【摘 要】
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随着工业物联网(Industrial Internet of Things,IIoT)的快速发展,各种传感器、终端设备产生大量的实时数据,传统的云计算已经难以满足工业环境中数据处理的实时性要求。雾计算位于云计算中心和终端设备之间,提供比云计算更靠近边缘设备的分布式计算、网络和存储资源,因此具有更好的通信时延性能。针对工业环境大数据实时处理中云计算带宽不足,单个雾节点计算能力有限等问题,本文基于云雾
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随着工业物联网(Industrial Internet of Things,IIoT)的快速发展,各种传感器、终端设备产生大量的实时数据,传统的云计算已经难以满足工业环境中数据处理的实时性要求。雾计算位于云计算中心和终端设备之间,提供比云计算更靠近边缘设备的分布式计算、网络和存储资源,因此具有更好的通信时延性能。针对工业环境大数据实时处理中云计算带宽不足,单个雾节点计算能力有限等问题,本文基于云雾混合计算网络(Cloud/Fog Hybrid Computing Network,CFHCN)对节点数据分发策略和雾网络在线构建问题进行了研究。针对云雾混合计算网络中异构节点的计算和通信能力不同的问题,本文提出了一个动态等效时延最优化(Dynamic Equivalent Delay Optimization,DEDO)算法,该算法通过迭代的方式排除雾网络中的无效节点,将数据分发问题最终转化为凸优化问题,得到能够使数据处理时延最小的数据分配比例;同时,DEDO算法采用了动态网络测量技术,通过动态调整数据分配比例,降低了工业环境中网络信道受到干扰时对雾网络性能的影响。仿真实验结果表明,DEDO算法具有比轮询算法和带约束的粒子群优化算法更低的数据处理时延。针对云雾混合计算网络中节点动态变化导致节点参数信息无法预知的问题,本文提出了一个自适应雾网络更新(Adaptive Fog Network Update,AFNU)算法,将自适应雾网络更新建模成动态规划问题,根据当前已经构建的雾网络性能和新节点的性能参数,选择能够使雾网络系统数据处理最小时延下降的节点加入雾网络。仿真结果表明,通过AFNU算法构建雾网络,与预知云雾混合计算模型中所有节点参数信息情况下构建的雾网络,具有相同的系统最小时延。
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