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基于边缘计算平台的分析与研究

由于物联网终端的资源局限,往往需要借助远端的计算资源为用户提供,如果将终端所有数据传输到中心统一处理后再返回终端,势必给网络链路和数据中心带来极大的压力,也极易导致中心过载而拒绝(DoS) 边缘计算并不是为了取代计算,而是对计算的拓展,为物联网提供更好的计算平台。边缘计算的构架是“端设备—边缘—”三层模型,三层均可以为应用提供资源与,其结构如图 1 所示。? 基于微可裁剪特性,从而实现在低性能设备运行 EdgeX Foundry 。因此,EdgeX Foundry 支持嵌入式 PC,集线,网关,路由和本地等异构设备。 Cloudlet 将用户数据直接保存在端,用户即使移动到其他 Cloudlet 局域网中,也能通过端备份数据快速为该用户重建应用。 图 5 Cloudlet 平台结构图如图 5 所示,Cloudlet 软件架构分为三层:第一层由用户数据缓存组成,主要用于接收用户端数据;第二层由 Cloudlet 边缘计算平台组成,实现主机资源虚拟化和编排管理应用虚拟机

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边缘计算核心技术辨析

Cloudlet主要包括四大特性:仅以软件形态部署、具备计算 连接 安全能力、就近部署、基于标准技术构建等。OEC 给出的边缘计算参考架构如图3 所示,包括移动设备、边缘、后端系统等组件。 其中:边缘主要基于Cloudlet实现,包括3 层:(1)基础设施层:包括硬件、虚拟化和管理;(2)开放平台:提供app运行支持环境和能力开放, 并实现统一管理;(3)应用:基于虚机实例承载移动设备卸载的各类应用 图3—OEC基 Cloudlet 的边缘计算系统参考架构Cloudlet 和OEC主要针对移动与计算的融合场景,适用于四大场景类型,包括高度响应的、扩展边缘分析、隐私策略执行、屏蔽中断。 其中,典型场景包括:VR、vCPE、企业(如虚拟桌面)、公共安全、传感数据、汽车、移动app优化、工业 4.0、无人机支持、健康和体育、在线游戏、通信优化等。 1定位雾计算旨在构建一个系统,实现到物的连接,与协同运作;MEC 则被视为 5G 核心关 键技术;Cloudlet 是就近部署的微型数据中心;边缘计算 旨在构建边缘的开放平台;分布式则将经典核心

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    边缘计算核心技术辨析

    Cloudlet主要包括四大特性:仅以软件形态部署、具备计算 连接 安全能力、就近部署、基于标准技术构建等。OEC 给出的边缘计算参考架构如图3 所示,包括移动设备、边缘、后端系统等组件。 其中:边缘主要基于Cloudlet实现,包括3 层:(1)基础设施层:包括硬件、虚拟化和管理;(2)开放平台:提供app运行支持环境和能力开放, 并实现统一管理;(3)应用:基于虚机实例承载移动设备卸载的各类应用 图3—OEC基 Cloudlet 的边缘计算系统参考架构Cloudlet 和OEC主要针对移动与计算的融合场景,适用于四大场景类型,包括高度响应的、扩展边缘分析、隐私策略执行、屏蔽中断。 其中,典型场景包括:VR、vCPE、企业(如虚拟桌面)、公共安全、传感数据、汽车、移动app优化、工业 4.0、无人机支持、健康和体育、在线游戏、通信优化等。 (1)定位:雾计算旨在构建一个系统,实现到物的连接,与协同运作;MEC 则被视为 5G 核心关 键技术;Cloudlet 是就近部署的微型数据中心;边缘计算 旨在构建边缘的开放平台;分布式则将经典核心

