边缘计算和5G助力业务应用

Keith Shaw 沈建苗

并非只有最前沿的应用才能得益于边缘计算和5G网络。

在过去的十年间，云计算领域的进展促进了集中式的系统管理和运营方法，而移动计算、SaaS和物联网的迅猛发展则推动计算界向分布式架构发展。随着5G和边缘计算等技术的部署推广，许多企业期望充分利用这两种方法，同时提升应用性能。

虽然5G和边缘计算方面的炒作往往侧重于机器人、增强现实/虚拟现实和自动驾驶汽车等领域的创新先进应用，但专家们表示，边缘计算的好处不仅仅局限于这些应用，它有望为IT专业人员提供更多的机会。

边缘计算如何处理延迟？

在过去这十年，许多企業通过将资源集中在云提供商拥有的数据中心而得益于云计算，因为这节省了管理成本，还避免了内部数据中心所需的资本支出。但是处理互联网“边缘”上的终端（比如物联网设备/传感器和移动设备）时，集中化带来了性能问题。

虽然如今的智能手机实际上是可塞入口袋的智能计算机，但它们仍需要在云端完成大量的处理工作。卡耐基梅隆大学的计算机科学教授Mahadev Satyanarayan问道：“为什么不能把所有智能都放在终端？换句话说，为什么你的智能手机就不能这么做？”

他说：“答案是要进行你想要完成的那种计算，就需要随身携带比智能手机上多得多的计算资源。考虑一下智能手机上的视频摄像头，它极其轻盈。但如果想要用它进行实时视频分析，显然无法借助如今手机上的计算芯片完成这项任务——你需要将数据发送到云端，这时问题就开始出现。”

解决方案就是在移动计算中使用基于虚拟机的“小云”（cloudlet）——换句话说，将微型数据中心放在靠近需要处理能力的网络边缘。2009年，在《IEEE普适计算》期刊上，Satyanarayanan与人合著的一篇颇有影响力的文章概述了这种解决方案。

Satyanarayanan解释，在4G LTE网络上，智能手机与蜂窝信号塔之间的信号往返时间平均约为12～15毫秒;如果受到老式系统及其他因素的影响，实际时间可能更长。当从智能手机向数据中心发信号时，这个过程可能需用时100～500毫秒，在一些情况下甚至需要整整1秒。Satyanarayanan称该延迟为“分布尾部”（tail of distribution），这对低延迟应用而言是大问题。

Satyanarayanan说：“增强现实等应用中的用户对尾部极其敏感。如果我让你体验半小时的增强现实，哪怕有25分钟的体验很赞，但你记住的只是5分钟的糟糕体验。”

使边缘计算颇具吸引力的正是可以在边缘处缩减尾部。

5G连接

将智能移到边缘这个概念三、四年前才真正流行开来，当时电信公司纷纷开始制订5G无线计划，并认识到5G的速度在最后一英里才有帮助。

还记得4G上数据与蜂窝信号塔之间来回的时间在12～15毫秒吗？有了5G，供应商称延迟时间仅为2～3毫秒，但是与边远数据中心之间来回的时间仍可能需要至少100～500毫秒。Satyanarayanan说：“如果你需要将数据一路传回到千里之外的数据中心，即使最后一跳（hop）的延迟为零毫秒，那又有什么影响？”

IDC的边缘战略研究主任Dave McCarthy同意这一观点。

他说：“5G本身缩短了终端与移动信号塔之间的网络延迟，但并未解决到数据中心的距离，这对延迟敏感的应用而言可能是大问题。如果将边缘计算部署到5G网络中，可以尽量缩短这段实际距离，从而大大缩短响应时间。”

他补充道，这使得边缘计算对于部署推广5G网络和新的移动边缘计算（MEC）服务至关重要。

专家们表示，认识到边缘计算与5G并非密不可分很重要。5G网络绝对需要边缘计算技术才能取得成功，而边缘计算可以在不同的网络上运行，包括4G LTE、Wi-Fi及其他类型的网络。

边缘计算和5G如何助力业务应用？

在将5G速度与边缘计算的处理能力结合起来后，专注于需要低延迟的应用完全合情合理。这就是为什么早期使用场景往往涉及虚拟现实/增强现实、人工智能和机器人，它们需要利用计算资源迅速做出决策。但是众多业务应用有望得益于边缘计算和5G。

STL Partners的边缘计算首席顾问兼业务负责人Dalib Adib说：“在本地边缘，已经有许多应用有望‘迁移过去或充分利用移动边缘计算。使用场景方面有一个甜区，比如用到视频、人工智能和物联网的那些使用场景。”

