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施巍松 刘芳 孙辉 裴庆祺 编著 边缘计算：edge computing第1章 边缘计算的需求与意义本章教学活动设计2212345建议课时知识目标1.了解边缘计算的定义和核心理念2.了解边缘计算产生背景和其他计算模式1.通过阅读文献资料，拓展对于分布式数据库、P2P、内容分发网络、移动边缘计算、雾计算、海云计算等面向数据的计算模式的理解，从而掌握查阅文献资料、梳理知识体系的能力2.通过课堂讨论，分析边缘计算产生的意义，培养学生对于技术发展方向进行探索的兴趣和方法，激发其创新创造能力技能目标教学重点边缘计算的概念及其优势教学难点 引发学生自我探究新知识的兴趣，提高其自主学习能力1234课前学习任务布置阅读教材1-10页上网查找资料，理解边缘计算的概念，通过知乎、百度百科等平台进行学习用自己的语言回答：什么是边缘计算？提交文档，发表对于边缘计算的自我理解，要求不少于100字边缘计算是什么？为什么要提出边缘计算？边缘计算与云计算和大数据处理之间是何种关系？本章将通过边缘计算的概念、起源及发展历史揭开边缘计算的神秘面纱，带读者进入万物互联时代下新型计算模式边缘计算什么是边缘计算1.112课堂引入请学生说出自己比较了解的计算模式名称针对课前预习作业提交的文档，挑选典型作品进行点评 什么是边缘计算?边缘计算中的“边缘”是相对的概念，是指从数据源到云计算中心路径之间的任意计算、存储和网络资源。

可以把这条路径上的资源看作是一个“连续统”（continuum）从一端（数据源）到另一端（云中心），根据应用的具体需求和实际场景，边缘（edge）可以是这条路径上的一个或多个资源节点图1-2 边缘计算是 一个连续统（continuum）边缘计算的产生背景1.212课堂引入引导学生回顾物联网的概念及物联网关键技术引导学生理解万物互联（IoE)的概念思科（Cisco）于2012年12月提出万物互联的概念，这是未来互联网连接和“物联网”发展的全新网络连接架构，是在物联网基础上的新型互联的构建，增加了网络智能化处理功能和安全功能万物互联相比物联网而言，万物互联除了“物”与“物”的互联，还增加了更高级别的“人”与“物”的互联，其突出特点是任何“物”都将具有语境感知的功能、更强的计算能力和感知能力基于万物互联平台的应用服务需要更短的响应时间，同时也会产生大量涉及个人隐私的数据例如，装载在无人驾驶汽车上的传感器和摄像头实时捕捉路况信息，每秒产生约1GB数据据研究机构IHS预测，到2035年，全球将有5400万辆无人驾驶汽车；波音787每秒将产生大约5GB的数据，并要求对这些数据进行实时处理物联网等应用背景下的数据在地理上分散，并且对响应时间和安全性提出更高的要求。

云计算虽然为大数据处理提供高效的计算平台，但是目前网络带宽的增长速度远远赶不上数据的增长速度，网络带宽成本的下降速度要比CPU、内存这些硬件资源成本的下降速度慢很多，同时复杂的网络环境让网络延迟很难有突破性提升，因此传统云计算模式将难以实时高效地支持基于万物互联的应用服务程序，需要解决带宽和延迟这两大瓶颈拓展资源边缘计算和云计算的区别是什么？-摘自知乎 如果把云计算比作计算机智能系统的大脑，那么边缘计算就是其眼睛、耳朵和手脚大数据应用中常常面对的一个痛点，就是没有采集到合适的数据边缘计算可以为核心服务器的大数据算法提供最准确、最及时的数据来源边缘计算和云计算的结合让整个智能系统不但头脑清楚，而且耳聪目明，手脚灵便完全依赖云计算的计算机系统就好比每一件事都要请示司令部的军队，在需要大量和外界互动的时候会显得僵化，反应迟缓，而且一旦网络有点问题就彻底歇菜加上边缘计算之后就好比让中低层军官也开始发挥主观能动性，能一定程度上自主做出智能判断和行动决策，同时也只需要把一部分经过筛选的信息上传到司令部，大大缓解了网络通讯的压力即使在和总司令部暂时失去联系的情况下，也能自主做出部分决策https:/ 传统云计算与边缘计算对比传统云计算模式需要解决带宽和延迟这两大瓶颈，因此将难以实时高效地支持基于万物互联的应用服务程序。

