边缘计算开源平台(2)

对于用户而言，CORD在运营商网络边缘提供的边缘云服务具有与云计算相同的优势，也就是说，它不需要用户提供计算资源和构建计算平台，从而减少了软件和硬件和管理费用. 另外，有线和无线网络的广泛分布使用户无论地理位置如何都可以提交边缘计算应用程序. 当前，运营商正在研究如何部署CORD. 中国联通启动了CORD产业联盟的成立，以促进CORD项目的实施.

AkrainoEdge Stack是一个用于高性能边缘云服务的开源项目，并为边缘基础架构提供了完整的解决方案. Akraino Edge Stack致力于开发开源软件堆栈，该堆栈可用于优化边缘基础架构的网络建设和管理，以满足边缘计算云服务的要求，例如高性能，低延迟和可扩展性. Akraino Edge Stack项目的范围从基础架构扩展到边缘计算应用程序，其范围可以分为三个级别.

在最高应用程序级别，AkrainoEdge Stack致力于创建边缘计算应用程序的生态系统，以促进应用程序开发. 中级专注于中间件和框架的开发，以支持上级的边缘计算应用程序. 在这一级别上，AkrainoEdge Stack将开发API和框架以访问现有的互补开源边缘计算项目，例如上述面向物联网的互操作性框架EdgeX Foundry，以最大程度地利用开源社区中的现有结果. 在基础架构级别的底部，AkrainoEdge Stack将提供一个开源软件堆栈来优化基础架构. 此外，Akraino Edge Stack为每个用例提供了一个构建边缘计算平台的蓝图. 每个蓝图都是声明性配置，涵盖了以上三个级别，包括硬件声明，各个级别的支持软件，管理工具和交付点.

Akraino Edge Stack根据用例提供边缘云服务，可以将其部署在电信运营商的塔楼，中央终端办公室或电缆中心中. 它的应用领域包括边缘视频处理，智能城市，智能交通等. AkrainoEdge Stack目前是一个启动项目，于2018年8月进入实施阶段.

云计算服务提供商是边缘计算的重要推动者之一. 他们基于“云边缘集成”的概念，致力于将云服务功能扩展到网络边缘. 目前，亚马逊已经发布了AWSGreengrass，微软已经发布了Azure IoT Edge，阿里云已经发布了IoT边缘计算平台LinkIoT Edge. 微软在2018年宣布将开源Azure IoT Edge.

Azure IoT Edge是一种混合的云和边缘边缘计算框架，旨在将云功能扩展到具有计算功能的边缘设备，例如路由器和交换机计算平台，从而获得更低的处理延迟和实时反馈. Azure IoT Edge在边缘设备上运行，但是使用与云上的AzureIoT服务相同的编程模型；因此，除了在开发应用程序的过程中考虑计算能力之外，用户无需考虑边缘设备上部署环境的差异. 迁移云上的原始应用程序以在边缘设备上运行.

如图6所示，AzureIoTEdge由一个IoTEdge模块，一个IoTEdge运行时和一个IoTEdge云接口组成. 前两个在边缘设备上运行，后一个是在Azure云上提供服务的管理界面.

图6 Azure IoT Edge的架构图

（1）IoTEdge模块. IoTEdge模块对应于用户的边缘计算应用程序. 模块映像是Docker映像. 模块包含用户的应用程序代码，模块实例是运行相应模块映像的Docker容器. IoTEdge基于容器技术，具有可扩展性，用户可以动态添加或删除边缘计算应用程序. 由于具有相同的编程模型，Azure云服务（例如Azure机器学习和Azure数据流分析）也可以部署到IoTEdge模块. 此功能有助于在网络边缘部署复杂的人工智能应用程序，并加快开发过程.

（2）IoTEdge运行时. IoTEdge运行时由两个组件组成: IoTEdge中心和IoTEdge代理. 前者负责通信功能，而后者负责部署和管理IoTEdge模块，并监控控制模块的运行. IoT中心是Azure云上的消息管理中心. IoT Edge中心连接到IoT中心并充当其代理. IoT Edge中心通过MQTT，高级消息队列协议（AMQP）和HTTPS协议从传感器和设备获取数据，以实现设备访问功能. 另外，IoT Edge Center充当消息中继站，连接IoTEdge模块之间的消息通信. IoTEdge代理从IoTHub接收IoTEdge模块的部署信息，实例化该模块，并保证该模块的正常运行，例如重启有故障的模块，并将每个模块的运行状态报告给IoT中心.

