(57)【要約】【課題】分流器と、データ加工処理装置とデータ記憶装置とを含む、リアルタイムにメッセージクエリを提供する情報システムを提供する。【解決手段】分流器は通信プロトコルを介して、複数の機器からデータストリームを受け入れて、そのデータストリームをバックアップ保管するために、データストリームをネットワーク記憶装置に伝送する。その上で、分流器はさらにデータストリームをそれぞれデータ加工処理装置に配送し、所定の処理規則に基づき、データストリームの加工処理を実行する。データ記憶装置が処理済のデータストリームを受入れ、外部装置がリアルタイムに処理済みデータストリームのクエリ実行に備えて、クエリインターフェイスを提供する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
リアルタイムにメッセージクエリを提供する情報システムであって、
通信プロトコルを介して、複数の機器からデータストリームを受け入れ、バックアップ保管のために、前記データストリームをネットワーク記憶装置に伝送する分流器と、
前記分流器により、前記複数のデータストリームをそれぞれ配送し、所定の処理規則に基づき前記データストリームの加工処理を実行し、処理結果ストリームを生成するデータ加工処理装置と、
前記処理結果ストリームを受信すると共に、外部装置が前記処理結果ストリームの内容から、必要な情報をリアルタイムにクエリするためのクエリインターフェイスを備えているデータ記憶装置と、を含むことを特徴とする、リアルタイムにメッセージクエリを提供する情報システム。
【請求項２】
前記分流器はサーバークラスターのマスターノードにて実行し、かつ少なくとも判断とタスク分担機能を有することを特徴とする、請求項１記載のシステム。
【請求項３】
前記分流器は前記マスターノードの記憶装置にて実行されることを特徴とする、請求項２記載のシステム。
【請求項４】
前記データ加工処理装置は前記サーバークラスターのワーカーノードにて実行されることを特徴とする、請求項１記載のシステム。
【請求項５】
前記データ加工処理装置は前記ワーカーノードの記憶装置にて実行されることを特徴とする、請求項４記載のシステム。
【請求項６】
サーバークラスターのクエリインターフェイスを介して、外部装置にリアルタイムなクエリに必要な情報を提供する、リアルタイムにメッセージクエリを提供する方法であって、
前記サーバークラスターは、マスターノードと、ワーカーノードとを含み、
前記マスターノードが通信プロトコルを介して、複数の機器より複数のデータストリームを受け入れ、それらのデータストリームを複製してコピーを生成するステップと、
前記コピーを前記ワーカーノードに判断及び配送するステップと、
前記ワーカーノードが前記コピーを受け入れた後、所定の処理規則に基づき、前記コピーの加工処理を実行し、処理結果ストリームを生成して、外部装置が前記クエリインターフェイスを介して、リアルタイムなクエリに備えるステップと、を含むことを特徴とする、リアルタイムにメッセージクエリを提供する方法。
【請求項７】
前記判断及び配送するステップは、前記マスターノードの記憶装置にて実行されることを特徴とする、請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記加工処理ステップは、前記ワーカーノードの記憶装置にて実行されることを特徴とする、請求項６記載の方法。
【請求項９】
前記処理結果ストリームを前記マスターノードに戻して、前記マスターノードによって再び判断を実行した上で、前記ワーカーノードに配送し、第２加工処理を実行して、第２処理結果ストリームを生成するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項６記載の方法。
【請求項１０】
前記第２処理結果ストリームをさらに前記マスターノードに戻して、前記マスターノードで判断を実行した上で、前記ワーカーノードに配送し、第３加工処理を実行して、第３処理結果ストリームを生成するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項９記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はビッグデータ分野に関し、特にリアルタイムにメッセージクエリを提供する情報システム及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子技術の進歩に連れて、データも爆発的に拡張している。それとともに、各種の異なるアプリケーションにおいてリアルタイムクエリサービスが要求される。このような背景において、従来の情報システムはハードディスクなど格納装置のアクセス速度制限があり、多層形構造設計ではクエリサービスを高速に完成することがもはやできない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
