探討在移動邊緣計算成功部署前所需要面臨的挑戰(zhàn)

移動邊緣計算是一項在近距離內(nèi)為移動用戶提供云服務(wù)和IT服務(wù)的新興技術(shù)。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運營商負(fù)責(zé)對傳輸流進(jìn)行控制（比如轉(zhuǎn)發(fā)和包過濾等），但在移動邊緣計算中，云服務(wù)器也部署在每個基站上。因此，網(wǎng)絡(luò)運營商也承擔(dān)了為移動用戶提供服務(wù)的重要責(zé)任。移動邊緣計算平臺通過為邊緣網(wǎng)絡(luò)提供計算和存儲能力來減少網(wǎng)絡(luò)延遲。它也使應(yīng)用程序開發(fā)人員和內(nèi)容提供商能夠使用實時無線設(shè)備接收網(wǎng)絡(luò)信息從而提供上下文感知服務(wù)（如協(xié)同計算）。移動設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，常利用移動邊緣計算服務(wù)為計算密集型應(yīng)用程序執(zhí)行計算卸載，例如圖像處理，移動游戲等。

在這篇論文中，討論了一些有前途的實時移動邊緣計算應(yīng)用場景。隨后，論文展示了移動邊緣計算領(lǐng)域最先進(jìn)的研究成果。論文中還介紹了移動邊緣計算的分類，描述了移動邊緣計算的關(guān)鍵屬性。最后，論文明確并討論了在移動邊緣計算成功部署前所需要面臨的挑戰(zhàn)。

1. 引言

最近，移動設(shè)備（如手機，智能手機，平板電腦等）逐漸成為學(xué)習(xí)，娛樂，參與社交網(wǎng)絡(luò)，了解新聞和處理商業(yè)事務(wù)的重要工具。但是，由于移動設(shè)備的資源限制（處理能力，電池壽命，存儲容量），移動用戶的用戶滿意度常不如桌面用戶。移動云計算發(fā)展后，許多云計算服務(wù)，如移動醫(yī)療，移動學(xué)習(xí)，移動游戲和移動管理燈都可以直接從移動設(shè)備訪問。因為需要在移動設(shè)備和云數(shù)據(jù)中心之間傳輸和接收數(shù)據(jù)，這也預(yù)示了更高的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，更高的網(wǎng)絡(luò)帶寬需求。據(jù)估計，每年的帶寬需求可能會成倍增長。

此外，新的物聯(lián)網(wǎng)（IoT）范例使資源受限的設(shè)備通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行互連。但是，許多這些邊緣設(shè)備都通過嵌入式方式獲得了低處理性能以及存儲能力。為了克服上述在移動云計算或物聯(lián)網(wǎng)場景下所提到的諸如網(wǎng)絡(luò)負(fù)載/帶寬限制等問題，目前已經(jīng)提出了一些新的技術(shù)，如普適訪問，計算卸載等，使邊緣設(shè)備可以卸載一些計算任務(wù)到遠(yuǎn)程資源豐富的云平臺（如Amazon EC2 和Window Azure等），從而節(jié)省處理過程的能耗。然而，將計算任務(wù)卸載到公共云可能涉及到在公共云和邊緣設(shè)備之間通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換時造成的長延遲。為了克服上述問題，提出了基于計算卸載的cloudlet的方法，移動設(shè)備將計算任務(wù)卸載到用戶鄰近可訪問的資源較少的服務(wù)器，通過Wi-Fi接入點接入訪問。

但是，與云計算相比，Cloudlet的計算效率較低。原因如下：首先，Cloudlet只能通過Wi-Fi訪問節(jié)點，物理上只能覆蓋很小的區(qū)域，因此，不能提供任意地方普遍存在的計算支持。其次，與云相比，Cloudlet資源更少，因此，它在服務(wù)和資源配置上不具備可擴展性。為了克服上述挑戰(zhàn)性的問題，最近提出了一種新的被稱為移動邊緣計算的規(guī)范。

圖1 移動邊緣計算架構(gòu)

移動邊緣計算使移動用戶能夠在無線通信網(wǎng)絡(luò)（RAN）范圍內(nèi)接受鄰近的IT和云計算提供的服務(wù)。移動邊緣計算的主要目標(biāo)是減少因為從核心WAN引入計算和存儲能力到邊緣網(wǎng)絡(luò)而帶來的延遲。移動邊緣計算可以定義為“移動邊緣計算是面向商務(wù)的云計算平臺模型，為移動用戶提供通過無線接入附近網(wǎng)絡(luò)，以接受對延遲敏感，上下文感知應(yīng)用的服務(wù)。”

移動邊緣計算為應(yīng)用程序開發(fā)者和內(nèi)容提供者提供實時RAN信息（如網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，用戶的位置等）。這些實時網(wǎng)絡(luò)信息用于為移動用戶提供上下文感知服務(wù)，從而豐富了用戶的滿意度、提高了用戶體驗質(zhì)量（QoE）。移動邊緣計算平臺為邊緣網(wǎng)絡(luò)增加了職責(zé)，允許邊緣網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行計算和服務(wù)的管理權(quán)限，以減少移動用戶的網(wǎng)絡(luò)延遲和帶寬消耗。網(wǎng)絡(luò)運營商可以允許無線通信網(wǎng)絡(luò)邊緣由第三方合作伙伴處理，對移動用戶和企業(yè)來說，這將允許快速部署新的應(yīng)用程序和邊緣服務(wù)。

