边缘计算技术发展现状与对策

本报告是科技部科技创新战略研究项目专项“高技术领域年度重点创新进展报告”(编号:ZLY201633)的研究成果之一。作者是科技部高技术研发中心的傅魏尧和西北大学的孟宪嘉。本文特约编辑:蒋念云，本文从《科技中国》开始，在边缘计算社区结束。全文为4565字，易于理解，预计阅读15分钟。

edge computing是一种新技术，它通过放置计算、存储、带宽、应用程序等资源来减少传输延迟和带宽限制。在网络的边缘。这项技术为物联网、云计算和其他技术提供了前所未有的连接、集中化和智能化。它满足敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全性和隐私保护的需求。它将是实现分布式自治和工业控制自动化的重要支持。本文分析了国内外边缘计算技术、标准、行业和应用的发展现状和趋势，并提出了我国的进一步发展对策。

一、关于边缘计算技术

近年来，“物联网”和“云计算”等技术得到了广泛应用。然而，随着万物互联、5G高带宽、低延迟时代的到来，汽车联网、工业控制、4K/8K、虚拟现实/增强现实(VR/AR)等各种服务产生的数据量爆炸式增长，给计算设施带来了实时性、网络依赖性和安全性要求。为了解决这些问题，国内外学者提出了边缘计算的概念。

边缘计算“边缘”是指数据源和云数据中心之间的任何计算和网络资源。例如，智能手机是个人和云之间的“边缘”，智能家庭中的网关是家庭设备和云之间的“边缘”。边缘计算的基本原理是在数据源附近计算。它是一个开放平台，集成了网络、计算、存储和应用的核心能力，并在对象或数据源附近的网络边缘提供边缘智能服务。与云计算相比，边缘计算被安排在附近，所以可以理解为云计算的下沉。

边缘计算(Edge Computing)实现了物联网技术前所未有的连通性、集中化和智能化，能够满足敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全性和隐私保护的要求，是实现分布式自治和工业控制自动化的重要支撑。

边缘计算(Edge Computing)是计算系统从平面到边缘发展以及5G网络架构的必然技术。它还提供了一个新的生态系统和价值链。第三方数据分析机构国际数据中心(IDC)预测，到2020年，全球将有约500亿台智能设备接入互联网，主要涉及智能手机、可穿戴设备、个人交通工具等。其中40%需要边缘计算服务。边际计算具有强大的市场潜力，已经引起了研究机构、标准组织、服务提供商和行业的极大关注。

二、世界发展现状与趋势

目前，边缘计算技术和应用仍处于早期发展阶段，亚马逊、谷歌和微软等云计算巨头是这一领域的领导者。

2017年，亚马逊和AWS格林格拉斯进入边缘计算领域，引领行业。该服务将AWS扩展到设备，这样“由设备生成的数据可以在本地处理，同时仍然使用云进行管理、分析和持久存储。”

微软计划在未来四年投资50亿美元于物联网，包括边缘计算项目。2017年微软发布了Azuriot边缘解决方案，该解决方案“将云分析扩展到边缘设备”，并支持离线使用。该公司还希望专注于人工智能应用。

谷歌自2017年以来已经宣布了两个相关的新产品，即硬件芯片edgtpu和软件堆栈云物联网边缘(Cloud IoT Edge)，旨在帮助改善边缘网络设备的发展。谷歌表示，“云计算物联网边缘将谷歌云强大的数据处理和机器学习能力扩展到数十亿个边缘设备，如机械臂、风力涡轮机和石油钻塔，这样它们就可以操作数据

许多国际公司也在开发软件和技术来帮助边缘计算腾飞。惠普计划在未来四年投资40亿美元用于边际计算。该公司的Edgeline融合边缘系统面向希望获得数据中心级计算能力并通常在偏远地区运营的工业合作伙伴。其系统承诺为工业操作提供来自网络设备的洞察力(如石油钻井平台、工厂或铜矿)，而不依赖于向云或数据中心发送数据。

Avida，人工智能芯片制造商，于2017年推出Jetson TX2，这是一款面向边缘设备的人工智能计算平台。它的前身是杰克森TX1，它声称“重新定义了将高级人工智能从云扩展到边缘的可能性”

边缘计算的标准化也逐渐引起了主要标准化组织的关注。主要国际标准化组织成立了相关工作组，开展边缘计算标准化工作。2014年，欧洲电信标准化协会(ETSI)成立了移动边缘计算标准化工作组；2015年，思科、ARM、戴尔、英特尔、微软和普林斯顿大学联合推出了开放式雾计算联盟。2017年，国际标准化组织/国际电工技术委员会成立了边缘计算研究小组，以促进边缘计算的标准化。2017年，国际电工委员会发布了一份名为Vei(垂直边缘智能基因)的白皮书，介绍了边缘计算对于制造业等垂直行业的重要价值。2018年初，国际电信联盟物联网和智能城市研究小组(ITU-TSG20)成功启动首个物联网领域边缘计算项目“IOT边缘计算要求”

三、我国发展现状与水平

2016年11月30日，中国边缘计算联盟(ECC)在北京成立。该联盟由华为技术有限公司、沈阳自动化研究所、中国科学院、中国信息与通信研究所、英特尔公司、ARM和软电信息技术有限公司创建，首批62个成员单位涵盖科研院所、工业制造、能源电力等不同领域。2016年和2017年，分别发布了国内版本《边缘计算参考架构》 1.0和2.0。梳理了边缘计算试验台，提出了边缘计算在工业制造、电力能源、智能城市和交通运输等行业应用的解决方案。

