16、雾计算环境中的资源管理

雾计算环境中的资源管理

1. 引言

基于互联网的计算模式在全球范围内按需提供服务。计算节点主要有移动节点、传感器节点和云节点，这些节点相互连接，数据存储在云数据中心。当用户需要数据时，从云端获取会增加网络延迟，且数据不受终端用户控制，还可能存在数据中心云存储被非法访问的风险。

雾计算环境作为云计算的扩展，能在边缘计算环境中实现低延迟和高可用性。雾节点在网络边缘提供计算环境，数据由雾节点（如传感器、摄像头、代理服务器和执行器）生成。雾计算有广泛的实时应用，如使用探测器和捕获节点的监控应用。在需要实时数据的决策过程中，雾节点能在边缘进行实时处理，发挥重要作用。卫生部门、智能停车和灾难管理系统等都有雾计算与云计算存储服务集成的广泛应用。

雾计算通过分布式数据收集点（雾节点）进行处理和数据分析，无需访问云数据中心的存储，可提高服务性能和质量。本文重点介绍雾网络资源管理所需的物理拓扑结构以及全球资源管理策略的实施。雾网络将传感器节点、执行器和控制设备结合，捕获用户现场生成的实时流数据，用于全球用户端的分析和评估。雾网络与云数据中心节点连接，通过软件即服务（SaaS）和基础设施即服务（IaaS）提供服务。

2. 背景与相关工作

服务导向的计算模式及其扩展旨在实现最优资源管理，涵盖从云计算到边缘计算（包括雾计算、边缘计算和物联网计算）的范畴。基于优化的资源管理技术利用雾网络拓扑架构，以实现更好的服务质量和最优性能指标。

网络边缘的雾节点功能类似于云节点，通过连接设备提供智能决策所需的数据。节点的处理能力可在边缘实现，以最小的带宽成本和延迟完成计算和处理，这一过程称为卸载。边缘节点连接高速互联网，通过支持云、雾和边缘计算环境的最优策