Zur Hauptnavigation wechseln Zur Suche wechseln Zum Hauptinhalt wechseln

Emergent models, frameworks, and hardware technologies for Big data analytics

Sven Groppe*

*Korrespondierende/r Autor/-in für diese Arbeit

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.

OriginalspracheEnglisch
ZeitschriftJournal of Supercomputing
Jahrgang76
Ausgabenummer3
Seiten (von - bis)1800-1827
Seitenumfang28
ISSN0920-8542
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 01.03.2020

UN SDGs

Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung

  1. SDG 4 – Qualitativ hochwertige Bildung
    SDG 4 – Qualitativ hochwertige Bildung
  2. SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
    SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
  3. SDG 11 – Nachhaltige Städte und Gemeinschaften
    SDG 11 – Nachhaltige Städte und Gemeinschaften
  4. SDG 12 – Verantwortungsvoller Konsum und Produktion
    SDG 12 – Verantwortungsvoller Konsum und Produktion
  5. SDG 14 – Lebensraum Wasser
    SDG 14 – Lebensraum Wasser
  6. SDG 15 – Lebensraum Land
    SDG 15 – Lebensraum Land

Strategische Forschungsbereiche und Zentren

  • Zentren: Zentrum für Künstliche Intelligenz Lübeck (ZKIL)
  • Querschnittsbereich: Intelligente Systeme

DFG-Fachsystematik

  • 4.43-03 Sicherheit und Verlässlichkeit, Betriebs-, Kommunikations- und verteilte Systeme

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Emergent models, frameworks, and hardware technologies for Big data analytics“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

Zitieren