METHOD FOR THE HIERARCHICAL DYNAMIC SELF-ORGANISATION OF COMPUTING NODES IN SELF-ORGANISING TELECOMMUNICATIONS SYSTEMS
DOI:
https://doi.org/10.18372/2310-5461.70.21195Keywords:
self-organising telecommunications system, hierarchical self-organisation, node clustering, cluster coordinator, event-driven reconfiguration, network survivability, edge computing, fog computingAbstract
У статті розроблено метод ієрархічної динамічної самоорганізації обчислювальних вузлів у самоорганізованих телекомунікаційних системах, орієнтований на функціонування в умовах змінної топології, неоднорідності ресурсів, динамічного трафіку та часткових відмов. Запропонований підхід базується на формалізації системи у вигляді динамічного зваженого графа та передбачає побудову багаторівневої структури управління з виділенням локальних кластерів, координаторів кластерів і вищих рівнів агрегування. У межах методу визначено функцію близькості для кластеризації вузлів, інтегральний рейтинг вибору координаторів, правила резервування та подієву логіку реконфігурації внутрішньокластерних і міжкластерних зв’язків. На відміну від підходів, у яких кластеризація, вибір координаторів і перебудова структури розглядаються окремо, у роботі ці компоненти інтегровано в єдиний механізм керованої багаторівневої самоорганізації. Обґрунтовано систему критеріїв оцінювання, що включає середню затримку, нерівномірність завантаження, безперервність обслуговування, час реконфігурації та інтегральний показник живучості. Сформовано структуру імітаційного експерименту для подальшої верифікації запропонованого методу та визначено формат порівняльного подання результатів. Практична цінність роботи полягає у можливості застосування методу в edge/fog-інфраструктурах, розподілених обчислювальних платформах і спеціалізованих телекомунікаційних мережах, де критичними є стійкість, масштабованість і оперативність реконфігурації.
References
IEEE, “IEEE Standard for Adoption of OpenFog Reference Architecture for Fog Computing,” IEEE Std 1934-2018, pp. 1–176, 2018, https://doi.org/10.1109/IEESTD.2018.8423800
M. Chiang and T. Zhang, “Fog and IoT: An Overview of Research Opportunities,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 3, no. 6, pp. 854–864, 2016, https://doi.org/10.1109/JIOT.2016.2584538
C. Mouradian, D. Naboulsi, S. Yangui, R. H. Glitho, M. J. Morrow, and P. A. Polakos, “A Comprehensive Survey on Fog Computing: State-of-the-Art and Research Challenges,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 20, no. 1, pp. 416–464, 2018, https://doi.org/10.1109/COMST.2017.2771153.
Y. Mansouri and M. A. Babar, “A Review of Edge Computing: Features and Resource Virtualization,” Journal of Parallel and Distributed Computing, vol. 150, pp. 155–183, 2021, https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2020.12.015.
A. Salaht, F. Desprez, and A. Lebre, “An Overview of Service Placement Problem in Fog and Edge Computing,” ACM Computing Surveys, vol. 53, no. 3, Art. no. 60, 2020, https://doi.org/10.1145/3391196.
C. B. Bachiega, L. A. de Carvalho, and A. Araujo, “Orchestration in Fog Computing: A Comprehensive Survey,” ACM Computing Surveys, vol. 55, no. 2, Art. no. 38, 2022, https://doi.org/10.1145/3486221.
I. Syvolovskyi and V. Lysechko, “A Method of Hierarchical Clustering of Nodes in Distributed Telecommunication Systems Using Graph Algorithms,” Control, Navigation and Communication Systems, no. 2, pp. 255–262, 2025, https://doi.org/10.26906/SUNZ.2025.2.255.
I. Syvolovskyi and V. Lysechko, “Method for Leader Node Selection and Processing Pipeline Formation in Distributed Telecommunication Systems,” Science-Based Technologies, vol. 66, no. 2, pp. 190–200, 2025, https://doi.org/10.18372/2310-5461.66.20311.
R. Mahmud, S. Pallewatta, M. Goudarzi, and R. Buyya, “iFogSim2: An Extended iFogSim Simulator for Mobility, Clustering, and Microservice Management in Edge and Fog Computing Environments,” Journal of Systems and Software, vol. 190, Art. no. 111351, 2022, https://doi.org/10.1016/j.jss.2022.111351.
