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本研究の目的は、エッジコンピューティングアーキテクチャにおいて、計算リソースの保護手法を検討することてである。当初は、 Named-Data Networking (NDN) アーキテクチャ上で検討を進めることとしていた。しかし、昨年度に引き続き、最終年度においても基礎となるアーキテクチャに依存しない形で、エッジコンピューティングにおけるリソース保護の検討を進めた。これは、ベースアーキテクチャに囚われず、一般的な手法を確立することで、広く研究成果を応用・適用するためである。
上記を踏まえ、本課題の最終年度(当初最終年度は2021年度。延長済。)では、より効率的なエッジノードのリソース活用を目的とし、「Generalized Deduplicationのマルチユーザ化」を主として検討した。Generalized Deduplicationは、一般的なデータ圧縮手法とは異なり、符号理論を応用しつつストリーミングデータの即時圧縮を可能としており、In-Network Computingなどでの利用検討が進んでいる。しかしながら、1-to-1での圧縮・伸長のみが検討されており、エッジコンピューティングなどクラウドサーバとの間に別のノードを経由するようなアーキテクチャでの利用は検討されていない。このことから、エッジノード・クラウドサーバ間でのデータ圧縮効率をより高めるため、Generalized Deduplicationをマルチユーザ化し、エッジノードで圧縮データを集約・高効率な再圧縮を施すことができる手法を提案した。これについて初期検討を国際学術会議AINA2023へ投稿し、採録された。
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