(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め決められた新規データ分析処理プロジェクトに入ること、
前記新規データ分析処理プロジェクトにおいて機能ノードにアクセスすること、
ターゲットファイルを読み取って、データを取り込むこと、
デマンド情報からデータ計算処理スクリプトを生成すること、
前記機能ノードにおいて前記データ計算処理スクリプトを呼び出し、前記データに対して分析処理を行うこと、
を含み、
前記予め決められた新規データ分析処理プロジェクトに入る前に、新規データ分析処理プロジェクトを設定することを含み、
前記新規データ分析処理プロジェクトを設定することは、
データ分析ソースプロジェクトコードを取得すること、
前記新規データ分析処理プロジェクトを作成し、前記新規データ分析処理プロジェクトに前記データ分析ソースプロジェクトコードを取り込むこと、
前記新規データ分析処理プロジェクトにおいて機能ノードを作成すること、
データ計算ツールデータパケットを呼び出し、予め設定されたノード開発テンプレートに基づいて前記データ計算ツールデータパケットの中のデータを前記新規データ分析処理プロジェクトに融合させること、
前記新規データ分析処理プロジェクトを記憶すること、
を含むこと、をコンピュータに実現させるデータ分析処理プログラム。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ分析処理プログラムにおいて、
前記新規データ分析処理プロジェクトを記憶する前に、
前記データ計算ツールデータパケットにおける科学計算拡張データベースを取得すること、
前記機能ノードにおいて前記科学計算拡張データベースと、前記新規データ分析処理プロジェクトとの相互関連付けを行うこと、
前記新規データ分析処理プロジェクトの基本構成を修正し、前記機能ノードをパッケージすること、
を更に含むこと、をコンピュータに実現させるデータ分析処理プログラム。
【請求項３】
請求項２に記載のデータ分析処理プログラムにおいて、
前記機能ノードにおいて前記データ計算処理スクリプトを呼び出して前記データに対して分析処理を行った後、
データダイアグラムを生成する操作要求を受信すること、
前記操作要求に従って、前記科学計算拡張データベースにおけるグラフィック処理拡張データベースの関連関数を呼び出して、処理されたデータに対して分析を行って、対応するデータダイアグラムファイルを生成すること、
を更に含むこと、をコンピュータに実現させるデータ分析処理プログラム。
【請求項４】
請求項１に記載のデータ分析処理プログラムにおいて、
距離の最も近いＨａｄｏｏｐクラスタを取得して、処理されたデータを前記距離の最も近いＨａｄｏｏｐクラスタに記憶させること
を更に含むこと、をコンピュータに実現させるデータ分析処理プログラム。
【請求項５】
コンピュータ実行可能な命令が記憶されたメモリとプロセッサを含み、前記コンピュータ実行可能な命令が前記プロセッサにより実行される際に、前記プロセッサに、
予め決められた新規データ分析処理プロジェクトに入るステップと、
前記新規データ分析処理プロジェクトにおいて、機能ノードにアクセスするステップと、
ターゲットファイルを読み取って、データを取り込むステップと、
デマンド情報からデータ計算処理スクリプトを生成するステップと、
前記機能ノードにおいて前記データ計算処理スクリプトを呼び出し、前記データに対して分析処理を行うステップと、
前記予め決められた新規データ分析処理プロジェクトに入るステップを実行させる前に、前記新規データ分析処理プロジェクトを設定するステップを更に実行させ、
前記新規データ分析処理プロジェクトを設定するステップは、
データ分析ソースプロジェクトコードを取得するステップと、
前記新規データ分析処理プロジェクトを作成し、前記新規データ分析処理プロジェクトに前記データ分析ソースプロジェクトコードを取り込むステップと、
前記新規データ分析処理プロジェクトにおいて機能ノードを作成するステップと、
データ計算ツールデータパケットを呼び出し、予め設定されたノード開発テンプレートに基づいて、前記データ計算ツールデータパケットの中のデータを前記新規データ分析処理プロジェクトに融合させるステップと、
前記新規データ分析処理プロジェクトを記憶するステップと、
を実行させることを特徴とするコンピュータデバイス。
【請求項６】
請求項５に記載のコンピュータデバイスにおいて、
前記コンピュータ実行可能な命令が前記プロセッサにより実行される際に、前記プロセッサに、前記新規データ分析処理プロジェクトを記憶するステップを実行させる前に、
前記データ計算ツールデータパケットにおける科学計算拡張データベースを取得するステップと、
前記機能ノードにおいて前記科学計算拡張データベースと前記新規データ分析処理プロジェクトとの相互関連付けを行うステップと、
前記新規データ分析処理プロジェクトの基本構成を修正し、前記機能ノードをパッケージするステップと、
を更に実行させることを特徴とするコンピュータデバイス。
【請求項７】
請求項６に記載のコンピュータデバイスにおいて、
前記コンピュータ実行可能な命令が前記プロセッサにより実行される際に、前記プロセッサに、前記機能ノードにおいて前記データ計算処理スクリプトを呼び出して前記データに分析処理を行うステップを実行させた後、
データダイアグラムを生成する操作要求を受信するステップと、
前記操作要求に従って、前記科学計算拡張データベースにおけるグラフィック処理拡張データベースの関連関数を呼び出して、処理されたデータに対して分析を行って、対応するデータダイアグラムファイルを生成するステップと、
を更に実行させることを特徴とするコンピュータデバイス。
【請求項８】
請求項５に記載のコンピュータデバイスにおいて、
前記コンピュータ実行可能な命令が前記プロセッサにより実行される際に、前記プロセッサに、
距離の最も近いＨａｄｏｏｐクラスタを取得して、処理されたデータを前記距離の最も近いＨａｄｏｏｐクラスタに記憶させるステップを更に実行させる
ことを特徴とするコンピュータデバイス。
【請求項９】
コンピュータ実行可能な命令が記憶された一つ又は複数のコンピュータ読取可能な不揮発性記憶媒体において、
前記コンピュータ実行可能な命令が一つ又は複数のプロセッサにより実行される際に、
前記一つ又は複数のプロセッサに、
予め決められた新規データ分析処理プロジェクトに入るステップと、
前記新規データ分析処理プロジェクトにおいて機能ノードにアクセスするステップと、
ターゲットファイルを読み取って、データを取り込むステップと、
