在当今飞速发展的技术中，人工智能在不需要任何人工干预的情况下，由系统做出决策，发挥了重要作用。应急管理系统(EMS)是一个决策支持系统，在这个系统中，海啸、山体滑坡、火灾、旋风、电气短路等突发事件可以通过事先检测来预防，并在突发事件发生后立即有效地处理。EMS的自动化可以避免或处理多种紧急情况，从而节省生命、经济和环境。在发展EMS的同时，高质量的需求响应、快速的数据传输、错误最小化的计算和有效的资源利用是非常重要的。这将为技术和应急响应者之间提供一座桥梁。资源有限的智能设备可以通过利用移动云计算(MCC)外包其存储、虚拟服务器和网络服务等需求，使其具有丰富的计算行为。在这项工作中，研究者对文献中提出的MCC应用和EMS应用都做了详细的调查，研究者也确定了MCC和EMS应用中处理的设计挑战。研究者提出了使用MCC开发EMS的设计挑战和可能的解决方案。研究者提出了一个利用MCC构建自动化EMS的架构。本文以“Emergency management systems using mobile cloud computing: A survey”为题于2020年11月3日发布于《International Journal of Communication Systems》杂志上。

    研究背景与实验探讨  

紧急情况是一种意外、严重和危险的情况，可能对生命、财产和环境造成威胁。需要在最佳利用现有资源的情况下立即处理紧急情况。灾害管理是一个吸引不同社区研究人员的研究领域。比如计算机科学，医疗保健，商业和灾害管理。紧急情况可分为两类：人为紧急情况包括恐怖主义、危险材料相关紧急情况和核电站灾害，而旋风、地球地震、洪水、风暴和森林火灾属于自然紧急情况。在每一种灾害中，都需要有效的管理。如果能够及早发现紧急情况，就可以预先向公众和有关当局发出预警。这将导致保护财产和生命，并可为受害者采取适当行动。这些灾害可以使用无线传感器网络进行监测。使用决策支持系统可以通过各种决策来处理突发事件的需求。云计算技术也可以用于应急管理。

有不同的灾害管理方法，目的是尽量减少损失或损害。灾害管理方法大致分为两类，即灾前管理和灾后管理。灾害前管理包括预警、分散消息广播、多危害预警和响应系统.飓风、地震和建筑物损坏评估可以在它们发生之前进行预测，并且可以采取相应的行动。灾后管理包括灾后决策的所有途径。这些图像可以被拍摄可以用适当的分类技术进行分类。立即采取行动。灾害管理主要有备灾、减灾、应急、恢复四个阶段，每个阶段都有各自的数据需求，有利于不同社区在灾害管理中的应用。信息检索、提取和过滤是用于数据分析的一些数据挖掘技术。通过对数据的分析，使决策支持系统能够进行有效的决策。像Twitter这样的社交媒体也可以用于管理当局和公众之间的信息交流。事先做好准备总是能更好地处理意想不到的情况。传感器可以用来监测一个人的身体状况，并帮助检测紧急情况，同时跨越系统中设定的阈值。如果一个系统能够根据不同的数据对多个突发事件做出反应，那么它将对社会有很大的帮助。

有许多计算资源，如存储、服务、网络、应用程序和服务器，可以在云计算模型中使用按需配置访问。服务提供商根据可用性、最少的时间消耗、精确的功能、广泛的网络访问、按需自助服务、快速弹性和资源池来管理这些资源。MCC被定义为移动设备的应用程序。在这里，开发的应用程序安装在移动设备中，通过使用外部资源的云服务计算密集的任务和海量的数据存储。应用程序使用特定的服务端点URL请求云服务。一旦使用Internet到达服务，就可以提供对服务的输入。该服务帮助处理给定的输入，并将输出发送回移动应用程序。不是在移动设备中执行计算，而是执行服务调用以最小化电池和内存的利用率。有像Aneka这样的云平台用于面向市场的资源配置。

MCC可以通过云卸载技术通过存储和计算来运行资源受限的智能移动设备(SMDS)中丰富的应用程序。对于使用MCC开发EMS，云中的资源应该以一种智能和高效的方式管理。在紧急情况下，环境状况随时间而变化。因此，需要持续监测和数据收集。数据量可能很大，不可能将这些数据存储在SMDS中。收集到的数据可以通过服务调用卸载到云中并进行分析。在此基础上，决策支持系统可以作为服务响应提供下一个可行的动作。

为了实现这一功能，可以使用最近的5G网络技术，其传输速度约为15至20 Gbps。由于5G网络的高速运行，使得远程应用程序、文件等资源的访问具有较低的延迟性。为了更好地管理网络，可以使用软件定义网络(SDN)方法，这将带来更大的灵活性、可扩展性和容易的故障排除。为了管理紧急情况，云计算基础设施中可能有许多虚拟机在大容量服务器下运行。为了平衡它们之间的负载和进行入侵检测，可以实现网络功能虚拟化(NetworkFunctionVirtualization，NFV)概念。

如今，SMDS已成为世界上每一个人必不可少的实用工具。根据一项统计调查，到2016年，全球智能手机用户数为24.91亿，到2021年年底有望达到37.36亿。目前，不论地点如何，紧急情况发生得越来越频繁。近日，大流行冠状病毒病2019(新冠肺炎)在全球传播，它的管理成为人类面临的挑战，因为它的药物和疫苗的发明正在进行中。如果可以在SMDS中开发和安装一个应用程序，它具有与云交互存储、计算以及对动态环境条件进行决策的能力，那么就可以挽救许多生命和财产。

