KR20080049847A - 네트워크에 접속된 휴대가능 저장 장치들에 대한 저장프로파일 생성 - Google Patents

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Abstract

데이터 저장 시스템은 네트워크(10)를 통해 결합되는 복수의 휴대가능 데이터 저장 장치들(12)을 포함한다. 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 각각은 어떤 데이터 객체들이 저장 장치에 저장될 것인가를 정의하는 연관된 저장 프로파일을 구비한다. 추천된 프로파일은 - 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 적어도 하나의 장치 이외에 휴대가능 데이터 저장 장치들(12)에 대한 저장 프로파일들에 관한 프로파일 정보 및/또는 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 적어도 하나의 장치이외의 휴대가능 데이터 저장 장치들(12)에 의해 저장되는 데이터 객체들의 특성들에 관한 데이터 객체 정보를 수집하는 단계, 및 프로파일 정보 및/또는 데이터 객체 정보를 사용하여 추천된 저장 프로파일의 생성을 안내하게 단계를 사용하여, 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들 중 적어도 하나의 장치에 대한 추천된 저장 프로파일이 자동으로 생성된다.
데이터 저장 시스템, 네트워크, 휴대 데이터 저장 장치, 프로파일 정보, 데이터 객체 정보

Description

네트워크에 접속된 휴대가능 저장 장치들에 대한 저장 프로파일 생성{STORAGE PROFILE GENERATION FOR NETWORK-CONNECTED PORTABLE STORAGE DEVICES}
발명은 네트워크 기반의 휴대가능 저장 장치들, 이러한 저장 장치들을 내장하는 시스템 및 이러한 시스템을 동작시키는 방법에 관한 것이다.
유럽 특허출원(동일 출원인에 의해 출원된 "Organizing content", 출원번호 04104564)은 네트워크에 결합된 지능형 휴대가능 저장 장치들을 포함하는 시스템을 개시한다. 적합한 물리 객체들(저장 장치들)에서 일관된 다수 세트들의 데이터 객체들의 유기적 불러들임(retrieval)을 위한 사용자 인터페이스가 제공된다.
CD-ROM들, 비디오테이프들, 자기 디스크들, 메모리 카드들 혹은 스틱들과 같은 비지능형 저장 장치들은 오랫동안 재생 장비에 데이터를 공급하기 위한 수단으로서 알려졌다. 개인이 어떤 데이터의 재생, 즉 데이터로 표현된 이미지들, 사운드들 등을 렌더링하기를 원할 때, 이 개인은 요망되는 데이터를 내포하는 휴대가능 저장 장치를 취하고 이 장치를 재현 장비에 결합한다. 예를 들면, 친구들에 방문시, 개인은 DVD 플레이로 보여주기 위해 사진들/비디오를 담은 CD-ROM/DVD을 가지고 갈 수도 있고, 혹은 개인은 장치를 개인 오디오 플레이어 등에 부착할 수도 있다.
공지의 장치들은 어느 장치에 저장된 것을 선택해야 하는 점에서 "비지능형"이다. 사용자는 자신이 함께 렌더링하기를 원하는 데이터 객체들(예를 들면, 동일 주제에 관한 사진들)이 많은 서로 다른 장치들에 분산 저장되지 않게 해야 하거나, 렌더링에 앞서 관계된 객체들을 찾기 위해 저장 장치들의 내용을 통해 가려내는데 있어 비현실적 시간이 필요하게 되는 상당히 상호간에 서로 다른 데이터 객체들을 장치들이 내포하지 않게 해야 한다.
유럽 특허출원은 선택된 데이터 객체들을 서로 다른 데이터 저장 장치들에 자동으로 다운로드함으로써 이 문제가 해결되는 시스템을 기술한다. 각각의 휴대가능 저장 장치에 있어서, 데이터 객체들의 선택을 제어하기 위해 저장 프로파일이 정의된다. 저장 장치의 프로파일은 저장 장치에 저장되어야 하는 데이터 객체들에 대한 필터의 정의로서 작용한다. 프로파일은 예를 들면 한 세트의 속성-값(혹은 속성-값_범위) 쌍들, 이를테면 유형-"사진", 주제-"휴일", 일자-"3월-6월"(여기에서 유형, 주제, 일자는 속성명들의 예들이며, 사진, 휴일, 3월-6월은 값들 및 값 범위들의 예들이다)로서 명시될 수도 있다.
저장 장치들은 네트워크(예를 들면, 무선 네트워크)에 결합된다. 바람직하게, 저장 장치들은 각각의 데이터 프로세서들을 포함한다. 데이터 객체가 네트워크 상에서 입수될 수 있게 될 때, 프로세서들은 특정 저장 장치에 데이터 객체를 저장할지 여부를 판정하기 위해서, 저장 장치들의 저장 프로파일에 대해서 데이터의 특성들을 테스트한다. 유사하게, 저장 프로파일들은 한 저장 장치에서 다른 저장 장치로 데이터 객체들을 카피할지 여부를 판정하는데 사용될 수도 있다. 바람직하게, 각 저장 장치에는 저장된 저장 프로파일의 유형을 나타내는 간단한 표시가 제공된다.
이에 따라, 사용자는 이 유형의 저장 객체에 대한 저장 장치를 물리적으로 선택함으로써 어떤 유형의 데이터 객체들을 불러들일 수 있다. 어떠한 컴퓨터 사용법도 필요하지 않다. 사용자가 어떤 저장 프로파일로 데이터 객체들을 렌더링하기를 원할 때 이 사용자는 요망되는 저장 프로파일을 구비한 데이터 저장 장치를 취하고(필요하다면 이를 네트워크로부터 분리한다) 이를 렌더링 장치, 이를테면 저장 장치로부터 데이터를 수신하기 위한 인터페이스를 갖춘 오디오 플레이어, 이미지 표시장치 등에 결합하는 것만이 필요하다.
시스템의 확장은 휴대가능 저장 장치들을 추가하는 문제이다. 예를 들면 새로운 특성들을 가진 데이터 객체들이 사용가능하게 되었을 때(예를 들면, 최근 휴일의 사진들), 혹은 기존 저장 장치들에 시스템의 사용이 곤란하게 되었을 때, 휴대가능 저장 장치를 추가함으로써 사용자가 쉽게 시스템을 확장할 수 있도록, 비교적 간단하고 저가의 저장 장치들이 사용되는 것이 생각된다.
유럽 특허출원의 시스템에 있어 한 문제는 각 휴대가능 저장 장치에 대한 저장 프로파일을 정의할 필요성이다. 이것은 사용자에 의해 행해져야 한다. 새로운 휴대가능 저장 장치가 추가될 때마다 프로파일이 정의되어야 한다. 이것은 시스템의 사용을 현저하게 복잡하게 하며 오류가 나기 쉽게 한다.
여럿 중에서도, 발명의 목적은 저장 프로파일들이 보다 쉽게 확정될 수 있는 저장 프로파일들을 구비하는 휴대가능 저장 장치들의 시스템을 제공하는 것이다.
