边缘计算开源平台

边缘计算中的边缘是指网络边缘上的计算和存储资源. 这里的网络边缘与数据中心相对，就地理距离和网络距离而言，它离用户更近. 作为一种新的计算范例，边缘计算将计算任务部署在靠近数据生成源的网络边缘，利用边缘资源为用户提供大量服务或功能接口，从而大大减少了上载到网络的数据量. 云数据中心和缓解网络带宽压力，同时可以更好地解决数据安全和隐私问题.

在边缘计算环境中，数据是异构的，数据量很大. 数据处理的应用程序是多种多样的. 与不同应用程序相关联的计算任务并不相同，并且计算任务的管理量很大. 复杂性以及简单的中间件软件结构无法有效地保证计算任务的可行性，应用程序的可靠性以及资源利用率的最大化. 同时，针对不同应用或场景的边缘计算系统的功能也有所不同. 因此，边缘计算平台对边缘计算领域的发展具有重要的意义和影响.

边缘计算系统是一种分布式系统范例. 在特定的实现过程中，它需要降落在计算平台上. 每个边缘平台如何相互协作以提高效率，如何实现资源的最大利用以及如何设计边缘计算平台，系统和接口构成了挑战. 例如，网络边缘的计算，存储和网络资源众多，但分散在空间中. 如何以统一的方式组织和管理这些资源是一个需要解决的问题. 在边缘计算（尤其是物联网）的上下文中，诸如传感器之类的数据源具有多种软件和硬件以及传输协议. 如何方便有效地从数据源收集数据也是要考虑的问题. 另外，在网络边缘的计算资源不丰富的情况下，如何有效地完成数据处理任务也是需要解决的问题.

当前，边缘计算平台的发展正在蓬勃发展. 由于存在不同的问题，每个边缘计算平台的设计各不相同，但并不会失去其通用性. 边缘计算平台的通用功能框架如图1所示. 在此框架中，资源管理功能用于管理网络边缘的计算，网络和存储资源. 设备访问和数据收集功能分别用于访问设备和从设备获取数据. 安全管理用于确保设备数据的安全性. 平台管理功能用于管理设备以及监视和控制边缘计算应用程序的操作.

图1-边缘计算平台的通用功能框架

可以从以下几个方面比较和分析边缘计算平台之间的差异:

（1）设计目标. 边缘计算平台的设计目标反映了它要解决的问题领域，并且对该平台的系统结构和功能设计有重要影响.

（2）目标用户. 在现有的边缘计算平台中，某些平台提供给网络运营商以部署边缘云服务，而某些边缘计算平台没有限制. 普通用户可以在边缘设备上部署和使用它们.

（3）可伸缩性. 为了满足用户应用程序动态添加和删除的需求，边缘计算平台需要具有良好的可伸缩性. 当前，虚拟机技术和容器技术通常用于支持可伸缩性.

（4）系统特征. 针对不同应用领域的开源边缘计算平台具有不同的特征，这些特征可以为不同边缘计算应用的开发或部署带来便利.

（5）应用场景: 常见的应用领域包括各种场景，例如智能交通，智能工厂和智能家居，以及增强现实（AR）/虚拟现实（VR）应用，边缘视频处理和无人驾驶汽车等. 对响应延迟敏感的应用方案.

根据边缘计算平台的设计目标和部署方法，当前的边缘计算开源平台可分为三类: 用于物联网的边缘计算开源平台，用于物联网的边缘计算开源平台. 边缘云服务和云边缘融合边缘计算的开源平台.

用于物联网的开源边缘计算平台，致力于解决物联网应用程序的开发和部署中的问题，例如设备访问方法的多样性. 这些平台部署在网关，路由器和交换机等边缘设备上，以提供对IoT边缘计算应用程序的支持. 代表性平台是Linux基金会发布的EdgeXFoundry和Apache软件基金会发布的Apache Edgent.

EdgeXFoundry是用于工业IoT边缘计算开发的标准化互操作性框架，部署在路由器和交换机等边缘设备上，为各种传感器，设备或其他IoT设备提供即插即用功能并对其进行管理，然后收集和分析其数据，或导出到边缘计算应用程序或云计算中心进行进一步处理. EdgeXFoundry解决的问题是物联网设备的互操作性. 当前，具有大量设备的物联网产生大量数据，并且迫切需要与边缘计算应用程序结合. 但是，物联网的硬件和软件以及访问方法的多样性给数据访问功能带来了困难，并影响了边缘计算应用程序的部署. EdgeXFoundry的主要目的是简化和标准化工业物联网边缘计算的架构，并围绕可互操作的组件创建一个生态系统.

