تخلیه‌بار محاسباتی تحرک‌آگاه مبتنی بر پیش‌بینی در رایانش لبه با دسترسی چندگانه

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان

1 دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران

2 استادیار دانشکده کامپیوتر، دانشگاه علم و صنعت ،تهران، ایران.

چکیده

امروزه با پیاده‌سازی نسل جدید شبکه‌های ارتباطی، شاهد تحولی عظیم در توسعه اینترنت اشیاء و ظهور برنامه‌های جدید در این بستر می‌باشیم. محدودیت در توان محاسباتی و انرژی دستگاه‌های متصل به این بستر موجب ایجاد چالش و عدم پشتیبانی این دستگاه‌ها برای اجرای برنامه‌ها با بار محاسباتی بالا و نیازمند تاخیر کم می‌شود. روش‌های تخلیه‌بار محاسباتی در رایانش لبه با دسترسی چندگانه، با فراهم آوردن منابع محاسباتی و ذخیره‌سازی در نزدیکی کاربر راهکاری کارآمد برای مقابله با چالش‌های ذکرشده است. با این وجود، به علت تحرک کاربر و تغییر در مشخصات برنامه‌های تخلیه‌شده در طول زمان، مسئله تخصیص خدمت‌گزاران لبه به کاربران با هدف کاهش تاخیر با چالش‌هایی مواجه است. رویکردهای فعلی تخلیه‌بار تحرک‌آگاه در این حوزه از مدل‌های تحرک تصادفی و غیرواقع‌گرایانه‌ای استفاده می‌کنند و همچنین اجرای تخلیه‌بار در آن‌ها به صورت درشت‌دانه صورت می‌گیرد. در این مقاله تخلیه‌بار به منظور بهره‌مندی از مزایای آن ریزدانه می‌باشد. بر این اساس برنامه کاربران به تعدادی مولفه تقسیم و اخذ تصمیم تخلیه با توجه به تحرک و مشخصات مولفه‌های کاربران در طول شکاف‌های زمانی تعریف شده در سیستم، انجام می‌گیرد. این تصمیم علاوه بر بهینه بودن در مورد هر مولفه به کاهش سربار ناشی از مهاجرت یک مولفه به نسبت کل برنامه نیز منجر می‌شود. همچنین، به منظور اخذ تصمیم بهینه در راستای نیل به هدف مسئله یعنی کمینه کردن برآیند زمان تخلیه‌بار، از پیش‌بینی مشخصات کاربران و موقعیت مکانی آن‌ها استفاده می‌کنیم. با توجه به نتایج به دست‌آمده از ارزیابی، مشاهده می‌شود که روش پیشنهادی به نسبت روش‌های مورد مقایسه دارای بهبود در تابع هدف مسئله و پیچیدگی محاسباتی اخذ تصمیم است.

کلیدواژه‌ها


[1] N. Abbas, Y. Zhang, A. Taherkordi and T. Skeie, “Mobile Edge Computing: A Survey,” in IEEE Internet of Things Journal, vol. 5, no. 1, pp. 450-465, Feb. 2018.
[2] W. Shi, J. Cao, Q. Zhang, Y. Li, and L. Xu, “Edge computing: Vision and challenges,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 3, no. 5, pp. 637–646, 2016.
[3] S.K.u Zaman, A.I Jehangiri, T. Maqsood et al. “Mobility-aware computational offloading in mobile edge networks: a survey,” Cluster Computing 24, pp. 2735–2756, 2021.
[4] R. Roostaei, Z. Movahedi, “Mobility and Context-Aware Offloading in Mobile Cloud Computing,” 2016 Intl IEEE Conferences on Ubiquitous Intelligence & Computing, Advanced and Trusted Computing, Scalable Computing and Communications, Cloud and Big Data Computing, Internet of People, and Smart World Congress (UIC/ATC/ScalCom/CBDCom/IoP/SmartWorld), pp.1144-1148, 2016.
[5] D. Wang, Z. Liu, X. Wang, and Y. Lan, “Mobility-aware task offloading and migration schemes in fog computing networks,” IEEE Access, vol.7, pp.43356–43368, 2019.
[6] H. Hu, Q. Wang, R. Q. Hu, and H. Zhu, “Mobility-aware offloading and resource allocation in an mecenabled iot network with energy harvesting,” IEEE Internet of Things Journal, pp.1–1, 2021.
[7] W. Zhan, C. Luo, G. Min, C. Wang, Q. Zhu, and H. Duan, “Mobility-aware multi-user offloading optimization for mobile edge computing,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol.69, no.3, pp.3341–3356, 2020.
[8] U. Saleem, Y. Liu, S. Jangsher, Y. Li, and T. Jiang, “Mobility-aware joint task scheduling and resource allocation for cooperative mobile edge computing,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol.20, no.1, pp.360–374, 2021.
[9] Y. Shi, S. Chen, and X. Xu, “Maga: A mobility-aware computation offloading decision for distributed mobile cloud computing,” IEEE Internet of Things Journal, vol.5, no.1, pp.164–174, 2018.
[10] S. Thananjeyan, C. A. Chan, E. Wong, and A. Nirmalathas, “Mobility-aware energy optimization in hosts selection for computation offloading in multi-access edge computing,” IEEE Open Journal of the Communications Society, vol.1, pp.1056–1065, 2020.
[11] A E. F. Maleki and L. Mashayekhy, “Mobility-aware computation offloading in edge computing using prediction,” in 2020 IEEE 4th International Conference on Fog and Edge Computing (ICFEC), pp.69–74, 2020.
[12] E. Farhangi Maleki, L. Mashayekhy, and S. M. Nabavinejad, “Mobility-aware computation offloading in edge computing using machine learning,” IEEE Transactions on Mobile Computing, pp.1–1, 2021.
[13] K. Braiki, H. Youssef, “Fuzzy-logic-based multi-objective best-fit-decreasing virtual machine reallocation,” The Journal of Supercomputing, vol. 76, pp. 427–454, 2020.
[14] R. Cohen, L. Katzir, and D. Raz, “An efficient approximation for the generalized assignment problem,” Information Processing Letters, vol. 100, no. 4, pp. 162–166, 2006.
[15] S. Moosavi, B. Omidvar-Tehrani, and R. Ramnath, “Trajectory annotation by discovering driving patterns,” in Proceedings of the 3rd ACM SIGSPATIAL Workshop on Smart Cities and Urban Analytics, UrbanGIS’17, (New York, NY, USA), Association for Computing Machinery, 2017.
[16] I. Rhee, M. Shin, S. Hong, K. Lee, S. J. Kim, and S. Chong, “On the levy-walk nature of human mobility,” IEEE/ACM Transactions on Networking, vol.19, no.3, pp.630–643, 2011.