FPGA による多重ハッシュを用いた頻出アイテムセットマイニングのストリナムプロセッシング

摘要

近年、ギッグデータの時代の到来とともにデータセンターで処理すべきデータの数が爆発的に増加している。そのため膨大なデータから知識を抽出するデータマイニングやデータをリアルタイムで処理するストリーム処理が注目を浴びている。しかし、指数関数的に増加するデータに対して、データマイニングのアプリケーションのパフォーマンスは遅れをとっており、近い将来にはリアルタイム処理が困難になると言われている。本研究では、データマイニングをストリームデータに対して行う、ストリームマイニングに注目し、データマイニングの基礎的な手法の一つである頻出アイテムセットマイニングを、既存アルゴリズムを FPGA に最適化した形で実装することで高い可用性と高速な処理を目指す