(57)【要約】複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行する方法及びシステムが開示され、該方法は、複数のデータストリームを得るステップと、前記得られた複数のデータストリームのリアルタイム変化をバッファ装置に蓄積し、バッファされたデータ部分を提供するステップと、前記バッファされたデータ部分を監視して計算事象を決定するステップであって、前記計算事象は前記バッファされたデータ部分の所定の特徴を観察することを基礎とするストラテジに基づくものである、ステップと、前記計算事象の検出時に、前記複数のデータストリームの所定のデータ部分の１つに対して実行すべき前記リアルタイムアナリティクスを示す最適化問題及び前記複数のデータストリームの所定のデータ部分を用いて生成されるデータ構造を生成するステップと、前記生成された最適化問題を最適化オラクルに適した最適化問題に変換するステップと、前記生成され変換された最適化問題を前記最適化オラクルに提供するステップと、前記最適化オラクルから少なくとも１つの解を得るステップと、前記少なくとも１つの解をトランスレートするステップと、前記トランスレートされた少なくとも１つの解を提供し、それにより前記リアルタイムアナリティクスを前記複数のデータストリームに提供するステップと、を含む。【選択図】図１ａ
2019528538.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行する方法であって、該方法は、
ディジタルコンピュータを用いて、複数のデータストリームを得るステップと、
前記ディジタルコンピュータを用いて、前記得られた複数のデータストリームのリアルタイム変化をバッファ装置に蓄積し、バッファされたデータ部分を提供するステップと、
前記ディジタルコンピュータを用いて、前記バッファされたデータ部分を監視して計算事象を決定するステップであって、前記計算事象は前記バッファされたデータ部分の所定の特徴を観察することを基礎とするストラテジに基づくものである、ステップと、
前記計算事象の検出時に、前記ディジタルコンピュータを用いて、前記複数のデータストリームの所定のデータ部分の１つに対して実行すべき前記リアルタイムアナリティクスを示す最適化問題及び前記複数のデータストリームの所定のデータ部分を用いて生成されるデータ構造を生成するステップと、
前記ディジタルコンピュータを用いて、前記生成された最適化問題を最適化オラクルに適した最適化問題に変換するステップと、
変換された前記生成された最適化問題を前記最適化オラクルを用いて解き、少なくとも１つの解を提供するステップと、
前記ディジタルコンピュータを用いて、前記少なくとも１つの解をトランスレートするステップと、
前記ディジタルコンピュータを用いて、前記トランスレートされた少なくとも１つの解を提供し、それにより前記リアルタイムアナリティクスを前記複数のデータストリームに提供するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記最適化オラクルは量子アニーラを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記最適化オラクルはディジタルアニーラを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記最適化オラクルはコヒーレント・イジングマシンを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記得られた複数のデータストリームは時系列信号を含む、請求項１−４の何れかに記載の方法。
【請求項６】
前記複数のデータストリームは対応する複数のデータソースから得られる、請求項１−５の何れかに記載の方法。
【請求項７】
前記複数のデータソースの各データソースはリアルタイムデータソース及び非リアルタイムデータソースのうちの一つである、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記複数のデータソースの少なくとも１つは前記ディジタルコンピュータ内に位置する、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記複数のデータソースの少なくとも１つは前記ディジタルコンピュータに動作可能に接続されたリモートディジタルコンピュータ内に位置する、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記バッファ装置は前記ディジタルコンピュータ内に位置する、請求項１−９の何れかに記載の方法。
【請求項１１】
前記実行すべきリアルタイムアナリティクスを示す前記最適化問題はデータ構造に関して生成され、更にそのデータ構造は前記複数のデータストリームの所定のデータ部分を用いて生成されるグラフを含み、前記生成されるグラフの各ノードは前記データストリームの２つのそれぞれの所定のデータ部分間の類似度及び距離測度を表し、更に前記グラフは前記複数のデータストリームの以前のデータ部分に対して実行された計算結果を用いてリアルタイムに生成される、請求項１−１０の何れかに記載の方法。
【請求項１２】
前記複数のデータストリームは実数値のデータストリームである、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記類似度及び距離測度は、ピアソン相関、時間又は周波数領域で計算される相互相関類似度、相関距離、ピアソン距離、共分散類似度、コサイン類似度、角度セミメトリック、Ｏｒｌｏｃｉ距離、類似度比、Ｍｏｒｉｓｉｔａ−Ｈｏｒｎ類似度、スピアマン順位相関、スピアマンフットルール距離、ケンドールτ順位相関、ケンドールτ距離、クック距離、フロス相関、ユークリッド距離、Ｌ２ノルム、バイナリユークリッド距離、平均検閲ユークリッド距離、マンハッタン距離、Ｌ１ノルム、ペンローズサイズ距離、ペンローズ形状距離、ローレンツ距離、チェビシェフ距離、Ｌ∞ノルム、パワー（ｐ，ｒ）距離、加重パワー（ｐ，ｒ）距離、ＬＰ距離、正規化ＬＰ距離、クラーク距離、ミール距離、へリンガー距離、対称χ２測度、対称χ２距離、マハラノビス距離、ミンコフスキー距離、ピーク信号遅延測度、到着測度の時間遅延、データピークの差の絶対値、データエンベロープの相関、ルツィカ類似度、ロバーツ類似度、エレンバーグ類似度、グリーソン類似度、公差距離、ブレイ−カーティス距離、キャンベラ距離、クルシジンスキ類似度（１，２）及びバロニ−ウルバニ−ブサー類似度からなる群から選ばれる、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記複数のデータストリームは２値データストリームである、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記類似度及び距離測度は、ハーマン類似度、ソーカル−ミッチェナー類似度、ソーカル−スニース類似度（１，２，３）、ラッセル−ラオ類似度、シンプソン類似度、ブラウン−ブランクェット類似度、ロジャー−谷本類似度、フェイス類似度、ツベルスキー類似度、ガウアー−ルジャンドル類似度、アンデルバーグ類似度、結合のユールＱ類似度、ユールＹ類似度、分散類似度、ピアソンφ類似度、ガウアー類似度２、パターン差、Ｑ０差、谷本類似度、谷本（バイオトープ）差、落合−大塚類似度、コミュニティのジャカール類似度、モティカ類似度、ブレイーカーチス類似度、ダイス類似度、チェカノフスキー−ダイス距離からなる群から選ばれる、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記生成したグラフの各エッジに対して少なくとも１つの選択した閾値を使用して２値化したグラフを提供するステップを更に含み、更に、前記最適化問題を前記２値化したグラフを用いて生成する、請求項１２−１３の何れかに記載の方法。
【請求項１７】
２つの選択した閾値を使用し、更に前記２つの選択した閾値は固定の下限閾値及び固定の上限閾値を含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記生成された最適化問題は二次制約なし２値最適化問題に変換される、請求項１−１７の何れかに記載の方法。
【請求項１９】
前記変換された最適化問題の解決は前記最適化オラクルと少なくとも１つの以前の解とを用いて実行される、請求項１−１８の何れかに記載の方法。
【請求項２０】
前記実行すべきリアルタイムアナリティクスは、グラフ彩色問題、頂点被覆問題、最大クリーク問題、グラフ分割問題、最大独立集合及びクリーク被覆からなる群から選ばれる、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
前記トランスレートされた少なくとも１つの解の提供は、前記少なくとも１つのトランスレートされた解をユーザに表示することを含む、請求項１−２０の何れかに記載の方法。
【請求項２２】
前記少なくとも１つの解の提供は、前記少なくとも１つのトランスレートされた解を前記ディジタルコンピュータに動作可能に結合されたリモート処理装置に提供することを含む、請求項１−２０の何れかに記載の方法。
【請求項２３】
ディジタルコンピュータであって、該ディジタルコンピュータは、
中央処理装置と、
表示装置と、
量子プロセッサを含む最適化オラクルに前記ディジタルコンピュータを動作可能に結合する通信ポートと、
複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行するアプリケーションを含むメモリ装置と、
を含み、前記アプリケーションは、
複数のデータストリームを得る命令と、
前記得られた複数のデータストリームのリアルタイム変化をバッファ装置に蓄積し、バッファされたデータ部分を提供する命令と、
前記バッファされたデータ部分を監視して計算事象を決定する命令であって、前記計算事象は前記バッファされたデータ部分の所定の特徴を観察することを基礎とするストラテジに基づくものである、命令と、
前記計算事象の検出時に、前記複数のデータストリームの所定のデータ部分の１つに対して実行すべき前記リアルタイムアナリティクスを示す最適化問題及び前記複数のデータストリームの所定のデータ部分を用いて生成されるデータ構造を生成する命令と、
