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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-01-21 14:05 強化学習を用いたフォグクラウドコンピューティングにおける分散処理制御手法 ○森 友哉・宇都宮陽一・田 学軍・奥田隆史（愛知県立大）  IN2018-74 |
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| 抄録 | （和） | IoTシステムの実装形態の一つにフォグクラウドコンピューティング（FCC）がある．FCCでは，フォグ（センサーデバイス等のネットワークエッジの近接にあるデバイス群）とクラウドが，遅延に敏感なデータ処理を適切に分散処理する．IoTシステム導入後，トラヒックが変動する可能性がある．トラヒック変動に応じて，遅延要件を迅速に満たす必要がある．試行錯誤のような静的な手法でどのように分散処理するかを考える場合，遅延要件を迅速に満たすことは困難である．そのためトラヒック変動に適応可能な動的手法が必要となる．本研究では強化学習を用いてFCCにおける分散処理に関するパラメータ制御を動的におこなうことで上記の課題を解決することを目標とする．その分散処理制御手法がトラヒック変動に応じて適切にパラメータを制御できるかどうか評価する． |
| （英） | Fog-Cloud computing system has recently attracted much attention. In this computing concept, localized computing facilities (Fog) handle various data processing which are sensitive to delay to shorten WAN propagation latency arising from the location of data centers (Cloud). After introducing IoT system with this computing, there is a possibility of traffic fluctuations. It is difficult to meet delay requirements if we redesign distribute manners with a static method following traffic fluctuations. Hence, we need a dynamic method which can follow traffic fluctuations. In this paper, we propose a dynamic control method based on a reinforcement learning to decide a distributed manner between Fog and Cloud. We models the environment under traffic fluctuations and evaluate the performance of proposed method using simulations. |
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| キーワード | （和） | フォグクラウドコンピューティング / 強化学習 / 待ち行列モデル / IoT (Internet of Things) / / / / |
| （英） | fog-cloud computing / reinforcement learning / queueing model / IoT (Internet of Things) / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 408, IN2018-74, pp. 13-18, 2019年1月. | |
| 資料番号 | IN2018-74 | |
| 発行日 | 2019-01-14 (IN) | |
| ISSN | 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 | IN2018-74 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN |
| 開催期間 | 2019-01-21 - 2019-01-22 |
| 開催地（和） | 愛知県産業労働センター15F 愛知県立大学サテライトキャンパス |
| 開催地（英） | WINC AICHI |
| テーマ（和） | コンテンツ配信/流通、ソーシャルネットワーク(SNS)、データ分析・処理基盤、ビッグデータ及び一般 |
| テーマ（英） | Contents Distribution, Social Networking Services, Data Analytics and Processing Platform, Big data, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2019-01-IN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 強化学習を用いたフォグクラウドコンピューティングにおける分散処理制御手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Apply Reinforcement Learning to Distributed Processing in Fog-Cloud Computing |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | フォグクラウドコンピューティング / fog-cloud computing |
| キーワード(2)（和/英） | 強化学習 / reinforcement learning |
| キーワード(3)（和/英） | 待ち行列モデル / queueing model |
| キーワード(4)（和/英） | IoT (Internet of Things) / IoT (Internet of Things) |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 森 友哉 / Tomoya Mori / モリ トモヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 愛知県立大学 (略称： 愛知県立大) Aichi Prefectural University (略称： Aichi Prefectural Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宇都宮 陽一 / Yoichi Utsunomiya / ウツノミヤ ヨウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 愛知県立大学 (略称： 愛知県立大) Aichi Prefectural University (略称： Aichi Prefectural Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田 学軍 / Xuejun Tian / デン ガクグン |
| 第3著者 所属（和/英） | 愛知県立大学 (略称： 愛知県立大) Aichi Prefectural University (略称： Aichi Prefectural Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 奥田 隆史 / Takashi Okuda / オクダ タカシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 愛知県立大学 (略称： 愛知県立大) Aichi Prefectural University (略称： Aichi Prefectural Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-01-21 14:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2018-74 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.408 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-01-14 (IN) |
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