Bilder licensed av Ingram PublIshIng Fog Vehicular computing F og computing har dykt upp som en lovande lösning för att ta emot vågen av mobil trafik och minska latency, båda kända för att vara inneboende problem med cloud computing. Fogtjänster, inklusive beräkning, lagring och nätverk, finns i närheten av slutanvändarna (nätets utkant), och som ett resultat av detta tillhandahålls tillförlitlig tillgång till fördröjda mobila applikationer. I vissa fall överväldigas dock dimdatakapaciteten av det ökande antalet krav från kunder, särskilt under rusningstid, och detta kan sedan leda till en akut försämring av prestandan. I denna artikel, vi tar itu med detta problem genom att föreslå ett nytt koncept som kallas dimma vehicular computing (FVC) för att öka beräkning och lagring effekt dimma dator. Vi designar också en omfattande arkitektur för FVC och presenterar ett antal viktiga applikationer. Resultatet av genomförandet visar tydligt hur effektiv den föreslagna strukturen är. Slutligen diskuteras en del öppna frågor och tänkta riktningar för framtida forskning inom ramen för FVC. Ieee vehIcular technology magazIne  på september 2017 Uppkomsten av Internet of Things (IoT) fenomenet revolutionerar eran av datorer. IoT avser ett stort nätverk av sammankopplade mobila intelligenta objekt (så kallade saker) som distribueras över en geografisk region som tenderar att utföra olika uppgifter som övervakning, aktivering, avkänning och mätning. Sakerna är dagliga fysiska apparater som kylskåp, fordon, biochip transpondrar, industriella maskiner, medicinska instrument och trafikljus. Varje objekt har en unik identifierare, är ansluten till Internet, och samlar data och interagerar med andra enheter i nätverket. Det tilltalande konceptet med sakernas internet är att det erbjuder en mängd anmärkningsvärda, fördelaktiga möjligheter, som hittills inte har varit möjligt. Ett brett spektrum av innovativa tillämpningar som hälso- och sjukvård, transport, luftfart, sociala nätverk och trafikstyrning kan etableras utifrån IoT-koncepten. IoT kan vara användbart för processspårning i realtid, bättre fjärrkontroll över system, realtidsanalys och beslutsfattande [1], [2]. Under sin verksamhet samlar emellertid miljarder upp och utbyter betydande mängder data, vilket leder till en betydande ökning av nätverkstrafiken. Den hastighet med vilken data genereras är ofta mycket snabbare än dessa objekts kommunikationshastighet. Eftersom de mobila objekten vanligtvis begränsas av begränsad nätverksanslutning, är en av de främsta utmaningarna i sakernas internet att leverera tillförlitlig service för latenskänsliga applikationer [3], [4]. Även om det konventionella cloud computing paradigmet är känt för att vara en robust lösning för att leverera ett brett utbud av tjänster till mobila applikationer, i praktiken, det långa nätverksavståndet mellan mobila enheter och fjärrdatacenter hindrar tillhandahållandet av realtidstjänst till ansökan, vilket resulterar i en hög fördröjning känslighet. Exempel på sådana program är videoströmning, onlinespel och förstärkt verklighet [5], [6]. För att ta itu med det ovan nämnda problemet skapade Cisco dimdatamodellen som ett kompletterande paradigm till den konventionella molndatamodellen. Tjänsterna på dimman är värd på set-top box, och åtkomstpunkter i närheten av slutanvändare eliminerar de dispenserbara nätverkshopp, vilket minimerar svarstiden för mobila applikationer. Dessutom kan dimma datorisering lindra trafikstockningar i Internet ryggraden eftersom den enorma mängden trafik som härrör från slutenheter lokalt hanteras av dimma servrar i närheten av dessa enheter. Som analoger till molntjänster är dimtjänsterna datorer, nätverk och lagring [3]. I vissa scenarier är dimmans resurskapacitet