Özet
Nesnelerin İnterneti’nin (IoT) ortaya çıkması, ara bağlantıyı ve her yerde bulunan devasa şeyler arasında iletişim emsali olarak bilinen büyük ve heterojen miktarda veri üretimi veri patlamaları sağladı. Öte yandan, bu bulut bilişim, ancak bu verileri işlemek ve depolamak için etkili bir yol olarak, gerçek zamanlı veya gecikmeye duyarlı uygulamaların artan talepleri ve ağ bant genişliği sınırlamasına sebep oldu. Bu nedenle, sis hesaplama olarak bilinen yeni bir hesaplama paradigması, bulut çözümünün bir tamamlayıcısı olarak önerildi. Sis hesaplama uzantısı bulut ağın kenarına hizmet eder. Hesaplanması, uç cihazlara iletişim kurar ve son kullanıcılara yakın katyon ve depolama, düşük gecikme süresi, mobilite, ağ bant genişliği, güvenlik ve gizlilik konularında hizmet eder. Bu raporda, sis hesaplama modeli mimarisine, temel teknolojilere genel bir bakış ve özeti nolojiler, uygulamalar, zorluklar ve açık konular ele alınmıştır. Sis hesaplama hiyerarşik mimarisi ve özelliklerini karşılaştırabilme bulut bilişim ve uç bilişim ile benzerlikleri vurgulamak ve farklılıklar ile bilgi işlem, iletişim ve depolama teknolojileri, adlandırma, kaynak yönetimi, güvenlik ve gizlilik problemlerine dağıtımını ve uygulamasını nasıl destekleyeceğini göstermek için ayrıntılı bir şekilde anlatılmıştır. Sağlık hizmetleri, artırılmış gerçeklik, beyin makine arayüzü ve oyun, akıllı ortamlar ve araç sisi ayrıca, sis bilişim uygulama başlı ulaşım senaryoları değinilmiştir.
1. Giriş
Nesnelerin İnterneti (IoT), Siber-Fiziksel Sistemin gelişmesiyle (CPS) ve Mobil İnternet, insanlar, makineler, şeyler, bilgi alanına her zaman ve her yerde bağlanabilen bir teknolojidir [ 1 , 2]. Emsal teşkil eden miktarlar ve veri çeşitleri üretilmektedir.
Son zamanlarda bir sağlık hizmetinin analizi ilgili IoT uygulaması, 30 milyon kullanıcının saniyede 25.000 veri ürettiğini gösteriyor [ 5 ]. Büyük veri hacmi, günümüzün işlenmesiyle ve depolama kapasiteleri talepleri karşılayamaz [6] . Dağıtılmış bilgi işlem, bulut, bilgisayar vb. gibi geleneksel bilgi işlem modelleri tarafından işlenir.
Bulut bilişim, verileri işlemek için etkili bir yol olarak kullanılmıştır, çünkü yüksek hesaplama gücü ve depolama kapasitesine sahiptir [ 7 , 8]. Ancak bulut hesaplama paradigması merkezi bir hesaplama modelidir, çoğu bilgisayar ile bulutta olaylar olur.
Tüm verilerin ve isteklerin merkezi buluta aktarılacak. Her ne kadar veri işleme hızı hızla arttıkça, ağ bant genişliği kayda değer bir artış göstermedi. Data miktarı arttıkça iş bant genişliği böyle büyük bir bulut bilgi işlemin darboğaz haline geliyor. Bu uzun gecikmelere neden olabilir. Bazı IoT uygulamalarında, sistem çok kısa bir tepki süresi ve trafik gibi mobilite desteği gerektirebilir. Akıllı ulaşımda trafik ışık sistemi, akıllı şebekeler [ 9 ], akıllı sağlık hizmeti [10,11], acil müdahale [12] ve gecikmeye duyarlı diğer uygulamalar [13]. gecikme veri aktarımının neden olduğu kabul edilemez. Ayrıca, bazı kararlar buluta iletilmek zorunda kalmadan yerel olarak yapılır. Bazı kararları alsa bile hepsini göndermek gerekli ve verimli değil. Çünkü verilerin işlenmesi ve depolanması için buluta taşınması, tüm veriler karar verme ve analiz yapılabilir. Tek kelimeyle, ağ bant genişliği, gecikme süresi, güvenilirlik ve güvenlik, yalnızca bulut modeline bağlı olarak ele alınamaz.
