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各種センサデータ等のM2Mビッグデータを効率的に管理運用する技術は将来の生活やビジネスを支える基盤技術と期待されている。し かしながら、逐次的に測定・生成される大量のセンサデータ群をデータセンタ等で一元的に収集・管理する方法は、利用されることのないデータも収集・管理することとなり、ネットワークやサーバリソースの観点からは効率的ではない。そこで、本研究では、各セン サノードにおいて測定データを分散管理し、必要に応じてセンサノードからデータを取得することを可能とする「多階層DHT仮想化ネットワークを用いたセンサデータ分散管理手法」の創出した。各階層ごとに異なる属性のセンサデータを分散配置し、各階層をDHTを 用いて構成、各階層間もP2P技術を用いて連結する。これにより、大量のセンサデータを効率的に蓄積、検索することを実現する。さらに、本研究では、提案手法をシミュレーションでの提案方式の特性を検証するため、提案管理技術を実際のセンサネットワーク上にプロトタイプ実装し、性能評価を行った。実際のネットワークを用いての性能検証より、提案方式の有効性を確認した。特に、最終年度では、コンセプトレベルにとどまっていたプロトタイプ実装を実験を行うことができる程度までに完成度を高め、実験的評価を十分に実施することができた。さらに、研究成果の対外発表がいまだ十分に行えていなかったことから、積極的な学会発表と論文投稿を行った。
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