While the concept of Artificial Intelligent Internet of Things\ (AIoT) is booming, computation and/or communication-intensive tasks accompanied by several sub-tasks are slowly moving from centralized deployment to edge-side deployment. The idea of edge computing also makes intelligent services sink locally. But in actual scenarios like dynamic edge computing networks (DECN), due to fluctuations in available computing resources of intermediate servers and changes in bandwidth during data transmission, service reliability becomes difficult to guarantee. Coupled with changes in the amount of data in a service, the above three problems all make the existing reliability evaluation methods no longer accurate. To study the effect of distributed service deployment strategies under such a background, this paper proposes a reliability evaluation method (REMR) based on lower boundary rule under time constraint to study the degree of the rationality of a service deployment plan combined with DECN. In this scenario, time delay is the main concern which would be affected by three quantitative factors: data packet storing and sending time, data transmission time and the calculation time of executing sub-tasks on the node devices, specially while the last two are in dynamic scenarios. In actual calculation, based on the idea of the minimal paths, the solution set would to be found that can meet requirements in the current deployment. Then the reliability of the service supported by the solution sets would be found out based on the principle of inclusion-exclusion combined with the distribution of available data transmission bandwidth and the distribution of node available computing resources. Besides a illustrative example was provided, to verify the calculated reliability of the designed service deployment plan, the NS3 is utilized along with Google cluster data set for simulation.


翻译:虽然Things(AIoT)人工智能互联网概念正在蓬勃发展,但计算和(或)通信密集型任务以及几个子任务正在缓慢地从集中部署转向边缘部署。边缘计算的想法也使智能服务在本地沉没。但在动态边缘计算网络(DECN)等实际情况下,由于中间服务器现有计算资源的波动和数据传输过程中带宽的变化,服务可靠性变得难以保证。随着服务数据数量的变化,上述三个问题都使得现有的可靠性评价方法不再准确。为了研究在这种背景下分布服务部署战略的影响,本文件提议了一种基于较低边界规则的可靠性评价方法(REMR),以时间限制为基础,研究服务部署计划的合理性程度,并与DECN相结合。在这种假设中,时间延迟是受三个数量因素影响的主要关切:数据储存和发送时间的变化,数据传输时间和计算在节点上执行子任务的时间,特别是最后两个问题都使得现有的可靠性评估方法不再准确。在这种背景下,根据较低的边界规则研究分布服务部署战略的影响,本文件提出一个基于较低的边界规则的可靠性评估方法,研究服务部署计划的合理性程度。在计算后,根据所设计的部署数据流数据流数据流流流计算,可以支持现有数据流流数据流数据流数据流计算,根据目前的计算得出的计算结果,计算,根据最低数据流数据流数据流数据流数据流流流流流计算,可以满足现有数据流流数据流流流流流数据流数据流数据流的计算出计算出现有数据流的计算出现有数据流的计算出数据流数据流数据流的计算出数据流。

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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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