圖1顯示了移動邊緣計算的新穎架構(gòu)。架構(gòu)中有三個基本組件：1）包括所有類型的可連接到網(wǎng)絡(luò)的邊緣設(shè)備（移動網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)均可）；2）邊緣云部署在每個基站上資源較少的云。邊緣云負(fù)責(zé)傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量控制（轉(zhuǎn)發(fā)和過濾等），以及管理各種移動邊緣應(yīng)用（邊緣醫(yī)療，智能跟蹤等）；3）公共云是部署在互聯(lián)網(wǎng)上的基礎(chǔ)云架構(gòu)。

移動邊緣計算的主要目標(biāo)是：

1.通過在邊緣網(wǎng)絡(luò)部署計算密集型應(yīng)用來優(yōu)化移動資源如圖像處理，移動游戲等。

2.在發(fā)送到云之前對大數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化。

3.使移動用戶享受鄰近的云服務(wù)。

4.在RAN的幫助下提供上下文感知服務(wù)。

本文的貢獻(xiàn)是：（a）關(guān)于移動邊緣計算領(lǐng)域的最先進(jìn)的研究成果調(diào)查。（b）根據(jù)各種屬性設(shè)計分類，例如特征，實例，訪問技術(shù)，應(yīng)用程序，目標(biāo)，計算平臺和關(guān)鍵促成因素等。（c）列出實現(xiàn)移動邊緣計算所要面對的的各種開放性挑戰(zhàn)，突出的開放挑戰(zhàn)瓶頸將為領(lǐng)域內(nèi)的研究人員提供方向。

本文的結(jié)構(gòu)如下：

第2部分描述了一些現(xiàn)實生活中的應(yīng)用場景，并對移動邊緣計算平臺的提出了潛在需求。第3部分介紹了關(guān)于移動邊緣計算領(lǐng)域的最新研究成果的調(diào)查。第4部分展示了移動邊緣計算的分類和分類定義中涉及的不同屬性。最后，在第5部分和第6部分中展示了移動邊緣計算的開放性研究挑戰(zhàn)，對論文和讀者的評價做出總結(jié)。

2. 動機

本節(jié)介紹了當(dāng)前移動邊緣計算領(lǐng)域的應(yīng)用場景，以對領(lǐng)域內(nèi)的研究人員提供動力。移動邊緣計算平臺適用于以下應(yīng)用場景，動態(tài)內(nèi)容優(yōu)化，物聯(lián)網(wǎng)中的計算卸載，移動大數(shù)據(jù)分析和智能交通等等。這些應(yīng)用程序不適合在移動或便攜式設(shè)備中，因為這些應(yīng)用程序常進(jìn)行密集型計算的，并且需要巨大的存儲容量。

A.動態(tài)內(nèi)容優(yōu)化

內(nèi)容優(yōu)化在Web主機上執(zhí)行，以滿足客戶的期望。以此目的，傳統(tǒng)內(nèi)容優(yōu)化使用用戶存儲在數(shù)據(jù)庫中的瀏覽記錄。有時內(nèi)容優(yōu)化也通過詢問用戶當(dāng)前的地理位置來完成，并基于位置信息進(jìn)行分析。內(nèi)容優(yōu)化可以動態(tài)的地根據(jù)用戶的上下文感知信息完成。借助移動邊緣計算，內(nèi)容優(yōu)化器可以部署在邊緣服務(wù)器上。在這個場景下，內(nèi)容優(yōu)化器獲取準(zhǔn)確的單元格和RAN動態(tài)信息（網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)等）并且基于該內(nèi)容執(zhí)行優(yōu)化。邊緣網(wǎng)絡(luò)通過基于內(nèi)容優(yōu)化提高性能，提高用戶體驗質(zhì)量并且提供新服務(wù)。

B.物聯(lián)網(wǎng)中的計算卸載

由于最近曝光了可穿戴和低加工電力物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，傳統(tǒng)的高計算密集型設(shè)備應(yīng)用（如增強現(xiàn)實和監(jiān)視系統(tǒng)）不能在設(shè)備本身中執(zhí)行。問題可以通過將IoT應(yīng)用程序分成小任務(wù)來解決，并且一些任務(wù)在云端執(zhí)行（比如核心網(wǎng)絡(luò)）降低了延遲和提高了準(zhǔn)確性?？梢酝ㄟ^在邊緣服務(wù)器上卸載任務(wù)來優(yōu)化上述場景，而不需要將任務(wù)轉(zhuǎn)移到核心網(wǎng)絡(luò)。因此，在邊緣服務(wù)器上卸載肯定會減少延遲。移動邊緣計算中的計算卸載有兩個挑戰(zhàn)：如何拆分物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用？如何識別任務(wù)是否應(yīng)該卸載？如何在用戶進(jìn)入時同步應(yīng)用程序？

