AI增强的边缘与雾计算：趋势与挑战
分布式、并行与集群计算
2023-04-18 v2
摘要
近年来，计算范式的格局经历了从单体计算到分布式与去中心化范式（如物联网（IoT）、边缘、雾、云和无服务器计算）缓慢而显著的转变。这些计算技术的前沿因从手动编码算法向人工智能（AI）驱动的自治系统转变而得到推动，以实现分布式计算资源的最优与可靠管理。先前的工作聚焦于跨广泛领域使用AI改进现有系统，例如高效资源供给、应用部署、任务放置和服务管理。本综述回顾了数据驱动的AI增强技术的演进及其对计算系统的影响。我们阐释了新技术，并提炼了边缘、雾和云资源管理相关AI方法的关键见解，同时也探讨了AI如何创新传统应用以在连续资源存在时提升服务质量（QoS）。我们提出了最新趋势和影响领域，例如优化部署于计算系统上或用于计算系统的AI模型。我们为资源管理用于QoS优化和服务可靠性等领域的未来研究方向布局了路线图。最后，我们讨论了蓝天构想，并将本工作视为未来关于AI驱动计算系统研究的锚点。
引用
@article{arxiv.2208.00761,
title = {AI Augmented Edge and Fog Computing: Trends and Challenges},
author = {Shreshth Tuli and Fatemeh Mirhakimi and Samodha Pallewatta and Syed Zawad and Giuliano Casale and Bahman Javadi and Feng Yan and Rajkumar Buyya and Nicholas R. Jennings},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.00761},
year = {2023}
}
备注
Accepted in Elsevier Journal of Network and Computer Applications