여럿 중에서도, 발명의 목적은 구별되는 저장 프로파일들이 보다 쉽게 확정될 수 있는 저장 프로파일들을 구비한 휴대가능 저장 장치들의 시스템을 제공하는 것이다.
여럿 중에서도, 발명의 목적은 저장 장치의 저장 프로파일이 보다 쉽게 확정될 수 있는, 휴대가능 저장 장치들의 시스템에서 사용하기 위한 휴대가능 저장 장치를 제공하는 것이다.
발명에 따른 데이터 저장 시스템은 청구항 1에 개시된다. 시스템은
- 통신 네트워크;
- 상기 네트워크(10)에 결합하기 위한 복수의 휴대가능 데이터 저장 장치들(및 선택적으로 고정된 저장 장치들);
- 프로파일-기반 저장 제어 구성을 저장하기 위한 것으로, 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12)의 각각의 장치에 대한 각각의 저장 프로파일을 정의하게 구성된 장치(12, 14a-c)로서, 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12)의 각각의 장치는 이의 각각의 저장 프로파일에 따라 선택되는 데이터 객체들을 저장하게 구성되는, 상기 장치;
- 상기 네트워크(10)에 결합하여 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 적어도 하나의 장치에 대해 추천된 저장 프로파일을 생성하기 위한 것이며, 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 적어도 하나의 장치 이외에 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 다른 적어도 하나의 장치에 대한 저장 프로파일들에 관한 프로파일 정보 및/또는 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 다른 적어도 하나의 장치에 의해 저장되는 데이터 객체들의 특성들에 관한 데이터 객체 정보를 수집하고, 상기 프로파일 정보 및/또는 상기 데이터 객체 정보를 사용하여 상기 추천된 저장 프로파일의 생성을 안내하게 구성되는, 추천기 장치(12, 14a-c)를 포함한다.
저장 프로파일은 저장 장치에 저장을 위해 데이터 객체들이 어떻게 선택되어야 할 것인가를 정의할 수 있다. 추천기 장치는 네트워크를 통해 저장 장치에 결합하기 위한 인터페이스 유닛의 일부일 수도 있고, 혹은 이것은 휴대가능 저장 장치의 일부일 수도 있으며 혹은 이의 기능들은 네트워크를 통해 서로 결합되는 서로 다른 장치들에 의해 수행될 수도 있다. 이에 따라, 조정된 저장 타스크들이 휴대가능 저장 장치들 중 적어도 하나의 장치에 할당될 수 있다.
추천된 저장 프로파일은 하나 이상의 또 다른 휴대가능 데이터 저장 장치들의 기존 저장 프로파일을 정세함으로써 생성될 수 있다. 이에 따라, 예를 들면, 저장 장치는 보다 특정한 토픽들 혹은 한 범위의 토픽들에 관한 데이터 객체들의 저장에만 전용될 수도 있다. 저장 프로파일은 휴대가능 데이터 저장 장치들 중 적어도 하나의 장치 이외의 하나 이상의 휴대가능 데이터 저장 장치들에 저장된 데이터 객체들의 유의적 하위-부분에만 적용하는 요건을 추가함으로써 정세될 수 있다. 다른 저장 장치들에 데이터 객체들을 저장하기 위해 이들 다른 저장 장치에 대한 필요성이 이러한 식으로 하여 경감될 수 있다.
다른 휴대가능 데이터 저장 장치들 중 하나 이상의 저장 프로파일을 확장함으로써 추천된 저장 프로파일이 생성될 수도 있다. 이에 따라, 저장 장치는 보다 넓은 한 범위의 토픽들에 관한 데이터 객체를 수집하는데 사용될 수 있고, 따라서, 이 한 범위의 토픽들에 관한 데이터 객체들에 액세스하기 위해 복수의 저장 장치들을 접속할 필요성이 더 이상 없다. 저장 프로파일은 다른 데이터 저장 장치에 저장된 데이터 객체들을 배제하는 요건을 확장하거나 제거함으로써 기존 저장 프로파일을 확장 혹은 정세할 수 있다.
실시예에서 예를 들면 시스템에 새로운 저장 장치의 접속에 응답하여, 복수의 휴대가능 데이터 저장 장치들의 저장 프로파일들을 함께 갱신하기 위해 프로파일 추천들을 조정한다. 이에 따라, 예를 들면 저장 프로파일들은 범위를 좁힘으로써 제거되는 주제에 대해 새로운 저장 프로파일을 생성하면서도, 저장 장치의 기존 저장 프로파일의 범위를 좁힘으로써 데이터 객체들을 보다 고르게 분산시키게, 혹은 선택된 토픽들에 관해 저장 장치들을 특별화하게 조정될 수 있다.
실시예에서, 프로파일 추천은 제시된 프로파일에 대한, 혹은 프로파일에 의해 커버될 데이터 객체들에 대해 사용자에 의해 제공되는 긍정적 혹은 부정적 예를 사용하여 생성된다. 이에 따라, 사용자는 저장 프로파일들을 편집할 기능을 갖출 필요가 없다. 대신 사용자는 대부분의 사용자들에게 직관적으로보다 이해가능한 저장 장치 혹은 데이터 객체를 지정함으로써 예들을 줄 수 있다.
실시예에서, 새로운 프로파일 추천은 휴대가능 데이터 저장 장치들의 각각의 장치에 저장 언더플로, 임박한 오버플로 혹은 저장의 오버플로의 검출에 응답하여 생성된다. 이에 따라, 저장 장치들의 자동 관리가 실현된다.
일 실시예에서 시스템은 사용자 개입없이 생성될 때 자동으로 추천을 적용하게 구성되나, 바람직하게는 추천, 혹은 이의 효과의 예(예를 들면, 저장 프로파일에 따라 저장될 데이터 객체들의 예들)는 사용자에게 먼저 보여지고 사용자로부터 승인 신호 후에만 적용된다.
휴대가능 데이터 저장 장치는 네트워크(10)에서 접속을 위한 복수의 이외의 휴대가능 데이터 저장 장치들(12)을 포함하는 시스템에 접속을 위한 것으로, 이 휴대가능 데이터 저장 장치는 상기 휴대가능 데이터 저장 장치(12)에 대해 추천된 프로파일을 생성하기 위한 추천기 장치(12, 14a-c)를 포함하고, 상기 추천기 장치(12, 14a-c)는 적어도 하나의 다른 휴대가능 데이터 저장 장치(12)에 대한 저장 프로파일에 관한 프로파일 정보 및/또는 상기 적어도 하나의 다른 휴대가능 데이터 저장 장치(12)에 의해 저장된 데이터 객체들의 특성들에 관한 데이터 객체 정보를 수집하고, 상기 프로파일 정보 및/또는 데이어 객체 정보를 사용하여 상기 추천된 저장 프로파일의 생성을 안내하게 구성되는, 휴대가능 데이터 저장 장치가 제공된다.
휴대가능 데이터 저장 장치들의 각각의 장치는 이의 각각의 저장 프로파일에 따라 선택되는 데이터 객체들을 저장하게 구성되는 것으로, 네트워크(10)에 접속하기 위해 상기 복수의 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 적어도 하나의 장치에 결합하고, 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들 중 적어도 하나의 장치에 대한 추천된 저장 프로파일을 생성하게 구성된 데이터 처리 장치(12, 14a-c)로서, 상기 장치는 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 적어도 하나의 장치 이외에 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 다른 적어도 하나의 장치에 대한 저장 프로파일들에 관한 프로파일 정보 및/또는 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 다른 적어도 하나의 장치에 의해 저장되는 데이터 객체들의 특성들에 관한 데이터 객체 정보를 수집하고, 상기 프로파일 정보 및/또는 상기 데이터 객체 정보를 사용하여 상기 추천된 저장 프로파일의 생성을 안내하게 구성되는 것인, 상기 데이터 처리 장치에 의해 추천기 장치가 실현될 수 있다.
발명에 따라서, 네트워크(10)를 통해 결합된 복수의 휴대가능 데이터 저장 장치들(12)을 포함하는 데이터 저장 시스템을 동작시키는 방법에서, 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 각각은 상기 휴대가능 저장 장치(12)에 저장을 위해 데이터 객체들의 선택을 정의하는 각각의 저장 프로파일을 구비하는 것으로, 상기 방법은
- 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 적어도 하나의 장치 이외에 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 다른 적어도 하나의 장치에 대한 저장 프로파일들에 관한 프로파일 정보 및/또는 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 다른 적어도 하나의 장치에 의해 저장되는 데이터 객체들의 특성들에 관한 데이터 객체 정보를 수집하는 단계, 및
상기 프로파일 정보 및/또는 상기 데이터 객체 정보를 사용하여 상기 추천된 저장 프로파일의 생성을 안내하게 단계를 사용하여,
상기 휴대가능 데이터 저장 장치들 중 적어도 하나의 장치에 대한 추천된 저장 프로파일을 생성하는 것을 포함하는, 데이터 저장 시스템 동작 방법이 제공된다.
발명의 이들 및 다른 목적들 및 잇점들은 다음 도면들을 사용하여 실시예들의 설명으로부터 명백하게 될 것이다.
도 1은 저장 장치들의 시스템의 실시예를 도시한 것이다.
도 2는 추천을 하기 위한 흐름도이다.
도 3-4는 새로운 프로파일을 구성하는 방법들의 예들을 도시한 것이다.
도 1은 저장 장치들(12)의 시스템의 실시예를 도시한 것이다. 시스템은 네트워크(10), 복수의 휴대가능 저장 장치들(12) 및 인터페이스 장치들(14a-c)을 내포한다. 휴대가능 저장 장치들(12) 및 인터페이스 장치들(14a-c)은 네트워크(10)에 결합하게 구성된다. 예로서 인터페이스 장치들(14a-c) 중 제1 인터페이스 장치가 인터넷에의 링크(16)에 결합된 것으로 도시되었다. 저장 장치들은 데이터 객체들을 저장하기 위한 반도체 메모리 혹은 내장 자기 디스크 드라이브 등을 내포할 수 있다. 일 실시예에서 하나 이상의 저장 장치들은 예를 들면 카메라 혹은 오디오 캡처 회로와 같은 캡처 장치를 내포할 수도 있다.
저장 프로파일들은 프로그램가능 저장 장치들(12)용으로 이용될 수 있다. 각각의 저장 프로파일은 대응하는 저장 장치(12)에 저장될 데이터 객체들의 부류를 정의한다. 데이터 객체들은 전자 사진들 및/또는 비디오 프로그램들 및/또는 mp3 사운드 파일들, 문서 파일들 및/또는 이외 어떤 다른 객체들일 수 있다. 일 실시예에서 각 저장 장치(12)는 이의 저장 프로파일을 정의하는 데이터를 저장한다. 또 다른 실시예에서 저장 장치들 중 적어도 일부에 대한 저장 프로파일들이 인터페이스 장치(14a-c)에 저장된다. 저장 프로파일들이 도면에 도시된 모든 저장 장치들(12)에 대해 정의될지라도, 이것은 어떠한 저장 프로파일도 입수될 수 없는 다른 저장 장치들(도시생략)이 있다는 것을 배제하지 않음을 알아야 할 것이다.
일 실시예에서 저장 프로파일은 한 세트의 속성값(-범위) 쌍들로서 명시된다. 이 실시예에서 데이터 객체들에 대해 복수의 속성들이 정의된다(예를 들면, "유형", "장르", "기록일자", "주제", "관계자들(actor)", "기록위치", "길이" 등). 각각의 데이터 개체에 있어서 속성들에 대한 값들이 정의되며(예를 들면, 유형=사진, 기록일자(1-1-2000), 장르=휴일_사진, 기록위치=뮈니치, 등); 어떤 속성들은 명시되지 않은 채로 놔둘 수도 있다. 이 실시예에서 저장 프로파일은 서로 다른 속성들에 대한 값들(다수 범위들의)의 정의들을 내포한다. 이에 따라, 한 저장 프로파일은 예를 들면 2000년에 휴대가능 사진들에 대한 것일 수도 있을 것이며, 또 다른 저장 프로파일은 예를 들면 기타 음악의 오디오 파일들에 대한 것일 수도 있을 것이다.
어떤 유형들의 속성에 있어서 각 특정의 데이터 객체들(예를 들면, 저장 일자)에 대해 고유 값이 정의될 수도 있을지라도, 그러나 이 다른 속성들은 어떤 객체들에 대해선 아무 값도 갖지 않을 수도 있고(예를 들면, 속성 "색/흑색 및 백색"이 오디오 데이터 객체들에 대해 정의되지 않는다) 다른 속성들은 각 객체에 대해 복수의 값들(예를 들면, "키워드", 혹은 "와 유사한 내용"과 같은 속성들에 대해서)을 가질 수도 있음을 알아야 할 것이다.
동작에서, 인터페이스 장치들(14a-c)에 데이터 객체들이 입수될 수 있게 한다. 예를 들면 디지털 카메라를 인터페이스 장치들(14a-c) 중 하나에 결합하고, 메모리 카드를 네트워크에 결합하고, 케이블 혹은 무선 방송들 등으로부터, 인터넷으로부터 데이터 객체들을 수신함으로써 데이터 객체들이 입수될 수 있게 된다. 데이터 객체가 입수될 수 있게 되었을 때, 서로 다른 저장 장치들(12)에 대한 저장 프로파일들에 대해서 매칭된다. 데이터 객체가 저장 프로파일들 중 하나와 매칭될 때 데이터 객체는 매칭하는 저장 프로파일을 가진 저장 장치(12)에 저장된다. 속성-값 쌍들의 실시예에서, 예를 들면, 매칭은 데이터 객체와 함께 공급되는 속성값들을 저장 프로파일에 명시된 값들(혹은 값 범위들)과 비교함으로써 수행된다. 다른 실시예들에서 데이터 객체들에 데이터(예를 들면, 이미지 데이터 혹은 사운드 데이터)는 저장 프로파일에 값(-범위)과 비교되는 특징 측정을 도출하기 위해 처리된다.
