К анализу механизма выгрузки задач в системе туманных вычислений на основе двухпараметрического критерия

Облачные и туманные вычисления набирают все большую популярность в последнее время. Наблюдается устойчивая тенденция к увеличению количества и объёма данных, которые надо не просто хранить, но и обрабатывать. Такие службы ускоряют внедрение инноваций, повышают гибкость ресурсов и обеспечивают экономию благодаря высокой масштабируемости. Данные технологии позволяют развивать концепцию интернета вещей, ускорять процесс отклика системы и процесс обработки вычислений. Ранее была построена модель механизма выгрузки задач в системе туманных вычислений с одним параметром, описывающим объем вычислений при выполнении задания. В данной работе рассматривается зависимость не только от объёма вычислений, которые должны быть сделаны, но и от объёма данных, передаваемых по сети для дальнейшей обработки. Нами были получены формулы, описывающие количество работы, которое надо выполнить каждому устройству, время обслуживания задания, а также среднее время ответа системы для разных концепций обработки данных - мобильных устройств, тумана и облака.

On the analysis of the offloading mechanism based on two-parameter criterion in a fog computing system

Cloud and fog computing are gaining increasing popularity recently. There is a steady tendency to increase the amount of data that must not only be stored, but also processed. Such services accelerate innovation, increase resource flexibility and provide cost savings due to high scalability. These technologies allow us to develop the concept of the Internet of things, significantly decrease the response time and the processing of calculations. Previously, a model of the mechanism for offloading tasks in a fog computing system with one parameter was constructed, which describes the number of calculations during the execution of a task. This paper discusses the dependence not only on the number of computations to be made but also on the amount of data transmitted over the network for further processing. We obtained formulas describing the amount of work that each device needs to perform, the task maintenance time, and the average system response time for different data processing concepts - mobile devices, fog, and the cloud.