邊緣計算的演進和發展探討

胡建英

（湖北郵電規劃設計有限公司，湖北 武漢 430023）

1 邊緣計算出現的背景

邊緣計算的概念最早可追溯到卡內基梅隆大學2009年所研發的一個叫做Cloudlet的計算平臺。這個平臺將云服務器上的功能下放到邊緣服務器，以減少帶寬和時延。2013年，IBM與Nokia Siemens共同推出了一款計算平臺，其實是一個可在無線基站內部運行的應用程序，計劃向移動用戶提供業務，有人認為這是邊緣計算的雛形。2014年歐洲電信標準化協會（European Telecommunications Standards Institute，ETSI）成立移動邊緣計算規范工作組，正式宣布推動移動邊緣計算標準化，其基本思想是把云計算平臺從移動核心網絡內部遷移到移動接入網邊緣，實現計算及存儲資源的彈性利用。2016年，ETSI把MEC的概念擴展為多接入邊緣計算，將邊緣計算從電信蜂窩網絡進一步延伸至其他無線接入網絡，如WiFi。從邊緣計算的發展歷程來看，起源于移動網絡，從4G時代已經開始萌芽，到了5G時代完全融入了網絡的基礎架構，所以很多地方直接將其理解為了5G網絡的一個網元，它是能最好地滿足5G網絡高速度、高并發、低時延應用就近處理訴求的產物，是算力和網絡的完美結合[1]。

2 邊緣計算的應用場景

2016年，ETSI對邊緣計算的7大業務場景做了規范并詳細的描述，包括智能移動視頻加速、監控視頻流分析、增強現實（Augmented Reality，AR）、密集計算輔助、在企業專網中的應用、車聯網以及物聯網（Internet of Things，IoT）網關服務。總結來看，這7大應用場景的關鍵驅動因素包含了3大方面，第一是高并發低時延物聯網應用、企業中的大部分應用、密集計算輔助以及車輛網都可以理解為邊緣計算，大部分是物聯網應用驅動的；第二是需要人工智能（Artificial Intelligence，AI）處理的視頻監控應用；第三是高帶寬流量的內容處理和內容分發[2]。

物聯網應用要求云計算邊緣化。隨著工業互聯網的發展，工業控制對設備的智能控制提出了高并發和低時延的要求。隨著國家工業互聯網政策的推進以及企業數字化的發展，在較多領域出現了邊緣計算的應用場景，目前應用最多的是智慧港口、數字工廠以及智慧園區等場景，不但滿足了工業控制的需求，還很好地契合了數據不出園區的要求。另外一個驅動因素是數字經濟的發展，智慧城市管理不斷完善，對城市的感知、分析以及處理需求逐步加大，城市管理者對大量物聯網采集數據的分析會逐步走向邊緣，也是未來MEC發展的一大趨勢。未來，企業生產車間的控制、車聯網的落地以及物聯網采集來的大量數據都需要就近及時地計算分析，并回傳給終端計算結果。因此物聯網不僅要求高算力，大存儲，更重要的是低時延，同時還要求網絡的穩定性，云“下沉”靠近終端成為一種必然。

政務監管和企業管理等視頻監控應用要求云計算邊緣化。隨著5G高帶寬的應用和發展，視頻監控等場景對邊緣計算提出了較大的訴求。公安監控、交通監控、環境監控、企業監管以及物流監控等領域需要邊緣計算進行視頻AI分析，及時將分析結果傳回管理中心，而不需要將所有的監控視頻回傳中心，減少了網絡帶寬、時延以及存儲成本的開銷。

視頻業務的發展要求云計算邊緣化。目前，AR和虛擬現實（Virtual Reality，VR）是5G中應用較為廣泛的場景，它們所產生的大量視頻內容需要邊緣化存儲，提高推流能力。另外個人視頻應用、家庭影院以及游戲等應用也存在視頻和圖片等大容量數據邊緣存儲的需求，要減少大量溯源對中心節點造成的壓力。

