移动边缘计算技术现状与几个关键问题的研究综述
物联网中的移动云计算技术研究

物联网中的移动云计算技术研究近年来,随着物联网技术的快速发展,移动云计算技术逐渐成为物联网领域的热点研究方向。
移动云计算技术借助云计算的优势,能够为移动设备提供高性能的计算与存储能力,为物联网应用的开发与部署提供了新的解决方案。
本文将就物联网中的移动云计算技术进行深入研究,探讨其应用场景、关键技术以及面临的挑战和发展趋势。
一、移动云计算技术的应用场景随着智能手机、平板电脑等移动设备的普及,物联网应用场景变得多样化和复杂化。
移动云计算技术在物联网中可以发挥重要作用,以下是几个典型的应用场景:1. 智能家居:通过连接各种传感器和设备,实现家庭内部各种智能设备的协调工作。
在移动云计算环境下,用户可以通过手机或平板电脑远程控制家居设备,实现智能家居的各种功能。
2. 智慧健康:通过将传感器与移动云计算相结合,可以实时监测用户的生理参数,如心率、血压等。
同时,通过移动云计算技术进行数据分析,将用户的健康数据存储在云端,实现健康数据的长期存储和分析,为用户提供个性化的健康管理服务。
3. 智慧交通:移动云计算技术可以在交通系统中实现数据的实时处理和实时更新,为用户提供交通信息查询、路线规划和实时导航等服务。
同时,通过云端存储和处理大量的交通数据,可以提升交通管理的效率和精度。
二、移动云计算技术的关键技术移动云计算技术的核心在于将移动设备与云端服务器进行有效地集成,实现计算和数据的协同处理。
以下是移动云计算技术中的关键技术:1. 资源调度与管理:对于多个移动设备的资源调度和管理是移动云计算的重要问题。
通过合理分配云端服务器的计算和存储资源,可以提高移动设备的计算效率和能耗控制。
2. 数据传输与同步:在移动云计算环境下,移动设备需要频繁地与云端进行数据传输和同步。
在保证数据安全和实时性的前提下,需要寻找高效的数据传输和同步机制。
3. 安全与隐私保护:由于移动云计算涉及到用户的隐私信息,安全与隐私保护成为了一个重要的问题。
车载边缘计算研究综述_概述说明以及解释

车载边缘计算研究综述概述说明以及解释1. 引言1.1 概述车载边缘计算是指将计算资源和数据处理能力直接部署在车辆内部或附近的边缘设备上,以提供实时、高效的计算和数据处理服务。
随着智能交通系统的快速发展,车载边缘计算作为关键技术之一,正逐渐得到广泛应用。
1.2 文章结构本文将对车载边缘计算进行综述,并从不同方面分析其概念、应用领域、优势和挑战,研究进展,实际案例以及未来发展趋势等内容。
具体文章结构如下:引言:概述车载边缘计算的背景和意义。
2. 车载边缘计算概述:介绍什么是车载边缘计算,它在哪些领域有应用,以及其所具备的优势和所面临的挑战。
3. 车载边缘计算研究进展:探讨在硬件平台和架构、网络通信和数据传输、数据处理和分析等方面的研究进展。
4. 实际案例和应用场景分析:给出智能驾驶、交通管理和车联网等领域中的车载边缘计算应用案例,并进行分析。
5. 结论与展望:对车载边缘计算发展趋势进行总结和讨论,提出未来可能的研究方向,并强调车载边缘计算的重要性和价值。
1.3 目的本文旨在全面概述车载边缘计算的研究进展和应用场景,深入讨论其优势、挑战以及未来发展趋势。
通过对相关领域的实际案例分析,揭示车载边缘计算在智能交通系统中的重要作用。
最终目标是为研究人员和决策者提供参考,推动车载边缘计算技术的进一步发展和广泛应用。
2. 车载边缘计算概述2.1 什么是车载边缘计算车载边缘计算是指在车辆内部或附近进行数据处理和分析的一种计算架构。
它将计算资源和存储能力从云端转移到车辆本身或靠近车辆的边缘设备中,以实现实时、低延迟的数据处理。
通过在车载设备上进行数据分析和处理,可以大大减少与云端通信所带来的延迟,并提高系统的可靠性和安全性。
2.2 车载边缘计算的应用领域车载边缘计算在智能交通系统中有着广泛的应用。
其中包括以下几个方面:首先,智能驾驶是车载边缘计算的重要应用领域之一。
