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J-GLOBAL ID：202002230153026681   整理番号：20A0332757

センサストリーム処理のための近似フォールトトレランス【JST・京大機械翻訳】

Approximate Fault Tolerance for Sensor Stream Processing

著者 (3件)： Takao Daiki (Graduate School of Informatics, Nagoya University, Nagoya, Japan) ,  Sugiura Kento (Graduate School of Informatics, Nagoya University, Nagoya, Japan) ,  Ishikawa Yoshiharu (Graduate School of Informatics, Nagoya University, Nagoya, Japan)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12008  ページ： 55-67  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
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： いくつかの分散ストリーム処理システムは,故障耐性を保証するために不揮発性記憶におけるそれらの内部状態(例えば部分的凝集結果)を保存するが,しかし,そのようなチェックポイントはシステム性能に及ぼす負の影響を有した。この問題を解決するために,ユーザ指定閾値に基づくいくつかのチェックポイントを省略することによって,故障耐性の近似的保証をサポートするために提案された既存の方法を提案した。しかし,閾値が最終出力にどのように影響するかは不明であるため,ユーザが適切な閾値を設定することは困難である。そこで,センサストリーム処理のための近似故障耐性をサポートする方法を提案した。この方法では,ユーザ指定しきい値として誤差限界と回復の信頼限界を用いるので,ユーザは彼の/彼女のサービスレベル一致(SLA)に従ってこれらの閾値を直感的に設定できる。著者らの方法は,多変量ガウス分布を用いることにより,センシングデータ間の相関をモデル化し,部分バックアップデータと確率モデルからそのようなデータを回復できるならば,バックアップデータを低減する。本論文では,平均,和,最大,および最小質問に焦点を合わせて,グレイベースのバックアップ選択アルゴリズムを提案した。著者らは,合成データを用いて著者らのアプローチの妥当性と効率を評価した。著者らの実験研究は,著者らのアプローチがバックアップデータの減少とSLAを満足する近似的回復の両方を達成することを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不揮発性メモリ ,  センサ ,  バックアップ ,  確率モデル ,  信頼限界 ,  正規分布 ,  *近似法 ,  モデリング ,  凝集 ,  *フォールトトレランス ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 多変量 ,  誤差限界 ,  システム性能 ,  *ストリーム処理 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ストリーム処理 ,  フォールトトレランス ,  近似処理

分類 (2件)： データベースシステム  (JD03030U) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ストリーム処理 ,  近似 ,  フォールトトレランス