边缘计算课件全套教学教程整套电子教案电子讲义.ppt
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yyyy/M/d|2021/4/3,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,www.islide.cc,*,单击此处编辑母版标题样式,编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,www.islide.cc,*,单击此处编辑母版标题样式,编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,www.islide.cc,让,PPT,设计简单起来!,*,单击此处编辑母版标题样式,编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,www.islide.cc,让,PPT,设计简单起来!,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,www.islide.cc,*,单击此处编辑母版标题样式,编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,www.islide.cc,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,www.islide.cc,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,www.islide.cc,*,单击此处编辑母版标题样式,编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,*,单击此处编辑母版标题样式,编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,www.islide.cc,让,PPT,设计简单起来!,*,单击此处编辑母版标题样式,编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,*,单击此处编辑母版标题样式,编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,*,单击此处编辑母版标题样式,编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,www.islide.cc,让,PPT,设计简单起来!,*,单击此处编辑母版标题样式,编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,www.islide.cc,*,单击此处编辑母版标题样式,编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,www.islide.cc,*,单击此处编辑母版标题样式,编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,DATE yyyy/M/d|2021/4/3,www.islide.cc,*,边缘计算:,edge computing,第,1,章,边缘计算的需求与意义,本章教学活动设计,2,2,1,2,3,4,5,建议课时,知识目标,了解边缘计算的定义和核心理念,了解边缘计算产生背景和其他计算模式,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。,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。,技能目标,教学重点,边缘计算的概念及其优势,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,1,2,3,4,课前学习,任务布置,阅读教材1,-,10页。,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。,用自己的语言回答:,什么是边缘计算?,提交文档,发表对于边缘计算的自我理解,要求不少于100字。,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,什么是边缘计算,1.1,1,2,课堂引入,请学生说出自己比较了解的,计算模式名称,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。,图1-2 边缘计算是 一个连续统(continuum),边缘计算的产生背景,1.2,1,2,课堂引入,引导学生回顾物联网的概念,及物联网关键技术,引导学生理解万物互联(,IoE),的概念。