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Technical Perspective:A Framework for Adversarially Robust Streaming Algorithms

机译:技术视角:对抗稳健的流媒体算法的框架

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摘要

Over the past two decades the data management community has devoted particular attention to handling data that arrives as a stream of updates. This captures a number of "big data" scenarios, ranging from monitoring networks to processing high volumes of transactions in commerce and finance. This has led to data streams becoming a mainstream data management topic, with many systems offering explicit support for handling such inputs. Within these systems, streaming algorithms are used to approximate various statistical and modeling queries, which would traditionally require random access to the full data to compute exactly.
机译:在过去的二十年中,数据管理社区致力于处理到达作为更新流的数据。 这捕获了许多“大数据”方案,从监控网络到处理商业和金融中的高卷交易。 这导致数据流成为主流数据管理主题,许多系统提供了对处理此类输入的明确支持。 在这些系统中,流算法用于近似各种统计和建模查询,其传统上需要随机访问完全数据以确切地计算。

著录项

  • 来源
    《SIGMOD record》 |2021年第1期|5-5|共1页
  • 作者

    Graham Cormode;

  • 作者单位

    University of Warwick UK;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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