Zusammenfassung - MOFCO: Mobility- und Migration-bewusstes Task-Offloading in dreischichtigen Fog-Computing-Umgebungen

MOFCO: Mobility- und Migration-bewusstes Task-Offloading in dreischichtigen Fog-Computing-Umgebungen

2025-07-16 08:42:32

{"Soheil Mahdizadeh","Elyas Oustad","Mohsen Ansari"}

{cs.AR,cs.DC,cs.NI}

Das Papier diskutiert die Herausforderung der Aufgabenverlagerung in dreischichtigen Fog Computing-Umgebungen mit mobilen Endgeräten (UE). Es schlägt MOFCO, einen neuen Algorithmus zur Aufgabenverlagerung, der sich auf Mobilität und Migration bezieht, vor, um diese Herausforderung zu bewältigen. **Problemhintergrund**: * Mit dem Aufkommen von IoT- und IoV-Diensten ist die Verlagerung von Aufgaben auf Fog-Nodes für latenzsensible Anwendungen entscheidend geworden. * Allerdings führt die Mobilität der UE zu Komplexitäten wie Dienstmigration und Radio-Handover, was zu erhöhten Kosten und einer verschlechterten Systemleistung führt. * Bestehende Methoden konzentrieren sich oft auf Verlagerungsentscheidungen und Ressourcenzuweisungen, ohne Mobilität und Migration zu berücksichtigen. **MOFCO-Algorithmus**: * **Problemformulierung**: MOFCO formuliert die Aufgabenverlagerung und Ressourcenzuweisung als ein gemischt-ganzzahliges nichtlineares Programmierungsproblem (MINLP), das darauf abzielt, die Gesamtkosten der Aufgaben zu minimieren, unter Berücksichtigung von Latenz, Energieverbrauch und Migrationsoberfläche. * **Mobilitäts- und Lastvorhersage**: MOFCO nutzt Mobilitätsparameter, um zukünftige Lastverteilungen vorherzusagen, was proaktive Migrationen verhindert und die Entscheidungsfindung unter dynamischen Bedingungen verbessert. * **Evolutionäre Spieltheorieansatz**: MOFCO verwendet einen heuristisch unterstützten evolutionären Spieltheorieansatz, um das MINLP-Problem effizient zu lösen. * **Fog-Nodenausfall**: MOFCO eliminiert Fog-Nodes mit hoher Latenz oder geringer Energieeffizienz, reduziert so den Suchbereich und verbessert die Effizienz. * **Lösungsraumsuche**: MOFCO durchsucht den verbleibenden Lösungsraum, um optimale Verlagerungsentscheidungen, Zielwahl und Ressourcenverteilungsstrategien zu finden. **Simulationsergebnisse**: * MOFCO reduziert im Vergleich zu Basismethoden wie GCGA und RA signifikant die Systemkosten (Latenz und Energieverbrauch). * MOFCO erreicht in bestimmten Szenarien bis zu 43% Kosteneinsparung, was seine Effektivität bei der Reduzierung der Migrationsoberfläche und der Verbesserung der Systemleistung demonstriert. **Schlussfolgerung**: MOFCO ist ein neuartiger und effizienter Algorithmus zur Aufgabenverlagerung, der die Herausforderungen der Mobilität und Migration in Fog Computing-Umgebungen effektiv bewältigt. Seine Fähigkeit, die Systemkosten zu reduzieren und die Leistung zu verbessern, macht ihn zu einem wertvollen Werkzeug für die Entwicklung effizienter und skalierbarer Fog Computing-Systeme. **Hauptbeiträge**: * **Mobilitäts- und Migration-bezogener Fog Computing-Modell**: MOFCO führt eine realistische dreischichtige Fog-Architektur ein und modelliert die Mobilitäts- und Migrationsdynamik von UE und Fog-Nodes. * **Heuristisch unterstützter evolutionärer Spieltheorieansatz**: MOFCO verwendet einen heuristisch unterstützten evolutionären Spieltheorieansatz, um das MINLP-Problem effizient zu lösen. * **Zukünftige Lastvorhersage**: MOFCO nutzt Mobilitätsparameter, um zukünftige Lastverteilungen vorherzusagen, um proaktive Migrationen zu vermeiden. * **Leistungsbewertung**: MOFCO wird mit SUMO-Simulationen bewertet, was seine Effektivität bei der Reduzierung der Systemkosten und der Verbesserung der Leistung demonstriert.