通过将传感器数据在本地进行实时处理,汽车可以更快地做出决策并自动驾驶。
5G移动通信网络关键技术综述

5G移动通信网络关键技术综述一、本文概述随着科技的飞速发展,5G移动通信网络已成为全球通信行业的热点话题。
作为下一代移动通信技术,5G以其高速率、低时延、大连接数等特性,为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。
本文旨在对5G移动通信网络的关键技术进行综述,以期为读者提供全面、深入的理解。
文章首先介绍了5G移动通信网络的发展历程和现状,分析了5G相较于4G的主要优势和创新点。
随后,文章重点探讨了5G网络中的关键技术,包括新型无线传输技术、网络架构优化、频谱共享与资源管理、边缘计算与云计算融合等方面。
通过对这些关键技术的深入剖析,本文旨在揭示5G移动通信网络的核心竞争力和未来发展潜力。
文章还将对5G技术在不同行业中的应用进行简要概述,分析其在智慧城市、工业互联网、自动驾驶等领域的应用前景。
文章总结了5G 移动通信网络的关键技术及其发展趋势,并对未来研究方向进行了展望。
通过本文的综述,读者可以更加全面地了解5G移动通信网络的关键技术及其在各行业中的应用前景,为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
二、5G网络特点与优势5G移动通信网络,作为下一代移动通信技术,其在网络特点与优势上相较于前代技术有着显著的进步。
5G网络的最大特点便是其超高速度的数据传输能力。
理论上,5G网络的最大传输速度可以达到10Gbps,这比4G的1Gbps的速度有了极大的提升,为用户提供了更为流畅的网络体验。
5G网络具有极低的网络延迟。
在理想情况下,5G网络的延迟可以低于1毫秒,这对于需要实时反馈的应用,如自动驾驶、远程医疗等来说,是至关重要的。
5G网络还具有更大的网络容量和更高的连接密度。
随着物联网和智能家居的快速发展,大量的设备需要接入网络,5G网络的设计使得其能够支持每平方公里超过百万个设备的连接,满足了未来社会的需求。
同时,5G网络的覆盖范围更广,无论是在城市还是乡村,5G网络都能提供稳定的服务。
5G网络的优势不仅体现在技术上,还体现在商业模式和产业链的创新上。
移动边缘计算卸载策略综述

移动边缘计算卸载策略综述一、本文概述随着移动互联网和物联网的飞速发展,数据量呈现爆炸性增长,对计算能力和处理效率提出了更高要求。
移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)作为一种新型的计算范式,通过将计算任务卸载到网络边缘,有效降低了传输延迟,提高了处理效率,适应了未来网络对低延迟、高带宽的需求。
本文旨在全面综述移动边缘计算卸载策略的研究现状与发展趋势,探讨其在实际应用中的挑战与前景。
本文首先介绍了移动边缘计算的基本概念、特点及其在网络架构中的位置,阐述了卸载策略在移动边缘计算中的重要性。
随后,文章对现有的卸载策略进行了分类和比较,包括基于计算的卸载策略、基于通信的卸载策略以及基于学习与优化的卸载策略等。
通过对各类策略的分析,本文揭示了它们在不同场景下的优缺点及适用条件。
在此基础上,文章进一步探讨了卸载策略在实际应用中所面临的挑战,如网络环境的动态变化、计算资源的合理分配、任务类型的多样性等。
针对这些挑战,本文提出了一些可能的解决方案和发展方向,如智能卸载策略、协同计算与通信、卸载决策优化等。
文章对移动边缘计算卸载策略的未来发展趋势进行了展望,认为随着5G、6G等新一代通信技术的普及,卸载策略将在实现更高效的计算卸载、提升系统性能、保障服务质量等方面发挥更加重要的作用。
本文旨在为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考和启示,推动移动边缘计算卸载策略的研究与应用不断向前发展。
二、移动边缘计算卸载策略基础移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)是一种分布式计算范式,它将云计算的能力推向网络的边缘,即移动网络的基站或接入点。
