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      物聯(lián)網(wǎng)的邊界計(jì)算模型:霧計(jì)算

      2014-12-24 14:23:17楊志和
      物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2014年12期
      關(guān)鍵詞:分布式計(jì)算云計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)

      摘 要:在物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算帶來技術(shù)變革和帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過程中,由于網(wǎng)絡(luò)接入設(shè)備激增,而網(wǎng)絡(luò)帶寬有限的情況下,思科公司推出了霧計(jì)算的概念。首先探討霧計(jì)算的特征和應(yīng)用模式,然后分析霧計(jì)算的“霧節(jié)點(diǎn)”與云計(jì)算的“云節(jié)點(diǎn)”以及物聯(lián)網(wǎng)的“物節(jié)點(diǎn)”的互操作方法,并總結(jié)了霧計(jì)算的用例,最后給出了前景展望。

      關(guān)鍵詞:分布式計(jì)算;云計(jì)算;霧計(jì)算;物聯(lián)網(wǎng)

      中圖分類號(hào):TP316 ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A ? ? ? ? ? ?文章編號(hào):2095-1302(2014)12-00-03

      0 ?引 ?言

      近幾年來,“物聯(lián)網(wǎng)”、“云計(jì)算”這兩個(gè)詞語深刻地變革了IT學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界。但是在實(shí)際應(yīng)用過程中,物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算都存在一定的短板和缺憾[1],具體表現(xiàn)在:(1)物聯(lián)網(wǎng)感知層的數(shù)據(jù)量大而且非常復(fù)雜,海量數(shù)據(jù)間存在著頻繁的沖突與合作,具有很強(qiáng)的冗余性、互補(bǔ)性和實(shí)時(shí)性,同時(shí)又是多源異構(gòu)型數(shù)據(jù)。因此,在實(shí)時(shí)性要求較高情況下,對(duì)海量數(shù)據(jù)的過濾、處理、傳輸和應(yīng)用等問題是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。(2)云服務(wù)是聚合度很高的服務(wù)計(jì)算,其使用方式雖然廉價(jià)、簡(jiǎn)單且方便,但是背后卻消耗著大量的網(wǎng)絡(luò)帶寬,用戶訪問量大會(huì)大幅度增加網(wǎng)絡(luò)流量,由此引發(fā)的服務(wù)中斷、網(wǎng)絡(luò)延遲等問題,以及云計(jì)算的集中式計(jì)算導(dǎo)致網(wǎng)點(diǎn)分布不均而產(chǎn)生的用戶訪問網(wǎng)站響應(yīng)速度慢,我國(guó)帶寬不足、流量成本高的問題都制約著我國(guó)云計(jì)算服務(wù)的應(yīng)用和發(fā)展。綜合分析以上問題,有人提出云端計(jì)算,更加強(qiáng)調(diào)邊緣計(jì)算設(shè)備的作用,都是希望計(jì)算要在物理節(jié)點(diǎn)上分散,而不是集中,這些都為霧計(jì)算的產(chǎn)生提供了空間。

      思科全球研發(fā)中心總裁Dr.Flavio Bonomi[2]于2011年首次提出霧計(jì)算(Fog Computing)的概念之后,思科研發(fā)組的Flavio Bonomi, Rodolfo Milito, Jiang Zhu, Sateesh Addepalli 等人開創(chuàng)性地描述了霧計(jì)算的概念。他們認(rèn)為:正如云計(jì)算一樣,霧計(jì)算也十分形象,大自然中的霧是更接近地面的云,故用霧計(jì)算恰當(dāng)?shù)孛枋鼋橛谠朴?jì)算與終端計(jì)算的中間態(tài);霧計(jì)算是半虛擬化架構(gòu)的分布式的服務(wù)計(jì)算模型,用戶、應(yīng)用或物聯(lián)網(wǎng)終端可以在任何時(shí)候、從任何地方基于任何聯(lián)網(wǎng)設(shè)備訪問自己的本地云(Local Cloud,也可稱為霧節(jié)點(diǎn))[3]。因此,霧計(jì)算既繼承了云計(jì)算的優(yōu)點(diǎn),也具有終端計(jì)算的優(yōu)勢(shì),能夠充分發(fā)揮終端的計(jì)算功能和本地就近處理的優(yōu)勢(shì)。霧計(jì)算可以很好地解決那些時(shí)延敏感應(yīng)用(Iatency-sensitive Applications)的計(jì)算問題,這些業(yè)務(wù)往往處于數(shù)據(jù)中心邊緣,需要就近處理,從而減少時(shí)延,集中于數(shù)據(jù)中心的云計(jì)算顯得無能為力[4]。

