(57)【要約】      （修正有）【課題】ビジネス・アプリケーションを監視するシステムおよび方法を提供する。【解決手段】データーが、被監視アプリケーションにおけるアプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ）から収集ランタイムに供給される。収集ランタイムは、データー収集モデルに基づいてデーターを収集する。現在時刻増分が、収集されたデーターに割り当てられる。収集されたデーターは、イベント・データーのストリームとして、イベント処理サービスに供給される。このイベント処理サービスは、このデーター・ストリームに対して１つ以上のクエリーを実行する。クエリーの結果は、データー・ストアおよび／またはユーザー・インターフェースに供給される。データー収集モデルはデーター収集プロファイルから作られ、クエリーは観察モデルから作られる。【選択図】図１
2018014130.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビジネス活動監視システムであって、
データー収集モデルにしたがって被監視ビジネス・アプリケーションからデーターを収集し、収集したデーターをイベント・ストリームとして供給するように構成された収集ランタイム・コンポーネントと、
前記イベント・ストリームに対してクエリーを実行するように構成されたイベント処理コンポーネントであって、前記クエリーが、観察モデルによって決定される、イベント処理コンポーネントと、
を含む、ビジネス活動監視システム。
【請求項２】
請求項１記載のビジネス活動監視システムであって、更に、
前記観察モデルをクエリーに変換するように構成されたイベント処理プロキシー・コンポーネントを含む、ビジネス活動監視システム。
【請求項３】
請求項１記載のビジネス活動監視システムであって、更に、
前記収集ランタイム・コンポーネントに結合されたイベント・ストアを含み、このイベント・ストアが、前記イベント・ストリームにおけるデーターを格納するように構成される、ビジネス活動監視システム。
【請求項４】
請求項１記載のビジネス活動監視システムであって、更に、
前記イベント処理コンポーネントに結合され、前記イベント処理コンポーネントの出力を１人以上のユーザーに供給するように構成された代表的状態遷移（REST)サービスを含
む、ビジネス活動監視システム。
【請求項５】
請求項１記載のビジネス活動監視システムにおいて、イベント・データー・ストリームが現在時刻増分と関連付けられる、ビジネス活動監視システム。
【請求項６】
ビジネス活動を監視する方法であって、
１つ以上のデーター収集モデルを定めるステップと、
前記データー収集モデルに基づいて、被監視アプリケーションからデーターを収集するステップと、
前記収集したデーターを、イベント・ストリームとして、監視アプリケーションに供給するステップと、
前記監視アプリケーションにおいて前記イベント・ストリームに対してクエリーを実行するステップであって、前記クエリーが観察モデルに基づく、ステップと、
前記クエリーの結果をデーター・ストアに供給するステップと、
を含む、方法。
【請求項７】
請求項６記載の方法であって、更に、
前記被監視アプリケーションにおいて動作する収集ランタイムを使用して、前記被監視アプリケーションから前記データーを収集するステップを含む、方法。
【請求項８】
請求項６記載の方法であって、更に、
データー収集プロファイルを受けるステップと、
前記データー収集プロファイルから前記データー収集モデルを定めるステップと、
を含む、方法。
【請求項９】
請求項６記載の方法であって、更に、
観察モデルを受けるステップと、
イベント処理サービス・プロキシーを使用して、前記観察モデルをクエリーに変換するステップと、
を含む、方法。
【請求項１０】
請求項６記載の方法であって、更に、
前記クエリーの結果を前記データー・ストアから代表的状態遷移（REST)サービスに供
給するステップであって、前記RESTサービスが、前記イベント処理コンポーネントの出力を１つ以上のユーザーに供給するように構成される、ステップを含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
[0001]  ビジネス活動監視（ＢＡＭ）アプリケーションは、１つ以上のビジネス・モデルを含み、プロセス・モジュール、分析モデル、規則等を含むことができる。これらのビジネス・モデルは、種々のモデリング・ツールを使用して作成されそして保存され、このモデリング・ツールにおいて、種々の既存のアプリケーションを使用して、これらのモデルを実現することができる。従来では、ビジネス・アプリケーションは１つ以上の関連モデルを含み、そして任意にそれぞれのモデルの部分的または全体的な実現例(implementation)を含む。加えて、ビジネス・アプリケーションは、ガバナンス・ステップを受ける可能性があり、この中で、それらの構成モデルおよびこのようなモデルに対する変更が、しかるべき当局(authority)、幹部等によって検討され、そして承認または拒否される。承
