云計算與邊緣計算協同發展的相關探討

付強

（大慶油田信息技術公司，黑龍江 大慶 163000）

1 云計算和邊緣計算有關概念

1.1 云計算

1.2 邊緣計算

邊緣計算指的是在與數據或者物的源頭十分靠近的網絡邊緣側，對計算、應用、存儲、網絡核心能力進行融合的開放平臺，依據距離遠近提供智能服務，滿足數字化在動態業務、智能應用、敏捷聯結、安全保護等需求。邊緣計算能夠實現數字世界跟物理世界的連接，賦能智能化的服務、網關、資產和系統。在智能分布式結構跟平臺上，邊緣計算利用模型對智能化能力進行驅動，完成了物的自主化以及互相的協作。邊緣計算的特點主要包括五個方面。

（1）聯結性。這一特點是邊緣計算的基礎，邊緣計算聯結的對象以及應用場景存在多樣性，因此其自身需要具備各種聯結功能。

（2）數據第一入口。邊緣計算能夠實現物理跟數字世界之間的連接，包括動態、完整和大量的數據，能夠以數據的全生命周期為基礎開展管理以及創造價值，能夠為預測性維護、效率提高、資產管理等應用的創新奠定基礎，同時有效的應對數據各種特點提出的挑戰。

（3）約束性。邊緣計算的產品需要應對各種環境和條件，比如振動、爆炸、電流、塵土等，這些都對設備的空間、成本等提出了很高的要求，因此邊緣計算產品需要對各種軟硬件進行優化與融合，從而適應各類條件存在的約束。

（4）分布性。邊緣計算需要為分布式計算、存儲、資源調動、分布式安全、分布式智能等提供支持。

（5）融合性。數字化行業的轉型要以信息通信技術和操作技術的融合作為基礎，邊緣計算是重要的承載手段，需要為安全、應用、控制、管理、聯結等提供支持。

1.3 邊緣計算與云計算的差異與協同

云計算和邊緣計算是行業數字化轉型的主要支撐技術，然而兩種技術之間存在著許多的差別，比如，云計算主要的使用場景是非實時、業務決策的制定、時間較長的數據；邊緣計算主要的應用場景是動態的、時間較短的數據以及本地的決策等。同時，邊緣計算主要實現工業與物流之間的連接位置，或者位于物理實體的頂端，但是云計算可以對邊緣計算獲取到的歷史數據進行訪問，邊緣計算能夠滿足各種接口、協議以及拓撲、數據分析、分布式安全、業務處理等的需求，而與計算無法提供支持，需要云計算跟邊緣計算在應用、智能、網絡等方面進行協同。在網絡方面，邊緣計算主要負責數據的聚合，而云計算負責數據的分析；在業務方面，邊緣計算主要針對無服務器的Agent函數，而云計算主要負責業務邏輯代碼的編寫和排列；在應用方面，邊緣計算主要為智能服務提供支持，而云計算主要針對應用的全周期進行管理。在智能化方面，邊緣計算主要進行的是分布式推理，而云計算主要是進行集中式訓練。

1.4 云邊協同參考框架

云協同參考框架主要是云計算和邊緣計算節點在三個層面的協同，分別是基礎設施、應用和平臺。基礎設施指的是IAAS和ECIAAS間完成存儲、網絡以及計算等各類資源的協同。平臺指的是兩者之間實現數據、智能化、服務編排以及部署的有效協同；應用層面指的是兩者需要完成應用服務的協同。同時，云邊協同再次技術上還要全面考量安全、運行維護以及費用等的協同。

然后，抽出另一組數據做測試數據，重復上一步做法。直到找到每組數據作為測試數據時候的最佳擴展常數值，最后取這15個擴展常數值的平均值做為實際網絡的擴展常數值。其流程圖如圖2所示。

2 云邊協同需要解決的問題

云邊協同需要解決的問題較多，主要包括以下六個方面。

（1）連接協同。隨著與系統進行連接的設備不斷增多，對網絡運行維護和管理、網絡的可靠性以及拓展的靈活性都提出了更高的要求，并且，工業現場長時間以來都具有許多結構存在差異的總線連接，各種制式的以太網同時存在，怎樣實現各種連接的兼容以及保證連接的可靠性和實時性是云邊協同面臨的重要問題。

