(57)【要約】      （修正有）【課題】大規模データストリームを処理するためのデバイスを提供する。【解決手段】デバイスは、知識ベース１と、外部媒体３のストリームを捕え、必要に応じて、データをこの媒体に復元するための、フロントエンド通信デバイス２を構成しているハードウェアおよびソフトウェア組立体とを備える。フロントエンド部２は、ストリームが異なる処理を受けるプラットホーム４にストリームを配信し、処理動作を実行する間、トレースが収集されて、記憶およびメモリアーキテクチャ５に記憶され、プラットホーム４は、アクション７をトリガするための、または処理デバイスのフロントエンド通信デバイスもしくは知識ベース１への逆行アクション８を開始するための決定規則を規定するハードウェアおよびソフトウェア組立体を備えている意思決定デバイス６に供給するデータを生成する。【選択図】図１
2018113030.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
知識ベース（１）と、外部媒体（３）のストリームを捕え、必要に応じて、データをこの媒体（３）に復元するための、フロントエンド通信デバイス（２）を構成しているハードウェアおよびソフトウェア組立体とを備える、大規模データストリーム（ビッグデータ）を処理するためのデバイスであって、フロントエンド部が、ストリームが異なる処理を受けるプラットホーム（４）にストリームを配信し、処理動作を実行する間、トレースが収集されて、記憶およびメモリアーキテクチャ（５）に記憶される、デバイスにおいて、プラットホーム（４）が、アクション（７）をトリガするための、または前記処理デバイスのフロントエンド通信デバイス（２）もしくは知識ベース（１）への逆行アクション（８）を開始するための決定規則を規定するハードウェアおよびソフトウェア組立体を備えている意思決定デバイス（６）に供給するデータを生成することを特徴とする、デバイス。
【請求項２】
異なる処理が、ストリームの意味化、または要約の作成、または少なくとも２つのストリームの交差もしくはいくつかのストリームの相互接続を含むことを特徴とする、請求項１に記載のデバイス。
【請求項３】
プラットホーム（４）が、ストリームプロセスを処理している複数の「ｓｍａｒｔ’ｏｐ」を備え、これらのプロセスが、意思決定デバイス（６）に供給するデータを生成するためにスクリプト手段を介してスクリプトが書かれることを特徴とする、請求項１または２に記載のデバイス。
【請求項４】
記憶アーキテクチャにトレースを記憶することにより、プラットホーム（４）をこれらのトレースにアクセスさせて、非リアルタイム処理または任意のセットの繰り返しを実行させることを特徴とする、請求項１に記載のデバイス。
【請求項５】
ストリームの意味化が、ストリームについての記述のオントロジーに従うことを特徴とする、請求項２に記載のデバイス。
【請求項６】
ストリームの相互接続が、意味論的推理を含むことができることを特徴とする、請求項２に記載のデバイス。
【請求項７】
ストリームに施されるすべての動作が、データの生成に寄与することを特徴とする、請求項１から６のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項８】
データが、ストリームに関して行われた推理から生じるアラートまたは特異性である場合があることを特徴とする、請求項１から７のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項９】
知識ベース（１）が、外部媒体（３）の知識を表す情報を含み、センサおよびそれを支援するインフラについての記述を備えることを特徴とする、請求項１に記載のデバイス。
【請求項１０】
知識を構成しているこの情報が、決定規則（「意思決定部」（６）に収納された）によってトリガされた逆行アクション（８）によって修正可能であることを特徴とする、請求項９に記載のデバイス。
【請求項１１】
プラットホーム（４）が、構成要素を再コンパイルせずに加えるまたは取り替えることを支援するためのモジュラアーキテクチャを有しており、トリビアル化された仮想マシンのパーク上での配備を可能にしており、前記プラットホーム（４）が、オペレーティングシステム、記憶システム、または交換システムのサービスへのすべてのアクセスをカプセル化するための抽象化層を用いてモジュール化されていることを特徴とする、請求項１に記載のデバイス。
【請求項１２】
