基于邊緣計算的5G業(yè)務(wù)

熊小敏

（中國電信集團，北京 100010）

0 引言

5G具有高速、低延遲和大連接的特點，是實現(xiàn)萬物互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)新基建基礎(chǔ)設(shè)施，也將加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，為各行各業(yè)的發(fā)展帶來新的動力。為滿足流量、時延、安全等垂直行業(yè)應(yīng)用場景的業(yè)務(wù)需求，5G將計算/存儲能力和業(yè)務(wù)服務(wù)能力遷移到網(wǎng)絡(luò)邊緣，實現(xiàn)應(yīng)用、服務(wù)、內(nèi)容的快速本地化、近距離轉(zhuǎn)化和分布式部署，這就是5G采用的關(guān)鍵技術(shù)之一——邊緣計算。典型的邊緣計算業(yè)務(wù)場景與邊緣計算的四個主要特征密切相關(guān)，包括本地卸載、本地計算、邊云協(xié)同和能力開放。5G作為賦能產(chǎn)業(yè)的核心能力，正在與云計算、人工智能、XR等新興數(shù)字技術(shù)融合。邊緣計算技術(shù)在提供智慧城市、智慧生產(chǎn)、智慧生活等應(yīng)用場景解決方案，提升用戶使用體驗的同時，也將帶來業(yè)務(wù)模式的顛覆性創(chuàng)新。

1 邊緣計算通用業(yè)務(wù)架構(gòu)，三種落地形態(tài)及邊云協(xié)同關(guān)系

參考ETSI的邊緣計算通用業(yè)務(wù)架構(gòu)，邊緣計算系統(tǒng)位于無線網(wǎng)和核心網(wǎng)之間，由邊緣云和邊緣計算服務(wù)器構(gòu)成。其中，邊緣計算服務(wù)器負責對邊緣云相關(guān)設(shè)施進行管理，而邊緣云既可以提供本地化的公有云服務(wù)，也可連接企業(yè)云實現(xiàn)混合云。同時，邊緣計算系統(tǒng)提供基于云的虛擬化環(huán)境，支持部署運行第三方應(yīng)用。根據(jù)邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（ECC）發(fā)布的邊緣計算2.0定義：邊緣計算本質(zhì)是云計算在數(shù)據(jù)中心之外的匯聚節(jié)點的延伸，主要包括云邊緣、邊緣云和邊緣網(wǎng)關(guān)三類落地形態(tài)；以“邊云協(xié)同”和“邊緣智能”為核心能力發(fā)展方向；軟件平臺需要考慮云架構(gòu)及相關(guān)云技術(shù)，提供端到端實時、協(xié)同式智能等能力；硬件平臺需要考慮異構(gòu)計算能力。可以看到邊緣計算其實由邊緣網(wǎng)關(guān)、邊緣云、云邊緣三種落地形態(tài)組成[1]。三者之間關(guān)系如圖1所示。

圖1 邊緣網(wǎng)關(guān)、邊緣云、云邊緣

（1）邊緣網(wǎng)關(guān)：云化形態(tài)的網(wǎng)關(guān)邊緣計算，以云化技術(shù)重構(gòu)嵌入式網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)，在邊緣側(cè)提供接口及協(xié)議轉(zhuǎn)換、邊緣計算等能力，部署在云端的控制器提供節(jié)點資源調(diào)度、應(yīng)用管理與業(yè)務(wù)編排等能力。

（2）邊緣云：邊緣云形態(tài)的邊緣計算，是在邊緣側(cè)構(gòu)建中小規(guī)模云服務(wù)能力，服務(wù)能力主要由邊緣云提供，集中式數(shù)據(jù)中心側(cè)主要提供邊緣云的管理調(diào)度能力，如多接入邊緣計算（MEC）、CDN等屬于此類。

（3）云邊緣：云邊緣形態(tài)的邊緣計算，是云服務(wù)在邊緣側(cè)的延伸，邏輯上仍是云服務(wù)，主要的能力提供依賴于云服務(wù)或需要與云服務(wù)緊密協(xié)同，如視頻智能接入解決方案就屬于此類。