図１の公知のシステム構成図を参照する。機器１０３１、１０３２、１０３３、１０３４、１０３５、１０３６はそれぞれ異なるアプリケーションにおけるそれぞれ異なる設備を表している。例えば、半導体製造プロセスにおいては、これらの機器は化学気相堆積蒸着装置、ステッパー装置などの装置を表すことになる。また別の一例として、通信分野のアプリケーションにおいては、これらの機器は基地局、バックエンドの設備室装置などを表すことになる。これらの設備の特徴は、例えば生産プロセスにおいて、検出装置によって検出するものか、またはマニュアル入力の各種のデータ、あるいは携帯電話の利用者が電話を掛けるときに所在する地理位置の情報、電話番号もしくはオンライン接続のＩＰアドレスなどのデータストリームが絶えずに生成される。これらのデータストリームの特徴は、データが絶えず形成され、データ量が爆発的に成長する一方、その種類も従来の構造化データ以外にＸＭＬ、ログ（ｌｏｇ）、クリックストリーム（ｃｌｉｃｋ  ｓｔｒｅａｍ）やＲＦＩＤタグなどの半構造化データ、及び、ウェブページ、Ｅ−ｍａｉｌ、マルチメディア、リアルタイムメッセージとバイナリファイル（ｂｉｎａｒｙ  ｆｉｌｅ）などの非構造データなどを含む。
【０００４】
そのうち、一部の機器は例えば図１に示す機器１０３４、１０３５、１０３６のように生成されたデータストリームを自ら処理できる。一部の機器、例えば図１に示す機器１０３１、１０３２、１０３３では、オンライン接続のコンピュータ１０３等の装置を介して、データストリームの処理または格納が実行される。これらのデータストリームはネットワーク１０９を介しサーバー１０５に送られた後、さらにハードディスクを媒体とするデータベースまたは格納システム１０７に格納される。
【０００５】
現在ネットワークアプリケーションがますます多くなってきている。例えばオンライン接続確認、または工場の問題をリアルタイムに反映するなどの場合には、データストリームの高速クエリが不可欠である。一例として、仮にデータストリームがすべて媒体をハードディスクとするデータベースまたは格納システム１０７に格納されている場合、アクセス速度がボトルネックとなり悩ましい問題になりかねない。さらに一例を挙げると、半導体生産プロセスにおいて、いずれかの機器から警告メッセージが発信された場合、それらの警告メッセージをリアルタイムに処理し、ひいては自主的にデータクエリサーバー１０１にプッシュし、相応しい処理を行うことができるとすれば、非常に大きく役立つことになる。しかし現実として、現在の多くの情報システムではリアルタイムなレスポンスまたはクエリは中々実現できない。
【０００６】
続いて図２に示す、機器から生成されたデータストリーム処理に用いられる情報システム構成を参照する。機器となる装置２１１、２１３、２１５、２１７からそれぞれにストリームデータ２３１、２３３、２３５、２３７を絶えず生成し、これらのストリームデータは単独に構造化可能なデータ、半構造化可能なデータまたは非構造データ、あるいは異なる種類のデータの集合でもあり得る。それぞれの産業アプリケーションにおいて、これらのファイルに対して、一定の保管期間を設けるか、または一定の更新規則を設けることができる。ネットワーク記憶装置２５は、例えばネットワークアタッチトストレージ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  ａｔｔａｃｈｅｄ  Ｓｔｏｒａｇｅ，  ＮＡＳ）またはストレージエリアネットワーク（Ｓｔｏｒａｇｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ，  ＳＡＮ）を介して、定期または不定期、能動的あるいは受動的にストリームデータ２３１、２３３、２３５、２３７を受け入れる。一つのサーバー、または複数のサーバーにより組成されるコンピュータクラスター（ｃｌｕｓｔｅｒ）２７を介して、ストリームデータ２３１、２３３、２３５、２３７に対して抽出（Ｅｘｔｒａｃｔ）、変換（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、ロード（Ｌｏａｄ）などを含む前処理を実行し、その結果をデータウェアハウス（Ｄａｔａ  Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ）２８に格納する。データウェアハウス２８がアプリケーションサーバー２９を介して、能動的にデータを外部のサードパーティーアプリケーションサーバー２６またはクライアント側（図示しない）へ、あるいは受動的にクエリの内容に従って、条件を満たされたデータを提供する。データウェアハウス２８のもう一種のやり方として、サードパーティーアプリケーションサーバー２６が直接にデータウェアハウス２８をアクセスして必要なデータを取得することもある。
