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工业物联网环境中的边缘计算：基于软件定义网络的边缘云交互
（批注）作者呈现了基于SDN边缘云的相互作用去处理工业物联网环境中的大数据流，其中SDN提供了高效率的中间件支持，在提出的方案中，提出了一种SDN中用于流调度和路由的使用切比雪夫分解的多对象进化算法。
摘要
工业互联网的出现为云环境中对实时大数据的存储，访问，和处理铺平了道路。在未来，由各种设备如智能手机，无线体表传感器和知能仪表产生的大数据将会用皆字节来计量，因此，基于这些大量数据的远程云平台的进一步处理将会导致严重的网络拥堵，这转而将导致延迟问题，延迟问题将会影响工业物联网中各种应用的整体服务质量（QoS）.为了解决这些挑战，一个近来的计算中的典范转移，广为人知的边缘计算出现了。边缘计算可以看作云计算的补足而不是竞争，在工业物联网中云和边缘设备的合作和交互可以帮助降低能量消耗并且维持各种应用的服务质量，然而，大量的边缘设备和云服务器之间的移动会造成下层网络的拥堵。因此，为了解决这个问题，SDN一个近来可编程的可扩展的网络范式，作为一个可通过的解决方案出现了。基于以上提出的问题，这篇文章，基于SDN的边缘-云交互，被提出去处理工业物联网中的大数据流，其中SDN提供了高效率的中间件支持，，在提出的方案中，一种用于流调度和路由的使用切比雪夫分解的多对象进化算法被展现，该提出的方案关于两个最佳化目标，即能量效率与延迟的平衡，以及能量效率与带宽之间的平衡。获得的结果证明了提出的流调度方案在工业物联网中的高效性
介绍
对于最先进的服务（智能感知，电子医疗，智能交通等）的需要和计算基础设施为云计算的强力范式铺平了道路。自从其被提出于2000年，云计算见证了巨大的转变在其全面的用法，规模，计算能力和下层技术，这是来自由信息技术供应商提供的云计算基础设施的广泛应用的证据。根据451研究，云服务器将会见证世界范围市场内的总体增长从2016年的21.9亿到2020年的44.2亿，如此大规模的普及可以归结于云的按次计费模型。其中用户使用可用的存储，计算，网络资源每当有需求时。NIST列举了五个云计算的基本特点
需求服务自助化
网络访问便捷化
资源池化
快速的灵活性
服务可计量化
这些特点典型的被达成通过下层的面向服务架构，按照各自的企业模型提供服务，即一切皆服务，这些由云计算平台提供的提高的弹性和可靠性导致其在学术和工业领域广泛流行。然而随着物联网的出现，对于即时数据在云端的存储，访问和处理急剧增加，而且由链接的设备（智能手机，掌上电脑，无线体表传感器，智能仪表）产生的大数据将以皆字节计量，这些证据来自高德纳公司年度报告中分享的最新的统计数据，其提出到2020将会有五十忆设备连接到网络，因此，将如此大数据应用于云基础设施将会在未来创造网络瓶颈。而且这将引发延迟问题将会反过来影响该环境下的各种设备的整体服务质量。
边缘计算的出现
为了处理上述云平台的限制，Cisco公司边缘计算的创新概念，其被广泛的认为是接地气的云，因为其提供了可计算和可编程的设施在网络的边缘，这些被完成通过利用由nDCs和mDCs的形式的边缘设备提供的机器对机器设备对设备的交互，这些设备广泛的被分布去支持实时数据处理，通过这种方法，将设备数据传到核心的需求将会大幅度降低，在图1中展示了边缘计算较云计算的相关优势。
图1
主要的IT巨头包括Cisco和IBM发起了推动计算能力到边缘网络的进程，由一系列设备，路由器和传感器形式的边缘设备压缩了世界。然而云计算最共性的问题是带宽限制，由世界经济论坛分享的PER数据，美国的人均带宽消费排世界三十五位，这暗示即使是云计算时代最大的竞争者也会有带宽问题当其将每一比特的数据都传到核心计算平台，这一问题将会激增随着物联网的发展，随着各种各样的物理实体无线连接到云。边缘计算范式的描述由图2体现
图2
如图所示，计算架构由七层组成，即核心计算设备，目标函数，网络设备，边缘计算设备，访问技术，应用和作用物，，此处，智能设备，车辆和个体扮演作用物，去使用不同的正在被需求的应用，比如智能传感，智能教育，电子医疗，智能运输等，为了使用这些服务，作用物需要连接到计算平台去使用可供使用的技术，比如3G,4G,5G,WiFi，和蓝牙，这些使用的技术然后将使用者的申请和服务请求传到附近的nDCs,和mDCs，这些是边缘计算设备层的主要部分，，这些设备有一定的计算能力，因此其将集中的计算量大的请求提交到核心计算层，，请求被路由到最里层通过如路由器和交换机的路由设备进行深层处理，整个计算架构倾向于将目标视为SLA的一部分，这些目标从能量的最小化，延时，费用，更高的可用性，和生产能力
