KR20220040446A - 데이터베이스 쿼리 레이턴시를 감소시키기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

데이터베이스 쿼리 레이턴시(query latency)를 감소시키기 위한 시스템으로서, 시스템은: 명령어를 저장하는 메모리; 및 가상 서버 상의 역할의 성능을 반영하는 데이터를 수신하는 것; 수신된 데이터 내의 용어와 연관된 토큰을 식별하는 것; 토큰 및 용어를 포함하는 인덱스를 매핑하는 것; 제1 데이터베이스에 매핑된 인덱스를 저장하는 것; 제2 데이터베이스에 키-값 쌍을 저장하는 것 - 키는 매핑된 인덱스에 대응되고, 값은 수신된 데이터의 부분에 대응됨 -; 쿼리를 수신하는 것; 쿼리 처리 시간을 감소시키기 위해 쿼리를 최적화하는 것; 제1 데이터베이스에 대하여 최적화된 쿼리를 실행함으로써 획득된 결과에 기초하여 검색 키를 구축하는 것; 검색 키에 대응하는 제2 데이터베이스로부터 결과 값을 검색하는 것을 포함하는 동작을 수행하기 위한 명령어를 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함함.

Description

데이터베이스 쿼리 레이턴시를 감소시키기 위한 시스템 및 방법{SYSTEMS AND METHODS FOR REDUCING DATABASE QUERY LATENCY}

본 개시는 일반적으로 데이터베이스 쿼리의 레이턴시를 감소시키기 위한 컴퓨터화된 시스템 및 방법에 관한 것이다. 특히, 본 개시의 실시예는 인덱스 테이터베이스를 쿼링(querying)하는 것에 기초하여 저장 데이터베이스에 대한 서치 키를 생성함으로써 저장 데이터베이스로부터 데이터 검색(data retrieval)의 레이턴시를 감소시키는 것에 관한 독창적이고 비전통적인(inventive and unconventional) 시스템에 관한 것이다.

서버 플랫폼은 대규모의, 처리 집약적(processing intensive) 애플리케이션을 가능하게 하는데 있어서 중요한 역할을 수행한다. 온라인 소매 사업은 매일 수백만의 거래를 수행하기 위해 다수의 이들 서버 플랫폼에 특히 의존한다. 이들 서버 플랫폼의 기능성 및 신뢰성은 따라서 특히 중요할 수 있고, 이들 서버 플랫폼의 성능은 빈번한 모니터링을 필요로 할 수 있다. 임의의 오류 또는 비-수행은 조사를 필요로 할 수 있고, 이들 서버 플랫폼의 개선 및 변경은 또한 시스템 성능의 분석을 필요로 할 수 있다.

서버 플랫폼은 그들의 동작 중의 상태 및 성능을 나타내는 메트릭 데이터(metric data)를 생성할 수 있다. 이들 메트릭 데이터는 로그(logs)로 기록될 수 있고, 나중의 액세스를 위해 저장될 수 있다. 다수의 서버 플랫폼이 다수의 작업을 수행하고 있는 상황에서, 생성된 메트릭 데이터 또한 많을 수 있다. 일부 경우에서, 신뢰성을 향상시키고 중복성(redundancy)을 제공하기 위해, 일부 서버 플랫폼 아키텍처(architecture)는 수 개의 상이한 위치에 걸쳐 이 메트릭 데이터의 다수의 복사본을 저장하도록 구성될 수 있다. 또한, 대량의 메트릭 데이터를 시기적절한 방식으로 저장하기 위해, 메트릭 데이터는 서치(search) 및 검색(retrieval)에 효율적인 방법으로 인덱싱되지(indexed) 않을 수 있다.

따라서, 검색에 최적으로 인덱싱되지 않을 수 있는 다수의 복사본으로 존재할 수 있는, 저장된 대량의 메트릭 데이터로 인해, 사용자가 원하는 메트릭 데이터를 포함하는 특정 로그를 찾아내고 검색하는 데 시간 및 리소스 소모가 커서, 레이턴시를 유발할 수 있다.

따라서, 데이터베이스 쿼리 레이턴시를 감소시키기 위한 개선된 방법 및 시스템이 필요하다.

본 개시의 일 양상은 데이터베이스 쿼리 레이턴시(database query latency)를 감소시키기 위한 시스템에 관한 것으로서, 시스템은: 명령어를 저장하는 메모리; 및 가상 서버 상의 역할의 성능을 반영하는 데이터를 수신하는 것; 수신된 데이터 내의 용어와 연관된 토큰을 식별하는 것; 토큰 및 용어를 포함하는 인덱스를 매핑하는 것(mapping); 제1 데이터베이스에 매핑된 인덱스를 저장하는 것; 제2 데이터베이스에 키-값 쌍(key-value pair)을 저장하는 것 - 키는 매핑된 인덱스에 대응하고, 값은 수신된 데이터의 부분에 대응함 - ; 쿼리를 수신하는 것; 쿼리 처리 시간을 감소시키기 위해 쿼리를 최적화하는 것; 제1 데이터베이스에 대하여 최적화된 쿼리를 실행함으로써 획득된 결과에 기초하여 서치 키(search key)를 구축하는 것; 서치 키에 대응하는 제2 데이터베이스로부터 결과 값을 검색하는 것을 포함하는 동작을 수행하기 위한 명령어를 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함한다.

본 개시의 다른 양상은 데이터베이스 쿼리 레이턴시를 감소시키기 위한 방법에 관한 것으로서, 방법은: 가상 서버 상의 역할의 성능을 반영하는 데이터를 수신하는 것; 수신된 데이터 내의 용어와 연관된 토큰을 식별하는 것; 토큰 및 용어를 포함하는 인덱스를 매핑하는 것; 제1 데이터베이스에 매핑된 인덱스를 저장하는 것; 제2 데이터베이스에 키-값 쌍을 저장하는 것 - 키는 매핑된 인덱스에 대응하고, 값은 수신된 데이터의 부분에 대응함 - ; 쿼리를 수신하는 것; 쿼리 처리 시간을 감소시키기 위해 쿼리를 최적화하는 것; 제1 데이터베이스에 대하여 최적화된 쿼리를 실행함으로써 획득된 결과에 기초하여 서치 키를 구축하는 것; 서치 키에 대응하는 제2 데이터베이스로부터 결과 값을 검색하는 것을 포함한다.

본 개시의 또 다른 양상은 데이터베이스 쿼리 레이턴시를 감소시키기 위한 컴퓨터 구현된 방법에 관한 것으로서, 방법은: 가상 서버 상의 역할의 성능을 반영하는 데이터를 수신하는 것; 수신된 데이터 내의 용어와 연관된 토큰을 식별하는 것; 토큰 및 용어를 포함하는 인덱스를 매핑하는 것; 제1 데이터베이스에 매핑된 인덱스를 저장하는 것; 제2 데이터베이스에 키-값 쌍을 저장하는 것 - 키는 매핑된 인덱스에 대응하고, 값은 수신된 데이터의 부분에 대응함 - ; 쿼리를 수신하는 것; 쿼리 처리 시간을 감소시키기 위해 쿼리를 최적화하는 것; 제1 데이터베이스에 대하여 최적화된 쿼리를 실행함으로써 획득된 결과에 기초하여 서치 키를 구축하는 것; 서치 키에 대응하는 제2 데이터베이스로부터 결과 값을 검색하는 것을 포함한다.

다른 시스템, 방법, 및 컴퓨터 판독 가능 매체가 또한 본 명세서에서 논의된다.

도 1a는, 개시된 실시예와 일치하는, 운송, 수송 및 물류 작업(logistics operations)을 가능하게 하는 통신을 위한 컴퓨터화된 시스템(computerized systems)을 포함하는 네트워크의 예시적인 실시예를 도시하는 개략적인 블록도이다.
도 1b는, 개시된 실시예와 일치하는, 대화형 사용자 인터페이스 요소(interactive user interface elements)와 함께, 서치 요청을 만족시키는 하나 이상의 서치 결과를 포함하는 샘플 서치 결과 페이지(Search Result Page)(SRP)를 도시한다.
도 1c는, 개시된 실시예와 일치하는, 대화형 사용자 인터페이스 요소와 함께, 제품 및 제품에 관한 정보를 포함하는 샘플 단일 상세 페이지(Single Detail Page)(SDP)를 도시한다.
도 1d는, 개시된 실시예와 일치하는, 대화형 사용자 인터페이스 요소와 함께, 가상의 쇼핑 카트(virtual shopping cart)의 물품을 포함하는 샘플 카트 페이지(Cart page)를 도시한다.
도 1e는, 개시된 실시예와 일치하는, 대화형 사용자 인터페이스 요소와 함께, 구매 및 운송에 관한 정보와 함께 가상의 쇼핑 카트로부터의 물품을 포함하는 샘플 주문 페이지(Order page)를 도시한다.
도 2는, 개시된 실시예와 일치하는, 개시된 컴퓨터화된 시스템을 활용하도록 구성되는 예시적인 풀필먼트 센터(fulfillment center)의 개략도(diagrammatic illustration)이다.
도 3은, 개시된 실시예와 일치하는, 데이터베이스 쿼리 레이턴시를 감소시키기 위한 예시적인 시스템을 도시하는 개략적인 블록도를 도시한다.
도 4는, 개시된 실시예와 일치하는, 데이터베이스 쿼리 레이턴시를 감소시키기 위한 예시적인 프로세스를 도시하는 흐름도를 도시한다.
도 5a는, 개시된 실시예와 일치하는, 데이터베이스 쿼리 레이턴시를 감소시키기 위한 예시적인 프로세스를 도시하는 블록도를 도시한다.
도 5b는, 개시된 실시예와 일치하는, 데이터베이스 쿼리 레이턴시를 감소시키기 위한 예시적인 프로세스를 도시하는 블록도를 도시한다.

다음의 상세한 설명은 첨부 도면을 참조한다. 어디서든 가능하다면, 도면과 다음의 설명에서 동일한 참조 번호가 동일하거나 유사한 부분을 지칭하기 위해 사용된다. 수개의 예시적 실시예들이 본 명세서에 설명되어 있지만, 수정, 개조 및 다른 구현예가 가능하다. 예를 들어, 도면에 도시된 구성요소 및 단계에 대한 대체, 추가 또는 수정이 이루어질 수 있고, 본 명세서에 설명된 예시적인 방법은 개시된 방법에서 단계를 대체하거나, 재정렬하거나, 제거하거나 추가함으로써 수정될 수 있다. 따라서, 다음의 상세한 설명은 개시된 실시예 및 예시에 제한되지 않는다. 대신에, 본 발명의 적절한 범주는 첨부된 청구항에 의해 정의된다.

