赞
踩
我们演示了物联网设备依托边缘计算平台,该平台支持运行分布式分析的虚拟容器的动态部署。我们建立了一个模型城市,并安装了多个树莓派作为节点,和一个迷你PC作为中心。通过主机上的web,我们展示了用户如何远程监控、管理和升级物联网分析和设备。演示了多种具体的物联网分析,即:(i)空气质量监测、(ii)声音分类器和(iii)图像识别器。在测试台上还对部署速度、服务质量(QoS)成就和事件驱动机制进行了一些示例测量。
在过去的十年里,智能城市变得非常受欢迎,专注于从大量的物联网设备中有效地收集数据。一些商业物联网平台由服务提供商提供,如美国电话电报公司(AT&T)、亚马逊(Amazon)和微软(Microsoft)。它们在一定程度上支持边缘计算,也可以称为雾计算[1]。然而,它们对分布式分析和事件触发部署的支持是有限的。有一些学术研究试图实现管理、可编程和虚拟边缘计算。例如,Patti等人的[3]采用Smartlink在多台服务器上管理一组web服务。Santoro等人使用Kubernetes来部署和管理在数据中心和边缘云的服务器上执行的Docker映像。上述工作均不支持分布式部署和管理来自数据中心服务器、边缘云工作站和嵌入式物联网设备(如智能传感器)的异构设备上的物联网分析。
在本文中,我们提出了一个物联网平台来填补上述空白。实现这样一个平台非常具有挑战性,因为物联网设备、动态网络和随需应变请求之间存在复杂的相互作用。物联网设备和边缘服务器资源有限,无线网络竭尽全力,来自个人、公司、组织和政府的设备请求不可预测,这些事实放大了这些挑战。我们之前的工作[2,5]解决了优化部署物联网分析的问题。本文主要讨论了测试平台的实现。特别地,我们将演示三种物联网分析:(i)空气质量监测,(ii)声音分类器,和(iii)模型城市中的图像识别器。
上图显示整个系统架构,包括以下组件:
分析应用程序示例。我们在测试台上实现了以下三个应用程序。
初步评估。在演示期间将进行一些测量,以确定我们的edge计算平台的优点。我们简要介绍了下面的一些示例评估步骤。
CONCLUSION
在这篇论文中,我们提出了一个用于智能城市物联网分析的管理、可编程和虚拟边缘计算平台。该平台基于Docker、Kubernetes和TensorFlow,支持动态物联网分析部署。特别是,它允许对物联网设备进行远程监控、诊断和升级;而物联网分析可以被分割并分布在多个物联网设备上。实现并演示了三种物联网应用:(i)空气质量监测、(ii)声音分类器和(iii)图像识别器。
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。