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基于综合信任的边缘计算资源协同研究
资料介绍
边缘计算旨在共享利用边缘设备的计算、通信资源,满足人们对服务的实时响应、隐私与安全、计算自主性等需求,随物联网的发展将有广阔应用前景.调研了边缘计算的特征、基本概念和定义、最新研究进展以及边缘计算研究的挑战与发展趋势.基于边缘计算的核心挑战之一——隐私信任与安全保障问题,针对用户应用需求特征,充分考虑用户体验质量(QoE)来优化边缘计算系统.通过集成用户和资源的身份信任、行为信任、能力信任3个方面为综合信任度,利用信任评估保障对边缘计算资源管理与协同优化.针对终端的动态性、边缘设施能力受限、边缘与终端的邻近性、云中心功能强和距离远的特征,融合云计算、P2P计算、C/S与网格计算模式,构建多层自适应的统一计算模型,实现对应用场景动态匹配;研究以用户体验质量为目标的综合资源/用户信任评估体系与模型,实现资源QoS向QoE的指标映射,构建资源和用户的身份信任、行为信任评价机制,形成综合信任评估体系与模型;根据应用需求,研究面向计算能力、移动性与可用服务时间、剩余能量、带宽等多重约束的边缘计算的任务卸载、资源调度算法和优化方案,实现资源在终端、边缘、云中心3层级可信共享和优化利用,更好满足用户QoE需求.最后通过流计算任务分配的边缘计算场景验证了模型框架的有效性.
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ＤＯＩ１０．７５４４ｉｓｓｎ１０００１２３９ ．２０１８ ．２０１７０８００
－
计 算 机 研 究 与 发 展
?
（）： ，
５５３ ４４９４７７ ２０１８
－
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍ ｕｔｅｒＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏ ｍｅｎｔ
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基于综合信任的边缘计算资源协同研究
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２
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邓晓衡
关培源
万志文
刘恩陆
罗
杰
赵智慧
刘亚军
张洪刚
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１
（
）
中南大学信息科学与工程学院 长沙
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４１００７５
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２
３
（
）
中南大学软件学院 长沙
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４１００７５
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（
）
马萨诸塞大学波士顿分校工程系 波士顿
ꢀ
０２１２５３３９３
－
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（
）
ｄｘｈ ｃｓｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
＠
ＩｎｔｅｒａｔｅｄＴｒｕｓｔＢａｓｅｄＲｅｓｏｕｒｃｅＣｏｏｅｒａｔｉｏｎｉｎＥｄｅＣｏｍ ｕｔｉｎ
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ＧｕａｎＰｅｉｕａｎ ＷａｎＺｈｉｗｅｎ ＬｉｕＥｎｌｕ ＬｕｏＪｉｅ ＺｈａｏＺｈｉｈｕｉ ＬｉｕＹａｕｎ ａｎｄ
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Ｄｅｎ Ｘｉａｏｈｅｎ
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Ｚｈａｎ Ｈｏｎ ａｎ
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２
３
（
，
，
）
Ｓｃｈｏｏｌｏ ＩｎｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ ＆ Ｅｎｉｎｅｅｒｉｎ ＣｅｎｔｒａｌＳｏｕｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔ Ｃｈａｎｓｈａ４１００７５
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，
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（
， ，
Ｅｎｉｎｅｅｒｉｎ Ｄｅ ａｒｔｍｅｎｔ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔ ｏ ＭａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓＢｏｓｔｏｎ Ｂｏｓｔｏｎ０２１２５３３９３
－
）
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，
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｅｄｅｃｏｍ ｕｔｉｎ ａｓａｎｅｗｃｏｍ ｕｔｉｎ ａｒａｄｉ ｍ ｉｓｄｅｓｉｎｅｄｔｏｓｈａｒｅｒｅｓｏｕｒｃｅｓｏｆｅｄｅ
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，
