ＧＰＵを用いたビッグデータ利活用のためのＮＯＳＱＬデータベース
| Project/Area Number |
16J05641
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Computer system
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
森島 信 慶應義塾大学, 理工学部, 特別研究員(PD)
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| Project Period (FY) |
2016-04-22 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥1,900,000 (Direct Cost: ¥1,900,000)
Fiscal Year 2018: ¥600,000 (Direct Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2017: ¥600,000 (Direct Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2016: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
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| Keywords | GPU / NOSQL / 構造型ストレージ / NoSQL / グラフ型データベース / ドキュメント指向型データベース / ビッグデータ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
NOSQLは、特定用途に特化している代わりに、処理性能が高く、ビックデータ利活用の基盤となるデータベース群であるが、正規表現探索やグラフ探索といったデータ量に比して計算量の大きくなるクエリがボトルネックとなり、それらの処理性能はビックデータの利用のためには不足している。本研究では、その問題を解決するために多数のGPUをEthernetのネットワークを介して接続し、多数のGPUに分散してデータベースのキャッシュを構築する分散GPUストアを実現することで、NOSQLを高速化することを目的としている。この目的のもとで、29年度までの2年間で、各種データベースのキャッシュを分散GPUストア上で実現することで、各種データベースの高速化に成功した。最終年度である30年度においては、複数のNOSQLを組み合わせて利用し、汎用性と性能の双方を高めたポリグロット永続化への分散GPUストアの活用、実アプリケーションへの応用の成果を上げた。
ポリグロット永続化への対応では、これらのシステムにおけるデータ構造が全てGPU処理に適した配列構造を基にしていることに着目し、各種NOSQLにおける配列を一部共有することで、複数種のNOSQLデータベースのクエリに一つのシステムで対処可能にした。
実アプリケーションの応用では、ブロックチェーンにおけるグラフ構造を利用した異常検知への応用を実現した。ブロックチェーンシステムでは、書き込まれた情報の改竄が困難であるという利点を持つが、これは不正な取引も一度書き込まれてしまうと修正できないという問題にもなる。この問題に対処するために、不正取引を可能な限り高速に見つけることが重要である。本研究では、グラフとドキュメントという2つのNOSQLを組み合わせた分散GPUストアを用いてGPU上で異常検知を行うことで、高速化に成功した。
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(3 results)
Research Products
(13 results)
