Fog computing enables use cases where data produced in end devices are stored, processed, and acted on directly at the edges of the network, yet computation can be offloaded to more powerful instances through the edge to cloud continuum. Such offloading mechanism is especially needed in case of modern multi-purpose IoT gateways, where both demand and operation conditions can vary largely between deployments. To facilitate the development and operations of gateways, we implement offloading directly as part of the IoT rapid prototyping process embedded in the software stack, based on Node-RED. We evaluate the implemented method using an image processing example, and compare various offloading strategies based on resource consumption and other system metrics, highlighting the differences in handling demand and service levels reached.


翻译:雾计算可以使终端设备产生的数据在网络边缘直接储存、处理和运行,但计算可以通过边缘至云层连续线向更强大的情况倾卸。对于现代多用途IoT网关,这种卸载机制特别需要,因为那里的需求和运行条件在部署之间大不相同。为了便利网关的开发和运行,我们直接实施卸载,作为嵌入软件堆叠的IoT快速原型流程的一部分,以Nde-RED为基础。我们使用图像处理示例对实施的方法进行评估,并比较基于资源消耗和其他系统度量的各种卸载战略,突出在处理需求和服务水平上的差距。

0
下载
关闭预览

相关内容

[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
Arxiv
36+阅读 · 2019年11月7日
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员