(57)【要約】【課題】ユーザ満足度を考慮することにより、階層化されたストレージ環境におけるファイル・アクセスの効率、整合性、および予測可能性を高める。【解決手段】コグニティブ階層型ストレージ管理システムは、以前のデータアクセス要求の処理のされ方についてのユーザの満足度を記述するフィードバックを受信する。システムはこのフィードバックを使用して、以前に要求された各データ要素のメタデータおよびストレージ階層をユーザ満足度のレベルと関連付ける。フィードバックが受信され続けながら、システムは機械学習方法を用いて、特定のメタデータ・パターンがあるレベルのユーザ満足度およびあるストレージ階層とどの程度密接に相関するかを識別する。その後システムは、特定のメタデータ・パターンに関連付けられたデータを別の階層に移行すべきか否かを判断する際にこれらの関連付けを用いる。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサと、前記プロセッサに連結されたメモリと、前記プロセッサに連結されたコンピュータ可読ハードウェア・ストレージ・デバイスとを含むコグニティブ階層型ストレージ管理システムであって、
前記ストレージ・デバイスは、前記コグニティブ階層型ストレージ管理システムを訓練する際にユーザ満足度を最適化するための方法を実装するために前記メモリを介して前記プロセッサによって実行されるように構成されたプログラム・コードを含み、
前記方法は、
第一データアクセス要求に対する前記階層型ストレージ管理システムの応答についての第一ユーザの満足度度合いを記述する入力を前記第一ユーザから受信するステップであって、
前記第一データアクセス要求は、データ要素のセットの第一データ要素へのアクセスのための前記階層型ストレージ管理システムに対する前記第一ユーザの要求を含み、
前記応答は、ストレージ・デバイスのセットの第一ストレージ・デバイスに記憶された前記第一データ要素のコピーへのアクセスを前記第一ユーザに提供するステップを含み、
前記第一ストレージ・デバイスは、前記階層型ストレージ管理システムによって管理される階層化されたストレージ環境に含まれる階層のセットの第一階層と関連付けられる、
受信するステップと、
前記第一データ要素と関連付けられる第一メタデータ・セットを識別するステップと、
前記第一メタデータ・セットを前記第一ユーザの満足度度合いと関連付けるステップと、
前記第一データ要素を第二ストレージ・デバイスに移行するステップであって、
前記移行するステップは、前記関連付けるステップに応答して行われ、
前記第二ストレージ・デバイスは、前記階層のセットの第二階層と関連付けられ、
前記第一階層と前記第二階層とは別個である、
移行するステップと、を含む、
システム。
【請求項２】
前記第一ユーザの満足度度合いは不良であり、
前記第二ストレージ・デバイスは前記第一ストレージ・デバイスよりも高い性能が可能である、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記データ要素のセットの第二データ要素と関連付けられた第二メタデータ・セットを識別するステップと、
前記第一メタデータ・セットと前記第二メタデータ・セットとがメタデータ値の共通のサブセットを共有すると判断するステップと、
前記判断するステップに応答して前記第二データ要素を前記第二ストレージ・デバイスに移行するステップと
をさらに含む、請求項１または２に記載のシステム。
【請求項４】
複数のユーザから追加の入力を受信するステップであって、
前記追加の入力は、ユーザ・フィードバックの複数のセットを識別し、
前記ユーザ・フィードバックの複数のセットの各々は、前記データ要素のセットの一つ以上のデータ要素にアクセスする前記複数のユーザの個別のユーザの要求に対する前記階層型ストレージ管理システムの応答についての前記個別のユーザの満足度度合いを識別する、
受信するステップと、
前記ユーザ・フィードバックの複数のセットの各々について前記識別するステップおよび前記関連付けるステップを繰り返すことによって前記コグニティブ階層型ストレージ管理システムを訓練するステップと、
繰り返された前記関連付けの関数として、前記一つ以上のデータ要素のサブセットを、前記階層のセットの一つの階層から前記階層のセットの異なる階層に移行するステップと
をさらに含む、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記移行するステップは、前記コグニティブ階層型ストレージ管理システムのストレージ・コントローラ・デバイスに、前記第一データ要素を前記第一ストレージ・デバイスから前記第二ストレージ・デバイスに物理的に移動させるよう指示するステップを含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６】
前記関連付けるステップは、
前記ユーザの満足度度合いを追加のメタデータ要素として符号化するステップと、
前記追加のメタデータ要素を前記第一メタデータ・セットに組み込むステップと、
前記第一メタデータ・セットを、前記コグニティブ階層型ストレージ管理システムの機械学習モジュールに含まれるニューラル・ネットワークに入力ベクトルとしてサブミットするステップと
を含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７】
前記移行するステップは、
前記サブミットするステップに応答して、前記第二ストレージ・デバイスを識別する前記ニューラル・ネットワークの出力を受信するステップ
をさらに含む、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
コグニティブ階層型ストレージ管理システムを訓練する際にユーザ満足度を最適化するための方法であって、
第一データアクセス要求に対する前記階層型ストレージ管理システムの応答についての第一ユーザの満足度度合いを記述する入力を前記第一ユーザから受信するステップであって、
前記第一データアクセス要求は、データ要素のセットの第一データ要素へのアクセスのための前記階層型ストレージ管理システムに対する前記第一ユーザの要求を含み、
前記応答は、ストレージ・デバイスのセットの第一ストレージ・デバイスに記憶された前記第一データ要素のコピーへのアクセスを前記第一ユーザに提供するステップを含み、
前記第一ストレージ・デバイスは、前記階層型ストレージ管理システムによって管理される階層化されたストレージ環境に含まれる階層のセットの第一階層と関連付けられる、
受信するステップと、
前記第一データ要素と関連付けられる第一メタデータ・セットを識別するステップと、
前記第一メタデータ・セットを前記第一ユーザの満足度度合いと関連付けるステップと、
前記第一データ要素を第二ストレージ・デバイスに移行するステップであって、
前記移行するステップは、前記関連付けるステップに応答して行われ、
前記第二ストレージ・デバイスは、前記階層のセットの第二階層と関連付けられ、
前記第一階層と前記第二階層とは別個である、
移行するステップと
を含む、方法。
【請求項９】
前記第一ユーザの満足度度合いは不良であり、
前記第二ストレージ・デバイスは前記第一ストレージ・デバイスよりも高い性能が可能である、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記データ要素のセットの第二データ要素と関連付けられた第二メタデータ・セットを識別するステップと、
前記第一メタデータ・セットと前記第二メタデータ・セットとがメタデータ値の共通のサブセットを共有すると判断するステップと、
前記判断するステップに応答して前記第二データ要素を前記第二ストレージ・デバイスに移行するステップと
をさらに含む、請求項８または９に記載の方法。
【請求項１１】
複数のユーザから追加の入力を受信するステップであって、
前記追加の入力は、ユーザ・フィードバックの複数のセットを識別し、
前記ユーザ・フィードバックの複数のセットの各々は、前記データ要素のセットの一つ以上のデータ要素にアクセスする前記複数のユーザの個別のユーザの要求に対する前記階層型ストレージ管理システムの応答についての前記個別のユーザの満足度度合いを識別する、
受信するステップと、
前記ユーザ・フィードバックの複数のセットの各々について前記識別するステップおよび前記関連付けるステップを繰り返すことによって前記コグニティブ階層型ストレージ管理システムを訓練するステップと、
繰り返された前記関連付けの関数として、前記一つ以上のデータ要素のサブセットを、前記階層のセットの一つの階層から前記階層のセットの異なる階層に移行するステップと
をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記移行するステップは、前記コグニティブ階層型ストレージ管理システムのストレージ・コントローラ・デバイスに、前記第一データ要素を前記第一ストレージ・デバイスから前記第二ストレージ・デバイスに物理的に移動させるよう指示するステップを含む、請求項８〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記関連付けるステップは、
前記ユーザの満足度度合いを追加のメタデータ要素として符号化するステップと、
前記追加のメタデータ要素を前記第一メタデータ・セットに組み込むステップと、
前記第一メタデータ・セットを、前記コグニティブ階層型ストレージ管理システムの機械学習モジュールに含まれるニューラル・ネットワークに入力ベクトルとしてサブミットするステップと、
前記サブミットするステップに応答して、前記第二ストレージ・デバイスを識別する前記ニューラル・ネットワークの出力を受信するステップと
を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記コンピュータ・システムにおけるコンピュータ可読プログラム・コードの作成、統合、ホスティング、維持、およびデプロイのうちの少なくとも一つのための少なくとも一つのサポート・サービスを提供するステップをさらに含み、前記コンピュータ・システムと組み合わせた前記コンピュータ可読プログラム・コードは、前記受信するステップ、前記識別するステップ、前記関連付けるステップ、および前記移行するステップを実装するように構成される、請求項８〜１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
