Published April 18, 2024 | Version v1
Publication Metadata-only

Design of load-aware resource allocation for heterogeneous fog computing systems

Creators

  • 1. Fauji Fertilizer (Pakistan)
  • 2. Gachon University
  • 3. University of Ha'il
  • 4. Amran University
  • 5. University of Johannesburg
  • 6. Université de Moncton

Description

The execution of delay-aware applications can be effectively handled by various computing paradigms, including the fog computing, edge computing, and cloudlets. Cloud computing offers services in a centralized way through a cloud server. On the contrary, the fog computing paradigm offers services in a dispersed manner providing services and computational facilities near the end devices. Due to the distributed provision of resources by the fog paradigm, this architecture is suitable for large-scale implementation of applications. Furthermore, fog computing offers a reduction in delay and network load as compared to cloud architecture. Resource distribution and load balancing are always important tasks in deploying efficient systems. In this research, we have proposed heuristic-based approach that achieves a reduction in network consumption and delays by efficiently utilizing fog resources according to the load generated by the clusters of edge nodes. The proposed algorithm considers the magnitude of data produced at the edge clusters while allocating the fog resources. The results of the evaluations performed on different scales confirm the efficacy of the proposed approach in achieving optimal performance.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

يمكن التعامل مع تنفيذ تطبيقات الوعي بالتأخير بفعالية من خلال نماذج حوسبة مختلفة، بما في ذلك حوسبة الضباب والحوسبة الطرفية والسحابات. تقدم الحوسبة السحابية الخدمات بطريقة مركزية من خلال خادم سحابي. على العكس من ذلك، يقدم نموذج حوسبة الضباب خدمات بطريقة متفرقة تقدم خدمات ومرافق حسابية بالقرب من الأجهزة الطرفية. نظرًا لتوفير الموارد الموزعة من خلال نموذج الضباب، فإن هذه البنية مناسبة للتنفيذ واسع النطاق للتطبيقات. علاوة على ذلك، توفر حوسبة الضباب تقليلًا في التأخير وتحميل الشبكة مقارنةً بالبنية السحابية. يعد توزيع الموارد وموازنة الأحمال من المهام المهمة دائمًا في نشر الأنظمة الفعالة. في هذا البحث، اقترحنا نهجًا قائمًا على الاستدلال يحقق انخفاضًا في استهلاك الشبكة والتأخير من خلال الاستخدام الفعال لموارد الضباب وفقًا للحمل الناتج عن مجموعات العقد الطرفية. تأخذ الخوارزمية المقترحة في الاعتبار حجم البيانات المنتجة في مجموعات الحافة أثناء تخصيص موارد الضباب. تؤكد نتائج التقييمات التي أجريت على مستويات مختلفة فعالية النهج المقترح في تحقيق الأداء الأمثل.

Translated Description (French)

L'exécution d'applications sensibles au retard peut être efficacement gérée par divers paradigmes informatiques, y compris l'informatique de brouillard, l'informatique de périphérie et les cloudlets. Le cloud computing offre des services de manière centralisée via un serveur cloud. Au contraire, le paradigme informatique Fog offre des services de manière dispersée en fournissant des services et des installations de calcul à proximité des périphériques finaux. En raison de la fourniture distribuée de ressources par le paradigme Fog, cette architecture est adaptée à la mise en œuvre à grande échelle d'applications. En outre, le fog computing offre une réduction des retards et de la charge réseau par rapport à l'architecture cloud. La répartition des ressources et l'équilibrage de la charge sont toujours des tâches importantes dans le déploiement de systèmes efficaces. Dans cette recherche, nous avons proposé une approche heuristique qui permet de réduire la consommation et les retards du réseau en utilisant efficacement les ressources de brouillard en fonction de la charge générée par les grappes de nœuds périphériques. L'algorithme proposé prend en compte l'ampleur des données produites au niveau des grappes de bord tout en allouant les ressources de brouillard. Les résultats des évaluations réalisées à différentes échelles confirment l'efficacité de l'approche proposée pour atteindre une performance optimale.

Translated Description (Spanish)

La ejecución de aplicaciones con capacidad de retardo puede ser manejada de manera efectiva por varios paradigmas de computación, incluyendo la computación en la niebla, la computación perimetral y los cloudlets. La computación en la nube ofrece servicios de forma centralizada a través de un servidor en la nube. Por el contrario, el paradigma de computación en niebla ofrece servicios de manera dispersa proporcionando servicios e instalaciones computacionales cerca de los dispositivos finales. Debido a la provisión distribuida de recursos por el paradigma de niebla, esta arquitectura es adecuada para la implementación a gran escala de aplicaciones. Además, la computación en la niebla ofrece una reducción en el retraso y la carga de la red en comparación con la arquitectura en la nube. La distribución de recursos y el equilibrio de carga son siempre tareas importantes en la implementación de sistemas eficientes. En esta investigación, hemos propuesto un enfoque basado en la heurística que logra una reducción en el consumo y los retrasos de la red mediante la utilización eficiente de los recursos de niebla de acuerdo con la carga generada por los clústeres de nodos de borde. El algoritmo propuesto considera la magnitud de los datos producidos en los clústeres de borde al asignar los recursos de niebla. Los resultados de las evaluaciones realizadas en diferentes escalas confirman la eficacia del enfoque propuesto para lograr un rendimiento óptimo.

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
تصميم تخصيص موارد مدركة للحمل لأنظمة حوسبة الضباب غير المتجانسة
Translated title (French)
Conception de l'allocation des ressources en fonction de la charge pour les systèmes informatiques hétérogènes à brouillard
Translated title (Spanish)
Diseño de asignación de recursos conscientes de la carga para sistemas informáticos de niebla heterogéneos

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4394930958
DOI
10.7717/peerj-cs.1986

Is supplement to
https://openalex.org/W4293054626 (Other)
https://openalex.org/W2942586735 (Other)
https://openalex.org/W4214499119 (Other)
https://openalex.org/W2885657717 (Other)
https://openalex.org/W2892869641 (Other)
https://openalex.org/W4322761281 (Other)
https://openalex.org/W4238233472 (Other)
https://openalex.org/W4328007012 (Other)
https://openalex.org/W4313526662 (Other)
https://openalex.org/W3111395152 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Yemen

References

  • https://openalex.org/W2537668649
  • https://openalex.org/W2736823879
  • https://openalex.org/W2917992310
  • https://openalex.org/W2921939364
  • https://openalex.org/W2964995528
  • https://openalex.org/W2982760504
  • https://openalex.org/W2984881398
  • https://openalex.org/W3005180306
  • https://openalex.org/W3042786694
  • https://openalex.org/W3046228672
  • https://openalex.org/W3102896209
  • https://openalex.org/W3130489378
  • https://openalex.org/W3187597042
  • https://openalex.org/W3191902023
  • https://openalex.org/W3202452983
  • https://openalex.org/W3206398859
  • https://openalex.org/W3216261710
  • https://openalex.org/W4206176461
  • https://openalex.org/W4281751063
  • https://openalex.org/W4290851513
  • https://openalex.org/W4291701175
  • https://openalex.org/W4311748000
  • https://openalex.org/W4313894817
  • https://openalex.org/W4321096748
  • https://openalex.org/W4327948247
  • https://openalex.org/W4382777188
  • https://openalex.org/W4387101301
  • https://openalex.org/W4390749509