基于云邊協同的邊緣計算關鍵技術研究

［摘 要］文章探討了實時數據處理與分析、任務調度與計算資源優化、安全與隱私保護、服務質量和可用性保證等基于云邊協同的邊緣計算關鍵技術。面對技術挑戰，提出了改進數據傳輸協議、優化資源協調、增強安全機制和提升服務可用性的策略。同時，考慮了商業模型和政策問題，并展望了技術創新、系統優化和應用拓展的未來研究趨勢。

［關鍵詞］云邊協同；邊緣計算；實時數據處理

［中圖分類號］TP18 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）02–0139–03

1 云邊協同的基本理念

云邊協同是一種新的計算模式，結合了云計算的強大計算能力和邊緣計算的實時性和局部性。這種模式嘗試通過在云端和邊緣設備之間建立協作關系，以實現數據處理和計算任務的優化分配，從而改善服務質量，提高數據處理效率，降低網絡延遲，以及保護用戶隱私。

在云邊協同的理念中，云端和邊緣設備不再是截然不同的兩個層次，而是形成了一種連續的計算和數據處理的環境。云端提供大規模數據存儲和強大的計算能力，而邊緣設備則靠近數據源，可提供實時數據處理和快速響應。這兩者之間的協同作用使得數據和計算任務可根據需要在云端和邊緣之間靈活移動。

云邊協同的核心是“最適服務”，即將計算任務分配給最適合處理該任務的節點，既可以是云端，也可以是邊緣設備。這種分配策略取決于多種因素，包括任務的計算需求、數據的大小、網絡的帶寬和延遲、設備的能耗，以及用戶的服務質量需求等。

為了實現這種協同，需要解決一系列的關鍵技術問題，包括實時數據處理與分析、資源管理、安全與隱私保護、服務質量及可用性保證等。這些技術問題的解決可推動實現云邊協同，使得云計算和邊緣計算的優勢可更好地結合，為用戶提供更高質量的服務[1]。

2 基于云邊協同的邊緣計算關鍵技術

2.1 數據的實時處理與分析

在云邊協同的環境中，數據流處理是一種關鍵技術。這種處理方式在數據生成并通過網絡傳輸的同時進行數據處理，不同于傳統的處理方式，數據流處理提供了實時或近實時的數據處理能力。這種即時性大幅提高了系統的響應速度和數據處理效率，使得服務可快速響應用戶的需求。數據流處理的主要場景通常位于靠近數據源的邊緣設備上，這些設備可以是智能手機、傳感器、無人駕駛汽車等設備。這些邊緣設備在數據產生的地點進行初步數據處理，如清洗、過濾和聚合數據，然后將處理后的結果發送至云端進行深度分析和處理。

為了處理大量、快速變化且可能存在噪聲的數據，數據流處理需要高效的數據處理算法和能夠快速適應數據變化的模型。同時，由于邊緣設備的計算能力和存儲空間有限，還需要考慮如何在有限的資源下進行高效的數據處理。

邊緣分析技術是一種在邊緣設備上進行數據分析的技術。該技術需要在計算能力、存儲空間、能耗等方面受到嚴格限制的條件下進行。其主要目標是減少數據的傳輸量，通過在邊緣設備上進行初步的數據分析，可大幅降低原始數據的大小，從而減少網絡傳輸的壓力。邊緣分析不僅可減少數據的傳輸量，還可提高數據處理的實時性[2]。

邊緣分析需要高效的數據處理算法和能夠在有限的資源下運行的模型。這樣的設計可確保在有限的計算資源下進行高質量的數據分析。同時，由于邊緣設備通常更接近用戶，邊緣分析還需要考慮如何處理邊緣設備上的隱私和安全問題。

2.2 任務調度與計算資源優化

在云邊協同環境中，任務調度與計算資源優化關鍵在于確保數據處理和計算任務能夠高效、靈活地在云端和邊緣設備間進行分配。調度算法的設計旨在評估任務的性質和需求，同時考慮計算資源的可用性、網絡帶寬、延遲以及能耗限制，以確定任務最適合執行的位置。