kraftigt översvämmad av det enorma antalet krav från smarta objekt. Till exempel, i en multistor mega shoppingcenter, särskilt under rusningstid, tusentals kunder kan använda dimma tjänster som tillhandahålls, såsom video streaming och videospel. Det stora antalet uppkopplade kunder har höga kostnader för beräkning av omkostnader och akut överbelastning av bandbredden, vilket påverkar dimservicens tillförlitlighet. Denna omständighet avskräcker också de mobila applikationernas prestanda, vilket strider mot syftet med dimparadigmet [7], [8]. Å andra sidan, en enorm pool av smarta fordon ofta lämnas oexploaterade på parkeringen av köpcentra för längre perioder. Dessa fordon kan föreställas som extra datorresurser som tjänar myriad användare [9]. I den här artikeln föreslår vi att man använder FVC:s innovativa tillvägagångssätt för att öka skalbarheten hos en dimdatainfrastruktur. FVC drar nytta av en dynamisk grupp av fordon för att öka beräkningskraften och minska fördröjningen av dimdata. Idén om FVC erbjuder slående fördelar för både leverantörer av dimtjänster och fordonsägare. Som exempel kan nämnas att tillhandahållaren av dimtjänster befrias från de betydande förhandsutgifterna för att öka dimmans infrastruktur. Å andra sidan, fordonsägare har rätt att få en mängd olika attraktiva incitament såsom gratis parkering, gratis Wi-Fi, eller gratis shopping vouchers i utbyte mot att ge sitt fordon datorresurser till dimma leverantören. De viktigaste bidragen i denna artikel 1) presenterar det nya begreppet FVC för att övervinna de befintliga frågorna om dimdata, 2) beskriva den första arkitekturen för FVC och förklara dess komponenter i detalj, och 3) genomföra den föreslagna arkitekturen och jämföra den med dimdata för att bevisa dess effektivitet. Fog är ett banbrytande paradigm av datorer som utökar konventionella molndata till kanten av nätverket. I dimman modellen sker databehandling och analys i närheten av slutenheter, där enorma mängder data genereras. Lokalisering av tjänsterna så nära som möjligt för att avsluta enheter eliminerar onödiga nätverkshopp och påskyndar mass dataöverföring härrör från sakernas internet gadgets. Ur ett säkerhetsperspektiv minskar dimstrategin risken för dataexponering för motståndare över alltför stora avstånd mellan slutenheter och molndatacentra, vilket bidrar till att skydda sekretessen för känsliga data. Att använda en dimarkitektur är en mer tillförlitlig tjänst för slutanvändarna. I synnerhet är dimmodellen absolut nödvändig för olika typer av tjänster som kännetecknas av latenskänslighet. I allmänhet är dimdatamodellen kännetecknas av låg latens, geografisk fördelning av enheter, rörlighet, och ett stort antal noder [10]. Även om dimdatamiljön har utformats för att ge tillförlitlig service till realtidstillämpningar, upplever dimman i vissa scenarier ett alltför stort antal krav som ofta ligger långt bortom dess kapacitet; följaktligen uppstår sporadiska prestandaproblem. Till exempel, i ett stort köpcentrum med flera våningar där ett stort antal kunder dagligen är värdar, etableras en dimtjänst för att erbjuda en mängd olika tjänster till kunder och besökare medan de tillbringar tid där. Under helgerna, de allmänna helgdagarna och särskilt under rusningstid, roamingar tusentals kunder köpcentrumet och använder de tjänster som tillhandahålls. Den begränsade beräkningsresursen i dimman hämmar dock denna användning. Det enklaste sättet att lösa detta problem är att skala upp datorinfrastrukturen för att tillgodose extra krav. Tillämpningen av en sådan politik är dock föremål för betydande förhandsutgifter. Eftersom kraven inte är konstanta över tiden kan dessutom de överprovisionerade datorresurserna vara värdelösa under lågtrafikperioder. Å andra sidan, nuvarande