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制御装置、データ処理制御方法、及びプログラム NEW

国内特許コード P200016862
整理番号 6070
掲載日 2020年5月11日
出願番号 特願2018-031869
公開番号 特開2019-148876
出願日 平成30年2月26日(2018.2.26)
公開日 令和元年9月5日(2019.9.5)
発明者
  • 田尻 兼悟
  • 池田 泰弘
  • 川原 亮一
  • 新熊 亮一
出願人
  • 日本電信電話株式会社
  • 国立大学法人京都大学
発明の名称 制御装置、データ処理制御方法、及びプログラム NEW
発明の概要 【課題】複数ノードで構成されるネットワークにおいて、要求される処理精度や処理速度に応じて、データに対する処理を適切に複数ノードに分散させる。
【解決手段】データ転送機能を有するノードである転送ノードと、データ処理機能を有するノードである処理ノードと、制御機能を有するノードである制御ノードを有し、機械学習による処理を実行するネットワークにおける前記制御ノードとして機能する制御装置において、各処理ノードの負荷情報に基づいて、各転送ノードの各処理ノードへのデータの転送レートを決定する第1決定手段と、データのグルーピングと処理ノードのグルーピングに基づいて、データを処理する処理ノードを決定する第2決定手段とを備える。
【選択図】図4
従来技術、競合技術の概要

IoTにおいては様々な物に組み込まれたセンサから得られる情報がネットワークを通じて通信される。それらを収集し分析し、意味のある情報を抽出することによって新たなアプリケーションの実現が可能となる(非特許文献1)。また一方でIoTにおいてセンサが接続するネットワーク自体もログデータ等多数の情報を出力しており、これを分析することでも新たなアプリケーションが実現しうる。

しかし、多数のセンサがネットワークに接続した場合、それに伴いネットワーク上に膨大なセンサデータが存在することになり、ネットワークの負荷及び膨大なデータを分析するサーバの負荷が課題となる。このような問題を解決するために複数のサーバで分散して処理を行うことで負荷を軽減しようとする研究がなされている。例えば非特許文献2では画像分析において画像からテキストへの前処理をエッジサーバとクラウドサーバで分散する手法を提案している。

産業上の利用分野

本発明は、ネットワーク内外から発生するデータを分析する技術分野に関連するものである。

特許請求の範囲 【請求項1】
データ転送機能を有するノードである転送ノードと、データ処理機能を有するノードである処理ノードと、制御機能を有するノードである制御ノードを有し、機械学習による処理を実行するネットワークにおける前記制御ノードとして機能する制御装置であって、
各処理ノードの負荷情報に基づいて、各転送ノードの各処理ノードへのデータの転送レートを決定する第1決定手段と、
データのグルーピングと処理ノードのグルーピングに基づいて、データを処理する処理ノードを決定する第2決定手段と
を備えることを特徴とする制御装置。

【請求項2】
前記第1決定手段は、各処理ノードの負荷情報と、転送ノードと処理ノード間の負荷情報とに基づいて、機械学習のためのデータ整形前の生データ転送時間と、処理ノードで実行されるデータ整形の時間との和が最小になるように、前記転送レートを決定する
ことを特徴とする請求項1に記載の制御装置。

【請求項3】
前記第1決定手段は、前記負荷情報として、機械学習による回帰モデルで予測される負荷情報を使用する
ことを特徴とする請求項2に記載の制御装置。

【請求項4】
前記第2決定手段は、処理ノード間の負荷情報と、各処理ノードでの機械学習の処理速度とに基づいて、機械学習の精度が所定の条件を満たすように、機械学習のための整形済みデータの転送時間と機械学習の処理にかかる時間との和が最小になるように、データを処理する処理ノードを決定する
ことを特徴とする請求項1ないし3のうちいずれか1項に記載の制御装置。

【請求項5】
前記第2決定手段は、処理ノード間の負荷情報と、各処理ノードでの機械学習の処理速度とに基づいて、機械学習のための整形済みデータの転送時間と機械学習の処理にかかる時間との和が所定の条件を満たすように、機械学習の精度が最大になるように、データを処理する処理ノードを決定する
ことを特徴とする請求項1ないし3のうちいずれか1項に記載の制御装置。

【請求項6】
前記第1決定手段は、データ転送量に関する制約条件を満足するように前記転送レートを決定する
ことを特徴とする請求項1ないし5のうちいずれか1項に記載の制御装置。

【請求項7】
データ転送機能を有するノードである転送ノードと、データ処理機能を有するノードである処理ノードと、制御機能を有するノードである制御ノードを有し、機械学習による処理を実行するネットワークにおける前記制御ノードとして機能する制御装置が実行するデータ処理制御方法であって
各処理ノードの負荷情報に基づいて、各転送ノードの各処理ノードへのデータの転送レートを決定する第1決定ステップと、
データのグルーピングと処理ノードのグルーピングに基づいて、データを処理する処理ノードを決定する第2決定ステップと
を備えることを特徴とするデータ処理制御方法。

【請求項8】
コンピュータを、請求項1ないし6のうちいずれか1項に記載の制御装置における各手段として機能させるためのプログラム。
国際特許分類(IPC)
画像

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JP2018031869thum.jpg
出願権利状態 公開
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