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邊緣計(jì)算解決什么問題,采用什么模式?

云計(jì)算 邊緣計(jì)算
本文將介紹邊緣計(jì)算需要處理的問題,劃定邊緣計(jì)算重點(diǎn)需要研究的內(nèi)容,以便清楚地認(rèn)識(shí)為什么需要邊緣計(jì)算,并定義了邊緣計(jì)算的物理邊界,以明確問題的本質(zhì)。

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邊緣計(jì)算是繼分布式計(jì)算、網(wǎng)格計(jì)算、云計(jì)算之后的又一新型計(jì)算模型。我們認(rèn)為邊緣計(jì)算是以云計(jì)算為核心,以現(xiàn)代通信網(wǎng)絡(luò)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(jì)算、存儲(chǔ)、傳輸、應(yīng)用等服務(wù)更具智能,具備優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、深度協(xié)同的資源調(diào)度能力,是集云、網(wǎng)、端、智四位一體的新型計(jì)算模型。

本文將介紹邊緣計(jì)算需要處理的問題,劃定邊緣計(jì)算重點(diǎn)需要研究的內(nèi)容,以便清楚地認(rèn)識(shí)為什么需要邊緣計(jì)算,并定義了邊緣計(jì)算的物理邊界,以明確問題的本質(zhì)。

(1)高可靠、低延遲計(jì)算能力的需求

大數(shù)據(jù)的傳輸、分析、處理與存儲(chǔ)對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬提出了巨大的挑戰(zhàn),而邊緣計(jì)算的誕生,為解決這一問題提供了必要的技術(shù)手段。大量的海量終端設(shè)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?jì)算中心去處理,將導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理的不及時(shí),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(shí)時(shí)性比較高的應(yīng)用場(chǎng)景下。

(2)數(shù)據(jù)中心能耗過大問題

云計(jì)算、超算需要依托計(jì)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(guó)外數(shù)據(jù)中心一般小于 2,而國(guó)內(nèi)大多數(shù)數(shù)據(jù)中心介于 2 和 3 之間。為此,集中式的計(jì)算模型將導(dǎo)致資源的極大浪費(fèi),同時(shí)也帶來了過大的電力消耗。邊緣計(jì)算可通過分擔(dān)數(shù)據(jù)中心的存儲(chǔ)和計(jì)算任務(wù),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(bào)告,80%的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),預(yù)計(jì)到 2020 年全球數(shù)據(jù)總量將達(dá)到 35ZB。而物聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展使得終端設(shè)備呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),無疑又進(jìn)一步加劇了這一趨勢(shì)。如果大數(shù)據(jù)處理方法還是依賴云計(jì)算、超算計(jì)算模型,無疑不切實(shí)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(shí),很多處理任務(wù)沒必要進(jìn)行集中處理,可以分擔(dān)在前端進(jìn)行預(yù)處理,減少不必要的傳輸、存儲(chǔ)資源消耗。因此,邊緣計(jì)算將會(huì)減輕云計(jì)算模型的處理壓力,分擔(dān)大量的前端數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

(4)云計(jì)算資源利用率不高

企業(yè)對(duì) IT 基礎(chǔ)設(shè)施的需求受多種因素制約,比如:時(shí)間段、應(yīng)用類型、地理區(qū)域等,特別是在私有云環(huán)境下,在很多時(shí)間段、應(yīng)用場(chǎng)景下資源是浪費(fèi)的。為此,需要發(fā)揮邊緣云、邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì),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(yīng)把處理設(shè)備部署到網(wǎng)絡(luò)的邊緣,發(fā)揮集中式和分散式計(jì)算的雙重優(yōu)勢(shì)。

(5)智能前端

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,眾多智能終端設(shè)備自身可以完成部分、甚至全部處理任務(wù),無需立刻回傳到云端進(jìn)行處理,而是有進(jìn)一步處理需求后,才進(jìn)行數(shù)據(jù)的回傳。因此,邊緣設(shè)備可以分擔(dān)云計(jì)算部分處理任務(wù),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(gè)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(gè)人的信息安全帶來了嚴(yán)峻的考驗(yàn)。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(fēng)險(xiǎn)。在邊緣設(shè)備上存儲(chǔ)相關(guān)的數(shù)據(jù),相對(duì)而言,將有利于數(shù)據(jù)隱私的保護(hù)。因此,基于以上六個(gè)方面,云計(jì)算存在著亟待解決的問題,邊緣計(jì)算的某些特質(zhì)可以對(duì)云計(jì)算相應(yīng)功能進(jìn)行有效的補(bǔ)充和完善,這也是邊緣計(jì)算需要解決的若干問題和技術(shù)挑戰(zhàn)。

