梁家越 劉斌 劉芳

摘要：給出了邊緣計(jì)算平臺(tái)的一般性功能框架，并基于平臺(tái)的設(shè)計(jì)目標(biāo)和部署方式，對(duì)當(dāng)前典型的邊緣計(jì)算開(kāi)源平臺(tái)進(jìn)行了分類。從設(shè)計(jì)目標(biāo)、目標(biāo)用戶、可擴(kuò)展性、系統(tǒng)特點(diǎn)和應(yīng)用領(lǐng)域等方面，對(duì)EdgeX Foundry、Apache Edgent、Azure 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）Edge、CORD和Akraino Edge Stack等典型開(kāi)源平臺(tái)進(jìn)行了對(duì)比和分析。最后介紹了可用于構(gòu)建邊緣計(jì)算平臺(tái)的一些開(kāi)源軟件，并討論了邊緣計(jì)算平臺(tái)的未來(lái)發(fā)展方向和研究熱點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：邊緣計(jì)算;開(kāi)源平臺(tái);物聯(lián)網(wǎng);開(kāi)源軟件

Abstract： In this paper， the general functional framework of edge computing platforms is analyzed， and the category of these platforms based on their design target and deployment characteristic is discussed. The existing typical open source edge computing platforms such as EdgeX Foundry， Apache Edgent， Azure Internet of Things （IoT） Edge， CORD and Akraino Edge Stack are introduced with comparison from the perspectives of design target， target user， scalability， system characteristic and application area. Finally， some open source software that can be used to build edge computing platform is introduced， and the future trends and research topics of edge computing platform are discussed.

Key words： edge computing; open source platform; IoT; open source software

隨著萬(wàn)物聯(lián)網(wǎng)的趨勢(shì)不斷加深，網(wǎng)絡(luò)邊緣產(chǎn)生的數(shù)據(jù)在急劇增長(zhǎng)。受限于網(wǎng)絡(luò)帶寬增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)云計(jì)算模式需要解決帶寬和延遲這兩大瓶頸，邊緣計(jì)算[1]應(yīng)運(yùn)而生。邊緣計(jì)算中的邊緣（edge）指的是網(wǎng)絡(luò)邊緣上的計(jì)算和存儲(chǔ)資源，這里的網(wǎng)絡(luò)邊緣與數(shù)據(jù)中心相對(duì)，無(wú)論是從地理距離還是網(wǎng)絡(luò)距離上來(lái)看都更貼近用戶[2]。作為一種新的計(jì)算范式，邊緣計(jì)算將計(jì)算任務(wù)部署于接近數(shù)據(jù)產(chǎn)生源的網(wǎng)絡(luò)邊緣，利用邊緣資源為用戶提供大量服務(wù)或功能接口，大大減少上傳至云數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)量，緩解網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力，同時(shí)可以更好地解決數(shù)據(jù)安全和隱私問(wèn)題。邊緣計(jì)算平臺(tái)對(duì)邊緣計(jì)算領(lǐng)域的推廣和發(fā)展有著重要的意義和影響[3]。

1 邊緣計(jì)算開(kāi)源平臺(tái)概述

邊緣計(jì)算系統(tǒng)是一個(gè)分布式系統(tǒng)范例，在具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程中需要將其落地到一個(gè)計(jì)算平臺(tái)上，各個(gè)邊緣平臺(tái)之間如何相互協(xié)作提高效率，如何實(shí)現(xiàn)資源的最大利用率，對(duì)設(shè)計(jì)邊緣計(jì)算平臺(tái)、系統(tǒng)和接口帶來(lái)挑戰(zhàn)。例如，網(wǎng)絡(luò)邊緣的計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源數(shù)量眾多但在空間上分散，如何組織和統(tǒng)一管理這些資源，是一個(gè)需要解決的問(wèn)題。在邊緣計(jì)算的場(chǎng)景下，尤其是物聯(lián)網(wǎng)，諸如傳感器之類的數(shù)據(jù)源，其軟件和硬件以及傳輸協(xié)議等具有多樣性，如何方便有效地從數(shù)據(jù)源中采集數(shù)據(jù)也是一個(gè)需要考慮的問(wèn)題。此外，在網(wǎng)絡(luò)邊緣的計(jì)算資源并不豐富的條件下，如何高效地完成數(shù)據(jù)處理任務(wù)也是需要解決的問(wèn)題。

