相比中心计算，边缘计算架构差异在哪？

边缘计算是继分布式计算、网格计算、云计算之后的又一新型计算模型（相关知识参考：什么是计算复杂度？）。

边缘计算是以云计算为核心，以现代通信网络为途径，以海量智能终端为前沿，通过优化资源配置，使得计算、存储、传输、应用等服务更具智能，具备优势互补、深度协同的资源调度能力，是集云、网、端、智四位一体的新型计算模型，其概念蕴含丰富。那么，相比中心计算，边缘计算有哪些不同呢？

（1）边缘计算是一种全局性的计算模型，涵盖中心和边缘。

边缘计算的构成包括两大部分：

一是资源的边缘化，具体包括计算、存储、缓存、带宽、服务等资源的边缘化分布，把原本集中式的资源纵深延展，靠近需求侧，提供高可靠、高效率、低时延的用户体验；

二是资源的全局化，即边缘作为一个资源池，而不是中心提供所有的资源，边缘计算融合集中式的计算模型（例如：云计算、超算），通过中心和边缘之间的协同，达到优势互补、协调统一的目的。

（2）边缘计算需要全局协同，以便得到高效的计算性能。

边缘计算应从全局考虑问题，不仅仅局限于网络的边缘侧，而是与处于中心位置的云计算中心、数据中心、超算中心等一道进行协同计算的模型，它们之间的协同计算、并行处理、网络传输优化等都需要全局考虑，以便获得最优的处理效率。

（3）边缘计算是一种智能化的计算模型，会动态根据需求提供动态服务。

边缘计算是对云、网、端三级结构的一种升级，是迈向智能化的重要一步。边缘计算通常会具有情景感知能力，通过上下文感知业务场景、用户需求、计算规模、存储大小等，这样才能有的放矢，根据用户需求动态配置资源，使得该计算模型更具智能化。

（4）边缘计算具有物理边界、逻辑边界、网关节点、边缘节点、边缘侧、云侧等概念。

边缘计算的物理边界是指处于边缘设备的一端，在网关的边缘侧，靠近用户。逻辑边界是指在功能上处于边缘，相对于集中式的云计算功能。网关节点是指承担边缘设备级联、应用服务、任务分发等功能的服务端，权责上属于服务的提供方，而不是最终功能的使用者。边缘节点是指海量的智能终端设备，是真正靠近用户的边缘侧设备，为用户提供直接的计算、存储、带宽等服务。边缘侧是指海量终端侧，靠近用户，并且处于网关节点的外侧。云侧是指靠近云计算、高性能计算、大数据中心的一侧，是处于功能核心位置的基础设施。

（5）边缘计算使得中心智能向前端智能扩展，智能协同将是未来发展趋势。

边缘计算一定程度上是把智能移动到边缘，很多前端智能终端已经可以单独处理复杂的处理任务，并可实时处理设备收集的、有价值的原始数据。边缘网络智能化的实现，是通过智能的管控手段对业务、性能、安全等指标进行统一的优化、协同、配置和管理。此外，前端智能是边缘计算的一种表现形式，使得人工智能的感知距离、感知种类、处理速度、传输时延等关键参数得到极大优化和提升。

在计算模型上，边缘计算模型区别于传统的云计算模型、网格计算模型、分布式计算等模型，是一种新型的计算模型。

1、从资源配置看

边缘计算是调动全局的资源为其所用，是集中心侧、边缘侧资源整体优势进行相应的处理，完成全局的最优。也就是说，边缘计算并不是孤立的计算模型，需要整体考虑资源的配置和调度。

2、从协同模式看

边缘计算具备中心侧和边缘侧两方的资源，因此需要进行协同，本地能处理好的事情，就近处理，解决不了的事情交予中心侧或其他协同方的资源进行处理。因此，边缘计算模型是一种协同计算模型，与各个边缘侧、中心侧都有关联，需要统一的协调和资源调配，达到资源利用的最大化。

3、从智能程度看

边缘计算需要优势互补，需要协同并进、需要感知用户场景、需要优化配置资源，而这些势必需要机器智能，因此边缘计算涵盖一种智能化的、自动化的资源配置方式。事前简单的用户配置、参数定义，不能有效满足用户侧的效用需求。用户侧需要实时得感知配置资源，以便就近提供高带宽、高可靠、高性能的服务。

