Abstract-Vehicular Clouds processing är ett nytt forskningsområde som syftar till att utnyttja fordonens fordonsbaserade beräkningsresurser som en del av en kooperativ distribuerad molndatamiljö. I detta dokument föreslår vi en fordonsbaserad molnnätverksarkitektur där en grupp fordon nära ett trafikljuskluster och bildar ett temporalt fordonsmoln genom att samla sina beräkningsresurser i det klustret. Målet med den föreslagna arkitekturen är att minimera bearbetning och nätkraft som förbrukas i datacenter för en molnoperatör. I detta syfte är ankommande bearbetningsuppgifter optimalt tilldelade till det centraliserade molnet och / eller de bildade vehikulära molnen för att minska den totala strömförbrukningen i det centraliserade molnet genom att minska sin genomsnittliga bearbetningsarbetsbelastning och nätverkstrafik. Dessutom begränsas uppgiftstilldelningen bland fordonsmoln av uppgifternas slutförandetid. Vårt föreslagna system analyseras med hjälp av en modell för blandad linjär programmering (MILP) där två arbetssätt för uppgiftstilldelning övervägdes: enkel uppgiftstilldelning och distribuerad uppgiftstilldelning. I det första tillvägagångssättet är varje uppgift inte uppdelad bland flera moln, medan delning är tillåten i det andra tillvägagångssättet. Det konstaterades att strömförbrukningen i det centraliserade molnet minskas med 45 % (i den första metoden) och 60 % (i den andra metoden) jämfört med det fall där alla uppgifter endast tilldelas det centraliserade molnet. Den högre effektbesparingen av det centraliserade molnet i det andra tillvägagångssättet kommer från förmågan hos vehikulära moln att vara värd för mer bearbetning arbetsbelastning, i genomsnitt 37% mer arbetsbelastning, jämfört med den enda uppgiftstilldelningen.
Alahmadi m.fl. REF skapade en modell för fordonsmoln där ett antal fordon nära ett trafikljus bildar ett icke-permanent fordonsmoln genom att samla de klustererade beräkningsresurserna.
Distributed processing in vehicular cloud networks
{'venue': '2017 8th International Conference on the Network of the Future (NOF)', 'journal': '2017 8th International Conference on the Network of the Future (NOF)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}