1.1 引言

​ 通常，物联网系统遵循以云为中心的互联网（CIoT）架构。

​ 关于CIoT的说法有很多种：IoT是物联网Internet of Things的缩写。C的说法有Cognitive（认知的；感知的）、Cellular（蜂窝状的）、Consume（消费）等。此处的C指的是Cloud computing（云计算）。

​ 常见的物联网系统涉及三大主要技术：嵌入式系统、中间件和云服务，其中嵌入式系统为前端设备提供智能，中间件将前端设备的异构嵌入式系统与云互连，最后，云提供全面的存储、处理和管理机制。

CIoT面临着带宽、时延、不间断、资源约束和安全性方面的挑战。

• 带宽：物联网中的对象产生的海量数据将超过带宽的可用范围。

  例如，一辆连网汽车每秒可以生成数十M字节的数据，用于传输其路线、速度、汽车运行状况、驾驶员状况、周围环境、天气等信息。此外，由于实时视频流的需求，一辆自动驾驶车辆每秒可以生成数千M字节的数据。因此，完全依赖远端云来管理事物变得不切实际。

• 时延：云面临着需要将端到端时延控制在几十毫秒内的挑战。

  例如，电网系统、自动驾驶车载网络、虚拟现实和增强现实应用、实时金融交易应用、医疗保健和老年人护理应用都无法承受由CIoT带来的时延。

• 不间断：云到前端设备之间距离较远，二者之间的通信可能会由于网络连接不稳定而受到影响。

  例如，当车辆和远程云之间的中间节点处发生断开时，基于CIoT连接的车辆将不能正常运行。

• 资源受限：前端设备受资源限制而无法执行复杂的计算任务，CIoT系统通常需要通过前端设备将其数据源源不断地传输到云端。这种设计对于许多使用电池供电的设备来说是不切实际的，因为通过互联网的端到端数据传输会消耗大量能量。

• 安全性：大量的前端设备可能没有足够的资源来保护自己免受攻击。依赖远程云来保护安全软件更新的户外前端设备可能是攻击者的目标。攻击者可以在前端设备所处的边缘网络中执行恶意活动（云端无法完全控制边缘网络）。攻击者还可能损坏或控制前端设备并向云发送虚假数据。

如何克服当前以云为中心的架构局限性？

​ 在过去的十年中，一些方法尝试将集中云计算在地理上变得更加分散，其中计算、网络和存储资源可以分布到更靠近数据源或最终用户应用程序的位置。例如，建立本地的数据中心，地理上分布的云计算模型倾向于将进程的各部分划分到边缘网络附近的数据中心。移动云计算模型引入了由本地无线互联网接入点提供商提供的基于物理邻近度的云计算资源。

​ 在学术研究项目中，研究者使用高级RISC机器（ARM）驱动设备进行了基于移动Ad Hoc网络（MANET）的云的可行性实验。工业界主的首先由思科的研究提出雾计算架构引起了最多的关注。

ARM（Advanced RISC Machines）高级精简指令集计算机

RISC（Reduced Instruction Set Computing）精简指令集计算机

CISC（Complex Instruction Set Computing）复杂指令集计算机

​ 雾计算架构是一个概念模型，其将云扩展到CIoT的边缘网络，涉及地理上分布的数据中心、中间网络节点以及前端物联网设备。

• 一般的CIoT范式：完全在远程中央云数据中心管理智能系统，其中物联网设备作为简单的数据采集器或执行器，而处理和决策则在云端进行。

• 一般的边缘计算范式：将某些任务分配给物联网设备或与物联网设备处于同一子网的共址计算机。

• 雾计算范式：利用基于分层的分布式计算模型，该模型支持计算资源的水平可扩展性。

  分布式计算模型：将计算工作分摊到多个计算机中，降低集中在单个计算机运算的负载及可能的风险，目标是提供高度的可伸缩性、可靠性、可管理性和灵活性。

  水平可扩展性：通过增加系统成员的数量来提升效能。

  垂直可扩展性：通过增加系统成员的效率来提升效能。

​ 雾计算的物联网系统可以将简单的数据分类任务分发给物联网设备并将更复杂的上下文推理任务分配给边缘网关设备。对于需要更高处理能力的包含TB量级数据的分析任务，系统可以进一步利用核心网络的资源进行处理，这些资源包括广域网（WAN）服务提供商的数据中心，或者也可以交给云端处理。系统应该将任务分配给哪些层的资源取决于效率和适应性。智能系统可能需要将某些决策任务分配到边缘设备，以便及时获取关注的情况。