2 邊緣計算典型應(yīng)用場景方案

典型的邊緣計算業(yè)務(wù)場景與邊緣計算的四大特征密切相關(guān)（本地分流、本地計算、邊云協(xié)同和能力開放），通過將計算、存儲與業(yè)務(wù)服務(wù)能力向邊緣下沉遷移，使應(yīng)用、服務(wù)和內(nèi)容可以實現(xiàn)本地化、近距離和分布式部署，在一定程度解決5G三大應(yīng)用場景的業(yè)務(wù)需求。同時，邊緣計算通過對移動網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的感知分析，以能力開放的形式開放給第三方應(yīng)用，一方面提升新業(yè)務(wù)開發(fā)速度及便捷部署能力，另一方面也提升網(wǎng)絡(luò)智能化水平。邊緣計算在政府、企業(yè)、家庭、公眾客戶的眾多使用場景如下。

2.1 企業(yè)移動虛擬專網(wǎng)

基于MEC構(gòu)建企業(yè)移動虛擬專網(wǎng)（如圖2所示），是具有運營商特色并且當前已有商用案例的MEC邊緣計算典型應(yīng)用。適用于無線干擾較多（Wi-Fi建設(shè)及覆蓋）、有移動實時互聯(lián)需求的大型工廠、園區(qū)等企業(yè)客戶。結(jié)合基站補強+室分增強以及部署MEC提供本地分流，滿足客戶安全、實時的移動上網(wǎng)需求。優(yōu)勢包括：充分利用運營商頻段和基礎(chǔ)設(shè)施，基站/室分按企業(yè)客戶需求增強覆蓋和容量，普通終端無須專網(wǎng)終端即可接入，實際仍然是運營商網(wǎng)絡(luò)，企業(yè)無須維護。適用場景包括：基于企業(yè)APN實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)隔離及用戶訪問管理，通過用戶號碼/IMSI實現(xiàn)用戶訪問管理，基于訪問企業(yè)服務(wù)器地址實現(xiàn)本地分流。

圖2 企業(yè)移動虛擬專網(wǎng)

2.2 CND業(yè)務(wù)

CDN（Content Delivery Network）內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)是構(gòu)建在網(wǎng)絡(luò)之上的內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)，依靠部署在各地的邊緣服務(wù)器，通過中心平臺的調(diào)度以及負載均衡、內(nèi)容分發(fā)策略等，使用戶就近、快速地獲取所需內(nèi)容，降低網(wǎng)絡(luò)擁塞。CDN關(guān)鍵技術(shù)主要有內(nèi)容存儲和分發(fā)技術(shù)?；驹硎菑V泛采用各種緩存服務(wù)，將這些緩存服務(wù)分布到用戶訪問相對集中的地區(qū)或網(wǎng)絡(luò)中，在用戶訪問相關(guān)內(nèi)容時，利用全局負載技術(shù)將用戶的訪問指向距離最近的工作正常的緩存服務(wù)上，由緩存服務(wù)直接響應(yīng)用戶請求[2]。

CDN緩存節(jié)點下沉到網(wǎng)絡(luò)邊緣DC（如圖3所示），可以降低網(wǎng)絡(luò)回傳成本及中心節(jié)點壓力，以及降低時延，提升用戶體驗。目前，固網(wǎng)CDN普遍下沉到各城域核心，隨著大視頻業(yè)務(wù)發(fā)展，有進一步下沉需求。同時當前移動網(wǎng)流量普遍需要通過移動核心網(wǎng)省中心出口到IDC，相對時延較大，有下沉需求。當然并非越下沉越好，下沉增加邊緣節(jié)點成本，需要綜合分析體驗、成本、收益。

圖3 邊緣云助力CDN加速

2.3 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

智能時代的工業(yè)制造業(yè)通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、OICT融合等實現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲、分析，以實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的品質(zhì)、能耗、維護等的優(yōu)化，提升整體效率。工廠智能在邊緣實現(xiàn)，通過邊緣云或邊緣網(wǎng)關(guān)即可進行本地決策，實時響應(yīng)，同時敏感數(shù)據(jù)本地邊緣存儲，滿足數(shù)據(jù)安全治理需求（如圖4所示）。以工業(yè)制造中智能化機器視覺質(zhì)檢為例，基于生產(chǎn)線上攝像頭拍攝的產(chǎn)品圖像實時分析，對產(chǎn)品缺陷檢測并實時調(diào)整控制機械臂等生成參數(shù)，提高質(zhì)檢效率和生產(chǎn)優(yōu)品率。在上述例子中，邊緣計算與云計算協(xié)同：中心云負責需要大量算力的AI模型訓(xùn)練，工廠邊緣側(cè)對訓(xùn)練后的AI模型執(zhí)行本地推理，現(xiàn)場數(shù)據(jù)無須都上中心云，提升計算處理效率。