然而边缘设备可能会消耗更高的能量如果没有考虑能量效率，而且，为了提供更低的延时和更高的数据率，nDCs的能量消耗可能会激增，例如Wang.et.al强调了边缘技术就更低的延时，地理分布和移动性支持而言，可以逐渐满足大规模移动服务的需求。
边缘-云互动
边缘计算提供了双重功能
在没有云的帮助下对移动用户单挑通信提供服务
连接到云利用器高性能和工具
在这个方向，Jalali。et.al提出了一种比较nDCs和集中DCs的能量消耗的研究，作者强调了系统设计中的各种因素，比如访问网络种类，和服务时间的使用，为了强制nDCs消耗比集中DCs更低的能量，其一个主要的发现是边缘-云的高效合作将会降低能耗。
在这个方向，Deng et al.提出了一个边缘计算中关于延时与能量消耗平衡的最佳的工作负载分布方案，作者建议为了最小化能量损耗边缘-云之间的互动和合作的影响是重要的。相似的，Borylo et al.展示了边缘-云之间能量感知交互的动态资源分配方案，作者强调了SDN的使用为了去最小化边缘-云之间底层网络的能量消耗。
分析了以上的讨论后，一些主要的边缘-云互动的发现和挑战列出如下
边缘设备的资源限制需要云DCs上的主要负载的转变
一个边缘节点的资源过载可能会导致更高的能耗
边缘与云DCs之间时延敏感分类和定向资源请求提高了表现并降低了能耗
边缘设备的移动对于能耗是有挑战性的由于丢失连接重新跟踪
边缘与云设备之间大量的数据移动和通信对底层网络造成额外的负担
底层网络在向终端用户提供低时延服务时扮演主要角色
提出的边缘云互动结构
为了以上列出的挑战，，一个边缘云互动结构被提出，，由三层组成
云计算层
边缘计算层
网络层
图3展示了边缘云互动结构和各种特征
图3
整个结构依赖于由网络层支持的中间件，网络层是边缘云互动成功实施的核心，一个低效率的网络会导致超额的能耗和高延时，依赖传统标准的协议和网络构架会成为边缘云互动前处理挑战的瓶颈。因此，一个可编程，可扩展，有伸缩性，不依赖于供应商，可重构的网络架构是被需求去处理边缘与云之间巨大的交通去提高表现减少能耗。
SDN的出现
为了提供一个灵活的，可扩展的结构去处理边缘云环境中的网络拥堵和复杂性，最近一个盒之外的网络技术，SDN出现了，其中数据和控制平面是彼此分离的去减少网络的拥堵和复杂性，因此，SDN是多边缘云环境中最可行的网络，一般的，SDN的通信基础设施是根据ONF设计的标准工作的.。OPENFLOW协议被使用去处理SDN中的交通流，在提出的边缘云交互架构中，三个分离的平面，数据，控制和应用在图三中展示，在考虑中的主干网可以从3G,4G,5G到WiFi和蓝牙，通信协议的细节描述在11中提供，相应的，底层网络的通信速率与选择的通信标准有关，这些平面的工作在下面被讨论
数据平面：所有发前向设备如OF开关，路由器，网关被定位于该平面，所有的前向设备遵从由控制平面控制器制定的前向决定，所有的这些决定通过数据控制平面接口配置进前向设备的流表中，所有的流表根据控制器可用的指令集中的指令工作。
控制平面：控制平面是SDN架构的核心，并扮演一个决定平面，该平面根据提供到控制器的控制逻辑工作，所有的前向决定由控制器制作并加到该平面的控制集，而且，控制器还可以使用网络操作系统去使用管理程序创造一个虚拟控制器，SDN一个最重要的特征是控制逻辑可以被编程并重新配置根据不同的环境，利用这些性质，在给出的边缘云互动架构中提出了一个最佳化能量效率和带宽，能量效率和延时的平衡的流管理方案。
在边缘云交互中，接收的交通流被分为三个种类，并加入各自的队列，在图4中三个种类如下
活跃
等待
暂停
图4
如此安排为了导向流到特定的连接，刚开始，接收交通的流路径被匹配由流表，如果该接收交通的流路径存在，流会被加入一个等待队列，流变得活跃当其到达队首，如果没有流路径存在，队列会悬停并返还控制器重新配置流路径
应用平面：所有的应用如能量效率，生产量，SLA，可用性通过该平面提供给终端用户，使用这一平面，控制器接收提供到终端用户的应用的反馈
在边缘云交互中处理流应用数据
