(57)【要約】サービス層における共通データ分析サービス（ＤＡＳ）は、下層の既存の／将来的データ分析技術またはツールを使用し、ユニフォームアクセスアプローチを用いてそれらのデータ分析動作を必要とするサービス層エンティティにそれらを提供するように設計される。一般的動作フレームワーク／インターフェース設計が、ＤＡＳおよびＤＡＳ内の動作詳細を有効にするために使用される。サービス層要求／応答メッセージ内に新しいパラメータを含む、ＤＡＳと相互作用するための関連プロシージャが、使用されることができる。
2019522253.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
装置による使用のための方法であって、前記装置は、プロセッサと、メモリとを備え、前記装置は、前記メモリ内に記憶されたコンピュータ実行可能命令をさらに含み、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、
サービス層ノードを実装し、
サービスタイププロファイルに従うデータ分析要求を受信することと、
前記サービスタイププロファイルを使用して、前記データ分析要求にサービス提供することと
を含む方法の機能を実施する、方法。
【請求項２】
前記データ分析要求は、クライアントから受信される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記サービス提供することは、前記データ分析要求をデータホストコンテナの近傍の第２のサービス層ノードに転送することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記装置は、データ分析サービスを実装する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記データ分析サービスは、分析能力と相互作用する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記データ分析サービスは、内部インターフェースコンバータを使用して、前記分析能力と相互作用する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記サービスタイププロファイルは、前記分析能力のアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）にマッピングする、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記データ分析要求は、前記分析能力とのサブスクリプションを設定する、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記サービス提供することは、データを別の場所から取り込むことを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
装置による使用のための方法であって、前記装置は、プロセッサと、メモリとを備え、前記装置は、前記メモリ内に記憶されたコンピュータ実行可能命令をさらに含み、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、
サービスタイププロファイルに従って、データ分析要求をサービス層におけるデータ分析サービスに送信することと、
結果を前記データ分析サービスから受信することと
を含む方法の機能を実施する、方法。
【請求項１１】
前記データ分析サービスは、共通サービスエンティティ（ＣＳＥ）内に実装される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記データ分析要求は、分析能力とのサブスクリプションを設定する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
プロセッサと、メモリとを備えている装置であって、前記装置は、前記装置の前記メモリ内に記憶されたコンピュータ実行可能命令をさらに含み、前記命令は、前記装置のプロセッサによって実行されると、サービス層ノードを実装し、
サービスタイププロファイルに従うデータ分析要求を受信することと、
前記サービスタイププロファイルを使用して、前記データ分析要求にサービス提供することと
を前記装置に行わせる、装置。
【請求項１４】
前記サービス提供することは、前記データ分析要求をデータホストコンテナの近傍の第２のサービス層ノードに転送することを含む、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記装置は、データ分析サービスを実装する、請求項１３に記載の装置。
【請求項１６】
前記データ分析サービスは、分析能力と相互作用する、請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
前記データ分析サービスは、内部インターフェースコンバータを使用して、前記分析能力と相互作用する、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
プロセッサと、メモリとを備えている装置であって、前記装置は、前記装置の前記メモリ内に記憶されたコンピュータ実行可能命令をさらに含み、前記命令は、前記装置のプロセッサによって実行されると、
サービスタイププロファイルに従って、データ分析要求をデータ分析サービスに送信することと、
結果を前記データ分析サービスから受信することと
を前記装置に行わせる、装置。
【請求項１９】
前記装置は、前記データ分析サービスのクライアントである、請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
前記データ分析要求は、分析能力とのサブスクリプションを設定する、請求項１８に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
（関連出願の引用）
本願は、米国仮特許出願第６２／３２６，８８１号（２０１６年４月２５日出願）の利益を主張し、上記出願の開示は、その全体が記載されている場合のように参照により本明細書に引用される。
【０００２】
（背景）
近年、世界中のデータ量は、急増しつつある。Ｇｏｏｇｌｅは、数百ペタバイト（ＰＢ）の検索データを処理しており、Ｆａｃｅｂｏｏｋは、１ヶ月あたり１０ＰＢを上回るログデータを生成している（ビッグデータシステムに関する調査、ＳＣＩＥＮＣＥ  ＣＨＩＮＡ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，  ２０１５）。急増するグローバルデータの結果、用語「ビッグデータ」が、莫大なデータセットを説明するために造り出された。従来のデータセットと比較して、ビッグデータは、このデータから徹底的洞察、例えば、顧客の買物履歴記録から潜在的購入を発見する方法を得るために分析する必要がある膨大な非構造化データを含み得る。
【０００３】
ＭｃＫｉｎｓｅｙ  ＆  Ｃｏｍｐａｎｙは、「ビッグデータは、古典的データベースソフトウェアによって入手、記憶、および管理され得ないようなデータセットを意味するものとする」のようなビッグデータのより形式的定義を有する。この定義は、以下の２つの含蓄を含む。
−ビッグデータの測定／基準に準拠するデータセット量は、変化し、経時的に、または技術的進化に伴って、成長し得る。現在、ビッグデータは、概して、数テラバイト〜数ペタバイトに及ぶ。
−異なるアプリケーションにおけるビッグデータの規格に準拠するデータセット量は、相互に異なる。
【０００４】
いくつかの「Ｖ」を指す、ビッグデータの別の一般的定義は、以下である（図１に示されるように）。
−Ｖｏｌｕｍｅ（量）は、大量のデータの生成および収集に伴って、データスケールが、ますます大きくなり、例えば、インターネット企業によって生成されるデータが、前の実施例で述べられたように１日あたり数十のＰＢに容易に到達し得ることを意味する。
−Ｖａｒｉｅｔｙ（多様性）は、オーディオ、ビデオ、ウェブページ、およびテキスト等の半構造化および非構造化データ、ならびにデータベーステーブルのような従来の明確に定義された構造化データ等を含む、種々のタイプのデータを示す。
−Ｖｅｌｏｃｉｔｙ（速度）は、ビッグデータの時系列、具体的には、データ収集および分析等が、ビッグデータの商業的価値を最大限にするように、迅速かつタイムリーな様式で行われなければならないことを意味する。
−Ｖａｌｕｅ（価値）は、データ内であるが、非常に低密度に隠蔽される、有用な知識／洞察が存在することを意味する。
【０００５】
加えて、さらなる「Ｖ」が、定義され得、例えば、Ｖｅｒａｃｉｔｙ（正確性）は、不確実または非精密なデータ等に対処する。
【０００６】
現在、産業は、潜在的新しい事業および価値に起因して、高いビッグデータの潜在性にますます関心を持ちつつあり、多くの政府機関ならびに研究コミュニティは、ビッグデータの研究および適用を加速するための主要な計画を発表している。
【０００７】
典型的には、例えば、物理的世界に内蔵され、ネットワークによってコンピューティングリソースに接続される、センサおよびデバイスを指す、モノのインターネット（ＩｏＴ）の出現は、ビッグデータにおける成長を駆動する主要な傾向であることは、着目に値する。
【０００８】
図２に示されるように、ＭｃＫｉｎｓｅｙ研究は、世界中に展開される接続されたＩｏＴノードの数が、年間３０パーセントを超える率で成長することが予期されると推測している。成長セクタのいくつかは、公共事業（これらのオペレータは、より多くのスマートメータおよびスマート器具をインストールする）、保健医療（本セクタは、遠隔健康監視を展開する）、小売（最終的に、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグのその使用を増加させるであろう）、および自動車産業（ますますセンサを車両内にインストールするであろう）であると予期される。
【０００９】
ビッグデータの価値連鎖は、概して、４相、すなわち、データ生成、データ入手、データ記憶、およびデータ分析に分割されることができる（図３参照）。データを未加工材料と見なす場合、データ生成およびデータ入手は、開発プロセスであって、データ記憶は、記憶プロセスであって、データ分析は、未加工材料を利用して、新しい価値を作成する、生産プロセスである。以下に、それらの４相毎の簡単な導入が、提示される。
【００１０】
データ生成は、ビッグデータの第１のステップである。先に述べられたように、膨大な量のデータが、生成される。例えば、検索エントリ、インターネットフォーラムポスト、チャット記録、およびマイクロブログメッセージである。さらに、複雑かつ高度に多様な性質の大規模データが、分散されたデータソースを通して生成されることができる。そのようなデータソースは、特に、ＩｏＴ／Ｍ２Ｍシステムからのセンサ、ビデオ、クリックストリーム、および／または全ての他の利用可能なデータソースを含む。
【００１１】
データ入手は、ビッグデータシステムの第２の段階である。ビッグデータ入手は、データ収集、データ伝送等を含む。ビッグデータ入手の間、効率的伝送機構が、データを適切な記憶管理システムに送信し、異なる分析アプリケーションをサポートするために必要とされる。収集されたデータセットは、時として、有意な量の冗長または無用のデータを含み得、記憶空間を不必要に増加させ、後続データ分析に影響を及ぼす。例えば、高冗長性は、環境監視のためのセンサによって収集されるデータセット間では非常に一般的である。データ圧縮技術が、冗長性を低減させるために適用されることができる。
【００１２】
第３の段階、すなわち、ビッグデータ記憶は、データアクセスの信頼性および利用可能性を達成しながらの大規模データセットの記憶および管理を指す。典型的には、膨大な、スケーラブルな、かつ概して、分散された記憶システムに対処する。一方では、記憶インフラストラクチャは、スケーラブルかつ信頼性のある情報記憶サービスを提供する必要があり、他方では、大量のデータのクエリおよび分析のために強力なアクセスインターフェースを提供しなければならない。
【００１３】
第４の段階は、データ分析についてである。ビッグデータの分析は、主に、収集されたデータに適用される分析方法を伴う。データ分析は、ビッグデータの価値連鎖において最も重要な段階であって、有用な価値を抽出する目的で、事業運営等における洞察を提供する。異なるレベルの潜在的価値が、異なる分野におけるデータセットの分析を通して生成されることができる。したがって、データ分析が、図３に例示されるように頻繁に変化し、非常に複雑である、広いエリアまたは概念であることは、着目に値する。
【００１４】
市場におけるいくつかの既存のデータ分析製品が、以下に簡潔に議論される。これらの製品は、必ずしも、サービス層概念に関連付けられない。
【００１５】
Ｇｏｏｇｌｅ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓは、ウェブサイトトラフィックを追跡および報告する、Ｇｏｏｇｌｅによって提供される無料のウェブ分析サービスである。Ｇｏｏｇｌｅ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓは、「ページタグ」とともに実装され、ウェブサイト所有者がウェブサイトの全てのページに追加する、Ｊａｖａ（登録商標）スクリプトコードのスニペットである、専有Ｇｏｏｇｌｅ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓ追跡コード（現在、Ａｎａｌｙｔｉｃｓ．ｊｓとして知られる）に依拠する。次いで、追跡コードは、Ｊａｖａ（登録商標）スクリプトがブラウザ内で有効にされる場合、クライアントがページをブラウジングすると、クライアントブラウザ内で起動する。コードは、ビジタデータを収集し、それをＧｏｏｇｌｅデータ収集サーバに送信する。ユーザは、最初に、Ｇｏｏｇｌｅ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓプラットフォームに登録し、ユーザアカウントを設定する。ユーザアカウントの詳細はまた、追跡コードによって収集されるデータが正しいユーザアカウントに送信され得るように、Ａｎａｌｙｔｉｃｓ．ｊｓコード内に含まれるであろう。図４は、Ｇｏｏｇｌｅ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓの一般的アーキテクチャを示す。
【００１６】
現在、Ｇｏｏｇｌｅ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓは、以下の３つの異なるアプリケーションシナリオのための分析サービスを提供する。
１）ウェブサイトまたはウェブアプリ上のユーザ挙動データを収集するための前述のＡｎａｌｙｔｉｃｓ．ｊｓを使用する、ウェブサイトおよびウェブアプリ（図４に示されるように）
２）ＡｎｄｒｏｉｄまたはｉＯＳプラットフォーム上で起動するモバイルアプリについての種々のデータを収集するためのＧｏｏｇｌｅ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓによって提供されるＡＰＩまたはサンプルコードを利用する、モバイルアプリ
３）他のアプリケーションシナリオ（Ｇｏｏｇｌｅ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓはまた、任意のエンティティ（例えば、ＩｏＴデバイス）に関する測定プロトコルを提供し、データをＧｏｏｇｌｅ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓサーバに送信する）
【００１７】
さらに一歩進めて、Ｇｏｏｇｌｅ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓによって収集されるデータに加え、また、会社データベースまたは顧客関係管理（ＣＲＭ）システム等の複数のソースからのデータをマイニングするとき、深層／隠蔽洞察を見出すことも可能である。故に、現在、Ｇｏｏｇｌｅは、Ｇｏｏｇｌｅ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓ  ＰｒｅｍｉｕｍおよびＧｏｏｇｌｅ  ＢｉｇＱｕｅｒｙ統合を配信している。自動的に、Ｇｏｏｇｌｅ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓ  ＰｒｅｍｉｕｍからのログをＧｏｏｇｌｅ  ＢｉｇＱｕｅｒｙにインポートすることによって、ユーザは、容易に、ＳＱＬクエリを書き込み、そのウェブサイトビジタアクティビティと販売時点管理記録、オンライン購入履歴、およびユーザサインインログ等の他の貴重な事業データを相関させることができる。その顧客に対する本組み合わせられた洞察を使用して、ユーザは、次いで、Ｇｏｏｇｌｅ  ＡｄＷｏｒｄｓおよびＤｏｕｂｌｅＣｌｉｃｋのためのカスタマイズされたＡｄ  Ｒｅｍａｒｋｅｔｉｎｇデータを生成することができる。
【００１８】
ＩＢＭは、最近、自然言語ベースのデータ分析製品である、Ｗａｔｓｏｎ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓを発表した。Ｗａｔｓｏｎ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓは、ユーザに、複雑性を伴わずに、高度な分析の利点を提供する。例えば、非専門家の人々が、例えば、データをロードし、データを探索し、データに関する予測を行い、分析結果を仮想化するための努力を要しないダッシュボードおよび情報グラフィック作成を有効にすること等から、Ｗａｔｓｏｎ  ａｎａｌｙｔｉｃｓによって補助される種々のデータ分析を行うことを可能にする。その一方で、ユーザが、単に、人間が理解可能な自然言語で質問をタイプすることによって、そのアップロードされたデータを分析することを可能にし、Ｗａｔｓｏｎ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓにおける自然言語処理エージェントは、自動的に、望ましい分析タスクをユーザに提案するであろう。
【００１９】
