耿小芬

(山西傳媒學(xué)院,山西 晉中 030619)

0 引言

根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心(Internet Data Center，簡(jiǎn)稱IDC)預(yù)測(cè)，到2020年全球數(shù)據(jù)總量將大于40ZB。傳統(tǒng)的基于互聯(lián)網(wǎng)的云計(jì)算能借助互聯(lián)網(wǎng)的龐大的資源體系為用戶提供計(jì)算服務(wù)，但是在上傳至云計(jì)算中心集中解決問(wèn)題時(shí)，有低實(shí)時(shí)性、低安全性和高能耗性的問(wèn)題。

根據(jù)Gartner的報(bào)告，到2020年全球連接到網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備將達(dá)到約208億臺(tái)，移動(dòng)端應(yīng)用將迫切需要一個(gè)更有競(jìng)爭(zhēng)力、可擴(kuò)展，同時(shí)又安全和智能的接入網(wǎng)。為了解決未來(lái)萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代大數(shù)據(jù)處理中產(chǎn)生的一系列問(wèn)題，邊緣計(jì)算模型出現(xiàn)。邊緣計(jì)算模型是指在網(wǎng)絡(luò)靠近數(shù)據(jù)生成端執(zhí)行計(jì)算的新型計(jì)算模型。邊緣計(jì)算模型分為邊緣設(shè)備和邊緣服務(wù)器兩部分，如圖1所示。其中邊緣設(shè)備可以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，將計(jì)算任務(wù)轉(zhuǎn)移到邊緣服務(wù)器上，減少傳統(tǒng)的云端計(jì)算負(fù)載，提高數(shù)據(jù)處理效率，為相關(guān)技術(shù)應(yīng)用提供更好的平臺(tái)。

圖1 移動(dòng)邊緣計(jì)算模型

移動(dòng)邊緣計(jì)算通過(guò)在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)設(shè)立邊緣服務(wù)器，為應(yīng)用提供了計(jì)算、存儲(chǔ)和傳輸?shù)确?wù)的新型平臺(tái)，滿足了用戶在低時(shí)延、高帶寬、個(gè)性化、高安全性、高隱私性等的要求下的應(yīng)用場(chǎng)景。

1 移動(dòng)邊緣計(jì)算發(fā)展歷程

在中國(guó)知網(wǎng)上以“移動(dòng)邊緣計(jì)算”為關(guān)鍵詞進(jìn)行年度文章數(shù)量搜索時(shí)，結(jié)果如表1所示?？梢钥吹剑?016年以前，移動(dòng)邊緣計(jì)算相關(guān)文獻(xiàn)較少，關(guān)注度不大。2016年-2017兩年，移動(dòng)邊緣計(jì)算開(kāi)始快速發(fā)展；2018年開(kāi)始與之相關(guān)的論文井噴式增長(zhǎng)，相關(guān)應(yīng)用層出不窮，進(jìn)入了快速發(fā)展階段。

表1 中國(guó)知網(wǎng)上“移動(dòng)邊緣計(jì)算”為關(guān)鍵詞發(fā)表年度文章數(shù)量搜索結(jié)果

邊緣計(jì)算最早可以追溯至1998年阿卡邁(Akamai)公司提出的CDN(content delivery network)。Shi等人在研究[1]中指出，從2015年前至今，邊緣計(jì)算大體分為原始技術(shù)積累、發(fā)展、應(yīng)用三個(gè)階段。在物聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展的背景下，邊緣數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)迅速，為了解決數(shù)據(jù)在傳輸時(shí)占用帶寬過(guò)多、處理時(shí)占用負(fù)載過(guò)大和存儲(chǔ)時(shí)占用空間過(guò)多的問(wèn)題，再結(jié)合提出的邊緣計(jì)算模型，科學(xué)家們提出了在數(shù)據(jù)側(cè)，也就是網(wǎng)絡(luò)邊緣提供數(shù)據(jù)處理。具有代表性的成果是霧計(jì)算和移動(dòng)邊緣計(jì)算。2013年，IBM與Nokia Siemens網(wǎng)絡(luò)共同推出了可在無(wú)線基站內(nèi)運(yùn)行應(yīng)用程序的平臺(tái)。ETSI于2014年正式宣布推動(dòng)移動(dòng)邊緣計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化。隨著移動(dòng)邊緣計(jì)算的發(fā)展，ETSI將MEC中‘M’的定義也做了進(jìn)一步擴(kuò)展，包括了移動(dòng)接入，WI-FI接入、固定接入等3GPP和非3GPP接入方式，將移動(dòng)邊緣計(jì)算延伸至其他無(wú)線接入網(wǎng)絡(luò)。2017年，ETSI把MEC中的“M”重新定義為“Multi-Access”，同時(shí)改MEC稱為“多接入移動(dòng)邊緣計(jì)算”。

2 移動(dòng)邊緣計(jì)算現(xiàn)狀

目前，移動(dòng)邊緣計(jì)算還在發(fā)展階段。隨著數(shù)據(jù)量需求的增大，移動(dòng)邊緣計(jì)算得到了廣泛的應(yīng)用和高度的好評(píng)。2016年11月30日，ECC(Edge Computing Consortium)在北京成立。該聯(lián)盟首批成員單位共62家，涵蓋不同的領(lǐng)域。2016年首次出版了《邊緣計(jì)算參考架構(gòu)》，提出了移動(dòng)邊緣計(jì)算在許多行業(yè)應(yīng)用的解決方案[2]。

3 移動(dòng)邊緣計(jì)算的應(yīng)用示例

3.1 智慧城市

移動(dòng)邊緣計(jì)算技術(shù)的發(fā)展為智能城市的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制提供了可能。分布在城市各個(gè)角落的無(wú)線傳感器可以詳細(xì)地監(jiān)測(cè)城市的環(huán)境，如交通運(yùn)動(dòng)[3]。例如，交通信息的分析過(guò)程中，如道路擁堵和事故，并找到替代路線需要豐富的資源平臺(tái)、實(shí)時(shí)的計(jì)算和相關(guān)的安排。因此，對(duì)計(jì)算密集型、延時(shí)敏感型任務(wù)的要求成為了選擇邊緣服務(wù)器最大的理由。

3.2 災(zāi)害監(jiān)測(cè)

為了預(yù)防由于氣候變化引起的災(zāi)害，如洪水、海嘯等，我們需要快速的預(yù)報(bào)機(jī)制和高效的信息傳播。由于在海邊、海內(nèi)已經(jīng)部署了大量的傳感器設(shè)備[4]，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)在傳播過(guò)程中會(huì)消耗過(guò)多的帶寬，因此使得云計(jì)算時(shí)對(duì)資源要求特別高。在這種情況下，邊緣服務(wù)器上首先對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，可以節(jié)省云平臺(tái)的帶寬并能快速做出響應(yīng)。

3.3 智能家居

人們?yōu)榱颂岣呱钍孢m度紛紛采用智能家居系統(tǒng)，傳統(tǒng)的終端設(shè)備在產(chǎn)生大量的高清視頻數(shù)據(jù)時(shí)，使用云計(jì)算會(huì)占用大量的帶寬，而在數(shù)據(jù)側(cè)的邊緣服務(wù)器傳輸中不存在這種問(wèn)題。此外，由于家庭中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)比較隱私，上傳至云端進(jìn)行分析后可能會(huì)帶來(lái)隱私泄露問(wèn)題[5]，而在家庭的邊緣端可以防止這些問(wèn)題的出現(xiàn)，從而提升服務(wù)的質(zhì)量。

3.4 自動(dòng)駕駛

隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，許多汽車企業(yè)開(kāi)啟了自動(dòng)駕駛的研究并取得了一定的成效。在工業(yè)界和學(xué)術(shù)界對(duì)自動(dòng)駕駛的研究中，有三大典型的計(jì)算場(chǎng)景，分別是實(shí)時(shí)診斷、車載娛樂(lè)和第三方應(yīng)用，在這些應(yīng)用場(chǎng)景中，高延時(shí)成為了致命的缺點(diǎn)，移動(dòng)邊緣計(jì)算中的低延時(shí)特性提高了安全性能。

3.5 醫(yī)療健康

移動(dòng)邊緣計(jì)算的三層架構(gòu)可以在沒(méi)有醫(yī)生的情況下實(shí)時(shí)幫助患者，如患者隨身攜帶的可移動(dòng)設(shè)備可以實(shí)時(shí)獲取患者的信息，如脈搏、體溫等，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后可以幫助患者實(shí)時(shí)防護(hù)。另外，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后上傳至云服務(wù)器也可以協(xié)助醫(yī)生做出相應(yīng)的處理。

4 移動(dòng)邊緣計(jì)算面對(duì)的挑戰(zhàn)和對(duì)策

4.1 計(jì)算性能

在目前的移動(dòng)邊緣計(jì)算架構(gòu)中，由于客戶需求不同、服務(wù)器性能不同，如何高效地進(jìn)行對(duì)資源的分配，選擇最優(yōu)的分配策略還沒(méi)有得到很好的標(biāo)準(zhǔn)化解決。Dong等人[6]提出了面向優(yōu)先級(jí)用戶的調(diào)度策略，對(duì)任務(wù)進(jìn)行合理的優(yōu)先級(jí)劃分后，根據(jù)優(yōu)先級(jí)、邊緣服務(wù)器的使用率等參數(shù)有效地降低了邊緣服務(wù)器的計(jì)算負(fù)載。

4.2 安全性

由于移動(dòng)邊緣計(jì)算的分布性和實(shí)時(shí)性，信息安全的防護(hù)只能局限在邊緣服務(wù)器上。由于邊緣設(shè)備有限，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)保護(hù)方法不適用于移動(dòng)邊緣計(jì)算。目前，身份認(rèn)證、隱私保護(hù)等是移動(dòng)邊緣計(jì)算的安全性問(wèn)題的最大的挑戰(zhàn)。

