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边缘计算赋能智慧城市:机遇与挑战

时间:2020-05-19 12:17  来源:  阅读次数: 复制分享 我要评论

【智能家居网】

    【智能家居网】近年来,物联网和无线网络普遍进步,推进着万物互联的运用需求不停生长。万物互联不仅包含人与人、人与物,以及物与物的衔接,还包含具有语境感知才能、更强盘算才能和感知才能的人、物、数据、流程、场景等有机融会,从而使得互联更有代价。万物互联所触及的边沿装备范例异常普遍,传感器、智能家电、智能手机,以至可穿着装备都将成为万物互联的一部份。因而,位于互联网边沿的终端装备数目及其发生的数据量将会急剧增进。

  根据国际数据公司(International Data Corporation)统计数据[1]显现,到2025年,环球将有1500亿个终端装备接入网络,个中凌驾70%的数据将在网络边沿举行处置惩罚。美国思科公司估计,环球装备发生的数据量将从2016年的218ZB增进到2021年的847ZB。跟着边沿装备所发生数据量的增添和盘算需求的提拔,网络的时延过大和带宽不足正逐步成为传统云盘算的瓶颈问题,然则仅靠增添网络带宽并不能满足海量物联网装备和运用对时延的请求,必须在接近数据源的边沿装备上卸载盘算使命,从而削减数据传输并进步相应速度。[2]

  针对云盘算面对的逆境,边沿盘算作为一种新型盘算范式被提出,并逐步成为顺应万物互联运用需求的新兴盘算形式。边沿盘算模子中的边沿装备具有盘算和剖析的才能,经由历程在网络的边沿来实行盘算,为运用开发者和效劳供应商供应盘算才能支持[3]。边沿盘算采纳了一种分布式盘算架构,将主要运用程序、效劳和数据存储下沉到网络的边沿侧,从而使盘算越发接近数据泉源。

  边沿盘算经由历程将原本在中间节点处置惩罚的大型使命分解成多个小的更轻易治理的子使命,安排在接近数据源或许用户效劳终端上运转,就近供应边沿智能效劳,从而下落网络通信和效劳托付的时延,削减云端压力,而且发生更快的网络效劳相应,满足行业的及时营业、智能运用、平安与隐私庇护等方面的症结需求。

  2017年,加州大学伯克利分校Michael I. Jordan传授(美国科学院、美国工程院、美国艺术与科学院三院院士)领衔宣布的人工智能研讨报告,指出边沿—云端融会是支持将来人工智能运用的九大症结手艺之一。相较于传统的云盘算,边沿盘算的上风主要体现在以下三个方面。

  就近及时盘算。云盘算须要将数据上传到中间节点举行处置惩罚,因为网络带宽的限定,将边沿装备发生的海量数据上传到云盘算中间会构成庞大的网络累赘,而物联网运用每每具有高及时性需求,比方无人驾驶请求每一个行动都要在10毫秒内完成,云盘算在传输数据的历程当中构成的庞大时延明显没法满足云云及时性需求。与之相反,边沿盘算能够将算力布置在网络中离各个操纵逻辑近来的处所(如挪动蜂窝基站),从而保证自动驾驶车辆能够及时对车辆感知数据举行处置惩罚。

  当地化数据庇护。物联网中的数据与用户的生活息息相干,将这些数据上传到云盘算中间会增添走漏用户隐私数据的风险。而边沿盘算数据的网络和盘算都在当地或边沿节点上举行,没必要上传到云端,主要敏感的信息没必要经由网络传输,从而有效防止了隐私走漏问题。数据中间和终端装备位于与用户相近的位置,也就削减了网络传输的影响。同时,物联网装备很轻易遭到网络进击,边沿盘算的分布式架构天然具有抵抗这类进击的特性,具有更高的可靠性和容错性。

  削减云端数据传输。跟着联网的装备愈来愈多,云数据中间的盘算量和数据传输量愈来愈大,网络的传输压力也愈来愈大。而在边沿盘算形式下,由边沿效劳器供应算力对存储的当地数据举行盘算,与云端效劳器交互的数据削减,明显下落了所占用的网络宽带,从而削减了进入中心网络的流量斲丧和云盘算中间的算力消耗,同时也完成了下落能耗的目的。 简朴而言,边沿盘算和云盘算二者的特性与区分如表1所示。

