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多年来，云计算一直是处理位于网络边缘的物联网 (IoT) 设备的复杂应用程序和服务的关键推动因素。由物联网环境驱动的服务和应用程序通常具有严格的延迟敏感要求，并且由于基于云的计算资源与物联网设备的物理距离较长，可能会遇到较长的网络延迟。雾计算在这种情况下被采用作为解决方案，因为它通过将计算能力分层分散到网络边缘来缩短这一距离。这有助于减少网络延迟并改善具有敏感时间要求的应用程序的响应时间，同时改善网络中的整体数据流量管理。然而，当在资源分配过程中应用程序的某些要求优先于其他要求时，更靠近物联网设备的雾层可能会遇到资源耗尽，迫使其他延迟敏感的应用程序使用来自较远雾层的资源，并导致它们变得无响应。为了解决这个问题，本文提出了一种在分层的基于层的雾计算架构中分配模块化应用程序的方法。所提出的方法名为“最小影响 - X”（LI-X），旨在通过减少分层雾中较低级别的资源闲置时间，最大限度地缩短延迟敏感应用程序的响应时间并减少网络上的数据流量。这是通过在雾层之间分配应用程序模块来实现的，以最大限度地缩短延迟敏感应用程序的响应时间，同时减少整体网络流量。在模拟的 iFogSim 环境中，将 LI-X 的性能与之前的研究进行了比较。结果表明，在大多数提出的场景中，LI-X 的表现都优于这些研究，有效地缩短了响应时间并最大限度地降低了网络上的通信数据成本。
延迟和通信成本敏感的方法
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