Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Energy-efficient network architecture for smart city development
EN
The growing number of objects connected to the Internet due to the evolution of smart cities development and the tremendous data in the future 6G networks with extensive processing has produced massive amounts of data that need to be processed. This will burden the conventional clouds to process the data besides reducing the Quality of Services due to high latency. Also, the increase in data volumes increased the energy consumed by transport networks and the cloud. Therefore, fog computing has been introduced to overcome the limitation of the cloud. This study proposed a new fog computing architecture for Internet-of-Things (IoT) applications based on wireless access networks using WiFi technology. A new mathematical model has been developed to optimize the number and locations of the fog servers at the access network to minimize the energy consumption of the networking and processing equipment at the access layer. This is beneficial for smart city development which contributes to the 2030 Agenda for Sustainable Development Goals (SDG) under Goal 7. The Mixed Integer Linear Programming (MILP) model using AMPL software with CPLEX solver is used to model the energy-efficient fog computing architecture considering twelve tourist locations in Melaka as the case study. The results show that the proposed optimized approach (OA) has 52.6% energy saving as the low number of fog servers and networking devices are utilized in the network compared to the non-optimized approach (NOA). Besides, the energy saving increased up to 81.1% when high processing server capacity is considered in the network. In addition to that, the results also show that increasing the traffic demands by each user does not give a significant energy increment when considering a fog server with high processing capacity in the network.
PL
Rosnąca liczba obiektów podłączonych do Internetu w wyniku ewolucji rozwoju inteligentnych miast i ogromne ilości danych w przyszłych sieciach 6G z ekstensywnym przetwarzaniem wytworzyły ogromne ilości danych, które trzeba przetworzyć. To obciąży konwencjonalne chmury do przetwarzania danych, oprócz obniżenia jakości usług z powodu dużych opóźnień. Również wzrost wolumenu danych spowodował wzrost zużycia energii przez sieci transportowe i chmurę. Dlatego w celu przezwyciężenia ograniczeń chmury wprowadzono obliczenia mgły. W badaniu tym zaproponowano nową architekturę mgły obliczeniowej dla aplikacji Internet-of-Things (IoT) w oparciu o sieć dostępu bezprzewodowego wykorzystującą technologię WiFi. Opracowano nowy model matematyczny w celu optymalizacji liczby i lokalizacji serwerów mgły w sieci dostępowej, aby zminimalizować zużycie energii przez sprzęt sieciowy i przetwarzający w warstwie dostępowej. Jest to korzystne dla rozwoju inteligentnych miast, które przyczyniają się do realizacji Agendy na rzecz celów zrównoważonego rozwoju 2030 (SDG) w ramach celu 7. Model programowania liniowego mieszanych liczb całkowitych (MILP) z wykorzystaniem oprogramowania AMPL z solverem CPLEX jest wykorzystywany do modelowania energooszczędnej architektury przetwarzania mgły z uwzględnieniem dwanaście miejsc turystycznych w Melace jako studium przypadku. Wyniki pokazują, że proponowane zoptymalizowane podejście (OA) zapewnia 52,6% oszczędności energii, ponieważ w sieci wykorzystywana jest niewielka liczba serwerów mgły i urządzeń sieciowych w porównaniu z podejściem niezoptymalizowanym (NOA). Poza tym oszczędność energii wzrosła do 81,1%, gdy w sieci uwzględniono wysoką wydajność serwerów przetwarzających. Oprócz tego wyniki pokazują również, że zwiększenie zapotrzebowania na ruch przez każdego użytkownika nie daje znaczącego przyrostu energii, biorąc pod uwagę serwer mgły o dużej mocy obliczeniowej w sieci.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.