【０００７】
前述したやり方には複数回に時間を掛けて、書き込み動作が必要となる。例えば、装置２１１、２１３、２１５、２１７からストリームデータ２３１、２３３、２３５、２３７を生成し、これらのストリームデータ２３１、２３３、２３５、２３７をまずそれぞれの装置２１１、２１３、２１５、２１７に格納し、ネットワーク記憶装置２５に書き込み、最後にこれらのストリームデータ２３１、２３３、２３５、２３７がさらにデータウェアハウス２８に書き込まれる。本実施例においては、データ書き込みが多層形構造設計となり、ストリームデータを書き込む媒体がハードディスクを主とするため、外部のアプリケーションがリアルタイムに高速かつ有効なクエリをすることはできず、例えば一秒または数秒以内に最も新しいストリームデータのクエリはできない。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前述した公知技術の欠点に鑑み、本発明の目的はリアルタイムによるクエリの効果を図るため、多階層アクセス構造に依らないストリームデータクエリのシステムと方法を提供する。
【０００９】
本発明の第１実施例は、分流器と、データ加工処理装置と、データ記憶装置とを含む、データリアルタイムのクエリシステムを提供する。分流器が通信プロトコルを介して、複数の機器からデータストリームを受け入れ、データストリームのバックアップ保管のために、かかるデータストリームをデータ記憶装置に伝送する。これに対して、分流器がさらに複数のデータストリームをそれぞれデータ加工処理装置に配送される。データ加工処理装置は所定の処理規則に基づき、データストリームの加工処理を実行して処理結果ストリームを生成する。データ記憶装置がかかる処理結果ストリームを受信すると共に、外部装置は処理結果ストリームの内容から必要な情報をリアルタイムにクエリするためのクエリインターフェイスを備えている。
【００１０】
これらのデータストリームは例えば、機器がそれぞれ継続して生成するログデータで、ログデータは機器に格納されず、通信プロトコルに従ってログデータは分流器に伝送される。分流器はデータストリームをコピーして２部複製する。そのうち、１部のコピーをデータ記憶装置に伝送し、もう１部のコピーをデータ加工処理装置に伝送する。データ加工処理装置は例えばデータフィルタであり、データフィルタが所定の処理規則に基づき、データストリームから必要なデータサブセットを捕捉する。同時に、データ加工処理装置がデータストリームに対して演算を実行し、処理データストリームを形成した上で分流器に戻す。分流器に戻された処理データストリームはさらに分流器によって、第２データ加工処理装置に分流してさらなる処理が行われる。第２データ加工処理装置によって、さらなる処理を実行された後に、処理結果はデータ記憶装置に伝送される。
【００１１】
データ記憶装置は例えば、ノンリレーショナルデータベースである。分流器とデータ加工処理装置は例えば、対応のハードウェア回路に取り付けられたプログラムモジュールであり、ここにて前述したデータの分流とデータ処理機能が実行される。
【００１２】
本発明のもう一つの実施例は、前述のプロセス工程に対応できる、継続して生成される大量データをリアルタイムにクエリする方法を提供する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の実施例によれば、データは従来のログ記録を達成できるとともに、リアルタイムで高速なクエリを提供し、様々な付加価値を有するアプリケーションの実現可能性をもたらすことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】公知のネットワークデータクエリの稼働環境を示す図である。
【図２】公知のデータクエリシステム構成図である。
【図３】本発明の一実施例によるシステム構成図である。
【図４】本発明のもう一つの実施例によるシステム構成図である。
【図５】本発明のさらに別の一つの実施例によるシステム構成図である。