圖4 智能工業(yè)制造云邊協(xié)同

2.4 數(shù)字治理-社會治理之公共安全應(yīng)用場景中的實時數(shù)據(jù)處理

公共安全從治安管理、城市管理、交通管理、應(yīng)急消防、事故預(yù)警、安全生產(chǎn)等方方面面影響著人民群眾的生活。

近些年隨著各城市社會治安綜合治理業(yè)務(wù)和雪亮工程業(yè)務(wù)的上馬建設(shè)，大量視頻攝像頭被安裝到城市的各個角落，使得視頻監(jiān)控總量暴增。得益于這些業(yè)務(wù)的建設(shè)，對預(yù)防犯罪起到威懾和警示作用，對事后追蹤線索及安檢偵破也可提供證據(jù)幫助，同時為交通管理疏導(dǎo)、事故責任排查以及為各類人員密集場所提供人流量監(jiān)控預(yù)警、走失人員查找等提供有效幫助。上述城市雖然部署了大量網(wǎng)絡(luò)攝像機，但大部分攝像機不具備視頻處理、分析和預(yù)計算能力，仍需將視頻數(shù)據(jù)統(tǒng)一傳輸至中心平臺進行分析處理，或很大一部分系統(tǒng)仍需使用人工識別的方法進行檢查和比對，此類系統(tǒng)帶來的是人工處理工作量巨大，同時對于中心平臺系統(tǒng)處理負荷壓力巨大，各路視屏上送帶寬要求也很高?；?G的邊緣計算視頻有用性檢測系統(tǒng)可以對攝像機前方或視頻源附近的視頻內(nèi)容進行預(yù)判斷和處理，不僅可以檢測攝像機故障，還可以根據(jù)內(nèi)容動態(tài)預(yù)處理內(nèi)容錯誤和視頻質(zhì)量，后續(xù)往中心平臺上送預(yù)處理后的格式化數(shù)據(jù)，既節(jié)省帶寬，也可降低中心平臺處理負荷，提升處理速度。

總體來講，視頻安防行業(yè)正在向著高清化、智能化、普及化發(fā)展，對網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲均提出更高要求，傳統(tǒng)的云+端架構(gòu)難以高效支持大規(guī)模的安防智能化發(fā)展。攝像頭智能化、云端智能化是當前視頻安防智能化的主要方式，攝像頭智能化存在改造成本高、難以算法升級和管理的問題，云端智能化存在網(wǎng)絡(luò)傳輸成本高、中心計算壓力大的問題；目前的發(fā)展演進趨勢是智能在端+邊緣+云更合理的分布，達到性能、成本、運維的最優(yōu)。諸如人臉識別、人流統(tǒng)計、險情識別、行為分析等（如圖5所示）從云端下沉至邊緣計算平臺并提供邊緣存儲，提升識別速率，降低攝像頭智能化要求和中心集中化的大規(guī)模分析處理要求，結(jié)構(gòu)化后的視頻上傳至中心存儲，節(jié)省回傳帶寬。

圖5 視頻安防業(yè)務(wù)

2.5 數(shù)字治理-交通治理之智能網(wǎng)聯(lián)車和自動駕駛

隨著機器視覺、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、5G等與汽車產(chǎn)業(yè)的深度融合，電動汽車、智能網(wǎng)聯(lián)車等新產(chǎn)品不斷被推出，也催生出了一系列新的應(yīng)用場景，例如自動駕駛、車聯(lián)網(wǎng)以及智能交通。V2X（Vehicle to X）普遍被認為是未來智能交通運輸系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，C-V2X （Cellular Vehicle-to-Everything）是特指無線蜂窩網(wǎng)絡(luò)為車輛提供的通信服務(wù)，MEC助力自動駕駛從單車智能向真正的全路網(wǎng)智能駕駛演進。當前以百度等為代表的無人車以毫米波雷達/激光雷達等單車感知分析為主，業(yè)界發(fā)展趨勢是向支持V2X的車網(wǎng)協(xié)同智能發(fā)展演進。單車本身除成本高外，有很大的環(huán)境感知瓶頸，這也是現(xiàn)階段自動駕駛雖然陸續(xù)在港口、礦區(qū)、物流園區(qū)、高速公路等封閉和半封閉場景落地，但是在城市場景卻實現(xiàn)困難的原因。分析相關(guān)原因主要有兩個方面影響：一是道路開放，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，機非混行，密度大，行為差異顯著，對環(huán)境感知的要求更高；二是自動駕駛車載核心傳感器感知距離有限，且為視距的類人感知，無法滿足超遠距離以及交叉口、遮擋區(qū)等非視距環(huán)境的感知需求（如圖6所示）。而利用路口高清攝像頭、V2X路邊單元等多種傳感器實時回傳到MEC，MEC實時分析處理，分析處理結(jié)果通過V2X通信實時共享給路口的車輛和道路單元，可最大限度消除危險隱患?；谶呍茀f(xié)同的典型的車路協(xié)同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖7所示。

