Схема neon вд 201: ЭЛЕКТРОИНТЕЛ NEON ВД 201 2009г схема инструкции

Содержание

Сайт временно заблокирован


Вероятные причины блокировки сайта:
  • — Закончилась оплата хостинга (НЕ домена!). Вам надо пополнить баланс. Оплата за хостинг списывается посуточно с баланса вашего аккаунта.
  • — Ваш сайт заблокирован за нарушение правил хостинга. Если вы нарушили правила, зайдите в личный кабинет и проверьте раздел «Сообщения«. Там могут быть жалобы.

Перейти к личному кабинету хостинга

Если вы пладелец сайта и не знаете причины блокировки. Пожалуйста обратитесь в поддержку!.

Доступные Тарифы на домены

Более 150 зон доменов (RU, РФ, COM, ORG и др.) по доступной цене.

Мы стараемся предоставить нашим клиентам регистрацию доменов как можно дешевле по сравнению с другими регистраторами, за счёт продуманной и детально проработанной тарифной системы. А так же предоставляем нашим клиентам денежные бонусы и домены со скидкой до 85%!

Подберите себе домен

Введите домен, который вы хотите заказать в поле поиска домена.

Пример: firma.ru или фирма.рф

Посмотреть цены

Бесплатные Он-Лайн конструкторы и поддержка клиентов.

SETUP — CОЗДАЙ И РАЗРЕКЛАМИРУЙ СОБСТВЕННЫЙ САЙТ СОВЕРШЕННО БЕСПЛАТНО.
Конструктор веб-сайтов: портал и веб-магазин в несколько кликов.
Уже 856,663 везунчика!
Перейти на SETUP

NetHouse — cоздайте сайт для Вашего бизнеса!
Получите свой сайт бесплатно и быстро с Nethouse.
Откройте новые возможности для бизнеса с помощью невероятно удобного конструктора сайта онлайн.
Акция! Зарегистрировавшись с промокодом scripthouse, вы получите 100 баллов на счет!
Перейти на Nethouse

СОЗДАТЬ

ИНТЕРНЕТ МАГАЗИН САМОСТОЯТЕЛЬНО ОЧЕНЬ ПРОСТО!
На платформе InSales вы можете создать интернет-магазин полностью самостоятельно и очень быстро, не прибегая к помощи программистов и разработчиков. Для начала вам необходимо зарегистрироваться, регистрация бесплатная и в течение первых пробных 14 дней вы можете пользоваться всеми возможностями платформы абсолютно бесплатно. После регистрации вы получаете полнофункциональный работающий интернет-магазин, и добавив свои товары можете сразу приступить к продажам.
Перейти на Insales

Онлайн-консультант

JivoSite 76437 сайтов уже используют онлайн-консультант JivoSite для увеличения конверсии. Попробуйте и Вы!
JivoSite позволяет Вам общаться в чате с посетителями Вашего сайта.
Это увеличивает эффективность сайта, повышая продажи без дополнительных вложений в рекламу!
Перейти на Jivosite

NEON ВД ВЫПРЯМИТЕЛЬ ИНВЕРТОРНЫЙ ДЛЯ ДУГОВОЙ СВАРКИ ПАСПОРТ. ЗАО «Электро Интел» г. Нижний Новгород

SIA RESANTA Riga, Andreja Saharova iela, 5/1, LV-1082, Latvia

12 SIA RESANTA Riga, Andreja Saharova iela, 5/1, LV-1082, Latvia 2 11 УВАЖАЕМЫЙ ПОКУПАТЕЛЬ! Фирма «Ресанта» выражает благодарность за Ваш выбор и гарантирует высокое качество, безупречное функционирование

Подробнее

УВАЖАЕМЫЙ ПОКУПАТЕЛЬ!

УВАЖАЕМЫЙ ПОКУПАТЕЛЬ! Фирма «Ресанта» выражает благодарность за Ваш выбор и гарантирует высокое качество, безупречное функционирование приобретенного Вами изделия марки «Ресанта», при соблюдении правил

Подробнее

ЗАЩИТНОЕ УСТРОЙСТВО АЛЬБАТРОС-1500 DIN

ЗАЩИТНОЕ УСТРОЙСТВО АЛЬБАТРОС-1500 DIN РУКОВОДСТВО ПО ЭКСПЛУАТАЦИИ ФИАШ.425519.190 РЭ Благодарим Вас за выбор нашего защитного устройства АЛЬБАТРОС-1500 DIN Перед эксплуатацией ознакомьтесь с настоящим

Подробнее

БЛОК ПИТАНИЯ БП 220/24-1

Н Т Ц «М е х а н о т р о н и к а» 42 3751 код продукции при поставке на экспорт Утвержден — ЛУ место штампа «Для АЭС» БЛОК ПИТАНИЯ Зав. Паспорт 2 Содержание Лист 1 Основные технические данные… 3 2 Комплектность…

Подробнее

Содержание

1 Содержание www.vipelec.com 1. Общие сведения… 3 2. Назначение изделия… 4 3. Конструкция изделия… 5 4. Технические данные… 6 5. Комплектность поставки… 7 6. Правила безопасности… 8 7. Заметки

Подробнее

РУП «Белэлектромонтажналадка»

РУП «Белэлектромонтажналадка» БЛОК ПИТАНИЯ ОТ ТОКОВЫХ ЦЕПЕЙ БПТМ610-01 ПАСПОРТ ПШИЖ 12.00.00.00.00.007 ПС БЕЛАРУСЬ 220050, г. Минск, ул. Революционная 8, т./ф. (017) 226-88-11, 226-88-02 СОДЕРЖАНИЕ 1 Основные

Подробнее

Тепловентилятор ТВ-6П ТВ-9П ТВ-12П

ООО «ТЕПЛОТЕХ» ИЗГОТОВЛЕНО В РОССИИ Тепловентилятор ТВ-6П ТВ-9П ТВ-12П ПАСПОРТ Руководство по эксплуатации. 1. Назначение изделия. 1.1 Тепловентилятор ТВ-6П (ТВ-9П, ТВ-12П) предназначен для вентиляции

Подробнее

Ультразвуковой генератор «УЗГ-100»

ОКП 34 1500 Ультразвуковой генератор «УЗГ-100» РМПА 11.00.000.01 ПС 2016 г. 2 УЗГ-100 Настоящее руководство по эксплуатации содержит сведения о конструкции, принципе действия, технических характеристиках

Подробнее

ТРТ М 220 IP20

СИСТЕМЫ НОРМАЛИЗАЦИИ ПИТАНИЯ ЭЛЕКТРОННОЙ ТЕХНИКИ. МНОГОУРОВНЕВЫЕ СИСТЕМЫ ЗАЩИТЫ ПО ЦЕПЯМ ПИТАНИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЕ. ПРОИЗВОДСТВО. ОБСЛУЖИВАНИЕ. Россия,199004, г. Санкт-Петербург, ул. Коли Томчака 9, лит.

Подробнее

РУП «Белэлектромонтажналадка»

РУП «Белэлектромонтажналадка» БЛОК ПИТАНИЯ ОТ ТОКОВЫХ ЦЕПЕЙ БПТ-615 ПАСПОРТ ПШИЖ 190.00.00.001 ПС БЕЛАРУСЬ 220050, г. Минск, ул. Революционная 8, т./ф. (017) 226-88-11, 226-88-02 1 СОДЕРЖАНИЕ 1 Описание

Подробнее

TEPLOCOM TSF-220/16A

ВСТРАИВАЕМЫЙ ТЕРМОСТАТ ДЛЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО ТЕПЛОГО ПОЛА РУКОВОДСТВО ПО ЭКСПЛУАТАЦИИ СОДЕРЖАНИЕ Встраиваемый термостат Меры безопасности 3 Условия эксплуатации 3 Назначение 4 Комплект поставки 4 Технические

Подробнее

ЗАЩИТНОЕ УСТРОЙСТВО SKAT-PRT-1500

ЗАЩИТНОЕ УСТРОЙСТВО SKAT-PRT-1500 РУКОВОДСТВО ПО ЭКСПЛУАТАЦИИ ФИАШ.425519.120 РЭ Вы правильно поступили, решив защитить Вашу бытовую технику от скачков напряжения. SKAT-PRT-1500 поможет в этом. Перед эксплуатацией

Подробнее

Паяльная станция «Магистр Ц20-ДВ»

ООО НТЦ Магистр-С Паяльная станция «Магистр Ц20-ДВ» Руководство по эксплуатации и паспорт г. Саратов 201 г. 1 Оглавление I. ТЕХНИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ 1.1 Назначение 1.2 Технические характеристики 1.3 Описание

Подробнее

Тепловентилятор ТВ-18П ТВ-24П

ООО «ТЕПЛОТЕХ» ИЗГОТОВЛЕНО В РОССИИ Тепловентилятор ТВ-18П ТВ-24П ПАСПОРТ Руководство по эксплуатации. 1. Назначение изделия. 1.1 Тепловентилятор ТВ-18П (ТВ-24П) предназначен для вентиляции и обогрева

Подробнее

РУП «Белэлектромонтажналадка»

РУП «Белэлектромонтажналадка» ПАСПОРТ РЕЛЕ МИГАЮЩЕГО СВЕТА РМС-02 ПШИЖ 132.00.00.00.001 ПС БЕЛАРУСЬ 220050, г. Минск, ул. Революционная 8, т./ф. (017) 226-88-11, 226-81-02 2 СОДЕРЖАНИЕ 1 Описание и работа

Подробнее

ИСТОЧНИК ПИТАНИЯ ББП-20М

ИСТОЧНИК ПИТАНИЯ ББП-20М ТУ 4372 002 63438766 14 СЕРТИФИКАТ СООТВЕТСТВИЯ ТС RU С-RU.AЛ16.B.02558 Серия RU 0228076 ПАСПОРТ ВВЕДЕНИЕ Настоящий паспорт предназначен для изучения обслуживающим персоналом правил

Подробнее

Стабилизатор напряжения SOLBY

Стабилизатор напряжения SOLBY однофазный серии SVC АЯ 46 РУКОВОДСТВО ПО ЭКСПЛУАТАЦИИ СОДЕРЖАНИЕ стр. 1. Назначение 3 2. Комплектность 3 3. Технические характеристики 4 4. Устройство и принцип работы 6

Подробнее

Руководство по эксплуатации. Паспорт

ШКАФ ТЕПЛОСЧЕТЧИКА ВШТ Руководство по эксплуатации. Паспорт Минск 2018 Шкаф теплосчетчика ВШТ. Руководство по эксплуатации. Паспорт 1 Настоящий документ предназначен для специалистов, осуществляющих монтаж,

Подробнее

ЗАЩИТНОЕ УСТРОЙСТВО АЛЬБАТРОС-1500 DIN

ЗАЩИТНОЕ УСТРОЙСТВО АЛЬБАТРОС-1500 DIN РУКОВОДСТВО ПО ЭКСПЛУАТАЦИИ ФИАШ.425519.131 РЭ Благодарим Вас за выбор нашего защитного устройства. Настоящее руководство по эксплуатации предназначено для ознакомления

Подробнее

schems4

ФайлКраткое описаниеРазмер
Страницы >>> [17] [16] [15] [14] [13] [12] [11] [10] [9] [8] [7] [6] [5] [4] [3] [2] [1]
TELWIN141.pdf
Подробное описание, а также руководство по ремонту серии сварочных инверторов TELWIN TECNICA 141-161, производства итальянской компании TELWIN. Информация на испанском языке, но благодаря обилию рисунков и схем очень легко понимается.
Прислал описание и руководство Mario Rojo из Аргентины.
2.56 Mb
GYSMI161.pdf
Внешние виды, принципиальные электрические схемы, а также перечень комплектующих инверторного сварочного источника GYSMI-161, производства французской компании GYS.
Выложил на форуме информацию Egoist.
367 kb
4000top.djvu
Принципиальная электрическая схема инверторного сварочного аппарата TOP4000.
Выложил на форуме информацию Юрий_Ф.
55.6 kb
TELWIN_Tecnica_144_v_kartinkah.pdf
Внешние виды и фотоотчёт ремонта сварочного инверторного источника TELWIN Tecnica-144, производства итальянской компании TELWIN. В конце фотоотчёта приводятся принципиальные электрические схемы источника.
Прислал отчёт и схемы Кабельщик.
4.33 Mb
prestige144.djvu
Принципиальная электрическая схема инверторного сварочного источника Prestige144, производства итальянской компании BLUEWELD.
Выложил на форуме elmas2005.
507 Kb
sai200.djvu
Срисованная с оригинала принципиальная электрическая схема инверторного сварочного источника САИ 200, производства группы компаний ТСС.
Выложил на форуме Трибун.
383 Kb
inverter3200.djvu
Приципиальная электрическая схема инверторного сварочного источника Inverter 3200 TOP DC китайского производства.
Выложил на форуме кит.
318 Kb
deca_mos_168.djvu
Виды и приципиальная электрическая схема инверторного сварочного источника MOS 168, производства итальянской фирмы DECA.
Выложили на форуме Трибун и Владислав.
383 Kb
B31-5A.gif
Приципиальная электрическая схема зарядного устройства B31-5A.
Выложил на форуме Серега.
980 Kb
instructions.rar
service-doc.rar
Инструкции по настройке и схемы с описаниями на сварочные аппараты NEON ВД-161 и NEON ВД-201, производства ЗАО ЭлектроИнтел, Нижний Новгород.
Прислал инструкции и описания HobbySvarka.
1.11 Mb605 Kb
telwin_140.pdf
Электрическая принципиальная схема на инверторный сварочный аппарат TELWIN-140, производства итальянской компании TELWIN.
Прислал схему Ромыч.
48.2 Kb
Privod_EPU1-1.djvu
Паспорт на Электропривод унифицированный трёхфазный серии ЭПУ1…Д,М. Привод предназначен для регулирования и стабилизации скорости вращения двигателя постоянного тока в диапазоне до 1000 с постоянным моментом для однозонного исполнения, с ОС по скорости вращения и полным потоком возбуждения до номинальной скорости вращения и с уменьшением потока возбуждения выше номинальной для двухзонного исполнения.
Прислал схему Serg_SSV.
2.82 Mb
mip200_300.pdf
Схема электрическая принципиальная малогабаритного источника питания типа МИП-200(250;300;250T;300T)У3, предназначенного для дуговой сварки.
Прислал схему Eugene Karpov.
353 Кb
vduch450.djvu
Схема силовой части инверторного сварочного источника ВДУЧ-350.
Прислал схему пупкин валера.
194 Кb
ospz-2m.djvu
Инструкция по эксплуатации Осциллятора ОСПЗ-2М.
Прислал инструкцию Cеня Синичкин.
1.02 Mb
rks14.pdf
Паспорт и схема блока управления контактной сваркой РКС-14.
Прислал схему Dmitriy.
356 Kb
rus2004.djvu
Схема сварочного инвертора РУСЬ-2004,2005, нарисованная от руки во время ремонта.
Прислал схему Евгений Воробьев.
114 Kb
mtr1201.djvu
Паспорт на машину контактной сварки типа МТР-1201 УХЛ. Машина контактной сварки предназначена для электрической контактной точечной сварки деталей из листовой низкоуглеродистой стали при повторно-кратковременном режиме.
211 Kb
rks502.djvu
Паспорт на регулятор контактной сварки РКС-502. Регулятор предназначен для комплектации контактных электросварочных машин и обеспечивает последовательность действия однофазных машин точечной контактной сварки. К сожалению в паспорте отсутствует принципиальная электрическая схема регулятора!
255 Kb
pa-107.zip
Неполная документация на п/а то-ли ПА-107, то-ли ПШ-107 или ПСШ-107. Буквы маркировки точно установить не удалось. П/а предназначен для сварки порошковой проволокой. Принципиальные схемы все есть, но монтажных схем и спецификаций элементов нет. Описание частично (%95) удалось восстановить.
Может у кого-то есть более полная версия документации ?
Отсканировал и прислал документацию Serg_SSV.
754 Kb
Страницы >>> [17] [16] [15] [14] [13] [12] [11] [10] [9] [8] [7] [6] [5] [4] [3] [2] [1]

