2024邊緣計算優(yōu)勢分析

邊緣計算優(yōu)勢分析2024--PAGE2-在過去的十年中，由于需要擴展數(shù)據(jù)中心中使用的技術(shù)，以支持更接近物理世界中物體的云計算，邊緣計算一直在穩(wěn)步增長。一、什么是邊緣計算邊緣計算的計算模型完全是分布式的，并能支持各種交互和通信范例。邊緣計算存在于現(xiàn)實世界的物體之間，從邊緣節(jié)點（Edgenode）層到數(shù)據(jù)中心（DataCenter）IoT設(shè)備（傳感器和執(zhí)行器）進行監(jiān)視和控制。運營生產(chǎn)、監(jiān)督和安全控制可以在邊緣節(jié)點中實施。該架構(gòu)還支持跨各個子系統(tǒng)之間的通信。我們需要將多個供應(yīng)商提供的硬件和軟件組裝到一個可以無縫東西通信鏈路IoT設(shè)備IoT設(shè)備IoT東西通信鏈路IoT設(shè)備IoT設(shè)備IoT設(shè)備IoT設(shè)備邊緣節(jié)點邊緣節(jié)點邊緣節(jié)點邊緣節(jié)點邊緣節(jié)點邊緣節(jié)點混合云公有云私有云數(shù)據(jù)中心南北通信鏈路圖1：邊緣計算拓撲結(jié)構(gòu)示意圖拓撲結(jié)構(gòu)1IoT系統(tǒng)可以利用邊緣節(jié)點層和網(wǎng)關(guān)將IoT邊緣節(jié)點可以與傳統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)元素（如路由器、網(wǎng)關(guān)和防火墻）一起工作，也可以將這些功能納入具有計算和存儲能力的設(shè)備中。南北數(shù)據(jù)通信鏈路連接各層，而東西通信鏈路則互連相似層上的節(jié)點。其中一些節(jié)點是公開和共享的，另一些則是私有的，還有一些是公私混合。處理和存儲功能在最能滿足應(yīng)用需求的任何節(jié)點和層上執(zhí)行，以此降低成本?？偟膩碚f，邊緣計算包含了：計算和存儲資源，通過數(shù)據(jù)中心和現(xiàn)實世界物體之間的邊緣節(jié)點層來實現(xiàn)；跨IoT設(shè)備、邊緣節(jié)點和數(shù)據(jù)中心的分布式計算；分布式數(shù)據(jù)存儲，用于保存IoT設(shè)備、邊緣節(jié)點和數(shù)據(jù)中心1網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)就是指用傳輸媒體把計算機等各種設(shè)備互相連接起來的物理布局，反映出網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)關(guān)系，它對于網(wǎng)絡(luò)的性能、可靠性以及建設(shè)管理成本等都有著重要的影響。中的數(shù)據(jù)；分布式安全功能，例如數(shù)據(jù)分割、身份驗證和加密。IoT設(shè)備到數(shù)據(jù)中心之間的整個邊緣節(jié)點層中，從而將云的規(guī)模經(jīng)濟分布于整個IoT系統(tǒng)中。為了響應(yīng)新應(yīng)用或不斷變化的工作負載，需要通過重新配置當(dāng)出現(xiàn)計算和連接需求發(fā)生變化的緊急情況時，這種彈性（Elasticity）可以為第一響應(yīng)者團隊提供支持。此外，邊緣計算以便具有較低需求的小型客戶可以與擁有數(shù)百萬用戶的規(guī)?；\營商共存，并降低服務(wù)的成本。為了支持各項配置，需要允許多個獨立實體共享公用架構(gòu)，而彼此又不會互相干擾或引起安全和隱私問題，即多租戶（Multitenancy）二、如何實現(xiàn)邊緣計算很少有數(shù)字化計劃是從零開始的。需要將現(xiàn)有的計算和存儲（Interoperability）可以幫助所有用戶降低總成本，因為用戶無需自己購買資源。