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NOMURA Yoshihide
@yoshimov
超高速課金処理。事前の顧客ごとの分析結果をインメモリデータベースに入れることで高速化をはかる。 #IPSJ_SES2012
2012-08-28 15:32:34
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@tykgw
性能検証データ．スループットは1ノード8コアで55.000rec/s，3ノード24コアで169,000rec/sとなり，コア数に関してスケーラブル．#IPSJ_SES2012
2012-08-28 15:33:47
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@tykgw
通信キャリアのユーザの電話・メール情報をグラフ化し，分析を行った事例について．関係グラフからパターンを抽出して，顧客の影響度やコミュニティ，解約傾向の分析を行う．コミュニティ分析から，ターゲットマーケティングの効果が改善された．#IPSJ_SES2012
2012-08-28 15:38:06
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@tykgw
ソーシャルセンサを用いた社会・経済現象のリアルタイム分析．twitterのつぶやきやgoogleの検索履歴の利用．インフルエンザの予兆や株価予測，地震検知などへの応用．#IPSJ_SES2012
2012-08-28 15:46:01
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@tykgw
大規模グラフストリーム処理への応用．動的ネットワークグラフに帯するリアルタイム分析．静的なものについては既存研究があるが，動的なものをどう扱うかが課題．#IPSJ_SES2012
2012-08-28 15:48:51
NOMURA Yoshihide
@yoshimov
スパコンでの超並列との違いは？->データがどんどん変わる。グラフ処理にしてもアルゴリズムレベルから変える必要がある。 #IPSJ_SES2012
2012-08-28 15:55:30
NOMURA Yoshihide
@yoshimov
研究に使うにはYahoo S4がおすすめ。IBM InfoSphere Streamsも研究用途なら無料。 #IPSJ_SES2012
2012-08-28 16:01:28
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@tykgw
ストリームコンピューティングを実現するための処理系について．ストリーム処理言語SPL．データフローをSource，演算，Sinkオペレータを用いてグラフィックに記述．演算オペレータはユーザ定義も可能．配置や通信の最適化をコンパイラが行う．#IPSJ_SES2012
2012-08-28 16:04:23
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@tykgw
Streamsのランタイムは，資源やワークロード，データ量の変動に適応できる，スケジューラが演算のノードへの割り当てや資源配分を継続的に行う．まだ現場レベルでは冗長化で対応されているが，研究レベルでは重要な課題．#IPSJ_SES2012
2012-08-28 16:07:40
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@tykgw
ウィンドウ（リアルタイムデータの一区切り）による集約処理であるAggregatorは，ストリームコンピューティングに特有のもの．#IPSJ_SES2012
2012-08-28 16:20:37
NOMURA Yoshihide
@yoshimov
ジョブのスケジューリング、処理の動的配置が難しくチャレンジング。回線、データなどで変わってくる。 #IPSJ_SES2012
2012-08-28 16:23:05Webセッション
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@tykgw
異なる言語間の差を吸収するグルーコード作成のコストについて．大規模なライブラリに対してはグルーコード作成コストも大きい．→自動生成．既存のツールとしてSWIG（C/C++と多言語），SIP（CとPython）など． #IPSJ_SES2012
2012-08-28 16:47:53
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@tykgw
既存のツールでは，ヘッダファイルからライブラリAPIの情報を抽出して，グルーコードを生成する．問題点として，関数マクロの扱い，iclude文を展開するか否か，内部のみで用いる関数・クラスの扱い．#IPSJ_SES2012
2012-08-28 16:50:35
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@tykgw
Web技術文書はHTMLドキュメントであり，構造化されているため，XMLパーサで解析すれば情報を効率的に抽出できる．ライブラリ開発元が提供した文書を利用することで，ヘッダファイルと同様の信頼性が期待できる．#IPSJ_SES2012
2012-08-28 16:55:56
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@tykgw
リスク面．(1)Web技術文書とライブラリのバージョンが一致するか？(2)文書内の記述ミスはどうするか？→コンパイル時にチェックして修正 #IPSJ_SES2012
2012-08-28 16:57:45