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边缘计算：万物互联时代新型计算模型

更新时间：2019-12-23 23:40:04 大小：1M 上传用户：zhiyao6 查看TA发布的资源 标签：边缘计算 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

随着物联网的快速发展和4G?5G无线网络的普及,万物互联的时代已经到来,网络边缘设备数量的迅速增加,使得该类设备所产生的数据已达到泽字节(ZB)级别.以云计算模型为核心的集中式大数据处理时代,其关键技术已经不能高效处理边缘设备所产生的数据,主要表现在:1)线性增长的集中式云计算能力无法匹配爆炸式增长的海量边缘数据;2)从网络边缘设备传输海量数据到云中心致使网络传输带宽的负载量急剧增加,造成较长的网络延迟;3)网络边缘数据涉及个人隐私,使得隐私安全问题变得尤为突出;4)有限电能的网络边缘设备传输数据到云中心消耗较大电能.为此,以边缘计算模型为核心的面向网络边缘设备所产生海量数据计算的边缘式大数据处理应运而生,其与现有以云计算模型为核心的集中式大数据处理相结合,即二者相辅相成,应用于云中心和网络边缘端的大数据处理,较好地解决了万物互联时代大数据处理中所存在的上述问题.边缘计算中的“边缘”是个相对的概念,指从数据源到云计算中心数据路径之间的任意计算资源和网络资源.边缘计算的基本理念是将计算任务在接近数据源的计算资源上运行.首先系统地介绍边缘计算的概念和原理;其次,通过现有研究工作为案例(即云计算任务迁移、视频分析、智能家居、智慧城市、智能交通以及协同边缘),实例化边缘计算的概念;最后,提出边缘计算领域所存在的挑战.该文希望能让学界和产业界了解和关注边缘计算,并能够启发更多的学者开展边缘式大数据处理时代边缘计算模型的研究.

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：

ＤＯＩ１０．７５４４ｉｓｓｎ１０００１２３９．２０１７．２０１６０９４１

－

计算机研究与发展

（）：，

５４５９０７－９２４２０１７

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｕｔｅｒＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｍｅｎｔ

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：

边缘计算万物互联时代新型计算模型

１

２

１

２

施巍松

孙

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曹

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张

权

刘

伟

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１

（

）

４８２０２

ꢀ

韦恩州立大学计算机科学系美国底特律

ꢀ

２

（

）

安徽大学计算机科学与技术学院合肥

ꢀ

２３０６０１

ꢀ

（

）

ｗｅｉｓｏｎｗａｎｅ．ｅｄｕ

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ＥｄｅＣｏｍｕｔｉｎＡｎＥｍｅｒｉｎＣｏｍｕｔｉｎＭｏｄｅｌｆｏｒｔｈｅＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＥｖｅｒｔｈｉｎ

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２

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ＳｈｉＷｅｉｓｏｎＳｕｎＨｕｉＣａｏＪｉｅＺｈａｎＱｕａｎａｎｄＬｉｕＷｅｉ

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，

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１

（

，

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ＤｅａｒｔｍｅｎｔｏＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅＷａｎｅＳｔａｔｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔＤｅｔｒｏｉｔＵＳＡ４８２０２

ｙ

）

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２

（

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ＡｎｈｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔＨｅｅｉ２３０６０１

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ＳｃｈｏｏｌｏＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏ

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（）

ＡｂｓｔｒａｃｔＷｉｔｈｔｈｅｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｓＩｏＴａｎｄｔｈｅｂｕｒｅｏｎｉｎｏｆ４Ｇ５Ｇｎｅｔｗｏｒｋ

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ｃｏｍｕｔａｔｉｏｎａｌｎｅｅｄｓｏｆｍａｓｓｉｖｅｄａｔａｅｎｅｒａｔｅｄａｔｔｈｅｅｄｅｏｆｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋ２ｌｏｎｅｒｕｓｅｒｅｒｃｅｉｖｅｄ

－

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ｌａｔｅｎｃｃａｕｓｅｄｂｔｈｅｄａｔａｍｏｖｅｍｅｎｔｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｅｄｅａｎｄｔｈｅｃｌｏｕｄ３ｒｉｖａｃａｎｄｓｅｃｕｒｉｔｃｏｎｃｅｒｎｓ

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ｆｒｏｍｄａｔａｏｗｎｅｒｓｉｎｔｈｅｅｄｅ４ｅｎｅｒｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｏｆｅｄｅｄｅｖｉｃｅｓ．Ｔｈｅｓｅｉｓｓｕｅｓｉｎｔｈｅｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄ

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，

ｂｉｄａｔａｒｏｃｅｓｓｉｎｅｒａｈａｖｅｕｓｈｅｄｔｈｅｈｏｒｉｚｏｎｏｆａｎｅｗｃｏｍｕｔｉｎａｒａｄｉｍｅｄｅｃｏｍｕｔｉｎｗｈｉｃｈ

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，

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，

ｅｄｅｃｏｍｕｔｉｎｈａｓｔｈｅｏｔｅｎｔｉａｌｔｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｅｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｏｆｃｏｍｕｔｉｎｃａａｂｉｌｉｔｔｈｅｃｏｎｃｅｒｎｓｏｆ

