边缘计算是一种分布式计算范式，它使计算和数据存储更接近需要计算和数据存储的位置，以提高响应时间和节省带宽。

边缘计算的起源在于20世纪90年代末创建的内容传输网络，该网络从部署在用户附近的边缘服务器上提供网络和视频内容。

在2000年初，这些网络发展到在边缘服务器上托管应用和应用组件，由此产生了第一个商业边缘计算服务，这些服务托管的应用包括经销商定位器、购物车、实时数据聚合器和广告插入引擎等，现代边缘计算通过虚拟化技术极大地扩展了边缘计算能力，使边缘服务器上更容易部署和运行更广泛的应用。

边缘计算基础设施

1      定义

边缘计算的一个定义是任何类型的计算机程序在靠近请求的地方提供低延迟的计算过程。

Karim Arabi在IEEE 2014年的DAC主题演讲中，以及随后在2015年麻省理工学院MTL研讨会上的邀请演讲中，将边缘计算广义地定义为发生在网络边缘的所有云外计算，更具体地说，是发生在需要实时处理数据的应用中。

在他的定义中，云计算操作的是大数据，而边缘计算操作的是 "即时数据"，即传感器或用户产生的实时数据。

根据The State of the Edge报告，边缘计算集中在 "靠近最后一英里网络的服务器上。"

ETSI MEC ISG标准委员会主席Alex Reznik松散地定义了这个术语。"任何非传统数据中心的东西都可能成为某人的'边缘'"。

用于游戏流的边缘节点被称为gamelet，它通常距离客户端一到两跳，Per Anand和Edwin说：“边缘节点大多距离移动客户端一到两跳，以满足在云游戏背景下实时游戏的响应时间限制”。

2      边缘计算的理念和挑战

网络边缘的物联网设备的增加，产生了大量的数据，这些数据需要在数据中心进行计算，这一状况将网络带宽需求推到了极限，尽管网络技术有所改进，但数据中心无法保证可接受的传输速率和响应时间，这可能是许多应用的关键要求。

此外，边缘的设备不断消耗来自云端的数据，迫使企业构建内容交付网络，利用物理上接近最终用户的优势，将数据和服务供应分散化。

同样，边缘计算的目的是将计算从数据中心向网络边缘转移，利用智能对象、手机或网络网关代表云端执行任务和提供服务。

通过将服务转移到边缘，系统可以提供内容缓存、服务交付、存储和物联网管理，从而提高响应时间和传输速率。

同时，将逻辑分布在不同的网络节点中，又带来了新的问题和挑战。

2.1    隐私和安全的考量

这种范式的分布式性质引入了云计算中使用的安全方案的转变。不仅要对数据进行加密，而且要采用不同的加密机制，因为数据可能会在通过互联网连接的不同分布式节点之间传输，最终到达云端。

边缘节点也可能是资源受限的设备，在安全方法上限制了选择。

此外，还需要从集中式的自上而下的基础设施转向分散式的信任模式。

另一方面，通过将数据保存在边缘，可以将收集到的数据的所有权从服务提供商转移到终端用户。

2.2    可扩展性的减慢

分布式网络的可扩展性必须面对不同的问题。

首先，它必须考虑到设备的异构性，具有不同的性能和能源限制，高度动态的状况和连接的可靠性，相比之下，云数据中心的基础设施更加强大。

此外，安全要求可能会在节点之间的通信中引入进一步的延迟，这可能会减慢扩展过程。

2.3    可靠性的保障

为了保持服务的活力，对故障切换的管理至关重要。如果单个节点宕机，无法到达，用户仍应能不间断地访问服务。

此外，边缘计算系统必须提供从故障中恢复的动作能力，并就事件的发生向用户发出警报。为了达到这个目的，每个设备都必须维护整个分布式系统的网络拓扑结构，从而使错误的检测和恢复变得容易可行。

其他可能影响这方面的因素是所使用的连接技术，这可能提供不同水平的可靠性，以及边缘产生的数据的准确性，由于特定的环境条件，这些数据可能是不可靠的。

2.4    速度的加快

边缘计算使分析计算资源接近终端用户，因此有助于加快通信速度。一个设计良好的边缘平台将大大超越传统的云端系统。

2.5    效率的提升

由于分析资源程序离最终用户很近，复杂的分析工具和人工智能工具可以在系统边缘运行。这种放在边缘的位置有助于提高运营效率，给系统带来很多优势。

3      边缘计算的具体应用

边缘应用服务减少了必须移动的数据量、随之而来的流量以及数据必须移动的距离。这提供了更低的延迟并降低了传输成本。用于实时应用的计算转载，如面部识别算法，在响应时间上有相当大的改善。

进一步的研究表明，在移动用户附近使用被称为cloudlets的资源丰富的机器，提供通常在云中提供的服务，当一些任务转载到边缘节点时，达到了执行时间的改善。

另一方面，由于设备和节点之间的传输时间，转载每个任务可能会导致速度减慢，因此根据工作负载可以定义一个最佳配置。

该架构的另一个用途是云游戏，游戏的某些方面可以在云端运行，同时将渲染的视频传输到手机、VR眼镜等设备上的轻量级客户端。这种类型的流媒体也被称为像素流。

其他值得注意的应用包括联网、自主汽车、智慧城市、工业4.0（智能工业）和家庭自动化系统。

4      参考

https://www.cloudflare.com/learning/serverless/glossary/what-is-edge-computing/

https://golden.com/wiki/Edge_computing

https://www.w3.org/wiki/Networks/Edge_computing

https://www.networkworld.com/article/3224893/what-is-edge-computing-and-how-it-s-changing-the-network.html

https://wiki.gccollab.ca/Technology_Trends/Edge_Computing

https://en.wikipedia.org/wiki/Edge_computing

https://www.theverge.com/circuitbreaker/2018/5/7/17327584/edge-computing-cloud-google-microsoft-apple-amazon