%PDF-1.7 % 6208 0 объект > эндообъект внешняя ссылка 6208 898 0000000016 00000 н 0000025510 00000 н 0000025722 00000 н 0000025751 00000 н 0000025803 00000 н 0000025841 00000 н 0000026006 00000 н 0000026090 00000 н 0000026171 00000 н 0000026255 00000 н 0000026339 00000 н 0000026423 00000 н 0000026507 00000 н 0000026591 00000 н 0000026675 00000 н 0000026759 00000 н 0000026843 00000 н 0000026927 00000 н 0000027011 00000 н 0000027095 00000 н 0000027179 00000 н 0000027263 00000 н 0000027347 00000 н 0000027431 00000 н 0000027515 00000 н 0000027599 00000 н 0000027683 00000 н 0000027767 00000 н 0000027851 00000 н 0000027935 00000 н 0000028019 00000 н 0000028103 00000 н 0000028187 00000 н 0000028271 00000 н 0000028355 00000 н 0000028439 00000 н 0000028523 00000 н 0000028607 00000 н 0000028691 00000 н 0000028775 00000 н 0000028859 00000 н 0000028943 00000 н 0000029027 00000 н 0000029111 00000 н 0000029195 00000 н 0000029279 00000 н 0000029363 00000 н 0000029447 00000 н 0000029531 00000 н 0000029615 00000 н 0000029699 00000 н 0000029783 00000 н 0000029867 00000 н 0000029951 00000 н 0000030035 00000 н 0000030119 00000 н 0000030203 00000 н 0000030287 00000 н 0000030371 00000 н 0000030455 00000 н 0000030539 00000 н 0000030623 00000 н 0000030707 00000 н 0000030791 00000 н 0000030875 00000 н 0000030959 00000 н 0000031043 00000 н 0000031127 00000 н 0000031211 00000 н 0000031295 00000 н 0000031379 00000 н 0000031463 00000 н 0000031547 00000 н 0000031631 00000 н 0000031715 00000 н 0000031799 00000 н 0000031883 00000 н 0000031967 00000 н 0000032051 00000 н 0000032135 00000 н 0000032219 00000 н 0000032303 00000 н 0000032387 00000 н 0000032471 00000 н 0000032555 00000 н 0000032639 00000 н 0000032723 00000 н 0000032807 00000 н 0000032891 00000 н 0000032975 00000 н 0000033059 00000 н 0000033143 00000 н 0000033227 00000 н 0000033311 00000 н 0000033395 00000 н 0000033479 00000 н 0000033563 00000 н 0000033647 00000 н 0000033731 00000 н 0000033815 00000 н 0000033899 00000 н 0000033983 00000 н 0000034067 00000 н 0000034151 00000 н 0000034235 00000 н 0000034319 00000 н 0000034403 00000 н 0000034487 00000 н 0000034571 00000 н 0000034655 00000 н 0000034739 00000 н 0000034823 00000 н 0000034907 00000 н 0000034991 00000 н 0000035075 00000 н 0000035159 00000 н 0000035243 00000 н 0000035327 00000 н 0000035411 00000 н 0000035495 00000 н 0000035579 00000 н 0000035663 00000 н 0000035747 00000 н 0000035831 00000 н 0000035915 00000 н 0000035999 00000 н 0000036083 00000 н 0000036167 00000 н 0000036251 00000 н 0000036335 00000 н 0000036419 00000 н 0000036503 00000 н 0000036587 00000 н 0000036671 00000 н 0000036755 00000 н 0000036839 00000 н 0000036923 00000 н 0000037007 00000 н 0000037091 00000 н 0000037175 00000 н 0000037259 00000 н 0000037343 00000 н 0000037427 00000 н 0000037511 00000 н 0000037595 00000 н 0000037679 00000 н 0000037763 00000 н 0000037847 00000 н 0000037931 00000 н 0000038015 00000 н 0000038099 00000 н 0000038183 00000 н 0000038267 00000 н 0000038351 00000 н 0000038435 00000 н 0000038519 00000 н 0000038603 00000 н 0000038687 00000 н 0000038771 00000 н 0000038855 00000 н 0000038939 00000 н 0000039023 00000 н 0000039107 00000 н 0000039191 00000 н 0000039275 00000 н 0000039359 00000 н 0000039443 00000 н 0000039527 00000 н 0000039611 00000 н 0000039695 00000 н 0000039779 00000 н 0000039863 00000 н 0000039947 00000 н 0000040031 00000 н 0000040115 00000 н 0000040199 00000 н 0000040283 00000 н 0000040367 00000 н 0000040451 00000 н 0000040535 00000 н 0000040619 00000 н 0000040703 00000 н 0000040787 00000 н 0000040871 00000 н 0000040955 00000 н 0000041039 00000 н 0000041123 00000 н 0000041207 00000 н 0000041291 00000 н 0000041375 00000 н 0000041459 00000 н 0000041543 00000 н 0000041627 00000 н 0000041711 00000 н 0000041795 00000 н 0000041879 00000 н 0000041963 00000 н 0000042047 00000 н 0000042131 00000 н 0000042215 00000 н 0000042299 00000 н 0000042383 00000 н 0000042467 00000 н 0000042551 00000 н 0000042635 00000 н 0000042719 00000 н 0000042803 00000 н 0000042887 00000 н 0000042971 00000 н 0000043055 00000 н 0000043139 00000 н 0000043223 00000 н 0000043307 00000 н 0000043391 00000 н 0000043475 00000 н 0000043559 00000 н 0000043643 00000 н 0000043727 00000 н 0000043811 00000 н 0000043895 00000 н 0000043979 00000 н 0000044063 00000 н 0000044147 00000 н 0000044231 00000 н 0000044315 00000 н 0000044399 00000 н 0000044483 00000 н 0000044567 00000 н 0000044651 00000 н 0000044735 00000 н 0000044819 00000 н 0000044903 00000 н 0000044987 00000 н 0000045071 00000 н 0000045155 00000 н 0000045239 00000 н 0000045323 00000 н 0000045407 00000 н 0000045491 00000 н 0000045575 00000 н 0000045659 00000 н 0000045743 00000 н 0000045827 00000 н 0000045911 00000 н 0000045995 00000 н 0000046079 00000 н 0000046163 00000 н 0000046247 00000 н 0000046331 00000 н 0000046415 00000 н 0000046499 00000 н 0000046583 00000 н 0000046667 00000 н 0000046751 00000 н 0000046834 00000 н 0000046917 00000 н 0000047000 00000 н 0000047083 00000 н 0000047166 00000 н 0000047249 00000 н 0000047332 00000 н 0000047415 00000 н 0000047498 00000 н 0000047581 00000 н 0000047664 00000 н 0000047747 00000 н 0000047830 00000 н 0000047913 00000 н 0000047996 00000 н 0000048079 00000 н 0000048162 00000 н 0000048245 00000 н 0000048328 00000 н 0000048411 00000 н 0000048494 00000 н 0000048577 00000 н 0000048660 00000 н 0000048743 00000 н 0000048826 00000 н 0000048909 00000 н 0000048992 00000 н 0000049075 00000 н 0000049158 00000 н 0000049241 00000 н 0000049324 00000 н 0000049407 00000 н 0000049490 00000 н 0000049573 00000 н 0000049656 00000 н 0000049739 00000 н 0000049822 00000 н 0000049905 00000 н 0000049988 00000 н 0000050071 00000 н 0000050154 00000 н 0000050237 00000 н 0000050320 00000 н 0000050403 00000 н 0000050486 00000 н 0000050569 00000 н 0000050652 00000 н 0000050735 00000 н 0000050818 00000 н 0000050901 00000 н 0000050984 00000 н 0000051067 00000 н 0000051150 00000 н 0000051233 00000 н 0000051316 00000 н 0000051399 00000 н 0000051482 00000 н 0000051565 00000 н 0000051648 00000 н 0000051731 00000 н 0000051814 00000 н 0000051897 00000 н 0000051980 00000 н 0000052063 00000 н 0000052146 00000 н 0000052229 00000 н 0000052312 00000 н 0000052395 00000 н 0000052478 00000 н 0000052561 00000 н 0000052644 00000 н 0000052727 00000 н 0000052810 00000 н 0000052893 00000 н 0000052976 00000 н 0000053059 00000 н 0000053142 00000 н 0000053225 00000 н 0000053308 00000 н 0000053391 00000 н 0000053474 00000 н 0000053557 00000 н 0000053640 00000 н 0000053723 00000 н 0000053806 00000 н 0000053889 00000 н 0000053972 00000 н 0000054055 00000 н 0000054138 00000 н 0000054221 00000 н 0000054304 00000 н 0000054387 00000 н 0000054470 00000 н 0000054553 00000 н 0000054636 00000 н 0000054719 00000 н 0000054802 00000 н 0000054885 00000 н 0000054968 00000 н 0000055051 00000 н 0000055134 00000 н 0000055217 00000 н 0000055300 00000 н 0000055383 00000 н 0000055466 00000 н 0000055549 00000 н 0000055632 00000 н 0000055715 00000 н 0000055798 00000 н 0000055881 00000 н 0000055964 00000 н 0000056047 00000 н 0000056130 00000 н 0000056213 00000 н 0000056296 00000 н 0000056379 00000 н 0000056462 00000 н 0000056545 00000 н 0000056628 00000 н 0000056711 00000 н 0000056794 00000 н 0000056877 00000 н 0000056960 00000 н 0000057043 00000 н 0000057126 00000 н 0000057209 00000 н 0000057292 00000 н 0000057375 00000 н 0000057458 00000 н 0000057541 00000 н 0000057624 00000 н 0000057707 00000 н 0000057790 00000 н 0000057873 00000 н 0000057956 00000 н 0000058039 00000 н 0000058122 00000 н 0000058205 00000 н 0000058288 00000 н 0000058371 00000 н 0000058454 00000 н 0000058537 00000 н 0000058620 00000 н 0000058703 00000 н 0000058786 00000 н 0000058869 00000 н 0000058952 00000 н 0000059035 00000 н 0000059118 00000 н 0000059201 00000 н 0000059284 00000 н 0000059367 00000 н 0000059450 00000 н 0000059533 00000 н 0000059616 00000 н 0000059699 00000 н 0000059782 00000 н 0000059865 00000 н 0000059948 00000 н 0000060031 00000 н 0000060114 00000 н 0000060196 00000 н 0000060278 00000 н 0000060359 00000 н 0000060504 00000 н 0000060608 00000 н 0000060711 00000 н 0000061889 00000 н 0000062453 00000 н 0000062703 00000 н 0000063251 00000 н 0000063507 00000 н 0000089624 00000 н 0000114333 00000 н 0000114866 00000 н 0000114985 00000 н 0000115046 00000 н 0000115175 00000 н 0000115351 00000 н 0000115494 00000 н 0000115649 00000 н 0000115853 00000 н 0000116016 00000 н 0000116209 00000 н 0000116396 00000 н 0000116591 00000 н 0000116758 00000 н 0000116941 00000 н 0000117114 00000 н 0000117289 00000 н 0000117502 00000 н 0000117673 00000 н 0000117820 00000 н 0000118041 00000 н 0000118210 00000 н 0000118363 00000 н 0000118569 00000 н 0000118741 00000 н 0000118937 00000 н 0000119115 00000 н 0000119301 00000 н 0000119447 00000 н 0000119616 00000 н 0000119728 00000 н 0000119906 00000 н 0000120111 00000 н 0000120285 00000 н 0000120475 00000 н 0000120667 00000 н 0000120820 00000 н 0000120994 00000 н 0000121156 00000 н 0000121338 00000 н 0000121526 00000 н 0000121672 00000 н 0000121772 00000 н 0000121868 00000 н 0000121978 00000 н 0000122114 00000 н 0000122258 00000 н 0000122426 00000 н 0000122626 00000 н 0000122846 00000 н 0000122976 00000 н 0000123138 00000 н 0000123406 00000 н 0000123630 00000 н 0000123840 00000 н 0000124064 00000 н 0000124214 00000 н 0000124374 00000 н 0000124574 00000 н 0000124760 00000 н 0000124922 00000 н 0000125078 00000 н 0000125230 00000 н 0000125426 00000 н 0000125626 00000 н 0000125768 00000 н 0000125900 00000 н 0000126092 00000 н 0000126238 00000 н 0000126390 00000 н 0000126596 00000 н 0000126748 00000 н 0000126896 00000 н 0000127018 00000 н 0000127148 00000 н 0000127358 00000 н 0000127544 00000 н 0000127724 00000 н 0000127920 00000 н 0000128126 00000 н 0000128368 00000 н 0000128504 00000 н 0000128706 00000 н 0000128902 00000 н 0000129122 00000 н 0000129302 00000 н 0000129528 00000 н 0000129684 00000 н 0000129882 00000 н 0000130032 00000 н 0000130232 00000 н 0000130430 00000 н 0000130634 00000 н 0000130772 00000 н 0000130906 00000 н 0000131038 00000 н 0000131180 00000 н 0000131372 00000 н 0000131490 00000 н 0000131608 00000 н 0000131772 00000 н 0000131930 00000 н 0000132152 00000 н 0000132324 00000 н 0000132448 00000 н 0000132590 00000 н 0000132766 00000 н 0000132876 00000 н 0000133058 00000 н 0000133248 00000 н 0000133376 00000 н 0000133520 00000 н 0000133640 00000 н 0000133794 00000 н 0000133938 00000 н 0000134114 00000 н 0000134248 00000 н 0000134374 00000 н 0000134558 00000 н 0000134706 00000 н 0000134862 00000 н 0000135012 00000 н 0000135232 00000 н 0000135402 00000 н 0000135596 00000 н 0000135804 00000 н 0000136002 00000 н 0000136178 00000 н 0000136338 00000 н 0000136550 00000 н 0000136682 00000 н 0000136866 00000 н 0000137010 00000 н 0000137168 00000 н 0000137344 00000 н 0000137528 00000 н 0000137716 00000 н 0000137852 00000 н 0000137998 00000 н 0000138188 00000 н 0000138364 00000 н 0000138562 00000 н 0000138732 00000 н 0000138976 00000 н 0000139162 00000 н 0000139360 00000 н 0000139506 00000 н 0000139616 00000 н 0000139752 00000 н 0000139876 00000 н 0000140032 00000 н 0000140160 00000 н 0000140292 00000 н 0000140428 00000 н 0000140594 00000 н 0000140730 00000 н 0000140856 00000 н 0000141016 00000 н 0000141129 00000 н 0000141266 00000 н 0000141411 00000 н 0000141558 00000 н 0000141669 00000 н 0000141770 00000 н 0000141905 00000 н 0000142044 00000 н 0000142212 00000 н 0000142333 00000 н 0000142440 00000 н 0000142587 00000 н 0000142712 00000 н 0000142887 00000 н 0000143022 00000 н 0000143143 00000 н 0000143274 00000 н 0000143405 00000 н 0000143542 00000 н 0000143721 00000 н 0000143888 00000 н 0000144045 00000 н 0000144202 00000 н 0000144357 00000 н 0000144544 00000 н 0000144697 00000 н 0000144884 00000 н 0000145051 00000 н 0000145214 00000 н 0000145401 00000 н 0000145526 00000 н 0000145689 00000 н 0000145856 00000 н 0000146019 00000 н 0000146210 00000 н 0000146401 00000 н 0000146526 00000 н 0000146655 00000 н 0000146831 00000 н 0000146934 00000 н 0000147039 00000 н 0000147247 00000 н 0000147366 00000 н 0000147611 00000 н 0000147806 00000 н 0000147921 00000 н 0000148126 00000 н 0000148326 00000 н 0000148435 00000 н 0000148550 00000 н 0000148764 00000 н 0000148889 00000 н 0000148994 00000 н 0000149181 00000 н 0000149366 00000 н 0000149467 00000 н 0000149691 00000 н 0000149880 00000 н 0000149983 00000 н 0000150148 00000 н 0000150309 00000 н 0000150472 00000 н 0000150649 00000 н 0000150808 00000 н 0000150969 00000 н 0000151086 00000 н 0000151203 00000 н 0000151320 00000 н 0000151437 00000 н 0000151552 00000 н 0000151667 00000 н 0000151822 00000 н 0000151937 00000 н 0000152078 00000 н 0000152193 00000 н 0000152308 00000 н 0000152547 00000 н 0000152662 00000 н 0000152795 00000 н 0000152940 00000 н 0000153067 00000 н 0000153210 00000 н 0000153355 00000 н 0000153474 00000 н 0000153593 00000 н 0000153712 00000 н 0000153829 00000 н 0000154002 00000 н 0000154119 00000 н 0000154236 00000 н 0000154353 00000 н 0000154494 00000 н 0000154637 00000 н 0000154754 00000 н 0000154913 00000 н 0000155038 00000 н 0000155163 00000 н 0000155286 00000 н 0000155409 00000 н 0000155550 00000 н 0000155693 00000 н 0000155818 00000 н 0000155955 00000 н 0000156076 00000 н 0000156201 00000 н 0000156318 00000 н 0000156435 00000 н 0000156552 00000 н 0000156679 00000 н 0000156830 00000 н 0000156953 00000 н 0000157076 00000 н 0000157257 00000 н 0000157450 00000 н 0000157617 00000 н 0000157824 00000 н 0000158039 00000 н 0000158202 00000 н 0000158337 00000 н 0000158538 00000 н 0000158741 00000 н 0000158960 00000 н 0000159221 00000 н 0000159342 00000 н 0000159461 00000 н 0000159654 00000 н 0000159773 00000 н 0000159892 00000 н 0000160271 00000 н 0000160388 00000 н 0000160577 00000 н 0000160778 00000 н 0000160971 00000 н 0000161186 00000 н 0000161355 00000 н 0000161472 00000 н 0000161591 00000 н 0000161798 00000 н 0000161953 00000 н 0000162088 00000 н 0000162231 00000 н 0000162340 00000 н 0000162453 00000 н 0000162619 00000 н 0000162722 00000 н 0000162827 00000 н 0000162997 00000 н 0000163098 00000 н 0000163211 00000 н 0000163380 00000 н 0000163481 00000 н 0000163582 00000 н 0000163734 00000 н 0000163835 00000 н 0000163942 00000 н 0000164122 00000 н 0000164223 00000 н 0000164326 00000 н 0000164498 00000 н 0000164601 00000 н 0000164710 00000 н 0000164868 00000 н 0000164969 00000 н 0000165082 00000 н 0000165244 00000 н 0000165345 00000 н 0000165454 00000 н 0000165647 00000 н 0000165764 00000 н 0000165873 00000 н 0000165998 00000 н 0000166121 00000 н 0000166242 00000 н 0000166361 00000 н 0000166482 00000 н 0000166601 00000 н 0000166720 00000 н 0000166839 00000 н 0000166954 00000 н 0000167075 00000 н 0000167194 00000 н 0000167311 00000 н 0000167430 00000 н 0000167547 00000 н 0000167664 00000 н 0000167781 00000 н 0000167904 00000 н 0000168031 00000 н 0000168154 00000 н 0000168281 00000 н 0000168416 00000 н 0000168545 00000 н 0000168678 00000 н 0000168805 00000 н 0000168938 00000 н 0000169065 00000 н 0000169194 00000 н 0000169317 00000 н 0000169438 00000 н 0000169571 00000 н 0000169700 00000 н 0000169827 00000 н 0000169960 00000 н 0000170089 00000 н 0000170216 00000 н 0000170339 00000 н 0000170458 00000 н 0000170579 00000 н 0000170700 00000 н 0000170823 00000 н 0000170944 00000 н 0000171061 00000 н 0000171176 00000 н 0000171293 00000 н 0000171408 00000 н 0000171529 00000 н 0000171648 00000 н 0000171767 00000 н 0000171890 00000 н 0000172013 00000 н 0000172134 00000 н 0000172255 00000 н 0000172372 00000 н 0000172489 00000 н 0000172606 00000 н 0000172725 00000 н 0000172842 00000 н 0000172961 00000 н 0000173078 00000 н 0000173195 00000 н 0000173312 00000 н 0000173429 00000 н 0000173544 00000 н 0000173661 00000 н 0000173776 00000 н 0000173893 00000 н 0000174010 00000 н 0000174129 00000 н 0000174248 00000 н 0000174365 00000 н 0000174482 00000 н 0000174599 00000 н 0000174716 00000 н 0000174833 00000 н 0000174950 00000 н 0000175067 00000 н 0000175184 00000 н 0000175301 00000 н 0000175418 00000 н 0000175535 00000 н 0000175650 00000 н 0000175765 00000 н 0000175880 00000 н 0000175995 00000 н 0000176116 00000 н 0000176239 00000 н 0000176366 00000 н 0000176491 00000 н 0000176616 00000 н 0000176745 00000 н 0000176872 00000 н 0000176995 00000 н 0000177120 00000 н 0000177243 00000 н 0000177364 00000 н 0000177483 00000 н 0000177604 00000 н 0000177723 00000 н 0000177842 00000 н 0000177961 00000 н 0000178078 00000 н 0000178195 00000 н 0000178310 00000 н 0000178441 00000 н 0000178572 00000 н 0000178699 00000 н 0000178822 00000 н 0000178941 00000 н 0000179068 00000 н 0000179195 00000 н 0000179312 00000 н 0000179439 00000 н 0000179556 00000 н 0000179683 00000 н 0000179800 00000 н 0000179927 00000 н 0000180044 00000 н 0000180169 00000 н 0000180296 00000 н 0000180413 00000 н 0000180536 00000 н 0000180661 00000 н 0000180776 00000 н 0000180899 00000 н 0000181024 00000 н 0000181139 00000 н 0000181262 00000 н 0000181387 00000 н 0000181506 00000 н 0000181625 00000 н 0000181748 00000 н 0000181871 00000 н 0000181994 00000 н 0000182113 00000 н 0000182232 00000 н 0000182351 00000 н 0000182470 00000 н 0000182589 00000 н 0000182708 00000 н 0000182827 00000 н 0000182946 00000 н 0000183067 00000 н 0000018256 00000 н трейлер ]>> startxref 0 %%EOF 7105 0 объект >поток x\y\T aVgdgII

Корсет на стальных костях Руководство покупателя по стилю и ткани

«Какой корсет мне лучше?» Отличный вопрос! Если вы только начинаете, самый простой способ узнать свой идеальный стиль корсета — это пообщаться с нашими экспертами по размерам.Они имеют многолетний опыт подбора корсетов и могут помочь вам найти идеальный вариант для и !

«Что еще следует учитывать при покупке корсета?» Вы обратились по адресу, если хотите узнать, как подобрать корсет самостоятельно, узнать подробности обо всех наших стилях корсетов и на что обратить внимание при выборе.

В этом подробном руководстве по покупке вашего первого корсета OC вы найдете:

Давайте погрузимся! Если в какой-то момент у вас возникнет вопрос, на который здесь нет ответа, просто обратитесь к нашим настоящим живым, дружелюбным экспертам по корсетам.Мы всегда рады помочь!

Основы стиля корсета

Мы предлагаем несколько стилей корсетов, каждый из которых предназначен для определенного типа фигуры. В этой удобной таблице показано, как подходит каждый из наших стилей на основе двух наиболее важных факторов соответствия корсета: длины туловища и уровня изгиба. (Мы рассмотрим эти факторы и каждый стиль корсета более подробно ниже.)

Длина туловища

Измерение длины туловища сидя

Корсеты, как и люди, бывают разной длины.Вам понадобится корсет такой же или короче, чем длина туловища в сидячем положении. Если ваш корсет длиннее вашего туловища, вы не сможете сесть в нем.

Если ваш корсет короче туловища, он может не обеспечивать нужное вам покрытие. В то же время, ношение корсета короче туловища обеспечивает большую подвижность и стильный внешний вид пояса корсета, что объясняет, почему наши осы так популярны!

Наши корсеты бывают 3-х длин, от самого короткого до самого длинного:

  • Waspie (короткий) : Waspies или «мини» корсеты подходят для туловища в сидячем положении до 7 дюймов.5″, но также прекрасно работает практически со всеми остальными!
  • Стандартный (обычный) : Длинный спереди, но не по бокам. Корсеты стандартной длины подходят для людей с длиной туловища около 8 дюймов и более (измерение сидя).
  • Удлиненный (длинный) : Удлиненные корсеты требуют длины туловища в сидячем положении около 11 дюймов или более. Их длина придает потрясающий вид и может создавать широкие изгибы.

Вот как измерить длину туловища сидя:

Кривая корсета Уровень

Мы предлагаем корсеты, подходящие практически для любого типа фигуры: от драматических изгибов в виде песочных часов до современных гладких силуэтов и даже мужских стилей! Мы группируем наши стили корсетов по уровню изгиба, от менее пышных до самых пышных:

  • Modern Curve : Этот уровень изгиба невероятно универсален, подходит для фигур с небольшими естественными изгибами от спортивного до яблокообразного, а также более мужественного телосложения.
  • Романтическая кривая : Этот уровень кривой подходит для многих форм тела, от стройных до тех, у кого умеренные естественные изгибы.
  • Изгиб в виде песочных часов : Идеально подходит для тех, у кого естественные изгибы и дополнительные бедра.
  • Extreme Curve : Название говорит само за себя! Этот уровень изгиба предназначен для опытных корсетниц, которые ищут драматический или винтажный образ.

Форма и изгиб корсета: номера моделей

Давайте сравним длину вашего туловища и уровень изгиба, чтобы найти идеальный стиль корсета.Каждый из наших стилей корсетов имеет номер стиля, поэтому вы можете найти свой стиль независимо от того, какой цвет или ткань вы ищете!

Ниже вы найдете все стили корсетов, упорядоченные по длине туловища и уровню изгиба. Нажмите на изображение корсета, чтобы узнать больше о каждом стиле. ( С помощью мобильного телефона? Поверните экран в горизонтальное положение 😉

Длина туловища:

Васпи
(короткий)

Стандартный
(Обычный)

Ярусный
(длинный)

Читайте дальше, чтобы узнать, на что следует обратить внимание при выборе размера, типа и ткани корсета.Или пропустите вперед, чтобы узнать подробности о наших уровнях изгиба и номерах моделей корсетов.

