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邬贺铨进一步指出,MEC面对异构的应用和服务场景,可能运行在不同的硬件和虚拟化技术、不同的API和协议,增加了设备和应用的管理难度;MEC的服务器既是资源受限又是资源异构,资源调配(调整物理架构和负载均衡等)工作难度大;MEC在网络边缘需要考虑与5G的DU/CU和CPE、光传输系统OLT以及工业互联网中PLC集成部署或协同部署;MEC分布式的特点,使得攻击维度增多,不同的配置方式也增加了安全管理难度。
在边云协同方面,首先是数据协同,MEC负责对数据的预处理,企业云负责从数据中优化数学模型,数据在边缘与企业云可控有序流动,高效低成本地对数据进行生命周期管理与价值挖掘。
其次是存储能力协同,企业云负责存储任务的管理、调度、数据布局以及数据的一致性维护等MEC不具有存储能力,可共享企业云存储能力。另一种方式是多个MEC间以自组织方式建立分布式存储网络,共享各MEC的存储资源。还有上述两种方式融合的存储互补方式。
第三是计算能力协同,多用户计算迁移可采用博弈论的方法以分布式方式实现高效卸载计算,使企业云和MEC整体性能达到纳什均衡,从而最大化地利用边缘数据中心的计算和存储资源。
第四是算法模型协同,利用云端的数据分析模型开发系统构建基于机器学习和AI的复杂算法模型,通过在线下发及离线导入的方式部署,在边缘侧实现实时的推理和数据分析。
第五是应用协同,在企业云上通过高代码的方式开发边缘应用,通过在线下发及离线导入的方式部署于边缘侧。
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