ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ХМАРНИХ ТА ТУМАННИХ СЕРЕДОВИЩ ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2023.3.152Ключові слова:
хмарні обчислення, туманні обчислення, Інтернет речейАнотація
Метою статті є порівняння туманних та хмарних обчислень для Інтернету речей, а також отримання якнайбільше інформації про можливості даних обчислень, порівняння переваг та недоліків при їх використанні. Результати дослідження. Охарактеризоване хмарне середовище; охарактеризоване туманне середовище; визначені ключові відмінності туманного та хмарного середовища для Інтернету речей. Зроблено висновок, що при розробці Інтернету речей необхідно зрівняти хмарні та туманні обчислення, щоб використовувати максимально доступні можливості та високий потенціал обраного середовища. При сумісному використанні обох середовищ можна застосунки обраної системи Інтернету речей розподілити на три непересічні частини: ті, що виконуються тільки у туманному середовищі, ті, що відразу передають дані для обробки у хмарному середовищі, та застосунки з комплексною обробкою даних: частково у тумані, частково у хмарі.Завантаження
Посилання
She R., Sun M. Security Energy Efficiency Analysis of CR-NOMA Enabled IoT Systems for Edge-cloud Environment. Int. Journal of Computational Intelligence Systems. 2023. Vol. 16(1), 118. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s44196-023-00273-y.
Петровська І. Ю., Кучук Г. А. Розподіл обчислювальних ресурсів у хмарних системах. Системи управління, навігації та зв'язку. 2022. Вип. 2 (68). С. 75–78. DOI: http://dx.doi.org/10.26906/SUNZ.2022.2.075.
Kuchuk G., Nechausov S., Kharchenko, V. Two-stage optimization of resource allocation for hybrid cloud data store. Int. Conf. on Information and Digital Technologies. Zilina, 2015. P. 266-271. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/DT.2015.7222982.
Кучук Г.А., Коваленко А. А., Лукова-Чуйко Н. В. Метод мінімізації середньої затримки пакетів у віртуальних з’єднаннях мережі підтримки хмарного сервісу. Системи управління, навігації та зв’язку. Полтава . ПНТУ, 2017. Вип. 2(42). С. 117-120.
Sharma, M., Kaur, P. Reliable federated learning in a cloud-fog-IoT environment. Journal of Supercomputing. 2023. Vol. 79(14). P. 15435–15458. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s11227-023-05252-w.
Baucas, M.J., Spachos, P. Improving Remote Patient Monitoring Systems Using a Fog-Based IoT Platform with Speech Recognition. 2023. IEEE Sensors Journal. Vol. 23(15). P. 17611–17618. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/JSEN.2023.3287916.
Essalhi, S.E., Raiss El Fenni, M., Chafnaji, H. A new clustering-based optimised energy approach for fog-enabled IoT networks. IET Networks. Vol. 12(4). P.155–166. DOI: http://dx.doi.org/10.1049/ntw2.12082.
