第4章車云網技術

第四章

車云網技術

第一節(jié)

車云網的概念第二節(jié)

車云網的研究進展第三節(jié)

車云網的體系架構和劃分依據第四節(jié)車云網關鍵技術車云網(VehicularCloudNetworks，VCN)是近幾年隨著車聯網和云計算發(fā)展而發(fā)展起來的新興技術。在車云網中，車輛及其基礎設施的存儲、計算等資源將被整合到虛擬資源池中，云系統(tǒng)根據資源池中可用的云計算資源為用戶的服務請求分配存儲與計算資源，并根據服務請求的變化，動態(tài)調整資源分配以最大化資源利用率，提高任務的處理速度。由于車輛的移動性，使得車云網中各種池化資源總量出現復雜的高動態(tài)性變化，這是以前云系統(tǒng)架構中未出現的新問題，給現有云計算的資源分配帶來嚴重的挑戰(zhàn)。第一節(jié)

車云網的概念車云網也稱車載云網絡（VehicularCloudNetworking，VCN），VCN的概念最早是由YU等人以自主車輛云（AVC）的形式提出的，在AVC中，自主車輛將計算和通信資源動態(tài)地分配給授權用戶。KUAWATA等人更進一步引入了一種平臺即服務（PaaS）模型，將數以百萬計的用戶整合到高度移動的環(huán)境中。他們?yōu)樗麄兊钠脚_介紹了一個體系結構，并討論了這樣復雜的應用場景將需要一個資源豐富的PaaS。LI等人介紹了一種由車輛云（VC）、使用云的VANET（VuCs）和混合云（HCs）組成的體系結構。在他們的架構中，車輛同時扮演著兩個角色，即云服務提供商和客戶端。它們的體系結構使車輛能夠共享存儲、計算和帶寬資源。目前的車云網存在著各種不同的類型和架構，一般來說，車云網的資源不僅僅是指數據中心的資源，還包括了RSU和OBU資源，車云網通過虛擬化技術整合相關的計算、存儲、通信、傳感等資源，并且通過“按需分配”的模式為車輛用戶提供相應的服務。2012年，Olariu等人[50]就引入了車輛云的形式，并且將計算、傳感、通信、存儲等資源動態(tài)分配給授權用戶。與傳統(tǒng)的云計算不同，車輛云利用了現有且空閑的車載資源。2013年，Hussian等人[51]在文獻中提出將云計算集成到不同的車聯網應用中，該體系結構使車輛能夠共享存儲、計算和帶寬資源。后來2015年，LI等人[52]提出了一種包括車輛云、使用云、混合云的車云網架構，在該架構下，車輛用戶可以同時是消費者和資源提供者。第二節(jié)車云網的研究進展YU等[53]人提出了車輛云、基礎設施云、遠端云的三層架構，并基于該架構分析了車云網應用及安全方面的問題。劉家希等[54]提出建立一個針對車輛云計算環(huán)境的共享失效檢測器VC－FD，用于解決車輛云計算中車輛的高度動態(tài)性對失效檢測性能的影響。實現動態(tài)無線頻譜資源和云虛擬機資源的最優(yōu)配置，李云等[55]提出了一種移動云環(huán)境下的聯合資源預留與分配算法，通過捕獲移動用戶的滿意度，對移動應用的資源需求進行匹配。梁裕丞等[56]基于人工神經網絡的連接時間預測方法，提出了一種車輛間的卸載任務分配策略，將部分計算密集型任務卸載至周圍車輛協同處理。有學者認為，車聯網體系是一個集成系統(tǒng)，將信息、技術以及各種功能集為一體，且在車聯網系統(tǒng)中數據的獲取途徑以及處理方法多樣，通信的需求無處不在，就將車聯網按照交通云和傳感器系統(tǒng)二元分類，其中WSN網絡是wirelesssensornetwork的簡稱，即無線傳感器網絡，它是物聯網的關鍵技術[52]。而交通云的概念類似于車云網，車云網是一個云架構的車輛運行信息平臺，它的生態(tài)鏈包含了ITS、物流、客貨運、危特車輛、汽修汽配、汽車租賃、企事業(yè)車輛管理、汽車制造商、4S店、車管、保險、緊急救援、移動互聯網等，是多源海量信息的匯聚，因此需要虛擬化、安全認證、實時交互、海量存儲等云計算功能，其應用系統(tǒng)也是圍繞車輛的數據匯聚、計算、調度、監(jiān)控、管理與應用的復合體系。而交通云也包括了云計算和服務平臺（類似于生態(tài)鏈）內涵的功能。圖4-1云計算以及WSN二元架構。第三節(jié)車云網的體系架構和劃分依據圖4-1云計算以及WSN二元架構一般來說，車云網是隨車聯網和云計算發(fā)展而發(fā)展起來的新興技術。但其臨近概念多，在筆者劃分時發(fā)現基于云計算的車聯網架構（vehicularcloudcomputing，VCC）和VCN概念較為相似，亦有稱“車聯網移動云服務”；其中不同的人劃分方式不同。