面向边缘计算的资源优化技术研究进展

摘要：以云计算模型为代表的集中式数据处理关键技术已不能高效、及时地处理边缘设备 产生的数据。针对这一问题，以“数据处理应更靠近数据源头”为核心理念的边缘计算模型 应运而生。首先介绍了微数据中心、微云、

摘要以云计算模型为代表的集中式数据处理关键技术已不能高效、及时地处理边缘设备产生的 ： 数据。针对这一问题，以“数据处理应更靠近数据源头”为核心理念的边缘计算模型应运而生。 首先介绍了微数据中心、微云、雾计算、移动边缘计算等计算范型，并讨论了边缘资源整合的优 3 势。然后，回顾了近年来边缘计算中与资源优化领域相关的工作，以计算、存储和通信种资源 3 为切入点，分别从计算卸载、分布式缓存和高性能传输这个研究热点，对国内外的研究进展进 行总结和讨论。最后，展望了该领域未来的发展趋势和主要的研究方向。 ：边缘计算；计算卸载；分布式缓存；高性能传输 关键词 1 引言 近年来，随着信息技术的不断进步以及智能终端设备的不断泛在普及，基于移动物联网的智能化 应用蓬勃发展，并在人们日常生活中的诸多方面发挥着重要的作用，如智能电网、智能家居、智 慧医疗、多媒体服务、气象预测与灾害预防、车联网等。由于智能终端设备的感知能力不断增强， 其感知的数据规模以及数据处理的计算复杂性呈现出爆炸式的增长趋势，这导致传统的基于 “中心交付方式”的云计算服务模式难以适应该趋势。据思科公司的数据预测,终端设备规模及 2021500 其产生的数据规模均呈现出倍数级增长趋势，到年，全球范围内将有超过亿的终端设 847ZB10% 备，这些设备每年产生的数据量将达到。其中，约的数据需要通过计算处理，数据 2.6ZB, 中心计算性能正逐渐达到瓶颈。相比而言，全球数据中心的存储能力预计仅能达到而网 19.5ZB 络流量为。云计算模式下，所有的数据必须上传至集中式服务器，并在计算后返回相应 的设备，终端设备数据的爆炸式增长也加剧了网络负载,增强现实这类计算为例进行说明。受限