一、引言
随着物联网（IoT）、人工智能（AI）等技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，传统的云计算架构在处理海量数据时面临着诸多挑战，如高延迟、带宽压力大以及数据隐私安全等问题。云边协同架构应运而生，它将云计算的大计算和存储能力与边缘计算的低延迟、本地处理优势相结合，构建了一个端 - 边 - 云一体化的智能计算框架。在这一架构中，边缘计算节点承担着数据采集、预处理、初步分析以及部分应用的执行等重要任务，其资源调度与数据预处理的效率直接影响着整个云边协同系统的性能。合理的资源调度能够确保边缘计算节点在有限的资源条件下高效运行各类任务，而有效的数据预处理则为后续的数据分析、模型训练等提供高质量的数据基础，对于提升系统的响应速度、降低带宽消耗、增数据安全性以及实现智能化决策具有至关重要的意义。
二、云边协同架构概述
云边协同架构旨在整合云端数据中心和网络边缘节点的优势，将数据采集、预处理、分析、模型训练与推理等任务在云端和边缘端进行合理分配，以优化系统在响应速度、资源利用、带宽消耗和安全性等多方面的性能。在该架构中，边缘计算节点部署在靠近数据源或用户终端的位置，如工厂车间、城市街道的路灯杆、小区基站等。这些节点能够直接获取现场数据，极大地减少数据传输的距离和时间，满足实时性要求高的应用场景需求。例如在工业生产中，车间内的边缘节点可实时采集设备数据，避长距离传输造成的延迟，及时对设备状态进行监测和控制。同时，边缘计算节点采用分布式架构，将计算任务分散到多个节点处理，有效避单个中心节点的计算瓶颈，显著提高系统的可靠性和可扩展性。多个边缘节点还能协同工作，共同完成复杂计算任务，如在智慧城市的监控系统中，不同区域的边缘节点协同分析视频数据，实现城市安全的全面监测。
云端则侧重于大规模数据存储、深度模型训练以及全局数据的分析与决策。通过集中式的大算力，云端可以对来自各个边缘节点的数据进行整合和深度挖掘，训练出更为精准的 AI 模型，并将这些模型下发到边缘节点，以支持边缘侧的推理和应用。边缘与云之间通过稳定的网络连接实现数据的双向流动，边缘节点将处理后的关键数据、事件告警等上传至云端，云端则根据业务需求和全局数据对边缘节点进行资源调度管理、模型更新以及应用部署等操作，从而形成一个闭环的智能计算体系。
三、边缘计算节点的资源调度
3.1 资源调度的目标与挑战
边缘计算节点资源调度的主要目标是在有限的计算、存储和网络资源条件下，实现任务的高效执行，满足不同应用对服务质量（QoS）的要求，同时最大化资源利用率，降低能耗。然而，在实际应用中，边缘计算节点面临着诸多挑战。首先，边缘节点的资源通常相对有限，与云端大的计算和存储能力相比，其处理复杂任务的能力较弱。其次，边缘环境中的任务具有多样性和动态性，不同应用的任务对资源的需求差异较大，且任务量可能随时间发生显著变化，例如在智能工厂中，生产任务的数量和复杂程度会随着生产计划的调整而动态改变。此外，边缘节点之间的资源分布不均衡，部分节点可能资源紧张，而部分节点资源闲置，如何在这种情况下实现资源的合理分配是一个关键问题。同时，还需要考虑网络带宽的限制以及任务的实时性要求，确保高优先级的实时任务能够得到及时处理。
3.2 资源调度策略
基于任务优先级的调度策略
根据任务的重要性和实时性要求为其分配优先级。对于实时性要求极高的任务，如工业自动化中的设备故障预警、自动驾驶中的实时路况分析等，赋予较高优先级，确保这些任务能够优先获得资源并及时执行。在调度过程中，系统首先检查高优先级任务的资源需求，若边缘节点有足够资源，则立即为其分配；若资源不足，则暂停或延迟低优先级任务的执行，以保障高优先级任务的顺利运行。例如，在智能安防监控系统中，当检测到异常行为（如入侵）时，相关的视频分析和报警任务被赋予高优先级，边缘计算节点优先调度资源对这些任务进行处理，快速发出警报，保障安全。
