A Performance and Reliability-Guaranteed Predictive Approach to Service Migration Path Selection in Mobile Computing
Notice bibliographique
Résumé
Mobile edge computing (MEC) is a forward-looking technology that provides services through resources to meet the needs of cloud-edge Internet of Things (IoT) devices. It provides computing and storage data facilities for IoT users and further renders services through resources in vicinity to fulfill the needs from IoT devices at the cloud edge. However, a major difficulty in guaranteeing reliable resource provisioning is mobility, which brings in chances of service migrations among difference distributed edge nodes and thus causes potential risks of service failures or disruptions. Existing solutions in this direction can be ineffective since they tend to consider that stability of inter-edge-node data transmission to be irrelevant to user mobility and are thus in lack of a comprehensive model for estimating effectiveness of migration paths selected. In this article, instead, we consider that the effectiveness of migrations paths to be selected are highly dependent on user mobility as well as inter-edge-node stability propose a novel predictive and mobile track-aware approach to fault-tolerant service migration path selection in MEC (PTSM). It is capable of exploiting uses trajectories for accurate predictions of future tracks and selecting target servers as well as migration paths with guaranteed migration reliability and performance in terms of multiple metrics. We demonstrate with extensive simulations and numerical results that our proposed method outperforms its peers in terms of migration reliability and performance.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».