劉子杰 張成偉 許萌萌 張一帆 欒天宇

摘要：未來的萬物互聯(lián)的應(yīng)用服務(wù)程序需要一種新的計算模型替代傳統(tǒng)云計算模型，邊緣計算是一種在網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行計算任務(wù)的新型計算模型，因而較好地解決這些問題。首先介紹了邊緣計算的產(chǎn)生原因，其次闡述了邊緣計算的定義、參考構(gòu)架，隨后基于邊緣計算的參考架構(gòu)總結(jié)了邊緣計算的四類關(guān)鍵技術(shù)。最后對邊緣計算的應(yīng)用方向與未來發(fā)展階段進行了介紹。

關(guān)鍵詞：邊緣計算;云計算;架構(gòu)

中圖分類號：TP391? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）28-0278-04

Abstract： The traditional cloud computing model will not be able to efficiently support the application service program based on the Internet of Everything. Edge computing is a new computing model that performs computing tasks at the edge of the network， thus better solving these problems. Firstly， the causes of edge calculation are introduced. Secondly， the definition of edge calculation and reference architecture are expounded. Then summarizes four key technologies of edge calculation. Finally， the application direction and future development stage of edge calculation are introduced... .

Key words： Edge computing; cloud computing; architecture

1 引言

未來的智能社會的發(fā)展方向是邁向萬物感知、萬物互聯(lián)、萬物智能，智能社會必然帶來的一場遍及全社會各類行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，基于OT（運營技術(shù)）和ICT（信息通信技術(shù)）技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，這場遍及各類行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型將會將構(gòu)建“物”與“物”之間的鏈接，行業(yè)自動化水平將達(dá)到新的高度，從而支持用戶定制化產(chǎn)品及服務(wù)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型還帶動商業(yè)模式轉(zhuǎn)向全生命周期服務(wù)運營，并必將給各類行業(yè)價值鏈，供應(yīng)鏈和商業(yè)架構(gòu)帶來一場變革[1]。

邊緣設(shè)備以往僅僅使用消費各類數(shù)據(jù)，隨著萬物互聯(lián)的飛速發(fā)展及廣泛應(yīng)用，為其增加了數(shù)據(jù)生產(chǎn)者這一新角色。引用思科全球云指數(shù)的預(yù)測，2019年，全球數(shù)據(jù)中心總數(shù)據(jù)流量能夠?qū)⑦_(dá)到10. 4澤字節(jié)（Zettabyte，ZB），其中由物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的45%將在網(wǎng)絡(luò)邊緣存儲、處理、分析，到2020年，連接到網(wǎng)絡(luò)的無線設(shè)備數(shù)量將達(dá)到500億臺[2]。在此情況下，未來的萬物互聯(lián)的應(yīng)用服務(wù)程序需要一種新的計算模型替代傳統(tǒng)云計算模型，因而較好地解決這些問題的邊緣計算模型應(yīng)運而生。

2 邊緣計算產(chǎn)生的原因

2.1 數(shù)據(jù)處理需求

據(jù)統(tǒng)計，隨著終端設(shè)備尤其是移動終端的普及，2020年后聯(lián)網(wǎng)的終端與設(shè)備數(shù)量將有超過500億個，在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)進行分析、處理與儲存至少達(dá)到總數(shù)據(jù)量的超過45%的數(shù)據(jù)，這一數(shù)據(jù)量已達(dá)到海量級別，已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過集中式云計算的能力。在這一背景下，通過利用網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備計算部分或全部工作，有效降低云計算負(fù)載，提高數(shù)據(jù)處理效率的邊緣計算應(yīng)運而生。

2.2 業(yè)務(wù)實時需求

隨著邊緣設(shè)備數(shù)據(jù)量的增加，大量網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備均需要將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆茢?shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)量的非線性增長大大提高網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬的負(fù)載，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸延遲時間持續(xù)增加。根據(jù)現(xiàn)有的業(yè)務(wù)需求，在云端部署全部工作任務(wù)，例如數(shù)據(jù)分析和控制邏輯，將無法滿足業(yè)務(wù)實時性需求;因而，將部分工作任務(wù)，例如數(shù)據(jù)分析直接在邊緣設(shè)備上完成，降低數(shù)據(jù)傳輸量及傳輸帶寬負(fù)載，滿足業(yè)務(wù)實時性要求。

2.3 智能應(yīng)用需求

智能化發(fā)展的大趨勢使得業(yè)務(wù)流程、運行維護等逐步向智能化發(fā)展，例如設(shè)備預(yù)測性維護作為一種典型的智能化應(yīng)用場景，正推動行業(yè)的服務(wù)模式與商業(yè)模式進行創(chuàng)新與變革。而邊緣側(cè)智能能夠帶來顯著的效率與成本優(yōu)勢。

