Chương 1: Giới thiệu Trình bày tổng quan về IoT, sự cải tiến từ Cloud Computing đến Edge Computing. Vai trò và khả năng xử lý của chúng trong IoT. Qua đó, phát biểu và đưa ra mục tiêu hướng tới của đề tài. - _ Chương 2: Các nghiên cứu và công nghệ liên quan Trình bày các nghiên cứu hiện tại về mức độ phát triển, các nghiên cứu cũng như các công nghệ đã được áp dụng về Edge Computing qua các bài báo khoa học, tạp chí.
Bên cạnh đó, trình bày cơ sở lý thuyết, hướng tiếp cận giải pháp kỹ thuật công nghệ và giải quyết van dé của đề tài. - Chương 3: Phương pháp luận Trình bày chỉ tiết về kiến trúc hệ thông, phân rã từng thành phần của hệ thống. Đây là chương cơ sở để theo đó hiện thực ở chương 4. - _ Chương 4: Hiện thực đề tài Trình bày chỉ tiết về quy trình hiện thực đề tài.
Mỗi phần trong chương 4 trình bày cụ thể nhiệm vụ, công nghệ, kỹ thuật thực hiện hệ thống và ứng dụng giám sát giao thông theo kiến trúc đã được trình bày ở chương 3. - _ Chương 5: Thử nghiệm hệ thống Trình bày chỉ tiết về kịch bản thử nghiệm dựa trên hệ thống đã xây dựng được ở chương 4. Qua đó trình bày kết quả và đánh giá hiệu năng của hệ thống. Từ đó, đưa ra kết luận và hướng phát triển của đề tài.
- _ Chương 6: Kết luận và hướng phát triển Tổng kết đề tài và đưa ra hướng phát triển của dé tài trong tương lai. Kèm theo đó khắc phục những nhược điểm có trong hệ thống. CÁC NGHIÊN CỨU VÀ CÔNG NGHỆ LIEN QUAN Chương 2 sẽ giới thiệu về các nội dung chính như sau: -_ Tổng quan các nghiên cứu và xu hướng phát triển của công nghệ - Cơ sở lí thuyết của các công nghệ được sử dụng trong đề tài 2. Các nghiên cứu và xu hướng phát triển của các công nghệ liên quan 2.
Tổng quan các hướng tiếp cận và phân loại các hệ thống tính toán cận biên Ở thời điểm hiện tại, sự phát triển của Internet vạn vật (IoT) và việc phô biến công nghệ 4G đã phát triển mạnh mẽ và 5G đang dần được đưa vào sử dụng rộng rãi dần thay đổi việc truy cập và xử lý dữ liệu của điện toán đám mây. Edge Computing (tính toán cận biên) là một mô hình điện toán mới khi dữ liệu được xử lý ở cận biên của mạng và có rất nhiều quan điềm khi phân loại các hệ thống tính toán cận biên. Ở bài báo có đề xuất đưa ra 3 phân loại cho hệ thống tính toán cận biên: - Dich vụ từ CLOUD xuống EDGE - Dịch vu cho IoT ở EDGE - Mô hình phân tích hỗn hợp CLOUD-EDGE. EDGE COMPUTING Cloud xudng Edge Dich vy IoT ở Edge Mô hình hôn hợpCloud-Edge Cloudlet | | CloudPath | | Cachier Spanédge | | PCloud | | ParaDrop Azure lol Edge | | AWS Greengrass | | Alibaba Link Edge Hình 2.1: Sơ đồ giới thiệu phân loại một số dự án cận biên 10 2.
Tổng quan về công nghệ và nền tang tính toán cận biên Sự phát triển mạnh mẽ của hệ thống tính toán cận biên đã thúc day sự phát triển nhanh chóng của Internet of Things và đóng góp rất lớn vào việc thực hiện hóa một xã hội hiện đại thông minh. Bởi đó, các nhà khoa học đã và đang nghiên cứu những công nghệ mới nhất dé phát triển hệ thống tính toán cận biên này. Có hai công nghệ dang được phát triển ké đến theo bài báo [2] đó là: - Computing Offloading - Mobility Management 2. Computing Offloading Khái niệm: Computing offloading (tam dich: tính toán giảm tai) là việc chuyển các tác vụ tính toán sử dụng nhiều tài nguyên sang một bộ xử lý riêng biệt, chang hạn như bộ tăng tốc phần cứng hoặc nền tảng bên ngoài, chẳng hạn như cluster, grid hoặc cloud.
