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講演抄録/キーワード
講演名 2023-03-02 11:00
ネットワークワイドなエッジ通信・計算資源の効率・公平利用手法 ~ スケーラブルな資源割当と通信経路選択の実現 ~
秋吉翔太九工大)・妙中雄三奈良先端大)・塚本和也九工大NS2022-170
抄録 (和) IoTの普及により,エッジクラウドで多種多様なデータを用いた異分野データ連携による時空間コンテンツ(STC)の利活用が期待されている. エッジクラウドでは,ネットワーク資源や計算資源は限られるため,我々はSTC生成処理を複数に分離し,ネットワーク内の複数のデータ処理(DP)サーバの中で通信・計算資源に余裕のあるサーバでインラインでデータ処理することで,双方の資源を有効利用するコンセプトを提案した.しかしSTC生成に必要な通信・計算資源利用量がフロー毎に異なるため,資源割当が不適切な場合,通信・計算資源利用量の低下(非効率)や,競合フロー間の獲得資源量が不公平になってしまう.そこで先行研究では,通信・計算資源を一括して取り扱う合算資源に基づく資源割当手法を提案した.しかし,フロー数やDPサーバ数(通信経路数)を限定する環境を想定し,最適な通信・計算資源の組み合わせをヒューリスティックな局所探索法により発見していたため,実際の環境における流入フロー数及びDPサーバ数の増加時には計算量の爆発的増加と探索精度の低下が問題となる.そこで本研究では,到着フローを適応的にグループ化することで探索数を削減した資源割当と最適なDPサーバ選択の双方を実現する手法を提案した.数値検証の結果,効率(資源利用量)は約12%〜84%の改善,公平性(資源利用量の標準偏差)は約3%〜17%改善できる事がわかり,提案手法がエッジ内の効率・公平な通信・計算資源割当に寄与できることを明らかにした. 
(英) Cross-domain data fusion in the edge cloud is becoming a key driver to growth of the numerous and diverse applications in IoT era. Since network and computational resources are limited in the edge cloud, we propose the concept of separating the STC generation process into multiple processes and processing them inline at the data processing (DP) server, effectively utilizing both network and computational resources. However, since the amount of network and computational resources required for STC generation varies for each flow, efficiency and fairness may be reduced depending on resource allocation. In our previous study, we proposed a resource allocation method based on Integrated resources that treat both network and computation resources. However, explosive increases in computational complexity and reduced search accuracy are problematic. In this study, we proposed a method that achieves both resource allocation with a reduced number of searches and optimal DP server selection by adaptively grouping arrival flows. Numerical results show that the proposed method can improve the efficiency (resource usage) by about 20% to 98% and the fairness (standard deviation of resource usage) by about 3% to 12%, indicating that the proposed method can contribute to efficient and fair communication and computing resource allocation in the edge.
キーワード (和) IoT / エッジクラウド / 通信・計算資源割当 / 効率・公平利用 / パレート最適 / トレードオフ / /  
(英) IoT / Edge cloud / Resource allocation / Efficient and equitable utilization / Pareto-optimal / trade-offs / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 406, NS2022-170, pp. 19-24, 2023年3月.
資料番号 NS2022-170 
発行日 2023-02-23 (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 NS2022-170

研究会情報
研究会 IN NS  
開催期間 2023-03-02 - 2023-03-03 
開催地(和) 沖縄コンベンションセンター + オンライン開催 
開催地(英) Okinawa Convention Centre + Online 
テーマ(和) 一般 
テーマ(英) General 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NS 
会議コード 2023-03-IN-NS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ネットワークワイドなエッジ通信・計算資源の効率・公平利用手法 
サブタイトル(和) スケーラブルな資源割当と通信経路選択の実現 
タイトル(英) Resource allocation methods for efficient and fairness utilization of network and computational resources in edge cloud 
サブタイトル(英) Scalable resource allocation and network path selection 
キーワード(1)(和/英) IoT / IoT  
キーワード(2)(和/英) エッジクラウド / Edge cloud  
キーワード(3)(和/英) 通信・計算資源割当 / Resource allocation  
キーワード(4)(和/英) 効率・公平利用 / Efficient and equitable utilization  
キーワード(5)(和/英) パレート最適 / Pareto-optimal  
キーワード(6)(和/英) トレードオフ / trade-offs  
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) 秋吉 翔太 / Shota Akiyoshi / アキヨシ ショウタ
第1著者 所属(和/英) 九州工業大学 (略称: 九工大)
Kyushu Institute of Technology (略称: Kyutech)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 妙中 雄三 / Yuzo Taenaka / タエナカ ユウゾウ
第2著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 塚本 和也 / Kazuya Tsukamoto / ツカモト カズヤ
第3著者 所属(和/英) 九州工業大学 (略称: 九工大)
Kyushu Institute of Technology (略称: Kyutech)
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講演者 第1著者 
発表日時 2023-03-02 11:00:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 NS 
資料番号 NS2022-170 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.406 
ページ範囲 pp.19-24 
ページ数
発行日 2023-02-23 (NS) 


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