移动边缘计算技术现状与几个关键问题的研究综述

物联网中的移动云计算技术研究近年来，随着物联网技术的快速发展，移动云计算技术逐渐成为物联网领域的热点研究方向。

移动云计算技术借助云计算的优势，能够为移动设备提供高性能的计算与存储能力，为物联网应用的开发与部署提供了新的解决方案。

本文将就物联网中的移动云计算技术进行深入研究，探讨其应用场景、关键技术以及面临的挑战和发展趋势。

一、移动云计算技术的应用场景随着智能手机、平板电脑等移动设备的普及，物联网应用场景变得多样化和复杂化。

移动云计算技术在物联网中可以发挥重要作用，以下是几个典型的应用场景：1. 智能家居：通过连接各种传感器和设备，实现家庭内部各种智能设备的协调工作。

在移动云计算环境下，用户可以通过手机或平板电脑远程控制家居设备，实现智能家居的各种功能。

2. 智慧健康：通过将传感器与移动云计算相结合，可以实时监测用户的生理参数，如心率、血压等。

同时，通过移动云计算技术进行数据分析，将用户的健康数据存储在云端，实现健康数据的长期存储和分析，为用户提供个性化的健康管理服务。

3. 智慧交通：移动云计算技术可以在交通系统中实现数据的实时处理和实时更新，为用户提供交通信息查询、路线规划和实时导航等服务。

同时，通过云端存储和处理大量的交通数据，可以提升交通管理的效率和精度。

二、移动云计算技术的关键技术移动云计算技术的核心在于将移动设备与云端服务器进行有效地集成，实现计算和数据的协同处理。

以下是移动云计算技术中的关键技术：1. 资源调度与管理：对于多个移动设备的资源调度和管理是移动云计算的重要问题。

通过合理分配云端服务器的计算和存储资源，可以提高移动设备的计算效率和能耗控制。

2. 数据传输与同步：在移动云计算环境下，移动设备需要频繁地与云端进行数据传输和同步。

在保证数据安全和实时性的前提下，需要寻找高效的数据传输和同步机制。

3. 安全与隐私保护：由于移动云计算涉及到用户的隐私信息，安全与隐私保护成为了一个重要的问题。

车载边缘计算研究综述概述说明以及解释1. 引言1.1 概述车载边缘计算是指将计算资源和数据处理能力直接部署在车辆内部或附近的边缘设备上，以提供实时、高效的计算和数据处理服务。

