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边缘计算：万物互联时代新型计算模型
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
?
（）： ，
５４５ ９０７－９２４ ２０１７
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍ ｕｔｅｒＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏ ｍｅｎｔ
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边缘计算 万物互联时代新型计算模型
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１
（
）
４８２０２
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韦恩州立大学计算机科学系 美国底特律
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２
（
）
安徽大学计算机科学与技术学院 合肥
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２３０６０１
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（
）
ｗｅｉｓｏｎ ｗａｎｅ．ｅｄｕ
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ＥｄｅＣｏｍ ｕｔｉｎ ＡｎＥｍｅｒｉｎ Ｃｏｍ ｕｔｉｎ ＭｏｄｅｌｆｏｒｔｈｅＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＥｖｅｒｔｈｉｎ
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ＳｈｉＷｅｉｓｏｎ ＳｕｎＨｕｉ ＣａｏＪｉｅ Ｚｈａｎ Ｑｕａｎ ａｎｄＬｉｕ Ｗｅｉ
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Ｄｅ ａｒｔｍｅｎｔｏ Ｃｏｍ ｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ Ｗａ ｎｅＳｔａｔｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔ Ｄｅｔｒｏｉｔ ＵＳＡ ４８２０２
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（
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ＡｎｈｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔ Ｈｅｅｉ２３０６０１
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Ｓｃｈｏｏｌｏ Ｃｏｍ ｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏ
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Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｗｉｔｈｔｈｅ ｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｓ ＩｏＴ ａｎｄｔｈｅｂｕｒｅｏｎｉｎ ｏｆ４Ｇ５Ｇｎｅｔｗｏｒｋ
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ｗｅｈａｖｅｓｅｅｎｔｈｅｄａｗｎｉｎ ｏｆｔｈｅＩｏＥ Ｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｅｖｅｒｔｈｉｎ ｅｒａ ｗｈｅｒｅｔｈｅｒｅｗｉｌｌｂｅａｈｕｅｖｏｌｕｍｅ
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ｏｆｄａｔａ ｅｎｅｒａｔｅｄｂ ｔｈｉｎｓｔｈａｔａｒｅｉｍｍｅｒｓｅｄｉｎｏｕｒｄａｉｌ ｌｉｆｅ ａｎｄｈｕｎｄｒｅｄｓｏｆａ ｌｉｃａｔｉｏｎｓｗｉｌｌｂｅ
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ｄｅｌｏｅｄａｔｔｈｅｅｄｅｔｏｃｏｎｓｕｍｅｔｈｅｓｅｄａｔａ．Ｃｌｏｕｄｃｏｍ ｕｔｉｎ ａｓｔｈｅｄｅｆａｃｔｏｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄｂｉ ｄａｔａ
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ｒｏｃｅｓｓｉｎ ｌａｔｆｏｒｍｉｓｎｏｔｅｆｆｉｃｉｅｎｔｅｎｏｕｈｔｏｓｕ ｏｒｔｔｈｅｓｅａ ｌｉｃａｔｉｏｎｓｅｍｅｒｉｎ ｉｎＩｏＥｅｒａ ｉ．ｅ．１
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ｔｈｅｃｏｍ ｕｔｉｎ ｃａａｃｉｔ ａｖａｉｌａｂｌｅｉｎｔｈｅｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄｃｌｏｕｄｃａｎｎｏｔｋｅｅ ｕ ｗｉｔｈｔｈｅｅｘｌｏｓｉｖｅ ｒｏｗｉｎ
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ｃｏｍ ｕｔａｔｉｏｎａｌｎｅｅｄｓｏｆｍａｓｓｉｖｅｄａｔａ ｅｎｅｒａｔｅｄａｔｔｈｅｅｄｅｏｆｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋ ２ ｌｏｎｅｒｕｓｅｒ ｅｒｃｅｉｖｅｄ
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ｌａｔｅｎｃ ｃａｕｓｅｄｂ ｔｈｅｄａｔａｍｏｖｅｍｅｎｔｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｅｄｅａｎｄｔｈｅｃｌｏｕｄ３ ｒｉｖａｃ ａｎｄｓｅｃｕｒｉｔ ｃｏｎｃｅｒｎｓ
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ｆｒｏｍｄａｔａｏｗｎｅｒｓｉｎｔｈｅｅｄｅ ４ ｅｎｅｒ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｏｆｅｄｅｄｅｖｉｃｅｓ．Ｔｈｅｓｅｉｓｓｕｅｓｉｎｔｈｅｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄ
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，
，
ｂｉ ｄａｔａ ｒｏｃｅｓｓｉｎ ｅｒａｈａｖｅ ｕｓｈｅｄｔｈｅｈｏｒｉｚｏｎｏｆａｎｅｗｃｏｍ ｕｔｉｎ ａｒａｄｉｍ ｅｄｅｃｏｍ ｕｔｉｎ ｗｈｉｃｈ