【図６】本発明の一実施例による方法のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図３に示す本発明の一実施例による構成図を参照する。装置３１１、３１２、３１３、３１４がそれぞれに形成するデータストリーム（図示しない）が所定の通信プロトコルに従って、ネットワークを介して直接に分流器３２に伝送される。図２に開示されたストリームデータ２３１、２３３、２３５、２３７はそれぞれ装置２１１、２１３、２１５、２１７のハードディスクに書き込む必要があるのに対して、図３に示す装置３１１、３１２、３１３、３１４から形成するデータストリームは、対応装置のハードディスクへ先に書き込む必要がないため、時間をかなり短縮できる。
【００１６】
ここでいう通信プロトコルは例えば、業界によって統一に規定されたデータ伝送プロトコル、例えばＦＴＰ、Ｓｙｓｌｏｇであってもよいし、または装置３１１、３１２、３１３、３１４と分流器３２間のデータ伝送にとって、さらに相応しいプロトコルであってもよい。データ伝送を実現するため、例えば装置３１１、３１２、３１３、３１４にて、分流器３２のネットワークアドレス、アカウントパスワード、または別途に対応のソフトウェアを作成し、装置３１１、３１２、３１３、３１４にインストールして実行することもできる。このほかに、ストリームデータ伝送の起動は装置３１１、３１２、３１３、３１４から能動的に分流器３２に伝送させるか、または装置３１１、３１２、３１３、３１４が分流器３２からのリクエストを受け入れ、受動的にデータストリームを起動させ、継続的に生成されるストリームデータを分流器３２に伝送しても良い。
【００１７】
分流器３２は少なくとも判断とタスク分担などの機能を備えていて、かつ、サーバークラスターのマスターノード（Ｍａｓｔｅｒ  Ｎｏｄｅ）にて実行される（図示しない）。一実施例において、かかるサーバークラスターは少なくともかかるマスターノードと、少なくとも２つのワーカーノード（Ｗｏｒｋｅｒ  Ｎｏｄｅｓ）とを含み、かかる分流器３２はかかるマスターノード、例えば記憶装置に実行することができる。分流器３２は、一定容量に対応できるバッファーの格納場所に設置することができ、また受け入れたデータストリームを外部へリアルタイムに分流させる。このほかに、分流器３２の安全性と安定性確保のため、例えば、対応のハードウェアを設計するなど、各種の障害許容力、バックアップと負荷平衡（Ｌｏａｄ  Ｂａｌａｎｃｅ）処理を提供しても良い。
【００１８】
分流器３２が前述のデータストリームを受け入れた後、１部のコピーを複製して直接にネットワーク記憶装置３６に伝送し、ネットワーク記憶装置３６がさらにデータをコンピュータクラスター３８に伝送して、抽出、変換とロードなどのプロセスを含む前処理を経て、前処理した後のデータをさらにデータウェアハウス３９１に伝送し、アプリケーションサーバー３９２のアクセスに備える。
【００１９】
このほかに、分流器３２がこれらのデータストリームを受け入れた後、例えば新たに１部のコピーを複製してデータ処理装置３４に伝送しても良い。一実施例において、データ処理装置３４は前述したワーカーノード、例えば記憶装置にて実行することができる。データ処理装置３４は所定の処理規則に基づき、受け入れたデータストリームの加工処理を行うことができる。例えば、仮に機器で生成されたデータストリームに、２０個の欄のデータを含まれている場合、データ処理装置３４は設定された処理規則に基づき、そのうち５つの欄のデータのみのフイルタリングを実行し、他の１５個の欄のデータを無視する。換言すれば、データ処理装置３４は設定された処理規則に基づき、複数のデータストリームから必要なデータサブセットを捕捉できる。このほかに、データ処理装置３４は使用者が必要とする各種のプラグイン（Ｐｌｕｇ−ｉｎ）モジュールを追加するなど、様々な演算を追加及び実行し、各種の需要を満足させる。
【００２０】
データ処理装置３４によって処理された結果は、ノンリレーショナルデータベース３５に伝送することができる。一実施例において、ノンリレーショナルデータベース３５は前述したワーカーノード、例えば記憶装置にて実行される。データ処理装置３４によって処理された結果は、サードパーティーアプリケーションサーバー３７にクエリ実行を提供することができる。分流器３２とデータ加工処理３４プロセスにおいて、リアルタイムに処理した後のデータをノンリレーショナルデータベース３５に伝送することができるため、全プロセスにデータをハードディスクに書き込むなど時間のかかる操作は不要である。さらに、ノンリレーショナルデータベース３５は書き込みの最適化を選択することができる。揮発性記憶装置または不揮発性記憶装置容量の許容範囲において、データをハードディスクに書き込むための影響を軽減できる。このような構成によれば、最大でも秒単位でのクエリレスポンスを提供することができる。大量、かつ異なる種類のデータ処理アプリケーションにおいて、従来極めて困難であった課題は、前述した構成設計によって解決することができる。
