IEEE GLOBECOM 2023
国際会議 IEEE GLOBECOM 2023で２件の口頭発表
研究発表
国際会議 · 2023
Adaptive Pub/sub Message Delivery for World Weather IoT
Abstract
This study proposes an adaptive message delivery mechanism for a broker in the WMO Information System 2.0 (WIS2.0), a next-generation world weather loT data exchange system, to satisfy the time constraints (deadlines) of the messages requested by subscribers in the system. Since WIS2.0 is a worldwide, heterogeneous system, each broker has to handle a variety of requests by each subscriber to receive messages (data) with different time constraints and sizes. Therefore, it needs to control the timing of message delivery to subscribers, considering publishers' delivery timing, subscribers' processing performance, network bandwidth, message types, data volume, and so on. To this end, the proposed method takes a reinforcement learning-based approach where the feasible timing to transmit messages is learned by monitoring the message arrival patterns from the publishers, message ACK delay from the subscriber, and the sensing window size, all of which are easily observable at the broker. Experiments using a network simulator showed that under the best-case scenario, the proposed method could achieve 10% higher message goodput compared to DWEDF-RL, the state-of-the-art RL-based packet scheduling method tailored to the pub/sub model.
解説
この研究では、次世代の世界気象IoTデータ交換システムである WMO情報システム2.0（WIS2.0） のブローカーにおいて、システム内のサブスクライバーが要求するメッセージの時間制約（デッドライン）を満たすための適応型メッセージ配信メカニズムを提案しています．WIS2.0は世界規模の異種混在システムであり、各ブローカーはサブスクライバーごとに異なる時間制約やデータサイズを持つメッセージ（データ）配信の要求を処理する必要があります．そのため、パブリッシャーの配信タイミング、サブスクライバーの処理能力、ネットワーク帯域幅、メッセージの種類、データ量などを考慮したメッセージ配信のタイミングを適切な制御が必要となります．そこで、本研究では強化学習（Reinforcement Learning）を活用したアプローチを採用し、パブリッシャーからのメッセージ到着パターン、サブスクライバーのアプリケーション層ACK（A-ACK）の遅延、送信ウィンドウサイズを監視することで、メッセージ送信の最適なタイミングを学習します．さらに、A-ACKの遅延はメッセージの内容に依存するため、本手法ではメッセージの内容を自然言語で記述する「Topic」を活用し、A-ACKの応答時間を予測するコンテンツ認識型予測（content-aware prediction）を導入します．
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