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摘要：移动边缘计算规范工作组于2016年成立，正式宣布移动边缘计算标准化工作的进展。 其基本思想是将云计算平台从移动核心网内部移至移动接入网边缘，实现计算和存储资源的灵活利用。
本文通讯出版公司新书从云端到边缘：边缘计算产业链与行业应用第一章第二节“5G时代的边缘计算”，作者，吴东升，邮局通信出版总监，汽车互联网工作组成员5G产业技术联盟成员现任高新兴科技集团股份有限公司高级副总裁
5G时代的边缘计算
1.
移动边缘计算概念
MEC概念于2013年首次提出。 无线接入网络可用于提供附近电信用户所需的IT服务和云计算能力，创建支持各种内容的高性能、低延迟、高带宽的电信级服务环境。增加您的下载量。 网络上的服务和应用，让消费者享受不间断的高品质网络体验。 IBM 和诺基亚西门子于 2013 年联合推出了一个计算平台，可以在无线基站内运行应用程序，为移动用户提供服务。
另一方面，MEC可以提升用户体验，节省带宽资源。 同时，通过将算力下沉到移动边缘计算节点，可以集成第三方应用，为移动边缘门户创新服务。 可能性是无限的。 对于移动网络和移动应用程序无缝集成是应对各种OTT应用的有力武器。
ETSI于2014年成立移动边缘计算行业规范组，正式宣布移动边缘计算标准化工作的进展。 其基本思想是将云计算平台从移动核心网内部移至移动接入网边缘，实现计算和存储资源的灵活利用。 这一概念旨在深度融合传统移动电话网络和互联网服务，减少移动服务交付的端到端延迟，并探索无线网络的潜在能力。 这改善了用户体验，并为运营商运营模式带来新的好处。 。 一场新的革命。
移动边缘计算设备应具备的功能包括NFV（网络功能虚拟化）、SDN（软件定义网络）、边缘计算存储、高带宽、绿色节能等。 虽然这些设备源自数据中心技术，但某些要求（例如可靠性和通信带宽）高于数据中心的要求。
5G网络将采用CRAN（集中式/云无线接入网络）架构或DRAN（分布式无线接入网络）架构来部署移动。 边缘计算。 在5G网络中，通过在网络边缘灵活部署UPF（用户平面功能）来实现数据流量的本地分流。 5G UPF由5G核心网控制平面统一管理，其分流策略由5G核心网统一配置。 5G网络还通过引入三种业务和会话连续性模式来支持边缘计算，以保证在设备移动性较高的场景（例如车载互联网场景）下的用户体验。
5G网络能力开放，支持向边缘应用开放网络能力。 边缘计算系统定义了无线网络信息服务、位置服务、QoS服务等API。 封装后，这些API如下所示：PaaS（平台即服务）平台对应用程序开放。 通过用户面网元的灵活部署，5G网络可以灵活接入边缘计算资源，助力边缘计算发展。 同时，边缘计算为5G低时延、高带宽、海量连接的典型业务提供了关键的技术基础。
2016年，ETSI将MEC概念扩展到多接入边缘计算，进一步将边缘计算从蜂窝通信网络扩展到WiFi等其他无线接入网络。 MEC可以被认为是运行在移动网络边缘并执行特定任务的云服务器。
MEC 将密集型计算任务转移到附近的网络边缘服务器。 减少核心网和传输网的拥塞和压力，降低网络带宽压力，实现低时延、高带宽。 提高万物互联时代的数据处理效率，快速响应用户请求，提升服务质量。 同时，开放网络能力，让应用程序能够实时访问网络信息，有助于提升用户体验。
多接入边缘计算可以满足5G新的业务需求。 首先是应用本地化。 公园、企业、场馆等将自己的数据保存在本地闭环中，确保不会泄露到市场，并满足数据安全要求。 二是内容分发。 高带宽内容集中和区域部署，联网汽车和智能驾驶等大量数据被卸载到MEC边缘云，绕过核心网络并实现实时分析和协作。 带宽限制。 最后，计算异化，新的超快、低延迟服务只能满足边缘的业务需求。 MEC应用部署在离用户更近的地方，减少了中心云中的数据处理时间，满足低时延的业务需求。
2.
