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计算机研究与发展 2018年第03期杂志 文档列表

基于综合信任的边缘计算资源协同研究449-477

摘要：缘计算旨在共享利用边缘设备的计算、通信资源,满足人们对服务的实时响应、隐私与安全、计算自主性等需求,随物联网的发展将有广阔应用前景.调研了边缘计算的特征、基本概念和定义、最新研究进展以及边缘计算研究的挑战与发展趋势.基于边缘计算的核心挑战之一--隐私信任与安全保障问题,针对用户应用需求特征,充分考虑用户体验质量(Q〇E%来优化边缘计算系统.通过集成用户和资源的身份信任、行为信任、能力信任3个方面为综合信任度,利用信任评估保障对边缘计算资源管理与协同优化.针对终端的动态性、边缘设施能力受限、边缘与终端的邻近性、云中心功能强和距离远的特征,融合云计算、P2P计算、C/S与网格计算模式,构建多层自适应的统一计算模型,实现对应用场景动态匹配;研究以用户体验质量为目标的综合资源/用户信任评估体系与模型,实现资源QoS向QoE的指标映射,构建资源和用户的身份信任、行为信任评价机制,形成综合信任评估体系与模型;根据应用需求,研究面向计算能力、移动性与可用服务时间、剩余能量、带宽等多重约束的边缘计算的任务卸载、资源调度算法和优化方案,实现资源在终端、边缘、云中心3层级可信共享和优化利用,更好满足用户QoE需求.最后通过流计算任务分配的边缘计算场景验证了模型框架的有效性.

融合移动边缘计算的未来5G移动通信网络478-486

摘要：未来5G移动通信网络面临移动流量暴涨,新型业务提出高回传带宽、低时延等挑战,移动边缘计算MEC有望解决上述问题.首先介绍MEC的网络框架结构及其在5G中的标准化进展,然后结合MEC的部署策略和未来5G网络架构,提出融合MEC的未来5G移动通信网络架构.从该架构可以看到,未来5G将是一个通信与多级计算协同的网络.所提架构可灵活、自适应地支持多种通信模式,同时可采用虚拟化技术实现通信、计算、存储资源的高效共享.面向通信与计算协同,融合MEC的5G网络在基础理论方面面临的主要挑战是网络容量分析,关键技术方面则包括通信与计算资源的协同优化、计算存储多播、节带化传输等.相关理论与技术亟需进一步的深入研究探讨,推动通信与计算融合发展.

边缘计算标准化进展与案例分析487-511

摘要：边缘计算(edge computing,EC)是在靠近人、物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的新网络架构和开放平台.边缘计算将传统的集中式云计算处理的方式,改为将计算存储能力下移至网络边缘,面向用户和终端的方式,就近提供边缘智能服务.边缘计算极大地降低了由于数据回传造成的核心网和传输网的拥塞与负担,实现较低时延,带来较高带宽,同时能够快速响应用户请求并提升服务质量.当前,边缘计算已经成为未来第五代通信(5G)时代的重要使能技术,并写入第三代合作伙伴计划(3rd generation partnership project,3GPP)标准.越来越多的运营商、设备商、芯片厂商加入建设边缘计算生态的行列,如何打造一个统一的标准化的边缘计算平台对于未来边缘生态的建设至关重要.因此,重点介绍当前边缘计算标准化的进展情况,从欧洲电信标准化协会(European Telecommunications Standards Institute,ETSI)最先提出边缘计算架构开始,到3GPP将边缘计算纳入未来5G发展的关键技术,再到中国通信标准化协会(China Communications Standards Association,CCSA)中边缘计算的立项与课题研究.每一部分的介绍均安排了大量对标准内容的分析和解释.最后介绍了近年来中国联通在边缘计算方面的研究成果.包括重要的边缘计算试点、联通未来边缘计算试点计划以及边缘计算的组网部署方案探索等内容.期望与产业界共同探讨边缘计算商业合作模式,共建网络边缘生态,全面推动5G业务的蓬勃发展.

