李 波，侯 鵬，牛 力，武 浩，丁洪偉

(云南大學(xué)信息學(xué)院，云南 昆明 650500)

1 引言

隨著5G和物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與任務(wù)計(jì)算對(duì)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)將會(huì)產(chǎn)生極大的沖擊[1]。基于Internet的云計(jì)算雖然提供了對(duì)虛擬共享的可配置計(jì)算和存儲(chǔ)資源的廣泛訪問(wèn)和按需訪問(wèn)，是處理海量數(shù)據(jù)與計(jì)算任務(wù)的絕佳平臺(tái)，但是對(duì)于5G時(shí)代的諸如在線游戲、虛擬現(xiàn)實(shí)和超高清視頻流等高速訪問(wèn)超低延時(shí)的應(yīng)用和海量終端互聯(lián)來(lái)說(shuō)，云計(jì)算是無(wú)法滿足其要求的[2]。與此同時(shí)，下一代互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵特征之一是信息越來(lái)越多地在本地生成并在本地消費(fèi)[3]，且大量的邊緣設(shè)備存在可用計(jì)算和存儲(chǔ)資源。因此，為應(yīng)對(duì)云計(jì)算存在的挑戰(zhàn)、網(wǎng)絡(luò)壓力和提升用戶體驗(yàn)滿足業(yè)務(wù)需求，業(yè)界提出將云計(jì)算平臺(tái)遷移至網(wǎng)絡(luò)邊緣，即邊緣計(jì)算，發(fā)掘網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)在能力在數(shù)據(jù)源附近提供邊緣服務(wù)，以滿足在敏捷連接性、實(shí)時(shí)優(yōu)化、智能應(yīng)用、安全性和隱私性方面的關(guān)鍵要求[4]。

當(dāng)前絕大多數(shù)的研究都將云計(jì)算和邊緣計(jì)算隔離開來(lái)，分別致力于云計(jì)算[5,6]和邊緣計(jì)算[7-9]的架構(gòu)和系統(tǒng)分析優(yōu)化層面，較少關(guān)注云計(jì)算和邊緣計(jì)算之間的協(xié)同問(wèn)題。近年來(lái)物聯(lián)網(wǎng)和5G通信的發(fā)展讓大家開始關(guān)注到云計(jì)算和邊緣計(jì)算各自存在的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)，并開始思考二者優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的價(jià)值所在，即云邊協(xié)同[10-15]。通過(guò)將網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)、存儲(chǔ)、計(jì)算、智能化數(shù)據(jù)分析等工作放在邊緣處理[16]，將超大規(guī)模計(jì)算、存儲(chǔ)和非時(shí)延敏感等任務(wù)放在云端，云計(jì)算與邊緣計(jì)算的相互配合實(shí)現(xiàn)云邊協(xié)同、全網(wǎng)算力調(diào)度和全網(wǎng)統(tǒng)一管控等能力，真正實(shí)現(xiàn)無(wú)處不在的云[17]。

實(shí)現(xiàn)云邊協(xié)同不僅需要對(duì)云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中的各類資源進(jìn)行統(tǒng)一的調(diào)度管理，在業(yè)務(wù)編排與服務(wù)調(diào)度等方面也需要實(shí)現(xiàn)集中控制和靈活管理，因此云邊協(xié)同的最大挑戰(zhàn)在于基于云計(jì)算技術(shù)核心和邊緣計(jì)算能力，構(gòu)筑在基礎(chǔ)設(shè)施之上的集中控制管理平臺(tái)，形成云邊端三體聯(lián)動(dòng)計(jì)算服務(wù)架構(gòu)。該平臺(tái)是基于虛擬化實(shí)現(xiàn)的，不僅需要考慮云邊網(wǎng)絡(luò)中的各類資源(如通信、計(jì)算和存儲(chǔ))的有效協(xié)調(diào)，而且還需要具備全局的控制和開放性，因此靈活開放可編程的軟件定義網(wǎng)絡(luò)SDN(Software Defined Network)和網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化NFV(Network Functions Virtualization)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)被認(rèn)為是解決當(dāng)前云計(jì)算[18-21]和邊緣計(jì)算[22,23]協(xié)同問(wèn)題的有效方法。SDN網(wǎng)絡(luò)所具備的轉(zhuǎn)控分離、集中控制和開放接口等特性能夠滿足云邊協(xié)同環(huán)境中對(duì)安全性、虛擬化、可管理性、移動(dòng)性和敏捷性的同時(shí)需求，可以通過(guò)SDN來(lái)實(shí)現(xiàn)新服務(wù)的提供和動(dòng)態(tài)IT基礎(chǔ)架構(gòu)中可靠的應(yīng)用程序交付。

雖然針對(duì)SDN和云邊協(xié)同之間的研究取得了一定的成果，但是該研究方向還處在初期階段，基于SDN的云邊協(xié)同的協(xié)同定義、系統(tǒng)解決方案、系統(tǒng)架構(gòu)等方面缺乏相關(guān)的梳理和詳細(xì)的介紹，也沒(méi)有詳細(xì)說(shuō)明SDN與云邊協(xié)同面臨的問(wèn)題與挑戰(zhàn)。因此，從當(dāng)前已有成果中總結(jié)出系統(tǒng)的基于SDN的云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，為未來(lái)研究提供理論基礎(chǔ)和研究方向具有重要意義。本文首先結(jié)合云計(jì)算和邊緣計(jì)算中各自存在的優(yōu)勢(shì)和不足給出了云邊協(xié)同的具體內(nèi)涵、應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng)用挑戰(zhàn)。針對(duì)云邊協(xié)同體系中存在的挑戰(zhàn)，給出了基于SDN的云邊協(xié)同體系結(jié)構(gòu)，并對(duì)該體系結(jié)構(gòu)做了詳細(xì)的分析，顯示了該體系結(jié)構(gòu)的可行性與價(jià)值。基于SDN的云邊協(xié)同體系結(jié)構(gòu)具備的集中協(xié)同控制能力能夠應(yīng)對(duì)云邊協(xié)同場(chǎng)景中不同類型的挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)真正的云邊協(xié)同。

