(57)【要約】【課題】クラウドを介してデータを収集および分析するプラットフォームを構築するシステムを提供する。【解決手段】特定の用途のためのデータ処理を行う処理エンジンと、データ処理のためのデータを提供するデータベース構造とがセットになった複数種類のプログラム構成要素をそれぞれファイルイメージとして格納した第１のライブラリと、第１のライブラリの第１のプログラム構成要素を選択し、その第１のプログラム構成要素のファイルイメージをネットワークに接続されたサーバーの予約された領域に転送し、展開および起動することによりサーバーに、ネットワークを介してデータを収集し特定の用途のための第１の情報を、ネットワークを介して提供するデータ収集システムを構築する配置展開ユニットとを有するシステムを提供する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の用途のためのデータ処理を行う処理エンジンと、前記データ処理のためのデータを提供するデータベース構造とがセットになった複数種類のプログラム構成要素をそれぞれファイルイメージとして格納した第１のライブラリと、
前記第１のライブラリの第１のプログラム構成要素を選択し、その第１のプログラム構成要素のファイルイメージをネットワークに接続されたサーバーの予約された領域に転送し、展開および起動することにより前記サーバーに、ネットワークを介してデータを収集し特定の用途のための第１の情報を、ネットワークを介して提供するデータ収集システムを構築する配置展開ユニットとを有するシステム。
【請求項２】
請求項１において、
ネットワークを介して情報を取得するためのＡＰＩと、そのＡＰＩに対応したユーザーインターフェイス機能とが組み合わされた複数種類のＵＩセットを格納した第２のライブラリと、
前記第２のライブラリの前記第１の情報を取得する１または複数のＵＩセットを選択してコンパイルすることにより前記第１の情報をユーザーに提供するアプリケーションを生成し、ネットワークに接続されたアプリケーション配信サーバーにアップするアプリケーション提供ユニットとを、さらに有するシステム。
【請求項３】
請求項２において、前記アプリケーションはスマートフォン用である、システム。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかにおいて、
複数のクラウドサーバーのそれぞれに対応した複数種類の基本ソフトをそれぞれファイルイメージとして格納した第３のライブラリをさらに有し、
前記配置展開ユニットは、前記予約された領域を含むクラウドサーバーに対応した第１の基本ソフトのファイルイメージを前記第１のプログラム構成要素のファイルイメージとともに前記クラウドサーバーに転送するユニットを含む、システム。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれかにおいて、
前記第１のライブラリは、複数種類の前記処理エンジンをそれぞれ含む第１のファイルイメージと、複数種類のデータベース構造をそれぞれ含む第２のファイルイメージとを含み、
前記配置展開ユニットは、前記第１のファイルイメージと前記第２のファイルイメージとを組み合わせて、前記第１のプログラム構成要素を生成するユニットを含む、システム。
【請求項６】
データを収集して分析した情報を提供する方法であって、
特定の用途のためのデータ処理を行う処理エンジンと、前記データ処理のためのデータを提供するデータベース構造とがセットになった複数種類のプログラム構成要素をそれぞれファイルイメージとして格納した第１のライブラリを含むシステムの配置展開ユニットが、前記第１のライブラリから第１のプログラム構成要素を選択することと、
前記第１のプログラム構成要素のファイルイメージをネットワークに接続されたサーバーの予約された領域に転送し、展開および起動することにより前記サーバーにデータ収集システムを構築することと、
前記データ収集システムにより、ネットワークを介してデータを収集し特定の用途のための第１の情報を、ネットワークを介して提供することとを有する、方法。
【請求項７】
請求項６において、
前記システムは、さらに、ネットワークを介して情報を取得するためのＡＰＩと、そのＡＰＩに対応したユーザーインターフェイス機能とが組み合わされた複数種類のＵＩセットを格納した第２のライブラリを有し、
