Scalable Edge Computing for Low Latency Data Dissemination in Topic-Based Publish/Subscribe
Notice bibliographique
Résumé
Advances in Internet of Things (IoT) give rise to a variety of latency-sensitive, closed-loop applications that reside at the edge. These applications often involve a large number of sensors that generate volumes of data, which must be processed and disseminated in real-time to potentially a large number of entities for actuation, thereby forming a closed-loop, publish-process-subscribe system. To meet the response time requirements of such applications, this paper presents techniques to realize a scalable, fog/edge-based broker architecture that balances data publication and processing loads for topic-based, publish-process-subscribe systems operating at the edge, and assures the Quality-of-Service (QoS), specified as the 90th percentile latency, on a per-topic basis. The key contributions include: (a) a sensitivity analysis to understand the impact of features such as publishing rate, number of subscribers, per-sample processing interval and background load on a topic's performance; (b) a latency prediction model for a set of co-located topics, which is then used for the latency-aware placement of topics on brokers; and (c) an optimization problem formulation for k-topic co-location to minimize the number of brokers while meeting each topic's QoS requirement. Here, k denotes the maximum number of topics that can be placed on a broker. We show that the problem is NP-hard for k >=3 and present three load balancing heuristics. Empirical results are presented to validate the latency prediction model and to evaluate the performance of the proposed heuristics.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».