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JP6994587B2 - System performance monitor with graphical user interface - Google Patents
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Description

本明細書で述べられる発明は、グラフィカルユーザインタフェイスを備えるシステムパフォーマンスモニタの分野に属する。 The inventions described herein belong to the field of system performance monitors with a graphical user interface.

特定のシステム又は上記特定のシステム内のサブシステムが所定のタスクをいかに速く実行することができるかを図で示すことができるシステムパフォーマンスモニタが長い間にわたって必要とされている。このシステムは、インターネット上でメッセージを配信するためのコンピュータシステムのように完全に自動化されたシステムであり得る。また、このシステムは、特定の企業の従業員のようなタスクを実行する人を含み得る。サブシステムは、サーバファーム内のサーバのような自動装置のグループを含み得る。また、サブシステムは、組織内の部署のような人のグループを含み得る。サブシステムは、ネットワークに接続されたワークステーションでそれぞれ作業する人のグループのように自動装置と人の両方を含む場合がある。 There has long been a need for a system performance monitor that can graphically show how fast a particular system or subsystem within the particular system can perform a given task. This system can be a fully automated system, such as a computer system for delivering messages over the Internet. The system may also include people performing tasks such as employees of a particular company. A subsystem may include a group of automated appliances such as servers in a server farm. Also, a subsystem can include a group of people, such as a department within an organization. A subsystem may include both an automated device and a person, such as a group of people each working on a workstation connected to a network.

本発明の開示は、本発明を理解するためのガイドとして提供される。本発明の開示は、本発明の最も包括的な実施形態や最も広い範囲の別の実施形態を必ずしも述べているものではない。 The disclosure of the present invention is provided as a guide for understanding the present invention. The disclosure of the invention does not necessarily describe the most comprehensive embodiment of the invention or another embodiment of the present invention.

図1は、1以上のタスク(例えばR1,R2,R3)を実行するシステム150のパフォーマンスを表示するように適合されたシステムパフォーマンスモニタ100の概念図である。このシステムパフォーマンスモニタは、
a)コンピュータにより実現されるフロントエンド110であって、
i)マイクロプロセッサと、
ii)固定記憶装置と、
iii)入力デバイス111と、
iv)出力デバイス160と
を含むフロントエンド110と、
b)コンピュータにより実現されるバックエンド120と、
c)コンピュータにより実現される1以上のサブシステムスキーマデータベース140であって、それぞれサブシステムスキーマに関連付けられた1以上のサブシステムスキーマデータベース140と
を含み得る。
FIG. 1 is a conceptual diagram of a system performance monitor 100 adapted to display the performance of a system 150 performing one or more tasks (eg R 1 , R 2 , R 3 ). This system performance monitor
a) A frontend 110 realized by a computer,
i) Microprocessor and
ii) Fixed storage and
iii) Input device 111 and
iv) Frontend 110, including output device 160, and
b) The backend 120 realized by a computer,
c) One or more subsystem schema databases 140 implemented by a computer, each including one or more subsystem schema databases 140 associated with a subsystem schema.

1以上のタスクを実行するシステム150は、上記サブシステムスキーマ151(例えばA、B、及びC)のうちの1つ以上に系統立てられている。サブシステムスキーマのそれぞれは、メンバID(例えばA1,A2,A3,B1,B2,B3,C1,C2,C3)を有する1以上のメンバを含んでいる。メンバのそれぞれは、上記タスク(例えばR1,R2,R3)のうちの1つ以上の少なくとも一部を実行する。 A system 150 that performs one or more tasks is systematized in one or more of the above subsystem schemas 151 (eg, A, B, and C). Each of the subsystem schemas contains one or more members with member IDs (eg, A 1 , A 2 , A 3 , B 1 , B 2 , B 3 , C 1 , C 2 , C 3 ). Each member performs at least a portion of one or more of the above tasks (eg, R 1 , R 2 , R 3 ).

タスクのそれぞれは、タスクデータベース130内に格納された関連タスクレコード131を有している。それぞれのタスクレコードは、
i)タスクインデックス132と、
ii)上記タスクレコードに関連付けられた上記タスクの少なくとも一部を実行する1以上のメンバの1以上のメンバID(例えばA1,B3,C2)を含むメタデータ133と、
iii)イベントにそれぞれ関連付けられた1以上のイベントレコード(例えば134)と
を含み、それぞれのイベントレコードは、
1)上記関連するイベントのイベント種別(例えば135)と、
2)上記関連するイベントが発生した時点のタイムスタンプ(例えば136)と
を含んでいる。
Each task has a related task record 131 stored in the task database 130. Each task record is
i) Task index 132 and
ii) Metadata 133 containing one or more member IDs (eg, A 1 , B 3 , C 2 ) of one or more members performing at least part of the task associated with the task record.
iii) Each event record contains one or more event records (eg 134) associated with each event.
1) The event type (for example, 135) of the above related event and
2) Includes a time stamp (eg 136) at the time the related event occurred.

サブシステムスキーマに関連付けられたサブシステムスキーマデータベース(例えば141)のそれぞれは、
i)上記関連するサブシステムスキーマのそれぞれのメンバに関連付けられたメンバレコード(例えば147)
を含んでいる。
Each of the subsystem schema databases (eg 141) associated with the subsystem schema
i) A member record (eg, 147) associated with each member of the relevant subsystem schema above.
Includes.

メンバレコードのそれぞれは、
i)上記関連するサブシステムスキーマのメンバに関連付けられたメンバIDインデックス(例えば142)と、
ii)上記メンバインデックスに関連付けられた上記メンバにより少なくとも部分的に実行されるタスクに関連付けられたそれぞれのタスクレコードの少なくとも一部(例えば143)と
を含んでいる。
Each of the member records
i) A member ID index (eg 142) associated with a member of the relevant subsystem schema above, and
ii) Contains at least a portion (eg, 143) of each task record associated with a task that is at least partially performed by the member associated with the member index.

