【摘 要】
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近年来,移动无线网络和物联网技术的快速发展,导致网络连接的设备和传输的数据量得以飞速增长,传统的云计算模型逐渐无法满足日常需要。因此,边缘计算这一新型计算模型逐渐成为热门。作为云计算的补充,边缘计算旨在减轻骨干网压力与降低数据的传输成本。但是,在实际的应用环境中,由于边缘业务通常部署在移动通信基站内或附近,导致不同运营商之间存在计算资源的隔离,这会造成一定的计算资源浪费以及用户计算任务无法得到实时
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近年来,移动无线网络和物联网技术的快速发展,导致网络连接的设备和传输的数据量得以飞速增长,传统的云计算模型逐渐无法满足日常需要。因此,边缘计算这一新型计算模型逐渐成为热门。作为云计算的补充,边缘计算旨在减轻骨干网压力与降低数据的传输成本。但是,在实际的应用环境中,由于边缘业务通常部署在移动通信基站内或附近,导致不同运营商之间存在计算资源的隔离,这会造成一定的计算资源浪费以及用户计算任务无法得到实时执行。如何能在保证用户体验的情况下,尽可能提升边缘节点计算资源的利用率,成为当前一个急需解决的问题。本文通过提出多网络计算资源的融合,结合已有的边缘计算通用架构,设计多网络计算资源融合方案,将不同运营商网络中的边缘节点进行统一分配,以执行计算任务。物联网技术作为边缘计算一个重要的应用方向,其中的“智慧监狱”在建设过程中,存在外出就医、服刑人员异地监狱调动等外出场景。为了能够更好的面对外出时遇到的突发事件,论文设计与实现了一个边缘预警系统,通过使用一些物联网设备采集服刑人员的实时信息,并对这些信息进行分析,以达到智能化评估服刑人员风险的作用,为执法人员提供预警帮助。该预警系统引入边缘计算模型,大幅度减少数据的传输时延,提高系统的响应速率。同时,考虑到外出任务中地域的随机性,各区域内运营商公网信号质量不一,部署的边缘节点计算能力也不相同,长距离的押解途中仅使用某一运营商的计算服务,可能会出现数据传输质量差以及存在覆盖盲区导致计算资源不足的情况,无法保证服务的全程稳定。因此,系统采用多网络计算资源融合的方式进行设计。再者,人工智能与物联网技术逐步成熟,二者之间相互结合,使得未来系统可能会逐渐增添更多的服务功能。为了日后功能升级与部署的灵活性,论文采用微服务架构的设计思想进行系统的开发。
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