边缘计算是5G的核心能力之一，也是5G性能提升的关键。2017年，中国通信标准协会(CCSA)启动了边缘计算研究项目。CCSA无线通信技术委员会(TC5)和工业互联网工作组(ST8)都建立了边缘计算项目。在CCSA ST8，重点是工业互联网的边缘计算和边缘云标准化。目前，ST8工作队已经制定了以下标准:《工业互联网边缘计算总体架构与要求》、《工业互联网边缘计算技术研究》、《工业互联网边缘计算边缘节点模型与要求》、《工业互联网边缘计算需求》。

在CCSA TC5，三大运营商在边缘计算领域设立项目，涉及边缘计算平台架构、场景需求、关键技术研究和总体技术需求。中国联通发起和牵头的“5G边缘计算平台能力开放技术研究”项目将结合边缘计算平台架构和移动网络能力，对5G边缘计算能力开放进行场景分析和方案研究，进一步规范网络信息开放的框架和内容。中国移动和中国电信还分别领导项目《边缘计算总体技术要求》和《边缘计算关键技术研究》，涵盖5G MEC的关键技术，包括本地分发、服务缓存和加速、本地内容计费、智能感知和分析、网络能力开放、移动性管理和服务连续性保证。

三大运营商在边缘计算领域展开了广泛的探索。其中，中国联通于2018年2月宣布，将在全15个省市正式启动边缘云试点项目，规划建设数千个边缘数据中心。中国移动通过江苏、浙江等地的核心网汇聚网关分流到CDN边缘节点，并探索了一些商业场景。中国电信于2018年建立了基于边缘计算的vCDN概念验证解决方案环境，测试结果理想。

目前，运营商的边缘计算主要处于技术研究、实验室测试和相对简单的场景的商业前期阶段。英特尔与ariyun在重庆瑞芳于梅压铸有限公司共同打造的工业边缘计算平台，采用了英特尔开发的深度学习算法和数据采集到协议转换的软件，以及ariyun基于Yocto和数据访问云链路边缘的操作系统(Alios Items)。该平台可以在工业边缘计算节点的本地运行，将结果聚合并存储在边缘服务器上，然后通过阿利云的链路边缘(LinkEdge)实现数据云。平台采用的机器视觉解决方案可以在0.695秒内几乎实时地识别制造缺陷，检测精度约为100%。

总的来说，中国对边缘计算的研究还处于起步阶段。

四、边缘计算面临的挑战

目前，边缘计算的研究才刚刚开始。虽然已经取得了一些成果，但在实际应用中仍有许多问题需要研究。以下是对几个主要问题的分析。

首先，多代理资源管理。边缘计算资源分布在数据传输径上，由不同主体管理和控制，如用户控制终端设备、网络运营商控制通信基站、网络基础设施提供商控制路由器、应用服务提供商控制边缘服务器和内容传输网络。然而，云计算中的资源是集中管理的，因此云计算的资源管理方法不适合管理边缘计算的分布式资源。目前，边缘计算的研究主要集中在单个学科资源的管理和控制上，而不涉及多学科资源的管理。实现灵活的多学科资源管理是一个非常具有挑战性的问题。

第二，应用程序的移动管理。边缘计算依赖于资源在地理上广泛分布的特性来支持应用程序的移动性。边缘计算节点仅服务于其周围的用户，应用程序的移动将导致服务节点的切换。云计算通过“服务器位置固定，数据通过网络传输到服务器”来支持应用程序的移动性。因此，移动管理应用于边缘计算也是一种新的模式，涉及资源发现和资源切换。

第三，虚拟化技术。为了促进资源的有效管理，边缘计算需要虚拟化技术的支持。为系统选择合适的虚拟化技术是边缘计算的研究热点。目前，新的虚拟化技术层出不穷。如何打破虚拟机和容器的规则和界限，将二者充分集成，并兼具二者的优势，也是设计适应边缘计算特点的虚拟化技术的一大挑战。

第四，数据分析。分析的数据量越大，提取的价值信息就越多。然而，数据收集需要时间，价值信息通常是时间敏感的。边缘计算允许在收集过程中处理和分析数据。如果太早分析大量数据，许多有价值的信息可能会丢失。因此，如何平衡提取信息的价值和及时性是一个关键问题。

第五，编程模型。边缘计算资源的动态性、异构性和分散性使得应用程序开发非常困难。为了降低应用程序开发的难度，需要一种能够适应边缘计算资源的编程模型。

五、我国进一步发展对策

据估计，从2017年到2026年，美国将在边际计算上花费870亿美元，而欧洲为1850亿美元。因此，为了应对新的发展机遇，对我国边缘计算技术的发展提出以下对策。

首先，加强边计算技术标准和规范的建设。边缘计算涉及大量终端设备和边缘节点，是数据收集、数据聚合、数据集成和数据处理的前端。然而，这些设备通常是异构的，并且来自不同的制造商、不同的数据接口、不同的数据结构、不同的传输协议、不同的底层平台等。因此，迫切需要达到统一的技术规范和标准。这些标准和规范的制定也将大大提高

第二，要注意将边缘计算技术的发展与新一代信息技术相结合。边缘计算技术的发展和应用应与“互联网”、云计算、大数据和新一代通信技术等研发项目的发展相协调。边缘计算(Edge computing)是伴随云计算而来的技术，与大数据、5G通信和智能信息处理技术高度关联。因此，在制定相关研发计划时，中国应纳入边缘计算技术和应用的发展，加快相关核心技术的研发，促进边缘计算技术的成熟。

第三，加强边缘计算的开源生态建设。边缘计算本身由大量的终端设备组成，许多智能终端如果采用统一的开源操作系统，就可以形成边缘计算的开源生态环境。使用开源生态来维护核心代码并形成行业认可的技术接口、关键功能、开发路径等。将为所有制造商提供平等的发展机会。