目前，邊緣計(jì)算平臺(tái)的發(fā)展方興未艾。由于針對(duì)的問(wèn)題不同，各邊緣計(jì)算平臺(tái)的設(shè)計(jì)多種多樣，但也不失一般性。邊緣計(jì)算平臺(tái)的一般性功能框架如圖1所示。在該框架中，資源管理功能用于管理網(wǎng)絡(luò)邊緣的計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)資源。設(shè)備接入和數(shù)據(jù)采集分別用于接入設(shè)備和從設(shè)備中獲取數(shù)據(jù)。安全管理用于保障來(lái)自設(shè)備的數(shù)據(jù)的安全。平臺(tái)管理功能用于管理設(shè)備和監(jiān)測(cè)控制邊緣計(jì)算應(yīng)用的運(yùn)行情況。

各邊緣計(jì)算平臺(tái)的差異可從以下方面進(jìn)行對(duì)比和分析：

（1）設(shè)計(jì)目標(biāo)。邊緣計(jì)算平臺(tái)的設(shè)計(jì)目標(biāo)反映了其所針對(duì)解決的問(wèn)題領(lǐng)域，并對(duì)平臺(tái)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能設(shè)計(jì)有關(guān)鍵性的影響。

（2）目標(biāo)用戶。在現(xiàn)有的各種邊緣計(jì)算平臺(tái)中，有部分平臺(tái)是提供給網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商以部署邊緣云服務(wù);有的平臺(tái)則沒(méi)有限制，普通用戶可以自行在邊緣設(shè)備上部署使用。

（3）可擴(kuò)展性。為滿足用戶應(yīng)用動(dòng)態(tài)增加和刪除的需求，邊緣計(jì)算平臺(tái)需要具有良好的可擴(kuò)展性。

（4）系統(tǒng)特點(diǎn)。面向不同應(yīng)用領(lǐng)域的邊緣計(jì)算開(kāi)源平臺(tái)具有不同的特點(diǎn)，而這些特點(diǎn)能為邊緣計(jì)算應(yīng)用的開(kāi)發(fā)或部署帶來(lái)方便。

（5）應(yīng)用場(chǎng)景。常見(jiàn)的應(yīng)用領(lǐng)域包括智能交通、智能工廠和智能家居等多種場(chǎng)景，還有增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）/虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）應(yīng)用、邊緣視頻處理和無(wú)人車等對(duì)響應(yīng)時(shí)延敏感的應(yīng)用場(chǎng)景。

根據(jù)邊緣計(jì)算平臺(tái)的設(shè)計(jì)目標(biāo)和部署方式，可將目前的邊緣計(jì)算開(kāi)源平臺(tái)分為3類：面向物聯(lián)網(wǎng)端的邊緣計(jì)算開(kāi)源平臺(tái)、面向邊緣云服務(wù)的邊緣計(jì)算開(kāi)源平臺(tái)、面向云邊融合的邊緣計(jì)算開(kāi)源平臺(tái)。

2 面向物聯(lián)網(wǎng)端的邊緣計(jì)算開(kāi)源平臺(tái)

面向物聯(lián)網(wǎng)端的邊緣計(jì)算開(kāi)源平臺(tái)，致力于解決在開(kāi)發(fā)和部署物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的過(guò)程中存在的問(wèn)題，例如設(shè)備接入方式多樣性問(wèn)題等。這些平臺(tái)部署于網(wǎng)關(guān)、路由器和交換機(jī)等邊緣設(shè)備，為物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算應(yīng)用提供支持。代表性的2個(gè)平臺(tái)是Linux基金會(huì)發(fā)布的EdgeX Foundry[4]和Apache軟件基金會(huì)的Apache Edgent[5]。

2.1 EdgeX Foundry

EdgeX Foundry是一個(gè)面向工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算開(kāi)發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)化互操作性框架[4]，部署于路由器和交換機(jī)等邊緣設(shè)備上，為各種傳感器、設(shè)備或其他物聯(lián)網(wǎng)器件提供即插即用功能并做管理，進(jìn)而收集和分析它們的數(shù)據(jù)，或?qū)С鲋吝吘売?jì)算應(yīng)用或云計(jì)算中心做處理。EdgeX Foundry針對(duì)的問(wèn)題是物聯(lián)網(wǎng)器件的互操作性。目前，具有大量設(shè)備的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，迫切需要結(jié)合邊緣計(jì)算的應(yīng)用;但物聯(lián)網(wǎng)的軟硬件和接入方式的多樣性給數(shù)據(jù)接入功能帶來(lái)困難，影響了邊緣計(jì)算應(yīng)用的部署。EdgeX Foundry的主旨是簡(jiǎn)化和標(biāo)準(zhǔn)化工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算的架構(gòu)，創(chuàng)建一個(gè)圍繞互操作性組件的生態(tài)系統(tǒng)[4]。