根據劃分方式，可以姑且認為VCC、VCN和“車聯網移動云”具有相似的體系架構。Skondras等人[58]提出了VCC兩層架構：第一層是基于互聯網云計算平臺，主要為用戶提供數據獲取的云服務需求；第二層則是由多個車載云所構成，以滿足用戶對車載云服務的需求。在VCC中，車輛的快速移動使車載云的形成具有動態(tài)自主性，參與交互的實體也不斷發(fā)生變化，同時車輛既可以通過廣播道路信息作為服務提供者，也可以通過享受集中式的互聯網云服務。一、車聯網云計算（VCC）架構有學者認為，車聯網體系是一個集成系統(tǒng)，將信息、技術以及各種功能集為一體，且在車聯網系統(tǒng)中數據的獲取途徑以及處理方法多樣，通信的需求無處不在，就將車聯網按照交通云和傳感器系統(tǒng)二元分類，其中WSN網絡是wirelesssensornetwork的簡稱，即無線傳感器網絡，它是物聯網的關鍵技術[52]。而交通云的概念類似于車云網，車云網是一個云架構的車輛運行信息平臺，它的生態(tài)鏈包含了ITS、物流、客貨運、危特車輛、汽修汽配、汽車租賃、企事業(yè)車輛管理、汽車制造商、4S店、車管、保險、緊急救援、移動互聯網等，是多源海量信息的匯聚，因此需要虛擬化、安全認證、實時交互、海量存儲等云計算功能，其應用系統(tǒng)也是圍繞車輛的數據匯聚、計算、調度、監(jiān)控、管理與應用的復合體系。而交通云也包括了云計算和服務平臺（類似于生態(tài)鏈）內涵的功能。圖4-2云計算以及WSN二元架構。1．車聯網中云計算以及WSN二元架構分類圖4-2云計算以及WSN二元架構（1）車聯網云計算平臺（VCC）三層架構XIE等人[59]詳細闡述了VCC技術的發(fā)展及其特性，同時將VCC架構分成三層進行介紹，分別是車輛內部層、通信層和云計算層，分別對應于車內感知層、車-車間和車-路間的車聯網網絡層、基于車聯網架構的應用層。車聯網云平臺的三層架構如圖4-3所示。圖4-3云計算平臺三層架構第一層是車聯網感知層，其包括如下幾類傳感器:①行駛監(jiān)測類傳感器；②汽車安全監(jiān)控類傳感器；③環(huán)境監(jiān)測類傳感器。隨著電子技術的不斷進步，車內可供配備的傳感器類型也在不斷增加，比如壓力和溫度傳威器、慣導傳感器(INS)和司機行為識別傳感器(可用于預測駕駛人的反應和意識)。傳感器獲取信息后，通過整理核對后，相關歷史信息將被送到云端存儲或使用，這些信息將作為應用層軟件的輸入。例如，提供給健康情況評估和環(huán)境識別應用程序作為輸入源。我們假定每個車都配備了OBU，其包括一個內置的導航系統(tǒng)，本地配有地圖和周邊RSU的位置信息。OBU配有寬帶無線通信設備，可以通過多種無線通信方式傳輸數據，比如WiFix,車載環(huán)境的無線訪問或短距離通信(DedicatedShortRangeCommunication(DSRC)。第二層是車聯網的網絡層，其中包括兩部分:第一部分是通過DSRC的車輛間的通信(V2V)。若車輛在運行過程中表現出異常舉動，比如，大幅度逆轉方向，突然限速或車輛的主要機械部件發(fā)生故障等信息、速度、加速度和違反規(guī)定的移動情況。第二部分是車輛(Vehicle)與路邊路側基礎設施(Infrastructure)之間的通信(vehicleInfrastructure,V2I)，主要負責在車輛和路邊路側基礎設施之間通過無線網絡通信技術(例如，4G、5G網絡或衛(wèi)星)傳遞信息。使用V2I將可以充分利用路邊設施的穩(wěn)定性和位置固定性等特點，更好地彌補移動自組織網絡拓撲變化所帶來的一系列問題。第三層是車聯網的應用層。在該層中，系統(tǒng)將各種數據和功能進行統(tǒng)一部署并根據需要將搜集到的數據進行再處理、對其相關功能進行再利用。由于該層的內容與實際應用直接相關，因而，這部分研究內容更加豐富。比如，隨著平臺的擴展，其可在較少的時間內完成平臺的組織和構建，利用匯集起來的網絡資源提供網絡服務(NetworkasaService,NaaS)利用車載單元空閑的計算能力，提供計算服務(ComputeasaService,CaaS);利用匯集起來的存儲資源，提供存儲服務(StorageasaService,SaaS).;利用車載影視設備采集沿途的圖片視頻分信息感興趣還可以實現部分信息的個性化定制和推送服務。在靜止的模式下，車聯網云平臺與傳統(tǒng)云平臺有著相同的功能和運行方式。然而由于車輛的可移動性帶來了車聯網云平臺資源的動態(tài)可遷移性。