1 简介

在边缘计算领域，AWS 和华为云都提供了针对计算任务分发和结果收集的解决方案。两者的实现方式和背后的架构都有其独特之处，并结合了分布式计算、任务调度、网络优化等多个方面。

华为云边缘计算服务（IoT Edge），在靠近物或数据源头的边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供计算和智能服务，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。

2 任务分发和结果收集

对 AWS 云服务和华为云在边缘计算中如何实现计算任务分发、计算结果的分析：

• AWS 云服务中的边缘计算任务分发与结果分析

AWS 的边缘计算解决方案主要通过 AWS IoT Greengrass 和 AWS Lambda Edge 提供，结合了云到边缘的计算模型，适用于物联网设备、实时数据处理和边缘应用的部署。

任务分发和执行架构：

AWS IoT Greengrass：允许在边缘设备上部署和运行 Lambda 函数，通过 Greengrass 核心设备将任务下发到边缘设备上执行。Greengrass 使用一套 订阅模型，边缘设备订阅不同类型的数据主题，计算任务通过这些主题分发到具体的设备上。

AWS Lambda@Edge：允许在全球多个边缘节点运行无服务器的 Lambda 函数，尤其适用于内容交付网络（CDN）的任务分发。例如，AWS CloudFront 可以在请求到达边缘节点时，将计算任务分配到距离用户最近的 Lambda 函数中执行，从而减少延迟。

• 结果收集：

AWS IoT Greengrass 支持将计算结果通过 MQTT 或 HTTP 协议上传回 AWS IoT Core 或者直接发送到 AWS Lambda 进行进一步处理。

AWS Lambda@Edge：执行计算任务后的结果可以通过 CloudFront 直接返回给用户或上传到存储服务（如 S3），以便集中处理和分析。

aws云中值得关注的架构和算法：

分布式任务调度：AWS 通过边缘设备上的 Lambda 函数来实现分布式计算的调度，结合 Greengras的订阅发布机制，确保任务能够根据设备的状态、位置、负载等因素进行智能分发。

无服务器架构：通过 Lambda@Edge 提供的无服务器计算，可以动态扩展计算能力，适应不同的边缘负载。

网络优化算法：通过 CloudFront CDN 和 Lambda@Edge的结合，利用智能路由和全局负载均衡算法，将用户请求自动路由到最近的边缘节点，优化了任务分发的时延。

3 华为云的边缘计算任务分发与结果收集

华为云的边缘计算服务（如 华为云边缘计算服务 IEF 和 边缘智能 EI Edge）侧重于利用 MEC（移动边缘计算） 及 IoT 智能边缘 来处理计算任务，服务于物联网和 5G 场景。

任务分发和执行架构：

华为云边缘计算服务（IEF）：通过边缘云节点将计算任务下发到设备，IEF 提供了一个任务分发与管理中心，可以根据任务类型、设备性能、网络状态等因素，将计算任务智能分发到合适的边缘设备上。

IEF 利用 Kubernetes 等容器化技术，支持容器化的应用和计算任务部署到边缘节点。

边缘智能 EI Edge：针对 AI 和深度学习场景，华为云的 EI Edge 提供了在边缘运行 AI 模型的能力。用户可以在云端训练好模型，然后通过 EI Edge 将这些模型下发到边缘设备，在边缘设备上执行推理任务。

结果收集：

IEF：边缘设备完成任务后，结果可以通过 MQTT、HTTP 或 WebSocket 协议上传到华为云 IoT 平台，或直接通过 5G网络回传给中心云进行处理。

EI Edge：执行 AI 推理后的结果可以通过 EI的数据流处理服务，将结果数据汇总到云端的数据库或存储系统，以进行进一步的数据分析和处理。

• 值得关注的架构和功能：

    智能任务调度算法：
  

华为云的 IEF 通过 Kubernetes 提供的原生调度功能，结合自身的智能调度算法，可以根据边缘节点的计算资源、网络状态等动态调整任务分发，确保边缘节点的负载均衡和高效执行。

