JP7437351B2 - 計測手段が組み込まれたソフトウェアを分析するためのデータストリーム処理言語 - Google Patents
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Description
図1は、実施形態による、計測手段が組み込まれたソフトウェアに基づいて報告を行うための全体的なシステム環境を示している。この全体的なシステム環境は、計測分析システム100、1つまたは複数の開発システム120、管理システム160、および報告システム150を含む。その他の実施形態においては、図1において示されているよりも多くのコンポーネントまたは少ないコンポーネントが使用されることが可能である。たとえば、開発システム120、管理システム160、および報告システム150は、ネットワーク(図1においては示されていない)を介して計測分析システム100と対話することができる。さらに、図1において示されているそれぞれのシステムのさらに多くのインスタンスまたはさらに少ないインスタンスが存在することが可能であり、たとえば、複数の報告システム150が存在することが可能である。
counter 1=createCounter(source=“web 1”, metric=“metric 1”);
データストリームは、データストリームに関連付けられている次元の値を表す座標のセットを使用することによって識別されることが可能である。次元とは、値のセットの1つの値を取ることができるデータストリームのプロパティーを指す。それぞれのデータストリームは、次元に関する値に関連付けられることが可能である。たとえば、次元は、データストリームのソース、またはデータストリームに関連付けられているメトリック名であることが可能である。データストリームのソースは、サーバ名、サービス名などによって識別されることが可能である。メトリック名の例は、cpu(中央処理装置)負荷、キャッシュミス、キャッシュヒットなどである。次元の値は、データストリームの座標値とも呼ばれる。座標値は、メタデータストア230において格納されているメタデータ属性として表されることが可能である。ソースおよびメトリックという2つの次元を与えられると、ソースおよびメトリックを表す2つの座標、たとえば、(server 1, cpu_load)または(server2, memory_usage)を提供することによって、データストリームが識別されることが可能である。
図2は、実施形態による、計測手段が組み込まれたソフトウェアから受信されたデータストリームを処理するためのデータストリーム言語プログラムを実行するためのシステムのアーキテクチャーを示している。計測分析システム100は、インターフェースモジュール210、量子化モジュール240、メタデータモジュール220、メタデータストア230、データポイントルーティングモジュール250、アナリティクスエンジン270、ユーザインターフェースマネージャー280、データストリーム言語プロセッサ200、時系列データストア260、およびソフトウェアバス290を含む。その他の実施形態においては、計測分析システム100は、本明細書において記述されていないその他のモジュールを含むことができる。特定のモジュールによって提供されるものとして示されている機能は、代わりにその他のモジュールによって実施されることが可能である。
データストリーム言語を使用して指定されるプログラムは、ブロックと呼ばれる計算の単位を含む。それぞれのブロックは、データブロックによって実行される特定の処理または計算に関連付けられている。それぞれのブロックは、1つまたは複数の入力ポートおよび1つまたは複数の出力ポートを有することもできる。ブロックは、入力ポートを介して入力を受信し、そのデータを使用して特定の計算を実行し、その計算の結果を出力ポートへ送信する。このプロセスは、事前に指定された周期性で繰り返される。したがって、入力ポートは、データをブロックに提供するためのメカニズムの役割を果たし、出力ポートは、ブロックのデータを出力するためのメカニズムの役割を果たす。
図4は、実施形態による、データストリーム言語の特徴を示すためのデータストリーム言語プログラムの例を示している。図4は、データストリーム言語プログラムをブロックという点から表している。図4において示されているデータストリーム言語プログラムは、下記のように指定されることが可能である。
find(“source:analytics*”)→fetch
→groupby(“datacenter”)
→stats!mean
→publish
図5は、実施形態による、データストリームから受信されたデータをデータストリーム言語プログラムに基づいて処理するための計測分析システムの全体的なプロセスを示している。メタデータモジュール220は、データストリームについて記述するメタデータを510で受信する。メタデータ定義は、データストリームそのもののデータから独立して受信される。たとえば、データストリームは、いかなるプロパティー(たとえば、名前/値ペア)も提供することなく、データ値と、そのデータ値に関連付けられているタイムスタンプとを含むタプルを単に提供することができる。メタデータモジュール220は、データストリームについて記述するプロパティーを、そのデータストリームを提供しているソースとは異なるソースから受信する。たとえば、データストリームは、開発システム120上で実行している計測手段が組み込まれたソフトウェアのインスタンスによって提供され、メタデータ定義は、管理システム160を介してシステム管理者によって提供されることが可能である。