前記抽象化の実装形態を取り替えることが、開発に適した単純な実装形態から、大規模な配備に焦点を合わせた他の実装形態へと移行することを特徴とする、請求項１１に記載のデバイス。
【請求項１３】
プラットホーム（４）のアーキテクチャが、システムの配備を目標容積測定に適合させ、進化の場合、選択された構成要素が仮想マシンを単純に追加することを可能にする場合には、仮想マシンを単純に追加することによって、またはスケーラビリティを制限している構成要素を取り替えることによって、システムを進化させることを特徴とする、請求項１に記載のデバイス。
【請求項１４】
ＳＰＡＲＱＬリクエスト言語が、データストリームに関する要約を実行するために、または時間に応じて可変的な粒度でデータストリームをアーカイブし、限定的な記憶空間を確保するための忘却機能を実施するために拡張されることを特徴とする、請求項１に記載のデバイス。
【請求項１５】
ＳＰＡＲＱＬ言語が、適合できる時間窓の概念およびストリーム処理に特定的な演算子を導入することによって拡張され、データを処理するリクエストが、動的なデータの到着速度に適合していて、ストリームの拡張可能な特徴を考慮するように絶えず評価され、ＳＰＡＲＱＬ要求のセマンティクスが、データの到着する時間または順序に基づいた処理を可能にすることを特徴とする、請求項１４に記載のデバイス。
【請求項１６】
拡張されたＳＰＡＲＱＬ言語が、データの数、ソース、または品質に関係なく、データを相互接続することによって、静的または動的および一時的であり得るデータを伴うことを特徴とする、請求項１４または１５に記載のデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ処理の分野に関し、より具体的には、かなりの量のデータを処理するためのデバイスに関する。
【背景技術】
【０００２】
今日の決定的にデジタル的な世界では、至る所において、データが原素材を構成している。氾濫する情報は、事業などの新しい機会を生み出す。こうした大量データは、科学知識の生み出され方を再定義し、さらに新しい成長方策を企業に提供する。
【０００３】
多くのセクタ、特に経済分野を現在潤しているデータストリームの交差は、別々に扱われる各データストリーム内の手の届かない体系的な本質の情報にアクセスしなければならない。セマンティックウェブは、この交差を実現するための枠組みを提供する。
【０００４】
セマンティックウェブの規格は、広く普及され、安定化し始めている（データおよびメタデータを表示するためのＲＤＦ、ＯＷＬ、ならびに交換用プロトコル、基本的にはＨＴＴＰ）。それらは、相互運用性およびデータ交換をより容易にするために生み出された。ウェブは事実上、好ましいデータソース、および交換の最も動的な場になった。オープンまたはセミオープン公開データの提供および促進、それらを産業用データと結合させること、ならびにそれらを活用するためのツールは、例えば経済的なセクタを活性化するための重要な方策の出現における革新的な推進力である。
【０００５】
データの収集、統合、分析、使用、および閲覧の作業は、多くのプレーヤによって体系化されている。今日、それは、「コールド」データまたは長期的に最小限にしか進化しないデータに大いに関係している。しかし、新しい関心は、「ホット」データ、したがってリアルタイムに近いデータにおいて顕在化しており、このことが、新しい問題を提起し、新しい手法を必要としている。
【０００６】
オープンソースまたは商業的なデータストリームを処理するためのいくつかの構成要素またはツールが、すでに存在している。これは、例えばＳＰＡＲＱＬリクエスト（リクエスト言語）のトリプルストアおよび実行エンジンに関する事例である。
【０００７】
しかし、現在のデータストリームの量、データストリームの数、およびデータストリームの多様性に因り、現在の技法およびツールは、もはやユーザ要望に応じることができない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、相当なデータストリームの管理および処理に関する従来技術のいくつかの欠点をなくすことである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この目的は、知識ベースと、外部媒体のストリームを捕え、必要に応じて、データをこの媒体に復元するための、フロントエンド通信デバイスを構成しているハードウェアおよびソフトウェア組立体とを備える、大規模データストリーム（ビッグデータ）を処理するためのデバイスによって達成され、フロントエンド部は、ストリームが異なる処理を受けるプラットホームにストリームを配信し、処理動作を実行する間、トレースが収集されて、記憶およびメモリアーキテクチャに記憶され、プラットホームは、アクションをトリガするための、またはフロントエンド通信デバイスもしくは知識ベースへの逆行アクションを開始するための決定規則を規定するハードウェアおよびソフトウェア組立体を備えている意思決定デバイスに供給するデータを生成する。
