文献类型：期刊文章

作　　者：宫学庆[1] 金澈清[1] 王晓玲[1,2] 张蓉[1] 周傲英[1,2]

机构地区：[1]华东师范大学软件学院上海市高可信计算重点实验室,上海200062 [2]复旦大学上海市智能信息处理实验室,上海200433

出　　处：《计算机学报》

基　　金：国家核高基项目(2010ZX01042-002-003-004);国家自然科学基金项目(60925008,61070052)资助

年　　份：2012

卷　　号：35

期　　号：8

起止页码：1563-1578

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20124415622446)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：科学研究在经历了实验科学、理论科学、计算科学阶段后,进入了数据密集型科学阶段,与之相伴的是大数据时代的到来.大数据泛指规模达到几百TB,甚至PB级的数据①,其典型的特征是分布、异构、低质量等.尽管传统数据库管理技术(特别是商业关系型数据库)在过去40年间取得了巨大成功,但是这些技术和系统无法有效管理支持数据密集型科学与工程(Data-Intensive Science and Engineering,DISE)的大数据.文中探讨数据密集型科学与工程的具体需求和现实挑战.它涵盖的内容表现在4个层面,包括数据存储与组织、计算方法、数据分析以及用户接口技术等.同时,数据质量、数据安全、数据监护等内容也需要在各层面得到重视.文中尝试梳理了数据密集型科学与工程的整体架构,回顾了相关领域的新近发展,分析了面临的挑战,探讨了未来的研究方向.

关 键 词：大数据 数据密集型科学与工程  需求  挑战  

分 类 号：TP311]