一、邊緣計(jì)算的概念
“云、網(wǎng)、端”基本功能的最初設(shè)想是，在云 端有一個(gè)異常強(qiáng)大的數(shù)據(jù)中心，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理，網(wǎng) 絡(luò)端負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)傳輸，而物聯(lián)網(wǎng)各個(gè)節(jié)點(diǎn)端負(fù)責(zé)采集 數(shù)據(jù)，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)交給云端，云端再根據(jù)數(shù)據(jù)分析 并做決策后再把結(jié)果返還給終端。在這種模型中， 云端負(fù)責(zé)智能計(jì)算，而終端節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集以及決策執(zhí)行。
然而，這樣的設(shè)想在實(shí)際執(zhí)行中遇到了不少困 難。第一個(gè)困難來(lái)源于數(shù)據(jù)傳輸?shù)拈_(kāi)銷(xiāo)。物聯(lián)網(wǎng)節(jié) 點(diǎn)通常都使用無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)與云端做數(shù)據(jù)傳輸，而如果 物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)把不加任何處理的原始數(shù)據(jù)全部傳到云 端，會(huì)導(dǎo)致帶寬需求爆炸，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)沒(méi)法支撐 如此高的帶寬需求；開(kāi)銷(xiāo)的另一部分是無(wú)線(xiàn)傳輸?shù)?功耗，如果把數(shù)據(jù)不加任何處理全部傳輸?shù)皆贫耍?那么終端節(jié)點(diǎn)的無(wú)線(xiàn)傳輸模塊必須支持高速無(wú)線(xiàn)傳 輸，這就意味著無(wú)線(xiàn)模塊需要很大的功耗，與物聯(lián) 網(wǎng)節(jié)點(diǎn)低功耗的設(shè)想不符。第二個(gè)困難在于網(wǎng)絡(luò)延 遲。許多節(jié)點(diǎn)執(zhí)行的任務(wù)對(duì)于延遲非常敏感，例如， 無(wú)人駕駛、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù) / 虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)（AR/VR） 應(yīng)用等，在這些應(yīng)用中由于網(wǎng)絡(luò)傳輸帶來(lái)的延遲（幾 十毫秒以上，有時(shí)候網(wǎng)絡(luò)信號(hào)不好會(huì)帶來(lái)數(shù)秒的延 遲甚至掉線(xiàn)）使任務(wù)無(wú)法被接受。針對(duì)這些問(wèn)題， 邊緣計(jì)算技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。
但是，對(duì)于邊緣計(jì)算的概念，目前還沒(méi)有一 個(gè)嚴(yán)格的定義。目前認(rèn)為的邊緣計(jì)算的物理邊界， 如圖 1 所示。
施魏松等 [1] 定義的邊緣計(jì)算是指在網(wǎng)絡(luò)的邊 緣執(zhí)行計(jì)算的一種新型計(jì)算模式，包含下行的云服 務(wù)和上行的萬(wàn)物互聯(lián)服務(wù)。我國(guó)邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟 （ECC）定義的邊緣計(jì)算是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭 的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心 能力的開(kāi)放平臺(tái)，就近提供邊緣智能服務(wù)，滿(mǎn)足行 業(yè)數(shù)字在敏捷聯(lián)接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智 能、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求。