前記システムのアプリケーション提供ユニットが、前記第２のライブラリの前記第１の情報を取得する１または複数のＵＩセットを選択してコンパイルすることにより前記第１の情報をユーザーに提供するアプリケーションを生成することと、
ネットワークに接続されたアプリケーション配信サーバーに前記アプリケーションをアップすることとを、さらに有する方法。
【請求項８】
請求項６または７において、
前記システムは、さらに、複数のクラウドサーバーのそれぞれに対応した複数種類の基本ソフトをそれぞれファイルイメージとして格納した第３のライブラリを有し、
前記配置展開ユニットが、前記予約された領域を含むクラウドサーバーに対応した第１の基本ソフトのファイルイメージを前記第１のプログラム構成要素のファイルイメージとともに前記クラウドサーバーに転送することをさらに有する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワークを介してデータを収集し、分析するシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に記載された社会インフラ制御システムは、制御装置とサーバとを具備する。制御装置は収集部、送信部、受信部、制御部を備える。収集部は社会インフラの被制御対象に係わるセンシングデータを収集する。送信部は収集されたセンシングデータを通信回線を介してサーバに送信する。受信部は被制御対象を制御するための制御指示をサーバから受信する。制御部は受信された制御指示に基づいて被制御対象を制御する。サーバは取得部、データベース、生成部、指示部を備える。取得部はセンシングデータを通信回線を介して制御装置から取得し、データベースに蓄積する。生成部はセンシングデータを処理して制御指示を生成する。指示部は生成された制御指示を制御装置に送信する。そして制御部は、被制御対象ごとに定められた優先度に基づくタイミングで、制御指示に基づく複数の被制御対象への制御を実行する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開ＷＯ２０１３／１７２０８８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
クラウドコンピューティング（クラウド）とは、インターネットなどのコンピュータネットワークを経由して、さまざまなソフトウェア、ハードウェア、データベース、サーバーなどのリソースを利用するサービスの総称として用いられることがある。ＩｏＴとは、コンピュータなどの情報・通信機器だけでなく、世の中に存在する様々な物体に通信機能を持たせ、インターネットに接続したり相互に通信することにより自動認識や自動制御、遠隔計測などを行うこと、として用いられることがある。
【０００５】
ビッグデータは、総務省白書２４年版ビッグデータとは何かを参照すると、どの程度のデータ規模かという量的側面だけでなく、どのようなデータから構成されるか、あるいはそのデータがどのように利用されるかという質的側面において、従来のシステムとは違いがあると考えられている。特に、その質的側面についてみると、第一に、ビッグデータを構成するデータの出所が多様である点を特徴として挙げることができる。現在既に活用が進んでいるウェブサービス分野では、オンラインショッピングサイトやブログサイトにおいて蓄積される購入履歴やエントリー履歴、ウェブ上の配信サイトで提供される音楽や動画等のマルチメディアデータ、ソーシャルメディアにおいて参加者が書き込むプロフィールやコメント等のソーシャルメディアデータがあるが、今後活用が期待される分野の例では、GPS、ICカードやRFIDにおいて検知される、位置、乗車履歴、温度等のセンサーデータ、CRM（Customer Relationship Management）システムにおいて管理されるダイレクトメールのデータや会員カードデータ等カスタマーデータといった様々な分野のデータが想定されており、さらに個々のデータのみならず、各データを連携させることでさらなる付加価値の創出も期待されるところである、と指摘されている。
【０００６】