【００１０】
別の特定の特徴によれば、異なる処理は、ストリームの意味化、または要約の作成、または少なくとも２つのストリームの交差もしくはいくつかのストリームの相互接続を含む。
【００１１】
別の特定の特徴によれば、プラットホームは、ストリームプロセスを処理している複数の「ｓｍａｒｔ’ｏｐ」を備え、これらのプロセスは意思決定デバイスに供給するデータを生成するために例えばスクリプト手段を介してスクリプトが書かれる。
【００１２】
別の特定の特徴によれば、記憶アーキテクチャにトレースを記憶することにより、プラットホームをこれらのトレースにアクセスさせて、非リアルタイム処理または任意のセットの繰り返しを実行させる。
【００１３】
別の特定の特徴によれば、ストリームの意味化は、ストリームについての記述のオントロジーに従う。
【００１４】
別の特定の特徴によれば、ストリームの相互接続は、意味論的推理を含むことができる。
【００１５】
別の特定の特徴によれば、ストリームに施されるすべての動作は、データの生成に寄与する。
【００１６】
別の特定の特徴によれば、データは、ストリームに関して行われた推理から生じるアラートまたは特異性である場合がある。
【００１７】
別の特定の特徴によれば、知識ベースは、外部媒体の知識を表す情報を含み、センサおよびそれを支援するインフラについての記述を備える。
【００１８】
別の特定の特徴によれば、知識を構成しているこの情報は、決定規則（「意思決定部」に収納された）によってトリガされた逆行アクションによって修正可能である。
【００１９】
本発明の他の特定の特徴および利点は、添付図面に関連して提供される以下の説明からより明瞭に明らかになろう。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】実施形態による、少なくとも１つのデバイスおよびストリームを処理するためのプラットホームを備える、データストリームを処理するためのシステムの線図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
本発明は、かなりのデータストリームを処理するためのデバイスに関する。
【００２２】
いくつかの実施形態では、大規模データストリーム（ビッグデータ）を処理するためのデバイスは、知識ベース（１、図１）と、外部媒体（３）のストリームを捕え、必要に応じて、データをこの媒体に復元するための、フロントエンド通信デバイスを構成する、ハードウェアおよびソフトウェア組立体（２）とを備え、フロントエンド部は、ストリームが異なる処理を受けるプラットホーム（４）にストリームを配信し、処理動作を実行する間、アクティビティのトレースが収集されて、記憶およびメモリアーキテクチャ（５）に記憶され、プラットホーム（４）は、アクション（７）をトリガするための、またはフロントエンド通信デバイス（２）もしくは前記デバイスの知識ベース（１）への逆行アクション（８）を開始するための決定規則を規定するハードウェアおよびソフトウェア組立体を備えている意思決定デバイス（６）に供給するデータを生成する。
【００２３】
データストリームを処理するためのデバイスおよびプラットホーム（４）は、ユーザが、自身のデータストリーム、およびアクティビティの分野で他のプレーヤ（協同者、提供者、顧客、協会、代理者など）によって生成されたストリームを効果的に管理することを可能にする。これらのデータは、国際的コミュニティまたは民間組織によって生成される、公開されたデータ（オープンデータ）、リンクされたデータ（リンクされたオープンデータ）、またはリンクされていないデータをさらに含む。
【００２４】
プラットホーム（４）におけるデータの記述で使用される言語またはフォーマットもしくはモデルは、ＲＤＦ（リソース記述フレームワーク）であれば好ましい。ＲＤＦ（グラフ）モデルは、そのような記述の自動処理を可能にするために、ウェブリソースおよびそれらのメタデータを形式的に記載する。ＲＤＦにおいて構築される文書は、トリプレットのセットである。ＲＤＦトリプレットは、結合体（主語（サブジェクト）、述語（プレディケイト）、目的語（オブジェクト））である：
