（1）萬物互聯(lián)實時性需求。萬物互聯(lián)環(huán)境下，隨著邊緣設(shè)備數(shù)量的增加，這些設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也在激增，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)帶寬逐漸成為了云計算的一個瓶頸。例如波音 787 每秒產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量超過 5 GB，但飛機與衛(wèi)星之間的帶寬不足以支持實時數(shù)據(jù)傳輸。

（2）數(shù)據(jù)安全與隱私。隨著智能家居的普及，許多家庭在屋內(nèi)安裝網(wǎng)絡(luò)攝像頭，直接將攝像頭收集的視頻數(shù)據(jù)上傳至云計算中心會增加泄露用戶隱私數(shù)據(jù)的風(fēng)險。

（3）能耗較大。隨著在云服務(wù)器運行的用戶應(yīng)用程序越來越多，未來大規(guī)模數(shù)據(jù)中心對能耗的需求將難以滿足?，F(xiàn)有的關(guān)于云計算中心的能耗研究主要集中在如何提高能耗使用效率方面。然而，僅提高能耗使用效率，仍不能解決數(shù)據(jù)中心巨大的能耗問題，這在萬物互聯(lián)環(huán)境下將更加突出。

針對于此，萬物互聯(lián)應(yīng)用需求的發(fā)展催生了邊緣計算模型。邊緣計算模型是指在網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行計算的一種新型計算模型。邊緣計算模型中邊緣設(shè)備具有執(zhí)行計算和數(shù)據(jù)分析的處理能力，將原有云計算模型執(zhí)行的部分或全部計算任務(wù)遷移到網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備上，降低云服務(wù)器的計算負(fù)載，減緩網(wǎng)絡(luò)帶寬的壓力，提高萬物互聯(lián)時代數(shù)據(jù)的處理效率。邊緣計算并不是為了取代云，而是對云的補充，為移動計算、物聯(lián)網(wǎng)等提供更好的計算平臺。

邊緣計算模型成為新興萬物互聯(lián)應(yīng)用的支撐平臺，目前已是大勢所趨。本文中，我們從概念、關(guān)鍵技術(shù)、典型應(yīng)用、現(xiàn)狀趨勢和挑戰(zhàn)等方面對邊緣計算模型展開介紹，旨在為邊緣計算研究者提供參考。

邊緣計算概念

對于邊緣計算，不同組織給出了不同的定義。美國韋恩州立大學(xué)計算機科學(xué)系施巍松等人把邊緣計算定義為：“邊緣計算是指在網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行計算的一種新型計算模式，邊緣計算中邊緣的下行數(shù)據(jù)表示云服務(wù)，上行數(shù)據(jù)表示萬物互聯(lián)服務(wù)”。邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟把邊緣計算定義為：“邊緣計算是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力的開發(fā)平臺，就近提供邊緣智能服務(wù)，滿足行業(yè)數(shù)字在敏捷聯(lián)接、實時業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護等方面的關(guān)鍵需求”。

因此，邊緣計算是一種新型計算模式，通過在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，為應(yīng)用提供融合計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)等資源，同時邊緣計算也是一種使能技術(shù)，通過在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)提供這些資源，滿足行業(yè)在敏捷聯(lián)接、實時業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護等方面的關(guān)鍵需求。

1.1 邊緣計算體系架構(gòu)

邊緣計算通過在終端設(shè)備和云之間引入邊緣設(shè)備，將云服務(wù)擴展到網(wǎng)絡(luò)邊緣。邊緣計算架構(gòu)包括終端層、邊緣層和云層。圖 1 展示了邊緣計算的體系架構(gòu)。接下來我們簡要介紹邊緣計算體系架構(gòu)中每層的組成和功能。

圖1 邊緣計算體系結(jié)構(gòu)

（1）終端層：終端層是最接近終端用戶的層。它由各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備組成，例如傳感器、智能手機、智能車輛、智能卡、讀卡器等。為了延長終端設(shè)備提供服務(wù)的時間，則應(yīng)該避免在終端設(shè)備上運行復(fù)雜的計算任務(wù)。因此，我們只將終端設(shè)備負(fù)責(zé)收集原始數(shù)據(jù)，并上傳至上層進行計算和存儲。終端層連接上一層主要通過蜂窩網(wǎng)絡(luò)。

