Divers and the huge amount of data produced by the Internet of Things (IoT) applications on the one hand, and inherent limitations of local equipment to handle these data, on the other hand, leads to present emerging closer technologies to the end-users such as fog computing environment. Nevertheless, despite the numerous advantages of such an environment, it still needs state-of-the-art approaches to cope with some inherent limitations. In the literature, resource placement strategies are generally proposed to address such problems, in which the IoT applications are mapped to fog nodes. However, despite its importance, different approaches attempt to enhance the overall system's performance and users' expectations: none of such approaches is satisfactory. In this article, to deploy IoT applications on fog nodes, an autonomic IoT service placement approach based on the gray wolf optimization scheme is proposed, enhancing the system's performance while considering execution costs. Besides, the autonomic concepts help make an appropriate automanagement system that fits better the fog environment's dynamic behavior. Simulation results demonstrate that the proposed approach outperforms the other approaches and converges to the solution in near-optimal application deployment on fog nodes in respect of the performance of performing services that are 93.7%, the performance of the average waiting time for performed services that are 100%, the remaining services sent to an extra provisioned period that is zero.

中文翻译：

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在雾计算环境中使用灰狼优化实现物联网服务放置的自主方法

潜水员和物联网 (IoT) 应用程序产生的大量数据，另一方面，本地设备处理这些数据的固有局限性，导致出现了更接近最终用户的新兴技术，例如作为雾计算环境。尽管如此，尽管这样的环境有许多优点，但它仍然需要最先进的方法来应对一些固有的局限性。在文献中，通常提出资源放置策略来解决此类问题，其中物联网应用程序映射到雾节点。然而，尽管它很重要，但不同的方法试图提高整个系统的性能和用户的期望：这些方法都不能令人满意。在本文中，要在雾节点上部署 IoT 应用程序，提出了一种基于灰狼优化方案的自主物联网服务放置方法，在考虑执行成本的同时提高了系统的性能。此外，自主概念有助于建立一个合适的自动管理系统，更好地适应雾环境的动态行为。仿真结果表明，所提出的方法在执行服务的性能为 93.7%，执行服务的平均等待时间性能为 93.7% 方面优于其他方法，并收敛到接近最优的应用部署在雾节点上的解决方案。 100%，剩余的服务发送到一个额外的供应期为零。此外，自主概念有助于建立一个合适的自动管理系统，更好地适应雾环境的动态行为。仿真结果表明，所提出的方法在执行服务的性能为 93.7%，执行服务的平均等待时间性能为 93.7% 方面优于其他方法，并收敛到接近最优的应用部署在雾节点上的解决方案。 100%，剩余的服务发送到一个额外的供应期是零。此外，自主概念有助于建立一个合适的自动管理系统，更好地适应雾环境的动态行为。仿真结果表明，所提出的方法在执行服务的性能为 93.7%，执行服务的平均等待时间性能为 93.7% 方面优于其他方法，并收敛到接近最优的应用部署在雾节点上的解决方案。 100%，剩余的服务发送到一个额外的供应期为零。