以下將分析車聯網云計算和傳統(tǒng)云計算模式的異同點，以便更深刻地理解車聯網云計算的架構。（2）車載云計算（VCC）的基本架構圖4-4車載云計算基本架構Skondras林谷等[54]人提出了VCC兩層架構：第一層是基于互聯網云計算平臺，主要為用戶提供數據獲取的云服務需求；第二層則是由多個車載云所構成，以滿足用戶對車載云服務的需求。在VCC中，車輛的快速移動使車載云的形成具有動態(tài)自主性，參與交互的實體也不斷發(fā)生變化，同時車輛既可以通過廣播道路信息作為服務提供者，也可以通過享受集中式的互聯網云服務。車載云的形成主要是基于V2V與V2I通信。如圖4-4所示，車輛內部的控制器局域網總線將物理資源進行整合并利用傳感器收集車輛信息，之后通過車載單元（OnBoardUnit，OBU）實現與其他車輛或路側單元（RoadSideUnit，RSU）的信息交互。而車載云是將底層設備的物理資源整合形成設施云，進而按需部署，在減少未充分利用車載資源的同時，為用戶提供高效的云服務。根據VCC應用場景的不同，形成車載云的難度也會有所差異。例如，在大型停車場附近部署車載云會相對容易，因為在這類環(huán)境中，車輛會長期處于靜止狀態(tài)，這使得大量的物理資源被長時間擱置，因此這些車輛便可以成為云服務的提供者，利用專用短程通信將閑置資源進行匯總形成自主云，從而進行高性能的存儲、計算服務。但是，對于在城市道路或高速公路上的車輛來說，其高機動性特點使車載云的形成較為困難，車輛的快速移動使云成員不斷發(fā)生動態(tài)變化，同時車輛作為服務提供者和服務消費者的身份也在隨時變換，這些都對車載云的性能提出了更高的要求?；ヂ摼W云則是基于傳統(tǒng)意義上的云所構成的網絡，它可以通過RSU等基礎設施實現與車輛的通信交互?；ヂ摼W云主要分為基礎設施即服務（InfrastructureasaService，IaaS）、平臺即服務（PlatformasaService，PaaS）、軟件即服務（SoftwareasaService，SaaS）三層。IaaS中最主要的部分為虛擬化層，其包含了計算、存儲等虛擬化資源；PaaS主要是為了開發(fā)云上的應用程序，利用應用程序接口（ApplicationProgrammingInterface，API）來作為云服務提供商與用戶之間的交互通道；SaaS則是通過網絡提供應用服務，來滿足用戶信息娛樂、互聯網瀏覽等需求。圖4-5車載云網絡系統(tǒng)架構根據Ahmad,Kazim,Adnane等人的劃分，車載云網絡（VCN）可分為三個層級，車輛云、基建云和終端云，如圖4-5所示。二、車載云網絡（VCN）的基本架構1．車輛云（vehicularCloud,VC）在車輛云網絡中，車輛的物理資源（存儲和計算）只在車輛之間共享[60]。這使得網絡的整體效率很高。在車輛自組網環(huán)境下，車輛云是局域網，車輛之間通過V2V通信共享信息。由于車輛網絡的機動性能不同，因此形成VC的技術難度因車輛自組網的不同環(huán)境而異。一般來說，適用于市中心，高速公路，停車場等不同的應用場景。2．基建云（InfrastrctureCloud,IC）基建云網絡主要由道路沿線相鄰的路邊單元發(fā)起，車輛請求訪問云提供的服務。該云的范圍是路邊單元所在的一小片居于范圍。不同基建云網絡之間的通信通過專用的本地服務器進行。由于IC涉及到靜態(tài)實體（路邊單元）和移動實體（車輛），因此對于車輛自組網的不同場景，IC形成的技術難度是不同的。VC和IC的結合有助于提高其通信效率。3．終端云（Back-endCloud,BEC）BEC是互聯網領域中最大的傳統(tǒng)車載云。BEC擁有更多的資源，車輛可以利用這些資源進行廣泛的數據存儲和高能計算[61]。BEC的范圍遍布整個地理區(qū)域，為車輛提供服務。BEC在帶寬管理應用中扮演著重要的角色，它服務于高帶寬需求的用戶，例如提供車載多媒體。信息社會中信息量增速迅猛，隨之帶來的大量數據滲透于各行各業(yè)，成為了各領域中一筆不小的財富。新興的大數據概念成功引起了人們的注意，對于所謂的大數據迄今并沒有較為固定的定義，Gartner公司給出的定義是大數據是需要新的處理模式以此來產生更強大決策力以及對流程進行優(yōu)化的能力，從而應對海量、高增長率和多樣化的信息資產。隨著移動智能終端、社交網絡等規(guī)模逐步擴大，新型信息技術平臺誕生，而其中大數據已經成為信息技術產業(yè)中重要的加速劑，推動了科技的進步。當今社會掌握最新的信息即搶占了先機，信息就是財富，大數據也從側面推動了經濟的發(fā)展。第四節(jié)

