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[導讀]眾所周知,隨著萬物互聯(lián)的泛在化發(fā)展邊緣計算(Edge Computing)的熱度持續(xù)上升,近年來,大有和云計算分庭抗禮的架勢。據(jù)IDC預計,在2020年全球?qū)⒂谐^500億的終端與設備聯(lián)網(wǎng),超過40%的數(shù)據(jù)要在網(wǎng)絡邊緣側(cè)進行分析、處理與存儲。

眾所周知,隨著萬物互聯(lián)的泛在化發(fā)展邊緣計算(Edge Computing)的熱度持續(xù)上升,近年來,大有和云計算分庭抗禮的架勢。據(jù)IDC預計,在2020年全球?qū)⒂谐^500億的終端與設備聯(lián)網(wǎng),超過40%的數(shù)據(jù)要在網(wǎng)絡邊緣側(cè)進行分析、處理與存儲。

那么,這種適用于網(wǎng)絡邊緣側(cè)的邊緣計算究竟是怎樣的技術(shù)呢?

公開資料顯示,邊緣計算是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè),綜合了網(wǎng)絡、計算、存儲、應用等核心能力的開放平臺?;舅枷胧前言朴嬎闫脚_遷移到網(wǎng)絡邊緣,試圖將傳統(tǒng)移動通信網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)等業(yè)務進行深度融合,減小業(yè)務交付中端到端的延遲。

邊緣計算發(fā)展至今,已有三種業(yè)界廣泛認可的技術(shù)架構(gòu),分別是MEC(多接入邊緣計算)、微云和霧計算。很多時候,人們會將這幾個概念混淆,下面我們就詳細地分析一下這幾種邊緣計算。

MEC

MEC,即多接入邊緣計算,其最早是由歐洲電信標準化協(xié)會(ETSI)2014年提出的,ETSI初創(chuàng)成員包括:惠普、沃達豐、華為、諾基亞、Intel以及Viavi等。MEC是為移動網(wǎng)絡邊緣提供IT服務環(huán)境和云計算能力,通過在移動網(wǎng)絡邊緣執(zhí)行部分緩存、數(shù)據(jù)傳輸和計算來抵消與回程相關(guān)的延遲,最終可以實現(xiàn)毫秒級應用。

 

ETSI定義的MEC基本架構(gòu)

宏觀來講,MEC的基本架構(gòu)中不同的功能實體可劃分為三個層級,網(wǎng)絡層(Networks Level)、移動邊緣主機層(Mobile Edge Host Level)、移動邊緣系統(tǒng)層(Mobile Edge System Level)。此前,雷鋒網(wǎng)有對MEC的技術(shù)架構(gòu)詳細剖析過,此次不再贅述。

而MEC的應用場景,雷鋒網(wǎng)了解到,其主要有以下幾個方面:

與網(wǎng)絡連接和網(wǎng)絡能力開放相關(guān)的本地邊緣服務。比如替代企業(yè)Wi-Fi網(wǎng)絡的移動虛擬專網(wǎng)、基于無線網(wǎng)絡定位并與室分結(jié)合的室內(nèi)定位;

邊緣就近處理節(jié)省回傳帶寬降低時延的視頻邊緣服務。比如與CDN結(jié)合的邊緣緩存、面向視頻監(jiān)控的邊緣存儲和識別分析;

面向終端的計算遷移降低終端成本的邊緣輔助計算服務。比如面向AR、VR和游戲等提供邊緣云渲染等。

此外,在智慧園區(qū)中,MEC可幫助園區(qū)的視頻和IT應用減少流量迂回,降低傳輸時延,提供更安全的數(shù)據(jù)處理環(huán)境;在自動駕駛領域,MEC平臺借助5G技術(shù)提供給車隊高精度地圖、視野共享、智能分析及連續(xù)切換等功能,輔助自動駕駛,提供更精準、更安全、零中斷的駕駛體驗。