随着智能交通系统的快速发展，车载边缘计算作为关键技术之一，正逐渐得到广泛应用。

1.2 文章结构本文将对车载边缘计算进行综述，并从不同方面分析其概念、应用领域、优势和挑战，研究进展，实际案例以及未来发展趋势等内容。

具体文章结构如下：引言：概述车载边缘计算的背景和意义。

2. 车载边缘计算概述：介绍什么是车载边缘计算，它在哪些领域有应用，以及其所具备的优势和所面临的挑战。

3. 车载边缘计算研究进展：探讨在硬件平台和架构、网络通信和数据传输、数据处理和分析等方面的研究进展。

4. 实际案例和应用场景分析：给出智能驾驶、交通管理和车联网等领域中的车载边缘计算应用案例，并进行分析。

5. 结论与展望：对车载边缘计算发展趋势进行总结和讨论，提出未来可能的研究方向，并强调车载边缘计算的重要性和价值。

1.3 目的本文旨在全面概述车载边缘计算的研究进展和应用场景，深入讨论其优势、挑战以及未来发展趋势。

通过对相关领域的实际案例分析，揭示车载边缘计算在智能交通系统中的重要作用。

最终目标是为研究人员和决策者提供参考，推动车载边缘计算技术的进一步发展和广泛应用。

2. 车载边缘计算概述2.1 什么是车载边缘计算车载边缘计算是指在车辆内部或附近进行数据处理和分析的一种计算架构。

它将计算资源和存储能力从云端转移到车辆本身或靠近车辆的边缘设备中，以实现实时、低延迟的数据处理。

通过在车载设备上进行数据分析和处理，可以大大减少与云端通信所带来的延迟，并提高系统的可靠性和安全性。

2.2 车载边缘计算的应用领域车载边缘计算在智能交通系统中有着广泛的应用。

其中包括以下几个方面：首先，智能驾驶是车载边缘计算的重要应用领域之一。

通过将传感器数据在本地进行实时处理，汽车可以更快地做出决策并自动驾驶。

5G移动通信网络关键技术综述一、本文概述随着科技的飞速发展，5G移动通信网络已成为全球通信行业的热点话题。

作为下一代移动通信技术，5G以其高速率、低时延、大连接数等特性，为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。

本文旨在对5G移动通信网络的关键技术进行综述，以期为读者提供全面、深入的理解。

文章首先介绍了5G移动通信网络的发展历程和现状，分析了5G相较于4G的主要优势和创新点。

随后，文章重点探讨了5G网络中的关键技术，包括新型无线传输技术、网络架构优化、频谱共享与资源管理、边缘计算与云计算融合等方面。

通过对这些关键技术的深入剖析，本文旨在揭示5G移动通信网络的核心竞争力和未来发展潜力。

文章还将对5G技术在不同行业中的应用进行简要概述，分析其在智慧城市、工业互联网、自动驾驶等领域的应用前景。

文章总结了5G 移动通信网络的关键技术及其发展趋势，并对未来研究方向进行了展望。

通过本文的综述，读者可以更加全面地了解5G移动通信网络的关键技术及其在各行业中的应用前景，为相关领域的研究和实践提供有益的参考。

二、5G网络特点与优势5G移动通信网络，作为下一代移动通信技术，其在网络特点与优势上相较于前代技术有着显著的进步。

5G网络的最大特点便是其超高速度的数据传输能力。

理论上，5G网络的最大传输速度可以达到10Gbps，这比4G的1Gbps的速度有了极大的提升，为用户提供了更为流畅的网络体验。

5G网络具有极低的网络延迟。

在理想情况下，5G网络的延迟可以低于1毫秒，这对于需要实时反馈的应用，如自动驾驶、远程医疗等来说，是至关重要的。

5G网络还具有更大的网络容量和更高的连接密度。

随着物联网和智能家居的快速发展，大量的设备需要接入网络，5G网络的设计使得其能够支持每平方公里超过百万个设备的连接，满足了未来社会的需求。

同时，5G网络的覆盖范围更广，无论是在城市还是乡村，5G网络都能提供稳定的服务。

5G网络的优势不仅体现在技术上，还体现在商业模式和产业链的创新上。

移动边缘计算卸载策略综述一、本文概述随着移动互联网和物联网的飞速发展，数据量呈现爆炸性增长，对计算能力和处理效率提出了更高要求。

移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）作为一种新型的计算范式，通过将计算任务卸载到网络边缘，有效降低了传输延迟，提高了处理效率，适应了未来网络对低延迟、高带宽的需求。

本文旨在全面综述移动边缘计算卸载策略的研究现状与发展趋势，探讨其在实际应用中的挑战与前景。

本文首先介绍了移动边缘计算的基本概念、特点及其在网络架构中的位置，阐述了卸载策略在移动边缘计算中的重要性。

随后，文章对现有的卸载策略进行了分类和比较，包括基于计算的卸载策略、基于通信的卸载策略以及基于学习与优化的卸载策略等。

通过对各类策略的分析，本文揭示了它们在不同场景下的优缺点及适用条件。

在此基础上，文章进一步探讨了卸载策略在实际应用中所面临的挑战，如网络环境的动态变化、计算资源的合理分配、任务类型的多样性等。

针对这些挑战，本文提出了一些可能的解决方案和发展方向，如智能卸载策略、协同计算与通信、卸载决策优化等。

文章对移动边缘计算卸载策略的未来发展趋势进行了展望，认为随着5G、6G等新一代通信技术的普及，卸载策略将在实现更高效的计算卸载、提升系统性能、保障服务质量等方面发挥更加重要的作用。

