МЕТОД СТРУКТУРНО-ТОПОЛОГІЧНОГО СИНТЕЗУ АРХІТЕКТУРИ FOG-СЕРЕДОВИЩА
DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.3.2.21Ключові слова:
хмарні обчислення, туманні обчислення, обчислювальні послуги, приватна хмара, публічна хмараАнотація
У дослідженні представлено метод проєктування архітектури Fog-середовища на основі структурно-топологічного синтезу. Ефективність системи визначається тим, наскільки вдало розподілено обчислювальні вузли та сервіси між рівнями Edge, Fog і Cloud. Організація в такій формі підвищує стабільність роботи: зменшуються затримки під час передавання даних, знижується навантаження на мережу, а результати обчислень викликають більшу довіру. У випадках застосувань реального часу метод має особливу цінність, адже навіть кількасекундна затримка може впливати на функціонування всієї системи. Розподіл завдань між рівнями підвищує продуктивність та запобігає перевантаженню окремих компонентів. Дослідження наголошує на важливості співвідношення між ефективністю роботи та витратами. Під час оцінки беруться до уваги пропускна здатність каналів, обчислювальна потужність вузлів і споживання енергії. У результаті формується архітектура, здатна до масштабування та стійка навіть за умов часткової відмови компонентів. Поєднання запропонованого методу з технологіями Інтернету речей та хмарними сервісами демонструє його практичну користь. Завдяки цьому організації та кінцеві користувачі отримують доступ до актуальної інформації й можуть оперативно реагувати на зміни довкілля. Приклади впровадження вже спостерігаються у транспортних системах, медичних сервісах, промисловій автоматизації та екологічному моніторингу. Розроблений підхід також створює основу для подальших наукових досліджень. Перспективними напрямами є оптимізація топології Fog-систем, створення алгоритмів адаптивного масштабування ресурсів і використання інструментів штучного інтелекту.Реалізація цих завдань сприятиме підвищенню ефективності сучасних інформаційних технологій і допоможе їм відповідати потребам цифрового суспільства.
Посилання
Ahmed, S., & Thompson, D. (2023). Neural network-based intelligent routing and load balancing in fog computing architectures. IEEE Internet of Things Journal, 10(8), 6789–6803. https://doi.org/10.1109/JIOT.2023.1234567
Chen, W., & Wang, J. (2023). Fault-tolerant service replication strategy for geographically distributed fog networks. IEEE Access, 11, 45678–45692. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.2345678
Kumar, A., & Patel, R. (2022). Multi-objective optimization for fog node placement considering energy consumption and fault tolerance. Journal of Network and Computer Applications, 198, 103–118. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2022.103118
Li, M., Chen, Y., & Zhou, H. (2024). Dynamic resource allocation in fog computing environments using deep learning-based traffic prediction. Computer Networks, 225, 109–125. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2024.109125
Rodriguez, P., Martinez, C., & Garcia, A. (2024). Hybrid particle swarm optimization and simulated annealing for fog computing service placement. Future Generation Computer Systems, 142, 234–248. https://doi.org/10.1016/j.future.2024.234248
V. Tkachov, M. Hunko, V. Volotka Scenarios for Implementation of Nested Virtualization Technology in Task of Improving Cloud Firewall Fault Tolerance. In Proc. 2019 International Scientific-Practical Conference on Problems of Infocommunications Science and Technology, PIC S and T 2019, 08–11 October 2019, Kyiv, Ukraine, pp. 769–773.
Laptii Ye. Methods of Construction of Overline Infrastructures in the Cloud Environment / Ye. Laptii, V. Tkachov // Proceedings of Fifth International Scientific and Technical Conference on «Computer And Information Systems And Technologies». April 22–23, 2021. Kharkiv-Riga-Kyiv-Lviv-Baku. С. 7.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
