基于边缘计算的传感云研究进展

传感云是无线传感器网络（wireless sensor networks,简称WSNs）和云计算的结合.通过利用云计算在资源利用方面的优势,传感云（sensor-cloud）极大地提高了传统无线传感器网络的计算能力和存储容量.然而,传感云仍有许多问题需要解决,例如无线传感器网络在通信和能源方面的局限性,以及将云平台作为数据处理和控制中心所带来的高延迟和安全隐私问题.边缘计算具有解决传感云缺点的巨大潜力,其核心是将云计算中心的部分或全部计算任务迁移到数据源附近进行处理.经过大量调研,分析了传感云的最新研究现状,总结了现有传感云的特点,揭示了已有传感云方案中的问题,提出了基于边缘计算的传感云实现方案.最后,探讨了该研究面临的挑战和未来研究方向.     

云原生在物联网边缘计算中的应用

随着智能终端的大量普及,大数据的传输、计算和数据安全问题的解决方案是当前的研究热点之一。基于Spring Cloud云原生微服务和容器化技术,提出一套容器化云原生边缘系统解决方案。可就近计算局部产生的海量数据,从而减少数据的传输和中心节点的计算量,解决了中心化架构的大数据传输、计算和安全问题。该方案可以在电力、冷链物联网系统等场景下使用。     

基于边缘计算的工业数据采集

文章提出基于边缘计算采集工业生产数据的方法:通过采用蜂窝网络对生产装备进行网络化改造;通过边缘网关对采集到的生产数据进行解析、封装和本地处理;通过边缘云对数据进行分流,即将时延敏感数据和原始数据保存在边缘云上,将非时间敏感数据(如历史数据等)存储在中心云上。     

一种基于遗传算法的多边缘协同计算卸载方案

边缘计算(Edge Computing,EC)作为云计算的补充,在处理lOT设备产生的计算任务时可以保证计算的延时符合系统的要求.针对在传统卸载场景中,由于计算任务到达存在空窗期导致异地边缘云存在空闲状态,造成异地边缘云利用不充分的问题,文中提出了一种基于遗传算法的多边缘与云端协同计算卸载模型(Genetic Algo...     

基于边缘计算的物联网数据传输优化方法

针对基于边缘计算的物联网架构,研究了一种新的数据传输优化架构,旨在降低数据传输延迟、提高系统效率和稳定性。本研究将边缘缓存和智能路由的概念引入物联网架构,并结合移动终端优化实现数据传输和处理的优化。本研究对数据压缩、路径选择和缓存策略等方面的优化,能够降低数据传输到云计算中心的压力,实现更快速、更高效的数据处理,在提升物联网系统性能的同时,兼顾数据安全和隐私等问题。     

基于工业边缘计算的缓存任务调度方法

随着工业物联网(IIoT)的发展以及工业4.0浪潮的到来,工业边缘计算领域也得到了越来越多的关注.然而,依赖于工业云的传统工业计算方案让数据时延、数据安全面临着更大的挑战.本文针对工业边缘计算场景中遇到的多计算任务与单计算资源受限之间的矛盾,基于多台边缘计算控制器(AECC)的部署,进行订单下发场景设计,对串行队列任务...     

Gaming@Edge:基于边缘节点的低延迟云游戏系统

云游戏作为云计算的"杀手级"应用正在引领游戏运行方式的变革。然而，云端与终端设备之间较大的网络延迟影响了云游戏的用户体验，因此，提出一种基于边缘计算理念，部署在边缘节点之上的低延迟的云游戏框架--Gaming@Edge。为了降低边缘节点的计算负载以提升其并发能力，Gaming@Edge实现了一种基于压缩图形流的云游戏运行机制--GSGOD。GSGOD分离了游戏运行中的逻辑计算和画面渲染，实现了一种边+端的计算融合。此外，GSGOD还通过数据缓存、指令流水处理以及对象状态延迟更新等机制优化了云游戏的网络数据传输和系统延迟。实验结果表明，Gaming@Edge相比传统的云游戏系统能够降低平均74%的网络延迟，并提高4.3倍游戏实例并发能力。     

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。     

一种基于图像边缘的矩计算方法

本文针对矩不变量计算复杂、实时性差的特点,提出了一种基于图像边缘的任意阶矩的计算方法.首先运用格林定理,将矩计算由平面域转化为曲线域,计算复杂度由O(N2)降为O(N).在此基础上,利用曲线的参数方程沿图像边缘进行曲线积分,得出任意阶矩的闭式表达式.     

基于边缘计算的物联网入侵检测技术综述

物联网架构与设备的特殊性,传统集中式入侵检测方案的局限性以及物联网边缘数据的激增,都对物联网的安全性提出了更高的要求.边缘计算的出现为解决这一问题提供了新的思路.本文首先归纳总结了物联网常见攻击方式,并介绍了边缘计算相关概念;其次,本文对基于边缘计算的物联网入侵检测技术的最新研究进展进行了全面调查;最后讨论了基于边缘计...     

