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J-GLOBAL ID：202002216003584654   整理番号：20A2257302

データストリーミングアーキテクチャにおけるスケーラブルで信頼性のある多次元センサデータ集約【JST・京大機械翻訳】

Scalable and Reliable Multi-dimensional Sensor Data Aggregation in Data Streaming Architectures

著者 (2件)： Henning Soren (Software Engineering Group, Kiel University, Kiel, Germany) ,  Hasselbring Wilhelm (Software Engineering Group, Kiel University, Kiel, Germany)
資料名： Data-Enabled Discovery and Applications  (Data-Enabled Discovery and Applications)
巻： 4  号： 1  ページ： 5  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4283A  ISSN： 2510-1161  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： リアルタイムでそれらを処理するためのデータおよび要求のエバー増加量は,ストリーム処理の概念に従って設計されたますます多くの分析的プラットフォームおよびソフトウェアシステムに導いた。応用の共通領域は,例えばIoTデバイスまたは性能監視ツールのセンサから連続データストリームを処理することである。純粋センサデータの解析に加えて,センサの全グループに対するデータの解析は,しばしば行う必要がある。したがって,個々のセンサのデータストリームは,グループのためにデータストリームに連続的に凝集しなければならない。産業4.0環境における電力消費分析の実世界アプリケーションシナリオによって動機づけられて,著者らは,そのようなストリーム集約アプローチが,階層的グループにおいてセンサーを集約することを可能にして,並列に複数のそのような階層構造をサポートして,ランタイムで再構成を提供して,ストリーム処理技術のスケーラビリティと信頼性品質を保存することを提案した。筆者らは,既存のビッグデータアーキテクチャに統合できる,これらの要求を満たすストリーム処理アーキテクチャを提案する。すべての最先端のストリーム処理フレームワークは,待ち時間,資源効率,および正当性の間のトレードオフを扱わなければならないので,提案したアーキテクチャは,低い待ち時間と資源効率の良い計算,または常に正しい結果を確保するために構成できる。適切な構成オプションを選択する際に採用者を助けるために,実験的比較を提供した。提案アーキテクチャのパイロット実装を提示し,それが産業でどのように使用されるかを示した。さらに,実験評価において,この解はセンサ量と共に線形にスケールし,故障の存在下で適切な信頼性を提供することを示した。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *信頼性 ,  電力消費 ,  再構成 ,  待ち時間 ,  階層構造 ,  センサ ,  *高次元 ,  *計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： データストリーム ,  実時間 ,  ストリーム処理 ,  *データストリーミング ,  モノのインターネット ,  ビッグデータ ,  *センサデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ビッグデータ ,  ストリーム処理 ,  ストリーム集約 ,  IoTセンサデータ

分類 (5件)： 計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A) ,  計測機器一般  (AD02000X) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多次元 ,  センサデータ ,  集約