Ressursi optimeerimine DRL-põhise reaalajas teenuste paigutuse strateegiaga serva-pilve kontinuum
Nimi
Jeyhun Abbasov
Kokkuvõte
Asjade Interneti (IoT) seadmete kasv ja vajadus andmeintensiivsete rakenduste järele on viinud Edge-Fog-Cloud arhitektuuri, mida tuntakse Edge-Cloud kontinuums. Pilvandmetöötlust kasutatakse suurte andmehulkade haldamiseks, mida IoT seadmed toodavad. Üks suuremaid pilvandmetöötluse piiranguid on võrgu latentsus. Nende piirangute tõttu on kasutusele võetud Uduandmetöötlus. Uduandmetöötlus pakub reaalajas teenuseid ja säästab võrgu ressursse. Siiski on uduandmetöötlusel võrreldes pilvandmetöötlusega madalamad ressursimahtude võimalused. Servandmetötlus on Uduandmetöötluse laiendus, kus andmeid töödeldakse lähemal allikale. Meie uuringus esitleme SüvaTugevusõppe (DRL) reaalajas teenuste jaotuse lahendust, mis ei ohusta teenuste kvaliteeti (QoS) Edge-Cloud kontinuums. Teenuseid pakuvad Udu- ja Pilvikeskkonnad. Kasutösutades DRL-i. Pakutav DRL algoritm on rakendatud ja hinnatud selle edukuse määra, teenusepäringu lõikude jaotuse jms osas. Lisaks uurib uuring kolme erineva andmeintensiivse rakenduse keerulist dünaamikat, paljastades teadmisi nende jõudlusest ja ressursside kasutamisest Edge-Cloud kontinuums.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Informaatika
Juhendaja(d)
Chinmaya Kumar Dehury
Kaitsmise aasta
2023