基于邊緣計算的大規模傳感器高頻采集系統研究

［藍海盛 張文娟］

1 引言

物聯網是通過智能感知、識別技術與普適計算、泛在網絡的融合應用，在5G的萬物互聯時代, 物聯網要通過大規模的不同類型的傳感器去感知周邊物體和物理環境，為物聯網應用層的數據分析提供依據。傳感器采集系統實時監測、感知和采集各種環境或監測對象信息，實現物理世界多種元素、信息空間以及人類社會之間的交流，不同規模，不同采集頻率對傳感器采集系統的要求不一樣，對大規模傳感器進行高頻次采集，要求傳感器采集系統具備大范圍高帶寬的實時傳輸、計算、存儲和處理能力，統一集中式的云計算模式無法滿足此要求，多接入邊緣計算（Muti-access Edge Computing, MEC）技術的出現才使其成為可能。

多接入邊緣計算MEC是一種在物理上靠近數據生成位置的處理數據的方法,是5G的關鍵技術之一[1]。邊緣計算通過使業務靠近網絡邊緣擴展了云計算能力,在5G網絡中,被認為是能高效處理大量業務數據,滿足用戶對業務需求的有效技術之一。

大規模傳感器高頻采集系統將傳感器技術、現代網絡及無線通信技術、分布式信息處理技術、大規模信息處理系統等多項先進技術集中應用，基于邊緣計算，通過研究大規模高頻率采集傳感器數據情況下傳感器數據傳輸、存儲、處理和展示技術，開發一套通用的大規模高頻采集數據分析處理軟件，長時間持續綜合分析多個高頻采集設備的數據，并提供二次開發接口，為傳感器數據進一步挖掘處理提供基礎，可為傳感器采集系統的發展和應用推廣提供更廣闊的平臺。……