基于橢圓曲線密碼系統(tǒng)(ECC)的遠(yuǎn)程認(rèn)證方案[7]已經(jīng)用于云互聯(lián)網(wǎng)和遠(yuǎn)程設(shè)備。例如，Ma等人提出了一種基于身份的遠(yuǎn)程相互認(rèn)證方案，該方案具有針對(duì)ECC上的遠(yuǎn)程設(shè)備的密鑰協(xié)商方案。另有學(xué)者通過(guò)使用雙線性配對(duì)為MCC服務(wù)提出了一種有效的隱私感知認(rèn)證PAA方案。

4.3 管理服務(wù)

由于移動(dòng)邊緣計(jì)算的分布性，在本地服務(wù)器上未出現(xiàn)過(guò)的用戶進(jìn)行用戶優(yōu)先級(jí)分析，如何利用歷史數(shù)據(jù)記錄和與其他邊緣服務(wù)器進(jìn)行高效的通信是目前需要關(guān)注的問(wèn)題。

Lv等人提出：在大規(guī)模異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，可以先為計(jì)算節(jié)點(diǎn)確定到達(dá)區(qū)域，這樣就可以在不損失方案最優(yōu)性的前提下避免擴(kuò)大協(xié)作域所消耗的資源，從而提升移動(dòng)邊緣計(jì)算的性能。

5 移動(dòng)邊緣計(jì)算未來(lái)展望

移動(dòng)邊緣計(jì)算為未來(lái)技術(shù)實(shí)現(xiàn)提供了方法，未來(lái)技術(shù)的發(fā)展又推動(dòng)了移動(dòng)邊緣計(jì)算的進(jìn)一步發(fā)展。

5.1 移動(dòng)邊緣計(jì)算和云計(jì)算

移動(dòng)邊緣計(jì)算是云計(jì)算的延伸。移動(dòng)邊緣計(jì)算在現(xiàn)場(chǎng)級(jí)、實(shí)時(shí)級(jí)、短周期級(jí)的數(shù)據(jù)分析上有不可比擬的優(yōu)點(diǎn)。同時(shí)，移動(dòng)邊緣計(jì)算的發(fā)展也離不開(kāi)云計(jì)算。來(lái)自用戶終端的信息需要在云平臺(tái)上進(jìn)行匯總和分析，從而為邊緣服務(wù)提供更好的分析樣板。這種組合可以在低延時(shí)、高穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接中更好地為用戶提供服務(wù)。

5.2 移動(dòng)邊緣計(jì)算和5G

5G網(wǎng)絡(luò)商用后，移動(dòng)邊緣計(jì)算有了新的機(jī)遇。5G擁有的低延時(shí)、高帶寬的特性無(wú)疑為移動(dòng)邊緣計(jì)算提供了更多的應(yīng)用場(chǎng)景，使得移動(dòng)邊緣計(jì)算可以更靈活地運(yùn)用；同時(shí)移動(dòng)邊緣計(jì)算又組成了5G的許多應(yīng)用場(chǎng)景。2018年2月，ETSI發(fā)布兩篇白皮書(shū)，分別是《云端無(wú)線接入網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)邊緣計(jì)算：完美配對(duì)》和《4G中的移動(dòng)邊緣計(jì)算部署以及向5G演進(jìn)》，以實(shí)現(xiàn)移動(dòng)邊緣計(jì)算與5G保持同步。

5.3 移動(dòng)邊緣計(jì)算和人工智能

近年來(lái)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景穩(wěn)定增多，在需要實(shí)時(shí)分類器的情況下，如無(wú)人駕駛，將巨大的內(nèi)容上傳到云服務(wù)器上有著高延時(shí)、低速率的問(wèn)題。因此，需要在邊緣側(cè)完成對(duì)數(shù)據(jù)的處理和分析。日前，已有許多廠商發(fā)布或即將發(fā)布專為移動(dòng)邊緣計(jì)算的人工智能模型芯片，使得在邊緣部署高精度的人工智能成為可能。

6 結(jié)束語(yǔ)

移動(dòng)邊緣計(jì)算為智能互聯(lián)提供了迅速響應(yīng)的解決方案，目前已應(yīng)用于社會(huì)上的許多方面，數(shù)字時(shí)代的其他應(yīng)用如5G、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)的落地也使得移動(dòng)邊緣計(jì)算快速發(fā)展。此外，移動(dòng)邊緣計(jì)算也在不斷融合互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、通信等行業(yè)，努力推動(dòng)自身的發(fā)展。在未來(lái)，隨著這些應(yīng)用的普及，更多終端設(shè)備接入物聯(lián)網(wǎng)，數(shù)據(jù)量和響應(yīng)速度在數(shù)據(jù)邊緣側(cè)的更高的要求，移動(dòng)邊緣計(jì)算將會(huì)成為下一個(gè)研究和應(yīng)用的熱點(diǎn)。