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J-GLOBAL ID：202002283454662340   整理番号：20A2259662

ハイブリッドクラウド上の高感度データを考慮した高速MapReduce処理のためのフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Framework for Fast MapReduce Processing Considering Sensitive Data on Hybrid Clouds

著者 (3件)： Kawamoto Shun (Hiroshima City University, Japan) ,  Kamidoi Yoko (Hiroshima City University) ,  Wakabayashi Shin’ichi (Hiroshima City University, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： COMPSAC  ページ： 1357-1362  発行年： 2020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： 近年,大規模データが分析され,様々な目的のために処理される必要がある。大規模データを処理する方法の一つは,クラウドを使用することである。しかし,一般的な公共クラウドにはセキュリティ問題がある。したがって,秘密データを扱うとき,ユーザが安全に使用できる公共クラウドとプライベートクラウドから成るハイブリッドクラウドによる処理方法がある。このハイブリッドクラウドにおいて2つのクラウドを効率的かつ安全に利用するために,分散処理フレームワークSEMROD(セキュアと効率的なMapReduce over ハイブリッドクラウド)を開発した。しかし,SEMRODには2つの問題がある:通信負荷と負荷配分効率の劣化。本論文では,既存の方法SEMRODをより柔軟で迅速にするために,HFK-SEMROD(Hold First Key-SEMROD)と呼ぶ方法を提案した。さらに,HFK-SEMRODの2つの追加オプションを提供し,その利用はジョブタイプによって選択可能である。最後に,その性能をSEMRODと実験的に比較した。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： *負荷配分 ,  分散処理 ,  高感度 ,  セキュリティ
準シソーラス用語： 通信負荷 ,  *MapReduce ,  大規模データ ,  ハイブリッドクラウド , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハイブリッドクラウド ,  高感度 ,  MapReduce ,  フレームワーク