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J-GLOBAL ID：202202265235727648   整理番号：22A1163642

高信頼サービス応用のためのエッジにおける短期QoS予測【JST・京大機械翻訳】

Short-Term QoS Forecasting at the Edge for Reliable Service Applications

著者 (2件)： White Gary (Department of Computer Science and Statistics, Trinity College Dublin, Dublin, Ireland) ,  Clarke Siobhan (Department of Computer Science and Statistics, Trinity College Dublin, Dublin, Ireland)
資料名： IEEE Transactions on Services Computing  (IEEE Transactions on Services Computing)
巻： 15  号： 2  ページ： 1089-1102  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2437A  ISSN： 1939-1374  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： 正確な短期予測は,劣化が予測されているとき,動的システムをそれらの挙動に適応させることができ,輸送予測は,グリッドロック前の交通の代替ルーティングを可能にする。この根拠は,サービスアプリケーションを創造し管理するとき,サービス指向コンピューティングに適用できる。サービスアプリケーションにおける信頼性を改善する最近の手法は,類似したユーザに対するQoS予測を行うために,協調フィルタリングベースアプローチを用いたアプリケーションの回復までの時間の削減に焦点を合わせている。本論文では,サービスが品質で劣化する時の予測による故障の検出までの時間の低減に焦点を当てた。QoS予測に焦点を当てた以前の手法は,ネットワーク輻輳または電池駆動IoTデバイスによって引き起こされる突然のピークのために設計されない従来の時系列法を使用し,それは電池寿命を延ばす処理能力を減らすことができる。GRUおよびLSTMのようなより現代の再帰ニューラルネットワークベースのアプローチは,動的環境に対して不適当である長い訓練時間を有する。訓練時間を低減するように設計された雑音のあるエコー状態ネットワークベースのアプローチを提案し,エッジでデバイスに最近のQoS値を組み入れるようにした。結果は,IoTとWebサービスデータセットで試験したとき,最新の手法と比較して,応答時間予測精度の増加を示した。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： 雑音 ,  時間 ,  電池 ,  信頼性 ,  動的系 ,  精度 ,  経路選定 ,  *応用プログラム ,  スループット ,  短期予測 ,  Webサービス
準シソーラス用語： 協調フィルタリング ,  予測精度 ,  サービス指向アーキテクチャ ,  電池寿命 ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： サービス ,  応用 ,  エッジ ,  短期 ,  QOS ,  予測