Ağ kenarı cihazları ve bulutu sorunsuz bir şekilde bütünleştiren sis bilgi işlem merkezi, bu kısıtlamaların ele alınması için daha etkili bir çözüm olarak sunulmaktadır. Sis hesaplama coğrafi olarak dağıtılmış bir hesaplama mimarisidir, ağın kenarındaki çeşitli heterojen cihazların her yerde olduğu işbirliğine bağlı olarak esnek hesaplama, iletişim ve depolama hizmetleri [20 ]. Sis hesaplamanın en belirgin özelliği bulut hizmetinin ağın kenarına genişletilmesidir. Hesaplama yapar, teçhizat, iletişim, kontrol ve depolamayı bir araya getirerek son kullanıcılara daha yakın yerel kaynaklar kullanır. Veriler coğrafi olarak dağıtılmış ağ tarafından tüketilir. Bu nedenle, veri aktarım süresi ve ağ miktarı iletim büyük ölçüde azaltılmıştır. Sis paradigması, gerçek zamanlı veya gecikmeye duyarlı uygulama talepleri ve özellikle ağ kolaylığı bant genişliği darboğazlarına çözüm sağlar.
2. Fog Computing (Sis Bilişim Hesaplama)
Sis hesaplama yeni bir hesaplama paradigmasıdır. Hesaplama, iletişim, kontrol, depolama ve servis yetenekleri sağlar. Merkezi olmayan platform diğer platformlardan farklıdır.[21]
2.1.Sis bilişimin hiyerarşik mimarisi
Sis bilişim mimarisinin referans modeli önemli bir araştırma konusudur. Son yıllarda, sis için bir dizi mimari önerildi. Çoğunlukla temel üç katmanlı yapıdan türetilirler.Sis hesaplama, sis sunarak bulut hizmetini ağ kenarına kadar genişleten cihazlar ve bulut arasındaki katmandır. Şekil 1 hiyerarşik mimariyi göstermektedir.

Şekil: Sis Bilişim Hiyerarşik Mimarisi
2.2.Hiyerarşik mimari aşağıdaki üç katmandan oluşur:
· Terminal Katmanı:
Bu, son kullanıcıya en yakın ve fiziksel katman ortamıdır. Çeşitli IoT cihazlarından, örneğin sensörler, cep telefonları, akıllı araçlar, akıllı kartlar, okuyucular vb. özellikle,cep telefonları ve akıllı araçların bilgi işlem gücü olsa da, onları sadece akıllı algılama cihazları olarak kullanıyoruz. Bu cihazlar genel olarak coğrafi olarak geniş bir alana yayılmıştır. Fiziksel nesnelerin veya olayların özellik verilerini algılama ve iletme bu algılanan veri işleme ve depolama için üst katmana aktarılır.[21]
· Sis Katmanı:
Bu katman ağın kenarında bulunur. Katman genellikle çok sayıda sis düğümden oluşur; yönlendiriciler, ağ geçitleri, anahtarlayıcılar, erişim noktaları, baz istasyonları, özel bu sis düğümleri, uç cihazlar ve bulut, örneğin kafeler, alışveriş merkezleri, otobüs terminalleri, sokaklarda, parklarda vb. sabit bir yerde statik olabilir veya hareketli taşıyıcılardan oluşur. Uç cihazlar sis düğümlerine kolayca bağlanabilir. Hesaplama, iletme ve alınan algılanan verileri geçici olarak saklar. Gerçek zamanlı analiz ve gecikme duyarlı uygulamalar sis katmanında gerçekleştirilebilir. Dahası, sis düğümleri ayrıca IP çekirdek ağı ile bulut veri merkezine bağlanır. Bulut ile etkileşim ve işbirliğinden sorumlu olmak için daha güçlü bilgi işlem ve depolama yetenekleri vardır.
· Bulut Katmanı:
Bulut bilgi işlem katmanı birden çok yüksek performanstan oluşur. Sunucular ve depolama aygıtları ve çeşitli uygulama hizmetleri sağlar. Akıllı ev olarak, akıllı ulaşım, akıllı fabrika, vb. güçlü yapıları vardır. Kapsamlı hesaplama için bilgi işlem ve depolama özellikleri çok büyük miktarda verinin analizi ve kalıcı olarak depolanmasını sağlar. Geleneksel bulut bilişim mimarisinden farkı, koyma ve depolama görevleri buluttan geçer. Talebe göre yük, bulut çekirdek modülleri tarafından yönetilir ve zamanlanır.
Bu mimaride, her uç cihaz veya akıllı nesne bir kablosuz erişim teknolojileri ile sis düğümlerinin Alan Ağı (WLAN), WiFi, 3G, 4G, ZigBee, Bluetooth vb.) veya kablolu bağlantı ile bağlanabilir. Sis düğümleri birbirine bağlanabilir ve kablolu veya kablosuz iletişim teknolojilerinden yararlanılabilr. Ve her sis düğümü birbirine bağlı IP çekirdek ağı ile buluta bağlanır.
