张 奎，付 韬

(中国电子科技集团公司第四十一研究所，山东 青岛 266555)

0 引言

随着5G基站的加速建设，多接入边缘计算与5G相结合可以服务于延时敏感的应用场景。多接入边缘计算旨在解决海量接入、动态热点、可靠高带宽等问题，实现快速卸载任务处理是其核心问题，需要处理大量通过式计算请求。与批量计算受限于数据库访问速度不同，流计算对在时间分布和数量上无限的一系列动态数据进行实时计算和处理，在数据的有效时间内获取预期价值。流式计算架构可以与多接入边缘计算服务的实时特征进行融合，具体可以包括以下几个方面：

A.针对吞吐量大、实时性强、无需长久存储的数据流预处理。主要包括一些传感器数据，在与应用相关时需要分析出特定事件，并基于事件和上下文形成具体的服务，属于处理但不存储的模式。B.优化计算拓扑的部署结构。现有流式计算框架一般是针对服务器节点和任务之间的数据流向进行计算拓扑优化，但是近几年如车联网、移动智能终端等应用场景需要在边缘实现低延迟的计算服务，大量感知器和手机等实时信息会拥塞边缘基站，因此需要针对移动边缘计算中各类智能终端应用流式计算处理拓扑。智能终端可以在任务中作为流式计算节点与多个基站组成任务组，进而针对分布式物理节点调控任务均衡，MEC服务器则负责计算任务的并行化、分配和分组等问题。C.流式计算采用计算节点和存储解耦的模型。……