Е.В. Глушак1, Д.С. Клюев2

1,2 Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики (ПГУТИ) (г. Самара, Россия)

1 evglushak@yandex.ru; 2 klyuevd@yandex.ru

Постановка проблемы. С развитием Интернета вещей и увеличением объемов данных традиционные облачные вычисления сталкиваются с такими ограничениями, как высокая задержка, перегрузка сетей и недостаточная масштабируемость. Эти ограничения можно устранить с применением туманных вычислений, которые перераспределяют обработку данных ближе к источникам их генерации. Однако их внедрение требует разработки моделей, учитывающих гетерогенность устройств, вычислительные ресурсы, задержки (сетевые, выходные (end-to-end), время обработки на узле) и распределение данных. Следовательно, необходима оптимизация управления ресурсами, обеспечивающая эффективное распределение вычислений и минимизацию энергозатрат. Особенно важно при этом гарантировать качество обслуживания (низкие задержки и высокая надежность), что требует адаптивных методов управления. В связи с этим анализ моделей и методов для исследования и оптимизации туманных вычислений, решающих указанные проблемы, является актуальной задачей.

Цель. Представить модели и методы, позволяющие эффективно исследовать, проектировать и оптимизировать системы туманных вычислений с учетом таких специфических качеств, как гетерогенность устройств, а также требований к качеству обслуживания, к управлению распределением ресурсов и к минимизации задержек.

Результаты. Выявлены закономерности, позволяющие улучшить распределение задач между узлами и уменьшить задержки при передаче данных. Рассмотрены модели и методы для проектирования и оптимизации систем туманных вычислений в реальных условиях. Показано, что разработанные подходы позволяют улучшить качество обслуживания за счет минимизации задержек, эффективного распределения ресурсов и повышения надежности туманных систем при изменяющихся нагрузках и сетевых условиях, а также значительного сократить энергопотребление без снижения производительности и.

Практическая значимость. Представленные подходы могут быть использованы для разработки устойчивых инфраструктур, таких как Интернет вещей, где требуется обработка данных в реальном времени.

Глушак Е.В., Клюев Д.С. Разработка и исследование моделей функционирования облачных и туманных вычислений // Радиотехника. 2025. Т. 89. № 3. С. 157–168. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202503-14

1. Глушак Е.В. Туманные технологии в здравоохранении // Материалы XХVI Междунар. науч.-технич. конф. «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций». Самара. 2024. С. 89–90.
2. Глушак Е.В. Туманные технологии в промышленном IoT // Материалы XХVI Междунар. науч.-технич. конф. «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций». Самара. 2024. С. 93–94.
3. Кирсанова А.А., Радченко Г.И., Черных А.Н. Обзор технологий организации туманных вычислений // Вестник ЮУрГУ. Сер. Вычислительная математика и информатика. 2020. Т. 9. № 3. С. 35–63.
4. Черепенин В.А., Воробьев С.П. Интеграция и оптимизация систем облачных, туманных и граничных вычислений: моделирование, задержки и алгоритмы // Известия вузов Сев.­Кавк. региона. Сер. Техничские науки. 2024. № 3. С. 19–25.
5. Stavrinides G.L., Karatza H.D. Leveraging blockchain and AI for IoT, mist, fog and cloud computing: A performance modeling and simulation perspective // Simulation Modelling Practice and Theory. 2022. V. 121. P. 102661
6. Markus A., Biro M., Skala K., et al. Modeling dew computing in DISSECT-CF-Fog // Applied Sciences (Switzerland). 2022. V. 12. № 17. P. 8809.
7. Дараселия А.В. Модели и анализ показателей эффективности механизмов выгрузки трафика в гетерогенных беспроводных сетях: Автореф. дис. …. канд. физ.-мат. наук по специальности 1.2.3 «Теоретическая информатика, кибернетика». М. 2022. 106 с.
8. Fletcher M., Paulz E., Ridge D., Michaels A.J. Low-latency wireless network extension for industrial internet of things // Sensors. 2024. № 24. Р. 2113–2116.
9. Волков А.Н. Разработка и исследование комплекса моделей и методов построения сетей связи на основе туманных вычислений и предоставления услуг телеприсутствия: Автореф. дисс. … докт. техн. наук по специальности 2.2.15 «Системы, сети и устройства телекоммуникаций». СПб. 2024. 54 с.
10. Лоднева О.Н. Аналитический обзор методов построения туманных вычислений // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2020. Т. 16. № 2. С. 358-370. 
11. Bisht A., V. Khaitan Nee Gupta. Reliability analysis of 5G-VANET using cloud-fog-edge based architecture // RAIRO. Operations Research. 2024. V. 58. № 1. P. 129-149.
12. Sabireen H., Neelanarayanan V. A review on fog computing: architecture, fog with IoT, algorithms and research challenges // Ict. Express. 2021. V. 7. № 2. Р. 162–176.