作为一种新型的服务模型，边缘计算将数据或任务放在靠近数据源头的网络边缘侧进行处理。网络边缘侧可以是从数据源到云计算中心之间的任意功能实体，这些实体搭载着融合网络、计算、存储、应用核心能力的边缘计算平台，为终端用户提供实时、动态和智能的服务计算。同时，数据就近处理的理念也为数据安全和隐私保护提供了更好的结构化支撑。边缘计算模型的总体架构主要包括核心基础设施、边缘数据中心、边缘网络和边缘设备。从架构功能角度划分，边缘计算包括基础资源（计算、存储、网络）、边缘管理、边缘安全以及边缘计算业务应用，如图2-1所示。边缘计算的业务执行离不开通信网络的支持，其网络既要满足与控制相关业务传输时间的确定性和数据完整性，又要能够支持业务的灵活部署和实施。时间敏感网络（TSN）和软件定义网络（SDN）技术是边缘计算网络部分的重要基础资源。异构计算支持是边缘计算模块的技术关键。随着物联网和人工智能的蓬勃发展，业务应用对于计算能力提出了更高的要求。计算需要处理的数据种类也日趋多样化，边缘设备既要处理结构化数据，又要处理非结构化数据。为此，边缘计算架构需要解决不同指令集和不同芯片体系架构的计算单元协同起来的异构计算，满足不同业务应用的需求，同时实现性能、成本、功耗、可移植性等的优化均衡。目前，业界以云服务提供商为典型案例，已经实现部署了云上AI模型训练和推理预测的功能服务。将推理预测放置于边缘计算工程应用的热点，既满足了实时性要求，又大幅度减少占用云端资源的无效数据。边缘存储以时序数据库（包含数据的时间戳等信息）等分布式存储技术为支撑，按照时间序列存储完整的历史数据，需要支持记录物联网时序数据的快速写入、持久化、多维度的聚合等查询功能。本章首先介绍边缘计算与前沿技术的关联和融合，然后详细介绍边缘计算网络、存储、计算三大基础资源架构技术。

图2-1 边缘计算功能划分模块 CCdoXZd+2zowsEyXr7KRPaIgq+/ATCvBmU1zRvJqL+KVLxOu+y+xqwDphnL7XUM5