基于边缘计算的铁路无人值守站监测应用研究

设计搭建了基于边缘计算的铁路无人值守站监测应用平台架构,解决了传统云架构搭载铁路视频监测应用后存储及计算负荷重的问题.通过搭建"云-边-端"协同的边缘计算架构,将原本置于云中心内的计算迁移至局域边缘节点进行计算,平台被分为采集层、分析层及管理层三层的功能以传递分散计算量.给出了局域边缘节点搭载的关键算法逻辑.最优公网链路选择算法用以选择短时延、低传输成本的链路上传降帧视频流至云平台.Faster RCNN监测分析算法用以对无人值守站节点汇集而来的视频流进行设备运行异常与否的分析.为保证信息安全,架构给出了数据保密、数据完整性、安全数据计算、身份认证、访问控制及隐私保护的安全机制.与传统云架构相比,设立拥有计算能力的局域边缘节点,为本地提供更多铁路云服务、保证监控视频数据传输的可靠性并节省50％-80％的链路带宽,达到了减轻铁路云平台负荷的效果.     

基于EdgeX Foundry的边缘数据采集平台的设计与实现

提出了一种基于EdgeX Foundary的边缘数据采集平台设计与实现思路,解决了边缘计算落地实现以及边缘侧的数据有效管控的问题。设计了边缘平台的总体架构,用于指导系统的实现,给出了系统各模块的功能以及解决问题的关键技术,通过已实现的系统的成果,证明了提出的系统的有效性和可行性。     

基于流量负载的电网共享服务管理平台实现

随着电力网络的高速发展,电力数据的规模与维数急速增长。为了合理地对电网系统进行应用,需要构建共享服务管理平台。首先,分析了国内外电网共享服务管理的现状,同时阐述了基于边缘计算的电力物联网的概念。然后,重点构建流量负载分配模型。流量负载分配模型用于计算终端节点接收到数据包的工作量情况。基于流量负载分配搭建共享服务管理平台架构,并对重点功能模块进行分析和设计。创新性地采用边缘计算的方法对电力网络的业务场景进行实现,并验证其可行性。最后,通过下达遥控触发指令对其监测功能进行验证,证明该管理平台具备通信、数据采集与处理等共享服务功能。该管理平台可统筹用电数据管理和分享功能,为异常用户检测、能效管理提供有效的应用价值。该研究对电力领域的网络共享服务提供了实际指导,并有助于进一步探索边缘计算对电力行业的促进作用。     

基于边缘计算与区块链的异常数据检测研究

针对农业物联网云平台的海量传感器多源数据采集模型,考虑到传统框架模型通常只用云平台处理单源数据,延迟性比较高以及隐私性较差等问题,依托区块链、边缘计算、无线数传、柔性太阳能充电等技术,搭建具备定位、组网、数传、自供电等功能的无线感知节点,提供多种传感接口,实现“通用感知节点+场景传感器件”的高效定制方案,并将数据异常检测任务从云平台迁移到多个边缘设备上,实现了数据的高频交互和实时传输。     

面向电力通信网边缘计算的缺陷诊断研究

电力通信网规模的扩大以及智能电网的部署给运维中心带来了海量数据以及计算压力.边缘计算技术可以缓解电网管理平台处理海量数据的压力以及减小计算开销,协助运维人员高效完成缺陷诊断和检修.重点考虑了电力通信网边缘计算新生态下的运维流程,提出了一种基于边缘计算架构结合知识图谱技术的电力通信网缺陷诊断技术方案.为了改进传统的基于规...     

基于边缘计算的物联网混合区块链架构

针对大量数据的可靠性存储过程中存在的数据丢失、恶意数据插入、通信网络过载以及中心节点计算能力过载等问题,提出一种新的区块链体系结构,通过在现有的区块链结构中引入边缘计算层,将云端节点的计算压力分摊到边缘设备上,减少了边缘设备与云端的通信次数。所提出的混合结构还具有大数据生态系统的数据管理的功能,有助于对区块链中大量数据进行管理。     

基于虚拟化技术的云计算平台架构研究

随着互联网技术的发展,虚拟化云计算技术平台逐渐成为企业管理、产品生产的数据支持平台.虚拟化云计算平台的最大优势在于其整合了广泛的数据资源、客户信息,并且能够根据企业需要实时调整资源模块,实现节点资源与数据的有效使用.针对虚拟化技术的云计算平台架构进行研究,通过建立云计算平台架构进行虚拟云技术的仿真模拟分析.     

