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TOPIC 专题
3
边缘计算的架构、挑战与应用
李林哲
1,2
,周 佩 雷
3
,程 鹏
1
,史 治 国
1,2
1. 浙江大学工业控制技术国家重点实验室,浙江 杭州 310058;
2. 阿里巴巴-浙江大学前沿技术联合研究中心,浙江 杭州 310058;
3. 浙江省公众信息产业有限公司,浙江 杭州 310058
摘要
边缘计算是一种在网络边缘执行计算任务的新型计算模型,相比于云计算模型,能够更加迅速、可靠和节
能地响应用户需求。从云计算模型的不足出发,首先介绍了边缘计算的概念和通用构架,随后详细阐述了
两个边缘计算参考构架,总结了边缘计算面临的挑战,并介绍了针对这些挑战的研究进展。随着边缘计算
相关理论和技术的发展,边缘计算将成为推动物联网服务升级的关键技术,以预测性维护和安防监控为
例,对边缘计算的应用进行了介绍。
关键词
边缘计算;云计算;框架
中图分类号:TP393.0 文献标识码:A
doi: 10.11959/j.issn.2096-0271.2019010
Architecture, challenges and applications of edge
computing
Abstract
Edge computing is a new type of computing models that performs computing tasks at the edge of the network. Compared
with cloud computing, it can respond to user’s needs more quickly and reliably. Starting from the shortcomings of cloud
computing, the concept and general architecture of edge computing were illustrated, and then two reference frameworks
proposed by industry alliances were elaborated. Four challenges of edge computing and their latest research progress were
summarized. With the development of theory and technology related to edge computing, it will become a key technology to
promote the upgrade of Internet of things (IoT) services. For this reason, two applications of edge computing in manufacturing
and security monitoring were introduced.
Key words
edge computing, cloud computing, architecture
LI Linzhe
1,2
, ZHOU Peilei
3
, CHENG Peng
1
, SHI Zhiguo
1,2
1. State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China
2. Alibaba-Zhejiang University Joint Institute of Frontier Technologies, Hangzhou 310058, China
3. Zhejiang Public Information Industry Co., Ltd., Hangzhou 310058, China
2019010-1
BIG DATA RESEARCH 大数据
4
TOPIC 专题
5
1 引言
随着物联网、5G通信等技术的快速发
展,万物互联的智能时代正在加速到来。中
国经济信息社在2018年9月发布的《2017—
2018年中国物联网发展年度报告》中提到,
2017年物联网设备的数量增长强劲,达到
84亿台,首次超过全球人口数量
[1]
。伴 随 而
来的是数据量的高速增长,数据统计公司
Statista预测,到2020年,将大约有310亿个
物联网设备连接,同时据思科云指数估计,
2021年云计算的数据总流量将达到18.9 ZB,
相比2016年的6.0 ZB增长2.15倍,这种情形
对当前广泛使用的云计算模型提出了巨大
的挑战。边缘计算是一种在靠近物或数据
源头的网络边缘提供智能服务的新型计算
模型,它能够节省网络流量、提高响应速度
和保护用户隐私,在物联网应用中显示出了
优于云计算的性能,受到工业界、学术界的
高度关注和一致认可。
边缘计算于2015年进入快速发展期,
并 迅 速 在 安 防 监 控 、智 慧 城 市 、智 慧 家 居
等行业实现了应用试点。边缘计算的快速
发展得益于学术界的高度关注。近年来,
计算机及通信等领域的知名国际学术会
议中,关于边缘计算的文章数目和比例逐
年上升,其中计算机领域顶级会议ICDCS
在2015年、2016年和2017年收录的边缘计
算方向的文章比例分别为6.7%、9.3%和
12.7%,通信领域顶级会议INFOCOM每
年约收录270篇文章,其中2016年和2017
年收录边缘计算方向的文章分别为8篇和
5 篇 ,2 0 1 8 年 收 录 边 缘 计 算 方 向 的 文 章 高 达
29篇,可见学术界对边缘计算的热情。此
外,2016年ACM与IEEE共同创办了首个以