본 개시의 실시예는 데이터베이스 쿼리 레이턴시(database query latency)를 감소시키기 위해 구성된 시스템 및 방법에 관한 것이다.

도 1a를 참조하여, 운송, 수송 및 물류 작업(logistics operations)을 가능하게 하는 통신을 위한 컴퓨터화된 시스템들을 포함하는 시스템의 예시적인 실시예를 도시한 개략적인 블록도(100)가 도시되어 있다. 도 1a에 도시된 바와 같이, 시스템(100)은 다양한 시스템들을 포함할 수 있고, 이들 시스템 각각은 하나 이상의 네트워크를 통해 서로 연결될 수 있다. 시스템들은 또한, 예를 들어, 케이블을 사용하여 직접 연결을 통해 서로 연결될 수 있다. 도시된 시스템들은, 선적 권한 기술(shipment authority technology)(SAT) 시스템(101), 외부 프론트 엔드 시스템(external front end system)(103), 내부 프론트 엔드 시스템(internal front end system)(105), 수송 시스템(transportation system)(107), 모바일 디바이스(107A, 107B 및 107C), 판매자 포털(109), 선적 및 주문 추적(shipment and order tracking)(SOT) 시스템(111), 풀필먼트 최적화(fulfillment optimization)(FO) 시스템(113), 풀필먼트 메시징 게이트웨이(fulfillment messaging gateway)(FMG)(115), 공급 체인 관리(supply chain management)(SCM) 시스템(117), 창고 관리 시스템(warehouse management system)(119), 모바일 디바이스(119A, 119B 및 119C)(풀필먼트 센터(FC)(200)의 내부에 있는 것으로 도시됨), 제3 자의 풀필먼트 시스템(121A, 121B 및 121C), 풀필먼트 센터 인증 시스템(fulfillment center authorization system)(FC Auth)(123) 및 노동 관리 시스템(labor management system)(LMS)(125)을 포함한다.

일부 실시예에서, SAT 시스템(101)은 주문 상태(order status) 및 배송 상태(delivery status)를 모니터링하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, SAT 시스템(101)은 주문이 그 약속된 배송 날짜(Promised Delivery Date)(PDD)를 경과한 것인지를 결정할 수 있고, 새로운 주문을 개시하는 것, 미배송의 주문의 물품들을 재운송하는 것, 미배송의 주문을 취소하는 것, 주문한 고객과의 연락(contact)을 개시하는 것 등을 포함하여, 적절한 액션을 취할 수 있다. SAT 시스템(101)은 또한, (특정 기간 동안 운송된 다수의 패키지와 같은) 출력 및 (운송에 사용하기 위해 수신된 빈 판지 박스(empty cardboard boxes)의 수와 같은) 입력을 포함하는, 다른 데이터를 모니터링할 수 있다. SAT 시스템(101)은 또한, 시스템(100)에서 상이한 디바이스들 간에 게이트웨이로서 동작할 수 있어, (예를 들어, 저장-및-전달(store-and-forward) 또는 다른 기술들을 사용하여) 외부 프론트 엔드 시스템(103) 및 FO 시스템(113)과 같은 디바이스들 사이의 통신을 가능하게 한다.

일부 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 외부 사용자들이 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 상호 작용할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 시스템(100)이 시스템에 대한 프리젠테이션을 가능하게 하여 사용자가 물품을 주문할 수 있게 하는 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 서치 요청을 수신하고, 물품 페이지를 제시하고, 결제 정보를 요구(solicit)하는 웹 서버로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 Apache HTTP 서버, 마이크로소프트 인터넷 정보 서비스(Microsoft Internet Information Services)(IIS), NGINX 등과 같은 소프트웨어를 실행하는 컴퓨터 또는 컴퓨터들로서 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 외부 디바이스(예를 들어, 모바일 디바이스(102A) 또는 컴퓨터(102B))로부터 요청을 수신하고 처리하도록 설계된 고객 웹 서버 소프트웨어를 실행하고, 이들 요청에 기초하여 데이터베이스 및 다른 데이터 저장소로부터 정보를 획득하고, 획득된 정보에 기초하여 수신된 요청에 대한 응답을 제공할 수 있다.

일부 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 웹 캐싱 시스템(web caching system), 데이터베이스, 서치 시스템 또는 지불 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일 양상에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 이들 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있고, 반면에 다른 양상에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 이들 시스템 중 하나 이상에 연결된 인터페이스(예를 들어, 서버-대-서버, 데이터베이스-대-데이터베이스, 또는 다른 네트워크 연결)를 포함할 수 있다.

도 1b, 도 1c, 도 1d 및 도 1e에 의해 도시된 단계의 예시적인 세트는 외부 프론트 엔드 시스템(103)의 일부 동작을 설명하는 데에 도움이 될 것이다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 프리젠테이션 및/또는 디스플레이를 위해 시스템(100) 내의 시스템 또는 디바이스로부터 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 서치 결과 페이지(SRP)(예를 들어, 도 1b), 단일 상세 페이지(Single Detail Page)(SDP)(예를 들어, 도 1c), 카트 페이지(예를 들어, 도 1d) 또는 주문 페이지(예를 들어, 도 1e)를 포함하여, 하나 이상의 웹 페이지를 호스팅하거나 제공할 수 있다. 사용자 디바이스(예를 들어, 모바일 디바이스(102A) 또는 컴퓨터(102B)를 사용함)는, 외부 프론트 엔드 시스템(103)을 탐색하고, 서치 박스에 정보를 입력함으로써 서치를 요청할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템으로부터 정보를 요청할 수 있다. 예를 들어, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 서치 요청을 만족시키는 FO 시스템(113)으로부터 정보를 요청할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 또한, 서치 결과에 포함된 각 제품에 대한 약속된 배송 날짜 즉 "PDD"를 (FO 시스템(113)으로부터) 요청하고 수신할 수 있다. 일부 실시예에서, PDD는, 특정 기간 내에, 예를 들어, 하루가 끝날 때까지(오후 11시 59분), 주문된 경우, 제품을 포함하는 패키지가 사용자의 원하는 위치에 도착할 때, 또는 제품이 사용자의 원하는 위치에 배송될 것으로 약속된 날짜에 대한 추정(estimate)을 나타낼 수 있다. (PDD는 FO 시스템(113)과 관련하여 아래에 더 논의된다.)

외부 프론트 엔드 시스템(103)은 정보에 기초하여 SRP(예를 들어, 도 1b)를 준비할 수 있다. SRP는 서치 요청을 만족시키는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이는 서치 요청을 만족시키는 제품의 사진(pictures of products)을 포함할 수 있다. SRP는 또한, 각 제품의 각각의 가격, 또는 각 제품에 대한 향상된 배송 옵션, PDD, 무게, 크기, 제안(offers), 할인 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 (예를 들어, 네트워크를 통해) 요청측 사용자 디바이스(requesting user device)에 SRP를 전송할 수 있다.

그 후, 사용자 디바이스는, 예를 들어, 사용자 인터페이스를 클릭(clicking) 또는 탭(tapping)하거나, 다른 입력 디바이스를 사용함으로써, SRP 상에 나타난 제품을 선택하여, SRP로부터 제품을 선택할 수 있다. 사용자 디바이스는 선택된 제품에 관한 정보 요청(request for information on the selected product)을 공식화하여(formulate) 그것을 외부 프론트 엔드 시스템(103)에 전송할 수 있다. 이에 응답하여, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 선택된 제품과 관련된 정보를 요청할 수 있다. 예를 들어, 정보는 각각의 SRP 상에 제품에 대해 제시된 것 이외의 추가 정보를 포함할 수 있다. 이는, 예를 들어, 유통 기한(shelf life), 원산지(country of origin), 무게, 크기, 포장된 물품의 수(number of items in package), 취급 지시(handling instructions) 또는 제품에 대한 다른 정보를 포함할 수 있다. 정보는 또한 (예를 들어, 이 제품 및 적어도 하나의 다른 제품을 구매한 고객에 대한 빅 데이터 및/또는 기계 학습 분석에 기초하여) 유사한 제품들에 대한 추천사항(recommendations), 자주 묻는 질문에 대한 답변, 고객으로부터의 리뷰, 제조자 정보, 사진 등을 포함할 수 있다.

외부 프론트 엔드 시스템(103)은 수신된 제품 정보에 기초하여 SDP(Single Detail Page)(예를 들어, 도 1c)를 준비할 수 있다. SDP는 또한, "바로 구매(Buy Now)" 버튼, "카트에 추가(Add to Cart)" 버튼, 수량 필드, 물품의 사진 등과 같은 다른 대화형 요소를 포함할 수 있다. SDP는 제품을 제안하는 판매자의 리스트를 더 포함할 수 있다. 리스트는 각 판매자가 제안하는 가격에 기초하여 순서화될(ordered) 수 있어, 최저 가격으로 제품을 판매하겠다고 제안한 판매자가 맨 위(the top)에 나열될 수 있다. 리스트는 또한, 최고 랭킹의 판매자(highest ranked seller)가 맨 위에 나열될 수 있도록 판매자 랭킹에 기초하여 순서화될 수 있다. 판매자 랭킹은, 예를 들어, 약속된 PDD를 충족한 판매자의 과거 추적 기록을 포함하여, 다수의 인자(factor)에 기초하여 공식화될 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 (예를 들어, 네트워크를 통해) 요청측 사용자 디바이스에 SDP를 전달할 수 있다.

요청측 사용자 디바이스는 제품 정보를 나열한 SDP를 수신할 수 있다. SDP를 수신하면, 사용자 디바이스는 SDP와 상호 작용할 수 있다. 예를 들어, 요청측 사용자 디바이스의 사용자는 SDP 상의 "카트에 담기(Place in Cart)" 버튼을 클릭하거나 다른 방식으로 상호 작용할 수 있다. 이로써 그 제품이 사용자와 연관된 쇼핑 카트(shopping cart)에 추가된다. 사용자 디바이스는 제품을 쇼핑 카트에 추가하라는 이 요청을 외부 프론트 엔드 시스템(103)에 송신할 수 있다.

