进化趋势的评审医疗生态系统在云计算和应用程序

文摘

云计算是一种技术,允许动态和灵活的计算能力和存储在互联网上通过按需交付和现收现付制服务。这项技术带来了巨大的进步在信息技术(IT)领域。在过去的几年里,云计算的发展导致了云联盟等新技术的发展,边缘计算和雾计算。然而,随着物联网的发展(物联网),与这些新技术出现了几个挑战。因此,探讨每一个新兴的云计算技术,以及它们的架构,机会和挑战。我们目前云计算如何演变从一个模式到另一个通过相互作用的好处,如改善计算资源通过组合不同的云服务提供商的优势(csp),减少延迟,提高带宽,等等。此外,本文强调了不同的云模式在医疗保健中的应用生态系统。

1。介绍

云计算使得可伸缩的计算资源真正的梦想,现在正在考虑在一些使用模型的边缘。IT领域承认云计算作为一种新兴的技术,因为它发现应用程序在所有学科。云计算的主要角色包括主机和提供多样化的软件和服务使用互联网(1,2]。云计算是许多组织的关键基础设施。经过十多年的发展,云计算已经取得了极大的成功,大大修改的历史,经济,社会,工业,和科学。随着移动互联网的快速发展和大数据技术,大多数在线服务和数据服务建立在云计算的基础之上。因此,云计算已经发现应用在商业、教育、市场营销、和医疗研究领域(3]。

而不是提供一个产品通过互联网,云计算还提供IT解决方案服务。超过1万亿美元被投入到云计算系统主动或被动。领先csp诸如亚马逊、微软、Salesforce,谷歌是在激烈的竞争4)的客户数量,可靠性和创新的服务交付。

具有其独特的特性,如弹性,快速按需自助服务、和资源池、云允许客户租用在线IT资源,必要时平台和软件服务。因此,云客户可以根据每个用户支付集成业务应用程序,存储数据和过程通过互联网和运行分析(5]。

除了云计算技术,另一个范式出现了通过允许一个CSP超出容量。由于巨大的在线业务请求,需求一个CSP可以被压垮,这样它的计算能力变得不足以满足客户的要求。这个问题导致了csp一起把他们的资源基于服务级别协议(SLA)保证的服务质量(QoS)满足客户的需求。架构称为“云联合或国米云或联邦云”优越的互操作性和经济利益对顾客需要的计算资源和csp,除了拥有额外的资源,需要保持他们的客户(6]。

物联网设备生成和提供大量的数据进行分析和决策。应用如远程手术和智能城市需要最小响应时间。因此,它已成为至关重要的网络边缘的计算能力。边缘和雾计算有效帮助获得一定的满意的服务质量(物联网应用程序需求的低延迟),高带宽和移动服务,不能提供云环境本身,因为它集中的性质(7- - - - - -9]。

云计算综述进化趋势通过边缘(从联邦云计算和最终雾计算)通过开发和描述每个技术的主要概念和每种技术的革命带来了IT领域。我们还讨论的新奇技术应用和现在的机遇和挑战,这些技术指导在医疗保健系统的研究。这并不是淡化云计算的相关性在其他应用领域如无人驾驶汽车,自主飞行器、核电站控制和空中交通管理(10]。

安全至上的系统存在于医疗应用程序和设备如心肺机,机械通风系统,放疗机器,机器和机器人手术。所有这些机器必须符合严格的要求(11]。此外,其他关键安全系统在医药相关技术领域,比如火灾报警和生命支持系统。这些系统使用云或其相关的技术来处理大量的数据生成的各种物联网传感器。

本文的贡献是提供好的理解云计算的进化趋势的说明每种技术使用医疗生态系统作为一个案例研究。概述不同的进化趋势与特定的专注于健康产业,包括缺点和机会在每一个范例,完全呈现在这工作。

2。相关的工作

有实质性贡献的文献调查的新兴云计算的趋势。本节介绍了云计算的相关文献调查工作相对于它们的局限性。

详细雾计算体系结构及其水平和调查的各种计算范例和特性讨论了(12]。提出了深入分析了雾的系统分析计算和雾计算与物联网的挑战。然而,这项工作提出了无论是雾计算的应用程序给它带来的机遇的域和应用程序相关的范式,可能导致最终用户选择雾计算各领域。

