边缘计算 第1章 边缘计算的需求与意义
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数据存储在多台计算机上，分布式数据库操作不局限于单 台机器，而允许在多台机器上执 行事务交易，以此来提高 数据库访问的性能。
分布式数据库的特点
相比于边缘计算模型，分布式数据库提供大数据环境下的 数据存储，较少关注其所在设备端的异构计算和存储能力， 主要用于实现数据的分布式存储和共享。
分布式数据库技术所需的空间较大且数据的隐私性较低， 对基于多数据库的分布式事务处理而言，数据的一致性技 术是分布式数据库要面临的重要挑战。边缘计算模型中数 据位于边缘设备端，具有较高的隐私性、可靠性和可用性。
1.3
边缘计算的发展历史
在边缘计算产生之前，研究者也探索如何在 靠近数据的边缘增加数据处理的功能，即计 算任务从计算中心迁移到网络边缘的研究， 主要 典型模型包括：分布式数据库模型、 P2P 模型、CDN 模型、移动边缘计算模型、 雾计算模 型以及海云计算。
① 分布式数据库模型
分布式数据库部署在自组织网络服务器或分散在互联网、 企业网或外部网、以及其他自组织网络的独立计算机上。
图1-2 边缘计算是 一个连续统 （continuum）
Байду номын сангаас
1.2
边缘计算的产生背景
课堂引入
1
引导学生回顾物联网的概念
及物联网关键技术
2
引导学生理解万物互联（IoE)的
概念。
万物互联
思科（Cisco）于2012年12月提出万物互联的概念，这是 未来互联网连接和“物联网”发展的全新网络连接架构， 是在物联网基础上的新型互联的构建，增加了网络智能化 处理功能和安全功能。
边缘计算是什么？为什么要提出边缘计算？边缘计算 与云计算和大数据处理之间是何种关系？本章将通过 边缘计算的概念、起源及发展历史揭开边缘计算的神 秘面纱，带读者进入万物互联时代下新型计算模式— —边缘计算
1.1
什么是边缘计算
课堂引入
1
请学生说出自己比较了解的
计算模式名称
2
针对课前预习作业提交的文档，
挑选典型作品进行点评
什么是边缘计算 ?
边缘计算中的“边缘”是相对的概念，是指从数据源到云计算 中心路径之间的任意计算、存储和网络资源。可以把这条路径 上的资源看作是一个“连续统”（continuum）。
从一端（数据源）到另一端（云中心），根据应用的具体需求 和实际场景，边缘（edge）可以是这条路径上的一个或多个资 源节点。
② 对等网络
P2P 计算（peer-to-peer computing，P2P）是较早将计算 迁移到网络边缘的一种文件传输技术。
边缘计算模式与P2P 技术具有很大程度的相似性，但前者 对后者在新技术和新手段上 进行拓展，将P2P 的概念扩展 到网络边缘设备，涵盖P2P 计算和云计算的融合。
③ 内容分发网络
传统云计算与边缘计算对比
传统云计算模式需要解决带宽和延迟这两大瓶颈，因此将难以 实时高效地支持基于万物互联的应用服务程序。 边缘计算模型不仅可以降低网络传输中带宽的压力，加快数据 分析处理，同时能降低终端敏感数据隐私泄露的风险 。
到2020 年，连接到网络的无 线设备数量将达到500 亿台。
边缘计算的优点 极大缓解网络带宽与数据中心压力 增强服务的响应能力 保护隐私数据提升数据安全性
相比物联网而言，万物互联除了“物”与“物”的互联， 还增加了更高级别的“人”与“物”的互联，其突出特点 是任何“物”都将具有语境感知的功能、更强的计算能力 和感知能力。
基于万物互联平台的应用服务需 要更短的响应时间，同时也会产 生大量涉及个人隐私的数据。
例如，装载在无人驾驶汽车上的传感器和摄像头实时 捕捉路况信息，每秒产生约1GB数据。据研究机构 IHS预测，到2035年，全球将有5400万辆无人驾驶汽 车；波音787每秒将产生大约5GB的数据，并要求对 这些数据进行实时处理。
第1章 边缘计算的需求与意义
《边缘计算：edge computing》
本章教学活动设计
1 建议课时
2
