Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mô hình suy diễn số nâng cao với đảm bảo độ trễ cho quản lý dự án peer to peer trên nền tảng Internet vạn vật hỗ trợ đám mây
Tóm tắt
Internet vạn vật hỗ trợ đám mây (CIoT) đề cập đến hàng tỷ thiết bị vật lý được liên kết để chia sẻ dữ liệu với Internet thông qua việc sử dụng các dịch vụ mạng phân tán hoặc ngang hàng. Tuy nhiên, các thiết bị tham gia vào quản lý dự án ngang hàng thông qua các hệ thống và bộ xử lý từ xa ngày càng trở nên nhỏ hơn và rẻ hơn mỗi ngày. Trong quá khứ gần đây, mạng ngang hàng phải đối mặt với nhiều vấn đề khác nhau liên quan đến việc xử lý dữ liệu và kiểm soát, độ tin cậy trong quá trình truyền dữ liệu, quản lý cơ sở dữ liệu dự án, độ trễ truyền, năng lượng truyền, khối lượng công việc, thời gian tính toán và hiệu suất đã nổi lên thành những vấn đề quan trọng trong dịch vụ quản lý dự án theo mô hình ngang hàng. Trong nghiên cứu này, một hệ thống mô hình suy diễn số nâng cao với đảm bảo độ trễ (DANHM) đã được trình bày, giúp giải quyết các vấn đề phân bổ tài nguyên, độ trễ truyền, năng lượng truyền và khối lượng công việc trong nền tảng IoT hỗ trợ đám mây cho mạng và tính toán ngang hàng. Phương pháp này giúp giảm thiểu nhu cầu can thiệp của con người, và giúp khách hàng có thể nhận được chất lượng dịch vụ (QoS) và dịch vụ quản lý dự án nhanh chóng hơn trong quản lý mạng ngang hàng bằng cách cân nhắc các máy chủ cạnh quan trọng và các hệ thống điện toán đám mây. Kết quả khai thác cho thấy những kết quả đầy hứa hẹn trong việc quản lý dữ liệu về tốc độ, yếu tố hiệu suất, tỷ lệ QoS, độ trễ truyền, độ tin cậy của dữ liệu, độ chính xác, năng lượng truyền, phân bổ khối lượng công việc theo hệ thống điện toán quản lý dự án truyền thống được sử dụng trong thực tiễn.
Từ khóa
#Internet vạn vật #quản lý dự án #mô hình suy diễn số #độ trễ truyền #năng lượng truyền #mạng ngang hàng #hệ thống hỗ trợ đám mâyTài liệu tham khảo
Liu Y, Yang C, Jiang L, Xie S, Zhang Y (2019) Intelligent edge computing for IoT-based energy management in smart cities. IEEE Netw 33(2):111–117
Venkataraman NL, Kumar R, Shakeel PM (2019) Ant lion optimized bufferless routing in the design of low power application specific network on chip. Circuits Syst Signal Process. https://doi.org/10.1007/s00034-019-01065-6
Baskar S, Dhulipala VS (2018) Collaboration of trusted node and QoS based energy multi path routing protocol for vehicular Ad Hoc networks. Wirel Pers Commun 103(4):2833–2842
Gu Y, Liu J, Li X, Chou Y, Ji Y (2019) State space model identification of multirate processes with time-delay using the expectation maximization. J Franklin Inst 356(3):1623–1639
Shi H, Li P, Wang L, Su C, Yu J, Cao J (2019) Delay-range-dependent robust constrained model predictive control for industrial processes with uncertainties and unknown disturbances. Complexity 2019:1–15
Shakeel PM, Baskar S, Dhulipala VS, Mishra S, Jaber MM (2018) Maintaining security and privacy in health care system using learning based deep-Q-networks. J Med Syst 42(10):186
Onat C (2019) A new design method for PI–PD control of unstable processes with dead time. ISA Trans 84:69–81
Hong SW, Lee CS, Kim SC, Kang KS, Moon S, Shim JC et al (2019) Technologies of Intelligent Edge Computing and Networking. Electronics and Telecommunications Trends 34(1):23–35