【００２１】
図４において、分流器４４とデータ処理装置３４の変形的なアプリケーションを取り挙げて説明する。データストリーム４２を分流器４４に伝送した後、所定の処理規則に基づき、１部のコピーをネットワーク記憶装置４７と、ＥＴＬ（Ｅｘｔｒａｃｔ，  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，  Ｌｏａｄ）サーバークラスター４８と、データウェアハウス４９に伝送するほか、もう１部のコピーがデータ処理装置としての第１フィルタ４５１、第２フィルタ４５２、第３フィルタ４５３に伝送される。この事例から分かるように、データ処理装置の数は一つに限らず、分流器の数も一つに限らない。
【００２２】
第１フィルタ４５１は所定の処理規則に基づき、受け入れたデータストリームを処理した上、処理済のデータストリームをノンリレーショナルデータベース４６に伝送する。もう一つの実施例において、第１フィルタ４５１によって処理されたデータストリームを分流器４４に戻した後、分流器４４が規則に基づき、第２フィルタ４５２に伝送し、さらなる処理を実行する。処理結果は例えば、ノンリレーショナルデータベース４６に伝送される。もう一つの実施例において、第２フィルタ４５２によって、さらに処理した結果を再び分流器４４に戻した後、分流器４４によって処理結果を第３フィルタ４５３に伝送してさらなる処理を実行し、処理によって得られた結果をノンリレーショナルデータベース４６に伝送する。以降のプロセスは類推される。一実施例において、第３フィルタ４５３は、第１フィルタ４５１と異なる機能をもたせても良い。もう一つの実施例において、第３フィルタ４５３は第１フィルタ４５１のバックアップ装置である。
【００２３】
前述分流器４４には、サーバークラスターのマスターノード（Ｍａｓｔｅｒ  Ｎｏｄｅ）で実行することができる（図示しない）。一実施例において、係るサーバークラスターは少なくとも係るマスターノードと、少なくとも２つのワーカーノード（Ｗｏｒｋｅｒ  Ｎｏｄｅｓ）とを含む。係る分流器４４はマスターノード、例えば記憶装置にて実行できる。さらに、データ処理装置とノンリレーショナルデータベース４６には、ワーカーノード、例えば記憶装置にて実行できる。
【００２４】
続いて図５のもう一種の情報システム構成図を参照する。図４と同様に、データストリーム５１を分流器５２に伝送した後、データ処理装置としての第１フィルタ５４１と、第２フィルタ５４２と、第３フィルタ５４３に伝送される。フィルタによって加工処理されたデータをノンリレーショナルデータベース５５に伝送し、引き続きプッシュ通知方式により、受動的に受け入れるデータクエリ利用者５６１、例えば工場の装置が不具合を発生したときに、ショートメッセージを処理担当者に通知することができる。これらのデータは受動的に、能動的なデータクエリ利用者５６２に提供され、リアルタイムのクエリに備える。
【００２５】
従来これらのデータストリーム５１の格納と処理を扱う装置は、大量データを処理するシステムプラットフォーム、例えば現在広く普及しているＨａｄｏｏｐプラットフォームに置き換えることができる。Ｈａｄｏｏｐプラットフォームを介して、ストリームデータが高障害許容力を有するＨＤＦＳファイルシステム５３１に格納された後、マップリデュース（Ｍａｐ  Ｒｅｄｕｃｅ）５３２の機能によりデータの前処理を実行した後、クエリに備えるため、データウェアハウスＨＩＶＥまたはＩｍｐａｌａ５３３に格納し、必要な各種リポート５３４を生成する。
【００２６】
続いて図６の本発明の一実施例に関わる一種の方法のフロー図を参照する。かかる方法は、特に大量かつ各種のデータを含む、リアルタイムクエリを提供できる。一例として、図６に示す実行方法は、外部装置からサーバークラスターのクエリインターフェイスに対して、メッセージをクエリするときの操作フローの説明である。かかるサーバークラスターは一つのマスターノードと一つのワーカーノードとを含むように定義しても良い。まず、通信プロトコルを介して複数のデータストリームを受け入れる（ステップ６０１）。このステップにおいて、かかるサーバークラスターのマスターノードは通信プロトコルを介して、それらの機器からデータストリームを受入れると同時に、それらのデータストリームを複製してコピーを形成する。