表1 边沿盘算与云盘算的主要特性对照

  因为边沿盘算潜伏的庞大产业代价,天下各个国家和地区均鼎力大举推进边沿盘算手艺的研发。2019年欧盟委员会及欧盟“地平线2020”(Horizon 2020)研讨及立异设想团结赞助实行边沿盘算项目DECENTER,用于研发能够完成无缝布置智能运用的边沿盘算平台,同时供应可控的平安和隐私庇护。美国国家科学基金会(NSF)宣布2017~2019年CNS(Computer and Network Systems)中心设想,重点支持边沿盘算研讨项目。

  2018~2019年我国国家重点研发设想“先进网络制作”“物联网与伶俐都市”专项中,也把边沿盘算作为重点课题列入。在工业界,各大厂商和巨子公司也在纷纭计划边沿盘算。AT&T、微软、Amazon、阿里、腾讯等公司均宣布了边沿盘算计谋,华为、英特尔等厂商纷纭牵头竖立边沿盘算产业同盟,欧洲电信标准化协会(ETSI)宣布5G边沿盘算白皮书。经由几年的手艺积聚,现在边沿盘算处于疾速生长阶段。

  边沿盘算的主要运用范畴和生长趋势

  在万物互联时期,边沿盘算正在引领社会生长的将来。边沿盘算主要存在于以下一些运用范畴。

  智能家居。物联网的生长使家庭环境变得越发智能,市场上涌现愈来愈多的智能家居,比方扫地机器人、智能灯光、智能门窗等。[4]在云盘算主导的时期,家寓所感知发生的数据主假如经由历程无线网络发送到云数据中间,一些比较耗时耗资本的使命由云端一致举行处置惩罚。而跟着边沿盘算的生长,家居终端自身就具有更壮大的盘算力,加上更低的处置惩罚延时使得家居越发智能。

  险些一切的家庭家居都能够接入物联网,扫地机器人能够自立进修越发庞杂的家庭计划从而做到全屋计划不漏扫,门窗门锁等家居发生的带有隐私的数据不须要传输到云端而在家庭范围内即可完成处置惩罚。边沿盘算的引入,提拔了家居的便利性、舒适性和平安性。

  伶俐医疗。跟着医疗保健行业的主要性日趋增添,人工智能辅佐的医疗平台和可穿着装备为行业生长助力。个性化的便利医疗效劳和医疗数据的隐私平安问题,让边沿盘算在伶俐医疗保健行业发挥着愈来愈主要的作用。边沿盘算的运用,使医疗保健资本能够更好地被偏远地区的人们所享用,经由历程更智能的可穿着装备和人工智能医疗平台,享遭到越发个性化的医疗效劳。医疗保健行业将随之迎来更优美灼烁的将来。

  智能交通。边沿盘算在智能交通中的运用包含自动驾驶、智能网联车、交通治理等。生活中的种种交通东西都邑发生很多数据(包含文本、图象、视频等),并须要及时处置惩罚,边沿盘算手艺能够极大地提拔交通秩序治理和交通运输的效力。比方,自动驾驶对使命相应时候的请求极高,汽车上林林总总的传感器网络了很多数据,应用边沿盘算,能够在间隔车辆更近的处所处置惩罚数据,从而削减延时。[5]

  伶俐教诲。跟着物联网与人工智能时期的到来,教诲信息化正逐步从“互联网 ”升级到“智能 ”。在现代化伶俐校园中,教授教养装备不停升级,比方多媒体教授教养装备、交互式电子白板、智能监考与监控、智能掌握中间等。

  教诲运用也在不停进化,特别是VR/AR、沉醉式教授教养等教诲形式的涌现,对边沿盘算装备的数据剖析才能、高效处置惩罚音视频才能等提出了更高请求。经由历程边沿盘算与基本设施的交互与协同,有利于主动应对教诲范畴的种种应战,比方个人进修、数据剖析、教授教养立异、校园平安等。