2 云邊協(xié)同

2.1 云邊協(xié)同的必要性

云計(jì)算技術(shù)以廉價(jià)且大量的計(jì)算服務(wù)器提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力，可以為用戶和應(yīng)用提供按需訪問(wèn)的豐富計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源。但是，云計(jì)算中心通常距離用戶和終端較遠(yuǎn)，導(dǎo)致計(jì)算任務(wù)傳輸時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，并且如果將海量終端的數(shù)據(jù)都傳輸至云計(jì)算中心必將造成核心網(wǎng)擁塞，極大地浪費(fèi)了通信資源。因此，云計(jì)算并不適合要求低時(shí)延、實(shí)時(shí)操作和高QoS的應(yīng)用，并且無(wú)法支持無(wú)縫移動(dòng)和無(wú)處不在的計(jì)算覆蓋，數(shù)據(jù)安全性和用戶的隱私也不能得到有效保障。

另一方面，雖然邊緣計(jì)算將云計(jì)算功能擴(kuò)展到了網(wǎng)絡(luò)邊緣，更加接近終端用戶且地理位置分散，可以支持低時(shí)延、位置感知、高移動(dòng)性和高QoS的應(yīng)用服務(wù)。但是，邊緣計(jì)算單元通常沒(méi)有充足的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源來(lái)滿足海量數(shù)據(jù)的計(jì)算和存儲(chǔ)，并且由于邊緣節(jié)點(diǎn)的低功耗、異構(gòu)性和功能薄弱單一等約束，服務(wù)的質(zhì)量與可靠性還會(huì)受到影響[24]。

表1從不同的角度總結(jié)了云計(jì)算和邊緣計(jì)算的特點(diǎn)和二者的差異[3]。

Table 1 Comparison of edge computing and cloud computing

從表1可以看出云計(jì)算和邊緣計(jì)算是各有優(yōu)勢(shì)的，云計(jì)算的主要優(yōu)勢(shì)是海量計(jì)算和海量存儲(chǔ)、計(jì)算效率高、廣域覆蓋，適合計(jì)算密集型、非實(shí)時(shí)性的計(jì)算任務(wù)和海量數(shù)據(jù)的并行計(jì)算與存儲(chǔ)，能夠在長(zhǎng)周期維護(hù)、業(yè)務(wù)決策支撐等領(lǐng)域發(fā)揮優(yōu)勢(shì)，并且計(jì)算硬件都集中在云計(jì)算中心，實(shí)行集中式的管理，因此無(wú)需在本地維護(hù)計(jì)算硬件、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和相關(guān)軟件。邊緣計(jì)算的主要優(yōu)勢(shì)是廣泛分布的邊緣節(jié)點(diǎn)提供了實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理，邊緣計(jì)算的過(guò)程是一個(gè)以用戶和應(yīng)用為中心的過(guò)程，彌補(bǔ)了云計(jì)算中時(shí)延和移動(dòng)性的缺陷，適合非計(jì)算密集型、實(shí)時(shí)性、移動(dòng)性數(shù)據(jù)的處理分析和實(shí)時(shí)智能化決策，并且作為一種新的網(wǎng)絡(luò)范式能夠滿足5G時(shí)代計(jì)算需求的空前增長(zhǎng)和用戶體驗(yàn)質(zhì)量的不斷提高，數(shù)據(jù)的本地化處理相較于云端也更安全。但是，邊緣平臺(tái)的處理性能通常不如云平臺(tái)[25]，它通常沒(méi)有足夠的內(nèi)存和處理器來(lái)處理大量數(shù)據(jù)，因此無(wú)法執(zhí)行復(fù)雜的操作，例如深度學(xué)習(xí)[26,27]。

綜上，云計(jì)算和邊緣計(jì)算作為2種典型的計(jì)算范式各有所長(zhǎng)又各有所短，單獨(dú)依靠云計(jì)算或是邊緣計(jì)算都不足以實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)和5G通信愿景。迫切需要研究合適的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和控制機(jī)制充分發(fā)揮云計(jì)算和邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算的協(xié)同。例如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)AR(Augmented Reality)應(yīng)用中應(yīng)用程序高度本地化，需要低延遲和密集的數(shù)據(jù)處理，輸入數(shù)據(jù)(如聲音、視頻、圖形或GPS數(shù)據(jù))傳輸至距離較近的邊緣服務(wù)器，由邊緣服務(wù)器準(zhǔn)確地分析輸入數(shù)據(jù)以區(qū)分所請(qǐng)求內(nèi)容，并將AR數(shù)據(jù)發(fā)送回最終用戶，集中的AR數(shù)據(jù)緩存和計(jì)算由遠(yuǎn)程的云服務(wù)器提供。

2.2 云邊協(xié)同的內(nèi)涵

云邊協(xié)同即實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算與云計(jì)算的協(xié)同聯(lián)動(dòng)，共同釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。傳統(tǒng)的云邊協(xié)同方式主要是當(dāng)終端設(shè)備產(chǎn)生數(shù)據(jù)或任務(wù)請(qǐng)求后，通過(guò)邊緣網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至邊緣服務(wù)器，由位于邊緣計(jì)算中心的邊緣服務(wù)器執(zhí)行計(jì)算任務(wù)。計(jì)算量較大、復(fù)雜度較高的計(jì)算任務(wù)將由邊緣計(jì)算中心向上通過(guò)核心網(wǎng)遷移至云計(jì)算中心，待云計(jì)算中心完成大數(shù)據(jù)分析后再將結(jié)果和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至云計(jì)算中心或?qū)⒂?jì)算結(jié)果、優(yōu)化輸出的業(yè)務(wù)規(guī)則、模型通過(guò)核心網(wǎng)下發(fā)至邊緣計(jì)算中心，由邊緣計(jì)算中心向下通過(guò)邊緣網(wǎng)絡(luò)將計(jì)算結(jié)果傳輸至終端設(shè)備，邊緣根據(jù)云計(jì)算下發(fā)的新業(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)行業(yè)務(wù)執(zhí)行優(yōu)化處理，由此實(shí)現(xiàn)云邊協(xié)同，如圖 1所示[28]。

