خوارزمية استدلالية موزّعة لتهجير ونسخ الخدمات ذاتية التأقلم في الشبكات المستقبلية

محتوى المقالة الرئيسي

Manar AL-jabr
علي ذياب
https://orcid.org/0000-0001-7718-7924
Jomana AL-Diab

الملخص

أصبحت شبكات الاتصالات المحمولة في الوقت الحاضر جزءًا متأصلاً في حياتنا اليومية من خلال الكميات الهائلة من البيانات التي يتم تناقلها عبر أجهزة الاتصال، مما يقود إلى تحديات جديدة. وسيتم حسب مؤشر سيسكو للشبكات، توصيل أكثر من 29.3 بليون جهاز عبر  الشبكة خلال العام 2023.من الواضح أن البنى التحتية الموجودة في الشبكات الحالية لن تكون قادرة على دعم جميع البيانات التي يتم تبادلها بسبب عرض الحزمة المحدود وكلفة عمليات الإرسال والمعالجة. ومن أجل التعامل مع هذه المشكلات، يجب أن تحقق شبكات الاتصالات المحمولة المستقبلية متطلبات عالية من أجل إنقاص كمية البيانات المنقولة وتقليل زمن الوصول وكلفة عمليات المعالجة. تتمثّل إحدى التحديّاتِ العلميّةِ الهامّة ضمن هذا السياق في التوضيع المثالي للخدماتِ ذاتيّة التّأقلمِ.تمّ في هذه الورقة البحثية تقديم خوارزمية استدلالية لتوضيع الخدمات في الشبكات المستقبلية. تحقق هذه الخوارزميّة التوضيع المثالي لنسخ الخدمات من خلال مراقبة الحمل داخل عقدة المخدم وجوارها، واختيار العقدة التي يتمّ تلقّي الحمل الأكبر منها، ونسخ الخدمة أو تهجيرها إليها بناءً على معايير محددة، فتصبح بالتالي المسافة التي تعبرها الطلبات الواردة من العقد الزبائن صغيرة قدر الإمكان بسبب توضيع الخدمات في مواقع قريبة منها. تمّ الإثبات أنّ الخوارزميّة المقترحة من قبلنا تحقّق أداءً محسّنًا من ناحية تلبية الخدمات خلال زمن أقصر، وعرض حزمة أصغر وبالتالي كلفة اتصال أقلّ. أُجريت مقارنة بين هذه الخوارزمية وكل من نموذج الزبون-مخدّم التقليدي وخوارزميّة التوضيع العشوائي. أثبتت النتائج التجريبية أنّ الخوارزميّة الاستدلاليّة تتفوّق على الطرق الأخرى وتحقّق الأداء الأمثل من أجل شبكاتٍ بأحجامٍ مختلفة وسيناريوهات بأحمالٍ متنوعة.

تفاصيل المقالة

كيفية الاقتباس
1.
خوارزمية استدلالية موزّعة لتهجير ونسخ الخدمات ذاتية التأقلم في الشبكات المستقبلية. Baghdad Sci.J [انترنت]. 1 ديسمبر، 2022 [وثق 19 يناير، 2025];19(6):1335. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/6338
القسم
article

كيفية الاقتباس

1.
خوارزمية استدلالية موزّعة لتهجير ونسخ الخدمات ذاتية التأقلم في الشبكات المستقبلية. Baghdad Sci.J [انترنت]. 1 ديسمبر، 2022 [وثق 19 يناير، 2025];19(6):1335. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/6338

المراجع

Ramiro J, Hamied K, editors. Self-organizing networks, self-planning, self-optimization, and self-healing for GSM, UMTS and LTE. USA: Wiley; 2012. 318 p.

Barnett Th, Jain Sh, Andra U, Khurana T. Cisco Visual Networking Index: Global Mobile Data Traffic Forecast Update, 2017–2022. APJC Cisco Knowledge Network (CKN).2019 Feb: 33p.

Hachem J, Karamchandani N, Diggavi S. Content caching and delivery over heterogeneous wireless networks. Proc IEEE INFOCOM Online. 2015Aug24, 756-764, DOI: 10.1109/INFOCOM.2015 May.7218445 .

Poularakis K, Llorca J, Tulino A. M, Taylor I, Tassiulas L. Joint Service Placement and Request Routing in Multi-Cell Mobile Edge Computing Networks. Proc IEEE INFOCOM Online. 2019 June17, 10-18, DOI: 10.1109/INFOCOM.2019.8737385.

Gupta A, Jha R K. A Survey of 5G Network: Architecture and Emerging Technologies.IEEE Access.2015Jul.28; 3:1206-1232, doi: 10.1109/ACCESS.2015.2461602.

Chiang M, Zhang T. Fog and IoT: An overview of research opportunities. IEEE Internet Things J. 2016 Dec; 3(6): 854 – 864.

Yang L, Cao J, Liang G, Han, X. Cost aware Service Placement and Load Dispatching in Mobile Cloud Systems. IEEE Trans Comput. 2016 May 01; 65(5): 1440 - 1452, https://doi.org/10.1109/TC.2015.2435781

Abbas N, Zhang Y, Taherkordi A, Skeie T. Mobile Edge Computing: A Survey. IEEE Internet Things J. 2018 Feb; 5(1): 450-465, doi: 10.1109/JIOT.2017.2750180.

