移動(dòng)邊緣計(jì)算的系統(tǒng)架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)分析

董春利 王莉

摘? ?要：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的集中式云計(jì)算遇到了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，例如高延遲、低頻譜效率和非自適應(yīng)機(jī)器類型的通信。為了解決這些挑戰(zhàn)，新技術(shù)正在推動(dòng)將集中式云計(jì)算功能轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備。移動(dòng)邊緣計(jì)算被認(rèn)為是物聯(lián)網(wǎng)和任務(wù)關(guān)鍵型、垂直解決方案的關(guān)鍵推動(dòng)因素，被公認(rèn)為是一種關(guān)鍵的架構(gòu)概念和技術(shù)之一。文章討論分析了移動(dòng)邊緣計(jì)算的系統(tǒng)架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)。

關(guān)鍵詞：移動(dòng)邊緣計(jì)算;虛擬機(jī);計(jì)算卸載;VM遷移

移動(dòng)邊緣計(jì)算（Mobile Edge Computing，MEC）被歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)（European Telecommunications Standards Institute，ETSI）定義為一種新技術(shù)，在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)邊緣、無線接入網(wǎng)絡(luò)內(nèi)以及移動(dòng)用戶附近，提供IT服務(wù)環(huán)境和云計(jì)算能力[1]。ETSI發(fā)布了一份關(guān)于移動(dòng)邊緣計(jì)算的白皮書，移動(dòng)邊緣計(jì)算被認(rèn)為是一種重要的新興技術(shù)，成為下一代網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分。由于具有低延遲、近距離和高帶寬等先進(jìn)特性，以及實(shí)時(shí)洞察無線網(wǎng)絡(luò)信息和位置感知功能，移動(dòng)邊緣計(jì)算為多個(gè)行業(yè)（如消費(fèi)者、企業(yè)）提供了大量新的應(yīng)用和服務(wù)。特別地，MEC被認(rèn)為是智能城市中處理視頻流服務(wù)有前景的解決方案。

來自監(jiān)視設(shè)備的視頻流在MEC服務(wù)器上進(jìn)行本地處理和分析，從視頻流中提取有意義的數(shù)據(jù)?？梢詫⒂袃r(jià)值的數(shù)據(jù)傳輸?shù)綉?yīng)用服務(wù)器，以減少核心網(wǎng)絡(luò)流量。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（Augmented Reality，AR）移動(dòng)應(yīng)用在上行鏈路中的數(shù)據(jù)收集、邊緣計(jì)算和下行鏈路中的數(shù)據(jù)傳遞方面，具有固有的協(xié)作屬性。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)需要低延遲和高速率的數(shù)據(jù)處理，以便根據(jù)用戶的位置提供正確的信息。數(shù)據(jù)處理可以在本地MEC服務(wù)器上執(zhí)行，而不是在集中式服務(wù)器上執(zhí)行，以提供良好的用戶體驗(yàn)。物聯(lián)網(wǎng)在電信網(wǎng)絡(luò)上生成額外的消息，要求網(wǎng)關(guān)聚合消息并確保低延遲和安全性。引入利用MEC收集，分類和分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流的新架構(gòu)，MEC服務(wù)器負(fù)責(zé)管理各種協(xié)議、消息分發(fā)和分析處理。MEC環(huán)境創(chuàng)造了一個(gè)新的價(jià)值鏈和充滿活力的生態(tài)系統(tǒng)，從而為移動(dòng)運(yùn)營商、應(yīng)用和內(nèi)容提供商創(chuàng)造了新的機(jī)會(huì)。

1? ? ?MEC的系統(tǒng)架構(gòu)

ETSI描述的MEC參考架構(gòu)使MEC應(yīng)用程序能夠?qū)崿F(xiàn)為在MEC主機(jī)上運(yùn)行的純軟件實(shí)體[2]。移動(dòng)邊緣平臺(tái)提供運(yùn)行MEC應(yīng)用程序所需的基本環(huán)境和功能。MEC應(yīng)用程序在虛擬化基礎(chǔ)架構(gòu)之上作為虛擬機(jī)（Virtual Machine，VM）運(yùn)行，并且可以與移動(dòng)邊緣平臺(tái)交互以執(zhí)行與應(yīng)用程序的生命周期相關(guān)的某些支持過程。此外，虛擬化基礎(chǔ)設(shè)施包括一個(gè)執(zhí)行由移動(dòng)邊緣平臺(tái)接收的流量規(guī)則的數(shù)據(jù)平面，并路由在應(yīng)用本地網(wǎng)絡(luò)和外部網(wǎng)絡(luò)之間的流量。MEC主機(jī)級(jí)管理包括移動(dòng)邊緣平臺(tái)管理器和虛擬化基礎(chǔ)架構(gòu)管理器。前者管理應(yīng)用程序的生命周期以及應(yīng)用程序規(guī)則和要求，包括服務(wù)授權(quán)、流量規(guī)則、域名系統(tǒng)（Domain Name System，DNS）配置和解決沖突。后者負(fù)責(zé)分配、管理和發(fā)布虛擬化基礎(chǔ)架構(gòu)的可視化（計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)）資源。

