KR20150102115A - 데이터 동기화 - Google Patents

데이터 동기화 Download PDF

Info

Publication number
KR20150102115A
KR20150102115A KR1020157020693A KR20157020693A KR20150102115A KR 20150102115 A KR20150102115 A KR 20150102115A KR 1020157020693 A KR1020157020693 A KR 1020157020693A KR 20157020693 A KR20157020693 A KR 20157020693A KR 20150102115 A KR20150102115 A KR 20150102115A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
synchronization
user
group
network
Prior art date
Application number
KR1020157020693A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101645149B1 (ko
Inventor
로퀘 루이스 쉐어
마우리시오 누네스 포르토
소마 순다람 산시비어란
Original Assignee
휴렛-팩커드 디벨롭먼트 컴퍼니, 엘.피.
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
Application filed by 휴렛-팩커드 디벨롭먼트 컴퍼니, 엘.피. filed Critical 휴렛-팩커드 디벨롭먼트 컴퍼니, 엘.피.
Publication of KR20150102115A publication Critical patent/KR20150102115A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101645149B1 publication Critical patent/KR101645149B1/ko

Links

Images

Classifications

    • 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
    • H04L67/1095—Replication or mirroring of data, e.g. scheduling or transport for data synchronisation between network nodes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/16—Error detection or correction of the data by redundancy in hardware
    • G06F11/20—Error detection or correction of the data by redundancy in hardware using active fault-masking, e.g. by switching out faulty elements or by switching in spare elements
    • G06F11/2097—Error detection or correction of the data by redundancy in hardware using active fault-masking, e.g. by switching out faulty elements or by switching in spare elements maintaining the standby controller/processing unit updated
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/3058—Monitoring arrangements for monitoring environmental properties or parameters of the computing system or of the computing system component, e.g. monitoring of power, currents, temperature, humidity, position, vibrations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3438—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment monitoring of user actions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F17/30—
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
  • Small-Scale Networks (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

본 개시의 양태에 따른 데이터를 동기화하는 일 예는 네트워크 상의 복수의 장치에서 속성 세트를 감시하는 단계와, 감시된 속성 세트에 기초하여 동기화를 위한 데이터 그룹을 선택하는 단계와, 우선 순위 레벨을 각각의 선택된 데이터 및 각각의 장치에 할당하는 단계와, 우선 순위 레벨에 기초하여 선택된 데이터 그룹 상에서 수행될 동기화 동작에 우선 순위를 부여하는 단계와, 동기화의 우선 순위 부여에 따라 선택된 데이터 그룹을 동기화하는 단계를 포함한다.

