由边缘计算综述引出的一些知识点

CDN

Insight and Perspectives for Content Delivery Network, 2006

CDN的思想很简单，把内容缓存在离用户较近的服务器上。但在实际的实施过程中，有很多问题需要解决。

如：

1. 代理服务器的选址。
2. 缓存内容的选择：把所有内容都缓存很不经济，在很多情况下也不现实。如何选择的缓存内容，(个人认为有两种方式：一种是手动的推送，由人来预判，然后推送到代理服务器，还有一种是自动地靠算法来选择，可以模仿cpu里的cache算法，也可以根据这一地区用户看的比较多的内容，预测他们的偏好(可以用一些数据挖掘和机器学习)，缓存一些他们偏好的内容。还有根据内容相关性，如同一url下的内容更有可能被同时访问到。)
3. 访问机制：
   1. cooperative push-based: 代理服务器有去代理服务器，否则去中心服务器。代理服务器之间协作来减少备份的数量
   2. uncooperative pull-based: 去最近的代理服务器，如果没有，由代理服务器向中心服务器请求。但代理服务器之间不协作
   3. Cooperative pull-based:与上一个的区别是：代理服务器之间是协作的。
4. 定价问题

移动边缘计算

The case for VM-based cloudlets in mobile computing. 2009

这应该是工业界的一份报告，内容有点长，粗略浏览了一下：主要关注了一下它提出的应用场景。

1. 增强现实，如在博物馆中，可以根据用户的站立方向和眼神来给用户全方位地展示内容，因此在边缘需要一些AR的计算设备，但云也不可少，因为需要一些AR的内容，但边缘服务器也有一些缓存。我个人觉得也可以这样理解：博物馆很大，它有一个中心服务器，存放了很多内容，用户所在的是很多边缘，边缘识别和计算并缓存内容。边缘还可以为中心服务器提供数据，分析用户的偏好等等。
2. 智能视频加速，因为无线链路的不稳定性，所以网速可能会出现很大的波动，而TCP不能很好地应对，所以我们在边缘部署无线信道分析程序来分析、预测可能的信道速率并告诉视频服务器，这样视频服务器能做出调整。
3. 联网汽车，可以部署边缘设备，收集汽车上报的信息，来衡量这附近的路况等等，并能够返回信息给车辆，让它们做好准备。

NDN和SDN(待了解)