講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-08-18 11:05
インメモリ・カラム型DB用のFPGAアクセラレータによるOLAP高速化の評価手法の検討 ○本村哲朗・藤川義文(日立) COMP2017-14 |
抄録 |
(和) |
交通渋滞緩和や近未来の配送・生産計画などで,より鮮度の高いデータを用いるリアルタイム分析への期待が高まり,これを実現するため,分析の高速化を実現するインメモリ・カラム型DBが出現している.その一つの課題として,分析時間の増大を抑えるための基幹系のロー型データのカラム型データへの変換の高速化がある.我々はFPGAアクセラレータを検討した.今回,その実用性の評価のため,交通渋滞緩和のための人流解析と即応型サプライチェーンマネージメントの分析時間の評価を行った.その結果,人流解析では将来のロー型データの増加も考慮に入れて10秒内の分析終了を確認し,サプライチェーンマネージメントではソフト比最大46%の時間削減を確認した.これらの結果,リアルタイム分析の実現見通しを得た. |
(英) |
Recently, real time analysis, which uses fresher data than ever before, is the trend. It is expected to be used in various applications such as reducing traffic jam and supply chain management. For real time analysis, in-memory and columnar data base has come up recently. Its one issue is the speedup of transformation of row type data for OLTP to column type data for OLAP. Under these backgrounds, we have studied FPGA accelerator for transformation of row type data to column type data. In this research, we conduct the experiments to investigate the usefulness in real application. For this purpose, we evaluate the performance of analysis in several places for people flow analysis and supply chain management. The results show that the people flow analysis will finish within 10 seconds even with more row type data in the future and that analysis time for supply chain management will be reduced up to 46 %. We have the prospects for reality of real time analysis. |
キーワード |
(和) |
リアルタイム分析 / インメモリ・カラム型DB / FPGAアクセラレータ / / / / / |
(英) |
Real time analysis / in-memory and columnar data base / FPGA accelerator / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 176, COMP2017-14, pp. 9-16, 2017年8月. |
資料番号 |
COMP2017-14 |
発行日 |
2017-08-11 (COMP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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COMP2017-14 |
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