分布式数据流查询处理的P2P中间件研究

合集下载

中间件技术在分布式系统中的应用研究

中间件技术在分布式系统中的应用研究在当今高度互联的世界中，分布式系统已成为了大型企业必备的一种技术。

对于分布式系统而言，中间件技术则是一个不可或缺的组成部分。

那么，中间件技术在分布式系统中的应用研究，又有哪些值得我们探讨的话题呢？1. 中间件的定义首先，我们需要了解中间件的概念及其在分布式系统中的作用。

中间件，也称为中间软件，是一种通用的、独立的软件层，用于在分布式系统中进行通信和协调。

它能够隐藏分布式系统中的细节，提供更加简单和高效的应用程序接口（API），从而让企业更便捷地管理和使用分布式系统。

2. 中间件的类型中间件的类型有很多种，其中最常见的包括：消息中间件、应用服务器、事务处理监视器、数据存储管理器等。

消息中间件用于处理信息的传输，允许应用程序之间发送和接收消息以实现分布式应用程序的协作。

应用服务器主要用于执行网络请求，采用标准化的 API 在客户和后台系统之间进行通信。

事务处理监视器用于监控分布式系统中的交易和交易支持。

数据存储管理器用于管理数据存储和访问，通过提供高效的数据存储和检索服务，提高企业的业务运营效率。

3. 中间件技术的优点那么，中间件技术在分布式系统中有哪些独特的优点呢？首先，中间件技术能够简化分布式系统的架构，提高应用程序的可重用性。

通过隐藏分布式系统的底层细节，中间件技术更加便利地将信息传输和存储交给中间件系统来管理，从而使得应用程序的开发过程更加简洁和高效。

其次，中间件技术能够在分布式系统中提供更加可靠的数据传输机制。

由于分布式环境中包含多个独立的节点和服务，因此要求数据的传输具有高可靠性和容错性。

通过中间件技术的调用，能够更加有效地监测分布式系统的服务节点，确保数据的传输及时和准确。

最后，中间件技术能够放宽对客户端应用程序的限制。

在分布式系统中，处理服务和操作数据的应用程序始终是一种耗资源的操作。

通过调用中间件技术，可以将这些操作转移到中间件系统中进行，并在必要时自动进行“缩放”，同时释放客户端应用程序的计算资源。

分布式数据流查询处理技术的研究的开题报告

分布式数据流查询处理技术的研究的开题报告一、选题背景随着互联网和物联网的快速发展，数据量呈爆发式增长，数据管理和处理成为一个问题。

在分布式环境下，如何处理数据流、规划调度任务、实时响应用户需求，成为一个重大挑战。

数据流查询处理技术（DSQP）是一个近年来备受关注的研究领域。

传统的关系型数据库管理系统 (RDBMS) 已经无法满足大规模数据的实时查询需求。

而DSQP擅长于处理流数据，可以实时地处理源源不断的数据流，并且可以进一步实现数据清洗、数据挖掘和数据可视化等操作。

DSQP 的应用领域广泛，包括 Web 搜索、智能交通、金融风险控制等。

二、研究目的和意义本项目旨在研究和实现一种高效、可扩展和可靠的分布式数据流查询处理系统。

该系统能够高效地处理大规模的数据流，支持实时查询，可以在多机集群环境下运行，同时保证数据的一致性和可用性。

研究的重点包括数据流建模、数据分区、查询优化、流式处理算法等。

三、研究内容和方案1. 数据流建模数据流是一个动态的、不断增长的实体，它需要被建模。

本研究将探究如何为数据流建立适当的数据模型，包括数据流属性的定义、属性间的依赖关系、数据流的时间戳等。

2. 数据分区为了提高查询效率，需要将数据流按不同的维度划分至不同的节点上。

本研究将考虑如何根据数据流的特征和查询需求，将数据流进行适当的分区。

3. 查询优化针对不同的查询模式，需要设计并实现相应的查询优化算法，减少资源的浪费和查询时延。

4. 流式处理算法数据流是一种连续的、无穷尽的数据源，本研究将探索如何设计高效有效的流式处理算法，保证数据流的实时处理。

四、研究方法和技术路线本研究将基于 Spark Streaming 框架开发分布式数据流查询处理系统。

Spark Streaming 框架基于 Spark 引擎，提供了高容错性、高吞吐量、实时数据处理和扩展性等特点，能够很好地支持此类系统的开发。

