A Dynamic Priority Service Provision Scheme for Delay-Sensitive Applications in Fog Computing
Notice bibliographique
Résumé
The massive numbers of connected devices in the IoT era impose a real challenge in the management of both communication and computing resources. Moreover, the competition of those devices on the limited resources will inherently raise the delay experienced by users. To this end, we propose a priority service provision scheme to reduce the latency experienced by delay-sensitive services. Here, incoming tasks are classified into delay-sensitive and delay-insensitive whereby priority classes are assigned using a matching theory approach. Then, the queue delay experienced by each class is investigated at the computing node i.e., the edge device, and the communication node i.e., the small base station (SBS). To maintain high quality of experience (QoE) in regard with time delay for all tasks, a dynamic priority scheme is proposed and controlled using a heuristic algorithm. The goal of the dynamic priority scheme is to minimize the delay at the communication node (SBS) for users requesting non-computing tasks (e.g., regular phone calls) by promoting their class when the delay exceeds a threshold value. The combined delay experienced at both communication and computing nodes is compared using the prioritized, non-prioritized, and the dynamic priority schemes. Results show that undertaking a dynamic priority service provision can achieve significant reduction in the amount of delay experienced by users.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».