コンピュータ可読プログラム・コードが記憶されたコンピュータ可読ハードウェア・ストレージ・デバイスを含むコンピュータ・プログラム製品であって、前記プログラム・コードは、プロセッサと、前記プロセッサに連結されたメモリと、前記プロセッサに連結されたコンピュータ可読ハードウェア・ストレージ・デバイスとを含むコグニティブ階層型ストレージ管理システムによって実行されるように構成され、前記ストレージ・デバイスは、前記コグニティブ階層型ストレージ管理システムを訓練する際にユーザ満足度を最適化するための方法を実装するために前記メモリを介して前記プロセッサによって実行させられるように構成されたプログラム・コードを含み、前記方法は、
第一データアクセス要求に対する前記階層型ストレージ管理システムの応答についての第一ユーザの満足度度合いを記述する入力を前記第一ユーザから受信するステップであって、
前記第一データアクセス要求は、データ要素のセットの第一データ要素へのアクセスのための前記階層型ストレージ管理システムに対する前記第一ユーザの要求を含み、
前記応答は、ストレージ・デバイスのセットの第一ストレージ・デバイスに記憶された前記第一データ要素のコピーへのアクセスを前記第一ユーザに提供するステップを含み、
前記第一ストレージ・デバイスは、前記階層型ストレージ管理システムによって管理される階層化されたストレージ環境に含まれる階層のセットの第一階層と関連付けられる、
受信するステップと、
前記第一データ要素と関連付けられる第一メタデータ・セットを識別するステップと、
前記第一メタデータ・セットを前記第一ユーザの満足度度合いと関連付けるステップと、
前記第一データ要素を第二ストレージ・デバイスに移行するステップであって、
前記移行するステップは、前記関連付けるステップに応答して行われ、
前記第二ストレージ・デバイスは、前記階層のセットの第二階層と関連付けられ、
前記第一階層と前記第二階層とは別個である、
移行するステップと、を含む、
コンピュータ・プログラム製品。
【請求項１６】
前記第一ユーザの満足度度合いは不良であり、
前記第二ストレージ・デバイスは前記第一ストレージ・デバイスよりも高い性能が可能である、
請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１７】
前記データ要素のセットの第二データ要素と関連付けられた第二メタデータ・セットを識別するステップと、
前記第一メタデータ・セットと前記第二メタデータ・セットとがメタデータ値の共通のサブセットを共有すると判断するステップと、
前記判断するステップに応答して前記第二データ要素を前記第二ストレージ・デバイスに移行するステップと
をさらに含む、請求項１５または１６に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１８】
複数のユーザから追加の入力を受信するステップであって、
前記追加の入力は、ユーザ・フィードバックの複数のセットを識別し、
前記ユーザ・フィードバックの複数のセットの各々は、前記データ要素のセットの一つ以上のデータ要素にアクセスする前記複数のユーザの個別のユーザの要求に対する前記階層型ストレージ管理システムの応答についての前記個別のユーザの満足度度合いを識別する、
受信するステップと、
前記ユーザ・フィードバックの複数のセットの各々について前記識別するステップおよび前記関連付けるステップを繰り返すことによって前記コグニティブ階層型ストレージ管理システムを訓練するステップと、
繰り返された前記関連付けの関数として、前記一つ以上のデータ要素のサブセットを、前記階層のセットの一つの階層から前記階層のセットの異なる階層に移行するステップと
をさらに含む、請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１９】
前記移行するステップは、前記コグニティブ階層型ストレージ管理システムのストレージ・コントローラ・デバイスに、前記第一データ要素を前記第一ストレージ・デバイスから前記第二ストレージ・デバイスに物理的に移動させるよう指示するステップを含む、請求項１５〜１８のいずれか一項に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項２０】
前記関連付けるステップは、
前記ユーザの満足度度合いを追加のメタデータ要素として符号化するステップと、
前記追加のメタデータ要素を前記第一メタデータ・セットに組み込むステップと、
前記第一メタデータ・セットを、前記コグニティブ階層型ストレージ管理システムの機械学習モジュールに含まれるニューラル・ネットワークに入力ベクトルとしてサブミットするステップと、
前記サブミットするステップに応答して、前記第二ストレージ・デバイスを識別する前記ニューラル・ネットワークの出力を受信するステップと
を含む、請求項１５〜１９のいずれか一項に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータ化されたストレージ管理の分野に関し、特に、階層化されたストレージ・アーキテクチャにおけるファイル・アクセスの効率、整合性、および予測可能性の改善に関する。
【背景技術】
【０００２】
このような階層化された環境では、仮想または物理ストレージ・コンポーネントが、各コンポーネントの性能特性の関数として階層に編成されうる。このような階層化は、より高価で高速なストレージ・デバイスの要件を低減するため、作業負荷をよりよいバランスにするため、またはあるクラスのストレージ・デバイスをそのクラスのデバイスに記憶されるタイプのデータの重要度もしくはアクセス頻度とより効果的にマッチさせるためなど、様々な理由で行われうる。
【０００３】
一部の場合には、より高いストレージ階層からより低いストレージ階層に移行されたデータにアクセスする要求を満たすためには、移行前にかかっていたであろう時間よりもかなり長い時間がかかりうる。このようなストレージ性能の低下により、受け入れ難い応答時間が生じうる。例えば、以前により高い階層のストレージ・デバイスにアクセスする際に迅速な応答を享受していたユーザは、より低い階層のデバイスの応答時間を受け入れ難く感じうる。ユーザがより低い階層の同じストレージ媒体またはデバイスから複数の同時データアクセス操作を行おうと試みた結果、アクセス時間がより長くなると、さらに大きなユーザの不満が生じうる。
【０００４】
階層間のデータの移行を管理する既存の方法は、既知の技術によって測定されうる応答時間などの客観的パラメータに焦点を合わせる。既存の方法は、要求されたデータ項目のクラス、ユーザのクラスまたは他のユーザ特性、ユーザの設備の場所またはタイプ、要求されたデータの意図された用途、さらには時刻など複数のファクタの複雑なまたは微妙な関数でありうるユーザ満足度などの主観的基準を考慮しない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、コンピュータ化されたデータ・ストレージ技術に必然的に根ざした技術的問題に対する技術的解決策を提供する。特に、本発明は、データアクセス時間についてのユーザ満足度を考慮することにより、階層化されたストレージ環境におけるファイル・アクセスの効率、整合性、および予測可能性を高めることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一実施形態は、プロセッサと、プロセッサに連結されたメモリと、プロセッサに連結されたコンピュータ可読ハードウェア・ストレージ・デバイスとを含むコグニティブ階層型ストレージ管理システムを提供し、該ストレージ・デバイスは、コグニティブ階層型ストレージ管理システムを訓練する際にユーザ満足度を最適化するための方法を実装するためにメモリを介してプロセッサによって実行させられるように構成されたプログラム・コードを含み、該方法は、
第一データアクセス要求に対する階層型ストレージ管理システムの応答についての第一ユーザの満足度度合いを記述する入力を第一ユーザから受信するステップであって、
第一データアクセス要求は、データ要素のセットの第一データ要素へのアクセスのための階層型ストレージ管理システムに対する第一ユーザの要求を含み、
応答は、ストレージ・デバイスのセットの第一ストレージ・デバイスに記憶された第一データ要素のコピーへのアクセスを第一ユーザに提供するステップを含み、
第一ストレージ・デバイスは、階層型ストレージ管理システムによって管理される階層化されたストレージ環境に含まれる階層のセットの第一階層と関連付けられる、
受信するステップと、
第一データ要素と関連付けられる第一メタデータ・セットを識別するステップと、
第一メタデータ・セットを第一ユーザの満足度度合いと関連付けるステップであって、
ユーザの満足度度合いを追加のメタデータ要素として符号化するステップと、
追加のメタデータ要素を第一メタデータ・セットに組み込むステップと、
第一メタデータ・セットを、コグニティブ階層型ストレージ管理システムの機械学習モジュールに含まれるニューラル・ネットワークに入力ベクトルとしてサブミットするステップと
を含む、関連付けるステップと、
第一データ要素を第二ストレージ・デバイスに移行するステップであって、
移行するステップは、関連付けるステップに応答して行われ、
第二ストレージ・デバイスは、階層のセットの第二階層と関連付けられ、
第一階層と第二階層とは別個である、
移行するステップと、を含む。
【０００７】
本発明の別の実施形態は、コグニティブ階層型ストレージ管理システムを訓練する際にユーザ満足度を最適化するための方法を提供し、該方法は、
第一データアクセス要求に対する階層型ストレージ管理システムの応答についての第一ユーザの満足度度合いを記述する入力を第一ユーザから受信するステップであって、
第一データアクセス要求は、データ要素のセットの第一データ要素へのアクセスのための階層型ストレージ管理システムに対する第一ユーザの要求を含み、
応答は、ストレージ・デバイスのセットの第一ストレージ・デバイスに記憶された第一データ要素のコピーへのアクセスを第一ユーザに提供するステップを含み、
