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J-GLOBAL ID：201802212940409506   整理番号：18A0434835

スマートエッジ計算の貯蔵のための動的交換による分散マルチレベルモデル【Powered by NICT】

A distributed multi-level model with dynamic replacement for the storage of smart edge computing

著者 (3件)： Xing Jiarong (Software College, ShandongUniversity, No. 1500, Shunhua Road, Jinan, Shandong 250101, PR China) ,  Dai Hongjun (Software College, ShandongUniversity, No. 1500, Shunhua Road, Jinan, Shandong 250101, PR China) ,  Yu Zhilou (Technology Center, Inspur Inc., PR China)
資料名： Journal of Systems Architecture  (Journal of Systems Architecture)
巻： 83  ページ： 1-11  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0883A  ISSN： 1383-7621  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 物のインターネット(IoT)の発展に伴い,センサ,アクチュエータと他のインテリジェント端末装置(ITD)の十億は,インターネットに接続されている。この状況では,これらITDも多くのデータ深刻なネットワーク輻輳を生じさせる可能性があることを生成するため,伝統的なクラウドコンピューティングモデルは完全には適していない。結果として,端部計算は,この問題を解決するために提案する,これはエッジネットワーク上の分散モデルを用いたITDの計算およびストレージサービスを提供することができる。が,この新しいエッジパラダイムは,制限された計算,限られた貯蔵と不安定なネットワークの出現問題をもたらし,貯蔵は重要な役割として分布している。,本稿では,問題を解くために最も頻繁に使用される複数の因子(mLFU)アルゴリズムを用いた分散マルチレベル貯蔵(DMLS)モデルを提案した。このモデルでは,貯蔵レベルはエッジにITDで構成されているため,ノードの貯蔵空間が十分でない場合,mLFUは電流ノードからのデータの一部を除去し,データをアップロード上部貯蔵レベルに使用されている。不安定エッジネットワークによるデータ損失の影響を低減するために,重要な因子はmLFUに導入したが,これは高い重要性を持つデータを第一上部レベルにアップロードされることを意味する。実験はmLFUのヒット率は典型的なLFUにほぼ等しい74%で安定化されることを示したが,重要なデータ損失速度はLFUとランダム置換アルゴリズムよりも約35%低かった。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： センサ ,  インテリジェントターミナル ,  アルゴリズム ,  アクチュエータ ,  ネットワーク ,  *インターネット ,  電流
準シソーラス用語： ヒット率 ,  データ損失 ,  アップロード ,  *マルチレベル ,  分散モデル ,  ネットワーク輻輳 ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： エッジ計算 ,  分散貯蔵 ,  最小頻繁に使用される改良

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： エッジ ,  計算 ,  貯蔵 ,  マルチレベル ,  モデル