エッジ・コンピューティング・ベース
エッジ・コンピューティングのまず、基本的な考え方
すべての物事のインターネットの時代では、すべての物事モノのインターネットは、物事の間に下層配線を含む環境、のみならず、また、人や物事のより多くのコンピューティングパワーとの認識をインターネットコンテキストアウェアを含んでいます。すべてのインテリジェントネットワークの統合、およびすべての視覚機能との相乗効果に基づいて物理的なネットワークと相互接続。
センサー、スマートフォン、ウェアラブルデバイスや情報家電などの機器はすべて相互接続されたの一部であり、大量のデータを生成し、今でネットワーク帯域幅やコンピューティングリソースのクラウド・コンピューティング・モデルは、データを効率的に処理することはできませんでしょう。
クラウドは、データを処理するために大量のリソースを使用して、クラウドコンピューティングが、すべてのネットワーク環境では、従来のクラウド・コンピューティング・モデルでは、効果的に、主として以下に、すべてのインターネットアプリケーションのニーズを満たしていません。
（1）直接エンドエッジデバイスへのネットワーク帯域幅とコンピューティングリソースの浪費負荷をもたらす、クラウド質量にデータを送信します。
プライバシー保護（2）クラウド・コンピューティング・モデルの伝統的なコンピューティング・モデルでは、すべての物事のクラウドアーキテクチャの相互接続が直面する重要な課題となります。
（3）エネルギーほとんどのものの相互接続ファブリック・エッジデバイスノードが制限され、 GSM 、WIFI 大きい無線エネルギー伝送モジュール。
以上、いくつかの問題については、エッジデバイスの使用はすでに、中心からのエネルギー消費量を減らすのに役立ちますデバイス側の実装のエッジにクラウドコンピューティングタスクの全部または一部を移行するコンピューティングパワー、アプリケーションサービスプログラムを実施しています。
新しいモデル計算を算出するエッジ算出手段は、ネットワークのエッジで実行され、特定のデータの計算は、前記クラウドサービスラインと接続されているすべてのサービスの上流。計算エッジ「エッジ」はパス、ストレージ、およびネットワークリソースの中心からクラウドへのデータソースとの間の任意のコンピュータを指します。端末装置と雲の中心との間の送信要求は、双方向です。ネットワークエッジデバイスからの要求とクラウドコンテンツサービスの中心だけでなく、データ格納、処理、キャッシュ、デバイス管理、プライバシー保護などのコンピューティングタスクの一部を実行してもよいです。
しかし、特定の角度で、エッジ計算モデルは、分散コンピューティングシステムであり、柔軟な管理相乗的実装、および異種特性のリアルタイム処理環境を有しています。エッジ・コンピューティング・モデルは、次の主要な要素が含まれています。
（1）アプリケーション / サービス機能を分割することができます
（2）データが分散されてもよいです
（3）リソースの分配を
第二に、キーテクノロジーのエッジは、コンピューティング
（1）移動を計算します
クラウドコンピューティングモデルは、移行戦略を計算すると、クラウド・コンピューティング・センターの実装に十分なリソースに計算集約的なタスクを移行することです。移行戦略を計算するために、エッジ・コンピューティング・モデルは、移民政策の目的のためにネットワークトラフィックデータの量を減らすことですので、しかし、大規模なエッジ機器とのデータ伝送の膨大な量は、計算集約型のタスクを実行するためにエッジデバイスに移行するのではなく、自分のコンピューティングパワーに影響を与える重要な要因であります。
生成されたデータ、または部分的に又は前処理操作の膨大な量を収集するエッジデバイスは、すべての計算は、伝送帯域幅を減らすために、不要なデータをフィルタリングし、ネットワークのエッジにエッジ計算マイグレーションポリシーを算出します。
（2）5GのICT
5G データ通信技術は、新しい時代の次世代移動通信コア技術の開発です。5G 高帯域幅、低遅延、低消費電力化と人々の間の通信に使用される他の利点だけでなく、オブジェクト、物事やオブジェクト間の通信のために。現時点では、中国5Gは：3つの技術シナリオ提供していますembB （拡張モバイルブロードバンド）、MMTC （大規模なマシン型通信）、uRLLC （超低レイテンシー信頼性の高い通信を）。どのeMBB 主にVRのためのシーン/ ビジネスのARグレードの高帯域幅の需要; MMTC シーン主に都市の知恵のために、高密度コネクタ事業の高度道路交通ニーズ; uRLLC 無人ドローンと他のための主なシナリオ遅延に敏感なビジネス。
ごみ機密データをフィルタリング計算タスクおよびデータの一部またはすべてを扱うことができるエッジデバイス、または中間又は最終クラウドデータセンターにデータをアップロードする必要が後。5G 技術的解決策は、移動端末エッジデータ伝送遅延を減少させるために必要であろう。
（3）新しいストレージシステム
リアルタイム処理及びデータ記憶のための強い需要にエッジを計算する、ストレージシステムよりエッジ・レイテンシ特性、大容量、高信頼性を計算します。データ算出された特徴のエッジは、より高い適時性、及び関連性の多様性を有する連続的なエッジ・データ・ストレージ及び前処理を確保する必要があり、したがって、効率的保存と中断のないリアルタイムデータにアクセスする方法、ストレージシステムの設計は、エッジ計算に焦点を当てる必要があることです懸念。
高密度、不揮発性記憶媒体の低電力、低レイテンシ及び高読み取りおよび書き込み速度は、大脳辺縁系における課題に直面して大規模な装置、不揮発性記憶媒体のエッジに配備されます。
（4）軽量カーネルやライブラリ
異なるベンダーのネットワークエッジは異質と性能パラメータが大きく異なる強いものを持っている大規模なエッジデバイスの設計と製造に存在するため、アプリケーションは非常に困難なデバイスの端に配備されています。この問題を解決するための好適な解決策として、仮想化技術。
その他のリソースに制約エッジデバイスは、軽量ライブラリとカーネルをサポートし、より良い性能を達成するために、より少ないリソースと時間を消費する必要があります。
（5）計算エッジ・プログラミング・モデル
第三に、コンピューティングのエッジとクラウドコンピューティング
エッジ・コンピューティングとクラウド・コンピューティングは、より良い提供雲を交換することを意図していないエッジを計算するが、クラウドコンピューティングを補完と延び、モバイルコンピューティング、ネットワーキング、および他のコンピューティングプラットフォームのためにと比較しました。エッジ・コンピューティング・モデルは、リアルタイム、プライバシー保護を満たし、エネルギー消費量や他の必要性を減らすために大規模なデータの量とデータのプライバシーのエッジデバイスエッジ計算処理を必要とする大容量記憶容量とクラウドコンピューティングのための支援の強力なコンピューティングクラウドコンピューティングセンターを必要とし。エッジ・コンピューティング・アーキテクチャ：エンドデバイス ---- エッジ----- 雲3層モデル。
第四に、大規模なデータのエッジが計算します
V. エッジ・コンピューティングの概要