Fog computing är en lovande arkitektur för att tillhandahålla ekonomiska och låg latency datatjänster för framtida Internet of Things (IoT)-baserade nätverkssystem. Fog computing bygger på en uppsättning av lågeffektsdimma noder (FN) som är belägna nära slutanvändarna för att avlasta de tjänster som ursprungligen riktar sig mot molndatacenter. I detta dokument anser vi att ett specifikt dimdatanät består av en uppsättning datatjänstoperatörer (DSO) som vart och ett kontrollerar en uppsättning FN-enheter för att tillhandahålla den nödvändiga datatjänsten till en uppsättning datatjänstabonnenter (DSS). Hur man ska fördela FN:s begränsade datorresurser till alla DSS för att uppnå en optimal och stabil prestanda är ett viktigt problem. Därför föreslår vi en gemensam optimeringsram för alla FN:s, DSO:er och DSS för att uppnå optimala resursfördelningssystem på ett distribuerat sätt. Inom ramen formulerar vi först ett Stackelberg spel för att analysera prissättningsproblem för DSO samt resurstilldelningsproblem för DSS. Enligt de scenarier som DSO kan veta den förväntade mängden resurs som köpts av DSS, ett många-till-många matchande spel tillämpas för att undersöka parning problemet mellan DSO och FNs. Slutligen, inom samma DSO, använder vi ytterligare ett lager av många-till-många matchning mellan var och en av de parade FNs och servar DSS för att lösa FN-DSS parningsproblem. Simuleringsresultat visar att vårt föreslagna ramverk avsevärt kan förbättra prestandan hos IoT-baserade nätverkssystem.
I REF föreslog författarna en distribuerad optimeringsalgoritm för tilldelning av dimdataresurser och tillämpade den för att förbättra IoT-systemens prestanda.
Computing Resource Allocation in Three-Tier IoT Fog Networks: A Joint Optimization Approach Combining Stackelberg Game and Matching
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal', 'journal': 'IEEE Internet of Things Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}