面向端边云协同架构的区块链技术综述

近年随着边缘计算的兴起,边缘计算和云计算结合形成的终端边缘云(端边云)协同的层次型分布式架构尽管可在高计算能力服务、高存储能力服务和低延时服务等方面满足应用需求.但在数据安全和多方可信交互等方面仍面临很多挑战.作为一种去中心化的分布式账本技术,区块链具有数据不可篡改、不可伪造、可追溯和由多方共同维护的特点,将区块链融入到端边云架构中可以使多参与方之间进行互信的数据交互,确保数据完整和可用,但由于区块链在系统架构、隐私安全、对节点资源要求和多方共识方面的特点,其与端边云架构相融合时仍面临诸多挑战:区块链和端边云系统在架构上的不匹配使得二者难以融合;区块链账本数据透明,可能造成敏感数据泄露;区块链的全副本存储和共识过程会消耗更多端边云参与节点的资源;不同端边云场景所需的信任模型差异、终端和边缘节点资源受限和终端设备大规模接入等特点使得现有共识算法不能适应端边云的场景.针对以上问题,本文首先介绍端边云架构和区块链技术,接着讨论二者融合的可行性和优势,并整理归纳了相关研究进展;之后讨论端边云架构下区块链技术面临的技术问题;最后提出未来端边云架构下区块链技术的研究方向.     

一种面向边缘计算环境的去中心化服务请求分发方法

边缘计算模式的出现使得软件服务可以部署在距离用户较近的边缘服务器上,从而减小服务调用过程中产生的数据传输开销,并提升服务质量.然而,由于计算和存储等资源的限制,边缘服务器通常只能部署有限数量的服务实例,无法满足复杂多样的服务请求,加之边缘计算环境下服务请求分布不均导致了边缘服务器之间负载的不均衡性.因此,边缘计算环境下需要对服务请求进行再分配来满足不同的服务请求并优化服务供应.如何合理地将服务请求分发到合适的边缘服务器以优化系统的负载均衡并提升服务质量成为亟待解决的关键问题.现有的研究方法通常采用集中式的方法来解决该问题,存在单点故障等严重缺陷.因此,本文基于博弈理论设计了一种面向边缘计算环境的去中心化服务请求分发方法.该方法将边缘服务器间的服务请求分发问题建模为分布式的非合作博弈模型,通过多轮次的博弈和竞争达到系统的Nash均衡状态,以此获取服务请求的分发策略.实验结果表明,本文所提出的方法可以有效优化边缘服务器之间的负载均衡,降低服务的响应时间,并且随着系统规模的扩大表现出良好的可扩展性.     

服务关系及其在面向服务计算中的应用

在面向服务计算模式中,传统的UDDI、ebXML服务注册中心无论是服务发现,还是组合与交互方面都面临着信息共享和过程中介的难题.文中结合语义Web(Semantic Web)和社会化网络(Social Networking)技术,显式地定义服务间的交互关系(简称服务关系),并将它们融入到服务注册中心的组织、构建及服务计算过程中,将可用Web服务组织成具有丰富语义信息、基于业务上下文和交互关系的服务生态系统.文章首先分析并定义了参数、操作和服务三个层级的服务关系;接着详细讨论了服务关系挖掘的技术细节,包括Web服务的语义标注、服务关系提取、利用等;最后是相关实验数据及结果分析.将语义推理和关系演算引入到服务发现、组合、交互过程中,可以促进和便利服务计算,也是朝向服务互联网(Internet of Services)迈出的重要一步.     

轻量级的射频识别系统认证协议

射频识别系统中电子标签与读卡器之间基于无线方式交互数据,因无线方式固有的开放性,使得二者间交互数据易被第三方人员获取,为确保数据安全性,文中设计一种轻量级的认证协议.文中选取轻量级的伪随机函数作为数据加密算法,能够使得射频识别系统整体计算量降低,且同时确保交互数据的安全性;伪随机函数可以对任意输入长度参数进行运算,使其输出结果长度相同.通过安全角度、计算量角度、门电路角度综合分析文中协议,表明协议具备较高安全需求的同时,整体计算量优于其他对比协议.     

