Enfoque de adaptación basado en red LSTM para la integración dinámica en sistemas inteligentes de borde-nube.

La computación en el borde, que migra tareas que requieren intensivos recursos de cómputo para ejecutarse en los recursos de almacenamiento de los dispositivos de borde, reduce eficientemente la pérdida de transmisión de datos y protege la privacidad de los datos. Sin embargo, debido a recursos de cómputo limitados y capacidad de almacenamiento, los dispositivos de borde no pueden soportar consultas y procesamiento de datos en streaming en tiempo real. Para abordar este desafío, primero, proponemos un enfoque adaptativo basado en redes de memoria a largo y corto plazo (LSTM) en el sistema inteligente de borde-nube. Específicamente, maximamos la Calidad de Experiencia (QoE) de los usuarios al adaptar automáticamente sus requisitos de recursos a la capacidad de almacenamiento de los dispositivos de borde a través de un mecanismo de eventos. En segundo lugar, para reducir la incertidumbre y la adaptación incompleta del dispositivo de borde hacia los requisitos del usuario, utilizamos la red LSTM para analizar la capacidad de almacenamiento del dispositivo de borde en tiempo real. Finalmente, las características de almacenamiento de los dispositivos de borde se agregan a la nube para reevaluar la capacidad integral de los dispositivos de borde y asegurar la rápida respuesta de los dispositivos del usuario durante el proceso de adaptación dinámica. Una serie de resultados experimentales muestran que el enfoque propuesto tiene un rendimiento superior en comparación con enfoques tradicionales basados en centralización y descomposición matricial.