边缘计算模型不仅可以降低网络传输中带宽的压力，加快数据分析处理，同时能降低终端敏感数据隐私泄露的风险到2020 年，连接到网络的无线设备数量将达到500 亿台边缘计算的优点极大缓解网络带宽与数据中心压力增强服务的响应能力保护隐私数据提升数据安全性边缘计算的发展历史1.3在边缘计算产生之前，研究者也探索如何在靠近数据的边缘增加数据处理的功能，即计算任务从计算中心迁移到网络边缘的研究，主要 典型模型包括：分布式数据库模型、P2P 模型、CDN 模型、移动边缘计算模型、雾计算模 型以及海云计算分布式数据库模型分布式数据库部署在自组织网络服务器或分散在互联网、企业网或外部网、以及其他自组织网络的独立计算机上数据存储在多台计算机上，分布式数据库操作不局限于单台机器，而允许在多台机器上执 行事务交易，以此来提高数据库访问的性能相比于边缘计算模型，分布式数据库提供大数据环境下的数据存储，较少关注其所在设备端的异构计算和存储能力，主要用于实现数据的分布式存储和共享分布式数据库技术所需的空间较大且数据的隐私性较低，对基于多数据库的分布式事务处理而言，数据的一致性技术是分布式数据库要面临的重要挑战边缘计算模型中数据位于边缘设备端，具有较高的隐私性、可靠性和可用性。

分布式数据库的特点 对等网络P2P 计算（peer-to-peer computing，P2P）是较早将计算迁移到网络边缘的一种文件传输技术边缘计算模式与P2P 技术具有很大程度的相似性，但前者对后者在新技术和新手段上 进行拓展，将P2P 的概念扩展到网络边缘设备，涵盖P2P 计算和云计算的融合内容分发网络内容分发网络（content distribution networks，CDN）通过在网络边缘部署缓存服务器来降低远程站点的数据下载延时，加速内容交付边缘计算的概念最早可以追溯到2000 年左右内容分发网络技术（CDN）的大规模部署早期的边缘计算中，“边缘”仅限于分布在世界各地的CDN 缓存服务器，但是，今天边缘计算的发展远远超出CDN 的范畴，边缘计算模型的“边缘”不局限于边缘节点，包括从数据源到云计算中心路径之间的任意计算、存储和网络资源另外边缘计算更加强调计算功能，而不只是早期CDN 中的静态内容分发内容分发网络的发展 移动边缘计算移动边缘计算（mobile edge computing，MEC）是在接近移动用户的无线接入网范围内，提供信息技术服务和云计算能力的一种新的网络结构，利用移动边缘计算，可将密集型移动计算任务迁移到附近的网络边缘服务器。

移动边缘计算同时也是发展5G 的一项关键技术，有助于从延时、可编程性、扩展性等 方面满足5G 的高标准要求移动边缘计算模型强调在云计算中心与边缘设备之间建立边缘服务器，在边缘服务器上完成终端数据的计算任务，但移动边缘终端设备基本被认为不具有计算能力相比而言，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服务器的架构和层次，作为边缘计算模型的一部分移动边缘计算的特点 雾计算思科于2012 年提出雾计算（fog computing），并将雾计算定义为迁移云计算中心任务到网络边缘设备执行的一种高度虚拟化的计算平台边缘计算和雾计算概念具有很大的相似性,在很多场合表示同一个意思边缘计算除了关心基础设施，也关注边缘设备，更强调边缘智能的设计 和实现；而雾计算更关注后端分布式共享资源的管理如图1-4 所示，从2017 年开始，边缘计算受到关注的程度逐渐超过雾计算，而且关注度持续走高海云计算中国科学院于2012年开展“海云计算系统项目”的研究，通过“云计算”系统与“海计算”系统的协同和集成，增强传统云计算能力，其中，“海”端指由人类本身、物理世界的设备和子系统组成的终端（客户端）。