这种架构允许应用程序、服务和内容在用户的设备和网络边缘之间进行优化,以提高响应速度、降低网络带宽消耗并提升用户体验。
为了实现这些目标,卸载策略在移动边缘计算中扮演着至关重要的角色。
卸载策略是指决定哪些任务或数据应该在移动设备上处理,哪些应该被卸载到边缘服务器或远程云中心进行处理的规则和机制。
边缘计算的重要性及应用前景

边缘计算的重要性及应用前景边缘计算(Edge Computing)是一种分布式计算模式,它将计算资源和数据处理能力尽可能靠近数据源和最终用户,以减少网络延迟和提高服务质量。
在过去几年中,边缘计算迅速发展,并在各个领域展示出其重要性和广阔的应用前景。
一、边缘计算的重要性边缘计算的出现主要是为了解决传统云计算模式下的一些问题和挑战。
在传统的云计算模式中,大部分数据处理都集中在云端服务器中,导致数据在传输过程中出现延迟,增加了网络负载,而且对于实时性要求较高的应用(如物联网、自动驾驶等)来说,云计算的集中式处理方式无法满足需求。
边缘计算通过将计算资源分布到边缘节点上,使得数据的处理可以更加近距离地进行,减少了数据传输的时间和延迟,提高了实时性和响应速度。
同时,边缘计算还提供了更高的数据安全性,因为数据不需要经过长途传输,减少了数据在传输过程中被窃取或篡改的风险。
此外,边缘计算还能有效降低对网络带宽和云中心服务器的依赖性,减轻了云计算中心的负担。
在大规模物联网应用中,海量的传感器和设备产生的数据需要进行处理和分析,如果全部依靠云计算,将导致网络拥堵和高延迟。
而边缘计算可以将数据的处理和分析任务下放到边缘节点上,分散了计算负载,提高了整个系统的效率和稳定性。
二、边缘计算的应用前景1. 物联网(Internet of Things, IoT):边缘计算是实现物联网智能化的关键技术之一。
在物联网中,大量的传感器和设备产生的数据需要进行实时处理和分析。
边缘计算可以将数据的处理任务下放到边缘节点上,减少数据在传输过程中的延迟,提高实时性和响应速度,从而推动物联网的发展。
2. 自动驾驶:自动驾驶技术需要实时获取和处理大量的传感器数据,并做出相应的决策。
边缘计算可以将数据的处理和分析任务下放到自动驾驶车辆或附近的边缘节点上,减少数据传输的延迟,提高自动驾驶系统的性能和安全性。
3. 工业控制系统:在工业控制系统中,许多对于实时性要求较高的任务需要进行数据处理和分析。
边缘计算技术的数据冗余与冗余消除技巧

边缘计算技术的数据冗余与冗余消除技巧边缘计算技术是一种将数据处理和分析能力移至接近数据源的网络架构,以减少数据传输延迟和网络拥塞。
然而,这种架构也带来了数据冗余的问题。
数据冗余是指在边缘计算环境中存在多个拥有相同数据的实例,造成存储资源浪费和数据管理困难。
在这篇文章中,我们将探讨边缘计算技术中的数据冗余问题,以及减少和消除冗余的技巧。
数据冗余是边缘计算环境中一个常见的挑战。
由于边缘设备数量庞大,数据通常会在多个设备之间复制。
这种复制导致了存储资源的浪费,同时也增加了数据管理的复杂性。
为了解决这个问题,我们可以采取以下几种技巧来减少边缘计算环境中的数据冗余。
首先,数据去重是减少数据冗余的一种有效方法。
在边缘计算环境中,许多传感器或设备会报告相同或类似的数据。
通过对这些数据进行去重,我们可以将相同的数据合并为一个实例,并且只保留一个副本。
这样可以有效减少存储空间的使用,同时简化数据管理。
去重可以采用哈希算法或其他去重算法来实现。
除了数据去重,数据压缩也是一种有效的减少数据冗余的方法。
边缘计算环境中的数据可能存在大量冗余信息,通过压缩这些数据,我们可以减小数据的存储空间和传输带宽。
常见的压缩算法包括Lempel-Ziv-Welch (LZW)算法和gzip等。
这些压缩算法可以根据数据的特点和需求选择合适的压缩比例,并在数据传输过程中进行解压缩,以提高数据的效率和传输速度。
此外,在边缘计算环境中,数据的冗余可能源于多个设备上的相似或相关信息。
