01引 言

相對于云計算而言，邊緣計算是從云計算的“資源集中共享模式”走向各邊緣節(jié)點的“分布式互助共享模式”。根據(jù)分布在“端、管、云”的計算點位置，可以大致分為以下 6 類，具體如圖 1 所示。

(1)云服務商為主的邊緣計算“云服務引流”?

比如騰訊、百度、阿里的邊緣云節(jié)點，Google GKE On-Prem，微軟 Azure Stack 以及華為公有云的邊緣計算，是以云生態(tài)的入口引流為目的，在邊緣云形態(tài)上實現(xiàn)一個小邊緣云，遇到更復雜的內容，將在云上提供。

(2)站點設施邊緣聯(lián)盟/站點服務商“站點+ 計算服務”

以Vapor 為代表十幾家公司聯(lián)合建立了生態(tài)，類似中國鐵塔公司提供眾多中立站點的概念，通過機房、集裝箱等多種機制，把邊緣站點聯(lián)成網(wǎng)。

(3)固定運營商為主的邊緣計算“固定聯(lián)接+ 計算服務”?

中國的邊緣計算聯(lián)盟(ECC)是華為固網(wǎng)很早發(fā)起的、與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)廣泛互動的固定網(wǎng)絡邊緣計算，以企業(yè)網(wǎng)的交換設備、固定接入邊緣設備為主要場景。?

(4)移動運營商為主的邊緣計算(MEC)“移動聯(lián)接+計算服務”?

邊緣計算在 2014 年被叫作“mobile edge computing ”，最早的場景是在移動基站本地做 cache(但當時未能推廣商用，因為內容的分布和管理基站并不感知)，后來演變?yōu)榉纸M移動網(wǎng)關PGW 本地分流、內容緩存和加速、對接固網(wǎng) IPTV 組播等多種形態(tài)，得以商用(例如華為在全球多個地區(qū)商用)。2017 年華為無線核心網(wǎng)等各方提議 ETSI 將MEC全稱改為“multi-access edge com- puting”，同時在 2018 年結合 5G 網(wǎng)絡架構，在 3GPP 國際標準 SA2(網(wǎng)絡架構組)明確 MEC是部署在 UPF 位置，并對UPF有多種增強，伴隨著5G，MEC 也走向固移融合和多種接入。?

(5)行業(yè)/企業(yè)/交通路政組建的網(wǎng)絡或自組織網(wǎng)絡形態(tài)的邊緣計算?

“行業(yè)自建聯(lián)接+計算服務”可以展開來分解，一部分按技術協(xié)議棧等同于第四類移動運營商為主或者第三類固定運營商為主的網(wǎng)絡(頻譜可以改變?yōu)?unlicensed)，還有一部分例如LoRa 或者 Wi-Fi 自由組網(wǎng)，配合云服務商、站點服務商、物聯(lián)網(wǎng)整網(wǎng)以及終端形態(tài)的實現(xiàn)，協(xié)議棧近似于第一類/第二類/第六類。

(6)終端/CPE 形態(tài)、IoT GW 形態(tài)、車載形態(tài)的邊緣計算

“近端計算服務”是先在本地及時做計算處理，隨后才連接宏網(wǎng)絡，和上一級節(jié)點或者周邊節(jié)點做互助。

根據(jù)提供方，又可分為不同類型的發(fā)展路線，主要有以下 5 種。?

(1)基于電信設備商發(fā)展?

從移動運營商、固定運營商的電信網(wǎng)絡發(fā)展，延展更多的 App 業(yè)務和生態(tài)，從移動網(wǎng)面向消費者(2C)的基本普遍網(wǎng)服務，擴展到面向家庭場景(2H)、行業(yè)場景(2B)的更廣泛服務，和 5G 整體業(yè)務目標保持一致。?

(2)基于IT/云設備商發(fā)展?

無論是云服務商、IT 站點服務商，還是 IT 硬件和軟件廠商，都希望在邊緣計算不斷擴展的各層級市場中占有一部分。?

(3)基于OT設備發(fā)展?

例如柔性制造的提供方或者工業(yè)操作系統(tǒng)的提供方。

(4)基于芯片等發(fā)展?

基于芯片和開源、自組織站點、白牌等發(fā)展。?

(5)基于終端形態(tài)的邊緣計算發(fā)展?

