2025-01-16 に確認した最新投稿の一部です。
Article: 1
Title:
Real-Time Outlier Connections Detection in Databases Network Traffic
Published:
2025-01-13
Authors:
Leonid Rodniansky, Tania Butovsky, Mikhail Shpak
Abstract:
この記事では、外れ値のデータベース接続をリアルタイムで検出する実用的な方法について説明します。外れ値の接続は、指定された信頼度で検出されます。この方法は、一般化されたセキュリティルールと、シンプルでありながら効果的なリアルタイムの機械学習メカニズムに基づいています。説明されている方法は、データベースに対して非侵入的であり、データベースの種類に依存しません。この方法は、データベース接続が確立される前でもアクセスを事前に制御し、誤検出を最小限に抑え、検出されたデータベース接続の外れ値に対する必要な応答速度を維持するために使用されます。システムの機能は、実際のシナリオでの外れ値の例をいくつか示しています。
Article: 2
Title:
Towards a visually interpretable analysis of Two-Phase Locking membership
Published:
2025-01-12
Authors:
Davide Martinenghi
Abstract:
2フェーズ・ロック(2PL)は、スケジュールのシリアライズ可能性を強制するためにデータベース管理システムで一般的に採用されている統合ポリシーです。このポリシーは、その標準バージョンと厳密なバージョンの両方でよく理解されていますが、2PLに関するスケジュールの適切な表形式/グラフィカル分析を自動的に導き出すことは、決して簡単なことではなく、視覚的な手がかりに直接変換されないいくつかの技術が必要です。このホワイトペーパーでは、2PL分析用のツールの開発の詳細を掘り下げます。
Article: 3
Title:
An Empirical Evaluation of Serverless Cloud Infrastructure for Large-Scale Data Processing
Published:
2025-01-14
Authors:
Thomas Bodner, Theo Radig, David Justen, Daniel Ritter, Tilmann Rabl
Abstract:
データ処理システムは、クラウドにますます導入されています。モノリシック システムは完全に仮想サーバー上で動作しますが、最近のシステムではクラウド インフラストラクチャを採用し、コンピューティングとストレージの分離を利用して、それらを独立してスケーリングしています。AWS Lambda などのサーバーレスコンピューティングサービスの導入により、これらのシステム内でよりきめ細かく弾力性のあるスケーラビリティが可能になります。これまでの研究で、スケーラブルなデータ処理のためのサーバーレスインフラストラクチャの実行可能性が示されていますが、特にネットワークとストレージでは、パフォーマンスの変動とコストオーバーヘッドによる制限も見られます。 このホワイトペーパーでは、データ処理のコンテキストにおけるサーバーレスインフラストラクチャのパフォーマンスとコスト特性について詳細な分析を行います。分析は、さまざまなコンピューティング サービスとストレージ サービス、およびエンドツーエンドのワークロードにわたる一連のマイクロベンチマークに基づいています。その分析を可能にするために、サーバーレス評価プラットフォーム「Skyrise」を提案します。AWSの広く使用されているサーバーレスインフラストラクチャについて、当社の分析により、サーバーレスネットワークとストレージのパフォーマンス変動の明確な境界が明らかになりました。さらに、サーバーレスコンピューティングとストレージのコスト損益分岐点についても説明します。これらのインサイトは、サーバーレスインフラストラクチャをデータ処理に効率的に使用するタイミングと方法に関するガイダンスを提供します。
Article: 4
Title:
Published:
2025-01-11
Authors:
Mohsen Soltanifar, Chel Hee Lee
Abstract:
メンタルヘルスと物質使用の同時使用(MHSU)の概念と、その患者における検出は、過去40年間で精神科医や医療政策立案者の間で関心が高まってきました。研究者は、MHSUの同定のために、データ駆動型診断法(DDDM)を含むさまざまな診断方法を提案してきました。しかし、大規模な医療管理データベースのDDDMを容易にするスタンドアロンの統計ソフトウェアパッケージがないことは、依然として大きなギャップです。本稿では、Comprehensive R Archive Network(CRAN)で公開されている、メンタルヘルス(MH)、物質使用(SU)、およびそれらの同時状態(MHSU)の診断のためのR統計ソフトウェアパッケージCMHSUについて紹介する。このパッケージは、病院および医療サービスの医師の診察回数と、MH、SU、および MHSU 診断の最大期間パラメータを使用して DDDM を実装します。シミュレートされた実世界のデータセットを使用した実際の例を示し、DDDM に基づく MHSU 検出の 3 つの重要な側面を調査します。さらに、CMHSUパッケージの制限と、その将来の拡張の潜在的な方向性についても説明します。
Article: 5
Title:
Optimal spatial searches with long-range tunneling
Published:
2025-01-14
Authors:
Emma C. King, Moritz Linnebacher, Peter P. Orth, Matteo Rizzi, Giovanna Morigi
Abstract:
格子上の量子ウォークは、データベース内の量子探索のパラダイムです。データベースの量子ビット文字列は格子サイト、量子ビットの回転はトンネル イベント、ターゲット サイトはエネルギー シフトによってタグ付けされます。連続時間での量子歩行の場合、ウォーカーは格子を横切って拡散し、ターゲットサイトに局在すると探索が終了します。探索時間 $T$ は、全結合の完全な格子上で、格子サイズ $N$、つまり $T\sim \sqrt{N}$ でのグローバーの最適なスケーリングを示すことができます。サイト間の有限範囲トンネリングの場合、代わりに、格子が $d>4$ 次元のハイパーキューブである場合、グローバーの最適なスケーリングが保証されます。ここでは、相互作用強度が距離 $r$ を $1/r^{\alpha}$ および $0<\alpha<3d/2$ として代数的にスケーリングする場合、長距離相互作用粒子の格子上でグローバーの最適値に低次元で到達できることを示します。$\alpha<d$の場合、ダイナミクスはグローバルに接続されたグラフのダイナミクスを模倣します。$d<\alpha<d+2$ の場合、グラフ上の量子探索は、空間次元 $d_s=2d/(\alpha-d)$ のハイパーキューブ上の短距離モデルにマッピングでき、探索が $d_s>4$ に最適であることを示します。私たちの研究は、長距離システムと短距離システムの重要性の間の正確な関係を特定し、長距離相互作用が量子技術に提供するリソースを定量的に示し、既存の実験プラットフォームが効率的なアナログ量子探索アルゴリズムを実装できる時期を示しています。