邬贺铨院士抛出10大问题,直击移动边缘计算(MEC)核心!

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2018-11-06 10:12:50 来源: 通信世界( CWW-weixin)、中信建设证券研究发展部

随着物联网海量设备和各种新服务类型的出现,传统的网络结构逐渐不堪重负,因此催生了移动边缘计算(MobileEdgeComputing,MEC)的出现,即将网络业务“下沉”到更接近用户的无线接入网侧。就在全行业热烈探讨MEC之际,在“2018边缘计算技术峰会”上,ICT专家、中国工程院院士邬贺铨抛出了10大针对性问题,向业界求解。

当前,各种智能互联设备正在呈现爆发式增长。IDC的统计数据显示,2020年全球将有超过500亿的终端和设备联网。

连接数的快速增长,意味着海量数据的产生;而海量数据带来的问题,则是存储的不便和计算结果的延迟。

云计算是解决该问题的方法之一。在面临如此庞大的数据量时,云计算可以为大数据提供存储和计算支持。但是物联网产生的大量数据如果完全由云计算进行处理,那么网络边缘侧产生的数据就需要全部通过网络上传到云端,不仅传输时间将非常长,传输代价也很大。更重要的是,由于数据是先上传至云端,再反馈于终端执行,数据处理效率将大打折扣。

以智能驾驶为例,在监测到车子前方有障碍物时,如果无法及时智能化处理,控制方向躲避障碍物,而是先传入云端,再反馈回终端的的话,极小的延迟,都有可能导致车祸的发生。

如此大量的设备需要智能化计算,仅仅依靠云计算是难以完成的。因此,面对未来物联网时代产生的大量连接与大量数据,就需要重新考虑网络布局。

移动边缘计算(MEC)的诞生


从运营商的角度来看,网络其实就分为三个部分:无线接入网、移动核心网、应用网络。其中,无线接入网由基站组成,负责移动终端的接入,移动核心网由一堆高性能的路由器和服务器组成,负责将无线基站连接到外部网络,应用网络就是各种应用服务器工作的地方,实际上就是各种数据中心、服务器甚至PC。

运营商基本上只掌管无线接入网和移动核心网两部分,应用网络通常在OTT手里,这三种网路在用户终端和应用服务器之间交替传递数据,完成用户的各种上网需求。

但是随着物联网海量设备和各种新服务类型的出现,比如AR/VR,车联网等,这种传统的网络结构逐渐不堪重负,因此催生了移动边缘计算(MobileEdgeComputing,MEC)的出现,即将网络业务“下沉”到更接近用户的无线接入网侧。

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移动边缘计算的技术特征主要体现为:邻近性、低时延、高宽带和位置认知。

(1)邻近性:由于移动边缘计算服务器的布置非常靠近信息源,因此边缘计算特别适用于捕获和分析大数据中的关键信息,此外边缘计算还可以直接访问设备,因此容易直接衍生特定的商业应用。

(2)低时延:由于移动边缘计算服务靠近终端设备或者直接在终端设备上运行,因此大大降低了延迟。这使得反馈更加迅速,同时也改善了用户体验,大大降低了网络在其他部分中可能发生的拥塞。

(3)高带宽:由于移动边缘计算服务器靠近信息源,可以在本地进行简单地数据处理,不必将所有数据或信息都上传至云端,这将使得核心网传输压力下降,减少网络堵塞,网络速率也会因此大大增加。

(4)位置认知:当网络边缘是无线网络的一部分时,无论是WiFi还是蜂窝,本地服务都可以利用相对较少的信息来确定每个连接设备的具体位置。

5G推动移动边缘计算加速发展


我们知道,5G网络在未来主要用于满足三大应用场景:

(1)面向全球大约25亿用户的增强移动宽带业务,如高清视频、远程医疗、远程办公、远程教育等更为丰富的融合通信体验。

(2)实现万物互联的物联网业务。

(3)满足超高可靠超低时延的关键通信场景需求。

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5G的三大应用场景和小于1ms的时延指标决定了5G业务的终结点不可能都在核心网后端的云平台,移动边缘计算正好契合该需求。一方面,移动边缘计算部署在边缘位置,边缘服务在终端设备上运行,反馈更迅速,解决了时延问题;另一方面,移动边缘计算将内容与计算能力下沉,提供智能化的流量调度,将业务本地化,内容本地缓存,让部分区域性业务不必大费周章在云端终结。

