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ビッグデータ指向型ネットワーク:複雑ネットワーク理論に基づく物理と仮想の融合

研究課題

研究課題/領域番号 26540032
研究種目

挑戦的萌芽研究

配分区分基金
研究分野 情報ネットワーク
研究機関東北大学

研究代表者

加藤 寧  東北大学, 情報科学研究科, 教授 (00236168)

研究期間 (年度) 2014-04-01 – 2018-03-31
研究課題ステータス 完了 (2017年度)
配分額 *注記
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2015年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2014年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
キーワードビッグデータ / ネットワーク仮想化 / 複雑ネットワーク理論 / 分散処理 / 広域ネットワーク
研究成果の概要

ネットワーク上で生成される膨大なデータを利用・解析し、革新的なサービスやビジネスモデルを創出するビッグデータ解析が注目されている。ビッグデータ解析では、アクセス網やコア網、データセンタ網などネットワーク全体の資源の効率的な利用が必要とされており、ネットワーク全体を最適化する広域ネットワーク仮想化技術の実用化が望まれている。しかしながら、広域ネットワーク仮想化に関する議論は始まったばかりであり、未だ確固たる技術は開発されていない。そこで本研究は、複雑ネットワーク理論に基づく広域ネットワーク仮想化技術を開発し、ビッグデータ解析の要求品質を保証可能なビッグデータ指向型ネットワークを創出した。

報告書

(5件)
  • 2017 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2016 実施状況報告書
  • 2015 実施状況報告書
  • 2014 実施状況報告書
  • 研究成果

    (2件)

すべて 2017 2016

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (1件)

  • [雑誌論文] A Survey on Network Methodologies for Real-Time Analytics of Massive IoT Data and Open Research Issues2017

    • 著者名/発表者名
      Shikhar Verma, Yuichi Kawamoto, Zubair Md. Fadlullah, Hiroki Nishiyama and Nei Kato
    • 雑誌名

      IEEE Communications Surveys and Tutorials

      巻: vol. 19, no. 3 号: 3 ページ: 1457-1477

    • DOI

      10.1109/comst.2017.2694469

    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] リアルタイム性を考慮したIoTシステムの実現に向けた フィードバック制御に関する一考察2016

    • 著者名/発表者名
      高木啓彰,西山大樹,加藤寧
    • 学会等名
      電子情報通信学会 2016年総合大会
    • 発表場所
      九州大学 伊都キャンパス(福岡市)
    • 年月日
      2016-03-17
    • 関連する報告書
      2015 実施状況報告書

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公開日: 2014-04-04   更新日: 2019-03-29  

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