大數(shù)據(jù)時(shí)代下的新型計(jì)算模型
——邊緣計(jì)算

劉俊奇，范明翔，李瀟

（國(guó)際關(guān)系學(xué)院，北京100091)

大數(shù)據(jù)時(shí)代下的新型計(jì)算模型
——邊緣計(jì)算

劉俊奇，范明翔，李瀟

（國(guó)際關(guān)系學(xué)院，北京100091)

2017年注定還是一個(gè)信息大爆發(fā)的時(shí)期，物聯(lián)網(wǎng)在以驚人的速度快速發(fā)展，4G與5G也終覆蓋整個(gè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，我們可以很認(rèn)真地說(shuō)，萬(wàn)物互聯(lián)地時(shí)代離我們?cè)絹?lái)越近。與之而來(lái)的將會(huì)是網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備不斷增加，這些設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也會(huì)達(dá)到另一個(gè)峰值。傳統(tǒng)的以云計(jì)算為核心的大數(shù)據(jù)處理，已經(jīng)不能滿足不斷增加的數(shù)據(jù)量，這樣以邊緣計(jì)算模型為核心的主要用于應(yīng)對(duì)邊緣設(shè)備產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)計(jì)算的大數(shù)據(jù)處理方式應(yīng)運(yùn)而生，與現(xiàn)在的集中式大數(shù)據(jù)處理集合在一起，兩者有機(jī)地結(jié)合在一起，一個(gè)用于數(shù)據(jù)云中心的數(shù)據(jù)處理，一個(gè)應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備所產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)的處理。

大數(shù)據(jù)；邊緣計(jì)算；邊緣設(shè)備；云中心

1 概述

邊緣計(jì)算作為一種小型數(shù)據(jù)中心，盡量靠近終端，便于提升訪問(wèn)速度和性能。而物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用不斷地增長(zhǎng)刺激著邊緣計(jì)算更多的需求，越來(lái)越多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備需要邊緣計(jì)算。小到一個(gè)安防攝像頭，大到工業(yè)設(shè)備網(wǎng)關(guān)都需要邊緣計(jì)算來(lái)實(shí)現(xiàn)設(shè)備間的信息溝通與協(xié)同運(yùn)作。

邊緣計(jì)算類似于人類的神經(jīng)末梢，對(duì)于簡(jiǎn)單的信息可以直接處理；對(duì)于復(fù)雜的信息則傳輸給云端(即大腦)。類似于人類對(duì)于簡(jiǎn)單處理的記憶，邊緣計(jì)算可以通過(guò)提取到的特征數(shù)據(jù)的上傳進(jìn)行追溯。正如所有人類都需要神經(jīng)末梢式的應(yīng)對(duì)一樣，所有物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備未來(lái)都需要配備邊緣計(jì)算，這樣才能實(shí)現(xiàn)真正的萬(wàn)物相連。

無(wú)論是有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)需求的車載終端，還是高帶寬的海量數(shù)據(jù)傳輸，抑或者是聯(lián)網(wǎng)電梯以及高速運(yùn)轉(zhuǎn)的波音飛機(jī)、高生產(chǎn)速率的流水線都需要邊緣計(jì)算的助力。從安全、預(yù)測(cè)維護(hù)、個(gè)性化服務(wù)等方面提高用戶體驗(yàn)，完成設(shè)備智能化升級(jí)。

2 邊緣計(jì)算的興起

我們傳統(tǒng)的云計(jì)算[1]模式是一種集中式的大數(shù)據(jù)處理。這種方式是基于數(shù)據(jù)中心有強(qiáng)大的計(jì)算和存儲(chǔ)能力，于是所有的數(shù)據(jù)計(jì)算和存儲(chǔ)過(guò)程均在數(shù)據(jù)的云中心實(shí)現(xiàn)，此種的方法主要特點(diǎn)是不需要占用其他的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源。但是隨著網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，邊緣設(shè)備的數(shù)量也在逐年的增加，隨之而來(lái)的是海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，在這種背景下，傳統(tǒng)的云計(jì)算模式的缺點(diǎn)開(kāi)始暴露。針對(duì)此種問(wèn)題，更多的企業(yè)和研發(fā)中心開(kāi)始尋求一種新的計(jì)算模型，來(lái)輔助云中心處理海量的數(shù)據(jù)。

