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得益于互联网技术与通信技术的快速发展,以工业物联网(Industrial Internet of Things,IIoT)为代表的物联网产业迅速崛起,作为由传统工业向智能工业转型的关键性技术,IIoT得到了产业界和学术界广泛地关注与研究。在现有IIoT网络架构中,云计算中心凭借其优越的性能成为了数据处理和存储的重要解决方案。但云计算平台往往部署于距离IIoT用户遥远的网络中心,用户数据经由网络传输产生的时延和传输过程中的安全性都无法得到保障,难以满足IIoT中对于时延和数据安全性的需求。针对以云计算为核心的IIoT架构存在的弊端,本文对雾计算和分布式存储展开了研究,分析阐述了在IIoT环境中引入雾计算的优势,深入研究了云雾混合IIoT架构,并在该架构中利用分布式存储来增强数据存储的安全性,构建了安全性保障下的数据传输时延模型,同时研究了该模型下的数据分配策略以优化数据传输时延。本文的具体研究内容如下:在IIoT环境中,针对以云为核心网络架构在存储单个用户数据时存在的数据传输时延高的问题,本文研究了“云雾混合工业物联网架构”。该架构利用雾计算层设备对IIoT中的数据进行存储以降低传输时延,同时本文在雾计算层构建分布式存储系统,提升数据存储的安全性。之后,在该架构中,对数据存储分配方案的安全性和数据分布式存储的传输时延进行了建模,提出了安全性保障下数据传输时延最小的优化问题,针对该问题,研究了基于蚁群算法的数据分配策略,达到数据传输时延最小的目的。仿真结果表明,基于蚁群算法的云雾混合IIoT架构能够有效地在保证数据存储安全性的前提下降低数据传输时延。在单用户研究的基础上,针对IIoT环境中更为普遍的多用户环境,本文研究了“软件定义的云雾混合工业物联网架构”。在该架构中,云计算中心被视为一个高安全性的大容量存储节点,与多个雾设备共同组成分布式存储系统;同时利用软件定义网络(Software Defined Network,SDN)的控制能力,对该网络架构进行补充,SDN技术能够根据网络动态信息对多用户系统进行实时管理。在该架构下,本文对多用户数据传输总时延进行了建模,并基于单用户情况下研究的数据存储方案安全性模型,提出了数据存储安全性和存储节点容量约束下的数据传输总时延最低问题,针对该问题,利用优化的蚁群算法求解了其数据分配策略,实现了时延最低的目标。仿真结果表明,当存储80MB数据时,本文提出的软件定义的云雾混合IIoT架构相比于传统云计算网络架构和单个雾节点的网络架构时延性能分别提升了86.7%和75.3%。