【话题讨论】边缘计算-设备端容器化的大趋势和拥抱5G时代
话题背景：
随着5G时代的到来，物联网终端设备的数量也迅速增加，同时由于网络带宽承载力受限，响应时间较长等问题。基于云计算的中心计算主要部署在云端的集中式处理模型显然已经难以满足需求。而对于网络边缘设备进行边缘计算提供了物联网场景应用的新思路，设备端容器化封存，编程云端化。
讨论内容：
1. 边缘计算的核心是什么？有哪些应用场景？
2. 5G时代，我们需要怎样的边缘计算？
3. 如何学习边缘计算，里面都包含什么技术？
4. 边缘计算容器化是否有必要？
大家也可以根据话题讨论内容开放式的聊一些关于边缘计算的内容，我们会选取优质内容给予奖品。
活动时间：2019年8月19日-2019年9月8日
奖项设置：
一等奖1名：2019中国系统架构师大会 门票1张
二等奖2名：中国系统架构师大会（SACC）十周年纪念T恤一件
三等奖3名：19周年纪念双肩背包
参与 奖：19周年庆集字徽章指定一枚 （灌水、纯表情等回复无效）
2019年10月31日~11月2日，由 IT168 旗下 ITPUB 企业社区平台主办的第十一届中国系统架构师大会（SACC2019)将在北京隆重召开。自2009年举办以来，大会云集了国内 CTO、研发总监、高级系统架构师、开发工程师和IT经理等技术人群，与会规模超千人。
本届大会继续沿用四大主线并行的演讲模式，设置业务系统架构设计、大数据平台架构设计、数字化转型实践和开源架构设计四大主线，共1个主会场，20个技术专场，100+来自互联网、金融、制造业、电商等领域嘉宾，将为广大参会者提供一场最具价值的技术交流盛会。
SACC2019 中国系统架构师大会，期待您的报名参与！报名链接：http://sacc.it168.com/
占楼更新，参与奖的指定徽章（不可选 19周年纪念徽章、CU论坛徽章） 1. 边缘计算的核心是什么？有哪些应用场景？
边缘计算的核心有网络、计算、存储、应用。
应用有自动驾驶汽车。
2. 5G时代，我们需要怎样的边缘计算？
在跨国、跨运营商等弱网络环境下，链路质量差，节点之间的网络传输依然可能影响业务，当5G时代来临后，会更好的提供服务。
3. 如何学习边缘计算，里面都包含什么技术？
边缘计算的核心理念是将数据的存储、传输、计算和安全交给边缘节点来处理。边缘计算并非是让终端自己负责所有计算，而是在离终端更近的地方部署边缘平台，终端与之通信可以有多种形式，这样可以避免集中式云计算中心的网络延迟和传输带宽问题。
4. 边缘计算容器化是否有必要？
由于容器有轻量级、安全性、秒级启动等优秀的特性，容器天然的轻量化和可移植性，非常适合边缘计算的场景。
本帖最后由 aloki 于 2019-08-20 23:02 编辑
1. 边缘计算的核心是什么？有哪些应用场景？
边缘计算的核心包括网络、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等7项技术。
应用场景有：
公共安全中实时数据处理--天眼系统
智能网联车和自动驾驶
VR/AR 穿戴设备--Google Glass
内容网络 CDN/ICN
SDN/NFV
工业物联网
智能家居
智慧城市
2. 5G时代，我们需要怎样的边缘计算？
国际标准组织 ETSI 认为 MEC（Mobile Edge Computing，移动边缘计算）是基于 5G 演进架构，将基站与互联网业务深度融合的一种技术。5G 标准化组织提出的基站演进目标是：基于 SDN/NFV 进行资源的虚级化；架构上采用扁平化扩展，网络存储和内容分发下沉到接入网；核心骨干网的用户面功能可以下沉到基站。SDN/NFV 技术可以快速的把管理平面和用户平面分离，实现网络的切片。物联网时代终端种类暴涨、数量难以计数，应用异构性差异明显，例如，在5G 发展的大趋势下，在某些类上层应用不需要传统的宽带业务，无需为每类应用建立单独的处理网络，可以通过独立的物理网络切分出若干逻辑网络来满足不同的需求。
3. 如何学习边缘计算，里面都包含什么技术？
可以从下面三个方面来学习边缘计算：
(1) MEC 系统部署
MEC 的首要动机是将云计算的能力迁移到网络边缘以此解决由核心网的拥塞和传播延迟带来的长延迟问题。但是目前还没有研究明确指定 MEC 系统的具体配置和部署位置，因此 MEC 系统部署是一个核心研究问题。总体来看，MEC 系统的部署问题是一
个部署成本限制下的最优化问题，它可以分解为三个子问题：服务器位置选择、网络架构和服务器部署密度规划。
(2)资源管理与调度
MEC 系统存在计算、存储和通信这三种资源，针对延迟、功耗、可靠性三个优化目标，可以考虑将 MEC 系统的资源管理预调度建模成计算、存储和通信资源的联合调度优化问题。根据 MEC 系统中用户的种类多少，可以分为单用户、多用户和异构 EC
系统。
(3)缓存策略
在 MEC 系统中，一些服务或内容请求高度集中，一些流行服务或内容将异步和多次请求，提供有效的缓存策略能大大提高系统的效率。缓存策略可以分为两种：面向资源分配的服务缓存和面向数据分析的内容缓存。
4. 边缘计算容器化是否有必要？
目前边缘设备由于底层的异构差异，需要研究虚拟化技术，以便统一底层的硬件差异，传统的基于 LXC、KVM、XEN 等技术不能完全屏蔽到所有边缘设备的底层差异，甚至针对某些硬件上述虚拟化技术并不适用。为此，需要研究跨平台的智能终端容器技术来进一步解决该问题。所以边缘计算容器化是有必要的。 1. 边缘计算的核心是什么？有哪些应用场景？
第一想到的就是挖矿。
边缘计算的核心就是GPU,高耗电，免维护，和矿机一样。
2. 5G时代，我们需要怎样的边缘计算？
边缘计算其实和5G没有必然关系。
相互需要吧，
车联网，远程医疗这种同时需要无线覆盖和低时延的场景需要。
3. 如何学习边缘计算，里面都包含什么技术？
等待送书以后学习。
目前感觉边缘计算就是小IDC.
4. 边缘计算容器化是否有必要？
需要的。要用户隔离嘛。 本帖最后由 action08 于 2019-08-22 10:33 编辑
话题背景：
随着5G时代的到来，物联网终端设备的数量也迅速增加，同时由于网络带宽承载力受限，响应时间较长等问题。基于云计算的中心计算主要部署在云端的集中式处理模型显然已经难以满足需求。而对于网络边缘设备进行边缘计算提供了物联网场景应用的新思路，设备端容器化封存，编程云端化。
讨论内容：
1. 边缘计算的核心是什么？有哪些应用场景？
云计算把握整体，边缘计算更专注局部。边缘计算包含了设备、网络、数据与应用四域，核心就是提供在网络互联（包括总线）、计算能力、数据存储与应用方面的软硬件基础设施。
应用场景还是机器学习下的应用领域，比如能源分析、物流规划、CDN、车联网（物联网）、智能安防，区块链等等。
2. 5G时代，我们需要怎样的边缘计算？
基于5g下的移动边缘计算，需要把网络业务“下沉”到无线接入网里，应该具备以下特点
a更低延时
b有效抑制了网络拥塞
c更多的网络信息及网络控制功能可以开放给开发者
3. 如何学习边缘计算，里面都包含什么技术？
嵌入式系统在人工智能时代被赋予了新的使命！这就是边缘计算！
需要学习的技术太多了，云计算，机器学习，嵌入式，5g通信，太多了。
这个应该是很多产业，很多供应商，很多工程师一起参与干活的大项目吧。
说到学习，建议一个人，千万不要尝试把别人的饭碗都抢走。
4. 边缘计算容器化是否有必要？
有必要。
云计算把握整体，边缘计算更专注局部。个人认为，大框架已经确定各种边缘计算节点使用容器化计算可以方面后期的管理。
--------------同时也会提高了一点技术门槛难度。
1. 边缘计算的核心是什么？有哪些应用场景？
1，边缘计算主要侧重在边缘，它将数据的处理、应用程序的运行，甚至一些功能服务的实现，由中心服务器下放到网络边缘的节点上，由此加快数据处理速度，减少延迟并改善客户体验。包含很多技术，其中核心技术包括网络、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。
2，使用场景：智能机器人，市内定位，车联网，VR应用,AR应用，场馆直播，工业控制
2. 5G时代，我们需要怎样的边缘计算？
5G时代中引入网络架构，引入边缘计算的思路。5G的发展，更推送了边缘计算。他们之间是相互驱动着向前发展。
3. 如何学习边缘计算，里面都包含什么技术？
边缘计算是一个很大的概念，包含的技术非常多，并且需要更多的硬件和系统的支持。
4. 边缘计算容器化是否有必要？
容器化是未来发展的需要，容器化能够带来很多好处。
边缘计算的应用场景非常复杂，边缘计算所需的开发工具和编程语言的多样性，容器技术和容器编排技术的逐渐成熟 1. 边缘计算的核心是什么？有哪些应用场景？
核心就是计算的下沉，边缘化。
由于技术进步，物联设备计算能力的提升，以及算法的优化，使得边缘结点设备也能承担起一定的计算任务，于是之前一些必须在云端计算的任务可以下沉到边缘结点的终端设备。
应用数据量的增加，网络传输的耗时也增大，使得云计算逐渐不能满足时效要求，使得边缘计算的需求增加。
应用场景如语音识别、图像识别、视频分析等场景都有，具体应用如智能音箱、停车场/道阐车牌识别、监控摄像头物体识别、安防人脸识别、人脸支付、自动驾驶等。
2. 5G时代，我们需要怎样的边缘计算？
5G 的到来让网络速度有了一个飞跃，也许云计算由于网络劣势的消除又能发挥它的强大计算能力的优势，这样边缘设备可以有更多更自由的计算的选择，但也还会有网络不稳定/中断等可能的情况，边缘计算也还是需要发展自己，以支撑越来越多的计算量。同时也有隐私数据需要避免网络传输的需求，所以边缘计算也有其存在的必要性。
3. 如何学习边缘计算，里面都包含什么技术？
和分布式差不多的东西吧，换个说法而已啦，分布式的相关技术可以搬来用。
4. 边缘计算容器化是否有必要？
有必要。边缘终端设备分散且多，其部署将会是一个大的工作量，容器化有助于简化和统一。 现在好多甲方公司的步伐还是非常快的，不少IoT的项目已经在做了，再不学习新姿势真的跟不上时代啦:mrgreen: 边缘计算起源于传媒领域，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，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。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
边缘计算最初使用在物联网当中
页:
[1]
2