抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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物体の十億50以上が2020年までに接続されるとしてモノのインターネット(IoT)は,次の数年におけるディジタルデータ生成の駆動応用の一つである。IoTデータはネットワーク上に広く広がる様々な装置によって処理し,使用することができる。潜時臨界IoTアプリケーションの多くを満足させることができないので,クラウドにおけるセンタリングデータ処理の伝統的な方法はほとんどスケールできる。添加では,物体とサービスの数が増加すると,高すぎるネットワークトラヒックを生成する。霧インフラストラクチャは,このような問題に対する答えの開始を提供する。本論文では,iFogStorと呼ばれる霧インフラストラクチャのためのデータ配置戦略を提示した。iFogStorの目的は,霧の中のデータを蓄積・検索の全体の待ち時間を減らすために霧ノードの不均一性と位置の利益を得ることである。一般化割り当て問題(GAP)としてデータ配置問題を定式化し,それを解決する二つの方法を提案した1)整数計画法を用いた厳密解と2)解決時間を短縮するために地理的累帯構造に基づく発見的である。両溶液は,クラウドベース溶液と比較して86%以上とナイーブ霧溶液に比べて60%潜時を減少させたとして非常に良好な性能を証明した。地理ゾーニング発見的方法を用いた多数霧のノードを持つ問題を効率的に解くと秒実行時におけるiFogStor実行可能であり,スケーラブルなの対で可能にした。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】