<>边缘计算

边缘计算是在靠近物或数据源头
的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。



<>发展背景

云计算
云计算自从它与2005年提出之后,就开始逐步的改变我们生活、学习、工作的方式。云中心具有强大的处理性能,能够处理海量的数据。
但,云计算模型的系统性能瓶颈在于网络带宽的有限性,传送海量数据需要一定的时间,云中心处理数据也需要一定的时间,这就会加大请求响应时间,用户体验差。
物联网
物联网的快速发展让我们进入了后云时代,现在几乎所有的电子设备都可以连接到互联网,这些电子设备会后产生海量的数据。
物联网应用可能会要求极快的响应时间,数据的私密性等等。
但,如果把物联网产生的数据传输给云计算中心,将会加大网络负载,网路可能造成拥堵,并不能及时有效的处理这些数据。
边缘计算诞生
随着物联网和云服务的推动,我们假设了一种新的处理问题的模型,边缘计算。在网络的边缘
产生、处理、分析数据。在边缘结点处理这些数据将会带来极小的响应时间、减轻网络负载、保证用户数据的私密性。

云计算适用于非实时、长周期数据、业务决策场景;而边缘计算在实时性、短周期数据、本地决策等场景有不可替代的作用。



<>边缘计算参考架构

ECC组织制定的边缘计算参考架构2.0版本如下。

从架构的横向层次来看,具有如下特点:
• 智能服务基于模型驱动的统一服务框架,通过开发服务框架和部署运营服务框架实现开发与部署智能协同,能够实现软件开发接口一致和部署运营自动化;
• 智能业务编排通过业务Fabric定义端到端业务流,实现业务敏捷;
• 联接计算CCF(Connectivity and Computing
Fabric)实现架构极简,对业务屏蔽边缘智能分布式架构的复杂性;实现OICT基础设施部署运营自动化和可视化,支撑边缘计算资源服务与行业业务需求的智能协同;
• 智能ECN(Edge Computing Node)兼容多种异构联接、支持实时处理与响应、提供软硬一体化安全等;

边缘计算参考架构在每层提供了模型化的开放接口,实现了架构的全层次开放;边缘计算参考架构通过纵向管理服务、数据全生命周期服务、安全服务,实现业务的全流程、全生命周期的智能服务。


<>相关应用

云卸载
:在传统的内容分发网络中,数据都会缓存到边缘结点。随着物联网的发展,数据的生产和消费都是在边缘结点,也就是说边缘结点也需要承担一定的计算任务。把云中心的计算任务卸载到边缘结点这个过程叫做云卸载。
视频分析
智慧城市
:对基于位置的一些应用来说,边缘计算的性能要由于云计算。比如导航,终端设备可以根据自己的实时位置把相关位置信息和数据交给边缘结点来进行处理,边缘结点基于现有的数据进行判断决策。整个过程中的网络开销都是最小的。用户请求得以极快的得到响应。
智能家居。。。



<>相关技术

边缘协作
:利用多个边缘结点协同合作,创建一个虚拟的共享数据的视图,利用一个预定义的公共服务接口来将这些数据进行整合。同时通过这个接口,我们可以编写应用程序为用户提供更复杂的服务

举个多个边缘结点协同合作共赢的例子:

比如流感爆发的时候,医院作为一个边缘结点与药房、医药公司、政府、保险行业等多个节点进行数据共享,把当前的受感染人数、流感的症状、治疗成本等共享给以上边缘结点。
药房通过这些信息有针对性的调整自己的采购计划;
医药公司则能通过共享的数据得知哪些为要紧的药品,提升该类药品生产的优先级;
政府也可以采取进一步的行动来控制流感爆发的蔓延;
总之,边缘结点中的任何一个节点都在这次数据共享中得到了一定的利益。