边缘计算能力运营模式初探

边缘计算是云计算的特殊形式,其分散的网络架构,将应用、数据与服务移到了网络的边缘节点,致力于解决时延长、汇聚量大而出现的请求滞后问题.随着5G商用,工业控制、车联网等行业将全面发展,对边缘计算能力的需求更加迫切.纵观行业要求及运营商的MEC布局,急需加速推进边缘云的运营模式的研究工作.     

基于随机块模型的多层次服务生态系统演化分析

随着云计算、边缘计算和移动计算等新技术的快速发展,可用服务的数量和多样性呈现出爆炸式增长.服务之间快速增长的合作、竞争关系催生了"服务生态系统"这一新现象.复杂多变的市场环境使得服务的变化频率越来越高,因此服务生态系统的演化研究是当前一个重要的研究问题,发现其演化过程中蕴含的潜在演化模式以帮助服务提供者和市场监管者做出...     

基于SOA和ESB的烟草行业数据交换平台的设计与实现

我国烟草行业的信息化建设已经健康的发展多年,现行的工商信息交互模式还停留在点对点的单一交互模式的基础上,这种模式既浪费信息资源又无法满足快速的工商信息交互需求.基于烟草行业数据交互的特点,结合SOA思想,通过ESB企业服务总线设计了一种安全、可靠且满足现行工商信息交互需求的数据交互平台,并结合工商信息交互的实际业务需求...     

边缘计算安全与隐私保护研究进展

物联网、5G等信息技术的快速发展加速了万物互联时代的到来,网络边缘设备的爆发式增长产生了海量级边缘数据,传统云计算模型的集中式大数据处理已无法满足对边缘设备海量数据的高效处理。边缘计算作为一种新型计算模型,在更靠近用户的网络边缘侧就近提供服务,减缓了网络负载,增强了响应能力,但同时由于边缘环境的开放性、多源异构性、边缘节点资源受限等特性,使得边缘计算的安全与隐私保护面临诸多挑战。首先从安全需求出发,围绕身份认证、通信安全协议、入侵检测以及隐私保护等关键技术,系统阐述和分析了边缘计算安全与隐私保护领域的国内外研究成果,最后提出了未来可能的研究方向。     

面向服务的云-端动态协作方法

边缘计算可以通过将计算转移至边缘设备,以提高大型物联网流数据的处理质量并降低网络运行成本。然而,实现大型流数据云计算和边缘计算的集成面临两个挑战。首先,边缘设备的计算能力和存储能力有限,不能支持大规模流数据的实时处理。其次,流数据的不可预测性导致边缘端的协作不断地发生变化。因此,有必要实现边缘服务和云服务之间的灵活划分。提出一种面向服务的云端与边缘端的无缝集成方法,用于实现大规模流数据云计算和边缘计算的协作。该方法将云服务分成两部分,分别在云端和边缘端上运行。同时,提出了一种基于改进的二分图动态服务调度机制。当产生事件时,可以在适当的时间将云服务部署到边缘节点。基于真实的电能质量监控数据对提出的方法进行了有效性验证。     

基于联邦学习的多源异构数据融合算法

随着科技的迅猛发展,具有计算和存储能力的边缘设备数量不断增加,产生的数据流量更是呈指数式增长,这使得以云计算为核心的集中式处理模式难以高效处理边缘设备产生的数据.另外,由于边缘网络设备的多样性以及数据表示手段的不断丰富,多模态数据广泛存在.为充分利用边缘设备上的异构数据,解决边缘计算中由于数据隐私引起的"数据通信壁垒"...     