移动边缘计算架构
< MEC分为两个层次：主机层和系统层。 MEC系统层包括MEC Orchestrator、OSS（运营支持系统）和应用生命周期管理代理。 主机级别包括MEC主机和MEC主机级别管理
图 1 ETSI 定义的 MEC 架构。
MEC主机由虚拟化基础设施、MEC平台和MEC应用组成。 MEC平台为MEC应用的发现和使用提供内部或外部的服务环境，并通过开放第三方MEC应用来增强网络和业务的融合。 深度融合。
MEC主机级管理器包括MEC平台管理器和虚拟化基础设施管理器。 随着5G和垂直行业的紧密融合，网络需要接入更多设备、处理海量数据、满足低时延的业务需求。 传统的核心网集中部署模式已经无法满足新的业务需求，网络随着业务流向边缘移动。 这是一个行业趋势。
5G 网络本质上是基于云的，使其更轻、更灵活。 由中心DC（区域中心机房）、区域DC（省级机房）、核心DC（局域网核心机房）、边缘DC（基于局域网汇聚机房的分层DC机房布局模型）组成。 。 、接入办公机房DC、基站机房已成为各运营商传统机房转型演进的共同路线。 MEC系统级管理器必须协调不同MEC主机之间以及主机与5G核心网络之间的操作，例如主机选择、应用迁移和策略交互，并且通常位于区域或中心DC并进行扩展。
通常所说的MEC部署主要针对MEC系统的主机级部分。 MEC 支持低延迟服务以及卸载流量和计算的能力使其成为三个关键 5G 业务场景的理想选择： 一切都有它的用处。 三大业务场景、不同的应用、不同的用户对时延、带宽、计算卸载等都有不同的要求，以及相应的MEC部署要求。
MEC主机必须面向业务按需部署，并与UPF下沉、分布式部署相配合。 在实际组网中，MEC可以根据可操作性、性能或安全性的相关要求，灵活部署在从基站附近到中央数据网络的不同位置。 但是，无论您采用哪种部署方法，都必须使用 UPF 来控制发送到 MEC 应用程序或网络的流量。
3.
边缘计算和云计算
云计算使用互联网来完成计算。 一种随时随地、按需方便地使用共享计算设施、存储设备、应用程序和其他资源的模型。 云计算系统由云平台、云存储、云终端、云安全四个基本部分组成。
从用户的角度来看，云平台可以分为公有云、私有云、混合云等。 如果云服务于社会客户，那么它就是公共云。 如果云仅由该单位（公司或机构）使用，则它是私有云。 如果一个云既供组织自身使用，又对外提供资源服务，那么它就是混合云。 两个或多个私有云的组合也称为混合云。
云计算可分为IaaS（基础设施即服务）、PaaS、SaaS（软件即服务，Software as a Service）等服务提供级别。
云计算最鲜明的特点是采用了突破时间和空间界限的虚拟化技术。 虚拟化技术包括应用虚拟化和资源虚拟化。 云计算允许用户从任何位置或设备访问应用程序服务。 用户无需关注具体的硬件实体。 只需选择云服务提供商，注册账户，登录云控制台，购买并配置您需要的服务，如云服务器、云存储、内容分发网络等。 接下来，您将为您需要的应用程序创建一些简单的配置，然后准备好向外界展示您的应用程序。 这比传统的在公司的数据中心部署一组应用程序的方法要容易得多，并且像云服务提供商一样，通过您自己的PC（个人计算机，个人计算机）或移动设备，随时随地为您部署一组应用程序。可以控制你的资源。 它为每个用户提供类似于互联网数据中心的服务。
云计算还具有以下优势：
云计算支持动态可扩展性。 云计算具有高效的计算能力。 通过在原有服务器上添加云计算功能，可以快速提高计算速度。 基于云服务应用程序可以提供24x7的外部服务，云可以动态扩展以满足应用程序和用户增长的需求。 资源的动态流动是指云计算平台一旦实现资源调度机制，资源就可以流到需要的地方。 例如，当系统业务负载较高时，可以启用闲置资源并将其纳入系统中，以增加云平台的整体容量。 当系统整体工作负载较低时，您可以集中工作并利用其他空闲资源。 转向节能模式，提高部分资源的利用率，同时达到绿色低碳的应用效果。
云计算支持按需部署。 一台计算机包含许多应用程序、程序软件等，不同的应用程序对应不同的数据资源库。 通过虚拟分区技术，云计算平台可以实现计算资源的同构和量化。 它提供从一台计算机到数千台计算机的计算能力，让您可以根据用户需求快速分配计算能力和资源。 云计算平台实现按需分配后，按量付费也成为云计算平台对外提供服务时的有效计费形式。 用户可以根据自己的需求购买服务，也可以根据使用情况进行准确计费。 这不仅可以显着节省 IT 成本，还可以显着提高整体资源利用率。