Giảm tải cho một bộ đồng xử lý có thể được sử dụng để tăng tốc các ứng dụng bao gồm; kết xuất hình ảnh và tính toán toán học. Việc chuyên tải điện toán sang nền tảng bên ngoài qua mạng có thé cung cấp sức mạnh tính toán và khắc phục các hạn chế phần cứng của thiết bị, chẳng hạn như năng lượng tính toán, bộ nhớ và năng lượng hạn chế. Internet Backend Server Hình 2.2: Sơ đồ ví dụ công nghệ offloading áp dung vào Edge Computing Việc tính toán công nghệ giảm tải không chỉ làm giảm áp lực lên mạng lõi mà còn giảm độ trễ do đường truyền. Điện toán biên di động (Mobility Edge 11 Computing - MEC) có thể chạy các ứng dụng phức tạp mới trên thiết bị của người dùng và tính toán giảm tải là công nghệ quan trọng cho tính toán cận biên.
Đã có nhiều thành tựu nghiên cứu liên quan, chủ yếu bao gồm hai vấn đề chính: offloading decision va resource allocation. Trong đó, offloading decision là về cách thực hiện các tác vụ tính toán, bao nhiêu việc cần thực hiện và những việc cần thực hiện đối với thiết bị di động. Resource Allocation thì đang được nghiên cứu đâu là nơi cần giảm tải tài nguyên. Mobility Management Mobility Management nghĩa là quản ly tinh di động.
Mobility Management được nghiên cứu về quá trình di chuyền của người dùng trong kịch bản tính toán cạnh siêu dày đặc (ultra-dense) để giảm thiểu sự chậm trễ với chỉ phí chuyển giao như một điều khoản của các tác vụ giảm tải. Công nghệ tính toán cận biên dựa trên sự phân bé địa lý của các tài nguyên dé hỗ trợ tính di động của các ứng dụng. Một node của tính toán cận biên chỉ phục vụ cho user xung quanh node đó. Chế độ điện toán đám mây hỗ trợ tính di động của ứng dụng bằng cách xác định vị trí của máy chủ và truyền đữ liệu đến máy chủ thông qua mạng, do đó, quản lý di động của ứng dụng trong điện toán biên là một chế độ mới.
Các vấn đề chính liên quan là khám phá tài nguyên và chuyển đổi tài nguyên [2]. Phát hiện tài nguyên, tức là user cần nhanh chóng khám phá các tài nguyên có sẵn xung quanh và lựa chọn tài nguyên phù hợp nhất trong quá trình di chuyển. Việc khám phá tài nguyên của điện toán biên cần thích ứng với môi trường tài nguyên không đồng nhất, đồng thời cũng cần đảm bảo tốc độ khám phá tài nguyên, để các ứng dụng có thể cung cấp dịch vụ cho người dùng mà không bị gián đoạn; chuyển đổi tài nguyên, nghĩa là khi người dùng di chuyền, các tài nguyên máy tính được sử dụng bởi các ứng dụng di động có thé được chuyển đổi giữa nhiều thiết bị. Chuyển đổi tài nguyên sẽ di chuyền địa điểm hoạt động của chương trình dich vụ dé đảm bảo tính liên tục của dịch vụ.
12 Trong MEC, một trong những vấn đề quan trọng cần được xem xét là làm thế nào để đảm bảo tính liên tục của việc tiếp cận dịch vụ của người dùng trong suốt quá trình di chuyển. Một số ứng dụng dự kiến sẽ tiếp tục phục vụ người dùng sau khi vị trí của họ thay đổi. Sự không đồng nhất của tài nguyên tính toán biên và sự đa dạng của mạng đòi hỏi khả năng tính toán của thiết bị thích ứng và những thay đổi về băng thông mang trong quá trình di chuyển chúng. Cy Task Offloadi: bf 7 J Management “« „ 2/72, A 7 Energy 27/72, Budget - Me 7 ⁄ 4 Z CPonUEdOccge upaServtioern `2 & Edg e Ser ver z ae Colocation Hình 2.3: Mô hình Mobility Management sử dụng trong Edge Computing Ngoài hai công nghệ trên, cũng có thêm 3 công nghệ khác đang dang được nghiên cứu và phát triển để áp dụng và điện toán biên đó là: Traffic Offloading, Caching Accleration và Network Control.
