安全驱动的边云数据协同策略研究

分布式计算虽然能弥补传统集中式计算网络拥堵、计算能力低的缺点,但对边缘设备隐私安全和可信感知存在不足。随着数字新技术的快速发展,利用新一代信息技术满足边云现场环境下的边云数据协同需求日益增长。本论文首先通过研究边缘计算和云计算的发展趋势,识别边云协同关键技术,然后分析边云数据协同面临的数据传输安全、数据通信安全、数据存储安全等问题,得出边云数据协同安全风险方法措施,最后结合边云现场环境下的工业信息物理系统数据协同安全需求,提出了一种基于边云协同的动态数据安全存储策略,该策略以“事前准备–事中防御–事后响应”为指导思想,既能够充分利用云计算和边缘计算的技术优势,又可以满足数据协同的安全性和实时性要求。

基于数字化班组现场作业场景的边云应用协同机制研究

数字化班组具有班组类型多、覆盖范围广、通信方式灵活多样、数据量大、数据模型复杂、缺乏公共的模型语义基础、模型架构可扩展性差等突出特点,传统中心化的物联网架构难以满足大规模异构场景下数字化班组现场作业的应用需求,因此需要面向云这一复杂多变的环境,其边云应用协同机制除了需要确保云端资源、服务被合法的用户所获取并使用之外,同时需要兼顾隐私保护、安全创建、可信自毁等问题。首先通过研究国内外边云协同机制的发展现状及典型案例,分析边云应用协同的总体能力与内涵,明确边云应用协同的参考框架,然后识别边云应用协同的模式和边云应用协同机制的实现方式,最后结合设备故障问题诊断、设备健康诊断与故障预测、负荷趋势预测、设备过热自动化判定等数字化班组现场作业场景的典型特征,设计了云–边协同、边–边协同、边–端协同、云–云协同的应用协同机制。