盧文進(jìn)
摘要:邊緣計算將網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用等技術(shù)部署在邊緣計算節(jié)點(diǎn)以提升網(wǎng)絡(luò)性能和網(wǎng)絡(luò)控制能力,適用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、固聯(lián)網(wǎng)、移動通信網(wǎng)等多種場景。邊緣計算作為解決大規(guī)模多源異構(gòu)數(shù)據(jù)處理問題的新興技術(shù)手段,為眾多新型業(yè)務(wù)的開展奠定了基礎(chǔ)。
關(guān)鍵詞:邊緣計算;計算架構(gòu);應(yīng)用
中圖分類號:TP393.09?? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A?? 文章編號:1672-9129(2020)16-0024-01
1 邊緣計算的概念
數(shù)據(jù)的爆炸式增長成為數(shù)據(jù)存儲、傳輸、處理等技術(shù)領(lǐng)域的新難題,也對相關(guān)服務(wù)的性能提出了更高要求。邊緣計算,是將傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中由中心節(jié)點(diǎn)完成計算處理的大型服務(wù)分解成更小的部分,分散到網(wǎng)絡(luò)邏輯的邊緣節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行處理[1]。典型模型有數(shù)據(jù)庫模型、P2P模型、CDN模型、霧計算模型等。作為一種分散式運(yùn)算架構(gòu),邊緣計算能夠降低網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力,避免中心節(jié)點(diǎn)負(fù)載過高,提高數(shù)據(jù)的傳輸、處理速度,增強(qiáng)服務(wù)響應(yīng)能力,在智能家居、智能零售、智慧城市等領(lǐng)域均有應(yīng)用。
2 邊緣計算架構(gòu)
2.1基本架構(gòu)。邊緣服務(wù)器是計算架構(gòu)的核心,物聯(lián)網(wǎng)、AI技術(shù)的應(yīng)用使數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜程度直線上升,因此要求邊緣服務(wù)器要能完成高密度計算、數(shù)據(jù)存儲、聯(lián)網(wǎng)等功能,還要考慮能耗、成本等問題。高密度組件的使用能克服邊緣服務(wù)器工作空間較小的缺點(diǎn),所以邊緣服務(wù)器一般采用多核CPU作為處理器,同時搭載大容量固態(tài)存儲器、主流網(wǎng)絡(luò)模塊(如WIFI)、ECC內(nèi)存等。
異構(gòu)計算同樣在計算架構(gòu)中占有重要地位,通過將不同指令集的計算單元進(jìn)行協(xié)同[2],異構(gòu)計算可以有針對性的采用相關(guān)計算單元完成對結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理。
虛擬機(jī)和容器的主要作用是整合、管理計算架構(gòu)中的各項服務(wù)。虛擬機(jī)可以提供更強(qiáng)的安全隔離;容器則具備輕量化、高性能的特點(diǎn),更節(jié)省資源;實(shí)際應(yīng)用時使用虛擬機(jī)還是使用容器可根據(jù)架構(gòu)的不同需求進(jìn)行選擇。
2.2通信網(wǎng)絡(luò)。邊緣計算架構(gòu)需要借助通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相關(guān)業(yè)務(wù)的傳輸,所選網(wǎng)絡(luò)要滿足傳輸時間確定性和數(shù)據(jù)完整性的要求,為業(yè)務(wù)的靈活配置提供保障。目前邊緣計算的主要搭載網(wǎng)絡(luò)是5G移動網(wǎng)和部分固網(wǎng),一些迅速發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也逐步應(yīng)用到邊緣計算中來,最熱門的SDN就是其中之一,此外還有NFV、VMDq、SR-IOV等。
SDN由網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施層、控制層、應(yīng)用層構(gòu)成,通過將控制面與數(shù)據(jù)面分離簡化網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度,獲得更好的擴(kuò)展性,提高效率,降低成本[3]。NFV即網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化,是通過軟件在通用處理器上實(shí)現(xiàn)原本搭載在專用硬件設(shè)備上的網(wǎng)絡(luò)功能,可以靈活配置資源,降低專用網(wǎng)絡(luò)設(shè)備成本。VMDq和SR-IOV技術(shù)都是為實(shí)現(xiàn)I/O設(shè)備的虛擬化而誕生的,VMDq技術(shù)使用網(wǎng)絡(luò)適配器進(jìn)行數(shù)據(jù)包分類,降低CPU占用率,提高訪問性能。SR-IOV技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)虛擬機(jī)之間PCIe的高效共享,獲得接近物理宿主機(jī)的性能。