對(duì)于邊緣 計(jì)算，無(wú)論是上行互聯(lián)還是下行云服務(wù)以及融合業(yè) 務(wù)計(jì)算，其核心的理念是“計(jì)算應(yīng)該更靠近數(shù)據(jù)的 源頭，可以更貼近用戶(hù)”，以及將智能計(jì)算的任務(wù) 前置到物端，而不僅僅在云端。在邊緣計(jì)算概念出 現(xiàn)之前，還出現(xiàn)過(guò)海云計(jì)算、霧計(jì)算 [2] 以及近來(lái) 比較熱的移動(dòng)邊緣計(jì)算等概念，本質(zhì)上這些概念描 述的應(yīng)該是同一個(gè)問(wèn)題，即克服云計(jì)算和云服務(wù)的 重負(fù)載、長(zhǎng)時(shí)延、安全隱患等問(wèn)題，并與云計(jì)算和 云服務(wù)互為補(bǔ)充，靠近用戶(hù)和數(shù)據(jù)源，并提供智能 計(jì)算前置的一種新型計(jì)算模型。因此，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。作者認(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，以海量終端為感知前端， 通過(guò)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。
二、發(fā)展邊緣計(jì)算要解決的關(guān)鍵問(wèn)題
在邊緣計(jì)算中，終端節(jié)點(diǎn)不再是完全不負(fù)責(zé)計(jì) 算，而是做一定量的計(jì)算和數(shù)據(jù)處理，之后把處理過(guò)的數(shù)據(jù)再傳遞到云端。這樣一來(lái)網(wǎng)絡(luò)延遲和帶寬 的問(wèn)題可以解決，因?yàn)橛?jì)算在本地，而且處理過(guò)的 數(shù)據(jù)一定是從原始數(shù)據(jù)中進(jìn)行過(guò)精煉的數(shù)據(jù)，所以 數(shù)據(jù)量會(huì)小很多。當(dāng)然，具體要在邊緣做多少計(jì)算 也取決于計(jì)算功耗和無(wú)線(xiàn)傳輸功耗的折衷——終端 計(jì)算越多，計(jì)算功耗越大，無(wú)線(xiàn)傳輸功耗通常就可 以更小，對(duì)于不同的系統(tǒng)存在不同的最優(yōu)值。此外， 由于物端數(shù)據(jù)不是全部都通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆贫耍?某些數(shù)據(jù)比較敏感的應(yīng)用場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)安全也得到 一定的保障。因此，對(duì)于邊緣計(jì)算，需要解決以下 幾個(gè)主要問(wèn)題。
（一）邊緣計(jì)算的體系結(jié)構(gòu)問(wèn)題
目前的霧計(jì)算、海云計(jì)算、三元計(jì)算以及移動(dòng) 邊緣計(jì)算等，本質(zhì)上是屬于邊緣計(jì)算的一種形式， 它涵蓋物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)蜂窩網(wǎng)、車(chē)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，包括計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、軟件、輸入輸 出（IO）等資源，是算法上的改進(jìn)、算力上的優(yōu)化、 數(shù)據(jù)的重新布局。但是由于邊緣計(jì)算直接應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò) 的邊緣側(cè)眾多的應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng)用模式，因此，除研 究通用的體系結(jié)構(gòu)來(lái)應(yīng)對(duì)這些復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng) 用模式之外，還需要針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng)用模 式設(shè)計(jì)具體的體系結(jié)構(gòu)，如霧計(jì)算的體系結(jié)構(gòu)、移 動(dòng)邊緣計(jì)算的體系結(jié)構(gòu)等，并以此來(lái)規(guī)劃計(jì)算、存 儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、軟件等資源的配置，使得具體應(yīng)用性能、 功耗、安全等最優(yōu)化。
