高宏璟陳云選

（1.中國(guó)信息通信研究院，北京 100000；2.重慶信息通信研究院，重慶 400065）

0 引言

如今，新興的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對(duì)人們的生活方式產(chǎn)生了巨大的影響，例如智能家居、疫情防控和控制以及電信。這些應(yīng)用不僅消耗大量的能源、內(nèi)存和計(jì)算資源，而且對(duì)時(shí)延的要求也很?chē)?yán)苛。盡管科技的快速發(fā)展使得終端物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備變得更加強(qiáng)大，但是對(duì)于單個(gè)設(shè)備而言，運(yùn)行大型應(yīng)用程序時(shí)電池、CPU 和內(nèi)存仍然不足[1]。計(jì)算卸載被視為上述問(wèn)題的解決方案之一，將計(jì)算任務(wù)卸載到其他系統(tǒng)以執(zhí)行，移動(dòng)設(shè)備可以將計(jì)算任務(wù)轉(zhuǎn)移到云中以解決資源短缺的問(wèn)題。但是，隨著物聯(lián)網(wǎng)的快 速發(fā)展和普及，數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將需要云服務(wù)。這將給傳統(tǒng)的云計(jì)算帶來(lái)很多挑戰(zhàn)，例如傳輸延遲，帶寬限制等問(wèn)題。為了有效應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，正在出現(xiàn)一種新的計(jì)算范例，稱(chēng)為邊緣計(jì)算。它利用靠近用戶(hù)的邊緣服務(wù)器（例如Cloudlet 和MEC）在網(wǎng)絡(luò)邊緣提供計(jì)算和存儲(chǔ)服務(wù)。與云計(jì)算模式相比，邊緣計(jì)算具有低延遲、高帶寬和安全性等特征[2]。

在邊緣計(jì)算中，問(wèn)題的核心在于如何作出卸載決策，計(jì)算任務(wù)的卸載決策受到多方面因素的影響，這其中就包括任務(wù)特征、網(wǎng)絡(luò)信道條件和服務(wù)器差異等許多因素的影響。同樣，不穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)也會(huì)影響卸載所帶來(lái)的收益。因此，如何根據(jù)各種因素及其不可預(yù)測(cè)的變化作出卸載決策，以達(dá)到預(yù)期的目的仍然是一個(gè)研究問(wèn)題。

1 邊緣計(jì)算概述

邊緣計(jì)算源于ETSI，與傳統(tǒng)的云計(jì)算不同，它的定義是在距離用戶(hù)移動(dòng)終端最近的無(wú)線(xiàn)接入網(wǎng)內(nèi)提供IT 服務(wù)環(huán)境以及云計(jì)算能力，其目的是為了減小端到端的時(shí)延，從而使得網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)效率、業(yè)務(wù)分發(fā)/傳送能力得到有效的提升，改善用戶(hù)的體驗(yàn)。表1簡(jiǎn)述了云計(jì)算和邊緣計(jì)算的對(duì)比。

表1 云計(jì)算和邊緣計(jì)算的對(duì)比

如圖1所示，描述的是MEC 的一般體系架構(gòu)，如社交網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及物聯(lián)網(wǎng)中不同的傳感器和終端設(shè)備通過(guò)邊緣網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)與核心網(wǎng)的連接。隨著基于LTE 的無(wú)線(xiàn)接入網(wǎng)的發(fā)展，通過(guò)部署MEC 將云服務(wù)下沉到用戶(hù)附近更具可行性。因此，每個(gè)邊緣平臺(tái)代表一個(gè)邊緣云，其中包含針對(duì)目標(biāo)移動(dòng)環(huán)境的應(yīng)用程序和服務(wù)。

圖1 MEC體系結(jié)構(gòu)