在[13),作者目前的体系结构,特点,挑战,雾计算的需要。然而,它并不与雾云计算其他范例展示这项技术如何适应用户需求对其他模式。这项工作也不存在雾计算在不同领域的应用。

好处,问题,和缺点edge-to-cloud计算讨论了(14]。也看着边缘架构和其他应用程序适合于当前和未来的边缘和云计算机会。然而,这项工作并不考虑云计算的总体趋势。因此,任何信息的新兴趋势的机遇和挑战提出了云计算的工作。

物联网技术的回顾及其对大数据的影响,其次是雾的演示计算,作为一种新的方法,可以帮助物联网进行扩张(15]。本文提出了大数据的集成与物联网在各个应用程序和雾计算的优点和缺点。

作者在16)提出了一种分类有形指标评估云,雾,边缘计算性能。作者进行了文献综述,确定共同的指标和应用程序。公开挑战这些范式引入进化过程进行了讨论。不幸的是,这篇论文没有现在的效用新兴趋势作为一个令人难以置信的工具,给IT领域带来巨大的机会。

因此,为了解决上述中突出显示的差距的一些作品,手头的研究提供了一个全面的云计算的新兴趋势的调查与特定的强调医疗生态系统,这是一个对安全性要求苛刻的领域。关键安全系统是系统时间延迟,安全漏洞,缺乏计算资源或资源可用性等等会导致灾难。这些关键安全系统的缺点和机会应用到云计算趋势进行了讨论。我们也强调公开挑战从终端用户和csp的角度,以指导今后的研究领域。

3所示。云计算概述

本节礼物,一般来说,云计算模式及其体系结构,说明了其在医疗保健方面的利用率。

3.1。云计算架构

云计算作为一种按需交付和现收现付制技术提供可扩展、灵活、可管理的资源虚拟化现有资源(17- - - - - -20.]。云计算是由不同的部署模型,声明用户如何访问云服务。这些模型是私有云、公共云、混合云,和社区云。系统的标准,如所有权、规模,监管的基础设施和基础设施所在区分每个模型的实现(21- - - - - -24]。

建立云后,其服务部署在商业模式可能取决于用户的规范。云计算服务模型主要分为三种类型,即“基础架构即服务”(IaaS)、平台即服务(PaaS),和软件即服务(SaaS)25- - - - - -27]。

云计算也被称为“分层计算模型”28]。其架构可以拼接成两个部分,前端和后端。前端代表用户所看到的,而后台描述终端用户无法看到,否则称为云系统的部分(29日]。另一方面,云计算的体系结构可以分为四个不同的层次,这是(我)硬件层,(2)基础设施层、平台层(iii),和(iv)应用程序层,如图1。这四层以下描述:(1)硬件层:也称为“服务器或物理层。“硬件层负责处理所有物理资源(如服务器、交换机、路由器、冷却系统,实现在数据中心。这一层是最低层的基础设施,在服务器互联通过交换机和路由器21,30.,31日]。(2)基础设施层:也称为“虚拟化层。“这层允许完全访问和控制的基础设施负责设置active directory和协议。基础架构层是云计算的一个重要组成部分,因为它提供了物理资源的虚拟化。这一层也包括多个子层虚拟网络等虚拟存储,虚拟机(VM)。这一层池存储和计算资源提供服务根据用户或业务需求。也需要透彻地了解负载平衡以及所有其他硬件虚拟化的概念(21,30.,31日]。(3)平台层:它提供了应用程序编程接口(API)为应用程序框架的实现。这一层提供了API支持实现数据库,存储,和web应用程序的业务逻辑,例如,Google App Engine (Python框架)。平台层包括一个操作系统和应用程序框架(21,30.,31日]。(4)应用程序层:这一层的功能是通过互联网访问Gmail和缩放等提供服务。这是最重要也是最重要的一层,因为它接近云计算的终端用户(30.,31日]。

3.2。云计算在医疗中的应用

在医疗、可穿戴传感器是用于收集相当数量的生命体征,使用生物数据监控和诊断疾病的病人。这些生物数据可用于诊断,解释,和积极的行动在几个场景通过早期医学处方的病人。例如,定期评估血糖水平或心率临床手术后在评估病人的恢复状态至关重要,尤其是老年患者(32]。

