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Enregistrement W2898305015 · doi:10.22215/etd/2018-12995

Availability-Aware Secure Application Offloading for Mobile Edge Computing

2018· dissertation· en· W2898305015 sur OpenAlexaff
He Zhu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueIoT and Edge/Fog Computing
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCloud computingMobile edge computingLeverage (statistics)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionDistributed computingComputer networkMicroservicesEdge computingService providerEdge deviceComputer securityService (business)Operating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mobile edge computing (MEC) literally pushes cloud computing to the life radius of end users.The state-of-the-art mobile edge applications (MEApps) are posing rigorous latency requirements to service providers, as well as the need of security and high availability.However, vulnerabilities exist for both cloud and MEC environments.In this dissertation, our goal is to create a secure MEC environment for hosting MEApps with high availability, and to encourage resource sharing by both users for their Customer-premises equipment (CPE) and service providers (SPs) for their MEC hosts.While there is a number of challenges to achieve the goal, we present four parts of work to address these challenges.We first investigate the security issues in offloading applications and analyze vulnerabilities by modules of an application.A model called EdgePlace is formulated as a stochastic programming problem with a heuristic algorithm to leverage affinity and anti-affinity host placement rules for higher availability and lower cost.We then present IoT-B&B, an architecture featuring resource sharing of physical CPE nodes, with the goal to leverage unused resources at the network edge and to share them with users across the network edge.At last, we propose EdgeChain, a model for making fair MEApps placement decisions for multiple SPs and a heuristic placement algorithm for MEApps across different SPs.The algorithm is intended to run by multiple service providers for consensus and the placement decisions can be recorded onto a blockchain for the fairness of the results.iii Symbols used in Chapter 6H is the set of all MEHosts.E is the set of all HostLinks.A MEHost is denoted by h ∈ H, and a link between two MEHosts is denoted by e ∈ E. V h is the set of all MEApps placed on h.u, m, c s u is an end user.m is a MECSP.c s is the cost of deploying s.the total number of users requesting s.P m is a random variable denoting the percentage of the users of MECSP m. h m is an edge host of m. γ m , δ m γ m is the unit price of serving m's own subscribers.δ m is the extra charge for m serving users of other MECSPs.C v , M v CPU and memory requirement of the MEApp v. B(e ij ), ζ e ij B(e ij ) is the total bandwidth capacity of HostLink e ij .ζ e ij is the unit price of the bandwidth of e ij .B V (e ij ) B V (e ij ) is the total bandwidth used by MEApps deployed on h i and h j .B(v h i , v h j ) Bandwidth used between MEHosts h i and h j .C h , M h CPU and memory capacity of the MEHost h.t e ij , t s , T s t e ij is the latency incurred on HostLink e ij .t s is the latency of the service chain s.T s is the max latency allowed by s.xxiii

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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