Figure 1 Cloud-edge collaborative

綜合現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究結(jié)果，云邊協(xié)同的能力與內(nèi)涵體現(xiàn)在基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)IaaS(Infrastructure-as-a-Service)、平臺(tái)即服務(wù)PaaS(Platform-as-a-Service)和軟件即服務(wù)SaaS(Software-as-a-Service)3個(gè)層面，實(shí)現(xiàn)資源、管理和應(yīng)用服務(wù)3個(gè)領(lǐng)域的全面協(xié)同,如圖 2所示[29]。

Figure 2 Ability and connotation of cloud-edge collaboration

(1)資源協(xié)同：EC-IaaS(Edge Computing-IaaS)與云端IaaS主要是對(duì)網(wǎng)絡(luò)底層基礎(chǔ)設(shè)施和各類資源的協(xié)同(包括計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)和虛擬化資源)；

(2)管理協(xié)同：EC-PaaS(Edge Computing-PaaS)與云端PaaS主要是邊緣側(cè)和云端側(cè)計(jì)算平臺(tái)服務(wù)中的數(shù)據(jù)分析、業(yè)務(wù)編排、應(yīng)用部署和開放等的協(xié)同，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、智能、應(yīng)用管理和業(yè)務(wù)管理協(xié)同；

(3)應(yīng)用服務(wù)協(xié)同：EC-SaaS(Edge Computing-SaaS)與云端SaaS主要是用戶應(yīng)用層面的服務(wù)質(zhì)量、服務(wù)能效等的協(xié)同，可實(shí)現(xiàn)應(yīng)用服務(wù)協(xié)同。

表2列出了詳細(xì)的云邊協(xié)同領(lǐng)域、內(nèi)容和具體的協(xié)同操作。云邊協(xié)同涉及7個(gè)方面的協(xié)同內(nèi)容，但并非任何一個(gè)場(chǎng)景中都涉及到所有的云邊協(xié)同內(nèi)容。在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中，云計(jì)算和邊緣計(jì)算之間的協(xié)同內(nèi)容是有所差異的，具體的協(xié)同內(nèi)容需要根據(jù)具體的應(yīng)用具體分析，而且針對(duì)其中的某一種協(xié)同，在與不同的實(shí)際場(chǎng)景融合過(guò)程中也會(huì)存在差異。

Table 2 Ability and connotation of cloud-edge collaboration

2.3 云邊協(xié)同的應(yīng)用場(chǎng)景

云邊協(xié)同的主要應(yīng)用場(chǎng)景與邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用場(chǎng)景聯(lián)系緊密，文獻(xiàn)[29]從邊緣計(jì)算業(yè)務(wù)形態(tài)的維度，將云邊協(xié)同的主要價(jià)值場(chǎng)景區(qū)分為6大主場(chǎng)景。而文獻(xiàn)[28]進(jìn)一步對(duì)云邊協(xié)同應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了更加詳細(xì)具體的應(yīng)用介紹和前景分析，綜合總結(jié)如表3所示。

以物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中的車聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景為例(如圖3[28]所示)，車輛需要不斷與周圍的基礎(chǔ)設(shè)施和環(huán)境進(jìn)行信息交互，大規(guī)模的設(shè)備交互帶來(lái)的將是海量的數(shù)據(jù)，并且因?yàn)檐囕v的高速移動(dòng)，海量的數(shù)據(jù)還具有很高的動(dòng)態(tài)性，所以車輛運(yùn)動(dòng)過(guò)程中數(shù)據(jù)的采集、處理、存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)挖掘等將對(duì)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)提出巨大的挑戰(zhàn)[30]。對(duì)于海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理，云計(jì)算具有很大的優(yōu)勢(shì)，云計(jì)算為車聯(lián)網(wǎng)絡(luò)提供了可靠的大規(guī)模計(jì)算資源[31]。但是，車輛的快速移動(dòng)和不同設(shè)施之間的信息交互對(duì)數(shù)據(jù)的傳輸和處理的實(shí)時(shí)性提出了非常高的要求，在車輛快速行駛時(shí)得到的信息時(shí)延越短，意味著車輛和基礎(chǔ)設(shè)施能夠做出更加及時(shí)的決策和行動(dòng)，保證車輛行駛安全[32]。而部署在基站BS(Base Station)或接入點(diǎn)AP(Access Point)上的邊緣服務(wù)器、車輛、路側(cè)單元和攝像頭等基礎(chǔ)設(shè)施組成的邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)不僅能夠節(jié)省大量的通信帶寬，還可以滿足關(guān)鍵任務(wù)的低延遲要求，包括邊緣緩存、邊緣計(jì)算和邊緣AI等在內(nèi)的邊緣信息系統(tǒng)將在未來(lái)車聯(lián)網(wǎng)中發(fā)揮關(guān)鍵作用。

Table 3 Cloud-edge collaboration application scenarios

此外，云邊協(xié)同下的車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境支持匯總分布在不同邊緣設(shè)備(包括車輛和車載設(shè)備)上的大量數(shù)據(jù)至云服務(wù)器來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，允許多用戶共享模型而無(wú)需直接訪問(wèn)源數(shù)據(jù)。每個(gè)用戶也可以在本地?cái)?shù)據(jù)集上訓(xùn)練本地機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并將其上傳到服務(wù)器以進(jìn)行全局模型聚合[33]。

Figure 3 Internet of vehicles based on cloud-edge collaboration

2.4 云邊協(xié)同計(jì)算平臺(tái)