几个在可穿戴健康监测工作已经完成。例如,作者在33]讨论的设计基于云计算的智能医疗服务(CBIHCS)实时监测血糖、体重、心率诊断慢性疾病如糖尿病。在工作,基本的身体迹象的帮助下收集身体传感器和收集到的数据发送和存储在云中进行分析和分类。在[34),作者建立了一个坚实的和专有的隐私安全系统命名保护隐私疾病预测(PPDP)。病人健康记录加密PPDP并上传到云服务器。有一种疾病的风险,基于人工智能预测算法,然后报告新的临床知识。一个预测心脏病在云环境中提供的35]。试图通过作者提出一个合适的模型基于病人信息以帮助医生预测心脏病。各种模型的论文不同的结果,实现与心脏病的数据集。结果显示,朴素贝叶斯模型提供了最高86.42%其次是演算法和精度提高了树。此外,三个模型相结合,以增强准确性高达87.91%。10082年进行的实验是在云环境中使用情况下,产生的整体效果显著减少执行时间,准确率最高。

基因组的设计和部署云是在(36提高计算能力和存储和提供更多的灵活性和简单分析通过使用基因组学软件。基因组云基础设施的实现是基于多种技术,其中包括通用工作流语言/工作流描述语言(CWL /数字图书馆),码头工人,网络附加存储(NAS),数据库可用性组(DAG)和对象存储系统(OSS)。发达云基础设施也帮助用户生成高性能集群、管理巨大的基因组数据文件和脚本基因组学分析管道。

3.3。利用大数据的影响在云计算医疗生态系统

云计算和大数据分析医疗意外革新的生态系统是两个学科领域。这些技术带来了强大的结果和有吸引力的好处。每一秒,生成大量的医疗数据,,因此,需要巨大的计算资源来处理这些巨大的数据。不幸的是,中小企业不能满足业务需求所需的巨大计算资源(37,38]。然而,存在一些影响因素利用大数据的云环境以后提出(39]:(1)数据存储:大数据分析需要高性能硬件的分析和存储数据。作为数据不断增加,csp应该增加存储容量来保持竞争力。(2)可用性和可靠性:csp有挑战的24/7交付服务。监控所提供的服务是至关重要的,因此,一个关键的评估SLA保证性能是至关重要的。(3)性能和带宽成本:增加带宽大小,而不是购买硬件设备的交付服务变得更快将导致硬件花费更少的钱。然而,大数据需要增加硬件和带宽;因此,每次都提供大量的数据,不管位置,可以是昂贵的。

这几个因素使研究人员引入新模式增强计算能力通过利用可用资源从其他csp或分布式节点。这是为了确保计算资源接近用户的位置,以减少延迟和提高带宽利用率。

4所示。云计算相关技术

不同的云计算模式,介绍了在IT领域,传统的云计算面临的问题包括联邦云(或云联盟)和雾和边缘计算。

4.1。云联盟

在大多数情况下,csp未能满足客户的需求,由于云服务的需求在不断增长。因此,仅仅依靠一个云提供商可以阻止用户时需要有高质量的服务。在这种情况下,随着负载的增加,规模的云联盟助攻csp租赁资源从其他供应商40]。

云联盟是一个各种实体之间的伙伴关系,公司可以通过访问资源获益驻留在另一个云环境(41,42]。有效的利用能源和资源是两个重要的优势在当代云计算市场。不管多大的云计算提供商,他们有一个有限的能力。因此,联盟云计算基础设施允许增长超出了供应商的能力。此外,它使协作和资源共享(31日]。云计算是建立在一个先进的编排模式,作为连接之间可用的和兼容的资源和用户的请求。这个模型允许动态提供资源以满足供应商和用户的需求。因此,一个通用的终端用户可以透明地访问任何潜在的计算资源(如cpu、存储器和网络)需要通过移动CSP自由地从一个到另一个(43]。