,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。,万物互联,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,。,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。,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。,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。,。,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,边缘计算的发展历史,1.3,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。,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。,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。,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。,分布式数据库的特点,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。,内容分发网络,内容分发网络(,content distribution networks,,,CDN,)通过在网络边缘部署缓存服务器来降低远程站点的数据下载延时,加速内容交付。边缘计算的概念最早可以追溯到,2000,年左右内容分发网络技术(,CDN,)的大规模部署。,早期的边缘计算中,“边缘”仅限于分布在世界各地的,CDN,缓存服务器,但是,今天边缘计算的发展远远超出,CDN,的范畴,边缘计算模型的“边缘”不局限于边缘节点,包括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。另外边缘计算更加强调计算功能,而不只是早期,CDN,中的静态内容分发。,内容分发网络的发展,移动边缘计算,移动边缘计算(,mobile edge computing,,,MEC,)是在接近移动用户的无线接入网范围内,提供信息技术服务和云计算能力的一种新的网络结构,利用移动边缘计算,可将密集型移动计算任务迁移到附近的网络边缘服务器。移动边缘计算同时也是发展,5G,的一项关键技术,有助于从延时、可编程性、扩展性等 方面满足,5G,的高标准要求。,移动边缘计算模型强调在云计算中心与边缘设备之间建立边缘服务器,在边缘服务器上完成终端数据的计算任务,但移动边缘终端设备基本被认为不具有计算能力。相比而言,边缘计算模型中的终端设备具有较强的计算能力,因此,移动边缘计算类似一种边缘计算服务器的架构和层次,作为边缘计算模型的一部分。,移动边缘计算的特点,雾计算,思科于,2012,年提出雾计算(,fog computing,),并将雾计算定义为迁移云计算中心任务到网络边缘设备执行的一种高度虚拟化的计算平台。边缘计算和雾计算概念具有很大的相似性,在很多场合表示同一个意思。,边缘计算除了关心基础设施,也关注边缘设备,更强调边缘智能的设计 和实现;而雾计算更关注后端分布式共享资源的管理。,如图,1-4,所示,从,2017,年开始,边缘计算受到关注的程度逐渐超过雾计算,而且关注度持续走高。,海云计算,中国科学院于,2012,年开展“海云计算系统项目”的研究,通过“云计算”系统与“海计算”系统的协同和集成,增强传统云计算能力,其中,“海”端指由人类本身、物理世界的设备和子系统组成的终端(客户端)。,与边缘计算相比而言,海云计算关注“海”的终端设备,而边缘计算关注从“海”到“云”数据路径之间的任意计算、存储和网络资源,海云计算是边缘计算的一个非常好的子集实例。,海云计算的特点,边缘计算的发展现状,2015,年,思科、,ARM,、戴尔、英特尔、微软和普林斯顿大学联合成立了,OpenFog,联盟。欧洲电信标准化协会(,ETSI,)于,2017,年,3,月,将移 动边缘计算行业规范工作组正式更名为多接入边缘计算(,multi-access edge computing,,,MEC,),致力于更好地满足边缘计算(包括,IoT,)的应用需求。,2016,年,11,月,30,日,在北京正式成立产学研结合的边缘计算产业联盟。,边缘计算的发展现状,开源社区和云计算公司分别发布,Apache,Edgent,、,EdgeX,Foundry,、,AWS Greengrass,、,Azure IoT Edge,等边缘计算项目。美国联邦政府,包括国家科学基金会和美国国家标准局,在,2016,年分别把边缘计算列入项目申请指南。