面向工业物联网的边缘计算任务卸载策略研究
发布时间：2021-03-28 11:04
随着现代工业朝着智能化方向不断演进,工业现场设备数量剧增,计算资源需求量不断增大。但传统工业网络由于自身网络体系架构以及相关技术的限制,无法满足不同工业应用场景对计算资源和数据实时性的需求。边缘计算将原本集中的资源扁平化,可以为工业现场设备提供低时延、高可靠的本地化计算资源。软件定义网络（Software Defined Network,SDN）作为一种新型的网络架构,可以实现网络数据的灵活调度。将SDN技术应用到工业物联网（Industrial Internet of Things,IIoT）的边缘计算任务卸载问题中,可以有效的保证计算任务数据的实时性,满足不同工业应用对计算资源的差异性需求。鉴于此,本文提出一种基于软件定义工业物联网（Software Defined Industrial Internet of Things,SDIIoT）的边缘计算网络架构,并设计了一种边缘计算任务卸载方法。主要工作如下:1.研究和分析SDIIoT和边缘计算的关键技术,结合工业应用场景对计算资源和数据实时性的需求,参考国内外提出的工业网络架构,提出一种基于SDIIoT的边缘计算网络架构。2.为了减...
【文章来源】：重庆邮电大学重庆市
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
边缘计算参考架构3.0[21]
Ryu 控制器是日本 NTT 公司负责研发的一款轻量的开源 SDN 控制器，采用Python 语言开发, 使用 Apache 协议。Ryu 是在 POX 控制器的基础上进行研发的，由于模块清晰，可扩展性好，被研究者广泛的应用于实验测试。支持目前所有版本的 OpenFlow 协议，支持 Nicira 扩展集，同时还支持多种开放流协议以及 BGP、BMP等各种网络模式。 2. OpenFlow 交换机 OpenFlow 交换机主要由流表、安全信道和组表组成。其架构原理图如图 2.5 所示。
重庆邮电大学硕士学位论文第2章面向IIOT的边缘计算任务卸载相关技术分析17作者提出基于SDN&TSN工业网络架构，其架构分为现场层、数据交换层、控制层和应用层，如图2.8所示。图2.8基于SDN&TSN工业网络架构[24]现场层由传感器、工控机、智能终端、可编程逻辑器件、数控机床等构成。数据交换层由SDN交换机和网关构成，SDN交换机实现数据转发，网关用于工业现场数据包格式的转换，实现不同系统数据互通。集中管控层由SDN控制器组成，主要制定数据转发规则、确定队列优先级及带宽分配策略等。应用层根据不同业务对QoS需求，将相应的应用请求发送到SDN控制器，由控制器解析具体QoS需求，并通过流表规则约束各项需求，下发到数据平面，进而传递到工业现场层。文献[25]中作者提出工业4.0下的SDIIoT架构，如图2.9所示，其架构分为物理基础设施层、控制层与应用层。物理基础设施层由各种各样的工厂现场设备组成，包括无线传感器网络、现场总线网络、机器人网络以及工厂核心网络中的通信设备。工厂底层设备通过网络设备将工厂设备实时信息和资源需求发送给控制层，由控制层制定相应的控制决策。控制层实现应用层与物理基础设施层之间的信息交互。控制层通过南向接口管理物理基础设备，并根据不同的业务应用需求制定不同的规则。同时，控制层可以通过北向接口为上层应用提供自定义的数据收集、转发和处理等服务。
【参考文献】：
期刊论文
[1]异构无线网络中基于模糊逻辑的分级垂直切换算法[J]. 马彬,李尚儒,谢显中. 电子与信息学报. 2020(03)
[2]基于SDN的工业无线网络能量高效型路由算法[J]. 曹健,高静,张泽梁,王艺潼,李枫. 现代电子技术. 2019(21)
[3]面向延迟敏感型物联网应用的计算迁移策略[J]. 郭棉,李绮琦. 计算机应用. 2019(12)
[4]工业互联网智能制造边缘计算:现状与挑战[J]. 宋纯贺,曾鹏,于海斌. 中兴通讯技术. 2019(03)
[5]边缘智能:边缘计算驱动的深度学习加速技术[J]. 李恩,周知,陈旭. 自动化博览. 2019(01)
[6]基于SDN&TSN的未来工业网络架构探究[J]. 刘金娣,李栋,曾鹏. 自动化博览. 2018(10)
[7]优化Dijkstra算法在工厂内物流AGV路径规划的研究[J]. 汤红杰,王鼎,皇攀凌,周军. 机械设计与制造. 2018(S1)
[8]边缘计算:平台、应用与挑战[J]. 赵梓铭,刘芳,蔡志平,肖侬. 计算机研究与发展. 2018(02)
[9]边缘计算已来,助力行业数字化转型[J]. 史扬,刘梅刚. 自动化博览. 2017(04)
硕士论文
[1]基于软件定义工业互联网的边缘计算技术研究[D]. 叶桓宇.北京邮电大学 2019
[2]软件定义工业物联网计算卸载技术研究[D]. 姚鑫.电子科技大学 2019