圖2展示了EdgeX Foundry的架構(gòu)[4]。在圖中的最下方是“南側(cè)”，指的是所有物聯(lián)網(wǎng)器件，以及與這些設(shè)備、傳感器或其他物聯(lián)網(wǎng)器件直接通信的邊緣網(wǎng)絡(luò)。在圖的最上方是“北側(cè)”，指的是云計(jì)算中心或企業(yè)系統(tǒng)，以及與云中心通信的網(wǎng)絡(luò)部分。南側(cè)是數(shù)據(jù)產(chǎn)生源，而北側(cè)收集來(lái)自南側(cè)的數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、聚合和分析。如圖2所示，EdgeX Foundry位于南側(cè)和北側(cè)兩者之間，由一系列微服務(wù)組成，而這些微服務(wù)可以被分成4個(gè)服務(wù)層和2個(gè)底層增強(qiáng)系統(tǒng)服務(wù)。微服務(wù)之間通過(guò)一套通用的Restful 應(yīng)用程序編程接口（API）進(jìn)行通信。

（1）設(shè)備服務(wù)層。設(shè)備服務(wù)層主要提供設(shè)備接入的功能，由多個(gè)設(shè)備服務(wù)組成。每個(gè)設(shè)備服務(wù)是用戶根據(jù)設(shè)備服務(wù)軟件開(kāi)發(fā)工具包（SDK）編寫(xiě)生成的一個(gè)微服務(wù)。EdgeX Foundry使用設(shè)備文件去定義一個(gè)南側(cè)設(shè)備的相關(guān)信息，包括源數(shù)據(jù)格式、存儲(chǔ)在EdgeX Foundry中的數(shù)據(jù)格式，以及對(duì)該設(shè)備的操作命令等信息。設(shè)備服務(wù)將來(lái)自設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，并發(fā)送至核心服務(wù)層。目前， EdgeX Foundry提供了消息隊(duì)列遙測(cè)傳輸協(xié)議（MQTT）、 ModBus串行通信協(xié)議和低功耗藍(lán)牙協(xié)議（BLE）等多種接入方式。

（2）核心服務(wù)層。核心服務(wù)層由核心數(shù)據(jù)、命令、元數(shù)據(jù)、注冊(cè)表和配置4個(gè)微服務(wù)組件組成。核心數(shù)據(jù)微服務(wù)存儲(chǔ)和管理來(lái)自南側(cè)設(shè)備的數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)微服務(wù)存儲(chǔ)和管理設(shè)備的元數(shù)據(jù)。命令微服務(wù)將定義在設(shè)備文件的操作命令轉(zhuǎn)換成通用的API，提供給用戶以監(jiān)測(cè)控制該設(shè)備。注冊(cè)表和配置微服務(wù)存儲(chǔ)設(shè)備服務(wù)的相關(guān)信息。

（3）支持服務(wù)層。支持服務(wù)層提供邊緣分析和智能服務(wù)，以規(guī)則引擎微服務(wù)為例，允許用戶設(shè)定一些規(guī)則，當(dāng)檢測(cè)到數(shù)據(jù)滿足規(guī)則要求時(shí)，將觸發(fā)一個(gè)特定的操作。例如，規(guī)則引擎可監(jiān)測(cè)控制溫度傳感器，當(dāng)檢測(cè)到溫度低于25 ℃時(shí)，觸發(fā)對(duì)空調(diào)的關(guān)閉操作。

（4）導(dǎo)出服務(wù)層。導(dǎo)出服務(wù)層用于將數(shù)據(jù)傳輸至云計(jì)算中心，由客戶端注冊(cè)和分發(fā)等微服務(wù)組件組成。前者記錄已注冊(cè)的后端系統(tǒng)的相關(guān)信息，后者將對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)從核心服務(wù)層導(dǎo)出至指定客戶端。

