Uç-Bulut Sürekliliği için Merkezi Olmayan Hareketlilik Farkındalıklı Kaynak Tahsisi

1. Giriş

Akıllı hareketliliğin dönüşümü, otonom, paylaşımlı ve elektrikli bağlantılı araçların yeni trafik desenleri ve büyük ölçekli gerçek zamanlı hesaplama gereksinimleri yaratmasıyla benzeri görülmemiş düzeydedir. Bulut bilişim paradigması, düşük gecikme süresi gereksinimlerine yanıt verememekte ve kaynak tahsisini dinamik uzay-zamansal hizmet taleplerine uyarlayamamaktadır. Bu makale, 'hesaplamanın araçları takip etmesi' yeteneğini sağlayan, hareketlilik farkındalıklı uç-bulut kaynak tahsisi için yeni bir merkezi olmayan optimizasyon çerçevesi sunmaktadır.

2. Metodoloji

3. Teknik Uygulama

class MobilityAwareAllocator:
    def __init__(self, node_id, neighbors):
        self.node_id = node_id
        self.neighbors = neighbors
        self.resource_state = {}
        
    def predict_demand(self, vehicle_trajectories):
        # Araç hareketliliğine dayalı hesaplama talebini tahmin et
        demand_map = {}
        for vehicle in vehicle_trajectories:
            expected_nodes = self.route_prediction(vehicle.position)
            for node in expected_nodes:
                demand_map[node] += vehicle.compute_requirement
        return demand_map
    
    def coordinate_allocation(self, local_demand):
        # Optimum tahsis için komşularla koordinasyon sağla
        neighbor_states = self.exchange_state()
        allocation_plan = self.consensus_optimization(local_demand, neighbor_states)
        return allocation_plan

4. Deneysel Sonuçlar

Çerçeve, BK ulaşım ağlarından alınan gerçek dünya trafik veri kümeleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Temel performans metrikleri şunları içermektedir:

• Kullanım Varyansında Azalma: Merkezi yaklaşımlara kıyasla 40 katın üzerinde iyileşme
• Hizmet Son Teslim Tarihi İhlalleri: Kaçırılan son teslim tarihlerinde %14-%34 azalma
• Enerji Verimliliği: Yalnızca bulut mimarilerine kıyasla %14'ten %80'in üzerine varan enerji tasarrufu

5. Analiz ve Tartışma

Önerilen 'hesaplamanın araçları takip etmesi' paradigması, uç-bulut sürekliliği araştırmalarında önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Geleneksel statik kaynak tahsis yöntemlerinin aksine, bu çerçeve, araç hareketlilik desenlerine dinamik olarak uyum sağlayarak uzay-zamansal hizmet talebi değişkenliğinin temel zorluğunu ele almaktadır. Merkezi olmayan optimizasyon yaklaşımı, blok zinciri sistemlerinde kullanılanlara benzer dağıtık oydaşma algoritmalarından ilham almakta, ancak mobil ortamlarda gerçek zamanlı kaynak yönetimi için uyarlanmaktadır.

Merkezi bulut bilişim yaklaşımlarıyla karşılaştırıldığında, hareketlilik farkındalıklı tahsis, hesaplama kaynaklarını tahmin edilen araç yörüngeleri boyunca önceden konumlandırarak gecikmeyi azaltmaktadır. Bu kavram, sistemlerin mevcut taleplere tepki vermek yerine gelecekteki talepleri tahmin ettiği öngörülü hesaplamadaki gelişen eğilimlerle uyumludur. Matematiksel formülasyon, hem iletişim maliyetlerini hem de yük dengeleme hedeflerini içererek gerçek dünya operasyonel kısıtlamalarını yansıtan çok amaçlı bir optimizasyon oluşturmaktadır.

Deneysel sonuçlar, temel metriklerde önemli iyileşmeler göstermektedir. Kullanım varyansındaki 40 kat azalma, uç altyapısı genelinde üstün yük dağılımına işaret ederek hem aşırı tahsisi hem de yetersiz kullanımı önlemektedir. Uluslararası Enerji Ajansı'na göre küresel enerji tüketiminin %10'unu aşan enerji tüketimi endişeleri göz önüne alındığında, bu verimlilik kazancı özellikle önemlidir. Çerçevenin hizmet son teslim tarihi ihlallerini %14-%34 oranında azaltma yeteneği, otonom araç navigasyonu ve gerçek zamanlı trafik yönetimi gibi güvenlik açısından kritik uygulamalar için kritik Hizmet Kalitesi gereksinimlerini ele almaktadır.

Bu araştırma, CycleGAN makalesi gibi temel çalışmalarda oluşturulan temeller üzerine inşa ederek dağıtık sistemler optimizasyonu geniş alanına katkıda bulunmaktadır. Benzer şekilde, bu çerçeve, açık bir denetim gerektirmeden hesaplama kaynaklarını araç hareketliliğinin dinamik alanına uyarlamaktadır. Yaklaşım aynı zamanda, kaynak kullanımını optimize ederek ve akıllı yük dağıtımı yoluyla enerji tüketimini azaltarak Avrupa Komisyonu'nun sürdürülebilir hareketlilik hedefleri ve BK'nın net-sıfır hedefleriyle uyumludur.

6. Gelecekteki Uygulamalar

Hareketlilik farkındalıklı kaynak tahsisi çerçevesi, araç ağlarının doğrudan bağlamının ötesinde geniş uygulamalara sahiptir:

• Akıllı Şehir Altyapısı: Kentsel ortamlardaki Nesnelerin İnterneti cihazları için dinamik tahsis
• Acil Durum Müdahale Sistemleri: Afet senaryoları için gerçek zamanlı kaynak yönetimi
• 5G/6G Ağları: Mobil ağ kaynak tahsisi ile entegrasyon
• Otonom İHA Ağları: İHA sürüleri için koordineli hesaplama
• Endüstriyel Nesnelerin İnterneti: Akıllı fabrikalarda uyarlanabilir kaynak yönetimi

Gelecekteki araştırma yönleri arasında, geliştirilmiş yörünge tahmini için makine öğreniminin dahil edilmesi, çerçevenin uç düğümler arasında federatif öğrenmeyi destekleyecek şekilde genişletilmesi ve farklı uç bilişim platformları arasında birlikte çalışabilirlik için standart API'lerin geliştirilmesi yer almaktadır.

7. Referanslar

1. Z. Nezami, E. Chaniotakis, and E. Pournaras, "When Computing follows Vehicles: Decentralized Mobility-Aware Resource Allocation for Edge-to-Cloud Continuum"
2. J. Zhu et al., "Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks," ICCV, 2017.
3. M. Satyanarayanan, "The Emergence of Edge Computing," Computer, 2017.
4. International Energy Agency, "Digitalisation and Energy," 2017.
5. European Commission, "Sustainable and Smart Mobility Strategy," 2020.
6. UK Department for Transport, "Transport and Environment Statistics 2021"
7. Y. Mao et al., "A Survey on Mobile Edge Computing," IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2017.