邊緣計算介紹課件

邊緣計算邊緣計算

1

介紹2

相關(guān)研究工作一種基于邊緣計算的用戶業(yè)務(wù)排隊優(yōu)化方法4區(qū)塊鏈和邊緣計算結(jié)合的論文Content5

5G邊緣計算1介紹2相關(guān)研究工作一種基于邊緣計算的用1介紹施巍松等，《邊緣計算：萬物互聯(lián)時代新型計算模型》吳勇毅，《下一個技術(shù)風(fēng)口—論邊緣計算》

ECC（EdgeComputingConsortium，邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟）2016年成立，是邊緣計算的積極推動者。ECC的邊緣計算定義：是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力的分布式開放平臺，就近提供邊緣智能服務(wù)，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷聯(lián)接、實時業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護等方面的關(guān)鍵需求。隨著物聯(lián)網(wǎng)和5G的快速發(fā)展，此時，邊緣計算（EC，EdgeComputing）技術(shù)應(yīng)運而生。EC已成為ICT（信息、通信和技術(shù)）產(chǎn)業(yè)中繼云計算之后的下一個技術(shù)風(fēng)口、爆發(fā)點。1介紹施巍松等，《邊緣計算：萬物互聯(lián)時代新1介紹如今，我們已經(jīng)從物聯(lián)網(wǎng)時代邁進萬物互聯(lián)（InternetofEverythin,IoE）的時代，相比物聯(lián)網(wǎng)而言，萬物互聯(lián)除了“物”與“物”的互聯(lián)，還增加了更高級別的“人”與“物”的互聯(lián)，其突出特點是任何“物”都將具有語境感知的功能、更強的計算能力和感知能力。

在邊緣計算模型中，網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備已經(jīng)具有足夠的計算能力來實現(xiàn)源數(shù)據(jù)的本地處理，并將結(jié)果發(fā)送給云計算中心．邊緣計算模型不僅可降低數(shù)據(jù)傳輸帶寬，同時能較好地保護隱私數(shù)據(jù)，降低終端敏感數(shù)據(jù)隱私泄露的風(fēng)險．因此，隨著萬物互聯(lián)的發(fā)展，邊緣計算模型將成為新興萬物互聯(lián)應(yīng)用的支撐平臺，將使云計算中心的部分應(yīng)用服務(wù)程序遷移到網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備。邊緣設(shè)備兼顧數(shù)據(jù)消費者和生產(chǎn)者。1介紹如今，我們已經(jīng)從物聯(lián)網(wǎng)時代邁進萬物互1介紹

邊緣計算的中心思想是把原先由核心節(jié)點進行的事務(wù)處理，分到各個邊緣節(jié)點進行處理，并靠近終端用戶來布局，從而使系統(tǒng)更高效和易于管理。正是由于邊緣節(jié)點更接近于用戶終端裝置，可以加快資料的處理與傳送速度，減少延遲。邊緣計算中邊緣的下行數(shù)據(jù)表示云服務(wù)，上行數(shù)據(jù)表示萬物互聯(lián)服務(wù)，而邊緣計算的邊緣是指從數(shù)據(jù)源到云計算中心路徑之間的任意計算和網(wǎng)絡(luò)資源。1介紹邊緣計算的中心思想是把原先由核心節(jié)點進2

相關(guān)研究工作對于目前邊緣計算研究，學(xué)者們主要圍繞模型，資源的優(yōu)化調(diào)度與管理，數(shù)據(jù)的遷移與存儲，性能的保證措施，網(wǎng)絡(luò)安全與可靠性，工程應(yīng)用等展開研究。未來邊緣計算的６種典型案例，包括云計算任務(wù)遷移、視頻分析、智能家居、智慧城市、智能交通以及協(xié)同邊緣。