它還是可除了共享物理資源之外，這種集成還支持單個軟件應(yīng)用為多個客戶提供服務(wù)，客戶可在擁有自己的私有數(shù)據(jù)集的同時共享同一個應(yīng)用軟件。這稱為軟件多租戶（Softwaremultitenancy）。此外，多租戶可以在邊緣網(wǎng)絡(luò)中共享資源。它的所有者（房東）允許多個獨立實體（公司、機構(gòu)或個人用戶等租戶）共享公共架構(gòu)，而不會互相干擾或引起安全或隱私問題。在部署邊緣節(jié)點、虛擬化和多租戶時，多樣性管理是一項艱巨的任務(wù)，尤其是在資源可用性和需求快速變化的情況下。它無法手動完成，必須自動配置、協(xié)調(diào)和管理組成邊緣的各個元素。（例如拒絕服務(wù)攻擊）。綜上所述，集成、虛擬化、多租戶和編排共同構(gòu)成了可管理性（Manageability），確保邊緣資源的有效配置和運行，并支持邊緣計算用戶能夠靈活地實現(xiàn)功能擴展。此外，需要能夠隨著數(shù)量和需求的變化而調(diào)整系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。邊緣計算可將計算工作負載分配到架構(gòu)的任何部分：控制系統(tǒng)、傳感器和執(zhí)行器、數(shù)據(jù)中心以及它們之間的任一位置。這樣就可以針對靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)進行分布式的數(shù)據(jù)管理，從而明確將何種數(shù)據(jù)存儲在何處、以何種形式存儲、存儲多長時間。邊緣計算支持多種數(shù)據(jù)治理模型，包括質(zhì)量、分割、可用性、隱私和安全性等。IoT設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)時，必須確保安全性。我們雖然知道如何確保IoT設(shè)備的安全性，但并非所有設(shè)備都是安全的。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的構(gòu)建可能沒有考慮安全性，或者可能是舊系統(tǒng)的一部分。每天都有設(shè)備被黑客入侵，問題只會越來越嚴(yán)重。此外，邊緣設(shè)備可能被遠程部署在不受監(jiān)督的位置，容易受到物理篡改或修改代碼等攻擊。當(dāng)前的安全機制無法隨著物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展而不斷擴展。對于許多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備來說，缺乏能夠自動執(zhí)行有效的安全處理機制的計算能力或資源儲備。邊緣計算可以將安全性改進擴展至邊緣節(jié)點，并可以代替性能較低的IoT設(shè)備來管理復(fù)雜的安全策略。IoT設(shè)備，并且確保它是由授權(quán)人員使用經(jīng)驗證的代碼和數(shù)據(jù)正確配置的。只有通過身份驗證，我們才可以信任來自這些設(shè)備的數(shù)據(jù)。否則，IoT設(shè)備可能會發(fā)送虛假數(shù)據(jù)，而對于虛假數(shù)據(jù)，系統(tǒng)的任何部分都將變得無法信任，包括如何處理數(shù)據(jù)以及訓(xùn)練用于機器控制的算法。邊緣計算IoT解決方案中各個層級（從傳感器和執(zhí)行器到數(shù)據(jù)中心）的安全性，從而建立可信賴性。三、邊緣計算的商業(yè)優(yōu)勢數(shù)據(jù)中心所利用的云計算技術(shù)為企業(yè)提供了靈活性和可擴展性。這些優(yōu)勢可擴展到現(xiàn)實世界中的“物體”上，甚至擴展到邊緣。