通过雾计算和边缘计算完成云计算丨边缘计算阅读周

 
 
通过雾计算和边缘计算完成云计算
 
 
 
雾计算和边缘计算FEC(Fog and Edge Computing)通过填补云和物的差距以提供服务连续性来完成物联网中的云计算。本文将描述FEC的优势并讨论它如何实现这些优势。
 
 
 
01
 FEC的优势:SCALE
 
 

 

 
FEC提供了五大优势(SCALE),包括安全(security)、认知(cognition)、敏捷(agility)、低延迟(latency)和高效率(efficiency)。
 
1. 安全
FEC为物联网设备提供额外的安全性,以保证交易的安全性和可信赖性。例如,现在部署在户外环境中的无线传感器经常需要远程的无线信源编码更新以解决与安全相关的问题。然而,由于动态环境因素,如信号强度不稳定、中断、带宽约束等,远程中央后端服务器可能面临着快速执行更新的挑战,因此增加了受到网络安全攻击的机会。另一方面,如果FEC设备可用,则后端可以通过各种FEC节点从整个网络中配置最佳路由路径,以对无线传感器快速执行软件安全更新。
 
2. 认知
FEC使客户能够意识到在何时何地部署计算、存储和控制功能,从而支持自主决策。从本质上讲,FEC的意识涉及大量自我适应、自我组织、自我修复、自我表达等机制,它将物联网设备的角色从被动转变为主动智能设备,使其能够持续运行并对客户需求做出响应,而无须依赖远程云端的决定。
 
3. 敏捷
FEC增强了大范围物联网系统部署的敏捷性。与现有的依赖大型业务持有者来建立、部署和管理基础架构的公用云服务业务模式相比,FEC为个人和小型企业提供了使用通用开放软件接口或开放软件开发工具包(SDK)来提供FEC服务的机会。例如,ETSI的MEC标准和独立雾(Indie Fog)商业模式将加速物联网基础设施的大范围部署。
 
4. 低延迟
FEC可为需要超低延迟的应用程序提供快速响应。具体地,在许多无处不在的应用程序和工业自动化中,系统需要以数据流的形式连续收集和处理传感数据,以便识别事件并及时执行操作。显然,通过应用FEC,这些系统能够支持时间敏感的功能。此外,FEC具有软件化的特征,其中物理设备的行为可由远程中心服务器使用软件抽象进行完整配置,这为物联网设备的快速重新配置提供了高度灵活的平台。
 
5. 高效率
通过提高性能和降低不必要的成本,FEC可改善CIoT的效率。例如,通过应用FEC,医疗保健或老年护理系统可以将许多任务分配给医疗保健传感器的互联网网关设备并利用这些网关设备执行传感数据分析任务。理想情况下,由于该过程发生在数据源附近,因此系统可以更快地生成结果。此外,由于系统利用网关设备来执行大部分任务,因此大大降低了输出通信带宽的不必要成本。
 
 
 
02
 FEC如何实现SCALE五大优势:通过SCANC
 
 

 

 
为了回答FEC如何提供上述优势的问题,我们将描述使能FEC设备(FEC节点,见图1.2)支持的五种基本机制。这些机制可以被称为SCANC,分别对应存储(storage)、计算(compute)、加速(acceleration)、组网(networking)和控制(control)。
 

 
 
1. 存储
FEC中的存储机制对应于FEC节点处的临时数据存储和高速缓存,以便改善信息或内容传递的性能。例如,内容服务提供商可以在最接近其客户的FEC节点处执行多媒体内容高速缓存,以便提高体验质量。此外,在车联网场景中,连网车辆可以利用路边的FEC节点获取并分享车辆不断收集的信息。
 
2. 计算
FEC节点主要在两种模型中提供计算机制—基础设施或平台即服务(I/PaaS)和软件即服务(SaaS)。通常,FEC提供商基于两种方法提供I/PaaS—虚拟机管理程序(VM)或容器引擎(CE),这使得FEC客户端能够在FEC节点中托管的沙箱环境部署所需的定制软件。除了I/PaaS之外,SaaS在FEC服务提供方面也很有前途。
 
例如,SaaS提供商可以提供两种类型的服务—按需数据处理(ODP)和上下文即服务(CaaS)。具体而言,基于ODP的服务具有预先安装的方法,这些方法可以以请求/响应的方式处理从客户端发送的数据。而基于CaaS的服务则能够提供定制的数据提供方法,其中FEC节点可以收集和处理数据以为其客户生成有意义的信息。
 
3. 加速
FEC通过关键概念(可编程)提供加速。从根本上说,FEC节点在两个方面支持加速—网络加速和计算加速。
 
● 网络加速。最初,大多数网络运营商都有自己的消息路由路径配置,客户端无法请求自己的自定义路由表。例如,东欧的互联网服务提供商(ISP)可能有两条路由路径,这些路径具有不同的延迟以到达位于中欧的Web服务器,而分配给客户端的路径由ISP的负载平衡设置决定,该设置在许多情况并不是客户端的最佳选择。另一方面,FEC支持基于网络虚拟化技术的网络加速机制,使FEC节点能够并行操作多个路由表,并实现软件定义网络(SDN)。因此,FEC节点的客户端可以为其应用程序配置定制的路由路径,以实现最佳的网络传输速度。
 
