目錄
案例研究
機遇和挑戰
小結物聯網技術的快速發展和雲服務的推動使得雲計算模型已經不能很好的解決現在的問題，於是，這裡給出一種新型的計算模型，邊緣計算。邊緣計算指的是在網路的邊緣來處理資料，這樣能夠減少請求響應時間、提公升電池續航能力、減少網路頻寬同時保證資料的安全性和私密性。這篇文章會通過一些案例來介紹邊緣計算的相關概念，內容包括雲解除安裝、智慧型家居、智慧型城市和協同邊緣節點實現邊緣計算。希望這篇文章能夠給你一些啟發並讓更多的人投入邊緣計算的研究中來。
雲計算自從它與2023年提出之後，就開始逐步的改變我們生活、學習、工作的方式。生活中經常用到的google、facebook等軟體提供的服務就是典型的代表。並且，可伸縮的基礎設施和能夠支援雲服務的處理引擎也對我們運營商業的模式產生了一定的影響，比如，hadoop、spark等等。
物聯網的快速發展讓我們進入了後雲時代，在我們的日常生活中會產生大量的資料。思科估計到2023年會有將近500億的事物連線到網際網路。物聯網應用可能會要求極快的響應時間，資料的私密性等等。如果把物聯網產生的資料傳輸給雲計算中心，將會加大網路負載，網路可能造成擁堵，並且會有一定的資料處理延時。
隨著物聯網和雲服務的推動，我們假設了一種新的處理問題的模型，邊緣計算。在網路的邊緣產生、處理、分析資料。接下來的文章會介紹為什麼需要邊緣計算，相關定義。有關雲解除安裝和智慧型城市的一些研究，有關邊緣計算下的程式設計、命名、資料抽象、服務管理、資料私密和安全性的問題也會在下文討論。
在網路邊緣產生的資料正在逐步增加，如果我們能夠在網路的邊緣結點去處理、分析資料，那麼這種計算模型會更高效。許多新的計算模型正在不斷的提出，因為我們發現隨著物聯網的發展，雲計算並不總是那麼高效的。接下來文章中將會列出一些原因來證明為什麼邊緣計算能夠比雲計算更高效，更優秀。
##為什麼需要邊緣計算
下面兩幅圖，圖1是傳統雲計算模型下的正規化，最左側是服務提供者來提供資料，上傳到雲中心，終端客戶傳送請求到雲中心，雲中心響應相關請求並傳送資料給終端客戶。終端客戶始終是消費者的角色。
圖2是現在物聯網快速發展下的邊緣計算正規化。邊緣結點（包括智慧型家電、手機、平板等）產生資料，上傳到雲中心，服務提供商也產生資料上傳到雲中心。邊緣結點傳送請求到雲中心，雲中心返還相關資料給邊緣結點。
圖1 雲計算正規化
圖2 邊緣計算正規化
邊緣計算指的是在網路邊緣結點來處理、分析資料。這裡，我們給出邊緣結點的定義，邊緣結點指的就是在資料產生源頭和雲中心之間任一具有計算資源和網路資源的結點。比如，手機就是人與雲中心之間的邊緣結點，閘道器是智慧型家居和雲中心之間的邊緣結點。在理想環境中，邊緣計算指的就是在資料產生源附近分析、處理資料，沒有資料的流轉，進而減少網路流量和響應時間。
在傳統的內容分發網路中，資料都會快取到邊緣結點，隨著物聯網的發展，資料的生產和消費都是在邊緣結點，也就是說邊緣結點也需要承擔一定的計算任務。把雲中心的計算任務解除安裝到邊緣結點這個過程叫做雲解除安裝。
舉個例子，移動網際網路的發展，讓我們得以在移動端流暢的購物，我們的購物車以及相關操作（商品的增刪改查）都是依靠將資料上傳到雲中心才能得以實現的。如果將購物車的相關資料和操作都下放到邊緣結點進行，那麼將會極大提高響應速度，增強使用者體驗。通過減少延遲來提高人與系統的互動質量。
物聯網的發展讓普通人家裡的電子器件都變得活潑了起來，僅僅讓這些電子器件連上網路是不夠的，我們需要更好的利用這些電子元件產生的資料，並利用這些資料更好的為當前家庭服務。考慮到網路頻寬和資料私密保護，我們需要這些資料最好僅能在本地流通，並直接在本地處理即可。我們需要閘道器作為邊緣結點，讓它自己消費家庭裡所產生的資料。同時由於資料的**有很多（可以是來自電腦、手機、感測器等任何智慧型裝置），我們需要定製乙個特殊的os,以至於它能把這些抽象的資料揉和在一起並能有機的統一起來。
邊緣計算的設計初衷是為了讓資料能夠更接近資料來源，因此邊緣計算在智慧型城市中有以下幾方面優勢：
以上是邊緣計算在解決相關問題的潛力和展望，接下來會分析在實現邊緣計算的過程中將要面臨的機遇和挑戰。
