Geri Dön

Mobil kenar bilişim platformlarında kaynak modelleme ve çizelgeleme için fırsatlardan faydalanma

Exploiting opportunities for resource modeling and scheduling in mobile edge computing platforms

  1. Tez No: 828078
  2. Yazar: ÖNEM YILDIZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. RADOSVETA İVANOVA SOKULLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 125

Özet

Bu tez çalışmasında, farklı türde uygulama kullanıcıları için minimum gecikme talepleri göz önüne alındığında, mevcut ağ yapısının bu talepleri karşılaması sorunu için optimum çözümünün nasıl yapılacağı incelenmiştir. Tez kapsamında, katmanlı bir ağ tasarımını ele almaktadır. Bu tasarım, ölçeklenebilir bir hücresiz ağın Mobil Kenar Bilişim (MEC) teknolojisiyle entegre edilerek 5G teknolojisini desteklemektedir. Hücresiz ağdaki kullanıcı taleplerinin MEC ağına erişimi ve MEC ağına iletilen taleplerin işlenmesi ve yönlendirilmesi süreçlerini birleştiren bir sistem tasarımı gerçekleştirilmiştir. Kullanıcıların talep ettikleri uygulama türlerini dikkate alan, kenar ağdaki sunucuların anlık yük miktarı ve yine kenar ağdaki sunucular arası bağlantı yoğunluğunu dikkate alan bir çözüm sunulması için çalışılmıştır. Bu bağlamda, derin öğrenme tabanlı bir hibrid algoritma tasarlanmıştır. Hibrit algoritmanın tasarlanan sisteme uygulanmasıyla, kenar ağ sunucularındaki hesaplama yükü ve backhaul bağlantılarının yükü dengelenmiştir ve kullanıcıların hizmet deneyimi iyileştirilmiştir. Ayrıca bu tasarım, cihaz yoğunluğunun yüksek olduğu sistemlerde, mevcut kaynakların öğrenme algoritmalarıyla akıllı bir şekilde yönetilmesine imkân sağlayacak ve ağdaki tüm kullanıcılar için iyileştirilmiş bir hizmet verilmesine yardımcı olacaktır.

Özet (Çeviri)

This thesis investigates the optimal solution for addressing the challenge of meeting minimum latency requirements for users of different application types within the existing network infrastructure. The scope of the thesis focuses on a layered network design that integrates a scalable cellular network with Mobile Edge Computing (MEC) technology to support 5G capabilities. A system design is implemented that combines the access of user requests from the cell-free network to the MEC network and the processing and routing of these requests within the MEC network. The solution takes into account the application types requested by users and considers the real-time workload of edge servers and the connectivity density between them. To achieve this, a hybrid algorithm based on deep learning is designed. By applying the hybrid algorithm to the designed system, the computation workload of edge servers and the load on backhaul connections are balanced, resulting in an enhanced user experience. Furthermore, this design enables intelligent management of available resources using learning algorithms in high-density systems, leading to improved services for all users in the network.

Benzer Tezler

  1. An adaptive offloading decision scheme in two-class mobile edge computing systems

    Iki-sınıflı mobil kenar bilişim sistemleri için uyarlanır bir aktarma karar yöntemi

    KAHLAN HASAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET AKİF YAZICI

  2. Workload orchestration for multi-tier multi-access edge computing systems

    Çok katmanlı çoklu erişimli kenar bilişim sistemleri için yük orkestrasyonu

    ÇAĞATAY SÖNMEZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEM ERSOY

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BAHRİ ATAY ÖZGÖVDE

  3. Realistic performance evaluation of edge computing scenarios over a hybrid testbed using software-defined networking

    Yazılım tanımlı ağlar kullanarak kenar bilişim senaryolarının hibrit test ortamı üzerinde gerçekçi başarım değerlendirmesi

    RAŞİT METE EŞREFOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEM ERSOY

    YRD. DOÇ. DR. BAHRİ ATAY ÖZGÖVDE

  4. Mobil optik okuyucu uygulaması

    A mobile optical mark reading application

    SÜMEYYA İLKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SUHAP ŞAHİN

  5. Network technology of autonomous vehicle for intelligent transportation systems

    Akıllı ulaşım sistemleri için otonom araç ağ teknolojisi

    KHATTAB OMAR DHARI AL-DOORI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHİ ABDU IBRAHİM