边缘计算是什么，边缘计算能解决的问题
《边缘计算》施巍松 著
出版时间：2018/1/1
ISBN：9787030561442
出版社：科学出版社
第一章 边缘计算的需求与意义
1.1什么是边缘计算
1.定义（目前看不懂，应该之后能看懂吧）：在网络边缘执行计算的一种新型计算模式，具体对数据的计算包括两部分：下行的云服务和上行的万物互联服务。
2.边缘：从数据源到云计算中心路径之间的任意计算、存储、网络资源。
3.核心理念：计算应该更靠近数据的源头，可以更贴近用户
1.2产生背景
1.背景：万物互联（Internet of Everything, IoE）下，云计算具有带宽和延迟两大瓶颈
2.边缘计算优点：
·极大缓解网络带宽和数据压力
·增强服务的响应能力
·保护隐私数据，提升数据安全性
1.3边缘计算发展历史
1.3.1分布式数据库
按数据库结构，分为
同构系统：运行环境的软硬件相同，具有单一的访问接口
异构系统：运行环境不同
按处理数据类型，分为
关系型数据库（SQL）
非关系型数据库（NoSQL）
基于可扩展标记语言（XML）
NewSQL
1.3.2对等网络
P2P计算
1.3.3内容分发网络
content distribution networks, CDN
把服务器部署在网络边缘，偏重于静态内容分发
1.3.4移动边缘计算
mobile edge computing, MEC
把服务器部署在网络边缘，偏重于边缘服务器，而不是边缘设备，完成计算任务，可以理解为边缘计算模型的一部分
1.3.5雾计算
fog computing
已经接近边缘计算的概念，更注重于后端分布式资源的管理
1.3.6 海云计算
更关注终端设备，而边缘计算关注从“海”到“云”数据路径之间的任意计算、存储和网络资源。
海云计算是边缘计算的一个子集实例
2.边缘计算基础
2.1分布式计算
主要技术
中间件技术：位于异构的OS和同构的分布式应用软件中间，屏蔽OS和网络协议的异构性，主流的是面向对象的中间件
网格计算技术：通过高速网格整合地理上分散的软硬件资源，完成大规模复杂计算和数据处理的任务
移动Agent技术
P2P技术
Web Services技术
主要平台
Hadoop->Spark->Storm，《大数据技术基础》
2.2边缘计算基本概念
在网络边缘执行计算的一种新型计算模式，具体对数据的计算包括两部分：下行的云服务和上行的万物互联服务。
2.3边缘计算关键技术
2.3.1计算迁移
1.目的：以减少网络传输数据量为目的迁移策略，而不是将计算密集型任务迁移到边缘设备处执行
2.策略：在网络边缘处将数据部分或全部预处理
2.3.2 5G通信技术
三个技术场景：增强移动宽带（eMBB），海量机器类通信（mMTC），超可靠低时延通信（uRLLC）
2.3.3新型存储系统
非易失性存储介质：高密度、低能耗、低延时、高读写速度。
2.3.4轻量级函数库和内核
2.3.5边缘计算编程模型
计算流的概念：沿着数据传输路径，在数据上执行的一系列计算/功能
烟花模型
2.4 边缘计算与云计算
2.4.1云计算的概念
并行计算、分布式计算、网格计算的发展
按服务类型大致分为：基础设施即服务IaaS，平台即服务PaaS，软件即服务SaaS
2.4.2云计算特点
云中心服务器规模庞大，高可靠性，可扩展性，虚拟化
2.4.3边缘计算与云计算
边缘计算是对云计算的补充和延伸，架构是“端设备-边缘-云”三层模型
2.5边缘计算与大数据
视频大数据&&医疗大数据
2.6边缘计算的优势与挑战
挑战：应用挑战，架构挑战，能力与服务挑战，边缘计算理论
3边缘计算典型应用
3.1智慧城市
特点：大数据量，低延时，位置识别
3.2智能制造
核心：信息物理系统（CPS）
3.3智能交通
优势：
提高智能交通的安全性
扩展智能交通的适用性
提高智能交通的用户体验
3.4智能家居
智能家居的边缘计算系统（EdgeOSH）
优势：低延时，隐私保护，大数据量
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