（2）數據協同。數據連接的統一和數據的有效聚合是實現智能化業務的重要基礎，為了完成工業現場面臨的各種不同環境以及結構存在差異的標準問題的有效解決，需要對不同廠商和領域的數據進行有效的集成。

（3）任務協同。任務的發布和完成是促進各種場景功能實現的重要內容，云計算需要應用于不同邊緣側設備以及各類環境，怎樣保證數據有效的發布至邊緣側，邊緣側經過有效計算以后，怎樣將信息與任務進行整合并提出反饋是對云邊協同的能力提出的重要考驗。

（4）管理協同。一方面云端需要考慮怎樣對各種結構不同的邊緣設備進行有效的管理和接入，另一方面，需要對設備和云端應用的開發、業務、生命周期管理開展協同，使邊緣側設備可以在各類場景中完成管理工作。

（5）安全協同。邊緣側設備形成的數據如何安全的傳送到云端、云端怎樣低于外部的攻擊、怎樣保證下放數據的安全這些都是云邊協同需要重視的問題。

（6）多方協同。云邊協同正在逐漸的應用于各類場景當中，怎樣在某些應用場景中完成邊邊、云邊、多邊等的協同，是未來需要深入研究的課題，怎樣對各類場景中的協同進行統一也是需要引起關注的重要方面。

3 云邊協同的應用場景

3.1 CDN

隨著互聯網技術的高速發展，CDN服務作為內容傳送者的重要性不斷凸顯。針對CDN服務提供者來說，CDN運營缺乏靈活性使得寬帶資費不能進行靈活設置，無法依據需求進行費用的索取，造成收費居高不下。同時，由于視頻業務的持續增長使得運營商的網絡承載能力受到挑戰，目前CDN系統主要分布在省級機房，與用戶之間具有較遠的距離，回傳帶寬占用嚴重，服務能力無法為移動業務場景提供支持。隨著5G的推出，互聯網計步入了一個全新的時期，CDN結構已經無法匹配時代提出的要求，需要推動邊緣云和AC的穩步發展，實現服務水平、狀態和質量的提高。比如通過邊緣云平臺把VCDN進行下沉，使其達到邊緣數據中心，有效實現網絡壓力的緩解，促進用戶體驗的提升。云邊協同能夠在熱點以及本地化內容多次請求的場景中獲得應用，適合應用在校園、住宅區、商業區、辦公樓等，促進用戶體驗的提升。

3.2 工業互聯網

作為物聯網向著工業領域的延伸，工業互聯網具有海量不同結構的特征，但是邊緣設備技能對局部的數據進行處理，不能產生全局性的認知，在進行應用過程中，需要通過云計算平臺來完成信息的有效融合，所以，云邊協同正在成為工業互聯網的發展的重要支撐。工業互聯網當中的云邊計算能夠進行智能設備的安裝與連接，可以對各種關鍵任務信息進行處理并進行動態的響應，而不需要利用網絡將信息傳輸到云端等待其進行響應，從而有效的減少了網絡流量，使數據的處理更加分散。同時，邊緣計算需要存在一定的計算能力，可以對問題進行自主的判斷和解決，對反常狀況進行動態檢測，從而實現預測性的監控，促進工廠工作效率提升的同時有效的避免設備出現故障，并將數據進行上傳，在云端進行存儲、管理和分析。

3.3 智能家庭

隨著家庭智能化信息服務得到普及，怎樣將不同的異構設備于家庭網絡進行連接，使用戶能夠有效的利用各種功能是當前從業者重點關注的問題。邊緣計算節點存在許多的異構接口，包括無線網絡、電力線、電纜等，還能夠處理各種處理，并將結果傳送到云平臺，用戶不但能夠利用網絡與邊緣計算節點進行連接實現對終端的管理，還能夠利用云端實現對各類數據的訪問。同時，云邊協同以虛擬化技術作為基礎的各類服務設施，以各類終端作為載體，實現對業務系統的有效整合，通過計算節點把各類家庭終端并入局域網當中。邊緣計算節點利用互聯網完成與廣域網的連接，從而跟云端進行數據的交換，實現包括電器管理、視頻監控、定時設置、場景管理等各類功能。

