【24h】

Machine-Learning based IoT Data Caching

机译:基于机器学习的IoT数据缓存

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摘要

The Internet of Things (IoT) continuously produces big amounts of data. Data-centric middleware can therefore help reducing the complexity when orchestrating distributed Things. With its heterogeneity and resource limitations, IoT applications can lack performance, scalability, or resilience. Caching can help overcoming the limitations.We are currently working on establishing data caching within IoT middleware. The paper presents fundamentals of caching, major challenges, relevant state of the art, and a description of our current approaches. We show directions of using machine learning for caching in the IoT.
机译:物联网(IoT)不断产生大量数据。因此,以数据为中心的中间件可以帮助降低编排分布式事物时的复杂性。由于其异构性和资源限制,IoT应用程序可能缺乏性能,可伸缩性或弹性。缓存可以帮助克服这些限制。我们目前正在努力在IoT中间件中建立数据缓存。本文介绍了缓存的基础知识,主要挑战,相关的最新技术以及对我们当前方法的描述。我们展示了使用机器学习在IoT中进行缓存的方向。

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