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J-GLOBAL ID：202202221719133508   整理番号：22A0457581

Federated Fogネットワークにおけるデッドラインを意識したIoTアプリケーションのための動的タスク配置【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Task Placement for Deadline-Aware IoT Applications in Federated Fog Networks

著者 (4件)： Sarkar Indranil (Department of Information Technology, National Institute of Technology Raipur, Raipur, India) ,  Adhikari Mainak (Mobile & Cloud Lab, Institute of Computer Science, University of Tartu, Tartu, Estonia) ,  Kumar Neeraj (Department of Computer Science and Engineering, Thapar Institute of Engineering and Technology, Patiala, India) ,  Kumar Sanjay (Department of Information Technology, National Institute of Technology Raipur, Raipur, India)
資料名： IEEE Internet of Things Journal  (IEEE Internet of Things Journal)
巻： 9  号： 2  ページ： 1469-1478  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2432A  ISSN： 2327-4662  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)

抄録/ポイント： モノのインターネット(IoT)の時代において,クラウドコンピューティングは,クラウドサービスと連動して,エンドユーザに多目的で便利なコンピューティングと通信サービスを提供することによって,遅延に敏感なタスクをサポートするためのエンチシング概念になった。既存の研究の殆どは,現在の計算装置の故障または資源不利用の間,適切な計算装置を選択するための優先度を与えることなく,階層的霧ネットワークにおける通信遅延最小化と完了時間低減に注意を主に引き出す。上記の課題を動機づけることによって,本論文では,オフロードに対するデッドライン意識動的タスク配置(DDTP)戦略を提案し,タスクを霧ネットワークにおける適切な計算デバイスに配置する。この文脈において,マスター霧ノードと呼ばれるクラスタヘッドが,スレーブ霧ノードと呼ばれる他の霧ノード間のデータ分布を制御および管理する霧コントローラとして作用する,いくつかの霧クラスタから成る新しい連合霧フレームワークを設計した。提案したDDTP戦略はデッドラインごとに各入力タスクに対して適切な計算デバイスを選択し,動的タスク割当ポリシーを用いてタスクのデッドライン制約を満たすことを確実にする。最後に,ネットワーク内の利用可能な霧ノードに失敗したタスクを再割り当てるために,ディスパッチ制約オフロードポリシーを開発した。包括的なシミュレーション結果は,様々な性能行列に関して,既存のベースラインアルゴリズムに対する提案戦略の効率性を示した。Copyright 2022 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 ,  シミュレーション ,  制御装置 ,  *ネットワーク ,  時間制限 ,  クラスタ ,  *応用プログラム ,  通信サービス ,  優先度
準シソーラス用語： エンドユーザ ,  通信遅れ ,  タスク割当 ,  クラウドコンピューティング ,  *モノのインターネット ,  クラウドサービス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： FOG ,  デッドライン ,  意識 ,  IoT ,  アプリケーション ,  タスク