ネットワークエッジを活用した大規模データ収集システムのテスト環境構築と最適化の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-09-19
• タイトル: ネットワークエッジを活用した大規模データ収集システムのテスト環境構築と最適化の検討
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: スパコン・エッジ・クラウド
• 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: 国立大学法人筑波大学／国立研究開発法人産業技術総合研究所
• 著者所属: 国立研究開発法人産業技術総合研究所／国立大学法人筑波大学
• 著者所属: 国立研究開発法人産業技術総合研究所／国立大学法人筑波大学
• 著者名: 董, 允治; 中田, 秀基; 谷村, 勇輔
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，IoT（Internet of Things）技術の発展に伴い，エッジとクラウドを適切に使い分けるアーキテクチャの設計やそれを実現する技術が必要となっている．本研究では，データソースにできるだけ近い場所で不要データの削減，複数データの集約，各種処理を行うことで，エッジからクラウドにまたがるデータ収集システムを効率的に実現する手法を明らかにすることを目指している．そうした研究においては，クラウドやエッジで動作する大規模な実験環境を用いた評価が必要であるが，実際のマシンを用いて大規模な実験環境を構築することとは容易ではない．そのため，Amazon EKS を用いて実験環境を構築し，実験目的に合わせて拡大や縮小を行ったり，再構成を行ったりする方法をとることにした．Amazon EKS 環境を用いた大規模実験により，Broker によるサーバ資源消費が十分に小さいことを確認し，ネットワークエッジに配置するサーバで各種データ処理を行える見込みを立てることができた．そして，中継サーバを追加しても遅延が大きくならないこと，データ量が多い場合にも遅延の大幅な増加がなく転送が可能であることを確認し，クラウドで処理するデータ量を大幅に減らし，クラウドへの負荷を軽減できる見込みを得た．
• 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: AN10463942
• 書誌情報: 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）; 巻 2023-HPC-191, 号 11, p. 1-5, 発行日 2023-09-19
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8841
• 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