第三章

物聯(lián)網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)01物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)基本概念上章內(nèi)容04定位技術(shù)02RFID技術(shù)03傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)01物聯(lián)網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)概述本章內(nèi)容02最優(yōu)化部署理論03拓?fù)渫该鞯恼{(diào)度技術(shù)物聯(lián)網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)概述3.1物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)定義物聯(lián)網(wǎng)定義物聯(lián)網(wǎng)是傳感器網(wǎng)絡(luò)與互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合。傳感器網(wǎng)絡(luò)作為末端信息拾取或饋送系統(tǒng)，無需預(yù)設(shè)固定底層設(shè)施即可快速建立。節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)性傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)可以動(dòng)態(tài)、頻繁地加入或離開網(wǎng)絡(luò)，無需事先通知，也不會中斷其他節(jié)點(diǎn)間的通信。節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)可以高速移動(dòng)，這使得節(jié)點(diǎn)群快速變化，節(jié)點(diǎn)間的鏈路通斷頻繁變化。隨機(jī)部署與多跳自組織隨機(jī)部署大量傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)布設(shè)于監(jiān)測區(qū)，以自組織方式建網(wǎng)，感知環(huán)境數(shù)據(jù)后通過無線信號經(jīng)多跳轉(zhuǎn)發(fā)至目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。多跳轉(zhuǎn)發(fā)與能源管理節(jié)點(diǎn)感知環(huán)境數(shù)據(jù)后通過無線信號經(jīng)多跳轉(zhuǎn)發(fā)至目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，途中可本地處理數(shù)據(jù)并執(zhí)行能源管理以延長壽命。集中式分布式混合網(wǎng)狀集中式結(jié)構(gòu)集中式結(jié)構(gòu)類似移動(dòng)通信的蜂窩結(jié)構(gòu)，可將節(jié)點(diǎn)集中管理。分布式結(jié)構(gòu)分布式結(jié)構(gòu)類似AdHoc網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可自組織網(wǎng)絡(luò)接入連接、分布管理?；旌鲜浇Y(jié)構(gòu)混合式結(jié)構(gòu)是集中式和分布式結(jié)構(gòu)的組合。網(wǎng)狀式結(jié)構(gòu)網(wǎng)狀式結(jié)構(gòu)類似Mesh網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可實(shí)現(xiàn)網(wǎng)狀分布連接和管理。七類拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)總覽

七類拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)按節(jié)點(diǎn)功能及結(jié)構(gòu)層次，物聯(lián)網(wǎng)-傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)通常分為平面、分級、混合、Mesh、點(diǎn)對點(diǎn)、星形、樹形七類。平面網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涠x全對等結(jié)構(gòu)平面網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錇槿珜Φ冉Y(jié)構(gòu)，所有節(jié)點(diǎn)功能一致，包含相同的MAC、路由、管理和安全等功能。本質(zhì)與算法其本質(zhì)是一種AdHoc網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形式，無中心管理節(jié)點(diǎn)，采用自組織協(xié)同算法形成網(wǎng)絡(luò)，組網(wǎng)算法復(fù)雜。優(yōu)點(diǎn)這種網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)簡單、易維護(hù)、具有較好的穩(wěn)健性。分級網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涠x結(jié)構(gòu)組成分級網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分為上層骨干節(jié)點(diǎn)和下層普通傳感器節(jié)點(diǎn)，通常以“簇”的形式存在。特點(diǎn)可擴(kuò)展性好，便于集中管理，但集中管理開銷大，硬件成本高，普通傳感器節(jié)點(diǎn)之間可能無法直接通信。分級網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涠x混合網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涠x結(jié)構(gòu)組成混合網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是平面網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和分級網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的一種混合拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。