[发明专利]一种分布式边缘计算数据存储系统

说明书

本发明提供一种分布式边缘计算数据存储系统，包括，进行数据处理和存储的分布式边缘计算设备、为分布式边缘计算设备提供数据的终端设备、以及数据存储系统；其中，数据存储系统至少包括对象存储模型和存储系统架构；所述对象存储模型用以将用户数据在底层分割成一组小的对象，按照一定的算法将这组对象均匀一致地分布于整个集群的各个设备节点上，用户使用时，由存储系统将这些小对象拼接成完整的用户数据，提供给用户使用；所述存储系统架构至少包括客户端、存储接口、存储管理、存储分发、数据存储、物理设备。本发明可实现，事务处理分到各个边缘节点进行处理，从而使系统更高效和易于管理，加快资料的处理与传送速度，减少延迟。

技术领域

本发明涉及数据存储技术领域，特别是涉及一种分布式边缘计算数据存储系统。

背景技术

边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

根据国际电信联盟电信标准分局ITU-T的研究报告，到2020年，每个人每秒将产生1.7MB的数据，IoT可穿戴设备的出货量将达到2.37亿。IDC也发布了相关预测，到2018年，50％的物联网网络将面临网络带宽的限制，40％的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，到2025年，这一数字将超过50％。

美国部署了3000余万个监控摄像头，每周生成超过40亿小时的海量视频数据。物联网领域拥有海量的终端设备，如果这些设备产生的数据聚在一起，会是个天文数字。

海量数据的分析与储存对网络带宽提出了巨大的挑战，而边缘计算的诞生，就是为了解决这一问题。

1、分布式和低延迟计算

云计算往往并不是最佳策略，计算需要在更加靠近数据源的地方执行。这个优点可以扩展到任何基于Web的应用程序上：包括Foursqure和GoogleNow在内的APP能更快的做出响应，所以在移动用户中变得越来越受欢迎。这说明在更靠近用户的边缘节点上，边缘计算可以用于改进服务。

许多数据流由边缘设备生成，但是通过“远处”的云计算处理和分析，不可能做出实时决策。例如使用可穿戴式摄像头的视觉服务，响应时间需要在25ms至50ms之间，使用云计算会造成严重的延迟；再比如工业系统检测、控制、执行的实时性高，部分场景实时性要求在10ms以内，如果数据分析和控制逻辑全部在云端实现，则难以满足业务要求；还有那些会生成庞大数据流的多媒体应用，如视频或是基于云平台的网络游戏，依赖云计算也会为玩家造成类似于等待时间过长的问题，无法满足用户的需求。

作为云计算的有益补充，可以利用边缘节点(例如，路由器或离边缘设备最近的基站)，用以减少网络等待时间。

2、超越终端设备的资源限制

与数据中心的服务器相比，用户终端(例如智能手机)的硬件条件相对受限。这些终端设备以文本、音频、视频、手势或运动的形式获得数据输入，但由于中间件和硬件的限制，终端设备无法执行复杂的分析，而且执行过程也极为耗电。因此，通常需要将数据发送到云端，进行处理和运算，然后再把有意义的信息通过中继返回终端。

然而，并非来自终端设备的所有数据都需要由云计算执行，数据可以利用适合数据管理任务的空闲计算资源，在边缘节点处过滤或者分析。

3、可持续的能源消耗

大量研究显示，云计算会消耗庞大的能源，未来十年数据中心所消耗的能源量可能是如今消耗量的3倍。随着越来越多的应用转移到云，能量需求会日益增长，甚至无法满足。因此，采用能量效率最大化的计算策略显得尤为迫切。

一些嵌入式小型设备的基础信息采集处理完全可以在端完成，即手机传感器把数据传送到网关后，就通过边缘计算进行数据过滤和处理，没必要每条原始数据都传送到云，这省去了大量的能源成本。