邊緣計(jì)算應(yīng)用和挑戰(zhàn)在哪里

（1）萬物互聯(lián)實(shí)時(shí)性需求。萬物互聯(lián)環(huán)境下，隨著邊緣設(shè)備數(shù)量的增加，這些設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也在激增，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)帶寬逐漸成為了云計(jì)算的一個(gè)瓶頸。例如波音 787 每秒產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量超過 5 GB，但飛機(jī)與衛(wèi)星之間的帶寬不足以支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸。

（2）數(shù)據(jù)安全與隱私。隨著智能家居的普及，許多家庭在屋內(nèi)安裝網(wǎng)絡(luò)攝像頭，直接將攝像頭收集的視頻數(shù)據(jù)上傳至云計(jì)算中心會(huì)增加泄露用戶隱私數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)。

（3）能耗較大。隨著在云服務(wù)器運(yùn)行的用戶應(yīng)用程序越來越多，未來大規(guī)模數(shù)據(jù)中心對(duì)能耗的需求將難以滿足?，F(xiàn)有的關(guān)于云計(jì)算中心的能耗研究主要集中在如何提高能耗使用效率方面。然而，僅提高能耗使用效率，仍不能解決數(shù)據(jù)中心巨大的能耗問題，這在萬物互聯(lián)環(huán)境下將更加突出。

針對(duì)于此，萬物互聯(lián)應(yīng)用需求的發(fā)展催生了邊緣計(jì)算模型。邊緣計(jì)算模型是指在網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行計(jì)算的一種新型計(jì)算模型。邊緣計(jì)算模型中邊緣設(shè)備具有執(zhí)行計(jì)算和數(shù)據(jù)分析的處理能力，將原有云計(jì)算模型執(zhí)行的部分或全部計(jì)算任務(wù)遷移到網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備上，降低云服務(wù)器的計(jì)算負(fù)載，減緩網(wǎng)絡(luò)帶寬的壓力，提高萬物互聯(lián)時(shí)代數(shù)據(jù)的處理效率。邊緣計(jì)算并不是為了取代云，而是對(duì)云的補(bǔ)充，為移動(dòng)計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等提供更好的計(jì)算平臺(tái)。

邊緣計(jì)算模型成為新興萬物互聯(lián)應(yīng)用的支撐平臺(tái)，目前已是大勢(shì)所趨。本文中，我們從概念、關(guān)鍵技術(shù)、典型應(yīng)用、現(xiàn)狀趨勢(shì)和挑戰(zhàn)等方面對(duì)邊緣計(jì)算模型展開介紹，旨在為邊緣計(jì)算研究者提供參考。

邊緣計(jì)算概念

對(duì)于邊緣計(jì)算，不同組織給出了不同的定義。美國韋恩州立大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系施巍松等人把邊緣計(jì)算定義為：“邊緣計(jì)算是指在網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行計(jì)算的一種新型計(jì)算模式，邊緣計(jì)算中邊緣的下行數(shù)據(jù)表示云服務(wù)，上行數(shù)據(jù)表示萬物互聯(lián)服務(wù)”。邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟把邊緣計(jì)算定義為：“邊緣計(jì)算是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的開發(fā)平臺(tái)，就近提供邊緣智能服務(wù)，滿足行業(yè)數(shù)字在敏捷聯(lián)接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求”。

因此，邊緣計(jì)算是一種新型計(jì)算模式，通過在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，為應(yīng)用提供融合計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)等資源，同時(shí)邊緣計(jì)算也是一種使能技術(shù)，通過在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)提供這些資源，滿足行業(yè)在敏捷聯(lián)接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求。

1.1 邊緣計(jì)算體系架構(gòu)

邊緣計(jì)算通過在終端設(shè)備和云之間引入邊緣設(shè)備，將云服務(wù)擴(kuò)展到網(wǎng)絡(luò)邊緣。邊緣計(jì)算架構(gòu)包括終端層、邊緣層和云層。圖 1 展示了邊緣計(jì)算的體系架構(gòu)。接下來我們簡要介紹邊緣計(jì)算體系架構(gòu)中每層的組成和功能。

圖1 邊緣計(jì)算體系結(jié)構(gòu)

（1）終端層：終端層是最接近終端用戶的層。它由各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備組成，例如傳感器、智能手機(jī)、智能車輛、智能卡、讀卡器等。為了延長終端設(shè)備提供服務(wù)的時(shí)間，則應(yīng)該避免在終端設(shè)備上運(yùn)行復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。因此，我們只將終端設(shè)備負(fù)責(zé)收集原始數(shù)據(jù)，并上傳至上層進(jìn)行計(jì)算和存儲(chǔ)。終端層連接上一層主要通過蜂窩網(wǎng)絡(luò)。

（2）邊緣層：邊緣層位于網(wǎng)絡(luò)的邊緣，由大量的邊緣節(jié)點(diǎn)組成，通常包括路由器、網(wǎng)關(guān)、交換機(jī)、接入點(diǎn)、基站、特定邊緣服務(wù)器等。這些邊緣節(jié)點(diǎn)廣泛分布在終端設(shè)備和云層之間，例如咖啡館、購物中心、公交總站、街道、公園等。它們能夠?qū)K端設(shè)備上傳的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和存儲(chǔ)。由于這些邊緣節(jié)點(diǎn)距離用戶距離較近，則可以為運(yùn)行對(duì)延遲比較敏感的應(yīng)用，從而滿足用戶的實(shí)時(shí)性要求。邊緣節(jié)點(diǎn)也可以對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，再把預(yù)處理的數(shù)據(jù)上傳至云端，從而減少核心網(wǎng)絡(luò)的傳輸流量。邊緣層連接上層主要通過因特網(wǎng)。

（3）云層：云層由多個(gè)高性能服務(wù)器和存儲(chǔ)設(shè)備組成。它具有強(qiáng)大的計(jì)算和存儲(chǔ)功能，可以執(zhí)行復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。云模塊通過控制策略可以有效地管理和調(diào)度邊緣節(jié)點(diǎn)和云計(jì)算中心，為用戶提供更好的服務(wù)。

1.2 邊緣計(jì)算范例

與邊緣計(jì)算類似的范例，如霧計(jì)算、移動(dòng)邊緣計(jì)算等，雖然與邊緣計(jì)算不盡相同，但它們?cè)趧?dòng)機(jī)、節(jié)點(diǎn)設(shè)備、節(jié)點(diǎn)位置等上與邊緣計(jì)算范例類似。協(xié)同邊緣計(jì)算是一種新的計(jì)算范例，它使用邊緣設(shè)備和路由器的網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的分布式?jīng)Q策。決策是在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部通過在邊緣設(shè)備之間共享數(shù)據(jù)和計(jì)算而不是將所有數(shù)據(jù)發(fā)送到集中式服務(wù)器來完成的。這與通常執(zhí)行集中計(jì)算的現(xiàn)有計(jì)算范例不同，并且諸如網(wǎng)關(guān)的邊緣設(shè)備僅用于收集數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)發(fā)送到服務(wù)器以進(jìn)行處理。邊緣計(jì)算與協(xié)同邊緣計(jì)

算的對(duì)比如表 1 所示。

1.3 邊緣計(jì)算優(yōu)勢(shì)

邊緣計(jì)算模型將原有云計(jì)算中心的部分或全部計(jì)算任務(wù)遷移到數(shù)據(jù)源附近，相比于傳統(tǒng)的云計(jì)算模型，邊緣計(jì)算模型具有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和分析、安全性高、隱私保護(hù)、可擴(kuò)展性強(qiáng)、位置感知及低流量的優(yōu)勢(shì)。

（1）實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和分析。將原有云計(jì)算中心的計(jì)算任務(wù)部分或全部遷移到網(wǎng)絡(luò)邊緣，在邊緣設(shè)備處理數(shù)據(jù)，而不是在外部數(shù)據(jù)中心或云端進(jìn)行；因此提高了數(shù)據(jù)傳輸性能，保證了處理的實(shí)時(shí)性，同時(shí)也降低了云計(jì)算中心的計(jì)算負(fù)載。

（2）安全性高。傳統(tǒng)的云計(jì)算模型是集中式的，這使得它容易受到分布式拒絕服務(wù)供給和斷電的影響。邊緣計(jì)算模型在邊緣設(shè)備和云計(jì)算中心之間分配處理、存儲(chǔ)和應(yīng)用，使得其安全性高。邊緣計(jì)算模型也降低了發(fā)生單點(diǎn)故障的可能性。

（3）保護(hù)隱私數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)安全性。邊緣計(jì)算模型是在本地設(shè)備上處理更多數(shù)據(jù)而不是將其上傳至云計(jì)算中心，因此邊緣計(jì)算還可以減少實(shí)際存在風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)量。即使設(shè)備受到攻擊，它也只會(huì)包含本地收集的數(shù)據(jù)，而不是受損的云計(jì)算中心。

（4）可擴(kuò)展性。邊緣計(jì)算提供了更便宜的可擴(kuò)展性路徑，允許公司通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和邊緣數(shù)據(jù)中心的組合來擴(kuò)展其計(jì)算能力。使用具有處理能力的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備還可以降低擴(kuò)展成本，因此添加的新設(shè)備都不會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生大量帶寬需求。

（5）位置感知。邊緣分布式設(shè)備利用低級(jí)信令進(jìn)行信息共享。邊緣計(jì)算模型從本地接入網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的邊緣設(shè)備接收信息以發(fā)現(xiàn)設(shè)備的位置。例如導(dǎo)航，終端設(shè)備可以根據(jù)自己的實(shí)時(shí)位置把相關(guān)位置信息和數(shù)據(jù)交給邊緣節(jié)點(diǎn)來進(jìn)行處理，邊緣節(jié)點(diǎn)基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷和決策。

（6）低流量。本地設(shè)備收集的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行本地計(jì)算分析，或者在本地設(shè)備上進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理，不必把本地設(shè)備收集的所有數(shù)據(jù)上傳至云計(jì)算中心，從而可以減少進(jìn)入核心網(wǎng)的流量。

表 1 邊緣計(jì)算與協(xié)同邊緣計(jì)算比較

邊緣計(jì)算的典型應(yīng)用

邊緣計(jì)算在很多應(yīng)用場(chǎng)景下都取得了很好的效果。本節(jié)中，我們將介紹基于邊緣計(jì)算框架設(shè)計(jì)的幾個(gè)新興應(yīng)用場(chǎng)景，部分場(chǎng)景在歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)（ETSI）白皮書中進(jìn)行了討論，如視頻分析和移動(dòng)大數(shù)據(jù)。還有一些綜述論文介紹了車輛互聯(lián)、醫(yī)療保健、智能建筑控制、海洋監(jiān)測(cè)以及無線傳感器和執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)與邊緣計(jì)算結(jié)合的場(chǎng)景。

（1）醫(yī)療保健。邊緣計(jì)算可以輔助醫(yī)療保健，例如可以針對(duì)患有中風(fēng)的患者輔助醫(yī)療保健。研究人員最近提出了一種名為 U-fall 的智能醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施，它通過采用邊緣計(jì)算技術(shù)來利用智能手機(jī)。在邊緣計(jì)算的輔助下，U-fall 借助智能設(shè)備傳感器實(shí)時(shí)感應(yīng)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)。邊緣計(jì)算還可以幫助健康顧問協(xié)助他們的病人，而不受其地理位置的影響。邊緣計(jì)算使智能手機(jī)能夠從智能傳感器收集患者的生理信息，例如脈搏率、體溫等，并將其發(fā)送到云服務(wù)器以進(jìn)行存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)同步和共享。

（2）視頻分析。在萬物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，用于監(jiān)測(cè)控制的攝像機(jī)無處不在，傳統(tǒng)的終端設(shè)備——云服務(wù)器架構(gòu)可能無法傳輸來自數(shù)百萬臺(tái)終端設(shè)備的視頻。在這種情況下，邊緣計(jì)算可以輔助基于視頻分析的應(yīng)用。在邊緣計(jì)算輔助下，大量的視頻不用再全部上傳至云服務(wù)器，而是在靠近終端設(shè)備的邊緣服務(wù)器中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，只把邊緣服務(wù)器不能處理的小部分?jǐn)?shù)據(jù)上傳至云計(jì)算中心即可。

（3）車輛互聯(lián)。通過互聯(lián)網(wǎng)接入為車輛提供便利，使其能夠與道路上的其他車輛連接。如果把車輛收集的數(shù)據(jù)全部上傳至云端處理會(huì)造成互聯(lián)網(wǎng)負(fù)載過大，導(dǎo)致傳輸延遲；因此，需要邊緣設(shè)備其本身具有處理視頻、音頻、信號(hào)等數(shù)據(jù)的能力。邊緣計(jì)算可以為這一需要提供相應(yīng)的架構(gòu)、服務(wù)、支持能力，縮短端到端延遲，使數(shù)據(jù)更快地被處理，避免信號(hào)處理不及時(shí)而造成車禍等事故。一輛車可以與其他接近的車輛通信，并告知他們?nèi)魏晤A(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)或交通擁堵。

（4）移動(dòng)大數(shù)據(jù)分析。無處不在的移動(dòng)終端設(shè)備可以收集大量的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)對(duì)業(yè)務(wù)至關(guān)重要，因?yàn)樗梢蕴崛】赡苡幸嬗诓煌瑯I(yè)務(wù)部門的分析和有用信息。大數(shù)據(jù)分析是從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的信息的過程。在移動(dòng)設(shè)備附近實(shí)施部署邊緣服務(wù)器可以通過網(wǎng)絡(luò)高帶寬和低延遲提升大數(shù)據(jù)分析。例如，首先在附近的邊緣服務(wù)器中收集和分析大數(shù)據(jù)，然后可以將大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果傳遞到核心網(wǎng)絡(luò)以進(jìn)一步處理，從而減輕核心網(wǎng)絡(luò)的壓力。

（5）智能建筑控制。智能建筑控制系統(tǒng)由部署在建筑物不同部分的無線傳感器組成。傳感器負(fù)責(zé)監(jiān)測(cè)和控制建筑環(huán)境，例如溫度、氣體水平或濕度。在智能建筑環(huán)境中，部署邊緣計(jì)算環(huán)境的建筑可以通過傳感器共享信息并對(duì)任何異常情況做出反應(yīng)。這些傳感器可以根據(jù)其他無線節(jié)點(diǎn)接收的集體信息來維持建筑氣氛。

（6）海洋監(jiān)測(cè)控制?？茖W(xué)家正在研究如何應(yīng)對(duì)任何海洋災(zāi)難性事件，并提前了解氣候變化。這可以幫助人們快速采取應(yīng)對(duì)措施，從而減輕災(zāi)難性事件造成的嚴(yán)重后果。部署在海洋中某些位置的傳感器大量傳輸數(shù)據(jù)，這需要大量的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源。而利用傳統(tǒng)的云計(jì)算中心來處理接收到的大量數(shù)據(jù)可能會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)傳輸?shù)难舆t。在這種情況下，邊緣計(jì)算可以發(fā)揮重要作用，通過在靠近數(shù)據(jù)源的地方就近處理，從而防止數(shù)據(jù)丟失或傳感器數(shù)據(jù)傳輸延遲。

（7）智能家居。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，智能家居系統(tǒng)得到進(jìn)一步發(fā)展，其利用大量的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)控制家庭內(nèi)部狀態(tài)，接收外部控制命令并最終完成對(duì)家居環(huán)境的調(diào)控，以提升家居安全性、便利性、舒適性。由于家庭數(shù)據(jù)的隱私性，用戶并不總是愿意將數(shù)據(jù)上傳至云端進(jìn)行處理，尤其是一些家庭內(nèi)部視頻數(shù)據(jù)。而邊緣計(jì)算可以將家庭數(shù)據(jù)處理推送至家庭內(nèi)部網(wǎng)關(guān)，減少家庭數(shù)據(jù)的外流，從而降低數(shù)據(jù)外泄的可能性，提升系統(tǒng)的隱私性。

（8）智慧城市。預(yù)測(cè)顯示：一個(gè)百萬人口的城市每天將會(huì)產(chǎn)生 200 PB 的數(shù)據(jù)。因此，應(yīng)用邊緣計(jì)算模型，將數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)邊緣處理是一個(gè)很好的解決方案。例如在城市路面檢測(cè)中，在道路兩側(cè)路燈上安裝傳感器收集城市路面信息，檢測(cè)空氣質(zhì)量、光照強(qiáng)度、噪聲水平等環(huán)境數(shù)據(jù)，當(dāng)路燈發(fā)生故障時(shí)能夠即時(shí)反饋給維護(hù)人員，同時(shí)輔助健康急救和公共安全領(lǐng)域。

邊緣計(jì)算現(xiàn)狀和關(guān)鍵技術(shù)

目前，邊緣計(jì)算的發(fā)展仍然處于初期階段。隨著越來越多的設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，邊緣計(jì)算得到了來自工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛重視和一致認(rèn)可。本節(jié)中，我們主要從工業(yè)界和學(xué)術(shù)界分別介紹邊緣計(jì)算的現(xiàn)狀。

3.1 工業(yè)界

在工業(yè)界中，亞馬遜、谷歌和微軟等云巨頭正在成為邊緣計(jì)算領(lǐng)域的領(lǐng)先者。亞馬遜的 AWS Greengrass 服務(wù)進(jìn)軍邊緣計(jì)算領(lǐng)域，走在了行業(yè)的前面。AWS Greengrass 將 AWS 擴(kuò)展到設(shè)備上，這樣本地生成的數(shù)據(jù)就可以在本地設(shè)備上處理。微軟在這一領(lǐng)域也有大動(dòng)作，該公司計(jì)劃未來 4 年在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域投入 50 億美元，其中包括邊緣計(jì)算項(xiàng)目。谷歌宣布了 2 款新產(chǎn)品，意在幫助改善邊緣聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的開發(fā)。

它們分別是硬件芯片 Edge 張量處理單元（TPU） 和軟件堆棧 Cloud 物聯(lián)網(wǎng)（IoT） Edge。涉足邊緣計(jì)算領(lǐng)域的并不只是這 3 大云巨頭。2015 年，思科、ARM、因特爾、微軟、普林斯頓大學(xué)聯(lián)合成立了 Open Fog 聯(lián)盟；2016 年 11 月 30 日，在北京正式成立了產(chǎn)學(xué)研結(jié)合的邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)合作平臺(tái)，推動(dòng)運(yùn)行技術(shù)（OT）和信息與通信技術(shù)（ICT）產(chǎn)業(yè)開放協(xié)作，引領(lǐng)邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，深化行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

3.2 學(xué)術(shù)界

學(xué)術(shù)界也展開了關(guān)于邊緣計(jì)算的研究，邊緣計(jì)算頂級(jí)年會(huì)電氣和電子工程師協(xié)會(huì)（IEEE）/國際計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)（ACM）邊緣計(jì)算研討會(huì)（SEC）、IEEE 國際分布式計(jì)算系統(tǒng)會(huì)議（ICDCS）、國際計(jì)算機(jī)通信會(huì)議（INFOCOM）等重大國際會(huì)議都開始增加邊緣計(jì)算的分會(huì)和專題研討會(huì)。涉及主要關(guān)鍵技術(shù)及研究熱點(diǎn)如下：

（1） 計(jì)算卸載。計(jì)算卸載是指終端設(shè)備將部分或全部計(jì)算任務(wù)卸載到資源豐富的邊緣服務(wù)器，以解決終端設(shè)備在資源存儲(chǔ)、計(jì)算性能以及能效等方面存在的不足。計(jì)算卸載的主要技術(shù)是卸載決策。卸載決策主要解決的是移動(dòng)終端如何卸載計(jì)算任務(wù)、卸載多少以及卸載什么的問題。根據(jù)卸載決策的優(yōu)化目標(biāo)將計(jì)算卸載分為以降低時(shí)延為目標(biāo)、以降低能量消耗為目標(biāo)以及權(quán)衡能耗和時(shí)延為目標(biāo)的 3 種類型。

（2）移動(dòng)性管理。邊緣計(jì)算依靠資源在地理上廣泛分布的特點(diǎn)來支持應(yīng)用的移動(dòng)性，一個(gè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)只服務(wù)周圍的用戶。云計(jì)算模式對(duì)應(yīng)用移動(dòng)性的支持則是服務(wù)器位置固定，數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)椒?wù)器，所以在邊緣計(jì)算中應(yīng)用的移動(dòng)管理是一種新模式。主要涉及 2 個(gè)問題：資源發(fā)現(xiàn)，即用戶在移動(dòng)的過程中需要快速發(fā)現(xiàn)周圍可以利用的資源，并選擇最合適的資源。邊緣計(jì)算的資源發(fā)現(xiàn)需要適應(yīng)異構(gòu)的資源環(huán)境，還需要保證資源發(fā)現(xiàn)的速度，才能使應(yīng)用不間斷的為用戶提供服務(wù)。另一個(gè)問題是資源切換，即當(dāng)用戶移動(dòng)時(shí)，移動(dòng)應(yīng)用使用的計(jì)算資源可能會(huì)在多個(gè)設(shè)備間切換。資源切換要將服務(wù)程序的運(yùn)行現(xiàn)場(chǎng)遷移，保證服務(wù)連續(xù)性是邊緣計(jì)算研究的一個(gè)重點(diǎn)。一些應(yīng)用程序期望在用戶位置改變之后繼續(xù)為用戶提供服務(wù)。邊緣計(jì)算資源的異構(gòu)性與網(wǎng)絡(luò)的多樣性，需要遷移過程自適應(yīng)設(shè)備計(jì)算能力與網(wǎng)絡(luò)帶寬的變化。

挑戰(zhàn)

目前邊緣計(jì)算已經(jīng)得到了各行各業(yè)的廣泛重視，并且在很多應(yīng)用場(chǎng)景下開花結(jié)果；但邊緣計(jì)算的實(shí)際應(yīng)用還存在很多問題需要研究。本文對(duì)其中的幾個(gè)主要問題進(jìn)行分析，包括優(yōu)化邊緣計(jì)算性能、安全性、互操作性以及智能邊緣操作管理服務(wù)。

（1）優(yōu)化邊緣計(jì)算性能。在邊緣計(jì)算架構(gòu)中，不同層次的邊緣服務(wù)器所擁有的計(jì)算能力有所不同，負(fù)載分配將成為一個(gè)重要問題。用戶需求、延時(shí)、帶寬、能耗及成本是決定負(fù)載分配策略的關(guān)鍵指標(biāo)。針對(duì)不同工作負(fù)載，應(yīng)設(shè)置指標(biāo)的權(quán)重和優(yōu)先級(jí)，以便系統(tǒng)選擇最優(yōu)分配策略。成本分析需要在運(yùn)行過程中完成、分發(fā)負(fù)載之間的干擾和資源使用情況，都對(duì)邊緣計(jì)算架構(gòu)提出了挑戰(zhàn)。

（2）安全性。邊緣計(jì)算的分布式架構(gòu)增加了攻擊向量的維度，邊緣計(jì)算客戶端越智能，越容易受到惡意軟件感染和安全漏洞攻擊。在邊緣計(jì)算架構(gòu)中，在數(shù)據(jù)源的附近進(jìn)行計(jì)算是保護(hù)隱私和數(shù)據(jù)安全的一種較合適的方法。但由于網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備的資源有限，對(duì)于有限資源的邊緣設(shè)備而言，現(xiàn)有數(shù)據(jù)安全的保護(hù)方法并不能完全適用于邊緣計(jì)算架構(gòu)。而且，網(wǎng)絡(luò)邊緣高度動(dòng)態(tài)的環(huán)境也會(huì)使網(wǎng)絡(luò)更加易受攻擊和難以保護(hù)。

（3）互操作性。邊緣設(shè)備之間的互操作性是邊緣計(jì)算架構(gòu)能夠大規(guī)模落地的關(guān)鍵。不同設(shè)備商之間需要通過制定相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和通用的協(xié)作協(xié)議，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)邊緣設(shè)備和系統(tǒng)之間的互操作性。

（4）智能邊緣操作管理服務(wù)。網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備的服務(wù)管理在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中需要滿足識(shí)別服務(wù)優(yōu)先級(jí)，靈活可擴(kuò)展和復(fù)雜環(huán)境下的隔離線。在傳感器數(shù)據(jù)和通信不可靠的情況下，系統(tǒng)如何通過利用多維參考數(shù)據(jù)源和歷史數(shù)據(jù)記錄，提供可靠的服務(wù)是目前需要關(guān)注的問題。

結(jié)束語

本文主要從基本概念、應(yīng)用場(chǎng)景、研究現(xiàn)狀和關(guān)鍵技術(shù)、存在的挑戰(zhàn)方面對(duì)邊緣計(jì)算模型進(jìn)行了系統(tǒng)性介紹。邊緣計(jì)算的核心思想是為應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)提供計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)等資源，是一種新的計(jì)算架構(gòu)。邊緣計(jì)算架構(gòu)可以滿足用戶對(duì)延遲敏感應(yīng)用的需求和減少核心網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載壓力。值得注意的是，單個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)計(jì)算和存儲(chǔ)資源有限且安全性低于云計(jì)算中心，如何實(shí)現(xiàn)邊緣節(jié)點(diǎn)之間的安全、高性能協(xié)作和智能管理是亟待探索和研究的問題。