مجله علمی  رایانش نرم و فناوری اطلاعات

مجله علمی رایانش نرم و فناوری اطلاعات

برون سپاری وظایف آگاه به تأخیر و انرژی-کارآمد در شبکه اینترنت اشیا مبتنی بر رایانش مه

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان
1 دانشکده مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، واحد قزوین، دانشگاه آزاد اسلامی، قزوین، ایران
2 دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران
3 دانشکده مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، واحد قزوین، دانشکده آزاد اسلامی، قزوین، ایران
چکیده
رایانش مهی به عنوان یک روش امیدبخش جهت ارائه سرویس‌های پردازشی چابک و همه‌گیر به دستگاه‌های اینترنت اشیا و پشتیبانی از برنامه‌های کاربردی پیچیده، پا به عرصه ظهور گذاشته است. رایانش مهی منابع محاسباتی را به لبه شبکه، به نزدیکی دستگاه‌های اینترنت اشیا می‌کشاند و از این طریق سرویس‌های محاسباتی با تأخیر پایین را به کاربران ارائه می‌دهد. با برون‌سپاری وظایف محاسباتی به گره‌های مه که ظرفیت پردازشی بیشتری دارند، می‌توان بر چالش ظرفیت محدود باتری دستگاه‌ها و نیاز محاسباتی بالای وظایف فائق آمد و نیازمندی‌های کیفیت سرویس مورد درخواست کاربران را برآورده نمود. برون‌سپاری وظایف به گره‌های مه، از یک سو باعث صرفه‌جویی در مصرف انرژی باتری دستگاه‌های اینترنت اشیا می‌شود و از سوی دیگر به‌دلیل تأخیر ناشی از انتقال وظایف به لبه شبکه باعث افزایش زمان تکمیل وظایف می‌شود. در این مقاله برای برقراری تعادل در مصالحه بین انرژی و زمان تکمیل وظایف، یک شمای برون‌سپاری وظایف با هدف کیمنه‌سازی سربار برون‌سپاری بر حسب جمع وزنی مصرف انرژی و زمان تکمیل وظایف پیشنهاد شده است که سعی در یافتن استراتژی بهینه برون‌سپاری، مکان بهینه برون‌سپاری و تخصیص بهینه منابع محاسباتی دارد. برای تعیین موثر ضرایب زمان و انرژی به‌نحوی که کیفیت سرویس مورد نیاز کاربر تضمین شود، از منطق فازی استفاده شده است. مسأله برون‌سپاری وظایف به گره‌های مه به‌عنوان یک مسأله غیرخطی آمیخته صحیح فرموله شده است که متعلق به کلاس مسائل NP-hard است. یک الگوریتم نزدیک به بهینه بر اساس الگوریتم ژنتیک برای حل مسأله بهینه‌سازی مطرح شده پیشنهاد شده است. شبیه‌سازی‌های مختلف همگرایی الگوریتم پیشنهادی و برتری عملکرد آن‌را در مقایسه با شماهای برون‌سپاری معیار نشان می‌دهد.
کلیدواژه‌ها