前記生成された最適化問題を最適化オラクルに適した最適化問題に変換する命令と、
前記生成され変換された最適化問題を前記最適化オラクルに送る命令と、
前記最適化オラクルから前記変換された最適化問題の少なくとも１つの解を得る命令と、
前記少なくとも１つの解をトランスレートする命令と、
前記トランスレートされた少なくとも１つの解を提供し、それにより前記リアルタイムアナリティクスを前記複数のデータストリームに提供する命令と、
を含む、ディジタルコンピュータ。
【請求項２４】
非トランジトリコンピュータ可読記憶媒体であって、該記憶媒体は、実行時に複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行する方法をディジタルコンピュータに実行させるコンピュータ実行可能命令を格納し、前記方法は、
複数のデータストリームを得るステップと、
前記得られた複数のデータストリームのリアルタイム変化をバッファ装置に蓄積しバッファされたデータ部分を提供するステップと、
前記バッファされたデータ部分を監視して計算事象を決定する命令であって、前記計算事象は前記バッファされたデータ部分の所定の特徴を観察することを基礎とするストラテジに基づくものである、ステップと、
前記計算事象の検出時に、前記複数のデータストリームの所定のデータ部分の１つに対して実行すべき前記リアルタイムアナリティクスを示す最適化問題及び前記複数のデータストリームの所定のデータ部分を用いて生成されるデータ構造を生成するステップと、
前記生成された最適化問題を最適化オラクルに適した最適化問題に変換するステップと、
前記生成され変換された最適化問題を前記最適化オラクルに送るステップと、
前記最適化オラクルから前記生成され変換された最適化問題の少なくとも１つの解を得るステップと、
前記少なくとも１つの解をトランスレートするステップと、
前記トランスレートされた少なくとも１つの解を提供し、それにより前記リアルタイムアナリティクスを前記複数のデータストリームに提供するステップと、
を含む、非トランジトリコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２５】
複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行する方法であって、該方法は、
複数のデータストリームを得るステップと、
前記得られた複数のデータストリームのリアルタイム変化をバッファ装置に蓄積し、バッファされたデータ部分を提供するステップと、
前記バッファされたデータ部分を監視して計算事象を決定するステップであって、前記計算事象は前記バッファされたデータ部分の所定の特徴を観察することを基礎とするストラテジに基づくものである、ステップと、
前記計算事象の検出時に、前記複数のデータストリームの所定のデータ部分の１つに対して実行すべき前記リアルタイムアナリティクスを示す最適化問題及び前記複数のデータストリームの所定のデータ部分を用いて生成されるデータ構造を生成するステップと、
前記生成された最適化問題を最適化オラクルに適した最適化問題に変換するステップと、
前記生成され変換された最適化問題を前記最適化オラクルに提供するステップと、
前記最適化オラクルから少なくとも１つの解を得るステップと、
前記少なくとも１つの解をトランスレートするステップと、
前記トランスレートされた少なくとも１つの解を提供し、それにより前記リアルタイムアナリティクスを前記複数のデータストリームに提供するステップと、
を含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の相互参照】
【０００１】
本特許出願は２０１６年８月２６日に出願された米国特許出願第６２／３８０，１３５号に基づいて優先権を主張するものであり、該特許出願の要旨は参照することにより本明細書に組み入れられる。
【０００２】
本発明はコンピュータに関する。より正確には、本発明は複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行する方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
リアルタイムアナリティクスはシステムに入力されるデータの１分以内のダイナミック解析及び報告からなる。
【０００４】
実際上、アナリティクスという用語は一般に企業体又は他の実体に意義を与えるデータパターンを定義し、アナリストがこれらのパターンを学習しトランスレートして有益情報を収集することを可能にするために使用される。
【０００５】
グラフ理論の数学に基づくグラフアナリティクスは、例えば、人々、オブジェクト又はネットワーク内のあらゆる種類のノードの間の対関係をモデル化するために使用することができる。グラフなどの種々の分析レンズによってデータを考察することができることは、体系化されてない絶えず変化するデータに対して有用であり、ユーザにネットワーク内の関係に関する情報及びコンテキストを与えるとともに、予測及び決定マーキングの精度を改善するより深い洞察力を与える。
【０００６】
例えば、ビジネスに対するデータの文脈的影響、例えば多数のアプリケーション及びソース（例えば、ＣＲＭ、ＥＲＰ、ロジスティックスソフトウェア、セール、ＩｏＴ、気候、ガバメント、ソーシャルメディアなど）から収集中のデータ要素すべてがどのくらい相互に関連し、ビジネスに影響を与えるかを決定することができる。
【０００７】
特に、事象の影響及びそれらのビジネスとの関係を発見することができる。グラフ理論は人が自身で達成し得ないかもしれない直観及び洞察を得るのに役立ち得る。
【０００８】
ソーシャルシステム又は情報システムにおいて、グラフアナリティクスは金融取引データをソーシャルデータ、ジオグラフィックデータ及び他のデータと比較するため、又はサイバー攻撃の開始を信号するパターンを様々なデータセットに亘って発見するために使用することができる。
【０００９】
それは、カスタマビューをパターン及び関係で豊かにするためにソーシャルメディアに適用することができ、また国防に対する脅威を示すかもしれない通信中のパターンを検出するために適用することができる。
【００１０】
グラフ技術は、例えば他の周囲の事象又はパターンの根底にあるアイテム又は事象のような「セントラリティ」を識別するために使用することができる。ソーシャルメディアにおいて、これは、「インフルエンサ」、即ち実際にトレンドの発端となり、ブランドに影響を与える意見を構築する人、を見つけるという極めて大きな用途を有する。
【００１１】
あいにく、このような従来の方法は多くの欠点を被る。
【００１２】
例えば、このような従来の方法の第１の欠点は、グラフ解析は概して計算的に複雑であることにある。そのため、従来のリアルタイムアプローチは結果をリアルタイムに計算するには解析の品質を犠牲にしなければならない。
【００１３】
これらの従来の方法の別の欠点は、複数のストリーミングデータは通常大量のメモリスペースを必要とすることにある。これは、解析の毎回反復が膨大なデータ構造に対して起こることを意味する。
【００１４】
上記の確認した欠点のうちの少なくとも１つを克服する方法及び該方法を実装するシステムが必要とされている。
【００１５】
本発明の特徴は本開示、図面及び以下の発明の説明を概観することにより明らかになる。
【発明の概要】
【００１６】
広義の態様によれば、複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行する方法が開示され、該方法は、ディジタルコンピュータを用いて複数のデータストリームを得るステップと、前記ディジタルコンピュータを用いて前記得られた複数のデータストリームのリアルタイム変化をバッファ装置に蓄積し、バッファされたデータ部分を提供するステップと、前記ディジタルコンピュータを用いて前記バッファされたデータ部分を監視して計算事象を決定するステップであって、前記計算事象は前記バッファされたデータ部分の所定の特徴を観察することを基礎とするストラテジに基づくものである、ステップと、前記計算事象の検出時に、前記ディジタルコンピュータを用いて、前記複数のデータストリームの所定のデータ部分の１つに対して実行すべき前記リアルタイムアナリティクスを示す最適化問題及び前記複数のデータストリームの所定のデータ部分を用いて生成されるデータ構造を生成するステップと、前記ディジタルコンピュータを用いて、前記生成された最適化問題を最適化オラクル（ｏｒａｃｌｅ）に適した最適化問題に変換するステップと、変換された前記生成された最適化問題を前記最適化オラクルを用いて解き、少なくとも１つの解を提供するステップと、前記ディジタルコンピュータを用いて、前記少なくとも１つの解をトランスレートするステップと、前記ディジタルコンピュータを用いて、前記トランスレートされた少なくとも１つの解を提供し、それにより前記リアルタイムアナリティクスを前記複数のデータストリームに提供するステップと、を含む。
【００１７】
一実施形態によれば、前記最適化オラクルは量子アニーラを含む。
【００１８】
一実施形態によれば、前記最適化オラクルはディジタルアニーラを含む。
【００１９】
一実施形態によれば、前記最適化オラクルはコヒーレント・イジングマシンを含む。
【００２０】
一実施形態によれば、前記得られた複数のデータストリームは時系列信号を含む。
【００２１】
一実施形態によれば、前記複数のデータストリームは対応する複数のデータソースから得られる。
【００２２】
一実施形態によれば、前記複数のデータソースの各データソースはリアルタイムデータソース及び非リアルタイムデータソースのうちの一つである。
【００２３】
一実施形態によれば、前記複数のデータソースの少なくとも１つは前記ディジタルコンピュータ内に位置する。
【００２４】
一実施形態によれば、前記複数のデータソースの少なくとも１つは前記ディジタルコンピュータに動作可能に接続されたリモートディジタルコンピュータ内に位置する。
【００２５】
一実施形態によれば、前記バッファ装置は前記ディジタルコンピュータ内に位置する。
【００２６】
