边缘计算：万物互联时代新型计算模型

边缘计算：万物互联时代新型计算模型

缘起

边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。边缘计算与云计算互相协同，共同助力各行各业的数字化转型。它就近提供智能互联服务，满足行业在数字化变革过程中对业务实时、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。

根据国际电信联盟电信标准分局ITU-T的研究报告，到2020年，每个人每秒将产生1.7MB的数据，IoT可穿戴设备的出货量将达到2.37亿。IDC也发布了相关预测，到2018年，50%的物联网网络将面临网络带宽的限制，40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，到2025年，这一数字将超过50%。

为此，本刊邀请美国韦恩州立大学计算机科学系施巍松教授撰文“边缘计算：万物互联时代的新型计算模型”，对边缘计算进行深入剖析。

随着物联网的快速发展和4G/5G无线网络的普及，我们已经进入了万物互联的时代，网络边缘设备数量的迅速增加，使得该类设备所产生的数据已达到泽字节级别。以云计算模型为核心的集中式大数据处理时代，其关键技术已经不能高效处理边缘设备所产生的数据，主要表现在：

1）线性增长的集中式云计算能力无法匹配爆炸式增长的海量边缘数据；

2）从网络边缘设备传输海量数据到云中心致使网络传输带宽的负载量急剧增加，造成较长的网络延迟；

3）网络边缘数据涉及个人隐私，使得隐私安全问题变得尤为突出；

4）有限电能的网络边缘设备传输数据到云中心消耗较大电能，等等。

为此，以边缘计算模型为核心的，面向网络边缘设备所产生海量数据计算的边缘式大数据处理应运而生，其与现有以云计算模型为核心的集中式大数据处理相结合，即二者相辅相成，应用于云中心和网络边缘端的大数据处理，较好地解决了万物互联时代大数据处理中所存在的上述问题。边缘计算中的“边缘”是个相对的概念，指从数据源到云计算中心数据路径之间的任意计算资源和网络资源。边缘计算的基本理念是将计算任务在接近数据源的计算资源上运行。

本文首先系统地介绍边缘计算的概念和原理，其次，我们通过现有研究工作为案例（即，云计算任务迁移、视频分析、智能家居、智慧城市、智能交通以及协同边缘），实例化边缘计算的概念，最后，我们提出边缘计算领域所存在的挑战。我们希望通过本文能让学界和产业界了解和关注边缘计算，并能够启发更多的学者开展边缘式大数据处理时代边缘计算模型的研究。

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Shi Weisong, born 1974. Professor, PhD supervisor. IEEE Fellow, CharlesH. Gershenson Distinguished Faculty Fellow, ACM Distinguished Scientist. His mainresearch interests include edge computing, computer systems, and energy-efficiency.