萬(wàn)物互聯(lián)催生了邊緣計(jì)算模型，將原本屬于云中心的計(jì)算任務(wù)，分擔(dān)給具備計(jì)算能力和數(shù)據(jù)分析能力的網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備上，大大地降低了云中心的計(jì)算負(fù)載，同時(shí)通過(guò)減少數(shù)據(jù)的傳輸過(guò)程來(lái)降低網(wǎng)絡(luò)帶寬的壓力。

2.1 邊緣計(jì)算定義

邊緣計(jì)算是一種新型的大數(shù)據(jù)處理模型。云中心通過(guò)兩種方式獲取數(shù)據(jù)，第一種是通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)的方式來(lái)獲取數(shù)據(jù)，第二種是通過(guò)從一些終端設(shè)備（傳感器；攝像頭；智能手機(jī)等）上獲得數(shù)據(jù)。而邊緣計(jì)算模型則是通過(guò)對(duì)第二種獲取數(shù)據(jù)的方法進(jìn)行改進(jìn)的，傳統(tǒng)的云計(jì)算模型中，邊緣設(shè)備不具備任何處理數(shù)據(jù)的能力，而在邊緣計(jì)算模型中，網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備不僅可以從云中心請(qǐng)求內(nèi)容和服務(wù)，而且還可以進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，緩存，以及隱私保護(hù)等。我們可以看得出來(lái)再邊緣計(jì)算模型中，邊緣設(shè)備發(fā)揮了不可忽視的作用，當(dāng)然對(duì)于邊緣設(shè)備的要求也在不斷增加，要不斷提升邊緣設(shè)備硬件平臺(tái)以及邊緣設(shè)備中的軟件技術(shù)，才能為邊緣計(jì)算的數(shù)據(jù)處理提供可靠性和安全性。

2.2 邊緣計(jì)算優(yōu)勢(shì)

說(shuō)到邊緣計(jì)算模型的優(yōu)勢(shì)，我們要從大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量，時(shí)效性，多樣性三個(gè)方面來(lái)進(jìn)行討論。首先數(shù)據(jù)量問(wèn)題，邊緣計(jì)算模型較傳統(tǒng)的計(jì)算模型相比，對(duì)于數(shù)據(jù)量的承受能力要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)的云計(jì)算模型，時(shí)效性方面，因?yàn)檫吘壴O(shè)備分擔(dān)了一些數(shù)據(jù)處理過(guò)程，所以處理數(shù)據(jù)的速度也會(huì)提升，多樣性方面，由于邊緣設(shè)備的數(shù)量和種類參差不齊，所以對(duì)數(shù)據(jù)處理過(guò)程也表現(xiàn)出了不同的處理方式。

邊緣計(jì)算模型將原本屬于云中心的計(jì)算工作部分分給了邊緣設(shè)備進(jìn)行執(zhí)行，這樣不僅提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)男阅?，還降低了云中心的計(jì)算負(fù)載?，F(xiàn)在提出的邊緣計(jì)算模型和云計(jì)算模型不是兩種相對(duì)立的數(shù)據(jù)處理方式，而是通過(guò)兩者有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，完美的配合，使得數(shù)據(jù)處理能力能承受住下一輪海量數(shù)據(jù)的到來(lái)。

3 邊緣計(jì)算的應(yīng)用發(fā)展

目前，諸多行業(yè)應(yīng)用對(duì)實(shí)時(shí)性，可靠性和安全性等都有嚴(yán)格的要求，隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，許多行業(yè)需要對(duì)上傳數(shù)據(jù)中心的流量進(jìn)行聚合和預(yù)處理，因此在網(wǎng)絡(luò)邊緣就需要具備一定數(shù)據(jù)處理能力的平臺(tái)，也就是邊緣計(jì)算平臺(tái)。