● 计算加速。雾计算的研究人员设想FEC节点将通过利用先进的嵌入式处理单元,如图形处理单元(GPU)或现场可编程门阵列(FPGA)单元来提供计算加速[8]。具体而言,利用GPU来提升复杂算法的运行速度已成为一般云计算的常用方法。因此,可以预见FEC提供商还可以提供包含中高性能的独立GPU设备。此外,FPGA单元允许用户在其上重新部署程序代码,以便改进或更新主机设备的功能。特别是传感器技术研究人员[20]已经在很长一段时间内利用FPGA进行传感器的运行时重新配置。此外,与GPU相比,FPGA有可能成为更加节能的方法,通过允许客户端在FEC节点配置其定制代码,进而提供所需的加速。
 
4. 组网
FEC的组网涉及垂直和水平连接。垂直网络将物和云与IP网络互连,而水平网络在网络信号和协议中可以是异构的,这取决于FEC节点支持的硬件规范。
 
● 垂直网络。FEC节点使用基于IP网络的标准协议,例如基于请求/响应的TCP / UDP套接字、HTTP、互联网工程任务组(IETF)–约束应用协议(CoAP)或基于发布–订阅的可扩展通信和表示协议(XMPP)、OASIS–高级消息队列协议(AMQP, ISO/IEC 19464)、消息队列遥测传输(MQTT,ISO/IEC PRF 20922)等启用垂直网络。具体地,物联网设备可以操作服务器端功能(例如CoAP服务器),充当云代理的FEC节点从设备收集数据,然后将数据转发到云。此外,FEC节点还可以作为基于发布–订阅的协议的消息代理来操作,该协议允许物联网设备将数据流发布到FEC节点并使云后端能够订阅来自FEC节点的数据流。
 
● 水平网络。考虑到诸如能效或网络传输效率的各种要求,物联网系统通常使用异构的、经济的组网方法。例如智能家居、智能工厂和车联网通常在物联网设备上使用蓝牙、ZigBee(基于IEEE 802.15.4)和Z-Wave,并将它们连接到IP网络网关,以实现设备和后端云间的连接。通常,IP网络网关设备是托管FEC服务器的理想实体,因为它们能与具有各种信号的物联网设备连接。例如,云可以请求车联网中托管的FEC服务器使用ZigBee与路边物联网设备通信,以便收集分析实时交通情况所需的环境信息。
 
5. 控制
FEC支持的控制机制包括四个基本类型:部署、驱动、调解和安全。
 
● 部署控制允许客户端动态执行可自定义的软件程序部署。此外,客户端可以配置FEC节点以控制FEC节点应该执行哪个程序以及何时应该执行它。另外,FEC提供商还可以提供完整的FEC网络拓扑作为服务,允许客户端将其程序从一个FEC节点移动到另一个FEC节点。此外,客户端还可以控制多个FEC节点以实现其应用程序的最佳性能。
 
● 执行控制是一种由硬件规范以及FEC节点和连接的设备之间的连接支持的机制。具体来说,云可以将某些决策委托给FEC节点,由FEC节点直接控制物联网设备的行为,而不是云和设备直接进行交互。
 
 调解控制指的是FEC与不同方拥有的外部实体的交互能力。特别地,由不同服务提供商支持的连网车辆可以彼此通信,尽管它们最初可能没有共同的协议。利用FEC节点的软件化功能,车辆可以通过按需软件更新来增强其互操作性。
 
● 安全控制是FEC节点的基本要求,其允许客户端控制在FEC节点上运行的虚拟化运行环境的身份验证、授权、认证和保护。
 
 
 
雾计算和边缘计算的层次结构
 

 

 

一般而言,从核心网络中心云的角度来看,CIoT系统可以在三个边缘层部署FEC服务器—内边缘、中边缘和外边缘(见图1.3)。在本节,我们将总结每一层的特征。

 

 
 

1 内边缘

 

内边缘(也被称为近边缘[4])对应于企业、ISP、演进分组核心(EPC)的数据中心和城域网(MAN)在全国、全州和区域范围内的广域网(WAN)。最初,内边缘的服务提供商仅提供将本地网络连接到全球互联网的基础设施。然而,最近提高Web服务的体验质量(QoE)的需求激发了WAN的网络数据中心的地理分布式缓存和处理机制。例如,在商业服务方面,谷歌边缘网络(peering.google.com)与ISP合作,在ISP的数据中心部署数据服务器,以提高谷歌云服务的响应速度。此外,许多ISP(例如AT&T、Telstra、Vodafone、Deutsche Telekom等)意识到许多本地企业需要低延迟云,因此,它们在国内提供本地云。基于雾计算的参考架构[8],基于WAN的云数据中心可被视为内边缘的雾。

