边缘计算虽热 但也面临着严峻挑战

不得不说，如今边缘计算的火爆程度非同一般，甚至在某种程度上其热度已经超过了云端计算。不过我们也要看到，为了更好的实现边缘计算，在硬件、软件、中间层上面，有以下5个挑战需要解决。

挑战1：边缘节点上的通用计算能力

理论上，可以在位于边缘装置和云平台之间的某几个节点上完成边缘计算，包括接入点、基站、闸道器、业务节点、路由器、交换机等。

挑战2：发现边缘节点

到2020年将有500亿的终端和装置联网，除了边缘装置与终端联网最大的“异构”特征之外，产品生命周期越来越短、个性化需求越来越高、全生命周期管理和服务化的趋势越来越明显，这些新趋势都需要边缘计算提供强大的技术支撑。

如何在分散式计算环境中发现资源和服务是一个有待拓展的领域。为了充分利用网络的边缘装置，需要建立某种发现机制，找到可以分散式部署的适当节点。因为可用装置的数量庞大，这些机制不能依靠人工手动。此外，还需要使用多种异构装置满足最新的计算需求，比如大规模的机器学习任务。

这些机制必须在不增加等待时间或损害使用者体验的前提下，实现不同层次和等级的计算工作流中无缝整合，原有的基于云端计算的机制在边缘计算领域不再适用。

挑战3：分割槽和拆分任务

对于边缘计算来说，最大的难点在于如何动态、大规模地部署运算和储存能力以及云端和装置端如何高效协同、无缝对接。

不断发展的分散式计算已经催生了许多技术用来促进在多个地理位置分割槽执行任务。任务分割槽通常在程式语言或管理工具中明确表示。

然而，利用边缘节点来实现分割槽计算不仅仅带来了有效分割计算任务的挑战，对于如何能在不需要明确定义边缘节点的能力或位置，以自动化的方式进行计算的问题上，也遇到了瓶颈。因此，需要一种新型的排程方式，以便将分割的任务部署到各个边缘节点上。

挑战4：高水准的服务质量（QoS）和服务体验（QoE）

另一个挑战是需要确保边缘节点实现高吞吐量，并且在承接额外计算工作量时执行可靠。例如，当基站过载时，可能影响连线到基站的其他边缘装置。

因此需要对边缘节点的峰值时间全面了解，以便可以用灵活的方式来分割和排程任务。复杂的算法如何在云端和边缘装置之间合理分解和整合，需要一个对云管端三者都有控制力的技术来实现。

挑战5：开放和安全的使用边缘节点

安全横跨云端计算和边缘计算，需要实施端到端的防护。由于更贴近万物互联的装置，网络边缘侧访问控制与威胁防护的广度和难度因此大幅提升。边缘侧安全主要包含装置安全、网络安全、资料安全与应用安全。此外，关键资料的完整性、保密性是安全领域需要重点关注的内容。

最后，需要考虑工作负载、计算能力、资料位置和迁移、维护成本和能源消耗，以便建立合适的定价模型。