認に続いて、ビジネス・モデルは公開され、公開されたビジネス・アプリケーションの構成モデルおよびそれらそれぞれの実現例が次に完全性および一貫性について有効性を判断される。
【発明の概要】
【０００２】
[0002]  この摘要は、詳細な説明において以下で更に説明する概念から選択したものを、簡略化した形態で紹介するために設けられている。この摘要は、特許請求する主題の主要な特徴や必須の特徴を特定することを意図するのではなく、特許請求す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のでもない。
【０００３】
[0003]  一実施形態では、被監視アプリケーション(monitored application)における
アプリケーション・プログラミング・インターフェースから収集ランタイム(collection runtime)にデーターが供給される。収集ランタイムは、データー収集モデルに基づいてデーターを収集する。現在時刻増分(increment)が収集されたデーターに割り当てられる。
収集されたデーターは、イベント・データーのストリームとして、イベント処理サービスに供給され、イベント処理サービスはこのデーター・ストリームに対して１つ以上のクエリーを実行する。クエリーの結果は、データー・ストアおよび／またはユーザー・インターフェースに供給される。データー収集モデルは、データー収集プロファイルから作られ、クエリーは観察モデルから作られる。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
[0004]  本発明の実施形態の以上のおよび他の利点ならびに特徴を更に明確にするために、本発明の実施形態の更に特定実施形態について、添付図面を参照して説明する。尚、これらの図面は本発明の典型的な実施形態だけを図示するのであり、したがってその範囲を限定すると考えてはならないことは認められよう。添付図面の使用によって、具体性を高めそして更に詳細に、本発明について説明する(described and explained)。
【図１】図１は、ビジネス活動監視（ＢＡＭ）サービスの上位ブロック図である。
【図２】図２は、ＢＡＭランタイムの一実施形態におけるイベント処理（ＥＰ）サービスのコンポーネントを示す。
【図３】図３は、一実施形態にしたがってビジネス・アプリケーションを監視するプロセスの概要を示すフローチャートである。
【図４】図４は、一実施形態にしたがってデーター収集モデルを使用するプロセスの概要を示すフローチャートである。
【図５】図５は、一実施形態にしたがってクエリー・モデルを生成するプロセスの概要を示すフローチャートである。
【図６】図６は、図１から図５の例を実現することができる、適した計算およびネットワーク接続環境の一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００５】
[0011]  ビジネス活動監視（ＢＡＭ）は、ビジネス活動を監視してビジネス・プロセスを求めるインフラストラクチャーを提供する。このインフラストラクチャーの一部は、実行レイヤーである。実行レイヤーは、アプリケーションによって放出されるイベントを収集し、次いでビジネス・ユーザーによってモデル化される意図に基づいて、関心のあるイベントおよびＫＰＩ（キー・パーフォーマンス・インディケーター）を計算する。アプリケーション・コンポーネントによって放出される生イベントは、イベントのストリームとしてモデル化され、寿命を有するこれらのイベントが計算に使用される。また、ストリームは、現在時刻増分（ＣＴＩ）の観念も有し、ＣＴＩは推論または計算することができる。
【０００６】
[0012]  一実施形態では、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ）が、イベントを放出するためにアプリケーションによって使用される。一旦イベントが放出されると、イベント・プロセッサーがこれらのイベントを収集し、対象のＫＰＩに依存して、これらのイベントのストリームに変換する。
【０００７】
[0013]  図１は、ビジネス活動監視（ＢＡＭ）サービスの上位ブロック図である。プロファイル・レポジトリー１０１は、データー収集モデルを保持する。これらのモデルは、どのデーターに関心があるのか、そしてそのデーターをどのように収集するのか特定する。データー収集モデルは、どこで／どのデーターを／どのようにユーザーのビジネス・アプリケーションから収集することができるか特定する。例えば、被監視アプリケーションが発注プロセスである場合、モデルはどの注文および顧客情報を収集すべきか、そしてこのようなデーターをどのように収集するか特定することができる。
【０００８】
[0014]  モデルは、ユーザーの被監視アプリケーション１０２に適用される。被監視アプリケーション１０２は、ビジネス・アプリケーション、ウェブサイト、または任意の関心のあるコードでもよい。監視ＡＰＩ１０３は、アプリケーション１０２におけるコード・コールを監視する。監視ＡＰＩ１０３は、被監視アプリケーション１０２におけるデーターを特定し追跡する。