一実施形態によれば、前記実行すべきリアルタイムアナリティクスを示す前記最適化問題はデータ構造に関して生成され、そのデータ構造は前記複数のデータストリームの所定のデータ部分を用いて生成されるグラフを含み、前記生成されるグラフの各ノードは前記データストリームの２つのそれぞれの所定のデータ部分間の類似度及び距離測度を表し、更に前記グラフは前記複数のデータストリームの以前のデータ部分に対して実行された計算結果を用いてリアルタイムに生成される。
【００２７】
一実施形態によれば、前記複数のデータストリームは実数値のデータストリームである。
【００２８】
一実施形態によれば、前記類似度及び距離測度は、ピアソン相関、時間又は周波数領域で計算される相互相関類似度、相関距離、ピアソン距離、共分散類似度、コサイン類似度、角度セミメトリック、Ｏｒｌｏｃｉ距離、類似度比、Ｍｏｒｉｓｉｔａ−Ｈｏｒｎ類似度、スピアマン順位相関、スピアマンフットルール距離、ケンドールτ順位相関、ケンドールτ距離、クック距離、フロス相関、ユークリッド距離、Ｌ２ノルム、バイナリユークリッド距離、平均検閲ユークリッド距離、マンハッタン距離、Ｌ１ノルム、ペンローズサイズ距離、ペンローズ形状距離、ローレンツ距離、チェビシェフ距離、Ｌ∞ノルム、パワー（ｐ，ｒ）距離、加重パワー（ｐ，ｒ）距離、ＬＰ距離、正規化ＬＰ距離、クラーク距離、ミール距離、へリンガー距離、対称χ２測度、対称χ２距離、マハラノビス距離、ミンコフスキー距離、ピーク信号遅延測度、到着測度の時間遅延、データピークの差の絶対値、データエンベロープの相関、ルツィカ類似度、ロバーツ類似度、エレンバーグ類似度、グリーソン類似度、公差距離、ブレイ−カーティス距離、キャンベラ距離、クルシジンスキ類似度（１，２）及びバロニ−ウルバニ−ブサー類似度からなる群から選ばれる。
【００２９】
一実施形態によれば、前記複数のデータストリームは２値データストリームである。
【００３０】
一実施形態によれば、前記類似度及び距離測度は、ハーマン類似度、ソーカル−ミッチェナー類似度、ソーカル−スニース類似度（１，２，３）、ラッセル−ラオ類似度、シンプソン類似度、ブラウン−ブランクェット類似度、ロジャー−谷本類似度、フェイス類似度、ツベルスキー類似度、ガウアー−ルジャンドル類似度、アンデルバーグ類似度、結合のユールＱ類似度、ユールＹ類似度、分散類似度、ピアソンφ類似度、ガウアー類似度２、パターン差、Ｑ０差、谷本類似度、谷本（バイオトープ）差、落合−大塚類似度、コミュニティのジャカール類似度、モティカ類似度、ブレイーカーチス類似度、ダイス類似度、チェカノフスキー−ダイス距離からなる群から選ばれる。
【００３１】
一実施形態によれば、前記方法は更に、２値化したグラフを提供するために前記生成したグラフの各エッジに対して少なくとも１つの選択した閾値を提供し、更に前記最適化問題を前記２値化したグラフを用いて生成する。
【００３２】
一実施形態によれば、２つの選択した閾値を使用し、前記２つの選択した閾値は固定の下限閾値及び固定の上限閾値を含む。
【００３３】
一実施形態によれば、前記生成した最適化問題は二次制約なし２値最適化問題に変換される。
【００３４】
一実施形態によれば、前記変換された最適化問題の解決は前記最適化オラクルと少なくとも１つの前回の解とを用いて実行する。
【００３５】
一実施形態によれば、前記実行すべきリアルタイムアナリティクスは、グラフ彩色問題、頂点被覆問題、最大クリーク問題、グラフ分割問題、最大独立集合及びクリーク被覆からなる群から選ばれる。
【００３６】
一実施形態によれば、前記トランスレートされた少なくとも１つの解の提供は、前記少なくとも１つのトランスレートされた解をユーザに表示することを含む。
【００３７】
一実施形態によれば、前記少なくとも１つの解の提供は、前記少なくとも１つのトランスレートされた解を前記ディジタルコンピュータに動作可能に結合されたリモート処理装置に提供することを含む。
【００３８】
広義の態様によれば、ディジタルコンピュータが開示され、該ディジタルコンピュータは、中央処理装置と、表示装置と、量子プロセッサを含む最適化オラクルに前記ディジタルコンピュータを動作可能に結合する通信ポートと、複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行するアプリケーションを含むメモリ装置とを含み、前記アプリケーションは、複数のデータストリームを得る命令と、前記得られた複数のデータストリームのリアルタイム変化をバッファ装置に蓄積し、バッファされたデータ部分を提供する命令と、前記バッファされたデータ部分を監視して計算事象を決定する命令であって、前記計算事象は前記バッファされたデータ部分の所定の特徴を観察することを基礎とするストラテジに基づくものである、命令と、前記計算事象の検出時に、前記複数のデータストリームの所定のデータ部分の１つに対して実行すべき前記リアルタイムアナリティクスを示す最適化問題及び前記複数のデータストリームの所定のデータ部分を用いて生成されるデータ構造を生成する命令と、前記生成された最適化問題を最適化オラクルに適した最適化問題に変換する命令と、前記変換された最適化問題を前記最適化オラクルに送る命令と、前記最適化オラクルから前記変換された最適化問題の少なくとも１つの解を得る命令と、前記少なくとも１つの解をトランスレートする命令と、前記トランスレートされた少なくとも１つの解を提供し、それにより前記複数のデータストリームに対する前記リアルタイムアナリティクスを提供する命令とを含む。
【００３９】
広義の態様によれば、非トランジトリコンピュータ可読記憶媒体が開示され、該記憶媒体は、実行時に複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行する方法をディジタルコンピュータに実行させるコンピュータ実行可能命令を記憶する記憶媒体であり、前記方法は、複数のデータストリームを得るステップと、前記得られた複数のデータストリームのリアルタイム変化をバッファ装置に蓄積しバッファされたデータ部分を提供するステップと、前記バッファされたデータ部分を監視して計算事象を決定するステップであって、前記計算事象はストラテジに基づいて前記一時保存データ部分の所定の特徴を観測することに基づくものである、ステップと、前記計算事象の検出時に、前記複数のデータストリームの所定のデータ部分の１つに実行すべき前記リアルタイムアナリティクスを示す最適化問題及び前記複数のデータストリームの所定のデータ部分を用いて生成されるデータ構造を生成するステップと、前記生成された最適化問題を最適化オラクルに適した最適化問題に変換するステップと、前記生成され変換された最適化問題を前記最適化オラクルに送るステップと、前記最適化オラクルから前記変換された最適化問題の少なくとも１つの解を得るステップと、前記少なくとも１つの解をトランスレートするステップと、前記トランスレートされた少なくとも１つの解を提供し、それにより前記複数のデータストリームに対する前記リアルタイムアナリティクスを提供するステップと、を含む。
【００４０】
広義の態様によれば、複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行する方法が開示され、該方法は、複数のデータストリームを得るステップと、前記得られた複数のデータストリームのリアルタイム変化をバッファ装置に蓄積し、バッファされたデータ部分を提供するステップと、前記バッファされたデータ部分を監視して計算事象を決定するステップであって、前記計算事象は前記バッファされたデータ部分の所定の特徴を観察することを基礎とするストラテジに基づくものである、ステップと、前記計算事象の検出時に、前記複数のデータストリームの所定のデータ部分の１つに対して実行すべき前記リアルタイムアナリティクスを示す最適化問題及び前記複数のデータストリームの所定のデータ部分を用いて生成されるデータ構造を生成するステップと、前記生成された最適化問題を最適化オラクルに適した最適化問題に変換するステップと、前記生成され変換された最適化問題を前記最適化オラクルに提供するステップと、前記最適化オラクルから少なくとも１つの解を得るステップと、前記少なくとも１つの解をトランスレートするステップと、前記トランスレートされた少なくとも１つの解を提供し、それにより前記複数のデータストリームに対する前記リアルタイムアナリティクスを提供するステップと、を含む。
【００４１】
本明細書に開示する方法の利点は、帰還ループと最適化オラクルを使用するために解析の品質が犠牲にならにことにある。
【００４２】
本明細書に開示する方法の別の利点は、連続するデータ点間の差を考慮するだけであるため、同種の解析に対して従来の方法よりも遥かに小さいデータ構造を調べればよいことにある。
【００４３】
本明細書に開示する方法の別の利点は、複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行するシステムの動作を改善することにある。
【００４４】
本発明の理解を容易にするために、本発明のいくつかの実施形態を添付図面に例示し説明する。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１ａ】複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行する方法の第１の実施形態を示すフローチャートである。
【図１ｂ】複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行する方法の第２の実施形態を示すフローチャートである。
【図２】複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行する方法の実施するために使用し得るシステムの一実施形態を示すブロック図である。
【図３】複数のデータストリームの以前のデータ部分がどのように有利に利用されるかを示す図である。
【図４】例示的問題の入力グラフの一実施形態を示す図である。
【図５】図４の例示的問題に対する二次制約なし２値最適化問題を表すグラフを示す図である。
【図６】１つの余分のエッジが付加される例示的問題の入力グラフを示す図である。
【図７】図６の入力グラフに対する対応二次制約なし２値最適化問題を示す図である。
