融合邊緣計算的新型科研云服務(wù)架構(gòu)

周旭 ，王浩宇,2 ，覃毅芳* ，程耀東

1. 中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心，北京100190

2. 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049

3. 中國科學(xué)院高能物理研究所，北京100049

引 言

隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展和普及，人類社會進入 “大數(shù)據(jù)”時代已經(jīng)成為全球共識?？茖W(xué)研究已進入復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)研究的深水區(qū)，小至原子運動、分子結(jié)構(gòu)、粒子運動，大至氣候變化、人類生命健康、天文觀測等等，科學(xué)研究在微觀世界和宇觀世界兩個層面深入發(fā)展，許多待解決的科學(xué)問題的規(guī)模和復(fù)雜性已經(jīng)遠遠超越一個學(xué)科、一個機構(gòu)甚至一個國家的能力，正逐步形成大科學(xué)研究格局并步入更深層次的復(fù)雜系統(tǒng)研究[1]。如平方公里陣射電望遠鏡（Square Kilometre Array, SKA）項目等重大科學(xué)計劃將產(chǎn)生巨量的數(shù)據(jù)，SKA 建成后每年將產(chǎn)生300-500PB 數(shù)據(jù)[2]，按照現(xiàn)有的信息基礎(chǔ)設(shè)施能力，以100Gbps 的網(wǎng)絡(luò)為例，理論上一天只能傳輸1PB數(shù)據(jù)，無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時傳輸與存儲，更無法對數(shù)據(jù)進行分析與處理。

2015年12月，習(xí)近平總書記在第二屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會上指出“加快全球網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，促進互聯(lián)互通”。李克強總理在政府工作報告中要求落實“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃，啟動實施《中國制造2025》[3]，促進大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)廣泛應(yīng)用?！秶窠?jīng)濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要》[4]也明確提出實施網(wǎng)絡(luò)強國戰(zhàn)略、創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略、國家安全戰(zhàn)略等十四大戰(zhàn)略。2016年8月，中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳印發(fā)《國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略綱要》，提出要“加快科研信息化”，要求“建設(shè)覆蓋全國、資源共享的科研信息化基礎(chǔ)設(shè)施，提升科研信息服務(wù)水平”。2016年12月，國務(wù)院印發(fā)《“十三五”國家信息化規(guī)劃》中明確提出建設(shè)基于云計算的國家科研信息化基礎(chǔ)設(shè)施，打造“中國科技云”。在《國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略綱要》中具體明確了“超算中心和云計算平臺等數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施”和“形成基于大數(shù)據(jù)的先進信息網(wǎng)絡(luò)支撐體系”。這些重大科技布局迫切需要構(gòu)建國際一流的、面向科學(xué)發(fā)現(xiàn)的新一代信息基礎(chǔ)設(shè)施。

針對現(xiàn)有信息化基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境往往與實際科學(xué)應(yīng)用過程脫節(jié)，存儲與計算分離現(xiàn)象十分常見，且無法適應(yīng)大數(shù)據(jù)、人工智能[5]時代的應(yīng)用需求，無論從計算能力還是從軟件實現(xiàn)方面都無法適應(yīng)海量科研數(shù)據(jù)帶來的沖擊，沒能充分發(fā)揮信息技術(shù)對現(xiàn)代科學(xué)研究的支持與促進作用。因此，面向大數(shù)據(jù)時代全球化的大科學(xué)研究，先進的覆蓋科學(xué)研究全鏈條的海量數(shù)據(jù)傳輸、分析與處理服務(wù)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)將成為解決大數(shù)據(jù)時代全球化的大科學(xué)研究的必然選擇。

目前，各國都將信息化基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)當(dāng)成通信領(lǐng)域最重要和最迫切的研究內(nèi)容。但是，現(xiàn)有的工作多重在對于未來網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)、概念、服務(wù)機制等全方面的研究，提出了諸多的設(shè)計思想，諸如不受兼容性限制的Clean-Slate 設(shè)計思想。但是，大部分研究成果尚不能直接應(yīng)用于現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)以支撐本文所提及的新型科研范式的需求。鑒于此，在針對如何設(shè)計網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)以滿足新型科研需求的研究工作中，作者及其團隊深入研究了融合邊緣計算技術(shù)的新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)技術(shù)。本文就融合邊緣計算的新型科研云服務(wù)架構(gòu)從背景、需求、方案設(shè)計等多個方面予以介紹，希望能夠為同行提供一定參考。