云计算高度可靠。 云计算可以实现基础资源的网络冗余。 这意味着云计算环境中资源节点的增加、删除、修改，或者资源节点的容量异常，不会导致云环境中出现各种问题。 如果类似服务中断，用户数据不会丢失。 这里的资源节点是计算节点、存储节点和网络节点。 云计算一般采用多副本数据容错、计算节点同态兼容等措施来保证服务的高可靠性，因此很难避免单台服务器的故障，可以利用虚拟化技术来恢复和恢复分布式的应用程序。跨不同的物理服务器。 利用动态扩展功能为您的计算部署新服务器。
云计算解决安全威胁。 网络安全已成为每个公司或个人不得不面对的问题。 企业 IT 团队和个人很难应对来自其网络的恶意攻击。 云服务可以让您在更专业的安全团队的帮助下有效降低安全性。 风险。
当然，除了上述优势之外，云计算还面临着诸多挑战。
第一个是实时的。 传感器接收到数据后，云计算需要通过网络将数据发送到数据中心。 数据经过分析处理后，通过网络反馈给终端设备。 由此可见，二来由于数据的传输和接收，云计算的带宽要求也越来越高。 例如，在公共安全领域，每个高清摄像机需要2Mbit/s的带宽来传输视频，因此一台摄像机每天可以产生超过10GB的视频。 数据，当所有这些数据被发送到数据中心进行分析和存储时，会消耗大量的带宽。 其次是能源消耗。 目前，数据中心能耗占行业比例非常高，各国不断对数据中心进行限制。 要求由能耗指标确定。 最后，数据安全和隐私。 通过网络上传到云端的数据会经过许多链路，每个链路内的数据都可能受到损害。
边缘计算可以彻底解决上述许多问题。 数据分析和处理可以在网络边缘完成。 无需将数据上传至云端，大大减少了数据传输时间，方便了沟通。 网络带宽压力使得边缘的数据处理和存储更加高效和安全。
事实上，云计算和边缘计算之间的关系类似于大脑、神经中枢和神经元之间的关系。 大脑是云计算的中心，神经中枢和神经元代表不同的下沉区域。 边缘计算的程度。 传感器首先从边缘设备收集数据，在边缘层实时处理部分数据，然后将其发送到核心层进行进一步的计算和分析。 最后，将分析结果反馈到边缘，以优化和提高边缘智能。 这两者构成了一个完整的体系。 云计算负责处理和分析全局的、非实时的、长期的数据，在长期维护、业务决策支持等方面展现出其优势。 另一方面，边缘计算根据特定需求处理数据。 本地实时、短周期的数据处理和分析，可以更好地支持本地企业实时、智能的决策和执行。
4.
边缘计算和云边缘协作
云边协同，实现中心云与边缘的协同，包括资源协同、数据协同、智能协同、应用管理协同、业务管理协同、服务协同、安全策略协同等。
边缘计算是云计算的协作和补充；两者不是替代品。 边缘计算和云计算只有紧密协作，才能更好地满足不同场景的需求，从而放大各自应用的价值。 边缘计算更接近执行单元，也是云所需高价值数据的采集和预处理单元，可以更好地支持云应用。 相比之下，云计算通过大数据分析优化输出业务规则和模型，并将其发送到边缘。
边缘计算基于新的业务规则或模型。 云边协作放大了边缘和云计算应用的价值。 边缘计算向云计算提供服务，云计算通过向边缘侧提供更新来提供反馈。 两者相辅相成，形成闭环。 以物联网为例，云计算和边缘计算协同发挥更大效益。 数据是物联网最重要的资源之一，数据处理水平对物联网的发展具有限制性影响。 从数据生成的角度来看，物联网中的设备较多，收集的数据类型和数据量都很大。 数据传输和处理对传输网络和算力网络提出了挑战。 如果没有边缘计算，所有数据都必须上传到云端进行处理。 在这种情况下，云面临着巨大的压力。
通过云边协同，边缘计算节点可以在自己的管辖范围内完成数据计算和存储任务，这使得边缘计算节点能够主动发挥分担云计算压力的作用。 在数据应用中，大多数数据都不是一次性数据。 数据经过边缘计算节点处理后，仍需要汇聚到中央云端进行进一步处理。 云计算在训练和升级算法模型的同时进行数据分析、挖掘和数据共享，并将结果发送到前端。 前端设备可以升级更新，完成自主学习的闭环。 数据传输到中心云端后进行备份，避免边缘计算节点发生意外导致数据丢失。 通过云边协作，物联网实现自主学习闭环，以获得最佳效益。
云边协作包括IaaS、PaaS、SaaS各个层面的全面协作。 能够实现边缘计算IaaS和云IaaS的网络，虚拟化资源、安全等资源协调。 边缘计算PaaS和云PaaS可以实现数据协同、智能协同、应用管理协同、业务管理协同等。 边缘计算SaaS和云SaaS可以实现服务协同。 图 2 说明了云边缘协作的含义。
