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責編 | 阿禿
邊緣計算（Edge Computing）是云計算向邊緣的延伸，本文對邊緣計算、霧計算、MEC、Cloudlet、分布式云等邊緣計算領域相關概念和技術的定義、架構、場景等進行了比較分析，并對該領域的技術發展趨勢給出了預測與展望。
一概述
在整個行業數字化轉型的大背景下，在 IoT、5G、 VR、AI 等業務云化需求驅動和技術發展推動下，邊緣計算（Edge Computing）概念應運而生并迅速得到了行業的廣泛關注。相對于經典云計算帶來的“云端”的海量計算能力，邊緣計算實現了資源和服務向邊緣位置的下沉， 從而能夠降低交互時延、減輕網絡負擔、豐富業務類型、優化服務處理，提升服務質量和用戶體驗。
邊緣計算概念并無明確定義，霧計 算、MEC、Cloudlet、 邊 緣 計 算、 分 布 式 云 等 概 念 迭 出，ETSI、ITU、OpenFog、ECC、OEC、3GPP、ISO、IEC、 IEEE、Linux 基金會、OpenStack 基金會等業界主流標準 化、開源和行業組織都在積極推進但都有所側重。本文針對邊緣計算、霧計算、MEC、Cloudlet、分布式云等領域內核心技術的定義、架構、場景等進行簡介，并進行比較分析。二霧計算
霧計算（Fog Computing）是2011年 cisco 提出的概念，OpenFog 聯盟是霧計算的主要推動者，其霧計算定義為：一種系統級的水平架構，將計算、存儲、網絡、 控制和決策等資源和服務分布到從云到物的任何位置，旨在解決 IoT、AI、VR、5G 等業務場景需求。①水平架構：支持多個行業垂直應用領域，將智能和服務分發到用戶和業務；②云到物的服務連續：使服務和應用分布在云和物之間、更接近物的位置；③系統級：是物和云之間的整個系統，從物到網絡邊緣再到云，覆蓋多個協議層次，而非特定的協議或端到端系統的一部分。
霧計算和云計算相互依賴，互為補充；部分功能適合于由霧計算節點執行， 部分功能則適合于在云上運行；具體邊界依據具體的應用、場景和網絡環境等有所不同。FCN（Fog Computing Node，霧計算節點）是智能終端設備和云之間的智能接入網絡的中介計算網元，可以是物理的也可以是虛擬的，與智能終端設備或接入網緊耦合，在終端設備和云之間提 供數據管理和通信服務等功能。
OpenFog 聯盟給出霧計算參考架構如圖 1 所示：其中，主要從霧計算節點、軟件、功能要求等角度進行了描述：
圖1—OpenFog 聯盟霧計算參考架構
（1）霧計算節點：主要包括節點資源、節點管理、協議抽象層等組件。其中，節點資源包括計算、存儲、網絡、加速器等；節點管理包括硬件配置管理和安全保護；協議抽象層實現傳感器等終端設備的適配和對接，支持異構終端、霧節點之間的兼容互通。
（2）軟件：主要包括節點管理和軟件背板、應用支持、應用服務等 3 層。其中，節點管理負責霧節點或系統的軟硬件配置和狀態維護，并維護其可用性、可靠性和性能；軟件背板上運行節點各類軟件，并實現節點間通信；應用支持提供應用管理、運行時引擎、應用服務器、消息和事件、安全服務、數據存儲和管理、分析工具和框架等軟件供多個應用（微服務）使用和共享；應用服務依據部署、場景、資源可用性等的不同而不同，主要包括連接服務、支持服務、分析服務、集成服務、UI 服務等。
（3）功能要求：主要包括性能和擴展性、安全、可管理性、數據分析和控制、IT 服務和跨節點應用等方面。包括：需根據場景需求匹配流量模型，保證節點間互相隔離互不干擾；借助虛擬化和容器等技術提升可擴展性；提供節點安全、數據安全、網絡安全、安全監控和管理等從云到網絡邊緣再到物的整個系統安全；可管理性包括管理接口、霧節點生命周期管理、獨立的管理層等；將海量數據的收集、存儲、傳輸、分析等功能下沉到網絡邊緣，靠近數據源，按需實現特定的數據處理能力；實現應用和服務在霧計算體系層次中按需部署和互操作，支持節點間數據共享，支持跨節點應用等。