デマンド情報からデータ計算処理スクリプトを生成するステップと、
前記機能ノードにおいて前記データ計算処理スクリプトを呼び出して、前記データに対して分析処理を行うステップと、
前記予め決められた新規データ分析処理プロジェクトに入るステップを実行させる前に、前記新規データ分析処理プロジェクトを設定するステップを更に実行させ、
前記新規データ分析処理プロジェクトを設定するステップは、
データ分析ソースプロジェクトコードを取得するステップと、
前記新規データ分析処理プロジェクトを作成し、前記新規データ分析処理プロジェクトに前記データ分析ソースプロジェクトコードを取り込むステップと、
前記新規データ分析処理プロジェクトにおいて機能ノードを作成するステップと、
データ計算ツールデータパケットを呼び出し、予め設定されたノード開発テンプレートに基づいて、前記データ計算ツールデータパケットの中のデータを前記新規データ分析処理プロジェクトに融合させるステップと、
前記新規データ分析処理プロジェクトを記憶するステップと、
を実行させることを特徴とするコンピュータ読取可能な不揮発性記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２０１６年４月１９日に中国国家知識産権局へ提出された出願番号第２０１６１０２４３６００Ｘ号、発明の名称「データ分析処理の方法及びシステム」の中国特許出願に基づく優先権を主張し、当該出願に記載された全ての内容をここに援用するものである。
【０００２】
本発明は、データ処理の技術分野、特にデータ分析処理の方法、装置、コンピュータデバイス及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００３】
ＥＴＬ（Ｅｘｔｒａｃｔ−Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ−Ｌｏａｄ）は、ソース端末から目標端末へ、データを抽出（ｅｘｔｒａｃｔ）、変換（ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、ロード（ｌｏａｄ）する工程を示すものであり、一般的なＥＴＬツールは、データステージ、ケトル、ＯＷＢ（Ｏｒａｃｌｅ  Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ  Ｂｕｉｌｄｅｒ）などを含む。従来のＥＴＬツールは、スクリプトを実行する機能を備えておらず、既存のデータ分析機能及び第三者拡張データベースを実行できず、科学計算を必要とする複雑なデータに対して分析処理を行うことができない。また、従来のＥＴＬツール、例えばケトルは、ストリーミングデータしか処理できないため、データ処理の工程において、テータが一つのノードでロードされ、次のノードで変換し洗浄され、最終ノードに流されるという一連のノードを経る必要があるため、データ処理の工程は複雑となり、処理の効率が低い。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の各実施形態に基づき、データ分析処理の方法、装置、コンピュータデバイス及び記憶媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
データ分析処理方法であって、
予め決められた新規データ分析処理プロジェクトに入ること、
前記新規データ分析処理プロジェクトにおいて機能ノードにアクセスすること、
ターゲットファイルを読み取って、データを取り込むこと、
デマンド情報からデータ計算処理スクリプトを生成すること、
前記機能ノードにおいて、前記データ計算処理スクリプトを呼び出し、前記データに対して分析処理を行うこと、を含むデータ分析処理方法。
【０００６】
データ分析処理装置であって、
予め決められた新規データ分析処理プロジェクトに入るための入りモジュールと、
前記新規データ分析処理プロジェクトにおいて機能ノードにアクセスするためのアクセスモジュールと、
ターゲットファイルを読み取って、データを取り込むための読み取りモジュールと、
デマンド情報からデータ計算処理スクリプトを生成するためのスクリプト生成モジュールと、
前記機能ノードにおいて、前記データ計算処理スクリプトを呼び出し、前記データに対して分析処理を行うための呼び出しモジュールと、を備えるデータ分析処理装置。
【０００７】
コンピュータ実行可能な命令が記憶されたメモリとプロセッサを含むコンピュータデバイスであって、
前記コンピュータ実行可能な命令が前記プロセッサにより実行される際に、前記プロセッサに、
予め決められた新規データ分析処理プロジェクトに入るステップと、
前記新規データ分析処理プロジェクトにおいて、機能ノードにアクセスするステップと、
ターゲットファイルを読み取って、データを取り込むステップと、
デマンド情報からデータ計算処理スクリプトを生成するステップと、
前記機能ノードにおいて、前記データ計算処理スクリプトを呼び出し、前記データに対して分析処理を行うステップと、を実行させるコンピュータデバイス。
【０００８】
コンピュータ実行可能な命令が記憶された一つ又は複数のコンピュータ読取可能な不揮発性記憶媒体であって、
前記コンピュータ実行可能な命令が一つ又は複数のプロセッサにより実行される際に、前記一つ又は複数のプロセッサに、
予め決められた新規データ分析処理プロジェクトに入るステップと、
前記新規データ分析処理プロジェクトにおいて、機能ノードにアクセスするステップと、
ターゲットファイルを読み取って、データを取り込むステップと、
デマンド情報からデータ計算処理スクリプトを生成するステップと、
前記機能ノードにおいて、前記データ計算処理スクリプトを呼び出し、前記データに対して分析処理を行うステップと、を実行させるコンピュータ読取可能な不揮発性記憶媒体。
【０００９】
本発明の一つ又は複数の実施形態の詳細を、下記図面及び記載において説明する。本発明の他の特徴、目的及び効果は、明細書、図面及び特許請求の範囲から明らかになる。
【００１０】
本発明の実施形態又は従来技術における技術的解決手段をより明確に説明するため、以下、実施形態又は従来技術に用いられる図面を簡単に紹介する。なお、下記図面が単に本発明のいくつかの実施形態を示し、当業者が創造的な努力を払うことなく、下記図面に基づいて他の図面を得ることができることを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】一実施形態におけるコンピュータデバイスのブロック図である。