1 研究背景

1.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動的科研范式給網(wǎng)絡(luò)與計算帶來巨大挑戰(zhàn)

當(dāng)前，科學(xué)研究的國際領(lǐng)先地位日漸倚重于所占有的數(shù)字化科學(xué)數(shù)據(jù)的優(yōu)勢。因此，“數(shù)據(jù)驅(qū)動”也正逐步成為科學(xué)研究新范式?！皵?shù)據(jù)驅(qū)動”的科研范式，具體來說，是指將大量科學(xué)活動產(chǎn)出的分散和歷史數(shù)據(jù)，通過一定的方式統(tǒng)一匯聚到數(shù)據(jù)集中平臺，通過對數(shù)據(jù)進行清洗、過濾、建模、分析、挖掘，以及最后的可視化等等步驟，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可用知識，用以揭示數(shù)據(jù)背后的發(fā)展規(guī)律和趨勢，以所獲取的知識來引導(dǎo)科學(xué)研究的融合和創(chuàng)新?，F(xiàn)階段而言，科學(xué)研究都是面向全球的。因此，分散在全球的海量科研數(shù)據(jù)，只能通過互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進行有效的分發(fā)和流通。因此，全新的科研范式，對于現(xiàn)有的云計算數(shù)據(jù)中心在存儲、計算等方面提出了更高的需求；而對于網(wǎng)絡(luò)而言，其數(shù)據(jù)傳輸?shù)馁|(zhì)量也有較高的要求，如傳輸帶寬、傳輸時延、傳輸抖動等。而對于網(wǎng)絡(luò)邊緣而言，則依據(jù)數(shù)據(jù)處理需求，希望能夠在網(wǎng)絡(luò)邊緣對數(shù)據(jù)進行高效的處理，從而縮短數(shù)據(jù)處理時間。

但是，海量的科研數(shù)據(jù)如何通過網(wǎng)絡(luò)進行端到端高速率傳輸是個巨大的挑戰(zhàn)。這些數(shù)據(jù)傳輸既需要有基礎(chǔ)的物理高帶寬，也需要高性能的傳輸協(xié)議等技術(shù)來實現(xiàn)端到端的高速率傳輸。傳統(tǒng)的TCP[6]傳輸協(xié)議對高帶寬廣域海量數(shù)據(jù)傳輸?shù)男蚀嬖谇啡保y以適應(yīng)當(dāng)前高帶寬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中海量數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨?，比如?0Gbps 帶寬環(huán)境下?lián)砣翱诨謴?fù)時間長達46 小時，其傳輸控制機制和算法需要重新設(shè)計。另一方面，由于信號傳輸?shù)墓馑俨豢赏黄?，傳播延遲難以降低，如何實現(xiàn)端到端的低延遲傳輸也是個巨大的挑戰(zhàn)。

此外，隨著以5G[7]接入技術(shù)為代表的無線網(wǎng)絡(luò)發(fā)展和智能終端設(shè)備的快速普及，用戶和終端設(shè)備在網(wǎng)絡(luò)邊緣產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量已經(jīng)達到了澤字節(jié)（ZB）級別；而各種方興未艾的新應(yīng)用，如增強現(xiàn)實（Augmented Reality，AR）、虛擬現(xiàn)實（Virtual Reality，VR）、無人駕駛、超高清賽事視頻直播等等不斷涌現(xiàn)，對網(wǎng)絡(luò)延時、丟包、抖動和數(shù)據(jù)安全等也提出了更高的要求[8]。

針對這些問題，傳統(tǒng)的云計算服務(wù)模型在解決問題能力方面尚有很多缺陷，邊緣計算技術(shù)[9]應(yīng)運而生。邊緣計算能夠在網(wǎng)絡(luò)的邊緣提供輕量級的云計算和存儲能力。例如，通過邊緣緩存實現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享和就近傳輸，可顯著減小端到端傳輸延遲。通過研究高性能科學(xué)大數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議，結(jié)合邊緣計算技術(shù)，研發(fā)適合海量科學(xué)數(shù)據(jù)傳輸?shù)男滦驮品?wù)體系架構(gòu)，可從根本上解決科學(xué)大數(shù)據(jù)處理面臨的以上難題。

