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邊緣計算在自動駕駛、工業(yè)制造、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的應(yīng)用場景復(fù)雜多樣，連接的設(shè)備數(shù)量大、分散能力異構(gòu)，為計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)等資源的管理和優(yōu)化帶來困難。云、邊、端協(xié)同計算對任務(wù)劃分、分調(diào)度、服務(wù)器間遷移和安全等方面也提出了新挑戰(zhàn)。

邊緣節(jié)點的異構(gòu)性：邊緣計算中存在的一個問題是如何實現(xiàn)邊緣節(jié)點的通用計算。雖然理論上我們可以在位于邊緣設(shè)備和云之間的若干節(jié)點（包括接入點、基站、網(wǎng)關(guān)通信匯聚點、路由器、交換機等）上提供對邊緣計算的支持，但實際上由于邊緣設(shè)備和節(jié)點具有數(shù)量龐大、分布廣闊、異構(gòu)等特點，其數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)處理能力也不盡相同。例如，通信基站本身可能不適合進(jìn)行處理分析的任務(wù)，因為基站包含的數(shù)字信號處理器（DSP）不是為通用計算而設(shè)計的。除了考慮消除多源、異構(gòu)、異地等差異帶來的影響以外，還須在此基礎(chǔ)上形成統(tǒng)一的接口規(guī)范并解決傳輸協(xié)議、時鐘同步等問題

計算任務(wù)的劃分、分發(fā)和遷移：邊緣計算的重要優(yōu)勢在于通過云邊端協(xié)同計算為用戶提供低延遲、高可靠性的計算服務(wù)，合理的計算任務(wù)劃分、分發(fā)調(diào)度以及遷移是保證計算服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵。特別地，當(dāng)前的云計算服務(wù)中，日益復(fù)雜的應(yīng)用通常被建模成一系列有依賴關(guān)系的子任務(wù)構(gòu)成的有向無環(huán)圖。在DAG依賴約束下，設(shè)計任務(wù)的分發(fā)、調(diào)度和遷移更充滿挑戰(zhàn)。針對邊緣計算分層架構(gòu)協(xié)作、DAG依賴約束下的任務(wù)調(diào)度、移動網(wǎng)絡(luò)的不穩(wěn)定性、多通道無線干擾的邊緣環(huán)境、任務(wù)在服務(wù)器之間遷移等問題，已經(jīng)有許多相關(guān)工作進(jìn)行了研究。

2017年，有學(xué)者研究了移動計算任務(wù)以任意時間、次序產(chǎn)生，各任務(wù)何處執(zhí)行、何時執(zhí)行以使任務(wù)響應(yīng)時間最小化的問題，設(shè)計了首個在線近似算法OnDisc，在速度增強模型下分析其近似比并通過谷歌的實際數(shù)據(jù)驗證了算法的有效性?？梢詫吘売嬎悱h(huán)境下進(jìn)行DAG調(diào)度，綜合考慮服務(wù)器配置、任務(wù)分配和調(diào)度，針對單個DAG場景設(shè)計使應(yīng)用完成時間最小化的近似算法。邊緣計算系統(tǒng)中的任務(wù)劃分、分發(fā)調(diào)度與遷移涉及諸多復(fù)雜的軟硬件背景，特別在邊緣計算平臺大規(guī)模實際部署中，將產(chǎn)生更多困難的問題，還存在較大的研究空間。

分布式協(xié)同存儲：邊緣計算有望大幅減少網(wǎng)絡(luò)延遲和流量，多個邊緣服務(wù)器部署于互聯(lián)網(wǎng)邊緣，緩存部分?jǐn)?shù)據(jù)和應(yīng)用，就近為用戶提供服務(wù)，涉及云端與多個邊緣服務(wù)器、眾多終端設(shè)備之間的協(xié)同存儲和計算。那么，數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序應(yīng)該存放在云端還是邊緣服務(wù)器？數(shù)據(jù)如何有效地在多個邊緣服務(wù)器上進(jìn)行分布式存儲？在考慮這些問題時，需要根據(jù)具體場景下用戶需求的變化，動態(tài)地進(jìn)行存儲調(diào)整，同時還需要兼顧邊緣節(jié)點和邊緣設(shè)備的能力異構(gòu)等特點。