（5）系統(tǒng)管理和安全服務(wù)。系統(tǒng)管理服務(wù)提供安裝、升級(jí)、啟動(dòng)、停止和監(jiān)測(cè)EdgeX Foundry微服務(wù)的功能。安全服務(wù)用以保障來(lái)自設(shè)備的數(shù)據(jù)和對(duì)設(shè)備的操作安全。

最新版本的EdgeX Foundry沒(méi)有為用戶自定義應(yīng)用提供計(jì)算框架，用戶可以將應(yīng)用部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣，將該應(yīng)用注冊(cè)為導(dǎo)出客戶端，進(jìn)而將來(lái)自設(shè)備的數(shù)據(jù)導(dǎo)出至應(yīng)用來(lái)處理。EdgeX Foundry的設(shè)計(jì)滿足硬件和操作系統(tǒng)無(wú)關(guān)性，并采用微服務(wù)架構(gòu)。EdgeX Foundry中的所有微服務(wù)能夠以容器的形式運(yùn)行于各種操作系統(tǒng)，且支持動(dòng)態(tài)增加或減少功能，具有可擴(kuò)展性。EdgeX Foundry的主要系統(tǒng)特點(diǎn)是為每個(gè)接入的設(shè)備提供通用的Restful API以操控該設(shè)備，便于大規(guī)模地監(jiān)測(cè)控制物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，滿足物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的需求。EdgeX Foundry的應(yīng)用領(lǐng)域主要在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，如智能工廠、智能交通等場(chǎng)景，以及其他需要接入多種傳感器和設(shè)備的場(chǎng)景。

2.2 Apache Edgent

Apache Edgent是一個(gè)開(kāi)源的編程模型和微內(nèi)核風(fēng)格的運(yùn)行時(shí)，它可以被嵌入到邊緣設(shè)備上，用于提供對(duì)連續(xù)數(shù)據(jù)流的本地實(shí)時(shí)分析[5]。Edgent解決的問(wèn)題是如何對(duì)來(lái)自邊緣設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的分析處理。為加速邊緣計(jì)算應(yīng)用在數(shù)據(jù)分析處理上的開(kāi)發(fā)過(guò)程，Edgent提供一個(gè)開(kāi)發(fā)模型和一套API用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的整個(gè)分析處理流程。

基于Java等的開(kāi)發(fā)環(huán)境，Edgent應(yīng)用的開(kāi)發(fā)模型如圖3所示。

該模型由提供者、拓?fù)洹?shù)據(jù)流、數(shù)據(jù)流的分析處理、后端系統(tǒng)5個(gè)組件組成。

（1）提供者。一個(gè)提供者對(duì)象包含了有關(guān)Edgent應(yīng)用程序的運(yùn)行方式和位置信息，并具有創(chuàng)建和執(zhí)行拓?fù)涞墓δ堋?/p>

（2）拓?fù)?。拓?fù)涫且粋€(gè)容器，描述了數(shù)據(jù)流的來(lái)源和如何更改數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的輸入、處理和導(dǎo)出至云的過(guò)程都記錄在拓?fù)渲小?/p>

（3）數(shù)據(jù)流。Edgent提供了多種連接器以不同方式接入數(shù)據(jù)源，比如支持消息隊(duì)列遙測(cè)傳輸（MQTT）、超文本傳輸協(xié)議（HTTP）和串口協(xié)議等，用戶還可以添加自定義代碼以控制傳感器或設(shè)備的數(shù)據(jù)輸入。

（4）數(shù)據(jù)流的分析處理。Edgent提供一系列功能性的API以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)流的過(guò)濾、分裂、變換等。

（5）后端系統(tǒng)。由于邊緣設(shè)備的計(jì)算資源稀缺，Edgent應(yīng)用程序無(wú)法支撐復(fù)雜的分析任務(wù)。用戶可以使用連接器，通過(guò)MQTT和Apache Kafka方式連接至后端系統(tǒng)，或者連接至IBM Watson IoT平臺(tái)進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)做處理。

