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  • 優(yōu)化物聯網的數據調度,微美全息(NASDAQ:WIMI)開發(fā)IoT-LocalSense算法
    2023-08-30 11:00:40 來源: 編輯:

    物聯網的發(fā)展為人們帶來了許多便利和應用,隨著物聯網(Internet of Things,IoT)技術的不斷發(fā)展和普及,越來越多的設備和傳感器被連接到互聯網上,產生了大量的數據。在物聯網計算中,數據調度是一個重要的問題,影響著系統(tǒng)的性能和資源利用率。在物聯網計算環(huán)境中,各計算節(jié)點和存儲節(jié)點彼此獨立,并通過高速網絡連接。這種架構具有很多優(yōu)點,如存儲和計算資源的獨立升級以及存儲系統(tǒng)與不同計算系統(tǒng)的無縫連接。

    然而,面對海量數據的處理,數據存儲和計算分離可能導致網絡傳輸成為系統(tǒng)性能的瓶頸,而數據調度的質量直接影響了系統(tǒng)的性能和資源利用率。數據調度的優(yōu)化是提高物聯網集群系統(tǒng)性能的重要手段。為此,微美全息(NASDAQ:WIMI)開發(fā)的IoT-LocalSense算法,該算法針對數據局部性和負載均衡問題進行了優(yōu)化,提高了任務本地化執(zhí)行率,減少了非本地執(zhí)行和負載不平衡現象,優(yōu)化了資源利用,進一步提升了物聯網集群系統(tǒng)的性能。

    在物聯網計算環(huán)境中,數據調度涉及將作業(yè)的輸入數據分配到各個計算節(jié)點和存儲節(jié)點上。若數據匹配偏差嚴重,可能導致數據調度的非本地執(zhí)行,增加了任務執(zhí)行時間和資源消耗。同時,負載不平衡可能導致部分節(jié)點負載過重,而其他節(jié)點負載較輕,影響了系統(tǒng)的整體性能和資源利用效率。WIMI微美全息開發(fā)的IoT-LocalSense算法的技術原理:

    數據放置模塊:通過物聯網工作節(jié)點的處理能力評估,設計數據放置算法,合理地將作業(yè)的輸入數據分布在計算節(jié)點和存儲節(jié)點中。同時,考慮數據的局部性,將相關數據放置在計算節(jié)點附近,以減少數據傳輸開銷和延遲。

    數據調度隊列優(yōu)化模塊:利用數據塊存儲位置信息優(yōu)化數據調度隊列,使得任務在執(zhí)行過程中更有可能在本地節(jié)點執(zhí)行,減少非本地執(zhí)行的頻率。并平衡集群中每個節(jié)點的負載,確保任務在整個集群中均勻分布,優(yōu)化系統(tǒng)資源的利用效率。

    數據預取模塊:設計數據預取方法,提前將非本地數據調度所需的數據預取到計算節(jié)點的本地存儲中。通過預取非本地數據,減少任務等待數據傳輸的時間,從而減少非本地執(zhí)行的情況,提高整體執(zhí)行效率。

    WIMI微美全息IoT-LocalSense算法的優(yōu)勢:

    提高任務本地化執(zhí)行率:通過數據放置算法和數據調度隊列優(yōu)化,IoT-LocalSense算法能夠有效地提高任務在計算節(jié)點上的本地執(zhí)行率。相關數據的本地存儲使得任務能夠快速訪問數據,減少了數據傳輸的需求,從而加快了任務執(zhí)行速度。

    減少非本地執(zhí)行:IoT-LocalSense算法通過數據預取方法,提前將非本地數據調度所需的數據拉取到計算節(jié)點的本地存儲中。這減少了任務等待非本地數據傳輸的時間,從而減少了非本地執(zhí)行的頻率,提高了整體執(zhí)行效率。

    考慮數據局部性:算法重點關注數據的局部性,將相關數據放置在計算節(jié)點附近,減少了跨網絡的數據傳輸,從而降低了網絡傳輸開銷和延遲,提升了系統(tǒng)整體性能。

    優(yōu)化資源利用:通過減少非本地執(zhí)行和優(yōu)化數據調度隊列,IoT-LocalSense算法提高了系統(tǒng)資源的利用效率。任務更多地在本地執(zhí)行,減少了資源浪費和不必要的負載。

    在物聯網大規(guī)模數據處理場景下,WIMI微美全息研發(fā)的IoT-LocalSense算法可以顯著提高系統(tǒng)性能和資源利用效率。在實際物聯網計算系統(tǒng)中,該算法可以作為數據調度的核心組件,用于優(yōu)化任務的調度和數據的分布,以提高系統(tǒng)的整體性能。通過系統(tǒng)仿真實驗,與其他數據調度算法進行對比,IoT-LocalSense算法的性能,該算法在任務本地化執(zhí)行率和響應時間方面表現優(yōu)異,明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的數據調度算法。

    此外,微美全息(NASDAQ:WIMI)IoT-LocalSense算法通過優(yōu)化數據放置、調度隊列和數據預取,提高了任務本地化執(zhí)行率,減少了非本地執(zhí)行和負載不平衡,優(yōu)化了資源利用,顯著改善了物聯網集群系統(tǒng)的性能和效率。隨著物聯網技術的不斷發(fā)展,IoT-LocalSense算法將持續(xù)優(yōu)化和完善,為物聯網計算提供更強大的數據調度優(yōu)化支持。

    本文來源:財經報道網

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