図５は、ＩＢＭ  Ｗａｔｓｏｎ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓのスナップショットを示す。本製品の標的顧客が、人間ユーザであって、Ｍ２Ｍ／ＩｏＴシナリオにおけるデータ分析をサポートするために具体的に設計されていないことは、着目に値し、これは、本研究の焦点である。
【００２０】
前述のＷａｔｓｏｎ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓに加え、ＩＢＭはまた、人工知能技術を使用して、より複雑な分析タスクを行う、ＲＥＳＴ  ＡＰＩおよびソフトウェア開発キット（ＳＤＫ）の専有集合である、Ｗａｔｓｏｎ  Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒ  Ｃｌｏｕｄと呼ばれる別のタイプの製品を有する。図６は、Ｗａｔｓｏｎ  Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒ  Ｃｌｏｕｄによって提供される、利用可能なデータ分析サービスを示す。例えば、視覚的認識サービスのために、ユーザは、Ｗａｔｓｏｎ  Ｃｌｏｕｄによって提供されるＡＰＩ仕様に基づいて、ペイロード内に画像を伴って、ＨＴＴＰ要求を分析エンドポイントに送信し得る。視覚的認識サービスは、マシン学習技術を使用することによって、画像の視覚的外観を分析し、ユーザに、画像に描写される可能性として考えられるコンテンツのリストと、これらの可能性のそれぞれに関連付けられた信頼度レベルとを含む、分析結果を返すであろう。
【００２１】
Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ａｚｕｒｅは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ管理およびＭｉｃｒｏｓｏｆｔパートナホストデータセンタのグローバルネットワークを通して、アプリケーションおよびサービスを構築、展開、および管理するためにＭｉｃｒｏｓｏｆｔによって作成されたクラウドコンピューティングプラットフォームおよびインフラストラクチャである。特に、Ａｚｕｒｅは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ、Ｓｔｒｅａｍ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓ、ならびにＨＤＩｎｓｉｇｈｔ等のデータ分析に関連するいくつかの異なるタイプのサービスを提供する。Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ａｚｕｒｅによって使用されるデータ分析関連サービスのアーキテクチャは、図７に示され、Ｍ２Ｍ／ＩｏＴシステムにおけるデータの大部分がデータストリームであるであろうため、Ｍ２Ｍ／ＩｏＴシナリオに非常に関連する。以下に、それらのデータ分析サービス毎の簡単な導入を提供する。
【００２２】
Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ａｚｕｒｅ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ：一般に、マシン学習は、コンピュータを使用して、将来的挙動、転帰、および傾向を予想するために既存のデータから学習する、予測モデルを起動する。Ａｚｕｒｅ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇは、予測モデルを分析ソリューションとして迅速に作成および展開することを可能にする、強力なクラウドベースの予測分析サービスである。Ａｚｕｒｅ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇは、完全な予測分析ソリューションをクラウド内に作成する、すなわち、予測モデルを迅速に作成し、試験し、動作可能にし、かつ管理するためのツールを提供し、ユーザは、任意のハードウェアを購入する、または仮想マシンを手動で管理する必要がない。本サービスは、依然として、人間専門家を標的し、そのマシン学習関連タスクを促進することは、着目に値する。
【００２３】
Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ａｚｕｒｅ  Ｓｔｒｅａｍ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓ：Ｓｔｒｅａｍ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓサービスは、クラウド内のストリーミングデータにわたって、低待ち時間であって、高度に利用可能であって、かつスケーラブルな複雑なイベント処理を提供する。Ａｚｕｒｅ  Ｓｔｒｅａｍ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓは、データからの深層洞察を明らかにすることに役立つ、コスト効果的でリアルタイムのイベント処理エンジンである。Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ａｚｕｒｅ  Ｓｔｒｅａｍ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓは、デバイス、センサ、ウェブサイト、ソーシャルメディア、アプリケーション、インフラストラクチャシステム、およびより多くのもの（他の企業によって開発された類似製品は、ＳＱＬｓｔｒｅａｍおよびＩＢＭ  ＩｎｆｏＳｐｈｅｒｅＳｔｒｅａｍｓ等を含む）からのデータストリーミングに関するリアルタイム分析処理を設定することを容易にする。例えば、Ａｚｕｒｅポータルにおける数クリックを用いて、ユーザは、ストリーミングデータの入力ソース、ＳＱＬ状言語で表されるデータ分析処理タスク、および本ジョブの結果のための出力シンクを規定することによって、Ｓｔｒｅａｍ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓジョブをオーサリングすることができる。以前のマシン学習サービス（バッチ処理の観点から予測分析を行うための従来の方法により焦点を当てる、すなわち、データは、最初に、処理される前に、ともに収集される）と比較して、ストリーミング分析パラダイムは、データ分析動作をオンザフライで行うことをより強調し、すなわち、データは、それらがデータ分析エンジンを通してフローするにつれて分析される。
【００２４】
Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  ＨＤＩｎｓｉｇｈｔ：Ａｐａｃｈｅ  Ｈａｄｏｏｐは、コモディティハードウェア（より詳細については後節参照）から構築されたコンピュータクラスタ上の非常に大きなデータセットの分散記憶および分散処理のためにＪａｖａ（登録商標）で書かれたオープンソースソフトウェアフレームワークである。これは、ビッグデータ関連アプリケーションのための事実上大規模なデータ処理インフラストラクチャである。故に、多くの企業が、その種々のデータ分析関連サービスをＨａｄｏｏｐフレームワーク上に構築する（すなわち、Ｈａｄｏｏｐシステムは、バックエンドインフラストラクチャである）。また、Ｈａｄｏｏｐを用いて作業することを意図するそれらの専門家を促進するために、多くの企業は、Ａｐａｃｈｅ  Ｈａｄｏｏｐクラスタをクラウド内に展開およびプロビジョニングし、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  ＨＤＩｎｓｉｇｈｔ等、高信頼性および利用可能性を伴って、ビッグデータ関連タスクを管理し、分析し、かつそれに関して報告するように設計されるソフトウェアフレームワークを提供するという意味において、クラウドベースのＨａｄｏｏｐ分布を提供する（すなわち、ユーザは、任意のハードウェアを購入する、または仮想マシンまたは任意の他のリソースを手動で管理する必要がなく、単に、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ａｚｕｒｅクラウドプラットフォームによって提供されるＨＤＩｎｓｉｇｈｔ  Ｓｅｒｖｉｃｅによって提供されるサービスを利用することによって、それらを実現する必要がある）。
【００２５】
主要なソフトウェア企業によって提供される前述のデータ分析サービス（それらのうちのいくつかは、直接、Ｍ２Ｍ／ＩｏＴシナリオのために設計されていないが）に加え、また、いくつかのＩｏＴ指向プラットフォームが存在し、これは、あるデータ分析能力を装備し得る。
【００２６】
Ｉｎｔｅｌ  ＩｏＴ  Ｐｌａｔｆｏｒｍは、第三者ソリューションと協働し、シームレスかつセキュアにデバイスを接続し、信頼データをクラウドに配信し、分析を通して価値を配信するための基盤を提供する、Ｉｎｔｅｌからのエンドツーエンド基準モデルおよび製品群である。特に、Ｉｎｔｅｌは、ＩｏＴ  Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒ  Ｋｉｔによって提供されるリソースを含む、センサデータの収集および分析のためのＩｏＴのためのクラウドベースの分析システムを提供する。本サービスを使用して、ＩｏＴ開発者は、大規模記憶および処理能力に投資する必要なく、データ入手および分析を即座に開始する能力を有する。
【００２７】
図８は、そのＩｏＴ開発者キットは、ユーザが、エッジデバイス（例えば、ＩｎｔｅｌのＧａｌｉｌｅｏ／Ｅｄｉｓｏｎデバイス）を構成し、データ分析タスクが行われ得る、中央クラウドプラットフォームにデータを送信することを可能にする、Ｉｎｔｅｌ  ＩｏＴ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓの一般的アーキテクチャを示す。開発者はまた、ラップトップを通してアクセスし、クラウド内にそのＩｏＴ分析アカウントを構成し得る。
【００２８】
図９は、ユーザが、異なる分析関連タスクを行う、例えば、センサ（または他のエッジデバイス）から送信されるデータを監視する、エッジデバイスを構成または制御し得る、Ｉｎｔｅｌ  ＩｏＴ分析のユーザダッシュボードを示す。
【００２９】
Ｃｕｍｕｌｏｃｉｔｙ、Ｘｉｖｅｌｙ、Ｋｅｅｎ．ｉｏ等の他の企業は、Ｉｎｔｅｌ  ＩｏＴプラットフォームに類似するサービスまたは製品を提供する。それらの企業がそれぞれ、その独自の開発者キット、ＡＰＩ仕様、およびドキュメント等を有するという意味において、それらのサービスおよび製品の大部分が全て、専有ソリューションに基づくことは、着目に値する。
【００３０】
Ａｐａｃｈｅ  Ｈａｄｏｏｐは、コモディティハードウェア上の大量のデータのセットの分散記憶および処理のためのオープンソースフレームワークである。Ｈａｄｏｏｐは、事業が、膨大な量の構造化および非構造化データから洞察を迅速に得ることを有効にする。
【００３１】
多数のＡｐａｃｈｅ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ  Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎプロジェクトが、Ｈａｄｏｏｐを展開し、統合し、かつそれと協働するために企業によって要求されるサービスを構成する。各プロジェクトは、明示的機能を配信するために開発されており、それぞれ、開発者のその独自のコミュニティおよび個々のリリースサイクルを有する。図１０は、Ａｐａｃｈｅ  Ｈａｄｏｏｐエコシステムの概要を示す。
【００３２】
先に述べられたように、Ｈａｄｏｏｐエコシステムは、ビッグデータ関連アプリケーションのための事実上大規模なデータ処理インフラストラクチャであって、多くの企業が、その種々のデータ分析関連サービスまたは製品をＨａｄｏｏｐフレームワーク上に構築する。例えば、企業は、天気予報サービスをそのユーザに提供することができ、サービスは、単純ＲＥＳＴｆｕｌインターフェースを通してユーザにエクスポーズされる。ユーザは、本予報が行われる方法についての任意の詳細を把握せずに、単に、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）要求をサービスポータルに送信し、天気予報を取得し得る（これらの場合、企業は、天気予報を行うために、膨大なデータを処理するためのバックエンドでＨａｄｏｏｐインフラストラクチャを利用し得る）。
【００３３】
典型的マシンツーマシン（Ｍ２Ｍ）システムアーキテクチャは、図１１に示されており、Ｍ２Ｍエリアネットワーク１１０２は、Ｍ２ＭエンドデバイスとＭ２Ｍゲートウェイ（ＧＷ）１１０４との間のコネクティビティを提供する。Ｍ２Ｍエリアネットワークの実施例は、ＩＥＥＥ８０２．１５、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の技術に基づく、パーソナルエリアネットワークを含む。Ｍ２Ｍエンドデバイスは、Ｍ２Ｍ  ＧＷと、最終的に、Ｍ２Ｍサーバ１１０６と通信し、外部ネットワークおよびアプリケーションシステムとの相互作用および／またはインターフェースを可能にする。Ｍ２Ｍデバイスの多くの割合は、感知情報（例えば、湿度、温度等）の報告等のサービスを提供する、またはコントローラ（例えば、ライトのスイッチ）として機能する、リソース制約エンティティである。しかしながら、また、いくつかのリソース豊富なエンティティ、例えば、電力供給源を伴うホームアプライアンス、携帯電話、車両、ならびに他の産業機器も存在する。
【００３４】
プロトコルスタックの観点から、サービス層１２０２は、典型的には、アプリケーションプロトコル層１２０６の上方に位置し、付加価値サービス（例えば、デバイス管理、データ管理等）をアプリケーション１２０４（例証のための図１２参照）または別のサービス層に提供する。故に、サービス層は、多くの場合、「ミドルウェア」サービスとして分類される。
【００３５】
ネットワーク内にインスタンス化される、Ｍ２Ｍ／ＩｏＴサービス層の例示的展開は、図１３に示される。本実施例では、サービス層インスタンスは、サービス層の実現である。いくつかのサービス層インスタンスは、付加価値サービスを、ネットワークアプリケーション、デバイスアプリケーション、およびネットワークノード自体に提供するために、種々のネットワークノード（すなわち、ゲートウェイおよびサーバ）上に展開される。近年、いくつかの産業規格組織（例えば、ｏｎｅＭ２Ｍ  ｏｎｅＭ２Ｍ−ＴＳ−０００１、ｏｎｅＭ２Ｍ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ−Ｖ−２．３．０）は、インターネット、セルラー、企業、およびホームネットワーク等の展開へのＭ２Ｍタイプのデバイスならびにアプリケーションの統合に関連付けられる課題に対処するように、Ｍ２Ｍサービス層を開発している。
【００３６】
Ｍ２Ｍサービス層は、Ｍ２Ｍ指向サービス能力の集合へのアクセスをアプリケーションおよびデバイスに提供することができる。そのような能力のいくつかの実施例は、セキュリティ、課金、データ管理、デバイス管理、発見、プロビジョニング、およびコネクティビティ管理を含む。これらの能力は、Ｍ２Ｍサービス層によって定義されたメッセージプリミティブを利用する、アプリケーションプログラムインターフェース（ＡＰＩ）を介して、アプリケーションに利用可能にされる。
【００３７】
ｏｎｅＭ２Ｍの目標は、分野内の様々なデバイスをサポートするために、ハードウェア装置およびソフトウェアモジュール内に容易に埋め込まれ得る、共通サービス層の必要性に対処する、技術的仕様を開発することである。ｏｎｅＭ２Ｍ共通サービス層は、図１４に示されるように、共通サービス機能（ＣＳＦ）（すなわち、サービス能力）のセットをサポートする。１つ以上の特定のタイプのＣＳＦのセットのインスタンス化は、共通サービスエンティティ（ＣＳＥ）１４０２（すなわち、サービス層）と称され、これは、異なるタイプのネットワークノード（例えば、インフラストラクチャノード（ＩＮ）および中間ノード（ＭＮ）ならびに特定用途向けノード（ＡＳＮ））上にホストされることができる。そのようなＣＳＥは、それぞれ、ｏｎｅＭ２Ｍ−ＴＳ−０００１，ｏｎｅＭ２Ｍ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ−Ｖ−２．３．０に定義されるように、ＩＮ−ＣＳＥ、ＭＮ−ＣＳＥ、およびＡＳＮ−ＣＳＥと称される。ＣＳＥ１４０２は、サービス能力を他のＣＳＥならびにアプリケーションエンティティ（ＡＥ）１４０４に提供する。典型的には、ＡＥ１４０４は、エンドツーエンドＭ２Ｍソリューションのためのアプリケーション論理のインスタンス化を表し、ＡＥ１４０４の実施例は、フリート追跡アプリケーション、遠隔血糖値監視アプリケーション、電力計測アプリケーション、または制御アプリケーション等のインスタンスであることができる。
【００３８】
最初に、ｏｎｅＭ２Ｍサービス層は、異なるリソースがｏｎｅＭ２Ｍ  ＲＯＡ  ＲＥＳＴｆｕｌアーキテクチャ内で定義されるという意味において（図１５に示されるように）、リソース指向アーキテクチャ（ＲＯＡ）（ｏｎｅＭ２Ｍ−ＴＳ−０００１，ｏｎｅＭ２Ｍ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ−Ｖ−２．３．０）設計原理に準拠するように開発された。リソースは、アーキテクチャ内の一意にアドレス指定可能な要素であって、作成、読み出し、更新、および削除等のＲＥＳＴｆｕｌ方法を介して操作されることができる。これらのリソースは、ユニフォームリソース識別子（ＵＲＩ）を使用してアドレス指定可能である。リソースは、子リソースおよび属性を含み得る。
【００３９】
最近、ｏｎｅＭ２Ｍは、ＲＥＳＴｆｕｌベースではない展開を考慮するために、Ｍ２Ｍサービスコンポーネントアーキテクチャの開発を開始した（図１６に示されるように）。本アーキテクチャは、主に、ＣＳＥ１４０２がサービスコンポーネントのセットと見なされる、インフラストラクチャドメインのために好適である。これは、大まかには、図１５に示される既存のサービス層アーキテクチャを再使用するが、種々のＭ２Ｍサービスおよび複数のサービスをサービスコンポーネントの中に編成する、サービス層内において再使用する。既存の参照点に加え、サービス指向アーキテクチャ（ＳＯＡ）アーキテクチャは、サービス間参照点Ｍｓｃを導入する。Ｍ２Ｍサービスコンポーネント間の通信（Ｍｓｃ参照点を通過する）は、ＳＯＡベースのソフトウェアシステムを構築するための最も一般的技術である、ウェブサービスアプローチを利用する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００４０】