（2）邊緣層：邊緣層位于網(wǎng)絡(luò)的邊緣，由大量的邊緣節(jié)點組成，通常包括路由器、網(wǎng)關(guān)、交換機、接入點、基站、特定邊緣服務(wù)器等。這些邊緣節(jié)點廣泛分布在終端設(shè)備和云層之間，例如咖啡館、購物中心、公交總站、街道、公園等。它們能夠?qū)K端設(shè)備上傳的數(shù)據(jù)進行計算和存儲。由于這些邊緣節(jié)點距離用戶距離較近，則可以為運行對延遲比較敏感的應(yīng)用，從而滿足用戶的實時性要求。邊緣節(jié)點也可以對收集的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，再把預(yù)處理的數(shù)據(jù)上傳至云端，從而減少核心網(wǎng)絡(luò)的傳輸流量。邊緣層連接上層主要通過因特網(wǎng)。

（3）云層：云層由多個高性能服務(wù)器和存儲設(shè)備組成。它具有強大的計算和存儲功能，可以執(zhí)行復(fù)雜的計算任務(wù)。云模塊通過控制策略可以有效地管理和調(diào)度邊緣節(jié)點和云計算中心，為用戶提供更好的服務(wù)。

1.2 邊緣計算范例

與邊緣計算類似的范例，如霧計算、移動邊緣計算等，雖然與邊緣計算不盡相同，但它們在動機、節(jié)點設(shè)備、節(jié)點位置等上與邊緣計算范例類似。協(xié)同邊緣計算是一種新的計算范例，它使用邊緣設(shè)備和路由器的網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的分布式?jīng)Q策。決策是在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部通過在邊緣設(shè)備之間共享數(shù)據(jù)和計算而不是將所有數(shù)據(jù)發(fā)送到集中式服務(wù)器來完成的。這與通常執(zhí)行集中計算的現(xiàn)有計算范例不同，并且諸如網(wǎng)關(guān)的邊緣設(shè)備僅用于收集數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)發(fā)送到服務(wù)器以進行處理。邊緣計算與協(xié)同邊緣計

算的對比如表 1 所示。

1.3 邊緣計算優(yōu)勢

邊緣計算模型將原有云計算中心的部分或全部計算任務(wù)遷移到數(shù)據(jù)源附近，相比于傳統(tǒng)的云計算模型，邊緣計算模型具有實時數(shù)據(jù)處理和分析、安全性高、隱私保護、可擴展性強、位置感知及低流量的優(yōu)勢。

（1）實時數(shù)據(jù)處理和分析。將原有云計算中心的計算任務(wù)部分或全部遷移到網(wǎng)絡(luò)邊緣，在邊緣設(shè)備處理數(shù)據(jù)，而不是在外部數(shù)據(jù)中心或云端進行；因此提高了數(shù)據(jù)傳輸性能，保證了處理的實時性，同時也降低了云計算中心的計算負(fù)載。

（2）安全性高。傳統(tǒng)的云計算模型是集中式的，這使得它容易受到分布式拒絕服務(wù)供給和斷電的影響。邊緣計算模型在邊緣設(shè)備和云計算中心之間分配處理、存儲和應(yīng)用，使得其安全性高。邊緣計算模型也降低了發(fā)生單點故障的可能性。

（3）保護隱私數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)安全性。邊緣計算模型是在本地設(shè)備上處理更多數(shù)據(jù)而不是將其上傳至云計算中心，因此邊緣計算還可以減少實際存在風(fēng)險的數(shù)據(jù)量。即使設(shè)備受到攻擊，它也只會包含本地收集的數(shù)據(jù)，而不是受損的云計算中心。

（4）可擴展性。邊緣計算提供了更便宜的可擴展性路徑，允許公司通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和邊緣數(shù)據(jù)中心的組合來擴展其計算能力。使用具有處理能力的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備還可以降低擴展成本，因此添加的新設(shè)備都不會對網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生大量帶寬需求。

（5）位置感知。邊緣分布式設(shè)備利用低級信令進行信息共享。邊緣計算模型從本地接入網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的邊緣設(shè)備接收信息以發(fā)現(xiàn)設(shè)備的位置。例如導(dǎo)航，終端設(shè)備可以根據(jù)自己的實時位置把相關(guān)位置信息和數(shù)據(jù)交給邊緣節(jié)點來進行處理，邊緣節(jié)點基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行判斷和決策。

（6）低流量。本地設(shè)備收集的數(shù)據(jù)可以進行本地計算分析，或者在本地設(shè)備上進行數(shù)據(jù)的預(yù)處理，不必把本地設(shè)備收集的所有數(shù)據(jù)上傳至云計算中心，從而可以減少進入核心網(wǎng)的流量。

