تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,319 |
تعداد مقالات | 16,194 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,817,041 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,496,233 |
جایابی وظایف در محاسبات مه با در نظر گرفتن تحرک کاربران و اضافه بار | ||
مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز | ||
مقاله 10، دوره 54، شماره 1 - شماره پیاپی 107، اردیبهشت 1403، صفحه 99-110 اصل مقاله (1.17 M) | ||
نوع مقاله: علمی-پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/tjee.2023.16970 | ||
نویسندگان | ||
سمیرا انصاری مقدم؛ سمیرا نوفرستی* ؛ مهری رجائی | ||
گروه فناوری اطلاعات، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه سیستان و بلوچستان | ||
چکیده | ||
توزیع کارآمد درخواستهای سرویس بین گرههای مه و ابر با توجه به تحرک کاربران و اضافه بار گرههای مه، یک مسئله مهم در محاسبات مه است. این مقاله یک روش ابتکاری برای جایابی وظایف با در نظر گرفتن تحرک کاربران ارائه میدهد که هدف آن خدمترسانی به تعداد بیشتری از درخواستها و کاهش زمان پاسخ آنها است. روش پیشنهادی، فرمولی برای پیشبینی اضافه بار گره مه بر اساس نسبت ورود و خروج کاربران و زمان تخمینی مورد نیاز برای تکمیل درخواستهای فعلی که در صف آن گره مه منتظر هستند، معرفی میکند. سپس، راهحلی برای جلوگیری از اضافه بار پیشبینی شده در گرههای مه ارائه میدهد که شامل ارسال همه درخواستهای غیر حساس به تاخیر در صف گره مه به ابر به منظور کاهش زمان خدمترسانی به درخواستهای حساس به تأخیر و افزایش نرخ پذیرش آنها است. علاوه بر این، برای جلوگیری از عدم پذیرش درخواستها هنگام خروج کاربر متحرک از ناحیه تحت پوشش گره مه فعلی، درخواستهای موجود در صف گره مه فعلی به گره مه مقصد منتقل میشوند. نتایج شبیهسازیهای انجام گرفته نشان میدهد که روش پیشنهادی در جلوگیری از اضافه بار گرههای مه موفق عمل میکند و در مقایسه با روشهای موجود از نظر زمان پاسخ و نرخ پذیرش درخواستها عملکرد بهتری دارد. | ||
کلیدواژهها | ||
محاسبات مه؛ جایابی وظایف؛ تحرک کاربر؛ پیش بینی اضافه بار | ||
مراجع | ||
[1] K. Ashton, “That internet of things thing”, RFID Journal, vol. 22, no. 7, pp. 97–114, 2009.
[2] M. Bahrami, M. Singhal, “The role of cloud computing architecture in big data”, Information granularity, big data, and computational intelligence, pp. 275–295, 2015.
[3] A. Kumari, S. Tanwar, S. Tyagi, N. Kumar, “Fog computing for healthcare 4.0 environment: Opportunities and challenges”, Computers & Electrical Engineering, vol. 72, pp. 1–13, 2018.
[4] M. Mukherjee, L. Shu, D. Wang, “Survey of fog computing: Fundamental, network applications, and research challenges”, IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 20, no. 3, pp. 1826–1857, 2018.
[5] S. Mostafavi, F. Ahmadi, M. Agha Sarram, “Reinforcement-Learning-based Foresighted Task Scheduling in Cloud Computing”, Tabriz Journal of Electrical Engineering, vol. 50, no. 1, pp. 387-401, 2020 (in persian).
[6] S. Ghasemi-Falavarjani, M.A. Nematbakhsh, B. Shahgholi Ghahfarokhi, “Multi-Objective Task Allocation in Offloading to Mobile Cloud”, Tabriz Journal of Electrical Engineering, vol. 46, no. 4, pp. 217-232, 2017 (in persian).
[7] B. Nair, M.S.B. Somasundaram, “Overload prediction and avoidance for maintaining optimal working condition in a fog node”, Computers & Electrical Engineering, vol. 77, pp. 147–162, 2019.
[8] K. Gasmi, K. Dilek, S. Tosun, S. Ozdemir, “A survey on computation offloading and service placement in fog computing-based IoT”, The Journal of Supercomputing, vol. 78, no. 2, pp. 1983-2014, 2022.
[10] M.Q. Tran, D.T. Nguyen, V.A. Le, D.H. Nguyen, T.V. Pham, “Task placement on fog computing made efficient for IoT application provision”, Wireless Communications and Mobile Computing, pp. 1-17, 2019.
[11] Y. Xia, X. Etchevers, L. Letondeur, T. Coupaye, F. Desprez, “Combining hardware nodes and software components ordering-based heuristics for optimizing the placement of distributed IoT applications in the fog”, In Proceedings of the 33rd Annual ACM Symposium on Applied Computing, 2018, pp. 751-760.
[12] F. Khosroabadi, F. Fotouhi-Ghazvini, H Fotouhi, “Scatter: Service placement in real-time fog-assisted iot networks”, Journal of Sensor and Actuator Networks, vol. 10, no. 2, pp. 26, 2021.
[13] B.V. Natesha, R.M.R. Guddeti, “Meta-heuristic based hybrid service placement strategies for two-level fog computing architecture”, Journal of Network and Systems Management, vol. 30, no. 3, pp. 47, 2022.
[14] M. Goudarzi, H. Wu, M. Palaniswami, R. Buyya, “An application placement technique for concurrent IoT applications in edge and fog computing environments”, IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 20, no. 4, pp. 1298-1311, 2020.
[15] B. Kopras, B. Bossy, F. Idzikowski, P. Kryszkiewicz, H. Bogucka, “Task Allocation for Energy Optimization in Fog Computing Networks with Latency Constraints”, IEEE Transactions on Communications, vol. 70, no. 12, pp. 8229-8243, 2022.
[16] I. Sarkar, M. Adhikari, N. Kumar, S. Kumar, “Dynamic task placement for deadline-aware IoT applications in federated fog networks”, IEEE Internet of Things Journal, vol. 9, no. 2, pp. 1469-1478, 2021.
[17] A. Mseddi, W. Jaafar, H. Elbiaze, W. Ajib, “Joint container placement and task provisioning in dynamic fog computing”, IEEE Internet of Things Journal, vol. 6, no. 6, pp. 10028-10040, 2019.
[18] D. Wang, Z. Liu, X. Wang, Y. Lan, “Mobility-aware task offloading and migration schemes in fog computing networks”, IEEE Access, vol. 7, pp. 43356-43368, 2019.
[19] M. Peixoto, T. Genez, L.F. Bittencourt, “Hierarchical scheduling mechanisms in multi-level fog computing”, IEEE Transactions on Services Computing, vol. 15, no. 5, pp. 2824-2837, 2021.
[20] S. Sarkar, S. Misra, “Theoretical modelling of fog computing: a green computing paradigm to support iot applications”, Iet Networks, vol. 5, no. 2, pp. 23–29, 2016.
[21] H. Gupta, A.V. Dastjerdi, SK. Ghosh, R. Buyya, “ifogsim: A toolkit for modeling and simulation of resource management techniques in the internet of things, edge and fog computing environments”, Software: Practice and Experience, vol. 47, no. 9, pp. 1275–1296, 2017.
[22] M. Goudarzi, M. Palaniswami, R Buyya, “A distributed application placement and migration management techniques for edge and fog computing environments”, In 2021 16th Conference on Computer Science and Intelligence Systems (FedCSIS), 2021, pp. 37–56. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 249 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 306 |