This paper is a prior study to improve the efficiency of offloading based on mobile agents to optimize allocation of computing resources and reduce latency that support user proximity of application services in a Fog/Edge Computing (FEC) environment. We propose an algorithm that effectively reduces the execution time and the amount of memory required when extracting optimal moving patterns from the vast set of spatio-temporal movement history data of moving objects. The proposed algorithm can be useful for the distribution and deployment of computing resources for computation offloading in future FEC environments through frequency-based optimal path extraction.
본 논문은 Fog/Edge Computing(FEC) 환경에서 애플리케이션 서비스의 사용자 근접성을 지원하는 컴퓨팅 리소스의 최적 할당 및 지연시간 감소를 위한 이동에이전트 기반 오프로딩의 효율성을 제고하기 위한 선행연구로써, 이동객체들의 방대한 시공간 이동 이력데이터 집합으로부터 복합적인 시공간 제약을 적용한 최적 이동패턴 추출 시 수행시간 및 소요 메모리양을 효과적으로 감소시키는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 빈발도 기반의 최적경로 추출을 통하여 향후 FEC 환경에서 계산 오프로딩을 위한 컴퓨팅 리소스의 분배 및 배치에 유용하게 사용될 수 있다.
This work was supported by the National Research Foundation of Korea (NRF) grant funded by the Korea government (MSIT) (No. 2021R1F1A1 047768) and a grant (21RITD-C161698-01) from Regional Innovation Technology Development Program funded by Ministry of Land, Infrastructure and Transport of Korean government.