【０００９】
[0015]  収集ランタイム１０４は、プロファイル・レポジトリー１０１からモデルを読み出して、対象のデーターを特定する。収集ランタイム１０４は、データーを監視ＡＰＩ１０３から収集し、次いでモデルによって特定された関連データーを選択する。このように、特定の対象データーを収集するために、監視ＡＰＩ１０３自体を変更する必要はない。代わりに、対象データーがどれであるか判断するために、モデルが収集ランタイム１０４において使用される。
【００１０】
[0016]  収集ランタイム１０４は、データーのストリームを作り、このデーターのストリームはイベント・ストア１０５に収集される。イベント・ストアにおけるデーターは、監視アプリケーション１０６によって処理される。異なる被監視アプリケーションに、異なるイベント・ストア１０５を使用してもよく、または複数のアプリケーション１０２のデーターを保持するために、１つのイベント・ストア１０５を使用してもよい。ユーザー毎にまたは被監視アプリケーション１０２毎に、別個の監視アプリケーション１０６を使用することもできる。
【００１１】
[0017]  監視アプリケーション１０６における入力アダプター１０７が、１つ以上のイベント・ストア１０５と通信する。異なるデーターベースのような、複数の異なるタイプのイベント・ストア１０５があってもよく、入力アダプター１０７は、各タイプのイベント・ストア１０５と通信し、これからデーターをプルするように構成される。入力アダプ
ター１０７は、必要に応じて、イベント・ストア１０５からのデーターを変換または変更し、そのデーターをクエリー・モジュール１０８に供給する。
【００１２】
[0018]  クエリー・モジュール１０８は、被監視アプリケーション１０２から収集されたデーターに対して計算およびクエリーを実行する。これらの計算およびクエリーの結果は、出力アダプター１０９に供給される。
【００１３】
[0019]  出力アダプター１０９は、１つ以上の観察／ＫＰＩストア１１０と通信する。異なるデーターベースのように、複数の異なるタイプの観察／ＫＰＩストア１１０があっても良い。出力アダプター１０９は、各タイプの観察／ＩＰＩストア１１０と通信し、データーを各タイプの観察／ＩＰＩストア１１０にプッシュするように構成される。出力アダプター１１０は、必要に応じて、クエリー・モジュール１０８からのデーターを変換または変更し、計算の出力を観察／ＫＰＩストア１１０に供給する。
【００１４】
[0020]  ＢＡＭ  ＲＥＳＴ（代表的状態遷移）サービス１１１は、観察／ＫＰＩストア１１０に格納されたデーターへのユーザー・アクセスを提供する。ＢＡＭ  ＲＥＳＴサービス１１１は、クエリー・モジュール１０８から出力されたデーターを表示するおよび／または更に分析するためのツールを提供する。ＢＡＭ  ＲＥＳＴサービス１１１は、ユーザーによって要求されるフォーマットでデーターを表示することができる。一実施形態では、ＢＡＭ  ＲＥＳＴサービス１１１は、RSSフィードのようなデーター・フィードを提
供し、このデーター・フィードはクエリー・モジュール１０８の出力を含む。
【００１５】
[0021]  ＢＡＭポータル１１２は、計算データーに対して追加の出力を供給する。一実施形態では、ＢＡＭポータル１１２は、ＢＡＭ  ＲＥＳＴサービスから出力されたデーターを強調、編成、またはリファインし、そのデーターをユーザーに表示する。例えば、ＢＡＭポータル１１２は、ＢＡＭ  ＲＥＳＴサービス１１１からのデーターを使用し、グラフ、表、または他の拡張表示をユーザーのために作ることができる。他の実施形態では、ＢＡＭポータル１１２は、ある期間からのデーターまたは特定の被監視アプリケーション１０２についてのデーターというような、観察／ＫＰＩストア１１０から選択されたデーターを、ユーザーが引き出すことを可能にするインターフェースを提供することができる。
【００１６】
[0022]  監視アプリケーション１０２は、更に、収集プロファイル１１３も含むことができる。収集プロファイル１１３は、どの／どこの／いつのデーター収集というような、データー収集についてパラメーターを定める。これらの収集プロファイル１１３は、プロファイル・レポジトリー１０１に格納されるデーター収集モデルに基づくことができる。
【００１７】
[0023]  ＢＡＭコンポーネント／サービス・インターフェース１１４は、収集プロファイル１１３および観察モデル１１５にアクセスする。ＢＡＭコンポーネント／サービス・インターフェース１１４は、ＥＰプロキシー１１７を使用して、クエリー・モジュール１０８のためにクエリーを作る。
【００１８】
[0024]  クエリー・モジュール１０８は、入力アダプター１０７および出力アダプター１０９と共に、ストリーム処理アーキテクチャを使用するイベント処理（ＥＰ）サービス１１６の一部であってもよい。収集ランタイム１０４からイベント・ストア１０５を介したイベント・ストリームは、ＥＰサービス１１６によって処理される。このストリームは、製造および金融取引アプリケーションまたはウェブおよび動作分析のような、ビジネス・アプリケーションから収集されたデーターを表すことができる。ＥＰサービス１１６は、イベント・ストリームからのデーターを計算するまたは問い合わせて、パターン、ＫＰＩ、トレンド、例外、およびアラートを特定する。一実施形態では、ＥＰサービス１１６
