A resource allocation method of network and computational resources in edge networks
| Jazyk: | japonština |
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| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | 電子情報通信学会技術研究報告. NS, ネットワークシステム. 121(433):109-114 |
| ISSN: | 0913-5685 |
| Popis: | IoT時代では，地域で得られる多様なデータを地域で活用する異分野データ連携が注目されている．我々はこれまでに，物理位置に基づいて構成したエッジネットワークで異分野データ連携を可能にする新しいデータ連携基盤として，Geo-Centric Information Platform（GCIP）を提案した．GCIPでは，各地理範囲(メッシュ)内でIoTデータを収集し，様々な事業者が各地理範囲内に設置したサーバを活用して，IoTデータを組み合わせて時空間コンテンツ（STC）を動的に生成する．しかし1つのSTC作成に大量かつ多様なのIoTデータとそのデータ処理が必要な場合，エッジネットワーク内特定の区間のネットワークと特定のサーバが過負荷となる一方で，その他のネットワーク・サーバは資源が余る状態となる．そこで本研究では，転送経路上で複数のサーバで分散してデータ前処理を行うことで全サーバ資源を効果的に活用する方策を提案する．しかし生成するSTCに応じて必要なデータ転送量（通信資源）と計算量（計算資源）が異なるため，複数のSTCを同時に生成する場合には，データ転送する経路と処理サーバ次第で(1)エッジネットワークで処理する合計スループットの低下（効率性の問題），(2)資源配分の不公平(公平性の問題)が生じる．そこで本研究では，通信・計算資源を合わせた合算資源に基づいた柔軟な資源割当を提案し，効率性と公平性の両立を実現する．数値検証の結果，提案手法は効率性・公平性において，それぞれ最大26%,38%改善できることを明らかにした． / Cross-domain data fusion is becoming a key driver to growth of the numerous and diverse applications in IoT era. We have proposed a concept of new information platform, Geo-Centric information platform (GCIP), that enables IoT data fusion based on geolocation. GCIP produces new and dynamic contents by combining cross-domain data in each geographic area and provides them to users. However, when a large amount of IoT data is required for STC creation, it places a heavy load on the network and computation resources in the mesh. In order to reduce this load, we propose to pre-process the data in advance on the transfer path. However, when flows with different loads on network and computation resources flow into a mesh with multiple paths, depending on the allocation of network and computation resources, (1) throughput degradation (efficiency issues) and (2) inequity in resource allocation (fairness issues) may occur. In this study, we propose a flexible resource allocation method that efficiently and fairly utilizes both communication and computation resources in preprocessing to achieve both efficiency and fairness. As a result of numerical verification, we found that the proposed method can improve efficiency and fairness by up to 26% and 38%, respectively. 電子情報通信学会 ネットワークシステム研究会（NS）, 2022年3月10日-11日, オンライン開催 |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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