“云-边-物”协同
本文來源：Dr曹曼，作者：曹曼博士
導語
這里的“云-邊-物”指的是“云-邊緣計算-數據源”。將這三個詞組合在一起，不僅因為三者之間有數據聯系，而且研究和應用重心在三者間的轉移代表了數據處理的趨勢。
有關專家認為：大數據處理已經從云計算為中心的集中式處理時代（2005-2015），正式跨入以萬物互聯為核心的邊緣計算時代。其主要原因是傳統云計算模型不能有效滿足萬物互聯應用的需求，具體包括兩個方面：
① 傳統云計算存在寬帶負荷和計算資源浪費、隱私保護、延遲、能耗較大等不足；
② 邊緣計算具有彈性管理、協同執行、環境異構及實時處理等特點。
在“云-邊-物”系統中，數據處理重心從云計算延伸到邊緣計算，數據處理的能力、效率、經濟性和安全性都得到了提升，有關知識的普及是必要的。拜讀了施魏松等編著的《邊緣計算》，很多未知和疑問有了答案。
下面就書中有關內容，加上個人不成熟的理解和觀點，分享如下：
一、邊緣計算的概念內涵
邊緣計算是指在網絡邊緣執行計算的一種新型計算模式，具體對數據的計算包括兩部分：下行的云服務和上行的萬物互聯服務。邊緣計算的“邊緣”是相對的概念，是指從數據源到云計算中心路徑之間的任意計算、存儲和網絡資源。
邊緣計算是一種綜合性很強的科學研究，橫跨計算、數據通信、存儲、能耗優化等多個領域，涉及軟硬件平臺、網絡連接、數據聚合、芯片、傳感、行業應用等多個產業鏈角色，其理論基礎尚不成熟。
在邊緣計算模型中，部分或全部計算任務從云端遷移到邊緣節點，云計算中心的應用程序從云中心遷移到邊緣節點上，將原有獨立的應用程序分發到不同的網絡邊緣節點，設計和實現針對應用程序的劃分技術，使得在網絡中心的云-邊緣、邊緣-邊緣等多種異構邊緣節點之間，能夠保證應用程序組件的合理分配，獲得應用程序的高性能和可靠性。
邊緣計算系統下的任務遷移和調度，以及任務放置方案，在降低數據延遲、充分利用計算資源方面發揮重要作用。邊緣計算的調度策略以期實現在邊緣計算環境下，優化資源利用率、降低響應時間、減少資源消耗和優化任務處理的整體性能。
邊緣計算的資源調度方法分為集中式和分布式兩種。其中，集中式主要有凸優化、近似算法、啟發式算法、智能算法、機器學習算法等，分布式主要有博弈論、匹配理論、拍賣方法、聯邦學習、區塊鏈等。基于區塊鏈的邊緣資源分配，充分利用區塊鏈的先天優勢，可以更好地解決邊緣計算的資源分配問題。
邊緣計算的商業模式由原來的“中心-用戶”的單邊模式轉變為“用戶-中心”、“用戶-用戶”的多邊商業模式，商業模型不僅以服務為驅動，服務時更多地以數據為驅動。
邊緣計算與云計算對比：首先，邊緣計算是一種分布式計算，環境更加復雜（室內外），多使用無線傳輸；其次，云計算中隱私泄露突出表現為數據泄露和濫用、用戶喜好行為分析，邊緣設備容易暴露用戶的位置隱私信息；第三，云計算有大量存儲和計算資源，可部署防火墻和防御設備來應對；邊緣計算資源和存儲能力有限，防御設施難直接部署在邊緣設備上。
二、邊緣計算系統的基礎知識
邊緣計算系統具有碎片化和異構性的特點，在軟硬件選擇時，既要對自身應用的計算特性做深入了解，從而找到計算能力滿足應用需求的硬件產品，又要找到合適的軟件框架進行開發，同時還要考慮硬件的功耗和成本在可接受范圍內。
計算機從業人員必須與垂直行業進行緊密合作，設計出下沉可用的計算系統，著重解決三個問題：減少與行業標準間的隔閡；完善數據保護和訪問機制；提高互操作性。
邊緣計算系統的移動性支持，包括用戶移動性和重要移動性。用戶移動性是指當用戶從一個邊緣節點覆蓋域移動到另一個邊緣節點覆蓋域時，如何自動地把當前程序狀態和必要數據進行遷移，使服務無縫連接，增強用戶體驗；資源移動性是指如何發現和管理動態可變資源，包括長期資源（如傳感器）和短期資源（如臨時替換傳感器）。