边缘计算为主题的学术会议——IEEE/ACM
Symposium on Edge Computing(SEC),以推进
边缘计算关键技术的发展。
2 边缘计算概述
2.1 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
[2]
,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
[2-3]
。
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
[4]
,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
[5-6]
。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明的,
例如2017年8月,华为技术有限公司被报道
根 据 用 户 聊 天 内 容 自 动 加 载 地 址 、天 气 等 信
息 ,侵 犯 了 用 户 隐 私 。
为了弥补集中式云计算的不足,边缘
计算的概念应运而生,它是指在靠近物或
数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、
存储、应用核心能力的分布式开放平台,就
近提供边缘智能服务
[7-8]
。由于传输链路的
缩短,边缘计算能够在数据产生侧快捷、
高效地响应业务需求,数据的本地处理也
可 以 提 升 用 户 隐 私 保 护 程 度 。另 外 ,边 缘
计算减小了服务对网络的依赖,在离线状
态 下 也 能 够 提 供 基 础 业 务 服 务 。云 边 协 同
的联合式服务能够充分利用云计算和边缘
计算的联合优势,针对不同特征的业务需
求进行灵活的部署和响应,
图1是云计算模
型与云边协同计算模型的对比。据思科云
指数估计,2019年人、机、物产生的数据将
达到500 ZB,网络带宽将成为云计算的瓶
颈,融入边缘计算的云边协同的联合式服
务将成为更有效的服务构架。国际数据公
司IDC也预测,到2022年,超过40%的云部
署结构将容纳边缘计算能力。
2.2 边缘计算的概念
边缘计算最早可以追溯至内容分发网
络(content delivery network,CDN)中功能
缓存的概念
[9-10]
,2 0 1 5 年 边 缘 计 算 进 入 快 速
发 展 期 后 ,以 边 缘 计 算 为 主 题 的 协 会 与 联
盟相继成立,各类定义、标准与规范逐渐形
成。旨在推动云操作系统的发展、传播和使
用的OpenStack基金会以及由华为技术有限
公司、中国科学院沈阳自动化研究所等联合
成立的边缘计算产业联盟(Edge Computing
Consortium,ECC)等组织对边缘计算进行了
定义,尽管这些定义的描述不尽相同,但在
边缘计算的核心概念上达成了共识:边缘计
算是指在网络边缘执行计算的一种新型计算
模型,这里的边缘是指从数据源到云计算中
心之间的任意资源,其操作对象包括来自于
云服务的下行数据和万物互联服务的上行
数据
[7,10-12]
。
与云计算模型不同的是,边缘计算中
终端设备与云计算中心的请求与响应是双
向 的 ,如
图2所示,终端设备不仅向云计算
2016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42017009-12016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42017035-12016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42018013-22016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42017009-12016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42017035-12016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42018038-22016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42017009-12016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42017035-12016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42019010-2 2019010-3
图 1 云计算模型与云边协同计算模型
BIG DATA RESEARCH 大数据
4
TOPIC 专题
5
1 引言
随着物联网、5G通信等技术的快速发
展,万物互联的智能时代正在加速到来。中
国经济信息社在2018年9月发布的《2017—
2018年中国物联网发展年度报告》中提到,
2017年物联网设备的数量增长强劲,达到
84亿台,首次超过全球人口数量
[1]
。伴 随 而
来的是数据量的高速增长,数据统计公司
Statista预测,到2020年,将大约有310亿个
物联网设备连接,同时据思科云指数估计,
2021年云计算的数据总流量将达到18.9 ZB,
相比2016年的6.0 ZB增长2.15倍,这种情形
对当前广泛使用的云计算模型提出了巨大
的挑战。边缘计算是一种在靠近物或数据
源头的网络边缘提供智能服务的新型计算
模型,它能够节省网络流量、提高响应速度
和保护用户隐私,在物联网应用中显示出了
优于云计算的性能,受到工业界、学术界的
高度关注和一致认可。
边缘计算于2015年进入快速发展期,
