ФОРМУВАННЯ КЛАСТЕРІВ НА ОДНОПЛАТНИХ КОМП'ЮТЕРАХ У МЕРЕЖАХ IOT
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2024.2.141Ключові слова:
одноплатний комп'ютер, кластер, Інтернет речей, граничні обчисленняАнотація
У статті розглянуто проблему використання одноплатних комп'ютерів для технології Інтернету речей. Проведено аналіз сучасних одноплатних комп'ютерів у різних галузях. Одноплатні комп'ютери та кластери з одноплатних комп'ютерів знайшли своє застосування в концепції граничних обчислень, дозволяючи реалізувати оптимізацію хмарних обчислень шляхом розміщення обчислювальних ресурсів якомога ближче до джерела. Ідея «віртуального кластера» полягає в об'єднанні та організації розрізнених гетерогенних пристроїв для вирішення різних складних обчислювальних завдань з використанням вільних (доступних) ресурсів вже існуючої інфраструктури граничних обчислень, що знаходяться в межах досяжності насамперед розрахованої області знаходження датчиків IoT. Такий кластер також дозволить використовувати ресурси існуючої інфраструктури раціональніше, наприклад, розгорнувши додаткові сервіси з обробки та зберігання даних у шарі граничних вузлів.Завантаження
Посилання
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
Fatlawi, A., Al Dujaili, M.J. (2023), Integrating the Internet of Things (IoT) and Cloud Computing Challenges and Solutions: A Review. AIP Conference Proceedings, 2977(1), 020067. doi: http://dx.doi.org/10.1063/5.0181842
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
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
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
Kuchuk, N., Mozhaiev, O., Semenov, S., Haichenko, A., Kuchuk, H., Tiulieniev, S., Mozhaiev, M., Davydov, V., Brusakova, O., Gnusov, Y. (2023). Devising a method for balancing the load on a territorially distributed foggy environment. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(4 (121), 48–55. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.274177
Kuchuk, N., Kovalenko, A., Ruban, I., Shyshatskyi, A., Zakovorotnyi, O., Sheviakov, I. (2023). Traffic Modeling for the Industrial Internet of NanoThings. 2023 IEEE 4th KhPI Week on Advanced Technology, KhPI Week 2023 - Conference Proceedings, 2023, doi: 194480. http://dx.doi.org/10.1109/KhPIWeek61412.2023.10312856
Sharma, Sh. Saini H. (2019). A novel four-tier architecture for delay aware scheduling and load balancing in fog environment. Sustainable Computing: Informatics and Systems, 24. doi: https://doi.org/10.1016/j.suscom.2019.100355