表 1 邊緣計算與協(xié)同邊緣計算比較

邊緣計算的典型應(yīng)用

邊緣計算在很多應(yīng)用場景下都取得了很好的效果。本節(jié)中，我們將介紹基于邊緣計算框架設(shè)計的幾個新興應(yīng)用場景，部分場景在歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會（ETSI）白皮書中進行了討論，如視頻分析和移動大數(shù)據(jù)。還有一些綜述論文介紹了車輛互聯(lián)、醫(yī)療保健、智能建筑控制、海洋監(jiān)測以及無線傳感器和執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)與邊緣計算結(jié)合的場景。

（1）醫(yī)療保健。邊緣計算可以輔助醫(yī)療保健，例如可以針對患有中風(fēng)的患者輔助醫(yī)療保健。研究人員最近提出了一種名為 U-fall 的智能醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施，它通過采用邊緣計算技術(shù)來利用智能手機。在邊緣計算的輔助下，U-fall 借助智能設(shè)備傳感器實時感應(yīng)運動檢測。邊緣計算還可以幫助健康顧問協(xié)助他們的病人，而不受其地理位置的影響。邊緣計算使智能手機能夠從智能傳感器收集患者的生理信息，例如脈搏率、體溫等，并將其發(fā)送到云服務(wù)器以進行存儲、數(shù)據(jù)同步和共享。

（2）視頻分析。在萬物聯(lián)網(wǎng)時代，用于監(jiān)測控制的攝像機無處不在，傳統(tǒng)的終端設(shè)備——云服務(wù)器架構(gòu)可能無法傳輸來自數(shù)百萬臺終端設(shè)備的視頻。在這種情況下，邊緣計算可以輔助基于視頻分析的應(yīng)用。在邊緣計算輔助下，大量的視頻不用再全部上傳至云服務(wù)器，而是在靠近終端設(shè)備的邊緣服務(wù)器中進行數(shù)據(jù)分析，只把邊緣服務(wù)器不能處理的小部分?jǐn)?shù)據(jù)上傳至云計算中心即可。

（3）車輛互聯(lián)。通過互聯(lián)網(wǎng)接入為車輛提供便利，使其能夠與道路上的其他車輛連接。如果把車輛收集的數(shù)據(jù)全部上傳至云端處理會造成互聯(lián)網(wǎng)負(fù)載過大，導(dǎo)致傳輸延遲；因此，需要邊緣設(shè)備其本身具有處理視頻、音頻、信號等數(shù)據(jù)的能力。邊緣計算可以為這一需要提供相應(yīng)的架構(gòu)、服務(wù)、支持能力，縮短端到端延遲，使數(shù)據(jù)更快地被處理，避免信號處理不及時而造成車禍等事故。一輛車可以與其他接近的車輛通信，并告知他們?nèi)魏晤A(yù)期的風(fēng)險或交通擁堵。

（4）移動大數(shù)據(jù)分析。無處不在的移動終端設(shè)備可以收集大量的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)對業(yè)務(wù)至關(guān)重要，因為它可以提取可能有益于不同業(yè)務(wù)部門的分析和有用信息。大數(shù)據(jù)分析是從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的信息的過程。在移動設(shè)備附近實施部署邊緣服務(wù)器可以通過網(wǎng)絡(luò)高帶寬和低延遲提升大數(shù)據(jù)分析。例如，首先在附近的邊緣服務(wù)器中收集和分析大數(shù)據(jù)，然后可以將大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果傳遞到核心網(wǎng)絡(luò)以進一步處理，從而減輕核心網(wǎng)絡(luò)的壓力。

（5）智能建筑控制。智能建筑控制系統(tǒng)由部署在建筑物不同部分的無線傳感器組成。傳感器負(fù)責(zé)監(jiān)測和控制建筑環(huán)境，例如溫度、氣體水平或濕度。在智能建筑環(huán)境中，部署邊緣計算環(huán)境的建筑可以通過傳感器共享信息并對任何異常情況做出反應(yīng)。這些傳感器可以根據(jù)其他無線節(jié)點接收的集體信息來維持建筑氣氛。

（6）海洋監(jiān)測控制?？茖W(xué)家正在研究如何應(yīng)對任何海洋災(zāi)難性事件，并提前了解氣候變化。這可以幫助人們快速采取應(yīng)對措施，從而減輕災(zāi)難性事件造成的嚴(yán)重后果。部署在海洋中某些位置的傳感器大量傳輸數(shù)據(jù)，這需要大量的計算資源和存儲資源。而利用傳統(tǒng)的云計算中心來處理接收到的大量數(shù)據(jù)可能會導(dǎo)致預(yù)測傳輸?shù)难舆t。在這種情況下，邊緣計算可以發(fā)揮重要作用，通過在靠近數(shù)據(jù)源的地方就近處理，從而防止數(shù)據(jù)丟失或傳感器數(shù)據(jù)傳輸延遲。