	联合学习：

华为云在 EI Edge 提供了联合学习能力。边缘设备可以利用本地数据进行 AI 模型的训练，训练后的模型更新可以汇总到云端，通过联合学习框架汇总所有边缘设备的训练结果，更新全局模型。

	边缘协同优化：

针对 5G MEC 场景，华为云利用边缘协同计算技术，实现多个边缘节点之间的任务分担和协作，减少单点负载，优化整个边缘网络的计算资源利用率。

	节点纳管

IoT边缘（IoT Edge），是一组软件产品，需要部署到硬件上，实现边缘硬件与云端的协同管理。边缘节点就是边缘硬件在云端控制台的映射，通过云端控制台，可远程与节点进行通信、管理。

IoT边缘支持的操作系统有：Huawei Cloud EulerOS、CentOS、 Ubuntu、EulerOS、Debian、OpenEuler等。目前支持两种硬件规格，一种是容器化，一种是非容器化（进程化）。

	模块部署

应用管理是IoT边缘提供的边缘应用管理能力，通过将系统预置的应用或用户自定义的应用部署到边缘节点，可在边侧进行协议解析、数据处理、本地子系统集成等能力拓展。

	数采配置

IoT边缘提供基础服务、数采服务（资源包）两种类型的产品。其中，数采服务提供线下客户现场的数据采集交付服务，包含工业OT设备/系统数据采集服务、工业子系统数采服务、园区与城市子系统数采服务；如需数采服务，需单独购买数采服务资源包，不包含边缘硬件。

	API和SDK

IoT边缘把自身丰富的能力通过API的形式对外开放，包括节点管理、设备管理、应用管理、应用版本管理、外部实体管理、模块管理、数据流转配置管理、数据源模板管理、数源管理、集成配置管理等，帮助用户快速构筑基于IoT边缘的行业应用。

华为云提供ModuleSDK，ModuleSDK是开发边缘运行应用（插件）所必须的工具包，提供数据处理、协议转换、IT子系统接入等功能，开发完成后，通过选择打包方式来决定是容器化部署还是进程化部署。

3. 华为云特点和优势

	任务调度算法：

无论是 AWS 还是华为云，在任务分发和调度上都依赖于智能调度算法。以下是一些常用的调度算法和架构：

	负载均衡算法：

如基于轮询（Round Robin）、加权最少连接（Weighted Least Connection）等调度算法，可以帮助在不同边缘节点之间均衡分布任务。

	基于位置的调度：

特别是 AWS CloudFront 和Lambda@Edge，使用的是基于用户地理位置的智能调度算法，确保将任务分发到最靠近用户的边缘节点。

	资源感知调度：

华为云 IEF的任务调度考虑了边缘节点的资源状况（CPU、内存等），动态调整任务的分配。
类似的资源感知调度算法在 Kubernetes 之类的容器管理系统中也广泛使用。

	边缘协同算法：

边缘协同是近年来边缘计算的重要趋势之一。它的基本思想是多个边缘节点协同合作，共同完成计算任务：
边缘设备可以通过相互通信，分担任务，解决单一边缘设备无法处理的计算负载。
华为云在 MEC 场景中利用这一技术实现大规模的 5G 边缘协作。

	联合学习：

通过边缘设备本地训练和模型汇聚，联邦学习能够在不传输数据的情况下实现分布式 AI 模型优化，这在隐私敏感的物联网和边缘 AI 场景中尤为重要。

5 总结

对比AWS 的边缘计算解决方案（如 AWS IoT Greengrass 和 Lambda@Edge）侧重于无服务器架构和全局负载均衡，通过边缘计算节点进行任务的智能分发和执行，尤其是在内容分发、IoT 以及无服务器计算领域具有优势。

华为云 的边缘计算解决方案（如 IEF 和 EI Edge）在 5G、MEC 和 AI 推理场景中提供了强大的计算能力，并结合 Kubernetes、容器化和联合学习等技术，提升了任务调度的智能性和边缘协同的效率。
在利用智能任务调度、网络优化和分布式计算框架来优化任务分发与结果收集，且这些技术在物联网、实时数据处理和 AI 场景中广泛应用，而华为云在5G网络AI推理，MEC，运维场景更具有特色。