【図２】一実施形態におけるデータ分析処理方法のフローチャートである。
【図３】一実施形態における新規データ分析処理プロジェクトを設定するフローチャートである。
【図４】一実施形態におけるデータグラフを生成するフローチャートである。
【図５】一実施形態におけるデータ分析処理装置の機能モジュール図。
【図６】他の実施形態におけるデータ分析処理装置の機能モジュール図である。
【図７】一実施形態における設定モジュールの機能モジュール図である。
【図８】他の実施形態におけるデータ分析処理装置の機能モジュール図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明の目的、技術的解決手段及び効果をより明らかにするために、以下、図面及び実施形態を参照して、本発明を更に詳細に説明する。なお、以下に説明する具体的な実施形態は、本発明の例示にすぎず、本発明を限定するものではないと理解されたい。
【００１３】
図１は、一実施形態におけるコンピュータデバイスのブロック図である。図１に示すように、コンピュータデバイスは、システムバスにより接続されたプロセッサ、不揮発性記憶媒体、内部記憶装置、ネットワークインターフェース、ディスプレイ、及び入力装置を含む。そのうち、コンピュータデバイスの不揮発性記憶媒体に、操作システム及びコンピュータ実行可能な命令が記憶され、コンピュータ実行可能な命令は、本発明の実施形態において、コンピュータデバイスで実行するデータ分析処理方法を実現するためのものである。プロセッサは、計算及び制御を行うためのものであり、またコンピュータデバイス全体の操作をサポートする。コンピュータデバイスにおける内部記憶装置は、不揮発性記憶媒体にある操作システム及びコンピュータ実行可能な命令を実行するための環境を提供する。ネットワークインターフェースは、他のコンピュータデバイスとのネットワーク通信、例えば、処理されたデータをサーバに送信して記憶することなどに用いられる。コンピュータデバイスは、入力装置及び出力装置を含むユーザ対話手段を含んでもよい。一実施形態において、出力装置は、コンピュータデバイスのディスプレイでもよく、テータ情報を表示する。ディスプレイは、液晶ディスプレイ又は電子インクディスプレイなどであっても良い。入力装置はデータの入力に用いられ、入力装置は、ディスプレイを被覆するタッチオーバーレイでもよいし、コンピュータデバイスのケース上に設けられるキー、トラックボール又はタッチパッドでもよいし、外付けのキーボード、タッチパッド又はマウスなどでも良い。コンピュータデバイスは、携帯電話、タブレットＰＣ、パーソナルコンピュータなどの端末でもよいし、サーバなどでもよい。なお、図１に示す構成は、本発明の構成の一部を示すブロック図に過ぎず、本発明が適用されるコンピュータデバイスを限定するものではないことを、当業者は理解すべきである。具体的には、コンピュータデバイスは、図面に示されるものより多くの又は少ない部品、又はいくつかの部品を組み合わせたものを含んでもよく、或いは異なる部品配置を有しても良い。
【００１４】
図２に示すように、一実施形態において、図１に示すコンピュータデバイスで実施できるデータ分析処理方法が提供され、該方法は以下のステップを含む。
【００１５】
ステップＳ２１０では、予め決められた新規データ分析処理プロジェクトに入る。
【００１６】
一実施形態では、新規データ分析処理プロジェクトとは、ＥＴＬ（Ｅｘｔｒａｃｔ-Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ-Ｌｏａｄ）ツールに、科学計算機能を融合させて設定した新規プロジェクトを指す。ＥＴＬツールは、分散した異種データソースにおけるデータ、例えばリレーショナルデータ、フラットデータのファイルなどを、一時中間層に抽出し、その後、洗浄、変換、統合して、最後にデータウェアハウスやデータマートにロードして、オンライン分析処理とデータマイニングの基礎とする役割を果たす。一般的なＥＴＬツールは、データステージ、ケトル、ＯＷＢ（Ｏｒａｃｌｅ  Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ  Ｂｕｉｌｄｅｒ）などを含む。そのうち、データステージは、データ統合ソフトプラットフォームであり、最も厳しいデータ統合要件を満たすための機能性、柔軟性、及びスケーラビリティを有する。ケトルは、単一のｊａｖａで編纂されたオープンソースのＥＴＬツールであり、Ｗｉｎｄｏｗｓ、Ｌｉｎｕｘ、Ｕｎｉｘで実行でき、主としてデータの抽出に用いられ、効率的で安定した特徴を有する。ＯＷＢはＯｒａｃｌｅの総括ツールであり、ＥＴＬ、完全に統合されるリレーション、ディメンションモデリング、データ品質、データオーディット、及びデータとメタデータのライフサイクル全体を管理するためのものである。本実施形態において、ＥＴＬツールであるケトルに、パイソンの科学計算機能を融合させてもよい。パイソンは、オブジェクト指向の、インタプリタ形式のコンピュータプログラム言語であり、リッチな拡張データベースを有し、データに対して科学計算を行って各種のアドバンストデータ分析タスクの完成に役に立つことができる。科学計算とは、科学とプロジェクトにおける数学問題を解決するために、コンピュータにより行う数値計算を指す。主として、数学モデルを設定すること、ソルビングの計算方法を設定すること、コンピュータで実現することの三段階を含み、よく用いられる科学計算言語やソフトウェアは、ＦＯＲＴＲＡＮＡＬＧＯＬ、ＭＡＴＬＡＢなどを含むが、これらに限らず、他の科学計算機能を持つ言語とＥＴＬツールとの組み合わせを用いても良い。
【００１７】
ステップＳ２２０では、新規データ分析処理プロジェクトにおいて機能ノードにアクセスする。
【００１８】
一実施形態においては、ケトルにパイソンの科学計算機能を融合させ、機能ノードを開発して生成する。当該機能ノードは、多種の科学計算機能、例えばパイソンコードを実行する機能、パイソンの科学計算拡張データベースを呼び出してデータの分析演算を行う機能などを提供できる。パイソンの科学計算拡張データベースは、ＮｕｍＰｙ、ＳｃｒｉＰｙ、及びｍａｔｐｌｏｔｌｉｂなどを含み、それぞれクイックアレイ処理、数値演算、及び図形描画機能を提供する。新規データ分析処理プロジェクトにおいて機能ノードにアクセスすることにより、機能ノードの中の多種の科学計算機能を使用できる。
【００１９】
ステップＳ２３０では、ターゲットファイル読み取って、データを取り込む。
【００２０】