フロントエンドは、上記フロントエンドの上記固定記憶装置上に格納されたコンピュータ読取可能な命令を含んでおり、上記フロントエンドの上記コンピュータ読取可能な命令は、上記フロントエンドの上記マイクロプロセッサに
i)上記サブシステムスキーマのうちの1つ(例えば115)の選択及び上記選択されたサブシステムスキーマの上記メンバのうちの1つ(例えばA3)の選択(112)をユーザから上記入力デバイスを介して受け取るステップと、
ii)上記選択されたサブシステムスキーマ及び選択されたメンバを用いて上記バックエンドを呼び出す(114)ステップと、
iii)上記選択されたメンバに関連付けられた0個以上の選択タスクレコード144と、上記選択されたメンバに関連付けられた0個以上の非選択タスクレコード146とを含むフォーマット済みのメンバレコード123を、上記選択されたサブシステムスキーマに関連付けられたサブシステムスキーマデータベースから上記バックエンドを介して受け取るステップと、
iv)上記選択タスクレコードのマーク(例えば164)をフォーマットして上記出力デバイス上に表示する(161)ステップと
を物理的に実行させることを可能にする。
The front end includes computer-readable instructions stored on the fixed storage device of the front end, and the computer-readable instructions of the front end are sent to the microprocessor of the front end i) the above. A selection of one of the subsystem schemes (eg 115) and a selection of one of the members of the selected subsystem scheme (eg A3) ( 112) is received from the user via the input device. Steps and
ii) Invoking the backend with the selected subsystem schema and selected members (114) and
iii) A formatted member record 123 containing zero or more selected task records 144 associated with the selected member and zero or more non-selected task records 146 associated with the selected member. With the steps received through the backend above from the subsystem schema database associated with the selected subsystem schema above.
iv) It is possible to physically execute the (161) step of formatting the mark (for example, 164) of the selected task record and displaying it on the output device.

図1は、システムパフォーマンスモニタの概念図である。FIG. 1 is a conceptual diagram of a system performance monitor. 図2は、上記システムパフォーマンスモニタの出力デバイス上に表示されるタイムクラウド散布図である。FIG. 2 is a time cloud scatter plot displayed on the output device of the system performance monitor.

この詳細な説明は、非限定的な例示的実施形態について述べるものである。いずれの個々の特徴も、少なくとも本明細書で述べられる利点を得るために異なる用途によって必要とされる場合には、他の特徴と組み合わせることができる。本明細書で使用される場合には、「約」という語は、特に示さない場合を除いて特定の値のプラスマイナス10%を意味する。 This detailed description describes a non-limiting exemplary embodiment. Each individual feature can be combined with other features, at least if required by different uses to obtain the benefits described herein. As used herein, the term "about" means plus or minus 10% of a particular value, unless otherwise indicated.

本特許文書の開示の一部は、著作権の主張がなされている事項を含んでいる。本著作権者は、特許商標庁の特許ファイル又は記録上の本特許文書及び本特許の開示を第三者がファクシミリにより複製することについては異議を申し立てることはないが、他のすべての著作権についてはいかなるものであってもこれを留保する。 Some of the disclosures in this patent document include matters for which copyright claims have been made. The copyright holder does not object to the facsimile reproduction of the patent file or document of the Patent and the disclosure of this patent on record by the Patent and Trademark Office, but all other copyrights. We reserve this for anything.

本明細書で使用される場合には、「コンピュータシステム」は、データを受け取るための入力デバイス(例えば、キーボード、タッチスクリーン、又は他のデバイスからの電子デジタル入力)と、データを出力するための出力デバイス(例えば、プリンタ、コンピュータスクリーン又は他のデバイスへのデジタル接続)と、データ、コンピュータコード又は他のデジタル命令を格納するための固定デジタルメモリと、デジタル命令を実行するためのデジタルプロセッサとを含んでいる。上記固定記憶装置に保存されている上記デジタル命令は、上記入力デバイスを介してデータを読み込み、上記マイクロプロセッサ内の上記データを処理し、上記出力デバイスを介して上記処理されたデータを出力することを物理的に上記デジタルプロセッサにさせるものである。 As used herein, a "computer system" is an input device for receiving data (eg, an electronic digital input from a keyboard, touch screen, or other device) and for outputting data. An output device (eg, a digital connection to a printer, computer screen or other device), a fixed digital memory for storing data, computer code or other digital instructions, and a digital processor for executing digital instructions. Includes. The digital instruction stored in the fixed storage device reads data via the input device, processes the data in the microprocessor, and outputs the processed data via the output device. Is physically made to be the above-mentioned digital processor.

本明細書において使用される場合には、「形状」という語は、特定の形状の純粋な形態に対してわずかなバリエーションが存在したとしても、全体の外観としてその特定の形状を有していることを意味する。 As used herein, the term "shape" has that particular shape as an overall appearance, even if there are slight variations to the pure form of the particular shape. Means that.

本明細書において使用される場合には、「概して」という語は、形状に関して言及している場合には、一般的な観察者が、その形状からわずかに変化していたとしても物体がその形状を有していると把握することを意味している。 As used herein, the term "generally", when referring to a shape, means that an object is in its shape, even if it is slightly variable from that shape by a typical observer. It means to understand that you have.

本明細書において使用される場合には、「上」、「下」、「上部」、「下部」、「左」、「右」、「垂直」、「水平」、「遠位」、及び「近位」などの相対的な方向に関する語は、物体に関する当初の説明に関して規定されるものであり、特に言及しない限り、その物体がその後に別の方向で説明されている場合であっても、その物体の同一の部分を意味するものである。 As used herein, "top," "bottom," "top," "bottom," "left," "right," "vertical," "horizontal," "distal," and "distal." Relative directional terms such as "proximal" are defined with respect to the initial description of the object, even if the object is subsequently described in another direction, unless otherwise noted. It means the same part of the object.

本明細書において使用される場合には、特に示されない限り、単数形での開示事項は、複数形での開示事項を示唆するものであり、その逆もしかりである。 As used herein, unless otherwise indicated, singular disclosures suggest plural disclosures and vice versa.

再び図1を参照すると、フロントエンドのコンピュータ読取可能な命令は、
a)フォーマット済みのメンバレコードの受取に応答して、出力デバイス160上にタイムクラウド散布図(例えば161)を表示するステップをさらに含み得る。このタイムクラウド散布図は、
i)X軸162と、
ii)Y軸163と、
iii)フォーマット済みメンバレコード中の選択タスクレコードのそれぞれに対するデータ点マーク(例えば164)と
を含み得る。
Seeing FIG. 1 again, the front-end computer-readable instructions are:
a) It may further include displaying a time cloud scatter plot (eg, 161) on the output device 160 in response to receiving the formatted member record. This time cloud scatter plot is
i) X-axis 162 and
ii) Y-axis 163 and
iii) It may contain a data point mark (eg 164) for each of the selected task records in the formatted member record.

