Abstract-In senaste studier, forskare har utvecklat olika beräkningar offloading ramar för att föra molntjänster närmare användaren via egg nätverk. Särskilt behöver en kantanordning avlasta beräkningsintensiva uppgifter på grund av energi- och bearbetningsbegränsningar. Dessa begränsningar innebär utmaningen att identifiera vilka kantknutpunkter som bör få uppgifter för att minska den totala resursförbrukningen. Vi föreslår en unik lösning på detta problem som innehåller element från kunskapsdefinierad nätverksverksamhet (KDN) för att göra intelligenta förutsägelser om avlastning av kostnader baserat på historiska data. Varje serverinstans kan representeras i ett multidimensionellt funktionsutrymme där varje dimension motsvarar ett förutsagt mått. Vi beräknar funktioner för en "hyperprofil" och position noder baserat på de förväntade kostnaderna för att avlasta en viss uppgift. Vi utför sedan en k-Nearest Neighbor (kNN) fråga inom hyperprofilen för att välja noder för avlastning beräkning. Detta papper formaliserar vår hyperprofilbaserade lösning och utforskar genomförbarheten av att använda maskininlärning (ML) tekniker för att förutsäga mätvärden användbara för beräkning offloading. Vi undersöker också effekterna av att använda olika avståndsmått för frågorna. Våra resultat visar olika nätverksmått kan modelleras exakt med regression, och det finns omständigheter där kNN frågor med Euclidean avstånd i motsats till rektilinear avstånd är mer gynnsam.
Crutcher m.fl. Ref var inriktad på att minska den totala resursförbrukningen för beräkning av avlastning i mobila nät.
Hyperprofile-Based Computation Offloading for Mobile Edge Networks
{'venue': '2017 IEEE 14th International Conference on Mobile Ad Hoc and Sensor Systems (MASS)', 'journal': '2017 IEEE 14th International Conference on Mobile Ad Hoc and Sensor Systems (MASS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}