| 研究課題/領域番号 |
20K11799
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 山口大学 (2021-2022)
東京都市大学 (2020) |
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研究代表者 |
田村 慶信 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (20368608)
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| 研究分担者 |
山田 茂 鳥取大学, 工学研究科, 特任教授 (50166708)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | クラウドコンピューティング / エッジコンピューティング / 数理モデル / 深層学習 / 最適化 / ソフトウェアツール |
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| 研究開始時の研究の概要 |
クラウドサービスが普及しつつある現在において，クラウド関連の障害や情報事故が後を絶たない現状がある．クラウドエッジ環境に対するジャンプ拡散過程モデルの数理的深化と高性能化を目的とし，既存研究を数理的に一般化した新しいクラウド最適化フレームワークを確立する．これは「クラウド構成要素間の統計的独立性とエッジ構造に関する制約条件」という新たな考え方であり，いかに適切なエッジ構造制約を与えるかについて，数理的・データ的観点から発展させる．具体的には，「一般化ジャンプ拡散過程モデル」の理論解析と確立，「深層学習によるパラメータ推定とエッジ最適化」への発展，および「ソフトウェアツール開発」を目標とする．
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| 研究成果の概要 |
エッジコンピューティング環境においても，オープンソースソフトウェアが多用されている．本研究では，こうしたOSSに基づくエッジコンピューティングの環境において，安心・安全な運用を可能とするための，信頼性評価法を提案し，提案手法に基づくソフトウェアツールを開発した．開発されたソフトウェアツールは，オープンソースソフトウェアとして公開されている．特に，エッジコンピューティングに対する信頼性評価法として，エッジコンピューティングにおけるネットワーク環境の不規則な振る舞いを包括するために，定常的な不規則な変動および突発的な変化を確率モデルに導入した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
OSSに基づくエッジコンピューティング環境に対する信頼性評価手法を提案した．その際，Wiener過程およびジャンプ拡散過程という2種類の複合確率過程から構成されるモデルを提案した．本提案モデルは複数の確率過程から構成されるため未知パラメータの推定が難しいという問題があったが，最尤法および遺伝的アルゴリズムに基づく2段階推定法により，それを解決したことは，学術的意義が大きいものと考える．特に，従来評価できなかった，エッジコンピューティング環境に対して信頼性という観点から定量的な評価を可能としたことについては，社会的意義も大きいものと考える．
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