Abstract-The begreppet multi-access edge computing (MEC) har nyligen införts för att komplettera molndata genom att distribuera MEC servrar till nätverkskanten för att minska nätverksfördröjningen och minska belastningen på molndatacenter. Jämfört med ett resursrikt moln har dock en MEC-server begränsade resurser. När varje MEC-server fungerar självständigt kan den inte hantera alla krav på beräknings- och big data från användarnas enheter. MEC-servern kan därför inte ge några betydande vinster när det gäller att minska omkostnaderna på grund av datautbyte mellan användares enheter och fjärrmoln. Därför behövs gemensam databehandling, cachelagring, kommunikation och kontroll (4C) i utkanten av MEC-serverns samarbete för big data-applikationer. För att ta itu med dessa utmaningar, i detta dokument, problemet med gemensamma 4C i big data MEC formuleras som ett optimeringsproblem vars mål är att maximera bandbredden spara samtidigt minimera fördröjning, med förbehåll för den lokala beräkningskapaciteten hos användarenheter, beräkning deadline, och MEC resursbegränsningar. Det formulerade problemet har dock visat sig vara icke-konvext. För att göra detta problem konvext föreslås ett proximalt övre bundet problem av det ursprungliga formulerade problemet som garanterar nedstigning till det ursprungliga problemet. För att lösa det proximala övre bundet problemet, en block successiv övre bundet minimering (BSUM) metod tillämpas. Simuleringsresultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet ökar bandbreddsbesparingen och minimerar fördröjningen samtidigt som beräkningstiderna uppfylls.
Ndikumana m.fl. I Ref föreslogs begreppet "4C" (beräkning, cachelagring, kommunikation och kontroll) för avancerade datorplattformar, vilket är nödvändigt för stora datarelaterade tillämpningar.
Joint Communication, Computation, Caching, and Control in Big Data Multi-access Edge Computing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}