基于多访问边缘计算的非接触式应用的普及方法

可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectICTExpress 8（2022）575www.elsevier.com/locate/icte利用多访问边缘计算实现非接触式应用Pasika Ranaweeraa，Ana D，Chamitha de Alwisb.Jurcuta，Madhusanka Liyanagea，ca爱尔兰都柏林大学学院计算机科学学院b斯里兰卡Sri Jayewardeneprua大学电气和电子工程系c芬兰奥卢大学无线通信中心接收日期：2021年7月9日;接收日期：2022年2月17日;接受日期：2022年3月2日2022年3月10日在线提供摘要随着COVID-19大流行的意外爆发，整个世界的进展已经停止，并敦促对无接触和自主服务和应用程序的需求。实现这些主要基于物联网（IoT）的应用需要一个全面的普适计算基础设施。在本文中，我们进行了一项调查，以确定利用多访问边缘计算（MEC）基础设施来实现新兴物联网应用需求的可能普及方法。我们已经为所考虑的物联网应用程序正式制定了特定的架构布局，同时指定了实现此类方法的网络级要求;并进行了模拟以测试拟议MEC方法的可行性版 权 所 有 2022 作 者 。 出 版 社 ： Elsevier B.V. 代 表 韩 国 通 信 和 信 息 科 学 研 究 所 这 是 CC BY 许 可 下 的 开 放 获 取 文 章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。关键词：非接触式; COVID-19; MEC; IoT; IoMT;低延迟; AR; VR内容1.导言. 5762.新兴物联网非接触式用例5772.1.智能医院5772.2.智能工厂5772.3.消费者交易5772.4.接触者追踪5782.5.在家工作和在线教育5783.基于MEC的IoT/IoMT5783.1.增强现实5783.2.低延迟通信5793.3.微型数据中心和无线大数据分析5793.4.Edge-AI和认知辅助5803.5.卸载5803.6.缓存、动态内容交付、视频流和分析5803.7.基于MEC的安全和隐私5814.使用MEC581实现物联网用例4.1.智能医院MEC5814.2.智能工厂MEC5814.3.消费者贸易MEC5824.4.用于接触者追踪的583*通讯作者。电子邮件地址：pasika. ucdconnect.ie（P. Ranaweera），chamitha@sjp.ac.lk（C.de Alwis），anca. ucd.ie（A.D. Jurcut），madhusanka@ucd.ie，madhusanka. oulu.fi（M.Liyanage）。同行评审由韩国通信和信息科学研究所负责。https://doi.org/10.1016/j.icte.2022.03.0012405-9595/© 2022作者。 由Elsevier B.V.代表韩国通信和信息科学研究所出版。这是一CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。P. 拉纳维拉角de Alwis，A.D.Jurcut等人ICT Express 8（2022）5755764.5.WFH和在线教育5835.可行性评估6.结论586CRediT作者贡献声明586竞争利益声明587致谢587参考文献5871. 介绍COVID-19疫情使我们意识到，现有的知识、方法、技术或设施不足以减轻其造成的影响。虽然有几个有前途的疫苗已被著名的制药机构推出，其有效性仍然是在一个值得怀疑的状态，鉴于新的突变株的病原体。COVID-19隐形传播的传染性水平促使人们开发新的人际互动方法来减缓其传播。为此，互联网物联网（IoT）概念在实现这些战略中起着关键作用。已经建立的物联网设备，协议和框架以及标准化机构正在为最可行的数字基础设施铺平道路，以找到解决当前困境的解决方案。此外，与物联网相一致的“智慧城市”概念保证了此类数字解决方案覆盖城市发展的所有重要方面。然而，单靠数字基础设施还不足以满足当前的需求。普适或无处不在的计算能力是一个内在的方面;边缘计算范例能够促进。在流行病的背景下，医疗物联网（IoMT）指令是最重要的 部署以非接触式患者检查、样本提取、治疗和监测方法为特征的医疗服务。