​ 例如，智能医疗中的患者状况、智能家居中的安全状况、智能城市中的交通状况、智能农业中的供水状况或生产线智能工厂的运行情况。

​ OpenFog联盟已经与主要的工业标准组织建立了合作关系来加速雾计算的发展。如欧洲电信标准化协会（ETSI）多接入边缘计算（MEC）、雾计算和组网的IEEE标准。

1.2 相关技术

​ 让计算资源靠近数据源不是新的概念。“边缘计算”这个术语诞生于2004年。2009年，有学者提出了类似的概念（利用Wifi子网中基于虚拟化技术的计算机资源）。直到面向物联网的雾计算的提出，工业界才真正开始对将计算机资源扩展到边缘网络感兴趣。

​ 工业界通过由ARM Holdings、思科、戴尔、英特尔、微软、普林斯顿大学以及来自全世界主要工业和学术合作伙伴的60多名成员发起的Openfog联盟推动雾计算的发展。

​ 在国际标准组织ETSI、IEEE等的推动下，雾计算已经成为信息与通信技术领域（ICT）的主流趋势。

ICT Information Communication Technology 信息与通信技术

​ 基于虚拟机（VM）的微云（cloudlet）：微云的最初目的是为移动应用程序提供来自远程云的替代，其中移动应用程序可以将计算密集型任务转移到位于同一Wifi子网内的附近的微云VM机器上。雾计算的最初引入旨在通过将云扩展到网络网关来完成云计算。从本质上讲，当共址的物理服务器可用时，微云可被视为一种雾计算的实现方法。

​ 多接入边缘计算（MEC Multi-Access Edge Computing，曾经是移动边缘计算 Moblie Edge Computing）作为雾计算的另一种描述。ETSI从电信的角度提出了MEC标准，其中ETSI规定了应用程序接口（API）标准。在该标准下，电信公司可通过扩展现有的网络功能虚拟化中使用的架构来为它们的客户提供基于计算虚拟化服务。

​ 将MEC作为雾计算的替代性描述是不准确的，但根据最新的OpenFog和ETSI的合作，MEC将成为加速雾计算实现的使用方法。

​ “薄雾计算”是雾计算的另一种说法。最新的文献将“薄雾计算”描述为雾计算的一个子集。薄雾计算详细阐述了将计算机机制引入物联网设备所在的物联网边缘的需求，以便最小化物联网设备之间的通信实验，实现毫秒级时延的通信。薄雾计算强调了自我意识和情景意识的能力，其允许基于情况和上下文变化动态地和远程地（重新）将软件程序部署到设备。

​ 雾需要所有相关边缘计算技术的支撑。如果不结合边缘计算技术，就不可能部署和管理雾。用术语“雾计算和边缘计算”（Fog and Edge Computing，FEC）来描述整个领域。

1.3 通过雾计算和边缘计算完成云计算

​ FEC通过填补云和物之间的差距以提供服务连续性来完成物联网中的云计算。

FEC的优势：SCALE

​ FEC提供了五大优势（SCALE）：安全（Security）、认知（Congnition）、敏捷（Agility）、低延迟（Latency）和高效率（Efficiency）。

• 安全

  FEC为物联网设备提供额外的安全性，以保证交易的安全性和可信赖性。

  例如，现在部署在户外环境中的无线传感器经常需要远程的无线信源编码更新已解决与安全相关的问题。由于动态环境因素，如信号强度不稳定、终端、宽带约束等，远程中央后端服务器可能面临着快速执行更新的挑战，因此增加了受到网络安全攻击的机会。如果FEC设备可用，则后端可以通过各种FEC节点从整个网络中配置最佳路由路径，以对无线传感器快速执行软件安全更新。