MEC的應用場景很是廣泛,除了以上提到的這些,還有更多的物聯(lián)網(wǎng)垂直應用領域等待MEC研究人員來解鎖。

目前,國內(nèi)三大運營商均開展了MEC試點部署,其業(yè)務包括LTE移動虛擬專網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、邊緣緩存、室內(nèi)定位等。根據(jù)《中國聯(lián)通邊緣計算技術(shù)白皮書》,中國聯(lián)通5G 網(wǎng)絡 MEC 部署規(guī)劃,MEC 部署位置與業(yè)務場景具有密切關(guān)系,可以按需將 MEC 部署分為無線接入云、邊緣云或者匯聚云三種方式。

總體來說,對于 uRLLC 低時延場景,MEC 需要部署于靠近基站側(cè)的無線接入云;對于 eMBB 場景的大流量熱點地區(qū),MEC 可以部署于邊緣云;對于 mMTC 場景,MEC 部署于位置較高的匯聚云,能夠覆蓋更大區(qū)域的業(yè)務需求。

 

就無線接入云這種形式來看,MEC 與基站 CU 單元、核心網(wǎng)轉(zhuǎn)發(fā)面 UPF 部署于無線接入云。通過在基站側(cè)部署本地業(yè)務,為用戶提供更短時延的服務。

其中,CU 單元包括 RRC 和 PDCP 層,DU 單元包括 RLC、 MAC 和 PHY 層,且 4G eNB 和 5G gNB 的 CU 單元可以合設。此方式下,MEC業(yè)務覆蓋范圍較小,適用于移動速度低,甚至不移動但對時延敏感的業(yè)務,比如賽場、場館、景區(qū)相關(guān)的業(yè)務。

微云

和MEC相比較,如果說MEC更強調(diào)“邊緣”這個概念,那么微云更側(cè)重于移動這個概念。

微云是開放邊緣計算(Open Edge Computing,OEC)項目的研究成果,該項目最初由美國卡內(nèi)基梅隆大學發(fā)起,此后受到了華為、英特爾和沃達豐等企業(yè)的支持。

公開資料顯示,它是將移動計算平臺和云計算結(jié)合起來的邊緣計算體系架構(gòu),代表了“移動終端——微云——云”三層架構(gòu)的中間層,其處在移動終端和云平臺之間,是被部署在網(wǎng)絡邊緣、具有移動性的小型數(shù)據(jù)中心。

 

雖然微云本身是位于網(wǎng)絡邊緣,甚至從直觀來講更靠近用戶,但微云主要是用于類似車輛網(wǎng)場景下的移動性增強,能為移動設備提供豐富的計算資源,甚至在飛機和車輛上直接運行。微云,旨在將云部署到離用戶更近的地方,可以理解為一個輕量級的MEC。

就微云部署的位置來看,其與終端用戶的距離為一跳無線連接,比如部署在蜂窩網(wǎng)絡基站或者Wi-Fi基站上,為終端用戶的計算任務提供低時延響應。當多個微云構(gòu)建成分布式的移動邊緣計算環(huán)境,拓展用戶可用資源,可通過提供類似云平臺的動態(tài)遷移機制,實現(xiàn)資源的負載均衡。

微云本質(zhì)上是云,但微云與傳統(tǒng)的云相比,兩者又有區(qū)別,主要表現(xiàn)為以下幾個方面:快速配置(Papid Provisioning)、不同微云之間的虛擬機切換(VM Hand-off)以及微云發(fā)現(xiàn)(Cloudlet Discovery)。

例如快速配置,由于微云主要是針對移動場景而設計的,因此會面臨用戶終端移動性帶來的連接高度動態(tài)化問題,因此必須具備靈活的快速配置能力。

霧計算

霧計算的概念是思科(Cisco)2012年時提出的,隨后,思科聯(lián)合Arm、戴爾、英特爾、微軟和普林斯頓大學,于2015年聯(lián)合成立了開放霧計算聯(lián)盟(OpenFog Consortium)。

相比MEC和微云來說,霧計算側(cè)重點在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的應用方面。

