边缘计算参考架构
边缘计算的体系架构
边缘计算的体系架构
边缘计算是一种在网络边缘执行数据处理和分析的计算模式，它将计算资源和服务从云端推向网络边缘，以提高应用程序的性能、降低延迟和减少网络带宽的使用。
边缘计算的体系架构通常包括以下几个层次：
1. 设备层：这是边缘计算的最底层，包括各种传感器、智能设备、物联网设备等，它们产生和收集数据。
2. 边缘层：这是边缘计算的核心层，它包括各种边缘设备和服务器，如边缘网关、边缘服务器、路由器等。
这些设备负责处理和分析设备层产生的数据，并执行本地的计算和决策。
3. 云层：这是传统云计算的层次，它包括各种云服务器、云存储、云应用等。
云层负责存储和处理大量的数据，并提供各种应用程序和服务。
4. 应用层：这是边缘计算的最上层，它包括各种应用程序和服务，如智能交通、智能制造、智能医疗等。
这些应用程序和服务利用边缘计算的优势，实现低延迟、高带宽和高可靠性的应用。
在边缘计算的体系架构中，边缘层和云层之间通过高速网络连接，实现数据的传输和共享。
同时，边缘层和设备层之间也通过无线或有线网络连接，实现数据的采集和传输。
总之，边缘计算的体系架构是一个分布式的计算架构，它将计算资源和服务从云端推向网络边缘，以提高应用程序的性能、降低延迟和减少网络带宽的使用。
边缘计算
1 边缘计算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，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。
1.1 从分布式数计算开始对物联网而言，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。
1.2 边缘计算vs云计算无论是云、雾还是边缘计算，本身只是实现物联网、智能制造等所需要计算技术的一种方法或者模式。
严格讲，雾计算和边缘计算本身并没有本质的区别，都是在接近于现场应用端提供的计算。
就其本质而言，都是相对于云计算而言的。
边缘计算的范式，从二者的计算范式可以看出来，边缘侧的数据计算，一下子变得丰富起来。
这里产生了全新的想象空间。
1.3 物联网应用催生全球智能手机的快速发展，推动了移动终端和“边缘计算”的发展。
而万物互联、万物感知的智能社会，则是跟物联网发展相伴而生，边缘计算系统也因此应声而出。
事实上，物联网的概念已经提出有超过15年的历史，然而，物联网却并未成为一个火热的应用。
一个概念到真正的应用有一个较长的过程，与之匹配的技术、产品设备的成本、接受程度、试错过程都是漫长的，因此往往不能很快形成大量使用的市场。
边缘计算在整个计算中的位置：根据Gartner的技术成熟曲线理论来说，在2015年IoT从概念上而言，已经到达顶峰位置。
因此，物联网的大规模应用也开始加速。
因此未来5-10年内IoT会进入一个应用爆发期，边缘计算也随之被预期将得到更多的应用。
Gartner技术成熟曲线边缘计算边缘计算的架构在中国，边缘计算联盟ECC正在努力推动三种技术的融合，也就是OICT的融合（运营Operational、信息Information、通讯Communication Technology）。
边缘计算网络架构解析
边缘计算网络架构是一种新型的网络架构，它将数据处理和分析任务从云端数据中心移至网络边缘，以提高数据传输速度、降低网络延迟、提高网络安全性，并优化资源利用率。
以下是边缘计算网络架构的解析：1. 边缘节点：边缘节点是边缘计算网络架构的核心，通常部署在靠近用户设备的网络边缘，如家庭、企业或工业设施。
这些节点通常包括服务器、智能设备和传感器等，负责处理和分析来自用户设备的数据。
2. 分布式架构：边缘计算网络架构采用分布式架构，这意味着网络中的各个边缘节点相互协作，共同完成数据处理和分析任务。
这种架构有助于提高系统的可扩展性和可靠性，因为边缘节点的数量可以根据需求进行动态调整。
3. 云计算与边缘计算的协同：在边缘计算网络架构中，云计算和边缘计算是协同工作的。
云计算提供数据处理和分析所需的通用功能，如数据存储、算法库和模型等。
而边缘计算则负责处理实时数据和特定任务，如视频流处理、实时分析等。
这种协同工作模式可以提高数据处理速度和准确性。
4. 实时数据处理和分析：边缘计算网络架构强调实时数据处理和分析。
由于数据在边缘节点处被处理，因此可以减少数据传输延迟，提高响应速度。
此外，实时分析还可以帮助企业实时监控生产过程、预测故障并及时采取措施，从而提高生产效率和降低维护成本。
5. 安全性和隐私保护：边缘计算网络架构强调安全性和隐私保护。
由于边缘节点通常部署在公共场所或工业设施中，因此需要采取措施确保数据的安全性和隐私性。
例如，可以使用加密技术保护数据传输和存储过程中的安全性，同时使用访问控制策略限制对数据的访问。
6. 开放标准和互操作性：边缘计算网络架构强调开放标准和互操作性。
这意味着不同的边缘计算系统应该遵循相同或相似的标准，以便不同厂商的设备能够相互通信和协作。
这有助于降低系统复杂性、提高可扩展性和互用性。
综上所述，边缘计算网络架构是一种新型的网络架构，它将数据处理和分析任务从云端数据中心移至网络边缘，以提高数据传输速度、降低网络延迟、提高网络安全性并优化资源利用率。
边缘计算参考架构
边缘计算参考架构
边缘计算参考架构