邊緣服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)共享可以有效縮短檢索數(shù)據(jù)的延遲，并進(jìn)一步減少網(wǎng)絡(luò)帶寬消耗。關(guān)鍵的挑戰(zhàn)是構(gòu)建一個有效的數(shù)據(jù)索引機制，使得無論據(jù)如何被緩存在邊緣網(wǎng)絡(luò)中，都能被有效地檢索，這仍然是個亟待解決的問題。潛在的方法如集中式索引以及其他計算領(lǐng)域的基于分布式哈希表（DHT）的索引機制不能滿足邊緣計算的性能需求。2019年，有人針對邊緣服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)共享問題，提出了邊緣計算環(huán)境的分布式數(shù)據(jù)索引機制。諸多邊緣服務(wù)器可組成一個統(tǒng)一的邊緣計算環(huán)境，協(xié)同提供存儲服務(wù)。在此場景下，快速有效的數(shù)據(jù)放置和取回服務(wù)對保障邊緣計算的性能至關(guān)重要。

邊緣層資源共享的激勵機制：隨著邊緣計算模式的推廣，越來越多的云計算服務(wù)考慮向邊緣層下行，同時大量終端的數(shù)據(jù)任務(wù)向邊緣層上行。但邊緣計算環(huán)境的建設(shè)速度較慢難以滿足所有終端用戶對邊緣資源的迫切需求。因此，非常有必要設(shè)計各種激勵機制加速邊緣計算環(huán)境的建設(shè)。邊緣計算供應(yīng)商追逐自身利益最大化，如何激勵更多的供應(yīng)商面向來自云端和終端兩類用戶的任務(wù)進(jìn)行主動交易并保證交易的公平性？如何協(xié)調(diào)用戶和邊緣計算資源供需關(guān)系的博弈策略，從而確保資源交易的穩(wěn)定與可靠運行？在解決上述問題時，還需要考慮邊緣層資源共享池的資源多樣性和任務(wù)對資源需求的變化。

邊緣計算的商業(yè)模式：邊緣計算環(huán)境主要包括邊緣服務(wù)供應(yīng)商、內(nèi)容供應(yīng)商、用戶這三種角色。內(nèi)容供應(yīng)商通過邊緣服務(wù)供應(yīng)商提供的計算環(huán)境向終端用戶提供內(nèi)容服務(wù)，如視頻網(wǎng)站通過運營商在邊緣層向客戶端提供視頻服務(wù)。邊緣服務(wù)供應(yīng)商存在服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)、架構(gòu)及性能等方面的差異性，這導(dǎo)致現(xiàn)有的商業(yè)模型在邊緣計算環(huán)境中會存在許多問題。例如，內(nèi)容供應(yīng)商如何選取最符合其商業(yè)目的、能使商業(yè)利潤最大化的服務(wù)供應(yīng)商；如何實現(xiàn)各服務(wù)供應(yīng)商在時空上服務(wù)能力的聯(lián)合和互補；如何在跨服務(wù)供應(yīng)商的條件下，保障和提高服務(wù)質(zhì)量。

在考慮這些問題時，需要以一種全局資源聯(lián)合的視角來設(shè)計跨多個邊緣服務(wù)供應(yīng)商的全新商業(yè)模型。該模型需要綜合考慮邊緣節(jié)點的資源受限、分布廣泛、資源能力有差異等特點，建立統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化商業(yè)模式，打破內(nèi)容供應(yīng)商和服務(wù)供應(yīng)商間的緊耦合關(guān)系，進(jìn)而為終端用戶提供質(zhì)量更高的內(nèi)容服務(wù)。為此，產(chǎn)業(yè)界有人提出了“邊際計算模型”（邊緣計算聯(lián)盟），并對其中的資源融合、服務(wù)分發(fā)等問題進(jìn)行了研究。

邊緣節(jié)點的公用與安全：邊緣節(jié)點，如交換機、路由器、基站等設(shè)備，在被邊緣計算系統(tǒng)用作可公開訪問的邊緣節(jié)點時，將面臨許多挑戰(zhàn)。首先，需要明確提供這些設(shè)備使用權(quán)的組織或個人，以及未來這些設(shè)備可能的使用者將承擔(dān)的風(fēng)險。其次，需要保證在被征用為邊緣節(jié)點時，這些設(shè)備的原預(yù)期目的（例如路由器和交換機的轉(zhuǎn)發(fā)功能和效率）不會受到損害。在考慮多租戶共享邊緣節(jié)點的場景時，需要將安全作為首要考慮因素。例如，在執(zhí)行用戶任務(wù)時，容器（container）就是一種很有潛力的輕量級技術(shù)，通過隔離技術(shù)可以在很大程度上消除多租戶場景下的安全隱患。
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