Aller au contenu principal
2026 article

Robust SFC Placement in Next Generation Multi-Domain IoT Networks Under Resource Demand Uncertainty

1Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
6Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : cn, jp. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Network Function Virtualization (NFV) facilitates on-demand and flexible service provisioning to meet the escalating demands of Internet of Things (IoT) applications, enabled by Service Function Chain (SFC) technique. The widespread deployment of 5G has connected a massive number of devices and users to IoT networks, accelerating the expansion of IoT scales. IoT users’ service requirements exhibit heightened diversity and dynamism. Consequently, the SFC placement problem in Next Generation Multi-domain IoT (NGMIoT) networks has garnered significant attention. How to efficiently place SFCs under uncertain resource demands to adapt to evolving service request dynamics poses substantial challenges. Therefore, this paper investigates the Robust SFC Placement (RSFCP) problem in NGMIoT networks under resource demand uncertainty. Specifically, we formulate the RSFCP problem as an integer linear programming model to minimize overall SFC placement cost while ensuring service quality. We further prove the RSFCP problem is NP-hard and propose a greedy strategy based heuristic SFC placement algorithm to solve it. Finally, extensive simulation experiments are conducted to evaluate performance, demonstrating that the proposed algorithm outperforms benchmark mechanisms in terms of service acceptance rate and placement cost.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Robust SFC Placement in Next Generation Multi-Domain IoT Networks Under Resource Demand Uncertainty
Date Crossref
01/07/2026
Éditeur
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Software-Defined Networks and 5GIoT and Edge/Fog ComputingAdvanced Optical Network Technologies

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.