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J-GLOBAL ID：202102290264112463   整理番号：21A1985712

自律車両のためのエッジ計算リソース割当オーケストレーションシステム【JST・京大機械翻訳】

Edge Computing Resource Allocation Orchestration System for Autonomous Vehicles

著者 (6件)： Khakimov Abdukodir (Peoples Friendship University of Russia (RUDNUniversity)) ,  Loborchuk Aleksandr (Saint-Petersburg State University of Telecommunications) ,  Ibodullokhodzha Ibodulaev (National Research University Higher School of Economics) ,  Poluektov Dmitry (Peoples Friendship University of Russia (RUDN University)) ,  Elgendy Ibrahim A. (School of Computer Science and Technology Harbin Institute of Technology) ,  Muthanna Ammar (Peoples Friendship University of Russia (RUDN University) Moscow Russia)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICFNDS ’20  ページ： 1-7  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： エッジコンピューティングは,5Gネットワークと将来の2030ネットワークを構築するための鍵である。エッジコンピューティングは,ネットワークエッジに近接する資源を配置することによってクラウドコンピューティングパラダイムを拡張し,接続されたデバイスのアップコーミング成長に対処する。将来の応用:スマートシティのフレームワーク内の健康監視と予測サービス,インターネット(IoT),車両アドホックネットワーク,自律車両は,低待ち時間のような厳密な要求の新しいセットを提示する。本論文では,新しいネットワークとコンピューティングインフラストラクチャにおける新しい知的サービスを管理し,調整するための一連の方法を開発した。さらに,著者らは,高負荷ネットワークの設計に対する既存のアプローチと比較して,自律車両資源を管理するための調整システムを用いた新しいプロトタイプを考察した。この調整プラットフォームは,調整システムを実行する独立Dockerコンテナに基づいている。提案システムの主な目標は,ニューラルネットワークに基づく情報を処理するための最小遅延を持つ効率的なネットワークアーキテクチャを構築することである。最後に,シミュレーション結果は,提案システムが,従来のネットワークアーキテクチャと比較して,全体のネットワーク負荷を減少するだけでなく,ネットワークを通して送信ストリームの品質を増加させることができることを証明した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  コンテナ ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  *資源割付 ,  待ち時間 ,  インフラストラクチャー ,  インターネット ,  ネットワークアーキテクチャ
準シソーラス用語： VANET ,  クラウドコンピューティング ,  モノのインターネット ,  スマートシティ ,  エッジコンピューティング ,  第5世代移動通信システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： エッジコンピューティング ,  MEC ,  ネットワーク ,  V2X

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自律 ,  エッジ ,  計算 ,  リソース割当 ,  オーケストレーション