具体技术路线如下：1. 了解和学习 Spark Streaming 框架2. 建立数据流模型和数据分区方案3. 设计查询优化算法和流式处理算法4. 实现并测试系统的各项功能五、预期成果完成本项目后，预期能够达到以下目标：1. 实现高效、可扩展和可靠的分布式数据流查询处理系统2. 在多机集群环境下，能够处理大规模数据流，并支持实时查询3. 设计查询优化算法和流式处理算法，提高查询效率4. 完成论文发表及作品展示六、研究难点和挑战1. 数据流建模和数据分区设计的准确性和可行性2. 查询优化算法的设计和实现3. 流式处理算法的设计和实现4. 系统的高容错性和实时性七、研究主要参考文献[1] 唐峰, 韩宾, 王家荣. 流式数据处理：现状、挑战与机遇[J]. 计算机科学, 2015, 42(S2): 123-144.[2] R. Zaharia et al. Discretized Streams: An Efficient and Fault-Tolerant Model for Stream Processing on Large Clusters[J]. The 23rd ACM Symposium on Operating Systems Principles (SOSP), 2011: 423-438.[3] S. Babu et al. Continuous Queries over Data Streams. Proceedings 18th International Conference on Data Engineering, 2002.[4] M. Stonebraker, M. Balazinska, et al. C-Store: A Column-Oriented DBMS. Proceedings of the 31st International Conference on Very Large Data Bases, (VLDB 05), 2005.。

基于P2P的分布式搜索引擎的研究的开题报告

基于P2P的分布式搜索引擎的研究的开题报告一、选题背景当前，互联网信息内容已经爆炸式增长，人们想要获取所需的信息常常需要耗费大量时间和精力进行搜索和筛选。

传统的搜索引擎往往面临着诸多问题，如信息存在着广告、垃圾信息、造谣，权威性不足等问题。

同时，中央集权的搜索引擎往往需要耗费大量计算资源，网络服务器成本也非常高昂。

因此，在这种情况下，基于P2P的分布式搜索引擎应运而生，并具有很大的优势。

基于P2P的分布式搜索引擎将搜索请求分配到多个节点上，每个节点只负责一部分内容的搜索，并将结果返回到主节点上进行整合，从而大大提高了搜索效率。

如果将该搜索引擎作为开源软件，尤其是开源社区参与其中，那么将可以充分利用社区的力量和智慧，创建一个完整而有效的分布式搜索引擎平台。

本文旨在通过对分布式搜索引擎系统的设计、实现与评估，以期在分布式系统领域进行更深入的研究和探索。

二、研究意义基于P2P技术，分布式搜索引擎能够充分利用分布在不同地区的计算机资源，通过节点之间的合作完成数据分配、数据搜索和结果汇聚等各种任务。

因此，它具有以下一些非常明显的优势：1. 对于大型集中式系统来说，分布式搜索引擎具有更好的计算资源利用率。

2. 分布式搜索引擎更具有韧性，当出现一些节点失效或网络断线的情况时，整个搜索系统仍然可以继续工作。

3. 分布式搜索引擎适用于多种应用场景，可以支持文本、图像、声音和视频等多种类型的数据搜索。

4. P2P技术的应用是目前的热点之一，对于研究分布式技术的原理和实现方法有一定的参考作用。

因此，本课题的研究具有非常重要的现实意义和研究价值。

三、研究内容本文将通过以下几个方面分析分布式搜索引擎的设计、实现、测试和评估：1. 分布式搜索引擎的基本原理及技术：介绍分布式搜索引擎的基础原理，探讨P2P技术在其中的应用方法。

2. 分布式搜索引擎的系统框架设计：从整体上设计和实现基于P2P 技术的分布式搜索引擎的框架，包括各种角色和模块的详细说明。

分布式网络中数据库中间件技术研究

分布式网络中数据库中间件技术研究分布式网络中数据库中间件将其与平台的一些细节进行封装，使得应用程序开发不必过多的考虑数据库底层的一些细节，而且对底层配置进行更改时，可不修改应用程序代码，提高程序编写效率与质量。

