基于云邊協同的分層多面智聯網架構
「邊緣計算和云計算技術在共同推動物聯網的智能化發展，為了解決云邊協同帶來的問題和挑戰，提出了一種基于云邊協同的分層多面智聯網架構，分層多面智聯網架構由邊緣計算層、邊緣網關層、云中心層組成，將信息流劃分為數據平面、控制平面、應用平面，該架構提升了系統的魯棒性和可擴展性，有效解決了智聯網云邊協同中的管理、安全、成本等問題。(2023-2-25)」
關鍵詞：物聯網;云中心;邊緣計算;邊緣網關;平面
引言
云計算是一種利用互聯網實現隨時隨地、按需、便捷地使用共享計算設施、存儲設備、應用程序等資源的計算模式。而隨著海量新興移動和物聯網設備應用出現時，傳統依賴于集中式數據中心的云計算模型會遇到很多限制。首先，將所有計算數據移動到云對于網絡帶寬資源是一個極大的開銷，而且容易造成擁堵。其次，對于其他的時延敏感型應用，“云”計算負擔太大，時延太大，不能保證低時延需求。
邊緣計算的提出正是為了解決云計算的高開銷、高時延、缺乏自適應等問題。具有邊緣計算能力的物聯網平臺應用程序在邊緣側發起，產生更快的網絡服務響應， 滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。
物聯網邊緣計算處于物理實體和云計算之間。而云端計算仍然可以訪問邊緣計算的歷史數據。那么邊緣計算和云計算協同起來，實現設備最大利用率，提升數據質量，降低管理成本，對智聯網的應用和推廣必將產生深遠影響。
在云邊協同的場景中，邊緣計算雖然帶來了算力和低時延等好處，但是也帶來了設計和操作等復雜性，因此也面臨較多的挑戰，主要表現在以下幾個方面。
更新的需求。邊緣設備需要進行設備更新，組網拓撲的更新，數據采集變更等，由于這些功能涉及所有的節點，因此工作量巨大，且管理工作復雜，給數據的可靠性帶來影響。
1.設備管理復雜。邊緣部署在多個位置，且數量巨大，種類繁多，協議不統一，其具有動態性特點，因此如何管理邊緣設備是一個相當復雜的工程。
2.成本。為了邊緣能夠參與計算，那么在傳輸通道，設備組網特性支持，可擴展性方面需要增加投入，在邊緣節點上可能要增加新的硬件和軟件特性，從而增加了網絡建設成本。
3.網絡安全。由于將數據和計算拓展到了邊緣設備，這將大大增加了網絡數據的暴露面，一些安全較為薄弱的邊緣節點，有可能成為非法入侵的對象，
針對以上問題和挑戰，本文提出一種基于云邊協同的分層多面智聯網架構，以實現智聯網的數據采集，分析，應用，網絡及設備管理等功能。
一、基于云邊協同的分層多面智聯網架構
基于云邊協同的分層多面智聯網架構，由邊緣計算層、邊緣網關層、云中心組成，在信息流層面，邏輯上分為應用平面，數據平面和控制平面，如圖1所示。
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邊緣計算層的組成最小單位是邊緣節點，邊緣節點的功能是實現多維感知數據的采集和前端智能處理。邊緣節點是一個小系統，從物理形態上講，它可能是一個物聯網設備，也可以是一個前端具有計算能力的系統，當其為一個系統時，具有明顯的區域特性。
�。ǘ┻吘壘W關層
邊緣網關層負責感知數據的匯聚、分流、交換、傳輸、處理、存儲和區域應用。邊緣網關層是一個承上啟下的角色，向下其負責從邊緣計算層匯聚數據和下發指令，向上其負責將處理后的數據輸送到云中心，并接受云中心的控制。邊緣網關為區域應用提供算力。
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云中心負責物聯網多維數據的匯總和分析，并提供多種綜合的智能應用，云中心在設備管理方面負責規則的統一約定和監管，以及權限管理。云中心同時應該配置網絡安全模塊，加強全網的網絡安全管理。
在云邊協同的分層多面智聯網架構中，設備間的關系通過分層模型進行了確立，而設備上的信息流錯綜復雜，為了更好確保數據安全和系統的可擴展性，在本架構中對信息流按照控制平面、數據平面、應用平面進行了劃分。
1）控制平面
控制平面負責整個網絡系統的設備管理、軟件及業務管理，整個網絡系統的配置、指令、告警、狀態均在該平面中傳送，使用統一的軟件接口和協議，解決跨區域，異質終端組網等問題。
2）數據平面
數據平面負責整個網絡系統原始業務數據存儲和傳輸，在不同的網絡層，其還負責數據的清洗與過濾，以及轉換。
3）應用平面
應用平面負責特定應用的數據處理，原始業務數據根據應用需要，抽取特定應用的數據送入應用平面進行相應的應用處理，處理后的結果通過應用平面送往云中心進行進一步的綜合與大數據分析。
二、總結
基于云邊協同的分層多面智聯網架構是面向邊緣計算和AI物聯網的組網模型，建模過程中引入了主動互饋模型理論，實現模型運行底層邏輯及通訊機理分析。通過分層賦予不同功能，縱向將數據和控制流、應用流劃分在不同平面，從技術架構上解決了云邊協同時需要解決的設備管理、更新、成本、網絡安全等問題。
參考文獻：
[1]中國信息通信研究院.云計算白皮書（2016）[R].北京：中國信息通信研究院，2016.