• 认知

  FEC使客户能够意识到在何时何地部署计算、存储和控制功能，从而支持自主决策。

  FEC的意识涉及大量自我适应、自我组织、自我修复、自我表达等机制。物联网设备的角色从被动转变为主动智能设备，使其能够持续运行并对客户需求做出相应，而无需依赖远程云端的决定。

• 敏捷

  FEC增强了大范围物联网系统部署的敏捷性。

  与现有的依赖大型业务的持有者来建立、部署和管理基础架构的公用云服务业务模式相比，FEC为个人和小型企业提供了使用通用开放软件接口或SDK来提供FEC服务的机会。例如，ETSI的MEC标准和独立雾（Indie Fog）商业模式将加速物联网基础设施的大范围部署。

• 低延迟

  FEC可为需要超低延迟的应用程序提供快速响应。

  在许多无处不在的应用程序和工业自动化中，系统需要以数据流的形式连续收集和处理传感数据。FEC具有软件的特征，其中物理设备的行为可由远程中心服务器使用软件抽象进行完整配置，这为物联网设备的快速重新配置提供了高度灵活的平台。

• 高效率

  通过提高性能和降低不必要的成本，FEC可改善CIoT的效率。

  通过应用FEC，医疗保健或老年护理系统可以将许多任务分配给医疗保健传感器的互联网网关设备并利用这些网关设备执行传感数据分析任务。该过程发生在数据源附近，因此系统可以更快地生成结果。

FEC实现SCALE五大优势的方式：SCANC

​ FEC设备支持五种基本机制SCANC。分别对应着存储（Storage）、计算（Compute）、加速（Acceleration）、组网（Networking）和控制（Control）。

• 存储

  FEC节点处的临时数据存储和高速缓存，以便改善信息或内容传递的性能。

  例如，内容服务提供商可以在最接近其客户的FEC节点处执行多媒体内容高速缓存、以便提高体验质量。此外，在车联网场景中，联网车辆可以利用路边的FEC节点获取并分享车辆不断收集的信息。

• 计算

  FEC节点主要在两种模型中提供计算机制——基础设施或平台即服务（I/PaaS）和软件即服务（SaaS）。

  • 提供I/Paas的两种方法：虚拟机管理程序（VM）或容器引擎（CE）。FEC客户端能够在FEC节点中托管的沙箱环境部署所需的定制软件。

    I/PaaS（Infrastructure/Platform as a Service）基础设施/平台即服务

  • SaaS提供商可以提供两种类型的服务：按需数据处理（ODP）和上下文即服务（CaaS）。

    • 基于ODP的服务具有预先安装的方法，这些方法可以以请求/响应的方式处理从客户端发送的数据。

    • CaaS的服务则能够提供定制的数据提供方法，其中FEC节点可以收集和处理数据以为其客户生成有意义的信息。

      SaaS（Software as a Service）软件即服务

      CaaS（Context as a Service）上下文即服务

• 加速

  FEC节点在两个方面支持加速——网络加速和计算加速。

  • 网络加速。大多数网络运营商都有自己的消息路由路径配置，客户端无法请求自己的自定义路由表。例如，东欧的互联网服务提供商（ISP）可能有两条路由路径，这些路径具有不同的延迟以到达位于中欧的Web服务器，而分配给客户端的路径由ISP的负载平衡设置决定，该设置在许多情况并不是客户端的最佳选择。FEC支持基于网络虚拟化技术的网络加速机制，使FEC节点能够并行操作多个路由表，并实现软件定义网络（SDN）。FEC节点的客户端可以为其应用程序配置定制的路由路径，以实现最佳的网络传输速度。

    SDN（Software Defined Network）软件定义网络是由美国斯坦福大学提出的一种新型网络创新架构，是一种网络虚拟化的实现方式。可通过编程的形式定义个控制网络，其控制平面和转发平面分离及开放性可编程的特点，被认为网络领域的一场革命，为新型互联网体系结构研究提供了新的实验途径，也极大推动了下一代互联网的发展。