隨著大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展，為了解決云計算中心計算負載和數(shù)據(jù)傳輸帶寬的問題，研究者也提出多種關(guān)于計算任務(wù)從云計算中心遷移到網(wǎng)絡(luò)的邊緣的技術(shù)，其中主要典型模型包括：分布式數(shù)據(jù)庫模型、P2P模型、CDN模型、移動邊緣計算模型、霧計算模型以及海云計算。2相關(guān)研究工作對于目前邊緣計算研究，學(xué)者們主2

相關(guān)研究工作2.1

分布式數(shù)據(jù)庫模型分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是數(shù)據(jù)庫技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)兩者結(jié)合的結(jié)果。大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)種類和數(shù)量的增長使分布式數(shù)據(jù)庫成為數(shù)據(jù)存儲和處理的核心技術(shù)。數(shù)據(jù)存儲在多臺計算機上，分布式數(shù)據(jù)庫操作不局限于單臺機器，而允許在多臺機器上執(zhí)行事務(wù)交易，以此來提高數(shù)據(jù)庫訪問的性能。相比于邊緣計算模型，分布式數(shù)據(jù)庫提供了大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)存儲，較少關(guān)注其所在設(shè)備端的異構(gòu)計算和存儲能力，主要用以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲共享。分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)所需的空間較大且數(shù)據(jù)的隱私性較低，對基于多數(shù)據(jù)庫的分布式事務(wù)處理而言，數(shù)據(jù)的一致性技術(shù)是分布式數(shù)據(jù)庫均要面臨的重要挑戰(zhàn)。

邊緣計算模型中數(shù)據(jù)位于邊緣設(shè)備端，具有較高的隱私性、可靠性和可用性。萬物互聯(lián)時代，“終端架構(gòu)具有異構(gòu)性并需支持多種應(yīng)用服務(wù)”將成為邊緣計算模型應(yīng)對大數(shù)據(jù)處理的基本思路。2相關(guān)研究工作2.1分布式數(shù)據(jù)庫模型2

相關(guān)研究工作2.2P2P(peer-to-peercomputing)P2P計算不僅與邊緣計算緊密相關(guān)，而且還是較早將計算遷移到網(wǎng)絡(luò)邊緣的一種文件傳輸技術(shù)。P2P的術(shù)語于2000年首次被提出并用于實現(xiàn)文件共享系統(tǒng)，此后，其逐漸發(fā)展成為分布式系統(tǒng)的重要子領(lǐng)域，其中分散化、最大化可擴展性、容忍較高層節(jié)點流失以及惡意行為防止已經(jīng)成為P2P主要的研究主題。

該領(lǐng)域的主要成就包括：1）分布式Hash表，其后來演變?yōu)樵朴嬎隳Ｐ椭衚ey-value分布式存儲一般范式；2）廣義Gossip協(xié)議，其已被廣泛地用于非簡單信息擴散的復(fù)雜任務(wù)處理類應(yīng)用中，如數(shù)據(jù)融合和拓撲管理；3）多媒體流技術(shù)，其表現(xiàn)形式有視頻點播、實時視頻、個人通信等。

邊緣計算模式源于P2P，但拓展了一些P2P中原來沒有的新技術(shù)和新手段（霧計算、MEC、Cloudlet、分布式云等），將P2P的概念擴展到網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備，實現(xiàn)P2P計算和云計算的融合。2相關(guān)研究工作2.2P2P(peer-to-pe2

相關(guān)研究工作2.3內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)（ContentDistributionNetworks，CDN）

內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)是基于互聯(lián)網(wǎng)的緩存網(wǎng)絡(luò)，通過在網(wǎng)絡(luò)邊緣部署緩存服務(wù)器來降低遠程站點的數(shù)據(jù)下載延時，加速內(nèi)容交付。內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)的緩存服務(wù)器與邊緣計算模型中邊緣服務(wù)器類似，均位于網(wǎng)絡(luò)的邊緣。但是，邊緣計算模型的“邊緣”不限制在邊緣節(jié)點，還包括網(wǎng)絡(luò)邊緣的攝像頭、智能手機、網(wǎng)關(guān)、可穿戴的計算設(shè)備和傳感器等設(shè)備。2相關(guān)研究工作2.3內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)（Content2

