Published March 28, 2024
| Version v1
Publication
Open
APOLLO: A Proximity-Oriented Low-Level Orchestration Algorithm for Performance Optimization in Mist Computing
Creators
- 1. University of Laghouat
- 2. Edinburgh Napier University
- 3. Technology Innovation Institute
Description
Abstract The fusion of satellite technologies with the Internet of Things (IoT) has propelled the evolution of mobile computing, ushering in novel communication paradigms and data management strategies. Within this landscape, the efficient management of computationally intensive tasks in satellite-enabled mist computing environments emerges as a critical challenge. These tasks, spanning from optimizing satellite communication to facilitating blockchain-based IoT processes, necessitate substantial computational resources and timely execution. To address this challenge, we introduce APOLLO, a novel low-layer orchestration algorithm explicitly tailored for satellite mist computing environments. APOLLO leverages proximity-driven decision-making and load balancing to optimize task deployment and performance. We assess APOLLO's efficacy across various configurations of mist layer devices while employing a round-robin principle for equitable task distribution among the close low-layer satellites. Our findings underscore APOLLO's promising outcomes in terms of reduced energy consumption, minimized end-to-end delay, and optimized network resource utilization, particularly in targeted scenarios. However, the evaluation also reveals avenues for refinement, notably in CPU utilization and slightly low tasks success rates. Our work contributes substantial insights into advancing task orchestration in satellite-enabled mist computing with more focus on energy and end-to-end sensitive applications, paving the way for more efficient, reliable, and sustainable satellite communication systems.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
أدى دمج تقنيات الأقمار الصناعية مع إنترنت الأشياء (IoT) إلى دفع تطور الحوسبة المتنقلة، مما أدى إلى ظهور نماذج اتصال جديدة واستراتيجيات لإدارة البيانات. ضمن هذا المشهد، تظهر الإدارة الفعالة للمهام المكثفة حسابيًا في بيئات الحوسبة الخاطئة التي تدعم الأقمار الصناعية كتحدي حاسم. تتطلب هذه المهام، التي تمتد من تحسين الاتصالات عبر الأقمار الصناعية إلى تسهيل عمليات إنترنت الأشياء القائمة على البلوك تشين، موارد حسابية كبيرة والتنفيذ في الوقت المناسب. ولمواجهة هذا التحدي، نقدم أبولو، وهي خوارزمية تزامن جديدة منخفضة الطبقة مصممة خصيصًا لبيئات حوسبة ضباب الأقمار الصناعية. تستفيد أبولو من عملية صنع القرار القائمة على القرب وموازنة الحمل لتحسين نشر المهام وأدائها. نقوم بتقييم فعالية أبولو عبر تكوينات مختلفة من أجهزة طبقة الضباب مع استخدام مبدأ روبن مستدير لتوزيع المهام العادل بين الأقمار الصناعية القريبة منخفضة الطبقة. تؤكد النتائج التي توصلنا إليها نتائج أبولو الواعدة من حيث تقليل استهلاك الطاقة، وتقليل التأخير من البداية إلى النهاية، والاستخدام الأمثل لموارد الشبكة، لا سيما في السيناريوهات المستهدفة. ومع ذلك، يكشف التقييم أيضًا عن سبل التحسين، لا سيما في استخدام وحدة المعالجة المركزية ومعدلات نجاح المهام المنخفضة قليلاً. يساهم عملنا في تقديم رؤى جوهرية حول تنسيق المهام في حوسبة MIST التي تدعمها الأقمار الصناعية مع مزيد من التركيز على الطاقة والتطبيقات الحساسة من البداية إلى النهاية، مما يمهد الطريق لأنظمة اتصالات ساتلية أكثر كفاءة وموثوقية واستدامة.Translated Description (French)
Résumé La fusion des technologies satellitaires avec l'Internet des objets (IoT) a propulsé l'évolution de l'informatique mobile, ouvrant la voie à de nouveaux paradigmes de communication et à de nouvelles stratégies de gestion des données. Dans ce paysage, la gestion efficace des tâches intensives en calcul dans les environnements de calcul de brouillard par satellite apparaît comme un défi critique. Ces tâches, allant de l'optimisation de la communication par satellite à la facilitation des processus IoT basés sur la blockchain, nécessitent des ressources informatiques substantielles et une exécution en temps opportun. Pour relever ce défi, nous