続いて、所定の処理規則に基づきデータストリームをデータ格納側とデータ処理側に配送する（ステップ６０２）。そのうち、かかるデータ処理側はワーカーノードを指し、かつかかるデータストリームによる配送のアクションは、マスターノードの記憶装置にて実行することができる。データ格納側でも、前述と同様の方法をもって、データバックアップを実行する（ステップ６０３）。このほか、データ処理側は前述したデータ処理装置を介するなど、所定の処理規則に基づき、これらのデータストリームの処理が行われる（ステップ６０４）。これらの処理結果をノンリレーショナルデータベースに格納する（ステップ６０５）。アプリケーションプログラミングインターフェイス（ＡＰＩ）などを介して、クエリインターフェイスを外部のリアルタイムクエリに提供する（ステップ６０６）。前述ステップ６０４〜６０６を詳しく説明すると、かかるワーカーノードがコピーを受け入れた後、所定の処理規則に基づき、そのコピーの加工処理を実行して処理結果ストリームを形成し、外部装置がクエリインターフェイスを介して、リアルタイムなクエリに備える。そのうち、かかる加工処理は、ワーカーノードの記憶装置において実行することができる。さらに、異なる機能の加工処理または単純なバックアップニーズに備えるべく、かかる処理結果ストリームをマスターノードに伝送し、そのマスターノードにより再び判断を実行し、それぞれワーカーノードに配送して、第２加工処理を実行し、第２処理結果ストリームを形成することもできる。また、かかる第２処理結果ストリームをさらにマスターノードに戻して、そのマスターノードで判断を実行し、それぞれワーカーノードに配送して、第３加工処理を実行した上、第３処理結果ストリームを形成することもできる。
【００２７】
以上は大量データの格納とクエリに適するノンリレーショナルデータベースとについて説明しているが、それらは説明の便宜上に取り挙げた例に過ぎず、本発明の権利範囲を制限するものではない。設計者は依然としておのおのの設計ニーズに従って、同じ発明概念に基づき各種設計が可能である。
【００２８】
本発明は上記の好ましい実施例でもって説明したが、これらの説明は本発明を限定するものではなく、類似技術を熟知する者は、本発明の精神と範囲を逸脱されない程度による変更と修飾によって実施可能である。よって、本発明の特許請求範囲は本発明の請求書に記載する特許請求範囲によるものとする。
【符号の説明】
【００２９】
１０３１  機器
１０３２  機器
１０３３  機器
１０３４  機器
１０３５  機器
１０３６  機器
１０３  コンピュータ
１０９  ネットワーク
１０１  データクエリサーバー
１０５  サーバー
１０７  媒体をハードディスクとするデータベースまたは格納システム
２１１  装置
２１３  装置
２１５  装置
２１７  装置
２３１  ストリームデータ
２３３  ストリームデータ
２３５  ストリームデータ
２３７  ストリームデータ
２５      ネットワーク記憶装置
２６      サードパーティーサーバー
２７      コンピュータクラスター
２８      データウェアハウス
２９      アプリケーションサーバー
３１１  装置
３１２  装置
３１３  装置
３１４  装置
３２      分流器
３４  データ処理装置
３５  ノンリレーショナルデータベース
３６  ネットワーク記憶装置
３８  コンピュータクラスター
３９１  データウェアハウス
３９２  アプリケーションサーバー
４２  データストリーム
４４      分流器
４５１  第１フィルタ
４５２  第２フィルタ
４５３  第３フィルタ
４６  ノンリレーショナルデータベース
４７  ネットワーク記憶装置
４８  ＥＴＬサーバークラスター
４９  データウェアハウス分流器
５１  データストリーム
５２  分流器
５４１  第１フィルタ
５４２  第２フィルタ
５４３  第３フィルタ
５５  ノンリレーショナルデータベース
５６１  受動的にデータを受け入れる者
５６２  能動的にデータをクエリする者
５３１  ＨＤＦＳファイルシステム
５３２  マップ／リデュース
５３３  データウェアハウスＨＩＶＥまたはＩｍｐａｌａ
５３４  リポート
【図１】
2016110619.tif 000003
【図２】
2016110619.tif 000004
【図３】
2016110619.tif 000005
【図４】
2016110619.tif 000006
【図５】
2016110619.tif 000007
【図６】
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