边缘计算是否需要服务器支持？ (边缘计算需要服务器吗)

AB资源网 2023-09-19 12:33 2836 浏览 0 评论

随着物联网和5G技术的发展，边缘计算正逐渐成为互联网时代下的一个新潮流。边缘计算是指，将数据处理和存储功能从云端迁移到接近数据源的边缘设备上进行处理和存储。相较于传统的云计算，边缘计算具有更短的延迟、更高的效率和更安全的数据传输等优点。但是，随着边缘计算的不断深入，一个问题不可避免地浮现出来，那就是

需要明确的是，边缘计算并非将云计算完全替代，而是云计算和边缘设备相结合的一种新型计算模式。在边缘计算中，边缘设备领域通常指距离最近的网络边缘设备，这些设备往往是传感器、设备和智能物体，而服务器则集中在远程数据中心中。因此，边缘计算需要服务器支持，特别是在数据存储和控制方面，服务器的作用更加突出。

一方面，在数据存储方面，服务器可以作为边缘设备的扩展存储器。对于一些存储容量较小的边缘设备来说，服务器的存储空间可以为其提供更广泛、更可靠的数据存储功能。同时，相较于传统的云存储，边缘计算的数据存储更加灵活和随机，可以根据实时数据流动和传输需求，随时进行可靠的数据备份和恢复。

另一方面，在控制方面，服务器可以作为边缘设备群的中央控制器。当边缘设备数量庞大时，服务器可以协调统一控制所有的设备，实现对大型、复杂系统的控制，从而减少了管理难度和实施成本。

而边缘计算是否需要服务器支持的意见也存在不同。一些开发者认为，边缘计算可以减轻服务器的压力，从而实现更高效的数据传输。边缘设备可以在不同的位置进行处理和存储，从而降低云端数据传输的延迟和负荷，使得数据传输更加高效。这一过程也可以称为数据瘦身，即将数据的最终结果传输到云端，而非将完整数据传输至云端。这种方式不仅提高了数据传输的效率，同时也提高了系统的稳定性和安全性。

在实现的过程中，服务器的作用是非常重要的。除了扩展存储和控制边缘设备外，服务器还可以提供解决方案和技术支持，协助开发者设计和开发符合市场需求的边缘计算系统。

一下，边缘计算是否需要服务器支持，其实并不是很好回答这个问题。边缘计算与云计算的结合点，而服务器的作用就是在两者之间进行沟通、调度和反馈。从这个意义上来说，边缘计算的服务器支持不可或缺，但由于边缘计算的灵活性和可扩展性，也可以让服务器的功用更为多样化和个性化。未来，随着边缘计算应用场景的不断扩展，我们相信，服务器的作用将更加突出和重要，也必将成为边缘计算体系中的重要组成部分。

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边缘计算
边缘计算是什么意思?
什么是边缘计算？

边缘计算

姓名：王映中学号：学院：广研院

转自

【嵌牛导读】通过对边缘计算概念、典型应用场景、研究现状及关键技术等系统性的介绍，认为边缘计算的发展还处在初级阶段，在实际的应用中还存在很多问题需要解决研究，包括优化边缘计算性能、安全性、互操作性以及智能边缘操作管理服务。

【嵌牛鼻子】边缘计算应用、现状及挑战

【嵌牛提问】边缘计算能解决哪些问题

【嵌牛正文】

1 边缘计算的概念

对于边缘计算，不同的组织给出了不同的定义。美国韦恩蠢余纳州立大学计算机科学系的施巍松等人把边缘计算定义为：“边缘计算是指在网络边缘执行计算的一种新型计算模式，边缘计算中边缘的下行数据表示云服务，上行数据表示万物互联服务”。边缘计算产业联盟把边缘计算定义为：“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、应用核心能力的开发平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求”。

因此，边缘计算是一种新型计算模式，通过在靠近物或数据源头的网络边缘侧，为应用提供融合计算、存储和网络等资源。同时，边缘计算带没也是一种使能技术，通过在网络边缘侧提供这些资源，满足行业在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

1.1 边缘计算的体系架构

边缘计算通过在终端设备和云之间引入边缘设备，将云服务扩展到网络边缘。边缘计算架构包括终端层、边缘层和云层。图展示了边缘计算的体系架构。接下来我们简要介毁塌绍边缘计算体系架构中每层的组成和功能。

（1）终端层

终端层是最接近终端用户的层，它由各种物联网设备组成，例如传感器、智能手机、智能车辆、智能卡、读卡器等。为了延长终端设备提供服务的时间，则应该避免在终端设备上运行复杂的计算任务。因此，我们只将终端设备负责收集原始数据，并上传至上层进行计算和存储。终端层连接上一层主要通过蜂窝网络。