基于移动边缘计算的蜂窝工业物联网数据流量卸载方法

蜂窝工业物联网数据流量卸载因移动终端设备资源受限,需要的能耗较大。为此,设计一种基于移动边缘计算的蜂窝工业物联网数据流量卸载方法。按照拓扑结构,划分应用程序,确定计算顺序,将计算卸载任务分配至移动终端设备和移动边缘计算服务器,利用粒子群算法优化计算卸载,输出最优卸载策略和最低能耗值。经实验分析,通过与利用分层卸载方法和基于光纤-无线网络的协同计算卸载方法的结果进行对比,验证所提出卸载方法对节省能耗的有效性。     

边缘计算应用：传感数据异常实时检测算法

随着物联网技术的不断发展,已逐步进入“万物互联”的新时代.针对物联网中实时采集的传感数据总体质量低下的问题,提出基于边缘计算的传感数据异常实时检测算法.该算法首先对相应的传感数据以“时间序列”的形式进行表示,并建立基于边缘计算的分布式传感数据异常检测模型;其次利用单源时间序列自身的连续性以及多源时间序列之间的相关性,分别对实时传感数据中出现的数据异常进行有效检测,并分别形成相应的异常检测结果集;最后将上述2个异常检测结果集进行有效地融合处理,从而得到更加准确的异常数据检测结果.通过实验验证该算法的检测准确性和有效性,结果显示：该算法检测时间短并且异常检出率高.     

基于综合信任的边缘计算资源协同研究

边缘计算旨在共享利用边缘设备的计算、通信资源,满足人们对服务的实时响应、隐私与安全、计算自主性等需求,随物联网的发展将有广阔应用前景.调研了边缘计算的特征、基本概念和定义、最新研究进展以及边缘计算研究的挑战与发展趋势.基于边缘计算的核心挑战之一——隐私信任与安全保障问题,针对用户应用需求特征,充分考虑用户体验质量(QoE)来优化边缘计算系统.通过集成用户和资源的身份信任、行为信任、能力信任3个方面为综合信任度,利用信任评估保障对边缘计算资源管理与协同优化.针对终端的动态性、边缘设施能力受限、边缘与终端的邻近性、云中心功能强和距离远的特征,融合云计算、P2P计算、CS与网格计算模式,构建多层自适应的统一计算模型,实现对应用场景动态匹配;研究以用户体验质量为目标的综合资源用户信任评估体系与模型,实现资源QoS向QoE的指标映射,构建资源和用户的身份信任、行为信任评价机制,形成综合信任评估体系与模型;根据应用需求,研究面向计算能力、移动性与可用服务时间、剩余能量、带宽等多重约束的边缘计算的任务卸载、资源调度算法和优化方案,实现资源在终端、边缘、云中心3层级可信共享和优化利用,更好满足用户QoE需求.最后通过流计算任务分配的边缘计算场景验证了模型框架的有效性.     

工业边缘计算软件低代码设计方法

一方面,边缘计算所带来的性能提升给工业现场设备提供了巨大的潜力;另一方面,工业现场应用软件的复杂程度也在不断提升,对自动化工程师提出了巨大的挑战。因此,低代码开发已经受到工业界越来越多的关注与研发的投入。本文介绍了适用于工业控制系统的低代码设计方法以及常用建模范式。低代码设计已经在工业多个场景中取得了良好的效益,在提升了代码质量的同时,也为工程开发节省了大量的成本。在边缘计算更加普及的未来,低代码设计方法将在工业各个行业中拥有更加广阔的应用前景。     

基于个人计算机的智能家居边缘计算系统

考虑边缘计算的作用与智能家居的需求,以节约计算资源及提高计算资源利用率为前提,将边缘计算应用于智能家居环境,基于个人计算机平台构建智能家居边缘计算系统。利用现有的虚拟化、容器等技术将多种云服务汇聚到个人计算机平台,形成本地的辅助计算单元,为用户提供边缘计算服务。通过服务管理程序与智能网关的协同工作,设计节能调度算法,实现系统节能管理。测试结果表明,在计算资源有限的情况下,该系统相比单纯使用云计算系统可提供更高的服务质量及更好的扩展性,且易于部署和管理。     

基于混合蚁群优化的边缘计算细粒度任务调度方法

为缓解中心服务器的压力,制定合理的调度方案,基于混合蚁群优化算法提出了边缘计算细粒度任务调度方法。描述边缘计算任务调度问题,并设置假设条件,简化调度求解难度。通过计算任务的优先指数,按照从大到小的顺序排列后组成任务队列。分析边缘服务器性能特征,明确边缘服务器处理能力。构建能耗以及时延多目标函数,并设置约束条件,利用混合蚁群优化算法求解多目标函数,完成边缘计算细粒度任务调度方案设计。结果表明：该方法应用下的任务调度能耗和时延更小,说明所提方法性能更优,所获得的调度方案更合理。     

基于边缘计算的隐私保护信息查询设计

信息隐私保护是现代网络社会不可回避的问题,安全计算从技术上能够减少合法用户的非法得利从而保护信息隐私,利用云服务和边缘计算可以有效提高效率,提升用户的体验度.     

一种基于云模型和数学形态学的边缘检测算法

针对图像信息的不确定性,本文提出了一种基于云模型并结合数学形态学的边缘检测算法.该算法首先提取灰度图像的若干不确定面云,基于面云之间相邻、包含和相交的位置关系,利用云计算提取得到线云,使用数学形态学的边缘检测算子,对多种类型的边缘进行检测.最后进行了仿真试验,结果表明该算法对不同类型的边缘有一定的适宜度.     

一种基于综合匹配度的边缘计算系统任务调度方法

边缘计算模式满足数据的实时和低功耗处理需求,是缓解当前网络数据洪流实时处理问题的有效方法之一.但边缘设备资源的异构与多样性给任务的调度与迁移带来极大的困难与挑战.目前,边缘计算任务调度研究主要集中在调度算法的设计与仿真,这些算法和模型通常忽略了边缘设备的异构性和边缘任务的多样性,不能使多样化的边缘任务与异构的资源能力深...