圖6 自動駕駛車載核心傳感器感知無法滿足的情況

圖7 基于邊云協(xié)同的典型的車路協(xié)同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

2.6 智慧城市

根據(jù)IBM“智慧城市”的定義：利用信息通信技術(shù)感知、分析和整合城市運營平臺的各種關(guān)鍵信息，包括民生、環(huán)保、公共安全、城市服務(wù)、工業(yè)和商業(yè)活動等。智能響應(yīng)城市的各種需求，本質(zhì)是利用先進的信息技術(shù)，實現(xiàn)城市的智能化管理和運營，從而為城市人民創(chuàng)造更美好的生活，促進城市的和諧可持續(xù)發(fā)展[3]。智慧城市應(yīng)用涉及的方方面面數(shù)據(jù)具有來源多樣、系統(tǒng)異構(gòu)等特點，同時對隱私和安全也提出了很高的要求，結(jié)合邊緣結(jié)算的特點，應(yīng)用邊緣計算模型，將數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)邊緣處理是一個很好的解決方案。

邊緣計算在智慧城市中有豐富的應(yīng)用場景?？偟膩碚f，智慧城市涉及的單元包含城市單元、社區(qū)單元、小區(qū)單元、家庭單元等多個層次。每一單元層次都有對應(yīng)的應(yīng)用和服務(wù)，比如家庭單元涉及有智能安防、智能家居、智慧家庭娛樂系統(tǒng)、環(huán)境監(jiān)控等；小區(qū)單元有物業(yè)服務(wù)、車輛管理、人員管理、視頻監(jiān)控、樓宇門禁等；社區(qū)單元有社區(qū)政務(wù)、社區(qū)服務(wù)、社區(qū)醫(yī)療、社區(qū)商場、社區(qū)培訓(xùn)等；城市有智能交通、智能物流、市政服務(wù)、智能電網(wǎng)、醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)等。智慧化智能化服務(wù)可以提供檢測空氣質(zhì)量、光照強度、噪音水平等環(huán)境數(shù)據(jù)；可以收集電梯載客人數(shù)、運行時間、統(tǒng)計分析優(yōu)化電梯運營、排查故障等；可以幫助物業(yè)運營管理車位，幫助業(yè)主及司機獲知停車位信息，合理調(diào)度可緩解高峰期停車難；可以幫助建筑實現(xiàn)智能化、人性化、低碳化運行；可以幫助高效管理電網(wǎng)、供熱管網(wǎng)、燃氣管網(wǎng)等運行，實現(xiàn)能源統(tǒng)一管理等。邊緣計算將在智能城市的各個單元層次之間提供分層管理和服務(wù)功能，相互協(xié)調(diào)發(fā)展。未來基于邊云協(xié)同的數(shù)字孿生底座疊加海量IoT鮮活數(shù)據(jù)將為使得城市應(yīng)用更加智慧（如圖8所示）。

圖8 天翼云承載國產(chǎn)化數(shù)字BIM/CIM軟件映射海量物聯(lián)感知實現(xiàn)智慧孿生應(yīng)用

2.7 VR/AR

虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）技術(shù)的發(fā)展改變了客戶與虛幻世界的交互技術(shù)，典型性行業(yè)應(yīng)用如圖9所示。為確?？蛻趔w驗，VR/AR的照片3D渲染必須具備較強的實用性。研究表明，將VR/AR的計算任務(wù)卸載到邊緣服務(wù)器或移動終端設(shè)備，可以降低處理時延。在邊緣服務(wù)器上布署支持多客戶的VR程序服務(wù)框架，將VR圖像3D渲染卸載到邊緣服務(wù)器，并試著復(fù)用客戶以前的VR圖像幀，以降低邊緣服務(wù)器的估算和通信壓力。

圖9 VR/AR的典型應(yīng)用

目前VR仍處于早期發(fā)展階段，對終端/頭盔的計算力、網(wǎng)絡(luò)帶寬和時延均有較高要求，包括減少VR眩暈感的20毫秒MTP（Motion To Photons）體驗要求極低的網(wǎng)絡(luò)時延，導(dǎo)致VR實時互動類業(yè)務(wù)如VR多人游戲難以提供（目前VR游戲以單機離線版為主），而邊緣云提供低時延保障以及VR渲染等計算處理，促進低時延的實時互動類VR業(yè)務(wù)體驗，并降低VR終端計算成本，有利于VR業(yè)務(wù)的豐富及推廣。