Edgent應(yīng)用可部署于運(yùn)行Java虛擬機(jī)的邊緣設(shè)備中，實(shí)時(shí)分析來(lái)自傳感器和設(shè)備的數(shù)據(jù)，減少了上傳至后端系統(tǒng)如云數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)量，并降低了傳輸成本。Edgent的主要系統(tǒng)特點(diǎn)是提供了一套豐富的數(shù)據(jù)處理API，切合物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中數(shù)據(jù)處理的實(shí)際需求，降低應(yīng)用的開(kāi)發(fā)難度并加速開(kāi)發(fā)過(guò)程。Edgent的主要應(yīng)用領(lǐng)域是物聯(lián)網(wǎng)，此外，它還可以被用于分析日志、文本等類型的數(shù)據(jù)。

3 面向邊緣云服務(wù)的邊緣計(jì)算開(kāi)源平臺(tái)

網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)絡(luò)邊緣，如蜂窩網(wǎng)絡(luò)基站、中央端局和在網(wǎng)絡(luò)邊緣的小型數(shù)據(jù)中心等，是用戶接入網(wǎng)絡(luò)的地方，其計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源也可用以部署邊緣計(jì)算應(yīng)用。面向邊緣云服務(wù)的邊緣計(jì)算平臺(tái)著眼于優(yōu)化或重建網(wǎng)絡(luò)邊緣的基礎(chǔ)設(shè)施以實(shí)現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)邊緣構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，并提供類似云中心的服務(wù)。代表性的平臺(tái)有開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)基金會(huì)（ONF）的CORD項(xiàng)目[6]和Linux基金會(huì)的Akraino Edge Stack項(xiàng)目[7]。

3.1 CORD

CORD是為網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商推出的開(kāi)源項(xiàng)目，旨在利用軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）、網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化（NFV）和云計(jì)算技術(shù)重構(gòu)現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)邊緣基礎(chǔ)設(shè)施，并將其打造成可靈活地提供計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的數(shù)據(jù)中心?，F(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)邊緣基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建于由電信設(shè)備供應(yīng)商提供的封閉式專有的軟硬件系統(tǒng)，不具備可擴(kuò)展性，無(wú)法動(dòng)態(tài)調(diào)整基礎(chǔ)設(shè)備的規(guī)模，導(dǎo)致資源的低效利用。CORD計(jì)劃利用商用硬件和開(kāi)源軟件打造可擴(kuò)展的邊緣網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，并實(shí)現(xiàn)靈活的服務(wù)提供平臺(tái)，支持用戶的自定義應(yīng)用。

圖4為CORD的硬件架構(gòu)圖[6]，CORD利用商用服務(wù)器和白盒交換機(jī)提供計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源，并將網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建為葉脊拓?fù)浼軜?gòu)以支持橫向網(wǎng)絡(luò)的通信帶寬需求。此外，CORD使用專用接入硬件將移動(dòng)、企業(yè)和住宅用戶接入網(wǎng)絡(luò)中。

CORD的軟件架構(gòu)[6]如圖5所示，云平臺(tái)管理項(xiàng)目OpenStack用以管理計(jì)算和存儲(chǔ)資源，創(chuàng)建和配置虛擬機(jī)以及提供基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）功能。開(kāi)源網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)（ONOS）為網(wǎng)絡(luò)提供控制平面，用于管理網(wǎng)絡(luò)組件如白盒交換網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等，并提供通信服務(wù)。容器引擎Docker使用容器技術(shù)來(lái)實(shí)例化提供給用戶的服務(wù)。服務(wù)控制平臺(tái)XOS用于整合上述軟件，以組裝、控制和組合服務(wù)。

根據(jù)用戶類型和使用案例的不同，CORD可被具體實(shí)現(xiàn)為M-CORD、R-CORD和E-CORD。以M-CORD為例，M-CORD面向無(wú)線網(wǎng)絡(luò)（特別是5G網(wǎng)絡(luò)），使用蜂窩網(wǎng)絡(luò)將用戶接入。M-CORD基于NFV和云計(jì)算技術(shù)將蜂窩網(wǎng)絡(luò)功能進(jìn)行分解和虛擬化，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)功能的動(dòng)態(tài)擴(kuò)展同時(shí)增強(qiáng)資源利用率。在此基礎(chǔ)上，M-CORD支持多接入邊緣服務(wù)，為用戶提供定制服務(wù)和差異化體驗(yàn)質(zhì)量（QoE）。此能力切合具備移動(dòng)性的邊緣計(jì)算應(yīng)用的需求，能通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)為手機(jī)、無(wú)人車和無(wú)人機(jī)等移動(dòng)設(shè)備的邊緣計(jì)算應(yīng)用就近提供強(qiáng)大的計(jì)算能力。R-CORD和E-CORD同樣可以在網(wǎng)絡(luò)邊緣支持住宅用戶或企業(yè)用戶的邊緣計(jì)算應(yīng)用，如VR和AR應(yīng)用等，以獲得更快的響應(yīng)時(shí)間和更好的服務(wù)體驗(yàn)。