以上這3大類應用要求低時延、高算力，過去采用提升帶寬、加強算力、優化路由以及在中心節點解決的方法，其中較為行之有效的方法就是縮短數據傳輸的距離，把提供服務的節點從中央下放到網絡邊緣，離用戶更近，徹底解決帶寬、時延、算力的問題[3]。

3 邊緣計算的架構及設置

3GPP定義了C/U分離的5GC網絡架構，用戶面功能（User Plane Function，UPF）是邊緣計算的數據錨點，ETSI定義了MEC的商業框架，包含軟件架構、應用場景以及應用程序接口（Application Programming Interface，API）。UPF是ETSI與3GPP網絡架構融合的關鍵點，MEC位于UPF之后，主要處理UPF分流來的本地流量，架構如圖1所示[4]。

圖1 MEC架構

關于邊緣計算的架構及功能，出現了較多的派別，總結來看邊緣云計算至少包括以下功能組件。一是邊緣云基礎設施，包括機房、計算、存儲以及網絡等資源在內的硬件平臺構建的IT資源池，其主要實現本地化業務部署，類似小型數據中心。二是路由子系統，其相當于邊緣云的網絡系統，為MEC系統內部的各個組件提供基本的數據轉發以及網絡連接能力，并為邊緣云內的第三方虛擬業務主機提供網絡虛擬化支持。三是能力開放子系統，支持第三方以調用API的形式，通過平臺中間件驅動移動網絡，實現網絡能力調用。MEC從設計之初就考慮了開放的架構，能以標準的接口將能力開放給第三方。四是平臺管理子系統，其相當于傳統網管/運營系統，主要功能是控制移動網絡數據平面，管控來自能力開放子系統的能力調用請求，規劃編排邊緣云內的基礎設施，并統計上報相關計費信息等。平臺管理子系統是站在運營者的角度提出的，如果是企業自建，則功能不需要那么完備，只需要具備運行維護部分即可；而對于運營商來說，MEC是一個對外提供服務的云資源池，因此需要運營部分的管理功能。

MEC是為了滿足云應用在本地閉環、移動網絡分布式下沉以及終端算力上收時所形成的連接+計算的融合匯聚節點。MEC所處的位置由資產歸屬、時延體驗、物理基礎設施等相關因素共同決定[5]。從MEC的定義以及應用服務來看，最為合理的布局是直接將MEC規劃部署到整個網絡的邊緣，但由于業務初期量小，并且很不均衡，因此目前實際的情況是大部分運營商在部署初期都可能將MEC首先考慮在匯聚層，即跟下沉的UPF一起位于匯聚節點，未來可能逐步走向邊緣，即設置在CU/DU，甚至還能跟基站融合到一起，真正發揮邊緣計算的能力。

目前，國內運營商正在向園區和企業推廣5G定制網建設，建設方案中主要向生產企業、園區、醫院以及戒毒所等推廣5G定制網+UPF+MEC方案，該方案能夠滿足網絡安全的需求，最主要能夠滿足數據不出本地高速處理的需求。

4 云邊協同架構

邊緣云是相對于中心云而提出的，最初根據網絡層級，將核心網系統設置在中心云，邊緣云是將一些應用和服務下沉到邊緣，中間是網絡連接，從而形成了云網邊端的一個有機整體。而隨著邊緣云定義的擴展，它已經脫離了移動網絡的限制，云泛指云計算以及用以支撐云計算的基礎設施和資源，也被稱作云端，是提供服務的中心節點。邊也就是邊緣計算節點，是距離終端最近的服務節點。網是邊緣和用戶之間的網絡，正是因為云邊之間需要協同或數據互通，網絡就變得不可或缺。端也就是終端，是云、邊以及網服務的對象。目前行業提供最為常見的就是云、網、邊、端融合為一體的解決方案[6]。