（1）资源协同：边缘计算节点提供计算、存储、网络、虚拟化等基础设施资源，并具备本地资源调度和管理能力。 它还与云配合接受和执行云资源的调度和管理策略。 策略包括边缘计算节点的设备管理、资源管理和网络连接管理。 计算资源协同意味着当边缘云资源稀缺时，可以调用中心云资源来补充和满足边缘侧应用的资源需求。 中心云可以提供的资源包括裸机、虚拟机、容器等。 网络资源协同意味着边缘侧和中心云之间可以存在多个连接网络。 当最近的网络拥塞时，网络控制器会感知到这一情况并将流量引导至相对空闲的链路。 另一方面，控制器通常部署在中央云中，网络探测器部署在云边缘。 存储资源的协调是指当边缘云存储不足时，将部分数据存储在中心云中，并在应用需要时通过网络发送到中心云。 这节省了边缘侧存储资源。
图2 云边协作的含义
(2)数据联邦：边缘计算节点主要收集现场/设备数据，根据规则或数据模型进行数据预处理和分析，并将处理结果和相关数据上传到云端。 云提供大规模数据存储、分析和价值挖掘。 边到云的数据协同，支持边到云之间的数据流动可控有序，形成完整的数据流动路径，高效、低成本地进行数据生命周期管理和价值挖掘。
（3）智能协作：边缘计算节点根据人工智能模型进行推理，实现分布式智能。 云端对AI进行集中模型训练，并将模型下发到边缘计算节点。
（4）应用管理协作：边缘计算节点为应用提供部署和运行环境，并管理和调度该节点上多个应用的生命周期。 云主要提供应用程序开发、测试环境和应用程序生命周期管理能力，包括应用程序推送、安装、卸载、更新、监控、日志记录等。
（5）业务管理协作：边缘计算节点主要提供基于模块化微服务的应用/数字孪生/网络等实例。 云主要根据客户需求提供应用程序/数字孪生/网络。 业务编排能力按需向客户提供相关的网络增值服务。
（6）服务协同：边缘计算节点根据云战略实现部分边缘计算SaaS，通过边缘计算SaaS与云SaaS的协同实现面向客户的按需SaaS。 云主要在云端和边缘提供 SaaS。 计算节点的服务分发策略和云提供的SaaS功能。
此外，还有安全策略调整。 边缘计算节点提供了一些接入端防火墙、安全组等安全策略，而中心云提供了更完整的流量清洗、流量分析等安全策略。 安全策略协调允许中心云在边缘云上检测到恶意流量时对其进行阻止，防止其在边缘云平台上传播。
网络中的MEC与传统网络的本质区别在于控制面和用户面的分离。 通常，控制面集中部署在云端，用户面根据不同的业务需求位于接入侧或区域聚合。 边。 在减少用户面的同时，可以根据具体业务需求将云服务环境、计算、存储、网络等资源部署在网络边缘，提供各种应用和网络的紧密集成，用户也能获得更丰富的体验。网络资源和商业服务。
云边协同将聚焦视频图像识别处理、自动驾驶、无人机、AR/VR、智慧城市等，运营商逐渐从管道提供商转向行业集成商，最终为您提供支持。成为服务提供商。 同时，客户可以利用云边协作能力，根据网络边缘更详细的无线网络状况，调整不同的无线网络状况。 优化指标，利用运气盈商提供丰富的边缘资源，实现业务定制化开发，显着提升业务绩效，最终实现商业价值。
5.
边缘计算和网络切片
3GPP从R14开始研究网络切片。 网络切片是提供特定网络功能的端到端逻辑专用网络。 在同一物理网络上构建端到端、按需、定制和隔离的逻辑网络可提供不同的功能、性能、成本和连接性组合。 ，支持独立运维，为不同业务和用户群体提供差异化的网络服务。 这将原来的二维QoS（行业/业务类型特征）扩展到三个维度（网络、切片、行业/业务类型特征），同时解决了行业用户对网络安全分离和独立运行的需求。 和维护。 网络切片的端到端设计、监控和保障，实现网络SLA（服务水平协议）保障服务，满足行业用户需求，而不会因争夺公网资源而影响服务质量。 为了通讯的可靠性。 要求。
网络切片可实现按需定制、端到端保障、安全隔离，并得到许多领先的5G技术的支持。 SBA（Serviced Based Architecture）：基于SDN/NFV的核心网SBA架构，实现网元的软硬件分解和功能分解，使得核心网极具灵活性和弹性，支持新业务的开发，缩短启动时间。 节省时间并降低成本。 NFV是实施网络切片的前提。
NFV是网络中特殊设备的软硬件功能，例如MME（移动管理实体）、SGW（服务网关）、PGW（PNDGateWay）等磨损功能的组合。 核心网络中的PCRF（策略和计费规则功能、无线电接入网络数字单元等）被移至VM（V）。虚拟机、虚拟主机）。
这些虚拟主机是基于行业标准实现的商业服务器，成本低廉且易于安装。 简而言之，这意味着用行业标准的服务器、存储和网络设备替换网络中的专用网元设备。 网络功能虚拟化后，无线接入网部分称为边缘云，核心网部分称为核心云。 边缘云虚拟机和核心云虚拟机通过SDN互联。
