边缘计算指的是在网络边缘结点来处理、分析数据。这里，我们给出边缘结点的定义，边缘结点指的就是在数据产生源头和云中心之间任一具有计算资源和网络资源的结点。比如，手机就是人与云中心之间的边缘结点，网关是智能家居和云中心之间的边缘结点。在理想环境中，边缘计算指的就是在数据产生源附近分析、处理数据，没有数据的流转，进而减少网络流量和响应时间。
边缘计算的优点
在人脸识别领域，响应时间由900ms减少为169ms，把部分计算任务从云端卸载到边缘之后，整个系统对能源的消耗减少了30%-40%。数据在整合、迁移等方面可以减少20倍的时间。
云卸载
在传统的内容分发网络中，数据都会缓存到边缘结点，随着物联网的发展，数据的生产和消费都是在边缘结点，也就是说边缘结点也需要承担一定的计算任务。把云中心的计算任务卸载到边缘结点这个过程叫做云卸载。
举个例子，移动互联网的发展，让我们得以在移动端流畅的购物，我们的购物车以及相关操作（商品的增删改查）都是依靠将数据上传到云中心才能得以实现的。如果将购物车的相关数据和操作都下放到边缘结点进行，那么将会极大提高响应速度，增强用户体验。通过减少延迟来提高人与系统的交互质量。
案例研究
视频分析
随着移动设备的增加，以及城市中摄像头布控的增加，利用视频来达成某种目的成为一种合适的手段，但是云计算这种模型已经不适合用于这种视频处理，因为大量数据在网络中的传输可能会导致网络拥塞，并且视频数据的私密性难以得到保证。
因此，提出边缘计算，让云中心下放相关请求，各个边缘结点对请求结合本地视频数据进行处理，然后只返回相关结果给云中心，这样既降低了网络流量， 也在一定程度上保证了用户的隐私。
举例而言，有个小孩儿在城市中丢失，那么云中心可以下放找小孩儿这个请求到各个边缘结点，边缘结点结合本地的数据进行处理，然后返回是否找到小孩儿这个结果。相比把所有视频上传到云中心，并让云中心去解决，这种方式能够更快的解决问题。
智能家居
物联网的发展让普通人家里的电子器件都变得活泼了起来，仅仅让这些电子器件连上网络是不够的，我们需要更好的利用这些电子元件产生的数据，并利用这些数据更好的为当前家庭服务。考虑到网络带宽和数据私密保护，我们需要这些数据最好仅能在本地流通，并直接在本地处理即可。我们需要网关作为边缘结点，让它自己消费家庭里所产生的数据。同时由于数据的来源有很多（可以是来自电脑、手机、传感器等任何智能设备），我们需要定制一个特殊的OS,以至于它能把这些抽象的数据揉和在一起并能有机的统一起来。
智慧城市
边缘计算的设计初衷是为了让数据能够更接近数据源，因此边缘计算在智慧城市中有以下几方面优势：
1、海量数据处理：在一个人口众多的大城市中，无时无刻不在产生着大量的数据，而这些数据如果通通交由云中心来处理，那么将会导致巨大的网络负担，资源浪费严重。如果这些数据能够就近进行处理，在数据源所在的局域网内进行处理，那么网络负载就会大幅度降低，数据的处理能力也会有进一步的提升。
2、低延迟：在大城市中，有很多服务是要求具有实时特性的，这就要求响应速度能够尽可能的进一步提升。比如医疗和公共安全方面，通过边缘计算，将减少数据在网络中传输的时间，简化网络结构，对于数据的分析、诊断和决策都可以交由边缘结点来进行处理，从而提高用户体验。
3、位置感知：对基于位置的一些应用来说，边缘计算的性能要由于云计算。比如导航，终端设备可以根据自己的实时位置把相关位置信息和数据交给边缘结点来进行处理、边缘结点基于现有的数据进行判断和决策。整个过程中的网络开销都是最小的。用户请求得以极快的得到响应。
边缘协作
由于数据隐私性问题和数据在网络中传输的成本问题，有一些数据是不能由云中心去处理的，但是这些数据有时候又需要多个部门协同合作才能发挥它最大的作用。于是，我们提出了边缘协同合作的概念，利用多个边缘结点协同合作，创建一个虚拟的共享数据的视图，利用一个预定义的公共服务接口来将这些数据进行整合，同时，通过这个数据接口，我们可以编写应用程序为用户提供更复杂的服务。
举个多个边缘结点协同合作共赢的例子。比如流感爆发的时候，医院作为一个边缘结点与药房、医药公司、政府、保险行业等多个节点进行数据共享，把当前流感的受感染人数、流感的症状、治疗流感的成本等共享给以上边缘结点。药房通过这些信息有针对性的调整自己的采购计划，平衡仓库的库存；医药公司则能通过共享的数据得知哪些为要紧的药品，提升该类药品生产的优先级；政府向相关地区的人们提高流感警戒级别，此外，还可以采取进一步的行动来控制流感爆发的蔓延；保险公司根据这次流感程度的严峻性来调整明年该类保险的售价。总之，边缘结点中的任何一个节点都在这次数据共享中得到了一定的利益。
机遇和挑战
以上是边缘计算在解决相关问题的潜力和展望，接下来会分析在实现边缘计算的过程中将要面临的机遇和挑战。
编程可行性
在云计算平台编程是非常便捷的，因为云有特定的编译平台，大部分程序都可以在云上跑。但是边缘计算下的编程就会面临一个问题，平台异构问题，每一个网络的边缘都是不一样的，有可能是ios系统，也有可能是安卓或者linux等等，不同平台下的编程又是不同的。因此我们提出了计算流的概念，计算流是数据传播路径上的函数序列/计算序列，可以通过应用程序指定计算发生在数据传播路径中的哪个节点。计算流可以帮助用户确定应该完成哪些功能/计算，以及在计算发生在边缘之后如何传播数据。通过部署计算流，可以让计算尽可能的接近数据源。
