面向工业物联网的自适应雾配置
分布式、并行与集群计算
2018-06-21 v1
摘要
工业雾计算将各种工业服务（如自动监测/控制与 imminent failure detection）部署在雾节点 (FNs) 上，以提升工业系统的性能。文献中已在雾网络架构设计与计算卸载方面做了大量工作。本文研究一个同样重要但鲜被探讨的服务托管问题，即自适应配置 FNs 为传感节点 (SNs) 托管服务，从而使相应任务可由 FNs 执行。服务托管问题之所以出现，是因为 FNs 的计算与存储资源有限，限制了单个 FN 可同时托管的不同类型服务的数量。考虑到服务需求在时间与空间维度上的可变性，何时、何地以及托管哪些服务必须审慎决定，以最大化雾计算网络的效用。我们提出的雾配置策略专为电池供电的 FNs 量身定制。FNs 有限的电池容量带来了长期能量预算约束，这显著复杂化了雾配置问题，因为它引入了跨时间线的决策时间耦合。为应对所有这些挑战，我们提出了一种称为自适应雾配置 (AFC) 的在线分布式算法，基于 Lyapunov 优化与并行 Gibbs 采样。AFC 联合优化服务托管与任务准入决策，仅需当前可用系统信息，同时相比具有完整未来信息的 oracle 算法保证近最优性能。
引用
@article{arxiv.1806.07764,
title = {Adaptive Fog Configuration for the Industrial Internet of Things},
author = {Lixing Chen and Pan Zhou and Liang Gao and Jie Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.07764},
year = {2018}
}