Размеры корсета

«Какой размер корсета мне выбрать?» Самый простой и верный способ узнать идеальный размер для вашей цели, целей и опыта — это пообщаться с нашими экспертами по размерам!

Не хотите персональную рекомендацию по размеру? В качестве общего ориентира вы можете использовать свой естественный размер талии (когда вы естественным образом наклоняетесь из стороны в сторону):

.
  • Если ваша натуральная талия менее 38 дюймов: заказывайте на 4-7 дюймов меньше вашей естественной талии
  • Если ваша натуральная талия больше 38 дюймов: заказывайте на 7-10 дюймов меньше вашей естественной талии

Ваш размер зависит от того, для чего вы будете использовать свой корсет, а также от нескольких других важных факторов, поэтому, если это ваш первый корсет, мы настоятельно рекомендуем отправить ваши мерки нашим дружелюбным экспертам по размерам.

Корсеты представлены двумя размерными сериями в зависимости от размера вашего корсета. Размеры от 16 до 32 считаются «стандартными». Размеры от 34 до 46 считаются «плюс-сайз» (видео о размерах плюс).

Найди мой размер

Типы корсетов: обхват груди или обхват груди?

Объем груди у вас должен быть выше или ниже груди, в основном это вопрос предпочтений.

  • Корсеты под грудью, как правило, легче надевать, носить и разнашивать, чем корсеты под грудью. Они также отлично подходят для тренировки талии, скрытности (прятки под одеждой) и повседневной носки.
  • Корсеты с объемным бюстом — великолепные эффектные вещи, которые идеально подходят для выхода в город или для особого мероприятия. Они также могут быть отличными для тех, кто ищет альтернативу бюстгальтеру.

Ткань для корсета

Как только вы узнаете номер своего размера и фасона, вы можете подумать: «Какая ткань лучше?» Ткани, используемые для изготовления корсетов (хлопок, атлас, сетка, парча и кожа, а также специальные ткани, выпущенные ограниченным тиражом), обладают высокой прочностью, но некоторые из них лучше подходят для определенных целей, чем другие.

Атласные корсеты

Если вы планируете носить корсет под одеждой, то советуем сатин. Ваша одежда будет скользить поверху корсета, как комбинезон под платьем, а не цепляться за него. Ворсинки и шерсть домашних животных также не будут цепляться за атласную ткань, что, если у вас есть домашние животные, может иметь для вас большое значение!

Сатин лучше всего подходит для:

  • Ношение под одеждой (скрытность)
  • Если у вас есть питомцы, которые линяют
Сетчатые корсеты
Сетку

удобно носить поверх или под одеждой.Поскольку это дышащая хлопковая сетка, она особенно полезна в жаркие летние месяцы. Это также создает отличный силуэт, потому что в корсете очень мало объема. Сетка также является популярным выбором среди новичков в корсетах. Легкая конструкция — отличный способ проверить, подходит ли вам корсет!

Сетка лучше всего подходит для:

  • Ношение под одеждой (скрытность)
  • Ношение летом или в жарком климате
  • Корсет для начинающих
Хлопковые корсеты

Если вам больше по душе повседневный комфорт, хлопок – это ткань для вас! Хлопку требуется немного больше времени, чтобы почувствовать себя разношенным, но как только это произойдет, его будет так же удобно и легко носить, как ваши любимые джинсы из денима.Спрятаться в хлопчатобумажных корсетах сложнее из-за более толстой ткани с большей текстурой.

Хлопок лучше всего подходит для:

  • Комфорт и воздухопроницаемость
  • Прочность
Парчовые корсеты

Парчовые ткани представляют собой великолепную плотную смесь полиэстера, которая на ощупь напоминает легкий гобелен или обивочную ткань. Они выглядят более элегантно, чем однотонная ткань, и могут добавить изюминку в ваш наряд. Поскольку это более толстая тканая ткань, потребуется больше времени на ношение, чтобы она была такой же удобной, как и более тонкая ткань, но как только она порвется, она станет удобным и стильным дополнением к вашему гардеробу.

Парча лучше всего подходит для:

  • Аксессуар для наряда и стильный стиль
  • Прочность
Кожаные корсеты
Кожа ягненка

невероятно эластична и почти сразу становится удобной. Кожа ягненка — это не жесткая воловья кожа, которую вы могли бы ожидать, когда думаете о кожаных тканях. Хотя ваша одежда не будет цепляться за эту ткань, если вы носите ее под одеждой, она становится немного объемнее. Так что лучше носить его поверх одежды и демонстрировать.Мы не рекомендуем ежедневную тренировку талии в коже, так как это натуральная кожа, а не искусственный материал, она со временем может растянуться.

Кожа лучше всего подходит для:

  • Аксессуар в классическом стиле
  • Ношение поверх одежды
Корсеты из ПВХ

ПВХ удивительно удобен и прост в носке, но давайте посмотрим на правду… вы носите ПВХ, чтобы выделиться (и выглядеть и чувствовать себя роскошно). Наш эффектный ПВХ также согреет вас и создаст уют, ведь он очень популярен среди наших клиентов, живущих в холодном климате!

ПВХ лучше всего подходит для:

  • Аксессуар и стильный аксессуар
  • Ношение поверх одежды

Curve Level #1: современные корсеты Curve

Корсеты семейства Modern Curve невероятно универсальны.Они предназначены для типов телосложения с небольшими естественными изгибами от атлетического до яблокообразного, а также для тех, у кого ребра шире, чем бедра.

CS-301: корсеты Modern Curve Waspie под грудью

The Modern Curve Waspie — это короткий корсет, который поражает! Короткий дизайн красиво подчеркнет вашу талию, будь у вас короткий или длинный торс. Обладая более мягким изгибом, чем другой наш корсет «оси», Hourglass Curve CS-201, этот корсет придаст любому атлету или фигуре «яблоко» больше изгибов, которые они ищут.

Корсет Modern Curve Waspie CS-301 лучше всего подходит для:

  • Большинство типов телосложения и особенно короткие туловища (длина туловища в сидячем положении не превышает 6,5 дюймов)
  • Для тех, кому нужна дополнительная подвижность во время тренировки талии
  • Те, у кого средний или длинный торс , а не , которые хотят скрыть нижнюю часть живота

Размеры CS-301:

Ребристая пружина: 3 дюйма

Бедренная пружина: 6 дюймов

Длина спереди: 8 дюймов

Длина спинки: 7.75 дюймов

Длина стороны: 6,75 дюйма

CS-305: стандартные корсеты Modern Curve под грудью

Наша модель Modern Curve Underbust, CS-305, представляет собой классический мягкий силуэт, который придаст спортивным фигурам и людям с узкими бедрами красивую, гладкую форму, которая выглядит естественно. Этот стиль — отличный выбор для начинающих тренировать талию, мягкая форма поможет тренировать талию, а когда вы будете готовы, вы можете надеть более пышный корсет для еще более эффектных изгибов.

Стандартный корсет CS-305 Modern Curve подходит для:

  • Атлетическое или крепкое телосложение, включая торс в форме яблока или колонны
  • Те, у кого стандартный или длинный торс не менее 8 дюймов в сидячем положении.

Размеры CS-305:

Ребристая пружина: 4 дюйма

Бедренная пружина: 6-7 дюймов

Длина спереди: 10 дюймов

Длина спинки: 10.5 дюймов

Длина стороны: 9,5 дюйма

CS-701: удлиненные корсеты Modern Curve под грудью

Наш удлиненный корсет Modern Curve CS-701 идеально подходит для тех, кому нужен удлиненный корсет, но при этом у него узкие бедра и широкая грудная клетка. Он популярен среди наших клиентов-мужчин и людей с гендерной изменчивостью, которые ищут поддержку и четкость без драматического женского силуэта. Силуэт этого корсета заставит вас выглядеть гладкой и стройной под любым углом благодаря продуманным линиям этого дизайна.

Удлиненный корсет CS-701 Modern Curve подходит для:

  • Те, у кого размер по ребрам больше, чем по бедрам
  • Атлетическое или крепкое телосложение с длинным туловищем не менее 11 дюймов в сидячем положении

Размеры CS-701:

Ребристая пружина: 8 дюймов

Бедренная пружина: 6 дюймов

Длина спереди: 14 дюймов

Длина спинки: 13,5 дюйма

Длина стороны: 11 дюймов

Curve Level #2: романтические корсеты Curve

Коллекция Romantic Curve полна наших самых популярных моделей среди корсетов и повседневных корсетов.Идеально подходит для тех, кто имеет или не имеет опыта ношения корсета и хочет подчеркнуть свои естественные изгибы.

CS-219: романтический корсет Waspie Curve

Наша самая универсальная модель Waspie подходит для любого типа телосложения, от стройного до пышного. Он имеет закругленные края, благодаря которым корсет Romantic Curve Waspie Underbust CS-219 легко спрятать под одеждой.

Стандартный корсет CS-219 Romantic Curve лучше всего подходит для:

  • Большинство типов телосложения с небольшой или средней степенью изгиба, чтобы заполнить его
  • Те, у кого короткий торс всего 7 дюймов

CS-219 Стандартные размеры:

Ребристая пружина: 6 дюймов

Бедренная пружина: 10 дюймов

Длина спереди: 9.5 дюймов

Длина спинки: 9,25 дюйма

Длина стороны: 6,5 дюйма

CS-411: стандартные корсеты Romantic Curve под грудью

Бюстгальтер под грудь Romantic Curve, один из наших классических дизайнов, уже много лет пользуется популярностью у поклонников. Этот стиль популярен среди наших самых преданных кроссовок за его удобную форму и классический дизайн. В то время как многие из наших моделей имеют высокую спинку, линия под грудью Romantic Curve не поднимается так высоко до лопаток, что делает ее идеальным выбором для плавного ношения с платьями и под одеждой.

Стандартный корсет CS-411 Romantic Curve лучше всего подходит для:

  • Большинство типов телосложения с умеренными изгибами, чтобы заполнить их
  • Те, у кого длина туловища в сидячем положении не менее 8 дюймов

CS-411 Стандартные размеры:

Ребристая пружина: 6 дюймов

Бедренная пружина: 10 дюймов

Длина спереди: 10 дюймов

Длина спинки: 10,5 дюйма

Длина стороны: 8,5 дюйма

CS-411 Overbust: стандартные корсеты с завышенной грудью Romantic Curve

Несмотря на то, что это одно из наших новых дополнений по сравнению с другими корсетами в этом списке, наш корсет CS-411 быстро стал главным претендентом на звание идеального корсета-невидимки.Разработан, чтобы помочь сгладить и сформировать не только талию и живот, но и поднять линию бюста. Вы даже заметите, что такие трудно поддающиеся разглаживанию области, как верхняя часть спины и бока, разглажены в этом стройном бюсте!

Корсет CS-411 Romantic Curve, прикрывающий грудь, лучше всего подходит для:

  • Короткий торс с чашкой B-E в зависимости от ваших предпочтений по покрытию
  • Те, у кого , а не , имеют чрезвычайно спортивное телосложение или длинный торс (для более длинного бюста «Романтическая кривая» см. CS-530)

CS-411 Размеры бюста:

Чашка бюстгальтера: B или C

Центральный бюст: 14 дюймов

Длина спереди: 13 дюймов

Длина спинки: 12 дюймов

Длина стороны: 11 дюймов

CS-345: удлиненные корсеты под грудь с романтическими изгибами

Модель CS-345 — одна из наших самых уникальных моделей, так как она хорошо подходит для широкого диапазона фигур: от худощавых с очень небольшими естественными изгибами до полных с отчетливо выраженной естественной фигурой в виде песочных часов.Идеально подходит для людей с длинным туловищем, которые ищут фигуру в виде песочных часов, но не имеют выраженного соотношения талии и бедер от природы. Этот корсет стянет талию, а высокий охват сзади сгладит любое неприятное «сплющивание спины». Уникальный вырез над бедрами этого корсета позволяет большему количеству тел удобно носить этот стиль.

Удлиненный корсет CS-345 Romantic Curve лучше всего подходит для:

  • Большинство телосложений от худощавых до натуральных песочных часов
  • Те, у кого длина туловища в сидячем положении не менее 9 дюймов

Размеры CS-345:

Ребристая пружина: 6 дюймов

Бедренная пружина: 9-10 дюймов

Длина спереди: 13 дюймов

Длина по спинке: 13 дюймов

Длина стороны: 10 дюймов

CS-530: Длинные корсеты с завышенной грудью Romantic Curve

Если бы у CS-345 была сестра по переборке, то это была бы наша CS-530! Этот корсет прекрасно подходит для различных форм тела, удлиненная длина спереди живота обеспечивает защиту там, где вы этого больше всего хотите, но боковые стороны обрезаны, чтобы его было удобно носить людям с более коротким туловищем.Тем, кто ищет стройный корсетный топ с хорошей поддержкой большого бюста, понравится ощущение нашего корсетного топа CS-530.

Корсет CS-530 Romantic Curve, прикрывающий грудь, лучше всего подходит для:

  • Средний и длинный торс (длина туловища в положении сидя не менее 10 дюймов) с умеренным естественным изгибом
  • Те, у кого размер чашки бюстгальтера примерно от D до G

Размеры CS-530:

Чашка бюстгальтера: D-G»

Центр бюста: 16,25 дюйма

Длина спереди: 15 дюймов

Длина спинки: 12.25 дюймов

Длина стороны: 11,5 дюймов

CS-411 Longline: удлиненные корсеты под грудь с романтическими изгибами

Наш альтернативный вариант яруса в семействе Romantic Curve, ярус CS-411 идеально подходит для тех, кто ищет превосходный контроль над нижней частью живота. Форма этого корсета позволяет легко добиться плавного силуэта под одеждой или поверх нее! Более прямой край под линией бюста облегает бюст без эффекта пуш-ап.

Удлиненный корсет CS-411 Romantic Curve лучше всего подходит для:

  • Большинство типов телосложения с умеренными изгибами, чтобы заполнить их
  • Те, у кого длина туловища в сидячем положении не менее 11 дюймов

CS-411 Размеры яруса:

Ребристая пружина: 6 дюймов

Набедренная пружина: 11 дюймов

Длина спереди: 12 дюймов

Длина спинки: 12.5 дюймов

Длина стороны: 10 дюймов

Curve Level #3: Корсеты с изгибом в виде песочных часов

Коллекция Hourglass Curve предназначена для людей с пышными формами от природы, независимо от уровня их опыта ношения корсета! Коллекция Hourglass Curve доступна в версиях от коротких до удлиненных, с обхватом груди или под грудью. Хотя он идеально подходит для тех, у кого четкая фигура в виде песочных часов, даже те, у кого фигура в виде песочных часов умеренно выражена, могут носить этот стиль!

CS-201: корсеты под грудь с изогнутой формой песочных часов

Наш самый продаваемый корсет CS-201 waspie — это удобный корсет для тренировки талии.Создан для тех, у кого пышный, короткий торс, и одинаково красив для тех, у кого длинный торс! Если вы хотите добиться впечатляющих изгибов, вы будете приятно удивлены тем, что такой легкий корсет может дать вам желаемый эффект! Покупателям нравится удобная посадка ребер и бедер, которая не исчезает, даже если вы подтянулись до драматических пропорций.

Корсет CS-201 Hourglass Curve Waspie подходит для:

  • Те, у кого много естественных изгибов
  • Полные фигуры с большим количеством бедер и «хлюпанья»
  • Те, у кого длинный торс, немного хлипкий и естественный изгиб

Размеры CS-201:

Ребристая пружина: 8 дюймов

Набедренная пружина: 10 дюймов

Длина спереди: 9.5 дюймов

Длина спинки: 8,75 дюйма

Длина стороны: 7,25 дюйма

CS-426: стандартные корсеты с изгибом в виде песочных часов под грудью

Наша модель CS-426 стандартной длины пользуется популярностью среди спортсменов, девушек в стиле пин-ап, артистов и всех, кто хочет подчеркнуть свои естественные изгибы в виде песочных часов. Обладает большей защитой, чем наш CS-201, вокруг туловища, но особенно сзади, чтобы помочь с проблемой выпуклости на спине, которую многие корсетеры стараются избежать. Этот корсет красив как поверх одежды, так и под ней, но мы думаем, что он является одним из лучших для незаметности благодаря высокой спинке, помогающей уменьшить выпуклость в спине.

Стандартный корсет CS-426 «Песочные часы» лучше всего подходит для:

  • Те, у кого большие бедра и естественные изгибы (для дополнительного пространства для бедер см. CS-426 с поясными завязками)
  • Те, у кого длина туловища в сидячем положении не менее 8 дюймов
  • Те, у кого длинный торс, много хлюпанья и естественная кривизна

Размеры CS-426:

Ребристая пружина: 6-7 дюймов

Набедренная пружина: 12 дюймов

Длина спереди: 10,5 дюйма

Длина спинки: 11.75 дюймов

Длина стороны: 10,25 дюйма

CS-511: Удлиненные корсеты с завышенной грудью, изогнутые в виде песочных часов

Типичный корсетный топ принцессы, наш бюст CS-511 — это женственный бюст для тех, у кого длинная пышная фигура и меньший размер бюста, чем у других наших бюстов. Этот фасон сидит немного ниже на спине по сравнению с другими нашими фасонами корсета, что позволяет вам носить более широкий ассортимент одежды поверх корсета более незаметно! В отличие от других наших корсетных топов с завышенной грудью, CS-511 имеет определенную форму чашки, которая может помочь имитировать меньший бюст, делая его более полным.

Удлиненный корсет CS-511 Hourglass Curve с завышенной грудью лучше всего подходит для:

  • Те, у кого большие бедра, естественные изгибы и длина туловища в положении сидя не менее 10 дюймов
  • Размер чашки бюстгальтера от A до C (или немного больше размера груди, если вы не против небольшого «растекания»)

Размеры CS-511:

Чашка бюстгальтера: от A до C

Центр бюста: 16,5 дюйма

Длина спереди: 15,5 дюйма

Длина по спинке: 13 дюймов

Длина стороны: 14 дюймов

CS-426 Longline: удлиненные корсеты под грудь с изгибом в форме песочных часов

Если у вас длинные и пышные формы, этот корсет для вас! Один из наших самых популярных стилей среди кроссовок для талии и любителей эстетического корсета.Высокая спинка и очерченная линия под грудью приподнимают бюст и сглаживают любые выпуклости спины возле линии бретелек бюстгальтера. В этом корсете достаточно места в области ребер и бедер для тех, у кого широкие естественные изгибы или умеренно пышная фигура и немного мягкости, которую можно перераспределить. Нежная зубчатая форма на бедрах делает этот корсет отличным выбором под одежду для создания завидной формы.

Удлиненный корсет CS-426 «Песочные часы» лучше всего подходит для:

  • Те, у кого большие бедра, естественные изгибы и длинный торс (длина туловища в сидячем положении не менее 11 дюймов)

CS-426 Размеры яруса:

Ребристая пружина: 7 дюймов

Набедренная пружина: 12 дюймов

Длина спереди: 13.5 дюймов

Длина по спинке: 13 дюймов

Длина стороны: 12 дюймов

Изгиб, уровень №4: корсеты с экстремальными изгибами

Не для слабонервных, наш Extreme Curve разработан для наших самых соблазнительных и преданных клиентов, занимающихся тренировкой талии. Несмотря на то, что форма является той, в которой заинтересованы многие новые клиенты, экстремальные пропорции этого корсета выходят за рамки того, к чему многие люди готовы в начале своего путешествия по тренировке талии.

CS-479: стандартные корсеты Extreme Curve под грудью

CS-479 предлагает самым пышным покупателям винтажную фигуру, вдохновленную Джейн Мэнсфилд. Коническая форма ребер придает эффектную форму линии талии и может быть отличной для тех, кто заинтересован в тренировке ребер.Заметно округлое бедро мягко сглаживает нижнюю часть живота, не оказывая дополнительного давления на гребень подвздошной кости. Идея для тех, у кого стандартная длина туловища, а также для тех, у кого длинный торс!

Корсет CS-479 Extreme Curve подходит для:

  • Кроссовки и узкие шнуровки Avid с длиной туловища в сидячем положении не менее 8 дюймов
  • Те, у кого есть опыт ношения корсетов, ищут винтажную форму

Размеры CS-479:

Ребристая пружина: 9 дюймов

Набедренная пружина: 16 дюймов

Длина спереди: 10.75 дюймов

Длина спинки: 12,75 дюйма

Длина стороны: 11,25 дюйма

Ищете личную рекомендацию по корсету?

Мы вас прикроем! Пообщайтесь с нашими экспертами по размерам и узнайте, какой уровень изгиба корсета, стили и размер корсета лучше всего подойдут для и !

Найди свой стиль

Идеальная посадка корсета важна для вашего комфорта и отличного внешнего вида. Кроме того, если вы хотите укрепить талию, правильный корсет для вашего тела имеет решающее значение для получения желаемых результатов.