（二）邊緣計(jì)算物端設(shè)備的處理器能力問(wèn)題
在不同的應(yīng)用場(chǎng)景下，對(duì)邊緣計(jì)算物端的處理 器的能力、功耗等需求不同。有的邊緣計(jì)算是以物 端控制為目的的應(yīng)用，對(duì)運(yùn)算能力需求相對(duì)較弱。 而有的邊緣計(jì)算應(yīng)用是就近物端處理數(shù)據(jù)，以減少 數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳輸、降低網(wǎng)絡(luò)延遲和實(shí)時(shí)信息處理為目 的的應(yīng)用，如高清視頻監(jiān)控等，數(shù)據(jù)需要就近處理， 這對(duì)物端計(jì)算處理器的運(yùn)算能力要求相對(duì)較高。因 此，對(duì)邊緣計(jì)算設(shè)備的處理器能力需要針對(duì)不同的 應(yīng)用場(chǎng)景，配置相應(yīng)能力的物端設(shè)備處理器。
（三）邊緣計(jì)算的算法與內(nèi)存設(shè)計(jì)問(wèn)題
邊緣計(jì)算的一個(gè)重要的應(yīng)用場(chǎng)景是將在云端的 智能處理能力延展到物端，即計(jì)算智能前置。但現(xiàn) 在主流的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理算法程序大小通常為幾 兆字節(jié)甚至幾百兆字節(jié)，這就給物端計(jì)算節(jié)點(diǎn)的處 理器和內(nèi)存配置帶來(lái)了挑戰(zhàn)。因?yàn)槲锒擞?jì)算的處理 器和內(nèi)存一般不可能配置較大的處理器和內(nèi)存，因 此需要進(jìn)行算法模型的壓縮和智能處理算法硬 IP 化，并配置到物端處理器上。同樣需要進(jìn)一步考慮 如果算法無(wú)法把模型做到很小，就需要考慮內(nèi)存內(nèi) 計(jì)算（in-memory computing）。
(四) 邊緣計(jì)算與云計(jì)算的能力資源協(xié)同問(wèn)題
云計(jì)算是中心化的計(jì)算模式，而邊緣計(jì)算本質(zhì) 上是去中心化的計(jì)算模式。但云計(jì)算與邊緣計(jì)算并 不是完全對(duì)立的計(jì)算架構(gòu)。在一些應(yīng)用場(chǎng)景中，運(yùn) 用邊緣計(jì)算在網(wǎng)絡(luò)邊緣端做數(shù)據(jù)預(yù)處理后再傳輸?shù)?云端，在云端再進(jìn)行深入大規(guī)模分析，使兩者各展 所長(zhǎng)。作為與云計(jì)算相互補(bǔ)充和相伴相生的邊緣計(jì) 算，其能力的實(shí)現(xiàn)必須與云計(jì)算進(jìn)行有效的協(xié)同， 才能真正實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算的目的。在云計(jì)算和邊緣計(jì) 算協(xié)同的過(guò)程中，兩者在數(shù)據(jù)全生命周期中，在哪 個(gè)階段進(jìn)行協(xié)同、計(jì)算負(fù)載如何適度分配、任務(wù)如 何調(diào)度、云端和邊緣物端設(shè)備協(xié)同的協(xié)議如何定義 等方面，目前還沒(méi)有一個(gè)很好的、統(tǒng)一的模型。
（五）邊緣計(jì)算的系統(tǒng)安全問(wèn)題
由于邊緣計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng) 的天然聯(lián)接，因此必然存在系統(tǒng)安全方面的問(wèn)題。 但由于邊緣計(jì)算的物端計(jì)算一般是能力相對(duì)比較弱 小的計(jì)算系統(tǒng)，它不能像常規(guī)的計(jì)算系統(tǒng)一樣采 取多層、多種安全保障措施。有的邊緣計(jì)算是直 接應(yīng)用于系統(tǒng)控制，其安全問(wèn)題顯得尤其重要， 因此，邊緣計(jì)算系統(tǒng)的安全問(wèn)題研究是一個(gè)新的 課題。
三、邊緣計(jì)算技術(shù)研究主要進(jìn)展
當(dāng)前，邊緣計(jì)算的研究主要集中在移動(dòng)邊緣 網(wǎng)絡(luò)、霧計(jì)算、小云（cloudlets）、邊緣云、體系 結(jié)構(gòu)等方面。美國(guó)韋恩州立大學(xué)施魏松教授是國(guó)內(nèi) 外邊緣計(jì)算研究的引領(lǐng)者，他從邊緣計(jì)算基礎(chǔ)、邊 緣計(jì)算系統(tǒng)平臺(tái)和典型應(yīng)用等多個(gè)方面對(duì)邊緣計(jì)算 技術(shù)的研究給予了描述。文獻(xiàn) [3] 從融合計(jì)算、緩 存、通信角度對(duì)移動(dòng)邊緣網(wǎng)絡(luò)做了介紹，文獻(xiàn) [4]介紹了從云計(jì)算向用戶(hù)側(cè)推進(jìn)的小云計(jì)算模型，從 霧計(jì)算概念角度研究較多，文獻(xiàn) [5] 主要討論了霧 計(jì)算在物聯(lián)網(wǎng)中所扮演的重要角色，文獻(xiàn) [6] 介紹 了如何通過(guò)霧計(jì)算來(lái)降低云計(jì)算的能耗，文獻(xiàn) [7] 主要探討了霧計(jì)算是否是云計(jì)算發(fā)展的未來(lái)，文 獻(xiàn) [8] 主要介紹了霧計(jì)算的概念、應(yīng)用及面臨的問(wèn) 題，文獻(xiàn) [9,10] 主要討論霧計(jì)算的安全、隱私和管 控方法，文獻(xiàn) [11] 介紹了霧計(jì)算平臺(tái)及其上層應(yīng)用。 文獻(xiàn) [12] 介紹了邊緣計(jì)算在擴(kuò)展企業(yè)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)邊 緣發(fā)揮的作用，其延遲、效能分析在文獻(xiàn) [13] 中做 了介紹。文獻(xiàn) [14] 介紹了邊緣計(jì)算的興起、定義、 體系結(jié)構(gòu)、研究領(lǐng)域、技術(shù)挑戰(zhàn)等方面內(nèi)容。此外， ECC 也在邊緣計(jì)算的定義、體系結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)生態(tài)等 方面進(jìn)行了論述。移動(dòng)邊緣計(jì)算是邁向 5G 的關(guān)鍵 技術(shù)之一 [15]，更是一種針對(duì)大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的 新型編程模型 [16]，文獻(xiàn) [17] 對(duì)相關(guān)技術(shù)做了較為 詳細(xì)的描述?？偨Y(jié)來(lái)看，這些研究進(jìn)展集中表現(xiàn)在 如下幾個(gè)方面。
（一）定義清楚了通用的邊緣計(jì)算的體系結(jié)構(gòu)
霧計(jì)算和邊緣計(jì)算各有側(cè)重，但本質(zhì)上描述的 是同一類(lèi)計(jì)算模型。當(dāng)前的研究是將通用的邊緣計(jì) 算體系結(jié)構(gòu)從橫向與縱向兩個(gè)維度定義，即縱向是 基礎(chǔ)設(shè)備層、統(tǒng)一接口層、應(yīng)用服務(wù)層；橫向包括 動(dòng)態(tài)智能、安全保障、運(yùn)維管控等。
（1）基礎(chǔ)設(shè)備層：主要涵蓋數(shù)以?xún)|計(jì)的異構(gòu)智 能終端設(shè)備，它們分布在網(wǎng)絡(luò)的邊緣測(cè)，靠近用戶(hù)。 基礎(chǔ)設(shè)備層是計(jì)算、存儲(chǔ)、帶寬、緩存等資源調(diào)配 的資源池，為邊緣用戶(hù)提供服務(wù)的邊緣基礎(chǔ)設(shè)施。
（2）統(tǒng)一接口層：眾多的智能設(shè)備存在異構(gòu)問(wèn) 題，想要高效利用這些資源，必須進(jìn)行整合，使得 這些資源可以有效地進(jìn)行管理和統(tǒng)一管理。統(tǒng)一接 口層的目標(biāo)就是消除這些異構(gòu)，使得基礎(chǔ)設(shè)備能夠 按照統(tǒng)一、規(guī)范的標(biāo)準(zhǔn)接口實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通，從而可 以有效地進(jìn)行資源協(xié)同管理。