2017年2月,開放霧計算聯(lián)盟發(fā)布了OpenFog參考架構(gòu),這是一個利用開放的標準方法,將云端的無縫智能與物聯(lián)網(wǎng)終端聯(lián)合在一起,旨在支持物聯(lián)網(wǎng)、5G和人工智能應用的數(shù)據(jù)密集型需求的通用技術(shù)架構(gòu)。

從傳統(tǒng)封閉式系統(tǒng)以及依賴云計算來看,OpenFog已轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N新計算模型。它基于工作負載和設備能力,使計算更加接近網(wǎng)絡邊緣。霧計算將計算、通信、控制、存儲資源和服務分配給用戶或分布在靠近用戶的設備與系統(tǒng)上,從而將云計算擴展到網(wǎng)絡邊緣,可以將它理解為位于網(wǎng)絡邊緣的小型云。

 

整個霧網(wǎng)絡是由多個霧節(jié)點組成的整體,單個霧節(jié)點其性能相對較弱,但是地理位置分布廣泛。由于其節(jié)點地理位置較為分散,不會集中產(chǎn)生大量的熱量,因此無需額外的冷卻系統(tǒng),從而減少耗電。

雷鋒網(wǎng)了解到,今年2月,美陸軍研究實驗室向Technica公司授出了一份價值100萬美元的合同,委托該公司為戰(zhàn)場士兵開發(fā)霧計算平臺SmartFog。該平臺在聯(lián)網(wǎng)的情況下訓練機器學習算法,在戰(zhàn)場上可融合各種來源的數(shù)據(jù)并在不連接云的情況下進行離線處理,從而讓士兵在斷網(wǎng)區(qū)域應用人工智能能力。這里,其可以視為單兵設備與云之間的中間層,可以使士兵隨時獲取計算能力和存儲空間。

三者對比分析

MEC、微云和霧計算,作為邊緣計算的三種具體模式,其在部署位置、應用場景和實時交互方面有諸多相似點,也有不同之處。雷鋒網(wǎng)了解到,其主要表現(xiàn)為以下幾點:

就部署位置來看,MEC是位于終端和數(shù)據(jù)中心之間,可以和接入點、基站、流量匯聚點、網(wǎng)關(guān)等共址;而微云和霧計算的部署位置,和以上提到的MEC部署位置一致。此外,微云還可以直接運行在車輛、飛機等終端上。

就應用場景來看,MEC主要致力于為應用降低時延,適合物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、AR/VR等多種應用場景;微云適用于移動增強型應用以及物聯(lián)網(wǎng)等諸多場景;而霧計算,主要是針對需要分布式計算和存儲的物聯(lián)網(wǎng)場景。

 

就三者的移動性和不同邊緣節(jié)點上相同應用的實時交互支持,MEC只提供終端從一個邊緣節(jié)點移動到另一個邊緣節(jié)點情況下的移動性管理;而微云,其是提供虛擬機鏡像從一個邊緣節(jié)點到另一個邊緣節(jié)點切換的支持;至于霧計算,則是完全支持霧節(jié)點分布式應用之間的通信。

不管是MEC、微云,還是霧計算,這幾種邊緣計算都有各自的特性和適用的場景。根據(jù)文章開頭所述,如今全球?qū)⒂?0%的數(shù)據(jù)要在網(wǎng)絡邊緣側(cè)進行處理,不可不說,邊緣計算已成為一種重要的計算方式,而這三種邊緣計算模式是經(jīng)過長期的發(fā)展演化出來的不同類型,所以對于萬物互聯(lián)行業(yè)的發(fā)展同樣重要。

邊緣計算和云計算的協(xié)同問題也成為關(guān)注的焦點,兩者可以彼此優(yōu)化補充,共同使能行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。正如我們所知道的,邊緣計算更靠近設備端,因此它能為云端數(shù)據(jù)的采集和大數(shù)據(jù)分析提供支持,而云計算,則是通過大數(shù)據(jù)分析輸出指令下發(fā)到網(wǎng)絡的邊緣。

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