边缘计算及其架构入门.pdf
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2020-08-08
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边缘计算及其架构入门
1 边缘计算
边缘计算的起因、发展和应用场景.
1.1 边缘计算的起因
边缘计算(Edge computing)的起因是,因为传统的海量数据传输非常消耗资源,且数据频率(不能太频
繁)和数据质量(如丢包、错包等)会收到大量数据传输的影响,导致计算不及时、不精确.因此解决方案就是
边缘计算,即将海量数据先在边缘进行一级计算,降低数据的传输量,再将计算结果传到云端,这样即快,又可
靠.
1.1.1 边缘计算的产生背景
云计算服务是一种集中式服务，所有数据都通过网络传输到云计算中心进行处理。资源的高度集中
与整合使得云计算具有很高的通用性，然而，面对物联网设备和数据的爆发式增长，基于云计算模型的
聚合性服务逐渐显露出了其在实时性、网络制约、资源开销和隐私保护上的不足。
● 云计算难以保证实时性要求。云计算模型将全部数据上传至云计算中心进行处理，其处理速度受
到网络带宽、中心计算能力、总计算任务量等多因素的影响，且请求至响应的链路较长，各个环节的时
延累计可能造成无法接受的处理时延。
● 云计算对网络环境过度依赖。尽管我国 4G 网络覆盖率已经超过 95%，但仍存在海岛、地下室等
网络盲区，同时也存在山谷、隧道等无法保证网络质量的区域。由于云计算依赖网络实现数据的传输，
在这些场景中其难以提供可靠的服务。
● 云计算的资源开销较大。随着数据量的攀升，数据传输带来的网络流量开销也在逐渐升高，同时
云计算中心的计算、存储功能带来了极高的能耗，而这些开销并不是完全必要的。以野生动物保护区中
的监控图像处理为例，大量的监控图像中并未包含任何动物，然而云计算模型仍然会对每一张图片进行
传输、处理和存储。
● 云计算难以保证用户隐私。云计算处理的数据可能是包含用户隐私的，例如家庭内的监控摄像
头、工厂内的生产数据等，尽管存在用户隐私协议等约束，但服务提供商对数据的实际使用情况是不透
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