（3）應(yīng)用服務(wù)層：靠近應(yīng)用的服務(wù)商，是用戶(hù) 服務(wù)得以滿(mǎn)足的上層應(yīng)用和系統(tǒng)程序。其作用為協(xié) 同各方資源進(jìn)行按需調(diào)配，把負(fù)載、應(yīng)用、服務(wù)等 任務(wù)下發(fā)、上傳、協(xié)同給其他資源提供方，以便滿(mǎn) 足用戶(hù)的切實(shí)需求。
（4）動(dòng)態(tài)智能層：縱向涵蓋以上三個(gè)橫向?qū)哟危?該層次的目標(biāo)是能高效、智能、自動(dòng)化地對(duì)其設(shè)備、 接口、應(yīng)用進(jìn)行管理和控制，脫離人工的繁瑣配置 和監(jiān)管，達(dá)到計(jì)算的智能化。
（二）移動(dòng)邊緣計(jì)算成為研究重點(diǎn)，并提出了統(tǒng)一 的邊緣計(jì)算參考框架
截至目前，移動(dòng)邊緣計(jì)算（MEC）已經(jīng)發(fā)展演 進(jìn)為將來(lái)移動(dòng)寬帶網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵組成部分。同軟件定 義網(wǎng)絡(luò) / 網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化（SDN/NFV）一道，MEC 將成為下一代移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)之一。另外， 業(yè)界對(duì) MEC 技術(shù)所達(dá)成的共識(shí)為：MEC 是物聯(lián)網(wǎng) （IoT）及低時(shí)延、高可靠等垂直行業(yè)通信的關(guān)鍵使 能者，在多個(gè)行業(yè)有著眾多應(yīng)用場(chǎng)景。MEC 還被 業(yè)界視為第五代移動(dòng)通信（5G）的關(guān)鍵架構(gòu)概念與 技術(shù)之一。目前歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)（ETSI）定義了 MEC 的計(jì)算框架（見(jiàn)圖 2），并正在加緊推動(dòng) MEC 平臺(tái)和接口的標(biāo)準(zhǔn)化工作。MEC 平臺(tái)定義了移動(dòng) 邊緣主機(jī)、移動(dòng)邊緣平臺(tái)管理、移動(dòng)邊緣編排、虛 擬基礎(chǔ)設(shè)施管理等功能模塊 [18,19]。
（1）通過(guò)移動(dòng)邊緣主機(jī)模塊，實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)邊緣 平臺(tái)能力開(kāi)放，虛擬基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)據(jù)面轉(zhuǎn)發(fā)能力開(kāi) 放和移動(dòng)邊緣應(yīng)用的部署。
（2）通過(guò)移動(dòng)邊緣平臺(tái)管理模塊，實(shí)現(xiàn)了移動(dòng) 邊緣平臺(tái)網(wǎng)元管理、移動(dòng)邊緣應(yīng)用生命周期管理、 移動(dòng)邊緣應(yīng)用規(guī)則和需求管理。
（3）通過(guò)移動(dòng)邊緣編排模塊，實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)邊緣 應(yīng)用在全局范圍內(nèi)的部署和實(shí)例化、標(biāo)準(zhǔn)化。
（4）通過(guò)虛擬基礎(chǔ)設(shè)施管理模塊，實(shí)現(xiàn)了基礎(chǔ) 設(shè)施的虛擬資源統(tǒng)一分配、管理、配置及虛擬資源 性能和故障的收集與上報(bào)。
（三）針對(duì)邊緣計(jì)算的使能技術(shù)提出了多種解決 方案