Description

데이터 동기화{DATA SYNCHRONIZATION}
미디어 파일 및 문서와 같은 컨텐츠는 다수의 장치를 사용하여 사용자에 의해 생성되거나 획득될 수 있다. 때때로, 사용자는 컨텐츠를 하나의 장치로부터 다른 장치로 동기화하거나, 전송하거나, 업로드하거나 그렇지 않으면 전송하는 것을 원할 수 있다. 컨텐츠는 필요할 때 용이하게 소비되거나 편집되도록 네트워크 내의 사용자의 다른 장치 사이에서 공유될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 더 진보된 기능(예를 들어, 사진 편집, 진보된 네트워크 설정 등)을 갖는 새로운 이동 전화를 획득하기로 결정하고 사진을 이동 전화로부터 새로운 이동 전화로 전송하는 것을 원할 수 있다. 다른 예에서, 사용자는 예를 들어 더 큰 스크린 상에서 비디오를 보기 위해 그의 이동 전화 상의 비디오 링크를 그의 데스크톱 컴퓨터 상의 비디오 링크와 동기화하는 것을 원할 수 있다.
장치 및 통신 네트워크는 정보의 수집 및 교환을 용이하게 한다. 그러한 장치는 파일, 패치, 그래픽 등과 같은 다양한 컨텐츠를 수집하거나, 동기화하거나, 전송하거나, 교환하기 위해 부착된 주변장치를 포함하는 개인용 컴퓨터, 핸드헬드/팜톱 장치, 휴대용 컴퓨터 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 파일은 비디오, 사진, 음악, 및 문서와 같은 다량의 컨텐츠를 포함할 수 있다. 그러한 컨텐츠는 하나의 장치 상에 생성되거나 그것으로 다운로드되고 그 다음 다른 장치에 복제될 수 있다.
동기화 프레임워크는 다양한 장치 또는 기기가 컨텐츠를 장치 또는 동기화 서버 및/또는 외부 파트너로부터 인터넷을 통하는 것과 같은 네트워크 연결을 통해 송신하는 것을 허용한다. 동기화는 사용자의 요청에 따라, 주기적 간격으로, 또는 실시간으로 컨텐츠의 트리거링 동기화를 통해 달성될 수 있다. 예를 들어, 동기화 이벤트는 제시되는 컨텐츠와 관련된 정보를 동기화하기 위해(예를 들어, "나의 마지막 페이지 판독을 기록하기 위해") 사용자에 의해 발생되는 표시된 지시 또는 명령에 대응할 수 있다.
예는 이하 상세한 설명에서 도면을 참조하여 설명된다.
도 1은 일 구현에 따른 예시적 시스템을 도시한다.
도 2는 일 구현에 따른 예시적 시스템의 객체 송신기를 도시한다.
도 3은 다른 구현에 따른 예시적 프로세스 흐름도를 도시한다.
도 4는 일 구현에 따른 예시적 프로세스 흐름도를 도시한다.
본 개시의 다양한 양태는 일반적으로 컨텐츠 동기화에 관한 것이다. 더 구체적으로, 본 개시의 다양한 양태는 일반적으로 다양한 장치를 가로질러 컨텐츠가 동기화되는 방법에 관한 것이다. 이러한 접근 방법은 컨텐츠 동기화 프레임워크에 의해 컨텐츠의 동기화를 허용하며, 개인용 컴퓨터(personal personal computer(PC)), 휴대용 장치, 개인 휴대 정보 단말기(personal digital assistant(PDA)), 태블릿, 스마트폰, 과학 기구, 매장 장치 등과 같은 임의의 연결된 장치 또는 기기는 유선 및 무선 연결 둘 다를 포함하는 매우 다양한 통신 네트워크 토폴로지를 통해 맥락적 동기화를 수행한다.
본 명세서에 설명되는 본 개시의 양태는 하나의 기계로부터 다른 기계로 송신될 데이터 그룹을 예측한다. 더욱이, 본 개시의 다른 양태는 각각의 장치에서의 사용자 활동 및 시스템 정보에 기초하여 각각의 송신 내에서 데이터에 우선 순위를 부여한다. 게다가, 다른 양태는 사용자가 주어진 장치 상의 데이터에 즉시 액세스를 요구하는 것을 표시하는 사용자 행동을 식별하고, 따라서 다른 장치 상에서 이용 가능한 새로운 또는 수정된 데이터를 사용자가 그것을 요구하는 시간에만 그것을 이용 가능하게 하기 위해 그러한 장치에 동기화시킨다.
무엇보다도, 이러한 접근 방법은 배터리의 소모 및 자원의 낭비를 방지하는 것에 더하여 데이터를 동기화하는 효율적이고 효과적인 방법을 제공하고 필요한 때에 사용자 데이터의 불가용성을 방지할 수 있다. 이러한 접근 방법은 또한 수동 사용자 트리거에 대한 필요를 제거할 수 있어, 사용자가 좋은 사용자 경험을 유지하는 동안 수동으로 동기화하는 것을 필요로 한다.
본 개시에 따른 일 예에서, 데이터를 동기화하는 방법이 제공된다. 방법은 네트워크 상의 복수의 장치에서 속성 세트를 감시하는 단계와, 감시된 속성 세트에 기초하여 동기화를 위한 데이터 그룹을 선택하는 단계와, 우선순위 레벨을 각각의 선택된 데이터 및 각각의 장치에 할당하는 단계와, 우선 순위 레벨에 기초하여 선택된 데이터 그룹 상에서 수행될 동기화 동작에 우선 순위를 부여하는 단계와, 동기화의 우선 순위 부여에 따라 선택된 데이터 그룹을 동기화하는 단계를 포함한다.
본 개시에 따른 다른 예에서, 시스템이 제공된다. 시스템은 네트워크 상의 복수의 장치에서 속성 세트를 감시하는 감시 모듈과, 감시된 속성 세트에 기초하여 동기화를 위한 데이터 그룹을 선택하고 우선 순위 레벨을 각각의 선택된 데이터 및 각각의 장치에 할당하는 예측 모듈과, 우선 순위 레벨에 기초하여 선택된 데이터 그룹 상에서 수행될 동기화 동작에 우선 순위를 부여하는 데이터 매니저를 포함한다. 데이터 매니저는 또한 동기화의 우선 순위 부여에 따라 선택된 데이터 그룹을 동기화한다.
본 개시에 따른 추가 예에서, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체가 제공된다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체는 실행될 때, 장치가 (i) 네트워크 상의 복수의 장치에서 속성 세트를 감시하게 하고, (ii) 감시된 속성 세트에 기초하여 동기화를 위한 데이터 그룹을 선택하게 하고, (iii) 각각의 선택된 데이터 및 각각의 장치에 할당된 우선 순위 레벨에 기초하여 선택된 데이터 그룹 상에서 수행될 동기화 동작에 우선 순위를 부여하게 하고, (iv) 동기화의 우선 순위 부여에 따라 선택된 데이터 그룹을 동기화하게 하는 명령을 포함한다.
도 1은 일 구현에 따른 예시적 시스템(100)을 예시한다. 시스템(100)은 컨텐츠 동기화 시스템일 수 있고 클라우드 컴퓨팅 시스템 또는 다른 네트워크 셋업을 가로질러 연결되는 컴퓨팅 장치와 같은 복수의 장치를 포함할 수 있다. 시스템(100)은 일반화된 예시를 나타내고 본 개시의 범위를 벗어나지 않으면서 다른 요소가 추가될 수 있거나 기존 요소가 제거되거나, 수정되거나, 재배열될 수 있다는 점이 용이하게 명백할 것이다. 예를 들어, 시스템(100)은 도 1이 장치(110, 120 및 130)를 포함하는 것을 예시하지만, 시스템은 더 적거나 더 많은 수의 장치를 실제로 포함하고 3개 장치가 단순화를 위해 도시되고 설명되었다.
시스템(100)은 피어-투-피어 공유 환경일 수 있으며, 중심 조정에 대한 필요가 없는 분산된 아키텍처가 있을 수 있고, 사용자 장치는 동시에 객체의 공급자 및 소비자 둘 다이다. 다른 구현에서, 시스템(100)은 클라우드 기반 공유 시스템일 수 있으며, 이는 네트워크(예를 들어, 인터넷)를 통해 서비스로서 전달되는 컴퓨팅 자원(하드웨어 및 소프트웨어)을 사용한다. 클라우드 기반 시스템은 네트워크를 통한 서비스로서 사용자 장치에 의해 액세스될 데이터를 노출시키고, 따라서 사용자 장치는 클라우드를 통해 서로 연결될 수 있다. 클라우드는 클라우드(105)에 의해 도 1에 표시된다. 클라우드(105)는 국부적으로 실행하는 응용 및 소프트웨어에 의해 제공되는 특징 및 기능을 대체하거나, 보충하거나, 혼합할 수 있다. 응용은 예를 들어 신원 증명 및 디렉토리 서비스, 장치 관리 및 보안, 다수의 장치 또는 플랫폼에 걸친 동기화된 저장 및 데이터 서비스, 및 활동 및 뉴스에 관계된 서비스 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 클라우드(105)는 무료, 광고 지원, 및 가입 기반 모델을 포함하는 여러가지 상이한 비즈니스 모델 하에 제공될 수 있다.
대안으로 또는 추가로, 사용자 장치 사이의 통신 매체는 유선 및/또는 무선 자원의 임의의 조합을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 통신 매체는 케이블 텔레비전 네트워크, 다이렉트 비디오 방송 네트워크, 위성 네트워크, 셀룰러 네트워크, 유선 전화 네트워크 및/또는 데이터 네트워크, 무선 데이터 네트워크(예를 들어, 무선 근거리 통신망 네트워크, 무선 개인 영역 네트워크 등) 등의 임의의 조합에 의해 제공되는 자원을 포함할 수 있다.
시스템(100)은 장치(110, 120 및 130)를 포함한다. 장치(110)는 감시 엔진(또는 감시 모듈)(140), 로그 데이터베이스(150), 예측 엔진(예측 모듈)(160), 객체 수신기(170), 객체 데이터베이스(180), 및 객체 송신기(190)를 포함하며, 그것의 각각은 아래에 더 상세히 설명된다. 일 구현에서, 객체 수신기 및 객체 송신기는 데이터 모듈일 수 있다. 다른 구현에서, 시스템(100)은 큐 매니저 및 우선 순위 부여 매니저(도 1에 도시되지 않음)를 포함할 수 있다.
장치(110, 120 및 130)는 모든 유선 장치 및 무선 장치를 망라할 수 있다. 일 구현에서, 장치(110)는 데스크톱 컴퓨터, 셋톱 박스, 게임 콘솔, 랩톱 컴퓨터, 포켓 PC, PDA, 스마트폰, 이동 전화, 태블릿, MP3 플레이어(Moving Pictures Expert Group(MPEG), MPEG-1, 오디오 레이어 3)와 같은 휴대용 미디어 플레이어, 전자책 단말기, 핸드헬드 게임 장치, 울트라 모바일 컴퓨터, 또는 그것으로부터 제공되는 특징의 조합을 포함하는 장치를 포함할 수 있다.
일 구현에서, 사용자는 개인용 컴퓨터일 수 있는 장치(110), 랩톱 컴퓨터일 수 있는 장치(120), 및 이동 장치일 수 있는 장치(130)를 가질 수 있다. 장치는 데이터가 장치를 가로질러 이동될 수 있는(즉, 페치되는) 메쉬 상에서 피어 장치로서 보여질 수 있다. 다른 구현에서, 모든 장치는 클라우드(105)를 통해 서로에 연결하도록 배열될 수 있다. 구현에 따라, 보안 특징/툴은 방화벽, 일회성 패스워드, 암호화 프로그램, 디지털 인증서, 사용자 응용 보안 등에 의한 바와 같은 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 이러한 및/또는 다른 보안 특징의 다양한 조합이 사용될 수 있다. 일 구현에서, 이러한 보안 접근 방법은 하나의 장치가 다른 것과 상호작용할 수 있는 매우 안전한 환경을 제공하기 위해 계층화될 수 있다. 예를 들어, 보안 특징은 데이터를 하나의 장치로부터 다른 장치로 전송하기 전에 사용자가 로그인하는 것을 필요로 할 수 있다. 다른 구현에서, 보안 특징은 클라우드(105)를 통해 데이터를 전송하기 위해 사용자가 클라우드(105)에 의해 신뢰되는 사용자의 신분 증명 또는 신원을 제공하는 것을 필요로 할 수 있다.
장치(110, 120 및 130)는 상이한 특징 및 능력을 가질 수 있다. 예를 들어, 데스크톱 컴퓨터 및 랩톱 컴퓨터는 각각 마이크로소프트 윈도우즈 운영 체제 및 애플 맥 OS 운영 체제를 포함하는 상이한 운영 체제를 각각 이용할 수 있다. 대안으로 또는 추가로, 하나의 장치는 다른 장치와 비교되는 처리 능력, 메모리, 및 스토리지와 같은 더 적은 자원으로 구성될 수 있다.
예시적 예의 목적을 위해, 장치(110, 120 및 130)는 각각 데스크톱 컴퓨터, 랩톱 및 이동 장치에 대응할 수 있다. 각각의 장치는 객체(예를 들어, 컨텐츠)를 저장한다. 각각의 객체는 사용자 인지 가능 컨텐츠의 다양한 형태를 포함할 수 있다. 예시적 객체는 멀티미디어 데이터, 디지털 이미지, 디지털 비디오(예를 들어, 텔레비전 프로그래밍 및 영화), 디스플레이 가능 텍스트, 오디오 데이터, 전자 문서, 전자 출판물, 컴퓨터 실행 가능 코드, 위의 부분들 등을 포함하지만, 이에 제한되지 않는 사용자에 의해 직접적으로 또는 간접적으로 액세스될 수 있는 임의의 객체를 지칭할 수 있다. 게다가, 컨텐츠의 프리젠테이션은 장치(110, 120 및 130)(예를 들어, 휴대용 전자책 리더 대 이동 전화)의 능력 및 구성 및 컨텐츠(예를 들어, 디지털 출판물 대 비디오)의 포맷의 기능에 따라 변화될 수 있다.
일 구현에서, 사용자 또는 사용자 계정과 연관된 장치(110, 120 및 130)는 컨텐츠 제공자에 의해 제공되는 컨텐츠의 상이한 표현에 접근할 수 있다. 예를 들어, 장치(110)는 통신 네트워크(예를 들어, 무선 통신 네트워크)를 통해 컨텐츠의 디지털 표현(예를 들어, 컴퓨터 상에 제공될 수 있는 디지털 출판물)을 획득했던 데스크톱 컴퓨터에 대응할 수 있다. 장치(120)는 동일 또는 상이한 통신 네트워크를 통해 통일한 컨텐츠의 개별 표현(예를 들어, 랩톱 상에 제공될 수 있는 디지털 출판물의 사본)을 획득했던 랩톱에 대응할 수 있다. 더욱이, 장치(130)는 동일 또는 상이한 통신 네트워크로부터 동일한 컨텐츠의 개별 표현(예를 들어, 이동 장치 상에 제공될 수 있는 디지털 출판물의 사본)을 또한 획득했던 이동 장치에 대응할 수 있다.
다른 구현에서, 장치(110, 120 및 130)는 각각의 장치에 저장된 동일한 컨텐츠의 상이한 표현을 가질 수 있다. 예를 들어, 장치(110)는 컨텐츠의 디지털 표현(예를 들어, 컴퓨터 상에 제공될 수 있는 디지털 사진)을 갖는 데스크톱 컴퓨터에 대응할 수 있다. 장치(120)는 동일한 컨텐츠의 개별 표현(예를 들어, 랩톱 상에 제공될 수 있는 디지털 사진의 사본)을 갖는 랩톱에 대응할 수 있다. 더욱이, 장치(130)는 동일한 컨텐츠의 개별 표현(예를 들어, 이동 장치 상에 제공될 수 있는 사진의 사본)을 또한 갖는 이동 장치에 대응할 수 있다.
일 구현에서, 장치(110)의 사용자는 컨텐츠를 수동으로 선택할 수 있다. 이러한 선택은 장치(110)에 저장된 컨텐츠의 사용자 브라우징 리스팅을 수반할 수 있다. 대안으로 또는 추가로, 장치(110)의 사용자는 클라우드(105)를 통해 다른 장치 또는 컨텐츠 제공자로부터 컨텐츠를 획득하는 것을 요청할 수 있다. 컨텐츠 제공자는 사용자 장치에 의한 소비를 위해 컨텐츠를 제공할 수 있는 임의의 엔티티를 포함할 수 있다. 컨텐츠 제공자의 예는 텔레비전 방송국, 서버, 피어-투-피어 네트워킹 엔티티(예를 들어, 다른 사용자 장치(120), 130) 등을 포함할 수 있다(그러나 이에 제한되지 않음). 게다가, 컨텐츠는 파일, 패치, 그래픽 등과 같은 다양한 컨텐츠일 수 있다. 파일은 비디오, 오디오 및/또는 텍스트를 포함할 수 있다.
감시 엔진(140)은 활동을 분명히 표시하는 데이터뿐만 아니라, 시스템의 동작 및 행동과 관련된 데이터, 네트워크에서 사용자 활동을 추정하기 위해 사용될 수 있는 데이터를 수집하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 감시 엔진(140)은 사용자에 의해 출력되는 컨텐츠를 감시할 수 있다. 게다가, 감시 엔진(140)은 장치(110)를 통해 사용자에게 컨텐츠의 프리젠테이션과 관련된 데이터, 및/또는 사용자 컨텐츠 선택을 수집할 수 있으며, 이는 사용자가 출력(예를 들어, 시청 및/또는 청취)을 위해 수신하도록 요청하고 선택했던 컨텐츠를 표시한다. 예를 들어, 사용자는 그의 데스트톱 상의 "나의 프로젝트" 폴더에서 파일을 브라우징할 수 있다. 그 다음, 사용자는 워드 프로세싱 응용을 시작하고 폴더에서 특정 파일을 편집하기 시작할 수 있다. 감시 엔진(140)은 장치(110) 상에서 그러한 사용자 활동을 감시할 수 있고, 그러한 활동에 기초하여, 감시 엔진(140)은 사용자 활동 데이터를 생성할 수 있으며, 이는 그 다음에 로그 데이터베이스(150)에 저장되고 예측 엔진(160)과 공유될 수 있다.
더욱이, 감시 엔진(140)은 응용 데이터를 감시하고 응용이 액세스하는 데이터를 추적할 수 있다. 응용은 생산성(예를 들어, 워드 프로세싱, 스프레드시트)을 증대시키고, 통신(예를 들어, 이메일, 웹브라우징, 및 인스턴트 메시징)을 지원하고, 엔터테인먼트(예를 들어, 게임, 멀티미디어 플레이어)를 제공하는 등을 위해 장치 상에서 실행할 수 있는 다양한 전형적인 응용 중 어느 것을 포함할 수 있다.
다른 구현에서, 감시 엔진(140)은 장치(110)와 관련된 시스템 정보를 감시할 수 있다. 그러한 시스템 정보는 포함하는, 장치(110)의 다양한 속성을 포함할 수 있다. 속성은 정적 또는 동적일 수 있다. 예를 들어, 동적 속성은 배터리 전력 정보, 배터리 전력 소비율, 메모리/저장 공간, 무선 신호 강도, 네트워크 세부사항, 전체 장치 헬스 정보, 장치 또는 주위 온도 값 등을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지 않는다. 정보는 또한 다양한 입력 또는 출력 장치의 상태와 관련된 정보 또는 입력 또는 출력 장치의 상태의 변화에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 장치 정보는 장치(110)의 연결을 나타내는 데이터를 (예를 들어, 블루투스 무선 연결 또는 하드웨어 연결을 통해) 다른 장치로 포함할 수 있다. 유사하게, 장치 정보는 컨텐츠를 사용자에게 제공하는 기능을 갖는 임의의 소프트웨어 응용의 식별을 포함할 수 있다. 예시적 구현에서, 장치 정보는 장치(110) 상의 하드웨어 구성요소(예를 들어, 센서) 또는 소프트웨어 구성요소에 의해 생성될 수 있다. 추가적으로, 장치 정보는 부착된 하드웨어 구성요소, 원격 감시 구성요소/서비스 또는 네트워크 데이터 소스와 같은, 외부 자원으로부터 장치(110)에 의해 획득될 수 있다.
일 구현에서, 장치 정보는 전세계 위치 확인 시스템(global positioning system(GPS)) 또는 셀룰러 위치 확인 시스템(예를 들어, 삼각측량)으로부터의 정보(위도 및 경도 정보 또는 다른 지리적 좌표 정보와 같은)에 대응할 수 있다. 일 구현에서, GPS 안테나로부터의 GPS 수신 신호는 GPS 수신 부분에 의해 처리될 수 있고 감시 엔진(140)으로 입력될 수 있다. 장치(110)의 위치 정보는 사용자가 그러한 위치에서 액세스할 필요가 있을 수 있는 컨텐츠의 세트를 예상하기 위해 사용될 수 있는 사용자 행동 데이터로 해석되고 변환될 수 있다. 예를 들어, 시스템은 사용자가 도서관에 있는 것을 검출할 수 있고, 그러한 과거 사용자 행동은 사용자는 사용자가 도서관에 있을 때 사용자의 랩톱 내의 "나의 사진" 폴더에서 이미지 파일을 액세스하는 것을 나타낸다. 따라서, 감시 엔진(140)은 위치와 연관된 사용자의 과거 및/또는 현재 행동에 더하여 사용자의 위치에 관한 정보를 수집하고 그것을 예측 엔진(160)에 전달할 수 있다. 정보를 분석한 후에, 예측 엔진(160)은 사용자가 도서관에서 사용자의 랩톱 상에 액세스하도록 선택할 수 있는 객체를 예측할 수 있으며, 이는 예를 들어 사용자의 랩톱 내의 "나의 사진" 폴더에서의 이미지 파일일 수 있다.
다른 구현에서, 감시되고 있는 데이터의 타입은 장치 타입에 기초하여 변화될 수 있다. 장치는 동기화 이벤트를 결정하거나 동기화 이벤트를 설정하기 위한 임계값을 설정하거나, 또는 둘 다를 위해 감시되어야 하는 데이터의 특정 타입을 식별할 수 있다. 이러한 타입의 데이터는 제약 이벤트로 분류될 수 있다. 예를 들어, 이러한 타입의 데이터에 기초하여, 감시 엔진은 로컬 자원(예를 들어, 낮은 배터리, 낮은 네트워크 대역폭, 높은 네트워크 트래픽)의 많은 사용을 표시하는 패턴을 검출할 수 있다. 따라서, 시스템은 이용되고 있는 자원을 제한하기 위해 자원 절약 모드로 스위칭하고 데이터 송신 및 데이터 동기화를 유지하거나, 감소시키거나 차단할 수 있다. 예를 들어, 휴대용 장치와 같은, 일부 장치는 장치 배터리 수명을 보존하기 위해 발생하는 동기화 이벤트의 수를 더 제한할 수 있다. 다른 예에서, 시스템(100)은 최소 전력 레벨에 따른 휴대용 장치에 대한 동기화 이벤트를 지정할(예를 들어, 장치가 다른 가능성 중에서, 파워 오프되며, 통신 능력을 상실하기 전에 동기화 정보를 전송할) 수 있다. 또 다른 예에서, 시스템(100)은 통신 신호 강도 기준(최소 지속 통신 신호 강도)에 기초하여 휴대용 장치에 대한 동기화 이벤트를 지정할 수 있다.
로그 데이터베이스(150)는 감시 엔진(140)으로부터 수집된 데이터를 수신할 수 있으며, 이는 사용자의 네트워크 내의 어느 객체가 사용자에 의해 현재 사용되거나 액세스될 수 있는지를 암시적으로 표시할 수 있다. 더욱이, 로그 데이터베이스(150)는 예를 들어 장치(110)의 사용자가 장치(110)를 사용하여 2주 연속으로 텔레비전 시리즈의 2개의 에피소드를 시청했던 것을 표시하는 사용자 이력을 전개할 수 있다. 이러한 데이터는 사용자 및 장치(110)의 다른 현재 및 과거 활동과 관련된 데이터와 함께 로그 데이터베이스(150)에 저장될 수 있다. 로그 데이터베이스(150)에서, 데이터는 품질의 레벨(정확성, 유효성, 유용성, 및 탄성에 관하여 측정된)로 관리될 수 있다. 대안으로 또는 추가로, 이력 통계 데이터는 클라우드(105) 내의 중앙 로그 데이터베이스(115)에 저장될 수 있으며, 이는 예측 엔진(160)을 통해 장치(110)에 연결될 수 있다. 일 구현에서, 중앙 로그 데이터베이스는 시스템(100) 내의 다수의 장치(예를 들어, 장치(120 및/또는 130))로부터 로그를 저장할 수 있다. 일부 구현에서, 중앙 로그 데이터베이스 및 로그 데이터베이스(150)는 단일 데이터베이스로 통합될 수 있으며, 이는 장치(110)와 연결될 수 있다.
일 구현에서, 감시 엔진(140) 및 로그 데이터베이스(150)는 로그 데이터베이스(150)에 저장되는 이력 통계의 형태로 사용자 활동 및 시스템 정보를 추적할 뿐만 아니라, 장치(110)에서 사용자 활동 및 시스템 정보를 감시함으로써 예측 엔진(160)과 상호운영할 수 있다. 다른 예시적 시스템에서, 감시 엔진(140) 및 예측 엔진(160)은 직접적으로 서로에 연결 가능할 수 있다. 대안으로 또는 추가로, 예측 엔진은 중앙 예측 엔진(125)에 연결될 수 있다.
예측 엔진(160)은 장치(110)와 장치(110)의 사용자와 연관된 다른 장치(예를 들어, 장치(120 및 130)) 사이에서 특정 객체(예를 들어, 컨텐츠)의 원하는 동기화를 예측할 수 있다. 일 구현에서, 예측 엔진(160)은 다양한 장치에서 사용자에게 바람직해지는 예측 선택을 생성할 수 있다. 예측 선택의 생성은 장치에 제공된 이전 컨텐츠, 및/또는 시스템(100)의 정보 상태에 제공되는 정보와 같은 다양한 인자에 기초하여 추론을 구성하는 것을 수반할 수 있다. 게다가, 그러한 추론을 구성하는 것은 다양한 방식으로 가중될 수 있는 하나 이상의 휴리스틱, 및/또는 로그 데이터베이스(150)로부터 수신된 데이터로부터 데이터 마이닝 모델을 생성할 수 있는 휴리스틱 및 산출의 세트일 수 있는 데이터 마이닝 알고리즘의 이용을 수반할 수 있다. 모델을 생성하기 위해, 알고리즘은 먼저 로그 데이터베이스(150)에 의해 제공되는 데이터를 분석하고 패턴 또는 추세의 특정 타입을 결정할 수 있다. 알고리즘은 마이닝 모델을 생성하기 위한 최적 파라미터를 정의하기 위해 이러한 분석의 결과를 사용할 수 있다. 그 다음, 이러한 파라미터는 실행 가능 패턴 및 상세한 통계를 추출하기 위해 전체 데이터 세트에 걸쳐 적용될 수 있다. 더욱이, 예측 엔진(160)은 예측적으로 선택되는 객체(예를 들어, 컨텐츠)에 우선 순위 레벨을 할당할 수 있다. 일부 구현에서, 예측 엔진(160)은 속성에 기초하여 동적으로 우선 순위 레벨을 할당할 수 있다.
다른 구현에서, 컨텐츠의 예측 선택의 생성은 장치(110) 내의 예측 엔진(160)에 대한 대안으로 또는 그것에의 추가로 중앙 예측 엔진(125)에서 수행될 수 있다. 중앙 예측 엔진(125)은 로그 데이터베이스(150) 및 중앙 로그 데이터베이스(115)로부터 모든 장치(예를 들어, 장치(110, 120 및 130)) 및 시스템(100)에 걸쳐 사용자 행동과 관련된 데이터를 수신하고, 컨텐츠의 예측 선택을 생성할 수 있다. 컨텐츠의 그러한 예측 선택은 예측 엔진(160) 또는 다른 연관된 국부 예측 엔진에 전달될 수 있다.
일 구현에서, 동기화 정보는 중앙 소스, 예를 들어 클라우드(105)를 통해 예측 엔진(160)으로부터 다른 장치, 예를 들어 장치(120 및 130)로 전파될 수 있다. 다른 구현에서, 동기화 정보는 중앙 소스에 대한 필요없이 장치(110)로부터 장치(120) 및/또는 장치(130)로 직접 전파될 수 있다.
컨텐츠의 동기화에 대한 대안으로 또는 추가로, 시스템(100)은 데이터를 하나의 장치로부터 다른 장치로 분배함으로써 컨텐츠를 전파할 수 있다. 일 구현에서, 그러한 분배는 전파 규칙에 따라 관리될 수 있다.
일 구현에서, 예측은 특정 장치 상의 출력 습관(예를 들어, 시청 및/또는 청취 습관)에 기초할 수 있다. 예를 들어, 특정 장치에서 특정 카테고리 또는 타입 내의 컨텐츠의 증가된 출력은 그러한 장치와 동기화하기 위한 유사 카테고리 또는 타입의 추가 컨텐츠를 선택하는 것을 야기할 수 있다. 예를 들어, 장치(120)의 사용자가 장치(120) 상에서 동일한 장르(예를 들어, 연속 홈 코미디)의 쇼의 3개 이상의 에피소드를 시청하면, 그러한 장르 내의 최근 녹화된 에피소드가 선택되고 장치(120)에 동기화될 수 있다.
다른 구현에서, 예측은 장치에 걸친 출력(예를 들어, 시청 및/또는 청취) 습관을 포함할 수 있다. 예를 들어, 장치(110)의 사용자에 의한 특정 컨텐츠의 시청은 장치(110)에서 컨텐츠를 시청하는 것을 시작한 사용자가 장치(120)에서 그러한 특정 컨텐츠를 계속해서 시청하는 것을 선택할 수 있다는 예측에 기초하여 장치(120)와 동기화하기 위한 동일한 컨텐츠의 선택을 야기할 수 있다. 예를 들어, 장치(110)(예를 들어, 데스크톱 컴퓨터)의 사용자가 장치(110) 상에서 영화를 시청하는 것을 시작하지만, 중간에 잠시 멈추면, 예측 엔진(160)은 사용자가 장치(120)(예를 들어, 랩톱)에서 영화를 계속해서 시청할 수 있다는 결론을 내릴 수 있다. 따라서, 그러한 영화 파일은 장치(120)에 동기화되도록 선택될 수 있다.
다른 예로서, 위에서 논의된 바와 같이, 장치(110)의 사용자는 장치(110)를 사용하여 2주 연속으로 팟캐스트 시리즈 중 2개의 팟캐스트를 청취할 수 있다. 그러한 사용자 행동에 기초하여, 예측 엔진(160)(사용자 이력에 기초한)은 세 번째 주에서 장치(110)에 동기화될 동일한 시리즈 중에서 세 번째 팟캐스트를 선택할 수 있다. 추가 예로서, 사용자는 장치(110) 내의 "나의 프로젝트" 폴더에서 워드 파일의 세트를 브라우징할 수 있다. 그 다음, 사용자는 워드 프로세싱 응용을 시작하고 폴더 내의 특정 파일을 편집하기 시작할 수 있다. 로그 데이터(150)로부터 이러한 사용자 활동 데이터를 수신함으로써, 예측 엔진(160)은 폴더 내의 다른 파일이 또한 사용자에 의해 액세스되고/되거나 편집될 수 있는 것을 추론할 수 있다. 폴더 내의 파일은 동기화되도록 선택될 수 있다.
추가 구현에서, 예측은 (장치(110, 120 및 130)의 사용자로부터 입력되고 수신될 수 있는) 컨텐츠의 사용자 등급을 명시할 수 있다. 예를 들어, 특정 장치 상에서 컨텐츠의 높은 사용자 등급은 그러한 특정 장치와의 동기화를 위해 유사한 컨텐츠의 선택을 야기할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 장치(110)에서 "책" 폴더 내의 2개의 책을 높게 평가하면, 다른 책은 동기화되도록 선택될 수 있다.
더 추가 구현에서, 예측은 이전 동기화 활동에 기초할 수 있다. 예를 들어, 특정 장치와 특정 카테고리 및/또는 시간 간격 내에서 이전에 동기화된 컨텐츠는 그러한 특정 장치와의 동기화를 위해 유사한 컨텐츠의 선택을 야기할 수 있다. 일 예로서, 장치(120)의 사용자가 장치(110) 상에 사진을 업로딩하는 2일 내에 동일한 폴더로부터 3번 사진을 명시적으로 동기화했다면, 장치(110)에서 그러한 동일한 폴더 상에 사진의 후속 업로드는 동기화되도록 선택될 수 있다.
일부 구현에서, 예측은 사용자의 검색 행동을 수반할 수 있다. 예를 들어, 특정 장치에서 파일을 검색하는 것은 다른 장치로의 동기화를 위해 검색 결과의 컨텐츠의 선택을 야기할 수 있다. 장치(110)의 사용자가 장치(110)에서 "나의 사진" 폴더에서 결혼 사진을 검색하면, 장치(110)는 "나의 사진" 폴더 내의 결혼 사진으로서 식별되는 파일의 리스트를 디스플레이할 수 있다. 사용자는 장치(110)에서 사진을 보기 위해 이들 파일을 열 수 있거나 또는 열지 않을 수 있다. 그것에 관계없이, 장치(110)에서 검색 결과로서 식별된 결혼 사진은 사용자가 장치(120)에서 이미지를 보기를 원할 수 있다는 예측에 기초하여 장치(120)에 동기화 되도록 선택될 수 있다.
다른 구현에서, 검색 결과의 리스트는 장치에서 사용자의 행동과 관련된 데이터에 영향을 받을 수 있다. 예를 들어, 사용자의 행동은 사용자가 장치(110)에서 오디오 파일을 자주 청취한다는 것을 보여줄 수 있다. 따라서, 예측 엔진(160)은 사용자가 이들 파일에 액세스할 수 있다는 예측에 기초하여 장치(110)에서 오디오 파일에 더 높은 우선 순위를 할당할 수 있다. 사용자가 장치(120)에서 검색 키워드 "생일"에 대한 검색을 실행하면, 검색 결과는 장치(110)에서 오디오 파일에 주어진 더 높은 우선 순위에 기초하여 키워드 "생일" 하에 식별되는 이미지 또는 워드 문서 위의 키워드 "생일" 하에 식별되는 오디오 파일을 나열할 수 있다. 예측 엔진(160)은 장치(120)에 동기화될 키워드 "생일" 하에 식별되는 오디오 파일을 선택한다.