以下4.4.1。云联盟体系结构

联邦云的基本架构如图2。它由几个csp提供服务不同的客户,可以按需访问联邦资源(43]。联邦云的不同组件描述如下:(1)前端组件是一个点,允许用户访问整个平台。(2)云服务代理组件负责分配资源根据用户的要求。此组件负责联盟平台的计费和计量。(3)resource接口组件是点,连接所有的云计算平台。(4)用户分配表包含用户的凭证和用户之间的关系和激活服务。(5)受信任标识组件是一个接口处理凭证和加密数据存储在数据库中,该平台采用以认证联合会。(6)云连接器是一个模块,它是一个联合的界面。(7)掌握云监控是一个模块,云代理设立联合会阅读具体指标与精度大于资源界面组件。主云监控(MCM)收集云代理相关信息来提高云互操作性。

实体负责管理使用,性能,和交付云服务被称为云代理。这个实体谈判云提供商和云消费者之间的关系。云服务代理可以被定义为一个“云服务合作伙伴协商云服务之间的关系客户(csu)和云服务提供商(csp)”。两个中央云代理利益相关者csp和基督教社会联盟。基社盟可以使用云代理经济的解决方案,而csp可以获得新方法开发服务和提高利润44]。

积累、集成和定制的云经纪服务三倍的作用。包括收集和积累向最终用户提供不同的云服务。集成是指连接云服务与内部系统作为中介。定制涉及要么调整云服务符合用户的需求或云应用程序的创建。云服务代理的三重作用解决了一个云服务的局限性。数据丢失的三重角色地址限制由于依赖于一个独特的云,平台失败。它还允许容易管理跨多个云服务提供商的数据(45]。

4.1.2。云联盟在医疗中的应用

云联盟的相关性在医疗所表达的是,一个云可能不足以处理大量的医学数据生成的每一秒。因此,共享资源众多csp是联邦云计算的主要贡献在云计算的发展。例如,在非洲国家,计算能力是一个巨大的担忧,这些设施将使医疗记录的交换,允许访问不是本地的专业知识,并使灵活性和成本效益的计算资源上执行的任务(46]。

例如,作者在46)提出了一个云联邦系统使用合作医疗和竞争合作模式。这项工作旨在连接多个医疗中心整个非洲。模拟使用两个新的分配策略进行了评估模型的效率利用基因算法VM分配(河)和安全的室友分配(SRA)。在[47),作者开发了一个软件即服务(SaaS)利用的内在安全功能区块链技术。这使得医疗云创建一个与他人联合为了协调虚拟医疗团队涉及医生从各种联合医院合作开展医疗工作流程。文献[48)提出了一个云联盟框架,该框架允许共享医疗和医疗资源在不同的csp的缓解及时获得保证数据的完整性和私密性。使用经过验证的方法进行一系列的评估研究的帮助下CloudSim工具包。

4.2。边缘计算

互联网应用,如虚拟现实、监测、增强现实、和实时交通监控需要快速处理和快速的响应时间。终端用户通常这样的应用程序运行在大多数情况下他们资源有限的移动设备。然而,核心业务和处理在云服务器上进行处理转移到网络的边缘。边缘计算证明了满足移动应用的要求快速响应时间(49]。欧洲电信标准协会(ETSI)形容移动边缘计算技术,提供了一个互联网服务和云计算环境在网络的边缘附近的无线接入网络,和移动用户。

这种模式大大减少了传输延迟和网络负担,增加节点的密度和流动性支持将处理能力接近用户(49,50]。边缘的计算是一个现代模型处理数据在网络边缘的一部分。研究人员之间有争议关于意义和边缘的位置。一些认为“边缘”IoT-connected设备资源是有限的,处理信息。其他研究人员看到“边缘”作为一个概念,传输数据处理源(9]。许多学者,边缘计算收集设备、设备、生产和网络资源,收集,并将数据发送给远程云中心(51]。不同作者从不同的角度提供边缘的定义计算的架构,技术,能力,或者特征,如表所示1。

4.2.1。准备云计算和边缘计算之间的主要差别

与云计算范式,边缘计算提供了本地和分散的基础设施服务时所需的资源接近数据源和避免一个集中的节点数据传输要求。此外,边缘计算的优势提供实时响应具有非常低的延迟,处理隐私问题,减少数据通信,提高带宽利用率,降低能耗(58]。云计算具有较高的延迟,提出了一种缓慢的响应时间,而且没有离线模式。与此同时,云计算是可伸缩的,处理大数据,和拥有无限的计算处理能力。相比之下,边缘计算storage-limited,需要通过专有的网络互连,能耗很高(50,51,59,60]。此外,边缘计算可以与云计算相结合来提高效率这两种方法产生一种混合edge-cloud计算模型(58]。

