2026-05-21T05:34:17Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00195161 2025-01-19T23:11:41Z 1164:2036:9683:9757

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 An Update-Range-Aware Source Deduplication Method with Low-Resource and High-Efficiency for Geo-Distributed Data Analysis 五木田, 駿 一角, 健人 久保田, 真 福山, 訓行 Shun, Gokita Kento, Ikkaku Makoto, Kubota Noriyuki, Fukuyama アルゴリズム 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，かつチヤ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． 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. 情報処理学会 2019-03-10 jpn technical report https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/195161 2188-8639 AA11451459 研究報告システムとLSIの設計技術（SLDM） 2019-SLDM-187 25 1 6 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/195161/files/IPSJ-SLDM19187025.pdf application/pdf 792.0 kB