（2）边缘层

边缘层位于网络的边缘，由大量的边缘节点组成，通常包括路由器、网关、交换机、接入点、基站、特定边缘服务器等。这些边缘节点广泛分布在终端设备和云层之间，例如咖啡馆、购物中心、公交总站、街道、公园等。它们能够对终端设备上传的数据进行计算和存储。由于这些边缘节点距离用户距离较近，则可以为运行对延迟比较敏感的应用，从而满足用户的实时性要求。边缘节点也可以对收集的数据进行预处理，再把预处理的数据上传至云端，从而减少核心网络的传输流量。边缘层连接上层主要通过因特网。

（3）云层

云层由多个高性能服务器和存储设备组成，它具有强大的计算和存储功能，可以执行复杂的计算任务。云模块通过控制策略可以有效地管理和调度边缘节点和云计算中心，为

用户提供更好的服务。

1.2 边缘计算的优势

边缘计算模型将原有云计算中心的部分或全部计算任务迁移到数据源附近，相比于传统的云计算模型，边缘计算模型具有实时数据处理和分析、安全性高、隐私保护、可扩展性强、位置感知以及低流量的优势。

（1）实时数据处理和分析。将原有云计算中心的计算任务部分或全部迁移到网络边缘，在边缘设备处理数据，而不是在外部数据中心或云端进行；因此提高了数据传输性能，保证了处理的实时性，同时也降低了云计算中心的计算负载。

（2）安全性高。传统的云计算模型是集中式的，这使得它容易受到分布式拒绝服务供给和断电的影响。边缘计算模型在边缘设备和云计算中心之间分配处理、存储和应用，使得其安全性提高。边缘计算模型同时也降低了发生单点故障的可能性。

（3）保护隐私数据，提升数据安全性。边缘计算模型是在本地设备上处理更多数据而不是将其上传至云计算中心，因此边缘计算还可以减少实际存在风险的数据量。即使设备受到攻击，它也只会包含本地收集的数据，而不是受损的云计算中心。

（4）可扩展性。边缘计算提供了更便宜的可扩展性路径，允许公司通过物联网设备和边缘数据中心的组合来扩展其计算能力。使用具有处理能力的物联网设备还可以降低扩展成本，因此添加的新设备都不会对网络产生大量带宽需求。

（5）位置感知。边缘分布式设备利用低级信令进行信息共享。边缘计算模型从本地接入网络内的边缘设备接收信息以发现设备的位置。例如导航，终端设备可以根据自己的实时位置把相关位置信息和数据交给边缘节点来进行处理，边缘节点基于现有的数据进行判断和决策。

（6）低流量。本地设备收集的数据可以进行本地计算分析，或者在本地设备上进行数据的预处理，不必把本地设备收集的所有数据上传至云计算中心，从而可以减少进入核心网的流量。

2 边缘计算的典型应用

边缘计算在很多应用场景下都取得了很好的效果。本节中，我们将介绍基于边缘计算框架设计的几个新兴应用场景，部分场景在欧洲电信标准化协会（ETSI）白皮书中进行了讨论，如视频分析和移动大数据。还有一些综述论文介绍了车辆互联、医疗保健、智能建筑控制、海洋监测以及无线传感器和执行器网络与边缘计算结合的场景。

（1）医疗保健。

（2）视频分析。

（3）车辆互联。

边缘计算可以为这一需要提供相应的架构、服务、支持能力，缩短端到端延迟，使数据更快地被处理，避免信号处理不及时而造成车祸等事故。一辆车可以与其他接近的车辆通信，并告知他们任何预期的风险或交通拥堵。

3 边缘计算现状和关键技术

目前，边缘计算的发展仍然处于初期阶段。随着越来越多的设备联网，边缘计算得到了来自工业界和学术界的广泛重视和一致认可。本节中，我们主要从工业界和学术界的角度介绍边缘计算的现状。

3.1 工业界

在工业界中，亚马逊、谷歌和微软等云巨头正在成为边缘计算领域的领先者。亚马逊的 AWS Greengrass 服务进军边缘计算领域，走在了行业的前面。AWS Greengrass 将 AWS 扩展到设备上，这样本地生成的数据就可以在本地设备上处理。微软在这一领域也有大动作，该公司计划未来 4 年在物联网领域投入50亿美元，其中包括边缘计算项目。谷歌宣布了2款新产品，意在帮助改善边缘联网设备的开发。

分别是硬件芯片Edge张量处理单元（TPU）和软件堆栈 Cloud 物联网（IoT）Edge。涉足边缘计算领域的并不只是这3大云巨头。2023年，思科、ARM、英特尔、微软、普林斯顿大学联合成立了开放雾计算（OpenFog）联盟；2023年11月30日，在北京正式成立了产学研结合的边缘计算产业合作平台，推动运行技术（OT）和信息与通信技术（ICT）产业开放协作，引领边缘计算产业蓬勃发展，深化行业数字化转型。

3.2 学术界

学术界也展开了关于边缘计算的研究，边缘计算顶级年会电气和电子工程师协会/国际计算机协会边缘计算研讨会、IEEE 国际分布式计算系统会议、国际计算机通信会议等重大国际会议都开始增加边缘计算的分会和专题研讨会。涉及主要关键技术及研究热点如下：