如前所述，邊緣計(jì)算和云計(jì)算各有優(yōu)缺點(diǎn)，且各有獨(dú)立特點(diǎn)，在具體實(shí)現(xiàn)云邊協(xié)同計(jì)算過(guò)程中需要構(gòu)建合適的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和控制機(jī)制將其融合到一個(gè)統(tǒng)一的計(jì)算平臺(tái)上。該平臺(tái)首先需要考慮到云和邊之間的資源控制和利用率最大化，其次需要考慮數(shù)據(jù)的最佳路由和任務(wù)劃分，同時(shí)還應(yīng)當(dāng)考慮系統(tǒng)的可開放性和靈活性。此外，在云邊協(xié)同場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)通常具有異構(gòu)性并且數(shù)據(jù)量巨大，需要根據(jù)各級(jí)別的信息，如流量類型、位置信息、處理延遲和傳輸開銷等決定數(shù)據(jù)的處理位置和處理設(shè)備。同時(shí)，對(duì)于不同場(chǎng)景中的不同應(yīng)用，云邊協(xié)同系統(tǒng)需要提供的支撐又各不相同，應(yīng)用和用戶要求也各有差異。因此，云邊協(xié)同平臺(tái)對(duì)于邊緣計(jì)算和云計(jì)算的發(fā)展有著重要的意義和影響[34]。

為了實(shí)現(xiàn)云邊協(xié)同，主流云服務(wù)提供商往往在已有的云計(jì)算平臺(tái)基礎(chǔ)上，將云計(jì)算能力擴(kuò)展至邊緣側(cè)，在邊緣側(cè)實(shí)現(xiàn)通用的邊緣計(jì)算環(huán)境。云計(jì)算環(huán)境和邊緣計(jì)算環(huán)境都采用相同的編程模型，使得用戶在開發(fā)具體應(yīng)用過(guò)程中只需要考慮計(jì)算能力的差異，而不必考慮具體的部署環(huán)境[34]。

現(xiàn)有的支持云邊協(xié)同的邊緣計(jì)算環(huán)境包括微軟推出的Azure IoT Edge、ARM公司推出的Mbed Edge、百度OpenEdge和阿里巴巴Link IoT Edge等平臺(tái)，總結(jié)如表 4所示。

2.5 云邊協(xié)同的挑戰(zhàn)

如2.2節(jié)所述，云邊協(xié)同具體涉及到資源、管理和應(yīng)用協(xié)同等多個(gè)層面。為了構(gòu)建靈活、高效的云邊協(xié)同計(jì)算環(huán)境，需要在不同層面實(shí)現(xiàn)云計(jì)算和邊緣計(jì)算的協(xié)同，以優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的方式克服云計(jì)算和邊緣計(jì)算中各自存在的缺點(diǎn)，放大云計(jì)算與邊緣計(jì)算的價(jià)值。表 5列出了在不同層面實(shí)現(xiàn)云邊協(xié)同時(shí)面臨的主要挑戰(zhàn)。

3 基于SDN的云邊協(xié)同

邏輯上集中的SDN控制平面將提供云端和邊緣端的資源和訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)可用性的全面視圖，針對(duì)不同類型的任務(wù)提供足夠帶寬的鏈路并將其轉(zhuǎn)發(fā)至資源充足的數(shù)據(jù)中心[39]。其次SDN與訪問(wèn)接入、WAN和云計(jì)算等技術(shù)的兼容特性不僅可以使部署在接入網(wǎng)的SDN/NFV支持需求和靈活的服務(wù)創(chuàng)建[22]，而且可以在數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算和邊緣計(jì)算中使用該技術(shù)配置和編排云服務(wù)器和邊緣服務(wù)器上的服務(wù)，極大地降低云邊網(wǎng)絡(luò)管理的復(fù)雜度[40]，基于SDN構(gòu)建的云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)將更好地發(fā)揮云計(jì)算和邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，滿足云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)在資源調(diào)度、編排管理和集中控制等方面的需求。

Table 4 Platforms for edge computing and cloud-edge collaboration

SDN的應(yīng)用層、控制層和基礎(chǔ)設(shè)施層3個(gè)層面與云邊協(xié)同場(chǎng)景中的資源、管理和應(yīng)用3個(gè)協(xié)同領(lǐng)域相互對(duì)應(yīng)，SDN具備的集中控制開放可編程網(wǎng)絡(luò)特性可以滿足云邊協(xié)同在資源、管理和應(yīng)用3個(gè)協(xié)同方面的挑戰(zhàn)，SDN擁有解決云邊協(xié)同挑戰(zhàn)的解決策略，如表6所示。

3.1 邏輯架構(gòu)

實(shí)現(xiàn)云計(jì)算和邊緣計(jì)算的有效協(xié)同需要在二者中間構(gòu)建一個(gè)協(xié)調(diào)平臺(tái)，并將該平臺(tái)作為一個(gè)監(jiān)視和控制中心，在云計(jì)算和邊緣計(jì)算的動(dòng)態(tài)和不可預(yù)測(cè)的環(huán)境中實(shí)時(shí)指導(dǎo)任務(wù)的劃分與執(zhí)行，并從全局高度進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)管理和優(yōu)化，同時(shí)還應(yīng)當(dāng)具備一定的開放能力，以靈活部署新型應(yīng)用和新型服務(wù)，鼓勵(lì)創(chuàng)新。云和邊中間的協(xié)調(diào)器也可以抽象為一個(gè)中間控制平臺(tái)，該平臺(tái)充當(dāng)橋梁的作用，連接起邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)和云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)2個(gè)網(wǎng)絡(luò)之間的協(xié)同。故在云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中主要涉及到3部分功能，分別是邊緣計(jì)算、云計(jì)算和協(xié)同控制的問(wèn)題。

SDN具有控制平面和數(shù)據(jù)平面的固有去耦功能，可通過(guò)編程更好地控制網(wǎng)絡(luò)，并且具有獲取瞬時(shí)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的能力，允許基于瞬時(shí)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和用戶定義的策略對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)時(shí)集中控制，進(jìn)一步為云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)了優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)配置和改善網(wǎng)絡(luò)性能的好處，并且對(duì)第三方開放的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)能力能夠較好地適應(yīng)云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中業(yè)務(wù)的多樣性。結(jié)合SDN集中控制的核心思想和5G網(wǎng)絡(luò)的“三朵云”架構(gòu)，在云邊協(xié)同架構(gòu)中，將云邊協(xié)同架構(gòu)也抽象成為“三朵云”邏輯架構(gòu)，并將網(wǎng)絡(luò)功能抽象為3個(gè)平面，分別是邊緣云、核心云和控制云,如圖 4所示。

