導(dǎo)讀:隨著萬物互聯(lián)的泛在化發(fā)展,近年來,邊緣計算(Edge Computing)的熱度持續(xù)上升,大有和云計算分庭抗禮的架勢。
圖片來自“東方IC”
隨著萬物互聯(lián)的泛在化發(fā)展,近年來,邊緣計算(Edge Computing)的熱度持續(xù)上升,大有和云計算分庭抗禮的架勢。
IDC預(yù)計,2020年全球?qū)⒂谐^500億的終端與設(shè)備聯(lián)網(wǎng),超過40%的數(shù)據(jù)要在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)進(jìn)行分析、處理與存儲。
那么,這種適用于網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)的邊緣計算究竟是怎樣的技術(shù)呢?
公開資料顯示,邊緣計算是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè),綜合了網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用等核心能力的開放平臺?;舅枷胧前言朴嬎闫脚_遷移到網(wǎng)絡(luò)邊緣,試圖將傳統(tǒng)移動通信網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)等業(yè)務(wù)進(jìn)行深度融合,減小業(yè)務(wù)交付中端到端的延遲。
邊緣計算發(fā)展至今,已有三種業(yè)界廣泛認(rèn)可的技術(shù)架構(gòu),分別是MEC(多接入邊緣計算)、微云和霧計算。很多時候,人們會將這幾個概念混淆,下面我們就詳細(xì)地分析一下這幾種邊緣計算。
MEC
MEC,即多接入邊緣計算,其最早是由歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(ETSI)2014年提出的,ETSI初創(chuàng)成員包括:惠普、沃達(dá)豐、華為、諾基亞、Intel以及Viavi等。MEC是為移動網(wǎng)絡(luò)邊緣提供IT服務(wù)環(huán)境和云計算能力,通過在移動網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行部分緩存、數(shù)據(jù)傳輸和計算來抵消與回程相關(guān)的延遲,最終可以實(shí)現(xiàn)毫秒級應(yīng)用。
ETSI定義的MEC基本架構(gòu)
宏觀來講,MEC的基本架構(gòu)中不同的功能實(shí)體可劃分為三個層級,網(wǎng)絡(luò)層(Networks Level)、移動邊緣主機(jī)層(Mobile Edge Host Level)、移動邊緣系統(tǒng)層(Mobile Edge System Level)。此前,雷鋒網(wǎng)有對MEC的技術(shù)架構(gòu)詳細(xì)剖析過,此次不再贅述。
而MEC的應(yīng)用場景,其主要有以下幾個方面:
與網(wǎng)絡(luò)連接和網(wǎng)絡(luò)能力開放相關(guān)的本地邊緣服務(wù)。比如替代企業(yè)Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)的移動虛擬專網(wǎng)、基于無線網(wǎng)絡(luò)定位并與室分結(jié)合的室內(nèi)定位;
邊緣就近處理節(jié)省回傳帶寬降低時延的視頻邊緣服務(wù)。比如與CDN結(jié)合的邊緣緩存、面向視頻監(jiān)控的邊緣存儲和識別分析;
面向終端的計算遷移降低終端成本的邊緣輔助計算服務(wù)。比如面向AR、VR和游戲等提供邊緣云渲染等。
此外,在智慧園區(qū)中,MEC可幫助園區(qū)的視頻和IT應(yīng)用減少流量迂回,降低傳輸時延,提供更安全的數(shù)據(jù)處理環(huán)境;在自動駕駛領(lǐng)域,MEC平臺借助5G技術(shù)提供給車隊(duì)高精度地圖、視野共享、智能分析及連續(xù)切換等功能,輔助自動駕駛,提供更精準(zhǔn)、更安全、零中斷的駕駛體驗(yàn)。
MEC的應(yīng)用場景很是廣泛,除了以上提到的這些,還有更多的物聯(lián)網(wǎng)垂直應(yīng)用領(lǐng)域等待MEC研究人員來解鎖。