  伶俐农业。农业物联网手艺是完成伶俐农业、精准农业的有效手腕。边沿盘算能很好地处理偏远地区的网络带宽资本不足问题,经由历程物联网感知,将动植物和环境信息(如温度、湿度、泥土、光照和装备机能等)举行周全的感知和互联,效劳于农业生产的各个场景中,提拔农业效益,助力农业生产数字化和智能化。

  智能制作。边沿盘算与工业制作存在密切关系。跟着“工业4.0”时期的降临,工业制作将走向智能化,装备的组件化和专注性请求更高,生产历程将发生更多的数据,生产制作的各个环节都须要做到数据互通和及时交互。边沿盘算的运用,让装备能够举行当地的升级更新,对装备机能起到更好的监控,满足了生产历程当中及时性的请求。经由历程边云协同,能够做到产业链和产业结构优化,让工业真正走向智能制作。

  大众平安。大众平安触及社会的各个方面(如消防、出行),影响着人们的生活。自然灾难、交通事故、刑事犯罪等种种事宜存在诸多不确定性,在防备和处置惩罚大众平安事宜时,对及时性和准确度的请求很高。大众环境装置了很多传感器和摄像头,尤其是关于视频图象,在边沿端举行处置惩罚能够下落网络带宽需求,立即数据剖析处置惩罚对很多大众平安事宜的防备和处置惩罚具有极其主要的作用。[6]

  紧要救济。近年来,频发的灾难给人们的生命财产构成了严重丧失,人们愈来愈注重对紧要救济机制和计划的研讨。在紧要救济场景下,对信息的及时处置惩罚以及救济职员的平安保证极为主要。将无人机手艺运用于救济中,能够猎取越发周全的信息,并保证救济职员的人身平安。类似地,一些轻盈的救济机器人能够深切到风险地区,并经由历程边沿盘算和云盘算向抢救职员供应紧要情况的有关信息。这些运用,都离不开边沿盘算的疾速生长。

  边沿盘算的运用范畴远不止以上提到的几个场景,还能够运用到经济社会中的各个方面,比方金融、新零售、动力等。

  总之,边沿盘算正在引领物联网的将来;也将会是5G的中心功用之一,5G时期将会发生更多的数据,5G带来的高带宽低时延将会进一步增进边沿盘算的生长。[7]

  边沿盘算给伶俐都市带来的时机和应战

  边沿盘算手艺具有辽阔的生长潜力,将为伶俐都市的构建带来庞大时机,可归结为手艺层面和运用层面。

  手艺层面。

  边沿盘算经由历程采纳网络、盘算、存储、运用中心才能为一体的开放平台,供应高效的近端效劳。因为其运用程序在边沿侧提议,从而能够到达更快的网络效劳相应,从手艺层面满足了伶俐都市竖立中在及时营业、疾速布置、高效运转、平安与隐私庇护等方面的基本需求。因为越发接近用户,边沿盘算为伶俐都市的运用供应更快的相应,将使命需求在边沿端处理。经由历程采纳边沿盘算手艺体系架构,很多掌握将经由历程当地装备完成,而无需交由云端;处置惩罚历程也将在当地边沿盘算层完成,大大提拔处置惩罚效力,减轻云端负荷。

  边沿盘算还能够与云盘算相连系,以战胜差别盘算形式的特定限定,并供应更高效的效劳。在隐私庇护方面,很多终端装备(如智能路灯、电子标签)没有充足的资本来支持端到端的平安性,经由历程采纳边沿盘算形式,平安治理使命能够从低机能的终端装备转移到机能更壮大的边沿装备上,经由历程运用边沿装备作为平安代办来治理终端装备的平安需求。

  在完成时,边沿装备能够为每一个终端装备竖立一个平安设置文件,任何对终端装备的接见或发送到终端装备的指令都由边沿装备代表这些终端装备经由历程完整的平安检察机制来处置惩罚。比方,代办终端装备的边沿装备能够应用认证协定来认证愿望与终端装备通信的第三方装备。受权也能够由边沿装备治理,决议哪些第三方装备有权接见由终端装备网络的数据,或许能够向终端装备发送掌握敕令。[8]

