Zusammenfassung - CRAFT: Latenz- und Kostenbewusstes genetisches Framework für Knotenplatzierung in Edge-Fog-Umgebungen

CRAFT: Latenz- und Kostenbewusstes genetisches Framework für Knotenplatzierung in Edge-Fog-Umgebungen

2025-07-16 17:29:52

{"Soheil Mahdizadeh","Amir Mahdi Rasouli","Mohammad Pourashory","Sadra Galavani","Mohsen Ansari"}

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

Das Papier präsentiert CRAFT, ein latenz- und kostenbewusstes, genetisch basiertes Framework zur Optimierung der Knotenplatzierung in Edge-Fog-Umgebungen. Es zielt darauf ab, die Herausforderungen hoher Latenz und erhöhter Kosten in IoT-Systemen durch die strategische Platzierung von Edge- und Fog-Knoten zu bewältigen. **Hauptpunkte**: * **Problem**: IoT-Systeme generieren riesige Datenmengen, die effiziente Verwaltung und Verarbeitung erfordern. Edge- und Fog-Computing bieten Lösungen durch die Bereitstellung von Berechnungen näher am Endbenutzer, was Latenz reduziert und die Verarbeitungskapazität erhöht. Allerdings ist die strategische Platzierung von Edge- und Fog-Knoten entscheidend, um optimale Leistung zu erzielen. * **CRAFT Framework**: * **Genetischer Algorithmus**: CRAFT nutzt einen genetischen Algorithmus zur Optimierung der Knotenplatzierung. Er berücksichtigt verschiedene Faktoren wie Latenz, Kosten und Kommunikationsverbindungen, um die beste Platzierungsstrategie zu finden. * **Anpassbarer Parameter (V)**: CRAFT führt einen anpassbaren Parameter (V) ein, der es ermöglicht, dynamische Anpassungen zwischen der Priorisierung von Latenz und Kosten vorzunehmen. Diese Flexibilität ermöglicht es CRAFT, verschiedene Anwendungsnachfragen und Umgebungen zu berücksichtigen. * **Knotenplatzierung**: Das Algorithmus identifiziert Kandidaten für die Platzierung von Edge- und Fog-Knoten basierend auf der Netzwerktopologie und Einschränkungen. Anschließend bewertet es die Fitness jedes Kandidaten durch Berücksichtigung des Gesamtkostens und der Latenz des Systems. * **Evaluation**: * **Simulation**: Die Autoren haben ein Simulationsumfeld auf Basis realistischer Daten implementiert und CRAFT gegen Basismethoden wie zufällige Platzierung und EVO bewertet. * **Ergebnisse**: CRAFT zeigte erhebliche Verbesserungen in Latenz und Kosten im Vergleich zu Basismethoden. Es erreichte bis zu 2,77% Latenzreduktion und 31,15% Kostensenkung. * **Vorteile**: * **Anpassbarer Parameter (V)**: CRAFTs Fähigkeit, zwischen Latenz und Kosten dynamisch umzuschalten, bietet Flexibilität und Anpassungsfähigkeit für verschiedene Szenarien. * **Skalierbarkeit**: Der Algorithmus ist skalierbar und kann auf verschiedene IoT-Anwendungen und Netzwerkgrößen angewendet werden. * **Kosteneffizienz**: CRAFT optimiert die Platzierung von Knoten, um Kosten zu minimieren, während eine annehmbare Latenz erreicht wird. **Anwendungen**: CRAFT kann auf verschiedene IoT-Anwendungen angewendet werden, die geringe Latenz und effiziente Ressourcennutzung erfordern, wie z.B.: * **Smarte Städte**: Die Optimierung der Platzierung von Edge- und Fog-Knoten in smarten Städten kann den Verkehrsmanagement, öffentliche Sicherheit und die Energieeffizienz verbessern. * **Gesundheitswesen**: CRAFT kann verwendet werden, um die Platzierung von Edge- und Fog-Knoten in Gesundheitssystemen zu optimieren, um die Patientenvorsorge und -behandlung zu verbessern. * **Industrie-IoT**: CRAFT kann die Leistung und Effizienz von Industrie-IoT-Systemen verbessern, indem die Platzierung von Edge- und Fog-Knoten für Echtzeitdatenverarbeitung und -analyse optimiert wird. **Schlussfolgerung**: CRAFT bietet eine neue und effektive Lösung für die Optimierung der Knotenplatzierung in Edge-Fog-Umgebungen. Seine Fähigkeit, zwischen Latenz und Kosten dynamisch auszubalancieren, sowie seine Skalierbarkeit und Kosteneffizienz machen es zu einem wertvollen Werkzeug für verschiedene IoT-Anwendungen.