Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
634354		Workload orchestration for multi-tier multi-access edge computing systems / Çok katmanlı çoklu erişimli kenar bilişim sistemleri için yük orkestrasyonu Yazar:ÇAĞATAY SÖNMEZ Danışman: PROF. DR. CEM ERSOY ; DR. ÖĞR. ÜYESİ BAHRİ ATAY ÖZGÖVDE Yer Bilgisi: Boğaziçi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Ağ benzetimi = Network simulation ; Ağ yönetimi = Network management ; Bilgisayar ağları = Computer networks ; Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Kablosuz ağlar = Wireless networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Çok katmanlı ağlar = Multilayer networks	Onaylandı Doktora İngilizce 2020 151 s.
Kenar bilişim bulutçuk tabanlı hesaplama, sis hesaplama, mobil bulut bilişim ve çoklu erişim kenar bilişim gibi çeşitli hesaplamalı teknolojileri kapsayan geniş bir kavramdır. Tüm bu bilişim paradigmaları, bulut bilişim yeteneklerini ağın kenarına getirmek için ortak bir yaklaşıma sahiptir. Burada kullanılan kenar terimi, çoğunlukla hareketli olan son kullanıcılara yakın bir konumu ifade eder. Hesaplama (görev) aktarma yöntemi, kenar bilişimin önemli bir özelliğidir. Bu yöntem mobil cihazlarda pil tüketimini azaltır ve yetersiz işlem gücü, bellek ve öngörülemeyen ağ bağlantısı nedenleriyle desteklenemeyen uygulamaları çalıştırmayı mümkün kılar. Bu bağlamda, kenar bilişim, üniversite kampüsleri, havaalanları ve akıllı yollar gibi fazla sayıda mobil kullanıcının bulunduğu ortamlar için yeni uygulamalara ve senaryolara olanak verir. İletişimdeki gecikmenin yüksek ve hesaplama kaynaklarının kısıtlı olduğu dikkate alındığında, internete bağlı akıllı cihazların sayısının artması yeni zorluklar getirmektedir. Kenar bilişim bulut bilişim yeteneklerini son kullanıcıya yakınlaştırarak bu zorlukların üstesinden gelmekle birlikte, hem hesaplama hem de ağ kaynaklarının gereksi\-nimlere göre gerçek zamanlı olarak kullanıldığı çok dinamik ve esnek bir ortam sunmaktadır. Bu nedenle, farklı kaynak türlerini verimli bir şekilde yönetmek çok önemli bir konudur. Bu zorlukların üstesinden gelmek için yeni kenar orkestratörleri üzerinde çalıştık. İlk olarak, önerilen orkestrasyon algoritmalarının başarımını değerlendirebilmek için EgeCloudSim adlı bir kenar bilişim simülatörü geliştirdik. Sonrasında, çok katmanlı mobil kenar hesaplama sistemleri için bulanık mantık tabanlı bir yük orkestratörü önerdik. Bu katkılara ek olarak olarak, çok katmanlı çoklu erişimli araçsal kenar bilişim ortamları için makine öğrenme tabanlı bir yük orkestratörü sunduk.
Edge computing is a broad concept covering a variety of computing technologies such as cloudlet-based computing, Fog Computing, Mobile Cloud Computing (MCC), and Multi-Access Edge Computing (MEC). All these computing paradigms have a common approach of bringing the cloud-computing capabilities to the edge of the network. The term edge used in this area refers to a location close to the end-users. Computation (task) offloading is an essential feature of edge computing. It reduces the battery consumption and makes it possible to execute applications that are unable to be executed on mobile devices due to their insufficient processing power, memory, and unpredictable network connectivity. In this regard, edge computing can enable new applications and use cases for the environments where there are many mobile users, such as university campuses, airports, and smart roads. The increasing number of smart devices that are connected to the Internet brings new challenges in terms of high communication delay and computational resources congestion. Although edge computing overcomes these challenges by bringing cloud computing capabilities to close proximity of the end-user, it presents a very dynamic and flexible environment where both computational and networking resources are utilized in real-time in accordance with the requirements. Hence, efficiently managing and orchestrating different types of resources become crucial issues. To overcome these challenges, we introduced novel edge orchestrators. Firstly, we developed an edge computing simulator, namely EgeCloudSim, to evaluate the performance of the proposed orchestration algorithms. Secondly, we proposed a fuzzy logic-based workload orchestrator for multi-tier mobile edge computing systems. As a final contribution, we presented a machine learning (ML) based workload orchestrator for multi-tier multi-access vehicular edge computing (VEC) environments.