文献

J-GLOBAL ID：200902219067436591   整理番号：08A0997525

Bigtable:構造データのための分散記憶システム

Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data

著者 (9件)： CHANG Fay (Google Inc., CA) ,  DEAN Jeffrey (Google Inc., CA) ,  GHEMAWAT Sanjay (Google Inc., CA) ,  HSIEH Wilson C. (Google Inc., CA) ,  WALLACH Deborah A. (Google Inc., CA) ,  BURROWS Mike (Google Inc., CA) ,  CHANDRA Tushar (Google Inc., CA) ,  FIKES Andrew (Google Inc., CA) ,  GRUBER Robert E. (Google Inc., CA)
資料名： ACM Transactions on Computer Systems  (ACM Transactions on Computer Systems)
巻： 26  号： 2  ページ： ARTICLE4,1-26  発行年： 2008年06月 
JST資料番号： B0908C  ISSN： 0734-2071  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： グーグルにおける構造データを記憶するための分散システムであるBigtableを提示した。Bigtableは2005年5月から量産に入っているが,それ以前に設計と実装に約7年を費やした。2006年8月時点において,60以上のプロジェクトがBigtableを使用している。ユーザはBigtableが提供する高性能と高アベイラビリティを気に入っている。スケーラビリティに優れており,需要が増大すれば,単純に追加するだけで容量を増加できる。Bigtableにおいては,データは3次元で記憶される。行,欄,タイムスタンプである。これは関係データベースとは異なる。このデータ構造はBigtableの利用法を考察した結果として生まれた。本論文では,BigtableのAPI,スキーマ,データ圧縮,キャッシュ,コミット-ログプロトコル等を述べた。また,性能評価結果も提示した。実際の適用例については詳しく述べた。また,この実装から得た教訓も提示した。こうしたシステムをグーグル自身で内製する利点はデータモデル決定の自由度の確保である。また,グーグル自身が開発に当たることにより,直面したであろう障害を乗り越えることができた。

シソーラス用語： *分散データベース ,  *分散処理 ,  *インターネット ,  データ ,  分散メモリ ,  記憶方式 ,  情報検索 ,  分散系 ,  アベイラビリティ ,  スケーラビリティ【計算機】 ,  インタフェイス ,  データベーススキーマ ,  キャッシュメモリ ,  プロトコル ,  アプリケーションプログラミングインタフェイス
準シソーラス用語： API【計算機】 ,  Google ,  記憶システム ,  高性能 ,  半構造データ ,  分散システム ,  分散記憶

分類 (3件)： データベースシステム  (JD03030U) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (1件)： 分散記憶