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边缘计算:现状与展望

施巍松, 张星洲, 王一帆, 张庆阳

施巍松, 张星洲, 王一帆, 张庆阳. 边缘计算:现状与展望[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(1): 69-89. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2019.20180760
引用本文: 施巍松, 张星洲, 王一帆, 张庆阳. 边缘计算:现状与展望[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(1): 69-89. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2019.20180760
Shi Weisong, Zhang Xingzhou, Wang Yifan, Zhang Qingyang. Edge Computing: State-of-the-Art and Future Directions[J]. Journal of Computer Research and Development, 2019, 56(1): 69-89. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2019.20180760
Citation: Shi Weisong, Zhang Xingzhou, Wang Yifan, Zhang Qingyang. Edge Computing: State-of-the-Art and Future Directions[J]. Journal of Computer Research and Development, 2019, 56(1): 69-89. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2019.20180760
施巍松, 张星洲, 王一帆, 张庆阳. 边缘计算:现状与展望[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(1): 69-89. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2019.20180760
引用本文: 施巍松, 张星洲, 王一帆, 张庆阳. 边缘计算:现状与展望[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(1): 69-89. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2019.20180760
Shi Weisong, Zhang Xingzhou, Wang Yifan, Zhang Qingyang. Edge Computing: State-of-the-Art and Future Directions[J]. Journal of Computer Research and Development, 2019, 56(1): 69-89. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2019.20180760
Citation: Shi Weisong, Zhang Xingzhou, Wang Yifan, Zhang Qingyang. Edge Computing: State-of-the-Art and Future Directions[J]. Journal of Computer Research and Development, 2019, 56(1): 69-89. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2019.20180760

边缘计算:现状与展望

详细信息
  • 中图分类号: TP391

Edge Computing: State-of-the-Art and Future Directions

  • 摘要: 随着万物互联时代的到来,网络边缘设备产生的数据量快速增加,带来了更高的数据传输带宽需求,同时,新型应用也对数据处理的实时性提出了更高要求,传统云计算模型已经无法有效应对,因此,边缘计算应运而生.边缘计算的基本理念是将计算任务在接近数据源的计算资源上运行,可以有效减小计算系统的延迟,减少数据传输带宽,缓解云计算中心压力,提高可用性,并能够保护数据安全和隐私.得益于这些优势,边缘计算从2014年以来迅速发展.旨在探讨3个问题:边缘计算从哪里来、它的现状如何、它要到哪里去.围绕这3个问题,首先梳理了边缘计算的发展历程,将其归纳为技术储备期、快速增长期和稳健发展期3个阶段,并列举了不同阶段的典型事件.随后,总结了推动边缘计算迅速发展的7项关键技术,并结合已经广泛采用边缘计算的6类典型应用进行了说明.最后,提出了边缘计算在未来发展中需要紧迫解决的6类问题.
    Abstract: With the burgeoning of the Internet of everything, the amount of data generated by edge devices increases dramatically, resulting in higher network bandwidth requirements. In the meanwhile, the emergence of novel applications calls for the lower latency of the network. It is an unprecedented challenge to guarantee the quality of service while dealing with a massive amount of data for cloud computing, which has pushed the horizon of edge computing. Edge computing calls for processing the data at the edge of the network and develops rapidly from 2014 as it has the potential to reduce latency and bandwidth charges, address the limitation of computing capability of cloud data center, increase availability as well as protect data privacy and security. This paper mainly discusses three questions about edge computing: where does it come from, what is the current status and where is it going? This paper first sorts out the development process of edge computing and divides it into three periods: technology preparation period, rapid growth period and steady development period. This paper then summarizes seven essential technologies that drive the rapid development of edge computing. After that, six typical applications that have been widely used in edge computing are illustrated. Finally, this paper proposes six open problems that need to be solved urgently in future development.
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    1. 袁子淇,孙庆赟,周号益,朱祖坤,李建欣. MNDetector:基于多层网络的异常访问检测方法. 计算机研究与发展. 2025(03): 765-778 . 本站查看
    2. 陈佳乐,陈旭,景永俊,王叔洋. 图神经网络在异常检测中的应用综述. 计算机工程与应用. 2024(13): 51-65 . 百度学术
    3. 林馥,李明康,罗学雄,张书豪,张越,王梓桐. 基于异常感知的变分图自编码器的图级异常检测算法. 计算机研究与发展. 2024(08): 1968-1981 . 本站查看
    4. 孔翎超,刘国柱. 离群点检测算法综述. 计算机科学. 2024(08): 20-33 . 百度学术
    5. 王泽鹏 ,马超 ,张壮壮 ,吴黎兵 ,石小川 . 动态决策驱动的工控网络数据要素威胁检测方法. 计算机研究与发展. 2024(10): 2404-2416 . 本站查看
    6. 叶苗,程锦,黄源,蒋秋香,王勇. 面向WSN异常节点检测的融合重构机制与对比学习方法. 通信学报. 2024(09): 153-169 . 百度学术
    7. 王芳. 基于深度学习的网络传输数据异常识别方法. 现代电子技术. 2023(06): 62-66 . 百度学术
    8. 江铃燚,郑艺峰,陈澈,李国和,张文杰. 有监督深度学习的优化方法研究综述. 中国图象图形学报. 2023(04): 963-983 . 百度学术
    9. 富坤,刘赢华,郝玉涵,孙明磊. 基于图模块度聚类的异常检测算法. 计算机应用研究. 2023(06): 1721-1727 . 百度学术
    10. 曹成顺. 基于深度神经网络的输电线路异常自动辨识方法. 信息与电脑(理论版). 2023(15): 165-167 . 百度学术
    11. 冯健,赵宇鹏,刘天. 融合双重自监督信号的图异常检测. 科学技术与工程. 2023(35): 15142-15147 . 百度学术
    12. 王炳泉. 基于SVM的网络流量异常检测算法. 信息与电脑(理论版). 2023(22): 245-247 . 百度学术
    13. 唐立,郝鹏,任沛阁,张祖耀,何翔,张学军. 基于改进孤立森林算法的无人机异常行为检测. 航空学报. 2022(08): 584-593 . 百度学术
    14. 陈益芳,宣羿,樊立波,孙智卿,屠永伟,张亦涵,蔡乾晨. 基于机器学习的电网威胁检测算法模型和大数据平台设计. 电力大数据. 2022(04): 34-41 . 百度学术
    15. 刘华玲,刘雅欣,许珺怡,陈尚辉,乔梁. 图异常检测在金融反欺诈中的应用研究进展. 计算机工程与应用. 2022(22): 41-53 . 百度学术
    16. 李净. 国际视野下治理虚假新闻的技术手段及相关模型. 中国传媒科技. 2021(08): 17-21 . 百度学术
    17. 雷瑜,郑丹,曾繁如,樊志伟,宁黎,邓立. 四川耕地“非粮化”监测中的智能监测方法. 资源与人居环境. 2021(12): 47-51 . 百度学术

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  • 发布日期:  2018-12-31

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