Naslov (srp)

Hardversko-softverska podrška procesiranju nizova podataka u okviru koncepta cloud-fog računarstva

Autor

Marković, Dušan, 1982-

Doprinosi

Đorđević, Borislav, 1964-
Stamenković, Zoran, 1960-
Protić, Jelica, 1962-
Pešović, Uroš, 1982-

Opis (srp)

Velika zastupljenost i popularnost IoT uređaja, na svetskom nivou, doveli su dogenerisanja ogromne količine podataka, dok se sa druge strane pojavilo Cloudračunarstvo koje poseduje snažnu podrška za procesiranje tih podataka.Prosleđivanjem podataka od IoT uređaja do Cloud okruženja formirana je jako pogodnakombinacija, pri čemu se podrazumeva da je obrada podataka sasvim centralizovana.Motivacija i glavni cilj u ovoj disertaciji jeste pružanje dodatnog uvida udrugačiji koncept koji se oslanja na decentralizovanu obradu podataka. Kao pogodanpristup korišćeno je Fog računarstvo kako bi se zadaci procesiranja podatakapreneli sa nivoa Cloud računarstva na nivo bliži izvorima podataka. Kao primerobrade podataka korišćene su aplikacije koje se zasnivaju na modelima dubokogučenja, gde je konkretno realizovan model koji pripada tipu konvolucijskihneuronskih mreža. Navedene aplikacije su služile za klasifikaciju slika u oblastipametne poljoprivrede (Smart Agriculture) sa ciljem da se ukaže na mogućnostiefikasnije detekcije stanja posmatranog objekta i primene odgovarajućih mera.Predstavljeni su postupci za treniranje i proveru modela klasifikacije, kao injegovo konvertovanje u optimizovane modele koji mogu da se izvršavaju na uređajimasa ograničnim hardverskim resursima. Glavna varijanta je podrazumevala pripremumodela za izvršavanje na FPGA kolu formirajući tako hardverske akceleratore zaklasifikaciju slika.Sa primnjenim modelom klasifikacije koji je prenet za izvršavanje u okviruFog računarstava dobijene su vrednosti sa prihvatljivim kašnjenjem. Što znači da suostvarene obrade podataka u realnom vremenu, dok su redukovane vrednostiopterećenja servera u pogledu obima prenetih podataka i energetske potrošnje.U slučaju potrebe za procenom sistema Fog računarstva većeg obima modelovanaje Cloud–Fog struktura korišćenjem iFogSim projekta za simulaciju. Pri tome suuzeti u obzir prioriteti aplikacija i vršene su procene o prihvatljivom opterećenjukorisničkih aplikacija koje omogućava dobijanje rezultata u realnom vremenu.

Opis (srp)

-

Opis (eng)

The large presence and popularity of IoT devices, at the global level, have led to thegeneration of a huge amount of data, also Cloud computing has emerged with strong supportfor processing that data. By forwarding data from IoT devices to the Cloud environment, avery suitable combination has been formed, whereby it is assumed that data processing iscompletely centralized.The motivation and main goal of this dissertation is to provide additional insight into adifferent concept that relies on decentralized data processing. Fog computing was used as asuitable approach to transfer data processing tasks from the Cloud computing level to a levelcloser to the data sources. As an example of data processing, applications based on deeplearning models were used, where specifically the type of convolutional neural networks wasused for model implementation. The above applications were used for image classification asa segment of Smart Agriculture to indicate the possibilities of more efficient detection of thestate of the observed object and the application of appropriate measures.Procedures for training and testing the classification model are presented, as well as itsconversion into optimized models that can be executed on devices with limited hardwareresources. The main variant involved preparing the model for execution on an FPGA circuit,thus forming hardware accelerators for image classification.With the pre-trained classification model, executed within Fog computing, acceptableresult delay has been obtained. This means that data processing was achieved in real time,while the load on the server was reduced such as the volume of transferred data and energyconsumption.In case of need for evaluation of a larger scale Fog computing system, a Cloud-Fogstructure was modeled using the iFogSim simulation project. Application priorities were takeninto account and estimates were made of the acceptable load of user applications that enableresults in real time.

Jezik

srpski

Datum

2025

Licenca

Ovo delo je licencirano pod uslovima licence
Creative Commons CC BY-NC-SA 3.0 AT - Creative Commons Autorstvo - Nekomercijalno - Deliti pod istim uslovima 3.0 Austria License.

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/at/legalcode