霧計算可用于 IoT、5G、AI 等多種場景，解決對本地化安全、客戶位置感知、靈活部署和可擴展、低時延等的需求。其中，IoT 是 FC重點面向的場景，交通、智慧 城市、智慧樓宇、工業制造業、零售企業、健康醫療、農業、政府軍隊、智慧家庭、運營商等都有應用。其中的一些代表性場景如智能汽車和交通控制、可視化安全和監控、智慧城市等。
三MEC
MEC 是ETSI 提出并主推的概念，經歷了從移動邊緣計算（Mobile ?Edge Computing） 到多接入邊緣計算（Multi-access Edge Computing）的演變。其中，移動邊緣計算是指在移動網絡邊緣提供 IT 服務環境和云計算 能力，將網絡業務下沉到更接近移動用戶的無線接入網側， 旨在降低延時，實現高效網絡管控和業務分發，改善用戶體驗；多接入邊緣計算是指在網絡邊緣為應用研發商和內容提供商提供 IT 服務環境和云計算能力，該環境為應用提供超低延時、高帶寬、實時接入等特性能力。MEC 主要特性包括：就近接入、超低時延、位置可見、數據分析等。ETSI MEC 給出的系統參考架構如圖 2 所示。其中，主要包括如下組件：
圖2—ETSI MEC系統參考架構
（1）MEC主機：由虛擬化基礎設施和 MEP 構成，用以承載各類 MEC應用。其中，虛擬化基礎設施數據面負責執行移動邊緣平臺接收到的流量規則，并實現流量轉發。MEP（MEC Platform，MEC 平臺）提供一系列功能， 用以實現 MEC 應用在特定虛擬化基礎設施上運行并使提 供移動邊緣服務。
（2）MEC應用：是運行在 MEC 主機虛擬化基礎設施上的虛擬機，支持與 MEC平臺交互，以構建和提供MEC服務。MEC應用帶有一系列規則和需求，包括所需要的資源、最大時延、可用服務等。這些需求由MEC系統級管理進行確認。
（3）移動邊緣主機級管理：包括移動邊緣平臺管理器 MEPM、虛擬化基礎設施管理器 VIM，對移動邊緣主機和其上運行的應用進行管理。其中，VIM（Virtualisation infrastructure manager，虛擬化基礎設施管理器）的功能可參考 ETSI NFV VIM，主要提供虛擬化資源管理功能；MEPM（Mobile edge platform manager，移動邊緣平臺管理器）主要實現應用生命周期管理、MEP 網元管理、 應用規則和需求管理等。
（4）移動邊緣系統級管理：包括 MEO、OSS 等組件。MEO（Mobile edge orchestrator，移動邊緣編排器） 是核心組件，負責維護移動邊緣系統的整體視圖、激活應用包、基于約束條件選擇合適的移動邊緣主機以實現應用實例化、觸發應用實例化和終結、觸發應用重定位等。按照業務需求和方案架構，ETSI 將 MEC 場景分為三類，每一類的方案架構趨同，各類之間各有不同：①面向客戶的服務，包括游戲、遠程桌面應用、增強和輔助現實、輔助認知等。②運營商和第三方服務，包括活動設備位置跟蹤、大數據、安全、企業服務等。③網絡性能和QoE 提升，包括內容和DNS緩存、性能優化、視頻優化等。其中，主要包括7大場景：智能移動視頻加速、監控視頻流分析、AR（增強現實）、密集計算輔助、企業專網、車聯網、IoT 網關。四Cloudlet
Cloudlet 是2013年 Carnegie Mellon University（卡內基梅隆大學）提出的概念，源于移動計算、IoT 與云計算的融合，代表“移動設備/IoT 設備—cloudlet—云”三層體系架構的中間層，可看作是一個“data center in a box”，旨在使云更接近用戶。基于此，OEC 給出了對邊緣計算的定義：邊緣計算在接近用戶側提供小型數據中心（邊緣節點），提升用戶對計算和存儲資源的使用體驗。Cloudlet主要包括四大特性：僅以軟件形態部署、具備計算 / 連接 / 安全能力、就近部署、基于標準云技術構建等。