边缘计算环境下应用驱动的网络延迟测量与优化技术512-523

摘要：互联网、移动计算、物联网技术的进步推动了人-机-物环境的深度融合,催生了一大批面向边缘用户的网络搜索、在线社会网络、电子商务、视频监控、智能助理等类型的边缘计算应用.边缘计算应用具有规模巨大、服务质量敏感等特性,对延迟性能提出迫切需求,然而,由于用户访问请求跨边缘网络、广域网、数据中心异构环境,“长尾延迟”问题导致边缘用户的体验质量严重下降.首先综述边缘计算应用的系统架构特征,然后分析长尾延迟的产生原因,分类介绍网络延迟测量的主要理论和方法,并归纳对长尾延迟的优化技术,最后提出在线优化运行环境的思想以及面临的挑战.

边缘计算应用:传感数据异常实时检测算法524-536

摘要：随着物联网技术的不断发展,已逐步进入“万物互联”的新时代.针对物联网中实时采集的传感数据总体质量低下的问题,提出基于边缘计算的传感数据异常实时检测算法.该算法首先对相应的传感数据以“时间序列”的形式进行表示,并建立基于边缘计算的分布式传感数据异常检测模型;其次利用单源时间序列自身的连续性以及多源时间序列之间的相关性,分别对实时传感数据中出现的数据异常进行有效检测,并分别形成相应的异常检测结果集;最后将上述2个异常检测结果集进行有效地融合处理,从而得到更加准确的异常数据检测结果.通过实验验证该算法的检测准确性和有效性,结果显示:该算法检测时间短并且异常检出率高.

移动边缘计算任务卸载和基站关联协同决策问题研究537-550

摘要：为了缩小IoT应用的服务质量要求与IoT设备有限的计算资源之间的差距,提高设备与基站能源利用率,设计了基于超密集网络的移动边缘计算框架COMED,提出了一个结合任务卸载、设备-基站关联以及基站睡眠调度的在线优化问题,旨在最小化设备和基站的整体能量消耗,同时满足IoT应用的服务质量要求.针对这一在线优化问题,提出了一个基于李雅普诺夫优化理论的任务调度算法JOSA,该算法只使用当前时间片的系统信息进行调度.仿真实验证明了COMED框架具有良好的性能:1)与设备本地处理相比,系统整体节能30%以上,与DualControl算法相比平均节能10%~50%;2)算法的执行时间与IoT设备数量呈近似线性的关系.

面向边缘计算的嵌入式FPGA卷积神经网络构建方法551-562

摘要：当前,高计算消耗的应用和服务逐渐从集中式云计算中心向网络边缘的嵌入式环境迁移,FPGA因其灵活性和高能效特性,使其在边缘计算的嵌入式系统中得到广泛的应用.传统的FPGA卷积神经网络构造方法存在设计周期长和优化空间小等缺点,无法有效探索硬件加速器的设计空间,在网络边缘的的嵌入式环境下尤为明显.针对该问题,提出一种面向边缘计算的嵌入式FPGA平台卷积神经网络通用的构建方法.通过设计卷积神经网络函数中的网络层间可复用的加速器核心,以少量硬件资源实现性能优化的卷积神经网络硬件;通过拓展设计、缓存优化及数据流优化等技术,实现HLS设计优化;利用该方法在嵌入式FPGA平台上构建相应卷积神经网络,实验结果表明:优化后的网络模型在与Xeon E5-1620 CPU和GTX Titan GPU相比时,在功耗与性能方面具有一定优势,适合应用于边缘计算环境中.

移动边缘计算中基于内容动态刷新的能耗优化563-571

摘要：随着移动互联网的飞速发展与相关技术的不断提升,社交类应用已成为现下主流应用之一.同时,手机应用的功能也越来越丰富,其能耗需求以及信息处理能力也越来越大.针对移动社交平台忽略网络状态、频繁刷新内容(文字、图片、视频等)造成的高能耗以及运算能力问题,提出一种边缘计算模式下基于Markov决策过程(Markov decision process,MDP)的能耗优化模型.该模型考虑不同环境的网络状态,根据手机当前电量以及用户刷新频率,通过本地移动边缘计算层完成数据处理,在Markov决策过程生成的决策表中选择最优策略,动态选择最佳的网络接入以及刷新下载最佳的图片格式.该模型不仅减少刷新时间,而且能够降低移动平台的能耗.实验结果表明:相比于使用单一网络的图片刷新模式,在保证不减少用户刷新次数的前提下,该能耗优化模型降低能耗约12.1%.