針對(duì)移動(dòng)邊緣計(jì)算使能技術(shù)，中國(guó)聯(lián)合通信有 限公司提出了具體的解決方案。其提出了邊緣計(jì)算 使能技術(shù)的三個(gè)方面，分別是云與虛擬化、大容量 服務(wù)器、啟用應(yīng)用程序和服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)。云和虛擬 化技術(shù)以及大容量服務(wù)器都是對(duì)邊緣計(jì)算硬件的能 力要求，而應(yīng)用程序和服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)是將軟件和應(yīng) 用程序供應(yīng)商引入邊緣計(jì)算市場(chǎng)，并提供豐富的應(yīng) 用，進(jìn)而產(chǎn)生一個(gè)生態(tài)系統(tǒng)，即提供豐富的邊緣計(jì) 算應(yīng)用的 APP 和提供基于開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)的各類(lèi)應(yīng)用程 序編程接口（API ）開(kāi)發(fā)的編程模型和相關(guān)的工具鏈、軟件開(kāi)發(fā)包等。
針對(duì)邊緣計(jì)算的物端計(jì)算能力方面，現(xiàn)有的思 路是針對(duì)不同的應(yīng)用的場(chǎng)景，進(jìn)行不同的資源配置。 以控制為目的的邊緣計(jì)算，其物端計(jì)算節(jié)點(diǎn)配置計(jì) 算能力較弱的微控制單元（MCU）；若對(duì)物端計(jì)算 能力需求較大的一類(lèi)應(yīng)用，一種方案是使用新的指 令集增加對(duì)矢量計(jì)算的支持或使用多核做類(lèi)似單指 令多數(shù)據(jù)流（SIMD）的架構(gòu)等把 MCU 做強(qiáng)；第二 種方案是走異構(gòu)計(jì)算的思路，MCU 還是保持簡(jiǎn)單 的控制目的，計(jì)算部分則交給專(zhuān)門(mén)的加速器 IP 來(lái) 完成，目前的人工智能（AI）芯片其實(shí)大部分做的 就是這樣的一個(gè)專(zhuān)用人工智能算法加速器 IP。中國(guó) 科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所的寒武紀(jì) IP 內(nèi)嵌在華為手機(jī) 上即是一例。此外，針對(duì)物端計(jì)算的內(nèi)存配置方案 也是重點(diǎn)。由于邊緣計(jì)算的物端計(jì)算節(jié)點(diǎn)端基于成 本、體積和能耗的考量不能加動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器 （DRAM），一般用閃存 Flash（同時(shí)用于存儲(chǔ)操作系 統(tǒng)等）作為系統(tǒng)存儲(chǔ)器。由于緩存必須在處理器芯 片上完成，并且緩存一般較小，算法必須要能把模 型做到很小，即“模型壓縮”。此外正在研究的內(nèi)存 內(nèi)計(jì)算和使用新型存儲(chǔ)器如非易失性的磁性隨機(jī)存 儲(chǔ)器（MRAM）、電阻式隨機(jī)存取存儲(chǔ)器（ReRAM） 等實(shí)現(xiàn)高密度片上內(nèi)存也將是重要的解決方案。
四、邊緣計(jì)算技術(shù)發(fā)展帶來(lái)的影響
（一）邊緣云將使云計(jì)算中心建設(shè)從集中到分散和 功能解耦
邊緣云是邊緣計(jì)算在云架構(gòu)技術(shù)體系的表現(xiàn)形 式，云計(jì)算中心不必把過(guò)多的設(shè)備統(tǒng)一、集中放到 一個(gè)區(qū)域，而是采用星型結(jié)構(gòu)，多地多中心，把眾 多的邊緣云用中心連接起來(lái)，這樣分布在其他區(qū)域 的邊緣云可以就近為當(dāng)?shù)赜脩?hù)提供服務(wù)，避免過(guò)多 的帶寬消耗、過(guò)多的數(shù)據(jù)傳輸、過(guò)量的訪(fǎng)問(wèn)壓力等。 這一模式可以均衡負(fù)載，緩解資源消耗過(guò)高等問(wèn)題， 有效提高運(yùn)行效率。同時(shí)也使得目前的云計(jì)算中心 功能解耦，即邊緣計(jì)算可以把基礎(chǔ)設(shè)施的功能進(jìn)行 有效地劃分，每個(gè)區(qū)域的資源可以專(zhuān)門(mén)承擔(dān)模塊化、 定制化、單一化的處理任務(wù)，降低了應(yīng)用、數(shù)據(jù)、 服務(wù)的耦合度。
（二）邊緣計(jì)算將使計(jì)算能力從集中到分散