相關(guān)研究工作2.4移動邊緣計算（MobileEdgeComputing，MEC）

移動邊緣計算是在接近移動用戶的無線電接入網(wǎng)范圍內(nèi)，提供信息技術(shù)服務(wù)和云計算能力的一種新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并已成為一種標準化、規(guī)范化的技術(shù)。

移動邊緣計算是發(fā)展5G的一項關(guān)鍵技術(shù)，有助于從延時、可編程性、擴展性等方面滿足5G的高標準要求．移動邊緣計算通過在網(wǎng)絡(luò)邊緣部署服務(wù)和緩存，中心網(wǎng)絡(luò)不僅可以減少擁塞，還能高效地響應(yīng)用戶請求。

移動邊緣計算模型強調(diào)在云計算中心與邊緣設(shè)備之間建立邊緣服務(wù)器，在邊緣服務(wù)器上完成終端數(shù)據(jù)的計算任務(wù)，但移動邊緣終端設(shè)備基本認為不具有計算能力。相比而言，邊緣計算模型中終端設(shè)備上具有較強的計算能力，因此，移動邊緣計算是一種邊緣計算服務(wù)器，作為邊緣計算模型的一部分。2相關(guān)研究工作2.4移動邊緣計算（MobileE2

相關(guān)研究工作2.5霧計算（FogComputing）思科于2012年提出霧計算，并將霧計算定義為遷移云計算中心任務(wù)到網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備執(zhí)行的一種高度虛擬化的計算平臺．霧計算在終端設(shè)備和傳統(tǒng)云計算中心之間提供計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，是對云計算的補充。霧計算通過在云與移動設(shè)備之間引入中間層，擴展了基于云的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，而中間層實質(zhì)是由部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣的霧服務(wù)器組成的“霧層”，霧計算避免云計算中心和移動用戶之間多次通信。

邊緣計算和霧計算概念具有很大的相似性，在很多場合表示同一個意思．如果要仔細區(qū)分二者，我們認為邊緣計算除了關(guān)心基礎(chǔ)設(shè)施，也關(guān)注邊緣設(shè)備，包括Things的管理等，而霧計算則更多是指基礎(chǔ)設(shè)施。2相關(guān)研究工作2.5霧計算（FogComputi2

相關(guān)研究工作2.6海云計算在萬物互聯(lián)背景下，待處理數(shù)據(jù)量達到ZB級，信息系統(tǒng)的感知、傳輸、存儲和處理的能力需提高３個數(shù)量級，同時整體能耗要保持在2010年的水準。中國科學(xué)院于2012年啟動了10年戰(zhàn)略優(yōu)先研究倡議，稱之為下一代信息與通信技術(shù)倡議，倡議的主旨是要開展“海云計算系統(tǒng)項目”的研究，其核心是通過“云計算”系統(tǒng)與“海計算”系統(tǒng)的協(xié)同和集成，增強傳統(tǒng)云計算能力，其中，“?！倍酥赣扇祟惐旧怼⑽锢硎澜绲脑O(shè)備和子系統(tǒng)組成的終端（客戶端）。

與邊緣計算相比而言，海云計算關(guān)注“?！钡慕K端設(shè)備，而邊緣計算是從“?！钡健霸啤敝g的任意中間計算資源和網(wǎng)絡(luò)資源，海云計算是邊緣計算的一個非常好的子集實例。2相關(guān)研究工作2.6海云計算3一種基于邊緣計算的用戶業(yè)務(wù)排隊優(yōu)化方法本發(fā)明涉及一種基于業(yè)務(wù)需求的多尺度頻譜接入方案，尤其是一種基于邊緣計算的用戶業(yè)務(wù)排隊優(yōu)化方法。

