路边单元加入云计算，利用剩余资源，解决车载自组织网络延迟问题

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文丨吐不满的痰娱

编辑丨吐不满的痰娱

前言

车辆网络作为智能交通系统和物联网的关键推动者是可持续智慧城市的关键组成部分，汽车作为智慧城市的重要组成部分，不断涌现的车载应用可以帮助实现可持续智慧城市的良好治理，这些应用程序大多数都对延迟敏感，并且需要新兴技术提供的高计算能力。

在志愿者计算的帮助下利用车辆的分布式计算资源是满足车辆本身和智慧城市其他组件的高计算要求的有效方法，车辆作为一种资源是一个新兴概念，必须考虑解决可持续智慧城市的未来挑战。

传统的云和边缘计算表现出延迟

智慧城市正在提供可持续且多样化的服务，对于成功和可持续的智慧城市来说在提供服务的同时增强和提高效率是两个重要因素，传统的云和边缘解决方案正在经历更多的延迟，并且对获取智能绿色城市解决方案产生负面影响。

随着物联网设备的大量增加，传统解决方案正在增加专用于多种卸载服务的基础设施和服务器的负载，由于多个用户对同一接入点的访问增加而导致的负载增加和延迟也会影响延迟，由于容易获得先进技术智慧城市变得越来越受欢迎。

这些城市只是在不同部门使用连接性，为了满足用户需求智慧城市提供的服务依赖于物联网和设备间通信以及雾计算等新兴技术，智慧城市不仅仅是基础设施，而是这些基础设施协助实现可持续发展目标的水平。

车辆网络作为智能交通系统的关键推动者之一在提供道路安全和舒适性方面赢得了极大的兴趣，借助新兴应用和技术新发展可以在智慧城市提供安全和舒适方面发挥重要作用，车辆数量日益增长对车载自组织网络中新兴应用程序访问远程服务器的要求也随之提高。

这些网络支持用户安全舒适以及自动驾驶和增强现实等更多新兴应用引发了车辆计算需求的激增，借助物联网和相关新兴技术可以改善环境可持续发展，为了满足这些日益增长的需求，云计算与车载网络合并为新领域车载云计算。

移动云计算使用远程云服务器从移动设备卸载任务，将数据移动到远程云以执行任务会导致更高的延迟，这对于延迟敏感的应用程序来说是不够的，造成这些弊端的原因是云服务器距离较远和回程网络过载。

由于数据越来越多地在网络边缘的用户级别产生，这使得基于云的数据处理的传输延迟很高，在网络边缘处理数据会更加高效，边缘计算是指将计算性能带到网络边缘的分布式计算，将云服务器功能转移到移动设备的网络边缘是延迟敏感应用程序的新趋势。

边缘计算在改善延迟敏感应用程序的延迟方面发挥着关键作用，以实现可持续智慧城市的良好治理。

新领域车载云计算和移动云计算是从遥远的云端提供的中心化服务传输延迟较高，移动边缘计算是移动设备近距离计算的新范式，已成为促进移动计算设备计算工作负载的关键技术，它还降低了由于计算密集型应用程序而产生的完工时间。

移动边缘计算不是补充而是通过使用基站的边缘服务器来执行从具有蜂窝连接的移动设备卸载的计算任务来补充云计算功能，来自智能移动设备的作业被卸载到移动边缘计算服务器或在智能移动设备上本地执行。

利用路边单元的剩余资源优化效率

车辆边缘计算是一个新的有前途的领域，其中计算被转移到网络边缘，在车辆边缘计算中服务器部署在车辆附近以使路边单元受益，路边单元通常位于车辆的通信范围内。

车辆边缘计算具有相同的概念，即使用边缘服务器而不是基站而是在路边单元来补充云，车辆边缘计算主要专用于车辆。

在车辆边缘计算中车辆上的作业被卸载到路边单元上执行，它首先在云服务器和车辆之间放置一台服务器，由于单个服务器上的负载平衡多个服务器上的负载是新的一步。

由于采用静态服务器车辆和服务器之间的链接持续时间较短，使用放置在交通中移动的车辆上的移动移动边缘计算服务器解决了这个问题。

雾计算概念和边缘计算的主要目的是相同的，将云计算功能引入网络边缘以用于对延迟敏感的应用程序，雾计算范例可以在最初生成数据的网络边缘进行计算，它可以用作减少可持续智慧城市中使用的物联网设备延迟的框架，这些并不是取代云而是云计算的延伸。

车载雾计算是雾计算和车载网络相结合而产生的一种新范式，通过将任务执行转移到边缘或雾计算等邻近位置来提出解决方案，任务执行要求的增加需要额外的服务器部署来解决负载会产生大量的资本和运营支出。