%PDF-1.4 % 23501 0 объект > эндообъект внешняя ссылка 23501 210 0000000016 00000 н 0000006683 00000 н 0000006873 00000 н 0000006912 00000 н 0000007453 00000 н 0000007564 00000 н 0000007674 00000 н 0000007785 00000 н 0000007896 00000 н 0000008007 00000 н 0000008117 00000 н 0000008229 00000 н 0000008338 00000 н 0000008450 00000 н 0000008561 00000 н 0000008672 00000 н 0000008783 00000 н 0000008893 00000 н 0000009003 00000 н 0000009114 00000 н 0000009225 00000 н 0000009335 00000 н 0000009446 00000 н 0000009556 00000 н 0000009667 00000 н 0000009779 00000 н 0000009889 00000 н 0000009999 00000 н 0000010111 00000 н 0000010221 00000 н 0000010332 00000 н 0000010443 00000 н 0000010554 00000 н 0000010666 00000 н 0000010777 00000 н 0000010888 00000 н 0000011000 00000 н 0000011230 00000 н 0000011789 00000 н 0000012463 00000 н 0000012504 00000 н 0000012558 00000 н 0000012611 00000 н 0000013129 00000 н 0000013821 00000 н 0000013901 00000 н 0000015439 00000 н 0000016091 00000 н 0000016940 00000 н 0000017622 00000 н 0000018512 00000 н 0000018697 00000 н 0000019457 00000 н 0000021475 00000 н 0000022952 00000 н 0000024393 00000 н 0000027089 00000 н 0000031669 00000 н 0000037434 00000 н 0000037855 00000 н 0000038354 00000 н 0000038483 00000 н 0000041358 00000 н 0000041421 00000 н 0000041566 00000 н 0000041708 00000 н 0000041821 00000 н 0000042000 00000 н 0000042126 00000 н 0000042278 00000 н 0000042437 00000 н 0000042548 00000 н 0000042664 00000 н 0000042828 00000 н 0000042973 00000 н 0000043136 00000 н 0000043284 00000 н 0000043397 00000 н 0000043532 00000 н 0000043690 00000 н 0000043772 00000 н 0000043936 00000 н 0000044046 00000 н 0000044227 00000 н 0000044337 00000 н 0000044442 00000 н 0000044628 00000 н 0000044765 00000 н 0000044921 00000 н 0000045080 00000 н 0000045188 00000 н 0000045368 00000 н 0000045540 00000 н 0000045667 00000 н 0000045785 00000 н 0000045941 00000 н 0000046059 00000 н 0000046166 00000 н 0000046321 00000 н 0000046457 00000 н 0000046564 00000 н 0000046721 00000 н 0000046812 00000 н 0000046903 00000 н 0000047073 00000 н 0000047197 00000 н 0000047289 00000 н 0000047470 00000 н 0000047605 00000 н 0000047759 00000 н 0000047942 00000 н 0000048045 00000 н 0000048150 00000 н 0000048269 00000 н 0000048363 00000 н 0000048457 00000 н 0000048566 00000 н 0000048677 00000 н 0000048789 00000 н 0000048900 00000 н 0000049061 00000 н 0000049177 00000 н 0000049297 00000 н 0000049433 00000 н 0000049590 00000 н 0000049711 00000 н 0000049848 00000 н 0000049979 00000 н 0000050123 00000 н 0000050232 00000 н 0000050337 00000 н 0000050511 00000 н 0000050628 00000 н 0000050752 00000 н 0000050880 00000 н 0000051019 00000 н 0000051157 00000 н 0000051271 00000 н 0000051380 00000 н 0000051539 00000 н 0000051697 00000 н 0000051801 00000 н 0000051905 00000 н 0000052091 00000 н 0000052195 00000 н 0000052358 00000 н 0000052490 00000 н 0000052619 00000 н 0000052744 00000 н 0000052893 00000 н 0000053028 00000 н 0000053205 00000 н 0000053303 00000 н 0000053401 00000 н 0000053550 00000 н 0000053711 00000 н 0000053824 00000 н 0000053998 00000 н 0000054122 00000 н 0000054274 00000 н 0000054422 00000 н 0000054566 00000 н 0000054696 00000 н 0000054871 00000 н 0000055069 00000 н 0000055178 00000 н 0000055298 00000 н 0000055502 00000 н 0000055631 00000 н 0000055772 00000 н 0000055931 00000 н 0000056096 00000 н 0000056209 00000 н 0000056320 00000 н 0000056469 00000 н 0000056594 00000 н 0000056738 00000 н 0000056858 00000 н 0000057005 00000 н 0000057149 00000 н 0000057254 00000 н 0000057364 00000 н 0000057475 00000 н 0000057643 00000 н 0000057730 00000 н 0000057861 00000 н 0000057985 00000 н 0000058107 00000 н 0000058223 00000 н 0000058382 00000 н 0000058512 00000 н 0000058642 00000 н 0000058813 00000 н 0000058941 00000 н 0000059070 00000 н 0000059237 00000 н 0000059350 00000 н 0000059491 00000 н 0000059658 00000 н 0000059784 00000 н 0000059908 00000 н 0000060064 00000 н 0000060237 00000 н 0000060427 00000 н 0000060581 00000 н 0000060769 00000 н 0000060911 00000 н 0000061084 00000 н 0000061187 00000 н 0000004496 00000 н трейлер ]>> startxref 0 %%EOF 23710 0 объект >поток xX{PSW?&Ih`-O!* # UeZQwM»S5bXٙXE 6H:>lR-nPSug{−7dϝ3p^&

Обзор аналитики больших данных IoT

Огромный объем данных, генерируемых Интернетом вещей (IoT), растет экспоненциально из-за непрерывных рабочих состояний.Эти IoT-устройства генерируют лавину информации, которая мешает предсказуемой обработке данных и функциям аналитики, которые прекрасно обрабатываются облаком до бурного роста IoT. Структура туманных вычислений противостоит этим сбоям благодаря мощной дополняющей функциональности облачной инфраструктуры, основанной на развертывании микрооблаков (туманных узлов) на границе источников данных. В частности, аналитика больших данных IoT с помощью структуры туманных вычислений находится на начальном этапе и требует обширных исследований для получения более профессиональных знаний и разумных решений.В этом обзоре обобщены проблемы и возможности тумана в контексте аналитики больших данных IoT в сетях тумана. Кроме того, в нем подчеркивается, что ключевые характеристики некоторых предлагаемых исследовательских работ делают туманные вычисления подходящей платформой для новых быстро распространяющихся устройств, услуг и приложений IoT. Наиболее важные приложения тумана (например, мониторинг здравоохранения, умные города, подключенные транспортные средства и интеллектуальные сети) будут обсуждаться здесь, чтобы создать хорошо организованную парадигму зеленых вычислений для поддержки приложений IoT следующего поколения.

1. Введение

Туманные вычисления или туманные сети, также известные как туманные сети, отодвигают границы вычислительных приложений, данных и услуг от централизованного облака к логическому потоку на границе сети. Туманная сетевая система работает над созданием контроля, настройки и управления через магистраль Интернета, а не в основном через сетевые шлюзы и коммутаторы, встроенные в сеть LTE. Мы можем описать структуру туманных вычислений как высоко виртуализированную вычислительную инфраструктуру, которая предоставляет иерархические вычислительные средства с помощью пограничных серверных узлов.Эти туманные узлы организуют обширные приложения и службы для хранения и обработки содержимого в непосредственной близости от конечных пользователей. Иногда туманные вычисления часто и часто взаимозаменяемо использовали термин «граничные вычисления». Однако между этими двумя понятиями есть небольшая разница. Как туманные, так и граничные вычисления подразумевают перенос возможностей обработки и интеллектуального анализа на близость к источнику информации. Основное различие между обеими архитектурами заключается в том, где именно размещаются вычислительные и интеллектуальные мощности.В обеих структурах данные отправляются одними и теми же источниками или физическими активами, такими как насосы, реле, двигатели, датчики и т. д. Все эти устройства выполняют физическую работу в этом мире, такую ​​как электрические цепи, перекачка воды, переключение или определение задачи вокруг них [1].

За последние пару лет основной идеей было создание архитектуры мегацентра обработки данных с учетом спроса на централизованные вычислительные услуги, называемые моделью централизованных облачных вычислений (CC) (например, Google, Amazon, IBM и Microsoft Azure).CC был полностью перенесен в IoT, но по-прежнему большая вычислительная мощность выполнялась самим облачным сервером. Облако было сделано со всеми данными, которые создают какие-то файлы для помещения в некоторые файлы журналов, видеофайлы и другие. Поэтому до появления архитектуры туманных вычислений популярной тенденцией стало перемещение информации для анализа данных, сервисов обработки, систем управления и хранения данных в централизованное облако. С входом в новый мир, известный как мир технологий, у нас есть тысячи миллиардов устройств IoT, которые подключены друг к другу.С течением времени устройства IoT также распространяются с его взрывным ростом за счет соединения физических вещей и операционных компонентов. Однако, если все эти устройства попытаются загрузить все вычисления в облако только для функциональной работы, пропускной способности будет недостаточно, чтобы позволить всем этим устройствам постоянно взаимодействовать с облачным сервером [2]. Сами облачные серверы перегрузятся и возникнут большие проблемы. Несмотря на всю мощь облачной структуры, она неприменима для упрощения операций, которые требуют срочного выполнения или не могут выполняться при плохом подключении к Интернету.Это особенно актуально в критических по времени сценариях, таких как телемедицина и уход за пациентами, где миллисекунды могут иметь фатальные последствия.

Важно прояснить концепцию Интернета вещей. IoT рассматривается как набор периодов трансформации, генерируемых подключенными устройствами по всему миру. Итак, возникает вопрос, а именно, зачем нам нужно создавать этот IoT? Ответ заключается в том, чтобы выкапывать, получать доступ и анализировать ранее доступную информацию. Вся производимая информация в окружающей среде формирует аналоги, которые не могут быть данными.Эта информация может быть использована при парковке и для звонка домой. Благодаря подключению этих вещей к ним можно однозначно обращаться и распознавать с помощью IP-адреса; информация может генерировать цифровые данные, например, связь браузеров, загрузку приложений и онлайн-транзакции. Данные в цифровом переводе не только более оперативны, но и открывают новые аналитические возможности как в области технологий, так и в промышленности.

В настоящее время существует множество мощных конечных пользователей или устройств, таких как серверы и интеллектуальные устройства доступа (например,например, смартфоны, планшеты, интеллектуальные бытовые приборы в домах, базовые станции сотовой связи, интеллектуальные опросы направления движения вдоль дорог, подключенные интеллектуальные транспортные средства, интеллектуальные датчики и контроллеры в интеллектуальных энергосистемах, интеллектуальных зданиях и промышленных системах управления), которые просто мало имён. Многие другие устройства сходятся в отраслевой специализации с интеграцией информационных технологий (ИТ) и операционных технологий (ОТ). Большинство вариантов использования устанавливаются промышленным ростом в конкретном секторе (например,г., датчики температуры на химчане и датчики, работающие на нефтяных вышках). Таким образом, мы можем сказать, что все эти связующие вещи составляют IoT. Истоки IoT восходят к нескольким существующим технологиям, таким как межмашинная связь, RFID и датчики.

Согласно отчету Ovum и CISCO [3, 4] в марте и июне 2017 года, соответственно, основными направлениями инвестиций являются развертывание устройств IoT в промышленности (включая производственные операции, транспорт, технологии интеллектуальных сетей, интеллектуальные здания и все чаще , потребительский Интернет вещей и умная домашняя автоматизация).Это основная причина повышения интереса к промышленному Интернету вещей (IIoT) [3]. Эта ситуация инициирует множество новых технологий и стратегий, связанных со всем производством и производством, быстро растущим объемом информации и данных, лежащих в основе IIoT. Это, безусловно, основная идея, которая модернизировала термины «пограничные вычисления» до «туманных вычислений» SISCO [5]. Туманные приложения могут генерировать некоторую радио- и сетевую информацию в реальном времени, которая может предложить пользователю лучший анализ.Эти переведенные данные (большие данные Интернета вещей) не только быстро реагируют, но и открывают новые возможности расширения. Аналитика больших данных с помощью туманных вычислений может помочь получить ценную информацию, а также позволить устройствам принимать умные и неэлегантные решения без участия человека.

Следовательно, реалистично и интересно задать вопрос, что нужно сделать ближе к конечному потребителю? Может ли автомобиль превратиться в хранилище данных вашего ключа? Может ли умное домашнее электрическое устройство объединить различные услуги, которые предоставлялись другими умными вещами, такими как умная телевизионная приставка, блоки управления энергопотреблением и маршрутизаторы? Что произойдет, если наши смартфоны будут работать вместе с функциями управления радиосетями без участия человека, которые в настоящее время выполняются сетями LTE? Могут ли интеллектуальные устройства на периферии совместно поддерживать чувствительные ко времени приложения, такие как анализ данных в режиме реального времени на периферии, интеллектуальный анализ данных передаваемого пласта и многие другие функции промышленного управления? В решении туманные вычисления иллюстрируют, а также ускоряют переходы от щелчка к кирпичу с двух направлений: одно — это плоскость данных, а другое — плоскость управления [6].

В этой рукописи мы суммировали уникальность, которая делает туманные вычисления соответствующей и важной платформой, которая может обеспечить качество обслуживания (QoS) для важных подключенных IoT, особенно в будущих услугах и приложениях, таких как подключенный автомобиль, интеллектуальные сети и интеллектуальные города, а также в целом беспроводные сети датчиков и приводов. Обработка всех сгенерированных больших данных IoT или информации, которая стремительно растет, является разрушительной в нескольких отношениях. В этом опросе будут рассмотрены сбои в обработке больших данных и основное внимание будет уделено новым аспектам, которые IoT добавляет к большим данным из особенно распределенных источников на периферии.Мы также объясним, как аналитика больших данных IoT применима к промышленному росту и может обеспечить Интернет вещей (IoT) для отрасли [7].

Недавние точные исследования и достижения также будут обсуждаться для решения вышеуказанных задач в этой рукописи. Трансформационный подход будет обсуждаться в разделе 3.2.1 с использованием методов защищенной инфраструктуры управления кластером на основе аналитики больших данных для оптимизированной плоскости управления в сети с программным обеспечением (SDN). Наконец, алгоритм муравьиной колонии используется для облегчения схемы анализа больших данных для значительного улучшения обработки и точности приложений, работающих в SDN.Мобильность пользователей (например, от одного узла к другому) делает доступным прогноз QoS и прогнозируемые значения, отклоняющиеся от фактических значений в традиционных сотовых сетях. В разделе 3.2.2 мы обсудим достижение в контексте математического подхода к рекомендации услуг, основанного на коллективной фильтрации, который позволяет прогнозировать QoS для наилучшей мобильности пользователей. Умное подключенное транспортное средство — еще один необходимый подход к среде интеллектуальных технологий с поддержкой тумана. Существенным достижением будет исследование Раздела 7.2.3, а именно платформа виртуального транспортного средства, система координации виртуального транспортного средства, основанная на концепции групповой координации для восприятия информации об окружающей среде. В частности, система виртуальных транспортных средств предлагает алгоритм обнаружения для поиска оптимальных групп интеллектуальных транспортных средств. Затем, основываясь на теории согласия нескольких групп, они формулируют алгоритм координации для управления группами виртуальных транспортных средств для многогрупповой синхронизации между интеллектуальными подключенными транспортными средствами.

Эта работа дополняет всю нашу работу по представлению перспективных преимуществ туманных вычислений с точки зрения компетентности и низкой задержки.В этом обзоре также рассматриваются усовершенствованные модели программирования и приложения для лучшего и надежного развертывания структуры туманных вычислений. Будут обсуждаться некоторые другие архитектурные идеи для многих будущих систем и приложений, такие как киберфизические системы, структура IIoT и встроенный искусственный интеллект (ИИ). В этом обзоре структура туманных вычислений предлагает изучить структурные конструкции, в которых особое внимание уделяется большой прикладной области IoT, расположенной на краю развертывания структуры туманных вычислений.

2. Обзор туманных вычислений

Данные генерируются все большим количеством устройств IoT в базовой сети. Следовательно, основная структура может эффективно обрабатывать все необходимые данные в непосредственной близости от IoT. Предыдущие работы, такие как микроцентр обработки данных [8, 9], облачные решения [10] и развертывание туманных вычислений в IoT [2], были инициированы традиционным CC, основанным на сообществе. Эта концепция не всегда будет эффективна для обработки данных, когда данные будут создаваться близко к краю сети.

В этом разделе представлен обзор определений тумана и понимание инфраструктуры туманных вычислений с некоторыми связанными проектами ранее проведенных исследований. В нем также будет указано, почему туманные вычисления будут более эффективными, чем CC, а также другие термины для качественных вычислительных услуг.

2.1. Определения тумана

Туманные вычисления представляют собой иерархическую распределенную архитектуру с поддержкой интеграции технологических компонентов и услуг, которые в ближайшем будущем могут стать такими, как умные города, система умных сетей, подключенные автомобили и умные дома [11].Для обеспечения безопасности «умного будущего» развертывание структурных сетей тумана на периферии имеет важное значение для выполнения интеллектуальных вычислений, анализа больших данных для лучшей обработки прогнозов и выявления странных и небезопасных событий [12]. Таким образом, определение туманных вычислений должно быть уточнено на этом развивающемся этапе структуры туманных вычислений. Определения из [13, 14] дают расширенное представление о туманных вычислениях, но не могут указать на уникальное сходство с облаком. Фундаментальное определение требуется для определения и сравнения всех функций тумана с уже существующей структурой, поэтому вот наше определение.

Туманные вычисления — это архитектурное развитие вычислений с пулом ресурсов, в котором один или несколько повсеместных и децентрализованных узлов позволяют потенциально сотрудничать и общаться друг с другом или в групповой передаче исключительно на крайнем граничном уровне, а не при поддержке облачная обработка. Туманные узлы обрабатывают задачи без вмешательства третьих сторон и совместно обеспечивают гибкость вычислений, лучшую связь, емкость хранилища и многие другие дополнительные новые витринные услуги в иерархической среде для растущего числа устройств, клиентов или конечных пользователей, находящихся в непосредственной близости.

На рис. 1 показано, что туман представляет собой дополненную вычислительную структуру облака для обеспечения надежности вычислительных услуг, чтобы убедиться, что QoS находится на границе базовой сети. Туманные вычисления также являются расширением облачных сервисов на периферии устройств IoT, чтобы конкурировать с задачами традиционных CC. Пограничные узлы сосредоточены на сборе необработанных данных, управлении и управлении устройствами IoT. В этом примере узлы граничного уровня могут работать в миллисекундах или неоновых секундах, чтобы избежать загрязнения и обеспечить безопасность.Узлы облачного уровня в этом примере сосредоточены на сжатии, фильтрации, анализе и преобразовании данных. Каждый из них имеет возможность работы и вычислений в качестве облачной модели. Эти микрооблака предоставят некоторую аналитику на граничном уровне, необходимую для критически важной обработки в реальном времени. Узлы более высокого уровня будут сосредоточены на агрегировании данных и превращении этих данных в знания. Фасилитаторы мобильных сетей предоставляют услуги сходства тумана, и они могут предлагать услуги туманных вычислений с платформой IaaS, PaaS или SaaS для корпоративных предприятий, уже предоставляя услуги в своей сервисной сети или даже через вышки сотовой связи [15].


2.2. Аналогичные термины

Существуют некоторые соответствия или аналогичные термины туманных вычислений, называемые облачными вычислениями, архитектурой облачных вычислений, мобильными граничными вычислениями и т. д., которые необходимо объяснить здесь следующим образом.

Облачные вычисления (CC) . CC состоит из программного обеспечения и приложений, работающих на центральном сервере, имеющем большой центр обработки данных и встроенную локальную сеть [16]. Давайте визуализируем различные типы облаков: (i) Частное облако предоставляется и используется одной организацией.(ii) Облако сообщества предоставляет функциональные возможности для конкретного использования сообществом конкретных пользователей. (iii) Публичное облако известно функциональностью централизованных вычислений для открытого использования. (iv) Гибридное облако состоит из двух или более различных облачных архитектур (например, частной, общественной или общедоступной). Одно решение определено для гибридного облака [17], чтобы обеспечить комбинацию существующей архитектуры облачных вычислений для создания огромных ИТ-решений. (v) Виртуальное частное облако альтернативно используется для решения проблем, связанных с общедоступными и частными облаками.Облако или централизованный узел, который открыт для широкой публики, называется общедоступным облаком. Когда мы используем термин «частное облако», он относится к внутренним центрам обработки данных организации (организаций), которые недоступны для общего пользования. Следовательно, облачные вычисления представляют собой сумму SaaS и служебных вычислений (IaaS плюс PaaS) [18]. Обеспечение доступности услуг CC для структуры IoT — непростая задача, вызванная проблемами синхронизации, стандартизации, балансировки, надежности, управления и улучшения [19].

Облачко . Облака также называют микрооблачными центрами обработки данных, как небольшая архитектура облачных вычислений, которая унаследовала функции от централизованного центра обработки данных [10]. Cloudlet уделяет особое внимание предоставлению услуг, связанных с приложениями, чувствительными ко времени и ограниченной полосе пропускания. Вычислительная структура облачных вычислений кажется существенной, если мы посмотрим на предыдущую работу, которая показала разгрузку мобильного кода [8] и структуру снижения затрат центрального облака [9]. Следовательно, можно предварительно объяснить дополнительную разницу между средой предприятия и центра обработки данных облачных служб.