专家们列举了边缘计算在企业的众多使用场景，包括如下：

·  制造、油气和能源等行业拥有资本密集型资产的公司企业，使用5G和边缘计算用于维护和维修活动。这包括指导技术人员维修的增强现实/虚拟现实应用，以及将无人机用于铁路、桥梁或楼宇的直观检查，利用先进分析技术找出潜在的瑕疵或需要维护的部件。

·  生产设施的实时流程优化。由智能联网设备生成的数据可以动态调整校准设置，从而提高成品率、减少瑕疵。

·  基于状态的监测——使用物联网传感器来检查某个资产或机器上的特定参数，确保运行正常。

·  用于监视的视频分析，比如使用实时处理来确定进入楼宇的人是员工还是访客，并核实员工身份。

·  视频分析在紧急情况下为执法部门的决策者提供实时建议。

·  医疗保健行业的远程医疗应用——使用视频和分析技术来诊断患者，或远程监测患者。

Satyanarayanan预计，会开发出旨在充分利用边缘计算诸多优点（比如低延迟和带宽可扩展性）的边缘原生应用。他表示，这类应用可能会进一步推动市场对5G网络和边缘计算的需求。

他与合著者在2019年的文章《边缘原生应用的重要作用》中写道：“增强人类认知能力的边缘原生应用是边缘计算的潜在杀手级应用。这些应用可以实时改善人类认知能力的一些方面（比如任务处理、长期记忆和人脸识别等）。如果充分利用边缘计算，就可以将尺寸、体积、能耗和散热都比用户携带或佩戴的计算资源大得多的计算资源运用于这种任务。”

边缘计算进一步的业务效益

专家们表示，边缘计算除了低延迟优势外，还可以为企业带来诸多优势，包括节省带宽成本、更丰富的隐私选项、遵从法规以及为网络连接不稳定的情形提供支持。

在带宽方面，物联网设备可以在边缘处理数据，然后仅将必要的数据发回到云服务器。设想一下：不将来自覆盖楼宇或机场的100个视频摄像头的数据发送到中央云服务器进行人脸识别或其他实时分析可以节省多少带宽。

加强数据隐私是另一个好处。Satyanarayanan表示，在边缘存储和处理数据可防止数据发送到远程云服务器的过程中，不法分子可以通过机器学习算法从数据流中提取个人信息。

IDC的McCarthy说，此外，“在一些情况下，边缘计算是一种遵守政府或行业法规的方法。比如说，欧洲的《数据保护通用条例》（GDPR）规定了数据主权方面的要求，限制了可以在何处传输和存储数据。边缘计算使企业可以对应用软件部署在何处拥有更大的控制权。”

边缘计算还惠及在网络连接不稳定的情形下员工需要使用移动应用程序的公司。

McCarthy说：“这在终端进出覆盖区域的行业很普遍，比如运输业、采矿业和农业。通过在本地运行应用逻辑，功能可以保持持久性，生成的信息则可以在以后上传到云或其他数据中心。”

其他例子包括自然灾害后的中断或敌方会断开互联网连接以干扰通信的军事应用。

最后，对于希望将计算资源从集中式专用设备移出去的企业而言，边缘计算的灵活性和可扩展性可能是一项关键优势。STL Partners的Adib说：“这正是促使制造、物流仓储、零售、油气和采矿等行业纷纷采用边缘计算的原因。”

疫情因素

尽管有以上种种优势，企业仍可能将5G和边缘计算视为次要技术。不过边缘计算出现了另一个更直接的用途：它有助于支持因疫情封锁或在家办公命令而居家工作的员工。

许多企业继续使用需要采用虚拟桌面基础架构（VDI）才能运行的老式应用程序或专有的定制软件，许多这类解决方案都需要员工在附近。

Satyanarayanan解释道：“如果你在家工作，这种解决方案效果不佳。使用VDI基础架构，需要极短的延迟，需要将击键操作和鼠标移动发送到基本上是远程桌面的地方。边缘计算為所谓的EdgeVDI打开了一扇门，可将虚拟机从企业内部的私有数据中心移动到边缘处的设备。你会注意到，由于疫情，VDI业务迅猛增长，就是这个原因。”

据IDC的McCarthy声称，响应不断变化的工作模式，内容分发网络（CDN）也在拥抱边缘计算。

他说：“更多的员工在办公室时，那些办公楼通过企业级技术连接到互联网。现在由于改为在家工作，电缆公司及其他多系统运营商在处理更庞大的负载。良好的边缘策略可以让企业在不同类型的基础架构之间灵活地转移工作负载，相比集中式方法可以为员工和客户提供更好的服务。”

本文作者Keith Shaw是一名自由撰稿人，撰写IT文章方面有20多年的经验。

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https：//www.computerworld.com/article/3573769/edge-computing-and-5g-give-business-apps-a-boost.html