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Improving fog computing performance via Fog-2-Fog collaboration

机译：通过Fog-2-Fog协作提高雾计算性能

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In the Internet of Things (IoT) era, a large volume of data is continuously emitted from a plethora of connected devices. The current network paradigm, which relies on centralised data centres (aka Cloud computing), has become inefficient to respond to IoT latency concern. To address this concern, fog computing allows data processing and storage "close" to IoT devices. However, fog is still not efficient due to spatial and temporal distribution of these devices, which leads to fog nodes' unbalanced loads. This paper proposes a new Fog-2-Fog (F2F) collaboration model that promotes offloading incoming requests among fog nodes, according to their load and processing capabilities, via a novel load balancing known as Fog Resource manAgeMEnt Scheme (FRAMES). A formal mathematical model of F2F and FRAMES has been formulated, and a set of experiments has been carried out demonstrating the technical doability of F2F collaboration. The performance of the proposed fog load balancing model is compared to other load balancing models. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：在物联网（IoT）时代，大量的数据不断从大量连接的设备中发出。当前的网络范例依赖于集中式数据中心（即云计算），已无法有效响应物联网延迟问题。为了解决这个问题，雾计算允许数据处理和存储“接近” IoT设备。但是，由于这些设备的时空分布，雾气仍然不是有效的，这会导致雾气节点的负载不平衡。本文提出了一种新的Fog-2-Fog（F2F）协作模型，该模型通过称为Fog Resource ManAgeMEnt Scheme（FRAMES）的新型负载平衡，根据雾节点的负载和处理能力，促进对雾节点之间的传入请求进行卸载。建立了F2F和FRAMES的正式数学模型，并进行了一组实验，证明了F2F合作的技术可行性。所提出的雾负载平衡模型的性能与其他负载平衡模型进行了比较。 （C）2019 Elsevier B.V.保留所有权利。

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