边缘计算架构设计理念是什么

边缘计算将计算、网络、存储能力下沉到网络边缘侧,构建了一种服务平台,就近提供边缘智能服务,旨在进一步减小时延,提高网络运营效率,提高业务分发/传送能力,优化终端用户体验。
同时,部署于边缘计算平台上的各种业务,可利用从终端获取的网络或用户信息,提供更加个性化的服务。
边缘计算7大主要应用场景
(1)智能视频加速,提升固移用户对视频的访问速度,缓解快速增长的视频业务对现网造成的压力。
(2)密集计算辅助,在网络边缘对云端计算提供辅助,减轻云数据中心压力,降低传输成本,提升性能。
(3)增强现实(AR)。
(4)物联网网关,提供低时延的流量分发、数据处理能力。
(5)车联网,更好更快地支撑车辆感知、娱乐、路况分析等车内应用。
(6)视频流分析,在本地对监控摄像头拍摄的数据进行分析。
(7)智能家居、智能制造。
边缘计算架构设计理念 2018年,边缘计算产业联盟与工业互联网产业联盟(AII)联合发布了《边缘计算参考架构3.0》和《边缘计算与云计算协同白皮书》。
《边缘计算参考架构3.0》解析了边缘计算产生的背景与需求,强调了边缘计算的概念与价值,并从水平架构到垂直行业,从功能视图/实施视图到商业视图/使用视图等多维度,展现了边缘计算参考架构3.0,并分享了边缘计算在梯联网、工业机器人、能效管理、轨道交通装备预测性维护、能源网和智慧交通等领域的商业实践,为边缘计算的技术创新、应用研发和产业发展提供了方向指引。
主要架构设计理念为 “两扩展”即扩展上下游、扩展横向关联;
“一集中”即中间平台化集中。
包括传感(输入)、执行(输出)、计算、网络、存储在内的资源池,通过边缘计算的开放平台实现跨域综合应用。
(1)扩展一:资源的虚拟化针对产品、技术的碎片化,将异构的感知、传输、存储、计算资源,进行抽象描述,虚拟化成统一的资源环境,屏蔽底层细节,可以统一编程。
(2)扩展二:关联的语义化针对个性化应用,构建具有统一语义的信息空间。
语义是数据的含义及相互关系,通过语义关联实现应用的可移植、可复用。
(3)集中:管控的平台化以OS的模式实现对资源与应用的统一管控,包括:感知、计算、存储、通信资源管理;
语义模型的管理;
应用编程环境;
应用市场。

参考:
就近原则:利用最近的服务器缓存还有dns别名选择就近服务。
简洁明了,具体范围很广阔。