och framtida fordon är väl utrustade med kraftfulla ombord datorer för en säker, bekväm och trevlig körupplevelse. Dessa inbyggda datorer har anmärkningsvärda funktioner, såsom globala positioneringssystem (GPS), kameror, bandbredder, datainspelare, sensorer och ställdon. Förutom att hantera fordonets funktionalitet hjälper datorerna också till med bättre navigering. En pool av smarta fordon parkerade i ett köpcentrum under lång tid har en enorm datorkraft som förblir oexploaterad under normala förhållanden. Detta stora utbud av intelligenta fordon kan betraktas som kompletterande databehandlings-, lagrings- och nätverksresurser och även utnyttjas för att tillgodose det enorma antal förfrågningar som är omöjliga att regelbundet hantera med dimresurser [11]. När fordonen är parkerade förutsätts de vara anslutna till el- och nätuttag. Dessutom erbjuds fordonsägarna en rad attraktiva incitament som beskrivs i avsnittet "Internet of Things" i utbyte mot att de lånar ut sina fordons datorresurser till leverantören av dimtjänster. För att undvika trängsel i hela parkeringen, är endast en viss zon tillägnad fordonsmolnet. Den maximala kapaciteten i FVC-zonen bestäms utifrån det förväntade behovet av beräkningsresurserna. Ytterligare analys och modellering krävs för att förutsäga det faktiska antalet fordon som parkeras i den specifika parkeringsanläggningen vid en viss tidpunkt. På grund av den dynamiska karaktären hos fordonsmolnet leder det faktum att man använder sig av fordonens dataresurs inte till övertäckning, i motsats till den vanliga dimman. Detta beror på att antalet beskyddare och följaktligen deras krav intuitivt står i proportion till antalet parkerade fordon. Ju fler krav som tas emot från användarna, desto fler fordon finns att betjäna. Dessutom förutspår vi en transparent och sömlös bild av dimtjänster som är tillgängliga för typiska användare av dimman i köpcentra. Med andra ord är användarna omedvetna om att deras beräkningsuppgifter behandlas av dimmans egen infrastruktur eller delegeras till det kompletterande fordonsmolnet. Figur 1 visar en infrastruktur för FVC för att stödja IoT-tillämpningar. Tabell 1 visar betydelsen av den föreslagna arkitekturen genom att jämföra dim-, FVC- och fordonsmolndata (VCC) baserat på följande attribut. ■ Datorkraft indikerar att de två systemen har samma datorkraft om de kan köra och köra samma program och samtidigt producera samma resultat. ■ Med livstid avses den varaktighet under vilken alla delar av systemet fungerar korrekt. ■ Beslutsfattandet står i centrum för systemet och bestämmer dess reaktion på olika situationer, dvs. att ta itu med de mottagna uppgifterna genom att tilldela de tillgängliga resurserna. ■ Genomförandekostnader avser den totala kostnaden för att genomföra hela systemet. ■ Lagringskapacitet anger de befintliga resurser som finns tillgängliga för tillfällig eller långsiktig lagring av data. ■ Latency avser tidsfördröjningen mellan tilldelning av uppgifter och mottagande av resultat. Detta användningsfall avser en dimdatatjänst som används i ett stort köpcentrum. Tjänsten är etablerad på grundval av underliggande nätverk switchar och set-top lådor, tillsammans med en rad parkerade fordon som en kompletterande dator resurs för att tjäna myriader kunder inne i köpcentret. Det smarta moderna köpcentret (SMSC) hanterar denna grupp av smarta fordon, och varje fordon har en bearbetningsenhet, minne, lagring och nätverksanslutning. Målen för SMSC är följande: ■ En tillförlitlig tjänst för dimanvändare skulle finnas tillgänglig, särskilt när det gäller latenskänsliga tillämpningar som t.ex. streaming av video. ■ Onlinespel, en underhållningstjänst där kunderna kan njuta av flerspelarspel online, skulle vara aktiverat. ■ Säkerhetsinstruktioner