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J-GLOBAL ID：201802249765586814   整理番号：18A2228855

middleボックスにおけるバックアップ資源割当のための最適化モデル【JST・京大機械翻訳】

Optimization Model for Backup Resource Allocation in Middleboxes

著者 (3件)： He Fujun (Kyoto University, Graduate School of Informatics, Kyoto, Japan) ,  Sato Takehiro (Kyoto University, Graduate School of Informatics, Kyoto, Japan) ,  Oki Eiji (Kyoto University, Graduate School of Informatics, Kyoto, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CloudNet  ページ： 1-6  発行年： 2018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： ネットワーク機能仮想化パラダイムは,商品サーバ上で実行するソフトウェアとしてミドルウェアに提供されるネットワーク機能を実装することを可能にする。本論文は,ネットワーク機能とバックアップサーバの故障確率を考慮することによって,ミドルウェアのためのバックアップ資源配分モデルを提案した。いくつかの機能を保護することができる複数のバックアップサーバを,1つの機能を保護するために割り当てることができた。機能が機能しない場合,機能がサーバによって保護されるならば,保護を提供する対応するサーバの1つは,それを回復するために必要である。最悪の場合における関数の非アベイラビリティが最小化される機能に対するサーバの割当を見出すことを目的とした。混合整数線形計画問題としてバックアップ資源割当問題を定式化した。著者らは,バックアップ資源割当問題がNP完全であることを証明した。それは分割問題がそれに対して還元可能であることを示すことによって,それを示す。発見的アルゴリズムを導入して,同じ最適化問題を解明した。多項式として発見的アルゴリズムの計算時間複雑性を解析した。発見的アルゴリズムにより得られた比較結果と,偏差と計算時間に関する混合整数線形計画問題を解くことにより,比較結果を示した。結果は,混合整数線形計画問題を解くのと比較して,発見的アルゴリズムが約10~5倍の計算時間を必要とすることを明らかにし,ここで調べたシナリオにおいて,すべての関数に対する最悪の非アベイラビリティが平均値の約1.6倍である。Copyright 2019 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： 故障率 ,  整数線形計画法 ,  ソフトウェア ,  *バックアップ ,  ネットワーク ,  多項式 ,  定式化 ,  *資源割付 ,  最適化問題 ,  ミドルウェア
準シソーラス用語： 複雑性 ,  発見的アルゴリズム ,  アンアベイラビリティ ,  仮想化 ,  *最適化モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ボックス ,  バックアップ ,  資源割当 ,  最適化モデル