文献

J-GLOBAL ID：202102288288380212   整理番号：21A0445368

モデル駆動工学を用いたビッグデータ蓄積:ビッグデータMetaモデルからクラウドラPSMメタモデルへ【JST・京大機械翻訳】

Big Data Storage using Model Driven Engineering: From Big Data Meta-model to Cloudera PSM meta-model

著者 (4件)： Erraissi Allae (Laboratory of Information Technology and Modeling, Hassan II University,Faculty of sciences Ben M’sik,Casablanca,Morocco) ,  Banane Mouad (Laboratory of Information Technology and Modeling, Hassan II University,Faculty of sciences Ben M’sik,Casablanca,Morocco) ,  Belangour Abdessamad (Laboratory of Information Technology and Modeling, Hassan II University,Faculty of sciences Ben M’sik,Casablanca,Morocco) ,  Azzouazi Mohamed (Laboratory of Information Technology and Modeling, Hassan II University,Faculty of sciences Ben M’sik,Casablanca,Morocco)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICDABI  ページ： 1-5  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： 大量の情報の蓄積と検索,ならびに大量のデータ内の知能の探索は,Bigデータの概念の心臓にあり,これは,この技術が全体としてITコミュニティと社会にとって非常に重要である理由である。企業は市場と顧客への貴重な洞察を得ることを可能にし,より良い製品やサービスを提供できる。したがって,Bigデータ蓄積は意思決定において主要な役割を果たす。貯蔵層に対する以前の研究で一般的なメタモデルを定義した。本論文では,ATL変換言語を用いて,一般的Bigデータ蓄積層メタモデル(PIM)からクラウドラ分布ストレージ層メタモデル(PSM)へのシフトを示した。ATL変換の結果は,MDAのアーキテクチャに従ってPSM(Platform-Specific Model)を表す。Copyright 2021 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： 意思決定 ,  言語 ,  心臓 ,  コミュニティ ,  *データ蓄積 ,  蓄積層 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 情報の蓄積と検索 ,  *メタモデル ,  ストレージ装置 ,  モデル駆動工学 ,  *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 (6件)： モデル駆動工学 ,  データ蓄積 ,  ビッグデータ ,  モデル ,  PSM ,  メタモデル