日和見的クラウド-霧-ベシクルエッジクラウドアーキテクチャにおけるエネルギー効率の良い処理割当【JST・京大機械翻訳】

Alahmadi Amal A.; El-Gorashi T. E. H.; Elmirghani Jaafar M. H.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216513823891 整理番号：22P0164027

日和見的クラウド-霧-ベシクルエッジクラウドアーキテクチャにおけるエネルギー効率の良い処理割当【JST・京大機械翻訳】

Energy Efficient Processing Allocation in Opportunistic Cloud-Fog-Vehicular Edge Cloud Architectures

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (3件)： , ,
資料名：
発行年： 2020年06月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年06月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,車両公園における車両群,充電ステーションまたは道路交通交差点,クラスタ,およびクラスタにおける計算資源を結合することによって一時的車両クラウドを形成する,Vehicle Edgeクラウド(VEC)における分散処理を研究した。著者らは,利用可能なネットワーク資源,クラウド資源,霧資源,および車両処理ノード資源への種々の処理タスクの配分を最適化することによって,電力消費を最小化するために,混合整数線形計画法(MILP)モデルを開発することによって,VECにおけるエネルギー効率的処理タスク割当の問題を研究した。処理割当ての3次元を調べた。第1次元は集中処理(中心雲中)を分散処理(多層霧ノード)と比較した。第2次元は,低および高車両ノード密度の車両ノードにおける日和見処理を導入した。第3次元は,非分割可能タスク(単一割当)対分割可能タスク(分散割当)を考慮し,実時間対非実時間アプリケーションをそれぞれ表現した。結果は,70%までの電力節約が,車両への処理を割り当てることによって達成できることを明らかにした。しかし,多くの要因が,車両処理能力,車両密度,作業負荷サイズ,および発生するタスクの数などの電力節減に影響を及ぼす。電力節約は,利用可能な車両間のタスク分割によって提供される柔軟性を利用することによって改善されることが観察された。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

移動通信 , 計算機網

, , ,

前のページに戻る