외부 프론트 엔드 시스템(103)은 카트 페이지(예를 들어, 도 1d)를 생성할 수 있다. 일부 실시예에서, 카트 페이지는, 사용자가 가상의 "쇼핑 카트"에 추가한 제품을 나열한다. 사용자 디바이스는 SRP, SDP 또는 다른 페이지 상의 아이콘을 클릭하거나 다른 방식으로 상호 작용함으로써 카트 페이지를 요청할 수 있다. 일부 실시예에서, 카트 페이지는, 사용자가 쇼핑 카트에 추가한 모든 제품을 나열할 뿐만 아니라, 각 제품의 수량, 각 제품의 물품당 가격, 각 제품의 관련 수량에 기초한 가격, PDD에 관한 정보, 배송 방법, 운송비(shipping cost), 쇼핑 카트 내의 제품을 수정하기 위한 사용자 인터페이스 요소(예를 들어, 수량 삭제 또는 수정), 다른 제품을 주문하거나 제품의 정기 배송(periodic delivery)을 설정하기 위한 옵션, 이자 결제(interest payment)를 설정하기 위한 옵션, 구매를 진행하기 위한 사용자 인터페이스 요소 등과 같이 카트에 있는 제품에 관한 정보를 나열할 수 있다. 사용자 디바이스에서 사용자는, 쇼핑 카트에서 제품의 구매를 개시하기 위해 사용자 인터페이스 요소(예를 들어, "바로 구매"를 판독하는 버튼)를 클릭하거나 다른 방식으로 상호 작용할 수 있다. 그렇게 하면, 사용자 디바이스는 구매를 개시하라는 이 요청을 외부 프론트 엔드 시스템(103)에 송신할 수 있다.

외부 프론트 엔드 시스템(103)은 구매를 개시하라는 요청을 수신한 것에 응답하여 주문 페이지(예를 들어, 도 1e)를 생성할 수 있다. 일부 실시예에서, 주문 페이지는, 쇼핑 카트로부터 물품을 재나열하고(re-list), 결제 및 운송 정보의 입력을 요청한다. 예를 들어, 주문 페이지는, 쇼핑 카트에 있는 물품의 구매자에 관한 정보를 요청하는 섹션(예를 들어, 이름, 주소, 이메일 주소, 전화 번호), 받는 사람에 관한 정보(예를 들어, 이름, 주소, 전화 번호, 배송 정보), 운송 정보(예를 들어, 배송 속도/방법 및/또는 픽업(pickup)), 결제 정보(예를 들어, 신용 카드, 은행 송금, 수표, 저장된 신용카드(stored credit)), 현금 영수증을 요청하기 위한 사용자 인터페이스 요소(예를 들어, 세금 목적으로) 등을 포함할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 주문 페이지를 사용자 디바이스에 전송할 수 있다.

사용자 디바이스는, 주문 페이지 상에 정보를 입력하고, 정보를 외부 프론트 엔드 시스템(103)에 전송하는 사용자 인터페이스 요소를 클릭하거나 다른 방식으로 상호 작용할 수 있다. 거기서부터, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 정보를 시스템(100) 내의 상이한 시스템들에 전송하여 쇼핑 카트에 있는 제품을 갖는 새로운 주문의 생성 및 처리를 가능하게 할 수 있다.

일부 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 판매자가 주문에 관한 정보를 송신하고 수신할 수 있도록 더 구성될 수 있다.

일부 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 내부 사용자(예를 들어, 시스템(100)을 소유, 운영 또는 임대하는 조직의 직원)가 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 상호 작용할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 시스템(100)이 사용자가 물품을 주문할 수 있게 하는 시스템의 프리젠테이션을 가능하게 하는 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 내부 사용자가 주문에 대한 진단 및 통계 정보를 보거나(view), 물품 정보를 수정하거나, 주문에 관한 통계를 검토(review)할 수 있게 하는 웹 서버로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 Apache HTTP 서버, 마이크로소프트 인터넷 정보 서비스(IIS), NGINX 등과 같은 소프트웨어를 실행하는 컴퓨터 또는 컴퓨터들로서 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 시스템(100)에 도시된 시스템들 또는 디바이스들(도시되지 않은 다른 디바이스뿐만 아니라)로부터 요청을 수신하고 처리하도록 설계된 고객 웹 서버 소프트웨어를 실행할 수 있고, 이들 요청에 기초하여 데이터베이스 및 다른 데이터 저장소로부터 정보를 획득하고, 획득된 정보에 기초하여 수신된 요청에 대한 응답을 제공할 수 있다.

일부 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 웹 캐싱 시스템, 데이터베이스, 서치 시스템, 결제 시스템, 분석 시스템, 주문 모니터링 시스템 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일 양상에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 이들 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있고, 반면에 다른 양상에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 이들 시스템 중 하나 이상에 연결된 인터페이스(예를 들어, 서버-대-서버, 데이터베이스-대-데이터베이스, 또는 다른 네트워크 연결)를 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 수송 시스템(107)은 시스템(100) 내의 시스템들 또는 디바이스들과 모바일 디바이스(107A 내지 107C) 사이의 통신을 가능하게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 수송 시스템(107)은 하나 이상의 모바일 디바이스(107A 내지 107C)(예를 들어, 모바일 폰, 스마트 폰, PDA 등)로부터 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예에서, 모바일 디바이스(107A 내지 107C)는 배송 작업자(delivery worker)에 의해 운영되는 디바이스를 포함할 수 있다. 정규직(permanent) 직원, 임시(temporary) 직원 또는 교대(shift) 직원일 수 있는 배송 작업자는 모바일 디바이스(107A 내지 107C)를 활용하여 사용자에 의해 주문된 제품을 포함하는 패키지의 배송을 행할 수 있다. 예를 들어, 패키지를 배송하기 위해, 배송 작업자는 어느 패키지를 배송할 것인지와 그 패키지를 어디로 배송할 것인지를 나타내는 통지를 모바일 디바이스 상에 수신할 수 있다. 배송 위치에 도착하면, 배송 작업자는 패키지를 (예를 들어, 트럭의 후면에, 또는 패키지의 상자(crate)에) 위치시키거나, 모바일 디바이스를 사용하여 패키지 상의 식별자(identifier)(예를 들어, 바코드, 이미지, 텍스트 스트링(text string), RFID 태그 등)와 연관된 데이터를 스캔하거나 다른 방식으로 캡처하고, 패키지를 (예를 들어, 문 앞에 두거나, 경비원에게 맡겨 두거나, 받는 사람에게 건네주는 등으로써) 배송한다. 일부 실시예에서, 배송 작업자는 모바일 디바이스를 사용하여 패키지의 사진(들)을 캡처하고, 및/또는 서명을 얻을 수 있다. 모바일 디바이스는, 예를 들어, 시간, 날짜, GPS 위치, 사진(들), 배송 작업자와 연관된 식별자, 모바일 디바이스와 연관된 식별자 등을 포함하는, 배송에 관한 정보를 포함하는 정보를 수송 시스템(107)에 전송할 수 있다. 수송 시스템(107)은 시스템(100) 내의 다른 시스템들에 의해 액세스되도록 이 정보를 데이터베이스(도시되지 않음)에 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, 수송 시스템(107)은 이 정보를 사용하여 특정 패키지의 위치를 나타내는 추적 데이터를 준비하여 다른 시스템에 전송할 수 있다.

일부 실시예에서, 특정 사용자는 한 종류의 모바일 디바이스를 사용할 수 있으며(예를 들어, 정규직 작업자는 바코드 스캐너, 스타일러스 및 다른 디바이스와 같은 맞춤형 하드웨어(custom hardware)를 갖는 전용 PDA(specialized PDA)를 사용할 수 있고), 반면에 다른 사용자는 다른 종류의 모바일 디바이스를 사용할 수 있다(예를 들어, 임시 또는 교대 작업자는 기성품의(off-the-shelf) 모바일 폰 및/또는 스마트 폰을 활용할 수 있다).

일부 실시예에서, 수송 시스템(107)은 사용자를 각 디바이스와 연관시킬 수 있다. 예를 들어, 수송 시스템(107)은, 사용자(예를 들어, 사용자 식별자, 직원 식별자 또는 전화 번호로 나타내어짐)와 모바일 디바이스(예를 들어, IMEI(International Mobile Equipment Identity), IMSI(International Mobile Subscription Identifier), 전화 번호, UUID(Universal Unique Identifier) 또는 GUID(Globally Unique Identifier)로 나타내어짐) 사이의 연관성을 저장할 수 있다. 수송 시스템(107)은, 무엇보다도, 작업자의 위치, 작업자의 효율성 또는 작업자의 속도를 결정하기 위해, 배송시 수신된 데이터와 함께 이 연관성을 사용하여 데이터베이스에 저장된 데이터를 분석할 수 있다.

일부 실시예에서, 판매자 포털(109)은, 판매자 또는 다른 외부 개체가 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 전자적으로 통신할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 판매자는, 판매자 포털(109)을 사용하여, 판매자가 시스템(100)을 통해 판매하고 싶어하는 제품들에 대한 제품 정보, 주문 정보, 연락처 정보 등을 업로드하거나 제공하기 위해 컴퓨터 시스템(도시되지 않음)을 활용할 수 있다.

일부 실시예에서, 선적 및 주문 추적 시스템(111)은, 고객에 의해(예를 들어, 디바이스(102A 및 102B)를 사용하는 사용자에 의해) 주문된 제품을 포함하는 패키지의 위치에 관한 정보를 수신하고, 저장하고, 전달하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 선적 및 주문 추적 시스템(111)은, 고객에 의해 주문된 제품을 포함하는 패키지를 배송하는 운송 회사에 의해 운영되는 웹 서버(도시되지 않음)로부터, 정보를 요청하거나 저장할 수 있다.