邊緣計(jì)算本身是化解云計(jì)算壓力過(guò)大、資源利 用不高、可靠性不高、可用性差、帶寬資源不足等 問(wèn)題的技術(shù)手段，把原本集中式的優(yōu)勢(shì)在物聯(lián)網(wǎng)興 起的新形式下轉(zhuǎn)變成分布式的一種有效途徑。因?yàn)?云計(jì)算不能包羅所有的海量智能終端，而且隨著邊緣設(shè)備計(jì)算、存儲(chǔ)等能力的增強(qiáng)，原本需要在云側(cè) 解決的計(jì)算任務(wù)，現(xiàn)在在終端側(cè)可以方便地就地解 決，這樣整體來(lái)看計(jì)算模型就發(fā)生了重大變化，從 原來(lái)的集中式計(jì)算變成了分布式計(jì)算。這一趨勢(shì) 將影響信息化建設(shè)的若干問(wèn)題，如云側(cè)的設(shè)備投 資規(guī)模將大大降低、帶寬需求降低、存儲(chǔ)壓力減 少等。
（三）邊緣計(jì)算將使 IT 資源從隔離到協(xié)同
傳統(tǒng)的云計(jì)算中心、大數(shù)據(jù)中心、超算中心等建 設(shè)規(guī)模過(guò)于龐大，而且所屬用戶(hù)相互隔離，很難就近 使用，這在很大程度上浪費(fèi)了基礎(chǔ)設(shè)施投資，資源沒(méi) 有得到充分的利用，浪費(fèi)了過(guò)多的資源。為此，邊緣 計(jì)算可以打破各自為政的信息化建設(shè)模式，使得某一 組織下的各分支能夠互聯(lián)互通，消除資源孤島，使得 原本隔離的資源可以?xún)?yōu)勢(shì)互補(bǔ)、協(xié)同計(jì)算。
（四）邊緣計(jì)算將使信息系統(tǒng)的安全從單一集中負(fù) 擔(dān)到分?jǐn)傌?fù)擔(dān)
邊緣計(jì)算建設(shè)模式將打破大而全的信息化建設(shè) 模式，從而很多風(fēng)險(xiǎn)、隱患可以分?jǐn)偟狡渌糠郑?如信息安全。在傳統(tǒng)的集中式建設(shè)模式下，往往 需要安全等級(jí)指標(biāo)，一旦出現(xiàn)問(wèn)題，整體云計(jì)算 中心、數(shù)據(jù)中心將整體受到影響。而邊緣計(jì)算建 設(shè)模式可以把這些風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?，而且很多?shù)據(jù)無(wú)需 保存到云側(cè)，而是用戶(hù)自己保存數(shù)據(jù)，信息泄露 的風(fēng)險(xiǎn)將大大降低。
五、邊緣計(jì)算發(fā)展的機(jī)遇與對(duì)策
2017 年 2 月，美國(guó)計(jì)算機(jī)社區(qū)聯(lián)盟（CCC）發(fā) 布《邊緣計(jì)算重大挑戰(zhàn)研討會(huì)報(bào)告》，闡述了邊緣 計(jì)算在應(yīng)用、架構(gòu)、能力與服務(wù)方面的主要挑戰(zhàn)。 這些挑戰(zhàn)概括起來(lái)主要表現(xiàn)在邊緣設(shè)備的多源、異 構(gòu)、異地性管理、邊緣計(jì)算的信息服務(wù)質(zhì)量（QoS） 保障、邊緣端的數(shù)據(jù)隱私及信息安全保障、云與邊 緣的分布式協(xié)同計(jì)算、智能化情景感知能力和統(tǒng)一 開(kāi)放平臺(tái)等方面。從未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)看，物聯(lián)網(wǎng)、 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展將使邊緣計(jì)算模型 逐步打破單一以互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（IDC）為中心的 云計(jì)算模型，并最終形成互補(bǔ)的局面；“云 – 網(wǎng) – 端”基礎(chǔ)設(shè)施隨著海量智能設(shè)備在存儲(chǔ)、計(jì)算、安 全、傳輸?shù)确矫婺芰Φ纳?jí)，資源配置趨于下沉， 與“端”距離更近；邊緣計(jì)算引起了計(jì)算模型“去 中心化”的趨勢(shì)，協(xié)同計(jì)算將是未來(lái)技術(shù)的發(fā)展方 向；海量終端將對(duì)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)產(chǎn)生 影響 [20]，將促進(jìn)微內(nèi)核技術(shù)的發(fā)展，方便算法、 模型等嵌入到海量設(shè)備的固件當(dāng)中，使前端智能更 具發(fā)展前景；邊緣計(jì)算平臺(tái)的開(kāi)放性、通用性、兼 容性、交互性、安全性等將是未來(lái)需要解決的問(wèn) 題和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì) [21]。