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빅데이터 기술과 인터넷의 빠른 확장으로 인해 데이터에 대한 필요성이 꾸준히 증가하고 있으며, 생성되는 데이터의 양은 데이터 분석에 대한 상당한 필요성을 만들어내고 있습니다. 사물 인터넷(IoT) 모델은 엣지 플랫폼의 중요한 요소로 등장했습니다. IoT 시스템은 많은 연결된 장치들이 생성하는 방대한 양의 데이터로 인해 심각한 성능 문제를 겪고 있습니다. IoT 시스템의 자원 소비 및 응답 서비스의 적응력을 높일 수 있는 잠재적인 방법으로는 엣지-클라우드 컴퓨테이션과 네트워킹 기능 가상화(NFV) 기술이 있습니다. 엣지 환경에서는 많은 IoT 애플리케이션의 서비스 조합이 존재합니다. 서비스 구성 요소 간의 데이터 통신으로 인해 중요한 전송 지연이 IoT 통신 절차에서 전체 네트워크의 기능에 영향을 미칩니다. 이에 따라 본 연구는 엣지-클라우드-하이브리드 시스템에서 IoT 서비스 요소 설치를 위한 새로운 최적화 기법인 IoT 기반 서비스 구성 요소 최적화 모델(IoT-SCOM)을 제안하며, 최적화 목표로 전송 지연 감소를 설정합니다. 또한 본 연구는 IoT-SCOM 모델을 생성하고 최적화하여 가장 적은 보장 지연으로 최상의 배포 옵션을 선택합니다. 실험 결과는 IoT-SCOM 접근 방식이 기존 방법과 확률적 최적화 기법에 비해 엣지-클라우드 환경에서 데이터 집약적인 서비스 요소 설치 문제에 대해 더 높은 정확도와 효과성을 가진다는 것을 보여줍니다.
Pal et al. (Sat,)은 이 문제를 연구했습니다.