第一ストレージ・デバイスは、階層型ストレージ管理システムによって管理される階層化されたストレージ環境に含まれる階層のセットの第一階層と関連付けられる、
受信するステップと、
第一データ要素と関連付けられる第一メタデータ・セットを識別するステップと、
第一メタデータ・セットを第一ユーザの満足度度合いと関連付けるステップであって、
ユーザの満足度度合いを追加のメタデータ要素として符号化するステップと、
追加のメタデータ要素を第一メタデータ・セットに組み込むステップと、
第一メタデータ・セットを、コグニティブ階層型ストレージ管理システムの機械学習モジュールに含まれるニューラル・ネットワークに入力ベクトルとしてサブミットするステップと
を含む、関連付けるステップと、
第一データ要素を第二ストレージ・デバイスに移行するステップであって、
移行するステップは、関連付けるステップに応答して行われ、
第二ストレージ・デバイスは、階層のセットの第二階層と関連付けられ、
第一階層と第二階層とは別個である、
移行するステップと、を含む。
【０００８】
本発明のさらに別の実施形態は、コンピュータ可読プログラム・コードが記憶されたコンピュータ可読ハードウェア・ストレージ・デバイスを含むコンピュータ・プログラム製品を提供し、該プログラム・コードは、プロセッサと、プロセッサに連結されたメモリと、プロセッサに連結されたコンピュータ可読ハードウェア・ストレージ・デバイスとを含むコグニティブ階層型ストレージ管理システムによって実行されるように構成され、該ストレージ・デバイスは、コグニティブ階層型ストレージ管理システムを訓練する際にユーザ満足度を最適化するための方法を実装するためにメモリを介してプロセッサによって実行させられるように構成されたプログラム・コードを含み、該方法は、
第一データアクセス要求に対する階層型ストレージ管理システムの応答についての第一ユーザの満足度度合いを記述する入力を第一ユーザから受信するステップであって、
第一データアクセス要求は、データ要素のセットの第一データ要素へのアクセスのための階層型ストレージ管理システムに対する第一ユーザの要求を含み、
応答は、ストレージ・デバイスのセットの第一ストレージ・デバイスに記憶された第一データ要素のコピーへのアクセスを第一ユーザに提供するステップを含み、
第一ストレージ・デバイスは、階層型ストレージ管理システムによって管理される階層化されたストレージ環境に含まれる階層のセットの第一階層と関連付けられる、
受信するステップと、
第一データ要素と関連付けられる第一メタデータ・セットを識別するステップと、
第一メタデータ・セットを第一ユーザの満足度度合いと関連付けるステップであって、
ユーザの満足度度合いを追加のメタデータ要素として符号化するステップと、
追加のメタデータ要素を第一メタデータ・セットに組み込むステップと、
第一メタデータ・セットを、コグニティブ階層型ストレージ管理システムの機械学習モジュールに含まれるニューラル・ネットワークに入力ベクトルとしてサブミットするステップと、
を含む、関連付けるステップと、
第一データ要素を第二ストレージ・デバイスに移行するステップであって、
移行するステップは、関連付けるステップに応答して行われ、
第二ストレージ・デバイスは、階層のセットの第二階層と関連付けられ、
第一階層と第二階層とは別個である、
移行するステップと、を含む。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態によるコグニティブ階層型ストレージ管理システムを訓練する際にユーザ満足度を最適化するための方法を実装するために使用されうるコンピュータ・システムおよびコンピュータ・プログラム・コードの構造を示した図である。
【図２】従来の階層化されたストレージ・アーキテクチャの例を示した図である。
【図３】本発明の実施形態によるストレージ管理システムのアーキテクチャを示した図である。
【図４】本発明の実施形態によるコグニティブ階層型ストレージ管理システムを訓練する際にユーザ満足度を最適化するための方法のステップを示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態が役立ちうるキャッシュＷＡＮストレージ環境のアーキテクチャを示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本文書は、ある例を含み、ストレージ・デバイスまたはストレージ媒体が階層に編成され、データがストレージ・デバイスもしくはストレージ媒体の性能特性の関数として、またはデータに対するユーザの応答時間要件の関数として特定の階層のストレージに導かれる、本発明のある実施形態を説明する。しかし、これらの例および例示的実施形態は、本発明の実施形態をそのようなファクタに限定するものと解釈されてはならない。
【００１１】
本発明の範囲内の階層化されたストレージ環境では、仮想または物理ストレージ・コンポーネントが、各コンポーネントの読み出し速度、書き込み速度、平均アクセス時間、ストレージ容量、記憶データの単位当たりのコスト、信頼性、堅牢性、またはコンポーネントの他の特性の関数として階層に編成されうる。同様に、データ項目が、そのデータの予想応答時間要件、データの予想アクセス頻度、データの重要度、データのセキュリティ要件、データの記憶に必要なストレージ容量、またはデータ項目にアクセスするユーザの要求を最もよく満たすと実装者が考える他の任意のファクタの関数として特定の階層に割り当てられる。
【００１２】
「より高い」（例えばより高速の）ストレージ階層から「より低い」（例えばより低速の）ストレージ階層に移行されたデータにアクセスする要求の結果、データアクセス要求を満たすために移行前にかかっていたであろうよりも長い時間がかかりうる。非常に低速であり、複数の同時ユーザに役立ち難く、またはテープ・ユニットのようにストレージ媒体を物理的に取り付ける必要があるより低い階層のストレージ・デバイスからデータを読み出す際に、ユーザはアクセス時間を特に不満足に感じうる。
【００１３】
これらの問題は、階層化されたコンピュータ化されたデータ・ストレージ技術に必然的に根ざし、本発明の実施形態は、これらの問題に対処する技術的解決策を提供する。この技術的解決策は、階層化されたストレージ・アーキテクチャを設計、実装、または管理できる機械学習システムなどの技術を含みうる。
【００１４】
特に、本発明の実施形態は、ニューラル・ネットワークまたは人工知能コンピュータ・アプリケーションなどの自己学習システムを含む。この自己学習システムは、ユーザ満足度のフィードバックを分析して、データ・セットをストレージ・デバイスの様々な階層間で動的に割り当てまたは移行する。自己学習システムは、大きなユーザの集団から受信されたフィードバックから生成された一連の訓練データ・セットをニューラル・ネットワークにサブミットすることにより、最初に訓練されうる。
【００１５】
この訓練の目標は、あるデータ項目を特定のストレージ階層と関連付ける最も効果的で費用効果の高いやり方を決定する方法、ならびにこの決定をユーザ満足度フィードバックおよびそのデータ項目と関連付けられたメタデータの関数として行うことをシステムに教えることである。このようなメタデータは、例えば、データ要素が更新される頻度、要素が最後にアクセスまたは変更された時間、データ要素のサイズ、データ要素へのアクセスを要求したユーザもしくはユーザ・グループの特性、またはデータ要素のファイル名、パス名、場所もしくはデータ・タイプを含みうる。
【００１６】
ニューラル・ネットワークが訓練データ・セットの結果としてデータを正しく編成する方法を学習すると、実世界データの要素を各データ要素と関連付けられたメタデータの関数として階層に編成することによってユーザ満足度を動的に最適化できるようになる。
【００１７】
本発明の実施形態は、基本的な本発明の発明概念を、データが様々なソースに記憶されうるかまたは様々なソースからアクセスされうる他の用途および技術分野に適合させうる。このような用途の一例は、ローカル・データ・キャッシュおよびリモート・データ・キャッシュの両方をサポートするワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ；ｗｉｄｅ−ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）である。このような例では、キャッシュされたデータが異なる場所にいつ移行されるべきかを判断するために本発明が用いられうる。
【００１８】
本発明は、任意の可能な技術的詳細の統合度のシステム、方法、もしくはコンピュータ・プログラム製品またはそれらの組み合わせでありうる。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を遂行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有するコンピュータ可読ストレージ媒体（単数または複数）を含みうる。
【００１９】