クラウドコンピューティングを利用し、ＩｏＴに即したビッグデータの収集および分析について、フレキシブルに、また、アプリケーションオリエンテッドな、またはユーザーオリエンテッドなシステムを構築できる技術は重要である。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、特定の用途のためのデータ処理を行う処理エンジンと、データ処理のためのデータを提供するデータベース構造とがセットになった複数種類のプログラム構成要素をそれぞれファイルイメージとして格納した第１のライブラリと、第１のライブラリの第１のプログラム構成要素を選択し、その第１のプログラム構成要素のファイルイメージをネットワークに接続されたサーバーの予約された領域に転送し、展開および起動することによりサーバーに、ネットワークを介してデータを収集し特定の用途のための第１の情報を、ネットワークを介して提供するデータ収集システムを構築する配置展開ユニットとを有するシステムである。ユーザーは、第１のライブラリに用意されたプログラム構成要素の中から、所望の用途に適したプログラム構成要素を選択することにより、サーバーに、その用途に要するデータをネットワーク（インターネット）を介して収集し、分析した情報をネットワークを介して提供するデータ収集システムを構築して、サービスを開始できる。
【０００８】
このシステムは、ネットワークを介して情報を取得するためのＡＰＩと、そのＡＰＩに対応したユーザーインターフェイス機能とが組み合わされた複数種類のＵＩセットを格納した第２のライブラリと、第２のライブラリの第１の情報を取得する１または複数のＵＩセットを選択してコンパイルすることにより第１の情報をユーザーに提供するアプリケーションを生成し、ネットワークに接続されたアプリケーション配信サーバーにアップするアプリケーション提供ユニットとを、さらに有していてもよい。データ収集システムとともに、データ収集システムにより提供される情報を使用するアプリケーションを生成して提供できる。アプリケーションの典型的な例はスマートフォン用のアプリケーションである。
【０００９】
このシステムは、複数のクラウドサーバーのそれぞれに対応したに対応した複数種類の基本ソフトをそれぞれファイルイメージとして格納した第３のライブラリをさらに有し、配置展開ユニットは、予約された領域を含むクラウドサーバーに対応した第１の基本ソフトのファイルイメージを第１のプログラム構成要素のファイルイメージとともにクラウドサーバーに転送するユニットを含んでもよい。データ収集システムを用途に適したクラウドサーバーに構築できる。
【００１０】
第１のライブラリは、複数種類の処理エンジンをそれぞれ含む第１のファイルイメージと、複数種類のデータベース構造をそれぞれ含む第２のファイルイメージとを含み、配置展開ユニットは、第１のファイルイメージと第２のファイルイメージとを組み合わせて、第１のプログラム構成要素を生成するユニットを含んでもよい。ユーザーは、処理エンジンとデータベース構造とを組み合わせて、所望の用途のプログラム構成要素を生成でき、それを用いて所望の用途に適したデータ収集システムをサーバーに構築できる。
【００１１】
本発明の他の態様の１つは、データを収集して分析した情報を提供する方法である。この方法は以下のステップを含む。
１．特定の用途のためのデータ処理を行う処理エンジンと、データ処理のためのデータを提供するデータベース構造とがセットになった複数種類のプログラム構成要素をそれぞれファイルイメージとして格納した第１のライブラリを含むシステムの配置展開ユニットが、第１のライブラリから第１のプログラム構成要素を選択すること。
２．第１のプログラム構成要素のファイルイメージをネットワークに接続されたサーバーの予約された領域に転送し、展開および起動することによりサーバーにデータ収集システムを構築すること。
３．データ収集システムにより、ネットワークを介してデータを収集し特定の用途のための第１の情報を、ネットワークを介して提供すること。
【００１２】
システムは、さらに、ネットワークを介して情報を取得するためのＡＰＩと、そのＡＰＩに対応したユーザーインターフェイス機能とが組み合わされた複数種類のＵＩセットを格納した第２のライブラリを有していてもよく、方法は、以下のステップをさらに含んでいてもよい。
４．システムのアプリケーション提供ユニットが、第２のライブラリの第１の情報を取得する１または複数のＵＩセットを選択してコンパイルすることにより第１の情報をユーザーに提供するアプリケーションを生成すること。
