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J-GLOBAL ID：202102290765458286   整理番号：21A0534002

物品ジョブ処理の産業インターネットをレバージするための独立およびテーラードネットワークスライスアーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

Independent and tailored network-slicing architecture for leveraging industrial internet of things job processing

著者 (3件)： Al-Makhadmeh Zafer (Computer Science Department, Community College, King Saud University, Riyadh 11437, Saudi Arabia) ,  Tolba Amr (Computer Science Department, Community College, King Saud University, Riyadh 11437, Saudi Arabia) ,  Tolba Amr (Mathematics and Computer Science Department, Faculty of Science, Menoufia University, Shebin-El-Kom 32511, Egypt)
資料名： Computer Networks  (Computer Networks)
巻： 187  ページ： Null  発行年： 2021年 
JST資料番号： A0360B  ISSN： 1389-1286  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： モノのインターネット(IoT)パラダイムを用いて設計された産業自動化と管理は,生産産業の機能性と信頼できる操作を利用する。独立および協調機能のための異なるネットワークスライスは,異なる産業IoT(IIoT)層の間の内部操作を接続する。本論文は,IIoT機能の異なる層の相互運用を改善するために,独立に仕切られたネットワークスライシングアーキテクチャを提案する。提案したアーキテクチャは,関連する方法で異なる層における予定されたジョブの処理を改善するのを助ける。スケジュールプロセス間の関連プロセスを,IIoT生産結果における迅速性を改善するために独立に解析した。スケジューリングとネットワークスライシング特性は,回帰学習を用いた分析産業の処理および生産結果に基づいて推奨され,それは時間と生産ユニットアベイラビリティに依存する待ち行列における関連プロセスを割り当てるのを助ける。したがって,アーキテクチャのネットワークスライシング特徴を,IIoT生産強化のためのシームレス処理および相互接続サポートの提供における学習からの推薦に基づいて修正した。提案したアーキテクチャの性能を,計量生産応答,処理速度,処理時間,プロセス遅れ,および資源割当を用いて評価した。提案したアーキテクチャは,10.35%,15.32%,および9.05%高い応答比,処理率,および資源割当を達成した。それは,処理時間と遅れ因子をそれぞれ9.25%と9.19%減少させた。この観測は処理ユニットに関するものである。Copyright 2021 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： 自動化 ,  学習 ,  加工時間 ,  スケジューリング ,  *ネットワーク ,  *バージ ,  相互接続 ,  資源割付 ,  製造業 ,  *計算機アーキテクチャ ,  *インターネット
準シソーラス用語： スライシング ,  シームレス ,  処理速度 ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： IIoT ,  ジョブスケジューリング ,  ネットワークスライシング ,  プロセス割当 ,  回帰学習

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 物品 ,  ジョブ処理 ,  産業 ,  インターネット ,  バージ