許建平

（海軍裝備研究院 北京 100073）

1 引言

隨著抗惡劣環(huán)境計(jì)算機(jī)的發(fā)展和中國信息化建設(shè)的不斷深入，抗惡劣環(huán)境數(shù)據(jù)中心要求能夠在開放式網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下提供多維度大數(shù)據(jù)量的信息處理。用于處理本地的各種計(jì)算、存儲等服務(wù)。云計(jì)算作為當(dāng)前抗惡劣環(huán)境數(shù)據(jù)中心技術(shù)的主要運(yùn)營模式，用于處理本地的各種計(jì)算、存儲等服務(wù)。用戶通過網(wǎng)絡(luò)使用云計(jì)算提供的各種計(jì)算，存儲和其他資源，消除了用戶獲取，管理和維護(hù)的成本，提高了資源的利用率［1]。

云計(jì)算的核心思想是通過不斷提高“云端”（計(jì)算中心）的處理能力來集中處理用戶終端的任務(wù)，最終用戶終端被簡化為簡單的輸入和輸出設(shè)備，即瘦終端，并且可以按需享受由“云”提供的強(qiáng)大的計(jì)算處理能力?，F(xiàn)有的云計(jì)算平臺是基于大型數(shù)據(jù)中心的集中式結(jié)構(gòu)［2]，通過建立集中的大型數(shù)據(jù)中心和計(jì)算中心形成“云”端。由“云”端對外提供用戶所需的各種服務(wù)；用戶通過網(wǎng)絡(luò)使用“云”端提供的服務(wù)，如圖1所示。

基于資源集中的云計(jì)算模型具有強(qiáng)大的計(jì)算、存儲能力，可以為抗惡劣環(huán)境數(shù)據(jù)處理節(jié)省大量開銷。但這種集中式處理模式卻存在一定的缺陷：

1）集中式云計(jì)算能力逐漸無法匹配大量邊緣數(shù)據(jù)；

2）從終端設(shè)備發(fā)送到云數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)增加了傳輸帶寬的負(fù)載量，導(dǎo)致一定的網(wǎng)絡(luò)時(shí)延；

3）終端設(shè)備數(shù)據(jù)涉及隱私和安全的問題變得尤為突出；

4）數(shù)據(jù)傳輸導(dǎo)致終端設(shè)備消耗大量電能。

針對上述問題，邊緣計(jì)算的概念應(yīng)用而生。邊緣計(jì)算模型將原始云計(jì)算模型的一些或全部計(jì)算任務(wù)遷移到終端設(shè)備，并在網(wǎng)絡(luò)終端設(shè)備上執(zhí)行任務(wù)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析，從而減少云計(jì)算中心的計(jì)算負(fù)載，減輕網(wǎng)絡(luò)帶寬的壓力，提高數(shù)據(jù)處理效率。

2 邊緣計(jì)算的基本概念

邊緣計(jì)算是指在網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行計(jì)算的模型。如圖2為邊緣計(jì)算模型，其中，邊緣計(jì)算的邊緣指云計(jì)算中心與數(shù)據(jù)源之間任何的計(jì)算與網(wǎng)絡(luò)資源。云計(jì)算中心不僅從數(shù)據(jù)庫收集數(shù)據(jù)，還從邊緣設(shè)備（如傳感器）收集數(shù)據(jù)。這些設(shè)備兼顧數(shù)據(jù)生產(chǎn)者和消費(fèi)者。因此，云中心與邊緣設(shè)備之間的請求傳輸是雙向的。網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備既可以向云中心請求服務(wù)，也執(zhí)行一些計(jì)算任務(wù)，包括設(shè)備管理、數(shù)據(jù)處理、緩存、存儲、隱私保護(hù)等。因此，有必要更好地設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備的軟硬件關(guān)鍵技術(shù)，以滿足可靠性和數(shù)據(jù)安全性的要求。

3 邊緣技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及應(yīng)用

3.1 邊緣計(jì)算的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

隨著網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備的增加，現(xiàn)有的集中式云計(jì)算模型已無法完全高效地處理由網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)。因此，越來越多的國內(nèi)外研究人員正致力于解決云計(jì)算中心的傳輸帶寬和計(jì)算負(fù)載問題。主要的研究模型包括：分布式數(shù)據(jù)庫模型、CDN模型、P2P模型、霧計(jì)算模型、移動(dòng)邊緣計(jì)算模型和海云計(jì)算等。