５．ネットワークに接続されたアプリケーション配信サーバーに前記アプリケーションをアップすること。
【００１３】
システムは、さらに、複数のクラウドサーバーのそれぞれに対応したに対応した複数種類の基本ソフトをそれぞれファイルイメージとして格納した第３のライブラリを有していてもよく、方法は、以下のステップを含んでいてもよい。
６．配置展開ユニットが、予約された領域を含むクラウドサーバーに対応した第１の基本ソフトのファイルイメージを第１のプログラム構成要素のファイルイメージとともにクラウドサーバーに転送すること。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】クラウド上にデータ収集分析プラットフォームを構築して、データを収集して分析結果を提供する構成を示す図。
【図２】データ収集分析プラットフォームを自動生成してクラウドサーバーに展開して起動するプラットフォームマネージメントサーバーの構成を示す図。
【図３】プラットフォームマネージメントサーバーの処理の概要を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図１に、データ収集分析システムを自動構築してサービスを開始した状態を示している。データ収集分析システム（データ収集分析プラットフォーム）５２は、クラウドサーバー５０ａおよび５０ｂにそれぞれ構築され、ネットワークを介して連動するデータ収集分析ユニット５１ａおよび５１ｂを含む。クラウドサーバー５０ａ、５０ｂおよび５０ｃは、クラウド（クラウドコンピューティング）１の上に構築されたサーバーあるいはクラウドサービスを提供するサーバーまたはサーバー群を示す。近年、ハードウェア環境（サーバー、ストレージ、ネットワーク）を事業者が提供し、ミドルウェアやＯＳなどの開発環境は開発者（ユーザー）が自由に選択できるモデルのサービスが開始されており、ＩａａＳ（Infrastructure as a Service）と呼ばれることがある。また、以降では、事業者がリソースを貸し出すクラウドサーバーをＩＤＣ（Internet Data Center）と呼ぶことがある。
【００１６】
クラウドサーバー５０ａ、５０ｂおよび５０ｃには、さまざまな種類のサービスを提供する複数の処理ユニット５５が構築されて起動されており、データ収集分析プラットフォーム５２を構成するデータ収集分析ユニット５１ａおよび５１ｂも、それらの処理ユニット５５と同様にクラウドサーバー５０ａおよび５０ｂに展開され、起動される。データ収集分析プラットフォーム５２は複数のデータ収集分析ユニット５１ａおよび５１ｂにより構成されてもよく、１つのデータ収集分析ユニットにより構成されてもよい。以降では、データ収集分析ユニット（データ収集分析プラットフォーム、データ収集分析システム）５１ａをクラウドサーバー５０ａに構築する例を主に説明する。
【００１７】
本発明において提供するデータ収集分析プラットフォームは、即時性を持って(動低レイテンシで)、大規模に情報を収集して処理するプラットフォームであり、安価に、かつ１０分程度あるいはそれ以下の短時間で構築し、稼働（サービスを開始）できる。データ収集分析プラットフォーム５２（５１ａ、５１ｂ）の重要な機能の１つは、クラウド１に接続されたセンサーあるいはセンサーに相当するゲートウェイ５ａ〜５ｅ、スマートフォン３ａ〜３ｃ、ノートパソコン２ａおよび２ｂなどの種々の端末から様々な情報を収集することである。データ収集分析プラットフォーム５２（５１ａ、５１ｂ）が好適なアプリケーションは、大規模な情報収集が要求され、また、設計の開始からサービス開始までの時間が短いものであり、さまざまな用途が予定されている。
【００１８】
想定される用途の１つは、テレビ局による、ネットに繋がったひとを対象としたイベントのデータ収集および分析であり、たとえば、スマートフォン、パソコン、テレビ端末などからインターネット（クラウド）１を介してテレビ番組に連動したアンケート等を収集して分析するサービスである。
【００１９】
他の用途の１つは、人の移動をリアルタイムに把握することが意味あるイベントにおける情報収集と可視化である（移動可視化用途）。この移動可視化用途は、対象のイベントに参加している人々のスマートフォンのＧＰＳ情報を、クラウド１を介して収集して分析するサービスである。
【００２０】