コンピュータ可読ストレージ媒体は、命令実行デバイスによる使用のために命令を保持および記憶できる有形のデバイスでありうる。コンピュータ可読ストレージ媒体は、例えば、電子ストレージ・デバイス、磁気ストレージ・デバイス、光学ストレージ・デバイス、電磁ストレージ・デバイス、半導体ストレージ・デバイス、またはこれらの任意の適切な組み合わせでありうるがこれらに限定されない。コンピュータ可読ストレージ媒体のより具体的な例の非網羅的リストは、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ；ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ；ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ；ｅｒａｓａｂｌｅ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙまたはフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ；ｓｔａｔｉｃ  ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、ポータブル・コンパクト・ディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ；ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｃ  ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ；ｄｉｇｉｔａｌ  ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  ｄｉｓｋ）、メモリ・スティック、フレキシブルディスク、命令が記録されたパンチカードまたは溝内の隆起構造体などの機械的に符号化されたデバイス、およびこれらの任意の適切な組み合わせを含む。本明細書で使用されるところのコンピュータ可読ストレージ媒体は、電波または他の自由に伝播する電磁波、導波路または他の伝送媒体を通じて伝播する電磁波（例えば光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、またはワイヤを通じて伝送される電気信号などの一時的信号それ自体と解釈されてはならない。
【００２０】
本明細書に記載のコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読ストレージ媒体からそれぞれのコンピューティング／処理デバイスに、またはネットワーク、例えばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワークもしくはワイヤレス・ネットワークまたはそれらの組み合わせを介して外部コンピュータもしくは外部記憶デバイスにダウンロードされうる。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、もしくはエッジサーバまたはそれらの組み合わせを含みうる。各コンピューティング／処理デバイスのネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インタフェースが、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、各コンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読ストレージ媒体への記憶のためにコンピュータ可読プログラム命令を転送する。
【００２１】
本発明の動作を遂行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ；ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｅｔ−ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路のための構成データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、Ｃ＋＋、もしくは同様のものなどのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語もしくは類似のプログラミング言語などの手続き型プログラミング言語を含む一つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソース・コードもしくはオブジェクト・コードでありうる。コンピュータ可読プログラム命令は、全体的にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、スタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上で部分的にリモート・コンピュータ上で、または全体的にリモート・コンピュータもしくはサーバ上で実行しうる。後者のシナリオでは、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ；ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）もしくはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを通じてユーザのコンピュータに接続されることができ、または外部コンピュータに対して（例えばインターネット・サービス・プロバイダを使用してインターネットを通じて）接続がなされうる。一部の実施形態では、本発明の態様を行うために、例えばプログラマブル・ロジック回路、フィールドプログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ；ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ；ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ａｒｒａｙ）を含む電子回路が、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用して電子回路をパーソナライズすることによってコンピュータ可読プログラム命令を実行しうる。
【００２２】
本明細書においては、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図もしくはブロック図またはその両方を参照して本発明の態様が説明される。フローチャート図もしくはブロック図またはその両方の各ブロック、ならびにフローチャート図もしくはブロック図またはその両方のブロックの組み合わせは、コンピュータ可読プログラム命令によって実装されうることが理解されよう。
【００２３】
これらのコンピュータ可読プログラム命令を、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサに与えてマシンを製造し、それにより、コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサによって実行される命令が、フローチャートおよび／またはブロック図の１つ又は複数のブロック内で指定された機能／動作を実施するための手段を作り出すようにすることができる。これらのコンピュータ・プログラム命令を、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、および／または他のデバイスを特定の方式で機能させるように指示することができるコンピュータ可読媒体内に格納し、それにより、そのコンピュータ可読媒体内に格納された命令が、フローチャートおよび／またはブロック図の１つ又複数のブロックにおいて指定された機能／動作の態様を実施する命令を含む製品を含むようにすることもできる。
【００２４】
コンピュータ可読プログラム命令を、コンピュータ、他のプログラマブル装置または他のデバイス上にロードして、一連の動作ステップをコンピュータ、他のプログラマブル装置または他のデバイス上で行わせてコンピュータ実装プロセスを作り出し、それにより、コンピュータ、他のプログラマブル装置または他のデバイス上で実行される命令が、フローチャートおよび／またはブロック図の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実行するようにしてもよい。
【００２５】
図面のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実装態様のアーキテクチャ、機能性、および動作を示す。この点に関して、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、指定された論理機能（単数または複数）を実装するための一つ以上の実行可能命令を含む命令のモジュール、セグメント、または部分を表しうる。一部の代替的実装態様では、ブロックに記載された機能は、図面に記された以外の順序で生じうる。例えば、連続して示された二つのブロックは、関連する機能性に応じて、実際には実質的に同時に実行されてもよいし、またはブロックが時には逆の順序で実行されてもよい。ブロック図および／またはフローチャート図の各ブロック、およびブロック図および／またはフローチャート図内のブロックの組み合わせは、指定された機能もしくは動作を行うかまたは専用ハードウェアおよびコンピュータ命令の組み合わせを遂行する専用ハードウェアベース・システムによって実装されうることにも留意されたい。
【００２６】
図１は、本発明の実施形態によるコグニティブ階層型ストレージ管理システムを訓練する際にユーザ満足度を最適化するための方法を実装するために使用されうるコンピュータ・システムおよびコンピュータ・プログラム・コードの構造を示した図である。図１は対象物１０１〜１１５を参照する。
【００２７】
図１において、コンピュータ・システム１０１は、プロセッサ１０３を含み、プロセッサ１０３は、一つ以上のＩ／Ｏインタフェース１０９を通じて一つ以上のハードウェア・データ・ストレージ・デバイス１１１と一つ以上の入出力デバイス１１３、１１５とに連結されている。
【００２８】
ハードウェア・データ・ストレージ・デバイス１１１は、磁気テープ・ドライブ、固定または取り外し可能ハード・ディスク、光ディスク、ストレージ装備モバイル・デバイス、およびソリッドステート・ランダム・アクセスまたは読み出し専用ストレージ・デバイスを含みうるがこれらに限定されない。入出力デバイスは、これらに限定されないが、キーボード、スキャナ、ハンドヘルド遠隔通信デバイス、タッチセンサ式ディスプレイ、タブレット、生体認証リーダ、ジョイスティック、トラックボール、またはコンピュータ・マウスなどの入力デバイス１１３と、プリンタ、プロッタ、タブレット、携帯電話、ディスプレイ、または音生成デバイスを含みうるがこれらに限定されない出力デバイス１１５と、を含みうる。データ・ストレージ・デバイス１１１、入力デバイス１１３、および出力デバイス１１５は、ローカルに位置するかまたはリモート・サイトに位置し、そこからネットワーク・インタフェースを通じてＩ／Ｏインタフェース１０９に接続されうる。
【００２９】
