文献

J-GLOBAL ID：202002238175901703   整理番号：20A0812430

大規模地震波形データのためのKAFKAに基づく分散処理モデルに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on a Distributed Processing Model Based on Kafka for Large-Scale Seismic Waveform Data

著者 (6件)： Chai Xu-Chao (The Second Monitoring and Application Center, CEA, Xi’an, China) ,  Wang Qing-Liang (The Second Monitoring and Application Center, CEA, Xi’an, China) ,  Chen Wen-Sheng (The Second Monitoring and Application Center, CEA, Xi’an, China) ,  Wang Wen-Qing (The Second Monitoring and Application Center, CEA, Xi’an, China) ,  Wang Dan-Ning (The Second Monitoring and Application Center, CEA, Xi’an, China) ,  Li Yue (School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 39971-39981  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 国家地震データバックアップセンター(NEDBC)の大規模地震波形データに関する貯蔵と回復要求のために,Kafkaメッセージ待ち行列に基づく分散クラスタ処理モデルを設計し,NEDBCにおけるHBaseに保存された地震波形データの非結合効率を最適化した。まず第一に,従来のディスクアレイ記憶アーキテクチャのものと大規模データストレージアーキテクチャの特性を比較する。第二に,地震波形データ解析と周期的切断を実現し,そして,NoSQL記録におけるHBaseの書込みを,Spk Streamingクラスタを通して形成する。最後に,提案した大規模データプラットフォームのデータ処理プロセスの読出し/書込み性能を,従来のストレージアーキテクチャのものと比較し試験した。結果は,本論文において設計して実行したKafkaに基づく地震波形データ処理アーキテクチャが,NEDBCデータバックアップの冗長性能力に基づく従来のアーキテクチャより高い読出し/書込み速度を持つことを示した。それは提案した方式の妥当性と実行可能性を証明した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *大地震 ,  最適化 ,  データ解析 ,  計算機アーキテクチャ ,  冗長性 ,  ディスクアレイ ,  *地震 ,  データ処理 ,  *分散処理 ,  クラスタ
準シソーラス用語： ストレージ装置 ,  大規模データ ,  *地震波形 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  信号理論  (ND02020G) ,  地震波伝搬  (DC03040W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模 ,  地震波形 ,  分散処理 ,  モデル ,  研究