CPUS（Control Plane and User Plane Separation，控制平面与用户平面分离）：目的是把网络用户面功能从“集中式”的方式中去掉，并允许灵活部署。 它可以部署在核心网（中央数据中心），也可以部署在接入网（边缘数据中心），最终形成分布式部署。 网络切片与CUPS相结合，可以灵活分配流量，实现不同的网络性能，满足不同的安全隔离需求。
CU/DU（集中式单元/分布式单元）分离：NGRAN的架构特点是将BBU（构建基带单元）分离为CU和DU，对BBU进行重构和区分。 实时内容处理。 对于网络切片而言，CU/DU分离提供了一种满足不同网络性能的方式，并且可以有效降低前传带宽需求。 RANCU 内的移动性是不可见的，从而减少了 CN 信令开销和复杂性。 CU控制和安全协议集中后，CU的出现使得NFV架构中Cloud RAN的实现变得更加容易，并扩展了RAN侧的功能。
NG-RAN资源保证：接入网提供灵活的资源保证，包括终端和基站之间基于5QI（5GQoSIdentifier，5GQoS识别码）和DRB（数据资源承载）的调度提供。机制。 站点数据承载）接纳控制和物理资源比例保证、频谱分离、基于PRB（物理资源块、物理资源模块）的AAU（AAU）有源天线单元（有源天线单元）隔离等方式提供了业务资源隔离和硬件隔离的不同组合，以满足不同的安全和服务质量需求。
支持传送网络切片：利用VPN（虚拟专用网络）技术实现软隔离，业务流量在虚拟网络中承载。 QoS 技术通过流量监管和整形来解决网络拥塞问题，并提供多种实现方式。 业务差异化可以通过“VPN+QoS”实现传输网络的软切片。 FlexE技术在承载设备的媒体访问控制（MAC）层和物理层之间定义了FlexEshim子层。 根据时间片划分物理端口的带宽，划分为多个子通道。 端口，这些子通道端口切片被划分为不同的网络切片，各个切片之间的业务通过硬件时隙复用在传输层面完全分离，实现传输网络的硬切片。
网络切片的端到端编排和管理：CSMF（通信服务管理功能）、NSMF（网络切片管理功能）、NSSMF（网络切片引入子网管理功能）、网络切片（子网）管理功能），以及其他一些管理功能。 CSMF接收用户的通信服务需求，转化为网络切片需求，并发送给NSMF。 NSMF将网络切片需求转化为核心网、接入网、承载网切片需求并发送给NSMF。 每个子网的 NSSMF。 每个NSSMF将需求转化为网络服务需求，并将其发布到每个子网的NFVO（NFVOrchestrator，NFV Orchestrator）/SDNO（SDNOrchestrator）/EMS（Element Management System，网络）。 元管理系统执行资源检查、切片创建、实施端到端编排和网络切片生命周期管理。
由于5G网络需要支持各种类型和需求的设备，为每种服务构建专用网络的成本将极其高昂。 网络切片技术允许运营商基于硬件基础设施分割多个虚拟的端到端网络。 每个网络切片在逻辑上与接入网、传送网和核心网的设备分开，以适应不同的需求。 由于各类业务的特性需求不同，网络资源可以动态、实时、有效地从核心网分配到包含终端的接入网，保证质量、时延、速度、带宽等。 p>
移动边缘计算的服务感知能力有点类似于网络切片技术。 移动边缘计算的主要技术特征之一是低延迟。 这使得移动边缘计算能够支持具有严格延迟要求的业务类型。 这也意味着移动边缘计算是超低延迟切片的关键技术。 移动边缘计算应用将网络切片技术从简单地划分多个虚拟端到端网络扩展到针对不同的高延迟要求划分虚拟端到端网络。
用于网络切片的SDN技术对于移动边缘计算也很有用。 SDN的设计理念是分离网络的控制平面和数据平面。 传统网络架构中，数据面和控制面通过硬件集成，通过命令行实现控制。 由于功能集成，配置和部署比较繁琐，需要更高级的维护人员。
此外，安装后系统变更困难，出现问题时难以处理，维护不方便。 SDN就是在这种情况下应运而生的一种创新网络技术，由三层结构组成：网络基础设施层、控制层和应用层。 网络基础设施层的数据平面转发由专用交换机处理，降低了交换机设计难度，增加了数据带宽，同时降低了网络成本。 控制策略的传递在控制层完成，策略可以在通用服务器上集中执行。 网络部署的改变可以通过改变控制平面来实现，使操作变得更加简单。
应用层支持各种业务和应用，并提供开放的API，实现资源的灵活分配。 SDN技术理念与与边缘计算有相似之处。 通过将SDN技术引入边缘计算，我们可以接入并灵活扩展数百万大型设备，高效、低成本地实现运维管理自动化，完善网络和安全策略，实现协同融合。
6.
