普适计算在智能通信中的应用

1、       普适计算在智能通信中的应用                     郭致慧+杨作龙摘 要本文主要研究了普适计算、云计算及现代主流的通信数据处理技术理论，提出将普适计算技术与智能化的云计算技术应用于dios系统中的基本框架，讨论了所运用的拓扑结构关键技术，以期在大数据通信背景下支撑核心的云计算海量数据的分析与挖掘，使通信服务更加精准、个性化，为通信业务有更

2、高质量的服务提供帮助。【关键词】普适计算 云计算 普适智能通信网络 分布式数据系统随着现在通信技术的不断发展，例如从最初的2g到现在的4g，甚至即将要出现我5g通信技术，这此新技术的出现都归结于计算技术在通信领域的应用结果。现在通信网不但要承担语音通信而且还有多媒体等数据的传递业务，那么就需要更加先进的计算技术来支撑。计算机也从桌面计算不断发展到专用的计算设备，亦为个人的应用提供了逐多方便，推动了计算模式的发展。随着信息交换数量的不断增加，分布式计算、p2p数据技术、网格计算技术等已经得到了广泛应用，另一方面，移动接入、可穿戴设备在网络中的接入已经变成主流，移动终端已带来了非常丰富的信息和智能

3、应用，因此将形成新的计算模式的巨大变革，云计算技术将为泛在通信网普适计算技术带来新的发展机遇。为解决通信中大数据、大带宽的需求，实际应用中以泛在网络技术为基础，运用云计算的理论，用普适计算处理实时通信数据，增强设备的数据交换与协同能力。智能化、高可靠计算预测运营是转型发展的方向之一，这就需要信息服务生态系统中，不但要提高网络服务质量，还要提供更加丰富的用户体验。在实际应用中，促使普适计算技术与云计算进一步融合，产生智能化、普适计算化、协同处理的新型通信网络，从而在智能普适计算架构网络中，使用户可以享受“时时、处处”更加便捷的优质通信服务。1 智能普适计算网现在通信网主要采用的是端到端（n2n）

4、的体系，随着电信网和互联网络的相互渗透，再加上ip化在通信网的普及，应运而生的服务计算技术、效用计算、适用计算等模式，促使面向对象服务的计算技术取得了长足发展。通信技术与数据交换业务的最终目的就是面向智能计算与应用。云计算便是充分融合了通信服务与计算技术，有效的整合网络资源与通信业务，向用户提供新型的服务应用。通信计算网络（简称pccn）以普适泛在网络与高速光纤宽带网为基础，应用普适计算技术与成熟的云计算方法建立信息管理服务体系，从数据的处理、存储、应用、挖掘，到达终端的推送服务。pcnn通信网使用户在使用pc、移动设备或者基于物联网的电器设备时，就可享受到“时时、处处、无处不在”的通信体验，

5、成熟的普适通信服务网络结构。云计算中最核心的就是数据资源，其虚拟化技术用以支撑通信业务、数据传输及硬件资源，对它们进行合理的组织并应用，能很好的对资源进行有效管理。利用云计算和普适计算将大数据的处理能力传输到通信网的任一地方，用户可以更加方便的处理计算任务和获取信息，对用户来讲是完全透明。本文提出的智能普适网络将数据计算融入全方位的环境中，能够为用户提供立体化、空间化的服务。2 分布式智能开放系统分布式智能开放系统（简称dios）是智能普适计算通信网络的核心，包括数据中心层、计算服务层、数据处理引擎层、资源控制层及数据终端层等五部分。dios系统各部分的功能为：（1）数据中心层主要由业务数据中

6、心、用户数据中心与网络信息数据中心三个子中心组成。但与传统的2g通信网相比，增加了一个能够“智能思考”的大脑，使通信网的经营管理与业务的运行智能化运行。（2）计算服务层主要有三部分，云计算、云存储和云计算网络设备，与通信网的区别是增加了很强的数据计算服务能力，现今的智能通信网不但有数据服务能力，而且有很强的数据计算能力，并支持各种网络协议，达到普适智能化的要求。（3）数据处理引擎主要由数据分析、业务处理、事务处理和上下文感知协同等四个引擎组成，使通信数据网络的资源开放，使网络处理数据的能力达到开放与共享。（4）资源控制层采用了分布式的结构，动态管理云资源及各种引擎服务层，可通过智能计算分析用户

7、需求，平衡网络通信负载，智能分配通信资源于服务对象，以普适计算的方式使终端互联、协同运行。（5）终端层可以共享计算资源，根据用户的需求分配、复用通信资源提高网络的服务能力，比普通通信网络性能更优，且比网络用户的布署成本更小。分布式智能开放系统（dios）架构，如文献5所示，dios系统架构的拓扑架构采用分层式，系统中的bds业务数据则可智能化适配资源，为系统的各个功能层提供应用数据，真正的实现普适计算、智能化及协同化。3 虚拟化dios技术分布式智能系统中虚拟化是实现的根本，不但涉及数据存储的虚拟化，还有服务器硬件的虚拟化和通信网络的虚拟化。虚拟化中有虚拟机迁移、存储整合、服务器虚拟化、控制系

