边缘计算急需解决的难题( 九 )
因此工业界需要寻求一种或多种新的商业模式来明确边缘计算服务的提供者和使用者各自应该承担什么责任,例如谁来支付边缘节点建立和维护所需的费用、谁来主导软硬件升级的过程等。
2) 边缘节点的选择。边缘计算是一个连续统,边缘指从数据源到云计算中心路径之间的任意计算和网络资源。(在实际应用中,用户可以选择云到端整个链路上任意的边缘节点来降低延迟和带宽.由于边缘节点的计算能力、网络带宽的差异性,不同边缘节点的选择会导致计算延迟差异很大.现有的基础设施可以用作边缘节点,例如使用手持设备访问进行通信时,首先连接运营商基站,然后访问主干网络.这种以现有基础设施当做边缘节点的方式会加大延迟,如果手持设备能够绕过基站,直接访问主干网络的边缘节点,将会降低延迟.因此,如何选择合适的边缘节点以降低通信延迟和计算开销是一个重要的问题.在此过程中,需要考虑现有的基础设施如何与边缘节点融合,边缘计算技术会不会构建一个新兴的生态环境,给现有的基础设施发生革命性的变化?
3)边缘数据选择。边缘节点众多,产生的数据数量和类型也众多,这些数据间互有交集,针对一个问题往往有多个可供选择的解决方案.例如在路况实时监控应用中,既可以利用车上摄像头获得数据,也可以利用交通信号灯的实时数据统计,还可以利用路边计算单元进行车速计算。因此如何为特定应用合理地选择不同数据源的数据,以最大程度地降低延迟和带宽,提高服务的可用性是一个重要问题。
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