將物體和孤立的系統(tǒng)連接到互聯(lián)網(wǎng)，可以產(chǎn)生商業(yè)利益，但也存在一些風(fēng)險，需得權(quán)衡利弊。還需嚴(yán)格提高整個系統(tǒng)的安全性，使系統(tǒng)值得信賴。邊緣計算可以決定在何處執(zhí)行計算任務(wù)，這一靈活性能夠提高性能并降低成本。傳感器的功能通常有限，而在數(shù)據(jù)中心執(zhí)行計算任務(wù)后，數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)中心傳輸?shù)絺鞲衅鲿r會占用帶寬。邊緣計算可從多個源頭收集數(shù)據(jù)，根據(jù)需要對這些數(shù)據(jù)進行融合和抽象化，并在數(shù)據(jù)源頭附近進行計算。例如，監(jiān)控攝像頭的數(shù)據(jù)可被抽象為幾何特征，并最終轉(zhuǎn)化為人臉信息。當(dāng)發(fā)生緊急情況時（例如，偵查到犯罪嫌疑人），就可以立即采取行動，將位置報告給警察或禁止目標(biāo)人物通行。邊緣計算同樣具備決定數(shù)據(jù)存儲位置的靈活性，可提高性能并降低成本。遷移數(shù)據(jù)可能會占用潛在的稀缺帶寬，增加成本和攻擊面。邊緣計算可以基于不同管轄區(qū)域的合規(guī)性邊界對數(shù)據(jù)進行分割。數(shù)據(jù)分割也嚴(yán)格符合安全性和連接性。如果數(shù)據(jù)存儲在沒有聯(lián)網(wǎng)的場所，那么黑客入侵的可能性就較低。當(dāng)前，許多工業(yè)設(shè)施尚未連接到互聯(lián)網(wǎng)，因而相對安全。用專業(yè)術(shù)語來說，就是設(shè)施與互聯(lián)網(wǎng)之間存在氣隙2（AirGap）。這層氣隙一旦被打破，設(shè)施就容易面臨許多威脅和風(fēng)險。穿越氣隙的方法有很多，但都需要物理通道。一旦連接到互聯(lián)網(wǎng)，全世界的黑客就可以控制執(zhí)行器，從而危及工業(yè)設(shè)施的安全。靈活地部署還可以區(qū)分需快速執(zhí)行的任務(wù)和耗時較長的任務(wù)。例如，訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型可以在數(shù)據(jù)中心中執(zhí)行，而模型評分的算法實時推理階段可以部署在受控制設(shè)備“附近”的邊緣。同樣，在靠近數(shù)據(jù)生成的地方執(zhí)行數(shù)據(jù)，而非將數(shù)據(jù)傳至數(shù)據(jù)中心后再回傳，可以減少數(shù)據(jù)接收和執(zhí)行操作之間的延時（Latency）（2氣隙(air-gap)是指IT資源的物理隔離。對保密要求高的場合，如軍事系統(tǒng)、支付網(wǎng)絡(luò)、工控系統(tǒng)等往往會采用所謂的氣隙系統(tǒng)——即本身與互聯(lián)網(wǎng)隔絕，而且也不與上網(wǎng)的其他計算機連接。--PAGE16-數(shù)據(jù)和計算的本地化可以提高隱私性、防護性、可靠性、彈性和安全性，這些特征共同構(gòu)筑了可信賴性（Trustworthiness）。將數(shù)據(jù)存儲在本地，可使數(shù)據(jù)在特定應(yīng)用定義的不同安全邊界內(nèi)保持私有化。利用冗余的容錯系統(tǒng)在邊緣進行計算時，即使節(jié)點或鏈接發(fā)生故障，關(guān)鍵性任務(wù)應(yīng)用中的關(guān)鍵服務(wù)也可以繼續(xù)運行。當(dāng)無法連接到數(shù)據(jù)中心或計算的吞吐量不足時，可在邊緣模擬任務(wù)，或在連接恢復(fù)之前將任務(wù)按順序暫存。邊緣計算可啟用新的應(yīng)用和功能，從而為客戶提升效率、收入和價值。