上記フォーマット済みメンバレコード中の選択タスクレコードは、それぞれタイムスタンプ付きの開始イベントとタイムスタンプ付きの終了イベントとを含み得る。表示されるデータ点マークのそれぞれは、上記終了イベントの上記タイムスタンプに基づいたX値を有している。上記表示されるデータ点マークのそれぞれは、上記開始イベントの上記タイムスタンプに基づいたY値を有している。 The selected task record in the formatted member record may contain a time stamped start event and a time stamped end event, respectively. Each of the displayed data point marks has an X value based on the time stamp of the end event. Each of the displayed data point marks has a Y value based on the time stamp of the start event.

X軸は水平方向に延びていてもよい。Y軸は垂直方向に延びていてもよい。このX軸を持つことの驚くべき利点は、ユーザが左から右に向かってタイムクラウド図を読み取り、選択されたメンバのパフォーマンスが時間とともにどのように変化しているかを理解できることにある。あるいは、Y軸が水平方向に延びていてもよく、X軸が垂直方向に延びていてもよい。この方向の利点は、水平軸がイベントの開始した時点に対応することにある。 The X-axis may extend horizontally. The Y-axis may extend vertically. The amazing advantage of having this X-axis is that the user can read the time cloud diagram from left to right to understand how the performance of the selected members is changing over time. Alternatively, the Y-axis may extend horizontally and the X-axis may extend vertically. The advantage of this direction is that the horizontal axis corresponds to the point in time when the event started.

表示されるデータ点マークは半透過的なものであってもよい。これにより、2つのデータ点マークが重なった場合(例えば166)には、重なっている範囲が目に見えることとなる。 The displayed data point mark may be translucent. As a result, when two data point marks overlap (for example, 166), the overlapping range becomes visible.

タイムクラウド散布図は、YがXと等しくなる位置に第1のマーク線165を有していてもよい。この線は、現時点を表している。上記線上のデータ点マークは、開始した直後に完了したタスクに対応する。 The time cloud scatter plot may have a first mark line 165 at a position where Y is equal to X. This line represents the current time. The data point mark on the above line corresponds to the task completed immediately after starting.

タイムクラウド散布図は、特定のタスクについての開始イベントから終了イベントまでの間に予想される時間量173をXに加えた値にYが等しくなる位置に第2のマーク線171を有していてもよい。これにより、ユーザは、タイムクラウド図を見て直ちにタスクが予想された時間量の間に完了しているのかを把握することができる。データ点マークが第2のマーク線の下側に位置している場合(例えば172)には、ユーザは、この遅れの原因が何であったのかを突き止めるためにさらに調査をしたいと考えるかもしれない。 The time cloud scatter plot has a second mark line 171 at the position where Y is equal to the value obtained by adding the expected time amount 173 from the start event to the end event for a specific task to X. May be good. This allows the user to immediately see if the task has been completed within the expected amount of time by looking at the time cloud diagram. If the data point mark is located below the second mark line (eg 172), the user may want to investigate further to determine what was the cause of this delay. ..

データ点マークは、ユーザに対して対話的なものであってもよい。例えば、データ点マークを上記ユーザがアクティベートすると、上記データ点マークのそれぞれが、上記関連するデータ点マークの上記関連タスクに関連付けられたメタデータ167を表示してもよい。 The data point mark may be interactive to the user. For example, when the user activates the data point mark, each of the data point marks may display the metadata 167 associated with the related task of the related data point mark.

タイムクラウド散布図は、上記選択されたメンバの上記選択タスクレコードと上記選択されたメンバの上記非選択タスクレコードとに基づく統計項目169をさらに含んでいてもよい。この統計項目は、表示されたデータ点マークの状況を提供するのに役立つ。例えば、表示される統計項目は、全タスクレコード(すなわち、選択タスクレコードに非選択タスクレコードを加えたもの)に対する選択タスクレコードの割合であってもよい。これにより、ユーザは、表示されているデータ点マークの数が多いのか少ないのかを把握することが可能となる。 The time cloud scatter plot may further include a statistic item 169 based on the selected task record of the selected member and the non-selected task record of the selected member. This statistic item helps to provide the status of the displayed data point marks. For example, the displayed statistic may be the ratio of selected task records to all task records (ie, selected task records plus non-selected task records). This allows the user to know whether the number of displayed data point marks is large or small.

ユーザが他の者にタイムクラウド散布図を見せることができるようにし、当該他の者がどのメンバが選択されているのかを知ることができるようにタイムクラウド散布図に選択メンバの表示168を提示してもよい。 Presents a display of selected members 168 on the time cloud scatter plot so that the user can show the time cloud scatter plot to others and the other person can see which member is selected. You may.

これに加えて、あるいはこれに代えて、メンバの表示及び統計項目をタイムクラウド散布図の外部、例えば余白に表示してもよい。 In addition to or instead of this, the member display and statistical items may be displayed outside the time cloud scatter plot, eg, in the margins.

システムパフォーマンスモニタは、コンピュータにより実現可能なデータマンガー124であって、
a)マイクロプロセッサと、
b)固定記憶装置であって、上記データマンガーの上記マイクロプロセッサに、
i)上記タスクデータベースに格納された上記タスクレコードのうちの1つ(例えば131)を読み込むステップと、
ii)上記読み込まれたタスクレコードの上記メタデータ(例えば133)における上記メンバ(例えばA1,B3,C2)のそれぞれに対してメンバレコードを生成するステップと、
iii)上記生成されたメンバレコード(例えばA1:r1,B3:r1,C2:r1)を上記システムスキーマデータベースに格納するステップと
を物理的に実行させるためのコンピュータ読取可能な命令を含む固定記憶装置と
を含むデータマンガー124をさらに備えていてもよい。
The system performance monitor is a computer feasible data manger 124,
a) Microprocessor and
b) A fixed storage device to the microprocessor of the data manger.
i) A step of reading one of the above task records (for example, 131) stored in the above task database, and
ii) A step of generating a member record for each of the above members (for example, A 1 , B 3 , C 2 ) in the above metadata (for example, 133) of the read task record, and
iii) Computer readable to physically execute the step of storing the generated member records (eg A 1 : r 1 , B 3 : r 1 , C 2 : r 1 ) in the system schema database. A data manger 124 including a fixed storage device including instructions may be further provided.

バックエンドは、さらに、フロントエンドからの呼び出し114を認証し、ルーティングする(121)ように構成されていてもよい。バックエンドは、さらに、選択されたサブシステムスキーマによるルーティング要求に基づいて適切なサブシステムスキーマデータベースを呼び出す(122)ように構成されていてもよい。 The backend may also be configured to authenticate and route the call 114 from the frontend (121). The backend may also be configured to call the appropriate subsystem schema database (122) based on the routing request by the selected subsystem schema.