圖2 邊緣計(jì)算模型

1）分布式數(shù)據(jù)庫模型

分布式數(shù)據(jù)庫模型是指將數(shù)據(jù)庫分布在互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)網(wǎng)、自組織網(wǎng)絡(luò)及其獨(dú)立計(jì)算機(jī)上［3]。數(shù)據(jù)存儲在多臺計(jì)算機(jī)上。分布式數(shù)據(jù)庫在大數(shù)據(jù)環(huán)境中提供數(shù)據(jù)存儲，較少關(guān)注設(shè)備端的異構(gòu)計(jì)算和存儲功能，主要用于分布式存儲和數(shù)據(jù)共享。分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)需要大量空間和低數(shù)據(jù)隱私。數(shù)據(jù)一致性技術(shù)是分布式數(shù)據(jù)庫的重要挑戰(zhàn)。

2）CDN模型

CDN模型（Conttent Delivery Network）是基于互聯(lián)網(wǎng)的緩存網(wǎng)絡(luò)［4]。它是構(gòu)建在網(wǎng)絡(luò)之上內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)，依靠部署在各地的邊緣服務(wù)器，通過中心平臺的負(fù)載均衡、內(nèi)容分發(fā)、調(diào)度等功能模塊，使用戶就近獲取所需內(nèi)容，降低網(wǎng)絡(luò)堵塞，提高用戶訪問速度和命中率［5]。

3）P2P模型

P2P（peer-to-peer computing）模型在2000年被提出并發(fā)展為分布式系統(tǒng)重要的子領(lǐng)域，它用于實(shí)現(xiàn)文件共享系統(tǒng)［6]。在P2P模型中網(wǎng)絡(luò)的參與者共享它們所擁有的一部分資源，這些資源通過網(wǎng)絡(luò)提供服務(wù)和內(nèi)容，能被其他對等節(jié)點(diǎn)直接訪問，網(wǎng)絡(luò)的參與者既是服務(wù)者，又是資源的獲取者。P2P模型的主要優(yōu)勢包括：非中心化、可擴(kuò)展性、健壯性、自治性、隱私性和負(fù)載均衡。

4）霧計(jì)算模型

霧計(jì)算模型于2012年被思科提出［7]，霧計(jì)算模型是一個(gè)高度虛擬化的計(jì)算模型，用于將云計(jì)算中心任務(wù)遷移到網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備。霧計(jì)算在云計(jì)算中心和網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備之間提供計(jì)算、存儲和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)［8]。相比于集中式云計(jì)算，霧計(jì)算擴(kuò)大了網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模式，將網(wǎng)絡(luò)計(jì)算從網(wǎng)絡(luò)中心擴(kuò)展到了網(wǎng)絡(luò)邊緣，從而更加廣泛地應(yīng)用于各種服務(wù)。

5）移動(dòng)邊緣計(jì)算模型

移動(dòng)邊緣計(jì)算（Mobile Edge Computing，MEC）由歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會于2014年率先提出［9]，如圖3所示。MEC系統(tǒng)允許設(shè)備將計(jì)算任務(wù)卸載到網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)，如基站、無線接入點(diǎn)等，在滿足了終端設(shè)備計(jì)算能力的擴(kuò)展需求的同時(shí)也彌補(bǔ)了云計(jì)算時(shí)延較長的缺點(diǎn)。MEC具有能縮短任務(wù)執(zhí)行時(shí)延、提升網(wǎng)絡(luò)能效、提供更高服務(wù)可靠性等優(yōu)點(diǎn)。MCE也面臨著一些關(guān)鍵性挑戰(zhàn)：如任務(wù)卸載效率的提高、可靠性的保證及可擴(kuò)展性的提升等。

圖3 MEC系統(tǒng)基本架構(gòu)

6）海云計(jì)算

中國科學(xué)院于2012年開展“海云計(jì)算系統(tǒng)項(xiàng)目”的研究，其核心是將“云計(jì)算”與“海計(jì)算［10]”進(jìn)行協(xié)同和整合，從而增強(qiáng)集中式云計(jì)算的能力。其中，“?！倍思粗缚蛻舳??！昂Ｔ朴?jì)算”系統(tǒng)的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)ZB級數(shù)據(jù)處理的能量效率是現(xiàn)有技術(shù)的1000倍。

3.2 邊緣計(jì)算的應(yīng)用

目前，許多行業(yè)應(yīng)用對實(shí)時(shí)性，可靠性和安全性都有著嚴(yán)格的要求，邊緣計(jì)算在許多商業(yè)場景有了一定的應(yīng)用。如云計(jì)算任務(wù)遷移、智能家居、邊緣計(jì)算視頻監(jiān)控、智能交通、智慧城市等。

