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J-GLOBAL ID：202202283673887181   整理番号：22A1062621

持続可能で故障耐性のあるエッジシステムのためのデータ科学駆動法【JST・京大機械翻訳】

Data Science Driven Methods for Sustainable and Failure Tolerant Edge Systems

著者 (1件)： Brandic Ivona (Vienna University of Technology, Vienna, Austria)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICPE ’22  ページ： 1  発行年： 2022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： 今日,著者らは,著者らの社会におけるパラダイムシフトを経験し,ここでは,著者らは,自己駆動車,遠隔医療,精密農業またはバーチャルリアリティのような生活変化アプリケーションを促進するコンピュータになっている。一方では,そのような資源要求アプリケーションの実行のために,強力なIT設備が必要である。一方,要求は,しばしば100ms以下の待ち時間,または10ms以下の場合でも,”触覚インターネット”と呼ばれる。低い待ち時間計算を容易にするために,Edgeコンピューティングの概念を利用することによってエンドユーザの近傍に置く必要がある。本論文では,触覚インターネットと組み合わせたEdgeシステムの課題を説明した。地理的に分散した機械学習応用の最近の問題と,機械学習モデルのエネルギー効率と安定性のような競合する優先順位のバランスをとるための新しいアプローチを論じた。クラウドコンピューティングまたは一般的分散システムのために設計された利用可能な故障レジリエンス機構は,タイムライン,ハイパー不均一性および資源不足のため,Edgeシステムに適用できない。したがって,エッジインフラストラクチャ上で冗長に配備されたサービスの故障レジリエンスを評価する新しい機械学習ベースのメカニズムについて議論する。本手法は,エッジサーバ故障間の時空間依存性を学習し,動的Bayesネットワーク(DBN)の概念を利用してリンク故障を組み込むためにトポロジー情報とそれらを結合させる。最終的に,サーバの特定のセットがサービス実行時間の間,同時に失敗するか,断絶する確率を推論する。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： 位相幾何学 ,  計算機利用 ,  計算機システム ,  *故障 ,  冗長性 ,  触覚 ,  応用プログラム ,  待ち時間 ,  *フォールトトレランス ,  コンピュータ ,  インターネット ,  バーチャルリアリティ ,  機械学習 ,  遠隔医療
準シソーラス用語： 実行時間 ,  分散システム ,  クラウドコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 動的Bayesネットワーク ,  エッジコンピューティング ,  地理的に分散した機械学習

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 故障耐性 ,  エッジ ,  科学