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J-GLOBAL ID：201702262805784108   整理番号：17A1775491

ビッグデータの環境における分散データ最適化貯蔵と統計的方法の研究【Powered by NICT】

Research of Distributed Data Optimization Storage and Statistical Method in the Environment of Big Data

著者 (3件)： Gui-Xia Zhang ,  Cheng-Jing Zhai ,  Xiao-Yan Wang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSGEA  ページ： 612-617  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ビッグデータの環境におけるデータ処理の特性を解析することにより,ハッシュ分布に基づく分散最適化貯蔵と統計的システムモデルを提案した。大量データ分布に基づいて,このモデルは,ハッシュアルゴリズムと完全に考慮した負荷バランシングの一貫性分布の原理に基づいて分散型設計とPaxos分散システムプロトコル設計のマスターコピーに基づくデータバックアッププロトコルを完了した。OPNET Modelerシミュレーションソフトウェアによるデータ蓄積のプロセスのシミュレーションを,次に設計した貯蔵モデルの性能評価を完成した。シミュレーション結果は,逐次貯蔵分布政策と比較して,提案した本論文ハッシュ分布に基づくビッグデータ分散ストレージシステムモデル設計は,特にスループットの点で12.2%増加し,反応潜時は9.8%減少することを示した。添加では,ランダム書込み速度は約8Mbit/sである。一般に,ハッシュ分布に基づいて設計された本論文分散ストレージのモデルは可能性がある。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： システムモデル ,  シミュレーション ,  *最適化 ,  *統計的方法 ,  データ蓄積 ,  性能評価 ,  データ処理 ,  負荷分散 ,  スループット ,  分散系
準シソーラス用語： 分散ストレージ ,  OPNET ,  プロトコル設計 ,  分散最適化 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： データベースシステム  (JD03030U) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  計算機網  (JC03000K) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J)

タイトルに関連する用語 (6件)： ビッグデータ ,  環境 ,  最適化 ,  貯蔵 ,  統計的方法 ,  研究