物联网边缘计算服务容灾算法分析与验证
发布时间：2022-01-25 14:44
物联网边缘计算服务部署的密集性和多样性等,导致服务存在数据保护和服务可靠性方面的问题,为此设计物联网边缘计算的服务容灾架构和容灾算法。对物联网边缘计算架构及服务容灾框架进行设计,对物联网边缘计算的服务容灾算法进行设计,提出物联网边缘计算的服务容灾算法;对算法的时间、空间和可靠性等进行分析与实验验证,对算法在负载变化的适应性和数据丢失率等容灾特性进行验证。对所提物联网边缘计算服务容灾算法的分析与验证结果表明,该算法在时间和可靠性等方面具有一定的先进性。
【文章来源】：计算机工程与设计. 2020,41(07)北大核心
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
建立tblNB表的流程
随着边缘计算概念的提出和不断发展，以使物联网由集中式向边缘计算模式进化。物联网边缘计算在靠近感知层增加边缘服务节点，能够对大部分数据进行处理、卸载与计算任务调度等，从而使车联网、增强现实和工业物联网等延迟敏感型应用成为可能。此外，通过靠近用户的边缘服务节点处理数据，减少传到云中心的数据流量，从而降低云中心数据存储量和减少网络带宽等。物联网边缘计算的边缘服务容灾是针对边缘服务节点层，通过边缘服务节点间协作而成为一个自组织的容灾子系统，以实现系统遭遇区域性灾害时的保护数据，同时，提高边缘服务的可靠性、延伸服务的连续性。因此，增加边缘服务节点后的物联网边缘计算体系结构，如图1(a）所示。物联网边缘计算的边缘服务容灾后，容灾体系结构如图1(b）所示。容灾组成架构中的源服务器（source server,Ss），在用户购买容灾服务时，由通信人员指定，主要为用户提供相关服务，并将用户数据同步或异步复制到灾备服务器；近距离灾备服务器（short-range disaster recovery server,S-DRS），由Ss根据相邻服务器的链路情况选择，正常情况下，Ss将数据同步复制到S-DRS，保证在节点或网络故障时RPO、RTO接近0,Ss故障时，S-DRS接替其工作，具体如何切换到备用服务器不是本项工作的内容，可参考Ayari等[11]的研究；远距离灾备服务器（remote disaster recovery server,R-DRS）通过相邻最远的服务器之间传递Req数据报协作得到，用于异地保存Ss的数据，在发生区域性灾难时，如地震、洪水、停电等，能够根据用户需求，不同程度地保护数据不被丢失。S-DRS和R-DRS同时也作为其他用户的Ss，每个边缘服务器处于热备用状态，不会浪费边缘服务器的计算能力。
在create算法中，创建了一个tblDR表并插入了一条UserIP为‘192.168.56.109’的数据。源服务器通过遍历tblNB表得到S-DRS和最远的邻接服务器（farthest adjacent server,Fas），再向Fas发送Req数据报，等待符合要求的服务器返回ReqACK数据报。接收到Req数据报的服务器，根据数据报中的Dmax和Distance，以及自身的存储能力，判断是否满足容灾要求，若满足则返回ReqACK数据报，源服务器接收到ReqACK数据报则更新tblDR表中的R-DRS。其流程如图3所示。建立tblDR表：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于负载预测的自适应权值负载均衡算法[J]. 王宇耕,肖鹏,张力,王激扬,孙涛. 计算机工程与设计. 2019(04)
[2]移动边缘计算综述[J]. 李子姝,谢人超,孙礼,黄韬. 电信科学. 2018(01)
[3]边缘计算:万物互联时代新型计算模型[J]. 施巍松,孙辉,曹杰,张权,刘伟. 计算机研究与发展. 2017(05)
本文编号：3608722
【文章来源】：计算机工程与设计. 2020,41(07)北大核心
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
建立tblNB表的流程
随着边缘计算概念的提出和不断发展，以使物联网由集中式向边缘计算模式进化。物联网边缘计算在靠近感知层增加边缘服务节点，能够对大部分数据进行处理、卸载与计算任务调度等，从而使车联网、增强现实和工业物联网等延迟敏感型应用成为可能。此外，通过靠近用户的边缘服务节点处理数据，减少传到云中心的数据流量，从而降低云中心数据存储量和减少网络带宽等。物联网边缘计算的边缘服务容灾是针对边缘服务节点层，通过边缘服务节点间协作而成为一个自组织的容灾子系统，以实现系统遭遇区域性灾害时的保护数据，同时，提高边缘服务的可靠性、延伸服务的连续性。因此，增加边缘服务节点后的物联网边缘计算体系结构，如图1(a）所示。物联网边缘计算的边缘服务容灾后，容灾体系结构如图1(b）所示。容灾组成架构中的源服务器（source server,Ss），在用户购买容灾服务时，由通信人员指定，主要为用户提供相关服务，并将用户数据同步或异步复制到灾备服务器；近距离灾备服务器（short-range disaster recovery server,S-DRS），由Ss根据相邻服务器的链路情况选择，正常情况下，Ss将数据同步复制到S-DRS，保证在节点或网络故障时RPO、RTO接近0,Ss故障时，S-DRS接替其工作，具体如何切换到备用服务器不是本项工作的内容，可参考Ayari等[11]的研究；远距离灾备服务器（remote disaster recovery server,R-DRS）通过相邻最远的服务器之间传递Req数据报协作得到，用于异地保存Ss的数据，在发生区域性灾难时，如地震、洪水、停电等，能够根据用户需求，不同程度地保护数据不被丢失。S-DRS和R-DRS同时也作为其他用户的Ss，每个边缘服务器处于热备用状态，不会浪费边缘服务器的计算能力。
在create算法中，创建了一个tblDR表并插入了一条UserIP为‘192.168.56.109’的数据。源服务器通过遍历tblNB表得到S-DRS和最远的邻接服务器（farthest adjacent server,Fas），再向Fas发送Req数据报，等待符合要求的服务器返回ReqACK数据报。接收到Req数据报的服务器，根据数据报中的Dmax和Distance，以及自身的存储能力，判断是否满足容灾要求，若满足则返回ReqACK数据报，源服务器接收到ReqACK数据报则更新tblDR表中的R-DRS。其流程如图3所示。建立tblDR表：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于负载预测的自适应权值负载均衡算法[J]. 王宇耕,肖鹏,张力,王激扬,孙涛. 计算机工程与设计. 2019(04)
[2]移动边缘计算综述[J]. 李子姝,谢人超,孙礼,黄韬. 电信科学. 2018(01)
[3]边缘计算:万物互联时代新型计算模型[J]. 施巍松,孙辉,曹杰,张权,刘伟. 计算机研究与发展. 2017(05)
本文编号：3608722
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/3608722.html