일부 실시예에서, 선적 및 주문 추적 시스템(111)은 시스템(100) 내에 도시된 시스템들로부터 정보를 요청하고 저장할 수 있다. 예를 들어, 선적 및 주문 추적 시스템(111)은 수송 시스템(107)으로부터 정보를 요청할 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 수송 시스템(107)은, 하나 이상의 사용자(예를 들어, 배송 작업자) 또는 차량(예를 들어, 배송 트럭)과 연관된 하나 이상의 모바일 디바이스(107A 내지 107C)(예를 들어, 모바일 폰, 스마트 폰, PDA 등)로부터 정보를 수신할 수 있다. 일부 실시예에서, 선적 및 주문 추적 시스템(111)은 또한, 풀필먼트 센터(예를 들어, 풀필먼트 센터(200)) 내부의 개별 제품의 위치를 결정하기 위해, 창고 관리 시스템(WMS)(119)으로부터 정보를 요청할 수 있다. 선적 및 주문 추적 시스템(111)은, 수송 시스템(107) 또는 WMS(119) 중 하나 이상으로부터 데이터를 요청하고, 데이터를 처리하고, 요청 시 데이터를 디바이스(예를 들어, 사용자 디바이스(102A 및 102B))에 제시할 수 있다.

일부 실시예에서, 풀필먼트 최적화(FO) 시스템(113)은, 다른 시스템(예를 들어, 외부 프론트 엔드 시스템(103) 및/또는 선적 및 주문 추적 시스템(111))으로부터의 고객 주문에 관한 정보를 저장하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. FO 시스템(113)은 또한, 특정 물품이 어디에 보유되거나 저장되는지를 설명하는 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 특정 물품은 하나의 풀필먼트 센터에만 저장될 수 있고, 반면에 특정 다른 물품은 다수의 풀필먼트 센터에 저장될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 특정 풀필먼트 센터는 특정 물품의 세트(예를 들어, 신선 제품 또는 냉동 제품)만을 저장하도록 설계될 수 있다. FO 시스템(113)은, 이 정보뿐만 아니라 관련 정보(예를 들어, 수량, 크기, 영수증의 날짜, 만료일 등)를 저장한다.

FO 시스템(113)은 또한, 각 제품의 대응하는 PDD(promised delivery date)를 계산할 수 있다. 일부 실시예에서, PDD는 하나 이상의 인자에 기초할 수 있다. 예를 들어, FO 시스템(113)은, 제품에 대한 과거 수요(예를 들어, 한 기간 동안 제품이 얼마나 자주 주문되었는지), 제품에 대한 예상 수요(다가오는 기간 동안 얼마나 많은 고객들이 해당 제품을 주문할 것으로 예측되는지), 한 기간 동안 얼마나 많은 제품들이 주문되었는지를 나타내는 네트워크-전역(network-wide) 과거 수요, 다가오는 기간 동안 얼마나 많은 제품들이 주문될 것으로 예상되는지를 나타내는 네트워크-전역 예상 수요, 각 풀필먼트 센터(200)에 저장되는 제품에 대한, 풀필먼트 센터가 각 제품마다 저장하는 하나 이상의 카운트, 해당 제품에 대한 예상 주문 또는 현재 주문 등에 기초하여, 제품에 대한 PDD를 계산할 수 있다.

일부 실시예에서, FO 시스템(113)은, 주기적으로(예를 들어, 시간마다) 각 제품에 대한 PDD를 결정하고, 이를 검색을 위해 데이터 베이스에 저장하거나, 다른 시스템(예를 들어, 외부 프론트 엔드 시스템(103), SAT 시스템(101), 선적 및 주문 추적 시스템(111))에 전송할 수 있다. 다른 실시예에서, FO 시스템(113)은, 하나 이상의 시스템(예를 들어, 외부 프론트 엔드 시스템(103), SAT 시스템(101), 선적 및 주문 추적 시스템(111))으로부터 전자식 요청(electronic requests)을 수신하고, 요구 시(on demand) PDD를 계산할 수 있다.

일부 실시예에서, 풀필먼트 메시징 게이트웨이(FMG)(115)는, 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템, 예를 들어, FO 시스템(113), 으로부터 하나의 포맷 또는 프로토콜로 요청 또는 응답을 수신하고, 요청 또는 응답을 다른 포맷 또는 프로토콜로 변환하고, 변환된 포맷 또는 프로토콜로 요청 또는 응답을 다른 시스템, 예를 들어, WMS(119) 또는 제3 자의 풀필먼트 시스템(121A, 121B 또는 121C)에 전달하거나, 그 반대도 성립하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다.

일부 실시예에서, 공급 체인 관리(SCM) 시스템(117)은 예측 기능을 수행하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, SCM 시스템(117)은, 예를 들어, 제품에 대한 과거 수요, 제품에 대한 예상 수요, 네트워크-전역 과거 수요, 네트워크-전역 예상 수요, 각 풀필먼트 센터(200)에 저장되는 제품 카운트(count products), 각 제품에 대한 예상 주문 또는 현재 주문 등에 기초하여 특정 제품에 대한 수요 레벨(level of demand)을 예측할 수 있다. 모든 풀필먼트 센터에 걸쳐 각 제품에 대한 이 예측된 레벨 및 양에 응답하여, SCM 시스템(117)은, 특정 제품에 대한 예측된 수요를 만족시키기에 충분한 수량을 구매하고 비축(stock)하기 위해 하나 이상의 구매 주문을 생성할 수 있다.

일부 실시예에서, 창고 관리 시스템(WMS)(119)은 작업 흐름을 모니터링하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, WMS(119)는 개별 이벤트(discrete events)를 나타내는 개별 디바이스(예를 들어, 디바이스(107A 내지 107C 또는 119A 내지 119C))로부터 이벤트 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, WMS(119)는 패키지를 스캔하기 위해 이들 디바이스 중 하나의 사용을 나타내는 이벤트 데이터를 수신할 수 있다. 풀필먼트 센터(200) 및 도 2에 관련하여 아래에 논의되는 바와 같이, 풀필먼트 프로세스 동안, 패키지 식별자(예를 들어, 바코드 또는 RFID 태그 데이터)는 특정 단계에서 기계(예를 들어, 자동화되거나 휴대형의 바코드 스캐너, RFID 판독기, 고속 카메라, 태블릿(119A), 모바일 디바이스/PDA(119B), 컴퓨터(119C) 등과 같은 디바이스)에 의해 스캐닝되거나 판독될 수 있다. WMS(119)는, 패키지 식별자, 시간, 날짜, 위치, 사용자 식별자 또는 기타 정보와 함께 대응하는 데이터베이스(도시되지 않음)에 패키지 식별자의 스캔 또는 판독을 나타내는 각 이벤트를 저장할 수 있고, 이 정보를 다른 시스템(예를 들어, 선적 및 주문 추적 시스템(111))에 제공할 수 있다.

일부 실시예에서, WMS(119)는 하나 이상의 디바이스(예를 들어, 디바이스(107A 내지 107C 또는 119A 내지 119C))를 시스템(100)과 연관된 하나 이상의 사용자와 연관시킨 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 일부 상황에서, 사용자(예를 들어, 시간제 또는 전일제 직원)는, 사용자가 모바일 디바이스(예를 들어, 모바일 디바이스는 스마트 폰임)를 소유한다는 점에서, 모바일 디바이스와 연관될 수 있다. 다른 상황에서, 사용자는, 사용자가 일시적으로 모바일 디바이스를 소유하고 있다(예를 들어, 사용자는 하루의 시작 시에 모바일 디바이스를 체크 아웃하고, 하루 동안 사용할 것이고, 하루가 끝나면 반환할 것이다)는 점에서, 모바일 디바이스와 연관될 수 있다.

일부 실시예에서, WMS(119)는 시스템(100)과 연관된 각 사용자에 대한 작업 로그(work log)를 유지할 수 있다. 예를 들어, WMS(119)는, 임의의 할당된 프로세스(예를 들어, 트럭 하역하기(unloading trucks), 픽 구역(pick zone)으로부터 물품 픽킹하기, 리빈 월 작업(rebin wall work), 물품 포장하기), 사용자 식별자, 위치(예를 들어, 풀필먼트 센터(200) 내의 층 또는 구역), 직원에 의해 시스템을 통해 이동된 다수의 유닛(예를 들어, 피킹된 물품의 수, 포장된 물품의 수), 디바이스(예를 들어, 디바이스(119A 내지 119C))와 연관된 식별자 등을 포함하여, 각 직원과 연관된 정보를 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, WMS(119)는 디바이스(119A 내지 119C)상에서 운영되는 시간 기록 시스템(timekeeping system)과 같은 시간 기록 시스템으로부터 체크 인 및 체크 아웃 정보를 수신할 수 있다.

일부 실시예에서, 제3 자의 풀필먼트(3PL) 시스템(121A 내지 121C)은 물류 및 제품의 제3자 제공자와 연관된 컴퓨터 시스템을 나타낸다. 예를 들어, 일부 제품은 (도 2와 관련하여 후술되는 바와 같이) 풀필먼트 센터(200)에 저장되지만, 다른 제품은 장외(off-site)에 저장될 수 있거나, 요구 시 생산될 수 있거나, 달리 풀필먼트 센터(200)에 저장되어 이용 가능하지 않을 수 있다. 3PL 시스템(121A 내지 121C)은, (예를 들어, FMG(115)를 통해) FO 시스템(113)으로부터 주문을 수신하도록 구성될 수 있고, 제품 및/또는 서비스(예를 들어, 배송 또는 설치)를 고객에게 직접 제공할 수 있다. 일부 실시예에서, 3PL 시스템(121A 내지 121C) 중 하나 이상은 시스템(100)의 일부일 수 있고, 반면에 다른 실시예에서, 3PL 시스템(121A 내지 121C) 중 하나 이상은 시스템(100) 외부에 있을 수 있다(예를 들어, 제3 자 제공자에 의해 소유되거나 운영된다).

일부 실시예에서, 풀필먼트 센터 인증 시스템(FC Auth)(123)은 다양한 기능을 갖는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예에서, FC Auth(123)은 시스템(100) 내의 하나 이상의 다른 시스템에 대한 SSO(single-sign on) 서비스로서 작용할 수 있다. 예를 들어, FC Auth(123)은 사용자가 내부 프론트 엔드 시스템(105)을 통해 로그인할 수 있게 하고, 사용자가 선적 및 주문 추적 시스템(111)에서 리소스에 액세스할 수 있는 유사한 권한(privileges)을 가지고 있는 것으로 결정하고, 사용자가 제2 로그 인 프로세스(second log in process)를 필요로 하지 않고 이들 권한에 액세스할 수 있게 한다. 다른 실시예에서, FC Auth(123)은 사용자(예를 들어, 직원)가 그 자신을 특정 작업과 연관시킬 수 있게 한다. 예를 들어, 일부 직원은 전자 디바이스(예를 들어, 디바이스(119A 내지 119C))를 갖지 않을 수 있고, 대신에 하루의 일과에서(during the course of a day), 풀필먼트 센터(200) 내에서, 작업별로, 그리고 구역별로, 이동할 수 있다. FC Auth(123)은 이들 직원이 어떤 작업을 행하고 있는지와, 그들이 하루 중 서로 다른 시각에 어느 구역에 있는지를 나타낼 수 있도록 구성될 수 있다.

