云邊融合系統(tǒng)與應(yīng)用 相關(guān)資料

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的迅猛發(fā)展，我們正邁向一 個(gè)全新的數(shù)字化時(shí)代。在這個(gè)時(shí)代中，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、傳輸和處理正以前所未有的速度 和規(guī)模持續(xù)擴(kuò)展，而為了有效地應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，計(jì)算模式也在不斷演進(jìn)。云計(jì)算和邊 緣計(jì)算作為兩個(gè)重要的計(jì)算模式，分別是集中式計(jì)算和分布式計(jì)算的典型范式，然而， 它們各自在面對(duì)特定應(yīng)用場景時(shí)存在一些瓶頸和不足。
云計(jì)算在過去幾年中取得了顯著的成就，通過將數(shù)據(jù)和計(jì)算資源集中在云端，為 用戶提供了高度的可擴(kuò)展性、彈性和計(jì)算能力。然而，隨著數(shù)據(jù)量的迅速增加，傳統(tǒng) 的云計(jì)算模式在一些情況下面臨著網(wǎng)絡(luò)帶寬瓶頸、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、實(shí)時(shí)性要求等挑戰(zhàn)。 例如，在智能交通系統(tǒng)中，要求對(duì)大規(guī)模的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，傳統(tǒng)的云計(jì)算 模式可能無法滿足實(shí)時(shí)性的需求，從而影響交通流量的監(jiān)測和管理。
邊緣計(jì)算是為了解決云計(jì)算模式中的一些局限性而被提出的新型計(jì)算范式。邊緣 計(jì)算將計(jì)算和數(shù)據(jù)處理推向網(wǎng)絡(luò)的邊緣，將計(jì)算資源部署在離數(shù)據(jù)源更近的地方，從 而減少了數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延和網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。這對(duì)于一些對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場景（如工 業(yè)自動(dòng)化、智能制造等）具有重要意義。然而，邊緣計(jì)算也存在一些挑戰(zhàn)，如計(jì)算資 源有限、擴(kuò)展性受限等問題。
為了充分發(fā)揮云計(jì)算和邊緣計(jì)算的優(yōu)勢，云邊融合系統(tǒng)與應(yīng)用嶄露頭角。云邊融 合系統(tǒng)將云計(jì)算和邊緣計(jì)算相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置、數(shù)據(jù)的智能處理和實(shí)時(shí) 決策。通過將數(shù)據(jù)處理和計(jì)算任務(wù)在云端和邊緣之間進(jìn)行分配，云邊融合系統(tǒng)可以在 滿足實(shí)時(shí)性需求的同時(shí)，兼顧計(jì)算能力和數(shù)據(jù)隱私等問題。
本書旨在深入研究云邊融合系統(tǒng)與應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)、架構(gòu)設(shè)計(jì)和應(yīng)用場景。具體 而言，我們將分析云邊融合系統(tǒng)在數(shù)據(jù)處理、資源調(diào)度、安全性等方面的實(shí)現(xiàn)機(jī)制和 挑戰(zhàn)，通過案例分析展示其在智能城市、健康醫(yī)療、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域的應(yīng)用前景。同 時(shí)，我們也將探討云邊融合系統(tǒng)未來可能的發(fā)展趨勢，以期為構(gòu)建更加智能、高效和 可靠的計(jì)算環(huán)境提供有益的參考。
在接下來的章節(jié)中，我們將逐步深入探討云邊融合系統(tǒng)與應(yīng)用的各個(gè)方面，希望 通過本書的研究，能夠?yàn)橥苿?dòng)數(shù)字化時(shí)代的發(fā)展和應(yīng)用提供一些新的思路和方法。

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的迅猛發(fā)展，我們正邁向一 個(gè)全新的數(shù)字化時(shí)代。在這個(gè)時(shí)代中，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、傳輸和處理正以前所未有的速度 和規(guī)模持續(xù)擴(kuò)展，而為了有效地應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，計(jì)算模式也在不斷演進(jìn)。云計(jì)算和邊 緣計(jì)算作為兩個(gè)重要的計(jì)算模式，分別是集中式計(jì)算和分布式計(jì)算的典型范式，然而， 它們各自在面對(duì)特定應(yīng)用場景時(shí)存在一些瓶頸和不足。

