【手続補正書】
【提出日】令和1年8月28日(2019.8.28)
【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】
エッジプラットフォームシステムのデータ取込みエージェントで、第１の物理センサから第１のネットワーク接続タイプを通してセンサデータストリームを受信するステップと、
前記データ取込みエージェントから、取込まれたストリームデータを前記エッジプラットフォームシステムのデータバスへ配信するステップと、
取込まれた前記ストリームデータに対して強化アクションを行なうことにより、取込まれた前記ストリームデータを、前記エッジプラットフォームシステムのデータ強化コンポーネントを通してリアルタイムで強化するステップとを含み、前記強化アクションは、取込まれた前記ストリームデータを復号すること、取込まれた前記ストリームデータをメタデータで補足すること、および取込まれた前記ストリームデータを正規化することのうちの１つ以上を含み、さらに、
強化された取込まれた前記ストリームデータを前記データバス上で利用可能にするステップと、
前記データバスからデータをサブスクライブしている前記エッジプラットフォームシステムの解析エンジンで、強化された取込まれた前記ストリームデータを処理するステップとを含み、前記処理するステップは、式言語の選択された解析式によって特定される第１の関数を、強化された取込まれた前記ストリームデータにリアルタイムで適用するステップと、インテリジェンス情報を含むデータのストリームをリアルタイムで生成するステップとを含み、前記第１の関数は、変換、パターン検出、動的較正、信号処理、数式、データ圧縮、データ解析、データアグリゲーション、規則適用、警告、およびサービス呼出しのうちの少なくとも１つを含み、さらに、
前記データバス上で前記インテリジェンス情報を発行するステップを含み、前記発行するステップは、前記インテリジェンス情報を、前記エッジプラットフォームシステム上で実行可能なアプリケーションによる使用のために、前記エッジプラットフォームシステム上で、時間によって索引付けされた回転時系列データベースに格納するステップを含み、さらに、
前記第１の物理センサによって監視されているハードウェアデバイスに対してローカルネットワークにおいて選択されたアクションを行なうかどうか、および、前記インテリジェンス情報の少なくとも一部を追加処理のためにリモートネットワークへ送信するかどうかを、前記インテリジェンス情報に基づいて判断するステップを含み、前記選択されたアクションは、前記第１の物理センサによって監視されているハードウェアデバイスに対して是正措置を行なう際に警告をオペレータへ送信することを含む、方法。
【請求項２】
前記インテリジェンス情報の少なくとも一部を、第２のネットワーク接続タイプを通して前記リモートネットワークに転送し、前記リモートネットワークに接続されたクラウドストレージに格納するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第２のネットワーク接続タイプは、前記第１のネットワーク接続タイプとは異なっており、前記第２のネットワーク接続タイプは、前記第１のネットワーク接続タイプに比べて、前記センサデータストリームへのより低い帯域幅接続を有する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１のネットワーク接続タイプを通して受信するステップは、ＭＱＴＴ、ＯＰＣ統一アーキテクチャ、またはモドバスプロトコルのうちの少なくとも１つに従って受信するステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記第２のネットワーク接続タイプを通して転送するステップは、ＴＣＰ／ＩＰ、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、ウェブソケット、ＷｅｂＨＤＦＳ、アパッチ・カフカ、またはインターネットプロトコルのうちの少なくとも１つに従って転送するステップを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記データ取込みエージェントは、プッシュプロトコルを介して第１のネットワーク接続タイプを通して前記センサデータストリームにアクセスする、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記データ取込みエージェントは、プルプロトコルを介して第１のネットワーク接続タイプを通して前記センサデータストリームにアクセスする、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
ユーザが前記エッジプラットフォームシステム用のアプリケーションを開発することを可能にするソフトウェア開発キットを提供するステップと、
前記ソフトウェア開発キットを介して、前記データバスから利用可能な前記インテリジェンス情報にアクセスして前記インテリジェンス情報を処理することができる第１のコンテナ化されたアプリケーションを開発するステップとを含む、請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記ソフトウェア開発キットを介して、前記回転時系列データベースに格納された前記インテリジェンス情報にアクセスして前記インテリジェンス情報を処理することができる第２のコンテナ化されたアプリケーションを開発するステップを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記エッジプラットフォームシステムのアプリケーションストアを提供するステップを含み、前記第１および第２のコンテナ化されたアプリケーションは、他のユーザが前記アプリケーションストアを通してアクセスするために利用可能である、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記処理するステップは、
