Nauji energijos valdymo požiūriai: Scheduler revoliucionizuokite IOT!

Nauji energijos valdymo požiūriai: Scheduler revoliucionizuokite IOT!

Windhoek, Namibia - Šiandieniniame pasaulyje, kuriame daiktų internetas (IoT) daro vis didesnę įtaką skirtingoms gyvenimo sritims, būtina efektyviai valdyti užduotis ir išteklius. Svarbiausias šio kūrimo kraštovaizdžio komponentas yra taip vadinamas ** planavimo priemone **, kuris užtikrina, kad viskas vyktų sklandžiai. Bet kokie yra šie planuotojai ir kokį vaidmenį jie atlieka „IoT Systems“ našumui?

Nature Ataskaitos, kad „Scheduler“ veikia kaip programinės įrangos algoritmai, kurie valdo kelių užduočių vykdymo laiką IoT sistemose. Jūs nusprendžiate, kada ir kuri užduotis, pagrįsta tokiais kriterijais kaip prioritetas, laiko reikalavimai ir prieinamumas. Tai ypač svarbu realiose laiko sistemose, kur vėlavimas gali sukelti rimtų problemų. Nuo sveikatos stebėjimo iki pramoninės kontrolės sistemų - visur, kur esate atsakingi už sutrikimų išvengimą ir efektyvumo padidėjimą.

Matematika už planavimo

Tikslesnis matematinių pagrindų vaizdas parodo, koks sudėtingas yra šių planavimo priemonių įgyvendinimas. Laikas yra segmentuotas vienodais intervalais, kaip parodyta vienoje iš straipsnio iš straipsnio : {\ mathcal {t}} = \ {t_ {k} | t_ {0} = 0, t_ {k + 1} - t_ {k} = \ delta t, t_ {k} \ in [0, t] \} . Tai reiškia, kad kiekvienas laiko laikas yra aiškiai apibrėžtas, o tai leidžia tiksliai valdyti procesus. „Scheduler“ atnaujina aktyvius mazgus kiekvienu intervalu, kuris tęsiasi per įvairius krašto įrenginius ir IoT jutiklius.

Šie jutikliai sukuria nuo neigiamo nuo laiko priklausomus darbo krūvius - tai yra, jie negali generuoti neigiamų verčių, o tai sukuria tam tikrą nuspėjamumą. Kitaip tariant, jutiklis visada sugeneruos bent vieną nulį arba teigiamą darbo krūvį. Daugiau apie tai galima perskaityti jesit darbe, kur aptariamas intelektualių ir autonominių IoT sistemų poreikis.

planavimo algoritmų tipai ir jų optimizavimas

Planavimo algoritmų srityje yra įvairių požiūrių, kurie turi savo pranašumų ir trūkumų. Pagrindiniai tipai apima:

• „pirmas atėjai, pirmas“ (FCFS): paprasta, tačiau gali sukelti ilgą laukimo laiką.
• Trumpiausias darbas Kitas (SJN): Sumažintas laukimo laikas, tačiau ilgesnių užduočių „badavimo“ rizika yra „badavimo“ rizika.
• Apvalus robinas (RR): laiko pasiskirstymas pagal užduotis.
• Prioriteto planavimas: Pirmenybė teikiama kritinėms užduotims, tačiau tai gali paskatinti ne mažiau svarbias užduotis.
• Daugiapakopis eilės planavimas: organizuoja užduotis skirtingais prioriteto lygiais.

Norint išnaudoti visą planavimo priemonės potencialą, būtina tiksliai koordinuoti šiuos algoritmus. Tai apima prioritetinių lygių ir laiko parametrų pritaikymą. Modeliavimo įrankiai gali padėti nustatyti kliūtis ir neveiksmingumą bei palengvinti tikslinius optimizavimus, kaip ataskaitos Alibaba Cloud . Tikimasi, kad planavimo priemonės ateitį suformuos tolesnis intelektualių algoritmų, integruojančių mašinų mokymąsi ir dirbtinį intelektą, plėtra.

Šie pokyčiai gali drastiškai padidinti užduočių vykdymo efektyvumą Z. B. Numatykite būsimo vykdymo laiką ir taip optimaliai prisitaikykite prie aplinkybių.

Energijos vaidmuo IoT sistemose

Dėl veiklos IoT aplinkoje energijos prieinamumas taip pat yra lemiamas veiksnys. Galimos energijos sistemos yra skirtos apibendrinti ir išanalizuoti bendrą energiją visuose aktyviuose mazguose, kaip parodyta keliose lygtyse. Pvz., Reikalinga energijos funkcija nustatoma (9) lygtyje, kurioje aprašoma visų jutiklio darbinių apkrovų tvarkymas.

Šiame sudėtingame pasaulyje svarbu nuolat patikrinti planavimo priemonės veiklos pasirengimą, kad būtų galima pasirinkti geriausią įmanomą strategiją, kuri optimaliai naudoja energijos prieinamumą. „Scheduler Selector“ (SS) vaidina pagrindinį vaidmenį renkantis geriausią planavimo metodą, kad tinklas būtų stabilus ir efektyviai.

Norėdami gauti daugiau informacijos šiomis temoms