skulle tillhandahållas, t.ex. de som behövs vid en nödutrymning från en brand eller annan katastrof. Ett sådant system skulle leda instängda individer med mobila enheter till närmaste och säkraste utrymningsväg. ■ Den exakta positionen för ett fordon i en stor parkeringsplats skulle kunna fastställas, ett problemfritt alternativ för att lokalisera en bil som också ger en visuell väg för att nå fordonet. ■ En mängd olika typer av shoppinginformation kommer att tillhandahållas i tid. Informationen kan vara mycket enkel, t.ex. platsen för en butik som erbjuder en specifik produkt såsom kläder, mat eller underhållning. Kunder kan också få tillgång till många andra applikationer, inklusive den senaste butikskampanjen, en jämförelse av priser för att förbereda en inköpslista, och direkt kontakt med kundservice. ■ Tillgång till kameraövervakningssystem för säkerhet och säkerhet skall tillhandahållas. Fog computing kan ge en stor mängd resurser för att arkivera och bearbeta insamlade bilder. När det är nödvändigt att utföra en automatiserad videoströmsanalys i realtid, inklusive ansiktsdetektering, objekträkning, objektspårning och fordonsigenkänning, kan FVC:s kapacitet utnyttjas för att hantera prestandaproblem. Scarborough Research och Arbitron [12] gjorde en undersökning om köpmän i tonåren och fann att 68 % av tonåringarna tillbringar mer än två timmar i köpcentra och 95 % av de vuxna handlar en timme i köpcentra. Detta visar att ett stort antal kunder besöker köpcentrumen varje dag och lämnar sina bilar på parkeringsplatserna. Här presenterar vi den nya arkitekturen för FVC (baserat på de parkerade fordonsresurserna i köpcentra) och beskriver dess komponenter i detalj. Figur 2 visar den skiktade utformningen av FVC-programvaran och dess arkitektoniska komponenter. FVC-arkitekturen består av tre huvudskikt: tillämpning och tjänster, policyhantering och abstraktion. Det första skiktet av FVC arkitektur, tillämpning och tjänster, ger en mängd olika realtidsapplikationer för slutanvändare baserat på insamlade data från de utplacerade sensorerna i tröghetsnavigeringssystemet, parkeringsmiljö, köpcentrum byggnad, och inuti fordon (dvs., miljö, hälsa, aktivitet, och fordonsigenkänning). Detta skikt erbjuder också följande nya tjänster till slutanvändarna. Dessa ger användbar information om händelser och nödsituationer för kunder som är anslutna till FVC. Centret kan också erbjuda underhållning såsom onlinespel och kommersiella filmer. Syftet med dessa tjänster är att öka kundernas välfärd och säkerhet. 2) Nätverk som en tjänst: Kunder som har en Internet-anslutning kan erbjuda denna möjlighet till andra kunder som inte har en Internet-anslutning så länge de behöver det. Denna anslutning kan tillhandahållas via de mobila enheterna eller den stationära infrastrukturen på vägarna. Många sådana resurser kan vara användbara för kunderna, särskilt i nödsituationer. Sådana viktiga resurser, som kan vara tillgängliga för dem som är intresserade så länge de har tillgång till Internet, kan annonseras i centrum när ägaren går med på att göra det. 3) Lagring som tjänst (STAAS): Begreppet STaaS avser den situation där FVC har gott om gratis lagringskapacitet ombord och detta lagringsutrymme finns för kunder som behöver ytterligare lagring för olika ändamål, t.ex. kör de applikationer som kräver resurser med hög lagringskapacitet, gör en tillfällig säkerhetskopiering eller använder person-till-person-applikationer under en längre tidsperiod. 