MEC是云計算由集中部署發展到逐步下沉，走向分布式部署階段的必然產物。中心云主要聚焦于管理后臺，可以實現非實時、長周期數據的計算、分析及存儲，能夠在周期性維護等領域發揮特長。而MEC則專注于局部，聚焦實時、短周期數據的分析，能夠更好地支撐本地業務的實時智能化處理與執行。云邊協同從應用層來看，是客戶對不同應用部署在不同層級提出的需求；從資源層來看，是云資源池之間資源的調配，另外還存在安全策略、應用管理以及業務管理等方面的管理協同。

4.1 業務層的協同

業務層的協同是應用軟件按照功能或層級部署，在中心云和邊緣云按照各自的分工實現各自的功能，兩者之間通過網絡進行必要的數據交互。例如，視頻監控類的監管業務，監管機構是將監管系統部署在中心云上，而前端的視頻監控和分析是部署在各邊緣節點，因此前端的視頻監控和AI分析當觸發監控告警或者形成周期報告等信息時，就需要及時地將數據進行回傳或聯動，觸發管理機制。另外一個典型場景是內容分發，一般將熱點內容向邊緣云部署，全量內容則存儲在中心云。當用戶發起請求而邊緣云節點無法響應時，需要再到中心云進行回源，因此云邊協同其實是業務訴求形成的協同。

4.2 資源層的協同

資源層的協同包括計算資源、存儲資源以及安全等資源的協同。計算資源協同是指在邊緣云資源不足的情況下，可以調用中心云的資源進行補充，并滿足邊緣側應用對資源的需要。網絡資源協同是指可能存在多條邊緣側與中心云的連接網絡，在距離最近的網絡發生擁塞的時候，網絡控制器可以進行感知，并將流量引入到較為空閑的鏈路上，而控制器通常部署在中心云上，網絡探針則部署在云的邊緣[7]。存儲資源協同是指在邊緣云存儲不足時，將一部分數據存到中心云中，在應用需要時通過網絡傳輸至客戶端，從而節省邊緣側的存儲資源。安全資源的協同是指集中部署，類似審計、安全后臺等安全系統，可為各個邊緣云提供安全服務。

4.3 管理層的協同

邊緣節點提供網絡增值應用部署與運行環境，云端實現對邊緣節點增值網絡應用的生命周期管理，包括應用的推送、安裝、卸載、更新、監控及日志等。中心節點可以對已經存在的應用鏡像在不同的邊緣云上進行孵化啟動，完成對應用的高可用保障和熱遷移[8]。

4.4 邊緣層的協同

邊緣層協同是邊緣云之間的協同。例如，在某些車聯網的應用場景中，車輛在不斷行駛的過程中需要在不同的地域進行同時部署或者某些應用的熱遷移，中心云需要根據應用不同時段的地域要求事先進行部署，并下發策略實現應用的平滑遷移[9]。

邊緣云平臺是根據業務需要從云集中化部署發展到分布式部署階段的產物，因此可以將邊緣云理解為一個分布式的平臺，其特征是邊緣計算的主要特征之一。而云邊協同是業務驅動的，資源和管理的協同是應用驅動的[10]。

5 結 論

隨著社會數字化進程的推進，未來云邊架構會出現以下3方面的趨勢。一是邊緣計算需要的能力會越來越大，尤其是類似車聯網這樣的實時計算出現，會消耗大量的計算存儲資源，因此邊緣云計算會逐步在能力和體量上增強擴大。二是邊緣的物理位置會越來越靠近終端，未來邊緣計算會逐步下沉到區、縣，甚至街道、鄉鎮等。三是隨著技術和應用的進一步演進發展，管理集約應用會逐步走向邊緣，即管理控制層會進一步下沉，邊緣云和中心云的邊界會越來越模糊，逐步走向去中心化，云計算將發展成一個高度扁平化的架構。