图2显示了EdgeX Foundry的体系结构. 图的底部是“南侧”，是指所有IoT设备和与这些设备，传感器或其他IoT设备直接通信的边缘网络. 在图的顶部是“北侧”，它是指云计算中心或企业系统，以及与云中心通信的网络部分. 南侧是数据生成的源，而北侧则从南侧收集数据并存储，汇总和分析数据. 如图2所示，EdgeXFoundry位于南侧和北侧之间，由一系列微服务组成. 这些微服务可以分为4个服务层和2个底层增强系统服务. 微服务通过一组通用的Restful应用程序编程接口（API）进行通信.

图2: EdgeXFoundry的体系

BACNET: 楼宇自动化和控制网络

BLE: 低功耗蓝牙

MQTT: 遥测消息队列的传输

OPC-UA: OPC统一框架

REST: RESTful应用程序编程接口

SDK: 软件开发套件

SNMP: 简单网络管理协议

虚拟: 虚拟设备

（1）设备服务层. 设备服务层主要提供设备访问功能，由多个设备服务组成. 每个设备服务都是用户根据设备服务软件开发工具包（SDK）编写和生成的微服务. EdgeXFoundry使用设备文件来定义有关南侧设备的信息，包括源数据格式，存储在EdgeXFoundry中的数据格式以及该设备的操作命令. 设备服务转换来自设备的数据格式，并将其发送到核心服务层. 目前，EdgeX Foundry提供了多种访问方法，例如消息队列遥测传输协议（MQTT），ModBus串行通信协议和蓝牙低功耗协议（BLE）.

（2）核心服务层. 核心服务层由四个微服务组件组成: 核心数据，命令，元数据，注册表和配置. 核心数据微服务存储和管理来自南侧设备的数据，元数据微服务存储和管理设备元数据. 命令微服务将设备文件中定义的操作命令转换为通用API，并将其提供给用户以监视和控制设备. 有关注册表和配置微服务存储设备服务的相关信息.

（3）支持服务层. 支持服务层提供边缘分析和智能服务. 以规则引擎微服务为例，它允许用户设置一些规则. 当检测到数据满足规则要求时，将触发特定操作. 例如，规则引擎可以监视和控制温度传感器，当它检测到温度低于25度时，就会触发空调的关闭.

（4）导出服务层. 导出服务层用于将数据传输到云计算中心，并且由微服务组件（例如客户端注册和分发）组成. 前者记录已注册后端系统的相关信息，后者记录从核心服务层到指定客户端的相应数据.

（5）系统管理和安全服务: 系统管理服务提供安装，升级，启动，停止，监视和控制EdgeX Foundry微服务的功能. 安全服务用于保证来自设备的数据和设备的运行安全.

EdgeXFoundry的最新版本未为用户定义的应用程序提供计算框架. 用户可以将应用程序部署在网络边缘，将应用程序注册为导出客户端，然后将数据从设备导出到应用程序进行处理. EdgeX Foundry旨在独立于硬件和操作系统，并使用微服务架构. EdgeXFoundry中的所有微服务都可以容器的形式在各​​种操作系统上运行，并支持具有可伸缩性的动态增加或减少功能. EdgeXFoundry的主要系统功能是为每个连接的设备提供通用的Restful API，以控制该设备，从而便于对IoT设备进行监视和控制，从而满足IoT应用程序的需求. EdgeXFoundry的应用领域主要在工业物联网中，例如智能工厂，智能交通和其他场景，以及需要访问各种传感器和设备的其他场景.

Apache Edgent是一个开源编程模型和微内核样式的运行时，可以嵌入到边缘设备中，以提供对连续数据流的本地实时分析. Edgent解决的问题是如何有效分析和处理来自边缘设备的数据. 为了加快数据分析和处理中边缘计算应用程序的开发过程，Edgent提供了一个开发模型和一组API，以实现整个数据分析和处理过程. 基于Java或Android开发环境的Edgent应用程序的开发模型如图3所示.

图3- Edgent应用程序的开发模型

该模型由五个部分组成: 提供者，拓扑，数据流，数据流分析和处理以及后端系统.