Мобильные граничные вычисления (MEC) . MEC позволяет технологиям сделать вычислительные функции CC для QoS доступными на границе сети. В мобильных граничных вычислениях упоминаются технологии, позволяющие выполнять вычисления на периферии. Например, узел микрооблака может стать пограничным узлом между мобильными устройствами и облаком, шлюзы могут быть пограничными устройствами между домашним IoT и облаком, а смартфон может быть пограничным устройством между телесными вещами и облаком [20]. MEC в основном располагается на базовых станциях мобильной сети [8] и иногда называется архитектурой мобильных облачных вычислений (MCC) [21].В архитектуре MCC как хранение данных, так и обработка данных управляются извне с мобильных устройств [21]. Суть граничных вычислений заключается в том, что вычислительные средства должны быть развернуты в непосредственной близости от места, где генерируются данные. С нашей точки зрения, мобильные граничные вычисления можно заменить туманными сетями [6], но мобильные граничные вычисления больше фокусируются на вещах, тогда как туманные вычисления больше сосредотачиваются на инфраструктуре. Здесь мы также считаем, что туманные вычисления — это лучшая схема в форме граничных вычислений в старом смысле.Пограничные вычисления направляют интеллектуальные вычисления, коммуникационные возможности и вычислительную мощность пограничного шлюза или устройства непосредственно в устройства, такие как программируемые контроллеры автоматизации [20].

2.3. Туманные интерфейсы с облачными, IoT и другими туманными узлами

Как было определено ранее, туманные вычисления расширяют функциональность CC с большей эластичностью до граничного уровня базовой сети и используют те же стратегии и функции обработки (виртуализация, многозадачность и т. д.) для создавать расширяемые сервисы нетривиальных вычислений.Некоторые существующие особенности преобразований делают туманные вычисления более важными: (i) высокоскоростные мобильные приложения (например, интеллектуальные подключенные транспортные средства и подключенные железные дороги), (ii) приложения с малой задержкой, требующие окружения, (iii) распределенные системы управления в больших масштабах ( например, интеллектуальные сети, подключенные пути и STLS) и (iv) геологически распределенные приложения, такие как сенсорные сети для мониторинга различных сред.

Архитектура туманных вычислений позволяет службам обработки, сети и хранения динамически передаваться в туманном узле, облаке и континууме IoT.Однако интерфейсы для взаимодействия тумана с облаком, другими туманами и вещами или пользователями должны способствовать гибкости и динамическому перемещению функций вычислений, хранения и управления между этими различными объектами. Это дало возможность удобной оценки конечного пользователя для услуг туманных вычислений, а также позволило эффективно и эффективно управлять QoS.

Туман в облака . Интерфейс «от тумана к облаку» может считаться обязательным для поддержки совместной работы «от тумана к облаку» и «от облака к туману», которая обеспечивает параллельные услуги.Он также поддерживает функции, например (i) некоторые функции в тумане для наблюдения или управления с помощью возможностей облачных вычислений, (ii) облако и туман, которые могут передавать данные друг другу для обработки и сравнения, а также для других необходимых функций, ( iii) облако, которое может принять решение о распределении или планировании узла(ов) тумана для распределения услуг по запросу, (iv) облако и туман, которые могут различаться между собой для лучшего управления вычислительными услугами, и (v) облако, которое может сделать свои услуги доступными через туман для конечных пользователей.Важно выяснить, какая информация и услуги должны передаваться поперечно в тумане и облаках. Регулярность и детализация таких данных и информации должны определять, как туман или облако могут реагировать на эту информацию или данные.

Туман к туману . Узлы тумана должны иметь функциональность ресурсов пула для поддержки обработки друг друга. Например, все развернутые туманные узлы могут совместно использовать свои задачи по хранению, вычислениям и обработке данных с системой приоритетной функциональности узлов для одного или нескольких пользовательских приложений.Несколько туманных узлов также могут работать вместе со службой резервного копирования друг друга.

Туман для IoT/конечного пользователя . Туманные вычисления предоставляют свои услуги широко распределенной структуре устройств IoT (например, интеллектуальным устройствам и датчикам) с системой распознавания дифференциальной идентификации. Интерфейс тумана для IoT или туман для пользовательского интерфейса по существу должен обеспечивать доступ IoT для туманных служб в удобной для пользователя среде и с эффективным использованием ресурсов и безопасными способами.

Рисунок 2 объясняет интерфейсы тумана с облаком и Интернетом вещей через иерархически распределенную структуру туманных вычислений в итерационном континууме.Правая сторона рисунка описывает зарождающуюся эру мира технологий от традиционных облачных вычислений к почти развернутым туманным вычислениям. Также визуализируется, какой тип интерфейса также включен в разные типы эпох (например, туман в облако, туман в туман и туман в IoT). В левой части рисунка указано, почему у нас есть единая и комбинированная платформа (туманные вычисления) этих основных технологий. В конце концов, возникает важный спор или вопрос о том, как будут разработаны все эти интерфейсы и протоколы для получения функциональности узлов тумана в существующей или почти распределенной структуре тумана, которые будут работать вместе.Как стоимость необходимой инфраструктуры может быть снижена за счет обеспечения высокого качества обслуживания конечных пользователей или Интернета вещей.


3. Характеристики и проблемы

Основными целями перехода от облачных вычислений к туманным вычислениям является расширение функций CC до граничного уровня, что делает доступными услуги CC для расширения нового разнообразия приложений в структуре IoT. Это также улучшает для них QoS, обеспечивая низкую задержку и большую ширину полосы пропускания за счет более качественных навигационных услуг.Общей уникальностью, связанной с туманными вычислениями, является их иерархическая параллельная обработка операций на границе базовой сети [22, 23]. Это означает, что среда туманных вычислений может стать нетривиальным расширенным развертыванием облачных вычислений. Поэтому некоторые важные особенности описаны ниже.

3.1. Характеристики тумана

Основные факторы, влияющие на перемещение вычислительной нагрузки из облака в сеть тумана, делают что-то вроде CC вблизи границы.Эта процедура позволяет разрабатывать новые разнообразные приложения и услуги в структуре IoT и определяет следующие характеристики туманных вычислений. (i) Познание . Познание – это реакция на цели, ориентированные на клиента. Доступ к данным на основе тумана и аналитика обеспечивают более точное оповещение о требованиях клиентов, наилучшее управление местоположением для передачи, хранения и функций управления через облако в континуум IoT. Приложения, благодаря непосредственной близости к конечным устройствам, обеспечивают более осознанное и отзывчивое отношение воспроизводимых требований клиента [6].(ii) Неоднородность . Туманные вычисления — это виртуализированная структура, поэтому они предлагают вычислительные, складские и сетевые услуги между основным облаком и устройствами в конце. Его разнородные серверы состоят из иерархических строительных блоков в распределенных позициях. (iii) Географическое распределение среды . Среда туманных вычислений имеет широкое распространение в контексте обеспечения QoS как для мобильных, так и для стационарных конечных устройств [24]. Сеть тумана территориально распределяет свои узлы и датчики по сценарию различных фазовых условий, например, мониторинг температуры в химическом баке, датчики мониторинга погоды, датчики STLS, система мониторинга здравоохранения.(iv) Пограничное расположение с малой задержкой . Появляющиеся сервисы интеллектуальных приложений неадекватны из-за отсутствия поддержки вблизи устройств с функцией QoS на границе базовой сети. Потоковое видео на небольших устройствах поддержки телевизоров, датчики мониторинга, игровые приложения и многое другое — вот некоторые примеры приложений, которым требуются услуги с малой задержкой в ​​непосредственной близости [25]. (v) Взаимодействие в реальном времени . Взаимодействие в режиме реального времени является разновидностью и требованием приложений тумана, таких как мониторинг критического процесса на нефтяной вышке с помощью устройств или датчиков края тумана, передача в реальном времени для систем мониторинга трафика, приложения системы мониторинга распределения электроэнергии и так далее.Туманные приложения имеют возможности обработки QoS в реальном времени, а не пакетной обработки. (vi) Поддержка мобильности . Поддержка мобильности является жизненно важным преимуществом туманных вычислений, которое может обеспечить прямую связь между мобильными устройствами с использованием протоколов SDN (например, протокола разделения локаторов/идентификаторов CISCO), которые отделяют идентификацию хоста от идентификации местоположения с помощью распределенной системы индексации [26]. (vii) Крупный Сеть датчиков весов . Туман имеет функцию, применимую, когда система мониторинга окружающей среды в приложениях, близких к интеллектуальным сетям, по своей сути расширяет свои системы мониторинга, вызванные требованиями к иерархическим вычислениям и ресурсам хранения.(viii) Широко распространенный беспроводной доступ . В этом сценарии протоколы беспроводного доступа (WAP) и сотовые мобильные шлюзы могут быть классическими примерами близости туманных узлов к конечным пользователям.(ix) Interoperable Technology . Компоненты тумана должны иметь возможность работать в среде взаимодействия, чтобы гарантировать поддержку широкого спектра услуг, таких как потоковая передача данных и обработка в реальном времени для лучшего анализа данных и прогнозных решений.

Эти уточненные характеристики открывают доступ к новым услугам и бизнес-моделям, которые могут помочь увеличить доходы, снизить затраты или ускорить выпуск продукции в отрасли, а также привлечь новых инвесторов в контексте развертывания туманных структур.В таблице 1 приведены различия некоторых ключевых функций между традиционными облачными технологиями, развернутыми граничными вычислениями и функциями и услугами новой структуры туманных сетей, которые предоставляются конечному пользователю или устройствам IoT.







Характеристики ПРОТИВОТУМАННЫХ вычисления Грань вычислительной облачных вычислений

Наличие серверных узлов Наличие высокий диапазон Серверы менее масштабируемые, чем туман вычисления Наличие немногих серверов

Тип Услуги Распределенные и локализованные ограниченные и специальные для определенного домена в основном используются в сотовых мобильных сетях Услуги

Местоположение Идентификация Да Да

Особенности Mobility Предоставляется и полностью поддерживается Предоставляется и частично поддержка d Limited

в режиме реального времени взаимодействия Поддерживаемые Поддерживаемые Поддерживаемые

в режиме реального времени отклика Самый Higher Нижняя

Большие данные Хранение и продолжительность Короткая продолжительность и целенаправленная на определенную область зависит от сценария услуг и приложений Срок службы продолжительность жизни как его управление для больших данных





Емкость для анализа больших данных и качество вычислений Краткосрочная емкость с высокоуровневыми вычислительными функциями Кратковременная емкость для приоритетных вычислительных средств Долговременная емкость только с вычислительными средствами категоризации

6 Рабочая 9 окружающая среда и позиции Улицы, обочины, дома, торговые центры, полевые дорожки (напр.g., Каждый интернет-участки в Интернете Развернуты поставщику конкретных услуг в конкретных помещениях в помещении в помещении с массивными компонентами на облачных услугах поставщика поставщиков

Разобрано Распространенный Централизованный

Количество обслуживаемых пользователей Локально связанные поля (например, IIoT, устройства STL) Конкретные связанные поля (например,g., Мобильные пользователи) General Internet Connected пользователи

Cisco IOX
Cisco IOX,
Intel
Google, Amazon, IBM и Microsoft Azure

3.2. Проблемы и возможности тумана

В этом разделе рассматриваются некоторые очевидные проблемы в разработке структуры туманных вычислений.Эти следующие вопросы обеспечили лучшее понимание направления будущей работы.

3.2.1. Туманная сеть (SDN и NFV)

Туманная сеть становится гетерогенной, расположенной на краю сети с расширением функций CC. Ответственность туманной сети заключается в подключении каждого необходимого компонента к узлу для поддержания и обеспечения QoS в соединении базовой сети и предоставлении услуг для всех этих компонентов. В контексте растущего IoT, используемого в больших масштабах, это использование может быть непростым.Новые технологии, такие как SDN и NFV, следует планировать таким образом, чтобы обеспечить гибкость и ремонтопригодность в таких сетевых средах. Совместное развертывание SDN и NFV может упростить повышение масштабируемости сети, а также снижение затрат. Это становится очень важным во многих случаях использования, таких как миграция виртуальных машин, распределение ресурсов, программируемые интерфейсы, контроль приложений и мониторинг трафика [27].

Чтобы преодолеть требования крупномасштабных сетевых настроек, плоскость управления обычно реализуется как распределенный контроллер.Технология управления кластером работает со всеми типами процессов и должна сохранять устойчивый статус глобальной сети, что в значительной степени приводит к большим данным в SDN. В то же время безопасность кластерной технологии становится открытой проблемой, вызванной динамическими характеристиками SDN. Для решения вышеуказанных задач недавно была предложена основанная на анализе больших данных структура безопасного управления кластером для оптимальной плоскости управления [28]. Предлагается оптимизированный метод муравьиной колонии, использующий подход к анализу больших данных, и система реализации, оптимизирующая плоскость управления.Ку и др. [29] предложили наиболее близкий дизайн в контексте архитектуры мобильного пограничного облака (туманных узлов) на основе SDN для QoS в мобильной и автомобильной специальной сети (MANET и VANET). В таблице 2 также поясняются результаты моделирования [29] того, как сеть на основе SDN превосходит другие старомодные специализированные сетевые протоколы по коэффициенту передачи пакетов при доставке. Ключевой особенностью подхода на основе SDN является более быстрое реагирование. Например, узлы SDN обновляют контроллер SDN об информации данных соседнего узла, а затем контроллер SDN мгновенно обнаруживает изменения топологии, а также отправляет управляющие сообщения по мере необходимости [29].Тем не менее, возникают некоторые вопросы, например, как справиться с сохранением графа подключения всей сети в различных распределенных условиях, а затем с обновлением узлов, как помочь с различными контроллерами в туманной сети [30] и как спланировать лучшую связь через систему SDN. для решения проблем туманных вычислений, таких как мобильность, задержка и масштабируемость.

90 972

Скорость узла (м / с) Packet отношение доставки одноранговых сетей по сравнению с SDN
SDN OLSR AODV DSDV
5 90% 75% 73% 62%
10 83% 66% 72% 50%
15 75% 50% 60% 38%
20 51% 33% 52% 10%

В качестве альтернативы, NFV изменяет функциональность сети с помощью операционной среды виртуальной машины, но NFV до сих пор намеренно не одобрялась в рамках туманных вычислений.В опорной сотовой сети автор [31] предложил задачу функционального размещения на виртуализированных и «гнилых» шлюзах SDN для минимизации прозрачности сети для достижения низкой задержки и лучшего использования полосы пропускания. Несколько типов исследований, посвященных NFV, показывают, как повысить производительность виртуализированного программного обеспечения на платформе среднего размера [32]. Программное обеспечение NFV представило ClickOS [33] в качестве дополнения к туманным сетям до тех пор, пока не возникла первая проблема с достижением QoS в устройствах сетевой виртуализации.NFV помогает сократить как капитальные затраты (CAPEX), так и операционные расходы (OPEX). В контексте решения проблем снижения затрат при динамическом распределении ресурсов туманных вычислений для мобильных приложений, чувствительных к задержкам, NFV может улучшить архитектуру тумана. В частности, новая эластичность обеспечивается NFV при развертывании динамического тумана, а не в текущих методах MEC с фиксированным местоположением. Ян и др. [34] сформулировали оптимизированную задачу снижения затрат для динамического подхода к услугам ближнего MEC (тумана).

В таблице 3 показаны результаты затрат на развертывание при переходе к оценке улучшений, обеспечиваемых SCPA посредством моделирования уровня потока в крупных сетевых топологиях. С этой целью исследователи [34] сравнили результирующие эксплуатационные затраты MEC (туманных узлов) эвристики + повторной оптимизации в противоречии с эвристикой и нижней границей лучших решений (обозначенной ) при различных размерах сети, физических мощностях и требованиях к задержке NFV. включенных узлов или серверов [34].

95

Требуемое количество узлов (ок.)
Эвристический Эвристический и оптимизированы
+
20 20 15
35 25 20
50 40 30
60 45 40
80 60 45
90 70 50
95 75 65
100 70 70 70748
105 85 75 75
130748 80748

3.2.2. Качество обслуживания (QoS)

QoS обсуждается как важная проблема в структуре туманных вычислений, а также может быть перечислено по четырем величинам: надежность, задержка, возможность подключения и пропускная способность, которые описываются следующим образом: (i) Надежность . Надежность является одним из ключевых моментов для лучшей и безопасной передачи данных в базовой сети. Мэдсен и др. [35] рассмотрели требования согласованности в сетке, кластеризации и сети датчиков для всестороннего исследования надежной сети тумана.Обычно надежность можно периодически повышать с помощью контрольных точек для возобновления работы после сбоя. (ii) Задержка . Чувствительные к задержке приложения являются важным требованием к архитектуре программного обеспечения при развертывании туманных сетей для обеспечения потоковой передачи и обработки ответа в реальном времени. Архитектура пространственно-временной системы [36] предложила чувствительную ко времени обработку событий на основе тумана для уменьшения передачи данных с высокой задержкой. Другая исследовательская работа [37] была описана и протестирована в приложении под названием RECEP, которое использует перекрытие данных и кэширует неточные результаты для повторного использования вычислительных ресурсов и сокращения требований.Это может расширить масштабируемость и свести к минимуму задержку мобильных систем CEP. (iii) Возможности подключения . Проблема подключения для туманной сетевой инфраструктуры должна быть решаемой, потому что туманная сеть предоставляет возможности разделения и кластеризации для снижения затрат, обрезки данных и расширения методов подключения. Ван и др. [38] предложили подход, отличный от устаревших методов рекомендации услуг. Сначала они спрогнозировали ключевых учителей QoS, уменьшив влияние мобильности местоположений пользователей, нестабильности в мобильных сетях и нестабильности аналогичных услуг в разное время вызова, хотя этот подход увеличивает точность рекомендаций по обслуживанию в MEC (туман).(iv) Вместимость . Емкость для QoS можно разделить на два типа: первая — это пропускная способность сети, а вторая — емкость хранилища. это очень важные аспекты для включения и достижения высокой пропускной способности и профессиональных операций хранения. Есть несколько подобных работ, которые необходимо обсудить. Исследования и эксперименты при работе датчиков в сети в соответствии с развертыванием MANET [39] представляют собой новую большую проблему в сценарии реагирования в реальном времени. Узлы тумана могут потребоваться для обработки информации, генерируемой датчиком химического резервуара, чтобы избежать катастрофы, что является критическим требованием реагирования в реальном времени.Таким образом, обработка не начнется до завершения агрегирования всех данных, что абсолютно увеличивает задержку. Из-за динамических позиций данных и большого объема в туманных вычислениях существуют некоторые требования к перепроектированию алгоритмов поиска для выполнения запросов к рассредоточенному контенту [40, 41]. Нелегко перепроектировать функциональность кэша в туманном узле, чтобы использовать последовательную локальность для экономии максимальной пропускной способности и достижения низкой задержки; поэтому были предложены две работы: первая использует кэш на конечном устройстве [42], а вторая рекомендует использование кэша пограничного маршрутизатора [43].

3.2.3. Разгрузка вычислений

Разгрузка вычислений может смягчить проблему нехватки ресурсов при работе с туманными сетями и повысить производительность приложений, емкость хранилища и увеличить срок службы батареи. Разгрузку вычислений можно разделить на шесть типов: схема, адаптация, гранулярность, связь, цели и распределенное выполнение [44]. Несмотря на обилие исследовательских работ, разгрузка вычислений в контексте CC и облачных вычислений [8, 10, 45, 46] дает некоторые направления для решения этой задачи.Мы рассмотрим здесь некоторые из них. MAUI [8] предложил профиль и методы разгрузки кода для выводов об адаптации изменения сетевого подключения, задержки и пропускной способности. Анализатор кода [45] технически выполняет миграцию или слияние точки в байтовом коде. Thinkair [46] опирается на гибкость и масштабируемость облака, чтобы увеличить производительность и емкость хранения данных для мобильной пограничной облачной обработки за счет параллельного выполнения методов с помощью нескольких виртуальных машин (ВМ). COMET [47] использует взаимную распределенную память для улучшения связи смартфонов и планшетов с машинами.Остается вопрос, как разделить приложения на панели для разгрузки и как спланировать динамическую разгрузку в туманной структуре, устройствах, сети и серверных узлах.

Доступность QoS в туманной сети является ключевой функцией во время атак или сбоя инфраструктуры, которую можно смягчить с помощью метода миграции виртуальных машин. Одним из подходов к миграции является динамическая миграция ВМ, при которой процессы ВМ мигрируют с одного физического узла на другой физический узел [27]. Динамическая миграция ВМ обеспечивает непрерывную работу размещенных приложений.Поэтому миграция ВМ может быть ресурсоемким подходом. Общее сетевое хранилище между двумя размещенными узлами сокращает время передачи данных для запуска приложений на перемещаемых виртуальных машинах. Однако для миграции виртуальных машин предлагается теоретический интеллектуальный подход к живой миграции [27]. Этот подход может оценить время простоя, чтобы определить и продолжить стадию остановки и копирования во время сбоя системы на обоих размещенных туманных узлах. Это также сокращает время простоя и время миграции, чтобы обеспечить конечным пользователям ресурсы и QoS (см. рис. 3).Ожидаемые результаты времени простоя будут сравниваться с ранее определенным порогом времени простоя. Этот динамический подход определяет следующий размещенный туманный узел, на который следует перейти в фазу остановки и копирования.


