邊緣計算平臺有哪些？主要平臺對比分析

邊緣計算利用數據傳輸路徑上的計算、存儲與網絡資源為用戶提供服務，這些資源數量眾多且在空間上分散，邊緣計算平臺將對這些資源進行統一的控制與管理，使開發者可以快速地開發與部署應用，成為邊緣計算的基礎設施。目前關于邊緣計算平臺的研究有很多，ParaDrop，Cloudlet，PCloud是其中比較有代表性的3個項目，其中從Cloudlet還演化出了OpenEdgeComputing聯盟。

1 ParaDrop

ParaDrop是威斯康星大學麥迪遜分校 WiNGS實驗室的研究項目，無線網關可以在ParaDrop的支持下擴展為邊緣計算平臺，可以像普通服務器一樣運行應用。ParaDrop適用于物聯網應用，例如智能電網(smartgrid)、車聯網(connectedvehicles)、無線傳感執行網絡 (wirlesssensorand actuatornetwork)等，可以作為物聯網的智能網關 平臺。在物聯網應用中，傳感器數據都會匯集到物聯網網關中，再傳輸到云中進行分析。而ParaDrop則在物聯網網關中植入單片機使其具備通用計算能力，并通過軟件技術使得部署在云端的應用與服務都可以遷移到網關，開發者可以動態定制網關上運行的應用。

ParaDrop的整體結構如圖1所示。ParaDrop使用容器技術來隔離不同應用的運行環境，因此1個網關上可以運行多個租戶的應用。網關上所有應用的安裝、運行與撤銷都由云端的后臺服務控制，并對外提供1組 API，開發者通過 API來控制資源的利用及監控資源的狀態，而用戶通過 Web頁面與應用進行交互。ParaDrop將 Web的服務與數據分離，Web服務由云端的后臺服務提供，而傳感器采集的原始數據則都存儲在網關上，用戶可以對云端訪問的數據進行控制，保護了用戶的數據隱私。

ParaDrop的優勢主要有：1)敏感數據可以在本地處理，不必上傳云端，保護了用戶隱私;2)WiFi接入點距離數據源只有一跳，具有低且穩定網絡延遲，在 WiFi接入點上運行的任務有更短的響應時間;3)減少傳輸到互聯網上的數據量，只有被用戶請求的數據才會通過互聯網傳輸到用戶設備;4)網關可以通過無線電信號獲取一些位置信息，如設備之間的距離、設備的具體位置等，利用這些信息可以提供位置感知的服務;5)遇到特殊情況，無法連接互聯網時，應用的部分服務依然可以使用。目前，ParaDrop得到了很好的發展，軟件系統已經全部開源，支持ParaDrop的硬件設備也已經準備對外銷售。

2 Cloudlet

2009年卡內基梅隴大學提出 Cloudlet[16]的概念，Cloudlet是一個可信且資源豐富的主機或機群，它部署在網絡邊緣與互聯網連接并可以被周圍的移動設備所訪問，為設備提供服務。Cloudlet將原先移動計算的2層架構“移動設備—云”變為3層架構 “移動設備—Cloudlet—云”。Cloudlet也可以像云一樣為用戶提供服務，所以它又被稱為“小云”(datacenterinabox)。雖然 Cloudlet項目不是以邊緣計算的名義提出并運行，但它架構和理念契合邊緣計算的理念和思想，可以被用來構建邊緣計算平臺。

Cloudlet主要用來支持移動計算中的游牧服務(cyberforaging)，游牧服務是解決移動設備計算資源不足的重要手段，通過游牧服務移動設備可以將繁重的計算任務卸載到其他資源上。云計算一直是充當這類資源的最佳角色，而 Cloudlet的出現為用戶提供了新的選擇.Cloudlet的軟件棧分為3層：第1層由操作系統和 Cache組成，其中 Cache主要是對云中的數據進行緩存;第2層是虛擬化層，將資源虛擬化，并通過統一的平臺 OpenStack++[18]對資源進行管理;第3層是虛擬機實例，移動設備卸載的應用都在虛擬機中運行，這樣可以彌補移動設備與 Cloudlet應用運行環境(操作系統、函數庫等)的差異。