邊緣計(jì)算是去中心化的、分布式的計(jì)算模型,從目前相關(guān)研究看主要涉及霧計(jì)算、移動(dòng)邊緣計(jì)算、三元計(jì)算、海計(jì)算、海云計(jì)算、共享計(jì)算、智能邊緣計(jì)算等,涵蓋物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)蜂窩網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等眾多領(lǐng)域,是 IT資源設(shè)施的優(yōu)化配置解決方案,是算法上的改進(jìn)、算力上的優(yōu)化、數(shù)據(jù)的重新布局。

1、霧計(jì)算

霧計(jì)算是云計(jì)算的延伸,其概念在 2011 年由思科(Cisco)提出。根據(jù) OpenFog計(jì)算聯(lián)盟的定義,霧計(jì)算是一種水平的、系統(tǒng)級(jí)的體系架構(gòu),沿著云到物的統(tǒng)一體向用戶分配就近的計(jì)算、存儲(chǔ)、控制、網(wǎng)絡(luò)等功能服務(wù)。

霧計(jì)算不需要強(qiáng)大的計(jì)算能力,只需要一些性能較差、分布零散的計(jì)算設(shè)備。霧計(jì)算介于云計(jì)算和個(gè)人計(jì)算之間,是半虛擬化的服務(wù)計(jì)算架構(gòu)模型。霧計(jì)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(jì)算計(jì)算模型分為 5 個(gè)層次,從下到上依次是:端點(diǎn)層、網(wǎng)關(guān)層、訪問層、核心網(wǎng)絡(luò)層、互聯(lián)網(wǎng)層,如上圖所示。

2、移動(dòng)邊緣計(jì)算

歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)(ETSI)提出移動(dòng)邊緣計(jì)算(MEC),該技術(shù)基于 5G 演進(jìn)架構(gòu),是將移動(dòng)接入網(wǎng)與互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)深度融合的一種技術(shù)。邊緣計(jì)算最早于 2013 年IBM 與 洛西共同推出的一款計(jì)算平臺(tái)出現(xiàn)的技術(shù),之后各大電信標(biāo)準(zhǔn)組織開始推動(dòng)邊緣計(jì)算的規(guī)范化工作,目前是技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展初期,但作為 5G 的核心技術(shù)之一,前景廣闊。移動(dòng)邊緣計(jì)算可利用無線接入網(wǎng)絡(luò)就近提供電信用戶 IT 所需服務(wù)和云端計(jì)算功能,而創(chuàng)造出一個(gè)具備高性能、低延遲與高帶寬的電信級(jí)服務(wù)環(huán)境,加速網(wǎng)絡(luò)中各項(xiàng)內(nèi)容、服務(wù)及應(yīng)用的快速下載,讓消費(fèi)者享有不間斷的高質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)。

為了避免網(wǎng)絡(luò) “被管道化”問題,電信標(biāo)準(zhǔn)組織和運(yùn)營(yíng)商都在研究 5G 技術(shù),探索移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)如何深度融合機(jī)制,進(jìn)而提升移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)帶寬的價(jià)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(gè)層次組成,即:網(wǎng)絡(luò)層、移動(dòng)邊緣主機(jī)層、移動(dòng)邊緣系統(tǒng)層。

3、海計(jì)算

海計(jì)算這個(gè)概念是由中國(guó)科學(xué)院江綿恒副院長(zhǎng)在 2010 年 4 月 12 日在中國(guó)科學(xué)院戰(zhàn)略高技術(shù)十二五規(guī)劃研討會(huì)上提出來的,云計(jì)算是服務(wù)端的計(jì)算模式,而海計(jì)算代表終端的大千世界的萬物,海計(jì)算是物理世界的物體之間的計(jì)算模式[25]。海計(jì)算這一計(jì)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(gè)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(xiàn)把海云計(jì)算定義為海量智能物體交互中( 圍繞) 物體產(chǎn)生但發(fā)生在數(shù)據(jù)中心的計(jì)算,物理世界的物體統(tǒng)稱為海設(shè)備。

4、智能邊緣計(jì)算

 

智能邊緣計(jì)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(yīng)的可編程 AI 計(jì)算資源的公共平臺(tái)。其中的算法資源,主要以客觀世界目標(biāo)的視覺識(shí)別,音頻識(shí)別以及自然語言處理為代表的通用類的 AI 推理算法軟件。

 

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 架構(gòu)師技術(shù)聯(lián)盟
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