基于边缘计算的时间敏感网络测试平台设计与开发

来源 :华中科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:winnerlb
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
信息技术在工业场景的广泛应用,促进了IT技术与OT技术的融合,传统的工业网络无法满足大带宽、高实时性和高确定性网络传输的要求,因此提出通过时间敏感网络对网络中不同的流提供不同的传输质量服务。近几年时间敏感网络的发展较快,国内还没有对搭建后的TSN网络进行性能测试的工具或系统,因此本文构建了基于边缘计算的时间敏感网络性能测试平台来便捷的测试时间敏感网络的性能。通过分析时间敏感网络性能测试的需求,采用边缘计算模型作为测试平台的框架,对云端和边缘侧模块功能及实现进行了设计。根据时间敏感网络的标准及实现原理,提出相应的测试原理。由于时间敏感流大多为周期性流量,因此设计测试报文周期性发送,设定最小发送周期为100微秒。为了能够实现固定周期发送测试报文并保证测试的实时性,设计测试数据生成模块和测试数据接收计算模块运行在实时Linux系统中。提出了三种测试报文生成算法,对比了算法生成的报文实际发送周期和报文发送率,最终选择基于硬件缓冲队列固定时基报文生成算法来提供稳定的测试报文。为了减小配置待测试网络的工作量,根据TSN网络配置方面的标准,提出了网络配置模块来对网络进行集中配置。通过云端可以对待测试网络进行远程配置及测试。最后搭建了待测试TSN网络,对TSN网络测试平台的功能进行了验证。对待测试网络进行了时钟同步测试,结果表明TSN网络有较好的时钟同步性能。通过对TSN网络和普通以太网进行延迟和抖动测试。通过电机同步运动实验来验证了TSN网络能保证工业控制流在传输时的质量,测试结果体现了时间敏感网络能够在复杂网络环境下保证时间敏感流的实时性,体现了TSN应用在工业网络的优越性。通过两组实验验证,本测试平台通过高频率发出周期性测试报文,能够对工业网络进行性能测试,具有较高的精度和便捷性。
其他文献
大数据时代,分布式存储系统是应对数据激增的一种有效方式,系统的负载均衡极大的影响着分布式存储系统的性能。现有负载均衡策略基本上都会产生保存数据存储位置的索引元数据,这极大的影响了分布式存储系统的性能和可扩展性。在视频监控场景下,写请求的数据需要切片后保存,产生的大量索引元数据会导致大量存储空间浪费,因此在视频监控场景分布式存储系统中适合使用通过计算分配请求的方式来实现负载均衡分配。一致性哈希及其改
世界能源结构转型的节奏已然由量变积累开始步入质变的阶段。科技的迅猛发展激起了全世界的能源危机,能源产业的深入变革迫在眉睫。生物质作为自然界唯一可再生的碳资源不断涌入人们的视野,由生物炼制衍生的木质纤维素全组分利用技术,让研究人员找到了替代部分化石能源的希望所在。木质素是自然界中为数不多的可再生芳香化合物,其作为生物质的重要组成部分,总量丰富,分布广泛。但木质素相互交联的空间结构,内部无序且复杂的化
有机卤化物在药物、材料和农药等领域具有非常广泛的用途,主要包括有:1、在有机合成中有机卤化物是一种具有重大研究意义和泛用性的反应中间体,在过渡金属催化条件下可以发生交叉偶联反应;2、有机卤化物广泛存在于天然产物、材料和农药分子之中,是它们的基本骨架之一;3、往有机物中引入卤素原子可以明显的改变化合物的理化性质,特别是在药物合成领域中具有重要的作用。例如在药物分子中引入氟原子,可以改变目标分子的酸碱
生物信息识别是指基于可测量的身体和行为特征自动识别个体的一种技术。实践中,生物信息识别易诱发信息泄露,隐私权被稀释,产品误差等风险。鉴于生物信息识别适用场景和主体的复杂性,适宜采取包括企业、立法者和数据平台在内多方协同治理的模式。企业应当制定内部合规方案和强化行业自律;立法者可以细化个人信息分类和增设滥用生物识别信息罪;而数据平台则需要优化“知情——同意”制度。
信息时代数据量呈爆炸性增长,对数据处理的性能、可靠性以及存储的容量都提出了更高的要求。一方面,传统的冯诺依曼体系采用存储与计算分离的体系结构,数据迁移消耗了大量I/O资源和能耗开销;另一方面,存储与计算性能发展不平衡的矛盾日益凸显,目前处理器处理器速度每年增长60%,存储器存取延迟每年仅改善7%,数据访问延迟大。存算融合的体系架构通过在存储中分担计算任务来减少数据移动带来的高昂开销,成为了解决“存
随着化石燃料的过度消耗给地球带来不可逆转的环境伤害,研究人员开始寻求高效存储能量的方法。经过40多年的发展,锂电池储能技术日渐成熟,作为一种高能量密度且环保的技术,锂电池已经被广泛地应用于汽车、消费电子、医学器件与能源存储领域。为了实现能源的高效利用,锂金属电池中首要问题——锂枝晶的生长问题成为亟待解决的重中之重。枝晶这种现象会直接导致电池出现库伦效率降低、循环寿命变短等问题,更有可能引发严重的安
岩性是评估地层特征和储层油气含量的关键,开展储层岩性识别研究对油气勘探和开发具有重要意义。针对传统基于机器学习的岩性识别方法的局限性:1)忽略了岩性和测井序列在深度空间上的相关性;2)未考虑不同油井测井数据的特征、岩性分布差异性的影响,本文以中国江汉地区页岩油井测井数据为研究对象,从原始测井序列数据分析角度出发,利用深度学习和半监督学习理论方法,分别从测井序列数据预处理、同油井岩性分类和跨油井岩性
云计算已经成为了当前主流的信息技术,随着云计算的快速发展,其中的安全问题也日益突出。云环境具有动态性、开放性和异构型的特点,恶意程序很容易转移到云环境中,隐私安全成为了云计算发展中必须要解决的问题。在云环境中,很容易销毁用户隐私窃取行为的痕迹、很难定位和追踪恶意样本来源,因此云环境下的隐私安全问题一直是一个挑战。针对云环境下的隐私安全问题,设计开发了隐私侵犯事件融合与关联分析系统。首先在云环境的入
我国抗击新冠疫情历程曲折,疫情初发期内城市社区缺乏快速高效的组织能力来应对疫情风险,其教训值得反思。本文首先引入民航飞行险境处理中的快速参考手册(QRH)及其蕴含的“危机自救”与“范式指引”两大核心理念,探讨面对传染病风险治理新挑战而引入新理念的必要性,并从比较飞行危机处理与传染病疫情防控的类似性、梳理QRH理念对社区防控方式的借鉴性这两方面说明QRH理念对传染病社区防控的理论适用性。接下来,本文
容器虚拟化越来越流行,在云计算平台上很多应用都基于容器环境来执行。和虚拟机相比,容器由于采用共享宿主机内核的方法,在性能表现上更加突出,但同时也牺牲了隔离性。内存带宽作为容器间竞争十分剧烈的资源,在多容器环境下,由于不同负载容器存在不同的内存带宽敏感性,某些容器过量占用内存带宽,其他容器内存带宽需求无法得到满足,从而造成某些容器性能下降严重,而某些容器几乎不受影响,也就是系统不公平性上升。因此一种