與云不同，Cloudlet部署在網絡邊緣，只服務附近的用戶，但Cloudlet也支持應用的移動性，設備可以隨著移動切換到最近的 Cloudlet。如圖2所示，Cloudlet對應用移動性的支持主要依賴3個關鍵步驟：

1)Cloudlet資源 發 現(cloudletdiscovery)。移動中的移動設備可以快速發現周圍可用的 Cloudlet，并選擇最合適的作為卸載任務的載體。

2)虛擬機配給(VMprovisioning)。在選定的Cloudlet上啟動運行應用的虛擬機，并配置運行環境。

3)資源切換(VM handoff)。將運行應用的虛擬機遷移到另一個 Cloudlet上。

動態虛擬機合成(dynamicVMsynthesis)[16]是Cloudlet支持移動性的關鍵技術，可以將虛擬機鏡像拆分為基底(base)與覆蓋層(overlay)，基底與覆蓋層可以重新組合為新的虛擬機鏡像.基底包含虛擬機的操作系統、函數庫等基礎軟件，這一部分在虛擬機鏡像之間都是重復的，且占用空間大;而覆蓋層是一個很小的二進制增量文件，只包含用戶在原始虛擬機上的一些定制信息，占用空間小。在虛擬機配置和資源切換時，使用動態虛擬機合成技術可以只傳輸輕量的覆蓋層，減少了數據傳輸量，加快了虛擬機配置和資源切換的速度，保證了應用在 Cloudlet中能得到及時的資源供給。

Cloudlet的主要優勢有：對應用開發者沒有任何約束，現有程序基本不需要修改就能在 Cloudlet中運行;加快了很多復雜移動應用的響應速度。隨著研究不斷完善，Cloudlet在認知輔助系統(cognitiveassistancesystem)、眾包(crowdsourcing)、敵對環境(hostileenvironments)[23]等方面都有很好的應用。為了推動 Cloudlet 的發展，CMU 聯合Intel，Huawei等公司建立了 OpenEdgeComputing聯盟，為基于Cloudlet的邊緣計算平臺制定標準化API。目前，該聯盟正在將OpenStack擴展到邊緣計算平臺，使分散的 Cloudlet可以通過標準的OpenStackAPI進行控制和管理。

3 PCloud

PCloud是佐治亞理工學院 Korvo研究組在邊緣計算領域的研究成果。PCloud可以將我們周圍的計算、存儲、輸入\輸出設備與云計算資源整合，使這些資源可以無縫的為移動設備提供支持。

PCloud的結構圖如圖3所示。在 PCloud中，本地、邊緣以及云上的資源通過網絡連接，并由特殊的虛擬化 層 STRATUS將資源虛擬化，構成資源池;系統運行時從資源池中挑選與組合需要的資源。PCloud將資源池化后，由運行時機制負責資源的申請與分配;該機制提供資源描述接口，可以根據應用的要求選擇合適的資源并進行組合。資源組合后，PCloud就相當于產生了1個新的實例，該實例可以為外界應用提供服務;雖然該實例的計算資源可能來自多個物理設備，但對于外界應用來說卻相當于一體的計算設備。

實際運行過程中，移動應用通過接口向 PCloud描述需要的資源，PCloud會根據該描述與當前可用資源給出最優資源配置，生成實例為應用提供相應的服務。資源評價指標主要包括計算能力和網絡延遲等因素，如果是輸入/輸出設備可能還包括屏幕大小、分辨率等因素。

PCloud將邊緣資源與云資源有機的結合，使2者相輔相成，優勢互補。云計算豐富的資源彌補了邊緣設備計算、存儲能力上的不足，而邊緣設備因為貼近用戶可以提供云計算無法提供的低延遲服務.同時也增強了整個系統的可用性，無論是網絡故障還是設備故障都可以選擇備用資源?；赑Cloud平臺，Korvo研究組構建了很多應用(例如：SOUL)獲得了廣泛的關注。