本文分析了來自5G、IoT 和CDN的邊緣計算需求，對邊緣計算的總體架構進行了研究。邊緣節點作為數據中心網絡中的一個重要組成部分，邊緣硬件、邊雲協同和邊邊協同的技術發展將會非常重要。未來，需要解決好技術碎片化和佈局等問題，促進邊緣節點的更快發展。

1 概述

邊緣計算是指將IT 資源（計算、存儲等）從傳統的雲數據中心向用戶側遷移，拉近用戶和IT 資源的物理距離，實現更低的數據交互時延、節省網絡流量，從而為用戶提供低延時、高穩定性的IT 解決方案。邊緣計算依賴邊緣節點來完成。邊緣節點和傳統的雲數據中心是相輔相成的關係。需要低延時和節省帶寬的場景可以採用邊緣的解決方案；時延不敏感、對帶寬消耗不大的傳統業務仍然可以採用傳統的雲數據中心方案解決。邊緣節點和雲數據中心分別滿足不同應用的業務需求，二者有效互補。

2 需求分析

2.1 5G 的需求

20 世紀末至21 世紀初，隨著固網帶寬的提升和技術的發展，各類門戶網站、微博開始興起，數據量逐漸增大；隨著3G、 4G 的使用，微信等社交APP、抖音快手等短視頻APP 開始流行，移動互聯網開始蓬勃發展，數據量暴增。在這個過程中，全國各地開始了熱火朝天的大型和超大型數據中心的規劃和建設。為了規範數據中心的發展，2013 年，工信部發布了《關於數據中心建設佈局的指導意見》；2018 年和2019 年，工信部相繼發佈了《全國數據中心應用發展指引》的兩個版本。北京、上海、浙江、內蒙古和貴州等地相繼出臺了數據中心相關的政策和發展指導意見。

2019年6 月6 日，工信部正式發佈5G 商用牌照。意味著我國進入5G 時代。根據IMT-2020(5G)推進組的介紹，5G 需要具備比4G 更高的性能，支持0.1~1Gbps 的用戶體驗速率，每平方公里一百萬的連接數密度，毫秒級的端到端時延，每平方公里數Tbps 的流量密度，每小時500KM 以上的移動性和數十Gbps 的峰值速率。據實際測試顯示，5G 的速度能達到4G 的100 倍左右。由於5G 採用了超高頻來實現高速無線傳輸，導致5G 需要更大的基站密度來支撐更好的用戶體驗。

2.2 IoT 的需求

IoT 產業界仍在爭論數據的分析處理最好在哪裡進行：邊緣、設備本身、本地網關或集中式雲。一些沒有嚴格延遲需求的IoT 場景可能會被聚合到雲端。然而，目前大部分的IoT 場景屬於商業、工業和運輸的延遲敏感、數據密集型技術，這些應用不太適合傳統雲環境。例如大型移動機械和工廠裝配線、自動駕駛車輛和飛機維護、災難恢復系統或向技術人員發出警報以進行預防性維修等等。
前Intel CEO Brian Krzanich 在一次演講中提到，由於安裝有數百個車上傳感器，因此每行駛8 小時車輛將生成大約40TB 的數據，相當於同期3000 個人產生的數據總和。由於需要低時延的處理，那麼如果把這麼多數據傳回雲數據中心處理後再傳回車輛，對安全行駛產生的影響將難以預料。 最保守的預測也認為20年後將會有超過1000億的設備連接在互聯網上。這些設備包括了移動設備、可穿戴設備、家用電器、醫療設備、工業探測器、監控攝像頭、汽車以及服裝等。它們所創造並分享的數據將會給工作和生活帶來一場新的信息革命。
人們將可以利用來自物聯網的信息來加深對世界以及自己生活的瞭解，並且做出更加合適的決定。與此同時，聯網設備也將把目前許多工作，比如監視、管理以及維修等需要人力的工作自動化。物聯網連接了大量的設備，它增加了跨越不同區域的設備的數字化和自動化。此外，由這些無數設備生成的數據將顯著增加安全管理問題。因此，物聯網將為不同行業的許多組織帶來新的安全挑戰。

