云计算与边缘计算

崔佳

（珠海市规划设计研究院 广东省珠海市 519000）

随着计算机硬件计算能力的飞速发展，主流计算领域已经逐渐从传统的分布式计算、并行计算、网格计算逐渐发展到大数据、云计算（CloudComputing）时代。但随着物联网的进一步崛起，云计算也将难堪重负。著名的互联网巨头思科公司的曾经对未来的云指数做过预测：网络终端产生的数据将远远超过全球数据中心所能承担的IP 流量，如果不采用新的技术，必将造成巨大的数据延迟和处理上的困境。因此，学者们先后提出了雾计算（FogComputing）和边缘计算（EdgeComputing）。显然，各种主流的计算技术都是随着客户的需求和技术的发展而逐渐成熟起来，并获得的广泛的应用；在诸多的应用领域中，都会存在其独特的特点，而发挥着其各自的作用。更进一步讲，各种技术在各自的发展的路径图上，可以不断吸收其他优秀技术的优点，来弥补其不足，从而扩展其应用。最终，各种技术可能会出现融合的趋势。本文针对云计算和边缘计算的各自应用场景进行分析和讨论，给出两者之间的各自特征、相互联系、应用条件和彼此的优势与劣势等等，从而在应用中对两种技术能更好地把握。

1 主流计算技术的分析

前面提到，当前主流的计算技术有云计算、雾计算和边缘计算等。其中，云计算最早出现于Sun公司于1983年提出的“网络即电脑”的概念。自此之后的几十年中，云计算的概念逐步成型，其中比较关键的推动者是Amazon 公司的创始人Jeff，在2002年下达的一份强制命令，要求Amazon 公司从内部转变成面向服务架构（SOA）体系，至此Amazon 公司推出了EC2 弹性计算云，从此开启了云计算商业化模式。

随着云计算的广泛应用，以及互联网数据的和处理需求的急剧增长，也逐渐暴露出来云计算这种集中计算所存在的弊端，诸如计算能力无法匹配海量增长的数据、网络的巨大延迟和个人数据隐私安全等都大大影响了用户的使用体验。为此，催生了边缘计算的出现。从某种意义上讲，边缘计算不是替代云计算，而是对于云计算的一种辅助方式，将大量本有云端处理的业务转由边缘一侧的计算力实现，从而避免了大量数据的传输造成网络延迟，同时也降低了云端处理业务的巨大压力，使得边缘大量闲置计算力得到应用，并确保了个人隐私能够在不上传到云端的边缘得以保存、处理，实现了隐私安全保护。

2 云计算与边缘计算的架构分析

2.1 云计算的架构

最为精准的云计算定义是由NIST（国家科学技术学会）作出的，即：将云计算看成类似于我们日常生活中所使用的水、电、煤气等资源，同用户提出需求，按照需求量进行获取，实现了计算力的合理分配，用户需求的即时满足。这种云模型提升了可获得性，并由五个基本特征、三个服务模型和四个有效使用模型组成。这些特征和模型表达量两个云计算的核心内容，即虚拟化和云服务的概念。其中，虚拟化是云计算的根基，包含服务器虚拟化和应用程序虚拟化两种基本类型。应用程序虚拟化指将一台主机上的应用程序分享给大量用户使用，虽然上载到云端的应用程序需要高端虚拟机来运行，但由于访问用户数量众多，成本得以分摊。服务器虚拟化常用的物理硬件（网络、存储或计算设备）来托管虚拟机。一台物理主机可以运行多台虚拟机，不同虚拟机公用一套硬件，但能安装独立的操作系统和不同的应用程序。这样配置的目的可以实现一种称之为弹性机制的快速资源分配，从而使得服务器虚拟化可以大大降低部署的经济成本，提高运营效率。云服务就是指通过一系列相关联的功能组件和资源，实施一项业务流程，从而为使用者提供商业价值。图1 给出了云计算的常用架构。

从图1 中可以看出，数据生产者将产生的数据即时传送到云端，个人用户将服务需求提交给云端，云端为用户提供平台或软件等的服务，通过云端计算后，反馈结果给个人用户已满足其使用要求。从其运行过程中，可见云计算必须满足以下五个特征：随处访问、按需自助、资源集中、快速弹性和用量可测。这些特征的满足是通过基础设施及服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）、信息即服务（INaaS）和业务流程即服务（BPaaS）各个抽象层分别实现公有云、私有云的部署，来实现云计算的。显然，这是集中计算的一种典型方式。