Table 5 Challenges of cloud-edge collaboration

Table 6 SDN solution strategyies

Figure 4 Logic architecture of SDN-based cloud-edge collaboration

(1)邊緣云：是云邊協(xié)作中邊緣計(jì)算的特定技術(shù)實(shí)施層，包括邊緣實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)、虛擬化(Docker，Unikernel等)、定時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、邊緣設(shè)備管理和邊緣數(shù)據(jù)處理等[15]。由諸多邊緣域環(huán)境組成，每個(gè)域由本地軟件定義的邊緣控制器控制所有本地資源，負(fù)責(zé)保持同一本地域內(nèi)的實(shí)體之間的平滑通信，并決定本地請(qǐng)求是本地服務(wù)還是應(yīng)該被轉(zhuǎn)發(fā)到云，同時(shí)啟用SDN解決了邊緣設(shè)備的異構(gòu)性和可拓展性。在邊緣控制器之上還有一個(gè)邊緣云控制器實(shí)現(xiàn)整個(gè)邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的集中控制，邊緣云控制器相比邊緣控制器有更高的視野，可以更加有效地進(jìn)行邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度[41]。

(2)核心云：由單個(gè)或多個(gè)云計(jì)算中心網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，負(fù)責(zé)利用云計(jì)算技術(shù)管理、調(diào)度、整合和優(yōu)化分布在網(wǎng)絡(luò)上的各種資源?；赟DN提供一種新的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)體系，使得云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行大規(guī)模編程和管理，進(jìn)一步增強(qiáng)云計(jì)算中心的伸縮性和動(dòng)態(tài)性，提供新的IT服務(wù)增加、使用和交付模式。核心云的集中性在速度、成本和可擴(kuò)展性方面優(yōu)于邊緣計(jì)算的分散性質(zhì)[42]。

(3)控制云：主要基于逐級(jí)控制和全局/局部控制的思想保證組織的整體一致性[43]，實(shí)現(xiàn)局部和全局的資源管理和調(diào)度，通過(guò)靈活的集中控制配合網(wǎng)絡(luò)中存在的計(jì)算資源，實(shí)現(xiàn)計(jì)算任務(wù)的合理接入、計(jì)算資源的優(yōu)化分配和計(jì)算任務(wù)的最佳執(zhí)行，快速響應(yīng)計(jì)算請(qǐng)求并實(shí)時(shí)反饋計(jì)算結(jié)果，并構(gòu)建面向業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)開放能力接口，從而滿足業(yè)務(wù)的差異化需求。

3.2 基于SDN的云邊協(xié)同體系結(jié)構(gòu)

SDN是多云環(huán)境中最可行的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)[16]，本文結(jié)合SDN網(wǎng)絡(luò)體系和云邊協(xié)同邏輯架構(gòu)，提出了基于SDN的云邊協(xié)同架構(gòu)，如圖5所示。

Figure 5 Architecture of SDN-based cloud-side collaboration

基于SDN的云邊協(xié)同體系架構(gòu)包括各類概念和基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)組件，其中每個(gè)組件都可以通過(guò)API進(jìn)行配置、操作和管理。從圖 5中可以看出該體系結(jié)構(gòu)主要包含以下元素：

(1)軟件定義的網(wǎng)絡(luò)：靈活開放的云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)使得網(wǎng)絡(luò)易管理、可配置和集中控制；

(2)軟件定義的存儲(chǔ)：創(chuàng)建共享的分布式存儲(chǔ)資源，對(duì)云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)軟硬件資源靈活管理；

(3)軟件定義的協(xié)議：支持多協(xié)議傳輸，滿足不斷變化的網(wǎng)絡(luò)性能要求，提升網(wǎng)絡(luò)性能；

(4)軟件定義的基礎(chǔ)架構(gòu)：全面的、完全集成的混合邊緣計(jì)算和云計(jì)算環(huán)境；

(5)軟件定義的管理：分級(jí)式集中控制，擁有云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)全局視圖，優(yōu)化全局應(yīng)用、資源管理與維護(hù)；

(6)軟件定義的安全：軟件定義智能化深度防御，自適應(yīng)虛擬化安全提供多級(jí)安全機(jī)制；

(7)軟件定義的數(shù)據(jù)中心：數(shù)據(jù)中心完全由軟件自動(dòng)化控制，靈活控制云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和網(wǎng)絡(luò)資源。