Lin, Z. N., Yang, S. R., & Lin, P. (2019). Edge computing-enhanced uplink scheduling for energy-constrained cellular internet of things. In 2019 15th International Wireless Communications & Mobile Computing Conference (IWCMC) (pp. 1391-1396). IEEE
Stergiou C, Psannis KE, Kim BG, Gupta B (2018) Secure integration of IoT and cloud computing. Futur Gener Comput Syst 78:964–975
Li H, Ota K, Dong M (2018) Learning IoT in edge: deep learning for the internet of things with edge computing. IEEE Netw 32(1):96–101
Puthal D, Obaidat MS, Nanda P, Prasad M, Mohanty SP, Zomaya AY (2018) Secure and sustainable load balancing of edge data centers in fog computing. IEEE Commun Mag 56(5):60–65
Shakeel PM, Baskar S, Dhulipala VS, Jaber MM (2018) Cloud based framework for diagnosis of diabetes mellitus using K-means clustering. Health Information Science and Systems 6(1):16
ur Rehman MH, Ahmed E, Yaqoob I, Hashem IAT, Imran M, Ahmad S (2018) Big data analytics in industrial IoT using a concentric computing model. IEEE Commun Mag 56(2):37–43
Mohamed Shakeel P, Baskar S, Selvakumar S (2019) Retrieving multiple patient information by using the Virtual MIMO and path beacon in wireless body area network. Wirel Pers Commun:1–12. https://doi.org/10.1007/s11277-019-06525-5
Tang L, He S (2018) Multi-user computation offloading in mobile edge computing: A behavioral perspective. IEEE Netw 32(1):48–53
Du J, Zhao L, Feng J, Chu X (2018) Computation offloading and resource allocation in mixed fog/cloud computing systems with min-max fairness guarantee. IEEE Trans Commun 66(4):1594–1608
Roman R, Lopez J, Mambo M (2018) Mobile edge computing, fog et al.: A survey and analysis of security threats and challenges. Futur Gener Comput Syst 78:680–698
Barzegar, F., Henry, P. S., Blandino, G., Gerszberg, I., Barnickel, D. J., & Willis III, T. M. (2018). U.S. Patent No. 9,999,038. Washington, DC: U.S. Patent and Trademark Office
Alruhaili T, Aldabbagh G, Bouabdallah F, Dimitriou N, Win MZ (2019) Optimized Wi-Fi offloading scheme for high user density in LTE networks. JCM 14(3):179–186
Ning Z, Dong P, Kong X, Xia F (2018) A cooperative partial computation offloading scheme for mobile edge computing enabled internet of things. IEEE Internet Things J 6(3):4804–4814
Liu J, Zhang Q (2018) Offloading schemes in mobile edge computing for ultra-reliable low latency communications. IEEE Access 6:12825–12837
Zhang, J., Guo, H., & Liu, J. (2019). A reinforcement learning based task offloading scheme for vehicular edge computing network. In International conference on artificial intelligence for communications and networks (pp. 438-449). Springer, Cham
Ngan RT, Ali M, Fujita H, Giang NL, Manogaran G, Priyan MK (2019) A new representation of intuitionistic fuzzy systems and their applications in critical decision making. IEEE Intell Syst
Abdel-Basset M, Manogaran G, Gamal A, Chang V (2019) A novel intelligent medical decision support model based on soft computing and IoT. IEEE Internet Things J. https://doi.org/10.1109/JIOT.2019.2931647
Chen M, Li W, Fortino G, Hao Y, Hu L, Humar I (2019) A dynamic service migration mechanism in edge cognitive computing. ACM Trans Internet Technol (TOIT) 19(2):30