边缘计算的演进和发展探讨

胡建英

（湖北邮电规划设计有限公司，湖北 武汉 430023）

1 边缘计算出现的背景

边缘计算的概念最早可追溯到卡内基梅隆大学2009年所研发的一个叫做Cloudlet的计算平台。这个平台将云服务器上的功能下放到边缘服务器，以减少带宽和时延。2013年，IBM与Nokia Siemens共同推出了一款计算平台，其实是一个可在无线基站内部运行的应用程序，计划向移动用户提供业务，有人认为这是边缘计算的雏形。2014年欧洲电信标准化协会（European Telecommunications Standards Institute，ETSI）成立移动边缘计算规范工作组，正式宣布推动移动边缘计算标准化，其基本思想是把云计算平台从移动核心网络内部迁移到移动接入网边缘，实现计算及存储资源的弹性利用。2016年，ETSI把MEC的概念扩展为多接入边缘计算，将边缘计算从电信蜂窝网络进一步延伸至其他无线接入网络，如WiFi。从边缘计算的发展历程来看，起源于移动网络，从4G时代已经开始萌芽，到了5G时代完全融入了网络的基础架构，所以很多地方直接将其理解为了5G网络的一个网元，它是能最好地满足5G网络高速度、高并发、低时延应用就近处理诉求的产物，是算力和网络的完美结合[1]。

2 边缘计算的应用场景

2016年，ETSI对边缘计算的7大业务场景做了规范并详细的描述，包括智能移动视频加速、监控视频流分析、增强现实（Augmented Reality，AR）、密集计算辅助、在企业专网中的应用、车联网以及物联网（Internet of Things，IoT）网关服务。总结来看，这7大应用场景的关键驱动因素包含了3大方面，第一是高并发低时延物联网应用、企业中的大部分应用、密集计算辅助以及车辆网都可以理解为边缘计算，大部分是物联网应用驱动的；第二是需要人工智能（Artificial Intelligence，AI）处理的视频监控应用；第三是高带宽流量的内容处理和内容分发[2]。

物联网应用要求云计算边缘化。随着工业互联网的发展，工业控制对设备的智能控制提出了高并发和低时延的要求。随着国家工业互联网政策的推进以及企业数字化的发展，在较多领域出现了边缘计算的应用场景，目前应用最多的是智慧港口、数字工厂以及智慧园区等场景，不但满足了工业控制的需求，还很好地契合了数据不出园区的要求。另外一个驱动因素是数字经济的发展，智慧城市管理不断完善，对城市的感知、分析以及处理需求逐步加大，城市管理者对大量物联网采集数据的分析会逐步走向边缘，也是未来MEC发展的一大趋势。未来，企业生产车间的控制、车联网的落地以及物联网采集来的大量数据都需要就近及时地计算分析，并回传给终端计算结果。因此物联网不仅要求高算力，大存储，更重要的是低时延，同时还要求网络的稳定性，云“下沉”靠近终端成为一种必然。

政务监管和企业管理等视频监控应用要求云计算边缘化。随着5G高带宽的应用和发展，视频监控等场景对边缘计算提出了较大的诉求。公安监控、交通监控、环境监控、企业监管以及物流监控等领域需要边缘计算进行视频AI分析，及时将分析结果传回管理中心，而不需要将所有的监控视频回传中心，减少了网络带宽、时延以及存储成本的开销。

视频业务的发展要求云计算边缘化。目前，AR和虚拟现实（Virtual Reality，VR）是5G中应用较为广泛的场景，它们所产生的大量视频内容需要边缘化存储，提高推流能力。另外个人视频应用、家庭影院以及游戏等应用也存在视频和图片等大容量数据边缘存储的需求，要减少大量溯源对中心节点造成的压力。

以上这3大类应用要求低时延、高算力，过去采用提升带宽、加强算力、优化路由以及在中心节点解决的方法，其中较为行之有效的方法就是缩短数据传输的距离，把提供服务的节点从中央下放到网络边缘，离用户更近，彻底解决带宽、时延、算力的问题[3]。

3 边缘计算的架构及设置

3GPP定义了C/U分离的5GC网络架构，用户面功能（User Plane Function，UPF）是边缘计算的数据锚点，ETSI定义了MEC的商业框架，包含软件架构、应用场景以及应用程序接口（Application Programming Interface，API）。UPF是ETSI与3GPP网络架构融合的关键点，MEC位于UPF之后，主要处理UPF分流来的本地流量，架构如图1所示[4]。

图1 MEC架构

关于边缘计算的架构及功能，出现了较多的派别，总结来看边缘云计算至少包括以下功能组件。一是边缘云基础设施，包括机房、计算、存储以及网络等资源在內的硬件平台构建的IT资源池，其主要实现本地化业务部署，类似小型数据中心。二是路由子系统，其相当于边缘云的网络系统，为MEC系统内部的各个组件提供基本的数据转发以及网络连接能力，并为边缘云内的第三方虚拟业务主机提供网络虚拟化支持。三是能力开放子系统，支持第三方以调用API的形式，通过平台中间件驱动移动网络，实现网络能力调用。MEC从设计之初就考虑了开放的架构，能以标准的接口将能力开放给第三方。四是平台管理子系统，其相当于传统网管/运营系统，主要功能是控制移动网络数据平面，管控来自能力开放子系统的能力调用请求，规划编排边缘云内的基础设施，并统计上报相关计费信息等。平台管理子系统是站在运营者的角度提出的，如果是企业自建，则功能不需要那么完备，只需要具备运行维护部分即可；而对于运营商来说，MEC是一个对外提供服务的云资源池，因此需要运营部分的管理功能。

