The rise of the Internet of Things (IoT) has opened new research lines that focus on applying IoT applications to domains further beyond basic user-grade applications, such as Industry or Healthcare. These domains demand a very high Quality of Service (QoS), mainly a very short response time. In order to meet these demands, some works are evaluating how to modularize and deploy IoT applications in different nodes of the infrastructure (edge, fog, cloud), as well as how to place the network controllers, since these decisions affect the response time of the application. Some works in the literature have approached this problem by providing separate plans for deployment and placing of controllers. However, this approach makes sub-optimal decisions, that complicate guaranteeing the demanded response time. To guarantee an optimal response time, it is crucial to solve the problem in a single effort that considers both, the networking and computing dimensions. In this work, we analyze the influences between the response time of computing and networking in edge computing environments with SDN networks, merging both optimization efforts into a single one and proposing a solution to the joint problem. Our evaluation shows that our proposal can shorten response time by up to 28.97%


翻译:物联网(IoT)的兴起开辟了新的研究线,重点是将IoT应用应用到基本用户级应用程序以外的领域,如工业或保健,这些领域要求非常高的服务质量(Qos),这主要是极短的反应时间。为了满足这些需求,一些工作正在评估如何将IoT应用模块化和在基础设施的不同节点(边缘、雾、云)部署,以及如何将网络控制器放置在网络控制器上,因为这些决定影响到应用程序的响应时间。文献中的一些作品通过提供单独的部署和部署控制器的计划来解决这个问题。然而,这种办法使次优化的决定使得需要的反应时间更加复杂。为了保证最佳的反应时间,在考虑网络和计算两个层面的单一努力中解决问题至关重要。在这项工作中,我们分析了计算和网络边缘计算环境中联网的反应时间与SDN网络之间的影响,将优化努力合并成一个单一的工作,并提出一个共同问题的解决方案。我们的评估表明,我们的建议可以缩短响应时间到28.97%。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
176+阅读 · 2020年2月1日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
270+阅读 · 2019年10月9日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2020年6月12日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
LibRec 精选:位置感知的长序列会话推荐
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2019年5月17日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
carla无人驾驶模拟中文项目 carla_simulator_Chinese
CreateAMind
3+阅读 · 2018年1月30日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月3日
Meta-Learning with Implicit Gradients
Arxiv
13+阅读 · 2019年9月10日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
176+阅读 · 2020年2月1日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
270+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
已删除
将门创投
4+阅读 · 2020年6月12日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
LibRec 精选:位置感知的长序列会话推荐
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2019年5月17日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
carla无人驾驶模拟中文项目 carla_simulator_Chinese
CreateAMind
3+阅读 · 2018年1月30日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员