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鄔賀銓院士“十問”邊緣計算

5G ? 來源:5G ? 作者:5G ? 2020-11-13 11:27 ? 次閱讀
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在“中國移動‘5G+E’網邊融合技術峰會”上,鄔賀銓院士再次“十問”邊緣計算:

一問:邊緣在哪里?

邊緣最靠近用戶的邊緣就是終端,不過雖然MEC功能可下沉到終端,但不宜把終端也看成是MEC。

MEC的實際部署位置比較靈活,除了考慮接近數據源以降低時延外,還需考慮業(yè)務應用服務的覆蓋范圍(例如園區(qū)),以及業(yè)務應用數據本地化的需求(考慮數據安全性)。

在移動通信網中,MEC可以在DU,也可以在CU,也可放在CN邊緣;在工業(yè)企業(yè),MEC可與基站一起設置在企業(yè)內部,即UPF在企業(yè),而網絡信令仍可在核心網進行安全認證和控制,數據不出企業(yè)。也可以設置在運營商的核心網邊緣,不論基站是否在企業(yè)內部。

OTT服務商將終端/數據源到云計算中心路徑之間任意節(jié)點均可定義為MEC落點,可以是純軟件形態(tài)或是集成中間件的硬件網關。

二問:何謂多接入?

2016年ETSI把MEC的概念從移動邊緣計算(Mobile Edge Computing)擴展為多接入邊緣計算(Multi-Access Edge Computing),將邊緣計算從電信蜂窩網絡進一步擴展至其他接入網絡。

Multi-Access Edge Computing的多接入并非強調MEC同時服務多個接入系統;也并非指MEC具有多歸屬功能。多接入可能指MEC可工作在移動通信網也可工作在WLAN,即適應接入的異構性;還可以將多接入理解為MEC可與接入網/城域網中多類網元集成在一起。

三問:MEC是邊緣云嗎?

MEC是邊緣云,與云計算是協同互補的關系。云計算把握整體,聚焦于非實時、長周期數據的分析,能夠在周期性維護等領域發(fā)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(yè)務的實時智能化處理與執(zhí)行。

云計算是集約化共享服務的概念,目前MEC如果服務終端及應用不多的話,集約化程度不夠。另外,云計算的DaaS、KaaS、PaaS、SaaS都要在MEC配置嗎?

四問:MEC與CDN和DC的異同?

傳統CDN是以緩存分發(fā)業(yè)務為中心的I/O密集型系統,主要作用是熱點內容就近分發(fā),或“分發(fā)加速”。而MEC不僅要“加速”,還擁有開放API能力及本地化的計算存儲能力,具有一定的智能。因此MEC可看成是具有更靠近無線網邊緣的微型CDN功能。

現在一些CDN已不僅僅是熱點內容緩存,還提供了容器即服務、VM即服務、裸機即服務和無服務器功能的某種組合,看起來更像云服務商。從這一點看,CDN與MEC的界限會模糊,不過從相對數據源的位置看,CDN更像霧計算。

MEC具有l(wèi)aaS功能特別是虛擬化的網絡、存儲、計算資源,可見MEC具有一定的數據中心(DC)功能,但DC從能效看宜大容量,因此MEC主要能力不是做微型DC。

五問:MEC計算什么?

從ETSI的MEC功能圖看,MEC具備laas和Paas功能,即云計算主體功能,但更需強調將MEC功能封裝成虛擬的應用(本地分流、無線緩存、AR/VR技術、業(yè)務優(yōu)化、定位等應用),開放給第三方。目前的框架需要補充與云網功能的交互。

六問:MEC如何發(fā)現服務與配置?

服務注冊表提供了MEC服務器上可用服務的可見性。它使用服務松散耦合的概念,在應用程序部署中提供靈活性。

傳統的基于DNS的服務發(fā)現機制,主要面向服務靜態(tài)或者服務地址變化較慢的場景,當服務變化時,DNS的服務器通常需要一定的時間以完成域名服務的同步,并不適合大范圍、動態(tài)性的MEC場景。

在車聯網場景下用戶和計算設備動態(tài)注冊和撤銷,服務通常也需要跟著進行遷移,將會導致大量突發(fā)流量,廣域網的帶寬不一定能動態(tài)適應,如何從設備層支持服務的快速配置?

邊緣設備產生大量的數據,邊緣服務器提供了大量的服務,如何根據邊緣服務器以及網絡狀況動態(tài)地對數據進行調度至合適的計算服務提供者?

七問:MEC的業(yè)務規(guī)劃從哪里來?

鄔賀銓表示,MEC為了快速響應,不僅位置要靠近數據源,而且應該簡單,為此MEC只具有小數據處理能力。數學模型與Al算法需要全局性、長周期、大數據訓練,這不是MEC的長項,因此MEC需要從外部獲得模型與規(guī)則。同時,MEC要求模型瘦身,并將模型能力限定在特定子域。

目前,一些公司開源了連接云和物聯網設備的開發(fā)框架,可直接在設備端或MEC開發(fā)擁有機器學習能力的應用。例如微軟開源了Azure loT Edge Runtime,大疆就利用這個框架實現無人機本地的圖像識別功能。高通也借助該平臺快速構建移動終端設備上的圖像處理能力。

八問:計算能力如何在云端配置?

終端計算任務向云端遷移。終端借助5G傳輸無需下載安裝核心軟件,降低對硬件要求和成本,即插即用,流暢體驗;物聯網所感知的數據通過5G低時延直接上云,IOT與Al無縫融合,AI+IOT=AlOT(智聯網)。

云端計算能力分流到邊緣計算與終端。工業(yè)互聯網的邊緣計算設置在車間或分廠;物聯網模塊嵌入Al芯片和操作系統,相當于邊緣計算能力下沉到物聯網終端。

九問:云邊端計算能力如何協同?

同一個中心云管理的多個MEC可能忙閑不均,空閑MEC的能力可否調用以支持忙的MEC?在MEC間進行存儲計算資源協作并不容易,中心云與MEC間不僅需要收集數據和傳遞模型,而且還需要中心云對大規(guī)模MEC的資源管理能力。

MEC需要定期備份到安全的遠程位置或中心云,以避免在發(fā)生本地災難時丟失數據。此外,MEC的計費與安全管理可能也需納入中心云管理范圍。

十問:MEC有定式嗎?

MEC的設置位置靈活,MEC的功能人云亦云,甚至可以包括CDN和微型DC的功能,小到可以落在終端。關鍵是增強MEC功能的同時需要重視瘦身,否則成本不可控。

很多場景下MEC可能沒有單獨的物理存在,集成到有關設備中以應用層軟件形態(tài)出現。如果說MEC代表計算能力,將來肯定計算無處不在,也就意味著未來MEC不可見。通信網絡功能集中與功能分布不斷迭代,最好是集中分布兩相宜,難得的是功能的最優(yōu)分配,但這是很難做到的。目前可以說邊緣計算還沒有定式,也可以說正因如此,才展現很大的創(chuàng)新空間。

原文標題:鄔賀銓院士:新十問!

文章出處:【微信公眾號:5G】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

責任編輯:haq

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