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Intelligent Computation Offloading for IoT Applications in Scalable Edge Computing Using Artificial Bee Colony Optimization
Complexity ( IF 2.3 ) Pub Date : 2021-05-04 , DOI: 10.1155/2021/5563531 Mohammad Babar 1 , Muhammad Sohail Khan 1 , Ahmad Din 2 , Farman Ali 3 , Usman Habib 4 , Kyung Sup Kwak 5
Complexity ( IF 2.3 ) Pub Date : 2021-05-04 , DOI: 10.1155/2021/5563531 Mohammad Babar 1 , Muhammad Sohail Khan 1 , Ahmad Din 2 , Farman Ali 3 , Usman Habib 4 , Kyung Sup Kwak 5
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Most of the IoT-based smart systems require low latency and crisp response time for their applications. Achieving the demand of this high Quality of Service (QoS) becomes quite challenging when computationally intensive tasks are offloaded to the cloud for execution. Edge computing therein plays an important role by introducing low network latency, quick response, and high bandwidth. However, offloading computations at a large scale overwhelms the edge server with many requests and the scalability issue originates. To address the above issues, an efficient resource management technique is required to maintain the workload over the edge and ensure the reduction of response time for IoT applications. Therefore, in this paper, we introduce a metaheuristic and nature-inspired Artificial Bee Colony (ABC) optimization technique that effectively manages the workload over the edge server under the strict constraints of low network latency and quick response time. The numerical results show that the proposed ABC algorithm has outperformed Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization (ACO), and Round-Robin (RR) Scheduling algorithms by producing low response time and effectively managing the workload over the edge server. Furthermore, the proposed technique scales the edge server to meet the demand of high QoS for IoT applications.
中文翻译:
使用人工蜂群优化的可扩展边缘计算中的IoT应用智能计算分流
大多数基于IoT的智能系统要求其应用程序具有低延迟和快速响应时间。当将计算密集型任务卸载到云中以执行时,实现这种高服务质量(QoS)的需求变得非常具有挑战性。通过引入低网络延迟,快速响应和高带宽,其中的边缘计算扮演着重要的角色。但是,大规模卸载计算会使边缘服务器面临许多请求,从而引发了可伸缩性问题。为了解决上述问题,需要一种有效的资源管理技术来维持边缘的工作负载并确保减少IoT应用程序的响应时间。因此,在本文中,我们引入了一种元启发式和自然启发式的人工蜂群(ABC)优化技术,该技术可在低网络延迟和快速响应时间的严格约束下有效管理边缘服务器上的工作负载。数值结果表明,所提出的ABC算法具有较低的响应时间并有效管理边缘服务器上的工作量,其性能优于粒子群优化(PSO),蚁群优化(ACO)和循环(RR)调度算法。此外,提出的技术可扩展边缘服务器,以满足物联网应用对高QoS的需求。通过缩短响应时间并有效管理边缘服务器上的工作负载,实现了蚁群优化(ACO)和轮循(RR)调度算法。此外,提出的技术可扩展边缘服务器,以满足物联网应用对高QoS的需求。通过缩短响应时间并有效管理边缘服务器上的工作负载,实现了蚁群优化(ACO)和轮循(RR)调度算法。此外,提出的技术可扩展边缘服务器,以满足物联网应用对高QoS的需求。
更新日期:2021-05-04
中文翻译:
使用人工蜂群优化的可扩展边缘计算中的IoT应用智能计算分流
大多数基于IoT的智能系统要求其应用程序具有低延迟和快速响应时间。当将计算密集型任务卸载到云中以执行时,实现这种高服务质量(QoS)的需求变得非常具有挑战性。通过引入低网络延迟,快速响应和高带宽,其中的边缘计算扮演着重要的角色。但是,大规模卸载计算会使边缘服务器面临许多请求,从而引发了可伸缩性问题。为了解决上述问题,需要一种有效的资源管理技术来维持边缘的工作负载并确保减少IoT应用程序的响应时间。因此,在本文中,我们引入了一种元启发式和自然启发式的人工蜂群(ABC)优化技术,该技术可在低网络延迟和快速响应时间的严格约束下有效管理边缘服务器上的工作负载。数值结果表明,所提出的ABC算法具有较低的响应时间并有效管理边缘服务器上的工作量,其性能优于粒子群优化(PSO),蚁群优化(ACO)和循环(RR)调度算法。此外,提出的技术可扩展边缘服务器,以满足物联网应用对高QoS的需求。通过缩短响应时间并有效管理边缘服务器上的工作负载,实现了蚁群优化(ACO)和轮循(RR)调度算法。此外,提出的技术可扩展边缘服务器,以满足物联网应用对高QoS的需求。通过缩短响应时间并有效管理边缘服务器上的工作负载,实现了蚁群优化(ACO)和轮循(RR)调度算法。此外,提出的技术可扩展边缘服务器,以满足物联网应用对高QoS的需求。