【図８】２つの二次制約なし２値最適化問題の埋め込みの間の差を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４６】
本発明の更なる詳細及びその利点は以下に含まれる詳細な説明から明らかになる。
【００４７】
詳細な説明
以下の実施形態の説明において、添付図面は本発明が実施可能である例証として参照される。
【００４８】
用語
用語「発明」及びそれに類する語は、特に指定のないかぎり、「この出願に開示されている１つ以上の発明」を意味する。
【００４９】
用語「態様」、「実施形態」、「１つ以上の実施形態」、「いくつかの実施形態」、「特定の実施形態」、「一実施形態」、「別の実施形態」等は、特に指定のない限り、「開示した発明の１つ以上（但しすべてとは限らない）の実施形態」を意味する。
【００５０】
実施形態の説明中の「別の実施形態」又は「別の態様」の参照は、特に指定のない限り、参照する実施形態が別の実施形態（例えば、参照する実施形態より前に説明された実施形態）と相互に排他的であることを意味しない。
【００５１】
用語「含む」、「備える」及びそれらの変形は、特に指定のない限り、「含むが、これに限定されるものではない」を意味する。
【００５２】
用語「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」は、特に指定のない限り、「一つ又は複数」を意味する。
【００５３】
用語「複数」は、特に指定のない限り、「二つ以上」を意味する。
【００５４】
用語「本明細書に」は、特に指定のない限り、「本出願において、参照により組み入れられる如何なる部分も含む」ことを意味する。
【００５５】
用語「それにより」は、本明細書では、意図する結果、目的、又はすでに明示された何かの帰結のみを表現する文節または他の言葉の集まりにのみ前置して使用される。したがって、用語「それにより」が請求項中に使用される場合、用語「それにより」が修飾する文節または他の複数の言葉は、その請求項の特定のさらなる限定を確立するものでも、その請求項の意味もしくは範囲を制限するものでもない。
【００５６】
用語「例えば（ｅ．ｇ．）」及びその類語は「例えば」を意味し、従ってそれらが説明する用語又は語句を限定しない。
【００５７】
用語「即ち（ｉ．ｅ．）」及びその類語は「つまり」を意味し、それらが説明する用語又は語句を限定する。
【００５８】
発明の名称も要約も、開示する発明の範囲を何ら限定するものではない。本出願の発明の名称及び本出願の表題も便宜上にすぎず、開示を何ら制限するものではない。
【００５９】
多くの実施形態が本出願に記載され、説明のためにのみ提示される。開示の実施形態は如何なる意味においても限定を意図するものではない。本開示の発明は開示内容から明らかなように多くの実施形態に広く適用可能である。当業者であれば、開示の発明は様々な修正及び変更、例えば構造的及び論理的変更、を加えることができることは認識されよう。開示の発明の特定の特徴は１つ以上の実施形態及び／又は図面を参照して説明し得るが、特に指定されない限り、これらの特徴はその説明のために参照した１つ上の特定の実施形態及び図面に有用であると限定するものではない。
【００６０】
すべてを考慮すると、本発明は複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行する方法及び複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行するシステムを対象とする。
【００６１】
本明細書に開示の方法及びシステムは、例えば時系列信号の多変数異常検出を含む用途に有利に使用し得ることが理解されよう。
【００６２】
実際上、リアルタイム最適化は時系列信号の多変数異常検出のような用途で重要な役割を果たし得る。
【００６３】
より正確には、任意の異常検出システムにおいて、最初にモデルが設計され、非異常データセットで訓練される。このようなモデルのパラメータがノーマル動作を指定する。その後、少なくとも１つのディスパリティ測度でリアルタイムデータのモデルパラメータと非異常パラメータとの距離を評価する。パラメータの差が規定の基準から遠く離れている場合には、異常がディスパリティ測度に基づく比率で検出される。本明細書に開示する方法では、モデルのパラメータの移動平均（モデルに基づく二次制約なし２値最適化問題の解）を容易に取得し、瞬時解と比較することができる。高い差は入力データ、即ち多変数時系列、の現在時刻の異常の指標とし得る。ディスパリティ測度の特定の定義は二次制約なし２値最適化問題モデルに依存し、問題ごとに変化する。
【００６４】
例えば、本明細書に開示する方法の一つの応用は脳波から収集されるマルチチャネル電子脳波図信号のスリープモード中の解析とすることができる。睡眠紡錘波又はＲＥＭベースの睡眠信号は検出アルゴリズム及び前処理によって追跡し得る。処理した信号のタイプに応じて、相関又は非相関チャネルの集合を見つけることは信号チャネルの複数のクリーク又は独立集合を探索する二次制約なし２値最適化問題モデルをもたらし得る。クリーク又は独立集合の数及びそれらの濃度、又はより複雑なそれらの接続性を長いウィンドウ中にモデルパラメータとして監視することができる。夢又は睡眠相中の如何なる変化もクリーク又は独立集合の数及び／又は濃度、又は接続性／トポロジーに瞬間的変化を生成する可能性があり、電子脳波図異常の指標である。その後、異常の解釈は専門家の責任であることは当業者に理解されよう。
【００６５】
ここで図２を参照すれば、複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行する方法を実施するために使用し得るシステムの一実施形態が示されている。
【００６６】
より正確には、本システムは最適化オラクル１２０に結合されたディジタルコンピュータ１００を備え、本明細書に開示する一実施形態では、最適化オラクル１２０はアナログコンピュータである。代替実施形態では、最適化オラクル１２０は量子アニーラを含むことは理解されよう。別の代替実施形態では、ディジタルアニーラを含むことは理解されよう。別の代替実施形態では、最適化オラクル１２０はコヒーレント・イジングマシンを含むことは理解されよう。
【００６７】
ディジタルコンピュータ１００は任意のタイプのディジタルコンピュータとしてよいことは理解されよう。
【００６８】
一実施形態では、ディジタルコンピュータ１００は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットＰＣ、サーバ、スマートフォン、などからなる群から選ばれる。上記において、ディジタルコンピュータ１００は広い意味で「プロセッサ」と称することもできることは理解されよう。
【００６９】
図２に示す実施形態では、ディジタルコンピュータ１００は、マイクロプロセッサとも称される中央処理装置１０２、表示装置１０４、入力装置１０６、通信ポート１０８、データバス１１０及びメモリ１１２を備える。
【００７０】
中央処理装置１０２はコンピュータ命令を処理するために使用される。当業者は、中央処理装置１０２の種々の具体例が提供され得ることは理解されよう。
【００７１】
一実施形態では、中央処理装置１０２は、２．５ＧＨｚで動作するインテル（登録商標）社製のＣＰＵコアｉ５  ３２１０を含む。
【００７２】
表示装置１０４は、データをユーザに表示するために使用される。様々なタイプの表示装置１０４を使用し得ることは当業者に理解されよう。
【００７３】
一実施形態では、標示装置１０４は標準的な液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）モニタである。
【００７４】
入力装置１０６はデータをディジタルコンピュータ１００に入力するために使用される。
【００７５】
通信ポート１０８はデータをディジタルコンピュータ１００と共有するために使用される。
【００７６】
通信ポート１０８は、例えば、キーボード及びマウスをディジタルコンピュータ１００に接続するユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポートを含んでよい。
【００７７】
通信ポート１０８は更に、ディジタルコンピュータと一実施形態ではアナログコンピュータである最適化オラクル１２０との接続を可能にするためのＩＥＥＥ８０２．３ポートのようなデータネットワーク通信ポートを含んでよい。
【００７８】
通信ポート１０８の様々な代替具体例が提供され得ることは当業者に明らかである。
【００７９】
メモリ装置１１２はコンピュータ実行可能命令を記憶するために使用される。
【００８０】
メモリ装置１１２は、システム制御プログラム（例えば、ＢＩＯＳ、オペレーティングシステムモジュール、アプリケーション等）を記憶する高速ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）のようなシステムメモリと、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）とを備えることができる。
【００８１】
メモリ装置１１２は、一実施形態では、オペレーティングシステムモジュールを備えることが理解されよう。
【００８２】
オペレーティングシステムモジュールは様々なタイプのものとしてよいことが理解されよう。
【００８３】
一実施形態では、オペレーティングシステムモジュールはアップル（登録商標）社製のＯＳＸ  Ｙｏｓｅｍｉｔｅである。
【００８４】
メモリ装置１１２は更に、複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行するアプリケーションを備える。前記アプリケーションは複数のデータストリームを得る命令を含む。前記アプリケーションは更に、前記得られた複数のデータストリームのリアルタイム変化をバッファ装置に蓄積してバッファされたデータ部分を提供する命令を含む。前記アプリケーションは更に、前記バッファデータ部分を監視して計算事象を決定する命令を含み、前記計算事象はバッファデータ部分中の所定の特徴を観察することを基礎とするストラテジに基づく。前記アプリケーションは更に、前記計算事象の検出時に、前記複数のデータストリームの所定のデータ部分の１つに実行すべき前記リアルタイムアナリティクス及び前記複数のデータストリームの所定のデータ部分を用いて生成されるデータ構造を示す最適化問題を生成する命令を含む。前記アプリケーションは更に、前記生成された最適化問題を最適化オラクルに適した最適化問題に変換する命令を含む。前記アプリケーションは更に、前記生成され変換された最適化問題を前記最適化オラクルに送信する命令を含む。前記アプリケーションは更に、前記最適化オラクルから前記変換された最適化問題の少なくとも１つの解を得る命令を含む。前記アプリケーションは更に、前記少なくとも１つの解をトランスレートする命令を含む。前記アプリケーションは更に、前記トランスレートされた少なくとも１つの解を提供し、それにより前記複数のデータストリームに対する前記リアルタイムアナリティクスを提供する命令を含む。