MEC 構(gòu)成具有內(nèi)置IT 服務(wù)的地理分布式服務(wù)器，這些服務(wù)器在移動(dòng)用戶(hù)場(chǎng)所（如商場(chǎng)）本地實(shí)現(xiàn)。MEC可以部署在固定位置，例如在公園或位于任何移動(dòng)物體中的移動(dòng)設(shè)備上。MEC 可以部署在LTE 基站（eNodeB）或多技術(shù)（3G/LTE）小區(qū)聚合站點(diǎn)。多技術(shù)小區(qū)聚合站點(diǎn)可以位于室內(nèi)或室外。為了在基站推動(dòng)智能并有效優(yōu)化無(wú)線(xiàn)接入網(wǎng)服務(wù)，MEC 技術(shù)開(kāi)發(fā)了一個(gè)充滿(mǎn)活力的生態(tài)系統(tǒng)和一條新的價(jià)值鏈，為移動(dòng)用戶(hù)提供附近位置的智能服務(wù)。

綜上所述，MEC 的關(guān)鍵價(jià)值主張是，它通過(guò)將云資源推到移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的邊緣來(lái)提供云計(jì)算，從而滿(mǎn)足計(jì)算量大的應(yīng)用程序需求，延遲敏感和高帶寬要求。

2 邊緣計(jì)算研究熱點(diǎn)

（1）計(jì)算卸載。計(jì)算卸載是由于終端設(shè)備受到其自身能力的限制，將全部或者部分計(jì)算任務(wù)卸載到邊緣服務(wù)器進(jìn)行計(jì)算，從而達(dá)到降低時(shí)延、減少終端能耗的目的。卸載決策作為計(jì)算卸載的核心問(wèn)題，其主要解決的是終端設(shè)備如何卸載計(jì)算任務(wù)、卸載多少以及卸載什么的問(wèn)題。通過(guò)卸載決策的優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行劃分，一般可分為三種類(lèi)型：權(quán)衡時(shí)延和能耗、降低能耗、降低時(shí)延。

（2）移動(dòng)性管理。終端應(yīng)用的移動(dòng)端受益于邊緣計(jì)算資源分布廣泛的特點(diǎn)，通常情況下一個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)只服務(wù)于周邊的用戶(hù)。相比之下，傳統(tǒng)的云計(jì)算對(duì)終端應(yīng)用的移動(dòng)性則是通過(guò)數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)椒?wù)器來(lái)實(shí)現(xiàn)，并且服務(wù)器位置是固定的，因此，在邊緣計(jì)算的場(chǎng)景下，終端應(yīng)用的移動(dòng)性管理是一個(gè)新開(kāi)始。這其中主要包含兩個(gè)問(wèn)題：資源發(fā)現(xiàn)，即用戶(hù)在移動(dòng)時(shí)對(duì)周?chē)衫玫馁Y源進(jìn)行快速發(fā)現(xiàn)及選擇。另一個(gè)問(wèn)題是資源切換，即當(dāng)用戶(hù)移動(dòng)時(shí)，移動(dòng)應(yīng)用使用的計(jì)算資源可能會(huì)在多個(gè)設(shè)備間切換。資源切換要將服務(wù)程序的運(yùn)行現(xiàn)場(chǎng)遷移，保證服務(wù)連續(xù)性是邊緣計(jì)算研究的一個(gè)重點(diǎn)。

3 邊緣計(jì)算卸載影響因素

（1）設(shè)備因素。設(shè)備因素指的是設(shè)備特性和狀態(tài)，例如異質(zhì)性，位置和移動(dòng)性。首先，邊緣設(shè)備種類(lèi)繁多，包括移動(dòng)設(shè)備、傳感器和IoT 設(shè)備，它們具有不同的硬件體系結(jié)構(gòu)、處理能力、存儲(chǔ)容量和操作系統(tǒng)。因此，設(shè)備的異質(zhì)性將在一定程度上影響卸載效果，例如執(zhí)行時(shí)間和能耗。其次，設(shè)備的位置可能會(huì)影響接收信號(hào)的強(qiáng)度，如果設(shè)備的位置靠近服務(wù)器或信號(hào)發(fā)送器，則設(shè)備接收到的信號(hào)很強(qiáng)，容易卸載；相反，當(dāng)位置遠(yuǎn)離服務(wù)器或信號(hào)發(fā)送器時(shí)，接收到的信號(hào)較弱且難以卸載。

