移动边缘计算技术现状与几个关键问题的研究综述

任务计算卸载技术是为了解决本地计算资源不足而产生的,长期以来主要在云端、移动端等场景中出现.随着边缘计算时代的到来,移动边缘计算端(MEC)的任务卸载技术也受到广泛的关注和研究.文章从三个方面进行了论述:①介绍了MEC的网络架构及其部署方案,并对不同的部署方案做了分析和对比;②从移动计算卸载决策、资源分配和卸载系统这几个角度进行研究;③总结归纳了目前MEC的任务计算卸载技术所面临的移动性管理、安全管理以及服务管理等方面的挑战.     

一种基于状态信息聚合的边端协同卸载方法

针对现有移动边缘计算(MEC)研究中终端资源利用不充分和终端状态信息难表征,导致MEC系统整体利用率低的问题,提出一种基于状态信息聚合的边端协同卸载(SAEEC)方法．首先定义了边缘-拉普拉斯矩阵(ELM)来对终端的状态信息进行高质量压缩表征,然后借鉴联邦学习思想对压缩后的ELM表征信息进行边缘状态聚合,最后将经过全局聚合的决策向量分发给各终端,由终端分布式做出调度决策．实验结果表明：SAEEC方法可以大幅降低状态信息表征与聚合成本,同时提高终端自主决策效率和MEC整体资源利用效能,与传统方法相比可使MEC网络的平均成本下降20%以上．     

MEC辅助的Inactive状态用户动态位置管理方案

移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)作为5G网络架构演进的关键技术,能够满足系统对于吞吐量、时延及智能化要求。同时,5G引入用户(user equipment, UE)无线资源控制(radio resource control, RRC)Inactive状态作为用户的主要状态。在分析MEC的特点、网络架构、装置结构的基础上,基于Inactive状态特点,对当前Inactive状态的寻呼和位置跟踪方案进行分析和对比,提出一种基于MEC的UE数据包缓存和动态位置管理方案,该方案由部署在靠近无线接入网(radio access network,RAN)基站侧的MEC缓存Inactive UE数据包,并更新UE的RAN通知区域(RAN notification area,RNA)。和传统的方案相比,该方案能有效解决锚点gNB(5G NodeB)的容量问题,并且实现UE有效的位置管理。     

移动边缘计算中两阶段多应用资源分配算法

为解决移动边缘计算( MEC: Mobile Edge Computing) 中将应用程序虚拟机副本( VＲC: Virtual Machine Ｒeplica Copy) 资源在基站边缘服务器侧部署过程中,不合理考虑用户请求分布及不同应用程序资源需求和服务器容量之间匹配性的部署策略而导致网络产生巨大数据流量,造成网络资源消耗及服务延迟问题,提出一种两阶段的多应用程序、多VＲC 分配算法: VＲC block 结合和VＲC block 分配,即最大化高匹配VＲC block 数量的VＲC block 结合算法和基于交换策略的最小化平均数据流量的VＲC block 分配算法。实验证明,该算法能合理分配布置VＲC,经过迭代能实现减少62． 8%数据流量的效果,为边缘网络中多应用程序服务的供应提供了有效的支持。     

基于NOMA的多用户协作MEC卸载方案

移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)在网络边缘为用户提供计算服务,有效降低了数据传输和处理时延,成为第五代移动通信系统(the 5th Generation Mobile Communication System, 5G)低时延通信的关键技术。如何优化设计卸载策略以保证低时延、低能耗和高可靠通信是MEC面临的一个极具挑战性的任务。为此,文中针对频谱和能量双受限的多用户多任务MEC系统场景,提出可最小化系统能耗的多用户任务非正交多址(Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)协作中继卸载计算方案。考虑多用户协作中继场景并允许多任务基于NOMA实现并行卸载传输,在时延约束下建立多用户任务卸载计算能耗最小化问题;利用拉格朗日对偶法求解该问题,得到最优的基于中继的任务卸载传输方案和用户功率分配方案。仿真结果表明,所提方案能够有效降低MEC系统的多任务卸载计算能耗。     

网格计算环境中主动服务模型

现有网格计算的研究工作主要侧重于系统架构、Web服务本身的核心技术等领域,而尚未涉及服务资源和用户需求之间的映射求解方法及其实现机制.该文提出了网格计算环境下的主动服务模型和框架结构.通过组织、管理移动互联网中现有的服务资源,完成用户所需服务的发现和集成实现.给出了一个网格环境下主动服务集成化的支撑与管理平台COMP的总体结构和设计原理,实现了网格计算环境中面向用户的主动服务.     

