（文章來源：百家號）

目前，關于邊緣計算的研究才剛剛起步，雖然已經(jīng)取得了一定成果，但從實際應用來說，還存在很多問題需要研究，下面對其中的幾個主要問題進行分析。

第一，多主體的資源管理。邊緣計算資源分散在數(shù)據(jù)的傳輸路徑上，被不同的主體所管理和控制，比如用戶控制終端設備、網(wǎng)絡運營商控制通信基站、網(wǎng)絡基礎設施提供商控制路由器、應用服務供應商控制邊緣服務器與內(nèi)容傳輸網(wǎng)絡。

而云計算中的資源都是集中式的管理，因此云計算的資源管理方式并不適用管理邊緣計算分散的資源。而目前關于邊緣計算的研究也主要集中在對單一主體資源的管理和控制，還未涉及多主體資源的管理，實現(xiàn)靈活的多主體資源管理是一個十分富有挑戰(zhàn)性的問題。

第二，應用的移動管理。邊緣計算依靠資源在地理上廣泛分布的特點來支持應用的移動性，一個邊緣計算節(jié)點只服務周圍的用戶，應用的移動就會造成服務節(jié)點的切換，而云計算對應用移動性的支持則是“服務器位置固定，數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡傳輸?shù)椒掌鳌?。所以，在邊緣計算中應用的移動管理也是一種新模式，涉及到資源發(fā)現(xiàn)和資源切換等問題。

第三，虛擬化技術。為了方便資源的有效管理，邊緣計算需要虛擬化技術的支持，為系統(tǒng)選擇合適的虛擬化技術是邊緣計算的一個研究熱點。目前，新型的虛擬化技術層出不窮，如何打破虛擬機和容器的規(guī)則與界線，將兩者充分融合，同時具備兩者的優(yōu)勢，設計適應邊緣計算特點的虛擬化技術，也是一大挑戰(zhàn)。

第四，數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)量越大，往往提取出的價值信息就越多。但是收集數(shù)據(jù)需要時間，價值信息往往也具有時效性。邊緣計算使數(shù)據(jù)可以在匯集的過程中被處理與分析，很多數(shù)據(jù)如果被過早地分析，可能會丟失很多有價值的信息，所以如何權衡提取信息的價值量與時效性是一個關鍵性問題。

第五，編程模型。邊緣計算資源動態(tài)、異構與分散的特性使應用程序的開發(fā)十分困難。為減少應用的開發(fā)難度，需要可以適應邊緣計算資源的編程模型。
（責任編輯：fqj）