18、智能城市发展中的新兴技术：边缘计算与机器学习

智能城市发展中的新兴技术：边缘计算与机器学习

1. 关键技术概述

在智能城市发展中，一些新兴技术正发挥着关键作用。MQTT 适用于机器对机器（M2M）通信，像 RabbitMQ、Mosquitos 和 Erlang MQTT 等产品都实现了 MQTT。而在雾设备中考虑边缘计算时，设备到设备（D2D）通信也显得尤为重要，它指的是两个移动设备之间无需通过基站或核心网络的直接通信。

同时，用于分析和存储大数据的技术可以以 Docker 容器的形式提供。例如，Docker Hub 有 MongoDB、Cassandra、HBase、OpenTSDB 和 Spark 的镜像。这些技术的存在使得边缘计算成为可能。

2. 边缘和云的应用案例

• GeeLytics ：物联网解决方案在不同领域的大规模实施，使得对数据流数据的实时处理需求增加。GeeLytics 系统尝试利用边缘计算来处理数据流数据，同时使用云进行卸载。它会考虑数据流源的地理位置，动态地将任务处理导向边缘，这些任务可以表示为孤立的 Docker 容器。该系统可用于智能交通、人群预测和全球化智能城市等场景，为应用提供数据流的实时处理。
• 车载雾计算（VFC） ：交通管理系统（TMS）在智能城市和城市发展中起着重要作用，需要超低延迟来管理和监控交通。VFC 是雾计算（云微层）和车载网络的结合，其重要设计原则是将停放和行驶的车辆都作为数据处理的计算资源，云计算用于卸载。为了最小化响应时间，还提出了一种 VFC 启用的卸载算法进行负载平衡优化。以中国上海的出租车城市地图和路线为例，该系统的响应时间为 0.6