  运用层面。

  边沿盘算在伶俐都市中具有雄厚的运用场景,从网络视频摄像头布置、智能感知体系平台搭建到数据收集、传输与处置惩罚。浩瀚研讨与视察发明边沿盘算异常适用于须要超短耽误的用户效劳,比方沉醉式虚拟实际和加强实际运用。应用边沿盘算,能够完成高清视频流的加强实际用例,支持伶俐都市的旅游行业生长。不管用户怎样挪动,边沿盘算确保效劳一直追随用户,并一直从近来的边沿为用户供应效劳。基于边沿盘算,伶俐都市修建有望完成智能化、人性化,并对修建发生的数据举行优越的处置惩罚和应用。

  基于挪动边沿盘算,并辅佐以深度进修和大数据剖析的自立驾驶手艺,无人驾驶效劳能够完成包含视线内不可见车辆的及时定位,都市地区的协同风险瞻望,以及自立驾驶三维舆图生成。基于边沿盘算的多动力网络能够进步包含大型修建在内的差别范围地区(如公园、岛屿、城镇等)动力体系的团体效力和效益。基于边沿盘算手艺的多动力网络能够整合智能电网、供热供气网和网络流量,完成智能都市的一致动力治理。 边沿盘算作为一种新兴手艺,其生长一样也会阅历从无到有、从初始到成熟的历程,还会遭到社会需求与传统划定规矩的影响。

  只管边沿盘算不管从手艺层面照样运用层面都将为伶俐都市的构建带来庞大时机,其生长历程也会面对手艺、运用以至执法、伦理层面的应战。

  边沿盘算手艺在伶俐都市运用中面对的主要应战包含以下三个方面。

  数据网络与存储应战。

  伶俐都市运用会发生大批的感知数据,这对边沿盘算体系的存储与盘算都提出应战。研讨报告显现,[9]一个人口100万的都市天天将发生180PB的数据,这些数据来自大众平安、大众卫生、大众设施和大众交通等方面。别的,将边沿盘算运用到伶俐都市的竖立,还会碰到数据一切权归属的执法问题。基于边沿盘算,大批数据被存储在边沿,并被应用到伶俐都市的种种运用中。然则,数据的发生者(或许具有者)很多情况下并不知道本身的数据(以至是隐私数据)被别人应用了。怎样从伦理或立法的角度,明了边沿盘算体系数据一切权的问题,是伶俐都市竖立的一大应战。

  差异化与可扩大效劳应战。

  差异化且可扩大的边沿盘算效劳治理体系设想是伶俐都市竖立的主要需求之一。将来的伶俐都市竖立估计将在网络边沿布置多个效劳,这些效劳将有差别的优先级。比方,一些症结的效劳,如大众平安和毛病报警,应当比一般效劳取得更早的处置惩罚。康健相干效劳,如摔倒检测或心力衰竭检测也应当比文娱等其他效劳具有更高的优先级。[10]与此同时,边沿盘算体系中可能有多个运用程序同享统一个数据源。一个运用程序失效或没有相应,可能会致使运用统一数据源的其他运用同时失效。上述体系运用断绝带来的应战能够经由历程引入布置或作废布置框架来处理。假如在装置运用程序之前操纵体系能够检测到争执,则能够正告用户并防止潜伏的接见问题。别的,怎样将用户的私有数据与第三方运用程序举行断绝也是断绝应战之一。

  数据隐私和平安应战。

  在网络的边沿,数据隐私平安庇护是最主要的一项效劳。采纳边沿盘算推进伶俐都市竖立,能够从感知到的运用数据中猎取大批隐私信息。跟着边沿装备上可用数据的增加和盘算才能的进步,边沿装备一样可能会遭到平安进击。[11]比方,经由历程对用电量或用水量的相识,能够很轻易推测出市民住房是不是空置。

  关于边沿数据平安和运用隐私问题的处理,依然存在庞大应战。以WiFi网络平安为例。在环球4.39亿运用无线衔接的家庭中,49%的WiFi网络是不平安的,而80%的家庭依然将路由器设置为默许暗码。关于大众WiFi热门,89%属于不平安的好处相干者,包含效劳供应商、体系和运用程序开发者以及终端用户。须要意想到,在网络边沿用户的隐私会在不被关照的情况下遭到损伤。用户或许运用须要边沿效劳器供应盘算资本,不可防止会将数据暂时存储在边沿,网络边沿高度动态的环境会运用户隐私和数据平安面对更大应战,现在还缺少有效东西来庇护网络边沿的数据隐私和平安。