云計(jì)算在過去幾年中取得了顯著的成就，通過將數(shù)據(jù)和計(jì)算資源集中在云端，為 用戶提供了高度的可擴(kuò)展性、彈性和計(jì)算能力。然而，隨著數(shù)據(jù)量的迅速增加，傳統(tǒng) 的云計(jì)算模式在一些情況下面臨著網(wǎng)絡(luò)帶寬瓶頸、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、實(shí)時(shí)性要求等挑戰(zhàn)。 例如，在智能交通系統(tǒng)中，要求對(duì)大規(guī)模的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，傳統(tǒng)的云計(jì)算 模式可能無法滿足實(shí)時(shí)性的需求，從而影響交通流量的監(jiān)測和管理。

邊緣計(jì)算是為了解決云計(jì)算模式中的一些局限性而被提出的新型計(jì)算范式。邊緣 計(jì)算將計(jì)算和數(shù)據(jù)處理推向網(wǎng)絡(luò)的邊緣，將計(jì)算資源部署在離數(shù)據(jù)源更近的地方，從 而減少了數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延和網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。這對(duì)于一些對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場景（如工 業(yè)自動(dòng)化、智能制造等）具有重要意義。然而，邊緣計(jì)算也存在一些挑戰(zhàn)，如計(jì)算資 源有限、擴(kuò)展性受限等問題。

為了充分發(fā)揮云計(jì)算和邊緣計(jì)算的優(yōu)勢，云邊融合系統(tǒng)與應(yīng)用嶄露頭角。云邊融 合系統(tǒng)將云計(jì)算和邊緣計(jì)算相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置、數(shù)據(jù)的智能處理和實(shí)時(shí) 決策。通過將數(shù)據(jù)處理和計(jì)算任務(wù)在云端和邊緣之間進(jìn)行分配，云邊融合系統(tǒng)可以在 滿足實(shí)時(shí)性需求的同時(shí)，兼顧計(jì)算能力和數(shù)據(jù)隱私等問題。

本書旨在深入研究云邊融合系統(tǒng)與應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)、架構(gòu)設(shè)計(jì)和應(yīng)用場景。具體 而言，我們將分析云邊融合系統(tǒng)在數(shù)據(jù)處理、資源調(diào)度、安全性等方面的實(shí)現(xiàn)機(jī)制和 挑戰(zhàn)，通過案例分析展示其在智能城市、健康醫(yī)療、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域的應(yīng)用前景。同 時(shí)，我們也將探討云邊融合系統(tǒng)未來可能的發(fā)展趨勢，以期為構(gòu)建更加智能、高效和 可靠的計(jì)算環(huán)境提供有益的參考。

在接下來的章節(jié)中，我們將逐步深入探討云邊融合系統(tǒng)與應(yīng)用的各個(gè)方面，希望 通過本書的研究，能夠?yàn)橥苿?dòng)數(shù)字化時(shí)代的發(fā)展和應(yīng)用提供一些新的思路和方法。

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2024/10/18

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云邊融合系統(tǒng)與應(yīng)用

1.1 背景介紹及意義

在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，信息技術(shù)的快速發(fā)展和普及，促使各行各業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)處理、實(shí) 時(shí)性和智能化的需求不斷增加。移動(dòng)設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備以及各種傳感器等設(shè)備不斷產(chǎn) 生著大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了從環(huán)境信息到用戶行為的方方面面。同時(shí)，隨著人 工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的進(jìn)步，人們對(duì)于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、智能決策以及對(duì)未來趨勢 的預(yù)測能力有了更高期望。

然而，傳統(tǒng)的集中式計(jì)算模式在處理這些數(shù)據(jù)時(shí)可能面臨一系列挑戰(zhàn)。云計(jì)算雖 然在提供高度的計(jì)算能力和存儲(chǔ)資源方面表現(xiàn)出色，但由于數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)延和網(wǎng)絡(luò)帶 寬的限制，對(duì)于某些實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場景可能顯得不太適用。同時(shí)，對(duì)于涉及 大規(guī)模數(shù)據(jù)隱私的場景，將數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)在云端可能會(huì)引發(fā)一些安全性和隱私性的顧 慮。邊緣計(jì)算模式由于將計(jì)算資源部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣，可以降低數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延，但在處 理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜計(jì)算任務(wù)方面可能存在性能瓶頸。

