從海外案例看邊緣計算云計算與物聯網的場景化創新之旅

特約撰稿人|云晴

從AT&T的實踐方向和物聯網行業發展成熟度來看，邊緣計算和云計算有可能會率先在制造業、能源和交通運輸行業乃至于公共服務事業領域落地。

邊緣計算出現在IoT、云計算發展的新階段，能力和資源需要做好云和端之間合理的平衡，從而解決更加智能、對規模處理更有效、節省傳輸損耗等問題，具有重要的實踐意義。

無論是在IT領域還是運營服務領域，標準推進、產品和解決方案推出、實驗型項目和解決方案的應用都在進行中。隨著運營網絡上連接數量的劇增、連接智能的豐富，邊緣計算的發展腳步可以預想還將會不斷加快。

多接入邊緣計算成為焦點

近年來，伴隨物聯網和云計算產業的發展，一些對時延、傳輸成本比較敏感的應用場景（尤其在工業控制領域）開始浮出水面。例如，在智能駕駛這樣的場景中物聯網終端設備控制對時延的要求非常高。又例如針對AR/VR技術在移動終端上的應用，盡可能將數據控制在網絡邊緣，就有可能在提升用戶感知的同時，節省數據傳輸的損耗。

與此同時，類似德國“工業4．0”等工業控制信息智能化的發展中，信息物理融合系統（CPS）——也稱虛擬實體融合系統在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側實現，并對網絡、計算、存儲、應用等核心能力進行融合逐漸成為趨勢。在此情況下，多接入邊緣計算（MEC）逐漸成為行業界關注的熱點。

在移動通信領域，5G三大應用場景之一中的“低功耗大連接”要求能夠提供具個/km2連接數密度指標要求。這樣的高密度連接和海量數據對時延和功耗也提出了新的要求。通過架構上的設計盡可能將源和目的之間的距離縮短，也成為新的網絡架構設計時重要的考量方面。

MEC的實現與分布式架構的發展與成熟密不可分。這一定程度上可以類比于分布式能源系統的發展。傳統的供電系統是集中式系統，供應商根據生產能力生產出電力，然后通過傳輸網絡傳送到配送層，最后再由配送層供給最終用戶。多余的電力能源儲存以用于應付能源高峰階段供給不足的情況。

這種配送電力的方式，具有以下幾個缺點，能源信息管理基本是自上而下的，用戶的需求基本上沒有得到反應；對用戶需求的變化調整反應并較遲滯；傳送過程造成大量的能源損耗和浪費；發電方式比較單一，對新能源尤其是可再生能源的利用不足。

能源行業的“MEC發展史”

針對這幾個缺點，國外從20世紀70年代開始研究分布式能源系統，并已經得到了有效的推廣。分布式能源系統改變了整個能源的供應架構，其核心思想有兩條，“有需求再生產”和“哪里生產，哪里消費”。

“有需求再生產”指的是能源的生產計劃不再根據供應商的產能，而是根據最終消費用戶的需求來進行安排。這樣一來，能源管理信息的流向就由自上而下變成了自下而上，用戶需求成為了生產的導向，大量的能源存儲和能源調配成本得到了節省。

“哪里生產，哪里消費”指的是能源的生產不再是純集中式的，生產盡可能靠近最終用戶的所在，而且根據用戶所在地的條件盡可能采用可再生能源。例如靠近海邊的客戶就可以利用風能、潮汐能等而無需能源的長距離傳送，能源的生產被“分布化”了。

分布式能源系統帶來的好處是顯而易見的。首先，大量的能源轉化、傳送工作得到了精簡，能源利用率得到了極大的提高。其次，用戶的需求成為能源生產的主要決定因素，市場和用戶導向帶來了能源生產的精確性。最后，也是最重要的一點，用戶側自身的產能得到了有效的利用，尤其是太陽能、風能、水能等新能源的利用，能夠大大節省不可再生能源的消耗，有效地保障了客戶的能源需求。

開啟邊緣網絡智能化

MEC改變了只將云端作為“大腦”，“管道”和“端系統”均沒有智能的狀況。“端”變成了輔助“大腦”工作的“智能神經網絡”。這樣一來，邊緣服務在終端設備上運行，反饋更迅速，解決了時延問題，使得一些工業用戶場景成為可能。另一方面，MEC將內容與計算能力下沉，提供智能化的流量調度，業務實現了本地化，內容尤其是熱門內容實現了本地緩存，解決方案的效率得到了顯著提升。

MEC最初于2013年在IBM、Nokia和Siemens共同推出的一款計算平臺上出現。之后，各大電信標準組織開始推動移動邊緣計算的規范化工作。

其中ETSI在2016年發布的標準中，對MEC的七大應用場景進行了定義，分別是智能移動視頻加速場景（主要解決移動內容分發效率低下的問題）；監控視頻流分析場景（主要實現視頻流分析的本地化，用戶無須從云端下載數據）；增強現實場景（邊緣側對增強現實信息進行本地化分析，減小時延，提高數據的處理精度）；密集計算輔助場景（將傳感器的密集計算和決策工作分流）；企業專網中移動場景（為各種企業應用場景提供差異化服務）；車聯網場景（減輕車聯網云端的計算決策壓力）；物聯網網關服務場景（在邊緣提供低時延的匯集節點實現消息分發、協議管理和分析處理等功能）。

