邊緣計算“不邊緣”

宋辰

邊緣計算是基于網絡存儲計算于一體的分布式計算方式。設備部署在哪里，計算就發生在哪里。它不是云計算，卻和云計算有著千絲萬縷的聯系。它名字有點“邊緣”，應用場景卻十分廣闊。

技術更迭總是伴隨著應用場景的變遷。

物聯網是從物理世界上拿到數據，對數據進行計算，計算后進行決策，再回到物理世界去的過程。物聯網的核心在于物與物、人與物的強關聯，而多數時候的彼此聯系會發生在本地。

物聯網中的大量設備，如智能手機、車聯網、無人機、攝像頭、可穿戴等，都需要快速收集、快速分析、快速決策和快速反饋，最后反饋到物理世界。

因物聯網而生

IDC預計，到2020年全球將有超過500億的終端與設備聯網，超過40%的數據要在網絡邊緣側進行分析、處理與存儲。如果將計算、存儲、分析等需求相應全部傳輸到千里之外的數據中心，除了傳輸距離和大規模計算可能帶來的嚴重延遲，還會受到不同節點的網絡和存儲環境的影響，更不用說通訊過程中的安全風險。

于是，邊緣計算這種近距離的處理方式在物聯網領域，逐漸成為千里之外那朵“云”的“近親”。

邊緣計算最初是由歐洲通信組織提出來的概念，以移動邊緣計算為主，通過協調控制“邊緣設備”實現低延遲、快速響應的計算需求。邊緣計算是工業互聯網的重要技術支撐。作為新型的數據計算架構和組織形態，邊緣計算擴展了網絡計算的范疇，將計算從云中心擴展到了網絡邊緣，為用戶就近提供智能服務。這種就近處理的方式耗時更短，而且足以應付本地業務交互的輕量化需求，推動著云計算向分布式延伸。

產業協同促應用落地

近日，在北京舉辦的2017邊緣計算產業峰會上，邊緣計算產業聯盟（ECC）與車載信息服務產業應用聯盟（TIAA）、國際半導體照明聯盟（ISA）、西安電子科技大學（西電）分別簽署戰略合作協議，共同致力于推動邊緣計算在智慧照明、智能車載領域的應用創新、標準制定和商業落地，促進邊緣計算技術與產業的發展。

自動駕駛是現在備受汽車和ICT產業關注的下一代物聯網技術。一輛自動駕駛車有4TB數據要上傳，數據怎么傳？車與機械部件之間怎么聯系？車與車之間怎么聯系？“車與機站都要靠分區域、分層次的進行計算，這些都是邊緣計算可以在其中解決的問題。”西安電子科技大學通信工程學院院長沈八中表示。

不過，邊緣計算除了制定標準、市場推廣、業內推廣之外，最主要的是應用落地。

路燈照明發展了近一百年的時間，從最早的煤氣燈到現在LED路燈。雖然路燈行業對于ICT、IoT行業來說是很小的行業，中國整體半導體照明行業加起來產業規模只有6000億元人民幣左右，然而，路燈照明卻占到了全球能源消耗的6%。

七八年前，其實就已經有了在智慧路燈方面的探索，現在全球智慧路燈市場明顯在提速，國際半導體照明聯盟副秘書長表示，保守估計到2019年，全球智慧路燈市場規模將達到30億美元。

邊緣計算產業聯盟與國際半導體照明聯盟聯合成立的ISA-ECC智慧照明委員會，將通過邊緣計算使能智慧路燈，利用先進傳感技術、網絡技術、計算技術、控制技術、智能技術對路燈設備全面感知，實現路燈的遠程實時監控，周期性的控制實現故障自診斷，可預測性的維護，以燈改為無線網絡的介入結點，覆蓋周邊的設備和場景，例如停車、傳感器、垃圾筒等設備的監控。構建可擴展的城市物聯網骨架，推動照明物聯網向城市物聯網的演進。

三大特殊安全考量

關于邊緣計算的安全問題，邊緣計算產業聯盟安全工作組副主席陸昆侖表示，在安全態勢感知系統、整體安全架構和標準體系方面，邊緣計算于網絡安全、云計算安全同宗同源。

但是，邊緣計算的安全問題也需要從以下三方面的特殊考慮。一是，邊緣計算設備往往硬件性能受限，不像云有強大的性能，所以，對安全軟件和服務的輕量化要求比較高；二是，邊緣計算連接的是上百萬級的IoT端點，傳統的黑名單等訪問控制策略并不適用，而需要嚴格采用白名單機制；三是，由于百萬級IoT終端集中上線、集中認證，如果采用傳統的集中式認證機制，可能會崩潰，所以，去中心化的分布式認證機制，或區塊鏈技術是可以邊緣計算安全方面進行探索的。endprint