邊緣計算在智慧圖書館中的應(yīng)用探索

趙 楠

[遼寧省圖書館（遼寧省古籍保護中心），遼寧 沈陽 110167]

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、5G、物聯(lián)網(wǎng)等一系列新技術(shù)的飛速發(fā)展，人類社會已經(jīng)進入了萬物互聯(lián)的時代?！?021年夏季物聯(lián)網(wǎng)狀況》和《蜂窩物聯(lián)網(wǎng)和低功耗廣域（LPWA）市場追蹤（2021年第三季度）》指出，2020年全球物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接數(shù)量達到113億臺，預(yù)測到2025年全球物聯(lián)網(wǎng)終端連接數(shù)量將達到270億臺[1]?！度蚰甓仍浦笖?shù)報告（2016—2021）》預(yù)測，到2021年全球云數(shù)據(jù)中心流量將達到每年19.5ZB[2]。面對海量的設(shè)備和數(shù)據(jù)接入，云計算能力將無法滿足海量數(shù)據(jù)的實時處理請求。因此，為了緩解云中心的傳輸、存儲和計算壓力，引入了邊緣計算這種新形式。Gartner數(shù)據(jù)顯示，到2022年將有65%的數(shù)據(jù)會在邊緣計算中心存儲和處理，未來1～3年邊緣計算將進入規(guī)模商業(yè)部署期，在電力、交通、制造、智慧城市等多個價值行業(yè)大規(guī)模應(yīng)用。

圖書館是城市的資源中心、文化中心，其各種設(shè)備與數(shù)據(jù)也會接入網(wǎng)絡(luò)上傳到云中心。為了提升廣大用戶的體驗，應(yīng)建立“端+邊緣+云”的基礎(chǔ)架構(gòu)，以促進智慧圖書館的建設(shè)和發(fā)展。

1 邊緣計算

1.1 邊緣計算的定義

隨著5G、云計算等技術(shù)的發(fā)展，智能設(shè)備越來越多，若將所有的計算都放在中心，會影響網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)和體驗感。邊緣計算是相對于傳統(tǒng)集中計算而言，將工作負載部署在邊緣的一種計算方式，可在數(shù)據(jù)采集源附近實時處理和分析數(shù)據(jù)，把云上的部分能力向邊緣延伸，在使用邊緣計算時，數(shù)據(jù)不需要上傳到云端或集中式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。

1.2 邊緣計算的特點

1.2.1 低延時

低延時是業(yè)界公認的邊緣計算的代表性特點。邊緣計算的部署非?？拷畔⒃?，海量的數(shù)據(jù)信息直接在邊緣設(shè)備進行處理，不再需要上傳到云計算中心，大大降低了網(wǎng)絡(luò)延時，使得反饋更加及時。

1.2.2 高可靠

如果將物聯(lián)網(wǎng)中的全部數(shù)據(jù)上傳到云計算中心，會增加數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險，而邊緣計算恰好可以解決這類安全問題，可以將數(shù)據(jù)在本地運行而不用通過網(wǎng)絡(luò)上傳到云計算中心，降低了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。另外，邊緣計算的數(shù)據(jù)存儲、計算和應(yīng)用都在本地設(shè)備上，受網(wǎng)絡(luò)故障的影響小，同時能有效均衡負載，合理調(diào)度計算資源，保護用戶服務(wù)的全天候性[3]。

1.2.3 分布性

邊緣計算分布在多個空間，通過線路將分布在不同空間的計算機連接起來，實現(xiàn)了邊緣計算的分布性。這一特點的實現(xiàn)要求邊緣計算具備分布式的調(diào)度機制、網(wǎng)絡(luò)管理、資源管理和安防技術(shù)等能力。

1.2.4 高智能

邊緣計算一般與人工智能相結(jié)合，使其向智能化發(fā)展。云邊組合的原理是利用前置的智能算法，通過邊緣設(shè)備的計算能力來進行預(yù)處理，以降低云計算的壓力，使云計算中心作出更高效的分析。因此將智能設(shè)備嵌入邊緣設(shè)備中，能使邊緣設(shè)備具有智能感知的能力，從而為廣大用戶提供便捷的智能服務(wù)。

