エッジコンピューティング環境へのデータ圧縮手法の適用

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2022-10-17
• タイトル: エッジコンピューティング環境へのデータ圧縮手法の適用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Application of generalized deduplication techniques in edge computing environments
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: edge computing, data compression, IoT
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: KDDI総合研究所
• 著者所属: KDDI総合研究所
• 著者所属: 兵庫県立大学大学院情報科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): KDDI Research Inc.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): KDDI Research Inc.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science, University of Hyogo
• 著者名: 渡辺, 龍; 窪田, 歩; 栗原, 淳
• 著者名(英): Ryu, Watanabe; Ayumu, Kubota; Jun, Kurihara
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: Beyond 5G での活用も考慮したモバイルネットワークのユースケースの一つとして，低消費電力かつ計算能力の低い IoT 端末を多数接続する Massive IoT 環境が挙げられる．本環境下で効率的にネットワーク資源を利用するためには，多数の IoT 端末からアップロードされるデータの圧縮・通信量の削減が必要である．本検討では，Multi-access Edge Computing (MEC) 環境を想定し，エッジノードを用いた Massive IoT 環境におけるデータ圧縮について検討する．特に，近年注目が集まりつつある，軽量かつ IoT センシングデータ等を効率的に圧縮できる，重複削除によるストリームデータ圧縮手法 “Generalized Deduplication (GD)” の適用を考慮する．基本的な GD のアルゴリズムは，1 対 1 でのストリーム送受信を前提としている．そのため本報告では，その手法を拡張して，1 対多（エッジノード対 IoT 端末）の MEC 環境に適した，効率的なアルゴリズムを提案する．具体的には，1 対多環境における GD 活用での辞書構築に関する検討と，その効率についての基礎的な評価について報告する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: One of the use cases of mobile networks that can be considered for use in Beyond 5G is a massive IoT environment where many IoT terminals with low power consumption and computing power are connected. In order to efficiently use network resources in this environment, it is necessary to compress and reduce the amount of data uploaded by a large number of IoT terminals. In this study, we consider data compression in a Massive IoT environment using edge nodes, assuming a Multi-access Edge Computing (MEC) environment. In particular, we consider the application of "Generalized De-duplication (GD)", a stream data compression method based on duplicate deletion, which has been attracting attention in recent years for its lightweight and efficient compression of IoT sensing data and other data. The basic GD algorithm assumes one-to-one stream transmission and reception. In this report, we propose an extension of the GD algorithm that is suitable for one-to-multi (edge node and IoT terminals) MEC environments and has more efficient performance. Specifically, we examine dictionary construction for GD utilization in a one-to-multi environment and report a basic evaluation of the efficiency of the proposed algorithm.
• 書誌情報: コンピュータセキュリティシンポジウム2022論文集; p. 44-49, 発行日 2022-10-17
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会