一実施形態においては、ターゲットファイルは、ローカルまたは分散型記憶システムのサーバクラスタに記憶されてもよい。機能ノードにアクセスした後、ローカルまたは分散型記憶システムのサーバクラスタから必要なターゲットファイルを選んで、該ターゲットファイルを読み取って、処理しようとするデータを取り込むことができる。
【００２１】
ステップＳ２４０では、デマンド情報からデータ計算処理スクリプトを生成する。
【００２２】
一実施形態においては、デマンド情報は、データに対して行った分析処理デマンド、例えば、ＮｕｍＰｙ拡張データベースにおけるベクトル処理機能を呼び出してデータにおけるアレイを処理するデマンド、或いは、取り込まれたデータにバッチ処理を行うデマンドなどを指す。異なるデマンド情報により、対応するパイソンデータ計算処理スクリプトを生成し、生成されたデータ計算処理スクリプトを記憶する。これにより、次回のデータ処理を行うとき、該データ計算処理スクリプトを直接呼び出すことができ、改めて生成する必要がない。
【００２３】
ステップＳ２５０では、機能ノードにおいてデータ計算処理スクリプトを呼び出し、データに対して分析処理を行う。
【００２４】
一実施形態においては、機能ノードにおいてデマンド情報から生成されたパイソンデータ計算処理スクリプトを直接実行し、パイソンデータ計算処理スクリプトに基づいて、データに対して分析処理、例えばデータ抽出、データクレンジング、データ変換、数値演算などの操作を行うことができる。そのうち、データクレンジングは、データに対して改めてオーディット及びチェックするプロセスを指す。その目的は、重複する情報を消去し、存在するエラーを修正し、そしてデータの整合性を確保することである。データ変換は、データを一つの表現形式から、他の表現形式に変換するプロセスを指す。また、パイソンデータ計算処理スクリプトにより、科学計算拡張データベースにおける関数を呼び出して、データに対して科学計算を行うこともできる。他の実施形態においては、機能ノードにおいてターゲット拡張子を有するスクリプトファイル、例えば、実行拡張子が.ｐｙであるスクリプトフィルを直接読み取ることができる。
【００２５】
上記データ分析処理方法では、新規データ分析処理プロジェクトにおいて、機能ノードにアクセスし、ターゲットファイルを読み取ってデータを取り込んだ後、デマンド情報から生成されたデータ計算処理スクリプトを呼び出してデータに対して処理を行うことができ、データ計算処理スクリプトを実行し、複雑なデータに対して分析処理を行うことができる。また、全てのデータは機能ノードにおいて処理され、複数のノードの間でデータの流通が不要のため、データ処理プロセスが容易となり、データ処理効率が向上する。
【００２６】
一実施形態においては、ステップＳ２１０において予め決められた新規データ分析処理プロジェクトに入る前に、新規データ分析処理プロジェクトを設定することを更に含む。
【００２７】
図３に示すように、一実施形態において、新規データ分析処理プロジェクトを設定する手順は以下のステップを含む。
【００２８】
ステップＳ３０２では、データ分析ソースプロジェクトコードを取得する。
【００２９】
一実施形態においては、データ分析ソースプロジェクトコードは、ＥＴＬツールのプロジェクトソースコード、例えばケトルのプロジェクトソースコードなどを指す。データ分析ソースプロジェクトコードを取得した後、データ分析ソースプロジェクトコードを解凍して、対応するプロジェクトファイルを得ることができる。
【００３０】
ステップＳ３０４では、新規データ分析処理プロジェクトを作成し、新規データ分析処理プロジェクトにデータ分析ソースプロジェクトコードを取り込む。
【００３１】
一実施形態においては、エクリプスなどの開発環境においてデータ分析ソースプロジェクトコードを新規プロジェクトとして取り込むことができる。即ち、エクリプスなどの開発環境において、新規プロジェクトを、新規データ分析処理プロジェクトとして作成する。また、解凍して得たＥＴＬツール、例えばケトルのプロジェクトソースコードを新規データ分析処理プロジェクトに取り込むことができる。
【００３２】
ステップＳ３０６では、新規データ分析処理プロジェクトにおいて機能ノードを作成する。
【００３３】
一実施形態においては、新規データ分析処理プロジェクトにおいて機能ノードを作成し、ケトルツールによって提供された複数のインターフェースに基づいて、該機能ノードを開発することができる。例えば、ＴｅｍｐｌａｔｅＳｔｅｐＤｉａｌｏｇダイアログボックスを利用して、機能ノードの機能インターフェースなどを実現することができる。新規データ分析処理プロジェクトにおいて作成された機能ノードは、ケトルツールの既存のフロー処理ノードにおいて再作成されたフロー処理ノードに相当する。機能ノードは、ケトルツールが新しく開発したプラグインと見なされてもよい。該再作成して開発された機能ノードは、主として、科学計算または複雑な分析が必要なデータを処理するために用いられる。
【００３４】
ステップＳ３０８では、データ計算ツールデータパケットを呼び出し、予め設定されたノード開発テンプレートに基づいて、データ計算ツールデータパケットの中のデータを新規データ分析処理プロジェクトに融合させる。
【００３５】
一実施形態においては、データ計算ツールデータパケットは、パイソンコード及びパイソンが備えるリッチな拡張データベースデータパッケージ、例えばＮｕｍＰｙ、ＳｃｒｉＰｙ及びｍａｔｐｌｏｔｌｉｂなどの科学計算拡張データベースのデータパッケージを含んでも良い。ケトルツールのソースコードのプラグイン式ノード開発の上で、ケトルにおける既存のノード開発テンプレートに基づいて、データ計算ツールデータパッケージを、新規データ分析処理プロジェクトに融合させて、ケトルツールの４つの種類（タイプ）のテンプレートにより、パイソンデータ計算処理スクリプトに対する機能ノードのエディット、実行、セーブの機能を実現できる。この４タイプのテンプレートは、ＴｅｍｐｌａｔｅＳｔｅｐタイプ、ＴｅｍｐｌａｔｅＳｔｅｐＤａｔａタイプ、ＴｅｍｐｌａｔｅＳｔｅｐＭｅｔａタイプ、及び、ＴｅｍｐｌａｔｅＳｔｅｐＤｉａｌｏｇタイプである。異なるタイプのテンプレートに応じて異なるインターフェースが提供されるため、各インターフェースを呼び出して、データ計算ツールデータパケットにおけるデータを融合させることにより、機能ノードはパイソンデータ計算処理スクリプトをエディット、実行、セーブするなどの機能を有するようになる。
【００３６】
ステップＳ３１０では、データ計算ツールデータパケットにおける科学計算拡張データベースを取得する。
【００３７】
