文献

J-GLOBAL ID：201702221698203653   整理番号：17A0755832

平衡遅延と電力消費に向けて霧クラウドコンピューティングにおける最適負荷割当【Powered by NICT】

Optimal Workload Allocation in Fog-Cloud Computing Toward Balanced Delay and Power Consumption

著者 (5件)： Deng Ruilong (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Lu Rongxing (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Lai Chengzhe (National Engineering Laboratory for Wireless Security, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  Luan Tom H. (School of Information Technology, Deakin University, Burwood Melbourne, Australia) ,  Liang Hao (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Alberta, Edmonton, AB, Canada)
資料名： IEEE Internet of Things Journal  (IEEE Internet of Things Journal)
巻： 3  号： 6  ページ： 1171-1181  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2432A  ISSN： 2327-4662  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイルユーザは典型的に局在し,位置に基づく情報サービスの要求が高い。常に遠隔雲からの局在データを検索するために,しかし,非効率であることを傾向,霧計算を動機づけた。端計算としても知られている,霧計算はユーザの前提,雲データをprestoresと高速局所結合を持つ移動ユーザに分布するにおける局所計算施設を配置してクラウドコンピューティングを拡張した。そのようなものとして,霧コンピューティングはモバイルユーザと雲の間の中間霧層を紹介し,移動ユーザへの低遅延高速サービスに対するクラウドコンピューティングを補完するものである。この基本的な枠組みでは,エッジ(霧)とコア(雲)の間の相互作用と協力を研究することが重要である。本論文では,霧クラウドコンピューティングシステムにおける電力消費と伝送遅延の間のトレードオフを調べた。制約サービス遅延の最小電力消費に対する霧や雲の間の最適負荷配分を示唆する作業負荷配分問題を定式化した。問題は主問題を分解する対応するサブシステムの三つの部分問題,解くことができるに近似手法を用いて取り組んだ。最後に,シミュレーションと数値結果に基づいて,通信帯域幅を節約し,伝送遅延を低減するための中程度の計算資源を犠牲にして,霧計算は,クラウドコンピューティングの性能を大幅に改善できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 定式化 ,  情報サービス ,  通信 ,  *電力消費 ,  高速度 ,  帯域幅 ,  負荷配分 ,  割当問題 ,  近似法 ,  遅延特性
準シソーラス用語： 計算資源 ,  サブシステム ,  伝送遅延 ,  低遅延 ,  モバイルユーザ ,  *クラウドコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 平衡 ,  遅延 ,  電力消費 ,  霧 ,  クラウドコンピューティング ,  割当