基于边缘计算的电梯运行状态远程监控平台设计

电梯利用率呈现线性增长，为避免事故发生，设计基于边缘计算构建电梯运行状态远程监控平台。由数据通信、存储以及监管等单元构建边缘计算模型，结合云端与移动端组建远程监控平台，架构远程监控平台的监控中心，利用线程调度策略完成有效线程调度。仿真实验阶段，选取交流调速乘客电梯作为仿真对象，采用树莓派开发板模拟边缘端计算，根据监控平台功能检测分析结果，验证所建平台能够有效实现平台各项功能，具有一定的有效性，该平台预警准度较高，响应较快，且处理器负载较低，性能优势显著，可以满足电梯监控领域的实时性需求。     

针对工业安全场景的智能管控平台研究与应用

针对复杂工业场景安全管控的痛点问题，通过融合物联网、人工智能、5G、边缘计算等新一代信息技术，提出了建设具备感知、监测、预警、处置、评估等功能的全场景工业安全智能管控平台的思路。该平台分为设备层、边缘层、云层以及应用层，实现了人机料法环全要素覆盖，提升了企业安全生产数字化、网络化、智能化水平，为智能安全管理平台的建设提供理论、模式以及体系架构方案的支持。同时，平台采用大企业共建-小企业共享的服务模式打造了智能安全生产行业新生态。     

边缘计算环境中的激励机制设计

当前关于如何激励更多边缘节点参与边缘计算环境仍然缺乏研究,为此本文首先基于斯塔克尔伯格博弈理论提出了在云一边环境中单个云服务下行任务的激励机制设计,考虑了云节点和边缘节点间的博弈以及边缘节点内部的博弈,该激励机制能够适应边缘计算环境的动态性.同时提出了“云-边-端”三层架构环境中多个云服务下行任务的激励机制;最后,本文...     

边缘计算在智慧交通系统中的应用

随着汽车的普及,交通拥堵问题日益严重,依靠传统云计算的智慧交通系统虽能在一定程度上缓解交通压力,但已无法满足辅助驾驶、自动驾驶等新型车载应用对传输带宽与时延的需求。为了实现海量数据的实时处理,保障公众信息及交通安全,提升交通系统运行效率,将边缘计算应用于智慧交通。首先对智慧交通的发展概况进行整体描述,提出基于边缘计算的智慧交通总体架构,充分利用边缘计算物理邻近、高带宽、低时延、位置认知的特点解决目前交通系统信息传递延迟、数据处理不及时、传输负载大等问题。然后,基于无线传输、信息感知、计算卸载及协同处理等方面阐述边缘计算应用于智慧交通亟需解决的关键技术。最后,指出边缘计算应用于智慧交通面临的未来机遇与挑战。     

Mobile Fog Computing by Using SDN/NFV on 5G Edge Nodes

Fog computing provides quality of service for cloud infrastructure. As the data computation intensifies, edge computing becomes difficult. Therefore, mobile fog computing is used for reducing traffic and the time for data computation in the network. In previous studies, software-defined networking (SDN) and network functions virtualization (NFV) were used separately in edge computing. Current industrial and academic research is tackling to integrate SDN and NFV in different environments to address the challenges in performance, reliability, and scalability. SDN/NFV is still in development. The traditional Internet of things (IoT) data analysis system is only based on a linear and time-variant system that needs an IoT data system with a high-precision model. This paper proposes a combined architecture of SDN and NFV on an edge node server for IoT devices to reduce the computational complexity in cloud-based fog computing. SDN provides a generalization structure of the forwarding plane, which is separated from the control plane. Meanwhile, NFV concentrates on virtualization by combining the forwarding model with virtual network functions (VNFs) as a single or chain of VNFs, which leads to interoperability and consistency. The orchestrator layer in the proposed software-defined NFV is responsible for handling real-time tasks by using an edge node server through the SDN controller via four actions: task creation, modification, operation, and completion. Our proposed architecture is simulated on the EstiNet simulator, and total time delay, reliability, and satisfaction are used as evaluation parameters. The simulation results are compared with the results of existing architectures, such as software-defined unified virtual monitoring function and ASTP, to analyze the performance of the proposed architecture. The analysis results indicate that our proposed architecture achieves better performance in terms of total time delay (1800 s for 200 IoT devices), reliability (90%), and satisfaction (90%).     