C.移動大數(shù)據(jù)分析

近年來，手機成為上網(wǎng)的主要方式，也使移動設(shè)備成為公司理解和分析目標(biāo)市場的最有效的方式。大數(shù)據(jù)是大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析即分析大數(shù)據(jù)以便做出更好戰(zhàn)略性業(yè)務(wù)舉措的過程。在傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析中，收集來自邊緣設(shè)備的數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)移到核心網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，這個過程對帶寬和延遲提出了很高的要求。為了不在帶寬方面浪費大量資源，可以利用移動邊緣計算平臺進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)分析可以在網(wǎng)絡(luò)的邊緣執(zhí)行而后將結(jié)果送到核心網(wǎng)絡(luò)。因此，這種情景下會降低帶寬消耗并改善網(wǎng)絡(luò)延遲。

D.智能交通

智能交通目的是為了解決城市居民所面臨的交通不暢等相關(guān)關(guān)鍵問題，如交通網(wǎng)絡(luò)差，路況差，停車位置不足，公共交通能力不足，道路安全等。例如，可以通過在安裝在路邊的相機和傳感器設(shè)備等邊緣網(wǎng)絡(luò)收集的實時數(shù)據(jù)，而后自動進(jìn)行交通控制。傳感器設(shè)備可以檢測接近的物體（如行人和車輛）并可以測量物體的距離和速度?；谑占臄?shù)據(jù)，可以通過適當(dāng)?shù)闹悄芙煌?a target="_blank">信號重新規(guī)劃車流量，以進(jìn)行交通管制。同樣，智能停車系統(tǒng)可以利用邊緣網(wǎng)絡(luò)通過收集用戶上下文信息，建模并分析用戶設(shè)備附近的可用空間。

3.移動邊緣網(wǎng)絡(luò)：最先進(jìn)的研究成果

移動邊緣計算平臺是通過其鄰近的邊緣設(shè)備，加強無線通信網(wǎng)絡(luò)邊緣的IT和云服務(wù)。在本節(jié)，我們將描述移動邊緣計算領(lǐng)域最先進(jìn)的研究成果。

A.FemtoClouds

哈巴克等人提出了FemtoClouds系統(tǒng)，它通過協(xié)調(diào)多個移動設(shè)備提供了一種動態(tài)地自配置的“多設(shè)備”的移動云系統(tǒng)，用于擴展Cloudlet的計算。FemtoClouds利用附近未使用的移動設(shè)備在網(wǎng)絡(luò)邊緣提供一種“compute as a service”服務(wù)，因此減少了將計算任務(wù)卸載到傳統(tǒng)云數(shù)據(jù)中心期間的網(wǎng)絡(luò)延遲。FemtoClouds中的設(shè)備可分為以下三類：cloudlet，可以創(chuàng)建Wi-Fi接入點以及充當(dāng)控制設(shè)備；計算集群，是一組共享硬件和資源移動設(shè)備；移動設(shè)備，嘗試將計算作為一種服務(wù)以完成計算卸載。

最初，移動設(shè)備發(fā)送設(shè)備信息（移動設(shè)備的計算可用性，可用于共享的計算，可利用的歷史記錄）并通過Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)加入計算簇，以達(dá)到與cloudlet共享策略的目的?；谠O(shè)備的計算可用性和電池水平，Cloudlet可以拒絕將新設(shè)備包含在計算集群內(nèi)。移動設(shè)備通過發(fā)送計算代碼，輸入和輸出數(shù)據(jù)大小到云端卸載計算密集型任務(wù)。輸入任務(wù)通過計算所需的計算時間進(jìn)行優(yōu)先級調(diào)度（如果可用，否則在可用的移動設(shè)備上使用Mantis系統(tǒng)）。FemtoClouds控件使用貪婪的啟發(fā)式方法在移動設(shè)備輸入任務(wù)時對調(diào)度的模型進(jìn)行優(yōu)化。

FemtoClouds系統(tǒng)通過盡量減少對企業(yè)結(jié)構(gòu)化的依賴和擴展計算能力來提供基于社區(qū)的計算服務(wù)。系統(tǒng)中計算卸載的性能取決于計算集群中可用的移動設(shè)備數(shù)量和未使用設(shè)備的硬件資源總量。

B.REPLISOM

Abdelwahab等人提出了REPLISOM ，一種移動邊緣云架構(gòu)，以減少多個IoT設(shè)備通過LTE環(huán)境將內(nèi)存對象復(fù)制到邊緣云時的云響應(yīng)次數(shù)。REPLISOM架構(gòu)利用云計算增強演進(jìn)的NodeB（eNB）為邊緣資源提供虛擬機，執(zhí)行特定物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序的存儲和網(wǎng)絡(luò)資源的復(fù)制。在REPLISON中，邊緣云將內(nèi)存副本拉到新的特定的虛擬機副本，而不是推送更新的內(nèi)存對象。REPLISOM中，基于LTE優(yōu)化的內(nèi)存復(fù)制協(xié)議利用內(nèi)存中的稀疏性推斷出通信的數(shù)量。當(dāng)多個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備（假設(shè)有多個設(shè)備，總共n個設(shè)備）嘗試更新內(nèi)存對象，每個設(shè)備使用設(shè)備之間的通信技術(shù)發(fā)送更新的內(nèi)存對象更新到鄰近設(shè)備，而不是將它們發(fā)送到邊緣云。接收設(shè)備（假設(shè)第j個）將接收內(nèi)存副本壓縮成一個副本。邊緣云定期向相應(yīng)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備發(fā)送拉動請求（使用預(yù)先安排的上行鏈路授權(quán)）。當(dāng)設(shè)備J收到來自邊緣云的拉取請求時，它推動壓縮副本到邊緣云作為響應(yīng)。最后，邊緣云通過使用壓縮采樣構(gòu)造算法來恢復(fù)內(nèi)存對象，并存儲到相應(yīng)的虛擬機中。