4.2.2。计算平台体系结构的优势

优势的基本结构计算平台构建总结为三个主要部分,如图3。这些组件以后解释道:边缘设备:这些内部边缘设备收集信息或与边缘数据,包括摄像头、传感器、等电子元器件。主要边缘设备可以收集数据,传输数据,或两者兼而有之。边缘的设备更复杂的有更多的计算机能力,使他们能够执行更多操作。部署和维护应用程序的能力,这些边缘网络设备是至关重要的。(1)边缘节点:网络层边缘和边缘服务器可以真实或虚拟服务器位于不同的远程站点或合并hyperconverged基础设施。这一层的边缘计算架构分为两个子层:边缘服务器上,这有助于存储和执行小计算需求,和边缘数据中心负责交付的一部分数据集中处理的接近用户的位置。边缘数据中心通常是连接到一个更大的云数据中心,提供了更多的存储能力和计算能力。(2)云:这可以运行前提或在一个偏远的公共云。它处理的处理是不可能在其他边缘层。

4.2.3。边缘计算在医疗中的应用

正如前面提到的,云计算和边缘之间的显著差异计算驻留在方式和数据处理。与云计算、数据处理和存储在一个集中的位置,而边缘计算,数据处理接近源。处理数据在源带来另一个内涵对于响应时间、带宽和实时交互。随着科技发展的不断进步,医疗系统需要专用设备,使快速分析和数据处理,更好的安全性,成本效益,等等。结合物联网系统,边缘计算带来了严重的医疗生态系统的革命。例如,[61年)认知计算用于监视和检查用户的身体健康。它也改变了整个边缘的计算资源分配计算机网络按照每个用户的健康危险的水平。研究表明,边缘认知computing-based医疗体系提高客户体验,有效分配计算资源,大大提高病人生存率在紧急情况下。这项研究在62年]介绍了LiveMicro,平台提供的好处使边缘计算驱动的数字病理计算,如图像处理现场捕获的显微镜,允许远程实时诊断病理学家在一个虚拟显微镜会话。这允许继续医学教育和远程会诊,在缺医少药是至关重要的和远程医院和私人诊所。工作(63年)提出了一个医疗系统架构监控与最优带宽允许远程通信和短响应时间快速决策过程在虚拟环境中初步诊断。该系统使病人的记录的过滤和压缩功能算法。开源和低成本的方法来协助诊断提出了急诊科(63年]。这项研究的主要目的是COVID-19试销,发烧,黄萎病非接触检测。

4.3。雾计算

在2014年一个名为雾计算出现的新范式。雾计算的范式提供了改善资源的使用。它还表明一个改进的减少latency-critical应用程序的延迟(64年]。

云计算的集中设计促使研究人员建立一个分布式技术作为一个云计算的扩展,提供类似于为消费者提供服务的云计算技术。雾计算有助于把计算资源接近源生成的数据。雾计算允许存储、计算和传统的云计算数据中心之间的网络服务和设备(65年]。

由于极端的物联网设备的计算资源的限制,通常放电任务要求大量的计算资源的计算机系统有足够的计算资源如高性能计算(HPC)、云系统或数据处理中心(66年,67年]。

虽然大规模数据中心通常用于云计算、雾计算使用小型服务器、路由器、交换机、机顶盒、网关、或接入点因为雾计算系统消耗更少的空间相比,云计算系统,从而定位硬件更接近用户(68年]。雾云保护计算提供了一个显著的改善,效率,通过提供一个健壮的可访问性和分布式通信系统短暂停留约10 ms和高吞吐量10 Gbps的顺序。因此,雾计算环境补充云计算通过允许计算立即被部署在网络的边缘。同时,QoS雾是一项基本服务指标应考虑四个方面的雾的服务连接,可靠性、容量和延迟(69年,70年]。

