Sökning: "Fog cloud computing"

Visar resultat 1 - 5 av 19 uppsatser innehållade orden Fog cloud computing.

1. 1. Federated Machine Learning for Resource Allocation in Multi-domain Fog Ecosystems

   Master-uppsats, Uppsala universitet/Institutionen för informationsteknologi

   Författare :Weilin Zhang; [2023]
   Nyckelord :Workload Allocation; Federated Learning; Deep Q-network; Fog networks; Federated Average Aggregation;

   Sammanfattning : The proliferation of the Internet of Things (IoT) has increasingly demanded intimacy between cloud services and end-users. This has incentivised extending cloud resources to the edge in what is deemed fog computing. The latter is manifesting as an ecosystem of connected clouds, geo-dispersed and of diverse capacities. LÄS MER

3. 2. IoT as Fog Nodes: An Evaluation on Performance and Scalability

   Kandidat-uppsats, Mittuniversitetet/Institutionen för data- och elektroteknik (2023-)

   Författare :Ishaq Ezaz; [2023]
   Nyckelord :Internet of Things IoT ; fog computing; fog nodes; distributed computing; cloud computing; scalability; latency; performance; data processing; communication overhead.; Internet of Things IoT ; dimdatorer; dimnoder; distribuerad system; databearbetning; moln; skalbarhet; prestanda; latens; kommunikationskostnad.;

   Sammanfattning : I takt med den exponentiella tillväxten av Internet of Things (IoT) har utmaningen att hantera den enorma mängden genererade data blivit allt större. Denna studie undersöker paradigmen med distribuerade dimdatorer, där kostnadseffektiva IoT-enheter används som dimnoder, som en potentiell lösning på de utmaningarna som det centraliserade molnet står inför. LÄS MER

4. 3. Datavärdeflöde för en Digital Twin hos ett tillverkningsföretag : Syftet med denna förstudie är att undersöka hur ett datavärdeflöde kan framställas med hjälp av digitala teknologier från industri 4.0. Detta för att stödja en implementering av en Digital Twin inom intern logistik.

   Master-uppsats, Mälardalens universitet/Akademin för innovation, design och teknik

   Författare :Randy Shamorad; Beraz Omar; [2023]
   Nyckelord :;

   Sammanfattning : Date: 2023-06-04   Program: Degree of Master of Science in Engineering - Product and Process Development   Author: Beraz Omar & Randy Shamorad   Title: Data value chain for a Digital Twin in a manufacturing company   Supervisors: Nathalie Agerskans & Jessica Bruch   Keywords: Industry 4.0, data value chain, Internet of Things (IoT), Digital Twin (DT), Big data (BD), Artificial Intelligence (AI), Cloud computing, Fog computing, enablers & challenges. LÄS MER

5. 4. Evaluating Distributed Machine Learning for Fog Computing loT scenarios : A Comparison Between Distributed and Cloud-based Training on Tensorflow

   Kandidat-uppsats, Mittuniversitetet/Institutionen för informationssystem och –teknologi

   Författare :Hassan El Ghamri; [2022]
   Nyckelord :Machine learning; distributed machine learning; IoT; cloud computing; fog computing; Tensorflow; Maskininlärning; distribuerad maskininlärning; sakernas internet; molntjänster; fog computing; Tensorflow;

   Sammanfattning : Dag för dag blir sakernas internet-enheter (IoT) en större del av vårt liv. För närvarande är dessa enheter starkt beroende av molntjänster vilket kan utgöra en integritetsrisk. Det allmänna syftet med denna rapport är att undersöka alternativ till molntjänster, ett ganska fascinerande alternativ är fog computing. LÄS MER

7. 5. A Proposal and Implementation of a Novel Architecture Model for Future IoT Applications : With focus on fog computing

   Uppsats för yrkesexamina på avancerad nivå, Mittuniversitetet/Institutionen för informationssystem och –teknologi

   Författare :Viktor Andersson; [2022]
   Nyckelord :Internet of Things; Fog computing; Cloud computing; Mist computing; Distributed Systems;

   Sammanfattning : The number of IoT devices and their respective data is increasing for each day impacting the traditional architecture model of solely using the cloud for processing and storage in a negative way. This model may therefore need a supporting model to alleviate the different challenges for future IoT applications. LÄS MER