边缘计算引用的计算模型创新带来的是技术的升级换代,而边缘计算的迅速发展也得益于技术的进步,推动边缘计算发展涉及了7项核心技术,包括网络、隔离技术、体系结构、边缘操作系统、算法执行框架、数据处理平台以及安全和隐私。
本回我们介绍边缘计算涉及到的网络技术。
边缘计算将计算推至靠近数据源的位置,甚至于整个计算部署于从数据源到云计算中心的传输路径上的节点,这样的计算部署对现有网络结构提出3个新要求:
1)服务发现:
在边缘计算中,由于计算服务的请求者的动态性,计算服务请求者如何知道周边的服务,将是边缘计算在网络层面中的一个核心问题。传统的基于DNS的服务发现机制,主要应对服务静态或者服务地址变化较慢的场景下。当服务变化时,DNS的服务器通常需要一定的时间以完成域名服务的同步,在此期间会造成一定的网络抖动,因此并不适合大范围、动态性的边缘计算场景。
2)快速配置:
在边缘计算中,由于用户和计算设备的动态性的增加,如智能网联车,以及计算设备由于用户开关造成的动态注册和撤销,服务通常也需要跟着进行迁移,而由此将会导致大量的突发网络流量。与云计算中心不同,广域网的网络情况更为复杂,带宽可能存在一定的限制。因此,如何从设备层支持服务的快速配置,是边缘计算的一个核心问题。
3)负载均衡:
边缘计算中,边缘设备产生大量的数据,同时边缘服务器提供了大量的服务。因此,根据边缘的服务器以及网络状况,如何动态地把这些数据调度至合适的计算服务提供者,将是边缘计算中的核心问题。
针对以上3个问题,一种最简单方法是,在所有的中间节点上均部署所有的计算服务,然而这将导致大量的冗余,同时也对边缘设备提出了较高的要求。因此,我们以“建立一条从边缘到云的计算路径”为例来说,首当其冲面对的就是如何寻找服务,以完成计算路径的建立。命名数据网络(Named Data Networking,NDN)是一种将数据和服务进行命名和寻址,以P2P和中心化方式相结合进行自组织的一种网络数据。而计算链路的建立,在一定程度上也是数据的关系建立,即数据从源到云的传输关系。因此,将NDN引入边缘计算中,通过其建立计算服务的命名并关联数据的流动,从而可以很好的解决计算链路中服务发现的问题。
而随着边缘计算的兴起,尤其是用户移动的情况下,如车载网络,计算服务的迁移相较于基于云计算的模式更为频繁,与之同时也会引起大量的数据迁移,从而对网络层面提供了动态性的需求。软件定义网络(Software Defined Networking,SDN),于2006年诞生于美国GENI项目资助的斯坦福大学Clean Slate课题,是一种控制面和数据面分离的可编程网络,以及简单网络管理。由于控制面和数据面分离这一特性,网络管理者可以较为快速地进行路由器、交换器的配置,减少网络抖动性,以支持快速的流量迁移,因此可以很好地支持计算服务和数据的迁移。同时,结合NDN和SDN,可以较好的对网络及其上的服务进行组织,并进行管理,从而可以初步实现计算链路的建立和管理问题。
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