动态资源分配策略
考虑到边缘环境中任务的动态变化特性，采用动态资源分配策略。通过实时监测边缘节点的资源使用情况（如 CPU 利用率、内存占用、网络带宽使用等）以及任务队列的状态，根据实际需求动态调整资源分配。当某个任务的资源需求增加时，系统从资源相对空闲的部分动态调配资源给该任务；当任务执行完毕释放资源后，系统再将这些资源重新分配给其他等待执行的任务。例如，在一个支持多种应用的边缘计算台上，若某一时刻视频流分析应用的任务量突然增加，导致该应用对计算资源的需求上升，系统检测到后，可从当前资源利用率较低的文件存储应用处调配部分 CPU 和内存资源给视频流分析应用，以满足其处理需求，当视频流分析任务量减少后，再将资源重新分配回文件存储应用或其他有需求的任务。
分布式资源协同调度策略
在由多个边缘节点组成的分布式系统中，各节点之间的资源协同调度至关重要。通过建立分布式资源管理机制，使边缘节点能够相互共享资源信息，当某个节点资源不足时，可以向其他节点请求资源支持。例如，在一个智慧城市的环境监测系统中，多个分布在不同区域的边缘节点负责采集空气质量、噪音等数据并进行处理。若某一区域的边缘节点由于突发的大规模数据采集任务导致资源紧张，它可以通过分布式资源协同调度机制，向相邻且资源较为空闲的边缘节点借用计算资源，共同完成数据处理任务，从而提高整个系统的资源利用率和任务处理能力。同时，为了确保资源协同调度的公性和高效性，需要设计合理的资源分配算法和激励机制，鼓励各节点积极参与资源共享。
四、边缘计算节点的数据预处理
4.1 数据预处理的重要性
在云边协同架构中，边缘计算节点所采集到的数据往往存在噪声、缺失值、不一致以及数据格式不统一等问题。若将这些原始数据直接上传至云端进行处理，不仅会增加网络传输的负担，消耗大量带宽资源，还可能影响后续数据分析和模型训练的准确性和效率。因此，在边缘端进行数据预处理具有重要意义。通过数据预处理，可以去除数据中的噪声和无效信息，填补缺失值，纠正数据的不一致性，统一数据格式，从而提高数据质量，为后续的数据分析、挖掘以及 AI 模型训练提供可靠的数据基础。同时，在边缘端进行数据预处理能够减少需要上传至云端的数据量，降低网络带宽压力，提高数据处理的实时性，并且可以在一定程度上保护数据隐私，因为敏感数据在边缘端经过预处理后，减少了原始数据在网络上传输的风险。
4.2 数据预处理方法
数据清洗
数据清洗主要用于去除数据中的噪声和错误数据。常见的噪声来源包括传感器故障、电磁干扰以及数据采集过程中的人为失误等。对于数值型数据，可以通过设置合理的阈值范围来检测和去除异常值。例如，在工业生产中采集的设备温度数据，如果出现明显超出设备正常工作温度范围的值，可判断为异常值并进行修正或删除。对于文本型数据，可采用正则表达式等方法识别和纠正拼写错误、语法错误等。同时，还可以利用数据滑技术，如移动均法、中值滤波法等，对数据进行滑处理，减少噪声的影响。例如，在对传感器采集的连续数据进行处理时，使用移动均法计算一定时间窗口内数据的均值，用该均值替换窗口内的每个数据点，从而使数据更加滑，降低噪声干扰。
缺失值处理
数据缺失是实际数据中常见的问题。处理缺失值的方法主要有删除法、填补法和多重填补法。删除法适用于缺失值比例较小且对分析结果影响不大的情况，直接删除包含缺失值的记录。但这种方法可能会导致数据量减少，损失部分信息。填补法是用一定的值来填充缺失值，常用的填充值包括均值、中位数、众数等。例如，对于数值型数据，可以计算该变量所有非缺失值的均值或中位数，用其填充缺失值；对于分类数据，可以用众数进行填充。此外，还可以采用更复杂的方法，如基于模型的填补方法，利用其他相关变量建立预测模型，来预测缺失值并进行填充。多重填补法则是通过多次生成填补值，构建多个完整的数据集，分别进行分析，最后合多个结果得到最终结论，这种方法能够更好地考虑缺失值的不确定性。