特點(diǎn)支持的功能更加強(qiáng)大，但所需硬件成本更高。Mesh網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涠x01結(jié)構(gòu)特點(diǎn)Mesh網(wǎng)絡(luò)是一種規(guī)則分布的網(wǎng)絡(luò)，通常只允許節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)的最近鄰居通信。02容錯(cuò)性由于Mesh網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間存在多條路由路徑，該網(wǎng)絡(luò)對單點(diǎn)或單鏈路故障具有很強(qiáng)的容錯(cuò)性和穩(wěn)健性。03節(jié)點(diǎn)功能節(jié)點(diǎn)可以被指定為簇首節(jié)點(diǎn)，并且可以執(zhí)行額外的功能。分級分簇Mesh簡化路由分級分簇在Mesh網(wǎng)絡(luò)中引入分級分簇技術(shù)，可簡化路由設(shè)計(jì)，充分利用每個(gè)節(jié)點(diǎn)的能源，延長網(wǎng)絡(luò)壽命。Mesh技術(shù)五大特點(diǎn)01無線節(jié)點(diǎn)Mesh網(wǎng)絡(luò)由無線節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，節(jié)點(diǎn)由傳感器或執(zhí)行器組成，連接到雙向無線收發(fā)器。02自形成與自愈Mesh網(wǎng)絡(luò)具有自我形成和自愈功能，節(jié)點(diǎn)可以自動(dòng)加入網(wǎng)絡(luò)并重新路由消息。03多跳路由Mesh網(wǎng)絡(luò)支持多跳路由，通過短距離通信鏈路提高網(wǎng)絡(luò)吞吐速率和頻譜復(fù)用效率。04功耗與移動(dòng)性Mesh網(wǎng)絡(luò)的功耗限制和移動(dòng)性取決于節(jié)點(diǎn)類型及應(yīng)用的特點(diǎn)。05多種網(wǎng)絡(luò)接入方式可以通過星形、Mesh等節(jié)點(diǎn)方式和其他網(wǎng)絡(luò)集成。點(diǎn)對點(diǎn)拓?fù)涠x連接方式點(diǎn)對點(diǎn)拓?fù)湓趦晒?jié)點(diǎn)間建立直接連接，可為永久硬連線或交換式。特點(diǎn)點(diǎn)對點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)是簡單和低成本，但網(wǎng)絡(luò)范圍被限制為一跳，無法擴(kuò)展。星形網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涠x結(jié)構(gòu)組成星形網(wǎng)絡(luò)由一個(gè)中心集線器和多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)組成，所有數(shù)據(jù)流都通過中心集線器。優(yōu)點(diǎn)星形網(wǎng)絡(luò)的性能一致、低時(shí)延、高吞吐速率，且易于隔離故障和設(shè)備。缺點(diǎn)星形網(wǎng)絡(luò)的范圍僅限于單個(gè)設(shè)備的傳輸范圍，且存在單一故障點(diǎn)。星形網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涠x樹形網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涠x結(jié)構(gòu)特點(diǎn)樹形網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涫且环N節(jié)點(diǎn)層次結(jié)構(gòu)，最高層次為根節(jié)點(diǎn)，連接較低層次的傳感器節(jié)點(diǎn)。數(shù)據(jù)處理當(dāng)數(shù)據(jù)從“樹”的分支移動(dòng)到根節(jié)點(diǎn)時(shí)，節(jié)點(diǎn)中的處理能力和能量將增加，因此可以在其生成位置附近對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。樹形網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涠x云計(jì)算的正式提出與維基定義云計(jì)算定義云計(jì)算于2006年被正式提出，維基百科定義為基于互聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算新方式，通過異構(gòu)自治服務(wù)為用戶提供按需即取的計(jì)算，是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代革命性舉措。計(jì)算能力商品化與巨頭布局計(jì)算能力商品化云計(jì)算使計(jì)算能力成為可流通商品，像天然氣、水、電一樣，通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸，取用方便，按需付費(fèi)。巨頭布局谷歌、微軟、IBM、亞馬遜等IT巨頭紛紛推出云計(jì)算平臺，將其作為未來發(fā)展的重點(diǎn)之一。云計(jì)算拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特點(diǎn)01設(shè)備眾多云計(jì)算拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中設(shè)備眾多，規(guī)模較大，這是其顯著特點(diǎn)之一，能夠滿足大量用戶的需求。02虛擬機(jī)技術(shù)利用虛擬機(jī)技術(shù)，云計(jì)算可以在一臺物理機(jī)上動(dòng)態(tài)建立或刪除多個(gè)虛擬機(jī)，實(shí)現(xiàn)資源的最大彈性分配。03接入與服務(wù)質(zhì)量云計(jì)算支持任意地點(diǎn)各種設(shè)備的接入，并且可以定制服務(wù)質(zhì)量，滿足不同用戶的需求。