本文旨在为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考和启示，推动移动边缘计算卸载策略的研究与应用不断向前发展。

二、移动边缘计算卸载策略基础移动边缘计算（Mobile Edge Computing, MEC）是一种分布式计算范式，它将云计算的能力推向网络的边缘，即移动网络的基站或接入点。

这种架构允许应用程序、服务和内容在用户的设备和网络边缘之间进行优化，以提高响应速度、降低网络带宽消耗并提升用户体验。

为了实现这些目标，卸载策略在移动边缘计算中扮演着至关重要的角色。

卸载策略是指决定哪些任务或数据应该在移动设备上处理，哪些应该被卸载到边缘服务器或远程云中心进行处理的规则和机制。

边缘计算的重要性及应用前景边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算模式，它将计算资源和数据处理能力尽可能靠近数据源和最终用户，以减少网络延迟和提高服务质量。

在过去几年中，边缘计算迅速发展，并在各个领域展示出其重要性和广阔的应用前景。

一、边缘计算的重要性边缘计算的出现主要是为了解决传统云计算模式下的一些问题和挑战。

在传统的云计算模式中，大部分数据处理都集中在云端服务器中，导致数据在传输过程中出现延迟，增加了网络负载，而且对于实时性要求较高的应用（如物联网、自动驾驶等）来说，云计算的集中式处理方式无法满足需求。

