情報処理学会 第151回データベースシステム研究会 (DBS) (2010/11/12-13@早稲田大)

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kakuit @kakuit

「サッカーの試合を録画してて見たくないのに、電車のドアの上に結果を出されてしまう、見たくない情報が出ている空間に入れないようにしたい」 #sigdbs151

2010-11-12 16:24:45
kakuit @kakuit

「Webを実空間センサとして使う。実世界で起きた現象がWebでどれくらい正しく記述されているのか?」 #sigdbs

2010-11-12 16:27:12
kakuit @kakuit

「K庁が出している気象統計データを正解として、Webセンサを使って得られた気候データとどれだけマッチしているのか検証する」 #sigdbs

2010-11-12 16:28:54
kakuit @kakuit

「Web検索よりブログ検索のほうが、気温との相関性が高い」 #sigdbs

2010-11-12 16:33:30
@nsiena

#WebDBF2010 に引き続き、IPSJ #DBS151 開始してた。今、セッション 1C にいる。

2010-11-12 16:36:24
@nsiena

パラレルセッションで、交錯するので、ハッシュタグだけでなくセッション番号とかを淹れていただけると嬉しいな。 #WebDBF2010 #DBS151

2010-11-12 16:38:54
kakuit @kakuit

ハッシュタグは #dbs151 かな?

2010-11-12 16:48:08
@nsiena

『セッション 1C.分散・効率化』 : ややこしい話がおおそうなので、メモをとる余裕なく聴いてる #dbs151

2010-11-12 16:50:51
@nsiena

『(8) クラウド環境でのストリーミングアプリケーション向け動的資源配置手法』 : 「予稿ではシミュレーションのみ。発表では実環境データも含む。 1C-8 #dbs151

2010-11-12 16:53:57
@nsiena

「バッファリングせずにストリームデータ解析を高速化するのが目標。ストリーム出力もしたい。入力に対する計算コストやデータサイズのばらつきにも対応したい。 1C-8 #dbs151

2010-11-12 16:54:04
@nsiena

「想定パイプライン: 1.Read Data Stream→2.Read from Sketch→3.Stream Proc→4.Write to/update Sketch→5.Read from Sketch→6.Analyis→7.Output 1C-8 #dbs151

2010-11-12 16:54:38
@nsiena

「単純にシーケンシャルに処理する場合と、並列化させた場合で、データ到着頻度とデータ処理頻度の時間比を変えて比較。提案手法では取りこぼしがないか大幅に改善。 1C-8 #dbs151

2010-11-12 16:54:48
東雲 翡陽@442hz.tokyo @H_Shinonome

RT @nsiena: 『(8) クラウド環境でのストリーミングアプリケーション向け動的資源配置手法』 : 「予稿ではシミュレーションのみ。発表では実環境データも含む。 1C-8 #dbs151

2010-11-12 16:54:51
@nsiena

『(9) CPUキャッシュを有効利用した並列時系列パターンマイニングアルゴリズムCache-conscious parallel PAIDの提案』 1C-9 #dbs151

2010-11-12 16:56:49
@nsiena

,o(予稿には手法提案のみで実験結果が書かれてないのね 1C-9 #dbs151

2010-11-12 17:07:05
@nsiena

「PAID アルゴリズムのキャッシュミスによる性能劣化。共通prefix に着目した提案手法1: common-prefix-at-a-time は複数の共通prefix をおまとめて処理し、時間局所性を改善。 1C-9 #dbs151

2010-11-12 17:08:44
@nsiena

「提案手法2: Rebuild-ILP は手法1 を応用し、不要なデータへのアクセスを抑制。」.o(かな? 1C-9 #dbs151

2010-11-12 17:09:27
@nsiena

.o(ちょっとよくわからなかった……。残念な理解力 >< #dbs151

2010-11-12 17:12:45
@nsiena

『(10)広域分散ファイルシステムにおける遠隔データアクセスに関する一考察』 1C-10 #dbs151

2010-11-12 17:15:50
@nsiena

「Hadoop MapReduce と HDFS、Rock を用いて実験。マスタ x1, ワーカ x6。TestDFSIO で 10MB x 100ファイルをシーケンシャルに write し、それをシーケンシャルに read。 1C-10 #dbs151

2010-11-12 17:25:55
@nsiena

「レプリカ数と RTT の増減に伴う R/W 性能の変化は理論的に予想される通り。/ Hadoop はラック内外を考慮して動作している。今回の実験では、レプリカ配置ポリシーと競合して遠隔ノードにデータが集中し、Rが改善、Wが劣化してしまった。 1C-10 #dbs151

2010-11-12 17:27:32
@nsiena

「遠隔ノードとしてラック内のノードを指定してみた。W が平均的に改善、R は劣化。様々なノード数とレプリカ数について分散のさせ方を検討する必要がある。 1C-10 #dbs151

2010-11-12 17:30:14
@nsiena

.o(普通に予想される挙動だけど、何が確認できたという話なのかしら。 1C-10 #dbs151

2010-11-12 17:31:16
@nsiena

.o(遠隔ノードとしてラック内ノードを指定したら、耐障害性とかが失われるけど、意味があるのかしら。 1C-10 #dbs151

2010-11-12 17:36:18
@nsiena

『(11)分散型メタバースサーバのログインタイム短縮に関する一検討』 1C-11 #dbs151

2010-11-12 17:40:58
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