基于区块链的边缘计算IIoT架构研究

在智能制造系统中,工业物联网通过先进的管理技术将制造设备互连,实现了信息的实时传输、设备的范在化感知和数据的快速分析处理。但是由于制造设备的异构性、物联网网关（IoT网关）数据分析能力的有限性、制造设备的存储力低下,设备和数据的低安全性等缺陷严重阻碍了智能制造的发展。BEIIoT架构从制造企业的实际生产过程与应用角度出发,将区块链技术与边缘计算相结合,通过对服务器进行P2P组网以实现对设备去中心化管理;通过对边缘设备进行服务化封装,增强设备的安全性与实时分析能力,降低设备的异构性;使用DAG双链式数据存储结构,提高数据的冗余度与安全性,实现生产线数据的异步并发备份存储。BEIIoT架构为智能制造的实施提供了体系支持。     

泛政府行业信息化数据跨域共享服务总线平台的设计与实现

对泛政府行业内网与其他网络间的跨网域的请求服务进行了研究,提出了泛政府行业信息化数据跨域共享服务总线平台的设计方案,底层硬件设计上基于单向光传输方式,实现不同网域间数据的安全隔离传输;上层系统软件通过服务总线（ESB）体系架构和定义统一请求调用接口,实现跨区域、跨网域间服务授权访问、资源授权调用和数据安全转发。整个系统由请求协议转换、安全检控组件、健康度评估、MQ数据服务、节点资源调度、限流熔断管理、通道任务管理、资源监控上报等模块组成,可实现请求服务、设备状态上报、通道任务管理、安全访问控制等功能,并根据不同业务量级设定不同应用模式,可满足跨网域移动警务请求服务数据资源的安全、高效传输需求。     

边缘计算中的计算卸载综述

边缘计算可以有效解决传统云计算中传输时延大、用户数据安全性不够高、传输带宽压力大以及终端移动设备计算能力受限、能耗大等问题.计算卸载是边缘计算中的关键技术,针对当前计算卸载技术的研究现状和存在的不足,本文围绕计算卸载,首先介绍边缘计算的体系架构以及部分应用和分析4种主要的影响因素以及相应具体的条件;其次针对3种决策目标分析了算法策略及对应变量在算法中的作用;最后总结目前在计算卸载中存在的不足.     

基于非协作博弈的边缘分布式缓存方案

随着多媒体数据流量的急剧增长,传统云计算模式难以满足用户对于低延时和高带宽的需求.虽然边缘计算中基站等边缘设备拥有的计算能力以及基站与用户之间的短距离通信能够使用户获得更高的服务质量,但是如何利用边缘节点的收益和成本之间的关系设计边缘缓存策略,仍然是一个具有挑战性的问题.利用5G和协作边缘计算技术,在大量短视频应用场景下,提出了一种协作边缘缓存技术来同时解决以下3个问题：（1）通过减少传输延时,提高了用户的服务体验;（2）通过近距离传输,降低了骨干网络的数据传输压力;（3）分布式的工作模式减少了云服务器的工作负载.首先定义了一个协作边缘缓存模型,其中,边缘节点配备有容量有限的存储空间,移动用户可以接入这些边缘节点,一个边缘节点可以服务多个用户;其次,设计了一个非协作博弈模型来研究边缘节点之间的协作行为,每一个边缘节点看成一个玩家并且可以做出缓存初始和缓存重放策略;最后,找到了该博弈的纳什均衡,并设计了一个分布式的算法以达到均衡.实验仿真结果表明,提出的边缘缓存策略能够降低用户20%的延时,并且减少了80%的骨干网络的流量.     