因此，加强分布式网络中数据库中间件技术的研究具有重要意义。

本文对数据库中间件及数据分布方法进行探讨，并以JDBC中间件技术为例进行探讨，以供参考。

【关键词】分布式网络数据库中间件技术研究中间件应用于软件开发中不仅有助于提高软件的可移植性，而且进一步提高操作系统适应分布式网络性能。

中间件包括事务处理中间件、面向消息中间件、数据库中间件等多种类型，其中数据库中间件可从结构不同的数据库中读取数据，使得异构平台的数据库访问问题得以顺利解决。

1 数据库中间件近年来我国软件产业发展迅速，数据库中间件技术因此得到广泛应用。

目前来看，数据库中间件主要包括JDBC、EJB、CORBA等，其中JDBC由Java语言编写，可实现对不同结构数据库的访问。

JDBC包括JDBCQ驱动应用程序编程接口、应用程序编程接口两层，后者对Java中的接口与类进行定义，允许使用小应用程序实现数据库的连接，而且可实现公用与本地数据库的同时连接。

EJB可实现事务处理、数据存储、生命周期等业务逻辑，在具有处理事务能力的同时，为程序的进一步扩展与开发提供较大便利。

CORBA适合应用在分布式网络中，支持软件、硬件间互操作。

由于其由标准的接口、语言、协议构成，使用期间可不受平台限制，使得其具备互操作、易移植、可重用优点。

2 数据分布方法数据库中间件可无差别的访问分布式网络中的异构数据库，而这一功能的实现建立在对数据分布式存储深入了解的基础上。

分析传统分布方法可知，其包括同步复制技术、分段技术以及单表子系统技术，其中同步复制技术在分布式系统中具有较高应用率，通过互相复制服务器数据，实现系统稳定性的提高。

该技术虽然使得查询速度、系统性能得到明显提高，但会导致更新速度的变慢，增加时间成本。

浅谈分布式数据库中P2P技术的使用

浅谈分布式数据库中P2P技术的使用作者：刘晓天顾大明来源：《中小企业管理与科技》2009年第12期摘要：在分布式数据库系统中采用当前比较流行的P2P(Peer-to-Peer)技术后，可以解决C ／S模式中的瓶颈等问题，提高数据库中的各种资源利用率和查询的效率。