OEC 給出的邊緣計算參考架構如圖3 所示，包括移動設備、邊緣服務器、后端系統等組件。其中：邊緣服務器主要基于Cloudlet實現，包括3 層：
（1）基礎設施層：包括硬件、虛擬化和管理；（2）開放云平臺：提供app運行支持環境和能力開放， 并實現統一管理；（3）應用：基于虛機實例承載移動設備卸載的各類應用（如圖3 所示）。
圖3—OEC基 Cloudlet 的邊緣計算系統參考架構
Cloudlet 和OEC主要針對移動與云計算的融合場景，適用于四大場景類型，包括高度響應的云服務、擴展邊緣分析、隱私策略執行、屏蔽云中斷。其中，典型場景包括：VR、vCPE、企業服務（如虛擬桌面）、公共安全、傳感器數據服務、汽車服務、移動app優化、工業 4.0、無人機支持服務、健康和體育服務、在線游戲、通信服務優化等。
五邊緣計算
ECC（EdgeComputing Consortium，邊緣計算產業聯盟）2016 年成立，是邊緣計算的積極推動者。ECC的邊緣計算定義：是在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的分布式開放平臺， 就近提供邊緣智能服務，滿足行業數字化在敏捷聯接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。它可以作為聯接物理和數字世界的橋梁，使能智能資產、智能網關、智能系統和智能服務。
ECC認為，邊緣計算與云計算是行業數字化轉型的兩大重要支撐，兩者在網絡、業務、應用、智能等方面的協同將有助于支撐行業數字化轉型更廣泛的場景與更大的價值創造。其中，云計算適用于非實時、長周期數據、業務決策場景，而邊緣計算在實時性、短周期數據、本地決策等場景方面有不可替代的作用。ECC給出EC的主要特性包括聯接性、 數據第一入口、約束性、分布性、融合性等。ECC提出的邊緣計算參考架構如圖 4 所示。其中，主要包括如下層次化組件：
圖4—ECC 邊緣計算參考架構
（1）ECN（Edge Computing Node，邊緣計算節點）：由基礎設施層、虛擬化層、邊緣虛擬服務構成，提供總線 協議適配、流式數據分析、時序數據庫、安全等通用服務，并按需集成特定的行業化應用服務。
（2）聯接計算 Fabric：一個虛擬化的聯接和計算服務層，屏蔽異構ECN 節點，提供資源發現和編排，支持ECN節點間數據和知識模型共享，支持業務負載動態調 度和優化，支持分布式的決策和策略執行。
（3）業務 Fabric：模型化的工作流，由多種類型的 功能服務按照一定邏輯關系組成和協作，支持定義工作流和工作負載、可視化呈現、語義檢查和策略沖突檢查、業務 Fabric、服務等模型的版本管理等。
（4）智能服務：開發服務框架通過集成開發平臺和工具鏈集成邊緣計算和垂直行業模型庫，提供模型與應用 的全生命周期服務；部署運營服務主要提供業務編排、應用部署和應用市場等三項核心服務。
（5）管理服務：支持面向終端、網絡、服務器、存儲、數據、應用的隔離、安全、分布式架構的統一管理；支持面向工程、集成、部署、業務與數據遷移、集成測試、集成驗證與驗收等全生命周期管理。
（6）數據全生命周期服務：提供數據預處理、數據分析、數據分發和策略執行、數據可視化和存儲等服務。支持通過業務Fabric定義數據全生命周期的業務邏輯，滿足業務實時性等要求。
（7）安全服務：主要包括節點安全、網絡安全、數據安全、應用安全、安全態勢感知、身份和認證管理等服 務，覆蓋邊緣計算架構的各個層級，并為不同層級按需提供不同的安全特性。