邊緣計算系統多用戶公平性，對于資源有限的邊緣設備來說，當多個程序或多個應用都在使用該資源時，如何保證多用戶對共享資源及稀缺資源使用的公平性。
邊緣計算系統隱私保護，保證用戶自己的隱私不受影響，也要保護使用者的隱私不被設備擁有者侵犯。
邊緣計算系統開發者友好，需要從應用開發者的角度考慮，以提供高效的開發和部署服務，完善包括基礎設施、用戶、系統、應用程序、開發者這個整體的生態圈。
邊緣計算系統多域混合管理，邊緣計算涉及多類資源，各資源又屬于不同的擁有者。根據應用程序的需求和用戶信息，給出一個可行的優化資源配比，屏蔽硬件的多樣性進行統一管理。
邊緣計算系統開銷模型，邊緣計算中，應用程序可能會使用不同擁有者的資源，衡量資源使用情況，計算總體開銷，給出價格模型。
邊緣計算系統兼容性，專門的邊緣計算系統應用程序還較少，自動透明地轉換現有程序以發揮邊緣計算系統的優勢，過渡階段能對傳統的應用進行兼容。
三、邊緣計算安全與邊緣智能
邊緣計算安全與隱私保護，本地邊緣設備的智能化帶來邊緣計算的安全與隱私保護的挑戰，存在信息系統普遍的共性安全問題，包括應用、網絡、信息和系統安全。
將類似云計算的功能帶到網絡的邊緣，會帶來一些安全問題，如異構邊緣數據中心之間的協作安全，本地與全球范圍內的服務遷移安全等。
邊緣計算安全及其技術種類：按照邊緣計算參考架構，主要分為物理安全、網絡安全、數據安全和應用安全。主要安全技術有身份認證，訪問控制，入侵檢測，隱私保護，可信執行，安全多方計算，區塊鏈等。
邊緣計算設備是一個集連接、計算、存儲和應用的開放平臺，作為一個小型數據中心，需要達成類似云計算數據中心的數據安全和訪問控制。
邊緣智能的產生來自邊緣計算和人工智能的快速發展，邊緣智能的發展離不開生態系統上下文的支持，包括邊緣深度學習算法、邊緣數據處理平臺、邊緣深度學習計算框架、邊緣操作系統和邊緣深度學習體系結構等。
在邊緣智能中，邊緣與物端設備和云端設備的協同交互十分重要，包括邊云協同、邊邊協同、邊物協同和云邊物協同。
為減少邊緣計算中人為參與，在網關層對數據進行預處理（去噪音、事件檢測、隱私保護等）后，數據被發送至系統上層，作為應用服務所需數據源，該過程將遇到三種挑戰：
不同設備傳輸數據格式的多樣性
數據抽象程度的不確定性
數據抽象的適應性。
邊緣智能技術的發展，對優化資源利用率、降低響應時間、減少資源消耗和優化任務處理的整體性能，尤其是解決時延和能耗問題，有很大的推動作用。
對“云-邊-物”的系統研究，不僅是為了解決低功耗、網絡可靠性、計算資源和安全隱私四大問題，更重要的是為了提高線上和線下資源的利用率，并獲得更好的降本、增效、提質、綠色和安全結果。
就邊緣計算而言，與云計算的結合更加有效地解決了大數據處理所面臨的問題。邊緣資源的配置包括任務分配和資源放置，未來會有更多的研究投入到基于無服務器計算的邊緣資源配置中，旨在滿足客戶最大化的同時最小化供應商資源成本。
在萬物互聯場景中，“云-邊-物”系統的研究和應用重心，不斷從云到邊再到物。即大數據處理從云計算為中心的集中式處理（前邊緣計算）時代，到以萬物互聯為核心的邊緣計算時代，進一步將到以連接（控制）主體為核心的后邊緣計算時代。
在“云-邊-物”協同中，以數據源為重心所開展的研究和應用工作，如意念與網絡的直接連接，是邊緣計算下一輪發展（后邊緣計算時代）的重點。邊緣計算必將會成為互聯網的下一個主流應用場景，“云-邊-物”系統會不斷被強化，并發揮越來越重要的作用。
最后，感謝《邊緣計算》作者的付出！以上，若有理解不對的，敬請批評指正！
本文直接來源：邊緣計算社區
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