在中国，边缘计算联盟ECC正在努力推动三种技术的融合，也就是OICT的融合（运营Operational、信息Information、通讯CommunicationTechnology）。
而其计算对象，则主要定义了四个领域：
第一个是设备域的问题，出现的纯粹的IoT设备，跟自动化的I/O采集相比较而言，有不同但也有重叠部分。
那些可以直接用于在顶层优化，而并不参与控制本身的数据，是可以直接放在边缘侧完成处理；
第二个是网络域。
在传输层面，直接的末端IoT数据、与来自自动化产线的数据，其传输方式、机制、协议都会有不同，因此，这里要解决传输的数据标准问题，当然，在OPCUA架构下可以直接的访问底层自动化数据，但是，对于Web数据的交互而言，这里会存在IT与OT之间的协调问题，尽管有一些领先的自动化企业已经提供了针对Web方式数据传输的机制，但是，大部分现场的数据仍然存在这些问题。
第三是数据域，数据传输后的数据存储、格式等这些数据域需要解决的问题，也包括数据的查询与数据交互的机制和策略问题都是在这个领域里。
面向5G网络的边缘计算服务架构
面向5G网络的边缘计算服务架构一、边缘计算服务架构概述随着5G网络的快速发展，边缘计算作为其核心支撑技术之一，正逐渐成为研究和应用的热点。
边缘计算服务架构是5G网络中实现资源优化、服务快速响应和数据本地化处理的关键。
本文将深入探讨面向5G网络的边缘计算服务架构，分析其设计原则、关键技术以及面临的挑战和解决方案。
1.1 边缘计算概念与重要性边缘计算是一种分布式计算架构，它将计算任务从中心节点转移到网络边缘，即靠近用户和数据源的地方。
这种架构对于5G网络至关重要，因为它能够提供更低的时延、更高的带宽和更好的用户体验。
边缘计算能够支持各种应用场景，包括但不限于增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、自动驾驶、智慧城市等。
1.2 边缘计算服务架构的设计原则在设计面向5G网络的边缘计算服务架构时，需要遵循以下原则：- 低延迟：确保服务响应时间尽可能短，满足5G网络低时延的要求。
- 高可靠性：保证服务的连续性和稳定性，以应对网络波动和设备故障。
- 可扩展性：架构应具备良好的扩展性，以适应不断增长的用户需求和数据流量。
- 安全性：保护数据和隐私，防止未授权访问和数据泄露。
二、边缘计算服务架构的关键技术2.1 边缘节点的部署与管理边缘节点是边缘计算服务架构的基础，负责执行计算任务和处理数据。
边缘节点的部署需要考虑地理位置、网络条件和资源可用性等因素。
同时，边缘节点的管理也是一项挑战，需要实现自动化的资源调度和故障恢复。
2.2 计算卸载与任务调度计算卸载是指将任务从用户设备或中心云卸载到边缘节点的过程。
任务调度则是决定哪些任务在边缘节点执行，哪些任务发送到中心云。
这两者对于优化资源利用和降低延迟至关重要。
2.3 网络功能虚拟化(NFV)网络功能虚拟化是一种将网络功能从专用硬件转移到通用硬件的技术。
在边缘计算服务架构中，NFV可以提高资源的灵活性和可扩展性，支持快速部署和更新网络服务。
2.4 服务化架构(SBA)服务化架构是一种基于服务的设计理念，它将网络功能分解为的服务组件，通过服务化接口实现组件间的互操作。
工业边缘计算参考架构和标准化需求进展
工业边缘计算的概述和参考架构1980年美国普渡大学工业工程系提出计算机集成制造系统的参考模型，被国际工业和学术界奉为经典，后来发展成为ISA 95企业信息系统集成标准的基础；企业信息系统集成国际标准IEC/ISO 62264脱胎于ISA 95。
迄今为止ISA 95的参考架构仍然是工业企业进行数字化转型的基础参考架构，因而在开创工业边缘计算的技术方向时，从总体视角来看它依然是基本的参考架构。
图1完整地表述了将ISA 95的参考模型映射到工业云-边-端所对应的架构。
从工厂的信息集成发展到企业的信息集成，原有的5层模型增加到6层模型，也即从企业内部的管理扩展到把企业经营活动的上下游（涵盖供应链、产品全生命周期等）都包罗进来，目的是保证企业生产和管理的全局优化。
对应由顶层向底层的各个层级，它们的数据流量和时间尺度分别是：管理层为百万字节/天（Megabytes/days），运营操作层为兆字节/小时（Mbytes/hours），监控/协调层为千字节/分（Kilobytes/minutes），直接控制层为字节/秒（Bytes/seconds），设备和过程层为位/微秒（bits/microseconds）。
按照对实时性能的要求可以大致将这些层级划分为两类：L4层的ERP和L3层MES划分为实时性要求低或较低、数据量大的一类，对应于工业云-边-端的架构，这一类可以迁移到云端。
而L2层的SCADA和HMI、L1层的PLC/DCS以及L0层的传感器和执行器，实时性要求高、数据量低，对应于工业云-边-端的架构，这一类必须保留在生产现场，它们都是属于边缘计算节点（ECN）。
图1 ISA 95参考架构对云-边-端的映射图2是一个典型的工业云和边缘计算架构，分为三层。
顶层是工业云平台，提供涵盖设计、制造、管理和维护的各种应用程序。
为了降低部署和运营成本，传统的ERP、MES、产品生命周期管理（PLM）和客户关系管理（CRM）系统都可以迁移到工业云。
1+X证书 智能计算平台应用开发【高级】第9章 人工智能高级应用软件开发测试(9.2边缘计算)V1.1