フロントエンドは、さらに、どのサブシステムスキーマ(例えば115,116,117)かを決定するように構成されていてもよい。 The frontend may also be configured to determine which subsystem schema (eg 115, 116, 117).

実施例1
米国特許商標庁(USPTO)は、1以上のタスクを実行するシステムである。上記タスクのうちの1つは特許出願の審査である。この審査は特許審査官により少なくとも部分的に行われる。特許庁のサブシステムスキーマのうちの1つは、特許出願に割り当てられた技術分類である。特許分類スキーマのメンバは異なるクラス(例えばクラス706-人工知能)を含んでいる。他のサブシステムスキーマは、特許出願が割り当てられる技術審査部門(art unit)である。技術審査部門スキーマのメンバは、個々の技術審査部門(例えばAU 2121)を含んでいる。他のサブシステムスキーマは、特許審査官である。特許審査官スキーマのメンバは、個々の審査官である。法律事務所スキーマ、出願人スキーマ、又は発明者スキーマなどの他のスキーマが考えられ得る。
Example 1
The United States Patent and Trademark Office (USPTO) is a system that performs one or more tasks. One of the above tasks is the examination of patent applications. This examination is at least partially performed by the patent examiner. One of the patent office's subsystem schemas is the technical classification assigned to a patent application. Members of the patent classification schema contain different classes (eg class 706-artificial intelligence). Another subsystem schema is the art unit to which patent applications are assigned. Members of the technical review department schema include individual technical review departments (eg, AU 2121). Another subsystem schema is the patent examiner. Members of the Patent Examiner Schema are individual examiners. Other schemas such as law firm schema, applicant schema, or inventor schema can be considered.

それぞれの特許出願には出願番号が割り当てられる(例えばSN 12/345,678)。USPTOは、特許出願の審査中に生じたすべてのイベントを把握している(例えば、処理履歴又は出願包袋)。これらのイベントは、イベント種別(例えば「最後ではない拒絶理由通知」)とタイムスタンプ(例えば05-05-2011又は月-日-年)とを有している。 Each patent application is assigned an application number (eg SN 12 / 345,678). The USPTO is aware of all events that occur during the examination of a patent application (eg, processing history or application bag). These events have an event type (eg, "not the last notice of reasons for refusal") and a time stamp (eg 05-05-2011 or month-day-year).

USPTOは、「特許審査データシステム」(PEDS)と呼ばれる一般の人々に利用可能なデータベースに、特許出願番号に関連付けられたメタデータとイベントに対するレコードを格納している。PEDS内のレコードは、出願番号によりインデックス化されている。それぞれのレコードに対するメタデータは、特許分類スキーマに対する3桁の技術クラス番号、技術審査部門スキーマに対する4桁の技術審査部門番号、審査官スキーマに対する英字名のようなサブシステムラベルを含んでいる。USPTOは、特定の特許分類クラス、技術審査部門、又は審査官に割り当てられた出願を選択するために検索エンジンを提供しているが、特定の検索に対してレコードのセットを取得するのにかかる時間が非常に長い場合がある(例えば大きな特許分類クラスについては10分以上)。さらに、上記レコードが検索エンジンにより返された後、上記レコードを処理してタイムクラウド図を生成するのに必要な時間は、非常に長くなり得る。1つの特許分類クラスに対するデータファイルは1GBになり得る。1つの特許分類クラスのデータを処理するために必要な時間は、1つのワークステーションで数時間になり得る。特許分類スキーマには約700のメンバがある。700のメンバすべてに対するデータを処理するには、巨大なクラウドベースのデータ処理サーバ上で数日がかかっている。 The USPTO stores metadata and records for events associated with patent application numbers in a publicly available database called the "Patent Examination Data System" (PEDS). Records in PEDS are indexed by application number. The metadata for each record contains a subsystem label such as a 3-digit technical class number for the patent classification schema, a 4-digit technical examination department number for the technical examination department schema, and an alphabetic name for the examiner schema. The USPTO provides a search engine for selecting applications assigned to a particular patent classification class, technical examination department, or examiner, but it takes to get a set of records for a particular search. The time can be very long (eg 10 minutes or more for large patent classification classes). Moreover, after the record has been returned by the search engine, the time required to process the record and generate a time cloud diagram can be very long. The data file for one patent classification class can be 1GB. The time required to process data for one patent classification class can be several hours on one workstation. The patent classification schema has about 700 members. It takes several days on a huge cloud-based data processing server to process data for all 700 members.

この問題を解消するために、上記説明に係るシステムパフォーマンスモニタが開発された。このシステムパフォーマンスモニタは、一般的に、ユーザのクライアント端末から離れたクラウドベースのものである。フロントエンドは、ウェブサーバ(Netlify.com)上に置かれている。Netlifyに接続されたユーザのクライアント端末は、フロントエンドの一部であると考えられる。バックエンドは、アプリケーションサーバであるアマゾンウェブサーバ(aws.amazon.com)上に置かれている。サブシステムスキーマデータベースは、クラウドベースのサービスMongoDB Atlas(www.mongodb.com/cloud/atlas)上に置かれている。当業者であれば、フロントエンド、バックエンド、及びサブシステムスキーマデータベースをホストするために別のクラウドベースのサービスやメインフレームやサーバファームのような専用リソースを使用できることを理解するであろう。このように、本明細書で述べられる発明は、特定のコンピュータプラットフォームに限定されるものではない。 To solve this problem, the system performance monitor described above was developed. This system performance monitor is generally cloud-based away from the user's client terminal. The frontend is located on a web server (Netlify.com). The user's client terminal connected to Netlify is considered to be part of the front end. The backend is located on the application server, Amazon Web Server (aws.amazon.com). The subsystem schema database is located on the cloud-based service MongoDB Atlas (www.mongodb.com/cloud/atlas). Those of skill in the art will appreciate that other cloud-based services and dedicated resources such as mainframes and server farms can be used to host front-end, back-end, and subsystem schema databases. As such, the inventions described herein are not limited to a particular computer platform.

