邊緣計算是繼分布式計算、網(wǎng)格計算、云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(xiàn)代通信網(wǎng)絡為途徑，以海量智能終端為前沿，通過優(yōu)化資源配置，使得計算、存儲、傳輸、應用等服務更具智能，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題，劃定邊緣計算重點需要研究的內容，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，以明確問題的本質。

(1)高可靠、低延遲計算能力的需求

大數(shù)據(jù)的傳輸、分析、處理與存儲對網(wǎng)絡帶寬提出了巨大的挑戰(zhàn)，而邊緣計算的誕生，為解決這一問題提供了必要的技術手段。大量的海量終端設備是數(shù)據(jù)收集的第一站，而把大量的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆朴嬎阒行娜ヌ幚?，將導致?shù)據(jù)處理的不及時，甚至造成系統(tǒng)事故，尤其在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、VR/AR 等要求可靠性、實時性比較高的應用場景下。

(2)數(shù)據(jù)中心能耗過大問題

云計算、超算需要依托計算中心、數(shù)據(jù)中心為其提供支撐，而過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(shù)值往往過高，國外數(shù)據(jù)中心一般小于 2，而國內大多數(shù)數(shù)據(jù)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，同時也帶來了過大的電力消耗。邊緣計算可通過分擔數(shù)據(jù)中心的存儲和計算任務，無需建立大規(guī)模數(shù)據(jù)中心，一定程度上可以減少能耗。

(3)大數(shù)據(jù)處理的壓力

根據(jù) IDC 報告，80%的數(shù)據(jù)是非結構化數(shù)據(jù)，預計到 2020 年全球數(shù)據(jù)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(xiàn)指數(shù)級增長，無疑又進一步加劇了這一趨勢。如果大數(shù)據(jù)處理方法還是依賴云計算、超算計算模型，無疑不切實際。過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，很多處理任務沒必要進行集中處理，可以分擔在前端進行預處理，減少不必要的傳輸、存儲資源消耗。因此，邊緣計算將會減輕云計算模型的處理壓力，分擔大量的前端數(shù)據(jù)處理任務。

(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：時間段、應用類型、地理區(qū)域等，特別是在私有云環(huán)境下，在很多時間段、應用場景下資源是浪費的。為此，需要發(fā)揮邊緣云、邊緣計算的優(yōu)勢，避免大量資源的過于集中，減少數(shù)據(jù)中心的資金投入，而應把處理設備部署到網(wǎng)絡的邊緣，發(fā)揮集中式和分散式計算的雙重優(yōu)勢。

(5)智能前端

隨著人工智能技術的發(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，無需立刻回傳到云端進行處理，而是有進一步處理需求后，才進行數(shù)據(jù)的回傳。因此，邊緣設備可以分擔云計算部分處理任務，開啟“云網(wǎng)端智”四位一體的處理模式。

(6)安全隱私問題

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

邊緣計算是去中心化的、分布式的計算模型，從目前相關研究看主要涉及霧計算、移動邊緣計算、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)、移動蜂窩網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等眾多領域，是 IT資源設施的優(yōu)化配置解決方案，是算法上的改進、算力上的優(yōu)化、數(shù)據(jù)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(jù) OpenFog計算聯(lián)盟的定義，霧計算是一種水平的、系統(tǒng)級的體系架構，沿著云到物的統(tǒng)一體向用戶分配就近的計算、存儲、控制、網(wǎng)絡等功能服務。

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人計算之間，是半虛擬化的服務計算架構模型。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 個層次，從下到上依次是：端點層、網(wǎng)關層、訪問層、核心網(wǎng)絡層、互聯(lián)網(wǎng)層，如上圖所示。

2、移動邊緣計算

歐洲電信標準化協(xié)會(ETSI)提出移動邊緣計算(MEC)，該技術基于 5G 演進架構，是將移動接入網(wǎng)與互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務深度融合的一種技術。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(xiàn)的技術，之后各大電信標準組織開始推動邊緣計算的規(guī)范化工作，目前是技術研發(fā)和產業(yè)的發(fā)展初期，但作為 5G 的核心技術之一，前景廣闊。移動邊緣計算可利用無線接入網(wǎng)絡就近提供電信用戶 IT 所需服務和云端計算功能，而創(chuàng)造出一個具備高性能、低延遲與高帶寬的電信級服務環(huán)境，加速網(wǎng)絡中各項內容、服務及應用的快速下載，讓消費者享有不間斷的高質量網(wǎng)絡體驗。

為了避免網(wǎng)絡 “被管道化”問題，電信標準組織和運營商都在研究 5G 技術，探索移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務如何深度融合機制，進而提升移動網(wǎng)絡帶寬的價值。

根據(jù)ETSI 的 GS MEC 003 規(guī)范，提出的 MEC 框架，如下圖所示，由三個層次組成，即：網(wǎng)絡層、移動邊緣主機層、移動邊緣系統(tǒng)層。

3、海計算

海計算這個概念是由中國科學院江綿恒副院長在 2010 年 4 月 12 日在中國科學院戰(zhàn)略高技術十二五規(guī)劃研討會上提出來的，云計算是服務端的計算模式，而海計算代表終端的大千世界的萬物，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) 物體產生但發(fā)生在數(shù)據(jù)中心的計算，物理世界的物體統(tǒng)稱為海設備。

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 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，主要以客觀世界目標的視覺識別，音頻識別以及自然語言處理為代表的通用類的 AI 推理算法軟件。

網(wǎng)頁標題：邊緣計算解決什么問題，采用什么模式？
URL地址：http://jinyejixie.com/news42/203892.html

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