2、工业 5.0 下的绿色移动云计算：技术与挑战

工业 5.0 下的绿色移动云计算：技术与挑战

1. 安全与隐私问题

部分设备借助具备 GPS 功能的定位服务来披露用户当前位置，这可能引发部分用户的隐私担忧。不过，目前在安全、隐私和信任方面的研究正在推进。如今，区块链也成为了一个新兴的研究热点。基于联邦学习的移动云计算（MCC）能提供一个保护隐私的生态系统。同时，哈希和对称参数函数可用于实现抗假冒的基于生物特征的身份验证。另外，节能安全混合（EESH）算法利用电压缩放来降低能源消耗，恶意数据检测（MDD）算法则借助区块链让 EESH 更安全。

2. 成本与商业模式

云成本可分为拥有成本和使用成本。拥有成本决定了拥有和管理 IT 基础设施的费用，在云计算中，它体现了云投资的商业价值，涵盖服务、电力、冷却、设施、软件、房地产和维护等成本。使用成本是指用户使用动态弹性资源的费用。卸载的成本和效益分析也很重要，以下是一些相关方法：
- Spectra 方法 ：持续监控资源，在应用卸载与性能、质量和能源消耗之间进行权衡，通过“自调整”实现资源的最佳放置，同时满足用户对可用资源的需求，执行任务并维护代理的配置文件历史。
- Chroma 方法 ：使用“策略”监控资源，并进行历史预测以估算成本，根据效用函数在速度和功耗等属性之间进行权衡。
- 序列化成本效益分析 ：考虑网络和应用的特性以及设备的能源消耗，在决定是否卸载时，可考虑相对速度、网络带宽、代理利用率、延迟、任务复杂度和输入/输出大小等因素。
- 参数分析 ：比较云和移动设备的能源使用情况，考