事实上，将医疗附近的所有医疗设备互连的数字IoMT基础设施正在提高非接触式实践新要求的集成能力[1]。很明显，要想适应一种无接触和受限制的日常生活，避免紧张和焦虑，就需要从消费者的角度使用技术。这种适应性不仅限于医疗保健，还适用于娱乐，职业，贸易，时尚和教育。尽管目前的技术提供了对资源的远程访问，但在线视频会议设施、在线协作平台、对智能传感器和致动器设备的支持暂时足够，但不会随着未来对数字服务的需求而扩展。 由于基于IoT的服务采用资源有限的设备，因此它们的进步取决于卸载能力，其中它们的操作的资源消耗处理阶段此外，大多数新兴服务不是被设计成独立操作的;需要与它们各自的服务器或控制站的实时和全时连接，以保持它们的普遍特征以及监视能力。因此，非接触式和普适数字解决方案是现有的网络基础结构，其中每个新兴的应用或服务都需要具有极低延迟的巨大带宽，以保持它们的在线操作而不中断。相反，工业和关键基础设施严重依赖新兴的第五代（5G）相关技术进步，以实现非接触式操作服务，从而改善当前的网络基础设施。增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、超可靠低延迟通信（URLLC）、增强型移动宽带（eMBB）和大规模机器类型通信（mMTC）的新兴指令对于设计数字基础设施以实现设想的用例是必不可少的[2]。然而，这些新概念所要求的服务能力，特别是无处不在的计算能力，是不可想象的，与流行的网络基础设施，通过基于云计算的服务进行补充。新兴的边缘计算范式多访问边缘计算（MEC）的属性是克服云计算的既定陷阱的能力。在移动基站处建立的MEC平台能够在邻近位置处提供动态服务。通过这些分散的服务器布局，位置和上下文感知是可能的，同时超低延迟、更高带宽、安全性和隐私方面得到增强以满足新颖的服务规范。MEC的边缘基础设施由作为虚拟机（VM）操作的移动边缘管理器（MEH）的虚拟化实体构成，而移动边缘平台管理器（MEPM）和虚拟化基础设施管理器（VIM）充当MEC平台的协调器和管理程序，如[3]中所述此外，云部署由于其具有全球分散的服务器布局的集中化性质而承受着意外的延迟。这种服务模型对于基于物联网（IoT）的服务来说并不是最佳的，这些服务具有较高的异构性。因此，一个替代服务模式是内在的，以提高新生技术的实用可行性。在这篇文章中，我们调查了发射的可能性-使用各种物联网技术，通过对现有工作的最新审查，利用MEC范式的边缘计算能力;这是非接触式普及战略的立场文件。事实上，这项研究的发现有助于实现第2节中指定的用例。第3节阐述了MEC支持的各种驱动技术，而第4节讨论了在MEC标准化的背景下实现所述用例。在第5节中，我们将对比云计算部署来验证MEC功能。第六节是文章的P. 拉纳维拉角de Alwis，A.D.Jurcut等人ICT Express 8（2022）5755772. 新兴的物联网非接触式用例智慧城市范式和物联网在实现非接触式新服务方面发挥着至关重要的作用。但由于智慧城市的覆盖面较广，本文的研究范围较窄减少接触的可能性，以减轻对流行病的担忧。本节解释了一些属于智慧城市范畴的基于物联网的重要案例。通过帮助开发有效和高效的非接触式实践，所选用例是克服COVID-19问题的直接贡献者。2.1. 智慧医院医院和其他卫生保健设施是最缺乏和没有准备的附近一般来说，实施非接触式做法的方法可以通过保持社交距离和谨慎处理材料或物品来实现。然而，将患者检查、咨询、实验室样本收集、进行实验、手术和患者护理活动转变为非接触式，对于现有技术来说是艰巨的，需要IoMT指令才能取得成功。机器人技术通过临床护理、后勤和侦察来满足这些需求。已经设想将AR用于机器人辅助手术（RAS）。此外，远程患者护理可以通过机器人参与来完成，而患者可以通过视觉和听觉手段远程监控，并将物联网设备嵌入到他们的医疗床上。在监测、执行临床测试和实验室实验期间聚集的重要医疗数据由满足最先进医院大数据要求的信息系统管理。然而，从技术角度来看，目前在医院内实现上述进步是不可行的[4]。现有的挑战：医疗器械市场是一个成熟的，过高的贸易，涉及过多的制造商与高度规模化的设计范围。因此，要务实地启动这一概念，必须应对以下挑战。最大限度地减少现有网络基础设施的延迟，以满足作为RAS的服务。与所采用的感官、触觉、实验室测量、视听和机器人设备相关的兼容性和互操作性问题机器人纠缠将“机器人伦理学”共识引入在保护患者隐私的同时保护个人健康信息。由于过多的法规和标准化，限制了预期的进步。2.2. 智能工厂随着COVID-19的爆发，工厂面临着重大的运营挑战，导致暂时关闭由于严格的社交距离措施，他们的业务减少了。因此，无接触和自主方法对于无缝操作和最小化人类参与的行业是非常必要的，这为社交距离和劳动力最小化提供了解决方案。这种侵入式方法通过机器人干预非常适用于工业物联网（IIoT）[5]。这可促进工厂的全部或部分运作，尤其是IoMT供应链，以促进COVID-19疫苗和器械的持续生产和推广。传感器可用于监控工厂环境中的不同条件和操作，报告事件并触发行业警报4.0智能制造环境。数字孪生（DT）概念可用于创建数字化工厂环境操作、监控和优化生产链，同时持续收集和处理数据。基于AR的协作工具可用于工业设备的远程维护和智能工厂环境还可以扩展为具有交互式界面，以促进业务管理、人力资源和基础设施管理以及安全控制。现有挑战：为促进智能工厂应对COVID-19疫情，需要应对多项挑战。将所有机械、传感器和执行器连接到物联网网络，成为促进物联网设备的高度密集网络。将端到端（E2E）延迟最小化至约1 ms，以支持自主控制、远程控制和驱动。在物联网设备之间提供极其可靠的无线通信（超过99.999%）。支持超低延迟和高带宽访问强大的云计算服务，分析通过大量物联网传感器和设备收集的小数据和大数据确保敏感数据和业务机密的安全性，同时维护在线连接员工的隐私。2.3. 消费者交易经济交易的数字化被视为克服COVID-19对消费者交易施加的限制的关键方面。例如，以食品杂货为基础的电子商务在疫情期间增长高达74%，而亚马逊等平台则增加了新产品系列（包括日常商品）的销售额[6]。为了促进这一趋势，现有的交易平台应该实现向数字产品展示、营销、销售、供应链管理和交付的转型。例如，虚拟购物中心应该通过具有触觉反馈的VR/AR提供类似于产品的实际视觉化、有形性和力学的模拟体验。这需要通过众多传感器收集数据，利用强大的边缘计算能力来提供逼真的购物体验。此外，智能支付解决方案，智能自动售货机，···········P. 拉纳维拉角de Alwis，A.D.Jurcut等人ICT Express 8（2022）575578并且智能货架也可以被实现为可能的解决方案。无人机（UAV）在新兴的交付系统中非常受欢迎，因为它们是非接触式的，减少了对人力的需求。同样地，其他消费者交易行业（如时装业、建筑业、房地产及餐饮业）亦可于疫情期间使用众多物联网设备及MEC提供数字化消费者交易体验而受惠。现有挑战：要实现一个功能齐全的基于物联网的数字化消费者交易平台，需要解决以下一些挑战。实时高效地传输通过众多IoT传感器获得的多个数据流实 时 存 储 和 处 理 多 个 数 据 流 ， 提 供 全 面 逼 真 的VR/AR购物体验。处理大量的小数据和大数据，以获得有意义的见解，用于用户分析、营销和提供定制的用户体验。卸载资源受限的用户设备的计算密集型任务。确保消费者数据和信息的安全和隐私。2.4. 接触者追踪除了疫苗接种，预防SARS-CoV-2病毒传播和疾病增加的最有效方法是非药物方法，如社会隔离和隔离。该病毒从感染到出现症状的平均潜伏期约为5.2天，估计约50%的感染无症状[7，8]。为了控制这种感染，能够有效和快速地识别感染期间的所有社会互动并进行适当的接触追踪至关重要。这与医疗保健工作者尤其相关，他们被假设由于较高的病毒载量暴露及其与感染者的潜在密切接触而导致严重疾病的风险增加。基于小工具（即物联网可穿戴设备、移动设备和专用物联网设备）的接触者追踪使当局能够识别具有传播病毒高风险的个人，并随后鼓励他们自我隔离以限制病毒的传播此外，无人机可用于进行全市范围的监视，以检测任何违反封锁的行为。现有挑战：基于物联网的联系人追踪的有效部署需要解决以下列出的几个挑战人们希望保持其位置和移动信息的私密性，而不被当局看到使用基于云的系统来存储收集的物联网位置数据可能会引发隐私问题在云端存储行联系人跟踪信息和处理信息将增加网络攻击的可能性和运营成本。2.5. 在家工作和在线教育COVID-19已在超过185个国家实施限制。企业要求员工在家工作，而中小学和大学则求助于在线学习。物联网在连接企业方面发挥着至关重要的作用和员工，分别，电子学习和学生在最近几年。大多数远程工作和教育需要互联网连接的设备，如笔记本电脑，手机，网络摄像头和麦克风。据联合国教科文组织统计，1.57 10亿名学生受到影响，占注册学生总数的89.4%[9]。