边缘计算参考架构共22页文档
云计算+边缘计算 ppt课件
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投资建议
边缘计算产业正在崛起，但目前还处于比较早期的阶段，投资节奏上可参照云计算产业链演进 节奏，现阶段建议重点关注基础设施及硬件厂商。我们判断目前发展主题仍然是云化和智能化， 边缘云及边缘智能将成为产业重点布局方向。从长期来看，安防和VR等流量业务，以及对网络 能力开放的要求预计将使得边缘计算成为趋势。建议关注产业链各细分领域厂商，如CDN领域 的龙头公司网宿科技。
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02
边缘计算
Edge Computing
பைடு நூலகம்
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什么是边缘计算？
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 放平台。边缘计算与云计算互相协同，共同助力各行各业的数字化转型。它就近提供智能互联 服务，满足行业在数字化变革过程中对业务实时、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私 保护等方面的关键需求。
该平台可向CDN用户提供Web加速、高级应用加速、流媒体加速和大文件下载加速等服务。同时，通过覆 盖全国主要网络节点的30家A类IDC机房，运维的服务器数量近万台，可向用户提供分布式托管、全程运维 管理服务、网络安全等专业服务。
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该最早进军边缘计算，剥离 IDC，聚焦边缘计算、云安全等: 2019年1月3日公告，公司将厦门秦淮全部股权剥离，带来 6.97 亿的投资收益，回笼资金，降低财务费用。2019.1.29，与联通 合资公司已经落地，双方各持股 42.5%，双方高管出资设 立合 伙企业持股 15%，重点布局边缘计算、云安全等新领域。5G 时代，边缘计算 是大流量、低时延应用的必要的网络技术，超
• 概念三: 2012年,美国国家标准与技术研究院(NIST) 结合业内各方观点,给出云计算的”模型说”定义：云 计算是一种模型，用户可以方便地通过网络按需访问 一个可配置计算资源(如网络、服务器、存储、应用和 服务)的共享池,这些资源可以被迅速提供并发布,同时 实现管理成本或服务供应商干预的最小化。
边缘计算架构详解
边缘计算架构详解导读在中国，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）。
而其计算对象，则主要定义的了四个领域，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。
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）。
而其计算对象，则主要定义的了四个领域，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OPC UA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需要考虑的问题。
最后一个，也是最难的应用域，这个可能是最为难以解决的问题，针对这一领域的应用模型尚未有较多的实际应用。
边缘计算联盟ECC对于边缘计算的参考架构的定义，包含了设备、网络、数据与应用四域，平台提供者主要提供在网络互联（包括总线）、计算能力、数据存储与应用方面的软硬件基础设施。
而从产业价值链整合角度而言，ECC提出了CROSS，即在敏捷联接（Connection）的基础上，实现实时业务（Real-time）、数据优化（Data Optimization）、应用智能（Smart）、安全与隐私保护（Security），为用户在网络边缘侧带来价值和机会，也就是联盟成员要关注的重点。
战术边缘云计算架构及关键技术
战术边缘云计算架构及关键技术摘要：战术边缘云计算是一种新型的计算模式，它将边缘计算和云计算相结合，为军事、安全等领域的应用提供了更高效、更安全的计算服务。
本文介绍了战术边缘云计算的服务架构设计和关键技术，包括边缘计算、云计算、网络、安全等方面的技术。
同时，本文还分析了战术边缘云计算的优势和挑战，并通过实际应用案例展示了其在军事、安全等领域的应用效果。
关键词：战术边缘云计算、边缘计算、云计算、网络、安全、应用案例随着计算技术的不断发展，边缘计算和云计算逐渐成为了当前计算领域的热点技术。
而战术边缘云计算则是将这两种技术相结合，为军事、安全等领域的应用提供更高效、更安全的计算服务。
本文将介绍战术边缘云计算的服务架构设计和关键技术，以及其在实际应用中的效果和未来发展方向。
一、架构设计（一）战术边缘云计算的服务架构设计战术边缘云计算是一种新型的计算模式，它将边缘计算和云计算相结合，为军事、安全等领域的应用提供了更高效、更安全的计算服务。
其服务架构设计主要包括以下几个方面：1.战术边缘云计算的服务架构设计需要考虑边缘计算和云计算的融合。
边缘计算是指将计算资源放置在离终端设备更近的位置，以提高计算效率和响应速度。
而云计算则是指将计算资源集中在云端，以提高计算资源的利用率和灵活性。
战术边缘云计算需要将这两种计算模式相结合，以满足军事、安全等领域的应用需求。
2.战术边缘云计算的服务架构设计需要考虑网络的支持。
网络是战术边缘云计算的基础设施，它需要支持高速、低延迟、高可靠的数据传输。
同时，网络还需要支持多种接入方式，包括有线、无线、卫星等多种方式，以满足不同场景下的需求。
3.战术边缘云计算的服务架构设计需要考虑安全性。