基于边缘计算的建筑设备状态感知模型与应用

随着智能化建筑数量的剧增与智能化水平的提高,建筑智能设备状态感知成为了关系到社会公共安全方面重要问题之一。目前,建筑设备感知系统大多基于服务器集中计算架构,存在存储数据量大、通信带宽要求高、节点自主性不够等问题,往往容易造成建筑设备感知实时性不足、网络成本高的问题。由此,提出一种基于边缘计算的建筑设备状态感知模型,设计了边缘状态感知与缓存算法,建立了一组边缘通信与状态感知协议,形成了边缘隐私数据信任与安全机制,同时,引入基于边缘数据的智能决策技术,从而不仅缓解了中心服务器的计算与存储压力,而且有效提升了整个系统的自主感知能力、安全性与健壮性。最后,依托该模型实现了一个运维示范系统,在S城市管理中进行了应用。     

Research on key technologies of edge cache in virtual data space across WAN

The authors of this paper have previously proposed the global virtual data space system (GVDS) to aggregate the scattered and autonomous storage resources in China’s national supercomputer grid (National Supercomputing Center in Guangzhou, National Supercomputing Center in Jinan, National Supercomputing Center in Changsha, Shanghai Supercomputing Center, and Computer Network Information Center in Chinese Academy of Sciences) into a storage system that spans the wide area network (WAN), which realizes the unified management of global storage resources in China. At present, the GVDS has been successfully deployed in the China National Grid environment. However, when accessing and sharing remote data in the WAN, the GVDS will cause redundant transmission of data and waste a lot of network bandwidth resources. In this paper, we propose an edge cache system as a supplementary system of the GVDS to improve the performance of upper-level applications accessing and sharing remote data. Specifically, we first designs the architecture of the edge cache system, and then study the key technologies of this architecture: the edge cache index mechanism based on double-layer hashing, the edge cache replacement strategy based on the GDSF algorithm, the request routing based on consistent hashing method, and the cluster member maintenance method based on the SWIM protocol. The experimental results show that the edge cache system has successfully implemented the relevant operation functions (read, write, deletion, modification, etc.) and is compatible with the POSIX interface in terms of function. Further, it can greatly reduce the amount of data transmission and increase the data access bandwidth when the accessed file is located at the edge cache system in terms of performance, i.e., its performance is close to the performance of the network file system in the local area network (LAN).     

基于IEEE 802.15.4c TinyOS平台的移植研究

TinyOS拥有组件化编程、事件驱动机制、有效的能量资源管理等特点,在无线传感器网络操作系统当中颇受关注。然而,自IEEE 802.15.4c制定以来,TinyOS还未有工作在其标准下的节点平台。因此,文中在分析TinyOS硬件抽象架构的基础上,设计以MSP430F5419A和AT86RF212为硬件架构、以移植TinyOS为软件架构的节点平台,并针对802.15.4c研究协议栈嵌入平台的关键步骤。通过基于CTP协议的多跳组网数据传输实验,结果表明,该平台可以稳定地工作在Tiny-OS操作系统中,并在低功耗、远距离、抗干扰方面,性能较为出色。     

基于区块链与边缘计算的物联网访问控制模型

边缘计算的出现扩展了物联网（IoT）云-终端架构的范畴,在减少终端设备海量数据的传输和处理时延的同时也带来了新的安全问题。针对IoT边缘节点与海量异构设备间的数据安全和管理问题,并考虑到目前区块链技术广泛应用于分布式系统中数据的安全管理,提出基于区块链与边缘计算的IoT访问控制模型SC-ABAC。首先,提出集成边缘计算的IoT访问控制架构,并结合智能合约和基于属性的访问控制（ABAC）提出并设计了SC-ABAC;然后,给出工作量证明（PoW）共识算法的优化和SC-ABAC的访问控制管理流程。实验结果表明,所提模型对区块连续访问下的耗时随次数呈线性增长,连续访问过程中央处理器（CPU）的利用率稳定,安全性良好。本模型下仅查询过程存在调用合约的耗时随次数呈线性增长,策略添加和判断过程的耗时均为常数级,且优化的共识机制较PoW每100块区块共识耗时降低约18.37个百分点。可见,该模型可在IoT环境中提供去中心化、细颗粒度和动态的访问控制管理,并可在分布式系统中更快达成共识以确保数据一致性。