1.1.2　边缘计算的产生背景

1.1.2.1　移动智能终端与物联网终端能力受限

近年来，信息技术不断推进终端设备的高速发展，移动智能终端和物联网（Internet of Things，IoT）终端是两种具有代表性的终端设备形态。

移动智能终端是移动互联网的访问入口，是用户的通信中心、消息中心、业务中心、多媒体中心和内容呈现中心，其形态不断向集成化、智能化等方向演进，承载着越来越广泛和丰富的移动互联网业务。

物联网终端负责将各类物体接入网络，感知和采集物理世界的各种信息，完成数据处理和传输，接收处理结果并执行指令，其形态不断向多模式、低功耗等方向发展，将越来越多的物体和越来越丰富的感知信息接入互联网。

移动智能终端和物联网终端均属于嵌入式设备，难以具有传统电子设备完善的计算处理、数据存储、网络传输和电量供应能力。嵌入式设备先天的资源受限情况形成了弱应用承载环境，主要表现为以下3个方面。

1）计算/存储能力受限。尽管嵌入式设备的处理器性能在不断提高，但由于受到设备尺寸与电池供电等因素的限制，嵌入式设备的计算和存储能力同桌面和服务器设备相比仍有很大差距，无法有效满足承载计算/数据密集型应用需求。

2）通信能力受限。嵌入式设备主要通过无线网络进行信息传输，少部分使用有线网络，受限于天线尺寸、电池供电和所处地点的复杂网络环境，通信质量不稳定，易随无线环境的变化而波动，难以始终满足网络应用的高速、高可靠通信需求。

3）能量供给能力受限。电池供电是嵌入式设备的主要能量供给方案，设备需要在任务本地处理耗能和续航时间之间做出权衡，因此，能量供给受限成为限制终端任务处理能力的瓶颈。

1.1.2.2　云管端架构的远距离集中处理模式

现有绝大多数移动互联网和物联网应用均建立在云管端架构（云-管道-终端）之上，即应用由终端部分和云端部分共同组成，而通信网络作为连接二者的管道，负责二者之间的信息交互。应用的正常运行需要终端和云端的协同配合，即终端侧负责信息采集和用户交互，网络负责数据传输，云端侧负责业务处理[2]。然而，云管端架构的远距离集中处理模式越来越难以满足大规模移动互联网和物联网业务愈发严苛的性能需求，其主要体现在以下3个方面。

1）云和端间距离远，传输时延过大。云服务器和终端设备之间的距离过远，交互信息需要经过接入网、承载网、核心网和互联网等多个网络转发，涉及排队、缓存、协议转换等过程，网络传输相对耗时过长，无法满足高实时性应用需求。

2）密集数据传输致使网络传输负载过大。对于数据密集型应用，大规模数据由终端采集上传至云服务器，会大幅增加网络传输负载，不仅会造成网络拥塞从而增加传输时延，而且会影响网络中的其他应用的数据传输。

3）集中式任务处理致使云端计算负载过大。对于计算密集型应用，来自终端的大量计算请求经由网络传输，最终汇聚至云服务器处理，这种集中式处理方式将大幅增加云端计算负载，影响服务性能。另外，云服务器故障、损坏等问题将造成全局服务中断，降低服务可靠性。

1.1.2.3　边缘计算及其功能

近年来终端应用在种类和数量上爆发式发展，其应用领域的广度和深度也得到了大幅拓展。持续膨胀的终端应用需求日益对终端设备和云管端架构的服务能力提出严峻挑战，各类计算密集、数据密集、通信密集等资源密集型应用对计算、存储和通信资源的要求在不断提升。然而，一方面，终端设备有限的计算能力、存储能力、通信能力和能量供给能力仍然将长期妨碍终端应用的发展；另一方面，传统的云管端架构难以适应未来大规模终端应用任务计算、数据传输和存储中的性能需求，将限制终端应用的规模化发展和性能优化提升。总而言之，用户对资源密集型终端应用的需求与终端有限资源可用性、云管端架构局限性之间的矛盾将日益加剧。

为了满足计算、存储和通信方面的服务需求，突破现有的技术矛盾，不仅需要充分利用终端的内部和外部资源，还需要借助云管端架构中各单元的配合。边缘计算是解决以上问题的有价值的手段之一，其核心思想是将计算、存储和服务能力放置于网络边缘节点（如蜂窝网络基站、Wi-Fi路由器、物联网网关、通信网络汇聚层服务器、现场指挥控制设备等），贴近用户终端，提供物理近距离（指边缘节点和终端间网络距离近）和场景近距离（指边缘节点和终端间业务场景距离近）服务，降低时延和能耗，实现多样化的边缘服务形式。边缘计算的主要功能如下。

1）计算卸载（Computation Offloading，又称计算迁移）。将终端的计算任务传输至边缘节点，边缘节点处理完毕后再将结果回传给终端，与任务在终端本地处理或传输至云服务器处理相比，计算卸载可有效降低终端任务计算时延。

2）数据缓存（Data Caching，又称数据迁移、数据卸载）。将云端数据下载至边缘节点，提供内容缓存服务，终端可直接访问边缘节点获取数据，与终端向云服务器请求数据相比，数据缓存可有效降低终端数据访问时延。

3）资源管理（Resource Management）。资源管理负责管理边缘节点和云边端网络架构中的所有通信、计算、存储等资源，完成计算卸载、数据缓存中的任务调度、服务和缓存放置、各类资源分配及服务定价等工作，实现系统性能、网络资源利用率及用户服务质量的提升。

一方面，边缘计算将任务从资源受限的终端内部迁移至资源相对丰富的边缘节点，通过终端内外部资源协同工作，有效改善终端的弱应用承载环境，增强终端能力——有效提高应用服务质量，提升应用运行效率，降低终端能耗。另一方面，边缘计算将云端的计算与存储资源由集中式云服务器向边缘节点分散，通过云服务器与边缘节点的协同工作，有效降低云服务器计算与存储负载及网络通信负载。

边缘计算是未来通信网络的基础性服务之一，成为运营商和消息服务提供商的重要业务增长点，在学术界和工业界均受到广泛关注。