전술한 예측 기준은 예로서 제공되지만 제한적인 것은 아니다. 따라서, 임의의 수의 기준, 알고리즘 또는 임의의 다른 방법이 단독으로 또는 임의의 조합 또는 가중적으로 이용될 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 컨텐츠의 예측 선택은 예측 엔진(160) 및/또는 중앙 예측 엔진(125)에 의해 생성될 수 있다.
다른 구현에서, 동기화 이벤트는 또한 장치와 연관된 하나 이상의 입력(예를 들어, 전력 레벨, 무선 통신 네트워크 강도, 모션 센서, 타이머, 헤드폰/스피커의 활성화 등)에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 특정 장치 상의 헤드폰의 할성화는 동기화에 대한 오디오 컨텐츠의 선택을 야기할 수 있다. 예를 들어, 장치(110)의 사용자가 장치(110) 상에 헤드폰을 활성화했다면, "나의 음악" 폴더 내의 오디오 파일은 동기화되도록 선택될 수 있다. 다른 예로서, 사용자는 계산적으로 비싸고 많은 디스크 액세스 또는 파일 시스템 동작을 취할 수 하는 활동을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 하나 이상의 응용을 사용하여 비디오를 편집하거나 큰 스프레드시트를 재계산하고 있을 수 있다. 그 다음, 예측 엔진(160)은 동기화 동작이 높은 레벨에서 이미 소모되고 있을 수 있는 시스템 자원 상에 추가적인 압력을 가하지 않도록 그것들의 객체의 우선 순위를 낮출 수 있다.
더욱이, 일 구현에서, 착신 동기화 정보를 수신하면, 장치(110) 내의 예측 엔진(160)은 그러한 특정 장치 상에 수집된 추가 동기화 정보를 통합하고/하거나, 불일치 정보를 필터링하고/하거나, 다른 충돌 해소를 수행할 수 있다.
객체 수신기(170)는 장치(120 및 130)와 같은 사용자의 네트워크 내의 다양한 장치로부터의 동기화 정보에 기초하여 객체를 획득하기 위한 구성요소일 수 있다. 다른 구현에서, 객체 수신기(170)는 통신 매체를 통해 다양한 컨텐츠 제공자로부터 객체를 획득할 수 있다.
객체 데이터베이스(180)는 객체 수신기(170)로부터 객체(예를 들어, 컨텐츠)를 수신하고 저장할 수 있다. 예를 들어, 동기화 동작은 장치(110, 120 및 130)가 서로 이용 가능할 때 장치(110, 120 및 130) 사이에서 발생할 수 있다. 이것은 장치(120) 및/또는 장치(130) 내에서 저장 매체에 복사되고 있는 장치(110)에 의해 저장되는 컨텐츠를 포함할 수 있다. 더욱이, 그것은 또한 장치(110)(예를 들어, 객체 데이터베이스(180)) 및/또는 장치(130) 내에서 저장 매체에 복사되고 있는 장치(120)에 의해 저장되는 컨텐츠를 포함할 수 있다. 마지막으로, 그것은 또한 장치(110)(예를 들어, 객체 데이터베이스(180)) 및/또는 장치(120) 내에서 저장 매체에 복사되고 있는 장치(130)에 의해 저장되는 컨텐츠를 포함할 수 있다.
일 구현에서, 위에서 논의된 객체에 더하여, 장치 위치, 장치 타입 및 중심 기준점을 갖는 임의의 속성 값과 같은 맥락 정보 또는 동적 속성은 또한 객체 데이터베이스(180)에 저장될 수 있다. 다른 동적 속성은 클라이언트 운영 체제, 클라이언트 로케일, 클라이언트 장치 타입, 도시, 상태 축약, 우편 번호, 언어 코드, 국가 코드, 지역 코드, 전화 번호, 전화 국가 접근 코드 등을 포함할 수 있다.
일 구현에서, 객체 데이터베이스(180)는 객체를 삭제할 수 있다. 그러한 삭제는 하나 이상의 조건의 발생에 따라 수행될 수 있다. 예시적 조건은 미리 결정된 시간 임계값보다 더 길게 객체 데이터베이스(180)에 저장되고 있는 컨텐츠(예를 들어, 휴지통 폴더 내의 이메일), 삭제될 컨텐츠를 수동으로 선택하는 사용자, 사용자에 의해 이미 출력되었던(예를 들어, 보여졌던) 컨텐츠, 컨텐츠를 삭제하는 다른 장치로부터의 명령의 수신을 포함한다. 예는 이러한 예에 제한되지 않는다.
장치(110)와 연관된 객체 송신기(190)는 장치(110)에게 알려지고 동기화 정보를 수신할 수 있는 하나 이상의 장치(예를 들어, 장치(120 및 130))에 객체를 송신할 수 있다. 예를 들어, 동일한 사용자 또는 사용자 계정과 연관된 피어 장치는 컨텐츠를 수신할 수 있는 것으로 간주될 수 있다. 일 구현에서, 객체 송신기(190)는 객체의 송신을 내비게이션할 수 있다. 일 구현에서, 객체 송신기(190)는 객체를 장치(120 또는 130)와 같은 수신 장치에 직접 송신할 수 있다. 다른 구현에서, 객체 송신기(190)는 객체를 클라우드(105)를 통해 수신 장치에 송신할 수 있다.
객체 송신은 객체가 전달될 장치에 기초하여 큐잉될 수 있다. 각각의 큐는 장치와 연관되고 연관된 장치에 전달될 하나 이상의 객체를 나타낼 수 있다. 그러한 큐는 피어 큐로 칭해질 수 있다. 일 구현에서, 큐는 연관된 장치에 할당되는 동기화 우선 순위에 기초한 처리를 위해 서비스될 수 있다. 장치 번호는 예를 들어 1, 2... N과 같은 숫자 값에 의해 표현될 수 있다. 동기화 우선 순위는 또한 처리를 위한 더 높은 우선 순위를 나타내는 더 높은 값 및 더 낮은 우선 순위를 나타내는 더 낮은 값을 갖는 숫자 값에 의해 표현될 수 있다. 예를 들어, 데스크톱 컴퓨터는 예를 들어 장치의 처리 속도에 기초하여 이동 장치보다 더 높은 우선 순위를 가질 수 있다. 그러므로, 더 높은 우선 순위를 갖는 장치로 전달될 객체는 더 낮은 우선 순위를 갖는 장치에 전달될 객체 전에 처리될 수 있다. 더욱이, 위에 언급된 바와 같이, 각각의 큐는 하나 이상의 객체를 포함할 수 있다. 각각의 큐 내의 객체는 객체와 연관되는 동기화 우선 순위에 기초하여 순위 부여될 수 있다. 예를 들어, 이미지 파일은 예측 엔진(160)에 대해 위에서 상세히 논의된 이유로 비디오 파일 보다 더 높은 우선 순위를 가질 수 있다.
일부 구현에서, 우선 순위 부여 매니저는 동기화 우선 순위(예를 들어, 우선 순위 레벨)를 각각의 객체 및 각각의 장치에 할당할 수 있다. 더욱이, 우선 순위 부여 매니저는 감시 엔진(140)으로부터의 감시된 정보에 기초하여 각각의 객체 및 각각의 장치의 우선 순위 레벨을 수정할 수 있다.
일 구현에서, 시스템(100)은 장치(110) 또는 장치(120 및 130)와 같은 선택된 수신 장치와 연관된 사용자에 대응하는 정보와 같은, 네트워크 기반 자원으로부터 외부 정보를 획득하기 위한 외부 데이터 소스 인터페이스 구성요소를 포함할 수 있다. 대안으로 또는 추가로, 위에서 더 상세히 논의된 바와 같이, 장치(110)는 다른 장치로부터 획득되는 동기화 정보를 처리하기 위한 데이터 처리 구성요소를 포함할 수 있다. 데이터 처리 구성요소는 또한 특정 동기화 정보에 대한 수신 장치일 수 있는 하나 이상의 장치를 결정하고, 적절하게 각각의 수신 장치가 수신할 수 있는 동기화 정보의 특정 서브세트를 결정할 수 있다. 객체 데이터베이스(180)에 의해 저장되는 객체는 데이터 처리 구성요소에 의해 이용될 수 있다.
시스템(100) 및 장치(110)는 다른 무선 또는 유선 장치 및/또는 클라우드(105)와의 통신을 용이하게 하기 위한 다수의 추가 구성요소, 시스템 및/또는 서브시스템을 포함할 수 있다. 추가 구성요소는 셀룰러 무선 액세스 네트워크, IEEE 802.11 기술 표준("WiFi")의 계열에 기초한 무선 네트워크, IEEE 802.16 표준("WiMax")에 기초한 무선 네트워크, 및 다른 무선 네트워크와 같은, 무선 통신 네트워크를 통해 무선 장치와 통신을 설정하기 위한 하나 이상의 이동 교환국을 포함할 수 있다. 이동 교환국은 "네트워크"로 일반적으로 언급되는, 인터넷, 인트라넷, 사설 네트워크 및 점 대 점 네트워크와 같은, 통신 네트워크를 통해 다양한 통신을 설정하기 위한 인터페이스를 포함할 수 있다.
장치(110)는 하드웨어 및/또는 소프트웨어의 임의의 적절한 조합을 사용하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 일 구현에서, 장치(110)는 적어도 처리 장치 및 메모리를 포함할 수 있다. 처리 장치는 메모리(예를 들어, 중앙 처리 유닛(CPU), 프로세서, 마이크로 컨트롤러 등)에 저장된 명령을 일반적으로 검색하고 실행하는 장치에 대응할 수 있다. 메모리는 컴퓨터 구현 명령을 저장하는 임의의 전형적인 저장 장치에 대응할 수 있다. 장치(110)는 시스템 메모리에 의해 제공되는 명령을 실행하기 위해 처리 유닛(들)을 사용함으로써 기능을 수행할 수 있다. 게다가, 메모리는 운영 체제 구성요소, 다양한 프로그램 모듈, 프로그램 데이터, 및/또는 다른 구성요소를 제공하는 정보를 저장할 수 있다. 다른 구현에서, 장치(110)는 저장 매체 또는 기계 판독 가능 물품을 포함할 수 있으며, 이는 예를 들어 임의의 적절한 타입의 메모리 유닛, 메모리 장치, 메모리 물품, 메모리 매체, 저장 장치, 저장 물품, 저장 매체 및/또는 저장 유닛, 예를 들어 메모리, 제거식 또는 비제거식 매체, 삭제 가능 또는 삭제 불가능 매체, 기록 가능 또는 재기록 가능 매체, 디지털 또는 아날로그 매체, 하드 디스크, 플로피 디스크, 읽기 전용 컴팩트 디스크 메모리(Compact Disk Read Only Memory(CD-ROM)), 기록 가능 컴팩트 디스크(Compact Disk Recordable(CD-R)), 재기록 가능 컴팩트 디스크(Compact Disk Rewriteable(CD-RW)), 광 디스크, 자기 매체, 자기 광학 매체, 제거식 메모리 카드 또는 디스크, 다양한 타입의 디지털 다목적 디스크(Digital Versatile Disk(DVD)), 테이프, 카세트 등을 포함할 수 있다. 저장 매체는 기계에 의해 실행되면, 기계가 구현에 따라 방법 및/또는 동작을 수행하게 할 수 있는 명령어 또는 명령어 세트를 포함할 수 있다. 명령어는 임의의 적절한 고레벨, 저레벨, 객체 지향, 비주얼, 컴파일 및/또는 해석 프로그래밍 언어를 사용하여 구현되는 소스 코드, 컴파일 코드, 해석 코드, 실행 가능 코드, 정적 코드, 동적 코드, 암호화 코드 등과 같은 임의의 적절한 타입의 코드를 포함할 수 있다. 장치(110)는 또한 하나 이상의 입력 장치(키보드, 마우스 장치, 전문 선택 키 등) 및 하나 이상의 출력 장치(디스플레이, 프린터, 오디오 출력 메커니즘 등)를 포함할 수 있다.
도 2는 일 구현에 따른 시스템(100)의 예시적 구성요소를 예시한다. 객체 송신기(190)는 피어-1 큐(210), 피어-2 큐(220), 및 피어-N 큐(230)를 포함하며, 그것의 각각은 아래에 더 상세히 설명된다. 각각의 피어 큐는 연관된 장치에 공급되고 연관된 장치에 송신될 객체의 그룹을 나타낸다. 예를 들어, 피어-1(240)은 데스크톱 컴퓨터일 수 있고, 피어-1 큐(210)는 데스크톱 컴퓨터에 송신되기 위해 정렬되는 객체의 그룹일 수 있다. 그러한 객체는 파일, 패치, 그래픽 등과 같은 컨텐츠를 포함할 수 있다. 파일은 비디오, 오디오 및/또는 텍스트를 포함할 수 있다. 도 1에 대해 위에서 더 상세히 설명된 바와 같이, 객체 송신은 객체가 전달될 장치에 기초하여 큐잉될 수 있고, 피어 큐는 연관된 장치에 할당되는 동기화 우선 순위에 기초하여 처리를 위해 서비스될 수 있다. 대안으로 또는 추가로, 또한 도 1에 대해 위에서 더 상세히 설명된 바와 같이, 객체는 객체와 연관되는 동기화 우선 순위에 기초하여 정렬된다.
일 구현에서, 동기화 우선 순위 할당은 컨텐츠 소비 행동, 파일 타입을 식별하기 위해 장치 상에서 사용되는 능동 응용, 다른 장치 상에서 가장 최근에 재검토된 컨텐츠와 관련된 정보, 동기화 컨텐츠에 대한 우선 순위 시간에 기초할 수 있다.
예를 들어, 피어-1(240)은 데스크톱 컴퓨터일 수 있고, 피어-2(250)는 랩톱일 수 있고, 피어-N(230)은 이동 장치일 수 있다. 피어-1(240)은 그것의 프로세서의 속도에 기초하여 피어-2(250) 및 피어-N(230)보다 더 높은 우선 순위를 가질 수 있다. 더 빠른 프로세서를 갖는 데스크톱 컴퓨터는 피어-1(240)이 객체의 큰 세트를 동기화하기에 충분한 자원을 가질 수 있기 때문에 더 높은 우선 순위를 가질 수 있으며, 이는 사용자에게 더 바람직할 수 있다. 따라서, 피어-1 큐(210)는 피어-2 큐(220) 및 피어-N(230) 큐 전에 처리될 수 있다.
장치 번호는 예를 들어 1, 2... N과 같은, 숫자 값에 의해 표현될 수 있다. 동기화 우선 순위(도2에 도시되지 않음)는 또한 처리를 위한 더 높은 우선 순위를 표시하는 더 높은 값 및 더 낮은 우선 순위를 표시하는 더 낮은 값을 갖는 숫자 값에 의해 표현될 수 있다.
도 2에 예시된 객체 송신기(190)는 일반화된 묘사를 나타내고 본 개시의 범위를 벗어나지 않으면서 다른 구성요소가 추가될 수 있거나 기존 구성요소가 삭제되거나, 수정되거나, 재배열될 수 있다는 점이 용이하게 명백할 것이다. 도 2는 객체 송신기(190)가 3개의 큐, 즉 피어-1 큐(210), 피어-2 큐(220) 및 피어-N 큐(230)를 포함하는 것을 예시하지만, 시스템은 더 적거나 더 많은 수의 큐를 실제로 포함할 수 있다. 3개의 큐가 예시적 구현으로서 도시되고 설명되었다. 더욱이, 도 2는 객체 송신기(190)가 3개의 장치, 즉 피어-1 큐(210), 피어-2 큐(220) 및 피어-N 큐(230)를 포함하는 것으로 예시하지만, 시스템은 더 적거나 더 많은 수의 장치 피어-1(240), 피어-2(250) 및 피어-N(260)을 실제로 포함할 수 있다. 도 2에서의 숫자 N은 구현에 따른 객체 송신기에서 일련의 큐 및 장치가 있을 수 있는 것을 예시한다.
시스템(100)의 동작을 이제 참조하면, 도 3은 구현에 따른 예시적 프로세스 흐름도(300)를 예시한다. 더 구체적으로, 예시적 프로세스는 객체의 예측 선택을 생성하고 동기화 우선 순위에 기초하여 객체를 송신하는 "푸시" 모델을 제공한다. 도 3에 도시된 프로세스는 일반화된 예시를 나타내고, 본 개시의 범위 및 사상을 벗어나지 않으면서 다른 프로세스가 추가될 수 있거나 기존 프로세스가 제거되거나, 수정되거나, 재배열될 수 있다는 점이 용이하게 명백할 것이다. 게다가, 프로세스는 처리 장치가 응답하고/하거나, 동작을 수행하고/하거나, 상태를 변경하고/하거나, 결정을 하게 할 수 있는 메모리 상에 저장된 실행 가능 명령어를 나타낼 수 있다는 점이 이해되어야 한다. 따라서, 설명된 프로세스는 도 1 및 도 2에 예시된 바와 같은 장치(110)와 같은, 컴퓨팅 장치와 연관된 메모리에 의해 제공되는 실행 가능 명령어 및/또는 동작으로 구현될 수 있다. 더욱이, 도 3은 설명된 구현의 구현을 제한하도록 의도되는 것이 아니라, 오히려 도면은 당업자가 회로를 설계/제조하거나, 소프트웨어를 생성하거나, 예시된 처리를 수행하는 하드웨어 및 소프트웨어의 조합을 이용하기 위해 사용할 수 있는 기능 정보를 예시한다.
