論文の概要: A Proactive Management Scheme for Data Synopses at the Edge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10558v1
• Date: Thu, 22 Jul 2021 10:22:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-23 15:23:17.893360
• Title: A Proactive Management Scheme for Data Synopses at the Edge
• Title（参考訳）: エッジにおけるデータ合成のためのアクティブ管理方式
• Authors: Kostas Kolomvatsos, Christos Anagnostopoulos
• Abstract要約: Edge Computingエコシステムに多数の処理ノードがあるIoT(Internet of Things)は、インテリジェントアプリケーションをサポートするための新たな経路を開く。 このようなアプリケーションは、ネットワークを介してエッジノードに転送されるIoTデバイスによって収集された膨大な量のデータに対して提供される。 議論されたデータ上でさまざまな処理アクティビティを実行することができ、ECノード間の複数の協調的な機会は、望ましいタスクの実行を容易にします。 本稿では、類似したデータを持つピアノードについて必要な知識を提供するために、ECノード間の実際のデータよりもデータシナプスの交換を推奨する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.711789781518753
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The combination of the infrastructure provided by the Internet of Things (IoT) with numerous processing nodes present at the Edge Computing (EC) ecosystem opens up new pathways to support intelligent applications. Such applications can be provided upon humongous volumes of data collected by IoT devices being transferred to the edge nodes through the network. Various processing activities can be performed on the discussed data and multiple collaborative opportunities between EC nodes can facilitate the execution of the desired tasks. In order to support an effective interaction between edge nodes, the knowledge about the geographically distributed data should be shared. Obviously, the migration of large amounts of data will harm the stability of the network stability and its performance. In this paper, we recommend the exchange of data synopses than real data between EC nodes to provide them with the necessary knowledge about peer nodes owning similar data. This knowledge can be valuable when considering decisions such as data/service migration and tasks offloading. We describe an continuous reasoning model that builds a temporal similarity map of the available datasets to get nodes understanding the evolution of data in their peers. We support the proposed decision making mechanism through an intelligent similarity extraction scheme based on an unsupervised machine learning model, and, at the same time, combine it with a statistical measure that represents the trend of the so-called discrepancy quantum. Our model can reveal the differences in the exchanged synopses and provide a datasets similarity map which becomes the appropriate knowledge base to support the desired processing activities. We present the problem under consideration and suggest a solution for that, while, at the same time, we reveal its advantages and disadvantages through a large number of experiments.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)が提供するインフラストラクチャとエッジコンピューティング(EC)エコシステムに存在する多数の処理ノードを組み合わせることで、インテリジェントアプリケーションをサポートするための新たなパスが開かれる。 このようなアプリケーションは、ネットワークを介してエッジノードに転送されるIoTデバイスによって収集された大量のデータに対して提供される。 議論されたデータ上でさまざまな処理アクティビティを実行することができ、ECノード間の複数の協調的な機会は、望ましいタスクの実行を容易にします。 エッジノード間の効果的なインタラクションをサポートするために、地理的に分散したデータに関する知識を共有すべきである。 明らかに、大量のデータのマイグレーションは、ネットワークの安定性とそのパフォーマンスの安定性を損なう。 本稿では、類似データを持つピアノードについて必要な知識を提供するために、ECノード間の実際のデータよりもデータシナプスの交換を推奨する。 この知識は、データ/サービスマイグレーションやタスクのオフロードといった決定を考えるときに有用です。 本稿では,利用可能なデータセットの時間的類似度マップを構築し,ピア内のデータの進化をノードに理解させる連続的推論モデルについて述べる。 本研究では,教師なし機械学習モデルに基づくインテリジェントな類似度抽出手法により,提案する意思決定機構をサポートし,それと同時に,いわゆる不一致量子の傾向を表す統計的尺度と組み合わせる。 我々のモデルは、交換されたシナプスの違いを明らかにし、望ましい処理活動を支援するための適切な知識基盤となるデータセット類似性マップを提供する。 そこで本研究では,この問題を考察し,その解決策を提案すると同時に,その利点と欠点を多数の実験を通じて明らかにする。

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