具體實現(xiàn)步驟：

第一步：業(yè)務(wù)分類；

第二步：建立批量到達模型并采用批量到達模型對業(yè)務(wù)到達進行概率估計；

第三步：根據(jù)批量到達模型獲得邊緣計算節(jié)點的服務(wù)參數(shù)，然后根據(jù)邊緣計算節(jié)點的服務(wù)參數(shù)選擇邊緣節(jié)點；

第四步：設(shè)置時間閾值為T，根據(jù)時間閾值T控制邊緣計算節(jié)點的開閉，以節(jié)約能源。3一種基于邊緣計算的用戶業(yè)務(wù)排隊優(yōu)化方法本發(fā)明涉3一種基于邊緣計算的用戶業(yè)務(wù)排隊優(yōu)化方法第一步：業(yè)務(wù)分類個子緩存管理模塊由同一個邊緣計算節(jié)點提供服務(wù)時，所需總帶寬為：

，為第級業(yè)務(wù)的包個數(shù)，為每個包的平均速率。邊緣計算節(jié)點服務(wù)用戶的總個數(shù)為:，假設(shè)某一邊緣計算節(jié)點的總調(diào)度容量為帶寬。則此邊緣計算節(jié)點可同時支持包的總個數(shù)為:

3一種基于邊緣計算的用戶業(yè)務(wù)排隊優(yōu)化方法第一步：業(yè)務(wù)3一種基于邊緣計算的用戶業(yè)務(wù)排隊優(yōu)化方法第二步：建立批量到達模型并采用批量到達模型對業(yè)務(wù)到達進行概率估計假設(shè)一個有個分類緩存的邊緣計算節(jié)點，同時服務(wù)個用戶，在該邊緣計算節(jié)點服務(wù)某一業(yè)務(wù)

時，設(shè)業(yè)務(wù)A批量到達強度為個包，且

，設(shè)每個包的平均速率為，每個包的流入服從參數(shù)為的指數(shù)分布，流出服從參數(shù)為的指數(shù)分布，服務(wù)規(guī)則為先到先服務(wù)，以此為基礎(chǔ)，采用馬爾科夫鏈建立排隊論模型

設(shè)馬爾科夫鏈的狀態(tài)空間為，其從狀態(tài)轉(zhuǎn)移到狀態(tài)，其中，對于是否有批量事件到達有兩種情況，若有批量強度為的事件到達，其概率為，若沒有事件到達且時，其概率為

。其中為從狀態(tài)到狀態(tài)沒有包流入的概率，為從狀態(tài)到狀態(tài)有包流入的概率。3一種基于邊緣計算的用戶業(yè)務(wù)排隊優(yōu)化方法第二步：建立3一種基于邊緣計算的用戶業(yè)務(wù)排隊優(yōu)化方法第二步：建立批量到達模型并采用批量到達模型對業(yè)務(wù)到達進行概率估計因此，只有批量事件到達，才能使?fàn)顟B(tài)返回自身。由該關(guān)系可得

其中，。令，其中，

為每個包流入服從的指數(shù)分布的參數(shù)。

由，由（5）式獲得排隊系統(tǒng)的業(yè)務(wù)時延，由（6）式獲得系統(tǒng)的帶寬利用率。3一種基于邊緣計算的用戶業(yè)務(wù)排隊優(yōu)化方法第二步：建立3一種基于邊緣計算的用戶業(yè)務(wù)排隊優(yōu)化方法第二步：建立批量到達模型并采用批量到達模型對業(yè)務(wù)到達進行概率估計

狀態(tài)的流入有狀態(tài)的流入和批量到達組成，狀態(tài)的流出有狀態(tài)的流出和批量到達組成。由于，到達流入狀態(tài)的最大值為，狀態(tài)的流入流出圖如右圖所示。

設(shè)排隊系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)概率為，由可解出排隊系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)概率。