【００８５】
メモリ装置１１２は更に、最適化オラクル１２０を使用するアプリケーションを備えることができる。
【００８６】
メモリ装置１１２は更に、量子プロセッサ１２２の各カプラに対応する加重及び量子プロセッサ１２２の各量子ビットに対応するバイアスのような量子プロセッサデータを備えることができる。
【００８７】
最適化オラクル１２０（その一具体例はアナログコンピュータ）は、量子ビット制御システム１２４、読み出し制御システム１２６、量子プロセッサ１２２及び結合装置制御システム１２８を備える。
【００８８】
量子プロセッサ１２２は様々なタイプのものがあり得る。一実施形態では、量子プロセッサ１２２は超電導量子ビット（超電導キュビット）を含む。
【００８９】
読み出し制御システム１２６は量子プロセッサ１２２の量子ビット（キュビット）を読み出すために使用される。実際には、量子プロセッサを本明細書に開示する方法で使用可能にするためには、量子系の量子ビットをそれらの量子力学的状態で測定する読み出しシステムが必要とされる。複数の測定結果が量子ビットの状態のサンプルを提供する。読み出しの結果はディジタルコンピュータ１００に供給される。量子プロセッサ１２２の量子ビットのバイアスは量子ビット制御システム１２４を介して制御される。カプラは結合装置（カプラ）制御システムを介して制御される。
【００９０】
読み出し制御システム１２６は様々なタイプのものとしてよいことは認識されよう。例えば、読み出し制御システム１２６は、各々が量子プロセッサ１２２の異なる量子ビットに誘導的に接続された複数の直流ＳＱＵＩＤ磁力計を備えてよい。読み出し制御システム１２６は電圧値又は電流値を提供し得る。一実施形態では直流ＳＱＵＩＤ磁力計は、当技術分野で周知のように、少なくとも１つのジョセフソン接合で中断された超電導材料のループを備える。
【００９１】
ここで図１ｂを参照すれば、複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行する方法の一実施形態が示されている。図１ｂに開示する方法は、以下に更に説明されるように、図１ａに開示する方法の一実施形態である。
【００９２】
処理ステップ１０によれば、複数のデータストリームが得られる。
【００９３】
実際には、「データストリーミング」に関するフェデラルスタンダード１０３７Ｃによれば、データストリームは送信プロセス中における情報の送受信のために使用される、ディジタル符号化コヒーレント信号（データのパケット又はデータパケット）の系列として規定される。
【００９４】
一実施形態では、データストリームは時系列信号、例えば限定されないが、カスタマ又はウェブアプリケーションにより生成されたログファイル、Ｅコマース購入、ソーシャルネットワークデータ、金融取引フロア、地理空間サービス、等を含んでよい。他の実施形態では、データストリームは、ガスの圧力対体積のように、直接時系列として表現されないものでもよい。
【００９５】
前記複数のデータストリームは様々な実施形態に従って得ることできることは当業者に理解されよう。
【００９６】
一実施形態によれば、前記複数のデータストリームは対応する複数のデータソースから得られる。各データソースはリアルタイム及び非リアルタイムソースの１つとしてよいことも当業者に理解されよう。
【００９７】
前記複数のデータソースはディジタルコンピュータ１００内に置いても、その外に置いてもよい。例えば、前記複数のデータソースは前記ディジタルコンピュータ１００内で実行される複数の機能からなるものとしてよい。
【００９８】
代替実施形態では、前記データソースは少なくとも１つのリモート処理装置（図２に示されていない）により発生される。
【００９９】
前記少なくとも１つのリモート処理装置はデータネットワークを用いてディジタルコンピュータ１００と動作可能に結合してよい。そのデータネットワークは、少なくとも１つのローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、メトロエリアネットワーク（ＭＡＮ）及びワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）からなる群から選ぶことができる。一実施形態では、データネットワークはインターネットを含む。
【０１００】
データストリームは上述したように様々なフォーマットを有し得ることは当業者に理解されよう。
【０１０１】
ここで図１ｂに戻り説明すると、処理ステップ１２によれば、得られた複数のデータストリームのリアルタイム変化がバッファ装置に蓄積される。得られた複数のデータストリームのリアルタイム変化の蓄積はバッファデータ部分を提供する。
【０１０２】
つまり、得られた複数のデータストリームのリアルタイム変化を蓄積する目的は、以下で更に説明されるように、後でそれらのデータを用いて現在のデータとそれ以前のデータとの類似度及び距離測度を計算するためであることは理解されよう。
【０１０３】
一実施形態では、バッファ装置はディジタルコンピュータ１００のメモリ装置１１２内に位置する。
【０１０４】
バッファ装置は、解析におけるユーザによる許容タイムラグ、本明細書に開示する方法を実施するディジタルコンピュータ１００のハードウェア制限、変数の数に関する入力問題の平均サイズ、データストリーム信号の平均変化率、等のパラメータに応じて、様々なサイズにしてよいことは当業者に理解されよう。
【０１０５】
更に、バッファ装置は様々な代替位置に設置し得ることは当業者に理解されよう。
【０１０６】
更に図１ｂを参照すると、処理ステップ１４によれば、バッファデータ部分が監視される。バッファデータ部分は計算事象を決定するために監視されることは理解されよう。
【０１０７】
実際には、一実施形態ではバッファデータ部分はディジタルコンピュータ１００を用いて監視されることは認識されよう。
【０１０８】
更に、計算事象はバッファデータ部分中の所定の特徴を観察することを基礎とするストラテジに基づくことは認識されよう。
【０１０９】
一実施形態では、監視はデータストリームから得られるグラフのエッジの変化（即ち付加／削除）に関して実行することができる。変化の数が所定の閾値（一実施形態ではユーザにより指定することができる）を超えるとき、新しい最大クリークを検出する等の計算プロセスが新たに得られるグラフに対してトリガされる。
【０１１０】
更に図１ｂを参照すると、処理ステップ１５によれば、複数のデータストリームの所定のデータ部分を用いてグラフが生成される。本明細書に以下で説明する処理ステップ１５および処理ステップ１７は図１ａに開示する処理ステップ１６の一実施形態であることは理解されよう。図１ａに示す処理ステップ１６によれば、データに対して実行すべきリアルタイムアナリティクスを示す最適化問題は計算事象の検出時に生成される。より正確には、以下に詳述するように、その最適化問題は複数のデータストリームの所定のデータ部分を用いて生成されるデータ構造に対して生成され、このデータ構造は複数のデータストリームの所定のデータ部分を用いて生成されるグラフを含み、生成されるグラフの各ノードは１つのデータストリームと関連し、生成されるグラフの各エッジは複数のデータストリームの２つのそれぞれの所定のデータ部分の間の類似度及び距離を表す。
【０１１１】
上述したように、この特定の実施形態では、生成されるグラフは複数のノードと複数のエッジを含むことは理解されよう。
【０１１２】
より正確には、生成されるグラフの各ノードは１つのデータストリームと関連し、生成されるグラフの各エッジは複数のデータストリームの２つのそれぞれの所定のデータ部分の間の類似度及び距離を表す。
【０１１３】
グラフの生成は複数のデータストリームの以前のデータ部分に対して実行された計算結果を用いてリアルタイムに実行されることも理解されよう。
【０１１４】
ここで図３を参照すれば、複数のデータストリームの以前のデータ部分がどのように使用され得るかが示されている。実際上、任意の時点「Ｔ」において時系列の第１のデータウィンドウを用いて類似度及び距離測度を計算する場合、「ｔ」の離散タイムステップ後に、第１のデータウィンドウ長は同じ状態のままであるから、データ部分が第１のウィンドウから退出し、データの同等部分が進入することが見て取れる。２つの連続する類似度及び距離測度計算の間に共通のデータ部分が残存する。
【０１１５】
従って、上記の事実を有利に利用するとともに、毎タイムステップ後に「帰還再利用可能な」共通データ部分を相関計算に利用するモジュールを使用することができ、該モジュールによってウィンドウから退出するデータ部分の「廃棄されるべき」貢献分を計算し、それをウィドウに進入する同等データ部分の「含めるべき」貢献分と置き換えることができる。このようなモジュールによれば各タイムステップにおいて予め計算した共通データ部分の使用が可能であり、よって相関を計算するのに要する時間が大きく減少する。
【０１１６】
類似度及び距離測度
類似度及び距離の測定は、任意の対のデータストリーム、例えば時系列の近似性及び類似性を様々な基準を用いて測定する任意の方法を含み得る。これらの近似性測定は一般に「類似度」、「距離」、「ノルム」又は「メトリック」によりサフィックスされる。データストリームが実数値であるか２値であるかに応じて、更に以下で説明されるように、異なる類似度および距離測度を使用することができる。
【０１１７】