REPLISOM架構(gòu)在多個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備卸載期間復(fù)制時，將對象更新到附近的邊緣云，以減少延遲和成本。

C.ME-VOLTE

貝克等人提出移動邊緣計算來實現(xiàn)LTE語音（ME-VoLTE）架構(gòu)以減少移動設(shè)備視頻通話期間的電池消耗，并提供協(xié)商卸載策略的通信協(xié)議。在視頻通話過程中的視頻編碼過程在MEC邊緣服務(wù)器上卸載。VoLTE是基于IP多媒體系統(tǒng)，VoLTE架構(gòu)中的組件主要有兩個1.代理/服務(wù)呼叫狀態(tài)控制功能或（P- / S-CSCF），其任務(wù)是發(fā)送移動設(shè)備（UE）和VoLTE網(wǎng)絡(luò)之間的信號。2.媒體資源功能（MRF）是VoLTE網(wǎng)絡(luò)的一部分，負(fù)責(zé)媒體混合，存儲媒體的播放，以及媒體轉(zhuǎn)碼。當(dāng)移動設(shè)備嘗試制作視頻時調(diào)用，請求（以及編解碼器名稱集）通過使用代理（P / S-CSCF）被發(fā)送到MRF。MRF基于當(dāng)前可用計算的編碼類型資源和上行鏈路強度談判。談判結(jié)束后，移動設(shè)備通過選擇其中一個編解碼器對視頻進(jìn)行編碼（由P / S-CSCF發(fā)送）并將媒體發(fā)送給ME-MRF。VoLTE協(xié)議在視頻通話過程中，使用會話啟動過程。

ME-VoLTE是基于視頻的移動邊緣計算的電話系統(tǒng)，以減少視頻呼叫中的能源消耗。

D.多用戶計算卸載

陳等人提出了用于移動邊緣計算的分布式計算任務(wù)的卸載模型。這個模型利用競賽理論來獲得多用戶進(jìn)行計算任務(wù)卸載時的納什均衡。當(dāng)多個設(shè)備同一時刻使用相同的無線信道將計算任務(wù)卸載到電信云時，會首先計算時間，當(dāng)使用計算卸載后時間縮短能源消耗降低時，任務(wù)才會被卸載到云端。作者規(guī)范了卸載決策問題，將多用戶參與的多頻道無線環(huán)境轉(zhuǎn)變?yōu)槎嘤脩粲嬎闳蝿?wù)卸載競賽。在多用戶競賽中，卸載與否取決于所有云資源用戶的性能。這里，如果沒有違反納什均衡，設(shè)備就可以選擇卸載任務(wù)到云端。

上述模型的優(yōu)點是模型可以解決多用戶計算任務(wù)卸載的NP-hard問題。

E.移動設(shè)備集群間的計算卸載

Gao等人提出了一種基于概率的計算任務(wù)卸載框架，應(yīng)用于同一戰(zhàn)略等級下的移動設(shè)備集群之間的計算卸載。在戰(zhàn)區(qū)，一些應(yīng)用如處理附近環(huán)境的現(xiàn)場感知數(shù)據(jù)，需要大量的計算?？蚣軐⒉糠謶?yīng)用程序卸載到附近移動節(jié)點減少計算時間和能耗。節(jié)點卸載與否取決于其計算能力，鄰近節(jié)點的能源、活躍水平以及他們之間可能的未來聯(lián)系。兩個節(jié)點可以通過移動節(jié)點之間的接觸時間（ICT）分布等應(yīng)用屬性來預(yù)測其未來的連接。根據(jù)提出的框架，卸載之前，移動節(jié)點計算任務(wù)在新節(jié)點的計算時間，能耗及其未來聯(lián)系。如果時間和能量消耗降低，并且新節(jié)點確保可以任務(wù)期限內(nèi)完成任務(wù)，新節(jié)點卸載任務(wù)。如果任務(wù)卸載有機會使用上述技術(shù)，任務(wù)遞歸地在附近的節(jié)點進(jìn)行卸載。

所提出的模型遞歸地分配一個移動節(jié)點（在戰(zhàn)術(shù)邊緣）的工作任務(wù)到其鄰近節(jié)點。該模型降低了能耗并且提高了任務(wù)吞吐量。上述模型的性能取決于邊緣網(wǎng)絡(luò)中相鄰節(jié)點的數(shù)量。如果節(jié)點突然離開網(wǎng)絡(luò)，該模型不考慮其牽連影響。