2 知识目标 1. 了解边缘计算的定义和核心理念
2. 了解边缘计算产生背景和其他计算模式
3 技能目标 1. 通过阅读文献资料，拓展对于分布式数据库、P2P、
内容分发网络、移动边缘计算、雾计算、海云计算 等面向数据的计算模式的理解，从而掌握查阅文献 资料、梳理知识体系的能力。 2. 通过课堂讨论，分析边缘计算产生的意义，培养学 生对于技术发展方向进行探索的兴趣和方法，激发 其创新创造能力。
4 教学重点
边缘计算的概念及其优势
5 教学难点
引发学生自我探究新知识的兴趣，提高其自主学习能力 2
课前学习 任务布置
1 阅读教材1-10页。
2 上网查找资料，理解边缘计算的 概念，通过知乎、百度百科等平 台进行学习。
3 用自己的语言回答： 什么是边缘计算？
4 提交文档，发表对于边缘计算的 自我理解，要求不少于100字。
完全依赖云计算的计算机系统就好比每一件事都 要请示司令部的军队，在需要大量和外界互动的时 候会显得僵化，反应迟缓，而且一旦网络有点问题 就彻底歇菜。加上边缘计算之后就好比让中低层军 官也开始发挥主观能动性，能一定程度上自主做出 智能判断和行动决策，同时也只需要把一部分经过 筛选的信息上传到司令部，大大缓解了网络通讯的 压力。即使在和总司令部暂时失去联系的情况下， 也能自主做出部分决策。
拓展资源
边缘计算和云计算的区别是什么？ - 摘自知 乎
如果把云计算比作计算机智能系统的大脑，那么 边缘计算就是其眼睛、耳朵和手脚。大数据应用中 常常面对的一个痛点，就是没有采集到合适的数据。 边缘计算可以为核心服务器的大数据算法提供最准 确、最及时的数据来源。边缘计算和云计算的结合 让整个智能系统不但头脑清楚，而且耳聪目明，手 脚灵便。
物联网等应用背景下的数据在地理上分散，并且对响应时间 和安全性提出更高的要求。云计算虽然为大数据处理提供高 效的计算平台，但是目前网络带宽的增长速度远远赶不上数 据的增长速度，网络带宽成本的下降速度要比CPU、内存这 些硬件资源成本的下降速度慢很多，同时复杂的网络环境让 网络延迟很难有突破性提升，因此传统云计算模式将难以实 时高效地支持基于万物互联的应用服务程序，需要解决带宽 和延迟这两大瓶颈。
分布式数据库的特点
相比于边缘计算模型，分布式数据库提供大数据环境下的 数据存储，较少关注其所在设备端的异构计算和存储能力， 主要用于实现数据的分布式存储和共享。
分布式数据库技术所需的空间较大且数据的隐私性较低， 对基于多数据库的分布式事务处理而言，数据的一致性技 术是分布式数据库要面临的重要挑战。边缘计算模型中数 据位于边缘设备端，具有较高的隐私性、可靠性和可用性。
1.3
边缘计算的发展历史
在边缘计算产生之前，研究者也探索如何在 靠近数据的边缘增加数据处理的功能，即计 算任务从计算中心迁移到网络边缘的研究， 主要 典型模型包括：分布式数据库模型、 P2P 模型、CDN 模型、移动边缘计算模型、 雾计算模 型以及海云计算。
① 分布式数据库模型
分布式数据库部署在自组织网络服务器或分散在互联网、 企业网或外部网、以及其他自组织网络的独立计算机上。
图1-2 边缘计算是 一个连续统 （continuum）
Байду номын сангаас
1.2
边缘计算的产生背景
课堂引入
1
引导学生回顾物联网的概念
及物联网关键技术
2
引导学生理解万物互联（IoE)的
概念。
万物互联
思科（Cisco）于2012年12月提出万物互联的概念，这是 未来互联网连接和“物联网”发展的全新网络连接架构， 是在物联网基础上的新型互联的构建，增加了网络智能化 处理功能和安全功能。
边缘计算是什么？为什么要提出边缘计算？边缘计算 与云计算和大数据处理之间是何种关系？本章将通过 边缘计算的概念、起源及发展历史揭开边缘计算的神 秘面纱，带读者进入万物互联时代下新型计算模式— —边缘计算
1.1
什么是边缘计算
课堂引入
1
请学生说出自己比较了解的
计算模式名称
2
针对课前预习作业提交的文档，
挑选典型作品进行点评
什么是边缘计算 ?
