Estrategia de descarga de computación en la computación en el borde móvil
Autores: Sheng, Jinfang; Hu, Jie; Teng, Xiaoyu; Wang, Bin; Pan, Xiaoxia
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2019
Acceso abierto
Artículo científico
2019
Estrategia de descarga de computación en la computación en el borde móvil
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Aplicaciones de teléfonos móviles
Internet de las cosas
Descarga de computación
Servidores de borde
Experiencia del usuario
Dispositivos inteligentes
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Las aplicaciones de teléfonos móviles han estado creciendo y emergiendo rápidamente junto con las aplicaciones del Internet de las Cosas (IoT) en realidad aumentada, realidad virtual y video ultra claro debido al desarrollo de los servicios de Internet móvil en las últimas tres décadas. Estas aplicaciones requieren un procesamiento intensivo para apoyar el análisis de datos, el procesamiento de video en tiempo real y la toma de decisiones para optimizar la experiencia del usuario. Los dispositivos móviles inteligentes juegan un papel significativo en nuestra vida diaria, y esta tendencia ascendente es continua. Sin embargo, estos dispositivos sufren de recursos limitados como CPU, memoria y energía. La descarga de computación es una técnica prometedora que puede promover la vida útil y el rendimiento de los dispositivos inteligentes al descargar tareas de computación locales a servidores de borde. A la luz de esta situación, se ha adoptado la estrategia de descarga de computación para resolver este problema. En este documento, proponemos una estrategia de descarga de computación bajo un escenario de múltiples usuarios y múltiples servidores de borde móviles que considera el rendimiento de los dispositivos inteligentes y los recursos del servidor. La estrategia contiene tres etapas principales. En la etapa de toma de decisiones de descarga, se presenta la base de la toma de decisiones de descarga considerando los factores del tamaño de la tarea de computación, los requisitos de computación, la capacidad de computación del servidor y el ancho de banda de la red. En la etapa de selección de servidores, los servidores candidatos se evalúan de manera integral mediante la toma de decisiones multiobjetivo, y se seleccionan los servidores apropiados para la descarga de computación. En la etapa de programación de tareas, se ha propuesto un modelo de programación de tareas basado en un algoritmo de subasta mejorado considerando el requisito de tiempo de las tareas de computación y el rendimiento de computación del servidor de computación en la nube móvil. Simulaciones extensas han demostrado que la estrategia de descarga de computación propuesta podría reducir efectivamente la demora en el servicio y el consumo de energía de los dispositivos inteligentes, y mejorar la experiencia del usuario.
Descripción
Las aplicaciones de teléfonos móviles han estado creciendo y emergiendo rápidamente junto con las aplicaciones del Internet de las Cosas (IoT) en realidad aumentada, realidad virtual y video ultra claro debido al desarrollo de los servicios de Internet móvil en las últimas tres décadas. Estas aplicaciones requieren un procesamiento intensivo para apoyar el análisis de datos, el procesamiento de video en tiempo real y la toma de decisiones para optimizar la experiencia del usuario. Los dispositivos móviles inteligentes juegan un papel significativo en nuestra vida diaria, y esta tendencia ascendente es continua. Sin embargo, estos dispositivos sufren de recursos limitados como CPU, memoria y energía. La descarga de computación es una técnica prometedora que puede promover la vida útil y el rendimiento de los dispositivos inteligentes al descargar tareas de computación locales a servidores de borde. A la luz de esta situación, se ha adoptado la estrategia de descarga de computación para resolver este problema. En este documento, proponemos una estrategia de descarga de computación bajo un escenario de múltiples usuarios y múltiples servidores de borde móviles que considera el rendimiento de los dispositivos inteligentes y los recursos del servidor. La estrategia contiene tres etapas principales. En la etapa de toma de decisiones de descarga, se presenta la base de la toma de decisiones de descarga considerando los factores del tamaño de la tarea de computación, los requisitos de computación, la capacidad de computación del servidor y el ancho de banda de la red. En la etapa de selección de servidores, los servidores candidatos se evalúan de manera integral mediante la toma de decisiones multiobjetivo, y se seleccionan los servidores apropiados para la descarga de computación. En la etapa de programación de tareas, se ha propuesto un modelo de programación de tareas basado en un algoritmo de subasta mejorado considerando el requisito de tiempo de las tareas de computación y el rendimiento de computación del servidor de computación en la nube móvil. Simulaciones extensas han demostrado que la estrategia de descarga de computación propuesta podría reducir efectivamente la demora en el servicio y el consumo de energía de los dispositivos inteligentes, y mejorar la experiencia del usuario.