일부 실시예에서, 노동 관리 시스템(LMS)(125)은 직원(전일제 및 시간제 직원을 포함)에 대한 출근 및 초과 근무 정보(attendance and overtime information)를 저장하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, LMS(125)는 FC Auth(123), WMS(119), 디바이스(119A 내지 119C), 수송 시스템(107) 및/또는 디바이스(107A 내지 107C)로부터 정보를 수신할 수 있다.

도 1a에 도시된 특정 구성은　단지 예시이다. 예를 들어, 도 1a는 FO 시스템(113)에 연결된 FC Auth 시스템(123)을 도시하지만, 모든 실시예가 이 특정 구성을 요구하는 것은 아니다. 실제로, 일부 실시예에서, 시스템(100) 내의 시스템들은, 인터넷, 인트라넷, WAN(Wide-Area Network), MAN(Metropolitan-Area Network), IEEE 802.11a/b/g/n 표준과 호환되는 무선 네트워크, 전용 회선(leased line) 등을 포함하는 하나 이상의 공개 또는 비공개 네트워크를 통해 서로 연결될 수 있다. 일부 실시예에서, 시스템(100) 내의 시스템들 중 하나 이상은 데이터 센터, 서버 팜(server farm) 등에 구현되는 하나 이상의 가상 서버로서 구현될 수 있다.

도 2는 풀필먼트 센터(200)를 도시한다. 풀필먼트 센터(200)는 주문 시 고객에게 운송되기 위한 물품을 저장하는 물리적 위치의 예이다. 풀필먼트 센터(FC)(200)는 다수의 구역으로 분할될 수 있고, 이들 구역 각각은 도 2에 도시되어 있다. 일부 실시예에서, 이들 "구역"은 물품을 수신하고, 물품을 저장하고, 물품을 검색하고, 그리고 물품을 운송하는 프로세스의 상이한 단계 사이의 가상 분할(virtual divisions)로 여겨질 수 있다. 따라서, "구역"이 도 2에 도시되어 있지만, 구역에 대한 다른 분할이 가능하고, 일부 실시예에서, 도 2의 구역이 생략되거나, 복제되거나 또는 수정될 수 있다.

인바운드 구역(203)은 도 1a로부터 시스템(100)을 사용하여 제품을 판매하고 싶어하는 판매자로부터 물품이 수신되는 FC(200)의 영역을 나타낸다. 예를 들어, 판매자는 트럭(201)을 사용하여 물품(202A 및 202B)을 배송할 수 있다. 물품(202A)은 그 자체의 운송 팔레트(shipping pallet)를 점유하기에 충분히 큰 단일 물품을 나타낼 수 있고, 반면에 물품(202B)은 공간을 절약하기 위해 동일한 팔레트 상에 함께 적재된 물품의 세트를 나타낼 수 있다.

작업자는 인바운드 구역(203)에서 물품을 수신할 것이고, 선택적으로 컴퓨터 시스템(도시되지 않음)을 사용하여 물품의 손상 및 정확성에 대해 체크할 수 있다. 예를 들어, 작업자는 컴퓨터 시스템을 사용하여 물품(202A 및 202B)의 수량을 물품의 주문 수량과 비교할 수 있다. 수량이 매칭되지(match) 않으면, 그 작업자는 물품(202A 또는 202B) 중 하나 이상을 거부할 수 있다. 수량이 매칭되면, 작업자는 (예를 들어, 돌리(dolly), 핸드 트럭, 지게차(forklift)를 이용하거나 수동으로) 이들 물품을 버퍼 구역(205)으로 이동시킬 수 있다. 버퍼 구역(205)은, 예를 들어, 피킹 구역에 예측된 수요를 충족시키기에 매우 충분한 수량의 해당 물품이 있기 때문에, 피킹 구역에서 현재 필요하지 않은 물품에 대한 임시 저장 영역일 수 있다. 일부 실시예에서, 지게차(206)는 버퍼 구역(205) 주위에서, 그리고 인바운드 구역(203)과 드롭 구역(207) 사이에서 물품을 이동시키도록 동작된다. 피킹 구역에서 물품(202A 또는 202B)이 필요하다면(예를 들어, 예측된 수요로 인함), 지게차는 물품(202A 또는 202B)을 드롭 구역(207)으로 이동시킬 수 있다.

드롭 구역(207)은, 물품이 피킹 구역(209)으로 이동되기 전에 물품을 저장하는 FC(200)의 영역일 수 있다. 피킹 작업에 할당된 작업자("피커(picker)")는, 피킹 구역에서 물품(202A 및 202B)에 접근하고, 피킹 구역에 대한 바코드를 스캔하고, 모바일 디바이스(예를 들어, 디바이스(119B))를 사용하여 물품(202A 및 202B)과 연관된 바코드를 스캔할 수 있다. 그 후, 피커는 (예를 들어, 물품을 카트에 담거나 운반함으로써) 물품을 피킹 구역(209)으로 가져갈 수 있다.

피킹 구역(209)은 물품(208)이 저장 유닛(210) 상에 저장되는 FC(200)의 영역일 수 있다. 일부 실시예에서, 저장 유닛(210)은 물리적 선반, 책장, 박스, 토트(totes), 냉장고, 냉동고, 냉장 창고(cold stores) 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 피킹 구역(209)은 다수의 층으로 구성될 수 있다. 일부 실시예에서, 작업자 또는 기계는, 예를 들어, 지게차, 엘리베이터, 컨베이어 벨트, 카트, 핸드 트럭, 돌리, 자동화된 로봇 또는 디바이스를 포함하여 여러 방식으로, 또는 수동으로 물품을 피킹 구역(209)으로 이동시킬 수 있다. 예를 들어, 피커는 드롭 구역(207)에서 핸드 트럭 또는 카트 상에 물품(202A 및 202B)을 담고, 물품(202A 및 202B)을 피킹 구역(209)까지 걸어서 운반할 수 있다.

피커는, 저장 유닛(210)상의 특정 공간과 같이, 피킹 구역(209)의 특정 지점(particular spots)에 물품을 배치(또는 "수납(stow)")하라는 명령어(instruction)를 수신할 수 있다. 예를 들어, 피커는 모바일 디바이스(예를 들어, 디바이스(119B))를 사용하여 물품(202A)을 스캔할 수 있다. 디바이스는, 예를 들어, 통로(aisle), 선반 및 위치를 나타내는 시스템을 사용하여 피커가 물품(202A)을 수납해야 하는 위치를 나타낼 수 있다. 그 후, 디바이스는 그 위치에 물품(202A)을 수납하기 전에 피커가 그 위치에서 바코드를 스캔하도록 촉구할 수 있다. 디바이스는, 디바이스(119B)를 사용하는 사용자에 의해 그 위치에 물품(202A)이 수납되었음을 나타내는 데이터를, (예를 들어, 무선 네트워크를 통해) 도 1a의 WMS(119)와 같은 컴퓨터 시스템에 전송할 수 있다.

사용자가 주문을 하면, 피커는 저장 유닛(210)으로부터 하나 이상의 물품(208)을 검색하라는 명령어를 디바이스(119B) 상에 수신할 수 있다. 피커는, 물품(208)을 검색하고, 물품(208) 상의 바코드를 스캔하고, 물품을 수송 메커니즘(transport mechanism)(214) 상에 배치할 수 있다. 수송 메커니즘(214)은, 슬라이드로 나타내어져 있지만, 일부 실시예에서, 수송 메커니즘은 컨베이어 벨트, 엘리베이터, 카트, 지게차, 핸드 트럭, 돌리, 카트 등 중 하나 이상으로서 구현될 수 있다. 그 후, 물품(208)은 포장 구역(packing zone)(211)에 도착할 수 있다.

포장 구역(211)은, 물품이 피킹 구역(209)으로부터 수신되어 고객에게 최종 운송되기 위해 박스 또는 백(bags)에 포장되는 FC(200)의 영역일 수 있다. 포장 구역(211)에서, 물품 수신에 할당된 작업자("리빈 작업자")는 피킹 구역(209)으로부터 물품(208)을 수신하고 그것이 어느 주문에 대응하는지를 결정할 것이다. 예를 들어, 리빈 작업자는 컴퓨터(119C)와 같은 디바이스를 사용하여 물품(208)상의 바코드를 스캔할 수 있다. 컴퓨터(119C)는 물품(208)이 어느 주문과 연관되는지를 시각적으로 나타낼 수 있다. 이는, 예를 들어, 주문에 대응하는 공간 또는 벽(216)의 "셀(cell)"을 포함할 수 있다. 일단 주문이 완료되면 (예를 들어, 셀은 주문에 대한 모든 물품을 포함하기 때문에), 리빈 작업자는 주문이 완료된 것을 포장 작업자(packing worker)(또는 "패커(packer)")에게 나타낼 수 있다. 패커는 셀로부터 물품을 회수하고 운송을 위해 박스 또는 백에 담을 수 있다. 그 후, 패커는 예를 들어, 지게차, 카트, 돌리, 핸드 트럭, 컨베이어 벨트를 통해, 박스 또는 백을 허브 구역(213)으로 수동으로 또는 다른 방식으로 전송할 수 있다.