フロントエンドには、ユーザからのサブシステムスキーマのメンバの選択を受け取るための1つの入力フィールドが設けられている。ドロップダウンメニューは、ユーザが入力したものに応じて3つのすべてのスキーマから利用可能なメンバを表示する。そして、ユーザは、ドロップダウンメニューから所望のメンバを選択することができる。メンバ名は、それぞれのサブシステムスキーマに特有なものであるため、バックエンドが、選択されたサブシステムスキーマを決定し、したがってどのサブシステムスキーマデータベースに問い合わせをすべきかを決定するには、メンバの選択が十分なものとなる。この例では、選択されたメンバIDが英文字を有している場合には、選択されたサブシステムスキーマは審査官となる。選択されたメンバIDが3桁の数字である場合には、選択されたサブシステムスキーマは特許分類クラスとなる。選択されたメンバIDが4桁の数字である場合には、選択されたサブシステムスキーマは技術審査部門となる。この例では、フロントエンドは、単に選択されたメンバIDをバックエンドに転送し、バックエンドが、選択されたサブシステムスキーマを決定する。 The frontend is provided with one input field for receiving the selection of members of the subsystem schema from the user. The drop-down menu displays the members available from all three schemas, depending on what the user has entered. The user can then select the desired member from the drop-down menu. Member names are specific to each subsystem schema, so the backend can determine which subsystem schema is selected and therefore which subsystem schema database to query. The choice will be sufficient. In this example, if the selected member ID has alphabetic characters, the selected subsystem schema will be the examiner. If the selected member ID is a 3-digit number, the selected subsystem schema is a patent classification class. If the selected member ID is a 4-digit number, the selected subsystem schema will be the technical review department. In this example, the frontend simply forwards the selected member ID to the backend, which determines the selected subsystem schema.

バックエンドにおいてデータマンガーはプログラミング言語を用いて記述されている。データマンガーは、PEDSデータベース全体を読み込む(1TBを超える)。その後、データマンガーは、それぞれの出願レコードに対して注目するメタデータ及びイベントを選択し、データをフォーマットし直し、データをサブシステムスキーマデータベースに格納する。3つのサブシステムスキーマデータベースがセットアップされる。特許分類クラスに対して1つのサブシステムスキーマデータベースがセットアップされ、技術審査部門に対して1つのサブシステムスキーマデータベースがセットアップされ、審査官に対して1つのサブシステムスキーマデータベースがセットアップされる。登録された米国特許弁理士又は弁護士のようなユーザは、これらのスキーマのうちいずれかのメンバのパフォーマンスに関心があるであろう。ユーザは、例えば、特定の審査官のパフォーマンスが特定の技術審査部門におけるすべての審査官のパフォーマンスと合致するものであるかを判断することができる。同様に、同じ特許分類クラスの特許出願を審査している異なる技術審査部門のパフォーマンスを比較することができる。同様に、USPTO内の管理者は、特に同様のパフォーマンスを発揮すべき審査官、技術審査部門、又は分類の間に際立った不一致が存在するかに関心がある場合がある。 At the back end, the data manger is written using a programming language. The data manger reads the entire PEDS database (more than 1TB). The data manger then selects the metadata and events of interest for each application record, reformatts the data, and stores the data in the subsystem schema database. Three subsystem schema databases are set up. One subsystem schema database is set up for the patent classification class, one subsystem schema database is set up for the technical review department, and one subsystem schema database is set up for the examiner. Users such as registered US patent attorneys or lawyers will be interested in the performance of any member of these schemas. The user can, for example, determine whether the performance of a particular examiner matches the performance of all examiners in a particular technical review department. Similarly, it is possible to compare the performance of different technical examination departments examining patent applications of the same patent classification class. Similarly, managers within the USPTO may be particularly interested in the existence of significant discrepancies between examiners, technical review departments, or classifications that should perform similarly.

注目するメタデータ(例えば、出願番号、発明の名称、分類、技術審査部門、審査官)とイベントデータ(例えば、ノンファイナルリジェクション、ファイナルリジェクション、許可通知)だけを含むようにPEDSデータをフィルタリングすると、データ量が35倍縮小される。しかしながら、3つのサブシステムスキーマデータベースが存在しており、それぞれのデータベースはそれぞれのサブシステムスキーマのメンバによりインデックス化された複製データを有しているため、データ全体の削減は約12倍である。それでも、サブシステムスキーマを選択し、上記サブシステムスキーマのメンバを選択し、出力デバイス上にタイムクラウド図が示されるまでの遅延は、100,000個のデータ点マークを示すタイムクラウド図についてであっても、わずか約10秒かそれ未満である。 Filter PEDS data to include only the metadata of interest (eg, application number, invention name, classification, technical review department, examiner) and event data (eg, non-final rejection, final rejection, permission notice). Then, the amount of data is reduced by 35 times. However, since there are three subsystem schema databases, and each database has duplicate data indexed by the members of each subsystem schema, the overall data reduction is about 12 times. Still, the delay before selecting the subsystem schema, selecting the members of the above subsystem schema, and showing the time cloud diagram on the output device is even for a time cloud diagram showing 100,000 data point marks. , Only about 10 seconds or less.

図2は、上記システムパフォーマンスモニタの出力デバイス200に表示される例示的タイムクラウド散布図202である。このサブシステムスキーマは特許分類クラスであった。特許分類クラスの選択されたメンバは、クラス706-人工知能であった。選択レコードは、この特許分類クラスの許可通知を受けたすべての出願のレコードであった。非選択レコードは、許可通知を受けなかったすべての出願のレコードであった。上記非選択レコードは、放棄された特許出願か、あるいは許可通知を受けることなく係属中の特許出願に対するものであり得る。1つのレコード中に複数の許可通知が存在する場合には、すべての許可通知が選択され、それぞれデータ点マークとして示された。 FIG. 2 is an exemplary time cloud scatter plot 202 displayed on the output device 200 of the system performance monitor. This subsystem schema was a patent classification class. The selected member of the Patent Classification class was Class 706-Artificial Intelligence. The selection record was the record of all applications that received the permission notice for this patent classification class. Non-selected records were records of all applications that did not receive permission notice. The non-selected record may be for an abandoned patent application or for a pending patent application without notice of permission. If there were multiple permission notices in a record, all permission notices were selected and each was shown as a data point mark.

Y軸231は、特許出願の出願日である。X軸232は、許可通知日である。両方の軸は、2000年1月1日から始まり、PEDSデータがダウンロードされた日(すなわち2019年3月15日)で終わっている。ここでは、PEDSデータベースの全体を最初にダウンロードした後、その後のダウンロードは、先のダウンロード以降の新しいイベントを有する出願についてのレコードのみを含んでいてもよいと考えられる。その後のダウンロードからのデータは、サブシステムスキーマデータベースを更新するために使用することができる。 Y-axis 231 is the filing date of the patent application. X-axis 232 is the permission notification date. Both axes start on January 1, 2000 and end on the day the PEDS data was downloaded (ie March 15, 2019). Here, after the first download of the entire PEDS database, subsequent downloads may contain only records for applications with new events since the previous download. The data from subsequent downloads can be used to update the subsystem schema database.