実数値データストリーム（Ｒｎ）の場合には、類似度及び距離測度は、ピアソン相関、（時間又は周波数領域で計算される）相互相関類似度、相関距離、ピアソン距離、共分散類似度、コサイン類似度、角度セミメトリック、Ｏｒｌｏｃｉ距離、類似度比、Ｍｏｒｉｓｉｔａ−Ｈｏｒｎ類似度、スピアマン順位相関、スピアマンフットルール距離、ケンドールτ順位相関、ケンドールτ距離、クック距離、フロス相関、ユークリッド距離、Ｌ２ノルム、バイナリユークリッド距離、平均検閲ユークリッド距離、マンハッタン距離、Ｌ１ノルム、ペンローズサイズ距離、ペンローズ形状距離、ローレンツ距離、チェビシェフ距離、Ｌ∞ノルム、パワー（ｐ，ｒ）距離、加重指数（ｐ，ｒ）距離、ＬＰ距離、正規化ＬＰ距離、クラーク距離、ミール距離、へリンガー距離、対称χ２測度、対称χ２距離、マハラノビス距離、ミンコフスキー距離、ピーク信号遅延測度、到着測度の時間遅延、データピークの差の絶対値、データエンベロープの相関、ルツィカ類似度、ロバーツ類似度、エレンバーグ類似度、グリーソン類似度、公差距離、ブレイ−カーティス距離、キャンベラ距離、クルシジンスキ類似度（１，２）及びバロニ−ウルバニ−ブサー類似度からなる群から選ばれる。
【０１１８】
２値データストリーム｛０，１｝又は｛−１，１｝の場合には、類似度及び距離測度は、ハーマン類似度、ソーカル−ミッチェナー類似度、ソーカル−スニース類似度（１，２，３）、ラッセル−ラオ類似度、シンプソン類似度、ブラウン−ブランクェット類似度、ロジャー−谷本類似度、フェイス類似度、ツベルスキー類似度、ガウアー−ルジャンドル類似度、アンデルバーグ類似度、結合のユールＱ類似度、ユールＹ類似度、分散類似度、ピアソンφ類似度、ガウアー類似度２、パターン差、Ｑ０差、谷本類似度、谷本（バイオトープ）差、落合−大塚類似度、コミュニティのジャカール類似度、モティカ類似度、ブレイーカーチス類似度、ダイス類似度、チェカノフスキー−ダイス距離からなる群から選ばれる。
【０１１９】
類似度及び距離測度に関する情報は、Ｍ．Ｄｅｚａ及びＥ．Ｄｅｚａにより著作され、Ｍ．Ｅｌｓｅｖｉｅｒにより（２００６）発行された、距離の辞書（Ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ  ｏｆ  Ｄｉｓｔａｎｃｅｓ）に見ることができることは当業者に理解されよう。
【０１２０】
一実施形態では、上述の類似度及び距離測度のいずれも重み付きグラフ又は２値グラフを生成するために使用してよい。別の実施形態では、上述の類似度及び距離測度のいずれも２値又は実数値入力データストリームの固定又は可変サイズのウィンドウに適用してもよいことは理解されよう。それらは大きなフレームのデータストリームの計算コストを低減するために時間内又は指標内に連続的に平均化する、又は移動平均化することができることは理解されよう。ウィンドウ平均値はその後上記に開示したように重み付きグラフ又は２値グラフを生成するために使用し得ることは理解されよう。
【０１２１】
一実施形態では、実数値の類似度及び距離測度のすべてのペアを用いて、ノードがデータストリームと関連し、各エッジが２つのデータストリーム間の類似度及び距離測度を表す重み付きグラフを生成することができることは理解されよう。別の実施形態では、類似度及び距離測度のすべてのペアを１つの選択した閾値を用いて２値化して対応する２値グラフを生成することができることは理解されよう。別の実施形態では、類似度及び距離測度のすべてのペアを２つの固定の上限閾値及び下限閾値を用いて２値化して対応する２値グラフを生成することができることは理解されよう。
【０１２２】
類似度及び距離測度計算の一実施形態は移動平均ピアソン相関であり、以下に開示される。
【０１２３】
ｘｉ及びｙｉで表される対応する要素を有する２つの時系列Ｘ及びＹについて考察する。各要素は時刻ｉにおける時系列の値を表す。説明のために、両時系列の要素の数は等しいものとする。時系列の全長はＮであるとすると、ピアソン相関係数は、
【数１】
2019528538.tif 000003
として計算される。
【０１２４】
サイズｎを有するウィンドウについて考察する。ウィンドウは順方向に摺動し、順次の相関係数が計算される。ウィンドウの順方向摺動は新たな測定値、即ちライブ情報、の加算及び最も古い測定値の減算ともみなせる。このような各係数
2019528538.tif 000004
は時系列からのｎ個の要素を使用し、それらから１タイムステップにつき（ｎ−１）個の要素はこのような順次の係数の間で共通である。それゆえ、これらの共通の（ｎ−１）個の要素を含むブロックの再計算を回避し、それらを順次の係数の計算に再利用することが提案される。係数はウィンドウ内で考察される第１の要素に従って表現され、よって
2019528538.tif 000005
は要素ｉから始まるサイズｎのウィンドウに亘る時系列ｘ及びｙのピアソン相関係数を意味する。ウィンドウは摺動するので、平均値は変化することは理解されよう。同様に平均値は
2019528538.tif 000006
などとして示される。
【０１２５】
開示の方法は以下の通り動作する。第１の係数
2019528538.tif 000007
は、出発時点において以前の係
数計算ブロックがないため、これまでのように計算される。
【数２】
2019528538.tif 000008
【０１２６】
上記の方程式は、
【数３】
2019528538.tif 000009
として書き表せる。
【０１２７】
ウィンドウが１タイムステップだけ移動した後に計算される順次の相関係数は同様に、
【数４】
2019528538.tif 000010
と書き表せる。
【０１２８】
以下の５つの更新方程式は
2019528538.tif 000011
を計算するために使用することができる。
【数５】
2019528538.tif 000012
【０１２９】
従って、
2019528538.tif 000013
が相関計算の第１の初期ステップから
計算されると、順次の相関の計算は軽微な更新を含み、方法は続行する。この更新ルールは下記のように一般化し得ることは当業者に理解されよう。
【数６】
2019528538.tif 000014
【０１３０】
それゆえ、これは計算資源の節約にとって大きな利点となることは理解されよう。
【０１３１】
更に図１ｂを参照すると、処理ステップ１８に従って、生成されたグラフに対し実行すべきリアルタイムアナリティクスを示す最適化問題が計算事象の検出時に生成される。
【０１３２】
一実施形態では、生成されたグラフに対し実行すべきリアルタイムアナリティクスを示す最適化問題はディジタルコンピュータ１００を用いて生成される。一実施形態では、生成されたグラフに対し実行すべきリアルタイムアナリティクスを示す最適化問題は二次制約なし２値最適化問題を含むことは理解されよう。二次制約なし２値最適化問題は最適化オラクルを用いて容易に解くことができることは理解されよう。
【０１３３】
最適化問題は、実行すべき最適化問題により決まり、上述したように実行すべきリアルタイムアナリティクスとも称されることは理解されよう。
【０１３４】
例えば、実行すべき最適化問題は、グラフ彩色問題、頂点被覆問題、最大クリーク問題、グラフ分割問題、最大独立集合及びクリーク被覆からなる群から選ばれる。
【０１３５】
ここで図１ｂを参照すると、処理ステップ２０に従って、生成された最適化問題は最適化オラクルに適した最適化問題に変換される。
【０１３６】
更に図１ｂを参照すると、処理ステップ２２に従って、変換された量子化問題が最適化オラクルによって解かれ、少なくとも１つの解を提供する。
【０１３７】
最適化問題が二次制約なし２値最適化問題であり、且つ最適化オラクルが量子アニーラである実施形態では、二次制約なし２値最適化問題は最適化オラクルで解くことができるために変換は不要である。二次制約なし２値最適化問題はアナログコンピュータ１２０によって解かれ、少なくとも１つの解を提供することが理解されよう。
【０１３８】
二次制約なし２値最適化問題が与えられると、少なくとも１つの解が量子アニーラにより得られる。最適化問題が解かれると、最初の問題を解く過程で得られた情報を適切に生かすことができれば、別の密接に関連する最適化問題を解く計算量は一般的に低減することができる。これは「ワームスタートストラテジ（warm-start strategy）」と称することができる。
【０１３９】
実際には、二次制約なし２値最適化問題Ｑ１で表される最適化問題を解くために量子アニーラが使用される場合、この二次制約なし２値最適化問題の解Ｓ１は、別の二次制約なし２値最適化問題Ｑ２と密接に関連するならば、この別の二次制約なし２値最適化問題Ｑ２を効率的に解くために利用することができる。
【０１４０】
従って、ディジタルコンピュータ１００内に位置する一つのモジュールは、一実施形態では、２つの二次制約なし２値最適化問題の関係を特定し、二次制約なし最適化問題Ｑ２に提供する適切なワームスタートを計算するために使用することができることは理解されよう。このようなモジュールは、第１の二次制約なし２値最適化問題に対する最適解が検出されると、連続する二次制約なし２値問題に必要とされる最適化時間を低減するのに役立つ。
【０１４１】
重要な利点は進行中の最適化の前ステップからの情報を再利用して次ステップをスピードアップすることにある。
【０１４２】
量子アニーラによる最適化の繰り返しステップの１つはマイナー埋め込み（minor-embedding）であることは当業者に理解されよう。
【０１４３】
実際には、マイナー埋め込みは問題を量子アニーラのアーキテクチャにマッピングするプロセスである。このプロセスは、問題が二次制約なし２値最適化問題に縮小された後で、その問題がハードウェアチップで解かれる前の、計算的に費用のかかるステップである。二次制約なし２値最適化問題の項及び変数はグラフ、即ち二次制約なし２値最適化問題グラフ、として表すことができ、量子アニーリングチップのアーキテクチャもハードウェアグラフとして表すことができる。マイナー埋め込みは前者を後者にマッピングするプロセスである。マイナー埋め込みを解決するために使用されるいくつかのヒューリスティック方法があることは当業者に理解されよう。これらのヒューリスティック方法は埋め込みの初期状態を２つの方法、即ちローカルサーチヒューリスティックのためのワームスタートとバーチャル埋め込みとで与えることによって恩恵を受ける。