面向市場應(yīng)用的云計(jì)算拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)用戶代理與SLA資源分配器用戶代理用戶代理負(fù)責(zé)在任意地點(diǎn)提交服務(wù)請求，是面向市場應(yīng)用云計(jì)算拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的前端入口。SLA資源分配器SLA資源分配器是云后端和用戶之間的接口，包含多個(gè)子模塊，負(fù)責(zé)處理用戶的服務(wù)請求。接納控制模塊功能功能概述接納控制模塊包含客戶驅(qū)動(dòng)服務(wù)管理、計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)管理和自主資源管理等功能。請求檢測與接納當(dāng)服務(wù)請求首次提交時(shí)，該模塊檢測服務(wù)質(zhì)量需求，決定是否接納請求，防止資源過載。協(xié)同工作該模塊需要協(xié)同虛擬機(jī)監(jiān)視器模塊的資源可用信息和服務(wù)請求監(jiān)視器模塊的負(fù)載處理信息。計(jì)價(jià)會計(jì)與VM監(jiān)視器01計(jì)價(jià)模塊計(jì)價(jià)模塊負(fù)責(zé)服務(wù)請求的計(jì)價(jià)方式選擇，為用戶服務(wù)提供計(jì)價(jià)依據(jù)。02會計(jì)模塊會計(jì)模塊根據(jù)計(jì)價(jià)方式和實(shí)際用量計(jì)算用戶應(yīng)付費(fèi)用，并保存用戶資源請求信息。03VM監(jiān)視器模塊VM監(jiān)視器模塊負(fù)責(zé)監(jiān)測虛擬機(jī)的可用情況和資源信息，為資源管理提供數(shù)據(jù)支持。分發(fā)器與服務(wù)請求監(jiān)視器分發(fā)器模塊分發(fā)器模塊負(fù)責(zé)接納服務(wù)請求，并將其分配到虛擬機(jī)中，確保請求得到處理。服務(wù)請求監(jiān)視器模塊服務(wù)請求監(jiān)視器模塊負(fù)責(zé)監(jiān)視、跟蹤已接納服務(wù)的執(zhí)行情況，保障服務(wù)質(zhì)量。虛擬機(jī)與物理設(shè)備虛擬機(jī)在一臺物理機(jī)上可以動(dòng)態(tài)建立或刪除多個(gè)虛擬機(jī)，滿足服務(wù)請求，實(shí)現(xiàn)資源彈性分配，且虛擬機(jī)彼此獨(dú)立。物理設(shè)備物理設(shè)備由大量服務(wù)器、存儲設(shè)備及路由交換設(shè)備組成，是云計(jì)算的硬件基礎(chǔ)。系統(tǒng)視角分層與模塊總述01硬件管理層最下兩層為硬件管理部分，由設(shè)備提供商和數(shù)據(jù)中心管理負(fù)責(zé)。02系統(tǒng)管理層中間三層為系統(tǒng)管理部分，由服務(wù)提供商負(fù)責(zé)，連接用戶服務(wù)與資源需求。03用戶服務(wù)層最上層是用戶服務(wù)部分，直接面向用戶。04測試監(jiān)控模塊最右邊的測試、監(jiān)控模塊貫穿整個(gè)系統(tǒng)，需要多方協(xié)作。面向系統(tǒng)的云計(jì)算拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)資源虛擬化后的調(diào)度需求融合要求完善模型需在資源虛擬化后與調(diào)度程序邏輯融合，考慮多方面問題。模型示例IBM和谷歌云計(jì)算模型滿足要求，可整合思科等工具構(gòu)建類似框架。用戶優(yōu)勢對終端用戶而言，該體系結(jié)構(gòu)具有更少的花費(fèi)和更好的性能。Web服務(wù)SOA與云資源定位Web服務(wù)與SOA云計(jì)算架構(gòu)和服務(wù)可構(gòu)建于Web服務(wù)或SOA框架之上，但連接并非必需。云資源定位云資源可視為客戶-服務(wù)器結(jié)構(gòu)中的服務(wù)器，是云計(jì)算的重要組成部分。特定應(yīng)用支持許多公司把云計(jì)算作為支持特定應(yīng)用程序集的方式，應(yīng)用相對較少。虛擬工具需求若所有應(yīng)用程序需展現(xiàn)靈活能力，需性能好、靈活性強(qiáng)的虛擬工具。云計(jì)算架構(gòu)IaaS定義與典型應(yīng)用IaaS定義IaaS提供基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，包括計(jì)算機(jī)服務(wù)器、通信設(shè)備和存儲設(shè)備等，按需向用戶提供計(jì)算、存儲和網(wǎng)絡(luò)能力。典型應(yīng)用IaaS的典型應(yīng)用例子有騰訊云的云服務(wù)器和IBMCloud的虛擬服務(wù)器。傳統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)部署模式部署流程傳統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)需分析系統(tǒng)資源需求，確定計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的規(guī)格和數(shù)量。模式缺陷傳統(tǒng)模式資源利用率不高，可擴(kuò)展性、可管理性面臨挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)部署模式云基礎(chǔ)架構(gòu)部署模式架構(gòu)組成云基礎(chǔ)架構(gòu)在傳統(tǒng)架構(gòu)基礎(chǔ)上增加云層和虛擬化層。云層功能云層負(fù)責(zé)資源池調(diào)配、組合，按應(yīng)用需求自動(dòng)生成、擴(kuò)展資源，實(shí)現(xiàn)流程化自動(dòng)化部署管理。虛擬化層功能虛擬化層包括計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)虛擬化，屏蔽硬件差異，向上呈現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化彈性資源池。云基礎(chǔ)架構(gòu)部署模式PaaS定義與特征PaaS定義PaaS提供使用云基礎(chǔ)設(shè)施的計(jì)算平臺，擁有客戶端通常需要的所有應(yīng)用程序。開發(fā)優(yōu)勢開發(fā)人員可通過PaaS掌握軟件生命周期所需系統(tǒng)與環(huán)境，無需購買安裝軟硬件。典型應(yīng)用PaaS的典型應(yīng)用例子有谷歌應(yīng)用程序引擎和微軟的Azure。云特性PaaS基于虛擬化技術(shù)，資源可輕松擴(kuò)展或減少，提供開發(fā)、測試和部署應(yīng)用程序的服務(wù)。SaaS定義與典型場景01SaaS定義SaaS通過互聯(lián)網(wǎng)交付云應(yīng)用程序，無需在每臺計(jì)算機(jī)下載安裝，供應(yīng)商管理技術(shù)問題。02典型應(yīng)用SaaS的典型應(yīng)用例子有Salesforce的客戶關(guān)系管理和Asana的項(xiàng)目管理。03適用場景SaaS適用于初創(chuàng)公司、短期協(xié)作項(xiàng)目、不常用應(yīng)用以及需Web或移動(dòng)訪問的應(yīng)用。邊緣計(jì)算正式定義與核心特征01邊緣計(jì)算的定義邊緣計(jì)算是一種在網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行計(jì)算任務(wù)的新型計(jì)算模型，與云計(jì)算相比，能夠更快、更可靠地響應(yīng)用戶需求。02物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備增長趨勢預(yù)計(jì)到2030年，全球物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將達(dá)到300億至400億臺，邊緣計(jì)算被公認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的重要支持。03邊緣計(jì)算的定位邊緣計(jì)算的核心是在靠近終端設(shè)備的一側(cè)提供計(jì)算、存儲和應(yīng)用服務(wù)，與云計(jì)算模型形成互補(bǔ)。云-邊雙向交互與角色再分配雙向交互機(jī)制在邊緣計(jì)算中，終端設(shè)備不僅可以向云計(jì)算中心上傳數(shù)據(jù)，還可以發(fā)送請求并執(zhí)行云計(jì)算中心發(fā)布的計(jì)算任務(wù)。角色變化云計(jì)算中心不再是數(shù)據(jù)生產(chǎn)者和消費(fèi)者之間的唯一中轉(zhuǎn)站，邊緣計(jì)算層能夠獨(dú)立完成部分服務(wù)響應(yīng)。邊緣計(jì)算的雙向計(jì)算流模型終端設(shè)備霧計(jì)算與邊緣計(jì)算關(guān)系界定霧計(jì)算的定義霧計(jì)算是云計(jì)算的延伸，核心在于將云計(jì)算中心的容量下沉到靠近對象的一側(cè)，具有較平坦的體系結(jié)構(gòu)。霧計(jì)算的依賴性霧計(jì)算仍然依賴于網(wǎng)絡(luò)，并使用本地服務(wù)器或路由器，屬于通用性強(qiáng)的基礎(chǔ)設(shè)施。霧計(jì)算與邊緣計(jì)算的關(guān)系在實(shí)現(xiàn)架構(gòu)上，霧計(jì)算也是一種邊緣計(jì)算，但邊緣計(jì)算還可以根據(jù)終端節(jié)點(diǎn)升級設(shè)備能力。邊緣計(jì)算的獨(dú)立性邊緣計(jì)算除了部署通用基礎(chǔ)設(shè)施外，還可以根據(jù)不構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)的終端節(jié)點(diǎn)來升級終端設(shè)備的能力。聯(lián)合式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)總覽云邊協(xié)同的聯(lián)合式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)云邊協(xié)同的聯(lián)合式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一般可以分為終端層、邊緣計(jì)算層和云計(jì)算層，各層可以進(jìn)行層間及跨層通信，各層的組成決定了層級的計(jì)算和存儲能力。云邊協(xié)同的聯(lián)合式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)終端層組成與職責(zé)終端層的組成終端層由各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備組成，包括傳感器、標(biāo)簽、攝像頭、智能手機(jī)等，分為移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和固定物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備包括可穿戴設(shè)備和移動(dòng)智能設(shè)備，如智能手機(jī)、智能手表等，可通過無線AdHoc網(wǎng)絡(luò)相互通信。終端層的職責(zé)終端層的主要職責(zé)是收集原始數(shù)據(jù)，并上傳至上層進(jìn)行計(jì)算和存儲，避免在終端設(shè)備上運(yùn)行復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。邊緣計(jì)算層節(jié)點(diǎn)形態(tài)與功能邊緣計(jì)算層的節(jié)點(diǎn)邊緣計(jì)算層由網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，可以是智能終端設(shè)備本身，也可以是網(wǎng)關(guān)、路由器、交換機(jī)等網(wǎng)絡(luò)連接設(shè)備。邊緣計(jì)算層的功能邊緣計(jì)算層能夠?qū)K端設(shè)備上傳的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、傳輸和臨時(shí)存儲，并通過IP核心網(wǎng)絡(luò)與云計(jì)算中心連接。云計(jì)算層定位與中心職責(zé)云計(jì)算層的定位云計(jì)算層作為整個(gè)網(wǎng)絡(luò)層的中心樞紐，位于網(wǎng)絡(luò)的頂層，是強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理中心。云計(jì)算層的組成云計(jì)算層由多個(gè)高性能服務(wù)器和存儲設(shè)備組成，能夠處理和存儲大規(guī)模的數(shù)據(jù)。云計(jì)算層的職責(zé)云計(jì)算層負(fù)責(zé)執(zhí)行復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)，提供各種應(yīng)用服務(wù)，并將上報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行永久性存儲。