應(yīng)用于虛擬現(xiàn)實的霧計算大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研究*

*基金項目：

1.江蘇省高等學(xué)校大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目，項目編號：202210900004XJ；

2.江蘇省高校自然科學(xué)研究面上項目，項目編號：16KJB510007；

3.教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目，項目編號：201901163002、202002094006

0 引言

自20 世紀(jì)90 年代起，通過綜合多媒體圖形、實時傳感、人工智能及仿真等技術(shù)，以計算機(jī)技術(shù)為核心創(chuàng)建三維虛擬環(huán)境，借助相應(yīng)設(shè)備實現(xiàn)視覺、聽覺、觸覺、味覺等自然方式與虛擬世界物體沉浸交互。而隨著科學(xué)技術(shù)不斷進(jìn)步，虛擬現(xiàn)實技術(shù)不斷地更新完善，已廣泛應(yīng)用于娛樂、軍事、醫(yī)學(xué)、設(shè)計、藝術(shù)等領(lǐng)域，在心理咨詢領(lǐng)域應(yīng)用中備受重視關(guān)注。虛擬技術(shù)的科技成果在于能夠讓體驗者有種身臨其境的感覺，使體驗者沉浸在虛擬環(huán)境中, 可以借助數(shù)據(jù)手套、數(shù)據(jù)衣、眼鏡顯示器、鼠標(biāo)、頭盔顯示器等必要的設(shè)，通過感官功能、軀體運動與虛擬環(huán)境中的對象完成交互指定的動作，可以將真實的動作、行為對虛擬世界中的物體進(jìn)行控制。

自從2006 年提出云計算后，隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展，已經(jīng)成為計算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的主要框架。但大量數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)送和接收操作，終端用戶和數(shù)據(jù)中心之間的輸入輸出接口受到局限，數(shù)據(jù)傳輸速率大幅度下降，造成極大的時延^[1]。其另一弊端在于，伴隨接入設(shè)備數(shù)量增多，帶寬變得糟糕。因此，在2012 年正式提出霧計算概念，取代了不斷地將移動設(shè)備所產(chǎn)生的巨量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)到云端中央數(shù)據(jù)庫進(jìn)行處理，而放在設(shè)備邊緣區(qū)域進(jìn)行處理，能夠讓這些不需要傳送到云端的數(shù)據(jù)占用數(shù)據(jù)中心的資源，而在本地實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲和計算分析，減少了云服務(wù)器所產(chǎn)生的開銷，同時也增高移動設(shè)備的響應(yīng)速度，提高網(wǎng)絡(luò)帶寬，更重要的是在沒有網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境下，能夠繼續(xù)為用戶提供數(shù)據(jù)資源服務(wù)。