（要約）
サービス層における共通データ分析サービス（ＤＡＳ）は、下層の既存の／将来的データ分析技術またはツールを使用し、ユニフォームアクセスアプローチを用いてそれらのデータ分析動作を必要とするサービス層エンティティにそれらを提供するように設計される。一般的動作フレームワーク／インターフェース設計は、ＤＡＳおよびＤＡＳ内の動作詳細を有効にすることができる。ＤＡＳと相互作用するための関連プロシージャは、サービス層要求／応答メッセージ内の新しいパラメータを含むことができる。
【００４１】
ＤＡＳを有効にするための一般的動作フレームワークは、ＤＡＳがサービス層において機能する方法を定義する。ＤＡＳの内側の動作詳細および機能性設計は、異なるタイプのデータ分析能力（基本データ統計、情報抽出、画像処理等）が、ＤＡＳの中に追加され、ＤＡＳによってエクスポーズされるユニフォームインターフェースを通して、ＤＡＳのクライアント（すなわち、ＡＥまたはＣＳＥ）にエクスポーズされることを可能にする。
【００４２】
特に、ＤＡＳの中に追加またはプラグされる所与のタイプの下層データ分析動作に関して、サービスタイププロファイル（ＳＴＰ）が、その対応するユニフォームインターフェースの詳細な情報およびアクセス情報を規定するように定義される。
【００４３】
ＤＡＳと相互作用するためのいくつかのプロシージャが、説明される。これらのプロシージャは、典型的には、以下の４つの異なるケース／シナリオに適用可能である。
ケース１：ＤＡＳのクライアントは、最初に、分析されるべきその標的／関心未加工データを取得し、次いで、分析のために、それをＤＡＳに送信する。
ケース２：クライアントは、直接、ＤＡＳにあるデータ分析動作を求め、ＤＡＳは、クライアントの代わりに、分析されるべき標的／関心未加工データを読み出すであろう。
ケース３：この場合におけるビッグデータシナリオの状況での大量／膨大なデータ量を考慮して、処理のためにデータをあるＤＡＳに移動させる代わりに、データ分析処理は、標的データにより近いＤＡＳに移動される。
ケース４：ＤＡＳと相互作用するためのサブスクリプションベースのパラダイムが、Ｍ２Ｍ／ＩｏＴシステムの典型的特性を考慮するために定義される。
【００４４】
新しいサービスＤＡＳは、共通データ分析サービスを提供するためにサービス層における新しいＣＳＦとして具現化されることができる。新しいｏｎｅＭ２Ｍリソースもまた、ＳＴＰを表すために定義されている。
【００４５】
ユーザインターフェースもまた、ＤＡＳにおけるリアルタイム監視および構成をサポートするために説明される。
【００４６】
本概要は、以下の発明を実施するための形態においてさらに説明される、一連の概念を簡略化された形態において導入するために提供される。本概要は、請求される主題の重要な有用な特徴または不可欠な特徴を識別することを意図するものではなく、請求される主題の範囲を限定するために使用されることを意図するものでもない。さらに、請求される主題は、本開示の任意の部分に記載される不利点のいずれかまたは全てを解決する制限に限定されない。
【００４７】
より詳細な理解が、付随の図面と併せて一例として挙げられる、以下の説明からもたらされ得る。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】図１は、ビッグデータの定義を図示する略図である。
【図２】図２は、モノのインターネット（ＩｏＴ）成長を図示する略図である。
【図３】図３は、ビッグデータの価値連鎖を図示する略図である。
【図４】図４は、Ｇｏｏｇｌｅ  ａｎａｌｙｔｉｃｓの一般的アーキテクチャを図示する略図である。
【図５】図５は、ＩＢＭ  Ｗａｔｓｏｎ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓのスナップショットを図示する略図である。
【図６】図６は、ＩＢＭ  Ｗａｔｓｏｎ  Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒ  Ｃｌｏｕｄによって提供されるＲＥＳＴｆｕｌ分析サービスを図示する略図である。
【図７】図７は、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ａｚｕｒｅによって使用されるデータ分析関連サービスのアーキテクチャを図示する略図である。
【図８】図８は、Ｉｎｔｅｌ  ＩｏＴ分析サービスの一般的アーキテクチャを図示する略図である。
【図９】図９は、Ｉｎｔｅｌ  ＩｏＴ分析サービスのユーザダッシュボードを図示する略図である。
【図１０】図１０は、Ａｐａｃｈｅ  Ｈａｄｏｏｐ  Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍの概要を図示する略図である。
【図１１】図１１は、Ｍ２Ｍシステム／ネットワークアーキテクチャおよびサービスを図示する略図である。
【図１２】図１２は、サービス層をサポートする例示的プロトコルスタックを図示する略図である。
【図１３】図１３は、ネットワーク内のＭ２Ｍ／ＩｏＴサービス層展開を図示する実施例を図示する略図である。
【図１４】図１４は、ｏｎｅＭ２Ｍサービス層内の共通サービス機能（ＣＳＦ）を図示する略図である。
【図１５】図１５は、ｏｎｅＭ２Ｍサービス層リソース指向アーキテクチャを図示する略図である。
【図１６】図１６は、ｏｎｅＭ２Ｍサービスコンポーネントアーキテクチャを図示する略図である。
【図１７】図１７は、サービス層内に記憶される幹線道路画像（非構造化データ）を図示するユースケースを図示する略図である。
【図１８】図１８は、データ分析サービス（ＤＡＳ）サービスの一般的動作フレームワークを図示する略図である。
【図１９】図１９は、ＤＡＳサービスの大まかな動作フローを図示する略図である。
【図２０】図２０は、ＤＡＳサービスの動作詳細および機能性設計を図示する略図である。
【図２１】図２１は、ＤＡＳサービスと相互作用するための第１のプロシージャを図示するフローチャートである。
【図２２】図２２は、ＤＡＳサービスと相互作用するための第２のプロシージャを図示するフローチャートである。
【図２３Ａ】図２３Ａ−Ｂは、ＤＡＳサービスと相互作用するための第３のプロシージャを図示するフローチャートである。
【図２３Ｂ】図２３Ａ−Ｂは、ＤＡＳサービスと相互作用するための第３のプロシージャを図示するフローチャートである。
【図２４Ａ】図２４Ａ−Ｂは、ＤＡＳサービスと相互作用するための第４のプロシージャを図示するフローチャートである。
【図２４Ｂ】図２４Ａ−Ｂは、ＤＡＳサービスと相互作用するための第４のプロシージャを図示するフローチャートである。
【図２５】図２５は、ｏｎｅＭ２Ｍサービス層のための新しいＤＡＳ  ＣＳＦを図示する略図である。
【図２６】図２６は、ＳＴＰ  ｏｎｅＭ２Ｍリソースを図示する略図である。
【図２７】図２７は、ＤＡＳ  ｏｎｅＭ２Ｍリソースを図示する略図である。
【図２８】図２８Ａ−Ｂは、ＤＡＳサービスを監視するためのＧＵＩインターフェースを図示する略図である。
【図２９Ａ】図２９Ａは、通信ネットワークを含むＭ２Ｍ／ＩｏＴ／ＷｏＴ通信システムの略図である。
【図２９Ｂ】図２９Ｂは、Ｍ２Ｍアプリケーション、Ｍ２Ｍゲートウェイデバイス、およびＭ２Ｍ端末デバイス、ならびに通信ネットワークのためのサービスを提供する、フィールドドメイン内の図示されるＭ２Ｍサービス層の略図である。
【図２９Ｃ】図２９Ｃは、本明細書に説明されるネットワークノードのうちのいずれかを実装するために使用され得る、例示的デバイスの略図である。
【図２９Ｄ】図２９Ｄは、本明細書に説明されるネットワークノードのうちのいずれかを実装するために使用され得る、コンピュータシステムまたはサーバのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００４９】
（例示的実施形態の詳細な説明）
異なるタイプのデータ分析サービスが、すでに市場において利用可能である。特に、データ分析は、異なる形態／タイプの分析タスク／動作を指し得るという意味において、広義の概念であるため、これらの既存のデータ分析サービスは、異なる機能性を提供し得る。加えて、これらの分析サービスのいくつかは、人間ユーザのための手動動作を促進するために具体的に設計される一方、その他は、例えば、Ｍ２Ｍ／ＩｏＴシステムの状況において、自動分析処理に焦点が当てられる。
【００５０】
既存のｏｎｅＭ２Ｍサービス層は、「共通データ分析サービス」を有効にするための能力を有していない。特に、以下は、そのような共通データ分析サービスが、サービス層から欠落しているときの潜在的問題および欠点と、そのようなサービスの必要性とを開示する。
【００５１】
今日、大部分のエンドポイント（ＡＥ／ＣＳＥ）は、固有の情報をサービス層内でアクセス可能なデータから抽出することができず（特に、画像、ドキュメント／ログ等の非構造化データに関して）、これは、サービス層における共通データ分析サービスの必要性を呈する。
【００５２】
一方で、上記に導入されるように、半構造化および非構造化データ（オーディオ、ビデオ、ウェブページ、およびテキスト等）または構造化データ（データベーステーブル内に記憶されるもの等）等の種々のタイプのデータが、システム内に共存し得る。これは、特に、Ｍ２Ｍ／ＩｏＴシステム（ビッグデータにおける成長を駆動する主要な傾向である）の状況において当てはまる。Ｍ２Ｍ／ＩｏＴシステムから生成された７０％を上回るデータが、屋外監視カメラによって捕捉された画像等の非構造化データであろうことが予測される。
【００５３】
他方で、Ｍ２Ｍ／ＩｏＴシステムは、通常、Ｍ２Ｍシステムの内側またはインターネットからのアプリ／デバイス／デスクトップ等の異なるタイプのエンドポイントから構成される。したがって、異なるエンドポイントは、ＩｏＴデバイスによって生成されたデータのピースを理解する同一能力を有していない場合がある。例えば、いくつかのエンドポイントは、特に、リソース制約ノードに関して、データ分析能力／エンジンを有することができない。図１７は、本問題を図示する、ユースケースを示す。
【００５４】
図１７に示されるように、Ｉ−２７６幹線道路（６５ｍｐｈの速度制限を伴う）の出口２８における無線交通監視カメラ１７０２は、画像を捕捉し、ＭＮ−ＣＳＥ（ゲートウェイ）１７０４において＜ｃｏｎｔｅｎｔＩｎｓｔａｎｃｅ＞リソース内に記憶する。そのような画像は、非構造化データのピースであるため、スマートフォン（または任意の他のエンドポイントまたはサービスエンティティ、例えば、ＡＥ／ＣＳＥ）は、本＜ｃｏｎｔｅｎｔＩｎｓｔａｎｃｅ＞リソースにアクセス可能であり得るが、例えば、現在の天候は、晴れである、または現在の道路交通量は、非常に空いている（進行速度は、５０マイル／時を上回り得る）等、この画像内の情報を実際に理解する方法を有していない。この画像にわたるあるデータ分析処理（例えば、この場合、画像処理）を伴わない場合、そのような固有の情報が、直接導出されることができないことは、着目に値する。残念ながら、Ｍ２Ｍ／ＩｏＴエンドポイントまたはサービス層エンティティの大部分は、そのようなデータ分析能力をそれ自体に装備していない。さらに、そのような共通データ分析サービスは、サービス層において定義されていない。その結果、サービス層の観点から、多くの潜在的価値が、サービス層内に記憶される未加工データ内に内蔵され、サービス層エンティティにサービス提供する効率的方法において利用されることができないことが分かる。
【００５５】
加えて、ＡＥがその独自のデータ分析能力を有することを期待する代わりに、サービス層が、種々のエンドポイントおよびＡＥ上の機能設計要件を簡略化する、「共通」データ分析サービスを有効にすることは、望ましいだけではなく、また、リソースまたは能力共有のためにも有益である。
【００５６】
サービス層が、外部データ分析能力をプラグインすることができる場合でも、エンドポイント（ＡＥおよびＣＳＥ）が、個別の専有ＡＰＩ仕様に従わない限り、種々のデータ分析サービスにアクセスすることを可能にするためのユニフォームインターフェースは、存在しない。
【００５７】
異なるタイプのデータ分析サービスが、市場において利用可能であるが、それらのサービスおよびソリューションの大部分は、それらのソリューションのそれぞれが、その独自の開発者キット、ＡＰＩ仕様、およびドキュメント等を有するという意味において、専有ソリューションである。しかしながら、一般に、サービス層エンドポイント（ＡＥ／ＣＳＥ）は、第三者データ分析サービスにアクセスするための専有インターフェースを把握しないであろう。ホリゾンタルサービス層（ｏｎｅＭ２Ｍ等）は、共通サービス機能（ＣＳＦ）を提供することを目的とするため、共通データ分析サービスを提供することによって、ユニフォーム動作インターフェースをサービス層エンティティにエクスポーズする必要がある。言い換えると、どのようにサービス層が異なるタイプのデータ分析能力を用いて有効にされても（既存の外部データ分析サービスを下層技術として活用するか、またはあるデータ分析モジュールをＣＳＥ内にプラグインするかのいずれかのために）、全てのそれらの内部詳細は、カプセル化またはサービス層エンティティ（例えば、ＡＥ／ＣＳＥ）から隠蔽される必要がある。例えば、これらのサービスのそれぞれの複雑さについて心配することなく、より柔軟性を追加し、任意の第三者データ分析サービスを採用し得る。（これは、サービス層が既存の／下層デバイス管理技術を活用する方法と類似する方法論である）。
【００５８】
加えて、Ｍ２Ｍ／ＩｏＴシステムの状況においてデータ分析サービスを有効に（構成、使用、制御等）する方法に関して、利用可能なプロシージャ設計は、存在しない。
【００５９】
データ分析およびデータ通信の両方からの機構は、Ｍ２Ｍ／ＩｏＴシステムにおけるデータ分析能力を有効にすることができる。例えば、サービス層がすでに共通データ分析サービスを用いて有効にされていると仮定すると、依然として、プロシージャ設計の観点から、本サービスと相互作用する方法（例えば、本サービスにアクセスし、それを構成し、制御する等の方法）に関して、問題が存在する。これは、Ｍ２Ｍ／ＩｏＴシステムが、ある機能性を実現するために、効率的通信プロシージャに非常に依拠するためである。しかしながら、これは、データ分析に焦点を当てるサービスプロバイダの主要な焦点ではない。したがって、新しいプロシージャが、共通データ分析サービスと本サービスのユーザ／クライアントとの間の相互作用を効率的にサポートするために設計される必要がある。
【００６０】
先に述べられたように、サービス層は、Ｍ２Ｍ／ＩｏＴシステムにおけるビッグデータの固有の特性に起因して、データ分析能力を必要とする。したがって、データ分析サービス機能が、そのような必要性を満たすために、サービス層において追加される。
【００６１】
実施例が、詳述される方法およびプロシージャを例証するために、ｏｎｅＭ２Ｍの状況において説明される。しかしながら、これらのアイディアは、Ｍ２Ｍに限定されず、類似機能性または必要性を有する、任意のサービス層に一般化されることができる。
【００６２】
図１８は、ＤＡＳ１８０２の一般的動作フレームワークを示す。本実施例では、ＤＡＳ１８０２は、ＣＳＥ１８０４によって共通サービス機能として提供され、種々のエンティティ（例えば、ＡＥまたは他のＣＳＥ）からの要求に従って、あるデータ分析動作を標的／関心（未加工）データに行うことができる。ＤＡＳ１８０２は、サービス層における共通サービスであるため、分析されるべきそれらの未加工データは、例えば、ｏｎｅＭ２Ｍによって定義された既存の＜ｃｏｎｔｅｎｔＩｎｓｔａｎｃｅ＞リソース内に記憶される可能性が高い。故に、分析されるべきデータをホストするＣＳＥは、「データホストＣＳＥ」１８０６と呼ばれ、ＤＡＳをホストするＣＳＥは、「ＤＡＳホストＣＳＥ」１８０４として定義される。加えて、ＤＡＳによって提供されるデータ分析動作を必要とするそれらのエンティティは、「ＤＡＳクライアント」１８０８として定義される。より一般的意味では、分析されるべき未加工データがＤＡＳ１８０２とともに共同設置される場合、１つのＣＳＥノードが、データホストＣＳＥ１８０６およびＤＡＳホストＣＳＥ１８０４の両方として存在することができることは、着目に値する。その一方で、それらのエンティティ間の相互作用は、図１８に示されるように、ｍｃａ／ｍｃｃ／ｍｃｃ’参照点内で発生することができる。
【００６３】
加えて、ＤＡＳ１８０２は、種々の分析能力を装備することができる。データ分析は、広いエリアであって、多くのタイプのデータ処理動作は、「データ分析サービス」としてカテゴリ化されることができる。例えば、最も単純なケースでは、基本データ統計サービスが、ＭＡＸ、ＭＩＮ、ＡＶＥＲＡＧＥ等の数学的データ集約動作を未加工データのセット（例えば、センサ読み取り値）に行うために使用され得る。別の実施例では、画像処理動作が、ＡＥが有用な情報を画像から導出することを要求するとき、本ＡＥがそのような能力を有していない場合、ＤＡＳによって提供されることができる。情報抽出技術は、有用なデータアイテムをＪＳＯＮドキュメント、ログ記録、またはウェブページ等から抽出することを要求されるときに使用される。したがって、一方では、それらの異なるタイプのデータ分析動作は、ＤＡＳ１８０２が、それらのデータ分析動作を提供するためのある外部サービスポータルへのプラグインまたはエクスポートとして既存の種々のデータ分析技術／ツールを活用し得る、共通サービスであるであろう。他方では、ＤＡＳ１８０２自体が、ユニフォームインターフェース（図１８に示されるように）を提供し、ＤＡＳ１８０２の下層複雑さをそれらから隠蔽することによって、共通データ分析サービスをそのＤＡＳクライアント１８０８に提供し得る。そのような特徴を提供することによって、サービス層エンティティ（例えば、ＡＥ／ＣＳＥ）が、専有データ分析アプリケーションの全ての下層詳細に対処する必要がある代わりに、単に、ＤＡＳ１８０２のクライアント１８０８として、ＤＡＳ１８０２と相互作用する必要があるであろうことは、着目に値する。
【００６４】