目前這種路線因為算力不足，需要和其他方式配合，例如與 IT/云方式或者電信網(wǎng)配合。

以上分類有助于從眾多的邊緣計算概念、白皮書、廠商中找到本質的歸類。移動運營商擁有龐大的用戶群，最大價值地發(fā)揮 4G 和之前通信網(wǎng)的優(yōu)勢，為原有移動終端用戶以及新增的 5G固定無線接入/5G 行業(yè)用戶服務，是移動運營商的最佳發(fā)展路徑。華為擁有 ICT 的綜合特性，可根據(jù)客戶的選擇來提供方案，發(fā)揮最強的通信網(wǎng)能力，同時結合多種先進技術向未來演進。?

02 5G MEC的本質——聯(lián)接+計算

當前主流的5G MEC 部署位置以及從省級網(wǎng)絡進入地市級、甚至園區(qū)級網(wǎng)絡，如圖 2 所示。

MEC是從移動網(wǎng)絡發(fā)展起來的，走向多接入 之后，其優(yōu)勢仍然是寶貴的“聯(lián)接”入口(從“幾十億人口聯(lián)接”到“一千億物聯(lián)設備聯(lián)接”)以及“第一跳的計算”內容處理機會。通信運營商坐擁“聯(lián)接感知”“業(yè)務第一入口”以及“整網(wǎng)可控”等獨特優(yōu)勢，可以面向業(yè)務打通端到端的整體體驗，具體有以下幾點。

(1)聯(lián)接感知能力?

無線空口的寶貴性，要求發(fā)展價值業(yè)務以及根據(jù)空口狀態(tài)使用最佳聯(lián)接調度方式。當前定義的基本類型有 3 類：NB-IoT 到物聯(lián)網(wǎng) eMTC 要考慮終端省電(可以用 10 年)，eMBB 要考慮高速移動連續(xù)性，uRLLC 要考慮在有變化的空口通信基礎上提供超低時延超高可靠性。 ?

聯(lián)接增強的演進方案會有多種，比如在 4G+5G 跨基站協(xié)同的連續(xù)性，根據(jù)業(yè)務來分解是多鏈路多發(fā)/選發(fā)，根據(jù)空口來反向調整業(yè)務層速率。?

OTT 和云計算的方式，只有計算能力，不感知聯(lián)接的控制與管理，不能做到對移動管道能力的最佳管理和調度。MEC 需要更懂得App 的需求，在內容和聯(lián)接層之間做好跨層感知和調節(jié)優(yōu)化。5G 確定性網(wǎng)絡和差異化能力將使場景進一步擴展。

(2)終端業(yè)務第一跳業(yè)務處理入口?

從網(wǎng)絡部署位置和協(xié)議棧方面的第一跳入口：終端選擇接入網(wǎng)絡進行業(yè)務，必然可以選擇是否經過通信網(wǎng)內部的 MEC，之后才會考慮是否經過防火墻以及 NAT 地址轉換到通信網(wǎng)外部的云計算。通信網(wǎng)內部的 MEC 因為“數(shù)據(jù)本地化、流量卸載本地分流快速閉環(huán)”等驅動力，可以有機會通過時延的減少、與移動網(wǎng)關合并減少轉發(fā)設備跳數(shù)/性能和成本、功耗和體積最優(yōu)等方式發(fā)揮獨到優(yōu)勢。?

“分布式以網(wǎng)為主的交互業(yè)務”也會占據(jù)一定的市場份額。對終端而言，并非所有業(yè)務都是云和 server 方式，分布式的網(wǎng)絡直接業(yè)務交互、局部的群組內容互動通信、本地化的實時交互體驗，未來都具有發(fā)展的可能。?

未來 MEC對內容深度感知，將會在內容分流和處理方面發(fā)揮更大價值。通信網(wǎng)從“聯(lián)接交換網(wǎng)”走向“內容交換網(wǎng)”，需要 MEC 等節(jié)點發(fā)揮識別、判斷的作用。?

(3)網(wǎng)的能力?

MEC 之間是可以分布式協(xié)同組網(wǎng)的，并且可以協(xié)同做業(yè)務的按需部署以及移動時連續(xù)性接力保障。?