허브 구역(213)은 포장 구역(211)으로부터 모든 박스 또는 백("패키지")을 수신하는 FC(200)의 영역일 수 있다. 허브 구역(213)의 작업자 및/또는 기계는, 패키지(218)를 검색하고, 각 패키지가 배송 지역 중 어느 부분으로 가고자 의도되는지를 결정하고, 패키지를 적절한 캠프 구역(215)으로 라우팅할 수 있다. 예를 들어, 배송 지역이 2개의 더 작은 하위-지역(sub-areas)을 갖는 경우, 패키지는 2개의 캠프 구역(215) 중 하나로 갈 것이다. 일부 실시예에서, 작업자 또는 기계는 (예를 들어, 디바이스(119A 내지 119C) 중 하나를 사용하여) 패키지를 스캔하여 그 최종 목적지를 결정할 수 있다. 패키지를 캠프 구역(215)으로 라우팅하는 것은, 예를 들어, (예를 들어, 우편 번호에 기초하여) 패키지가 예정되어 있는 지리적 지역의 일부를 결정하는 것 및 지리적 지역의 일부와 연관된 캠프 구역(215)을 결정하는 것을 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 캠프 구역(215)은 하나 이상의 건물, 하나 이상의 물리적 공간 또는 하나 이상의 지역을 포함할 수 있고, 여기서 패키지는 루트 및/또는 서브-루트로 분류되기 위해 허브 구역(213)으로부터 수신된다. 일부 실시예에서, 캠프 구역(215)은 FC(200)로부터 물리적으로 분리되고, 반면에 다른 실시예에서, 캠프 구역(215)은 FC(200)의 일부를 형성할 수 있다.

캠프 구역(215) 내의 작업자 및/또는 기계는, 예를 들어, 목적지를 기존의 루트 및/또는 서브-루트와 비교하는 것, 각 루트 및/또는 서브-루트에 대한 작업 부하를 계산하는 것, 하루 중 시각(the time of day), 운송 방법, 패키지(220)를 운송하기 위한 비용, 패키지(220) 내의 물품과 연관된 PDD 등에 기초하여, 패키지(220)가 어느 루트 및/또는 서브-루트와 연관되어야 하는지를 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 작업자 또는 기계는 (예를 들어, 디바이스(119A 내지 119C) 중 하나를 사용하여) 패키지를 스캔하여 그 최종 목적지를 결정할 수 있다. 일단 패키지(220)가 특정 루트 및/또는 서브-루트에 할당되면, 작업자 및/또는 기계는, 운송될 패키지(220)를 이동시킬 수 있다. 예시적인 도 2에서, 캠프 구역(215)은 트럭(222), 자동차(226) 및 배송 작업자(224A 및 224B)를 포함한다. 일부 실시예에서, 트럭(222)은 배송 작업자(224A)에 의해 운전될 수 있고, 여기서 배송 작업자(224A)는 FC(200)를 위한 패키지를 배송하는 전일제 직원이고, 트럭(222)은, FC(200)를 소유하거나, 임대하거나 또는 운영하는 동일한 회사에 의해 소유되거나, 임대되거나 또는 운영된다. 일부 실시예에서, 자동차(226)는 배송 작업자(224B)에 의해 운전될 수 있고, 여기서 배송 작업자(224B)는 필요에 따라(on an as-needed basis)(예를 들어, 계절에 따라) 배송하는 "가변적인(flex)" 또는 비정기적인 작업자(occasional worker)이다. 자동차(226)는 배송 작업자(224B)에 의해 소유되거나, 임대되거나 또는 운영될 수 있다.

일부 실시예에 따르면, 시스템(100)은 복수의 서버에서 호스팅될 수 있다. 추가적으로, 또는 대안적으로, 시스템(100)은 가상 또는 클라우드 서버 플랫폼에서 호스팅될 수 있다. 시스템(100)의 동작 동안, 시스템(100)의 다양한 서버의 상태에 관한 정보가 생성, 기록(logged) 및 저장될 수 있다. 시스템 상태는 프로세서 사용량, 메모리 사용량, 네트워크 사용량, 시스템 오류, 및 서버 시스템의 다른 성능 지표를 포함하는 서버 시스템의 다양한 양상을 나타낼 수 있다. 때때로, 사용자는 특정한 시간 또는 기간에 서버의 상태 정보를 문의하기를 원할 수 있고, 하나 이상의 데이터베이스에 저장된 상태 정보에 관한 데이터에 대하여 서치할 필요가 있을 수 있다.

예시로서, 도 3은 시스템 상태에 관한 데이터를 생성, 인덱싱, 저장, 서치, 및 검색하기 위한 예시적인 시스템을 도시한다. 서버 플랫폼(302)은 동작 동안 상태 데이터를 생성한다. 서버 플랫폼(302)은 전용 서버 또는 가상 서버일 수 있다. 일부 실시예에서, 서버 플랫폼(302)은 클러스터 컴퓨팅 시스템(cluster computing systems)의 예시일 수 있다. 일부 실시예에서, SAT 시스템(101), 수송 시스템(107), SOT 시스템(111), FO 시스템(113), SCM 시스템(117), … 등과 같은 시스템(100)의 특정 서브시스템은 서버 플랫폼(302)의 일부를 형성하는 하나 이상의 가상 서버에서 호스팅될 수 있다.

동작 동안, 상태 데이터는 로그(logs)의 형식으로 생성되고 기록된다. 로그는 컴퓨터 시스템에 의해 처리될 수 있는 데이터를 포함하는 파일일 수 있다. 일부 실시예에서, 데이터는 저장을 위해 다른 위치로 송신된다. 데이터는 네트워크(304)를 통해, 중간 애플리케이션(intermediate application)(306)과 같은, 다른 시스템으로 송신될 수 있고, 이는 결과적으로 결과 데이터베이스(results database)(316) 내 저장을 위해 데이터를 처리할 수 있다. 일부 실시예에서, 결과 데이터베이스(316)는 비관계형(non-relational) 데이터베이스 또는 NoSQL 데이터베이스일 수 있다. 일부 실시예에서, 중간 애플리케이션(306)은 또한 데이터를 인덱싱하고 인덱스 데이터베이스(index database)(314)에 인덱스를 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, 인덱스 데이터베이스(314)는 역 인덱스 서치(inverted index search)와 호환 가능할 수 있다. 중간 애플리케이션(306)은 하나 이상의 프로세서(308), I/O(310), 및 그래픽 사용자 인터페이스(graphic user interface, GUI)를 생성하고, 필요한 기능을 수행하라는 기계 판독 가능한 명령어를 포함하는 메모리(312)를 포함하는 컴퓨터 시스템일 수 있다. 일부 실시예에서, 도 1a에 도시된 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 중간 애플리케이션(306)의 기능을 제공할 수 있다.

사용자 디바이스(318)를 사용하는 사용자는 결과 데이터베이스(316)에 저장된 데이터를 검색하고 액세스함으로써 저장된 상태 데이터에 액세스할 수 있다. 일부 실시예에서, 사용자는 서치 쿼리(search query)를 중간 애플리케이션(306)에 전송함으로써 데이터를 검색할 수 있다. 중간 애플리케이션(306)은 서치 쿼리를 처리하고 인덱스 데이터베이스(314)의 저장된 인덱스를 사용하여 역 인덱스 서치를 수행하고, 그후 서치 쿼리의 파라미터에 대응하는 데이터를 찾아내려고 시도한다. 서치 쿼리와 매칭하는 것으로 발견된 데이터는 네트워크(304)를 통해 사용자 디바이스(318)로 반환될 수 있다. 일부 실시예에서, 도 1a에 도시된 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 사용자 디바이스(102A 또는 102B)로부터 서치 쿼리를 수신하고, 사용자 디바이스(102A 또는 102B)에 검색된 데이터를 제공하는 역할을 할 수 있다. 사용자 디바이스(102A 또는 102B)는 사용자 디바이스(318)의 예시일 수 있다.

일부 실시예에 따르면, 결과 데이터베이스(316)는 분산 비관계형 데이터베이스로서 구현될 수 있다. 이러한 분산 비관계형 데이터베이스에서, 데이터는 장애 허용(fault-tolerance) 증가를 위해 다수의 노드에 자동으로 복제된다. 일부 실시예에서, 장애의 단일 지점, 또는 네트워크 병목(bottlenecks)이 없을 수 있다. 일부 실시예에서, 노드 클러스터(node cluster) 내의 모든 노드는 동일할 수 있다. 분산 비관계형 데이터베이스의 예시는 카산드라(Cassandra) 데이터베이스를 포함한다. 도 3에 도시된 예시적인 시스템에서, 분산 데이터베이스는 동일한 상태 데이터를 다수의 노드 및 위치에 동시에 저장되게 하여, 중복성(redundancy)을 보장할 수 있다. 일부 실시예에서, 상태 데이터는 미래의 서치 및 검색을 허용하기 위해 데이터베이스에 저장되기 전에 인덱싱을 필요로 할 수 있다. 많은 양의 데이터 때문에, 상태 데이터가 시간 편의적 방식(time expedient manner)으로 인덱싱 되고 저장될 수 있도록 순방향 인덱싱(forward indexing) 방법이 사용될 수 있다.

하지만 서치 및 검색 프로세스 동안, 분산 비관계형 데이터베이스에 의해 제공된 중복성은 시스템 지연을 야기할 수 있다. 다수의 노드가 동일할 수 있기 때문에, 특정한 데이터에 대한 서치는 유사해 보일 수 있는 데이터를 구별하기 위해 시스템이 다수의 노드를 거르는(sieve) 것을 필요로 할 수 있다. 또한, 순방향 인덱싱이 데이터를 저장하는 동안의 처리 시간을 감소시킬 수 있지만, 저장된 데이터가 서치되고 있을 때 시간 소모가 클 수 있다. 이들 요인의 조합은 시스템이 저장된 데이터의 특정 조각을 찾고 검색하도록 작업되고 있을 때 레이턴시를 유발할 수 있다.

일부 실시예에서, 이러한 지연은 역 인덱스 서치를 이용함으로써 감소될 수 있다. 역 인덱스 서치는 전문 인덱스 서치(full text index search)의 일 형태이다. 역 인덱스 서치 엔진의 예시는 일래스틱(Elastic) 서치를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 중간 애플리케이션(306)은 역 인덱싱 방법으로 서버 플랫폼(302)에 의해 생성된 상태 데이터를 부분적으로 인덱싱하여, 사용자가 역 인덱스 서치를 사용하여 감소된 레이턴시로 저장된 데이터를 검색하도록 허용할 수 있다.

도 4는 시스템(300)의 데이터 값의 처리, 인덱싱, 서치, 및 검색을 위한 예시적인 프로세스의 흐름도를 도시한다. 도 5a 및 도 5b는 프로세스(400)의 특정 단계의 예시를 도시한다. 단계 402-410은 (아래에 설명된) 도 5a에 도시된 데이터 값의 처리 및 인덱싱을 위한 프로세스(400)의 부분에 대응한다. 단계 412-420은 (아래에 설명된) 도 5b에 도시된 데이터 값의 서치 및 검색에 대응한다.