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，

ｇ

，

ｒｅｓｏｎｓｅｔｉｍｅｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｂａｎｄｗｉｄｔｈｃｏｓｔｓａｖｉｎｄａｔａｓａｆｅｔａｎｄｒｉｖａｃａｓｗｅｌｌａｓｂａｔｔｅｒｌｉｆｅ

ｙ

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“

”

ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ．Ｅｄｅｉｎｅｄｅｃｏｍｕｔｉｎｉｓｄｅｆｉｎｅｄａｓａｎｃｏｍｕｔｉｎａｎｄｎｅｔｗｏｒｋｒｅｓｏｕｒｃｅｓａｌｏｎｔｈｅ

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，

ａｔｈｂｅｔｗｅｅｎｄａｔａｓｏｕｒｃｅｓａｎｄｃｌｏｕｄｄａｔａｃｅｎｔｅｒｓ．Ｉｎｔｈｉｓａｅｒｗｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎｏｆｅｄｅ

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，

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，

ｃｏｍｕｔｉｎｆｏｌｌｏｗｅｄｂｓｅｖｅｒａｌｃａｓｅｓｔｕｄｉｅｓｒａｎｉｎｆｒｏｍｃｌｏｕｄｏｆｆｌｏａｄｉｎｔｏｓｍａｒｔｈｏｍｅａｎｄｃｉｔａｓ

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，

ｗｅｌｌａｓｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｅｄｅｔｏｍａｔｅｒｉａｌｉｚｅｔｈｅｃｏｎｃｅｔｏｆｅｄｅｃｏｍｕｔｉｎ．Ｆｉｎａｌｌｗｅｒｅｓｅｎｔｓｅｖｅｒａｌ

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ꢀ

，

ｃｈａｌｌｅｎｅｓａｎｄｏｏｒｔｕｎｉｔｉｅｓｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｅｄｅｃｏｍｕｔｉｎａｎｄｈｏｅｔｈｉｓａｅｒｗｉｌｌａｉｎａｔｔｅｎｔｉｏｎ

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ｆｒｏｍｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｔａｎｄｉｎｓｉｒｅｍｏｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｈｉｓｄｉｒｅｃｔｉｏｎ．

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；

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；

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（

）；

；

ＫｅｗｏｒｄｓｅｄｅｃｏｍｕｔｉｎｃｌｏｕｄｃｏｍｕｔｉｎＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆｅｖｅｒｔｈｉｎＩｏＥｓｍａｒｔｈｏｍｅａｎｄｃｉｔ

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ｙ

ꢀ

ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｅｄｅ

ꢀ ｇ

，，

无线网络的普及万物互联的时代已经到来网络边缘设备数

随着物联网的快速发展和

摘

要

ꢀ

４Ｇ５Ｇ

ꢀ

，

量的迅速增加使得该类设备所产生的数据已达到泽字节

（）

级别以云计算模型为核心的集中式大

ＺＢ

．

：

；

：

修回日期

２０１７０２０９

收稿日期

－－

２０１６１２０９

－

ꢀ

：

基金项目国家自然科学基金面上项目

（

）；

安徽大学

（）

Ｊ０１００３２１４

年博士科研启动经费项目

６１５７２００１

２０１６

ꢀ

（

）

ＴｈｉｓｗｏｒｋｗａｓｓｕｏｒｔｅｄｂｔｈｅＧｅｎｅｒａｌＰｒｏｒａｍｏｆｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ６１５７２００１ａｎｄＡｎｈｕｉ