（3）IoT云接口. 云接口提供设备管理功能. 用户可以通过云界面添加设备，部署应用程序以及监视和控制设备，这为用户部署边缘计算应用程序提供了便利.

Azure IoT Edge的主要系统功能是对强大的Azure云服务的支持，尤其是对人工智能和数据分析服务的支持. AzureIoT Edge具有广泛的应用领域. 除了物联网场景外，还可以根据需要将云上运行的原始应用程序迁移到网络边缘. 目前，AzureIoTEdge具有用例，例如智能工厂，智能灌溉系统和无人机管理系统.

某些开源软件可以为边缘计算平台提供组件功能，包括:

（1）网络管理. 开源网络自动化平台（ONAP）是一个开源项目，为物理或虚拟网络功能的自动化以及实时策略驱动的编排提供了一个平台. 它可用于自定义边缘云中的网络服务. Linux Foundation在2018年将ONAP与其他五个具有类似功能的开源项目合并到LFNetworkingFund项目中. ONOS是一个开源网络操作系统，它提供了一个控制平面，用于管理网络组件，运行软件程序和模块以及提供通信服务. 对于终端主机. 目前，ONAP已用于Akraino EdgeStack项目中，ONOS已用于CORD项目中.

（2）容器技术. 作为一个开源应用程序容器引擎，多个边缘计算平台使用Docker提供灵活的应用程序部署方法. Kubernetes是一个开源项目，可自动执行容器化应用程序的部署，扩展和管理. 它可以用于边缘计算平台中，以提供可靠且可扩展的容器编排.

（3）云平台. OpenStack是一个开源云计算管理平台项目，可用于构建边缘云并管理边缘云基础架构的计算，存储和网络资源. StarlingX是用于构建分布式边缘云的开源项目. 它提供了一套完整的云基础架构软件堆栈. 现在，它已在AkrainoEdge Stack项目中使用.

（4）人工智能技术. 人工智能技术的引入是边缘计算的发展趋势之一. Acumos人工智能（AI）是用于培训，部署和共享AI应用程序的开源框架. 它可以在边缘云中使用，以提供AI边缘计算应用程序的快速开发和部署. 目前，Akraino Edge Stack项目中使用了Acumos AI.

边缘计算平台为基于边缘计算的应用程序提供了体系结构和软件堆栈支持，以减少延迟并改善实时数据处理. 目前，边缘计算平台仍处于快速发展时期. 在本文中，我们将对未来的发展趋势进行如下分析:

（1）针对特定应用场景的专用边缘计算平台将迅速发展. 目前，智能家居，智能工厂和智能城市都是相关的应用场景. 如何系统地支持这些方案的功能需求是边缘计算平台的发展趋势之一.

（2）边缘计算平台的数据安全性和隐私保护问题将变得更加突出. 边缘设备相互配合时如何保证数据安全，如何避免暴露用户的位置隐私信息，特别是边缘计算设备有限的计算资源和存储容量，使得边缘计算平台的安全防御能力更大. 具有挑战性.

（3）边缘计算平台将整合更多的人工智能技术. 当前，以深度学习为代表的人工智能技术发展非常迅速，但是“智能边缘”的研究才刚刚开始. 未来的边缘计算平台将引入人工智能技术，以实现边缘数据的智能处理.

本文最早发表于《中兴通讯技术》

梁家月，中山大学数据科学与计算机学院；研究方向是边缘计算.

刘斌，中国科学院电子学研究所博士；研究方向是边缘计算.

刘芳，中山大学数据科学与计算机学院副教授；研究方向是计算机系统结构和存储技术. 先后主持并参加了国家自然科学基金，科技部重点研究开发和“ 863”计划等十多个项目. 中山大学“百人计划”优秀中青年人才获得军事科技进步二等奖；发表论文70余篇，授权发明专利10多项.

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