設(shè)業(yè)務(wù)到達的概率為由可對業(yè)務(wù)到達進行概率估計。3一種基于邊緣計算的用戶業(yè)務(wù)排隊優(yōu)化方法第二步：建立系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣:3一種基于邊緣計算的用戶業(yè)務(wù)排隊優(yōu)化方法其中，為批量到達率，以為例，其為到達狀態(tài)的最大批量到達率，為狀態(tài)的批量流入率。系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣:3一種基于邊緣計算的用戶業(yè)務(wù)3一種基于邊緣計算的用戶業(yè)務(wù)排隊優(yōu)化方法第三步：根據(jù)批量到達模型獲得邊緣計算節(jié)點的服務(wù)參數(shù)，然后根據(jù)邊緣計算節(jié)點的服務(wù)參數(shù)選擇邊緣節(jié)點；選擇邊緣節(jié)點的方法如下：用戶產(chǎn)生的業(yè)務(wù)根據(jù)其服務(wù)質(zhì)量QoS的需求選擇相應(yīng)的邊緣計算節(jié)點，若某業(yè)務(wù)需求丟包率小，則相應(yīng)邊緣計算節(jié)點的丟包率大于用戶業(yè)務(wù)所要求的丟包率，滿足選擇要求。第四步：設(shè)置時間閾值為T，根據(jù)時間閾值T控制邊緣計算節(jié)點的開閉，以節(jié)約能源。

由于業(yè)務(wù)到達具有一定的隨機性，為了減少邊緣計算節(jié)點的能源浪費，在邊緣計算節(jié)點設(shè)置一時間閾值T,將其稱為開關(guān)延遲期，邊緣計算節(jié)點在服務(wù)完相應(yīng)業(yè)務(wù)之后，判斷在T時間內(nèi)是否有業(yè)務(wù)到達，若在T時間內(nèi)無業(yè)務(wù)到達，則將該邊緣計算節(jié)點的業(yè)務(wù)通道關(guān)閉，當(dāng)有業(yè)務(wù)到達時再開啟，若在T時間內(nèi)有業(yè)務(wù)到達，則保持該邊緣計算節(jié)點的業(yè)務(wù)通道開啟。3一種基于邊緣計算的用戶業(yè)務(wù)排隊優(yōu)化方法第三步：根據(jù)4

OptimalPricing-BasedEdgeComputingResourceManagementinMobileBlockchain斯塔克爾伯格模型（主從博弈模型）StackelbergGame：現(xiàn)在假設(shè)廠商1先決定它的產(chǎn)量，然后廠商2知道廠商1的產(chǎn)量后再做出它的產(chǎn)量決策。因此，在確定自己產(chǎn)量時，廠商1必須考慮廠商2將如何作出反應(yīng)。

斯塔克爾伯格競爭模型是一個價格領(lǐng)導(dǎo)模型，廠商之間存在著行動次序的區(qū)別。產(chǎn)量的決定依據(jù)以下次序：領(lǐng)導(dǎo)性廠商決定一個產(chǎn)量，然后跟隨者廠商可以觀察到這個產(chǎn)量，然后根據(jù)領(lǐng)導(dǎo)性廠商的產(chǎn)量來決定他自己的產(chǎn)量。要注意的是，領(lǐng)導(dǎo)性廠商在決定自己的產(chǎn)量的時候，充分了解跟隨廠商會如何行動——這意味著領(lǐng)導(dǎo)性廠商可以知道跟隨廠商的反應(yīng)函數(shù)。

因此，領(lǐng)導(dǎo)性廠商自然會預(yù)期到自己決定的產(chǎn)量對跟隨廠商的影響。正是考慮到這種影響的情況下，領(lǐng)導(dǎo)性廠商所決定的產(chǎn)量將是一個以跟隨廠商的反應(yīng)函數(shù)為約束的利潤最大化產(chǎn)量。在斯塔克爾伯格模型中，領(lǐng)導(dǎo)性廠商的決策不再需要自己的反應(yīng)函數(shù)。4OptimalPricing-BasedEdge4