F.用于計算任務(wù)卸載的連續(xù)凸逼近算法框架

Sardellitti等人提出了連續(xù)凸逼近算法框架（SCA）用于多單元移動邊緣計算場景下，計算任務(wù)卸載時無線通信和計算資源的優(yōu)化。優(yōu)化問題被定義為移動用戶無線通信和計算資源的聯(lián)合優(yōu)化，通過在預(yù)算功率下，最小化移動設(shè)備能耗和延遲期間。在框架中，邊緣網(wǎng)絡(luò)有多個單元增強型節(jié)點B（SCeNB），鏈接到公共云服務(wù)器提供程序以達(dá)到卸載目的。同一單元內(nèi)的移動用戶使用正交通道進(jìn)行云通信，因此，這個框架也適用于密集計算單元，移動多用戶訪問不同的單元可能會相互干擾。考慮云服務(wù)器提供計算資源和設(shè)備的電池電量，移動用戶可以在遠(yuǎn)程云中卸載計算任務(wù)或于本地執(zhí)行。作者提出上述卸載環(huán)境適用于單個用戶，其中只有一個移動用戶正在訪問云資源。在單個用戶實例中，優(yōu)化的問題是非凸的，但作者通過構(gòu)造算法，將封閉形式的全局最優(yōu)解問題變化到凸優(yōu)化問題。當(dāng)云資源在密集單元環(huán)境中由多用戶訪問，集中式和分布式的基于SCA的算法獲得了非凸優(yōu)化問題的最優(yōu)解。與非正交優(yōu)化算法相比，該算法顯示出更好的結(jié)果，該框架僅需考慮用于執(zhí)行資源優(yōu)化的靜態(tài)值。

G.邊緣加速Web瀏覽（EAB）原型

Takahashi等人介紹了Edge Accelerated Web Browsing（EAB）移動邊緣計算原型，用于加速網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用執(zhí)行。在EAB中，邊緣服務(wù)器在移動客戶端和鄰近服務(wù)器之間部署。當(dāng)移動Web瀏覽器發(fā)送URL頁面請求時，服務(wù)器的響應(yīng)首先在邊緣截獲。作為響應(yīng)，邊緣服務(wù)器排除了一些內(nèi)容。邊緣服務(wù)器的常見任務(wù)是獲取Web內(nèi)容，評估Web內(nèi)容，內(nèi)容組件的布局，和任務(wù)渲染。EAB移動邊緣計算原型優(yōu)于正常的網(wǎng)頁瀏覽。

H.協(xié)作上下文感知實時應(yīng)用程序

Nunna等人提出了基于5G技術(shù)的協(xié)作上下文感知的現(xiàn)實場景應(yīng)用的移動邊緣計算架構(gòu)。關(guān)鍵時刻的協(xié)作應(yīng)用由于無線通信的高等待時間是不利的。在上述架構(gòu)中，MEC服務(wù)器在每個架構(gòu)的eNodeB中部署。作者利用5G技術(shù)，接近服務(wù)和上下文感知計算的特性，來實現(xiàn)協(xié)作。MEC服務(wù)器中的中間件MEC協(xié)作平臺通過標(biāo)準(zhǔn)API收集重要信息，如用戶罰款，粒度位置，無線通信級別等（預(yù)計在5G）。上述架構(gòu)將在道路事故情景和遠(yuǎn)程機器人遠(yuǎn)程手術(shù)情景中受益。

上述模型是低延遲（因為5G）并且適用于協(xié)作計算，如延遲和同步是協(xié)作計算模型性能中的重要因素。雖然，5G技術(shù)的概念仍處于發(fā)展?fàn)顟B(tài)，上述模型是理論上的。

I.CloudAware

加布里埃爾等人提出CloudAware ，一個基于移動邊緣計算的編程模型，用于開發(fā)可拓展性的移動邊緣計算應(yīng)用程序。CloudAware采用Jadex 中間件框架的屬性諸如分布式，并發(fā)執(zhí)行和上下文感知計算等等。在CloudAware中，Discovery Service負(fù)責(zé)監(jiān)控可用網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)強度，每個服務(wù)器可用代理計算資源的卸載和工作量。Context Manager收集用戶移動性狀態(tài)評估網(wǎng)絡(luò)的未來連接狀態(tài)?；谶\行時的優(yōu)化問題（即最小化計算時間）和網(wǎng)絡(luò)連接的狀態(tài)，該分區(qū)程序和解算器將應(yīng)用程序劃分為不同的組件并且制定卸載策略。

CloudAware框架是一個抽象的，透明的，和采用上下文功能的編程模型?？蚣苓€沒有實現(xiàn)/模擬，無法知道模型的性能和可靠性。

4.分類

本節(jié)描述了移動邊緣計算的分類，并對每個組件進(jìn)行了簡短描述。圖2顯示了移動邊緣計算的分類。該移動邊緣計算的分類基于以下參數(shù)：a）特征，b）演員，c）訪問技術(shù)d）應(yīng)用，e）目標(biāo)，f）計算平臺和g）關(guān)鍵促成因素。