邊緣計算通過與行業使用場景和相關應用相結合，依據不同行業的特點和需求，完成了從水平解決方案平臺到垂直行業的落地，在不同行業構建了眾多創新的垂直行業解決方案。目前，ECC 給出的核心場景主要面向 IoT，范 例包括：梯聯網、智慧水務、智能樓宇、智慧照明等。
六分布式云
分布式云是 ITU-T 2016 年提出并主推的概念，是對云計算模式的擴展，在兼具云計算以網絡為中心、以服務 為提供方式、資源池化和透明化、高擴展高可靠性特征的同時，基于業務 / 用戶需求，靈活、敏捷、按需、智能地提供分布式、低延遲、高性能、安全可靠、綠色節能、能力開放的信息化基礎設施，滿足全社會各行業數字化轉型 需要。分布式云主要具備如下能力特性：分布式、低延遲、高性能、安全可靠、綠色節能、能力開放等。分布式云體系框架如圖 5 所示。分布式云體系主要包括兩類組件：
圖5—ITU-T 分布式云體系框架

（1）分布式云節點：是具備自治管理能力的獨立的云節點，提供云基礎設施及服務，為各類業務和應用提供 運行環境；根據所處的位置、節點規模及在分布式云系統中的作用，分為核心云、區域云、邊緣云等不同的云節點；根據不同的業務場景需求，靈活采取一種或多種節點組合，實現業務能力的按需部署。
核心云節點：基于大規模云基礎設施，支持提供包括 IaaS、PaaS、SaaS 的完整的云服務體系，為各類分布式云業務和應用提供支撐和運營環境，具備海量數據分析和處理能力。
區域云節點：功能架構與核心云類似，中到大規模云基礎設施，側重于提供區域性云基礎設施和服務，為區域性業務和應用提供支撐和運營環境，按需滿足區域性業務及安全、法規、治理需求。
邊緣云節點：在網絡邊緣、靠近用戶和數據源的位置， 提供本地化基礎設施資源、數據處理能力、邊緣應用和業務。面向不同業務場景、不同部署位置的邊緣云節點，外形、能力、功能需求各異。
（2）分布式云管理系統：實現對分布式云節點的統一管理，包括統一的資源管理、網元和應用管理、業務編 排、運營管理、服務管理、安全管理、研發支持、系統集 成管理、數據管理等。
分布式云側重于云節點之間、邊緣與核心之間的協 同，能夠提供比單一位置的計算更豐富的業務和應用能力，適用于多種業務場景，其中，既包括經典云計算場景， 也包括邊緣計算場景，還包括邊緣、核心協同場景，涵蓋 5G、IoT、AI、 安全、CORD、CDN、 云服務等各類業務 場景。七核心技術辨析
霧計算、MEC、Cloudlet、邊緣計算、分布式云等技 術都是在新的業務需求和技術發展驅動下，融合“邊緣” 理念與云計算技術的一種具體實現，簡要辨析如表 1 所示， 其中主要不同在于：
（1）定位：霧計算旨在構建一個系統，實現云到物的服務連接，與云協同運作；MEC 則被視為 5G 核心關 鍵技術；Cloudlet 是就近部署的微型數據中心；邊緣計算 旨在構建邊緣的開放平臺；分布式云則將經典核心云、區域云與邊緣云統一為一個整體。
（2）場景：霧計算重點面向 IoT；MEC 主要 提供移動 RAN 應用方案；Cloudlet 在網絡邊緣實 現計算能力卸載；邊緣計算主要面向 IoT 智能服務；分布式云則旨在涵蓋多種場景。
（3）應用和數據：霧計算、MEC、Cloudlet 側重于提供面向應用的使能與運營支撐環境，實現應用的自動化部署管理和業務提供；邊緣計算和分布式云除了對應用的支持外，還提供對多樣化數據的收集、存儲、處理、分析、策略執行等能力，構建包括數據本地化處理和云端大數據處理的層次化協同系統（如表 1 所示）。

八展望
