On the Modeling of Reliability in Extreme Edge Computing Systems
Notice bibliographique
Résumé
Extreme edge computing (EEC) refers to the end-most part of edge computing wherein computational tasks and edge services are deployed only on extreme edge devices (EEDs). EEDs are consumer or user-owned devices that offer computational resources, which may consist of wearable devices, personal mobile devices, drones, etc. Such devices are opportunistically or naturally present within the proximity of other user devices. Hence, utilizing EEDs to deploy edge services or perform computational tasks fulfills the promise of edge computing of bringing the services and computation as close as possible to the end-users. However, the lack of knowledge and control over the EEDs computational resources raises a red flag, since executing the computational tasks successfully becomes doubtful. To this end, we aim to study the EEDs randomness from the computational perspective, and how reliable is an EED in terms of executing the tasks on time. Specifically, we provide a reliability model for the EEDs that takes into account the probabilistic nature of the availability of the EEDs' computational resources. Moreover, we study the reliability of executing different types of computational tasks in EEC systems that are distributed across the EEDs. Lastly, we carry out experimental results to analyze the EEDs and the EEC systems' reliability behavior in different scenarios.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».