단계 402에서, 중간 애플리케이션(306)은 서버 상의 역할의 성능을 반영하는 데이터를 수신할 수 있다. 역할은 서버에 의해 수행되는 기능 또는 작업을 지칭할 수 있다. 예를 들어, 역할은 웹사이트 호스팅, 시뮬레이션, 처리, 계산, 데이터 저장, 또는 서버가 수행하도록 맡겨질 수 있는 다른 유사한 컴퓨터 관련 기능을 포함할 수 있다. 서버는 전용 서버, 클라우드 서버, 또는 가상 서버일 수 있다. 일부 실시예에서, 가상 서버는 서버 플랫폼(302)을 형성하는 복수의 가상 서버 중 하나일 수 있다. 역할의 성능은 프로세서 사용량, 메모리 사용량, 네트워크 사용량, 시스템 오류, 및 서버 시스템(302)의 다른 성능 지표와 같은 메트릭(metrics)을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 데이터는 로그 파일에 포함될 수 있다.

단계 404에서, 중간 애플리케이션(306)은 수신된 데이터 내의 용어(terms)와 연관된 토큰(tokens)을 식별할 수 있다. 일부 실시예에서, 수신된 데이터 내의 용어와 연관된 토큰을 식별하는 것은 정규 표현식(regular expression)으로 수신된 데이터를 처리하는 것을 포함할 수 있다. 정규 표현식(또는 regex)은 서치를 정의하는 문자의 스트링(string)일 수 있다. 예를 들어, 수신된 데이터는 다른 스트링 구성요소로 파싱될 수 있다(parsed). 도 5a에 도시된 예시로서, 로그(502)는 데이터 스트링 “vs.01d31.1.5.731.1”을 포함하고, “vs”, “01d31”, “1”, “5”, “731”, 및 “1”의 구성요소로 파싱된다. 일부 실시예에서, 중간 애플리케이션(306)은 정규 표현식 형태의 파싱된 구성요소 중에서 용어를 인식하도록 프로그래밍될 수 있다. 용어는 서치 인덱스 내의 정보를 지칭할 수 있다. 예를 들어, 데이터가 데이터를 생성하는 서버의 아이덴티티(identity)에 기초하여 인덱스된다면, 용어는 서버 식별자일 수 있다. 일부 실시예에서, 용어는 제공자, 가상 서버 식별자, 리소스 식별자, 및/또는 메트릭 식별자를 포함할 수 있다. 도 5a에 도시된 예시로서, 시스템(300)은 “제공자(provider)” 또는 “식별자(identifier)”에 기초하여 로그(502)를 인덱싱하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예에서, 시스템(300)은 서버 플랫폼(302)의 다수의 클러스터를 포함할 수 있다. “제공자”는 로그(502)를 생성한 서버 플랫폼(302)의 클러스터 중 하나와 연관된 정보를 지칭할 수 있다. “식별자”는 로그(502)를 생성한 서버 플랫폼(302) 내의 가상 서버와 연관된 정보를 지칭할 수 있다. 통상의 기술자는 용어가 인덱싱 안(indexing scheme)의 설계 선택에 의존할 수 있고, 상이한 인덱싱 안은 상이한 용어를 필요로 할 수 있음을 인식할 것이다.

토큰은 용어에 대응하는 수신된 데이터의 구성요소를 지칭할 수 있다. 예를 들어, 도 5a에 도시된 바와 같이, 용어 “제공자”는 토큰 “vs”에 대응하고, 용어 “식별자”는 토큰 “01d31”에 대응한다. 일부 실시예에서, 중간 애플리케이션(306)은 수신된 데이터의 구성요소를 어떤 미리 결정된 규칙에 기초하여 토큰인 것으로 인식할 수 있다.

단계 406에서, 중간 애플리케이션(306)은 토큰 및 용어를 포함하는 인덱스를 매핑할 수 있다. 예시로서, 도 5a에 도시된 바와 같이, 중간 애플리케이션(306)은 로그(502)의 첫번째 구성요소가 “제공자”에 대응하는 토큰이고, 로그(502)의 두번째 구성요소가 “식별자”에 대응하는 토큰이고, 및/또는 로그(502)의 구성요소를 나타낼 수 있는 로그(502)의 어떤 다른 특정 배열(orderings)이 특정 용어에 대응하는 토큰임을 인식하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예에서, 한 용어의 토큰은 다른 용어의 토큰, 또는 다른 비-토큰(non-tokens)과 상이하게 포맷될 수 있다. 이는 중간 애플리케이션(306)이 로그(502)의 구성요소 중에서 토큰 및 대응하는 용어를 식별하도록 허용할 수 있다. 일부 실시예에서, 매핑은 도 5a에 도시된 매핑된 인덱스(506)와 같이, 저장을 위한 데이터의 분리된 조각을 구성할 수 있다.

일부 실시예에서, 수신된 데이터는 데이터가 송신된 때를 반영하는 첨부된(appended) 시간을 포함할 수 있다. 예를 들어, 로그(502) 데이터가 중간 애플리케이션(306)으로 전송될 때, 서버 플랫폼(302)은 송신 시간을 나타내는 데이터에 타임 스탬프(time stamp)를 첨부할 수 있다. 일부 실시예에서, 시스템(300)은 시간에 기초하여 정보를 인덱싱하도록 더 구성될 수 있다. 예시로서, 도 5a에 도시된 바와 같이, 중간 애플리케이션(306)은 시간 “202004011232”에 대응하는, 용어 “타임스탬프”를 더 인식하도록 매핑된 인덱스 데이터(506)를 처리한다.

단계 408에서, 중간 애플리케이션(306)은 제1 데이터베이스에 매핑된 인덱스를 저장할 수 있다. 예시로서, 도 5a에 도시된 바와 같이, 매핑된 인덱스(506)는 인덱스 데이터베이스(314)에 저장될 수 있다.

단계 410에서, 중간 애플리케이션(306)은 제2 데이터베이스에 키-값 쌍(key-value pair)을 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, 키는 매핑된 인덱스에 대응하고, 값은 수신된 데이터의 부분에 대응한다. 값은 CPU 사용량, 메모리 사용량, 비용, 네트워크 사용량, 오류 횟수, 또는 동작 횟수와 같은, 서버 플랫폼(302)의 성능의 다양한 양상을 지칭할 수 있다. 일부 실시예에서, 중간 애플리케이션(306)은 수신된 데이터의 하나 이상의 구성요소를 어떤 미리 결정된 규칙에 기초하여 값에 연관시킨다. 예시로서, 도 5a에 도시된 바와 같이, 키-값 쌍(508)은 키 및 값을 포함할 수 있다. 키는 “제공자”, “식별자”, 및 “타임스탬프”와 같은, 매핑된 인덱스(506)에 포함된 정보를 포함할 수 있다. 값은 “cpu_사용량”, “메모리_사용량”, “네트워크_사용량” 및/또는 “오류_횟수”를 포함할 수 있다. 값과 연관된 정보는 “1”, “5”, “73”, 및 “1”과 같은, 로그(502)의 비-토큰 부분일 수 있다. 중간 애플리케이션(306)은 키-값 쌍(508)을 결과 데이터베이스(316)에 저장할 수 있다. 이전에 설명된 바와 같이, 결과 데이터베이스는 비관계형 데이터베이스일 수 있다.

일부 실시예에 따르면, 사용자는 서버에 관한 정보를 검색하려고 시도할 수 있다. 사용자가 찾은 정보는 제2 데이터베이스에 저장될 수 있고, 이러한 정보는 프로세스(400)를 통해 이전에 저장되었을 수 있다. 사용자는 요청을 처리하고 서치 동작을 수행할 수 있는, 중간 애플리케이션(306)에 서치 동작을 통한 정보에 대한 요청을 송신할 수 있다. 일부 실시예에서, 요청은 어떤 미리 결정된 규칙에 따라 포맷될 수 있는, 쿼리의 형태일 수 있다. 예를 들어, 쿼리는 정규 표현식일 수 있다.

단계 412에서, 중간 애플리케이션(306)은 쿼리를 수신할 수 있다. 일부 실시예에서, 쿼리가 수신되지 않으면, 프로세스(400)는 단계 402로 돌아가 서버 플랫폼(302)으로부터 수신된 데이터를 인덱싱하고 저장하는 것을 계속한다. 도 5b에 도시된 예시로서, 중간 애플리케이션(306)은 사용자 디바이스(318)로부터 쿼리(510)를 수신할 수 있다. 일부 실시예에서, 쿼리(510)는 regrex 표현식일 수 있다. 도 5b의 도시된 예시에서, 쿼리(510)는 표현식 “”value”:vs＼＼01d31|06a12 ＼＼ “을 포함한다. 일부 실시예에서, 중간 애플리케이션(306)은 애플리케이션 프로그램 인터페이스(application program interface, API)일 수 있다.

단계 414에서, 중간 애플리케이션(306)은 쿼리 처리 시간을 감소시키기 위해 쿼리를 최적화할 수 있다. 일부 실시예에서, 중간 애플리케이션(306)은 대안적인 표현식이 생성될 수 있도록 쿼리(510)로부터 정보를 추출할 수 있다. 정규 표현식으로 쿼리(510)를 직접 사용하는 데이터베이스를 통한 서치는 문제가 있을 수 있다. 정규 표현식이 임의의 서치 스트링일 수 있으므로, 스트링이 주의 깊게 표현되지 않았다면, 이는 시스템이 철저하게 찾도록(comb through) 강요될 수 있는 광범위한 정보를 포함할 수 있다. 따라서, 정규 표현식은, 실행하기 위해 엄청난 양의 내부 컴퓨팅 능력을 요구할 수 있는 데이터를 찾는 무해한(innocuous) 표현식을 우연히 생성하기 쉽기 때문에 바람직하지 않을 수 있다. 대신에, 중간 애플리케이션(306)은 인덱스 서치를 수행하기 위해 제1 데이터베이스와 호환 가능한 대안적인 표현식으로 쿼리(510)를 재형성함으로써 쿼리를 최적화한다. 일부 실시예에서, 인덱스 서치는 역 인덱스 서치일 수 있고, 인덱스 데이터베이스는 역 인덱스 서치 데이터베이스일 수 있다. 대안적인 표현식은 용어 쿼리(term query)일 수 있다. 일부 실시예에서, 용어 쿼리는 JSON 파일 구조로 배열된 토큰 및 용어를 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 쿼리를 최적화하는 것은 특수 문자를 갖지 않는 정규 표현식을 용어 쿼리로 대체하는 것을 포함할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 쿼리를 최적화하는 것은 “OR” 연산자를 갖는 정규 표현식을 용어 쿼리로 대체하는 것을 포함할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 쿼리를 최적화하는 것은 쿼리 결과를 감소시키지 않는, 쿼리 요소를 제거하는 것을 포함할 수 있다.