因此,雾计算是一个模型,使低延迟计算,在雾节点提供部分验证的交易不需要大量的计算资源和云服务器提供最终的交易验证时需要大量的计算能力。这允许克服物联网设备的处理能力问题,帮助在短的响应时间,以确保QoS (71年]。

4.3.1。雾计算平台的体系结构

雾计算架构,如图4,由三层组成,即,(i)物联网或用户层,(ii)雾层,和(3)云层72年),描述如下:(1)物联网层包含大量的异构和无处不在的设备产生物理世界的信息。这是一个世界范围内的附属实体基于网络共享通信协议(73年]。(2)雾层被放置在物联网和云计算层之间。这个架构是雾的核心服务节点的节点。雾层由许多元素组成,即网关、路由器、网络边缘服务器,访问点,和其他设备。这一层可以处理、传输和存储数据暂时(74年]。(3)云计算层提供了处理大量数据的可能性和提供范围广泛的服务。

雾节点最近的物联网单位,摄取数据。然后,雾节点将收集的数据路由到最合适的位置进行数据处理。然后雾节点收集,处理,分析,和商店最敏感的数据。此外,任何指示的相关问题可以在最接近传感器检测到的故障雾节点可以发送给执行机构和响应时间。雾节点必须同时支持物联网的集成和环境设备与云。有效地处理物联网资源,可以帮助两端的计算模型,物联网和云,是必要的。此外,无线通信的第六代的外观(6克),资源管理在雾计算会更容易由于更大的通信通道提供(75年]。因此,雾计算的特征是特定于这几个因素如低延迟、实时分析、带宽保护,高水平的安全,地理分布,靠近用户,业务敏捷性,总体服务管理和冗余13]。

4.3.2。雾计算在医疗中的应用

在[76年),作者设计了一个系统,涉及到一系列的软件模块,使恐惧症患者参与治疗与远程专家治疗师。受害者和治疗师共享相同的虚拟现实环境。雾模式被用来满足严格的触觉网络规范,比如1 ms往返延迟。体系结构使用高层接口与外部交流软件应用和广泛的硬件设备。工作(77年)提出了一种自动远程手术技术分析是基于5克,物联网、互联网触觉,人工智能(AI)。雾辅助互动过程中模型用于降低延迟。此外,在研究[78年),作者进行了原型的评估,收集病人的心电图的痕迹,利用用户的智能设备的雾层安全与认证方分享他的数据。这使得病人与医生分享信息。

5。在云计算的机遇和挑战

本节首先在云计算的障碍和机遇,提出了每种技术的挑战云的发展,并给出了一般的进化趋势的挑战。

5.1。云计算发展的障碍和机遇

云计算领域给出了IT行业巨大的机会。它提供了一个机会创新企业和转换成一个更加可靠和灵活的业务服务。云计算是在早期在许多组织(79年]。

这个技术提供一些机会,总结在表2。

云计算反映了ICT的一个巨大的转变,旨在提供许多组织和企业的巨大好处。云基础设施旨在显著降低ICT运行成本(80年,81年]。它还承诺提供可伸缩性(82年)、可靠性和可用性(83年],敏捷性[84年),和灵活性85年]。除此之外,它可以提供许多其他优势企业,让组织专注于业务流程而离开业务云提供商。然而,尽管云基础设施有几个优点,许多问题需要解决作为一个可行的信息通信技术解决方案,特别是在发展中国家。根据(86年),一般来说,基于云计算的问题被分为六大类,即数据管理和资源配置,安全与隐私,负载平衡、可伸缩性和可用性,服务器迁移和兼容性和互操作性和云之间的沟通。这些问题影响了可靠性和性能的原则在基于云的环境中。总之,云计算提供了表中的主要挑战3。

