边缘计算---万物互联网时代新型计算模型笔记

1、云计算模型缺点：
①实时数据。由于云计算是对大量数据的集中式运算，缺乏及时性。
②缺乏隐私保护。
③能耗。远距离传输数据，需要消耗大量资源。
边缘计算模型由此产生，边缘式大数据处理是一个相对的概念，边缘设备可以是很多种设备，如，路由器、交换机、移动设备、摄像头等。
2、六大应用实例
①云计算任务迁移。如购物车频繁操作，首先将数据缓存到边缘节点，甚至可以直接在此进行某些操作，一些对时间不敏感的数据或者是需要长期存储的数据，可以通过边缘节点与云计算中心在后台进行。
②边缘计算视频监控。具有实时性计算和可伸缩的弹性存储、最小空间以及最大价值的优点。
③智能家居。由底向上大致分为communication层、数据抽象层和服务管理层。使用边缘计算，较易连接和管理智能家居设备，便于本地数据处理，可以为用户提供资源管理和分配的功能。
④智能城市。由于其具有大数据量、低延时以及位置识别的特点，因此需要用到边缘计算的功能。
⑤智能交通。如，智能交通信号灯、智能停车系统、无人驾驶汽车，都具有位置识别、实时性数据、低延时的特点。
⑥协同边缘。如，“互联网医疗”
3、七个关键性问题
①可编程性。异构环境，如烟花模型。
②命名规则。统一API。
③数据抽象。
④服务管理。需要达到差异性、可扩展性、隔离性与可靠性的特点。
⑤数据隐私保护及安全
⑥理论基础。涉及知识面综合性很强。
⑦商业模式。