邊緣計算產業(yè)得到長足發(fā)展，提出“新十問”

兩年前的邊緣計算技術峰會上，中國工程院院士鄔賀銓就邊緣計算提出十問，直戳技術演進與產業(yè)發(fā)展的核心問題，引起業(yè)內巨大反響。

在過去兩年中，邊緣計算產業(yè)得到了長足發(fā)展，市場參與者也是越來越多。在今天舉行的“中國移動‘5G＋E’網邊融合技術峰會”上，鄔賀銓院士再問邊緣計算，讓我們先睹為快！

一問：邊緣在哪里？

最靠近用戶的邊緣就是終端，不過雖然MEC功能可下沉到終端，但不宜把終端也看成是MEC。

MEC的實際部署位置比較靈活，除了考慮接近數據源以降低時延外，還需考慮業(yè)務應用服務的覆蓋范圍（例如園區(qū)），以及業(yè)務應用數據本地化的需求（考慮數據安全性）。

在移動通信網中，MEC可以在DU，也可以在CU，也可放在CN邊緣；在工業(yè)企業(yè)，MEC可與基站一起設置在企業(yè)內部，即UPF在企業(yè)，而網絡信令仍可在核心網進行安全認證和控制，數據不出企業(yè)。也可以設置在運營商的核心網邊緣，不論基站是否在企業(yè)內部；OTT服務商將終端／數據源到云計算中心路徑之間任意節(jié)點均可定義為MEC落點，可以是純軟件形態(tài)或是集成中間件的硬件網關。

二問：何謂多接入？

2016年ETSI把MEC的概念從移動邊緣計算（Mobile Edge Computing）擴展為多接入邊緣計算（Multi－Access Edge Computing），將邊緣計算從電信蜂窩網絡進一步擴展至其他接入網絡。

Multi－Access Edge Computing的多接入并非強調MEC同時服務多個接入系統(tǒng)；也并非指MEC具有多歸屬功能。多接入可能指MEC可工作在移動通信網也可工作在WLAN，即適應接入的異構性；還可以將多接入理解為MEC可與接入網／城域網中多類網元集成在一起。

三問：MEC是邊緣云嗎？

MEC是邊緣云，與云計算是協同互補的關系。云計算把握整體，聚焦于非實時、長周期數據的分析，能夠在周期性維護等領域發(fā)揮特長，而MEC則專注于局部，聚焦實時、短周期數據的分析，能夠更好地支撐本地業(yè)務的實時智能化處理與執(zhí)行。

云計算是集約化共享服務的概念，目前MEC如果服務終端及應用不多的話，集約化程度不夠。另外，云計算的DaaS、KaaS、PaaS、SaaS都要在MEC配置嗎？

四問：MEC與CDN和DC的異同？

傳統(tǒng)CDN是以緩存分發(fā)業(yè)務為中心的I／O密集型系統(tǒng)，主要作用是熱點內容就近分發(fā)，或“分發(fā)加速”。而MEC不僅要“加速”，還擁有開放API能力及本地化的計算存儲能力，具有一定的智能。因此MEC可看成是具有更靠近無線網邊緣的微型CDN功能。

現在一些CDN已不僅僅是熱點內容緩存，還提供了容器即服務、VM即服務、裸機即服務和無服務器功能的某種組合，看起來更像云服務商。從這一點看，CDN與MEC的界限會模糊，不過從相對數據源的位置看，CDN更像霧計算。

MEC具有l(wèi)aaS功能特別是虛擬化的網絡、存儲、計算資源，可見MEC具有一定的數據中心（DC）功能，但DC從能效看宜大容量，因此MEC主要能力不是做微型DC。

五問：MEC計算什么？

從ETSI的MEC功能圖看，MEC具備laas和Paas功能，即云計算主體功能，但更需強調將MEC功能封裝成虛擬的應用（本地分流、無線緩存、AR／VR技術、業(yè)務優(yōu)化、定位等應用），開放給第三方。目前的框架需要補充與云網功能的交互。

六問：MEC如何發(fā)現服務與配置？

服務注冊表提供了MEC服務器上可用服務的可見性。它使用服務松散耦合的概念，在應用程序部署中提供靈活性。

傳統(tǒng)的基于DNS的服務發(fā)現機制，主要面向服務靜態(tài)或者服務地址變化較慢的場景，當服務變化時，DNS的服務器通常需要一定的時間以完成域名服務的同步，并不適合大范圍、動態(tài)性的MEC場景。

在車聯網場景下用戶和計算設備動態(tài)注冊和撤銷，服務通常也需要跟著進行遷移，將會導致大量突發(fā)流量，廣域網的帶寬不一定能動態(tài)適應，如何從設備層支持服務的快速配置？

邊緣設備產生大量的數據，邊緣服務器提供了大量的服務，如何根據邊緣服務器以及網絡狀況動態(tài)地對數據進行調度至合適的計算服務提供者？

七問：MEC的業(yè)務規(guī)劃從哪里來？

MEC為了快速響應，不僅位置要靠近數據源，而且應該簡單，為此MEC只具有小數據處理能力。數學模型與Al算法需要全局性、長周期、大數據訓練，這不是MEC的長項，因此MEC需要從外部獲得模型與規(guī)則。同時，MEC要求模型瘦身，并將模型能力限定在特定子域。

目前，一些公司開源了連接云和物聯網設備的開發(fā)框架，可直接在設備端或MEC開發(fā)擁有機器學習能力的應用。例如微軟開源了Azure loT Edge Runtime，大疆就利用這個框架實現無人機本地的圖像識別功能。高通也借助該平臺快速構建移動終端設備上的圖像處理能力。

八問：計算能力如何在云端配置？

終端計算任務向云端遷移。終端借助5G傳輸無需下載安裝核心軟件，降低對硬件要求和成本，即插即用，流暢體驗；物聯網所感知的數據通過5G低時延直接上云，IOT與Al無縫融合，AI＋IOT＝AlOT（智聯網）。

云端計算能力分流到邊緣計算與終端。工業(yè)互聯網的邊緣計算設置在車間或分廠；物聯網模塊嵌入Al芯片和操作系統(tǒng)，相當于邊緣計算能力下沉到物聯網終端。

九問：云邊端計算能力如何協同

MEC之間需要聯系與協同。同一個中心云管理的多個MEC可能忙閑不均，空閑MEC的能力可否調用以支持忙的MEC？在MEC間進行存儲計算資源協作并不容易，中心云與MEC間不僅需要收集數據和傳遞模型，而且還需要中心云對大規(guī)模MEC的資源管理能力。

MEC需要定期備份到安全的遠程位置或中心云，以避免在發(fā)生本地災難時丟失數據。此外，MEC的計費與安全管理可能也需納入中心云管理范圍。

十問：MEC有定式嗎？

MEC的設置位置靈活，MEC的功能人云亦云，甚至可以包括CDN和微型DC的功能，小到可以落在終端。關鍵是增強MEC功能的同時需要重視瘦身，否則成本不可控。

很多場景下MEC可能沒有單獨的物理存在，集成到有關設備中以應用層軟件形態(tài)出現。如果說MEC代表計算能力，將來肯定計算無處不在，也就意味著未來MEC不可見。

通信網絡功能集中與功能分布不斷迭代，最好是集中分布兩相宜，難得的是功能的最優(yōu)分配，但這是很難做到的。

目前可以說邊緣計算還沒有定式，也可以說正因如此，才展現很大的創(chuàng)新空間。

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