LSTMネットワークに基づくインテリジェントエッジクラウドシステムにおける動的統合のための適応アプローチ

エッジコンピューティングは、計算集約的なタスクをエッジデバイスのストレージリソースで実行するために移行し、データ転送損失を効率的に削減し、データプライバシーを保護します。しかし、限られた計算リソースとストレージ容量のため、エッジデバイスはリアルタイムのストリーミングデータのクエリおよび処理をサポートできません。この課題に対処するために、まず、インテリジェントエッジクラウドシステムにおけるLSTMネットワークに基づく適応アプローチを提案します。具体的には、イベントメカニズムを通じてユーザーのリソース要求をエッジデバイスのストレージ容量に自動的に適応させることによって、ユーザーの体験の質（QoE）を最大化します。次に、ユーザーの要求に対するエッジデバイスの不確実性と不完全な適応を減少させるために、LSTMネットワークを使用してエッジデバイスのストレージ容量をリアルタイムで分析します。最後に、エッジデバイスのストレージ機能をクラウドに集約し、エッジデバイスの総合的な能力を再評価し、動的な適応マッチングプロセス中にユーザーデバイスの迅速な応答を確保します。一連の実験結果は、提案されたアプローチが従来の集中型および行列分解に基づくアプローチと比較して優れた性能を持つことを示しています。