調度策略需靈活應對不同場景，如實時性要求高的任務優先考慮在邊緣設備上處理，以減少網絡傳輸延遲，而計算密集型任務則可能更適合利用其強大的計算能力在云端處理。資源優化不僅關注當前任務的最優執行地點，還預測未來資源需求，動態調整資源分配，以避免潛在的瓶頸和過載情況。

在確保數據安全和用戶隱私的前提下，任務調度還需考慮數據的本地性，優先在數據生成的地點進行處理，減少數據傳輸，同時降低泄漏風險。計算資源優化通過高效的算法，如機器學習和啟發式方法，不斷學習和適應環境變化，優化任務分配策略，提高系統整體效率和響應速度。

評估任務調度和資源分配的效果，涉及多個指標，包括但不限于任務完成時間、系統吞吐量、資源利用率和能耗。通過持續監控這些指標，可不斷調整和優化調度策略，確保云邊協同環境下的服務質量和系統可靠性[3]。

2.3 安全與隱私保護

數據安全在云邊協同中是關鍵的問題。由于數據在云端和邊緣設備之間的傳輸和處理可能會受到各種網絡攻擊，如攔截、篡改、拒絕服務攻擊等。因此，需要采取有效的數據加密和完整性保護手段，以防止數據在傳輸和處理過程中被非法獲取或篡改。例如：①可使用公鑰加密、對稱加密等加密技術，以保護數據的機密性；②可使用數字簽名、消息認證碼等完整性保護手段，以保證數據的完整性。

還可采取有效的身份驗證和訪問控制手段，以防止非法用戶訪問和使用數據。例如：①可使用用戶名密碼、數字證書、生物識別等身份驗證技術，以確認用戶的身份；②可使用訪問控制列表、角色基礎的訪問控制等訪問控制技術，以限制用戶對數據的訪問和使用。

用戶隱私保護是云邊協同中另一個關鍵的問題。由于邊緣設備通?？拷脩?，可能會處理大量含有用戶個人信息的數據，如位置信息、個人偏好、行為模式等。如果這些數據被非法獲取或使用，可能會侵犯用戶的隱私。因此，需要采取有效的隱私保護手段，以防止用戶隱私的泄漏。例如：①可使用匿名化、偽名化等隱私保護技術，以隱藏用戶的身份和敏感信息；②可使用差分隱私、同態加密等隱私保護技術，以在保護隱私的同時，進行數據的分析和處理。

還可采取有效的數據最小化和透明化手段，以降低隱私泄漏的風險。例如：①可僅收集和處理滿足服務需求的最小數據，以減少處理的敏感信息；②可向用戶清晰地說明數據的收集、處理和使用方式，以增加透明度，建立用戶的信任。

2.4 服務質量和可用性保證

服務質量評估是評價云邊協同性能的重要組成部分。服務質量（QoS）通常包括服務的性能、可靠性和滿意度等多個方面。因此，評估服務質量需要考慮多種因素，包括服務的響應時間、吞吐量、錯誤率、可靠性等。例如：①可通過測量服務的響應時間和吞吐量評估服務的性能；②可通過監控服務的錯誤和故障評估服務的可靠性；③可通過用戶調查和反饋評估服務的滿意度。此外，還需要考慮服務的可用性、延遲、抖動、丟包率等網絡因素[4]。

容錯和恢復技術是保證服務可用性的重要手段。容錯技術指在系統發生故障時，能夠繼續提供服務的技術。例如，可通過冗余設計提高系統的容錯能力，也可通過負載均衡分散系統的負載，減輕單個設備的壓力，提高系統的容錯能力?；謴图夹g指在系統發生故障后能夠快速恢復服務的技術。例如，可通過備份和恢復系統的數據和狀態，也可通過遷移和切換遷移服務到其他設備，恢復服務的提供。

3 問題與未來研究方向

3.1 技術挑戰

在探討云邊協同的邊緣計算領域，技術挑戰是不可忽視的一部分，這些挑戰包括但不限于如何在保持高效性的同時確保系統的穩定性和可靠性，以及如何處理與之相關的復雜性。

（1）數據傳輸的延遲和帶寬限制。數據需要在云端和邊緣節點之間快速、可靠地傳輸，而這通常受限于現有網絡基礎設施的能力，解決這一挑戰需要優化數據傳輸協議和提高網絡傳輸效率。

