JP2020528617A - ストレージ環境のための認知データ・フィルタリングをする方法、コンピュータ・プログラムおよびシステム - Google Patents
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Abstract
Description
オンデマンド・セルフサービス:クラウド消費者は、サービス・プロバイダとの間で人間の介在を必要とせずに、必要に応じて自動的に、サーバ時間およびネットワーク・ストレージなどのコンピューティング機能を一方的にプロビジョニングすることができる。
広帯域ネットワーク・アクセス:ネットワークを介して機能が利用可能であり、異種のシン・クライアントまたはシック・クライアント・プラットフォーム(例えば携帯電話、ラップトップ、およびPDA)による使用を促進する標準機構を介してアクセスすることができる。
資源プール:マルチテナント・モデルを使用して複数の消費者に対応するために、プロバイダのコンピューティング資源がプールされ、需要に応じて、異なる物理資源および仮想資源が動的に割り当てられ、再割り当てされる。消費者は一般に、提供される資源の厳密な場所について管理することができないかまたは知らないが、より高い抽象レベルの場所(例えば、国、州、またはデータセンター)を指定することが可能な場合があるという点で、位置独立感がある。
迅速な伸縮性:迅速かつ伸縮性をもって、場合によっては自動的に機能をプロビジョニングして、迅速にスケールアウトすることができ、また、迅速に機能を解放して迅速にスケールインすることができる。消費者にとっては、プロビジョニングのために利用可能な機能はしばしば無限であるように見え、いつでも好きなだけ購入することができる。
従量制サービス:クラウド・システムが、サービスの種類(例えば、ストレージ、処理、帯域幅、およびアクティブ・ユーザ・アカウント)に応じて適切な何らかの抽象化レベルの計量機能を活用することによって、資源利用を自動的に制御し、最適化する。資源使用量を監視、制御および報告することができ、利用されたサービスの透明性をプロバイダと消費者の両方に与えることができる。
ソフトウェア・アズ・ア・サービス(Software as a Service:SaaS):消費者に提供される機能は、クラウド・インフラストラクチャ上で稼働するプロバイダのアプリケーションを使用することである。アプリケーションには、ウェブ・ブラウザなどのシン・クライアント・インターフェースを介して様々なクラウド・デバイスからアクセス可能である(例えばウェブ・ベースのEメール)。消費者は、限られたユーザ固有アプリケーション構成設定の考えられる例外を除き、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、ストレージ、または個別のアプリケーション機能まで含めて、基礎にあるクラウド・インフラストラクチャを管理も制御もしない。
プラットフォーム・アズ・ア・サービス(Platform as a Service:PaaS):消費者に提供される機能は、クラウド・インフラストラクチャ上に、消費者作成アプリケーション、またはプロバイダによってサポートされるプログラミング言語およびツールを使用して作成された取得アプリケーションを配備することである。消費者は、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、またはストレージを含む、基礎にあるクラウド・インフラストラクチャを管理も制御もしないが、配備されたアプリケーションと、場合によってはアプリケーション・ホスティング環境構成とを制御することができる。
インフラストラクチャ・アズ・ア・サービス(Infrastructure as a Service:IaaS):消費者に提供される機能は、処理、ストレージ、ネットワークおよびその他の基本的コンピューティング資源をプロビジョニングすることであり、その際、消費者は、オペレーティング・システムとアプリケーションとを含み得る任意のソフトウェアを配備し、実行することができる。消費者は、基礎にあるクラウド・インフラストラクチャを管理も制御もしないが、オペレーティング・システムと、ストレージと、配備されたアプリケーションとを制御することができ、場合によっては選択されたネットワーク・コンポーネント(例えばホスト・ファイアウォール)の限定的な制御を行うことができる。
プライベート・クラウド:このクラウド・インフラストラクチャは、組織のためにのみ運用される。組織または第三者によって管理されることができ、オンプレミスまたはオフプレミスに存在可能である。
コミュニティ・クラウド:このクラウド・インフラストラクチャは、いくつかの組織によって共用され、共通の関心事(例えば、任務、セキュリティ要件、ポリシー、およびコンプライアンス要因)を有する特定のコミュニティをサポートする。組織または第三者によって管理されてよく、オンプレミスまたはオフプレミスに存在可能である。
パブリック・クラウド:このクラウド・インフラストラクチャは、公衆または大規模業界団体が利用することができ、クラウド・サービスを販売する組織によって所有される。
ハイブリッド・クラウド:このクラウド・インフラストラクチャは、独自の実体のままであるが、データおよびアプリケーション可搬性を可能にする標準化技術または専有技術(例えば、クラウド間の負荷バランシングのためのクラウド・バースティング)によって結合された、2つ以上のクラウド(プライベート、コミュニティまたはパブリック)の複合体である。
Claims (25)