3.4 智能交通

過去人們都將智能交通的關注點放在車輛的管理上，將大量的資金投入到自動駕駛等車輛的智能化上，然而智能汽車的研發成本較高，且在道路環境中的表現不夠理想，因此越來越多的廠家將智能交通的方向轉移到道路上。邊緣計算能夠有效的與云計算進行配合，使多數的計算負載整合到道路上，通過各種通信手段實現跟車輛動態有效的信息交互。將來的道路邊緣節點能夠將地圖系統、信號系統、移動目標數據等進行集成，從而為車輛提供事故警示、駕駛輔助、協同決策等服務。并且車輛自身也可以作為邊緣計算的一個節點，通過云邊協同實現對車輛的控制以及提供各類增值服務。車輛可以通過各類感應裝置將收集到的信息傳送到道路邊緣節點，實現車輛之間、車輛跟道路之間的有效協同。云計算中心將從邊緣節點收集到的數據進行分析，對交通狀況進行感知，利用人工智能以及大數據等計算方法，為交通信號以及車輛等發布科學的指令，促進交通效率的提高，有效的避免出現擁堵。

3.5 安防監控

云邊協同為安防智能化提供了新的技術支持，能夠把監控數據傳輸到邊緣計算的節點或者平臺上，實現網絡數據傳輸壓力以及時延的降低。同時，視頻監控能夠跟人工智能有效結合，在邊緣計算節點上配備人工智能分析模塊，應用于視頻監控、人臉識別、安全防護等場景當中，有效的解決了以AI為基礎的視頻分析所存在的時延較大的問題，促進了用戶體驗的提升。云端可以完成AI發布的訓練任務，邊緣計算節點能夠落實AI的推論，云邊協同能夠完成本地決策以及動態響應，可以為表情監測、行為分析、軌跡追蹤等各種AI應用提供支持。

3.6 農業生產

作為農業生產的高級階段，智能農業加強了對互聯網技術、云計算和物聯網技術的應用，以現場的各類傳感節點和通信網絡作為基礎實現了對生產環境的智能化感知、警示、決策、分析以及指導，從而實現精準化的種植、決策和管理。選擇智能大棚作為例子，對于具有較好條件的大棚，可以進行各類機電設備的安裝，包括排風機、灌溉系統、卷簾等，利用云端完成遠程控制。農戶可以通過電腦或者手機進行云端平臺的登錄，實現對各種設備的控制，也可以通過云端進行控制邏輯的設置，將控制邏輯發送到邊緣設備，邊緣設備利用傳感器對棚內的溫度、濕度等數據進行收集，依據實際情況進行機電設備開關的管理。

4 云邊協同發展的建議

4.1 將應用作為導向，實現計算能力向著邊緣側的下沉

目前邊緣計算這一概念十分火熱，許多與用戶側較為接近的業務和產品都被列入邊緣計算的范圍，這對于邊緣計算的發展并非利好，也會對云邊協同的穩步推進產生負面影響。希望有關從業者保持理性，對各類場景業務的實際需求進行全面的梳理，在企業加入云端的大環境當中，對各種應用效果和運營成本進行分析，穩步推進計算能力向著邊緣側的下沉，不可太過著急將計算能力進行邊緣化的部署。

4.2 加快標準體系的構建，注重協同能力規范

當前已經開始進行邊緣云等邊緣側標準的構建，但是尚未針對云邊協同進行標準體系的建設。有關研究人員要從整體布局出發，對中心云和邊緣側協同所需要的框架開展標準化的設計。可以針對各種應用場景，對云邊協同的標準體系進行完善，加快進行各類協同技術、應用和服務標準的制定，促進企業云邊協同服務能力的提高，為云邊協同的穩定發展提供保障。只有實現邊緣計算和云計算的有效協同，才能夠為許多場景在動態業務、數據完善、隱私保護、安全防護、敏捷連接等方面提供計算支持。