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| ・会員価格 ¥550 |
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| ■論文No. |
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| ■ページ数 |
8ページ |
■発行日
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2017/10/01 |
| ■タイトル |
Cloud on-Rampを用いた長大データアクセスのための部分リコール方式の実装設計と性能評価 |
| ■タイトル(英語) |
Implementation Design and Performance Evaluation of Partial Recall Method for Accessing Large Size of Data by Utilizing Cloud on-Ramp |
| ■著者名 |
矢川 雄一（（株）日立製作所 研究開発グループ），飯塚 大介（（株）日立製作所 研究開発グループ），須藤 敦之（（株）日立製作所 サービス&プラットフォームビジネスユニット ITプロダクツ統括本部），Evgeny Malamura（早稲田大学大学院 情報生産システム研究科），村田 智洋（早稲田大学大学院 情報生産システム研究科） |
| ■著者名(英語) |
Yuichi Yagawa (Hitachi, Ltd., Research & Development Group), Daisuke Iizuka (Hitachi, Ltd., Research & Development Group), Atsushi Sutoh (Hitachi, Ltd., Services & Platforms Business Unit, IT Platform Products Management Division), Evgeny Malamura (Graduate School of Information, Production and Systems, Waseda University), Tomohiro Murata (Graduate School of Information, Production and Systems, Waseda University) |
| ■価格 |
会員 ¥550 一般 ¥770 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.137 No.10 （2017）
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| ■本誌掲載ページ |
1414-1421ページ |
| ■原稿種別 |
論文／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/137/10/137_1414/_article/-char/ja/
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| ■キーワード |
クラウドストレージ，Cloud on-Ramp (CoR)，部分リコール，確率ペトリネット Cloud Storage，Cloud on-Ramp (CoR)，Partial Recall，Stochastic Petri-net |
| ■要約(日本語) |
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| ■要約(英語) |
Cloud storage becomes popular, but low data-access performance through WANs (wide area networks) is becoming an issue. We proposed a cloud-storage cache, called “cloud on-ramp” (CoR), located at remote offices and connected to the cloud storage at a data center. Users access the CoR, which stores frequently accessed data as a cache, through a LAN (local area network). In this way, the CoR can improve access performance in case of cache hits; however, delays due to cache misses are a challenge because the data need to be transferred through a WAN. To ensure that applications have reliable access to data even in the case of a cache miss, we also proposed a recall method called “partial recall”. After the CoR receives the predefined size of partial data, it returns the data to the client. In this paper, we propose an implementation design of the partial recall. The method is formulated by utilizing a stochastic Petri-net model, and a proper size of partial data is determined through Petri-net simulation. Also, its data access performance improvement is evaluated in comparison with a conventional method, and a limit performance of partial recall method is measured. |
| ■版 型 |
A4 |
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