近端計算，根治信息時代各種“心塞”

龐貝　毛艷玲

你是否有過這種經歷：

為了一張春節回家的車票，眼睛一眨不眨地盯著電腦屏，然而就在出票的瞬間卡住了，等到一兩分鐘后再刷出網頁，已經變成了“無票”……

為了一件心儀已久的寶貝凌晨數秒等“秒殺”，等到削尖腦袋擠進去的時候寶貝已經“被搶光”……

你想重新編輯一下你的相冊空間，打開一幅照片卻費了5分鐘……

你在差兩分三點之前忽然想要買點基金、證券，卻無論如何跳轉不到支付頁面……

2008年，我國移動互聯網用戶才1.1億。2016年年底，這個數字已經超過9億。

——無論我們愿不愿意，移動互聯網時代都已經不容置疑地降臨到這個世界，以潮水般的速度席卷生活的方方面面，給我們帶來新的生活方式的同時，也帶來了新的“心塞”。

類似上文列舉的種種“心塞”，根源就是移動互聯網用戶爆發帶來的計算和數據處理請求在數據中心得不到及時處理所致。

在移動互聯網時代，計算和數據處理都是基于大型數據中心和云計算的集中式處理。然而最近幾年來，隨著移動互聯網用戶的增多，出現了層出不窮的新型網絡應用，由于網絡帶寬發展的相對落后，這種集中式處理方式開始顯現一些缺陷和不足。這促使人們開始思考和研究后云計算時代的網絡計算模式。為了滿足這一需求，清華大學周悅芝老師帶領他的團隊，針對現有網絡計算模式集中式計算和存儲的問題，提出了利用距離終端用戶較近服務器上的計算和存儲資源，甚至是與用戶終端對等的其他終端上的資源來完成用戶所需要的計算或存儲任務，從而加快終端任務的處理和響應速度，提高用戶體驗。由于這些計算和存儲發生在距離終端用戶較近的服務器或者對等終端上，可以將這種計算模式稱為“近端計算”或“近端（云）計算”。與此相對應，傳統意義上的云計算可以被稱為“遠端云計算”。

周悅芝，清華大學計算機科學與技術系副研究員，近年來一直從事計算機的應用基礎研究和成果推廣工作，在分布式系統、網絡計算和云存儲方面進行了創新性研究和實現，取得了多項創新性成果。

隨著計算機硬件、軟件和網絡技術的發展，計算模式也在發生變革和演變。從大的維度來看，計算模式經歷從大型主機到Pc機，再到上世紀七八十年代網絡流行后的網絡計算的演變過程。目前是以云計算為代表的網絡計算時代。大型主機是一種集中式的計算模式，計算和存儲均在主機上進行，啞終端或者智能終端只執行輸入和輸出的人機交互功能。Pc計算模式則是一種分散式的計算模式，計算和存儲分散在每臺個人計算機上進行執行，相互獨立。隨著網絡計算的發展，個人計算機開始相互連接并且和執行專門功能的服務器連接起來，形成了以個人計算為主，其他計算機和服務器為輔的網絡計算模式。后Pc計算時代出現了多種網絡計算模式，如網格計算、服務計算等，但是最終云計算在現階段獲得了最廣泛的認可和巨大的商業成功。云計算最核心的特征就是計算和存儲集中在大型云計算或數據中心來執行，盡管其表現形態和技術與大型主機似乎完全不同，但其實質是大型主機集中式計算模式的歷史性、螺旋性回歸。

從歷史上看，集中式和分散式計算模式，各有各的優勢和缺點。由于技術發展和應用需求的變化，集中式和分散式計算模式在不同歷史時期取得了不同程度的主導式發展，呈現出歷史性的螺旋式發展規律。云計算發展到今天，雖然取得了巨大的成功，但是其固有的集中式特性，在滿足高速網絡發展和大規模計算和存儲需求的同時，也日益暴露其根本性的缺陷和發展瓶頸。

首先是智能終端能力的發揮問題。由于摩爾定律繼續成立，手機、平板電腦等智能終端在體積越來越小的同時，其計算、存儲和通信等能力越來越強大，終端處理、存儲和通信等能力在一定程度上出現了相對過剩和閑置。但是另—方面，另外一些終端設備處理、存儲或通信能力由于技術和應用需求而繼續維持在相對弱小的狀態，處理、存儲或通信能力則顯現明顯的不足。由于云計算是一種集中式計算模式，終端只是進行輸入輸出的人機交化互功能，因此一方面，云計算使得強大的終端設備處理、存儲和通信能力不能得到充分發揮，造成計算、存儲和通信等資源的浪費。而另外一個方面，能力不足的終端設備不能在云計算模式下充分利用周圍其他終端設備過剩的計算、存儲和通信等能力在完成自身的計算、存儲和通信等任務。這在整體上造成了計算、存儲和通信資源的低利用率和低效率，也造成了.總體資源的閑置和浪費。

