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On-demand resource provisioning for vehicular networks using flying fog

机译：使用飞雾的车辆网络的按需资源供应

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Since the inception of smart cities, vehicular networks has introduced new dimensions for delay-sensitive applications. The use of backend cloud data centers is no longer a viable solution due to incurred latency. Thus, to support such applications, computing devices are placed at edge locations to reduce communication delay improving the quality of service. However, in a congested environment, these locations become overloaded due to a large number of computing requests resulting in degradation of the overall system performance. In this paper, we present a computing framework addressing this problem by introducing the concept of resource allocation and provisioning in the form of flying fog units. The lease period for the allocated resources is defined based on preemptive resource provisioning model. The results demonstrate the effectiveness of the proposed framework compared to baseline approaches with wait times reduced by 9% while improving the system efficiency by 9%. (C) 2020 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：自智能城市成立以来，车辆网络引入了延时敏感应用的新尺寸。由于引发的延迟，使用后端云数据中心的使用不再是可行的解决方案。因此，为了支持这种应用，计算设备被放置在边缘位置，以降低通信延迟提高服务质量。然而，在拥挤的环境中，由于大量计算请求导致整体系统性能降低，这些位置变得过载。在本文中，我们通过以飞雾单元的形式引入资源分配和供应的概念来介绍一个计算框架解决了这个问题。分配资源的租赁期是根据抢占资源供应模型定义的。结果证明了所提出的框架的有效性与等待时间减少9％的基线方法，同时将系统效率提高了9％。 （c）2020 Elsevier Inc.保留所有权利。

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