同時(shí)可以看到該架構(gòu)主要由基礎(chǔ)設(shè)施層、控制層、應(yīng)用層和用戶層構(gòu)成?；A(chǔ)設(shè)施層由邊緣計(jì)算中的邊緣節(jié)點(diǎn)和云計(jì)算設(shè)備構(gòu)成，不同的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備組成不同的接入網(wǎng)絡(luò)。首先負(fù)責(zé)收集網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)并臨時(shí)儲(chǔ)存信息，然后通過(guò)南向接口發(fā)送至控制層，其次按照控制層提供的規(guī)則負(fù)責(zé)處理數(shù)據(jù)和執(zhí)行任務(wù)?？刂茖佑啥嗉?jí)控制器構(gòu)成，該層基于軟件實(shí)現(xiàn)。通過(guò)南北向接口連接基礎(chǔ)設(shè)施層和應(yīng)用層，向下逐級(jí)控制各個(gè)邊緣計(jì)算環(huán)境和云計(jì)算環(huán)境，實(shí)現(xiàn)多個(gè)邊緣計(jì)算環(huán)境、多個(gè)云計(jì)算中心的協(xié)調(diào)控制，以及邊緣計(jì)算和云計(jì)算之間的協(xié)同合作。應(yīng)用層旨在滿足用戶要求的SDN應(yīng)用程序，通過(guò)控制層提供的可編程平臺(tái)，應(yīng)用程序可以訪問(wèn)和控制底層設(shè)備，終端發(fā)出的各類任務(wù)請(qǐng)求由應(yīng)用層轉(zhuǎn)發(fā)至控制層，由控制層決策調(diào)用底層邊緣計(jì)算和云計(jì)算設(shè)備實(shí)現(xiàn)任務(wù)執(zhí)行，并實(shí)現(xiàn)任務(wù)的遷移與交付。其中，控制層是整個(gè)云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的核心，通過(guò)控制層將云計(jì)算層和邊緣計(jì)算層合并到聯(lián)合體系結(jié)構(gòu)中。該控制層是一個(gè)分層結(jié)構(gòu)，包括較高級(jí)別的集中控制器和較低級(jí)別的局部控制器2部分。局部控制器控制局部范圍內(nèi)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的資源管理與任務(wù)調(diào)度和決策，遇到復(fù)雜的任務(wù)時(shí)反饋至更高級(jí)別的集中控制器。在較低級(jí)別的控制器之外，還需要有全局集中控制器對(duì)邊緣云控制器和核心云控制器進(jìn)行統(tǒng)一控制管理，全局集中控制器是整個(gè)云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的大腦，確保整個(gè)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中的所有實(shí)體高效工作，從更高的視角實(shí)現(xiàn)云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的全局資源管理、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，提升云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的靈活性[21]。在整個(gè)云邊協(xié)同計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中，每一層控制器的控制決策級(jí)別都不一樣，級(jí)別較低的控制決策直接由局部控制器執(zhí)行，遇到更高級(jí)別的決策時(shí)，需要將決策反饋到更高級(jí)別的控制器直至全局集中控制器執(zhí)行。此外，局部控制器遇到的任何關(guān)鍵和未解決的問(wèn)題都將反饋到全局集中控制器，并由全局集中控制器采取行動(dòng)決策。

3.3 基于SDN的邊緣云

基于SDN的邊緣云實(shí)現(xiàn)了一個(gè)或多個(gè)區(qū)域內(nèi)的邊緣資源和管理邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的整合，結(jié)合邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的分布式特點(diǎn)，集中整合分散的資源進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)度和統(tǒng)一管理，彌補(bǔ)邊緣設(shè)備的異構(gòu)性，使邊緣設(shè)備能夠相互通信并以統(tǒng)一的方式交換信息，實(shí)現(xiàn)連接、數(shù)據(jù)、管理、控制和應(yīng)用等方面的協(xié)同[22]。

按照功能劃分，基于SDN的云邊協(xié)同架構(gòu)下邊緣云的結(jié)構(gòu)如圖 6所示，該架構(gòu)與基于SDN的云邊協(xié)同架構(gòu)對(duì)應(yīng)，同樣采用基于SDN控制器分級(jí)控制的思想，實(shí)現(xiàn)對(duì)邊緣計(jì)算資源的控制。底層的基礎(chǔ)設(shè)施層包括但不限于：分布式互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心、運(yùn)營(yíng)商通信網(wǎng)絡(luò)邊緣基礎(chǔ)設(shè)施、邊緣側(cè)客戶節(jié)點(diǎn)(如邊緣網(wǎng)關(guān)、家庭網(wǎng)關(guān)等)等邊緣設(shè)備及其對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境[16]。不同類型和不同地域的邊緣基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)成不同的邊緣云，每一個(gè)邊緣云都是基于SDN架構(gòu)的完整SDN邊緣網(wǎng)絡(luò)，具備SDN網(wǎng)絡(luò)特性和邊緣計(jì)算能力，能夠獨(dú)立完成邊緣計(jì)算環(huán)境下的資源調(diào)度和計(jì)算服務(wù)，并由局部的邊緣控制器實(shí)現(xiàn)本區(qū)域內(nèi)邊緣設(shè)備資源協(xié)同、任務(wù)調(diào)度和系統(tǒng)管理等功能。

Figure 6 SDN-based edge computing architecture

例如在校園環(huán)境中，學(xué)生可能在一天甚至更短的時(shí)間內(nèi)訪問(wèn)不同的園區(qū)，移動(dòng)性和切換是不可避免的。在該場(chǎng)景中，SDN控制器可以跟蹤并為用戶獲取和分配最近的IP地址，由于控制器知道用戶和邊緣環(huán)境信息，能夠依據(jù)信息數(shù)據(jù)確定切換的最佳路徑，保證傳輸時(shí)間的最小化[44]，并且能夠使用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，將預(yù)測(cè)結(jié)果下發(fā)至邊緣節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的平滑遷移。同時(shí)，當(dāng)移動(dòng)設(shè)備發(fā)出應(yīng)用請(qǐng)求后，由最近的控制器或更高級(jí)別的控制器進(jìn)行任務(wù)劃分，根據(jù)當(dāng)前邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)決策該任務(wù)由單個(gè)邊緣云完成還是需要不同邊緣云之間的協(xié)同合作完成，任務(wù)劃分完成后由邊緣云集中控制器將任務(wù)轉(zhuǎn)發(fā)至底層網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)單個(gè)邊緣云或多個(gè)邊緣云的協(xié)同計(jì)算。

SDN在邊緣計(jì)算領(lǐng)域的研究還在持續(xù)推進(jìn)，SDN對(duì)邊緣計(jì)算領(lǐng)域的貢獻(xiàn)和相關(guān)研究如表7所示[44-55]。

3.4 基于SDN的核心云

基于SDN的核心云實(shí)現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)云計(jì)算范圍內(nèi)的資源整合與管理協(xié)同，其中對(duì)所有資源(計(jì)算、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)中心、安全性和SLA等)的管理和監(jiān)控都是由軟件定義的[56]，有助于通過(guò)SDN控制器處理鏈接和節(jié)點(diǎn)并進(jìn)行動(dòng)態(tài)配置，對(duì)硬件和軟件資源靈活管理，消除了云資源配置和管理中的復(fù)雜性，并使網(wǎng)絡(luò)管理員能夠動(dòng)態(tài)修改網(wǎng)絡(luò)配置以支持來(lái)自云任務(wù)的傳入服務(wù)請(qǐng)求[40]。