云計(jì)算層的隔離機(jī)制云計(jì)算層采用虛擬化技術(shù)將不同用戶的數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用隔離開，確保物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用可獨(dú)立地同時(shí)向不同用戶提供不同服務(wù)。架構(gòu)四要素與云邊互補(bǔ)架構(gòu)的四要素以邊緣為中心的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)包含云、物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備、邊緣和用戶四個(gè)主要部分。云邊互補(bǔ)關(guān)系邊緣作為中心組件協(xié)調(diào)云、物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備和用戶，補(bǔ)充云和物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備的不足，以優(yōu)化性能。以邊緣為中心的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)查詢命令流程與邊緣處理范圍查詢命令流程用戶提交的查詢和命令通過云或邊緣提供的交互接口到達(dá)邊緣層，由邊緣層處理并轉(zhuǎn)發(fā)至物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備。邊緣層的處理能力邊緣層可以代表物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備處理部分計(jì)算任務(wù)，如大數(shù)據(jù)分析和綜合安全算法。邊緣與云的協(xié)同邊緣層可以獨(dú)立工作，也可以與云計(jì)算中心協(xié)同工作，以提高服務(wù)質(zhì)量。邊緣安全決策六大優(yōu)勢邊緣安全決策的優(yōu)勢邊緣層是部署物聯(lián)網(wǎng)安全決策的最佳場所，具有資源豐富、物理接近、信息豐富、高效過濾、連續(xù)跟蹤和高速連接等六大優(yōu)勢。物聯(lián)網(wǎng)邊緣云特性對照表特性對比表下表對物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算和云計(jì)算進(jìn)行了六維對比，包括部署方式、組成部件、計(jì)算能力、存儲空間、響應(yīng)時(shí)間和大數(shù)據(jù)角色。對比結(jié)果物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算在部署方式和組成部件上具有相似性，但在計(jì)算能力、存儲空間和響應(yīng)時(shí)間上存在差異，云計(jì)算則在計(jì)算能力和存儲空間上具有優(yōu)勢。物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算和云計(jì)算的特性特性物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算云計(jì)算部署分布式分布式集中化組成部件物理設(shè)備邊緣節(jié)點(diǎn)虛擬資源計(jì)算能力有限的有限的無限的存儲空間小有限的無限的響應(yīng)時(shí)間—快慢大數(shù)據(jù)來源過程過程邊緣計(jì)算性能優(yōu)勢與共生趨勢01邊緣計(jì)算的性能優(yōu)勢邊緣計(jì)算在快速響應(yīng)方面具有優(yōu)勢，盡管計(jì)算能力和存儲空間有限，但能夠滿足物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的需求。02邊緣計(jì)算的擴(kuò)展能力邊緣計(jì)算可以通過擴(kuò)展架構(gòu)處理分布式和動(dòng)態(tài)的邊緣節(jié)點(diǎn)，從而提升物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的性能。03共生趨勢隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的不斷增加，物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計(jì)算將密不可分，形成共生關(guān)系。最優(yōu)化部署理論3.2物聯(lián)網(wǎng)感知可靠度與部署優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)依賴感知數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和服務(wù)依賴于對物理世界的感知數(shù)據(jù)，但傳感器性能、部署成本和物理環(huán)境等因素限制了可靠感知。部署優(yōu)化的重要性節(jié)點(diǎn)部署優(yōu)化可以提高監(jiān)測區(qū)域的感知可靠度，是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的關(guān)鍵。有線與無線部署媒介對比有線通信的局限性有線通信無法無處不在，移動(dòng)性差、安裝成本高、維護(hù)困難。無線通信的優(yōu)勢無線通信具備部署靈活、擴(kuò)展方便、成本低廉等優(yōu)勢，適合物聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模全球部署。無線通信的適用性無線通信成為物聯(lián)網(wǎng)部署的有效、低成本、簡單的替代方案?？鐚W(xué)科協(xié)作與智能體育場案例物聯(lián)網(wǎng)解決方案的跨學(xué)科性物聯(lián)網(wǎng)解決方案需融合電氣、計(jì)算機(jī)、軟件開發(fā)等多學(xué)科，并依賴多方外部合作伙伴及政府部門協(xié)作。智能體育場案例以智能體育場獲取座位利用率信息為例，需安裝物理硬件傳感器，必要時(shí)定制設(shè)計(jì)與生產(chǎn)。增強(qiáng)連接性增強(qiáng)連接性需增設(shè)線纜、天線或接入點(diǎn)。