通过数据分析和处理,我们可以识别和消除这些冗余信息。
例如,可以使用数据挖掘和机器学习算法来发现数据之间的关联性,并通过合并相关数据来减少冗余。
另外,利用数据的时间和空间关系,可以通过差异性数据分析和增量式数据处理来消除冗余,只保存有变化的部分。
这种差异性数据处理方式可以大大减少存储和传输的数据量。
在边缘计算环境中,数据冗余的消除不仅依赖于算法和技术手段,还需要考虑到实际应用场景和需求。
无人机边缘计算网络架构,关键技术与挑战

3 融合 MEC 的无人机网络架构
并有望解决上述问题。
无人机边缘计算网络基本架构如图 1 所示,主要由
2 无人机边缘计算网络
地面网络和无人机集群 2 个部分组成。每个无人机上搭载 MEC 服务器,能够为地面终端提供多层次、异构的计算
无人机是一种无人驾驶的飞机,它的飞行通常由操作
资源,特别针对地面网络负载较大或地面通信设施遭到破
DOI:10.3969/j.issn.1006-6403.2021.04.013
无人机边缘计算网络:架构,关键技术 与挑战
[莫鸿彬 李猛]
摘要
在无人机网络中引入移动边缘计算(MEC)有望提供低时延、超可靠、高鲁棒性 的网络服务,提高用户服务体验。首先,介绍了 MEC 技术的背景,并分析了将 MEC 引入到无人机网络的必要性;然后,提出了一种无人机移动边缘计算网络架构,并对 其主要功能、关键技术和潜在应用进行了分析和阐述;接着,以典型应用为例,研究 了联合地面终端、无人机和地面数据中心的协作卸载流程;最后,总结了无人机移动 边缘计算网络面临的一些挑战。
以协助地面网络通信、计算和存储。文献 [4] 总结了基于 3GPP-LTE 的 6 种 公 共 安 全(PS) 服 务, 并 提 出 了 一 种
图 1 无人机辅助的移动边缘计算网络基本架构
无人机支持的灾后恢复边缘计算结构。文献 [5] 提出了一 种基于无人机移动边缘计算的软件定义网络架构。以上工 作只关注无人机网络和移动边缘计算的基本结合,或只对 特定的技术进行了研究,但缺少对总体架构的详细设计, 也没有详细阐述任务卸载的基本过程。
的飞行移动终端。另一方面,无人机可以作为空中基站来
络,实现控制平面和数据平面的分离。通过一个 SDN 控
5G边缘计算商用部署和运维关键技术

『SA核心网”专题罷5G边缘计算商用部署和运维关键技术王卫斌,朱塑,何伟(中兴通讯股份有限公司,广东深圳518057)【摘要】由于部署地点和应用场景的差异,边缘计算系统存在一体化和云化两种部署模式,导致系统架构、关键技术要求以及运维方式也各不相同。
首先分析了两种模式下的应用场景、特征及对系统的需求,其次,从硬件、云化基础设施平台、边缘PaaS平台、安全以及运维等方面对两种模式做了深入分析,最后在上述分析基础上,从商用角度明确了边缘计算在两种部署模式下的系统架构、关键组件技术要求及规格。
【关键词】边缘计算;一体机;ECI;ECP;ECM;MEO;MEPMdoi:10.3969/j.issn.l006-1010.2021.01.011中图分类号:TN929.5文献标志码:A文章编号:1006-1010(2021)01-0058-08引用格式:王卫斌,朱埜,何伟.5G边缘计算商用部署和运维关键技术[J]•移动通信,2021,45(1):58-65.回障磁回OSID:Key Technologies for Commercial Deployment,Operation and Maintenance of5G Edge ComputingWANG Weibin,ZHU Kun,HE Wei(ZTE Corporation,Shenzhen518057,China)[Abstract]Due to the differences of deployment locations and application scenarios,edge computing system has two deployment modes:integration