（2）網(wǎng)絡(luò)因素。對(duì)于計(jì)算卸載，網(wǎng)絡(luò)條件是一個(gè)重要因素，會(huì)對(duì)卸載決策產(chǎn)生重大影響。它包括鏈路質(zhì)量、帶寬、網(wǎng)絡(luò)干擾等。首先，鏈路質(zhì)量對(duì)于數(shù)據(jù)傳輸至關(guān)重要。邊緣設(shè)備通常通過(guò)無(wú)線(xiàn)與服務(wù)器通信，無(wú)線(xiàn)信道具有反射、折射和多徑衰落，這使得信道具有很強(qiáng)的時(shí)變特性，并導(dǎo)致符號(hào)間干擾。正是由于無(wú)線(xiàn)信道所具備的時(shí)變性特征，使得任務(wù)卸載的時(shí)延無(wú)法準(zhǔn)確刻畫(huà)，從而影響卸載決策的選擇。文獻(xiàn)[3]研究了移動(dòng)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)和固定邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)以合作提供低延遲的計(jì)算服務(wù)。此外，在復(fù)雜且動(dòng)態(tài)的IoV 環(huán)境中，處理節(jié)點(diǎn)和通信鏈路的中斷都是不可避免的。為了確保對(duì)延遲敏感的IoV服務(wù)的高可靠性完成，將部分計(jì)算分流和可靠的任務(wù)分配以及帶有后處理機(jī)制的可靠任務(wù)引入EC-SDIoV。

文獻(xiàn)[4]研究如何在具有URLLC 和eMBB 服務(wù)的移動(dòng)邊緣計(jì)算（MEC）系統(tǒng)中分析延遲并優(yōu)化短數(shù)據(jù)包的卸載方案。為了減少短數(shù)據(jù)包的計(jì)算延遲，在MEC 系統(tǒng)中部署了處理器共享（PS）服務(wù)器，其中，總計(jì)算能力平均分配給服務(wù)器中的所有數(shù)據(jù)包。這樣，短數(shù)據(jù)包可以繞開(kāi)服務(wù)器中的長(zhǎng)數(shù)據(jù)包。得出PS 服務(wù)器中短數(shù)據(jù)包所經(jīng)歷的延遲的互補(bǔ)累積分布函數(shù)的閉式表達(dá)式，在滿(mǎn)足可靠性的前提下優(yōu)化卸載概率，從而有效減少端到端的延遲。

（3）服務(wù)因素。計(jì)算卸載的效果主要取決于服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的選擇，服務(wù)器節(jié)點(diǎn)為處理任務(wù)提供服務(wù)。這些服務(wù)器節(jié)點(diǎn)可以是邊緣服務(wù)器或附近的IoT 設(shè)備，也可以是云服務(wù)器。從理論上講，可以將應(yīng)用程序或任務(wù)卸載到任何服務(wù)器節(jié)點(diǎn)上以執(zhí)行。但實(shí)際上，邊緣設(shè)備在作出卸載決策之前應(yīng)考慮服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力、可用資源、距離和訪(fǎng)問(wèn)技術(shù)。計(jì)算能力代表服務(wù)器節(jié)點(diǎn)處的處理速度，這是確定是否要卸載的重要但不是惟一的因素。資源不足也可能會(huì)影響響應(yīng)時(shí)間。例如，當(dāng)任務(wù)卸載到服務(wù)器節(jié)點(diǎn)，但CPU 過(guò)載或被其他線(xiàn)程占用時(shí)，該任務(wù)將被掛起并等待CPU，這樣會(huì)增加響應(yīng)時(shí)間并影響卸載效果。文獻(xiàn)[5]利用軟件定義網(wǎng)絡(luò)的思想，基于全局感知的特點(diǎn)，提出一種邊緣協(xié)作體系架構(gòu)，來(lái)實(shí)現(xiàn)資源共享，從而實(shí)現(xiàn)任務(wù)的高效卸載。特別是考慮到本地服務(wù)器的負(fù)載過(guò)高以及遠(yuǎn)程服務(wù)器的閑置資源，基于博弈論的思想獲得用戶(hù)的最佳卸載策略。