1.2 邊緣計算是信息技術(shù)發(fā)展的主流趨勢

在網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中，邊緣（Edge）節(jié)點通常是指距離用戶最近的端點設(shè)備。邊緣計算（Edge Computing）是指在靠近人、物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用融合存儲、計算、網(wǎng)絡(luò)接入、應(yīng)用核心能力為一體的開放平臺（或通用平臺），就近為使用者提供服務(wù)。邊緣計算節(jié)點盡力分流所經(jīng)過的流量到本地平臺，并在本地平臺中進行處理，以期減少網(wǎng)絡(luò)擁擠與延遲、縮短服務(wù)時間、提供大帶寬服務(wù)等[10-11]。在目前的研究中，虛擬化技術(shù)[12]、容器技術(shù)[13]、更強大的處理能力的人工智能芯片技術(shù)[14]、更快的存儲讀寫技術(shù)[15]，以及其它高級功能也都將被添加至更多的邊緣設(shè)備中。

目前，5G日臻成熟，并在全世界范圍內(nèi)即將全面實現(xiàn)部署。5G 網(wǎng)絡(luò)具有低時延、高帶寬、高可靠的通信要求。因此，邊緣計算技術(shù)也將成為5G 網(wǎng)絡(luò)部署的重要選擇。在5G 網(wǎng)絡(luò)中，不斷部署和擴展的邊緣計算環(huán)境，將為傳統(tǒng)集中式的云服務(wù)帶來更加穩(wěn)健的就近服務(wù)和通信技術(shù)支持。5G 不僅降低了端到端的延遲、增加了網(wǎng)絡(luò)接入帶寬，同時顯著增加了每平方公里內(nèi)的連網(wǎng)終端數(shù)量，為真正意義的“人與人”、“物與物”和“人與物”萬物互聯(lián)提供了可能。

思科[16]及IDC[17]分別估計，未來將有超過70%-75%的數(shù)據(jù)在邊緣得到處理，不進入云計算中心的數(shù)據(jù)。這將對未來的數(shù)據(jù)處理范式、網(wǎng)絡(luò)流量模型帶來根本性的改變（圖1-2）。

麥肯錫[18]也預(yù)計，到2025年，邊緣計算的價值將會提升至1750-2150 億美元（圖3）。

在巨大的市場預(yù)期之下，邊緣計算得到了技術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界的高度重視，各大龍頭公司、開源組織、標(biāo)準(zhǔn)化組織[19-20]都推出重量級的產(chǎn)品或計劃，造就了豐富的邊緣計算技術(shù)及產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境。

圖1 IEEE & Gartner 技術(shù)趨勢預(yù)測Fig.1 IEEE & Gartner technical trend forecast

圖2 邊緣計算流量預(yù)測Fig.2 Edge Computing traffic forecast

（1）各大公司推出的邊緣計算軟硬件產(chǎn)品計劃：AWS IoT Greengrass（亞馬遜）、Azure IOT Edge（微軟）、Link to Edge（阿里）、OpenEdge（百度）、Tencent Smart Edge Connector（騰訊）、Apple Edge Cache（蘋果）、Edge TPU（Google）、EdgeScale（NXP）等。

（2）全球運營商推出的邊緣計算平臺計劃：在 GSMA 的支持下，中國聯(lián)通、德國電信、EE、KDDI、Orange、新加坡電信、SK 電訊、西班牙電信和意大利電信等領(lǐng)先的運營商已開始聯(lián)合開發(fā)可互操作的電信邊緣云 (Telco Edge Cloud)，以使邊緣計算功能在電信網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施中得到廣泛應(yīng)用且易于獲取。

（3）各大開源組織推出的開源項目：KubeEdge（CNCF 基金會）、EdgeXFoundry（Linux 基金會）、Akraino EdgeStack（Linux 基金會）、Apache Edgent（Apache 基金會）、StarlingX（OpenStack 基金會）、CORD（ONF 基金會）等。