      1 ?霧計(jì)算的應(yīng)用定位

      霧計(jì)算是分布式的云計(jì)算節(jié)點(diǎn),就其位置而言,可以稱為邊界計(jì)算(Edge Computing),就是互聯(lián)網(wǎng)與現(xiàn)實(shí)世界的邊界。云數(shù)據(jù)中心是互聯(lián)網(wǎng)的中心,PC、手機(jī)、監(jiān)控照相機(jī)等諸多的電子設(shè)備,移動(dòng)終端,家用電器處在現(xiàn)實(shí)世界的中心,而霧計(jì)算的服務(wù)器處在二者的邊界之上,物聯(lián)網(wǎng)的信息模型[2]如圖1所示。

      圖1 ?物聯(lián)網(wǎng)的信息模型圖

      主要表現(xiàn)為個(gè)人云、家庭云以及機(jī)構(gòu)云等私有的“小云”為主,而不是早期云計(jì)算所倡導(dǎo)的IT服務(wù)提供商的“大云”、“公有云”。從長(zhǎng)期發(fā)展趨勢(shì)來看,我們認(rèn)為終端計(jì)算、霧計(jì)算和云計(jì)算的將在一定時(shí)期長(zhǎng)期共存,因?yàn)樗鼈兏饔袃?yōu)勢(shì)。就系統(tǒng)的數(shù)量級(jí)而言,一個(gè)云計(jì)算系統(tǒng)可以關(guān)聯(lián)多個(gè)霧計(jì)算系統(tǒng),一個(gè)霧計(jì)算系統(tǒng)可以服務(wù)于多個(gè)(成百上千、甚至幾萬個(gè))計(jì)算終端[5],物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備是指一切具有網(wǎng)絡(luò)身份標(biāo)識(shí)的信息終端,大到汽車、冰箱,小到門鎖、追蹤卡、手環(huán)等都是終端設(shè)備。霧計(jì)算的“霧端”與云計(jì)算的“云端”以及物聯(lián)網(wǎng)的“物端”之間的關(guān)系如圖2所示:

      圖2 ?物聯(lián)網(wǎng)的邏輯模型圖

      與云計(jì)算依賴集中式高性能計(jì)算設(shè)備強(qiáng)調(diào)整體計(jì)算能力不同,霧計(jì)算以量制勝,強(qiáng)調(diào)計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)量,不管單個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)能力多么弱都要發(fā)揮作用。因此霧計(jì)算有幾個(gè)明顯特征:低延時(shí)和位置感知,更為廣泛的地理分布,適應(yīng)移動(dòng)性的應(yīng)用,支持更多的邊緣節(jié)點(diǎn)??傊?,霧計(jì)算面對(duì)市場(chǎng)需求,擯棄了云計(jì)算聚合度過大且技術(shù)過于復(fù)雜的弊病,保留了云計(jì)算的一些優(yōu)點(diǎn),比如高性價(jià)比、可擴(kuò)展性、技術(shù)透明性等,同時(shí)還兼具分布式系統(tǒng)的一些優(yōu)點(diǎn),例如容錯(cuò)、異構(gòu)、安全、編程模型等[6]。下面分別對(duì)這些“小云”做簡(jiǎn)要介紹:

      個(gè)人云(Personal Cloud)是指借助智能手機(jī)、平板電腦、電視和PC等個(gè)人設(shè)備,通過互聯(lián)網(wǎng)無縫存儲(chǔ)、同步、處理并分享數(shù)據(jù)的在線服務(wù)[7]。個(gè)人云是云計(jì)算在個(gè)人生活領(lǐng)域的延伸,通過Internet對(duì)個(gè)人的各種信息進(jìn)行組織、存儲(chǔ)、分發(fā)和再加工。與所有的“云”一樣,個(gè)人云由服務(wù)器、終端、應(yīng)用程序和個(gè)人信息組成。數(shù)據(jù)信息存儲(chǔ)在云上,通過3G網(wǎng)絡(luò)接口向終端提供服務(wù)[8]。由于隱私性的要求,個(gè)人云的安全性要求較高。

      家庭云是指在家庭網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)多成員的設(shè)備、信息等互聯(lián)、共享和互操作。這種云是部署在家庭里,而不是交給云服務(wù)提供商。家庭云可以實(shí)現(xiàn)無線智能組網(wǎng)、智能關(guān)聯(lián)、集中存儲(chǔ)、娛樂實(shí)時(shí)分享、智能家居遠(yuǎn)程控制、集中安全存儲(chǔ)及統(tǒng)一設(shè)備管理等功能[9]。

      機(jī)構(gòu)云是指服務(wù)于一個(gè)學(xué)校、企業(yè)、政府部門等機(jī)構(gòu)的內(nèi)部云服務(wù)系統(tǒng),類似于家庭云。機(jī)構(gòu)云的規(guī)模要比家庭云更大且復(fù)雜,用戶數(shù)據(jù)也相對(duì)更多,數(shù)據(jù)量也更大,服務(wù)類型也更豐富。

      2 ?物端-霧端-云端的互操作

      在物聯(lián)網(wǎng)的最佳實(shí)踐中,應(yīng)用、存儲(chǔ)和計(jì)算等服務(wù)盡可能位于距傳感器和設(shè)備等“物體”更近的位置,這正是霧計(jì)算產(chǎn)生的背景,在圖2所示的物聯(lián)網(wǎng)的邏輯模型中,終端計(jì)算層主要服務(wù)于物聯(lián)網(wǎng)的傳感器層和信息匯聚層,霧計(jì)算層主要服務(wù)于物聯(lián)網(wǎng)的信息分析層和數(shù)據(jù)傳輸層,云計(jì)算層主要服務(wù)于物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用服務(wù)層。其中傳感器層是物聯(lián)網(wǎng)的皮膚和五官,主要用于識(shí)別物體,采集信息;信息匯聚層是物聯(lián)網(wǎng)的神經(jīng)中樞網(wǎng)和血管網(wǎng),負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)信息的收集閱讀器接收到來自電子標(biāo)簽的載波信息;信息分析層是將收集的數(shù)據(jù)信息送至霧計(jì)算系統(tǒng)進(jìn)行分析、過濾和處理;數(shù)據(jù)傳輸層將信息分析層的信息進(jìn)行分發(fā)與傳遞,傳送給云計(jì)算系統(tǒng);云計(jì)算服務(wù)的應(yīng)用層是物聯(lián)網(wǎng)的“社會(huì)分工”——與具體行業(yè)需求結(jié)合,實(shí)現(xiàn)廣泛智能化[10]。

      霧計(jì)算的互操作性框架如圖3所示,該框架是遵循物聯(lián)網(wǎng)業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)的開放式互操作框架,可以很好地滿足物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的近、遠(yuǎn)期實(shí)施目標(biāo)。

      圖3 ?物聯(lián)網(wǎng)的互操作框架

      霧計(jì)算系統(tǒng)被看作是由多個(gè)獨(dú)立的霧節(jié)點(diǎn)(Fog Node)組成的系統(tǒng),由物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備本身或者介于終端設(shè)備與網(wǎng)絡(luò)之間的設(shè)備來承擔(dān)存儲(chǔ)和處理物聯(lián)網(wǎng)生成數(shù)據(jù)流的任務(wù)。最重要的是霧節(jié)點(diǎn)分離了云節(jié)點(diǎn)和終端設(shè)備,有利于打破壟斷和隔閡,改良了物聯(lián)網(wǎng)的生態(tài)環(huán)境,開拓了新的商業(yè)模式[11]。

      圖4 ?物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境演進(jìn)路線

      邊緣服務(wù)器需要處理的數(shù)據(jù)量非常龐大(比如EPCglobal物聯(lián)網(wǎng)讀寫器每秒可捕獲120到400個(gè)信號(hào)),解決物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的性能和可伸縮性問題的方法,主要有線程多路技術(shù)和非阻塞(Non-blocking)I/O機(jī)制,非阻塞I/O可以使邊緣服務(wù)器能夠在多個(gè)并發(fā)用戶中復(fù)用少量線程,確保較高的性能和可伸縮性。在處理讀寫器的大流量數(shù)據(jù)和進(jìn)行消息傳遞時(shí),需要大量使用I/O和網(wǎng)絡(luò)。邊緣服務(wù)器中使用“批量數(shù)據(jù)傳輸”技術(shù),將多個(gè)相同類型的請(qǐng)求包裝在一個(gè)數(shù)據(jù)包中,可以舒緩網(wǎng)絡(luò)堵塞問題。它還可以減少多個(gè)請(qǐng)求通過其它邏輯層所需的時(shí)間。最后,如果由邊緣服務(wù)器完成中央數(shù)據(jù)庫(Data Center)的存儲(chǔ)操作,將會(huì)產(chǎn)生系統(tǒng)瓶頸,影響可伸縮性。比如將從一組RFID讀寫器捕獲的數(shù)據(jù)全部寫入中央數(shù)據(jù)庫,進(jìn)入數(shù)據(jù)庫的巨大數(shù)據(jù)流會(huì)對(duì)性能產(chǎn)生嚴(yán)重影響。因此,應(yīng)該在云平臺(tái)層處理與中央數(shù)據(jù)庫的交互,這樣就可以大大減少需要處理的數(shù)據(jù)。這種架構(gòu)(如圖5所示),相對(duì)于事件儲(chǔ)存庫方法,可以定義為事件源方法[12]。

      圖5 ?邊界計(jì)算實(shí)現(xiàn)靈活伸縮

      圖6是霧計(jì)算節(jié)點(diǎn)的功能框架圖,最上層可接入第三方APP應(yīng)用,中間是物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器的功能模塊,最下層是可接入的各種物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備。從框架圖可以看出,霧計(jì)算節(jié)點(diǎn)對(duì)上層應(yīng)用的接口是開放的,對(duì)下層的終端設(shè)備也是廣泛的兼容性[13]。

      圖6 ?霧計(jì)算節(jié)點(diǎn)的功能框架圖

      3 ?物聯(lián)網(wǎng)信息處理系統(tǒng)的用例分析

      物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中用例層面包括三個(gè)要素:物節(jié)點(diǎn)、霧節(jié)點(diǎn)和云節(jié)點(diǎn)。一個(gè)云節(jié)點(diǎn)(公共云)一般會(huì)服務(wù)于多個(gè)霧節(jié)點(diǎn),它們之間是一對(duì)多的關(guān)系。一個(gè)霧節(jié)點(diǎn)一般會(huì)服務(wù)于多個(gè)物節(jié)點(diǎn),它們之間也是一對(duì)多的關(guān)系。物節(jié)點(diǎn)可能是一個(gè)私有云環(huán)境,也可能不是云,物聯(lián)網(wǎng)用例旨在描述最為典型的應(yīng)用場(chǎng)景,而并非列出物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的所有現(xiàn)實(shí)情況[14]。物聯(lián)網(wǎng)的用例包括4種情況:(1)物節(jié)點(diǎn)與云節(jié)點(diǎn)互動(dòng);(2)霧節(jié)點(diǎn)與云節(jié)點(diǎn)互動(dòng);(3)物節(jié)點(diǎn)與霧節(jié)點(diǎn)互動(dòng);(4)霧節(jié)點(diǎn)與物節(jié)點(diǎn)和云節(jié)點(diǎn)互動(dòng)。

      圖7(a)描述物節(jié)點(diǎn)與云節(jié)點(diǎn)互動(dòng)的情況,是在物聯(lián)網(wǎng)早期階段最常見的基于智能終端的物聯(lián)網(wǎng)用例。智能終端可以輕松訪問云節(jié)點(diǎn),使用云端的計(jì)算、存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)服務(wù)。

      圖7(c)描述物節(jié)點(diǎn)與霧節(jié)點(diǎn)互動(dòng)的情況,也是在物聯(lián)網(wǎng)早期階段最常見的局部RFID物流信息管理的用例。霧節(jié)點(diǎn)是局部范圍所有物節(jié)點(diǎn)的處理中心、管理中心和應(yīng)用中心。

      圖7(d)描述霧節(jié)點(diǎn)與物節(jié)點(diǎn)和云節(jié)點(diǎn)互動(dòng)的情況,是在物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到成熟期的EPCglobal物聯(lián)網(wǎng)用例。物節(jié)點(diǎn)的編碼信息被發(fā)送到霧節(jié)點(diǎn),霧節(jié)點(diǎn)訪問存儲(chǔ)于云節(jié)點(diǎn)上的對(duì)象命名服務(wù)ONS(Object Naming Service)以及配套服務(wù),找到該物品信息所存儲(chǔ)的物理位置,然后由霧節(jié)點(diǎn)給應(yīng)用系統(tǒng)指明存儲(chǔ)該物品有關(guān)信息的服務(wù)器,并將文件中關(guān)于該物品的信息進(jìn)行傳送和應(yīng)用。霧節(jié)點(diǎn)起到過濾、處理和聯(lián)通物節(jié)點(diǎn)與云節(jié)點(diǎn)的互動(dòng)信息。比如:車聯(lián)網(wǎng)。車聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用和部署要求有豐富的連接方式和相互作用。車到車,車到接入點(diǎn)(無線網(wǎng)絡(luò),3G,LTE,智能交通燈,導(dǎo)航衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)等),接入點(diǎn)到接入點(diǎn),接入點(diǎn)到云。

      圖7(b)描述霧節(jié)點(diǎn)與云節(jié)點(diǎn)互動(dòng)的情況,霧節(jié)點(diǎn)使用云節(jié)點(diǎn)補(bǔ)充其所需要資源:使用云存儲(chǔ)進(jìn)行備份或存儲(chǔ)很少用到的數(shù)據(jù);使用云中的虛擬機(jī)來處理峰值負(fù)載;使用云中的應(yīng)用程序 (SaaS)來處理霧節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù);將云數(shù)據(jù)庫用作某一應(yīng)用程序處理過程的一部分。與其他霧節(jié)點(diǎn)共享該數(shù)據(jù)庫。

      圖7(a)物節(jié)點(diǎn)與云節(jié)點(diǎn)互動(dòng) ? ? ? ? ? 圖7(b) ?霧節(jié)點(diǎn)與云節(jié)點(diǎn)互動(dòng)

      圖7(c) ?物節(jié)點(diǎn)與霧節(jié)點(diǎn)互動(dòng)

      圖7(d)霧節(jié)點(diǎn)與物節(jié)點(diǎn)和云節(jié)點(diǎn)互動(dòng)