は、MICROSOFT STREAMINSIGHT（商標）プラットフォームを使用するとよい。
【００１９】
[0025]  ＥＰプロキシー１１７は、観察モデル１１５に基づいて、クエリー・モジュール１０８のためにクエリーを作る。観察モデル１１５内における計算をクエリーに変換することができ、このクエリーがクエリー・モジュール１０８によって、イベント・ストア１０５からのデーター・ストリームに対して適用される。
【００２０】
[0026]  収集ランタイム１０４からイベント・ストア１０５へ、次いでＥＰサービス１１６へ出力されたデーターのストリームは、そのデーターが生成された時刻と関連付けられ、更に現在時刻インディケーター（ＣＩＴ）と関連付けられる。このデーターは、もっと大きなボリュームのイベントを扱うためというように、処理を拡大する(scale-up)ために区分することもできる。ＥＰサービス１１６およびクエリー・モジュール１０８は、データー・ストリームの区分を扱うことができる。
【００２１】
[0027]  監視アプリケーション１０６は、複数のＥＰサービス１１６および計算１０８を含むことができる。データー・ストリーム内の異なるパーティションを、異なる計算１０８に導くことができる。クエリー・モジュール１０８は、ユーザーまたはモデル内のパラメーターに基づいて選択されるとよい。
【００２２】
[0028]  一実施形態では、クエリー・モジュール１０８は、異なる被監視アプリケーション１０２からデーターを収集し、関連するデーターを一緒に纏める結合計算(join compute)であるとよい。例えば、ビジネス・プロセスでは、商品を注文し、注文された商品の出荷を準備し、商品の購入に対してクレジット・カードを処理するために別個のアプリケーションがあってもよい。プロファイル・レポジトリー１０１におけるモデルは、これら異なるアプリケーションから関連データーを収集するために、監視ＡＰＩ１０３および収集ランタイム１０４によって使用される。これらのアプリケーションから収集されたデーターは、結合クエリー・モジュール１０８にストリーミングされ、結合クエリー・モジュール１０８は、関連データーを共に結合する。結合されたデーターは、更に、分析クエリー・モジュール１０８によって処理され、および／またはＢＡＭ  ＲＥＳＴサービス１１１またはＢＡＭポータル１１２を介してユーザーに表示することができる。
【００２３】
[0029]  図１に示すＢＡＭサービスは、非常にスケーラブルである。監視アプリケーション１０６内におけるコンポーネントの全ては、１つのサーバーにおいて実行することができ、または各々を別個のサーバーにおいて実行することもできる。  
【００２４】
[0030]  図２は、ＢＡＭランタイムの一実施形態におけるイベント処理（ＥＰ）サービス２００のコンポーネントを示す。入力アダプター２０１がデーターまたはイベント・ストリームを受ける。ＥＰサービス内には複数の入力アダプター２０１があってもよく、各アダプターは異なるデーター・ソースと動作するように構成される。入力アダプター２０１は、被監視アプリケーションにおける収集ランタイムに、またはイベント・ストアに結合することができる。入力アダプター２０１は、受けたデーターまたはイベント・ストリームを、クエリー２０２が使用可能なフォーマットに変換する。
【００２５】
[0031]  図２に示す実施形態では、クエリー２０２は結合クエリーである。しかしながら、クエリーは、分析、ＫＰＩ、または観察／モデル（ＯＭ）クエリーというように、任意のタイプのクエリーでよいことは言うまでもない。結合クエリー２０２は、フォーマットされた入力を入力アダプター２０１から受け、このデーター・ストリームに対して結合計算を実行する。一実施形態では、異なるアプリケーションからの異なるデーター集合が、結合クエリー２０２において組み合わされる。データーは、特定のユーザー、アプリケーション、またはＣＴＩに基づいて結合されるとよい。
【００２６】
[0032]  結合クエリー２０２は、その計算の結果を出力アダプター２０３に供給する。一実施形態では、出力アダプター２０３は結合クエリー２０２からのデーターをＳＱＬサーバーに供給するように構成される。尚、出力アダプター２０３は、代わりに、更に処理するために出力を他のサーバーまたは他のコードに供給するのでもよいことは言うまでもない。
【００２７】
[0033]  結合クエリー２０２の出力は、１つの宛先または複数のソースに供給されてもよい。例えば、結合クエリー２０２の出力は、更に処理するために、ＫＰＩクエリー２０４およびＫＰＩクエリー２０５に導かれてもよい。ＫＰＩクエリー２０４の出力は、ＳＱＬ出力アダプター２０６のような出力アダプター２０５、またはＫＰＩ  ＳＬＡ（サービス・レベル同意）クエリー２０７のような他のＫＰＩクエリーに供給されてもよい。出力アダプターを使用する代わりに、クエリーからのデーターは、２０７に示すように、メモリー内で移されてもよい。
