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J-GLOBAL ID：202002279344925403   整理番号：20A0954548

待ち時間に敏感な仮想ネットワーク機能のための資源の予測と動的調整【JST・京大機械翻訳】

Prediction and Dynamic Adjustment of Resources for Latency-Sensitive Virtual Network Functions

著者 (2件)： Muktadir Abu Hena Al (National Institute of Information Communications Technology,Tokyo,Japan,184-8795) ,  Kafle Ved P. (National Institute of Information Communications Technology,Tokyo,Japan,184-8795)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICIN  ページ： 235-242  発行年： 2020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： 本論文では,待ち時間に敏感な仮想ネットワーク関数(VNF)の動的資源調整のための予測多重回帰モデルを用いる方式を提案した。目的は,負荷における変動にもかかわらず,待ち時間と資源利用の両方が目標性能要件を満たすように,アジャイル制御による資源配分を最適化することである。待ち時間に敏感なVNFの使用事例として,インターネット間ディレクトリサービス(IoT-DS)を選択した。IoT-DSは,最大億のIoTデバイス記録を保存することができ,数ミリ秒の待ち時間で高速データベースルックアップを提供することができる。IoT-DSとして役立つ運用VNFによる実験結果は,提案方式によるCPUの動的調整が,CPU資源要求を21.9%削減し,閾値ルールベースの従来アルゴリズムと比較して,ルックアップ待ち時間要求違反を58.2%回避することを示した。その上,著者らの方式は,1秒のウィンドウの中でアジャイル垂直CPUスケーリングを提供することができて,それは関連する機械学習ベースの以前の研究より5倍速かった。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】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  資源割付 ,  *待ち時間 ,  インターネット ,  機械学習 ,  ルールベース
準シソーラス用語： ディレクトリサービス ,  *仮想ネットワーク ,  資源利用 ,  モノのインターネット ,  多重回帰モデル , 【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)： 待ち時間 ,  仮想ネットワーク ,  資源 ,  予測