物聯(lián)網(wǎng)工程導論 課件 第5章　邊緣計算

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章邊緣計算5.1邊緣計算概述5.2邊緣計算參考架構5.3霧計算5.4典型邊緣計算平臺第5章本章內(nèi)容邊緣計算背景在物聯(lián)網(wǎng)與智能化發(fā)展過程中，計算能力始終是發(fā)展的核心問題之一，它的作用類似于人類社會中的能源。由于物聯(lián)網(wǎng)應用中存在的大量節(jié)點在分布位置、節(jié)點功能、性能、數(shù)據(jù)傳輸帶寬、計算能力、響應時延等方面顯著不同，有些任務在云計算中心（或數(shù)據(jù)中心）中執(zhí)行可能無法滿足要求，尤其是物聯(lián)網(wǎng)中的智能化計算。5.1邊緣計算概述

物聯(lián)網(wǎng)計算資源需求離不開各類應用場景，因此當人們使用云計算技術對物聯(lián)網(wǎng)資源進行集中式數(shù)據(jù)處理，雖然資源的高度集中使得計算變得更加通用，但面對終端設備數(shù)量暴增而帶來的諸多問題，如計算服務的實時性、網(wǎng)絡時延、資源消耗、數(shù)據(jù)安全保護等，云計算在計算能力上卻始終存在先天不足。5.1邊緣計算概述

物聯(lián)網(wǎng)應用中，傳感器數(shù)據(jù)的類型、精度、數(shù)據(jù)量具有顯著差異，數(shù)據(jù)的異構性突出；尤其是在帶寬有限的環(huán)境下，終端設備的數(shù)據(jù)傳輸將會嚴重影響網(wǎng)絡傳輸?shù)恼w效率，而網(wǎng)絡拓撲的復雜性又可以使傳輸時延變得更高，可能嚴重影響云計算的性能和效率。在通信環(huán)境惡劣的物聯(lián)網(wǎng)特殊應用場景（如地下室、礦井、海島等）下，數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃愿与y以保障。5.1邊緣計算概述此外，盡管云計算的計算能力、存儲能力比較強大，但資源開銷也非常巨大，能耗問題極其突出。而優(yōu)化恰好可以完全解決不必要的計算或能耗問題。除上述問題外，物聯(lián)網(wǎng)中的感知安全、隱私保護等問題也對云計算提出了挑戰(zhàn)。為了解決上述系列問題，人們提出邊緣計算的概念。5.1邊緣計算概述

2016年11月，由華為、中國科學院、Intel等聯(lián)合成立了邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（EdgeComputingConsortium，ECC），該聯(lián)盟旨在集聚技術前沿力量，共同搭建邊緣計算產(chǎn)業(yè)協(xié)作平臺，促進邊緣計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展。5.1邊緣計算概述邊緣計算定義由于5G、物聯(lián)網(wǎng)的應用及場景發(fā)展迅猛，大量的智能終端被連接到網(wǎng)絡中，并且大部分任務產(chǎn)生在網(wǎng)絡的邊緣，大量數(shù)據(jù)向數(shù)據(jù)中心傳輸過程中時延過高。而大量計算任務放在數(shù)據(jù)中心完成也會增大計算量。因此，人們考慮將工作負載部署在物聯(lián)網(wǎng)邊緣上，形成一種特殊的計算模式，即邊緣計算。5.1邊緣計算概述

作為近幾年的專業(yè)熱詞，邊緣計算（EdgeComputing，EC）最早于2003年被提出，在2015年得到迅速發(fā)展并受到學術界廣泛關注。此后，隨著人們認識的不斷深入，邊緣計算的定義、規(guī)范也逐步形成，相關技術也被應用到智慧城市、智能家居等場景中。邊緣計算中的“邊緣”，在多數(shù)情況下是指從數(shù)據(jù)源（如傳感器或智能終端）到云計算中心之間的任意資源。5.1邊緣計算概述

所謂邊緣計算，是指靠近用戶并在網(wǎng)絡邊緣執(zhí)行計算的一種計算模型或服務，也是一種能夠在網(wǎng)絡邊緣、云計算下行傳輸數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)上行傳輸數(shù)據(jù)中進行計算的技術。通俗理解，邊緣計算是更靠近用戶和智能終端，使用戶近距離體驗到高效率的計算。5.1邊緣計算概述

邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（ECC）與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（AII）聯(lián)合發(fā)布的《邊緣計算參考架構3.0（2018年）》中對邊緣計算做出如下定義：“邊緣計算是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡邊緣側，融合網(wǎng)絡、計算、存儲、應用核心能力的分布式開放平臺（架構），就近提供邊緣智能服務，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷連接、實時業(yè)務、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵要求?！?.1邊緣計算概述邊緣計算發(fā)展現(xiàn)狀目前，邊緣計算的研究日益廣泛，涉及領域較多，但比較集中地反映在移動邊緣網(wǎng)絡、霧計算、邊緣云、體系結構等領域。5.1邊緣計算概述通用邊緣計算體系結構

目前研究以通用邊緣計算體系結構為典型，多圍繞基礎設備層、統(tǒng)一接口層、應用服務層、動態(tài)智能層、安全保障、運維管控等方面進行?；A設備層主要為分布在網(wǎng)絡邊緣側，且靠近用戶的海量異構智能終端設備，它們是計算、存儲、帶寬、緩存等資源調(diào)配的資源池，能夠為邊緣用戶提供服務的邊緣基礎設施。

5.1邊緣計算概述

統(tǒng)一接口層能整合海量智能設備形成有效統(tǒng)一的接口，實現(xiàn)規(guī)范標準的通信方式，解決設備異構問題，有利于資源調(diào)度和提高資源利用效率。應用服務層靠近應用服務商，能夠為用戶提供應用和系統(tǒng)程序，協(xié)同調(diào)配資源來滿足用戶需求。動態(tài)智能層涵蓋基礎設備層、統(tǒng)一接口層、應用服務層，可以實現(xiàn)高效、智能、自動的計算管理。5.1邊緣計算概述移動邊緣計算

智能手機、平板電腦、筆記本電腦等移動設備的數(shù)量逐年劇增，移動計算地位不斷上升，有學者提出移動邊緣計算（MobileEdgeComputing，MEC）概念并對其開展研究。5.1邊緣計算概述

截至目前，MEC得到快速發(fā)展，并將成為下一代移動通信網(wǎng)絡的關鍵組成部分。業(yè)界一致認為MEC能夠降低物聯(lián)網(wǎng)中的時延和提高其可靠性，可被應用于多個行業(yè)。歐洲電信標準組織（ETSI）對MEC定義了計算框架，如圖5-1所示。5.1邊緣計算概述圖5-1ETSI定義的MEC計算框架5.1邊緣計算概述

在ETSI定義的MEC計算框架中，自下而上分為網(wǎng)絡層、移動邊緣主機層和邊緣計算系統(tǒng)層，其中移動邊緣主機層又被分為移動邊緣主機及移動邊緣主機級管理。移動邊緣主機由虛擬基礎設施（如網(wǎng)絡功能虛擬化基礎設施解決方案，即NFVI，實現(xiàn)虛擬資源統(tǒng)一分配、管理、配置和故障信息處理）、移動邊緣平臺（實現(xiàn)平臺管理、規(guī)則設定等）及移動邊緣應用（各應用的部署、實例化和標準化等）構成。5.1邊緣計算概述

相比較，網(wǎng)絡層與邊緣計算系統(tǒng)層的結構劃分更為簡單。整個MEC計算框架結構簡單，脈絡清晰，易于理解。5.1邊緣計算概述多種解決方案促進邊緣計算發(fā)展

由邊緣計算延伸出的諸多問題都激發(fā)業(yè)界的研究興趣。例如，中國聯(lián)通提出云與虛擬化、大容量服務器、啟用應用程序和服務生態(tài)系統(tǒng)，旨在促進邊緣計算成為下一代移動通信的關鍵技術。此外，針對邊緣計算不同的應用場景設置不同的資源配置，使邊緣計算終端節(jié)點的計算能力具有良好表現(xiàn)，也是業(yè)界關注的話題之一。5.1邊緣計算概述