在美國，由普林斯頓大學(xué)工程學(xué)院院長蔣濛（Mung Chiang）在2015 年11 月創(chuàng)辦OpenFog 聯(lián)盟，聯(lián)盟成員包含微處理器行業(yè)代表企業(yè)ARM、思科公司（Cisco）、戴爾（Dell）、英特爾（Intel）等公司聯(lián)合普林斯頓大學(xué)共同成立^[2]。OpenFog 聯(lián)盟在官方網(wǎng)站上表明，5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能（AI）應(yīng)用程序需要多個層面共同協(xié)作，其中的硬件設(shè)備、邊緣軟件和云軟件，還有支持萬物互聯(lián)的通信協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)，在現(xiàn)有的基礎(chǔ)上無法做到與這些物聯(lián)網(wǎng)傳感器等設(shè)備在產(chǎn)生數(shù)據(jù)的規(guī)模和速度上相匹配，也無法滿足某些特殊用例，如自動駕駛車輛和緊急服務(wù)所必需的低時延低特性。通過霧計算不僅能提高網(wǎng)絡(luò)帶寬效率，提供高效率、高功能性的物聯(lián)網(wǎng)解決方案，還能保障業(yè)務(wù)的安全性和低運營成本。2017 年，OpenFog 聯(lián)盟在發(fā)表的參考架構(gòu)中表示，RAS（可靠性、可用性及可維護(hù)性）、安全性、開放性、可擴(kuò)展性、自主性、層次性、敏捷性和可編程性，這八項核心技術(shù)原則代表著系統(tǒng)是否能夠被定義為“OpenFog”的關(guān)鍵所在。2018 年6 月27 日，IEEE（The Institute of Electrical and Electronics Engineers，國際電氣與電子工程師學(xué)會）為擴(kuò)大霧計算的使用，IEEE 標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會制定了一個新的標(biāo)準(zhǔn)，該標(biāo)準(zhǔn)在官方基礎(chǔ)上進(jìn)一步確保設(shè)備、傳感器監(jiān)視器和服務(wù)的可互性和開放性，能夠共同處理來自IoT、AI、5G 的大規(guī)模數(shù)據(jù)流，被稱為IEEE1934TM。OpenFog 聯(lián)盟的主席兼思科公司高級主管的Helder Antunes 在聲明中表示：“我們現(xiàn)在有一個行業(yè)支持的藍(lán)圖，將通過霧計算推動新應(yīng)用和商業(yè)模式的發(fā)展^[3]?！?IEEE 1934 標(biāo)準(zhǔn)將霧計算定義為“系統(tǒng)級水平架構(gòu)”，該架構(gòu)支持行業(yè)垂直和應(yīng)用領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)資源和服務(wù)被分配在任何一個位置，用于存儲、計算、控制及網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，使得應(yīng)用程序和服務(wù)資源靠近數(shù)據(jù)的產(chǎn)生源。這一發(fā)布的霧標(biāo)準(zhǔn)不僅在安全性方面為整個行業(yè)提供了高認(rèn)可度的框架，而且在保證高性能基礎(chǔ)上，極大程度的加速了IoT、5G、AI 方面的市場發(fā)展。

除了OpenFog 聯(lián)盟的成立， 由法國電信運營商Orange 與法國國立計算機(jī)及自動化研究院Inria 共同主導(dǎo)的項目Discovery 旨在研究霧計算與大規(guī)模分布式云。英特爾（Intel）公司的“Cloud Computing at the Edge” 項目， 日本NTT 數(shù)據(jù)（NTT DATA） 發(fā)表的“Edge Computing”項目以及美國第二大運營商電信公司（AT&T）所研究的“Cloud 2.0”項目。從這些世界上的科技巨頭做出項目來看，他們都與霧計算有著巨大的關(guān)聯(lián)，體現(xiàn)出了霧計算大數(shù)據(jù)在未來發(fā)展中體的巨大價值。

我國在霧計算領(lǐng)域飛速的發(fā)展，在車聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療等領(lǐng)域已有經(jīng)典建樹^[4]。在國內(nèi)領(lǐng)域，不僅僅有華為（HUAWEI）公司于2016 年推進(jìn)的“全面云化”戰(zhàn)略，目的為在網(wǎng)絡(luò)硬件硬件標(biāo)準(zhǔn)化、虛擬化基礎(chǔ)上，進(jìn)一步將網(wǎng)絡(luò)軟件變成全分布式化、全自動化，完成真正的“設(shè)備云化”，這一理念與蓬勃發(fā)展的霧計算理念相一致。在科研領(lǐng)域中，西安電子科技大學(xué)、華東師范大學(xué)等學(xué)校針對霧計算這一課題展開研究^[5]，以最受人關(guān)注的霧計算在車聯(lián)網(wǎng)和系統(tǒng)智能燈調(diào)控系統(tǒng)的研究為例^[6]。