数据集成与融合
在实际应用中，边缘计算节点可能从多个不同的数据源采集数据，这些数据源的数据格式、编码方式以及语义等可能存在差异，因此需要进行数据集成与融合。数据集成是将来自不同数据源的数据合并到一个统一的数据存储中，在此过程中需要解决数据冲突问题，如同名异义（不同数据源中相同名称代表不同含义）、异名同义（不同数据源中不同名称代表相同含义）以及数据值冲突（同一实体在不同数据源中的属性值不同）等。可以通过建立数据字典、数据映射表等方式来解决这些冲突。数据融合则是对集成后的数据进行进一步处理，将多个数据源的信息进行合分析，以获得更全面、准确的信息。例如，在智能交通系统中，边缘节点可能同时采集来自车辆传感器、道路摄像头以及交通信号灯的数据，通过数据融合技术，可以将这些不同来源的数据进行整合分析，更准确地判断交通流量、路况以及车辆行驶状态等信息。
数据转换与归一化
数据转换主要是将数据从一种格式转换为另一种适合后续处理的格式。例如，将日期时间格式的数据转换为便于计算的数值形式，将分类数据转换为数值编码形式，常用的编码方法有独热编码（One - Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）等。数据归一化是将数据转换到一个特定的范围，如 [0, 1] 或 [-1, 1]，以消除不同变量在量纲和数量级上的差异，使数据具有可比性。
五、资源调度与数据预处理的协同优化
5.1 协同优化的意义
资源调度与数据预处理在边缘计算节点中并非相互的环节，而是紧密关联、相互影响的。有效的协同优化能够进一步提升边缘计算节点的性能和整个云边协同系统的效率。一方面，合理的数据预处理策略可以根据任务的资源需求特点，在预处理过程中对数据进行优化，减少后续任务执行对资源的消耗，从而为资源调度提供更有利的条件。例如，通过数据降维、特征选择等预处理方法，减少数据量和计算复杂度，使得在资源有限的边缘节点上能够更高效地执行任务，降低任务对计算资源和存储资源的需求，进而便于资源调度算法更好地分配资源。另一方面，科学的资源调度策略能够为数据预处理任务提供合适的资源保障，确保数据预处理工作能够按时、高效完成。例如，对于数据量较大、计算复杂度较高的数据清洗和融合任务，资源调度系统可以根据其优先级和资源需求，优先为其分配足够的计算资源和内存资源，保证数据预处理的质量和效率。因此，实现资源调度与数据预处理的协同优化对于充分发挥边缘计算节点的优势、提升云边协同架构的整体性能具有重要意义。
5.2 协同优化策略
基于任务特性的联合优化策略
深入分析数据预处理任务和后续应用任务的特性，包括任务的计算复杂度、数据量大小、实时性要求以及资源需求类型（如 CPU、内存、网络带宽等）。根据这些特性，将任务进行分类，并制定相应的联合优化策略。对于计算密集型且对实时性要求高的数据预处理任务和后续应用任务，在资源调度时优先分配高性能的计算资源，如多核 CPU 核心，并采用高效的数据预处理算法，如并行计算的数据清洗算法，以充分利用计算资源，提高任务执行速度。对于数据量较大但实时性要求相对较低的任务，在资源调度上可以侧重于分配足够的存储资源用于数据缓存和处理，同时在数据预处理阶段采用数据压缩、分块处理等方法，减少数据占用空间和传输量，降低对网络带宽的需求。例如，在一个多媒体处理的边缘计算场景中，对于视频转码这种计算密集型且实时性要求较高的数据预处理任务以及后续的视频播放应用任务，资源调度系统优先为其分配大量的 CPU 资源，同时数据预处理环节采用并行化的视频编码转换算法，快速完成视频格式转换，满足实时播放的需求；而对于视频存储和备份任务，虽然数据量较大，但实时性要求不高，资源调度侧重于提供充足的存储资源，数据预处理则采用视频压缩算法，减少数据存储空间，降低传输成本。