操作支持系統(tǒng)通過生命周期管理代理商或運(yùn)營商的第三方客戶，通過面向客戶的服務(wù)門戶接收用戶應(yīng)用程序的請(qǐng)求，操作支持系統(tǒng)決定是否授予請(qǐng)求。授權(quán)請(qǐng)求將轉(zhuǎn)發(fā)給MEC協(xié)調(diào)器進(jìn)行下一步處理。MEC協(xié)調(diào)器是核心功能，因?yàn)樗鶕?jù)部署的MEC主機(jī)、可用資源、可用MEC服務(wù)和拓?fù)?，維護(hù)一個(gè)整體視圖。出于性能、成本、可擴(kuò)展性、運(yùn)營商首選部署的原因，MEC支持不同的部署方案[3]，例如在蜂窩宏基站演進(jìn)型Node B站點(diǎn)（Evolved Node B，eNodeB）、在3G無線網(wǎng)絡(luò)控制器（Radio Network Controller，RNC）站點(diǎn)、在多個(gè)無線電接入技術(shù)小區(qū)聚合站點(diǎn)，和聚合點(diǎn)（其也可以位于核心網(wǎng)絡(luò)的邊緣，例如在分布式數(shù)據(jù)中心中），探討了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問題，該討論決定了在可用站點(diǎn)中安裝MEC服務(wù)器的最佳位置，以便在安裝成本和服務(wù)質(zhì)量（Quality of Service，QoS）之間進(jìn)行權(quán)衡。

2? ? MEC的關(guān)鍵技術(shù)

MEC的關(guān)鍵技術(shù)包括計(jì)算卸載和移動(dòng)性管理。

計(jì)算卸載是一個(gè)將資源密集型計(jì)算從移動(dòng)設(shè)備遷移到資源豐富的附近基礎(chǔ)設(shè)施的過程[4]。雖然移動(dòng)設(shè)備受到計(jì)算能力、電池壽命和散熱的限制，但是通過將能量消耗的應(yīng)用程序計(jì)算卸載到MEC服務(wù)器，MEC可以在用戶設(shè)備（User Equipment，UE）上運(yùn)行新的復(fù)雜應(yīng)用程序。計(jì)算卸載的一個(gè)重要部分是決定是否卸載、是否適用全部或部分卸載、卸載什么以及如何卸載。卸載決策取決于根據(jù)3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分類的應(yīng)用程序模型。第1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)是應(yīng)用程序是否包含不能卸載的用戶等不可卸載部分（例如用戶輸入、攝像或需要在UEs處執(zhí)行的獲取位置）。第2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)是無法估計(jì)某些連續(xù)執(zhí)行應(yīng)用程序要處理的數(shù)據(jù)量。第3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)是要處理的各個(gè)部分的相互依賴性。通常，UE需要由代碼分析器、系統(tǒng)分析器和決策引擎組成，以管理卸載過程。代碼分析器負(fù)責(zé)根據(jù)應(yīng)用程序類型和分區(qū)的代碼數(shù)據(jù)來管理卸載內(nèi)容。系統(tǒng)分析器負(fù)責(zé)監(jiān)視多個(gè)參數(shù)，例如可用帶寬、要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)大小以及執(zhí)行代碼的能量。這些參數(shù)會(huì)影響何時(shí)卸載，決策引擎確定是否卸載。計(jì)算卸載決策算法已進(jìn)行了全面的研究和比較。大多數(shù)算法旨在最小化移動(dòng)設(shè)備處的能量消耗，同時(shí)，受到卸載的應(yīng)用程序可接受的執(zhí)行延遲或者找到這兩個(gè)度量之間的最佳權(quán)衡。數(shù)值結(jié)果表明，MEC可以通過異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的計(jì)算卸載來提高能效。針對(duì)多個(gè)移動(dòng)設(shè)備用戶之間的計(jì)算卸載決策問題，提出了一種博弈論方法。數(shù)值結(jié)果表明，該算法實(shí)現(xiàn)了優(yōu)異的計(jì)算卸載性能，并隨著用戶規(guī)模的增大而擴(kuò)展。研究了計(jì)算卸載的節(jié)能資源分配問題。此外，一些努力集中在無線電和計(jì)算資源的聯(lián)合優(yōu)化上，旨在最小化延遲和功率預(yù)算約束下的能量消耗。