2017 年，西安電子科技大學(xué)科研小組針對日益增高的車輛數(shù)目，高車禍率和長擁堵時間在車輛環(huán)境中這些亟待解決的問題，同時考慮車聯(lián)網(wǎng)中傳輸信道帶寬有限，帶寬需求卻又日益增高，以及網(wǎng)絡(luò)吞吐率低等劣勢，提出基于分布式天線系統(tǒng)的混合云霧技術(shù)的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于光載無線（RoF）技術(shù)、分布式天線系統(tǒng)（DAS）技術(shù)，車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中對業(yè)務(wù)信息的種類和性能都有極高的需求，結(jié)合了云計算的劣勢和霧計算的優(yōu)勢所在，云計算可用來存儲大量數(shù)據(jù)及完成對時延不敏感信息的處理，而霧計算由于處于網(wǎng)絡(luò)邊緣，在存儲較小規(guī)模的數(shù)據(jù)的同時還能完成對時延敏感信息的的處理。這一科研獲得成功并對結(jié)果進(jìn)行驗證，霧計算車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)在時延較高、資源分配不均勻以及吞吐率較低等問題得到高效解決。

本文主要研究是為解決虛擬現(xiàn)實數(shù)據(jù)傳輸處理大數(shù)據(jù)弊端，設(shè)計霧計算系統(tǒng)模型，基于霧計算概念設(shè)計具有“智能前端化”的計算框架進(jìn)行展示并詳細(xì)討論其工作模式。

1 系統(tǒng)設(shè)計

依據(jù)本文的核心思想，利用“智能前端化”創(chuàng)新思想處理大數(shù)據(jù)，提出了通用的霧計算大數(shù)據(jù)系統(tǒng)框架，利用邊緣網(wǎng)絡(luò)中的設(shè)備，這些設(shè)備可以是由之前部署在網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)關(guān)、路由器、交換機(jī)等等，同樣也可以是專門部署的本地服務(wù)器。通過在霧層中部署專門的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，可以獲得更多的資源。設(shè)計的霧層，是由數(shù)量巨大的霧節(jié)點構(gòu)成的，這些節(jié)點就是上述中使用的一系列硬件設(shè)備，同時包含設(shè)備中的內(nèi)部管理系統(tǒng)。這些霧節(jié)點可以散布在不同的地理位置，這就與傳統(tǒng)集中的云數(shù)據(jù)中心形成鮮明對比。

霧服務(wù)器在地理位置上可以廣泛散布，可在無線覆蓋區(qū)域內(nèi)及時捕捉移動用戶對所在環(huán)境的信息需求，首先可通過主動緩存的方式從云數(shù)據(jù)中心下載保存相應(yīng)數(shù)據(jù)，也可以通過被動緩存，在信息流的傳輸過程中存儲相關(guān)數(shù)據(jù)。例如，在醫(yī)院部署的霧服務(wù)器可以緩存用戶希望了解到醫(yī)院的就診信息，醫(yī)院附近的衣食住行等有關(guān)信息。安裝在商場的霧服務(wù)器，通過緩存所在商場商品的介紹信息，以及在該商場周圍的交通信息，娛樂信息等?；谥悄芮岸嘶乃枷耄瑪?shù)據(jù)緩存的核心所在是，怎樣根據(jù)霧服務(wù)器所部署的環(huán)境，在大量數(shù)據(jù)中選擇合適的有效的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行存儲。

網(wǎng)絡(luò)（Internet）現(xiàn)有的緩存技術(shù)有內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)（CDN）和信息中心網(wǎng)絡(luò)（IDN）。現(xiàn)有的內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)，工作模式是根據(jù)在多地部署的緩存服務(wù)器，通過分散數(shù)據(jù)請求到各個服務(wù)器，這種方式雖然可以降低服務(wù)器的負(fù)載，縮短數(shù)據(jù)傳輸路徑，但是移動設(shè)備在通常情況下與內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)的緩存服務(wù)器有一定的距離，無法獲得用戶的需求和預(yù)測移動用戶想法。相較于內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)，信息中心網(wǎng)絡(luò)可允許電子設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)緩存，且與移動設(shè)備之間距離較近。總的來說，智能前端化思想在霧服務(wù)器中被更好的體現(xiàn)出來，在霧服務(wù)其中，霧計算可以做到高效感知當(dāng)前部署環(huán)境，并快速準(zhǔn)確推測用戶需求，再結(jié)合周圍服務(wù)器緩存大量移動用戶的偏好類型數(shù)據(jù)。