在這樣的背景下，云邊融合系統(tǒng)與應(yīng)用應(yīng)運(yùn)而生，它融合了云計(jì)算和邊緣計(jì)算的 優(yōu)勢，旨在彌補(bǔ)各自的不足，為各行各業(yè)提供更加靈活、高效、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理和智 能決策方式。云邊融合系統(tǒng)可以將數(shù)據(jù)處理任務(wù)智能地分配到云端和邊緣節(jié)點(diǎn)，以實(shí) 現(xiàn)實(shí)時(shí)性需求和計(jì)算能力的平衡。在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，不僅可以降低數(shù) 據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)延，還可以減輕云端的計(jì)算負(fù)擔(dān)，提高系統(tǒng)的整體性能。

此外，云邊融合系統(tǒng)還有助于解決大規(guī)模數(shù)據(jù)隱私和安全性的問題。敏感數(shù)據(jù)可 以在邊緣進(jìn)行本地處理，減少了敏感信息在網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，云邊融合系統(tǒng) 也為智能化應(yīng)用的開發(fā)和部署提供了更為便捷的平臺(tái)，開發(fā)人員可以充分利用云邊融 合系統(tǒng)的計(jì)算能力和資源，快速構(gòu)建智能化的應(yīng)用程序。

在工業(yè)制造、智能交通、智能城市、醫(yī)療健康等領(lǐng)域，云邊融合系統(tǒng)都具有重要 的應(yīng)用價(jià)值。它可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測、預(yù)測分析、智能優(yōu)化等功能，為各行各業(yè)帶來更 高效、智能的管理和決策支持。因此，研究和探索云邊融合系統(tǒng)與應(yīng)用，對(duì)于推動(dòng)數(shù) 字化時(shí)代的發(fā)展，提升產(chǎn)業(yè)競爭力，具有深遠(yuǎn)的意義與價(jià)值。

總之，云邊融合系統(tǒng)與應(yīng)用在數(shù)據(jù)處理、實(shí)時(shí)性和智能決策方面的優(yōu)勢，將為各 行各業(yè)帶來新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。通過深入研究云邊融合系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)、架構(gòu)設(shè)計(jì)和應(yīng) 用場景，我們有望為構(gòu)建更加智能、高效和可靠的計(jì)算環(huán)境，開創(chuàng)全新的發(fā)展前景。

1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

目前，國內(nèi)外針對(duì)云邊融合系統(tǒng)與應(yīng)用的研究大多數(shù)集中在物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、

智能交通、安全監(jiān)控等諸多領(lǐng)域的應(yīng)用場景上。在智能制造領(lǐng)域，研究者致力于將云 邊融合系統(tǒng)應(yīng)用于制造過程中的數(shù)據(jù)采集、實(shí)時(shí)監(jiān)測和生產(chǎn)調(diào)度。例如，在邊緣設(shè)備 上通過數(shù)據(jù)處理實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線的實(shí)時(shí)監(jiān)控，優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。 隨著城市化進(jìn)程的加速，云邊融合系統(tǒng)在智能交通和城市管理方面得到廣泛應(yīng)用。研 究者通過將交通信號(hào)數(shù)據(jù)、車輛定位等信息進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，實(shí)現(xiàn)智能交通流量控制、擁 堵預(yù)測以及城市規(guī)劃。在醫(yī)療健康領(lǐng)域，云邊融合系統(tǒng)用于實(shí)現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程采集和 監(jiān)測。研究者探索如何通過邊緣設(shè)備對(duì)患者生理數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程醫(yī)療診斷 和治療方案的優(yōu)化。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，國內(nèi)外研究關(guān)注云邊融合系統(tǒng)在農(nóng)作物生長監(jiān)測、灌 溉管理等方面的應(yīng)用。此外，云邊融合系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)氣象數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和分析，為農(nóng) 業(yè)生產(chǎn)提供數(shù)據(jù)支持。國內(nèi)外研究也關(guān)注云邊融合系統(tǒng)在環(huán)境保護(hù)和氣象學(xué)領(lǐng)域的應(yīng) 用，通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和分析，實(shí)現(xiàn)氣候變化、空氣質(zhì)量等環(huán)境指標(biāo)的監(jiān)測和預(yù)測。

1.2.1 云邊融合環(huán)境下的服務(wù)優(yōu)化部署

目前，針對(duì)云邊融合環(huán)境下的主要研究目的是對(duì)時(shí)延、能耗、成本和服務(wù)質(zhì)量等 指標(biāo)的優(yōu)化。通過對(duì)問題本身的優(yōu)化或者對(duì)現(xiàn)有算法的改進(jìn)從而達(dá)到服務(wù)部署的優(yōu)化。