隨著計算機網(wǎng)絡的發(fā)展，節(jié)點將向“轉發(fā)+ 計算+存儲”的方向演進，各個 MEC 之間的能力將進行共享和調用。未來的 10 年，云計算和邊緣計算是循環(huán)促進的，邊緣計算將會占據(jù)50%的市場空間，而 5G MEC是其中主流的一個方向。

通信運營商的“根據(jù)地”是“聯(lián)接和網(wǎng)”。MEC 中的數(shù)據(jù)面要把這些優(yōu)勢用起來。UPF 和MEC 雖然邏輯上可分可合，但 MEC 的數(shù)據(jù)面和UPF 合而為一將擁有最佳轉發(fā)性能和性價比(減少一半消耗)。反之，沒有“聯(lián)接感知優(yōu)化和第一跳及時處理”和“分布式成網(wǎng)”的優(yōu)勢，通信網(wǎng)的邊緣計算和云計算就會趨同，但云計算將更多地發(fā)揮內容優(yōu)勢。

如果僅依靠之前的基礎設施，變成物理機房和網(wǎng)絡部署拓撲爭奪戰(zhàn)，則站點聯(lián)盟和行業(yè)等都會挖掘自己在各個區(qū)域的站址，通信網(wǎng)的邊緣計算站點只是眾多站點的可能性之一。

03 5G MEC中的關鍵技術

5G 業(yè)務的到來帶來了以下四大挑戰(zhàn)。

? 超低時延。促使節(jié)點下沉/應用本地化，減少網(wǎng)絡拓撲。

? 高速移動連續(xù)性。促使MEC 之間的多聯(lián)接連續(xù)性考慮。

? 大帶寬。促使轉發(fā)分流的進一步優(yōu)化。

? 企業(yè)數(shù)據(jù)本地化處理。大量視頻等數(shù)據(jù)本地處理，必要時再分流到宏網(wǎng)處理。?

邊緣計算的價值場景從移動網(wǎng)加速、園區(qū)、電力、VR/AR、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)等展開。本文重點聚焦關鍵技術，而不再展開場景組合應用，具體關鍵技術如下。?

(1)極致聯(lián)接中感知內容分類進行轉發(fā)、分流、加速

從 2014 年起，4G 開始不斷對 MEC 的按內容分類進行轉發(fā)/分流/加速的能力進行商用。由于5G 的大帶寬，轉發(fā)/分流/加速進一步提升了 10X 以上的高通量需求。從 4G FPGA 卸載，走向 5G 高速轉發(fā)芯片，形態(tài)和規(guī)格因應用不同而系列化， 流量從 10 Gbit/s到 600 Gbit/s。?

用戶面感知內容分類，進行卸載和分流，并根據(jù)內容分類，進行cache、視頻/游戲加速、起播加速、TCP/UDP 加速。?

WTTX 固定無線接入場景，用 5G 大帶寬接入替代固網(wǎng)接入成為可能，組播轉單播是 MEC 與IPTV 網(wǎng)絡對接所需的能力之一。Wi-Fi 場景沖突和干擾較多，5G 接入替代 Wi-Fi 也需要MEC 在園區(qū)/場館等場景提供一些便捷功能。

圍繞“感知聯(lián)接”做移動網(wǎng)加速，提供高帶寬、高體驗、接入可移動的邊緣計算節(jié)點。關鍵技術難點在于能夠體現(xiàn)廠商高水平的是 200 Gbit/s 以上的實時高帶寬加速、結合業(yè)務體驗的綜合加速方案等.?

學術進展和挑戰(zhàn)包括：在內容感知分類有方面的方法(準確性待提升)、加速的方法(實時高帶寬有挑戰(zhàn)、各場景綜合有效性有不穩(wěn)定)。?

2014?2019 年的試驗數(shù)據(jù)證明：游戲時延可加速 40%、視頻下載速率提升5%~47.41%、視頻往返時延降低 19%~32%、視頻拖動等待時延降低 12%~61%;商用網(wǎng)絡要控制各場景的可增益性。

(2)極致聯(lián)接中的移動連續(xù)性?

由于 5G 會使用部分高頻率頻段，基站覆蓋范圍有可能縮小，建網(wǎng)初期熱點孤島需要和 4G整網(wǎng)互助，連續(xù)性更加重要。跨越基站的連續(xù)性需要核心網(wǎng)配合。?