A. Liutkevičius, N. Morkevičius, A. Venčkauskas, and J. Toldinas, “Distributed Agent-Based Orchestrator Model for Fog Computing,” Sensors, vol. 22, no. 15, Art. no. 5894, 2022, https://doi.org/10.3390/s22155894.
S. Shaik and S. Baskiyar, “Distributed Service Placement in Hierarchical Fog Environments,” Sustainable Computing: Informatics and Systems, vol. 34, Art. no. 100744, 2022, https://doi.org/10.1016/j.suscom.2022.10074.
S. Shaik, N. Khasim, and S. Baskiyar, “Hierarchical and Autonomous Fog Architecture,” in Proceedings of the 47th International Conference on Parallel Processing Companion, pp. 1–10, 2018, https://doi.org/10.1145/3229710.3229740.
A. M. Maia, D. Vieira, Y. Ghamri-Doudane, C. A. P. Rodrigues, M. B. Pereira, and M. F. de Castro, “A Hierarchical Control for Application Placement and Load Distribution in Edge Computing,” Future Generation Computer Systems, vol. 166, Art. no. 107631, 2025, https://doi.org/10.1016/j.future.2024.107631.
C. Papaioannou, A. Dimara, A. Papaioannou, I. Tzitzios, C.-N. Anagnostopoulos, and S. Krinidis, “Hierarchical Resources Management System for Internet of Things-Enabled Smart Cities,” Sensors, vol. 25, no. 3, Art. no. 616, 2025, https://doi.org/10.3390/s25030616.
P. Bieliaiev, V. Lysechko, O. Komar, and G. Cherneva, “Methods for Improving the Stability of Leader Election in Fog/Edge Networks Under Dynamic Topology Changes,” Mechanics, Transport, Communications, vol. 23, no. 2, Art. no. 2664, 2025, Available: https://mtc-aj.com/library/2664_EN.pdf.
O. Lozko, V. Lysechko, I. Syvolovskyi, and V. Pastushenko, “Method of Multi-Criteria Optimisation of Data Flow Distribution in Self-Organised Telecommunications Networks,” Control, Navigation and Communication Systems, vol. 1, no. 83, pp. 206–213, 2026, https://doi.org/10.26906/SUNZ.2026.1.206.
M. Schrauth, M. Thome, T. Ohlenforst, and F. Kreyß, “Self-Organized Neural Network Inference in Dynamic Edge Networks,” Applied Sciences, vol. 15, no. 23, Art. no. 12615, 2025, https://doi.org/10.3390/app152312615.
S. Najjar, M. David, W. Derigent, and A. Zouinkhi, “Dynamic Reconfiguration of Wireless Sensor Networks: A Survey,” Computer Networks, vol. 262, Art. no. 111176, 2025, https://doi.org/10.1016/j.comnet.2025.111176
Z. Lin, C. Chen, J. Chen, and Z. Liu, “A Hierarchical Fractal Space NSGA-II-Based Cloud–Fog Collaborative Optimization Framework for Latency and Energy-Aware Task Offloading in Smart Manufacturing,” Mathematics, vol. 13, no. 22, Art. no. 3691, 2025, https://doi.org/10.3390/math13223691.
I. Ullah, A. Arishi, S. K. Singh, F. Alharbi, A. H. Ibrahim, M. Islam, Y. I. Daradkeh, and C. Choi, “Autonomous Network Management for 6G Communication: A Comprehensive Survey,” Digital Communications and Networks, vol. 11, no. 6, pp. 1917–1940, 2025, https://doi.org/10.1016/j.dcan.2025.07.001.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 O Lozko
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
The scientific journal adheres to the principles of Open Access and provides free, immediate, and permanent access to all published materials without financial, technical, or legal barriers for readers.
All articles are published in Open Access under the Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) license.
Copyright
Authors who publish their works in the journal:
-
retain the copyright to their publications;
-
grant the journal the right of first publication of the article;
-
agree to the distribution of their materials under the CC BY 4.0 license;
-
have the right to reuse, archive, and distribute their works (including in institutional and subject repositories), provided that proper reference is made to the original publication in the journal.