文中介绍了P2P技术、现有P2P系统的特点、数据库中的信息查询以及P2P技术在数据库系统中的应用等问题。

关键词：P2P分布式数据库查询0引言在当今，分布式数据库已广泛应用于各行各业，如各大企业，集团。

公司。

银行等。

分布式数据库系统就是把这些组织中的数据信息联系在一起，提供桥梁的作用。

下面主要介绍了分布式数据库系统中如何使用P2P技术以及怎样高效的实现数据的查询。

1P2P技术P2P是(Peer-to-Peer)缩写，意为点对点，对等网络计算，或称为对等联网。

简单说，P2P 就是点对点通信。

可以定义为网络中的各计算机之间通过直接交换信息共享计算机资源和服务，对等计算机兼有客户机和服务器的功能。

在这种网络中每个节点的计算机地位相同，可直接互连实现各种资源的共享，不需要依赖集中式服务器支持。

近来P2P技术正日益受到重视，在大型分布式数据库中采用此技术比采用C／S技术具有很多的优点，如节省投资，更高的文件共享率等。

如今，对等网络技术正逐渐成为计算机网络的一个热门。

随着互联网的普及和宽带技术的飞速发展，P2P技术在加强网络上人们的交流、信息交换、分布计算等方面大有前途。

网络上现有的许多服务都采用了P2P的技术，它越来越受到网络用户的关注和喜爱。

比如即时通信系统ICQ、MSN以及国内广泛使用的QQ是最流行的P2P应用。

每年都有新的P2P软件出现，吸引网络用户的使用。

在人们的使用中，其实最多的还是对数据信息的查询，采用P2P技术，是网络的计算模式从集中式向分布式偏移，处理的数据从中央服务器转向各个终端客户机。

即使某个或某些节点的数据库出现问题，也不会影响其它节点问的通信。

p2p研究

p2p研究P2P研究是指对点对点网络（Peer-to-Peer，简称P2P）进行研究与分析。

P2P网络是一种分布式计算体系结构，其中每个节点作为服务提供者和服务使用者之间进行直接通信，而不以中心节点为依赖。

P2P网络在实际应用中具有广泛的应用前景，在文件共享、流媒体传输、云计算等领域都有重要的作用。

本文将介绍P2P网络的基本原理、应用以及未来的发展趋势。

P2P网络的核心原理是节点之间的对等连接。

传统的网络通信模式是以服务器为中心的客户/服务器模式，所有的用户都通过服务器进行通信。

而P2P网络中的每个节点都具备客户和服务器的功能，可以直接与其他节点进行通信和数据交换。

这种对等连接的优势是减少了中心节点的压力，提高了网络的稳定性和可扩展性。

同时，P2P网络还能够更好地利用网络资源，提高数据传输的效率。

P2P网络在文件共享方面有着重要的应用。

最著名的P2P文件共享软件就是BitTorrent。

BitTorrent采用分片传输的方式，将一个文件分成多个小块进行传输，每个节点下载一部分文件后又将其分享给其他节点，从而形成了一个庞大的文件传输网络。

BitTorrent具有高效率、高容错性和高匿名性的特点，使得大文件的传输变得更加快速和可靠。

除了文件共享，P2P网络在流媒体传输方面也有着广泛的应用。

传统的流媒体传输需要由服务器提供视频内容，用户通过请求服务器获取相应的视频数据。

而P2P流媒体传输则是将视频数据分成多个小块进行传输，每个节点都可以成为一个视频内容的提供者，其他节点可以从多个源节点下载视频数据，从而提高了传输速度和可靠性。

P2P流媒体传输还可以有效地解决服务器的负载均衡和带宽限制的问题。

在云计算领域，P2P网络也有着重要的应用。

云计算是一种将计算资源、存储资源和应用程序通过网络提供给用户的模式。

传统的云计算模式是以数据中心为中心的架构，用户需要将数据和应用程序上传到数据中心进行处理和存储。

而P2P云计算将计算和存储任务分配到各个节点上进行处理，避免了数据中心的负载压力，提高了计算资源的利用率。

基于P2P的分布式搜索技术研究的开题报告

基于P2P的分布式搜索技术研究的开题报告一、研究背景随着互联网技术的不断发展，信息资源的数量和规模不断扩大，如何高效地获取、利用和共享这些资源成为了互联网技术发展的重要课题之一。

传统的中心化搜索引擎方式由于信息集中在中心服务器上，面临着单点故障、数据安全及监管等问题，同时对带宽和资源的消耗也越来越大，逐渐成为了业界和学术界关注的热点和难点问题。

P2P技术的出现，为分布式搜索提供了一种新的思路。

P2P网络拥有许多分布在全球各地的节点，可以很好地解决中心化搜索引擎的单点故障问题，同时也可以在一定程度上减轻中心服务器的负担。

基于P2P的分布式搜索技术，基于各个节点之间互相协作、自组织和分布式处理的特点，可以更加高效地利用全球各地分布的资源，提高搜索效率和成功率，分布式搜索已成为目前互联网技术发展的一个热点领域。

二、研究目标本论文旨在深入研究和开发基于P2P的分布式搜索技术，在分析和比较各种分布式搜索技术的特点和优缺点的基础上，将传统的中心化搜索引擎模型改进为基于P2P网络的分布式搜索框架，实现全球资源的高效利用和共享。

三、研究内容本论文主要研究内容包括：1.调研和分析目前主流的分布式搜索技术，包括DHT算法、Gnutella网络、TOR网络等；2.研究基于P2P的分布式搜索技术的理论基础和技术实现，包括P2P网络构建、分布式索引技术、搜索算法和节点查询等方面的实现细节；3.设计和开发基于P2P的分布式搜索系统，实现分布式搜索的核心功能和算法，包括数据分片、文件共享和查询转发等功能；4.测试和评估基于P2P的分布式搜索系统的性能和效果，并与传统中心化搜索引擎的搜索效率进行比较和验证。