入力データストリームの量子化は、量子化されたデータストリームを使用してデータの処理を簡略化する。たとえば、それぞれのタイムインターバルに関して、受信された複数のデータストリームに基づくアグリゲート値が決定されることが可能である。これは、特定のタイムインターバルに関して複数のデータストリームにわたってデータをさらにアグリゲートすることによって実行される。実施形態においては、入力データストリームの量子化は、それぞれのタイムインターバルの終わりに実行され、それによって、そのタイムインターバルに関する量子化されたデータが、処理に利用できるようになる。
実施形態においては、計測分析システム100は、メトリックデータストリームおよびイベントデータストリームという2つのタイプのデータストリームをサポートする。イベントは、典型的には、システムにおいて発生している例外的な状況、たとえば、特定のしきい値を超過している負荷、または特定のしきい値を超過しているメモリ使用状況を指す。イベントは、システムにおいて、たとえば、開発システム120のシステム管理者によって実行される特定のアクションを指す場合もある。メトリックデータストリームは、計測手段が組み込まれたソフトウェアから入手されること、または計測手段が組み込まれたソフトウェアから入手されたメトリックデータストリームから得られることが可能であるメトリックの値を表すデータを含む。本明細書において言及されるデータストリームは、別段の記載がない限り、メトリックデータストリームである。メトリックデータストリームは、メトリック時系列とも呼ばれ、イベントデータストリームは、イベント時系列とも呼ばれる。
findブロックは、データストリーム言語プログラムに関して入力されるデータストリームの動的な選択を可能にする。findブロックは、データストリームを識別するための検索条件を指定する。実施形態においては、検索条件は、データストリームについて記述する属性(またはメタデータタグ)に基づく表現である。これらの属性は、データストリームの一部として受信されて、または、たとえば計測分析システム100に加えられるメタデータとして、データストリームに関連付けられて、メタデータストア230において格納されることが可能である。検索条件を実行することによって識別されたデータストリームは、入力としてデータストリーム言語プログラムの後続のブロックへ提供される。
実施形態においては、データストリーム言語プログラムは、データストリームの所与のセットからデータを取り出すためのfetchブロックを含む。典型的には、fetchブロックは、データストリーム言語プログラムのデータパイプラインにおいてfindブロックの後に配置される。言い換えれば、findブロックの出力は、入力としてfetchブロックへ提供される。したがってfetchブロックは、findブロックを処理した結果として探索モジュール310によって識別されたデータストリームのセットからデータを取り出す。フェッチモジュール320は、fetchブロックを実行する。
図12は、実施形態による、データストリームのデータをグループ化して結果データストリームのセットを生成するためのプロセスを示している。グループ化ステートメントが、たとえば図4において示されているようにgroupbyブロックを使用して、データストリーム言語プログラムに含まれることが可能である。データストリーム言語プログラムのグループ化ステートメントは、データストリームについて記述する1つまたは複数のメタデータ属性を指定する。groupbyブロックは、データストリームのそれぞれのグループに関して実行されるアグリゲート計算に関連付けられている。
実施形態によれば、データストリーム言語プログラムは、計測分析システム100のその他のコンポーネントにデータストリームを提供することによってデータストリーム言語プログラムの実行の結果に基づいて1つまたは複数のデータストリームを発行する発行コマンド(すなわち、publishブロック)を含む。たとえば、データストリーム言語プログラムによって生成されたデータストリームは、ユーザインターフェースに対して発行されてリアルタイムのチャートまたはレポートとして提示されることが可能である。生成されたデータストリームは、第一級市民として表される。言い換えれば、生成されたデータストリームは、計測分析システム100によって開発システム120の計測手段が組み込まれたソフトウェアから受信されたデータストリームと同じように表される。
find(“source:analytics*”, “metric:load”))→
fetch()→
groupby(“datacenter”)→
stats!mean→
publish(“dc_load”)
データストリーム言語プログラムは、データストリームのセットのデータがしきい値と比較されることを可能にするthresholdブロックをサポートする。比較されるデータストリームは、開発システム120の計測手段が組み込まれたソフトウェアから計測分析システム100によって受信されたデータストリーム、またはデータストリーム言語プログラムの1つまたは複数のブロックの実行の結果として入手されたデータストリームであることが可能である。thresholdブロックは、データポートおよびしきい値ポートを含む。データポートは、データ値を表す1つまたは複数のデータストリームを受信する。しきい値ポートは、しきい値を表す1つまたは複数のデータストリームを受信する。thresholdブロックは、データ値をしきい値と比較して、データ値が、しきい値によって指定されている範囲内にあるかどうかを決定する。実施形態においては、thresholdブロックは、複数のしきい値ポートを含む。たとえば、thresholdブロックは、低しきい値ポートおよび高しきい値ポートという2つのしきい値ポートを含むことができる。thresholdブロックは、データ値が、高しきい値ポートにおいて受信されたしきい値を下回っているかどうか、および低しきい値ポートにおいて受信されたしきい値を上回っているかどうかを決定する。