基于SDN的核心云體系架構(gòu)如圖 7所示，其中云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中的各類計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備構(gòu)成單個(gè)云計(jì)算中心，并由核心控制器負(fù)責(zé)管理本地云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中基礎(chǔ)物理資源、虛擬機(jī)管理和存儲(chǔ)分配功能，并將網(wǎng)絡(luò)規(guī)范解析為配置命令，從而在要啟用SDN的交換機(jī)上安裝策略集，以精細(xì)的粒度控制執(zhí)行最優(yōu)路由策略和網(wǎng)絡(luò)范圍內(nèi)的資源優(yōu)化[57]，實(shí)現(xiàn)單個(gè)云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中云監(jiān)控、云部署和云計(jì)劃等功能，以及服務(wù)水平協(xié)議等的控制。

不同地域的基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)成的不同云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)由更高級(jí)別核心云控制器提供多云集中管理，當(dāng)單個(gè)云計(jì)算中心滿足不了任務(wù)的需求時(shí)進(jìn)行任務(wù)劃分和任務(wù)卸載，并協(xié)同不同地域云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)之間的資源實(shí)現(xiàn)任務(wù)的最佳執(zhí)行。邏輯上集中的SDN控制平面將提供云資源和訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)可用性的全面視圖，確保在提供足夠帶寬和服務(wù)級(jí)別的鏈路上將云任務(wù)定向到資源充足的數(shù)據(jù)中心[39]，分級(jí)控制的云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)控制器確保單個(gè)云計(jì)算中心或多個(gè)云計(jì)算中心的資源合理調(diào)度，滿足動(dòng)態(tài)定義網(wǎng)絡(luò)需求。借助基于SDN API的開放環(huán)境，用戶可以快速實(shí)現(xiàn)不同工業(yè)應(yīng)用程序的開發(fā)并將其部署在平臺(tái)上[15]。SDN對(duì)云計(jì)算領(lǐng)域的貢獻(xiàn)和相關(guān)研究總結(jié)如表 8所示。

Table 7 SDN’s contribution to the field of edge computing and related research

Figure 7 Architecture of SDN-based core cloud

3.5 基于SDN的邊緣智能網(wǎng)關(guān)

邊緣智能網(wǎng)關(guān)作為云平臺(tái)層和邊緣層設(shè)備管理服務(wù)的通信樞紐，擔(dān)負(fù)著實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算和邊緣層相關(guān)功能的作用。它是由基于SDN的云平臺(tái)統(tǒng)一配置和管理的，但同時(shí)邊緣智能網(wǎng)關(guān)是獨(dú)立的，以實(shí)現(xiàn)云支持的邊緣側(cè)系統(tǒng)的正常運(yùn)行[15]，基于SDN的邊緣智能網(wǎng)關(guān)如圖 8所示。

邊緣智能網(wǎng)關(guān)通過(guò)使用SDN技術(shù)和AI算法兼容各類操作系統(tǒng)，根據(jù)云平臺(tái)發(fā)布的配置信息，將設(shè)備的通信協(xié)議適配為同步設(shè)備的靜態(tài)信息，并收集實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。結(jié)合本地、邊緣和云端的差異性，在不同位置提供不同的通信協(xié)議和不同的AI計(jì)算算法。本地?cái)?shù)據(jù)被存儲(chǔ)和分析，然后提供給邊緣應(yīng)用程序，或通過(guò)協(xié)議轉(zhuǎn)換傳遞到云平臺(tái)以進(jìn)行進(jìn)一步的分析和處理。開發(fā)人員可以通過(guò)云平臺(tái)在網(wǎng)關(guān)中部署數(shù)據(jù)處理模型或APP，進(jìn)行時(shí)間延遲和對(duì)安全性敏感的邊緣數(shù)據(jù)分析，減輕向云傳輸數(shù)據(jù)的壓力，并提高針對(duì)不同設(shè)備的服務(wù)的靈活性[15]。SDN網(wǎng)絡(luò)的靈活性可開發(fā)支持各類通信協(xié)議的終端通信交互模塊，各模塊在SDN控制器下協(xié)同工作，并通過(guò)開放的API接口進(jìn)行數(shù)據(jù)交互和共享。

Table 8 SDN’s contribution to the field of cloud computing and related research

Figure 8 Edge intelligent gateway based on SDN

3.6 案例分析

以視頻分析應(yīng)用為例，當(dāng)前視頻分析應(yīng)用處理視頻數(shù)據(jù)的通用做法是將監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)流上傳到部署在遠(yuǎn)端云計(jì)算中心的視頻服務(wù)器，由視頻服務(wù)器進(jìn)行相關(guān)的分析處理和存儲(chǔ)，如圖9所示。但是，大量的原始視頻流數(shù)據(jù)未經(jīng)處理直接上傳到云端，將對(duì)回傳帶寬和視頻服務(wù)器存儲(chǔ)空間提出更高的要求，尤其是視頻監(jiān)控中那些不具有可用信息的視頻數(shù)據(jù)，且待云端處理后再將結(jié)果返回也將增加傳輸時(shí)延，不利于實(shí)時(shí)性要求較高的服務(wù)實(shí)現(xiàn)。

Figure 9 Video analysis in SDN-based cloud-edge collaborative scenario

基于SDN的邊云協(xié)同架構(gòu)將會(huì)極大地提升該應(yīng)用的效率與質(zhì)量，工作流程如下所示：

(1)進(jìn)行基于SDN的云邊協(xié)同架構(gòu)建設(shè)，并根據(jù)實(shí)際的終端設(shè)備、物理資源和網(wǎng)絡(luò)等完成前期的控制通道建立、信息收集與存儲(chǔ)、路由業(yè)務(wù)學(xué)習(xí)和計(jì)算交換路徑等工作。

(2)由攝像頭進(jìn)行監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)的采集，并根據(jù)路由信息將視頻數(shù)據(jù)以無(wú)線或者有線的方式轉(zhuǎn)發(fā)到距離最近的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，接入邊緣云。

(3)在邊緣云SDN控制器的控制下，部署在邊緣云上的視頻分析和管理應(yīng)用利用邊緣云的算力完成視頻的分析處理，如視頻壓縮、時(shí)間監(jiān)測(cè)和視頻剪輯等。

