Edge computing är en ny teknik som syftar till att inkludera latenskänsliga och dataintensiva applikationer som mobila eller IoT-tjänster, i molnet ekosystem genom att placera beräkningsresurser i utkanten av nätverket. Nära närhet till producenter och konsumenter av data ger betydande fördelar när det gäller latens och bandbredd. Emellertid är kantresurser per definition begränsade i jämförelse med molnmotparter, vilket innebär att det finns en kompromiss mellan att distribuera en tjänst närmast sina användare och att undvika resursöverbelastning. Vi föreslår en poängbaserad schemaläggningsalgoritm för kanttjänster som utvärderar både nätverks- och beräkningskapaciteten hos kantkörtlar och utgångar den maximala poängkartläggningen mellan tjänster och resurser. Vår omfattande simulering baserad på en live-video streaming-tjänst, visar betydande förbättringar i både nätverksfördröjning och servicetid. Dessutom jämför vi kantdatateknik med de toppmoderna molndata- och innehållsleveransnätverkslösningarna inom ramen för latenskänsliga och dataintensiva applikationer. Våra resultat visar att egg computing förstärkt med föreslagna schemaläggningsalgoritm är en genomförbar lösning för att uppnå hög kvalitet på service och responsivitet vid driftsättning av sådana applikationer.
En poängbaserad edge schemaläggning algoritm för video streaming föreslås för att bestämma den bästa kartläggningen mellan tjänster och resurser REF.
Scheduling Latency-Sensitive Applications in Edge Computing
{'venue': 'CLOSER', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}