Project/Area Number |
22KF0314
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Project/Area Number (Other) |
22F32069 (2022)
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Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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Allocation Type | Multi-year Fund (2023) Single-year Grants (2022) |
Section | 外国 |
Review Section |
Basic Section 60080:Database-related
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Research Institution | Kumamoto University |
Principal Investigator |
有次 正義 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 教授 (40282412)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
Thanda Shwe 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 外国人特別研究員
Thanda Shwe 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 外国人特別研究員
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Project Period (FY) |
2023-03-08 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥1,500,000 (Direct Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2023: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 2022: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
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Keywords | クラウドコンピューティング / IoT / エッジコンピューティング / フォグ / ストリーム処理 / サーバレスコンピューティング |
Outline of Research at the Start |
IoTや監視カメラ等から発生するビッグデータを効率的かつ効果的に処理して人類の福祉に貢献することが間違いなくこれから必須となると考えられている.本研究では,エッジ・フォグ・クラウド計算環境において,これらの協調によるリアルタイムIoTシステムのためのビッグデータ管理・運用技術の研究開発を行う.
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Outline of Annual Research Achievements |
IoTとコンピュータビジョンアプリケーションは,スマートシティ,ヘルスケア,スマートグリッド,スマート農業など,多様な分野での利用が期待されているものである.このIoTとコンピュータビジョンアプリケーションの重要性に鑑み,クラウド,エッジ,フォグで構成された計算環境におけるビッグデータ管理フレームワークの開発を目指している. 本年度は,研究を進めるために必須の実システム環境を構築した.Raspberry Pi 4 model Bをエッジデバイスとして採用した.また,対象アプリケーションのプロトタイプシステムを構築した環境で作成・動作させた.具体的には,画像分類,ビデオ中のオブジェクト検出など画像処理アプリケーションに注目し,それらのプロトタイプシステムを作成した.そこで必要となるバッチ処理,ストリーム処理,サーバレスコンピューティングについては,Apache Spark, Apache Flink, Apache Openwhiskをそれぞれ用いることとした. 今後の研究の展開に必要な,エッジ・フォグ上でのデータ処理について,画像分類やビデオ中のオブジェクト検出など,これら具体的な処理サンプルを用いて,具体的なシステム動作の確認を行った.これにより,処理が重くクラウドサーバ上で実行することが一般的と考えられるバッチ処理,ストリーム処理,イベントドリブンの処理などに関して,フォグやエッジデバイスの協調動作により,一定程度実用的に処理できることを確認した.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
おおむね計画した成果を得ることができたと考えている. 関連研究の調査とともに,実システム環境の構築を行った.Raspberry Pi 4 model B を用いてエッジクラスタを構成し,Apache Spark, Apache Flink, Apache Openwhiskを使って,バッチ処理,ストリーム処理,及びサーバレスコンピューティングによるアプリケーションのプロトタイプシステムを構築した.いくつかのサンプルデータを用いて,構築したプロトタイプシステムの動作の確認と,簡便な効率評価を行い,一定程度実用的に処理できることを観察した.これらより,本年度の研究はおおむね順調に進展していると考える.
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Strategy for Future Research Activity |
本年度の成果のレベルを高めるとともに,クラウドによるセントラルな処理の詳細な分析,サーバレスに関する調査などを行い,適応的なデータと処理の割当てスキームの開発を通して,クラウド,エッジ,フォグで構成された計算環境におけるビッグデータ管理フレームワークの実現を目指す.
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