Enhancing iot resource utilization in fog-cloud environment for providing real time services
Gerçek zamanlı hizmetler sunmak için sis-bulut ortamında ıot kaynak kullanımının artırılması
- Tez No: 940481
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Kaynaklar ve bilgisayarlar internet üzerinden talep üzerine kullanıma sunulduğunda buna sis bulut bilişim denir. Bu, yerel kaynaklarla sınırlı kalmadan insanlara çeşitli entegre bilgi işlem hizmetleri sunmayı kolaylaştırır. Bu, insanlara verilerini depolayacakları ve yedekleyecekleri yerlerden ve kendi dosyalarını senkronize etme yollarından daha fazlasını vermek anlamına gelir. ancak aynı zamanda işlem gücüne ve kullanıcının ağa ne zaman bağlanacağını kontrol etmesine olanak tanıyan basit bir yazılım arayüzüne de sahiptir. Bu, birçok ayrıntıyı ve iç süreci göz ardı ederek işleri kolaylaştırır. Bulut söz konusu olduğunda, yüksek performans, düşük fiyatlar, minimum enerji kullanımı vb. hedefleri karşılayan hizmetleri sağlamak için planlama algoritmaları gereklidir. Bu hedeflerden birden fazlasını karşılayan planlama yöntemleri bulmak NP-zor bir problemdir. Bu tezde, çok amaçlı optimizasyona izin veren bazı yeni buluşsal planlama algoritmalarını tanıtıyoruz. Daha sonra ne kadar iyi çalıştıklarını incelemek için bunların etkinliğini bazı iyi bilinen planlama algoritmalarıyla karşılaştırıyoruz. İlk algoritma olan BDA, yapım süresine ve işlerin vade tarihine kadar tamamlanması için geçen süreye bakar. Algoritmamız, daha erken bitiş tarihi olan işe en fazla ağırlığı vererek görevin bitiş tarihini dikkate alır ve en kısa Makespan'a ulaşmak için onu en kısa sürede tamamlayabilecek kaynağa gönderir. Fog Max-Cloud Min yöntemimizin ilk kısmının adıdır. Karınca Kolonisi Optimizasyonu ikinci bölümün adıdır. Önerilen algoritma yöntemlerimizin son teslim tarihlerini ne kadar karşıladığını ve sistemin bunu yapmasının ne kadar sürdüğünü inceledik. Şu anda sahip olduğumuz araçlarla karşılaştırıldığında. Çalışma sonuçları, algoritmamızın işleri en düşük Makespan ve en iyi son teslim tarihi memnuniyetiyle halletmede daha iyi olduğunu gösteriyor. İkinci algoritmada, önemli harcamaları göz önünde bulundurarak, enerji tüketimini azaltmak ve ürün oluşturma süresini kısaltmak için performans ve maliyet (PC) algoritmasında iyileştirmeler geliştiriyoruz. Bu çalışmada PCA ve GWO tekniklerinin birleşiminden oluşan bir yaklaşımı tanımlıyoruz. Bu algoritmaya Performans ve Maliyet-Gri Kurt Optimizasyonu (PC-GWO) algoritması adı verilmektedir. Testin sonuçları, PC-GWO algoritmasının ortalama toplam enerji kullanımını yüzde 12,17, yüzde 11,5 ve yüzde 7,19 oranında azalttığını, Makespan'ın ise yüzde 16,72, yüzde 16,38 ve yüzde 14,10 oranında azalttığını gösteriyor. GWO algoritması, PCA yöntemi ve PSO algoritmasıyla karşılaştırıldığında, en iyi ortalama kaynak tüketimini de sırasıyla yüzde 13,2, %12,05 ve yüzde 10,9 oranında artırıyor.
Özet (Çeviri)
When resources and computers are made available on demand over the internet, this is called fog-cloud computing. This makes it easy to offer people a variety of integrated computing services without being limited by local resources. This means giving people more than just places to store and back up their data and ways to sync their own files. but it also has processing power and a simple software interface that lets the user control when it's connected to the network. This makes things easier by ignoring many details and internal processes. When it comes to the cloud, scheduling algorithms are necessary to provide services that meet goals like high performance, low prices, minimal energy use, and so on. It is an NP-hard problem to come up with scheduling methods that meet more than one of these goals. We introduce some new heuristic scheduling algorithms in this thesis that allow for multi-objective optimization. We then compare their effectiveness with some well-known scheduling algorithms to study how well they work. The first algorithm, the BDA, looks at the Make-span and the period it takes to complete jobs by the due date. Our algorithm takes into account a task's due date by giving the most weight for the job with the earlier due date and send it to the resource that can complete it in the shortest amount of time to achieve the shortest Makespan. Fog Max-Cloud Min is the name of the first part of our method. Ant Colony Optimization is the name of the second part. We looked at how well our suggested algorithm methods met deadlines and how long the system took to make. Compared to the tools we have now. The study results show that our algorithm is better at getting things done with the lowest Makespan and the best deadline satisfaction. In the second algorithm, We develop improvements to the performance and cost (PC) algorithm in order to give more weight Considering the significant expenses involved, reduce energy consumption, and reduce the duration of create a product. In this work, we describe an approach that is a combination of the PCA and GWO techniques. This algorithm is called the Performance and Cost-Gray Wolf Optimization (PC-GWO) algorithm. The results of the test indicate that the PC-GWO The algorithm decreases the average total energy usage by 12.17 percent, 11.5 percent, and 7.19 percent, as well as the Makespan by 16.72 percent, 16.38 percent, and 14.10 percent. When compared to the GWO algorithm, the PCA method, and the PSO algorithm, it also improves the best average resource consumption by 13.2 percent, 12.05%, and 10.9 percent respectively.
Benzer Tezler
- Sis tabanlı nesnelerin interneti mimarisinde metasezgisel algoritma ile performans optimizasyonu
Performance optimization with metaheuristic algorithm in fog based internet of things architecture
RIZA ALTUNAY
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER FARUK BAY
- An energy-efficient SDN-iot architecture with deeplearning-based traffic prediction for IoT-enabled smart city
Derin özelliklere sahip enerji verimli bir SDN-ıot mimarisi IoT destekli akıllı şehir için öğrenme tabanlı trafik tahmini
NOOR KADHİM SALMAN AL-LAMİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Investigation of asset management practices in airports
Havalimanlarında varlık yönetimi uygulamalarının incelenmesi
CEMİL CAN UZUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESİN ERGEN PEHLEVAN
- Advanced waveform designs for 5G and 6G
5G ve 6G için gelişmiş dalga formu tasarımları
EBUBEKİR MEMİŞOĞLU
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medipol ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği ve Fiber Sistemler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ARSLAN
- Energy efficiency and security of rıs-aided communication networks
Ris-tabanli haberleşme ağlarinda enerji verimliliği ve güvenlik
HAKAN ALAKOCA
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA