WLDT：构建物联网数字孪生模型

软件X 13（2021）100661原始软件出版物WLDT：构建物联网数字孪生模型Marco Picone，Marco Mamei，Franco Zambonelli意大利摩德纳和雷焦艾米利亚大学工程科学与方法系ar t i cl e i nf o文章历史记录：收到2020年8月3日2021年1月7日收到修订版2021年1月7日接受关键词：物联网数字孪生图书馆软件代理a b st ra ct数字孪生是物理对象和系统的虚拟软件副本，代表了支持物联网设备和系统的战略技术推动者现有的数字孪生软件框架主要在云中运行，并且基于特定于平台的解决方案，损害了互操作性和适应性。然而，人们越来越认识到物联网和数字孪生架构可以利用微服务和平台独立的分布式架构（也在边缘），促进更高的可扩展性，适应性和互操作性。在这种情况下，我们介绍WLDT（白标数字双胞胎），一个通用的库，允许开发人员创建数字双胞胎的模块化，适应性强，可互操作的软件代理。在不同的功能中，WLDT库支持多个标准协议，缓存，软件处理管道和指标监控。版权所有©2021作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）中找到。代码元数据当前代码版本v1.0用于此代码版本的代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX-D-20-00018Code Ocean compute capsule无法律代码许可证GPL-3.0使用Git的代码版本控制系统使用Java和Android的软件代码语言、工具和服务编译要求、操作环境依赖性Java 8或更高版本如果可用，链接到开发人员文档/手册https://github.com/wldt/wldt-core问题支持电子邮件marco. unimore.it1. 动机和意义在物联网（IoT）领域，数字孪生（DT）是单个物理对象（例如，单个物联网设备或更复杂的复合机械），通过模型和数据反映物理对象的属性，条件和行为[1]。 物理对象及其相关联的DT通过与例如遥测或来自外部应用的传入命令和配置相关的双向交互来相互通信和彼此协作。自引入以来[2]，DT概念已被证明非常有效，并已在各种用例和应用场景中采用[3Gartner将DT确定为*通讯作者。电子邮件地址：marco. unimore.it（Marco Picone）。https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.100661十大战略趋势和预测预览是，到2021年，所有公司中有一半可能会使用它们[6，7]。DT的主要优势之一是在物理资产之上提供一个坚实、标准和可扩展的抽象层，允许授权应用程序轻松安全地与设备交互，而无需了解与数据收集和网络相关的复杂性。不幸的是，在基于DT的物联网系统的设计和实现中，当前的技术和库表现出一些缺点。DT设计和开发缺乏标准或通用协议，导致了几种特定于平台的解决方案的激增作者在[7]中强调，现有的碎片化和异质性损害了DT的潜力，其中每个模型都是从零开始构建的，没有共同的方法，标准或规范。2352-7110/©2021作者。 由Elsevier B.V.出版。这是一篇开放获取的文章，使用CC BY许可证（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页：www.elsevier.com/locate/softxMarco Picone、Marco Mamei和Franco Zambonelli软件X 13（2021）1006612图1.一、白 标 数 字 孪 生 的 基本结构和主要模块。开源组织和联盟以及行业（例如，物联网Eclipse基金会1）提出了他们的DT管理开放平台。Eclipse Ditto项目2代表了用于DT管理和编排的开放源码框架的最新技术水平。它旨在在云中执行，并通过API和SDK（软件开发工具包）简化DT的后端管理，目标是已经连接的事物，客户应用程序和服务。然而，这种框架仍然缺乏灵活性和模块性。事实上，它们主要集中在DT的整体视觉上，其中物理对象的整个复杂性由单个软件实体管理，而不可能将每个DT定制和调整意味着对物理对象或中间模块（例如，网关和集线器）为了克服现有DTs解决方案的局限性和约束，我们开发了一个新的Java库，称为WLDT（白拉贝尔数字孪生），旨在最大限度地提高模块化，可重用性和灵活性。特别是，WLDT专注于简化DT的设计和开发，并提供了一组核心特性和功能，以便在多个应用场景中广泛采用。WLDT集成了一个多线程核心引擎，能够同时运行多个独立的组件，从而有效地塑造每个DT的行为及其与物理对应物的关系。一组内置的物联网功能和模块使用消息队列遥测传输（MQTT）[8]和/或约束应用协议（CoAP）[9]为智能对象提供开箱即用的镜像此外，内部软件处理流水线系统允许动态地定制对传入和传出分组的管理内部缓存系统可以快速存储和检索操作数据，从而提高性能并缩短通信响应时间。WLDT也被设计和开发的特点建模每个DT作为一个独立的和自治的软件组件。它能够设计面向微服务的物联网架构[10，11]，从而通过解耦克服现有单片和传统解决方案的局限性多个独立组件之间的职责。WLDT的目标是成为DT驱动的物联网应用程序的设计和开发的支持构建块。设想与拟议库交互的主要用户和关键参与者主要是在边缘和云级别的物联网生态系统中操作的软件开发人员。WLDT可以集成和使用，而无需任何进一步的开发或个性化，依靠内置的MQTT和CoAP工作器1 Eclipse IoT -https://iot.eclipse.org/。2 Eclipse同上-https://www.eclipse.org/ditto/。或者可以通过创建新的模块和连接器来扩展以支持特定的目标通信协议或数据流。由于提供了模块化和可配置的软件架构，任何其他模块都可以在多个部署中重复使用2. 软件描述用WLDT库实现的DT是一个独立的软件代理，它实现了其物理对应物的所有特性和功能。它可以在云中或边缘计算机级别部署和执行如示于图1，DT可以附接到物理物体，以便通过镜像现有资源并通过附加模块和组件扩展所提供的功能来创建和维护其虚拟化副本。2.1. 软件构架图中所示的架构层。图1示意性地描述了现有组件以及它们在WLDT核心中的组织方式。解决方案的基本层是- 表示为Workers -定义DT的行为。工作器是库的活动模块，并且它被设计为实现特定DTWLDT Workers传统协议也可以在特定环境中得到支持。通过实施专用模块进行物联网部署。每个工作者负责处理请求/响应或发布/订阅通信范例以及管理传入和传出数据包所需的同步任务。 WLDT引擎和工作器都具有多个配置选项的特点，以便根据目标部署和用例轻松更改和调整DT行为。WLDT配置管理员负责处理与DT的唯一标识符、名称-速度、启动延迟以及内部指标和监控系统的使用相关的发动机参数。另一方面，每个工作器可以通过WLDT工作器配置层定义其自己的个性化配置，以便检索对其行为的实现有用的操作参数（例如，物理设备端点、目标Pub/Sub主题和RESTful资源）。由于库的目的是支持可伸缩性和扩展性，通过“处理管道”层，库中引入了开发人员快速将动态行为定义到现有或新的WLDT工作器中的可能性Marco Picone、Marco Mamei和Franco Zambonelli软件X 13（2021）1006613图二. WLDT核心对象和工作者之间的关系。引擎配置并执行负责塑造DT行为的工作者，还有内部高速缓存和软件处理流水线模块。开发人员可以定义一系列个性化软件处理步骤，这些步骤由目标工作者顺序执行，并且例如专用于管理域特定的输入/输出分组、与外部第三方服务的集成或数据格式转换和适配。这些步骤也可以动态加载并跨多个DT实例重用，以最大限度地提高代码的可重用性。此外，为了支持开发活动，该库还提供了一个内部缓存系统，每个模块或实体都可以通过简化和统一的解决方案创建其内部缓存。所提供的组件之间的关系在图2中示出，并且可以概括如下：（i）WLDT引擎以初始配置和应当被执行以塑造DT的行为的工作器的相关联列表开始核心引擎(v)它们可以从内部缓存系统写入数据和从内部缓存系统读取数据，以便支持它们的实现，以及（vi）工作者还可以使用配置的处理流水线来定制它们的活动以及传入和传出消息的适配2.2. 软件功能本节详细介绍WLDT库的一些主要功能。2.2.1. 内部数据缓存系统该库提供了一个内部共享的缓存系统，每个工作者都可以采用该系统，根据键和值类类型指定其缓存的类型。接口IWldt-CacheK，V>定义了WLDTcache的方法，默认实现由库通过类Wldt-CacheK，V>提供。每个缓存实例的特征在于一个字符串标识符，以及可选的过期时间和大小限制。一个实例可以直接作为工作器的构造参数传递，或者它可以在内部创建，例如在处理管道内，以在数据同步期间处理缓存的数据。2.2.2. 处理流水线处理流水线是由开发人员实现和组织的软件步骤的可配置链，以便通过WLDT库个性化DT每个步骤可以在多个流水线上重复使用，以便最大化可重复使用性和 模 块 性 。 管 道 及 其 步 骤 通 过 接 口 IProcessingPipeline 和 类ProcessingStep 定 义 。 工作和配置管道的主要方法有： addStep（）、removeStep（）和start（）。ProcessingStep和PipelineData类用于描述和实现每个步骤，并对通过链传递的数据进行建模。 步骤将初始PipelineData值作为输入，并生成相同类型的 新 值 作 为 输 出 。 还 定 义 了 两 个 侦 听 器 类（ ProcessingPipelineError 和 Processing-StepError ） ， 通 过 使 用onPipelineDone（可选PipelineData> result）和onPipelineError（）方法，通知感兴趣的参与者每个步骤的状态和/或处理管道的最终结果<。2.2.3. 监控指标和性能该库允许开发人员轻松定义、测量、跟踪并将所有应用程序的指标和日志发送到本地或远程收集器此信息还有助于动态平衡在分布式群集上运行的活动DT上的负载，或检测意外行为或性能下降。该库实现了一个名为WldtMet-ricsManager 的单例类 ，公 开 了 方 法 getTimer （ String metricId ， String timerKey ） 和measureValue（String metricId，String key，intvalue），用于跟踪特定处理代码块的运行时间，或者使用第二个选项来测量与键标识符相关联的感兴趣的值默认情况下，WLDT指标系统提供两个报告选项，允许开发人员定期将指标保存在本地CSV文件中，或将它们直接发送到石墨3集电极节点。2.3. MQTT到MQTT工作者第一个内置的worker是通过类Mqtt2MqttWorker实现的，它提供了一种可配置的方式来通过MQTT自动同步物理实体和数字实体之间的数据。MQTT物理设备可以同时是数据生产者或消费者，例如发布遥测数据并同时接收外部命令。开发者可以使用最多四种不同类型的主题，这些主题的灵感来自于开放源码项目Eclipse中提供的分类Hono4和Ditto5（也通过模板占位符引擎6）3 电子邮件：https://graphiteapp.org/4 Eclipse Hono-https://www.eclipse.org/hono/.5 Eclipse同上-https://www.eclipse.org/ditto/。6 胡子模板引擎-https://mustache.github.io/。Marco Picone、Marco Mamei和Franco Zambonelli软件X 13（2021）1006614以根据可用设备和资源信息动态同步主题。如以下示例所示，可用主题类型学属于遥测、事件、命令请求和命令响应，从而允许通过主题映射对物理设备进行粒度镜像。1Mqtt2MqttConfigurationmqttConf=newMqtt2MqttConfiguration（）;2mqttConf. setttgoingClintQoS（0）;3mqttConf. setDestinationBrokerAddress（“127. 0的情况。0的情况。1“）;4mqttConf. DestinationBrokerPort（1884）;5mqttConf. setDeviceId（“id：97b904ada0f9“）;6mqttConf. setDeviceTelemetryTopic（“telemetry/{{device_id}}“）;7mqttConf. setEventTopic（“events/{{device_id}}“）;8mqttConf. setBrokerAddress（“127. 0的情况。0的情况。1“）;9mqttConf. 《BrokerPort》（1883年）;1011WldtEngineg=newWldtEngine（newWldtConfiguratin（））;12eng. 和N新Worker（n新Mqtt2Mqtt Worker（例如，getWldtId（），mqttConf））;13eng. sttartWorkers（）;清单1：示例WLDT实现，使用内置的MQTTtoMQTT worker自动创建现有MQTT物理对象的DT2.4. CoAP到CoAP工作者第二个核心内置IoT worker专用于标准CoAP物理对象的无缝镜像。通过使用CoRE链路格式[12]和CoRE接口[13]，CoAP协议默认提供资源发现和描述。例如，可以容易地理解资源是传感器还是执行器，以及对于外部客户端允许哪些REST式操作。因此，WLDT实例可以自动附加到标准CoAP对象，而不需要任何附加信息。 如下面的示例所示，类Coap2CoapWorker实现了使用标准方法创建和保持两个对等体同步的逻辑，并通过使用“/.well-known/core”URI中的一个1Coap2CoapConfigurationCoapConf=newCoap2CoapConfiguration（）;2coapConf. 系统资源管理系统覆盖率（true）;3coapConf. setDeviceAddress（“127. 0的情况。0的情况。1“）;4coapConf. setDevicePort（5683）;56WldtEnginewldtEngine=newWldtEngine（newWldtConfiguration（））;7wldtEngine. 和dNewWorker（newCoap2CoapWorker（coapConf）））;8wldtEngine. sttartWorkers（）;清单2：使用内置CoAPtoCoAP worker自动创建现有CoAP物理对象的DT2.5. 实验评价为了理解所提出的WLDT库及其当前实现的性能，已经定义了一组实验，其集中于测量：（i）与现有技术参考的主要状态相比的所(ii)计算和存储成本;以及（iii）模块化和开发复杂性。已在配备i7Intel CPU的本地Linux边缘节点上进行了测试，MQTT和CoAP智能对象的延迟评估的配置考虑了可以直接集成Ditto SDK的对象还实现了外部消费者应用程序，以测试和测量通过DT的双向通信图3（a）示出了作为具有100 kHz的固定有效载荷大小的消息速率的函数的引入的延迟。平均而言，Ditto引入的开销相对于MQTT和CoAP两者的WLDT DT获得的性能显著更高同样的趋势也得到了图。3（b）考虑有效载荷大小变化和10msg/s的固定消息速率。所获得的性能归因于这样的事实，即Ditto框架已被设计为提供一组广泛的和面向库存的功能，用于DT管理和具有结构化存储和多个架构层的通信。如果与由所呈现的库提供的有效的一对一DT镜像相比，这种单片设计引入了相关的开销Ditto对于集中式DT管理仍然非常出色，并且它可以与WLDT库并行工作，以便结合优势两种解决方案。图中的图形。图3（c）和（d）分析CoAP和MQTT DT实例的CPU和存储堆使用情况，考虑不同的配置，以便了解性能如何以及是否会在大约15分钟的时间段内受到影响，以及具有10个不同IoT资源的设备的通信和数据交换的连续速率。呈现的结果说明了DT 实 例 如 何 有 效 地 镜 像 消 耗 有 限 量 的 存 储 器 （ MQTT 为 8Mbytes，CoAP为10 Mbytes）和计算资源的物理IoT设备，从而允许在同一计算基础设施上执行多个DT在Droidcon MEC（多访问边缘计算）黑客大会20207期间，在创新的智能城市实验的背景下，所呈现的库也成功地该库已被采用，以实现DT的路侧单元（RSU）和移动车辆负责统一的数据格式，从异构源和双向通信的边缘交通信息系统（E-TIS）。 为了说明WLDT开发的复杂性，图。图3（e）和（f）分别报告所需的代码行数和与车辆和RSU DT相关的相关尺寸占用空间以及关于核心库的尺寸的共享传感器测量列表（SenML）数据管理模块。结果显示，由于所提出的模块化架构，可以轻松有效地数字化物理实体，扩展其行为，克服部署的传统物理设备的局限性和异构性。3. 说明性实例在下面的小节中，我们提出了三个说明性的和真正实现的例子，以突出所提出的库的核心功能。所有演示的解决方案都是通过使用WLDT库开发和测试的，并且已经在官方GitHub组织和存储库中作为开源参考项目发布。16GB RAM 作为第一次评估，我们比较了WLDT库Eclipse Ditto项目测量引入的开销7Droidcon MEC Hackcraft 2020 -https://it.droidcon.com/2020/hackathon/。Marco Picone、Marco Mamei和Franco Zambonelli软件X 13（2021）1006615图三. （相对于消息速率（a）和有效载荷大小（b）的平均WLDT通信开销。WLDT实例的内存（c）和CPU（d）消耗。 在车辆用例中数字化MQTT IoT对象的代码行（e）和大小（f）方面的代码统计图四、 示例MQTT WLDT实例，其中软件管道处理原始值并将结果作为SenML数据包转发。3.1. MQTT到MQTT处理管道第一个例子，描绘在图。 4，重点介绍了一个应用场景，其中多个物理IoT MQTT对象（例如，与温度传感器相关联）被镜像到DT中，从而允许通过解耦物理和数字对应物来保护核心层。对真实设备的外部直接访问将受到限制，而与应用程序和消费者的交互则由虚拟副本安全地处理此外，该场景考虑了每个DT实例上的自定义处理管道，以便平均接收到的原始值并使用SenML数据格式[14]以标准格式转发它们。处理流水线考虑两个独立且专用的处理步骤：（i）MqttAverageProcessingStep：使用内部高速缓存系统来保持n个样本的缓冲区，所述n个样本产生具有接收到的测量的平均值的新输出值;以及（ii）MqttSenmlBuilderProcessingStep：使用SenML+Json来格式化来自先前步骤的传入数据这两个涉及的步骤都与实现接口PipelineData的MqttPipelineData类一起工作，在所有处理链中维护消息有效负载和原始目标主题。3.2. 传统协议工作者- Philips Hue灯将8个灯泡调成他们的数字和标准CoAP副本。飞利浦解决方案提供了一套传统的HTTP API，在通信和数据格式方面与物联网标准协议不同。通过创建专用的PhilipsHueLightWorker类，可以实现数字副本，从物理对象中检索所有信息，并将其作为标准CoAP资源公开，以实现与外部应用程序和消费者的标准物联网互操作性。每盏灯都被数字化为独立的CoAP资源，并通过CorE Link Format、CorE Interface和SenML暴露于外部世界。外部请求由数字副本直接处理，方法是将它们转发到设备或使用本地缓存系统来减少 物理对象上的响应时间和通信负载。3.3. 白标数字双胞胎实时监控如示于图在图6中，第三示例考虑了多个独立DT使用WLDT库及其度量层在相同环境中操作的用例。开发人员可以在每个工作者内部定义自己的指标，并通过引擎的配置来定义如何使用CSV文件和/或Graphite报告器来测量和收集这些指标。在所描述的示例中，自动发送所这第二个例子，描绘在图。 5、专注于CRE-定制工作人员无缝镜像物理Philips8Philips Hue平台-https://www2.meethue.com。Marco Picone、Marco Mamei和Franco Zambonelli软件X 13（2021）1006616图五、 WLDT实例通过标准使用CoAP和SenML镜像Philips Hue灯光的示例。见图6。启用度量模块的多个WLDT实例的示例。所有指标都发送到CSV文件和Graphite引擎，以便在Graphana报告仪表板上可视化。到本地网络中活跃的石墨收集器，并通过使用Grafana9仪表板和报告工具进行可视化。在没有任何定制和额外专用层的情况下，每个单个DT将被实时自动监控，从而允许适当地编排可用服务并检测性能降级或异常情况。4. 影响WLDT代表了创建独立、模块化和智能物联网DT的一步。该库允许开发人员轻松地为已经部署的或新的物理物联网智能对象创建DT，而无需直接在设备上操作或绑定到单片核心，并且可以根据目标应用场景的需要灵活此外，由于所提出的解决方案，DT可以很容易地设计成在连接、数据管理和处理方面支持标准协作。该库提供了高度模块化的设计，允许轻松集成到新的或现有的业务应用程序中，这些应用程序具有独特的特性，可以通过微服务和容器化部署在云中和边缘上使用。WLDT克服了现有DT模型或通用开发方法的缺乏，这些模型或方法实际上迫使通过单一和集中的层开发遗留解决方案。创建可连接到物理对象的通用软件代理以自动将其克隆到其数字副本的真正可能性使新的可扩展，分布式和可扩展的架构能够实现事物和服务之间的真正自治和协作然而，面向软件代理的DT愿景也遵循微服务技术趋势，允许应用程序9 Grafana -https://grafana.com/。在多个边缘和云分布式计算设施之间进行协调，同时利用动态和软件控制的联网。支持容器化WLDT的DT可以轻松迁移或克隆到一个或多个位置，以便接近数据和应用程序，从而减少延迟并提高性能，例如在5G MEC（多访问边缘计算）基础设施中[15，16]。WLDT已与该软件套件一起公开发布，并已与其他研究人员和大学合作，用于开展特别与物联网和边缘计算相关的不同实验和研究活动。WLDT库已在以下环境中进行了实验(i)POLIS-EYE项目10支持和标准化物联网数据从存在和交通传感器获取;以及（ii）在Mantua11（意大利）的Bosch智能停车试点，以数字化和虚拟化物理停车智能对象。两种应用场景允许展示在物理设备之上构建高效、标准和灵活的抽象层的重要性以简化和支持应用程序开发和业务逻辑。此外，如之前在第2.5节中所介绍的，WLDT也已在边缘计算MEC基础设施上成功试验，显示出其模块化和降低的实施成本。使用过该库的开发人员WLDT将帮助支持来自学术界和相关行业的新项目创造新的物联网网络物理交互形式和应用。10 POLIS-EYE官方网站-https://www.poliseye.it/11 Bosch -https://www.bosch-press.it/pressportal/it/it/press-release-41216 。HTML.Marco Picone、Marco Mamei和Franco Zambonelli软件X 13（2021）10066175. 结论WLDT是一个新颖、强大、模块化和灵活的库，可用于在多个异构应用场景中创建物联网DT。它可用于自动镜像标准物联网智能对象（例如，通过MQTT和CoAP）或定制和传统设备。通过定义自定义处理管道来处理传入和传出数据的可能性，通过模块化内部缓存系统以及内置的对指标和日志记录的支持来我们希望WLDT能够成为研究人员和开发人员设计和实现自己的面向DT的解决方案和服务的通用和广泛的工具。由于WLDT是一个正在进行的项目，我们希望开发人员和研究人员能够加入其中，为代码库做出贡献，从而加快其发展并扩展所提供的功能范围竞合利益作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，可能会影响本文报告的工作致谢支持的工作：（i）POR-FESR 2014-2020项目：智能城市数据治 理 的 政 策 支 持 系 统 E-POLIS-EYE 。 PG/2018/631990 。 CUPE21F18000200007和（ii）意大利MIUR，PRIN 2017项目“Fluidware”，N. 2017KRC 7KT.引用[1] 李总，李总，王伟. 物联网环境中的数字孪生：技术特征、场景和架构模型的调查。ProcIEEE2020;108（10）：1785-824.http://dx.doi.org/10.1109/JPROC.2020.2998530网站。[2] 格里 夫斯 湾产 品生 命周 期管理 ： 推动 下一 代精益 思想 。 New York ：McGraw-Hill Education; 2005.[3] Haag S ， Anderl R. 数 字 孪 生 - 概 念 验 证 。 制 造 商 快 报 2018 年 ;15.http://dx.doi.org/10.1016/j.mfglet.2018.02.006网站。[4]放大图片作者：Glaessgen E，Stargel D.未来NASA和美国空军飞行器的数字孪生模型。参加：第53届AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC结构、结构动力学和材料会议第20届AIAA/ASME/AHS自适应结构会议第14届AIAA; 2012年。p.一八一八年[5]陶锋，程杰，齐勤，张明，张宏，隋锋。以大数据数字化双驱动产品设计、制造和服务。Int J Adv Manuf Technol2018;94（9-12）：3563-76。[6][10]杨文，李文.数字孪生切割工具。Procedia CIRP 2018;72：215-8.http://dx.doi.org/10.1016/j的网站。procir.2018.03.178网站。[7]陶 F ， 齐 Q. 更 多 数 字 双 胞 胎 Nature 2019;573 （ 7775 ） ： 490-1.http://dx.doi.org/10.1038/d41586-019-02849-1网站。[8] MQTT版本3.1.1。2014年，http://docs.oasis-open.org/mqtt/mqtt/v3.1.1/mqtt-v3.1.1.html。[9]放大图 片作者： Michael C.约束应 用协议（ CoAP ）。2014 ，RFC 7252，http://dx.doi.org/10.17487/RFC7252。[10]Balalaie A，Heydarnoori A，Jamshidi P.微服务架构支持DevOps：迁移到云原生架构。IEEESoftw2016;33（3）：42-52.http://dx.doi.org/10.1109/MS.2016.64网站。[11] Busanelli S，Cirani S，Melegari L，Picone M，Rosa M，Veltri L.Sidecar对象，用于物联网应用中边缘和云之间的优化通信。未来互联网2019;11（7）. http://dx.doi.org/10.3390/fi11070145.[12]谢尔比·Z受约束的RESTful环境（Core）链接格式。Tech. 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