當(dāng)UE執(zhí)行到另一個(gè)小區(qū)的切換時(shí)，重要的是保證服務(wù)連續(xù)性和QoS要求[5]。幾個(gè)MEC應(yīng)用程序期望在位置改變之后繼續(xù)為UE服務(wù)。如果UE將計(jì)算轉(zhuǎn)發(fā)到MEC，則需要啟動(dòng)VM遷移以提供服務(wù)的連續(xù)性。VM遷移是將VM從一臺(tái)物理機(jī)器移動(dòng)到另一臺(tái)物理機(jī)器，通常在數(shù)據(jù)中心內(nèi)。關(guān)鍵部分是確定VM遷移是否取決于服務(wù)類型和要求、內(nèi)容大小和用戶類型。需要注意的是，可以遷移具有嚴(yán)格QoS要求的正在進(jìn)行的視頻服務(wù)，并且始終將用于緊急警告機(jī)器類型通信服務(wù)的延遲敏感測(cè)量任務(wù)，遷移到最佳MEC服務(wù)器。一方面，必須做出決定，指示服務(wù)是否必須完全或部分遷移。同時(shí)，考慮VM遷移成本，包括VM遷移和回程資源消耗所需的時(shí)間，因?yàn)樾枰?jì)算節(jié)點(diǎn)之間的流量交換。另一方面，VM遷移的好處是減少服務(wù)延遲。同時(shí)，不必分配回程資源用于將計(jì)算結(jié)果傳輸回UE。提出了一種利潤最大化虛擬人物放置策略，以選擇性地將VM遷移其最佳位置，來優(yōu)化遷移增益和遷移成本之間的權(quán)衡。此外，探索了用于動(dòng)態(tài)VM放置，并根據(jù)預(yù)期用戶的移動(dòng)找到最合適的通信路徑預(yù)測(cè)技術(shù)。與現(xiàn)有技術(shù)方法相比，本文所提出的算法將卸載延遲減少了10%～66%。

3? ? 結(jié)語

MEC啟用一個(gè)開放的無線接入網(wǎng)絡(luò)，可以在網(wǎng)絡(luò)邊緣托管第三方創(chuàng)新應(yīng)用和內(nèi)容。MEC是云無線接入網(wǎng)（Cloud-Radio Access Network ，C-RAN）的補(bǔ)充。MEC的關(guān)鍵技術(shù)是計(jì)算卸載和移動(dòng)性管理，其部署方案與傳統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)兼容。然而，鑒于該領(lǐng)域的研究是相對(duì)初期的階段，仍有許多懸而未決的問題，需要從其關(guān)鍵技術(shù)和更先進(jìn)的解決方案的角度做進(jìn)一步研究。

[參考文獻(xiàn)]

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[3]MEC.Mobile edge computing technical requirements[Z].V111，2016.

[4]MACH P，BECVAR Z.Mobile edge computing：a survey on architecture and computation offloading[J].IEEE Communications Surveys and Tutorials，2017（99）：1.

[5]SECCI S，RAAD P，GALLARD P.et al.Linking virtual machine mobility to user mobility[J].IEEE Transactions on Network and Service Management，2016（13）：927-940.

Analysis on the system architecture and key technologies of the mobile edge computing

Dong Chunli1，2， Wang Li1

（1.School of Electronic Information Engineering， Nanjing Communications Institute of Technology， Nanjing 211188， China;

2.Shanghai Jian-Xi Information Technology Co.， Ltd.， Shanghai 200051， China）

Abstract：With the rapid development of mobile internet and internet of things applications， the traditional centralized cloud computing is encountering severe challenges， such as high latency， low spectral efficiency， and non-adaptive machine type of communication. Motivated to solve these challenges， new technology is driving shifts the function of centralized cloud computing to the edge devices of the network. The mobile edge computing is identified as a key enabler for IoT and mission-critical， vertical solutions， and is recognized as one of the key architectural concepts and technologies. This paper discusses the system architecture and key technologies of the mobile edge computing.

Key words：mobile edge computing; virtual machine; computing offload; VM migration