  • 计算加速。雾计算的研究人员设想FEC节点将通过利用先进的嵌入式处理单元，如GPU和FPGA单元来提供计算加速。利用GPU来提升复杂算法的运行速度已成为一般云计算的常用方法。FEC提供商还可以提供包含中高性能的独立GPU设备。FPGA允许用户在其上重新部署程序代码，以便改进或更新主机设备的功能。与GPU相比，FPGA有可能成为更加节能的方法，通过允许客户端在FEC节点配置其定制代码，进而提供所需的加速。

    FPGA（Field Programmable Gate Array）现场可编程门阵列

• 组网

  FEC的组网涉及垂直和水平连接。垂直网络将物和云与IP网络互连，而水平网络在网络信号和协议中是可以异构的，这取决于FEC节点支持的硬件规范。

  • 垂直网络。FEC节点使用基于IP网络的标准协议。

    例如，基于请求/响应的TCP/UDP套接字、HTTP、互联网工程任务组（IETF）-约束应用协议（CoAP）或基于发布-订阅的可扩展通信和表示协议（XMPP）、OASIS-高级消息队列协议（AMQP ISO/IEC 19464）、消息队列遥测传输（MQTT ISO/IEC PRF 20922）等启用垂直网络。

    物联网设备可以操作服务器端功能（例如CoAP服务器）充当云代理的FEC节点从设备收集数据，然后将数据转发到云。FEC节点还可以作为基于发布-订阅的协议的消息代理来操作，该协议允许物联网设备将数据流发布到FEC节点并使云后端能够订阅来自FEC节点的数据流。

  • 水平网络。物联网系统通常使用异构的、经济的组网方法。

    例如，智能家居、智能工厂和车联网通常在物联网设备上使用蓝牙、ZigBee（基于IEEE 802.15.4）和Z-Wave。并将它们连接到IP网络网关，以实现设备和后端云间的连接。

    IP网络网关设备是托管FEC服务器的理想实体，因为它们能与具有各种信号的物联网设备通信。云可以请求车联网中托管的FEC服务器使用ZigBee与路边物联网设备通信，以便收集分析实时交通情况所需的环境信息。

• 控制

  FEC支持的控制机制包括四个基本类型：部署、驱动、调解和安全。

  • 部署控制

    客户端动态执行可自定义的软件程序部署。客户端可以配置FEC节点以控制FEC节点应该执行哪个程序以及何时应该执行它。FEC提供商还可以提供完整的FEC网络拓扑作为服务，允许客户点将其程序从一个FEC节点移动到另一个FEC节点。客户端还可以控制多个FEC节点以实现其应用程序的最佳性能。

  • 执行控制

    由硬件规范以及FEC节点和连接的设备之间的连接支持的机制。云可以将某些决策委托给FEC节点，由FEC节点直接控制物联网设备的行为，而不是云和设备直接进行交互。

  • 调解控制

    FEC与不同方拥有的外部实体的交互能力。由不同服务提供商支持的联网车辆可以彼此通信，它们最初可能没有共同的协议。FEC节点的软件化功能，车辆可以通过按需软件更新来增强其互操作性。

  • 安全控制

    FEC节点的基本要求，其允许客户端控制在FEC节点上运行的虚拟化运行环境的身份验证、授权、认证和保护。

1.4 雾计算和边缘计算的层次结构

​ CIoT系统可以在三个边缘层部署FEC服务器——内边缘、中边缘和外边缘。

内边缘

​ 对应于企业、ISP、演进分组核心（EPC）的数据中心和城域网（MAN）和广域网（WAN）。内边缘的服务提供商仅提供将本地网络连接到全球互联网的基础设施。提高Web服务的体验质量（QoE）的需求激发了WAN的网络数据中心的地理分布式缓存和处理机制。谷歌边缘网络与ISP合作，在ISP的数据中心部署数据服务器，以提高谷歌云服务的响应速度。许多ISP意识到许多本地企业需要低延迟云。因此，它们在国内提供本地云。

EPC （Evolved Packet Core）演进分组核心，4G的核心网

MAN（Metropolitan Area Network） 城域网

WAN（Wide Area Network）广域网

中边缘

​ 最常理解的FEC环境两种类型的网络组成——局域网（LAN）和蜂窝网络。LAN包括以太网、无线LAN（WLAN）和校园区域网络（CAN）。蜂窝网络由宏蜂窝、微蜂窝、微微蜂窝、毫微微蜂窝组成。中边缘涵盖了用于托管FEC服务器的各种设备。