프로세스(300)는 블록(305)에서 시작할 수 있으며, 감시 엔진(140)은 장치(110)에서 사용자 활동 및 장치 정보를 감시한다. 이러한 프로세스는 요청된 컨텐츠, 수신된 컨텐츠, 출력된 컨텐츠, 이용된 응용, 이용 가능 저장 용량, 네트워크 가용성, 네트워크 속도, 네트워크 비용, 배터리 용량, 충전 상태, 장치의 위치 등과 관련된 데이터를 수집하는 것을 포함할 수 있다. 일 구현에서, 감시의 프로세스는 모든 사용자 활동 및 장치 정보와 관련된 데이터를 수집하는 것을 수반할 수 있다. 다른 구현에서, 감시의 프로세스는 데이터의 미리 식별된 조건 또는 카테고리에 기초하여 실행될 수 있다. 예를 들어, 감시 엔진(140)은 사용자가 1분 이상의 지속 기간 동안 수행하는 활동과 관련된 데이터를 수집하도록 설정될 수 있고, 사용자가 1분 미만을 소비하는 임의의 활동은 무시될 수 있다. 더욱이, 감시 엔진(140)은 수집된 데이터의 서브세트를 식별하고 사용자가 요구할 수 있는 서브세트만을 제공하기 위해 필터링 동작을 수행할 수 있다.
블록(310)에서, 사용자 활동 및 장치 정보와 관련되는 수집된 데이터는 기록될 로그 데이터베이스(150)에 제공될 수 있다. 로그 데이터베이스(150)는 기록을 저장할 수 있고, 구현에 따라 데이터를 조직하고 데이터의 다양한 타입 사이의 상관을 생성할 수 있다. 일 구현에서, 관계형 데이터베이스 구조는 데이터의 조직을 위해 사용될 수 있다. 즉, 데이터는 테이블로 수집되고, 관련된 데이터는 단일 구조 또는 기록으로 함께 그룹화될 수 있고, 관계는 이러한 구조와 기록 사이에서 정의될 수 있다. 그러한 구조 및 기록은 예측 엔진(160)에 이용 가능해질 수 있으며, 이는 로그 데이터베이스(150)로부터 저장된 데이터를 풀링하고 추가 분석을 위해 데이터를 검토한다. 도 1에 대해 위에서 논의된 바와 같이, 일 구현에서, 로그 데이터베이스로부터의 데이터는 중앙 로그 데이터베이스(115)에 송신될 수 있다. 중앙 로그 데이터베이스(115)는 네트워크 내의 장치(예를 들어, 장치(110, 120 및 130))로부터 수신된 모든 데이터를 통합하고 저장한다.
블록(315)에서, 예측 엔진(160)은 중앙 로그 데이터베이스로부터 고려될 수 있는 추가 데이터가 있는지를 판단할 수 있다. 추가 데이터가 식별되면, 블록(320)에서, 그러한 데이터가 획득될 수 있다. 블록(325)에서, 예측 엔진은 예측 엔진(160)이 사용자에게 바람직하게 될 것으로 결정하는 객체(예를 들어, 컨텐츠)를 예상하고 예측적으로 선택한다. 예측 선택의 프로세스는 로그 데이터베이스(150)로부터 데이터를 풀링하는 것 및 데이터를 해석하는 데이터 분석을 수행하는 것을 수반할 수 있다. 도 1에 대해 위에서 설명된 바와 같이, 예측 엔진은 사용자의 내력 데이터 소비 패턴과 같은, 다양한 인자에 기초하여 객체에 대한 장래 요구를 예측하는 예측 규칙을 생성할 수 있다.
블록(330)에서, 예측적으로 선택된 객체는 객체 데이터베이스(180)로부터 획득된다. 블록(335)에서, 객체 송신기(190)는 객체가 송신되고 있는 장치에 기초하여 큐에서 선택된 객체를 그룹화함으로써 큐를 생성한다. 예를 들어, 객체 a가 (도 2에 예시된 바와 같이) 피어-1(240)에 송신되면, 객체 a는 피어-1 큐(210)에서 그룹화될 수 있다. 유사하게, 객체 b가 (도 2에 예시된 바와 같이) 피어-2(250)에 송신되면, 객체 b는 피어-2 큐(220)에 그룹화될 수 있다. 일 구현에서, 동일한 장치에 송신될 다수의 객체가 있을 수 있다. 예를 들어, 객체 a에 더하여, 객체 c 및 d는 또한 피어-1(240)에 송신되도록 설정될 수 있다. 따라서, 객체 c 및 d는 객체 a와 함께 피어-1 큐(210)에 그룹화될 수 있다. 그러한 상황에서, 블록(340)에서, 그룹화의 프로세스는 또한 그의 동기화 우선 순위에 기초하여 객체 a, b 및 c에 순위 부여하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 객체 a는 객체 b 및 c보다 더 높은 우선 순위를 가질 수 있다. 따라서, 객체 a는 객체 b 및 c 전에 먼저 동기화되고 피어-1에 송신되도록 설정될 수 있다.
블록(345)에서, 객체를 송신하는 프로세스는 가장 높은 동기화 우선 순위를 갖는 큐를 처리함으로써 시작될 수 있다. 예를 들어, 피어-1 큐(210)는 피어-2 큐(220) 및/또는 피어-N 큐(230)보다 더 높은 우선 순위를 가질 수 있다. 따라서, 객체 송신기(190)는 먼저 피어-1 큐(210)를 처리함으로써 객체 송신의 프로세스를 개시한다. 도 2에 대해 위에서 더 상세히 논의된 바와 같이, 각각의 큐의 동기화 우선 순위는 큐와 연관된 장치에 할당되는 동기화 우선 순위에 기초할 수 있다. 예를 들어, 피어-1 큐(210)의 동기화 우선 순위는 피어-1(240)의 동기화 우선 순위에 기초하여 결정될 수 있다.
일 구현에서, 피어 큐의 동기화 우선 순위는 감시 엔진(140)에 의해 감시되는 특정 데이터에 기초하여 조정될 수 있다. 도 1에 대해 위에서 상세히 논의된 바와 같이, 감시 엔진(140)은 배터리 전력 정보, 배터리 전력 소비율, 메모리/저장 공간, 무선 신호 강도, 네트워크 세부사항 등을 포함하는, 장치(110)의 다양한 속성을 감시할 수 있다. 그러한 속성과 관련된 데이터에 기초하여, 예측 엔진(160)은 장치(110)의 자원이 심하게 이용되고 있다는 결론을 내릴 수 있다. 예를 들어, 감시 엔진(140)은 장치(110)의 배터리가 부족하고, 네트워크 대역폭이 제한되고, 네트워크 트래픽이 과금(예를 들어, 3G 또는 로밍)되는 것을 검출할 수 있다. 따라서, 예측 엔진(160)은 자원의 사용을 제한하기 위해 객체의 송신을 유지하거나, 감소시키거나, 차단하는 명령을 발행시킬 수 있다. 일 구현에서, 예측 엔진(160)은 피어 큐 및/또는 더 많은 배터리 전력, 네트워크 대역폭 및/또는 저장 공간을 필요로 할 수 있는 그러한 큐 내의 객체의 동기화 우선 순위를 낮출 수 있다. 다른 구현에서, 시스템은 배터리 전력 정보, 배터리 전력 소비율, 저장 공간, 무선 신호 강도, 및 네트워크 세부사항에 기초하여 동기화를 차단하기 위해 예측 모듈(160)로부터의 명령에 따라 동기화 동작을 차단하는 동기화 매니저를 가질 수 있다.
다른 구현에서, 피어-1 큐(210)를 결정하는 것이 그러한 큐와 연관된 피어-1(240)에 기초하여 가장 높은 동기화 우선 순위를 가진 후에, 장치(110)는 피어-1(240)이 장치(110)에 이용 가능한지를 판단할 수 있다. 그렇다면, 큐가 처리될 수 있고 객체는 피어-1(240)에 동기화된다(예를 들어, 복사됨). 그러나, 장치가 이용 가능하지 않으면, 이때 장치(110)는 사용자에게 장치를 이용 가능하게 하도록 재촉할 수 있다. 이러한 재촉은 장치 및/또는 장치에 연결된 출력 장치의 사용자 인터페이스(예를 들어, 디스플레이)를 통해 수행될 수 있다. 피어-1(240)이 이용 가능하면, 큐가 처리될 수 있다.
도 4는 다른 구현에 따른 다른 예시적 프로세스 흐름도(400)를 예시한다. 더 구체적으로, 예시적 프로세스는 동기화를 위해 네트워크 내의 장치로부터 객체를 수신하기 위한 "풀" 모델에 대응한다. 예를 들어, 장치(110)는 요청을 송신하거나, 트랜잭션을 개시할 수 있으며, 그것은 장치(110)로 객체(예를 들어, 컨텐츠)의 다운로딩 또는 스트리밍을 야기한다. 전형적으로, 컨텐츠 제공 장치는 장치(110)로부터 요청을 수신하면 전송을 개시할 것이다. 도 4에 도시된 프로세스는 일반화된 예시를 나타내고, 본 개시의 범위 및 사상을 벗어나지 않으면서 다른 프로세스가 추가될 수 있고, 기존 프로세스가 제거되거나, 수정되거나, 재배열될 수 있다는 점이 용이하게 명백할 것이다. 게다가, 프로세스는 처리 장치가 응답하고/하거나, 동작을 수행하고/하거나, 상태를 변경하고/하거나, 결정하게 할 수 있는 메모리에 저장된 실행 가능 명령어를 나타낼 수 있다는 점이 이해되어야 한다. 따라서, 설명된 프로세스는 도 1 및 도 2에 예시된 바와 같은 장치(110)와 같은, 컴퓨팅 장치와 연관된 메모리에 의해 제공되는 실행 가능 명령어 및/또는 동작으로 구현될 수 있다. 더욱이, 도 4는 설명된 구현의 구현을 제한하도록 의도되는 것이 아니라, 오히려 도면은 당업자가 회로를 설계/제작하거나, 소프트웨어를 생성하거나, 예시된 프로세스를 수행하는 하드웨어 및 소프트웨어의 조합을 사용하기 위해 사용할 수 있는 기능 정보를 예시한다.
프로세스(400)는 블록(405)에서 시작할 수 있으며, 감시 엔진(140)은 장치(110)에서 사용자 활동 및 장치 정보를 감시한다. 블록(410)에서, 감시 엔진(140)은 감시된 활동 또는 시스템 정보 중 어느 것이 장치(110)의 사용자가 특정 객체(예를 들어, 컨텐츠)에 즉시 액세스를 필요로 할 수 있는 것을 표시하는지를 판단한다. 특히, 이러한 프로세스는 예를 들어 발견 프로세스를 수행하는 것을 수반할 수 있으며, 그 동안 감시 장치는 일부 사용자 활동이 특정 파일 또는 파일의 세트일 수 있는 객체에 즉시 액세스에 대한 요구를 표시하는 것을 검출할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 컨텐츠의 특정 폴더를 내비게이션할 수 있으며, 그 경우 감시 엔진(140)은 그 특정 폴더 내의 파일을 액세스하기 위해 이러한 활동을 다음 요청에 대한 표시로 해석할 수 있다. 다른 예는 특정 응용을 열고, 특정 LAN 연결에 연결하고, 특정 파일을 검색하는 사용자를 포함할 수 있지만, 이에 제한되지 않는다.
장치(110)의 사용자가 객체에 즉시 액세스를 필요로 할 수 있는 것으로 결정되면, 동기화 프로세스는 예측 엔진(160)에 의해 개시될 수 있다. 블록(420)에서, 예측 엔진(160)은 동기화 통지 메시지를 생성한다. 동기화 통지 메시지는 객체(예를 들어, 특정 파일 또는 파일의 세트)를 식별하고, 객체가 장치(110)에 동기화될 필요가 있는 것을 표시하고 컨텐츠를 풀링하는 요청을 포함할 수 있다. 더욱이, 동기화 통지 메시지는 객체와 연관된 동기화 우선 순위가 장치에서 수정되는 것을 요청할 수 있다.
블록(425)에서, 예측 엔진(160)은 동기화 통지 메시지를 사용자 또는 사용자 계정과 연관된 다른 장치에 송신한다. 특히, 이러한 프로세스는 사용자 또는 사용자 계정과 연관된 임의의 장치를 식별하는 단계 및 연관된 장치 중 어느 것이 객체의 더 새로운 버전을 가질 수 있는지를 판단하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 동기화될 객체는 디지털 출판 파일일 수 있다. 예측 엔진(160)은 장치(120 및 130)가 장치(110)의 사용자 또는 사용자 계정과 연관되고, 장치(120 및 130)가 디지털 출판 파일에 대응하는 객체의 사본(가능하게는 상이한 포맷으로)을 가질 수 있는 것을 지정할 수 있다. 따라서, 예측 엔진(160)은 동기화 통지 메시지를 장치(120 및 130)에 송신할 수 있다. 다른 구현에서, 중앙 예측 엔진(125)은 객체가 동기될 필요가 있는 것을 표시하는 동기화 통지 메시지를 사용자 또는 사용자 계정과 연관된 장치에 송신할 수 있다.
일 구현에서, 동기화 통지 메시지가 수신될 때, 요청은 요청이 유효 장치에서 나온 것을 검증하기 위해 중앙 기준점에 확인되는 것이 바람직하다. 이러한 체크는 메시지 헤더 등에 내장된 보안 정보를 검증하는 것이 바람직하다. 이러한 보안 정보는 유효 장치 및 서버만이 소유하는 키를 이용하여 암호화되는 것이 바람직하다. 그러나, 공개 키 암호, 디지털 서명 인증서 등과 같은 임의의 수의 검증 기술이 원하면 사용될 수 있다. 요청이 무효이면, 에러 응답은 장치가 동기화 프레임워크를 사용하도록 인가되지 않는 것을 표시하는, 메시지를 송신하는 장치(즉, 장치(110))로 다시 송신되는 것이 바람직하다.
동기화 통지 메시지에 응답하여, 장치(120 및 130)는 통지를 처리한다. 이러한 프로세스는 객체의 사본이 장치(120 및 130) 내의 데이터베이스에 존재하는지를 판단하는 단계를 수반할 수 있다. 객체가 존재하는 것이 확인되면, 객체와 연관된 동기화 우선 순위는 객체가 존재하는 장치(예를 들어, 장치(120), 또는 장치(130) 또는 장치 둘 다)에서 증가되고, 그 자체의 구성 설정 및 네트워크 가용성에 따라, 블록(430)에서, 장치는 객체를 장치(110)에 송신한다. 블록(425)에서, 객체는 장치(110) 내의 객체 수신기(170)에서 수신된다. 일부 구현에서, 송신은 하나의 장치로부터 다른 장치로 직접 수행될 수 있다. 다른 구현에서, 객체의 송신은 클라우드(105)를 통해 수행될 수 있다.
일 구현에서, 장치(110)로의 객체의 송신은 감시 엔진(140)에 의해 감시되는 특정 데이터에 기초하여 차단되거나 보류될 수 있다. 도 1에 대해 위에서 더 상세히 논의된 바와 같이, 감시 엔진(140)은 배터리 전력 정보, 배터리 전력 소비율, 메모리/저장 공간, 무선 신호 강도, 네트워크 세부사항 등을 포함하는, 장치(110)의 다양한 속성을 감시할 수 있다. 그러한 속성과 관련된 데이터에 기초하여, 예측 엔진(160)은 장치(110)의 자원이 심하게 이용되고 있다고 결론을 내릴 수 있다. 예를 들어, 감시 엔진(140)은 장치(110)의 배터리가 부족하고/하거나, 네트워크 대역폭이 제한되고/되거나, 네트워크 트래픽이 과금(예를 들어, 3G 또는 로밍)되는 것을 검출할 수 있다. 따라서, 예측 엔진(160)은 자원의 사용을 제한하기 위해 객체의 송신을 유지하거나 차단하는 명령을 발행시킬 수 있다.
블록(435)에서, 객체는 장치(110)의 객체 데이터베이스에 저장될 수 있다. 일 구현에서, 장치(120 및 130)는 동기화 통지 메시지를 장치(120 및 130) 내의 로그 데이터베이스에 저장할 수 있고, 각각의 데이터베이스에서 이력 동기화 데이터를 개선하기 위해 그러한 정보를 사용할 수 있다. 더욱이, 다른 구현에서, 장치(110)는 다수의 장치로부터 수신된 동기화 정보의 충돌 해결을 수행할 수 있다.
위의 개시가 이전 예를 참조하여 도시되고 설명되었지만, 다른 형태, 상세, 및 구현은 이하의 특허청구범위에 정의되는 본 개시의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 이루어질 수 있다는 점이 이해되어야 한다.