車云網關鍵技術一、大數據處理技術大數據相較于傳統(tǒng)型數據，通常被歸納為五個特點，也被稱作五個V，通常理解為大容量（volume），高速（velocity），多種類（variety），難以辨識（veracity）以及高價值（value。但是，大數據容量大有價值的信息密度卻不高，對處理速度和精確度都有較高的要求。目前，Google、Microsoft等互聯網公司都推出了多種類型的大數據處理架構或系統(tǒng)并應用于不同環(huán)境，主要分為批量處理、流式數據處理以及交互式處理。大數據借助于上述高性能的處理平臺可以實現海量數據中有價值信息的挖掘，大數據的分析技術也在逐步更新發(fā)展。從繁多種類的數據中提取合適的數據屬性，并針對有效數據進行處理、分析，最后將結果呈現給用戶。大數據分析技術的發(fā)展?jié)M足了更多的用戶需求，常用技術有機器學習、知識計算、可視化等。有學者以上海中科深江電動車有限公司生產的純電動汽車LF620為數據來源，車聯網系統(tǒng)記錄了這些車輛在七個月內每天的行駛數據，包括時間，電機類數據：瞬時扭矩、轉速、瞬時功率，電池類數據：電池瞬時溫度、瞬時電壓、瞬時電流、電池荷電狀態(tài)（StateofCharge，SOC）、充電狀態(tài)，汽車行駛累積里程數、瞬時車速等多種類型。基于本文制定出的LF620行駛道路擁堵等級分類標準，通過分析固定時間段內的車輛瞬時行駛速度集可以得出當前道路擁堵等級。如果將擁堵等級結合剩余電量、汽車駕駛功率消耗情況能夠推斷出當前剩余電量可以支撐的剩余行駛里程，可以減緩電動車司機關于是否需要立即充電的焦慮，幫助用戶有效提升使用舒適感?；趦却嬗嬎愕奶幚矸椒ā却嬗嬎愕臄祿旃芾砑夹g的發(fā)展為內存計算技術的發(fā)展提供了推動力。內存計算（In-MemoryComputing，IMC）實現了分布式、可擴展、可靠的NoSQL數據存儲，是一個具有一致性的應用平臺中間件。應用程序基礎設施的快速成熟以及半導體技術等硬件的成本急速下降，為使用內存計算技術提供了基礎。Gartner公司曾表示，雖然內存計算技術目前只適合于專業(yè)性極強的領域，例如金融交易，電信行業(yè)，軍事國防部門，在線社交媒體等有足夠的經濟及硬件基礎支撐其帶來的高額成本和復雜性。但是IMC技術已經愈發(fā)成熟，那些不考慮引進內存應用基礎設施技術的企業(yè)正面臨著被那些已成為主流用戶的競爭對手提出創(chuàng)新領域的淘汰的風險。實現內存計算的應用程序框架一般包括內存數據庫管理系統(tǒng)、內存數據網格、高性能消息傳遞架構、復雜事件處理平臺、內存分析和應用程序服務。這些技術可以滿足對執(zhí)行速度、可擴展性以及深刻分析有需求的多種應用場景。它將完成批處理的時間從幾小時降至幾分鐘甚至幾秒，并且可以作為實時云服務將結果傳遞給用戶、供應商等，同時，還可以用于檢測模式和相關性檢測，以幫助在從數百萬事件中檢測出事件在發(fā)生過程中隨時面臨的新興的機遇或威脅的事件。內存計算技術幫助用戶開發(fā)出的應用程序可以在海量數據集上執(zhí)行高級查詢或是復雜事務，并且具有更大的可擴展性。內存計算技術同樣也面臨一些瓶頸，如缺少統(tǒng)一的標準，缺少技能專業(yè)性，架構具有復雜性，以及安全問題、監(jiān)控和管理方面的挑戰(zhàn)，解決這些問題可以實現內存計算技術逐漸被主流采用。現實生活中自然數據往往是不完善的，例如機器故障、人為錯誤等原因會造成原始數據存在一些缺陷，由于這些缺陷，在數據分析時可能會帶來較大的誤差或是結果缺失等困擾。因此，在對數據進行分析之前，需要對原始數據進行清洗、集成、轉換以及規(guī)約化等操作，以保證預處理后的數據達到算法進行模型訓練的最低規(guī)范和標準。首先是對缺失數據進行插補，常見對數據處理方法主要有三類，第一類是將包含缺失值的數據集刪除，這種方法實現簡單，但對于盲目刪除可能會導致模型誤差，第二類方法是統(tǒng)計方法，通過對數據完整部分的模型參數進行估計，采樣對缺失值進行插補，實現過程復雜，第三類方法是基于機器學習方法的缺失值插補法。二、多元數據預處理云計算（CloudComputing,CC）和多接入邊緣計算（Multi-accessEdgeComputing，MEC）在車云網中起到了重要的作用。其中CC是指將豐富的存儲、計算資源集中部署于遠距離的云計算中心處，但由于數據傳輸需經過核心網而易導致數據擁塞，從而產生較大的時延。