ОНТОЛОГІЧНИЙ ПІДХІД ДО ПЕРЕРОЗПОДІЛУ НАВАНТАЖЕННЯ ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2024.2.111Ключові слова:
Інтернет речей, туманні обчислення, хмарна система, онтологія, продукційні правилаАнотація
Актуальність. Все більшу популярність у різних галузей на сьогодні отримають системи Інтернету речей. При великій кількості кінцевих датчиків активно застосовується концепція туманних обчислень. Але використання туманної концепції у таких випадках потребує доволі частого перерозподілу навантаження між обчислювальними вузлами. Мета статті – розроблення підходу до скорочення часових витрат на перерозподіл навантаження за рахунок скорочення множини вузлів-кандидатів для розміщення навантаження і часу його формування на основі онтологічного аналізу з метою підвищення ефективності функціонування розподіленої системи, реалізованою на базі технології туманних обчислень. Результати дослідження. Проведено аналіз застосування онтологій для вирішення оптимізаційних завдань. Запропонований покроковий метод формування онтології розподілу обчислювального навантаження. Описаний підхід для формування системи продукційних правил вибору вузлів для перенесення навантаження Інтернету речей. Наведений приклад застосування розробленого підходу при виконання еволюційних алгоритмів, що використовуються для аналізу даних, які надходять з датчиків системи Інтернету речей. Висновок. Розроблений підхід скорочує часові витрати на перерозподіл навантаження за рахунок скорочення множини вузлів-кандидатів для розміщення навантаження і часу його формування на основі онтологічного аналізу з при використанні технології туманних обчислень.Завантаження
Посилання
Pardo, C., Wei, R., Ivens, B.S. (2022). Integrating the business networks and internet of things perspectives: A system of systems (SoS) approach for industrial markets. Industrial Marketing Management, 104, 258–275. doi: https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2022.04.012
Zakharchenko, A., Stepanets, O. (2023). Digital twin value in intelligent building development. Advanced Information Systems, 7(2), 75–86. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2023.2.11
Li, G., Liu, Y., Wu, J., Lin, D., Zhao, Sh. (2019). Methods of Resource Scheduling Based on Optimized Fuzzy Clustering in Fog Computing. Sensors, MDPI, 19(9). doi: https://doi.org/10.3390/s19092122
Schulz, A.S. (2023). User Interactions with Internet of Things (IoT) Devices in Shared Domestic Spaces. ACM International Conference Proceeding Series, 577–579. doi: https://doi.org/10.1145/3626705.3632615
Chalapathi, G.S.S., Chamola, V., Vaish, A., Buyya, R. (2022). Industrial internet of things (Iiot) applications of edge and fog computing: A review and future directions. Advances in Information Security, 83, 293–325. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-57328-7_12
Petrovska, I., Kuchuk, H. (2023). Adaptive resource allocation method for data processing and security in cloud environment. Advanced Information Systems, 7(3), 67–73. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2023.3.10
Qayyum, T., Trabelsi, Z., Waqar Malik, A., Hayawi, K. (2022). Mobility-aware hierarchical fog computing framework for Industrial Internet of Things. Journal of Cloud Computing, 11(1), 72. doi: https://doi.org/10.1186/s13677-022-00345-y
Mishra, A., Singh, P. (2024), A hybrid approach to ontology evaluation. Mathematics and Computer Science, vol. 2, рр. 187–204, doi: DOI: https://doi.org/10.1002/9781119896715.ch13
Kuchuk, G., Nechausov, S., Kharchenko, V. (2015), Two-stage optimization of resource allocation for hybrid cloud data store. International Conference on Information and Digital Technologies, Zilina, pp. 266–271. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/DT.2015.7222982
Zuev, A., Karaman, D., Olshevskiy, A. (2023). Wireless sensor synchronization method for monitoring short-term events. Advanced Information Systems, 7(4), 33–40. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2023.4.04
Kuchuk G., Kovalenko A., Komari I.E., Svyrydov A., Kharchenko V. Improving big data centers energy efficiency: Traffic based model and method. Studies in Systems, Decision and Control, vol 171. Kharchenko, V., Kondratenko, Y., Kacprzyk, J. (Eds.). Springer Nature Switzerland AG, 2019. Pp. 161-183. DOI: http://doi.org/10.1007/978-3-030-00253-4_8
Коваленко А. А., Кучук Г. А. Методи синтезу інформаційної та технічної структур системи управління об’єктом критичного застосування. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, № 1. С. 22–27. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.1.04
Nechausov A., Mamusuĉ I., Kuchuk N. Synthesis of the air pollution level control system on the basis of hyperconvergent infrastructures. Сучасні інформаційні системи. 2017. Т. 1, № 2. С. 21 – 26. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2017.2.04
Кучук Н. Г., Мерлак В. Ю., Скородєлов В. В. Метод зменшення часу доступу до слабкоструктурованих даних. Сучасні інформаційні системи. 2020. Т. 4, № 1. С. 97-102. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.1.14
Qaswar, F., Rahmah, M., Raza, M.A., Hassan, M.K.A., Sharaf, A. (2023), Applications of Ontology in the Internet of Things: A Systematic Analysis, Electronics (Switzerland), 12(1), 111, doi: http://dx.doi.org/10.3390/electronics12010111
Kalaiselvi, P., Michael Jones, M., Murugesh, S., Veerakumar, K., Prakash, N. (2023), Design And Implementation of Smart Billing System, 2023 International Conference on Sustainable Emerging Innovations in Engineering and Technology, ICSEIET 2023, страницы 212–218, doi: http://dx.doi.org/10.1109/ICSEIET58677.2023.10303608
Jayasuriya, D.B., Perera, I. (2019), Ontology Based Software Design Documentation for Design Reasoning, MERCon 2019 - Proceedings, 5th International Multidisciplinary Moratuwa Engineering Research Conference, pp. 710–715, 8818813, doi: http://dx.doi.org/10.1109/MERCon.2019.8818813
Lee, C.-H.L., Liu, A. (2008), Applying fuzzy candlestick pattern ontology to investment knowledge management, Journal of Internet Technology, 9(4), pp. 307–315.