4、从异构处理看

参与边缘计算的设备众多，设备的异构是边缘计算的一大特征。传统的云计算往往通过设备的虚拟化、形成众多的虚拟机来进行统一管理。而边缘计算的设备异构型不能简单的虚拟化来解决，其复杂程度要远远高于云计算。例如：不同类型、不同指标、不同参数、不同用途、不同厂商、不同功能的设备需要互联，需要统一处理相应的问题。设备间的互联互通将是边缘计算模型中不可或缺的组成部分，是目前该技术面临的一大挑战。

5、从服务模式看

云计算具有三层服务模式，即：IaaS、PaaS、SaaS，而边缘计算将对此模式进行改变或补充。边缘计算不具有典型的三层模式，边缘计算无需统一屏蔽底层的差异，而是根据应用需求进行把控。边缘计算模型不具备云计算典型的三层服务模式。边缘计算模型需要考虑问题是如何和云计算三层模型进行有效的对接和协同，而不是进行统一。因此，边缘计算具有其差异性和特殊性，不是典型的三层服务模型。

6、从体系结构看

边缘计算是在靠近网络边缘侧大规模部署智能终端设备，和传统的云、网、端三层模型具有一致性，但是亦有区别。原因在于，云、网、端只是基础设施的布局，是静态的一种结构，而边缘计算本质是一种动态的、自动化的资源配置方式，从而区别于以上静态结构。更确切的讲，边缘计算是云、网、端、智四位一体的模型，智能纵向涵盖云、网、端，从上到下均涵盖。因此边缘计算是一种具备智能的云、网、端结构，智能化是其重要的特征之一。

（1）ETSI 参考架构

根据ETSI的GS MEC 003规范，移动边缘系统参考架构，如下图所示，由两个层次组成，即：网络层、移动边缘主机层、移动边缘系统层。

（2）Intel MEC架构

根据 Intel MEC 架构，如下图所示，移动边缘计算位于无线接入点与有线网络之间，其系统组成包括路由子系统、能力开放子系统、平台管理子系统、边缘云基础设施。前三个子系统部署在 MEC 服务器内，而边缘云基础设施则由部署在网络边缘侧的小型或微型数据中心构成。边缘侧，通过构建多个边缘云和移动基站构建无线接入网，连接移动终端设备和核心网络。用户通过无线基站内部设施或边缘云获得本地化的公有云服务，并可连接其他企业的私有云实现混合云服务。MEC 系统是一开放性的平台，基于云平台的虚拟化环境平台，支持第三方应用在边缘云内部的虚拟机（VM）上运行。

（3）ECC 参考架构

边缘计算产业联盟（ECC，Edge Computing Consortium）提出的边缘计算参考架构 1.0，采用层次化设计，共分为 4 个功能域： 

• 1） 应用域基于设备、网络、数据功能域提供的开放接口，实现边缘行业应用，支撑边缘业务运营。

• 2） 数据域提供数据优化服务，包括数据的提取、聚合、互操作、语义化以及分析与呈现的全生命周期服务，并保障数据的安全与隐私性。

• 3） 网络域为系统互联、数据聚合与承载提供联接服务。

• 4） 设备域通过贴近或嵌入传感、仪表、机器人和机床等设备的现场节点，支撑现场设备实现实时的智能互联及智能应用。

ECC 边缘计算参考架构 2.0从横向上分为四个层次，包括：边缘计算节点层、联接计算 Fabiric 层、业务 Fabric 层、智能服务层。多视图呈现，概念视图、功能设计视图、部署视图。

（4）雾计算参考架构

OpenFog Consortium 发布 OpenFog 参考架构旨在支持物联网、5G、人工智能等数据密集型需求而形成的通用技术框架。OpenFog 参考架构的关键是该架构所基于的八个核心技术原则，每个被称为支柱，分别是安全性、可扩展性、开放性、自主性、RAS(可靠性、可用性、可维护性)、敏捷性、层次性架构和可编程性。

OpenFog 参考架构包括多个水平层次、透视面、垂直视角来进行描述，如下图所示。水平层次包括：硬件平台基层设施层、硬件平台虚拟化层、节点管理与软件背板层、应用支持层、应用服务层。垂直视角包括：性能、安全、管理、数据分析与控制、IT 业务与跨雾应用。

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