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J-GLOBAL ID：202002235291894059   整理番号：20A0474465

Iiotデータ処理待ち時間の最適化に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on the optimization of IIoT data processing latency

著者 (5件)： Liu Weimin (College of Mechanical Engineering, North China University of Science and Technology, Tangshan 063009, China) ,  Huang Guan (College of Mechanical Engineering, North China University of Science and Technology, Tangshan 063009, China) ,  Zheng Aiyun (College of Mechanical Engineering, North China University of Science and Technology, Tangshan 063009, China) ,  Liu Jiaxin (College of Mechanical Engineering, North China University of Science and Technology, Tangshan 063009, China) ,  Liu Jiaxin (School of Energy and Power Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, 430074, China)
資料名： Computer Communications (Amsterdam)  (Computer Communications (Amsterdam))
巻： 151  ページ： 290-298  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0443B  ISSN： 0140-3664  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データ処理に関しては,データはクラウドに送られて,保存されて,計算されなければならない。通常,データ量は処理のより高い待ち時間に対して十分に大きい。さらに,クラウドサービスの移動度ははるかに遅い。本論文において,工業的モノのインターネットクラウド-霧ハイブリッドネットワーク(ITCFN)フレームワークは,クラウドに関して産業データを処理することに関して,高い待ち時間を解明するために提案した。製造装置領域では,ルータやスイッチなどのエッジデバイスを,クラウドサーバと生産装置の間の霧コンピューティング層を構築するために,フレームワークによって利用する。霧コンピューティングにおけるエッジデバイスの計算能力は非常に劣っているので,マルチデバイスのための分散コンピューティング法を提案した。最小タスク処理遅延の目的を,シミュレーテッドアニーリング法(SAPSO-LB)に基づく制約粒子群最適化負荷平衡アルゴリズムを用いて達成した。実験結果は,SAPSO-LBアルゴリズムに基づくITCFNが産業データ処理遅れを効果的に減らすことができることを示した。10の霧コンピューティング装置を使用し,収集したデータは4GBと12GBの間にあり,クラウドコンピューティングと比較して,待ち時間は84.1%~29.9%改善された。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 負荷分散 ,  分散処理 ,  移動度 ,  シミュレーテッドアニーリング ,  *データ処理 ,  *最適化 ,  *待ち時間 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： クラウドコンピューティング ,  粒子群最適化 ,  クラウドサーバ ,  ハイブリッドネットワーク ,  モノのインターネット ,  クラウドサービス ,  データ量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： タスク割当 ,  FOGコンピューティング ,  Iiot ,  SAPSO-LBアルゴリズム ,  ITCFNフレームワーク

分類 (2件)： 電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： IIoT ,  データ処理 ,  待ち時間 ,  最適化 ,  研究