Claims (20)

  1. 데이터를 동기화하는 방법으로서,
    프로세서에 의해, 네트워크 상의 복수의 장치에서 속성 세트를 감시하는 단계와,
    상기 프로세서에 의해, 감시된 속성 세트에 기초하여 동기화를 위한 데이터 그룹을 선택하는 단계와,
    상기 프로세서에 의해, 우선 순위 레벨을 각각의 선택된 데이터 및 각각의 장치에 할당하는 단계와,
    상기 프로세서에 의해, 상기 우선 순위 레벨에 기초하여 선택된 데이터 그룹 상에서 수행될 동기화 동작에 우선 순위를 부여하는 단계와,
    상기 프로세서에 의해, 상기 동기화의 우선 순위 부여에 따라 상기 선택된 데이터 그룹을 동기화하는 단계를 포함하는
    데이터 동기화 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 속성 세트는 정적 속성 및 동적 속성을 포함하는
    데이터 동기화 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 동적 속성은 사용자 활동, 시스템의 동작 및 행동, 배터리 전력 정보, 배터리 전력 소비율, 저장 공간, 무선 신호 강도, 및 네트워크 구성(network configuration)을 포함하는
    데이터 동기화 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 우선 순위 레벨을 각각의 선택된 데이터 및 각각의 장치에 할당하는 단계는 상기 감시된 속성 세트에 기초하여 상기 우선 순위 레벨을 동적으로 할당하는 단계를 더 포함하는
    데이터 동기화 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 각각의 선택된 데이터 및 각각의 장치의 우선 순위 레벨은 상기 감시된 속성 세트에 기초하여 변경될 수 있는
    데이터 동기화 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    배터리 전력 정보, 배터리 전력 소비율, 저장 공간, 무선 신호 강도, 및 네트워크 세부사항 중 적어도 하나에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 동기화를 차단하는 명령을 발행하는 단계를 더 포함하는
    데이터 동기화 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    선택된 데이터의 각각의 그룹은 상기 네트워크 상의 장치와 연관되고, 각각의 그룹 내의 데이터는 상기 연관된 장치와 동기화될 데이터를 식별하는
    데이터 동기화 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 네트워크 상의 상기 복수의 장치에서 상기 속성 세트를 감시하는 단계는,
    상기 속성 세트와 연관된 정보 그룹을 수집하는 단계 - 각각의 그룹은 상기 네트워크 상의 장치를 식별함 - 와,
    상기 수집된 정보 그룹을 분석하는 단계를 더 포함하는
    데이터 동기화 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 감시된 속성 세트에 기초하여 동기화를 위한 상기 데이터 그룹을 선택하는 단계는 사용자에 의해 요청될 가능성을 갖는 상기 데이터 그룹을 예측하는 단계를 더 포함하는
    데이터 동기화 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 감시된 속성 세트에 기초하여 동기화를 위한 상기 데이터 그룹을 선택하는 단계는,
    이력 사용자 활동을 수신하는 단계와,
    사용자에 의해 요청될 가능성을 갖는 상기 데이터 그룹을 예측하기 위해 상기 이력 사용자 활동을 사용하는 단계 - 상기 사용자는 상기 복수의 장치와 연관됨 - 를 더 포함하는
    데이터 동기화 방법.