일 실시예에서, 매칭은 휴대가능 저장 장치들(12)에서 수행된다. 이 실시예에서 데이터 객체를 입수될 수 있게 하는 인터페이스 장치(14a-c)는 먼저 이의 속성값들을 전송하며, 이들 속성값들은 수신되어 프로그램가능 저장 장치들(12) 내 저장 프로파일들과 비교된다. 이 실시예에서 각 저장 장치(12)는 요구된 매칭을 수행하기 위해 데이터 프로세서 회로(도시생략)를 내포한다. 저장 프로파일과 속성값들의 매칭을 검출하는 저장 장치(12)는 응답으로 데이터 객체의 다운로드를 개시한다. 또 다른 실시예에서 저장 프로파일들과의 매칭은 인터페이스 장치(14a-c)에서 데이터 프로세서 회로에 의해 수행되며, 이것은 매칭에 응답하여 저장 장치(12)에 다운로드를 시작하게 한다.
실시예에서, 저장 프로파일들이 "겹치는" 것이 허용되는데, 이것은 동일 데이터 객체가 하나 이상의 저장 장치(12)의 저장 프로파일들과 매칭될 수도 있음을 의미한다. 일 실시예에서 하나 이상의 프로파일을 충족하는 데이터 객체들은 대응하는 저장 장치들(12) 각각에 저장된다. 또 다른 실시예에서 시스템은 데이터 객체가 선택된 저장 장치에만 저장되도록 이러한 데이터 객체들에 대해 이들 저장 장치들(12) 중 하나를 선택한다. 선택은 다운로드 요청들을 다루는 시스템에 (중앙) 데이터 처리 장치에 의해서, 혹은 서로 다른 저장 장치들(12)의 데이터 프로세서들에 의해 수행되는 어떤 형태의 네트워크 중재 교섭 프로세스에 의해서 구현될 수 있다. 선택은 예를 들면 가장 사용가능한 저장공간에 근거해서, 혹은 라운드 로빈, 등에 기초하여, 혹은 가장 최근에 정의된 저장 프로파일을 가진 저장 장치(12)를 선택함으로써 수행될 수 있다.
도 2는 새로운 저장 장치(12)가 시스템에 추가될 때 시스템의 동작의 흐름도를 도시한 것이다. 일 실시예에서 단계들은 인터페이스 장치들(14a-c) 중 하나의 제어 하에서, 혹은 예를 들면 흐름도를 구현하는 컴퓨터 프로그램을 실행시킴으로써 데이터 처리 장치에 의해서 수행된다. 대안적으로, 인터페이스 장치(14a-c)는 하드웨어 구성의 회로가 단계들을 수행하게 할 수도 있다. 또 다른 실시예에서, 단계들의 적어도 일부는 새로이 부착된 저장 장치(12) 자체에 의해 수행될 수도 있다.
제1 단계(21)에서, 네트워크(10)에 저장 장치(12)의 결합이 검출된다. 제2 단계(22)에서, 시스템 내 이 저장 장치에 대해 저장 프로파일이 이전에 정의되었는지가 검출된다. 그러하다면 프로세스는 제1 단계(21)로 되돌아간다.
이전에 어떠한 저장 프로파일도 정의되지 않았다면 제3 단계(23)가 실행되어, 네트워크에 결합된 기존의 저장 장치들(12)에 저장된 데이터 객체들에 관한 정보 및 선택적으로 기존 저장 장치들(12)의 저장 프로파일들 및 기존 저장 장치들(12)의 이외 다른 시스템 특성들에 관한 정보를 모은다. 선택적으로, 또 사용자에게는 예를 들면 새로운 저장 장치 상에 혹은 인터페이스 장치들(14a-c) 중 하나에 의해 표시되는 메시지가 표시되고, 사용자 정보가 입력되고 이로부터 요망되는 유형의 프로파일의 특성들이 추론될 수 있다.
이어서, 제3 단계(23)에서 모은 정보로부터 새로운 저장 프로파일이 도출되는 제4 단계(24)가 실행된다. 제5 단계(25)에서, 새로운 저장 프로파일의 표현이 바람직하게는 새로운 저장 장치(12)의 디스플레이 스크린 상에, 대안적으로는 인터페이스 장치들(14a-c) 중 하나의 디스플레이 스크린 상에 사용자에게 표시된다. 제6 단계(26)에서, 새로운 저장 프로파일의 사용자 수락/거절이 검출된다. 새로운 저장 프로파일이 수락된다면, 새로운 저장 프로파일이 제7 단계(27)에서 새로운 저장 장치(12)에 할당된다. 새로운 저장 프로파일이 수락되지 않는다면, 새로운 저장 프로파일을 수작업으로 수정하거나, 새로운 저장 프로파일을 정의하기 위해 제8 단계(28)가 실행되고, 이후에 제7 단계(27)가 실행된다.
대안적으로, 제6 단계(26)에서 제시된 프로파일에 요망되는 수정들을 나타내기 위해서 사용자로부터 추가의 정보가 입력될 수 있고, 이후에 프로세스는 추가 정보를 사용하여 제4 단계부터 반복될 수 있다.
제3 단계(23)에서 수집된 정보에 대한 대응하는 대안들로, 제4 단계(24)에서 새로운 저장 프로파일을 도출하기 위해 여러 가지 대안적 방법들이 사용될 수 있다. 발명은 임의의 특정 유형의 방법으로 제한되는 것은 아니다. 방법들의 선택은 기조의 전략적 선택들에 따른다. 일반적으로, 전략들은 집중전략들과 분산전략들로 분류될 수 있다.
집중전략이 사용될 때, 서로 다른 저장 장치들(12)에 더 분산되어 이전에 저장되었던 데이터 객체의 유형들을 모은 프로파일들이 선택된다. 통상적으로, 집중전략은 사용자가 어떤 유형의 정보를 불러들이기를 원할 때 이 사용자가 수집할 필요가 있는 저장 장치들(12)의 수를 감소시키려는 것이다. 집중전략을 구현하는 제4 단계(24)의 실시예들은 기존 저장 장치들에 대한 저장 프로파일들에서 가장 빈번하게 발생하는 속성값들의 확인, 혹은 예를 들면 가장 빈번하게 불러들인 데이터 객체들의 속성값들의 확인, 및 새로운 저장 프로파일에 대한 요구되는 값들로서 확인된 속성값들의 사용을 수반할 수 있다.