（4）推出邊緣計算標(biāo)準(zhǔn)項目的標(biāo)準(zhǔn)化組織：ETSI、3GPP、ISO/IEC、IIC、AII、OpenFog、CCSA、EEC、OEC 等。

1.3 邊緣計算是信息技術(shù)發(fā)展的主流趨勢

邊緣計算與云計算的結(jié)合，是數(shù)據(jù)密集型的科學(xué)計算處理架構(gòu)的發(fā)展趨勢。

高能物理是典型的數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學(xué)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用，一切活動都圍繞獲取與分析數(shù)據(jù)。交高亮度大型強子對撞機（High-Luminosity Large Hadron Collider，HL-LHC）等新型實驗的需求遠遠超過目前能夠提供的資源，必須要采用更為精細(xì)的計算模式和簡單的存儲模型。網(wǎng)格計算成功運行了近20年，目前正處于即將改變的關(guān)鍵時間點，機遇與挑戰(zhàn)并存。

歐洲核子中心（European Organization for Nuclear Research，CERN）提出未來高能物理數(shù)據(jù)處理平臺架構(gòu)“HEP DATA LAKE”是其中一種比較可行的解決方案，類似于邊緣云計算，能夠有效降低分布式數(shù)據(jù)管理的成本[21-22]。數(shù)據(jù)湖有一個單一的邏輯存儲單元（Storage Element，SE），具有足夠大的存儲容量和訪問性能。在數(shù)據(jù)湖之外的站點沒有持久的存儲，非實驗的私有數(shù)據(jù)直接到用戶所在的邊緣站點。統(tǒng)一視圖以及高效的存儲和傳輸是其中要解決的一些關(guān)鍵問題（圖4）。

圖3 邊緣計算產(chǎn)業(yè)價值[18]Fig.3 Industry value of edge computing [18]

2 科學(xué)計算場景下對邊緣計算的需求

中國科技云目前是“集中式云+固網(wǎng)有線接入”模式，為科研用戶提供了強大的計算存儲能力和優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)接入條件，較好的滿足了目前階段的科研用戶需求。但是，隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動科研范式的發(fā)展，未來需要處理的數(shù)據(jù)量越來越大、效率要求越來越高，需要連接的科研設(shè)備類型與數(shù)量越來越多，而遠程控制、無人科考、AR/VR 等新型科研手段也將不斷涌現(xiàn)。這些都對科技云的網(wǎng)絡(luò)接入、數(shù)據(jù)傳輸、計算存儲能力等提出了更高的要求。現(xiàn)有云服務(wù)架構(gòu)面臨新的挑戰(zhàn)，需要與時俱進演進發(fā)展。

對中國科技云來說，科研應(yīng)用從以下方面對邊緣計算提出了新的需求：

（1）數(shù)據(jù)高效處理的需求

圖4 高能物理數(shù)據(jù)湖Fig.4 HEP Data Lake

對于科研人員來說，關(guān)注的是以最低成本、最高效率完成科研數(shù)據(jù)的處理，而并不關(guān)心數(shù)據(jù)處理的任務(wù)在哪里完成。集中云模式下，數(shù)據(jù)處理的效率受限于網(wǎng)絡(luò)帶寬及集中云的處理能力。如果采用云網(wǎng)邊協(xié)同的架構(gòu)，數(shù)據(jù)可以分布到集中云及多個資源空閑的邊緣云進行處理，帶寬也不會受限于單一的傳輸鏈路，數(shù)據(jù)處理效率將大大提升。

（2）數(shù)據(jù)高效傳輸?shù)男枨?/p>

傳統(tǒng)云服務(wù)模式下，科研數(shù)據(jù)的傳輸多采用標(biāo)準(zhǔn)的傳輸協(xié)議，基于默認(rèn)路由進行傳輸，無法按照科研數(shù)據(jù)的獨特需求進行優(yōu)化。在邊緣云的模式下，可以采用NFV 的模式，在邊緣節(jié)點上增加傳輸優(yōu)化模塊，根據(jù)科研數(shù)據(jù)的特性和科研應(yīng)用需求，采用專有協(xié)議、優(yōu)化路由的方式進行優(yōu)化傳輸，并可以適應(yīng)各類非開放系統(tǒng)的特殊終端。