（1）计算卸载。计算卸载是指终端设备将部分或全部计算任务卸载到资源丰富的边缘服务器，以解决终端设备在资源存储、计算性能以及能效等方面存在的不足。计算卸载的主要技术是卸载决策。卸载决策主要解决的是移动终端如何卸载计算任务、卸载多少以及卸载什么的问题。根据卸载决策的优化目标将计算卸载分为以降低时延为目标、以降低能量消耗为目标以及权衡能耗和时延为目标的3种类型。

（2）移动性管理。边缘计算依靠资源在地理上广泛分布的特点来支持应用的移动性，一个边缘计算节点只服务周围的用户。云计算模式对应用移动性的支持则是服务器位置固定，数据通过网络传输到服务器，所以在边缘计算中应用的移动管理是一种新模式。

4 挑战

目前边缘计算已经得到了各行各业的广泛重视，并且在很多应用场景下开花结果；但边缘计算的实际应用还存在很多问题需要研究。本文中，我们对其中的几个主要问题进行分析，包括优化边缘计算性能、安全性、互操作性以及智能边缘操作管理服务。

（1）优化边缘计算性能。在边缘计算架构中，不同层次的边缘服务器所拥有的计算能力有所不同，负载分配将成为一个重要问题。成本分析需要在运行过程中完成、分发负载之间的干扰和资源使用情况，都对边缘计算架构提出了挑战。

（2）安全性。边缘计算的分布式架构增加了攻击向量的维度，边缘计算客户端越智能，越容易受到恶意软件感染和安全漏洞攻击。在边缘计算架构中，在数据源的附近进行计算是保护隐私和数据安全的一种较合适的方法。

（3）互操作性。边缘设备之间的互操作性是边缘计算架构能够大规模落地的关键。不同设备商之间需要通过制定相关的标准规范和通用的协作协议，实现异构边缘设备和系统之间的互操作性。

（4）智能边缘操作管理服务。网络边缘设备的服务管理在物联网环境中需要满足识别服务优先级，灵活可扩展和复杂环境下的隔离线。

边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算架构，旨在将计算、存储和网络资源尽可能地接近数据的来源和终端设备，以提高数据处理的速度和效率，减少传输数据的延迟和网络带宽的消耗。与传统的云计算模型不同，边缘计算将计算放在离数据源更近的地方，例如在传感器、路由器或智能手机上。这种模型允许实时数据分析和响应，并在数据本地处理时减少数据的传输。

边缘计算是什么意思?

边缘计算指的是靠近物或数据源头的晌旦一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台。

这些物或数据源头的一侧搭载着融合网络、计算、存储、应用核心能力的边缘计算平台，为终端用户提供实时、动态和智能的服务计算。

边缘计算是什么意思？

举个最简单的例子：在焊接机器人焊接两个钢制部件时，焊点如何选择？是偏左一点儿还是偏右一点儿，是偏宴顷扰上一点儿还是偏下一点儿？虽然冲压出来的钢板都是统一标准出来的，但是两个部件结合时难免会有细微差别，通过可视化观察以及边缘计算，机器人可以自己判断更优焊点的乎裂位置，将两个部件焊接牢固。每次焊接的数据通过网络上传至云端储存，用以机器学习。如果没有边缘计算，都通过云计算来判断焊点位置，生产效率会降低，同时焊点也可能千篇一律，有些部件可能正好赶上并不是更优的焊点位置，给焊接上了。

边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。

其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，唯斗满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之指烂磨间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。

从分布式开始

边缘计算并非是一个新鲜词。作为一家内容分发网络CDN和云服务的提供商AKAMAI，早在2023年就与IBM合作“边缘计算”。作为世界上更大的分布式计算服务商之一，当时它承担了全球15-30%的网络流量。在其一份内部研究项目中即提出“边缘计算”的目的和解决问题，并通过AKAMAI与IBM在其WebSphere上提供基于边缘Edge的服务。

对物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层历段完成。这无疑将大大提升处理效率，减轻云端的负荷。由于更加靠近用户，还可为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。

边缘计算（Edge Computing）是一种新兴的计算架构和技术，它是将计算资源和数据存储靠近数据源和终端设备的一种分布式计算模式。

传统的云计算架构将伍枣衡计算和存储资源集中在中心化的数据中心，而边缘计算则将这些计算和存储资源分布在接近终端设备的边缘节点上。这样可以减少数据在网络传输中的时延，提高数据处理的实时性和安全性，减少网络带宽消耗，提高应用性能和用户体验。

边缘计算一般采用类似于微型数据中心的硬件设备，例如智能路由器、边缘服务器、智能传感器等，它们可以在本地进行数据处理、分析和存储，也可以和云计算结合起来，实现数据在本地和云端之间的灵活协同。

边缘计算被广泛应用于物联网、智能制造、智慧城市、车联网、视频监控等领岩判域，可以有效解决数据处理和传输时延、带宽、腔做安全等方面的问题。