Desconexión Dinámica Eficiente en Energía en la Computación en la Nube de Borde para el Internet de las Cosas

Con la proliferación de aplicaciones del Internet de las Cosas (IoT) que requieren gran capacidad de cálculo, la capacidad limitada de los dispositivos finales puede deteriorar el rendimiento del servicio. Para abordar este problema, las tareas de cálculo pueden ser desconectadas a la Computación en la Nube de Borde (MEC) para su procesamiento. Sin embargo, esto consume una cantidad considerable de energía para transmitir y procesar estas tareas. En este documento, estudiamos la desconexión de tareas eficiente en energía en MEC. Específicamente, lo formulamos como un problema de optimización estocástica, con el objetivo de minimizar el consumo de energía de la desconexión de tareas mientras se garantiza la longitud media de la cola. La solución de este problema de optimización de desconexión enfrenta muchos desafíos técnicos debido a la incertidumbre y la dinámica del estado del canal inalámbrico y el proceso de llegada de tareas, así como la gran escala del espacio de soluciones. Para abordar estos desafíos, aplicamos técnicas de optimización estocástica para transformar el problema estocástico original en un problema de optimización determinista, y proponemos un algoritmo de desconexión dinámica eficiente en energía llamado EEDOA. EEDOA puede implementarse de manera en línea para tomar decisiones de desconexión de tareas con complejidad de tiempo polinómico. Se proporciona un análisis teórico para demostrar que EEDOA puede aproximar el consumo mínimo de energía de transmisión mientras limita aún la longitud de la cola. Se presentan resultados experimentales que muestran la efectividad de EEDOA.