LAN （Local Area Network ）局域网

蜂窝网络 又称移动网络是一种移动通信硬件架构，分为模拟蜂窝网络和数字蜂窝网络。由于构成网络覆盖的各通信基地台的信号覆盖呈六边形，从而使整个网络像一个蜂窝而得名。

CAN（Campus Area Network）校园区域网

局域网

​ 思科的研究引入的雾计算架构利用互联网网关设备提供与公用云服务类似的模型。其中网关设备提供了允许其支持FEC机制的虚拟化技术。FEC节点部署在位于LAN或CAN的相同子网内（即在物联网设备和计算机之间的一跳范围内）的启用虚拟化技术的服务器计算机也是理想的解决方案。通常这种方法也被称为本地云、本地数据中心或微云。

蜂窝数据

​ 提供FEC机制的想法源自于在各种蜂窝网络中使用的现有网络虚拟化技术。大多数发达城市都拥有广泛的蜂窝网络覆盖，这些网络由多种类型的BTS提供，BTS是路边FEC主机的理想部署设备，从而满足各种需要对实时数据流进行快速处理和响应的移动物联网用例需求（如车联网、移动医疗保健，以及虚拟现实或增强现实）。诺基亚、ADLink和华为等主要电信基础设施和设备供应商已经开始提供MEC的硬件和基础设施解决方法。基于蜂窝网络的FEC将可广泛应用于相关设备，从宏蜂窝和微蜂窝BTS到诸如微微蜂窝和毫微微蜂窝基站的室内蜂窝扩展设备。

BTS（Base Transceiver Station）基站收发台

外边缘

​ 外边缘，也被称为极端边缘、远边缘或者薄雾，代表物联网网络前端。它包括三种类型的设备——受限设备、集成设备和IP网关设备。

受限设备

​ 诸如传感器或执行器的受限设备通常由具有非常有限的处理和存储能力的微控制器控制。例如，Arduino Uno Rev3 CPU，仅具有20MHz的处理能力和32KB的闪存。物联网管理员不希望将复杂的任务部署到此类设备上。当今无线传感器和执行器的现场可编程能力，物联网系统可以始终动态远程地更新或重新配置设备的程序代码。明确地说，这种机制赋予受限的物联网设备自我意识，并激发了薄雾计算学科。它强调物联网设备互相之间交互和协作的自我管理能力，以实现不依赖远程云进行操控的高度自动化的机器对机器环境（M2M）。

集成设备

​ 这些设备由具有良好的处理能力的处理器操控。集成设备在组网（例如，Wifi和蓝牙连接）、嵌入式传感器（例如陀螺仪、加速器）和适当的存储内存方面具有许多嵌入式功能。ARM、基于CPU智能手机和平板电脑（例如，Android OS、IOS设备）是集成设备中最具成本效益的商业产品。它们既可以执行传感任务，也可以通过中边缘设施和云进行交互。虽然集成设备可能在操作系统环境方面存在约束，这降低了在其上部署虚拟化平台的灵活性，但考虑到集成设备中ARM CPU和嵌入式传感器的快速发展，可以预见在不久的将来。基于虚拟化的FEC将在集成设备上可用。Apache Edgent或Termux为集成设备上实现FEC提供了有前景的途径。

ARM公司是全球领先的半导体知识产权提供商。全世界超过95%的智能手机和平板电脑都采用ARM架构 。对于ARM的解释有两种说法：Acorn RISC Machines和Advanced RISC Machines。其中Acorn是ARM公司的前身。

