사물 인터넷 및 인공 지능과 같은 기술의 급속한 발전으로 데이터의 폭발적인 증가로 인해 컴퓨팅 성능 및 저장 공간에 대한 요구 사항이 높아졌습니다. 새로운 컴퓨팅 모델인 에지 컴퓨팅은 클라우드에서 네트워크 에지로 컴퓨팅 작업을 푸시하고 데이터 소스에 가까운 터미널 데이터의 실시간 처리 및 분석을 실현하며 데이터 처리 효율성과 개인 정보 보호를 크게 향상시킵니다. 에지 컴퓨팅에서 엔드 에지 클라우드 협업 스케줄링은 효율적인 데이터 처리 및 리소스 최적화를 달성하는 중요한 수단입니다. 이 글은 "디바이스-에지-클라우드 협업 스케줄링"이라는 키워드를 중심으로 "에지 컴퓨팅|디바이스-엣지-클라우드 협업 스케줄링의 핫스팟 연구"라는 주제를 집중적으로 다룰 것입니다.
현재 장치, 에지 및 클라우드의 협업 스케줄링에 대한 연구는 놀라운 성과를 거두고 있습니다. 이론적으로 연구자들은 큐 이론에 기반한 스케줄링 알고리즘, 강화 학습에 기반한 스케줄링 알고리즘 등 다양한 협력 스케줄링 알고리즘을 제안해왔다. 이러한 알고리즘은 서로 다른 작업 유형 및 네트워크 조건에 따라 디바이스, 에지 및 클라우드 간에 최적의 스케줄링을 실현하여 시스템 성능을 향상시킬 수 있습니다.
기술면에서 터미널, 에지, 클라우드 협업 스케줄링은 주로 다음과 같은 핵심 기술을 포함합니다: 첫째, 작업 할당 기술, 즉 처리를 위해 터미널, 에지 및 클라우드 서버에 작업을 합리적으로 할당하는 방법, 둘째, 리소스 관리 기술 , 어떻게 터미널, 에지 및 클라우드 서버 리소스를 최적화하고 관리하여 리소스 활용도를 개선하며, 세 번째는 네트워크 전송 기술, 실시간 처리 요구 사항을 충족하기 위해 효율적인 데이터 전송 및 저장을 달성하는 방법입니다.
응용 프로그램 실행 측면에서 최종 에지 클라우드 협업 스케줄링은 스마트 제조, 스마트 도시, 의료 및 기타 분야에서 널리 사용되었습니다. 예를 들어 지능형 제조 분야에서는 장치, 에지 및 클라우드의 협업 일정을 통해 생산 라인의 지능형 업그레이드를 실현하고 생산 효율성과 제품 품질을 향상할 수 있습니다. 스마트시티 분야에서는 디바이스, 엣지, 클라우드의 협업 스케줄링을 통해 도시 시설물에 대한 지능형 관리 및 서비스를 구현하고, 도시 운영 효율성과 삶의 질을 높일 수 있다.
장치, 에지 및 클라우드의 조정된 스케줄링도 실제로는 몇 가지 문제에 직면해 있습니다. 우선, 단말 장치의 종류가 다양하고 성능 차이가 크기 때문에 서로 다른 장치 간의 작업 조정 스케줄링을 구현하는 방법이 어려운 문제입니다. 둘째, 시스템 성능을 보장하면서 에너지 소비를 효과적으로 제어하는 방법도 엔드 에지 클라우드 협업 스케줄링의 핵심 문제입니다. 또한 디바이스, 엣지, 클라우드의 조율 스케줄링에서 보안도 간과할 수 없는 문제다. 데이터 유출을 방지하고 사용자 개인 정보를 보호하는 방법은 디바이스, 에지 및 클라우드의 조정된 일정에서 해결해야 하는 중요한 문제입니다.