2.4 降低能耗需求

云數(shù)據(jù)中心能耗問題是與數(shù)據(jù)中心的一個關(guān)鍵問題，幾年針對此問題的調(diào)查研究已有很多。根據(jù)Yevgenity的研究報告，美國所有數(shù)據(jù)中心的總能耗將達(dá)到730億千瓦時，其增長率達(dá)到4% [3]。根據(jù)環(huán)境360報告，我國數(shù)據(jù)中心消耗電能也達(dá)到了一個驚人的數(shù)字，全國數(shù)據(jù)中心消耗的電能已超過匈牙利和希臘兩國用電總和。而為了滿足迅速發(fā)展著的智能化社會對云計算中心計算能力的需求，伴隨著云計算用戶應(yīng)用程序數(shù)量的持續(xù)性增長，大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的總能耗將達(dá)到一個無法滿足的數(shù)字。

2.5 安全隱私需求

用戶在日常生活中使用網(wǎng)絡(luò)上各種應(yīng)用程序時，各種應(yīng)用程序均會獲取用戶的各種數(shù)據(jù)，包括隱私數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)大都被上傳至云中心進行保存，在數(shù)據(jù)傳輸與保存過程，均增加了泄露用戶隱私數(shù)據(jù)的風(fēng)險。

3 邊緣計算定義

3.1 內(nèi)涵

邊緣計算指在直接在數(shù)據(jù)源頭的物或者網(wǎng)絡(luò)邊緣一側(cè)，擁有網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力的開放式平臺。邊緣計算提供在快速連接、業(yè)務(wù)實時、數(shù)據(jù)融合、智能應(yīng)用、安全隱私保護等方面滿足行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需要的智能服務(wù)。

3.2 架構(gòu)

邊緣計算是基于網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)的各種嵌入式終端的計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)通信能力，構(gòu)建開放的網(wǎng)絡(luò)化計算與泛在化感知與控制應(yīng)用服務(wù)平臺，面向分布式的感知、決策與控制，滿足快速連接、業(yè)務(wù)實時、數(shù)據(jù)融合、智能應(yīng)用、安全隱私保護等方面的關(guān)鍵需求，是一種互聯(lián)、互通、互操作的開放生態(tài)環(huán)境[4]。邊緣計算參考架構(gòu)共包含四個功能域，如圖1所示。

應(yīng)用域： 基于其余三個功能域支持的接口類型及形式，結(jié)合行業(yè)業(yè)務(wù)需求，提供行業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用，支持行業(yè)業(yè)務(wù)的正常運行;

數(shù)據(jù)域：通過融合各類數(shù)據(jù)信息，在數(shù)據(jù)傳輸、處理、保持全方位的安全與隱私保障基礎(chǔ)上，在提供一系列數(shù)據(jù)行業(yè)全周期服務(wù)，支持對數(shù)據(jù)進行提取、聚合、互操作、語義化以及分析與呈現(xiàn);

網(wǎng)絡(luò)域：是系統(tǒng)的中心樞紐，支持不同系統(tǒng)及設(shè)備之間提供數(shù)據(jù)傳輸橋梁;

設(shè)備域：數(shù)據(jù)采集端與應(yīng)用承載端，通過在設(shè)備嵌入或安裝節(jié)點，提供行業(yè)所需的實時連接與智能應(yīng)用功能。

3.3 與云計算的關(guān)系

邊緣計算的發(fā)展與應(yīng)用不意味著徹底拋棄云計算，云計算與邊緣計算是一種協(xié)同融合的關(guān)系，兩者協(xié)同是行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展方向。云計算的特點是注重非實時和長周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，在定期維護和業(yè)務(wù)決策支持等需要大量數(shù)據(jù)分析的領(lǐng)域能夠發(fā)揮良好作用，而邊緣計算的特點是注重于實時和短周期數(shù)據(jù)分析，能夠滿足本地業(yè)務(wù)的實時性需求。因此，未來兩者之間的寫作模式可以是由云計算基于大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化輸出業(yè)務(wù)規(guī)則，并傳遞到邊緣側(cè)，再由邊緣計算基于業(yè)務(wù)執(zhí)行優(yōu)化的新業(yè)務(wù)規(guī)則進行智能處理和執(zhí)行。

4 關(guān)鍵技術(shù)

為實現(xiàn)邊緣計算架構(gòu)型式的四個功能域的各自功能，邊緣計算關(guān)鍵技術(shù)包括應(yīng)用域技術(shù)、數(shù)據(jù)域技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)域技術(shù)和設(shè)備域技術(shù)五大類。

