主题：边缘计算研究进展和趋势

时间：4月6日(周三) 15:00-16:00

主讲人：谢满德

地点：信电楼204

记录人：叶杰锋

内容：

随着新基建的全面实施与发展，边缘计算的社会服务价值与经济效应尤为明显。边缘计算是一种分布式运算架构，关乎于应用程序、数据资料与用户服务的运算，具体指在靠近实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，将原本完全由中心节点处理计算的任务加以分解，切割成更小且更容易管理的部分予以计算处理。

谢满德教授主要从边缘计算的任务卸载、资源分配、安全研究的最新进展等方面分享了对该领域研究的进展和趋势展望。谢满德教授从对边缘计算产生的背景引入主题。边缘计算的产生是建立在当前物联网的发展、大数据应用的普及、云计算的兴起和智能化的研究之上。边缘计算由美国韦恩州立大学和边缘计算产业联盟给出相对客观的定义，一是强调边缘计算与云计算相辅相成，二是阐述边缘计算的具体的实现形式及其优势。

谢满德教授通过介绍传统的云计算模型，来引出为什么需要边缘计算。其原因包括，一直接将边缘设备端海量数据发送到云端，造成网络带宽负载和计算资源浪费；二传统云计算模型的隐私保护问题将成为万物互联架构中云计算模型所面临的重要挑战，三边缘设备节点的能源是有限的，而GSM、WIFI等无线传输模块的能耗较大。同时介绍了边缘计算其突出的优势，一极大缓解网络带宽与数据中心压力：减少数据流量；二增强服务的响应能力：低延时；三保护隐私数据，提升数据安全性：安全性高。

接着，谢满德教授就边缘计算所要用到的几种核心技术进行了讲解。很多情况下数据传输延时大大高于计算延时。因此，边缘计算模型计算迁移策略应该是以减少网络传输数据量为目的的迁移策略，而不是将计算密集型任务迁移到边缘设备处执行；5G技术将是移动边缘终端设备降低数据传输延时的必要解决方案；边缘计算在数据存储和处理方面具有较强的实时性需求，因此如何高效存储和访问连续不间断的实时数据，是边缘计算中存储系统设计需要重点关注的问题；同时边缘计算还需要有轻量级函数库和内核的支持。

边缘计算并不是为了取代云计算，而是对云计算的补充和延伸，为移动计算、物联网等提供更好的计算平台。谢满德教授讲到，边缘计算模型需要云计算中心的强大计算能力和海量存储的支持，而云计算也同样需要边缘计算中边缘设备对于海量数据及隐私数据的处理，从而满足实时性、隐私保护和降低能耗等需求。

当前边缘计算的研究领域主要集中在任务卸载研究和数据安全与隐私研究方面。谢满德教授集中介绍了从边缘计算节点的视角对任务卸载的分类，其包括本地执行、部分卸载、全部卸载。分类依据是，一延时最小：用户的体验感是网络服务最重要的指标，因此计算任务的执行时延是判定任务卸载决策好坏的重要指标；二能耗最小：终端设备的能耗也是用户关心的一个指标，能耗过大会大大减弱设备的续航能力；三权衡时延与能耗为目标：计算任务的卸载决策需要同时考虑时延和能耗两个方面，找到时延和能耗的平衡点。

参加人：研一部分学生