ABSTRACT Mobile crowdsensing (MCS) är ett människodrivet Internet of Things-tjänst som ger medborgarna möjlighet att observera fenomen av individ, gemenskap, eller till och med samhälleligt värde genom att dela sensordata om sin miljö medan de är på väg. Typiska MCS tjänsteimplementationer använder molnbaserade centraliserade arkitekturer, som förbrukar en hel del beräkningsresurser och genererar betydande nätverkstrafik, både i mobila nätverk och mot molnbaserade MCS-tjänster. Mobile edge computing (MEC) är ett naturligt val för att distribuera MCS-lösningar genom att flytta beräkning till nätverkskanten, eftersom en MEC-baserad arkitektur möjliggör betydande prestandaförbättringar på grund av delning av problemutrymme baserat på plats, där databehandling i realtid och aggregering utförs nära datakällor. Detta minskar i sin tur den tillhörande trafiken i mobilkärnan och kommer att underlätta MCS-utbyggnad i massiv skala. I detta dokument föreslås en avancerad datorarkitektur som är tillräcklig för storskaliga MCS-tjänster genom att centrala MCS-funktioner placeras inom MEC-referensarkitekturen. Förutom förbättrad prestanda minskar den föreslagna arkitekturen integritetshot och gör det möjligt för medborgarna att kontrollera flödet av medverkande sensordata. Det är tillräckligt för både dataanalys och realtids MCS-scenarier, i linje med 5G-visionen för att integrera ett stort antal enheter och möjliggöra innovativa applikationer som kräver låg nätverkslatens. Vår analys av service overhead introduceras genom distribuerad arkitektur och service omkonfigurering vid nätverkskanten utförs på verkliga användarspår visar att denna overhead är kontrollerbar och liten jämfört med de ovan nämnda fördelarna. När den föreslagna arkitekturen förbättras genom interoperabilitetskoncept skapar den en miljö för upprättande av en MCS-marknad för byteshandel och handel med både råsensordata och aggregerad/bearbetad information. INDEX TERMS Mobil crowdsensing, mobil edge computing, MCS funktionell arkitektur, MEC referensarkitektur.
I REF, Martina et al. föreslog en avancerad datorarkitektur för storskaliga MCS-tjänster.
Edge Computing Architecture for Mobile Crowdsensing
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}