Bu mimari IoT, CPS ve Verimli veri işleme ve depolama hizmetleri sağlamak için mobil internet kullanılır. Özellikle bilgisayar, iletişim yeteneklerini birleştiren CPS için içinde bulunan varlıkları ve nesneleri izlemek veya kontrol etmek için fiziksel dünya, sis hesaplama verimliliğini ve kalitesini artırabilir servisi (QoS) veri patlaması durumunda kullanılır. Ancak, mevcut araştırma sis hesaplama çalışmaları, birleşik bir mimari sunmamıştır. Farklı uygulama senaryolarında yeniden kullanılabilir.
2.3.Sis Hesaplamanın Özellikleri
Sis hesaplama, hesaplama, iletişim ve kullanıcıya yakın ağ kenarı cihazlarda depolama için kullanılır. Hizmet yetenekleri son kullanıcılara yakınlığıdır. Bu, sis hesaplamanın en temel karakteristiğidir ve diğer geleneksel bilişim modellerine kıyasla en önemli avantajıdır. Ayrıca, aşağıdaki gibi listelenen bazı özellikler ve avantajlar vardır:
1. Düşük gecikme ve gerçek zamanlı etkileşimler
2. Bant genişliğinden tasarruf edin
3. Hareketlilik desteği
4. Coğrafi dağılım ve merkezi olmayan veri analitiği
5. Heterojenlik
6. Birlikte çalışabilirlik
7. Veri güvenliği ve gizlilik koruması
8. Düşük enerji tüketimi
2.4.Bulut Bilişim ile Sis Bilişimin Karşılaştırılması
Sis Bilişimin, kenar hesaplama, grid hesaplama, orman hesaplama, küme hesaplama, vb. Bilgi işlem gereksinimlerini karşılamak için kendi avantajları vardır.

Tablo: Bulut Bilişim ve Sis Bilişimin Karşılaştırılması
3. Edge Computing (Uç Hesaplama)
Kenar işlem olup, aynı zamanda, bir bilgi işlem modeli uzanan bulut hizmeti için modern cihazlardır. Hesaplama ve izin sağlayan teknolojileri belirtmektedir. depolama için olması gerçekleştirilen ilgili kenar cihazlarıdır. Yani şeyler için hesaplama ve depolama veri kaynaklarının yakınında gerçekleşir. Aşağıda ki şekilde kenar hesaplama mimarisini göstermektedir.[21]

Şekil: Uç Hesaplama Hiyerarşik Mimarisi
Kapasiteli işlem ile kenar düğümleri ve aygıtlar yerine bir büyük sayıda bir işlem görevler (örneğin, veri işleme, depolama cihazları yönetimi, karar verme, ve gizlilik uç cihazlar ve bulut arasındaki ağ gecikme ve trafiğini azaltmak için koruma) yapar. Bu kenar düğümleri oluşan bir akıllı sensörler, akıllı telefonlar, ve akıllı araçlar, hatta bir özel kenar sunucuları olabilir. Bunlar birbirine ve müşterek olarak yerel bir kenar ağ oluşturulmasıdır. Ayrıca, kenar cihazları bağlamak bulut veri merkezi ile çekirdek ağ oluşturur. Kenar hesaplama kenar istihbarat hizmetleri vermektedir. yakındaki kritik taleplerini ait dijital sektöründe de gerçek zamanlı hizmetler, veri optimizasyonu, uygulama istihbarat, güvenlik ve gizlilik koruması sağlar.
Iot, düşük güç tüketimi, geniş bağlantı bağlamında, düşük güç gerekır ve yüksek güvenilirlik sağlar. Edge computing bu sorunları düzgün bir şekilde çözer . IOT çekirdek akıllı bağlantısı ve işlemi gerçekleştirmek için her nesne ise kenar işlem gerçekleştirmektedir. Algılama, etkileşim ve kontrol arasında nesneler ile veri analizi ve işlem yapar. Kenar işlem, uç cihazlar gibi veri tüketicilere hem de üreticilere veri vermez sadece hareket ederler. Sadece talep hizmetlerini gelen bulut ile aynı zamanda sağlamak için hizmet bulutu, yerine ait sadece talep eden gelen bulut sağlar. [21]
Uç hesaplama ve sis hesaplamanın başlıca hedefleri benzerdir. Her ikisi de ağın kenarına bulut bilişim benzeri yetenekler getiriyor. Onlar hesaplama ve depolama kapasiteleri dahilinde yakın hizmet gecikme süresini azaltmak için son kullanıcıların yakınlığını ve gecikme duyarlı uygulamalar için ağ bant genişliği kullanır.
Kenar işlem ve sis işlem, bunların yapıları olan merkezi bir bulut işlem mimari farklı olan, merkezi olmayan ve dağıtılmış, hiyerarşik yapılardır. Hizmet konumları son kullanıcılara yakınlıktır. Sis işlem, tek bir ağ sıçrama veya birkaç ağ olan ağ kenar cihazları bulunur ise kenar işlem, kenar cihazlar yer almaktadı. Onların kaynaklar (örneğin, bilgisayar, haberleşme ve depolama kaynaklar) ve hesaplama ve depolama yetenekleri sınırlıdır.

Tablo: Uç Hesaplama ve Sis Hesaplamanın Benzerlikleri
Açıkçası, aynı hedefe sahip olsalar bile , kenar hesaplama ve sis hesaplama arasında hala bazı temel farklar vardır. Kenar hesaplamalarında, kenar cihazları olamaz, uygulamalar nedeniyle sınırları kaynaklar olacaktır. İçinde kaynak çekişme ve artırmak işleme gecikme ile sonuçlanabilir. Sis yerinde söylenmiş bu sınırlamaların üstesinden gelmek ve hesaplanırken önlemek yeniden kaynak çekişme de kenar ile sorunsuz bir şekilde entegre kenar cihazları ve bulut bilgi olabilir. Bu koordinatları kullanımı ve coğrafi olarak dağılmış ağ kenar cihazları ve yararlanır bulut bilgi için denge kullanımı ve kaynak ve geliştirmek kullanımıdır.

Tablo: Uç Hesaplama ve Sis Hesaplama Arasındaki Farklar
4. Sis Bilişim İçin Anahtar Teknolojiler
Sis hesaplama üzerine bazı mevcut ve yaygın teknolojilere karşı ve desteklemeli onun dağıtım ve uygulamasına bağlıdır. Şekil 3’te gösterildiği gibi, bunlar esas olarak bilgi işlem, iletişim ve depolama teknolojilerini, adlandırma, kaynak yönetimi, güvenlik ve gizlilik korumasını vb. içerir . Bu kilit teknolojiler , sis bilgi işleminin uygulama gereksinimlerini karşılamak için özelliklerini tamamen göz önünde bulundurur . Bunlara dayanarak, sis bilişim kullanıcılara daha akıllı ve uyarlanabilir hizmetler sunar . Aşağıda, bu anahtar bilgisayar sis teknolojileri paradigmasını özetleyeceğiz.[21]
4.1.Bilgi İşlem Teknolojileri
Sis hesaplama, sis düğümünün kullanıcılar için otomatik olarak ve bağımsız olarak yerel hesaplama ve veri işleme taleplerine hizmet edebileceği akıllı bir hesaplama sistemidir. Akıllı ve düşük gecikmeli hizmet kapasitesinin bazı bilgi işlem teknolojileri tarafından desteklenmesi gerekir.
1) Hesaplama Boşaltma
Hesaplama boşaltma mekanizması kaynak kısıtlamaları üstesinden kenar , cihazlar , özellikle için hesaplama-yoğun görevlerdir. Bu yardım ile ispatlayan performansı ve tasarrufu pil ömrü olabilir. Mobil uç bulut bilişimde çok kullanıcılı hesaplama boşaltma problemini incelendi ve dağıtılmış bir hesaplama boşaltma modeli önerildi. Bu model kabul bir oyun teorik yaklaşım dağıtılmış hesaplama boşaltma karar verme problemi olan formüle olarak bir çok kullanıcılı hesaplama boşaltma oyunudur. Birden cihazlar devredilen görevleri için bulut eş zamanlı kullanarak aynı zamanda ulaşmasını sağlamaktadır. Az kanal ve enerji tüketimi hesaplama süresi düşürüldü. Gelen bir çok kanallı kablosuz ortamda, boşaltma karar ait çoklu kullanıcı çoğunlukla bağlı ilgili toplam performans değeridir.[21]

Şekil: Sis Bilişimin Anahtar Teknolojileri
2) Gecikme yönetimi
Sis işlem gecikme yönetiminin birincil amacı sınırlamaktır. nihai servis yanıt süresi olan bir kabul edilebilir bir eşik olur. Bu eşikli olan maksimum tolere edilebilir. Gecikme ait bir hizmet isteği veya uygulamalar kalitesi hizmeti (QoS) gereksinimidir. Önerilen bir etkin başlatma mekanizması içinde düğümleri işbirliği hesaplama görevleri olmak için tarafından gecikme kısıtlamaları içinde birçok düğüm işbirliği yürütülür.
4.2.İletişim Teknolojileri
Görüleceği üzere sis işlem mimari, sis düğümü ve ağ bileşenini bağlayan, son kullanıcı ve cihazlardır. Bunu içeren üç tür bağlantı vardır:
1) kablosuz bağlantılar arasındaki uç cihazları ve sis düğümleri;
2) sis düğümleri arasında kablolu / kablosuz bağlantılar ;
3)Kablolu / kablosuz bağlantılar arasındaki sis düğümleri ve bulut veri merkezi.