安隐私需求
• 用户在日常生活中使用网络上的各种应用程序时，各种应用程序均会获取用户的各种数据，包 括隐私数据。这些数据大都被上传至云中心进行保存，数据传输与保存过程，均增加了泄露用 户隐私数据的风险。
第9页
边缘计算简介——关键技术
为实现边缘计算架构4个功能域的各自 功能，边缘计算关键技术包括应用域 技术、数据域技术、网络域技术和设 备域技术4大类。
第2页
边缘计算简介
边缘计算是继分布式计算、网格计算、
定义
云计算之后，在网络边缘执行计算的一
种新型计算范式，因其能够就近提供智
能互联服务，所以可以满足各行业在数
应用
边缘
产生
字化变革过程中的关键需求。
场景
计算
原因
为了详细了解边缘计算将重点阐述定义、
产生原因、关键技术、应用场景。
关键 技术
第3页
边缘计算简介——定义
第8页
边缘计算简介——产生的原因
智能应用需求
• 智能化发展的大趋势使得业务流程、运行维护等逐步向智能化发展，例如设备预测性维护作为 一种典型的智能化应用场景，正推动行业的服务模式与商业模式进行创新与变革。
• 而边缘侧智能能够带来显著的效率与成本优势。
降低能耗需求
• 云数据中心能耗问题是数据中心的一个关键问题，近几年针对此问题的进行了许多研究。 • 为了满足迅速发展着的智能化社会对云计算中心计算能力的需求，伴随着云计算用户应用程序
丢失或传感器数据传输延迟。
第19页
边缘计算简介——应用场景
智能家居
• 随着物联网技术的发展，智能家居系统得到进一步发展，其利用大量的物联网设备实时监测控制 家庭内部状态，接收外部控制命令并最终完成对家居环境的调控，以提升家居安全性、便利性、 舒适性。
云计算边缘计算架构
云计算边缘计算架构云计算是一种基于互联网的计算模式，能够提供高效、灵活且可扩展的计算资源。
然而，随着物联网技术的迅速发展，传统云计算模式也遇到了一些挑战。
传统云计算的数据中心往往与用户之间存在较远的距离，导致数据传输的时延较大，与实时性要求较高的应用不太适用。
为了解决这一问题，边缘计算应运而生。
边缘计算是一种将计算资源和应用数据放置在物理接近数据源的位置，以提供低时延、高带宽和可靠性的计算能力的技术。
它通过将数据和计算从中心云移到网络边缘，实现了更快的响应时间和更好的用户体验。
边缘计算架构由多个边缘设备、边缘服务器和云端服务器组成，形成一个分布式的计算网络。
一、边缘设备边缘设备是指位于网络结构边缘的智能设备，如智能手机、物联网传感器等。
边缘设备负责收集各种环境传感器数据、用户输入以及其他外部数据，并将这些数据传输到边缘服务器进行处理和分析。
边缘设备通常具有较小的计算和存储能力，但能够进行实时的数据处理和快速决策。
二、边缘服务器边缘服务器是位于边缘设备和云服务器之间的中间节点，负责处理边缘设备传输的数据。
边缘服务器通常具有较强的计算能力和存储能力，能够进行实时数据分析、处理和存储。
边缘服务器还可以根据边缘设备的需求，选择性地将数据传输到云端服务器进行更复杂的计算或长期存储。
三、云端服务器云端服务器是传统云计算中的数据中心，负责存储大量数据和进行复杂的计算。
云端服务器通过与边缘服务器进行通信，将边缘设备收集到的数据进行更细粒度的分析和处理，并提供高级的计算服务和应用程序接口。
云端服务器的优势在于其具备强大的计算和存储能力，适合处理大规模数据和复杂计算任务。
四、边缘计算架构的优势边缘计算架构相比传统的云计算架构具有以下优势：1. 低时延：边缘设备与边缘服务器之间的距离较近，可以实现数据的实时处理和响应，大大减少了传输时延。
2. 高带宽：边缘设备与边缘服务器之间的网络连接往往具有较高的带宽，可以支持大规模数据的传输和处理。
边缘计算硬件架构介绍
边缘计算硬件架构介绍服务器和处理器平台的主要趋势部署在边缘的硬件历来是专门为特定工作负载构建的，通常是内容分发网络或物联网。
随着边缘计算的普及和新的用例的出现，通用基础设施也被部署来运行类似云的工作负载。
IDC预测到2023年，边缘网络将占所有已部署云基础设施的60%以上。
除了已经推动边缘增长的趋势之外，大流行对劳动力和运营实践的影响将继续加速边缘位置的基础设施、应用和数据资源的交付，这一影响将贯穿2021年和未来几年。
熟悉的数据中心公司和云提供商将添加边缘产品，但形态将越来越多样化。
例如，许多首批规模边缘部署系统都是使用微模块化边缘数据中心构建的，而这些系统正迅速被新的形态（如街边机柜和灯杆附件）所增强。
为了满足整体连续性需求，特别是在需要计算的网络中的不同点，边缘硬件将有所不同，从电信中心办公室的全尺寸机架到工厂生产线上或通过专用5G连接的仓库中的智能摄像头，或者加固的户外地点，如赛道、石油钻塔、工厂、办公室，甚至飞机和船舶都能成为微型数据中心。
IT和运营技术（OT）越来越融合，这种趋势在边缘尤为明显。
2021年也将带来更多的变化：ARM服务器处理器、AI处理芯片、GPU、智能网卡（SmartNIC）和现场可编程门阵列（FPGA）板将越来越普遍。
在边缘执行的更广泛的工作负载将增加硬件的异构性，从而产生更广泛的CPU，以及新型硬件和网络加速器。
基于ARM的芯片在边缘的物联网设备中一直很常见，但是ARM新的Neoverse平台的目标产品包括服务器、存储处理器以及网络硬件。
AWS在其基于ARM的Graviton实例上投入了大量资金，这有助于验证ARM作为通用服务器处理器架构的价值。