  边沿盘算驱动的都市大众平安视频剖析案例

  作为视频数据的主要泉源之一,视频收集摄像头在都市各个角落随处可见。不仅云云,摄像头的数目还以每一年20%的增进率不停扩大范围,陪伴而来的是视频大数据衍生的视频剖析运用数目的飞速增进,都市大众平安场景下的视频剖析也随之吸收了学术界和工业界的注重力。在数据处置惩罚量急剧增进的背景下,怎样猎取视频中的有效信息,成为伶俐都市生长历程当中的症结目的,而智能视频剖析则是完成该目的的有效手腕,将决议着悉数伶俐都市的智能化程度。

  视频剖析使命每每会请求高准确率和低耽误以支持运用及时取得效果的需求,这就须要很强的盘算机能。现在的贸易摄像头,其自身的盘算机能还没法高效及时地支持其完成视频剖析使命。为了处理这个问题,提出了视频源与云连系的处理计划,将摄像头发生的视频流发送到盘算机能壮大的云端,再在云端完成视频剖析使命。然则,这带来分外的网络资本斲丧和网络耽误,对请求高及时性的视频剖析使命构成了很大的障碍。为了寻求更低的耽误,连系边沿盘算的处理计划应运而生。如图1所示,经由历程在间隔摄像头更近的边沿端完成部份或悉数的盘算使命,视频剖析体系以更低的带宽斲丧,完成更低的耽误以完成视频剖析使命。

图1 边沿盘算驱动的视频剖析运用示意图

  差别的视频剖析使命每每有着差别的机能需求。有些视频剖析使命是历久、延续举行的,比方统计车流量作为红绿灯延续时候的参考,对时延的需求就不会很高;而有些视频剖析使命则是须要在很短的时候内完成,比方车牌运用对准确率和时延的请求都邑很高。与此同时,视频剖析使命的机能会受很多要素影响,比方盘算资本(处置惩罚器范例,内存等)、视频流的参数(分辨率等)、视频剖析算法的模子等。假如供应的资本不足,可能会没法运转满足准确率需求的视频剖析算法,或许耽误太高,不能满足运用需求;假如供应的资本过量,又会构成糟蹋。

  所以,关于视频剖析体系,怎样合理地调理使命、分派资本,使体系能够在满足视频剖析使命需求的前提下有效应用资本,具有异常主要的研讨意义。

  而从架构方面而言,现有视频剖析体系关注的是怎样在差别条理之间、同条理的差别节点之间决议使命的实行位置,以完成盘算卸载从而进步悉数体系的机能表现。因为实际中存在很多体系架构、资本特性各不雷同的场景,有些事情提出了在特定场景下连系视频剖析使命特性与团体架构特性的调理战略,以进步体系机能。比方,关于一个负担多使命的摄像头,其发生的视频流每每会被用以实行多个差别的视频剖析运用(包含车流检测、失落儿童征采和逃逸车辆追踪等)。

  然则,这些视频剖析历程的实行流程在某些步骤上是雷同的,意味着能够应用这个特性去节约资本开支。多使命对统一台摄像头的视频流离别做目的检测,再基于目的检测效果来根据差别运用举行差别剖析,不可防止地会致使体系效力的下落。针对边沿盘算驱动的都市大众平安视频剖析,怎样高效兼并使命需求以及合理的设置边沿盘算资本是一个亟待处理的研讨课题。

  生长发起与瞻望

  在边沿盘算驱动伶俐都市生长历程当中,能够从以下几个途径动身提拔边沿盘算的运用效能和平安程度。夯实平安基本,完美边沿盘算平安保证体系。伶俐都市的竖立须要提拔都市基本信息网络、中心关键信息以及体系的平安可控程度,伶俐都市的竖立触及运用、平台、衔接、终端等多个条理,各方面存在差别的平安隐患。同时,陪伴边沿盘算在赋能伶俐都市历程的不停深切,运用层面、平台层面、网络层面、数据层面、终端层面等每一个层面的要挟和风险都有其独特性,任何一个层面的平安防备被打破都可能会带来不可预估的丧失。