并 迅 速 在 安 防 监 控 、智 慧 城 市 、智 慧 家 居
等行业实现了应用试点。边缘计算的快速
发展得益于学术界的高度关注。近年来,
计算机及通信等领域的知名国际学术会
议中,关于边缘计算的文章数目和比例逐
年上升,其中计算机领域顶级会议ICDCS
在2015年、2016年和2017年收录的边缘计
算方向的文章比例分别为6.7%、9.3%和
12.7%,通信领域顶级会议INFOCOM每
年约收录270篇文章,其中2016年和2017
年收录边缘计算方向的文章分别为8篇和
5 篇 ,2 0 1 8 年 收 录 边 缘 计 算 方 向 的 文 章 高 达
29篇,可见学术界对边缘计算的热情。此
外,2016年ACM与IEEE共同创办了首个以
边缘计算为主题的学术会议——IEEE/ACM
Symposium on Edge Computing(SEC),以推进
边缘计算关键技术的发展。
2 边缘计算概述
2.1 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
[2]
,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
[2-3]
。
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
[4]
,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
[5-6]
。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明的,
例如2017年8月,华为技术有限公司被报道
根 据 用 户 聊 天 内 容 自 动 加 载 地 址 、天 气 等 信
息 ,侵 犯 了 用 户 隐 私 。
为了弥补集中式云计算的不足,边缘
计算的概念应运而生,它是指在靠近物或
数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、
存储、应用核心能力的分布式开放平台,就
近提供边缘智能服务
[7-8]
。由于传输链路的
缩短,边缘计算能够在数据产生侧快捷、
高效地响应业务需求,数据的本地处理也
可 以 提 升 用 户 隐 私 保 护 程 度 。另 外 ,边 缘
计算减小了服务对网络的依赖,在离线状
态 下 也 能 够 提 供 基 础 业 务 服 务 。云 边 协 同
的联合式服务能够充分利用云计算和边缘
计算的联合优势,针对不同特征的业务需
求进行灵活的部署和响应,
图1是云计算模
型与云边协同计算模型的对比。据思科云
指数估计,2019年人、机、物产生的数据将
达到500 ZB,网络带宽将成为云计算的瓶
颈,融入边缘计算的云边协同的联合式服
务将成为更有效的服务构架。国际数据公
司IDC也预测,到2022年,超过40%的云部
署结构将容纳边缘计算能力。
2.2 边缘计算的概念
边缘计算最早可以追溯至内容分发网
络(content delivery network,CDN)中功能
缓存的概念
[9-10]
,2 0 1 5 年 边 缘 计 算 进 入 快 速
发 展 期 后 ,以 边 缘 计 算 为 主 题 的 协 会 与 联
盟相继成立,各类定义、标准与规范逐渐形
成。旨在推动云操作系统的发展、传播和使
用的OpenStack基金会以及由华为技术有限
公司、中国科学院沈阳自动化研究所等联合
成立的边缘计算产业联盟(Edge Computing
Consortium,ECC)等组织对边缘计算进行了
定义,尽管这些定义的描述不尽相同,但在
边缘计算的核心概念上达成了共识:边缘计
算是指在网络边缘执行计算的一种新型计算
模型,这里的边缘是指从数据源到云计算中
心之间的任意资源,其操作对象包括来自于
云服务的下行数据和万物互联服务的上行
数据
[7,10-12]
。
与云计算模型不同的是,边缘计算中
终端设备与云计算中心的请求与响应是双
向 的 ,如
图2所示,终端设备不仅向云计算
2016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42017009-12016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42017035-12016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42018013-22016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42017009-12016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42017035-12016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42018038-22016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42017009-12016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42017035-12016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42016025-42016016-42016061-42016016-42017001-42016016-42017007-22016016-42019010-2 2019010-3
图 1 云计算模型与云边协同计算模型
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