AWS还发布了其Outposts 超融合系统的1U版本，其中包括Graviton2处理器。
微软正在开发自己的基于ARM的硬件，用于CDN和其它边缘场景，但尚未将其用到自己的数据中心之外的地方。
Apple最近发布的基于ARM的M1处理器可能会增加对该领域的关注，消费者可以看到功率和性能的提升（并为数百万软件开发人员提供架构的轻松本地访问），从而更好地全面了解ARM的平台能力。
边缘计算参考架构2021-2025
边缘计算参考架构4.0边缘计算在靠近数据源或用户的地方提供计算、存储等基础设施，并为边缘应用提供云服务和 IT 环境服务。
相比于集中部署的云计算服务，边缘计算解决了时延过长、汇聚流量过大等问题，为实时性和带宽密集型业务提供更好的支持。
随着 5G 和工业互联网的快速发展，新兴业务对边缘计算的需求十分迫切。
在众多垂直行业新兴业务中，对边缘计算的需求主要体现在时延、带宽和安全三个方面。
目前智能制造、智慧城市、直播游戏和车联网 4 个垂直领域对边缘计算的需求最为明确。
在智能制造领域，工厂利用边缘计算智能网关进行本地数据采集，并进行数据过滤、清洗等实时处理。
同时边缘计算还可以提供跨层协议转换的能力，实现碎片化工业网络的统一接入。
一些工厂还在尝试利用虚拟化技术软件实现工业控制器，对产线机械臂进行集中协同控制，这是一种类似于通信领域软件定义网络中实现转控分离的机制，通过软件定义机械的方式实现了机控分离。
在智慧城市领域，应用主要集中在智慧楼宇、物流和视频监控几个场景。
边缘计算可以实现对楼宇各项运行参数的现场采集分析，并提供预测性维护的能力；对冷链运输的车辆和货物进行监控和预警；利用本地部署的 GPU 服务器，实现毫秒级的人脸识别、物体识别等智能图像分析。
在直播游戏领域，边缘计算可以为 CDN 提供丰富的存储资源，并在更加靠近用户的位置提供音视频的渲染能力，让云桌面，云游戏等新型业务模式成为可能。
特别在 AR/VR 场景中，边缘计算的引入可以大幅降低 AR/VR 终端设备的复杂度，从而降低成本，促进整体产业的高速发展。
在车联网领域，业务对时延的需求非常苛刻，边缘计算可以为防碰撞、编队等自动/辅助驾驶业务提供毫秒级的时延保证，同时可以在基站本地提供算力，支撑高精度地图的相关数据处理和分析，更好地支持视线盲区的预警业务。
除了上述垂直行业的应用场景之外，边缘计算还存在一种较为特殊的需求-本地专网。
很多企业用户都希望运营商在园区本地可以提供分流能力，将企业自营业务的流量直接分流至企业本地的数据中心进行相应的业务处理。
移动边缘计算综述
移动边缘计算综述随着移动互联网和物联网的快速发展，移动边缘计算作为一种新兴的计算模式，正逐渐引起人们的关注。
移动边缘计算是将计算资源和数据存储向网络边缘迁移的一种计算模式，它能够为用户提供更低的延迟、更高的带宽和更好的用户体验。
本文将对移动边缘计算的基本概念、技术架构、应用场景以及挑战进行综述。
一、移动边缘计算的基本概念移动边缘计算是一种新的计算模式，它将计算资源和数据存储从云端向网络边缘迁移。
在传统的计算模式中，数据需要通过网络传输到云端进行处理，然后再返回到终端设备。
而移动边缘计算则将计算任务从云端下放到离用户更近的边缘节点上进行处理，从而可以减少传输过程中的延迟，并提供更好的用户体验。
二、移动边缘计算的技术架构移动边缘计算的技术架构包括边缘节点、云端和终端设备三个层次。
边缘节点是分布在网络边缘的计算节点，它们通常具有一定的计算和存储能力，可以进行部分的计算和数据处理。
云端是整个系统的核心，负责协调和管理边缘节点上的计算任务和数据。
终端设备是移动边缘计算的客户端，用户通过终端设备向边缘节点发送计算任务，并接收处理结果。
三、移动边缘计算的应用场景移动边缘计算可以广泛应用于各个领域，包括智能交通、智能家居、智能医疗、工业控制等。
在智能交通领域，移动边缘计算可以实现实时的交通监控和智能导航，提升交通效率和安全性。
在智能家居领域，移动边缘计算可以实现智能家居设备之间的协同工作，提供更便捷、智能的家居体验。
在智能医疗领域，移动边缘计算可以实现医疗数据的实时监测和远程诊疗，提升医疗服务的质量和效率。
在工业控制领域，移动边缘计算可以实现工业设备的智能监控和可靠性控制，提升工业生产的效率和安全性。
四、移动边缘计算面临的挑战尽管移动边缘计算具有广阔的应用前景，但它也面临着一些挑战。
首先，移动边缘计算需要解决计算资源分配的问题，即如何合理分配边缘节点上的计算任务，以充分利用计算资源和提高计算效率。
其次，移动边缘计算需要解决数据隐私和安全保护的问题，即如何保护用户的个人隐私和数据安全。
如何进行通信技术的边缘计算网络架构设计
如何进行通信技术的边缘计算网络架构设计边缘计算是一种将数据处理和存储推近到源头的计算模式，通过将计算资源部署在接近用户的边缘设备上，实现更低延迟、更高效的计算与通信。
在通信技术领域，边缘计算网络架构的设计对于提高网络效率、降低延迟以及保障数据安全具有重要意义。
本文将详细探讨如何进行通信技术的边缘计算网络架构设计。
边缘计算网络架构设计需要考虑到网络拓扑结构的优化。
传统的中心化云计算模式，将所有计算任务集中在云端的服务器中处理，由于数据传输和计算任务分配的限制，存在较高的延迟和网络瓶颈问题。
边缘计算网络架构设计可以通过将计算任务下放到离用户更近的边缘设备上，实现任务的就近处理，从而降低延迟和网络拥塞问题。
