24、赋能物联网的认知管理框架

赋能物联网的认知管理框架

一、引言

“为70亿人配备7万亿台设备”这一范式表明，处理将成为物联网（IoT）一部分的大量对象需要合适的架构和技术基础。联网的传感器、执行器以及其他类型的智能设备和对象需要合适的通信基础设施。同时，由于缺乏管理功能来克服普适网络的技术异质性和复杂性，因此需要定义增强态势感知的机制。这些机制应具备通过互补使用异构对象来提供可靠服务的能力，以实现高可靠性，并且能够从异构对象集合中选择最有效和合适的对象，从而实现能源效率。由于需要处理的对象和设备数量庞大，网络和通信技术种类繁多，以及需要支持的管理边界，因此需要一种不同的管理方法。其理念是实现异构设备和系统之间的无缝互操作连接，向用户/利益相关者隐藏其复杂性，同时提供复杂的服务。

本文提出了一个认知管理框架，旨在克服这种技术异质性和复杂性。该框架具有通过自我管理功能动态选择其行为（被管理系统的配置）的能力，同时考虑通过机器学习获得的关于操作上下文（例如，内部状态和环境状态）的信息和知识，以及指定目标、约束、规则等的策略。该框架包括三个主要的使能层，即虚拟对象（VO）、复合虚拟对象（CVO）以及用户/利益相关者和服务层，这些层可重复用于实现各种应用，如环境辅助生活、智能办公室（便捷会议）、智能交通、供应链管理等。

在每一层中，都有可扩展的架构，提供实体注册、查找和发现以及服务组合的机制。各层的认知实体提供自我管理（配置、修复、优化、保护）和学习的手段。在这方面，它们能够感知和推理其上下文/情况（例如，基于事件过滤、模式识别、机器学习），并通过相关的优化算法和机器学习进行基于知识的决策。

虚拟对象（VOs）主要用于抽象技术异质性。VOs是现实世界对象（例如，传感器、执行器、设备等）的虚拟表示。