【００２８】
[0034]  ＫＰＩクエリー２０５の出力は、他の出力アダプター２０８に供給されてもよく、この出力アダプター２０８がそのデーターを観察／ＫＰＩストア、ＢＡＭ  ＲＥＳＴサービス、またはＢＡＭポータルに導き、そこでユーザーによってアクセスすることができる。
【００２９】
[0035]  図３は、一実施形態にしたがってビジネス・アプリケーションを監視するプロセスの概要を示すフローチャートである。ステップ３０１において、ビジネス・アプリケーションが、データーを収集ランタイムに供給するＡＰＩによって監視される。ステップ３０２において、収集ランタイムは、データー収集モデルに基づいて、ビジネス・アプリケーションからデーターを収集する。データー収集モデルは、どのデーターを収集するか、どのようにそのデーターを収集するか、そしていつそのデーターを収集するか特定する。ステップ３０３において、収集されたデーターには、現在時刻増分が割り当てられる。
【００３０】
[0036]  ステップ３０４において、収集されたデーターは、イベント・データーのストリームとして、イベント処理サービスに供給される。このイベント・データーのストリームは、現在時刻増分（ＣＴＩ）と関連付けることもできる。イベント・データーは、一実施形態では、イベント・プロセッサーに到達する前に、入力アダプターによって変換されてもよい。ステップ３０５において、イベント処理サービスは、このイベント・データー・ストリームに対して１つ以上のクエリーを実行する。これらのクエリーは、観察／モデル・クエリー、結合クエリー、ＫＰＩクエリー、または任意の他の分析であってもよい。ステップ３０６において、クエリーの結果が、データー・ストアおよび／またはユーザー・インターフェースに供給される。結果データーは、一実施形態では、データー・ストアまたはユーザー・インターフェースに到達する前に、出力アダプターによって変換されてもよい。ユーザー・インターフェースは、例えば、ＢＡＭ  ＲＥＳＴサービスおよび／またはＢＡＭポータルであるとよい。
【００３１】
[0037]  図４は、一実施形態にしたがってデーター収集モデルを使用するプロセスの概要を示すフローチャートである。ステップ４０１において、データー収集プロファイルをユーザーまたは他のソースから受ける。ステップ４０２において、データー収集モデルがデーター収集プロファイルから作られる。データー収集モデルは、ビジネス・アプリケーションから収集されるデーター、ならびにこのようなデーター収集のやり方および時刻を特定する。ステップ４０３において、データー収集モデルが、被監視ビジネス・アプリケーションにおける収集ランタイムに供給される。
【００３２】
[0038]  ステップ４０４において、収集ランタイムは、データー収集モデルにしたがっ
て、被監視ビジネス・アプリケーションからデーターを収集する。収集ランタイムは、データー収集モデルを、ビジネス・アプリケーションにおける監視ＡＰＩから供給されるデーターに適用することができる。ステップ４０５において、収集されたデーターが収集ランタイムからイベント処理サービスに供給される。データーは、イベント・ストリームとして供給されるとよい。このイベント・ストリームにおけるデーターは、現在時刻増分と関連付けられてもよい。
【００３３】
[0039]  図５は、一実施形態にしたがってクエリー・モデルを生成するプロセスの概要を示すフローチャートである。ステップ５０１において、観察モデルをユーザーまたは他のソースから受ける。ステップ５０２において、観察モデルがイベント処理プロキシーに供給される。ステップ５０３において、イベント処理プロキシーは、観察モデルを、イベント処理サービスによって実行することができるクエリーに変換する。
【００３４】
[0040]  ステップ５０４において、クエリーがイベント処理サービスに供給される。イベント処理サービスは、被監視ビジネス・アプリケーションにおける収集ランタイムからデーター・ストリームを受ける。ステップ５０５において、クエリーがデーター・ストリームに対して実行される。このクエリーの結果は、更に処理するためそしてユーザーに表示するために、観察／ＫＰＩストアに供給される。
【００３５】
[0041]  尚、図３から図５に図示したプロセスに示されたステップは、同時におよび／または順次実行してもよいことは言うまでもない。更に、各ステップは任意の順序で実行されてもよく、更に１回または繰り返し実行されてもよいことも言うまでもない。
【００３６】
[0042]  図６は、図１から図５の例を実現することができる、適した計算およびネットワーク接続環境６００の一例を示す。計算システム環境６００は、適した計算環境の一例に過ぎず、本発明の使用範囲や機能に関して何ら限定を示唆する意図はない。本発明は、複数の他の汎用または特殊目的計算システム環境あるいは構成でも動作する。本発明との使用に適すると考えられる周知の計算システム、環境、および／または構成の例には、パーソナル・コンピューター、サーバー・コンピューター、ハンドヘルドまたはラップトップ・コンピューター、タブレット・デバイス、マルチプロセッサー・システム、マイクロプロセッサー・ベース・システム、セット・トップ・ボックス、プログラマブル消費者用電子機器、ネットワークＰＣ、マイクロコンピューター、メインフレーム・コンピューター、以上のシステムまたはデバイスの内任意のものを含む分散型計算環境等が含まれるが、これらに限定されるのではない。
