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Edge Computing-Enhanced Network Redundancy Elimination for Connected Cars Élimination de la redondance réseau améliorée par Edge Computing pour les voitures connectées

Masahiro YOSHIDA, Koya MORI, Tomohiro INOUE, Hiroyuki TANAKA

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Résumé:

Les voitures connectées génèrent une énorme quantité d’informations issues des capteurs de l’Internet des objets (IoT), appelées données CAN (Controller Area Network). Récemment, la collecte de données CAN provenant de voitures connectées dans un système cloud suscite un intérêt croissant pour permettre des cas d'utilisation vitaux tels que l'assistance à la conduite sûre. Bien que chaque paquet de données CAN soit très petit, une voiture connectée génère des milliers de paquets de données CAN par seconde. Par conséquent, la collecte de données CAN en temps réel à partir de voitures connectées dans un système cloud est l’un des problèmes les plus difficiles de l’IoT actuel. Dans cet article, nous proposons un service d’élimination de redondance de réseau (EdgeRE) amélioré par Edge computing pour la collecte de données CAN. En développant EdgeRE, nous avons conçu une architecture de compression de données CAN qui combine des ordinateurs embarqués, des centres de données périphériques et un système de cloud public. EdgeRE inclut l'idée de compression hiérarchique des données et de mise en mémoire tampon dynamique des données dans les centres de données périphériques pour la collecte de données CAN en temps réel. À travers une large gamme de tests sur le terrain avec des voitures connectées et un banc d'essai d'informatique de pointe, nous montrons que l'EdgeRE réduit l'utilisation de la bande passante de 88 % et le nombre de paquets de 99 %.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E105-B No.11 pp.1372-1379
Date de publication
2022/11/01
Publicisé
2022/05/27
ISSN en ligne
1745-1345
DOI
10.1587/transcom.2021TMP0003
Type de manuscrit
Special Section PAPER (Special Section on Towards Management for Future Communications and Services in Conjunction with Main Topics of APNOMS2021)
Catégories

Auteurs

Masahiro YOSHIDA
  Chuo University
Koya MORI
  NTT
Tomohiro INOUE
  NTT
Hiroyuki TANAKA
  NTT

Mots-clés

Table des matières