Tóm tắt một số hệ thống cận biên đã phát triển l Mô hình kiên Thiét bị dùng Tén hệ thong „. Cận biên Edge Đặc trưng trúc cuol Một tang - cận thiét bi nha các thiệt bi Bảo mật nhà Vigilia biên thông minh Hubs thông minh chuyên đôi, xử \ Camera và VideoEdge Ba tang Camera ly tai nguyén, cluster cục bộ dữ liệu video Xử lý Fog, cluster cục streaming, xử SpanEdge Hai tầng Thiết bị loTs bộ hoặc lý cục bộ hoặc cloudlet toan cuc các thiết bị di Tích hợp tài ` Thiết bị đi động, máy chủ | nguyên, cấp tài PCloud Ba tâng động nội bộ, máy nguyện theo cơ tính cá nhân chế động R no. Gateway nha Phan cứng ParaDrop Ba tang Thiét bị loTs ~ thông minh được ho trợ Nền tảng OpenVDAP Hai tầng CAV XEDGE chung, nhiều ứng dụng có thể Một tầng - cận thiệt bị nhà các thiết bị Bảo mật nhà HomePad biên thông minh router thông minh Ung dung mo ` <M May chu rong cua FocusStack Ba tang Thiét bị IoTs server, Router OpenStack cloud , Tinh toán xử ly va Thiét bị di trung tâm dữ CloudPath Nhiêu tang ¬ cận biên trên động liệu nhiêu tâng v đường truyền. Thiét bi di Céng nghé ao Cloudlet Ba tang Cloudlet dong hóa Hypervisor 14 các thiết bị đi.
Nhan dang ` Thiết bị di động, máy chủ , Cachier Ba tâng hình,nhận biết, động nội bộ, máy định danh tính cá nhân Bảng 2.1: Tóm tắt một số hệ thống cận biên 2. Xu hướng phát triển công nghệ tính toán cận biên Theo bài báo [3] liệt kê những công nghệ đang là xu hướng phát triển cho công nghệ tính toán cận biên: Công nghệ tính toán cận biên đáp ứng nhiều AI/ML hơn Cloud và Edge phát triển như đối tác Quản lý cận biên chiếm trạng thái xử lý trung tâm Sự hội tụ giữa công nghệ thông tin và công nghệ vận hành Công nghệ tính toán cận biên dễ dàng kết nối vào hệ sinh thái định sẵn Sự phát triển 5G Privacy Edge cải thiện về bảo mật Trong dé tài này, nhóm sinh viên có phát triển AI/ML vào hệ thống giám sát giao thông và công nghệ ảo hóa Container để đảm bảo sự bảo mật cho dữ liệu. Theo bài báo [2], phần một có đề cập đến TensorFlow Lite. Công nghệ này cho phép dễ dàng thực hiện áp dụng AI vào các thiết bị hạn chế tài nguyên 2.
IoTs IoT là viết tat của Internet of Things, hiểu đơn giản là một tap hợp các thiết bị có khả năng kết nối với nhau, với Internet va với thế giới bên ngoài đề thực hiện một công việc nhiệm vụ nào đó. Các thiết bị IoT có thé là điện thoại, máy tính, tai nghe, bóng đèn, máy giặt, tủ lạnh, và rất nhiều thiết bị khác. Chúng được kết nối với nhau thông qua Wi-Fi, mạng viễn thông (3G, 4G, 5G), Bluetooth, giao thức Zigbee.4: Mô hình các ứng dụng của Internet of Things Mô hình IoT: - Cam biến: Các cảm biến có nhiệm vụ thu thập các thông tin tại nơi nó được lắp đặt.