| Project/Area Number |
19K11910
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 60050:Software-related
|
|---|
| Research Institution | Tokyo University of Technology |
|---|
Principal Investigator |
KANEMITSU Hidehiro 東京工科大学, コンピュータサイエンス学部, 講師 (60434362)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
花田 真樹 東京情報大学, 総合情報学部, 教授 (40373039)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
|
| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2021: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2019: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
|
|---|
| Keywords | スケジューリング / ワークフロー / クラウド / 仮想化 / タスククラスタリング / コンテナ / タスクスケジューリング / ICN / CCN / P2P / IPFS / ワークフロースケジューリング / コンテナ配備 / サービスファンクションチェイニング / リストスケジューリング / ファンクションクラスタリング / クラスタリング / 負荷分散 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
本研究では，IoT デバイス等のセンサ等から得られる大量の情報を処理するために，仮想化ファンクションを複数クラウド間で効率よく連携処理する機構を開発する．そのためには，処理するためのファンクション及び計算資源双方を仮想化した上で，これら双方の資源を有効利用するためのファンクション割り当てアルゴリズムが必要である．そこで本研究では，複数のファンクションから成るファンクションチェイン(SFC)において，計算資源の負荷を考慮に入れた上で，ファンクション同士を集約してVMへの割り当てを行う，ファンクションクラスタリング機構を開発する．そして実ネットワーク上でプロトタイプ実装し，実用性を検証する．
|
| Outline of Final Research Achievements |
We established a parallel processing scheme to efficiently execute any kinds of application for IoT, where multiple cloud sites collaboratively communicate each other. In our developed container-based scheduling scheme, the objectives are to minmimize the response time with making the number of both contanerized tasks and computational resources reduced as far as possible. As a result, we conclude that a scheme to efficiently utilize both computational and processing resources has been established.
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の成果は，主にIoTの処理基盤において少ない計算資源及び処理資源で効率よく処理するための自動制御技術を提示したことである．また，任意の構造を持つアプリケーションに対して適用可能であるため，その適用範囲は広い．例えば動画像処理を仮想化環境で効率よく処理できる．そのため，その環境を利用するユーザにとって，これまでの金銭的コストをより抑えることができると考えられる．資源の有効利用により，単位時間あたりより多くのアプリケーションを処理できることになるため，処理スループットが上がる．そのため，仮想化環境の運用側・利用側双方にとって利益を享受することが可能となる．
|