目前,國內(nèi)三大運(yùn)營商均開展了MEC試點(diǎn)部署,其業(yè)務(wù)包括LTE移動虛擬專網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、邊緣緩存、室內(nèi)定位等。根據(jù)《中國聯(lián)通邊緣計算技術(shù)白皮書》,中國聯(lián)通5G 網(wǎng)絡(luò) MEC 部署規(guī)劃,MEC 部署位置與業(yè)務(wù)場景具有密切關(guān)系,可以按需將 MEC 部署分為無線接入云、邊緣云或者匯聚云三種方式。
總體來說,對于 uRLLC 低時延場景,MEC 需要部署于靠近基站側(cè)的無線接入云;對于 eMBB 場景的大流量熱點(diǎn)地區(qū),MEC 可以部署于邊緣云;對于 mMTC 場景,MEC 部署于位置較高的匯聚云,能夠覆蓋更大區(qū)域的業(yè)務(wù)需求。
就無線接入云這種形式來看,MEC 與基站 CU 單元、核心網(wǎng)轉(zhuǎn)發(fā)面 UPF 部署于無線接入云。通過在基站側(cè)部署本地業(yè)務(wù),為用戶提供更短時延的服務(wù)。
其中,CU 單元包括 RRC 和 PDCP 層,DU 單元包括 RLC、 MAC 和 PHY 層,且 4G eNB 和 5G gNB 的 CU 單元可以合設(shè)。此方式下,MEC業(yè)務(wù)覆蓋范圍較小,適用于移動速度低,甚至不移動但對時延敏感的業(yè)務(wù),比如賽場、場館、景區(qū)相關(guān)的業(yè)務(wù)。
微云
和MEC相比較,如果說MEC更強(qiáng)調(diào)“邊緣”這個概念,那么微云更側(cè)重于移動這個概念。
微云是開放邊緣計算(Open Edge Computing,OEC)項(xiàng)目的研究成果,該項(xiàng)目最初由美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)發(fā)起,此后受到了華為、英特爾和沃達(dá)豐等企業(yè)的支持。
公開資料顯示,它是將移動計算平臺和云計算結(jié)合起來的邊緣計算體系架構(gòu),代表了“移動終端——微云——云”三層架構(gòu)的中間層,其處在移動終端和云平臺之間,是被部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣、具有移動性的小型數(shù)據(jù)中心。
雖然微云本身是位于網(wǎng)絡(luò)邊緣,甚至從直觀來講更靠近用戶,但微云主要是用于類似車輛網(wǎng)場景下的移動性增強(qiáng),能為移動設(shè)備提供豐富的計算資源,甚至在飛機(jī)和車輛上直接運(yùn)行。微云,旨在將云部署到離用戶更近的地方,可以理解為一個輕量級的MEC。
就微云部署的位置來看,其與終端用戶的距離為一跳無線連接,比如部署在蜂窩網(wǎng)絡(luò)基站或者Wi-Fi基站上,為終端用戶的計算任務(wù)提供低時延響應(yīng)。當(dāng)多個微云構(gòu)建成分布式的移動邊緣計算環(huán)境,拓展用戶可用資源,可通過提供類似云平臺的動態(tài)遷移機(jī)制,實(shí)現(xiàn)資源的負(fù)載均衡。
微云本質(zhì)上是云,但微云與傳統(tǒng)的云相比,兩者又有區(qū)別,主要表現(xiàn)為以下幾個方面:快速配置(Papid Provisioning)、不同微云之間的虛擬機(jī)切換(VM Hand-off)以及微云發(fā)現(xiàn)(Cloudlet Discovery)。
例如快速配置,由于微云主要是針對移動場景而設(shè)計的,因此會面臨用戶終端移動性帶來的連接高度動態(tài)化問題,因此必須具備靈活的快速配置能力。
霧計算
霧計算的概念是思科(Cisco)2012年時提出的,隨后,思科聯(lián)合Arm、戴爾、英特爾、微軟和普林斯頓大學(xué),于2015年聯(lián)合成立了開放霧計算聯(lián)盟(OpenFog Consortium)。
相比MEC和微云來說,霧計算側(cè)重點(diǎn)在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的應(yīng)用方面。
2017年2月,開放霧計算聯(lián)盟發(fā)布了OpenFog參考架構(gòu),這是一個利用開放的標(biāo)準(zhǔn)方法,將云端的無縫智能與物聯(lián)網(wǎng)終端聯(lián)合在一起,旨在支持物聯(lián)網(wǎng)、5G和人工智能應(yīng)用的數(shù)據(jù)密集型需求的通用技術(shù)架構(gòu)。