（2）資源管理。云邊協同環境中的資源分配和調度需要在不同的邊緣節點和云平臺之間實現高效協調，這涉及復雜的算法和策略，以確保資源的最優利用，還要考慮到各種資源的可變性和不確定性。

（3）安全和隱私保護。在邊緣計算環境中，數據經常在用戶設備、邊緣節點和云平臺之間流動，增加了數據泄漏和被篡改的風險，因此，需要開發更強大的安全機制來保護數據的完整性和隱私。

（4）服務質量和系統的可用性保障。需要確保即使在網絡不穩定或者某些邊緣節點發生故障的情況下，用戶依然能獲得滿意的服務體驗。這要求系統具備高效的容錯和恢復機制。

3.2 商業模型和政策問題

（1）商業模型。商業模型需要考慮多種因素，包括服務的定價、成本、收益、風險等。服務的定價需要考慮市場需求、競爭情況、成本結構等因素；服務的成本需要考慮設備投資、運營維護、資源消耗等因素；服務的收益需要考慮用戶付費、廣告收入、數據售賣等因素；服務的風險需要考慮市場波動、技術問題、政策變動等因素。通過對這些因素的綜合考慮，可設計出有效的商業模型，實現服務的可持續性和盈利性。

（2）政策環境。政策環境包括法律法規、政策指導、行業標準等。法律法規涉及數據安全、用戶隱私、市場競爭等問題；政策指導涉及技術發展、產業推廣、公共服務等問題；行業標準涉及技術規格、服務質量、安全規范等問題。

3.3 未來研究趨勢

（1）技術創新。技術創新將會是未來研究的重要趨勢，預期將會有更多的創新技術被提出并應用在云邊協同的邊緣計算中。這些技術可能涉及更高效的數據處理和分析、更智能的資源管理和調度、更強大的安全和隱私保護及更穩定的服務質量和可用性保證等，進一步提高云邊協同的邊緣計算性能和效率。

（2）系統優化將會是未來研究的重要趨勢，預期將會有更多的優化方法和策略被提出并應用在云邊協同的邊緣計算中。這些優化可能涉及更好的性能、更低的成本、更高的效益、更強的可靠性等。例如，可能會有新的模型、算法、技術、方案等出現，進一步優化云邊協同的邊緣計算的系統和服務。

（3）應用拓展。預期將會有更多的應用場景和業務模式被探索并應用在云邊協同的邊緣計算中。這些應用涉及更廣泛的領域、更具挑戰性的問題、更大規模的需求及更高價值的產出等，進一步拓展云邊協同的邊緣計算的應用領域和業務范圍。

4 結束語

云邊協同模式通過云計算和邊緣計算的結合，有效提升了數據處理的實時性和服務質量，同時減少了網絡延遲，并加強了用戶隱私保護。關鍵技術的探討為實時數據處理、資源優化、安全性增強和服務可用性提供了新的視角。技術挑戰的解決方案展示了數據傳輸和資源管理的新策略，同時強調了安全與隱私保護的重要性。商業和政策層面的討論揭示了實施這一模式的復雜性。研究趨勢指向了技術創新和系統優化的需求，預示了云邊協同在未來應用的廣闊前景。

參考文獻

[1] 金鑫，韓風，鄒陽. 基于“云邊端”的業務信息系統構建技術研究[J]. 信息化研究，2021，47（6）：18-23.

[2] 陸威，章璐，杜鵬，等. 智能邊緣計算網絡關鍵技術研究[J]. 無線電通信技術，2022，48（3）：480-484.

[3] 莫梓嘉，高志鵬，苗東. 邊緣智能：人工智能向邊緣分布式拓展的新觸角[J]. 數據與計算發展前沿，2020，2（4）：16-27.

[4] 唐靜，解云鵬，雷波，等. 工業互聯網場景下邊緣計算的關鍵技術探討[J]. 自動化博覽，2022，39（2）：34-37.