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边缘计算的前景和挑战

yimo~
2018-10-18 17:30:55

边缘计算的前景

问题背景

  IOT的快速发展使得网络的边缘产生大量的数据,这些数据如果完全依赖于云中心去处理,会占用大量的网络带宽,同时,整个系统的性能瓶颈就变为了网络带宽的瓶颈,因为云中心的处理速度是要远远超过数据在网络中的传输速度的。所以,如果能就地解决数据,只向云中心提交处理数据的结果,那么就能进一步提高系统性能。

  云服务的推动:云中心具有强大的处理性能,能够处理海量的数据。但是,将海量的数据传送到云中心成了一个难题。云计算模型的系统性能瓶颈在于网络带宽的有限性,传送海量数据需要一定的时间,云中心处理数据也需要一定的时间,这就会加大请求响应时间,用户体验极差。

  物联网的推动:现在几乎所有的电子设备都可以连接到互联网,这些电子设备会后产生海量的数据。传统的云计算模型并不能及时有效的处理这些数据,在边缘结点处理这些数据将会带来极小的响应时间、减轻网络负载、保证用户数据的私密性。

  终端设备的角色转变:终端设备大部分时间都在扮演数据消费者的角色,比如使用智能手机观看爱奇艺、刷抖音等。然而,现在智能手机让终端设备也有了生产数据的能力,比如在淘宝购买东西,在百度里搜索内容这些都是终端节点产生的数据。

相关定义

  边缘计算是指利用靠近数据边缘的设备来完成相关计算,其核心理念是:计算应该更靠近数据的源头,可以更加贴近用户。边缘计算中的“边缘”是指从数据源到云计算中心路径之间的任意计算、存储和网络资源,比如摄像头或者智能网关。边缘计算和云计算并非是对立面,相反,边缘计算其实是云计算的拓展和延伸。 
下图标示出了边缘计算和云计算在网络中的实际位置。 


 边缘计算VS云计算

  边缘计算不是为了取代云计算,而是对云计算的补充和延伸,为移动计算、物联网提供更好的计算平台。边缘计算模型需要云计算中心的强大计算能力和海量存储的支持,云计算也需要边缘设备对于海量数据及隐私数据的处理,从而满足,实时性、隐私保护和降低等号等需求。边缘计算与云计算在目标应用、服务器节点位置等方面有下面的不同。 


 任务迁移

  在下面的动图当中,我们可以看出云计算是任务集中部署,数据向任务方向移动。 

而反观边缘计算,任务是向靠近数据产生端的方向移动。



   通过上面两个动图能够很明显的看到,这两者的区别在于数据的流动,云计算需要把数据进行远距离传输,这需要消耗大量的资源,而边缘计算则没有数据传输这样的资源消耗,直接把计算任务拦截到本地,是一种优化的计算模型。


商业模式

  云计算具有非常成熟的商业模式,也就是卖虚拟机、卖平台、卖软件这三种。 
  云计算的三大商业模式:

  laaS(Infrastructure-as-a-Service):基础设施即服务 
  代表产品: Amazon EC2
  PaaS(Platform-as-a-Service):平台即服务 
  代表产品: Google APP Engine
  SaaS(Software-as-a-Service):软件即服务 
  代表产品:Office Web Apps
  反观边缘计算,目前并没有成熟的盈利模式,这也是边缘计算急需解决的问题,只有技术有变现的能力才有可能继续下一步的发展。

边缘计算的优点

  缓解网络带宽和数据中心压力:大量的计算任务能够在数据产生的源头附近处理,这大大缓解了网络的传输压力,同时也减小了数据中心的压力。
  提升服务响应能力:任务是在边缘处理的,因此,数据在网络中传输的时间急剧减少,用户得到响应的时间会更快。
  保护隐私数据:在家庭或者其他相对隐私的环境而言,我们一般不希望自己的隐私数据上传到云中心,由云中心去解决相关问题。我们更希望这种计算任务能够在本地去解决。

边缘计算的挑战

  1.如何设计Edge中的网际协议:传统的tcp/ip协议已经不适用于目前的边缘计算环境。
  2.如何管理某个人身边数量的1000个传感器:大量的传感器意味着其会产生大量的数据,这些数据必然要进行一定的筛选和整合,不然边缘节点会被这大量的数据淹没。
  3.如何降低车载SoftWare的功耗(对电动车而言,功耗代表一切):对于车联网来说,让汽车自己承担繁重的计算任务,有违汽车设计的初衷,因此节约能耗是汽车要做的最重要的事情。
  4.Edge中的命名机制:以ip命名的机制已经不在合适,如果处于传感器网络中,复杂繁多的节点会导致ip节点不够。
  5.可编程性、Runtime Support、安全以及隐私性:在边缘节点,用户并没用数据中心那里的工程师的能力,也就是说,遇到问题了,很难解决,或者无法解决。如果被黑客攻击了,很有可能很快就会被攻破。缺乏保护。
  6.数据管理问题(边缘节点存储不够、带宽不够):边缘节点无时无刻都在产生数据,数据量是无限的,而边缘节点的存储能力是有限的,因此边缘节点如何处理这些数据,以及如何保存这些数据成了问题的关键。
  7.当有数千物联设备时的如何与外部联系、仅内网可通、IP地址冲突。:还是关于ip地址的问题,急需新的网络协议来解决目前现存的边缘计算的难题。  


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