サービス班


メンバー


・山口歩夢
・吉井優輝
・長岡英進
・村山映

主な研究テーマ


・ICN
・Fog Computing
・IoT

概要


 新世代ネットワークとして提案されている情報指向型ネットワークおよびFog Computingを用いたデータ共有方式の研究を行っています.

具体的な研究テーマ


・情報指向型ネットワークにおけるPush型コンテンツ配信方式

情報指向型ネットワーク(ICN:Information-Centric Networking)とは新世代ネットワークとして提案されているネットワークの一つです. ICNでは,データ取得の際,IPアドレスではなく,データに付けられた名前(データID)を利用し通信を行います.(図1) そして,ネットワーク上のどこかからデータを取得します.また,ICNではデータ取得を効率化するために,ルータやノードがデータをキャッシュする機能を持ち,データを共有することができます.(図2) これにより,冗長なトラフィックの削減やサーバ負荷の軽減が可能になります.
 しかし,ノードのキャッシュ容量が有限であるため,すべてのコンテンツをキャッシュに保持することができません. また,新たにアップロードされたコンテンツはキャッシュに存在しません. そのようなコンテンツへの要求が急増した場合,サーバやノードの負荷および上流リンクの負荷が増加するなどの課題がある.
 そこで,要求が急増する可能性のあるコンテンツをユーザの要求前に配信し,キャッシュさせることで課題を解決することを目的とする.
 <キーワード>情報指向型ネットワーク,エッジ,経路制御

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図1 情報指向型ネットワーク
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 図2 情報指向型ネットワークにおけるコンテンツ取得

・クラウドサービスにおけるFog Computingを用いたデータ共有方式

フォグコンピューティング(FC:Fog Computing)とは,「クラウド(雲)からエッジ側の処理を切り離し,自律・協調するフォグノード(FN:Fog Node)としてデータの取得・管理・処理を分散する仕組み」と定義しています. フォグ(Fog)は霧を指し,手の届かない場所にあるクラウド(雲)との対比で,データが生成され使用されるウェアラブル端末やセンサー等のデバイスやモノ(Things)が物理的に存在する工場や店舗,車道といった場所へITによる処理,通信,制御,意思決定を分散させます. クラウドとIoTデバイス中間でデータの事前処理を行うFN(Fog Node:フォグノード)を集約したFC(Fog Computing:フォグコンピューティング)が今,注目されています.
  FCの概要において,FN側で収集したデータの削減や応答制御,解析などを実施しクラウド側でデータ解析を実施する必要のない場合ユーザに返答を行います.クラウド側においてはデータの統合や機械学習によるデータ解析を行っています(図1) 今,FCの利用をIoTデータの事前処理だけでなくサービスを提供するSP(service provider)やユーザの要求に応じてIoTデータを収集し広く流通させることに注目が集まっています.
  つまり,IoTデータをFNを利用し広くクラウドサービスやユーザに共有・流通させることが可能である.しかし,FNを提供する主体が複数いる場合FN間,クラウドとFNの間のデータ共有が困難になることが想定されます.
その要因として挙げられるのは,データ名(Topic)の命名規則と多種多様なデータフォーマットの存在があります.命名規則においては,各システムやユーザで命名規則はユニークであると考えられるためデータの指定に支障がある恐れがあります. そして,多種多様のハードウェアやソフトシステム独自のデータフォーマットで生成,保存しているため共有が可能でもそデータ利用に関しては容易ではありません.
そこで,Fog Computingを用いたIoTデータ共有によるサービスモデルの実現を研究目的とする.
 <キーワード>フォグコンピューティング,クラウド,IoTデータ

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図1 フォグコンピューティング