边缘计算通过将计算资源分布到边缘节点上，使得数据的处理可以更加近距离地进行，减少了数据传输的时间和延迟，提高了实时性和响应速度。

同时，边缘计算还提供了更高的数据安全性，因为数据不需要经过长途传输，减少了数据在传输过程中被窃取或篡改的风险。

此外，边缘计算还能有效降低对网络带宽和云中心服务器的依赖性，减轻了云计算中心的负担。

在大规模物联网应用中，海量的传感器和设备产生的数据需要进行处理和分析，如果全部依靠云计算，将导致网络拥堵和高延迟。

而边缘计算可以将数据的处理和分析任务下放到边缘节点上，分散了计算负载，提高了整个系统的效率和稳定性。

二、边缘计算的应用前景1. 物联网（Internet of Things, IoT）：边缘计算是实现物联网智能化的关键技术之一。

在物联网中，大量的传感器和设备产生的数据需要进行实时处理和分析。

边缘计算可以将数据的处理任务下放到边缘节点上，减少数据在传输过程中的延迟，提高实时性和响应速度，从而推动物联网的发展。

2. 自动驾驶：自动驾驶技术需要实时获取和处理大量的传感器数据，并做出相应的决策。

边缘计算可以将数据的处理和分析任务下放到自动驾驶车辆或附近的边缘节点上，减少数据传输的延迟，提高自动驾驶系统的性能和安全性。

3. 工业控制系统：在工业控制系统中，许多对于实时性要求较高的任务需要进行数据处理和分析。

边缘计算技术的数据冗余与冗余消除技巧边缘计算技术是一种将数据处理和分析能力移至接近数据源的网络架构，以减少数据传输延迟和网络拥塞。

然而，这种架构也带来了数据冗余的问题。

数据冗余是指在边缘计算环境中存在多个拥有相同数据的实例，造成存储资源浪费和数据管理困难。

在这篇文章中，我们将探讨边缘计算技术中的数据冗余问题，以及减少和消除冗余的技巧。

数据冗余是边缘计算环境中一个常见的挑战。

由于边缘设备数量庞大，数据通常会在多个设备之间复制。

这种复制导致了存储资源的浪费，同时也增加了数据管理的复杂性。

为了解决这个问题，我们可以采取以下几种技巧来减少边缘计算环境中的数据冗余。

首先，数据去重是减少数据冗余的一种有效方法。

在边缘计算环境中，许多传感器或设备会报告相同或类似的数据。

通过对这些数据进行去重，我们可以将相同的数据合并为一个实例，并且只保留一个副本。

这样可以有效减少存储空间的使用，同时简化数据管理。

去重可以采用哈希算法或其他去重算法来实现。

除了数据去重，数据压缩也是一种有效的减少数据冗余的方法。

边缘计算环境中的数据可能存在大量冗余信息，通过压缩这些数据，我们可以减小数据的存储空间和传输带宽。

常见的压缩算法包括Lempel-Ziv-Welch (LZW)算法和gzip等。

这些压缩算法可以根据数据的特点和需求选择合适的压缩比例，并在数据传输过程中进行解压缩，以提高数据的效率和传输速度。

此外，在边缘计算环境中，数据的冗余可能源于多个设备上的相似或相关信息。

通过数据分析和处理，我们可以识别和消除这些冗余信息。

例如，可以使用数据挖掘和机器学习算法来发现数据之间的关联性，并通过合并相关数据来减少冗余。

另外，利用数据的时间和空间关系，可以通过差异性数据分析和增量式数据处理来消除冗余，只保存有变化的部分。

这种差异性数据处理方式可以大大减少存储和传输的数据量。

在边缘计算环境中，数据冗余的消除不仅依赖于算法和技术手段，还需要考虑到实际应用场景和需求。

『SA核心网”专题罷5G边缘计算商用部署和运维关键技术王卫斌，朱塑，何伟(中兴通讯股份有限公司，广东深圳518057)【摘要】由于部署地点和应用场景的差异，边缘计算系统存在一体化和云化两种部署模式，导致系统架构、关键技术要求以及运维方式也各不相同。

首先分析了两种模式下的应用场景、特征及对系统的需求，其次，从硬件、云化基础设施平台、边缘PaaS平台、安全以及运维等方面对两种模式做了深入分析，最后在上述分析基础上，从商用角度明确了边缘计算在两种部署模式下的系统架构、关键组件技术要求及规格。

【关键词】边缘计算；一体机；ECI;ECP;ECM;MEO;MEPMdoi:10.3969/j.issn.l006-1010.2021.01.011中图分类号：TN929.5文献标志码：A文章编号：1006-1010(2021)01-0058-08引用格式：王卫斌，朱埜，何伟.5G边缘计算商用部署和运维关键技术[J]•移动通信,2021,45(1):58-65.回障磁回OSID：Key Technologies for Commercial Deployment,Operation and Maintenance of5G Edge ComputingWANG Weibin,ZHU Kun,HE Wei(ZTE Corporation,Shenzhen518057,China)[Abstract]Due to the differences of deployment locations and application scenarios,edge computing system has two deployment modes:integration mode and cloud mode,resulting in different system architectures,key technical requirements,andoperation and maintenance methods.Firstly,the application scenarios,characteristics and system requirements areanalyzed for the two modes.Secondly,the two deployment modes are deeply analyzed in terms of the hardware andcloud infrastructure platform,edge PaaS platform,security,and operation and maintenance.Finally,based on the aboveanalysis,the system architecture and technical requirements of key components as well as the specifications of edgecomputing are clarified for the two deployment modes from a commercial perspective.[Keywords]Edge computing;all-in-one machine;operation and maintenance;ECI;ECP;ECM;MEO;MEPM1MEC架构和商用部署模式5G时代，移动通信从最初的人与人之间的通信开始转向人与物的通信，直至物与物之间的通信。

移动边缘计算的系统架构和关键技术分析作者：董春利王莉来源：《无线互联科技》2019年第13期摘; ;要：随着移动互联网和物联网应用的快速发展，传统的集中式云计算遇到了严峻的挑战，例如高延迟、低频谱效率和非自适应机器类型的通信。

