نقش محاسبات مه در بهبود اینترنت اشیا (IoT)

اینترنت اشیا (IoT) با اتصال گسترده دستگاه های متعدد و تولید حجم عظیمی از داده ها، نقش بسزایی در تحول بخش های مختلف از جمله سلامت، حمل ونقل و صنعت ایفا می کند. با این حال، پردازش و ذخیره سازی متمرکز داده های IoT در بسترهای ابری با چالش های متعددی مواجه است که از جمله آن ها می توان به تاخیر بالا High Latency، مصرف زیاد پهنای باندHigh Bandwidth Consumption) و محدودیت های مربوط به کارایی سیستم در کاربردهای حساس به زمان (Time-Sensitive Applications) اشاره کرد. این چالش ها به ویژه در محیط هایی که نیازمند پردازش بلادرنگ (Real-Time Processing) و پاسخ دهی سریع هستند، می توانند به کاهش کارایی سیستم منجر شوند. محاسبات مه (Fog Computing) به عنوان یک پارادایم مکمل برای محاسبات ابری (Cloud Computing)، با انتقال پردازش داده ها به لبه شبکه (Edge of the Network) و نزدیک به منبع تولید داده ها، راه حلی نوین برای رفع این چالش ها ارائه می دهد. این رویکرد نه تنها تاخیر را به میزان قابل توجهی کاهش می دهد، بلکه از طریق بهینه سازی مصرف انرژی (Energy Efficiency) و کاهش وابستگی به پهنای باند، قابلیت های بلادرنگ سیستم های IoT را بهبود می بخشد. این پژوهش با ارائه یک مرور جامع Comprehensive Review) )از آخرین پیشرفت ها در حوزه محاسبات مه، به بررسی نقش این فناوری در بهبود عملکرد سیستم های IoT می پردازد. سوال اصلی این تحقیق آن است که چگونه محاسبات مه می تواند محدودیت های کنونی IoT، از جمله تاخیر بالا، مصرف انرژی زیاد و نیاز به پهنای باند گسترده را برطرف کرده و کارایی سیستم را در کاربردهای حساس به زمان افزایش دهد. این مطالعه با تحلیل مزایا و چالش های محاسبات مه در مقایسه با محاسبات ابری، به ارائه راهکارهایی برای ترکیب بهینه این دو پارادایم پرداخته و چشم اندازی برای تحقیقات آینده در این حوزه ترسیم می کند.

کلیدواژه ها:

محاسبات مه ، الگوریتم های بلادرنگ ، کاهش تاخیر ، مدیریت پهنای باند ، بهینه سازی انرژی IOT