2 智慧圖書館

2.1 智慧圖書館的概念

智慧圖書館是數(shù)字圖書館的最高級別，是智能建筑與高度自動化管理的數(shù)字圖書館的有機結(jié)合和創(chuàng)新。智慧圖書館不受時間和空間限制但能夠被切實感知，它通過物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)智慧化的服務(wù)和管理，運用云計算、智慧化的設(shè)備來改造傳統(tǒng)意義上的圖書館。

2.2 智慧圖書館服務(wù)的特點

2.2.1 泛在性

智慧圖書館服務(wù)的泛在性指服務(wù)無處不在，是一種打破時間和空間限制的服務(wù)[4]。在各種新技術(shù)的支持下，圖書館實現(xiàn)了書與書、書與人、人與人的互聯(lián)，擺脫了時間和空間的限制，讀者可以在任何時間、任何地點獲得圖書館的資源及服務(wù)。

2.2.2 高效智能性

智慧圖書館的發(fā)展目標是提供高效、敏感、智能的服務(wù)。隨著館舍的擴建和基礎(chǔ)設(shè)施的增加，數(shù)據(jù)信息量也不斷增加，因此圖書館不斷運用智能設(shè)備與新技術(shù)以提高服務(wù)質(zhì)量、滿足廣大讀者的需求。

2.2.3 個性化

圖書館服務(wù)的對象是廣大的讀者，由于不同的讀者需求各異，因此圖書館要針對不同的讀者需求提供個性化推送和定制服務(wù)。目前，智慧圖書館可用大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)對讀者的行為路徑進行深層次的統(tǒng)計、挖掘、分析，為讀者提供針對性地服務(wù)，體現(xiàn)服務(wù)的個性化。

2.3 智慧圖書館與邊緣計算

華僑大學(xué)的嚴棟指出，智慧圖書館=圖書館+云計算+物聯(lián)網(wǎng)+智能化設(shè)備，通過物聯(lián)網(wǎng)來實現(xiàn)智慧化的服務(wù)和管理[5]。智慧圖書館具有實時性強、處理能力要求高、數(shù)據(jù)量大等特點，而邊緣計算具有的低延時、靠近數(shù)據(jù)源處理能力強、安全性高等優(yōu)勢，使其可為智慧圖書館建設(shè)提供重要技術(shù)支撐，促進智慧圖書館的發(fā)展。

3 邊緣計算在智慧圖書館中的可行性分析

邊緣計算的應(yīng)用場景具備實時性高、數(shù)據(jù)量大、本地化需求強的特點，而智慧圖書館的應(yīng)用場景恰好滿足條件[6]，因此邊緣計算在智慧圖書館中是適用的。

3.1 智慧圖書館的高效性與智能化需求

高效性和智能化是智慧圖書館的主要特征，而邊緣計算恰好可以推進館內(nèi)資源利用的高效化和空間資源的智能化，提高廣大讀者的滿意度。如，在館內(nèi)資源利用方面，當讀者發(fā)出檢索資源請求時，邊緣計算設(shè)備可在靠近數(shù)據(jù)處進行響應(yīng)計算，不必將數(shù)據(jù)傳輸至云計算中心，大大縮短了響應(yīng)時間，提高了資源利用效率，提升讀者滿意度；在館舍設(shè)備資源利用方面，邊緣設(shè)備可以對館內(nèi)的溫濕度傳感器、照明傳感器進行實時監(jiān)控，根據(jù)實際情況調(diào)節(jié)館內(nèi)的溫濕度和照明，為廣大讀者提供更加舒適的閱讀環(huán)境，從而實現(xiàn)對館內(nèi)空間資源的智能化管理。