(4)待邊緣側(cè)完成視頻處理后，視頻分析與管理應(yīng)用根據(jù)網(wǎng)絡(luò)預(yù)先配置向上一級(jí)控制器上報(bào)監(jiān)測(cè)的特定事件、壓縮好的視頻或者剪輯好的視頻片段。

(5)對(duì)于復(fù)雜度較低、計(jì)算任務(wù)量較小、存儲(chǔ)空間需求小的任務(wù)直接由邊緣云完成。對(duì)于復(fù)雜度非常高、計(jì)算任務(wù)量較大、存儲(chǔ)空間需求大的任務(wù)，待邊緣云對(duì)視頻進(jìn)行預(yù)處理后上傳信息到全局集中控制器，由全局集中控制器根據(jù)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的任務(wù)處理情況和實(shí)際可用資源生成智能任務(wù)決策，將指令下發(fā)至邊緣云與核心云后由邊緣云將預(yù)處理后的視頻結(jié)果發(fā)送至核心云，由核心云完成后續(xù)的視頻分析處理。

(6)核心云超大規(guī)模的計(jì)算、存儲(chǔ)資源可以為后續(xù)任務(wù)執(zhí)行提供保障，原視頻數(shù)據(jù)流的高速率大寬帶傳輸，經(jīng)過(guò)邊緣云預(yù)處理后可以有效降低對(duì)回傳帶寬的消耗，提升視頻分析處理效率和質(zhì)量。

4 基于SDN的云邊協(xié)同特點(diǎn)及其面臨的挑戰(zhàn)

在整個(gè)基于SDN的云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)框架中，每一個(gè)局部區(qū)域都是一個(gè)SDN網(wǎng)絡(luò)，具備SDN的基本架構(gòu)，都可以獨(dú)立進(jìn)行并通過(guò)開放和可編程接口實(shí)現(xiàn)“軟件定義”，即整個(gè)云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)是由不同層級(jí)的SDN網(wǎng)絡(luò)復(fù)合而成的，都是基于SDN架構(gòu)構(gòu)成而又逐級(jí)控制的。每一層SDN網(wǎng)絡(luò)都可以通過(guò)一組SDN接口(南向、北向、東西向接口)實(shí)現(xiàn)彼此之間的通信。

通過(guò)逐級(jí)SDN控制的架構(gòu)可以使得整個(gè)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的控制負(fù)載優(yōu)化分布，減少全局集中控制器的控制開銷，依靠逐級(jí)控制器實(shí)現(xiàn)局部和全局的不同層次控制決策，縮短轉(zhuǎn)發(fā)控制的等待時(shí)間，降低延遲，更好地實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)決策以提高系統(tǒng)性能，并且每層控制器的相對(duì)獨(dú)立又保證了各個(gè)區(qū)域的相對(duì)獨(dú)立，可以降低計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的單點(diǎn)故障風(fēng)險(xiǎn)，提升整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的安全性和穩(wěn)定性。

邊緣和云之間的協(xié)同依賴于SDN中兼容的中間件，提升云邊協(xié)同系統(tǒng)的靈活性和適應(yīng)性，擴(kuò)大了云邊協(xié)同的上下文范圍。通過(guò)SDN管理大型的云邊協(xié)作系統(tǒng)降低了位于不同位置的服務(wù)器的復(fù)雜性，使得云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)可以互換使用云計(jì)算和邊緣計(jì)算的資源，實(shí)現(xiàn)跨網(wǎng)絡(luò)的智能流量控制和計(jì)算決策[11]。

此外，基于SDN的云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在資源、管理和應(yīng)用方面還具備如表9所示的特點(diǎn)。

基于SDN云邊協(xié)同計(jì)算網(wǎng)絡(luò)雖然在資源、管理和應(yīng)用方面具有諸多優(yōu)點(diǎn)，但是在單點(diǎn)失效、API規(guī)范、互操作性和安全威脅等方面還面臨諸多問(wèn)題與挑戰(zhàn)，如表10所示。

Table 9 Features of SDN-based cloud-edge collaboration architecture

Table 10 Challenges of cloud-edge collaboration based on SDN

5 結(jié)束語(yǔ)

SDN網(wǎng)絡(luò)具備的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢(shì)填補(bǔ)了云邊協(xié)同之間協(xié)調(diào)控制的空白，為云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)提供了核心技術(shù)支撐，將傳統(tǒng)云到端的計(jì)算模式演進(jìn)為“云-邊-端”三位一體新型架構(gòu)[17]。

雖然基于SDN的云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)具體實(shí)現(xiàn)時(shí)在單點(diǎn)失效、網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展性、API接口標(biāo)準(zhǔn)、互操作性和安全威脅等方面還存在諸多挑戰(zhàn)和困難，但是可以預(yù)見的是，隨著技術(shù)的成熟與新應(yīng)用的出現(xiàn)，基于SDN的云邊協(xié)同融合網(wǎng)絡(luò)將推動(dòng)傳統(tǒng)的“云-端”網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)為“云-邊-端”的新興計(jì)算結(jié)構(gòu)，更加匹配萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代的智能業(yè)務(wù)[27]。

本文重點(diǎn)對(duì)云邊協(xié)同領(lǐng)域相關(guān)的內(nèi)涵、場(chǎng)景和平臺(tái)等研究進(jìn)展做了總結(jié)與分析，基于SDN網(wǎng)絡(luò)提出了基于SDN的云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，對(duì)該架構(gòu)進(jìn)行了詳細(xì)介紹，并對(duì)其面臨的問(wèn)題和挑戰(zhàn)進(jìn)行了歸納。通過(guò)綜述總結(jié)SDN對(duì)云計(jì)算和邊緣計(jì)算協(xié)同領(lǐng)域的影響，探討分析了該領(lǐng)域內(nèi)的研究目標(biāo)和方法，以促進(jìn)該領(lǐng)域的未來(lái)研究，為進(jìn)一步深入研究云邊協(xié)同提供有益的參考。