【摘 要】
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工业物联网（Industrial Internet of Things,IIoT）将物联网与工业进行融合。它促进了传感器、生产线现代工业生产和自动化环境中各种智能设备的互连。在IIoT环境中,各种设备将会产生大量的数据流,如何处理这些数据流的转发,降低网络延迟成为了 IIoT面临的一大挑战。同时,IIoT中的设备通常会频繁移动,例如移动机器人、智能机械臂、无人驾驶卡车和工人携带的移动通信设备,这对
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工业物联网（Industrial Internet of Things,IIoT）将物联网与工业进行融合。它促进了传感器、生产线现代工业生产和自动化环境中各种智能设备的互连。在IIoT环境中,各种设备将会产生大量的数据流,如何处理这些数据流的转发,降低网络延迟成为了 IIoT面临的一大挑战。同时,IIoT中的设备通常会频繁移动,例如移动机器人、智能机械臂、无人驾驶卡车和工人携带的移动通信设备,这对工业物联网服务提供的灵活性也提出了新的要求。为了解决工业物联网中实时性、资源多样性、安全性等需求,诸多研究将网络功能虚拟化（Network Function Virtualization,NFV）与移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）引入,将服务功能链（Service Function Chain,SFC）有序的编排在边缘网络中,可以使工业物联网中的数据转发更加灵活,满足用户QoS要求,大大提高了工业物联网的可管理和性灵活性。然而,目前的服务功能链编排研究中大多没有考虑边缘-中心环境中,不同厂商共享网络资源可能造成的编排结果不可信的情况,同时服务编排的效率还有待进一步提高。在IIoT中设备频繁移动的场景下,固定的服务功能链部署会带来较长的服务延迟,然而目前大多数研究没有考虑到设备移动性的影响,只考虑到了由于节点过载导致的被动迁移场景。针对当前服务功能链编排和迁移算法的不足,本文进行了以下三个方面的研究:（1）为了进一步提高编排的效率,同时提高服务编排的可靠性,本文提出了一种基于能耗时延联合优化的联邦服务功能链编排算法。文中算法首先将联邦学习与传统强化学习结合起来,加速了模型的收敛,增强了模型的鲁棒性。同时,本文引入了信誉理论,评估不同编排模型的可靠度,提高了联邦学习的抗干扰能力,提高了编排结果的准确度,满足工业物联网对可靠性的要求。本文的仿真结果表明,提出的算法可以满足加速收敛和优化能耗与时延的效果。（2）为了更好的适应在工业物联网中设备动态移动的场景,本文提出了基于设备移动性和网络状态的服务功能链迁移策略。本文提出的迁移算法中,首先对GPS采集到的位置数据进行校准,利用LTSM模型预测设备下一时刻的位置,并利用预测结果结合李亚普诺夫优化算法对SFC的迁移进行决策。仿真表明,算法在降低服务中断概率,降低时延,控制迁移开销上取得了一定的效果。（3）本文基于前两节所设计的算法,设计并实现了一个服务功能编排和迁移仿真平台。本文首先对该平台的功能进行了设计与梳理,搭建基本框架和底层数据库。之后,本文进一步设计了服务链编排模块、服务功能链迁移模块和拓扑展示模块。在技术上整体采用MVC架构,利用Spring对各个框架进行整合,其中,前端界面采用layUI框架实现,并使用Vis.js进行拓扑绘图,后台开发采用了 Spring Boot框架,利用其反转控制和依赖注入等特性简化开发过程。数据库使用了 MySql。最后,对系统进行了测试,测试结果表明,本文可以完成预期功能,帮助运维人员进行服务功能链编排和仿真的操作。
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