大流行为机构打开了新的机遇-世界上大多数的宇宙和机构都用电子学习取代了课堂教学[10]。所有这些部门都在寻求新的方法和技术，以无缝地继续正常的日常运作，同时远程工作和实践电子学习。所有这些突然的变化都给网络带来了过度的压力，因为这些部门的功能现在主要依赖于有线和无线通信网络来保持运行[11]。现有挑战：在家工作和电子学习带来了影响其可行性和质量的新挑战，包括：在线学习平台、社交媒体平台和XR应用程序（虚拟实验室）的使用大幅增加，导致现有网络的流量需求激增。由于居家政策，交通需求模式也突然从市中心转向住宅区。在家工作政策增加了内部威胁的风险，因为个人是保护安全和隐私的潜在薄弱因素。员工可能会提高事故率，因为他们渴望通过绕过政策或在限制较少的参数下工作来证明自己在家工作的有效性。新的智能服务，以确定扬声器，现场转录，更好的虚拟白板，背景噪音和视觉干扰需要解决的工作和教育从家里。改进这些能力的新算法将是重要的。3. 基于MEC的IoT/IoMTMEC可以实现新的服务，这些服务可以与IoT/IoMT应用集成，以减轻其挑战并提高性能，特别是在普适环境中。本节介绍了与IoT/IoMT应用相关的一些重要服务。本节讨论的每种应用的要求见表1。3.1. 高效增强现实AR是使用的突出的基于可穿戴的服务之一在许多IoT应用中。对于基于AR的处理，MEC·············P. 拉纳维拉角de Alwis，A.D.Jurcut等人ICT Express 8（2022）575579表1实现拟议用例的网络视角要求[12MEC 基于 应用 或服务端到端延迟要求抖动丢包率带宽/ 比特率最大可用性 UE数量安全级别增强现实立体4K（3840x2160像素）120 fps实时视频流<1 ms10µs<10−3>24 Gbps>99.99999%1介质4K 120 fps实时视频流，无损压缩<50 ms2 ms<10−3>12 Gbps>99.99999%10介质机器人遥测/运动控制数据流<2毫秒2毫秒<10−4>16岁 Mbps>99.99999%10高触觉 反馈 数据流<2毫秒2毫秒<10−4>16岁 Mbps>99.99999%1介质低延迟通信URLLC信道0.52 Mbps>99.99%1低卸载少 关键 卸载通道<20 ms2 ms<10−4>2 Mbps>99.99%1介质命令 和 控制 数据流<2毫秒2毫秒<10−4>16岁 Mbps>99.99999%1高传感器 融合 信道 数据流<2毫秒2毫秒<10−4>16岁 Mbps>99.99999%10介质缓存高 质量 音频流<100 ms30 ms<10−2>128 Kbps>99.99%20介质立体4K 60 fps彩色编码实时视频监控<250 ms30 ms<10−3>2 Gbps>99.99%20介质边缘AI传感器 融合/ 遥测 边缘入口通道<2毫秒2毫秒<10−4>16岁 Mbps>99.99999%10介质边缘出口 决定性 URLLC信道0.51 Mbps>99.99%1高微 数据中心数据 喂养/ 提取通道<1秒30毫秒<10−3>1 Gbps>99.99%20介质信道 为 优先服务<250 ms10 ms<10−4>2 Gbps>99.99999%5介质Pre-5G的功能通用5GMEC使能5G基础设施可以用来执行所需的重型任务，而这些任务无法在典型的物联网设备上启动。可以利用MEH来执行AR功能。可以将AR过程的计算、缓存和可视化的主要功能实现为MEH内的移动边缘应用（ME应用）[13]。可以部署此类ME应用程序作为轻量级虚拟化实体。为AR缓存配置的MEH进程内的AR内容可以分类为对象和数据缓存。计算平台ME App应进行计算和图形处理。此外，可视化功能由特征分类，视频分析和跟踪子功能组成，以形式化AR感知。该基于AR的MEH的移动边缘平台（MEP）应当被预配置为在MEH内编排这些实体。3.2. 低等待时间通信云计算能够通过将计算密集型任务从设备卸载到强大的云服务器来提供高效的数据处理能力。然而，云服务可能会导致长时间的通信延迟和高数据包错误，因为云服务器并不靠近物联网设备。MEC带来了云功能，例如通过将计算密集型任务从设备卸载到网络边缘来执行物联网设备的计算密集型任务，从而提供高效的数据处理能力。这是通过利用位于附近的多个边缘节点中的计算能力来完成的。例如，MEC可以协作地使用网络节点的计算资源，诸如附近接入点、核心网络的聚合点、微型数据中心、云和网关。