[3]一种SDN架构下基于业务分类的路由策略研究[D]. 张晓丽.云南大学 2018
[4]工业物流中自动导引小车及其调度方法研究[D]. 郑东泽.华南理工大学 2018
[5]云物联平台的数据汇聚与存储方法研究[D]. 祝幸辉.西安电子科技大学 2017
[6]基于SDN的多路径负载均衡算法及流表分配优化算法研究[D]. 付应辉.安徽大学 2017
[7]基于SDN的数据中心网络流量调度与负载均衡研究[D]. 庄怀东.南京航空航天大学 2016
本文编号：3105448
【文章来源】：重庆邮电大学重庆市
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
边缘计算参考架构3.0[21]
Ryu 控制器是日本 NTT 公司负责研发的一款轻量的开源 SDN 控制器，采用Python 语言开发, 使用 Apache 协议。Ryu 是在 POX 控制器的基础上进行研发的，由于模块清晰，可扩展性好，被研究者广泛的应用于实验测试。支持目前所有版本的 OpenFlow 协议，支持 Nicira 扩展集，同时还支持多种开放流协议以及 BGP、BMP等各种网络模式。 2. OpenFlow 交换机 OpenFlow 交换机主要由流表、安全信道和组表组成。其架构原理图如图 2.5 所示。
重庆邮电大学硕士学位论文第2章面向IIOT的边缘计算任务卸载相关技术分析17作者提出基于SDN&TSN工业网络架构，其架构分为现场层、数据交换层、控制层和应用层，如图2.8所示。图2.8基于SDN&TSN工业网络架构[24]现场层由传感器、工控机、智能终端、可编程逻辑器件、数控机床等构成。数据交换层由SDN交换机和网关构成，SDN交换机实现数据转发，网关用于工业现场数据包格式的转换，实现不同系统数据互通。集中管控层由SDN控制器组成，主要制定数据转发规则、确定队列优先级及带宽分配策略等。应用层根据不同业务对QoS需求，将相应的应用请求发送到SDN控制器，由控制器解析具体QoS需求，并通过流表规则约束各项需求，下发到数据平面，进而传递到工业现场层。文献[25]中作者提出工业4.0下的SDIIoT架构，如图2.9所示，其架构分为物理基础设施层、控制层与应用层。物理基础设施层由各种各样的工厂现场设备组成，包括无线传感器网络、现场总线网络、机器人网络以及工厂核心网络中的通信设备。工厂底层设备通过网络设备将工厂设备实时信息和资源需求发送给控制层，由控制层制定相应的控制决策。控制层实现应用层与物理基础设施层之间的信息交互。控制层通过南向接口管理物理基础设备，并根据不同的业务应用需求制定不同的规则。同时，控制层可以通过北向接口为上层应用提供自定义的数据收集、转发和处理等服务。
【参考文献】：
期刊论文
[1]异构无线网络中基于模糊逻辑的分级垂直切换算法[J]. 马彬,李尚儒,谢显中. 电子与信息学报. 2020(03)
[2]基于SDN的工业无线网络能量高效型路由算法[J]. 曹健,高静,张泽梁,王艺潼,李枫. 现代电子技术. 2019(21)
[3]面向延迟敏感型物联网应用的计算迁移策略[J]. 郭棉,李绮琦. 计算机应用. 2019(12)
[4]工业互联网智能制造边缘计算:现状与挑战[J]. 宋纯贺,曾鹏,于海斌. 中兴通讯技术. 2019(03)
[5]边缘智能:边缘计算驱动的深度学习加速技术[J]. 李恩,周知,陈旭. 自动化博览. 2019(01)
[6]基于SDN&TSN的未来工业网络架构探究[J]. 刘金娣,李栋,曾鹏. 自动化博览. 2018(10)
[7]优化Dijkstra算法在工厂内物流AGV路径规划的研究[J]. 汤红杰,王鼎,皇攀凌,周军. 机械设计与制造. 2018(S1)
[8]边缘计算:平台、应用与挑战[J]. 赵梓铭,刘芳,蔡志平,肖侬. 计算机研究与发展. 2018(02)
[9]边缘计算已来,助力行业数字化转型[J]. 史扬,刘梅刚. 自动化博览. 2017(04)
硕士论文
[1]基于软件定义工业互联网的边缘计算技术研究[D]. 叶桓宇.北京邮电大学 2019
[2]软件定义工业物联网计算卸载技术研究[D]. 姚鑫.电子科技大学 2019
[3]一种SDN架构下基于业务分类的路由策略研究[D]. 张晓丽.云南大学 2018
[4]工业物流中自动导引小车及其调度方法研究[D]. 郑东泽.华南理工大学 2018
[5]云物联平台的数据汇聚与存储方法研究[D]. 祝幸辉.西安电子科技大学 2017
[6]基于SDN的多路径负载均衡算法及流表分配优化算法研究[D]. 付应辉.安徽大学 2017
[7]基于SDN的数据中心网络流量调度与负载均衡研究[D]. 庄怀东.南京航空航天大学 2016
本文编号：3105448
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