Pub/subモデルにおけるリアルタイム配信に向けた強化学習ベースの制御手法の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-11-09
• タイトル: Pub/subモデルにおけるリアルタイム配信に向けた強化学習ベースの制御手法の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Study on Reinforcement Learning-based Data Distribution in Pub/Sub Model
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: センシング・強化学習
• 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: 気象庁／大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Japan Meteorological Agency / Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者名: 小関, 廉; 廣森, 聡仁; 山口, 弘純
• 著者名(英): Ren, Ozeki; Akihito, Hiromori; Hirozumi, Yamaguchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，Pub/sub 型データ配信を用いる次世代気象データ交換システムである WMO Information System 2.0（WIS2.0）において，Subscriber のリアルタイム制約をなるべく満足するための Broker のメッセージ配信手法を提案する．WIS2.0 のように大量のノードが接続され，多地点で発生する様々なデータに対するサービス・アプリケーション要求が混在する環境では，BrokerがSubscriber に送信するメッセージの最適な送信タイミングは，Publisher の配信タイミング，Subscriber の処理性能，ネットワーク帯域，メッセージタイプやデータ量など複数の要因からの影響を受ける．したがって，それらすべての要因を考慮した制御アルゴリズムの手動設計は容易でない．これに対し提案手法では，メッセージ配信に対する到達確認遅延のみを監視し，それに基づき最適な配信タイミングを学習する動的スケジューリングアルゴリズムを提案する．ネットワークシミュレータを用いた実験において，最良のシナリオでは，提案手法によりデータの配信遅延を既存の制御手法（EDF）の 60% に抑えることができることを示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This study proposes the message delivery method for the Broker to satisfy the real-time constraints of the Subscriber as much as possible in the WMO Information System 2.0 (WIS2.0), which is a next-generation weather data exchange system using Pub/Sub data delivery. In an environment such as WIS2.0, where a large number of nodes are connected and service and application requests for various data generated at multiple points are mixed, the optimal timing of messages sent by the Broker to the Subscriber is affected by several factors, including the Publisher's delivery timing, the Subscriber's processing performance, network bandwidth, message type, and data volume. Therefore, it is not easy to manually design a control algorithm that takes all these factors into account. In contrast, the proposed method monitors only the arrival confirmation delay for message delivery and proposes a dynamic scheduling algorithm that learns the optimal timing for delivery. Experiments using a network simulator showed that under the best-case scenario, the proposed method can reduce data delivery delay to 60% of that of the existing control method (EDF).
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 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パーベイシブシステム（MBL）; 巻 2022-MBL-105, 号 10, p. 1-8, 発行日 2022-11-09
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• 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