 

 

2 中边缘

 

中边缘对应于最常理解的FEC环境,FEC由两种类型的网络组成—局域网(LAN)和蜂窝网络。总而言之,LAN包括以太网、无线LAN(WLAN)和校园区域网络(CAN)。蜂窝网络由宏蜂窝、微蜂窝、微微蜂窝和毫微微蜂窝组成。明确地说,中边缘涵盖了用于托管FEC服务器的各种设备。

 

 

2.1 局域网

 

思科的研究[7]引入的雾计算架构利用互联网网关设备(例如Cisco IR829工业集成路由器)提供与公用云服务类似的模型,其中网关设备提供了允许其支持前面提到的FEC机制的虚拟化技术。此外,将FEC节点部署在位于LAN或CAN的相同子网内(即在物联网设备和计算机之间的一跳范围内)的启用虚拟化技术的服务器计算机上也是理想的解决方案。通常,这种方法也被称为本地云、本地数据中心或微云。

 

 

2.2 蜂窝网络

 

提供FEC机制的想法源自已在各种蜂窝网络中使用的现有网络虚拟化技术。一般而言,大多数发达城市都拥有广泛的蜂窝网络覆盖,这些网络由多种类型的BTS提供,这些BTS是路边FEC主机的理想部署设备,从而满足各种需要对实时数据流进行快速处理和响应的移动物联网用例需求(如车联网、移动医疗保健,以及虚拟现实或增强现实)。当前,诺基亚、ADLink和华为等主要电信基础设施和设备供应商已开始提供使能MEC的硬件和基础设施解决方案。因此,可以预见,在不久的将来,基于蜂窝网络的FEC将可广泛应用于相关设备,从宏蜂窝和微蜂窝BTS到诸如微微蜂窝和毫微微蜂窝[21]基站的室内蜂窝扩展设备。

 

 

3. 外边缘

 

外边缘,也被称为极端边缘、远边缘或薄雾[14-16],代表物联网网络的前端,它包括三种类型的设备—受限设备、集成设备和 IP网关设备。

 

 

3.1 受限设备

 

诸如传感器或执行器的受限设备通常由具有非常有限的处理和存储能力的微控制器控制。例如,Atmel ATmega328单片机微控制器,即Arduino Uno Rev3的CPU,仅具有20MHz的处理能力和32KB的闪存。通常,物联网管理员不希望将复杂任务部署到此类设备上。然而,由于当今无线传感器和执行器的现场可编程能力,物联网系统可以始终动态和远程地更新或重新配置设备的程序代码。明确地说,这种机制赋予受限的物联网设备自我意识,并激发了薄雾计算学科[14],它强调物联网设备对互相之间交互和协作的自我管理能力,以实现不依赖远程云进行操控的高度自动化的机器对机器(M2M)环境。

 

 

3.2 集成设备

 

这些设备由具有良好处理能力的处理器操控。此外,集成设备在组网(例如,Wi-Fi和蓝牙连接)、嵌入式传感器(例如陀螺仪、加速器)和适当的存储内存方面具有许多嵌入式功能。通常,ARM(Acorn RISC Machine)、基于CPU的智能手机和平板电脑(例如Android OS、iOS设备)是集成设备中最具成本效益的商业产品。它们既可以执行传感任务,也可以通过中边缘设施与云进行交互。虽然集成设备可能在操作系统环境方面存在约束,这降低了在其上部署虚拟化平台的灵活性,但考虑到集成设备中ARM CPU和嵌入式传感器的快速发展,可以预见在不久的将来,基于虚拟化的FEC将在集成设备上可用。总体上,在这个阶段,一些平台,如Apache Edgent(edgent.apache.org)或Termux(termux.com),为集成设备上实现FEC提供了有前景的途径。

 

 

3.3 IP网关设备

 

集线器或IP网关设备充当受限设备和中边缘设备之间的中介。通常,出于提升无线通信能效的目的,许多受限设备不在IP网络中操作,这是由于IP网络通常需要能量密集型Wi-Fi(例如IEEE 802.11g/n/ac)。相反,受限设备使用能耗较少的协议进行通信,例如蓝牙、IEEE 802.15.4(例如ZigBee)或Z-Wave。此外,由于低能耗通信协议不直接与IP网络连接,因此系统将使用IP网关设备来中继受限设备和互联网网关(例如路由器)之间的通信消息。因此,后端云能够与前端受限设备进行交互。通常,基于Linux操作系统的IP网关设备(如Prota的集线器(prota.info)、Raspberry Pi或ASUS Tinker Board)可以轻松托管Docker Containers Engine等虚拟化环境。因此,通常会看到一些研究项目[22-24]已经将IP网关设备用作FEC节点。

 
 
 
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以上内容节选自机械工业出版社的新书雾计算与边缘计算:原理及范式本书对驱动雾计算和边缘计算的前沿应用程序和架构进行了全面概述,同时重点介绍了潜在的研究方向和新兴技术。