移动边缘计算

1。介绍

移动云计算的出现增加了预期最优和可靠的服务和支持移动用户。云资源和服务的大量出现使得许多新颖应用智能环境。然而,移动云计算的艺术变成一个问题对于本应用程序,它需要满足延迟需求。这个问题变得更加强烈的或物联网智能城市。当前云计算模式无法满足低延迟的要求,位置识别,和流动性支持。

移动边缘计算(MEC)正成为一个非常有前途的计算架构将计算和存储接近最终用户与战略部署和机会主义的处理和存储资源。这样的机制本质上是不同传统的云计算。MEC旨在使数以百万计的连接移动设备执行实时应用程序直接在网络边缘。MEC的特点是最终用户的亲密,流动性支持和密集的地理MEC服务器的部署。

这个特殊的问题旨在展示当前最先进的研究和未来趋势移动边界计算的各个方面的技术基于云计算的物联网应用和尝试构建高度自适应智能环境,可以自动适应行为可用资源的数量。主要领域由这个特殊问题或主题覆盖方法,建模,分析,和新引进的应用程序。除了最新的研究成果,这个特殊的问题还涉及创新商业管理系统、创新MEC技术的商业应用,和最近的研究进展应用到实际问题的经验。

论文选择这个特殊的问题代表了该领域的最新进展,包括通信技术工作,云和雾计算、信息安全、移动社交网络和机器学习。这些论文不仅提供新颖的创意和先进的技术,而且还刺激未来的研究在可持续发展的环境。

2。架构和资源管理

最近,边缘计算范例已吸引了行业和研究人员,携带的承诺一个新的通信时代,行业可以满足不断增长的未来应用程序的性能需求。本文通过k . Tocze和s . Nadjm-Tehrani题为“多个资源的分类管理和优化边缘计算”,提出了术语和架构描述当前工作在计算领域的优势。这项工作最近评论各种文章和分类相关方面的资源类型、资源管理、目标资源位置和资源使用。作者试图概述,而不是从一个云的角度或物联网设备的角度,而是专注于优势资源管理。本文的分类和分析可以用来确定现有研究的一些空白。

纸的j·魏et al .,题为“目标:资源分配与延迟意识对于联邦云应用程序”,提出了一个新颖的资源分配方法从应用程序提供商的角度考虑与不同类型的资源,旨在最小化延迟受到货币开销在联邦云环境中。网络资源的分配和选择根据k - means聚类。数据中心的总延迟是优化预算的约束下基于二进制二次规划。实验结果表明,该分类比图论更准确和有效的。

针对QoS和用户满意度,本文通过李g . et al .,题为“基于QoS的资源估计方法计算”边缘,利用加权欧氏距离的相似性分类多QoS属性资源和regression-Markov链预测方法分析负载的变化状态的候选人资源。惩罚因子和灰色关联矩阵为提高相似度匹配的准确性。匹配方法的有效性通过仿真进行了验证。作者证明了regression-Markov链预测方法可以提高预测精度。

3所示。性能监控和安全

在移动边计算、边节点通过应用服务器访问资源和服务,如LTE基站和无线接入点。王纸的z et al .,题为“检测性能下的数据包到达Downclocking移动边缘计算”,研究小说Downclocking技术低功耗无线网络。这项工作从理论上研究了关键的耐受阈值的影响,相关阈值,对数据包检测性能和能量比阈值。广泛的蒙特卡洛实验表明,该理论模型精度高。这项研究可以帮助系统开发人员为WiFi downclocking设定合理的系统参数。

随着物联网的发展(物联网),传输的数据量显示指数递增的趋势。论文g .李et al .,题为“移动边缘计算数据处理时延优化”,提出了三层网络模型,结合云计算和计算边缘。在边缘计算层,计算方案,提出了边缘设备之间相互合作以减少通信延迟。在云计算层,平衡传输方法来解决数据传输延迟从边缘设备到云服务器。实验结果表明,该结构可以有效地降低数据处理延迟和执行比传统单一的边缘节点和云计算。

因为有很多攻击雾计算网络,有效地处理在雾计算系统安全威胁,本文通过x et al .,题为“基于样本选择极端的学习机器入侵检测在雾中计算和MEC”,提出了一种新的轻量级入侵检测系统,称为样本选择极端的学习机器。在拟议的架构中,分类器在雾节点上部署入侵检测。训练数据集存储在云服务器,这雾节点不需要处理大量的数据集。此外,样本在训练阶段选择过程执行以提高分类器的算法,以便它可以变得更轻。实验结果证实该架构在入侵检测的准确性和执行好培训时间。

4所示。工具和应用程序

水利工程介绍了国家基础产业,在国民经济发展是至关重要的。水利工程建设一般规模大,投资高,广泛的地理分布和分散管理,施工周期长,包含大量的信息。论文y风扇et al .,名为“云/雾计算系统体系结构和关键技术为南水北调项目安全”,提出了一种新的水利工程安全系统架构基于云计算/雾。拟议的架构考虑项目安全、水质安全、和人类的安全。利用物联网设备,雾云服务器之间建立了计算层,在水利工程安全检测装置。技术,例如实时传感、智能处理和信息互联。水利工程的物联网大数据密集的地理分布是根据多层次需求和集成到一个应用部署资源整合平台。

智能停车系统被认为是一个重要的智能城市的一部分,许多先进的技术,如物联网已经无所不在地部署在不同的行业。本文通过A·沙赫扎德et al .,题为“集中连接Multiwireless边缘计算和移动平台:智能车辆停车系统”,旨在管理大规模的车辆和人群为停车搜索提供更好的性能,预订和管理。这项研究由多个停车点系统分布在几个地方可用和可追踪的图形化地图,和整体信息方便使用智能设备。拟议的架构是一个新颖的解决方案部署自动化智能车辆停车系统。

5。结论

所有上述文件地址在通信技术和信息安全技术问题或提出新颖的应用程序模型在各种云/雾和移动计算领域。他们还引发进一步的相关研究和技术改进移动边缘计算中的应用。体面的,这种特殊的教育问题作为一项具有里程碑意义的来源,信息,和参考教授,研究人员,和研究生感兴趣更新他们的知识的云,移动边计算,物联网,小说为未来的信息服务和系统应用模型。

这个杂志的特刊封面的不同方面的问题,从理论和实践两方面。开阔的电话后,一个国际编委会选择8个研究论文。每篇论文综述了至少3个审稿人。

确认

客人编辑人深深感谢众多评论家的专业努力,洞察力,和努力投入评论所选文章反映的本质这个特殊的问题。我们感谢所有作者对他们的贡献和承担双循环修正他们的手稿,没有它不能生产这种特殊的问题。

Ching-Hsien许
Shangguang王
燕张
安娜Kobusinska

无线通信和移动计算