军事、安全等领域的应用对安全性要求非常高，因此战术边缘云计算需要采用多种安全措施，包括数据加密、身份认证、访问控制等，以保证数据的安全性和隐私性。
[1]4.战术边缘云计算的服务架构设计需要考虑应用的支持。
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。
边缘计算基础
边缘计算基础汇报人：目录•边缘计算概述•边缘计算技术•边缘计算应用场景•边缘计算面临的挑战•边缘计算未来发展趋势01边缘计算概述边缘计算是指将计算任务从云端推向网络的边缘，靠近数据产生和使用的地方，从而减少数据传输时延，提高响应速度和效率。
通过将计算任务分配给离数据源更近的设备（如终端设备、传感器等），减少数据传输时延和网络负载，提高响应速度和效率。
定义与概念边缘计算的基本原理边缘计算的定义由于数据在本地处理，时延大大降低，可以更快地响应用户请求。
低时延由于边缘计算位于网络边缘，可以更好地应对网络不稳定的情况，保证服务的可靠性和稳定性。
高可靠性边缘计算可以减轻云端和网络负载，提高数据处理效率。
高效性由于数据在本地处理，可以更好地保护用户隐私和数据安全。
安全性边缘计算的特点边缘计算的重要性满足实时应用需求01随着物联网、智能制造、智能交通等应用的快速发展，对数据实时处理和响应速度的要求越来越高，边缘计算能够满足这些实时应用的需求。
优化网络负载和降低成本02通过将计算任务分配给离数据源更近的设备，可以减轻网络负载，降低网络带宽成本。
提高数据处理效率和可靠性03由于边缘计算位于网络边缘，可以更快地响应用户请求，提高数据处理效率和可靠性。
同时，在应对网络不稳定的情况时，也可以保证服务的可靠性和稳定性。
02边缘计算技术包括服务器、网络设备、存储设备等，用于提供计算、存储和网络连接功能。
计算资源边缘计算平台边缘网络支持开发和部署边缘应用，提供应用运行环境、工具和框架等。
连接边缘设备和中心云，实现数据传输和协同处理。
030201边缘计算基础设施将计算和数据处理能力下沉到网络边缘，形成中心云、边缘云和设备云的三层架构。
分层架构通过网络切片、隔离等技术，实现不同业务之间的网络资源隔离和保障。
分布式网络根据业务需求和网络状况，动态选择最佳路径，提高网络传输效率。
智能路由边缘计算网络架构对原始数据进行清洗、去重、转换等操作，为后续数据处理提供标准化的数据源。
边缘计算介绍PPT课件
第四步：设置时间阈值为T，根据时间阈值T控制边缘计算节点的开闭，以节 约能源。
由于业务到达具有一定的随机性，为了减少边缘计算节点的能源浪费， 在边缘计算节点设置一时间阈值T,将其称为开关延迟期，边缘计算节点在服 务完相应业务之后，判断在T时间内是否有业务到达，若在T时间内无业务到 达，则将该边缘计算节点的业务通道关闭，当有业务到达时再开启，若在T 时间内有业务到达，则保持该边缘计算节点的业务通道开启。
中1 i,j m n ，对于是否有批量事件到达有两种情况，若有批量强度为 k
的事件到达，其概率为 pij k ，若没有事件到达且 i j时，其概率为 pij 0。 其中 pij 0为从i 状态到 j 状态没有包流入的概率，pij k 为从i 状态到 j 状态有k
包流入的概率。
• 3 一种基于边缘计算的用户业务排队优化方法
具体实现步骤： 第一步：业务分类； 第二步：建立批量到达模型并采用批量到达模型
对业务到达进行概率估计； 第三步：根据批量到达模型获得边缘计算节点的
服务参数，然后根据边缘计算节点的服务参数选择 边缘节点；
第四步：设置时间阈值为T，根据时间阈值T控制 边缘计算节点的开闭，以节约能源。
包分类器
批量到达排队
M
m1
0
L Dminch,n
L D minch1,n
L
Dminch2,n
M
M
L Dminchm1,n
L
0
其中，D 为批量到达率，以 Dmin m,n为例，其为到达状态 m 的最大批量到达率，D k 为
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。
什么是边缘计算
边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，通过融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。
简单点讲，边缘计算是将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中进行分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。
目录•为什么需要边缘计算？•边缘计算VS 云计算•边缘计算是如何工作的？•边缘计算的典型应用为什么需要边缘计算？物联网技术的快速发展，使得越来越多具备独立功能的普通物体实现互联互通，实现万物互联。
得益于物联网的特征，各行各业均在利用物联网技术快速实现数字化转型，越来越多的行业终端设备通过网络联接起来。
然而，物联网作为庞大而复杂的系统，不同行业应用场景各异，据第三方分析机构统计，到2025年将有超过千亿的终端设备联网，终端数据量将达300ZB，如此大规模的数据量，按照传统数据处理方式，获取的所有数据均需上送云计算平台分析，云计算平台将面临着网络时延高、海量设备接入、海量数据处理难、带宽不够和功耗过高等高难度挑战。
为了解决传统数据处理方式下时延高、数据实时分析能力匮乏等弊端，边缘计算技术应运而生。
边缘计算技术是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，通过融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。