边缘计算和 SD-WAN
SD-WAN（软件定义广域网）是将SDN技术应用于广域网场景形成的服务。 该服务用于连接地理上分散的公司网络。 、数据中心、互联网应用、云服务。
SD-WAN具有以下典型特征。
（1）接口“通吃”，负载均衡：从分支角度来看，SD-WAN仅使用MPLS（Multiprotocol Label Switching，多协议标签交换）。 ））但可以允许多种连接类型，例如 MPLS、xSDL（数字用户线路）、PON（无源光网络，无源光网络）光纤宽带、LTE（长期演进），甚至 5G。 。 CPE（Customer Premises Equipment）可以支持绑定多个接口，形成接口资源池。 一些设备供应商的 CPE 可以利用软件功能来识别应用程序级别并提供不同的服务质量。 这样，企业用户对MPLS专线的依赖大大降低，普通光纤宽带和4G也变得方便起来。 用户带宽利用率提高，流量成本也降低。
（2）自主选择最佳路径：广域网技术的关键是路径选择。 对于不同的分支机构，SD-WAN可以根据现有网络状况和配置策略独立选择最佳路径。 SD-WAN 还具有负载平衡功能。这用于提高网络可靠性。 事实上，运营商网络有许多接入点 (PoP)，有助于解决运营商之间链路的拥塞和负载问题。
（3）秒级轻松部署：在评估SD-WAN的部署速度时，使用ZTP（ZeroTouchProvisioning，零接触部署）。 简而言之，即插即用。 除了CPE上电后自动检索配置外，您还可以通过扫描二维码或邮件部署的方式完成配置。 以电子邮件部署方式为例，在部署SD-WAN时，总部的IT工程师只需提前配置数据，并将配置的数据通过电子邮件发送给分支机构员工。 通过该链路，配置设备非常方便快捷，无需专业IT人员到场配置和安装。
（4）自管理、自控制、智能运维：SD-WAN融入了SDN的基因，在网络管理方面具有独特的优势。 所有 SD-WAN 管理平台都是图形化和可视化的。 通过网络管理界面，管理员可以清楚地看到SD-WAN的运行状态，并针对任何问题及时采取行动。 这大大降低了维护难度并减少故障排除时间。
SD-WAN 和边缘计算可以通过两种主要方式协同工作。 SD-WAN 可以将流量路由到边缘资源。 SD-WAN 可以与边缘计算共享基础设施。
SD-WAN 服务可以有选择地将应用程序流量定向到提供最佳可用服务的资源。 目的地可能包括现场或附近边缘设施的资源。 将流量路由到边缘的 SDWAN 服务有利于在多个广泛区域中拥有多个地点的企业。 每个区域可能在一两个位置拥有边缘计算资源，SD-WAN 可以将流量适当地引导到它们。
基于虚拟设备或网络功能虚拟化的 SD-WAN 服务可以使用边缘计算基础设施进行托管。
接下来，通用客户端设备或其他SD-WAN分支设备可以满足边缘计算服务的需求。 标准差-广域网与边缘计算协同，提高链路资源综合利用率，降低流量成本。 这允许常规链路到达租用线路的网络带宽。 同时，集中的网络策略配置和自动选择最佳路径提供负载均衡，保证网络质量。 两者共同通过软件实现基本的网络功能，实现软硬件分离，并提供快速部署网络服务的方式。
SD-WAN和边缘计算协同工作，提供SD-WAN服务的端到端控制，使企业客户能够按需快速构建广域接入网络。 。 它还提供丰富的网络管理API，方便全面管控，提升客户体验。 同时，运营商可以整合各种增值服务，将收入从管道转移到软件和服务上。
SD- WAN和边缘计算协同工作，帮助企业客户节省网络部署、维护和升级的成本，并通过NFV管理更方便地定制、灵活调整和集中广域网络。和控制，应用此功能可确保网络质量得到保护。
7.
边缘计算和 CDN
<关于缓存，重点关注传统的CDN（内容分发网络）技术。 其基本思想是尽可能避免互联网上影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节，让内容传输得更快、更稳定。 。 CDN系统在整个网络中部署节点服务器，基于现有互联网构建智能虚拟网络层，可以真实、全面地分析网络流量和每个节点的连接情况、负载状态、到用户的距离、响应时间等。 时间。 该信息将用户的请求重定向到距离用户最近的服务节点。 目的是帮助用户在附近获取所需的内容，减少网络拥塞，并提高用户访问网站的响应时间。 这种边缘到边缘的设计优化了在线内容的分发或传输，提高了网络效率和用户体验。 在互联网时代，互联网上的任何内容都可以通过CDN提供服务，包括数据流中的图像、文件下载和直播。
“云计算+物联网”时代，数据的海量爆炸将使得需要传输的数据呈指数级增长，这对整个网络的承载能力将是极大的考验。 从传统的CDN运营模式来看，设备产生的数据必须追溯到中央云端进行处理。 传输大量数据时会出现两个更值得注意的问题：成本和技术实施。 首先，传统 CDN 的使用一直很昂贵。 主要原因是收费不够灵活，无法实现按需收费，且带宽方面出现技术问题。 以移动网络为例，传统的CDN系统通常部署在本地IDC机房，而不是移动网络内。 因此，数据在到达数据中心之前必须经过很长的传输路径。 此外，OTT厂商目前正在部署很多CDN节点，这些节点主要部署在固定网络内。 移动用户必须通过核心网后端访问视频业务，这对运营商网络资源的传输带宽提出了巨大的挑战。 。 特别是随着流媒体、AR、VR等应用的爆发式增长，大规模流量数据预计将对传输网络产生更大影响，数据传输等问题将更加凸显。 从客观因素来看，传统CDN已经不能满足“云计算+物联网”时代海量数据存储、计算、交互的需求。
如表1所示，传统CDN和边缘计算之间存在本质区别。 边缘计算的常见架构包括开放的系统能力和边缘云基础设施，这使得边缘计算具有开放的API能力和本地化的功能。 计算能力正是传统 CDN 所缺乏的。 传统CDN的核心是利用缓存数据来提高节点发送数据的能力，而边缘计算则利用更靠近数据源的边缘来对数据进行分类。 传统 CDN 将数据回溯到数据中心进行处理，而边缘计算则消除了这种需求。 边缘计算可以利用自身的资源来处理数据，减轻云计算中心的负担。 还可以有效减少两者之间的数据流量，减少对传输网络的影响。