図１８に図示される機能性は、以下で説明される図２９Ｃまたは図２９Ｄに図示されるもののうちの１つ等のＭ２Ｍネットワークのノードまたは装置（例えば、サーバ、ゲートウェイ、デバイス、または他のコンピュータシステム）のメモリ内に記憶され、そのプロセッサ上で実行する、ソフトウェア（すなわち、コンピュータ実行可能命令）の形態で実装され得ることを理解されたい。
【００６５】
図１９は、図１８に定義されるようないくつかのエンティティ間の大まかな動作フローを示す。図１９は、４つの主要段階を含む。それらの４つの段階はそれぞれ、１つ以上のサービス層要求／応答メッセージを含み得、それらの詳細は、後に関連プロシージャが説明されるときに例証されるであろう。
【００６６】
図１９では、最初に、ＤＡＳクライアント１８０８は、その標的／関心データへのあるデータ分析動作のための要求をＤＡＳホストＣＳＥ１８０４に初期化する（図１９における段階１によって示される）。次いで、データ取り込みプロセス（図１９における段階２）は、分析されるべきデータをＤＡＳ１８０２の中に入力する。典型的には、対応するデータホストＣＳＥ１８０６が、未加工データをＤＡＳホストＣＳＥ１８０４に配信するであろう。代替として、また、ＤＡＳクライアント１８０８自体が、最初に、未加工データを読み出し、それをＤＡＳホストＣＳＥ１８０４に送信される要求のペイロード内に含め得ることも可能である。この場合、段階１および２は、ともに組み合わせられる。通常、ＤＡＳ１８０２の内側で発生する、段階３の間、ＤＡＳ１８０２は、ＤＡＳクライアント１８０８によって要求される具体的データ分析動作を行うために適切な下層分析技術を選択する。それらの下層データ分析技術の作業詳細は、ＤＡＳクライアント１８０８から隠蔽または抽象化されることができる。最後に、いったんＤＡＳ１８０２が、分析結果をまとめると、ユニフォームインターフェースを介して、結果をＤＡＳクライアント１８０８に配信することができる（図１９における段階４）。
【００６７】
全体として、ＤＡＳ１８０２は、既存の下層技術を採用し、ユニフォームインターフェースをサービス層エンティティにエクスポーズする。ＤＡＳ１８０２とそのクライアント１８０８との間の相互作用プロセスをサポートするための一般的アーキテクチャ設計およびプロシージャ設計は、Ｍ２Ｍ／ＩｏＴネットワークの観点から、以下に説明される。
【００６８】
図１９に図示される機能性は、以下に説明される図２９Ｃまたは２９Ｄに図示されるもののうちの１つ等、Ｍ２Ｍネットワークのノードまたは装置（例えば、サーバ、ゲートウェイ、デバイス、または他のコンピュータシステム）のメモリ内に記憶され、そのプロセッサ上で実行する、ソフトウェア（すなわち、コンピュータ実行可能命令）の形態で実装され得ることを理解されたい。
【００６９】
図２０は、ＤＡＳ１８０２の内側の機能性設計を示す。図２０に図示される機能性は、以下に説明される図２９Ｃまたは２９Ｄに図示されるもののうちの１つ等、Ｍ２Ｍネットワークのノードまたは装置（例えば、サーバ、ゲートウェイ、デバイス、または他のコンピュータシステム）のメモリ内に記憶され、そのプロセッサ上で実行する、ソフトウェア（すなわち、コンピュータ実行可能命令）の形態で実装され得ることを理解されたい。
【００７０】
図から分かるように、異なるデータ分析能力が、基本データ統計、画像処理、情報抽出等の種々のデータ分析動作が行われ得るように、ＤＡＳ１８０２の中に追加されることができる。
【００７１】
それらの下層データ分析能力をＤＡＳ１８０２の中に追加するための種々のアプローチが、使用されることができる。データ分析サービスを提供し得る、外部分析サービスポータルがすでに存在する場合、ポータルアクセス情報が、ＤＡＳ１８０２内に登録または追加されることができる。故に、いったんＤＡＳ１８０２が、分析要求をそのクライアント１８０８から受信すると、分析結果を取得するために、これらの外部サービスポータルを使用することができる。
【００７２】
代替として、利用可能なプラグイン分析モジュールが利用可能である場合、そのようなモジュールは、データ分析動作が、ＤＡＳ１８０２を起動している対応するＣＳＥ１８０４によって、直接、ローカルで実行され得るように（特に、それらの低コストライトウェイトデータ統計動作のために）、直接、ＤＡＳ１８０２の中にプラグされることができる。
【００７３】
故に、ＤＡＳ１８０２は、種々のタイプのＣＳＥ、例えば、ＡＳＮ−ＣＳＥ、ＭＮ−ＣＳＥ（ゲートウェイのように）、およびＩＮ−ＣＳＥ（クラウド内にホストされ得る）内で／によって、展開／実現されることができる。故に、異なるＣＳＥによって実装されるＤＡＳは、異なる容量／能力を有し得る（例えば、クラウド内に展開されるものは、ゲートウェイ上に展開されるものより強力であり得る）。
【００７４】
先に述べられたように、どのように下層技術がＤＡＳ１８０２の中に追加されても、ＤＡＳ１８０２は、ユニフォームサービス層ＡＰＩを用いて、それらをそのクライアントにエクスポーズするであろう。故に、データ分析サービスのタイプ毎に、サービスタイププロファイル（ＳＴＰ）２００２は、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）に関連する詳細な情報を規定するように定義される。言い換えると、ＤＡＳ１８０２が、（プラグインまたは外部アプローチのいずれかにおいて）異なる下層技術によってサポートされる複数のタイプのデータ分析能力２００４、２００６、および２００８を有する場合、それらはそれぞれ、対応するＳＴＰ２００２を有するであろう。典型的には、ＳＴＰ２００２は、ＤＡＳ１８０２の潜在的クライアントがＤＡＳ１８０２によって提供される利用可能なデータ分析能力を発見し得るように、ＤＡＳ１８０２によってパブリッシュされる。
【００７５】
一般に、ＤＡＳ１８０２の作業方法論は、以下のようなものである。１）種々の分析サービス能力が、下層データ分析ツール／技術を利用することによって、ＤＡＳ１８０２によって提供され得る。２）データ分析能力のタイプ毎に、例えば、その場所、利用可能である時間、データ分析動作のためにかかるであろう時間長、識別／分析し得る対象、および入力／出力パラメータの観点からのサービスアクセス詳細、すなわち、クライアントがサービスにアクセスするために使用すべきＡＰＩのフォーマット（すなわち、サービス層要求／応答メッセージの構造）等、本分析能力についての詳細を規定する、ＳＴＰ２００２が、定義される。全体として、クライアントがＤＡＳ１８０２のＳＴＰ２００２を発見／参照する方法およびユニフォームＡＰＩを通して対応するＤＡＳ１８０２にアクセスする方法（例えば、データ分析要求を送信し、分析結果を受信するため等）は、通常、ｍｃａ／ｍｃｃ／ｍｃｃ’参照点を経由して発生し、詳細なプロシージャは、後に導入されるであろう。
【００７６】
ＤＡＳ１８０２の内部インターフェースコンバータ２０１０は、ＳＴＰ２００２を使用して、クライアント１８０８からの情報を分析能力２００４、２００６、および２００８のＡＰＩのために使用される情報に変換することができる。
【００７７】
表１は、基本データ統計、テキスト／情報抽出、または画像処理等の３つの主要／一般的タイプのデータ分析動作を説明するために使用され得る、ＳＴＰ２００２に関する典型的定義を与える。
【表１−１】
2019522253.tif 000003
【表１−２】
2019522253.tif 000004
【表１−３】
2019522253.tif 000005
【表１−４】
2019522253.tif 000006
【００７８】
いくつかの例示的プロシージャが、ＤＡＳと相互作用する１８０２ために説明され、それらのプロシージャは、以下の４つの異なるケースまたはシナリオのために適用可能である。
【００７９】
ケース１（クライアントによって読み出される未加工データ）：クライアント１８０８は、最初に、分析されるべきその標的／関心未加工データを取得し、次いで、分析のために、それをＤＡＳ１８０２に送信するであろう。
【００８０】
図２１は、ケース１に関してＤＡＳ１８０２と相互作用するためのプロシージャを図示し、詳細な説明は、以下のように議論される。
【００８１】
前提条件。データ−１は、ＣＳＥ−１（データホストＣＳＥ１８０６として）上の＜ｃｏｎｔｅｎｔＩｎｓｔａｎｃｅ＞リソース内に記憶されるデータのピースであって、ＡＥ−１（ＤＡＳクライアント１８０８として）は、データ−１に関心がある。その一方で、システム内に利用可能なＤＡＳ１８０２（ＤＡＳホストＣＳＥ１８０４である、ＣＳＥ−２によってホストされる）が存在し、そのＳＴＰ２００２をパブリッシュし、その利用可能なデータ分析能力をアドバタイズしている。容易な例証のために、ＤＡＳクライアント１８０８、ＤＡＳホストＣＳＥ１８０４、データホストＣＳＥ１８０６は、異なるエンティティ、すなわち、それぞれ、ＡＥ−１、ＣＳＥ−２、およびＣＳＥ−１によって作用される、実施例シナリオを検討する（しかし、実際は、先に述べられたように、ＤＡＳクライアント／ＤＡＳホストＣＳＥ／データホストＣＳＥはまた、同一ＣＳＥによって作用されることができる）。
【００８２】
図２１のステップ１では、ＡＥ−１の関心に基づいて、ＡＥ−１は、データ−１を読み出すための要求をＣＳＥ−１に送信する。本ステップは、ＡＥ−１が、ＤＡＳ１８０２によって提供される「基本データ統計」を行う（例えば、複数の温度読み取り値の平均値を計算する）ために、複数のデータ（例えば、数値センサ読み取り値）を異なる場所から収集することを意図するとき、複数回実行され得ることに留意されたい。容易な提示のため、かつ一般性を失うことなく、一度に１つのみのデータのピースが、分析される必要があるケースを例証する（これは、情報抽出または画像処理タイプのデータ分析動作が、例えば、テキストドキュメント、または画像上で実行されるケースにより共通である。より一般的には、ステップ−１は、１つを上回る未加工データのピースを複数の場所から、例えば、複数のＣＳＥ上の複数の＜ｃｏｎｔｅｎｔＩｎｓｔａｎｃｅ＞リソースから読み出す必要がある場合、複数回繰り返され得る）。
【００８３】
図２１のステップ２では、データ−１は、ＣＳＥ−１からＡＥ−１に返される。ステップ１およびステップ２は、通常リソース読み出し動作である。代替として、また、ＡＥ−１は、分析される必要があるその独自のローカルデータを有し得ることも可能である。そのような場合では、リソース読み出し動作（ステップ１およびステップ２）は、スキップされ得る。
【００８４】
図２１のステップ３では、データ−１を得た後、ＡＥ−１は、データ−１内の貴重な情報を理解または導出するために、適切なデータ分析動作を必要とすることを見出す。故に、ＡＥ−１は、ＣＳＥ−２によってパブリッシュされるＳＴＰを発見し、ＣＳＥ−２によって提供される適切なデータ分析動作を識別する。そのようなＳＴＰパブリッシュおよび発見プロセスは、任意の既存のサービス発見機構を使用することによって行われることができる。
【００８５】
図２１のステップ４では、ＡＥ−１は、データ分析要求を、選択されたＳＴＰに規定されるようなインターフェース仕様に従って、分析されるべきデータであるデータ−１とともに、ペイロード内でＣＳＥ−２に送信する。特に、選択されたＳＴＰファイルに定義されるような「Ｉｎｐｕｔ＿Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ」データエントリ（より詳細に関しては表１参照）を参照することによって、本ステップにおいて送信される要求メッセージは、以下のように構築され得る。典型的には、通常、ペイロード内で搬送される（ＳＴＰ内の「Ｒａｗ＿Ｄａｔａ＿Ｆｏｒｍａｔ」エントリに規定されるようなフォーマットに準拠する必要がある）、分析されるべき未加工データ（例えば、画像）に加え、メッセージは、以下の２つの必須データ分析関連パラメータを含み得る。
ＣＳＥ＿ＩＤ（ｃｓｅ＿ｉｄ）：ＣＳＥのＤＡＳ１８０２が本データ分析要求を処理するであろう、メッセージ受信機の識別を示す。
Ａｎａｌｙｔｉｃｓ＿Ｔｙｐｅ（ａ＿ｔ）：本データフィールドは、クライアントによって要求されるデータ分析動作のタイプを示す。例えば、画像処理動作、または情報抽出動作、または基本データ統計動作等であり得る。
【００８６】
加えて、分析サービスのタイプ（Ａｎａｌｙｔｉｃｓ＿Ｔｙｐｅエントリに規定されるような）毎に、また、以下の異なるデータエントリを含み得る。
【００８７】
Ａｎａｌｙｔｉｃｓ＿Ｔｙｐｅ＝「基本データ統計サービス」であるとき
Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ＿Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ（ｓ＿ｏ）：このアイテムは、ＳＴＰに定義されるようなＳｕｐｐｏｒｔｅｄ＿Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ＿Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓエントリから選択される、それが要求するデータ統計動作のタイプを示す。例えば、Ｍａｘ、Ｍｉｎ、Ａｖｅｒａｇｅ、Ｍｅｄｉａｎ等の通常データ集約は、ＤＡＳ１８０２によってサポートされることができる。
【００８８】
Ａｎａｌｙｔｉｃｓ＿Ｔｙｐｅ＝「情報抽出」であるとき
Ｓｅｌｅｃｔｅｄ＿Ｔａｒｇｅｔｅｄ＿Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（ｓ＿ｔ＿ｉ）：テキスト関連情報抽出をサポートするデータ分析サービスに関して、有用な情報、例えば、温度値または場所情報を種々のタイプのドキュメント、例えば、ＸＭＬまたはＪＡＳＯＮベースのドキュメントから引き出すことができる。故に、このアイテムは、ＳＴＰに定義されるようなＴａｒｇｅｔｅｄ＿Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎエントリから選択される、本サービスを使用することによって抽出され得る標的情報、例えば、「時間」、「場所」、「温度」等を示すためのものである。
【００８９】
Ａｎａｌｙｔｉｃｓ＿Ｔｙｐｅ＝「画像処理」であるとき
ＩｎｔｅｒｅｓｔｅｄＯｂｊｅｃｔ（ｉ＿ｏ）：本パラメータは、クライアントがこの画像処理動作のために関心がある潜在的オブジェクトを示すためのものである。関心オブジェクトは、選択されたＳＴＰに定義されるようなｉｄｅｎｔｉｆｉａｂｌｅ  ｏｂｊｅｃｔｓエントリから選択されることに留意されたい。
Ｓｅｌｅｃｔｅｄ＿Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ＿Ａｓｐｅｃｔｓ（ｓ＿ａ＿ａ）：ある関心オブジェクトに関して、このアイテムは、提供される分析側面または結果を規定するためのものが提供され、ＳＴＰ内のＡｎａｌｙｔｉｃａｌ＿Ａｓｐｅｃｔｓエントリから選択される。例えば、空のオブジェクトに関して、分析側面は、天候関連（晴れ、曇り等）または可視性関連であり得る。故に、本パラメータに基づいて、ＤＡＳ１８０２によって返されるであろう分析結果の種類を示す。
【００９０】
図２１のステップ５では、ＣＳＥ−２は、ＡＥ−１によって要求されるような所望のデータ分析動作を行い、分析結果をまとめる。
【００９１】
図２１のステップ６では、ＤＡＳ１８０２は、分析結果をＡＥ−１に返す。本ステップでは、応答メッセージ内に含まれるパラメータは、表１に定義されるような「Ｏｕｔｐｕｔ＿Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ」に準拠するであろう。例えば、メッセージは、以下を含み得る。
Ｓｕｃｃｅｓｓｅｓ  Ｆｌａｇ（ｓ＿ｆ）：本データフィールドは、要求されるデータ分析動作が導出される任意の分析結果を有するかどうかを示す。本パラメータの値は、０（失敗）および１（成功）であることができる。値が０であるとき、これは、基本的に、分析結果が返されないことを意味し、例えば、ＤＡＳ１８０２が、任意の関心オブジェクトを未加工データ内で識別しなかったことが可能性として考えられる（例えば、クライアントが、リンゴの画像をＤＡＳ１８０２に送信し、識別可能オブジェクトが道路交通および空のみである、ＳＴＰによって定義された分析動作を要求するとき）。
Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ＿Ｒｅｓｕｌｔ（ａ＿ｒ）：データフィールドは、利用可能である場合、データ分析結果を記憶するためのものである。先に述べられたように、分析結果はそれぞれ、データ分析動作の画像処理タイプに関する内部信頼度に関連付けられてもよい。代替として、分析結果はまた、必要とされる場合、ペイロード内で搬送されることができる。
【００９２】
図２１のステップ７では、いったんＡＥ−１が分析結果をＣＳＥ−２から取得し、さらなる目的のために、それを活用することができる。
【００９３】
ケース１におけるプロシージャ設計はまた、例えば、ＤＡＳクライアント１８０８、ＤＡＳホストＣＳＥ１８０４、およびデータホストＣＳＥ１８０６が、異なるノード内に位置する、または少なくともＤＡＳホストＣＳＥ１８０４とデータホストＣＳＥ１８０６との間の近接度が、ＤＡＳクライアント１８０８とデータホストＣＳＥ１８０６との間のものより大きい（すなわち、不必要な通信コストを被ることなく、ＤＡＳクライアント１８０８がデータをデータホストＣＳＥ１８０６から読み出すために合理的である）シナリオにも適用可能である。
【００９４】
図２１に図示されるステップを行うエンティティは、図２９Ｃまたは図２９Ｄに図示されるもの等のネットワーク装置もしくはコンピュータシステムのメモリ内に記憶され、そのプロセッサ上で実行する、ソフトウェア（すなわち、コンピュータ実行可能命令）の形態で実装され得る、論理エンティティであることを理解されたい。すなわち、図２１に図示される方法は、図２９Ｃまたは図２９Ｄに図示されるノードもしくはコンピュータシステム等のネットワーク装置のメモリ内に記憶される、ソフトウェア（すなわち、コンピュータ実行可能命令）の形態で実装され得、そのコンピュータ実行可能命令は、装置のプロセッサによって実行されると、図２１に図示されるステップを行う。また、図２１に図示される任意の伝送および受信ステップは、装置のプロセッサおよびそれが実行するコンピュータ実行可能命令（例えば、ソフトウェア）の制御下で、装置の通信回路によって行われ得ることも理解されたい。
