2022年度

インテリジェントエッジコンピューティングのための動的エッジノード発見と資源配分戦略

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キーワード

エッジコンピューティング、タスクオフロード

研究シーズの紹介

スマートシティプロジェクトなど、IoTデバイスが急速に普及し、対応するアプリケーションが爆発的に増え、リアルタイム性を要求するアプリケーションも増加し、中央集中型処理のクラウドコンピューティングシステムでは間に合わない状況になっています。そこで、エンドシステムの近くで処理を行うエッジコンピューティングが誕生しましたが、エッジサーバの処理能力は大きくなく、処理の効率化のため、他のエッジサーバに処理を分散させる方法が求められています。本研究では、ユーザデバイスへの最適な資源割り当てに連続値適応による強化学習の高速化を試み、仮想環境においてその効果を検証しました。