在雲計算平台程式設計是非常便捷的，因為雲有特定的編譯平台，大部分程式都可以在雲上跑。但是邊緣計算下的程式設計就會面臨乙個問題，平台異構問題，每乙個網路的邊緣都是不一樣的，有可能是ios系統，也有可能是安卓或者linux等等，不同平台下的程式設計又是不同的。因此我們提出了計算流的概念，計算流是資料傳播路徑上的函式序列/計算序列，可以通過應用程式指定計算發生在資料傳播路徑中的哪個節點。計算流可以幫助使用者確定應該完成哪些功能/計算，以及在計算發生在邊緣之後如何傳播資料。通過部署計算流，可以讓計算盡可能的接近資料來源。
命名方案對於程式設計、定址、事物識別和資料通訊非常重要，但是在邊緣計算中還沒有行之有效的資料處理方式。邊緣計算中事物的通訊是多樣的，可以依靠wifi、藍芽、2.4g等通訊技術，因此，僅僅依靠tcp/ip協議棧並不能滿足這些異構的事物之間進行通訊。邊緣計算的命名方案需要處理事物的移動性，動態的網路拓撲結構，隱私和安全保護，以事物的可伸縮性。傳統的命名機制如dns(網域名稱解析服務)、uri(統一資源標誌符)都不能很好的解決動態的邊緣網路的命名問題。目前正在提出的ndn(命名分發網路)解決此類問題也有一定的侷限性。在乙個相對較小的網路環境中，我們提出一種解決方案，如圖3所示，我們描述乙個事物的時間、地點以及正在做的事情，這種統一的命名機制使得管理變得非常容易。當然，當環境上公升到城市的高度的時候，這種命名機制可能就不是很合適了，還可以進行進一步的討論。
圖3 命名機制
在物聯網環境中會有大量的資料生成，並且由於物聯網網路的異構環境，生成的資料是各種格式的，把各種各樣的資料格式化對邊緣計算來說是乙個挑戰。同時，網路邊緣的大部分事物只是週期性的收集資料，定期把收集到的資料傳送給閘道器，而閘道器中的儲存是有限的，他只能儲存最新的資料，因此邊緣結點的資料會被經常重新整理。利用整合的資料表來儲存感興趣的資料，表內部的結構可以如圖4所示，用id、時間、名稱、資料等來表示資料。
圖4 相應表結構
如果篩選掉過多的原始資料，將導致邊緣結點資料報告的不可靠，如果保留大量的原始資料，那麼邊緣結點的儲存又將是新的問題；同時這些資料應該是可以被引用程式讀寫和操作的，由於物聯網中事物的異構性，導致資料庫的讀寫和操作會存在一定的問題。
邊緣結點的服務管理我們認為應該有以下四個特徵，，包括差異化、可擴充套件性、隔離性和可靠性，進而保證乙個高效可靠的系統。
現存的提供服務的方法是手機終端使用者的資料並上傳到雲端，然後利用雲端強大的處理能力去處理任務，在資料上傳的過程中，資料很容易被別有用心的人收集到。為了保證資料的私密性，我們可以從以下這些方面入手。
1，在網路的邊緣處理使用者資料，這樣資料就只會在本地被儲存、分析和處理。
2，對於不同的應用設定許可權，對私密資料的訪問加以限制。
3，邊緣的網路是高度動態化的網路，需要有效的工具保護資料在網路中的傳輸。
在邊緣計算當中，由於節點眾多並且不同節點的處理能力是不同的，因此，在不同的節點當中選擇合適的排程策略是非常重要的。接下來從延遲、頻寬、能耗和花費這四個方面來討論最優化的指標。
什麼是邊緣計算（Edge AI）？
道翰天瓊認知智慧型機械人平台api介面大腦為您揭秘。邊緣ai發源於邊緣計算。邊緣計算也稱為邊緣處理，是一種將伺服器放置在本地裝置附近網路技術,這有助於降低系統的處理負載，解決資料傳輸的延遲問題。這樣的處理是在感測器附近或裝置產生資料的位置進行的，因此稱之為邊緣。邊緣計算的發展意味著邊緣人工智慧正變得...
什麼是邊緣計算（Edge AI）？
道翰天瓊認知智慧型機械人平台api介面大腦為您揭秘。邊緣ai發源於邊緣計算。邊緣計算也稱為邊緣處理，是一種將伺服器放置在本地裝置附近網路技術,這有助於降低系統的處理負載，解決資料傳輸的延遲問題。這樣的處理是在感測器附近或裝置產生資料的位置進行的，因此稱之為邊緣。邊緣計算的發展意味著邊緣人工智慧正變得...
什麼是邊緣計算閘道器？
佰馬的邊緣計算閘道器使用工業級arm處理器，具有強大的邊緣計算功能，為邊緣節點服務提供強勁的計算資源，並有效分擔雲端負荷。從字面上看，具有邊緣計算的閘道器稱為邊緣計算閘道器。那什麼是邊緣計算呢？物聯網的飛速發展使我們進入雲時代，但在雲的應用中將生成大量資料，物聯網的應用可能需要極快的響應時間，資料隱...