此外,移动边缘计算与5G技术中的网络切片技术、C/U分离等具有密切联系。

?网络切片技术需要应用移动边缘计算

移动边缘计算的主要技术特征之一为低时延,这就使得移动边缘计算可以支持对时延要求最为苛刻的业务类型,这也意味着移动边缘计算是超低时延切片中的关键技术。随着移动边缘计算的应用,网络切片技术的内涵将由单纯地切分出多个虚拟的端到端网络扩充到不同高要求时延下的切分出虚拟的端到端网络,这有助于5G网络切片技术的发展。

?C/U分离技术将促进移动边缘计算实现

在5G时代,移动网络面临着指数级增长的流量需求,因此利用拥有更广泛频谱的更高频带来拓展网络容量成为一种方法。但是,与较低的频带相比,高频带容易遭受严重的传播损耗,为解决这一问题,运营商普遍会将在较高频带工作的小区置于较低频带的小区覆盖范围内。但随着部署越来越密集,在超密集组网场景下单小区的覆盖范围较小,会导致较高移动速度的终端用户遭受频繁切换,从而导致用户体验显著下降。同时这样的频繁切换会引起巨大的冗余控制信令交互,降低异构网络的效率。为了解决这一问题,C/U分离技术提出。在C/U分离技术中,控制面与用户面的分离,用户面网关可以独立下沉至移动边缘,而移动边缘计算由于将服务下移,按流量计费功能与安全性保障需求将一直存在。C/U分离技术则可以解决该问题,有助于移动边缘计算的发展。

邬贺铨院士10大问题


既然MEC如此重要,那么MEC部署的时机是否已经成熟?技术条件是否已经具备?

就在全行业热烈探讨MEC商业化运作之际,在10月30日的“2018边缘计算技术峰会”上,ICT专家、中国工程院院士邬贺铨抛出了10大针对性问题,向业界求解。

注:下文中的PPT图文皆授权转载自“通信世界(CWW-weixin)”

话不多说,上图:

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问题1:与云计算和雾计算相比,移动边缘计算下沉位置越低越靠近信源,试验性能越好,但越低则设备数量越多成本不划算,所以,移动边缘计算下沉到什么位置才是合理的?

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问题2:在采用移动边缘计算的前提下,要不要同时设置云计算?在云计算和MEC之间是否需要雾计算?一个云计算节点联接的移动边缘计算(或雾计算)阶段的合理数量是多少?

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问题3:计算能力的分割是固定的还是可动态调整的?MEC需要向云计算节点上报过滤后的数据,云计算节点需要向MEC下发指令,除此之外两者间的通信还应有什么任务?

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问题4:MEC间通过云计算节点互通还是直接通信?

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问题5:边缘计算需要有IaaS/PaaS/SaaS等服务能力吗?

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问题6:5G MEC需要同时具备接入、转发和控制云功能吗?

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问题7:MEC应该与网络切片结合吗?

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问题8:位于C-RAN的MEC需要按业务来配置吗?

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问题9:MEC是独立设置还是应与其他功能集成?

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问题10:MEC的功能需要软件定义吗?MEC的功能会开放吗?

此外,邬贺铨院士还进一步提出了对MEC的一些思考:

MEC的引入会减轻云计算对数据分析的压力,但数据过滤的准确性如何保证?

MEC的引入将增加传输时延,且还可能包含缓存能力,uRLLC还能使用MEC吗?

MEC的管理是由控制面还是管理面来实施?

MEC的安全防护能力不会比集中的云计算强,分布的MEC可能成为DDoS攻击的对象,安全问题如何解决?

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那么,针对邬贺铨院士的十大待解之题,产业链将如何回复?欢迎在留言区积极分享你的观点。


引用资料来源:

1.通信世界,《邬贺铨院士抛出这10大问题,戳中边缘计算核心》

2.李子姝,《浅谈移动边缘计算》

3.中信建设证券研究发展部,《深度报告:移动边缘计算,站在5G“中央”》

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