例如，以控制為目的的節(jié)點可以配置計算能力較弱的微控制單元（MCU），計算需求較大的應用則分配矢量或多核處理的計算資源，甚至可以分配智能芯片資源以滿足龐大的計算需求。5.1邊緣計算概述

2016年11月，邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟正式發(fā)布了《邊緣計算參考架構2.0》，該框架重點闡述邊緣計算的概念、特點等，從概念、功能、部署三類視圖對邊緣計算進行框架介紹，并提出智能分布式開放架構。5.2邊緣計算參考架構邊緣計算參考架構3.0根據(jù)物理世界與數(shù)字世界的協(xié)作、跨產(chǎn)業(yè)生態(tài)協(xié)作、跨平臺移植性及有效支撐系統(tǒng)全生命周期活動四大理念，邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟聯(lián)合發(fā)布《邊緣計算參考架構3.0（2018年）》，邊緣計算參考架構3.0如圖5-2所示。5.2邊緣計算參考架構圖5-2邊緣計算參考架構3.05.2邊緣計算參考架構

該架構自下而上分為3層：現(xiàn)場設備層、邊緣層和云層?，F(xiàn)場設備層將設備通過接口與邊緣層連接，云層向邊緣層提供云服務，而邊緣計算將負責整合所有邊緣資源。5.2邊緣計算參考架構現(xiàn)場設備層

現(xiàn)場設備層也叫作現(xiàn)場層，它可以利用網(wǎng)絡連接各類傳感器、執(zhí)行器、設備、控制系統(tǒng)和資產(chǎn)等現(xiàn)場中的設備節(jié)點。現(xiàn)場中的節(jié)點通過網(wǎng)絡、工業(yè)總線和邊緣層中的邊緣網(wǎng)關等實現(xiàn)網(wǎng)絡連接，達到現(xiàn)場設備層和邊緣層之間的數(shù)據(jù)流與控制流雙向傳輸?shù)哪康摹?.2邊緣計算參考架構邊緣層

邊緣層是邊緣計算的核心層，負責接收、轉發(fā)和處理現(xiàn)場設備層傳輸來的數(shù)據(jù)，并提供智能感知、信息安全、數(shù)據(jù)計算與分析、優(yōu)化與控制等業(yè)務。邊緣層包括邊緣節(jié)點和邊緣管理器兩個子層。5.2邊緣計算參考架構

