IoT‐B&B: Edge‐Based NFV for IoT Devices with CPE Crowdsourcing
Notice bibliographique
Résumé
For embracing the ubiquitous Internet‐of‐Things (IoT) devices, edge computing and Network Function Virtualization (NFV) have been enabled in branch offices and homes in the form of virtual Customer‐Premises Equipment (vCPE). A Service Provider (SP) deploys vCPE instances as Virtual Network Functions (VNFs) on top of generic physical Customer‐Premises Equipment (pCPE) to ease administration. Upon a usage surge of IoT devices at a certain part of the network, vCPU, memory, and other resource limitations of a single pCPE node make it difficult to add new services handling the high demand. In this paper, we present IoT‐B&B, a novel architecture featuring resource sharing of pCPE nodes. When a pCPE node has sharable resources available, the SP will utilize its free resources as a “bed‐and‐breakfast” place to deploy vCPE instances in need. A placement algorithm is also presented to assign vCPE instances to a cost‐efficient pCPE node. By keeping vCPE instances at the network edge, their costs of hosting are reduced. Meanwhile, the transmission latencies are maintained at acceptable levels for processing real‐time data burst from IoT devices. The traffic load to the remote, centralized cloud can be substantially reduced.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».