A.特征

移動邊緣計算可按以下方式分類：

1）接近度：在移動邊緣計算中，邊緣網(wǎng)絡(luò)是由移動設(shè)備使用RAN訪問。移動或便攜式設(shè)備也可以通過設(shè)備之間的（D2D）通信訪問位于移動基站的邊緣服務(wù)器。因為邊緣服務(wù)器就在設(shè)備附近，它可以提取設(shè)備信息和分析用戶行為以改進(jìn)服務(wù)。

2）密集的地理分布：移動邊緣計算將主機IT和云計算服務(wù)置于位于眾多地方的邊緣網(wǎng)絡(luò)。地理密集分散的基礎(chǔ)設(shè)施有很多優(yōu)勢，基于用戶移動性，無需遍歷整個廣域網(wǎng)就可以提供服務(wù)。

3）低延遲：移動邊緣計算的目標(biāo)之一是為了減少訪問核心云的延遲。在移動邊緣計算中，應(yīng)用程序部署在位于邊緣網(wǎng)絡(luò)的移動邊緣服務(wù)器或邊緣網(wǎng)絡(luò)的云上。因為邊緣網(wǎng)絡(luò)與核心網(wǎng)絡(luò)相比，可用帶寬很高，降低了平均網(wǎng)絡(luò)延遲。

4）位置意識：因為移動設(shè)備在邊緣網(wǎng)絡(luò)的附近位置，基站收集用戶的移動模式并預(yù)測未來的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)。應(yīng)用開發(fā)人員使用用戶位置對用戶提供上下文服務(wù)。

5）網(wǎng)絡(luò)環(huán)境信息：實時RAN信息（例如用戶位置，無線通信條件，網(wǎng)絡(luò)負(fù)載等）用于為移動用戶提供與上下文感知的服務(wù)。應(yīng)用程序開發(fā)者和內(nèi)容提供者使用RAN信息為服務(wù)提供者服務(wù)，從而提高用戶滿意度和質(zhì)量體驗（QoE）。

B.行為者

移動邊緣計算環(huán)境包括許多個人和組織，每個個體都扮演不同的角色，搭建一個在RAN范圍內(nèi)提供上下文感知，低延遲，按需提供云服務(wù)的平臺。移動邊緣計算的總體目標(biāo)是為所有參與者帶來可持續(xù)發(fā)展的商業(yè)模式，并促進(jìn)全球市場生長。行為者包括應(yīng)用程序開發(fā)人員，內(nèi)容提供商，移動用戶，移動邊緣服務(wù)提供商，軟件供應(yīng)商和over-the-top內(nèi)容（OTT）播放器。

C.應(yīng)用程序

移動邊緣計算提供一系列潛力巨大的應(yīng)用程序。近來，移動邊緣計算領(lǐng)域的應(yīng)用程序可以歸類為計算卸載，協(xié)同計算，物聯(lián)網(wǎng)中的內(nèi)存復(fù)制和內(nèi)容交付。這些應(yīng)用程序在邊緣網(wǎng)絡(luò)處利用高帶寬執(zhí)行計算，從而改善網(wǎng)絡(luò)延遲。以上應(yīng)用使用網(wǎng)絡(luò)上下文信息通過給處于移動狀態(tài)的用戶提供不同的服務(wù)以提高用戶滿意度。

1）計算卸載：許多移動應(yīng)用程序都是計算密集型的，如人臉識別，語音處理程序，移動游戲等。但是，在資源受限設(shè)備中運行計算密集型的應(yīng)用程序會占用大量資源和電量。將計算任務(wù)的一部分轉(zhuǎn)移到云數(shù)據(jù)平臺并且在成功完成任務(wù)后返回程序執(zhí)行結(jié)果，而不是所有的都在移動主機中運行。因為，邊緣設(shè)備和核心云之間的通信需要很長時間，在移動邊緣計算中，將資源較少的服務(wù)器部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣。從而，達(dá)到卸載計算密集型任務(wù)的目的。

2）協(xié)同計算：協(xié)同計算使許多個人和組織能夠在一個分布式系統(tǒng)中進(jìn)行協(xié)作。協(xié)作應(yīng)用在當(dāng)前場景中，計算范圍從簡單的傳感器到機器人遠(yuǎn)程手術(shù)。在這種類型的應(yīng)用程序里，設(shè)備的位置和通信延遲成為溝通中的關(guān)鍵要素。在移動邊緣環(huán)境中增加實時協(xié)同應(yīng)用，提供上下文感知協(xié)作系統(tǒng)。

3）物聯(lián)網(wǎng)中的內(nèi)存復(fù)制：近年來，LTE成為設(shè)備的主流連接技術(shù)。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的計算和存儲能力較差。這些設(shè)備從周圍和卸載的任務(wù)中收集數(shù)據(jù)，將它們作為可伸縮云基礎(chǔ)架構(gòu)的內(nèi)存對象進(jìn)行進(jìn)一步計算。因此，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量不斷增長，同時由于復(fù)制內(nèi)存對象的高延遲導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)瓶頸。移動邊緣計算中的邊緣網(wǎng)絡(luò)為每個設(shè)備創(chuàng)建多個復(fù)制云，使計算能力接近物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，減少了網(wǎng)絡(luò)延遲。