反馈驱动的动态协同优化策略
建立资源调度与数据预处理之间的反馈机制。数据预处理模块在完成任务后，将处理结果以及资源使用情况反馈给资源调度模块。资源调度模块根据反馈信息，实时调整资源分配策略。例如，如果数据预处理过程中发现某个任务的实际资源消耗比预期高，导致后续任务执行受到影响，资源调度模块可以根据这一反馈，动态调整资源分配方案，为后续类似任务预留更多资源，或者优化资源分配算法，以更好地适应这种任务的资源需求。同时，资源调度模块的决策也会影响数据预处理模块的工作方式。当资源紧张时，资源调度模块通知数据预处理模块采用更为轻量级的数据预处理算法，减少资源消耗；当资源较为充裕时，数据预处理模块可以采用更复杂、但能提供更高质量数据的处理算法。例如，在一个智能电网的边缘计算应用中，数据预处理模块对电力传感器采集的数据进行清洗和分析，若在处理过程中发现由于资源不足导致处理速度缓慢，无法满足实时监测的需求，便将资源使用情况反馈给资源调度模块。资源调度模块接收到反馈后，调整资源分配，为数据预处理任务分配更多的计算资源，同时通知数据预处理模块在资源紧张的情况下，简化部分数据清洗步骤，优先保证数据处理的实时性，待资源情况改善后，再恢复完整的数据预处理流程。
资源感知的数据预处理策略
数据预处理算法和流程的选择应充分考虑边缘计算节点的资源状况。当边缘节点资源丰富时，可以采用较为复杂、但能更全面地处理数据的算法和流程；当资源有限时，则切换到轻量级的数据预处理策略。例如，在图像数据预处理中，若边缘节点具有大的计算能力和充足的内存，可采用基于深度学习的图像去噪和增算法，对图像进行高质量的预处理；若资源有限，则选择简单的滤波算法进行图像去噪。同时，数据预处理过程中应根据资源的实时使用情况动态调整处理参数。例如，在数据压缩过程中，如果发现内存占用接近上限，可适当降低压缩比，以减少内存消耗，保证系统的稳定运行。此外，还可以根据资源预测信息提前调整数据预处理策略。通过对边缘节点资源使用情况的历史数据进行分析，预测未来一段时间内的资源变化趋势，若预测到即将出现资源紧张的情况，提前对数据预处理任务进行优化，如减少数据处理的并行度，降低资源需求。
六、应用案例分析
6.1 智能工厂中的应用
在智能工厂环境中，存在大量的传感器和设备，产生海量的实时数据。边缘计算节点部署在工厂车间内，负责对这些数据进行采集、预处理和初步分析。例如，通过各类传感器采集设备的运行状态数据（如温度、振动、转速等）、生产线上的产品质量数据以及原材料的消耗数据等。在资源调度方面，根据生产任务的优先级和实时性要求进行任务分配。对于关键设备的故障预警任务，赋予最高优先级，确保在设备出现异常迹象时能够及时获取资源进行数据分析和处理，避设备故障导致生产中断。同时，采用动态资源分配策略，根据不同时间段生产任务的变化，实时调整计算、存储和网络资源的分配。例如，在生产高峰期，增加对生产数据处理任务的资源投入；在生产低谷期，适当减少资源分配，将闲置资源用于设备维护数据的分析等其他任务。
