EdgeMatch: ゲーム理論を使った複数の基準によるIoTエッジタスクのスケジューリングのためのスマートアプローチ

長期間にわたり、「クラウドIoT」として知られる技術アーキテクチャは、IoTデバイスをクラウドデータセンターにあるサーバーに接続しています。これによりリアルタイムデータ分析が可能となり、より良いデータ主導の意思決定、最適化、およびリスク軽減が実現します。クラウドシステムは通常、IoTデバイスからかなりの距離にあるため、時間に敏感なIoTアプリケーションの増加は、重要なサービスをタイムリーに提供するためのクラウドアーキテクチャの拡張の必要性を促進しています。低遅延と効率的なリソース利用を保証しつつ、IoTサービスを適切なエッジノードに割り当てるバランスを取ることは、依然として挑戦的なタスクです。エッジノードはクラウドよりもリソース能力が低いためです。この状況における現在の手法の主な欠点は、スケジューリングの問題を一方からのみ取り扱っていることです。タスクスケジューリングは、クラウドコンピューティング、オペレーティングシステム、並列処理など、さまざまな領域で重要な役割を果たし、計算リソースの効果的な管理を可能にします。この研究では、この問題を解決するために、ゲーム理論に基づく複数要因自律型IoT-エッジスケジューリング手法を提供します。我々の戦略は、二つの異なるシナリオを含みます。最初のシナリオでは、IoTおよびエッジノードが遅延やリソース使用量などの要因を用いて相互に評価できる選択肢を含むアルゴリズムを導入しました。二つ目のシナリオでは、マッチングの概念を活用し、中央集権的および分散型のスケジューリングアプローチを考慮します。さらに、リソース割り当てのための好みベース安定メカニズム（PBSM）アルゴリズムも導入しました。IoTサービスの実行時間とエッジノードのリソース統合の効果に関して、我々の技術は、一般的に使用される二つのMin-MinおよびMax-Minスケジューリングアルゴリズムと比較して、より良い結果を達成します。