社会インフラの情報を収集する用途の１つは、ＥＶＮＯ電力需給マッチング用途である。このサービスにおいて仮想エネルギー通信事業者（ＥＶＮＯ業者：Energy Virtual Network Operator）は、送電網を管理する電力会社と、送電網に接続された発電源および使用源（需要家）などの間で仮想エネルギートレードシステムを構築する。発電源としては、太陽光発電システム、小型ガスタービン、燃料電池など各種のものがある。各発電源及び使用源は、それぞれ、スマートメータまたは電力の需給情報をクラウド上に提供するゲートウェイを含む。ＥＶＮＯ業者は、クラウド１を介して収集された電力需給情報から、距離、発電源（太陽光、ガスs、蓄電池など）の性質、供給能力等に基づいて、最適な発電源を選択し、送電網を介して需要者に電力を提供する。ＥＶＮＯ業者は発電源の情報、使用源の情報及び必要電力量（Ｗ）に基づいて課金処理を行い、発電源、送電網の管理者、使用源との間の取引を成立させる。
【００２１】
したがって、ＥＶＮＯ業者は、センサー（ゲートウェイ）５ａ〜５ｅから電力の需給情報をリアルタイムで取得し、需要者および供給者の距離、性質などに基づいて分析するデータ収集分析プラットフォーム５２が必須である。また、需要者および供給者は、取引の状態および課金情報などがスマートフォン３ａ〜３ｃあるいはパソコン２ａ、２ｂでモニタできるアプリケーション（スマホａｐｐ）３２が得られることが望ましい。
【００２２】
即時にデータ収集分析プラットフォームを構築してデータを収集したいという用途としては、リアルタイムｔｗｉｔｔｅｒ感情分析、ｙｏｕｔｕｂｅの特定分野の今の視聴率解析などがある。
【００２３】
ビッグデータを収集して分析することにより事業等に役立たせるシステムの開発は数多く行われている。ビッグデータは量的側面に着目すると数１０テラバイトからベタバイトに及ぶだけではなく、発生源（場所、時間など）、センサー種類などの質的側面が多種多様であり、さらに、各データの連携などを考えると、収集するデータの構造（データベースの構造）、用途に対応するための分析処理アルゴリズムで考慮すべき要素は膨大となる。したがって、ビッグデータを収集分析するためのシステムの構築に膨大な時間とコストとが必要となり、さらに、増え続ける新しい用途に対応しようとすると、時間とコストとが限りなく消費される。
【００２４】
本例においては、プラットフォームマネージメントサーバー１０を提供し、用途あるいは目的に対応したデータ収集分析プラットフォーム５２（５１ａ、５１ｂ）を短時間に、低コストで、ユーザーが簡単に構築できるサービスを提供する。したがって、ユーザーは、何もかもに対応するような巨大で無駄の多いデータ収集システムに無駄な時間を使うことなく、用途や目的に応じてデータを収集し、分析するシステム（プラットフォーム）をほとんどリアルタイムで構築し、所望のサービスを開始できる。
【００２５】
プラットフォームマネージメントサーバー（管理サーバー）１０は、プログラム構成要素をそれぞれファイルイメージ（テンプレート）として格納した第１のライブラリ１６および第３のライブラリ１７と、スマホａｐｐ３２を生成するため要素を格納した第２のライブラリ１５と、スマホａｐｐ３２とデータ分析収集プラットフォーム５１ａとを協調して供給する供給ユニット１１とを含む。管理サーバー１０は、ＷＷＷサーバー２０を介してデータ収集分析プラットフォーム５１ａのユーザー（サービス事業者）６に対してサービス選択メニューを提供し、ユーザー６の選択に応じたデータ収集分析プラットフォーム５１ａをクラウドサーバー５０ａの上に短時間で生成し、ユーザー６が望むサービスを開始する。また、管理サーバー１０は、クラウドサーバー５０ｃまたは他のサーバーに処理ユニット５５として課金サーバーや認証サーバーを構築してサービスを開始する機能を備えていてもよい。
【００２６】
図２に、ＷＷＷサーバー２０および管理サーバー１０のさらに詳しい構成を示している。管理サーバー１０の第１のライブラリ（第１の記憶領域）１６は、特定の用途のためのデータ処理を行う処理エンジンと、データ処理のためのデータを提供するデータベース構造とがセットになった複数種類のプログラム構成要素をそれぞれファイルイメージ（テンプレート）１６ａとして格納している。第１のライブラリ１６には、具体的な用途毎に、処理エンジンとデータベースとの機能がセットになった、処理ユニット単位のプログラム構成要素がファイルイメージ（テンプレート）１６ａとして多数準備されている。たとえば、第１のライブラリ１６には、テンプレート１６ａとして、上述した移動可視化用途、電力需給マッチング用途、ｔｗｉｔｔｅｒ感情分析用途、ｙｏｕｔｕｂｅ視聴率解析用途のプログラム構成要素のファイルイメージが準備されている。
