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講演抄録/キーワード
講演名 2017-11-17 10:30
広域分散処理システムにおけるエッジサーバの負荷変動に追従した分散リソース管理手法
一角健人雨宮宏一郎富士通研CQ2017-80
抄録 (和) 近年,スマホや車載カメラなどのIoTデバイスから収集されるデータから現場の状
態を把握し,その情報をリアルタイムに活用するサービスが出現している.
このような高い応答性能を要求するサービスを支える技術として,エッジコンピューティングが注目を集め
ている.エッジコンピューティングでは,現場にコンピューティングリソースを搭載したエッジサーバを設置し,データ発信源・
サービス利用者の近くで処理を実行する.各エッジサーバへのリソース需要を正確に予測することが難しいため,コンピューティングリソースが十分に用意されているとは限らない.
そのため,局所的に各エッジサーバに対するリソースの需要量が配置されたエッジサーバのリソース量を超えることが考えられる.
そこで,高負荷時にタスクを分散する必要があり,それには,広域に分散
された他のエッジサーバの中からリソースに空きのあるエッジサーバを探索する必要がある.
しかし,空きリソースの発見に時間がかかると,タスクを分散できずにタスクの実行待ち時間が増大し,
応答性能が劣化してしまう.
本稿では,定期的にリソース状況を収集するグループを作り,グループ内の負荷変動に追従して
グループを動的に変化させる.このとき,提案手法ではグループ外でリソースに空きのある可能性の高いエッジサーバをグループ内のエッジサーバから間接的に事前探索しておくことで,
オーバヘッドを抑えつつリソース探索時間の短縮を図る.基礎評価では,提案手法の事前探索によりリソース探索時間が削減できることを示す. 
(英) Recently, physical data can be corrected from IoT devices, such as smart phone or in-vehicle cameras in real-time. Accordingly, IoT services making use of these real-time data are provided. Their services is necessary to meet high response performance. As technology supporting them, Edge computing which execute tasks on edge servers equipped computing resources installed near IoT devices and users is spotlighted. In Edge computing, computing resource may not be prepared for abundantly because it is difficult to predict resource demand exactly. Therefore, values of demand for resource for each edge server may locally exceed quantity of resource of the edge server. To distribute tasks in high loads, it is necessary to discovery edge servers which resources is idle from among widely distributed edge servers. However, if the discovery of the space resource takes a long time, the queuing time increases because tasks can't distribute. It is a problem that response performance deteriorates. In this paper, we make a group collecting the resource values regularly and change a group dynamically following loads change in the group. At this time, proposal technique discovery for the edge server resources which there is more likely to be idle from edge servers in the group in advance indirectly. In this way, we reduce the resource discovery time and suppress overhead. Our simulation results show that the resource discovery time is reduced by proposal technique.
キーワード (和) エッジコンピューティング / IoT / リソース探索 / / / / /  
(英) Edge Computing / IoT / Resource Discovery / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 304, CQ2017-80, pp. 57-62, 2017年11月.
資料番号 CQ2017-80 
発行日 2017-11-09 (CQ) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード CQ2017-80

研究会情報
研究会 ICM CQ NS NV  
開催期間 2017-11-16 - 2017-11-17 
開催地(和) 高松センタービル 
開催地(英)  
テーマ(和) ネットワーク品質,ネットワーク計測・管理,ネットワーク仮想化,ネットワークサービス,および一般.

注:この開催では発表申込み締切日が異なります.
- ICM/CQ/NS研究会:9/19
- NV研究会:10/19
NV研究会への発表申込は「詳細はこちら」からお願いします。 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CQ 
会議コード 2017-11-ICM-CQ-NS-NV 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 広域分散処理システムにおけるエッジサーバの負荷変動に追従した分散リソース管理手法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Distributed Resource Management following the Load Fluctuation of Edge Servers in Widely Distributed Processing System 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) エッジコンピューティング / Edge Computing  
キーワード(2)(和/英) IoT / IoT  
キーワード(3)(和/英) リソース探索 / Resource Discovery  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 一角 健人 / Kento Ikkaku / イッカク ケント
第1著者 所属(和/英) 株式会社 富士通研究所 (略称: 富士通研)
Fujitsu Laboratories Ltd. (略称: Fujitsu Labs.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 雨宮 宏一郎 / Koichiro Amemiya / アメミヤ コウイチロウ
第2著者 所属(和/英) 株式会社 富士通研究所 (略称: 富士通研)
Fujitsu Laboratories Ltd. (略称: Fujitsu Labs.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2017-11-17 10:30:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 CQ 
資料番号 CQ2017-80 
巻番号(vol) vol.117 
号番号(no) no.304 
ページ範囲 pp.57-62 
ページ数
発行日 2017-11-09 (CQ) 


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