,边缘计算的发展现状,ACM,和,IEEE,从,2016,年开始联合举办边缘计算的顶级年会,IEEE/ACM Symposium on Edge Computing,(,SEC,),,ICDCS,、,INFOCOM,、,MiddleWare,等重要国际会议也都开始增加边缘计算的分会(,track,)或专题研讨会(,workshop,)。,边缘计算:,edge computing,第,2,章,边缘计算基础,本章教学活动设计,35,2,1,2,3,4,5,建议课时,知识目标,技能目标,教学重点,教学难点,了解基于双向计算流的边缘计算模型,了解边缘计算系统涉及的关键技术:计算迁移、,5G,通信技术、新型存储系统、轻量级函数库和内核、边缘计算编程模型。,了解边缘计算和云计算的关系,理解边缘计算与云计算结合,将有效解决大数据处理所面临的问题。,1,2,3,课前学习,任务布置,阅读教材,13-26,页,自习,2.1,中分布式计算技术,自习,2.4.1,和,2.4.2,中关于云,计算概念和特点,分布式计算,2,.1,什么,是分布式计算?,分布式计算是通过互联网将许多计算机节点互联,将单台计算机无法完成的计算任务,分解成多个任务分配到网络中的多个计算机中执行,将各个节点的执行结果整合成最终结果并返回,即是指在分布式系统上执行的计算。,分布式计算分类,中间件技术,网格计算技术,移动,Agent,技术,P2P,技术,Web Services,技术,分布式计算技术主要包括中间件技术、网格计算技术、移动Agent 技术、P2P 计 算及Web Service 技术。,中间件处于操作系统和分布式应用软件的中间,用于屏蔽分布环境中操作系统与网络协议的异构性。,IBM,在,20,世纪,60,年代实现了具有中间件功能的客户信息控制系统(,customer information control system,,,CICS,),而早期的中间件软件功能较简单,仅具有消息通信和事务处理的功能。随着对中间件应用需求的多样化,中间件技术主要分为:基于远程过程调用的中间件、面向消息的中间件、数据库中间件和面向对象的中间件。其中,面向对象的中间件成为中间件平台的主流技术。,中间件技术,网格计算是通过高速网络整合地理上分散的软硬件资源,完成大规模复杂计算和数据处理的任务。一般指分布式计算中两类比较广泛使用的子类型:一类是在分布式的计算资源支持下作为服务被提供的在线计算或存储;另一类是由松散连接的计算机网络构成的一个用来执行大规模计算任务的虚拟超级计算机。从网格体系结构划分,网格计算目前主要分为两类:一类是以,Globus,项目为代表的五层沙漏结构;另一类是与,Web,服务融合的开放网格服务结构(,open grid services architecture,,,OGSA,)。两种结构之间最主要的区别是:前者以协议为中心,后者以服务为中心。,网格计算技术,移动,Agent,可以在异构网络和分布式计算环境中自主、自动地迁移,并与其他,Agent,相互通信。在不同网络结构中,移动,Agent,遵循一定的原则,寻找匹配的资源信息,取代客户来完成任务,根据需要自主生成子,Agent,。移动,Agent,系统中,每个,Agent,独立工作,在需要的时候可以协作完成任务。,移动,Agent,技术,通过将网络中的终端设备串联,整合网络中的空闲资源,最大程度的实现资源共享、分布计算。在,P2P,网络中的每个节点贡献空闲资源,并利用资源定位机制发现其他节点的可用资源,进行彼此的资源共享。,P2P,技术能够最大化地利用网络资源,但由于其具有开放性、自组织性、自治性和分布性等特点,网络用户可以匿名的动态加入或退出系统,因此,,P2P,技术在实际应用中,可能存在着如侵犯版权、缺乏管理机制、网络污染及恶意攻击等问题。,P2P,技术,是对象,/,组件技术在互联网中的延伸,是部署在,Web,上的对象,/,组件的一种分布式计算技术。,Web Services,技术的主要目标是在现有的众多异构平台基础上,构建一个与平台、语言无关的通用技术层,不同平台上的应用程序可以依靠该技术顺利运行。该技术解决互操作性有限的问题,从而改善并扩展分布式计算的功能。,Web Services,技术,大数据问题,推动分布式计算技术的应用及分布式计算系统的发展。较为广泛的是Hadoop、Spark 平台及Storm 平台。,分布式计算技术的应用及分布式计算系统的发展,Hadoop 是Apache 开源组织的一个分布式计算框架,Hadoop 的核心是分布式文件系统(Hadoop distributed file system,HDFS)、编程模型MapReduce 和分布式结构化数据表 HBase,它们分别是Google 云计算最核心技术GFS、MapReduce 和Bigtable 的开源实现。,Hadoop,Spark,针对,Hadoop MapReduce,频繁读写文件系统而降低性能的问题,美国加州大学伯克利 分校,AMP,实验室研发出基于内存计算的,Spark,平台。