[摘要]在過去兩年中，邊緣計算產(chǎn)業(yè)得到了長足發(fā)展，市場參與者也是越來越多。在今天舉行的“中國移動‘5g e’網(wǎng)邊融合技術(shù)峰會”上，鄔賀銓院士再問邊緣計算，讓我們先睹為快!
兩年前的邊緣計算技術(shù)峰會上，中國工程院院士鄔賀銓就邊緣計算提出十問，直戳技術(shù)演進與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心問題，引起業(yè)內(nèi)巨大反響。
在過去兩年中，邊緣計算產(chǎn)業(yè)得到了長足發(fā)展，市場參與者也是越來越多。在今天舉行的“中國移動‘5g e’網(wǎng)邊融合技術(shù)峰會”上，鄔賀銓院士再問邊緣計算，讓我們先睹為快!
“一問”邊緣在哪里?
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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)本地化的需求(考慮數(shù)據(jù)安全性)。
在移動通信網(wǎng)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(nèi)部，即upf在企業(yè)，而網(wǎng)絡信令仍可在核心網(wǎng)進行安全認證和控制，數(shù)據(jù)不出企業(yè)。也可以設置在運營商的核心網(wǎng)邊緣，不論基站是否在企業(yè)內(nèi)部;ott服務商將終端/數(shù)據(jù)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(wǎng)關(guān)。
“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(wǎng)絡進一步擴展至其他接入網(wǎng)絡。
multi-access edge computing的多接入并非強調(diào)mec同時服務多個接入系統(tǒng);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(wǎng)也可工作在wlan，即適應接入的異構(gòu)性;還可以將多接入理解為mec可與接入網(wǎng)/城域網(wǎng)中多類網(wǎng)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(xié)同互補的關(guān)系。云計算把握整體，聚焦于非實時、長周期數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(tǒng)cdn是以緩存分發(fā)業(yè)務為中心的i/o密集型系統(tǒng)，主要作用是熱點內(nèi)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(wǎng)邊緣的微型cdn功能。
現(xiàn)在一些cdn已不僅僅是熱點內(nèi)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(shù)據(jù)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(wǎng)絡、存儲、計算資源，可見mec具有一定的數(shù)據(jù)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(diào)將mec功能封裝成虛擬的應用(本地分流、無線緩存、ar/vr技術(shù)、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(wǎng)功能的交互。
“六問”mec如何發(fā)現(xiàn)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(tǒng)的基于dns的服務發(fā)現(xiàn)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(lián)網(wǎng)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(wǎng)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(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，邊緣服務器提供了大量的服務，如何根據(jù)邊緣服務器以及網(wǎng)絡狀況動態(tài)地對數(shù)據(jù)進行調(diào)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?
mec為了快速響應，不僅位置要靠近數(shù)據(jù)源，而且應該簡單，為此mec只具有小數(shù)據(jù)處理能力。數(shù)學模型與al算法需要全局性、長周期、大數(shù)據(jù)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(lián)網(wǎng)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(xiàn)無人機本地的圖像識別功能。高通也借助該平臺快速構(gòu)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(lián)網(wǎng)所感知的數(shù)據(jù)通過5g低時延直接上云，iot與al無縫融合，ai iot=alot(智聯(lián)網(wǎng))。
云端計算能力分流到邊緣計算與終端。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的邊緣計算設置在車間或分廠;物聯(lián)網(wǎng)模塊嵌入al芯片和操作系統(tǒng)，相當于邊緣計算能力下沉到物聯(lián)網(wǎng)終端。
“九問”云邊端計算能力如何協(xié)同
mec之間需要聯(lián)系與協(xié)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(diào)用以支持忙的mec?在mec間進行存儲計算資源協(xié)作并不容易，中心云與mec間不僅需要收集數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。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(guān)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(guān)設備中以應用層軟件形態(tài)出現(xiàn)。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(wǎng)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(xiàn)很大的創(chuàng)新空間。