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J-GLOBAL ID：201802233833237739   整理番号：18A2106798

コンテンツ断片化:クラウドネットワークにおけるエネルギー節約のための冗長性方式【JST・京大機械翻訳】

Content Fragmentation: A Redundancy Scheme to Save Energy in Cloud Networks

著者 (4件)： Wu Yu (Department of Computer Science, University of California at Davis, Davis, CA, USA) ,  Tornatore Massimo (Department of Computer Science, University of California at Davis, Davis, CA, USA) ,  Martel Charles U. (Department of Computer Science, University of California at Davis, Davis, CA, USA) ,  Mukherjee Biswanath (Department of Computer Science, University of California at Davis, Davis, CA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Green Communications and Networking  (IEEE Transactions on Green Communications and Networking)
巻： 2  号： 4  ページ： 1186-1196  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2474A  ISSN： 2473-2400  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： コンテンツベースクラウドサービス(例えば,ビデオストリーミング)の急速な成長により,高帯域長距離ネットワークにより相互接続された分散データセンタからなるクラウドインフラストラクチャのエネルギー利用は増加し続けている。このエネルギー利用は,コンテンツサービス弾力性を保証するために要求されるコンテンツ冗長性により,さらに増加することができた。典型的なコンテンツ冗長性方式は,コンテンツ複製(CR)に基づいている。すなわち,各コンテンツは,少なくとも一つの二次dc位置で複製され,一次位置に影響を及ぼす故障の場合に到達可能であり,蓄積エネルギー消費の少なくとも100%の増加を引き起こす。CRの貯蔵エネルギーオーバーヘッドを低減するために,コンテンツフラグメンテーション(CF)と呼ばれる新しい冗長性スキームを検討した。CFはReed-Solomon消去コードをフラグメントに利用し,コンテンツサービスの弾力性を保証するために,より少ないストレージオーバーヘッド(したがってより少ないストレージエネルギー使用)を持つブロックにコンテンツを符号化する。しかし,CFはコアネットワークにおけるコンテンツ再構成とデータ輸送のための付加的エネルギーを必要とする。どの方式がよりエネルギー効率が高いかを決定するために,エネルギー消費を最小化する目的で,混合整数線形計画(MILP)を用いたコンテンツ配置問題を定式化した。また,MILPの貧弱なスケーラビリティにより,より効率的な解のためのメタ発見的コンテンツ配置とルーティング割当アルゴリズムを提案した。著者らは,3つの主要な計量,すなわち,コンテンツ要求(人気)の数,弾力性,および待ち時間のエネルギー使用に及ぼす影響を観察した。現実的な事例研究からの結果は,CFが同じ弾力性要件を与えられたCRより常に少ないエネルギーを消費することを示唆し,CFは貯蔵されたコンテンツがより一般的で潜伏性が低い場合に特にエネルギー効率が高い。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 複製 ,  エネルギー消費 ,  待ち時間 ,  *省エネルギー ,  *冗長性 ,  アルゴリズム ,  データセンタ ,  基幹回線 ,  配置問題 ,  インフラストラクチャー ,  弾性 ,  エネルギー効率 ,  経路選定 ,  *コンテンツ ,  事例研究

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： コンテンツ ,  クラウド ,  エネルギー節約 ,  冗長性