Apache Edgent： Apache Edgent

Termux：Termux

IP网关设备

​ 集线器或IP网关设备充当受限设备和中边缘设备之间的中介。出于提升无线通信效能的目的，许多受限设备不在IP网络中操作，这是由于IP网络通畅需要能量密集型Wifi。相反，受限设备使用能耗较少的协议进行通信，例如蓝牙、Zigee或Z-Wave。由于低能耗通信协议不直接与IP网络连接。因此系统将使用IP网关设备来中继受限设备和互联网网关（如路由器）之间的通信消息。基于Linux操作系统的IP网关设备可以轻松托管Docker Containers Engine等虚拟化环境。因此，通常会可看到一些研究项目已经将IP网关设备作为FEC节点。

基于Linux操作系统的IP网关：如 树莓派 Raspberry Pi 或 Tinker Board ASUA Tinker Board

1.5 商业模式

1.5.1 X即服务

​ X即服务（XaaS，又称一切皆服务）的X对应于基础设置、平台、软件、网络、缓存或存储，以及一般云服务中提到的许多其他类型的资源。FEC的XaaS提供商允许其客户付费使用支持SCANC机制的硬件设备。XaaS模型不限于主要的商业提供商，如ISP或大型云提供商。个人和小型企业也可以以Indie Fog的形式提供XaaS，Indie Fog基于受欢迎的消费者作为提供者的多领域服务供给模型。

1.5.2 支持服务

​ 其中拥有硬件设备的客户可以向支持服务的提供商支付费用，以便提供商在客户的设备上根据客户的要求提供相应的软件安装、配置和更新。以实现其FEC集成系统的最佳运营。

​ 支持服务提供商的典型示例是思科提供雾计算解决方案，客户端购买思科的支持IOx的设备，然后支付额外的服务费以获得与配置FEC环境有关的软件更新和技术支持。这种模式不会受限于单一提供商的硬件和软件。支持服务提供商将与硬件设备供应商脱钩，就像现今的企业信息系统支持服务提供商，如RedHat、IBM或Microsoft一样。

Cisco IOx：Cisco IOx

1.5.3 应用服务

​ 应用服务提供商提供应用解决方案，客户处理客户端操作环境内外的数据。数字孪生技术（Digital Twin）创建了一个实时虚拟双胞胎，克隆了从工业设施、设备到整个工厂平面以及相关生产线和供应链的各种物理实体的真实行为。这种技术可以提供优化和改进工业活动效率和性能的见解。边缘网络中涉及的所有实体配置的数字孪生解决方案，以超低延迟方式（小于几十毫秒）提供分析以帮助工业系统迅速响应。FEC应用服务提供商还可以协助当地政府构建实时交通控制系统，以实现联网车辆的自动驾驶。

数字孪生：指充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据，集成多学科、多尺度的仿真过程，它作为虚拟空间中对实体产品的镜像，反映了相对应物理实体产品的全生命周期过程。

1.6 机遇和挑战

1.6.1 开箱即用的体验

​ 到2022年，FEC硬件组件的市场价值将达到76.59亿美元，这表明市场上将有更多支持FEC的设备，如路由器、交换机、IP网关或集线器。

• 基于OOBE的设备

  产品供应商已将FEC运行平台与其产品（如路由器、交换机或其他网关设备）集成在一起，其中购买了设备的用户可以通过用户界面轻松配置和部署设备上的FEC应用，类似于具有图形的用户界面以便用户自定义配置的商用路由器产品。

• 基于OOBE的软件

  其中拥有FEC兼容设备的用户可以购买并在其设备上安装基于OOBE的FEC软件，以启用FEC运行环境和SCANC机制，而不需要任何额外的低级配置。

  ​ 基于OOBE的FEC面临软件和硬件标准化方面的挑战。基于OOBE的设备向供应商提出了一个问题——哪些FEC产品和相关软件包含在它们的产品中。基于OOBE的软件向供应商提出了有关兼容性的问题。考虑到用户可能使用具有异构标准和处理单元（如x86、ARM等）设备，供应商可能需要为每种类型的硬件提供对应的软件版本。除非存在相应的通用规范或硬件标准，否则开发和维护这种基于OOBE的软件可能成本极高。

OOBE（Out-Of-Box Experience） 开箱即用的体验

1.6.2 开放平台

• OpenStack++

  是CMU开发的框架。为常规x86计算机提供基于虚拟机的微云平台，用于移动应用程序卸载。FEC趋向于应用轻量级虚拟化技术。OpenStack++不太适合大多数FEC用例。FEC中使用的虚拟化技术更侧重于容器化，例如采用Docker Containers Engine。