- 複数のグループを作成するために1つまたは複数の要因に基づいて複数の認知データ・フィルタを生成することと、
グローバル・データ・リポジトリ上でクエリを受け取る前に、前記グローバル・データ・リポジトリによって受け取られたデータを前記複数の認知データ・フィルタを使用して認知フィルタリングして前記データの独立した各部分を前記複数のグループに入れることと
を含み、前記複数のグループの各グループ内のデータが、共通の定義可能な特性を共有している、方法。 - 前記グローバル・データ・リポジトリにおいて、1つまたは複数の供給源から前記データを受け取ることであって、前記データがテキスト・データと非構造化データとを含む、前記データを受け取ることと、
前記データを前記グローバル・データ・リポジトリに記憶することと、
前記非構造化データをテキスト・ベースのデータに変換することと、
前記テキスト・ベースのデータを前記グローバル・データ・リポジトリに記憶することであって、前記複数の認知データ・フィルタが前記非構造化データから変換された後の前記テキスト・ベースのデータに適用される、前記テキスト・ベースのデータを前記グローバル・データ・リポジトリに記憶することと、
前記グローバル・データ・リポジトリにおいて前記クエリの標識を受け取ることと、
前記クエリに対応する少なくとも1つのグループを判断し、プリフェッチすることと、
前記少なくとも1つのグループ内のデータを前記クエリの前記標識を提供した要求元デバイスに複製することによって前記クエリに応答することと
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記クエリに関して前記要求元デバイスに提供された前記少なくとも1つのグループ内のデータの使用を示す標識を受け取ることをさらに含み、
前記1つまたは複数の要因は、キーワードと、キーワードの組と、値と、値の組と、値の範囲と、値の範囲の組とからなるグループから選択される、請求項2に記載の方法。 - 要求元デバイスからクエリの標識を受け取ることに応えて前記要求元デバイスに提供された1つまたは複数のグループ内のデータの使用に照らして測定される前記複数の認知データ・フィルタの有効度を向上させるために、前記複数の認知データ・フィルタを経時的に適応化することをさらに含み、
前記複数の認知データ・フィルタの前記有効度は、前記要求元デバイスに提供された前記1つまたは複数のグループ内の前記データのうち前記クエリによって実際に利用される部分と、前記要求元デバイスに記憶され、前記クエリでの使用のために利用可能なすべてのデータのうち、前記1つまたは複数のグループ内で提供される割合と、のそれぞれに基づく、請求項1ないし3のいずれか一項に記載の方法。 - 前記複数の認知データ・フィルタの前記有効度FF(k)1が第1のアルゴリズム
- 前記複数の認知データ・フィルタの前記有効度FF(k)2が第2のアルゴリズムFF(k)2=(2*FP(k)*FR(k))/(FP(k)+FR(k))に従って計算され、ここで、FP(k)は、前記要求元デバイスに提供された前記1つまたは複数のグループ内の前記データのうち前記クエリによって実際に利用される前記部分を示し、0と、1と、0と1との間のすべての値とを含む範囲内の第1の値を有し、FR(k)は、前記要求元デバイスに記憶され、前記クエリでの使用のために利用可能なすべての前記データのうち、前記1つまたは複数のグループ内で提供される割合を示し、前記範囲内の第2の値を有する、請求項4に記載の方法。
- 前記グローバル・データ・リポジトリに記憶されたデータに加えられた変更を考慮に入れるように前記複数のグループを更新することをさらに含み、前記複数のグループの前記更新は、所定のスケジュールに基づいて定期的に、またはバックグラウンド動作として連続して、またはトリガ・イベントに応答して行われ、前記複数のグループの前記更新は、1つまたは複数のグループの除去と、1つまたは複数のグループの追加と、特定のグループへの追加データの追加と、前記特定のグループからの既存のデータの除去とからなる1組のアクションから選択されたアクションを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記トリガ・イベントは、前記グローバル・データ・リポジトリからの既存データの削除と、前記グローバル・データ・リポジトリへの追加データの追加と、前記グローバル・データ・リポジトリへの新たな種類のデータの追加と、前記グローバル・データ・リポジトリのテキスト変換プロセスの更新とからなる組から選択される、請求項7に記載の方法。
- プログラム命令が具現化されているコンピュータ可読記憶媒体を含むコンピュータ・プログラム製品であって、前記コンピュータ可読記憶媒体は一過性の信号自体ではなく、具現化された前記プログラム命令は処理回路により実行可能であり、前記処理回路に、
前記処理回路によって、複数のグループを作成するために1つまたは複数の要因に基づいて複数の認知データ・フィルタを生成することと、
前記処理回路によって、グローバル・データ・リポジトリ上でクエリを受け取る前に、前記グローバル・データ・リポジトリによって受け取られたデータを前記複数の認知データ・フィルタを使用して認知フィルタリングして前記データの独立した各部分を前記複数のグループに入れることと
を行わせ、前記複数のグループの各グループ内のデータが、共通の定義可能な特性を共有している、コンピュータ・プログラム製品。 - 前記具現化されたプログラム命令は、前記処理回路に、
前記処理回路によって、前記グローバル・データ・リポジトリにおいて、1つまたは複数の供給源から前記データを受け取ることであって、前記データがテキスト・データと非構造化データとを含む、前記データを受け取ることと、