4 邊緣計(jì)算卸載策略

（1）完全卸載。文獻(xiàn)[6]通過(guò)云邊協(xié)作處理模式來(lái)實(shí)現(xiàn)最小化時(shí)延的目標(biāo)。首先，聯(lián)合通信和計(jì)算資源分配問(wèn)題進(jìn)行建模，得到所有移動(dòng)設(shè)備的加權(quán)和時(shí)延公式。然后，作為回傳鏈路容量和云計(jì)算容量的函數(shù)。最后，基于Cauchy-Buniakowsky-Schwarz 閉環(huán)形式，得出最優(yōu)卸載策略。X.Duan 等人[7]針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算中的任務(wù)卸載策略和性能優(yōu)化問(wèn)題，本文研究了如何有效卸載應(yīng)用程序，以實(shí)現(xiàn)卸載成本與系統(tǒng)性能之間的權(quán)衡?？紤]到邊緣服務(wù)器的區(qū)域優(yōu)勢(shì)和遠(yuǎn)程云計(jì)算中心的豐富資源，構(gòu)建了以卸載成本為優(yōu)化目標(biāo)，隊(duì)列穩(wěn)定性為約束條件的優(yōu)化模型，并提出了漂移加成本計(jì)算的卸載策略（DCCO）基于Lyapunov 優(yōu)化。

（2）部分卸載。文獻(xiàn)[8]提出了一種針對(duì)移動(dòng)邊緣云計(jì)算的能耗最小化優(yōu)化問(wèn)題。應(yīng)用KKT 條件解決了該問(wèn)題，并針對(duì)此問(wèn)題提出了請(qǐng)求卸載方案。特別地，卸載方案由每個(gè)時(shí)隙的能量消耗和帶寬容量確定。文獻(xiàn)[9]提出了一種針對(duì)實(shí)時(shí)和計(jì)算密集型應(yīng)用程序的節(jié)能任務(wù)卸載方案，該方案可優(yōu)化移動(dòng)設(shè)備的能耗，而不會(huì)違反此類(lèi)應(yīng)用程序的嚴(yán)格延遲要求。特別是，為了在移動(dòng)設(shè)備上節(jié)省本地能源，提出了一種計(jì)算和功耗優(yōu)化（CPO）算法，以實(shí)現(xiàn)最佳的作資源分配。然后，提出了一種多設(shè)備和多服務(wù)器任務(wù)聯(lián)合任務(wù)分擔(dān)博弈（JTOG）算法，以最大程度地減少所有生成多個(gè)任務(wù)的移動(dòng)設(shè)備的能耗。

5 邊緣計(jì)算卸載指標(biāo)

在時(shí)延方面，文獻(xiàn)[10]研究了在一個(gè)云邊緣協(xié)作系統(tǒng)中，聯(lián)合通信和計(jì)算資源分配來(lái)最小化所有設(shè)備的加權(quán)和延遲。文獻(xiàn)[11]通過(guò)將計(jì)算密集型任務(wù)卸載到MEC 服務(wù)器來(lái)提高QoS，考慮同時(shí)分配MEC 服務(wù)器的無(wú)線(xiàn)電資源和計(jì)算資源，以提高系統(tǒng)效率。除此之外，還考慮了各種任務(wù)的要求，也就是說(shuō)，假設(shè)不同的任務(wù)可能具有不同的延遲要求，將問(wèn)題表述為成本最小化問(wèn)題，并設(shè)計(jì)一種啟發(fā)式算法來(lái)解決該問(wèn)題。