合理设计边缘设备部署位置，考虑到用户的地理分布、网络拓扑结构以及用户需求，能够充分利用边缘计算的优势。
边缘计算网络架构设计需要考虑到安全性和隐私保护。
通信技术的边缘计算网络中涉及大量的用户数据和敏感信息，如何保障这些数据的安全性和隐私保护成为重要的考虑因素。
在边缘设备上部署安全机制，如防火墙、入侵检测与预防系统等，能够有效防止恶意攻击和网络入侵。
同时，边缘计算网络架构设计也应该关注用户数据的使用权限和访问控制，建立合理的数据隐私保护机制，确保用户数据不被滥用和泄露。
边缘计算网络架构设计需要考虑到计算任务的分配与调度。
由于边缘设备资源有限，有效地分配计算任务和优化调度策略对于提高计算资源利用率和满足用户需求至关重要。
根据不同的计算任务特点和用户需求，合理划分任务优先级和资源分配策略，确保边缘设备的计算能力得到充分利用。
同时，分布式计算和任务迁移等技术的应用，可以进一步优化任务调度，提高计算任务的处理效率。
边缘计算网络架构设计需要考虑到系统的容错性和可靠性。
边缘计算网络中的边缘设备往往部署在不同的地理位置和网络环境中，面临着各种可能的故障和中断。
有效地设计冗余机制和故障转移策略，保证系统的容错性和可靠性，对于提高边缘计算网络的稳定性至关重要。
信息技术 云计算 边缘云计算通用技术要求
中国开源云联盟标准1 范围本标准规定了边缘云计算系统的通用技术要求。
本标准适用于指导边缘云计算系统的设计、开发、测评和部署。
2 规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。
凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。
凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T 32399-2015 信息技术云计算参考架构GB/T 32400-2015 信息技术云计算概览与词汇3 术语GB/T 32399-2015与GB/T 32400-2015中所有术语适用于本文件。
3.1 云平台 cloud platform由云服务商提供的云基础设施及其之上的服务软件集合。
3.2 中心云 central cloud构建于传统数据中心的云，与边缘云计算相对。
3.3 边缘云计算 edge cloud computing简称边缘云，构筑在边缘基础设施之上的云计算模式，并能够支持与中心云计算协作，在靠近事物、数据源头的网络边缘侧，提供可弹性扩展的云服务能力，具有低延时、大带宽、多连接等服务特点。
3.4 边缘基础设施 edge cloud infrastructure网络边缘侧部署边缘云的基础设施，包括但不限于：分布式IDC、运营商通信网络边缘基础设施、边缘侧客户节点（如边缘网关、家庭网关等）等边缘设备及对应的网络环境。
3.5 边缘云节点 edge cloud node基于边缘云基础设施，部署了边缘云计算平台，具有进行计算、存储、网络、加速等数据处理能力的节点资源。
3.6 迁移 move将业务或资源从此处转移到彼处，包括但不限于业务中断情况下的冷迁移、实时热备迁移等。
4 缩略语4G/5G 第四代/第五代移动通信系统（the 4th/5th generation mobile networks）AI 人工智能（Artificial Intelligence）API 应用程序接口（Application Programming Interface）AR 增强现实（Augmented Reality）CDN 内容分发网络（Content Delivery Network）CPU 中央处理器（Central Processing Unit）FPGA 现场可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array)GPU 图形处理器（Graphics Processing Unit）IaaS 基础设施即服务（Infrastructure as a Service）IDC 互联网数据中心（Internet Data Center）IoT 物联网（Internet of Things）MEC 多接入边缘计算（Multi-access Edge Computing）VR 虚拟现实（Virtual Reality）5 功能架构边缘云计算的技术架构如图1所示：边缘云计算与传统云计算在架构、接口、管理等关键能力上实现统一，并整合边缘设备，将云计算的能力延伸到边缘。
边缘计算硬件架构介绍
边缘计算硬件架构介绍1.网络设备：边缘计算依赖于网络设备来连接终端设备和云服务器。
这些网络设备包括交换机、路由器和网关等，用于传输数据和通信。
2.边缘节点：边缘计算架构中的边缘节点是连接网络边缘的关键组件。
这些边缘节点可以是物理设备，如服务器、工业计算机或边缘网关，也可以是虚拟化的实体，如虚拟机或容器。
边缘节点负责处理和存储数据，并提供计算能力。
3.传感器和终端设备：边缘计算的核心目标是将计算能力带到终端设备附近，以便更快地处理和响应数据。
因此，边缘计算硬件架构需要与各种传感器和终端设备进行互动，包括工业传感器、智能手机、智能家居设备等。
这些设备可以通过各种通信协议，如Wi-Fi、蓝牙和物联网协议相连。
