Vehicular Cloud Resource Management, Issues and Challenges: A Survey - Danquah, Wiseborn Manfe; Turgay Altilar, D. (Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2020)
Les progrès récents de l'industrie automobile ont conduit à la conception de véhicules intelligents dotés de ressources de haute capacité pour la communication, la détection, le traitement et le stockage de données. Dans un proche avenir, il est envisagé que ces ressources soient exploitées et utilisées pour fournir des services cloud tels que le stockage en tant que service, le calcul en tant que service et la détection en tant que service. Ce paradigme de l'informatique appelé cloud véhicule, présente de nombreuses opportunités pour le déploiement d'applications sensibles au retard dans l'environnement véhicule. Cependant, la grande mobilité des véhicules et l'évolution rapide de la topologie des réseaux de véhicules introduisent de nouveaux défis tels que l'instabilité des ressources qui compliquent la gestion des ressources dans le nuage de véhicules. Par conséquent, l'informatique en nuage pour véhicules nécessite la conception de solutions de gestion des ressources robustes et soucieuses de la mobilité. Pour atteindre cet objectif, les chercheurs et les ingénieurs doivent être au courant des techniques de gestion des ressources dans le cloud véhiculaire. Cet article présente une étude détaillée des tâches de gestion des ressources dans les nuages véhiculaires. Une introduction approfondie au cloud véhiculaire est présentée dans un premier temps. Ensuite, nous identifions et examinons toutes les tâches de gestion des ressources qui sont effectuées dans le cloud véhiculaire en les classant en trois phases différentes : phase d'affectation préalable aux ressources, phase d'affectation des ressources et phase d'affectation postérieure aux ressources. Les solutions proposées aux défis de la gestion des ressources dans la littérature à chaque phase sont examinées en détail. Contrairement aux enquêtes existantes sur les nuages de véhicules, cette étude couvre tous les aspects de la gestion des ressources tels que le courtage des ressources, la prévision de la demande de ressources, l'allocation des ressources et la planification des ressources. Suite à l'enquête approfondie, nous proposons également des cadres pour le suivi des ressources et le courtage des ressources pour le cloud véhiculaire. Enfin, des questions ouvertes et des orientations de recherche pour la gestion des ressources en nuage des véhicules sont présentées.

Los recientes avances en la industria automotriz han llevado al diseño de vehículos inteligentes con recursos de alta capacidad para la comunicación, detección, procesamiento y almacenamiento de datos. En un futuro próximo, se prevé que estos recursos se aprovechen y utilicen para proporcionar servicios en la nube, como almacenamiento como servicio, computación como servicio y detección como servicio. Este paradigma de computación denominado nube vehicular, presenta muchas oportunidades para el despliegue de aplicaciones sensibles al retraso en el entorno vehicular. Sin embargo, la alta movilidad de los vehículos y la topología rápidamente cambiante de las redes vehiculares introducen nuevos desafíos, como la inestabilidad de los recursos, lo que complica la gestión de los recursos en la nube vehicular. Por lo tanto, la computación en la nube vehicular requiere que se diseñen soluciones de gestión de recursos robustas y conscientes de la movilidad. Para lograr este objetivo, los investigadores e ingenieros deben estar al tanto de las técnicas de gestión de recursos en la nube vehicular. Este artículo presenta un estudio detallado de las tareas de gestión de recursos en nubes vehiculares. Inicialmente se presenta una introducción completa a la nube vehicular. A continuación, identificamos y examinamos todas las tareas de gestión de recursos que se llevan a cabo en la nube vehicular clasificándolas en tres fases diferentes: fase previa a la asignación de recursos, fase de asignación de recursos y fase posterior a la asignación de recursos. Las soluciones propuestas a los desafíos de gestión de recursos en la literatura en cada fase se revisan en detalle. A diferencia de las encuestas existentes sobre nubes vehiculares, este estudio cubre todos los aspectos de la gestión de recursos, como la intermediación de recursos, la predicción de la demanda de recursos, la asignación de recursos y la programación de recursos. Después de la extensa encuesta, también proponemos marcos para el monitoreo de recursos y la intermediación de recursos para la nube vehicular. Finalmente, se presentan temas abiertos y direcciones de investigación para la gestión de recursos de la nube vehicular.