1）云計(jì)算任務(wù)遷移

在邊緣計(jì)算中，邊緣設(shè)備通過使用某些計(jì)算資源來實(shí)現(xiàn)一些或所有任務(wù)從云中心到邊緣端執(zhí)行。例如，在商業(yè)應(yīng)用的在線購物應(yīng)用中，用戶頻繁地操作購物車，通過將購物車狀態(tài)改變的操作從云中心遷移到邊緣節(jié)點(diǎn)可以減少用戶請求的響應(yīng)延遲、提高用戶體驗(yàn)。

2）智能家居

邊緣計(jì)算模型作為構(gòu)建智能家居系統(tǒng)的最佳平臺，在家庭內(nèi)部的邊緣網(wǎng)關(guān)上運(yùn)行邊緣操作系統(tǒng)。使用此操作系統(tǒng)連接和管理家庭中的智能家居設(shè)備，并在本地處理這些設(shè)備生成的數(shù)據(jù)。該模型減少了數(shù)據(jù)傳輸帶寬的負(fù)擔(dān)，優(yōu)化了資源管理和分配操作。

3）邊緣計(jì)算視頻監(jiān)控

與傳統(tǒng)的城市安防視頻監(jiān)控系統(tǒng)相比，邊緣計(jì)算視頻監(jiān)控系統(tǒng)提高了前端攝像頭的智能處理能力。邊緣設(shè)備預(yù)處理視頻圖像以去除視頻圖像的冗余信息，從而降低了對云計(jì)算中心的計(jì)算、存儲和帶寬要求。

4）智能交通

智能交通旨在解決城市居民面臨的出行問題。智能交通控制系統(tǒng)在邊緣服務(wù)器上運(yùn)行，根據(jù)實(shí)時(shí)分析的路面數(shù)據(jù)信息，調(diào)節(jié)交通信號燈或引導(dǎo)車輛改變路線。邊緣計(jì)算在無人駕駛、無人機(jī)飛行、多飛行器之間的協(xié)調(diào)控制等領(lǐng)域也得到了一定的應(yīng)用。

5）智慧城市

智慧城市是智能家居的擴(kuò)展與延伸。根據(jù)邊緣計(jì)算中將數(shù)據(jù)處理最大化遷移到數(shù)據(jù)源附近的原理，用戶需求在邊緣處理。采用邊緣計(jì)算進(jìn)行智慧城市管理具有處理數(shù)據(jù)大、低延時(shí)和位置識別等優(yōu)勢。

4 邊緣計(jì)算技術(shù)給抗惡劣環(huán)境數(shù)據(jù)中心技術(shù)帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

邊緣計(jì)算技術(shù)的發(fā)展不僅給抗惡劣環(huán)境數(shù)據(jù)中心技術(shù)帶來了發(fā)展機(jī)遇，同時(shí)也帶來了挑戰(zhàn)。

4.1 邊緣計(jì)算技術(shù)給抗惡劣環(huán)境數(shù)據(jù)中心帶來的機(jī)遇

邊緣計(jì)算技術(shù)給抗惡劣環(huán)境數(shù)據(jù)中心帶來的機(jī)遇可以從數(shù)據(jù)量，時(shí)效性，多樣性三個(gè)方面來進(jìn)行討論，圖4和圖5分別表示集中式云計(jì)算與邊緣計(jì)算的數(shù)據(jù)處理，總結(jié)邊緣計(jì)算為抗惡劣數(shù)據(jù)中心帶來的優(yōu)勢如下。

1）在數(shù)據(jù)量方面，邊緣計(jì)算模型較集中式云計(jì)算模型具有更強(qiáng)的承受能力；

2）在時(shí)效性方面，邊緣計(jì)算模型較集中式云計(jì)算模型具有更快的數(shù)據(jù)處理速度；

3）在多樣性方面，邊緣計(jì)算模型較集中式云計(jì)算模型具有不同的數(shù)據(jù)處理方式。

圖4 集中式云計(jì)算模型數(shù)據(jù)處理

圖5 邊緣計(jì)算模型數(shù)據(jù)處理

邊緣計(jì)算模型將一部分最初屬于云中心的計(jì)算工作分配給邊緣設(shè)備，不僅提高了數(shù)據(jù)的傳輸效率，還降低了云中心的計(jì)算負(fù)載，使得抗惡劣環(huán)境數(shù)據(jù)中心具有更高的性能。

