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。

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)項目的研究成果，該項目最初由美國卡內(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)點組成的整體，單個霧節(jié)點其性能相對較弱，但是地理位置分布廣泛。由于其節(jié)點地理位置較為分散，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，美陸軍研究實驗室向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)用場景和實時交互方面有諸多相似點，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、基站、流量匯聚點、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)點上相同應(yīng)用的實時交互支持，MEC只提供終端從一個邊緣節(jié)點移動到另一個邊緣節(jié)點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)點到另一個邊緣節(jié)點切換的支持;至于霧計算，則是完全支持霧節(jié)點分布式應(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，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。