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边缘计算及其架构入门.pdf

发布时间：2022-06-11 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：3.51M 资料格式：pdf 举报 版权申诉
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    边缘计算及其架构入门 1 边缘计算 边缘计算的起因、发展和应用场景. 1.1 边缘计算的起因 边缘计算(Edge computing)的起因是,因为传统的海量数据传输非常消耗资源,且数据频率(不能太频 繁)和数据质量(如丢包、错包等)会收到大量数据传输的影响,导致计算不及时、不精确.因此解决方案就是 边缘计算,即将海量数据先在边缘进行一级计算,降低数据的传输量,再将计算结果传到云端,这样即快,又可 靠. 1.1.1 边缘计算的产生背景 云计算服务是一种集中式服务，所有数据都通过网络传输到云计算中心进行处理。资源的高度集中 与整合使得云计算具有很高的通用性，然而，面对物联网设备和数据的爆发式增长，基于云计算模型的 聚合性服务逐渐显露出了其在实时性、网络制约、资源开销和隐私保护上的不足。 ● 云计算难以保证实时性要求。云计算模型将全部数据上传至云计算中心进行处理，其处理速度受 到网络带宽、中心计算能力、总计算任务量等多因素的影响，且请求至响应的链路较长，各个环节的时 延累计可能造成无法接受的处理时延。 ● 云计算对网络环境过度依赖。尽管我国 4G 网络覆盖率已经超过 95%，但仍存在海岛、地下室等 网络盲区，同时也存在山谷、隧道等无法保证网络质量的区域。由于云计算依赖网络实现数据的传输， 在这些场景中其难以提供可靠的服务。 ● 云计算的资源开销较大。随着数据量的攀升，数据传输带来的网络流量开销也在逐渐升高，同时 云计算中心的计算、存储功能带来了极高的能耗，而这些开销并不是完全必要的。以野生动物保护区中 的监控图像处理为例，大量的监控图像中并未包含任何动物，然而云计算模型仍然会对每一张图片进行 传输、处理和存储。 ● 云计算难以保证用户隐私。云计算处理的数据可能是包含用户隐私的，例如家庭内的监控摄像 头、工厂内的生产数据等，尽管存在用户隐私协议等约束，但服务提供商对数据的实际使用情况是不透
    明的，例如 2017 年 8 月，华为技术有限公司被报道根据用户聊天内容自动加载地址、天气等信息，侵 犯了用户隐私。 为了弥补集中式云计算的不足，边缘计算的概念应运而生，它是指在靠近物或数据源头的网络边缘 侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。由于传输链路 的缩短，边缘计算能够在数据产生侧快捷、高效地响应业务需求，数据的本地处理也可以提升用户隐私 保护程度。另外，边缘计算减小了服务对网络的依赖，在离线状态下也能够提供基础业务服务。云边协 同的联合式服务能够充分利用云计算和边缘计算的联合优势，针对不同特征的业务需求进行灵活的部署 和响应，图 1 是云计算模型与云边协同计算模型的对比。据思科云指数估计，2019 年人、机、物产生的 数据将达到 500 ZB，网络带宽将成为云计算的瓶颈，融入边缘计算的云边协同的联合式服务将成为更有 效的服务构架。国际数据公司 IDC 也预测，到 2022 年，超过 40%的云部署结构将容纳边缘计算能力。 图 1 云计算模型与云边协同计算模型 1.1.2 边缘计算的概念 边缘计算最早可以追溯至内容分发网络（content delivery network，CDN）中功能缓存的概念， 2015 年边缘计算进入快速发展期后，以边缘计算为主题的协会与联盟相继成立，各类定义、标准与规范 逐渐形成。