Fog computing omvandlar nätverkskanten till en intelligent plattform genom att föra lagrings-, dator-, kontroll- och nätverksfunktioner närmare slutanvändare, saker och sensorer. Hur man fördelar flera resurstyper (t.ex. CPU, minne, bandbredd) av kapacitetsbegränsade heterogena dimnoder till konkurrerande tjänster med olika krav och preferenser på ett rättvist och effektivt sätt är en utmanande uppgift. I detta syfte föreslår vi en ny marknadsbaserad ram för resursfördelning där tjänsterna fungerar som köpare och dimresurser fungerar som delbara varor på marknaden. Den föreslagna ramen syftar till att beräkna en marknadsjämvikt (ME) lösning där varje tjänst får sin favorit resurs bunt under budgetbegränsningen, medan systemet uppnår ett högt resursutnyttjande. Detta dokument utvidgar den allmänna jämviktslitteraturen genom att överväga ett praktiskt fall av mättade nyttofunktioner. Dessutom introducerar vi begreppen icke-slöslighet och sparsamhet för jämviktsval och visar noggrant att alla icke-slösliga och sparsamma ME är de optimala lösningarna på ett konvext program. Dessutom har den föreslagna jämvikten visat sig ha betydande rättvisa egenskaper, inklusive avundsfrihet, delaktighetsincitament och proportionalitet. Ett annat viktigt bidrag i detta dokument är att utveckla en distribuerad algoritm för integritetsbevarande, som är av oberoende intresse, för beräkning av en ME och samtidigt låta marknadsaktörerna fördunkla sin privata information. Slutligen görs omfattande resultatutvärdering för att verifiera våra teoretiska analyser.
För att fördela resurserna (t.ex. beräknings-, spektrum- och radioaccessteknik) har ett nytt marknadsbaserat ramverk för resurstilldelning med högt resursutnyttjande i systemet föreslagits i REF.
A Market-Based Framework for Multi-Resource Allocation in Fog Computing
{'venue': 'TNET', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}