例如，智能電網(wǎng)已經(jīng)在推進分布式能源，降低了能源成本，甚至也為客戶降低了成本。對于網(wǎng)聯(lián)汽車一類的分布式應(yīng)用來說，邊緣計算至關(guān)重要。邊緣計算能夠使一排排高速行駛的汽車之間進行通信，做出即時決策從而避免發(fā)生交通事故，還能通過緊密的跟車行駛來節(jié)省道路空間。了解了這些優(yōu)勢，現(xiàn)在我們來進一步探討邊緣計算。四、機遇邊緣計算模型創(chuàng)造了各種各樣的機遇，而某些行業(yè)趨勢可能會持續(xù)發(fā)揮影響。未來，創(chuàng)造重大商業(yè)和社會價值的成本將變得相對低廉。發(fā)現(xiàn)瓶頸后，即可進行修復(fù)。在206070年代，內(nèi)存速度較慢，計算能力相對較快，從而推動行業(yè)改善了對內(nèi)存的訪問速度，反之亦然。這一循環(huán)將持續(xù)進行。當(dāng)前面臨著網(wǎng)絡(luò)管理的成本壓力，因此必須改善邊緣可管理性以及持續(xù)的生命周期（從采購到安裝、管理、能源消耗、更新和報廢）的總擁有成本壓力。當(dāng)前的某些新技術(shù)（例如人工智能）早在數(shù)十年前就已出現(xiàn)，但由于缺乏足夠的計算能力和數(shù)據(jù)容量，因此無法在合理時間內(nèi)得到應(yīng)用。在這些壓力的驅(qū)動下，計算和數(shù)據(jù)將不斷發(fā)展。計算在“最佳”位置執(zhí)行；數(shù)據(jù)存儲于最便于訪問的地方。要把計算推送到數(shù)據(jù)所在的位置（數(shù)據(jù)引力），這就要求提高架構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)，并對擴展進行創(chuàng)新，具體細節(jié)取決于特定的應(yīng)用。一些邊緣節(jié)點將被按比例縮小，在廉價、低功耗，緊湊的業(yè)余級別計算機上運行；其他邊緣節(jié)點則可以擴展，在相當(dāng)于數(shù)百臺機架式（rack-mounted）服務(wù)器的計算機集群上運行。在某種程度上，數(shù)據(jù)引力的中心取決于所需的響應(yīng)時間，即需要對數(shù)據(jù)采取多快速度的反應(yīng)。例如，訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型需要耗費大量的數(shù)據(jù)和時間，因此可以在數(shù)據(jù)中心完成，并將受過訓(xùn)IoT設(shè)備的地方。如此一來，能夠減少延遲、提高用戶響應(yīng)速度。因此，我們希望人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)在未來能夠變得更加普及，為決策優(yōu)化提供新的見解和智慧。由于數(shù)據(jù)重力3實體組織既需要共享信息，又需要保密信息。分布式賬本技術(shù)（例如區(qū)塊鏈）可用于驗證身份。該技術(shù)可確保將共享數(shù)據(jù)限制在預(yù)先選定的組群，從而共享更多數(shù)據(jù)。可為邊緣元素和軟件提供證明，并跟蹤關(guān)鍵邊緣托管數(shù)據(jù)的來源和完整性。添加冗余邊緣節(jié)點在提高可靠性的同時，也會增加成本。不同類型的應(yīng)用具有不同的模式，以充分利用邊緣計算架構(gòu)的優(yōu)勢并降低成本。五、挑戰(zhàn)當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)首次出現(xiàn)在技術(shù)發(fā)展曲線上時，對可以連接到互聯(lián)IoT（時間尺度也在不斷延長。3數(shù)據(jù)引力的基本概念是，隨著數(shù)據(jù)的積累，更多的應(yīng)用程序、服務(wù)和工具被它吸引。