4.存储设备：边缘计算涉及大量的数据处理，因此需要具备足够的存储能力来存储和访问数据。
这可以通过在边缘节点上安装硬盘驱动器、固态硬盘或者云存储等方式来实现。
5.数据处理单元和加速器：边缘计算硬件架构通常需要强大的数据处理能力，以便能够在终端设备附近快速分析和处理数据。
这可以通过集成CPU、GPU、FPGA等处理单元来实现，并运行各种边缘应用程序。
6.安全和可靠性机制：边缘计算架构中的硬件需要提供安全性和可靠性机制，以保护数据和系统免受恶意活动和故障的影响。
这可以通过使用加密技术、身份验证和访问控制等手段来实现。
7.管理和监控工具：边缘计算的硬件架构需要配备相应的管理和监控工具，以便对边缘节点进行远程管理、配置和故障排除。
这可以通过远程管理软件、监控系统和自动化工具来实现。
边缘计算硬件架构的设计目标是提供低延迟、高性能和可靠性的计算和存储能力，以满足物联网、工业自动化和其他应用的需求。
通过将计算资源推向网络边缘，边缘计算可以更快地处理数据并提供实时响应，同时减少数据传输和云计算带来的网络拥塞和延迟。
这种分布式的计算模式有助于提高系统的可靠性和稳定性，并满足对隐私和数据安全的要求。
随着物联网和边缘计算应用的不断增长，边缘计算硬件架构将发挥越来越重要的作用。
边缘计算参考架构3.0
边缘计算参考架构3.0一、导读边缘计算产业联盟（ECC）与工业互联网产业联盟（AII）在2018年11月联合发布了边缘计算参考架构3.0。
本文将以这个参考模型为基础，来介绍边缘计算的目标架构。
该参考架构基于模型驱动的工程方法（Model-Driven Engineering，MDE）进行设计，如图1-1所示，可将物理和数字世界的知识模型化，从而实现以下目标：●物理世界和数字世界的协作；●跨产业的生态协作；●减少系统异构性，简化跨平台移植流程；●有效支撑系统的全生命周期活动。
▲图1-1 边缘计算参考架构3.0参考架构3.0的主要内容包括：整个系统分为云、边缘和现场三层，边缘计算位于云和现场层之间，边缘层向下支持各种现场设备的接入，向上可以与云端对接。
边缘层包括边缘节点和边缘管理器两个主要部分。
边缘节点是硬件实体，是承载边缘计算业务的核心。
边缘节点根据业务侧重点和硬件特点的不同，包括以网络协议处理和转换为重点的边缘网关、以支持实时闭环控制业务为重点的边缘控制器、以大规模数据处理为重点的边缘云、以低功耗信息采集和处理为重点的边缘传感器等。
边缘管理器的呈现核心是软件，主要功能是对边缘节点进行统一管理。
边缘节点一般具有计算、网络和存储资源，边缘计算系统对资源的使用有两种方式：●第一，直接将计算、网络和存储资源进行封装，提供调用接口，边缘管理器以代码下载、网络策略配置和数据库操作等方式使用边缘节点资源；●第二，进一步将边缘节点的资源按功能领域封装成功能模块，边缘管理器通过模型驱动的业务编排的方式组合和调用功能模块，实现边缘计算业务的一体化开发和敏捷部署。
边缘计算须提供统一的管理服务、数据全生命周期服务和安全服务，以处理各种异构的基础设施、设备形态等，最终达到提升管理与运维运营效率，降低运维成本的目的。
二、部署场景边缘计算按距离由近及远可分为现场层、边缘层和云计算层，如图1-2所示。
▲图1-2 边缘计算按距离分类1、现场层现场层包括传感器、执行器、设备、控制系统和资产等现场节点。
如何设计一个可靠的边缘计算系统架构
如何设计一个可靠的边缘计算系统架构边缘计算是一种将计算资源和数据处理能力迁移到离用户设备更近的边缘位置的计算模式。
它的目的是提供快速、可靠且低延迟的服务，以满足日益增长的物联网设备和移动设备的需求。
设计一个可靠的边缘计算系统架构需要考虑以下几个方面：1. 网络结构设计边缘计算需要建立起一个覆盖范围广泛的网络，以连接各个边缘计算节点和用户设备。
在设计网络结构时，可以采用分布式架构，将边缘计算节点分布在各个地理位置，以提供更好的服务覆盖范围和低延迟。
同时，可以采用网络虚拟化技术，将物理网络资源划分为多个虚拟网络，以提高网络的灵活性和可靠性。
2. 节点部署策略边缘计算系统的可靠性与节点的部署策略密切相关。
在设计节点部署策略时，需要考虑节点之间的距离、节点的负载均衡、节点与用户设备之间的网络质量等因素。
可以采用基于机器学习的算法，根据节点之间的通信状况和用户设备的连接情况，动态地调整节点的部署位置，以提高系统的可靠性和性能。
3. 数据备份和恢复机制边缘计算系统涉及大量的数据处理和传输，因此需要设计一个可靠的数据备份和恢复机制，以保证数据的完整性和可用性。
可以采用分布式文件系统，将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的冗余度和可靠性。
同时，可以设计数据备份和恢复算法，定期将数据备份到其他节点或云端存储中，以防止数据丢失和系统故障。
4. 安全策略和机制边缘计算系统中存在大量的用户数据和隐私信息，因此需要设计一个安全的策略和机制来保护用户数据的安全和隐私。
可以采用数据加密技术，对用户数据进行加密存储和传输，以防止数据泄漏和篡改。
同时，可以设计访问控制机制，限制非法用户的访问和操作，以保证系统的安全性和可靠性。
5. 故障处理和容错机制边缘计算系统可能会面临各种故障和异常情况，例如节点故障、网络拥塞等。
因此，设计一个可靠的边缘计算系统需要考虑故障处理和容错机制。