3.2.4. Предоставление ресурсов и управление ими

Доступность ресурсов и услуг является расширением функции CC, по-прежнему привлекательной в среде туманных вычислений. Ключевые проблемы, с которыми мы столкнулись здесь, — это пропускная способность, распределенная обработка, хранение и задержка. В ситуации с подключенным транспортным средством мы можем взять пример машины скорой помощи и программируемого STLS для включения зеленого сигнала светофора.В этом сценарии путь для машины скорой помощи остается открытым, что также предупреждает другие транспортные средства о необходимости соблюдать дорожный просвет. MigCEP [48] был предложен в качестве метода назначения и совместного использования источников как для облачных, так и для туманных вычислений. Совместное использование ресурсов и покрытие являются критической ситуацией для обработки приложений в тумане. Был описан метод, который может динамически централизовать стратегии лавинной рассылки для экономии энергии в различных сетях [49]. В качестве альтернативы Нисио и соавт. [50] запланировал основу для разнообразного совместного использования ресурсов для сопоставления разнородных ресурсов, таких как доступность ЦП, высокая пропускная способность и лучшее хранилище в структуре туманных узлов.Проблемы оптимизации совместного использования ресурсов могут быть предложены путем использования сервисно-ориентированных функций. Фан также определил проблемы и решение [51] для измерения инклюзивной способности информационной системы обрабатывать данные, включая аналитику больших данных, для эффективной информационной системы в качестве хранилища данных на основе анализа данных на периферии.

3.2.5. Безопасность и конфиденциальность

Измерение безопасности в туманных сетях определяется конфиденциальностью, целостностью и доступностью. Дается идея, в которой следует учитывать характерно значимый механизм проектирования и развертывания туманной конструкции [52].Хотя конфиденциальность и целостность тесно связаны с конфиденциальностью данных, доступность подразумевает возможность удаленного доступа к ресурсам, предлагаемым облачными серверами и туманными узлами, когда это необходимо. Некоторые проблемы с туманом унаследованы по мере того, как облачная структура дополняет развертывание. Его различные характеристики и места развертывания на границе основной сети делают его уязвимым. Перспективные проблемы уменьшились с развертыванием туманных вычислений [14]: аутентификация, атака вторжения, безопасность и конфиденциальность.Разработанная работа распространяет клаудлеты как систему распознавания вторжений на основе сетки для защиты микрооблаков (туманных узлов) от помех и сетевых атак [53]. Предсказанные ранее идеи [13] о проблемах безопасности, которые в настоящее время связаны со средой на основе виртуальных машин, могут создать вероятное беспокойство по поводу безопасности на туманных устройствах. Жаникеев [54] признал проблемы, связанные с требованиями согласованности при однородности аппаратной платформы для средства федерации. Ван и др. [55] подтвердили атаку «человек посередине», которую можно предотвратить с помощью аутентичного шлюза до добавления вредоносного кода в систему.Обзор очищается отдельно о проблемах безопасности и конфиденциальности, которые подходят для текущих и ближайших вариантов использования.

Безопасность туманных вычислений . Иерархические особенности туманных вычислений указывают на некоторые ключевые проблемы, связанные с доступностью огромного количества IoT с помощью фронтальных туманных устройств. Решения по обеспечению безопасности, запланированные для CC, не будут напрямую применяться в туманной структуре. Рабочая среда туманных вычислений может столкнуться с проблемами безопасности, которых нет в обычной облачной рабочей структуре.Аутентификация на основе различных шлюзов определяется как основная проблема безопасности туманных служб [56]. Авторизация с точки зрения интеллектуальных сетей и связи между машинами была предложена в недавней работе Stojmenovic et al. [57], для решения некоторых проблем безопасности, таких как многоадресная аутентификация с использованием инфраструктуры открытого ключа [58] и с использованием системы обнаружения вторжений [59]. Был предложен ИТ-подход с приманкой [60], чтобы противостоять инсайдерам вредоносных программ путем маскировки сигналов для предотвращения угрозы конфиденциальной информации.Цзо и др. [61] предложил систему атаки зашифрованного текста в туманных вычислениях, которая представляет собой решение, прежде всего, для представления модели безопасности. Модель безопасности [22] также была представлена ​​с учетом возможности и характера атак. Объясняется, что наиболее важные проблемы безопасности следует классифицировать по всей структуре сети, чтобы облегчить и обеспечить QoS для распределенных устройств и компонентов связи в туманной сети. До этого атаки типа «отказ в обслуживании» (DoS) и мошеннические шлюзы считались возможными атаками на передачу данных по сети, в то время как сервисные центры обработки данных могут подвергаться риску полного повышения привилегий, физического ущерба, утечки конфиденциальной информации и прерываний для манипулирования качеством обслуживания, что было определено как вероятные угрозы, относящиеся к безопасности [22].

Конфиденциальность в туманных вычислениях . Как правило, уязвимые общедоступные службы удаленного хранения данных и частные облачные центры обработки данных могут быть скомпрометированы и подвергнуты утечке. Исследователи в основном поднимали вопросы о значительных возможностях законодательства, такого как Закон о ПАТРИОТ, для поставщиков услуг в США [62–64]. Чжоу и др. [65] продлили защиту конфиденциальности передаваемых данных для обеспечения безопасности конфиденциальной и важной информации. Их работа гарантирует, что никто не сможет получить доступ к личной информации авторизованного пользователя.Напротив, туманные вычисления создают иерархическую угрозу конфиденциальности при развертывании компонентов тумана на границе базовой сети. Значительные угрозы конфиденциальности, такие как конфиденциальность данных, конфиденциальность местоположения и конфиденциальность использования, развернутые в туманных узлах и приложениях [59]. Эти узлы намного уязвимы для предотвращения кражи данных по сравнению с централизованным облаком. Донг и др. [66] провели всестороннее исследование датчиков, работающих в сетях, подверженных конфиденциальности на основе контента.Он предлагает лишние туманные петли для защиты идентификации местоположения узла источника контента, чтобы сбить противника с толку. Чтобы уменьшить злонамеренное прослушивание во время передачи данных, предлагается [67], чтобы структура, дружелюбная к туману, через шифрование с открытым ключом была преобразована в нерегулярное обновление ключа во избежание больших накладных расходов. Лопес и др. [68] объяснили принцип работы безопасного доступа промежуточного программного обеспечения на основе качества для лучшей конфиденциальности пользовательских данных и предотвратили провайдеров услуг.Вопросы конфиденциальности, связанные со смарт-сетями, были представлены в качестве предложения по схеме защиты [69]. Он также нацелен на использование подхода к анализу многомерных данных, основанного на методах гомоморфизма в кодировании.

4. Архитектурный дизайн и реализация тумана

Мы оспаривали тот факт, что приложения с определением местоположения находятся в опасности из-за цикла «чувство-процесс-приведение в действие», как и любые другие приложения с петлями обратной связи. Короче говоря, облако находится слишком далеко от многих устройств IoT в сценарии приложений, чувствительных к задержкам.Здесь приведено небольшое обсуждение о дизайне и архитектуре реализации фреймворка туманных вычислений.

4.1. Fog Framework Work and Architectures

Расширение вычислений, связи и хранения на периферии математически описано для упрощения эффективной емкости информационной системы, такой как вычисления, передача данных и хранение [51]. Чтобы измерить комплексные возможности данной информационной системы, она может обрабатывать задействованные данные (включая большие данные) для эффективности информационной системы в качестве обработки данных на основе емкости данных для анализа данных на периферии.Ха и др. [70] и Satyanarayanan et al. [71] оба всесторонне разработали и получили выполненные результаты в режиме реального времени с помощью носимых интеллектуальных устройств, таких как Google Glass, поддерживаемые облачным сервисом. Исследования и информация, связанные с CISCO [26], объясняют обзор развивающейся архитектуры туманных вычислений с трехуровневым подходом распределенных сервисов ИИ для улучшения качества обслуживания на границе сети, а также распределенного интеллекта и предсказуемых туманных вычислений. Две системы могут быть рассмотрены для доступности ресурсов вблизи границы сети [72], которая объясняется для потокового анализа датчиков в реальном времени, и облачных сервисов [10, 28], которые являются интерактивными для приложений, которые были предложены ранее и также будут обсуждаться в следующем разделы.Последовательность в SDN [73, 74] является основным структурным свойством защищенной коммуникационной сети в туманных вычислениях, обладающим конфиденциальностью, целостностью, доступностью информации, аутентификацией и неотказуемостью. Программирование и процесс как структура SDN среднего уровня для туманных вычислений были разрешены [75–77], но эти исследования позволяют и дают представление только о вставке логики маршрутизации, а не базовой логики приложения в сетевые элементы. Кроме того, SDN предлагает расширяемую модель ресурсов для общих приложений.Описана реализация простой архитектуры тумана с микрооблачными узлами между централизованными облачными цепочками через конечные устройства для интеллектуальных сенсорных устройств здравоохранения, которые считывают и контролируют системы здравоохранения [78].

В существующей работе внимание уделяется проектированию и развертыванию тумана, например, ParaDrop [79] и DECM [80] предложили исправить и решить проблему дополнительного энергопотребления при беспроводной передаче данных за счет использования динамической модели облачных вычислений. Хонг и др.обратитесь к BOLO [81], который обеспечивает важную абстракцию для отслеживания производительности устройства и разработки приложений с шаблоном интеллектуальной обработки. Это может помочь в туманных вычислениях для разработки крупномасштабных и чувствительных к задержкам приложений в структуре IoT. Бономи и др. [2] ранее и Чан и Чжан [6] и Саркар и соавт. [82] рассмотрел структурный дизайн туманных вычислений, который показал, что туманные вычисления — это только подходящая платформа для предлагаемых приложений в контексте структуры туманных вычислений, таких как подключенные интеллектуальные автомобили, интеллектуальные сети и интеллектуальные города.Подробно описана важность четырехуровневой архитектуры туманных вычислений [77], которой не хватает в текущих коммерческих моделях CC с примерами мониторинга интеллектуальных трубопроводов через сеть оптоволоконных датчиков. Исследование [35] было представлено в области обработки сигналов и изображений, в котором предлагается анализ и показано, как возникают проблемы с появлением проектов туманных вычислений. Четко определено, что модель оценки и ценообразования [83] для микроцентра обработки данных на основе туманных вычислений может быть развернута с поддержкой динамических ресурсов для IoT и устройств конечных пользователей.

На рис. 4 показана аппаратная архитектура, а также четырехуровневая программная архитектура высокого уровня, развернутая как туманный узел. Аппаратная платформа, состоящая из различных физических компонентов, которые содержат серверы, пограничные маршрутизаторы, точки доступа, блоки настройки и запланированные устройства хранения с дополнительными функциями виртуального образа для поддержки снижения затрат и гибкости при развертывании архитектуры туманных вычислений. Платформа поддерживается различными ОС и программными приложениями, что обеспечивает широкий спектр программных и аппаратных возможностей.Общий интерфейс драйвера предоставляется уровнем абстракции программной среды для управления оборудованием, таким как хранилище, сетевая карта, память и другие типы оборудования, для беспрепятственного управления ресурсами и контроля [84].


Благодаря восприятию архитектуры программного обеспечения узлы туманных вычислений в высокой степени виртуализированы с несколькими API-интерфейсами виртуальных машин, работающими с поддержкой высокопрофессиональных приложений с расширенными возможностями гипервизора. Этот гипервизор включает в себя улучшения в реальном времени и средства безопасности для удовлетворения потребностей критически важных приложений тумана.Это виртуализированное усовершенствование позволяет нескольким ОС сосуществовать на одной физической платформе, чтобы обеспечить эффективное использование ресурсов. Процесс мультиарендного приложения, показанный сверху, обеспечивает разделение различных арендованных приложений на одном узле. Они тщательно отделены друг от друга с помощью контроллера приложений виртуальной машины тумана и могут взаимодействовать с функциями только через API. Уровень оркестровки обеспечивает основанный на политике жизненный цикл для управления службами тумана. Эта функциональность оркестровки обеспечивает распределенный подход в качестве базовой структуры тумана [84].Гипервизор работает поверх всех этих API для обеспечения виртуализированной среды. API уровня оркестровки достигает четырех основных целей, а именно: извлечение и отправка данных, аналитические операции с представленными данными, обработка запросов с планированием и предварительное выделение ресурсов для реализации при прогнозирующем решении [85].

Конечно, более эффективное развертывание платформы обработки на основе тумана требует различных важных алгоритмов и прикладной работы для обеспечения согласованности всех облачных сетей с IoT в континууме базовой сети.

4.2. Таксономия предлагаемых приложений для тумана

Различные приложения для тумана рекомендуются в основном в виде литературы. В этом разделе мы рассматриваем классификацию этих предлагаемых дизайнов приложений и методов реализации. В контексте туманных вычислений ранее было описано, что интеллектуальные устройства IoT могут использоваться в качестве туманных узлов, и это может произойти с вашими мобильными телефонами или персональными шлюзами [86]. Поэтому автор [12] предложил идею иерархии «Штайнера», основанную на схеме кэширования, в которой серверы туманных узлов в первую очередь создавали систему иерархии Штейнера для сокращения всего пути, нагрузки и стоимости обработки для уменьшения накладных расходов на кэширование ресурсов.Были проделаны обширные исследовательские работы [87, 88] по использованию сервисов туманных вычислений в существующей системе диагностики и мониторинга здоровья, таких как обнаружение падений в реальном времени, которое может подразумевать в основном мониторинг здравоохранения в режиме реального времени. Чжу и др. [26] также всесторонне организовали туманные вычисления для обработки и передачи видеоприложений и диапазона интеллектуальных услуг в адаптации скорости с помощью прокси-сервера к интеллектуальному кэшированию для потоковой передачи видео по запросу. Эта функция практически улучшает QoE для ручных интерактивных структурных систем камер видеонаблюдения.

Автомобильная одноранговая сеть (VANET) разработана с дополненной структурой SDN и туманными вычислениями для обеспечения передачи предварительно обработанных данных с малой задержкой [73]. Газис и др. [89] предложили уникальную систему в качестве промышленной перспективы для организованной структуры туманных вычислений, чтобы обеспечить гибкость для индивидуальных требований к оперативной обработке. Femtocloud от Habak et al. [90] предложили динамически самоконфигурируемое мобильное облако с многокомпонентной структурой кластеризованных мобильных устройств для обеспечения доступности облачных сервисов на периферии.Оценка рекомендовала, чтобы эта точка зрения предлагала разумно находчивые вычислительные возможности. В сложных структурах объем сбора и анализа данных увеличивается экспоненциально, но централизованного облачного подхода также уже недостаточно.

Некоторые расширения были предложены в сценарии предопределенной структуры интеллектуальных счетчиков для гибкого и экономичного решения [91]. Танг и др. [77] описал структурный дизайн иерархически распределенных туманных вычислений и прикладную работу, которая поддерживает интеграцию огромного количества механизмов и услуг в будущих умных городах для обеспечения безопасности будущих сообществ.Это важно для создания огромной системы геопространственного зондирования, которая будет выполнять анализ больших данных и может выявлять противоречивые и вредные события в режиме реального времени, наиболее благоприятный ответ для улучшения вычислений ИИ. Бономи и др. [24] изучили эти сбои и предложили иерархическую дифференцированную архитектуру, которая расширяет надежность и безопасность на границе базовой сети туманных вычислений. Он также глубоко разработал систему STL и инфраструктуру Wind Farm в сценарии туманных вычислений.Осанайе и др. [27, 92], соответственно, называли туманные вычисления заменой облака, которое может предоставлять услуги на основе местоположения и требований на мобильных устройствах или конечных пользователях (например, демонстрационные приложения в торговых центрах, общие парковки, интеллектуальные транспортные средства и приложения для автобусов). услуги в туманных сетях), а также повысили надежность миграции с помощью абстрактной интеллектуальной предопределенной системы динамической миграции виртуальных машин. Осанайе и др. [27] также математически подтвердил, что его система динамической миграции виртуальных машин с подходом линейной регрессии от облака к почти туманной структуре также обсуждалась в предыдущем разделе (см. рис. 5).Ли и др. [93] установили функциональность тумана в гибридной среде, которая может обеспечить гибкие и надежные услуги туманных вычислений в ближайшей целевой сети 5G. Авторы передают разработку туманных вычислений с интеллектуальной интеллектуальной сетью транспортных средств для автономных подключенных транспортных средств и автомобильной туманной сети. Эта концепция будет способствовать развитию Интернета транспортных средств или автомобильного тумана, который станет эквивалентом существующего Интернет-облака для транспортных средств.


Отдельно интеллектуальная транспортная система (STS) используется Osanaiye et al.[27, 85] для разнообразия и циркуляции разработанных систем. Эти расширенные системы часто могут отслеживать весь трафик и передавать все отслеживаемые данные в режиме реального времени с помощью интеллектуальных устройств и датчиков, которые опережают весь трафик и обеспечивают безопасность пассажиров. Были предложены некоторые прикладные работы для структуры тумана в области здравоохранения, нетерпимой к высокой задержке и дополненной реальности [87, 94, 95], которые можно использовать для улучшения отклика веб-сайтов с помощью функций предварительной обработки и кэширования.Сахаран и Кумар [96] объяснили свою работу в четырех различных областях применения туманных вычислений (например, система STL, беспроводные сети и сети приводов, интеллектуальная сеть и подключенные транспортные средства). Наконец, в Таблице 4 подведены итоги сравнения некоторых преимуществ и сложностей, связанных с развертыванием структуры туманных вычислений.

пропускной способности сети9 907 ограничение поддержки данных отправлять в облако 9094 6

За против

Улучшает время отклика системы Trust и аутентификации тревожность
сберегает WAN забота о безопасности
Систематическая поддержка мобильности Человек посередине и обман IP-адресов проблемы безопасности
Минимизация задержки в базовой сети Доступность или стоимость туманного оборудования/аппаратного обеспечения
Физическое местоположение может лишать преимущества данных в облаке в любое время и в любом месте
Повышение безопасности за счет хранения данных ближе к краю Проблема конфиденциальности из-за распределенной обработки

5.Варианты использования в реальном времени
5.1. Потоковое видео

Передача данных приложений, связанных с видеоуслугами, кажется хорошо организованной на туманной платформе, что обусловлено пропускной способностью и эластичностью туманной сети для обеспечения малой задержки, мобильности и идентификации местоположения с анализом данных в реальном времени. Связанная работа [81] доказала приложение для видеонаблюдения с требованием трехуровневой иерархической структуры для обработки обнаружения движения с помощью интеллектуальных камер, а затем выполнила процесс распознавания лиц с вычислением тумана, за которым последовал процесс сбора идентификационных данных в облачных экземплярах.Магуравалаге и др. [97] описал аква-вычисления, которые являются результатом круговорота воды, который может выполняться как в тумане, так и в облачной среде обработки. Этот предлагаемый дизайн приложения состоит из клонов на периферии, которые будут обслуживаться в условиях потокового видео на устройстве конечного пользователя в качестве буфера. Для поддержки потокового видео по запросу [98] используются туманные сервисы, такие как улучшенная связь в структурированной системе виртуального рабочего стола для предоставления аналитики видеоданных в реальном времени для камер наблюдения.Другими перспективными преимуществами развертывания систематизированных туманных вычислений является улучшение потокового видео, вероятно, в потоковой передаче искусственного интеллектуального кэша. Существует аналогичное исследование [99], в котором определены ключевые требования к развертыванию схемы туманных вычислений как иерархической структуры CC для поддержки интеллектуального сетевого граничного узла.

5.2. Healthcare Monitoring Systems

Влиятельные наблюдения за состоянием здоровья или мониторинг являются ключевой целью применения в анализе биомедицинских данных для правильно предсказуемых интеллектуальных решений в области здравоохранения в будущем.Это достижение станет возможным благодаря развертыванию вездесущей инфраструктуры и систем и передаче данных в среде реагирования в реальном времени через туманные узлы, а не через облако. Цао и др. [87] предложили приложение для мониторинга в режиме реального времени U-Fall, которое можно разделить на три основные секции: интерфейсный, серверный и коммуникационный модуль. . Таким образом, совместное обнаружение повышает точность и снижает частоту ложных тревог.Еще один важный эксперимент показывает особенность приложения U-Fall, которое непроизвольно обнаруживает обширное падение во время существующих умеренных инсультов во время мониторинга состояния здоровья. В итоге полученные результаты показали, что достигнута высокая чувствительность. Использование тумана в качестве интеллектуального шлюза для предоставления услуг для вычислений в некоторых сложных методах, таких как встроенный анализ данных и приоритетное хранение, также было доказано [95].