【００３７】
[0043]  本発明は、コンピューターによって実行される、プログラム・モジュールのような、コンピューター実行可能命令という一般的なコンテキストで説明することができる。一般に、プログラム・モジュールは、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データー構造等を含み、特定のタスクを実行するかまたは特定の抽象データー型を実装する。また、本発明は分散型計算環境において実施することもでき、この場合、タスクは、通信ネットワークを介してリンクされたリモート処理デバイスによって実行される。分散型計算環境では、プログラム・モジュールは、メモリー記憶デバイスを含む、ローカルおよび／またはリモート・コンピューター記憶媒体に配置することができる。
【００３８】
[0044]  図６を参照すると、本発明の種々の実施形態を実現するシステム例は、コンピューター６００の形態とした汎用計算デバイスを含むことができる。コンポーネントは、処理ユニット６０１、システム・メモリーのようなデーター・ストレージ６０２、およびデーター・ストレージ６０２から処理ユニット６０１までを含む種々のシステム・コンポーネントを結合するシステム・バス６０３を含むことができるが、これらに限定されるのではない。システム・バス６０３は、メモリー・バスまたはメモリー・コントローラ、周
辺バス、および種々のバス・アーキテクチャの内任意のものを使用するローカル・バスを含む、様々なタイプのバス構造の内任意のものでよい。一例として、そして限定ではなく、このようなアーキテクチャは、業界標準アーキテクチャ（ＩＳＡ）バス、マイクロ・チャネル・アーキテクチャ（ＭＣＡ）、拡張ＩＳＡ（ＥＩＳＡ）バス、ビデオ電子規格連合（ＶＥＳＡ）ローカル・バス、およびMezzanineバスとしても知られる周辺コンポーネン
ト相互接続（ＰＣＩ）バスを含む。
【００３９】
[0045]  コンピューター６００は、通例、種々のコンピューター読み取り可能媒体６０４を含む。コンピューター読み取り可能媒体６０４は、コンピューター６０１によってアクセスすることができる任意の入手可能な媒体とすることができ、揮発性および不揮発性、ならびにリムーバブルおよび非リムーバブル媒体の双方を含む。一例として、そして限定ではなく、コンピューター読み取り可能媒体６０４は、コンピューター記憶媒体および通信媒体を含むことができる。コンピューター記憶媒体は、揮発性および不揮発性、リムーバブルおよび被リムーバブル媒体を含み、コンピューター読み取り可能命令、データー構造、プログラム・モジュール、または他のデーターというような情報の格納のための任意の方法または技術で実現される。コンピューター記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュ・メモリーまたは他のメモリー技術、ＣＤ−ＲＯＭ、ディジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）または他の光ディスク・ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク・ストレージまたは他の磁気記憶デバイス、または所望の情報を格納するために使用することができそしてコンピューター６００によってアクセスすることができる任意の他の媒体を含むが、これらに限定されるのではない。通信媒体は、通例、コンピューター読み取り可能命令、データー構造、プログラム・モジュール、または他のデーターを、搬送波のような変調データー信号または他の伝達メカニズムに具体化し、任意の情報配信媒体を含む。「変調データー信号」という用語は、その信号内に情報をエンコードするようなやり方で、その特性の１つ以上が設定または変更された信号を意味する。一例として、そして限定ではなく、通信媒体は、有線ネットワークまたは直接有線接続というような有線媒体と、音響、ＲＦ、赤外線、および他のワイヤレス媒体というようなワイヤレス媒体とを含む。以上の内の任意の組み合わせも、コンピューター読み取り可能媒体の範囲に含むことができる。
【００４０】
[0046]  データー・ストレージまたはシステム・メモリー６０２は、リード・オンリー・メモリー（ＲＯＭ）およびランダム・アクセス・メモリー（ＲＡＭ）のような、揮発性および／または不揮発性メモリーの形態としたコンピューター記憶媒体を含む。基本入力／出力システム（ＢＩＯＳ）は、起動中におけるように、コンピューター６００内部にあるエレメント間で情報を伝えるのに役立つ基本的なルーチンを含み、通例ＲＯＭに格納される。ＲＡＭは、通例、処理ユニット６０１によって直ちにアクセス可能な、および／または現在処理ユニットによって処理されているデーターおよび／またはプログラム・モジュールを含む。一例として、そして限定ではなく、データー・ストレージ６０２は、オペレーティング・システム、アプリケーション・プログラム、ならびに他のプログラム・モジュールおよびプログラム・データーを保持する。