對大量分布的霧服務(wù)器而言，大多數(shù)的霧服務(wù)器都配備無線通訊接口，而這些無線通訊接口為了適應(yīng)不同的移動終端，而呈現(xiàn)出多樣性。因為霧服務(wù)器在緩存大量移動數(shù)據(jù)的同時，還具有超強(qiáng)的計算能力，所以相比較傳統(tǒng)的無線接入設(shè)備可以為移動用戶提供更優(yōu)秀的無線接入服務(wù)。這主要能從兩個方面體現(xiàn)出來。

1）感知移動：不同環(huán)境的移動設(shè)備往往體現(xiàn)出較大的差異，例如移動的長途公交車，當(dāng)長途公交車到站時，移動設(shè)備才能移入移出霧服務(wù)器的覆蓋訪問。而在開放的環(huán)境中，如商場，移動模式在此種環(huán)境下趨于隨機(jī)游走。因此，不同移動模式下的移動設(shè)備可以根據(jù)接入時間長短的不同，通過及時調(diào)節(jié)不同類型移動設(shè)備的接入時間來滿足移動設(shè)備的需求。

2）跨層次設(shè)計：無線接入設(shè)備在傳統(tǒng)條件下只能單純的提供網(wǎng)絡(luò)層次的服務(wù)，對于應(yīng)用層的數(shù)據(jù)沒有任何幫助。對于霧服務(wù)器來說，對周邊環(huán)境和緩存的數(shù)據(jù)都有認(rèn)知能力，在綜合不同層次的信息之后，針對應(yīng)用需求讓接入機(jī)制變得更加高效。

霧服務(wù)器位于云端和移動設(shè)備之間，在能夠進(jìn)行上述的數(shù)據(jù)緩存和無線接入的同時，本地化計算過程也具有雙向性，對云端和移動設(shè)備兩個方向進(jìn)行這個過程。比如：部署在大型商場的霧服務(wù)器還可以做到緩存這些商場周圍地理地圖數(shù)據(jù)，從而達(dá)到在移動設(shè)備接入時進(jìn)行精確導(dǎo)航?；蛟谖锫?lián)網(wǎng)中，大量的霧服務(wù)器設(shè)備，包含大量的傳感器，這些傳感器可以通過自身完成對數(shù)據(jù)的采集、篩選，再通過協(xié)調(diào)相鄰霧服務(wù)器對數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，這些處理過的精簡數(shù)據(jù)之后上傳給云端，極大的減少了云數(shù)據(jù)中心的壓力。

參考文獻(xiàn)：

[1] 蘇云沛.“云”里“霧”里——霧計算時代的到來[J].甘肅科技,2016,32(5):73-74+7.

[2] 方巍.從云計算到霧計算的范式轉(zhuǎn)變[J].南京信息工程大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2016,8(5):404-414.

[3] 朱紅梅.“云”消“霧”漲—記3GPP的D2D成長之路[J].通信世界,2014(27):21-22.

[4] 宛語.戳破云計算真相“霧計算”才是真正變革[J].創(chuàng)新科技,2014(11):1-1.

[5] 程冬梅,李志.基于霧計算的醫(yī)院信息服務(wù)系統(tǒng)[J].計算機(jī)科學(xué),2015,42(7):170-173+190.

[6] IEEE采用OpenFog參考架構(gòu)作為霧計算的正式標(biāo)準(zhǔn)[J].電子產(chǎn)品可靠性與環(huán)境試驗,2019,37(1):81.

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作者簡介: 于佳紅(2001-),女,2019級電子信息工程本科。

通信作者: 張福鼎(1982-),男,講師(Email:zfdc@qq.com)。

（本文來源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2023年5月期）