基于云雾协同计算的汽车健康检测网络系统构建

杜传祥 魏秀岭 东鑫渊 吕建新

摘要：本文从研究汽车健康状态的检测需求出发，研究了云计算与雾计算的应用特点，并以此为基础，研究构建基于云雾协同计算的汽车健康状态检测系统，给出了系统层级构成和系统框架方案。在系统中通过传感设备采集数据，然后传输、存储并综合处理。所获得的数据为汽车健康检测提供了技术基础。

关键词：汽车健康状态;实时监测;云雾协同网络

中图分类号：TN929.5 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）04-0095-02

0 序言

近年来，随着汽车工业不断发展，汽车保有量的增加迅速，大量的汽车使用，原来出现概率较小的问题也逐步呈现一个较大的量的发生。在车辆行驶到一定的公里数以后，或者是使用到了一定的年限以后，虽然不至于报废，但是经常出毛病，用户使用体验越来越差。发动机是整个车辆的大脑，总的动力来源，它的健康状态决定影响整个汽车的工作状态。同时，随着无线网络技术、物联网技术和传感器技术的发展及应用普及，人们对数据处理、信息提取、知識发现、智能优化和实时决策等有了更高的应用需求。云计算、雾计算的应用是实现这些应用的基础，物联网技术在汽车检测领域的应用为其提供了平台。

1 汽车健康检测的需求

汽车是个机械产品，汽车的工作系统比较复杂。通过对近年来汽车事故的研究发现，把汽车作为一个独立系统进行研究，从安全的角度考虑问题，已经明显不足。以往常见单独的去思考问题，各安全部件之间的关联性考虑不足。通过针对性的补强解决了一个方面的问题，却会因此而产生一些别的情况，甚至发生二次事故。对人民群众的生产生活已经形成了困扰。

当今的汽车维护与保养市场主要采用的是定期保养和遇到问题维修处理的模式。其预判性不足，容易出现过度保养或者保养不及时的问题，尤其是一些问题出现才修理的现象，容易产生严重事故。且从业者主要是4s店以及一些相关修理店。不断增长的消费需求需要精准的对汽车的健康状态进行检测。完善的汽车自诊断系统将成为解决这一问题的不二选择。驾驶员或车主可以通过自诊断系统清晰的了解自己车辆，并辅助修理人员提高效率。既节约了使用成本，又节约了整个社会的资源。这个新的汽车安全思路将成为未来汽车发展的主要方向。

2 云雾协同计算概述

随着物联网的不断普及，其相关终端设备亦大量增长并普及。物联网的世界获得了海量数据，云计算平台具备了相应的存储和计算能力。大数据处理和应用具有了平台。云计算的优势是集中存储和处理能力强大，在实际应用中其劣势是传输带宽可能不足。海量的客户端和云端之间的信息通信和交流需要速度。传输带宽已经成为应用系统的瓶颈。在云服务器、大数据系统之间传输速度的下降甚至可能引起服务中断。为解决此类问题，雾计算应运而生。

雾计算的精髓在于对边缘设备的利用，它的主要构想是“智能前沿化”。当在云层和终端设备层之间加上一个叫做雾层的缓冲层时，可以极大的缓解云端和终端之间的传输问题。雾层可以进行中量计算的提供、短时性的存储以及较快的网络通信服务。从用户的体验角度而言，更近、更快、终端设备能耗更低。在互联网中断的地区甚至可以做到雾服务的提供。

云计算使得应用的执行变得简单，但是对敏感性要求高的业务支持性很弱。物联网的世界里对移动性、区域分布性有较大的需求和更高的要求。同时终端用户设备自身能耗的限制，也需要更多的节约能耗，延长待机时间。雾计算更接近“地面”用户，其主要工作在网络边缘的特性使得自身可以广泛的运用于各种业务中。云计算是假定数据传输宽带不受限制，并且没有延迟;雾计算是真正的低延时和快速位置感知，移动性更好，敏感度高。作为网络的边缘节点有效的解决了云和终端之间的瓶颈。二者的协同计算可以很好的解决实际应用中的问题。云雾协同计算的概念如图1所示。

3 基于云雾协同计算汽车网络系统的构建

随着物联网在生活中的逐步应用，其应用已经逐渐从简单的物与物连接向智能化方向转型。物联网主要涉及 RFID、红外感知、GPS、激光扫描等技术，各设备按约定的协议，实现物物互联，信息互通，实现智能监管跟踪、识别。其所使用的技术设备可以无缝衔接的运用于车辆本身。通过物联网技术车辆完成自身各状态信息的采集;通过物联网技术，汇聚信息，传输、综合处理。利用雾服务的高灵敏性和云服务的海量数据处理和存储能力，协同工作，形成实用性强的交互式汽车网络系统。

根据雾计算智能前沿化的思路，构建网络边缘的雾服务系统。雾层由大量的要求中等性能的网络边缘服务器组成。处于中间的雾服务器可以有效分担云服务器的任务。云服务器本地化实现的关键是数据和计算服务转移到更靠近终端的设备之上，雾服务器可以提供本地化的计算以数据存储。可以充分满足汽车移动终端设备的高流量和低延迟的需求。云雾协同计算汽车网络系统结构图如图2所示。

根据雾计算处于网络终端，每个终端节点具备雾计算设备，及时就近处理本地相关数据。构建基于云雾协同计算汽车网络系统架构框架，如图3所示。顶层为云计算中心，底层为传感器和移动终端层。在顶层和底层终端节点之间增加雾计算层。雾层居于物联网接入层。雾接入点同时也是物联网的接入点。在获得传感器采集的数据以后，按照过滤、分析的结果分解任务、分布处理、分发给各雾接入点协作处理。处理结果再传至云计算中心进行处理。客观上可以降低对传输带宽的需求。增强系统反映速度，变相扩充带宽。

基于云雾协同计算汽车健康检测网络系统架构，结合汽车健康信息传输纵向分层、横向分布特点，可以构建汽车健康检测网络分层分布式的分析优化架构。其核心思想是：把大部分可以在各个不同汽车的车载装置中实现的分析功能分布到车载装置中实现，相当于传统集中式网络分析模式向多个分布式相互协调的分析模式转变，全面支持实现快速感知、快速行动、综合优化的目标。

4 结语

本文主要目的是设计一个云雾协同计算汽车健康检测网络系统的应用系统。从车联网及多媒体应用角度，利用雾服务器分布广，构建汽车健康检测的云雾协同网络，以成本更低提供服务为特点，获得汽车状态信息，通过分析提供给相关部门以及汽车使用者。随着智慧城市、智慧交通、智能汽车发展，其作用会越来越明显，应用前景十分广阔。

参考文献

[1] 方巍.从云计算到雾计算的范式转变[J].南京信息工程大学学报自然科学版，2016（8）：404-414.

[2] 薛育红.云计算驱动了雾计算的发展[J].中兴通讯技术，2017（2）：51-52.

[3] ABDELWAHAB S，HAMDAOUI B，GUIZANI M，et al. Replisom：Disciplined tiny memory replication for massive iot devices in lteedge cloud[J].IEEE Internet of Things Journal，2016，3（3）：327-338.

[4] 张红，王玉峰.基于雾计算的NB-IoT框架、关键技术及应用[J].中兴通讯技术，2017（2）：32-36.

[5] 施莹娟.雾计算平台的软件架构分析与应用研究[D].杭州：浙江师范大学学位论文，2016.

[6] DASTJERDI A V，BUYYA R. Fog computing：Helping the Internet of Things realize its potential[J].Computer，2016，49（8）：112-116.