データストリーム言語の既存のビルトインブロックを組み合わせることによって、カスタマイズされたブロックがユーザによって指定されることが可能である。カスタマイズされたブロックは、マクロブロックまたはカスタマイズされたマクロブロックとも呼ばれる。カスタマイズされたマクロブロックを定義できることは、データストリーム言語を拡張可能にする。カスタマイズされたブロックは、ビルトインブロックと同様、データストリーム言語プログラムに含まれることが可能である。カスタマイズされたブロックは、その他のカスタマイズされたマクロブロックを使用して、カスタマイズされたマクロブロックの任意のネスティングを可能にすることができる。ユーザは、カスタマイズされたブロックを使用して任意のアブストラクションを指定することができる。カスタマイズされたブロックは、そのカスタマイズされたマクロブロックを含むデータストリーム言語プログラムを実行するジョブに関して指定されている周期性で実行される。カスタマイズドブロックモジュール390は、それぞれのタイムインターバルに関して、カスタマイズされたマクロブロックのそれぞれの入力ポートに関する入力値を決定する。
いくつかの実施形態においては、計測分析システム100は、データストリームに基づくレポートを見ることに関心があるエンドユーザのためにデータストリーム言語プログラムを生成するユーザインターフェースを提供する。ユーザは、データストリーム言語の複雑さを隠すユーザフレンドリーなユーザインターフェースを提供される。計測分析システムによって提供されたユーザインターフェースは、レポートを生成すること、ロールアップを実行すること、データストリームをグループ化することなどを行うためのメトリックを選択するなどのアクションをユーザが取ることを可能にするさまざまなウィジェットを示している。
本発明の図および記述は、本発明を明確に理解することに関連している要素を例示するように簡略化されており、その一方で明確さの目的から、典型的なシステムにおいて見受けられるその他の多くの要素を除外しているということを理解されたい。その他の要素および/またはステップも、本発明を実施する上で望ましく、および/または必要とされるということを当技術分野における標準的な技術者なら認識することができる。しかしながら、そのような要素およびステップは当技術分野においてよく知られているので、ならびにそれらは、本発明のさらによい理解を容易にするものではないので、そのような要素およびステップの論考は、本明細書においては提供されていない。本明細書における開示は、当業者に知られているそのような要素および方法に対するすべてのそのような変形形態および修正形態にも向けられている。
Claims (17)
- 動的に変化するデータストリームのセットを処理するために計測分析システムに備えられたコンピュータによって実行されるコンピュータ実施方法であって、
検索式に関連付けられた検索ブロックを少なくとも含む命令のセットを受信するステップであって、前記検索式は、複数のデータストリームを記述する属性に少なくとも部分的に基づき、前記複数のデータストリームは、計測手段が組み込まれたソフトウェアによって生成されたデータを提供する、ステップと、
前記検索ブロックに関連付けられた周期性に基づいて決定された時間間隔中に前記検索ブロックを実行して、前記複数のデータストリームから前記検索式を満たすデータストリームのセットを決定し、さらに、前記検索ブロックの実行は、前記計測分析システムで発生する特定のイベントによってトリガーされて、前記複数のデータストリームから前記検索式を満たすデータストリームのセットを決定するステップと、
前記検索ブロックの実行に基づいて決定されたデータストリームであるデータストリームのセットから、1つまたは複数の結果データ値を取り出すステップであって、前記結果データ値は複数の結果データストリームに対応する、ステップと、
ユーザインターフェースを介して前記複数の結果データストリームの表示をもたらすステップと
を含む、コンピュータ実施方法。 - 前記命令のセットは、データストリーム全体にわたるデータのグループ化を指定するグループ化コマンドを含み、前記グループ化コマンドは、1つまたは複数の属性を識別する、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。
- 前記グループ化コマンドは、メタデータ属性のセットによって前記データストリームのデータをグループ化し、各結果データストリームは、前記メタデータ属性のセットの別個の値のセットに対応する、請求項2に記載のコンピュータ実施方法。
- 前記データストリームに変更があった場合、前記検索ブロックを実行するステップをさらに含む、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。
- 前記結果データストリームは公開ブロックに関連付けられ、前記公開ブロックはメトリック名に関連付けられ、
前記結果データストリームごとに、
前記結果データストリームを記述する属性として前記公開ブロックの前記メトリック名を利用するステップと、
前記結果データストリームを記述するメタデータとともに、前記メトリック名に基づいて前記属性を格納するステップと
