講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-03-17 17:05
分散データ分析における省リソース・高効率なソース側重複除去手法 ○五木田 駿・一角健人・久保田 真・福山訓行(富士通研) CPSY2018-108 DC2018-90 |
抄録 |
(和) |
近年,IoTデバイスにより生成される大量データを分析・活用することで,企業の業務効率化やサービス品質向上などが期待されている.IoTデバイスは一般的に計算リソースが乏しく,データをクラウドに集約して分析することが多いが,一方で地理的に分散されているためにネットワーク帯域も細く,すべてのデータを集約することが難しい.本研究は,エッジ側の計算リソースを抑えながら重複除去処理を行い,かつチャンク単位を適応的に制御して重複検出効率を向上させることでネットワーク転送量を効果的に削減する手法を提案する. |
(英) |
In recent years, business efficiency and service quality improvement are expected by analyzing and utilizing the large amount of data generated by the IoT device. In general, IoT devices are poor in computing resources to analyze data, but on the other hand, because of the geographical distribution, the network bandwidth is also narrow and it is difficult to aggregate all the data in the cloud. In this research, we propose a method that effectively reduces the amount of network transfer by performing deduplication processing while saving computing resources on edge, and adaptively controlling chunk units to improve duplication detection efficiency. |
キーワード |
(和) |
分散データ分析 / 重複除去 / モビリティIoT / / / / / |
(英) |
geo-distributed data analysis / deduplication / mobility IoT / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 514, CPSY2018-108, pp. 181-186, 2019年3月. |
資料番号 |
CPSY2018-108 |
発行日 |
2019-03-10 (CPSY, DC) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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CPSY2018-108 DC2018-90 |
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