Bunlar yaygın kablosuz iletişim teknolojileri, içerir 3G, 4G, WiFi, Kablosuz Yerel Alan Ağları (WLAN), ZigBee ve Bluetooth destekleyen sis uygulamasını, özellikle mobil sis bilgisayarlarıdır. Diğer bazı iletişim teknolojileri aşağıda tartışılmaktadır .
1) Yazılım tanımlı ağ (SDN)
SDN olan bir acil işlem ve ağ paradigması, olduğu bir hayata geçirirken yöntem ve ağ sanallaştırmasıdır. Bu mimari , ağ trafiğinin esnek kontrolünü gerçekleştirmek için kontrol düzlemini ve veri düzlemini ayırır . Kontrol olan yapılması ile bir merkezi sunucu, ve iletişim yolu arasında düğüm olup , aynı zamanda karar tarafından merkezi sunucuya bağlanmasıdır. Bu arasında esneklik, ölçeklenebilirlik, programlanabilirlik özelliklerine sahiptir. Temel ağ cihazlarına (örn. Yönlendiriciler, anahtarlar, güvenlik duvarları) güvenmeye gerek yoktur ve heterojen temel ağ cihazlarından fark ortadan kaldırılabilir.
2) Ağ işlevi sanallaştırma (NFV)
NFV ana fikri ağ fonksiyonuna adanmış fiziksel ağ donanımı tarafından bağlanmış olması ve olduğu tarafdan sanallaştırma yardımcı olan teknolojidir. Yeni hizmetin hızla geliştirilip devreye ulaşmak için paylaşılan bir vasıtadır. NFV teknolojisi telekomünikasyon hizmetinin esnekliğini önemli ölçüde artırır.
3) Beşinci jenerasyon (5 g) , kablosuz iletişim sistemi
5G olan yeni nesil mobil iletişim teknolojisi ile pek çok esas olarak geniş bir sinyal kapsamı, yüksek ağ hızı, yüksek akı içeren, yaşanmış avantajları, yoğunluk, yüksek hareket kabiliyeti, dördüncü nesil (4G), 5G kıyaslandığında daha vb çeşitlendirilmiş uygulamalarda, sistem kapasitesi büyüme elde edilebilir. 1000 kat ve uçtan uca gecikme azalma arasında 5 kez, temin enerji verimliliği sağlarken, en az 10 kez büyümesini ve en az 25 büyümesi verimi alanı kez sağlayabilir. Bu teknoloji , sınırlı kaynak mobil terminalleri ile birçok zorlu uygulamaya ve hizmete olanak sağlamaktadır.
4) İçerik dağıtım ağı (CDN)
CDN, Internet’in kenarında CDN proxy sunucularını dağıtan Internet tabanlı önbellek ağıdır. Her düğümün bağlantı durumu, yük ve kullanıcı mesafesi gibi bilgileri göz önünde bulundurur, CDN sistemi ilgili içerikleri kullanıcılara yakın CDN proxy sunucusuna dağıtır. Sis hesaplamanın özelliklerine göre, CDN teknolojisi daha az bant genişliği kullanımı, daha az ağ tıkanıklığı, daha yüksek içerik kullanılabilirliği ve daha düşük maliyetlerle yardımcı olabilir. Özellikle içeriğe duyarlı teknolojiyle entegre olan CDN tabanlı sis hesaplama, son kullanıcılara en çok istenen hizmetleri hızlı bir şekilde sağlayabilir .
4.3.Depolama Teknolojileri
Sis bilgisayar alanında düşük gecikmeli mülkiyet taleplerini karşılamak amacıyla, ön önbellek teknolojisi olabilir. Sis düğümleri kullanıcı talebini tahmin eder ve coğrafi olarak dağıtılmış düğümlerde önbelleğe almak için en çok istenen içeriği proaktif olarak seçer. Bununla şekilde, uzaktan veri merkezinden içeriğinin indirme gecikmesi olabilir edilmesi azaltılmış önemli ölçüde ve sis uygulamaları olabilir. Kullanıcıların arzu ettikleri tam kullanımına ait depolama kaynaklarına göre temin yapmaktır. 5G kablosuz ağlarda öngörülebilir önbelleğe alma paradigması önerildi. Kullanıcılar istemeden önce istenen bilgileri proaktif olarak önbelleğe alır[21].
Dahası, stratejik içerikleri proaktif olarak önbelleğe almak için sosyal ağlar ve cihazdan cihaza iletişimden yararlanıldı . Yoğun trafik taleplerinin olabilir edilmesi büyük ölçüde azaltılmış göre proaktif öngörücü kullanıcı talepleri ve baz istasyonları ve kenar cihazlarda önbelleğe alır. Bu çerçeve ve ön önbellek stratejisi kabul edilmesi ve destek için sis işlem olabilir.