（3）網(wǎng)絡(luò)接入多樣化的需求

未來科研活動隨時隨地進行，對無線接入需求會越來越大。越來越多科學(xué)裝置和傳感設(shè)備，需要傳輸數(shù)據(jù)。5G 既有WiFi 無線接入的便利性，在穩(wěn)定性和時延方面又遠勝WiFi 技術(shù)，接入速率上達到甚至超過普通光纖。利用邊緣計算技術(shù)，整合5G 接入作為科研網(wǎng)絡(luò)的有效補充，是未來科研活動的必然需求。

（4）云服務(wù)體驗提升的需求

在集中式的云服務(wù)架構(gòu)下，各種科研增值服務(wù)（云存儲、云辦公、云會議等）都部署在云端，距離用戶較遠，受網(wǎng)絡(luò)帶寬、時延、抖動等因素限制，應(yīng)用體驗容易受到影響。在邊緣云環(huán)境下，可以按照用戶訪問熱度，將部分熱點內(nèi)容、數(shù)據(jù)以及經(jīng)常訪問的服務(wù)，下沉到用戶本地，可以大大提升用戶訪問體驗，并降低網(wǎng)絡(luò)帶寬需求。

3 融合邊緣計算的新型科技云服務(wù)架構(gòu)

3.1 系統(tǒng)架構(gòu)

基于計算存儲網(wǎng)絡(luò)融合路線，整合5G、邊緣計算、人工智能、網(wǎng)絡(luò)虛擬化等前沿技術(shù)，形成異構(gòu)融合、云邊協(xié)同的智能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。根據(jù)研究院所、大科學(xué)裝置、野外臺站、大學(xué)園區(qū)等不同科研場景的應(yīng)用需求，將網(wǎng)絡(luò)能力與應(yīng)用服務(wù)能力下沉到科研現(xiàn)場，為科研用戶提供現(xiàn)場級、智能化的科研信息服務(wù)能力，提升數(shù)據(jù)傳輸處理效率，提升云服務(wù)應(yīng)用體驗，支撐各類新型科研手段（圖5）。

圖5 云網(wǎng)邊協(xié)同的科技云系統(tǒng)架構(gòu)Fig.5 Cloud edge network collaboration scientific cloud system architecture

3.2 功能架構(gòu)

云網(wǎng)邊協(xié)同的科技云功能架構(gòu)如圖6 所示?；凇爸悄芙尤肱c邊緣計算”與“SDN 高速網(wǎng)絡(luò)”，實現(xiàn)多樣化接入資源與高速廣域傳輸資源的一體化管理，為科研用戶提供端到端的柔性網(wǎng)絡(luò)服務(wù)；基于超融合計算及大數(shù)據(jù)存儲管理技術(shù)，有效整合邊緣計算、云計算、超級計算、智能計算、分布式存儲等全局計算與存儲資源，為科研用戶提供高通量計算、可靠存儲與可視化交互服務(wù)；基于“智能管控與運行服務(wù)”，實現(xiàn)全局計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)資源的智能調(diào)度管理，打通科學(xué)數(shù)據(jù)“采集、匯聚、傳輸、處理、交互”全流程，為重大科技創(chuàng)新活動提供新型“云網(wǎng)一體”智能服務(wù)。

4 典型應(yīng)用場景與服務(wù)能力

4.1 傳輸優(yōu)化

利用邊緣計算網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化技術(shù)，針對不同類型的用戶及應(yīng)用場景，提供靈活的流量接入方式與精細(xì)化的流量管理能力。

在科技網(wǎng)及互聯(lián)網(wǎng)上部署云轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點，通過節(jié)點間的虛擬組網(wǎng)，在物理網(wǎng)絡(luò)之上，構(gòu)建面向不同應(yīng)用的虛擬加速專網(wǎng)。

邊緣云與云端轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點之間形成虛擬加速網(wǎng)，采用動態(tài)路由及優(yōu)化傳輸協(xié)議，對特定的科學(xué)數(shù)據(jù)流量進行端到端傳輸優(yōu)化，建設(shè)覆蓋多場景、全終端的網(wǎng)絡(luò)加速服務(wù)能力，并支持通過云服務(wù)的形式將加速服務(wù)開放給用戶實現(xiàn)自助管理。

