Peer to peer and master-slave topologies for edge computing in internet of things

Abstract

İnternete bağlanan cihaz sayısındaki hızlı artış bulutta hesaplamadan kenarda hesaplamaya geçişe yol açmıştır. Gezgin cihazların hafıza, pil ömrü ve hesaplama gücündeki artışlar sayesinde kenarda hesaplama yavaş yavaş bulutta hesaplamanın yerini almaktadır. Ancak gezgin cihazlardaki bu hesaplama ve güç kaynakları, özellikle süreye hassas ve hesaplama yoğun uygulamalarda, yetersiz kalabilmektedir. Kenarda hesaplamanın gelişmesi, sadece cihazların performanslarını iyileştirmeyecek, aynı zamanda cihazların güç harcamasını azaltarak pil ömrünü uzatacaktır. Öte yandan kenarda hesaplamadaki performans hesaplama ve iletişim kaynaklarının etkin atanmasına bağlıdır. Bu çalışmada gezgin hesaplama sistemlerindeki kaynak atama problemi ele alınmıştır. Kenarda hesaplamayla bağlantılı maliyetleri azaltmak için kaynak atama gerçekleştirilmektedir. Bu araştırmada cihazlar arasındaki bağlantı tipine göre yapılan atama ile cihazların birbirine bağlanması öngörülmüştür. Temel yaklaşım, her bir cihazın kendisine atanan belli sayıda görevi yerine getirirken hafıza ve işlemci kullanımını sürekli olarak hesaplamasıdır. kenarda cihazların bağlantılarını ölçeklerken iki yöntem kullanılmıştır: Eşler arasında (P2P) bağlantı ve ana-yardımcı bağlantı modeli. Bu tarz iletişim modellerinin görevlerin işlenmesinde anlamlı iyileştirmeler getirdiği gösterilmiştir. Ana-yardımcı bağlantı modelinin performansı daha iyidir ve bu sebeple kenarda hesaplama için önerilmektedir.

The rapid increase in the number of devices connected to the Internet has led to a transition from cloud computing to the edge. Edge computing slowly replaces cloud computing due to the increased capacity of mobile devices such as memory, battery, and computing power. These computational and power resources in mobile devices may however become insufficient, especially in time-sensitive and computationally intensive applications. Advanced edge computing will not only improve the performance of your device applications but it will also reduce the power consumption of your devices, by extending battery life. However, the performance of edge based computing depends on the effective allocation of computer and communications resources. This work assesses the problem of improving resource allocation for sophisticated mobile computing systems. Resource allocation is implemented to reduce the cost associated with edge computing. In this research we link edge devices together with the application of resource assignment to other devices depending on the type of link. The main consideration is that each device is designed to perform a set of tasks while calculating the usage rate of both RAM and CPU. Two methods have been used to scale the connection of devices at the edge: peer to peer (P2P) and master-slave models. The use of communication models such as P2P and Master-Slave shows a significant improvement in task execution. Master-Slave model has a better performance and is therefore recommended for advanced computing.