Web使能的物端计算系统572-584

摘要：近年来兴起的边缘计算试图将部分计算从云端移到设备端,从而减少云端计算负载和网络传输负载.物端计算系统是边缘计算系统中面向物理世界的终端设备组成的计算系统.由于物端设备具有多样性,设计一个统一的体系结构来支持物端智能应用十分具有挑战.现代Web系统的体系结构是解决多样性的有效方案之一,但由于大部分物端设备的资源受限的特性,应用Web体系结构十分困难.1)阐述了现代Web系统、边缘计算系统和物端计算系统的概念,从组成物端计算系统的设备多样性和资源受限特性出发分析其面临的挑战;2)针对这些问题和挑战调研了一些基于REST的用于边缘计算系统的应用层协议;3)详细调研和评估了4个Web系统代表性脚本语言,总结了一些试图将这些语言应用于物端设备的工作;4)调研了传统嵌入式系统的调试技术.通过调研得出结论:目前的物端计算系统虽然市场规模巨大,但是仍未形成高效的、统一的体系结构来支撑人工智能应用的大量部署;5)列出了物端计算系统的一些重要研究方向,包括统一的体系结构、高能效Web、支持物端智能和物端调试技术.

基于引发序列的流程模型修正585-601

摘要：随着信息系统在业务流程中的广泛应用,对事件日志与业务流程的需求也随之增加.由于事件日志的爆炸式增长,有些事件日志不能被流程模型正确地重演.通过合规性检查可以检测与诊断模型与日志之间存在的差异.但是,合规性检查技术不能对流程模型做出正确的修正.基于事件日志中的引发序列,从移除活动、增加活动及改变模型子流程3个方面解决了流程模型的修正问题.在进行模型修正时,需要确定移除的活动在模型中所在的结构、增加的活动与相邻活动的关系以及需要改变的子流程.流程模型修正的目的在于使修正的流程模型可以重演(大多数)的事件日志,并且使得到的修正模型尽可能与原模型相似.通过仿真模拟提出的修正方法,实验验证了该方法的正确性与实用性.

云科学工作流中任务可完成性预测方法602-612

摘要：云科学工作流利用云计算环境提供的各种资源与服务实现科学计算等任务处理,为不同地域的学者提供协作平台.针对云科学工作流启动前对任务完成情况未知的问题,提出一种基于数据可用性/不可用性的任务可完成性预测模型,并引入数据间可用性影响关系,即可用性支持/抑制关系.基于数据间可用性/不可用性传递规则,在任务启动前即对任务所需数据的可用性进行预判,以此提高对云科学工作流任务可完成性的认知.该任务可完成性预测模型,具有良好的描述能力和数据可用性判断能力.实验表明:基于数据可用性的任务可完成性预测结果能够真实反映实际任务执行情况,可尽可能地避免早期的任务失败对后续任务的影响,在提高云科学工作流任务完成率的同时,减少了资源的租赁费用.

基于组合历史的交互式服务推荐方法613-628

摘要：随着服务种类和数量的飞速增长,如何发现满足用户需求的服务成为亟待解决的关键问题之一.服务推荐技术被认为是解决服务资源过载问题的有效方法之一.但是,现有的服务推荐方法存在数据难以获取和未考虑所推荐服务的可用性及与已有服务的可组合性等问题.有鉴于此,提出了一种基于服务组合历史的交互式服务推荐方法.该方法使用隶属网抽象服务组合历史(复合服务、原子服务及他们之间的隶属关系),通过单模投影获取服务间的组合关系,并利用骨干网挖掘过滤无效的服务组合关系;使用度和度分布分析服务的使用模式;考虑服务的失效问题,并根据服务的不同使用场景提出了相应的服务推荐算法.最后,使用ProgrammableWeb网站提供的真实服务数据验证了所提方法的正确性和有效性.