四、研究意义基于P2P的分布式搜索技术在解决互联网资源集中、数据安全及监管等方面存在的问题上具有重要的意义和应用价值。

本论文的研究成果可以为互联网全球资源的高效利用和共享提供新的技术路径和思路，有望推动做出更加智能、高效、安全的搜索引擎系统。

基于P2P网络的分布式数据处理技术

基于P2P网络的分布式数据处理技术随着云计算和大数据分析的兴起，分布式数据处理技术变得越来越普及。

分布式数据处理技术是一种通过多台计算机协同工作，在分摊计算负载的同时，提高数据处理效率的技术。

在这个背景下，P2P（peer-to-peer）网络技术被越来越多的人关注。

这篇文章将介绍基于P2P网络的分布式数据处理技术，讨论P2P网络的实现原理、优缺点，以及它在分布式数据处理中的应用。

P2P网络的实现原理P2P网络是指一种基于对等连接的分布式计算和通信模型，不需要中央服务器进行控制和调控。

在P2P网络中，每个节点都是对等的，可以相互通信和协作，同时也可以提供服务。

P2P网络的实现原理通常包括以下几个方面。

首先，P2P网络需要建立节点之间的连接。

一种常见的连接方式是通过IP地址和端口号，建立TCP连接或UDP连接。

这种连接方式也可以在网络中建立虚拟的管道，让数据在不同的节点之间传输。

其次，P2P网络需要管理大量的节点和文件。

通常有两种方式来管理节点，一种是中心化管理，另一种是去中心化管理。

前者的代表性技术是Napster，后者的代表性技术是BitTorrent。

在去中心化管理的P2P网络中，每个节点都可以独立的管理自己的资源和服务，这样会更具有可扩展性和鲁棒性。

最后，P2P网络需要实现数据的传输和共享。

在P2P网络中，数据通常是被分割成多个小块进行传输的，这些块可以由不同的节点提供。

在传输过程中，各个节点会互相协作，把数据块传送到指定的节点供其使用。

因此，P2P网络可以实现高效、可靠的数据共享和传输。

P2P网络的优缺点P2P网络在分布式系统中具有很多优点，例如可扩展性、容错性、资源共享等。

但是，它也存在着一些缺点。

首先，P2P网络中节点的数量通常很多，这会导致管理和维护成本很高。

每个节点都必须具备一定的计算和存储能力，这增加了系统的复杂度和成本。

其次，P2P网络的性能受到节点数量、网络带宽、节点负载等因素的制约。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

