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J-GLOBAL ID：201202287234815959   整理番号：12A0385303

Jubatus:Big Dataのリアルタイム処理を可能にする分散処理技術

著者 (4件)： 小田哲 (NTT 情報流通プラットフォーム研) ,  中山心太 (NTT 情報流通プラットフォーム研) ,  上西康太 (NTT 情報流通プラットフォーム研) ,  木下真吾 (NTT 情報流通プラットフォーム研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 111  号： 409(IN2011 120-136)  ページ： 35-40  発行年： 2012年01月19日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： Hadoopの登場により,安価なハードウェアを用いて大規模なデータに対する高度な分析手段が普及しつつあり,その分析の精度および速度がビジネスの成否を分けるようになってきた。すなわち,大規模かつ高度な分析をリアルタイム化することが重要となる。そこで我々は大規模かつ高度なリアルタイム分析のための分散機械学習フレームワークJubatusをPFI社と共同開発した。Jubatusのゴールは,(a)オンライン機械学習アルゴリズムなどの分析処理をスケールアウトするように分散処理できること,(b)これらの分散処理をアルゴリズム間で共通化すること,(c)これらの分析処理を容易に試行錯誤しながら利用できるようにすること,の3点である。我々は(a)に関してJubatusに高度な分析をスケールアウトさせるための仕組みとして一貫性要件を緩和したmixというデータの同期機構を組み込み,そのスケールアウト性を確認した。本稿ではmixの特徴について解説し,一貫性要件の緩和の程度について検証する。(著者抄録)

シソーラス用語： データ ,  実時間処理 ,  分散処理 ,  *オンライン処理 ,  *機械学習 ,  アルゴリズム ,  学習 ,  スループット ,  *システムアーキテクチャ ,  データ処理
準シソーラス用語： オンライン学習

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： リアルタイム ,  分散処理