Edge computing brings several advantages, such as reduced latency, increased bandwidth, and improved locality of traffic. One aspect that is not sufficiently understood is the impact of the different communication latency experienced in the edge-cloud continuum on the energy consumption of clients. We studied how a request-response communication scheme is influenced by different placements of the server, when communication is based on LTE. Results show that by accurately selecting the operational parameters a significant amount of energy can be saved.


翻译:边缘计算带来若干好处,例如延时率降低、带宽增加、交通地点改善等。一个未得到充分理解的方面是边缘悬崖连续体中经历的不同通信延时率对客户能源消耗的影响。我们研究了在通信以LTE为基础时,请求-反应通信计划如何受到服务器不同位置的影响。结果显示,通过准确选择操作参数,可以节省大量能源。

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边缘计算(英语:Edge computing),又译为边缘计算,是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理[1]。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。在这种架构下,资料的分析与知识的产生,更接近于数据资料的来源,因此更适合处理大数据。
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