边缘计算用matlab处理数据,边缘计算EdgeComputing

云计算(英语&＃xff1a;cloud

computing)&＃xff0c;是一种基于互联网的计算方式&＃xff0c;通过这种方式&＃xff0c;共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。云计算是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。用户不再需要了解“云”中基础设施的细节&＃xff0c;不必具有相应的专业知识&＃xff0c;也无需直接进行控制。云计算描述了一种基于互联网的新的IT服务增加、使用和交付模式&＃xff0c;通常涉及通过互联网来提供动态易扩展而且经常是虚拟化的资源。雾计算&＃xff0c;是一种分布式的计算模型&＃xff0c;作为云数据中心和物联网(IoT)设备/传感器之间的中间层&＃xff0c;它提供了计算、网络和存储设备&＃xff0c;让基于云的服务可以离物联网设备和传感器更近。雾计算的概念的引入&＃xff0c;也是为了应对传统云计算在物联网应用时所面临的挑战。

边缘计算是一种通过在数据源附近的网络边缘执行数据处理来优化云计算系统的方法。这通过在数据源处或附近执行分析和知识生成来减少传感器和中央数据中心之间所需的通信带宽。这种方法需要利用可能不能连续连接到网络的资源&＃xff0c;如笔记本电脑&＃xff0c;智能手机&＃xff0c;平板电脑和传感器.边缘计算涵盖了包括无线传感器网络&＃xff0c;移动数据采集&＃xff0c;移动签名分析&＃xff0c;协作分布式点对点ad hoc网络和处理&＃xff0c;也可以分类为本地云/雾计算和网格/网格计算&＃xff0c;露水计算&＃xff0c;移动边缘计算&＃xff0c;云计算&＃xff0c;分布式数据存储和检索&＃xff0c;自主自愈网络&＃xff0c;远程云服务&＃xff0c;增强现实&＃xff0c;等等

物联网体系结构

物联网作为一种技术体系&＃xff0c;可分为4层来看:传感器(控制层)、网络层、平台以及应用层。传感控制层&＃xff1a;感知和控制传输

网络层&＃xff1a;数据传输

平台&＃xff1a;作为通信、数据和管理

应用层&＃xff1a;数据分析与相关应用的实际实施。

平台与应用层应该是位于数据中心&＃xff0c;其主要实现的功能应该包括管理、分析、控制和数据处理等等。网络层主要的功能则是进行数据传输以及通信。

1.边缘计算的定义

边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧&＃xff0c;采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台&＃xff0c;就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起&＃xff0c;产生更快的网络服务响应&＃xff0c;满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。简而言之&＃xff0c;边缘计算是一种在物理上靠近数据生成的位置处理数据的方法。

就像我们的手被火烧着(或者其他刺激)的时候&＃xff0c;我们本能的收手&＃xff0c;然后再将我们被火烧着了&＃xff0c;并且感到了疼痛&＃xff0c;及时的把手收起的过程传给大脑(边缘计算)。这个过程资源的消耗、信息的传输明显小于后者。而不是经过大脑&＃xff0c;考虑我们是否感到疼痛&＃xff0c;进而决定是否要进行收手(云计算)。边缘计算可以对一些简单的问题进行自行处理并将结果处理后的结果传输给云端。还有就是我认为边缘计算就是“微云”&＃xff0c;云计算的缩小加持版本&＃xff0c;靠近设备的小型数据中心。

为什么需要边缘计算

背景&＃xff1a;

a.云计算已经无法匹配海量数据处理

b.从网络边缘到云数据中心网络带宽、延时的限制

c.边缘设备涉及个人隐私与安全尤为明显

d.能耗

很多行业对实时性、可靠性与安全性等有严格要求&＃xff0c;而物联网作为一种便携可移动的装置&＃xff0c;有其别与传统互联网设施的特点。—受限于接入带宽和流量以及成本、能耗等条件的限制&＃xff0c;所以对数据应该进行合理的处理&＃xff0c;特别是进行预处理&＃xff0c;以便能够进行“物尽其用”&＃xff0c;避免资源的浪费。因此&＃xff0c;在靠近物或者数据源头的网络边缘就需要一个集连接、计算、存储和应用的开放平台&＃xff0c;就近提供边缘智能服务。概括来说就是&＃xff1a;边缘计算可以满足敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求&＃xff0c;而这些需求正是物联网行业需要解决的问题。

边缘计算的市场有多大

按照IDC的统计数据&＃xff0c;到2020年将有超过500亿的终端与设备联网&＃xff0c;未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存&＃xff0c;边缘计算所面对的市场规模非常巨大。

2.边缘计算的性质

a.业务本地化(数据处理)&＃xff1b;

b.近距离(近数据源)部署&＃xff1b;

c.分布式计算技术&＃xff1b;

d.安全和隐私功能&＃xff1b;

3.边缘计算的目标

业务本地化&＃xff0c;近距离部署

对比云计算&＃xff1a;集中式的数据存储&＃xff0c;处理模式&＃xff0c;客户--服务器架构

4.边缘计算的位置

网络质量的要求位置&＃xff1b;

应用场景的时延要求&＃xff1b;

5.边缘计算与5G

6.中国联通网络MEC部署

不同位置的部署取决于业务需求&＃xff0c;覆盖范围&＃xff0c;网络现状的综合要求

7.边缘计算与区块链

a.分布式存储(ITFS存储协议)

b.去中心化

c.不可篡改,可追溯

协同边缘&＃xff0c;连接多个数据拥有者的边缘

8.边缘计算的实验环境:

1.硬件实物实现(路由器3个&＃xff0c;Internet网络)

2.软件层面的实验平台(服务器1台&＃xff0c;客户端主机)

3.matlab仿真实验

参考文献:

​​​​​​​[1]施巍松,孙辉,曹杰,张权,刘伟.边缘计算:万物互联时代新型计算模型[J].计算机研究与发展,2017,54(05):907-924.