مجله علمی  رایانش نرم و فناوری اطلاعات

مجله علمی رایانش نرم و فناوری اطلاعات

ارائه یک روش تخصیص منابع در رایانش مه با در نظر گرفتن تحرک کاربران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان
1 زیباشهر تقاطع صدرا و خوارزمی به سمت نصر قطعه 5
2 استادیار گروه فناوری اطلاعات، دانشکده برق و کامپیوتر، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران
3 گروه فناوری اطلاعات، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران
چکیده
با رشد و گسترش استفاده از دستگاه‌های تلفن همراه و برنامه‌های کاربردی حساس به تاخیر، نیاز به انجام محاسبات در نزدیکی کاربر و در گره‌های مه بجای پردازش در ابر بیشتر می‌شود. با این وجود، گره‌های مه قدرت پردازشی و ذخیره‌سازی محدودی دارند و در نتیجه در شرایط ازدحام درخواست‌ها، نرخ پذیرش و زمان پاسخ مناسبی ندارند. یکی از دلایل بروز ازدحام و از دست رفتن درخواست‌‌ها، تحرک کاربران و خروج از محدوده تحت پوشش گره مه فعلی می‌باشد. در این مقاله روشی نوین برای تخصیص منابع در رایانش مه‌ با هدف افزایش نرخ پذیرش درخواست‌های حساس به تاخیر کاربران و کاهش زمان پاسخ کلیه‌ درخواست‌ها در شرایط تحرک کاربران پیشنهاد می‌گردد. روش‌ پیشنهادی بر اساس تحرک کاربران و وضعیت صف در گره‌های مه، به پیش‌بینی ازدحام در این گره‌ها پرداخته و بر این اساس در مورد پردازش درخواست‌ها در گره مه و یا انتقال درخواست‌ها به گره ابر تصمیم‌گیری می‌کند. در این مقاله الگوریتم پیشنهادی با سه الگوریتم FCFS، Cloud-only و Delay priority مقایسه شده است. نتایج آزمایشات انجام گرفته نشان می‌دهد که زمان پاسخ روش پیشنهادی نسبت به سه الگوریتم مذکور به ترتیب 73، 77 و 10 درصد کاهش یافته است. در الگوریتم پیشنهادی نرخ پذیرش درخواست‌ها نسبت به سه الگوریتم فوق به ترتیب 44، 25 و 5 درصد افزایش یافته است.
کلیدواژه‌ها

[1] A. Kishor1 and C. Chakarbarty, “Task Offloading in Fog Computing for Using Smart Ant Colony Optimization,” Wireless Personal Communications, Vol. 127, No.2, pp. 1683-1704, 2021.
[2] M. Kaur and R. Aron, “A systematic study of load balancing approaches in the fog computing environment,” The Journal of Supercomputing, Vol.77, No.8, pp. 9202-9247, 2021.
[3] S. Jain, S. Gupta, K.K. Sreelakshmi and J.J. Rodrigues, “Fog computing in enabling 5G-driven emerging technologies for development of sustainable smart city infrastructures,” Cluster Computing, Vol.25, pp. 1-44, 2022.
[4] S.K. Idrees and A.K. Idrees, “New fog computing enabled lossless EEG data compression scheme in IoT networks,” Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, Vol.13, No.6, pp. 3257-3270, 2022.
[5] G. Javadzadeh and A.M. Rahmani, “Fog computing applications in smart cities: A systematic survey,” Wireless Networks, Vol.26, No.2, pp.1433-1457, 2020.
[6] L. Shooshtarian, D. Lan and A. Taherkordi, "A clustering-based approach to efficient resource allocation in fog computing," in International Symposium on Pervasive Systems, Algorithms and Networks, Springer, Cham, pp. 207-224, 2019.