[1] M. Chiang and T. Zhang, “Fog and IoT: An Overview of Research Opportunities,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 4662, no. c, pp. 1–1, 2016.
[2] C. Mouradian, D. Naboulsi, S. Yangui, R. H. Glitho, M. J. Morrow, and P. A. Polakos, “A Comprehensive Survey on Fog Computing: State-of-the-Art and Research Challenges,” IEEE Communications Surveys and Tutorials, vol. 20, no. 1, pp. 416–464, 2018.
[3] P. Mach and Z. Becvar, “Mobile Edge Computing: A Survey on Architecture and Computation Offloading,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 19, no. 3, pp. 1628–1656, 2017.
[4] M. Mukherjee, L. Shu, and D. Wang, “Survey of fog computing: Fundamental, network applications, and research challenges,” IEEE Communications Surveys and Tutorials, vol. 20, no. 3, pp. 1826–1857, 2018.
[5] F. Bonomi, R. Milito, J. Zhu, and S. Addepalli, “Fog computing and its role in the internet of things,” in Proceedings of the first edition of the MCC workshop on Mobile cloud computing - MCC ’12, 2012, p. 13.
[6] H. Shah-Mansouri and V. W. S. Wong, “Hierarchical Fog-Cloud Computing for IoT Systems: A Computation Offloading Game,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 5, no. 4, pp. 3246–3257, Aug. 2018.
[7] A. Yousefpour, G. Ishigaki, R. Gour, and J. P. Jue, “On Reducing IoT Service Delay via Fog Offloading,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 5, no. 2, pp. 998–1010, Apr. 2018.
[8] S. Josilo and G. Dan, “Decentralized Algorithm for Randomized Task Allocation in Fog Computing Systems,” IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 27, no. 1, pp. 85–97, Feb. 2019.
[9] W. Yu et al., “A Survey on the Edge Computing for the Internet of Things,” IEEE Access, vol. 6, pp. 6900–6919, 2018.
[10] T. X. Tran and D. Pompili, “Joint Task Offloading and Resource Allocation for Multi-Server Mobile-Edge Computing Networks,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 68, no. 1, pp. 856–868, Jan. 2019.
[11] H. Guo, J. Zhang, J. Liu, and H. Zhang, “Energy-Aware Computation Offloading and Transmit Power Allocation in Ultradense IoT Networks,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 6, no. 3, pp. 4317–4329, Jun. 2019.
[12] S. Misra and N. Saha, “Detour: Dynamic Task Offloading in Software-Defined Fog for IoT Applications,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 37, no. 5, pp. 1159–1166, May 2019.
[13] Z. Wu, B. Li, Z. Fei, Z. Zheng, B. Li, and Z. Han, “Energy-Efficient Robust Computation Offloading for Fog-IoT Systems,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 69, no. 4, pp. 4417–4425, Apr. 2020.
[14] Z. Zhou, H. Liao, B. Gu, S. Mumtaz, and J. Rodriguez, “Resource Sharing and Task Offloading in IoT Fog Computing: A Contract-Learning Approach,” IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, vol. 4, no. 3, pp. 227–240, Jun. 2020.
[15] Z. Zhao et al., “On the Design of Computation Offloading in Fog Radio Access Networks,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 68, no. 7, pp. 7136–7149, Jul. 2019.
[16] F. Chiti, R. Fantacci, and B. Picano, “A Matching Theory Framework for Tasks Offloading in Fog Computing for IoT Systems,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 5, no. 6, pp. 5089–5096, Dec. 2018.
[17] J. Du, L. Zhao, J. Feng, and X. Chu, “Computation Offloading and Resource Allocation in Mixed Fog/Cloud Computing Systems With Min-Max Fairness Guarantee,” IEEE Transactions on Communications, vol. 66, no. 4, pp. 1594–1608, Apr. 2018.
[18] J. Yao and N. Ansari, “QoS-Aware Fog Resource Provisioning and Mobile Device Power Control in IoT Networks,” IEEE Transactions on Network and Service Management, vol. 16, no. 1, pp. 167–175, Mar. 2019.
[19] L. Liu, Z. Chang, X. Guo, S. Mao, and T. Ristaniemi, “Multiobjective Optimization for Computation Offloading in Fog Computing,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 5, no. 1, pp. 283–294, Feb. 2018.
[20] X. Gao, X. Huang, S. Bian, Z. Shao, and Y. Yang, “PORA: Predictive Offloading and Resource Allocation in Dynamic Fog Computing Systems,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 7, no. 1, pp. 72–87, Jan. 2020.
[21] F. Guo, H. Zhang, H. Ji, X. Li, and V. C. M. Leung, “An Efficient Computation Offloading Management Scheme in the Densely Deployed Small Cell Networks With Mobile Edge Computing,” IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 26, no. 6, pp. 2651–2664, Dec. 2018.
[22] S. K. Mishra, D. Puthal, J. J. P. C. Rodrigues, B. Sahoo, and E. Dutkiewicz, “Sustainable Service Allocation Using a Metaheuristic Technique in a Fog Server for Industrial Applications,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 14, no. 10, pp. 4497–4506, Oct. 2018.
[23] M. K. Hussein and M. H. Mousa, “Efficient Task Offloading for IoT-Based Applications in Fog Computing Using Ant Colony Optimization,” IEEE Access, vol. 8, pp. 37191–37201, 2020.
[24] J. Wang et al., “A Probability Preferred Priori Offloading Mechanism in Mobile Edge Computing,” IEEE Access, vol. 8, pp. 39758–39767, 2020.
[25] S. Rashidi and S. Sharifian, “A hybrid heuristic queue based algorithm for task assignment in mobile cloud,” Future Generation Computer Systems, vol. 68, pp. 331–345, Mar. 2017.
[26] B. Huang et al., “Security modeling and efficient computation offloading for service workflow in mobile edge computing,” Future Generation Computer Systems, vol. 97, pp. 755–774, Aug. 2019.
[27] T. Wang, X. Wei, C. Tang, and J. Fan, “Efficient multi-tasks scheduling algorithm in mobile cloud computing with time constraints,” Peer-to-Peer Networking and Applications, vol. 11, no. 4, pp. 793–807, Jul. 2018.
[28] Y. Wang, M. Sheng, X. Wang, L. Wang, and J. Li, “Mobile-Edge Computing: Partial Computation Offloading Using Dynamic Voltage Scaling,” IEEE Transactions on Communications, pp. 1–1, 2016.
[29] Y. Dai, D. Xu, S. Maharjan, and Y. Zhang, “Joint Computation Offloading and User Association in Multi-Task Mobile Edge Computing,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 67, no. 12, pp. 12313–12325, Dec. 2018.
[30] Y. Kim, H.-W. Lee, and S. Chong, “Mobile Computation Offloading for Application Throughput Fairness and Energy Efficiency,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 18, no. 1, pp. 3–19, Jan. 2019.
[31] J. Zhang et al., “Energy-Latency Tradeoff for Energy-Aware Offloading in Mobile Edge Computing Networks,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 5, no. 4, pp. 2633–2645, Aug. 2018.
[32] S. Han et al., “Energy Efficient Secure Computation Offloading in NOMA-Based mMTC Networks for IoT,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 6, no. 3, pp. 5674–5690, Jun. 2019.
[33] K.-L. Du and M. N. S. Swamy, Search and Optimization by Metaheuristics. Cham: Springer International Publishing, 2016.