Evaluation of the Employment of UAVs as Fog Nodes
Notice bibliographique
Résumé
In fog computing, processing, network, and storage resources are placed close to the end users to assure a low latency in comparison to the latency experienced when accessing services in the cloud. One limitation of this solution, however, is that fog nodes are usually fixed, whereas demands are variable over time at all locations, resulting in underutilization of the fog resources as well as unnecessary provisioning of fog resources. One way for dealing with this problem is the employment of mobile nodes to cope with the variability in resource demand. This paper studies how unmanned aerial vehicles (UAVs) equipped with processing capabilities can be used in this perspective, and proposes a solution to the fog node location problem considering both fixed and mobile nodes. It proposes the UAV Fog Node Location (UFL) algorithm to evaluate potential replacements of fixed servers by UAVs. The proposed algorithm can be used for long term planning under the assumption of changes in the prices of UAVs. An evaluation of the problem using data generated by real mobile users shows that UAVs can improve the design of future fog networks.<div><br><div>This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible.<br></div><div><br></div></div>
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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 | 0,000 | 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 ».