与边缘计算相比而言，海云计算关注“海”的终端设备，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非常好的子集实例海云计算的特点 边缘计算的发展现状2015 年，思科、ARM、戴尔、英特尔、微软和普林斯顿大学联合成立了OpenFog 联盟欧洲电信标准化协会（ETSI）于2017 年3 月，将移 动边缘计算行业规范工作组正式更名为多接入边缘计算（multi-access edge computing，MEC），致力于更好地满足边缘计算（包括IoT）的应用需求2016 年11 月30 日，在北京正式成立产学研结合的边缘计算产业联盟边缘计算的发展现状开源社区和云计算公司分别发布Apache Edgent、EdgeX Foundry、AWS Greengrass、Azure IoT Edge 等边缘计算项目美国联邦政府，包括国家科学基金会和美国国家标准局，在 2016 年分别把边缘计算列入项目申请指南边缘计算的发展现状ACM 和IEEE 从2016 年开始联合举办边缘计算的顶级年会IEEE/ACM Symposium on Edge Computing（SEC），ICDCS、INFOCOM、MiddleWare 等重要国际会议也都开始增加边缘计算的分会（track）或专题研讨会（workshop）。

施巍松 刘芳 孙辉 裴庆祺 编著 边缘计算：edge computing第2章 边缘计算基础本章教学活动设计35212345建议课时知识目标技能目标教学重点教学难点1.了解基于双向计算流的边缘计算模型，了解边缘计算系统涉及的关键技术：计算迁移、5G通信技术、新型存储系统、轻量级函数库和内核、边缘计算编程模型2.了解边缘计算和云计算的关系，理解边缘计算与云计算结合，将有效解决大数据处理所面临的问题123课前学习任务布置阅读教材13-26页自习2.1中分布式计算技术自习2.4.1和2.4.2中关于云计算概念和特点分布式计算2.1 什么是分布式计算？分布式计算是通过互联网将许多计算机节点互联，将单台计算机无法完成的计算任务，分解成多个任务分配到网络中的多个计算机中执行，将各个节点的执行结果整合成最终结果并返回，即是指在分布式系统上执行的计算分布式计算分类中间件技术网格计算技术移动Agent 技术P2P 技术 Web Services 技术分布式计算技术主要包括中间件技术、网格计算技术、移动Agent 技术、P2P 计 算及Web Service 技术中间件处于操作系统和分布式应用软件的中间，用于屏蔽分布环境中操作系统与网络协议的异构性。

IBM 在20 世纪60 年代实现了具有中间件功能的客户信息控制系统（customer information control system，CICS），而早期的中间件软件功能较简单，仅具有消息通信和事务处理的功能随着对中间件应用需求的多样化，中间件技术主要分为：基于远程过程调用的中间件、面向消息的中间件、数据库中间件和面向对象的中间件其中，面向对象的中间件成为中间件平台的主流技术中间件技术网格计算是通过高速网络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一般指分布式计算中两类比较广泛使用的子类型：一类是在分布式的计算资源支持下作为服务被提供的计算或存储；另一类是由松散连接的计算机网络构成的一个用来执行大规模计算任务的虚拟超级计算机从网格体系结构划分,网格计算目前主要分为两类：一类是以Globus 项目为代表的五层沙漏结构；另一类是与Web 服务融合的开放网格服务结构（open grid services architecture，OGSA）两种结构之间最主要的区别是：前者以协议为中心，后者以服务为中心网格计算技术移动Agent 可以在异构网络和分布式计算环境中自主、自动地迁移，并与其他Agent 相互通信。

在不同网络结构中，移动Agent 遵循一定的原则，寻找匹配的资源信息，取代客户来完成任务，根据需要自主生成子。