图1：云计算架构

2.2 边缘计算的架构

边缘计算可以理解为一种和云计算共生的计算模型，其运行方式是云计算的基础上实现的。即将原有的数据产生设备（称之为边缘设备）从原有的仅仅作为数据产生者转变为数据产生者和数据处理者，这样可以大大利用边缘一侧设备的存储能力和计算能力，可以使得云端设备的传输、存储、计算压力大大降低，并能实现云计算各种所遇到的瓶颈的释放。

从边缘计算的概念中可以获知，边缘计算是云计算的延伸和拓展，在其使用中会由于使用的场景不同，而有所不同，但都可以归结为“终端设备——边缘设备——云”为核心的体系架构，其中：

（1）终端设备：终端设备种类繁多，诸如各类传感器等会被部署在所有计算体系的前端，用于采集数据，本身不具有或者具有较弱的存储、计算能力。在边缘计算中，可以进一步挖掘其能力；

（2）边缘设备：可以理解为在原有云计算中提供数据的各种个人电脑、手机、平板以及类似的各种设备。在传统云计算中，它们的角色是数据的生产者，并且是被服务的对象；而在边缘计算中，它们除了提供数据之外，还兼有数据处理、存储、保护隐私等功能；

（3）云端：仍然是指云计算中的云计算中心，负责实现基础设施即服务、平台即服务、软件即服务等的大数据处理工作。在边缘中，其工作分工没变化，仅仅是将各类处于边缘的设备、终端的计算能力予以释放，从而降低了数据传输和云端数据处理的巨大压力。

边缘计算到2017 和2018年，ECC 先后发不了边缘计算参考架构2.0 和3.0 版。图2 是边缘计算3.0 版的参考架构。该架构是采用基于模型驱动的方式实现的。从图2 中可以看出，该结构分成了三层，其中第一层云对应前面给出的云端，主要包括面向用户的各种应用和云服务；中间层对应边缘设备，其中还包括各种协调分配边缘计算的各种服务和机制；最下面一层对应终端设备，也称之为现场设备，主要包括接口和设备。

显然，边缘计算近几年来发展迅速，作为云计算的辅助计算模型得到了广泛的关注和应用，但其模型一直处于不断迭代和发展的进程中，随着新的计算范式和方法的不断融入，边缘计算也必将带来更为广阔的应用前景。

3 云计算和边缘计算的发展趋势

从云计算发展出现瓶颈到边缘计算范式的出现，以及逐渐获得广泛的应用不难发现，其原因是在于应用需求的驱动、互联网数据呈现井喷式的指数形式增加，不改变计算范式，则很难满足这种现实的需求。从前面给出的云计算遇到的困境，刚好被边缘计算所弥补，利用云计算的体系架构，辅以边缘计算可以很好的解决现有的瓶颈问题。

不难预见边缘计算的具有非常美好的发展前景。

（1）边缘计算从本质上是云计算的拓展和延伸，不会否定云计算，而会与云计算进一步协作，解决云计算出现的困境，提高整个平台架构的服务效率；

图2：边缘计算3.0 架构

（2）随着物联网、深度学习、强化学习等一系列新技术的广泛应用，边缘计算与一系列新技术的融合后，必将为诸多与边缘计算技术愿景的实现与落地提供助力；

（3）随着5G 技术的提出与落地，边缘计算自身的低功耗、低负载、低延迟等特性，必将迎合5G 技术的快速发展，开创一个新的局面。

4 结论

本文通过对云计算、边缘计算的产生于发展进行了回顾，然后分别针对两种技术的体系架构进行分析，就其界定、特征和应用场景进行了描述，从而指出，边缘计算是云计算进一步发展的延伸和拓展，对解决云计算遇到的诸多困境能够给出比较完美的解决方案，并能在新的历史机遇期与云计算共同发展。最后对边缘计算的发展趋势给出了简短的展望，可以预见边缘计算必将被更多的人所认识，也将获得更加广泛的应用。