【００２７】
管理サーバー１０の供給ユニット１１は、第１のライブラリ１６の第１のプログラム構成要素、たとえば移動可視化用途のプログラム構成要素のファイルイメージ１６ａを選択し、クラウドサーバー（ネットワークに接続されたサーバー）５０ａの予約された領域に転送し、展開および起動することによりサーバー５０ａにデータ収集システム５１ａを構成する配置展開ユニット（Deployment scripts）１３を含む。配置展開ユニット１３は、データ収集システム５１ａを起動することにより、クラウド（ネットワーク）１を介してデータを収集し、選択された特定の用途、本例であれば移動可視化用途のためのＧＰＳ情報の分析結果を第１の情報としてクラウド（ネットワーク）１を介して後述するスマホａｐｐ３２に提供するサービスを開始する。
【００２８】
ユーザーは、ＷＷＷサーバー２０により、用途とセンサ数（規模の指定）とを選択すると、管理サーバー１０においては、それに対応したファイルイメージ１６ａが、ユーザーが所望の用途および処理に最適な構成のファイルイメージとして、分散構成または大きな単一構造（単一クラスタ）であるかも含めて選択される。そして、クラウドサーバー５０ａに処理ユニット単位のファイルイメージ１６ａが転送および展開され、プログラムが起動される。
【００２９】
第１のライブラリ１６は、さらに、複数種類の処理エンジンをそれぞれ含むファイルイメージ（処理テンプレート、用途テンプレート、第１のファイルイメージ）１６ｂと、複数種類のデータベース構造をそれぞれ含むファイルイメージ（データ構造テンプレート、第２のファイルイメージ）１６ｃとを格納している。ユーザーは、第１のライブラリ１６に、所望の用途のためのデータ処理を行う処理エンジンと、データ処理のためのデータを提供するデータベース構造とがセットになったプログラム構成要素のテンプレート１６ａが見つからない場合は、所望の処理を行う処理エンジンのテンプレート１６ｂと、それに適したデータ構造のテンプレート１６ｃとを選択できる。配置展開ユニット１３は、ユーザーにより選択された処理テンプレート（第１のファイルイメージ）１６ｂとデータ構造テンプレート（第２のファイルイメージ）１６ｃとを組み合わせて、ユーザーが希望する処理を行うプログラム構成要素のテンプレートを生成するユニットとしての機能を含む。
【００３０】
管理サーバー１０の第３のライブラリ（第３の記憶領域）１７は、複数のクラウドサーバー５０ａ〜５０ｃのそれぞれに対応したに対応した複数種類の基本ソフトをそれぞれファイルイメージ１７ａとして格納している。配置展開ユニット１３は、予約された領域を含むクラウドサーバー５０ａに対応した第１の基本ソフトのファイルイメージ１７ａを第１のプログラム構成要素のファイルイメージ１６ａとともにクラウドサーバー５０ａに転送するユニットとしての機能を含む。配置展開ユニット１３はクラウドサーバリソース提供会社を複数の中から利用するクラウドサーバー５０ａを選択する機能を含む。第３のライブラリ１７にはそれぞれのサーバーに対応した、基本ソフト（ＯＳ）のファイルイメージ（テンプレート）１７ａが用意されており、配置展開ユニット１３は選択したクラウドサーバー５０ａに対応したファイルイメージ１７ａをまず転送し、サーバーＯＳを起動する。その上で、処理エンジンおよびデータベースがセットになった処理ユニット単位のファイルイメージ１７ａが展開され、動作する。
【００３１】
