| 研究概要 |
近年、Webとインターネットに基づいた情報配信技術の発展により、情報の生産・配信コストを大幅に低下させ、今年度は、次世代Webを代表とするWeb2.0における半永続データ管理方式の研究及び並列計算情報に代表される半構造データが爆発的に増加し続けてきた。従来、データベースを代表とするデータ管理システムでは、データがいったん保存されると明示的に変更・削除しない限り永遠に保存される。このようなデータは永続データと呼ばれている。我々はキャッシュデータの一般化として、永続データとストリーム・データの間に存在する寿命付きの半永続データに着目し、その特徴の解明と利用方式を研究してきた。前年度までは主に半永続データのモデル化を中心に研究を進め、データの利用パターン(アクセス頻度、最近のアクセス時間)に関する情報を効率よく管理するためのデータ構造TBF(Time-Decaying Bloom Filters)を考案した。
今年度は、次世代Webを代表とするWeb 2.0における半永続データ管理方式の研究及び並列計算モデルBSRにおける半永続データの効率よく扱う原理の解明をした。まず、半永続データの応用として、次の特徴を有するいわゆるソーシャルWebアプリケーションを考えた,1.複数のユーザが同時にサーバと接続し,共通のスペースにおいてインタラクションを行い、データの変更を行う.2.ユーザはほかのユーザの動きを意識しながら行動する.3.サーバ側は全体の状況を把握できる.各々のユーザの状況は把握できない.ソーシャルWebアプリケーションでは1.サーバ側でデータの更新状況を管理する.そのために空間的に効率よいTBFを採用する.2.サーバ側の持つデータの更新状況をクライアント側に伝える。これ基づいて、クライアント側でよりスマートにサーバとの同期頻度を調整できる。また、ハードウェア技術の進歩に伴うマルチプロセッサーの普及のなか、並列計算が重要になってきた。並列計算モデルBSRにおける半永続データの効率よい処理についての研究を行った。
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