장치, 에지 및 클라우드의 협업 스케줄링에서 에지 컴퓨팅의 역할과 포지셔닝이 점점 더 명확해지고 있습니다. 한편으로 엣지 컴퓨팅은 컴퓨팅 작업을 클라우드에서 네트워크 엣지로 푸시하여 데이터 전송 및 처리 지연을 줄이고 시스템 응답 속도와 에너지 효율성을 향상시킵니다. 반면 에지 컴퓨팅은 단말 장치 및 클라우드 서버와의 협업 스케줄링을 통해 리소스 최적화 및 시스템 성능 향상을 달성합니다. 또한 에지 컴퓨팅은 인공 지능과 에지 컴퓨팅의 결합과 같은 다른 기술의 통합 및 개발을 위한 플랫폼과 인터페이스를 제공하여 지능형 단말 장치의 처리 기능을 더욱 향상시킵니다.
향후 개발 동향 및 전망: 5G 및 사물 인터넷과 같은 기술의 급속한 발전으로 에지 컴퓨팅의 응용 시나리오가 더욱 확장될 것입니다. 앞으로 장치, 에지 및 클라우드의 협업 스케줄링에서 다음과 같은 측면에서 새로운 돌파구가 만들어질 것입니다.
에지 인텔리전스: 에지 컴퓨팅은 에지 인텔리전스를 달성하기 위해 인공 지능 기술과 더욱 밀접하게 통합될 것입니다. 에지 서버에 딥 러닝과 같은 알고리즘을 배치하여 복잡한 장면을 실시간으로 인식하고 분석하여 시스템 성능과 에너지 효율성을 더욱 향상시킵니다.
크로스 플랫폼 통합: 서로 다른 플랫폼 간의 협업 일정은 향후 연구 핫스팟이 될 것입니다. 크로스 플랫폼 리소스 공유 및 작업 할당을 통해 서로 다른 플랫폼 간의 원활한 연결을 실현하고 사용자 만족도와 애플리케이션 경험을 향상시킬 수 있습니다.
보안 및 개인 정보 보호: 데이터 유출 및 개인 정보 침해가 증가함에 따라 보안 및 개인 정보 보호는 장치, 에지 및 클라우드의 조정된 일정에서 핵심 문제 중 하나가 될 것입니다. 미래에는 데이터 보안 및 사용자 권한을 보장하기 위해 암호화 및 개인 정보 보호를 기반으로 하는 보다 협력적인 일정 계획이 등장할 것입니다.
그린 컴퓨팅: 에너지 부족과 점점 더 심각해지는 환경 문제를 배경으로 그린 컴퓨팅은 에지 컴퓨팅의 중요한 연구 방향이 될 것입니다. 에너지 관리 및 자원 스케줄링 전략을 최적화함으로써 에너지 소비 및 환경 오염을 줄여 지속 가능한 개발을 달성할 수 있습니다.
산업 애플리케이션: 에지 컴퓨팅 기술의 성숙과 애플리케이션 시나리오의 확장으로 더 많은 산업 애플리케이션이 등장할 것입니다. 예를 들어, 의료 및 건강 분야에서는 디바이스, 엣지 및 클라우드의 협업 스케줄링을 통해 원격 진단 및 실시간 건강 모니터링을 실현할 수 있으며, 교통 분야에서는 지능형 교통 관리 및 사고 경고를 실현하여 도로 안전을 향상시킬 수 있습니다. .
전문을 요약하면 "디바이스, 에지 및 클라우드 협업 스케줄링"은 에지 컴퓨팅의 핵심 기술 중 하나이며 데이터 처리 효율성을 높이고 사용자 개인 정보를 보호하는 데 큰 의미가 있음을 알 수 있습니다. 사물 인터넷 및 5G와 같은 기술의 급속한 발전과 애플리케이션 시나리오의 지속적인 확장으로 엔드 에지 클라우드 협업 스케줄링의 애플리케이션 전망은 더욱 넓어질 것입니다. 향후 연구에서는 점점 더 복잡해지는 응용 환경과 다양한 사용자 요구에 대처하기 위해 새로운 알고리즘과 기술적 수단을 지속적으로 탐색해야 합니다. 동시에 다양한 분야에서 에지 컴퓨팅의 광범위한 적용과 개발을 촉진하기 위해 에지 컴퓨팅과 인공 지능 및 블록체인과 같은 기타 기술의 통합 및 개발에 주의를 기울여야 합니다.
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