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J-GLOBAL ID：201902232401345732   整理番号：19A2401757

モバイルエッジコンピューティング(MEC)のための計算資源とデータ割当の結合最適化:オンラインアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Joint Optimization of Computing Resources and Data Allocation for Mobile Edge Computing (MEC): An Online Approach

著者 (6件)： Shao Xun ,  Hasegawa Go ,  Kamiyama Noriaki ,  Liu Zhi ,  Masui Hiroshi ,  Ji Yusheng
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCCN  ページ： 1-9  発行年： 2019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： 近年,クラウドコンピューティング,ネットワーク化,およびモバイルコンピューティングの急速な発展は,モバイルエッジコンピューティング(MEC)を実質的に促進した。現在,ほとんどのMECサービスは,計算を加速し,モバイル機器とデータサービスのエネルギーを節約し,コンテンツプロバイダとモバイルユーザ間の待ち時間を短くするために,計算オフロードの2つのカテゴリに大別できる。ユーザ指定トランスコーディングやAR/VRシステムのような新しいサービスは,計算資源割当とデータ配置の共同最適化を必要とするが,それに関する研究はほとんどない。本研究では,移動エッジコンピューティング環境における計算資源割当とデータ配置の相互作用に関する徹底的研究を行った。2つのタスクの時間的および空間的特性の解析に基づいて,著者らはオンライン方法で動作する共同最適化フレームワークを提案した。提案した方法は,ハイブリッド時間スケールを用いる。すなわち,データ配置を更新するための粗粒度時間スケールと,計算資源割当を決定するための細粒時間スケールである。提案した方法は,ユーザの要求をバッファリングすることなく,可能性のある近最適性能を達成し,ユーザ要求における将来の傾向が予測可能であると仮定しない。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： モバイルコンピューティング ,  予測 ,  待ち時間 ,  高速度 ,  資源割付 ,  *最適化 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： 粗粒子 ,  *オンライン ,  *エッジコンピューティング ,  データ配置 ,  ISP【インターネット】 ,  モバイルデバイス ,  クラウドコンピューティング ,  *計算資源 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： モバイル ,  エッジコンピューティング ,  MEC ,  計算資源 ,  割当 ,  結合最適化 ,  オンライン