2.3 CDN 的需求

第三方 CDN 提供商利用由數千臺專業邊緣服務器和存儲組成的專用網絡來緩存人們使用很頻繁的內容。根據思科發佈的研究報告，到2022 年CDN將會承載72%以上的互聯網流量，遠高於2017 年的56%。目前許多CDN 流量都在區域核心網絡上，由於城域網絡容量增長快於核心網容量的增長速度，因此未來CDN 將處理更多接近最終用戶的流量。

2.4 小結

網絡推動了應用的發展，應用實現了網絡的更多場景。不管是5G、IoT 還是CDN，它們帶來的都是海量的需要低時延處理的邊緣數據。無疑，在基礎設施領域，隨著各種需求的爆發式增長，邊緣節點將會被推上風口。

3 總體架構分析

下圖左側是美國的現代互聯網骨幹，右邊是美國無線運營商的無線覆蓋圖。這兩個基礎設施展現了一種良好合作的假象。畢竟，我們幾乎可以在任何地方打開手機，閱讀電子郵件、瀏覽網頁或觀看電影。

美國有線和無線網絡示意圖

但實際上，有線和無線基礎設施是物理上和邏輯上分開的系統。目前，我們使用的大多數應用程序都可以容忍以秒而不是毫秒為單位的延遲。並且由於互聯網Best Effort 的特性，絕大多數應用對少量的丟包也並不敏感。 在未來的應用場景中，譬如自動駕駛和遠程手術，對丟包和秒級延遲是無法接受的。5G 出現後解決了網絡傳輸層面的性能問題，那就需要邊緣節點來解決應用層的數據處理問題。更多類似的低時延大帶寬需求的新的邊緣應用將大量的計算和存儲推到邊緣，這個挑戰是巨大的。

3.1 組網架構

邊緣計算的部署和實現是和網絡架構緊密相關的，原來數據需要傳回雲數據中心進行處理。在邊緣節點的架構中，數據將在合適的邊緣做分流，由本地的邊緣節點來進行處理。所以對於邊緣的網絡架構來說，有兩個方面比較重要。

首先是邊緣和原來網絡結構的關係。終端通過網線或者Wi-Fi 等方式接入網絡，根據用戶的密集度和數據量的大小，可以選擇在小區級別或者省市級別等節點進行數據分流，將邊緣計算業務數據轉發給邊緣節點來進行處理。5G 時代實現了CU（ControlUnit）和DU（Data Unit）分離,UPF 設備（全稱User plane Function，負責用戶面，它代替了原來4G 中執行路由和轉發功能的SGW 和PGW）可以更加靠近用戶，因此未來還可以在UDF 等靠近用戶的設備上進行數據分流，將數據分流到邊緣計算來處理。所以，數據分流算法將是邊緣節點是否能夠得到高效率應用的一個關鍵點。

其次是邊緣節點之間的網絡關係。每個邊緣節點的處理能力有限，如要完成較大規模的應用，邏輯上各個邊緣節點之間就需要有較強魯棒性的網絡連接，對應用進行分佈式的實時處理。每個邊緣節點都不是單獨存在的，它們是數據鏈條中的一個計算、存儲和轉發的點。由於5G 的部署和有線帶寬的提升，邊緣節點和數據源之間的網絡逐漸不再是問題，但是邊緣節點之間的網絡管理和分發策略將會影響到最終邊緣節點的部署效果。藉助SD-WAN 技術，廣域網技術正在由傳統“兩點一線”的封閉方式，向靈活的、連接多數據中心的、開放方式演進，未來SD-WAN 在邊緣節點領域可能會有比較突出的用武之地。

邊緣節點組網架構

3.2 邊緣節點架構

邊緣節點在物理上是一個單獨的數據中心，麻雀雖小五臟俱全。從架構上來看，邊緣節點分為製冷、環境等基礎設施，邊緣服務器、交換機等硬件，邊緣網絡架構，PaaS 以及SaaS 平臺。

