دانلود رایگان مقاله انگلیسی مدل ها، چارچوب ها و تکنولوژی های سخت افزاری برای تحلیل داده های بزرگ - اشپرینگر 2018

عنوان فارسی
مدل ها، چارچوب ها و تکنولوژی های سخت افزاری برای تحلیل داده های بزرگ
عنوان انگلیسی
Emergent models, frameworks, and hardware technologies for Big data analytics
صفحات مقاله فارسی
0
صفحات مقاله انگلیسی
28
سال انتشار
2018
نشریه
اشپرینگر - Springer
فرمت مقاله انگلیسی
PDF
نوع مقاله
ISI
پایگاه
اسکوپوس
کد محصول
E9763
رشته های مرتبط با این مقاله
مهندسی کامپیوتر، فناوری اطلاعات
گرایش های مرتبط با این مقاله
معماری سیستم های کامپیوتری، رایانش ابری، مدیریت سیستمهای اطلاعات
مجله
مجله ابرمحاسبات - The Journal of Supercomputing
دانشگاه
Institute of Information Systems - University of Lübeck - Ratzeburger Allee - Germany
کلمات کلیدی
داده های بزرگ، معماری کامپیوتر، FPGA، GPU، محاسبات ابری، محاسبات مه، محاسبات Dew، وب معنایی
doi یا شناسه دیجیتال
https://doi.org/10.1007/s11227-018-2277-x
چکیده

Abstract


Today’s state-of-the-art Big data analytics engines handle masses of data, but will reach to their limits, as the future Big data flood is predicted to still grow with an increasing speed. Hence we need to think about the next development phase and future features of Big data analytics engines. In this paper, we discuss possible future enhancements in the area of Big data analytics with focus on emergent models, frameworks, and hardware technologies. We point out a selection of new challenges and open research questions.

نتیجه گیری

7 Summary and conclusions


We observe an increasing speed in the growth of the Big data flood, which may show the limits of state-of-the-art Big data analytics engines in the near future. Hence we start a discussion about possible future development phases of Big data analytics engines. For this purpose, we look at the integration of emergent hardware technologies as co-processors for Big data analytics engines. Moreover, we discuss new computing paradigms, which may be also utilized for future generations of Big data analytics engines. We also take a short look at the Semantic Web, the data model of which supports mechanisms to increase the value of Big data. We discuss open challenges and new research questions with special focus on Big data analytics engines for new computing paradigms like fog and dew computing, the Semantic Internet of Things area and index accesses of hardware-accelerated Big data analytics engines.


بدون دیدگاه