邊緣節(jié)點是計算業(yè)務的核心，根據(jù)業(yè)務及硬件的不同，邊緣節(jié)點包括邊緣網(wǎng)關、邊緣控制器、邊緣云、邊緣傳感器等。邊緣管理器主要對邊緣節(jié)點進行統(tǒng)一管理。5.2邊緣計算參考架構邊緣節(jié)點一般具備計算資源、網(wǎng)絡資源和存儲資源，而邊緣計算系統(tǒng)則通過對資源進行封裝，對外提供API接口對邊緣管理器進行調(diào)用。此外，通過建立控制領域功能模塊、分析領域功能模塊和優(yōu)化領域功能模塊，可以實現(xiàn)邊緣計算業(yè)務開發(fā)和部署，能夠大大提高工作效率。5.2邊緣計算參考架構云層云層也叫作云計算層，主要負責實現(xiàn)智能決策、智能處理、智能服務、智能管理和個性化定制等功能。云層接收從邊緣層傳輸來的數(shù)據(jù)流，經(jīng)過智能化處理與決策后向邊緣層發(fā)送控制信息，控制信息再經(jīng)過邊緣層向現(xiàn)場設備層傳輸，以此實現(xiàn)對現(xiàn)場設備的控制。5.2邊緣計算參考架構現(xiàn)場設備層、邊緣層和云層之間的部署視圖可以充分體現(xiàn)三者之間的協(xié)作關系，如圖5-3所示5.2邊緣計算參考架構圖5-3邊緣計算參考架構3.0中的邊緣計算部署視圖5.2邊緣計算參考架構由圖5-3可以看出，現(xiàn)場設備層與邊緣層涉及內(nèi)容較多，既涉及工業(yè)以太網(wǎng)（一種結合以太網(wǎng)和TCP/IP技術的工業(yè)網(wǎng)絡）、現(xiàn)場總線，又涉及數(shù)據(jù)流和控制流?，F(xiàn)場設備層包括各類傳感器、機器人、機床、AGV等。而邊緣層不僅包括各類網(wǎng)絡設備、邊緣網(wǎng)關、邊緣傳感器等，還涉及多種智能計算，無形中增加了復雜度。5.2邊緣計算參考架構云層作為計算機科學技術，通過網(wǎng)絡技術與邊緣層交互，傳輸數(shù)據(jù)流。注意，雖然由云層發(fā)出控制信息，但這些信息在沒有傳輸?shù)竭吘墝訒r仍然可被理解為數(shù)據(jù)。5.2邊緣計算參考架構邊緣計算關鍵技術在邊緣計算環(huán)境中，邊緣節(jié)點對數(shù)據(jù)進行計算和處理，然后將處理過的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆茖?。由于處理過的數(shù)據(jù)較原始數(shù)據(jù)更精準、數(shù)據(jù)量更小，所以傳輸時自然降低網(wǎng)絡延遲和帶寬需求。邊緣計算量的大小取決于不同系統(tǒng)需求。理論上終端節(jié)點數(shù)量越多，計算量越大，功耗也越大。5.2邊緣計算參考架構此外，系統(tǒng)不同，優(yōu)化值也不同。尤其是當邊緣節(jié)點自身安全無法得到保障時，該節(jié)點上計算的數(shù)據(jù)安全問題更加突出。因此，邊緣計算主要涉及以下關鍵技術問題。5.2邊緣計算參考架構邊緣計算體系結構邊緣計算涉及面廣泛，涵蓋了物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、移動網(wǎng)等眾多應用領域，最終目的是尋求如何優(yōu)化和配置終端設備、網(wǎng)絡設施、軟件、存儲、計算等資源。這個過程不僅涉及算法改進、算力優(yōu)化和數(shù)據(jù)調(diào)配，還涉及不同應用場景和模式對邊緣計算體系結構設計的嚴重影響。5.2邊緣計算參考架構終端設備配置及計算能力在不同應用場景中，終端設備在功能、性能、功耗、計算能力、數(shù)據(jù)格式、精度、控制、網(wǎng)絡延遲等方面始終無法統(tǒng)一有的終端節(jié)點之間的差異很大。如智慧園區(qū)高清視頻監(jiān)控與溫濕度監(jiān)測、智慧農(nóng)業(yè)中數(shù)據(jù)采集與智能軌道交通數(shù)據(jù)等，它們對數(shù)據(jù)要求、采集頻率、計算能力要求完全不同，因此需要對不同邊緣計算應用場景配備不同配置、計算能力的終端處理器。5.2邊緣計算參考架構邊緣計算算法邊緣計算涉及設備算力不同、配置不同、場景中的應用需求不同，因此，即使是同樣的功能，涉及的算法也不同。例如，在對視頻數(shù)據(jù)的加密過程中，如果算力滿足不了需求，則應該選擇簡單的加密算法。再比如，有些邊緣計算要求高實時響應，則研究者要在節(jié)點計算、算法及延遲方面進行綜合考慮。5.2邊緣計算參考架構邊緣計算的任務調(diào)度機制理論上講，當邊緣計算環(huán)境復雜性越高時，建立高效的任務調(diào)試機制的難度就越高，這甚至成為一個需要重點突破的問題。在邊緣計算系統(tǒng)中，由于計算設備、存儲設備、網(wǎng)絡設備等資源在種類、性質(zhì)、效能上存在顯著不同，邊緣計算執(zhí)行任務時需調(diào)用不同的加速計算資源；5.2邊緣計算參考架構而為減輕執(zhí)行時的負擔，甚至需要計算功能分布在多個邊緣節(jié)點上。研究人員試圖通過多種技術（如機器學習、博弈論、線性規(guī)劃、圖論等方法）來優(yōu)化任務多樣性和數(shù)據(jù)存儲方式，解決邊緣節(jié)點的異構性，降低邊緣計算對任務調(diào)度的難度。5.2邊緣計算參考架構邊緣計算安全邊緣計算涉及各類設備，同時聯(lián)接物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、移動通信網(wǎng)等網(wǎng)絡，必然存在各類安全問題。而邊緣節(jié)點的計算能力往往較弱，無法執(zhí)行傳統(tǒng)上多功能、多層次、多機制的安全保障措施。尤其是當邊緣計算直接應用于控制系統(tǒng)時，潛在的安全問題更為突出，因此邊緣計算安全成為研究人員關注的重要問題。此外，邊緣計算與云計算之間的協(xié)同調(diào)度、有無中心化、負載均衡等問題也需要研究和解決。5.2邊緣計算參考架構盡管云計算具有低成本、高可靠性、易用性和高可擴展性等優(yōu)點，其中心化服務模式及接入帶寬對其的限制卻使得云計算具有高延時、低帶寬、網(wǎng)絡擁堵和故障規(guī)模影響大等弊端。為解決該問題，思科BonomiF等人曾于2011年提出一種網(wǎng)絡計算范式，并定義為霧計算（FogComputing，F(xiàn)C）。該技術以半虛擬化架構的分布式計算為范式，融合了計算、網(wǎng)絡、存儲、應用等資源與服務。5.3霧計算霧計算概念實際是基于云計算提出的，思科之所以將它描述為“霧”，是因為霧氣可在空中飄浮，千變?nèi)f化，卻又離人們很近。與云計算相比，霧計算可以將地理位置更為分散、計算功能更弱的邊緣計算設備組合起來共同發(fā)揮計算功能。5.3霧計算在霧計算環(huán)境中，數(shù)據(jù)可以在本地智能終端上處理，計算后的數(shù)據(jù)再向云端發(fā)送，這在無形中減少了數(shù)據(jù)傳輸量，降低了網(wǎng)絡傳輸壓力，因此霧計算適用于物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境。在霧計算體系結構的研究領域中存在多種技術。例如，將霧計算分成用戶層、霧層和云層。5.3霧計算再如，根據(jù)霧計算結構特征可以將霧計算分為物理資源層、監(jiān)控層、預處理層、臨時存儲層、安全層和傳輸層6層結構。此外，還有人將霧計算分成物理環(huán)境層、終端用戶層、接入網(wǎng)絡層、霧層、核心網(wǎng)絡層和云層，如圖5-4所示。5.3霧計算圖5-4霧計算的系統(tǒng)架構5.3霧計算

