边缘计算分支—设备端容器化的大趋势和拥抱5G时代

河海大学常州校区 成恒飞 钱育珩 张海睿 黄 天 陈 飞

随着5G时代的到来，物联网终端设备数量也迅速增加，同时由于网络带宽承载力受限，响应时间较长等问题。基于云计算的中心计算主要部署在云端的集中式处理模型显然已经难以满足需求。而对于网络边缘设备进行边缘计算提供了物联网场景应用的新思路，设备端容器化封存，编程云端化。

移动边缘计算（MEC）是一种新兴的计算，是工业控制上的概念，部署在终端设备或网络接入点上，使得工业设备终端无需云计算的帮助，也能具有近端的决策控制能力。它在移动无线接入网络（RAN）的边缘提供计算，存储和网络资源，允许延迟敏感和上下文感知应用程序在最终用户附近执行，减轻了回程和核心网络，对于实现低延迟，高带宽和灵活的移动服务至关重要。

而对于边缘计算而言，容器化正成为边缘计算平台的标准。本身作为一种虚拟化技术，是服务器资源共享方式的一种。 可以理解为设备端版本升级，然后执行，实时的可以下发的计算力，改变设备端的开发和部署模型，设备端容器化。比如，我们可以把移动端容器化，编程变为云端化，像我们经常使用的手机，在边缘计算领域，以后手机可以变为一个容器平台，在手机上就可以跑工业设备的操作系统。

移动边缘计算（Mobile Edge Computing, MEC）可利用无线接入网络创造出一个具备高性能、低延迟与高带宽的电信级服务环境，各项服务在终端分支下载速度加快，让消费者享有不间断的高质量网络体验。

在过去的几年里，我们的生活方式越来越多地暴露于海量流量构筑的生活场景应用中，商业、社交、多媒体等。为了应付这些激增的流量需求需求，网络运营商必须付出巨大努力来改善用户体验。为克服当前无线接入网络（RAN）的局限性，提出了两种新兴范例：

云无线电接入网（C-RAN），其目的在于通过虚拟化集中基站（BS）功能，以及移动边缘计算，其旨在赋予网络边缘决策计算权力。虽然这两种技术提出将计算能力转移到不同的方向（云到边缘），但它们是互补的，每个都在5G生态系统中具有独特的地位。

移动边缘计算服务器使用通用计算平台直接在BS上实现，允许在最终用户附近执行应用程序。凭借这一点，移动边缘计算可以帮助满足5G网络严格的低延迟要求。此外，移动边缘计算还提供各种网络改进，包括：第一，通过在网络边缘托管计算密集型应用程序来优化移动资源，第二，在将大数据发送到云（或某些提取的功能）之前对其进行预处理，第三，借助于RAN信息（例如小区负载，用户位置和分配的带宽）的上下文感知服务。尽管移动边缘计算原理也与雾计算的概念一致，并且两者通常可互换使用，但它们之间略有不同。虽然雾计算是一个与云计算相反的通用术语，它将处理和存储资源带到较低层，但移动边缘计算专门旨在通过新的功能分离和BS之间的新接口将这些功能扩展到RAN的边缘。上面那层。雾计算最常见于企业拥有的网关设备，而移动边缘计算基础设施由网络运营商实施和拥有。

我们提出了一种实时的上下文感知协作框架，该框架位于蜂窝网络的边缘，并与底层通信网络并行工作。特别是，我们的目标是探索移动边缘计算网络中连接实体之间的协同作用，以形成异构计算和存储资源池。为了说明移动边缘计算协作在5G网络中的优势和适用性，我们提出了三个用例，包括移动边缘编排，协作视频缓存和处理以及多层干扰消除。这些初始目标方案可用作制定许多特定应用的基础。

谈到移动边缘的编排问题，首先来了解一下边缘计算的智能分层部署。边缘计算联盟（ECC）对边缘计算定义了四个域，设备域（感知与控制层），网络域（连接和网络层），数据域（存储与服务层），应用域（业务和智能层）。设备域对感知的信息进行直接处理，比如我们手机的语音输入，把捕捉到的我们嘴中发出的声学信号转化为文字信息。网络域通过部署计算能力，实现各网络协议的自动转换，对数据格式进行标准化处理。数据域使得数据管理更智能、存储方式更灵活。应用域使得设备具有智能化的感知能力，装配自适应的连接策略和（数字）部署策略，解决系统中的数据异构问题，并提供局部的业务逻辑甚至智能。移动边缘编排、协作视频缓存以及多层干扰消除，都是针对特定场景应用的基础。

这其中的佼佼者，predix平台就提出三种清晰的定义。协议适配器（Protocol Adapters）可以支持不同工业通讯协议进行数据采集和反向设备控制，包括OPC-UA，modbus，MQTT等；设备对云端的接口通过设备管理框架和数据流服务（Data River），Predix Machine可以将分析后的数据或者原始数据通过HTTP或者WebSocket传输到云端的数据存储中，作后续的智能分析；而对于最重要的容器化分析平台，这里需要的是通过数据总线（Data Bus）,Machine可以运行由Docker容器封装的智能分析算法，处理连续的数据流，并可以提供近乎实施的终端分支决策和控制。

毫无疑问，在5G时代的到来，终端设备容器化日益成为趋势。边缘计算应用场景日益复杂，我们现在可以清晰的看到边缘计算平台，而不是传统的收发网关，过去只能在云端完成的运算，现在可以利用几台计算机组成的小规模集群隔离主机资源进行运算，在边缘计算平台上运行智能分析算法。多种编程语言之间的隔阂也不再成为限制，支持多种开发工具和多种编程语言的运行时环境。可以在多个移动容器平台上跑程序，进行控制，智能分析。