面向动态边缘网络的数字孪生自适应联合优化部署

在数字孪生赋能的移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)网络中,如何实现数字孪生服务器的高效部署是确保数字孪生实时交互性的瓶颈问题。针对该问题,提出一种面向动态边缘网络的数字孪生自适应联合优化部署机制。首先,该机制构建面向动态边缘网络的双层数字孪生模型以实时捕捉MEC网络状态和UE资源利用情况等特征。然后,联合数字孪生交互时延模型、负载均衡模型和能源消耗模型建立数字孪生服务器自适应动态更新部署问题。最后,提出多阶段自适应动态联合部署优化算法,将数字孪生服务器自适应动态更新部署问题分解为数字孪生服务器初始化部署和自适应动态更新部署两阶段优化求解,以实现部署策略随MEC网络的即时系统状态进行自适应动态调整。仿真分析验证了所提出算法在预测精度、交互时延、工作负载和能耗方面的有效性。     

一种软件定义APT攻击移动目标防御网络架构

针对传统网络架构的确定性、静态性和同构性造成APT攻击难以有效防御的问题,提出了一种软件定义APT攻击移动目标防御网络架构SDMTDA。对APT攻击行为进行了建模,总结了APT攻击依赖网络结构和漏洞信息的特点;结合软件定义安全理念建立了从下到上分别为物理层、控制层、应用层的三层网络架构,并给出了网络结构变化和漏洞信息变化的算法,分析了移动目标防御的三种方法在SDMTDA中的实现;对架构进行了分析、实现并测试。实验结果表明,该架构具有软件定义、变化迅速、扩展性强的优点。     

基于多重指标的MEC服务器选择方案

针对移动边缘计算（mobile edge computing,MEC）服务器超密集部署的网络环境中任务卸载目标MEC服务器的选择问题,设计了一种基于多重指标的MEC服务器选择方案（multiple indicators-based MEC server selection scheme,MIMS）。综合考虑时延、能耗、任务卸载费用、能量效率等因素对MEC服务器选择的影响,基于各参数的线性加权对候选MEC服务器进行排序,选择最优的移动边缘计算服务器为用户提供服务。仿真结果表明,MIMS能够在保障用户任务卸载费用预算和能耗约束的条件下,降低任务处理的总时延,满足多重性能指标。     

基于SDN的5G移动通信网络架构

移动互联业务的持续增长以及物联网等各类通信应用的广泛普及对移动通信系统的功能和性能提出了新的挑战.第5代(5G)移动通信系统基于对已有通信技术的融合及演进,引入新的无线传输及网络技术,将实现多种应用场景用户业务传输性能保障.软件定义网络(software defined networking,SDN)通过采用集中控制的新型网络架构,将传统数据转发设备的数据转发与逻辑控制功能进行分离,实现了数据层与控制层的解耦,从而可有效解决传统网络结构封闭僵化、数据传输转发性能高度受限、资源利用率低等问题,满足业务差异化需求、提升业务部署效率.近年来,5G网络架构采用SDN已成为业界及学术界共识,已有较多文献提出基于SDN的5G移动网络架构.在对5G应用场景、关键技术以及SDN技术进行概述的基础上,对基于SDN的5G网络架构相关研究进行详细阐述,并对未来研究方向进行了展望.     

基于云计算的智能人脸识别借阅系统研究

针对目前大多数高校图书馆仍旧使用借阅卡、一卡通等传统借阅系统的现状,提出了构建基于云计算的智能人脸识别借阅系统。相比于在本地设备完成计算的人脸识别系统运算慢、存储资源有限等缺点,系统采用具有高性能计算能力和海量存储能力的云平台。通过采集人脸数据,将收集到的人脸信息上传到云平台,云平台采用二值化、光线补偿、灰度变化、对比度增强等方法进行处理后对人脸特征信息进行保存并备份。当扫描待测人脸时,将人脸信息上传至云端与备份信息进行对比识别。测试结果表明; 基于云计算的智能人脸识别借阅系统具有较好的准确性、实时性、稳定性,降低了本地存储负担和成本、较好的满足了用户的智能化借阅需求。     

基于SDN技术的服务器负载均衡设计

传统服务器负载均衡的实现方式存在可靠性低、维护性差、增加额外开销等问题.软件定义网络(SDN)在流调度上具有灵活、可靠性高、可维护的特点.在研究现有负载均衡方法的基础上,结合SDN技术,提出基于SDN的云中心动态负载均衡方法,实现了基于流级的动态负载均衡.Floodlight与OVS仿真实验证明,利用SDN技术实现服务器集群负载均衡的方案是可行的.     