MEC是为了满足云应用在本地闭环、移动网络分布式下沉以及终端算力上收时所形成的连接+计算的融合汇聚节点。MEC所处的位置由资产归属、时延体验、物理基础设施等相关因素共同决定[5]。从MEC的定义以及应用服务来看，最为合理的布局是直接将MEC规划部署到整个网络的边缘，但由于业务初期量小，并且很不均衡，因此目前实际的情况是大部分运营商在部署初期都可能将MEC首先考虑在汇聚层，即跟下沉的UPF一起位于汇聚节点，未来可能逐步走向边缘，即设置在CU/DU，甚至还能跟基站融合到一起，真正发挥边缘计算的能力。

目前，国内运营商正在向园区和企业推广5G定制网建设，建设方案中主要向生产企业、园区、医院以及戒毒所等推广5G定制网+UPF+MEC方案，该方案能够满足网络安全的需求，最主要能够满足数据不出本地高速处理的需求。

4 云边协同架构

边缘云是相对于中心云而提出的，最初根据网络层级，将核心网系统设置在中心云，边缘云是将一些应用和服务下沉到边缘，中间是网络连接，从而形成了云网边端的一个有机整体。而随着边缘云定义的扩展，它已经脱离了移动网络的限制，云泛指云计算以及用以支撑云计算的基础设施和资源，也被称作云端，是提供服务的中心节点。边也就是边缘计算节点，是距离终端最近的服务节点。网是边缘和用户之间的网络，正是因为云边之间需要协同或数据互通，网络就变得不可或缺。端也就是终端，是云、边以及网服务的对象。目前行业提供最为常见的就是云、网、边、端融合为一体的解决方案[6]。

MEC是云计算由集中部署发展到逐步下沉，走向分布式部署阶段的必然产物。中心云主要聚焦于管理后台，可以实现非实时、长周期数据的计算、分析及存储，能够在周期性维护等领域发挥特长。而MEC则专注于局部，聚焦实时、短周期数据的分析，能够更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行。云边协同从应用层来看，是客户对不同应用部署在不同层级提出的需求；从资源层来看，是云资源池之间资源的调配，另外还存在安全策略、应用管理以及业务管理等方面的管理协同。

4.1 业务层的协同

业务层的协同是应用软件按照功能或层级部署，在中心云和边缘云按照各自的分工实现各自的功能，两者之间通过网络进行必要的数据交互。例如，视频监控类的监管业务，监管机构是将监管系统部署在中心云上，而前端的视频监控和分析是部署在各边缘节点，因此前端的视频监控和AI分析当触发监控告警或者形成周期报告等信息时，就需要及时地将数据进行回传或联动，触发管理机制。另外一个典型场景是内容分发，一般将热点内容向边缘云部署，全量内容则存储在中心云。当用户发起请求而边缘云节点无法响应时，需要再到中心云进行回源，因此云边协同其实是业务诉求形成的协同。

4.2 资源层的协同

资源层的协同包括计算资源、存储资源以及安全等资源的协同。计算资源协同是指在边缘云资源不足的情况下，可以调用中心云的资源进行补充，并满足边缘侧应用对资源的需要。网络资源协同是指可能存在多条边缘侧与中心云的连接网络，在距离最近的网络发生拥塞的时候，网络控制器可以进行感知，并将流量引入到较为空闲的链路上，而控制器通常部署在中心云上，网络探针则部署在云的边缘[7]。存储资源协同是指在边缘云存储不足时，将一部分数据存到中心云中，在应用需要时通过网络传输至客户端，从而节省边缘侧的存储资源。安全资源的协同是指集中部署，类似审计、安全后台等安全系统，可为各个边缘云提供安全服务。

4.3 管理层的协同

边缘节点提供网络增值应用部署与运行环境，云端实现对边缘节点增值网络应用的生命周期管理，包括应用的推送、安装、卸载、更新、监控及日志等。中心节点可以对已经存在的应用镜像在不同的边缘云上进行孵化启动，完成对应用的高可用保障和热迁移[8]。

4.4 边缘层的协同

边缘层协同是边缘云之间的协同。例如，在某些车联网的应用场景中，车辆在不断行驶的过程中需要在不同的地域进行同时部署或者某些应用的热迁移，中心云需要根据应用不同时段的地域要求事先进行部署，并下发策略实现应用的平滑迁移[9]。

边缘云平台是根据业务需要从云集中化部署发展到分布式部署阶段的产物，因此可以将边缘云理解为一个分布式的平台，其特征是边缘计算的主要特征之一。而云边协同是业务驱动的，资源和管理的协同是应用驱动的[10]。

5 结 论

随着社会数字化进程的推进，未来云边架构会出现以下3方面的趋势。一是边缘计算需要的能力会越来越大，尤其是类似车联网这样的实时计算出现，会消耗大量的计算存储资源，因此边缘云计算会逐步在能力和体量上增强扩大。二是边缘的物理位置会越来越靠近终端，未来边缘计算会逐步下沉到区、县，甚至街道、乡镇等。三是随着技术和应用的进一步演进发展，管理集约应用会逐步走向边缘，即管理控制层会进一步下沉，边缘云和中心云的边界会越来越模糊，逐步走向去中心化，云计算将发展成一个高度扁平化的架构。