はじめに
こんにちは.先進ネットワーク研究室B4のDENG QIANYIです.
2023年3月2日〜3日に沖縄コンベンションセンターで開催されたNS/IN研究会にて,「Mobile Crowd Photographingの類似度に基づくキャッシュ置換」というタイトルで発表しましたので,その報告をさせていただきます
研究概要
近年,スマートフォンの発展と Twitter や Facebook などの SNS (Social Network Service) の普及に伴い,スマホからアップされた写真を様々なサービスに活用する MCP (Mobile Crowd Photographing) の利用が広がっている.例えば災害発生時に,建造物などの障害状況を人々がスマホで撮影してネットワーク上にアップするなどの活用が考えられる.
MCP においては,ネットワーク上に数千万枚以上の画像がアップされ,似たような画像も多いため画像の冗長性が高い.一方,ユーザの要求する画像に厳密に一致する画像を配信する必要性は低いため,いかにして所望の画像に近い画像を配信できるかが重要である.
画像の配信には CDN やエッジキャッシュなど,キャッシュ配信が用いられる機会が多い.キャッシュ内に要求する画像に近い画像が存在すれば,直接キャッシュ内の画像を活用することで,ネットワーク上の遠くから取得する必要がなく,画像の取得に要する時間を短縮できるしかしキャッシュの容量は有限であるため,容量を超過するとき,キャッシュに残す画像を選択するキャッシュ置換法が必要である.
代表的なキャッシュ置換法は LRU (Least Recently Used) と FIFO (First In First Out) などである.そこで本稿では,キャッシュ内に存在する他の画像との類似度が最大の画像から優先的に削除するキャッシュ置換法を提案する.
感想
私に質問をしている方は、学生や先生ではなく、会社の方です。そして、ゼミ時の質問のような方向と異なり、会社の方は研究の内容よりもその実用性などを考慮する傾向があります。
初めて革靴とスーツを着たので、少し慣れなかったせいで、足に擦り傷ができ、みんなと一緒に遊びに行けなくて、ホテルで長い時間休んでいました。
そのため、行った場所があまり多くなく、飛行機の中で撮った写真をいくつか多めに載せました。
楽しかった、また行きたい!