論文の概要: Autonomy and Intelligence in the Computing Continuum: Challenges,
Enablers, and Future Directions for Orchestration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01423v1
- Date: Tue, 3 May 2022 11:26:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-04 13:40:56.726965
- Title: Autonomy and Intelligence in the Computing Continuum: Challenges,
Enablers, and Future Directions for Orchestration
- Title（参考訳）: コンピューティング継続における自律性とインテリジェンス - オーケストレーションの課題、実現可能性、今後の方向性
- Authors: Henna Kokkonen, Lauri Lov\'en, Naser Hossein Motlagh, Juha Partala,
Alfonso Gonz\'alez-Gil, Ester Sola, I\~nigo Angulo, Madhusanka Liyanage,
Teemu Lepp\"anen, Tri Nguyen, Panos Kostakos, Mehdi Bennis, Sasu Tarkoma,
Schahram Dustdar, Susanna Pirttikangas, Jukka Riekki
- Abstract要約: 私たちは、エッジのためのAI、つまり、リソースオーケストレーションで使用されるAIメソッドに焦点を当てています。
デバイス-エッジ-クラウドコンピューティング連続体におけるインテリジェントなアプリケーションの継続的な要求をサポートするために、リソースオーケストレーションはエッジAIを受け入れる必要がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.523453496684127
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Future AI applications require performance, reliability and privacy that the
existing, cloud-dependant system architectures cannot provide. In this article,
we study orchestration in the device-edge-cloud continuum, and focus on AI for
edge, that is, the AI methods used in resource orchestration. We claim that to
support the constantly growing requirements of intelligent applications in the
device-edge-cloud computing continuum, resource orchestration needs to embrace
edge AI and emphasize local autonomy and intelligence. To justify the claim, we
provide a general definition for continuum orchestration, and look at how
current and emerging orchestration paradigms are suitable for the computing
continuum. We describe certain major emerging research themes that may affect
future orchestration, and provide an early vision of an orchestration paradigm
that embraces those research themes. Finally, we survey current key edge AI
methods and look at how they may contribute into fulfilling the vision of
future continuum orchestration.
- Abstract（参考訳）: 将来のAIアプリケーションは、既存のクラウド依存システムアーキテクチャが提供できないパフォーマンス、信頼性、プライバシを必要とする。
本稿では、デバイスエッジクラウド連続体におけるオーケストレーションを研究し、エッジのためのAI、すなわちリソースオーケストレーションで使用されるAIメソッドに焦点を当てる。
デバイス-エッジ-クラウドコンピューティング連続体におけるインテリジェントなアプリケーションの継続的な要求をサポートするためには、リソースオーケストレーションはエッジAIを採用し、ローカルな自律性とインテリジェンスを強調する必要がある、と私たちは主張する。
この主張を正当化するために、我々は連続体オーケストレーションの一般的な定義を提供し、現在の新しいオーケストレーションパラダイムが計算連続体にどのように適合するかを検討する。
今後のオーケストレーションに影響を与える可能性のあるいくつかの主要な研究テーマを説明し、これらの研究テーマを取り入れたオーケストレーションパラダイムの早期ビジョンを提供する。
最後に、現在のキーエッジAI手法を調査し、将来の連続オーケストレーションのビジョンの実現にどのように貢献するかを検討する。
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