プロセッサ１０３は、一つ以上のメモリ・デバイス１０５にも接続され、このメモリ・デバイス１０５は、これらに限定されないが、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ；Ｄｙｎａｍｉｃ  ＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ；Ｓｔａｔｉｃ  ＲＡＭ）、プログラマブル読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ；Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フィールドプログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、セキュア・デジタル・メモリ・カード、ＳＩＭカード、または他のタイプのメモリ・デバイスを含みうる。
【００３０】
少なくとも一つのメモリ・デバイス１０５は、コンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ・プログラムである記憶されたコンピュータ・プログラム・コード１０７を含む。記憶されたコンピュータ・プログラム・コードは、本発明の実施形態によるコグニティブ階層型ストレージ管理システムを訓練する際にユーザ満足度を最適化するための方法を実行するプログラムを含み、図１〜５に示される方法を含む本明細書に記載の他の実施形態を実装しうる。データ・ストレージ・デバイス１１１は、コンピュータ・プログラム・コード１０７を記憶しうる。ストレージ・デバイス１１１に記憶されたコンピュータ・プログラム・コード１０７は、メモリ・デバイス１０５を介してプロセッサ１０３によって実行されるように構成される。プロセッサ１０３は記憶されたコンピュータ・プログラム・コード１０７を実行する。
【００３１】
一部の実施形態では、記憶されたコンピュータ・プログラム・コード１０７は、ハード・ドライブ、光ディスクまたは他の書き込み可能、書き換え可能、または取り外し可能ハードウェア・データ・ストレージ・デバイス１１１から記憶およびアクセスされるのではなく、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）デバイス１０５などのスタティック取り外し不能読み出し専用ストレージ媒体に記憶されうるかまたはそのようなスタティック取り外し不能読み出し専用媒体１０５から直接プロセッサ１０３によってアクセスされうる。同様に、一部の実施形態では、記憶されたコンピュータ・プログラム・コード１０７は、コンピュータ可読ファームウェア１０５として記憶されうるか、またはハード・ドライブもしくは光ディスクなどのより動的なまたは取り外し可能なハードウェア・データ・ストレージ・デバイス１１１からではなく、そのようなファームウェア１０５から直接プロセッサ１０３によってアクセスされうる。
【００３２】
したがって、本発明は、コンピュータ・インフラストラクチャをサポートし、コンピュータ可読コードをコンピュータ・システム１０１に統合、ホスティング、維持、およびデプロイするプロセスを開示し、コンピュータ・システム１０１と組み合わせたコードはコグニティブ階層型ストレージ管理システムを訓練する際にユーザ満足度を最適化するための方法を行うことができる。
【００３３】
本発明のコンポーネントのいずれも、コグニティブ階層型ストレージ管理システムを訓練する際にユーザ満足度を最適化するための方法を提供するサービス・プロバイダによって作成、統合、ホスティング、維持、デプロイ、管理、サービス、サポート等されうる。したがって、本発明は、コンピュータ可読コードをコンピュータ・システム１０１に統合するステップを含むコンピューティング・インフラストラクチャをデプロイまたは統合するためのプロセスを開示し、コンピュータ・システム１０１と組み合わせたコードはコグニティブ階層型ストレージ管理システムを訓練する際にユーザ満足度を最適化するための方法を行うことができる。
【００３４】
一つ以上のデータ・ストレージ・ユニット１１１（または図１に示されない一つ以上の追加のメモリ・デバイス）は、コンピュータ可読プログラムが具現化されているかもしくは他のデータが記憶されているかまたはその両方であるコンピュータ可読ハードウェア・ストレージ・デバイスとして使用されることができ、コンピュータ可読プログラムは記憶されたコンピュータ・プログラム・コード１０７を含む。一般に、コンピュータ・システム１０１のコンピュータ・プログラム製品（または代替的に製造品）は、コンピュータ可読ハードウェア・ストレージ・デバイスを含みうる。
【００３５】
コグニティブ階層型ストレージ管理システムを訓練する際にユーザ満足度を最適化するための方法のためのプログラム・コード１０７は、プログラム・コード１０７をコンピュータ可読ストレージ媒体（例えばコンピュータ・データ・ストレージ・デバイス１１１）にロードすることによりプログラム・コード１０７をクライアント、サーバおよびプロキシ・コンピュータ（図示せず）に直接手動でロードすることによりデプロイされうるものと理解されるが、プログラム・コード１０７は、プログラム・コード１０７を中央サーバ（例えばコンピュータ・システム１０１）または中央サーバのグループに送信することによりコンピュータ・システム１０１に自動的または半自動的にデプロイされてもよい。次いで、プログラム・コード１０７が、プログラム・コード１０７を実行するクライアント・コンピュータ（図示せず）にダウンロードされうる。
【００３６】
代替例として、プログラム・コード１０７は、電子メールを介してクライアント・コンピュータに直接送信されてもよい。次いで、プログラム・コード１０７は、プログラム・コード１０７をディレクトリにデタッチするプログラムを選択する電子メール・オプションによってクライアント・コンピュータ上のディレクトリにデタッチされるかまたはクライアント・コンピュータ上のディレクトリにロードされうる。
【００３７】
別の代替例は、プログラム・コード１０７をクライアント・コンピュータのハード・ドライブ上のディレクトリに直接送信することである。プロキシ・サーバが構成される場合には、プロセスはプロキシ・サーバ・コードを選択し、プロキシ・サーバ・コードを配置すべきコンピュータを判断し、プロキシ・サーバ・コードを伝送し、その後プロキシ・コンピュータ上にプロキシ・サーバ・コードをインストールする。次に、プログラム・コード１０７がプロキシ・サーバに伝送され、プロキシ・サーバ上に記憶される。
【００３８】
一実施形態では、コグニティブ階層型ストレージ管理システムを訓練する際にユーザ満足度を最適化するための方法のためのプログラム・コード１０７は、ソフトウェア・アプリケーション（図示せず）、オペレーティング・システム（図示せず）およびネットワーク・オペレーティング・システム・ソフトウェア（図示せず）と共存するようにプログラム・コード１０７を提供し、その後プログラム・コード１０７が機能する環境においてプログラム・コード１０７をクライアントおよびサーバ上にインストールすることにより、クライアント、サーバおよびネットワーク環境に統合される。
【００３９】
プログラム・コード１０７に含まれるコードの前述の統合の第一ステップは、プログラム・コード１０７が必要とするかまたはプログラム・コード１０７と連動して動作する、プログラム・コード１０７がデプロイされるクライアントおよびサーバ上のネットワーク・オペレーティング・システム（図示せず）を含む、任意のソフトウェアを識別することである。この識別されるソフトウェアはネットワーク・オペレーティング・システムを含み、ネットワーク・オペレーティング・システムは、ネットワーキング機能を追加することにより基本オペレーティング・システムを強化するソフトウェアを含む。次に、ソフトウェア・アプリケーションおよびバージョン番号が識別され、プログラム・コード１０７とともに機能することがテストされているソフトウェア・アプリケーションおよび正しいバージョン番号のリストと比較される。見つからないかまたは正しいバージョン番号とマッチしないソフトウェア・アプリケーションは正しいバージョンにアップグレードされる。
【００４０】
プログラム・コード１０７からソフトウェア・アプリケーションにパラメータを渡すプログラム命令が、その命令のパラメータ・リストがプログラム・コード１０７により必要とされるパラメータ・リストとマッチすることを確認するためにチェックされる。反対に、ソフトウェア・アプリケーションによりプログラム・コード１０７に渡されるパラメータが、そのパラメータがプログラム・コード１０７により必要とされるパラメータとマッチすることを確認するためにチェックされる。ネットワーク・オペレーティング・システムを含むクライアントおよびサーバ・オペレーティング・システムが識別され、プログラム・コード１０７とともに動作することがテストされているオペレーティング・システム、バージョン番号、およびネットワーク・ソフトウェア・プログラムのリストと比較される。テストされたオペレーティング・システムおよびバージョン番号のリストのエントリとマッチしないオペレーティング・システム、バージョン番号、またはネットワーク・ソフトウェア・プログラムは、クライアント・コンピュータ上でリストされたレベルにアップグレードされ、サーバ・コンピュータ上でリストされたレベルにアップグレードされる。
【００４１】
プログラム・コード１０７がデプロイされようとしているソフトウェアが、プログラム・コード１０７とともに動作することがテストされている正しいバージョンレベルであることを確認した後、プログラム・コード１０７をクライアントおよびサーバ上にインストールすることによって統合が完了される。
【００４２】
本発明の実施形態は、コンピュータ・システムのプロセッサによって行われる方法として、コンピュータ・プログラム製品として、コンピュータ・システムとして、またはコンピュータ・インフラストラクチャをサポートするためにプロセッサにより行われるプロセスもしくはサービスとして実装されうる。
【００４３】
図２は、従来の階層化されたストレージ・アーキテクチャ２０００の例を示した図である。図２は、参照番号２００〜２３１および２０００で識別される要素を示す。
【００４４】