  11. 제 1 항에 있어서,
    각각의 선택된 데이터 및 각각의 장치에 할당된 상기 우선 순위 레벨에 기초하여 상기 선택된 데이터 그룹 상에 수행될 동기화 동작에 우선 순위를 부여하는 단계는,
    제 1 우선 순위 레벨을 갖는 제 1 장치와 연관된 제 1 큐를 생성하는 단계 - 상기 제 1 큐는 상기 제 1 장치에 송신될 선택된 데이터를 포함함 - 와,
    제 2 우선 순위 레벨을 갖는 제 2 장치와 연관된 제 2 큐를 생성하는 단계 - 상기 제 2 큐는 상기 제 2 장치에 송신될 선택된 데이터를 포함하고, 상기 제 2 우선 순위 레벨은 상기 제 1 우선 순위 레벨보다 더 높음 - 와,
    상기 제 2 우선 순위 레벨이 상기 제 1 우선 순위 레벨보다 더 높은 것에 기초하여 상기 제 1 큐에 우선하여 상기 제 2 큐의 동기화 동작에 우선 순위를 부여하는 단계를 더 포함하는
    데이터 동기화 방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 속성 세트는 특정 장치 상의 특정 데이터에 액세스하는 즉시 요청을 표시하는
    데이터 동기화 방법.
  13. 데이터를 동기화하는 시스템으로서,
    네트워크 상의 복수의 장치에서 속성 세트를 감시하는 감시 모듈과,
    상기 감시된 속성 세트에 기초하여 동기화를 위한 데이터 그룹을 선택하고 우선 순위 레벨을 각각의 선택된 데이터 및 각각의 장치에 할당하는 예측 모듈과,
    상기 우선 순위 레벨에 기초하여 선택된 데이터 그룹에 수행될 동기화 동작에 우선 순위를 부여하는 데이터 매니저를 포함하되,
    상기 데이터 매니저는 상기 동기화의 우선 순위 부여에 따라 상기 선택된 데이터 그룹을 동기화하는
    데이터 동기화 시스템.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 감시된 속성 세트를 저장하는 데이터베이스를 더 포함하는
    데이터 동기화 시스템.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 데이터 매니저에 연결된 우선 순위 부여 매니저를 더 포함하고, 상기 우선 순위 부여 매니저는 상기 우선 순위 레벨을 각각의 선택된 데이터 및 각각의 장치에 할당하는
    데이터 동기화 시스템.
  16. 제 13 항에 있어서,
    상기 데이터 매니저와 연결된 동기화 매니저를 더 포함하고, 상기 동기화 매니저는 배터리 전력 정보, 배터리 전력 소비율, 저장 공간, 무선 신호 강도, 및 네트워크 세부사항 중 적어도 하나에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 동기화를 차단하기 위한 상기 예측 모듈로부터의 명령에 따라 상기 동기화 동작을 차단하는
    데이터 동기화 시스템.
  17. 제 13 항에 있어서,
    상기 감시 모듈은 상기 속성 세트와 연관된 정보 그룹을 수집하고, 각각의 그룹은 상기 네트워크 상의 장치를 식별하고 상기 수집된 정보 그룹을 분석하고,
    상기 속성 세트는 사용자 활동, 상기 시스템의 동작 및 행동, 배터리 전력 정보, 배터리 전력 소비율, 저장 공간, 무선 신호 강도, 및 네트워크 세부사항을 포함하는
    데이터 동기화 시스템.
  18. 명령어를 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체로서,
    상기 명령어는 실행될 때, 장치로 하여금,
    네트워크 상의 복수의 장치에서 속성 세트를 감시하고,
    상기 감시된 속성 세트에 기초하여 동기화를 위한 데이터 그룹을 선택하고,
    각각의 선택된 데이터 및 각각의 장치에 할당된 우선 순위 레벨에 기초하여 선택된 데이터 그룹 상에 수행될 동기화 동작에 우선 순위를 부여하고,
    우선 순위 부여에 따라 상기 선택된 데이터 그룹을 동기화하게 하는
    비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.
  19. 제 18 항에 있어서,
    실행될 때, 상기 장치로 하여금 배터리 전력 정보, 배터리 전력 소비율, 저장 공간, 무선 신호 강도, 및 네트워크 세부사항 중 적어도 하나에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 동기화를 차단하는 명령을 발행하도록 하는 명령어를 더 포함하는
    비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.
  20. 제 18 항에 있어서,
    상기 각각의 선택된 데이터 및 각각의 장치의 우선 순위 레벨은 상기 감시된 속성 세트에 기초하여 동적으로 할당되는
    비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.
KR1020157020693A 2013-02-27 2013-02-27 데이터 동기화 KR101645149B1 (ko)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/US2013/027848 WO2014133489A1 (en) 2013-02-27 2013-02-27 Data synchronization

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150102115A true KR20150102115A (ko) 2015-09-04
KR101645149B1 KR101645149B1 (ko) 2016-08-02

Family

ID=51428616

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020157020693A KR101645149B1 (ko) 2013-02-27 2013-02-27 데이터 동기화

Country Status (9)

Country Link
US (1) US9781203B2 (ko)
JP (1) JP6047669B2 (ko)
KR (1) KR101645149B1 (ko)
CN (1) CN104937582B (ko)
BR (1) BR112015018368B1 (ko)
DE (1) DE112013006371T5 (ko)
GB (1) GB2525788B (ko)
TW (1) TWI514132B (ko)
WO (1) WO2014133489A1 (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018186517A1 (ko) * 2017-04-07 2018-10-11 네이버 주식회사 데이터 타입 기반의 멀티 디바이스 데이터 동기화를 위한 방법 및 시스템
KR20180134814A (ko) * 2018-12-11 2018-12-19 네이버 주식회사 데이터 타입 기반의 멀티 디바이스 데이터 동기화를 위한 방법 및 시스템
KR20200013448A (ko) * 2018-07-30 2020-02-07 네이버 주식회사 데이터 동기화 트래픽을 최소화하기 위한 방법 및 시스템

