단계 ( 415 ) 에서 , 서버 - 레벨 용량 프로세서 ( 140 ) 는 접속 토큰 들 의 사용량 에서 의 경향 들 을 결정 하 고 가까운 장래 의 변화 들 을 예상 하 기 위해 , 이력 데이터 에 대한 분석 을 수행 하 기 위한 명령 들 을 실행 한다 . 이 를 행할 대 , 서버 - 레벨 용량 프로세서 ( 140 ) 는 , 접속 액세스 풀 ( 142 ) 내 의 접속 토큰 들 의 현재 수 가 충분 한지 여부 , 및 접속 토큰 들 이 언제 필요 할지 및 얼마나 많이 필요 할지 및 그 디바이스 카테고리 또는 다른 형태 의 디바이스 유형 을 포함 하 는 , 요구 에서 의 증가 가 예상 되 는지 여부 를 컴퓨팅 한다 . 여기 서 설명 된 바 와 같 은 분석 은 기저 대역 프로세서 레벨 및 클라이언트 - 레벨 용량 프로세서 레벨 에서 구현 되 는 예견 알고리즘 들 과 유사 한 머신 학습 알고리즘 을 실행 하 는 것 을 포함 할 수 있 다 . 여기 서 차이점 은 , 서버 - 레벨 용량 프로세서 ( 140 ) 의 레벨 에서 , 예견 은 더 넓 은 지리 적 영역 에 걸쳐 분산 된 다수 의 클라이언트 - 레벨 용량 프로세서 들 ( 130 ) ( 및 이 들 각각 의 기저 대역 - 레벨 용량 프로세서 들 ( 200 ) ) 로부터 의 데이터 를 포함 하 는 더 넓 은 데이터 세트 를 포함 할 것 이 라는 점 이 다 . 추가 로 , 더 넓 은 데이터 세트 가 주어지 면 , 추가 접속 토큰 들 에 대한 요구 에서 의 급등 들 및 ( 클라이언트 - 레벨 용량 프로세서 들 ( 130 ) 로부터 의 ) 잉여 접속 토큰 릴리스 들 의 인 스턴스 들 은 클라이언트 - 레벨 용량 프로세서 들 ( 130 ) 의 넓 은 분포 에 걸쳐 다소 통합 될 수 있 을 것 이 다 . 따라서 , 서버 - 레벨 용량 프로세서 ( 140 ) 는 , 이러 한 급등 들 을 실질 적 으로 균등할 만큼 충분히 깊 도록 접속 예약 풀 ( 142 ) 을 유지 할 수 있 다 .