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J-GLOBAL ID：201902260471693758   整理番号：19A2479550

ビッグデータ転送に関する高性能エンドツーエンド整合性検証

High-Performance End-to-End Integrity Verification on Big Data Transfer

著者 (4件)： JUNG Eun-Sung (Hongik University) ,  LIU Si (Illinois Institute of Technology) ,  KETTIMUTHU Rajkumar (Argonne National Lab) ,  CHUNG Sungwook (Changwon National University)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Web)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Web))
巻： E102.D  号： 8  ページ： 1478-1488(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： U0469A  ISSN： 1745-1361  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実験施設と高性能コンピューティング施設におけるシミュレーションにより生成される科学データの規模は,IoTベースビッグデータの出現とともに急増してきた。多くの場合,このデータは,モノのインターネット(IoT)応用のためにストレージ,分析,または共有のためにリモート施設に迅速かつ確実に伝送されなければならない。同時に,その整合性を補償するためにデータは宛先のディスクに書き込まれた後,チェックサムを用いてIoTデータを検証することができる。しかし,このエンドツーエンド整合性検証は,オーバヘッド(余分なディスクI/Oとより多くの計算)を必然的に生成する。したがって,全体のデータ転送時間は増加する。本論文では,筆者らは天文観測データのデータ転送とチェックサム計算の間の重複を最大化するための戦略を評価した。特に,データ転送とチェックサム計算を重複させるためにファイルレベルとブロックレベル(さまざまなブロックサイズを持つ)のパイプライン処理を検討した。筆者らは,科学的データ転送に広く使用されているプロトコルであるGridFTPとの関連においてこれらのパイプライン処理アプローチを分析した。筆者らの方法を評価するために,理論的分析と実験を行った。結果は,ブロックレベルパイプライン処理が上記の重複を最大化するのに効果的であり,転送とチェックサムの順次実行と比較して最大70%,およびファイルレベルパイプライン処理と比較して最大60%エンドツーエンド整合性検証を有する全体のデータ転送時間を改善することができることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *データ ,  *データ転送 ,  *コンシステンシー【計算機】 ,  *エンドツーエンド方式 ,  *検証 ,  相互接続 ,  誤り検出 ,  パイプライン処理 ,  長さ
準シソーラス用語： IoT ,  *エンドツーエンド ,  オーバヘッド ,  チェックサム ,  *ビッグデータ ,  ブロックサイズ ,  *整合性

著者キーワード (4件)： 高性能データ転送 ,  iotベースのビッグデータ ,  データインテグリティ ,  パイプライン

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  データ保護  (JD01020V)

引用文献 (39件)：

• [1] L. Atzori, A. Iera, and G. Morabito, “The internet of things: A survey,” Computer Networks, vol.54, no.15, pp.2787-2805, 2010. 10.1016/j.comnet.2010.05.010
• [2] C.-W. Tsai, C.-F. Lai, and A.V. Vasilakos, “Future Internet of Things: open issues and challenges,” Wireless Networks, vol.20, no.8, pp.2201-2217, Nov. 2014. 10.1007/s11276-014-0731-0
• [3] M. Kim, H. Ahn, and K.P. Kim, “Process-Aware Internet of Things: A Conceptual Extension of the Internet of Things Framework and Architecture,” KSII Transactions on Internet and Information Systems, vol.10, no.8, pp.4008-4022, Aug. 2016. 10.3837/tiis.2016.08.032
• [4] J.S. Ward and A. Barker, “Undefined by data: A survey of big data definitions,” arXiv:1309.5821 [cs], Sept. 2013. arXiv: 1309.5821.
• [5] H. Hu, Y. Wen, T.-S. Chua, and X. Li, “Toward Scalable Systems for Big Data Analytics: A Technology Tutorial,” IEEE Access, vol.2, pp.652-687, 2014. 10.1109/access.2014.2332453

タイトルに関連する用語 (4件)： データ転送 ,  エンドツーエンド ,  整合性 ,  検証