      圖7 ?物聯(lián)網(wǎng)典型用例圖

      4 ?結(jié) ?語

      本文分析了霧計(jì)算產(chǎn)生的時(shí)代背景的基礎(chǔ)上,探討了霧計(jì)算的特征和應(yīng)用定位,然后基于霧計(jì)算聯(lián)通型的應(yīng)用定位,描述了它的組織結(jié)構(gòu),分析了霧計(jì)算的“霧端”與云計(jì)算的“云端”以及物聯(lián)網(wǎng)的“物端”的互操作方法,并總結(jié)了霧計(jì)算的用例,可作為霧計(jì)算系統(tǒng)研究與開發(fā)的基礎(chǔ)。霧計(jì)算系統(tǒng)以開放式的計(jì)算框架模型應(yīng)用于各個(gè)邊緣服務(wù)器節(jié)點(diǎn)之上,這些霧節(jié)點(diǎn)具有一定的獨(dú)立性、多態(tài)性和適應(yīng)性,可以實(shí)現(xiàn)霧節(jié)點(diǎn)之間以Web服務(wù)或云服務(wù)的方式進(jìn)行跨網(wǎng)絡(luò)的互連、互通和聯(lián)盟,也可以基于內(nèi)部網(wǎng)或局域網(wǎng)的方式進(jìn)行信任域內(nèi)的數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用。當(dāng)傳感器越來越便宜,分布得越來越廣,聯(lián)網(wǎng)設(shè)備越來越多,產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將進(jìn)一步爆發(fā),將網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的重心從網(wǎng)絡(luò)中心擴(kuò)展到了網(wǎng)絡(luò)邊緣,只有霧計(jì)算模型最適合這種物聯(lián)網(wǎng)的邊界計(jì)算需求。

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      [9]百度百科.家庭云[EB/OL]. http://baike.baidu.com/view/7153468.htm,2014.

      [10]楊志和.基于志愿計(jì)算的云平臺(tái)的構(gòu)建方法與架構(gòu)研究[J].上海電機(jī)學(xué)院學(xué)報(bào),2010,13(4):223-227

      [11]王宇,王志堅(jiān).志愿計(jì)算模型形式化方法[J].軟件學(xué)報(bào),2008(5):1125-1133.

      [12]吳永和.學(xué)習(xí)資源服務(wù)生態(tài)環(huán)境構(gòu)建的研究[D].上海:華東師范大學(xué),2009.

      [13]宛語.戳破云計(jì)算真相,“霧計(jì)算”才是真正變革[J].創(chuàng)新科技,2014(11):1.

      [14]值得期待的霧計(jì)算[EB/OL].http://news.xinhuanet.com/tech/2014-06/23/c_126657116.htm,2014.

      [4]云計(jì)算的下一站是霧計(jì)算 [EB/OL]. http://www.50cnnet.com/content-113-71715-1.html,2014.

      [5] Bonomi F, Milito R, Zhu Jiang, et al. Fog Computing and Its Role in the Internet of Things[C].Proceedings of the first edition of the MCC workshop on Mobile cloud computing . New York, USA:ACM,2012.

      [6] F. Bonomi. The internet of things and fog computing[C]The Eighth ACM International Workshop on Vehicular Internet working( VANET 2011). Las Vegas, USA:ACM, 2011.

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      [8]鄭園,蔣巍,蔣天發(fā).個(gè)人云計(jì)算安全框架的研究[J]. 信息網(wǎng)絡(luò)安全,2011(12):72-75.

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      [6] F. Bonomi. The internet of things and fog computing[C]The Eighth ACM International Workshop on Vehicular Internet working( VANET 2011). Las Vegas, USA:ACM, 2011.

      [7]網(wǎng)絡(luò)帶寬有限 讓“霧計(jì)算”來幫忙[EB/OL]. http://www.cfc365.com/it/figures2/2014-05-26/12353.shtml,2014.

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      [12]吳永和.學(xué)習(xí)資源服務(wù)生態(tài)環(huán)境構(gòu)建的研究[D].上海:華東師范大學(xué),2009.

      [13]宛語.戳破云計(jì)算真相,“霧計(jì)算”才是真正變革[J].創(chuàng)新科技,2014(11):1.

      [14]值得期待的霧計(jì)算[EB/OL].http://news.xinhuanet.com/tech/2014-06/23/c_126657116.htm,2014.

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