この例では、エンタープライズ・システム、クラウドコンピューティング・プラットフォーム、または別のマルチユーザ・コンピュータ化環境によってアクセスされるストレージ・デバイスは、四つの階層に編成される。階層０  ２００は、ソリッドステート・ディスク２０１およびキャッシュ・ストレージなどの最も高速のストレージ・デバイスを含む。階層１  ２１０は、高速ＲＡＩＤアレイ２１１、またはより高性能の回転媒体ディスク・ドライブなどの次に高速のストレージ・デバイスを含む。
【００４５】
同様に、階層２  ２２０は、中速のより大容量のハード・ドライブ、大規模災害復旧バックアップ媒体２２１ａ、専用データベース・サーバ２２１ｂ、または電子メール・サーバなどの、次に高速のストレージ・デバイスのグループを含む。最後に、階層３  ２３０は、光ディスク・アレイ２３１または磁気テープのようなアーカイブ・ストレージ媒体などの最も低速のストレージ・リソースを含み、これらの一部はオンデマンドでアクセスされるために取り付け手順を必要としうる。
【００４６】
しかし、図２のアーキテクチャはストレージが階層化されうるやり方の一例にすぎない。他の応用例では、優先度のより低い（この例では番号のより大きい）階層がより安価なストレージを含むよう、ストレージ・デバイスおよび媒体がストレージ・コストの関数として階層に編成されてもよい。他の応用例では、階層化されたストレージ・アーキテクチャは、ストレージ・デバイスを４つより多い階層にまたは４つより少ない階層に編成しうる。
【００４７】
さらに他の応用例では、階層に図２の例で使用されるものとは異なる名前が任意に割り当てられてもよい。例えば、三階層ストレージ・アーキテクチャは、「ゴールド・ストレージ」、「シルバー・ストレージ」、および「ブロンズ・ストレージ」という名前の階層を含みうる。
【００４８】
このような階層化されたストレージは、ストレージ媒体をネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ；ｎｅｔｗｏｒｋ−ａｔｔａｃｈｅｄ  ｓｔｏｒａｇｅ）デバイスとして構成する環境において最も一般的であるが、これは必須の要件ではない。本発明の実施形態は、そのアーキテクチャに含まれるストレージ・デバイスまたは媒体が実装者によって重要と考えられる任意のファクタの関数として階層に編成されることができる限り、任意の種類のストレージ・アーキテクチャに応用されうる。
【００４９】
特定の既知の応用例では、特定のタイプのデータを記憶する階層の選択は、予め定義されたルールまたはポリシーの関数として判断されうる。例えばあるポリシーは、データベースのバックアップがより低速の（「より低い」）階層２の大容量ハード・ドライブに記憶されること、またはストリーミングビデオ・ファイルがより高速の（「より高い」）階層０のデバイスに記憶されることを命じうる。
【００５０】
場合によっては、他のルールまたはポリシーが、ある階層から別の階層にデータがいつ、どのように移行されうるかを決定しうる。このような移行は、例えば、データベースのサイズが以前に決定されたポリシーによって指定された閾値を超えるとき、または平均データベース・アクセス頻度が以前に決定されたポリシーによって指定された閾値を下回るときに行われうる。このような例では、以前に決定されたポリシーは、データベースが「より低い」階層にあるより大容量であるがより低性能のデバイスに移行されることを要求しうる。別の例では、大きな電子百科事典が、ユーザが百科事典へのアクセスを要求しない指定された期間が経過したときに、より高い階層のより高性能のデバイスからより低い階層のより低性能のデバイスに移行されうる。
【００５１】
図３は、本発明の実施形態によるストレージ管理システムのアーキテクチャを示した図である。図３は、参照番号３００〜３７０および２０００で示される要素を含む。
【００５２】
図３のシステムは、ユーザ３００が、デバイス、ワークステーションまたは他のインタフェース・デバイス３１０を使用して階層型ストレージ管理（ＨＳＭ；ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  ｓｔｏｒａｇｅ−ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）コントローラ３２０からのデータアクセスを要求することによって、階層化されたストレージ環境２０００に記憶されたデータを読み出すことを可能にする。その後、ＨＳＭコントローラ３２０は、階層型ストレージ環境２０００の階層の一つに編成されたストレージ・デバイスから要求されたデータを読み出し、読み出されたデータをユーザ・システム３１０に返す。ユーザ３００がストレージ環境２０００の階層にデータを記憶するかまたはストレージ環境２０００の階層に既に記憶されたデータを変更する操作は、類似の機構によって行われうる。
【００５３】
本発明の実施形態では、メタデータ／フィードバック・アグリゲータ３３０が、これらのデータアクセス操作を監視し、各ユーザにより開始されたトランザクションを記録し、アクセスされたデータ項目の特性を識別するメタデータのセットをＨＳＭコントローラ３２０から受信する。
【００５４】
アグリゲータ３３０は、完了されたトランザクションについてのユーザ・フィードバックも受信しうる。そのようなフィードバックは、実装者により所望される任意の形式をとることができ、本文書に記載された簡略化された実施形態および例では、このフィードバックは英数字数値コードによって表されうる。例えば、０のユーザ・フィードバックは、トランザクション中のシステムのアクセス時間についての不満を示してよく、１のフィードバックは中立的反応を示してよく、２のフィードバックはユーザがシステムのデータアクセス性能に満足したことを示してよい。
【００５５】
三つより多いかまたは少ない可能なコード値を使用するもの、または一つより多い文字または関数のセットを含みうるより複雑なコードを使用するものを含む、他の既知の符号化機構が可能である。しかし、いずれの場合にも、アグリゲータ３３０はユーザ・トランザクションごとにデータ対を構築し、この対はメタデータのセットとユーザ・フィードバック値とからなる。次に、アグリゲータ３３０は、このデータ対をイベント・データベース３４０に記憶する。
【００５６】
次に、自己学習コグニティブ・アナライザ３５０が、機械学習および人工知能の既知の方法により、集約されたデータ対を使用して、その学習アルゴリズムおよびそのストレージ管理モデルを改良する。洞察データベース３６０に記憶されたこれらのアルゴリズムおよびモデルは、リデプロイメント・エンジン３７０がストレージ・プール２０００内でデータをどのように編成するかを決定する。図３に示される実施形態では、洞察データベース３６０は、データまたはストレージ・デバイスをストレージ・プール２０００の階層間でどのように、いつ再編成するかを判断する決定木を含みうる。
【００５７】
例えば、ストレージ２０００の階層２に記憶されたデータベースにアクセスする際の大量の不満足なユーザ・フィードバックをコグニティブ・アナライザ３５０が受信した場合、アナライザは、既知の分析手段により、そのデータベースのいくつかの同時アクセスと低いユーザ満足度との間の相関をイベント・データベース３４０に記憶されたメタデータから推論しうる。それに応答して、コグニティブ・アナライザ３５０は、洞察データベース３６０に記憶されたそのストレージ管理ルールおよび推論的洞察を更新しうる。リデプロイメント・エンジン３７０はその後、洞察データベース３６０に記憶された意思決定ルールの改訂に応答して、最も頻繁にアクセスされるデータベース・ファイルをストレージ・プール２０００の階層２から、同時データアクセス要求に応答する際により高い性能が可能な階層１  ＲＡＩＤアレイに移動させる。
【００５８】
このように、本発明の実施形態はそのストレージ管理手順を絶えず改善し、そのデータ移行ルールを主観的なユーザ満足度評価および記憶されたデータの客観的なメタデータ特性の関数として絶えず改訂する。
【００５９】
図４は、本発明の実施形態によるコグニティブ階層型ストレージ管理システムを訓練する際にユーザ満足度を最適化するための方法のステップを示すフローチャートである。図４は、ステップ４００〜４８０を含む。
【００６０】
図４の方法は、コグニティブ階層型ストレージ管理システムを訓練するための方法論を含む。このようなコグニティブ・システムは、単に静的ルールにしたがうことによって、またはあるパラメータが予め定義された閾値を超えていることを検出することによってデータ・セットを特定の階層と関連付けるものではない。代わりに、対応システムは、アクセスされるデータのメタデータを大きなユーザの集団から受信されるフィードバックと相関付けることによって動的階層化ルールを絶えず自己調節する。
【００６１】
このフィードバックは、以前のデータアクセス操作についてのユーザ満足度の主観的レベルを報告し、したがって対応自己学習システムが（図２のような）階層化されたストレージを待ち時間またはハード・フォールトの発生のような客観的な性能測定値の関数ではなくユーザ満足度の関数として管理することを可能にする。階層化されたストレージ管理システムの最終的目標はユーザの満足度の主観的レベルを向上させることであるため、ユーザ満足度レベルに基づいて階層化決定を行うようシステムを訓練することは、この目標を達成する上でより正確で直接的なやり方である。
【００６２】
図４の実施形態では、コグニティブ・ストレージ管理システムは、データ要素にアクセスした過去の試みについてのユーザ・フィードバックとそのデータ要素の特性を記述するメタデータとを含む入力ベクトルによって訓練されるニューラル・ネットワークを含む。これにより、ニューラル・ネットワークはユーザ満足度レベルをあるメタデータ・パターンと関連付けること、およびその結果、類似のメタデータと関連付けられたデータがユーザ満足度、ストレージ・コストおよび技術的制約を最適化するためにより高速（またはより低速）の階層に移行されるべきか否かを判断することが可能になる。
【００６３】
図４の方法は、本発明の実施形態をニューラル・ネットワークに基づく機械学習の方法を採用するシステムに限定するものと解釈されてはならない。本発明は、当技術分野で知られた任意の種類の機械学習またはコグニティブ・システム訓練方法論に対応するのに十分な適応性がある。