為了彌補云計算的不足，MEC出現了，其核心思想是指將具有一定的存儲、計算資源的服務器部署在基站附近，與用戶只有“一跳”的距離，極大地降低了傳輸時延。并且隨著研究人員對MEC的研究和應用場景的不斷豐富，MEC也已經成為5G的核心技術之一。三、云計算車聯網與云計算的融合成為了交通信息化成功的關鍵。在云框架下，綜合信息采集處理、道路交通狀況監(jiān)測、車輛監(jiān)管與疏導、信號控制、系統(tǒng)聯動以及預測預報、信息發(fā)布與誘導等，都必須做到與整體情報系統(tǒng)的融合、共享和統(tǒng)一決策。通過將計算遷移應用于車聯網中，可以較好地突破車載終端自身可用資源的不足，大大提高其智能性，對于提升用戶體驗、改善交通狀況具有很重要的意義。但是目前針對車聯網中計算遷移的相關研究主要集中在將MEC與車聯網結合，而忽略了CC強大的計算資源。CC和MEC由于具有互補的優(yōu)勢，所以在車聯網中計算遷移的相關研究中不應將兩者對立，相反應該更好地將兩者結合使用。1．微服務概述微服務是一個新興的軟件架構，現代軟件工作平臺并不是交付單一的、獨立的應用程序，而是代表小的、離散的、可重用的、有彈性的、經過良好測試的軟件組件。這種相互依賴的軟件組件被單獨構建為微服務，每個服務負責自己特定的小功能，如圖4-6所示。圖4-6微服務概述四、邊緣云的信息調度2．微服務架構微服務架構如圖4-6所示。（1）車載與路側終端通過傳感技術進行車輛和路況信息感知，車載單元（OBU）可實現車與車（V2V）、車與路和車與云之間通信。因此將具有車載數據融合計算、位置定位、路況感知、周期性或事件性數據收發(fā)及支撐自動駕駛融合決策等功能的微服務部署到車載和路側終端上；（2）邊緣云邊緣云平臺作為車聯網系統(tǒng)中靠近終服務終端的數據處理中心和應用軟件部署平臺，將承載絕大部分的車聯網應用微服務，如車路協同、車輛編隊、安全預警、遠程駕駛、交通信息服務等。由于其部署在網絡邊緣，能極大的縮短車聯網應用的響應時間;（3）中心云負責全局算法，實現全局交通管控，故將交通區(qū)域決策、規(guī)劃等全局性車輛網應用微服務部署在中心云。但由于其遠離車輛終端，故許多對計算速度和時延要求高的車聯網應用，無法部署到中心云中。圖4-7微服務架構在本架構中，三層結構分工明確并協同配合，共同支撐車輛的智能駕駛及智能交通網絡。在車聯網環(huán)境中，基于容器的微服務的特性，按照不同應用的類型將微服務分配到各個層級，根據任務變化進行動態(tài)部署。本文使用基于微幅服架構的輕量級容器來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的虛擬機進行應用服務的部署，以減少架構中計算設備的開銷、響應時間以及整體的能耗。邊緣云與傳統(tǒng)的邊緣節(jié)點相比，有更強的計算、存儲及數據處理能力，與中心云相比，具有靠近服務對象、快速響應的優(yōu)勢，因此邊緣云技術是車聯網系統(tǒng)的核心技術之一[63]。將大部分車聯網應用微服務部署到邊緣云平臺上，即可以降低響應時間、降低帶寬成本、提升服務質量，又能滿足系統(tǒng)的動態(tài)彈性的資源需求。因此本文接下來內容的研究重點將聚焦在車聯網邊緣云平臺中的微服務資源調度問題研究上。3．微服務調度方法智能駕駛車輛用戶，往往對車聯網服務的QoS有很高的要求，由于資源過載造成用戶不可接受的應用QoS，可能會導致交通信息更新不及時、交通擁堵甚至車禍等嚴重的交通問題。因此在車聯網邊緣云平臺上部署微服務時，除了要考慮按照微服務滿足日常需求而預估的資源需求量，進行資源的合理分配外，還應考慮面對突發(fā)狀況時，對微服務所需硬件資源進行動態(tài)擴容，從而滿足車聯網用戶的QoS要求。主流的公有云運營商如亞馬遜、谷歌和微軟，均采用反應性方法對微服務資源進行動態(tài)擴容。反應性方法為預先對各個微服務的負載設置閾值，當某個微服務負載達到閾值時對其進行資源擴容。具體流程為：當發(fā)生突發(fā)狀況，各應用中的存在微服務的負載達到閾值，且還在呈上升趨勢，則利用容器的秒級啟動的特性，增加該微服務實例；然后將所有增加的容器實例，按照邊緣云微服務資源調度策略合理的部署到各個物理服務器上，并接入到原來的應用服務網絡中，承載新接入用戶的服務需求；當度過突發(fā)狀況，原來應用中微服務的負載降低到閾值之下，且等到新增加的實例中的用戶處理完成之后，取消新增實例，新接入用戶由原有微服務實例進行處理，以節(jié)約云平臺計算資源。通過路側的終端以及車載終端，交通云平臺采集豐富的信息，以此詳細的了解實時車輛的位置、路徑以及狀態(tài)等各項信息，可以通過與路側終端的交互，進一步實現不停車收費，還可以為擁擠收費提供有力信息，進而實現更有效的管理。不停車收費過程完成車輛與收費站之間的無線數據通信，進行車輛自動識別和有關收費數據的交換，通過計算機網路進行收費數據的處理，提高車輛通行能力。第五節(jié)

