什么是“邊緣計(jì)算”工闺？

想要弄清楚這一概念的含義，我們還得從“云計(jì)算”談起。云計(jì)算（cloud computing）指的是通過網(wǎng)絡(luò)“云”將巨大的數(shù)據(jù)計(jì)算處理程序分解成無數(shù)個小程序陆蟆，然后雷厂，通過多部服務(wù)器組成的系統(tǒng)進(jìn)行處理和分析這些小程序得到結(jié)果并返回給用戶。用戶通過網(wǎng)絡(luò)獲得應(yīng)用所需的資源（硬件遍搞、平臺罗侯、軟件）。而提供資源的網(wǎng)絡(luò)被稱為“云”溪猿。

舉個簡單的例子钩杰，這就好似我們現(xiàn)在的用電方式一樣。每個家庭或企業(yè)一般情況下并不自己生產(chǎn)“電”诊县，而是大型發(fā)電站進(jìn)行集中發(fā)電讲弄，然后通過星羅棋布的電網(wǎng)，將“電”輸送到每家每戶依痊。人們只需插上插座避除，按時交納電費(fèi)，便可以用上電胸嘁∑堪冢“云計(jì)算”就類似于這樣一種存在。那些提供云計(jì)算服務(wù)的公司性宏，就好比“大型發(fā)電站”群井。1961 年，網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)領(lǐng)域?qū)＜壹s翰·麥卡錫就曾預(yù)言：“未來電腦運(yùn)算有可能成為一項(xiàng)公共事業(yè)毫胜，就像電話系統(tǒng)已成為一項(xiàng)公共事業(yè)一樣书斜。”然而酵使，正如文章開頭所說荐吉，龐大的數(shù)據(jù)量將極易造成網(wǎng)絡(luò)擁堵，并且隨著5G時代的到來口渔，我們對數(shù)據(jù)的實(shí)時性提出了更高的要求样屠。因此我們需要將部分?jǐn)?shù)據(jù)在本地進(jìn)行處理∪甭觯“邊緣計(jì)算”便是這樣一種模式瞧哟。

所謂邊緣計(jì)算就是在網(wǎng)絡(luò)邊緣結(jié)點(diǎn)來處理、分析數(shù)據(jù)枪向，而不是在中央服務(wù)器里整理后實(shí)施處理。在這里“邊緣節(jié)點(diǎn)”目前主要包括咧党，通信基站秘蛔、服務(wù)器、網(wǎng)關(guān)設(shè)備以及終端設(shè)備。與云計(jì)算相比邊緣計(jì)算在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲械奈恢酶蜕钤保锤涌拷坝脩簟薄獢?shù)據(jù)產(chǎn)生的地方负蠕。作為對云計(jì)算方式的補(bǔ)充，邊緣計(jì)算彌補(bǔ)了云計(jì)算的諸多缺陷倦畅。

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邊緣計(jì)算的優(yōu)勢

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邊緣計(jì)算與傳統(tǒng)云計(jì)算主要性能對比（來源：思科）

1遮糖、低時延：由于數(shù)據(jù)是在邊緣結(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析處理，降低了延遲叠赐，提升應(yīng)用的響應(yīng)速度欲账。據(jù)運(yùn)營商估計(jì)，如若經(jīng)由部署在接入點(diǎn)的MEC完成處理和轉(zhuǎn)發(fā)芭概，則時延有望控制在1ms之內(nèi)赛不。

2、更安全：一些比較敏感的數(shù)據(jù)直接在邊緣進(jìn)行分析處理罢洲，不用全部上傳至云計(jì)算平臺踢故，能夠盡可能的避免數(shù)據(jù)泄露問題。

3惹苗、減少數(shù)據(jù)傳輸：數(shù)據(jù)不需要全部傳輸?shù)皆贫说罱希瑴p少智能設(shè)備和數(shù)據(jù)中心傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，節(jié)省了大量帶寬成本桩蓉，同時還能減小核心網(wǎng)絡(luò)的擁堵淋纲。

4、提高可用性：邊緣計(jì)算分擔(dān)（offload）了中心服務(wù)器的計(jì)算任務(wù)触机，并且降低了出現(xiàn)單點(diǎn)故障的可能帚戳。另外很多智能終端設(shè)備在非工作狀態(tài)下處于閑置狀態(tài)，邊緣計(jì)算可以充分的對其加以利用儡首，提高了資源的利用率片任。

