dc.contributor.author | Коваленко, А. А. | uk |
dc.contributor.author | Ярошевич, Р. О. | uk |
dc.contributor.author | Kovalenko, A. | en |
dc.contributor.author | Yaroshevych, R. | en |
dc.date.accessioned | 2024-06-25T09:55:58Z | |
dc.date.available | 2024-06-25T09:55:58Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.citation | Коваленко А. А., Ярошевич Р. О. Моделювання передтуманних обчислень для Тактильного Інтернету // Вісник Вінницького політехнічного інституту. 2024. № 1. С. 65-73. | uk |
dc.identifier.issn | 1997–9266 | |
dc.identifier.issn | 1997–9274 | |
dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/42894 | |
dc.description.abstract | В сучасному світі інформаційних технологій та в умовах зростаючого навантаження на комп’ютерні мережі актуальним завданням є їхня оптимізація та поліпшення продуктивності, шляхом ефективного керування ресурсами та зниженням затримки. Побудова архітектури інформаційних технологій здатна зменшити затримку шляхом переміщення хмарних структур на кордон мереж радіодоступу. Передтуманні обчислення, які передбачають обробку даних на межі комп’ютерної мережі, зменшують затримку та підвищують швидкість відповіді, а використання пропускної здатності на периферії допомагає зменшити навантаження на смугу пропускання. Передтуманні обчислення є важливою стратегією для поліпшення комп’ютерних мереж в середовищі Тактильного Інтернету. Метою роботи є моделювання передтуманних обчислень ієрархічної мережі граничних хмар, спрямованих для визначення затримки під час передачі трафіку, оптимізації продуктивності та управління ресурсами. Об’єктом дослідження є модель ієрархічної мережі граничних хмар, включно з граничними та передтуманними кластерами, туманними та хмарними обчисленнями. Предметом дослідження є модель передачі трафіку в ієрархічній хмарній мережі, для забезпечення оптимального управління ресурсами та передачі трафіку, враховуючи вимоги до затримки. У роботі змодельовано ієрархічну мережу граничних хмар, розроблено модель передачі трафіку та проведено аналіз затримки кластерів першого та другого рівнів ієрархічної хмарної мережі. Ієрархічна мережа граничних хмар розроблена для оптимізації передачі даних і управління ресурсами. Граничні кластери мають обмежені обчислювальні можливості, тому з’єднуються з потужнішими передтуманними кластерами. До того ж, туманні обчислення забезпечують узгоджену взаємодію передтуманних кластерів в рамках всієї комп’ютерної мережі. Модель передачі трафіку дає змогу досягти необхідної затримки, ефективності, гарантує безпеку та високу доступність, що надає їй актуальності та користі для середовища Тактильного Інтернету. Переваги змодельованої комп’ютерної мережі полягають у скороченні затримки від джерела даних до користувачів і зниженні ризику перевантаження мережі. При цьому забезпечується гнучкість у побудові мережі та підвищується її доступність, що задовольняє вимоги Тактильного Інтернету. | uk |
dc.description.abstract | In today’s world of information technologies and in the conditions of growing load on computer networks, it is an urgent task to optimize and improve their performance by effective management of resources and latency reduction. Construction of information technology architecture can reduce latency by moving cloud structures to the edge of radio access networks. Edge computing, which involves processing data at the edge of the computer network, reduces latency and improves response time, and using bandwidth at the edge helps reduce bandwidth usage. Pre-fog computing is an important strategy for improving computer networks in the Tactile Internet environment. The aim of this paper is to model the pre-fog computing
of a hierarchical edge cloud network, aimed at determining the delay in traffic transmission, optimizing performance, and
managing resources. The object of research is a model of a hierarchical network of edge clouds, including edge and pre-fog clusters, fog and cloud computing. The subject of the study is a model of traffic transmission in a hierarchical cloud network to ensure optimal resource management and traffic transmission, taking into account the delay requirements. In this paper, we model a hierarchical edge cloud network, develop a traffic transfer model, and analyze the delay of clusters of the first and second levels of a hierarchical cloud network. The hierarchical edge cloud network is designed to optimize data transmission and resource management. Edge clusters have limited computing capabilities, so they are connected to more powerful pre-fog clusters. In addition, fog computing ensures coordinated interaction between edge clusters across the entire computer network. The traffic transmission model allows achieving the required latency, efficiency, security, and high availability, making it relevant and useful for the Tactile Internet environment. The advantages of the modeled computer network are reduced latency from the data source to the users and reduced risk of network congestion. This provides flexibility in building the network and increases its availability, which meets the requirements of the Tactile Internet. | en |
dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | Вісник Вінницького політехнічного інституту. № 1 : 65-73. | uk |
dc.relation.uri | https://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/2979 | |
dc.subject | Тактильний Інтернет | uk |
dc.subject | комп’ютерна мережа | uk |
dc.subject | передтуманні обчислення | uk |
dc.subject | хмарна мережа | uk |
dc.subject | граничний кластер | uk |
dc.subject | передтуманний кластер | uk |
dc.subject | модель передачі трафіку | uk |
dc.subject | Tactile Internet | en |
dc.subject | computer network | en |
dc.subject | fog computing | en |
dc.subject | cloud network | en |
dc.subject | edge cluster | en |
dc.subject | pre-fog cluster | en |
dc.subject | traffic transfer model | en |
dc.title | Моделювання передтуманних обчислень для Тактильного Інтернету | uk |
dc.title.alternative | Modeling of pre-fog computing for the Tactile Internet | en |
dc.type | Article | |
dc.identifier.udc | 004.9 | |
dc.relation.references | K. Kaur, A. Singh, and A. Sharma, “A systematic review on resource provisioning in fog computing. Transactions on
Emerging Telecommunications Technologies”, vol. 34, no. 2, pp. 1-36, January 2023. https://doi.org/10.1002/ett.4731 . | en |
dc.relation.references | A. Aijaz, “Toward human-in-the-loop mobile networks: A radio resource allocation perspective on haptic communications,” IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 17, no. 7, pp. 4493-4508, July 2018. https://doi.org/10.1109/twc.2018.2825985 . | en |
dc.relation.references | Fog computing and Mobile Edge Cloud Gain Momentum Open Fog Consortium ETSI MEC and
Cloudlets, 2015. [Electronic resource]. Available: https://yucianga.info/wp-content/uploads/2015/11/15_11_22-
_Fog_computing_and_mobile_edge_cloud_gain_momentum_Open_Fog_Consortium-ETSI_MEC-Cloudlets_v1_1.pdf .
Accessed on: Feb 08, 2024. | en |
dc.relation.references | X. Sun, and N. Ansari, “Green Cloudlet Network: A Distributed Green Mobile Cloud Network,” IEEE Network, vol. 31,
no. 1, pp. 64-70, January 2017. http://dx.doi.org/10.1109/mnet.2017.1500293nm . | en |
dc.relation.references | R. Yaroshevych, V. Tkachov, A. Kovalenko, and D. Rosinskyi “Modelling the Domain Architecture of the Tactile Internet Using a Foggy Infrastructure,” IEEE 9th International Conference on Problems of Infocommunications, Science and Technology (PIC S&T). October 2022, pp. 512-516. https://doi.org/10.1109/PICST57299.2022.10238653 . | en |
dc.relation.references | Aazam, Mohammad et al. “PRE-Fog: IoT trace based probabilistic resource estimation at Fog.” 13th IEEE Annual Consumer Communications & Networking Conference (CCNC) , January 2016, pp. 12-17. | en |
dc.relation.references | A. Muthanna et al. “Secure and Reliable IoT Networks Using Fog Computing with Software-Defined Networking and
Blockchain,” Journal of Sensor and Actuator Networks, vol. 8, no. 1, pp. 15, February 2019. https://doi.org/10.3390/jsan8010015 . | en |
dc.relation.references | A. Mukherjee, D. De, and D. G. Roy, “Power and Latency Aware Cloudlet Selection Strategy for Multi-Cloudlet
Environment,” IEEE Transactions on Cloud Computing, vol. 7, no. 1, pp. 141-154, July 2019.
http://dx.doi.org/10.1109/tcc.2016.2586061 . | en |
dc.relation.references | M. Jia, W. Liang, Z. Xu, M. Huang, and Y. Ma, “QoS-Aware Cloudlet Load Balancing in Wireless Metropolitan
Area Networks,” IEEE Transactions on Cloud Computing, vol. 8, no. 2, pp. 623-634, April-June 2020.
http://dx.doi.org/10.1109/tcc.2017.2786738 . | en |
dc.relation.references | K. Intharawijitr, K. Iida, and H. Koga, “Analysis of fog model considering computing and communication latency in 5G
cellular networks,” IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communication Workshops (PerCom Workshops), March 2016, pp. 1-4. https://doi.org/10.1109/PERCOMW.2016.7457059 . | en |
dc.relation.references | K. Gai, M. Qiu, H. Zhao, L. Tao, and Z. Zong, “Dynamic energy-aware cloudlet-based mobile cloud computing model
for green computing,” Journal of Network and Computer Applications, vol. 59, pp. 46-54, January 2016.
http://dx.doi.org/10.1016/j.jnca.2015.05.016 . | en |
dc.relation.references | A. Kartun-Giles, S. Jayaprakasam, and S. Kim, “Euclidean Matchings in Ultra-Dense Networks,” IEEE Communications Letters, vol. 22, no. 6, pp. 1216-1219, January 2018. http://dx.doi.org/10.1109/lcomm.2018.2799207 . | en |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-172-1-65-73 | |