【０１４４】
ローカルサーチヒューリスティクスのためのワームスタート
疑似アニーリングのようなローカルサーチヒューリスティック方法は初期埋め込みから始まり、その埋め込みを別の実行可能な埋め込みに向けて変化させるために使用し得る。これらの方法は、埋め込みを実行不可能にする特徴の数を最小にしようと試みつつ埋め込みの局所的変化を小さくすることができる。最適化の前のステップに対して発見された埋め込みは必ずしもその後のステップに対して実行可能な埋め込みではない。しかしながら、それは場合によりマイナー埋め込みプロセスをより速くする埋め込みを発見する責任があるローカルサーチヒューリスティックに提供される適切な開始点であり得る。
【０１４５】
バーチャル埋め込み
マイナー埋め込みプロセスの結果の一部分は論理行き先グラフノードを形成するように結合する必要がある行き先グラフノードのリストからなる。埋め込みが入力グラフに対して予め見つかっている場合には、マイナー埋め込み問題を解くよう試み、先に見つかった埋め込みを使ってプロセスをより簡単にすることができる。これは、見つかった埋め込みを行き先グラフに適用し、よって埋め込みプロセスに対してより容易なターゲットである論理グラフを得ることによって達成することができる。埋め込みが入力グラフから論理行き先グラフに対して見つかったら、その埋め込みは入力グラフから実際の行き先グラフに単にマッピングすることができる。
【０１４６】
ここで図４を参照すると、例示的な問題の入力グラフの一例が示されている。この例示的グラフの最大クリークを見つける問題は次の二次制約なし２値最適化問題として公式化することができる。
【数７】
2019528538.tif 000015
【０１４７】
ここで図５を参照すると、二次制約なし２値最適化問題のグラフ表現が示されている。
【０１４８】
図６において、入力グラフはノード３とノード０との間に１つのエッジを付加することにより修正される。この修正も対応する二次制約なし２値最適化問題のグラフを図７に示すように変更することは当業者に理解されよう。
【０１４９】
ここで図８を参照すると、２つの二次制約なし２値最適化問題の埋め込み間の差が示されている。
【０１５０】
図８に示す円は量子アニーリングチップ上の量子ビットである。黒線はハードウェア上の現存する接続である。太い線はチップ上の二次制約なし２値最適化問題の結果として生じる埋め込みである。
【０１５１】
図８は第１及び第２のグラフ（太い線）に対する埋め込みを示す。より正確には、第１の埋め込みはＤ−Ｗａｖｅ上に破線カプラを含むが、第２のグラフはカプラを必要としない。この実施形態は関連する入力の各例に対してＮＰ完全なマイナー埋め込みの再計算がどのように不要になるかを示す。当業者であれば、以前の埋め込みの再利用によって相当量の計算を節約することができ、極めて有利であることは理解されよう。
【０１５２】
最適化案内
埋め込みステップと同様に、最適化も従来知識から恩恵を受け得る。現在の問題に極めて類似する問題に対する解に関する情報が利用可能である場合には、両問題の差異を研究し、既知の答えを利用して新たな最適化問題に対する解を導出することが可能である。
【０１５３】
以下に更に開示するように、最適化問題をより効率よく解くために以前の類似の最適化問題からの知識を利用するという最適化案内の一例を示す。
【０１５４】
二次制約なし２値最適化問題多項式の２つの例について考察する。
【０１５５】
二次制約なし２値最適化問題多項式１：
−ｑ０−ｑ１−ｑ２−１．１ｑ０ｑ１−１．１ｑ０ｑ２
【０１５６】
二次制約なし２値最適化問題多項式２：
−ｑ０−ｑ１−ｑ２−１．１ｑ０ｑ１−１．１ｑ０ｑ２−１．１ｑ１ｑ２
【０１５７】
二次制約なし２値最適化問題多項式１が最大の場合、解Ｓ１はｑ０＝−１，ｑ１＝１，ｑ２＝１である。
【０１５８】
この解は、二次制約なし２値最適化問題多項式１と単に項「−１．１ｑ１ｑ２」だけ異なる二次制約なし２値最適化問題多項式２を解くために使用することができる。
【０１５９】
この追加の項は変数ｑ１及びｑ２を含むだけであることは認識されよう。この項は二次制約なし２値最適化問題内の他の変数の値により影響されない。それ自体はｑ１及びｑ２がＳ１と同じ値を保つとき最大になる。従って、二次制約なし２値最適化問題多項式２もＳ１と同じ構成により最大になることが推定でき、よって二次制約なし２値最適化問題多項式２の解Ｓ２はｑ０＝−１，ｑ１＝１，ｑ２＝１である。
【０１６０】
従って、モジュールを使用して計算リソースを節約することができることは理解されよう。モジュールは増分マイナー埋め込みと最適化案内を統合することができる。
【０１６１】
ここで図１ｂに戻り説明すると、処理ステップ２４によれば、少なくとも１つの解がトランスレートされる。
【０１６２】
一実施形態では、少なくとも１つの解のトランスレーションはディジタルコンピュータ１００によって実行される。
【０１６３】
代替実施形態では、二次制約なし２値最適化問題に対する少なくとも１つの解のトランスレーションは別のディジタルコンピュータを用いて実行される。
【０１６４】
ここで、図１ｂに戻り説明すると、処理ステップ２６によれば、トランスレートされた少なくとも１つの解はそれにより複数のデータストリームに対するリアルタイムアナリティクスを提供するために提供される。
【０１６５】
トランスレートされた少なくとも１つの解は様々な実施形態に従って提供することができることは理解されよう。
【０１６６】
一実施形態では、トランスレートされた少なくとも１つの解はユーザに提供される。例えば、トランスレートされた少なくとも１つの解はディジタルコンピュータ１００の標示装置１０４を用いて表示することができる。
【０１６７】
代替実施形態では、トランスレートされた少なくとも１つの解はリモート処理装置に提供される。一実施形態では、リモート処理装置は少なくとも１つのデータネットワーク（図示せず）を用いてディジタルコンピュータ１００と動作可能に結合される。
【０１６８】
少なくとも１つのデータネットワークは、少なくとも１つのローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、メトロエリアネットワーク（ＭＡＮ）及びワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）からなる群から選ぶことができる。一実施形態では、データネットワークはインターネットを含む。
【０１６９】
非トランジトリコンピュータ可読記憶媒体が開示され、該記憶媒体は、実行時に複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行する方法をディジタルコンピュータに実行させるコンピュータ実行可能命令を記憶する記憶媒体であることは理解されよう。前記方法は、複数のデータストリームを得るステップと、前記得られた複数のデータストリームの変化をバッファ装置に蓄積してバッファされたデータ部分を提供するステップと、前記バッファされた部分を監視して計算事象を決定するステップであって、前記計算事象は前記バッファされたデータ部分の所定の特徴を観測することを基礎とするストラテジに基づくものである、ステップと、前記計算事象の検出時に、前記ディジタルコンピュータを用いて、前記複数のデータストリームの所定のデータ部分の１つに実行すべき前記リアルタイムアナリティクスの最適化問題及び前記複数のデータストリームの所定のデータ部分を用いて生成されるデータ構造を生成するステップと、前記生成された最適化問題を最適化オラクルに適した最適化問題に変換するステップと、前記変換された最適化問題を前記最適化オラクルに送るステップと、前記最適化オラクルから前記変換された最適化問題の少なくとも１つの解を得るステップと、前記少なくとも１つの解をトランスレートするステップと、前記トランスレートされた少なくとも１つの解を提供し、前記複数のデータストリームに対する前記リアルタイムアナリティクスを提供するステップと、を含む。
【０１７０】
項（Ｃｌａｕｓｅｓ）
項１．複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行する方法であって、該方法は、
ディジタルコンピュータを用いて、複数のデータストリームを得るステップと、
前記ディジタルコンピュータを用いて、前記得られた複数のデータストリームのリアルタイム変化をバッファ装置に蓄積し、バッファされたデータ部分を提供するステップと、
前記ディジタルコンピュータを用いて、前記バッファされたデータ部分を監視して計算事象を決定するステップであって、前記計算事象は前記バッファされたデータ部分の所定の特徴を観察することを基礎とするストラテジに基づくものである、ステップと、
前記計算事象の検出時に、前記ディジタルコンピュータを用いて、前記複数のデータストリームの所定のデータ部分の１つに対して実行すべき前記リアルタイムアナリティクスを示す最適化問題及び前記複数のデータストリームの所定のデータ部分を用いて生成されるデータ構造を生成するステップと、
前記ディジタルコンピュータを用いて、前記生成された最適化問題を最適化オラクルに適した最適化問題に変換するステップと、
変換された前記生成された最適化問題を前記最適化オラクルを用いて解き、少なくとも１つの解を提供するステップと、
前記ディジタルコンピュータを用いて、前記少なくとも１つの解をトランスレートするステップと、
前記ディジタルコンピュータを用いて、前記トランスレートされた少なくとも１つの解を提供し、それにより前記リアルタイムアナリティクスを前記複数のデータストリームに提供するステップと、
を含む。
【０１７１】
項２．項１に記載の方法において、前記最適化オラクルは量子アニーラを含む。
【０１７２】
項３．項１の方法において、前記最適化オラクルはディジタルアニーラを含む。
【０１７３】
項４．項１に記載の方法において、前記最適化オラクルはコヒーレント・イジングマシンを含む。
【０１７４】
項５．項１〜４の何れかに記載の方法において、前記得られた複数のデータストリームは時系列信号を含む。
【０１７５】
項６．項１〜５の何れかに記載の方法において、前記複数のデータストリームは対応する複数のデータソースから得られる。
【０１７６】
