1 边缘计算定义
边缘计算目前还没有一个严格的统一的定义,不同研究者从各自的视角来描述和理解边缘计算。美国卡内基梅陇大学的
Satyanarayanan教授把边缘计算描述为:“边缘计算是一种新的计算模式,这种模式将计算与存储资源(例
如:Cloudlet、微型数据中心或雾节点等)部署在更贴近移动设备或传感器的网络边缘。”美国韦恩州立大学的施巍松等人把边缘计算定义为:“边缘计算是指在网络边缘执行计算的一种新型计算模式,边缘计算中边缘的下行数据表示云服务,上行数据表示万物互联服务,而边缘计算的边缘是指从数据源到云计算中心路径之间的任意计算和网络资源。”
这些定义都强调边缘计算是一种新型计算模式,它的核心理念是“计算应该更靠近数据的源头,可以更贴近用户”。这里“贴近”一词包含多种含义。首先可以表示网络距离近,这样由于网络规模的缩小带宽、延迟、抖动这些不稳定的因素都易于控制与改进.还可以表示为空间距离近,这意味着边缘计算资源与用户处在同一个情景之中(如位置),根据这些情景信息可以为用户提供个性化的服务(如基于位置信息的服务)。空间距离与网络距离有时可能并没有关联,但应用可以根据自己的需要来选择合适的计算节点。
网络边缘的资源主要包括移动手机、个人电脑等用户终端,WiFi接入点、蜂窝网络基站与路由器等基础设施,摄像头、机顶盒等嵌入式设备,Cloudlet,MicroDataCenter等小型计算中心等.这些资源数量众多,相互独立,分散在用户周围,我们称之为边缘节点.边缘计算就是要把这些独立分散的资源统一,为用户提供服务。
综上所述,我们把边缘计算定义为:“边缘计算是一种新的计算模式,将地理距离或网络距离上与用户临近的资源统一起来,为应用提供计算、存储和网络服务。”
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2 边缘计算、云计算、雾计算
边缘计算是一种新型的计算模式,从边缘计算的定义可以看出,边缘计算并不是为了取代云计算,而是对云计算的补充,为移动计算、物联网等提供更好的计算平台。边缘计算可以在保证低延迟的情况下为用户提供丰富的服务,克服移动设备资源受限的缺陷;同时也减少了需要传输到云端的数据量,缓解了网络带宽与数据中心的压力。目前,移动应用越来越复杂,接入互联网的设备越来越多,边缘计算的出现可以很好地应对这些趋势。但并不是所有服务都适合部署在网络边缘,很多需要全局数据支持的服务依然离不开云计算。例如电子商务应用,用户对自己购物车的操作都可以在边缘节点上进行,以达到最快的响应时间,而商品推荐等服务则更适合在云中进行,因为它需要全局数据的支持。边缘计算的架构是“端设备—边缘—云”3层模型,3层都可以为应用提供资源与服务,应用可以选择最优的配置方案。
雾计算(fogcomputing)是另一个与边缘计算相关的概念,它由思科公司在2012年提出,以应对即将到来的万物联网时代。同边缘计算一样,雾计算也是将数据、数据相关的处理和应用程序都集中于网络边缘的设备,而不是全部保存在云端.雾计算的名字也源自于此———雾比云更贴近地面.与
边
缘计算不同的是,雾计算更强调在数据中心与数据源之间构成连续统一体(cloud-to-thingscontinuum)来为用户提供计算、存储与网络服务,使网络成为数据处理的“流水线”,而不仅仅是“数据管道”。也就是说,边缘和核心网络的组件都是雾计算的基础设施。而边缘计算更强调用户与计算之间的“距离”。目前,思科对雾计算的实现是它推出的IOx系统。IOx运行在路由器、交换机这些网络设备上,可以使开发人员轻松的在这些设备上开发应用,部署服务。
虽然雾计算与边缘计算不尽相同,但他们都体现出了万物联网时代对计算模式的要求,实时的服务响应、稳定的服务质量已经渐渐成为用户关注的焦点。从这一点上来看,两者是对同一目标的两种不同的实现方法。边缘计算、雾计算与云计算的对比如表1所示:
![边缘计算与云计算雾计算区别 边缘计算与云计算雾计算区别](//ziboxinyan.com/FileUpload/ueditor_s/upload/2022-2/23/63781737069188.png)
近年来,大数据、云计算、智能技术的快速发展,给互联网产业带来了深刻的变革,也对计算模式提出了新的要求。
大数据时代下每天产生的数据量急增,而物联网等应用背景下的数据在地理上分散,并且对响应时间和安全性提出了更高的要求。云计算虽然为大数据处理提供了高效的计算平台,但是目前网络带宽的增长速度远远赶不上数据的增长速度,网络带宽成本的下降速度要比
CPU、内存这些硬件资源成本的下降速度慢很多,同时复杂的网络环境让网络延迟很难有突破性提升。因此传统云计算模式需要解决带宽和延迟这两大瓶颈。
在这种应用背景下,边缘计算(edgecomputing)应运而生,并在近两年得到了研究者的广泛关注。边缘计算中的边缘(edge)指的是网络边缘上的计算和存储资源,这里的网络边缘与数据中心相对,无论是从地理距离还是网络距离上来看都更贴近用户。边缘计算则是利用这些资源在网络边缘为用户提供服务的技术,使应用可以在数据源附近处理数据。如果从仿生的角度来理解边缘计算,我们可以做这样的类比:云计算相当于人的大脑,边缘计算相当于人的神经末端。当针刺到手时总是下意识的收手,然后大脑才会意识到针刺到了手,因为将手收回的过程是由神经末端直接处理的非条件反射。这种非条件反射加快人的反应速度,避免受到更大的伤害,同时让大脑专注于处理高级智慧。未来是万物联网的时代,思科此前预计2020年将有500亿的设备接入互联网,我们不可能让云计算成为每个设备的“大脑”,而边缘计算就是让设备拥有自己的“大脑”。
相比于云计算,边缘计算可以更好地支持移动计算与物联网应用,具有以下明显的优点:
1)极大缓解网络带宽与数据中心压力。思科在2015—2020年全球云指数中指出,随着物联网的发展,2020年全球的设备将会产生600ZB的数据,但其中只有10%是关键数据,其余90%都是临时数据无需长期存储。边缘计算可以充分利用这个特点,在网络边缘处理大量临时数据,从而减轻网络带宽与数据中心的压力。
2)增强服务的响应能力.移动设备在计算、存储和电量等资源上的匮乏是其固有的缺陷,云计算可以为移动设备提供服务来弥补这些缺陷,但是网络传输速度受限于通信技术的发展,复杂网络环境中更存在链接和路由不稳定等问题,这些因素造成的延迟过高、抖动过强、数据传输速度过慢等问题严重影响了云服务的响应能力。而边缘计算在用户附近提供服务,近距离服务保证了较低的网络延迟,简单的路由也减少了网络的抖动,千兆无线技术的普及为网络传输速度提供了保证,这些都使边缘服务比云服务有更强的响应能力。
3)保护隐私数据,提升数据安全性.物联网应用中数据的安全性一直是关键问题,调查显示约有78%的用户担心他们的物联网数据在未授权的情况下被第三方使用。云计算模式下所有的数据与应用都在数据中心,用户很难对数据的访问与使用进行细粒度的控制。而边缘计算则为关键性隐私数据的存储与使用提供了基础设施,将隐私数据的操作限制在防火墙内,提升数据的安全性。
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