AI之边缘计算、雾计算&云计算技术分析

边缘计算产生背景：

随着移动智能设备的普及以及5G等无线通信技术的发展,涌现出许多具有低延迟要求的计算密集型应用,如在线沉浸式游戏、增强现实和视频流分析等. 由于传统的云计算无法满足这些应用对低延迟的需求,研究者提出了一种新型的计算模式,称为边缘计算.

边缘计算定义：

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，,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开发平台,就近提供边缘智能服务,以满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求.

边缘计算系统（Edge computing system）：

典型边缘计算系统（Edge computing system）

由许多具有计算需求的移动智能设备、充当边缘节点的基站和远程的云组成.多种多样的计算任务是由移动智能设备上的各种应用程序实时生成的,将这些计算任务卸载到边缘节点可以显著降低设备与云之间的数据传输时间.

三端：

边缘计算将边缘设备(基站、无线接入点、路由器等)作为云端和终端设备间的桥梁,将云服务拓展到网络边缘侧,因此边缘计算系统架构主要包括云端、边缘端和设备端.

云端:云端由若干高性能服务器以及与之相匹配的存储设备组成.其计算能力与存储能力都十分强大,能够处理复杂性高的计算需求.

边缘端:边缘端是距离终端用户较近且具有一定计算存储能力的设备,包括但不限于特定边缘服务器、无线接入点、基站、各级网关、路由器以及交换机等.边缘端的设备可以满足用户的实时需求,还有助于云端设备进行数据的过滤与分析.

设备端:用户持有的移动设备,如智能手机、可穿戴设备、智能家居设备等.为了保证终端设备有较长的续航时间,需要将复杂性高的计算任务放到边缘端或者云端执行.

三种边缘计算的系统架构：（依据不同的研究侧重点）

(１)云-边-端三层架构模型:考虑云、边、端三者之间的协同工作.云端的中心控制策略会对边缘端的计算与存储进行有效的管理,使得边缘端的分布式计算处理模式发挥最好的效果,从而提升计算处理的效率,满足用户的需求.设备终端的计算任务可以在本地、边缘端、云端３种模式下完成.计算任务的异构性以及边缘端设备的异构性给三层架构下的任务协调带来了巨大挑战.

(２)云-边双层架构模型:云-边双层架构只考虑云端与边缘端的协调,对此架构下任务调度的研究,有助于处理一些在设备终端难以执行的计算任务.

(３)边-端双层架构模型:边-端双层架构可以看作一个小型的云计算架构,只是把云计算中的高性能服务器换成了计算和存储能力有限的边缘端设备,但其拉近了用户与云端的传输距离.

边缘计算VS云计算：

(１)分布式低延时:设备端到云端的距离较长,离边缘端更近,因此边缘计算专注于满足时间敏感的计算需求.

(２)减少数据流量:数据在离设备端更近的边缘端处理,传输更高效,且能减少传输能耗.边缘端可以进行数据的预先过滤与分析,减少了设备与云端之间的数据流量,使得计算任务的响应时间更短.

(３)安全性高:云计算模式容易受断电的影响,而边缘计算将数据处理分布式化,更能适应异常情况.当一个边缘节点受到攻击或者发生异常时,其他边缘节点仍然可以照常工作.

雾计算VS云计算：

(１)“雾计算”（Fog Computing）是“云计算”（Cloud Computing）的延伸。在终端设备和云端数据中心之间再加一层“雾”，即网络边缘层云模型计算，比如再加一个带有存储器的小服务器或路由器，把一些并不需要放到云端的数据在这一层直接处理和存储，可以大大减少云端的计算和存储压力，提高效率，提升传输速率，减低时延。

(２)雾计算就是本地化的云计算，是云计算的补充。云计算更强调计算的方式，雾计算更强调计算的位置。如果说云计算是WAN计算，那么雾计算就是LAN计算。如果说CDN是弥补TCP/IP本地化缓存问题，那么雾计算就是弥补云计算本地化计算问题。

参考文献：

[1]刘通.边缘计算中任务卸载研究综述[J].《计算机科学》Vol.48,No.１,Jan.2021

（编辑：拼字网 - 核心网）

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