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J-GLOBAL ID：202002288322027227   整理番号：20A0434832

ビッグデータアプリケーションのテスト【JST・京大機械翻訳】

Testing Big Data Application

著者 (4件)： Punn Narinder Singh (Indian Institute of Information Technology,Dept. of Information Technology,Allahabad Prayagraj,India) ,  Agarwal Sonali (Indian Institute of Information Technology,Dept. of Information Technology,Allahabad Prayagraj,India) ,  Syafrullah M. (Program of Master of Computer Science, Universitas Budi Luhur,Indonesia) ,  Adiyarta Krisna (Program of Master of Computer Science, Universitas Budi Luhur,Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： EECSI  ページ： 159-162  発行年： 2019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： 今日,大規模データは組織の議論の基礎になっている。大規模なデータストリームに関連する大きなタスクは,様々な挑戦に対処し,様々な活動の処理,特にビジネスの視点から利益を得る可能性のあるデータの最適解析のための適切な試験を実行する。大規模データ項は大量のデータに従う。(ペタバイトの単位にあるかもしれない),従来のシステムの処理と分析能力を超えて,それによって,応用の前に大きいデータを分析してテストする必要性を上げる。インターネット,スマートフォン,オーディオ,ビデオ,メディアなどの様々な情報源から来る膨大なデータをテストすることは挑戦課題である。大規模データをテストするための最も好ましい解決策は,自動化/プログラム化アプローチに従う。本論文では,大規模なデータ特性を概説し,それに伴う様々な課題と,それに続くアプローチ,戦略,および大規模データアプリケーションをテストするための提案フレームワークについて概説した。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： 録画装置 ,  *応用プログラム ,  自動化 ,  スマートフォン ,  情報源 ,  インターネット ,  オーディオ機器
準シソーラス用語： データストリーム ,  大規模データ ,  *ビッグデータ , 【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 (1件)： テスト