4) Beräkning som en tjänst: Den amerikanska avdelningen för transport nyligen släppt information som visar att de flesta registrerade fordon (omkring 256 miljoner) i USA är parkerade i flera timmar per dag i parkeringsplatser, garage och center [13]. Dessa fordon har enorma oanvända beräkningsresurser och erbjuder en möjlighet att utnyttjas i VFC-strukturen som en ny tjänst för de kunder som vill öka beräkningsresurserna för sina mobila enheter för att utföra enorma beräkningsuppgifter. Det policyhanteringsskikt som utgör kärnan i FVC-systemet ansvarar för att hantera uppgifternas livscykel genom att tilldela dem lämpliga beräknings- och lagringsresurser. Detta skikt, som också kan användas för att hantera grundläggande frågor som övervakning av systemets tillstånd dynamiskt, består av tre underskikt: politik, dimma och fordonsmoln. policy Policy är ett centraliserat lager av FVC arkitektur som är sammankopplad med både dimma och vehikulära moln underskikt för att tilldela uppgifter och resurser dynamiskt. Med andra ord måste alla kunders tjänster kontrolleras ■ Tjänsternas kvalitet: Detta används för att fastställa kriterier för databehandling, nätverk och lagring, t.ex. fördröjningstakt, beräkningskostnader och kommunikationskostnader. ■ Konfiguration: Detta avser den nödvändiga konfigurationen av olika enheter och tjänster som stöds eller presenteras av FVC. ■ Arkiv: Detta är en databas (DB) för lagring av den uppsättning riktlinjer och regler som används av beslutsansvarig enhet för hantering av säkerhet, prestanda och nätkrav under beslutsfattandet. ■ Säkerhet och integritet: Dessa är ansvariga för att skapa en säker miljö för användarna genom att använda olika tekniker, inklusive att fastställa användaråtkomstkontroll för begärda tillämpningar och tjänster, förbättra integriteten för dataisolering och bevara sekretessen och integriteten hos de uppgifter som läggs ut på entreprenad. ■ Service DB: Denna DB innehåller en förteckning över aktiva tjänster som tillhandahålls av dim- eller fordonsnoder. ■ Beslutsförvaltare: En huvudkomponent i det verksamhetsansvariga skiktet, beslutsledaren ansvarar för att fatta beslut om uppgifter som samlats in från andra delar. Beslutshanteraren består av två delar: 1) FVC service finder: Denna modul analyserar uppsättningen aktiva tjänster i tjänsten DB för att identifiera den bästa tjänsten för att uppfylla kundens begäran. 2) FVC-uppgiftshanterare: När en uppgift tas emot av denna modul beslutar FVC-uppgiftshanteraren att tilldela uppgiften till dim- eller fordonsavsnittet baserat på den förväntade tid som krävs för att utföra uppgiften i var och en av delarna. I nästa avsnitt förklarar vi mer om beslutsprocessen i denna del.  Abstraktionsskiktet är ansvarigt för att dölja den heterogena plattformen för FVC och avslöja ett monotont gränssnitt för övervakning, provisionering och hantering av de fysiska resurserna, såsom minne, CPU, och nätverk. Detta skikt kan också användas för att styra olika operativsystem, hypervisorer och tjänster på fysiska maskiner. Dessutom har abstraktionsskiktet tillräckliga möjligheter att utföra visualiseringstekniken för att stödja multitennitet och utföra flera operativsystem och tjänster på fysiska maskiner för att odla resursanvändning. Att skydda säkerheten och integriteten är en avgörande roll för abstraktionsskiktet. Olika metoder kan användas i detta skikt för att säkerställa dataintegritet, sekretess och resursisolering för olika kunder. Homomorphic hemlighet delning, noll kunskap bevis, och attribut-baserad kryptografi är några metoder som kan skydda sekretess, integritet, och åtkomstkontroll i FVC arkitektur [14], [15].
I ett annat relaterat arbete REF visar författarna att i vissa fall, t.ex. rusningstid, överbelastas dimkapaciteten av ett ökande antal förfrågningar.
Fog Vehicular Computing: Augmentation of Fog Computing Using Vehicular Cloud Computing
{'venue': 'IEEE Vehicular Technology Magazine', 'journal': 'IEEE Vehicular Technology Magazine', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}