简单点讲，边缘计算是将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中激进型分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。
边缘计算VS 云计算边缘计算的概念是相对于云计算而言的，云计算的处理方式是将所有数据上传至计算资源集中的云端数据中心或服务器处理，任何需要访问该信息的请求都必须上送云端处理。
因此，云计算面对物联网数据量爆发的时代，弊端逐渐凸显：•云计算无法满足爆发式的海量数据处理诉求。
随着互联网与各个行业的融合，特别是在物联网技术普及后，计算需求出现爆发式增长，传统云计算架构将不能满足如此庞大的计算需求。
•云计算不能满足数据实时处理的诉求。
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。
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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。
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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。
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。
边缘计算及建设方案
边缘计算及建设方案目录1. 边缘计算概述 (3)1.1 定义与特点 (3)1.1.1 边缘计算定义 (5)1.1.2 与传统云计算的对比 (6)1.2 发展历程 (8)1.3 应用领域 (8)1.3.1 工业自动化 (10)1.3.2 智能交通 (12)1.3.3 医疗健康 (13)1.3.4 娱乐产业 (15)2. 边缘计算架构 (17)2.1 设备层 (18)2.1.1 传感器与执行器 (19)2.1.2 物联网设备 (20)2.2 网关层 (22)2.2.1 边缘网关功能 (23)2.2.2 数据预处理 (25)2.3 云服务层 (26)2.3.1 数据存储与分析 (28)2.3.2 机器学习与人工智能 (29)3. 边缘计算建设方案 (31)3.1 规划与设计 (33)3.1.1 需求分析 (34)3.1.2 架构设计 (36)3.1.3 技术选型 (38)3.2 实施步骤 (39)3.2.1 硬件部署 (41)3.2.2 软件集成 (43)3.2.3 测试与优化 (44)3.3 安全与隐私保护 (45)3.3.1 数据加密 (46)3.3.2 访问控制 (47)3.3.3 隐私政策制定 (48)4. 案例分析 (50)4.1 某智能制造边缘计算案例 (51)4.1.1 背景介绍 (53)4.1.2 方案实施 (54)4.1.3 成效评估 (55)4.2 某智能交通边缘计算案例 (57)4.2.1 背景介绍 (58)4.2.2 方案实施 (59)4.2.3 成效评估 (59)5. 未来展望 (61)5.1 技术发展趋势 (62)5.2 行业应用前景 (63)5.3 政策与标准制定 (65)1. 边缘计算概述边缘计算指的是将数据处理、分析和应用逻辑部署到靠近数据源的边缘节点，例如：用户设备、物联网传感器、网关路由器等。
与云计算相比，边缘计算的特点是处理靠近用户端，数据传输距离短，带宽占用低。
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。
移动边缘计算的系统架构和关键技术分析
移动边缘计算的系统架构和关键技术分析移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）是一种新兴的计算模式，它将计算和存储资源放置在边缘网络的边缘，为移动设备和物联网设备提供服务。
相较于传统的基于云计算模式，移动边缘计算可以降低网络延迟、减少网络拥塞，并且更适合处理实时数据和应用场景。
本文将就移动边缘计算的系统架构以及关键技术进行分析。
一、系统架构移动边缘计算的系统架构主要包括移动设备、边缘服务器和云数据中心三个部分。
移动设备可以是智能手机、平板电脑、车载设备等移动终端设备，它们通过边缘网络与边缘服务器进行通信。
边缘服务器位于网络的边缘，通常部署在基站、室内小型机房、网关等位置，可以提供临近用户的计算和存储服务。
云数据中心则是传统的云计算中心，用于承担大规模计算和存储任务。
在移动边缘计算系统中，移动设备通过无线网络与边缘服务器进行连接，边缘服务器可以提供本地计算、存储和应用服务，并且与云数据中心进行协同工作。
当移动设备需要进行计算任务时，可以将部分任务交由边缘服务器进行处理，而大规模计算任务则可以交由云数据中心进行处理。
通过这种分布式的架构，移动边缘计算系统可以有效地降低网络延迟，提高数据处理效率。
二、关键技术1. 计算卸载技术移动边缘计算系统中的计算卸载技术是其关键技术之一。
计算卸载指的是将移动设备上的计算任务卸载到边缘服务器或云数据中心进行处理。
通过计算卸载技术，可以减轻移动设备的计算负担，降低能耗消耗，并且提高应用的响应速度。
目前，基于软件定义网络技术和网络功能虚拟化技术的计算卸载技术已经得到了广泛的应用。
2. 资源调度技术移动边缘计算系统中的资源调度技术是保证系统性能和服务质量的关键技术之一。
资源调度技术主要包括边缘服务器资源调度和网络资源调度两个方面。
边缘服务器资源调度需要考虑到移动设备的位置、负载情况、网络拥塞情况等因素，以保证为用户提供最优的计算和存储服务。
而网络资源调度则需要考虑到网络带宽、延迟、QoS要求等因素，以保证数据传输的稳定性和可靠性。
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。