13、雾计算与云计算虚拟化：智能交通与资源优化新趋势

雾计算与云计算虚拟化：智能交通与资源优化新趋势

雾计算助力智能交通管理

雾层数据处理的 ETL 流程

在智能交通管理中，雾层的传感器数据处理至关重要。通过 ETL（提取、转换、加载）流程，对雾节点本地的传感器数据进行处理，并结合推理规则创建事实。具体而言，繁忙路线、交通密度和交通灯同步等各种参数与空间人口、天气（如降雨和雾）以及废气排放等因素相关联。对所有静态传感器的感知属性及其时空属性进行分析，以创建区域推理规则。这些推理规则有助于在特定区域创建随时间变化的交通密度多边形。这样，相邻地理多边形内的用户可以在本地获得信息，从而减轻主云中心的负担。

认知模型与空间查询处理

将创建的知识库应用于认知模型，有助于处理空间查询。在雾节点，可以使用索引方法（如具有少量边界框的 R 树）高效处理空间查询，该方法可涵盖地理多边形内的所有交通多边形。城市内相关路线的交通多边形历史数据可用于日常交通模式分析、路线建议和交通灯同步。为特定区域创建的推理规则将得到优化，以实现更好的实时交通预测和建议。雾节点内的空间查询可根据其空间区域（即边界框）在分布式环境中执行。雾节点的知识库将在云环境中更新，以实现客户端建议布局与查询执行的映射。

云层的区域交通管理

雾节点的汇总属性和区域模式将减少云服务器的计算时间。雾节点空间区域的用户可以轻松与交通多边形相关联。当这些用户到达相关边界框或空间区域时，其应用程序仪表盘将实时接收交通多边形的汇总属性。

云计算虚拟化的概念与标准

虚拟化概述

在工业 4.0 时代，虚拟化是云计算的核心技术，它能够优化计算机能力的充分利用。虚拟化技