移动边缘计算的系统架构和关键技术分析

董春利 王莉

摘   要：随着移动互联网和物联网应用的快速发展，传统的集中式云计算遇到了严峻的挑战，例如高延迟、低频谱效率和非自适应机器类型的通信。为了解决这些挑战，新技术正在推动将集中式云计算功能转移到网络边缘设备。移动边缘计算被认为是物联网和任务关键型、垂直解决方案的关键推动因素，被公认为是一种关键的架构概念和技术之一。文章讨论分析了移动边缘计算的系统架构和关键技术。

关键词：移动边缘计算;虚拟机;计算卸载;VM迁移

移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）被欧洲电信标准化协会（European Telecommunications Standards Institute，ETSI）定义为一种新技术，在移动网络边缘、无线接入网络内以及移动用户附近，提供IT服务环境和云计算能力[1]。ETSI发布了一份关于移动边缘计算的白皮书，移动边缘计算被认为是一种重要的新兴技术，成为下一代网络的重要组成部分。由于具有低延迟、近距离和高带宽等先进特性，以及实时洞察无线网络信息和位置感知功能，移动边缘计算为多个行业（如消费者、企业）提供了大量新的应用和服务。特别地，MEC被认为是智能城市中处理视频流服务有前景的解决方案。

来自监视设备的视频流在MEC服务器上进行本地处理和分析，从视频流中提取有意义的数据。可以将有价值的数据传输到应用服务器，以减少核心网络流量。增强现实（Augmented Reality，AR）移动应用在上行链路中的数据收集、边缘计算和下行链路中的数据传递方面，具有固有的协作属性。增强现实数据需要低延迟和高速率的数据处理，以便根据用户的位置提供正确的信息。数据处理可以在本地MEC服务器上执行，而不是在集中式服务器上执行，以提供良好的用户体验。物联网在电信网络上生成额外的消息，要求网关聚合消息并确保低延迟和安全性。引入利用MEC收集，分类和分析物联网数据流的新架构，MEC服务器负责管理各种协议、消息分发和分析处理。MEC环境创造了一个新的价值链和充满活力的生态系统，从而为移动运营商、应用和内容提供商创造了新的机会。

1     MEC的系统架构

ETSI描述的MEC参考架构使MEC应用程序能够实现为在MEC主机上运行的纯软件实体[2]。移动边缘平台提供运行MEC应用程序所需的基本环境和功能。MEC应用程序在虚拟化基础架构之上作为虚拟机（Virtual Machine，VM）运行，并且可以与移动边缘平臺交互以执行与应用程序的生命周期相关的某些支持过程。此外，虚拟化基础设施包括一个执行由移动边缘平台接收的流量规则的数据平面，并路由在应用本地网络和外部网络之间的流量。MEC主机级管理包括移动边缘平台管理器和虚拟化基础架构管理器。前者管理应用程序的生命周期以及应用程序规则和要求，包括服务授权、流量规则、域名系统（Domain Name System，DNS）配置和解决冲突。后者负责分配、管理和发布虚拟化基础架构的可视化（计算、存储和网络）资源。

操作支持系统通过生命周期管理代理商或运营商的第三方客户，通过面向客户的服务门户接收用户应用程序的请求，操作支持系统决定是否授予请求。授权请求将转发给MEC协调器进行下一步处理。MEC协调器是核心功能，因为它根据部署的MEC主机、可用资源、可用MEC服务和拓扑，维护一个整体视图。出于性能、成本、可扩展性、运营商首选部署的原因，MEC支持不同的部署方案[3]，例如在蜂窝宏基站演进型Node B站点（Evolved Node B，eNodeB）、在3G无线网络控制器（Radio Network Controller，RNC）站点、在多个无线电接入技术小区聚合站点，和聚合点（其也可以位于核心网络的边缘，例如在分布式数据中心中），探讨了一个网络规划问题，该讨论决定了在可用站点中安装MEC服务器的最佳位置，以便在安装成本和服务质量（Quality of Service，QoS）之间进行权衡。