對(duì)于用戶而言，CORD在運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)邊緣提供的邊緣云服務(wù)，具有與云計(jì)算相同的優(yōu)點(diǎn)，即無(wú)需用戶提供計(jì)算資源和搭建計(jì)算平臺(tái)，降低了軟硬件和管理成本。此外，有線和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的廣泛分布使用戶提交邊緣計(jì)算應(yīng)用不受地理位置的影響。目前，運(yùn)營(yíng)商正研究如何部署CORD，中國(guó)聯(lián)通發(fā)起成立了CORD產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，推動(dòng)CORD項(xiàng)目的落地。

3.2 Akraino Edge Stack

Akraino Edge Stack是一個(gè)面向高性能邊緣云服務(wù)的開(kāi)源項(xiàng)目，并為邊緣基礎(chǔ)設(shè)施提供整體的解決方案。Akraino Edge Stack致力于發(fā)展一套開(kāi)源軟件棧，用于優(yōu)化邊緣基礎(chǔ)設(shè)施的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和管理方式，以滿足邊緣計(jì)算云服務(wù)的要求，例如高性能、低延遲和可擴(kuò)展性等。

Akraino Edge Stack項(xiàng)目涉及的范圍從基礎(chǔ)設(shè)施延伸至邊緣計(jì)算應(yīng)用，其范圍可以劃分為3個(gè)層面[7]。在最上面的應(yīng)用層面，Akraino Edge Stack致力于打造邊緣計(jì)算應(yīng)用程序的生態(tài)系統(tǒng)以促進(jìn)應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。中間層面著眼于開(kāi)發(fā)中間件和框架以支持上面層次的邊緣計(jì)算應(yīng)用。在這個(gè)層面中，Akraino Edge Stack將開(kāi)發(fā)API和框架以接入現(xiàn)有互補(bǔ)性的開(kāi)源邊緣計(jì)算項(xiàng)目，例如上述的面向物聯(lián)網(wǎng)的互操作性框架EdgeX Foundry，最大化利用開(kāi)源社區(qū)的現(xiàn)有成果。在最下面的基礎(chǔ)設(shè)施層面中，Akraino Edge Stack將提供一套開(kāi)源軟件棧用于優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施。此外，Akraino Edge Stack為每種使用案例提供藍(lán)圖以構(gòu)建一個(gè)邊緣計(jì)算平臺(tái)。每個(gè)藍(lán)圖涵蓋上述3個(gè)層次的聲明性配置，其中包括對(duì)硬件、各層面的支撐軟件、管理工具和交付點(diǎn)等的聲明。

Akraino Edge Stack基于使用案例提供邊緣云服務(wù)，可部署于電信運(yùn)營(yíng)商的塔樓、中央端局或線纜中心等。其應(yīng)用領(lǐng)域包括邊緣視頻處理、智能城市、智能交通等。

4 面向云邊融合的邊緣計(jì)算開(kāi)源平臺(tái)

云計(jì)算服務(wù)提供商是邊緣計(jì)算的重要推動(dòng)者之一，基于“云邊融合”的理念，致力于將云服務(wù)能力拓展至網(wǎng)絡(luò)邊緣。目前，亞馬遜公司推出了AWS Greengrass[8] ，微軟公司推出了Azure IoT Edge[9] ，阿里云公司推出了物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算平臺(tái)Link IoT Edge[10]，微軟公司在2018年宣布將Azure IoT Edge開(kāi)源。

Azure IoT Edge是一種混合云和邊緣的邊緣計(jì)算框架，旨在將云功能拓展至如路由器和交換機(jī)等具備計(jì)算能力的邊緣設(shè)備上，以獲得更低的處理時(shí)延和實(shí)時(shí)反饋。Azure IoT Edge運(yùn)行于邊緣設(shè)備上，但使用與云上的Azure IoT服務(wù)相同的編程模型;因此，用戶在開(kāi)發(fā)應(yīng)用的過(guò)程中除對(duì)計(jì)算能力的考量外，無(wú)需考慮邊緣設(shè)備上部署環(huán)境的差異，可以將在云上原有的應(yīng)用遷移至邊緣設(shè)備上運(yùn)行。