極致聯(lián)接中的 4G+5G 雙聯(lián)接、多鏈路聚合(如宏網(wǎng)絡+Wi-Fi、固移融合多接入)和可靠性協(xié)議層 HRP(high reliability protocol)是其中的關鍵 技術。App 的跨節(jié)點互動也很重要。發(fā)揮業(yè)務層 和鏈路層的互動，才能控制好多鏈路傳輸?shù)男Ч?MEC是銜接業(yè)務層與管道層的節(jié)點，需要做好跨層互動。本地節(jié)點跨層優(yōu)化，多個節(jié)點統(tǒng)一切換調度/保證連續(xù)性以及動態(tài)觸發(fā)與 5G 核心網(wǎng)的流策略、控制面管理互動調配最優(yōu)路徑和資源都是 MEC 可用的手段。

車聯(lián)網(wǎng)是其中一種典型應用，不僅多接入聯(lián)接連續(xù)，車廠 App 在途徑 MEC 中的按需動態(tài)部署和遷移也非常關鍵。3GPP 定義了車聯(lián)網(wǎng)四大場景和相應的需求。

無人機快速移動也會有此類要求。關鍵技術難點在于：最優(yōu)路徑調度、切換和預接續(xù)提前預判。學術進展和挑戰(zhàn)包括：定位/軌跡預測算法等準確度和精度通常在若干米的范圍，需要更精準。

(3)極致聯(lián)接中的確定性網(wǎng)絡?

行業(yè)數(shù)字化與實時流媒體場景對網(wǎng)絡的確定性提出更高要求，包括時延與抖動。MEC需要幫助做業(yè)務感知和差異化隊列調度、緩存。

海量聯(lián)接情況下，MEC 要保證有品質的性能。

關鍵技術難點在于：空口環(huán)境多變、TSN(time sensitive network)的可控性、實時對網(wǎng)絡各種狀況的處理。

學術進展和挑戰(zhàn)包括：低時延調度算法、預測和調度等系列算法的調度精度與效果。?

(4)極致聯(lián)接中的虛擬二層網(wǎng)絡IP?

組網(wǎng)因為穿越宏網(wǎng)絡，地址很難規(guī)劃，因此推出5GLAN。盡管 5G LAN 支持 L2、L3，但更多是 3GPP 為虛擬二層網(wǎng)絡而定義的。可以跨地域形成虛擬 LAN 專網(wǎng)。將聯(lián)接不同基站下面的終端形成同一個虛擬本地網(wǎng)絡。對工業(yè)應用、智慧家庭應用、企業(yè)辦公應用、娛樂等群組應用都有好處。

在跨地域聯(lián)接多個終端時，有時需要用私網(wǎng)地址與二層地址映射;或者在各終端移動和動態(tài)變更情況下，仍然體現(xiàn)在同一個局域網(wǎng)(LAN)，可當作一個虛擬子網(wǎng)段來管理和使用。配置關系只經過移動網(wǎng)，而不需要再經過外掛的多個 LAN Switch 實現(xiàn)。

關鍵技術難點在于：全網(wǎng)在定義的虛擬專網(wǎng)區(qū)域行為一致。

學術進展和挑戰(zhàn)包括：實時分布式協(xié)同數(shù)據(jù)庫要考慮整網(wǎng)相應數(shù)據(jù)的一致性，學術上有方法、大網(wǎng)成功商用的也不算多。

(5)極致體驗中的視頻處理能力

由于 5G 的視頻流量占比越來越高，將達到50%~80%。視頻的極致體驗尤為重要。MEC 可幫助 4K /8K 高清視頻、VR 直播/點播、醫(yī)療、教育、交通等視頻 5G 典型場景做所需內容的增強處理，包括修正誤碼、壓縮碼率、圖像增強(根據(jù)場景)、多路徑并行傳輸、拼接以及視頻隱私保護(MEC 作為用戶上傳的第一入口，公眾圖像的隱私保護需要考慮人臉模糊化，這一點根據(jù)各個國家法律環(huán)境不同會有不同節(jié)奏要求)。

關鍵技術難點在于：實時視頻的帶寬、速率、編解碼效率、交互體驗以及上行帶寬。

學術進展和挑戰(zhàn)包括：超分辨率、結合 ROI的編解碼、FOV、FreeD 等都在不斷迭代前進的階段。

(6)極致體驗中的 AI 處理能力隨著

5G 應用智能化、轉發(fā)/計算/存儲節(jié)點的合一化，MEC 上部署內容處理的 AI 能力將成為趨勢。AI 智能分析有助于交通、安防以及智慧城市，結合 AI 的 AR/MR 有助于醫(yī)療、教育、工業(yè)信息輔助處理等。

