繼續深挖應用需求無線云網絡加速助力邊緣計算

中國移動研究院|任容瑋 孫奇 劉景磊 段然 李剛

未來，中國移動將繼續深度挖掘邊緣應用的需求，為邊緣計算的落地構筑堅實的基礎。

目前關于邊緣計算的研究不僅在各大開源社區中相繼展開了專項課題研究，也成為各大技術討論會的熱門話題。利用獨有的邊緣計算能力，運營商不僅可以提升用戶的業務感知，更可以獲得新的商業契機。本文從無線云網絡及CU/DU架構的角度，分析無線云網絡與邊緣計算的關系，并進一步給讀者展現中國移動在該領域的最新工作進展，最后展望未來MEC研發策略和思路，希望給行業伙伴以新的啟發。

無線云網絡與邊緣計算

無線云化是指基于CU/DU兩級協議棧架構，通過引入網絡功能虛擬化技術得到無線網按需部署能力。CU/DU兩級架構是將原有的BBU無線協議棧以處理內容的實時性進行切分，CU主要包括非實時的無線高層協議棧功能，可運行在NFV云平臺之上。CU可分為控制面和用戶面功能，實現云化后，用戶面處理功能可根據邊緣業務需求靈活位置共部署，而控制面對無線空口的實時感知和控制能力也將進一步助力MEC應用。

一方面，作為一片區域內的基站控制節點，CU對無線空口的實時感知、預測和控制能力可助力MEC業務優化。在移動網絡環境下，為了滿足VR/AR、視頻、游戲等一些對時延、帶寬有高要求的業務體驗，無線網絡側和應用服務側需要進行跨層交互，實現業務和網絡的協同的雙向優化。

首先，CU側可實時預測空口傳輸質量狀態，并通知應用服務，應用服務可以根據空口傳輸質量及時調整傳輸層或應用層，如進行TCP窗口優化或業務速率調整以使得傳輸和業務精確適配空口傳輸狀態，提升業務體驗。其次，CU可以進一步感知業務特征來對空口網絡進行定制化精細化的調整，以提供差異化、極致化的用戶業務體驗。目前基站從核心網MME獲取QCI業務分類是比較粗的，難以針對同一類型業務的不同用戶提供差異化的QoS能力。基于CU云平臺，可以通過深度包檢測實現對業務更精細化的識別，并基于海量網絡數據對業務特征進行學習和QoE建模。基于業務特征學習及QoE建模，可以進行實時QoE根因分析，進一步指導無線空口網絡的優化調整。例如可以適配業務特征和優先級，在無線資源管理算法和調度算法上給予不同策略。

另一方面，與業務和網絡功能（CU、UPF等）共部署的邊緣云平臺提供了移動邊緣存儲和分布式計算能力。云化共平臺設計可助力多場景的MEC應用，實現高效的本地業務分流并向第三方提供高價值數據服務。例如在本地業務分流應用上，可以在邊緣云平臺上部署無線緩存保障業務并結合計算能力，降低端到端時延，為工業互聯網、車聯網等垂直行業應用提供低時延、高可靠的性能保障。將AR/VR服務器部署在邊緣云平臺，可節省大量的圖像數據的傳輸時延，并且可以根據自身地域化的特點動態更新服務器端的內容、增強體驗。同時利用強大的計算能力，在云端進行圖像渲染，降低終端成本、提升續航時間。鑒于邊緣云平臺的部署特點，其基礎設施應具有高處理能效、高網絡數據吞吐量、上層軟件與基礎設施完全解耦部署等特點。

技術積累與產業推進

在無線領域，為促進MEC技術方案的完善，中國移動在無線與業務跨層優化方案研究、虛擬化共享平臺優化、通用硬件加速器等方面開展了研究工作，并取得了長足的進步。

在無線網能力開放的方案研究和驗證方面，中國移動在2017年5月完成了面向TCP協議跨層優化的現網實測驗證工作。通過現網實測數據流程的分析，TCP協議基于擁塞控制的發包機制不能及時反映空口變化，導致無法充分利用無線帶寬，從而降低用戶體驗。跨層優化方案是將基站提供實時估算的空口可用速率和基站側緩存大小的測量值隨同業務信令上報給業務發送端，業務發送端基于基站反饋的空口能力調整TCP發包速率，從而實現業務速率自動化地匹配空口帶寬。這一方案在杭州4G現網進行了單站點的業務試點驗證，實測TCP吞吐率相較于傳統方案可提升30%～45%，增益明顯與理論預期完全匹配。這僅是跨層優化的一個簡單案例。在CU/DU架構基礎上，預期利用CU與上層業務共部署后的數據低延遲交互特性，可引入更多的跨層優化解決方案。