前記処理回路によって、前記データを前記グローバル・データ・リポジトリに記憶することと、
前記処理回路によって、前記非構造化データをテキスト・ベースのデータに変換することと、
前記処理回路によって、前記テキスト・ベースのデータを前記グローバル・データ・リポジトリに記憶することであって、前記複数の認知データ・フィルタが前記非構造化データから変換された後の前記テキスト・ベースのデータに適用される、前記テキスト・ベースのデータを前記グローバル・データ・リポジトリに記憶することと、
前記処理回路によって、前記グローバル・データ・リポジトリにおいて前記クエリの標識を受け取ることと、
前記処理回路によって、前記クエリに対応する少なくとも1つのグループを判断し、プリフェッチすることと、
前記処理回路によって、前記少なくとも1つのグループ内のデータを前記クエリの前記標識を提供した要求元デバイスに複製することによって前記クエリに応答することと
を行わせるように、前記処理回路によってさらに実行可能である、請求項9に記載のコンピュータ・プログラム製品。 - 前記具現化されたプログラム命令は、前記処理回路に、
前記処理回路によって、前記クエリに関して前記要求元デバイスに提供された前記少なくとも1つのグループ内のデータの使用を示す標識を受け取らせるように前記処理回路によってさらに実行可能であり、
前記1つまたは複数の要因は、キーワードと、キーワードの組と、値と、値の組と、値の範囲と、値の範囲の組とからなるグループから選択される、請求項10に記載のコンピュータ・プログラム製品。 - 前記具現化されたプログラム命令は、前記処理回路に、
前記処理回路によって、要求元デバイスからクエリの標識を受け取ることに応答して前記要求元デバイスに提供された1つまたは複数のグループ内のデータの使用に照らして測定される前記複数の認知データ・フィルタの有効度を向上させるために、前記複数の認知データ・フィルタを経時的に適応化させるように前記処理回路によってさらに実行可能であり、
前記複数の認知データ・フィルタの前記有効度は、前記要求元デバイスに提供された前記1つまたは複数のグループ内の前記データのうち前記クエリによって実際に利用される部分と、前記要求元デバイスに記憶され、前記クエリでの使用のために利用可能なすべてのデータのうち、前記1つまたは複数のグループ内で提供される割合と、のそれぞれに基づく、請求項9に記載のコンピュータ・プログラム製品。 - 前記複数の認知データ・フィルタの前記有効度FF(k)1が第1のアルゴリズム
- 前記複数の認知データ・フィルタの前記有効度FF(k)2が第2のアルゴリズムFF(k)2=(2*FP(k)*FR(k))/(FP(k)+FR(k))に従って計算され、ここで、FP(k)は、前記要求元デバイスに提供された前記1つまたは複数のグループ内の前記データのうち前記クエリによって実際に利用される前記部分を示し、0と、1と、0と1との間のすべての値とを含む範囲内の第1の値を有し、FR(k)は、前記要求元デバイスに記憶され、前記クエリでの使用のために利用可能なすべての前記データのうち、前記1つまたは複数のグループ内で提供される割合を示し、前記範囲内の第2の値を有する、請求項12に記載のコンピュータ・プログラム製品。
- 前記具現化されたプログラム命令は、前記処理回路に、
前記処理回路によって、所定のスケジュールに基づいて定期的に、またはバックグラウンド動作として連続して、またはトリガ・イベントに応答して、前記グローバル・データ・リポジトリに記憶されたデータに加えられた変更を考慮に入れるように前記複数のグループを更新させるように前記処理回路によってさらに実行可能であり、前記更新は、1つまたは複数のグループの除去と、1つまたは複数のグループの追加と、特定のグループへの追加データの追加と、前記特定のグループからの既存のデータの除去とからなる1組のアクションから選択されたアクションを行うことを含む、請求項9に記載のコンピュータ・プログラム製品。 - 前記トリガ・イベントは、前記グローバル・データ・リポジトリからの既存データの削除と、前記グローバル・データ・リポジトリへの追加データの追加と、前記グローバル・データ・リポジトリへの新たな種類のデータの追加と、前記グローバル・データ・リポジトリのテキスト変換プロセスの更新とからなる組から選択される、請求項15に記載のコンピュータ・プログラム製品。
- 処理回路と、
メモリと、
メモリに記憶されたロジックと
を含み、前記ロジックは、前記処理回路によって実行されると前記処理回路に、
複数のグループを作成するために1つまたは複数の要因に基づいて複数の認知データ・フィルタを生成することと、
グローバル・データ・リポジトリ上でクエリを受け取る前に、前記グローバル・データ・リポジトリによって受け取られたデータを前記複数の認知データ・フィルタを使用して認知フィルタリングして前記データの独立した各部分を前記複数のグループに入れることと
を行わせ、前記複数のグループの各グループ内のデータが、共通の定義可能な特性を共有している、システム。 - 前記ロジックは、前記処理回路に、
前記グローバル・データ・リポジトリにおいて、1つまたは複数の供給源から前記データを受け取ることであって、前記データがテキスト・データと非構造化データとを含む、前記データを受け取ることと、
前記データを前記グローバル・データ・リポジトリに記憶することと、
前記非構造化データをテキスト・ベースのデータに変換することと、