【００４１】
[0047]  また、データー・ストレージ６０２は、他のリムーバブル／非リムーバブル、揮発性／不揮発性コンピューター記憶媒体も含むことができる。一例に過ぎないが、データー・ストレージ６０２は、非リムーバブル、不揮発性磁気媒体に対して読み取りまたは書き込みを行うハード・ディスク・ドライブ、リムーバブル、不揮発性磁気ディスクに対して読み取りまたは書き込みを行う磁気ディスク・ドライブ、およびＣＤ−ＲＯＭまたは他の光媒体のようなリムーバブル、不揮発性光ディスクに対して読み取りまたは書き込みを行う光ディスクであってもよい。この動作環境例において使用することができる他のリムーバブル／非リムーバブル、揮発性／不揮発性コンピューター記憶媒体には、磁気テープ・カセット、フラッシュ・メモリー・カード、ディジタル・バーサタイル・ディスク、
ディジタル・ビデオ・テープ、ソリッド・ステートＲＡＭ、ソリッド・ステートＲＯＭ等が含まれるが、これらに限定されるのではない。以上で説明し図６に示すこれらのドライブおよびそれに関連するコンピューター記憶媒体は、コンピューター６００のためのコンピューター読み取り可能命令、データー構造、プログラム・モジュール、および他のデーターの格納を考慮している。
【００４２】
[0048]  ユーザーは、ユーザー・インターフェース６０５、あるいはタブレット、電子ディジタイザー、マイクロフォン、キーボード、および／または一般にマウス、トラックボール、またはタッチ・パッドと呼ばれるポインティング・デバイスというような他の入力デバイスによって、コマンドおよび命令を入力することができる。他の入力デバイスには、ジョイスティック、ゲーム・パッド、衛星ディッシュ、スキャナ等を含むことができる。これらおよび他の入力デバイスは、多くの場合、ユーザー入力インターフェース６０５を介して処理ユニット６０１に接続される。ユーザー入力インターフェース６０５は、システム・バス６０３に結合されるが、パラレル・ポート、ゲーム・ポート、またはユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）のような他のインターフェースおよびバス構造によって接続されてもよい。また、モニター６０６または他のタイプのディスプレイ・デバイスも、ビデオ・インターフェースのようなインターフェースを介して、システム・バス６０３に接続される。また、モニター６０６にはタッチ・スクリーン・パネル等が統合されてもよい。尚、モニターおよび／またはタッチ・スクリーン・パネルは、タブレット型パーソナル・コンピューターにおけるように、計算デバイス６００が組み込まれる筐体に物理的に結合できることを注記しておく。加えて、計算デバイス６００のようなコンピューターは、スピーカーおよびプリンターのような他の周辺出力デバイスも含むことができ、これらは出力周辺インターフェース等を介して接続されればよい。
【００４３】
[0049]  コンピューター６００は、リモート・コンピューターのような１つ以上のリモート・コンピューターへの論理接続６０７を使用して、ネットワーク接続環境において動作することもできる。リモート・コンピューターは、パーソナル・コンピューター、サーバー、ルーター、ネットワークＰＣ、ピア・デバイス、または他の一般的なネットワーク・ノードであってよく、通例、コンピューター６００に関して先に説明したエレメントの多くまたは全部を含む。図６に示す論理接続は、１つ以上のローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）および１つ以上のワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含むが、他のネットワークを含むこともできる。このようなネットワーク接続環境は、事務所、企業規模のコンピューター・ネットワーク、イントラネット、およびインターネットでは極普通である。
【００４４】
[0050]  ＬＡＮネットワーク接続環境において使用される場合、コンピューター６００は、ネットワーク・インターフェースまたはアダプター６０７を介してＬＡＮに接続することができる。ＷＡＮネットワーク接続環境において使用される場合、コンピューター６００は、通例、インターネットのようなＷＡＮを介して通信を作るモデムまたは他の手段を含む。モデムは、内蔵型でも外付けでもよく、ネットワーク・インターフェース６０７または他のしかるべきメカニズムを介してシステム・バス６０３に接続することができる。インターフェースおよびアンテナを含むというような、ワイヤレス・ネットワーク接続コンポーネントは、アクセス・ポイントまたはピア・コンピューターというような適したデバイスを介して、ＷＡＮまたはＬＡＮに結合することができる。ネットワーク接続環境において、コンピューター６００に関して図示したプログラム、またはその一部が、リモート・メモリー記憶デバイスに格納されてもよい。尚、図示したネットワーク接続は一例であり、コンピューター間に通信リンクを作る他の手段を使用してもよいことは認められよう。