當(dāng)數(shù)據(jù)足夠大時，幾乎不可能移動，因此服務(wù)和應(yīng)用程序被拉向數(shù)據(jù)。為了充分挖掘物聯(lián)網(wǎng)的潛力，我們在擴展方面面臨著幾大挑戰(zhàn)。IoT設(shè)備與云之間配置邊緣節(jié)點可以緩解這種情況。其次，與數(shù)據(jù)中心一樣，邊緣節(jié)點的集群需要大量的能源和冷卻裝置。一些數(shù)據(jù)中心建在氣溫較涼爽的水力發(fā)電站附近。但是，對于需要靠近IoT設(shè)備的邊緣節(jié)點來說，如何解決能耗問題呢？IoT設(shè)備（及其關(guān)聯(lián)的邊緣節(jié)點）需要部署在偏遠一個位于政局動蕩國家的偏遠沙漠地區(qū)的油田需要可靠的電力（石油副產(chǎn)品驅(qū)動的發(fā)電機？）、冷卻、安全性和網(wǎng)絡(luò)連接，我們該如何應(yīng)對？更籠統(tǒng)地說，我們?nèi)绾卧诟鞣N環(huán)境下實施技術(shù)的新應(yīng)用？另外一個挑戰(zhàn)是需求管理。例如，當(dāng)智慧城市發(fā)生自然災(zāi)害時，IoT設(shè)備會報告大量的數(shù)據(jù)變動，從而引起需求曲線發(fā)生急劇變化。此外，無論何處的基礎(chǔ)架構(gòu)遭到損壞時，我們都需要迅速建立起新的基礎(chǔ)架構(gòu)。這些需求變化如何處理？IoT設(shè)備與數(shù)據(jù)中心始終連接，因此需要在本地存儲信息并執(zhí)行關(guān)鍵的控制算法直至連接恢復(fù)。這需要更強大的處理能力和更大的存儲空間，同時會對可擴展性產(chǎn)生影響。這也意味著，如果沒有足夠的處理能力或存儲空間，就不能僅僅使用舊硬件，而如果不部署新的硬件，也無法在邊緣計算場景中工作。軟件的復(fù)雜性也是一大困擾，尤其是在垂直行業(yè)之間遷移數(shù)據(jù)時。每個垂直行業(yè)都傾向于開發(fā)自己的應(yīng)用接口和標(biāo)準(zhǔn)，而每個接口和標(biāo)準(zhǔn)都具有不同的功能。此外，整合不同的領(lǐng)域需要大量的領(lǐng)域知識。例如，為油井的邊緣節(jié)點提供能量時，精通石油和天然氣領(lǐng)域的工程師可能對柴油和太陽能發(fā)電一無所知。為了便于軟件開發(fā)，需要通用的平臺基礎(chǔ)架構(gòu)和標(biāo)準(zhǔn)化的應(yīng)用編程接口。我們還需要進一步抽象數(shù)據(jù)，并研究不同數(shù)據(jù)抽象模型之間的交互方式。解決這一挑戰(zhàn)的技術(shù)被統(tǒng)稱為語義互操作性（Semanticinteroperability）掌握邊緣計算及其應(yīng)用領(lǐng)域熟練技術(shù)的專業(yè)人才也存在缺口。這意味著學(xué)術(shù)界應(yīng)與大學(xué)建立合作關(guān)系，共同制定面向個人的培訓(xùn)資料和認證。除此之外，還有什么方法可以挖掘培養(yǎng)下一代的相關(guān)人才？IIC的使命在于加速物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。本白皮書解決了我們遇到的一項關(guān)鍵挑戰(zhàn)：市場混亂。IIC有很多成員代表致力于定義邊緣計算（本白皮書只是其中的一部分），實行創(chuàng)新以應(yīng)對上述挑戰(zhàn)。IIC通過減少混亂，尤其是術(shù)語層面上的混亂，來助力市場發(fā)展并實現(xiàn)聯(lián)盟的使命。六、啟示在許多顯而易見的技術(shù)和商業(yè)優(yōu)勢的推動下，邊緣計算成為IoT發(fā)展的基石。為了響應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)對計算快、性能高和延遲低的需