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J-GLOBAL ID：201702229716704524   整理番号：17A0415121

クラウドにおける健康情報科学ビッグデータの効率的な解析のための新しい記憶アーキテクチャ【Powered by NICT】

A Novel Storage Architecture for Facilitating Efficient Analytics of Health Informatics Big Data in Cloud

著者 (2件)： Pandey Manish Kumar ,  Subbiah Karthikeyan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CIT  ページ： 578-585  発行年： 2016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： 健康ビッグデータの分析はコスト効果的な品質ヘルスケアを提供するために非常に重要である。近年,医療ビッグデータの分析は,健康サービスを改善するために非常に大きなデータセットへの洞察を得るための挑戦的な仕事に発展した。,長期間にわたっての一途を辿っ発生しているこの莫大な量のデータは,書込み性能だけでなくスケーラビリティに及ぼす応力の大きな関心をしている。さらに,もう一つの挑戦的な課題である効率的な貯蔵とこれらのデータの意味のある処理の必要条件である。健康データの貯蔵で使用された,伝統的な関係データベースはその大量と様々な性質のために扱うことができない。に加えて,これらのデータベースはスケーラビリティの観点からいくつかの固有の弱点を持っている,様々なデータフォーマットを貯蔵,など。は新しい種類のデータストレージ管理システムの必要性である。本論文では,読取/書込/更新高速化だけでなく,データ最適化を容易にするための応用クラスタとストレージクラスタから成る新しいビッグデータ貯蔵アーキテクチャを提案した。応用クラスタは,ユーザからの効率的な貯蔵と検索機能を提供するために使用した。ストレージサービスはストレージクラスタによって提供される。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： データベース ,  高速化 ,  健康管理 ,  データフォーマット ,  *計算機アーキテクチャ ,  最適化 ,  必要条件 ,  データ蓄積 ,  クラスタ ,  関係データベース ,  管理システム ,  品質
準シソーラス用語： *健康 ,  *ビッグデータ ,  *健康情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラウド ,  情報科学 ,  ビッグデータ ,  解析 ,  アーキテクチャ