사물인터넷 시스템에서 가변적인 실시간 태스크를 지원하는 자원 플래닝 정책
A Resource Planning Policy to Support Variable Real-time Tasks in IoT Systems
- 주제(키워드) Resource planning , Machine learning , IoT system , real-time task , evolutionary computation.
- 주제(기타) 정보통신시스템및응용
- 설명문(URI) https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002993286
- 관리정보기술 faculty
- 등재 KCI등재
- 발행기관 한국인터넷방송통신학회
- 발행년도 2023
- URI http://www.dcollection.net/handler/ewha/000000209828
- 본문언어 한국어
초록/요약
기계학습의 데이터 크기 및 컴퓨팅 부하 증가로 사물인터넷 시스템에서 에너지 효율적인 자원 플래닝이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷 시스템의 실시간 워크로드 변화를 지원하는 자원 플래닝 정책을 제안한다. 이를 위해본 논문은 실시간 태스크를 고정 태스크와 가변 태스크로 나누고 다양한 워크로드 상황에 대한 자원 플래닝 최적화를수행한다. 이를 바탕으로 사물인터넷 시스템의 자원 설정을 고정 태스크 기반으로 시작한 후, 가변 태스크가 활성화될경우 상황에 맞는 자원 플래닝을 즉시 적용할 수 있도록 한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 정책이 사물인터넷 시스템의프로세서 및 메모리 소모 에너지를 크게 줄일 수 있음을 보인다.
more초록/요약
With the growing data size and the increased computing load in machine learning, energy-efficient resource planning in IoT systems is becoming increasingly important. In this paper, we suggest a new resource planning policy for real-time workloads that can be fluctuated over time in IoT systems. To handle such situations, we categorize real-time tasks into fixed tasks and variable tasks, and optimize the resource planning for various workload conditions. Based on this, we initiate the IoT system with the configuration for the fixed tasks, and when variable tasks are activated, we update the resource planning promptly for the situation. Simulation experiments show that the proposed policy saves the processor and memory energy significantly.
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