（7）智能家居。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，智能家居系統(tǒng)得到進一步發(fā)展，其利用大量的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實時監(jiān)測控制家庭內(nèi)部狀態(tài)，接收外部控制命令并最終完成對家居環(huán)境的調(diào)控，以提升家居安全性、便利性、舒適性。由于家庭數(shù)據(jù)的隱私性，用戶并不總是愿意將數(shù)據(jù)上傳至云端進行處理，尤其是一些家庭內(nèi)部視頻數(shù)據(jù)。而邊緣計算可以將家庭數(shù)據(jù)處理推送至家庭內(nèi)部網(wǎng)關(guān)，減少家庭數(shù)據(jù)的外流，從而降低數(shù)據(jù)外泄的可能性，提升系統(tǒng)的隱私性。

（8）智慧城市。預(yù)測顯示：一個百萬人口的城市每天將會產(chǎn)生 200 PB 的數(shù)據(jù)。因此，應(yīng)用邊緣計算模型，將數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)邊緣處理是一個很好的解決方案。例如在城市路面檢測中，在道路兩側(cè)路燈上安裝傳感器收集城市路面信息，檢測空氣質(zhì)量、光照強度、噪聲水平等環(huán)境數(shù)據(jù)，當(dāng)路燈發(fā)生故障時能夠即時反饋給維護人員，同時輔助健康急救和公共安全領(lǐng)域。

邊緣計算現(xiàn)狀和關(guān)鍵技術(shù)

目前，邊緣計算的發(fā)展仍然處于初期階段。隨著越來越多的設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，邊緣計算得到了來自工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛重視和一致認(rèn)可。本節(jié)中，我們主要從工業(yè)界和學(xué)術(shù)界分別介紹邊緣計算的現(xiàn)狀。

3.1 工業(yè)界

在工業(yè)界中，亞馬遜、谷歌和微軟等云巨頭正在成為邊緣計算領(lǐng)域的領(lǐng)先者。亞馬遜的 AWS Greengrass 服務(wù)進軍邊緣計算領(lǐng)域，走在了行業(yè)的前面。AWS Greengrass 將 AWS 擴展到設(shè)備上，這樣本地生成的數(shù)據(jù)就可以在本地設(shè)備上處理。微軟在這一領(lǐng)域也有大動作，該公司計劃未來 4 年在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域投入 50 億美元，其中包括邊緣計算項目。谷歌宣布了 2 款新產(chǎn)品，意在幫助改善邊緣聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的開發(fā)。

它們分別是硬件芯片 Edge 張量處理單元（TPU） 和軟件堆棧 Cloud 物聯(lián)網(wǎng)（IoT） Edge。涉足邊緣計算領(lǐng)域的并不只是這 3 大云巨頭。2015 年，思科、ARM、因特爾、微軟、普林斯頓大學(xué)聯(lián)合成立了 Open Fog 聯(lián)盟；2016 年 11 月 30 日，在北京正式成立了產(chǎn)學(xué)研結(jié)合的邊緣計算產(chǎn)業(yè)合作平臺，推動運行技術(shù)（OT）和信息與通信技術(shù)（ICT）產(chǎn)業(yè)開放協(xié)作，引領(lǐng)邊緣計算產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，深化行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

3.2 學(xué)術(shù)界

學(xué)術(shù)界也展開了關(guān)于邊緣計算的研究，邊緣計算頂級年會電氣和電子工程師協(xié)會（IEEE）/國際計算機協(xié)會（ACM）邊緣計算研討會（SEC）、IEEE 國際分布式計算系統(tǒng)會議（ICDCS）、國際計算機通信會議（INFOCOM）等重大國際會議都開始增加邊緣計算的分會和專題研討會。涉及主要關(guān)鍵技術(shù)及研究熱點如下：

（1） 計算卸載。計算卸載是指終端設(shè)備將部分或全部計算任務(wù)卸載到資源豐富的邊緣服務(wù)器，以解決終端設(shè)備在資源存儲、計算性能以及能效等方面存在的不足。計算卸載的主要技術(shù)是卸載決策。卸載決策主要解決的是移動終端如何卸載計算任務(wù)、卸載多少以及卸載什么的問題。根據(jù)卸載決策的優(yōu)化目標(biāo)將計算卸載分為以降低時延為目標(biāo)、以降低能量消耗為目標(biāo)以及權(quán)衡能耗和時延為目標(biāo)的 3 種類型。

