UniDRM: Unified Data and Resource Management for Federated Vehicular Cloud Computing

Abstract

La demande de ressources informatiques dans les environnements de véhicules a augmenté en raison du déploiement de nombreux systèmes de transport intelligents au cours de la dernière décennie. Le cloud véhiculaire fédéré, une variante du cloud computing véhiculaire, peut être considéré comme une alternative émergente pour l'exécution d'applications informatiques intensives et sensibles au retard. Cependant, le cloud véhiculaire fédéré est assailli par un canal de communication à capacité limitée et une capacité de ressources limitée dans les véhicules individuels, ce qui entraîne des problèmes de gestion des données et des ressources. Par conséquent, nous proposons UniDRM, un cadre unifié de gestion des données et des ressources pour le cloud véhiculaire fédéré, pour relever ces défis. L'UniDRM organise les véhicules sur la route en grappes en fonction de leurs caractéristiques de mobilité et de ressources, telles que le coût des ressources, le niveau de sécurité des ressources, le type de ressources et la capacité des ressources disponibles. Les données des tâches intensives en calcul sont ensuite partitionnées à l'aide de notre modèle analytique proposé et affectées à des véhicules individuels dans le cluster pour une exécution parallèle. Trois schémas de partitionnement et de planification : conscient du temps, conscient des coûts et conscient de la sécurité sont proposés dans cette étude pour exécuter des tâches critiques en termes de temps, des tâches à faible coût et des tâches de haute sécurité, respectivement. Grâce à des simulations réalistes, une analyse comparative des schémas de partitionnement et d'ordonnancement proposés est présentée.La demanda de recursos computacionales en entornos vehiculares ha aumentado debido al despliegue de numerosos sistemas de transporte inteligentes en la última década. La nube vehicular federada, una variante de la computación vehicular en la nube, puede considerarse como una alternativa emergente para ejecutar aplicaciones computacionalmente intensivas y sensibles al retraso. Sin embargo, la nube vehicular federada está acosada por un canal de comunicación de capacidad limitada y una capacidad de recursos limitada en vehículos individuales, lo que conduce a desafíos de gestión de datos y recursos. Por lo tanto, proponemos UniDRM, un marco unificado de gestión de datos y recursos para la nube vehicular federada, para abordar estos desafíos. UniDRM organiza los vehículos en la carretera en grupos en función de su movilidad y características de los recursos, como el costo de los recursos, el nivel de seguridad de los recursos, el tipo de recurso y la capacidad de los recursos disponibles. Los datos de las tareas computacionalmente intensivas se dividen utilizando nuestro modelo analítico propuesto y se asignan a vehículos individuales en el clúster para su ejecución paralela. En este estudio se proponen tres esquemas de partición y programación: consciente del tiempo, consciente de los costos y consciente de la seguridad para ejecutar tareas de tiempo crítico, tareas de bajo costo y tareas de alta seguridad, respectivamente. A través de simulaciones realistas, se presenta un análisis comparativo de los esquemas de partición y programación propuestos.The demand for computational resources in vehicular environments has increased due to the deployment of numerous intelligent transportation systems in the last decade. The federated vehicular cloud, a variant of vehicular cloud computing, can be considered as an emerging alternative for executing computationally intensive and delay-sensitive applications. However, the federated vehicular cloud is beset with a capacity-constrained communication channel and limited resource capacity in individual vehicles, which lead to data and resource management challenges. Therefore, we propose UniDRM, a unified data and resource management framework for the federated vehicular cloud, to address these challenges. The UniDRM organizes vehicles on the road into clusters based on their mobility and resource characteristics, such as resource cost, resource security level, resource type, and available resource capacity. The data of computationally intensive tasks are then partitioned using our proposed analytical model and assigned to individual vehicles in the cluster for parallel execution. Three partitioning and scheduling schemes: time-aware, cost-aware, and security-aware are proposed in this study to execute time-critical tasks, low-cost tasks, and high-security tasks, respectively. Through realistic simulations, a comparative analysis of the proposed partitioning and scheduling schemes is presented.ازداد الطلب على الموارد الحاسوبية في بيئات المركبات بسبب نشر العديد من أنظمة النقل الذكية في العقد الماضي. يمكن اعتبار سحابة المركبات الموحدة، وهي نوع من الحوسبة السحابية للمركبات، بديلاً ناشئًا لتنفيذ التطبيقات المكثفة حسابيًا والحساسة للتأخير. ومع ذلك، فإن سحابة المركبات الاتحادية تعاني من قناة اتصال محدودة السعة وقدرة محدودة على الموارد في المركبات الفردية، مما يؤدي إلى تحديات في إدارة البيانات والموارد. لذلك، نقترح UniDRM، وهو إطار موحد لإدارة البيانات والموارد لسحابة المركبات الموحدة، لمواجهة هذه التحديات. تنظم UNIDRM المركبات على الطريق في مجموعات بناءً على خصائص التنقل والموارد، مثل تكلفة الموارد ومستوى أمن الموارد ونوع الموارد وسعة الموارد المتاحة. ثم يتم تقسيم بيانات المهام المكثفة حسابيًا باستخدام نموذجنا التحليلي المقترح وتعيينها للمركبات الفردية في المجموعة للتنفيذ المتوازي. تم اقتراح ثلاثة مخططات للتقسيم والجدولة: الوعي بالوقت، والوعي بالتكلفة، والوعي بالأمان في هذه الدراسة لتنفيذ المهام الحرجة من حيث الوقت، والمهام منخفضة التكلفة، والمهام عالية الأمان، على التوالي. من خلال عمليات المحاكاة الواقعية، يتم تقديم تحليل مقارن لمخططات التقسيم والجدولة المقترحة.