2.3邊緣存儲。邊緣存儲的實(shí)質(zhì)是分布式存儲,在這種存儲架構(gòu)下,數(shù)據(jù)不再傳輸?shù)街行姆?wù)器,而是直接存儲在邊緣計算節(jié)點(diǎn)中。邊緣存儲具有時延較低,占用帶寬較小等優(yōu)點(diǎn),由于邊緣節(jié)點(diǎn)是獨(dú)立的,對數(shù)據(jù)進(jìn)行操作不會影響其他網(wǎng)絡(luò),也能將數(shù)據(jù)合并傳送,減少網(wǎng)絡(luò)中的冗余數(shù)據(jù);而且當(dāng)邊緣設(shè)備在不同網(wǎng)絡(luò)中移動時,數(shù)據(jù)的同步和完整性不會受到影響。
邊緣存儲的介質(zhì)主要有機(jī)械硬盤和固態(tài)硬盤兩類,常見機(jī)械硬盤有SATA和SAS,由于機(jī)械硬盤使用磁頭尋址,因此性能相比固態(tài)硬盤較差。固態(tài)硬盤由Flash/DRAM+控制器構(gòu)成,常見的有SATA SSD、SAS SSD和NVMe SSD等。對于需要進(jìn)行高級分析的非持久性數(shù)據(jù),一般使用DRAM進(jìn)行存儲;對于持久性數(shù)據(jù),則根據(jù)不同需求選取不同介質(zhì)。
3 邊緣計算應(yīng)用
3.1智能家居。智能家居賦予傳統(tǒng)家庭生活更高的便捷性和娛樂性,隨著各類智能設(shè)備的開發(fā)使用,邊緣計算也逐漸遷移到智能家居領(lǐng)域中來。針對智能家居的邊緣計算架構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)不同網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的互聯(lián),解決不同智能設(shè)備接口不統(tǒng)一的問題;再通過對傳感數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等進(jìn)行轉(zhuǎn)換、分析,進(jìn)行自主決策和演進(jìn),不斷提高智能化程度;同時架構(gòu)也能統(tǒng)一交互界面,使智能家居可用性、用戶友好性更強(qiáng)。
3.2智能零售。智能零售的顯著特點(diǎn)是將線下、線上服務(wù)進(jìn)行結(jié)合,以無人零售、無界零售等新形式推動消費(fèi)流程的數(shù)字化、智能化,阿里無人店和京東7FRESH的成功運(yùn)營證明了智能零售的無限可能。智能零售中的邊緣計算結(jié)構(gòu)是利用邊緣側(cè)節(jié)點(diǎn)承載容器服務(wù),將計算能力擴(kuò)展到貨架、攝像頭、電子秤、打印機(jī)等本地設(shè)備,提供商品跟蹤、人臉支付、自動盤貨、預(yù)測供應(yīng)等服務(wù)。
3.3智慧城市。智慧城市的目標(biāo)是整合電信、交通、網(wǎng)絡(luò)等社會資源的感知數(shù)據(jù),識別事件,并根據(jù)數(shù)據(jù)相關(guān)性對重大或關(guān)聯(lián)性事件進(jìn)行智能研判和高效處置。其邊緣計算架構(gòu)采用三層模型,底層為采集層,包含監(jiān)控、傳感器、GPS終端等設(shè)備,各類數(shù)據(jù)由采集層傳輸?shù)骄徒倪吘売嬎愎?jié)點(diǎn);各節(jié)點(diǎn)共同構(gòu)成感知層,感知層通過內(nèi)置的推理模型對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚和計算,提取特征信息,再上傳至應(yīng)用層;應(yīng)用層完成最終的統(tǒng)籌規(guī)劃,形成決策,完成事件處理。
3.4自動駕駛。自動駕駛集中了傳感、通信、自動控制和人工智能等技術(shù),是目前公認(rèn)的汽車技術(shù)發(fā)展方向。自動駕駛的邊緣計算架構(gòu)要對計算單元、環(huán)境感知設(shè)備、數(shù)字化車載應(yīng)用等負(fù)載進(jìn)行整合,使其能夠運(yùn)行在同一個硬件平臺上;同時采用異構(gòu)計算滿足定位、路徑規(guī)劃、目標(biāo)識別跟蹤等任務(wù)的運(yùn)算需求;此外還要根據(jù)自動駕駛對實(shí)時性、安全性的特殊要求部署不同規(guī)則。
4 結(jié)論
物聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)的涌現(xiàn)、發(fā)展推進(jìn)了邊緣計算的商業(yè)化落地,目前邊緣計算架構(gòu)已經(jīng)在多個領(lǐng)域取得了部署成果,也會作為未來的研究熱點(diǎn)得到不斷改進(jìn)。本文對邊緣計算中的基本架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)、存儲進(jìn)行了詳細(xì)介紹,列舉了其在不同領(lǐng)域的具體應(yīng)用,幫助讀者更好理解邊緣計算。
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