邊緣計(jì)算是什么？

隨著萬物聯(lián)網(wǎng)的趨勢不斷加深，網(wǎng)關(guān)邊緣計(jì)算設(shè)備，智能手機(jī)、智能眼鏡等端設(shè)備的數(shù)量不斷增加，使數(shù)據(jù)的增長速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了網(wǎng)絡(luò)帶寬的增速；同時(shí)，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、無人駕駛等眾多新應(yīng)用的出現(xiàn)對延遲提出了更高的要求。邊緣計(jì)算將網(wǎng)絡(luò)邊緣上的計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)與存儲資源組成統(tǒng)一的平臺為用戶提供服務(wù)，使數(shù)據(jù)在附近就能得到及時(shí)有效的處理。這種模式不同于云計(jì)算要將所有數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心，繞過了網(wǎng)絡(luò)帶寬與延遲的瓶頸，引起了廣泛的關(guān)注。

MEC基本架構(gòu)可以劃分以下幾層

基礎(chǔ)設(shè)施層，包括各種類型的服務(wù)器，廣西壯族自治邊緣計(jì)算設(shè)備，如以計(jì)算能力為主的計(jì)算型服務(wù)器、存儲為主的存儲型服務(wù)器以及硬件加速卡之類，新基建邊緣計(jì)算設(shè)備，滿足AI推理、圖形圖像渲染、網(wǎng)絡(luò)高速轉(zhuǎn)發(fā)等需求。虛擬化層，智能邊緣計(jì)算設(shè)備，為上層各種能力服務(wù)以及APP應(yīng)用提供虛擬化平臺資源及管理，包括虛機(jī)和容器兩種類型，滿足不同應(yīng)用共享統(tǒng)一的基礎(chǔ)設(shè)施。網(wǎng)絡(luò)及業(yè)務(wù)能力層，網(wǎng)絡(luò)能力包括本地分流，還有NAT、虛擬防火墻VFW、DNS、業(yè)務(wù)負(fù)載均衡LB等組網(wǎng)基本服務(wù)能力，同時(shí)還提供無線網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)RNIS、帶寬管理、業(yè)務(wù)路由規(guī)則、無線室內(nèi)定位等服務(wù)。這些服務(wù)通過網(wǎng)絡(luò)能力開放框架，以API接口方式來提供服務(wù)。邊緣服務(wù)能力層采用微服務(wù)化框架設(shè)計(jì)，隨著后續(xù)業(yè)務(wù)需求的變化，可以引入新的能力，如AI能力、大數(shù)據(jù)能力等來豐富完善MEC的能力層。MEC管理層，提供MEC服務(wù)門戶、業(yè)務(wù)編排管理、業(yè)務(wù)策略管理、FCAPS管理、生命周期管理和虛擬資源管理等。應(yīng)用層，如視頻監(jiān)控、AR/VR視頻、園區(qū)等各種第三方應(yīng)用APP

如何理解邊緣計(jì)算

近年來，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、智能技術(shù)的快速發(fā)展，給互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)帶來了深刻的變革，也對計(jì)算模式提出了新的要求。大數(shù)據(jù)時(shí)代下每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量急增，而物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用背景下的數(shù)據(jù)在地理上分散，并且對響應(yīng)時(shí)間和安全性提出了更高的要求。云計(jì)算雖然為大數(shù)據(jù)處理提供了很高的計(jì)算平臺，但是目前網(wǎng)絡(luò)帶寬的增長速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)趕不上數(shù)據(jù)的增長速度，網(wǎng)絡(luò)帶寬成本的下降速度要比 CPU、內(nèi)存這些硬件資源成本的下降速度慢很多，同時(shí)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境讓網(wǎng)絡(luò)延遲很難有突破性提升。因此傳統(tǒng)云計(jì)算模式需要解決帶寬和延遲這兩大瓶頸。在這種應(yīng)用背景下，邊緣計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生，并在近兩年得到了研究者的廣泛關(guān)注。

邊緣計(jì)算中的邊緣指的是網(wǎng)絡(luò)邊緣上的計(jì)算和存儲資源，這里的網(wǎng)絡(luò)邊緣與數(shù)據(jù)中心相對，無論是從地理距離還是網(wǎng)絡(luò)距離上來看都更貼近用戶。邊緣計(jì)算則是利用這些資源在網(wǎng)絡(luò)邊緣為用戶提供服務(wù)的技術(shù)，使應(yīng)用可以在數(shù)據(jù)源附近處理數(shù)據(jù)。如果從仿生的角度來理解邊緣計(jì)算，我們可以做這樣的類比：云計(jì)算相當(dāng)于人的大腦，邊緣計(jì)算相當(dāng)于人的神經(jīng)末端。

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