・「主語」は、記載されるリソースを表し、
・「述語」は、このリソースに適用可能なプロパティの型を表し、
・「目的語」は、データまたは別のリソース、プロパティの値を表す。
主語と、それがリソースである場合の目的語とは、ＵＲＩ（統一的リソース識別子）または匿名ノードによって識別可能である。述語は、ＵＲＩによって必然的に識別される。
【００２５】
ＲＤＦ文書は、ＸＭＬを含む、異なるシンタクスで書かれることができる。しかし、ＲＤＦ自体は、ＸＭＬ方言ではない。トリプレットを表現するために他のシンタクスを使用することは、可能である。ＲＤＦは、ノードで構成され、グラフで編成されたデータ構造にすぎない。ＲＤＦ／ＸＭＬ−Ｗ３Ｃ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ：ワールドワイドウェブコンソーシアム）によって提唱されるＸＭＬ版−が、単にモデルのシンタクス（またはシリアライゼーション）であっても、それは、多くの場合ＲＤＦと呼ばれる。同時に、言語の乱用により、トリプレットのグラフおよびそれと関連するＸＭＬ表現を意味している。
【００２６】
このようにして形成されるＲＤＦ文書は、ラベル指向マルチグラフに対応する。各トリプレットは、指向されたアークに対応しており、ラベルは述語であり、ノードソースは、主語であり、ターゲットノードは、目的語である。
【００２７】
ＲＤＦ内の文書および／またはデータの記述は一般に、あるオントロジーまたはオントロジーのセットに基づいている。オントロジーは、名前空間のメタデータまたは知識分野の要素を介して情報の分野の意味を表す、用語および概念の構造化セットである。オントロジーはそれ自体で、ある分野における概念のセット、ならびにこれらの概念の間の関係を表すデータモデルを構成する。オントロジーは、関連分野の目的語に関して推理するのに使用される。
【００２８】
概念は、グラフで編成され、一方では分類学的な関係（概念のランキング）によって、他方では意味論的な関係によって相互にリンクされる。
【００２９】
この定義は、オントロジーを実装するよう意図される言語を書くことを可能にする。オントロジーを構築するためにこれらの概念の内少なくとも３つが存在している：
・受動的または能動的エージェントの決定、
・機能的および文脈上の状態、
・限定的な目的への可能な変換。
【００３０】
オントロジーをモデル化するために、これらのツールは、以下に使用される：
・隣接する語彙および概念を洗練する、
・カテゴリおよび他の主語に分解する、
・隣接する変換を理解して、内部目的に適応するために述部を作成する、
・概念を包括するように相対化する、
・全く別個のベースに変えるために同様にする、
・「枝部」のすべてを別のオントロジーに再生するためにインスタンス化する。
【００３１】
オントロジーは、世界もしくはこの世界の特定の部分に関する知識を表現する形として、人工知能、セマンティックウェブ、ソフトウェアエンジニアリング、生医学的コンピューティング、または情報のアーキテクチャにおいてさえも用いられる。オントロジーは一般に、以下に関して述べている：
・基本オブジェクトを構成する個体、
・オブジェクトのセット、コレクション、またはいくつかの型を構成するクラス、
・オブジェクトが有していて共有することができるプロパティ、機能性、特性、またはパラメータを含む属性、
・オブジェクトがそれらの間に有することができるリンクを構成する関係、
・属性または関係によって受ける変化を表現するイベント、
・いくつかの特性を共有するクラスのコレクションを構成するメタクラス（セマンティックウェブ）。
【００３２】
いくつかの実施形態では、異なる処理は、ストリームの意味化、または要約の作成、または少なくとも２つのストリームの交差もしくはいくつかのストリームの相互接続を含む。
【００３３】
いくつかの実施形態では、プラットホーム（４）は、ストリームプロセスを処理している複数の「ｓｍａｒｔ’ｏｐ」を備え、これらのプロセスは、意思決定デバイス（６）に供給するデータを作り出すために、例としてそして非限定的な方法ではあるが、ＤＳＬ（ドメイン固有言語）でスクリプト手段を介してスクリプトが書かれる。
【００３４】
スクリプトを書くことは、スクリプトを用いてプログラミングすることを意味する。スクリプトは、インタープリットされた言語のプログラムとして定義される。
