云边协同计算的资源优化
云边协同计算是一种新兴的计算模式，它通过将计算任务分配到边缘服务器和云端服务器，实现了数据的分布式处理和计算。这种模式在资源优化方面具有显著的优势，主要包括以下几个方面：
1.资源调度的协同优化
在云边协同计算中，资源调度、服务编排与请求指派的联合优化是关键问题。PPIO边缘云的首席科学家王晓飞和联合创始人王闻宇提出了两套云边资源优化框架，“KaiS”和“EdgeMatrix”，解决了这些联合优化问题，并在真实数据集和场景中进行了测试。这些框架可以在最大限度地接近请求生成的地方托管服务，从而实现敏捷服务响应和缓解骨干网络压力的目标。此外，这些框架还可以根据系统的运行经验自主学习复杂的调度策略，而无需依赖于有关系统执行参数和运行状态的假设。
2.资源协同优化
云边协同计算中的资源协同优化主要包括计算资源、网络资源和存储资源的协同。计算资源协同指的是在边缘云资源不足的情况下，可以调用中心云的资源进行补充，以满足边缘侧应用对资源的需要。网络资源协同指的是在边缘侧与中心云的连接网络可能存在多条，网络控制器可以进行感知，并将流量引入到较为空闲的链路上。存储资源协同指的是在边缘云中存储不足时，将一部分数据存到中心云中，以便在应用需要的时候通过网络传输至客户端，从而节省边缘侧的存储资源。
3.数据协同优化
数据协同优化是指在云边协同计算中，边缘服务器负责终端设备数据的收集，并对数据进行初步处理与分析，然后将处理后的数据发送至云端；云端则对海量数据进行存储、分析与价值挖掘。这样可以实现数据的有效利用，同时降低延迟和网络带宽需求。
4.服务协同优化
服务协同优化是指在云边协同计算中，边缘服务器按照云端策略实现部分ECSaaS服务，通过ECSaaS与云端SaaS的协同实现面向客户的按需SaaS服务。云端主要提供SaaS服务在云端和边缘节点的服务分布策略，以及云端承担的SaaS服务能力。
综上所述，云边协同计算通过资源调度的协同优化、资源协同优化、数据协同优化和服务协同优化等方式，有效地提高了资源的利用率，为各行各业提供了高效、便捷的数据处理和计算服务。
