边缘计算在智慧家庭的应用

智能家居

随着物联网技术的发展，智能家居系统得到进一步的发展，其利用大量的物联网设备（如温湿度传感器、安防系统、照明系统）实时监控家庭内部状态，接受外部控制命令并最终完成对家居环境的调控，以提升家居安全性、便利性、舒适性.BergInsight的调查报告显示，欧美和北美洲的智能家居数据将在2019年达到6800万。然而，随着智能家居设备的越来越多，且这些设备通常都是异构的，如何管理这些异构设备将会是一个亟待解决的问题，如设备的命名、数据的命名以及设备的智能联动，并且，由于家庭数据的隐私性，用户并不总是愿意将数据上传至云端进行处理，尤其是一些家庭内部视频数据。而边缘计算可以将计算（家庭数据处理）推送至家庭内部网关，减少家庭数据的外流，从而降低数据外泄的可能性，提升系统的隐私性。

工业界的一些企业已经注意到这一点，例如亚马逊的Echo、三星的SmartThings和谷歌的GoogleHome，均可作为智能家居的控制中心。然而，这些设备，仍然需要一些额外的网络服务，如各种识别服务，不能完全依靠自身去处理数据，从而导致仍存在一定的隐私泄露隐患。微软和苹果分别提出了HomeOS和HomeKit，其作为智能家居的框架，可以方便用户对设备进行控制，但是仍然缺少一些具体的工作。开源社区也建立并维护了多个智能家居系统，在表3中列举出其中功能、文档较为完备的3个系统并进行对比。

与此同时，学术界也有大量的学者根据边缘计算的思想在建设智能家居系统。曹杰等人提出了一个适用于智能家居的边缘计算操作系统（edgeoperatingsystemforhome，EdgeOSH）。受启发于边缘计算，作者在家庭中设置边缘服务器，并提出了EdgeOSH的工作，利用EdgeOSH在网络边缘侧对家庭数据进行处理。EdgeOSH包含多个模块：通信模块负责智能家居设备互联的，其适配多种智能家居中常用的协议;数据管理模块管理所有家庭数据，对数据进行融合和处理；自管理模块提供设备的管理以及智能家居服务间的管理，以期提供智能化的家居环境。作者认为命名（naming）和编程接口是智能家居发展中的几个较为关键的问题。因此，作者提供了编程接口以方便发者在其上进行开发。同时，命名服务和其他模块进行合作，对资源进行统一的命名，提供方便地管理。

与EdgeOSH—样，中国科学院计算技术研究所的徐志伟研究员团队也一样认为，编程接口在智能家居等物联网设备中的应用较为重要。该团队拓展RESTful设计风格，将其引入物联网设备中。通过RESTful风格的接口，即使是外部用户也可以方便的访问智能家居设备，从而拉进智能家居系统和传统网络的距离。同时在智能家居边缘侧，其利用非侵入式负荷监测（non-intrusiveloadmonitoring，NILM）技术，关注于家庭的用电状况，并分析用电情况，提供更高效的节能方案。

智慧城市

智慧城市是利用先进的信息技术，实现城市智慧式的管理和运行.2016年阿里云提出了“城市大脑”的概念，实质是利用城市的数据资源来更好地管理城市，2017年10月Alphabet旗下城市创新部门SidewalkLabs建造名为Quayside的高科技新区，并希望该智慧城市项目能够成为全球可持续和互联城市的典范。然而，智慧城市的建设所依赖的数据具有来源多样化和异构化的特点，同时涉及城市居民隐私和安全的问题，因此应用边缘计算模型，将数据在网络边缘处理是一个很好的解决方案。

边缘计算在智慧城市的建设中有丰富的应用场景。在城市路面检测中，在道路两侧路灯上安装传感器收集城市路面信息，检测空气质量+、光照强度、噪音水平等环境数据，当路灯发生故障时能够及时反馈至维护人员。在智能交通中，边缘服务器上通过运行智能交通控制系统来实时获取和分析数据，根据实时路况来控制交通信息灯，以减轻路面车辆拥堵等。在无人驾驶中，如果将传感器数据上传到云计算中心将会增加实时处理难度，并且受到网络制约，因此无人驾驶主要依赖车内计算单元来识别交通信号和障碍物，并且规划路径。EdgeOSc是一种基于边缘计算的面向智慧城市的系统级操作系统，它分为3个部分，底层的数据感知层、中间的网络互联层和顶层数据应用管理层。该操作系可以有效管理智慧城市中的多来源数据，，提高了数据共享的范围和深度，以实现智慧城市中数据价值的最大化。