为了解决这些挑战，新技术正在推动将集中式云计算功能转移到网络边缘设备。

移动边缘计算被认为是物联网和任务关键型、垂直解决方案的关键推动因素，被公认为是一种关键的架构概念和技术之一。

文章讨论分析了移动边缘计算的系统架构和关键技术。

关键词：移动边缘计算;虚拟机;计算卸载;VM迁移移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）被欧洲电信标准化协会（European Telecommunications Standards Institute，ETSI）定义为一种新技术，在移动网络边缘、无线接入网络内以及移动用户附近，提供IT服务环境和云计算能力[1]。

ETSI发布了一份关于移动边缘计算的白皮书，移动边缘计算被认为是一种重要的新兴技术，成为下一代网络的重要组成部分。

由于具有低延迟、近距离和高带宽等先进特性，以及实时洞察无线网络信息和位置感知功能，移动边缘计算为多个行业（如消费者、企业）提供了大量新的应用和服务。

特别地，MEC被认为是智能城市中处理视频流服务有前景的解决方案。

来自监视设备的视频流在MEC服务器上进行本地处理和分析，从视频流中提取有意义的数据。

可以将有价值的数据传输到应用服务器，以减少核心网络流量。

增强现实（Augmented Reality，AR）移动应用在上行链路中的数据收集、边缘计算和下行链路中的数据传递方面，具有固有的协作属性。

增强现实数据需要低延迟和高速率的数据处理，以便根据用户的位置提供正确的信息。

数据处理可以在本地MEC服务器上执行，而不是在集中式服务器上执行，以提供良好的用户体验。

物联网在电信网络上生成额外的消息，要求网关聚合消息并确保低延迟和安全性。

边缘计算技术的优势与挑战边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算模型，它将数据处理能力从传统的云计算中心移至接近数据源的边缘设备和网关中。

随着物联网和大数据的快速发展，边缘计算技术在各行各业的应用也日益广泛。

本文将探讨边缘计算技术的优势与挑战，并分析其未来发展的趋势。

边缘计算技术的优势主要体现在以下几个方面：首先，边缘计算提供了更低的延迟。

由于将数据处理能力推向边缘设备，边缘计算可以在接近数据源的位置进行实时的数据处理和分析，从而大大减少了数据传输和处理的延迟。

例如，当需要对大规模传感器数据进行实时监测和分析时，边缘计算可以大大提高响应速度，提供更快的决策支持。

其次，边缘计算具备更高的可靠性。

传统的云计算将所有的数据和计算任务都集中在中心化的数据中心，一旦数据中心出现故障，将会导致整个系统的瘫痪。

而边缘计算将计算能力分布在各个边缘设备和网关中，即使一个边缘设备出现故障，其他设备仍然可以继续工作，确保了系统的可靠性。

此外，边缘设备通常具备较强的自动化管理和维护能力，可以更快地检测和修复设备故障。

此外，边缘计算可以减少数据传输和存储成本。

在传统的云计算模型下，大量数据需要通过互联网传输到中心数据中心进行处理和存储，这不仅占用了大量的带宽资源，还增加了网络延迟和成本。

而边缘计算将数据处理和存储分布在边缘设备和网关中，仅将需要的结果传输到云端，大大减少了数据传输的量和成本。

尤其是在物联网应用中，边缘计算的优势更加明显，可以将数据处理和分析功能直接部署在设备上，减少了对云端的依赖。

然而，边缘计算技术也面临一些挑战：首先，边缘设备的资源有限。

边缘设备通常具备较低的处理能力、存储容量和电量等资源限制，这限制了边缘计算的数据处理和分析能力。

在处理复杂的和大规模的数据任务时，边缘设备可能无法胜任，需要依赖云计算中心进行辅助。

因此，如何有效利用有限的边缘设备资源和优化计算任务分配成为了一个重要的研究课题。