邊緣節點框架

基礎設施層面，邊緣節點部署環境更加貼近用戶，部署面積和規模相對較小，運行環境的控制力將遠不如雲數據中心，所以一般會採用輕量級的移動邊緣節點的模塊快速完成基礎設備的部署。基礎設施方面的安全解決方案，也是一個需要重點考慮的問題。當某個邊緣節點出現故障，通過近點冗餘，對應用產生的影響降到最低。 邊緣硬件主要包括邊緣服務器和交換機。環境的惡劣性帶來了對硬件設備要求的提高，硬件的運行溫度範圍，對空氣質量、震動的要求等等將會比雲數據中心的要求更高。PaaS 層面需要提供微服務的部署框架，支撐各種應用的微服務的部署和管理。SaaS 層面提供各種業務的邊緣軟件部署。

此外，整個邊緣節點的安全性和運維管理將是兩個重要方面。由於部署位置的特點，無法對邊緣節點實現雲數據中心那樣的強力集中管控，不管是物理環境的安全還是網絡的安全，都將是邊緣節點需要面臨的重要問題。這些因素也導致了對邊緣節點的運維管理必然與傳統的方式不同，需要研究更加有效更有針對性的邊緣節點運維管理模式，以發揮邊緣節點的更大價值。

4 核心技術研究

邊緣計算在產業落地的過程中，有如下的核心計算需要相關企業在產業過程中不斷的攻克和完善。

4.1 邊緣硬件

邊緣硬件主要指邊緣通用服務器、網絡設備、製冷等一系列基礎設施。邊緣計算業務的部署位置往往更加靠近用戶，所以在部署空間相對傳統數據中心較小，機房的條件相對傳統的數據中心也相對較差，部署業務規模隨著用戶動態靈活擴展和收縮，這些都對邊緣硬件提出了更多的新的要求，其中包括不限於：高密度的計算和存儲能力、在更小的空間下操作和維護的能力、更高的可靠性（適應惡劣環境的穩定運行能力）、自散熱能力等。

在開放數據中心委員會（ODCC），三大運營商提出了OTII 項目，這可以認為是一種邊緣服務器的嘗試。此前，一般的思路是讓邊緣機房的環境適配現有的標準服務器設備，但在這個過程中為了滿足服務器的承重、配電以及溼度、溫度等環境要求，需要在邊緣機房的改造上下很大的成本。因此，OTII 項目換了一個思路，研發具有邊緣特色的服務器設備，來適配現有的機房。目前OTII 服務器在中國電信已經得到了少量的應用部署。

4.2 邊雲協同

邊緣節點為用戶提供就近的邊緣計算服務，但是邊緣計算節點並不是數據孤島，邊緣節點根據不同的業務需求需要和遠端數據中心進行數據交互，通過邊緣和數據中心的互動來為客戶提供更好的業務服務。 邊雲協同的主要作用和價值，首先是實現多邊緣節點的負荷分擔和智能調度。基於不同的邊緣節點的資源佔用，流量大小，健康狀態來做更加全局和高效的智能調度。其次是提供全局的業務整合能力，滿足應用快速移動業務的應用需求。例如：車聯網應用中，如果僅僅瞭解一個邊緣節點覆蓋範圍的交通信息是遠遠不夠的，往往在長途駕駛中需要了解全路徑的交通信息，以規劃更好的交通線路。這些都需要全據的數據信息，需要數據中心針對多個邊緣的節點的信息做彙總，做中心統一的智能規劃。再次，助力AI 和大數據業務後臺實現。人工智能和大數據業務都需要大量的數據進行運算，邊緣提取出的有價值信息，都需要同步到數據中心進行更加深入的模型訓練。

4.3 邊邊協同

邊緣節點除了和中心節點需要做數據交互之外，邊緣和邊緣之間的數據交互也是非常必要的，邊緣和邊緣協同有效幫助用戶解決在不同的邊緣之間的流暢切換，例如：用戶在高速移動（駕車或者高鐵等）場景使用邊緣計算業務，需要能快速在不同的邊緣節點之間的做狀態信息的同步，以保證用戶業務不受邊緣節點切換的影響。