一実施形態においては、データ計算ツールデータパケットには、ＮｕｍＰｙ、ＳｃｒｉＰｙ、及びｍａｔｐｌｏｔｌｉｂなどの科学計算拡張データベースのデータを含んでも良い。ＮｕｍＰｙは、ラージマトリックスを記憶し処理するために用いられる。ＳｃｒｉＰｙは、ｗｅｂサイトをグラブし構造化されたデータをページから抽出するために用いられる。ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂは、ダイアグラムを生成するために用いられる。パイソンの科学計算機能は、他の科学計算ソフトウェアや言語に比べて、よりリッチな拡張データベースを備えており、且つ、拡張データベースがすべてオープンソースである。このため、パイソンは、データ分析処理を行うために、各種の呼び出しインターフェースを提供することができ、言語がより簡単で読みやすく、メンテナンスが容易であり、各種のデータ処理の高度なタスクを容易に実現できる。
【００３８】
ステップＳ３１２では、機能ノードにおいて、科学計算拡張データベースと新規データ分析処理プロジェクトとの相互関連付けを行う。
【００３９】
一実施形態においては、機能ノードにおいてＮｕｍＰｙ、ＳｃｒｉＰｙ及びｍａｔｐｌｏｔｌｉｂなどの科学計算拡張データベースと、新規データ分析処理プロジェクトとの相互関連付けを行う。機能ノードにおいて、パイソンデータ計算処理スクリプトを実行し、パイソンが提供した対応するインターフェースを呼び出すことにより、科学計算拡張データベースにおける科学計算機能を使用し、データに対して分析処理を行うことができる。
【００４０】
ステップＳ３１４では、新規データ分析処理プロジェクトの基本構成を修正し、機能ノードをパッケージする。
【００４１】
一実施形態においては、ｐｌｕｇｉｎ.ｘｍｌなどの構成ファイルにおいて新規データ分析処理プロジェクトの基本構成を修正することができる。これに限られるものではないが、例えば機能ノードに対応するネームや説明などを追加することもできる。基本構成を修正した後、機能ノードをパッケージして、ケトルのプラグインファイルに記憶させることができる。
【００４２】
ステップＳ３１６では、新規データ分析処理プロジェクトを記憶する。
【００４３】
一実施形態においては、新規データ分析処理プロジェクトの機能ノードを開発した後、ローカルまたは分散型記憶システムのサーバクラスタに、新規データ分析処理プロジェクトを記憶させることができる。ローカルまたは分散型記憶システムのサーバクラスタにおいて、新規データ分析処理プロジェクトを使用して、多数のデータを並行処理することにより、データ処理の効率を向上させることができる。
【００４４】
本実施形態において、新規データ分析処理プロジェクトにおいて機能ノードを作成して開発することによって、機能ノードからデータ計算処理スクリプトをエディット、実行、セーブするなどの機能が提供され、機能ノードにおいて科学計算拡張データベースを呼び出して複雑なデータを分析処理することもできる。また、ＥＴＬデータ分析ツールに科学計算機能を融合させることにより、ＥＴＬデータ分析ツールは、より簡単な方法でより複雑なデータ処理を行うことができ、データ処理の効率が向上する。
【００４５】
図４に示すように、一実施形態において、ステップＳ２５０における機能ノードにおいてデータ計算処理スクリプトを呼び出し、データを分析処理した後、以下のステップを更に含む。
【００４６】
ステップＳ４０２では、データダイアグラムを生成する操作要求を受信する。
【００４７】
一実施形態においては、新規データ分析処理プロジェクトの機能ノードにデータダイアグラムを生成するボタンを設け、ユーザが該ボタンをクリックすることにより、データダイアグラムを生成する操作要求を受信してもよい。
【００４８】
ステップＳ４０４では、操作要求に従って、科学計算拡張データベースにおけるグラフィック処理拡張データベースの中の関連関数を呼び出して、処理されたデータに対して分析を行って、対応するデータダイアグラムファイルを生成する。
【００４９】
一実施形態においては、パイソンデータ計算処理スクリプトにおいて対応するインターフェースを呼び出し、科学計算拡張データベースにおけるｍａｔｐｌｏｔｌｉｂなどのグラフィック処理拡張データベースの中の関連関数を用いて、処理されたデータに対して分析を行って、対応するグラフィックやテーブルなどを生成し、可視化形式で提示する。これにより、ユーザはより直接的にデータの分析結果を見ることができる。生成されたデータダイアグラムファイルは、局地または分散型記憶システムのサーバクラスタに記憶されてもよい。分散型記憶システムのサーバクラスタに記憶されることにより、サーバの負担が低減される。
【００５０】
本実施形態では、科学計算拡張データベースにおけるグラフィック処理拡張データベースの中の関連関数を呼び出して、処理されたデータに対して分析を行って、処理されたデータをグラフィックやテーブルなどの形式で提示することにより、データ分析処理の結果をより直観的に反映することができる。
【００５１】
一実施形態において、上記のデータ分析処理方法は、距離の最も近いＨａｄｏｏｐクラスタを取得して、処理されたデータを前記距離の最も近いＨａｄｏｏｐクラスタに記憶させることも含む。
【００５２】
一実施形態において、Ｈａｄｏｏｐ（Ｈａｄｏｏｐ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｆｉｌｅ  Ｓｙｓｔｅｍ，ＨＤＦＳ）は、分散型ファイル記憶システムであり、フォールトトレランスが高いという特徴を有し、大きいスループットを提供してアプリケーションのデータにアクセスし、非常に大きいデータセットを有するアプリケーションに適応する。現在データの分析処理を行っているコンピュータデバイスに最も近いＨａｄｏｏｐクラスタサーバを取得し、処理されたデータと生成したダイアグラムファイルなどを、最も近いＨａｄｏｏｐクラスタサーバに記憶させることにより、ネットワーク伝送消耗量を低減して、ネットワークリソースを節約することができる。
【００５３】
本実施形態において、データを最も近いＨａｄｏｏｐクラスタに記憶させることにより、ネットワーク伝送消耗量を低減し、ネットワークリソースを節約することができる。
【００５４】
図５に示すように、一実施形態において、データ分析処理装置は、入りモジュール５１０、アクセスモジュール５２０、読み取りモジュール５３０、スクリプト生成モジュール５４０及び呼び出しモジュール５５０を含む。
【００５５】
入りモジュール５１０は、予め決められた新規データ分析処理プロジェクトに入るように構成されている。