  在边沿盘算赋能伶俐都市的历程中,须要不停完美平安保证体系以及平安防护机制,根据差别层面的特性,兼顾斟酌平安手艺、平安治理、平安运营等要素,设想制订个性化的平安划定规矩,设置布置针对防备全条理的定制化平安防护机制,为赋能伶俐都市夯实平安基本。

  对峙融会生长战略,研制边沿盘算标准规范体系。在边沿盘算赋能伶俐都市的历程中,须要主动相应政府主导,谐和有关各方研制一致的、科学合理的伶俐都市中边沿盘算手艺的运用标准规范体系,为各地举行伶俐都市竖立程度、程度和效益评价等供应根据,为有需求的部份地区竖立地区化的拓展以及定制化的评价指标体系供应基本,为综合剖析各地区伶俐都市计划竖立等供应一致维度。同时,针对差别手艺、政策等发生的异构海量数据、硬件装备、网络资本等异构信息,须要推进构建一个开放的、可扩大的、可伸缩的、能顺应都市各范畴需求动态变化的标准规范体系,将伶俐都市竖立生长推向深切。

  缭绕中心需求,打造开放的边沿盘算生态体系。伶俐都市是高新科技的载体,涵盖政务、园区、物流、交通、教诲、医疗等运用场景,须要多手艺、多产业深度融会。在边沿盘算赋能伶俐都市的历程中,须要打造充足开放的生态体系,能够融会边沿盘算、大数据、云盘算、区块链、人工智能等新手艺,吸收优良同伴,吸纳优良资本,缭绕伶俐都市中心需求,在市民、企业、都市治理等方面,有针对性地展开相符都市定位的特征运用,多方多角度介入配合竖立伶俐都市。

  构建完美监督机制,构成伶俐都市竖立的优越闭环。在边沿盘算赋能伶俐都市的历程中,须要遵照伶俐都市与边沿盘算手艺生长规律,做好顶层设想、搭建好体系化计划,讨论边沿盘算手艺在赋能伶俐都市历程当中的羁系问题,同步展开相干政策以及执法法规研讨,注重提防种种潜伏风险,构建科学合理的羁系监督机制,为完美平安保证体系、优化标准规范体系、竖立开放生态体系供应科学指引,构成优越闭环,增进边沿盘算手艺赋能下的伶俐都市可延续化生长。 

解释

[1]IDC, "The Digital Universe of Opportunities:Rich Data and the Increasing Value of the Internet of Things", EMC Digital Universe with Research & Analysis , April, 2014.

[2] 丁春涛、曹建农、杨磊等:《边沿盘算综述:运用,现状及应战》,《复兴通信手艺》,2019年第3期。

[3][10]Shi W, C ao J, Zhang Q, et al. "Edge computing: Vision and challenges", IEEE Internet ofThings Journal , 2016, 3(5), pp. 637-646.

[4]于文平:《〈2017~2018年中国物联网生长年度报告〉宣布》,《物联网手艺》,2018年第10期,第5~6页。

[5]Liu S, Liu L, Tang J, Yu B, Wang Y, ShiW, "Edge computing for autonomous driving: Opportunities and challenges",Proceedings of the IEEE , 2019, 107(8), pp. 1697-1716.

[6]Zhang Q, Sun H, Wu X, Zhong H,"Edge Video Analytics for Public Safety: A Review", Proceedingsof the IEEE , 2019, 107(8), pp.1675-1696.

[7] 施巍松、孙辉、曹杰、张权、刘伟:《边沿盘算:万物互联时期新型盘算模子》,《盘算机研讨与生长》, 2017年第5期,第907~924页。

[8][11]Sha K, Wei W, Yang T A, Wang Z, Shi W, "On security challenges and open issues in Internet of Things", Future Generation Computer Systems , 2018, 83, pp. 326-337.

[9]Cisco, "Cisco global cloud index:Forecast and methodology,2014–2019", White Paper , 2014.


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