目前的AR以終端本地渲染和圖像識別為主+云端識別為輔，隨著AR的發(fā)展，采用基于視覺定位導(dǎo)航處理等技術(shù)的AR服務(wù)對帶寬和時延有進一步的需求，包括邊緣云提供AR識別、內(nèi)容本地緩存及計算處理能力，相比原有云端處理，可降低業(yè)務(wù)時延，提升用戶體驗。

2.8 智能家居

智能家居系統(tǒng)運用很多的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)設(shè)備（如溫濕度傳感器、安防監(jiān)控系統(tǒng)、燈光控制系統(tǒng)）實時監(jiān)控家居內(nèi)部情況，接受外界控制指令并最終實現(xiàn)對家居環(huán)境的管控，以提高家居安全系數(shù)、便捷性和舒適度。

目前智能家居主要通過云平臺來連接和控制家中的智能設(shè)備，很多家庭局域網(wǎng)內(nèi)的設(shè)備互動也通過云平臺來實現(xiàn)。但設(shè)備過度依賴云平臺會帶來很多問題，例如，家里出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故障，設(shè)備很難進行控制。另外，通過云平臺控制家中設(shè)備，有時響應(yīng)速度慢，會帶來很強的延遲感，并且隨著智能家居單品品類的增加這種不良體驗會越來越頻繁。

在智能家居中，邊緣計算的應(yīng)用越來越廣泛。智能家居網(wǎng)關(guān)是家居智能化的心臟，通過它實現(xiàn)系統(tǒng)信息的采集、信息輸入、信息輸出、集中控制、遠程控制、聯(lián)動控制等功能，它是邊緣計算的重要載體（如圖10所示）。

圖10 智能家居網(wǎng)關(guān)是家居智能化的心臟

一方面，智能家居網(wǎng)關(guān)有了邊緣計算的支持，對智能家居設(shè)備的控制，可以直接通過邊緣計算進行。對于在同一網(wǎng)關(guān)內(nèi)的智能組件，網(wǎng)關(guān)可以處理這些組件收到的信息并根據(jù)用戶設(shè)置或者習(xí)慣做出決策，控制執(zhí)行組件執(zhí)行相應(yīng)動作。對于能夠?qū)崿F(xiàn)邊緣計算的智能家居組件，在用戶外網(wǎng)斷開的時候，可以不受影響，這就避免了在用戶斷網(wǎng)時候造成的智能家居系統(tǒng)癱瘓問題。

另一方面，在智能家居不同產(chǎn)品的互動場景中，邊緣計算也將充當網(wǎng)管或中控系統(tǒng)，通過云計算與邊緣計算的協(xié)同，來實現(xiàn)設(shè)備之間的互聯(lián)互通、場景控制等功能。

智能家居網(wǎng)關(guān)對內(nèi)連接家庭內(nèi)豐富的家居及傳感器，對外連接云平臺，提供計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、虛擬化等基礎(chǔ)設(shè)施資源，同時提供設(shè)備自身配置、監(jiān)控、維護、優(yōu)化等生命周期API。

3 結(jié)束語

雖然基于邊緣計算的5G業(yè)務(wù)日益豐富，但是未來仍然需要大量工作推動其發(fā)展和應(yīng)用：從技術(shù)發(fā)展上完善邊緣計算的最佳部署模式，解決云/邊緣計算以及更廣義的5G網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的高能耗成本問題；從市場發(fā)展上促進產(chǎn)業(yè)協(xié)同下沉，拓展邊緣計算與垂直行業(yè)間的探討；在政策法規(guī)上，考慮到邊緣技術(shù)部署的獨特性質(zhì)和挑戰(zhàn)，建議建立清晰明確的產(chǎn)業(yè)政策?？傊?，邊緣計算作為5G的關(guān)鍵技術(shù)之一，不但為網(wǎng)絡(luò)演進增加了新的技術(shù)，而且也提供了新的市場機遇。越來越多的相關(guān)企業(yè)（通信運營商、云計算服務(wù)商、設(shè)備提供商、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等），也希望通過提供邊緣技術(shù)（硬件、軟件和平臺）為用戶提供邊緣服務(wù)和應(yīng)用，從而創(chuàng)造新的收入。