3.1 邊緣計(jì)算在物聯(lián)網(wǎng)中應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)技術(shù)體系，與我們傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)是不同的，它通常被分為4層[2]：傳感控制層，網(wǎng)絡(luò)層，平臺(tái)層和應(yīng)用層。其中平臺(tái)層和應(yīng)用層均處在數(shù)據(jù)中心，傳統(tǒng)的云計(jì)算模型是將數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)分析，以及數(shù)據(jù)處理等功能全部寄于數(shù)據(jù)中心來(lái)實(shí)施，而網(wǎng)絡(luò)層作為數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ǖ?，?fù)責(zé)數(shù)據(jù)的來(lái)回傳輸過(guò)程，但隨著物聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，更多的企業(yè)希望能夠用更高效的方法代替現(xiàn)在的傳統(tǒng)算法。

物聯(lián)網(wǎng)中隨著連接的物在不斷增加，物與物之間的聯(lián)系變得更加的密切，在大量的信息面前，數(shù)據(jù)中心處理數(shù)據(jù)的方式會(huì)降低很多效率，更多的需要是物與物之間的聯(lián)系，邊緣計(jì)算模型恰恰能夠滿足這樣的作用方式，既能降低了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移過(guò)程中的時(shí)間，也能減少數(shù)據(jù)傳送過(guò)程中的資源消耗問(wèn)題。

3.2 邊緣計(jì)算在城市中的應(yīng)用

現(xiàn)在的都市很多基礎(chǔ)設(shè)備已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，那么自動(dòng)化的基礎(chǔ)模型又何嘗不是邊緣計(jì)算模型呢。拿我們經(jīng)常在城市中看到綠化帶滴灌方式來(lái)說(shuō)，由于不同區(qū)位的空氣濕度，天氣變化，土壤濕度變化等不同，所以綠化帶中的花草對(duì)于水量的要求也不同。如果我們?nèi)圆捎弥行目刂品椒▉?lái)進(jìn)行灌溉，那么必然會(huì)存在部分地區(qū)受灌溉嚴(yán)重，部分地區(qū)受灌溉不足的現(xiàn)象。邊緣計(jì)算為綠化灌溉提供了解決辦法，不同的區(qū)域均存在自己的控制中心，通過(guò)對(duì)本地區(qū)的各項(xiàng)因素來(lái)計(jì)算植被的需水量，大大提高了灌溉的可靠性。

智能交通，也成為我們當(dāng)今生活的一部分。智能交通系統(tǒng)通過(guò)在交通中部署的監(jiān)控?cái)z像頭和傳感器來(lái)收集大量的交通情況，并通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的處理過(guò)程，自動(dòng)做出決策，利用智能交通信號(hào)燈來(lái)減輕此時(shí)的交通擁堵情況或者通過(guò)其他指示燈來(lái)改變車的行駛路線。如果將這些數(shù)據(jù)信息傳輸給智能交通數(shù)據(jù)處理中心處理，首先由于數(shù)據(jù)的來(lái)回傳輸?shù)⒄`了最佳的交通控制時(shí)間，使得交通擁堵等情況變得更加嚴(yán)重，其次，由于數(shù)據(jù)中心處理的數(shù)據(jù)具有一定的時(shí)延性，等到數(shù)據(jù)處理后在傳給各個(gè)終端時(shí)，得到的處理方案可能已經(jīng)不再實(shí)用于此時(shí)的交通狀況。

4 邊緣計(jì)算的未來(lái)發(fā)展情況

從一些商業(yè)應(yīng)用程序，到及時(shí)在社交網(wǎng)站上發(fā)布更新，隨著商業(yè)用戶和消費(fèi)者對(duì)效率和速度的要求不斷提升，大家越來(lái)越注重的是時(shí)延問(wèn)題，生產(chǎn)者希望在較短的時(shí)間內(nèi)獲取更多的商業(yè)信息，來(lái)為自己提供市場(chǎng)先機(jī)。而作為消費(fèi)者，也想在第一時(shí)間內(nèi)了解產(chǎn)品的信息。為了滿足這兩者的需要，不少企業(yè)和部門開(kāi)始采用了邊緣計(jì)算方式。邊緣計(jì)算能夠更好地利用計(jì)算資源，能在最短的時(shí)間內(nèi)將數(shù)據(jù)處理的信息發(fā)送給需求者，并支持快速和安全的訪問(wèn)。

