- 文献综述（或调研报告）：
近年来，随着万物互联时代的快速到来和无线网络的普及，网络边缘的设备数量和产生的数据都快速增长。根据IDC（International Data Corporation，国际数据公司）预测，到2020年全球数据总量将大于40ZB，而物联网产生的数据45%都将在网络边缘处理。在这种形式下，以云计算模型为核心的集中式处理模式将无法高效处理边缘设备产生的数据。集中式处理模型将所有的数据通过网络传输到云计算中心，利用云计算中心超强的计算能力来集中式解决计算和存储问题，但在万物互联的背景下，传统云计算有四个不足：实时性不足、带宽不足、能耗大、数据安全和隐私问题。为了解决以上问题，面向边缘设备产生的海量数据计算的边缘计算模型应运而生。
边缘计算是在网络边缘执行计算的一种新型计算模型，边缘计算操作的对象包括来自于云服务的下行数据和来自于万物互联的上行数据。边缘计算与云计算并不是取代的关系，而是相辅相成的关系。边缘计算需要云计算中心强大的计算能力和海量存储的支持，而云计算中心也需要边缘计算中边缘设备对海量数据及隐私数据的处理。
边缘计算最早可以追溯到1998年阿卡迈(Akamai)公司提出的内容分发网络(content delivery network,CDN)，CDN是一种基于互联网的缓存网络，依靠部署在各地的缓存服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，将用户访问只想最近的缓存服务器，降低网络阻塞。CDN强调内容的备份和缓存，而边缘计算的基本思想是功能缓存。2009年Satyanarayanan等人提出Cloudlet的概念，Cloudlet作为主机部署在网络边缘，可以被移动设备访问并提供服务。此时的边缘计算强调下行，即云上的功能下行至边缘服务器，减少带宽和时延。
随后，在万物互联背景下，边缘数据迎来爆炸性增长，为解决计算负载和传输带宽问题，研究者开始在靠近数据生产者的边缘添加数据处理功能，即万物互联服务功能的上行。具有代表性的有移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)、雾计算(Fog computing)等，强调在边缘服务器上完成终端数据的计算任务。2013年美国太平洋西北国家实验室的Ryan LaMothe首次在报告中提出”edge computing”一次。此时，边缘计算的涵义既有云服务功能的下行也有万物互联服务的上行。
在学术界，2016年5月，美国韦恩州立大学施巍松教授团队给出了边缘计算的一个正式定义：边缘计算是指在网络边缘执行计算的一种新型计算模型，边缘计算操作的对象包括来自于云服务的下行数据和来自于万物互联服务的上行数据，而边缘计算的边缘是指从数据源到云计算中心路径之间的任意计算和网络资源。
工业界也在努力推动边缘计算的发展，早在2015年欧洲电信标准化协会就发表关于移动边缘计算的白皮书，致力于更好地满足边缘计算的应用需求和相关标注制定。2015年，思科、ARM、英特尔、戴尔、微软和普林斯顿大学联合成立了OpenFog联盟，致力于Fog Reference Architecture的编写，为了推进与应用场景子边缘的结合，该组织于2018年并入了工业物联网联盟。
国内的边缘计算发展与世界同步，特别是在智能执照的角度。2016年，华为技术有限公司、中科院沈阳自动化所、英特尔、ARM等在北京成立了边缘计算产业联盟，致力于推动“政产学研用”各方产业资源合作，引领边缘计算产业健康可持续发展。2017年5月首届中国边缘计算技术研讨会在合肥开幕，同年8月中国自动化学会边缘计算专委会成立，标志边缘计算的发展已得到专业学会的认可和推动。
在电力物联网领域，由于电网规模所限，国外互联网技术与电力系统的结合更多偏向大数据、云计算、信息与物理融合等互联网相关技术，对以边缘计算为基础的电力（配电）物联网尚未提出具体需求，因此国外研究方向尚未呈现向与边缘计算等技术相融合发展的趋势；而国内虽有巨大需求，物联网在电力系统的探索也是刚刚起步。
目前电力行业使用的边缘计算框架已经具有了接收数据、处理指令、存储数据、转发数据等多项功能，但是并没有对数据进行处理和计算的功能。得益于采用的边缘计算框架的松耦合架构，第三方程序能够通过接口和框架下的其他功能模块进行通讯，并通过修改配置文件，作为框架微服务的一部分。为了增强边缘计算框架的功能，我们要设计并开发出一款安全监控系统作为该框架的微服务，通过信道和接口和框架中的其他微服务通信，从而实现框架监控能力的增强，保证生产的安全。
参考文献:
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