（1）針對科學(xué)園區(qū)、大科學(xué)裝置，采用邊緣云的方式實現(xiàn)接入管理及傳輸加速

在園區(qū)網(wǎng)絡(luò)出口處，部署SDN 交換機及邊緣云節(jié)點，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)能力下沉到邊緣。在邊緣云上，以虛擬化形式加載虛擬智能邊緣網(wǎng)關(guān)（vCPE）功能，對流量進行統(tǒng)一管理，精確控制特定應(yīng)用流量引入加速虛擬專網(wǎng)，采用優(yōu)化傳輸協(xié)議及動態(tài)優(yōu)化路由，提供端到端加速服務(wù)。

（2）針對小規(guī)?？蒲袌F隊、野外臺站，采用邊緣智能網(wǎng)關(guān)的方式接入實現(xiàn)加速

邊緣智能網(wǎng)關(guān)支持WiFi、光纖、以太網(wǎng)等多種不同的接入方式，可擴展支持5G、eMTC、NB-IoT及LoRa 等接入方式，實現(xiàn)對各種物聯(lián)網(wǎng)傳感器的接入與傳輸優(yōu)化（圖7）。

4.2 虛擬組網(wǎng)

圖8 基于邊緣計算的虛擬組網(wǎng)Fig.8 Virtual networking based on edge computing

針對重大聯(lián)合項目組、大科學(xué)裝置等需要專有網(wǎng)絡(luò)保障的科研應(yīng)用，可在邊緣云上動態(tài)部署虛擬接入網(wǎng)關(guān)，與科技網(wǎng)上的云轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點一起，組成虛擬網(wǎng)絡(luò)，在物理網(wǎng)絡(luò)之上，構(gòu)建面向不同科研應(yīng)用的虛擬專網(wǎng)（圖8）。

采用了邊緣云虛擬化技術(shù)，無需在用戶側(cè)部署設(shè)備，以及在骨干網(wǎng)上部署物理路由器，可實現(xiàn)零接觸式的虛擬網(wǎng)絡(luò)搭建，并可以按需動態(tài)構(gòu)建及撤銷。

4.3 5G 融合接入

圖9 基于邊緣計算的5G 融合接入Fig.9 Converged Access Network based on edge computing

現(xiàn)有科研園區(qū)內(nèi)網(wǎng)與運營商移動網(wǎng)絡(luò)相互隔離，科研園區(qū)中用戶終端產(chǎn)生的4G 流量全部直接進入運營商網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)安全性、流量成本等方面均存在問題，導(dǎo)致科研活動無法直接使用移動網(wǎng)絡(luò)的接入能力。

在5G 規(guī)范中，移動邊緣計算技術(shù)支持流量的本地分流。通過打通園區(qū)5G 基站與邊緣云之間的接口，可以將園區(qū)內(nèi)產(chǎn)生的特定5G 流量分流到本地的邊緣云，實現(xiàn)流量的內(nèi)網(wǎng)化（圖9）。

5G 網(wǎng)絡(luò)可支持10Gbps 的接入速率、每平方公里100 萬的連接能力、1ms 的時延，在穩(wěn)定性和接入能力上相比WiFi 有很大優(yōu)勢，傳輸速度媲美光纖。通過邊緣計算本地分流的方式，可以將5G 能力很好的融入到未來的科研網(wǎng)絡(luò)中，解決現(xiàn)有園區(qū)網(wǎng)絡(luò)在部分應(yīng)用場景中的網(wǎng)絡(luò)能力不足問題。

4.4 邊云協(xié)同算力網(wǎng)絡(luò)

通過虛擬組網(wǎng)技術(shù)，將分布在不同位置的邊緣云以及集中云連接起來，實現(xiàn)全網(wǎng)計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)資源的統(tǒng)一調(diào)配，形成算力網(wǎng)絡(luò)。