開發(fā)與可視化開發(fā)接收傳感器數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序；供應(yīng)商還需構(gòu)建可視化界面，幫助用戶分析數(shù)據(jù)并輔助決策。設(shè)備互操作性與連接性設(shè)備互操作性的重要性大規(guī)模部署常涉多種新舊設(shè)備與不同技術(shù)，設(shè)備互操作性成為關(guān)鍵。連接性的重要性企業(yè)常直接選用WiFi設(shè)備，但項(xiàng)目可能處于無WiFi環(huán)境或因資源限制無法使用WiFi，此時(shí)僅支持WiFi的設(shè)備將無法工作。設(shè)備管理需求與數(shù)據(jù)孤島設(shè)備管理的必要性小規(guī)模測試可手動(dòng)配置安全信息，但擴(kuò)展至成千上萬個(gè)節(jié)點(diǎn)后，入門、配置、補(bǔ)丁、維護(hù)等無法人工完成。數(shù)據(jù)孤島的問題數(shù)據(jù)若未集中聚合處理，將形成“數(shù)據(jù)孤島”，導(dǎo)致錯(cuò)誤信息與決策。數(shù)據(jù)整合的重要性項(xiàng)目需被全面理解，確保數(shù)據(jù)被正確收集、整合與利用，最大化數(shù)據(jù)價(jià)值。應(yīng)用靈活性及平臺通用要求01小型與大型部署的差異小型部署區(qū)域小、設(shè)備少，問題相對簡單；大型部署設(shè)備多、區(qū)域廣，面臨數(shù)據(jù)量巨大、通信復(fù)雜、安全隱私及能源管理等挑戰(zhàn)。02統(tǒng)一平臺的必要性若缺乏統(tǒng)一平臺管理海量傳感器與數(shù)據(jù)，用戶將失去控制。03平臺的通用性所選平臺必須通用，可適應(yīng)不同解決方案并靈活應(yīng)對未來變化。04平臺與項(xiàng)目的關(guān)系應(yīng)讓平臺適合項(xiàng)目，而非讓項(xiàng)目遷就平臺。物聯(lián)網(wǎng)5C挑戰(zhàn)概述

物聯(lián)網(wǎng)5C挑戰(zhàn)物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化部署面臨5C主要挑戰(zhàn)：連通性、連續(xù)性、合規(guī)性、共存性、網(wǎng)絡(luò)安全性。連通性與連續(xù)性挑戰(zhàn)連通性挑戰(zhàn)連通性挑戰(zhàn)源于無線連接復(fù)雜性與密集設(shè)備部署帶來的操作難度，任務(wù)關(guān)鍵型設(shè)備須在最惡劣環(huán)境下無故障運(yùn)行。無線標(biāo)準(zhǔn)的復(fù)雜性無線標(biāo)準(zhǔn)持續(xù)演進(jìn)、網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性增加，工程師需應(yīng)對容量、性能、兼容性、安全隱私等問題。連續(xù)性挑戰(zhàn)連續(xù)性挑戰(zhàn)聚焦于電池壽命，消費(fèi)級設(shè)備續(xù)航是競爭優(yōu)勢，工業(yè)設(shè)備需5～10年，醫(yī)療設(shè)備關(guān)乎生命。低功耗模式IC設(shè)計(jì)需引入深度睡眠模式，標(biāo)準(zhǔn)組織定義NB-IoT、LTE-M、LoRa、Sigfox等低功耗模式。合規(guī)性與共存性挑戰(zhàn)合規(guī)性要求合規(guī)性要求設(shè)備符合無線電標(biāo)準(zhǔn)與全球法規(guī)，包括射頻一致性、運(yùn)營商驗(yàn)收、EMC、SAR等測試。預(yù)一致性測試法規(guī)持續(xù)更新，手動(dòng)測試耗時(shí)數(shù)日數(shù)周，需在每階段引入預(yù)一致性測試方案以盡早發(fā)現(xiàn)問題。共存性挑戰(zhàn)共存性挑戰(zhàn)來自數(shù)十億設(shè)備共享無線信道帶來的擁塞。網(wǎng)絡(luò)安全性挑戰(zhàn)01傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全工具的局限性傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全工具聚焦網(wǎng)絡(luò)與云端，常忽略端點(diǎn)與OTA漏洞。02無線協(xié)議的復(fù)雜性無線協(xié)議復(fù)雜性在無線電實(shí)現(xiàn)中埋下未知陷阱，可被黑客利用。03端點(diǎn)安全的重要性IDC調(diào)查顯示70%安全漏洞來自端點(diǎn)，需重點(diǎn)識別OTA漏洞與端點(diǎn)潛在入口。節(jié)點(diǎn)部署意義與三大核心問題01節(jié)點(diǎn)部署的意義無線傳感器網(wǎng)絡(luò)由大量節(jié)點(diǎn)通過無線多跳自組織形成，其部署與覆蓋控制決定感知質(zhì)量、成本與能耗，直接影響服務(wù)質(zhì)量與生命周期。02三大核心問題節(jié)點(diǎn)最優(yōu)化部署需解決三大問題：節(jié)點(diǎn)的種類與數(shù)目、節(jié)點(diǎn)的部署方式、網(wǎng)絡(luò)的可靠性與自適應(yīng)性。03優(yōu)化目標(biāo)在滿足服務(wù)質(zhì)量前提下，追求覆蓋最大化、監(jiān)測與目標(biāo)跟蹤可靠、消除盲區(qū)，并決定是否需要重新調(diào)整節(jié)點(diǎn)分布以完成任務(wù)。節(jié)點(diǎn)部署算法分類概覽01移動(dòng)節(jié)點(diǎn)部署算法移動(dòng)算法適用于環(huán)境未知或危險(xiǎn)區(qū)域，通過節(jié)點(diǎn)自主移動(dòng)優(yōu)化覆蓋。02靜止節(jié)點(diǎn)部署算法靜止算法分確定性人工布設(shè)與隨機(jī)拋撒自組織，適用于不同規(guī)模與環(huán)境。03異構(gòu)/混合節(jié)點(diǎn)部署算法異構(gòu)/混合算法引入不同角色或能力節(jié)點(diǎn)，以延長壽命或降低時(shí)延。增量式與人工勢場算法增量式算法增量式算法逐個(gè)部署節(jié)點(diǎn)，利用已部署節(jié)點(diǎn)計(jì)算下一位置，使可達(dá)網(wǎng)絡(luò)覆蓋面積最大。人工勢場算法人工勢場算法將節(jié)點(diǎn)視為虛擬正電荷，受邊界及其他節(jié)點(diǎn)排斥而擴(kuò)散，最終達(dá)到最大覆蓋平衡。網(wǎng)格劃分與概率檢測模型算法網(wǎng)格劃分算法網(wǎng)格劃分算法將覆蓋區(qū)域網(wǎng)格化，把區(qū)域覆蓋轉(zhuǎn)化為網(wǎng)格或網(wǎng)格點(diǎn)覆蓋。