在能耗方面，文獻(xiàn)[12]研究了多用戶(hù)單服務(wù)器的場(chǎng)景，并基于該場(chǎng)景提出了一種SMSEF 算法來(lái)降低設(shè)備移動(dòng)能耗。該算法利用貪心選擇來(lái)解決MEC 計(jì)算資源分配、信道分配和功率控制的優(yōu)化問(wèn)題，并給出相應(yīng)的求解方法。在文獻(xiàn)[13]中，作者提出了一個(gè)框架，該框架考慮應(yīng)用程序和系統(tǒng)特定的參數(shù)來(lái)確定能源最佳的計(jì)算卸載配置，后續(xù)研究了在卸載時(shí)對(duì)能量受限的終端進(jìn)行壓縮減壓的可行性。

在能耗和時(shí)延共同考慮方面，文獻(xiàn)[14]研究了一種基于價(jià)格的分布式方法來(lái)管理用戶(hù)的計(jì)算任務(wù)?；赟tackelberg 博弈建立了邊緣云與用戶(hù)之間的交互模型，其中邊緣云根據(jù)有限的計(jì)算能力設(shè)置價(jià)格以實(shí)現(xiàn)收入的最大化，用戶(hù)對(duì)于邊緣云給定的價(jià)格，在本地作出卸載決策以實(shí)現(xiàn)本身成本最小化。在文獻(xiàn)[15]中，作者在任務(wù)可分割的場(chǎng)景下，設(shè)計(jì)了一種基于時(shí)分多址（TDMA）和正交頻分多址（OFDMA）的多用戶(hù)邊緣計(jì)算系統(tǒng)的資源分配機(jī)制，以最小化設(shè)備能耗的加權(quán)總和，并使執(zhí)行延遲低于延遲要求。

6 未來(lái)發(fā)展和挑戰(zhàn)

（1）安全。安全問(wèn)題是確保MEC 部署安全的主要問(wèn)題之一。當(dāng)前的研究雖然有一些適用于MEC 的安全性機(jī)制，但是仍有一些問(wèn)題需要適當(dāng)?shù)难芯?。例如，?jì)算密集型應(yīng)用程序?qū)⑵溆?jì)算外包給MEC 服務(wù)器，通過(guò)無(wú)線(xiàn)介質(zhì)來(lái)執(zhí)行計(jì)算任務(wù)，從而增加了入侵的風(fēng)險(xiǎn)。此外，連接到公共物理服務(wù)器的不同用戶(hù)也會(huì)引發(fā)安全問(wèn)題。通過(guò)加密和解密策略可以移動(dòng)應(yīng)用程序數(shù)據(jù)，但它會(huì)影響應(yīng)用程序性能。

（2）定價(jià)。MEC 環(huán)境涉及幾個(gè)參與者，他們?yōu)楦髯缘姆?wù)報(bào)價(jià)不同。這些參與者具有不同的付款方式，不同的客戶(hù)管理模型和不同的業(yè)務(wù)策略。因此，它提出了幾個(gè)問(wèn)題：一是共同商定的價(jià)格是多少？二是付款方式是什么？三是誰(shuí)來(lái)處理客戶(hù)付款。例如，用戶(hù)設(shè)備上的游戲應(yīng)用程序必須利用云資源，移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和游戲服務(wù)。用戶(hù)必須為游戲付費(fèi)，該游戲應(yīng)平均分配給所有相關(guān)實(shí)體，或者按照雙方的合同分配。可以說(shuō)，不同實(shí)體之間很難達(dá)成定價(jià)協(xié)議。

7 結(jié)束語(yǔ)

本文介紹了邊緣計(jì)算的架構(gòu)，針對(duì)邊緣計(jì)算的研究熱點(diǎn)之一計(jì)算卸載，從卸載影響因素、策略、指標(biāo)等方面進(jìn)行了詳細(xì)的調(diào)研和總結(jié)，針對(duì)現(xiàn)有的研究工作對(duì)邊緣計(jì)算的未來(lái)發(fā)展提出了展望。