8、统的虚拟化及自组与重构等，在复杂的物理结构中的必然要求，可利用网络异构数据资源，为智能计算及云存储提供统一的数据接口，将通信网中的物理应用层结构屏蔽，最终实现异构数据资源的统一化管理与支撑服务。3.1 云存储大数据处理技术虚拟系统中的数据云存储业务系统，主要功能是对大数据的预处理、分析及数据挖掘能力是系统智能化的关键部分。对大数据的处理通常用谷歌公司的mapreduce编程模型，在开源的云计算技术hadoop中有广泛的应用。模型将大数据挖掘任务化分为多个小的粒子度子任务，并行计算数据集，且计算模型很易于使用。3.2 普適网络技术分布式智能系统主要是融合了无线网、通信网、internet等，还涉

9、及了传感器网络、gps网络技术等多种通信技术。成熟的普适计算网络必须支持多种通信设备在异构网络中自动连接，即具有通信环境的自适应性，提供便捷的无处不在的通信服务。在dios系统中，云计算、云存储是最关键的技术，其决定系统的效用性。云计算技术通过调度虚拟机的管理，可将虚拟服务器所管理的资源进行调度和合理配置；通过云存储管理，将系统中的异构存储资源进行优化与整合，实现远程系统控制、资源的配置优化、同步及异步操作、数据的镜像等，还可支持os和应用软件的自动化安装与配置。endprint3.3 上下文感知计算分布式智能系统中，上下文感知计算是上下文感知引擎的关键模块，在系统中进行高效的信息交换，通过智

10、能化计算提高服务的针对性，主要有以下模块：上下文感知信息采集技术、上下文感知存储、查询、管理等技术、上下文感知推理与挖掘技术。通过此技术对用户使用通信终端行为轨迹进行分析，从智能网络分布的各种感知设备获取大量有用的信息，运用数据挖掘与分析，对海量信息进行有效管理，作量化计算，为用户提供更优质的信息服务。4 智能资源适配智能系统中资源的适配主要功用是实现数据引擎的高效管理。智能普适计算可实现对上层不同业务适配相应的业务引擎，使用不同的计算模型、存储策略与适配资源，将系统上层的效用最大化，使低层应用资源更合理的利用。大量的终端支撑技术重点关注的是用户的使用体验与系统的交互能力，实现通信对象自主多通

11、道信息输入和自动获得上下文数据信息的融合，对服务对象提供透明、高效的计算服务，实现智能协同任务与自动优化的通信目标。dios系统通过融合物理空间、数字虚拟空间和人类感知，自发为人们提供随时随地的透明的个性化服务，其无处不在和移动特性需要系统安全和用户隐私保护技术保障。系统安全保护技术涉及动态网络连接和开放系统安全机制，而用户隐私保护技术则主要包括隐私保护策略、隐私保护协议、认证和访问控制等。dios系统就是要提供无处不在、透明、个性、智能化的应用服务，进一步融合虚拟、物理信息空间，融合用户感知能力，保证系统与用户信息的安全。建立动态网络连接高效机制和开放系统安全机制，建立隐私保护策略、设计保护

12、协议，设计用户登录认证和访问权限控制策略，为用户的隐私保护和安全通信保驾护航。5 结束语文中对分布式智能通信系统的相关技术进行了讨论与研究，在普适计算技术与云计算技术的理论基础上提出了智能化面向对象的服务架构体系。智能普适计算的出现与快速发展是现代计算机领域的重大革新，极大的推进了以传感器、无线通信网络的智能计算的发展与广泛应用。同时，随着云计算技术的成熟发展，又促进了普适计算的智能化新发展，两者相互补充，相互促进，将使智能电信网络逐渐演进为智能化的普适通信网络，智能通信管理就是“智能面向对象”化的管理，以期实现“时时、处处、无所不能”的本文来自于www.zz-news.com智能普适通信服务

13、。参考文献1李伯虎，张霖，王时龙等.云制造面向服务的网络化制造新模式j.计算机集成制造系统，2010，16（01）：1-7，16.2itu.itu internet reports 2005：the internet of thingsr.geneva， switzerland：itu，2本文来自于www.zz-news.com005.3cheverst k，mitchell k，davies n. design of an object model for a context sensitive tourist guidec. doi：5.4511.4turk m，robertson g.perceptual user interface j.communications of the acm，2000，43（03）：33-34.5张平，纪阳.移动泛在业务环境及其体系结构设计的挑战j.北京邮电大学学报，2005，28（05）：1-3.6陈如明.泛在/物