中图分类号：Ｐ１Ｔ３１
分布式数据流查询处理的ＰＰ中间件研究２
杨颖 ‘，陈秋莲。，杨磊
（．Ｉ，西大学计算机信息工程学院，南宁５００；． ‘ ３０４２东华大学计算机科学与技术学院，上海２０５；３广西计算中心，００１．南宁５０２）３０２摘要：随着Ｗｅｈ的大１应用，ｌｊ；ｌ分布式数据流的数量迅速增长，其查询处理面临极大的挑战。该文升发ｒ分布式数据流响应查询的ＰＰ２
巾问什原型，利川皋１容路Ｉ周提供的町扩展性、通信负载平衡及动态适应性等特性，：１Ｉ能有效地处理相似查询，支持络连接的计算资源，提高数据流查询处理效率。
关链词：数撕流；慨结构；中间什
ｐｏｕｔｎｉｌｒｔｔｉｉｔｌＳｈｌｔｎｅｐｒｍｅｔｖｒｆｓｔａｈｎｅｉｇｍｅｈｎｓｃｎｒｄｃｈｏｔｉｇｒｓｕｃｓｏｅｗｏｋｌｎｒｄｃｄｓｍｉｉｅＴｃｅ￣３ａａｙｔｎｕａｉｘｅｉｎｅｉｉｈｔｅｉｄｘｎｃａｉｍａｅｕｅｔｅｃｍｐｌｏｅｏｒｅｆｎｔｒｉｋｏｅｔｔａｄｇｅｔｎｐｍｈｌｉｉｎ５（ｆａａＭｒａｎｐｏｃｓｉｇｎｒａｌｉｌｒｅｔｅｅｔｃｅｃ）＇ｔｏｌｒｅｓｎｙｄ
［ｙＷＯ’ｓａａｓｌ：ｙｏｓｔｃｕｃｍｉｄｅＫｅＩ】ｄｔｔａＩｓｎｐｉｓ’ ｌｒ；ｄｌｗｍｅｄｌ１ｅｓｔｕ
数据流是数据库ｒ迅速增跃起来的一个重要分类，主要ｆＩ
ＤＴ２］ＦＩ１定义为～个复杂成员Ｘ－．，，一）一个置序列。，０１Ｎ１的ｆ …
ｌｅｇｅｌｃａｌｎｅＦｉａｍｐｏｓｓｌｅＰＰ— ａｅｄｃｒｒｔｙｅｏｓｒｂｔｄｄｔｔｅｍｏｅｌｉｎｗｅＢｙｔｌｉｇｔｅｈｒａｈｌｅｇ．ｈｓｐｐｒｐｏｅｈ２ｂｓｄｍｉｄｌｗａｅｐｏｏｔｐｆｄｉｔｉｕｅａａｓｒａｆｒｒａ — ｍｅａｓｒｔ＇ｎｉｉｎｈｚｃｎｅｔｂｓ｛ｒｕｉｇｆｒｗｎＨｃｕｈａｃｌｂｌｔ，ｏｄｂＩｎｅｏｏｏｔｎ — ａｅＩｏｔｎ）ｌｉｎｅｓｃｓｓａａｉｉｌａａａｃｆｃｍｍｕｉａｉｎａｄｄｙａｃａａａｌｙ，ｈｏｌｔｎｃｌｈｎｌｈｕｒｆｅｉ｝ｎｃｔｎｎｍｉｄｐｔｂｉｔｔｅｓｕｉａｌａｄｅｔｅｑｅｙｏｏｉｏ
维普资讯
第３４卷第２期
１Ｌ３７４ｏ
・
计
算
机
工
程
２００８年１月
Ｊｎａｙ２０ａｕｒ０８
Ｎｏ．２
ＣｏｐｕｔｒＥｎｇｎｅｒｎｇｍｅｉｅｉ
软件技术与数据库・
文章编号：ｌ０４８０８２５一ｌ文献标识码：０ —３２（０）— ０４３０２０Ａ
Ｄｏｇｕｖｒｉ，ａｇａ００；．ａｇｉｍｐｔｇＣｅｔｒＮａｎｎ０２ｎｈａＵｎｉｅｓｔＳｈｎｈｉ０５Ｉ３Ｇｕｎｘｙ２Ｃｏｕｉｎｅ．ｎｉｇ５３０２）ｎ
Ｉｓｒｃ］Ｗｉｅｌｇｃｌａｐｉａｉｎｏ’ ｂｔｅｎｍｂｒｆｉｒｕｅａａｓｅｎｃｅｓｇｒｐｄｙａｄｔｅｑｅｙｐｏｅｓｇｉｆｃｇＡｂｌａｔｔＩｒｅｓａｅｐｌｔｔｈｈａｃｏＷｅ，ｈｕｅｓｉｔｄｄｔｔａｌｉＪｒａｉｉｌｎｕｒｒｃｓｉｉｏｄｔｂｒｓｎｎａｈｎｓａｎ
用于传感器络、证券报价机、新闻机构、长途通信及数
据络等。它们大量地从路山器１入数据处理中心，操作中｝Ｊ『ｊ
， ∑Ｉ＝（ｒｅ
Ｐ２ｂａｅｉｅｒｆＤｉｔｉｅＰ．ｓｄＭｄｄｌｗａｅｏｓｒｂｕｔｄ
ＤｔｔｅｍｒｅｙＰｏｅｓｇａａＳｒａｆｒｒｃｓｉｏＱｕｎ
ＹＡＮＧｎ．ＣＨＥＮｕ１ｎ．Ｙｉｇ ’ ．Ｑｉ．ａＹＡＮＧｉｉＬｅ。
（ＩＣｏｌｇｌＣｏｕｅ．ｌｅｏｍｐｔｒ＆ＩｆｎｎｔｎＥｎｉｅｒｇＧｕｎｘｉｅｓｔｎｎ３０４２ＣｏｌｇｆＣｏｅｎｏａｉｇｎｅｉ，ａｇｉｏｎＵｎｖｒｉＮａｎｉｇ５００；．ｙｌｅｏｍｐｕｅｃｅｃｎｅｈｌｇ．ｅｔｒＳｉｎｅａｄＴｃｎｏｏｙ