Практический пример, посвященный особенностям записи электрокардиограммы, играет очень важную роль в анализе сердечных заболеваний.В некоторых предварительных результатах мониторинга диагностики и анализа в здравоохранении, где туманные вычисления достигают эффективности использования полосы пропускания более 90% с малой задержкой в ​​режиме реального времени [87], FAST [100] был предложен в качестве прикладного метода, который является распределенным. система анализа данных в мониторинге здоровья с датчиками на основе тумана для мониторинга и уменьшения количества инсультов. Другая прикладная структура предложила свои услуги для мониторинга особых заболеваний с развитой сетью датчиков тела в ближайшем узле на границе [101].Тем не менее, шлюзы, развернутые в тумане, используются в основном для улучшения всей системы здравоохранения за счет улучшения QoS, например, извлечения функций ЭКГ. Aazam и Huh [102] предложили работу приложения для смартфона под названием Emergency Help Alert Mobile Cloud, которое работает в туманной среде для предварительной обработки и выгрузки для сообщения о реагировании в реальном времени в соответствующее отделение неотложной помощи (например, скорую помощь) с помощью уже сохраненные контактные данные. Эти службы могут улучшить справочную систему для определения мест происшествия, а также предоставить возможности для отслеживания пациентов.Дубей и др. [103] экспериментировали с использованием предварительно проанализированных данных для последующего интеллектуального анализа данных и анализа необработанных данных, собранных распределенными датчиками в интеллектуальном мониторинге здравоохранения. Ахмад и др. [104] представили туманную структуру как центральный слой между централизованным облаком и конечными пользователями (IoT) через систематизированную структуру. Поэтому решение безопасности под названием Cloud Access Security Broker было представлено как жизненно важная часть мониторинга состояния здоровья на туманных узлах.

5.3. Игры

Появление облачных вычислений предложило компьютерные игры без существования более чем одного игрока и необходимой структуры игрового оборудования; поэтому количество организаторов и пользователей онлайн-игр быстро растет.Wang и Dey [105] описали структуру мобильного игрового приложения, основанную на облачных серверах, где централизованный сервер работает над всей игровой нагрузкой. В этом сценарии облачный сервер передает игрокам только игровые команды, но в этом случае возникает сбой системы из-за высокой задержки и ограничений облачной структуры. В туманных вычислениях должно быть целевое QoS для достижения и обеспечения высокого игрового QoE [106], но низкая задержка и требования к реальному времени новейших игровых приложений по своей сути подвержены риску.Ли и др. [107] представили эксперимент о том, как обеспечить быстрое время отклика с малой задержкой в ​​играх с помощью облачной обработки, что может улучшить взаимодействие с пользователем. Следовательно, была разработана соответствующая модель для лучшего прогнозирования или предварительной оценки требований к игровым входам в реальном времени. Была предложена другая структура с расширением облачных сервисов [108], которая может развертывать больше разных географически удаленных устройств, оснащенных интеллектуальными физическими ресурсами. Эти распределенные устройства кажутся структурными узлами тумана для лучшего облака QoE, а также в игровой среде пограничного облака (узла тумана) в рамках высокого признания массовых многопользовательских онлайн-игр.Облегченный метод [109] описывает развернутые суперузлы для расширения обработки видеоигр в непосредственной близости от игроков или конечных пользователей с низкой задержкой и QoS с высокой пропускной способностью. В этом эксперименте скорость кодирования собранных данных увеличивает согласованность воспроизведения и время окончания, обусловленное подходом прогнозирования буфера.

5.4. Система интеллектуальных светофоров (STL)

Система интеллектуальных светофоров (STL) взаимодействует с несколькими датчиками тумана для мониторинга случаев предотвращения аварий, сохранения устойчивого транспортного потока, сбора связанных данных для анализа и улучшения системы STL [ 2].Эта проанализированная информация может быть использована для предотвращения возможных аварий с помощью предупредительных сигналов с подключенными транспортными средствами. Stojmenovic и Wen [56] оценивают систему для обнаружения и мониторинга с помощью камер видеонаблюдения, существования машины скорой помощи с помощью ее предупредительной сигнализации и аварийного освещения для систематического переключения светофоров, чтобы разрешить проезд транспортных средств скорой помощи. Бономи и др. [24] четко определили три основные цели системы STL: (i) устойчивое управление транспортным потоком; (ii) предотвращение несчастных случаев; (iii) анализ полученных данных для анализа и улучшения системы STL.Случайные прерывания требуют ответа в режиме реального времени, в то время как поиск данных и управление потоком трафика могут быть отнесены к меньшему приоритету для набора процессов в реальном времени. В этом сценарии устройства WAP и интеллектуальные светофоры могут быть развернуты вдоль дороги для предоставления услуг передачи данных в режиме реального времени, таких как транспортное средство-транспортное средство, транспортное средство-туманные узлы и туманные узлы-туманные узлы.

6. Возможности для аналитики больших данных

Будущее развитой революции и технологий Интернета вещей будет играть ключевую роль в ИТ и ОТ в ближайшие два-четыре года.Таким образом, здесь имеют место наиболее близкие решения, что туманные вычисления и большие данные являются наиболее важными технологиями в ближайшем будущем, поскольку они обеспечивают основу для конвергенции с помощью мобильности, консьюмеризации, прогнозной аналитики и баз данных в памяти. Поэтому мы обсудим проблемы аналитики больших данных IoT и возможности планирования процессов с помощью туманной структуры, а не обработки и хранения в централизованной облачной среде [110].

6.1. Возможности больших данных

Несколько десятилетий назад данные генерировались и накапливались работником или сотрудниками компании.С быстрым ростом Интернета пользователи генерируют свои собственные данные в Facebook и Twitter, и эти данные становятся больше, чем старые. Теперь появился третий уровень этой прогрессии, потому что теперь машины накапливают данные в зданиях по всему городу с полностью имплантированными датчиками, которые контролируют влажность, температуру и потребление электроэнергии с помощью интеллектуальных счетчиков. С другой стороны, спутник вокруг Земли наблюдает за землей 24 часа в сутки, делая снимки и накапливая данные.Однако эти порядки выше, чем данные, накопленные пользователем. Таким образом, это переход от данных, сгенерированных сотрудником, к данным, сгенерированным пользователем, а затем к данным, сгенерированным машиной. В первую очередь намерения очень важны для анализа данных для достижения эффективных операций и безотказных и экономичных процессов в промышленности [7].

6.2. Революция больших данных

Революция больших данных постепенно набирает обороты, и нет возможности накапливать и упорядочивать интеллектуальные и интеллектуальные результаты для систематического принятия лучших решений (например,g., приложения для мониторинга здравоохранения и промышленные контролируемые IoT). Умные устройства, такие как носимые фитнес-браслеты, беспилотные транспортные средства и датчики мониторинга окружающей среды, в нашей жизни постепенно будут подключаться к цифровым технологиям. Эти подключенные устройства производят взрывоопасные пакеты данных. Согласно информации, представленной IDC и EMC, вся цифровая вселенная воспроизводится каждые два года и к 2020 году будет генерировать 40 000 эксабайт данных [4]. Есть две ключевые проблемы, с которыми можно столкнуться, вызванные таким ростом данных.Во-первых, предприятия продолжают цифровую трансформацию своих услуг, чтобы расширить конкурентные преимущества, в то время как продолжающийся взрыв устройств IoT определяется как второй [7].

На рис. 5 приведен пример ежедневных оценок данных, генерируемых CISCO в 2017 г. из крупномасштабных внедренных IoT и IIoT с графическим представлением. Устройства и приложения IoT организуются с невероятной скоростью из бесчисленного множества конечных точек по всему миру. Согласно исследованиям [51], прогнозируется, что количество устройств IoT увеличится с 1.от 2 миллиардов, представленных в 2015 году, до 5,4 миллиардов подключенных устройств во всем мире к 2020 году. Этот растущий прогноз означает, что будет генерироваться взрывоопасно огромное количество данных, и их необходимо анализировать для накопления преимуществ и приложений пользователя QoS. Для этого большого объема данных используется термин «большие данные». В соответствии с большими данными, которые можно разделить на источники информации большого объема, разнообразия и скорости [4, 51], требуются экономичные и инновационные формы обработки информации.Итак, каков подходящий эффективный способ управления и обработки больших и сложных больших данных, который позволяет лучше принимать решения, лучше понимать и автоматизировать процессы? Для решения всех этих вопросов и проблем туманные вычисления становятся лучшим решением.

6.3. Аналитика больших данных IoT и промышленный рост

Промышленность и компании каждый день сталкиваются с множеством сложных операционных проблем, таких как сложная цепочка поставок и приложения для перемещения, от ограничений оборудования до ограничений труда.Для производителей решение проблем не является чем-то новым. Однако с помощью аналитики больших данных IoT сравнительные организации могут найти новые возможности для экономии средств и получения дохода, вместо того, чтобы поток данных превращался в непреодолимую проблему. Аналитика помогает в операциях определять, что важно, понимать, какие значения можно создать, и действовать немедленно, чтобы зафиксировать эти значения. В частности, производители используют аналитику данных для прогнозирования отказов оборудования и улучшения качества и реагирования на потребности рынка путем координации расширенных и сложных цепочек поставок.Аналитика данных может лучше взаимодействовать со своими клиентами для разработки новых потоков доходов и улучшения функций продукта и разработки новых продуктов. Можно сказать, что потоковая передача больших данных IoT представляет одну из самых больших возможностей [7]. Рисунок 6 характеризует преимущества аналитики больших данных в туманных вычислениях и показывает некоторый прогностический прогресс в виде пятимерных новых целей в почти интеллектуальном промышленном развитии за счет роста числа пользовательских интеллектуальных устройств.


6.4. Будущее обработки больших данных

Как выглядит успешное развертывание платформы туманных вычислений? Недавно была описана совершенная вычислительная и сетевая структура для управления чрезвычайно большими объемами больших данных IoT, генерируемых конечными пользователями или устройствами [111].Туманные вычисления — это фреймворк, который является ценным расширением предсетевой системы и облачных сервисов. Туман и облачные вычисления работают вместе для создания ИТ-решений (например, увеличения сетевого подключения, мощности процессора, управления безопасностью и аналитических платформ). Ранее было представлено [86], что некоторые экспериментальные результаты заявляли об образце инфраструктуры IoT с интеллектуальными устройствами, такими как мобильные телефоны, домашние шлюзы и т. д. Эти устройства можно использовать для параллельного анализа данных, но эта процедура может быть вредной для будущих приложений.Поскольку для управления аналитикой больших данных требуется огромный объем данных, у некоторых организаций возникла идея развертывания туманных вычислений. В то же время безопасность кластерной технологии становится открытой проблемой, вызванной динамическими характеристиками SDN. Чтобы преодолеть требования крупномасштабных сетевых настроек, плоскость управления обычно реализуется в виде распределенного контроллера. Для решения вышеуказанных задач недавно была предложена основанная на анализе больших данных структура безопасного управления кластером для оптимальной плоскости управления [28].Соответственно, технология управления кластером оперирует всеми типами процессов и должна сохранять устойчивый статус глобальной сети, что в значительной степени приводит к большим данным в SDN. В то же время безопасность кластерной технологии становится открытой проблемой, вызванной динамическими характеристиками SDN. Джаяраман и др. [112] предложили модель приложения, которая представляет собой расширяемую, гибкую, универсальную и основанную на компонентах платформу для аналитики в реальном времени. Это приложение под названием CARDAP может быть установлено в сложных рассредоточенных мобильных приложениях для анализа данных (например, в мобильных приложениях).г., зондирование и мониторинг окружающей среды в умных городах). CARDAP сочетает в себе ряд изобретательных стратегий передачи данных путем интеллектуального анализа потока данных в реальном времени в контексте сокращения и передачи данных.

На рис. 7 видно, что основная функция приложения CARDAP — возможность разработки генерируемых аналитических данных с подключением рекомендуемых компонентов с помощью файлов конфигурации XML на локальном устройстве. CARDAP состоит из пяти ключевых компонентов. (1) Компонент сбора данных использовал плагин и подход виртуального датчика в качестве интерфейса для обработки потока данных.Сбор различных источников данных осуществляется вместе с плагином и виртуальными датчиками. (2) Диспетчер анализа данных обеспечивает доступ пользователей и разработчиков для развертывания определенных алгоритмов анализа данных. (3) Компонент Open Mobile Miner применяет облегченную кластеризацию аналитических данных для соответствия высокоскоростной потоковой передаче данных. Этот метод также обеспечивает наилучшую точность анализа данных на основе существующих ресурсов. (4) Компонент Data Sink позволяет приложениям передавать обработанные данные на любой связанный туманный узел или облако.(5) Диспетчер запросов и хранения обеспечивает функциональность локального хранения аналитических данных, которые можно использовать в критически важных операциях в реальном времени.


Мы считаем, что лучшее развертывание туманной инфраструктуры будет происходить через стороннего поставщика услуг (например, одноранговые сотовые мобильные сети), который может развертывать и управлять туманными узлами для инициативной работы. С некоторыми обычными трудностями при развертывании туманной структуры сталкиваются организации, работающие с частной инфраструктурой данных.Вот почему мы описали предложение, которое представляет собой структуру для построения ячеистых гибридных ИТ-сред [51], в которых данные создаются людьми, датчиками и устройствами на границе, которые могут быть безопасно связаны друг с другом посредством низкоскоростных и высокоскоростных соединений. Этот план называется архитектурой, ориентированной на взаимосвязи [1]. Он представляет все преимущества структуры тумана, а также применим для всех типов функций, отличных от IoT, для переноса аналитики больших данных на границу базовой сети.Предприятия всех размеров будут использовать ту или иную форму аналитики больших данных для улучшения своей отрасли и будут связаны с цифровыми услугами. Поэтому предприятиям необходимо убедиться, что их ИТ-инфраструктура находится в рабочем состоянии, чтобы справляться с ростом данных и всеми операциями для анализа больших данных IoT.

7. Наступающая эра тумана

Обсуждение функций туманных вычислений вводит и отделяет структуру туманных вычислений от CC для удовлетворения новых технологических требований Интернета вещей.Соответствующая система с централизованным облаком, туманом, выделяется наряду со следующими двумя величинами:

(1) Накопление важной информации и хранение данных в непосредственной близости от конечного пользователя, несмотря на систему хранения, которая будет работать только с облачными данными. центр.

(2) Накопление значительного объема данных для необходимой обработки в более близком расположении конечного пользователя или устройств IoT, чтобы уменьшить функциональность обработки в облачной среде. Такая обработка и организованные функции могут улучшить следующее [113]: (i) Лучшая функциональность для анализа больших данных IoT, созданных конечными пользователями или устройствами IoT.(ii) Улучшенная функциональность для важных интеллектуальных операционных процессов для предлагаемых вариантов использования в ближайшем будущем (например, умные города, транспортные средства и интеллектуальные сети). (iii) Расширенное управление с эластичностью для IoT, а также IIoT в контексте 4-й промышленной переоценки состояние к следующему индустриальному состоянию и превосходное использование облачных вычислений с его дополненными туманными сетями для анализа больших данных IoT [7].

7.1. Исследование вариантов использования для будущей работы

В связи с предыдущим обсуждением работы возникли некоторые вопросы, например, как собрать модули вместе, кто что делает и в какие сроки? Значительный структурный дизайн туманных вычислений поддерживает множество приложений, относящихся к IoT и IIoT, а также к тем вещам, которые часто обсуждаются в требованиях к технологии 5G и анализе больших данных [43].В частности, архитектура туманных вычислений представлена ​​как плоскостью данных, так и плоскостью управления; каждый из них быстро увеличивает количество примеров на уровне протокола с физического уровня на прикладной уровень. (i) Туманная плоскость данных . Плоскость туманных данных работает на (i) управлении пропускной способностью и кэшировании контента на периферии, (ii) объединении простаивающих вычислений/пропускной способности/ресурсов/хранилища и локального содержимого пользователя, (iii) микроцентрах обработки данных и облачных сервисах на периферии и (iv) ) взаимная передача данных между устройствами.(ii) Противотуманный самолет . Плоскость управления туманом работает посредством (i) распознавания состояний сети, (ii) облачного хранилища, контролируемого на уровне клиента, (iii) управления контентом сверху, (vi) RAN, управляемой вычислениями тумана, (v) управления сеансами и нагрузкой сигналы на периферии, (iv) аналитика больших данных IoT и потоковая передача данных в реальном времени, а также (vii) клиентское управление HetNets.

Туманная плоскость данных была изучена более широко [10]. Здесь мы подчеркнем несколько дотошных случаев, которые демонстрируют проблемы и потенциал самолета управления туманом.Мы также увидим, что туманные вычисления работают на иерархических и распределенных устройствах, получая доступ на границе, и наблюдают связанную работу между туманом и облаком, которая определяется в следующих случаях [6]: (i) Балансировка нагрузки в состояниях LTE (в коммерческих развертывание) с некоторым дополнением пассивных экстентов (например, RSRQ), пропускная способность, динамическая аналитика и интеллектуальный анализ данных могут сделать вывод о количестве используемых блоков ресурсов [114]. туманные вычисления для улучшения непосредственно структуры IoT и устранения зависимости от всей сети [115].(iii) Управление HetNets на стороне клиента (в стандартах 3GPP) с наличием различных сетевых компонентов. Существует ключевой атрибут, который существует в сотовых сетях [116], и в этом случае структура тумана и облака позволяет в режиме реального времени реагировать на реакцию через свой интерфейс, в то время как параметры измерения времени, такие как данные о характеристиках стабильности RAT, могут передаваться из облака. .(iv) Иерархическое управление пользователями в облачном хранилище (в бета-тестировании), используя дешевое облачное хранилище посредством управления клиентом для обеспечения конфиденциальности в туманных узлах, мы можем достичь наилучшего из обеих платформ (облачных и туманных) для описанных задач на основе о новой структуре IoT [6].Например, распределение байтов файла по нескольким общедоступным облакам путем разделения файла на части в состоянии тумана может быть защищено и обеспечивать конфиденциальность важной информации даже при условии утечки ключа шифрования [117]. (v) Обработка в реальном времени в ИИ. (в бета-тестировании) — это рассмотрение виртуальной реальности, в которой большинство целей восстановления и обработки информации могут быть перенаправлены на соответствующие устройства, например, некоторые на связанные телефоны, некоторые на умное домашнее хранилище и многие другие, а затем остальные на облако.Туманная архитектура может обрабатывать эти устройства параллельно с интеллектуальной иерархией местоположения [118]. (vi) Будущее аналитики больших данных (в прорывных бизнес-моделях) — это наилучшая производительность для успешного предприятия. ИТ-стратегия должна быть адаптирована к потребностям конкретной организации на основе лучшего анализа данных. Используя соответствующие методы анализа данных и приоритизации, критически важные данные (которые требуют обработки в режиме реального времени) могут быть распознаны и обработаны в туманном узле для предоставления QoS конечным пользователям [111].

В контексте наступающей эры тумана можно обсудить множество других случаев, например, заимствование полосы пропускания у других ближайших бездействующих устройств или конечных пользователей, когда несколько устройств обрабатывают данные на одном узле [119], управление полосой пропускания на домашнем шлюзе [120, 121 ], распределенное формирование луча, где существование тумана имеет некоторый физический уровень, например, с использованием многопользовательского MIMO, описанного во время лабораторной демонстрации для повышения пропускной способности и надежности [122]. Все это можно сделать полностью на стороне клиента с помощью туманных вычислений, что помогает решать задачи анализа больших данных IoT.

7.2. Почти целевые варианты использования
7.2.1. Smart Grids

Предлагаемая в настоящее время работа по сценарию интеллектуальных сетей может быть связана с вызванным спросом на энергию. В настоящее время у нас есть темп развития, что мощность энергии производится и контролируется с помощью технологии привычного метода. Существуют также некоторые требования по ограничению выбросов контролируемых газов и изменению климата [123]. Киберфизическая энергетическая система [124] предлагается для повышения производительности и надежности, для эффективного производственного потребления энергии из сетей за счет лучшего интеллектуального управления спросом и предложением в рамках структуры туманной аналитики.Модельное приложение этой системы было реализовано с помощью платформы тумана для поддержки мониторинга, автомобильного реагирования и масштабируемости. В другом документе [125] описан важный инновационный контроль энергии, реализованный с помощью структуры тумана. Это может контролировать управление энергопотреблением в двух доменах прототипов HEM и HVAC. Оба прототипа будут предоставлять услуги по управлению энергопотреблением внутри компании и управлению энергопотреблением на уровне микросетей соответственно. Абдельвахаб и др. [126] объяснили продвижение дистанционного зондирования на основе облачной обработки для определения и агрегирования операционных данных интеллектуальной сети для QoS в интеллектуальной энергосистеме с помощью туманных вычислений.Характеристики облачных вычислений, которые предоставляют услуги пользователям и поставщикам напрямую, уже доказали свою неэффективность при использовании полосы пропускания.