OptimalPricing-BasedEdgeComputingResourceManagementinMobileBlockchain納什均衡（Nashequilibrium）

：

又稱為非合作博弈均衡，是博弈論的一個重要策略組合，以約翰·納什命名。指的是參與人的這樣一種策略組合，在該策略組合上，任何參與人單獨改變策略都不會得到好處。換句話說，如果在一個策略組合上，當(dāng)所有其他人都不改變策略時，為了讓自己的收益最大，任何一方都不會（或者無法）改變自己的策略，這個時候的策略組合就是一個納什均衡。囚徒困境例子中，兩個囚犯符合自己利益的選擇是坦白招供。這種兩人都選擇坦白的策略以及因此被判刑五年的結(jié)局就是“納什均衡”。4OptimalPricing-BasedEdge4

OptimalPricing-BasedEdgeComputingResourceManagementinMobileBlockchainInthispaper,weconsidertheedgecomputingasthenetworkenablerformobileblockchain.（邊緣計算作為區(qū)塊鏈挖礦的網(wǎng)絡(luò)提供者）Weadoptatwo-stageStackelberggametojointlymaximizetheprofitoftheESPandtheindividualutilitiesofdifferentminers.（利用兩個階段的斯塔克爾伯格模型對邊緣計算服務(wù)提供商和不同挖礦者的個人工具的費用實現(xiàn)兩者利益最大化）MobileBlockchainMiningwithEdgeComputing：amobileblockchainapplication；agroupofminers；anESPdeployingtheedgecomputingunits.Theproof-of-workpuzzlecanbeoffloadedtoanearbyedgecomputingunit.成功挖礦的成本4OptimalPricing-BasedEdge5

5G邊緣計算近日，中央廣播電視總臺聯(lián)合中國移動、華為公司在廣東深圳成功開展了5G網(wǎng)絡(luò)4K電視傳輸測試。這是我國首次成功實現(xiàn)4K超高清電視5G網(wǎng)絡(luò)傳輸測試，為2019年春晚5G技術(shù)的應(yīng)用做好了技術(shù)驗證和準備。屆時，春晚深圳分會場將劃時代地實現(xiàn)4K超高清內(nèi)容的5G網(wǎng)絡(luò)傳輸，并在央視4K頻道面向億萬觀眾播出。

2013年，華為宣布投入6億美元用于5G的標準與技術(shù)研究。2017年，華為集結(jié)力量，全年投入超過40億元人民幣用于5G端到端解決方案。如今在華為遍布全球各地的11個研究創(chuàng)新中心里，每天都有數(shù)千名5G研究專家在專注于5G研發(fā)。55G邊緣計算近日，中央廣播電視總臺聯(lián)合中國移動5

5G邊緣計算

持續(xù)多年的高強度投入，讓華為在5G組網(wǎng)架構(gòu)、頻譜使用、空口技術(shù)、原型機實現(xiàn)和外場驗證等多個領(lǐng)域取得了突破性進展，其創(chuàng)新的PolarCode、F-OFDMA新空口、UCNC上下行解耦等技術(shù)被5G國際標準接受為核心技術(shù)。與此同時，華為還是5G信道編碼及SBA架構(gòu)標準的主要貢獻者。事實上，據(jù)歐洲電信標準化協(xié)會(ETSI)統(tǒng)計，截至2018年6月，華為在全球5G新空口和新核心網(wǎng)領(lǐng)域的標準專利數(shù)量均排名第一。

中國移動研究院，陸璐，《面向5G網(wǎng)絡(luò)的邊緣計算技術(shù)研究》；

中興，黃強等，《5G邊緣計算演進》；

北郵，項弘禹等，《5G邊緣計算和網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)》