前記テキスト・ベースのデータを前記グローバル・データ・リポジトリに記憶することであって、前記複数の認知データ・フィルタが前記非構造化データから変換された後の前記テキスト・ベースのデータに適用される、前記テキスト・ベースのデータを前記グローバル・データ・リポジトリに記憶することと、
前記グローバル・データ・リポジトリにおいて前記クエリの標識を受け取ることと、
前記クエリに対応する少なくとも1つのグループを判断し、プリフェッチすることと、
前記少なくとも1つのグループ内のデータを前記クエリの前記標識を提供した要求元デバイスに複製することによって前記クエリに応答することと
をさらに行わせる、請求項17に記載のシステム。 - 前記ロジックは、前記処理回路にさらに、
前記クエリに関して前記要求元デバイスに提供された前記少なくとも1つのグループ内のデータの使用を示す標識を受け取らせ、
前記1つまたは複数の要因は、キーワードと、キーワードの組と、値と、値の組と、値の範囲と、値の範囲の組とからなるグループから選択される、請求項18に記載のシステム。 - 前記ロジックは、前記処理回路にさらに、
要求元デバイスからクエリの標識を受け取ることに応答して前記要求元デバイスに提供された1つまたは複数のグループ内のデータの使用に照らして測定される前記複数の認知データ・フィルタの有効度を向上させるために、前記複数の認知データ・フィルタを経時的に適応化させ、
前記複数の認知データ・フィルタの前記有効度は、前記要求元デバイスに提供された前記1つまたは複数のグループ内の前記データのうち前記クエリによって実際に利用される部分と、前記要求元デバイスに記憶され、前記クエリでの使用のために利用可能なすべてのデータのうち、前記1つまたは複数のグループ内で提供される割合と、のそれぞれに基づく、請求項17に記載のシステム。 - 前記複数の認知データ・フィルタの前記有効度FF(k)1が第1のアルゴリズム
- 前記複数の認知データ・フィルタの前記有効度FF(k)2が第2のアルゴリズムFF(k)2=(2*FP(k)*FR(k))/(FP(k)+FR(k))に従って計算され、ここで、FP(k)は、前記要求元デバイスに提供された前記1つまたは複数のグループ内の前記データのうち前記クエリによって実際に利用される前記部分を示し、0と、1と、0と1との間のすべての値とを含む範囲内の第1の値を有し、FR(k)は、前記要求元デバイスに記憶され、前記クエリでの使用のために利用可能なすべての前記データのうち、前記1つまたは複数のグループ内で提供される割合を示し、前記範囲内の第2の値を有する、請求項20に記載のシステム。
- 前記ロジックは、前記処理回路にさらに、
前記グローバル・データ・リポジトリに記憶されたデータに加えられた変更を考慮に入れるように前記複数のグループを更新させ、前記複数のグループの前記更新は、所定のスケジュールに基づいて定期的に、またはバックグラウンド動作として連続して、またはトリガ・イベントに応答して行われ、前記複数のグループの前記更新は、1つまたは複数のグループの除去と、1つまたは複数のグループの追加と、特定のグループへの追加データの追加と、前記特定のグループからの既存のデータの除去とからなる1組のアクションから選択されたアクションを含む、請求項17に記載のシステム。 - 前記トリガ・イベントは、前記グローバル・データ・リポジトリからの既存データの削除と、前記グローバル・データ・リポジトリへの追加データの追加と、前記グローバル・データ・リポジトリへの新たな種類のデータの追加と、前記グローバル・データ・リポジトリのテキスト変換プロセスの更新とからなる組から選択される、請求項23に記載のシステム。
- グローバル・データ・リポジトリにおいて、1つまたは複数の供給源からデータを受け取ることであって、前記データがテキスト・データと非構造化データとを含む、データを受け取ることと、
前記データを前記グローバル・データ・リポジトリに記憶することと、
前記非構造化データをテキスト・ベースのデータに変換することと、
前記テキスト・ベースのデータを前記グローバル・データ・リポジトリに記憶することと、
複数のグループを作成するために、1つまたは複数のキーワードを含む1つまたは複数の要因に基づいて複数の認知データ・フィルタを生成することと、
前記グローバル・データ・リポジトリ上でクエリを受け取る前に、前記複数の認知データ・フィルタを使用して前記データを認知フィルタリングして前記データの独立した各部分を前記複数のグループに入れることであって、前記複数のグループの各グループ内のデータが、共通の定義可能な特性を共有し、前記複数の認知データ・フィルタが前記非構造化データから変換された後の前記テキスト・ベースのデータに適用される、前記データを認知フィルタリングして前記データの独立した各部分を前記複数のグループに入れることと、
前記クエリの標識を受け取ることと、
前記複数のグループから前記クエリに対応する少なくとも1つのグループを判断し、プリフェッチすることと、
前記クエリの前記標識を提供した要求元デバイスに前記少なくとも1つのグループ内のデータを複製することによって前記クエリに応答することと、
前記クエリに関して前記要求元デバイスに提供された前記少なくとも1つのグループ内のデータの使用を示す標識を受け取ることと、
前記要求元デバイスに提供された前記少なくとも1つのグループ内の前記データの前記使用に照らして測定される前記複数の認知データ・フィルタの有効度を向上させるために、前記複数の認知データ・フィルタを経時的に適応化することと
を含み、
前記複数の認知データ・フィルタの前記有効度は、前記要求元デバイスに提供された前記少なくとも1つのグループ内の前記データのうち前記クエリによって実際に利用される部分と、前記要求元デバイスに記憶され、前記クエリでの使用のために利用可能なすべてのデータのうち、前記少なくとも1つのグループ内で提供される割合と、のそれぞれに基づく、方法。
