تلفن: ۰۴۱۴۲۲۷۳۷۸۱
تلفن: ۰۹۲۱۶۴۲۶۳۸۴

ترجمه مقاله روش تخمین منابع مبتنی بر کیفیت سرویس (QoS) در رایانش مرزی – نشریه هینداوی

عنوان فارسی: روش تخمین منابع مبتنی بر کیفیت سرویس (QoS) در رایانش مرزی
عنوان انگلیسی: Method of Resource Estimation Based on QoS in Edge Computing
تعداد صفحات مقاله انگلیسی : 10 تعداد صفحات ترجمه فارسی : 21 (1 صفحه رفرنس انگلیسی)
سال انتشار : 2018 نشریه : هینداوی - Hindawi
فرمت مقاله انگلیسی : pdf فرمت ترجمه مقاله : pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
فونت ترجمه مقاله : بی نازنین سایز ترجمه مقاله : 14
نوع مقاله : ISI نوع نگارش : مقالات پژوهشی (تحقیقاتی)
پایگاه : اسکوپوس نوع ارائه مقاله : ژورنال
ایمپکت فاکتور(IF) مجله : 2.415 در سال 2020 شاخص H_index مجله : 60 در سال 2021
شاخص SJR مجله : 0.390 در سال 2020 شناسه ISSN مجله : 1530-8677
شاخص Q یا Quartile (چارک) : Q2 در سال 2020 کد محصول : 11480
محتوای فایل : zip حجم فایل : 3.80Mb
رشته های مرتبط با این مقاله: مهندسی کامپیوتر، فناوری اطلاعات و ارتباطات و فناوری اطلاعات
گرایش های مرتبط با این مقاله: رایانش ابری، اینترنت و شبکه های گسترده، شبکه های کامپیوتری، مخابرات سیار
مجله: ارتباطات بی سیم و رایانش موبایل - Wireless Communications and Mobile Computing
دانشگاه: دانشکده علوم و مهندسی اطلاعات، دانشگاه عادی کوفو، چین
وضعیت ترجمه عناوین تصاویر و جداول: ترجمه شده است ✓
وضعیت ترجمه متون داخل تصاویر و جداول: ترجمه شده است ✓
وضعیت ترجمه منابع داخل متن: به صورت عدد درج شده است ✓
وضعیت فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه: به صورت عکس، درج شده است ✓
ضمیمه: ندارد ☓
بیس: نیست ☓
مدل مفهومی: ندارد ☓
پرسشنامه: ندارد ☓
متغیر: ندارد ☓
رفرنس: دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
رفرنس در ترجمه: در انتهای مقاله درج شده است
doi یا شناسه دیجیتال: https://doi.org/10.1155/2018/7308913
ترجمه این مقاله با کیفیت عالی آماده خرید اینترنتی میباشد. بلافاصله پس از خرید، دکمه دانلود ظاهر خواهد شد. ترجمه به ایمیل شما نیز ارسال خواهد گردید.
فهرست مطالب

1. مقدمه

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

نمونه متن انگلیسی

With the development of Internet of Tings, the number of network devices is increasing, and the cloud data center load increases; some delay-sensitive services cannot be responded to timely, which results in a decreased quality of service (QoS). In this paper, we propose a method of resource estimation based on QoS in edge computing to solve this problem. Firstly, the resources are classifed and matched according to the weighted Euclidean distance similarity. Te penalty factor and Grey incidence matrix are introduced to correct the similarity matching function. Ten, we use regression-Markov chain prediction method to analyze the change of the load state of the candidate resources and select the suitable resource. Finally, we analyze the precision and recall of the matching method through simulation experiment, validate the efectiveness of the matching method, and prove that regression-Markov chain prediction method can improve the prediction accuracy.

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.

نمونه متن ترجمه

با توسعه اینترنت اشیا، تعداد تجهیزات شبکه ای در حال افزایش است و بار مراکز داده ابری نیز افزایش می یابد؛ برخی سرویس های حساس به تاخیر نمی توانند به موقع پاسخ دهند که منجر به کاهش کیفیت سرویس دهی (QoS) می شود. ما در این مقاله روشی را برای تخمین منابع مبتنی بر کیفیت سرویس در رایانش مرزی به منظور حل این مشکل پیشنهاد می دهیم. ابتدا منابع مطابق با شباهت فاصله اقلیدسی وزن دهی شده دسته بندی شده و منطبق می شوند. عامل جریمه و ماتریس وقوع Grey برای تصحیح تابع تطبیق شباهت معرفی می شوند. سپس از روش پیش بینی زنجیره رگرسیون- مارکوف برای تحلیل تغییر حالت بار منابع مورد نظر و انتخاب منبع مناسب استفاده می کنیم. در نهایت دقت و فراخوانی روش تطبیق را از طریق شبیه سازی ها مورد تجزیه و تحلیل قرار می دهیم، اثربخشی روش تطبیق را مورد اعتبارسنجی قرار می دهیم و ثابت می کنیم که روش پیش بینی زنجیره رگرسیون- مارکوف می تواند دقت پیش بینی را بهبود دهد.

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.

تصاویر فایل ورد ترجمه مقاله (جهت بزرگنمایی روی عکس کلیک نمایید)

11480-IranArze    11480-IranArze1    11480-IranArze2