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J-GLOBAL ID：201902245128866782   整理番号：19A2423512

クラウドおよびエッジ混合データセンタネットワークにおける知識意識VNEオーケストレーション【JST・京大機械翻訳】

Knowledge-Aware VNE Orchestration in Cloud- and Edge-Mixed Data Center Networks

著者 (5件)： Yu Cunqian (College of Information Science and Technology, Dalian Maritime University, Dalian, China) ,  He Rongxi (College of Information Science and Technology, Dalian Maritime University, Dalian, China) ,  Lin Bin (College of Information Science and Technology, Dalian Maritime University, Dalian, China) ,  Zhang Li (College of Information Science and Technology, Dalian Maritime University, Dalian, China) ,  Li Jingyu (College of Information Science and Technology, Dalian Maritime University, Dalian, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 516  ページ： 526-534  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイルクラウドコンピューティングとWSNのような新しい応用は,現在のデータセンターネットワークに多くの難問をもたらし,それらの多くは,フローライン計算のためにそれら自身の仮想ネットワーク(VNs)を構築する必要がある。また,IoVやモバイル5G広帯域アプリケーションのような遅延に敏感なアプリケーションは,計算資源と顧客サイトに近いデータベースの一部を動かす必要がある。したがって,応用分野の近くのコンピューティング資源,いわゆるエッジコンピューティングは,短い供給においてますます多くのものになった。一方,バックボーンネットワークは,長距離通信作業負荷に関する増加圧力下にある。本論文において,著者らは最初にVNの知識ウェアを作り,QoS要求特徴と作業負荷マッチングに基づくマッピング調整を設計した。ここでは,VNにおける各仮想ノードからの計算要件を識別し,それらをそれぞれエッジまたはクラウドDCに割り当てた。次に,この資源割当問題を定式化し,高速で効率的なアルゴリズムを提案した。最後に,数値結果により,平均計算待ち時間および平均伝送待ち時間の観点から,本アルゴリズムの利点を検証した。Copyright 2020 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高速度 ,  *データセンタ ,  応用プログラム ,  マッチング ,  アルゴリズム ,  携帯電話 ,  待ち時間 ,  資源割付 ,  基幹回線 ,  広帯域 ,  定式化
準シソーラス用語： 第5世代移動通信システム ,  仮想ネットワーク ,  クラウドコンピューティング ,  *オーケストレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 光学データセンタ ,  エッジコンピューティング ,  仮想ネットワーク埋め込み ,  5G ,  組織化のマッピング

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： クラウド ,  エッジ ,  データセンタ ,  知識 ,  意識 ,  オーケストレーション