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Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10884980B2 (en) | 2017-07-26 | 2021-01-05 | International Business Machines Corporation | Cognitive file and object management for distributed storage environments |
US11055420B2 (en) * | 2018-02-05 | 2021-07-06 | International Business Machines Corporation | Controlling access to data requested from an electronic information system |
US10447592B2 (en) * | 2018-02-08 | 2019-10-15 | Ricoh Company, Ltd. | Output device discovery using network switches |
US11509531B2 (en) * | 2018-10-30 | 2022-11-22 | Red Hat, Inc. | Configuration sharing and validation for nodes in a grid network |
CN112311559A (zh) | 2019-07-24 | 2021-02-02 | 中兴通讯股份有限公司 | 计数器自定义过滤方法、装置以及计算机可读存储介质 |
US11894973B2 (en) | 2022-03-10 | 2024-02-06 | Ricoh Company, Ltd. | Assigning and prioritizing mediation servers for monitoring legacy devices |
US11606242B1 (en) | 2022-03-10 | 2023-03-14 | Ricoh Company, Ltd. | Coordinated monitoring of legacy output devices |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004178217A (ja) * | 2002-11-26 | 2004-06-24 | Sony Corp | ファイル管理装置、ファイル管理方法、ファイル管理プログラム及び、ファイル管理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能なプログラム格納媒体 |
US8099401B1 (en) * | 2007-07-18 | 2012-01-17 | Emc Corporation | Efficiently indexing and searching similar data |
JP2014021645A (ja) * | 2012-07-17 | 2014-02-03 | Fuji Xerox Co Ltd | 情報分類プログラム及び情報処理装置 |
US8862580B1 (en) * | 2004-03-01 | 2014-10-14 | Radix Holdings, Llc | Category-based search |
Family Cites Families (35)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3177999B2 (ja) | 1991-04-25 | 2001-06-18 | カシオ計算機株式会社 | システム構成図作成装置 |
US6470389B1 (en) | 1997-03-14 | 2002-10-22 | Lucent Technologies Inc. | Hosting a network service on a cluster of servers using a single-address image |
US6205481B1 (en) | 1998-03-17 | 2001-03-20 | Infolibria, Inc. | Protocol for distributing fresh content among networked cache servers |
US6952737B1 (en) | 2000-03-03 | 2005-10-04 | Intel Corporation | Method and apparatus for accessing remote storage in a distributed storage cluster architecture |
US6675159B1 (en) * | 2000-07-27 | 2004-01-06 | Science Applic Int Corp | Concept-based search and retrieval system |
US7844691B2 (en) | 2004-12-30 | 2010-11-30 | Xstor Systems, Inc. | Scalable distributed storage and delivery |