旨在推动云操作系统的发展、传播和使用的 OpenStack 基金会以及由华为技术有限公司、中 国科学院沈阳自动化研究所等联合成立的边缘计算产业联盟（Edge Computing Consortium，ECC）等 组织对边缘计算进行了定义，尽管这些定义的描述不尽相同，但在边缘计算的核心概念上达成了共识： 边缘计算是指在网络边缘执行计算的一种新型计算模型，这里的边缘是指从数据源到云计算中心之间的 任意资源，其操作对象包括来自于云服务的下行数据和万物互联服务的上行数据。 与云计算模型不同的是，边缘计算中终端设备与云计算中心的请求与响应是双向的，如图 2 所示， 终端设备不仅向云计算中心发出请求，同时也能够完成云计算中心下发的计算任务。云计算中心不再是 数据生产者和消费者的唯一中继，由于终端设备兼顾了数据生产者和消费者的角色，部分服务可以直接 在边缘完成响应，并返回终端设备，云计算中心和边缘分别形成了两个服务响应流。
    图 2 边缘计算的双向计算流模型 边缘计算的核心是在靠近数据源或物的一侧提供计算、存储和应用服务，这似乎与雾计算将计算和 分析能力扩展至网络“边缘”的定义非常相近。雾计算也是云计算模型的延伸，但雾计算的核心是将云 计算中心的能力下沉至接近物的一侧，具有更平坦的架构，属于通用性较高的基础设施，仍然依赖于网 络，多使用本地服务器或路由器实现。从实现架构来讲，雾计算也属于边缘计算的一种，除了在雾计算 中部署通用性较高的基础设施以外，边缘计算还可以将终端设备侧的能力进行升级，依赖于不构成网络 的终端节点。 1.2 云计算、雾计算与边缘计算 云计算、雾计算与边缘计算，三者之间成熟度最高的也就是云计算，在云计算的发展过程中发酵出 边缘计算（Edge Computing），甚至碰撞出来一个雾计算（Fog Computing）。 1.2.1 云计算 云是一组不同的硬件和软件，它们协同工作，将许多计算功能作为在线服务交付给最终用户。迁移 到云计算服务，而不是构建内部数据中心，减少了公司在设置和维护方面的大量投资负担 云计算目前阶段概念层面已经很明确了，通过按量付费等网络提供资源，比如：IaaS、Paas 和 SaaS。使得企业可以在自己的物理硬件之外，调度远程服务器进行任务处理及存储等。 1.2.1.1 云计算按服务分类 (1) 基础结构即服务（IaaS）
    这是云计算服务的最基本类别，用户可通过即用即付的方式从服务提供商处租用 IT 基础结构，如服 务器和虚拟机、存储空间、网络和操作系统。形象点来说，是这样：供应商，麻烦给我提供一台云服务 器，我准备在上面跑个数据库然后运行我的某某软件。 (2) 平台即服务（PaaS） 这种类型可按需提供开发、测试、交付和管理软件应用程序所需的环境，旨在让开发人员能够更轻 松地快速创建 Web 或移动应用，而无需考虑对开发所必需的服务器、存储空间、网络和数据库基础结 构进行设置或管理。形象点来说，是这样：供应商，麻烦给我提供一台云数据库，我准备在这上面运行 我的某某软件。 (3) 软件即服务（SaaS） 是指通过互联网交付软件应用程序的方法，通常以订阅为基础按需提供。这种情况下，云提供商托 管并管理软件应用程序和基础结构，并负责软件升级和安全修补等维护工作。用户可通过任何设备借助 互联网直接连接到应用程序。形象点来说，是这样：供应商，麻烦给我在你的云上运行某某软件。 1.2.1.2 云计算按部署分类 (1) 公有云 为第三方云服务提供商所拥有和运营，他们通过互联网向用户提供计算资源。在公有云中，所有软 硬件和其他支持性基础结构均为云提供商所拥有和管理。咨询机构 IDC 发布《中国公有云服务市场 (2018 下半年)跟踪》报告显示，国内公有云市场份额阿里云领先，腾讯云、中国电信、AWS、金山云紧 随其后。 (2) 私有云 私有云是指专供一个企业或组织使用的云计算资源。私有云可以实际位于公司自己的数据中心内， 或托管在第三方服务商处。