論文の概要: Wide-Area Data Analytics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10188v1
- Date: Wed, 17 Jun 2020 22:44:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-13 15:40:04.669398
- Title: Wide-Area Data Analytics
- Title（参考訳）: 広域データ分析
- Authors: Rachit Agarwal and Jen Rexford (workshop co-chairs) with contributions
from numerous workshop attendees
- Abstract要約: 私たちはますます、さまざまな種類のデータが多くの場所に分散している、データ駆動の世界に住んでいます。
コンピューティングコミュニティコンソーシアム(CCC)は、2019年10月に、広域データ分析に焦点を当てた1.5日間のワークショップを開催した。
本報告では,ワークショップで議論された課題と結論について要約する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.080171822768553
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We increasingly live in a data-driven world, with diverse kinds of data
distributed across many locations. In some cases, the datasets are collected
from multiple locations, such as sensors (e.g., mobile phones and street
cameras) spread throughout a geographic region. The data may need to be
analyzed close to where they are produced, particularly when the applications
require low latency, high, low cost, user privacy, and regulatory constraints.
In other cases, large datasets are distributed across public clouds, private
clouds, or edge-cloud computing sites with more plentiful computation, storage,
bandwidth, and energy resources. Often, some portion of the analysis may take
place on the end-host or edge cloud (to respect user privacy and reduce the
volume of data) while relying on remote clouds to complete the analysis (to
leverage greater computation and storage resources).
Wide-area data analytics is any analysis of data that is generated by, or
stored at, geographically dispersed entities. Over the past few years, several
parts of the computer science research community have started to explore
effective ways to analyze data spread over multiple locations. In particular,
several areas of "systems" research - including databases, distributed systems,
computer networking, and security and privacy - have delved into these topics.
These research subcommunities often focus on different aspects of the problem,
consider different motivating applications and use cases, and design and
evaluate their solutions differently. To address these challenges the Computing
Community Consortium (CCC) convened a 1.5-day workshop focused on wide-area
data analytics in October 2019. This report summarizes the challenges discussed
and the conclusions generated at the workshop.
- Abstract（参考訳）: 私たちはますますデータ駆動の世界に住み、さまざまな種類のデータが多くの場所に分散しています。
場合によっては、センサー(携帯電話やストリートカメラなど)などの複数の場所からデータセットが収集される。
データは、特にアプリケーションが低レイテンシ、高コスト、低コスト、ユーザのプライバシ、規制制約を必要とする場合、生成する場所の近くで分析する必要がある。
その他のケースでは、大規模なデータセットがパブリッククラウド、プライベートクラウド、あるいはエッジクラウドコンピューティングサイト全体に分散し、より豊富な計算、ストレージ、帯域幅、エネルギーリソースを持つ。
多くの場合、分析の一部がエンドホストやエッジクラウド(ユーザのプライバシを尊重し、データ量を減らすため)で行われ、(より大きな計算とストレージリソースを活用するために)解析を完了するためにリモートクラウドに依存する。
広域データ分析は、地理的に分散したエンティティによって生成された、あるいは保存されたデータの分析である。
過去数年間、コンピュータサイエンス研究コミュニティのいくつかの部分が、複数の場所にまたがるデータを分析する効果的な方法を模索してきた。
特に、データベース、分散システム、コンピュータネットワーク、セキュリティとプライバシなど、"システム"研究のいくつかの領域が、これらのトピックを掘り下げている。
これらの研究サブコミュニティは、しばしば問題の異なる側面に注目し、異なる動機付けアプリケーションとユースケースを検討し、そのソリューションを異なる方法で設計し評価する。
これらの課題に対処するため、コンピューティングコミュニティコンソーシアム(CCC)は、2019年10月に、広域データ分析に焦点を当てた1.5日間のワークショップを開催した。
本報告は,ワークショップで議論された課題と結論をまとめたものである。
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