資料介紹
針對在云 霧協(xié)作下實現(xiàn)移動用戶任務請求的合理分配與調(diào)度的問題,提出了一種基于云霧協(xié)作模型的任務分配算法一IGA。 首先,采用混合編碼的方式對個體進行編碼,并采用隨機的方式產(chǎn)生初始種群;其次設(shè)定服務商的花費作為目標函數(shù);然后進行選擇、交叉、變異操作產(chǎn)生出符合條件的新個體;最后,根據(jù)染色體中的任務請求類型分配到相應的資源節(jié)點上,并更新迭代計數(shù)器,直到迭代完成。仿真結(jié)果表明,在處理移動用戶請求時,與傳統(tǒng)的云模型相比,云霧協(xié)作模型在時延上降低了近30s,服務水平目標(SL0)違規(guī)率上降低了約10個百分比,在服務提供商花費上亦有所減少。
隨著網(wǎng)絡邊緣設(shè)備數(shù)量的迅速增加,邊緣設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大,已經(jīng)達到了澤字的級別。根據(jù)國際電信聯(lián)盟( International Telecommunication Union-TelecommunicationSector, ITU-T)的報告顯示,到2020年,每人每秒將會產(chǎn)生1.7 MB的數(shù)據(jù) ,顯然人類已經(jīng)進人了大數(shù)據(jù)時代。集中式的云已經(jīng)不能高效處理邊緣設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)”。霧計算是對云計算的延伸,它是在終端節(jié)點和遠端云之間再擴展的一層,也可以叫邊緣網(wǎng)絡層。在物聯(lián)網(wǎng)應用中有些請求的處理并不需要放到遠端的云,而是可以直接在距離用戶較近的霧端進行處理。圖1是一個簡單的霧計算架構(gòu)圖3],底層是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備層,該層由移動終端(如智能手機、平板電腦等)組成,主要用于信息收集;中間層是霧計算層,該層主要是由霧設(shè)備(如路由器、網(wǎng)關(guān)、小型服務器等)組成,這些霧設(shè)備通常具有一定的處理能力來完成部分任務處理;上層是云數(shù)據(jù)中心層,該層主要是由云服務器組成,云服務器用來分析和處理大量數(shù)據(jù)?;谶@種架構(gòu)模式,霧計算具有低延遲、移動性支持、位置感知等特征。
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