计世资讯（CCW Research）发布的《2017-2018 年度中国私有云市场现状 与发展趋势研究报告》私有云市场报告中显示，目前国内私有云领域市场份额华为领先，新华三、 VMware、华云、EasyStack 紧随其后。 (3) 混合云 将公有云和私有云连接在一起，在两者间共享、移动数据和应用程序。混合云可以为企业提供更大 的灵活性和更丰富的部署选项。 1.2.1.3 云计算的价值 (1) 弹性可扩展性 弹性扩展是云计算服务最大的优势之一，用户可根据需求申请相应数量的资源（例如 CPU 内核 数、存储容量、网络带宽），并在需求变化后随时增加或减少所用资源容量。忙时扩容，闲时缩容，帮助 企业以更具成本效益的方式满足需求变化。
    弹性扩展使公司可以从在云上进行小型部署开始，并随着时间的推移有效地扩展。它还使企业可以 通过在需要时添加额外的资源来扩展规模，从而使他们能够满足快速变化的客户需求。 (2) 维护 在拥有内部数据中心的情况下，公司必须自行维护数据中心。但是，借助云计算，云提供商可以自 己维护系统。 (3) 节省成本 在扩展计算能力方面，公司可以大大降低运营和财务成本。无需一次性支付大量资金购买服务器软 硬件，后期也不需要承担源源不断的管理维护等人力成本，开通云服务就能立刻获得所需资源。用了多 久，用了多少，就付多少钱。成本仅仅是自行建设相关基础设施这种传统做法的零头。 (4) 资源池 多个用户可以共享相同的空间，可以根据需要分配和分发资源。来自世界各地的用户都可以平等地 使用这些服务。 (5) 速度 传统方式上线新的系统，通常需要经历冗烦的规划、申请、获批、购置、部署、管理等流程，整个 过程可能需要数周甚至数月时间。而在使用云计算服务的情况下，随时需要随时点点鼠标，即可在数分 钟内调配海量计算资源，赋予企业非常大的灵活性，并消除了容量规划的压力。 (6) 工作效率 云服务的底层硬件维护和管理工作都由云提供商负责，用户无需考虑这些问题，因此可以将更多的 精力用于自身业务。 (7) 性能 云计算的规模化效益还能让用户进一步获得性能优势，如遍布各地的数据中心可以就近为用户提供 服务，降低网络延迟，改善访问体验；最新的硬件设施和专业的维护和性能优化，确保每个用户可以全 面发挥云服务的所有潜力。 (8) 可靠性 云服务提供商通常会在全球范围内多个数据中心为用户提供服务，因而可以用多个冗余站点对数据 进行镜像处理，借此以更低成本和更简单的方式提供数据备份、灾难恢复和实现业务连续性。 1.2.1.4 云计算的不足 随着边缘计算的兴起，在太多场景中需要计算庞大的数据并且得到即时反馈。这些场景开始暴露出 云计算的不足，主要有以下几点： (1) 大数据的传输问题 据估计，到 2020 年，每人每天平均将产生 1.5GB 的数据。随着越来越多的设备连接到互联网并
    生成数据，以中心服务器为节点的云计算可能会遇到带宽瓶颈。 (2) 数据处理的即时性 据统计，无人驾驶汽车每秒产生约 1GB 数据，波音 787 每秒产生的数据超过 5GB；2020 年我 国数据储存量达到约 39ZB，其中约 30% 的数据来自于物联网设备的接入。海量数据的即时处理可能 会使云计算力不从心。 (3) 隐私及能耗的问题 云计算将身体可穿戴、医疗、工业制造等设备采集的隐私数据传输到数据中心的路径比较长，容易 导致数据丢失或者信息泄露等风险；数据中心的高负载导致的高能耗也是数据中心管理规划的核心问 题。 1.2.2 雾计算 雾计算思科在 2011 首创，是相对于云计算而言的。它并非是性能强大的服务器，而是由性能较弱、 更为分散的各种功能计算机组成，渗入电器、工厂、汽车、街灯及人们生活中的各种物品。通俗的说， 它拓展了云计算（Cloud Computing）的概念，相对于云计算它离产生数据的地方更近，数据、数据相 关的处理和应用程序都集中于网络边缘的设备中，而不是几乎全部保存在云端。这里因“云”而“雾” 的命名源自“雾是更贴近地面的云”这句话。 1.2.3 边缘计算 边缘计算（Edge Computing）是相对云计算而言的，它是指收集并分析数据的行为发生在靠近数 据生成的本地设备和网络中，而不是必须将数据传输到计算资源集中化的云端进行处理。通俗的说，边 缘计算是去中心化或分布式的云计算，原始数据可以不传回云端，而是在本地完成分析处理。