【００６４】
本発明は、階層型ストレージ管理システムに限定されると解釈されてもならない。図５の例示的なシステムによって示されるように、図４で説明されるコグニティブ・システム訓練方法論は、コグニティブ・ルータ、ネットワーク・スイッチもしくは他のネットワーク機器、ＷＡＮ、クラウド、エンタープライズ・ネットワークもしくは他のタイプの分散コンピューティング・システムのキャッシュ・ストレージ・システム、流体流通ネットワーク、またはセルラ通信ネットワーク管理システムなど、他の種類のシステムおよび応用例に適合されうる。
【００６５】
ステップ４００で、コグニティブ階層型ストレージ管理システムが、以前のデータアクセス要求に対するシステムの応答についての一人以上のユーザの満足度レベルを記述するユーザ・フィードバックを受信する。
【００６６】
このフィードバックは、当技術分野で知られた任意の手段によって入力、伝送、および配信されうる。一例では、ユーザは、特定のデータアクセス操作の後にコンピュータ・ワークステーションまたはモバイル・デバイスを使用して電子ユーザ満足度調査を完了し、その調査の結果がその後コンピュータ・ネットワークまたはセルラ・ネットワークを介してシステムに送信されることが考えられる。別の例では、ユーザが手書きのフォームに記入してもよく、それがその後データ入力オペレータによって手動で入力される。
【００６７】
フィードバックは、当技術分野で知られた任意の手段によってフォーマットされうる。ある実施形態は、単にユーザに満足度レベルを「満足」、「不満足」、または「どちらでもない−満足でも不満足でもない」と記述するよう要求することによって、フィードバック・プロセスの合理化、ストレージ要件の低減、およびユーザの負担の軽減を図りうる。他の場合では、より多いかまたは少ない数の可能な満足度レベル、様々なタイプのレベル、または自然言語処理（ＮＬＰ；ｎａｔｕｒａｌ−ｌａｎｇｕａｇｅ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）モジュールによって意味が推論されうる自由形式の自然言語のテキスト形式を受理するようにシステムが構成されうる。
【００６８】
他の実施形態では、フィードバックは、ユーザが、「受け入れ難いほど遅い応答時間」または「推定配信時間を正確に予測できない」など、ユーザの満足度レベルの理由を特定することを可能にしうる。
【００６９】
ステップ４１０で、システムは、ステップ４００で受信されたユーザ・フィードバックの対象である各データ要素またはデータ要素のセットを識別する。その後システムは、目的の各データ要素またはデータ・セットと関連付けられたメタデータを取得する。
【００７０】
単一のデータ要素のメタデータの正確なフォーマットおよび内容は、データが記憶されたハードウェアまたはオペレーティング・システムの関数でありうる。さらに、本発明の実施形態は、実装者が所望する場合には、メタデータの入手可能なサブセットのみを取得するようにしてもよい。
【００７１】
メタデータの要素は、ホスト・オペレーティング・システムもしくはクラウド・サービス・ディレクトリによってなど当技術分野で知られた任意の手段によって最初に作成および記憶されたものであるかまたはストレージ・コントローラから直接読み出されたものでありうる。ステップ４００のように、メタデータは、コンピュータ・ネットワークによってなど当技術分野で知られた任意の手段を通じてシステムに伝送されて受信されうる。
【００７２】
表１は、より大きなデータベース・ファイルセットの一部としてアクセスされたファイルを記述する典型的なメタデータのセットの例を含む。
【００７３】
【表１】
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【００７４】
図４の例では、ユーザ・フィードバックは、ステップ４００で識別された以前にアクセスされたデータ項目ごとに表１のメタデータの一つのインスタンスを含む。他の実施形態では、異なるタイプのメタデータが受信されうるが、いずれの場合にも、以前にアクセスされたデータ項目はそれぞれ一つのメタデータのセットまたはサブセットだけに関連付けられる。
【００７５】
ステップ４２０で、システムは、ステップ４１０で識別された各データ項目のメタデータを、ステップ４００で識別されたそのデータ項目にアクセスする要求に対するシステムの応答についてのユーザ満足度のレベルと関連付ける。
【００７６】
本発明の実施形態は、メタデータをユーザ満足度のレベルと関連付ける当技術分野で知られた任意の手段に対応するのに十分な適応性がある。図４の単純な例では、一桁の英数字コードとしてフォーマットされたユーザ・フィードバックが、追加のメタデータ要素として各メタデータ・インスタンスに追加されうる。このような追加は、一つまたは複数のシステムがメタデータを記憶する標準的方法に影響しない代わりに、入手可能なメタデータのサブセットとユーザ満足度評価との両方を含む拡張データ構造を構成するであろう。このような拡張データ構造の各インスタンスは、特定のデータ項目、特定のデータアクセス要求、および特定のユーザと関連付けられる。
【００７７】
ステップ４３０で、システムは、ステップ４２０で構築された各拡張データ構造をコグニティブ階層型ストレージ管理システムにシステムを訓練する手段としてサブミットする。このサブミッションは、当技術分野で知られた任意の手段によって行われうるが、システムがニューラル・ネットワークに基づく機械学習モジュールを含む図４の例では、サブミッションは、拡張データ構造をニューラル・ネットワークの入力ベクトルとしてサブミットすることにより行われる。
【００７８】
表２は、そのような入力ベクトルの一例を示す。この例では、ステップ４００で受信されたユーザ・フィードバックは、０（不満足）、１（どちらでもない）、または２（満足）の三つの値のいずれかとして符号化されることができる指定されたユーザ満足レベルを有した。
【００７９】
表２の各行は一つのニューラル・ネットワークの入力ベクトルを識別し、ユーザ満足度コード（列１）と９つのメタデータの要素（列２〜１０）とを含む。各ベクトルは十個のデータ・フィールドを含むため、各ベクトルは１０の次元を有する。しかし、ニューラル・ネットワークまたは他のコグニティブ・プログラムがベクトルを入力として受信できる限り、入力ベクトルは実装者により所望される任意の次元を有しうる。他の実施形態では、ステップ４００で受信されたフィードバックによって識別された一つのデータアクセス操作と関連付けられた各メタデータ／ユーザ満足度データ構造は、データ構造を処理するコグニティブ・ソフトウェア・モジュールの要件に応じて異なる形式またはより複雑な形式をとりうる。
【００８０】
表２の例では、第一行は、ワークグループ「２４５６」（「ｇｉｄ」フィールドにより識別）のユーザ「１０００」（「ｕｉｄ」フィールドにより識別）により行われたデータアクセス要求のメタデータおよびユーザ満足度レベルを識別する。このアクセス要求は、リンク「２３１５」（「ｎｌｉｎｋ」フィールドにより指定）により識別されるデータ・ファイルへのアクセスを要求したものであり、ユーザが要求に対するシステムの応答に中立的反応（「ｒｅｓｐｏｎｓｅ」値「１」により識別）であったことを指定する。
【００８１】
表２の後続の各行は、ステップ４００で受信されたユーザ・フィードバックにより識別される他のデータアクセス操作についての類似のデータ・セットを識別する。
【００８２】
【表２】
2020528179.tif 000004
【００８３】
図４の実施形態および例では、システムは、ステップ４３０で構築された各入力ベクトルを、コグニティブ階層型ストレージ管理システムのニューラル・ネットワークまたは他のモジュールにサブミットする。しかし、前述のように、これらの実施形態および例は、ニューラル・ネットワークを訓練するステップを含む機械学習の応用例に本発明を限定するものと解釈されてはならない。
【００８４】
ステップ４５０で、システムは、ステップ４４０でサブミットされた各入力ベクトルに応答して、ニューラル・ネットワーク（または他の訓練可能なコグニティブ・モデル）から出力ベクトルを受信する。これらの出力ベクトルは、実装者によって所望されるかまたはニューラル・ネットワークもしくは他の訓練可能なモジュールの動作によって定義される任意の形式をとりうる。
【００８５】
図４の単純な例では、各出力ベクトルは、対応するデータ要素が移行されるべきストレージ階層を識別する一次元の英数字値を含みうる。これらの例では、ニューラル・ネットワークまたは他のコグニティブ・モジュールは、人工知能または機械学習の既知の方法を使用して、特定のデータ項目に最適であろうストレージ階層を判断する。
【００８６】
例えば、ステップ４３０でサブミットされた入力ベクトルのサブセットは、サイズが１メガバイトを超える特定のデータベースのテーブルへのアクセスを要求する際、それらの要求が英国内に物理的に位置するワークグループから行われたときに大半のユーザが応答時間に不満であることを識別しうる。この例では、システムは、その特定のデータベースの全ての大きなテーブルがより低速の階層２のストレージ・デバイスからより高速の階層１のデバイスに移行されるべきことを指定することによって応答しうる。この推奨は、ステップ４００で受信されたユーザ・フィードバックによって識別されたいずれのデータアクセス要求の対象でもなかったそのデータベースの大きなテーブルにまで及びうる。この場合のコグニティブ・システムは、人工知能の既知の方法を使用して、ユーザがその特定のデータベースに含まれるいずれの大きなファイルにアクセスしようとする際にも不満を感じる可能性が高いことをユーザ・フィードバックから学習していると考えられ、全てのファイルをより高速のストレージ階層に移動することによってそのような問題が生じる前に回避しようとするであろう。
【００８７】
この方法論の変形例は、本発明の範囲内である。例えば、システムは、単にあるデータ項目がより高速の階層に移行されるべきことを示す出力ベクトルを返しうる。別の例では、ユーザがメタデータ値のあるサブセットと関連付けられたデータにアクセスする際に予想を超える圧倒的に肯定的な満足度レベルを報告した場合には、システムは、同一または類似のメタデータ・サブセットと関連付けられた全てのデータがより安価であるがより低速の階層に移行されるべきことを推奨する、より複雑な応答を返しうる。
