双方向変換の深化による自律分散ビッグデータの相互運用基盤技術

研究背景・目的

近年ビッグデータの利活用が進んでいますが、データを集中管理する手法はネットワーク技術の点で厳しい局面を迎えています。その打開策として、データを集めることなく自律分散的にビッグデータの効率的な分析、共有、相互活用を行う新しいソフトウェア基盤技術が求められています。本研究では、NIIが世界トップレベルの研究成果をあげている、二つのデータベース間での整合性を保証する双方向変換技術を「高信頼・大規模・高効率」の方向へ深化させるとともに、その技術をネットワークに拡張し、正確かつ効率の良い分散管理手法を実現し、ライブラリーとして実装します。そして、その実装を現実の問題に適用し解決することで、応用による実証と提案手法の改善を行います。

研究内容

これまでの研究成果を踏まえて、双方向変換技術を深化させ、自律分散データの相互運用の基盤技術を確立します。具体的には次の三つの目標に分けてこれらを実現します。

目標1
「双方向変換の深化」では、モジュール化、静的解析・自動検証、強力なデバッグ機構と学習支援により、大規模・高信頼で系統的な開発を可能とする環境を構築します。
目標2
「双方向変換による新たな基盤の構築」では、自律分散ビッグデータの相互活用のための新たな基盤となるビューパッシング機構を確立し、非同期並列処理により効率化を実現します。
目標3
「双方向変換の実例への応用」では、社会の実問題であるサイバーフィジカルシステム（Cyber-Physical System：CPS）におけるデータの相互運用、各種データの統一管理等の問題に取り組み、ビューパッシング機構の有用性を示すことを目的としています（図）。