其次，由于泛在化網絡技術的發展，網絡帶寬和速度得到大幅度提高，寬帶無線接入隨時隨處可得。但是云計算中用戶終端和大型云計算中心之間需要跨越網絡，一般往往是長距離的廣域網絡或異構的無線網絡。相關研究表明，長距網絡在帶寬不斷增長的同時，在擁塞、延遲、抖動和失效等方面的性能提高和性能保證卻十分有限。因為延遲、擁塞等問題，由于網絡路由、中間網絡節點包處理、跨網絡服務提供商以及安全監控等方面的原因，很難在近期甚至長期得到提高和改善。而無線網絡在網絡服務質量方面也難以得到保證和有效提高，無線廣播機制會導致高峰時期的用戶擁塞，從而導致網絡丟包和網絡抖動現象的出現，這些都會降低交互式應用和服務的服務用戶體驗。由于云計算需要在數據中心進行集中處理，再加上網絡固有的延遲和擁塞等，在交互式應用中，云計算顯得力不從心。

最后，復雜新型網絡應用場景需求不斷更新和變化。隨著移動互聯網、無線傳感器網以及普適化終端的發展，新型網絡應用、服務以及新型網絡應用場景不斷涌現，令人目不暇接。復雜多樣化的新型網絡應用和服務，其在終端類型和能力、網絡類型和能力，應用和服務需求等方面各不相同，這給云計算的普遍適用造成帶來了極大的挑戰。以物聯網應用場景為例進行分析，集中式的云計算難以滿足物聯網應用在無線接入和低延遲訪問、移動支持和位置及環境感知等方面的應用需求。在未來的5G應用場景，雖然網絡帶寬和延遲性能進一步提高，但是由于用戶數量和應用數量急劇增長帶來的巨大需求，使得云計算在內容高效分發、移動大數據分析、智能交通/政務/醫療、端端協作與實時應用等方面還是難以滿足需求。因此，云計算難以滿足未來互聯網中數據或內容分發以及實時或近實時應用的需求，嚴重阻礙了新型網絡應用和服務的發展，人們尋求云計算的替代模式已經成為必然。

而近端計算就好比是《西游記》中彌勒佛的法寶“后天袋”，可根據需要任意縮放，使計算或者存儲的處理和運行快速高效，最大限度降低云計算集中式處理帶來的延遲。

近端計算的基本原理就是“讓云離地面更近”，實質上就是將云計算從集中式的大型數據中心擴展到離用戶距離較近的網絡邊緣，從而克服集中式處理的網絡瓶頸，提高終端用戶服務請求的處理速度和用戶體驗。在技術途徑上，可以在距離用戶較近的網絡邊緣部署專門服務器和設備或者小型的數據中心，也可以利用周邊空閑的服務器或者其他用戶終端上空閑的資源來進行分散式的計算和存儲。很顯然，近端計算是云計算由集中走向分散式集中的一種自然擴展，是Pc分散式計算模式的一種歷史性回歸。

云計算是由終端和云計算處理中心組成的二層架構，而近端計算在中間增加了一層或多層計算，將原來的二層架構擴展到了三層或多層。一些計算和數據處理就近進行處理，然后再發送到遠端的云計算中心進行進一步處理。近端計算可以集中附近服務器或者終端節點的計算和存儲能力，因此可以認為是一種小型的集中式處理。從執行時序上看，云計算中所有計算和處理均在數據中心上進行，終端必須等待云計算中心返回的處理結果才能進行下一步的處理。而在近端計算中，由于兩級或者多級中心的存在，計算和存儲可以在多個中心上進行并行處理。此外，計算、存儲或聯網等任務除了可以在服務器或微型數據中心上執行外，還可以在終端本身或者周圍鄰近終端上進行；終端與終端之間還可以組成對等和分散的協作網絡，合作完成某項計算、存儲或聯網等不同任務。近端計算并非簡單的將云計算擴展到網絡邊緣，而是在體系結構、計算和存儲執行模式、服務控制、可用性等諸多方面與云計算存在根本性的區別，是云計算集中式處理技術的全面提升和進化。

人口規模的巨大優勢和信息產業的快速發展，使我國具備無可匹敵的移動互聯網應用規模，由此帶來的技術挑戰也是艱巨而緊迫的。

面向市場需求解決實際問題，才能讓用戶滿意、讓企業滿意、讓國家產業有序發展，讓各種“心塞”得到根治，這是周悅芝和其團隊一直奉行的理念。

推動產業繼續前行，周悅芝團隊仍在研究不輟。期待他們在“近端計算”領域，能夠帶來新的突破。endprint