論文の概要: Enhanced Pub/Sub Communications for Massive IoT Traffic with SARSA Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00687v1
• Date: Sun, 3 Jan 2021 18:46:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-12 11:40:31.028794
• Title: Enhanced Pub/Sub Communications for Massive IoT Traffic with SARSA Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: SARSA強化学習による大規模IoTトラフィックのためのPub/Sub通信の強化
• Authors: Carlos E. Arruda, Pedro F. Moraes, Nazim Agoulmine, Joberto S. B. Martins
• Abstract要約: クラウド、エッジ、フォグコンピューティングは、IoTデータを収集、処理、配布するための潜在的かつ競争的な戦略である。 本稿では,通信リソースの少ないネットワークを通じて大量のIoTデータを伝送する問題について述べる。 SARSAアルゴリズムによる強化学習(Reinforcement Learning, RL)に基づく認知コミュニケーションリソース割り当てを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11470070927586014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Sensors are being extensively deployed and are expected to expand at significant rates in the coming years. They typically generate a large volume of data on the internet of things (IoT) application areas like smart cities, intelligent traffic systems, smart grid, and e-health. Cloud, edge and fog computing are potential and competitive strategies for collecting, processing, and distributing IoT data. However, cloud, edge, and fog-based solutions need to tackle the distribution of a high volume of IoT data efficiently through constrained and limited resource network infrastructures. This paper addresses the issue of conveying a massive volume of IoT data through a network with limited communications resources (bandwidth) using a cognitive communications resource allocation based on Reinforcement Learning (RL) with SARSA algorithm. The proposed network infrastructure (PSIoTRL) uses a Publish/ Subscribe architecture to access massive and highly distributed IoT data. It is demonstrated that the PSIoTRL bandwidth allocation for buffer flushing based on SARSA enhances the IoT aggregator buffer occupation and network link utilization. The PSIoTRL dynamically adapts the IoT aggregator traffic flushing according to the Pub/Sub topic's priority and network constraint requirements.
• Abstract（参考訳）: センサーは広範囲に展開され、今後数年で大幅に拡大すると予想されている。 それらは一般的に、スマートシティやインテリジェントトラフィックシステム、スマートグリッド、eヘルスといった、モノのインターネット(IoT)アプリケーション領域で大量のデータを生成する。 クラウド、エッジ、フォグコンピューティングは、IoTデータを収集、処理、配布するための潜在的かつ競争的な戦略である。 しかし、クラウド、エッジ、フォグベースのソリューションは、制約のある限られたリソースネットワークインフラストラクチャを通じて、大量のIoTデータの分散に効率的に取り組む必要がある。 本稿では,sarsaアルゴリズムを用いた強化学習(rl)に基づくコグニティブ・コミュニケーション・リソース割当てを用いて,通信資源(帯域幅)が制限されたネットワークを介してiotデータを大量に伝達する問題に対処する。 提案されたネットワークインフラストラクチャ(PSIoTRL)は、パブリッシュ/サブスクライブアーキテクチャを使用して、大規模かつ高度に分散されたIoTデータにアクセスする。 SARSAに基づくバッファフラッシングのためのPSIoTRL帯域割り当てにより,IoTアグリゲータバッファの占有とネットワークリンクの利用が向上することが実証された。 PSIoTRLは、Pub/Subトピックの優先度とネットワーク制約要件に従って、IoTアグリゲータトラフィックフラッシングを動的に適応する。

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