    1.2.3.1 边缘计算 边缘计算是远离集中式基础结构并靠近面向单个数据源的网络逻辑边缘的数据计算处理。它也可以 被描述为一个分布式 IT 网络体系结构，能够对本地产生的数据进行移动计算。因此，它不是将数据发送 到数据中心，而是分散计算能力，以确保在减少网络存储和带宽要求的同时，无延迟地进行实时处理。 举一个很好的例子，考虑自动驾驶汽车。对于任何自动驾驶汽车来说，道路安全是驾驶中最关键的 方面。这些自动驾驶汽车为了安全驾驶，必须能够实时识别障碍物或人员，并在遇到障碍物时刹车。这 将需要视觉处理信息并快速做出决策，而这需要使用边缘计算来完成。在汽车的传感器和云数据中心之 间传输数据大约需要 100 毫秒，这个数字看似很快，但在驾驶中却并非如此。这种延迟或数据传输时间 对自动驾驶汽车的反应有重大影响。相比之下，边缘计相比之下，边缘计算可加快流程并减少网络负 载，从而有助于提高自动驾驶汽车的性能。在这里，速度成为边缘计算等技术的关键亮点之一。 1.2.3.2 CDN 与边缘计算 早些时候,内容分发网络(CDN,content delivery network)，也算是种边缘计算，目前有些边缘计算 就是基于现有的 CDN 节点，然后做容器化，做租户隔离来完成的， 不过 CDN 通常是一个区域一个服务集群(网络请求密集的地方可能一个省一个，不密集的地方，比如西 部，可能更加稀少)。来以此减少用户获取服务的时间，而真正的边缘计算则相对于 CDN 更加接近于用 户，可以做到市区一级，甚至可以到小区，一般通过租用运营商的机房来做.也正是由于边缘计算其分散 的原因，造成维护成本过高的问题，所以租用成本都很贵。但优势也很明显，快。另一方面,CDN 是单向 的请求静态报文,而边缘计算涉及更复杂的分析决策. 1.2.3.3 网络边缘结点 边缘计算由网络边缘结点提供.边缘结点指的就是在数据产生源头和云中心之间任一具有计算资源和 网络资源的结点。比如，手机就是人与云中心之间的边缘结点，网关是智能家居和云中心之间的边缘结 点。在理想环境中，边缘计算指的就是在数据产生源附近分析、处理数据，没有数据的流转，进而减少 网络流量和响应时间。
    图 1 边缘计算架构 1.2.4 边缘计算 vs 云计算 随着云计算、移动网络、大数据和 SDN 的普及，互联网用户数量的激增。为了赶上无线连接和互联 网的快速变化趋势，很多公司努力为不同的业务运营采用更多的云。多年来，云计算提供了一种安全、 可控的可靠远程访问方式。然而，它确实缺乏处理从网络边缘（即企业拥有的网络连接到第三方网络的 点）[边缘计算与云计算的分界点在哪里?]收集的数据的速度。近年来，边缘计算解决了这一挑战，因为 它提供了更好的延迟。 边缘计算是否能替代云计算呢?答案是否定的. 1.2.4.1 边缘计算就是云计算换了个名字? 从某些角度来说,边缘计算提供的服务和云计算提供的也差不多，都是 aws 搞的 open stack 那一 套，对外提供的方式也都是虚拟化，容器化，限于边缘计算节点的规模，提供的可能没有云计算那么 多，不过基本服务应该都是有的。因此有人说边缘计算就是云计算换了个名字，是一样的东西。这个说 法不太对，边缘计算提供了云计算无法带来的低延迟和高速度.你可以直接租用边缘节点，构建自己的服 务，你也可以只提交任务，通过函数计算来执行。关键就在于，服务离用户更加进了，用户获得的服务 质量更高了 1.2.4.2 边缘计算的优势 随着对实时应用程序需求的增长，边缘计算的采用已大大增加。尽管集中式云计算系统可简化协作
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