在邊緣云平臺的優化和驗證工作方面，考慮邊緣應用大吞吐量的本地數據分流和低時延的業務特性，需要邊緣云平臺具備強大的數據交互能力。中國移動主導產業合作伙伴通過幾年的技術積累和社區開源代碼的研發工作，優化了NFVI底層的數據交互能力，并在2017年底發起了NFVI平臺網絡能力的測試。測試涵蓋了包括業界主流通信設備制造商、IT廠商在內的8家供應商NFV基礎設施平臺環境，是一次對業內主流虛擬化平臺能力的綜合評估。考慮無線網側重大數據吞吐的特性，測試設計上重點對網絡加速性能進行了評估，涉及SR-IOV和OVS-DPDK模式下的網絡轉發性能、最大虛機數量、流表數量對轉發性能影響關系以及大轉發壓力下的系統穩定性等四個方面。網絡性能評估結果表明，目前業內主流NFVI平臺的單虛機數據吞吐量接近線速、平均抖動小于2us、轉發時延小于50us。在多虛擬機多流測試場景中，3000條數據流配置下性能穩定，吞吐量同樣能夠接近系統線速，并且時延性能未受影響；在24小時加噪測試中，轉發性能表現良好，系統性能損失控制在5%以內。

在硬件研究方面，相較于中心數據中心，邊緣應用場景更需要引入針對業務卸載硬加速的硬件解決方案，從而增強系統的處理效率、降低能耗。在綜合考慮MEC業務和共部署網絡功能的需求基礎之上，選擇合適的通用硬件加速器組成異構計算云平臺就成了必然選擇。例如面向VR/AR、人工智能的應用場景，可引入GPU處理器；而在數據加解密、組拆包應用場景下，可引入FPGA/ASIC加速器；在大吞吐量網絡應用場景下，則需要引入智能網卡支持包轉發能力的卸載和加速。這就要求邊緣兼容多種加速器類型及異廠家的加速器設備，并對加速器進行統一的調用與管理。中國移動聯合眾多產業伙伴在OPNFV社區立項研發解決方案，實現硬件加速器的統一接口設計。通過這一方案，上層業務可以屏蔽加速器的類型與廠商差異，用統一的接口調用底層的加速器資源。目前研究的原型系統已具備了基本功能的演示能力，而相關代碼研發成果將進一步回溯到OpenStack、Linux等相關社區。

未來工作展望

為進一步推進無線網云化和MEC的融合研究，2018年中國移動聯合AT&T、DT、NTT docomo、Orange五家運營商聯合發起ORAN項目，旨在打造“開放”與“智能”的高靈活、低成本無線網絡。其中一個重要的研究內容就是進一步在CU能力開放的基礎上更好地支撐MEC業務的應用。通過在無線云化的基礎架構上引入大數據和人工智能技術，網絡可以更加準確地感知和預測業務需求，通過面向業務的網絡狀態上報接口和業務向下的網絡能力需求接口的標準化，從而實現網絡與上層業務的緊密協作。愿景是將無線CU演進為更加智能、更加迎合業務需求的邊緣業務支撐平臺，從而打造面向上層應用業務的無線網PaaS平臺。

再者，支撐邊緣計算的整體方案研究已經在規劃中。面向未來的網絡架構演進MEC方案必將融合核心網功能設計、無線網能力開放方案、NFV基礎設施研發等多個方向的技術方案。目前，中國移動正在嘗試構建基于邊緣云平臺的MEC端到端方案驗證平臺，驗證MEC、邊緣云、管理編排、5G與MEC協同、無線能力開放、策略和計費等可運營、可管理方案，從而為MEC在5G時代真正廣泛商用做好準備。這一試驗平臺方案接近真實的MEC運行環境，將移動通信的各個功能模塊打通，使端到端整體的管道拉通，MEC才可能從孤島式的獨立應用變為5G時代真正具有快速上線、快速復制和廣泛商用部署的完備方案。