Резанов Б. М. Моделі та методи оптимізації розподілу завдань у туманному середовищі Iнтернету речей

Дисертаційна робота присвячена вирішенню актуальної науково-технічної задачі, пов'язаної з розробкою нових та удосконалення існуючих методів розподілу завдань, що потребують виконання у режимі, наближеному до реального часу, в туманних середовищах Інтернету речей. Об’єкт дослідження – процес розподілу завдань у туманному середовищі Інтернету речей. Предмет дослідження – моделі та методи розподілу завдань у туманному середовищі Інтернету речей. Метою дисертаційної роботи є підвищення ефективності використання обчислювальних ресурсів туманних середовищ Інтернету речей шляхом розробки нових та удосконалення існуючих методів розподілу завдань, що потребують виконання у режимі, наближеному до реального часу. За результатами дослідження отримано такі наукові результати: отримав подальший розвиток метод кластеризації туманного середовища підтримки Інтернету речей за рахунок використання математичної моделі початкового розподілу інтегрованого кластера обчислювальних ресурсів, що дозволило покращити якість групування завдань і ресурсів та сприяло підвищенню продуктивності туманної платформи; вперше розроблено модель елементарних потоків завдань Інтернету речей при використанні туманної платформи, яка враховує особливості розподілених обчислень та дозволяє провести декомпозицію зв’язної неперервної послідовності вхідних даних; удосконалено комплекс методів розподілу ресурсів туманного середовища підтримки Інтернету речей, який відрізняється від відомих сумісним використанням розробленої моделі елементарних потоків завдань та методу кластеризації, що дозволило прискорити процес адаптивного перерозподілу ресурсів та проводити його без призупинення процесу обробки транзакцій у випадках змінного навантаження та збільшених вимог до ресурсів, а також значно зменшити час обробки та збалансувати використання хмарних ресурсів при надходженні великих потоків даних; отримав подальший розвиток метод швидкої двохфакторної аутентифікації між пристроями Інтернету речей за рахунок інтеграції другого фактору в службу аутентифікації з централізованою базою користувачів, що дозволило суттєво зменшити час на перевірку санкціонованості доступу та забезпечення конфіденційності даних. Практичне значення отриманих результатів полягає в наступному: – підвищення продуктивності туманної платформи IoT до 9%. Однією з ключових переваг є покращення виробничих результатів системи завдяки оптимізації розподілу завдань. Це дозволяє більш швидко та ефективно обробляти дані, що надходять від сенсорів IoT та виконувати завдання обробки даних; – зменшення часу відгуку до 10%: розроблені методи дозволяють більш раціонально використовувати ресурси, такі як обчислювальні потужності та пропускна здатність мережі. Це призводить до зменшення середнього часу відгуку системи; – покращення методу швидкої двохфакторної аутентифікації в туманних середовищах Інтернету речей. Внаслідок цих покращень підвищилася швидкість аутентифікаціїї у 2.65 рази при використанні цього методу для розглядаємої туманної платформи; – розвиток сучасних застосувань: отримані результати роблять доступними більшу кількість сценаріїв використання систем IoT на туманній платформі. Це розширює можливості для застосувань в таких галузях, як управління містом, промисловість, охорона здоров'я та багато інших; – забезпечення стійкості та надійності в середньому до 3%: оптимізовані методи роблять системи IoT більш стійкими до викликів та забезпечують надійність роботи в умовах навантаження та змін. За результатами дослідження підтверджено практичну та теоретичну цінність розроблених методів, надано практичні рекомендації, щодо застосування розроблених методів та розглянуто перспективи їх подальшого розвитку.