如圖6所示，Azure IoT Edge由IoT Edge模塊、IoT Edge運(yùn)行時(shí)和IoT Edge云界面組成，前兩者運(yùn)行在邊緣設(shè)備上，后者則是一個(gè)在Azure云上提供服務(wù)的管理界面。

（1）IoT Edge模塊。IoT Edge模塊對(duì)應(yīng)于用戶的邊緣計(jì)算應(yīng)用程序。一個(gè)模塊鏡像即一個(gè)Docker鏡像，模塊里包含用戶的應(yīng)用代碼，而一個(gè)模塊實(shí)例就是一個(gè)運(yùn)行著對(duì)應(yīng)的模塊鏡像的Docker容器。基于容器技術(shù)，IoT Edge具備可擴(kuò)展性，用戶可動(dòng)態(tài)添加或刪除邊緣計(jì)算應(yīng)用。由于相同的編程模型，Azure機(jī)器學(xué)習(xí)和Azure數(shù)據(jù)流分析等Azure云服務(wù)也可以部署到IoT Edge模塊，此特性便于在網(wǎng)絡(luò)邊緣部署復(fù)雜的人工智能應(yīng)用，加快了開(kāi)發(fā)過(guò)程。

（2）IoT Edge運(yùn)行時(shí)。IoT Edge運(yùn)行時(shí)由IoT Edge中心和IoT Edge代理2個(gè)組件構(gòu)成，前者負(fù)責(zé)通信功能，后者負(fù)責(zé)部署和管理IoT Edge模塊，并監(jiān)測(cè)控制模塊的運(yùn)行。IoT 中心是在Azure云上的消息管理中心，IoT Edge中心與IoT中心連接并充當(dāng)其代理。IoT Edge 中心通過(guò)MQTT、高級(jí)消息隊(duì)列協(xié)議（AMQP）和HTTPS協(xié)議獲取來(lái)自傳感器和設(shè)備的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備接入的功能。此外，IoT Edge中心作為消息中轉(zhuǎn)站，連接IoT Edge模塊之間的消息通信。IoT Edge代理從IoT Hub接收IoT Edge模塊的部署信息，實(shí)例化該模塊，并保證該模塊的正常運(yùn)行，如對(duì)故障模塊進(jìn)行重啟，并將各模塊的運(yùn)行狀態(tài)報(bào)告至IoT中心。

（3）IoT云界面。云界面提供了設(shè)備管理的功能。用戶通過(guò)云界面進(jìn)行添加設(shè)備，部署應(yīng)用和監(jiān)測(cè)控制設(shè)備等操作，為用戶大規(guī)模部署邊緣計(jì)算應(yīng)用提供了方便。

Azure IoT Edge的主要系統(tǒng)特點(diǎn)是有強(qiáng)大的Azure云服務(wù)的支持，尤其是人工智能和數(shù)據(jù)分析服務(wù)的支持。Azure IoT Edge具有廣闊的應(yīng)用領(lǐng)域，除了物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景，原有在云上運(yùn)行的應(yīng)用也可以根據(jù)需求遷移至網(wǎng)絡(luò)邊緣上運(yùn)行。目前Azure IoT Edge已有智能工廠、智能灌溉系統(tǒng)等使用案例。

5 構(gòu)建邊緣計(jì)算平臺(tái)的開(kāi)源軟件

一些開(kāi)源軟件能為邊緣計(jì)算平臺(tái)提供組件功能，具體包括：

（1）網(wǎng)絡(luò)管理。開(kāi)源網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化平臺(tái)（ONAP）[11]是一個(gè)為物理或虛擬網(wǎng)絡(luò)功能的自動(dòng)化和實(shí)時(shí)策略驅(qū)動(dòng)化編排提供平臺(tái)的開(kāi)源項(xiàng)目，在邊緣云中可用于定制網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。Linux基金會(huì)在2018年將ONAP與其他5個(gè)功能類似的開(kāi)源項(xiàng)目合并成LF Networking Fund[12]項(xiàng)目。ONOS[13]是一個(gè)開(kāi)源網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)，它提供一個(gè)控制平面用于管理網(wǎng)絡(luò)組件，運(yùn)行軟件程序和模塊，并為終端主機(jī)提供通信服務(wù)。目前，ONAP應(yīng)用于Akraino Edge Stack項(xiàng)目中，ONOS應(yīng)用于CORD項(xiàng)目中。