前記式言語を使用して、第１の入力と第１の出力とを有する第１の仮想センサを作成するステップを含み、前記第１の入力は前記第１の物理センサの出力に結合され、
前記第１の仮想センサは、前記第１の入力で前記第１の物理センサからの第１のセンサデータストリームを受信し、前記第１の出力で、前記第１の仮想センサは、前記第１の関数に従って演算される前記第１のセンサデータストリームである第２のセンサデータストリームを出力する、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記式言語を使用して、第１の入力と第２の入力と第１の出力とを有する第１の仮想センサを作成するステップを含み、前記第１の入力は前記第１の物理センサの出力に結合され、前記第２の入力は第２の物理センサの出力に結合され、
前記第１の仮想センサは、前記第１の物理センサからの第１のセンサデータストリームと、前記第２の物理センサからの第２のセンサデータストリームとを受信し、前記第１の出力で、前記第１の仮想センサは、前記第１の関数に従って演算される前記第１および第２のセンサデータストリームである第３のセンサデータストリームを出力する、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
複数のネットワークデバイスおよび複数の物理センサを有するローカルネットワークとリモートネットワークとを含む分散型ネットワークにおけるセンサデータの処理を改良するための方法であって、
第１の物理センサと前記リモートネットワークとの間の前記ローカルネットワークに接続されたエッジプラットフォームシステムのデータ取込みエージェントで、前記ローカルネットワークにおける前記第１の物理センサから第１のネットワーク接続タイプを通して第１のデータストリームを受信するステップと、
前記データ取込みエージェントから、取込まれた前記第１のデータストリームを前記エッジプラットフォームシステムのデータバスへ配信するステップと、
取込まれた前記第１のデータストリームを、前記エッジプラットフォームシステムのデータ強化コンポーネントを通してリアルタイムで強化し、強化された取込まれた前記第１のデータストリームを前記データバス上で利用可能にするステップと、
最初に前記第１のデータストリームを前記リモートネットワークへ送信することなく、前記データバスからデータをサブスクライブしている前記エッジプラットフォームシステムの解析エンジンで、強化された取込まれた前記第１のデータストリームをリアルタイムで処理するステップとを含み、前記処理するステップは、強化された取込まれた前記第１のデータストリームからインテリジェンス情報を生成するために、式言語で提供される解析式を実行するステップを含み、さらに、
前記インテリジェンス情報を前記データバス上で利用可能にするステップと、
前記インテリジェンス情報の少なくとも一部を追加処理のために前記リモートネットワークへ送信するかどうか、および、前記リモートネットワークでの前記インテリジェンス情報の追加処理を待つことなく、前記第１の物理センサによって監視されている前記ローカルネットワークにおける動作に対して前記ローカルネットワークにおいて選択されたアクションを行なうかどうかを、前記インテリジェンス情報に基づいて判断するステップとを含み、前記選択されたアクションは、警告を生成することおよび前記動作を変更することのうちの少なくとも１つを含む、方法。
【請求項１４】
前記インテリジェンス情報を、前記エッジプラットフォームシステム上で実行可能なアプリケーションによる使用のために、前記エッジプラットフォームシステム上で、時間によって索引付けされた回転時系列データベースに格納するステップを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
ユーザが前記エッジプラットフォームシステム上で実行可能なアプリケーションを開発することを可能にするソフトウェア開発キットを提供するステップと、
前記ソフトウェア開発キットを介して、前記データバスから利用可能な前記インテリジェンス情報にアクセスして前記インテリジェンス情報を処理することができる第１のコンテナ化されたアプリケーションを開発するステップとを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記ソフトウェア開発キットを介して、前記回転時系列データベースに格納された前記インテリジェンス情報にアクセスして前記インテリジェンス情報を処理することができる第２のコンテナ化されたアプリケーションを開発するステップを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記エッジプラットフォームシステムのアプリケーションストアを提供するステップを含み、前記第１および第２のコンテナ化されたアプリケーションは、ユーザが前記アプリケーションストアを通してアクセスするために利用可能である、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記インテリジェンス情報の少なくとも一部を追加処理のために前記リモートネットワークへ送信するかどうかを判断するステップは、前記リモートネットワークへ送信する前に、前記インテリジェンス情報を他の情報と集約するかどうかを判断するステップを含む、請求項１３〜１７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１９】