도 5b에 도시된 예시로서, 중간 애플리케이션(306)은 그의 정규 표현식으로부터 쿼리(510)를 파싱하여 “값”, “vs”, “01d31”, 및 “06a12”를 추출한다. 이 예시 정규 표현식에 기초하여, 중간 애플리케이션(306)은 역 인덱스 서치 쿼리(512)를 생성한다. 도 5b에 도시된 바와 같이, 역 인덱스 서치 쿼리(512)는 용어 쿼리일 수 있는데, 용어는 “제공자” 및 “식별자”이고, 대응하는 토큰은 “vs”, 및 “01d31” 및 “06a12”이다. 역 인덱스 서치 쿼리(512)가 값 “01d31”, “06a12”, 또는 모두를 갖는 “식별자”에 대한 결과를 반환할 것이므로, 역 인덱스 서치 쿼리(512)는 또한 “OR” 연산자가 대체된 용어 쿼리의 예시일 수 있다.

단계 416에서, 중간 애플리케이션(306)은 제1 데이터베이스에 대해 최적화된 쿼리를 실행한다. 도 5b에 도시된 바와 같이, 중간 애플리케이션(306)은 인덱스 데이터베이스(314) 내에서 역 인덱스 서치 쿼리(512)를 사용하여 역 인덱스 서치를 수행한다. 일부 경우에서, 역 인덱스 서치는 매칭을 반환하지만, 일부 다른 경우에서는, 매칭이 반환되지 않는다. 도시된 예시에서, 인덱스 데이터베이스(314)는 값 “06a12”를 갖는 “식별자”를 포함하지 않지만, 값 “01d31”를 갖는 “식별자”를 포함한다. 이 결과에 기초하여, 중간 애플리케이션(306)은 “06a12”를 제거한다.

단계 418에서, 중간 애플리케이션(306)은 제1 데이터베이스에 대하여 최적화된 쿼리를 실행함으로써 획득된 결과에 기초하여 서치 키(search key)를 구축할 수 있다. 일부 실시예에서, 서치 키는 사용자로부터 중간 애플리케이션(306)에 의해 수신된 쿼리와 상이한 다른 서치 스트링일 수 있다. 일부 실시예에서, 서치 키는 단계 410에서 생성된 키-값 쌍의 키일 수 있다. 도 5b에 도시된 예시로서, 중간 애플리케이션(306)은 단계 414에서의 서치 결과에 기초하여 서치 키(514)를 구축한다.

단계 420에서, 중간 애플리케이션(306)은 제2 데이터베이스로부터 결과 값(result value)을 검색할 수 있다. 일부 실시예에서, 결과 값은 단계 410에서 생성된 키-값 쌍의 값에 대응할 수 있다. 결과 값은 디스플레이 또는 뷰를 위해 사용자에게 반환될 수 있다. 도 5b에 도시된 예시로서, 중간 애플리케이션(306)은 결과 데이터베이스(316)에서 서치 키(514)를 사용하여 쿼리를 실행한다. 결과 값(516)이 발견되면, 중간 애플리케이션(306)은 이를 사용자 디바이스(318)를 통해 사용자에게 반환한다.

본 개시는 그의 특정 실시예를 참조하여 도시되고 설명되었지만, 본 개시는 다른 환경에서 수정없이 실시될 수 있음이 이해될 것이다. 전술한 설명은 예시 목적으로 제시되었다. 이는 총망라하는(exhaustive) 것이 아니며, 개시된 정확한 형태 또는 실시예에 제한되는 것이 아니다. 개시된 실시예의 명세서 및 실시를 고려하여 본 분야의 통상의 기술자에게 수정 및 개조가 명백할 것이다. 추가적으로, 개시된 실시예의 양상이 메모리에 저장되는 것으로 설명되어 있지만, 본 분야의 통상의 기술자는, 이러한 양상이 보조 저장 디바이스, 예를 들어, 하드 디스크 또는 CD ROM 또는 다른 형태의 RAM 또는 ROM, USB 매체, DVD, Blu-ray 또는 기타 광학 드라이브 매체와 같은 다른 타입의 컴퓨터 판독 가능한 매체에 또한 저장될 수 있음을 이해할 것이다.

기재된 설명 및 개시된 방법에 기초한 컴퓨터 프로그램은 숙련된 개발자의 기술 내에 있다. 다양한 프로그램 또는 프로그램 모듈은 본 분야의 통상의 기술자에게 공지된 임의의 기술을 사용하여 작성될 수 있거나 기존 소프트웨어와 관련하여 설계될 수 있다. 예를 들어, 프로그램 섹션 또는 프로그램 모듈은 .Net Framework, .Net Compact Framework(및 Visual Basic, C 등의 관련 언어), Java, C++, Objective-C, HTML, HTML/AJAX 조합, XML, 또는 Java 애플릿이 포함된 HTML에, 또는 이들에 의해 설계될 수 있다.

또한, 예시적인 실시예가 본 명세서에 설명되었지만, (예를 들어, 다양한 실시예에 걸친 양상의) 동등한 요소, 수정, 생략, 조합, 개조 및/또는 변경을 갖는 임의의 및 모든 실시예의 범주는 본 개시에 기초하여 본 분야의 통상의 기술자에 의해 인식될 것이다. 청구항에서 제한사항은, 청구항에 사용된 언어에 기초하여 광범위하게 해석되어야 하고, 출원의 절차 동안 또는 본 명세서에 설명된 예시에 제한되는 것은 아니다. 예시는 비배타적인 것으로 해석될 것이다. 또한, 개시된 방법의 단계는 단계를 재순서화하고, 및/또는 단계를 삽입하거나 삭제하는 것을 포함하여 임의의 방식으로 수정될 수 있다. 그러므로, 본 명세서 및 예시는 단지 예시적인 것으로 간주되고, 진정한 범주 및 사상은 다음의 청구항 및 그의 등가물의 전체 범주에 의해 나타내어진다.

Claims (11)

1. 데이터베이스 쿼리 레이턴시(database query latency)를 감소시키기 위한 컴퓨터 구현된 방법으로서, 상기 방법은:
   데이터베이스에 키-값 쌍(key-value pair)을 저장하는 것 - 상기 키는 매핑된 인덱스에 대응하고, 상기 값은 가상 서버 상의 역할(role)의 성능을 반영하는 데이터에 대응함 -;
   쿼리를 수신하는 것;
   쿼리 처리 시간을 감소시키기 위해 상기 쿼리를 최적화하는 것;
   상기 매핑된 인덱스에 대하여 상기 최적화된 쿼리를 실행하는 것;
   상기 매핑된 인덱스에 대하여 상기 최적화된 쿼리를 실행함으로써 획득된 결과에 기초하여 서치 키(search key)를 구축하는 것 - 상기 서치 키는 상기 키-값 쌍의 상기 키에 대응함 -; 및
   상기 데이터베이스에 대하여 상기 서치 키를 실행함으로써 상기 서치 키에 대응하는 데이터를 검색하는 것 - 상기 데이터는 상기 키-값 쌍의 상기 값에 대응함 - 을 포함하는, 방법.
2. 제1항에 있어서, 쿼리 처리 시간을 감소시키기 위해 상기 쿼리를 최적화하는 것은:
   특수 문자를 갖지 않는 정규 표현식(regular expression)을 용어 쿼리(term query)로 대체하는 것,
   "OR" 연산자를 갖는 정규 표현식을 용어 쿼리로 대체하는 것, 또는
   쿼리 결과를 감소시키지 않는 쿼리 요소를 제거하는 것을 포함하는, 방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 데이터베이스는 비관계형(non-relational) 데이터베이스인, 방법.
4. 제1항에 있어서, 상기 매핑된 인덱스는, 제공자(provider), 가상 서버 식별자(identifier), 리소스 식별자, 및 메트릭(metric) 식별자 중 적어도 하나를 포함하는 용어를 포함하는, 방법.
5. 제4항에 있어서, 상기 가상 서버 상의 상기 역할의 성능을 반영하는 상기 데이터는, 상기 역할의 성능을 반영하는 상기 데이터가 송신된 때를 반영하는 첨부된(appended) 시간을 더 포함하고, 상기 용어는 타임스탬프(timestamp)를 더 포함하는, 방법.
6. 제1항에 있어서, 정규 표현식으로 상기 가상 서버 상의 상기 역할의 성능을 반영하는 상기 데이터를 처리함으로써 용어와 연관된 토큰(tokens)을 식별하는 것을 더 포함하는, 방법.
7. 제1항에 있어서, 상기 키-값 쌍의 상기 값은 CPU 사용량, 메모리 사용량, 비용, 네트워크 사용량, 오류 횟수, 또는 동작 횟수 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
8. 제1항에 있어서, 상기 최적화된 쿼리는 JSON 파일 구조로 배열된 토큰 및 용어를 포함하는, 방법.
9. 제1항에 있어서, 쿼리 처리 시간을 감소시키기 위해 상기 쿼리를 최적화하는 것은 대안적인 표현식(alternate expression)을 생성하기 위해 상기 쿼리로부터 정보를 추출하는 것을 포함하는, 방법.
10. 제1항에 있어서, 상기 매핑된 인덱스에 대하여 상기 최적화된 쿼리를 실행하는 것은 API를 사용하여 상기 최적화된 쿼리를 이전하는 것(transferring)을 포함하는, 방법.
11. 데이터베이스 쿼리 레이턴시를 감소시키기 위한 컴퓨터 구현된 시스템으로서, 상기 시스템은:
    명령어를 저장하는 메모리; 및
    제1항 내지 제10항 중 어느 한 항의 단계를 수행하기 위해 상기 명령어를 실행하도록 구성되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는, 시스템.

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