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J-GLOBAL ID：201902285513450672   整理番号：19A2911934

MECにおけるオーケストレータによる低待ち時間ネットワークモデルのシミュレーション研究

Simulation Study of Low-Latency Network Model with Orchestrator in MEC

著者 (4件)： INTHARAWIJITR Krittin (Dept. of Information and Communications Engineering, Tokyo Institute of Technology) ,  IIDA Katsuyoshi (Information Initiative Center, Hokkaido University) ,  KOGA Hiroyuki (Dept. of Information and Media Engineering, University of Kitakyushu) ,  YAMAOKA Katsunori (Dept. of Information and Communications Engineering, Tokyo Institute of Technology)
資料名： IEICE Transactions on Communications (Web)  (IEICE Transactions on Communications (Web))
巻： E102.B  号： 11  ページ： 2139-2150(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： U0467A  ISSN： 1745-1345  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 待ち時間に敏感なモバイルアプリケーションのほとんどは,クラウドコンピューティングサービスによって提供される計算リソースに依存している。クラウドコンピューティングに依存することの問題は,時として,クラウドサーバの物理的位置がモバイルユーザから離れており,通信待ち時間が長いことである。その結果,モバイルエッジコンピューティング(MEC)と呼ばれる分散クラウドサービスの概念が5Gネットワークに導入されている。しかし,MECは通信待ち時間しか低減できない。MECにおける計算待ち時間は,サービスで要求される全待ち時間を満たすためにも考慮されなければならない。本研究では,待ち時間に敏感なサービスに関して,MECアーキテクチャにおける両方の待ち時間の影響を研究した。また,実際のアーキテクチャにおけるMECを解析するために,ユーザとモバイルエッジリソース間のフローを管理するためのコントローラを使用する集中化モデルも考慮した。シミュレーションは,間隔とコントローラ待ち時間が,システムにおける幾ばくかのブロッキングと誤りを引き起こすことを示した。しかし,待ち時間制約を緩和し,最低の全待ち時間によりエッジサーバを選択する許容性システムは,システム性能を見事に改善することができる。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 計算機網 ,  *分散処理 ,  待ち時間 ,  *移動通信 ,  計算機リソース管理 ,  *エッジコンピューティング ,  クラウドコンピューティング
準シソーラス用語： *5G

著者キーワード (5件)： モバイルエッジコンピューティング ,  低待ち時間ネットワーク ,  オーケストラ ,  プロセッサ共有 ,  シミュレーション

分類 (1件)： 電話・データ通信・交換一般  (ND11010T)

引用文献 (25件)：

• [1] K. Intharawijitr, K. Iida, H. Koga, and K. Yamaoka, “Practical en-hancement and evaluation of a low-latency network model using mobile edge computing,” Proc. IEEE 41st Annual Computer Software and Applications Conf. (COMPSAC2017), pp.567-574, Turin, Italy, July 2017. DOI: 10.1109/COMPSAC.2017.190 10.1109/COMPSAC.2017.190
• [2] M. Simsek, A. Aijaz, M. Dohler, J. Sachs, and G. Fettweis, “5G-enabled tactile internet,” IEEE J. Sel. Areas Commun., vol.34, no.3, pp.460-473, March 2016. DOI: 10.1109/JSAC.2016.2525398 10.1109/JSAC.2016.2525398
• [3] S. Abolfazli, Z. Sanaei, E. Ahmed, A. Gani, and R. Buyya, “Cloud-based augmentation for mobile devices: Motivation, taxonomies, and open challenges,” IEEE Commun. Surveys Tuts., vol.16, no.1, pp.337-368, July 2014. DOI: 10.1109/SURV.2013.070813.00285 10.1109/SURV.2013.070813.00285
• [4] X. Chen, L. Jiao, W. Li, and X. Fu, “Efficient multi-user computation offloading for mobile-edge cloud computing,” IEEE/ACM Trans. Netw., vol.24, no.5, pp.2795-2808, Oct. 2016. DOI: 10.1109/TNET.2015.2487344 10.1109/TNET.2015.2487344
• [5] K. Bhardwaj, S. Sreepathy, A. Gavrilovska, and K. Schwan, “ECC: Edge cloud composites,” Proc. IEEE International Conference on Mobile Cloud Computing, Services, and Engineering (MobileCloud2014), pp.38-47, Oxford, UK, April 2014. DOI: 10.1109/MobileCloud.2014.18 10.1109/MobileCloud.2014.18

タイトルに関連する用語 (5件)： MEC ,  待ち時間 ,  ネットワークモデル ,  シミュレーション ,  研究