物联网雾计算架构中服务分解有效性的探索

物联网（IoT）旨在将日常物理对象连接到互联网。这些对象将产生大量数据。传统的云计算架构旨在云端处理数据，因此需要将大量数据传输至云端。这带来了诸多挑战，例如设备与云之间的高通信延迟、设备频繁向云上传数据时的能耗增加、高带宽消耗，同时持续发送数据使网络繁忙，以及因对传输至服务器的数据控制较少而导致隐私性降低。为应对这些缺陷，雾计算被提出。雾计算旨在边缘处理数据，并大幅消除向云发送数据的必要性。然而，将面向服务架构（SOA）与雾计算架构相结合仍是一个开放性挑战。在本文中，我们提出分解服务以创建关联微服务（LMS）。关联微服务是运行于多个节点但与其关联伙伴紧密链接的服务。关联微服务允许在物联网架构中的不同计算节点间分配计算。利用云、雾、混合以及雾+云四种不同类型的架构，我们通过对三类不同数据集应用四项实验，探索并证明了服务分解的有效性。对四种架构的评估表明，将服务分解到节点可将网络上的数据消耗降低 10%–70%。总体而言，这些结果表明在雾计算背景下分解服务对于提升服务质量的重要性。