Mobile edge computing (MEC) systems (in which intensive computation and data storage tasks are performed locally, due to the absence of communication infrastructure for connectivity to the cloud) are currently being developed for disaster response applications and for tactical environments. MEC applications for these scenarios generate and process significant mission-critical and personal data that require resilient and secure storage and sharing. In this paper, we present the design, implementation, and evaluation of R-Drive, a resilient data storage and sharing framework for disaster response and tactical MEC applications. R-Drive employs erasure coding and data encryption, ensuring resilient and secure data storage against device failure. R-Drive adaptively chooses erasure coding parameters to ensure the highest data availability with a minimal storage cost. R-Drive's distributed directory service provides a resilient and secure namespace for files with rigorous access control management. R-Drive leverages opportunistic networking, allowing data storage and sharing in mobile and loosely connected edge computing environments. We implemented R-Drive on Android, and integrated it with existing MEC applications. Performance evaluation results show that R-Drive enables resilient and secure data storage and sharing.


翻译:移动边缘计算系统(由于缺少连接云层的通信基础设施,在当地执行密集的计算和数据储存任务)目前正在开发用于救灾应用和战术环境的移动边缘计算系统(由于缺少连接云层的通信基础设施,因此在当地执行密集的计算和数据储存任务),目前正在开发用于救灾应用和战术环境的移动边缘计算应用,这些情景应用生成和处理重要的任务关键和个人数据,需要具有复原力和安全的储存和共享。在本文件中,我们介绍了R-Drive设计、实施和评价一个适应性强的数据储存和共享框架,用于灾害应对和战术MEC应用。R-Drive采用破译编码和数据加密,确保有复原力和安全的数据存储,R-Drive根据情况选择加密编码参数,以确保以最低的储存费用提供最高的数据。R-Drive分发的目录服务为具有严格的访问控制管理档案提供了一个具有复原力和安全的命名空间。 R-Drive利用机会网络,允许在移动和连接的边缘计算环境中储存和共享数据。我们对Android实施了R-Drive,并将它与现有的应用结合起来。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【大规模数据系统,552页ppt】Large-scale Data Systems
专知会员服务
60+阅读 · 2019年12月21日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年6月10日
Arxiv
0+阅读 · 2022年6月7日
Arxiv
35+阅读 · 2019年11月7日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【大规模数据系统,552页ppt】Large-scale Data Systems
专知会员服务
60+阅读 · 2019年12月21日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员