華為 AI 芯片，提供單芯片 256 T 的最強算力，為邊緣應用提供 2 倍以上的性價比和空間/ 能耗節(jié)省。

關鍵技術難點在于：AI 芯片的算力和高性價比。

學術進展和挑戰(zhàn)包括：AI 芯片內置模型的準確性、實時性和可優(yōu)化性。

(7)極簡部署和自優(yōu)化能力

邊緣計算節(jié)點的量非常大，而且需要各邊緣節(jié)點之間的協(xié)同，因此極簡分層統(tǒng)一部署成為必要方案。單節(jié)點原有的配置量要大幅簡化、多節(jié)點可批量部署。

移動網(wǎng)虛擬化之后，靈活調度、彈性伸縮、統(tǒng)一管理、統(tǒng)一控制能力也可作為對 MEC 用戶面/ 資源層管控的一種機制，應用層 App 可以使用門戶來更靈活入駐。

移動網(wǎng)絡原來就可以網(wǎng)絡級調度，MEC 可考慮除應用層 App 之外的部分沿用移動網(wǎng)云化管理機制。自優(yōu)化能力包括基于訪問熱度、流量潮汐效應動態(tài)部署 App，實現(xiàn) MEC 節(jié)點間的互備;基于用戶、業(yè)務的動態(tài)切片。

華為作為 NFV 商用經驗最豐富的設備商，在云的全棧系統(tǒng)構筑了豐富的運營和運維經驗;相關經驗將同步運用到 MEC 系統(tǒng)，實現(xiàn)統(tǒng)一管理、統(tǒng)一運維、云邊協(xié)同和即插即用。

關鍵技術難點在于：不同類型設備高性價比。

學術進展和挑戰(zhàn)包括：預測性維護、自優(yōu)化能力等。

(8)可信安全

MEC 網(wǎng)絡位置和功能要求必須感知應用內容，這在安全等級要求和風險上有所提升。MEC 上的 App 包含很多非電信類的強驗證業(yè)務，在自我完備性上會有不足，這要求 MEC 提升防護能力和隔離能力。

關鍵技術難點在于：可信在虛擬機、容器環(huán)境的防護方式、多種威脅和安全設計。

學術進展和挑戰(zhàn)包括：虛擬化情況下可信根算法該如何演進等。

(9)生態(tài)能力

MEC 生態(tài)可擇優(yōu)引入云生態(tài)的應用，容器化遷移云端應用，對應用盡可能平滑。應用對資源的靈活調研、彈性伸縮，應用本身的靈活部署、灰度升級，對 MEC 都有要求。

盡管 x86 有一定生態(tài)，但由于終端 99%以上采用 ARM，因此 MEC 在 ARM 上的生態(tài)會為設備App從 MEC 借助算力，有獨到的性能提升好處。基于大數(shù)據(jù)和 AI 對邊緣業(yè)務分析結果的開放 API，實現(xiàn)業(yè)務自愈和自優(yōu)化。(10)定位能力

越來越多的移動網(wǎng)絡應用、互聯(lián)網(wǎng)應用與位置相關，5G 的定位能力也隨之提升。由于 MEC的網(wǎng)絡位置在應用與管道銜接點，多種定位能力的聯(lián)合應用(包括移動預測)將成為重要能力之一。關鍵技術難點在于：定位精度。學術進展和挑戰(zhàn)包括：定位算法、移動預測算法的實時性、準確性以及三維空間性。(11)內容深度處理能力

進一步發(fā)展，MEC 可結合內容成為實時媒體處理節(jié)點，可以結合應用層的體驗數(shù)據(jù)反饋從而對通信網(wǎng)進行調度優(yōu)化。同時多節(jié)點互助協(xié)同，真正使通信網(wǎng)率先演進為內容網(wǎng)。關鍵技術難點在于：內容深度理解能力。學術進展和挑戰(zhàn)包括：內容網(wǎng)尚處于早期研究。04 結束語

本文從技術上分析了 5G MEC 的本質和關鍵技術。面向現(xiàn)在和未來，華為占有全球 1/3 以上的領先市場份額，具備先進的云化架構、極致轉發(fā)能力、極致智能化、極簡運維、生態(tài)構筑、可持續(xù)演進能力，其高性能、極簡運維、即插即用、可信安全、可持續(xù)演進的 MEC 邊緣解決方案已經為規(guī)模商用做好準備。

? ? ?責任編輯：ct