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，
ｄｅｖｉｃｅｓ ｓｕｃｈ ａｓ ＣＰＵ ｃｏｍ ｕｔｉｎ ａｂｉｌｉｔ ｂａｎｄｗｉｄｔｈ ｓｔｏｒａｅｃａａｃｉｔ ａｎｄｓｏ ｏｎ ｔｏ ｍｅｅｔｔｈｅ
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，
ｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅ ｒｅａｌｔｉｍｅ ｒｅｓｏｎｓｅ ｒｉｖａｃ ａｎｄ ｓｅｃｕｒｉｔ ｃｏｍ ｕｔｉｎ ａｕｔｏｎｏｍ ．Ｗｉｔｈ ｔｈｅ
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（
）
，
ｄｅｖｅｌｏ ｍｅｎｔｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｓ ＩｏＴ ａｎｄｍｏｂｉｌｅＩｎｔｅｒｎｅｔｔｅｃｈｎｏｌｏ ｅｄｅｃｏｍ ｕｔｉｎ ｉｓｏｆ ｒｅａｔ
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，
ｏｔｅｎｔｉａｌｏｆｂｅｉｎ ｗｉｄｅｌ ｕｓｅｄ．Ｔｈｉｓ ａｅｒｉｎｖｅｓｔｉａｔｅｓｔｈｅｂａｓｉｃｆｅａｔｕｒｅｓ ｃｏｎｃｅｔｓａｎｄｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎｓ ｔｈｅ
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，
ｌａｔｅｓｔｓｔａｔｅｏｆａｒｔ ａｎｄｔｈｅｃｈａｌｌｅｎｅａｎｄｔｒｅｎｄｓｏｆｅｄｅｃｏｍ ｕｔｉｎ ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｋｅ ｃｈａｌｌｅｎｅｏｆ
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（
ｕａｒａｎｔｅｅｏｆｕｓｅｒｓ ｕａｌｉｔ ｏｆｅｘｅｒｉｅｎｃｅ ＱｏＥ
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），
，
ｒｉｖａｃ ａｎｄｓｅｃｕｒｉｔ ｉｎｅｄｅｃｏｍ ｕｔｉｎ ｗｅｆｏｃｕｓｏｎ
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ｔｈｅｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｏｆｕｓｅｒｓａｎｄｃｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅ ｕａｌｉｔ ｏｆｅｘｅｒｉｅｎｃｅｏｆｕｓｅｒｓｔｏｏｔｉｍｉｚｅｔｈｅｅｄｅｃｏｍ ｕｔｉｎ
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，
，
ｓｓｔｅｍ．Ｗｅｉｎｔｅｒａｔｅｔｈｒｅｅａｓｅｃｔｓｏｆｔｒｕｓｔ ｒｏｅｒｔｉｅｓ ｗｈｉｃｈａｒｅｉｄｅｎｔｉｔ ｔｒｕｓｔ ｂｅｈａｖｉｏｒｔｒｕｓｔａｎｄ
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，
ａｂｉｌｉｔ ｔｒｕｓｔ ｔｏ ｅｖａｌｕａｔｅ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ ｕｓｅｒｓ ｔｏ ｅｎｓｕｒｅ ｔｈｅ ｓｕｃｃｅｓｓ ｏｆｒｅｓｏｕｒｃｅ ｓｈａｒｉｎ ａｎｄ
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ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｉｎｅｄｅｃｏｍ ｕｔｉｎ ．Ｔｈｉｓ ａｅｒａｌｓｏｉｎｖｅｓｔｉａｔｅｓｖａｒｉｏｕｓｃｏｍ ｕｔｉｎ ｍｏｄｅｓ
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，
ｇ
，
ｇ
，
ｇ
，
ｓｕｃｈａｓｃｌｏｕｄｃｏｍ ｕｔｉｎ Ｐ２Ｐｃｏｍ ｕｔｉｎ ＣＳａｎｄ ｒｉｄｃｏｍ ｕｔｉｎ ａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｓａｍｕｌｔｉｌａｅｒ ｓｅｌｆ
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，
ａｄａｔｉｖｅ ｕｎｉｆｏｒｍｃｏｍ ｕｔｉｎ ｍｏｄｅｌｔｏｄｎａｍｉｃａｌｌ ｍａｔｃｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔａ ｌｉｃａｔｉｏｎｓｃｅｎａｒｉｏｓ．Ｔｈｉｓｍｏｄｅｌ
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ｈａｓｆｏｕｒｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ １ ｒｅｖｅａｌｔｈｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｏｆ ａｒａｍｅｔｅｒｓｍａ ｉｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｕａｌｉｔ ｏｆｓｅｒｖｉｃｅ
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（
）
ＱｏＳ ａｎｄ ｕａｌｉｔ ｏｆｅｘｅｒｉｅｎｃｅ ２ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｄｅｎｔｉｔ ｔｒｕｓｔ ｂｅｈａｖｉｏｒｔｒｕｓｔｏｆｒｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄｕｓｅｒｓ
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； ）
，
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； ）
ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ ３ ｆｏｒｍａｎｉｎｔｅｒａｔｅｄｔｒｕｓｔｅｖａｌｕａｔｉｏｎａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅａｎｄ ｍｏｄｅｌ ４ ｄｅｓｉｎａ
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； ）
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，
，
ｒｅｓｏｕｒｃｅｓｃｈｅｄｕｌｉｎ ａｌｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒｓｔｒｅａｍ ｒｏｃｅｓｓｉｎ ｓｃｅｎａｒｉｏ ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎ ｔｈｅｃｏｍ ｕｔｉｎ ａｂｉｌｉｔ
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ｇ
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ｓｔｏｒａｅｃａａｃｉｔ ａｎｄ ｄｎａｍｉｃａｌｃｈａｎｎｅｌｃａａｃｉｔ ｄｅｅｎｄｓｏｎ ｍｏｂｉｌｉｔ ｔｏｉｍ ｒｏｖｅｔｈｅ ｕａｌｉｔ ｏｆ
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，
，
，
ｅｘｅｒｉｅｎｃｅｏｆｕｓｅｒｓ．Ｔｈｒｏｕｈｔｈｉｓｍｏｄｅｌａｎｄｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓｉｎｔｈｅｅｎｄ ｏｉｎｔ ｅｄｅｎｅｔｗｏｒｋ
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，
ｃｌｏｕｄｃｅｎｔｅｒｔｈｒｅｅｌｅｖｅｌｓａｒｅｅｘｅｃｔｅｄｔｏｂｅｔｒｕｓｔｅｄｓｈａｒｉｎ ａｎｄｏｔｉｍｉｚｅｄｕｓｉｎ ａｎｄｔｈｅｕｓｅｒｓ＇ＱｏＥ
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，
ｎｅｅｄｓａｒｅｗｅｌｌｓａｔｉｓｆｉｅｄ．Ａｔｌａｓｔ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈｅｖａｌｉｄｉｔ ｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌ．
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；
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；
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；
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；
ｍｏｂｉｌｅ ｅｄｅ ｃｏｍ ｕｔｉｎ
ｇ
Ｋｅ ｗｏｒｄｓ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｃｏｍ ｕｔｉｎ ｅｄｅ ｃｏｍ ｕｔｉｎ ｆｏ ｃｏｍ ｕｔｉｎ
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；
Ｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｓ ｉｎｔｅｒａｔｅｄｔｒｕｓｔ
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：
；
：
修回日期
２０１７ １２ １１
收稿日期
－ －
２０１７ １０ ２３
－
－
ꢀ
：
基金项目 国家自然科学基金项目
（
，
６１７７２５５３ ６１３７９０５８
）
ꢀ
（ ， ）
Ｔｈｉｓｗｏｒｋｗａｓｓｕ ｏｒｔｅｄｂ ｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ ６１７７２５５３ ６１３７９０５８ ．
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，
（）
２０１８ ５５３
ꢀ
计算机研究与发展
４５０
、 ， 、
边缘计算旨在共享利用边缘设备的计算 通信资源 满足人们对服务的实时响应 隐私与安全
、
摘
要
ꢀ
ꢀ
， 、 、
计算自主性等需求 随物联网的发展将有广阔应用前景 调研了边缘计算的特征 基本概念和定义 最新
．
———
研究进展以及边缘计算研究的挑战与发展趋势 基于边缘计算的核心挑战之一
隐私信任与安全保
）
来优化边缘计算系统 通过集成用户和
ＱｏＥ
．
， ，
障问题 针对用户应用需求特征 充分考虑用户体验质量
（
．
、 、 ，
资源的身份信任 行为信任 能力信任 个方面为综合信任度 利用信任评估保障对边缘计算资源管理
３
、 、 、
与协同优化 针对终端的动态性 边缘设施能力受限 边缘与终端的邻近性 云中心功能强和距离远的特
．
，
征 融合云计算
、
Ｐ２Ｐ
、 ， ，
与网格计算模式 构建多层自适应的统一计算模型 实现对应用场景动
ＣＳ
?
计算
； ，
态匹配 研究以用户体验质量为目标的综合资源 用户信任评估体系与模型 实现资源
?
