以萬物互聯(lián)為核心的邊緣計算時代開始了
發(fā)布時間：2020-06-09 點擊數(shù)：19683
許多早期的物聯(lián)網(wǎng)設備只能收集和發(fā)送數(shù)據(jù)進行分析。但是，當今設備的計算能力不斷提高，因此可以在現(xiàn)場執(zhí)行復雜的計算。這是由于單芯片嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展，使得越來越多的商用設備擁有足夠的資源來運行更成熟的操作系統(tǒng)，從而使其成為智能終端。同時，計算機技術和網(wǎng)絡通信技術的發(fā)展，可以實現(xiàn)物與物之間數(shù)據(jù)信息的實時共享，實現(xiàn)智能化的實時數(shù)據(jù)采集，傳輸，處理和執(zhí)行，使物聯(lián)網(wǎng)（Internet of物聯(lián)網(wǎng)（IoT）具有巨大的潛力。
從云計算到邊緣計算
在過去的十年中，云計算一直是非常受歡迎的研究領域。具有可靠性高，成本低，按需分配信息的特點。它為人們解決大規(guī)模計算和資源存儲問題開辟了一條新途徑。云計算是由一組計算資源（網(wǎng)絡，服務器，存儲）組成的服務池。它通過多租戶模型為多個消費者提供服務。服務池中的資源可以通過訪問網(wǎng)絡獲得，并且可以動態(tài)提供服務。并重新配置。云計算模型具有不同的部署模型和服務模型，從向任何消費者提供云計算服務的公共云模型到部署自己的私有云計算平臺，以及從基礎設施即提供基本計算資源的服務。 IaaS）模型到具有服務功能的軟件即服務（SaaS）模型。云計算具有許多優(yōu)勢，例如最小化管理成本，便利性，靈活性，按次付費和通用性，使其得到廣泛使用。 [2]這個大型商業(yè)模型計算數(shù)據(jù)中心擁有足夠的資源來服務于大量用戶。但是，資源的這種集中顯示了最終用戶設備與服務云之間的巨大平均距離，這反過來又增加了平均網(wǎng)絡延遲和抖動。 [3]此外，集中式云計算模型還顯示出許多其他固有問題。
（1）云計算的線性增長的計算能力無法滿足網(wǎng)絡邊緣龐大的多源數(shù)據(jù)處理需求； [4]
（2）由于大規(guī)模的用戶訪問，網(wǎng)絡帶寬和傳輸速度已達到瓶頸。同時，用戶與云中心之間的長距離傳輸將導致較高的服務延遲和計算資源的浪費；
（3）大多數(shù)處于網(wǎng)絡邊緣的最終用戶通常是資源受限的移動設備，它們具有低存儲，計算能力和有限的電池供電周期，因此需要將其分流到相對于短距離傳輸?shù)倪吘?。云?shù)據(jù)中心。計算任務
（4）在外包過程中，邊緣設備的用戶隱私數(shù)據(jù)容易泄露。例如，精確的用戶位置甚至運動軌跡。
因此，傳統(tǒng)的云計算無法有效地支持基于萬物互聯(lián)的應用服務。在過去的幾年中，出現(xiàn)了許多新模型，例如霧計算，移動邊緣計算和微云計算。這些邊緣模型的共同特征是將計算資源部署在網(wǎng)絡邊緣。 2012年，思科提出了霧計算的概念，該概念最初被定義為“在擴展云計算模型時在終端設備和傳統(tǒng)云服務器之間提供計算，存儲和網(wǎng)絡服務”。由計算中心任務執(zhí)行的高度虛擬化的計算平臺，用于網(wǎng)絡邊緣設備；
2013年，首次提出了“移動邊緣計算（MEC）”一詞來描述網(wǎng)絡邊緣的服務執(zhí)行。它是指在靠近移動用戶的無線接入網(wǎng)絡范圍內提供信息技術服務和服務。云計算能力的網(wǎng)絡結構；微云計算更專注于“移動”概念，該概念位于移動終端和云平臺之間，是一個小型移動數(shù)據(jù)中心，部署在網(wǎng)絡邊緣并具有移動性。
同樣，許多計算模型的目標是使云服務和資源更接近用戶，并在邊緣有效地處理大數(shù)據(jù)問題。研究人員將這種從數(shù)據(jù)源到云計算中心路徑的任意計算，存儲和網(wǎng)絡資源視為“連續(xù)體”，[5]并且沿該路徑的邊緣可以是一個或多個。資源節(jié)點模式的計算是集體的稱為“邊緣計算”。由于網(wǎng)絡邊緣設備具有處理大數(shù)據(jù)的能力，因此它們已從數(shù)據(jù)使用者轉變?yōu)閿?shù)據(jù)生產者。例如，數(shù)據(jù)采集，模式識別和數(shù)據(jù)挖掘。同時，這些終端設備以邊緣計算模型為核心，提供了豐富的服務接口，結合云計算中心為用戶提供協(xié)同計算服務，兩者相輔相成，適用于云中心和邊緣結束大數(shù)據(jù)處理，解決了萬物互聯(lián)的計算服務不足的問題。
顯然，與云計算相比，邊緣計算并不是要取代云計算，而是要補充和擴展云計算，并為移動計算，萬物互聯(lián)等提供更好的平臺。
邊緣計算模型需要云計算中心的強大計算能力和海量存儲的支持，而云計算還需要邊緣設備在邊緣計算中處理海量數(shù)據(jù)和隱私數(shù)據(jù)，從而滿足實際的需求。時間，隱私保護和功耗降低。 。
邊緣計算特性
邊緣計算的體系結構是“終端設備-邊緣-云中心”的三層模型，如圖1所示。所有這三層都可以為應用程序提供資源和服務。在此體系結構中，邊緣設備可以連接到邊緣服務器，可以彼此連接，或者可以直接連接到云。這種計算結構表明，邊緣計算的執(zhí)行可以發(fā)生在不同的層，例如核心云，邊緣服務器和終端節(jié)點中。盡管邊緣計算的目的是執(zhí)行應用程序的計算密集型和時延敏感部分，但是邊緣服務器的某些應用程序仍需要與云中心進行通信，以同步全局應用程序的數(shù)據(jù)。值得注意的是，分層代表了邊緣計算中每個組件的不同特性和計算能力。最低層是具有較低計算能力的終端設備，主要訂閱邊緣服務。中間節(jié)點提供更接近最終用戶的邊緣計算服務。邊緣服務器有時連接到遠離終端節(jié)點的云中心。圖1終端設備-邊緣-云中心三層模型架構
數(shù)據(jù)分層結構促進了云中心與邊緣之間的交互。在許多應用場景中，邊緣節(jié)點收集由傳感器和設備生成的數(shù)據(jù)，進行適當?shù)奶幚?，并向?zhí)行器發(fā)出控制命令。過濾掉本地執(zhí)行所需的數(shù)據(jù)后，剩余的數(shù)據(jù)抽象虛擬化將發(fā)送到更高的層，以便在云中進行地理和時間范圍的全局處理。此過程的處理時間從幾秒到幾分鐘甚至幾天不等。它是度量單位。因此，邊緣計算必須支持多種類型的數(shù)據(jù)存儲，從底層的臨時存儲到高層的半永久或永久存儲。邊緣可以通過隔離需要存儲在邊緣的用戶數(shù)據(jù)來擴展云的功能。經(jīng)理可以直接在其模型中直接分析，保護安全性或執(zhí)行其他個性化定制服務。
邊緣計算無法取代云計算。它是一個高度虛擬化的平臺，可在終端設備與傳統(tǒng)云計算數(shù)據(jù)中心之間提供計算，存儲和網(wǎng)絡服務。 [6]邊緣計算的許多特征決定了它是云計算的重要擴展。
（1）邊緣分布，位置感知和低延遲。邊緣計算由許多分布式終端節(jié)點組成，以形成邊緣網(wǎng)絡。邊緣節(jié)點為網(wǎng)絡邊緣的終端設備提供豐富的服務，因此它們可以實現(xiàn)低延遲和對環(huán)境的了解。
（2）層次組織結構。層次結構表示邊緣計算的不同組件的不同特征和計算能力。云中心提供集中的海量資源，并根據(jù)整體情況做出整體決策。邊緣節(jié)點使數(shù)據(jù)處理和服務更接近終端設備，以減少時間和功耗。 （3）地理分布密集。隨著萬物互聯(lián)的進一步發(fā)展，移動終端設備的數(shù)量達到了前所未有的水平，并且分布在邊緣的服務和應用程序可以響應地理密集型服務請求。
（4）實時交互。在邊緣計算的許多應用場景中，必須實現(xiàn)毫秒級的響應和交互，并且應用批處理是必不可少的。例如，車聯(lián)網(wǎng)中的路邊單元監(jiān)控實時路況，必須全面實現(xiàn)多因素檢測，并及時與行人互動。 （5）高度異構。邊緣節(jié)點可能屬于分離在不同地理位置的服務提供商，從而形成了大規(guī)模的異構計算網(wǎng)絡。邊緣節(jié)點在網(wǎng)絡體系結構的不同層中具有很高的動態(tài)性和異構性。
（6）安全性。通過縮短信息傳輸?shù)木嚯x，可以大大降低竊聽的機會。使用基于接近度的身份驗證技術，身份驗證將得到增強。邊緣計算的其他特征自然會增強其安全性。邊緣計算背后的驅動力得益于不同類型的技術。蓬勃發(fā)展的網(wǎng)絡技術是對延遲敏感的應用（例如4G / 5G，[7]認知無線電）的基礎。邊緣計算中的這些通信技術用于設備與設備之間以及設備與邊緣服務器之間。具有友好的應用程序編程界面的軟件開發(fā)工具箱，有助于開發(fā)和集成新的兼容應用程序，并支持個性化定制應用程序和服務；云計算利用集中且功能強大的服務器來處理計算密集型數(shù)據(jù)。邊緣計算將云功能帶到邊緣終端設備，以最大程度地減少延遲，因此服務器還可以幫助資源受限的小型移動設備卸載計算任務。
為了處理邊緣計算生態(tài)系統(tǒng)中邊緣節(jié)點的高度異構屬性，需要一個通用的編排平臺來提供互操作性，軟件可編程性和虛擬化。 [8]互操作性允許異構邊緣節(jié)點在相同架構下運行；軟件可編程性允許應用程序開發(fā)人員基于通用虛擬化硬件進行編程，并且邊緣節(jié)點的底層硬件實現(xiàn)細節(jié)被屏蔽；虛擬化技術資源分為基于內核的虛擬機（Virtual Machines，VM）和容器之類的資源單元，這些資源單元允許從同一物理資源生成邏輯上分離的資源，從而允許多個互連的應用程序共享資源而不會互相干擾其他。
邊緣計算的應用
目前，許多服務已應用于邊緣計算，例如視頻分析，智能交通，智能家居，電子醫(yī)療，智能電網(wǎng)等。視頻分析。
視頻監(jiān)視和分析在過去幾年中已被廣泛使用。與傳統(tǒng)的將視頻數(shù)據(jù)上傳到云端相比，邊緣視頻分析是指在邊緣設備上執(zhí)行部分或全部視頻分析工作，例如實時。具有高性能要求的不同人工智能檢測算法在公共安全方面顯示出顯著優(yōu)勢。與反恐：第一，低數(shù)據(jù)傳輸開銷，第二，低響應延遲，第三，實現(xiàn)各種前所未有的應用。 [10]由此，可以提取視頻中的有價值的信息，并將其傳輸?shù)皆浦?，以進行集中處理和決策。錄像機和視頻傳感器獲取并共享不同的視頻內容，可以對其進行存儲和有效管理以備后用。不同的安全應用程序可以自動從視頻內容存檔中提取所需的數(shù)據(jù)。
智能交通
隨著萬物互聯(lián)中軟件，硬件和通信技術的迅猛發(fā)展，車輛配備了傳感器和車載計算機等設備。這些設備具有冗余的存儲和計算資源，允許車輛與周圍的車輛和路邊基礎設施協(xié)作以分布式的方式交換信息并執(zhí)行復雜的計算任務。通過車輛到車輛，車輛到邊緣接入點以及邊緣到邊緣接入點到邊緣接入點的連通性和交互性，IoV的應用場景大大豐富了。邊緣移動性，低延遲和實時交互支持已成為智能交通的理想平臺。例如，智能交通信號燈的邊緣節(jié)點可以在本地與傳感器交互。根據(jù)傳感器檢測到的信息，智能燈會向正在行駛的車輛發(fā)送警告信號，以防止交通事故。智能家居
智能家居以房屋為基礎，利用綜合布線技術，網(wǎng)絡通信技術，安全保護技術，自動控制技術，音頻和視頻技術，整合與家庭生活相關的設施，構建高效的住宅設施和家庭日程管理系統(tǒng)，以改善家庭安全，方便，舒適，藝術性，環(huán)保和節(jié)能的居住環(huán)境。 [11]智能家居配備了大量新興的物聯(lián)網(wǎng)無線設備，可檢測溫度，濕度，天然氣等的剩余水平。[12]建筑物中的所有傳感器都可以彼此交換信息，并且它們之間可以交換信息。讀數(shù)可以合并以形成有效的測量數(shù)據(jù)。傳感器將使用邊緣設備的分布式?jīng)Q策和激活狀態(tài)來響應和響應測量數(shù)據(jù)。系統(tǒng)組件協(xié)同工作以降低室內溫度，注入新鮮空氣或打開窗戶。空調可以除濕或增加空氣中的濕度。傳感器還可以響應人們的活動（例如，當人們進入或離開時打開或關閉燈）。底部邊緣設備可以部署在建筑物的每個樓層上，并在較高的層上執(zhí)行協(xié)調處理。在這種情況下的邊緣計算中，智能家居可以感知其組織結構，內部和外部環(huán)境，從而節(jié)省能源，水和其他資源。
電子醫(yī)學。
邊緣計算在過去幾年中已成功應用于各個方面，并且也經(jīng)常用于醫(yī)學治療中。在萬物互聯(lián)中，電子醫(yī)療服務通常是對延遲敏感的應用程序。數(shù)據(jù)的實時處理和極短的交易響應時間對于醫(yī)療保健至關重要。邊緣計算使最終用戶和醫(yī)務人員能夠實時監(jiān)控不同的傳感器。生成的與健康相關的數(shù)據(jù)，例如體溫，心率，血壓，脈搏等，如果患者處于緊急情況，可以立即執(zhí)行相關的治療措施或通知附近的醫(yī)務人員，這大大改善了有效地利用搶救時間并增加其利用率，從而降低了患者康復的可能性，降低了造成不可逆轉傷害的可能性，甚至挽救了急診患者的生命。起初，云計算也被用于電子醫(yī)療應用中，但是由于延遲問題并未取得很大的成功，因此邊緣計算模式的出現(xiàn)為解決該問題帶來了新的希望。例如，邊緣計算可用于檢測，預測和預防中風患者跌倒。跌倒檢測算法可以動態(tài)部署在邊緣設備和云資源中。文獻[13]中的實驗可以得出結論，邊緣云中心系統(tǒng)使用云計算方法的響應時間更短，能耗更低。邊緣節(jié)點可以收集大量患者的私人信息，并且可以自主做出輔助治療的決策，而無需將其傳輸?shù)皆浦行幕蛲ㄖt(yī)生。通常，基于邊緣計算的電子醫(yī)療系統(tǒng)帶來較低的時間延遲，移動支持和位置感知，并可以在某種程度上解決患者的隱私問題。
智能電網(wǎng)
智能電網(wǎng)是電網(wǎng)（智能電源）的智能，也稱為“電網(wǎng)2.0”，它是基于先進的傳感和測量技術，先進的設備技術，在集成的高速雙向通信網(wǎng)絡的基礎上構建的，先進的控制方法和先進的決策支持系統(tǒng)技術的應用。 [14]作為萬物互聯(lián)邊緣計算的典型應用場景，智能電表和微電網(wǎng)被用作網(wǎng)絡邊緣設備上的能量負載平衡應用程序。根據(jù)可用性和能源需求，設備可以自動轉換為替代能源，例如太陽能和風能。邊緣節(jié)點可以自動觀察能耗和分布模式。在大規(guī)模能源網(wǎng)絡部署的情況下，云計算中心可以用作集中式策略工具來處理大量數(shù)據(jù)，從而使應用程序健壯且動態(tài)。邊緣與云中心之間的協(xié)作可以實現(xiàn)電網(wǎng)的可靠性，安全性，經(jīng)濟性，效率，環(huán)境友好性。使用安全性和其他目標。
邊緣計算的挑戰(zhàn)與機遇
邊緣計算面臨的挑戰(zhàn)涉及廣泛，從異構節(jié)點和資源受限節(jié)點的計算任務分解到云邊緣接口的定義。從分布式計算的狀態(tài)一致性到易失性介質的彈性存儲；從經(jīng)濟激勵措施到可擴展的安全對策。這些問題的基礎是找到“本地”和“全局”之間的內部平衡，權衡云和邊緣之間的距離，以確定在哪里分配功能以及如何重新組合功能。例如，邊緣計算在異構節(jié)點（最終用戶，網(wǎng)關，本地服務器或數(shù)據(jù)中心）和一系列基本軟件上執(zhí)行復雜的應用程序。考慮到高度動態(tài)環(huán)境的復雜性，最終用戶設備中安裝的不同邊緣應用程序以及支持不同管理域以適應極其異構的基礎架構和復雜外部環(huán)境的需求，此應用程序的編排無疑是一項重大挑戰(zhàn)。在萬物互聯(lián)場景中，由于邊緣計算的特性，在實現(xiàn)不同的服務級別應用程序時，它顯示出特定的需求和挑戰(zhàn)。（1）最小化延遲?；谌f物互聯(lián)的智能應用，高延遲已成為亟待解決的嚴重問題。邊緣計算允許在網(wǎng)絡邊緣執(zhí)行數(shù)據(jù)分析，并可以支持對時間敏感的功能。這是許多商業(yè)應用程序所要求的，例如具有毫秒響應時間的嵌入式人工智能（AI）應用程序。作為解決方案平臺，邊緣計算必須確保滿足服務質量并及時交付任務，以滿足對延遲敏感的應用程序的需求。 （2）動態(tài)自主。由于萬物互聯(lián)應用程序的啟動-關閉過渡以及邊緣節(jié)點的移動性，邊緣網(wǎng)絡的狀態(tài)會動態(tài)變化。同時，將有一些不可靠的邊緣節(jié)點連接到網(wǎng)絡，并且邊緣計算必須能夠自主處理這些動態(tài)情況。支持邊緣計算的體系結構需要是可動態(tài)擴展的，并且能夠考慮個人喜好并滿足定制需求。 （3）服務質量。萬物互聯(lián)應用程序可以指定其服務質量（QoS）要求，例如等待時間，吞吐量和數(shù)據(jù)位置，以滿足關系感知的卸載處理。邊緣計算需求可以確定在共享邊緣網(wǎng)絡中同時部署多少應用程序，并滿足用戶所需的服務質量參數(shù)。 （4）網(wǎng)絡管理。在萬物互聯(lián)的情況下，由于訪問大量設備，會發(fā)生許多常見的網(wǎng)絡現(xiàn)象。 [15]例如，虛擬化支持不當，缺乏無縫連接以及低效的擁塞控制會降低整體網(wǎng)絡性能。在邊緣計算中有效利用網(wǎng)絡資源是萬物互聯(lián)的最基本基礎。 （5）成本優(yōu)化。應用合適的平臺來實施邊緣計算所需的可伸縮基礎結構的部署會涉及大量的預投資和運營成本。 [16]這些成本中的大多數(shù)與網(wǎng)絡節(jié)點的布局有關，因此，為了使總體成本降至最低，邊緣節(jié)點的布局需要仔細計劃和優(yōu)化。在合適的位置部署優(yōu)化數(shù)量的節(jié)點可以大大減少資本支出，邊緣節(jié)點的優(yōu)化布局可以使運營成本最小化。 （6）能耗管理。邊緣計算需要在終端和云之間分配計算，存儲和控制功能，以便充分利用此“連續(xù)體”的可用資源，從而優(yōu)化整個系統(tǒng)的效率和性能。能耗管理是基于萬物互聯(lián)場景的重要目標。邊緣計算需要節(jié)能的物聯(lián)網(wǎng)設備和應用程序。數(shù)億個互連的節(jié)點需要一個智能傳感平臺來獲取能量，以確?？蓴U展性，降低成本并避免頻繁更換電池以支持不同的應用。 （7）資源管理。在實施應用程序級服務時，優(yōu)化資源管理也至關重要。正確的資源管理包括資源協(xié)調，可用資源估計和正確的負載分配。 [17]（8）數(shù)據(jù)管理。當前，大量的互連設備將產生大量的數(shù)據(jù)，需要進行實時管理。在邊緣計算中，需要有效的數(shù)據(jù)管理機制?；ミB設備生成的數(shù)據(jù)的收集和傳輸也是數(shù)據(jù)管理中的挑戰(zhàn)。 （9）安全和隱私。萬物互聯(lián)場景中的安全性與其他環(huán)境不同，主要是由于物聯(lián)網(wǎng)設備的資源屬性有限。邊緣計算由于其分層結構而自然可以為資源受限的設備提供某些安全保證，并且由于此功能，邊緣計算收集的數(shù)據(jù)更靠近用戶端，這可能涉及隱私問題。在這種情況下，萬物互聯(lián)的安全漏洞將更具破壞性，邊緣節(jié)點監(jiān)視和操作物理設備的能力可能會危及生命。解決安全和隱私問題是實現(xiàn)萬物互聯(lián)和邊緣計算的基礎。
邊緣計算將帶來許多新的商機，而授權云的問題到目前為止還無法有效解決。 [18]例如，作為云中心代理，它為無法直接有效連接到云的許多終端設備提供云服務?；谶吘壍姆辗秶谥饾u擴大。云和邊緣將合并為統(tǒng)一的端到端平臺，并提供集成的服務和應用程序，從而為突破現(xiàn)有的云計算業(yè)務模型創(chuàng)造了機會。邊緣計算的業(yè)務模型涉及多個方面。另外，網(wǎng)絡服務提供商擁有邊緣服務器和網(wǎng)絡設備，而終端設備和用戶可能既是客戶端又是服務器。為了構建完整的業(yè)務模型，有必要決定如何計算和監(jiān)視資源。對于許多邊緣參與者來說，如何基于冗余資源獲得激勵獎勵也是邊緣計算商業(yè)化過程中需要解決的重要問題。
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