管理サーバー１０の第２のライブラリ（第２の記憶領域）１５は、ネットワークを介して情報を取得するためのＡＰＩ（ｗｅｂａｐｉ）１５ｂと、そのＡＰＩ１５ｂに対応したユーザーインターフェイス機能（ｖｉｅｗ）１５ａとが組み合わされた複数種類のＵＩセット１５ｃを格納している。管理サーバー１０の供給ユニット１１は、配置展開ユニット１３と協調してアプリケーションを生成するアプリケーション提供ユニット（コンパイラ）１２を含む。アプリケーション提供ユニット１２は、第２のライブラリ１５に用意されたＵＩセット５ｃの中で、クラウドサーバー５０ａでサービスを開始する収集分析プラットフォーム５１ａから供給される分析結果（第１の情報）を取得する１または複数のＵＩセット１５ｃを選択してコンパイルすることにより収集分析プラットフォーム５１ａの分析結果をユーザーに提供するアプリケーション３２を生成する。アプリケーション提供ユニット１２は、さらに、クラウド（ネットワーク）１に接続されたアプリケーション配信サーバー３０にアプリケーション３２をアップし、ユーザーがダウンロードして利用できるようにする。
【００３２】
アプリケーション３２の典型的なものはスマートフォン３ａ〜３ｃで利用できるアプリケーション、スマホａｐｐである。ユーザー（サービス提供者）６は、クラウド１を介して収集したデータ（ビッグデータ）を処理した結果を、スマホａｐｐ３２に表示するサービスを提供したい。そのため、第２のライブラリ１７には、データにアクセスするためのＡＰＩ（ｗｅｂａｐｉＮ）１５ｂと、そのＡＰＩに対応した情報を表示するスマホ用ＵＩ機能（ｖｉｅｗ Ｎ）１５ａとセットで用意されている。ユーザー（サービス需要者）がビッグデータ処理用のプラットフォーム５１ａを生成するタイミングで、アプリケーション提供ユニット１２がＵＩセット１５ｃを幾つか選択してスマホａｐｐ３２を合成する。
【００３３】
ｗｗｗサーバー２０はサービス選択機能２１を含み、ユーザー（サービス提供者）６は、ｗｗｗサーバー２０のサービス選択機能２１にアクセスし、データ収集分析プラットフォーム５１ａとアプリケーション３２とを選択画面に基づいて簡単に設計できる。サービス選択機能２１は、ユーザー向けに用途選択メニュー（テーブル）２５を含む。用途選択メニュー２５には、管理サーバー１０の第１のライブラリ１６に用意されている用途毎のファイルイメージ１６ａ、および処理エンジン毎のファイルイメージ１６ｂに対応した用途２５ａが表示される。
【００３４】
サービス選択機能２１は、ユーザー向けにデータ構造を選択するメニュー（テーブル）２６を含む。データ構造選択メニュー２５には、管理サーバー１０の第１のライブラリ１６に用意されている用途毎のファイルイメージ１６ａに含まれているデータ構造、およびデータベース構造毎のファイルイメージ１６ｃに対応したデータ構造２６ａが表示される。
【００３５】
サービス選択機能２１は、データ収集の対象となるセンサー種類、センサー数、場所、収集頻度、トータルのデータサイズなどのクライアント情報を入力するメニュー２７を含む。これらの情報に基づき、管理サーバー１０は、適当なクラウドサーバー５０ａに、データ収集分析プラットフォーム５１ａを構築するために十分な領域を予約し、データ収集分析プラットフォーム５１ａの自動生成をスタートする。
【００３６】
図３に、管理サーバー１０がデータ収集分析プラットフォーム５１ａを自動生成して起動するまでの過程を示している。ステップ８１において、ｗｗｗサーバー２０のサービス選択ユニット２１からユーザーにより選択されたサービスの情報を受信する。サービスの情報には、用途、データ構造、センサー情報（数、属性）などを含む。ステップ８２においてその情報を解析し、ビッグデータ処理用最適リソース確保アルゴリズムが駆動し、ステップ８３において適当なクラウドサーバーを選択し、メモリ、ＨＤＤリソースなどを確保する。
【００３７】
ステップ８４において、管理サーバー１０の供給ユニット１１のアプリケーション供給ユニット１２および配置展開ユニット１３が協調動作し、配置展開ユニット１３が選択された用途等に合致するプログラム構成要素のファイルイメージ１６ａを選択し、アプリケーション供給ユニット１２が分析結果を表示するスマホａｐｐ３２をコンパイルする。ステップ８５において、アプリケーション供給ユニット１２が生成されたスマホａｐｐ３２を配信サーバー３０に転送し、サービス需要者がダウンロードできる状態にする。ステップ８５と前後して、あるいは並列に、ステップ８６において、配置展開ユニット１３が選択したファイルイメージ１６ａおよび１７ａをクラウドサーバー５０ａの予約された領域に転送し、展開および起動することによりクラウドサーバー５０ａにデータ収集分析プラットフォーム５１ａを起動する。これにより、ステップ８７においてデータ収集分析プラットフォーム５１ａはサービスを開始し、クラウド１を介してセンサー（ゲートウェイ）５ａ〜５ｅ、スマートフォン３ａ〜３ｃなどデータの収集し、分析した結果を、クラウド１を経由してスマートフォン３ａ〜３ｃにダウロードされたスマホａｐｐ３２に提供する。
