边缘计算解决什么问题，采用什么模式？

作者： 洪学海 等 2021-07-16 06:56:50
云计算
边缘计算 本文将介绍边缘计算需要处理的问题，划定边缘计算重点需要研究的内容，以便清楚地认识为什么需要边缘计算，并定义了边缘计算的物理边界，以明确问题的本质。

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边缘计算是继分布式计算、网格计算、云计算之后的又一新型计算模型。我们认为边缘计算是以云计算为核心，以现代通信网络为途径，以海量智能终端为前沿，通过优化资源配置，使得计算、存储、传输、应用等服务更具智能，具备优势互补、深度协同的资源调度能力，是集云、网、端、智四位一体的新型计算模型。

本文将介绍边缘计算需要处理的问题，划定边缘计算重点需要研究的内容，以便清楚地认识为什么需要边缘计算，并定义了边缘计算的物理边界，以明确问题的本质。

(1)高可靠、低延迟计算能力的需求

大数据的传输、分析、处理与存储对网络带宽提出了巨大的挑战，而边缘计算的诞生，为解决这一问题提供了必要的技术手段。大量的海量终端设备是数据收集的第一站，而把大量的数据传输到云计算中心去处理，将导致数据处理的不及时，甚至造成系统事故，尤其在工业互联网、VR/AR 等要求可靠性、实时性比较高的应用场景下。

(2)数据中心能耗过大问题

云计算、超算需要依托计算中心、数据中心为其提供支撑，而过于集中的资源消耗了大量的电力，由于资源利用率不高，造成了大量的资源闲置。PUE数值往往过高，国外数据中心一般小于 2，而国内大多数数据中心介于 2 和 3 之间。为此，集中式的计算模型将导致资源的极大浪费，同时也带来了过大的电力消耗。边缘计算可通过分担数据中心的存储和计算任务，无需建立大规模数据中心，一定程度上可以减少能耗。

(3)大数据处理的压力

根据 IDC 报告，80%的数据是非结构化数据，预计到 2020 年全球数据总量将达到 35ZB。而物联网的蓬勃发展使得终端设备呈现指数级增长，无疑又进一步加剧了这一趋势。如果大数据处理方法还是依赖云计算、超算计算模型，无疑不切实际。过于集中的处理方式消耗了大量收集、汇聚、处理的成本，而且效率得不到保证。同时，很多处理任务没必要进行集中处理，可以分担在前端进行预处理，减少不必要的传输、存储资源消耗。因此，边缘计算将会减轻云计算模型的处理压力，分担大量的前端数据处理任务。

(4)云计算资源利用率不高

企业对 IT 基础设施的需求受多种因素制约，比如：时间段、应用类型、地理区域等，特别是在私有云环境下，在很多时间段、应用场景下资源是浪费的。为此，需要发挥边缘云、边缘计算的优势，避免大量资源的过于集中，减少数据中心的资金投入，而应把处理设备部署到网络的边缘，发挥集中式和分散式计算的双重优势。

(5)智能前端

随着人工智能技术的发展，众多智能终端设备自身可以完成部分、甚至全部处理任务，无需立刻回传到云端进行处理，而是有进一步处理需求后，才进行数据的回传。因此，边缘设备可以分担云计算部分处理任务，开启“云网端智”四位一体的处理模式。

(6)安全隐私问题

数据安全和个人隐私问题是目前数据中心面临的一大挑战，目前数据泄露事故、黑客攻击事件频发，给企业、个人的信息安全带来了严峻的考验。因此，把一些隐私的数据上传到数据中心，将大大增加了信息泄露的风险。在边缘设备上存储相关的数据，相对而言，将有利于数据隐私的保护。因此，基于以上六个方面，云计算存在着亟待解决的问题，边缘计算的某些特质可以对云计算相应功能进行有效的补充和完善，这也是边缘计算需要解决的若干问题和技术挑战。

边缘计算是去中心化的、分布式的计算模型，从目前相关研究看主要涉及雾计算、移动边缘计算、三元计算、海计算、海云计算、共享计算、智能边缘计算等，涵盖物联网、移动蜂窝网、车联网、互联网、移动互联网等众多领域，是 IT资源设施的优化配置解决方案，是算法上的改进、算力上的优化、数据的重新布局。

1、雾计算

雾计算是云计算的延伸，其概念在 2011 年由思科(Cisco)提出。根据 OpenFog计算联盟的定义，雾计算是一种水平的、系统级的体系架构，沿着云到物的统一体向用户分配就近的计算、存储、控制、网络等功能服务。

雾计算不需要强大的计算能力，只需要一些性能较差、分布零散的计算设备。雾计算介于云计算和个人计算之间，是半虚拟化的服务计算架构模型。雾计算从物联网作为切入口，目前从这一角度切入的研究较多。

OpenFog 雾计算计算模型分为 5 个层次，从下到上依次是：端点层、网关层、访问层、核心网络层、互联网层，如上图所示。

2、移动边缘计算

欧洲电信标准化协会(ETSI)提出移动边缘计算(MEC)，该技术基于 5G 演进架构，是将移动接入网与互联网业务深度融合的一种技术。边缘计算最早于 2013 年IBM 与 洛西共同推出的一款计算平台出现的技术，之后各大电信标准组织开始推动边缘计算的规范化工作，目前是技术研发和产业的发展初期，但作为 5G 的核心技术之一，前景广阔。移动边缘计算可利用无线接入网络就近提供电信用户 IT 所需服务和云端计算功能，而创造出一个具备高性能、低延迟与高带宽的电信级服务环境，加速网络中各项内容、服务及应用的快速下载，让消费者享有不间断的高质量网络体验。

为了避免网络 “被管道化”问题，电信标准组织和运营商都在研究 5G 技术，探索移动互联网和物联网业务如何深度融合机制，进而提升移动网络带宽的价值。

根据ETSI 的 GS MEC 003 规范，提出的 MEC 框架，如下图所示，由三个层次组成，即：网络层、移动边缘主机层、移动边缘系统层。

3、海计算

海计算这个概念是由中国科学院江绵恒副院长在 2010 年 4 月 12 日在中国科学院战略高技术十二五规划研讨会上提出来的，云计算是服务端的计算模式，而海计算代表终端的大千世界的万物，海计算是物理世界的物体之间的计算模式[25]。海计算这一计算模式与物联网的发展的密不可分，涵盖了物联网多个层次，包括物理世界感知层、自组织层、分布式智能处理层，如下图所示。

有文献把海云计算定义为海量智能物体交互中( 围绕) 物体产生但发生在数据中心的计算，物理世界的物体统称为海设备。

4、智能边缘计算

智能边缘计算(AI-EC，AI over Edge Computing)是指在 5G 边缘(可理解在基站端)提供各类 AI 推理算法资源和相应的可编程 AI 计算资源的公共平台。其中的算法资源，主要以客观世界目标的视觉识别，音频识别以及自然语言处理为代表的通用类的 AI 推理算法软件。

文章题目：边缘计算解决什么问题，采用什么模式？
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