边缘存储的概念及应用_边缘存储的概念及应用论文

边缘计算的存储方式

1、概念：边缘计算的存储主要指将采集的数据直接存储在边缘计算节点，而不是将所有数据实时上传到中心云计算节点的一种数据存储方式，也称为边缘存储，一般这种存储方式采用分布式存储。

2、特点：一是这种存储的读写速度快，时延低，时延一般不超过5ms，有利于提升响应速度，满足特殊场景的需要。二是通过预处理，能够减少冗余数据在网络上的传送，能够有效地降低传输网络带宽，提高资源使用效率、效益；三是分布式存储，可以实现网络、网络节点间的隔离，减少网络间的影响，增强网络容错性，降低集中存储故障时的影响；四是实际上是边缘存储和集中存储相结合，形成部分数据互为备份，降低数据丢失的风险，提高系统的可靠性；五是降低了数据传输过程中的质量受损、传送安全等问题的发生，数据存储的安全性、隐私保护更高。

3、数据类型：大家都知道，按照数据格式来分，数据类型分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。其中结构化数据是二维形式的数据，其排列和存储是非常有规律的，常使用关系数据库表示和存储，常用的关系数据库有Oracle、SQL Server MySQL、MariaDB等；半结构化数据是有基本固定结构模式的数据，一般通过灵活的键值调整获取相应的信息，其数据的格式不固定，常见的半结构化数据主要有日志文件、XML文档、JSON文档、电子邮件等；非结构化数据是没有固定结构的数据，是占比最高、应用最广的数据类型，占比接近80%，常见的非结构化数据有视频、语音、图像、报表、图片、文本、HTML等等。

当然，如果按照使用的频次分，还可以将数据分为热数据、温数据和冷数据，一般它们占总数巨量的比例分别为：5%、15%、80%，从这些占比数据来看，完全看出数据的“热度”。这种情况，为了提高系统运行效率、效益和安全稳定，我们必须采取不同的存储方式和访问策略，实行分层管理：热数据一般放在内存或基于3D XPoint的持久化内存中，温数据放在基于PCIe NVMe或SATA接口的SSD中；而冷数据则被放在低转速的HDD硬盘中。

4、存储的类型：边缘存储的分类方式比较多，不同的存储类型适合不同的场景。按存储介质分，分为机械硬盘、固态硬盘；按数据热度需要分，分为持久性数据存储、非持久性数据存储；按产品定义分，分为本地存储、网络存储、存储局域网；按应用场景分，分为文件存储、块存储、对象存储；按照分布模式分为集中式存储和分布式存储。

数据的计算和存储架构中，一般设置四层存储：第一层存储，内存，作为缓存，时延100ns；第二层存储，PCIe SSD，作为缓存或者最终存储，时延10us~300us；第三层存储，本地存储，作为第四层存储的补充或替代，时延5ms~10ms；第四层存储，存储局域网，时延5ms~10ms。

其中分布式存储模式由于其具备性价比高、容错性好、可扩展性强、易于管理、完全无中心架构等优点，在业界被应用的比较广泛。它包括分布式文件系统、分布式块存储、分布式对象存储、分布式数据库和分布式缓存等组成。

5、应用举例：这种边缘存储适合的场景比较多，被广泛应用到很多领域，主要发挥其低时延、网络带宽需求低、可靠性高、可扩展性强等等优势，满足场景需求，下面我们简单介绍几个应用场景领域。

一是视频传送领域，尤其安防监控领域。由于其采集的数据多为大流量视频，如果将所有数据都上传中心存储，会浪费大量网络带宽资源，而且有些数据都是重复数据，而且对存储的时间也要求不长，没必要都上传，再就是异常情况需要快速判断处理，因此急需要在边缘存储和计算，仅需要将少量处理后的数据上传即可。

二是汽车等无人驾驶领域。这种场景对实时性要求比较高，如果都将数据上传处理，往往来不及，因此需要在边缘（例如在车载单元或者路侧单元）存储和处理数据，才能满足场景需要，仅上传部分处理后的数据即可。

三是工业生产场景。这种场景对数据的实时性要求也比较高，再加上从智能工厂机器设备上采集的原始数据频率高、规模大、干扰数据多，若果将这些数据都上传云中心，既浪费资源，又会形成访问瓶颈，造成成本上升，关键时延不能满足要求，因此需要将数据在设备边缘侧存储和处理，才能满足智能制造的要求。

四是智慧家居的场景。牵扯到个人隐私和家庭安防，很多人不愿意将数据存储到公有云上，更希望将私人数据(尤其安防数据、隐私数据)放在家庭侧的边缘存储设备上，这样才能更好的推动智慧家居应用的落地推广。

边缘存储的应用场景比较多，我们这里仅仅列了以上几个典型的案例场景。当然，对于数据量不大、时延要求不高等的场景，我们既可以选择边缘存储、边缘计算，也可以靠虑集中存储到云中心、集中处理。