【００３５】
いくつかの実施形態では、記憶アーキテクチャ内のトレースを記憶することで、プラットホーム（４）をこれらのトレースにアクセスさせて、非リアルタイム処理または任意のセットの繰り返しを実行させる。
【００３６】
セットの繰り返しもしくは再現は、予め実行された処理を「やり直す」ことで構成される動作を意味し、そのアクティビティのトレースは、保存されている。
【００３７】
いくつかの実施形態では、ストリームの意味化は、ストリームについての記述のオントロジーに従う。
【００３８】
いくつかの実施形態では、ストリームの相互接続は、意味論的推理を含むことができる。
【００３９】
いくつかの実施形態では、ストリーム（プラットホーム（４）を通過する）に施されるすべての動作は、データの生成に寄与する（「意思決定部」（６）に入るストリーム、図１参照）。
【００４０】
いくつかの実施形態では、データは、ストリームに関して行われた推理から生じるアラートまたは特異性である場合がある。
【００４１】
いくつかの実施形態では、知識ベースは、外部媒体の知識を表現する情報を含み、センサおよびそれを支援するインフラの記述を備える。
【００４２】
いくつかの実施形態では、知識を構成しているこの情報は、決定規則（「意思決定部（６）」に収納された）によってトリガされた逆行アクション（８）によって修正可能である。例としてそして非限定的な方法ではあるが、センサが不良であることを発見すると、「意思決定部」（６）は、知識ベースを更新する。図１に示すように、さらに、「意思決定部」（６）は、フロントエンド（２）と通信することによって外部媒体（３）にデータを伝送することができる。
【００４３】
いくつかの実施形態では、プラットホーム（４）は、（新しい）構成要素を再コンパイルせずに加えるまたは取り替えることを支援するためのモジュラアーキテクチャを有しており、トリビアル化された仮想マシンのパーク上での配備を可能にしている（「クラウドレディ」）。前記プラットホーム（４）は、オペレーティングシステム（ファイルシステム）、記憶システム（データベース、ＲＤＦトリプルストア・・・）、または交換システム（メッセージバス）のサービスへのすべてのアクセスをカプセル化するための抽象化層を用いてモジュール化されている。
【００４４】
このモジュラプラットホームアーキテクチャは、ユーザシステムに挿入するために商業的規格に基づくことができ、特に：
・Ｊａｖａ（登録商標）プラットホームおよびそのエコシステム。Ｊａｖａに基づいたプラットホームは、多くの利点から恩恵をうける。いくつかのオペレーティングシステム上で動く実行エンジン、Ｊａｖａでの開発は、特にプラットホーム（４）の独立性と、それらのそれぞれにおいて同じく実行されるコードのポータビリティとを継承する。これは、オープンソースで利用可能な多くの関数ライブラリおよびフレームワークがあり、容易な開発に役立つ環境である。プログラミング言語は別として、Ｊａｖａは、配備用のすべてのプラットホーム（仮想Ｊａｖａマシン、数種類のプログラミング：命令型（Ｊａｖａ）、ダイナミック／スクリプト型（Ｇｒｏｏｖｙ、ＪＲｕｂｙ・・・）、および関数型（Ｓｃａｌａ、Ｃｌｏｓｕｒｅ・・・）に対応する企業版（ＪａｖａＥＥ）のライブラリサーバおよびアプリケーションサーバ）の上にある。
・データモデリング（ＲＤＦ、ＸＭＬ）のレベル、リクエストの定式化（ＳＰＡＲＱＬ言語による問合せ）のレベル、インフラストラクチャ（プロトコルＨＴＴＰ、モデルＲＥＳＴ）のレベル、またはプレゼンテーション（ＨＴＭＬ５、ＣＳＳ）のレベルかどうかにかかわらず、Ｗ３Ｃ（ワールドワイドウェブコンソーシアム）の規格。
【００４５】
いくつかの実施形態では、前記抽象化の実装形態を取り替えることは、開発に適した単純な実装形態（ローカルファイルシステム、メモリでのトリプルストア、イベントのオブザーバ）から、大規模な配備（仮想マシンパーク、クラスタまたはサーバファーム）に焦点を合わせた他の実装形態：「Ｇｒｉｄ」の分散ファイルシステム（ＭｏｎｇｏＤＢ、Ｉｎｆｉｎｉｓｐａｎ・・・）、分散化またはクラスタ化したトリプルストア、ＪＭＳまたはＡＭＱＰメッセージバスタイプなどへと移行する。
【００４６】
いくつかの実施形態では、プラットホーム（４）のアーキテクチャは、システムの配備を目標容積測定に適合させるが、さらに、進化の場合、選択された構成要素が仮想マシンを単純に追加することを可能にする場合には、仮想マシンを単純に追加することによって、またはスケーラビリティを制限している構成要素を取り替えることによって、システムを進化させる。