3.2 智能圖書館的低延時與高安全需求

智慧圖書館的服務(wù)應(yīng)是高效、敏捷和便利的。能夠?qū)⒋罅繑?shù)據(jù)進行實時有效地處理是智慧圖書館提供智慧服務(wù)的前提。如果將數(shù)據(jù)全部上傳至云計算中心，則會面臨響應(yīng)速度慢、不能進行實時監(jiān)控以及網(wǎng)絡(luò)安全面臨巨大威脅等一系列問題。邊緣計算的出現(xiàn)可以解決以上問題。一方面，邊緣計算可在本地進行實時監(jiān)控和計算，提高運算速率，做到實時響應(yīng)；另一方面，邊緣計算可以只將計算結(jié)果上傳至云中心，對帶寬和網(wǎng)絡(luò)安全的要求有所降低。因此，邊緣計算滿足了智慧圖書館的低延時與高安全的需求。

3.3 邊緣計算產(chǎn)業(yè)化的推進

2014年，歐洲電信標準化協(xié)會率先發(fā)布《邊緣計算白皮書》[7]，拉開了邊緣計算產(chǎn)業(yè)化的序幕。2017年亞馬遜推出了邊緣計算產(chǎn)品，2018年谷歌公司也推出了兩款邊緣計算產(chǎn)品。我國邊緣計算緊跟步伐，2016年華為公司發(fā)起了邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟[8]，2018年百度云發(fā)布了自己的邊緣計算產(chǎn)品?？梢?，國內(nèi)外邊緣計算正迅猛發(fā)展，并不斷加速應(yīng)用的落地。如，中興通訊在制造業(yè)、車聯(lián)網(wǎng)、智能電網(wǎng)等多領(lǐng)域進行邊緣計算研究并成功實踐[9]。相信，在不久的將來邊緣計算會越來越成熟，在智慧圖書館中的應(yīng)用也將成為大勢所趨。

4 邊緣計算在智慧圖書館中的架構(gòu)

筆者針對邊緣計算和智慧圖書館服務(wù)的特點，將邊緣計算融入智慧圖書館的構(gòu)建框架中，并將其分為數(shù)據(jù)采集層、處理層和應(yīng)用層3層架構(gòu)（如圖1所示）。

圖1 邊緣計算在智慧圖書館中的架構(gòu)

4.1 數(shù)據(jù)采集層

數(shù)據(jù)采集層由各種監(jiān)控設(shè)備、傳感器以及數(shù)據(jù)采集插件構(gòu)成，主要用于實時采集數(shù)據(jù)。可以采用非侵入式數(shù)據(jù)采集的方法，采集第三方系統(tǒng)的監(jiān)控數(shù)據(jù)，并不斷向邊緣計算層發(fā)送。這樣不但滿足了數(shù)據(jù)采集的需求，還能減少對原平臺的改動，節(jié)省經(jīng)費的同時降低了實現(xiàn)難度。

4.2 數(shù)據(jù)處理層

數(shù)據(jù)處理層由邊緣計算中心和云計算中心兩部分組成。邊緣計算中心可由網(wǎng)關(guān)、邊緣服務(wù)器等組成，通過網(wǎng)絡(luò)鏈接和協(xié)議轉(zhuǎn)換連接終端設(shè)備和數(shù)字世界，執(zhí)行數(shù)據(jù)的計算功能。云計算中心本質(zhì)是一個超級計算機，主要功能是云存儲服務(wù)。

4.3 數(shù)據(jù)應(yīng)用層

數(shù)據(jù)應(yīng)用層由網(wǎng)絡(luò)檢測、移動服務(wù)、計算應(yīng)用、架構(gòu)平臺、機房檢測、自助設(shè)備檢測等應(yīng)用組成。它可以覆蓋運維人員的日常監(jiān)測、監(jiān)控，強化圖書館對資源和設(shè)備的掌控，縮短響應(yīng)時間，形成一體化的計算體系。

5 邊緣計算在智慧圖書館中的應(yīng)用

智慧圖書館利用5G、大數(shù)據(jù)、AI、區(qū)塊鏈、邊緣計算等技術(shù)實現(xiàn)全方位感知和更廣泛的互聯(lián)互通，提供智慧泛在的個性化服務(wù)[10]。智慧圖書館可以通過物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)智慧化管理，借助高科技為讀者提供無時不在、無處不在的全方位智慧服務(wù)，是一種高質(zhì)量的圖書館服務(wù)模式。

