1.3　边缘计算的工作模式

边缘计算是一种新型计算范式，它的核心理念是将数据处理和分析推向边缘，从而降低时延、提高效率，同时减少对云计算资源的依赖，增强终端的信息处理能力。边缘计算的工作模式不能只依赖于边缘节点，还需发挥边缘计算自身优势，与云计算、端计算、卫星计算等其他计算模式相互补充，形成融合共生的新型信息网络基础设施。

下面将分别介绍边缘计算与云计算和端计算的协同工作模式——云边端协同，以及边缘计算与卫星计算相结合的工作模式——卫星边缘计算。

1.3.1　云边端协同

云边端协同计算模式是一种综合云计算、边缘计算和端计算的计算模式，旨在实现高效的数据处理、减少云端的数据传输，使边缘节点和终端设备更加智能化，不依赖云端就可以进行自主的决策和处理 ^[3] 。在云边端协同模式下，其网络架构主要包括云端、边缘端和设备端3部分，如图1-2所示。

在云边端协同的计算体系结构中，云端承担大规模云中心的角色，主要负责处理对时延要求不高但具有高度复杂性的数据分析、机器学习模型训练的任务以及存储大规模全局数据。云端提供高度可扩展的计算和存储资源，以满足大规模数据处理的需求。与此同时，边缘端包括分布式的边缘节点，这些节点具备计算、存储和网络连接的能力，主要负责处理相对轻量级的计算任务，进行数据预处理和缓存，并提供低时延的快速响应。边缘节点的存在有助于减少数据传输时延和网络拥堵。

在整个体系结构中，设备端包括各种终端设备，如智能手机和传感器，它们为用户提供交互界面，同时也是数据的产生者和消费者。这些终端设备能够与边缘节点和云端进行通信，上传数据并接收处理后的结果。此外，终端设备还能够执行本地计算，实现实时响应，从而减少对边缘和云的依赖。

在实现云边端协同的网络架构中，有4种主要模式：边端协同、云边协同、边边协同和云边端协同。边端协同指的是终端设备将计算任务卸载到边缘节点执行；云边协同是指边缘节点将计算密集型任务卸载到云中心执行；边边协同是指边缘节点将计算任务卸载到其他空闲的边缘节点执行；云边端协同是指终端设备采集数据并上传到边缘节点，边缘服务器对数据进行轻量级处理和小规模存储，然后将大规模数据上传到云中心，云中心处理计算密集型任务，并将结果返回给边缘节点和终端设备。

云边端在资源管理、数据处理、服务提供和应用层面体现出密切的协同。在资源管理方面，根据业务需求、流量情况和可用资源，对计算、存储、带宽和应用软件资源进行智能调度和分配。在数据处理方面，边缘端根据本地数据提供本地化服务，避免将所有数据传送回云中心造成网络负载压力；云端则能够进行全局数据深度分析，为边缘节点提供相应的调整和管理方案。在服务提供方面，边缘节点分布在网络各处，形成分布式计算能力，而云中心对这些节点进行统一管理和控制，为用户提供高效、优质的服务。在应用层面，通过有效的协同机制，实现各类应用的业务数据分发和应用请求调度。云边端协同作用使计算和存储能够下沉至边缘，实现应用的自动注册。同时，云边端协同机制实现任务处理的快速交付，提供高效的边缘服务。这种协同体系使整个系统更灵活、响应更快。

1.3.2　卫星边缘计算

随着物联网时代的到来，未来世界各地的大小型设备都将需要连接。然而，地面网络所覆盖的陆地面积有限。此外，地面网络容易受到洪水、地震等自然灾害的影响。低地球轨道（Low Earth Orbit，LEO）卫星星座可以提供全球级网络覆盖，被认为是地面网络和未来5G/6G通信的有力补充，同时也是解决上述难题的关键。

相比其他形式的卫星通信，LEO卫星星座具有低时延、高带宽、全球覆盖和应急通信等特性，可满足现代通信和互联网的多样化需求，特别是在战地、灾区、海上等移动通信基础设施难以提供服务的特殊场景，LEO卫星星座具有天然的优势。但是传统的LEO卫星星座计算能力弱，且没有统一的服务框架和服务接口，无法直接提供计算服务。常见的卫星系统的任务执行流程为：地面终端向卫星发送命令，卫星将原始数据或者请求转发到地面数据中心，然后在地面对数据进行处理和计算，最后将处理和计算结果通过卫星传回地面终端。其中，卫星主要起“中继转发”作用。

卫星边缘计算将边缘服务器部署到卫星网络上，在没有地面网络或者地面网络条件较差时，地面用户可以直接使用卫星边缘服务器进行任务处理。这种卫星边缘计算方案可以减少数据传输量，提高卫星网络的效率和用户获得的服务质量。卫星边缘计算的经典任务执行流程为：地面用户实时上传任务请求，这些任务可能是来自地面的紧急通信请求、分析卫星采集的遥感图像等；当卫星接收到这些请求后，它会考虑在轨道上处理这些任务，而不是将任务全部发送回地面的云数据中心；卫星所携带的边缘服务器可以在轨道上自主执行资源分配和任务调度等工作，它会考虑星座中每颗卫星的资源使用情况，并制定合适的在轨卸载策略 ^[4] 。

卫星边缘计算的优势，一方面是其能在轨处理计算任务，地面终端发出的计算任务可以在卫星边缘节点上得到及时处理与计算，而不是完全依赖地面的云数据中心，这种处理模式能够大大缓解地面云数据中心的计算压力，同时降低服务响应时延、节省卫星链路的带宽资源。另一方面，卫星边缘计算中卫星覆盖范围广，可以满足那些地面网络无法提供服务的偏远地区（如海洋、高地等）的计算和通信需求。同时，在面临地震、洪水等自然灾害时，卫星边缘计算也能提供即时的通信和计算支持，协助救援工作、数据收集和危机管理。

但是，卫星边缘计算因其特殊性也存在一定的局限。

1）卫星资源受限。受卫星设备本身所能携带的计算资源和其能源获取方式的限制，卫星边缘节点能提供的通信和计算资源有限。

2）卫星网络具有移动性。卫星边缘节点一直处于高速周期性运动的状态，所以地面设备和卫星的连接状态动态变化，容易受到链路切换的影响。

3）需要有效的负载均衡策略。因为卫星网络服务区域不同，卫星之间的任务负荷存在差异，所以需要通过服务放置/任务卸载、内容缓存/请求调度等决策来实现各节点的负载均衡。 tC2G4f+uFmgncvs45VYW9XTePjm5J98WXFx6+z0squdGkOt3HZyYYs0vuNlU5qQ2