（2）容器技術(shù)。Docker作為一個(gè)開(kāi)源的應(yīng)用容器引擎，被多個(gè)邊緣計(jì)算平臺(tái)使用以提供靈活的應(yīng)用部署方式。Kubernetes[14]是一個(gè)對(duì)容器化應(yīng)用進(jìn)行自動(dòng)化部署、擴(kuò)展和管理的開(kāi)源項(xiàng)目，可用于邊緣計(jì)算平臺(tái)中以提供可靠和可擴(kuò)展的容器編排。

（3）云平臺(tái)。OpenStack是一個(gè)開(kāi)源的云計(jì)算管理平臺(tái)項(xiàng)目，可用于構(gòu)建邊緣云，管理邊緣云基礎(chǔ)設(shè)備的計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源。StarlingX[15]是一個(gè)用于構(gòu)建分布式邊緣云的開(kāi)源項(xiàng)目，提供一套完整的云基礎(chǔ)架構(gòu)軟件棧，現(xiàn)應(yīng)用于Akraino Edge Stack項(xiàng)目中。

（4）人工智能技術(shù)。引入人工智能技術(shù)是邊緣計(jì)算的發(fā)展趨勢(shì)之一。Acumos 人工智能（AI）[16]是一個(gè)用于訓(xùn)練、部署和共享AI應(yīng)用程序的開(kāi)源框架，可用于邊緣云中以提供AI邊緣計(jì)算應(yīng)用的快速開(kāi)發(fā)和部署。Acumos AI目前已用于Akraino Edge Stack項(xiàng)目中。

6 結(jié)束語(yǔ)

邊緣計(jì)算平臺(tái)為基于邊緣計(jì)算的應(yīng)用提供了一種降低延遲、提高數(shù)據(jù)處理實(shí)時(shí)性的架構(gòu)和軟件棧支撐。目前，邊緣計(jì)算平臺(tái)仍處于快速發(fā)展時(shí)期，本文中我們對(duì)其未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行如下分析：

（1）面向特定應(yīng)用場(chǎng)景的專用性邊緣計(jì)算平臺(tái)將迅速發(fā)展。目前，智能家居、智能工廠和智慧城市都是受關(guān)注的應(yīng)用場(chǎng)景，如何系統(tǒng)化支持這些場(chǎng)景的功能需求是邊緣計(jì)算平臺(tái)的發(fā)展趨勢(shì)之一。

（2）邊緣計(jì)算平臺(tái)的數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)問(wèn)題將變得更加突出。邊緣設(shè)備相互協(xié)作時(shí)的數(shù)據(jù)安全如何保證，邊緣平臺(tái)如何避免暴露用戶的位置隱私信息、尤其是邊緣計(jì)算設(shè)備的計(jì)算資源，存儲(chǔ)能力有限，使得邊緣計(jì)算平臺(tái)的安全防御具有更高的挑戰(zhàn)性。

（3）邊緣計(jì)算平臺(tái)將結(jié)合更多人工智能技術(shù)。目前，以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)發(fā)展十分迅速，但“智能邊緣”的研究才剛剛起步，未來(lái)的邊緣計(jì)算平臺(tái)將引入人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)邊緣數(shù)據(jù)的智能處理。

參考文獻(xiàn)

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作者簡(jiǎn)介

梁家越，中山大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院在讀碩士研究生;研究方向?yàn)檫吘売?jì)算。

劉斌，中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所在讀博士生;研究方向?yàn)檫吘売?jì)算。

劉芳，中山大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院副教授;研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與存儲(chǔ)技術(shù);先后主持和參加國(guó)家自然科學(xué)基金、科技部重點(diǎn)研發(fā)、“863”計(jì)劃等項(xiàng)目10余項(xiàng);獲中山大學(xué)“百人計(jì)劃”中青年杰出人才，并獲軍隊(duì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1次;發(fā)表論文70余篇，授權(quán)國(guó)家發(fā)明專利10余項(xiàng)。