通过建立弹性分布式数 据集(,resilient distributed dataset,,,RDD,)结构,以支持数据内存驻留,实现,In-Memory MapReduce,架构。在迭代计算时,计算速度相比于,Hadoop,改善了,100,倍以上。,Spark,虽然解决了频繁的读写磁盘问题,但十分消耗内存资源。,Apache Storm,Apache Storm,是,Twitter,开源的分布式实时计算系统,使用,Storm,可以高效地处理海 量流式数据。,分布式计算从基于,Hadoop,平台实现的,MapReduce,架构发展到支持流计算为标志的,Storm,分布式系统,是为了满足大数据处理不断提高的实时性需求。,边缘计算的基本概念,2.2,在万物互联的时代,万物互联不仅包括物联网环境下的,“,物,”,与,“,物,”,之间互联,还包括具有语境感知的功能、更强的计算能力和感知能力的,“,人,”,与,“,物,”,的互联。,边缘计算的基本概念,图2-1 所示为传统云计算模型,传统云计算模型的限制,02,01,03,直接将边缘设备端海量数据发送到云端,造成网络带宽负载和计算资源浪费,万物互联环境下,传统云计算模型不能有效满足万物互联应用的需求,其主要原因有:,传统云计算模型的隐私保护问题将成为万物互联架构中云计算模型所面临的重要挑战,万物互联架构中大多数边缘设备节点的能源是有限的,而GSM、WiFi 等无线传输模块的能耗较大。,利用边缘设备已具有的计算能力,将应用服务程序的全部或部分计算任务从云中心迁移到边缘设备端执行,这将有利于降低能源消耗,.,边缘终端设备作为数据消费者(如用智能手机观看在线视频),同时也可生产数据。,从数据消费者到生产者角色的转变要求边缘设备具有更强的计算能力。在源数据上传至云中心之前,可在边缘设备执行预处理,以减少传输的数据量,降低传输带宽的负载。在边缘设备处理个人身体健康数据等隐私数据,用户隐私会得到更好地保护。,边缘计算的,优势,图2-2,边缘计算模型,图,2-2,表示基于双向计算流的边缘计算模 型。云计算中心不仅从数据库收集数据,也从传感器和智能手机等边缘设备收集数据。这些设备兼顾数据生产者和消费者。因此,终端设备和云中心之间的请求传输是双向的。网络边缘设备不仅从云中心请求内容及服务,而且还可以执行部分计算任务,包括数据存储、处理、缓存、设备管理、隐私保护等。,应用程序,/,服务功能可分割,数据可分布,资源,可分布,边缘计算模型自身还包括这几个关键内容:,图2-3 边缘计算模型特征,边缘计算的关键技术,2.3,云计算模型中,计算迁移的策略是将计算密集型任务迁移到资源充足的云计算中心的设备中执行。,边缘计算中的计算迁移策略是在网络边缘处,将海量边缘设备采集或产生的数据进行部分或全部计算的预处理操作,过滤无用数据,降低传输带宽。根据边缘设备的当前计算力进行动态的任务划分。计算迁移中最重要的问题是:任务是否可以迁移、按照哪种决策迁移、迁移哪些任务、执行部分迁移还是全部迁移等。,2.3.1,计算迁移,为了满足各种延时敏感 应用的需求,世界各国正在加快部署,5G,网络的步伐。提供,10Gps,以上的峰值速率、更佳的移动性能、毫秒级时 延和超高密度连接。,5G,业务的三个技术场景:增强移动宽带(,eMBB,)、海量机器类通信(,mMTC,)和超可靠低时延通信(,uRLLC,)。其中,,eMBB,场景面向虚拟现实,/,增强现实等极高带宽需求的业务;,mMTC,主要面向智慧城市、智能交 通等高连接密度需求的业务;而,uRLLC,主要面向无人驾驶、无人机等时延敏感的业务。,2.3.2 5G,通信技术,边缘计算在数据存储和处理方面具有较强的实时性需求,相比现有嵌入式存储系统而言,边缘计算存储系统更具有低延迟、大容量、高可靠性等特点。数据特征具有更高的时效性、多样性和关联性。,2.3.3,新型存储系统,非易失存储介质(,non-volatile memory,,,NVM,)能够较好地改善现有存储系统,I/O,受限的问题。传统的存储系统软件栈大多是针对机械 硬盘设计开发,并没有真正挖掘和充分利用非易失性存储介质的最大性能。,非易失存储介质在边缘系统中面临的挑战,1,面向高速存储介质的软件栈支撑技术发展不同步。,2,如何最大化发挥非易失存储系 统中存储介质的性能、能耗和容量。,如何简化复杂环境下边 缘计算存储系统管理。,3,在外在环境复杂和资源受限的边缘设备上如何保证非易失存储介质的数据可靠性。,2.3.4,轻量级函数库和内核,轻量级库和算法是边缘计算中不可缺少的关键技术,原因如下:,1,边缘设备由于硬件资源的限制,难以支持大型软件的运行。,2,由不同厂家设计生产的海量边缘设备,具有较强的异构性且性能参数差别较大,在边缘设备上部署应用非常困难。基于,VM,的虚拟化技术是一种重量级的库,部署延时较大,不适用于边缘计算模型。,3,资源受限的边缘设备更加需要轻量级库和内核的支持,消耗更少的资源及时间,达到最好的性能。