（1）物理環(huán)境層為底層，主要功能是支持霧計算基礎設施及物理設備。

（2）終端用戶層主要為終端用戶的智能手機、平板電腦、筆記本電腦、智能手環(huán)、智能傳感器等設備，它們能夠感知物理世界，產(chǎn)生、接收和利用數(shù)據(jù)。5.3霧計算

（3）接入網(wǎng)絡層以無線網(wǎng)絡設備為主，如無線路由器、無線熱點。同時，一些有線網(wǎng)絡設備也屬于接入網(wǎng)絡層。這些設備能夠按照事前規(guī)則，轉發(fā)終端用戶數(shù)據(jù)或任務到對應的霧節(jié)點上。

（4）霧層主要由霧邊緣節(jié)點、微霧、霧服務器組成，能夠提供計算服務、數(shù)據(jù)存儲和網(wǎng)絡通信。5.3霧計算

（5）核心網(wǎng)絡層以核心級網(wǎng)絡設備為主，將霧層計算能力、存儲能力無法滿足的任務轉交給云層的數(shù)據(jù)中心來完成，適用于執(zhí)行計算量較大的任務。

（6）云層以云數(shù)據(jù)中心服務器為主，主要完成海量數(shù)據(jù)的備份、存儲，以及大計算量任務的處理。復雜度較高的計算往往在云數(shù)據(jù)中心完成。5.3霧計算KubeEdge