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    边缘计算的前世今生

    相对于计算带来的“端”海量计算能力,边缘计算实现了资源和向边缘位置下沉,从而降低交互时延、减轻网络负担、丰富业类型、优化处理,提升质量和用户体验。 CDN 是一种基于互联网的缓存网络,依靠部署在各地的缓存,通过中心平台的负载均衡 、内容分发、调度等功能模块,将用户的访问指向最近的缓存上,以此降低网络拥塞,提高用户访问响应速度和命中率。 Cloudlet的架构图如下图所示,Cloudlet通过稳定的回传链路与核心网端连接,将端计算前置,最大限度地发挥端的处理能力的同时,又能使用户与计算资源的距离控制在一跳范围内。 这里所说的"一跳"范围是指的Cloudlet—般会通过WIFI和用户连接,WIFI覆盖范围内的移动设备都可以使用Cloudlet提供的计算和存储。? 此时的边缘计算强调下行,即将上的功能下行至边缘,以减少带宽和时延。

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    5G及移动边缘计算(MEC)学习笔记(2)

    Cloudlet的架构图如图1-4所示,Cloudlet通过稳定的回传链路与核心网端连接,将端计算前置,最大限度地发挥端的处理能力的同时,又能使用户与计算资源的距离控制在一跳范围内。 这里所说的"一跳"范围是指的Cloudlet—般会通过WIFI和用户连接,WIFI覆盖范围内的移动设备都可以使用Cloudlet提供的计算和存储。 与普通的移动计算模式相比,Cloudlet同样具有丰富的计算能力,且与移动用户只存在一跳的传输距离,面对实时性要求较高的业时,能够有效地减少的延迟。 Cloudlet这样的移动计算实现模式虽然解决了高时延的问题,而它与用户的连接靠的是本地局域网或者WIFI,导致用户在使用移动计算的时候,移动性会受到极大的影响,不能做到“随时随地”地接入端。 与此同时,多个微连接至核心网内计算能力更强大的

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    CloudSim 的详解与调度扩展实现

    对各种组件进行模拟(1)数据中心(Datacenter) (2)物理机(Host) (3)虚拟机(VM) (4)代理商(DatacenterBroker) (5)任单元(Cloudlet) (6 )信息(CIS)对各种行为进行模拟(1)创建VM( VM_CREATE ) (2)删除VM的数据( VM_DATA_DEL ) (3)迁移VM(VM_MIGRATE ) (4)任提交( CLOUDLET_SUMIT ) (5)任取消( CLOUDLET_CANCEL )资源分配进行模拟(1)虚拟机的主机分配( VmAllocationPolicy ) (2)带宽分配( BwProvisioner ) (3)内存资源分配

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    施巍松丨边缘计算的发展历程

    ,通过中心平台的负载均衡 、内容分发、调度等功能模块,将用户的访问指向最近的缓存上,以此降低网络拥塞,提高用户访问响应速度和命中率。 2009年Satyanarayanan等人提出了Cloudlet的概念,Cloudlet 是一个可信且资源丰富的主机,部署在网络边缘,与互联网连接,可以被移动设备访问,为其提供Cloudlet可以像一样为用户提供 ,又被称为“小朵”.此时的边缘计算强调下行,即将上的功能下行至边缘,以减少带宽和时延。 移动边缘计算强调在计算中心与边缘计算设备之间建立边缘,在边缘 上完成终端数据的计算任,但移动边缘终端设备基本被认为不具有计算能力,而边缘计算模型中的终端设备具有较强的计算能力,因此移动边缘计算类似一种边缘计算的架构和层次 此时,边缘计算的涵义已经既有功能的下行,还有万物互联的上行.2.快速增长期2015—2017年为边缘计算快速增长期,在这段时间内,由于边缘计算满足万物互联的需求,引起了国内外学术界和产业界的密切关注

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    边缘计算(三)——边缘计算的解决方案

    使用此信息,路由将根据每个单元虚拟机(VM)的IP地址和单元容的主机端口号重新计算新的路由表。 OAuth2(UAA)和登录协同工作以提供身份管理。 EdgeX Foundry专注于工业物联网边缘设备,即嵌入式PC,集线,网关,路由和本地等边缘节点。 ;支撑层通过规则引擎来允许端应用和其他内部微在条件触发时产生动作从而实现本地和端智能控制;通过调度层实现核心数据调度;出口层是数据的唯一出口,允许端应用和其他内部微注册为核心数据的接收者 Cloudlet(朵) Cloudlet,又称随我(follow me cloud)、移动微(mobile micro-cloud),派生于卡内基梅隆大学的Elijah项目,由OpenEdgeComputing.org 通过Mbed On Premises支持企业内部部署和公有、私有等各种部署等。?