在数据预处理方面，对采集到的设备运行数据进行数据清洗，去除由于传感器噪声或传输干扰导致的异常值，通过设置合理的阈值范围和采用中值滤波等方法，提高数据的准确性。对于缺失的设备状态数据，利用历史数据和相关设备参数建立预测模型进行填补。对不同数据源的生产数据进行集成与融合，将设备运行数据、产品质量数据以及原材料数据关联起来，以便进行更全面的生产分析。在数据转换方面，将设备状态的模拟信号转换为数字信号，并对各类数据进行归一化处理，使不同类型的数据具有可比性，为后续的生产分析和决策提供支持。通过资源调度与数据预处理的协同优化，智能工厂的边缘计算节点能够实时监测设备运行状态，及时发现潜在故障并预警，提高生产效率，降低生产成本，同时保证产品质量的稳定性。例如，当边缘节点通过数据预处理发现某台设备的温度数据在短时间内异常升高，经过资源调度优先处理该故障预警任务，快速分析数据并发出警报，工作人员及时对设备进行检修，避了设备停机造成的生产损失。
6.2 智慧城市中的应用
在智慧城市建设中，边缘计算节点广泛分布在交通路口、公共场所、社区等区域，负责采集交通流量、环境质量、公共安全等各类数据。资源调度方面，针对不同的城市管理任务进行差异化调度。对于交通信号实时控制这类高优先级任务，边缘节点优先分配计算资源和网络带宽，确保交通数据能够被快速处理并用于信号调整，缓解交通拥堵。而对于城市环境数据的统计分析这类非实时任务，则在资源空闲时进行处理，提高资源利用率。
数据预处理上，对交通摄像头采集的视频数据进行清洗，去除雨天、夜晚等恶劣环境下的噪声干扰，提取车辆、行人等关键信息；对环境传感器采集的数据进行缺失值填补和归一化处理，统一不同传感器的数据格式和量纲，便于后续的环境质量评估和分析。通过资源调度与数据预处理的协同，智慧城市边缘节点能够高效处理海量数据，为城市管理决策提供及时、准确的支持，提升城市运行效率和居民生活质量。比如，在交通管理中，边缘节点快速处理交通数据并调整信号，使某一拥堵路段的通行效率提高了 30%。
七、未来发展趋势
随着技术的不断进步，云边协同架构中边缘计算节点的资源调度与数据预处理将呈现以下发展趋势。
一是智能化程度不断提升。人工智能算法将更深度地融入资源调度和数据预处理过程，通过机器学习模型预测任务负和资源需求，实现资源的自动优化分配；同时，智能数据预处理算法能够自适应不同类型的数据和应用场景，提高数据处理的效率和质量。例如，基于化学习的资源调度算法可以通过不断学习任务执行的历史数据，优化调度策略，使资源利用率进一步提高。
二是绿节能成为重要目标。在资源调度中，将更加注重能耗因素，通过优化任务分配和资源使用方式，降低边缘节点的能源消耗。数据预处理也将采用低能耗的算法和技术，在保证处理效果的前提下，减少能源浪费。比如，在资源调度时，优先将任务分配给能源效率较高的边缘节点，降低整体能耗。
三是安全性和隐私保护进一步加。随着数据价值的日益凸显，数据安全和隐私保护越来越受到重视。未来的资源调度和数据预处理将整合更多的安全机制，在数据处理和资源分配过程中确保数据不被泄露和滥用。例如，在数据预处理中采用隐私计算技术，对敏感数据进行加密处理，同时不影响数据的正常分析和使用。
四是标准化和规范化建设加速。为了促进不同厂商的边缘计算节点和云台之间的协同工作，资源调度和数据预处理的接口、协议和流程将逐渐标准化，提高系统的兼容性和互操作性，推动云边协同架构的大规模应用和发展。
八、结论
云边协同架构中，边缘计算节点的资源调度与数据预处理是提升系统性能的关键环节。通过合理的资源调度策略，能够在有限的边缘资源条件下，高效处理各类任务，满足不同应用的服务质量要求；有效的数据预处理则为数据的后续处理和分析提供了高质量的数据基础，降低了网络传输压力和数据安全风险。
实现资源调度与数据预处理的协同优化，更是充分发挥边缘计算优势的重要途径，在智能工厂、智慧城市等众多领域展现出了巨大的应用价值。随着技术的不断发展，边缘计算节点的资源调度与数据预处理将朝着更智能、更绿、更安全以及更标准化的方向迈进，为云边协同架构的进一步发展和应用提供有力的支撑，推动整个信息技术领域的持续进步。
