邊緣計算技術的研究與應用探討

盧文進

摘要：邊緣計算將網(wǎng)絡、計算、存儲、應用等技術部署在邊緣計算節(jié)點以提升網(wǎng)絡性能和網(wǎng)絡控制能力，適用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、固聯(lián)網(wǎng)、移動通信網(wǎng)等多種場景。邊緣計算作為解決大規(guī)模多源異構數(shù)據(jù)處理問題的新興技術手段，為眾多新型業(yè)務的開展奠定了基礎。

關鍵詞：邊緣計算;計算架構;應用

中圖分類號：TP393.09?? 文獻標識碼：A?? 文章編號：1672-9129（2020）16-0024-01

1 邊緣計算的概念

數(shù)據(jù)的爆炸式增長成為數(shù)據(jù)存儲、傳輸、處理等技術領域的新難題，也對相關服務的性能提出了更高要求。邊緣計算，是將傳統(tǒng)網(wǎng)絡中由中心節(jié)點完成計算處理的大型服務分解成更小的部分，分散到網(wǎng)絡邏輯的邊緣節(jié)點上進行處理[1]。典型模型有數(shù)據(jù)庫模型、P2P模型、CDN模型、霧計算模型等。作為一種分散式運算架構，邊緣計算能夠降低網(wǎng)絡帶寬壓力，避免中心節(jié)點負載過高，提高數(shù)據(jù)的傳輸、處理速度，增強服務響應能力，在智能家居、智能零售、智慧城市等領域均有應用。

2 邊緣計算架構

2.1基本架構。邊緣服務器是計算架構的核心，物聯(lián)網(wǎng)、AI技術的應用使數(shù)據(jù)處理的復雜程度直線上升，因此要求邊緣服務器要能完成高密度計算、數(shù)據(jù)存儲、聯(lián)網(wǎng)等功能，還要考慮能耗、成本等問題。高密度組件的使用能克服邊緣服務器工作空間較小的缺點，所以邊緣服務器一般采用多核CPU作為處理器，同時搭載大容量固態(tài)存儲器、主流網(wǎng)絡模塊（如WIFI）、ECC內(nèi)存等。

異構計算同樣在計算架構中占有重要地位，通過將不同指令集的計算單元進行協(xié)同[2]，異構計算可以有針對性的采用相關計算單元完成對結構化、非結構化數(shù)據(jù)的處理。

虛擬機和容器的主要作用是整合、管理計算架構中的各項服務。虛擬機可以提供更強的安全隔離;容器則具備輕量化、高性能的特點，更節(jié)省資源;實際應用時使用虛擬機還是使用容器可根據(jù)架構的不同需求進行選擇。

2.2通信網(wǎng)絡。邊緣計算架構需要借助通信網(wǎng)絡進行相關業(yè)務的傳輸，所選網(wǎng)絡要滿足傳輸時間確定性和數(shù)據(jù)完整性的要求，為業(yè)務的靈活配置提供保障。目前邊緣計算的主要搭載網(wǎng)絡是5G移動網(wǎng)和部分固網(wǎng)，一些迅速發(fā)展的網(wǎng)絡技術也逐步應用到邊緣計算中來，最熱門的SDN就是其中之一，此外還有NFV、VMDq、SR-IOV等。

SDN由網(wǎng)絡基礎設施層、控制層、應用層構成，通過將控制面與數(shù)據(jù)面分離簡化網(wǎng)絡復雜度，獲得更好的擴展性，提高效率，降低成本[3]。NFV即網(wǎng)絡功能虛擬化，是通過軟件在通用處理器上實現(xiàn)原本搭載在專用硬件設備上的網(wǎng)絡功能，可以靈活配置資源，降低專用網(wǎng)絡設備成本。VMDq和SR-IOV技術都是為實現(xiàn)I/O設備的虛擬化而誕生的，VMDq技術使用網(wǎng)絡適配器進行數(shù)據(jù)包分類，降低CPU占用率，提高訪問性能。SR-IOV技術可以實現(xiàn)虛擬機之間PCIe的高效共享，獲得接近物理宿主機的性能。

