 프로세서는,
    상기 제1 테이블에 상기 제1 타입의 데이터인 제6 데이터가 새로이 저장될 때, 상기 제1 데이터 및 상기 제6 데이터에 기반하여 상기 제2 타입의 데이터인 제7 데이터를 생성하고,
    상기 제6 데이터는,
    상기 제7 데이터가 상기 제2 테이블에 저장된 시점으로부터 설정된 기간이 경과되거나 상기 제6 데이터의 유효성 여부가 거짓(false)일 때, 상기 제1 테이블에서 삭제되고,
    서비스와 관련된 데이터를 관리하기 위한 전자 장치.
    
    
17. 제1항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 비일시적 기록매체.

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