mode and cloud mode,resulting in different system architectures,key technical requirements,andoperation and maintenance methods.Firstly,the application scenarios,characteristics and system requirements areanalyzed for the two modes.Secondly,the two deployment modes are deeply analyzed in terms of the hardware andcloud infrastructure platform,edge PaaS platform,security,and operation and maintenance.Finally,based on the aboveanalysis,the system architecture and technical requirements of key components as well as the specifications of edgecomputing are clarified for the two deployment modes from a commercial perspective.[Keywords]Edge computing;all-in-one machine;operation and maintenance;ECI;ECP;ECM;MEO;MEPM1MEC架构和商用部署模式5G时代,移动通信从最初的人与人之间的通信开始转向人与物的通信,直至物与物之间的通信。
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近年来,随 着 物 联 网 技 术、移 动 通 讯 技 术、移 动设备及移 动 应 用 的 迅 速 发 展,用 户 可 以 在 移 动 终端上体验 各 种 应 用 程 序,如 虚 拟 现 实 (VR)、增 强现实(AR)和人工智能(AI)等.这些功能强大的 移动应用虽 然 给 用 户 带 来 了 焕 然 一 新 的 体 验,但 是也对移动终端设备的处理性能、存储能力、电池 续航等带来了新挑战[1-2].近年来,虽然移动设备 的处理器取 得 了 飞 速 发 展,但 是 面 对 用 户 日 益 复 杂的业务需 要、严 苛 的 响 应 时 间 约 束 及 电 池 能 耗 要求,仍然没有统筹兼顾的解决方案.这不仅影响 了用户对复 杂 移 动 应 用 程 序 的 体 验 效 果,也 为 移 动设备的设 计 与 制 造 带 来 了 新 的 挑 战 与 难 题[3]. 为了解决上 述 问 题,业 界 提 出 了 移 动 应 用 程 序 卸 载技术,将复 杂 的 计 算 任 务 从 移 动 设 备 上 卸 载 到 云端进行执行,利用云端海量、可伸缩的计算资源 来加速本 地 应 用 程 序 执 行[4-6],从 而 在 不 改 变 现 有资源的情况下,加速移动应用程序的执行,为终 端用户带来更好的体验.
收稿日期:2019-04-17; 修回日期:2019-04-22 作者简介:夏云霓(1980—),男,教授.Email:xiayunni@hotmail.com
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广
技术之间的异同,总 结 其 面 临 的 机 遇 和 挑 战,对 于 该 方 向 未 来 的 研 究 和 发 展 具 有 重 要 意 义 .本 文 就移动 边 缘 环 境 下 的 计 算 卸 载 问 题,从 卸 载 决 策、资源分配、卸载系统等三个 方 面 对 目 前 的 研 究 进 行 分 析 和 比 较 ,并 给 出 该 技 术 目 前 面 临 的 问 题和挑战.
