原标題：專家解析：邊緣計算在物聯網領域的(de)應用及發展前景 來源：中國信息通信研究院CAICT

       通信世界網消息（CWW）随着無線移動通信技術的(de)快速發展，以及移動互聯網、雲計算的(de)普及，加速推動了物聯網及相關技術在垂直行業中的(de)應用和(hé)落地(dì)。随之而來，一(yī)種新型的(de)計算範式“邊緣計算”開始頻繁出現在我們視(shì)野中。所謂邊緣計算，就是指在靠近物體或數據生成的(de)位置處理(lǐ)數據的(de)方法，采用網絡、計算、存儲、應用核心能力為(wèi)一(yī)體的(de)開放平台，強調就近處理(lǐ)數據，從而減少系統反應時間，保護數據隐私及安全，延長(cháng)電池使用壽命，節省網絡帶寬等。以滿足在實時業務、應用智能、安全與隐私保護等方面的(de)基本需求。

       根據IDC預測，到2020年(nián)将會有超過500億的(de)傳感器和(hé)終端聯網，其中超過半數的(de)終端和(hé)物聯網絡将面臨網絡帶寬限制，40%的(de)數據需要在網絡邊緣進行運算、分析、處理(lǐ)和(hé)儲存。未來，預計邊緣計算市場規模将超過萬億，将成為(wèi)與雲計算平分秋色的(de)新興市場。邊緣計算逐漸受到重視(shì)的(de)原因包括：首先，物聯網時代傳感器數量激增，随之産生了多種維度多種格式的(de)數據，網絡帶寬與計算吞吐量成為(wèi)了雲端計算的(de)性能瓶頸；其次，傳感器無處不在，實時或不定時的(de)采集用戶的(de)生理(lǐ)體征數據、應用數據等各類隐私數據，對信息安全提出了更高(gāo)的(de)要求；再次，在特定應用場景的(de)物聯網絡中設備産生的(de)小數據，有在本地(dì)實時處理(lǐ)的(de)需求，并不需要傳到雲端。

圖1  傳統的(de)雲計算結構

       上圖是傳統的(de)雲計算結構，由數據生産者采集（或生成）原始數據并傳輸到雲計算中心（後簡稱雲中心），數據消費者向雲中心發送請求，身份驗證後使用數據。這種結構在PC互聯網、移動互聯網時代還可(kě)以滿足業務需求，但是當到了物聯網感知時代，就無法滿足需求了。當然，将計算任務放到雲端運算和(hé)執行是一(yī)種有效的(de)方式，因為(wèi)雲計算能力通常要比邊緣設備的(de)計算能力快不少，但是因為(wèi)帶寬卻很有限，随着接入網絡的(de)傳感器和(hé)終端越來越多，例如(rú)：在智能家居中，除了智能家電外，各類傳感器、甚至智能家具都集成了芯片，具備了通信和(hé)計算能力，随着數據不斷增多，數據傳輸速度成為(wèi)提升雲端計算能力的(de)瓶頸。一(yī)輛具備自(zì)動駕駛能力的(de)半挂車每秒産生1GB以上的(de)數據，需要對數據進行實時處理(lǐ)，以對牽引車、半挂車的(de)運行狀态做(zuò)出正确的(de)判斷。如(rú)果将數據全部傳輸到雲端處理(lǐ)，響應時間将變得非常長(cháng)，而且如(rú)果是在某區域內(nèi)的(de)車輛過多，同時進行運算，會對網絡帶寬和(hé)可(kě)靠性造成巨大的(de)挑戰，所以，在邊緣設備上直接對業務、對數據進行分析處理(lǐ)就變得十分重要。

       邊緣計算可(kě)以在網絡邊緣對應用場景中的(de)各種終端産生的(de)上行數據，以及雲計算中心産生的(de)下行數據進行計算。其實不論稱為(wèi)邊緣計算還是框計算、臨近計算等，講的(de)都是在數據源與雲計算中心間的(de)所有計算和(hé)網絡資源。智能手表、手機，都是個人與雲端的(de)邊緣。智能音箱、智能網關是智能家居與雲端的(de)邊緣；智能後視(shì)鏡、智能行車記錄儀是車與雲端的(de)邊緣。邊緣計算的(de)核心就是在鄰近數據源頭的(de)地(dì)方進行計算。

圖2  邊緣計算結構

       上圖是邊緣計算的(de)結構，展示了其中的(de)雙向計算流，在邊緣計算中，終端或傳感器不單是數據生産者，同時也是數據的(de)消費者。終端和(hé)傳感器不僅可(kě)以向雲計算中心請求內(nèi)容和(hé)服務，還可(kě)以獨立進行計算。傳感器和(hé)終端具備一(yī)定的(de)存儲能力，可(kě)以對“小數據”進行緩存、存儲和(hé)處理(lǐ)，在與網絡連接時，可(kě)以将請求和(hé)雲服務發送給用戶。邊緣計算的(de)設計要基于應用場景的(de)用戶需求進行合理(lǐ)規劃設計，既要滿足業務需求，又要保證可(kě)靠性、安全性以及隐私數據的(de)保護等。在實際應用中，邊緣計算還涉及到多邊場景的(de)三種應用類型：

