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Latency estimation for fog-based internet of things

机译：基于雾的物联网的延迟估计

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Low latency is critical for delay-sensitive applications such as video surveillance, live streaming, and online data analytics. Fog computing enables the emergence of the latency-sensitive internet of things (IoT) network to support real-time applications. While the distance between sensing and processing is minimized in the fog network, the cross-fog latency is yet to be determined. In this paper, we study the components of network delays and develop a latency estimation framework for fog-based IoT. The proposed framework, in particular, precisely predicts the end-to-end inter-node delay along the cloud-fog-things continuum. We investigate the benefits and use cases based on latency estimated by the proposed framework. A case study is further conducted to illustrate the validation and advantages, followed by future research directions.
机译：对于等待时间敏感的应用（例如视频监控，实时流和在线数据分析）而言，低延迟至关重要。雾计算使对延迟敏感的物联网（IoT）网络的出现支持实时应用程序。尽管在雾网络中感测和处理之间的距离已最小化，但交叉雾潜伏期尚未确定。在本文中，我们研究了网络延迟的组成部分，并为基于雾的物联网开发了延迟估计框架。所提出的框架尤其精确地预测了沿云雾事物连续体的端到端节点间延迟。我们根据建议框架估计的延迟来调查收益和用例。进一步进行了案例研究，以说明验证和优势，然后是未来的研究方向。

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