KubeEdge是一個提供容器化的開源邊緣計算平臺，包含云端和邊緣端，能夠?qū)⒈緳C容器化的應用程序編排和管理擴展到邊緣端設備上。KubeEdge是基于K8s原生邊緣計算框架構建的，能夠為網(wǎng)絡及應用程序提供核心基礎架構支持，并在云端與邊緣端之間進行部署和同步元數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)云邊協(xié)同、計算下沉、海量邊緣設備管理、邊緣自治等能力，具有固有的可擴展性。KubeEdge框架如圖5-5所示。5.4典型邊緣計算平臺圖5-5KubeEdge框架5.4典型邊緣計算平臺KubeEdge不僅使用了Apache2.0許可協(xié)議，可以免費用于個人或商業(yè)用途，還具有模塊化、輕量化（66MB足跡和30MB運行內(nèi)存）等優(yōu)點，可以部署在資源不多的設備上。甚至，KubeEdge允許各邊緣節(jié)點的硬件架構及配置存在不同，在連接方面支持標準MQTT等多種協(xié)議，有利于有效連接新的邊緣節(jié)點和邊緣設備來擴展形成邊緣集群，解決當前智能邊緣領域面臨的挑戰(zhàn)。5.4典型邊緣計算平臺程序員可以通過編寫常規(guī)的基于HTTP或MQTT的應用程序，將程序放在云端和邊緣端上運行，這既能簡化程序開發(fā)過程，也能減輕開發(fā)人員的負擔。KubeEdgev1.4.0版本在邊緣監(jiān)控與設備管理方面進行了重大改進，如設備管理的增強，支持Metrics-Server從云端收集邊緣監(jiān)控數(shù)據(jù)及邊緣節(jié)點證書輪轉等。KubeEdgev1.4.0下載頁面如圖5-6所示。5.4典型邊緣計算平臺圖5-6KubeEdgev1.4.0下載頁面5.4典型邊緣計算平臺騰訊云物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算平臺騰訊云物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算平臺（IoTEdgeComputingPlatform，IECP）功能比較強大，能夠快速地將騰訊云中的數(shù)據(jù)存儲、AI、安全等云端計算能力擴展到距離物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源頭最近的邊緣節(jié)點上，使用戶能夠遠程管控物聯(lián)網(wǎng)設備，轉發(fā)、存儲、分析設備上的數(shù)據(jù)，甚至利用云端視頻匯聚、流式計算實現(xiàn)設備數(shù)據(jù)的本地化視頻處理、AI推理、流式分析。5.4典型邊緣計算平臺IECP對用戶提供了低時延、安全、靈活、便捷的邊緣計算服務，可在運維、開發(fā)、網(wǎng)絡帶寬等方面為用戶節(jié)約成本，同時與騰訊云物聯(lián)網(wǎng)一起為用戶提供統(tǒng)一、可靠、彈性、聯(lián)動、協(xié)同的物聯(lián)網(wǎng)服務，IECP架構如圖5-7所示。5.4典型邊緣計算平臺圖5-7IECP架構5.4典型邊緣計算平臺部署IECP具有如下優(yōu)勢。實時響應IECP能夠?qū)⑽锫?lián)網(wǎng)設備連接到本地邊緣節(jié)點上，然后利用本地邊緣計算服務實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)設備的數(shù)據(jù)實時采集、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)分析功能，從而滿足邊緣智能硬件對低時延的響應處理需求。5.4典型邊緣計算平臺離線處理通過部署IECP，可以將騰訊云的大數(shù)據(jù)分析、機器學習、圖像識別等智能數(shù)據(jù)分析能力無縫集成到本地邊緣節(jié)點上。這樣，當網(wǎng)絡受限（如權限控制）或間隙斷網(wǎng)時，系統(tǒng)依然能夠?qū)崿F(xiàn)本地數(shù)據(jù)分析的自治運行，待網(wǎng)絡恢復后再自動連接云端，并根據(jù)預先設定的策略保存物聯(lián)網(wǎng)設備中的數(shù)據(jù)和使用云端計算服務。5.4典型邊緣計算平臺簡化部署通過部署IECP，可以在云端控制臺選擇和編排將要部署到本地的云計算服務。在邊緣節(jié)點和云物聯(lián)網(wǎng)中心網(wǎng)絡連通后，可以通過簡單的腳本和控制按鈕快速地完成邊緣網(wǎng)關的連接云端、數(shù)據(jù)分析及機器學習計算等服務本地部署，