[7] J. C.Guevara, and N.LS. da Fonseca, "Task scheduling in cloud-fog computing systems," Peer-to-Peer Networking and Applications, Vol.14, No.2, pp. 962-977, 2021.‏
[8] D. Baburao, T. Pavankumar, and C.S.R. Prabhu, "Load balancing in the fog nodes using particle swarm optimization-based enhanced dynamic resource allocation method," Applied Nanoscience, Vol.11, No.7, pp. 1-10, 2021.‏
[9] H. Wadhwa and R. Aron, "TRAM: Technique for resource allocation and management in fog computing environment," The Journal of Supercomputing, Vol.78, No.1, pp. 667-690, 2022.‏
[10] X.Q. Pham and E.N. Huh, “Towards Task scheduling in a Cloud Fog Computing System,” Network Operations and Management Symposium (APNOMS), Kanazawa, Japan, pp. 1-4, 2016.
[11] S. Bitam, S. Zeadally and A. Mellouk, “Fog Computing Job Scheduling Optimization Based on Bees Swarm,” Enterprise Information Systems, Vol.12, No.4, pp. 373-397, 2018.
[12] J. Fan, X. Wei, T. Wang, T. Lan and S. Subramaniam, “Deadline-Aware Task Scheduling in a Tiered IoT Infrastructure”. In 2017-2017 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), Singapore, pp. 1-7, 2017.
[13] 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, 2018.
[14] S. Kabirzadeh, D. Rahbari, and M. Nickray, “A Hyper Heuristic Algorithm for Scheduling of Fog Networks”. In 2017 21st Conference of Open Innovations Association (FRUCT), Helsinki, Finland, pp. 148-155, 2017.
[15] S. Kabirzadeh, D. Rahbari, and M. Nickray, “A Security Aware Scheduling in Fog Computing by Hyper Heuristic Algorithm”. In 2017 3rd Iranian Conference on Intelligent Systems and Signal Processing (ICSPIS), Shahrood, Iran, pp. 87-92, 2017.
[16] T. Choudhari, M. Moh and T.S. Moh, “Prioritized Task Scheduling in Fog Computing”. In Proceedings of the ACMSE 2018 Conference (ACMSE), New York, NY, USA, pp.1-8, 2018.
[17] Y. Sun, T. Dang and J. Zhou, “User Scheduling and Cluster Formation in Fog Computing Based Radio Access Networks”. In 2016 IEEE International Conference on Ubiquitous Wireless Broadband (ICUWB), Nanjing, China, pp.1-4, 2016.
[18] V.B.C. Souza, W. Ramírez, X.M. Bruin, E.M. Tordera, G. Ren and G. Tashakor, “Handling Service Allocation in Combined Fog-Cloud Scenarios”. In 2016 IEEE International Conference on Communications (ICC), Kuala Lumpur, Malaysia, pp.1-5, 2016.
[19] H. Zhang, Y. Xiao, S. Bu, D. Niyato, F.R. Yu and Z. Han, “Computing Resource Allocation in Three-tier IoT Fog Networks: A Joint Optimization Approach Combining Stackelberg Game and Matching,” IEEE Internet of Things Journal, Vol.4, No. 5, pp. 1204-1215, 2017.
[20] R. Deng, R. Lu, C. Lai, T.H. Luan and H. Liang, “Optimal Workload Allocation in Fog-Cloud Computing Toward Balanced Delay and Power Consumption,” IEEE Internet of Things Journal, Vol.6, No.3, pp. 1171-1181, 2016.
[21] R. Deng, R. Lu, C. Lai and T.H. Luan, “Towards Power Consumption-Delay Tradeoff by Workload Allocation in Cloud-Fog Computing”. In 2015 IEEE International Conference on Communications (ICC), London, UK, pp. 3909-3914, 2015.
[22] L. Liu, D. Qi, N. Zhou, and Y. Wu, “A Task Scheduling Algorithm Based on Classification Mining in Fog Computing Environment,” Wireless Communications and Mobile Computing, Vol.2018, pp. 1-11, 2018.
[23] L.F. Bittencourt, J.D. Montes, R. Buyya, O.F. Rana and M. Parashar, “Mobility-Aware Application Scheduling in Fog Computing,” IEEE Cloud Computing, Vol.4, No.2, pp. 26-35, 2017.
[24] M. Verma, N. Bhardwaj, and A.K. Yadav, “Real Time Efficient Scheduling Algorithm for Load Balancing in Fog Computing Environment,” I.J. Information Technology and Computer Science, Vol.8, No.4, pp. 1-10, 2016.
[25] R. Mahmud, S. Pallewatta, M. Goudarzi and R.Buyya, “Ifogsim2: An extended ifogsim simulator for mobility, clustering, and microservice management in edge and fog computing environments,” Journal of Systems and Software, Vol.190, pp. 1-17, 2022.
[26] Y. Jie, M. Li, C. Guo and L. Chen, “Game-theoretic online resource allocation scheme on fog computing for mobile multimedia users,” China Communications, Vol.16, No.3, pp.22-31, 2019.
[27] 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.
[28] سمیرا انصاری مقدم، سمیرا نوفرستی، مهری رجایی،"ارائه یک روش کارا برای تخصیص منابع در رایانش مه با در نظر گرفتن شرایط ازدحام درخواست‌ها"، نشریه مهندسی برق و مهندسی کامپیوتر ایران، جلد 19، شماره 1، 1400.
[29] W. Liu, C. Li, A. Zhen, Z. Zheng, Z. Zhang, and Y. Xiao, “Fog Computing Resource-Scheduling Strategy in IoT Based on Artificial Bee Colony Algorithm,” Electronics, Vol. 12, N. 7, pp. 1-24, 2023.
[30] O. Sharma, G. Rathee, C. A. Kerrache, and J Herrera-Tapia, “Two-Stage Optimal Task Scheduling for Smart Home Environment Using Fog Computing Infrastructures,” Applied Sciences, Vol. 13, N. 5, PP. 1-15, 2023.
[31] S. Iftikhar, M. M. M. Ahmad, S. Tuli, D. Chowdhury, M. Xu, S. Singh Gill, S. Uhlig, “HunterPlus: AI based energy-efficient task scheduling for cloud–fog computing environments,” Internet of Things, Vol.21, PP.1-17, 2023.
[32] R. Dharaniya, V. S. Satanya, S. Babu and S.A. Zaid, “Ai agents at different data centers to minimize the energy spending”. In International conference on advanced computing and communication systems (ICACCS), Coimbatore, India, pp.813-818, 2023.
[33] H. T. Dang and D.S Kim, “Dynamic Collaborative Task Offloading for Delay Minimization in the Heterogeneous Fog Computing Systems,” journal of communications and networks. Vol. 25, V. 2, 224-259, 2023
[34] H.R. Refaat and M.A. Mead, “DLBS: Decentralize Load-Balance Scheduling Algorithm for Real-Time IoT Services in Mist Computing,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications(IJACSA), Vol.10, No.9, pp. 92-100, 2019.
[35] A. Khalid and M. Shahbaz, “Service Architecture Models for Fog Computing: A Remedy for Latency Issues in Data Access from Clouds,” Transactions on Internet and Information Systems, Vol.11, No.5, pp. 2310-2345, 2017.
[36] D. Rathod and C. Girish, “Load Balancing of Fog Computing Centers: Minimizing Response Time of High Priority Requests,” International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, Vol.8, No.11, pp. 2713-2716, 2019.
[37] B. Dewulf, T. Neutens, M. Vanlommel and S. Logghe, “Examining Commuting Patterns Using Floating Car Data and Circular Statistics: Exploring the Use of New Methods and Visualizations to Study Travel Times,” Journal of Transport Geography, Vol.48, pp. 41-51, 2015.
[38] S.N. Srirama, K. Ramamohanarao, R. Buyya and M.R. Mahmud, “Quality of Experience (QoE)-aware Placement of Applications in Fog Computing Environments,” Journal of Parallel and Distributed Computing, Vol.132, pp. 190-203, 2018.