边缘计算急需解决的难题

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。

4)边缘节点的可靠性。边缘计算中的数据存储 和计算任务大多数依赖于边缘节点，不像云计算中心有稳定的基础设施保护，许多边缘节点暴露于自 然环境下，保证边缘节点的可靠性非常重要.例如， 基于计算机视觉的公共安全解决方案需要依赖智能摄像头进行存储和计算，然而在极端天气条件下，摄像头容易在物理上收到损害，例如暴风天气会改变摄像头的角度，暴雪天气会影响摄像头的视觉范围， 在此类场景中，需要借助基础设施的配合来保证边缘节点的物理可靠性。同时，边缘数据有时空特性，从而导致数据有较强的唯一性和不可恢复性，需要设计合理的多重备份机制来保证边缘节点的数据可靠性.因此，如何借助基础设施来保障边缘计算节点的物理可靠性和数据可靠性是一个重要的研究课题。

在边缘节点落地过程中，已经有了不少尝试，例如联通提出了建设边缘云，其规划至2020年建设6000~7000个边缘节点，将高带宽、低时延、本地化业务下沉到网络边缘，进一步提高网络效率、增强服务能力。因此针对如何选择边缘节点，处理好边缘节点与现有基础设施的关系，保证边缘节点的可靠性的研究非常紧迫。

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（编辑：云计算网_泰州站长网）

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