【００５６】
一実施形態において、新規データ分析処理プロジェクトは、ＥＴＬツールに科学計算機能を融合させて設定した新規プロジェクトを指す。ＥＴＬツールは、分散した異種データソースにおけるデータ、例えばリレーショナルデータ、フラットデータのファイルなどを、一時中間層に抽出し、その後、データクレンジング、変換、統合して、最後にデータウェアハウスやデータマートにロードして、オンライン分析処理とデータマイニングの基礎とする役割を果たす。一般的なＥＴＬツールは、データステージ、ケトル、ＯＷＢなどを含む。データステージは、データ統合ソフトプラットフォームであり、最も厳しいデータ統合要件を満たすための機能性、柔軟性、及びスケーラビリティを有する。ケトルは、単一のｊａｖａで編纂されたオープンソースのＥＴＬツールであり、Ｗｉｎｄｏｗｓ、Ｌｉｎｕｘ、Ｕｎｉｘで実行でき、主としてデータの抽出に用いられ、効率的で安定した特徴を有する。ＯＷＢはＯｒａｃｌｅの総括ツールであり、ＥＴＬ、完全に統合されるリレーション、ディメンションモデリング、データ品質、データオーディット、及びデータとメタデータのライフサイクル全体を管理するためのものである。本実施形態において、ＥＴＬツールであるケトルに、パイソンの科学計算機能を融合させてもよい。パイソンは、オブジェクト指向の、インタプリタ形式のコンピュータプログラム言語であり、リッチな拡張データベースを有し、データに対して科学計算を行って各種のアドバンストデータ分析タスクの完成に役に立つことができる。科学計算は、科学とプロジェクトにおける数学問題を解決するために、コンピュータにより行う数値計算を指す。主として、数学モデルを設定すること、ソルビングの計算方法を設定すること、コンピュータで実現することの三段階を含み、よく用いられる科学計算言語やソフトウェアは、ＦＯＲＴＲＡＮＡＬＧＯＬ、ＭＡＴＬＡＢなどを含むが、これらに限らず、他の科学計算機能を持つ言語とＥＴＬツールとの組み合わせを用いても良い。
【００５７】
アクセスモジュール５２０は、新規データ分析処理プロジェクトにおいて機能ノードにアクセスするように構成されている。
【００５８】
一実施形態において、ケトルにパイソンの科学計算機能を融合させ、機能ノードを開発して生成する。当該機能ノードは、多種の科学計算機能、例えばパイソンコードを実行する機能、パイソンの科学計算拡張データベースを呼び出してデータの分析演算を行う機能などを提供できる。パイソンの科学計算拡張データベースは、ＮｕｍＰｙ、ＳｃｒｉＰｙ、及びｍａｔｐｌｏｔｌｉｂなどを含み、それぞれクイックアレイ処理、数値演算、及び図形描画機能を提供する。新規データ分析処理プロジェクトにおいて機能ノードにアクセスすることにより、機能ノードの中の多種の科学計算機能を使用できる。
【００５９】
読み取りモジュール５３０は、ターゲットファイルを読み取って、データを取り込むように構成されている。
【００６０】
一実施例において、ターゲットファイルは、ローカルまたは分散型記憶システムのサーバクラスタに格納されてもよい。機能ノードにアクセスした後、ローカル又は分散型記憶システムのサーバクラスタから必要なターゲットファイルを選択して、該ターゲットファイルを読み取って、処理しようとするデータを取り込むことができる。
【００６１】
スクリプト生成モジュール５４０は、デマンド情報からデータ計算処理スクリプトを生成するように構成されている。
【００６２】
一実施形態において、デマンド情報は、データに対して行った分析処理デマンド、例えば、ＮｕｍＰｙ拡張データベースにおけるベクトル処理機能を呼び出してデータにおけるアレイを処理するデマンド、或いは、取り込まれたデータにバッチ処理を行うデマンドなどを指す。異なるデマンド情報により、対応するパイソンデータ計算処理スクリプトを生成し、生成されたデータ計算処理スクリプトを記憶する。これにより、次回のデータ処理を行うときに、該データ計算処理スクリプトを直接呼び出すことができ、改めて生成する必要がない。
【００６３】
呼び出しモジュール５５０は、機能ノードにおいて前記データ計算処理スクリプトを呼び出して、データに対して分析処理を行うように構成されている。
【００６４】
一実施形態において、機能ノードにおいてデマンド情報から生成されたパイソンデータ計算処理スクリプトを直接実行し、パイソンデータ計算処理スクリプトに基づいて、データに対して分析処理、例えばデータ抽取、データクレンジング、データ変換、数値演算などの操作を行うことができる。データクレンジングは、データを改めてオーディット及びチェックするプロセスを指す。その目的は、重複する情報を消去し、存在するエラーを修正し、そしてデータの整合性を確保することである。データ変換は、データを一つの表現形式から、他の表現形式に変換するプロセスを指す。パイソンデータ計算処理スクリプトにより、科学計算拡張データベースにおける関数を呼び出して、データに対して科学計算を行うこともできる。他の実施形態においては、機能ノードにおいてターゲット拡張子を有するスクリプトファイル、例えば、実行拡張子が.ｐｙであるスクリプトフィルを直接読み取ることができる。
【００６５】
上記データ分析処理装置は、新規データ分析処理のプロジェクトにおいて、機能ノードにアクセスし、ターゲットファイルを読み取ってデータを取り込んだ後、デマンド情報から生成されたデータ計算処理スクリプトを呼び出してデータに対して処理を行うことができ、データ計算処理スクリプトを実行し、複雑なデータに対して分析処理を行うことができる。また、全てのデータは、機能ノードにおいて処理され、複数のノードの間でデータの流通が不要のため、データ処理プロセスが容易となり、データ処理効率が向上する。
【００６６】
図６に示すように、他の実施形態において、上記データ分析処理装置は、入りモジュール５１０、アクセスモジュール５２０、読み取りモジュール５３０、スクリプト生成モジュール５４０及び呼び出しモジュール５５０のほかに、設定モジュール５６０も含む。
【００６７】
設定モジュール５６０は、新規データ分析処理プロジェクトを設定するように構成されている。
【００６８】
図７に示すように、一実施形態における設定モジュール５６０は、取得ユニット７０２、取り込みユニット７０４、作成ユニット７０６、呼び出しユニット７０８、関連付けユニット７１０、修正ユニット７１２及び記憶ユニット７１４を含む。
【００６９】
取得ユニット７０２は、データ分析ソースプロジェクトコードを取得するように構成されている。
【００７０】
