KEIDS: Kubernetes-Based Energy and Interference Driven Scheduler for Industrial IoT in Edge-Cloud Ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid explosion of Industrial Internet of Things (IIoT), the need for real-time data processing with enhanced flexibility and scalability has increased manifold. However, the newly evolved containerization technology offers lucrative advantages in comparison to the conventional virtual machines. However, management of these light-weight containers is a tedious task, but Google Kubernetes offers a consolidated container management and scheduling for successful execution of various lightweight containers. Nevertheless, the existing Kubernetes solutions fall short in efficiently handling the “interference” and “energy minimization” challenges in IIoT set-up. Hence, in this article, we present a competent controller, named Kubernetes-based energy and interference driven scheduler (KEIDS), for container management on edge-cloud nodes taking into account the emission of carbon footprints, interference, and energy consumption. The problem of task scheduling has been formulated using integer linear programming based on multiobjective optimization problem. In detail, KEIDS minimizes the energy utilization of edge-cloud nodes in IIoT for optimal green energy utilization. Henceforth, the applications are scheduled on the available nodes in less time with minimum interference from other applications, which in turn guarantees an optimal performance to the end-users. An extensive evaluation of the proposed KEIDS scheduler in comparison to the existing state-of-the-art schemes indicates its superior performance on real-time data acquired from Google compute cluster.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».