Ayrıca, uç cihazların depolama kapasiteleri genellikle sınırlıdır. Bu nedenle, depolama genişletme teknolojisi, sis bilgi işlemin genel hizmet yeteneklerini geliştirmek için çok etkilidir. Güvenli ve verimli bir depolama genişletme yöntemi önerdi tarafından mobil cihazlar için kişisel depolama kullanan cihazlardır. Bu entegre tüm kişisel depolama alanı arasında bir kullanıcı bir sis için ağ birikmesi aracılığıyla bir dağıtılmış depolama hizmeti ve oluşmuş bir depolama kapasitesitesidir.
4.4.Adlandırma, tanımlama ve çözünürlük
Sis hesaplamada, çok sayıda şey ve cihaz vardır. Sis paradigmasına dayanarak, çeşitli hizmetler sunan ve sunan birçok uygulama vardır. Bilgisayar ağı alan adı sistemine (DNS) benzer şekilde, adlandırma, tanımlama ve çözümleme şeması içinde sis bilgisayar olduğunu çok , adresleme kimlik doğrulama, kontrol ve nesneler, veri yönetim için önemli iletişim, keşif ait nesneler ve hizmetler, vs. Bir standardize ve verimli bir adlandırma mekanizması olan önkoşul için komünikasyonu ve işbirliği içinde heterojen şeyler ve cihazlardır. DNS ve tekdüze kaynak tanımlayıcı (URI), gelmiş olgun ve yaygın akım tesislerinde kullanılır. Sis bir bilgi işleme bölümünde senaryo, bu adlandırma şemaları için hala tatmin uygulama gerekliliğini yerine. Bununla birlikte, kenardaki şeylerin ve cihazların çoğu oldukça hareketli ve kaynak kısıtlıdır. Dolayısıyla, bu adlandırma mekanizmaları bazı senaryolarda dinamik sis hesaplama paradigmasına hizmet edecek kadar esnek değildir ve evrensel olarak kullanılan IP tabanlı adlandırma mekanizması maliyetini desteklemek için çok ağır olabilir.
Sis işlem özelliklerini desteklemek amacıyla, yeni bir adlandırma şemaları vardır;
NDN: IP mimarisinin “Nerede (adresler” yerine “Ne (içerik)” üzerine odaklanan bir evrimidir. NDN paketleri, kaynak ve hedef adres yerine hiyerarşik olarak yapılandırılmış veri adlarıyla birlikte gelir. Böyle bu planın amaçları ölçeklenebilirlik, geliştirmek vb sensörler, bilgisayarlar, insanlarda, kitap gibi bir şey, adlandırabilirsiniz verimliliği, güvenliği ve sağlamlığı ait güncel internet durumuna sis ve kenar uydurma için bilgisayarlardır.
MobilityFirst: Bu edilir önerilen için adresleme zorlukları arasında hareketlilik kurumarın mobil internet mekanizmaları adlandırma gereksinimlerini karşılamak için ve kablosuz erişim. İsimleri ağ adreslerinden ayırır. Küresel benzersiz kimlik (GUID) kabul edilir ve küresel adı çözünürlüğü sayesinde servis (GNRS) olduğu kullanıldığı için dinamik olarak bağlamak adlar ve adresler. MobilityFirst olarak, hizmet API edilir tabanlı üzerindeki isimlerin arasında kaynak veya ağ nesneleri yerine ağ adresleridir. Bu hibrit adı / adresi kullanan bazlı yönlendirme için elde ölçeklenebilirlik. Bu adlandırma şeması çok olduğu verimli için hizmet veren sis paradigma içinde hangi işler var , yüksek hareket kabiliyetlidir.
Fiziksel nesne tanımlama: Esas olarak şeylerin ve cihazların tanımlanması için kullanılır . Bu tipin doğal özelliğini bir kimlik benimser kimlik kodu ve tanımlayıcı olarak kullanır. Önceki son örnekte, vb elektronik ürün kodu (EPC), her yerde İD (UID) , ve Avrupa ürün kodu (EAN), için, sayılar ya da belirli kurallara alfa bahis oluşur olduğu da adı olmayan İD tanımlanması, biyometrik, davranış kullanılan özellikleri, uzay-zaman bilgisi veya başka özellikler olarak sayılabilir.
Haberleşme kimlik: Bu net işi kimliğini tanımlamak için kullanılır düğümler veya cihazlara sahip iletişim yeteneği. Bilinen tanımlama formları dahil bir IP adresi , MAC adresi, vb. numaralardır.
