Нови подходи към управление на енергията: революционизирайте IoT!

Нови подходи към управление на енергията: революционизирайте IoT!

Windhoek, Namibia - В днешния свят, в който Интернет на нещата (IoT) има все по -голямо влияние върху различните области на живота, е от съществено значение ефективното управление на задачите и ресурсите. Решаващ компонент в този пейзаж на развитието е толкова наречен ** планировчик **, който гарантира, че всичко протича гладко. Но какви точно са тези планиращи и каква роля играят за изпълнението на IoT системите?

Nature съобщава, че Scheduler действа като софтуерни алгоритми, които управляват времето за изпълнение на няколко задачи в IoT системи. Вие решавате кога и коя задача въз основа на критерии като приоритет, изисквания за време и наличност. Това е особено важно в реалните системи, където забавянията могат да доведат до сериозни проблеми. От мониторинг на здравето до системите за индустриален контрол - навсякъде, където сте отговорни за избягването на нарушения и максимална ефективност.

Математика зад планиращия

По -прецизният поглед върху математическите основи показва колко сложно е прилагането на този планировчик. Времето е сегментирано в равномерни интервали, както е показано в едно от уравненията от статията по природа : {\ mathcal {t}} = \ {t_ {k} | t_ {0} = 0, t_ {k + 1} - t_ {k} = \ delta t, t_ {k} \ in [0, t] \} . Това означава, че всяко време на време е ясно дефинирано, което позволява прецизен контрол на процесите. Планировчикът актуализира активните възли във всеки интервал, който се простира върху различни устройства с ръбове и IoT сензори.

Тези сензори произвеждат време, зависими от времето, които не са отрицателни - тоест не могат да генерират отрицателни стойности, което създава определена предсказуемост. С други думи, сензорът винаги ще генерира поне една нула или положително натоварване. Повече за това може да се прочете в работата на Jesit , където се обсъжда необходимостта от интелигентни и автономни IoT системи.

Видове алгоритми за планиране и тяхната оптимизация

В областта на алгоритмите за планиране има различни подходи, които имат своите предимства и недостатъци. Основните типове включват:

• ПЪРВОТО КОМЕН-ПЪРВО СЕ СЕГА (FCFS): Прост, но може да доведе до дълги времена на изчакване.
• Най -кратка работа Следваща (SJN): Минимизира времето за изчакване, но носи риск от „глад“ за по -дълги задачи.
• Кръгъл робин (RR): Разпределение на времето по задачите.
• Приоритетно планиране: Критичните задачи са предпочитани, но това може да доведе до закъснения за по -малко важни задачи.
• Планиране на многостепенни опашки: Организира задачи в различни нива на приоритет.

За да се използва пълния потенциал на планиращия, е необходима фина координация на тези алгоритми. Това включва адаптиране на нивата на приоритет и времевите параметри. Инструментите за симулация могат да помогнат за идентифициране на затруднения и неефективност и улесняване на целевите оптимизации, като Alibaba Cloud отчети. Очаква се бъдещето на планиращия да бъде оформено от по -нататъшното развитие на интелигентни алгоритми, които интегрират машинното обучение и изкуствения интелект.

Тези разработки биха могли драстично да повишат ефективността в изпълнението на задачите от Z. Б. Прогнозирайте бъдещите времена на изпълнение и по този начин оптимално се адаптират към обстоятелствата.

Ролята на енергията в IoT системи

За производителността в IoT средата, наличието на енергия също е решаващ фактор. Наличните енергийни системи са проектирани да обобщят и анализират общата енергия във всички активни възли, както е показано в няколко уравнения. Например, необходимата енергийна функция се определя в уравнение (9), което описва обработката на всички работни натоварвания на сензора.

В този сложен свят е важно постоянно да се проверява оперативната готовност на планиращия, за да се избере най -добрата възможна стратегия, която оптимално използва енергийната наличност. Селекторът на Scheduler (SS) играе централна роля при избора на най -добрия метод за планиране, за да поддържа мрежата стабилна и ефективно.

За повече информация по тези теми, препоръчвам подробните отчети в Nature , Alibaba Cloud и JESIT