向
ＱｏＳ ＱｏＥ
的指
， 、 ， ；
标映射 构建资源和用户的身份信任 行为信任评价机制 形成综合信任评估体系与模型 根据应用需
， 、 、 、 、
求 研究面向计算能力 移动性与可用服务时间 剩余能量 带宽等多重约束的边缘计算的任务卸载 资
， 、 、 ，
源调度算法和优化方案 实现资源在终端 边缘 云中 心 层级可 信共享 和 优化 利用 更 好 满足用户
３
需求 最后通过流计算任务分配的边缘计算场景验证了模型框架的有效性
． ．
ＱｏＥ
； ； ； ； ；
分布式计算 边缘计算 雾计算 移动边缘计算 物联网 综合信任
关键词
ꢀ
中图法分类号
ＴＰ３９３
ꢀ
、 、
时性需求 大数据量交互与处理 本地化位置相关计
（
）
ｅｄｅｃｏｍ ｕｔｉｎ
ｇꢀ ｇ
，
算的需求 边缘计算
．
应运而生 代
计算模式的演进与资源协同
１
ꢀ
ｐ
，
表了云计算之后回归的新的计算范例 其中计算和
、
计算的硬件形态 计算体的连接形式与应用的
， 、
存储资源放置在互联网的边缘 靠近移动设备 传感
，
需求发展相互影响 使得计算范式经历了从大型机
，
器和最终用户 边缘计算不是要替代云计算 而是与
．
；
终端的集中计算模式 到服务器
， ，
云计算有机融合 进 行 权衡 使 用 户 获 得 最 好的体
计算机网
＋ＰＣ＋
＋
， 、
络的自主网络计算模式 其表现为集群计算 网格计
（
验 边 缘 计 算 又 被 称 为 或 者 表 现 为 雾 计 算
ｆｏ
ｇ
．
， ；
算 期间还有对等计算等形式 进一步的发展使计算
）、
移动边缘计算
（
）
ｍｏｂｉｌｅｅｄｅｃｏｍ ｕｔｉｎ
ꢀ ｇꢀ
ｇ
ｃｏｍ ｕｔｉｎ
ｐ
ｇ
ｐ
［
］
５７
－
， 、
再次回归集中 形成云平台 数据中心 终端的中心
＋
“
研究者 使 用 诸 如 朵 云
．
”、“ ”
微 数 据 中 心 和
等
［
］
［
］
８１０
，
代表着
１２
－
－
，
计算模式 表现为云计算与数据中心服务
云计
“ ”
雾 的术语来指代小的边缘定位节点
．
、
算通过将 资源或信息服务的基础设施中心 平
ＩＣＴ
、
和云计算 大数据中心概念体系中相对应的另一面
．
，
，
从计算模式的演进 我们可以发现其中有一个
台和应用服务器等虚拟化直接提供基础设施服务
、 、 、
如各种服务器 数据库 存储设备 并行分布式计算
、
基本的因素就是模式演化都是为了更加充分 有效
； ， 、
系统等 或者形成平台 如运营 支撑和开发平台等
；
， 、 、
地协同各种资源 包括计算 存储 通信资源等 物联
．
， 、
或者构建服务应用 如提供的软件 数据和信息等各
、 ，
网 移动互联网的不断发展 意味着网络的边缘有海
，
量的数据产生和巨大边缘就近计算的需求 产生大
种应用 云计算的核心思想是通过将超大容量的资
．
， ，
源集中统一管理 根据用户的需求与请求 动态地分
量的边缘流量可能对核心网络带宽产生挑战 卡内
．
， ，
配 由于集中的管理模式有良好商业模式 包括亚马
基梅隆大 学计算机 系
教 授 指 出 从
Ｓａｔａｎａｒａａｎａｎ
ｙ
ｙ
、
、
微软等
Ｇｏｏｌｅ
、
互联网和通信等行业大企业
ＩＴ
，
，
逊
发展的成功程度来看 云计算正在让位于边缘计算
未来边缘计算应用以及终端用户的体验都将不断提
ｇ
， ，
纷纷进入云计算领域 云计算也因此蓬勃发展 应用
［ ］
１１
［
］
３４
－
，
边缘计算将有着广泛 的 应 用 前景 业 内甚至
，
云计算高度发展 完全集中
升
和服务于各行各业
．
．
、
将边缘计算和云计算看作未来 种并存 对等的计
２
，
化 也带来不可避免的局限性 比如电子商务平台
．
、
、 、
评级服务 搜索引擎 在线社交网络和位置服务等集
算模式 学术界的研究者们已经针对这种计算模式
．
、 、
的体系结构 关键理论与科学问题 技术挑战等问题
；
中式服务释放个人和社交数据而导致隐私泄露 从用
，
进行探索 并形成许多初创成果 为推动边缘计算的
．
，
户到云完全授权的应用程序和系统控制 要求客户
［
］
１２１３
，
－
，
端到云的单方面信任 阻碍了用户之间建立更细粒
深入研究
美国自然科学基金会于
年首次
２０１６
； ，
度的信任 同时 还失去和浪费了现代个人设备的计
以边缘 计 算 为 主 题 设 立 研 究 计 划 资 助 科 学 家 研
［
］
１４
；
、 ； ，
算 通信和存储能力 最后 云计算亦无法满足强实
，
究
ＦｕｔｕｒｅＧｅｎｅｒａｔｉｏｎＣｏｍ ｕｔｅｒＳｓｔｅｍｓＩＥＥＥ
ꢀｙ
ꢀ
ꢀ
ｐ
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