第1のマーク線223は、YがXと等しくなる位置にある。第2のマーク線224は、Xに3年を加えた値にYが等しくなる位置にある。3年は、出願人が特許出願の審査を遅延させていないとして米国特許法により許可通知を受けるのに必要となる最大の時間量である。 The first mark line 223 is at a position where Y is equal to X. The second mark line 224 is at a position where Y is equal to the value obtained by adding 3 years to X. Three years is the maximum amount of time an applicant will need to receive a permit notice under US Patent Law for not delaying the examination of a patent application.

データ点マーク(例えば211)は、選択レコード(すなわち、許可通知を受領したすべての出願)のそれぞれについてタイムクラウド散布図上に表示されている。全部で約11,000個のデータ点マークが示されている。データ点マークは、中実黒色で境界線がなく、3ポイントの大きさを有している。データ点の透過度は80%である。これにより、1つのデータ点マーク(例えば212)がはっきりと見えると同時に、密度の高い領域(例えば213)を認識することができる。 A data point mark (eg 211) is displayed on the time cloud scatter plot for each of the selected records (ie, all applications for which a permit notice has been received). A total of about 11,000 data point marks are shown. The data point mark is solid black, has no border, and has a size of 3 points. The transparency of the data points is 80%. As a result, one data point mark (for example, 212) can be clearly seen, and at the same time, a dense region (for example, 213) can be recognized.

ユーザによりいずれかのデータ点マーク(例えば212)が選択されると、そのデータ点マークに関連付けられた出願の関連メタデータ(例えば、出願番号と発明の名称)を示すポップアップ214が表示される。 When any data point mark (eg 212) is selected by the user, a pop-up 214 showing the relevant metadata (eg, application number and invention name) of the application associated with that data point mark is displayed.

タイムクラウド散布図上には選択された特許分類クラス(項目204)が表示される。別の実施形態では、これに代えて、特許分類クラスがタイムクラウド散布図の余白部分に表示される。 The selected patent classification class (item 204) is displayed on the time cloud scatter plot. In another embodiment, instead, the patent classification class is displayed in the margin of the time cloud scatter plot.

また、算出された統計項目APOA12の値(項目206)がタイムクラウド散布図上に示された。APOAは、「1回の拒絶理由通知に対する許可通知数(allowances per office action)」を意味している。下付文字の「12」は、このAPOAが、データがダウンロードされた日又は最後に更新された日の前12ヶ月の間の拒絶理由通知に対するものであることを示している。拒絶理由通知は、許可通知を受け取らなかった出願のような非選択レコードの最後ではない拒絶理由通知及び最後の拒絶理由通知を含んでいる。このため、APOA12は、1つの許可通知を得るためにポートフォリオ中のすべての出願について全体でユーザが何回の拒絶理由通知に対して応答する必要があると考えられるのかをユーザに示すものとなる。APOA12は、過去12ヶ月間で1つの許可通知を得るために出願人は約4回の拒絶理由通知に対して応答する必要があったことを示している。 In addition, the calculated statistical item APOA 12 value (item 206) is shown on the time cloud scatter plot. APOA means "allowances per office action" for one notice of reasons for refusal. The subscript "12" indicates that this APOA is for a notice of reasons for refusal during the 12 months prior to the date the data was downloaded or last updated. The notice of reasons for refusal includes a notice of reasons for refusal that is not the last of the non-selected records, such as an application that did not receive the notice of permission, and a notice of the last reason for refusal. For this reason, APOA 12 is intended to indicate to the user how many times the user is likely to need to respond to the notice of reasons for refusal for all applications in the portfolio in order to obtain one notice of permission. Become. APOA 12 indicates that the applicant had to respond to about four notices of reasons for refusal in order to obtain one permit notice in the last 12 months.

縦のグリッド線221と横のグリッド線222は、特定の出願がそれぞれ許可されたときと出願されたときをユーザが簡単に把握できるようにタイムクラウド散布図上に示されている。 Vertical grid lines 221 and horizontal grid lines 222 are shown on a time cloud scatter plot so that the user can easily see when a particular application is granted and when it is filed, respectively.

ユーザは、このタイムクラウドを見て、2017年の初めからデータ点マークが薄くなっている(242)ことに気づいた。そして、ユーザは、最後ではない拒絶理由通知又は最後の拒絶理由通知を含む出願がデータ点マークによって表されている場合に基づいて別のタイムクラウド図を生成した。ユーザは、2017年より後に拒絶理由を受けたいくつかの出願についてポップアップを用いて、その出願が過去に米国特許法第101条に基づく拒絶理由を受けていない場合には、多くの出願が米国特許法第101条に基づく拒絶を受けていると判断した。したがって、ユーザは、クラス706に割り当てられると考えられる出願を行うことに対して悲観的になった。しかしながら、より詳細に観察すると、ユーザは、2019年の最初の数ヶ月に許可通知のデータ点マークが突然濃くなっている(243)ことを見つけた。USPTOは、米国特許法第101条による特許出願の適切な審査に関して2019年1月に新しいガイドラインを発表した。ユーザが2019年初めに許可された出願の出願包袋を確認したところ、この分類の審査官は、2019年1月以前には拒絶していた出願を新しいガイドラインに基づいて許可していることを見つけた。このため、この分類に属する出願をし続けることをユーザに促すものとなった。ユーザは、異なるサブシステムスキーマの異なるメンバのパフォーマンスについてのわずかな変化及び急激な変化の両方を見て、特許出願の原稿をより効果的に作成し、その審査をより効果的に進めることができる。 Looking at this time cloud, users noticed that the data point marks have faded since the beginning of 2017 (242). The user then generated another time cloud diagram based on the case where the application containing the not last notice of reasons for refusal or the last notice of reasons for refusal is represented by a data point mark. Users use pop-ups for some applications that have been denied grounds after 2017, and many applications will be in the United States if the application has not previously received a reason for refusal under Article 101 of the U.S. Patent Act. It was determined that the refusal was received under Article 101 of the Patent Act. Therefore, users have become pessimistic about filing applications that would be assigned to class 706. However, upon closer inspection, users found that in the first few months of 2019, the data point marks on permit notifications suddenly darkened (243). The USPTO issued new guidelines in January 2019 regarding the proper examination of patent applications under Section 101 of the US Patent Act. When the user confirms the application bag of the application approved in early 2019, the examiner of this classification has confirmed that the application that was rejected before January 2019 is permitted based on the new guidelines. I got you. For this reason, it encourages users to continue filing applications that belong to this category. Users can see both small and rapid changes in the performance of different members of different subsystem schemas to more effectively prepare manuscripts for patent applications and proceed with their examination more effectively. ..

