边缘云挑战和机遇
2017-04-26 21:02:13 0 举报AI智能生成
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作者其他创作
大纲/内容
可编程性
挑战
在边缘计算模型下部署用户应用程序时，程序员将会遇到较大的困难
原因
边缘节点大多是异构的平台，每个节点上的运行时的环境可能均不相同
机遇
在边缘计算模型下，定义一种新的编程模型
数据隐私保护及安全
挑战
数据隐私保护及安全是边缘计算模型提供的一种重要服务
原因
社会对隐私和安全的意识
Wifi密码强度过低导致隐私泄露
公共的WiFi热点
边缘设备是数据的收集者和所有者
针对数据隐私和安全有效工具的缺乏
机遇
在边缘云构建数字身份确定归属权
利用区块链技术对数据进行加密保护和授权
边缘计算性能优化
挑战
延时:延时是评估性能最重要的指标之一
带宽:从延时的角度来看，高带宽可以减少传输
延时，尤其针对大数据的传输
延时，尤其针对大数据的传输
能耗:电池是网络边缘设备内部最宝贵的资源。
命名规则
挑战
传统的命名机制如 DNS，URI不能灵活地为动态边缘网络提供服务
原因
大多数的边缘设备具有高度移动性和资源有限性的特点
机遇
新一代的命名方式，如命名数据网络(named data networking, NDN)
移动优先(MobilityFirst)等新的命名机制可较好地满足边缘计算的需求。
移动优先(MobilityFirst)等新的命名机制可较好地满足边缘计算的需求。
数据抽象
挑战
与传统云计算相比，边缘云计算中数据抽象更具有挑战性
原因
不同设备所传输的数据格式的多样性
数据抽象程度的不确定性
数据抽象在边缘设备上的适用性
机遇
智慧网关层实现对数据的预处理(如去噪、事件检测、隐私保护等）
服务管理
挑战
差异性
可靠性
服务的角度
系统的角度
数据的角度
可扩展性
隔离性
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