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ꢀ

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（）

ＵｎｉｖｅｒｓｉｔＦｕｎｄｆｏｒＤｏｃｔｏｒａｌＲｅｓｅａｒｃｈＪ０１００３２１４．

ꢀ

ｙ

ꢀ

：

通信作者孙辉

（

）

ｓｕｎｈｕｉａｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ

＠

ꢀ

，

（）

２０１７５４５

ꢀ

计算机研究与发展

９０８

，，

数据处理时代其关键技术已经不能高效处理边缘设备所产生的数据主要表现在

：）

线性增长的集中

１

；）

从网络边缘设备传输海量数据到云中心致使网

２

式云计算能力无法匹配爆炸式增长的海量边缘数据

，

络传输带宽的负载量急剧增加造成较长的网络延迟

；），

网络边缘数据涉及个人隐私使得隐私安全问

３

；）

４

，

有限电能的网络边缘设备传输数据到云中心消耗较大电能为此以边缘计算模型

．

题变得尤为突出

，

为核心的面向网络边缘设备所产生海量数据计算的边缘式大数据处理应运而生其与现有以云计算模

，，，

型为核心的集中式大数据处理相结合即二者相辅相成应用于云中心和网络边缘端的大数据处理较

“ ” ，

好地解决了万物互联时代大数据处理中所存在的上述问题边缘计算中的边缘是个相对的概念指从

．

数据源到云计算中心数据路径之间的任意计算资源和网络资源边缘计算的基本理念是将计算任务在

．

；，

接近数据源的计算资源上运行首先系统地介绍边缘计算的概念和原理其次通过现有研究工作为案

．

（、、、、），

例即云计算任务迁移视频分析智能家居智慧城市智能交通以及协同边缘实例化边缘计算的概

；，，

念最后提出边缘计算领域所存在的挑战该文希望能让学界和产业界了解和关注边缘计算并能够启

．

发更多的学者开展边缘式大数据处理时代边缘计算模型的研究

．

；；；；

边缘计算云计算万物互联智能家居和城市协同边缘

关键词

ꢀ

；

ＴＰ３９１ＴＰ３９３

ꢀ

中图法分类号

［］

１

，

年云计算的提出和广泛应用已经改

、、，

别执行预测分析或优化智能处理等功能目前大

．

自

２００５

ꢀꢀ

，

变了人们日常工作和生活的方式如软件即服务

数据处理已经从以云计算为中心的集中式处理时代

（

，

ｓｏｆｔｗａｒｅａｓａｓｅｒｖｉｃｅＳａａＳ

ꢀ ꢀꢀ

）

、

（

—

这

２００５２０１５１０

被广泛应用到谷歌

本文中我们把

年称之为集中式

、

ＴｗｉｔｔｅｒＦａｃｅｂｏｏｋ

）

大数据处理时代正在跨入以万物互联为核心的边

等著名

企业的数据中心可

．

ＩＴ

（

缘计算时代本文中我们称之为边缘式大数据处理

扩展的基础设施和支持云服务的处理引擎技术已对

，

应用服务程序的运行方式产生了巨大影响如谷歌

），

时代集中式大数据处理时代更多的是集中式存

．

［］

２

、

，

储和处理大数据其采取的方式是建造云计算中心

，

的文件系统

编

ＭａＲｅｄｕｃｅ

ｐ

ＧｏｏｌｅＦｉｌｅＳｓｔｅｍ

ｇ ꢀ ꢀｙ

［］

３

、

并利用云计算中心超强的计算能力来集中式解决计

程模型

基金会开发的分布式文件系统

Ａａｃｈｅ

ｐ

［］

４

、

，

算和存储问题相比而言在边缘式大数据处理时

．

加州大学伯克利分校

实验室开发

Ｈａｄｏｏ

ＡＭＰ

ｐ

［］

５

，；，

代网络边缘设备会产生海量实时数据并且这些

的内存计算框架

等

．

Ｓａｒｋ

ｐ

［］

６

边缘设备将部署支持实时数据处理的边缘计算平台

（

，

）

旨在利

ＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｓＩｏＴ

物联网技术

ꢀ ꢀ

ｇ

，

为用户提供大量服务或功能接口用户可通过调用

、

用射频识别技术无线数据通信技术等构造一种全

这些接口来获取所需的边缘计算服务

，“

球物品信息实时共享的实物互联网随后无人参

．

［

］

１０

，

年物

２０１９

根据思科全球云指数的预估

到

”

与的计算机信息感知的概念开始逐渐应用到可穿

［

］

７８

－

、、

联网产生数据的将在网络边缘存储处理分

４５％

、、

戴医疗智能家居环境感知和智能运输系统中

．

，

析而全球数据中心总数据流量预计将达到

泽

１０．４

，

如今我们已经从物联网时代迈进万物互联

（

Ｉｎｔｅｒｎｅｔ

［］

９

（

，

）

据思科互联网业务解决方案

ｚｅｔｔａｂｔｅＺＢ．

字节

，

ｏｆｅｖｅｒｔｈｉｎＩｏＥ

ｇ

）

，，

的时代相比物联网而言万

ｙ

ꢀ

ｙ

［

］

１１

，

年连接到网络的无线设备数

集团预测

量将达到

到

“ ” “ ” ，

物互联除了物与物的互联还增加了更高级别

２０２０

亿台基于万物互联平台的应用服务

．

“ ” “ ” ， “ ”

的人与物的互联其突出特点是任何物都将

５００

，

需要更短的响应时间同时也会产生大量涉及个人

、

具有语境感知的功能更强的计算能力和感知能力

．

，

隐私的数据在此情况下传统云计算模式将不能高

．

，

将人和信息融入到互联网中网络将具有数十亿甚

，

效地支持基于万物互联的应用服务程序而边缘式

，

至数万亿的连接节点万物互联以物理网络为基础

．

， “ ”

增加了网络智能在互联网的万物之间实现融合

、

大数据处理时代下的边缘计算模型则可较好地解决

，

这些问题在边缘计算模型中网络边缘设备已经具

．

协同以及可视化的功能

．

，

有足够的计算能力来实现源数据的本地处理并将

，

随着万物互联的飞速发展及广泛应用边缘设

备正在从以数据消费者为主的单一角色转变为兼顾

结果发送给云计算中心边缘计算模型不仅可降低

．

，

数据生产者和数据消费者的双重角色同时网络边

，，

数据传输带宽同时能较好地保护隐私数据降低终

，

端敏感数据隐私泄露的风险因此随着万物互联的

．

缘设备逐渐具有利用收集的实时数据进行模式识

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