5.2。挑战在云联盟

联邦云计算系统是一个动态的分布式系统组成的计算资源池。意想不到的用户请求和外部事件的后果,是人无法控制用户和系统管理员可能会导致一些挑战,如以下:(1)可靠性和互操作性:由于云联盟是一个伙伴关系几个csp (94年),整个联盟的异质性可能会影响其性能。确保联盟内的共享资源的兼容性,避免任何类型的异常,这样用户的请求将被有效地治疗无论所使用的技术,csp是一项非常具有挑战性的任务(95年]。需要自动化的方法检测异常的联盟是至关重要的,以避免违反SLA csp和csp和用户之间的关系。因此,异常检测的自动化将有利于灾难管理的一种方式。(2)资源定价:客户和供应商的云资源是理性的和愿意尽可能地增加他们的兴趣,同时消耗和共享资源。自从联盟内的处理用户的请求,然后使用定价机制来控制个体理性的客户和供应商。因此,需要动态定价策略是至关重要的(96年]。(3)负载平衡:通常有不止一个供应商来处理用户请求联邦云环境。在这种情况下,所需要的策略分配之间的用户请求同样csp使用负载平衡方法变得复杂的透明地共享工作负载(97年]。

5.3。挑战在边缘计算

一些技术挑战的复杂性引起边计算,如可靠性、移动性管理、异构性,安全性和隐私,可伸缩性和资源管理。同时,边缘计算面临着其他重要开放的挑战,如以下:(1)用户信任边缘计算系统:所有的成功创新是其接受客户正相关。信任被认为是一个重要的因素在边缘系统的用户的认可和采用。随着客户信心密切相关的保护和隐私的技术,如果用户的数据处理不充分,消费者信任肯定会被分解。因此,这些系统的技术优势/技术不被接受。因此,研究成果为边缘建立客户信任模型计算系统必须进行(98年]。(2)敏捷和动态定价模型:一个具有挑战性的任务是开发动态和灵活的定价模型,作为一个定价模型可能不成功为多个消费者互动。与最佳定价模型,可以为服务提供者和使用者提供共同利益,包括异构计算系统边缘也困难。然而,发展的动态定价模型计算系统,云服务的定价模型等“现收现付”可能是利用(99年]。(3)发现、交付的服务和移动:在分布式服务发现边缘计算系统是具有挑战性的考虑越来越多的移动设备需要同时不间断的服务。由于延迟包括识别和选择其他可用的设施和资源,这个任务将变得更加困难。在异构计算系统,自动化和user-transparent发现合适的边缘计算节点根据必要的资源也为服务发现机制提出了一种具有挑战性的任务。然而,对等网络申请可能提出为有效的设计和创建user-transparent边缘计算系统解决方案(One hundred.]。(4)不同边缘计算系统之间的合作:边缘计算系统包括各种异构技术服务来实现信息的交流。异构计算基础设施方面的优势使这种技术使用其他无线访问不同的边缘设备机制。同步、数据机密性、负载均衡和互操作性也是挑战的一部分在边缘由于其异构计算环境中自然(101年]。(5)低成本容错部署模型:边缘计算是建立基于一种机制,使高可用性、高效的灾害管理,容错,等等。然而,这种技术的问题,构建一个低成本的容错机制是极其困难的49]。

5.4。挑战在雾计算

有一些开放研究雾问题计算。然而,许多的挑战在雾中计算边缘所面临的类似计算。其与边的关系计算是因为雾边缘计算的计算是一个实现(102年]。异质性、QoS管理、可伸缩性、多功能性、联盟和互操作性的最紧迫的问题是雾计算(103年]。

因为它的位置在网络的边缘,雾网络是异构的。雾网络链接雾的每一部分负责。然而,网络管理,保持连接,和交付服务,特别是在大规模物联网情况下,变得更加复杂(69年,70年]。雾的挑战计算如下:(1)流动性:在一些领域如医疗、智能城市,和互联网的车辆(IoV),雾节点主要是移动,使数据管理的数据存储、数据资源配置、资源可用性和服务迁移更多具有挑战性的(68年]。(2)安全:数据保护隐私和数据保护是数据管理的两个关键的挑战因为雾中的节点的移动特性计算。因此,数据收集、数据共享、数据复制、数据卸载和数据聚合变得更复杂。同时,身份验证和数据访问控制管理是复杂的无担保雾节点(104年]。(3)分布式处理:高效的本地处理在移动或静态节点分布式数据处理是一个关键问题。因为不同的行为和响应可以被描述为各种情况下,识别数据上下文在雾中节点为了解决问题正确地在合适的条件下是另一个问题105年]。(4)存储和计算资源:复杂的数据分析或长期数据存储上难以实现雾设备由于存储和计算资源限制(106年]。

