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On the Use of Intelligent Models towards Meeting the Challenges of the Edge Mesh
ACM Computing Surveys ( IF 16.6 ) Pub Date : 2021-07-13 , DOI: 10.1145/3456630 Panagiotis Oikonomou 1 , Anna Karanika 1 , Christos Anagnostopoulos 2 , Kostas Kolomvatsos 1
ACM Computing Surveys ( IF 16.6 ) Pub Date : 2021-07-13 , DOI: 10.1145/3456630 Panagiotis Oikonomou 1 , Anna Karanika 1 , Christos Anagnostopoulos 2 , Kostas Kolomvatsos 1
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Nowadays, we are witnessing the advent of the Internet of Things (IoT) with numerous devices performing interactions between them or with their environment. The huge number of devices leads to huge volumes of data that demand the appropriate processing. The “legacy” approach is to rely on Cloud where increased computational resources can realize any desired processing. However, the need for supporting real-time applications requires a reduced latency in the provision of outcomes. Edge Computing (EC) comes as the “solver” of the latency problem. Various processing activities can be performed at EC nodes having direct connection with IoT devices. A number of challenges should be met before we conclude a fully automated ecosystem where nodes can cooperate or understand their status to efficiently serve applications. In this article, we perform a survey of the relevant research activities towards the vision of Edge Mesh (EM), i.e., a “cover” of intelligence upon the EC. We present the necessary hardware and discuss research outcomes in every aspect of EC/EM nodes functioning. We present technologies and theories adopted for data, tasks, and resource management while discussing how machine learning and optimization can be adopted in the domain.
中文翻译:
关于使用智能模型应对边缘网格的挑战
如今,我们正在目睹物联网 (IoT) 的出现,其中有许多设备在它们之间或与它们的环境进行交互。大量设备导致需要适当处理的大量数据。“传统”方法是依靠云计算,增加的计算资源可以实现任何所需的处理。然而,支持实时应用程序的需求需要减少提供结果的延迟。边缘计算 (EC) 是延迟问题的“解决者”。可以在与 IoT 设备直接连接的 EC 节点上执行各种处理活动。在我们建立一个完全自动化的生态系统之前,应该迎接许多挑战,在这个生态系统中,节点可以合作或了解它们的状态以有效地为应用程序服务。在本文中,我们对 Edge Mesh (EM) 愿景的相关研究活动进行了调查,即对 EC 的智能“覆盖”。我们展示了必要的硬件并讨论了 EC/EM 节点功能各个方面的研究成果。我们介绍了用于数据、任务和资源管理的技术和理论,同时讨论了如何在该领域中采用机器学习和优化。
更新日期:2021-07-13
中文翻译:
关于使用智能模型应对边缘网格的挑战
如今,我们正在目睹物联网 (IoT) 的出现,其中有许多设备在它们之间或与它们的环境进行交互。大量设备导致需要适当处理的大量数据。“传统”方法是依靠云计算,增加的计算资源可以实现任何所需的处理。然而,支持实时应用程序的需求需要减少提供结果的延迟。边缘计算 (EC) 是延迟问题的“解决者”。可以在与 IoT 设备直接连接的 EC 节点上执行各种处理活动。在我们建立一个完全自动化的生态系统之前,应该迎接许多挑战,在这个生态系统中,节点可以合作或了解它们的状态以有效地为应用程序服务。在本文中,我们对 Edge Mesh (EM) 愿景的相关研究活动进行了调查,即对 EC 的智能“覆盖”。我们展示了必要的硬件并讨论了 EC/EM 节点功能各个方面的研究成果。我们介绍了用于数据、任务和资源管理的技术和理论,同时讨论了如何在该领域中采用机器学习和优化。