をさらに含む、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。 - 前記複数のデータストリームからの1つまたは複数のデータストリームは、別の命令のセットの実行の結果として取得される結果データストリームとして生成される、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。
- 前記複数のデータストリームを記述するメタデータは、前記データストリームの前記データとは独立して受信される、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。
- 動的に変化するデータストリームのセットを処理するための計測分析システムであって、
命令を格納した少なくとも1つのメモリと、
前記命令を実行するように構成された少なくとも1つのプロセッサであって、前記少なくとも1つのプロセッサは、
検索式に関連付けられた検索ブロックを少なくとも含む命令のセットを受信し、前記検索式は、複数のデータストリームを記述する属性に少なくとも部分的に基づき、前記複数のデータストリームは、計測手段が組み込まれたソフトウェアによって生成されたデータを提供し、
前記検索ブロックに関連付けられた周期性に基づいて決定された時間間隔中に前記検索ブロックを実行して、前記複数のデータストリームから前記検索式を満たすデータストリームのセットを決定し、さらに、前記検索ブロックの実行は、前記計測分析システムで発生する特定のイベントによってトリガーされて、前記複数のデータストリームから前記検索式を満たすデータストリームのセットを決定し、
前記検索ブロックの実行に基づいて決定されたデータストリームであるデータストリームのセットから、1つまたは複数の結果データ値を取り出し、前記結果データ値は複数の結果データストリームに対応し、
ユーザインターフェースを介して前記複数の結果データストリームの表示をもたらす
ように構成される、少なくとも1つのプロセッサと
を備えた計測分析システム。 - 前記命令のセットは、データストリーム全体にわたるデータのグループ化を指定するグループ化コマンドを含み、前記グループ化コマンドは1つまたは複数の属性を識別する、請求項8に記載のシステム。
- 前記グループ化コマンドは、メタデータ属性のセットによって前記データストリームのデータをグループ化し、各結果データストリームは、前記メタデータ属性のセットの別個の値のセットに対応する、請求項9に記載のシステム。
- 前記データストリームに変更があった場合に、前記検索ブロックが再実行される、請求項8に記載のシステム。
- 前記結果データストリームは公開ブロックに関連付けられ、前記公開ブロックはメトリック名に関連付けられ、
結果データストリームごとに、
前記結果データストリームを記述する属性として、前記公開ブロックのメトリック名を利用し、
前記結果データストリームを記述するメタデータとともに、前記メトリック名に基づいて属性を格納する
ようにさらに構成される、請求項8に記載のシステム。 - 複数のデータストリームからの1つまたは複数のデータストリームが、別の命令のセットの実行の結果として取得される結果データストリームとして生成される、請求項8に記載のシステム。
- 前記複数のデータストリームを記述するメタデータは、前記データストリームのデータとは独立して受信される、請求項8に記載のシステム。
- 格納された命令を含む非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、計測分析システムに備えられた1つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記1つまたは複数のプロセッサに、
検索式に関連付けられた検索ブロックを少なくとも含む命令のセットを受信するステップであって、前記検索式は、複数のデータストリームを記述する属性に少なくとも部分的に基づき、前記複数のデータストリームは、計測手段が組み込まれたソフトウェアによって生成されたデータを提供する、ステップと、
前記検索ブロックに関連付けられた周期性に基づいて決定された時間間隔中に前記検索ブロックを実行して、前記複数のデータストリームから前記検索式を満たすデータストリームのセットを決定し、さらに、前記検索ブロックの実行は、前記計測分析システムで発生する特定のイベントによってトリガーされて、前記複数のデータストリームから前記検索式を満たすデータストリームのセットを決定するステップと、
前記検索ブロックの実行に基づいて決定されたデータストリームであるデータストリームのセットから、1つまたは複数の結果データ値を取り出すステップであって、前記結果データ値は複数の結果データストリームに対応する、ステップと、
ユーザインターフェースを介して前記複数の結果データストリームの表示をもたらすステップと
を含む、動的に変化するデータストリームのセットを処理するための動作を実行させる、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記命令のセットは、データストリーム全体にわたるデータのグループ化を指定するグループ化コマンドを含み、前記グループ化コマンドは、1つまたは複数の属性を識別する、請求項15に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記グループ化コマンドは、メタデータ属性のセットによって前記データストリームのデータをグループ化し、各結果データストリームは、前記メタデータ属性のセットの別個の値のセットに対応する、請求項16に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
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