,边缘节点大多是异构平台,在边缘计算模型下部署用户应用程序时,程序员将遇到较大的困难。为了实现边缘计算的可编程性,提出一种计算流的概念。计算流是指沿着数据传 输路径,在数据上执行的一系列计算,/,功能。计算,/,功能可以是某个应用程序的全部或部分 函数,其发生在允许应用执行计算的数据传输路径上。,2.3.5,边缘计算编程模型,编程模型的改变需要新的运行时库的支持。运行时库是指编译器用来实现编程语言内置函数,为程序运行时提供支持的一种计算机程序库。新型运行时库提供一些特定的,API,接口,方便程序员进行应用开发。一种在边缘计算下的编程模型,烟花模型(,firework,),包括烟花模型管理器和烟花模型节点两部分,。,烟花模型管理器与烟花模型节点的定义,烟花模型管理器对组合数据视图的服务请求分解成若干子任务,并发送给每一个参与者,每个子任务将在其本地设备上执行相应计算任务。烟花模型节点为终端用户提供一组预定义的功能接口以便用户访问。在烟花模型中,所有烟花模型节点都需要注册其各自的数据集及相应功能,以便抽象成一种数据视图。已注册的数据视图对同一个烟花模型中所有参与者均是可见的,任何参与者可以将多个数据视图进行组合,以实现特定情境下的数据分析。,边缘计算与云计算,2.4,云计算特点,高可靠性,云中心服务器规模庞大,云计算特点,可扩展性,虚拟化,边缘计算与云计算,网络中用户节点与边缘节点或云端节点二者之间数据传输延迟的和带宽测试。,图2-4,用户端与边缘/云,之间的往返时间,图2-5,用户端与边缘/,云之间的带宽,边缘计算与云计算,各种连接方式组合的结果显示:边缘计算并不是为了取代云计算,而是对云计算的补充和延伸,为移动计算、物联网等提供更好的计算平台。边缘计算模型需要云计算中心的强大计算能力和海量存储的支持,而云计算也同样需要边缘计算中边缘设备对于海量数据及隐私数据的处理,从而满足实时性、隐私保护和降低能耗等需求。边缘计算的架构是“端设备边缘云”三层模型。,比较内容,边缘计算,云计算,目标应用,物联网或移动应用,一般互联网应用,服务器节点的位置,边缘网络,(网关、WiFi接入点和蜂窝基等),数据中心,客户端与服务器的通信网络,无线局域网,4G/5G等,广域网,可服务的设备,(用户)数量,数十亿计,数百万计,提供的服务类型,基于本地信息的服务,基于全局信息的服务,表,2-1,边缘计算与云计算比较,边缘计算与大数据,2.5,边缘计算与云计算关键技术的融合,边缘计算与云计算关键技术的融合是解决大数据的存储、传输和处理等重要问题的主要方法之一。利用边缘计算和云计算的优势以达到大数据处理任务分配均衡、大数据传输带宽需求和存储空间需求优化。,边缘计算与云计算关键技术的融合,公共安全领域内的视频大数据和智能健康领域内的医疗大数据对存储、传输和计算的实时性需求较大。实时性检测需求场景下,利用医疗大数据的价值为智能医疗进行服务,多边缘端协同数据处理。,在医疗大数据的处理中需要解决的问题,在医疗大数据的处理中需要解决的问题:如何利用边缘计算技术在处理边缘敏感隐私数据的同时,实现共享医疗 大数据,从而实现其根本价值。视频大数据处理的实时性较低,这直接影响公共安全领域对突发事件的判定和决策。,视频大数据处理的实时性较低,这直接影响公共安全领域对突发事件的判定和决策。,边缘计算的优势与挑战,2.6,图,2-6,集中式大数据处理,图,2-7,边缘式大数据处理,对比云计算模型为代表集中式大数据处理(图,2-6,)和以边缘计算模型为代表的边缘式大数据处理(图,2-7,)时代的不同数据特征。,边缘计算 在应用、架构、能力与服务、边缘计算理论等方面的主要挑战,应用挑战,架构挑战,能力与服务挑战,边缘计算理论,边缘计算:,edge computing,第,3,章,边缘计算典型应用,本章教学活动设计,84,2,1,2,3,4,5,建议课时,知识目标,技能目标,教学重点,教学难点,1,2,3,4,课前学习,任务布置,智慧城市,3,.1,未来智慧城市的基础设施建设将进一步呈现物联网化,无数传感器设备将安装在城市中的每个角落,涉及城市安全、智能交通、智能能源、智慧农业、智能环保、智能物流、智能健康等多个领域。,3.1,智慧城市,根据边缘计算模型中将计算最大程度迁移到数据源附近的原则,用户需求在计算模型上层产生并且在边缘处理。边缘计算可作为智慧城市中一种较理想的平台,主要取决于以下三个方面:,3.1,智慧城市,据思科全球云指数预测,到,2019,年,一个百万人口的城市每天将 产生,180PB,的数据,其主要来自于公共安全、健康数据、公共设施以及交通运输等领 域。云计算模型无法满足对这些海量数据的处理,因为云计算模型会引起较重传输带宽负载和较长传输延时。在网络边缘设备进行数据处理的边缘计算模型将是一种高效的解决方案。,大数据量,万物互联环境下,大多数应用具有低延时的需求(比如健康急救和公共 安全),边缘计算模型可以降低数据传输时间,简化网络结构。