Recent advancements in the automotive industry have led to the design of smart vehicles with high capacity resources for communication, sensing, processing, and storage of data. In the near future, it is envisaged that these resources will be harnessed and utilized to provide cloud services such as storage as a service, computation as a service, and sensing as a service. This paradigm of computing termed vehicular cloud, presents a lot of opportunities for the deployment of delay-sensitive applications in vehicular environment. However, high mobility of vehicles and rapidly changing topology of vehicular networks introduce new challenges such as instability of resources which make the management of resources in vehicular cloud complicated. Therefore, vehicular cloud computing require robust and mobility-aware resource management solutions to be designed. In order to achieve this goal, researchers and engineers need to be abreast with the techniques of resource management in vehicular cloud. This article presents a detailed survey of resource management tasks in vehicular clouds. A thorough introduction to vehicular cloud is presented initially. Then we identify and examine all the resource management tasks that are carried out in vehicular cloud by classifying them into three different phases: pre-resource assignment phase, resource-assignment phase, and post resource assignment phase. Proposed solutions to resource management challenges in literature at each phase are reviewed in detail. Unlike the existing surveys on vehicular clouds, this study covers all aspects of resource management such as resource brokering, resource demand prediction, resource allocation, and resource scheduling. Following the extensive survey, we also propose frameworks for resource monitoring and resource brokering for vehicular cloud. Finally, open issues and research directions for vehicular cloud resource management are presented.

أدت التطورات الأخيرة في صناعة السيارات إلى تصميم مركبات ذكية ذات موارد عالية السعة للاتصالات والاستشعار والمعالجة وتخزين البيانات. في المستقبل القريب، من المتوقع أن يتم تسخير هذه الموارد واستخدامها لتوفير خدمات سحابية مثل التخزين كخدمة، والحساب كخدمة، والاستشعار كخدمة. يقدم هذا النموذج من الحوسبة الذي يسمى سحابة المركبات، الكثير من الفرص لنشر التطبيقات الحساسة للتأخير في بيئة المركبات. ومع ذلك، فإن التنقل العالي للمركبات والتغير السريع في طوبولوجيا شبكات المركبات يطرح تحديات جديدة مثل عدم استقرار الموارد مما يجعل إدارة الموارد في سحابة المركبات معقدة. لذلك، تتطلب الحوسبة السحابية للمركبات تصميم حلول قوية لإدارة الموارد تراعي التنقل. من أجل تحقيق هذا الهدف، يحتاج الباحثون والمهندسون إلى مواكبة تقنيات إدارة الموارد في سحابة المركبات. تقدم هذه المقالة مسحًا تفصيليًا لمهام إدارة الموارد في غيوم المركبات. يتم تقديم مقدمة شاملة لسحابة المركبات في البداية. ثم نقوم بتحديد وفحص جميع مهام إدارة الموارد التي يتم تنفيذها في سحابة المركبات من خلال تصنيفها إلى ثلاث مراحل مختلفة: مرحلة ما قبل تخصيص الموارد، ومرحلة تخصيص الموارد، ومرحلة ما بعد تخصيص الموارد. تتم مراجعة الحلول المقترحة لتحديات إدارة الموارد في الأدبيات في كل مرحلة بالتفصيل. على عكس الاستطلاعات الحالية حول سحب المركبات، تغطي هذه الدراسة جميع جوانب إدارة الموارد مثل الوساطة في الموارد، والتنبؤ بالطلب على الموارد، وتخصيص الموارد، وجدولة الموارد. بعد المسح المكثف، نقترح أيضًا أطرًا لمراقبة الموارد والوساطة في الموارد لسحابة المركبات. وأخيرًا، يتم عرض القضايا المفتوحة واتجاهات البحث لإدارة موارد سحابة المركبات.
Keywords: FOS: Computer and information sciences; Computer Networks and Communications; resource allocation and resource scheduling; Resource (disambiguation); volunteer computing; Internet of Vehicles; Engineering; FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering; Resource management (computing); Cloud computing; Software deployment; resource management; Electrical and Electronic Engineering; Resource allocation; Computer network; vehicular cloud computing; Internet of Things and Edge Computing; Blockchain and Internet of Things Integration; Wireless ad hoc network; Computer science; Vehicular ad hoc network; Distributed computing; vehicular ad-hoc networks; TK1-9971; Operating system; Physical Sciences; Computer Science; Telecommunications; Wireless; Vehicular Ad Hoc Networks and Communications; Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering; Information Systems