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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-12-18 16:25 フォグコンピューティングによる画像処理の性能評価 ○廣瀬信太郎（新潟大）・林 隆史（日大）  NS2020-107 |
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| 抄録 | （和） | IoT の普及や 5G の登場によりインターネット上で取り扱われるデータは膨大な数となっている．通信トラフィックの増大と低遅延性の要求などにより現在主流となっているクラウドコンピューティングでの処理は限界を迎えると考えられており，新たなネットワークアーキテクチャへの移行が必要になる．こうした中で Cisco の提唱するフォグコンピューティング (Fog Computing) はこれらの問題を解決する一つの方法とされている．クラウドとユーザの間にフォグサーバを置き分散処理を行うことで，データ処理の集中を防ぎ，増大するデータトラフィックへの対応を可能とする考え方である．本稿では，フォグとクラウドを相互に作用させた機械学習モデルの運用を前提として，フォグノードにおける推論性能の評価を行う．Docker を用いてメモリ量の異なるフォグノード，クラウドを用意し，通信経路を変更することでひとつのサーバマシンをフォグ，クラウドに見立てた実験を行う．領域物体検出モデルを用いたフォグとクラウドによる処理時間の比較，および画像分類モデルを用いた入力形式による処理時間の比較を行い，フォグ利用の有用性と画像処理推論における有効な入力形式について報告する． |
| （英） | With the spread of IoT and the advent of 5G, the amount of data handled on the Internet has become huge. Due to the increase in communication traffic and demand for low-latency messaging, the current mainstream of cloud computing will reach its limits, and it will be necessary to migrate to a new network architecture. In this situation, Fog Computing, as proposed by Cisco, is considered to be one of the solutions to these problems. This concept places a fog server between the cloud and the user to perform distributed processing, which prevents the concentration of data processing and enables us to deal with increasing data traffic. In this paper, we evaluate the inference performance of a machine learning model that interacts with fog and cloud. We experiment using Docker to prepare fog nodes and clouds with different amounts of memory, and change the communication path to simulate a server machine as a fog and cloud. We compare the processing time between fog and cloud based on the regional object detection model, and the processing time by the input format using the image classification model, and report on the usefulness of fog use and effective input formats in image processing inference. | |
| キーワード | （和） | Fog Computing / TensorFlow Serving / Base64 / 性能評価 / / / / |
| （英） | Fog Computing / TensorFlow Serving / Base64 / Performance evaluation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 297, NS2020-107, pp. 108-112, 2020年12月. | |
| 資料番号 | NS2020-107 | |
| 発行日 | 2020-12-10 (NS) | |
| 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 | NS2020-107 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS RCS |
| 開催期間 | 2020-12-17 - 2020-12-18 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | マルチホップ／リレー／協調，耐災害無線ネットワーク，センサ・メッシュネットワーク，アドホックネットワーク，D2D・M2M，無線ネットワークコーディング，ハンドオーバ/AP切替/接続セル制御/基地局間負荷分散/モバイルNW動的再構成，QoS・QoE保証，無線VoIP，IoT，エッジコンピューティング，一般 |
| テーマ（英） | Multi-hop/Relay/Cooperation, Disaster-resistant wireless network, Sensor/Mesh network, Ad-hoc network, D2D/M2M, Wireless network coding, Handover/AP switching/Connected cell control/Load balancing among base stations/Mobile network dynamic reconfiguration, QoS/QoE assurance, Wireless VoIP, IoT, Edge computing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2020-12-NS-RCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | フォグコンピューティングによる画像処理の性能評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Performance evaluation of using image processing by Fog Computing |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Fog Computing / Fog Computing |
| キーワード(2)（和/英） | TensorFlow Serving / TensorFlow Serving |
| キーワード(3)（和/英） | Base64 / Base64 |
| キーワード(4)（和/英） | 性能評価 / Performance evaluation |
| 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） | 廣瀬 信太郎 / Shintaro Hirose / ヒロセ シンタロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 隆史 / Takafumi Hayashi / ハヤシ タカフミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-12-18 16:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2020-107 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.297 |
| ページ範囲 | pp.108-112 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-12-10 (NS) |
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