基于云计算的大数据存储安全的研究

随着网络技术以及云计算的发展,越来越多的数据资料将被存放在云平台,云计算与云存储的安全性也成为了用户选择云服务时最关注的一个问题.文中通过研究国内外的最新研究成果,提出了云存储的安全模型,从云端接入安全、大数据存储的加密安全和数据的完整一致性检验等方面具体归纳概括了国内外的研究趋势.文中归纳了最新的数据安全存储技术及相关方案,综合比较分析其优缺点.最后对基于云计算的大数据存储技术进行了展望.     

一种基于SDN技术的星载交换系统组网架构

为了解决目前星载交换系统中路由交换技术的协议开销大、信令复杂、服务质量(QoS)保障能力弱等问题,提出一种基于软件定义网络(SDN)技术的星载交换系统组网架构,对卫星通信SDN控制器和星载SDN交换机的系统结构和功能模块进行了初步设计,实现了星载交换系统控制平面与转发平面的分离,为进一步开展相关研究打下了基础。通过实验仿真,分析比较了SDN星载交换系统和传统星载交换系统的系统负荷和路由收敛时间。结果表明,SDN星载交换系统在降低星载计算能力需求和有效提高拓扑结构稳定性上具有明显优势,可以有效减少传统星载交换系统的有效负荷,优化卫星信道资源利用率,提高卫星通信网络的QoS保障能力。     

基于云计算的大众健身服务系统研究

旨在构建一个可以支撑全民健身服务需要的、快速实时反映的满足海量信息存储和处理的公共健身服务系统。以大众健身服务系统的设计为研究对象,运用文献资料法、专家访谈法、系统分析法等研究方法,对健身服务系统的设计定位、＂云＂部署模式、服务模式、服务内容以及运营机制等构建要素进行了研究。认为大众健身服务系统云应采用私有云、第三方云和公共云相融合的混合云部署模式,为社会大众提供资源与空间相结合的公共服务平台,其服务应面向机构和个人开放、面向各类健身资源开放和面向多样化的消费方式开放;服务内容上,应以健身用户为中心,重点建设健身资源池和支持服务池;通过完善资源共建共享、注册会员制、健身辅导以及综合资源评价等机制保障大众健身服务系统运营,实现其可持续发展。     

兼顾网络带宽的节能云数据副本布局算法

由于云数据中心作为云应用服务的重要基础设施,在满足日益增长的用户需求的同时,也导致了云数据中心能耗的急剧上涨。为了降低能耗和提高云应用服务质量,文中通过全面考虑云数据中心的服务器和网络设备的能耗,兼顾网络带宽建立了云数据中心的能耗计算模型,提出了一种全新的以能耗优化为目标的云数据副本的布局算法,并通过GreenCloud验证了所提出的节能模型和算法的有效性。实验结果表明：文中提出的布局算法能有效地降低云数据中心的能耗和对网络带宽的消耗,从而提升了用户对云应用服务质量的满意度。     

一种面向电力云的细粒度数据完整性检验方法

针对电力云系统中数据安全问题面临的挑战,结合电力云的安全模型,对电力云存储系统中的数据完整性进行研究,并提出基于组合的多错完整性检测方案.性能分析表明,该方案采用Hash数据压缩方法来降低其压缩率,减少了检测存储量,增加了数据对象检测的指示错误数.     

SDN中一种基于网络的分布式移动管理方案

传统的分布式移动管理方案虽然能解决集中式移动管理方案的不足,但在移动结点发生切换时,仍然需要建立隧道,从而增加了网络开销.为了解决这一问题,利用软件定义网络(SDN)中控制平面与转发平面相分离的特点,在SDN架构下提出一种新的基于网络的分布式移动管理方案(NNDMM),该方案能充分发挥SDN的优点,同时不会给控制器造成额外的压力.建模分析表明:相对于传统的分布式移动管理方案,无论在信令费用上,还是包递送费用上,NNDMM方案都有明显的优势.     

远程终端可控AI门禁系统

为解决传统门禁系统安全性低、用户体验差、无法满足社会对于智能家居的需求问题,开发了一种基于远程终端可控的人工智能门禁系统。该系统以因特尔UP2 嵌入式平台为硬件基础,乌班图操作系统为软件基础,融合人脸识别、指纹识别、语音识别、射频卡识别等技术,采用PyQt 语言编写图形界面,通过搭建云端服务器,实现远程终端控制。该系统集成了多种身份识别及开锁方式,实现开锁的智能化、便捷化,并能较好地适应不同的生活情境,同时采用多种识别方式组合验证,改善了门禁系统的安全性。