邊緣計算基礎
一、邊緣計算的基本概念
在萬物互聯的時代，萬物互聯不僅包括物聯網環境下包括物與物之間互聯，還包括具有語境感知功能、更強的計算能力和感知能力的人與物的互聯。萬物互聯以物理網絡為基礎、融合網絡智能、萬物之間的協同能力以及可視化的功能。
傳感器、智能手機、可穿戴設備以及智能家電等設備將成為萬物互聯的一部分，並產生海量數據，而現在雲計算模式的網絡帶寬和計算資源還不能高效處理這些數據。
雲計算利用大量雲端計算資源來處理數據，但萬物互聯環境下，傳統雲計算模型不會有效滿足萬物互聯應用的需求，其主要原因如下：
（1）直接將邊緣設備端海量數據發送到雲端，造成網絡帶寬負載和計算資源浪費。
（2）傳統的雲計算模型的隱私保護問題將成為萬物互聯架構中雲計算模型所面臨的的重要挑戰。
（3）萬物互聯架構中大多數邊緣設備節點的能源是有限的，而GSM、WIFI等無線傳輸模塊的能耗很大。
針對以上的幾個問題，利用邊緣設備已具有的計算能力，將應用服務程序的全部或部分計算任務從雲中心遷移到邊緣設備端執行，這將有利於降低能源消耗。
邊緣計算是指在網絡邊緣執行計算的一種新型的計算模型，具體對數據的計算包括：下行的雲服務和上行的萬物互聯服務。邊緣計算中的“邊緣”是指從數據源到雲計算中心路徑之間的任意計算、存儲和網絡資源。終端設備和雲中心之間的請求傳輸是雙向的。網絡邊緣設備不僅從雲中心請求內容及服務、而且還可以執行部分計算任務，包括數據存儲、處理、緩存、設備管理、隱私保護等。
但是從某種角度上來講，邊緣計算模型是一種分布式計算系統，並且具有彈性管理、協同執行、環境異構以及實時處理等特點。邊緣計算模型還包括以下幾個關鍵內容：
（1）應用程序/服務功能可分割
（2）數據可分布
（3）資源可分布
二、邊緣計算關鍵技術
（1）計算遷移
雲計算模型中，計算遷移的策略是將計算密集型任務遷移到資源充足的雲計算中心中執行。但是海量邊緣設備以及海量的數據，傳輸是影響其的計算能力的重要因素，因此邊緣計算模型計算遷移策略是減少網絡傳輸數據量為目的遷移策略，而不是將計算密集型任務遷移到邊緣設備執行。
邊緣計算中的計算遷移策略是在網絡邊緣處，將海量邊緣設備采集或產生的數據進行部分或全部計算的預處理操作，過濾無用數據，降低傳輸帶寬。
（2）5G通信技術
5G數據通信技術是下一代移動通信發展新時代的核心技術。5G的高帶寬，低延遲，低能耗等優勢不僅用於人與人之間的通信，還用於人與物、物與物之間通信。目前我國針對5G提供了三個技術場景：eMBB（增強移動帶寬）、mMTC（海量機器類通信）、uRLLC（超可靠低延遲通信）。其中eMBB場景主要面向虛擬現實/增強現實等級高帶寬需求的業務；mMTC場景主要面向智慧城、智能交通等高連接密度需求的業務；uRLLC主要場景面向無人駕駛、無人機等時延敏感的業務。
邊緣設備能處理部分或者全部計算任務，過濾無用信息數據和敏感數據后，還是需要將中間數據或最終數據上傳到雲中心。5G技術將是移動邊緣終端設備降低數據傳輸時延的必要解決方案。
（3）新型存儲系統
邊緣計算在數據存儲和處理方面具有較強的實時性需求，邊緣計算存儲系統更具有低延遲、大容量、高可靠性等特點。邊緣計算的數據特征具有更高的時效性、多樣性和關聯性，需要保證邊緣數據連續存儲和預處理，因此如何高效存儲和訪問連續不間斷的實時數據，是邊緣計算中存儲系統設計需要重點關注的問題。
高密度、低能耗、低延時和高讀寫速度的非易失存儲介質將會大規模地部署在邊緣設備，非易失存儲介質在邊緣系統中面臨着挑戰。
（4）輕量級函數庫和內核
網絡邊緣中存在着由不同廠商設計生產的海量邊緣設備，這些設備具有較強的異構性且性能參數差別較大，因此在邊緣設備上部署應用是一件非常困難的事情。虛擬化技術視為解決了這一難題首選方案。
資源受限的邊緣設備更加需要輕量級庫和內核的支持，消耗更少的資源及時間，達到更好的性能。
（5）邊緣計算編程模型
三、邊緣計算與雲計算
邊緣計算與雲計算相比，邊緣計算並不是為了取代雲計算，而是對雲計算的補充和延伸，為了移動計算、物聯網等提供更好的計算平台。邊緣計算模型需要雲計算中心的強大計算能力和海量存儲支持，為雲計算也同樣需要邊緣計算中的邊緣設備對海量數據以及隱私數據的處理，從而滿足實時性、隱私保護和降低能耗等需求。邊緣計算的架構：端側設備----邊緣-----雲，三層模型。
四、邊緣計算與大數據
五、邊緣計算總結