• WSO2-IoT服务器

  WSO2-IoT服务器是流行的开源企业服务导向集成平台WSO2服务器的扩展，该服务器由某些与物联网相关的机制组成，例如使用标准协议，如MQTT和XMPP，将各种常见的物联网设备和云端相连。WSO2-IoT服务器为外边缘设备提供FEC计算能力。

  WSO2-IoT服务器：WSO2-IOT

  MQTT（Message Queuing Telemetry Transport） 消息队列遥测传输

  XMPP（Extensible Messaging and Presence Protocol） 可扩展通讯和表示协议，XMPP用TCP传的是XML流

• Apache Edgent

  该平台在云和边缘设备之间提供分布式流数据处理。Edgent支持常见的开放式操作系统，如Linux和Android OS。利用Edgent，系统可以动态地迁移云和边缘之间的流数据处理，这满足了涉及边缘分析的大多数用例的需要。

  Apache Edgent： Apache Edgent

  ​ 开放平台缺乏在边缘网络的所有层次结构层中部署和管理FEC的能力。可能是由于现有商业设备在支持FEC机制配置方面不够灵活。

1.6.3 系统管理

​ FEC的管理设计三个基本生命周期阶段：设计、实施和调整。

• 设计

  确定三个边缘层（即内边缘、中边缘、外边缘）的理想位置，以便放置FEC服务器。应用可以描述FEC服务器所需的资源类型以及FEC服务器如何与系统交互的理想抽象建模方法。

• 实施

  管理团队需要考虑FEC环境的异构性，特别是中边缘和外边缘。节点可能具有各种硬件规范、通信协议和操作系统。现有的FEC设备供应商（例如思科和戴尔）可能提供单独的平台，其中开发人员需要为每个平台实施其FEC，这会导致高复杂性。

• 调整

  FEC系统需要支持运行时调整，系统可以在其中调度激活FEC功能的位置和时间，以优化整个过程。系统应具有在可行的FEC节点上动态部署或终止运行时环境（例如虚拟机或容器）和应用方法的能力。系统应该能够基于运行时上下文因素将运行时环境或应用方法从一个FEC节点动态地移动到另一个FEC节点。如何支持FEC节点间软件的可靠迁移以及如何最小化由这些活动引起的延迟。基于室外的远端的动态代码部署和重新配置在延迟和可靠性方面极具挑战性，这是因为无线和移动通信的动态性会带来信号中断从而导致代码部署失败。

1.7 总结

​ 雾计算和边缘计算（FEC）通过将云计算模型扩展到物联网的边缘网络来增强以云为中心的物联网（CIoT），网络中间节点（如路由器、交换机、集线器和物联网设备）参与信息处理和决策，以提高安全性、认知、敏捷性、延迟性能和效率。

​ FEC的五个基本优势（SCALE），这些优势通过FEC节点的五种机制——存储、计算、加速、组网和控制来实现。

​ FEC环境的三层结构：内边缘与WAN提供商、中边缘和前线蜂窝网络、集线器和物联网设备所在的外边缘。

​ X即服务（XaaS）、支持服务和应用服务。XaaS对应提供IaaS、PaaS、SaaS和S/CaaS（存储或缓存即服务）的模式，它们类似于现有的云服务模式；支持服务对应FEC软件安装、配置和维护服务，帮助客户在自己的设备上设置FEC；应用服务表示服务提供商为客户提供实现FEC机制的完整解决方案，而无需由客户配置其FEC系统。

​ 与基于核心网络互联网的云相比，FEC涉及的异构网络和实体导致了更复杂的挑战。Linux基础项目，即EdgeX Foundry旨在为FEC提供完整的软件开发工具包，这表明工业界对物联网的兴趣不再满足于设备与云之间的连接，趋势已从连接事物转移到认知事物。在这些事物中，过程和决策尽可能接近物理对象，甚至物联网设备本身。

EdgeX Foundry：EdgeX Foundry

参考文献：《雾计算与边缘计算 原理及范式》