       1、個人邊緣：以個人為(wèi)核心，計算将圍繞着個人展開并涉及到和(hé)個人相關聯的(de)周邊環境，例如(rú)智能家居、小型辦公室等諸多場景。個人邊緣涉及多種與個人相關的(de)傳感器、終端設備，例如(rú)智能手機、智能手環、智能眼鏡、智能音箱等。當個人從家中向其他場景，例如(rú)公司移動時，個人邊緣計算設備将進入業務邊緣。

       2、業務邊緣：泛指工作場景，工作場景既可(kě)以是室內(nèi)也可(kě)以室外，例如(rú)工廠、大型辦公環境等。這些場景通常配備了數據中心，由數據中心提供一(yī)定的(de)處理(lǐ)和(hé)存儲能力，并且能在現有環境快速部署。業務邊緣領域涉及的(de)設備包括：傳感器、機器手臂、車輛、無人機等；制造業和(hé)工程等是業務邊緣計算快速集中發展的(de)兩大領域。

       3、多雲邊緣：是服務提供商或企業網絡邊緣的(de)拓撲術語，其中業務首先從撥号調制解調器進入到家庭或者遠程分支機構中的(de)。

圖3  三種類型的(de)邊緣計算

       個人邊緣、業務邊緣、多雲邊緣，尤其是前兩種作為(wèi)邊緣計算主要的(de)應用類型，具備廣泛的(de)應用前景。在邊緣計算中，由于邊緣具備一(yī)定的(de)計算資源，可(kě)以承載一(yī)部分的(de)計算任務，能夠分擔雲端計算的(de)壓力，減少因為(wèi)帶寬上傳下載數據的(de)延遲、以及因為(wèi)雲端計算時間過長(cháng)導緻的(de)系統延遲。在智能家居或智慧社區場景中，有大量的(de)傳感器和(hé)終端，它們可(kě)以通過Wi-Fi、Bluetooth、ZigBee、蜂窩網絡等将數據傳輸到雲端，但考慮到這些數據的(de)體量過大，而且很多數據需要在本地(dì)使用，使得雲計算不是最适用于智慧社區和(hé)智能家居的(de)計算範式。邊緣計算将取而代之，通過在智能網關（或具備網關功能的(de)智能音箱、服務型機器人等）上運行物聯網邊緣操作系統，各類電子(zǐ)設備均可(kě)以通過局域網連接到網關，部署相關服務、進行運算和(hé)統一(yī)管控。伴随5G技術的(de)快速發展，其廣覆蓋、低(dī)時延、大連接、高(gāo)可(kě)靠的(de)特性，使得邊緣計算有着更加廣闊的(de)應用場景。5G将加速物聯網技術向更多垂直行業滲透，未來生活、工作中的(de)各種場景中的(de)傳感器、終端設備都有可(kě)能融入到物聯網中，它們将成為(wèi)數據的(de)生産者和(hé)數據的(de)消費者。5G将支持海量的(de)機器通信，以智慧城市、智能家居等為(wèi)代表的(de)典型應用場景與移動通信深度融合，預期千億量級的(de)設備将接入5G網絡的(de)同時也會産生海量的(de)運行數據。

       随着5G等通信技術的(de)發展和(hé)助推，在邊緣計算中包含的(de)一(yī)些潛在問題急需解決，如(rú)：可(kě)靠性問題、隐私和(hé)安全問題、如(rú)何對網絡和(hé)帶寬進行優化等。拿隐私和(hé)安全舉例，如(rú)果邊緣計算應用在家中部署，大量用戶體征數據、使用數據等隐私數據會被采集，例：通過分析智能床墊和(hé)智能枕頭可(kě)以判斷是否有人休息、什麽時間休息，什麽姿勢休息；通過分析智能門鎖和(hé)貓眼的(de)數據可(kě)以知道(dào)家裏什麽時候有人。所以如(rú)何在不侵犯隐私的(de)情況下提供優質服務也是一(yī)個要特别考慮的(de)問題，某些隐私數據可(kě)以在處理(lǐ)前進行脫敏并隻保存在本地(dì)（網關），不上傳到雲端。伴随着數據隐私問題的(de)就是數據的(de)所有權問題，邊緣計算在家居場景中産生的(de)數據屬于數據的(de)産生者，即業主，讓用戶隐私數據保留在生産數據的(de)地(dì)方将更好地(dì)保護用戶的(de)隐私。随着用戶對數據隐私保護的(de)意識增強，建設方或運營方對如(rú)何保護業主的(de)隐私重視(shì)起來，為(wèi)家庭網關設置數據上傳和(hé)下行的(de)開關功能就是一(yī)個體現，讓業主決定哪些數據在什麽時間上傳給雲服務提供者。

       由于物聯網傳感器的(de)快速普及和(hé)對生活、各個行業垂直應用場景的(de)滲透，為(wèi)了保障數據和(hé)在更短(duǎn)的(de)時間內(nèi)運行，業務的(de)可(kě)靠性和(hé)數據的(de)安全性，未來越來越多的(de)雲計算服務會從雲端向網絡邊緣遷移。物聯網傳感器、各式各樣的(de)終端設備充當了重要角色，其角色也在發生着變化，由數據的(de)消費者向數據的(de)生産和(hé)消費者轉化。随着芯片、模組、通信技術、網絡、系統平台等整個邊緣計算生态鏈的(de)快速演進。未來，邊緣計算将成為(wèi)産業互聯網發展和(hé)布局的(de)重點技術方向。