項７．項６に記載の方法において、前記複数のデータソースの各データソースはリアルタイムデータソース及び非リアルタイムデータソースのうちの一つである。
【０１７７】
項８．項７に記載の方法において、前記複数のデータソースの少なくとも１つは前記ディジタルコンピュータ内に位置する。
【０１７８】
項９．項７に記載の方法において、前記複数のデータソースの少なくとも１つは前記ディジタルコンピュータに動作可能に接続されたリモートディジタルコンピュータ内に位置する。
【０１７９】
項１０．項１〜９の何れかに記載の方法において、前記バッファ装置は前記ディジタルコンピュータ内に位置する。
【０１８０】
項１１．項１〜１０の何れかに記載の方法において、前記実行すべきリアルタイムアナリティクスを示す前記最適化問題はデータ構造に関して生成され、更にそのデータ構造は前記複数のデータストリームの所定のデータ部分を用いて生成されるグラフを含み、前記生成されるグラフの各ノードは前記データストリームの２つのそれぞれの所定のデータ部分間の類似度及び距離測度を表し、更に前記グラフは前記複数のデータストリームの以前のデータ部分に対して実行された計算結果を用いてリアルタイムに生成される。
【０１８１】
項１２．項１１に記載の方法において、前記複数のデータストリームは実数値のデータストリームである。
【０１８２】
項１３．項１２に記載の方法において、前記類似度及び距離測度は、ピアソン相関、時間又は周波数領域で計算される相互相関類似度、相関距離、ピアソン距離、共分散類似度、コサイン類似度、角度セミメトリック、Ｏｒｌｏｃｉ距離、類似度比、Ｍｏｒｉｓｉｔａ−Ｈｏｒｎ類似度、スピアマン順位相関、スピアマンフットルール距離、ケンドールτ順位相関、ケンドールτ距離、クック距離、フロス相関、ユークリッド距離、Ｌ２ノルム、バイナリユークリッド距離、平均検閲ユークリッド距離、マンハッタン距離、Ｌ１ノルム、ペンローズサイズ距離、ペンローズ形状距離、ローレンツ距離、チェビシェフ距離、Ｌ∞ノルム、パワー（ｐ，ｒ）距離、加重パワー（ｐ，ｒ）距離、ＬＰ距離、正規化ＬＰ距離、クラーク距離、ミール距離、へリンガー距離、対称χ２測度、対称χ２距離、マハラノビス距離、ミンコフスキー距離、ピーク信号遅延測度、到着測度の時間遅延、データピークの差の絶対値、データエンベロープの相関、ルツィカ類似度、ロバーツ類似度、エレンバーグ類似度、グリーソン類似度、公差距離、ブレイ−カーティス距離、キャンベラ距離、クルシジンスキ類似度（１，２）及びバロニ−ウルバニ−ブサー類似度からなる群から選ばれる。
【０１８３】
項１４．項１３に記載の方法において、前記複数のデータストリームは２値データストリームである。
【０１８４】
項１５．項１４に記載の方法において、前記類似度及び距離測度は、ハーマン類似度、ソーカル−ミッチェナー類似度、ソーカル−スニース類似度（１，２，３）、ラッセル−ラオ類似度、シンプソン類似度、ブラウン−ブランクェット類似度、ロジャー−谷本類似度、フェイス類似度、ツベルスキー類似度、ガウアー−ルジャンドル類似度、アンデルバーグ類似度、結合のユールＱ類似度、ユールＹ類似度、分散類似度、ピアソンφ類似度、ガウアー類似度２、パターン差、Ｑ０差、谷本類似度、谷本（バイオトープ）差、落合−大塚類似度、コミュニティのジャカール類似度、モティカ類似度、ブレイーカーチス類似度、ダイス類似度、チェカノフスキー−ダイス距離からなる群から選ばれる。
【０１８５】
項１６．項１２〜１３の何れかに記載の方法は、更に、２値化したグラフを提供するために前記生成したグラフの各エッジに対して少なくとも１つの選択した閾値を使用することを含み、更に、前記最適化問題を前記２値化したグラフを用いて生成する。
【０１８６】
項１７．項１６に記載の方法において、２つの選択した閾値を使用し、更に前記２つの選択した閾値は固定の下限閾値及び固定の上限閾値を含む。
【０１８７】
項１８．項１~１７の何れかに記載の方法において、前記生成された最適化問題は二次制約なし２値最適化問題に変換される。
【０１８８】
項１９．項１~１８の何れかに記載の方法において、前記変換された最適化問題の解決は前記最適化オラクルと少なくとも１つの以前の解とを用いて実行される。
【０１８９】
項２０．項１に記載の方法において、前記実行すべきリアルタイムアナリティクスは、グラフ彩色問題、頂点被覆問題、最大クリーク問題、グラフ分割問題、最大独立集合及びクリーク被覆からなる群から選ばれる。
【０１９０】
項２１．項１~２０の何れかに記載の方法において、前記トランスレートされた少なくとも１つの解の提供は、前記少なくとも１つのトランスレートされた解をユーザに表示することを含む。
【０１９１】
項２２．項１~２０の何れかに記載の方法において、前記少なくとも１つの解の提供は、前記少なくとも１つのトランスレートされた解を前記ディジタルコンピュータに動作可能に結合されたリモート処理装置に提供することを含む。
【０１９２】
項２３．ディジタルコンピュータであって、該ディジタルコンピュータは、
中央処理装置と、
表示装置と、
量子プロセッサを含む最適化オラクルに前記ディジタルコンピュータを動作可能に結合する通信ポートと、
複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行するアプリケーションを含むメモリ装置と、
を含み、前記アプリケーションは、
複数のデータストリームを得る命令と、
前記得られた複数のデータストリームのリアルタイム変化をバッファ装置に蓄積し、バッファされたデータ部分を提供する命令と、
前記バッファされたデータ部分を監視して計算事象を決定する命令であって、前記計算事象は前記バッファされたデータ部分の所定の特徴を観察することを基礎とするストラテジに基づくものである、命令と、
前記計算事象の検出時に、前記複数のデータストリームの所定のデータ部分の１つに対して実行すべき前記リアルタイムアナリティクスを示す最適化問題及び前記複数のデータストリームの所定のデータ部分を用いて生成されるデータ構造を生成する命令と、
前記生成された最適化問題を最適化オラクルに適した最適化問題に変換する命令と、
前記生成され変換された最適化問題を前記最適化オラクルに送る命令と、
前記最適化オラクルから前記生成され変換された最適化問題の少なくとも１つの解を得る命令と、
前記少なくとも１つの解をトランスレートする命令と、
前記トランスレートされた少なくとも１つの解を提供し、それにより前記リアルタイムアナリティクスを前記複数のデータストリームに提供する命令と、を含む。
【０１９３】
項２４．実行時に複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行する方法をディジタルコンピュータに実行させるコンピュータ実行可能命令を記憶する非トランジトリコンピュータ可読記憶媒体であって、前記方法は、
複数のデータストリームを得るステップと、
前記得られた複数のデータストリームのリアルタイム変化をバッファ装置に蓄積しバッファされたデータ部分を提供するステップと、
前記バッファされたデータ部分を監視して計算事象を決定するステップであって、前記計算事象は前記バッファされたデータ部分の所定の特徴を観察することを基礎とするストラテジに基づくものである、ステップと、
前記計算事象の検出時に、前記複数のデータストリームの所定のデータ部分の１つに実行すべき前記リアルタイムアナリティクスの最適化問題及び前記複数のデータストリームの所定のデータ部分を用いて生成されるデータ構造を生成するステップと、
前記生成された最適化問題を最適化オラクルに適した最適化問題に変換するステップと、
前記生成され変換された最適化問題を前記最適化オラクルに送るステップと、
前記最適化オラクルから前記変換された最適化問題の少なくとも１つの解を得るステップと、
前記少なくとも１つの解をトランスレートするステップと、
前記トランスレートされた少なくとも１つの解を提供し、それにより前記リアルタイムアナリティクスを前記複数のデータストリームに提供するステップと、を含む。
【０１９４】
項２５．複数のデータストリームにリアルタイムアナリティクスを実行する方法であって、該方法は、
複数のデータストリームを得るステップと、
前記得られた複数のデータストリームのリアルタイム変化をバッファ装置に蓄積し、バッファされたデータ部分を提供するステップと、
前記バッファされたデータ部分を監視して計算事象を決定するステップであって、前記計算事象は前記バッファされたデータ部分の所定の特徴を観察することを基礎とするストラテジに基づくものである、ステップと、
前記計算事象の検出時に、前記複数のデータストリームの所定のデータ部分の１つに対して実行すべき前記リアルタイムアナリティクスを示す最適化問題及び前記複数のデータストリームの所定のデータ部分を用いて生成されるデータ構造を生成するステップと、
前記生成された最適化問題を最適化オラクルに適した最適化問題に変換するステップと、
前記生成され変換された最適化問題を前記最適化オラクルに提供するステップと、
前記最適化オラクルから少なくとも１つの解を得るステップと、
前記少なくとも１つの解をトランスレートするステップと、
前記トランスレートされた少なくとも１つの解を提供し、それにより前記リアルタイムアナリティクスを前記複数のデータストリームに提供するステップと、を含む。
【０１９５】
以上の説明は発明者等により現在想定される特定の好ましい実施形態に関連しているが、本発明は広義の態様では本発明に記載する要素と機能的に同等のものも含むものであることを理解された。
【図１ａ】
2019528538.tif 000016
【図１ｂ】
2019528538.tif 000017
【図２】
2019528538.tif 000018
【図３】
2019528538.tif 000019
【図４】
2019528538.tif 000020
【図５】
2019528538.tif 000021
【図６】
2019528538.tif 000022
【図７】
2019528538.tif 000023
【図８】
2019528538.tif 000024
【国際調査報告】
2019528538.tif 000025
2019528538.tif 000026
2019528538.tif 000027
2019528538.tif 000028