一実施形態においては、データ分析ソースプロジェクトコードは、ＥＴＬツールのプロジェクトソースコード、例えばケトルのプロジェクトソースコードなどを指す。データ分析ソースプロジェクトコードを取得した後、データ分析ソースプロジェクトコードを解凍して、対応するプロジェクトファイルを得ることができる。
【００７１】
取り込みユニット７０４は、新規データ分析処理プロジェクトを作成し、新規データ分析処理プロジェクトにおいてデータ分析ソースプロジェクトコードを取り込むように構成されている。
【００７２】
一実施形態においては、エクリプスなどの開発環境においてデータ分析ソースプロジェクトコードを新規プロジェクトとして取り込むことができる。即ち、エクリプスなどの開発環境において、新規プロジェクトを、新規データ分析処理プロジェクトとして作成する。また、解凍して得たＥＴＬツール、例えばケトルのプロジェクトソースコードを新規データ分析処理プロジェクトに取り込むことができる。
【００７３】
作成ユニット７０６は、新規データ分析処理プロジェクトにおいて機能ノードを作成するように構成されている。
【００７４】
一実施形態では、新規データ分析処理プロジェクトにおいて機能ノードを作成し、ケトルツールによって提供された複数のインターフェースに基づいて、該機能ノードを開発することができ、例えば、ＴｅｍｐｌａｔｅＳｔｅｐＤｉａｌｏｇダイアログボックスを利用して、機能ノードの機能インターフェースなどを実現することができる。新規データ分析処理プロジェクトにおいて作成された機能ノードは、ケトルツールの既存のフロー処理ノードにおいて再作成されたフロー処理ノードに相当する。機能ノードは、ケトルツールが新しく開発したプラグインと見なされてもよい。該再作成して開発された機能ノードは、主として、科学計算または複雑な分析が必要なデータを処理するために用いられる。
【００７５】
呼び出しユニット７０８は、データ計算ツールデータパケットを呼び出して、予め設定されたノード開発テンプレートに基づいて、データ計算ツールデータパケットにおけるデータを新規データ分析処理プロジェクトに融合させるように構成されている。
【００７６】
一実施形態において、データ計算ツールデータパケットは、パイソンコード及びパイソンが備えるリッチな拡張データベースデータパッケージ、例えばＮｕｍＰｙ、ＳｃｒｉＰｙ及びｍａｔｐｌｏｔｌｉｂなどの科学計算拡張データベースのデータパッケージを含むことができる。ケトルツールのソースコードのプラグイン式ノード開発の上で、ケトルにおける既存のノード開発テンプレートに基づいて、データ計算ツールデータパッケージを、新規データ分析処理プロジェクトに融合させて、ケトルツールの４つの種類（タイプ）のテンプレートにより、パイソンデータ計算処理スクリプトに対する機能ノードのエディット、実行、セーブの機能を実現できる。この４タイプのテンプレートは、ＴｅｍｐｌａｔｅＳｔｅｐタイプ、ＴｅｍｐｌａｔｅＳｔｅｐＤａｔａタイプ、ＴｅｍｐｌａｔｅＳｔｅｐＭｅｔａタイプ、及び、ＴｅｍｐｌａｔｅＳｔｅｐＤｉａｌｏｇタイプである。異なるタイプのテンプレートに応じて異なるインターフェースが提供されるため、各インターフェースを呼び出して、データ計算ツールデータパケットにおけるデータを融合させることにより、機能ノードはパイソンデータ計算処理スクリプトをエディット、実行、セーブするなどの機能を有するようになる。
【００７７】
取得ユニット７０２は、データ計算ツールデータパケットにおける科学計算拡張データベースを取得するように構成されている。
【００７８】
一実施形態においては、データ計算ツールデータパケットには、ＮｕｍＰｙ、ＳｃｒｉＰｙ、及びｍａｔｐｌｏｔｌｉｂなどの科学計算拡張データベースのデータを含んでも良い。ＮｕｍＰｙは、ラージマトリックスを記憶し処理するために用いられる。ＳｃｒｉＰｙは、ｗｅｂサイトをグラブし構造化されたデータをページから抽出するために用いられる。ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂは、ダイアグラムを生成するために用いられる。パイソンの科学計算機能は、他の科学計算ソフトウェアや言語に比べて、よりリッチな拡張データベースを備えており、且つ、拡張データベースがすべてオープンソースである。このため、パイソンは、データ分析処理を行うために、各種の呼び出しインターフェースを提供することができ、言語がより簡単で読みやすく、メンテナンスが容易であり、各種のデータ処理の高度なタスクを容易に実現できる。
【００７９】
関連付けユニット７１０は、機能ノードにおいて科学計算拡張データベースと、新規データ分析処理プロジェクトとの相互関連付けを行うように構成されている。
【００８０】
一実施形態においては、機能ノードにおいてＮｕｍＰｙ、ＳｃｒｉＰｙ及びｍａｔｐｌｏｔｌｉｂなどの科学計算拡張データベースと、新規データ分析処理プロジェクトとの相互関連付けを行う。機能ノードにおいて、パイソンデータ計算処理スクリプトを実行し、パイソンが提供した対応するインターフェースを呼び出すことにより、科学計算拡張データベースにおける科学計算機能を使用し、データに対して分析処理を行うことができる。
【００８１】
修正ユニット７１２は、新規データ分析処理プロジェクトの基本構成を修正し、機能ノードをパッケージするように構成されている。
【００８２】
一実施形態においては、ｐｌｕｇｉｎ.ｘｍｌなどの構成ファイルにおいて新規データ分析処理プロジェクトの基本構成を修正することができる。これに限られるものではないが、例えば機能ノードに対応するネームや説明などを追加することもできる。基本構成を修正した後、機能ノードをパッケージして、ケトルのプラグインファイルに記憶させることができる。
【００８３】
記憶ユニット７１４は、新規データ分析処理プロジェクトを記憶するためのものである。
【００８４】
一実施形態においては、新規データ分析処理プロジェクトの機能ノードを開発した後、ローカルまたは分散型記憶システムのサーバクラスタに、新規データ分析処理プロジェクトを記憶させることができる。ローカルまたは分散型記憶システムのサーバクラスタにおいて、新規データ分析処理プロジェクトを使用して、多数のデータを並行処理することにより、データ処理の効率を向上させることができる。
【００８５】
本実施形態において、新規データ分析処理プロジェクトにおいて機能ノードを作成して開発することによって、機能ノードからデータ計算処理スクリプトをエディット、実行、セーブするなどの機能が提供され、機能ノードにおいて科学計算拡張データベースを呼び出して複雑なデータを分析処理することもできる。また、ＥＴＬデータ分析ツールに科学計算機能を融合させることにより、ＥＴＬデータ分析ツールは、より簡単な方法でより複雑なデータ処理を行うことができ、データ処理の効率が向上する。