5.1 實時安防保護

在智慧圖書館中通過物聯(lián)網(wǎng)可以連接大量的傳感器，這些傳感器采用AI技術(shù)對館內(nèi)環(huán)境進行實時監(jiān)控，以提升安全性和舒適性，滿足廣大讀者對館內(nèi)空間資源服務(wù)的需求。利用邊緣計算可以加強實時監(jiān)控安全體系的建設(shè)。如，在安全巡檢中，邊緣計算可支撐館內(nèi)攝像頭、溫濕度傳感器、智能機器人等設(shè)備的實時監(jiān)控預(yù)警；可在靠近數(shù)據(jù)源處將信息數(shù)據(jù)進行處理，并將有問題的視頻數(shù)據(jù)與其周邊攝像頭進行聯(lián)動和安全追蹤；可以增強終端認證能力，建立身份管理系統(tǒng)，保證入網(wǎng)的設(shè)備具有合法性。

5.2 增強用戶體驗

智慧圖書館可通過智慧服務(wù)給廣大用戶提供一個全面感知、個性共情的環(huán)境，使之成為有思維、有感情的生命體[11]。目前AR/VR廣泛應(yīng)用于智慧圖書館中，邊緣計算可在AR/VR的計算中成為關(guān)鍵環(huán)節(jié)?？蓪R/VR的計算任務(wù)放在靠近數(shù)據(jù)源的邊緣計算中，從而有效降低延時，更好地連接虛擬世界和現(xiàn)實世界，提升用戶的互動體驗?？赏ㄟ^大數(shù)據(jù)分析從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息，助力圖書館為用戶提供基于情景需求的精準化服務(wù)。

5.3 推進個性化服務(wù)

目前社會已經(jīng)進入大數(shù)據(jù)時代，未來必然是一個數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)決策的社會，因此數(shù)據(jù)化在智慧圖書館必然會起到舉足輕重的作用。圖書館中的數(shù)據(jù)越來越多，而用戶的需求往往是有時效性的，一旦圖書館所提供的服務(wù)脫離了用戶產(chǎn)生需求的場景，就會大大降低其服務(wù)體驗。因此，可借助邊緣計算的低延時特性，實時掌握動態(tài)信息，完成智慧服務(wù)?？赏ㄟ^設(shè)備對數(shù)據(jù)進行采集與分析，進而獲得更加有價值的信息以洞察用戶的真實需求。當用戶發(fā)出某個請求時，邊緣設(shè)備立即用各種算法進行各種數(shù)據(jù)組合，通過端到端、端到云互補的模式實現(xiàn)本地化、智能化的個性化推送，提升用戶體驗[12]。

5.4 助力運營決策

圖書館運營決策的制定很大程度上依賴館內(nèi)的各項數(shù)據(jù)，而邊緣計算低延時的特點可提高運營決策的精細性和實時性。

5.4.1 用戶行為數(shù)據(jù)更加精細

圖書館內(nèi)可收集用戶和終端設(shè)備的各種交互信息，通過邊緣計算實時掌握用戶在各類交互設(shè)備上的頁面的訪問量、訪問時長等情況。通過這些信息可計算出熱點頁面、熱點菜單與熱點活動等，從而調(diào)整頁面布局、菜單位置、活動順序等，使決策更加精細化。

5.4.2 統(tǒng)計數(shù)據(jù)實時化

圖書館內(nèi)系統(tǒng)可以統(tǒng)計出每日用戶與圖書館之間的交互數(shù)據(jù)信息（包括App、數(shù)據(jù)庫、微信、微博、借閱信息等）。通過這些數(shù)據(jù)信息可以了解每日訪問量、新增用戶、用戶活躍項目、用戶在線時長等。通過邊緣計算節(jié)點可對數(shù)據(jù)進行就近快速處理，使圖書館決策者實時掌握用戶的動態(tài)，為后續(xù)圖書館制定資源使用方案、優(yōu)化管理提供依據(jù)。

6 結(jié)語

當前，邊緣計算在智慧圖書館中的應(yīng)用還處于初級階段，仍然面臨著很多的問題。相信在5G、云計算、人工智能等諸多新技術(shù)的融合加持下，邊緣計算還會發(fā)揮出更大的應(yīng)用潛力，推動智慧圖書館的發(fā)展。