С помощью моделирования системы туманной обработки видео от камер наблюдения получена оценка оптимального количества камер.

Ключевые слова: облачные вычисления, туманные вычисления, моделирование информационных систем.

В последние годы много внимания уделяется парадигме туманных вычислений, которая позволяет бороться с такими проблемами облачных вычислений как большие задержки и избыточная загрузка сети [1]. Цель данной работы состояла в оптимизации системы туманной обработки видео от камер наблюдения (рис. 1). Был использован пакет моделирования iFogSim [2, 3].

Рис. 1. Варианты размещения модулей приложения

Перед моделированием должны быть известны параметры модулей распределенного ПО (табл. 1), граф их взаимодействия, параметры (табл. 2) и топология аппаратных средств.

Таблица 1

Параметры модулей приложения

Таблица 2

Параметры аппаратных средств

На рис. 2–4 приведены результаты моделирования для топологии с одним роутером и различным количеством камер.

Рис. 2. Загрузка сети в зависимости от количества камер

Для 2...5 камер система смогла разместить модули приложения на роутере, что обеспечило низкие задержки и загрузку сети.

Рис. 3. Энергопотребление в зависимости от количества камер

При 10 и более камерах модули приложения затребовали столько ресурсов, что их удалось разместить только в облаке. В результате задержки и загрузка ухудшились на порядок.

Рис. 4. Задержка системы в зависимости от количества камер

Промежуточные точки для 6...9 камер выглядят загадочно. Возможно, система размещала в облаке только часть модулей приложения, что приводило к избыточным пересылкам данных в облако и обратно. Во всяком случае, моделирование позволяет найти оптимальное количество камер на один роутер 4 или 5 (при данных параметрах ПО и аппаратных средств).

Литература:

1. Sabireen H., Neelanarayanan V. A review on fog computing: architecture, fog with IoT, algorithms and research challenges //Ict Express. — 2021. — Т. 7. — №. 2. — С. 162–176.
2. Gupta H. et al. iFogSim: A toolkit for modeling and simulation of resource management techniques in the Internet of Things, Edge and Fog computing environments // Software: Practice and Experience. — 2017. — Т. 47. — №. 9. — С. 1275–1296.
3. Mahmud R. et al. IFogSim2: An Extended iFogSim Simulator for Mobility, Clustering, and Microservice Management in Edge and Fog Computing Environments // arXiv preprint arXiv:2109.05636. — 2021.