2    MEC的关键技术

MEC的关键技术包括计算卸载和移动性管理。

计算卸载是一个将资源密集型计算从移动设备迁移到资源丰富的附近基础设施的过程[4]。虽然移动设备受到计算能力、电池寿命和散热的限制，但是通过将能量消耗的应用程序计算卸载到MEC服务器，MEC可以在用户设备（User Equipment，UE）上运行新的复杂应用程序。计算卸载的一个重要部分是决定是否卸载、是否适用全部或部分卸载、卸载什么以及如何卸载。卸载决策取决于根据3个标准分类的应用程序模型。第1个标准是应用程序是否包含不能卸载的用户等不可卸载部分（例如用户输入、摄像或需要在UEs处执行的获取位置）。第2个标准是无法估计某些连续执行应用程序要处理的数据量。第3个标准是要处理的各个部分的相互依赖性。通常，UE需要由代码分析器、系统分析器和决策引擎组成，以管理卸载过程。代码分析器负责根据应用程序类型和分区的代码数据来管理卸载内容。系统分析器负责监视多个参数，例如可用带宽、要传输的数据大小以及执行代码的能量。这些参数会影响何时卸载，决策引擎确定是否卸载。计算卸载决策算法已进行了全面的研究和比较。大多数算法旨在最小化移动设备处的能量消耗，同时，受到卸载的应用程序可接受的执行延迟或者找到这两个度量之间的最佳权衡。数值结果表明，MEC可以通过异构网络中的计算卸载来提高能效。针对多个移动设备用户之间的计算卸载决策问题，提出了一种博弈论方法。数值结果表明，该算法实现了优异的计算卸载性能，并随着用户规模的增大而扩展。研究了计算卸载的节能资源分配问题。此外，一些努力集中在无线电和计算资源的联合优化上，旨在最小化延迟和功率预算约束下的能量消耗。

当UE执行到另一个小区的切换时，重要的是保证服务连续性和QoS要求[5]。几个MEC应用程序期望在位置改变之后继续为UE服务。如果UE将计算转发到MEC，则需要启动VM迁移以提供服务的连续性。VM迁移是将VM从一台物理机器移动到另一台物理机器，通常在数据中心内。关键部分是确定VM迁移是否取决于服务类型和要求、内容大小和用户类型。需要注意的是，可以迁移具有严格QoS要求的正在进行的视频服务，并且始终将用于紧急警告机器类型通信服务的延迟敏感测量任务，迁移到最佳MEC服务器。一方面，必须做出决定，指示服务是否必须完全或部分迁移。同时，考虑VM迁移成本，包括VM迁移和回程资源消耗所需的时间，因为需要计算节点之间的流量交换。另一方面，VM迁移的好处是减少服务延迟。同时，不必分配回程资源用于将计算结果传输回UE。提出了一种利润最大化虚拟人物放置策略，以选择性地将VM迁移其最佳位置，来优化迁移增益和迁移成本之间的权衡。此外，探索了用于动态VM放置，并根据预期用户的移动找到最合适的通信路径预测技术。与现有技术方法相比，本文所提出的算法将卸载延迟减少了10%～66%。

3    結语

MEC启用一个开放的无线接入网络，可以在网络边缘托管第三方创新应用和内容。MEC是云无线接入网（Cloud-Radio Access Network ，C-RAN）的补充。MEC的关键技术是计算卸载和移动性管理，其部署方案与传统无线网络兼容。然而，鉴于该领域的研究是相对初期的阶段，仍有许多悬而未决的问题，需要从其关键技术和更先进的解决方案的角度做进一步研究。

[参考文献]

[1]YUAN A，MUGEN P，KECHENG Z.Edge computing technologies for Internet of Things：a primer[J].Digital Communications and Networks，2018（2）：77–86.

[2]MEC.Mobile edge computing framework and reference architecture[Z].V111，2016.

[3]MEC.Mobile edge computing technical requirements[Z].V111，2016.

[4]MACH P，BECVAR Z.Mobile edge computing：a survey on architecture and computation offloading[J].IEEE Communications Surveys and Tutorials，2017（99）：1.

[5]SECCI S，RAAD P，GALLARD P.et al.Linking virtual machine mobility to user mobility[J].IEEE Transactions on Network and Service Management，2016（13）：927-940.

Analysis on the system architecture and key technologies of the mobile edge computing

Dong Chunli1，2， Wang Li1

（1.School of Electronic Information Engineering， Nanjing Communications Institute of Technology， Nanjing 211188， China;

2.Shanghai Jian-Xi Information Technology Co.， Ltd.， Shanghai 200051， China）

Abstract：With the rapid development of mobile internet and internet of things applications， the traditional centralized cloud computing is encountering severe challenges， such as high latency， low spectral efficiency， and non-adaptive machine type of communication. Motivated to solve these challenges， new technology is driving shifts the function of centralized cloud computing to the edge devices of the network. The mobile edge computing is identified as a key enabler for IoT and mission-critical， vertical solutions， and is recognized as one of the key architectural concepts and technologies. This paper discusses the system architecture and key technologies of the mobile edge computing.

Key words：mobile edge computing; virtual machine; computing offload; VM migration