présentons APOLLO, un nouvel algorithme d'orchestration à faible couche explicitement conçu pour les environnements informatiques de brouillard de satellite. APOLLO tire parti de la prise de décision basée sur la proximité et de l'équilibrage de la charge pour optimiser le déploiement et la performance des tâches. Nous évaluons l'efficacité d'APOLLO dans diverses configurations de dispositifs à couche de brume tout en utilisant un principe de rotation circulaire pour une répartition équitable des tâches entre les satellites à couche basse proches. Nos résultats soulignent les résultats prometteurs D'APOLLO en termes de réduction de la consommation d'énergie, de réduction des retards de bout en bout et d'optimisation de l'utilisation des ressources du réseau, en particulier dans les scénarios ciblés. Cependant, l'évaluation révèle également des possibilités de raffinement, notamment en ce qui concerne l'utilisation du processeur et les taux de réussite des tâches légèrement faibles. Notre travail fournit des informations substantielles sur l'avancement de l'orchestration des tâches dans l'informatique de brouillard par satellite en mettant davantage l'accent sur l'énergie et les applications sensibles de bout en bout, ouvrant la voie à des systèmes de communication par satellite plus efficaces, fiables et durables.Translated Description (Spanish)
Resumen La fusión de las tecnologías satelitales con el Internet de las Cosas (IoT) ha impulsado la evolución de la informática móvil, marcando el comienzo de nuevos paradigmas de comunicación y estrategias de gestión de datos. Dentro de este panorama, la gestión eficiente de tareas computacionalmente intensivas en entornos de computación en niebla habilitados para satélites surge como un desafío crítico. Estas tareas, que abarcan desde la optimización de la comunicación por satélite hasta la facilitación de los procesos de IoT basados en blockchain, requieren recursos computacionales sustanciales y una ejecución oportuna. Para abordar este desafío, presentamos APOLLO, un novedoso algoritmo de orquestación de baja capa diseñado explícitamente para entornos informáticos de niebla satelital. APOLLO aprovecha la toma de decisiones basada en la proximidad y el equilibrio de carga para optimizar la implementación y el rendimiento de las tareas. Evaluamos la eficacia de APOLLO en varias configuraciones de dispositivos de capa de niebla mientras empleamos un principio de round-robin para una distribución equitativa de tareas entre los satélites cercanos de capa baja. Nuestros hallazgos subrayan los resultados prometedores de APOLLO en términos de consumo de energía reducido, retraso de extremo a extremo minimizado y utilización optimizada de los recursos de la red, particularmente en escenarios específicos. Sin embargo, la evaluación también revela vías para el refinamiento, especialmente en la utilización de la CPU y tasas de éxito de tareas ligeramente bajas. Nuestro trabajo aporta información sustancial sobre el avance de la orquestación de tareas en la computación de niebla habilitada para satélites con un mayor enfoque en la energía y las aplicaciones sensibles de extremo a extremo, allanando el camino para sistemas de comunicación por satélite más eficientes, confiables y sostenibles.Files
latest.pdf.pdf
Files
(1.8 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:d21d1c6ac0cb5e1845d2165f49e815dd
|
1.8 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- أبولو: خوارزمية تزامن منخفضة المستوى موجهة نحو القرب لتحسين الأداء في الحوسبة الضبابية
- Translated title (French)
- APOLLO : un algorithme d'orchestration de bas niveau axé sur la proximité pour l'optimisation des performances en informatique de brume
- Translated title (Spanish)
- APOLLO: un algoritmo de orquestación de bajo nivel orientado a la proximidad para la optimización del rendimiento en la computación de niebla
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4393277048
- DOI
- 10.21203/rs.3.rs-4110099/v1