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J-GLOBAL ID:202002261439865218   整理番号:20A0266550

SDN/NFVに基づくエネルギーインターネットサイバーインフラストラクチャーにおける待ち時間最適ネットワークインテリジェンスサービス【JST・京大機械翻訳】

Latency-Optimal Network Intelligence Services in SDN/NFV-Based Energy Internet Cyberinfrastructure
著者 (5件):
資料名:
巻:ページ: 4485-4499  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2422A  ISSN: 2169-3536  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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エネルギーインターネット(EI)は,サイバーセキュリティの高レベルを必要とするだけでなく,低待ち時間通信を必要とする様々なアプリケーションを有する非常に複雑なシステムである。したがって,アプリケーションデータフローがリアルタイムに深く検討されている,待ち時間最適ネットワークインテリジェンスサービス(NIS)を有するサイバーインフラストラクチャは避けられない。将来のインターネットシステムにおいて,ソフトウェア定義ネットワーク(SDN)アーキテクチャ上にオーバレイするネットワーク機能仮想化(NFV)ベースのミドルウェアにおいて,一組のNISを柔軟に実装することができ,SDN/NFVベースのサイバーインフラストラクチャになる。しかしながら,これらのミドルウェアを展開する方法は,複雑で時間がかかる非決定論的最適化問題である。したがって,待ち時間最小化に焦点を合わせることによって,著者らは,2つの相から成る人工知能(AI)駆動解法を開発した。第一に,グラフクラスタ分析に基づくミドルウェア配置,第二に,それぞれの対応するクラスタにおけるサービス利用率の予測に基づくNIS資源配分。シミュレーションに基づく実験評価は,最適化K-平均アルゴリズムを用いた著者らの提案戦略が最近の最先端のミドルウェア配置アプローチより優れていることを示した。シミュレーションしたアニーリング法,基本的逐次アルゴリズム法,最小スパンニング木法と比較して,平均エンドツーエンド流れ待ち時間はそれぞれ23.81%,18.44%,11.49%低かった。さらに,提案した資源割当方式は,4.24%周辺の待ち時間最小化をさらに最適化した。本論文で提示した研究は,EI生態系に対する安全で低待ち時間のSDN/NFVベースのサイバーインフラストラクチャを提供することにおいて,通信サービスプロバイダ(CSP)を支援すると信じる。Copyright 2020 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】
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分類 (2件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
無線通信一般  ,  パターン認識 

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