这一部分展示用于SDN中能量感知，服务质量保障流调度和路由的技术。整个提出方案的方法论使用流图在图5中展示，如图5证明，整个过程可以被分离为以下几个阶段
流分类
图5
通过SDN控制平面选择控制逻辑
通过SDN执行控制逻辑达成能源驱动流调度和路由
这个在考虑的设定中的中间件支持由SDN提供，除此之外，连接性的保存可以被有效的保障通过使用前文提到的数据卸载和网络选择
以上提到阶段的详细技术描述如下
第一部分：流分类
在初始部分，流被分为两大类，批处理和流处理工作流，前者认为网络服务的质量带宽更关键，后者由实时应用组成，这些实时应用及其时延敏感，带着这些和服务经常处理的输入和输出的工作流的异构，提出的方案倾向于适应实时工作流去避免表现的降级问题，并且需求的数据为了更深层次的处理进行了预处理和归一化，就像之前工作所作的。
为两种情况设计的服务质量参数是被广泛的分离的，因此对提出方案的评估考虑单个服务质量参数会导致底层服务或应用的体验质量的妥协，因此，为了克服这个困难，本文提出一种可适应控制策略去利用SDN平台最小化DCNs的能量消耗，，他们具体的去配置去满足各种工作流的服务质量需求，据我们所知，这是第一份工作去合并基于SDN的DCNs的能量最小化和可适应服务质量参数
第二部分：通过SDN控制平面进行控制逻辑的选择
在这一阶段，由控制平面采用的控制逻辑基于上个阶段执行的工作流分类进行选择，这被明确的完成去选择最佳策略，去达成能量效率和服务质量保障的最佳平衡，比如说，对于批处理的工作流，OptS将网络服务的带宽作为服务质量参数，，在另一方面，OptS对于流处理工作流将时延作为需求的服务质量参数，这个选择帮助根据实时工作流适应网络并且保障了增加的SLA目标，，很明显这些资源直接关联到功用提供者和终端用户的收益，因此能量使用和服务质量被认为是该工作中的一系列动因。
第三部分：通过SDN执行控制逻辑去达成能量驱动流调度和路由
控制逻辑的执行按照下一阶段的结果由执行如下的最佳策略被达成，
OptS-1能量效率和带宽的平衡，该策略考虑网络服务的能量效率和带宽的平衡按照如下的对目标最佳化函数
OptS-2能量效率和延时之间的平衡，相较于以上的最佳策略，该策略倾向于达成对于流处理流的能量效率和网络延时的最佳平衡，由如下的目标函数构成
观察和分析
仿真设置：本部分研究保持SLA平面在一定范围内的同时基于SDN的流调度流路由的方案对DCNs整体能量利用的影响，由matlab2016实施。
为了证实方案的功效，与现存的两个方案进行比较，，现存的方案并没有考虑工作流的分类，服务质量的实用性特征也么有考虑，方案2是最佳策略1的延展，指出云边缘设置中的能源加上带宽感知流调度和路由与SDN功能合并，似的，方案3是最佳策略2的扩展，考虑SDN设置中的延时敏感和能量感知路由器的选择
为了评估提出的方案，考虑了由四端交换机组成的四元Fat-Free网络拓扑，模拟测试在24小时仿真期间进行25次，网络交换机能耗的参考模拟参数如下，有原开关的固定功率设置为36W，1W的功耗用于活动端口的标准值，此外，为了根据上述模拟设置评估三种方案的性能，使用了从Google计算单元获取的工作流跟踪根据以下一组参数对考虑的方案进行表现评估。
平均SLA违规次数：SLA指标是考虑的设置中的一个重要指标，其中用较高的SLA违规描述较差的服务质量，并且减少违规会导致服务质量的满意，由于考虑的设置中的服务质量以网络延迟时和带宽为中心，因此定义SLA的违规是相应的，在以下两种情况下被视为SLA违规，
如果SDN在延时的阈值级别内无法处理流，，阈值取决于流大小和类型
如果SDN设置无法分配所需的流的带宽
总能耗（千瓦时）：考虑的设置中累计的能量利用是指构成底层DCN整体部分的网络开关所利用的能量之和
结果
提出的方案旨在通过考虑不同的服务质量参数下的流调度和路由来适应实时流量工作流，因此，提出的方案根据工作流的大小和其他特征将工作流分为两大类，图6a中描述了批处理和流处理的相关分类工作流，如图所示，考虑模型的周围环境考虑了每三十分钟间隔后随机到达不同的工作流，例如，在0500h时，引用的工作流是是流处理类型，因此，SDN控制平面可快速适应最佳策略2，以产生用于数据传输的能量最佳路由，同时保障所需的带宽。
图
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