可以采用备份节点的策略，当某个节点故障时，备份节点可以接管其工作，保证系统的正常运行。
面向边缘计算的移动云计算架构设计
面向边缘计算的移动云计算架构设计随着智能手机和移动设备的普及，人们对于移动云计算的需求日益增长。
在现实生活中，人们需要通过移动设备获取信息、进行实时通信和各种业务操作，因此面向边缘计算的移动云计算架构设计成为亟待解决的问题。
本文将从移动云计算架构的要素、特点和设计原则三个方面进行探讨。
1. 移动云计算架构的要素移动云计算架构的设计要考虑以下要素：1.1 移动设备：移动设备是移动云计算的核心载体，主要包括智能手机、平板电脑等。
移动设备的处理能力和存储容量有限，因此需要借助云计算平台的支持来实现更强大的计算和存储能力。
1.2 边缘服务器：边缘服务器位于网络边缘，负责处理移动设备上传的数据。
边缘服务器的位置靠近用户，可以提供更低的延迟和更好的用户体验。
同时，边缘服务器也可以缓解云端服务器的压力，减少数据传输的带宽消耗。
1.3 云计算平台：云计算平台是整个架构中的核心，提供计算、存储和网络等基础设施资源。
云计算平台需要支持多租户、弹性伸缩和高可用性等特性，以满足移动云计算的需求。
2. 移动云计算架构的特点移动云计算架构具有以下特点：2.1 分布式架构：移动云计算架构中的边缘服务器分布在网络边缘，同时与云计算平台进行协同工作，形成分布式架构。
这种架构可以提高系统的响应速度和并发处理能力，降低网络延迟和传输消耗。
2.2 弹性伸缩：移动云计算的用户数量和数据流量都具有很大的不确定性，因此架构设计需要考虑弹性伸缩的需求。
通过动态调整边缘服务器和云计算平台的资源配置，可以在不同的负载情况下保持系统的稳定性和性能。
2.3 数据安全性：移动计算涉及大量的用户数据和隐私信息，因此数据的安全性是架构设计的重要考虑因素。
设计中需要采取加密、认证、权限控制等措施来保护用户数据的安全。
3. 移动云计算架构设计原则基于以上要素和特点，我们可以提出以下移动云计算架构设计原则：3.1 边缘计算与云计算的协同：设计一个具有边缘计算和云计算协同工作的架构，实现数据在移动设备、边缘服务器和云计算平台之间的协同处理和传输。
移动边缘计算——体系架构、关键技术和发展应用
移动边缘计算——体系架构、关键技术和发展应用【摘要】随着5G和边缘计算技术的兴起和相互融合，移动边缘计算（MEC）逐渐成为一个新的研究热点。
MEC通过在移动网络边缘提供IT服务环境和云计算能力，以减少网络操作和服务交付的时延。
其技术特征主要包括“邻近性、低时延、高宽带和位置认知”，有广阔的应用前景，例如车联网、视频优化加速、监控视频分析等。
但是，现有的MEC研究没有充分发挥海量移动终端的群体智能，面对大规模复杂任务力不从心。
为此，本文拟探索紧密结合人工智能的移动边缘计算技术。
首先，对相关研究成果进行深入调研和归纳总结，然后，从基本概念、体系架构、关键技术、典型应用和问题挑战等层面对MEC相关机制展开较为系统的研究。
【关键词】移动边缘计算；云计算；智能家居；车联网1引言互联网时代的快速发展，导致网络边缘设备的数量广泛增加，以及数据量的无限制增增长，根据国际权威机构调查显示，2019年，全球数据量已高达41ZB，全球近九成的数据在最近几年产生，预计五年后，全球数据量将增加十倍，达到160ZB。
在此种情况下，以云计算为核心的集中式处理模型显得力所不及。
集中式处理模型是指把所有数据通过互联网或者其他方式传输到云计算中心,利用云计算中心强大的计算功能来集中化地解决数据的计算和存储等问题,这样就使得整个云服务系统能够为世界创造更多的经济效益。
然而,在当今万物互联的情况下,传统的云计算明显地表现出了许多缺陷,比如:①系统的实时性不足,云计算模型把大量的数据直接传输到了云计算的中心,再请求数据处理,增大了整个系统的工作延迟;②网络带宽不够,边缘设备会产生巨量数据,所有的数据都传送到云端后会加剧对网络带宽的干扰以及带来压力;③高耗能，随着用户数量的增大，大量的数据处理以及程序的运行消耗了极多的电能。
除此之外，云计算还存在安全性不足、隐私泄露等问题。
面对云计算的不足，大量的数据处理，需要一个更加可靠的、有竞争力、可扩展的且安全性能高的接入网的加入。
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带宽
无人驾驶汽车 10G数据/公里； 飞机引擎10，000G数据/飞行30分钟；
安全 隐私
数据安全管制要求； 数据企业私有化；
可靠 边缘与云的联接不可靠；
智能需要分布到网络边缘侧，实现物的自主化和协作化
数据与知识分享，增强协作化
物自主化
1 物与物协作
物协作化
3 物与本地系统协作
物
• 自主联接 • 自主发现 • 自主学习 • 自主优化 • 自主决策 • 自主执行
边缘计算参考架构
开发
开发服务框架
集成
验证
发布
部署运营服务框架
业务 编排
应用 部署
应用 市场
模型驱动的统一服务框架
端到端业务流 资源反馈
业务请求
策略调度
多视图呈现
智能资产
智能网关
智能系统
网络
计算
存储
网络边缘侧 云
参考架构：多视图定义呈现
边缘计算参考架构
概念 视图
阐述边缘计算的领域模型和关键概念
功能 视图
AI VR，AR
数字世界
指数性突破
带宽增长1,000倍 晶体管数增加100倍 容量增长近1,000倍 AI感知能力突破 AI识别技术的突破