분산전략이 사용될 때, 프로파일들은 단지 하나 혹은 소수의 저장 장치들(12)에 이전에 저장된 유형들의 데이터 객체들을 분산하기 위해 선택된다. 통상적으로, 분산전력은 과부하를 피하기 위해서, 단일 저장 장치에 저장되는 데이터 객체들의 량을 감소시키려는 것이다. 분산전략을 구현하는 제4 단계(24)의 실시예들은 가장 많은 수의 저장된 데이터 객체들에 의해 충족되는 프로파일들의 확인 및 이들 데이터 객체들을 유의적인 크기의 그룹들로 분할하는데 사용될 수 있는 추가 의 속성의 값들에 대한 요건들의 추가를 수반할 수 있다. 유사하게, 가장 빈번하게 발생하는 동일 혹은 유사한 프로파일들이 확인될 수 있고, 정세된 프로파일들을 실현하는데 사용될 수 있는 추가의 속성값들이 추가될 수 있다. 확인된 속성값들은 새로운 저장 프로파일에 대한 요구되는 값들로서 사용될 수 있다.
또, 조합된 집중-분산 전략들을 구현하는 방법들이 가능하다. 통상적으로, 이러한 조합 전략은 단일 저장 장치에 저장되는 데이터 객체들의 량을 줄일 뿐만 아니라 서로 다른 저장 장치들에 데이터 객체의 일관된 그룹들을 분산시키려는 것이다. 집중-분산 전략을 구현하는 제4 단계(24)의 실시예들은 순 집중전력을 위한 방법과 동일한 단계들, 이에 이어 제시된 집중 프로파일 하에 놓이는 데이터 객체들을 유의적인 크기의 그룹들로 분할하는 정세된 프로파일들을 확인하는 집단화 단계들을 수반할 수 있다.
제4 단계(24)는 프로파일들을 선택하는 단일 방법, 혹은 단일 유형의 전략을 구현하는 방법들로 제한될 필요가 없음을 알아야 할 것이다. 각각이 하나 이상의 프로파일들을 제시하기 위한 것인 복수의 방법들이 제4 단계(24)에서 사용될 수 있다. 또, 서로 다른 방법들 혹은 전략들간에 선택은 서로 다른 저장 장치들(12)에 데이터 객체들의 기존 분산, 기존 저장 장치들(12)에 대한 프로파일 유형들 혹은 사용자가 나타낸 선호도들에 따를 수 있다.
발명은 프로파일들을 선택하는 임의의 특정한 방법 혹은 방법의 조합으로 제한되는 것은 아님을 강조해 둔다. 프로파일들을 선택하는 방법들의 몇가지 예들이 주어질 것이다.
도 3은 집중전략을 구현하는 방법의 제1 예의 흐름도이다. 제1 단계(31)에서 서로 다른 기존 저장 장치들(12)의 프로파일들이 수집된다. 제2 단계(32)에서, 이들 프로파일들이 값들(혹은 값들의 범위들)을 명시하는 속성들이 확인된다. 제3 단계(33)에서, 속성값들의 빈도에 관한 통계 정보가 수집된다. 제4 단계(34)에서 통계 데이터에 기초하여 속성-값 조합들이 선택된다. 제5 단계(35)에서는 제4 단계(34)에 확인된 속성값 조합들의 값들을 명시하는 제시된 프로파일이 만들어진다.
통계 데이터는 예를 들면 값을 사용하는 프로파일들의 통계들(카운트들), 값을 갖는 이전에 저장된 데이터 객체들의 통계 및/또는 값을 갖는 데이터 객체들을 사용한 불러들임 동작들의 통계들에 관한 것일 수 있다. 간단한 예에서, 통계 데이터는 얼마나 많은 프로파일들이 값을 포함하는지를 속성들의 각각의 가능한 값에 대해 카운트함으로써 수집된다. 이 경우, 임계 빈도들보다 더 프로파일들에서 발생하는 값들은 예를 들면 새로운 프로파일에 포함될 수 있다. 대안적으로, 통계 데이터를 수집하는 것은 하나 이상의 혹은 모든 저장 장치들에 속성값과 함께 저장된 데이터 객체들의 수를 카운트하는 것을 포함할 수 있다. 이 경우 임계 빈도보다 더 저장된 데이터 객체들에서 발생하는 값들은 예를 들면 새로운 프로파일에 포함될 수도 있다.
도 4는 분산전략을 구현하는 방법의 예를 도시한 것이다. 제1 단계(41)에서 정세를 위해 기존 프로파일이 선택된다. 제2 단계(42)에서 프로파일이 값들을 정의하지 않는(혹은 프로파일이 한 범위의 값들을 정의하는) 속성들이 확인된다. 제3 단계(43)에서 속성들에 대해 통계들이 수집된다. 제4 단계(44)에서, 선택된 프로파 일에서 발생하지 않았던 하나 이상의 속성들에 대한 값들, 혹은 선택된 프로파일의 기존 속성 혹은 속성들의 한 범위의 값들의 정세들을 선택하기 위해 통계들이 사용된다. 제4 단계(45)에서, 선택된 속성 혹은 속성들의 값에 관한 추가의 요건으로 선택된 프로파일과 동일한 새로이 제시된 프로파일이 형성된다. 예를 들면 대부분 거의 과부하된, 혹은 가장 가까운 장래에 과부하로 이어질 레이트로 데이터 객체들을 수신한 저장 장치를 확인함으로써 프로파일이 선택될 수 있다.
통계 데이터는 예를 들면 값을 사용하는 프로파일들의 통계들(카운트들), 값을 갖는 이전에 저장된 데이터 객체들의 통계 및/또는 값을 갖는 데이터 객체들을 사용한 불러들임 동작들의 통계들에 관한 것일 수 있다. 간단한 예에서, 통계를 수집하는 것은 선택된 프로파일을 적용하는 데이터 객체들에서 속성값들이 얼마나 많은 횟수로 발생하는가를 카운트하는 것을 수반한다. 이 경우, 예를 들면, 데이터 객체들의 유의적인 분수에 대해 얻는 값들이 선택될 수 있다. 대안으로서, 데이터 객체들이 불러들여진 횟수에 관한 데이터는 가중 분수를 판정하기 위한 가중으로서 사용될 수도 있다. 유의적인 크기의 분수는 예를 들면 관계된 저장 장치(12)에 데이터 객체들의 10분의 1과 2분의 1 사이를 포함하는 분수이다. 그러나, 10분의 1 및 2분의 1은 예들임을 알아야 할 것이다. 예를 들면 하한에 대해 0.05의 분수 및 상한에 대해 0.6 혹은 0.25로 유의적인 크기를 정의하기 위해 보다 작은 혹은 보다 큰 값들이 사용될 수도 있다.
