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J-GLOBAL ID：201802238098630460   整理番号：18A0451521

ストリーム処理アーキテクチャを用いたエッジに知能を推進【Powered by NICT】

Pushing Intelligence to the Edge with a Stream Processing Architecture

著者 (6件)： Dautov Rustem ,  Distefano Salvatore ,  Bruneo Dario ,  Longo Francesco ,  Merlino Giovani ,  Puliafito Antonio
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： iThings/GreenCom/CPSCom/SmartData  ページ： 792-799  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： クラウドコンピューティングパラダイムは,複雑なIoTシステムによって生成されたデータの処理/貯蔵極端な量の資源の一見無限プールを提供することにより,モノのインターネット(IoT)を支持している。雲は便利で広く採用されているアプローチを確立し,生データを資源制約付きエッジデバイス,簡単なデータ発生器,より洗練された処理活動を行うことのできないとしてのみ見られからクラウドサーバに,offloaded垂直である。しかし,ますます新たなシナリオ,ネットワーク雲に転送すべきデータの量は増加したネットワーク遅延と関連しており,計算の結果は,陳旧性にした。エッジ素子の種々のカテゴリーは,ハードウェア資源の観点からますます強力になりつつあるので,特にCPUとメモリ-クラウドへの除荷計算の確立された方法は,最も便利なアプローチとして見られるわけではない。それに応じて,本論文では,並列にプロセスデータにエッジ素子の局所クラスタ間の作業負荷拡大のためのストリーム処理アーキテクチャを提示し,このようにしてより高速な実行と応答時間を達成した。実験結果は計算ネットワークのごく端部でのデータ処理への分散インメモリ・アプローチは,広範囲のIoT関連シナリオを解決する可能性があることを示唆した。Copyright 2018 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： クラスタ ,  記憶装置 ,  除荷 ,  ハードウェア ,  高速度 ,  ネットワーク ,  計算 ,  データ処理 ,  応答時間 ,  *計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： ネットワーク遅延 ,  クラウドサーバ ,  資源制約 ,  モノのインターネット ,  *ストリーム処理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： ストリーム処理 ,  アーキテクチャ ,  エッジ ,  知能 ,  推進