4）內(nèi)容交付：內(nèi)容交付技術(shù)在Web服務(wù)器上優(yōu)化調(diào)整Web內(nèi)容以提供高可用性，高性能和減少延遲的服務(wù)。傳統(tǒng)的Web內(nèi)容交付無法在優(yōu)化完成后根據(jù)用戶請求進(jìn)行調(diào)整。移動邊緣計算可以提供基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和可用網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的動態(tài)web內(nèi)容的優(yōu)化。因為設(shè)備距離很近，邊緣服務(wù)器可以利用用戶移動性和服務(wù)體驗來提供內(nèi)容優(yōu)化。

圖2 移動邊緣計算的分類

D.接入技術(shù)

在移動邊緣計算環(huán)境中，移動或便攜式設(shè)備與其他設(shè)備或與邊緣網(wǎng)絡(luò)通過使用無線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信，比如蜂窩網(wǎng)絡(luò)（GPRS / CDMA / 3G / 4G / Wi-MAX）或Wi-Fi切入點。因為，網(wǎng)絡(luò)是密集部署的，用戶可以通過切換到任何一個可用的接入網(wǎng)絡(luò)連接到邊緣網(wǎng)絡(luò)。

E.目標(biāo)

客觀屬性定義了移動邊緣計算的主要目標(biāo)。移動邊緣計算中的每個組件諸如移動節(jié)點或網(wǎng)絡(luò)運營商都具有不同的目標(biāo)。移動節(jié)點利用移動邊緣計算的計算和存儲能力的底層構(gòu)造試圖最小化移動設(shè)備的計算延遲和能耗。網(wǎng)絡(luò)提供商的目標(biāo)是為了最大限度地降低底層架構(gòu)成本并提高吞吐量。

F.計算平臺

計算平臺屬性代表移動邊緣計算平臺中進(jìn)行的類型的計算。在對等計算中，任務(wù)被卸載到鄰近的移動設(shè)備。任務(wù)可以卸載到邊緣網(wǎng)絡(luò)部署的附近云端。在移動邊緣計算中，移動邊緣服務(wù)被部署在每個基站上。

G.關(guān)鍵促成因素

在實際應(yīng)用場景中的移動邊緣計算技術(shù)的實現(xiàn)得到了各種關(guān)鍵技術(shù)的支持。關(guān)鍵促成因素表示不同的技術(shù)為接入無線通信網(wǎng)絡(luò)的移動用戶提供上下文感知，低延遲，高帶寬的服務(wù)做出了貢獻(xiàn)。

1）云和虛擬化：虛擬化允許在相同的物理硬盤中創(chuàng)建不同的邏輯結(jié)構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)邊緣的云計算平臺使用虛擬技術(shù)創(chuàng)建不同的虛擬機提供不同的云服務(wù)包括Software-as-a-Service（SaaS），Platform-as-aService（PaaS）和Infrastructure-as-a-Service（IaaS）。

2）高容量服務(wù)器：傳統(tǒng)的高容量服務(wù)器或移動邊緣服務(wù)器部署在邊緣網(wǎng)絡(luò)的每個移動基站中。移動邊緣服務(wù)器執(zhí)行傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)流量轉(zhuǎn)發(fā)和過濾，也負(fù)責(zé)執(zhí)行卸載任務(wù)。

3）網(wǎng)絡(luò)技術(shù)：多個小單元被部署在移動邊緣計算環(huán)境中。Wi-Fi和蜂窩網(wǎng)絡(luò)是將移動設(shè)備與邊緣服務(wù)器連接使用的主要網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。

4）移動設(shè)備：邊緣網(wǎng)絡(luò)中的便攜式設(shè)備計算低密集型任務(wù)以及與硬件相關(guān)的不可卸載到邊緣網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)。便攜式設(shè)備也可以通過邊緣網(wǎng)絡(luò)設(shè)備之間的通信進(jìn)行對等計算。

5）軟件開發(fā)套件：軟件開發(fā)套件（SDK）與標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用程序編程接口（API）有助于調(diào)整現(xiàn)有服務(wù)，促進(jìn)加快現(xiàn)有服務(wù)開發(fā)新的彈性邊緣應(yīng)用。這些標(biāo)準(zhǔn)API可以輕松集成到應(yīng)用程序開發(fā)過程中。

5.開放性挑戰(zhàn)

移動邊緣計算仍處于初期狀態(tài)。在這個領(lǐng)域需要克服許多挑戰(zhàn)。在這一節(jié)，我們確定了移動邊緣計算領(lǐng)域的一些開放研究挑戰(zhàn)。每個未解決的問題將給出一點解決問題的想法。

A.標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議

標(biāo)準(zhǔn)化為研究人員和行業(yè)帶來開放式環(huán)境，使能在統(tǒng)一平臺上進(jìn)行工作。移動邊緣計算是還沒有實現(xiàn)的最新技術(shù)。所以，需要為移動邊緣計算創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)化開放環(huán)境，將允許移動邊緣計算平臺與傳統(tǒng)應(yīng)用程序無縫和熟練的集成。標(biāo)準(zhǔn)平臺也將加速整個行業(yè)的移動邊緣應(yīng)用程序的發(fā)展，并最終增加市場規(guī)模。標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議需要實現(xiàn)移動邊緣計算的標(biāo)準(zhǔn)特性，例如上下文感知信息，卸載場景等。一旦標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議可用，研究人員和專家可以在實施或在真實平臺中建模后改進(jìn)協(xié)議。