此外,与云计算模型相比,,边缘计算模型对决策和诊断信息的收集将更加高效。,低延时,如运输和设施管理等基于地理位置的应用,对于位置识别技术,边缘 计算模型优于云计算模型。在边缘计算模型中,基于地理位置的数据可进行实时处理和收,集,而不必传送到云计算中心。,位置识别,智能制造,3.2,智能制造,(,intelligent manufacturing,,,IM,)是一种由智能机器和人类专家共同组成 的人机一体化智能系统,它在制造过程中能进行智能活动,诸如分析、推理、判断、构思和决策等。,智能制造的定义,智能制造技术是工业,4.0,时代最重要的特征之一,而智能制造是世界制造业未来发展 的重要方向,依靠技术创新,实现由“制造大国”到“制造强国”的历史性跨越。,3.2,智能制造,工业,4.0,是基于现代信息技术和互联网技术兴起的产业,其核心就是通过信息物理系 统(,cyber physical system,,,CPS,)实现人、设备与产品的实时连通、相互感知和信息 交互,从而构建一种高度灵活的智能化和数字化的智能制造模式。,什么是工业,4.0,?,如何推动智能制造的发展,首先要构建完善的信息物理系统。这是智能制造的基础支 撑技术。而根据边缘计算的定义,工业领域,CPS,也属于边缘计算的范畴,物理系统通常位 于工业特定系统的边缘,而在边缘同时具有计算、通信以及本地感知数据的存储能力正是 边缘计算的基本特征。,如何推动智能制造的发展?,智能交通,3.3,智能交通是一种将先进通信技术与交通技术相结合的物联网重要应用。基于边缘计算智能交通技术为诸多问题提供一种较好的解决方案。,什么是智能交通,?,安全性是智能交通行业最重要的问题,尤 其在当前最热门的无人驾驶系统或自动驾驶系统中,安全性是首要解决的问题。而边缘计算的应用可以在自动驾驶汽车上,对车载传感器所采集的数据进行本地化处理而不需要上传到云端。,边缘计算能够提高智能交通的安全性,虽然云端具有较强的计算能力,但是如果将实时采集的数据发送到云端处理,将结果反馈到车载控制系统来实时监测车辆的状态,那么在突然事故中,将存在致命的延迟,这也是自动驾驶汽车还未被广泛采用的原因。然而,边缘计算可以保证采集的数据利用本地车载端的计算能力进行数据处理,同时利用云端的计算能力,建立车载端数据模型,提高事件分析的准确性,有效利用现有智能交通的云端资源,同时提高智能交通系统的安全性。,在边缘服务器上运行智能交通系统来实时分 析数据,根据路面的实况,利用智能交通信号灯减轻路面车辆拥堵状况或改变行车路线。同样,基于边缘计算的智能停车系统可收集用户周围环境的信息,在网络边缘分析用户附近的可用资源,并给出指示。,边缘计算扩展了智能交通的适用性,此外,现有城市轨道交通系统中屏幕门的关闭是由列车司机眼识别,整列车所有车门都要等待最后一个上车的人上车才能关闭,现有的整个屏蔽门系统只受列车中央控制系统管理。如果在每个屏蔽门上配置边缘计算单元,使其能够独立、安全地控制屏蔽门开合,使得城市轨道交通自动驾驶成为可能。,华为公司为巴士在线提供整体智慧公 交车联网解决方案,在每一台公交车上部署车载智能移动网关,能够缓存一些数据信息,使得汽车在网络信号环境不好的地方也能保持平稳的运营。此外该系统搭载统一运营平台,对分布在不同地点的多媒体终端进行统一调度,实现立体化、差异化的精准营销,为乘客提供更好的乘车体验。同样,地铁也可以搭载类似设备,在网络环境较好的车站缓存信息,在网络信号不太稳定的两站之间的行驶区域就能使乘客有更好的用户体验。,边缘计算能够提高智能交通的用户体验,因此,在智能车辆终端,即数据源(车载单元)执行边缘计算可加速数据处理,增强路面环境决策的实时性。,智能家居,3.4,家居生活随着万物互联应用的普及变得越来越智能和便利。起初的智能家居以电器的远程控制为主,随着物联网的发展,智能家居设备涉及的范围不断扩大,对设备联动场景的要求更高。,智能家居的兴起,边缘计算作为智能家居的系统平台优势主要包括以下三方面:,边缘计算,的优势,1,低延时,智能家居设备对用户命令的及时反馈很大程度上影响着用户对智能家居 的满意度。例如开关灯、查看监控摄像头等操作,都具有低延时的需求。边缘计算避免有限的网络带宽对数据传输的影响,降低数据传输时间,使系统能够更高效地收集、分析数,据并作出相应的反馈。,2,隐私保护,智能家居设备获取的数据与用户的隐私息息相关。如果这些涉及用户 隐私的数据被不法分子利用,会对用户造成财产或心理上的损失,甚至可能会有生命危险。将数据的传输和使用控制在家庭范围内,将敏感信息从源数据中剥离,是对用户隐私的一种保护措施。,3,大数据量,一个完备的智能家居每天产生的数据量是惊人的。仅仅是一个监控摄 像头一天就可以产生几十,GB,的数据。如果所有的家庭数据都上传到云端,无疑会对网络 带宽和云端存储空间造成巨大的负担。利用边缘计算平台- 配套讲稿:
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