結論
本開示は、1以上の異なる例示的な実施形態を参照して述べられてきたが、本開示の範囲を逸脱することなく、様々な変更を行うことができ、その要素を均等物に代えることができることは、当業者により理解されるであろう。加えて、その本質的な範囲又は教示を逸脱することなく、特定の状態に適合させるために数多くの修正を行うことができる。したがって、本開示は、本発明を実施するために最良と考えられるものとして開示されている特定の実施形態に限定されるものではない。
CONCLUSIONS Although the present disclosure has been described with reference to one or more different exemplary embodiments, various modifications can be made without departing from the scope of the present disclosure, substituting its elements for equivalents. It will be understood by those skilled in the art that it can be done. In addition, numerous modifications can be made to adapt to a particular condition without departing from its essential scope or teachings. Accordingly, the present disclosure is not limited to the particular embodiments disclosed as being considered best for carrying out the invention.

Claims (13)

1以上のタスクを実行するシステムのパフォーマンスを表示するように適合されたシステムパフォーマンスモニタであって、
a)コンピュータにより実現されるフロントエンドであって、
i)マイクロプロセッサと、
ii)固定記憶装置と、
iii)入力デバイスと、
iv)出力デバイスと
を含むフロントエンドと、
b)コンピュータにより実現されるバックエンドと、
c)コンピュータにより実現される1以上のサブシステムスキーマデータベースであって、それぞれサブシステムスキーマに関連付けられた1以上のサブシステムスキーマデータベースと
を備え、
d)上記1以上のタスクを実行する上記システムは、上記サブシステムスキーマのうち1つ以上に系統立てられ、
e)上記サブシステムスキーマのそれぞれは、メンバIDを有する1以上のメンバを含み、
f)上記メンバのそれぞれは、上記タスクのうちの1つ以上の少なくとも一部を実行し、
g)上記タスクのそれぞれは、タスクデータベースに格納された関連するタスクレコードを有しており、
h)それぞれのタスクレコードは、
i)タスクインデックスと、
ii)上記タスクレコードに関連付けられた上記タスクの少なくとも一部を実行する1以上のメンバの1以上のメンバIDを含むメタデータと、
iii)イベントにそれぞれ関連付けられた1以上のイベントレコードと
を含み、それぞれのイベントレコードは、
1)上記関連するイベントのイベント種別と、
2)上記関連するイベントが発生した時点のタイムスタンプと
を含み、
i)サブシステムスキーマに関連付けられた上記サブシステムスキーマデータベースのそれぞれは、
i)上記関連するサブシステムスキーマのそれぞれのメンバに関連付けられたメンバレコード
を含み、
j)上記メンバレコードのそれぞれは、
i)上記関連するサブシステムスキーマのメンバに関連付けられたメンバIDインデックスと、
ii)上記メンバIDインデックスに関連付けられた上記メンバにより少なくとも部分的に実行されるタスクに関連付けられたそれぞれのタスクレコードの少なくとも一部と
を含み、
k)上記フロントエンドは、上記フロントエンドの上記固定記憶装置上に格納されたコンピュータ読取可能な命令を含み、上記フロントエンドの上記コンピュータ読取可能な命令は、上記フロントエンドの上記マイクロプロセッサに
i)上記サブシステムスキーマのうちの1つの選択及び上記選択されたサブシステムスキーマの上記メンバのうちの1つの選択をユーザから上記入力デバイスを介して受け取るステップと、
ii)上記選択されたサブシステムスキーマ及び選択されたメンバを用いて上記バックエンドを呼び出すステップと、
iii)上記選択されたメンバに関連付けられた0個以上の選択タスクレコードと、上記選択されたメンバに関連付けられた0個以上の非選択タスクレコードとを含むフォーマット済みのメンバレコードを、上記選択されたサブシステムスキーマに関連付けられたサブシステムスキーマデータベースから上記バックエンドを介して受け取るステップと、
iv)上記選択タスクレコードのマークをフォーマットして上記出力デバイス上に表示するステップと
を物理的に実行させることを可能にする、
システムパフォーマンスモニタ。
A system performance monitor adapted to display the performance of a system that performs one or more tasks.
a) A front end realized by a computer
i) Microprocessor and
ii) Fixed storage and
iii) Input device and
iv) With the front end, including the output device,
b) The back end realized by the computer and
c) One or more subsystem schema databases realized by a computer, each of which includes one or more subsystem schema databases associated with a subsystem schema.
d) The system that performs one or more tasks is organized into one or more of the subsystem schemas.
e) Each of the above subsystem schemas contains one or more members with a member ID.
f) Each of the above members performs at least a portion of one or more of the above tasks.
g) Each of the above tasks has a related task record stored in the task database.
h) Each task record is
i) Task index and
ii) Metadata that contains one or more member IDs of one or more members that perform at least part of the task associated with the task record.
iii) Each event record contains one or more event records associated with each event.
1) Event types of the above related events and
2) Including the time stamp when the above related event occurred
i) Each of the above subsystem schema databases associated with the subsystem schema is
i) Contains the member records associated with each member of the relevant subsystem schema above.
j) Each of the above member records
i) The member ID index associated with the member of the relevant subsystem schema above, and
ii) Containing at least a portion of each task record associated with a task that is at least partially performed by the member associated with the member ID index.
k) The frontend includes computer-readable instructions stored on the fixed storage device of the frontend, and the computer-readable instructions of the frontend are sent to the microprocessor of the frontend i). A step of receiving a selection of one of the subsystem schemes and a selection of one of the members of the selected subsystem scheme from the user via the input device.
ii) Invoking the backend with the selected subsystem schema and selected members,
iii) A formatted member record containing zero or more selected task records associated with the selected member and zero or more non-selected task records associated with the selected member is selected above. The steps received from the subsystem schema database associated with the subsystem schema via the above backend, and
iv) It is possible to physically execute the steps of formatting the mark of the selected task record and displaying it on the output device.
System performance monitor.
上記フロントエンドの上記コンピュータ読取可能な命令は、上記フロントエンドの上記マイクロプロセッサに、
a)上記フォーマット済みのメンバレコードの上記受取に応答して、上記出力デバイス上にタイムクラウド散布図を表示するステップ
をさらに物理的に実行させることを可能にし、上記タイムクラウド散布図は、
i)X軸と、
ii)Y軸と、
iii)上記フォーマット済みメンバレコード中の選択タスクレコードのそれぞれに対するデータ点マークと
を含み、
b)上記フォーマット済みメンバレコード中の上記選択タスクレコードは、それぞれタイムスタンプ付きの開始イベントとタイムスタンプ付きの終了イベントとを含み、
c)上記データ点マークのそれぞれは、上記終了イベントの上記タイムスタンプに基づいたX値を有し、
d)上記データ点マークのそれぞれは、上記開始イベントの上記タイムスタンプに基づいたY値を有する、
請求項1に記載のシステムパフォーマンスモニタ。
The computer-readable instructions on the frontend are sent to the microprocessor on the frontend.
