边缘计算系列科普(三)边缘计算发展历史中的相关模型(上)

边缘计算的发展与面向数据的计算模型的发展是分不开的。随着数据规模的扩大,人们对数据处理的性能。能耗等方面的需求不断提高。为了解决面向数据传输、计算和存储过程中的计算负载和数据传输带宽的问题,在边缘计算产生之前,研究学者们也探索如何 在靠近数据的边缘增加数据处理的功能,即计算任务从计算中心向网络边缘迁移的相关研究。

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作者:于中阳Mercina-zy

来源:区块链兄弟

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边缘计算的发展与面向数据的计算模型的发展是分不开的。随着数据规模的扩大,人们对数据处理的性能。能耗等方面的需求不断提高。
为了解决面向数据传输、计算和存储过程中的计算负载和数据传输带宽的问题,在边缘计算产生之前,研究学者们也探索如何 在靠近数据的边缘增加数据处理的功能,即计算任务从计算中心向网络边缘迁移的相关研究,其中主要的典型模型包括:分布式数据库模型、P2P模型、CDN模型、移动边缘计算模型、雾计算模型以及海云计算。

一)分布式数据库模型
分布式数据库模型是数据库技术和网络技术两者结合的结果,在大数据时代数据种类和数量的增长使得分布式数据库成为数据存储和处理的核心技术之一。
分布式数据库部署在自组织网络服务器或分散在互联网、企业网或外部网、以及其他自组织网络的独立计算机上。数据存储在多台计算机上,分布式数据库操作不局限于单台的机器,而允许在多台机器上执行事务交易,以此来提高数据库访问的性能。

分布式数据库已经成为大数据处理的核心技术之一,按照数据库的结构,分布式数据库包括同构系统和异构系统。
前者数据库实例的运行环境具有相同的软件和硬件,并具有单一的访问接口。
后者的运行环境中硬件、操作系统和数据库管理系统以及数据模型等均有所不同。

按照进行处理的数据类型,分布式数据库主要包括:
SQL(关系型)、
NoSQL(非关系型)、
基于可扩展标记语言(XML)
NewSQL分布式数据库。

其中,NoSQL和NewSQL分布式数据库使用最为广泛。
NoSQL分布式数据库主要为满足大数据环境下,海量数据对数据库高并发、高效存储访问、高可靠性和高扩展性的需求,将其分为键值存储类数据库、列存储数据库、文档型数据库、图形数据库等。
NewSQL分布式数据库是一种具有实时性、复杂分析、快速查询等特征的,面向大数据环境下海量数据存储的关系型分布式数据库,主要有:Google Spanner、Clustrix、VoltDB等。

相比于边缘计算模型,分布式数据库提供大数据环境下的数据存储,较少关注其所在设备端的异构计算和存储能力,主要用于实现数据的分布式存储和共享。分布式数据库计算所需的空间较大且数据的隐私性较低,对基于多数据库的分布式事务处理而言,数据的一致性技术是分布式数据库所要面对的重要挑战。

边缘计算模型中数据位于边缘设备端,具有较高的隐私性、可靠性和可用性。在万物互联时代,终端架构将具有架构性,并需支持多种应用服务,将成为边缘计算模型应对大数据处理的基本思路。

二)对等网络
P2P计算(peer-to-peer computing,P2P)不仅与边缘计算紧密的相关,而且还是较早将计算迁移到网络边缘的一种文件传输技术。
P2P这个术语早在2000年就被提出,并用于实现文件共享系统。此后,逐渐发展成为分布式系统的重要子领域,其中分散化。最大化可扩展性、容忍较高层节点流失以及恶意行为防止等相关研究已经成为P2P主要的研究主题。

该领域的主要成就包括:
1)分布式哈希表,后演变成为云计算模型中 key-value 分布式存储一般范式。
2)广义 Gossip 协议,已经被广泛用于非简单信息扩散的复杂处理类应用当中,如数据融合和拓扑管理。
3)多媒体流技术,表现形式有视频点播、实时视频、个人通信等。

需要说明的是,P2P更多数被用于非法文件共享和相关诉讼的广泛媒体报道,基于P2P 模式的一些商业技术未得到实际的认可。

三)内容分发网络
内容分发网络(content distribution network,CDN)是1998年 Akamai 公司提出的一种基于互联网的缓存网络,通过在网络边缘部署缓存服务器来降低远程站点的数据下载延时,加速内容交付等等,得到了学术界和工业界的高度关注而快速发展。

亚马逊、Akamai 等公司拥有比较成熟的 CDN 技术,Akamai 公司利用 CDN 技术研发的中国CDN,为我国用户交付获得期望的性能和体验,同时也降低提供商的组织运营压力。
近年来,研究人员实现了一种新的体系结构模型——主动内容分发网络(active content distribution networks,ACDN),作为对传统的CDN的一种改进,帮助内容提供商免于设计一些新的算法,根据需要进行应用在服务器之间的复制和迁移。

我国学术界研究 CDN 优化技术如清华大学团队设计和实现的边缘视频 CDN,其提出利用数据驱动的方法组织边缘内容热点;基于请求预测的服务器峰值转移的复制策略,实现把内容从服务器复制到边缘计算热点上位用户提供服务。

在早期的边缘计算中,“边缘”仅限于分布在世界各地的 CDN 缓存服务器,但是今天的边缘计算的发展远远超出了 CDN 的范畴,边缘计算模型的“边缘”不再局限于边缘节点,还包括从数据源到云计算中心路径之间的任意计算、存储和网络资源。

还需要说明的是边缘计算更加强调计算功能,而不只是早期 CDN 中的静态内容分发。目前各大公司越来越注重相关研究,以及研究人员的培养,研究资源的投入也日益增高,不再是以前的单纯“开发”。

参考文献
Groopman J, Etlinger S, Consumer perceptions of privacy in the Internet of Things: what brands can learn from a concerned citizenry[R].
Grolinger K, Higashino W A, Tiwari A, rt al. Data managemant in cloud environments: NoSQL and NewSQL data stores[J]. Journal of Cloud Computing, 2013, 2(1):1-24.
Peng G. CDN: Content distribution network[R]. Technical Report TR-125 of Experimental Computer Systems Lab in Stony Brook University ,SUNY Stony Brook, 2003.
Akamai Technologies. China CDN [EB/OL]. http:// www.akamai.com/us/en/cdn/, 2016-12-03.


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  • 发表于 2018-08-15 16:57
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于中阳Mercina-zy

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