传统CDN和边缘计算的一些资源是可以复用的。 传统CDN和边缘计算都是为了减少响应时间、改善用户体验、有效提高尽可能靠近数据源的传输能力而构建的系统。 无论是传统CDN还是边缘计算，都可以提供存储服务。 为达到快速响应的目的，部署方法相似，都是必须靠近网络边缘，以便能够复用带宽资源。
CDN将以“边缘云+AI”的新形态发展。 为了快速响应需求，让服务能力、服务状态、服务质量更加透明，CDN将迭代新的形态：“边缘云+AI”。 在移动网络内部署CDN节点，有效减轻传统网络的压力，提升用户体验。 为了实现这一目标，您需要使用边缘云将 vCDN（虚拟内容交付网络）下沉到运营商的边缘数据中心。 构建基于云边协同的CDN，不仅可以扩展基于IDC的CDN资源池，还可以有效利用边缘云，进一步提高CDN节点满足资源弹性伸缩的能力。
CDN云边协同适用于“本地化+特色内容”频繁需求的场景，适用于超市、住宅、写字楼、校园等。 对于最近的热门视频和内容，可能会频繁出现本地化请求，通过远程内容回溯在本地建立vCDN节点。 可以从本地节点分发对区域内热点内容的多个请求，从而提高命中率、减少响应延迟并提高 QoS 指标。 同样，此类流程可以应用于4K、8K、AR、VR、3D等场景，快速建立本地化场景和环境，同时提高用户体验，减少用户眩晕感。
表1传统CDN与边缘计算对比
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项目 |
传统CDN |
边缘计算 |
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介绍位置 |
IDC机房 |
位置更深、更靠近移动网络边缘 |
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关键技术 |
负载均衡技术、动态内容分发和复制技术、缓存技术 |
NFV与云技术、控制与承载分离技术、业务意识、智能业务编排技术 |
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技术特点 |
低延迟、缓存加速 |
高带宽、低延迟时延与智能调度 |
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应用场景 |
视频加速、直播加速 |
智能场景、车联网、无人工厂 |
8 ．
边缘计算和物联网
物联网是指各种有线指使用。 将传统“物”的传统/无线、实时/非实时接口以及各种行业通信协议接入互联网，实现“物”之间的互联、互操作、互操作，支持状态的互联网感知；的``。 “事物”、信息以及信息的后续处理。 各种有线/无线、实时/非实时连接接口和通信协议是物联网的重要支撑。 无线接入的机会主要来自设备地理位置分散的市场，如智慧城市、车联网、智慧交通物流、智慧健康等。 有线接入的机会主要来自设备在地理上相对分散的市场。
由于很多物联网场景的业务范围有限，所有使用短距离通信的物联网设备、传感器和其他节点都必须通过集线器设备进行回程。 例如到达云计算中心的网关。 这些集线器设备成为边缘计算操作的“天然”载体。
LPWAN（低功耗广域网）适用于广泛分布、免维护、低频、小包数据传输场景。 有些技术基于许可和非许可频谱。 其中，NBIoT（窄带物联网）基于授权频谱和蜂窝网络，可直接部署在GSM（全球移动电信系统）网络和UMTS（通用移动电信系统）上。 ）网络、LTE网络、5G网络。
LoRa（远程无线电）基于免许可频谱。 最大的特点是在相同功耗条件下，可以比其他无线方式传播更远（与低功耗的传统射频相比，通信距离增加3至5倍），实现距离的均匀性。 可以以低功耗实现长距离传播。 无论该技术是基于授权频谱还是非授权频谱，无线接入网络或LPWAN的基站侧都可以作为数据计算和处理的初步位置，并且可以在边缘构建智能事业。 这建立了边缘智能的职业生涯。 移动边缘计算。
除了一般的无线通信外，一些特殊场景需要有线通信连接或者专有的如Modbus、日本ART、PROFIBUS等协议，在工业场景中最流行的采用工业通信协议来满足。工业数据传输需求。 在这些场景中，通信协议更加复杂和碎片化。大量的数据必须在现场处理后直接执行，并需要中央设施进行协议转换，然后再发送回云计算中心。 这些中央单元也被称为边缘计算载体。
当然，没有一种网络技术标准能够同时满足不同距离、不同网络性能的要求。 尽管5G网络非常全面，集成了许多不同的通信技术标准，但仍难以满足所有物联网应用的通信需求。 完整的物联网解决方案通常使用各种网络通信技术来应对复杂的环境并确保业务连续性。
例如园区解决方案中，园区工厂生产环节采用工业通信方式，ZigBee、蓝牙等近场通信技术用于楼宇节能管理，以及各类资产的节能管理。使用LPWAN技术。 在公园。 如果您想要一个全园区的解决方案，您需要将所有数据整合到一个平台上。 通过各种通信技术连接的终端和传感器节点的数据之间的差异在数据到达平台之前在接近数据源时得到解决。 将边缘计算节点部署在任何位置都是有意义的。 此外，IHS数据显示，当今超过80%的连接都是非IP连接，这需要网关等边缘设备与IP连接进行交互。
实现不同物联网通信技术之间的兼容，需要中间设备、平台和相关软件技术的改造。 这些工作大部分是在边缘完成的，利用边缘嵌入式终端的存储、计算和通信能力来实现不同通信技术的数据融合。 各种通信协议的数据回传过程中，都有相应的软硬件节点充当数据中枢，构成了天然的边缘计算部署载体。 因此，物联网形成异构网络的场景直接驱动边缘计算的发展。
9.