随着技术的进步车辆配备了先进的数字系统，从而催生了利用车辆作为资源来满足任务执行的高级需求的新趋势，车辆可以利用附近车辆的资源上传或下载大文件，与向远程服务器卸载请求相比，可以在附近车辆的帮助下在更短的时间内检测驾驶分析和周围障碍物。

基于志愿者计算的车载自组织网络是一个新兴概念，通过志愿者计算来利用车载自组织网络中的剩余资源，由于现代应用的高计算要求单个车辆无法满足任务执行要求，在车载自组织网络中任务执行是同时使用多辆车的剩余资源来执行的。

有多种不同的模式可以应用车载自组织网络来执行任务，提出基于路边单元的任务协调来将应用基于基础设施的方法来完成车载自组织网络中的作业调度和任务协调，由于车载自组织网络中使用的基础设施是路边单元将用于采用整个过程。

完成具有不同优先级的多项工作需要一些中央实体，使用基于路边单元的车载自组织网络根据优先级对作业进行排序以提高临时协调所缺乏的权重比，应用车载自组织网络需要应对许多挑战才能达到最佳性能。

作业的截止时间和作业发起者的用户状态影响作业调度过程，车载自组织网络过程中选择工作时需要考虑许多因素，任务划分和协调过程包括访问候选志愿者的资源和能力，由于车辆网络的动态特性当网络拓扑每秒都在变化时以最佳方式使用资源更具挑战性。

需要容错和有效的方案来复制由于某些原因而预期失败的任务，鉴于这些挑战需要为路边单元设计作业调度和任务协调算法作为作业调度器和任务协调器，需要设计一种高效的任务复制算法来避免由于任务失败而导致的容错。

提出了一种部署在路边单元上的模型利用路边单元范围内车辆的剩余资源，实现了利用车辆的剩余资源以及不依赖第三方付费服务执行低延迟作业，为了满足延迟敏感的低延迟作业的截止日期要求提出了作业调度和任务协调算法。

该算法根据作业的性质和请求实体来调度作业并在获取志愿者的信息和意愿后协调分区任务给符合资格的志愿者，提出了一种容错任务复制方法，它包含一种算法有助于避免由于任务失败而导致的延迟并复制任务以避免任务失败。

车载自组织网络

在车载自组织网络中有时车辆可能没有连接到互联网，这使得它不适合将任务卸载到远程服务器，然而OBU的存在使得车辆有资格进行车对车通信，使用车对车通信车辆可以将任务卸载给附近的车辆。

低延迟是此类车载自组织网络的最大成果，发生这种情况是因为提供了邻近的计算解决方案，沿同一方向行驶的车辆是临时车载自组织网络的最佳用例，高速公路场景下资源利用的机会更多，这种类型的车载自组织网络也适用于拥堵车辆即使车辆停放或停止。

在这种类型的计算中作业发起者和作业协调者是相同的，都是要执行任务的载体，启动该过程的第一个障碍是车辆成为作业发起者的资格，谁来决定作业发起者的地位，让附近的车辆愿意成为志愿者，将分区任务协调给合格的志愿者需要一个有效的算法来成功完成工作。

车载自组织网络可以在使用或不使用路边单元的情况下用于志愿者，在临时任务协调中选定的作业发起者启动车载自组织网络过程而不区分作业的优先级，完成具有不同优先级的多项工作需要一些中央实体。

因此使用基于路边单元的车载自组织网络根据作业的优先级对作业进行排序以提高权重比，这在临时协调中是不可能的，在这种类型的计算中路边单元的行为就像一个中央实体，负责使用车载自组织网络进行所有作业调度和任务协调。

基于路边单元的计算避免了作业发起者选择的问题，并通过添加对于延迟敏感作业更有效的作业调度来增强过程，在这种类型中车辆只是志愿者准备执行路边单元分配的任务。

基于路边单元的车载自组织网络中执行的作业可以保存在先前从车辆卸载或新分配的路边单元存档中，根据协调任务的规模和性质可以涉及多个路边单元。

结语

基于路边单元的车载自组织网络来执行志愿者车辆之间的工作优于车辆边缘计算中用于任务执行的现有卸载方案，不仅解决了灾难情况下远程服务器的限制功能而且还利用了车辆的剩余资源。

介绍了车载自组织网络的一个方面，即基于路边单元的任务协调，未来的研究方向包括提出多个路边单元的先进调度方法以避免中央实体故障，对于车载自组织网络的激励还将考虑参与节点的博弈论策略，为了使自主权多样化并增强功能可以使用共享知识。

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