a) In response to the receipt of the formatted member record, it is possible to further physically perform the step of displaying the time cloud scatter plot on the output device, which is a time cloud scatter plot.
i) X-axis and
ii) Y-axis and
iii) Includes a data point mark for each of the selected task records in the formatted member record
b) The selected task record in the formatted member record contains a time stamped start event and a time stamped end event, respectively.
c) Each of the data point marks has an X value based on the time stamp of the end event.
d) Each of the data point marks has a Y value based on the time stamp of the start event.
The system performance monitor according to claim 1.
上記X軸は水平方向に延び、上記Y軸は垂直方向に延びる、
請求項2に記載のシステムパフォーマンスモニタ。
The X-axis extends horizontally and the Y-axis extends vertically.
The system performance monitor according to claim 2.
上記表示されるデータ点マークは半透過的なものである、請求項2又は3に記載のシステムパフォーマンスモニタ。 The system performance monitor according to claim 2 or 3 , wherein the displayed data point mark is translucent. 上記タイムクラウド散布図は、
a)YがXと等しくなる位置にある第1のマーク線と、
b)特定のタスクについての開始イベントから終了イベントまでの間に予想される時間量をXに加えた値にYが等しくなる位置にある第2のマーク線と
をさらに含む、
請求項2から4のいずれか一項に記載のシステムパフォーマンスモニタ。
The above time cloud scatter plot is
a) The first mark line where Y is equal to X, and
b) Further includes a second mark line at a position where Y is equal to the value obtained by adding the amount of time expected from the start event to the end event for a specific task to X.
The system performance monitor according to any one of claims 2 to 4 .
上記データ点マークは、上記ユーザに対して対話的なものである、請求項2から5のいずれか一項に記載のシステムパフォーマンスモニタ。 The system performance monitor according to any one of claims 2 to 5, wherein the data point mark is interactive to the user. データ点マークを上記ユーザがアクティベートすると、上記データ点マークのそれぞれが、上記関連するデータ点マークの上記関連タスクに関連付けられたメタデータを表示する、請求項6に記載のシステムパフォーマンスモニタ。 The system performance monitor of claim 6, wherein when the user activates the data point mark, each of the data point marks displays the metadata associated with the related task of the related data point mark. 上記タイムクラウド散布図は、上記選択されたメンバの上記選択タスクレコードと上記選択されたメンバの上記非選択タスクレコードとに基づく統計項目をさらに含む、請求項2から7のいずれか一項に記載のシステムパフォーマンスモニタ。 The time cloud scatter plot according to any one of claims 2 to 7 , further comprising statistical items based on the selected task record of the selected member and the non-selected task record of the selected member. System performance monitor. 上記タスクを実行する上記システムは、上記タスクの少なくとも一部を実行する人を含む、請求項1から8のいずれか一項に記載のシステムパフォーマンスモニタ。 The system performance monitor according to any one of claims 1 to 8, wherein the system for executing the task includes a person who performs at least a part of the task. 上記サブシステムスキーマのうちの少なくとも1つは、上記人のグループを含む、請求項に記載のシステムパフォーマンスモニタ。 The system performance monitor of claim 9 , wherein at least one of the above subsystem schemas comprises the group of said persons. コンピュータにより実現可能なデータマンガーであって、
a)マイクロプロセッサと、
b)固定記憶装置であって、上記データマンガーの上記マイクロプロセッサに、
i)上記タスクデータベースに格納された上記タスクレコードのうちの1つを読み込むステップと、
ii)上記読み込まれたタスクレコードの上記メタデータにおける上記メンバのそれぞれに対してメンバレコードを生成するステップと、
iii)上記生成されたメンバレコードを上記システムスキーマデータベースに格納するステップと
を物理的に実行させるためのコンピュータ読取可能な命令を含む固定記憶装置と
を含むデータマンガーをさらに備える、請求項1から10のいずれか一項に記載のシステムパフォーマンスモニタ。
A data manger that can be realized by a computer
a) Microprocessor and
b) A fixed storage device to the microprocessor of the data manger.
i) A step to read one of the above task records stored in the above task database, and
ii) A step to generate a member record for each of the above members in the above metadata of the above read task record, and
iii) Claims 1-10 further comprising a data manger including a fixed storage device including computer-readable instructions for physically performing the steps of storing the generated member records in the system schema database. The system performance monitor described in any one of the above.
a)メンバIDの選択がサブシステムスキーマの選択ともなるように上記メンバIDはそれぞれのサブシステムスキーマに対して特有なものであり、
b)上記フロントエンドの上記コンピュータ読取可能な命令は、上記フロントエンドの上記マイクロプロセッサに、
i)上記選択されたメンバIDを受け取るための上記フロントエンドの上記入力デバイス上に1つの入力フィールドを提示するステップと、
ii)上記メンバIDを上記バックエンドに転送するステップと
をさらに物理的に実行させることを可能にし
c)上記バックエンドは、上記選択されたメンバIDから上記選択されたサブシステムスキーマを決定するように構成される、
請求項1から11のいずれか一項に記載のシステムパフォーマンスモニタ。
a) The above member IDs are unique to each subsystem schema so that the selection of the member ID is also the selection of the subsystem schema.
b) The computer-readable instructions on the front end are sent to the microprocessor on the front end.
i) With the step of presenting one input field on the input device of the frontend to receive the selected member ID.
ii) It is possible to further physically execute the step of transferring the member ID to the backend.
c) The backend is configured to determine the selected subsystem schema from the selected member IDs.
The system performance monitor according to any one of claims 1 to 11 .
a)第1のサブシステムスキーマは、知的財産権についての出願の分類であり、
b)第2のサブシステムスキーマは、知的財産権についての出願の審査部門であり、
c)第3のサブシステムスキーマは、知的財産権についての出願の審査官である、
請求項12に記載のシステムパフォーマンスモニタ。
a) The first subsystem schema is a classification of applications for intellectual property rights .
b) The second subsystem schema is the examination department for applications for intellectual property rights .
c) The third subsystem schema is the examiner of the application for intellectual property rights ,
The system performance monitor according to claim 12.
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