4.2 邊緣計(jì)算技術(shù)給抗惡劣環(huán)境數(shù)據(jù)中心帶來的挑戰(zhàn)

邊緣計(jì)算技術(shù)能夠給抗惡劣環(huán)境數(shù)據(jù)中心帶來的優(yōu)勢是毋庸置疑的，但由于其起步較晚，還存在很多問題需要研究，下面對其中的幾個(gè)主要問題進(jìn)行分析。

4.2.1 多主體的資源管理

不同于云計(jì)算中心的集中式管理，邊緣計(jì)算的資源分散在數(shù)據(jù)的傳輸途徑上，因此，需研究多主體資源管理。一種直觀的解決方案是每個(gè)實(shí)體自我管理資源，然后通過中間服務(wù)提供資源。但這種方法不能滿足使用者的特殊需求，如自動(dòng)供給，因此需要依賴各個(gè)主體提供API。各個(gè)API的靈活性直接影響著抗惡劣環(huán)境數(shù)據(jù)中心的性能，因此實(shí)現(xiàn)靈活的多主體資源管理是一個(gè)十分富有挑戰(zhàn)性的問題。

4.2.2 虛擬化技術(shù)

為了促進(jìn)資源的有效管理，邊緣計(jì)算需要虛擬化技術(shù)的支持。邊緣計(jì)算對虛擬化技術(shù)的要求體現(xiàn)在3個(gè)方面：虛擬化技術(shù)實(shí)現(xiàn)最小化對應(yīng)用程序運(yùn)行時(shí)環(huán)境的約束、虛擬化技術(shù)實(shí)現(xiàn)資源的最大化利用以及虛擬機(jī)技術(shù)對不同任務(wù)的隔離。這三個(gè)方面可能存在沖突，系統(tǒng)應(yīng)根據(jù)自己的需要在它們之間進(jìn)行權(quán)衡。目前，新型虛擬化技術(shù)層出不窮，其中許多技術(shù)突破了虛擬機(jī)和容器的規(guī)則和界限，將兩者充分融合，同時(shí)具備兩者的優(yōu)勢，如LXD，Hyper，Rancher OS等。因此，設(shè)計(jì)適應(yīng)抗惡劣環(huán)境數(shù)據(jù)中心的邊緣計(jì)算特性的虛擬化技術(shù)也是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。

4.2.3 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)量越大，通常提取的值信息就越多。但是收集數(shù)據(jù)需要時(shí)間，而價(jià)值信息通常是時(shí)間敏感的。邊緣計(jì)算允許數(shù)據(jù)在收集過程中被處理與分析，但這個(gè)過程可能存在著大量價(jià)值信息的丟失，因此如何權(quán)衡提取信息的價(jià)值和及時(shí)性是一個(gè)關(guān)鍵問題。

4.2.4 編程模型

邊緣計(jì)算資源的動(dòng)態(tài)、異構(gòu)和分散性使得應(yīng)用程序的開發(fā)非常困難。Hong等針對該問題提出了一個(gè)邊緣計(jì)算模型［11]。該模型適應(yīng)分散的異構(gòu)資源環(huán)境，并使程序能夠根據(jù)負(fù)載動(dòng)態(tài)擴(kuò)展。但是，該模型假設(shè)資源之間的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浔仨毷菢錉畹?，并且不能適應(yīng)邊緣計(jì)算資源的動(dòng)態(tài)性。Sajiad等提出了流應(yīng)用的編程模型［12]，將任務(wù)區(qū)分為本地任務(wù)和全局任務(wù)，本地任務(wù)可以在更接近數(shù)據(jù)源的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行，從而減少應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。

5 結(jié)語

隨著邊緣數(shù)據(jù)的增多，集中式云計(jì)算模型將無法有效解決抗惡劣環(huán)境數(shù)據(jù)中心傳輸帶寬、負(fù)載、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)等問題。邊緣計(jì)算模型中的計(jì)算模型可以保證更短的響應(yīng)時(shí)間及更高的可靠性。另外，如果可以在邊緣設(shè)備上處理大部分?jǐn)?shù)據(jù)而無需上傳到云計(jì)算中心，則可以大大節(jié)省設(shè)備端的傳輸帶寬和功耗。我們相信，隨著邊緣計(jì)算面臨的技術(shù)問題得到解決，該技術(shù)必將在抗惡劣環(huán)境數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域得到廣泛地應(yīng)用。