此外，通过利用高容量毫米波接入和密集部署， MEC还能够以低延迟接入连接IoT设备，以促进延迟敏感的应用和服务。除了毫米波接入信道的增强功能外，此类服务还将暴露于高效和安全的网络级协议的功能。这将大大缩短延迟和抖动，最大限度地减少数据包错误，加快应用程序响应，改善用户体验并减少潜在的网络拥塞[15]。此外，太赫兹（THz）通信链路可以利用大多数未使用的0.3-此外，MEC平台中的虚拟化基础设施实现了动态自动响应，其减轻了除了网络级延迟之外可能遇到的任何处理或计算延迟。从边缘基础设施和网络[17，18]的角度来看，这种包含优化过程的软件化策略将进一步减少延迟;这极大地有利于服务机器人和无人机的应用可以从第2节中指定的用例的5G启用MEC的这一功能中受益。3.3. 微型数据中心和无线大数据分析MEC可以提供部署数据中心以收集物联网数据的新方法。它可以通过将MEC资源嵌入大型数据中心或将其与P. 拉纳维拉角de Alwis，A.D.Jurcut等人ICT Express 8（2022）575580多个中小型服务器，这导致了微型数据中心的概念。利用MEC资源，微型数据中心可以轻松部署在基站和其他电信节点内。随着5G及以后的发展，MEC设备将无处不在地收集物联网数据，并增强网络功能的优化[19]。然后，邻近的多个MEC服务器甚至可以形成一个集群，以便在繁重的物联网环境中扩展这些微型数据中心的资源。通过IoT和IoMT，在无线移动网络中生成、收集和存储各种海量数据。这些数据被称为无线大数据。当越来越多的无线物联网设备连接时，无线大数据的数量会增加。有必要有效地处理如此大量的物联网数据，并以最小的延迟实现新的5G服务。由于集中式云方法具有有限的回传、高延迟、缺乏本地化和缺乏隐私的缺点，因此MEC可以用于有效地处理此类无线大数据。此外，这可以通过与微型数据中心部署相结合来优化。3.4. Edge-AI和认知辅助由于现代物联网网络是高度动态和多样化的，边缘网络应该支持自组织网络（SON）和自维持网络（SSN）能力。此外，为了提高网络和边缘处的计算的性能，使用各种技术来管理、编排和维持网络基础设施，范围从拓扑管理（边缘站点编排）到数据和服务供应。在这些技术中，人工智能和机器学习（ML）被认为是许多挑战的关键解决方案。边缘计算和人工智能的结合建立了一个新的研究领域，称为“边缘人工智能”或“边缘智能（EI）”，为大多数广泛的边缘资源提供人工智能洞察力。EI引起了业界和学术界的广泛关注，包括谷歌、亚马逊、微软、英特尔和IBM。边缘人工智能用于广泛的物联网应用，包括实时视频分析，认知辅助，医疗保健和工业互联网;它们清楚地展示了边缘计算在铺设人工智能最后一英里方面的优势。在目前的情况下，疫苗的有效性可以通过Edge AI手段跟踪，患者记录在MEC的微型数据中心收集。此外，EI即服务（EIaaS）开始成为一种新的有前途的范式，这鼓励开发 具 有 强 大 边 缘 AI 功 能 的 新 EI 平 台 。 ML 即 服 务（MLaaS）专注于选择适当的服务器配置和ML框架，以经济高效的方式在云中训练模型; EIaaS专注于如何在资源受限和隐私敏感的边缘计算环境中执行模型训练和推理。3.5. 卸载边缘的MEC基础设施正在实现物联网市场中一个存在多年的缺乏方面，用于执行计算密集型或高资源消耗（即，存储装置或存储器）任务。这一事实在IoMT设备中是严重的，因为大多数这样的数据应该被聚集并安全地存储在可信平台内。据推测，由终端设备提取的数据被传送到MEC边缘平台，用于存储或处理目的，其最佳地利用这种设备的能量消耗。基于处理的卸载方法是多种多样的，因为它们可以从简单的感觉聚合处理（医疗可穿戴设备、接触监测或数字PCR）变化到经由传感器的致动。控制矩阵（机器人或无人机）。因此，用于卸载的软件化架构应该是动态的，并且根据处理和数据入口/出口模型可配置。因此，很明显，MEC或任何其他边缘计算范式对于实现卸载功能是固有的。从终端设备的角度来看，每个卸载任务都可以作为用户设备（UE）App来发起，其中被配置用于提供专用卸载服务的MEH正在其虚拟域内启动相应的移动边缘（ME）App [3]。这些ME应用程序应该是任务密集型的，并且应该动态分配资源，以最小的支出来利用流程。由于不同的MEH被配置为提供不同的卸载服务，因此MEH的内部结构可以被设计和配置为服务规范。将内容从UE传送到MEC边缘是另一个挑战;这应该最小化在处理和发送以及带宽方面的能量消耗。