【００８８】
いずれの場合にも、ステップ４３０でコグニティブ・システムにサブミットされた入力ベクトルは、あるデータ要素に最適なストレージ階層をよりインテリジェントに識別し、客観的なシステム性能仕様または他の客観的な測定値ではなく主観的なユーザ満足度レベルをそのインテリジェントな識別の基礎とするようシステムを訓練するために役立つ。
【００８９】
ステップ４５０で、システムは、ステップ４４０でコグニティブ・システムから受信された出力から、そのデータが異なる階層に移行されることが必要か否かを判断する。システムが移行は不要であると判断した場合には、図４の方法は終了し、追加のユーザ・フィードバックが受信された場合にのみ再開する。そのような追加のフィードバックが受信されたときには、図４の方法はステップ４００から次の反復を再開し、追加のフィードバックを用いてコグニティブ・システムがさらに訓練される。
【００９０】
ステップ４５０〜４８０の手順は、システムによって移行できると識別されたデータ項目ごとに繰り返される。一部の実施形態において、この手順は、ステップ４００で受信されたフィードバックによってデータアクセス要求と関連付けられたデータ項目ごとに（または同様にステップ４３０でシステムにサブミットされた入力ベクトルと関連付けられたデータ項目ごとに）繰り返される。
【００９１】
他の実施形態では、ステップ４４０でシステムによって生成された出力によって識別される追加のデータ項目が、受信されたフィードバックによって識別されたアクセス要求の対象ではなかった場合であっても、これらの追加のデータ項目がフィードバックによって識別されたアクセス要求の対象であったあるデータ項目のあるメタデータ値と関連付けられるとコグニティブ・システムによって識別された場合には、ステップ４４０でシステムによって生成される出力によって識別される追加のデータ項目について手順が繰り返される。
【００９２】
言い換えれば、本発明の実施形態は、ステップ４００〜４３０の訓練手順によって識別されるメタデータ値のあるパターンから意味を推論することにより、追加のデータ項目が同じパターンと関連付けられるが故に移行されるべきであることを学習しうる。
【００９３】
ステップ４５０でシステムが、ステップ４４０で生成された出力がデータ移行を推奨すると判断した場合には、図４の方法はステップ４６０〜４８０に続く。
【００９４】
ステップ４６０では、システムは、各データ項目をより高速のストレージ階層に移行するか、またはより低速のストレージ階層に移行するかを判断する。上述のように、ステップ４４０でシステムが、メタデータ要素のサブセットによって識別される特定の条件下で、特定のデータ項目にアクセスしようとした際のユーザ満足度レベルが受け入れ難いほど低いことを識別した場合には、ステップ４７０でシステムは、その特定のデータ項目をより高性能のストレージ階層に位置するより高速のストレージ・デバイスに移行する。反対に、ステップ４４０でシステムが、特定のデータ項目のユーザ満足度レベルが非常に高いためにユーザがより低いデータアクセス性能に耐えられるかもしれないことを識別した場合には、ステップ４８０でシステムは、その特定のデータ項目をより低性能のストレージ階層に位置するより低速のストレージ・デバイスに移行しうる。
【００９５】
いずれの場合にも、システムは、ステップ４７０または４８０で、階層型ストレージ・プールの一つ以上のストレージ・コントローラに、一つの階層のストレージ・デバイスから別の階層のストレージ・デバイスにデータを物理的に移動することによってデータ移行を行うよう指示することにより、データ移行を開始しうる。一部の実施形態では、この移行は直ちに行われうるが、他の実施形態では、移行は、他の事業上の制約または技術的制約にしたがって将来の時間または日付にスケジュールされうる。
【００９６】
ある実施形態では、階層型ストレージ管理システムは、実際のデータ移行を行うことができるハードウェアまたはソフトウェアを含みうる。そのような場合には、システムは、ステップ４７０または４８０で、データを一つの階層から別の階層に直ちにまたはスケジュールされた将来の時間に物理的に移動しうる。
【００９７】
図５は、本発明の実施形態が役立ちうるキャッシュＷＡＮストレージ環境のアーキテクチャを示した図である。図５は、項目５００ａ〜５３０ｂを含む。
【００９８】
本文書に記載される本発明の一部の例および実施形態は、階層型ストレージ環境およびネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ）をサポートする実装態様を説明するが、他の多くのタイプの実施形態が可能である。
【００９９】
図４の方法は、例えば、キャッシュ・ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）環境に適用されうる。このような場合には、中央「ホーム」サーバに記憶されたデータが、支店などの遠隔地にキャッシュされうる。この機構は、支店がキャッシュ・サーバに記憶されたキャッシュされたデータのコピーにより迅速にアクセスすることを可能にする。しかし、このようなキャッシュには追加のコストおよびコンピューティング・リソースを要するため、あるタイプのミッションクリティカルなデータのみをキャッシュすると費用効率がよくなりうる。
【０１００】
このようなアーキテクチャを図２の階層化されたストレージ環境に類似したものとみなすことにより、本発明の実施形態は、いずれのデータがキャッシュされた記憶媒体を占有すべきか、およびいずれが中央ハブのみに存在すべきかを判断するように適合されうる。この場合には、ユーザ満足度はストレージ・デバイスの性能よりもネットワーク帯域幅の関数である可能性がより高いが、本発明の基礎となる方法は同じように働く。以前のデータアクセス操作についてのユーザ満足度のレベルを識別するフィードバックを受信した後、コグニティブ分散ストレージ管理システムは、メタデータおよびユーザ・フィードバックの関数として、（より長いアクセス時間を提供しうる）中央ハブ・サーバと（より高い性能を提供しうる）ローカル・キャッシング・サーバとの間で特定のデータ項目を移行するか否かを判断しうる。
【０１０１】
一部の実施形態では、システムは、中央ハブ・サーバに記憶された特定のデータ項目が支店のような遠隔のＷＡＮ接続されたサイトに位置するキャッシュに移行されるのではなくそれと同期されるべきか否かおよびその頻度を判断するために図４の方法をさらに適合させうる。
【０１０２】
図５の例では、ＷＡＮを通じて二つの遠隔支店５１０ａおよび５１０ｂに接続された中央ハブ５１０ｃを含むワイド・エリア・ネットワークが示される。集中ストレージ・デバイス５２０のセットが、中央位置５１０ｃに物理的に位置する。
【０１０３】
支店５１０ａに物理的に位置するユーザ５００ａは、ネットワークを通じてハブ５１０ｃに物理的に記憶されたデータにアクセスすることができ、支店５１０ｂに物理的に位置するユーザ５１０ｂは、ネットワークを通じてハブ５１０ｃに物理的に記憶されたデータに同様にアクセスすることができる。しかし、ワイド・エリア・ネットワークを通じたデータアクセス時間は低速でありうる。したがって、ハブ・サーバ５２０に記憶されたデータが、それぞれの支店５１０ａまたは５１０ｂにそれぞれ位置するローカル・キャッシュ・サーバ５３０ａおよび５３０ｂにコピーされる。支店５１０ａまたは５１０ｂに物理的に位置するユーザ５００ａまたは５００ｂは、ＷＡＮ転送に固有の遅延を伴わずにローカルにキャッシュ５３０ａまたは５３０ｂに記憶されたデータにアクセスできるため、ローカルにキャッシュされたデータは、ハブに記憶されたデータよりも高性能なストレージ媒体とみなされうる。
【０１０４】
この機構は、ローカル・キャッシュ５３０ａおよび５３０ｂが定期的にリフレッシュされるかまたはサーバ５２０上のハブ・データベースと同期される場合にのみ機能しうる。しかし、ＷＡＮを通じた同期は時間がかかり高価でありうるため、ユーザ満足度レベルと技術的制約またはコスト制約との間での最善の妥協をもたらすために同期が頻繁に調整されねばならない。したがって、ハブ・サーバ５２０とローカル・キャッシュ・サーバ５３０ａおよび５３０ｂとの間でいつデータが同期（実質的には「移行」）されるべきかを判断する手段が存在しなければならない。
【０１０５】
したがって、コグニティブＷＡＮストレージ管理システムは、ユーザ満足度のフィードバックおよびキャッシュされたデータのメタデータの関数として各タイプまたはクラスのキャッシュされたデータを同期する最善の時を判断するために図４の方法に類似する方法を採用しうる。キャッシュされたデータが読み出し専用データだけではない実施形態では、本発明の方法は、支店のキャッシュと集中ハブのデータ・ストレージ・デバイスとの間での双方向同期を管理するように適合されうる。
【０１０６】
本明細書には記載されないが、本発明のさらに他の実施形態も可能である。例えば、テープライブラリ管理システムが、テープの取得および取り付けを要するデータ要求の性能を最適化するように図４の方法を適合させうる。このような最適化は、ユーザ・フィードバックとテープに記憶されたデータ項目のメタデータとに基づく、テープ上のデータ項目の実際のポジションの、またはあるデータ項目を記憶するテープの選択の判断を含みうる。テープ（またはあるタイプの光ディスク）のようなシーケンシャルアクセス媒体は媒体上のある位置に記憶されたデータにより迅速にアクセスできるため、これらの判断はストレージ階層またはＷＡＮサーバ位置の判断に類似しうる。同様に、メディア・ライブラリに記憶されたオフライン・データへのアクセスは、データが長期保管のために倉庫に入れられているテープのようなアクセス頻度の低い媒体に記憶された場合よりも、迅速に見つけられ取り付けられうる（あるテープのような）特定のストレージ媒体にデータがアーカイブされたときに、より迅速に行われうる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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