主要“玩家”現(xiàn)狀

目前，邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)主要涉及設(shè)備蔬胯、網(wǎng)絡(luò)对供、應(yīng)用和數(shù)據(jù)四個領(lǐng)域。邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟提出的邊緣計(jì)算參考架構(gòu)1.0指出氛濒，設(shè)備域支撐現(xiàn)場設(shè)備實(shí)現(xiàn)實(shí)時的智能交互和智能應(yīng)用产场；網(wǎng)絡(luò)域?yàn)橄到y(tǒng)互聯(lián)、數(shù)據(jù)聚合與承載提供連接服務(wù)舞竿；數(shù)據(jù)域提供全生命周期數(shù)據(jù)服務(wù)并保障數(shù)據(jù)的安全與隱私京景；應(yīng)用域需要實(shí)現(xiàn)邊緣行業(yè)應(yīng)用，支持邊緣業(yè)務(wù)運(yùn)營骗奖。

從“中信證券研究部”整理的資料來看确徙，邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)涉及硬件醒串、軟件、通信等多個方面的企業(yè)鄙皇。上下游企業(yè)緊密聯(lián)系芜赌，通力合作。并加快邊緣計(jì)算方面的布局伴逸。

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來源：中信證券研究部

對于上游企業(yè)缠沈，2019年2月25日，浪潮在世界移動通信大會MWC2019上發(fā)布了首款基于OTII標(biāo)準(zhǔn)的邊緣計(jì)算服務(wù)器NE5260M5错蝴，該產(chǎn)品專為5G設(shè)計(jì)洲愤，可以承擔(dān)物聯(lián)網(wǎng)、MEC和NFV等5G應(yīng)用場景漱竖，適合邊緣機(jī)房的物理環(huán)境禽篱。華為發(fā)布的華為AR系列敏捷網(wǎng)關(guān)，具有高度的適應(yīng)性馍惹，能提供17種以上的物聯(lián)接口躺率，并廣泛兼容各個行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議。另外万矾，凌華科技推出模塊化工業(yè)云計(jì)算架構(gòu)MICA和架構(gòu)級邊緣服務(wù)器SETO-1000悼吱，用以分別應(yīng)對5G建設(shè)的集中式無線接入網(wǎng)（C-RAN）和分布式無線接入網(wǎng)（D-RAN），前者具有模塊化設(shè)計(jì)良狈、工業(yè)級特性后添、云計(jì)算核心等特征；后者具有防塵防水薪丁、抵抗低溫等環(huán)境耐性遇西，能適配高帶寬下的邊緣計(jì)算需求。當(dāng)然作為上游軟件提供商严嗜，他們也紛紛推出了自己的產(chǎn)品粱檀，例如思科IOx平臺以及華為Liteos平臺。

根據(jù)中信證券的分析報告漫玄，中游企業(yè)在公有云市場上競爭激烈茄蚯，邊緣云服務(wù)提供商逐漸在細(xì)分領(lǐng)域進(jìn)行布局。從2015年起睦优，國內(nèi)公共云市場除阿里云外渗常，大量的中小企業(yè)占據(jù)了1/3的市場份額，大小廠商展開了激烈的價格競爭汗盘。因此部分云服務(wù)商積極拓展新的領(lǐng)域皱碘。目前已有多家公司涉足邊緣計(jì)算平臺和相關(guān)服務(wù)。此外隐孽，國內(nèi)三大通信運(yùn)營商均已制定5G網(wǎng)絡(luò)商用計(jì)劃尸执，并加大了對MEC相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施的投入家凯。

對于下游企業(yè)而言，邊緣計(jì)算不僅服務(wù)于手機(jī)如失、電腦等常規(guī)的智能終端設(shè)備。車聯(lián)網(wǎng)送粱、智能家居概念的提出褪贵，為邊緣計(jì)算創(chuàng)造了新的需求。BAT等巨頭公司也紛紛參與到智能硬件產(chǎn)品的開發(fā)之中抗俄。

應(yīng)用與前景

根據(jù)中國移動發(fā)布的《中國移動邊緣計(jì)算白皮書》脆丁，目前智能制造、智慧城市动雹、直播游戲和車聯(lián)網(wǎng)4個垂直領(lǐng)域?qū)吘売?jì)算的需求最為明確槽卫。