（1）提供程序. 提供者对象包含有关Edgent应用程序的操作和位置的信息，并具有创建和执行拓扑的功能

（2）拓扑. 拓扑是一个容器，描述了数据流的源以及如何更改数据流中的数据. 数据输入，处理和导出到云的过程都记录在拓扑中.

（3）数据流. Edgent提供了各种连接器，以不同方式访问数据源，例如支持消息队列遥测传输（MQTT），超文本传输​​协议（HTTP）和串行端口协议. 用户还可以添加自定义代码来控制传感器或设备. 数据输入. 此外，Edgent数据不仅限于来自真实传感器或设备的数据，还支持文本文件和系统日志.

（4）数据流的分析和处理. Edgent提供了一系列功能性API来过滤，拆分，转换和聚合数据流.

（5）后端系统. 由于边缘设备上计算资源的稀缺性，Edgent应用程序无法支持复杂的分析任务. 用户可以使用连接器通过MQTT和Apache Kafka连接到后端系统，或者连接到IBM Watson IoT平台以进一步处理数据.

Edgent应用程序可以部署在运行Java虚拟机的边缘设备中，这些设备可以实时分析来自传感器和设备的数据，从而减少了上传到后端系统（如云数据中心）的数据量，并降低了传输成本. Edgent的主要系统功能是提供丰富的数据处理API集，满足网络应用程序中数据处理的实际需求，减少应用程序开发的难度并加快开发过程. Edgent的主要应用领域是物联网. 此外，它还可以用于分析日志，文本和其他类型的数据，例如嵌入在服务器软件中的日志以实时分析错误.

网络运营商的网络边缘（例如蜂窝网络基站，中心终端局和网络边缘的小型数据中心）是用户访问网络的地方，他们的计算，存储和网络资源也可以用于部署边缘计算应用. 边缘云服务的边缘计算平台专注于优化或重建网络边缘基础架构，以在网络边缘构建数据中心并提供类似云中心的服务. 代表性平台是Open Network Foundation（ONF）的CORD项目和Linux Foundation的AkrainoEdge Stack项目.

CORD是为网络运营商启动的一个开源项目. 它旨在使用软件定义网络（SDN），网络功能虚拟化（NFV）和云计算技术来重建现有的网络边缘基础架构，并创建一个可以灵活提供计算和网络服务的数据中心. 现有的网络边缘基础结构建立在电信设备供应商提供的封闭式专有软件和硬件系统之上. 它不可扩展，无法动态调整基础结构设备的规模，从而导致资源利用效率低下. CORD计划使用商业硬件和开源软件来构建可扩展的边缘网络基础结构，并实现一个灵活的服务交付平台来支持用户定义的应用程序.

图4显示了CORD的硬件体系结构. CORD使用商用服务器和白盒交换机来提供计算，存储和网络资源，并将网络构建为叶脊拓扑，以支持水平网络的通信带宽需求. 此外，CORD使用专用的访问硬件将移动，企业和住宅用户连接到网络.

图4-CORD硬件架构

CORD的软件架构如图5所示. 云平台管理项目OpenStack用于管理计算和存储资源，创建和配置虚拟机以及提供基础设施即服务（IaaS）功能. 开源网络操作系统（ONOS）为网络提供控制平面，该控制平面用于管理网络组件（如白盒交换网络结构）并提供通信服务. 容器引擎Docker使用容器技术来实例化提供给用户的服务. 服务控制平台XOS用于集成上述软件以组装，控制和组合服务.

图5- CORD软件架构

DOCKER: 容器引擎

ONOS: 开源网络操作系统

OPENSTACK: 开源云计算管理平台项目

根据用户类型和用例，可以将CORD具体实现为M-CORD，R-CORD和E-CORD. 以M-CORD为例，M-CORD面向无线网络（尤其是5G网络）并使用蜂窝网络连接用户. M-CORD基于NFV和云计算技术，对蜂窝网络功能进行分解和虚拟化，以实现网络功能的动态扩展，同时提高资源利用率. 在此基础上，M-CORD支持多种接入边缘服务，为用户提供定制服务和差异化的体验质量（QoE）. 此功能可满足具有移动性的边缘计算应用程序的需求，并可通过无线网络为移动设备（如移动电话计算平台，无人驾驶车辆和无人机）的边缘计算应用程序提供强大的计算功能. R-CORD和E-CORD还可以支持网络边缘的住宅用户或企业用户的边缘计算应用程序，例如VR和AR应用程序，从而获得更快的响应时间和更好的服务体验.

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