Fog computing is introduced by shifting cloud resources towards the users' proximity to mitigate the limitations possessed by cloud computing. Fog environment made its limited resource available to a large number of users to deploy their serverless applications, composed of several serverless functions. One of the primary intentions behind introducing the fog environment is to fulfil the demand of latency and location-sensitive serverless applications through its limited resources. The recent research mainly focuses on assigning maximum resources to such applications from the fog node and not taking full advantage of the cloud environment. This introduces a negative impact in providing the resources to a maximum number of connected users. To address this issue, in this paper, we investigated the optimum percentage of a user's request that should be fulfilled by fog and cloud. As a result, we proposed DeF-DReL, a Systematic Deployment of Serverless Functions in Fog and Cloud environments using Deep Reinforcement Learning, using several real-life parameters, such as distance and latency of the users from nearby fog node, user's priority, the priority of the serverless applications and their resource demand, etc. The performance of the DeF-DReL algorithm is further compared with recent related algorithms. From the simulation and comparison results, its superiority over other algorithms and its applicability to the real-life scenario can be clearly observed.


翻译:雾化计算是通过将云源资源转移到用户的近距离以缓解云计算的限制而引入的。雾化环境为大量用户提供了有限的资源,以部署由若干无服务器功能组成的无服务器应用程序。引入雾化环境背后的主要意图之一是通过其有限的资源满足潜伏和对位置敏感的无服务器应用程序的需求。最近的研究主要侧重于将最大资源分配给雾节点的此类应用程序,而不是充分利用云层环境。这给向尽可能多的连接用户提供资源带来了负面影响。为了解决这个问题,我们在本文件中调查了用户请求中应由雾云满足的最佳比例。结果,我们提议DF-DREL, 利用深强化学习系统在雾和云层环境中系统地部署无服务器功能,使用若干实际生活参数,如离附近雾节点的距离和静态、用户的优先度、服务器无服务器应用程序的优先程度及其资源需求等。DeF-DREL算法的性表现可以进一步与最近观察到的优越性和其他演算相比,其真实性比性,从所观察到的真实性演算法可以更明显地与最近观察到的真实性相比。

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