車云網的具體應用1．不停車收費車輛裝了車載器后，當行駛至ETC車道時，安裝在車道上方的檢測器接收到車載器發(fā)射的信號后，欄桿自動抬起，讓車輛通過。可以大幅提高出入口車輛通行能力，改善車主的使用體驗，達到方便快捷出入的目的。利用數據融合技術，將所獲得的交通信息進行有效地篩選與融合，將其中有效的信息為車輛提供安全駕駛的服務。通過預警避免車輛在換車道或者交叉口時出現車輛意外碰撞的現象。利用云系統(tǒng)資源來預測未來的交通狀況，并能夠檢測一些交通事件，為相關部門作出決策提供可靠的支持。通過路側終端以及車載終端所獲取的車輛信息，還可以作為相關交通執(zhí)法的取證依據，促使形成了一套傳輸更高效、覆蓋更全面、取證更準確、抓捕更精準、處理更及時的道路交通巡邏執(zhí)法新模式,進而為道路交通執(zhí)法系統(tǒng)在交通系統(tǒng)的優(yōu)化中提供科學依據。這對提高道路使用效率、減少交通事故發(fā)生率,保障行車安全具有重要意義。2．交通預警與交通執(zhí)法依靠傳統(tǒng)的動態(tài)交通流分配來提升整體交通網絡的性能在新形勢下面臨諸多困難:交通需求在時空上的快速變化、路網復雜程度的幾何級上升、交通瓶頸位置的動態(tài)變化、突發(fā)事件的應變不足等都給城市交通網絡性能提升帶來挑戰(zhàn)。借助于移動互聯網下的大數據,對交通信息平臺中積累的大量交通數據的分析處理,進行價值挖掘,提取數據背后潛藏的知識與規(guī)律,這些知識進一步轉換成預警和疏導交通擁堵的規(guī)則與方法,這將為提高路網整體性能提供有效支撐。通過路側終端以及車載終端可獲取車輛的相關信息，交通云平臺可以根據這些數據信息進行科學的決策，進而判斷詳細的路況信息，在一定程度上有效的緩解城市巨大的交通壓力。3．交通資源分配在城市道路上行駛的車輛，其連續(xù)性在很大程度上取決于各路口信號的協調。利用交通云計算平臺來處理各種通過車載終端以及路側終端獲取的交通數據信息，并從這些數據信息中有效的判斷車輛的具體狀況，根據出行的需求以及交通狀況來調整交通管理協調策略，實現交通管理的最優(yōu)化。利用車聯網中交通云平臺有效的預測交通狀態(tài)，為交通部門進行交通決策提供依據。這不但可以提高城市道路交通設施的效率、增強安全水平，還可以提高城市交通效率、改善交通環(huán)境、降低汽車污染排放等。4．交通協調控制VCN(VirtualClusterNumber)有助于執(zhí)法機構使用高清視頻追蹤車輛或人員，以確保安全。由于高清視頻的實時處理需要大量的存儲空間，VCN是執(zhí)法機構立即采取行動的最佳手段之一。云視頻監(jiān)控系統(tǒng)。云監(jiān)控服務大幅降低了用戶的建設維護成本，操作上也變得更加便捷，云監(jiān)控數據中心虛擬化的計算存儲與安全管理模式，為系統(tǒng)提供了更強的可擴充與共享功能,增加了視頻數據的安全與可靠性，從而可以有效解決當前視頻監(jiān)控所存在的問題。5．視頻監(jiān)控在傳統(tǒng)的車輛網絡中，靜態(tài)地理地圖用于車輛導航。VCN通過IC可以很好提供實時車輛導航。接收交通信息中心實時路況信息的動態(tài)導航系統(tǒng)能夠獲知車輛周邊地區(qū)的實時交通狀況，而且通過利用無線網絡傳輸對車輛導航系統(tǒng)的數據進行更新?？梢杂行б龑С鲂熊囕v避開擁堵、節(jié)約出行成本，降低用戶對自身車輛導航系統(tǒng)數據的維護工作。6．實時導航以提高城市道路運行效率和服務安全為目的，為緩解城市道路擁堵和提升交通工作效能，需要發(fā)展遠程交通管控系統(tǒng)。遠程流量管理是VCN的重要應用之一。對于高速公路上排隊的車輛，可以通過云提供信息和建議。7．遠程交通管控隨著衛(wèi)星通信技術的發(fā)展以及業(yè)務類型的多樣化，如何高效地分配有限的帶寬資源成為必須解決的重要問題。在終端自主注冊云端設備，注冊后即可開啟上傳定位行駛信息，同時監(jiān)控端根據這些信息生成監(jiān)控地圖，終端設備可向監(jiān)控端上傳異常情況，監(jiān)控端根據上傳異常等級進行報警。