예시된 방법들은 프로파일 생성의 간단한 예들로서만 사용된 것을 다시 강조해둔다. 실제로는 보다 복잡한 방법들이 사용될 수도 있다. 예를 들면, 집중방법의 경우에, 순서로 된 한 범위의 값들로부터 값들을 속성이 가질 수 있을 때(예를 들면, "생성일자"와 같은 속성), 개개의 값들 대신 범위가 선택될 수도 있다(예를 들면, 관계된 속성의 값들에 대해 제3 단계(33)로부터 총 카운트의 선택된 분수 이상을 커버하는 가장 작은 범위). 또 다른 예로서 다른 값들보다 두드러지게 더 큰 카운트를 갖는 값들이 없다면(예를 들면 서로 다른 값들에 대한 분산의 엔트로피가 임계값 이상이라면) 속성의 값들에 관한 임의의 값 제한이 제거될 수도 있다. 임계값들은 예를 들면 제시된 프로파일을 충족하는 이전에 저장된 데이터 객체들의 수가 다른 임계값 미만인 상태에 있게 이에 맞게 할 수도 있다.
간단한 속성들 대신에, 조합된 속성들이 이들 방법들에서 사용될 수도 있다(즉, 서로 다른 속성들에 대해서, 값들 혹은 값 범위들을 명시하는 조합된 속성들, 혹은 AND, OR, 배타 OR, 등과 같은 속성들에 대한 조건들의 부울린 조합들). 유사하게, 방법들이 저장 장치(12)를 언급하는 곳들에서, 저장 장치들의 조합이 방법들에 의해 사용될 수도 있다.
집중전략을 구현하는 방법의 또 다른 실시예에서, 데이터 객체들의 사용의 카운트가 사용된다. 이 경우, 각각의 데이터 객체에 대해 "읽은 횟수" 속성이 정의될 수 있고, 각각의 데이터 객체들에 대해 이 속성의 값들을 나타내는 정보를 저장하기 위해 저장 장치들(12)(혹은 시스템 내 다른 어떤 곳)에 저장공간이 제공될 수 있다. 각 저장 장치(12)는 이 데이터 객체가 읽혀질 때 데이터 객체에 관한 이 정보를 갱신하게 구성될 수 있다. 이어서, 새로운 저장 장치가 추가될 때, 이 속성이 임계값을 초과하는 데이터 객체들을 확인하는 제1 단계를 수행함으로써, 제시된 프 로파일이 구성된다. 값들의 두드러지게 동등하지 않은 분산(예를 들면 임계값 미만의 엔트로피, 혹은 평균 빈도에 2배 이상으로 발생하는 하나 이상의 값들)을 갖는 이들 선택된 데이터 객체들에 대한 다음 속성들이 확인된다. 이들 속성들은 이들 속성이 선택된 데이터 객체들에 대해 가장 빈번하게 발생하는 값들을 가져야 함을 명시하는 제시된 프로파일에 포함된다.
집중방법은 분산방법과 조합될 수 있다. 예를 들면, 일단 제시된 프로파일이 집중전략 방법에 의해 컴파일되었다면, 이 프로파일의 속성들의 값들에 관한 제약들을 추가하기 위해 분산전략 방법이 사용될 수 있다. 이것은 예를 들면 집중방법으로부터 제시된 프로파일을 충족하는 시스템 내 임의의 곳에서 유의적인 크기의 데이터 객체들의 서로 다른 하위-그룹들(즉, 저장된 데이터 객체들의 유의적인 분수를 형성하는)에 대한 탐색으로, 분산방법의 가장 부하가 큰 저장 장치(12)에 저장된 유의적인 크기의 분수들에 대한 탐색을 대체함으로써 행해질 수 있다.
또 다른 예로서, 각각의 세션들 및 각각의 세션들에서 불러들인 데이터 객체들을 확인하는 세션 데이터가 사용될 수도 있다. 세션의 시작 및 끝은 예를 들면 사용자에 의해 분명하게, 혹은 사용자에 의해 하나 이상의 저장 장치들의 활성화에 의해 암시적으로 정의될 수도 있다. 세션 동안에 어떤 데이터 객체들이 불러들여졌는가가 기록된다. 이것은 예를 들면 저장 장치들(12) 자체들에 의해 행해질 수도 있다. 프로파일들을 정의하기 위해 세션 불러들임 데이터가 사용될 수도 있다. 일 실시예에서 동일 세션에서 불러들여진 데이터 객체들을 수집하였을 수도 있을 프로파일을 정의하기 위해 집중전략에서 세션 불러들임 데이터가 사용된다. 이 실시예 는 선택된 세션에서 모든 데이터 객체들에 의해 공유되는 한 세트의 속성값들을 제시된 프로파일이 요구하는 집중전략 방법을 사용할 수도 있다. 이러한 방법의 여러 버전들이 사용될 수도 있다. 한 극단적 유형의 방법은 세션의 데이터 객체들에 의해 공유되는 가능한 한 많은 속성들에 대한 값들을 선택한다. 또 다른 극단적 유형의 방법은 소정의 최대 미만으로 프로파일을 충족하는 시스템에서 저장된 데이터 객체들의 수를 제한시키는 것에 일관된 만큼의 소수의 속성들에 대한 값들을 선택한다. 또 다른 유형의 방법은 하나 이상의 다른 세션들에서 불러들여진 모든 데이터 객체들을 배제하기에 충분한 만큼의 소수의 속성들에 대한 값들을 선택한다.
지금까지 논한 제시된 프로파일들을 선택하는 방법들이 제시된 프로파일이 구성되기 전에 사용자 개입을 수반하지 않을지라도, 제시된 프로파일의 구성 동안 혹은 전에 이러한 개입을 수반할 수도 있다. 시스템은 사용자가 새로운 접속된 저장 장치(12)에 저장하기를 원하는 유형의 다수의 데이터 객체들을 지정할 것을 사용자에게 요구할 수도 있고, 및/또는 사용자는 새로 추가된 저장 장치(12)에 저장할 동일 유형의 데이터 객체를 저장하는 하나 이상의 저장 장치들을 지적할 것을 요구받을 수도 있다. 또, 사용자는 저장되지 않을 유형의 데이터 객체들 혹은 저장하지 않을 유형의 데이터 객체들을 저장하는 저장 장치들을 지적할 것을 요구받을 수도 있다. 이어서, 시스템은 예를 들면 데이터 객체들에 대한 공통적인 속성값들, 혹은 요망되지 않는 데이터 객체들로부터 이들 데이터 객체들을 구별하는 속성값들 혹은 다른 저장된 객체들 중에서도 평균 빈도 미만으로 발생하는 데이터 객체들의 공유된 속성값들을 확인함으로써 사용자에 의해 행해진 선택들을 만족하는 프로파 일들을 생성하기 위해 임의의 방법을 적용할 수도 있다. 지적된 저장 장치(12)의 프로파일의 속성들에 혹은 이러한 저장 장치(12) 내 데이터 객체들에 유사한 기술이 적용될 수도 있을 것이다.