情境计算研究综述

作为一种新的计算模式,情境计算得到了学术界和产业界越来越多的关注.随着物联网、云计算、大数据、社会计算等相关技术的不断发展成熟,情境计算进入了快速发展阶段.情境计算是一种通过对获取到的情境信息进行处理、从而得出用户所需服务并主动向用户提供相应情境感知服务的计算模式.这一新的计算模式为使用者的工作、生活带来了舒适和便利.对情境计算的诞生背景进行阐述,介绍情境、情境计算、情境感知、情境感知系统和情境感知服务等关键概念,总结情境数据获取、情境模型与建模、情境推理、主动服务提供、情境感知中间件和安全与隐私等重要研究内容以及其中使用到的关键技术,最后依托情境计算的一般性架构分析得出情境计算的未来发展挑战.     

普适医疗信息管理与服务的关键技术与挑战

随着区域医疗、移动医疗、转化医学等新兴技术的应用和发展,电子病历、电子健康档案及转化基因等数据都呈现出爆炸式增长.为了将医疗服务信任问题渗透到人与医疗信息系统可信交互中,提供以个性化、一体化、协同化与知识化为特征的现代医疗服务,必须有效管理和分析这些海量数据资源,达到医疗信息与服务普适共享、广大民众普遍受惠的目的.文中以社会计算为背景,提出一种面向现代医疗服务模式的普适医疗信息管理与服务体系PMIMSS,讨论了普适医疗面临的关键技术问题,包括医疗信息共享与集成、医疗知识发现与服务、医疗服务质量评价、个性化医疗服务推荐,以及基于人与医疗信息系统交互的可信机制等,并总结了当前的研究现状和进展,详细分析了存在的挑战性问题,提出了未来的研究方向.     

面向空天地一体化信息网络的边缘计算资源融合管理方法

随着空天地一体化信息网络的建设与发展，无线网络的全球无缝覆盖与泛在的人工智能成为了可能.卫星与无人机作为天基边缘计算节点，辅助地面设备完成各项任务，成为6G网络中的重要应用场景.当前针对卫星、无人机边缘计算的研究处于起步阶段，这些研究在边缘计算服务模式及实际应用方面仍有待进一步深入.单个卫星或无人机的计算能力薄弱，通常难于独立提供较复杂的数据处理服务.现有资源管理算法通常需要多轮博弈才能收敛，难于满足空天地一体化场景中资源管理方法快速收敛的需求.针对以上挑战，本文在天算星座边缘计算服务场景基础上，对空天地一体化网络中天基资源的服务模式进行了分析，提出了组合及聚合两种计算服务融合方式.本文将天基边缘计算资源的管理建模为两阶段的斯坦科尔伯格博弈模型，提出了分布式混合动态迭代算法与分布式分组动态迭代算法，加快了博弈过程的收敛速度.本文基于分布式场景构建了仿真实验，并在典型参数设置下对算法性能进行了分析.仿真实验结果表明：在两种不同服务模式下，本文提出的方法能够使空中边缘计算节点与用户设备获得最大收益;相比近年相关研究，本文所提方法的收敛时间能够缩短60%以上.     

数据网格中数据交互处理模式研究

作为业界的研究新热点——网格技术,随着其应用领域的拓展,其具体的应用网格也由单纯的计算网格发展到数据网格、拾遗网格、信息服务网格等应用重点不同的具体应用网格。该文简单探讨了数据网格的体系结构及应用场景,并着重对在数据网格中所出现的不同数据交互处理模式进行了探讨。针对其应用条件和场合的不同,将数据网格中的数据交互处理模式分为三大类六个不同的处理模式,对每种模式的具体工作机制进行了探讨,并给出了一定的应用描述。     