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邊緣計(jì)算的典型應(yīng)用場景（來源：中國移動）

智能制造

在智能制造領(lǐng)域，工廠利用邊緣計(jì)算智能網(wǎng)關(guān)進(jìn)行本地數(shù)據(jù)采集胰蝠，并進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾歼培、清洗等實(shí)時處理。同時邊緣計(jì)算還可以提供跨層協(xié)議轉(zhuǎn)換的能力茸塞，實(shí)現(xiàn)碎片化工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)一接入躲庄。一些工廠還在嘗試?yán)锰摂M化技術(shù)軟件實(shí)現(xiàn)工業(yè)控制器，對產(chǎn)線機(jī)械臂進(jìn)行集中協(xié)同控制钾虐，這是一種類似于通信領(lǐng)域軟件定義網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)控分離的機(jī)制噪窘，通過軟件定義機(jī)械的方式實(shí)現(xiàn)了機(jī)控分離。

智慧城市

智慧城市效扫，主要包括智慧樓宇倔监、物流和視頻監(jiān)控等多個方面。邊緣計(jì)算可以實(shí)現(xiàn)對城市中運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行采集分析。例如，在城市路面檢測中耕餐，在道路兩側(cè)路燈上安裝傳感器收集城市路面信息腾仅，檢測空氣質(zhì)量、光照強(qiáng)度错沃、噪音水平等環(huán)境數(shù)據(jù)，當(dāng)路燈發(fā)生故障時能夠及時反饋至維護(hù)人員。邊緣計(jì)算還可以利用本地部署的GPU服務(wù)器弯院，實(shí)現(xiàn)毫秒級的人臉識別、物體識別等智能圖像分析泪掀。

雖然當(dāng)前城市中部署了大量的IP攝像頭听绳，但是大部分?jǐn)z像頭都不具備前置的計(jì)算功能，而需要將數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理异赫，或者需要人工的方式來進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選椅挣。然而头岔，安珀警報助手（Amber alert assistant）的開發(fā)，使其可以自動化地在邊緣設(shè)備上部署視頻分析程序鼠证，并與附近的邊緣設(shè)備協(xié)同實(shí)時地對視頻進(jìn)行處理峡竣，同時和周邊攝像頭進(jìn)行聯(lián)動，以完成犯罪車輛的實(shí)時追蹤量九。

直播游戲

在直播游戲領(lǐng)域适掰，邊緣計(jì)算可以為CDN提供豐富的存儲資源，并在更加靠近用戶的位置提供音視頻的渲染能力荠列，讓云桌面类浪，云游戲等新型業(yè)務(wù)模式成為可能。特別在AR/VR場景中肌似，邊緣計(jì)算的引入可以大幅降低AR/VR終端設(shè)備的復(fù)雜度费就，從而降低成本，促進(jìn)整體產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展川队。

車聯(lián)網(wǎng)

隨著深度學(xué)習(xí)和傳感器等技術(shù)的發(fā)展力细，汽車不再僅僅是傳統(tǒng)的出行和運(yùn)輸工具，而是不斷智能化呼寸，我們稱這樣新型的汽車為智能網(wǎng)聯(lián)車（connected and autonomous vehicles, CAVs）智能網(wǎng)聯(lián)車的出現(xiàn)催生出了一系列新的應(yīng)用場景艳汽，例如自動駕駛、車聯(lián)網(wǎng)以及智能交通对雪。我們以“自動駕駛”為例河狐，由于它配備了非常多的傳感器，汽車可以隨時隨地感知周圍的環(huán)境瑟捣，并也源源不斷的產(chǎn)生數(shù)據(jù)馋艺。所以，“自動駕駛汽車”就好似一個“移動的數(shù)據(jù)中心”迈套。

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Intel曾經(jīng)的一份報告指出捐祠，一輛自動駕駛車輛一天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)為4TB，這些數(shù)據(jù)無法全部上傳至云端處理桑李，需要在邊緣節(jié)點(diǎn)（汽車）中存儲和計(jì)算踱蛀，從而形成指令。另一方面贵白，無人駕駛汽車對于“延遲”的要求非陈示埽苛刻，尤其是當(dāng)汽車在高速行駛的過程中禁荒，通信延遲需要控制在極短的范圍之內(nèi)猬膨，并且網(wǎng)絡(luò)的可靠性對于安全駕駛也是至關(guān)重要的。

