26、雾计算负载均衡与医疗大数据机器学习技术对比研究

雾计算负载均衡与医疗大数据机器学习技术对比研究

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随着技术的发展，需要低延迟数据处理的实时应用迅速增加。与云计算数据处理不同，这些应用要求短响应时间。同时，物联网应用会产生位置感知数据，雾计算应运而生，它也被称为本地云。尽管本地数据中心分布在靠近用户端的位置，但为了提高任务处理效率，数据中心的请求处理需要进行协调。在集成云和物联网设备方面存在许多开放问题，而雾设备有助于有效处理云负载。

雾环境中的负载均衡

雾环境中的负载均衡可以提高雾节点任务处理的性能。雾节点包括终端用户资源和网络资源，它们分布在不同地理位置，会对任务进行预处理并转发到云数据中心。特定位置的可靠网络资源被指定为控制节点，服务代理负责将用户请求分配到合适的数据中心。用户请求需要根据优先级和任务处理成本进行处理，不同应用对响应速度和处理成本有不同要求。当同一地理位置产生大量请求时，附近的数据中心可能会过载，因此需要负载均衡策略来均匀分配任务。在雾计算中也是如此，如果特定位置的雾集群任务过载，就需要适当的负载分配规则。雾环境追求实时处理和快速响应，负载均衡策略应能适应资源的波动变化。

一些相关研究如下：
- 云环境中的负载均衡策略可扩展到雾环境，但需根据雾资源和任务的特点进行修改。随着物联网设备数量的增加，雾网络及其架构在研究领域受到更多关注。
- 有研究分析了雾网络中任务卸载与能源优化问题，通过将任务分割为处理、卸载和网络相关任务来优化能源。
- 还有提出范围式忙检查双向平衡算法，不过选择合适的云小站可能需要较长时间。
- 也有通过预测边缘节点及其相邻节点的负载来进行负载均衡，在实时环境中取得了较高的准确率，但不同地理位置的结果可能