基于NSCT的区域自适应图像插值算法629-642

摘要：提出一种基于非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)的分区域自适应插值算法,将图像划分为不同区域,相应地采用不同的方法实现图像插值.首先,构造了一类有理函数插值模型,分析了其C2连续性条件,给出了误差估计.其次,通过NSCT捕获到图像的边缘轮廓信息,利用其高频信息的统计特性设定阈值,根据阈值将图像自适应地划分为边缘区域和非边缘区域.最后,边缘区域采用新的基于边缘指导的插值(new edge-directed interpolation,NEDI)模型,非边缘区域采用C2连续有理函数模型插值,进而得到目标图像.实验结果证明:提出的基于NSCT的区域自适应插值算法与当前经典插值算法相比,在处理图像纹理细节和边缘方面具有明显优势,同时获得了较好的客观评价数据,且时间复杂度较低.

基于LBP和多层DCT的人脸活体检测算法643-650

摘要：随着安全性成为制约人脸识别系统应用的最大瓶颈,提高人脸识别系统的抗欺骗攻击能力已成为亟待解决的问题.针对基于视频的人脸欺骗攻击,基于局部二值模式(local binary patterns,LBP)和多层离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)提出了一种新的人脸活体检测算法.其基本思想是首先从目标视频中每隔一定帧数提取1张人脸图像;其次对提取出的每张人脸图像进行LBP操作得到低级特征描述子(LBP算子);然后在LBP特征上进行多层DCT变换得到高级特征描述子(LBP-MDCT算子);最后将得到的高级特征描述子送入支持向量机(support vector machine,SVM)中判断该视频是非法用户实施的人脸欺骗攻击还是合法用户的进入请求.通过在Replay-Attack和CASIA-FASD数据库上与现有的人脸活体检测算法做比较,验证了该算法能够取得优异的检测效果且十分简单、高效.

基于GPU的RDF类型同构并行算法651-661

摘要：资源描述框架(resource description framework,RDF)作为W3C(World Wide Web Consortium)组织提出的语义网数据规范,描述了资源及其之间的关系.随着RDF数据规模不断增加,高效地检索RDF数据成为当前面临的重大挑战.在RDF数据上的查询响应问题可以被简化为子图同构问题.作为子图同构的重要部分,类型同构(type-isomorphism)在处理部分RDF查询,如星状查询和链状查询等,具有较高的性能.目前,现有解决类型同构的方法匹配效率均依赖于CPU的计算能力.近年来,图像处理单元(graphic processing units,GPU)的发展提高了图数据处理的性能.与CPU相比,GPU多处理器具有高并发、易扩展以及价格成本低等优势.由于CPU处理大规模RDF数据的计算能力有限,提出一种基于GPU的RDF类型同构算法,使类型同构问题在GPU架构上通过并行的方式解决.最后,实现了基于GPU的RDF类型同构算法,并在基准数据集LUBM上对该算法进行性能测试,实验结果表明:该算法显著优于基于CPU架构的算法.

贝叶斯电流分解:利用单个传感器感知家用电器电流662-672

摘要：通过单个传感器对家庭中各个电器的用电行为进行感知是普适计算中的一个重要应用,其关键问题是电流分解,即在给定总电流波形情况下计算各个电器的实际电流.此问题现有2类求解方法:稳态估计方法和线性分解方法.前一类方法基于电器稳态耗电假设,使用稳态波形估计电器的工作电流.虽然该类方法能避免电器间的相互干扰,但是其结果不能反映总电流的实时变化.后一类方法通过模型约束或数据约束对电流波形进行线性降维,之后将总电流分解到各个低维线性空间中.虽然其分解结果能够反映总电流的实时变化,但是相似电器会降低分解结果的精度.从贝叶斯统计的角度将上述方法的关键假设松弛为位置向量先验分布与噪音先验分布,并提出了基于这2个分布的贝叶斯电流分解方法.利用真实用电数据,构造了多组仿真实验对此方法进行评测.实验结果表明:提出方法分解精度高于原有2类方法,其感知结果既能够反映总电流及各个电器电流的实时变化,又能够降低相似电器对分解结果的干扰.