操作与优化
ICT成本指数性下降
价值创造
• 运行优化 • 业务连续 • 降低能耗 • 模式创新
物理世界与云数字世界联接存在诸多挑战
云数字世界 物理世界
时延 工业场景一般要求处理时延低于10ms；
01010
实现跨产业的 生态协作
模型驱动
减少系统异构性， 简化跨平台移植
有效支撑系统的 全生命周期活动
技术迁移与创新
技术迁移
SDN
NFV
业务编排 微服务 虚拟化
独特创新
TSN AI算法优化 CCF 低功耗OS 低功耗芯片
01010 边缘计算是OT和ICT融合产业
智能服务 业务Fabric 联接计算Fabric 边缘计算节点
算、时序数据库、实时操作 系统
•资源感知
功能视图：联接计算Fabric实现业务调度智能
业务Fabric
端到端业务流
联接计算Fabric
资源 感知
服务 感知
任务 调度
数据 协同
多视 图
极简，智能，动态
Fabric抽象为逻辑拓扑， 屏蔽物理拓扑复杂性
未来已来，迎接行业智能化2.0
行业智能化1.0：商业过程智能
商业数据为中心
行业智能化2.0：万物智联+ 全流程协作
未来已来
物数据为中心
物数据与商业数据联接协同
无处不在，海量数据，按需服务
AI
大数据 云计算 泛在网络
电梯预测性维护、机器人协作等
产品全生命周期服务等
• 物理世界与数字世界从割裂转变为协作融合；
ECN
传感
ECN
4 智能分布式系统
ECN
ECN
ECN
基于四类开发框架 构建六类产品
控制
传
器
感
嵌入式控制器 独立式控制器 感知终端
智能网关
边缘分布式网关 边缘分布式服务器
概念视图：基于模型的框架实现开发接口标准化， 操作运行自动化
设计开发：接口标准化，组件化
部署运行：操作自动化，自优化
物理 模型
性能 模型
1
边缘计算参考架构
行业态孵化
3 行业垂直参考架构
1 统一术语 2 统一架构
促进产业协作
3
联盟成员携手贡献， 匹配行业应用场 打造水平开放平台 景和需求
基于行业推广实践， 打造行业最佳实践， 推荐特定行业的技 术与标准
参考架构设计理念
模型驱动的参考架构
实现物理世界和 数字世界的协作
纵向集成
边缘计算
物理世界
物理世界
实现行业智能化2.0面临的产业挑战
OT和ICT跨界协作挑战 数据信息难以有效流动与集成
Wise Knowledge Information
Data
Physical System DIKW模型视角
知识模型化仍是巨大挑战
产业链变长，增加了 端到端协作集成挑战
边缘计算是分布式开放平台
总线 协议 适配
OP CUA
流式 数据 分析
时序 数据 库
策略 执行
安全
集成特定行业 EVF
虚拟化层 基础资源层
网络
软件定义网络 （SDN）
低时延网络（TSN）
虚拟化层
计算
异构计算 （HC）
存储
时序 数据库 （TSDB）
开放，灵活，实时
• 开放：基于现有硬件平台扩 展新功能
• 灵活：灵活编排，灵活迁移 • 实时： 低时延网络，异构计
构件 模型
ECN 策略 模型 模型
….
。。。
。。。
环境 模型
与标准组织/产业联盟合作
对象关联
场景定义
应用 场景 模型
业务编排
流程 模型
策略 模型
资源需 求模型
业务部署
资源,负载反馈
物理 拓扑 模型
负载 模型
。。。
EC基础设施
功能视图：ECN满足业务实时，服务可扩展与可编排
通用服务
行业化服务
边缘虚拟服务 （EVF）
2 物与人协作
人 物
物
本地智能系统
4 物与云协作
云
物
通过学习协作化的数据，增强自主化
边缘计算通过水平解耦，与纵向集成协作，实现ICT和OT域融合
ICT域
纵向集成
IBM，SUN，HP等
专有应用 专有中间件
专有OS
专有芯片
水平解耦
Linux为主 X86芯片为主
云计算服务
SaaS PaaS IaaS
OT域
• 运营决策从模糊的经验化转变为基于数字化、模型化的科学化；
• 流程从割裂转变为基于数据的全流程协同；
• 行业单边创新转变为基于产业生态的多边开放创新;
？
是否需要新的技术架构和体系
联接物理和数字世界是关键，ICT指数 性突破可以释放物理世界的潜能
物理世界
感知与采集
实时数据流动
数字孪生
ICT技术
以太网 计算 存储
阐述架构横向和纵向的框架与服务
部署 视图
阐述系统部署的模式和部署过程
概念视图：边缘计算节点、开发框架与产品实现
定义ECN逻辑节点 提供四类开发框架
智能 智能 资产 系统
智能 网关
共性特征
数字化 网络化 智能化
ECN
逻辑节点
分析典型应用场景
1 实时计算系统 3 智能网关系统
ECN 2 轻量计算系统
边缘计算是一个开放分布式平台，在网络边缘靠近数据源就近提供网络、计算、存储等服务， 满足了行业数字化转型在联接、智能、实时、数据优化和安全的诉求。
可以作为联接物理世界和数字世界的桥梁，使能智能资产、智能网关、智能系统和智能服务。
智能资产 智能网关
智能系统
智能服务
边缘计算 开放平台
网络
计算
存储
应用
边缘计算产业化三部曲
边缘计算参考架构2.0
Edge Computing Reference Ar c h i t e c t u r e 2. 0
行业数字化转型是以数据作为生产要素，以智能 化创造经济与社会价值
应用
物 数字化 环境
人
产生数据
智能 分析
网络化
智能化
智能 优化
01010
智能 决策
价值流动
智能 操作
创造经济与社会价值