命名
命名方案对于编程、寻址、事物识别和数据通信非常重要，但是在边缘计算中还没有行之有效的数据处理方式。边缘计算中事物的通信是多样的，可以依靠wifi、蓝牙、2.4g等通信技术，因此，仅仅依靠tcp/ip协议栈并不能满足这些异构的事物之间进行通信。边缘计算的命名方案需要处理事物的移动性，动态的网络拓扑结构，隐私和安全保护，以事物的可伸缩性。传统的命名机制如DNS(域名解析服务)、URI(统一资源标志符)都不能很好的解决动态的边缘网络的命名问题。目前正在提出的NDN(命名分发网络)解决此类问题也有一定的局限性。在一个相对较小的网络环境中，我们提出一种解决方案，如图3所示，我们描述一个事物的时间、地点以及正在做的事情，这种统一的命名机制使得管理变得非常容易。当然，当环境上升到城市的高度的时候，这种命名机制可能就不是很合适了，还可以进行进一步的讨论。
图3 命名机制
数据抽象
在物联网环境中会有大量的数据生成，并且由于物联网网络的异构环境，生成的数据是各种格式的，把各种各样的数据格式化对边缘计算来说是一个挑战。同时，网络边缘的大部分事物只是周期性的收集数据，定期把收集到的数据发送给网关，而网关中的存储是有限的，他只能存储最新的数据，因此边缘结点的数据会被经常刷新。利用集成的数据表来存储感兴趣的数据，表内部的结构可以如图4所示，用id、时间、名称、数据等来表示数据。
图4 相应表结构
如果筛选掉过多的原始数据，将导致边缘结点数据报告的不可靠，如果保留大量的原始数据，那么边缘结点的存储又将是新的问题；同时这些数据应该是可以被引用程序读写和操作的，由于物联网中事物的异构性，导致数据库的读写和操作会存在一定的问题。
服务管理
边缘结点的服务管理我们认为应该有以下四个特征，，包括差异化、可扩展性、隔离性和可靠性，进而保证一个高效可靠的系统。
1、差异化：随着物联网的发展，会有这种各样的服务，不同的服务应该有差异化的优先级。比如，有关事物判断和故障警报这样的关键服务就应该高于其它一般服务，有关人类身体健康比如心跳检测相关的服务就要比娱乐相关服务的优先级要高一些。
2、可扩展性：物联网中的物品都是动态的，向物联网中添加或删除一件物品都不是那么容易的，服务缺少或者增加一个新的结点能否适应都是待解决的问题，这些问题可以通过对边缘os的高扩展和灵活的设计来解决。
3、隔离性：所谓隔离性是指，不同的操作之间互不干扰。举例而言，有多个应用程序可以控制家庭里面的灯光，有关控制灯光的数据是共享的，当有某个应用程序不能响应时，使用其他的应用程序依然能够控制灯光。也就是说这些应用程序之间是相互独立的，互相并没有影响；隔离性还要求用户数据和第三方应用是隔离的，也就是说应用不应该能够跟踪用户的数据并记录下来，为了解决该问题，应当添加一种全新的应用访问用户数据的方式。
可靠性：可靠性可以从服务、系统和数据三方面来谈论
一、从服务方面来说，网络拓扑中任意节点的丢失都有可能导致服务的不可用，如果边缘系统能够提前检测到具有高风险的节点那么就可以避免这种风险。较好的一种实现方式是使用无线传感器网络来实时监测服务器集群。
二、从系统角度来看，边缘操作系统是维护整个网络拓扑的重要一部分内容。节点之间能够互通状态和诊断信息。这种特征使得在系统层面部署故障检测、节点替换、数据检测等十分的方便。
三、从数据角度来看，可靠性指的是数据在传感和通信方面是可靠地。边缘网络中的节点有可能会在不可靠的时候报告信息，比如当传感器处于电量不足的时候就极有可能导致传输的数据不可靠。为解决此类问题可能要提出新的协议来保证物联网在传输数据时的可靠性。
私密性
现存的提供服务的方法是手机终端用户的数据并上传到云端，然后利用云端强大的处理能力去处理任务，在数据上传的过程中，数据很容易被别有用心的人收集到。为了保证数据的私密性，我们可以从以下这些方面入手。
1，在网络的边缘处理用户数据，这样数据就只会在本地被存储、分析和处理。
2，对于不同的应用设置权限，对私密数据的访问加以限制。
3，边缘的网络是高度动态化的网络，需要有效的工具保护数据在网络中的传输。
在选择软件时，与值得信赖的供应商合作至关重要。
与拥有经过验证的多云平台组合和各种服务的供应商合作至关重要，这些服务旨在扩展边缘部署的可扩展性、提高性能和加强安全性。一个好的做法是向供应商询问有关安全性、性能、团队规模、成本和投资回报的关键问题。还建议要求供应商演示其安全性和管理能力。
边缘计算给我们的经营方式带来 了翻天覆地的变化。这是一个 有趣的概念，为释放数据的力量提供了多种机会，随着边缘计算不断改变行业，提高其性能和能力，边缘软件、硬件和服务也在不断发展。良好的边缘计算实践可以帮助组织制定强有力的战略、规模、创新和扩展,以保持领先地位。
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