在邊網(wǎng)云協(xié)同模式下，根據(jù)不同的計算模型，數(shù)據(jù)處理程序可以進行分布式拆分，使之支持并行化處理?？茖W(xué)裝置的數(shù)據(jù)產(chǎn)生后，在臨近邊緣云進行數(shù)據(jù)的前置處理及任務(wù)分塊，在算力網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)一調(diào)度下，將需要處理的數(shù)據(jù)及對應(yīng)的處理程序，分發(fā)到集中云及資源空閑的多個邊緣云上，進行并行分布式計算。在此模式之下，數(shù)據(jù)分析的效率以及網(wǎng)絡(luò)帶寬的利用率都將大大提升（圖10）。

圖10 邊云協(xié)同算力網(wǎng)絡(luò)Fig.10 edge cloud collaborative computing first network

4.5 邊緣云科研應(yīng)用服務(wù)

現(xiàn)有科技云上有大量面向科研用戶的云服務(wù)，科技云用戶通過中國科技網(wǎng)進行訪問，在長途鏈路環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)帶寬、時延、抖動等因素有可能會導(dǎo)致服務(wù)質(zhì)量不穩(wěn)定。

邊緣云提供了一個更加靠近用戶的虛擬化的服務(wù)運行環(huán)境，通過虛擬化方式（虛擬機或容器）將云端服務(wù)封裝后，可以根據(jù)具體應(yīng)用場景的需求，預(yù)先或動態(tài)地將服務(wù)下沉到邊緣云上，靠近用戶提供更高質(zhì)量的服務(wù)。

同時，在邊緣側(cè)，整合5G 等豐富的接入手段，用戶可以方便地使用各種終端，隨時隨地高效訪問科技云服務(wù)，開展科研工作。

可以提供以下及其他更加豐富的邊緣云科研應(yīng)用服務(wù)，如圖11 所示：

（1）AR/VR：在后端超算平臺完成海量數(shù)據(jù)處理，在邊緣前端完成圖像渲染和交互，云邊協(xié)同實現(xiàn)高質(zhì)量的科研可視化交互。

（2）無線辦公：利用邊緣云實現(xiàn)智能設(shè)備管理（如云打印、云投影等），開展無線辦公

（3）無人科考：利用5G 低時延特點，基于邊緣云實現(xiàn)無人機、機械臂等遠程操控，開展特殊環(huán)境下的無人科考。

（4）視頻會議：利用邊緣云實現(xiàn)虛擬化視頻會議MCU 功能，配合視頻傳輸優(yōu)化服務(wù)，實現(xiàn)高質(zhì)量、可動態(tài)擴展的云化的視頻會議服務(wù)。

（5）存儲同步：根據(jù)用戶訪問趨勢，集中云存儲中的熱點數(shù)據(jù)緩存在邊緣并自動同步，提升數(shù)據(jù)訪問速度。

圖11 邊緣云科研應(yīng)用服務(wù)Fig.11 edge cloud scientific research application service

5 總結(jié)

“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的科研范式對現(xiàn)有的計算模型提出了更高的要求，而傳統(tǒng)的云服務(wù)無法滿足數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研范式的發(fā)展。邊緣計算與云計算的結(jié)合，是數(shù)據(jù)密集型科學(xué)計算處理架構(gòu)的發(fā)展趨勢。本文重點分析了數(shù)據(jù)驅(qū)動的科研范式給網(wǎng)絡(luò)與計算帶來的挑戰(zhàn)，以及科學(xué)計算場景下對邊緣計算的具體需求，并在此基礎(chǔ)上，給出一種融合邊緣計算的新型科研云服務(wù)架構(gòu)，同時闡述該架構(gòu)的基本功能，并給出其適用的相關(guān)典型應(yīng)用場景與服務(wù)能力。

下一步的研究重點工作包含以下幾個方面：（1）融合邊緣計算的云服務(wù)架構(gòu)詳細(xì)設(shè)計與實現(xiàn)；（2）基于邊緣計算的傳輸優(yōu)化技術(shù)研究與實現(xiàn)；（3）基于邊緣計算的虛擬組網(wǎng)技術(shù)研究與實現(xiàn)；（3）5G 融合的多網(wǎng)絡(luò)接入技術(shù)研究與實現(xiàn)；（4）邊云協(xié)同的算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究與實現(xiàn)；（5）融合邊緣計算的創(chuàng)新科研應(yīng)用和服務(wù)。

利益沖突聲明

所有作者聲明不存在利益沖突關(guān)系。