【００４７】
システムのスケーラビリティの別の態様は、ネットワークストリームの管理およびシステムに入出するトラフィックの最適化に関する。アプリケーションおよびユーザにサービスを提供するのにモデルＲＥＳＴ（ＲＥｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎａｌ  Ｓｔａｔｅ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ）を使用することで、例えばキャッシュの管理ディレクティブ（サーバ、ネットワーク（プロキシ）、およびクライアント）によって、サーバ側およびクライアント側の両方でネットワークインフラの使用を最適化するが、さらに、コンテンツ再確認型の無用なリクエストを回避する。
【００４８】
同様に、コンテンツネゴシエーションをきめ細かく管理することで、ユーザの制約／能力（ＭＩＭＥ型）に適したコンテンツを提供するリソースにユーザを案内するのに必要なリダイレクションの数を最小限に抑えるまたはなくしさえすることによって、交換を最適化する。アーキテクチャは、交換ストリームのこの最適化に必要なインターフェイスに対応することができる。
【００４９】
技術的態様は別として、このタスクは、プラットホーム（４）のトポロジ（アーキテクチャ）に応じた処理分散と、それを構成しているｓｍａｒｔ’ｏｐの各インスタンスの処理能力とを自動化し、最適化するように、ストリームに関するイベントのルーティングおよび分散のための規則を定める。さらに、前記アーキテクチャは、ノードの消失（リカバリ）およびその再任命、またはさらに新しいノードの随意的な導入（ホットスケーラビリティ）などのイベントを考慮することができる、動的および自動適合可能な処理分散を可能にする。
【００５０】
いくつかの実施形態では、ＳＰＡＲＱＬリクエスト言語は、データストリームに関する要約を実行するために、または時間に応じて可変的な粒度でデータストリームをアーカイブし、限定的な記憶空間を確保するための忘却機能を実施するために拡張される。
【００５１】
さらに、要約は、ユーザの、プロファイル、データへのアクセス権、ジオロケーション、優先権、端末装置および環境（時間、季節など）によって入力時に明らかになるユーザのコンテクストを使用する、意味論的フィルタリング演算子（意味化されたデータに適用される場合）を指定して、実施する。
【００５２】
異なるセンサおよび他のストリームから回収された動的データは、意味化される。この意味化は、これらのデータを、これらのストリームの準連続到着を特徴付ける時間の次元の装飾されたＲＤＦトリプレットに変換することによって構成される。
【００５３】
このようにして、その中に時間ウィンドウなどの概念をその中に統合することによるＳＰＡＲＱＬ言語の拡張が、これらの意味化されたストリームに関するリクエスト、フィルタ、または理由を構成する。
【００５４】
システムが、連続的に到着している多量のデータを敏速にインテリジェント処理する必要がある場合、それらの処理の前にすべてのストリームを格納することは、非常にコストがかかることになり、冗長で、不可能になることもある。したがって、意味化されたデータをオンザフライで処理し、要約を行う（例えば統計的手法によってストリームの代表的サンプルを抽出する）ことによって、関連するものだけを格納する必要がある。
【００５５】
いくつかの実施形態では、ＳＰＡＲＱＬ言語は、適合できる時間窓（ストリームの規定された部分）の概念およびストリーム処理に特定的な演算子を導入することによって拡張される。データを扱うそうしたリクエストは、動的なデータの到着の速度に適合していて、ストリームの拡張可能な特徴を考慮するように絶えず評価されなければならない。ＳＰＡＲＱＬ要求のセマンティクスは、データの到着する時間または順序に基づいた処理を可能にする。
【００５６】
いくつかの実施形態では、拡張されたＳＰＡＲＱＬ言語は、データの数、ソース、または品質に関係なく、データを相互接続することによって、静的または動的および一時的であり得るデータを伴う。
【００５７】