8．帶寬資源分配網絡接入具有廣泛性。能夠共享資源池，通過動態(tài)資源管理的方式為多個用戶提供服務。可以基于效用更合理的進行定價，更高效地利用車聯網環(huán)境下的資源，從而滿足車聯網應用和服務的需求。車云網通過虛擬化技術整合相關的計算、存儲、通信、傳感等資源，并且通過“按需分配”的模式為車輛用戶提供相應的服務。車云網通常根據其地理位置被劃分為多個本地云計算服務域，車輛用戶可以通過ＲＳＵ接入到相應的本地云計算服務域從而獲取云計算服務。車云網包括了本地云和中心云，與邊緣計算相似的是本地云，但是本地云的資源除了本地服務器之外，還包括了車載設備的計算資源，這部分資源是隨著車輛數量發(fā)生變化的。第六節(jié)

車云網的優(yōu)缺點和難點優(yōu)點投資規(guī)模大。根據規(guī)劃，中國將在2035年實現高度自動駕駛。為了實現我國車聯網技術發(fā)展的這一總體目標，不僅需要在技術上有重大創(chuàng)新，還需要有巨大的資金投入。截至2020年9月，我國機動車保有量達3.65億輛，高速公路里程14.26萬公里，無論是DSRC還是C-V2X作為我國車聯網商用技術的標準，對于車載終端的安裝和路側單元的部署都是必不可少的，還有大量傳感設備的安裝，例如攝像頭、定位雷達以及環(huán)境感知設備等，這些都需要成本和投入。海量接入數據價值難以挖掘。未來“車—路—人—云”感知高度協同統(tǒng)一的車聯網生態(tài)體系，必將是網絡體系中各個終端節(jié)點的數據交互在一起，而龐大的數據接入量不僅給存儲空間帶來挑戰(zhàn)，數據的處理也將是一大難題。隨著車聯網業(yè)務應用功能的不斷增加，例如視頻通話、車載遠程會議以及遠程車輛控制等新應用，既對數據傳輸速率有很高的要求，同時也要求有很強的數據處理能力。此外，哪些應用優(yōu)先運行，哪些數據優(yōu)先處理，如何進行無線資源分配，如何優(yōu)化系統(tǒng)性能等，這些都是需要解決的問題。缺點從車聯網環(huán)境的特點來看，由于通信鏈路呈現間斷性，需要在移動的拓撲結構中進行高速的數據傳輸，而不同QoS的請求對于資源需求又是不同的，高效和動態(tài)的資源管理對于車云網來說尤為重要。區(qū)別于靜態(tài)資源管理方式，動態(tài)資源管理技術對服務的需求更敏感，由于它更接近于對服務的真正需求，所以可以更為有效地減少因資源過度分配而造成資源浪費的現象。同時，有效的資源預留技術也能減少服務的響應時間。從資源的角度來看，由于車云網中包含了計算存儲、通信等多域的資源，而這些資源之間并非完全孤立的關系，往往還存在一定的置換關系，所以，對于如何在多域進行資源合理置換，也是車云網資源管理較為關注的一個問題。難點1云資源管理車云網的目標是根據用戶不同的服務水平協議(SLA)，為用戶提供相應質量級別的服務。服務提供者應該保證云資源的可用性、可靠性等性能。而由于車云網存在一些的不穩(wěn)定因素，特別是車輛的高速移動性和網絡拓撲的動態(tài)性，往往會使得服務質量也會隨之受到影響。因此，在整個服務執(zhí)行過程中，SLA規(guī)范的定義和SLA評估也有待進一步的研究。車云網可分為靜態(tài)云和動態(tài)云兩種類型，而這兩個子模型之間的通信和協調，也是車云網研究的一大難點。車輛節(jié)點在云網絡中的生存時間是有限的，因而需要有一些策略去保證車輛節(jié)點間通信、車輛與云端通信的連續(xù)性和高效性。同時，還需要研究適用于在車云網組件內部或組件之間進行數據交換的通信協作。難點2服務質量難點3通信與協作車云網的安全性和隱私問題應該集中在完善可信度機制、確保數據完整性控制數據訪問，防止數據手失、保護用戶的隱私數據等方面。例如。車輛在通信中需要交換車輛的位置和身份信息，而如果這些信息被惡意節(jié)點所利用，車輛用戶的安全和隱私就會受到威脅。目前已有一些文獻提出了利用假名和加密技術來保證車輛身份的安全。在車云網環(huán)境中，還面臨著一個難題，即對于傳感器采集數據的感知和聚合。需要研究新的解決方案來有效地感知和聚合各種類傳感器所采集的數據，包括交通數據駕駛人的健康信息、環(huán)境信息、道路上車輛以及行人的行動等。利用車載傳感器和路側傳感器，車輛可以獲取許多有用的信息。通過V2V通信，車輛按需發(fā)出請求，其他車輛通過過車載傳感器對自身狀態(tài)(加油、停車、堵車等)進行判斷，將有用信息傳回給發(fā)起請求的車輛。