开发了各种应用程序，如智能救援、地震救援、我的灾难救援、急救应用、防火准备、沉船监视、大召唤和探测烟雾等。处理紧急情况。该研究的目的是探索使用基于上下文的服务调用能力的MCC开发一个EMS，它可以基于紧急属性配置来处理多个紧急情况，并提出了一种使用MCC的EMSS体系结构。

 图为MCC体系结构

突发事件是一种极端事件，它会伤害或杀死大量生物，并可能对财产和环境造成过度损害。这可以通过科学和技术的应用和适当的规划来管理。有许多组织从事灾害管理工作。国家灾害管理局(NDMA)是内政部的一个机构，负责协调和应对任何类型的自然灾害。它也适用于核、生物和化学灾害等人为灾害。NDMA还向机构、其他政府官员和其他人员提供培训，以便在灾害或危机情况下采取必要步骤。自然或人为的紧急情况会造成巨大的经济、环境，最重要的是人的损失.最近的紧急情况，包括孟买系列袭击、卡特里娜飓风和印度洋海啸造成了重大人命损失。

利用信息和通信技术(信通技术)基础设施应对紧急情况是有益的。然而，要充分发挥信通技术管理紧急情况的潜力，还有许多工作要做。例如，可以建立一个强大而有效的系统，具备感知紧急情况和采取必要行动的能力。有关疏散人员、应急人员和应急区域的信息可以从各种来源收集，包括现场或身体感应器，应答器、移动节点(如智能手机)和摄像头所穿戴的可穿戴设备(如谷歌眼镜)。这些信息可以在响应者的移动节点上进行处理，也可以被卸载到远程系统以进行更好的决策。然而，有几个问题需要考虑，例如移动节点的处理、存储和电池功率有限，可能不适合处理来自传感器和摄像机的大量数据。

EMSS是为了从紧急情况中拯救生命和财产而开发的。研究人员正在致力于此，并开发了许多技术来处理不同的紧急情况。应急管理是一个复杂的过程，需要多个机构协同工作，共享信息，使决策支持系统更加有效。

 图为EMSS设计中的挑战

提出了EMS的体系结构。所提出的体系结构将有助于利用MCC技术开发EMS，为人们在火灾、洪水、风暴、地震、海啸等紧急情况下提供有效的建议，挽救生命。

提议的EMS的一般体系结构如图所示。系统的主要模块由三层组成，并简要描述如下。用户应用层(UAL)：该层提供了在紧急情况下(例如火灾、地震和妇女安全)创建各种查询的功能。在UAL中，移动应用组件负责基于用户输入生成查询，并随后转发到查询分析器进行进一步操作。感知/决策层(SDL)：该层由三个部分组成：(A)查询分析器：查询分析器接收用户的查询，然后分析查询类型并执行与该查询相关联的方法，并将其转发给感测模块组件。(B)传感模块：传感模块由两个模块组成：本地采集模块和远程采集模块。这两个模块都提供了通过移动操作系统(MOS)的API对智能手机嵌入式传感器进行采样的便利。本地采集模块只负责感测本地移动设备(从产生查询的地方)。远程采集模块感知从环境中收集到的数据，这些数据不仅来自其他移动设备，而且来自附近可用的各种传感器(多媒体传感器)。

 图为拟议架构

根据网络的可用性，决策层做出将整个数据卸载到本地云、公共云或在移动设备上本地执行的智能决策。如果移动设备没有任何网络，在这种情况下，数据存储在本地存储库中。另一方面，来自其他移动设备的遥感数据也存储在基于移动设备的P2P通信的本地存储库中。本地规划模块通过挖掘技术对其进行分析，并产生作为输出的分类值，该值反映了场景的特定特性，然后返回给UAL。处理层(PL)：当移动设备有2G、3G、4G、5G等网络或任何WiFi连接时执行PL。SDN可用于编程控制应用程序，逻辑地集中应用程序，从而实现更好的一致网络管理。SDN还具有响应网络条件变化的能力。NFV可以用于云计算基础设施，以平衡负载。可以虚拟化TCP优化器、防火墙、VPN和NAT64等网络功能。通过这种方式，可以动态地分配供应商产品，并且可以根据需要轻松部署。

    实验结论  

在这项调查中，研究者概述了有关MCC应用的现有工作。研究者还报告了对现有EMS应用程序的简要调查，并试图找出使用MCC开发EMSS的各种设计挑战。该研究还提出了一种能在紧急情况下提供有效解决方案和处理多种紧急情况的EMS体系结构。通过本研究，研究者可以得出结论：MCC的使用和一些有用的技术可以用来克服EMSS设计中的挑战。在所提出的体系结构中，可以实现不同的机器学习技术来进行实时决策.因此，从计算、QoS、数据管理、电源管理和安全性等方面考虑，提出的体系结构的实现对于EMSS的开发非常有用。为了提高系统的响应时间，可以在5G网络上实现边缘计算。SDN和NFV还可以集成，以开发一个更可扩展和负载平衡的系统。

参考文献：Sarmistha Nanda  Chhabi Rani Panigrahi  Bibudhendu Pati Emergency management systems using mobile cloud computing: A survey  SPECIAL ISSUE ARTICLE