從傳統(tǒng)封閉式系統(tǒng)以及依賴云計算來看,OpenFog已轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N新計算模型。它基于工作負(fù)載和設(shè)備能力,使計算更加接近網(wǎng)絡(luò)邊緣。霧計算將計算、通信、控制、存儲資源和服務(wù)分配給用戶或分布在靠近用戶的設(shè)備與系統(tǒng)上,從而將云計算擴(kuò)展到網(wǎng)絡(luò)邊緣,可以將它理解為位于網(wǎng)絡(luò)邊緣的小型云。
整個霧網(wǎng)絡(luò)是由多個霧節(jié)點(diǎn)組成的整體,單個霧節(jié)點(diǎn)其性能相對較弱,但是地理位置分布廣泛。由于其節(jié)點(diǎn)地理位置較為分散,不會集中產(chǎn)生大量的熱量,因此無需額外的冷卻系統(tǒng),從而減少耗電。
雷鋒網(wǎng)了解到,今年2月,美陸軍研究實(shí)驗(yàn)室向Technica公司授出了一份價值100萬美元的合同,委托該公司為戰(zhàn)場士兵開發(fā)霧計算平臺SmartFog。該平臺在聯(lián)網(wǎng)的情況下訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法,在戰(zhàn)場上可融合各種來源的數(shù)據(jù)并在不連接云的情況下進(jìn)行離線處理,從而讓士兵在斷網(wǎng)區(qū)域應(yīng)用人工智能能力。這里,其可以視為單兵設(shè)備與云之間的中間層,可以使士兵隨時獲取計算能力和存儲空間。
三者對比分析
MEC、微云和霧計算,作為邊緣計算的三種具體模式,其在部署位置、應(yīng)用場景和實(shí)時交互方面有諸多相似點(diǎn),也有不同之處。雷鋒網(wǎng)了解到,其主要表現(xiàn)為以下幾個方面:
就部署位置來看,MEC是位于終端和數(shù)據(jù)中心之間,可以和接入點(diǎn)、基站、流量匯聚點(diǎn)、網(wǎng)關(guān)等共址;而微云和霧計算的部署位置,和以上提到的MEC部署位置一致。此外,微云還可以直接運(yùn)行在車輛、飛機(jī)等終端上。
就應(yīng)用場景來看,MEC主要致力于為應(yīng)用降低時延,適合物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、AR/VR等多種應(yīng)用場景;微云適用于移動增強(qiáng)型應(yīng)用以及物聯(lián)網(wǎng)等諸多場景;而霧計算,主要是針對需要分布式計算和存儲的物聯(lián)網(wǎng)場景。
就三者的移動性和不同邊緣節(jié)點(diǎn)上相同應(yīng)用的實(shí)時交互支持,MEC只提供終端從一個邊緣節(jié)點(diǎn)移動到另一個邊緣節(jié)點(diǎn)情況下的移動性管理;而微云,其是提供虛擬機(jī)鏡像從一個邊緣節(jié)點(diǎn)到另一個邊緣節(jié)點(diǎn)切換的支持;至于霧計算,則是完全支持霧節(jié)點(diǎn)分布式應(yīng)用之間的通信。
總結(jié)
不管是MEC、微云,還是霧計算,這幾種邊緣計算都有各自的特性和適用的場景。根據(jù)文章開頭所述,如今全球?qū)⒂?0%的數(shù)據(jù)要在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)進(jìn)行處理,不可不說,邊緣計算已成為一種重要的計算方式,而這三種邊緣計算模式是經(jīng)過長期的發(fā)展演化出來的不同類型,所以對于萬物互聯(lián)行業(yè)的發(fā)展同樣重要。
此外,邊緣計算和云計算的協(xié)同問題也成為關(guān)注的焦點(diǎn),兩者可以彼此優(yōu)化補(bǔ)充,共同使能行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。如果說云計算是一個統(tǒng)籌者,它負(fù)責(zé)長周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析,那么邊緣計算更注重于實(shí)時、短周期數(shù)據(jù)的分析。正如我們所知道的,邊緣計算更靠近設(shè)備端,因而它為云端數(shù)據(jù)的采集和大數(shù)據(jù)分析提供了支持,而云計算,則是通過大數(shù)據(jù)分析輸出指令下發(fā)到網(wǎng)絡(luò)邊緣。