Uygulama tanımlama: Çeşitli uygulama hizmetlerini tanımlamak için kullanılan içinde sis , paradigma esas olmak üzere alan adı, üniform kaynak bulucu (URL) vs. tanımlardır.
4.5.Kaynak yönetimi
Sis bilgi işlem, kaynak yönetimi gerektiğini edilecek verilen yüksek önceliğe içinde yanlısı vizyon sis kaynaklar ve hizmetlerdir. Kenar cihazları ve sis düğümleri olan, genellikle enerji kısıtlı, uygun ayırma ve yönetim ve kaynaklardır. Doğrudan şebekeye bağlanmış etkiler kullanım ve performans arasında sis ağıdır.
Etkinleştirmek için düşük gecikmeli sis işlem süreci ve hareketlilik, bazı kaynak yönetim ve teknikleri ihtiyaç için edilmesi, incelenen dahil olmak üzere yerleştirme, göç, ve onsolidasyon ve kenar cihazları, sis düğümleri, uygulama modülleri, ve görevlerdir. Bu teknolojiler işleme gecikmesini ve karar alma sürelerini önemli ölçüde etkiler.
4.6.Güvenlik ve Gizlilik Koruması
Son kullanıcılara genellikle yakın konuşlandırılmış sis düğüm cihazları içinde bazı yerlerde koruma ve nispeten zayıf gözetim vardır. Yani onlar belki zararlı saldırıyı karşılaşır. İnsan ortadaki saldırısı olan bir potansiyel veri kacirilma riskindedir. Bu saldırıda, sis düğüm cihazlar olabilir edilmesi gibi davrandı ya değiştirilmesi ile hileli olanlarıdır. Şifreleme ve şifre çözme yöntemleri kabul edilebilir çözüm yollarıdır.Sis işlem uç cihazların gereken büyük miktarda veri oluşturmak dağıtılmış platformdur. Hesaplanması ve saklanması için sis düğümleri aktarılır.
Dahası, durum bir çok düzeyli işbirliği sonuçlarında içinde bir büyük çoğunlukla kimlik yönetimi, kimlik doğrulama dahil olmak üzere güvenlik ve gizlilik sorunları, belli sayıdaki ve yetkilendirme, kaynak erişim kontrolü, güvenli dağıtılan karar uygulama ve işbirliği, bilgi paylaşımı politikası, güvenlik kalitesi ve servis vb. poz kurmadan politika tabanlı kaynak yönetimi ve erişim kontrolü de sis ekosistem desteklemek için güvenli bir işbirliği ve birlikte çalışabilirliği arasındaki heterojen kullanıcı tarafından talep edilen kaynaklardır.
5) Uzun Menzilli Pasif Optik Ağ (LRPON)
Uzun Reach Pasif Optik Ağ (LRPON) ağı genişletmek için önerilmektedir. Bu bir geniş alan ve basitleştirir ağ konsolidasyon sürecidir. Ayrıca, LRPON gecikmeye duyarlı esteklemek için sis ağına girmiş durumdadır ve bant genişliği yoğun uygulamalar kullanılı. Örneğin, akıllı ev ve akıllı sanayi hizmetlerinde.
5. Sonuç
Hem bulut bilişim hem de sis bilişim, son kullanıcılara depolama, uygulamalar ve veriler sağlar. Ancak, sis hesaplama son kullanıcılara daha yakındır ve daha geniş coğrafi dağılıma sahiptir. Bulut bilişim, yerel bir sunucu veya kişisel bilgisayar yerine verileri depolamak, yönetmek ve işlemek için İnternet’te barındırılan uzak sunuculardan oluşan bir ağ kullanma pratiğidir. Bulut bilişim, ağır ve yoğun bir bilişim gücü biçimi olabilir. Uç hesaplama veya sisleme olarak da bilinen sis hesaplama, son cihazlar ile bulut bilgi işlem veri merkezleri arasında hesaplama, depolama ve ağ hizmetlerinin çalışmasını kolaylaştırır. Kenar hesaplama tipik olarak hizmetlerin somutlaştırıldığı yere atıfta bulunurken, sis hesaplama, iletişim, hesaplama, depolama kaynakları ve hizmetlerin son kullanıcıların kontrolündeki cihazlara ve sistemlere ya da bu sistemlere yakın dağıtımını ima eder. Bu paradigma, her yerde bulunan, ölçeklenebilir, katmanlı, birleşik, dağıtılmış bilgi işlem, depolama ve ağ bağlantısı sağlayarak dikey olarak yalıtılmış, gecikmeye duyarlı uygulamaları destekler. Bu nedenle, sis bilgi işlem en çok kenardan uzaklık ile ayırt edilir. Sis hesaplama teorik modelinde, sis hesaplama düğümleri kenar düğümleri ve merkezi bulut arasında fiziksel ve işlevsel olarak çalışır. Akıllı gibi temel mimari terimler de dahil olmak üzere terminolojinin çoğu tanımlanmamıştır ve kenar hesaplamadan sis hesaplama arasındaki ayrım genel olarak kabul edilmemiştir. Sis hesaplama, bulut hesaplamadan daha enerji tasarrufludur.
