@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00227754,
 author = {小澤, 麻由子 and 西川, 記史 and 黒川, 能毅 and 茂木, 和彦},
 issue = {22},
 month = {Sep},
 note = {近年，製品の安全性や信頼性を向上させる意識の高まりを受け，様々な分野でデータに基づく品質管理体制の整備が進んでいる．ある工場では，不良品出荷の回避や不良部品の迅速な特定による歩留まり損失削減を目的として，出荷する製品に一つ一つに対する品質管理をリアルタイムで実施したいと考えている．リアルタイムな出荷判定業務の精度を維持し行うためには，マンパワーだけではなく，製造過程のデータに基づく出荷判定による業務効率化が必要である．また，製造過程のデータは膨大な量になる．膨大なデータを管理するクラウドのコストを抑えるため，クラウド上で安価に管理できるオブジェクトストレージの使用は有用である．製造過程のデータに基づく出荷判定では，収集した製造過程のデータをクラウド上の DBMS にインポートし，DBMS を利用して出荷判定が行われる．オブジェクトストレージへの書込みは一括書込みが前提となっていて，部分書込を行う際には変更しない部分も再度書込む必要がある．そのため，データのインポート時に，オブジェクトの更新終了を判断せずに一般的な LRU のアルゴリズムで更新データの管理を行うと書込データ量の増加を招く可能性がある．その影響を調べることを目的に工場 IoT データを用いて評価した結果，オブジェクトの更新終了まで確認することによりそれを行わない場合に比して通信の応答時間を半分以下に抑えることができ，リアルタイムな出荷判定を可能にする性能を実現できた．これにより，不良品出荷の回避や歩留まり損失の削減ができるようになった．},
 title = {オブジェクトストレージ対応版DBMSでのクラウドコスト低減とリアルタイム分析両立のためのインポート高速化技術},
 year = {2023}
}