在线动态雾系统中最小化延迟与能耗
网络与互联网体系结构
2020-12-24 v1 分布式、并行与集群计算
摘要
物联网（IoT）设备使用的日益增长产生了更大的数据传输需求，并给网络带来了更大压力。此外，连接到云服务可能代价高昂且效率低下。雾计算在靠近用户设备处提供资源以克服这些缺陷。然而，物联网应用中服务质量（QoS）的优化以及雾资源的管理正成为具有挑战性的问题。本文描述了一种在需要执行延迟敏感任务的车辆交通应用中的动态在线卸载方案。本文提出了两种算法的结合：动态任务调度（DTS）与动态能耗控制（DEC），旨在最小化总体延迟、提升用户任务吞吐量，并在最大化资源受限雾节点利用的同时最小化雾层能耗。与其他方案相比，我们的实验结果表明，这些算法可将延迟降低多达 80.79%，并将雾节点能耗降低多达 66.39%。此外，该方法将任务执行吞吐量提升了 40.88%。
引用
@article{arxiv.2012.12745,
title = {Minimising Delay and Energy in Online Dynamic Fog Systems},
author = {Faten Alenizi and Omer Rana},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.12745},
year = {2020}
}