コンテンツ解析を含む大規模データ分析処理に対するトレーサビリティ
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(2) 情報処理学会第 82 回全国大会. ϕudf (E) (V ) = {⟨t, v, l⟩ | t ∈ V, v udf (t.E).V alue, l ∈ udf (t.E).Locator}. 4. ∈. Lineage. 本稿における Lineage とは，1) どの入力タプルが出 力データに貢献しているかという情報（Derivation）と， 2) Derivation として計算されたタプルに含まれるコン テンツデータのどの部分が解析処理で使われたかとい う情報（Locator）の 2 つを組み合わせたものであると する．. 4.1 Derivation Derivation は処理の出力タプルがどの入力タプルに よって導出されたかという情報のことである．Derivation はタプルレベルで計算することができ，タプル t が 導出された処理の入力テーブルを t の Derivation とし て導出されたタプル集合に置き換えて処理を再実行する とタプル t が再生成されるという特徴がある．. 4.2 Locator Locator は，コンテンツ解析処理において入力として 与えたコンテンツデータのどの部分を用いて解析処理を 行ったかを示すデータであり，引数に与えるデータや解 析処理の内容によって異なるものである．Locator は， 解析処理をモデル化した Function オペレータによって のみ導出されるとする． 例えば，分析対象のデータが画像であるときには UDF が画像のどの領域を用いたかを示す bounding box が Locator になる．. 5. 表 1 UDF 適用直後のビュー. 分析フローの例. シ ナ リ オ (想 定 す る 分 析 処 理). コ ン テ ン ツ に 対 す る 分 析 処 理 と し て ，様 々 な 場 所 で 撮 ら れ た 画 像 の 中 か ら 地 域 A で 撮 ら れ た 画 像 に 注 目 し ，そ の 画 像 に映っている人物を特定する処理を行うことを想 定 す る. そ れ ぞ れ の 画 像 に は そ の 画 像 が ど の 地 域で撮られたものかを示すメタデータが記録され て お り ，そ れ ら は リ レ ー シ ョ ン R(ID, Img)，S(ID, Region) を 用 い て R{⟨001, I1 ⟩, ⟨002, I2 ⟩, ⟨003, I3 ⟩}, S{⟨001, A⟩, ⟨002, B⟩, ⟨003, A⟩} のように表現されてい るとする. ID は画像に対して一意に割り振られた値で あり，R.Img の Ii (i = 1..3) には画像のバイナリデータ が保存されているとする. 上記に述べた分析処理は，R，S を用いて 1)R と S を ID に基づいて Join し，2)S.Region に基づき Selection を行い，3) 得られたビューの R.Img に対して画像から 顔認識を行う UDF を実行する Function オぺレータを 適用し，4) 属性 Name のみを Projection で選択するこ. Img. Region. Name. Locator. 001. I1. A. Alice. {x1 , y1 , w1 , h1 }. 003. I3. A. Bob. {x3 , y3 , w3 , h3 }. とで実現することができる.. Lineage 計算の例. シナリオで示した処理フローの結 果として T {⟨Alice⟩, ⟨Bob⟩} を得られたとする．そのと き T に含まれるタプル t = ⟨Bob⟩ の Lineage を計算す ることを考える．Lineage 計算は 2 つの段階を経て行わ れる． まずはじめにタプル t の Derivation の計算を行う． Derivation は 4.1 節で説明した通り，出力タプルがど の入力タプルによって導出されたかという情報であ るから，この例においてタプル t の Derivation R∗ ⊆ R, S ∗ ⊆ S は R∗ {⟨003, I3 ⟩}, S ∗ {⟨003, B⟩} である． 次 に ，Derivation と し て 計 算 さ れ た 各 タ プ ル に 対 し て 対 応 す る Locator を 付 加 す る ．画 像 分 析 を モ デ ル 化 し た Function オ ペ レ ー タ は 画 像 が 含 ま れ る タ プ ル に 対 し て ，画 像 か ら 認 識 さ れ た 人 の 名 前 と そ れ が 画 像 の ど こ に 写 っ て い た か を 示 す bounding box を 付 加 す る 処 理 を 行 う ．先 の シ ナ リ オ に お け る Function オ ペ レ ー タ の 実 行 直 後 の ビ ュ ー を 表 1 に 示 す ．こ の と き Derivation と Locator を 組 ∗ み 合 わ せ て ，Lineage は Rlin (ID, Img, Locator) = ∗ {⟨003, I3 , {x3 , y3 , w3 , h3 }⟩}, Slin (ID, Region, Locator) = {⟨003, A, Ø⟩} のようになる．. 6. 画像分析ワークフローを例にとってどのように Lineage が計算されるかを以下に示す．. ID. まとめ. 本稿では，コンテンツ解析処理を行うワークフローに 対する Lineage 計算を可能にするため，Cui らが提案し た枠組み [2] を拡張する方針で Lineage 計算の枠組みを 提案した．今後は実験を通して Lineage 計算の計算コ ストの評価等を行う予定である．. 謝辞 本研究の一部は JSPS 科研費 JP19H04114 の助成を 受けたものである．. 参考文献 [1] Nan Zheng, Abdussalam Alawini, and Zachary G Ives. Fine-grained provenance for matching & etl. In 2019 IEEE 35th International Conference on Data Engineering (ICDE), pages 184–195. IEEE, 2019. [2] Yingwei Cui, Jennifer Widom, and Janet L Wiener. Tracing the lineage of view data in a warehousing environment. ACM Transactions on Database Systems (TODS), 25(2):179–227, 2000.. 1-372. Copyright 2020 Information Processing Society of Japan. All Rights Reserved..
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