7.2.2. Умные города

Умный город — еще одна из ключевых целей для приложений IoT со структурой на основе тумана, которая имеет диапазон от автоматического управления дорожным движением до интеллектуального управления энергопотреблением зданий и домов. Цель состоит в том, чтобы преодолеть проблемы, связанные с быстрым ростом городов. Йи и др. [127] признали узлы туманных вычислений в закрытом периферийном расположении, которые являются уникальным решением для проектов умного города, а также имеют расширения всех функций облачной структуры в интегрированной структуре, чтобы включить и соединить взрывообразные интеллектуальные приложения с гибкими ресурсами.Китчин [128] описывает модель умного города, полностью контролирующую повсеместную обработку данных для экономики, движущей силой которой являются модернизм и креативная политика. Структура IoT и платформы приложений для превращения города в умный город потребуют больших вычислительных мощностей и мощностей для хранения данных, а также столкнутся с проблемами функциональной совместимости. Умный город описывается [68] как общественная система на границе, которая оптимизирует использование энергии и может обеспечить лучшее качество жизни за счет умной жизни граждан.Байерс и Веттервальд [129] определили сложность, связанную с централизованным облачным управлением, связанным с управлением дорожным движением, системой парковки и мониторингом окружающей среды, в качестве варианта использования умного города. Всестороннее исследование, в котором описывается тесная связь между туманом и аналитикой больших данных IoT [77], представляет собой иерархическую сетевую структуру тумана для поддержки огромного количества автомобильных компонентов и услуг для умных городов в будущей работе.

7.2.3. Умные подключенные транспортные средства

Благодаря большому количеству транспортных средств со встроенными датчиками и использованию различных интерфейсов для связи, транспортные средства стали платформой сенсорной среды для многих приложений, например, для обеспечения безопасности дорожного движения, мониторинга дорожного движения и погоды, поведения водителей и наблюдения за городом. анализ.Кроме того, интеллектуальные транспортные средства могут быть синхронизированы для эффективного сбора крупномасштабных данных. Такое направление требует огромных вычислительных, энергетических и коммуникационных ресурсов. Ван и др. [130] недавно предложили систему координации виртуальных транспортных средств, основанную на концепции группового согласия для восприятия информации об окружающей среде. В частности, они предлагают алгоритм обнаружения для поиска оптимальных групп виртуальных транспортных средств. Затем, в сценарии теории многогруппового согласия, они формулируют алгоритм координации для управления группами виртуальных транспортных средств для достижения многогрупповой гармонизации путем регулирования коммуникационных возможностей между виртуальными транспортными средствами.Наконец, точная информация об окружающей среде достигается за счет согласования нескольких групп виртуальных транспортных средств.

Подключенные автомобили — это часть умного города, где автомобили будут работать как туманные узлы на границе, чтобы ощущать ситуацию вождения, городские препятствия и новые кадры. В этом случае прикладная работа [131] способствует безопасности и вышеуказанным требованиям. Атрибуты автомобильного облака значительно сравниваются с традиционной облачной структурой. Были предложены автомобильные туманные вычисления [132], где подключенное транспортное средство может действовать как туманный узел, и эта функциональность может задействовать ассоциацию многих устройств конечных пользователей.Был расширен автомобильный туман как структура туманных вычислений в транспортных средствах и окружение базовой сети для улучшения вождения автомобиля [93]. Ли и др. описывает VANET как MANET и будет использовать автомобили в качестве конечного узла для смартфонов. Архитектура планируется путем слияния VANET с SDN [73] для предоставления услуг для будущего беспокойства VANET. При скоплении транспортных средств на стоянке приведены некоторые решения [133] для несовершенного управления общей парковкой. Последствия моделирования указывали на эффективность и последовательность в мониторинге пустых парковочных мест.

8. Заключение и будущая работа

Мы должны завершить обзор туманных вычислений, поскольку распределенная и иерархическая структура имеет запланированное хранилище, образы виртуальных машин (встроенный виртуальный кэш и временное хранилище) и развертывание сетевых ресурсов с дополнением функций CC на границе Интернета вещей. Эта работа представила некоторые ключевые характеристики с устойчивыми общими идеями о возможных проблемах, например о том, как туманные вычисления могут расширить услуги CC на периферии. Следовательно, он разъясняет некоторые варианты использования, которые вызвали необходимость туманных вычислений, особенно в отношении важности анализа данных в реальном времени для IIoT, как правило, в здравоохранении, STLS и интеллектуальных сетях.В нашей работе особое внимание уделяется последствиям тумана и нарушениям в трех основных аспектах: IoT, аналитике больших данных и хранении. Сосредоточив внимание на будущем потенциале зарождающейся эры тумана, в этом обзоре были представлены некоторые практически неизбежные варианты использования, в которых перечислены некоторые направления исследований в ближайшем будущем и распределенная работа приложений для обеспечения гибкости QoS в среде туманных вычислений. Туманные вычисления, имеющие некоторую зависимость от существующей ключевой технологии, можно разделить на категории, а именно: вычисления (например, разгрузка вычислений и управление задержкой), связь (например,g., SDN, NFV и 5G) и хранилище (система предварительного кэширования и расширение хранилища). Туманные сети могут быть более интеллектуальными при развертывании существующих ключевых технологий. SDN и NFV вместе могут повысить масштабируемость сети, а также снизить затраты, а миграция виртуальных машин (разгрузка вычислений) может решить проблемы ограничения ресурсов на периферийных устройствах.

Несмотря на множество возможностей туманных вычислений для обеспечения непрерывности бизнеса, профессионального мастерства, снижения затрат и т. д., на этапе управления промышленными данными также возникает множество проблем.Во многих исследовательских работах рассматривались приложения IIoT, и большинство из них были связаны с туманными вычислениями, безусловно, в первую очередь на развивающихся рынках, таких как производство или нефть и газ. Тем не менее, большая часть исследовательских работ все еще находится в ожидании или не имеет уверенности в отношении прогресса и развития умных городов, которые могут быть связаны с комбинациями умного здания, STLS и сетей мониторинга датчиков, которые уже организованы. Облако предоставляет услуги для глобальной связи, глобальной координации, тяжелых вычислений и большой емкости хранилища, в то время как туман будет способствовать обслуживанию, ориентированному на пользователя, объединению периферийных ресурсов, быстрым инновациям и обработке в реальном времени [6].Эта трансформационная эпоха — интересная эпоха, чтобы начать тщательно изучать, как может выглядеть туман и какие отличия будут переданы в мир виртуальных вычислений в следующие 10 лет.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в связи с публикацией данной статьи.

Благодарности

Эта работа поддерживается Национальным фондом естественных наук Китая (№ 61472047).

%PDF-1.2 % 8191 0 объект > эндообъект внешняя ссылка 8191 598 0000000016 00000 н 0000012316 00000 н 0000012501 00000 н 0000012534 00000 н 0000012593 00000 н 0000017916 00000 н 0000018106 00000 н 0000018175 00000 н 0000018353 00000 н 0000018529 00000 н 0000018731 00000 н 0000018845 00000 н 0000019026 00000 н 0000019222 00000 н 0000019366 00000 н 0000019567 00000 н 0000019681 00000 н 0000019858 00000 н 0000019972 00000 н 0000020143 00000 н 0000020262 00000 н 0000020445 00000 н 0000020602 00000 н 0000020775 00000 н 0000020966 00000 н 0000021150 00000 н 0000021282 00000 н 0000021428 00000 н 0000021566 00000 н 0000021674 00000 н 0000021779 00000 н 0000021955 00000 н 0000022144 00000 н 0000022320 00000 н 0000022498 00000 н 0000022631 00000 н 0000022750 00000 н 0000022903 00000 н 0000023046 00000 н 0000023193 00000 н 0000023343 00000 н 0000023509 00000 н 0000023656 00000 н 0000023797 00000 н 0000023934 00000 н 0000024060 00000 н 0000024191 00000 н 0000024380 00000 н 0000024582 00000 н 0000024771 00000 н 0000024897 00000 н 0000025084 00000 н 0000025216 00000 н 0000025337 00000 н 0000025490 00000 н 0000025631 00000 н 0000025784 00000 н 0000025926 00000 н 0000026091 00000 н 0000026245 00000 н 0000026382 00000 н 0000026527 00000 н 0000026687 00000 н 0000026838 00000 н 0000026981 00000 н 0000027126 00000 н 0000027248 00000 н 0000027419 00000 н 0000027576 00000 н 0000027758 00000 н 0000027887 00000 н 0000028036 00000 н 0000028223 00000 н 0000028418 00000 н 0000028546 00000 н 0000028723 00000 н 0000028847 00000 н 0000028987 00000 н 0000029110 00000 н 0000029264 00000 н 0000029396 00000 н 0000029575 00000 н 0000029731 00000 н 0000029935 00000 н 0000030116 00000 н 0000030277 00000 н 0000030408 ​​00000 н 0000030523 00000 н 0000030659 00000 н 0000030799 00000 н 0000030945 00000 н 0000031090 00000 н 0000031228 00000 н 0000031374 00000 н 0000031519 00000 н 0000031667 00000 н 0000031855 00000 н 0000032027 00000 н 0000032177 00000 н 0000032320 00000 н 0000032544 00000 н 0000032742 00000 н 0000032871 00000 н 0000033017 00000 н 0000033163 00000 н 0000033350 00000 н 0000033492 00000 н 0000033633 00000 н 0000033758 00000 н 0000033909 00000 н 0000034063 00000 н 0000034199 00000 н 0000034368 00000 н 0000034558 00000 н 0000034721 00000 н 0000034887 00000 н 0000034999 00000 н 0000035128 00000 н 0000035313 00000 н 0000035445 00000 н 0000035583 00000 н 0000035702 00000 н 0000035852 00000 н 0000035997 00000 н 0000036182 00000 н 0000036377 00000 н 0000036573 00000 н 0000036706 00000 н 0000036868 00000 н 0000037043 00000 н 0000037208 00000 н 0000037345 00000 н 0000037496 00000 н 0000037651 00000 н 0000037813 00000 н 0000037941 00000 н 0000038076 00000 н 0000038224 00000 н 0000038401 00000 н 0000038558 00000 н 0000038678 00000 н 0000038849 00000 н 0000039062 00000 н 0000039204 00000 н 0000039348 00000 н 0000039520 00000 н 0000039678 00000 н 0000039872 00000 н 0000040049 00000 н 0000040192 00000 н 0000040309 00000 н 0000040426 00000 н 0000040562 00000 н 0000040697 00000 н 0000040828 00000 н 0000040961 00000 н 0000041095 00000 н 0000041252 00000 н 0000041418 00000 н 0000041561 00000 н 0000041739 00000 н 0000041866 00000 н 0000041992 00000 н 0000042098 00000 н 0000042280 00000 н 0000042470 00000 н 0000042660 00000 н 0000042809 00000 н 0000043011 00000 н 0000043215 00000 н 0000043345 00000 н 0000043467 00000 н 0000043631 00000 н 0000043776 00000 н 0000043968 00000 н 0000044122 00000 н 0000044279 00000 н 0000044429 00000 н 0000044605 00000 н 0000044760 00000 н 0000044913 00000 н 0000045099 00000 н 0000045254 00000 н 0000045386 00000 н 0000045531 00000 н 0000045725 00000 н 0000045924 00000 н 0000046052 00000 н 0000046241 00000 н 0000046362 00000 н 0000046578 00000 н 0000046705 00000 н 0000046873 00000 н 0000047040 00000 н 0000047212 00000 н 0000047393 00000 н 0000047522 00000 н 0000047647 00000 н 0000047854 00000 н 0000047998 00000 н 0000048143 00000 н 0000048262 00000 н 0000048455 00000 н 0000048644 00000 н 0000048772 00000 н 0000048922 00000 н 0000049076 00000 н 0000049226 00000 н 0000049371 00000 н 0000049552 00000 н 0000049723 00000 н 0000049896 00000 н 0000050058 00000 н 0000050252 00000 н 0000050364 00000 н 0000050508 00000 н 0000050653 00000 н 0000050784 00000 н 0000050958 00000 н 0000051070 00000 н 0000051245 00000 н 0000051439 00000 н 0000051565 00000 н 0000051699 00000 н 0000051848 00000 н 0000052003 00000 н 0000052193 00000 н 0000052326 00000 н 0000052434 00000 н 0000052580 00000 н 0000052690 00000 н 0000052804 00000 н 0000052936 00000 н 0000053038 00000 н 0000053140 00000 н 0000053242 00000 н 0000053341 00000 н 0000053439 00000 н 0000053538 00000 н 0000053638 00000 н 0000053738 00000 н 0000053838 00000 н 0000053938 00000 н 0000054038 00000 н 0000054138 00000 н 0000054238 00000 н 0000054338 00000 н 0000054438 00000 н 0000054538 00000 н 0000054638 00000 н 0000054738 00000 н 0000054838 00000 н 0000054938 00000 н 0000055038 00000 н 0000055138 00000 н 0000055238 00000 н 0000055338 00000 н 0000055438 00000 н 0000055538 00000 н 0000055638 00000 н 0000055738 00000 н 0000055838 00000 н 0000055938 00000 н 0000056038 00000 н 0000056139 00000 н 0000056240 00000 н 0000056341 00000 н 0000056442 00000 н 0000056543 00000 н 0000056644 00000 н 0000056745 00000 н 0000056846 00000 н 0000056947 00000 н 0000057048 00000 н 0000057149 00000 н 0000057250 00000 н 0000057351 00000 н 0000057452 00000 н 0000057553 00000 н 0000057654 00000 н 0000057755 00000 н 0000057856 00000 н 0000057957 00000 н 0000058058 00000 н 0000058159 00000 н 0000058260 00000 н 0000058361 00000 н 0000058462 00000 н 0000058563 00000 н 0000058664 00000 н 0000058765 00000 н 0000058866 00000 н 0000058967 00000 н 0000059068 00000 н 0000059169 00000 н 0000059270 00000 н 0000059371 00000 н 0000059472 00000 н 0000059573 00000 н 0000059674 00000 н 0000059775 00000 н 0000059876 00000 н 0000059977 00000 н 0000060078 00000 н 0000060179 00000 н 0000060280 00000 н 0000060381 00000 н 0000060482 00000 н 0000060583 00000 н 0000060684 00000 н 0000060785 00000 н 0000060886 00000 н 0000060987 00000 н 0000061088 00000 н 0000061189 00000 н 0000061290 00000 н 0000061391 00000 н 0000061492 00000 н 0000061593 00000 н 0000061694 00000 н 0000061795 00000 н 0000061896 00000 н 0000061997 00000 н 0000062098 00000 н 0000062199 00000 н 0000062300 00000 н 0000062401 00000 н 0000062502 00000 н 0000062603 00000 н 0000062704 00000 н 0000062805 00000 н 0000062906 00000 н 0000063007 00000 н 0000063108 00000 н 0000063209 00000 н 0000063310 00000 н 0000063411 00000 н 0000063512 00000 н 0000063613 00000 н 0000063714 00000 н 0000063815 00000 н 0000063916 00000 н 0000064017 00000 н 0000064118 00000 н 0000064219 00000 н 0000064320 00000 н 0000064421 00000 н 0000064522 00000 н 0000064623 00000 н 0000064724 00000 н 0000064825 00000 н 0000064926 00000 н 0000065027 00000 н 0000065128 00000 н 0000065229 00000 н 0000065330 00000 н 0000065431 00000 н 0000065532 00000 н 0000065633 00000 н 0000065734 00000 н 0000065835 00000 н 0000065936 00000 н 0000066037 00000 н 0000066138 00000 н 0000066239 00000 н 0000066340 00000 н 0000066441 00000 н 0000066542 00000 н 0000066643 00000 н 0000066744 00000 н 0000066845 00000 н 0000066946 00000 н 0000067047 00000 н 0000067148 00000 н 0000067249 00000 н 0000067350 00000 н 0000067451 00000 н 0000067552 00000 н 0000067653 00000 н 0000067754 00000 н 0000067855 00000 н 0000067956 00000 н 0000068057 00000 н 0000068158 00000 н 0000068259 00000 н 0000068360 00000 н 0000068461 00000 н 0000068562 00000 н 0000068663 00000 н 0000068764 00000 н 0000068865 00000 н 0000068966 00000 н 0000069067 00000 н 0000069168 00000 н 0000069269 00000 н 0000069370 00000 н 0000069471 00000 н 0000069572 00000 н 0000069673 00000 н 0000069774 00000 н 0000069875 00000 н 0000069976 00000 н 0000070077 00000 н 0000070178 00000 н 0000070279 00000 н 0000070380 00000 н 0000070481 00000 н 0000070582 00000 н 0000070683 00000 н 0000070784 00000 н 0000070885 00000 н 0000070986 00000 н 0000071087 00000 н 0000071188 00000 н 0000071289 00000 н 0000071390 00000 н 0000071491 00000 н 0000071592 00000 н 0000071693 00000 н 0000071794 00000 н 0000071895 00000 н 0000071996 00000 н 0000072097 00000 н 0000072198 00000 н 0000072299 00000 н 0000072400 00000 н 0000072501 00000 н 0000072602 00000 н 0000072703 00000 н 0000072804 00000 н 0000072905 00000 н 0000073006 00000 н 0000073107 00000 н 0000073208 00000 н 0000073309 00000 н 0000073410 00000 н 0000073511 00000 н 0000073612 00000 н 0000073713 00000 н 0000073814 00000 н 0000073915 00000 н 0000074016 00000 н 0000074117 00000 н 0000074218 00000 н 0000074319 00000 н 0000074420 00000 н 0000074521 00000 н 0000074622 00000 н 0000074723 00000 н 0000074824 00000 н 0000074925 00000 н 0000075026 00000 н 0000075127 00000 н 0000075228 00000 н 0000075329 00000 н 0000075430 00000 н 0000075531 00000 н 0000075632 00000 н 0000075733 00000 н 0000075834 00000 н 0000075935 00000 н 0000076036 00000 н 0000076137 00000 н 0000076238 00000 н 0000076339 00000 н 0000076440 00000 н 0000076541 00000 н 0000076642 00000 н 0000076743 00000 н 0000076844 00000 н 0000076945 00000 н 0000077046 00000 н 0000077147 00000 н 0000077248 00000 н 0000077349 00000 н 0000077450 00000 н 0000077551 00000 н 0000077652 00000 н 0000077753 00000 н 0000077854 00000 н 0000077955 00000 н 0000078056 00000 н 0000078157 00000 н 0000078258 00000 н 0000078359 00000 н 0000078460 00000 н 0000078561 00000 н 0000078662 00000 н 0000078763 00000 н 0000078864 00000 н 0000078965 00000 н 0000079066 00000 н 0000079167 00000 н 0000079268 00000 н 0000079369 00000 н 0000079470 00000 н 0000079571 00000 н 0000079672 00000 н 0000079773 00000 н 0000079874 00000 н 0000079975 00000 н 0000080076 00000 н 0000080177 00000 н 0000080278 00000 н 0000080379 00000 н 0000080480 00000 н 0000080581 00000 н 0000080682 00000 н 0000080783 00000 н 0000080884 00000 н 0000080985 00000 н 0000081086 00000 н 0000081187 00000 н 0000081288 00000 н 0000081389 00000 н 0000081490 00000 н 0000081591 00000 н 0000081692 00000 н 0000081793 00000 н 0000081894 00000 н 0000081995 00000 н 0000082096 00000 н 0000082197 00000 н 0000082298 00000 н 0000082399 00000 н 0000082500 00000 н 0000082601 00000 н 0000082702 00000 н 0000082803 00000 н 0000082904 00000 н 0000083005 00000 н 0000083106 00000 н 0000083207 00000 н 0000083308 00000 н 0000083409 00000 н 0000083510 00000 н 0000083611 00000 н 0000083712 00000 н 0000083813 00000 н 0000083914 00000 н 0000084015 00000 н 0000084116 00000 н 0000084217 00000 н 0000084318 00000 н 0000084419 00000 н 0000084520 00000 н 0000084621 00000 н 0000084722 00000 н 0000084823 00000 н 0000084924 00000 н 0000085025 00000 н 0000085126 00000 н 0000085227 00000 н 0000085328 00000 н 0000085429 00000 н 0000085531 00000 н 0000085633 00000 н 0000085735 00000 н 0000085837 00000 н 0000085939 00000 н 0000086041 00000 н 0000086143 00000 н 0000086245 00000 н 0000086347 00000 н 0000086449 00000 н 0000086551 00000 н 0000086653 00000 н 0000086755 00000 н 0000086857 00000 н 0000086959 00000 н 0000087061 00000 н 0000087163 00000 н 0000087265 00000 н 0000087367 00000 н 0000087469 00000 н 0000087571 00000 н 0000087673 00000 н 0000087775 00000 н 0000087877 00000 н 0000087979 00000 н 0000088081 00000 н 0000088183 00000 н 0000088285 00000 н 0000088387 00000 н 0000088489 00000 н 0000088591 00000 н 0000088693 00000 н 0000088795 00000 н 0000088897 00000 н 0000088999 00000 н 0000089101 00000 н 0000089244 00000 н 0000089426 00000 н 0000089699 00000 н 0000089899 00000 н 00000

  • 00000 н 0000012636 00000 н 0000017892 00000 н трейлер ] >> startxref 0 %%EOF 8192 0 объект > эндообъект 8193 0 объект [ 8194 0 Р ] эндообъект 8194 0 объект > /Ф 8423 0 Р >> эндообъект 8195 0 объект > эндообъект 8787 0 объект > поток HT P?!)XS/[email protected]$$\BS’28{Y;oD-HW6{ǭn7z[bjڣr,:D37~|y

    .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.

    2019 © Все права защищены.