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，
ｃａｌｌｓｆｏｒ ｒｏｃｅｓｓｉｎ ｔｈｅｄａｔａａｔｔｈｅｅｄｅｏｆｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋ．Ｌｅｖｅｒａｉｎ ｔｈｅ ｏｗｅｒｏｆｃｌｏｕｄｃｏｍ ｕｔｉｎ
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，
ｅｄｅｃｏｍ ｕｔｉｎ ｈａｓｔｈｅ ｏｔｅｎｔｉａｌｔｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｅｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｏｆｃｏｍ ｕｔｉｎ ｃａａｂｉｌｉｔ ｔｈｅｃｏｎｃｅｒｎｓｏｆ
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，
，
ｇ
，
ｒｅｓｏｎｓｅｔｉｍｅｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔ ｂａｎｄｗｉｄｔｈｃｏｓｔｓａｖｉｎ ｄａｔａｓａｆｅｔ ａｎｄ ｒｉｖａｃ ａｓｗｅｌｌａｓｂａｔｔｅｒ ｌｉｆｅ
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“
”
ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ． Ｅｄｅ ｉｎｅｄｅｃｏｍ ｕｔｉｎ ｉｓｄｅｆｉｎｅｄａｓａｎ ｃｏｍ ｕｔｉｎ ａｎｄｎｅｔｗｏｒｋｒｅｓｏｕｒｃｅｓａｌｏｎ ｔｈｅ
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，
ａｔｈｂｅｔｗｅｅｎｄａｔａｓｏｕｒｃｅｓａｎｄｃｌｏｕｄｄａｔａｃｅｎｔｅｒｓ．Ｉｎｔｈｉｓ ａｅｒ ｗｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎｏｆｅｄｅ
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，
ｇ
，
，
ｃｏｍ ｕｔｉｎ ｆｏｌｌｏｗｅｄｂ ｓｅｖｅｒａｌｃａｓｅｓｔｕｄｉｅｓ ｒａｎｉｎ ｆｒｏｍｃｌｏｕｄｏｆｆｌｏａｄｉｎ ｔｏｓｍａｒｔｈｏｍｅａｎｄｃｉｔ ａｓ
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，
ｗｅｌｌａｓｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｅｄｅｔｏｍａｔｅｒｉａｌｉｚｅｔｈｅｃｏｎｃｅｔｏｆｅｄｅｃｏｍ ｕｔｉｎ ．Ｆｉｎａｌｌ ｗｅ ｒｅｓｅｎｔｓｅｖｅｒａｌ
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，
ｃｈａｌｌｅｎｅｓａｎｄｏ ｏｒｔｕｎｉｔｉｅｓｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｅｄｅｃｏｍ ｕｔｉｎ ａｎｄｈｏｅｔｈｉｓ ａｅｒｗｉｌｌ ａｉｎａｔｔｅｎｔｉｏｎ
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ｆｒｏｍｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｔ ａｎｄｉｎｓｉｒｅｍｏｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｈｉｓｄｉｒｅｃｔｉｏｎ．
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；
ｇ
；
ｇ
（
）；
；
Ｋｅ ｗｏｒｄｓ ｅｄｅｃｏｍ ｕｔｉｎ ｃｌｏｕｄｃｏｍ ｕｔｉｎ Ｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｅｖｅｒｔｈｉｎ ＩｏＥ ｓｍａｒｔｈｏｍｅａｎｄｃｉｔ
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ｙ
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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
２０１７ ０２ ０９
收稿日期
－ －
２０１６ １２ ０９
－
－
ꢀ
：
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
ꢀ
（
）
Ｔｈｉｓｗｏｒｋｗａｓｓｕ ｏｒｔｅｄｂ ｔｈｅＧｅｎｅｒａｌＰｒｏｒａｍｏｆｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ ６１５７２００１ ａｎｄＡｎｈｕｉ
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（ ）
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔ ＦｕｎｄｆｏｒＤｏｃｔｏｒａｌＲｅｓｅａｒｃｈ Ｊ０１００３２１４ ．
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：
通信作者 孙辉
（
）
ｓｕｎｈｕｉ ａｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
＠
ꢀ
，
（）
２０１７ ５４５
ꢀ
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
ꢀ
；
ＴＰ３９１ ＴＰ３９３
ꢀ
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
（
，
ｓｏｆｔｗａｒｅａｓａｓｅｒｖｉｃｅ ＳａａＳ
ꢀ ꢀꢀ
）
、
（
—
这
２００５ ２０１５ １０
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
Ｍａ Ｒｅｄｕｃｅ
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
Ａ ａｃｈｅ
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
Ｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｓ ＩｏＴ
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
ｚｅｔｔａｂｔｅ ＺＢ ．
字节
，
ｏｆｅｖｅｒｔｈｉｎ ＩｏＥ
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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