（2）移動性管理。邊緣計算依靠資源在地理上廣泛分布的特點來支持應(yīng)用的移動性，一個邊緣計算節(jié)點只服務(wù)周圍的用戶。云計算模式對應(yīng)用移動性的支持則是服務(wù)器位置固定，數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)椒?wù)器，所以在邊緣計算中應(yīng)用的移動管理是一種新模式。主要涉及 2 個問題：資源發(fā)現(xiàn)，即用戶在移動的過程中需要快速發(fā)現(xiàn)周圍可以利用的資源，并選擇最合適的資源。邊緣計算的資源發(fā)現(xiàn)需要適應(yīng)異構(gòu)的資源環(huán)境，還需要保證資源發(fā)現(xiàn)的速度，才能使應(yīng)用不間斷的為用戶提供服務(wù)。另一個問題是資源切換，即當(dāng)用戶移動時，移動應(yīng)用使用的計算資源可能會在多個設(shè)備間切換。資源切換要將服務(wù)程序的運行現(xiàn)場遷移，保證服務(wù)連續(xù)性是邊緣計算研究的一個重點。一些應(yīng)用程序期望在用戶位置改變之后繼續(xù)為用戶提供服務(wù)。邊緣計算資源的異構(gòu)性與網(wǎng)絡(luò)的多樣性，需要遷移過程自適應(yīng)設(shè)備計算能力與網(wǎng)絡(luò)帶寬的變化。

挑戰(zhàn)

目前邊緣計算已經(jīng)得到了各行各業(yè)的廣泛重視，并且在很多應(yīng)用場景下開花結(jié)果；但邊緣計算的實際應(yīng)用還存在很多問題需要研究。本文對其中的幾個主要問題進行分析，包括優(yōu)化邊緣計算性能、安全性、互操作性以及智能邊緣操作管理服務(wù)。

（1）優(yōu)化邊緣計算性能。在邊緣計算架構(gòu)中，不同層次的邊緣服務(wù)器所擁有的計算能力有所不同，負(fù)載分配將成為一個重要問題。用戶需求、延時、帶寬、能耗及成本是決定負(fù)載分配策略的關(guān)鍵指標(biāo)。針對不同工作負(fù)載，應(yīng)設(shè)置指標(biāo)的權(quán)重和優(yōu)先級，以便系統(tǒng)選擇最優(yōu)分配策略。成本分析需要在運行過程中完成、分發(fā)負(fù)載之間的干擾和資源使用情況，都對邊緣計算架構(gòu)提出了挑戰(zhàn)。

（2）安全性。邊緣計算的分布式架構(gòu)增加了攻擊向量的維度，邊緣計算客戶端越智能，越容易受到惡意軟件感染和安全漏洞攻擊。在邊緣計算架構(gòu)中，在數(shù)據(jù)源的附近進行計算是保護隱私和數(shù)據(jù)安全的一種較合適的方法。但由于網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備的資源有限，對于有限資源的邊緣設(shè)備而言，現(xiàn)有數(shù)據(jù)安全的保護方法并不能完全適用于邊緣計算架構(gòu)。而且，網(wǎng)絡(luò)邊緣高度動態(tài)的環(huán)境也會使網(wǎng)絡(luò)更加易受攻擊和難以保護。

（3）互操作性。邊緣設(shè)備之間的互操作性是邊緣計算架構(gòu)能夠大規(guī)模落地的關(guān)鍵。不同設(shè)備商之間需要通過制定相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和通用的協(xié)作協(xié)議，實現(xiàn)異構(gòu)邊緣設(shè)備和系統(tǒng)之間的互操作性。

（4）智能邊緣操作管理服務(wù)。網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備的服務(wù)管理在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中需要滿足識別服務(wù)優(yōu)先級，靈活可擴展和復(fù)雜環(huán)境下的隔離線。在傳感器數(shù)據(jù)和通信不可靠的情況下，系統(tǒng)如何通過利用多維參考數(shù)據(jù)源和歷史數(shù)據(jù)記錄，提供可靠的服務(wù)是目前需要關(guān)注的問題。

結(jié)束語

本文主要從基本概念、應(yīng)用場景、研究現(xiàn)狀和關(guān)鍵技術(shù)、存在的挑戰(zhàn)方面對邊緣計算模型進行了系統(tǒng)性介紹。邊緣計算的核心思想是為應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)提供計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)等資源，是一種新的計算架構(gòu)。邊緣計算架構(gòu)可以滿足用戶對延遲敏感應(yīng)用的需求和減少核心網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載壓力。值得注意的是，單個邊緣節(jié)點計算和存儲資源有限且安全性低于云計算中心，如何實現(xiàn)邊緣節(jié)點之間的安全、高性能協(xié)作和智能管理是亟待探索和研究的問題。