【００９５】
ケース２（ＤＡＳ１８０２によって読み出される未加工データ）：クライアントは、直接、ＤＡＳ１８０２にあるデータ分析動作を求め、ＤＡＳ１８０２は、クライアントの代わりに、分析されるべき標的／関心未加工データを読み出すであろう。
【００９６】
図２２は、ケース２に関してＤＡＳ１８０２と相互作用するためのプロシージャを図示し、詳細な説明は、以下のように議論される。
【００９７】
前提条件（ケース１と同一）。データ−１は、ＣＳＥ−１（データホストＣＳＥとして）上の＜ｃｏｎｔｅｎｔＩｎｓｔａｎｃｅ＞リソース内に記憶されるデータのピースであって、ＡＥ−１（ＤＡＳクライアント１８０８として）は、データ−１に関心がある。その一方で、システム内に利用可能なＤＡＳ（ＤＡＳホストＣＳＥである、ＣＳＥ−２によってホストされる）が存在し、そのＳＴＰをパブリッシュし、その利用可能なデータ分析能力をアドバタイズしている。
【００９８】
図２２のステップ１では、ＡＥ−１は、最初に、ＣＳＥ−２によってパブリッシュされるＳＴＰを発見し、所望のデータ分析動作を識別する。
【００９９】
図２２のステップ２では、ＡＥ−１は、選択されたＳＴＰに規定されるようなインターフェース仕様に従って、データ分析要求をＣＳＥ−２に送信する。特に、選択されたＳＴＰファイルに定義されるような「Ｉｎｐｕｔ＿Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ」（より詳細に関しては表１参照）を参照することによって、本ステップにおいて送信される要求メッセージは、ケース１におけるステップ４と同じように構築され得る。これ以外にも、以下に定義されるような別の追加のパラメータも存在し得る。
ＵＲＩ＿ｏｆ＿Ｄａｔａ＿Ｔｏ＿Ｂｅ＿Ａｎａｌｙｚｅｄ（データ＿ｕｒｉ）：本ＵＲＩは、ＤＡＳが分析されるべきデータを読み出し得る場所を示す。図２２に示される実施例は、データ分析要求によって分析されるべき１つのみのデータのピース（すなわち、データ−１）が存在するケースを図示するが、また、要求されるデータ分析動作は、複数のデータのピースを異なる場所から読み出し得ることも可能性として考えられる（特に、先に議論されるように、データ分析タイプが基本データ統計動作であるとき）ことに留意されたい。その場合、本パラメータは、ＵＲＩのリストを含むであろう。
【０１００】
加えて、ＡＥ−１はまた、ＤＡＳがアクセス制御関連情報等のデータ−１に正常にアクセスし得るように、関連アクセス情報を送信し得る。
【０１０１】
図２２のステップ３では、ＣＳＥ−２はさらに、データ−１を読み出すための要求をＣＳＥ−１に送信する。
【０１０２】
図２２のステップ４では、データ−１は、ＣＳＥ−１からＣＳＥ−２に返される。ケース１のために定義されたプロシージャのステップ１およびステップ２と同様に、ここでは、ステップ３およびステップ４はまた、通常リソース読み出し動作である。
【０１０３】
図２２のステップ５−７は、ケース１のために定義されたプロシージャのステップ５−７と同一である。
【０１０４】
ケース２は、ＤＡＳホストＣＳＥ１８０４とデータホストＣＳＥ１８０６との間の近接度がＤＡＳクライアント１８０８とデータホストＣＳＥ１８０６との間のものより小さいシナリオにより適用可能である（すなわち、不必要な通信コストを回避するために、ＤＡＳクライアント１８０８がデータをデータホストＣＳＥ１８０６から読み出す必要がない）。
【０１０５】
図２２に図示されるステップを実施するエンティティは、図２９Ｃまたは図２９Ｄに図示されるもの等のネットワーク装置またはコンピュータシステムのメモリ内に記憶され、そのプロセッサ上で実行する、ソフトウェア（すなわち、コンピュータ実行可能命令）の形態で実装され得る、論理エンティティであることを理解されたい。すなわち、図２２に図示される方法は、図２９Ｃまたは図２９Ｄに図示される装置またはコンピュータシステム等のネットワーク装置のメモリ内に記憶される、ソフトウェア（すなわち、コンピュータ実行可能命令）の形態で実装され得、そのコンピュータ実行可能命令は、装置のプロセッサによって実行されると、図２２に図示されるステップを実施する。また、図２２に図示される任意の伝送および受信ステップは、装置のプロセッサおよびそれが実行するコンピュータ実行可能命令（例えば、ソフトウェア）の制御下で装置の通信回路によって行われ得ることも理解されたい。
【０１０６】
ケース３（ＤＡＳによって発見され、読み出される、未加工データ）：ケース２と同様に、ＡＥ−１（ＤＡＳクライアント１８０８として）は、直接、ＣＳＥ−２（ＤＡＳホストＣＳＥとして）にあるデータ分析未加工データを分析されるように求めるであろう。しかしながら、ここでの差異は、この場合、データ分析動作が、要求をＡＥ−１から受信するオリジナルＤＡＳホストＣＳＥ１８０４（すなわち、ＣＳＥ−２）の代わりに、分析されるべき未加工データにより近い、より近いＤＡＳホストＣＳＥ２３０２に移動され、そこで実行され得ることである（「より近い」とは、基本的に、より少ない通信オーバーヘッドを含意し、したがって、必ずしもより近い地理的場所を意味しない可能性があることに留意されたい）。ビッグデータ観点から、本プロシージャが、現在のデータ分析処理パラダイムと良好に整合される、すなわち、データをコンピューティングに移動する代わりに、コンピューティング処理をデータが記憶される場所に移動することを試みることは、着目に値する。
【０１０７】
図２３Ａ−Ｂは、ケース３においてＤＡＳと相互作用するためのプロシージャを図示する。本例示的シナリオでは、ＣＳＥ−２  １８０４およびＣＳＥ−３  ２３０２は、異なる場所に位置し、ＣＳＥ−３  ２３０２は、ＣＳＥ−２  １８０４よりＣＳＥ−１  １８０６に近いと仮定する。ケース３における図２３Ａ−Ｂのステップの大部分は、ケース２における図２２のステップと同じであることに留意されたい。ここでは、これらの２つのケース間の差異のみが、議論される（緑色長方形で強調されるように）。図２３Ａ−Ｂに示されるように、ステップ３およびステップ４は、ＣＳＥ−３  ２３０２が分析されるべき未加工データにより近いため、ＣＳＥ−２  １８０４がデータ分析要求をＡＥ−１  １８０８からＣＳＥ−３  ２３０２に転送するために定義される。故に、ケース３における図２３Ａ−Ｂのステップ２およびステップ４の要求メッセージ内で搬送されるデータアイテムは、ケース２における図２２のステップ２のために定義されるものとほぼ同一メッセージを有するであろう。それ以外にも、ケース３における図２３Ａ−Ｂのステップ４に関して、以下に定義されるような別の追加のパラメータが存在し得る。
Ｏｒｉｇｉｎａｌ＿ＣＳＥ＿ＩＤ（ｏｒｉｇｉｎａｌ＿ｃｓｅ＿ｉｄ）：本データフィールドは、本データ分析要求を受信するオリジナルＤＡＳ（すなわち、本実施例ではＣＳＥ−２）を示す。
ＣＳＥ−３  ２３０２が分析結果をまとめた後、結果をＣＳＥ−２  １８０４に返し、これはさらに、結果をＡＥ−１  １８０８に転送するであろう（図２３Ａ−Ｂのステップ７−９に図示されるように）。加えて、ケース３における図２３Ａ−Ｂのステップ９に関して、以下に定義されるような別の追加のパラメータも存在し得る。
Ｔａｓｋ＿Ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ＿ＣＳＥ＿ＩＤ（ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ＿ｃｓｅ＿ｉｄ）：本データフィールドは、本要求のためにデータ分析処理を行った実際のＤＡＳを示す（すなわち、本実施例ではＣＳＥ−３  ２３０２）。
【０１０８】
故に、本データアイテムに基づいて、ＡＥ−１  １８０８は、要求をＣＳＥ−２  １８０４に送信したにもかかわらず、その要求が実際にＣＳＥ−３  ２３０２によって処理されたことを理解し得る。代替として、ＡＥ−１  １８０８からの将来的類似要求に関して、直接、ＣＳＥ−３  ２３０２にコンタクトすることができる、または代替として、依然として、要求を隣接するＤＡＳ（すなわち、本実施例ではＣＳＥ−２  １８０４）に送信し、ＤＡＳに要求が転送されるべき場所を決定させることができる。
【０１０９】
加えて、「近接度」関連考慮を伴う、すなわち、データ分析動作をオリジナルＤＡＳホストＣＳＥ１８０４から、データホストＣＳＥにより近い別のＤＡＳホストＣＳＥ２３０２に移動するためのプロシージャを図示することは、着目に値する。しかしながら、プロシージャはまた、任意の他のシナリオ（必ずしも、「近接度」を主要なメトリックと捉えない）にも使用されることができる。例えば、１つのＤＡＳホストＣＳＥ１８０４がある分析動作を他のピアＤＡＳホストＣＳＥに委譲する必要がある限り、プロシージャは全て、適用される（例えば、負荷バランシング、セキュリティ問題、タスク移行等の目的のため）。
【０１１０】
図２３Ａ−Ｂに図示されるステップを行うエンティティは、図２９Ｃまたは図２９Ｄに図示されるもの等のネットワーク装置もしくはコンピュータシステムのメモリ内に記憶され、そのプロセッサ上で実行する、ソフトウェア（すなわち、コンピュータ実行可能命令）の形態で実装され得る、論理エンティティであることを理解されたい。すなわち、図２３Ａ−Ｂに図示される方法は、図２９Ｃまたは図２９Ｄに図示されるノードもしくはコンピュータシステム等のネットワーク装置のメモリ内に記憶される、ソフトウェア（すなわち、コンピュータ実行可能命令）の形態で実装され得、そのコンピュータ実行可能命令は、装置のプロセッサによって実行されると、図２３Ａ−Ｂに図示されるステップを行う。また、図２３Ａ−Ｂに図示される任意の伝送および受信ステップは、装置のプロセッサおよびそれが実行するコンピュータ実行可能命令（例えば、ソフトウェア）の制御下で、装置の通信回路によって行われ得ることも理解されたい。
【０１１１】
ケース４（サブスクリプションベースのＤＡＳ）：Ｍ２Ｍ／ＩｏＴシステムの状況では、データ分析動作を行うとき、いくつかの一意の側面が存在し得ることが識別される。例えば、ＡＥまたはＣＳＥに関心があり得る、データのストリームが、時間に沿ってセンサまたはデバイスによって生成され得る。例えば、トラフィック評価ＡＥは、幹線道路上の屋外カメラによって生成された画像を継続的に分析することを意図し得る。同様に、いくつかの状況では、クライアントは、分析されるべき未加工データが利用可能になる前に、ＤＡＳにおけるデータ分析動作を要求し得る。故に、ケース４は、ＤＡＳと相互作用するためのサブスクリプションベースのパラダイムに焦点を当てる。
【０１１２】
図２４Ａ−Ｂは、ケース４においてＤＡＳと相互作用するためのプロシージャを図示する。ケース４におけるステップの大部分は、ケース２におけるステップと同じであることに留意されたい。ここでは、これらの２つのケース間の差異のみが、議論される（青色長方形において強調されるように）。例えば、具体的データのピースに関心があるＤＡＳクライアント１８０８の代わりに、この場合、ＡＥ−１は、ＣＳＥ−１  １８０６上の＜ｃｏｎｔａｉｎｅｒ−１＞リソース全体に関心があり得る。特に、クライアントは、コンテナの中への新しい利用可能なデータ入力に関心があり、周期的データ分析動作を本データに関して要求するであろう。その一方で、図２４Ａ−Ｂのステップ２の要求メッセージ内で搬送されるデータアイテムは、ケース２における図２２のステップ２に定義されるようなほぼ同一メッセージを有するであろう。これ以外にも、以下に定義されるような追加のパラメータが存在し得る。
Ｓｕｂｓｃｒｉｐｔｉｏｎ−ｂａｓｅｄ  ｏｐｅｒａｔｉｏｎ  ｆｌａｇ（ｓ＿ｏ）：本フラグを用いることで、ＤＡＳホストＣＳＥ１８０４は、ＤＡＳクライアント１８０８が、サブスクリプションベースのＤＡＳ動作を要求していることを把握するであろう。故に、本ステップで本フラグを用いることで、実際、ＡＥ−１が、分析結果のためにＣＳＥ−２へのサブスクリプションを行うことを意味する。
Ａｎａｌｙｔｉｃｓ  Ｓｃｈｅｄｕｌｅ  ｏｒ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ（ｓ＿ｆ）：本データフィールドは、クライアントがＤＡＳがデータ分析動作を新しいデータに行うことを予期するスケジュールまたは周波数を示す。これは、新しいデータがより高速で＜ｃｏｎｔａｉｎｅｒ＞リソース内で利用可能になり得る（例えば、１０の新しいデータが、感知デバイスのサンプリング周波数によって決定される１分以内に生成される）一方、ＡＥ−１が、単に、データ分析動作を新しいデータに行うためにより低い分析周波数を有することを意図し得る（例えば、１時間に１回）ことが可能性として考えられるためである。
【０１１３】
加えて、ケース４における図２４Ａ−Ｂのステップ３−６は、＜ｃｏｎｔａｉｎｅｒ＞リソース内の新しい利用可能なデータについて通知をＣＳＥ−２に行うために、単に、ＣＳＥ−２  １８０４（すなわち、ＤＡＳホストＣＳＥ）によって初期化される通常サブスクリプション動作を図示する。故に、図２４Ａ−Ｂのステップ７では、受信された通知毎に、図２４Ａ−Ｂのステップ２においてＡＥ−１  １８０８によって規定されるような分析周波数またはスケジュールを参照することによって分析するための新しいデータを読み出すかどうかを決定することは、ＣＳＥ−２  １８０４次第である。ＣＳＥ−２  １８０４が、新しいデータを分析することを決定する場合、新しいデータをＣＳＥ−１  １８０６からさらに読み出し、残りのプロシージャは、前のケースに類似する。
【０１１４】
前述のプロセスは、ＤＡＳアクセスのための従来のサービスサブスクリプションアプローチを使用している。代替として、ＡＥ−１１８０８はまた、ｏｎｅＭ２Ｍ＜ｓｕｂｓｃｒｉｐｔｉｏｎ＞リソースを活用し、同一目的を達成し得る。例えば、図２４Ａ−Ｂのステップ２の間、ＡＥ−１１８０８は、分析結果を記憶するために、ＤＡＳホストＣＳＥ１８０４上で＜ｃｏｎｔａｉｎｅｒ＞リソースを作成することができる。その一方で、また、＜ｓｕｂｓｃｒｉｐｔｉｏｎ＞リソースを本＜ｃｏｎｔａｉｎｅｒ＞リソース下に作成する。故に、ＤＡＳ側では、図２４Ａ−Ｂのステップ１０と同じように、ＡＥ−１の必要性に基づいて、所望のデータ分析動作を行い、次いで、それらの分析結果を＜ｃｏｎｔｅｎｔＩｎｓｔａｎｃｅ＞リソースとして＜コンテナ＞リソースの中に入れることができ、これはさらに、通知がＡＥ−１  １８０８に送信されることをトリガするであろう（例えば、ＡＥ−１  １８０８によって設定されるある通知基準に従って）。
【０１１５】
図２４Ａ−Ｂに図示されるステップを行うエンティティは、図２９Ｃまたは図２９Ｄに図示されるもの等のネットワーク装置もしくはコンピュータシステムのメモリ内に記憶され、そのプロセッサ上で実行する、ソフトウェア（すなわち、コンピュータ実行可能命令）の形態で実装され得る、論理エンティティであることを理解されたい。すなわち、図２４Ａ−Ｂに図示される方法は、図２９Ｃまたは図２９Ｄに図示される装置もしくはコンピュータシステム等のネットワーク装置のメモリ内に記憶される、ソフトウェア（すなわち、コンピュータ実行可能命令）の形態で実装され得、そのコンピュータ実行可能命令は、装置のプロセッサによって実行されると、図２４Ａ−Ｂに図示されるステップを行う。また、図２４Ａ−Ｂに図示される任意の伝送および受信ステップは装置のプロセッサおよびそれが実行するコンピュータ実行可能命令（例えば、ソフトウェア）の制御下で、装置の通信回路によって行われ得ることも理解されたい。
【０１１６】
ｏｎｅＭ２Ｍは、現在、ｏｎｅＭ２Ｍサービス層によってサポートされる能力を定義するプロセスを進めている。これらの能力は、能力サービス機能（ＣＳＦ）と称される。ｏｎｅＭ２Ｍサービス層は、能力サービスエンティティ（ＣＳＥ）と称される。故に、ＤＡＳは、図２５に示されるように、ＣＳＥによって実装されるＣＳＦと見なされるべきである（代替として、また、ｏｎｅＭ２Ｍ  ＴＳ−０００１に定義された既存のデータ管理およびリポジトリ（ＤＭＲ）ＣＳＦの一部であることができる）。故に、プロシージャならびに新しいパラメータは、主に、図２５に図示されるように、ｍｃａおよびｍｃｃ／ｍｃｃ’参照点において発生する。異なるタイプのＭ２Ｍノードは、Ｍ２Ｍゲートウェイ、Ｍ２Ｍサーバ、Ｍ２Ｍデバイス等のＤＡＳを実装することができるべきである。特に、それらのノードのための種々の／異なるハードウェア／ソフトウェア能力に応じて、それらのノードによって実装されるＤＡＳの機能性／能力もまた、異なり得る。
【０１１７】
図２５に図示される機能性は、以下に説明される図２９Ｃまたは２９Ｄに図示されるもののうちの１つ等、Ｍ２Ｍネットワークのノード（例えば、サーバ、ゲートウェイ、デバイス、または他のコンピュータシステム）のメモリ内に記憶され、そのプロセッサ上で実行する、ソフトウェア（すなわち、コンピュータ実行可能命令）の形態で実装され得ることを理解されたい。
【０１１８】
２つの新しいｏｎｅＭ２Ｍリソースが、ＤＡＳを有効にするために定義される。特に、サービスタイププロファイルは、ＤＡＳの潜在的クライアントにエクスポーズされるために定義されるため、＜ＳＴＰ＞と呼ばれる新しいリソースが、ＳＴＰ２００２を説明するために使用され、これは、図２６に示される。故に、それらの＜ＳＴＰ＞リソースにアクセスすることによって、クライアントは、利用可能なデータ分析動作を容易に理解することができる。その一方で、そのような＜ＳＴＰ＞リソースは、ＤＡＳクライアントの発見を促進するために、ネットワーク内の異なるＣＳＥにおいてパブリッシュされることができる。特に、本リソース内に定義された「ａｃｃｅｓｓＰｏｒｔａｌＡｄｄｒｅｓｓ」属性は、このＳＴＰ２００２のための本対応するＤＡＳに実際にアクセスする方法（すなわち、要求メッセージをＤＡＳホストＣＳＥ１８０４に送信すべき場所）を示すためのものである。故に、＜ＤＡＳ＞と呼ばれる新しいリソースが、図２７に示されるように使用され、これは、通常、ＤＡＳホストＣＳＥ１８０４の子リソースとしてであって、本リソースのＵＲＩは、対応する＜ＳＴＰ＞リソースの前述のａｃｃｅｓｓＰｏｒｔａｌＡｄｄｒｅｓｓ属性内に含まれるであろう。＜ＤＡＳ＞は、単に、アクセスポータルであるため、単に、サービス層リソースのための共通属性を含み得、これは、図２７に示されない。故に、ＤＡＳクライアントの全ての要求（ならびに通常＜ｃｏｎｔｅｎｔＩｎｓｔａｎｃｅ＞リソース内に記憶される、分析されるべき未加工データ）は、「ａｃｃｅｓｓＰｏｒｔａｌＡｄｄｒｅｓｓ」属性によって規定されたアドレスに送信され、およびそれらの要求は、サービス層に定義されるようなＣＲＥＡＴＥまたはＵＰＤＡＴＥ要求のいずれかを使用することができる（ＵＰＤＡＴＥは、データ分析要求をＤＡＳに送信するとき、作成されるべき新しいリソースが存在しないであろうために提案される）。加えて、＜ＳＴＰ＞のリソース構造は、ＳＴＰ２００２の定義に基づき、＜ＳＴＰ＞リソースの属性の意味は、表１に導入されるものと同じである。