如前文所述，邊緣節點之間的網絡架構將會是一個關鍵的技術方面。以CDN 為例，傳統的CDN接入方式一般是CDN 邊緣pop 接入城域網，CDN骨幹POP 點、省級CDN 內容中心和CDN 省級管理中心接入省會節點IDC，省會IDC 連接骨幹網。在邊邊協同的場景下，需要CDN 之間進行更短路徑的連接，這對於未來的網絡架構設計提出了更高的要求。

5 存在問題分析

邊緣節點規模雖小，但數量多，總量大，物理分散，我國基礎運營商、IDC 服務商、設備廠商等紛紛開始佈局，但在其技術研究及推廣應用過程中面臨諸多問題。

5.1 技術碎片化和發展不確定性

邊緣側技術體系的每個領域都有大量的技術選擇：目前業界有超過6 種以上的工業實時以太技術，超過40 種工業總線，還有多種公私有云平臺；人工智能、區塊鏈等新技術在行業應用還是早期探索階段，存在不確定性風險。
基礎運營商、數據中心服務商、通信及大型互聯網企業等各角色企業在邊緣節點技術研究及推行方面都有各自優勢及資源。但目前基於各自業務特點，這些企業對邊緣節點理解層面各不相同，研究方向各有不同，無法實現資源共享和優勢互補。 5G、邊緣節點、物聯網、人工智能、車聯網等新型信息化技術只有實現融合發展，才能展示其真正的魅力。但從事這些技術的研究單位、團體，所屬領域各不相同，對邊緣節點理解層面各不相同，缺乏統一的溝通交流平臺。最重要的是，邊緣雲與邊緣節點概念混淆，部分廠商忽略對基礎設施的研究，盲目追求新概念，造成數據中心技術無法實現同步發展，無法真正實現技術落地。

5.2 難以適應現行數據中心佈局政策及市政管理辦法

目前國家及各地方政府相關數據中心佈局政策均針對雲數據中心制定，提倡數據中心合理佈局、綠色發展。而邊緣節點具有規模小、數量多等特點難以適應相關政策。以北京地區為例，在北京市政府公佈的《北京市新增產業的禁止和限制目錄（2015）版》中規定禁止新建和擴建數據中心（PUE值在1.5 以下的雲計算數據中心除外）；在其2018版中將此項更改為禁止新建和擴建數據中心。 邊緣節點根據業務需求將有多樣化的部署模式。可依賴傳統機房環境、5G 基站、生產車間、樓頂、公園、倉庫等多種空間環境。在這些空間環境中大量部署邊緣節點將帶來市政與環境、供電、供網、供水等一系列問題。

6 總結與展望

邊緣是個相對的概念，互聯網之於傳統電信網，雲計算之於互聯網，私有云之於公有云都可以被認為是邊緣計算。在對邊緣計算尚沒有明確定義的時候，對於基礎設施來說就存在著各種發展可能。

參考文獻：

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[2] 警惕邊緣計算被泛化炒作，何寶宏，通信世界，2019 年3月

[3]How Edge Data Centers Will Save the Internet，Cole Crawford，Industry Perspectives，2018年4月

[4]Cisco Visual Networking Index: Forecast and Trends, 2017–2022，Cisco，2019年2月

[5]Magic Quadrant for WAN Edge Infrastructure，Gartner，2018年12 月

[6]Edge Computing Market Research Report – Global Forecast 2023，Cooked Research Reports，2018年7月

郭亮，男，高級工程師，中國信息通信研究院雲大所副主任，開放數據中心委員會(ODCC)新技術與測試工作組組長。主要從事數據中心領域內的網絡、服務器等方面的技術研究。

何寶宏，男，高級工程師，中國信息通信研究院雲大所所長。中國通信標準化協會互聯網與應用工作委員會（TC1）主席，開放數據中心委員會(ODCC)名譽主席。從事互聯網相關的技術、標準、監管和戰略等研究20 餘年，具有業內豐富經驗，擁有《互聯網的基因》、《風向》等兩部專著。

李潔，女，高級工程師，中國信息通信研究院雲大所主任，中國通信標準化協會互聯網與應用工作委員會數據中心工作組（TC1WG4）組長，開放數據中心委員會(ODCC)副主席。主要從事數據中心方面的政策支撐、標準制定和技術研究。

本文首發於2019全國邊緣計算學術研討會。

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