제5 단계(25)에서 사용자에게 표시는 제시된 프로파일에 의해 요구되는 속성들 및 값들을 보여줌으로써 수행될 수 있다. 대안적으로 그래픽/텍스트 요약이 알고리즘에 의해 생성될 수도 있는데, 이의 입력은 프로파일 속성들/값들이고 이의 출력은 요약이다. 예를 들면, 한 요약은 "위치" 속성을 나타내고 이 옆에 값을 넣기 위해 "구체(globe)" 아이콘을 사용할 수도 있을 것이다. 예를 들면 또 다른 알고리즘은 에스코의 얼굴의 불러들여진 사진과 함께 "사람"="에스코"의 속성/값 쌍을 나타낼 수도 있을 것이다. 대안적으로, 혹은 이에 더하여, 프로파일을 충족하는 이전에 저장된 데이터 객체들의 리스트, 및/또는 프로파일을 충족하지 않는 데이터 객체들의 리스트가 보여질 수도 있다. 이 목적을 위해서, 시스템(예를 들면, 저장 장치 혹은 인터페이스 장치(14a-c)에 데이터 처리 회로)은 제시된 프로파일을 사용하여, 이러한 데이터 객체들을 수집하고 확인하게 설계될 수도 있다. 일 실시예에서, 리스트들은 예를 들면 저장된 및/또는 소정의 일자보다 더 최근에 사용된 데이터 객체들로 제한될 수도 있다. 사용자는 프로파일이 수락가능한지 여부를 판단하기 위해 디스플레이를 사용할 수도 있다. 일 실시예에서, 시스템은 예를 들면 새로운 저장 장치(12)에 저장되지 않을 혹은 저장할 리스트 혹은 리스트들에 데이터 객체들을 지정함으로써, 제시된 프로파일에 틀린 것을 지정할 기회를 사용자에게 제공하게 설계될 수도 있다. 이 경우 도 2의 방법은 보다 정세된 혹은 넓어진 프로파 일을 선택하기 위해 제4 단계(24)로 되돌아갈 수도 있다.
또 다른 실시예에서 새로운 프로파일의 선택은 선택된 객체에 저장된 데이터 객체들(혹은 보다 일반적으로 선택된 프로파일을 충족하는 데이터 객체들)의 리스트를 보임으로써, 즉 기존 프로파일로 제5 단계(25)부터 시작함으로써 시작할 수도 있다. 이 경우, 기존 프로파일 하에 속하고 새로운 프로파일 하에 속하거나 속하지 않을 데이터 객체들을 지정함으로써, 혹은 기존 프로파일 하에 속하지 않고 새로운 프로파일 하에 속하거나 속하지 않을 데이터 객체들을 지정함으로써, 새로운 프로파일을 얻기 위해 기존 프로파일에 적용될 정세 혹은 확장을 지시할 것이 사용자에게 표시될 수 있다. 이어서, 시스템은 기존 프로파일을 정세하기 위해 속성값들에 관한 추가의 요구들, 혹은 기존 프로파일을 확장하기 위해 제거될 수 있는 기존 프로파일 내 속성값들에 관한 요구들을 선택할 수도 있다.
또 다른 실시예에서, 사용자는 프로파일들이 합병되여야 하는 복수의 저장 객체들을 지정하거나, 지정된 프로파일들 각각을 만족하는 데이터 객체들에 대한 프로파일을 얻거나, 지정된 프로파일들 중 어느 것을 만족하는 데이터 객체들에 대한 프로파일을 얻을 것을 요구받을 수도 있다.
기술된 바와 같이 시스템은 기존 저장 장치들(12)에 대한 프로파일들에 관한 정보 및/또는 기존 저장 장치들(12)에 저장된 데이터 객체들에 관한 정보를 사용하여 및/또는 사용자를 사용하여 새로운 프로파일들을 생성할 수 있다. 개시된 바와 같이, 새로운 프로파일들은 추천들로서 사용자에게 보여지고, 이것은 사용자에 의해 수락되어 이후부터 새로운 저장 장치에 데이터 객체들을 수집하기 위해 적용될 수도 있다.
그러나, 대안적으로, 이 방법은 사용자가 기존 저장 프로파일에 만족되지 않을 때, 혹은 시스템이 기존 저장 프로파일(예를 들면, 연관된 저장 장치(12)의 오버플로 혹은 언더플로)에 문제를 삭제하였을 때 기존 저장 장치의 프로파일을 갱신하는데 사용될 수 있다. 또, 예를 들면 공통의 중요한 저장 프로파일의 서로 다른 정세를 제공하는 보완적 저장 프로파일들을 생성하기 위해서, 다수의 저장 장치들에 대한 프로파일들을 함께 수정하는 제시들이 행해질 수도 있다.
또, 또 다른 실시예에서, 저장 프로파일에 대한 사용자 수락을 수신하는 단계는 스킵될 수도 있고, 제시된 저장 프로파일은 자동으로 적용되거나, 이의 수락은 한동안 저장 프로파일이 테스트된 이후의 후일까지 지연된다.

Claims (17)

  1. 데이터 저장 시스템에 있어서,
    - 통신 네트워크(10);
    - 상기 네트워크(10)에 결합하기 위한 복수의 휴대가능 데이터 저장 장치들(12);
    - 프로파일-기반 저장 제어 구성을 저장하며, 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12)의 각각의 장치에 대한 각각의 저장 프로파일을 정의하게 구성된 장치(12, 14a-c)로서, 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12)의 각각의 장치는 각각의 저장 프로파일에 따라 선택되는 데이터 객체들을 저장하게 구성되는, 상기 장치(12, 14a-c);
    - 상기 네트워크(10)에 결합하여 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 적어도 하나의 장치에 대해 추천된 저장 프로파일을 생성하기 위한 추천기 장지(12, 14a-c)로서, 상기 추천기 장치(12, 14a-c)는 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 적어도 하나의 장치 이외에 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 다른 적어도 하나의 장치에 대한 저장 프로파일들에 관한 프로파일 정보 및/또는 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 다른 적어도 하나의 장치에 의해 저장되는 데이터 객체들의 특성들에 관한 데이터 객체 정보를 수집하고, 상기 프로파일 정보 및/또는 상기 데이터 객체 정보를 사용하여 상기 추천된 저장 프로파일의 생성을 안내하게 구성되는, 상기 추천기 장치(12, 14a-c)를 포함하는, 데이터 저장 시스템.
  2. 네트워크에 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 적어도 하나의 장치의 제1 접속의 검출에 응답하여, 상기 추천기 장치(12, 14a-c)는 상기 추천된 저장 프로파일을 생성하게 구성되는, 데이터 저장 시스템.
  3. 제1항에 있어서, 상기 추천기 장치(12, 14a-c)는 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 다른 적어도 하나의 장치의 기존 저장 프로파일을 정세(refine)함으로써 상기 추천된 저장 프로파일을 생성하게 구성된, 데이터 저장 시스템.
  4. 제3항에 있어서, 상기 추천기 장치(12, 14a-c)는 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 다른 적어도 하나의 장치에 저장된 상기 데이터 객체들의 유의적인 하위-부분에만 적용하는 요건을 추가함으로써 상기 기존 저장 프로파일을 정세하게 구성되는, 데이터 저장 시스템.