【０１１９】
グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）等のインターフェースが、ユーザがデータ分析を有効にすることに関連する機能性を制御および／または構成することを補助するために使用されることができる。上記に導入されたように、新しいＤＡＳ共通サービスが、サービス層のために使用される。特に、人間管理者がそれらのＤＡＳサービスが起動している状態を監視するために、図２８Ａは、システム全体のビューをチェックするためのＧＵＩ２８０２を示す。例えば、人間は、ＤＡＳによって起動される具体的タイプのデータ分析動作、例えば、画像処理、または情報抽出等を検査することを可能にされ得る。（例えば、図２８Ａに示されるように、ユーザがチェックすることを意図する具体的タイプのデータ分析動作を入力することによって、または代替として、ドロップダウンを介して種々のデータ分析動作からオプションを選別させることによって）。加えて、人間管理者は、下層データ分析コンポーネントが適切に機能しているかどうかを監視し得る。その一方で、各タイプのデータ分析動作は、ＳＴＰ２００２を通してエクスポーズされるため、ＧＵＩ２８０２はまた、管理者が、特に、サービス利用可能性および分析結果の信頼区間に関する統計的情報等のＳＴＰ２００２内のそれらの動的に変化するデータアイテムに関して、ＳＴＰ２００２の詳細を検査することを可能にする。加えて、また、管理者が、クライアントが、アクセスを有し、ＤＡＳによって提供される種々のタイプのデータ分析動作の利用率を理解するために、それらを使用する、具体的ＳＴＰ２００２毎にチェックすることを可能にする。例えば、図２８Ｂは、管理者が画像処理タイプのＳＴＰ２００２をチェックすることを選択するときときの出力パネルインターフェース２８０４を示し、このＳＴＰ２００２の詳細が、その参照のためにユーザに表示されている。インターフェース２８０２および２８０４は、それらの以下に説明される図２９Ｃ−Ｄに示されるもの等のディスプレイを使用して生成され得ることを理解されたい。
（データ分析サービスのための例示的Ｍ２Ｍ／ＩｏＴ／ＷｏＴ通信システム）
【０１２０】
本明細書に説明される種々の技法は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、もしくは適切である場合、それらの組み合わせに関連して実装され得る。そのようなハードウェア、ファームウェア、およびソフトウェアは、通信ネットワークの種々のノードに位置する装置の中に常駐し得る。本装置は、本明細書に説明される方法を達成するように、単独で、または相互と組み合わせて動作し得る。本明細書で使用されるように、「装置」、「ネットワーク装置」、「ノード」、「デバイス」、および「ネットワークノード」という用語は、同義的に使用され得る。
【０１２１】
サービス層は、ネットワークサービスアーキテクチャ内の機能層であり得る。サービス層は、典型的には、ＨＴＴＰ、ＣｏＡＰ、またはＭＱＴＴ等のアプリケーションプロトコル層の上方に位置し、付加価値サービスをクライアントアプリケーションに提供する。サービス層はまた、例えば、制御層およびトランスポート／アクセス層等の下位リソース層におけるコアネットワークへのインターフェースも提供する。サービス層は、サービス定義、サービス実行時間有効化、ポリシ管理、アクセス制御、およびサービスクラスタ化を含む、（サービス）能力または機能性の複数のカテゴリをサポートする。近年、いくつかの業界規格団体、例えば、ｏｎｅＭ２Ｍが、インターネット／ウェブ、セルラー、企業、およびホームネットワーク等の展開へのＭ２Ｍタイプのデバイスならびにアプリケーションの統合に関連付けられる課題に対処するように、Ｍ２Ｍサービス層を開発している。Ｍ２Ｍサービス層は、ＣＳＥまたはＳＣＬと称され得る、サービス層によってサポートされる上記の能力もしくは機能性の集合またはセットへのアクセスをアプリケーションおよび／または種々のデバイスに提供することができる。いくつかの実施例は、種々のアプリケーションによって一般に使用されることができる、セキュリティ、課金、データ管理、デバイス管理、発見、プロビジョニング、およびコネクティビティ管理を含むが、それらに限定されない。これらの能力または機能性は、Ｍ２Ｍサービス層によって定義されるメッセージフォーマット、リソース構造、およびリソース表現を利用するＡＰＩを介して、そのような種々のアプリケーションに利用可能にされる。ＣＳＥまたはＳＣＬは、ハードウェアおよび／またはソフトウェアによって実装され得、それらがそのような能力または機能を使用するために、種々のアプリケーションならびに／もしくはデバイス（すなわち、そのような機能エンティティ間の機能インターフェース）にエクスポーズされる（サービス）能力または機能性を提供する、機能エンティティである。
【０１２２】
図２９Ａは、１つ以上の開示される実施形態が実装され得る、例示的マシンツーマシン（Ｍ２Ｍ）、モノのインターネット（ＩｏＴ）、もしくはモノのウェブ（ＷｏＴ）通信システム１０の略図である。概して、Ｍ２Ｍ技術は、ＩｏＴ／ＷｏＴのための構築ブロックを提供し、任意のＭ２Ｍデバイス、Ｍ２Ｍゲートウェイ、Ｍ２Ｍサーバ、またはＭ２Ｍサービスプラットフォームは、ＩｏＴ／ＷｏＴのコンポーネントまたはノードならびにＩｏＴ／ＷｏＴサービス層等であり得る。通信システム１０は、開示される実施形態の機能性を実装するために使用されることができ、Ｍ２Ｍエリアネットワーク、１１０４Ｍ２Ｍゲートウェイ、Ｍ２Ｍサーバ、サービス層１２０２、共通サービスエンティティ（ＣＳＥ）１４０２、アプリケーションエンティティ（ＡＥ）１４０４、カメラ１７０２、ゲートウェイ１７０４、データ分析サービス（ＤＡＳ）１８０２、ＤＡＳホストＣＳＥ１８０４および２３０２、データホストＣＳＥ１８０６、ＤＡＳクライアント１８０８、サービスタイププロファイル（ＳＴＰ）２００２、分析能力２００４、２００６、および２００８、ならびにインターフェース２８０２および２８０４等のインターフェースを生成するための論理エンティティ等の機能性および論理エンティティを含むことができる。
【０１２３】
図２９Ａに示されるように、Ｍ２Ｍ／ＩｏＴ／ＷｏＴ通信システム１０は、通信ネットワーク１２を含む。通信ネットワーク１２は、固定ネットワーク（例えば、イーサネット（登録商標）、ファイバ、ＩＳＤＮ、ＰＬＣ、または同等物）または無線ネットワーク（例えば、ＷＬＡＮ、セルラー、または同等物）もしくは異種ネットワークのネットワークであり得る。例えば、通信ネットワーク１２は、音声、データ、ビデオ、メッセージング、ブロードキャスト、または同等物等のコンテンツを複数のユーザに提供する、多重アクセスネットワークから成ってもよい。例えば、通信ネットワーク１２は、符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ）、時分割多重アクセス（ＴＤＭＡ）、周波数分割多重アクセス（ＦＤＭＡ）、直交ＦＤＭＡ（ＯＦＤＭＡ）、単一キャリアＦＤＭＡ（ＳＣ−ＦＤＭＡ）、および同等物等の１つ以上のチャネルアクセス方法を採用し得る。さらに、通信ネットワーク１２は、例えば、コアネットワーク、インターネット、センサネットワーク、工業制御ネットワーク、パーソナルエリアネットワーク、融合個人ネットワーク、衛星ネットワーク、ホームネットワーク、または企業ネットワーク等の他のネットワークを備え得る。
【０１２４】
図２９Ａに示されるように、Ｍ２Ｍ／ＩｏＴ／ＷｏＴ通信システム１０は、インフラストラクチャドメインと、フィールドドメインを含み得る。インフラストラクチャドメインとは、エンドツーエンドＭ２Ｍ展開のネットワーク側を指し、フィールドドメインとは、通常は、Ｍ２Ｍゲートウェイの背後にある、エリアネットワークを指す。フィールドドメインおよびインフラストラクチャドメインは両方とも、種々の異なるネットワークノード（例えば、サーバ、ゲートウェイ、デバイス、および同等物）を備え得る。例えば、フィールドドメインは、Ｍ２Ｍゲートウェイ１４と、端末デバイス１８とを含み得る。任意の数のＭ２Ｍゲートウェイデバイス１４およびＭ２Ｍ端末デバイス１８が、所望に応じてＭ２Ｍ／ＩｏＴ／ＷｏＴ通信システム１０に含まれ得ることが理解されるであろう。Ｍ２Ｍゲートウェイデバイス１４およびＭ２Ｍ端末デバイス１８のそれぞれは、通信回路を使用して、通信ネットワーク１２または直接無線リンクを介して、信号を伝送および受信するように構成される。Ｍ２Ｍゲートウェイ１４は、無線Ｍ２Ｍデバイス（例えば、セルラーおよび非セルラー）ならびに固定ネットワークＭ２Ｍデバイス（例えば、ＰＬＣ）が、通信ネットワーク１２等のオペレータネットワークを通して、または直接無線リンクを通してのいずれかで、通信することを可能にする。例えば、Ｍ２Ｍ端末デバイス１８は、データを収集し、通信ネットワーク１２または直接無線リンクを介して、データをＭ２Ｍアプリケーション２０または他のＭ２Ｍデバイス１８に送信し得る。Ｍ２Ｍ端末デバイス１８はまた、Ｍ２Ｍアプリケーション２０またはＭ２Ｍ端末デバイス１８からデータを受信し得る。さらに、データおよび信号は、以下で説明されるように、Ｍ２Ｍサービス層２２を介して、Ｍ２Ｍアプリケーション２０に送信され、そこから受信され得る。Ｍ２Ｍ端末デバイス１８およびゲートウェイ１４は、例えば、セルラー、ＷＬＡＮ、ＷＰＡＮ（例えば、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、６ＬｏＷＰＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））、直接無線リンク、および有線を含む、種々のネットワークを介して通信し得る。
【０１２５】
例示的Ｍ２Ｍ端末デバイス１８は、タブレット、スマートフォン、医療デバイス、温度および気象モニタ、コネクテッドカー、スマートメータ、ゲームコンソール、携帯情報端末、保健および健康モニタ、照明、サーモスタット、電化製品、ガレージドア、および他のアクチュエータベースのデバイス、セキュリティデバイス、ならびにスマートコンセントを含むが、それらに限定されない。
【０１２６】
図２９Ｂを参照すると、フィールドドメイン内の図示されたＭ２Ｍサービス層２２は、Ｍ２Ｍアプリケーション２０、Ｍ２Ｍゲートウェイデバイス１４、およびＭ２Ｍ端末デバイス１８、ならびに通信ネットワーク１２のためのサービスを提供する。通信システム１０は、開示される実施形態の機能性を実装するために使用されることができ、Ｍ２Ｍエリアネットワーク、１１０４Ｍ２Ｍゲートウェイ、Ｍ２Ｍサーバ、サービス層１２０２、共通サービスエンティティ（ＣＳＥ）１４０２、アプリケーションエンティティ（ＡＥ）１４０４、カメラ１７０２、ゲートウェイ１７０４、データ分析サービス（ＤＡＳ）１８０２、ＤＡＳホストＣＳＥ１８０４および２３０２、データホストＣＳＥ１８０６、ＤＡＳクライアント１８０８、サービスタイププロファイル（ＳＴＰ）２００２、分析能力２００４、２００６、および２００８、ならびにインターフェース２８０２および２８０４等のインターフェースを生成する論理エンティティ等の機能性および論理エンティティを含むことができる。Ｍ２Ｍサービス層２２は、例えば、以下で説明される図２９Ｃおよび２９Ｄに図示されるデバイスを含む、１つ以上のサーバ、コンピュータ、デバイス、仮想マシン（例えば、クラウド／記憶ファーム等）、もしくは同等物によって実装され得る。Ｍ２Ｍサービス層２２は、所望に応じて、任意の数のＭ２Ｍアプリケーション、Ｍ２Ｍゲートウェイ１４、Ｍ２Ｍ端末デバイス１８、および通信ネットワーク１２と通信し得ることが理解されるであろう。Ｍ２Ｍサービス層２２は、サーバ、コンピュータ、デバイス、または同等物を備え得る、ネットワークの１つ以上のノードによって実装され得る。Ｍ２Ｍサービス層２２は、Ｍ２Ｍ端末デバイス１８、Ｍ２Ｍゲートウェイデバイス１４、およびＭ２Ｍアプリケーション２０に適用されるサービス能力を提供する。Ｍ２Ｍサービス層２２の機能は、例えば、ウェブサーバとして、セルラーコアネットワークで、クラウドで等、種々の方法で実装され得る。
【０１２７】
図示されたＭ２Ｍサービス層２２と同様に、インフラストラクチャドメイン内にＭ２Ｍサービス層２２’がある。Ｍ２Ｍサービス層２２’は、インフラストラクチャドメイン内のＭ２Ｍアプリケーション２０’および下層通信ネットワーク１２’のためのサービスを提供する。Ｍ２Ｍサービス層２２’はまた、フィールドドメイン内のＭ２Ｍゲートウェイデバイス１４およびＭ２Ｍ端末デバイス１８のためのサービスも提供する。Ｍ２Ｍサービス層２２’は、任意の数のＭ２Ｍアプリケーション、Ｍ２Ｍゲートウェイ、およびＭ２Ｍデバイスと通信し得ることが理解されるであろう。Ｍ２Ｍサービス層２２’は、異なるサービスプロバイダによるサービス層と相互作用し得る。Ｍ２Ｍサービス層２２’は、サーバ、コンピュータ、デバイス、仮想マシン（例えば、クラウドコンピューティング／記憶ファーム等）、または同等物を備え得る、ネットワークの１つ以上のノードによって実装され得る。
【０１２８】
また、図２９Ｂも参照すると、Ｍ２Ｍサービス層２２および２２’は、多様なアプリケーションおよびバーティカルが活用することができる、サービス配信能力のコアセットを提供する。これらのサービス能力は、Ｍ２Ｍアプリケーション２０および２０’がデバイスと相互作用し、データ収集、データ分析、デバイス管理、セキュリティ、請求、サービス／デバイス発見等の機能を果たすことを可能にする。本質的に、これらのサービス能力は、これらの機能性を実装する負担をアプリケーションから取り除き、したがって、アプリケーション開発を単純化し、市場に出す費用および時間を削減する。サービス層２２および２２’はまた、Ｍ２Ｍアプリケーション２０および２０’が、サービス層２２および２２’が提供するサービスと関連して、ネットワーク１２を通して通信することも可能にする。
【０１２９】
本願の方法は、サービス層２２および２２’の一部として実装され得る。サービス層２２および２２’は、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）および下層ネットワーキングインターフェースのセットを通して付加価値サービス能力をサポートする、ソフトウェアミドルウェア層である。ＥＴＳＩ  Ｍ２ＭおよびｏｎｅＭ２Ｍは両方とも、本願の接続方法を含み得る、サービス層を使用する。ＥＴＳＩ  Ｍ２Ｍのサービス層は、サービス能力層（ＳＣＬ）と称される。ＳＣＬは、Ｍ２Ｍデバイス（デバイスＳＣＬ（ＤＳＣＬ）と称される）、ゲートウェイ（ゲートウェイＳＣＬ（ＧＳＣＬ）と称される）、および／またはネットワークノード（ネットワークＳＣＬ（ＮＳＣＬ）と称される）内に実装され得る。ｏｎｅＭ２Ｍサービス層は、共通サービス機能（ＣＳＦ）（すなわち、サービス能力）のセットをサポートする。１つ以上の特定のタイプのＣＳＦのセットのインスタンス化は、異なるタイプのネットワークノード（例えば、インフラストラクチャノード、中間ノード、特定用途向けノード）上にホストされ得る、共通サービスエンティティ（ＣＳＥ）と称される。さらに、本願の接続方法は、本願の接続方法等のサービスにアクセスするために、サービス指向アーキテクチャ（ＳＯＡ）および／またはリソース指向アーキテクチャ（ＲＯＡ）を使用する、Ｍ２Ｍネットワークの一部として実装されることができる。
【０１３０】
いくつかの実施形態では、Ｍ２Ｍアプリケーション２０および２０’は、開示されるシステムおよび方法と併せて使用され得る。Ｍ２Ｍアプリケーション２０および２０’は、ＵＥまたはゲートウェイと相互作用するアプリケーションを含み得、また、他の開示されるシステムおよび方法と併せて使用され得る。
【０１３１】
一実施形態では、Ｍ２Ｍエリアネットワーク、１１０４Ｍ２Ｍゲートウェイ、Ｍ２Ｍサーバ、サービス層１２０２、共通サービスエンティティ（ＣＳＥ）１４０２、アプリケーションエンティティ（ＡＥ）１４０４、カメラ１７０２、ゲートウェイ１７０４、データ分析サービス（ＤＡＳ）１８０２、ＤＡＳホストＣＳＥ１８０４および２３０２、データホストＣＳＥ１８０６、ＤＡＳクライアント１８０８、サービスタイププロファイル（ＳＴＰ）２００２、分析能力２００４、２００６、および２００８、ならびにインターフェース２８０２および２８０４等のインターフェースを生成する論理エンティティ等の論理エンティティは、図２９Ｂに示されるように、Ｍ２Ｍサーバ、Ｍ２Ｍゲートウェイ、またはＭ２Ｍデバイス等のＭ２ＭノードによってホストされるＭ２Ｍサービス層インスタンス内でホストされ得る。例えば、Ｍ２Ｍエリアネットワーク、１１０４Ｍ２Ｍゲートウェイ、Ｍ２Ｍサーバ、サービス層１２０２、共通サービスエンティティ（ＣＳＥ）１４０２、アプリケーションエンティティ（ＡＥ）１４０４、カメラ１７０２、ゲートウェイ１７０４、データ分析サービス（ＤＡＳ）１８０２、ＤＡＳホストＣＳＥ１８０４および２３０２、データホストＣＳＥ１８０６、ＤＡＳクライアント１８０８、サービスタイププロファイル（ＳＴＰ）２００２、分析能力２００４、２００６、および２００８、ならびにインターフェース２８０２および２８０４等のインターフェースを生成する論理エンティティ等の論理エンティティは、Ｍ２Ｍサービス層インスタンス内で、または既存のサービス能力内のサブ機能として、個々のサービス能力を備え得る。
【０１３２】
Ｍ２Ｍアプリケーション２０および２０’は、限定ではないが、輸送、保健および健康、コネクテッドホーム、エネルギー管理、アセット追跡、ならびにセキュリティおよび監視等の種々の業界でのアプリケーションを含み得る。上記のように、本システムのデバイス、ゲートウェイ、サーバ、および他のノードを横断して起動するＭ２Ｍサービス層は、例えば、データ収集、デバイス管理、セキュリティ、請求、場所追跡／ジオフェンシング、デバイス／サービス発見、およびレガシーシステム統合等の機能をサポートし、サービスとしてこれらの機能をＭ２Ｍアプリケーション２０および２０’に提供する。
