十年前云計算興起，現(xiàn)在邊緣計算崛起

近來有一個詞“迅速走紅”，大有十年前云計算興起和發(fā)展的勢頭，它就是“邊緣計算”。實際上和邊緣計算相近的概念有很多，比如歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會（ETSI）推動的MEC（移動邊緣計算），主要面向電信運營商領(lǐng)域，去年ETSI把它擴展為多接入邊緣計算（Multi-Access Edge Computing）；還有思科推出的“霧計算”，不難理解，云在高高的天上，而霧則接近地面；華為發(fā)起倡導(dǎo)的邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟則面向行業(yè)市場，例如應(yīng)用在制造、電力、交通等等行業(yè)領(lǐng)域。

雖然有不同的應(yīng)用側(cè)重，但他們的理念大體相同，總結(jié)起來說，邊緣計算是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力的開放平臺，就近提供智能互聯(lián)服務(wù)，滿足應(yīng)用在業(yè)務(wù)實時、業(yè)務(wù)智能、數(shù)據(jù)聚合與互操作、安全與隱私保護等方面的關(guān)鍵需求。

也許有人問，邊緣計算到底和云計算什么關(guān)系，它有哪些應(yīng)用場景？今天我們就來做個“科普”。

邊緣計算的技術(shù)特性

綜合不同標(biāo)準(zhǔn)組織和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟對邊緣計算的定義，我們把它的技術(shù)特征總結(jié)為以下幾個方面：

鄰近性：由于邊緣計算的部署非?？拷畔⒃矗虼诉吘売嬎闾貏e適用于捕獲和分析大數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息，此外邊緣計算還可以直接訪問設(shè)備，因此容易直接衍生特定的商業(yè)應(yīng)用。

低時延：由于移動邊緣技術(shù)服務(wù)靠近終端設(shè)備或者直接在終端設(shè)備上運行，因此大大降低了延遲。這使得反饋更加迅速，同時也改善了用戶體驗，大大降低了網(wǎng)絡(luò)在其他部分中可能發(fā)生的擁塞。

高帶寬：由于邊緣計算靠近信息源，可以在本地進行簡單地數(shù)據(jù)處理，不必將所有數(shù)據(jù)或信息都上傳至云端，這將使得網(wǎng)絡(luò)傳輸壓力下降，減少網(wǎng)絡(luò)堵塞，網(wǎng)絡(luò)速率也因此大大增加。

位置認(rèn)知：當(dāng)網(wǎng)絡(luò)邊緣是無線網(wǎng)絡(luò)的一部分時，無論是WIFI還是蜂窩，本地服務(wù)都可以利用相對較少的信息來確定每個連接設(shè)備的具體位置。

分布性：邊緣計算實際部署天然具備分布式特征。這要求邊緣計算支持分布式計算與存儲、實現(xiàn)分布式資源的動態(tài)調(diào)度與統(tǒng)一管理、支撐分布式智能、具備分布式安全等能力。

數(shù)據(jù)入口：邊緣計算作為物理世界到數(shù)字世界的橋梁，是數(shù)據(jù)的第一入口，擁有大量、實時、完整的數(shù)據(jù)，可基于數(shù)據(jù)全生命周期進行管理與價值創(chuàng)造，將更好的支撐預(yù)測性維護、資產(chǎn)效率與管理等創(chuàng)新應(yīng)用；同時，作為數(shù)據(jù)第一入口，邊緣計算也面臨數(shù)據(jù)實時性、確定性、多樣性等挑戰(zhàn)。

邊緣計算與云計算的關(guān)系

也許有人產(chǎn)生疑問，邊緣難道是要替代云計算？其實并不是，至少從目前來看，兩者是協(xié)同的關(guān)系。

圖片來源：邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟

邊緣計算和云計算的關(guān)系可以比喻為集團公司的地方辦事處與集團總公司的關(guān)系。云計算把握整體，聚焦非實時、長周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，能夠在周期性維護、業(yè)務(wù)決策支撐等領(lǐng)域發(fā)揮特長；邊緣計算則專注于局部，聚焦實時、短周期數(shù)據(jù)的分析，能更好地支撐本地業(yè)務(wù)的實時智能化處理與執(zhí)行。

因此，邊緣計算與云計算互相協(xié)同，兩者存在緊密的互動協(xié)同關(guān)系。邊緣計算既靠近執(zhí)行單元，更是云端所需高價值數(shù)據(jù)的采集單元，可以更好地支撐云端應(yīng)用的大數(shù)據(jù)分析；反之，云計算通過大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化輸出的業(yè)務(wù)規(guī)則也可以下發(fā)到邊緣側(cè)，邊緣計算基于新的業(yè)務(wù)規(guī)則進行業(yè)務(wù)執(zhí)行的優(yōu)化處理。

邊緣計算應(yīng)用場景

邊緣計算在電信運營商和行業(yè)領(lǐng)域都有極大的市場應(yīng)用，邊緣計算是5G的重要組成部分，也是推動行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要技術(shù)。一些典型的應(yīng)用場景包括：