【００３８】
このシステムにおいて、データ収集分析プラットフォーム５１ａ（５２、５１ｂ）はユーザー（サービス事業者、アプリケーション）の要求に合わせて動的に自由に構成される。たとえば、データ収集方式は、デバイスの種類によって使い分けることが可能であり、スマートフォンであれば、ｍｑｔｔｏｖｅｒ ＷｅｂＳｏｃｋｅｔというＴＣＰ上でｐｕｓｈする方式、ｅｃｈｏｎｅｔ・ｌｉｔｅｐｒｏｔｏｃｏｌを実装している家電はｐｕｌｌ型、発電所ＰＣＳは、ＨＴＴＰ ＰＯＳＴによるｐｕｓｈ型などをフレキシブルに採用できる。
【００３９】
また、このシステムにおいて、収集分析プラットフォーム５１ａは、大量のセンサー情報を収集しリアルタイムに処理する目的を手軽に安価に実現できる。データベース構造は用途や目的に合わせて動的にフレキシブルに構成されるので、センサー情報の種類や転送される量は問わず、多様なセンサーを扱うことができる。これは、生成される情報分析プラットフォームが全てのセンサータイプ、情報、場所などの条件を等価に取り扱えることではなく、ユーザーが所望する用途、データ構造に適したデータ収集分析プラットフォームを動的に短時間に、ほとんどリアルタイムに生成して起動できるので、結果として、ユーザーが所望するセンサータイプ、情報、場所などの条件をクリアできることを意味する。
【００４０】
したがって、センサー情報更新頻度は、１ｓｅｃ単位で更新されるセンサー情報を収集することも可能であり、センサー数は、Ｏ（１Ｍ）、つまり百万センサー数までスケールさせることも可能である。このような膨大な数のセンサー情報をハンドリングするためには、データの持ち方が最重要であり、本システムで提供するデータ収集分析プラットフォームでは用途（データの処理内容）によって、最適なデータの持ち方は変えて対応できる。すなわち、ひとつの方式でＤＢを構築する方法では、多様なニーズを賄うことは不可能であり、本システムで提供するデータ収集分析プラットフォームでは、用途に最適なデータ構造を動的に選択してシステムを構築することにより解決する。
【００４１】
このように、本システムの管理サーバー（プラットフォームマネージメントサーバー）１０は、特定の用途を持ったビッグデータ収集分析プラットフォームを作るためのプラットフォームであり、簡易に用途を選択し要件(パラメータ)を指定するだけで、データ収集分析プラットフォームを動的に生成する。さらに、物理的には複数のデータセンタリソースをオンデマンドに確保してそれを実現する。
【００４２】
さらに、管理サーバー１０は、手軽に即、大量のデータ収集と処理を実行したい組織を対象にしたサービスであり、予め用意されたテンプレート（ファイルイメージ）を使うことにより、簡易的にパラメータを指定すると、分単位、たとえば５分から１０分でデータ収集プラットフォームの稼働を開始できる。さらに、世の中に存在するオンデマンドサーバリソースを有効活用するので、使った分だけ課金され、サーバー購入するまたはレンタルサーバする場合と料金を比較して、驚異的に安価に実現できるというメリットがある。
【００４３】
また、管理サーバー１０は、データの構造を指定する「構造テンプレート」１６ｃと、データの処理内容を指定する「用途テンプレート」１６ｂとを含み、これらを指定すると、一意に必要なシステム要件が決まり、自動でビッグデータ収集機能を生成できるというメリットを含む。これらのテンプレート１６ｂ、１６ｃの種類が増えるほど、サービス提供できるユーザー層が広がる。また、これらをセットにした特定の用途向けのテンプレート１６ａを用意しており、さらに簡易に、ユーザーはデータ収集分析プラットフォームを生成でき、このセットの種類を増やすことにより、ユーザー層をさらに広げることができる。
【符号の説明】
【００４４】
１    クラウド、  １０  プラットフォームマネージメントサーバー（管理サーバー）
５２、５１ａ、５１ｂ    データ収集分析プラットフォーム（データ収集システム）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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