US7835578B2 (en) * | 2006-04-19 | 2010-11-16 | Sarnoff Corporation | Automated video-to-text system |
US7890488B2 (en) | 2007-10-05 | 2011-02-15 | Yahoo! Inc. | System and method for caching posting lists |
US7437686B1 (en) | 2007-11-16 | 2008-10-14 | International Business Machines Corporation | Systems, methods and computer program products for graphical user interface presentation to implement filtering of a large unbounded hierarchy to avoid repetitive navigation |
US10719149B2 (en) * | 2009-03-18 | 2020-07-21 | Touchtunes Music Corporation | Digital jukebox device with improved user interfaces, and associated methods |
EP2564364A1 (en) * | 2010-04-30 | 2013-03-06 | Now Technologies (IP) Limited | Content management apparatus |
US9699503B2 (en) * | 2010-09-07 | 2017-07-04 | Opentv, Inc. | Smart playlist |
US8661449B2 (en) | 2011-06-17 | 2014-02-25 | Microsoft Corporation | Transactional computation on clusters |
US9886188B2 (en) | 2011-08-25 | 2018-02-06 | International Business Machines Corporation | Manipulating multiple objects in a graphic user interface |
CN103020158B (zh) | 2012-11-26 | 2016-09-07 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种报表创建方法、装置和*** |
US9152622B2 (en) * | 2012-11-26 | 2015-10-06 | Language Weaver, Inc. | Personalized machine translation via online adaptation |
US9405811B2 (en) | 2013-03-08 | 2016-08-02 | Platfora, Inc. | Systems and methods for interest-driven distributed data server systems |
US9075960B2 (en) * | 2013-03-15 | 2015-07-07 | Now Technologies (Ip) Limited | Digital media content management apparatus and method |
US20140365241A1 (en) | 2013-06-05 | 2014-12-11 | ESO Solutions, Inc. | System for pre-hospital patient information exchange and methods of using same |
US9245026B1 (en) * | 2013-06-26 | 2016-01-26 | Amazon Technologies, Inc. | Increasing the relevancy of search results across categories |
US10242045B2 (en) * | 2013-10-30 | 2019-03-26 | Dropbox, Inc. | Filtering content using synchronization data |
CN104866497B (zh) | 2014-02-24 | 2018-06-15 | 华为技术有限公司 | 分布式文件***列式存储的元数据更新方法、装置、主机 |
CN106716402B (zh) | 2014-05-12 | 2020-08-11 | 销售力网络公司 | 以实体为中心的知识发现 |
EP2966562A1 (en) | 2014-07-09 | 2016-01-13 | Nexenta Systems, Inc. | Method to optimize inline i/o processing in tiered distributed storage systems |
CN104318340B (zh) | 2014-09-25 | 2017-07-07 | 中国科学院软件研究所 | 基于文本履历信息的信息可视化方法及智能可视分析*** |
CN109634933A (zh) | 2014-10-29 | 2019-04-16 | 北京奇虎科技有限公司 | 数据处理的方法、装置及*** |
