Abstract-This paper study dim computing systems, där molndata centers kan kompletteras med ett stort antal dim noder utplacerade i ett brett geografiskt område. Varje nod är beroende av avverkad energi från omgivningen för att tillhandahålla beräkningstjänster till lokala användare. Vi föreslår begreppet dynamisk nätskärning där en regional orkestrator samordnar fördelningen av arbetsbelastningen mellan lokala dimnoder, vilket ger skiljeväggar/slices av energi och beräkningsresurser för att stödja en viss typ av tjänst med vissakvalitetsgarantier (QoS). De resurser som tilldelas varje del kan anpassas dynamiskt efter servicebehov och energitillgång. Ett stokastiskt överlappande koalition-formation spel utvecklas för att undersöka distribuerat samarbete och gemensamt nätverk skärning mellan dimnoder under slumpmässigt fluktuerande energi skörd och arbetsbelastning ankomstprocesser. Vi observerar att den övergripande bearbetningskapaciteten i dimdatanätverket kan förbättras genom att tillåta dimnoder att upprätthålla en tro funktion om det okända tillståndet och privat information om andra noder. En algoritm baserad på en tro-tillstånd delvis observerbar Markov beslutsprocess (B-POMDP) föreslås för att uppnå den optimala resurs skärstruktur bland alla dimnoder. Vi beskriver hur vi kan genomföra vår föreslagna dynamiska nätverksskärning inom 3GPP-nätverksdelningsarkitekturen, och utvärdera prestandan hos vårt föreslagna ramverk med hjälp av verkliga BS-platsdata för ett verkligt mobilt system med över 200 BS utplacerade i Dublin. Våra numeriska resultat visar att vårt ramverk avsevärt kan förbättra kapaciteten för hantering av arbetsbelastning i dimdatanätverk. I synnerhet, även när varje dimnod kan samordna endast med sin närmaste granne, den totala mängden arbetsbelastning som behandlas av dimnoder kan nästan fördubblas under vissa scenarier.
I REF, Xiao et al. studerade dynamisk nätverksskärning för ett dimdatasystem under slumpvis fluktuerande processer för energiupptagning och arbetsbelastning och föreslog en Bayesiansk inlärningsmetod för att uppnå optimal resursdelningsstruktur bland dimnoderna.
Dynamic Network Slicing for Scalable Fog Computing Systems with Energy Harvesting
{'venue': 'Published at IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 36, no. 12, pp. 2640 - 2654, December 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}