【０１３３】
概して、サービス層２２および２２’は、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）および下層ネットワーキングインターフェースのセットを通して付加価値サービス能力をサポートする、ソフトウェアミドルウェア層を定義する。ＥＴＳＩ  Ｍ２ＭおよびｏｎｅＭ２Ｍアーキテクチャは両方とも、サービス層を定義する。ＥＴＳＩ  Ｍ２Ｍのサービス層は、サービス能力層（ＳＣＬ）と称される。ＳＣＬは、ＥＴＳＩ  Ｍ２Ｍアーキテクチャの種々の異なるノード内に実装され得る。例えば、サービス層のインスタンスは、Ｍ２Ｍデバイス（デバイスＳＣＬ（ＤＳＣＬ）と称される）、ゲートウェイ（ゲートウェイＳＣＬ（ＧＳＣＬ）と称される）、および／またはネットワークノード（ネットワークＳＣＬ（ＮＳＣＬ）と称される）内で実装され得る。ｏｎｅＭ２Ｍサービス層は、共通サービス機能（ＣＳＦ）（すなわち、サービス能力）のセットをサポートする。１つ以上の特定のタイプのＣＳＦのセットのインスタンス化は、異なるタイプのネットワークノード（例えば、インフラストラクチャノード、中間ノード、特定用途向けノード）上にホストされ得る、共通サービスエンティティ（ＣＳＥ）と称される。第３世代パートナーシッププロジェクト（３ＧＰＰ）はまた、マシンタイプ通信（ＭＴＣ）のためのアーキテクチャも定義している。そのアーキテクチャでは、サービス層およびそれが提供するサービス能力は、サービス能力サーバ（ＳＣＳ）の一部として実装される。ＥＴＳＩ  Ｍ２ＭアーキテクチャのＤＳＣＬ、ＧＳＣＬ、またはＮＳＣＬで、３ＧＰＰ  ＭＴＣアーキテクチャのサービス能力サーバ（ＳＣＳ）で、ｏｎｅＭ２ＭアーキテクチャのＣＳＦまたはＣＳＥで、もしくはネットワークのある他のノードで具現化されるかどうかにかかわらず、サービス層のインスタンスは、サーバ、コンピュータ、および他のコンピュータデバイスまたはノードを含む、ネットワーク内の１つ以上の独立型ノード上で、もしくは１つ以上の既存のノードの一部としてのいずれかで実行する、論理エンティティ（例えば、ソフトウェア、コンピュータ実行可能命令、および同等物）として実装され得る。実施例として、サービス層またはそのコンポーネントのインスタンスは、以下で説明される図２９Ｃまたは図２９Ｄで図示される一般アーキテクチャを有する、ネットワークノード（例えば、サーバ、コンピュータ、ゲートウェイ、デバイス、または同等物）上で起動するソフトウェアの形態で実装され得る。
【０１３４】
さらに、Ｍ２Ｍエリアネットワーク、１１０４Ｍ２Ｍゲートウェイ、Ｍ２Ｍサーバ、サービス層１２０２、共通サービスエンティティ（ＣＳＥ）１４０２、アプリケーションエンティティ（ＡＥ）１４０４、カメラ１７０２、ゲートウェイ１７０４、データ分析サービス（ＤＡＳ）１８０２、ＤＡＳホストＣＳＥ１８０４および２３０２、データホストＣＳＥ１８０６、ＤＡＳクライアント１８０８、サービスタイププロファイル（ＳＴＰ）２００２、分析能力２００４、２００６、および２００８、ならびにインターフェース２８０２および２８０４等のインターフェースを生成する論理エンティティ等の論理エンティティは、本願のサービスにアクセスするために、サービス指向アーキテクチャ（ＳＯＡ）および／またはリソース指向アーキテクチャ（ＲＯＡ）を使用する、Ｍ２Ｍネットワークの一部として実装されることができる。
【０１３５】
図２９Ｃは、Ｍ２Ｍデバイス１８、Ｍ２Ｍゲートウェイ１４、Ｍ２Ｍサーバ、または同等物等のＭ２Ｍネットワークノード３０の例示的ハードウェア／ソフトウェアアーキテクチャのブロック図である。ノード３０は、Ｍ２Ｍエリアネットワーク、１１０４Ｍ２Ｍゲートウェイ、Ｍ２Ｍサーバ、サービス層１２０２、共通サービスエンティティ（ＣＳＥ）１４０２、アプリケーションエンティティ（ＡＥ）１４０４、カメラ１７０２、ゲートウェイ１７０４、データ分析サービス（ＤＡＳ）１８０２、ＤＡＳホストＣＳＥ１８０４および２３０２、データホストＣＳＥ１８０６、ＤＡＳクライアント１８０８、サービスタイププロファイル（ＳＴＰ）２００２、分析能力２００４、２００６、および２００８、ならびにインターフェース２８０２および２８０４等のインターフェースを生成する論理エンティティ等の論理エンティティを実行する、または含むことができる。デバイス３０は、図２９Ａ−Ｂに示されるようなＭ２Ｍネットワークの一部または非Ｍ２Ｍネットワークの一部であることができる。図２９Ｃに示されるように、Ｍ２Ｍノード３０は、プロセッサ３２と、非取り外し可能メモリ４４と、取り外し可能メモリ４６と、スピーカ／マイクロホン３８と、キーパッド４０と、ディスプレイ、タッチパッド、および／またはインジケータ４２と、電源４８と、全地球測位システム（ＧＰＳ）チップセット５０と、他の周辺機器５２とを含み得る。ノード３０はまた、送受信機３４および伝送／受信要素３６等の通信回路を含み得る。Ｍ２Ｍノード３０は、実施形態と一致したままで、先述の要素の任意の副次的組み合わせを含み得ることが理解されるであろう。本ノードは、本明細書に説明される機能性を実装する、ノードであり得る。
【０１３６】
プロセッサ３２は、汎用プロセッサ、特殊目的プロセッサ、従来のプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと関連する１つ以上のマイクロプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）回路、任意の他のタイプの集積回路（ＩＣ）、状態マシン、および同等物であり得る。一般に、プロセッサ３２は、ノードの種々の要求される機能を果たすために、ノードのメモリ（例えば、メモリ４４および／またはメモリ４６）内に記憶されたコンピュータ実行可能命令を実行し得る。例えば、プロセッサ３２は、信号符号化、データ処理、電力制御、入出力処理、および／またはＭ２Ｍノード３０が無線もしくは有線環境内で動作することを可能にする、任意の他の機能性を果たし得る。プロセッサ３２は、アプリケーション層プログラム（例えば、ブラウザ）および／または無線アクセス層（ＲＡＮ）プログラムならびに／もしくは他の通信プログラムを起動し得る。プロセッサ３２はまた、例えば、アクセス層および／またはアプリケーション層等で、認証、セキュリティキー一致、ならびに／もしくは暗号化動作等のセキュリティ動作を実施し得る。
【０１３７】
図２９Ｃに示されるように、プロセッサ２３は、その通信回路（例えば、送受信機３４および伝送／受信要素３６）に結合される。プロセッサ２３は、コンピュータ実行可能命令の実行を通して、それが接続されるネットワークを介してノード３０を他のノードと通信させるために、通信回路を制御し得る。具体的には、プロセッサ３２は、本明細書および請求項に説明される伝送および受信ステップを行うために、通信回路を制御し得る。図２９Ｃは、プロセッサ３２および送受信機３４を別個のコンポーネントとして描写するが、プロセッサ３２および送受信機３４は、電子パッケージまたはチップ内にともに統合され得ることが理解されるであろう。
【０１３８】
伝送／受信要素３６は、Ｍ２Ｍサーバ、ゲートウェイ、デバイス、および同等物を含む、他のＭ２Ｍノードに信号を伝送する、またはそこから信号を受信するように構成され得る。例えば、ある実施形態では、伝送／受信要素３６は、ＲＦ信号を伝送および／または受信するように構成されるアンテナであり得る。伝送／受信要素３６は、ＷＬＡＮ、ＷＰＡＮ、セルラー、および同等物等の種々のネットワークならびにエアインターフェースをサポートし得る。実施形態では、伝送／受信要素３６は、例えば、ＩＲ、ＵＶ、もしくは可視光信号を伝送および／または受信するように構成されるエミッタ／検出器であり得る。さらに別の実施形態では、伝送／受信要素３６は、ＲＦおよび光信号の両方を伝送ならびに受信するように構成され得る。伝送／受信要素３６は、無線もしくは有線信号の任意の組み合わせを伝送および／または受信するように構成され得ることが理解されるであろう。
【０１３９】
加えて、伝送／受信要素３６は、単一の要素として図２９Ｃで描写されているが、Ｍ２Ｍノード３０は、任意の数の伝送／受信要素３６を含み得る。より具体的には、Ｍ２Ｍノード３０は、ＭＩＭＯ技術を採用し得る。したがって、実施形態では、Ｍ２Ｍノード３０は、無線信号を伝送および受信するための２つ以上の伝送／受信要素３６（例えば、複数のアンテナ）を含み得る。
【０１４０】
送受信機３４は、伝送／受信要素３６によって伝送される信号を変調するように、および伝送／受信要素３６によって受信される信号を復調するように構成され得る。上記のように、Ｍ２Ｍノード３０は、マルチモード能力を有し得る。したがって、送受信機３４は、Ｍ２Ｍノード３０が、例えば、ＵＴＲＡおよびＩＥＥＥ８０２．１１等の複数のＲＡＴを介して通信することを可能にするための複数の送受信機を含み得る。
【０１４１】
プロセッサ３２は、非取り外し可能メモリ４４および／または取り外し可能メモリ４６等の任意のタイプの好適なメモリから情報にアクセスし、その中にデータを記憶し得る。例えば、プロセッサ３２は、上で説明されるように、セッションコンテキストをそのメモリの中に記憶し得る。非取り外し可能メモリ４４は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク、または任意の他のタイプのメモリ記憶デバイスを含み得る。取り外し可能メモリ４６は、サブスクライバ識別モジュール（ＳＩＭ）カード、メモリスティック、セキュアデジタル（ＳＤ）メモリカード、および同等物を含み得る。他の実施形態では、プロセッサ３２は、サーバまたは自宅コンピュータ上等のＭ２Ｍノード３０上に物理的に位置しないメモリから情報にアクセスし、その中にデータを記憶し得る。プロセッサ３２は、ディスプレイ上の視覚的インジケーションを制御し、システムのステータスを反映する、または入力をユーザから得る、もしくは能力もしくは設定についての情報をユーザに表示するように構成され得る。ディスプレイ上に示され得る、グラフィカルユーザインターフェースは、ユーザが本明細書に説明される機能性を双方向に行うことを可能にするように、ＡＰＩの上で層化され得る。
【０１４２】
プロセッサ３２は、電源４８から電力を受電してもよく、Ｍ２Ｍノード３０内の他のコンポーネントへの電力を分配および／または制御するように構成され得る。電源４８は、Ｍ２Ｍノード３０に給電するための任意の好適なデバイスであり得る。例えば、電源４８は、１つ以上の乾電池バッテリ（例えば、ニッケルカドミウム（ＮｉＣｄ）、ニッケル亜鉛（ＮｉＺｎ）、ニッケル水素（ＮｉＭＨ）、リチウムイオン（Ｌｉ−ｉｏｎ）等）、太陽電池、燃料電池、および同等物を含み得る。
【０１４３】
プロセッサ３２はまた、Ｍ２Ｍノード３０の現在の場所に関する場所情報（例えば、経度および緯度）を提供するように構成される、ＧＰＳチップセット５０に結合され得る。Ｍ２Ｍノード３０は、実施形態と一致したままで、任意の好適な場所判定方法を介して場所情報を獲得し得ることが理解されるであろう。
【０１４４】
プロセッサ３２はさらに、追加の特徴、機能性、および／または有線もしくは無線コネクティビティを提供する、１つ以上のソフトウェアならびに／もしくはハードウェアモジュールを含み得る、他の周辺機器５２に結合され得る。例えば、周辺機器５２は、加速度計、バイオメトリック（例えば、指紋）センサ等の種々のセンサ、ｅ−コンパス、衛星送受信機、デジタルカメラ（写真またはビデオ用）、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポートまたは他の相互接続インターフェース、振動デバイス、テレビ送受信機、ハンズフリーヘッドセット、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュール、周波数変調（ＦＭ）無線ユニット、デジタル音楽プレーヤ、メディアプレーヤ、ビデオゲームプレーヤモジュール、インターネットブラウザ、および同等物を含み得る。
【０１４５】
ノード３０は、センサ、消費者電子機器、スマートウォッチまたはスマート衣類等のウェアラブルデバイス、医療またはｅ−ヘルスデバイス、ロボット、産業機器、ドローン、車、トラック、電車、または飛行機等の車両等の他の装置もしくはデバイスで具現化され得る。ノード３０は、周辺機器５２のうちの１つを備え得る相互接続インターフェース等の１つ以上の相互接続インターフェースを介して、そのような装置もしくはデバイスの他のコンポーネント、モジュール、またはシステムに接続し得る。代替として、ノード３０は、センサ、消費者電子機器、スマートウォッチまたはスマート衣類等のウェアラブルデバイス、医療またはｅ−ヘルスデバイス、ロボット、産業機器、ドローン、車、トラック、電車、または飛行機等の車両等の装置もしくはデバイスを備え得る。
【０１４６】
図２９Ｄは、Ｍ２Ｍサーバ、ゲートウェイ、デバイス、または他のノード等のＭ２Ｍネットワークの１つ以上のノードを実装するためにも使用され得る、例示的コンピューティングシステム９０のブロック図である。コンピューティングシステム９０は、コンピュータまたはサーバを備えてもよく、主に、そのようなソフトウェアが記憶またはアクセスされる場所もしくは手段にかかわらず、ソフトウェアの形態であり得るコンピュータ読み取り可能な命令によって制御され得る。コンピューティングシステム９０は、Ｍ２Ｍエリアネットワーク、１１０４Ｍ２Ｍゲートウェイ、Ｍ２Ｍサーバ、サービス層１２０２、共通サービスエンティティ（ＣＳＥ）１４０２、アプリケーションエンティティ（ＡＥ）１４０４、カメラ１７０２、ゲートウェイ１７０４、データ分析サービス（ＤＡＳ）１８０２、ＤＡＳホストＣＳＥ１８０４および２３０２、データホストＣＳＥ１８０６、ＤＡＳクライアント１８０８、サービスタイププロファイル（ＳＴＰ）２００２、分析能力２００４、２００６、および２００８、ならびにインターフェース２８０２および２８０４等のインターフェースを生成する論理エンティティ等の論理エンティティを実行する、または含むことができる。コンピューティングシステム９０は、Ｍ２Ｍデバイス、ユーザ機器、ゲートウェイ、ＵＥ／ＧＷ、または、例えば、モバイルコアネットワーク、サービス層ネットワークアプリケーションプロバイダ、端末デバイス１８、もしくはＭ２Ｍゲートウェイデバイス１４のノードを含む、任意の他のノードであることができる。そのようなコンピュータ読み取り可能な命令は、コンピューティングシステム９０を稼働させるように、中央処理装置（ＣＰＵ）９１等のプロセッサ内で実行され得る。多くの公知のワークステーション、サーバ、およびパーソナルコンピュータでは、中央処理装置９１は、マイクロプロセッサと呼ばれる単一チップＣＰＵによって実装される。他のマシンでは、中央処理装置９１は、複数のプロセッサを備え得る。コプロセッサ８１は、追加の機能を果たす、またはＣＰＵ９１を支援する、主要ＣＰＵ９１とは明確に異なる、随意のプロセッサである。ＣＰＵ９１および／またはコプロセッサ８１は、セッション証明書の受信またはセッション証明書に基づく認証等のＥ２Ｅ  Ｍ２Ｍサービス層セッションのための開示されたシステムおよび方法に関連するデータを受信、生成、ならびに処理し得る。
【０１４７】
動作時、ＣＰＵ９１は、命令をフェッチ、復号、および実行し、コンピュータの主要データ転送パスであるシステムバス８０を介して、情報を他のリソースへ、ならびにそこから転送する。そのようなシステムバスは、コンピューティングシステム９０内のコンポーネントを接続し、データ交換のための媒体を定義する。システムバス８０は、典型的には、データを送信するためのデータラインと、アドレスを送信するためのアドレスラインと、インタラプトを送信するため、およびシステムバスを動作させるための制御ラインとを含む。そのようなシステムバス８０の実施例は、ＰＣＩ（周辺コンポーネント相互接続）バスである。
【０１４８】
システムバス８０に結合されるメモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）８２と、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）９３とを含む。そのようなメモリは、情報が記憶されて読み出されることを可能にする回路を含む。ＲＯＭ９３は、概して、容易に修正されることができない、記憶されたデータを含む。ＲＡＭ８２内に記憶されたデータは、ＣＰＵ９１または他のハードウェアデバイスによって読み取られる、もしくは変更されることができる。ＲＡＭ８２および／またはＲＯＭ９３へのアクセスは、メモリコントローラ９２によって制御され得る。メモリコントローラ９２は、命令が実行されると、仮想アドレスを物理的アドレスに変換する、アドレス変換機能を提供し得る。メモリコントローラ９２はまた、システム内のプロセスを隔離し、ユーザプロセスからシステムプロセスを隔離する、メモリ保護機能を提供し得る。したがって、第１のモードで起動するプログラムは、その独自のプロセス仮想アドレス空間によってマップされるメモリのみにアクセスすることができ、プロセス間のメモリ共有が設定されていない限り、別のプロセスの仮想アドレス空間内のメモリにアクセスすることができない。
【０１４９】
加えて、コンピューティングシステム９０は、ＣＰＵ９１からプリンタ９４、キーボード８４、マウス９５、およびディスクドライブ８５等の周辺機器に命令を通信する責任がある、周辺機器コントローラ８３を含み得る。
【０１５０】
ディスプレイコントローラ９６によって制御される、ディスプレイ８６は、コンピューティングシステム９０によって生成される視覚出力を表示するために使用される。そのような視覚出力は、テキスト、グラフィックス、動画グラフィックス、およびビデオを含み得る。ディスプレイ８６は、ＣＲＴベースのビデオディスプレイ、ＬＣＤベースのフラットパネルディスプレイ、ガスプラズマベースのフラットパネルディスプレイ、またはタッチパネルを伴って実装され得る。ディスプレイコントローラ９６は、ディスプレイ８６に送信されるビデオ信号を生成するために要求される、電子コンポーネントを含む。
【０１５１】
さらに、コンピューティングシステム９０は、コンピューティングシステム９０がネットワークの他のノードと通信することを可能にするように、図２９Ａおよび図２９Ｂのネットワーク１２等の外部通信ネットワークにコンピューティングシステム９０を接続するために使用され得る、例えば、ネットワークアダプタ９７等の通信回路を含み得る。