边缘计算和区块链
<区块链是一个共享数据库。 存储在那里的数据和信息“不可伪造”、“可追溯”、“可追溯”、“公开透明”、“集中管理”。 基于这些特点，区块链技术奠定了坚实的“信任”基础，构建了可靠的“合作”机制，具有广泛的应用潜力。场景。
区块链技术具有分布式处理、数据防篡改、多方协议等技术特性，实现去中心化的信任建立、存储和传输功能。 分发是技术基础，防篡改保证数据的完整性和真实性，透明性和多方协议保证数据的可验证性和可信性。 去中心化信任是区块链技术特性的自然结果，它确保数据能够高效、透明、安全、可靠地存储和传输。
物联网终端设备有限的算力和可用能耗是限制区块链应用发展的关键瓶颈，而边缘计算可以解决这一问题。 移动边缘计算服务器可以完成工作负载认证、加密以及终端设备可用性共识等计算任务。 此外，边缘计算和区块链的集成提高了物联网设备的整体性能。 以物联网设备为例。 另一方面，边缘计算充当物联网设备的“本地大脑”，存储和处理同一场景中不同物联网设备返回的数据，优化和优化不同设备的运行状态和路径。 达到场景应用的最佳整体效果。 另一方面，物联网终端设备可以将数据“托管”在边缘计算服务器上，这为借助区块链技术保证数据可靠性和安全性提供了良好的基础。 为了物联网的未来。 可以采用多种开发方法，例如设备服务计费。
边缘计算可以为区块链服务提供资源和网络能力。 区块链平台和应用可以部署在边缘计算平台上，为各行业应用提供区块链服务。 在资源层面，边缘计算平台为部署区块链节点提供了新的选择。 区块链可以与业务应用共享边缘计算节点资源，减少云资源开销。 区块链节点和应用程序以软件的形式快速部署到边缘。 计算节点和边缘云具有部署效率高的优势。 在通信层面，边缘计算平台更接近用户侧，与将数据发送到云端相比，减少了通信延迟。 从用户角度来看，边缘计算传播路径更加可控，并采用优化策略，缓存常用的账本数据、账户状态等数据，边缘计算节点上的业务数据也可用于提高通信效率，减少数据传输延迟。 。 在功能层面，移动边缘计算平台统一了操作。 部署在具备商业网络能力的边缘计算节点上的区块链应用，可以调用面向垂直行业开放的运营商能力，从而形成独具特色的“信息+信任”的区块链服务。。
区块链为边缘计算提供了可靠的信任机制。 在边缘计算中引入区块链服务，可以实现不同行业之间的协作，为垂直行业提供一个中立、可靠、易用的“信息+信任”平台。 具体好处如下。
安全性可增强：边缘计算基础设施、数据传输设备、边缘计算平台等部署在离用户更近的地方，设备、配置、数据和A主要挑战之外，还要求分布式各方在“端、边、一网、一云”的架构下互相访问。 区块链可以帮助边缘计算系统建立充分的保证和防伪证书，并实现“网络云”的“端、侧、一”各方的去中心化认证。
协作：运营商网络原有架构，包括新的5G架构，采用分层集中、骨干网络互联的模式，不同边缘计算之间很难有效协作。节点，一方、一网、一云各方很难协同取证。 借助叠加在边缘计算节点上的区块链服务，打通不同边缘之间的“端、边、一网、一云”成为可能。
可共享：边缘计算节点为各种服务和第三方应用的运行提供计算、网络和存储资源。 在他们身上。 设备、数据和功能也可以作为共享资源公开给多个应用程序。 所有这些资源都可以通过边缘计算平台上托管的区块链应用程序统一交互并实现其全部价值。
结束
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内容介绍
本书基于5G时代边缘计算的影响和核心技术的介绍，本文分析了5G时代边缘计算可以应用的基本情况，包括云服务提供商和硬件设备制造商、中游运营商和边缘计算运营管理服务提供商、下游OTT制造商、智能终端和应用开发商（涵盖自主）。基于这些行业发展趋势，我们将详细讨论边缘计算在行业发展中的作用。行业真实进展及典型案例
作者简介
汽车互联网专委会主任委员吴东升5G产业技术联盟、粤港澳大湾区自动驾驶产业联盟副理事长，现任高新兴科技集团股份有限公司高级副总裁，拥有近20年B2B/B2G整合营销经验。以及在5G、车联网、物联网、大数据、人工智能、数字化转型和智慧城市方面的丰富经验。
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