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アイテム
エッジコンピューティング環境での顔認識アプリケーションを対象とした負荷分散機能の実現と評価
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/211292
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/211292fff0b8ba-765c-4500-9e58-aa808d0ce6f4
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-MBL21099012.pdf (1.0 MB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-05-20 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | エッジコンピューティング環境での顔認識アプリケーションを対象とした負荷分散機能の実現と評価 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Implementation and Evaluation of Load Balancing Function for Face Recognition Applications in Edge Computing Environments | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 高知工科大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 高知工科大学 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Kochi University of Technology | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Kochi University of Technology | ||||||||||
| 著者名 |
永元, 陽一
× 永元, 陽一
× 横山, 和俊
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年，普及が進むスマートフォンや IoT 機器などのモバイルデバイスには，処理能力が低いという問題がある．そのため，負荷分散を目的としたエッジコンピューティングが注目されている．エッジコンピューティングでは，クライアントやクラウドの処理の一部を，エンドユーザの近くに設置したエッジサーバへ移動させることで，クライアントの負荷を軽減すると共に，通信遅延を削除することができる．エッジコンピューティング環境での負荷分散の取り組みとして，顔認識アプリケーションを対象とした負荷分散手法が提案されている．この手法では，CPU 使用率やネットワークの負荷状況などのパラメータから，実行時間が最小となるタスク配置を計算し，負荷分散している．しかし，パラメータ収集に時間がかかるという問題がある．また，複数クライアントからのアクセスがある場合，実行時間の見積もり精度が悪くなる．本研究では，前回の実行結果から実行時間を推定するために必要なパラメータを取得することで，パラメータ収集に要する時間を短縮する方法を提案する． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | Mobile devices such as smartphones and IoT devices, which have become increasing popular in recent years, have the problem of low processing power. Therefore, edge computing for load balancing has been attracting attention. Edge computing reduces the load on the client and communication latency by moving some of the processing in the client and cloud to the edge server located near the end user. As an approach to load balancing in edge computing environments, a load balancing method for face recognition applications has been proposed. In this method, the load is distribution by calculating the task placement that minimizes the execution time based on parameters such as CPU utilization and network load. However, there is a problem that it takes long time to collect parameters. In addition, the accuracy of the execution time estimate becomes worse when there are accesses from multiple clients. In this study, we propose a method to reduce the time required for parameter collection by obtaining the parameters necessary to estimate the execution time from the results of the previous execution. | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA11851388 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム（MBL） 巻 2021-MBL-99, 号 12, p. 1-6, 発行日 2021-05-20 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8817 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