4.1應(yīng)用域技術(shù)

（1）應(yīng)用程序可編程技術(shù)

邊緣計算模型中邊緣計算節(jié)點類型多樣繁雜，每個節(jié)點上的運行環(huán)境均不完全相同，如果使用傳統(tǒng)的編程方式無法滿足邊緣模型下部署應(yīng)用程序的需求，因此應(yīng)開發(fā)一種適用于邊緣計算的新型編程方式，例如煙花模型（Firework）。

（2）負(fù)載分配技術(shù)

邊緣計算模型一般分為多個層級，每個層級所需要處理的工作任務(wù)不同，因此為更合理的分配計算資源是邊緣計算能夠高效運行的重要前提。需要確定特定負(fù)載由哪層來確定或每層需要處理多少負(fù)載。可采用多種分配策略來完成一項工作負(fù)載，如將負(fù)載按照層次的數(shù)量平均分配到每個層上，或者在某一層次上分配最大可承受的負(fù)載數(shù)量，極端的情況是將任務(wù)全部分配到邊緣終端或云端來完成。

4.2數(shù)據(jù)域技術(shù)

（1）數(shù)據(jù)聚合與互操作技術(shù)

為實現(xiàn)數(shù)據(jù)跨廠商的互操作并實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的解析，首先要實現(xiàn)語義的統(tǒng)一。通過構(gòu)建統(tǒng)一信息模型架構(gòu)實現(xiàn)對多種現(xiàn)存模型的兼容，例如：

現(xiàn)場設(shè)備集成FDI（Field Device Integration），工廠內(nèi)一般擁有的各種智能設(shè)備供應(yīng)商并不完全相同，這就導(dǎo)致不同供應(yīng)商的設(shè)備各自有不同的信息協(xié)議及信息描述格式，用為滿足設(shè)備間不同協(xié)議集成需求，F(xiàn)DI通過建立一個跨協(xié)議的設(shè)備集成技術(shù)，完成了對EDDL和FDT/DTM技術(shù)的集成與整合，從而支持工廠能夠高效地對現(xiàn)場設(shè)備進行全局管理[5]。

（2）數(shù)據(jù)分析與呈現(xiàn)技術(shù)

數(shù)據(jù)分析與呈現(xiàn)技術(shù)如圖2所示。適配數(shù)據(jù)分析模型，實時執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析并根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果觸發(fā)預(yù)定義的業(yè)務(wù)響應(yīng)策略，同時為應(yīng)用域提供數(shù)據(jù)計算結(jié)果，并支持靈活統(tǒng)一的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式。例如數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵就是如何保證在提供應(yīng)用或服務(wù)程序正常運行所必要數(shù)據(jù)的同時，盡量過濾掉過多的可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)存儲及管理問題的冗余數(shù)據(jù)。

4.3 網(wǎng)絡(luò)域技術(shù)

（1）海量聯(lián)接與自動化運維技術(shù)：

海量聯(lián)接與自動化運維技術(shù)如圖3所示。將網(wǎng)絡(luò)的控制平面與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)平面進行分離，并實現(xiàn)可編程化控制。通過應(yīng)用SDN（Software-Defined Networking），能夠滿足百萬級邊緣設(shè)備及終端的連接，并支持靈活接入與擴展。同時，降低自動化運維管理成本并提高其運行效率，融合網(wǎng)絡(luò)與安全的策略，是海量聯(lián)接與自動化運維技術(shù)的另一種需求，如圖2所示[6]。

（2）實時聯(lián)接技術(shù)

邊緣計算對網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接的實時性要求很高，不僅需要滿足傳輸數(shù)據(jù)實時性，還需要保證時間的準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)的完整性，因此需要定義一種統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，例如，國際標(biāo)準(zhǔn)組織IEEE制定的TSN（Time-Sensitive Networking）就是一種能夠支持實施優(yōu)先級、時鐘等關(guān)鍵服務(wù)的系列標(biāo)準(zhǔn)。

4.4 設(shè)備域技術(shù)

（1）操作系統(tǒng)技術(shù)

操作系統(tǒng)技術(shù)如圖4所示。分為兩類場景，輕量級、低功耗場景應(yīng)具備零配置、自組網(wǎng)、跨平臺能力;實時計算場景應(yīng)具備多任務(wù)、優(yōu)先級調(diào)度能力，支持確定時間內(nèi)完成事件響應(yīng)和任務(wù)處理。

（2）設(shè)備安全技術(shù)

設(shè)備域的操作系統(tǒng)、中間件及上層應(yīng)用的具體設(shè)計與實現(xiàn)要滿足安全防護需求，保護根秘鑰、軟件、固件及配置信息不被篡改。

