グリッドデータファームによる太陽地球系物理分野における分散データ型データインテンシブ処理モデルの構築と評価

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2009-02-26
• タイトル: グリッドデータファームによる太陽地球系物理分野における分散データ型データインテンシブ処理モデルの構築と評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Development and Performance Evaluation of Distributed Parallel Processing System for Solar-Terrestrial Physics Observation Data and 3-D Computer Simulation Data based on Grid Datafarm Architecture
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 愛媛大学大学院理工学研究科
• 著者所属: 愛媛大学大学院医学系研究科
• 著者所属: 独立行政法人情報通信研究機構電磁波計測研究センター
• 著者所属: 筑波大学大学院システム情報工学研究科
• 著者所属: 独立行政法人海洋研究開発機構地球シミュレータセンター
• 著者所属: 株式会社ケイ・ジー・ティー
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Engineering, Ehime University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Ehime University School of Medicine
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Applied Electromagnetic Research Center, NICT
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The Earth Simulator Center, JAMSTEC
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): KGT Inc.
• 著者名: 山本, 和憲; 木村, 映善; 村田, 健史; 建部, 修見; 松岡, 大祐; 宮地, 英生
• 著者名(英): Kazunori, Yamamoto; Eizen, Kimura; Ken, T.Murata; Osamu, Tatabe; Daisuke, Matsuoka; Hideo, Miyachi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 太陽地球系物理データは，近年の増大化・大規模化に伴い，大規模データ処理が期待されている．大規模データ処理にはデータインテンシブ処理が行われる場合が多いが，分散データ管理下においてはデータ管理・共有の問題が生じるため，有効なデータインテンシブ処理モデルが求められている．本研究では，メタデータ利活用システム(STARS)とグリッドデータファーム(Gfarm)による分散データ型データインテンシブ処理モデルを提案し，8台の計算ノードによる実装を行った．さらに，構築したシステムで衛星観測データと計算機シミュレーションデータの並列分散処理の性能評価を行った．その結果，ファイルサイズが小さい場合はメタデータの階層化が有効であり，ファイルごとにデータ処理量が異なる場合はFIFO型スケジューリングが有効であることを検証した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In the Solar-Terrestrial Physics field, there has been tremendous increase of satellite observation data and computer simulation data. Since most of data files and computer resources are distributed over the Internet, analysis environments for data intensive processing are required. In this study, we propose a data intensive processing model of distributed data based on meta-data system and Grid Datafarm. A testing system is constructed with 8 filesystem nodes. As a result of small-data processing of observation data on the system, parallel processing is found effective using meta-data file at local disk and hierarchical Gfarm file. As for parallel visualizations of simulation data, it was achieved high parallelization efficiency of 97.6% when using FIFO-type scheduling.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2009, 号 19(2009-MPS-73), p. 1-4, 発行日 2009-02-26
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会