品質を保証するEnd-to-Endビッグデータ近似処理技術に関する研究

• 研究課題/領域番号: 23K24850
• 補助金の研究課題番号: 22H03594 (2022-2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2022-2023)
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60080:データベース関連
• 研究機関: 名古屋大学
• 研究代表者: 石川 佳治 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (80263440)
• 研究分担者: 杉浦 健人 名古屋大学, 情報学研究科, 助教 (10821663) ; 駒水 孝裕 名古屋大学, 数理・データ科学教育研究センター, 准教授 (30756367)
• 研究期間 (年度): 2022-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円); 2025年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2024年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2023年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円); 2022年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
• キーワード: 近似的問合せ / 問合せ処理 / 品質保証 / ビッグデータ処理 / データベースシステム

研究開始時の研究の概要

近年大いに着目されている近似的問合せのアプローチをビッグデータ処理のワークフロー全体に展開する，End-to-Endの近似的ビッグデータ処理の技術を確立する．コンパクトな要約情報を活用することと，ビッグデータ処理プロセスを通じて近似的データ処理の統合モデルを用いることで，従来型のビッグデータ処理に比べ大幅な速度向上を達成し，システム全体での近似品質の統一的な管理を可能とする．また，近似の品質と処理効率のトレードオフを適切に制御できることが重要であるため，本研究では求められた近似品質を満たすようにビッグデータ処理のワークフローを制御する品質駆動型の近似的データ処理技術を開発する．