取込まれたストリームデータを、前記エッジプラットフォームシステムのデータ強化コンポーネントを通してリアルタイムで強化するステップは、取込まれた前記ストリームデータに対して強化アクションを行なうステップを含み、前記強化アクションは、取込まれた前記ストリームデータを復号すること、取込まれた前記ストリームデータをメタデータで補足すること、および取込まれた前記ストリームデータを正規化することのうちの１つ以上を含む、請求項１３〜１８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２０】
強化された取込まれたストリームデータを処理するステップは、式言語の選択された解析式によって特定される第１の関数を、強化された取込まれた前記ストリームデータにリアルタイムで適用するステップと、インテリジェンス情報を含むデータのストリームをリアルタイムで生成するステップとを含み、前記第１の関数は、変換、パターン検出、動的較正、信号処理、数式、データ圧縮、データ解析、データアグリゲーション、規則適用、警告、およびサービス呼出しのうちの少なくとも１つを含む、請求項１３〜１９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２１】
強化された取込まれた前記第１のデータストリームを処理するステップは、
前記式言語を使用して、第１の入力と第１の出力とを有する第１の仮想センサを作成するステップを含み、前記第１の入力は前記第１の物理センサの出力に結合され、
前記第１の仮想センサは、前記第１の入力で前記第１の物理センサからの第１のセンサデータストリームを受信し、前記第１の出力で、前記第１の仮想センサは、前記第１の関数に従って演算される前記第１のセンサデータストリームである第２のセンサデータストリームを出力する、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
トピックについてデータストリームを各々生成する複数のネットワークデバイスおよび複数の物理センサを有するローカルネットワークとリモートネットワークとを含む分散型ネットワークにおけるセンサデータの処理を改良するための方法であって、
第１の物理センサと前記リモートネットワークとの間の前記ローカルネットワークに接続されたエッジプラットフォームシステムのデータ取込みエージェントで、前記ローカルネットワークにおける前記第１の物理センサから第１のネットワーク接続タイプを通して第１のデータストリームを受信するステップと、
前記データ取込みエージェントから、取込まれた前記第１のデータストリームを前記エッジプラットフォームシステムのデータバスへ配信するステップと、
取込まれた前記第１のデータストリームを、前記エッジプラットフォームシステムのデータ強化コンポーネントを通してリアルタイムで強化し、強化された取込まれた前記第１のデータストリームと前記第１のデータストリームの前記トピックを識別する情報とを前記データバス上で利用可能にするステップと、
式言語で提供される複数の組の解析式を前記エッジプラットフォームシステム上に格納するステップとを含み、各組の解析式は、前記データバスからの強化された取込まれた前記第１のデータストリームに対して実行され得る関数を定義し、さらに、
最初にストリームデータを前記リモートネットワークへ送信することなく、前記データバスからデータをサブスクライブしている前記エッジプラットフォームシステムの解析エンジンで、強化された取込まれた前記ストリームデータをリアルタイムで処理するステップを含み、前記処理するステップは、前記第１のデータストリームの前記トピックに基づいて、前記複数の組の解析式から、第１の関数を定義する第１の組の解析式を自動的に選択するステップと、強化された取込まれた前記第１のデータストリームからインテリジェンス情報を生成するために、選択された組の解析式を実行するステップとを含み、さらに、
前記インテリジェンス情報を前記データバス上で利用可能にするステップと、
前記インテリジェンス情報の少なくとも一部を追加処理のために前記リモートネットワークへ送信するかどうか、および、前記リモートネットワークでの前記インテリジェンス情報の追加処理を待つことなく、前記第１の物理センサによって監視され、ネットワークデバイスに関与している前記ローカルネットワークにおける動作に対して前記ローカルネットワークにおいて選択されたアクションを行なうかどうかを、前記インテリジェンス情報に基づいて判断するステップとを含み、前記選択されたアクションは、警告を生成することおよび前記動作を変更することのうちの少なくとも１つを含む、方法。
【請求項２３】
前記インテリジェンス情報を、前記エッジプラットフォームシステム上で実行可能なアプリケーションによる使用のために、前記エッジプラットフォームシステム上で、時間によって索引付けされた回転時系列データベースに格納するステップを含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
ユーザが前記エッジプラットフォームシステム上で実行可能なアプリケーションを開発することを可能にするソフトウェア開発キットを提供するステップと、
前記ソフトウェア開発キットを介して、前記データバスから利用可能な前記インテリジェンス情報にアクセスして前記インテリジェンス情報を処理することができる第１のコンテナ化されたアプリケーションを開発するステップとを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記ソフトウェア開発キットを介して、前記回転時系列データベースに格納された前記インテリジェンス情報にアクセスして前記インテリジェンス情報を処理することができる第２のコンテナ化されたアプリケーションを開発するステップを含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記エッジプラットフォームシステムのアプリケーションストアを提供するステップを含み、前記第１および第２のコンテナ化されたアプリケーションは、ユーザが前記アプリケーションストアを通してアクセスするために利用可能である、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記インテリジェンス情報の少なくとも一部を追加処理のために前記リモートネットワークへ送信するかどうかを判断するステップは、前記リモートネットワークに送信する前に、前記インテリジェンス情報を他の情報と集約するかどうかを判断するステップを含む、請求項２２〜２６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２８】