【０１５２】
ユーザ機器（ＵＥ）は、通信するためにエンドユーザによって使用される任意のデバイスであることができる。これは、ハンドヘルド電話、モバイルブロードバンドアダプタを装備するラップトップコンピュータ、または任意の他のデバイスであることができる。例えば、ＵＥは、図２９Ａ−ＢのＭ２Ｍ端末デバイス１８または図２９Ｃのデバイス３０として実装されることができる。
【０１５３】
本明細書に説明されるシステム、方法、およびプロセスのうちのいずれかまたは全ては、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体上に記憶されたコンピュータ実行可能命令（すなわち、プログラムコード）の形態で具現化され得、その命令は、例えば、Ｍ２Ｍサーバ、ゲートウェイ、デバイス、または同等物を含む、Ｍ２Ｍネットワークのノード等のマシンによって実行されると、本明細書に説明されるシステム、方法、およびプロセスを実施ならびに／もしくは実装させることを理解されたい。具体的には、ゲートウェイ、ＵＥ、ＵＥ／ＧＷ、またはモバイルコアネットワーク、サービス層、もしくはネットワークアプリケーションプロバイダのノードのうちのいずれかの動作を含む、上で説明されるステップ、動作、または機能のうちのいずれも、そのようなコンピュータ実行可能命令の形態で実装され得る。Ｍ２Ｍエリアネットワーク、１１０４Ｍ２Ｍゲートウェイ、Ｍ２Ｍサーバ、サービス層１２０２、共通サービスエンティティ（ＣＳＥ）１４０２、アプリケーションエンティティ（ＡＥ）１４０４、カメラ１７０２、ゲートウェイ１７０４、データ分析サービス（ＤＡＳ）１８０２、ＤＡＳホストＣＳＥ１８０４および２３０２、データホストＣＳＥ１８０６、ＤＡＳクライアント１８０８、サービスタイププロファイル（ＳＴＰ）２００２、分析能力２００４、２００６、および２００８、ならびにインターフェース２８０２および２８０４等のインターフェースを生成する論理エンティティ等の論理エンティティは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体上に記憶されたコンピュータ実行可能命令の形態で具現化され得る。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、情報の記憶のための任意の非一過性（すなわち、有形または物理）方法もしくは技術で実装される、揮発性および不揮発性、取り外し可能および非取り外し可能媒体の両方を含むが、そのようなコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、信号を含まない。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）または他の光学ディスク記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶デバイス、または所望の情報を記憶するために使用されることができ、かつコンピュータによってアクセスされることができる、任意の他の有形もしくは物理的媒体を含むが、それらに限定されない。
【０１５４】
図に図示されるような本開示の主題の好ましい実施形態を説明する際に、具体的用語が、明確にするために採用される。しかしながら、請求される主題は、そのように選択された具体的用語に限定されることを意図せず、各具体的要素は、類似目的を達成するように同様に動作する、全ての技術的均等物を含むことを理解されたい。
【０１５５】
本明細書は、最良の様態を含む、本発明を開示するために、また、当業者が、任意のデバイスまたはシステムを作製して使用することと、任意の組み込まれた方法を行うこととを含む、本発明を実践することを可能にするために、実施例を使用する。本発明の特許性のある範囲は、請求項によって定義され、当業者に想起される他の実施例を含み得る。そのような他の実施例は、請求項の文字通りの言葉とは異ならない要素を有する場合に、または請求項の文字通りの言葉とのごくわずかな差異を伴う同等の要素を含む場合に、請求項の範囲内であることを意図している。
【図１】
2019522253.tif 000007
【図２】
2019522253.tif 000008
【図３】
2019522253.tif 000009
【図４】
2019522253.tif 000010
【図５】
2019522253.tif 000011
【図６】
2019522253.tif 000012
【図７】
2019522253.tif 000013
【図８】
2019522253.tif 000014
【図９】
2019522253.tif 000015
【図１０】
2019522253.tif 000016
【図１１】
2019522253.tif 000017
【図１２】
2019522253.tif 000018
【図１３】
2019522253.tif 000019
【図１４】
2019522253.tif 000020
【図１５】
2019522253.tif 000021
【図１６】
2019522253.tif 000022
【図１７】
2019522253.tif 000023
【図１８】
2019522253.tif 000024
【図１９】
2019522253.tif 000025
【図２０】
2019522253.tif 000026
【図２１】
2019522253.tif 000027
【図２２】
2019522253.tif 000028
【図２３Ａ】
2019522253.tif 000029
【図２３Ｂ】
2019522253.tif 000030
【図２４Ａ】
2019522253.tif 000031
【図２４Ｂ】
2019522253.tif 000032
【図２５】
2019522253.tif 000033
【図２６】
2019522253.tif 000034
【図２７】
2019522253.tif 000035
【図２８】
2019522253.tif 000036
【図２９Ａ】
2019522253.tif 000037
【図２９Ｂ】
2019522253.tif 000038
【図２９Ｃ】
2019522253.tif 000039
【図２９Ｄ】
2019522253.tif 000040
【手続補正書】
【提出日】平成30年12月20日(2018.12.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信ネットワークのサービス層ノードによって実施される方法であって、前記方法は、
前記通信ネットワークを介してデバイスから、データにデータ分析動作を実施するための要求を受信することであって、前記要求は、前記要求されたデータ分析動作を実施することが可能である、あるタイプのデータ分析能力を識別し、前記要求は、前記識別されたタイプのデータ分析能力によって要求される１つ以上のパラメータをさらに含み、前記要求されたパラメータは、前記識別されたタイプのデータ分析能力に対して定義されるプロファイル内に規定される、ことと、
前記識別されたタイプのデータ分析能力の前記プロファイルに基づいて、前記受信された要求を、前記要求されたタイプのデータ分析能力のアプリケーションプログラミングインターフェースに準拠する要求に変換することと、
前記変換された要求を前記データ分析能力に送信することと、
前記データ分析能力から、前記データ上の前記要求されたデータ分析動作の結果を受信することと、
前記結果を前記デバイスに送信することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記受信された要求は、前記データ分析動作が実施される前記データをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記受信された要求は、前記データ分析動作が実施される前記データと関連付けられた
ユニフォームリソース識別子を含み、前記方法は、前記ユニフォームリソース識別子に基づいて、前記データ分析動作が実施される前記データを読み出すことをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記方法は、前記サービス層ノードのデータ分析サービスによって実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記データ分析サービスは、複数の異なるタイプの分析能力と相互作用する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記受信された要求を、前記要求されたタイプのデータ分析能力のアプリケーションプログラミングインターフェースに準拠する要求に変換することは、前記要求されたタイプの前記分析能力と相互作用する前記データ分析サービスのインターフェースコンバータによって実施される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記識別されたタイプのデータ分析能力に対して定義される前記プロファイルは、前記変換された要求が送信される前記要求されたタイプの前記データ分析能力のアプリケーションプログラミングインターフェースにマッピングを提供する、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記要求されたデータ分析動作は、前記要求されたデータ分析動作と関連付けられたサブスクリプションに従って、前記データ分析能力によって実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記要求されたデータ分析動作が実施される前記データにより近い近接度を有する、前記通信ネットワークの別のサービス層ノードに、前記受信された要求を転送することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
プロセッサと、メモリとを備える装置であって、前記装置は、前記装置の前記メモリ内に記憶されたコンピュータ実行可能命令をさらに含み、前記命令は、前記装置の前記プロセッサによって実行されると、通信ネットワークのサービス層において、前記装置に、
前記通信ネットワークを介してデバイスから、データにデータ分析動作を実施するための要求を受信することであって、前記要求は、前記要求されたデータ分析動作を実施することが可能である、あるタイプのデータ分析能力を識別し、前記要求は、前記識別されたタイプのデータ分析能力によって要求される１つ以上のパラメータをさらに含み、前記要求されたパラメータは、前記識別されたタイプのデータ分析能力に対して定義されるプロファイル内に規定される、ことと、
前記識別されたタイプのデータ分析能力の前記プロファイルに基づいて、前記受信された要求を、前記要求されたタイプのデータ分析能力のアプリケーションプログラミングインターフェースに準拠する要求に変換することと、
前記変換された要求を前記データ分析能力に送信することと、
前記データ分析能力から、前記データ上の前記要求されたデータ分析動作の結果を受信することと、
前記結果を前記デバイスに送信することと
を含む動作を実施させる、装置。
【請求項１１】
前記受信された要求は、前記データ分析動作が実施される前記データをさらに含む、請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記受信された要求は、前記データ分析動作が実施される前記データと関連付けられた
ユニフォームリソース識別子を含み、方法は、前記ユニフォームリソース識別子に基づいて、前記データ分析動作が実施される前記データを読み出すことをさらに含む、請求項１０に記載の装置。
【請求項１３】
前記コンピュータ実行可能命令はさらに、前記装置に、前記通信ネットワークの前記サービス層のデータ分析サービスを実装させ、データ分析サービスは、前記動作を実施する、請求項１０に記載の装置。
【請求項１４】
前記データ分析サービスは、複数の異なるタイプの分析能力と相互作用する、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記受信された要求を、前記要求されたタイプのデータ分析能力のアプリケーションプログラミングインターフェースに準拠する要求に変換することは、前記要求されたタイプの前記分析能力と相互作用する前記データ分析サービスのインターフェースコンバータによって実施される、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記識別されたタイプのデータ分析能力に対して定義される前記プロファイルは、前記変換された要求が送信される前記要求されたタイプの前記データ分析能力のアプリケーションプログラミングインターフェースにマッピングを提供する、請求項１４に記載の装置。
【請求項１７】
前記要求されたデータ分析動作は、前記要求されたデータ分析動作と関連付けられたサブスクリプションに従って、前記データ分析能力によって実施される、請求項１０に記載の装置。
【請求項１８】
前記コンピュータ実行可能命令はさらに、前記装置に、前記サービス層において動作し、かつ前記要求されたデータ分析動作が実施される前記データにより近い近接度を有する、前記通信ネットワークの別の装置に、前記受信された要求を転送させる、請求項１０に記載の装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４６】
本概要は、以下の発明を実施するための形態においてさらに説明される、一連の概念を簡略化された形態において導入するために提供される。本概要は、請求される主題の重要な有用な特徴または不可欠な特徴を識別することを意図するものではなく、請求される主題の範囲を限定するために使用されることを意図するものでもない。さらに、請求される主題は、本開示の任意の部分に記載される不利点のいずれかまたは全てを解決する制限に限定されない。
本願明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
装置による使用のための方法であって、前記装置は、プロセッサと、メモリとを備え、前記装置は、前記メモリ内に記憶されたコンピュータ実行可能命令をさらに含み、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、
サービス層ノードを実装し、
サービスタイププロファイルに従うデータ分析要求を受信することと、
前記サービスタイププロファイルを使用して、前記データ分析要求にサービス提供することと
を含む方法の機能を実施する、方法。
（項目２）
前記データ分析要求は、クライアントから受信される、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記サービス提供することは、前記データ分析要求をデータホストコンテナの近傍の第２のサービス層ノードに転送することを含む、項目１に記載の方法。
（項目４）
前記装置は、データ分析サービスを実装する、項目１に記載の方法。
（項目５）
前記データ分析サービスは、分析能力と相互作用する、項目４に記載の方法。
（項目６）
前記データ分析サービスは、内部インターフェースコンバータを使用して、前記分析能力と相互作用する、項目５に記載の方法。
（項目７）
前記サービスタイププロファイルは、前記分析能力のアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）にマッピングする、項目５に記載の方法。
（項目８）
前記データ分析要求は、前記分析能力とのサブスクリプションを設定する、項目５に記載の方法。
（項目９）
前記サービス提供することは、データを別の場所から取り込むことを含む、項目１に記載の方法。
（項目１０）
装置による使用のための方法であって、前記装置は、プロセッサと、メモリとを備え、前記装置は、前記メモリ内に記憶されたコンピュータ実行可能命令をさらに含み、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、
サービスタイププロファイルに従って、データ分析要求をサービス層におけるデータ分析サービスに送信することと、
結果を前記データ分析サービスから受信することと
を含む方法の機能を実施する、方法。
（項目１１）
前記データ分析サービスは、共通サービスエンティティ（ＣＳＥ）内に実装される、項目１０に記載の方法。
（項目１２）
前記データ分析要求は、分析能力とのサブスクリプションを設定する、項目１０に記載の方法。
（項目１３）
プロセッサと、メモリとを備えている装置であって、前記装置は、前記装置の前記メモリ内に記憶されたコンピュータ実行可能命令をさらに含み、前記命令は、前記装置のプロセッサによって実行されると、サービス層ノードを実装し、
サービスタイププロファイルに従うデータ分析要求を受信することと、
前記サービスタイププロファイルを使用して、前記データ分析要求にサービス提供することと
を前記装置に行わせる、装置。
（項目１４）
前記サービス提供することは、前記データ分析要求をデータホストコンテナの近傍の第２のサービス層ノードに転送することを含む、項目１３に記載の装置。
（項目１５）
前記装置は、データ分析サービスを実装する、項目１３に記載の装置。
（項目１６）
前記データ分析サービスは、分析能力と相互作用する、項目１５に記載の装置。
（項目１７）
前記データ分析サービスは、内部インターフェースコンバータを使用して、前記分析能力と相互作用する、項目１６に記載の装置。
（項目１８）
プロセッサと、メモリとを備えている装置であって、前記装置は、前記装置の前記メモリ内に記憶されたコンピュータ実行可能命令をさらに含み、前記命令は、前記装置のプロセッサによって実行されると、
サービスタイププロファイルに従って、データ分析要求をデータ分析サービスに送信することと、
結果を前記データ分析サービスから受信することと
を前記装置に行わせる、装置。
（項目１９）
前記装置は、前記データ分析サービスのクライアントである、項目１８に記載の装置。
（項目２０）
前記データ分析要求は、分析能力とのサブスクリプションを設定する、項目１８に記載の装置。
【国際調査報告】
2019522253.tif 000041
2019522253.tif 000042
2019522253.tif 000043