Families Citing this family (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006053019A2 (en) 2004-11-08 2006-05-18 Sharpcast, Inc. Method and apparatus for a file sharing and synchronization system
US9344335B2 (en) 2011-09-09 2016-05-17 Microsoft Technology Licensing, Llc Network communication and cost awareness
US10057318B1 (en) 2012-08-10 2018-08-21 Dropbox, Inc. System, method, and computer program for enabling a user to access and edit via a virtual drive objects synchronized to a plurality of synchronization clients
US9635040B2 (en) * 2013-03-14 2017-04-25 Cybereason Inc. Method and apparatus for collecting information for identifying computer attack
US9998536B2 (en) * 2013-05-29 2018-06-12 Microsoft Technology Licensing, Llc Metered network synchronization
US9692822B1 (en) * 2014-03-26 2017-06-27 AVAI Mobile Solutions, LLC System and method for optimized content synchronization for mobile devices
JP5783301B1 (ja) * 2014-06-11 2015-09-24 富士ゼロックス株式会社 通信端末、通信システム及びプログラム
JP6442915B2 (ja) * 2014-08-15 2018-12-26 富士ゼロックス株式会社 通信端末、通信システム及びプログラム
US11295291B2 (en) * 2014-12-24 2022-04-05 Paypal, Inc. Low battery and digital wallet
US20160198016A1 (en) * 2015-01-05 2016-07-07 Onavo Mobile Ltd. Techniques for network resource caching using partial updates
WO2016179502A1 (en) * 2015-05-07 2016-11-10 Kodiak Networks, Inc. System and method for data synchronization
US11023492B2 (en) * 2015-05-20 2021-06-01 Guidewire Software, Inc. Deferred synchronization for work unit-related data
TWI569165B (zh) * 2015-09-14 2017-02-01 Chunghwa Telecom Co Ltd The method of grouping external sites through proxy logs
CN106993010B (zh) 2016-01-21 2019-11-26 腾讯科技（深圳）有限公司 一种信息推送方法及装置
US9749412B1 (en) * 2016-09-21 2017-08-29 International Business Machines Corporation Predictive file synchronization
JP6852390B2 (ja) * 2016-12-27 2021-03-31 富士ゼロックス株式会社 情報管理装置及びプログラム
CN107402804B (zh) * 2017-07-31 2019-12-10 Oppo广东移动通信有限公司 后台进程管控方法、装置、存储介质及电子设备
CN108881357B (zh) * 2017-08-31 2019-11-12 视联动力信息技术股份有限公司 一种数据同步的方法和装置
WO2019067170A1 (en) 2017-09-29 2019-04-04 Apple Inc. MULTI-DEVICE COMMUNICATION MANAGEMENT
US11334596B2 (en) * 2018-04-27 2022-05-17 Dropbox, Inc. Selectively identifying and recommending digital content items for synchronization
US11042547B2 (en) * 2018-09-10 2021-06-22 Nuvolo Technologies Corporation Mobile data synchronization framework
CN109246244B (zh) * 2018-10-30 2021-06-15 北京网众共创科技有限公司 消息同步的检测方法、装置和系统
CN110263052B (zh) * 2019-06-25 2021-07-20 苏宁消费金融有限公司 一种基于大数据Hadoop平台ODS自动化同步技术创新方法
TWI712894B (zh) * 2019-09-09 2020-12-11 瑞昱半導體股份有限公司 訊息請求方法及其裝置
US11681826B2 (en) 2019-12-05 2023-06-20 Jpmorgan Chase Bank, N.A. Systems and methods for protection of data across multiple users and devices
TWI781400B (zh) * 2020-05-08 2022-10-21 台達電子工業股份有限公司 資料齊備度分析系統和資料齊備度分析方法
JP2022161746A (ja) * 2021-04-09 2022-10-21 富士通株式会社 情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020084966A (ko) * 2001-05-03 2002-11-16 엘지전자 주식회사 우선 순위를 갖는 동기화 방법
KR20110081867A (ko) * 2008-10-21 2011-07-14 구글 인코포레이티드 항상 준비된 클라이언트/서버 데이터 동기화 방법
US8312096B2 (en) * 2010-12-08 2012-11-13 Google Inc. Priority inbox notifications and synchronization for mobile messaging application
JP5180360B2 (ja) * 2006-12-14 2013-04-10 キューエヌエックス ソフトウェア システムズ リミテッド 同期順序の割り込み優先順位を用いた同期を有するメディアシステム

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6556573B1 (en) 1998-06-05 2003-04-29 Nokia Telecommunications Oy Synchronization of ATM-based network system using variable bit rate ATM adaptation layer protocols
US20020055351A1 (en) 1999-11-12 2002-05-09 Elsey Nicholas J. Technique for providing personalized information and communications services
JP2003030037A (ja) * 2001-07-19 2003-01-31 Nec Corp 事前予測処理システム及び方法
JP3860098B2 (ja) * 2002-08-30 2006-12-20 株式会社東芝 情報端末装置
US20050147130A1 (en) 2003-12-23 2005-07-07 Intel Corporation Priority based synchronization of data in a personal area network
US20070174246A1 (en) 2006-01-25 2007-07-26 Sigurdsson Johann T Multiple client search method and system
US8121585B2 (en) 2006-08-25 2012-02-21 International Business Machines Corporation Technique for synchronizing data with a mobile device based on a synchronization context
US20080140941A1 (en) * 2006-12-07 2008-06-12 Dasgupta Gargi B Method and System for Hoarding Content on Mobile Clients
JP2008282295A (ja) * 2007-05-14 2008-11-20 Casio Hitachi Mobile Communications Co Ltd コンテンツ配信システム、携帯端末装置及びプログラム
US8117303B2 (en) * 2007-06-29 2012-02-14 Nokia Corporation Systems, methods, devices, and computer program products for downloading content for offline browsing
EP2223208A2 (en) 2007-11-15 2010-09-01 Desknet SA Method enabling a computer apparatus run by an operating system to execute software modules
KR101430517B1 (ko) * 2008-01-31 2014-08-19 삼성전자주식회사 복수의 데이터 통신장치들 간의 데이터 동기 방법
JP2009230207A (ja) 2008-03-19 2009-10-08 Konica Minolta Holdings Inc 共有データの同期方法、共有データを同期するためのプログラム、および共有データを同期して保持可能なネットワークシステム
US20090300169A1 (en) 2008-06-03 2009-12-03 Microsoft Corporation Synchronization throttling based on user activity
US7793002B2 (en) * 2008-06-06 2010-09-07 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Methods and apparatus for implementing a sequential synchronization hierarchy among networked devices
JP5515331B2 (ja) 2009-03-09 2014-06-11 ソニー株式会社 情報提供サーバ、情報提供システム、情報提供方法及びプログラム
US8887190B2 (en) 2009-05-28 2014-11-11 Harris Corporation Multimedia system generating audio trigger markers synchronized with video source data and related methods
US20110125924A1 (en) 2009-11-23 2011-05-26 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Method and system for synchronizing user content in a social network
JP5477097B2 (ja) 2010-03-19 2014-04-23 富士通株式会社 アプリケーション移行システム、移行支援装置、コンピュータ、アプリケーション移行方法、ファイル移行方法、およびコンピュータプログラム
EP2599001A4 (en) 2010-07-28 2013-07-31 Admiemobile Llc SYSTEMS AND METHODS FOR ESTABLISHING AND MAINTAINING VIRTUAL COMPUTER CLOUDS
CN102064932A (zh) 2010-12-30 2011-05-18 上海顶竹通讯技术有限公司 不同设备间数据同步的方法及装置
US8826313B2 (en) 2011-03-04 2014-09-02 CSC Holdings, LLC Predictive content placement on a managed services systems
US9448961B1 (en) * 2011-10-18 2016-09-20 Google Inc. Prioritized download of social network content

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020084966A (ko) * 2001-05-03 2002-11-16 엘지전자 주식회사 우선 순위를 갖는 동기화 방법
JP5180360B2 (ja) * 2006-12-14 2013-04-10 キューエヌエックス ソフトウェア システムズ リミテッド 同期順序の割り込み優先順位を用いた同期を有するメディアシステム
KR20110081867A (ko) * 2008-10-21 2011-07-14 구글 인코포레이티드 항상 준비된 클라이언트/서버 데이터 동기화 방법
US8312096B2 (en) * 2010-12-08 2012-11-13 Google Inc. Priority inbox notifications and synchronization for mobile messaging application

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018186517A1 (ko) * 2017-04-07 2018-10-11 네이버 주식회사 데이터 타입 기반의 멀티 디바이스 데이터 동기화를 위한 방법 및 시스템
KR20200013448A (ko) * 2018-07-30 2020-02-07 네이버 주식회사 데이터 동기화 트래픽을 최소화하기 위한 방법 및 시스템
KR20180134814A (ko) * 2018-12-11 2018-12-19 네이버 주식회사 데이터 타입 기반의 멀티 디바이스 데이터 동기화를 위한 방법 및 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
JP6047669B2 (ja) 2016-12-21
CN104937582A (zh) 2015-09-23
BR112015018368B1 (pt) 2022-08-02
TWI514132B (zh) 2015-12-21
DE112013006371T5 (de) 2015-10-08
US9781203B2 (en) 2017-10-03
WO2014133489A1 (en) 2014-09-04
KR101645149B1 (ko) 2016-08-02
GB201513393D0 (en) 2015-09-16
GB2525788A (en) 2015-11-04
TW201447570A (zh) 2014-12-16
CN104937582B (zh) 2018-11-06
BR112015018368A2 (pt) 2017-07-18
JP2016508634A (ja) 2016-03-22
US20150358406A1 (en) 2015-12-10
GB2525788B (en) 2020-07-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101645149B1 (ko) 데이터 동기화
KR102244698B1 (ko) 터치 감응형 디바이스 상의 관련 콘텐츠를 사전행동적으로 식별 및 표면화하기 위한 시스템 및 방법
Stuedi et al. Wherestore: Location-based data storage for mobile devices interacting with the cloud
US9396209B2 (en) Selecting storage cloud for storage of entity files from plurality of storage clouds
US11228653B2 (en) Terminal, cloud apparatus, driving method of terminal, method for processing cooperative data, computer readable recording medium
US9195703B1 (en) Providing context-relevant information to users
WO2018132143A1 (en) Content data determination, transmission and storage for local devices
JP2011517494A (ja) 行動パターンを検出する方法及び装置
KR102087010B1 (ko) 무선 통신에 기반한 데이터 송수신 방법 및 장치
CN108431779B (zh) 基于用户图将动作路由到用户设备
US10091331B1 (en) Prioritized download of social network content
KR102322032B1 (ko) 단말 장치, 클라우드 장치, 단말 장치의 구동방법, 데이터 협업처리 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록매체
JP6657304B2 (ja) 情報管理方法
KR20200085228A (ko) 예측 미디어 라우팅
US20130304802A1 (en) Asynchronous, passive knowledge sharing system and method
US20130135323A1 (en) Method and device for providing information
TWI602431B (zh) Method and device for transmitting information
KR20140100869A (ko) 서비스를 이용하기 위한 객체를 제공하는 시스템 및 방법
US20160301637A1 (en) Recipient-centric, list-based, artificial intelligence-based smart messaging
JP2013196226A (ja) データ同期方法及びサーバ装置
Kang et al. CloudIoT-based Jukebox Platform: A Music Player for Mobile Users in Café
CN117938945A (zh) 话题推送处理方法、装置、设备及介质

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant