ترجمه مقاله نقش ضروری ارتباطات 6G با چشم انداز صنعت 4.0
- مبلغ: ۸۶,۰۰۰ تومان
ترجمه مقاله پایداری توسعه شهری، تعدیل ساختار صنعتی و کارایی کاربری زمین
- مبلغ: ۹۱,۰۰۰ تومان
2. کارهای مرتبط
3. رایانش مرزی
4. روش تخمین دینامیک
4-1 روش تطبیق شباهت
4-2 تخمین پیش بینی زنجیره رگرسیون- مارکوف
5. نتایج تجربی
6. نتیجه گیری و کار آتی
1. Introduction
With the development of Internet of Tings (IoT) [1], more and more devices, especially mobile devices, constantly access the Internet. CISCO predicts that 50 billion devices will connect to the Internet by 2020 [2]. Tese devices will generate large amounts of data at the end of the network, which leads to the increment of the burden of cloud data center. Moreover, the remote distance between the mobile devices and cloud data center makes the transmission delay increase, which makes some delay-sensitive services can not get response and processing rapidly. IoT services, such as connected vehicle and video streaming, require high bandwidth and low latency content delivery to guarantee QoS. Edge computing [3] plays an important role by using network resources near the local network to provide a low latency service and improve QoS.
6. Conclusion and Future Work
With the rapid development of Internet of Tings and cloud computing, service QoS and user satisfaction become an important challenge. Local computing and storage capabilities of edge computing can reduce latency and improve user satisfaction. In this paper, we use weighted Euclidean distance similarity to classify multiple QoS attribute resources. We select the appropriate resources by similarity matching and regression-Markov chain prediction method. Since the QoS attributes system is extensible and the user QoS requirements are dynamic, the estimation method has certain scalability. On the basis of the existing work, we can design a reasonable method of resource estimation to balance the satisfaction between users and service providers and improve the utilization of resources.
1. مقدمه
با توسعه اینترنت اشیا (IoT) دستگاه های بیشتر و بیشتری به ویژه دستگاه های سیار (همراه) به اینترنت دسترسی پیدا می کنند. شرکت سیسکو پیش بینی می کند که 50 میلیارد دستگاه تا سال 2020 به شبکه اینترنت متصل خواهد شد [2]. این دستگاه میزان قابل توجهی داده را در انتهای شبکه تولید می کنند که منجر به افزایش بار بر مراکز داده ابری می شود. علاوه بر این، فاصله راه دور بین دستگاه های سیار و مرکز داده ابری سبب افزایش تاخیر ارسال می شود که منجر به این می شود که برخی سرویس های حساس به تاخیر نتوانند به سرعت پاسخ دهند و عملیات پردازش را انجام دهند. خدمات اینترنت اشیا همانند خودروهای متصل و پخش ویدیو نیازمند پهنای باند زیاد و تحویل محتوا با تاخیر کم هستند تا کیفیت سرویس را تضمین کنند. رایانش مرزی [3] نقش مهمی با استفاده از منابع شبکه ای نزدیک به شبکه محلی برای ارائه سرویس های با تاخیر پایین و بهبود کیفیت سرویس ایفا می کند.
6. نتیجه گیری و کار آتی
با رشد سریع اینترنت اشیا و رایانش ابری، کیفیت سرویس خدمات و رضایت کاربران به چالش مهمی تبدیل شده است. رایانش محلی و قابلیت های ذخیره سازی مربوط به رایانش مرزی می تواند تاخیر را کاهش دهد و رضایت کاربر را بهبود بخشد. ما در این مقاله از شباهت فاصله اقلیدسی وزن دهی شده برای دسته بندی منابع با چندین ویژگی کیفیت سرویس استفاده می کنیم. ما منابع مناسب را براساس تطبیق شباهت و روش پیش بینی زنجیره رگرسیون- مارکوف انتخاب می کنیم. از آنجایی که سیستم ویژگی کیفیت سرویس قابل توسعه است و نیازهای کیفیت سرویس کاربران دینامیک است، روش تخمین دارای مقیاس پذیری معینی است. ما براساس کار موجود می توانیم روش منطقی تحمین منبع را برای توازن رضایت بین کاربران و ارائه دهندگان سرویس و بهبود به کارگیری منابع طراحی کنیم.