近期的微軟Build 2017開(kāi)發(fā)者大會(huì)，微軟的首席執(zhí)行官（CEO）Sataya Nadella確定了就是以“邊緣計(jì)算”為主題。說(shuō)明了邊緣計(jì)算就是云的邊緣，它不是云計(jì)算的替代品。相反，它通過(guò)為網(wǎng)絡(luò)邊緣提供數(shù)據(jù)處理能力，大大地提高整個(gè)數(shù)據(jù)處理效率。

邊緣計(jì)算的概念已經(jīng)普遍存在于各行各業(yè)，物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用，制造業(yè)，智能手機(jī)等等領(lǐng)域，這一概念的核心就是在處理數(shù)據(jù)時(shí)，在網(wǎng)絡(luò)的邊緣設(shè)分擔(dān)起數(shù)據(jù)處理的任務(wù)，來(lái)輔助完成一些數(shù)據(jù)分析和計(jì)算，而并非將所有數(shù)據(jù)均傳送給數(shù)據(jù)中心。算法和模型可以事先在云端建立好，然后通過(guò)轉(zhuǎn)移的方式，將其應(yīng)用在邊緣設(shè)備上。

人類的科技發(fā)展，基本就是以計(jì)算為中心的發(fā)展歷史[3]。從原始時(shí)代的結(jié)繩計(jì)數(shù)和通過(guò)在石壁在刻畫(huà)計(jì)數(shù)方式，人們?cè)诓粩嗟刈非蟾訉?shí)用更加高效的計(jì)算方法。在工業(yè)時(shí)代到來(lái)之前，東方人采用算盤的方式進(jìn)行計(jì)算，西方則采用計(jì)算尺機(jī)型計(jì)算。兩次工業(yè)革命過(guò)后，開(kāi)始出現(xiàn)了第一臺(tái)計(jì)算機(jī)，雖然它的體積很大，成本很高，卻沒(méi)有阻止到它發(fā)展的腳步，正是因?yàn)樗邆淞水?dāng)時(shí)最高效的計(jì)算方式。到了現(xiàn)在，我們的計(jì)算機(jī)體型在不斷縮小的同時(shí)，計(jì)算能力卻在以指數(shù)的形式在提升，云計(jì)算中心成為了我們21世紀(jì)開(kāi)端的寶貴產(chǎn)物，為高效地?cái)?shù)據(jù)處理提供了可靠地保證。

基于歷史和人類技術(shù)的發(fā)展史，我們沒(méi)有理由不看好邊緣計(jì)算的未來(lái)。在邊緣式大數(shù)據(jù)處理時(shí)代下，傳統(tǒng)的云計(jì)算模型已經(jīng)不能夠有效地解決云中心的計(jì)算負(fù)載問(wèn)題，邊緣計(jì)算模型的推廣和應(yīng)用還會(huì)在未來(lái)的計(jì)算發(fā)展中提供更好的數(shù)據(jù)處理模式。

[1]洪沙,楊深遠(yuǎn).云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)及基于Hadoop的云計(jì)算模型研究[J].軟件導(dǎo)刊,2010(09).

[2]邊緣計(jì)算大咖說(shuō)[N].通信產(chǎn)業(yè)報(bào),2016-12-05(015).

[3]從邊緣計(jì)算看未來(lái)企業(yè)辦公場(chǎng)景[N].中國(guó)信息化周報(bào),2017-03-06(023).

TP311

A

1009-3044(2017)19-0182-02

2017-06-10

劉俊奇(1994—)，男，吉林長(zhǎng)春人，國(guó)際關(guān)系學(xué)院信息科技學(xué)院，碩士研究生，主要研究方向?yàn)樾畔踩?、?jì)算機(jī)軟件研究。