عنوان انگلیسی: An Adaptive Edge Router Enabling Internet of Things
سال نشر: ۲۰۱۶
نویسنده: Mirjami Jutila
تعداد صفحه فارسی: ۲۷ – تعداد صفحه انگلیسی: ۱۰
دانشگاه: IEEE
نشریه: Process Safety and Environmental Protection
کیفیت ترجمه: ترجمه پلاس
چکیده
در چشمانداز آیندهی شبکهها، نه تنها افراد بلکه تمام اشیا، سرویسها و رسانهها بهم متصل بوده و به صورت یکپارچه اینترنت همهچیز را میسازند. هدف سیستمهای اینترنت اشیا، اتصال و توزین میلیاردها دستگاه در حوزههای مختلف مانند حمل و نقل، صنعت، شهر/خانه هوشمند، خدمات پزشکی و سیستمهای انرژی است. فنآوریهای بیسیم و سیمی مختلف حسگرها و سیستمها را از طریق نقاط دسترسی بیسیم ، دروازهها و رهیابها بهیکدیگر متصل میکنند که به نوبهی خود به وب و هوش متبنی بر ابر متصلند. معماری IoT نیازهای جدیدی در روشهای کنترل شبکه و جهت مدیریت بهینهی مقادیر عظیم گره و داده ایجاد میکند. بنابراین، برخی از وظایف مدیریت ابر باید در مرزهای سیستمهای شبکهای و با استفاده از پردازش مه ، جهت کنترل و مدیریت منابع شبکه، کیفیت، اولیتبندی ترافیک و امنیت، توزیع شود. در این مقاله راهحلهای پردازش مرزی وفقی بر اساس کنترل پذیرش کاهنده و صفبندی وزندار فازی ارائه کردهایم که کیفیت خدمات شبکه را تحت نظر داشته و به تغییرات آن در شبکههای ناهمگن واکنش میدهد و در یک سناریوی مورد استفاده در رسانگرها ، از تکنولوژ
Abstract
The vision of future networking is that not only people but also all things, services, and media will be connected and integrated, creating an Internet of Everything (IoE). Internet-of-Things (IoT) systems aim to connect and scale billions of devices in various domains such as transportation, industry, smart home/city, medical services, and energy systems. Different wireless and wired technologies link sensors and systems together, through wireless access points, gateways, and routers that in turn connect to the web and cloud-based intelligence. IoT architectures make great demands on network control methods for the efficient management of massive amounts of nodes and data. Therefore, some of the cloud’s management tasks should be distributed around the edges of networked systems, utilizing fog computing to control and manage, e.g., network resources, quality, traffic prioritizations, and security. In this work, we present adaptive edge computing solutions based on regressive admission
امتیاز شما: