邊緣計算解決什么問(wèn)題，采用什么模式？

本文將介紹邊緣計算需要處理的問(wèn)題，劃定邊緣計算重點(diǎn)需要研究的內容，以便清楚地認識為什么需要邊緣計算，并定義了邊緣計算的物理邊界，以明確問(wèn)題的本質(zhì)。

是繼計算、網(wǎng)格計算、之后的又一新型計算模型。我們認為邊緣計算是以云計算為核心，以現代通信網(wǎng)絡(luò )為途徑，以海量智能終端為前沿，通過(guò)優(yōu)化資源配置，使得計算、存儲、傳輸、應用等服務(wù)更具智能，具備優(yōu)勢互補、深度協(xié)同的資源調度能力，是集云、網(wǎng)、端、智四位一體的新型計算模型。

本文將介紹邊緣計算需要處理的問(wèn)題，劃定邊緣計算重點(diǎn)需要研究的內容，以便清楚地認識為什么需要邊緣計算，并定義了邊緣計算的物理邊界，以明確問(wèn)題的本質(zhì)。

(1)高可靠、低延遲計算能力的需求

大數據的傳輸、分析、處理與存儲對網(wǎng)絡(luò )帶寬提出了巨大的挑戰，而邊緣計算的誕生，為解決這一問(wèn)題提供了必要的技術(shù)手段。大量的海量終端設備是數據收集的第一站，而把大量的數據傳輸到云計算中心去處理，將導致數據處理的不及時(shí)，甚至造成系統事故，尤其在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、VR/AR 等要求可靠性、實(shí)時(shí)性比較高的應用場(chǎng)景下。

(2)數據中心能耗過(guò)大問(wèn)題

云計算、超算需要依托計算中心、數據中心為其提供支撐，而過(guò)于集中的資源消耗了大量的電力，由于資源利用率不高，造成了大量的資源閑置。PUE數值往往過(guò)高，國外數據中心一般小于 2，而國內大多數數據中心介于 2 和 3 之間。為此，集中式的計算模型將導致資源的極大浪費，同時(shí)也帶來(lái)了過(guò)大的電力消耗。邊緣計算可通過(guò)分擔數據中心的存儲和計算任務(wù)，無(wú)需建立大規模數據中心，一定程度上可以減少能耗。

(3)大數據處理的壓力

根據 IDC 報告，80%的數據是非結構化數據，預計到 2020 年全球數據總量將達到 35ZB。而物聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展使得終端設備呈現指數級增長(cháng)，無(wú)疑又進(jìn)一步加劇了這一趨勢。如果大數據處理方法還是依賴(lài)云計算、超算計算模型，無(wú)疑不切實(shí)際。過(guò)于集中的處理方式消耗了大量收集、匯聚、處理的成本，而且效率得不到保證。同時(shí)，很多處理任務(wù)沒(méi)必要進(jìn)行集中處理，可以分擔在前端進(jìn)行預處理，減少不必要的傳輸、存儲資源消耗。因此，邊緣計算將會(huì )減輕云計算模型的處理壓力，分擔大量的前端數據處理任務(wù)。

(4)云計算資源利用率不高

企業(yè)對 IT 基礎設施的需求受多種因素制約，比如：時(shí)間段、應用類(lèi)型、地理區域等，特別是在私有云環(huán)境下，在很多時(shí)間段、應用場(chǎng)景下資源是浪費的。為此，需要發(fā)揮邊緣云、邊緣計算的優(yōu)勢，避免大量資源的過(guò)于集中，減少數據中心的資金投入，而應把處理設備部署到網(wǎng)絡(luò )的邊緣，發(fā)揮集中式和分散式計算的雙重優(yōu)勢。

(5)智能前端

隨著(zhù)人工智能技術(shù)的發(fā)展，眾多智能終端設備自身可以完成部分、甚至全部處理任務(wù)，無(wú)需立刻回傳到云端進(jìn)行處理，而是有進(jìn)一步處理需求后，才進(jìn)行數據的回傳。因此，邊緣設備可以分擔云計算部分處理任務(wù)，開(kāi)啟“云網(wǎng)端智”四位一體的處理模式。

(6)安全隱私問(wèn)題

數據安全和個(gè)人隱私問(wèn)題是目前數據中心面臨的一大挑戰，目前數據泄露事故、黑客攻擊事件頻發(fā)，給企業(yè)、個(gè)人的信息安全帶來(lái)了嚴峻的考驗。因此，把一些隱私的數據上傳到數據中心，將大大增加了信息泄露的風(fēng)險。在邊緣設備上存儲相關(guān)的數據，相對而言，將有利于數據隱私的保護。因此，基于以上六個(gè)方面，云計算存在著(zhù)亟待解決的問(wèn)題，邊緣計算的某些特質(zhì)可以對云計算相應功能進(jìn)行有效的補充和完善，這也是邊緣計算需要解決的若干問(wèn)題和技術(shù)挑戰。

邊緣計算是去中心化的、分布式的計算模型，從目前相關(guān)研究看主要涉及霧計算、移動(dòng)邊緣計算、三元計算、海計算、海云計算、共享計算、智能邊緣計算等，涵蓋物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)蜂窩網(wǎng)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等眾多領(lǐng)域，是 IT資源設施的優(yōu)化配置解決方案，是算法上的改進(jìn)、算力上的優(yōu)化、數據的重新布局。

1、霧計算

霧計算是云計算的延伸，其概念在 2011 年由思科(Cisco)提出。根據 OpenFog計算聯(lián)盟的定義，霧計算是一種水平的、系統級的體系架構，沿著(zhù)云到物的統一體向用戶(hù)分配就近的計算、存儲、控制、網(wǎng)絡(luò )等功能服務(wù)。

霧計算不需要強大的計算能力，只需要一些性能較差、分布零散的計算設備。霧計算介于云計算和個(gè)人計算之間，是半虛擬化的服務(wù)計算架構模型。霧計算從物聯(lián)網(wǎng)作為切入口，目前從這一角度切入的研究較多。

OpenFog 霧計算計算模型分為 5 個(gè)層次，從下到上依次是：端點(diǎn)層、網(wǎng)關(guān)層、訪(fǎng)問(wèn)層、核心網(wǎng)絡(luò )層、互聯(lián)網(wǎng)層，如上圖所示。

2、移動(dòng)邊緣計算

歐洲電信標準化協(xié)會(huì )(ETSI)提出移動(dòng)邊緣計算(MEC)，該技術(shù)基于 5G 演進(jìn)架構，是將移動(dòng)接入網(wǎng)與互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)深度融合的一種技術(shù)。邊緣計算最早于 2013 年IBM 與 洛西共同推出的一款計算平臺出現的技術(shù)，之后各大電信標準組織開(kāi)始推動(dòng)邊緣計算的規范化工作，目前是技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展初期，但作為 5G 的核心技術(shù)之一，前景廣闊。移動(dòng)邊緣計算可利用無(wú)線(xiàn)接入網(wǎng)絡(luò )就近提供電信用戶(hù) IT 所需服務(wù)和云端計算功能，而創(chuàng )造出一個(gè)具備高性能、低延遲與高帶寬的電信級服務(wù)環(huán)境，加速網(wǎng)絡(luò )中各項內容、服務(wù)及應用的快速下載，讓消費者享有不間斷的高質(zhì)量網(wǎng)絡(luò )體驗。

為了避免網(wǎng)絡(luò ) “被管道化”問(wèn)題，電信標準組織和運營(yíng)商都在研究 5G 技術(shù)，探索移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)如何深度融合機制，進(jìn)而提升移動(dòng)網(wǎng)絡(luò )帶寬的價(jià)值。

根據ETSI 的 GS MEC 003 規范，提出的 MEC 框架，如下圖所示，由三個(gè)層次組成，即：網(wǎng)絡(luò )層、移動(dòng)邊緣主機層、移動(dòng)邊緣系統層。

3、海計算

海計算這個(gè)概念是由中國科學(xué)院江綿恒副院長(cháng)在 2010 年 4 月 12 日在中國科學(xué)院戰略高技術(shù)十二五規劃研討會(huì )上提出來(lái)的，云計算是服務(wù)端的計算模式，而海計算代表終端的大千世界的萬(wàn)物，海計算是物理世界的物體之間的計算模式[25]。海計算這一計算模式與物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展的密不可分，涵蓋了物聯(lián)網(wǎng)多個(gè)層次，包括物理世界感知層、自組織層、分布式智能處理層，如下圖所示。

有文獻把海云計算定義為海量智能物體交互中( 圍繞) 物體產(chǎn)生但發(fā)生在數據中心的計算，物理世界的物體統稱(chēng)為海設備。

4、智能邊緣計算

智能邊緣計算(AI-EC，AI over Edge Computing)是指在 5G 邊緣(可理解在基站端)提供各類(lèi) AI 推理算法資源和相應的可編程 AI 計算資源的公共平臺。其中的算法資源，主要以客觀(guān)世界目標的視覺(jué)識別，音頻識別以及自然語(yǔ)言處理為代表的通用類(lèi)的 AI 推理算法軟件。