除了反映服务质量的延迟外，能源成为卸载决策的主导因素，因为大多数物联网设备都缺乏资源。内容的量、内容智能封装、嵌入到要卸载的内容中的安全性和可靠性措施将确定能量消耗;实际上，指定能量约束。因此，重要的是，根据众所周知的模型，如马尔可夫或李雅普诺夫方法，以减轻差异，而在运输[21，22]。此外，隐私是卸载内容的主要关注点，特别是在医疗或保健环境中。隐私保护技术，如区块链，通过机器学习提高隐私意识，匿名管理或物理层方法是缓解与卸载相关的此类问题的理想选择[23，24]。3.6. 缓存、动态内容交付、视频流和分析动态性质的新生应用程序中的缓存问题是边缘计算范式解决的一个深刻困境。MEC基础设施为在设备端缺乏资源的基于IoT的服务提供了接近的缓存位置。此外，可以使用经由MEC边缘协调的集群架构来高效地执行IoT网络中的设备到设备（D2D）连接中的缓存。在这种情况下，可以考虑内容的受欢迎程度以最大化命中概率[25]。此外，缓存P. 拉纳维拉角de Alwis，A.D.Jurcut等人ICT Express 8（2022）575581可以增加基于内容出现频率、用户偏好、Q学习以及合作或非合作方面的策略，以优化动态音频/视频内容的高速缓存。此外，根据物联网应用，缓存可以建立为MEH，或者在MEH内部建立缓存，其中可以由MEP进行策略管理。然而，流协议应该在MEC边缘平台内的网络基础设施中赋予动态可访问性，以提供流畅的用户体验。3.7. 基于MEC的安全和隐私确保安全和隐私要求对于基于物联网的实用服务至关重要。然而，物联网设备中的资源稀缺限制了防篡改安全措施的应用。因此，大多数现有技术的安全指令设想对这样的终端设备及其协议采用轻量级安全手段（椭圆曲线、基于格、基于属性或然而，这种方法在考虑可能的威胁范围时有其局限性。此外，网络威胁格局已扩展到向先前的物联网网络注入或灌输恶意内容/代理的攻击向量，其中在独立或隔离的上下文中不可能进行缓解。因此，MEC边缘环境提供了一个独特的机会来感知所考虑领域的整体安全意识。安全即服务（SECaaS）是一个创新概念，它迎合了[26]中提出的基于MEC的服务模型4. 使用MEC重要的是要研究，如何MEC架构将适应第2节中指定的用例所需的多样性。如图1，尽管MEC基础设施的整体架构组件是稳固的，但MEH的内部构造及其功能应根据用例的规范进行修改。由于大多数新型服务都包含能够快速在线访问的接口尽管新颖的应用正在指定用于预处理、标记和安全性的更多功能或过程，但是由MEC邻近基础设施提供的本地化本节从技术角度详细说明了每个用例是如何实现的。4.1. 智能医院如图1- 描述了在医院附近部署基于MEC的建筑物内基站（IBS）提高了启动子章节2.1[14]中设想的应用程序的可能性。MEH可以配置为利用其动态软件化基础架构来满足各种医疗应用。对于IoMT数据聚合场景，MEH存储资源可用于数据存储;可形成作为MEH集群，可扩展到外部MEC域;可配置利用自主操作的快速数据检索机制。朝向与云系统对接的回程的外部连接性与这样的MEH相关。这是需要重新检索内在的病史，或最新的医疗指南，有效地治疗病人RAS的MEH可以用基于AR的处理平台（在第3.1节中解释）来此外，反馈（触觉或其他），同步定位和映射（SLAM），和机器人的轨迹跟踪应在此MEH下执行。类似的方法可以用于控制医疗机器人，用于使用AR自动化医务人员的日常工作。尽管MEC提供IBS解决方案以在医院附近启动设想的服务，但它会造成边缘基础设施中断的单点故障，除非利用云平台实施冗余场景。由于回程网络参与与云场景相比是最小的，因此可靠性和可用性方面依赖于本地接入网络的能力或IBS。此外，医疗数据的隐私和道德实践是应该用联邦方法标准化的4.2. 智能工厂MEC将云计算能力、连接和存储带到网络边缘，以促进基于物联网和工业物联网的智能工厂的灵活和实时处理，如图所示。1- 。由于距离很近，MEC促进了低延迟和位置感知的物联网应用到设备。这有助于实现智能工厂中IIoT所需的低端到端延迟、低抖动、高可靠性和高带宽。此外，MEC可以通过促进生产条件的动态变化，支持基于物联网的智能工厂中按需和定制制造所需的快速配置。此外，MEC通过提供强大的计算、丰富的存储和缓存来帮助扩展IIoT设备的功能。这些功能可以在智能工厂环境中用于自主和云制造流程。 MEC还可以提供分析从异构机器和物联网传感器收集的大量数据所需的高计算能力。有关工业流程的视频片段也可以发送到MEC，学习算法可以检测异常情况并做出适当的决策以实施适当的对策。