整體而言，邊緣計算仍處于發展初期，在 Gartner 發展成熟度曲線上位于炒作巔峰，未來將迎來爆發式增長。邊緣計算的核心技術主要包括邊緣節點（如路由器、交換機、基站、vCPE、數據中心等）、邊緣網絡、邊緣管理系統、 邊緣應用和服務等。其中，所涉及的硬件基礎設施、軟件技術等大多已具備，但需根據邊緣計算需求進行適配或優化，如邊緣節點對計算能力的支持，邊緣節點的性能、可靠性和災備，邊緣計算任務的智能調度，異構邊緣節點的統一管理，數據分布機制和一致性，邊緣計算網絡架構和性能優化，大規模邊緣應用和服務，邊緣功能和技術（如 數據細化、視頻壓縮和分析等）等，這些都有待于進一步研究。
參考文獻1??OpenFog Consortium,OpenFog Reference Architecture for Fog Computing, February 20172??NIST SpecialPublication 800-191 (Draft), The NIST Definition of Fog Computing, August 20173?ETSIGS MEC 003 V1.1.1 (2016-03), Mobile Edge Computing (MEC); Framework andReference Architecture4??OpenEdge Computing, Open Edge Computing- From Vision to Reality, 21 June 20165?EdgeComputing Consortium, Edge Computing Reference Architecture 2.0, November 20176??ITU-T， Draft Recommendation ITU-T Y.ccdc-reqts:Distributed cloud overview and high-level???requirements貼心TIP用事實說話：邊緣計算和云計算相輔相成
如今媒體們爭相報道，云計算和邊緣計算相互對立，更有甚者直言云計算正處于新興邊緣計算技術的危險之中，對此實在按捺不住想要澄清。
事實上，很多計算過程被移動到網絡的邊緣來進行處理是有意義的，例如一個車輛管理系統的兩端，即云計算和邊緣計算各司其職。具體來說，車輛中的邊緣計算需要對車內外的數據變化做出快速響應，比如避免碰撞事故或者規避其他因天氣引起的危險；如果把數據傳給中心云服務處理，這無異于南轅北轍，因為等收到要剎車的指令時，可能已經造成了事故。但是邊緣設備又大多都是低功率且存儲和計算能力有限，這時候就體現出云計算的作用了。
實踐證明，基于PB級歷史數據，在后端云主機上進行深度學習處理和預測分析才是維護汽車的最佳方式。事實上，邊緣計算市場規模之所以將繼續增長，一份由軟件提供商AlefEdge贊助的報告指出，邊緣計算的市場規模到2030年將超過4萬億美元；與此同時云計算的市場規模將是它的10倍，對比發現這兩個市場規模的增長趨勢存在或多或少的比例關系，這表示邊緣計算需要云計算，云計算也離不開邊緣計算。
縱觀市場，現在很多公有云計算提供商會利用基于邊緣的系統的優勢，提供小型云服務的副本或是基于邊緣版本的云服務。這些基于邊緣的云副本看上去像是投身基于邊緣計算項目的最小阻力路徑；不僅如此，他們還內置云原生的安全、治理和管理能力。此外公有云的私有云，實際上也已成為基于邊緣系統的云鏈接。所有的主要提供商從最真實的意義出發，它們才是實實在在的邊緣設備，毋庸置疑云副本將會是活躍在數據中心的云原生特性的一個子集。
總體來看邊緣計算就像是舊瓶里的新酒，這個新酒需要考慮到微計算價格而找到新方向，所以可以創建應對宕機更加彈性和快速響應的架構，而不論是對可伸縮的計算和存儲基礎設施，還是對數據的集中存儲和分析，云中現有的中央高性能計算服務仍有巨大的價值。


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總結

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