Mackenzie C M, Laskey K, McCabe F, Brown P F, Metz R B. Reference Model for Service Oriented Architecture 1.0. OASIS standard. 2006 Aug [cited 2018 Nov 19]; 31p. Available from:

http://docs.oasis-open.org/soa-rm/v1.0/

Xu J, Chen L, Zhou P. Joint Service Caching and Task Offloading for Mobile Edge Computing in Dense Networks. Proc IEEE Infocom Online.2018 Oct 11: 207-215, DOI: 10.1109/INFOCOM.2018.8485977.

Gadegaard S, L. Discrete Location Problems: Theory, algorithms, and extensions to multiple objectives. A PhD Dissertation. Denmark: Department of Economics and Business Economics, Aarhus University;2016.

Reese J. Solution Methods for the p-Median Problem: An Annotated Bibliography. Networks (N Y). 2006 August 01; 48(3):125–142p, DOI: https://doi.org/10.1002/net.20128

Corneújols G, Nemhauser G L, Wolsey L A. The Uncapacitated Facility Location Problem. In: Mirchandani B. P, Francis R. L, editors. Discrete Location Theory..USA:Wiley-Interscience;1990. 99th ed ,576: 1-8.

Laoutaris N, Smaragdakis G, Oikonomou K, Stavrakakis I, Bestavros A. Distributed Placement of Service Facilities in Large-Scale Networks. Proc IEEE Infocom Online. 2007 May: 2144-2152, DOI: 10.1109/INFCOM.2007.248.

Ali S, Mitschele-Thiel A, Diab A, Rasheed A. A Survey of Services Placement Mechanisms for Future Mobile Communication Networks. Association for Computing Machinery, Proceedings of the 8th International Conference on Frontiers of Information Technology, ACM-BCB 2010, FIT '10. 2010 Dec: 1-5, DOI: https://doi.org/10.1145 /1943628.1943667.

Gramoli V, Kermarrec A, Merrer E L, Neveux D. SONDe, a Self-Organizing Object Deployment Algorithm in Large-Scale Dynamic Systems. In: 2008 Seventh European Dependable Computing Conference. IEEE, 2008:157-166, DOI: 10.1109/EDCC-7.2008.17.

Poularakis K, Tassiulas L. Cooperation and information replication in wireless networks. Philos Trans A Math Phys Eng Sci [Internet]. 2016 [cited 2020 Dec 02]; 374(2062): 14p. Available from: https://doi.org/10.1098/rsta.2015.0123

Sahoo J, Salahuddin M A, Glitho R, Elbiaze H, Ajib W. A Survey on Replica Server Placement Algorithms for Content Delivery Networks. IEEE Commun Surv. 2017; 19(2). 1002-1026, DOI: 10.1109/COMST.2016.2626384.

Skarlat O, Nardelli M, Schulte S, Borkowski M, Leitner P. Optimized IoT service placement in the fog. Springer London: Serv Oriented Comput. Appl.11(4). 2017Oct.04, 427–443. DOI: https://doi.org/10.1007/s11761-017-0219-8

Albu-Salih, A T, Hosseini Seno S A. Optimal UAV Deployment for Data Collection in Deadline-based IoT Applications. Baghdad Sci J. 2018Dec 9; 15(4): 0484.

Selimi M, Cerdà-Alabern L, Freitag F, Veiga L, Sathiaseelan A, Crowcroft J. A Lightweight Service Placement Approach for Community Network Micro-Clouds. Springer Netherlands: J Grid Comput. 2019 March28; 17(1): 169–189, DOI: https://doi.org/10.1007/ s10723-018-9437-3

Mueller-Bady R, Kappes M, Medina-Bulo I, Palomo-lozano F. An evolutionary hybrid search heuristic for monitor placement in communication networks. Springer Netherlands: J Heuristics. 2019May02; 25(6): 861-899. DOI: https://doi.org/10.1007/ s10732-019-09414-z

Donassolo B, Fajjari I, Legrand A, Mertikopoulos, P. Fog Based Framework for IoT Service Provisioning. 16th IEEE Annu. Consum. Commun. Netw. Conf. 2019 Feb28: 1-6, DOI: 10.1109/CCNC.2019.8651835.

Diestel R. Graph Theory (Graduate Texts in Mathematics, 173), 5th ed. Berlin, Heidelberg: Springer. Extremal Graph Theory. 2017. Chap7: 173-207.

Ali F, Jawad R. Using Evolving Algorithms to Cryptanalysis Nonlinear Cryptosystems. Baghdad Sci J. 2020June06; 17(2): 1-7, DOI: http://dx.doi.org/10.21123/bsj.2020.17.2(SI).0682

Bonabeau E, Dorigo M, Theraulaz G. Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems. New York, NY: Oxford University Press, Santa Fe Institute Studies in the Sciences of Complexity; 1999. Chap 2, Ant Foraging Behavior, Combinatorial Optimization, and Routing in Communications Networks, 37P.

Carneiro G. NS-3: Network simulator 3. In: UTM Lab Meeting April. 2010: 4-5.