IoT dağıtımları katlanarak artıyor ve uç bilgi işlem sistemlerinde büyük bir artışa yol açıyor. Bu tür bir taleple başa çıkabilmek için veri merkezlerinin, uç bilgi işlemin az sayıda fiziksel sunucu ve belirli bir zamanda çalışan trafik akışlarına göre ölçekleme ve ölçeği kaldırma yeteneği gibi özel gereksinimlerine göre özelleştirilmeleri gerekir. Bu bağlamda yapay zeka, mevcut trafiği inceleyerek trafik hacminin artıp artmayacağına ya da geçmiş verileri ve ağın baz referans değerleri gibi diğer faktörleri irdeleyerek tahmin edebildiği için önemli bir rol oynar. Bu çalışmada, küçük veri merkezlerini organize etmek ve optimize etmek için toroidal k-ary ızgaralarına dayanan dinamik bir çerçeve ana hatlarıyla açıklanmakta ve IoT tarafından üretilen trafik akışlarının mevcut ve tahmin edilen kapasitesine göre artmalarına veya azalmalarına izin verilmektedir.
ACP Veri Merkezi Topolojisi Uç Bilişim Toroidal k-ary Izgaraları Toroidal Topolojiler
IoT deployments are growing exponentially, leading to a huge increase in edge computing facilities. In order to cope with such a demand, data centers need to get customized for the specific requirements of edge computing, such as a small number of physical servers and the ability to scale and unscale according to the traffic flows running at a given time. In this context, artificial intelligence plays a key part as it may anticipate when traffic throughput will increase or otherwise by scrutinizing current traffic whilst considering other factors like historical data and network baselines. In this paper, a dynamic framework is outlined based on toroidal k-ary grids so as to organize and optimize small data centers, allowing them to increase or decrease according to the current and predicted capacity of IoT-generated traffic flows.
ACP Data Center Topology Edge Computing Toroidal k-ary Grid Toroidal Topologies
| Birincil Dil | İngilizce |
|---|---|
| Konular | Elektrik Enerjisi Taşıma, Şebeke ve Sistemleri |
| Bölüm | Araştırma Makalesi |
| Yazarlar | |
| Gönderilme Tarihi | 19 Temmuz 2023 |
| Erken Görünüm Tarihi | 13 Ekim 2023 |
| Yayımlanma Tarihi | 2 Ekim 2024 |
| DOI | https://doi.org/10.2339/politeknik.1327964 |
| IZ | https://izlik.org/JA46DB72TD |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2024 Cilt: 27 Sayı: 5 |
Bu eser Creative Commons Atıf-AynıLisanslaPaylaş 4.0 Uluslararası ile lisanslanmıştır.