CN104484404B (zh) | 2014-12-15 | 2017-11-07 | 中国科学院东北地理与农业生态研究所 | 一种改善分布式文件***中地理栅格数据文件处理方法 |
US10346432B2 (en) | 2015-03-17 | 2019-07-09 | Cloudera, Inc. | Compaction policy |
CN104767813B (zh) | 2015-04-08 | 2018-06-08 | 江苏国盾科技实业有限责任公司 | 基于openstack的公众行大数据服务平台 |
CN106250381B (zh) * | 2015-06-04 | 2020-11-17 | 微软技术许可有限责任公司 | 用于确定表格式存储的列布局的***和方法 |
US9774993B1 (en) * | 2016-05-17 | 2017-09-26 | International Business Machines Corporation | System, method, and recording medium for geofence filtering |
CN106056427A (zh) | 2016-05-25 | 2016-10-26 | 中南大学 | 一种基于Spark的大数据混合模型的移动推荐方法 |
CN106527993B (zh) | 2016-11-09 | 2019-08-30 | 北京搜狐新媒体信息技术有限公司 | 一种分布式***中的海量文件储存方法及装置 |
US10884980B2 (en) | 2017-07-26 | 2021-01-05 | International Business Machines Corporation | Cognitive file and object management for distributed storage environments |
JP2018092679A (ja) | 2018-03-14 | 2018-06-14 | 株式会社メイキップ | 適正サイズ提示方法、適正サイズ提示システム、サーバ装置、及びプログラム |
-
2017
- 2017-07-26 US US15/660,733 patent/US10817515B2/en active Active
-
2018
- 2018-07-17 DE DE112018002266.8T patent/DE112018002266T5/de active Pending
- 2018-07-17 JP JP2020502995A patent/JP7124051B2/ja active Active
- 2018-07-17 WO PCT/IB2018/055295 patent/WO2019021113A1/en active Application Filing
- 2018-07-17 GB GB2002250.5A patent/GB2579512A/en not_active Withdrawn
- 2018-07-17 CN CN201880047765.7A patent/CN110914817B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004178217A (ja) * | 2002-11-26 | 2004-06-24 | Sony Corp | ファイル管理装置、ファイル管理方法、ファイル管理プログラム及び、ファイル管理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能なプログラム格納媒体 |
US8862580B1 (en) * | 2004-03-01 | 2014-10-14 | Radix Holdings, Llc | Category-based search |
US8099401B1 (en) * | 2007-07-18 | 2012-01-17 | Emc Corporation | Efficiently indexing and searching similar data |
JP2014021645A (ja) * | 2012-07-17 | 2014-02-03 | Fuji Xerox Co Ltd | 情報分類プログラム及び情報処理装置 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
"いまさら聞けない機械学習の評価関数", GUNOSY'S BLOG, JPN7021004741, 5 August 2016 (2016-08-05), JP, ISSN: 0004636257 * |
伊藤 拓 外3名: "Tweet内容に影響を与える気象条件と特徴語の抽出", 情報処理学会 研究報告 高度交通システムとスマートコミュニティ(ITS) 2014−ITS−059, JPN6021043955, 5 December 2014 (2014-12-05), JP, pages 1 - 6, ISSN: 0004636256 * |
粟 立軍 外3名: "マイクロブログにおけるクラスタリング技術の比較", 第5回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (第11回日本データベース学会年次大会)[ON, JPN6021043953, 5 June 2013 (2013-06-05), JP, pages 5, ISSN: 0004636255 * |
Also Published As
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