① 邊緣計算
姓名：王映中 學號：20181214025 學院：廣研院
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【嵌牛導讀】通過對邊緣計算概念、典型應用場景、研究現狀及關鍵技術等系統性的介紹，認為邊緣計算的發展還處在初級階段，在實際的應用中還存在很多問題需要解決研究，包括優化邊緣計算性能、安全性、互操作性以及智能邊緣操作管理服務。
【嵌牛鼻子】邊緣計算應用、現狀及挑戰
【嵌牛提問】邊緣計算能解決哪些問題
【嵌牛正文】
1 邊緣計算的概念
對於邊緣計算，不同的組織給出了不同的定義。美國韋恩州立大學計算機科學系的施巍松等人把邊緣計算定義為：「邊緣計算是指在網路邊緣執行計算的一種新型計算模式，邊緣計算中邊緣的下行數據表示雲服務，上行數據表示萬物互聯服務」。邊緣計算產業聯盟把邊緣計算定義為：「邊緣計算是在靠近物或數據源頭的網路邊緣側，融合網路、計算、存儲、應用核心能力的開發平台，就近提供邊緣智能服務，滿足行業數字在敏捷聯接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求」。
因此，邊緣計算是一種新型計算模式，通過在靠近物或數據源頭的網路邊緣側，為應用提供融合計算、存儲和網路等資源。同時，邊緣計算也是一種使能技術，通過在網路邊緣側提供這些資源，滿足行業在敏捷聯接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。
1.1 邊緣計算的體系架構
邊緣計算通過在終端設備和雲之間引入邊緣設備，將雲服務擴展到網路邊緣。邊緣計算架構包括終端層、邊緣層和雲層。圖展示了邊緣計算的體系架構。接下來我們簡要介紹邊緣計算體系架構中每層的組成和功能。
（1）終端層
終端層是最接近終端用戶的層，它由各種物聯網設備組成，例如感測器、智能手機、智能車輛、智能卡、讀卡器等。為了延長終端設備提供服務的時間，則應該避免在終端設備上運行復雜的計算任務。因此，我們只將終端設備負責收集原始數據，並上傳至上層進行計算和存儲。終端層連接上一層主要通過蜂窩網路。
（2）邊緣層
邊緣層位於網路的邊緣，由大量的邊緣節點組成，通常包括路由器、網關、交換機、接入點、基站、特定邊緣伺服器等。這些邊緣節點廣泛分布在終端設備和雲層之間，例如咖啡館、購物中心、公交總站、街道、公園等。它們能夠對終端設備上傳的數據進行計算和存儲。由於這些邊緣節點距離用戶距離較近，則可以為運行對延遲比較敏感的應用，從而滿足用戶的實時性要求。邊緣節點也可以對收集的數據進行預處理，再把預處理的數據上傳至雲端，從而減少核心網路的傳輸流量。邊緣層連接上層主要通過網際網路。
（3）雲層
雲層由多個高性能伺服器和存儲設備組成，它具有強大的計算和存儲功能，可以執行復雜的計算任務。雲模塊通過控制策略可以有效地管理和調度邊緣節點和雲計算中心，為
用戶提供更好的服務。
1.2 邊緣計算的優勢
邊緣計算模型將原有雲計算中心的部分或全部計算任務遷移到數據源附近，相比於傳統的雲計算模型，邊緣計算模型具有實時數據處理和分析、安全性高、隱私保護、可擴展性強、位置感知以及低流量的優勢。
（1）實時數據處理和分析。將原有雲計算中心的計算任務部分或全部遷移到網路邊緣，在邊緣設備處理數據，而不是在外部數據中心或雲端進行；因此提高了數據傳輸性能，保證了處理的實時性，同時也降低了雲計算中心的計算負載。
（2）安全性高。傳統的雲計算模型是集中式的，這使得它容易受到分布式拒絕服務供給和斷電的影響。邊緣計算模型在邊緣設備和雲計算中心之間分配處理、存儲和應用，使得其安全性提高。邊緣計算模型同時也降低了發生單點故障的可能性。
（3）保護隱私數據，提升數據安全性。邊緣計算模型是在本地設備上處理更多數據而不是將其上傳至雲計算中心，因此邊緣計算還可以減少實際存在風險的數據量。即使設備受到攻擊，它也只會包含本地收集的數據，而不是受損的雲計算中心。
（4）可擴展性。邊緣計算提供了更便宜的可擴展性路徑，允許公司通過物聯網設備和邊緣數據中心的組合來擴展其計算能力。使用具有處理能力的物聯網設備還可以降低擴展成本，因此添加的新設備都不會對網路產生大量帶寬需求。
（5）位置感知。邊緣分布式設備利用低級信令進行信息共享。邊緣計算模型從本地接入網路內的邊緣設備接收信息以發現設備的位置。例如導航，終端設備可以根據自己的實時位置把相關位置信息和數據交給邊緣節點來進行處理，邊緣節點基於現有的數據進行判斷和決策。
（6）低流量。本地設備收集的數據可以進行本地計算分析，或者在本地設備上進行數據的預處理，不必把本地設備收集的所有數據上傳至雲計算中心，從而可以減少進入核心網的流量。
2 邊緣計算的典型應用
邊緣計算在很多應用場景下都取得了很好的效果。本節中，我們將介紹基於邊緣計算框架設計的幾個新興應用場景，部分場景在歐洲電信標准化協會（ETSI）白皮書中進行了討論，如視頻分析和移動大數據。還有一些綜述論文介紹了車輛互聯、醫療保健、智能建築控制、海洋監測以及無線感測器和執行器網路與邊緣計算結合的場景。
（1）醫療保健。
（2）視頻分析。
（3）車輛互聯。
邊緣計算可以為這一需要提供相應的架構、服務、支持能力，縮短端到端延遲，使數據更快地被處理，避免信號處理不及時而造成車禍等事故。一輛車可以與其他接近的車輛通信，並告知他們任何預期的風險或交通擁堵。
3 邊緣計算現狀和關鍵技術
目前，邊緣計算的發展仍然處於初期階段。隨著越來越多的設備聯網，邊緣計算得到了來自工業界和學術界的廣泛重視和一致認可。本節中，我們主要從工業界和學術界的角度介紹邊緣計算的現狀。
3.1 工業界
在工業界中，亞馬遜、谷歌和微軟等雲巨頭正在成為邊緣計算領域的 領 先 者 。亞 馬 遜 的 AWS Greengrass 服務進軍邊緣計算領域 ，走在 了 行 業 的 前 面 。AWS Greengrass 將 AWS 擴展到設備上，這樣本地生成的數據就可以在本地設備上處理。微軟在這一領域也有大動作，該公司計劃未來 4 年在物聯網領域投入50億美元，其中包括邊緣計算項目。谷歌宣布了2款新產品，意在幫助改善邊緣聯網設備的開發。
分別是硬體晶元Edge張量處理單元（TPU）和軟體堆棧 Cloud 物聯網（IoT）Edge。涉足邊緣計算領域的並不只是這3大雲巨頭。2015年，思科、ARM、英特爾、微軟、普林斯頓大學聯合成立了開放霧計算（OpenFog）聯盟；2016年11月30日，在北京正式成立了產學研結合的邊緣計算產業合作平台，推動運行技術（OT）和信息與通信技術（ICT）產業開放協作，引領邊緣計算產業蓬勃發展，深化行業數字化轉型。
3.2 學術界
學術界也展開了關於邊緣計算的研究，邊緣計算頂級年會電氣和電子工程師協會/國際計算機協會邊緣計算研討會、IEEE 國際分布式計算系統會議、國際計算機通信會議等重大國際會議都開始增加邊緣計算的分會和專題研討會。涉及主要關鍵技術及研究熱點如下：
（1）計算卸載。計算卸載是指終端設備將部分或全部計算任務卸載到資源豐富的邊緣伺服器，以解決終端設備在資源存儲、計算性能以及能效等方面存在的不足。計算卸載的主要技術是卸載決策。卸載決策主要解決的是移動終端如何卸載計算任務、卸載多少以及卸載什麼的問題。根據卸載決策的優化目標將計算卸載分為以降低時延為目標、以降低能量消耗為目標以及權衡能耗和時延為目標的3種類型。
（2）移動性管理。邊緣計算依靠資源在地理上廣泛分布的特點來支持應用的移動性，一個邊緣計算節點只服務周圍的用戶。雲計算模式對應用移動性的支持則是伺服器位置固定，數據通過網路傳輸到伺服器，所以在邊緣計算中應用的移動管理是一種新模式。
4 挑戰
目前邊緣計算已經得到了各行各業的廣泛重視，並且在很多應用場景下開花結果；但邊緣計算的實際應用還存在很多問題[5]需要研究。本文中，我們對其中的幾個主要問題進行分析，包括優化邊緣計算性能、安全性、互操作性以及智能邊緣操作管理服務。
（1）優化邊緣計算性能。在邊緣計算架構中，不同層次的邊緣伺服器所擁有的計算能力有所不同，負載分配將成為一個重要問題。成本分析需要在運行過程中完成、分發負載之間的干擾和資源使用情況，都對邊緣計算架構提出了挑戰。
（2）安全性。邊緣計算的分布式架構增加了攻擊向量的維度，邊緣計算客戶端越智能，越容易受到惡意軟體感染和安全漏洞攻擊。在邊緣計算架構中，在數據源的附近進行計算是保護隱私和數據安全的一種較合適的方法。
（3）互操作性。邊緣設備之間的互操作性是邊緣計算架構能夠大規模落地的關鍵。不同設備商之間需要通過制定相關的標准規范和通用的協作協議，實現異構邊緣設備和系統之間的互操作性。
（4）智能邊緣操作管理服務。網路邊緣設備的服務管理在物聯網環境中需要滿足識別服務優先順序，靈活可擴展和復雜環境下的隔離線。