6. Kaynakça
[1] L. Atzori, A. Iera, G. Morabito, The internet of things: A survey, Computer Networks 54 (15) (2010) 2787{2805.
[2] H. Ning, H. Liu, J. Ma, L. T. Yang, R. Huang, Cybermatics: Cyber physicalsocialthinking hyperspace based science and technology, Future 1055 Generation Computer Systems 56 (2016) 504{522.
[3] D. Evans, The internet of things: How the next evolution of the internet is changing everything, CISCO White Paper 1 (2011) 1{11.
[4] Cisco global cloud index: Forecast and methodology, 2014-2019 white paper. 1060 [5] R. Cortes, X. Bonnaire, O.Marin, P. Sens, Stream processing of healthcare sensor data: Studying user traces to identify challenges from a big data perspective, Procedia Computer Science 52 (1) (2015) 1004{1009.
[6] Z. He, Z. Cai, J. Yu, X. Wang, Y. Sun, Y. Li, Cost-e_cient strategies for restraining rumor spreading in mobile social networks, IEEE Transactions 1065 on Vehicular Technology 66 (3) (2017) 2789{2800.
[7] M. Armbrust, A. Fox, R. Gri_th, A. D. Joseph, R. Katz, A. Konwinski, G. Lee, D. Patterson, A. Rabkin, I. Stoica, A view of cloud computing, Communications of the Acm 53 (4) (2010) 50{58.
[8] N. Fernando, S. W. Loke, W. Rahayu, Mobile cloud computing: A survey, 1070 Future Generation Computer Systems 29 (1) (2013) 84106.
[9] T. Qiu, K. Zheng, H. Song, M. Han, B. Kantarci, A local-optimization emergency scheduling scheme with self-recovery for smart grid, IEEE Transactions on Industrial Informatics PP (99) (2017) 1{1. doi:10.1109/ TII.2017.2715844.
[10] Y. Cao, S. Chen, P. Hou, D. Brown, Fast: A fog computing assisted distributed analytics system to monitor fall for stroke mitigation, in: IEEE International Conference on Networking, Architecture and Storage, 2015, pp. 2{11.
[11] V. Stantchev, A. Barnawi, S. Ghulam, J. Schubert, G. Tamm, Smart 1080 items, fog and cloud computing as enablers of servitization in healthcare, Sensors & Transducers 185 (2) (2015) 121{128.45
[12] T. Qiu, R. Qiao, D. Wu, Eabs: An event-aware backpressure scheduling scheme for emergency internet of things, IEEE Transactions on Mobile Computing PP (99) (2017) 1{1. doi:10.1109/TMC.2017.2702670. 1085
[13] H. R. Arkian, A. Diyanat, A. Pourkhalili, Mist: Fog-based data analytics scheme with cost-e_cient resource provisioning for iot crowdsensing applications, Journal of Network & Computer Applications 82 (2017) 152{165.
[14] M. Chen, Y. Hao, Y. Li, C. F. Lai, On the computation o_oading at ad hoc cloudlet: architecture and service modes, IEEE Communications 1090 Magazine 53 (6) (2015) 18{24.
[15] Y. Zhang, D. Niyato, P. Wang, O_oading in mobile cloudlet systems with intermittent connectivity, IEEE Transactions on Mobile Computing 14 (12) (2015) 2516{2529.
[16] A. Ahmed, E. Ahmed, A survey on mobile edge computing, in: IEEE 1095 International Conference on Intelligent Systems and Control, 2016, pp. 1{8.
[17] H. T. Dinh, C. Lee, D. Niyato, P.Wang, A survey of mobile cloud computing: architecture, applications, and approaches, Wireless Communications & Mobile Computing 13 (18) (2013) 1587{1611. 1100 [18] A. V. Dastjerdi, R. Buyya, Fog computing: Helping the internet of things realize its potential, Computer 49 (8) (2016) 112{116.
[19] P. Varshney, Y. Simmhan, Demystifying fog computing: Characterizing architectures, applications and abstractions, arXiv preprint arXiv:1702.06331 (2017) 1{23. 1105
[20] S. Yi, Z. Hao, Z. Qin, Q. Li, Fog computing: Platform and applications, in: 2015 Third IEEE Workshop on Hot Topics in Web Systems and Technologies, 2015, pp. 73
[21] Hu, Pengfei, et al. “Survey on fog computing: architecture, key technologies, applications and open issues.” Journal of network and computer applications 98 (2017): 27-42.