| 講演名 | 2017-11-17 広域分散処理システムにおけるエッジサーバの負荷変動に追従した分散リソース管理手法 一角 健人(富士通研), 雨宮 宏一郎(富士通研), |
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| 抄録(和) | 近年，スマホや車載カメラなどのＩｏＴデバイスから収集されるデータから現場の状態を把握し，その情報をリアルタイムに活用するサービスが出現している．このような高い応答性能を要求するサービスを支える技術として，エッジコンピューティングが注目を集めている．エッジコンピューティングでは，現場にコンピューティングリソースを搭載したエッジサーバを設置し，データ発信源・サービス利用者の近くで処理を実行する．各エッジサーバへのリソース需要を正確に予測することが難しいため，コンピューティングリソースが十分に用意されているとは限らない．そのため，局所的に各エッジサーバに対するリソースの需要量が配置されたエッジサーバのリソース量を超えることが考えられる．そこで，高負荷時にタスクを分散する必要があり，それには，広域に分散された他のエッジサーバの中からリソースに空きのあるエッジサーバを探索する必要がある．しかし，空きリソースの発見に時間がかかると，タスクを分散できずにタスクの実行待ち時間が増大し，応答性能が劣化してしまう．本稿では，定期的にリソース状況を収集するグループを作り，グループ内の負荷変動に追従してグループを動的に変化させる．このとき，提案手法ではグループ外でリソースに空きのある可能性の高いエッジサーバをグループ内のエッジサーバから間接的に事前探索しておくことで，オーバヘッドを抑えつつリソース探索時間の短縮を図る．基礎評価では，提案手法の事前探索によりリソース探索時間が削減できることを示す． |
| 抄録(英) | Recently, physical data can be corrected from IoT devices, such as smart phone or in-vehicle cameras in real-time. Accordingly, IoT services making use of these real-time data are provided. Their services is necessary to meet high response performance. As technology supporting them, Edge computing which execute tasks on edge servers equipped computing resources installed near IoT devices and users is spotlighted. In Edge computing, computing resource may not be prepared for abundantly because it is difficult to predict resource demand exactly. Therefore, values of demand for resource for each edge server may locally exceed quantity of resource of the edge server. To distribute tasks in high loads, it is necessary to discovery edge servers which resources is idle from among widely distributed edge servers. However, if the discovery of the space resource takes a long time, the queuing time increases because tasks can't distribute. It is a problem that response performance deteriorates. In this paper, we make a group collecting the resource values regularly and change a group dynamically following loads change in the group. At this time, proposal technique discovery for the edge server resources which there is more likely to be idle from edge servers in the group in advance indirectly. In this way, we reduce the resource discovery time and suppress overhead. Our simulation results show that the resource discovery time is reduced by proposal technique. |
| キーワード(和) | エッジコンピューティング / IoT / リソース探索 |
| キーワード(英) | Edge Computing / IoT / Resource Discovery |
| 資料番号 | CQ2017-80 |
| 発行日 | 2017-11-09 (CQ) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICM / CQ / NS |
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| 開催期間 | 2017/11/16(から2日開催) |
| 開催地（和） | 高松センタービル |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ネットワーク品質，ネットワーク計測・管理，ネットワーク仮想化，ネットワークサービス，および一般． 注：この開催では発表申込み締切日が異なります． - ICM/CQ/NS研究会：9/19 - NV研究会：10/19 NV研究会への発表申込は「詳細はこちら」からお願いします。 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 登内 敏夫(NEC) / 林 孝典(広島工大) / 戸出 英樹(阪府大) |
| 委員長氏名（英） | Toshio Tonouchi(NEC) / Takanori Hayashi(Hiroshima Inst. of Tech.) / Hideki Tode(Osaka Pref. Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 野村 祐士(富士通研) / 山下 陽一(NTT-N) / 下西 英之(NEC) / 岡本 淳(NTT) / 岡崎 義勝(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Yuji Nomura(Fujitsu Labs.) / Yoichi Yamashita(NTT-N) / Hideyuki Shimonishi(NEC) / Jun Okamoto(NTT) / Yoshikatsu Okazaki(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 村田 政雄(富士通) / 服部 雅晴(KDDI研) / 池上 大介(NTT) / 久保 亮吾(慶大) / 塚本 和也(九工大) / 松井 健一(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Masao Murata(Fujitsu) / Masaharu Hattori(KDDI R&D Labs.) / Daisuke Ikegami(NTT) / Ryogo Kubo(Keio Univ.) / Kazuya Tsukamoto(Kyushu Inst. of Tech.) / Kenichi Matsui(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 大石 晴夫(NTT) / 大田 健紘(日本工大) / 福元 徳広(KDDI研) / 山本 嶺(電通大) / 橿渕 健一(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Haruo Ooishi(NTT) / Kenko Ota(Nippon Inst. of Tech.) / Norihiro Fukumoto(KDDI R&D Labs.) / Ryo Yamamoto(UEC) / Kenichi Kashibuchi(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information and Communication Management / Technical Committee on Communication Quality / Technical Committee on Network Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 広域分散処理システムにおけるエッジサーバの負荷変動に追従した分散リソース管理手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Distributed Resource Management following the Load Fluctuation of Edge Servers in Widely Distributed Processing System |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | エッジコンピューティング / Edge Computing |
| キーワード(2)（和/英） | IoT / IoT |
| キーワード(3)（和/英） | リソース探索 / Resource Discovery |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 一角 健人 / Kento Ikkaku |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 株式会社 富士通研究所(略称：富士通研) Fujitsu Laboratories Ltd.(略称：Fujitsu Labs.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 雨宮 宏一郎 / Koichiro Amemiya |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 株式会社 富士通研究所(略称：富士通研) Fujitsu Laboratories Ltd.(略称：Fujitsu Labs.) |
| 発表年月日 | 2017-11-17 |
| 資料番号 | CQ2017-80 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | CQ-304 |
| ページ範囲 | pp.57-62(CQ), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-11-09 (CQ) |