時(shí)延指標(biāo)的優(yōu)化方面，Ren 等人［1］提出了云邊協(xié)同中在計(jì)算資源約束的條件下建 立時(shí)延最小化模型，分析了在傳統(tǒng)云計(jì)算中的網(wǎng)絡(luò)擁塞和長延遲的特殊場景，該模型 中將服務(wù)部署的問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)凸優(yōu)化函數(shù)，并利用凸優(yōu)化理論得到計(jì)算資源分配最 佳策略。Chen 等人［2］對(duì)特定類型的服務(wù)提出部署方案，充分考慮到了不同類型服務(wù) 對(duì)于資源需求是有差異的這一特征，針對(duì)云邊協(xié)同的邊緣側(cè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸過程中存 在巨大的傳輸延遲而影響整個(gè)系統(tǒng)的性能的問題，以減少傳輸時(shí)延為優(yōu)化目標(biāo)，提出 了一種混合模擬退火蟻群算法的啟發(fā)式算法用于在云邊協(xié)同系統(tǒng)中部署物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)密 集型服務(wù)。除此之外，有研究人員也考慮到了服務(wù)類型的多樣性，為滿足更多用戶對(duì) 不同類型服務(wù)部署的需求，將服務(wù)部署時(shí)延作為最優(yōu)目標(biāo)并對(duì)其建模，提出了一種基 于分布式深度學(xué)習(xí)的邊緣云上服務(wù)部署的方案。該研究對(duì)服務(wù)進(jìn)行類別劃分，將服務(wù) 部署到提供該資源的邊緣云上，從而能使資源利用率最大化。除對(duì)服務(wù)類別進(jìn)行劃分 以外，目前還有一些研究是圍繞通過對(duì)邊緣側(cè)虛擬機(jī)和服務(wù)器的調(diào)度實(shí)現(xiàn)服務(wù)部署時(shí) 延最小化的目標(biāo)。比如，有研究人員研究的是針對(duì)邊緣節(jié)點(diǎn)和云數(shù)據(jù)中心的服務(wù)部署， 主要是解決網(wǎng)絡(luò)高時(shí)延和服務(wù)低時(shí)延高傳輸速率需求之間的矛盾，通過部署服務(wù)器的 方式，采用 FFS IPFS 算法來實(shí)現(xiàn)時(shí)延最小化的優(yōu)化目標(biāo)。Chen 等［2］研究的則是在邊 緣云服務(wù)器放置預(yù)算有限的情況下，在全部邊緣云的服務(wù)器上租用有限的資源，并提 出了一種全新的結(jié)合上下文內(nèi)容的多臂賭博機(jī)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行服務(wù)部署，通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn) 這種部署策略有效地降低了時(shí)延。在一些新興應(yīng)用場景中，有研究人員首先構(gòu)建了一 種云邊融合的智能物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，然后建立了關(guān)于邊緣節(jié)點(diǎn)之間的傳輸數(shù)據(jù)總處理時(shí)間

云邊融合系統(tǒng)與應(yīng)用 作者簡介

畢敬，北京工業(yè)大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師。長期致力于復(fù)雜大數(shù)據(jù)計(jì)算與分析、云邊資源協(xié)同與優(yōu)化領(lǐng)域的理論方法和關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新研究。主持承擔(dān)了多項(xiàng)國家和省部級(jí)項(xiàng)目，包括國家自然科學(xué)基金委面上和青年項(xiàng)目、“十三五”科技部水體污染控制與治理科技重大專項(xiàng)子課題等。擔(dān)任IEEE高級(jí)會(huì)員、IEEE系統(tǒng)、人與控制論學(xué)會(huì)WiE和TAB CDI委員會(huì)秘書長、多個(gè)IEEE期刊及國際會(huì)議副主編、專題分會(huì)主席及程序委員會(huì)委員等工作。

苑海濤，副教授，碩士生導(dǎo)師，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與建模仿真系副主任，全球前2%頂尖科學(xué)家、小米青年學(xué)者、北京航空航天大學(xué)青年拔尖人才、北航優(yōu)秀碩士論文指導(dǎo)教師，美國新澤西理工學(xué)院計(jì)算機(jī)工程博士、北京航空航天大學(xué)控制科學(xué)與工程博士。