  5. 제1항에 있어서, 상기 추천기 장치(12, 14a-c)는 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 다른 적어도 하나의 장치의 저장 프로파일을 확장함으로써 상기 추천된 저장 프로파일을 생성하게 구성되는, 데이터 저장 시스템.
  6. 제5항에 있어서, 상기 추천기 장치(12, 14a-c)는 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 다른 적어도 하나의 장치에 저장된 데이터 객체들을 배제하는 요건을 확장 혹은 제거함으로써 상기 기존 저장 프로파일을 확장하게 구성되는, 데이터 저장 시스템.
  7. 제1항에 있어서, 상기 추천기 장치(12, 14a-c)는 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 다른 적어도 하나의 장치에 대한 저장 프로파일에 정의된 및/또는 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 다른 적어도 하나의 장치에 저장된 데이터 객체들에 의해 충족된 요건을 확인하고, 상기 프로파일 추천에 상기 확인된 요건을 추가함으로써 상기 프로파일 추천을 생성하게 구성되는, 데이터 저장 시스템.
  8. 제1항에 있어서, 상기 추천기 장치(12, 14a-c)는 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 다른 적어도 하나의 장치에 저장된 복수의 데이터 객체들에 의해 충족되는 요건들을 확인하고, 상기 확인된 추천을 상기 프로파일 추천에 포함시킴으로써 상기 프로파일 추천을 생성하게 구성되는, 데이터 저장 시스템.
  9. 제1항에 있어서, 상기 추천기 장치(12, 14a-c)는 상기 복수의 휴대가능 데이터 저장 장치들(12)의 저장 프로파일들을 갱신하기 위한 조정된 프로파일 추천들을 생성하게 구성되는, 데이터 저장 시스템.
  10. 제1항에 있어서, 상기 추천기 장치(12, 14a-c)는 프로파일의 사용자 지정 혹 은 하나 이상의 데이터 객체들의 사용자 지정, 혹은 휴대가능 데이터 저장 장치(12)의 상기 프로파일을 지정하기 위해 상기 휴대가능 데이터 저장 장치(12)의 사용자 지정 혹은 상기 제시된 프로파일에 대한 긍정적 혹은 부정적 예로서, 임의의 휴대가능 데이터 저장 장치(12)에 저장된 데이터 객체들, 혹은 상기 프로파일에 의해 커버될 상기 데이터 객체들의 사용자 지정을 사용하여 상기 프로파일 추천을 생성하게 구성되는, 데이터 저장 시스템.
  11. 제1항에 있어서, 복수의 추천기 장치(12)가 제공되고, 각각은 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12)의 각각의 장치에 포함되며 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12)의 각각의 장치가 상기 시스템에의 접속 및/또는 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12)의 각각의 장치에 저장 언더플로(underflow), 임박한 오버플로(overflow) 혹은 저장의 오버플로의 검출에 응답하여 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12)의 각각의 장치에 대한 저장 프로파일을 추천하게 구성되는, 데이터 저장 시스템.
  12. 제1항에 있어서, 상기 네트워크(10)를 통해 상기 인터페이스 장치에 결합되는 휴대가능 데이터 저장 장치들(12)에 대한 상기 추천된 프로파일을 생성하게 구성되는 인터페이스 장치(14a-c)를 포함하는, 데이터 저장 시스템.
  13. 네트워크(10)에서 접속을 위한 이외의 복수의 다른 휴대가능 데이터 저장 장 치들(12)을 포함하는 시스템에 접속을 위한 휴대가능 데이터 저장 장치로서, 상기 휴대가능 데이터 저장 장치는 상기 휴대가능 데이터 저장 장치(12)에 대해 추천된 프로파일을 생성하기 위한 추천기 장치(12, 14a-c)를 포함하고, 상기 추천기 장치(12, 14a-c)는 적어도 하나의 다른 휴대가능 데이터 저장 장치(12)에 대한 저장 프로파일들에 관한 프로파일 정보 및/또는 상기 적어도 하나의 다른 휴대가능 데이터 저장 장치(12)에 의해 저장된 데이터 객체들의 특성들에 관한 데이터 객체 정보를 수집하고, 상기 프로파일 정보 및/또는 데이터 객체 정보를 사용하여 상기 추천된 저장 프로파일의 생성을 안내하게 구성되는, 휴대가능 데이터 저장 장치.
  14. 휴대가능 데이터 저장 장치들의 각각의 장치는 각각의 저장 프로파일에 따라 선택되는 데이터 객체들을 저장하게 구성되며, 네트워크(10)에 접속하기 위해 복수의 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 적어도 하나의 장치에 결합하고, 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들 중 적어도 하나의 장치에 대한 추천된 저장 프로파일을 생성하게 구성된 데이터 처리 장치(12, 14a-c)로서,
    상기 장치는 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 적어도 하나의 장치 이외에 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 다른 적어도 하나의 장치에 대한 저장 프로파일들에 관한 프로파일 정보 및/또는 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 다른 적어도 하나의 장치에 의해 저장되는 데이터 객체들의 특성들에 관한 데이터 객체 정보를 수집하고, 상기 프로파일 정보 및/또는 상기 데이터 객체 정보를 사용하여 상기 추천된 저장 프로파일의 생성을 안내하게 구성되는, 데이터 처리 장치.
  15. 네트워크(10)를 통해 결합된 복수의 휴대가능 데이터 저장 장치들(12)을 포함하는 데이터 저장 시스템을 동작시키는 방법으로서, 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 각각은 상기 휴대가능 저장 장치(12)에 저장을 위해 데이터 객체들의 선택을 정의하는 각각의 저장 프로파일을 구비하는, 상기 데이터 저장 시스템 동작 방법에 있어서,
    - 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 적어도 하나의 장치 이외에 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 다른 적어도 하나의 장치에 대한 저장 프로파일들에 관한 프로파일 정보 및/또는 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 다른 적어도 하나의 장치에 의해 저장되는 데이터 객체들의 특성들에 관한 데이터 객체 정보를 수집하는 단계, 및
    상기 프로파일 정보 및/또는 상기 데이터 객체 정보를 사용하여 상기 추천된 저장 프로파일의 생성을 안내하는 단계를 사용하여,
    상기 휴대가능 데이터 저장 장치들 중 적어도 하나의 장치에 대한 추천된 저장 프로파일을 생성하는 것을 포함하는, 데이터 저장 시스템 동작 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    - 상기 네트워크에 상기 휴대가능 데이터 저장 장치들(12) 중 상기 적어도 하나의 장치의 제1 접속의 검출,
    - 상기 검출에 응답하여 상기 추천된 저장 프로파일의 생성을 포함하는, 데이터 저장 시스템 동작 방법.
  17. 프로그래밍가능 컴퓨터에 의해 실행되었을 때, 상기 컴퓨터로 하여금 제15항의 단계들을 수행하여 상기 프로파일을 생성하게 하는 명령들을 포함하는, 컴퓨터 프로그램 제품.
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