I smart tillverkning, produktionsmaskiner och hjälputrustning, som kallas industriellt sakernas Internet (IIoT), är anslutna till en enhetlig nätverksinfrastruktur för ledning och kommandoleveranser i en exakt produktionsprocess. Att tillhandahålla autonoma, tillförlitliga och i realtid avlastade tjänster för en sådan produktion är dock en öppen utmaning eftersom dessa IIoT-enheter antas vara lättviktiga inbyggda plattformar med begränsad datorprestanda. I detta dokument, föreslår vi en mönsteridentifierad online-uppgift schemaläggning (PIOTS) mekanism för nätverksinfrastrukturen, där multitier edge computing tillhandahålls, för att hantera avlastade uppgifter i realtid. För det första används historiska IIoT-uppgiftsmönster i varje tidsrymd för att träna en självorganiserande karta (SOM), som representerar funktionerna i uppgiftsmönstren inom definierade dimensioner. Följaktligen, offline uppgift schemaläggning bland edge computing-aktiverade enheter utförs på uppsättningen av alla SOM neuroner med hjälp av den ungerska metoden för att bestämma de förväntade optimala uppdrag. I realtid, när en uppgift anländer till infrastrukturen, är den förväntade optimala tilldelningen för uppgiften planerad till den lämpliga kant computing-aktiverade enheten. Numeriska simuleringsresultat visar att den föreslagna PIOTS-mekanismen övervinner befintliga lösningar när det gäller beräkningsprestanda och servicekapacitet.
I REF har en mekanism för schemaläggning av uppgifter online (PIOTS) föreslagits för industriella IoT-tjänster i multitier dimdatasystem.
Pattern-Identified Online Task Scheduling in Multitier Edge Computing for Industrial IoT Services
{'venue': 'Mobile Information Systems', 'journal': 'Mobile Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}