例如針對運營商領(lǐng)域的移動視頻QoS優(yōu)化：目前LTE蜂窩網(wǎng)絡(luò)所承載的視頻內(nèi)容和管道之間缺乏交互，用戶體驗很難達到最佳。一方面，由于無線側(cè)信道和空口資源變化較快，難以動態(tài)調(diào)整應(yīng)用層（HTTP/DASH）參數(shù)以適配無線信道的變化。同樣，傳統(tǒng)的TCP擁塞控制策略是針對有線環(huán)境設(shè)計的，也不能準(zhǔn)確適應(yīng)無線信道的變化。另一方面，eNB對應(yīng)用層內(nèi)容不可知，無法為不同類型的業(yè)務(wù)動態(tài)進行無線資源的調(diào)度，也不能為同一類型業(yè)務(wù)的不同用戶提供差異化的QoS。

邊緣計算平臺可以通過北向接口獲取OTT視頻業(yè)務(wù)的應(yīng)用層及TCP層信息，也可以通過南向接口獲取RAN側(cè)無線信道等信息（RNIS、Location Service等），進一步通過雙向跨層優(yōu)化來提升用戶的感知體驗，從而實現(xiàn)運營商管道的智能化。

在行業(yè)應(yīng)用市場包括：

預(yù)測性維護：通過本地的邊緣計算融合網(wǎng)關(guān)可以提供數(shù)據(jù)分析能力，第一時間發(fā)現(xiàn)設(shè)備潛在故障。同時提供本地存活，一旦與云端聯(lián)接故障，數(shù)據(jù)可以本地保存，聯(lián)接恢復(fù)后，本地收斂數(shù)據(jù)自動同步到云端，確保云端可以對每部電梯形成完整視圖。

智能制造：邊緣計算在工業(yè)系統(tǒng)中的具體表現(xiàn)形式是工業(yè)CPS系統(tǒng)，該系統(tǒng)在底層通過工業(yè)服務(wù)適配器，將現(xiàn)場設(shè)備封裝成web服務(wù)；在基礎(chǔ)設(shè)施層，通過工業(yè)無線和工業(yè)SDN網(wǎng)絡(luò)將現(xiàn)場設(shè)備以扁平互聯(lián)的方式聯(lián)接到工業(yè)數(shù)據(jù)平臺中；在數(shù)據(jù)平臺中，根據(jù)產(chǎn)線的工藝和工序模型，通過服務(wù)組合對現(xiàn)場設(shè)備進行動態(tài)管理和組合，并與MES等系統(tǒng)對接。整個工業(yè)CPS系統(tǒng)能夠支撐快速部署、設(shè)備替換和計劃調(diào)整等應(yīng)用的快速開發(fā)和上線。

此外，邊緣計算的應(yīng)用還包括車聯(lián)網(wǎng)/自動駕駛、AR/VR、視頻監(jiān)控與智能分析、智慧水務(wù)等等領(lǐng)域。

邊緣計算在智能運輸車隊的應(yīng)用：實時調(diào)控車內(nèi)濕度、溫度與排氣扇等

邊緣計算案例

亞馬遜公開發(fā)布了其邊緣計算/IoT重要軟件Amazon Greengrass，正說明了其正在向邊緣計算領(lǐng)域邁進。它是一個為互聯(lián)設(shè)備執(zhí)行本地計算、消息收發(fā)和數(shù)據(jù)緩存的軟件。借助AWS Greengrass，互聯(lián)設(shè)備可以運行AWS Lambda函數(shù)、同步設(shè)備數(shù)據(jù)以及與其他設(shè)備安全通信–甚至無需連接互聯(lián)網(wǎng)。AWS Greengrass可將AWS無縫擴展至設(shè)備，以便在本地操作其生成的數(shù)據(jù)，同時仍可將云用于管理、分析和持久存儲。

中國移動和中國聯(lián)通分別進行了相關(guān)測試，例如中國移動在上海的F1賽事賽場使用了MEC設(shè)備進行部署，為觀眾提供創(chuàng)新型沉浸式賽車體驗的移動增值服務(wù)。對于現(xiàn)場觀眾而言，不僅看到的是飛馳而過的賽車，還可以在終端設(shè)備上多角度觀看賽道上賽車運行的實時視頻，甚至駕駛艙里駕駛員的表情動作。這樣身臨其境的體驗得益于邊緣計算的部署，根據(jù)實測數(shù)據(jù)，在現(xiàn)場實時直播的時間時延低達500毫秒，觀眾在智能手機、平板電腦等移動終端上，通過APP應(yīng)用，可多角度、近乎零延遲的觀看賽事，獲得前所未有的逼真體驗。如果用現(xiàn)在傳統(tǒng)的直播方式，將服務(wù)器放在互聯(lián)網(wǎng)上，然后再通過網(wǎng)絡(luò)長距離地傳輸?shù)浆F(xiàn)場，延時大概將近50秒，所以邊緣計算在這種場景下的應(yīng)用，對用戶的體驗而言是一種非常大的改善。

此外，英特爾、華為、中興、諾基亞等公司都在相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域?qū)吘売嬎氵M行了落地。毫無疑問，邊緣計算正在發(fā)揮越來越大的價值和魅力。

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