学会員メーリングリストアーカイブ (2004年)

ACM SIGMODJ 講演会 Dr. Mukesh K. Mohania at 11/20


ACM SIGMOD日本支部の皆様
日本データベース学会の皆様

ACM SIGMOD日本支部より、講演会のご案内です。
奮って、ご参加ください。                
--------------------------------------------------------------------

        講演会のご案内
       主催 ACM SIGMOD日本支部
       協賛 日本データベース学会

日時 11月20日(土) 午前11時〜12時00分
場所 東京大学生産技術研究所 プレハブ棟食堂・会議棟 2階(第4会議室)
      プレハブ棟食堂・会議棟 入り口正面の階段をお使いください。
      http://www.iis.u-tokyo.ac.jp/map/index.html

Title: Policy Management for Autonomic Data Management
Speaker: Dr. Mukesh K. Mohania (I.B.M. India Research Lab )

参加費 無料

参加ご希望の方は、SIGMODホームページにて
     ( http://www.sigmodj.org )
会員登録の後(会費無料、すでに登録されている方は結構です)、
      sigmodj_lecture [at] tkl.iis.u-tokyo.ac.jpに
添付の参加申込書をお送り下さい。

皆様のご参加をお待ちしております。

                        ACM SIGMOD日本支部 支部長 北川博之
                       担当幹事 中野 美由紀

                        連絡(問合せ)先 ACM SIGMOD日本支部
                                sigmodj_lecture [at] tkl.iis.u-tokyo.ac.jp
                http://www.sigmodj.org

-----------------------------------------------------------------
To: sigmodj_lecture [at] tkl.iis.u-tokyo.ac.jp

ACM SIGMOD日本支部 講演会 参加申し込み

11月20日の講演会に参加
・名前
・ご所属
------------------------------------------------------------------



Title: Policy Management for Autonomic Data Management

 Abstract:
 ------------
 Most of the organizations are doing their businesses on-line and the
 popularity of e-Business has lead to an
 exponential and unstructured growth in the applications space coupled with
 an increase in the database size.
 Particularly, Internet enabled services have led to an increase in the size
 and complexity of the database making
 its administration task very complex. Moreover, organizations are
 increasingly concerned about the privacy of
 data that they manage. Thus, managing such large ever growing and
 privacy-preserving database is complex
 and time-consuming task. In this talk we will discuss a policy-based
 framework for autonomic database administration.
 We, at IBM India Research Lab, have developed a system that automatically
 manages data based on events.
 We will discuss the various features of our proposed system and then
 discuss the various algorithms that
 have been designed and implemented in our policy execution engine.
------