B.模擬平臺

仿真平臺是對現(xiàn)實世界使用數(shù)學(xué)公式進(jìn)行建模的過程，并且可以使用通用編程語言實現(xiàn)。該模型應(yīng)該有能力重新配置和實驗不同場景。使用模擬的優(yōu)勢在于它可以幫助我們了解整個系統(tǒng)和可行性（低成本）在沒有實際的實現(xiàn)模型的情況下。開發(fā)移動邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施和測試需要大量的努力和財務(wù)投資。為移動邊緣計算開發(fā)一個模擬平臺將鼓勵研究人員實驗移動邊緣計算的各種場景。

C.流動管理

在移動邊緣計算平臺中，移動性是設(shè)備與邊緣網(wǎng)絡(luò)之間的鏈接頻繁斷開連接的原因之一。當(dāng)設(shè)備處于移動狀態(tài)時，應(yīng)用程序的服務(wù)質(zhì)量因網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的變化而降低，如延遲，帶寬，抖動等。實現(xiàn)移動性管理技術(shù)是移動邊緣中的一個具有挑戰(zhàn)性的問題，用戶可以無需任何鏈接，訪問邊緣應(yīng)用程序。移動管理技術(shù)應(yīng)該同時關(guān)注水平和垂直移動性。

D.異質(zhì)性

移動邊緣計算中的邊緣網(wǎng)絡(luò)是高度異構(gòu)的，在無線網(wǎng)絡(luò)接口方面很有意義。邊緣設(shè)備可以通過不同的無線通信網(wǎng)絡(luò)接入訪問服務(wù)，比如Wi-Fi，3G，4G，WiMAX和5G等技術(shù)。由于無線網(wǎng)絡(luò)中信號干擾的概率很高，如何在不調(diào)整移動邊緣計算的基本屬性優(yōu)先級的情況下（即低延遲，高帶寬和用戶位置感知），管理網(wǎng)絡(luò)切換是其中一個具有挑戰(zhàn)性的問題。

E.定價模型

在移動邊緣計算中，用戶移動性在網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)的地方很常見。如果用戶從漫游基站訪問邊緣服務(wù)，則應(yīng)該建立適當(dāng)?shù)亩▋r模型。定價模型應(yīng)該是動態(tài)的，基于接入技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

例如延遲，會話重建延遲，抖動，帶寬，可用性和安全性等。

F.可擴展性

可伸縮性屬性可確保服務(wù)的可用性，無論邊緣網(wǎng)絡(luò)中的客戶端設(shè)備數(shù)量多少。在正常情況下，大多數(shù)設(shè)備不同時申請訪問邊緣。近年來，邊緣設(shè)備（如移動設(shè)備，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等）數(shù)量增長，如果有大量設(shè)備同時訪問服務(wù)，這將牽連網(wǎng)絡(luò)瓶頸，并且最終服務(wù)可能會中斷。邊緣服務(wù)器應(yīng)該通過對服務(wù)器集群應(yīng)用負(fù)載平衡機制來確保服務(wù)的可擴展性。

G.安全

安全性是移動邊緣計算中的一個挑戰(zhàn)性問題，應(yīng)用程序部署在邊緣網(wǎng)絡(luò)的計算平臺上。與傳統(tǒng)計算相比，由無線通信網(wǎng)絡(luò)制定規(guī)則使應(yīng)用程序開發(fā)者在挑戰(zhàn)安全策略方面沒有任何作用。在應(yīng)用程序部署在移動邊緣服務(wù)器之前，必須解決以下安全挑戰(zhàn)。部署在邊緣服務(wù)器上的應(yīng)用程序應(yīng)該驗證訪問應(yīng)用程序資源的用戶是否它聲稱的那個。移動邊緣服務(wù)器必須保護應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)存儲在邊緣服務(wù)器上以免入侵。另一方面，移動設(shè)備需要驗證邊緣應(yīng)用程序從邊緣服務(wù)器訪問。最后移動邊緣計算平臺必須保證數(shù)據(jù)完整性。

6.結(jié)論

移動邊緣計算通過接入無線通信網(wǎng)絡(luò)為傳統(tǒng)核心網(wǎng)絡(luò)帶來了計算和存儲的能力。在這個新的架構(gòu)中，傳統(tǒng)的基站不僅可以進(jìn)行流量控制，還可以將資源較少的邊緣服務(wù)器/云部署到鄰近的移動用戶上以提供上下文感知服務(wù)。移動邊緣計算的主要目標(biāo)是提供更少延遲和最小帶寬的應(yīng)用程序和服務(wù)。

本文研究了適用于移動邊緣計算平臺的實時應(yīng)用場景。而后，對移動邊緣計算領(lǐng)域當(dāng)前最先進(jìn)的研究成果進(jìn)行了詳細(xì)闡述。根據(jù)我們的調(diào)查，提出了移動邊緣計算的分類法，并清楚描述了每個屬性。最后，列出了成功部署移動邊緣計算所要面對的主要的開放性研究挑戰(zhàn)。