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。

图1-2　云边端协同网络架构

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。