Sakernas Internet (IoT) syftar till att föra varje objekt (t.ex. Smarta kameror, bärbara, miljösensorer, hushållsapparater och fordon) online, vilket genererar enorma mängder data som kan överväldiga lagringssystem och dataanalysapplikationer. Cloud computing erbjuder tjänster på infrastrukturnivå som kan skala till IoT-lagring och bearbetningskrav. Det finns dock applikationer som hälsoövervakning och akutinsatser som kräver låg latens, och fördröjning som orsakas av överföring av data till molnet och sedan tillbaka till programmet kan allvarligt påverka deras prestanda. För att övervinna denna begränsning, Fog computing paradigm har föreslagits, där molntjänster utvidgas till kanten av nätet för att minska latens och överbelastning av nätet. För att förverkliga den fulla potentialen av Fog och IoT paradigm för realtidsanalys, måste flera utmaningar hanteras. Det första och mest kritiska problemet är att utforma resurshanteringstekniker som bestämmer vilka moduler av analysapplikationer som trycks till varje kantenhet för att minimera latensen och maximera genomströmningen. Därför behöver vi en utvärderingsplattform som gör det möjligt att på ett repeterbart sätt kvantifiera resurshanteringspolitikens prestanda på en IoT- eller Fog-datorinfrastruktur. I detta dokument föreslår vi en simulator, kallad iFogSim, för att modellera IoT- och Fog-miljöer och mäta effekterna av resurshanteringsteknik när det gäller latens, överbelastning av nätet, energiförbrukning och kostnader. Vi beskriver två fallstudier för att visa modellering av en IoT-miljö och jämförelse av resurshanteringspolicyer. Dessutom verifieras simuleringsverktygets skalbarhet i fråga om RAM-förbrukning och genomförandetid under olika omständigheter.
IFogSim REF utökar också CloudSim för att simulera IoT- och dimmiljöer genom att mäta resurshanteringstekniker med flera mätvärden, inklusive latens, överbelastning av nätet, energiförbrukning och kostnader.
iFogSim: A Toolkit for Modeling and Simulation of Resource Management Techniques in Internet of Things, Edge and Fog Computing Environments
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}