边缘计算中的“边缘”是相对的概念，是指从数据源到云计算 中心路径之间的任意计算、存储和网络资源。可以把这条路径 上的资源看作是一个“连续统”（continuum）。
从一端（数据源）到另一端（云中心），根据应用的具体需求 和实际场景，边缘（edge）可以是这条路径上的一个或多个资 源节点。
② 对等网络
P2P 计算（peer-to-peer computing，P2P）是较早将计算 迁移到网络边缘的一种文件传输技术。
边缘计算模式与P2P 技术具有很大程度的相似性，但前者 对后者在新技术和新手段上 进行拓展，将P2P 的概念扩展 到网络边缘设备，涵盖P2P 计算和云计算的融合。
③ 内容分发网络
传统云计算与边缘计算对比
传统云计算模式需要解决带宽和延迟这两大瓶颈，因此将难以 实时高效地支持基于万物互联的应用服务程序。 边缘计算模型不仅可以降低网络传输中带宽的压力，加快数据 分析处理，同时能降低终端敏感数据隐私泄露的风险 。
到2020 年，连接到网络的无 线设备数量将达到500 亿台。
边缘计算的优点 极大缓解网络带宽与数据中心压力 增强服务的响应能力 保护隐私数据提升数据安全性
相比物联网而言，万物互联除了“物”与“物”的互联， 还增加了更高级别的“人”与“物”的互联，其突出特点 是任何“物”都将具有语境感知的功能、更强的计算能力 和感知能力。
基于万物互联平台的应用服务需 要更短的响应时间，同时也会产 生大量涉及个人隐私的数据。
例如，装载在无人驾驶汽车上的传感器和摄像头实时 捕捉路况信息，每秒产生约1GB数据。据研究机构 IHS预测，到2035年，全球将有5400万辆无人驾驶汽 车；波音787每秒将产生大约5GB的数据，并要求对 这些数据进行实时处理。
第1章 边缘计算的需求与意义
《边缘计算：edge computing》
本章教学活动设计
1 建议课时
2
2 知识目标 1. 了解边缘计算的定义和核心理念
2. 了解边缘计算产生背景和其他计算模式
3 技能目标 1. 通过阅读文献资料，拓展对于分布式数据库、P2P、
内容分发网络、移动边缘计算、雾计算、海云计算 等面向数据的计算模式的理解，从而掌握查阅文献 资料、梳理知识体系的能力。 2. 通过课堂讨论，分析边缘计算产生的意义，培养学 生对于技术发展方向进行探索的兴趣和方法，激发 其创新创造能力。
4 教学重点
边缘计算的概念及其优势
5 教学难点
引发学生自我探究新知识的兴趣，提高其自主学习能力 2
课前学习 任务布置
1 阅读教材1-10页。
2 上网查找资料，理解边缘计算的 概念，通过知乎、百度百科等平 台进行学习。
3 用自己的语言回答： 什么是边缘计算？
4 提交文档，发表对于边缘计算的 自我理解，要求不少于100字。
完全依赖云计算的计算机系统就好比每一件事都 要请示司令部的军队，在需要大量和外界互动的时 候会显得僵化，反应迟缓，而且一旦网络有点问题 就彻底歇菜。加上边缘计算之后就好比让中低层军 官也开始发挥主观能动性，能一定程度上自主做出 智能判断和行动决策，同时也只需要把一部分经过 筛选的信息上传到司令部，大大缓解了网络通讯的 压力。即使在和总司令部暂时失去联系的情况下， 也能自主做出部分决策。
拓展资源
边缘计算和云计算的区别是什么？ - 摘自知 乎
如果把云计算比作计算机智能系统的大脑，那么 边缘计算就是其眼睛、耳朵和手脚。大数据应用中 常常面对的一个痛点，就是没有采集到合适的数据。 边缘计算可以为核心服务器的大数据算法提供最准 确、最及时的数据来源。边缘计算和云计算的结合 让整个智能系统不但头脑清楚，而且耳聪目明，手 脚灵便。
物联网等应用背景下的数据在地理上分散，并且对响应时间 和安全性提出更高的要求。云计算虽然为大数据处理提供高 效的计算平台，但是目前网络带宽的增长速度远远赶不上数 据的增长速度，网络带宽成本的下降速度要比CPU、内存这 些硬件资源成本的下降速度慢很多，同时复杂的网络环境让 网络延迟很难有突破性提升，因此传统云计算模式将难以实 时高效地支持基于万物互联的应用服务程序，需要解决带宽 和延迟这两大瓶颈。