与云计算 模 式 不 同,移 动 边 缘 计 算 强 调 用 户 设备(UE,UserEquipment)产 生 的 数 据 和 请 求 在 网络的边缘被分析、处理[1],从而极大降低处理时 延,节约通讯 开 销.对 任 务 卸 载 而 言,移 动 边 缘 计 算平台是理想的资源池[7].与卸载至远程云相比, 将移动任务卸载至边缘服务器上,既能减少时延, 又能充分利 用 用 户 周 边 存 在 的 空 闲 资 源,取 得 性 能与资源利用率的双赢.第五代通讯技术(5G)已
将边缘计算纳入相关标准[8],作为移动边缘计算 的 核 心 技 术 之 一 .移 动 任 务 卸 载 技 术 是 国 内 外 科 研 人 员 和 业 界 厂 商 的 研 究 热 点 .计 算 任 务 卸 载 是 指将 UE的 计 算 任 务 通 过 点 对 点 (D2D)通 信 或 者软件定义网络(SDN)技术上载至边 缘 服 务 器 上执行,以弥补移动设备处理 能 力 不 足、存 储 空 间不够、传感器件缺乏等劣势.该 技 术 主 要 包 括 卸载调度决策、边缘资源分配、卸 载 系 统 等 三 个 方面.
这些工作从不同角度对移动边缘计算模式及 其应用做出 了 比 较 与 总 结,但 大 部 分 的 着 重 点 都 在于边缘计算架构、网络和应用上,缺乏针对移动 边缘计算卸 载 技 术 的 分 析 与 比 较,没 有 总 结 与 分 析移动 边 缘 计 算 卸 载 技 术 目 前 面 临 的 问 题 与 挑 战.因此,分析移动边缘计算环境下不同计算卸载
移动市场体量的增长推动了边缘计算相关技 术的发展,尤 其 是 以 移 动 边 缘 计 算 卸 载 为 代 表 的 新兴技术,受到国内外研究机构、应用厂商的着重 关注,成为移动 计 算 领 域 热 门 话 题 之 一.文 献 [1] 从应用场景、兴起缘由、技术积累及发展历程对边 缘计算进行了介绍.文献[2]对现有的边缘计算方 案从底层架 构、数 据 缓 存 和 通 讯 方 式 等 角 度 进 行 剖析.文献 [3]从网络结构与服务质量 (QoS,the qualityofservice)出发,分析并比较了现有边缘计 算方案.文献[9]详细总结了移动边缘计算模式面 临的不足与挑战,并给出了未来的发展愿景.
MEC通常遵循云计算规则,加强终端设备的性能. 三层服务模型的结构见图 1.
1 MEC基本架构与部署方案
随着研究 的 不 断 发 展,欧 洲 电 信 标 准 化 协 会 (ETSI,EuropeanTelecommunicationsStandardsIn stitute)将 MEC定义为“多接入边缘计算”(MEC, multiaccessedgecomputing)[10].但目前对 MEC的 研究依然聚 焦 在 移 动 网 络 环 境 上,因 此 现 在 大 都 以“移动边缘计算”来表示 MEC.MEC是运行在靠 近用户端的 云 计 算 平 台,用 户 通 过 移 动 网 络 将 请 求提交到就 近 的 边 缘 服 务 器 上,由 边 缘 服 务 器 处 理完成后 返 回 数 据.与 原 来 的 中 心 云 架 构 不 同, MEC将其提 供 的 服 务 和 功 能 “下 移 ”到 边 缘 移 动 网络的处理 能 力 与 资 源 有 限 的 服 务 器 上,极 大 地 提高了移动用户的体验效果.本节将对 MEC的基 本架构以及部署方案进行详细的介绍. 1.1 MEC基本架构
第 18卷 第 2期
2019年 4月
广州大学学报(自然科学版)
JournalofGuangzhouUniversity(NaturalScienceEdition)
文章编号:16714229(2019)02001713
Vol.18 No.2 Apr. 2019
移动边缘计算技术现状与几个关键问题的研究综述
夏云霓,马癱银,肖 璇,刘 航
(重庆大学 计算机学院,重庆 400030)
摘 要: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. 关键词:任务计算卸载;MEC;卸载决策;卸载系统;问题与挑战 中图分类号:TP391;TP393 文献标志码:A