除了ETSI通過通信協議標準推動MEC的發展之外，在國內，邊緣計算產業聯盟（Edge Computing Consortium，ECC）也已發展成為聚焦邊緣計算領域最大的聯盟組織。

ECC的發展充分體現出IT云架構與智能工業控制之間的結合趨勢。目前ECC已經與多個產業組織建立了正式聯系與合作，包括工業互聯網聯盟（IIC）、工業互聯網產業聯盟（AII）、中國自動化學會(CAA)、SDNFV產業聯盟、Avnu Alliance、國際半導體照明聯盟（ISA）、車載信息服務產業應用聯盟（TIAA）等。

EdgeX Foundry最佳方案

從IT企業的角度，邊緣計算也在得到關注和推動。Linux基金會2017年發起了一個名為EdgeX Foundry的新項目。該項目期望為IoT計算和可互操作的組件構建一套開放的框架。基于開源的思路，該項目提供了包括安全、管理、設備和服務4個核心領域的API以構成框架。

該架構簡言之就是在系統邊緣部署運行著EdgeX核心程序的網關設備，輔以安全、管理等服務，形成一個邊緣側強大的處理節點。IoT前端的設備（傳感器）在與云端進行交互時會在這個節點完成規劃中的一些交互處理工作。而處理節點運行的程序是采用開源的方式來提供的，并在運行過程中不斷豐富和隨著與項目的結合個性化。

同時，EdgeX Foundry社區也期望能夠實現對開源成果進行優化，使得標準更向產品化的方向靠近。

EdgeX Foundry的主頁上給出了一個實際應用案例Project Iris。該案例提供了一個MEC在安全與隱私保護方面應用實踐。該項目在IoT的邊緣提供了可視能力和威脅檢測能力。Iris的出發點是為了解決IoT項目中大量的前端傳感器和設備無法得到有效監控，有可能形成大量的“入侵點”，因此通過邊緣側的處理強化該能力。

Iris提供了運行在IoT邊緣網關的容器，從邊緣設備搜集相關數據并傳送給Iris云端服務。Iris云端服務對數據進行分析并根據情況提出安全預警，同時在Web應用上呈現出來。與“開源”精神相一致的是，目前該項目的接入還是免費的。Project Iris抓住“大規模”“缺乏監控”“易受攻擊”這幾個關鍵點，設計出一個很好的邊緣計算應用場景，非常具有啟發意義。

在企業級解決方案領域，邊緣計算也出現了相應的產品和服務。例如Relay2公司推出了基于Wi-Fi接入的邊緣彈性接入云服務。在Relay2的云Wi-Fi架構中，節點通過Wi-Fi彈性接入計算平臺，并利用分布式AP設備實現實時動態交互和無線管理。這種架構方式嘗試解決企業級環境下端到端數據和管理的瓶頸，并通過云端實現更為智能的功能。在Wi-Fi網絡成為企業級環境的重要接入方式的情況下，大流量、低延時的行業客戶應用場景可以在這一方向上得到拓展。

AT&T等運營商發力創新應用

將物聯網和云計算作為轉型關鍵的部分運營商，同樣對MEC表現出很大的熱情。例如AT&T就對MEC的嘗試非常重視。在不同的場合，AT&T都表達了重塑云計算在MEC領域發力的愿望。AT&T也陸續在自動駕駛、AR/VR等5G應用開始建設測試。

2017年11月，AT&T開始基于4G網絡建設測試外場，并與合作伙伴開始對自動駕駛汽車等時延敏感場景進行測試（由于多個攝像頭及其他傳感器同時制造數據，一輛自動駕駛汽車每個小時將會產生高達3．6TB的數據。盡管剎車、轉彎、加速等駕駛操作會是在本地完成，但大量的數據仍需要傳送到云端分析和學習。這其中包括了系統更新、導航地圖更新以及與交通控制系統和其他智慧城市基礎設施的連接控制。因此選擇這樣的應用場景作為開始比較合適）。

就在2018年2月，AT&T和GridRaster在帕羅奧多市一起啟動了針對AR/VR用戶體驗的測試項目。這一項目期望能夠通過MEC實現為移動用戶在5G網絡環境下提供更好的AR/VR體驗。在這種用戶場景下，MEC通過網絡數據確定用戶位置并將數據流實時提供給用戶，本地增強現實服務器提供內容匹配計算和推送，實現本地實景和增強現實內容頻道的高度聚合，為不在現場的用戶提供更多選擇，或者為用戶帶來獨特的視角體驗。

MEC融合產業鏈端到端力量

整條產業鏈融合了電信運營商、設備制造商、芯片及服務器制造的IT廠商、應用和內容提供商。

很長一段時間以來，AT&T都把“軟件化”“IT架構云化”等方向作為轉型的重要方向。MEC也非常符合AT&T這一方面的訴求，原因在于MEC作為一種開放的IT體系架構，能夠向第三方提供開放接口，引入外部專業力量來開發功能和服務。這種模式有可能會對新的商業模式帶來刺激和促進作用。另一方面，邊緣計算可以看作是云計算的補充和新業務場景的架構調整，邊緣計算和云計算從AT&T的實踐方向和物聯網行業發展成熟度來看，MEC有可能會率先在在制造業、能源和交通運輸行業乃至于公共服務事業領域落地。