【００８６】
図８に示すように、一実施形態において、上記のデータ分析処理装置は、入りモジュール５１０、アクセスモジュール５２０、読み取りモジュール５３０、スクリプト生成モジュール５４０、呼び出しモジュール５５０、及び設定モジュール５６０のほかに、受信モジュール５７０及びダイアグラム生成モジュール５８０も含む。
【００８７】
受信モジュール５７０は、データダイアグラムを生成する操作要求を受信するように構成されている。
【００８８】
一実施形態においては、新規データ分析処理プロジェクトの機能ノードにデータダイアグラムを生成するボタンを設け、ユーザは該ボタンをクリックすることにより、データダイアグラムを生成する操作要求を受信してもよい。
【００８９】
ダイアグラム生成モジュール５８０は、操作要求に従って、科学計算拡張データベースにおけるグラフィック処理拡張データベースの関連関数を呼び出して、処理されたデータに対して分析を行って、対応するデータダイアグラムファイルを生成するように構成されている。
【００９０】
一実施形態においては、パイソンデータ計算処理スクリプトにおいて対応するインターフェースを呼び出し、科学計算拡張データベースにおけるｍａｔｐｌｏｔｌｉｂなどのグラフィック処理拡張データベースの中の関連関数を用いて、処理されたデータに対して分析を行って、対応するグラフィックやテーブルなどを生成し、可視化形式で提示する。これにより、ユーザはより直接的にデータの分析結果を見ることができる。生成されたデータダイアグラムファイルは、局地または分散型記憶システムのサーバクラスタに記憶されてもよい。分散型記憶システムのサーバクラスタに記憶されることにより、サーバの負担が低減される。
【００９１】
本実施形態では、科学計算拡張データベースにおけるグラフィック処理拡張データベースの中の関連関数を呼び出して、処理されたデータに対して分析を行って、処理されたデータをグラフィック、テーブルなどの形式で提示することにより、データ分析処理の結果をより直観的に反映することができる。
【００９２】
一実施形態において、上記のデータ分析処理装置は、記憶モジュールを更に含む。
【００９３】
記憶モジュールは、距離の最も近いＨａｄｏｏｐクラスタを取得して、処理されたデータを距離の最も近いＨａｄｏｏｐクラスタに記憶させるためのものである。
【００９４】
一実施形態において、Ｈａｄｏｏｐは分散型ファイル記憶システムであり、フォールトトレランスが高いという特徴を有し、大きいスループットを提供してアプリケーションのデータにアクセスし、非常に大きいデータセットを有するアプリケーションに適応する。現在データの分析処理を行っているコンピュータデバイスに最も近いＨａｄｏｏｐクラスタサーバを取得し、処理されたデータと生成したダイアグラムファイルなどを、最も近いＨａｄｏｏｐクラスタサーバに記憶させることにより、ネットワーク伝送消耗量を低減して、ネットワークリソースを節約することができる。
【００９５】
本実施形態において、データを最も近いＨａｄｏｏｐクラスタに記憶させることにより、ネットワーク伝送消耗量を低減し、ネットワークリソースを節約することができる。
【００９６】
上記のデータ分析処理装置の中の各モジュールは、その全体又は一部がソフトウェア、ハードウェア又はそれらの組み合わせによって実現されてもよい。例えば、ハードウェアの実現では、上記の呼び出しモジュール５５０は、コンピュータデバイスのプロセッサにより、機能ノードを利用してデータ計算処理スクリプトを呼び出してデータに対して分析処理を行ってもよい。該プロセッサは中央処理ユニット（ＣＰＵ）やマイクロプロセッサなどであってもよい。記憶モジュールは、コンピュータデバイスのネットワークインターフェースを介して、距離の最も近いＨａｄｏｏｐクラスタサーバに、処理されたデータと生成したダイアグラムファイルなどを送信して、処理されたデータと生成したダイアグラムファイルなどを該距離の最も近いＨａｄｏｏｐクラスタサーバに記憶させる。ネットワークインターフェースは、イーサネットカードやワイヤレスカードなどであってもよい。上記の各モジュールは、ハードウェアとしてコンピュータデバイスのプロセッサに内蔵または独立して設けてもよいし、プロセッサが上記の各モジュールに対応する操作を呼び出して実行しやいように、ソフトウェアとしてコンピュータデバイスのメモリに記憶されてもよい。
【００９７】
上記の実施形態の方法の全て又は一部のプロセスは、コンピュータプログラムによって関連のハードウェアに命じることで実現可能であることを、当業者は理解すべきである。前記のプログラムはコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されてもよく、また上記の各方法の実施形態におけるプロセスは該プログラムの実行に含まれても良い。前記の記憶媒体は、磁気ディスク、光ディスク、読み出し専用メモリ（Ｒｅａｄ-Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ，ＲＯＭ）などの不揮発性記憶媒体であっても良いし、或いはランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ，ＲＡＭ）などであってもよい。
【００９８】
上述した実施形態の各技術特徴は任意に組み合わせてもよく、記載を簡潔にするため、上記の実施形態における各技術特徴のすべての可能な組み合わせを記載してはいないが、これらの技術特徴の組み合わせに矛盾がない限り、本明細書に記載の範囲に属すと見なされるべきである。
【００９９】
上述した実施形態は単に本発明のいくつかの実施形態を説明し、その記載は具体的且つ詳細なものであるが、それに限定するものではない。当業者にとって、本発明の構想から逸脱しない範囲で種々変形や改善が可能であり、これらは本発明の保護範囲に属すものであると理解されたい。従って、本発明の保護範囲は、添付の特許請求の範囲に準ずるべきである。
【図１】
0006397587.tif 000002
【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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【図７】
0006397587.tif 000008
【図８】
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