文獻提出了一種數據協同感知和壓縮的方法，通過利用車輛傳感網絡(VehicleSensorNetworks，VSNs)實現對城市環(huán)境的監(jiān)測。難點4隱私和安全難點5數據感知和聚合云數據中心每年都會消耗大量的能源，所以，車云網的另一個主要問題就是提高能源效率。針對節(jié)能的問題，一方面需要提高數據中心本身的資源利用率，為了降低云服務平臺的能耗，有文獻提出一種通過對系統(tǒng)能耗進行監(jiān)控，并對任務進行調度的任務集整合算法(TSC)該算法對負載進行了整合，從而使得服務器數量得到了縮減，進而減少了數據中心的能源開銷。另一方面，云服務提供商可以通過一些替代服務器(如車載計算機)減少數據中心的能耗成本。由于車輛節(jié)點都是自供能的，所以使用這些移動資源，與完全依賴數據中心的資源相比，能耗也會有一定程度地降低。難點6節(jié)能環(huán)保1．完整性基于車輛內部的完整性主要是針對車載數據與車載通信兩部分。對車載數據而言，完整性應防止未經授權的實體對OBU上的本地數據進行更改；并且應保證用戶對車輛內部軟件進行更新升級操作的真實性。而針對車載通信的完整性，OBU應驗證經車載網絡傳輸的消息數據是否發(fā)生未經授權的更改，同時位于車載平臺中的所有實體都應該向除自身以外的其他車輛證明其內部資源的真實和完整性?；跓o線網絡通信的完整性，應防止未經授權實體對位于無線通信信道上的數據進行修改、刪除等操作，同時經無線網絡傳輸而收到的消息也應由OBU進行完整性驗證?；谠频耐暾詣t是針對云系統(tǒng)的虛擬化資源、云數據信息的安全防護需求，尤其是防止內部人員的惡意篡改。第七節(jié)

車云網的安全需求和風險車云網的安全需求2．可用性VCC的形成主要是基于V2V與V2I通信，由于云的多租戶性特點，無線通信信道的共享面臨著極大的安全挑戰(zhàn)。尤其是針對可用性的安全威脅，很容易導致網絡通信的中斷，從而影響信息數據的安全傳輸。因此，針對可用性需求，主要是保證無線網絡通信處于穩(wěn)定安全的工作狀態(tài)，從而使用戶能夠隨時訪問云資源，享受云服務。3．機密性存在于VCC中的信息數據通常涉及用戶的敏感信息，例如有關交通狀況的廣播通信一般與車輛位置信息相關，基于車載軟件的數據容易分析出駕駛人的行車軌跡、生活喜好等隱私信息。因此，在VCC中保證機密性至關重要。機密性安全需求首先應防止惡意人員對車載數據或通信進行篡改和泄露。其次，應對無線網絡通信中的數據進行安全加密，只有授權實體才可進行訪問。對車輛的身份和位置信息實施匿名隱私保護。此外，應識別驗證云實體的合法身份，僅允許對已授權的云實體公開數據信息，實現對系統(tǒng)資源的訪問限制，并且應根據云實體的不同分別設置其特定的訪問控制權限。車云網的安全需求4．不可抵賴性不可抵賴性則適用于車輛發(fā)生沖突的情況，為保證數據的發(fā)送方和接收方誠實的面對自身行為，從而對發(fā)送和接收的數據不可否認。因此，不可抵賴性的實現保證了對信息源頭的可追溯性，并且驗證數據的真實性。同時不可抵賴性還包括云實體與其他任何實體存在有交互的不可否認性。5．可認證性認證主要是為了防止攻擊者在無線通信網絡中的惡意攻擊，采用認證方式確保信息發(fā)送者的合法性和真實性，防止惡意實體的侵入?；谲囕v的高機動性特點，有必要對其位置信息進行驗證，從而保證所接收信息的真實性和與當前環(huán)境的關聯程度。車云網的安全需求車云網的安全風險和防護對策針對完整性攻擊基于完整性的防護對策數據篡改：攻擊者對通信信道上的數據進行惡意刪除、修改等操作，以達到破壞數據完整性的目的。在通信網絡中廣播發(fā)送虛假的安全消息，營造出一個良好的行車環(huán)境，使駕駛人做出錯誤判斷。偽裝攻擊：攻擊者冒充合法車輛的身份信息，在無線網絡通信中向目標車輛發(fā)送惡意消息，使合法車輛做出錯誤判斷。中間人攻擊：攻擊者參與合法車輛之間的正常通信，使車輛雙方誤以為都在與對方通話，實則是與攻擊者進行通信，從而可以達到監(jiān)聽的目的。針對數據篡改。主要解決方法就是對通信中的信息進行加密操作，并使用消息認證碼來查看其完整性。Koscher等提出了一種基于橢圓曲線加密技術的端對端認證安全方案，為通信過程提供機密性、完整性、可用性三位一體的安全服務。針對偽裝或中間人攻擊，防護對策主要是基于加密和認證技術的安全協議，保證信息傳輸的可靠性。同時，利用證書吊銷列表對通信中的惡意節(jié)點進行檢測并及時廣播，從而減少此類攻擊的危害性。車云網的安全風險和防護對策針對可用性攻擊基于可用性的防護對策拒絕服務攻擊：攻擊者在V2V、V2I通信網絡中發(fā)送過量的虛假