5.5。总结每种技术的差距确定

表4云计算概述中遇到的挑战及其相关技术。

5.6。云计算的进化趋势的挑战

一些质量属性,如功耗、延迟、隐私、容错和共享资源一直在考虑评估云计算的进化技术的性能(107年]。其他质量属性,如异构云模式可能会影响决策的性质确定关键质量属性和相应的指标量化的重要性,选择一个特定的云模式(108年]。云计算模式的异构特性增加了决策的复杂性,关于在哪里实现这些技术在所有可能的组合之一。这需要各方面的深入分析,可以影响SLA (16]。大多数文献只关注质量属性很容易衡量的;然而,一些其他参数考虑可能是相关的。

正如已经在文献中提到的,云计算模式异构环境;此外,兼容性、可移植性和可维护性似乎质量属性不包含在不同的云的性能的评估模式。这些新参数相关,因为可移植性是指“的设备、产品或组件可以从硬件、软件或其他操作系统或用户环境到另一个地方“兼容性指。”能力的设备、系统或组件与许多其他产品,系统或组件”,由模块化和可维护性,这可能是评估,指的是“的设备、系统或计算机程序是由离散的组件,这样的改变不会影响到别人“(109年,110年]。

整体通信在新的云计算范例,传感设备,电脑和其他电子设备。它包括各种各样的地理位置,导致一个更广泛的漏洞的风险。授权和身份验证的过程中大量的节点是复杂的。策略可以动态地评估不同节点的安全需要(13]。

数据的巨大的增加可能会导致灾害不能在小范围内出土。这种现象使故障诊断和宽容更具挑战性的管理资源的资源监控。它会影响集成或实现云计算的模式在不同的应用程序必须考虑决定提前(13]。

每个新范式的成本在市场上影响技术的认可。然而,部署云计算的新范式事先考虑必要的价格。然而,安装和配置工具的成本的原因重要的问题时,采用云计算模式在一个特定的应用程序(93年]。与此同时,其他技术,如cyber-physical系统正在取得进展在相当大范围的应用程序和企业。cyber-physical系统提供了一种可控、可靠和可伸缩的物理系统,深刻地嵌入的能力计算、通信、控制、基于物联网的数据采集。cyber-physical系统的集成与云范式,虽然成本增加,导致关键安全系统更健壮的实现(111年,112年]。

安全方面新兴范例可以整个区域,需要更多的关注。大量的敏感交易都是在云环境中进行,而且会影响用户的信任。分布式拒绝服务(DDoS)是最遇到攻击在云环境中,并没有有效的解决方案,帮助消除安全问题(113年]。提出了几种技术来解决安全问题。例如,[114年)建议Blockchain-Assisted安全细粒度的可搜索加密(基地)基于云的医疗cyber-physical系统提供一个有吸引力的安全级别,但却需要相当大的处理能力。与此同时,许多其他技术,如软件定义网络(SDN)可以在某些情况下,有助于改善DDoS攻击检测和缓解能力的云115年]。因此,部署额外的安全涉及到额外的努力,比如政策成本,开发可靠的加密算法,计算资源的高需求,高水平的监测。

6。结论和未来的研究

云计算,云联盟,边缘计算和雾计算关键技术,革新了IT领域的历史。这些模式有显著改变人们如何处理,存储和传输数据。这些也导致研究开发技术,极大地随着时间的变化。因此,本文提出了一个详细的审查所有这些新范式的特别说明医疗生态系统和他们的贡献提出挑战,通常每种技术的性能产生不利影响。同时,我们提供了一些详细的体系结构和改进,他们被带到云计算。未来的研究方向包括机器学习算法的系统回顾,帮助识别异常联合医疗云环境中改善其QoS,可以改变由于其异构方面。fog-edge计算的比较研究和cyber-physical系统也将探索。

数据可用性

这是一个评论文章,没有基础数据被用来支持本研究。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者承认契约应用信息和通信非洲卓越中心(CApIC-ACE)约大学注册的拨款资助这项工作的王牌影响世界银行通过国家大学委员会、尼日利亚。约大学研究中心、创新和发现(CUCRID),约大学也承认对这项研究的出版物提供基金。

引用

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