5 應(yīng)用方向

（1）云計算任務(wù)遷移

傳統(tǒng)的云計算由于云計算中心承擔(dān)了絕大部分工作計算任務(wù)，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)計算速度與傳輸數(shù)據(jù)都無法達(dá)到實時性需求。通過架構(gòu)邊緣計算軟硬件框架，為系統(tǒng)提供具有預(yù)處理功能的平臺，將部分工作計算任務(wù)遷移到邊緣端，通過邊緣端提供額外的計算能力與資源從而提高業(yè)務(wù)實時性。

（2）位置識別

在地圖導(dǎo)航、設(shè)備管理等領(lǐng)域，需要準(zhǔn)確的定位地理位置。位置識別技術(shù)本質(zhì)上對基于地理位置的數(shù)據(jù)可進行實時處理、分析，通過應(yīng)用邊緣計算模型，可在邊緣側(cè)直接進行數(shù)據(jù)的實時處理和收集，從而節(jié)省了數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆朴嬎阒行牡臅r間，提高了位置識別業(yè)務(wù)的實時性。

（3）協(xié)同信息共享

傳統(tǒng)的云計算模型基于隱私與數(shù)據(jù)傳輸成本兩方面的考慮，并不允許邊緣側(cè)的設(shè)備之間直接進行數(shù)據(jù)交換與分享。通過在建立數(shù)據(jù)處理的微型數(shù)據(jù)分析中心，可支持同時連接多個邊緣設(shè)備，從而使數(shù)據(jù)可以自由在邊緣設(shè)備之間協(xié)同共享。

（4）預(yù)測性維護

預(yù)測性維護是通過設(shè)備上的傳感器獲取大量設(shè)備運行數(shù)據(jù)，通過故障機理及專家知識等狀態(tài)評估算法，直接通過布置在設(shè)備側(cè)的本地邊緣計算融合網(wǎng)關(guān)對數(shù)據(jù)分析，從而能夠在設(shè)備發(fā)生狀態(tài)異常時報警，實現(xiàn)視情維護、事前保障的功能。

（5）多級可靠性

邊緣側(cè)可以存儲一定量數(shù)據(jù)，控制計劃和策略同步并存儲在本地。與云端通訊斷開情況下，邊緣設(shè)備具有相對獨立計算能力，邊緣設(shè)備仍能保持部分功能，保證正常工作和管理，同時待通訊恢復(fù)后本地數(shù)據(jù)再上傳云端，保證云端對所有設(shè)備形成完整視圖;

（6）安全防護

通過邊緣計算可以更好地對本地和云端數(shù)據(jù)進行防護與加密，提供覆蓋終端、網(wǎng)關(guān)芯片、網(wǎng)關(guān)OS、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)的多重安全保護。邊緣計算模型可以在兩方面降低隱私泄露風(fēng)險：

一方面是在數(shù)據(jù)傳輸前，即在邊緣側(cè)先對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理等工作;另一方面是保證邊緣節(jié)點的連接唯一性，使邊緣節(jié)點僅支持指定的信息請求。

（7）能效管理

利用智能算法感知監(jiān)控場景內(nèi)行為變化，通過邊緣智能計算，實時控制能效，節(jié)省能源方面的開支;

（8）設(shè)備靈活替換

系統(tǒng)在底層通過工業(yè)服務(wù)適配器，將現(xiàn)場設(shè)備封裝成web服務(wù)。通過建立統(tǒng)一定義的接口，并對現(xiàn)有的互操作工序進行重組，支持同型設(shè)備的互換，從而實現(xiàn)迅速替換故障設(shè)備;

（9）快速部署

建立一種新的web化的自適應(yīng)工藝模型，大大減少甚至消除了重編程、斷電重啟、OPC變量修改重置的時間。

6 發(fā)展階段

伴隨行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程的不斷深入，邊緣計算產(chǎn)業(yè)將持續(xù)走向縱深?？傮w上，邊緣計算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展階段分為以下三個階段。

（1）聯(lián)接：實現(xiàn)終端和設(shè)備的大規(guī)模，異構(gòu)和實時連接，自動網(wǎng)絡(luò)部署和操作與維護，并確保連接的安全性，可靠性和互操作性;

（2）智能：邊緣方面引入了數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)自動處理功能，支持大部分的數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)處理工作，并能夠按照云計算中心下發(fā)的本地業(yè)務(wù)優(yōu)化邏輯執(zhí)行，顯著提高了效率并降低了成本;

（3）自治：邊緣計算能夠在本地不而不是基于云計算中心，實現(xiàn)自我優(yōu)化調(diào)整功能。

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【通聯(lián)編輯：梁書】