Den snabba utvecklingen av Internet of Things-tillämpningar, tillsammans med begränsningarna i molndata på grund av det långa avståndet mellan Internet of Thing-enheter och molnbaserad plattform, har främjat en nyligen distribuerad datorplattform baserad på samarbete mellan molndata och dimdata. Fog computing bidrar till att minska överföringslatens och monetära kostnader för molnresurser, medan cloud computing hjälper till att uppfylla de ökande kraven från storskaliga datorintensiva offloading applikationer. I den här artikeln studerar vi kompromissfrågan mellan makespan och molnkostnad vid schemaläggning av storskaliga applikationer i en sådan plattform. Vi föreslår en schemaläggningsalgoritm kallad Cost-Makespan medveten Scheduling heuristic vars främsta mål är att uppnå balansen mellan utförandet av ansökan och den obligatoriska kostnaden för användning av molnresurser. Dessutom, en effektiv uppgift omfördelning strategi baserat på den kritiska vägen för den riktade acykliska graf modellering applikationer föreslås också för att förfina output scheman för Cost-Makespan medveten Scheduling algoritm för att uppfylla användardefinierade deadline begränsningar eller kvalitet på tjänsten i systemet. Vi verifierar också vårt förslag genom omfattande simuleringar, och de experimentella resultaten visar att vårt schemaläggningssätt är mer kostnadseffektivt och ger bättre prestanda jämfört med andra. Internet of Things (IoT) är nyligen en av de största revolutionerna inom informations- och kommunikationsteknik (IKT). IoT och dess tillhörande teknik, såsom maskin-till-maskin (M2M) teknik, utöka Internet-anslutning utöver traditionella smarta enheter som smartphones, surfplattor till ett brett utbud av enheter, och vardagliga saker (t.ex. föremål, maskiner, fordon och byggnader) för att utföra en mängd olika tjänster och tillämpningar (t.ex. hälso- och sjukvård, medicinbehandling, trafikstyrning, energihantering, fordonsnätverk). Dessa uppkopplade enheter genererar en aldrig tidigare skådad mängd data, som behöver lagras, bearbetas och analyseras för att härleda värdefulla insikter samt få tillgång till dem på rätt sätt av slutanvändare och/ eller kundapplikationer. Tillsammans med detta ökar antalet tjänster och tillämpningar och deras omfattning.
Författarna i REF, föreslog en kostnad görpan medveten schemaläggning heuristic vilket är en kostnad schemaläggning algoritm.
A cost- and performance-effective approach for task scheduling based on collaboration between cloud and fog computing
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}