【００４５】
[0051]  以上、構造的特徴および／または方法論的動作に特定の文言で本主題について
説明したが、添付した特許請求の範囲において定められる主題は、必ずしも以上で説明した具体的な特徴や動作には限定されないことは、理解されてしかるべきである。逆に、以上で説明した具体的な特徴および動作は、特許請求の範囲を実現する形態例として開示されたまでである。
【図１】
2018014130.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【手続補正書】
【提出日】平成29年9月19日(2017.9.19)
【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】
ビジネス活動監視システムであって、
被監視アプリケーション内の監視コンポーネントであって、該監視コンポーネントがデーターを特定し追跡するように構成された、監視コンポーネントと、
被監視アプリケーション内にある収集ランタイム・コンポーネントであって、該収集ランタイム・コンポーネントが、データー収集モデルにしたがって前記監視コンポーネントからアプリケーション・データーを収集し、収集したアプリケーション・データーをイベント・ストリーム・データーとして供給するように構成され、前記データー収集モデルが、収集されるべきデーターのタイプと、データーが収集されるべき方法と、データーが収集されるべき時刻とのうちの少なくとも１つを特定する、収集ランタイム・コンポーネントと、
前記収集ランタイム・コンポーネントに結合されたイベント・ストアであって、該イベント・ストアが、前記収集ラインタイム・コンポーネントから供給される前記イベント・ストリーム・データーを格納するように構成された、イベント・ストアと、
前記被監視アプリケーションとは別のイベント処理コンポーネントであって、前記イベント・ストアからデーターを引き出し、引き出したデーターに対してクエリーを実行するように構成され、前記クエリーが、観察モデルによって決定される、イベント処理コンポーネントと、
前記イベント処理コンポーネントに結合され、前記イベント処理コンポーネントの出力を１人以上のユーザーに供給するように構成された代表的状態遷移（REST)サービスと、
前記RESTサービスに結合されたポータルであって、前記RESTサービスの出力を１人以上のユーザーに対する変更されたフォーマットに変換するように構成された、ポータルと、
前記イベント処理コンポーネントと前記RESTサービスとに結合された出力データー・ストアであって、該出力データー・ストアが、前記イベント処理コンポーネント内のクエリーから観察とキー・パーフォーマンス・インディケータ（KPI）とを受ける、出力データー・ストアと、
を含む、ビジネス活動監視システム。
【請求項２】
請求項１記載のビジネス活動監視システムであって、更に、
前記観察モデルをクエリーに変換するように構成されたイベント処理プロキシー・コンポーネントを含む、ビジネス活動監視システム。
【請求項３】
請求項１記載のビジネス活動監視システムにおいて、イベント・データー・ストリームが現在時刻増分と関連付けられる、ビジネス活動監視システム。
【請求項４】
アプリケーションを監視する方法であって、
被監視アプリケーション内の監視コンポーネントを使用してアプリケーション・データーを追跡するステップと、
前記被監視アプリケーション内で動作する収集ランタイム・コンポーネントを使用して前記監視コンポーネントからデーターを収集するステップであって、前記データーが、前記被監視アプリケーションとは独立に動作する監視アプリケーションから受けた１つ以上のデーター収集モデルに基づいて収集され、前記データー収集モデルが、収集されるべきデーターのタイプと、データーが収集されるべき方法と、データーが収集されるべき時刻とのうちの少なくとも１つを特定する、ステップと、
収集した前記データーを、イベント・ストリーム・データーとして、前記収集ランタイム・コンポーネントから格納のためイベント・ストアに供給するステップと、
前記監視アプリケーションにより前記イベント・ストアから前記収集されたデーターを引き出すステップと、
前記監視アプリケーションにおいて前記収集されたデーターに対してクエリーを実行するステップであって、前記クエリーが観察モデルに基づく、ステップと、
前記クエリーの結果をデーター・ストアに供給するステップと、
前記クエリーの結果を前記データー・ストアから代表的状態遷移（REST)サービスに供給するステップであって、前記RESTサービスが、前記クエリーの結果を１つ以上のユーザーに供給するように構成される、ステップと、
を含む、方法。
【請求項５】
請求項４記載の方法であって、更に、
観察モデルを受けるステップと、
イベント処理サービス・プロキシーを使用して、前記観察モデルをクエリーに変換するステップと、
を含む、方法。
【外国語明細書】
2018014130000001.pdf