2.3邊緣存儲。邊緣存儲的實質(zhì)是分布式存儲，在這種存儲架構下，數(shù)據(jù)不再傳輸?shù)街行姆掌鳎侵苯哟鎯υ谶吘売嬎愎?jié)點中。邊緣存儲具有時延較低，占用帶寬較小等優(yōu)點，由于邊緣節(jié)點是獨立的，對數(shù)據(jù)進行操作不會影響其他網(wǎng)絡，也能將數(shù)據(jù)合并傳送，減少網(wǎng)絡中的冗余數(shù)據(jù);而且當邊緣設備在不同網(wǎng)絡中移動時，數(shù)據(jù)的同步和完整性不會受到影響。

邊緣存儲的介質(zhì)主要有機械硬盤和固態(tài)硬盤兩類，常見機械硬盤有SATA和SAS，由于機械硬盤使用磁頭尋址，因此性能相比固態(tài)硬盤較差。固態(tài)硬盤由Flash/DRAM+控制器構成，常見的有SATA SSD、SAS SSD和NVMe SSD等。對于需要進行高級分析的非持久性數(shù)據(jù)，一般使用DRAM進行存儲;對于持久性數(shù)據(jù)，則根據(jù)不同需求選取不同介質(zhì)。

3 邊緣計算應用

3.1智能家居。智能家居賦予傳統(tǒng)家庭生活更高的便捷性和娛樂性，隨著各類智能設備的開發(fā)使用，邊緣計算也逐漸遷移到智能家居領域中來。針對智能家居的邊緣計算架構可以實現(xiàn)不同網(wǎng)絡協(xié)議的互聯(lián)，解決不同智能設備接口不統(tǒng)一的問題;再通過對傳感數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等進行轉換、分析，進行自主決策和演進，不斷提高智能化程度;同時架構也能統(tǒng)一交互界面，使智能家居可用性、用戶友好性更強。

3.2智能零售。智能零售的顯著特點是將線下、線上服務進行結合，以無人零售、無界零售等新形式推動消費流程的數(shù)字化、智能化，阿里無人店和京東7FRESH的成功運營證明了智能零售的無限可能。智能零售中的邊緣計算結構是利用邊緣側節(jié)點承載容器服務，將計算能力擴展到貨架、攝像頭、電子秤、打印機等本地設備，提供商品跟蹤、人臉支付、自動盤貨、預測供應等服務。

3.3智慧城市。智慧城市的目標是整合電信、交通、網(wǎng)絡等社會資源的感知數(shù)據(jù)，識別事件，并根據(jù)數(shù)據(jù)相關性對重大或關聯(lián)性事件進行智能研判和高效處置。其邊緣計算架構采用三層模型，底層為采集層，包含監(jiān)控、傳感器、GPS終端等設備，各類數(shù)據(jù)由采集層傳輸?shù)骄徒倪吘売嬎愎?jié)點;各節(jié)點共同構成感知層，感知層通過內(nèi)置的推理模型對原始數(shù)據(jù)進行匯聚和計算，提取特征信息，再上傳至應用層;應用層完成最終的統(tǒng)籌規(guī)劃，形成決策，完成事件處理。

3.4自動駕駛。自動駕駛集中了傳感、通信、自動控制和人工智能等技術，是目前公認的汽車技術發(fā)展方向。自動駕駛的邊緣計算架構要對計算單元、環(huán)境感知設備、數(shù)字化車載應用等負載進行整合，使其能夠運行在同一個硬件平臺上;同時采用異構計算滿足定位、路徑規(guī)劃、目標識別跟蹤等任務的運算需求;此外還要根據(jù)自動駕駛對實時性、安全性的特殊要求部署不同規(guī)則。

4 結論

物聯(lián)網(wǎng)和5G技術的涌現(xiàn)、發(fā)展推進了邊緣計算的商業(yè)化落地，目前邊緣計算架構已經(jīng)在多個領域取得了部署成果，也會作為未來的研究熱點得到不斷改進。本文對邊緣計算中的基本架構、網(wǎng)絡、存儲進行了詳細介紹，列舉了其在不同領域的具體應用，幫助讀者更好理解邊緣計算。

參考文獻：

[1]蔣林濤.云計算、邊緣計算和算力網(wǎng)絡[J].信息通信技術，2020，14（4）：4-8.

[2]鄭逢斌，朱東偉，臧文乾， 等.邊緣計算：新型計算范式綜述與應用研究[J].計算機科學與探索，2020，14（4）：541-553.

[3]穆琙博，柴瑤琳，宋平， 等.邊緣計算發(fā)展現(xiàn)狀及標準體系研究[J].信息通信技術，2020，14（4）：23-30.