Kubernetes in Fog Computing: Feasibility Demonstration, Limitations and Improvement Scope : Invited Paper
Notice bibliographique
Résumé
Fog computing (also known as edge computing) is a decentralized computing architecture that seeks to minimize service latency and average response time in IoT applications by providing compute and network services physically close to end-users. Fog environment consists of a network of fog nodes and IoT applications are composed of containerized microservices communicating with each other. Due to limited resources of fog nodes, it is often not possible to deploy all the containers of an application on a single fog node. Therefore, communicating containers need to be distributed on multiple fog nodes. Distribution and management of containerized IoT applications is always a critical issue to the system performance in a fog environment. Kubernetes, an open-source system, has grown into a container orchestration standard by simplifying the deployment and management of containerized applications. Despite the progress made by the academia and industry with respect to container management and the wide-scale acceptance of Kubernetes in cloud environments, container management in fog environment is still in the early stage in terms of research and practical deployment. This article aims to fill this gap by analyzing the expediency of Kubernetes container orchestration tool in the fog computing model. The paper also highlights limitations with the current Kubernetes approach and provide ideas for further research to adapt to the needs of the fog environment. Lastly, we provide experiments that demonstrate the feasibility and industrial practicality of deploying and managing containerized IoT applications in the fog computing environment.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».