概率檢測模型算法概率檢測模型算法引入概率檢測模型，在保證網(wǎng)絡(luò)連通前提下，以最少數(shù)目節(jié)點(diǎn)滿足預(yù)期覆蓋需求。矢量基節(jié)點(diǎn)部署算法矢量基算法矢量基算法在已知感應(yīng)源節(jié)點(diǎn)位置與中繼節(jié)點(diǎn)數(shù)基礎(chǔ)上，通過高效部署中繼節(jié)點(diǎn)位置，實(shí)現(xiàn)整個(gè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量的有效配置。靜止節(jié)點(diǎn)確定性部署確定性部署的特點(diǎn)靜止節(jié)點(diǎn)確定性部署由人工按設(shè)定路由布設(shè)，適用于規(guī)模小、環(huán)境良好、可人工到達(dá)區(qū)域。確定性部署的優(yōu)勢室內(nèi)封閉空間可轉(zhuǎn)化為經(jīng)典“畫廊問題”用線性規(guī)劃求解；室外小規(guī)模部署可借用網(wǎng)格劃分或矢量算法確定位置。自組織隨機(jī)部署與二次優(yōu)化自組織隨機(jī)部署當(dāng)區(qū)域環(huán)境惡劣或規(guī)模巨大時(shí)，采用飛機(jī)、炮彈等載體隨機(jī)拋撒節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)落地后自組成網(wǎng)。二次優(yōu)化初始網(wǎng)絡(luò)通常非最優(yōu)，存在覆蓋漏洞或連通缺失，需針對問題區(qū)域?qū)嵤┒尾渴?。異?gòu)/混合節(jié)點(diǎn)部署機(jī)制異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的定義異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)定義不同角色節(jié)點(diǎn)：普通節(jié)點(diǎn)、中繼節(jié)點(diǎn)、簇首節(jié)點(diǎn)、基站。異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢通過讓部分節(jié)點(diǎn)承擔(dān)更多轉(zhuǎn)發(fā)任務(wù)，可均衡能耗延長壽命。區(qū)域覆蓋性優(yōu)化目標(biāo)區(qū)域覆蓋的要求區(qū)域覆蓋要求目標(biāo)區(qū)域每點(diǎn)至少被一個(gè)節(jié)點(diǎn)覆蓋，同時(shí)保證節(jié)點(diǎn)間連通，并在此前提下減少節(jié)點(diǎn)數(shù)量以降低成本。完全覆蓋臨界網(wǎng)格問題完全覆蓋臨界網(wǎng)格問題被證明為NP完全，研究提出線性模型在保持完整覆蓋同時(shí)最小化三維部署成本。局部多重k覆蓋也有研究聚焦于局部多重k覆蓋，通過下界算法實(shí)現(xiàn)高覆蓋率并減少節(jié)點(diǎn)數(shù)。信號失真與網(wǎng)格近似部署信號失真的影響地形與惡劣環(huán)境導(dǎo)致信號失真，使傳感目標(biāo)不確定性增加。網(wǎng)格近似部署算法基于網(wǎng)格近似值的部署算法考慮隨距離增加檢測準(zhǔn)確率指數(shù)下降、障礙物阻擋等因素，提出傳感模式以確定節(jié)點(diǎn)應(yīng)部署的網(wǎng)格點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)連通性優(yōu)化目標(biāo)01早期研究假設(shè)早期研究假設(shè)通信半徑遠(yuǎn)大于感知半徑且為整數(shù)倍時(shí)可獲得良好連通覆蓋。02感應(yīng)半徑區(qū)域概念提出感應(yīng)半徑區(qū)域概念，通過在邊界對角放置感應(yīng)半徑區(qū)域?qū)崿F(xiàn)水平區(qū)域間連通。03通信瓶頸問題垂直或?qū)遣渴鹨壮赏ㄐ牌款i，需更多節(jié)點(diǎn)分散流量。網(wǎng)絡(luò)生命周期優(yōu)化目標(biāo)01節(jié)點(diǎn)位置的影響節(jié)點(diǎn)位置影響負(fù)載均衡與能量消耗，不均勻分布易使基站附近節(jié)點(diǎn)快速耗盡能量形成瓶頸。02網(wǎng)絡(luò)生命周期解析公式研究假設(shè)區(qū)域節(jié)點(diǎn)充足且可全覆蓋，推導(dǎo)出網(wǎng)絡(luò)生命周期解析公式，發(fā)現(xiàn)壽命不與節(jié)點(diǎn)數(shù)量成比例增加。03兩步法優(yōu)化部署提出兩步法：先固定節(jié)點(diǎn)數(shù)優(yōu)化部署使壽命最長，再生成分析表指導(dǎo)實(shí)際布設(shè)?；诙ㄎ坏腻^節(jié)點(diǎn)優(yōu)化部署錨節(jié)點(diǎn)的作用節(jié)點(diǎn)準(zhǔn)確定位對網(wǎng)絡(luò)功能至關(guān)重要，直接使用衛(wèi)星定位會增加成本、體積與功耗。自定位算法研究利用少量已知位置節(jié)點(diǎn)——錨節(jié)點(diǎn)，建立局部坐標(biāo)系，未知節(jié)點(diǎn)通過錨節(jié)點(diǎn)計(jì)算相對位置。拓?fù)渫该鞯恼{(diào)度技術(shù)3.3錨節(jié)點(diǎn)定義與坐標(biāo)系建立01錨節(jié)點(diǎn)的定義在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，錨節(jié)點(diǎn)是那些具有已知位置信息的節(jié)點(diǎn)。它們可以通過預(yù)先部署或利用衛(wèi)星定位系統(tǒng)等方式確定自身位置。02錨節(jié)點(diǎn)的作用錨節(jié)點(diǎn)的作用是為未知節(jié)點(diǎn)提供位置參照基準(zhǔn)。它們根據(jù)自身已知坐標(biāo)建立局部坐標(biāo)系，幫助未知節(jié)點(diǎn)計(jì)算自身在局部坐標(biāo)系中的相對位置。03避免衛(wèi)星定位的弊端使用錨節(jié)點(diǎn)可以避免在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中全面使用衛(wèi)星定位系統(tǒng)，從而減少成本、體積和功耗?；跍y距的自定位算法測距算法原理基于測距的自定位算法要求未知節(jié)點(diǎn)測量到多個(gè)錨節(jié)點(diǎn)的距離或角度，然后利用三角測量原理計(jì)算自身位置。