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    什么是计算迁移

    计算的发展热潮之后,许多(如移动医疗、移动学习、移动游戏和移动管理等)都可以在移动设备上直接使用。移动边缘计算作为一种新技术出现,它在移动用户的近距离范围内提供和IT。 (3)数据中心计算任下沉到边缘节点数据中心将计算和存储能力等资源“下沉”到网络边缘节点,因距离用户更近,用户请求不再需要经过漫长的传输网络到达核心网才能被处理,而由部署在本地的边缘将一部分流量卸载 传统的移动计算提供任迁移时,位于核心网侧,用户上传的数据需要经过无线接入网和多次跳转的核心网回传链路,会带来较高的传输时延。 移动计算的改进模式Cloudlet部署在与移动设备同一个局域网络中,用户通过WIFI提交任。 (5)MEC端执行MEC端执行计算任采用的是定制虚拟机方案,移动客户端把计算任迁移到MEC后,MEC会为该任分配一个虚拟机,作为一个独立的应用来支持计算任的执行。

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    企业环境内的边协同 | 系列文章(8)

    第八篇 企业环境内的边协同计算 计算的本质是利用大规模数据中心内丰富的IT资源,辅以自动化、智能化流程、实现按需获得资源的自模式。 计算模式从下到上分为基础设施即(IaaS)、平台即(PaaS)、软件即(SaaS)三层,在边缘计算和边协同上我们也会以此来划分层级和讨论。 边缘边缘这层是由若干机架组成,从侧(数据中心)看它们位于边缘位置(物理属性),但实际以的方式来管理运维,故而从边缘侧看它们是(IT属性)。在本文中,将其称做边缘。 这层是和边缘的重叠层,有时也称作小Cloudlet)。一般企业环境内,边缘的连接通常由VPNSD-WAN来实现。 该层的主要作用是通过OT现场接口、连接下层模组和终端,进行有限的计算、并连接上层或直接上。模组和终端这层是一般由数量极多的小型传感、PLC、模组和终端组成,它们一般只执行单一任,从侧远程管理。

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    解惑边缘计算

    计算是计算的集中化,以最简单的形式利用共享数据中心基础设施和规模经济来降低成本。 然而由于路由跳数,虚拟化技术的引入带来的数据包延迟或数据中心内的延迟是计算迁移的关键问题,边缘计算的概念近年来日趋火热,同时边缘计算还是OpenStack中的创新驱动力。? 边缘计算,是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。 1999年出现了点对点计算(peer-to-peer computing),随着2006年亚马逊公司发布了EC2的发布,计算正式问世,自此以后各大规模的企业纷纷采用计算。 2009年发布了移动计算汇总的基于虚拟机的Cloudlets案例详细介绍了延迟与计算之间的端到端关系。该文提出了两级架构的概念:第一级是计算基础设施,第二级是由分布式元素构成的cloudlet

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    雾计算简史(转载)

    2007 年初,Amazon 推出弹性计算 EC2 ;2007 年 11 月,IBM 发布业界首个计算商业解决方案「蓝」计划;2008 年 4 月,Google APP Engine 发布;2008 年 Gartner 发布报告,认为计算代表了今后计算的方向;2009 年 1 月,阿里巴巴在南京建立首个“电子商计算中心”;2010 年 1 月,微软正式发布 Microsoft Azure 平台 面对大量的数据和新型的应用程序对质量的严苛需求,计算的问题也凸显出来。? 这些概念其实本质都是一样的,都是在讲一件事,就是将「计算去中心化」——将计算资源和从网络的核心转移到网络的边缘,以此来适应今天多种 IoT 应用的需求。 在中国,最早布局雾计算架构的是成立于2005 年的全球领先的物联网商「智」。

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