5G对工业物联网(IIoT)应用的支持——移动云端、区块链及人工智能（九）

摘要：工业物联网(IIoT)具有特殊的通信需求，包括高可靠性、低延迟、灵活性和安全性。5G移动技术本能地提供了这些功能，使其成为支持工业物联网(IIoT)场景的成功候选。本文的目的是基于这两个领域的初始需求和承诺，识别当前与5G工业物联网相关的研究挑战和解决方案。本文的研究方法遵循以下步骤:调查研究现状，比较结果以确定进一步的挑战，并为每个研究领域的经验教训作出结论。这些领域包括IIoT应用及其需求;移动云端;后端性能调优;网络虚拟化;还有安全，IIoT的区块链，5G的人工智能支持，以及私有园区网络。除了调查当前的挑战和解决方案外，本文还旨在对这些领域(与5g支持的IIoT相关)进行有意义的比较，从而得出当前研究的不足之处。

接上文：5G对工业物联网(IIoT)应用的支持——移动云端、区块链及人工智能（八）

5.2     扩展现实(XR)和工业4.0应用

扩展现实(XR)是当今最新兴的用例之一。虚拟现实(VR)复制一个真实的环境或创建一个虚拟的世界，让用户参与到一个完全虚拟的世界中。增强现实技术将数字内容与物理环境实时融合。各个领域都可以使用这些技术，如医疗、娱乐、教育、工业等。工业4.0所设想的未来生产系统有着严格的要求。它们必须是灵活的、可伸缩的、易于重新配置的系统，支持与产品无关、通用制造流程和容量扩展(取决于实际需求)，这也是一个关键的使能特性。

参考文献52的作者介绍了Navantia(世界十大造船公司之一)的工业AR (IAR)架构，该架构依赖于cloudlets和雾计算范式。请注意，边缘计算非常接近于雾计算，事实上，一些作者认为雾计算是边缘计算的一种可能实现。在这篇文章中，我们用真实的微软HoloLens应用程序验证了所提出的体系结构。结果表明，就响应延迟而言，雾网关在传输小的有效载荷时速度最快，而cloudlet在传输中、大的IAR有效载荷时速度更快。

参考文献54回顾了一般增强现实AR应用的组件、流行的增强现实设备以及克服棘手的延迟和能源消耗问题的几种现有技术。提出了一种基于MEC参考体系结构的三层体系结构。在模拟过程中，他们考虑了一个场景，在同一个基站附近，多个移动设备同时执行AR应用程序。仿真结果表明，与现有的基线方案相比，它们可以显著改善延迟和性能。

用户设备的资源能力有限，很难满足严格的服务要求，如延迟和可靠性。一种解决方案是将AR任务的一部分转移到网络的边缘。在参考文献55中，考虑一个场景，其中多个边缘节点协作完成AR任务。每个任务的组件之间的依赖关系通过代码划分用一个有向无环图DAG来建模。该算法的目标是在考虑可靠性和延迟的前提下，使基于MEC的增强现实服务的服务失效概率(SFP)最小化。文中提出的启发式算法可以显著提高在各种网络条件下实现目标SFP的概率。

参考文献56提出了一种基于混合计算框架的智能资源调度策略。计算系统由支持人工智能任务的设备计算层、边缘计算层、云计算层和SDN层四层组成。在此基础上，提出了一种考虑延迟需求的边缘层资源调度算法。为了评价，作者考虑了以下实验;一个带有工业摄像头的移动机器人沿着固定轨迹移动，监控所构建的工业4.0平台设备的运行情况。该机器人定期拍照，然后计算下一个工作过程的图像边界。然后利用神经网络对设备的运行状态进行判断。最后，作者认为他们的资源调度技术可以加速工业4.0和智能工厂的实现。

5.3  边缘缓存

之前的许多移动边缘计算工作都关注于如何将计算任务转移到网络中的资源上。相比之下，参考文献57的作者引入了一个新的任务缓存概念，即在边缘云中缓存已完成的任务及其相关数据。在考虑计算和存储资源约束的情况下，研究并提出了一个与边缘云任务缓存和降低负载相关的联合优化问题。为了解决这一问题，提出了一种有效的任务缓存和降低负载算法。通过仿真实验验证了该算法的性能，结果表明，该算法具有较低的能量消耗。

（待续）

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我是您身边的区块链研究员，如果您有志于区块链或者交易技术的学习，欢迎和我交流。微信：chanhai13。更多文章请添加微信公众号：链学园。原文名称： 5G support for Industrial IoT Applications— Challenges, Solutions, and Research gaps

作者：Pal Varga, Jozsef Peto

原创翻译：区块链研究员（区块链Robin）

英文源自Budapest University，译文有编辑及删减，如有侵权，请联系译者删除。

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