边缘网络服务技术综述

随着以5G、大数据、物联网和人工智能为代表的新一代信息技术的迅速发展,采用云计算服务架构提供平台化服务面临诸多的挑战。5G支持超大规模物联网互联与超低时延通信,将使得海量数据实时生成,难以全部汇聚到云端;而超低时延通信,又对基于现场的服务响应提出了要求。随着边缘网络设备的计算和存储能力不断提高,边缘网络已经具备就近提供现场服务的条件。边缘网络作为距离用户最近的泛在网络,主要提供两大类服务,第一大类是内容服务,第二大类是计算服务。一方面,内容服务部署需要更靠近用户。另一方面,用户的计算服务请求需要就近处理。因此,如何基于边缘网络为用户提供内容服务和计算服务,降低服务响应时延,提高网络服务质量与用户体验,具有重要研究意义。     

基于服务负载的时序QoS预测

网络技术的发展和多接入边缘计算的兴起使得计算和网络资源的部署逐渐靠近终端.随着服务数量的增多,为了向用户更好地推荐服务,如何在复杂、动态的边缘计算环境中实时、准确地预测服务质量(quality of service,QoS)成为一项挑战.本文提出一种基于服务负载实时预测QoS的深度神经模型(QPSL),它可以为边缘计算中的QoS预测提供缺少的负载状况感知和周期感知.首先,对服务的负载状况进行特征表示,并通过时序分解模块获取时序特征.其次,将CNN和BiLSTM结合,学习潜在的时序关系,生成不同时刻的状态向量.然后,基于Attention机制为历史时刻的状态向量分配权重,从而构造未来时刻的状态向量.最后,将上下文嵌入向量与状态向量送入感知层完成实时QoS预测.基于真实的融合数据集进行了大量的实验,结果表明QPSL在响应时间和吞吐量任务上的MAE分别平均提升了10.28%和10.87%,优于现有的时间感知QoS预测方法.     

国内外边缘计算技术研究综述

云计算的发展使得边缘计算引起广泛关注.根据来源于CNKI数据库1078篇文献的国内数据和来源于Web of Science核心库210篇高被引论文的国外数据,利用文献计量法、知识图谱以及CiteSpace软件,就文献量、关键词及热点、文献作者及其所属机构进行分析.在分析结果基础上,做出了总结与建议,可为推动边缘计算的理论研究与技术应用提供参考.     

云边智能: 电力系统运行控制的边缘计算方法及其应用现状与展望

本文分析了当前我国电力系统的运行与控制面临的挑战, 对边缘计算的发展背景和关键技术进行了介绍, 阐述了云边协同和边边协同的功能与特征, 并对边缘协同技术下的边缘智能技术进行了探讨. 结合电力系统的层级式构架, 讨论了在电网部署边缘计算层的方法, 提出利用云边协同、边边协同、边缘智能等技术解决电力系统面临的实时性高、数据周期短、任务复杂等难题, 在减轻边缘节点与云中心通信压力的同时, 提高业务服务质量, 保障边缘节点的数据隐私. 通过对边缘计算在“源 ? 网 ? 荷”各环节的应用前景进行分析与讨论, 阐述了边缘计算在电网中的可行性与实用性. 最后, 对边缘计算的应用范式与方案进行了总结, 并对其在未来电力系统中的发展方向进行了展望.     

边缘计算环境下安全协议综述

物联网的迅速普及使得数据规模以几何式上升.集中在云中心处理数据的方式逐渐出现通信时延及隐私泄露等问题.边缘计算将部分云中心业务下沉到设备边缘,使得数据处理在终端网络完成,从而实现数据快速处理.同时,由于避免了远距离通信,用户数据在本地处理,使得用户隐私数据得以安全保护.然而网络架构的改变对边缘计算环境下的安全协议又提出...     

面向边缘计算环境的安全与隐私保护技术研究

边缘计算是一种新型的计算模式,旨在使数据处理尽可能靠近生成数据的设备,减少设备和服务器之间的响应延迟。通过身份认证、数据加密、安全监测、隐私保护协议等手段,可以维护边缘计算环境的安全性与隐私性。文章研究了边缘计算环境下的安全与隐私保护技术,分析了该环境中的挑战与风险,并提出一系列有效的技术和解决方案。