分层雾网络调度算法
分布式、并行与集群计算
2021-12-10 v1
摘要
雾计算借助雾设备/微数据中心（）将云的功能带到网络边缘。由于雾设备的分层和地理分布特性，此类系统中的作业调度是一个复杂问题。我们提出了两种雾调度算法，分别命名为 （分层先到先雾调度算法）和 （分层优选雾调度算法）。我们考虑了一个雾设备的分层模型，其中位于较高层级的雾设备的计算能力大于较低层级的雾设备。然而，与较低层级的雾设备相比，较高层级的雾设备位于距数据产生源更远的物理距离处。我们考虑了具有不同粒度和 CPU 需求的作业。通常，具有中等 CPU 需求的作业被调度到较低层级的雾设备上，而具有较大 CPU 需求的作业被调度到较高层级的雾设备或云数据中心（）上。 和 的性能已通过真实工作负载轨迹在各种模拟的雾层级结构以及原型测试平台上进行了评估。与最长优先（）和纯云（）调度算法相比，采用 在总完成时间上平均提升了 27% 和 57.9%，在成本上平均提升了 32% 和 61%。与 和 相比，采用 在总完成时间上平均提升了 48% 和 70%，在成本上平均提升了 52% 和 72%。
引用
@article{arxiv.2112.04715,
title = {Scheduling Algorithms for Hierarchical Fog Networks},
author = {Amanjot Kaur and Nitin Auluck},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.04715},
year = {2021}
}