Онтологічний підхід до перерозподілу навантаження Інтернету речей

Abstract

Актуальність. Все більшу популярність у різних галузей на сьогодні отримають системи Інтернету речей. При великій кількості кінцевих датчиків активно застосовується концепція туманних обчислень. Але використання туманної концепції у таких випадках потребує доволі частого перерозподілу навантаження між обчислювальними вузлами. Мета статті – розроблення підходу до скорочення часових витрат на перерозподіл навантаження за рахунок скорочення множини вузлів-кандидатів для розміщення навантаження і часу його формування на основі онтологічного аналізу з метою підвищення ефективності функціонування розподіленої системи, реалізованою на базі технології туманних обчислень. Результати дослідження. Проведено аналіз застосування онтологій для вирішення оптимізаційних завдань. Запропонований покроковий метод формування онтології розподілу обчислювального навантаження. Описаний підхід для формування системи продукційних правил вибору вузлів для перенесення навантаження Інтернету речей. Наведений приклад застосування розробленого підходу при виконання еволюційних алгоритмів, що використовуються для аналізу даних, які надходять з датчиків системи Інтернету речей. Висновок. Розроблений підхід скорочує часові витрати на перерозподіл навантаження за рахунок скорочення множини вузлів-кандидатів для розміщення навантаження і часу його формування на основі онтологічного аналізу з при використанні технології туманних обчислень.Topicality. Today, Internet of Things systems will gain more and more popularity in various industries. With a large number of finite sensors, the concept of fog computing is actively used. But the use of the fuzzy concept in such cases requires quite frequent redistribution of the load between computing nodes. The purpose of the article is to develop an approach to reducing time spent on load redistribution by reducing the number of candidate nodes for load placement and the time of its formation based on ontological analysis in order to increase the efficiency of the functioning of a distributed system implemented on the basis of fog computing technology. Research results. An analysis of the use of ontologies for solving optimization tasks was carried out. The proposed step-by-step method of forming the computing load distribution ontology. The approach for forming a system of production rules for selecting nodes for transferring the load of the Internet of Things is described. An example of the application of the developed approach in the implementation of evolutionary algorithms used to analyze data received from the sensors of the Internet of Things system is given. Conclusion. The developed approach reduces time spent on load redistribution by reducing the number of candidate nodes for load placement and the time of its formation based on ontological analysis with the use of fog computing technology.