[2]邊緣計算產業聯盟白皮書，邊緣計算產業聯盟
作者簡介：
汪承研：高級工程師/碩士，廣東機電職業技術學院，研究方向：物聯網，智能制造;
吳 林：工程師/碩士，東來智慧交通科技（深圳）有限公司，研究方向：物聯網;
熊東青：教授級高工/碩士，廣東機電職業技術學院，研究方向：人工智能，物聯網;
通訊作者：張勇，工程師/博士，廣東機電職業技術學院，研究方向：工業互聯網，智能制造。
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引言
云計算是一種利用互聯網實現隨時隨地、按需、便捷地使用共享計算設施、存儲設備、應用程序等資源的計算模式。而隨著海量新興移動和物聯網設備應用出現時，傳統依賴于集中式數據中心的云計算模型會遇到很多限制。首先，將所有計算數據移動到云對于網絡帶寬資源是一個極大的開銷，而且容易造成擁堵。其次，對于其他的時延敏感型應用，“云”計算負擔太大，時延太大，不能保證低時延需求。
邊緣計算的提出正是為了解決云計算的高開銷、高時延、缺乏自適應等問題。具有邊緣計算能力的物聯網平臺應用程序在邊緣側發起，產生更快的網絡服務響應， 滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。
物聯網邊緣計算處于物理實體和云計算之間。而云端計算仍然可以訪問邊緣計算的歷史數據。那么邊緣計算和云計算協同起來，實現設備最大利用率，提升數據質量，降低管理成本，對智聯網的應用和推廣必將產生深遠影響。
在云邊協同的場景中，邊緣計算雖然帶來了算力和低時延等好處，但是也帶來了設計和操作等復雜性，因此也面臨較多的挑戰，主要表現在以下幾個方面。
更新的需求。邊緣設備需要進行設備更新，組網拓撲的更新，數據采集變更等，由于這些功能涉及所有的節點，因此工作量巨大，且管理工作復雜，給數據的可靠性帶來影響。
1.設備管理復雜。邊緣部署在多個位置，且數量巨大，種類繁多，協議不統一，其具有動態性特點，因此如何管理邊緣設備是一個相當復雜的工程。
2.成本。為了邊緣能夠參與計算，那么在傳輸通道，設備組網特性支持，可擴展性方面需要增加投入，在邊緣節點上可能要增加新的硬件和軟件特性，從而增加了網絡建設成本。
3.網絡安全。由于將數據和計算拓展到了邊緣設備，這將大大增加了網絡數據的暴露面，一些安全較為薄弱的邊緣節點，有可能成為非法入侵的對象，
針對以上問題和挑戰，本文提出一種基于云邊協同的分層多面智聯網架構，以實現智聯網的數據采集，分析，應用，網絡及設備管理等功能。
一、基于云邊協同的分層多面智聯網架構
基于云邊協同的分層多面智聯網架構，由邊緣計算層、邊緣網關層、云中心組成，在信息流層面，邏輯上分為應用平面，數據平面和控制平面，如圖1所示。
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邊緣計算層的組成最小單位是邊緣節點，邊緣節點的功能是實現多維感知數據的采集和前端智能處理。邊緣節點是一個小系統，從物理形態上講，它可能是一個物聯網設備，也可以是一個前端具有計算能力的系統，當其為一個系統時，具有明顯的區域特性。
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邊緣網關層負責感知數據的匯聚、分流、交換、傳輸、處理、存儲和區域應用。邊緣網關層是一個承上啟下的角色，向下其負責從邊緣計算層匯聚數據和下發指令，向上其負責將處理后的數據輸送到云中心，并接受云中心的控制。邊緣網關為區域應用提供算力。
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云中心負責物聯網多維數據的匯總和分析，并提供多種綜合的智能應用，云中心在設備管理方面負責規則的統一約定和監管，以及權限管理。云中心同時應該配置網絡安全模塊，加強全網的網絡安全管理。
在云邊協同的分層多面智聯網架構中，設備間的關系通過分層模型進行了確立，而設備上的信息流錯綜復雜，為了更好確保數據安全和系統的可擴展性，在本架構中對信息流按照控制平面、數據平面、應用平面進行了劃分。
1）控制平面
控制平面負責整個網絡系統的設備管理、軟件及業務管理，整個網絡系統的配置、指令、告警、狀態均在該平面中傳送，使用統一的軟件接口和協議，解決跨區域，異質終端組網等問題。
2）數據平面
數據平面負責整個網絡系統原始業務數據存儲和傳輸，在不同的網絡層，其還負責數據的清洗與過濾，以及轉換。
3）應用平面
應用平面負責特定應用的數據處理，原始業務數據根據應用需要，抽取特定應用的數據送入應用平面進行相應的應用處理，處理后的結果通過應用平面送往云中心進行進一步的綜合與大數據分析。
二、總結
基于云邊協同的分層多面智聯網架構是面向邊緣計算和AI物聯網的組網模型，建模過程中引入了主動互饋模型理論，實現模型運行底層邏輯及通訊機理分析。通過分層賦予不同功能，縱向將數據和控制流、應用流劃分在不同平面，從技術架構上解決了云邊協同時需要解決的設備管理、更新、成本、網絡安全等問題。
參考文獻：
[1]中國信息通信研究院.云計算白皮書（2016）[R].北京：中國信息通信研究院，2016.
[2]邊緣計算產業聯盟白皮書，邊緣計算產業聯盟
作者簡介：
汪承研：高級工程師/碩士，廣東機電職業技術學院，研究方向：物聯網，智能制造;
吳 林：工程師/碩士，東來智慧交通科技（深圳）有限公司，研究方向：物聯網;
熊東青：教授級高工/碩士，廣東機電職業技術學院，研究方向：人工智能，物聯網;
通訊作者：張勇，工程師/博士，廣東機電職業技術學院，研究方向：工業互聯網，智能制造。
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