Low-latency partial resource offloading in cloud-edge elastic optical networks
Notice bibliographique
Résumé
In the context of the rapid deployment of IoT, 5G, and cloud computing, numerous emerging applications demand efficient networked computing capacity for task offloading from mobile and IoT users. This paper focuses on the optimization of network resource allocation and reduction of end-to-end (E2E) latency through the strategic decision of whether and where to offload user requests in a cloud-edge elastic optical network (CE-EON). To address this problem, we first formulate the problem into an integer linear programming (ILP) model as an initial solution. Additionally, we introduce several heuristic approaches that leverage the concept of partial resource offloading, specifically based on proportional segmentation (PRO_PS), partial resource offloading based on average segmentation (PRO_AS), all resource offloading (ARO), and all local processing (ALP). Furthermore, we implement a collaborative cloud-edge (CCE) offloading approach as a baseline for comparison. Our results demonstrate that the PRO_PS approach closely approximates the optimal solutions obtained from the ILP model in static scenarios. Moreover, the PRO_PS approach achieves the lowest E2E latency, blocking probability, and optimized network resource allocation in dynamic scenarios. This highlights the effectiveness of the proposed approach in improving system performance and addressing the challenges of CE-EONs.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».