取込まれたストリームデータを、前記エッジプラットフォームシステムのデータ強化コンポーネントを通してリアルタイムで強化するステップは、取込まれた前記ストリームデータに対して強化アクションを行なうステップを含み、前記強化アクションは、取込まれた前記ストリームデータを復号すること、取込まれた前記ストリームデータをメタデータで補足すること、および取込まれた前記ストリームデータを正規化することのうちの１つ以上を含む、請求項２２〜２７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２９】
前記第１の関数は、変換、パターン検出、動的較正、信号処理、数式、データ圧縮、データ解析、データアグリゲーション、規則適用、警告、およびサービス呼出しのうちの少なくとも１つを含む、請求項２２〜２８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３０】
強化された取込まれた前記第１のデータストリームを処理するステップは、
前記式言語を使用して、第１の入力と第１の出力とを有する第１の仮想センサを作成するステップを含み、前記第１の入力は前記第１の物理センサの出力に結合され、
前記第１の仮想センサは、前記第１の入力で前記第１の物理センサからの第１のセンサデータストリームを受信し、前記第１の出力で、前記第１の仮想センサは、前記第１の関数に従って演算される前記第１のセンサデータストリームである第２のセンサデータストリームを出力する、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
エッジプラットフォームシステムのデータ取込みエージェントで、第１の物理センサから第１のネットワーク接続タイプを通して第１のストリームデータを受信するステップと、
前記データ取込みエージェントから、取込まれた第１のストリームデータを前記エッジプラットフォームシステムのデータバスへ配信するステップと、
取込まれたデータを、前記エッジプラットフォームシステムのデータ強化コンポーネントを通してリアルタイムで強化し、取込まれた前記データを前記データバス上で利用可能にするステップとを含み、強化アクションは、取込まれたストリームデータを復号すること、取込まれた前記データをメタデータで補足すること、および取込まれた前記ストリームデータを正規化することのうちの１つ以上を含み、さらに、
前記データバスに結合された、前記エッジプラットフォームシステムの解析エンジンを提供するステップを含み、前記解析エンジンは、式言語で提供されるコードを処理し、さらに、
前記式言語を使用して、第１の入力と第１の出力とを有する第１の仮想センサを作成するステップを含み、前記第１の入力は前記第１の物理センサの出力に結合され、前記第１の出力は前記第１の入力の第１の関数であり、前記第１の関数は前記式言語で特定され、
前記第１の仮想センサの前記第１の入力は、前記第１の物理センサからの前記第１のストリームデータを受信し、前記第１の仮想センサの前記第１の出力は、前記第１の関数に従って演算される前記第１のストリームデータを含む第２のストリームデータを出力し、前記第１の関数は、変換、パターン検出、動的較正、信号処理、数式、データ圧縮、データ解析、データアグリゲーション、規則適用、警告、およびサービス呼出しのうちの少なくとも１つを含み、
前記データ強化コンポーネントを通過して前記データ強化コンポーネントによって強化されることなく、前記第２のストリームデータは前記データバス上で利用可能になり、さらに、
前記データバスからデータをサブスクライブしている前記解析エンジンで、前記第１の物理センサの前記第１のストリームデータからの取込まれた前記ストリームデータおよび前記第１の仮想センサの前記第２のストリームデータを処理するステップを含み、前記処理するステップは、取込まれた前記ストリームデータおよび第２のストリームデータからインテリジェンス情報を生成するために、前記式言語で提供される解析式を実行するステップを含み、さらに、
前記データバス上で、前記第１の物理センサの取込まれた前記ストリームデータおよび前記第１の仮想センサの第２のストリームデータからの前記インテリジェンス情報を発行するステップを含む、方法。
【請求項３２】
データストリームのインテリジェントなパターン整合のための少なくとも１つのモデルを、機械学習を介して構築するステップと、
前記第１のストリームデータをセグメント化するために、インテリジェントなパターン整合のための前記モデルを使用するステップとを含み、セグメント化された前記第１のストリームデータは、前記第１の仮想センサの前記第１の入力のために使用される、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記第１の仮想センサの第２のストリームデータを時系列データベースに格納するステップと、
前記時系列データベースに格納された前記第２のストリームデータを、前記データにおける１つ以上のパターンを整合させるために解析するステップと、
前記時系列データベースに格納された第２のストリームデータにおける第１のパターン整合を識別するステップと、
前記時系列データベースに格納された前記第２のストリームデータにおいて識別されている前記第１のパターン整合に基づいて、前記第１の物理センサによって監視されている第１のハードウェアデバイスの動作を変更するステップとを含む、請求項３１または３２に記載の方法。