セマンティックウェブのコンテクストでは、知識ベースの中に格納される事実は、本来順序付けられない。ストリーミングの環境は、データ処理の時間窓の概念でこの責任を課している。したがって、着信する事実および推理を管理して表現するための機構は、前記事実を順序付けるように構成される。データの速度および容積測定を考慮することは、上記の動作の最適化を必然的に伴う。したがって、高速で非常に大きい数のデータが到着する場合であっても、時間制約内に推論機構の中で、生データを受信し、それを意味化してそれを活用することが不可欠である。これらの２つの因子を、ストリームの分析の窓の時間制約と共に考慮することは、それらの中間格納用のダイナミックシステムによって確実にされる。このようにして、いくつかの状況において、ストリームは、メインメモリの中にだけ保存可能であるが、他方で、他の状況では、それらを一時的であってもセカンダリメモリの中に存続させることが確実に必要となる。
【００５８】
メインメモリの中の記憶領域に適合され、高レベルの性能を提供する、キー／値型のデータベースの活用では、ＲＤＦトリプレットモデルは、一般に考えられるキー／値手法に適合されていなければならない。
【００５９】
データをＲＤＦトリプレットへ変換するのに、「直接マッピング」と呼ばれる初期手法は、クラス用の表の名前から、およびプロパティ用のカラムの名前からＲＤＦを自動的に発生させる。この手法は、関係データベースから、語彙を使用することなく、ＲＤＦを迅速に生成する。
【００６０】
他の手法は、語彙用語をデータベースのスキームにリンクするために、Ｒ２ＲＭＬマッピング言語を供給する。ＸＭＬの場合、一般的なＸＳＬＴ変形は、ＸＭＬドキュメントの広い配列からＲＤＦを生成するために実行可能である。
【００６１】
データを見ること（ｄａｔａｖｉｚ）は、それらの使用のキーの１つである。それは、データのキー要素を理解し、分析し、監視し、検出する。とりわけ、それは、ユーザをデータと相互作用させて、物理的にそれを認知させる。データを見ることに関する多くの科学的な作業は、研究所で行われてきており、現在も行われている。多くのオープンソースの構成要素は、専門家または準専門家の人にデータ上の視点を理解させて、通信させる。
【００６２】
例えば、データジャーナリズム（統計データの活用によってジャーナリズムを新しくすること、およびこれらを公共で利用できるようにすることを目指した活動である）は、２つの主要な因子に因って、増加している。最初に、機密データにすばやくアクセスするために公衆にデータ（オープンデータ）を提供する。これらのデータのいくらかは、ストリームの形でアクセス可能であるが、しかし、この活動は、「オブジェクトのインターネット」およびスマート都市の到来が原因で拡大する傾向がある。これは、センサまたは他の通信オブジェクトから生じたデータストリームの中のデータにアクセスすることを可能にすることになる。次に、魅力的な見ることを実行する能力は、談話および議論をより明瞭で、より意味のあるものにしてきた。静的または相対的に静的なデータの視覚的表現は、第１級の成熟に達した。拡張されたＳＰＡＲＱＬ言語の使用は、さらに、モジュラ型プラットホーム（４）に、動的なデータおよび意味化されたストリームを見ることを処理させる。
【００６３】
本出願は、図および／またはさまざまな実施形態に関連するさまざまな技術的特性および利点を記述している。当業者であれば理解されるように、特に明示的に述べられない限り、またはこれらの特性が、不適合であることが明らかでない限り、または、この組合せが、本出願の中で述べた技術的問題の少なくとも１つにいかなる解決策も提供しないのでなければ、所与の実施形態の技術的特性は、別の実施形態の特性と実際に組み合わせることができる。さらに、所与の実施形態で記載された技術的特性は、明示的に述べられない限り、この実施形態の他の特性から分離させることができる。
【００６４】
本発明が、特許請求される本発明の応用分野を逸脱しない範囲で、多くの他の特定的な形の実施形態を可能にすることは、当業者には明白であるにちがいない。したがって、本実施形態は、例証としてみなされなければならず、添付の請求の範囲によって規定される分野で変更されることができ、本発明は、上文に提供される詳細に限定されてはならない。
【符号の説明】
【００６５】
１  知識ベース
２  ハードウェアおよびソフトウェア組立体、フロントエンド、フロントエンド通信デバイス
３  外部媒体
４  プラットホーム
５  メモリアーキテクチャ
６  意思決定デバイス、意思決定部
７  アクション
８  逆行アクション
【図１】
2018113030.tif 000003
【外国語明細書】
2018113030000001.pdf