[27]第10段。工业工厂是嵌入大量基于物联网的设备的邻近由于设备和MEC平台之间必须维护大量接口（无线或其他），局域网内的拥塞非常突出。因此，需要动态的和基于优先级的信道分配方案来提高这种网络的可靠性。P. 拉纳维拉角de Alwis，A.D.Jurcut等人ICT Express 8（2022）5755824.3. 消费者贸易图1.一、基 于 MEC的物联网用例，用于形成非接触式策略。AR，VR不需要计算平台来处理现实感知的检测和跟踪;尽管如此，需要随着越来越多的人将物联网作为一种资源，其在消费者和商品交易中的使用将显着增加，这将对基于创新和新技术应用的业务增长产生积极影响企业将利用物联网的优势来满足客户的期望，并提高公司基于MEC的交易基础设施可以分为产品展示和交付计划，如图所示。1- 。基于VR的产品展示计划将是未来最受欢迎的。为VR处理配置的MEH将链接到包括产品的VR规范模型的合作云。不像高速缓存和3D可视化渲染功能，以及位置和方向跟踪。每个ME应用程序由不同供应商的不同产品范围订阅。与VR部署相比，启动基于AI的聊天机器人的资源密集度更低。执行意图分类和实体识别的基于ML的决策引擎可以放置在链接到外部库的MEH内。消息或语音处理组件充当响应代理，与全局数据库一致地操作。ME应用程序由每个供应商根据其需求和主题配置，以与消费者进行交互。产品交付服务是单独行动的，因为它们通常外包给交付代理P. 拉纳维拉角de Alwis，A.D.Jurcut等人ICT Express 8（2022）575583由生产者或供应商。非人工参与的交付可以作为一个通用的物流系统来实现，其中所有的操作都是自主的;包括通过无人机管理的交付。基于无人机的递送服务可以通过形成为卸载模型的MEC平台部署和控制他们的无人机，如[28]中所述。很明显，MEC提供了一个高效的无人机应用接口，与云原生场景相比，由于其接近的服务器环境和快速响应能力。在线交易本质上不是优先服务，但 由于通过信道传送的货币内容，交易的安全级别以及可靠性和可用性应该是高的然而，对于基于UAV的递送，应优先考虑通过网络快速递送内容。除非，无人机应将自主导航能力归于自身。4.4. MEC用于接触者追踪MEC可以有效地用于基于小工具/物联网的COVID-19接触追踪，如图所示。 1-。为了防止接触者追踪中的隐私问题，MEC可以用于实现分布式数据管理方法。通过部署本地化的微型数据中心，可以将收集的物联网数据存储在本地。此外，边缘的无线大数据处理和边缘AI技术可以用于以本地化的方式处理这些数据。通过这种方式，MEC可以防止传输和存储原始用户和物联网数据并与当局共享。只有在边缘处理的信息（即隐私敏感标记已被删除）将与当局共享。这也将提高接触追踪机制的总体可扩展性。此外，MEC和边缘人工智能可用于无人机的有效指挥和控制（C C），在监控检疫违规行为方面发挥着至关重要的作用接触者追踪的详细情况和状态应随时向相关当局提供。因此，MEC平台内的这些服务器或存储实例的可用性应该以适当的安全级别来确保，以防止任何不适当的服务拒绝威胁。通过动态快速查询的可靠和分层的数据访问，适合这个模型，应该提出保持适当的隐私和匿名措施的数据流。此外，数据访问应该部署在MEC上运行的联合数据引擎或复制到云原生数据集群，以使查询在全局和本地都有效。4.5. MEC用于WFH和在线教育至关重要的是要仔细解决（1）物联网设备和所用网络的安全性，以及（2）以及访问各种在线协作工作/学习平台和应用程序的用户的隐私方面。虚拟机自检服务可以使用MEC基础设施运行，并监视WFH和基于在线教育的应用程序的行为，以检测任何旨在危害虚拟化实体的攻击。基于AI的入侵检测系统可以利用MEC功能来监控网络中传输的网络流量和数据。基于MEC的可信平台管理器技术可以处理安全身份验证，还可以通过验证操作统计信息（如固件、操作系统内核等）来验证软件和可执行程序的完整性。MEH还可以部署上下文感知安全机制，以检测应用程序的异常行为[3]。此外，基于XR的工作/学习平台可以利用MEC功能实时处理大量数据，以促进虚拟会议、虚拟教室、虚拟实验室等。MEC网络基础设施可用于启动基于虚拟专用局域网服务（VPLS）的MEC在WFH和在线教育活动中的使用如图1-所示。随着对WFH应用程序需求的不断增加，使用VPN或VPLS级别的访问封装可能会使网络负担过重对于具有这种需求的MEC接入网络，管理流量正成为一个实用的困境 用于在线访问。