On the Fog-Cloud Cooperation: How Fog Computing can address latency concerns of IoT applications
Notice bibliographique
Résumé
Fog computing emerged as a new computing paradigm which moves the computing power to the proximity of users, from core to the edge of the network. It is known as the extension of Cloud computing and it offers inordinate opportunities for real-time and latency-sensitive IoT applications. An IoT application consists of a set of dependent Processing Elements (PEs) defined as operations performed on data streams and can be modeled as a Directed Acyclic Graph (DAG). Each PE performs a variety of low-level computation on the incoming data such as aggregation or filtering. A key challenge is to decide how to distribute such PEs over the resources, in order to minimize the overall response time of the entire PE graph. This problem is known as distributed PE scheduling and placement problem. In this work, we try to address the question of how fog computing paradigm can help reducing the IoT application response time by efficiently distributing PE graphs over the Fog-Cloud continuum. We mathematically formulate the fundamental characteristics of IoT application and Fog infrastructure, then model the system as an optimization problem using Gravitational Search Algorithm (GSA) meta-heuristic technique. Our proposed GSA model is evaluated by comparing it with a well-known evolutionary algorithm in the literature via simulation. Also, a comparative analysis with the legacy cloud infrastructure is done in order to show the significant impact of fog presence on the performance of PE processing. Evaluation of our model demonstrates the efficiency of our approach comparing to the current literature.
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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 | 0,000 |
| 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 ».