Notice bibliographique
Résumé
Fog computing is a paradigm of geographically distributed computing residing at the edge of the network. Fog computing is made up of fog nodes providing compute, storage and networking services to end users. In this thesis, we propose an exact model for the planning and design problem of fog networks. The model simultaneously determines the optimal location, the capacity and the number of fog node(s) as well as the interconnection between the installed fog nodes and the cloud, while minimizing the delay in the network and the amount of traffic going to the cloud. To address this multiobjective problem, three multiobjective optimization methods (weighted sum, hierarchical and trade-off) are evaluated. The CPLEX solver was used to optimize the model for the three methods with different problem sizes and the results are analyzed. The results show that, as the input size increases, the delay and the traffic also increase in a linear form; whereas the solution time increases in non-polynomial time. The weighted sum method was able to achieve the best trade-off results for the delay and the traffic, whereas the hierarchical method was able to return minimum delay but with worse traffic going to the cloud. As the model considers realistic edge device traffic parameters and constraints, it can be helpful in deploying fog networks in the current cloud computing architecture. v
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».