随着MEC的部署，MEC平台之间的链路变得更容易产生流量。因此，管理这些链路中的流量成为可靠递送的问题。为在线会议或在线讲座提供高清音频和视频流将进一步加重网络基础设施的负担。因此，应该开发用于管理随着对在线递送的新需求而引入的这种累积流量的方法和技术。表2总结了每个基于MEC的服务对物联网用例的重要性。5. 可行性评价本文中提出的用例有两种不同的部署选项。它要么通过云计算，要么通过边缘计算。为了确定拟采用MEC部署的拟议用例的可行性，通过按照以下标准模拟性能进行了评估。每个标准都是根据依赖MEC进行实际部署的所述用例所需的基本服务来选择的。事实上，本节将验证MEC范例对于所述用例的普遍性。该评估的目的是从部署的角度研究每个用例的限制，并确定性能更好的场景。针对所提出的基于MEC的边缘计算部署的所述标准的模拟正在运行，与主流的云计算能力形成对比。我们假设相同的接入网络模型应用于MEC和云场景，其中移动性的动态对于两种情况是相似的标准1：通用增强现实应用--用于资源密集度较低的增强现实用途，如虚拟教育和交易计划.假设30毫秒，107，5 Gbps的处理延迟，CPU周期和数据速率，以实现一个单一的任务。·P. 拉纳维拉角de Alwis，A.D.Jurcut等人ICT Express 8（2022）575584×表2MEC服务对潜在物联网应用及其实施挑战的意义/重要性潜在 物联网应用MEC 基于 应用 和服务执行方面的挑战增强现实低等待时间通信微型数据中心和无线大数据分析Edge-AI和认知辅助卸载缓存、动态内容交付、视频流和分析基于MEC的安全和隐私安全隐私可扩展性边缘资源网络资源移动性兼容性智慧医院机器人 辅助手术HHMHHHMMLHHLL远程 机器人 监测 和 患者护理MMMHHHMMMHHLM患者重要数据汇总和管理LMHMMMHHHMMMH智能工厂生产 经由 自治 机器人操作LHHHMMLLHMHMH数字孪生HMHHMHMMMHHLM智能 感官 数据 聚集 和管理LHHMHLMMHMMMH高效 logistic 和 递送管理LMHHMLLLHMMMM消费者贸易非接触式/远程 产品 呈现策略HMHLMHLLMHHHH自主智能交互代理-聊天机器人LMLHMMLLHMMMH自治 优化 非接触 送货住宿LHHHMMMMHMHHH接触者追踪分布式 数据管理LLHHMLHHHMMHM有效的接触者追踪和传染病预测LMHHMMHHHMMHM非接触 检疫监测LHHHHMHHHHHHM在家工作WFH 与 虚拟 环境/实验室HHHHMHMMHHHMH先进 在线 缓存 和呈现HMHHMHMMHHHMH低重要性中度重要高度重视图二、 到核心网络的距离对E2E延迟的影响。图3.第三章。可 扩展性对操作延迟的影响。图四、可 伸缩性对可用性的影响。标准2：关键AR应用程序-为RAS或AR控制的IIoT部署而形成。相应的假设参数为5 ms，109，20 Gbps，控制站位于50公里的经营场所。标准3：音频/视频（AV）流和缓存应用-适用于视频缓存或eMBB类型服务，参数为20 ms、5 106和2Gbps。标准4：无人机自主C C应用-假设无人机在距离MEC地点2.5 km处运行，其中参数为10 ms、106和10 7。0.5 Gbps。根据表1中规定的限度选择上述4项标准的参数。每个标准···P. 拉纳维拉角de Alwis，A.D.Jurcut等人ICT Express 8（2022）575585表3基于MEC的物联网应用的实施挑战技术方面问题/挑战/威胁描述可能的解决方案安全物联网用户面临的社会工程威胁COVID-19大流行迫使对在线实践的认识/素养较低的用户通过物联网设备参与远程工作。网络犯罪分子利用这一事实发动网络钓鱼攻击，以获取机密信息。恶意软件入侵流行病的情况被用来诱使在线用户下载和执行间谍软件、广告软件或勒索软件类型的代理程序，以进行未经授权的访问。这些恶意软件可能会危及MEC边缘组件。不受信任的服务外包WFH举措迫使员工使用第三方公司网络域独有的基于Web的流媒体、协作、教育和文件共享工具。它们未经验证的安全性和有限的功能正在损害商业机密。意识是避免的关键。这些机构应教育消费者了解可能的威胁，同时应预先安装垃圾邮件过滤器、反网络钓鱼插件或防火墙等预防机制。在加强组织内互联网接入点的安全的同时，需要先进和自适应的入侵检测和预防系统。加强机构的远程访问程序，并采用安全隧道方法进行合作通信