如果這些挑戰(zhàn)性的技術(shù)問(wèn) 題能夠得到突破，將帶來(lái)“互聯(lián)網(wǎng) +”發(fā)展的新機(jī) 遇，同樣也能夠帶來(lái)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的機(jī)遇。無(wú)線(xiàn)及移動(dòng) 行業(yè)研究機(jī)構(gòu) iGR 的創(chuàng)始人 Iain Gillott 在 2017 年 9 月 25 日至 27 日舉行的全球移動(dòng)邊緣計(jì)算大會(huì)上 表示，邊緣計(jì)算改變了移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟(jì)形態(tài)。據(jù)估 算，2017—2026 年美國(guó)在邊緣計(jì)算方面的支出將達(dá) 到 870 億美元，歐洲則為 1 850 億美元。因此，為 應(yīng)對(duì)新的發(fā)展機(jī)遇，對(duì)我國(guó)發(fā)展邊緣計(jì)算技術(shù)，建 議采取以下對(duì)策。
（一）加強(qiáng)邊緣計(jì)算的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范建設(shè)
邊緣計(jì)算涉及到海量的終端設(shè)備、邊緣節(jié)點(diǎn)， 是數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)處理的前 端，而這些設(shè)備往往存在異構(gòu)性，來(lái)自于不同的生 產(chǎn)廠商、不同的數(shù)據(jù)接口、不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、不同 的傳輸協(xié)議、不同的底層平臺(tái)等，為此統(tǒng)一的技術(shù) 規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)亟待達(dá)成一致。同樣這些標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的 制定將大大節(jié)約邊緣云等的建設(shè)成本。
（二）將邊緣計(jì)算技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用與“互聯(lián)網(wǎng) +”、 云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和新一代通信技術(shù)等研發(fā)計(jì) 劃發(fā)展協(xié)同起來(lái)
邊緣計(jì)算是與云計(jì)算相生相伴的一種技術(shù)，并 且與大數(shù)據(jù)、5G 通信和智能信息處理技術(shù)等高度 聯(lián)接。因此，我國(guó)在制定相關(guān)研發(fā)計(jì)劃的時(shí)候，要 將邊緣計(jì)算技術(shù)和應(yīng)用的研發(fā)活動(dòng)納入進(jìn)去，加快 相關(guān)核心技術(shù)的研發(fā)，加快和提升邊緣計(jì)算技術(shù)的 成熟度。
（三）加強(qiáng)邊緣計(jì)算的開(kāi)源生態(tài)建設(shè)
邊緣計(jì)算本身由海量的終端設(shè)備構(gòu)成，而眾多 智能終端可采用統(tǒng)一的開(kāi)源操作系統(tǒng)，以便形成開(kāi) 源生態(tài)環(huán)境，這一趨勢(shì)將會(huì)給各廠商提供均等的發(fā)展機(jī)會(huì)，利用開(kāi)源生態(tài)來(lái)維持核心代碼，以便形成 業(yè)界認(rèn)可的技術(shù)接口、關(guān)鍵功能、發(fā)展路徑等。
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