エッジコンピューティングにおける予測を用いた負荷分散手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-07-13
• タイトル: エッジコンピューティングにおける予測を用いた負荷分散手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Load Balancing in Edge Computing with prediction of resource utilization
• 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: 早稲田大学
• 著者所属: 茨城大学
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Ibaraki University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者名: 堀口, 幹展; 高橋, 竜一; 深澤, 良彰
• 著者名(英): Mikinobu, Horiguchi; Ryuichi, Takahashi; Yoshiaki, Fukazawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: エッジコンピューティングは，ユーザの近辺に位置するエッジサーバを利用することで，遅延敏感なタスク処理が期待される．一方で，クラウドサーバと比較して資源が乏しく，今後ユーザ数が増加していくことで必要な時に資源が不足する懸念があり，効率的な資源運用法が必要である．その方法の 1 つとして，エッジサーバ間での資源の貸し借りという手法が存在するが，その手法では実際に資源不足が発生した段階で資源の貸し借りを行うため，実行時に遅延が発生してしまう問題がある．そこで，本研究ではサーバの資源利用状況の予測を用いたリソースの貸し借り手法を提案する．提案手法では，予め設定した期間内でサーバが必要とする資源のピークを予測することで，その期間内において余剰，または不足すると考えられる資源を把握し，資源の貸し借りを事前に行う．提案手法の実装によって，予測を用いない貸し借り手法に比べて，資源不足時にも遅延無く資源貸出を行い処理できるタスクを増加させることができた．この手法により，タスクが集中するような時間帯においても，遅延を抑えて資源の貸し借りが実行しやすくなった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Edge computing is expected to provide latency-sensitive task processing by using edge servers located near users. On the other hand, edge servers have poor resources compared to cloud servers, so the resources of edge servers will become scarce when they are needed if the number of users increases in the future. One of the solutions is to borrow and lend resources among edge servers, but this solution causes a delay in execution because the borrowing and lending of resources are done when a resource shortage occurs. Therefore, we propose a resource borrowing and lending method based on the prediction of server resource utilization. The proposed method predicts the peak resource demand of a server in a predefined period, and then identifies the resources that are likely to be in excess or in short supply during that period, and borrows or lends those resources in advance. Compared to the methods that do not use prediction, the proposed method increases the number of tasks that can be processed without delay even when resources are in short supply. The proposed method facilitates resource lending and borrowing with less delay even during times when there is a high concentration of tasks.
• 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: AN10112981
• 書誌情報: 研究報告ソフトウェア工学（SE）; 巻 2023-SE-214, 号 29, p. 1-8, 発行日 2023-07-13
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8825
• 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