挑戰(zhàn)

然而呛伴，邊緣計(jì)算現(xiàn)如今還沒有完全成熟勃痴，并且它也不是一個完美無瑕的計(jì)算方式谒所。施巍松教授曾在他的論文《Edge Computing : Vision and Challenges》中表示，“邊緣計(jì)算具有”編程可行性沛申、命名和數(shù)據(jù)抽象三方面的問題劣领。

1、編程可行性：在云計(jì)算平臺編程是非常便捷的铁材，因?yàn)樵粕嫌刑囟ǖ木幾g平臺剖踊，大部分程序都可以在云上運(yùn)行。但是在邊緣層編程就會面臨一個平臺異構(gòu)的問題衫贬，每一個網(wǎng)絡(luò)的邊緣都是不一樣的，可能是ios系統(tǒng)歇攻，也有可能是安卓或者linux等等固惯，不同平臺下的編程又是不同的。

2缴守、命名：命名方案對于編程葬毫、尋址、事物識別和數(shù)據(jù)通信非常重要屡穗，但是在邊緣計(jì)算中還沒有行之有效的數(shù)據(jù)處理方式贴捡。邊緣計(jì)算中事物的通信是多樣的，可以依靠wifi村砂、藍(lán)牙等通信技術(shù)烂斋，因此，僅僅依靠tcp/ip協(xié)議棧并不能滿足這些異構(gòu)的事物之間進(jìn)行通信础废。邊緣計(jì)算的命名方案需要處理事物的移動性汛骂，動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，隱私和安全保護(hù)等問題评腺。傳統(tǒng)的命名機(jī)制如DNS（域名解析服務(wù)）帘瞭、URI（統(tǒng)一資源標(biāo)志符）都不能很好的解決動態(tài)的邊緣網(wǎng)絡(luò)的命名問題。目前正在提出的NDN（命名分發(fā)網(wǎng)絡(luò)）解決此類問題也有一定的局限性蒿讥。在一個相對較小的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中蝶念，我們提出一種解決方案，如下圖所示芋绸，我們描述一個事物的時間媒殉、地點(diǎn)以及正在做的事情，這種統(tǒng)一的命名機(jī)制使得管理變得非常容易侥钳。當(dāng)然适袜，當(dāng)環(huán)境上升到城市的高度的時候，這種命名機(jī)制可能就不是很合適了舷夺。

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來源：《Edge Computing：Vision and Challenges》

3苦酱、數(shù)據(jù)抽象：在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中會有大量的數(shù)據(jù)生成售貌，并且由于物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)環(huán)境，生成的數(shù)據(jù)是各種格式的疫萤，把各種各樣的數(shù)據(jù)格式化對邊緣計(jì)算來說是一個挑戰(zhàn)颂跨。同時，網(wǎng)絡(luò)邊緣的大部分事物只是周期性的收集數(shù)據(jù)扯饶，定期把收集到的數(shù)據(jù)發(fā)送給網(wǎng)關(guān)恒削，而網(wǎng)關(guān)中的存儲是有限的，他只能存儲最新的數(shù)據(jù)尾序，因此邊緣結(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)會被經(jīng)常刷新钓丰。利用集成的數(shù)據(jù)表來存儲感興趣的數(shù)據(jù)，表內(nèi)部的結(jié)構(gòu)可以如下圖所示每币，用id携丁、時間、名稱兰怠、數(shù)據(jù)等來表示數(shù)據(jù)梦鉴。

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來源：《Edge Computing : Vision and Challenges》

如果篩選掉過多的原始數(shù)據(jù)，將導(dǎo)致邊緣結(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)報告的不可靠揭保，如果保留大量的原始數(shù)據(jù)肥橙，那么邊緣結(jié)點(diǎn)的存儲又將是新的問題；同時這些數(shù)據(jù)應(yīng)該是可以被引用程序讀寫和操作的秸侣，由于物聯(lián)網(wǎng)中事物的異構(gòu)性存筏，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫的讀寫和操作會存在一定的問題。(完)