Résumé - CRAFT : Cadre génétique basé sur la latence et le coût pour le placement de nœuds dans des environnements Edge-Fog

CRAFT : Cadre génétique basé sur la latence et le coût pour le placement de nœuds dans des environnements Edge-Fog

2025-07-16 17:29:52

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

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

Le document présente CRAFT, un cadre génétique conscient de la latence et des coûts pour optimiser le placement de nœuds dans des environnements bord-fog. Il vise à répondre aux défis de la latence élevée et des coûts croissants dans les systèmes IoT en plaçant stratégiquement les nœuds bord et fog. **Points clés** : * **Problème** : Les systèmes IoT génèrent des quantités massives de données, nécessitant une gestion et un traitement efficaces. Le calcul de bord et de fog offre des solutions en rapprochant le traitement des utilisateurs finaux, réduisant ainsi la latence et augmentant la puissance de traitement. Cependant, le placement stratégique des nœuds bord et fog est crucial pour atteindre une performance optimale. * **Cadre CRAFT** : * **Algorithme génétique** : CRAFT utilise un algorithme génétique pour optimiser le placement des nœuds. Il prend en compte divers facteurs tels que la latence, le coût et les liaisons de communication pour trouver la meilleure stratégie de placement. * **Paramètre adaptable (V)** : CRAFT introduit un paramètre adaptable (V) qui permet des ajustements dynamiques entre la priorisation de la latence et du coût. Cette flexibilité permet à CRAFT de répondre aux besoins différents des applications et des environnements. * **Placement de nœuds** : L'algorithme identifie les candidats de placement pour les nœuds bord et fog en fonction de la topologie du réseau et des contraintes. Il évalue ensuite la fitness de chaque candidat en tenant compte du coût total et de la latence du système. * **Évaluation** : * **Simulation** : Les auteurs ont mis en œuvre un environnement de simulation basé sur des données du monde réel et ont évalué CRAFT par rapport à des méthodes de base comme le placement aléatoire et EVO. * **Résultats** : CRAFT a démontré des améliorations significatives à la fois en termes de latence et de coût par rapport aux méthodes de base. Il a atteint une réduction de latence de 2,77 % et une réduction de coût de 31,15 %. * **Avantages** : * **Paramètre adaptable (V)** : La capacité de CRAFT à ajuster dynamiquement entre la latence et le coût offre une flexibilité et une adaptabilité aux différents scénarios. * **Scalabilité** : L'algorithme est scalable et peut être appliqué à diverses applications IoT et tailles de réseaux. * **Coût-efficacité** : CRAFT optimise le placement des nœuds pour minimiser les coûts tout en atteignant une latence acceptable. * **Applications** : CRAFT peut être appliqué à diverses applications IoT nécessitant une faible latence et une utilisation efficace des ressources, telles que : * **Villes intelligentes** : L'optimisation du placement des nœuds bord et fog dans les villes intelligentes peut améliorer la gestion du trafic, la sécurité publique et l'efficacité énergétique. * **Santé** : CRAFT peut être utilisé pour optimiser le placement des nœuds bord et fog dans les systèmes de santé pour améliorer la surveillance des patients et les résultats des traitements. * **Internet des objets industriels** : CRAFT peut améliorer les performances et l'efficacité des systèmes IoT industriels en optimisant le placement des nœuds bord et fog pour le traitement et l'analyse de données en temps réel. **Conclusion** : CRAFT fournit une solution novatrice et efficace pour optimiser le placement des nœuds dans des environnements bord-fog. Sa capacité à équilibrer dynamiquement la latence et le coût, ainsi que sa scalabilité et sa coût-efficacité, le rend un outil précieux pour diverses applications IoT.