測距算法的特點(diǎn)該算法依賴精確測距硬件，定位精度高，但對設(shè)備成本與能耗提出額外要求，適用于對位置精度需求高的場景。無須測距的自定位算法01無須測距算法的原理無須測距算法僅利用網(wǎng)絡(luò)連通性信息，通過判斷未知節(jié)點(diǎn)與錨節(jié)點(diǎn)之間的通信關(guān)系來估計(jì)未知節(jié)點(diǎn)的相對位置。02無須測距算法的優(yōu)勢該算法無需額外測距硬件，成本低、功耗小，適用于資源受限的大規(guī)模部署場景。03無須測距算法的局限性無須測距算法的定位精度受網(wǎng)絡(luò)密度與拓?fù)渥兓绊?，可能不如基于測距的算法精確。04適用場景無須測距算法適用于對成本和功耗敏感，且對定位精度要求相對較低的大規(guī)模傳感器網(wǎng)絡(luò)。拓?fù)渫该髡{(diào)度提出背景傳統(tǒng)調(diào)度技術(shù)的局限性在大規(guī)模移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)高速移動(dòng)導(dǎo)致拓?fù)涑掷m(xù)變化，傳統(tǒng)依賴拓?fù)涞恼{(diào)度技術(shù)難以分布式實(shí)現(xiàn)。拓?fù)渫该髡{(diào)度的必要性拓?fù)渫该髡{(diào)度技術(shù)因此提出，其設(shè)計(jì)原則為調(diào)度決策無需知曉實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)連接關(guān)系，從而避免過期信息帶來的沖突與失效問題。拓?fù)渫该髡{(diào)度核心優(yōu)勢支持移動(dòng)性拓?fù)渫该髡{(diào)度通過預(yù)先設(shè)計(jì)與時(shí)隙分配規(guī)則，使節(jié)點(diǎn)無需交換鄰居表或鏈路狀態(tài)即可獨(dú)立計(jì)算自身發(fā)送時(shí)刻，天然支持移動(dòng)性。降低控制開銷該調(diào)度技術(shù)消除了拓?fù)涫占舆t，降低了控制開銷，簡化了分布式實(shí)現(xiàn)。沖突概率低拓?fù)渫该髡{(diào)度能在拓?fù)漕l繁變化場景下保持較低沖突概率，為資源受限節(jié)點(diǎn)提供確定性接入保障。TDMA定義與優(yōu)點(diǎn)TDMA的定義時(shí)分多址TDMA將時(shí)間劃分為等長時(shí)隙，每個(gè)節(jié)點(diǎn)被分配唯一時(shí)隙，在指定時(shí)刻發(fā)送數(shù)據(jù)，避免碰撞。TDMA的優(yōu)點(diǎn)TDMA的優(yōu)點(diǎn)包括提高頻譜利用率、降低同頻干擾、支持資源靈活分配、響應(yīng)速度快。TDMA的局限性TDMA需要全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)與基站間保持嚴(yán)格時(shí)鐘同步，系統(tǒng)容量受限于時(shí)隙粒度，且難以滿足極低時(shí)延業(yè)務(wù)需求。適用場景TDMA適用于對頻譜利用率和干擾控制要求較高的場景，但對時(shí)鐘同步和時(shí)延要求較低。STDMA原理與動(dòng)態(tài)調(diào)整STDMA的原理空間時(shí)分多址STDMA在TDMA基礎(chǔ)上引入空間復(fù)用，根據(jù)數(shù)據(jù)流特征參數(shù)設(shè)計(jì)時(shí)隙分配，將傳輸時(shí)間劃分為連續(xù)時(shí)隙。STDMA的動(dòng)態(tài)調(diào)整STDMA可以實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)流傳輸狀況，依據(jù)通信需求與網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整時(shí)隙，實(shí)現(xiàn)時(shí)域與空域聯(lián)合優(yōu)化。STDMA的優(yōu)勢STDMA提高了資源利用率，適用于需要靈活調(diào)整資源分配的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。Chlamtac算法提出與目標(biāo)Chlamtac算法的提出伊姆里?！た死匪擞?994年提出Chlamtac算法，其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)為有限域GF(q)上多項(xiàng)式理論。算法目標(biāo)算法目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)拓?fù)渫该鞯膹V播調(diào)度，無需知道網(wǎng)絡(luò)具體拓?fù)浼纯蛇m應(yīng)動(dòng)態(tài)變化，特別適用于移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)。GF(q)域與多項(xiàng)式定義01GF(q)域的定義GF(q)域包含0,1,…,q-1共q個(gè)元素，其中q為素?cái)?shù)冪。02多項(xiàng)式的定義k階多項(xiàng)式定義為03多項(xiàng)式的性質(zhì)任意兩個(gè)k階多項(xiàng)式最多相交于k個(gè)點(diǎn)，該性質(zhì)用于限制節(jié)點(diǎn)調(diào)度沖突次數(shù)。其中時(shí)幀結(jié)構(gòu)與傳輸權(quán)分配01時(shí)幀結(jié)構(gòu)一個(gè)時(shí)幀由q個(gè)子幀組成，每個(gè)子幀含q個(gè)時(shí)槽，共q×q時(shí)槽。02傳輸權(quán)分配節(jié)點(diǎn)A被分配唯一k階VID多項(xiàng)式f(x)，其在子幀i中的發(fā)送時(shí)槽為f(i)值。03沖突限制任意兩節(jié)點(diǎn)最多在k個(gè)時(shí)槽發(fā)生沖突，沖突上界由多項(xiàng)式階數(shù)決定。時(shí)幀結(jié)構(gòu)與傳輸權(quán)分配無沖突條件與參數(shù)確定無沖突條件為保證至少一次成功發(fā)送，需滿足q≥k·D_max+1，其中D_max為網(wǎng)絡(luò)最大度。參數(shù)確定先令q取最小可行素?cái)?shù)冪，再反推k，從而縮短幀長。最小保證帶寬公式最小保證帶寬節(jié)點(diǎn)在每幀最少成功發(fā)送次數(shù)為