本文分析了來(lái)自5G、IoT 和CDN的邊緣計(jì)算需求，對(duì)邊緣計(jì)算的總體架構(gòu)進(jìn)行了研究。邊緣節(jié)點(diǎn)作為數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)重要組成部分，邊緣硬件、邊云協(xié)同和邊邊協(xié)同的技術(shù)發(fā)展將會(huì)非常重要。未來(lái)，需要解決好技術(shù)碎片化和布局等問(wèn)題，促進(jìn)邊緣節(jié)點(diǎn)的更快發(fā)展。

1、概 述

邊緣計(jì)算是指將IT 資源（計(jì)算、存儲(chǔ)等）從傳統(tǒng)的云數(shù)據(jù)中心向用戶側(cè)遷移，拉近用戶和IT 資源的物理距離，實(shí)現(xiàn)更低的數(shù)據(jù)交互時(shí)延、節(jié)省網(wǎng)絡(luò)流量，從而為用戶提供低延時(shí)、高穩(wěn)定性的IT 解決方案。邊緣計(jì)算依賴邊緣節(jié)點(diǎn)來(lái)完成。邊緣節(jié)點(diǎn)和傳統(tǒng)的云數(shù)據(jù)中心是相輔相成的關(guān)系。需要低延時(shí)和節(jié)省帶寬的場(chǎng)景可以采用邊緣的解決方案；時(shí)延不敏感、對(duì)帶寬消耗不大的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)仍然可以采用傳統(tǒng)的云數(shù)據(jù)中心方案解決。邊緣節(jié)點(diǎn)和云數(shù)據(jù)中心分別滿足不同應(yīng)用的業(yè)務(wù)需求，二者有效互補(bǔ)。

2、需求分析

01、5G 的需求

20 世紀(jì)末至21 世紀(jì)初，隨著固網(wǎng)帶寬的提升和技術(shù)的發(fā)展，各類門戶網(wǎng)站、微博開(kāi)始興起，數(shù)據(jù)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(kāi)始流行，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)始蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)量暴增。在這個(gè)過(guò)程中，全國(guó)各地開(kāi)始了熱火朝天的大型和超大型數(shù)據(jù)中心的規(guī)劃和建設(shè)。為了規(guī)范數(shù)據(jù)中心的發(fā)展，2013 年，工信部發(fā)布了《關(guān)于數(shù)據(jù)中心建設(shè)布局的指導(dǎo)意見(jiàn)》；2018 年和2019 年，工信部相繼發(fā)布了《全國(guó)數(shù)據(jù)中心應(yīng)用發(fā)展指引》的兩個(gè)版本。北京、上海、浙江、內(nèi)蒙古和貴州等地相繼出臺(tái)了數(shù)據(jù)中心相關(guān)的政策和發(fā)展指導(dǎo)意見(jiàn)。

2019年6 月6 日，工信部正式發(fā)布5G 商用牌照。意味著我國(guó)進(jìn)入5G 時(shí)代。根據(jù)IMT-2020(5G)推進(jìn)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(yàn)速率，每平方公里一百萬(wàn)的連接數(shù)密度，毫秒級(jí)的端到端時(shí)延，每平方公里數(shù)Tbps 的流量密度，每小時(shí)500KM 以上的移動(dòng)性和數(shù)十Gbps 的峰值速率。據(jù)實(shí)際測(cè)試顯示，5G 的速度能達(dá)到4G 的100 倍左右。由于5G 采用了超高頻來(lái)實(shí)現(xiàn)高速無(wú)線傳輸，導(dǎo)致5G 需要更大的基站密度來(lái)支撐更好的用戶體驗(yàn)。

02、IoT 的需求

IoT 產(chǎn)業(yè)界仍在爭(zhēng)論數(shù)據(jù)的分析處理最好在哪里進(jìn)行：邊緣、設(shè)備本身、本地網(wǎng)關(guān)或集中式云。一些沒(méi)有嚴(yán)格延遲需求的IoT 場(chǎng)景可能會(huì)被聚合到云端。然而，目前大部分的IoT 場(chǎng)景屬于商業(yè)、工業(yè)和運(yùn)輸?shù)难舆t敏感、數(shù)據(jù)密集型技術(shù)，這些應(yīng)用不太適合傳統(tǒng)云環(huán)境。例如大型移動(dòng)機(jī)械和工廠裝配線、自動(dòng)駕駛車輛和飛機(jī)維護(hù)、災(zāi)難恢復(fù)系統(tǒng)或向技術(shù)人員發(fā)出警報(bào)以進(jìn)行預(yù)防性維修等等。

前Intel CEO Brian Krzanich 在一次演講中提到，由于安裝有數(shù)百個(gè)車上傳感器，因此每行駛8 小時(shí)車輛將生成大約40TB 的數(shù)據(jù)，相當(dāng)于同期3000 個(gè)人產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總和。由于需要低時(shí)延的處理，那么如果把這么多數(shù)據(jù)傳回云數(shù)據(jù)中心處理后再傳回車輛，對(duì)安全行駛產(chǎn)生的影響將難以預(yù)料。

最保守的預(yù)測(cè)也認(rèn)為20年后將會(huì)有超過(guò)1000億的設(shè)備連接在互聯(lián)網(wǎng)上。這些設(shè)備包括了移動(dòng)設(shè)備、可穿戴設(shè)備、家用電器、醫(yī)療設(shè)備、工業(yè)探測(cè)器、監(jiān)控?cái)z像頭、汽車以及服裝等。它們所創(chuàng)造并分享的數(shù)據(jù)將會(huì)給工作和生活帶來(lái)一場(chǎng)新的信息革命。

人們將可以利用來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)的信息來(lái)加深對(duì)世界以及自己生活的了解，并且做出更加合適的決定。與此同時(shí)，聯(lián)網(wǎng)設(shè)備也將把目前許多工作，比如監(jiān)視、管理以及維修等需要人力的工作自動(dòng)化。物聯(lián)網(wǎng)連接了大量的設(shè)備，它增加了跨越不同區(qū)域的設(shè)備的數(shù)字化和自動(dòng)化。此外，由這些無(wú)數(shù)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)將顯著增加安全管理問(wèn)題。因此，物聯(lián)網(wǎng)將為不同行業(yè)的許多組織帶來(lái)新的安全挑戰(zhàn)。

03、CDN 的需求

第三方 CDN 提供商利用由數(shù)千臺(tái)專業(yè)邊緣服務(wù)器和存儲(chǔ)組成的專用網(wǎng)絡(luò)來(lái)緩存人們使用很頻繁的內(nèi)容。根據(jù)思科發(fā)布的研究報(bào)告，到2022 年CDN將會(huì)承載72%以上的互聯(lián)網(wǎng)流量，遠(yuǎn)高于2017 年的56%。目前許多CDN 流量都在區(qū)域核心網(wǎng)絡(luò)上，由于城域網(wǎng)絡(luò)容量增長(zhǎng)快于核心網(wǎng)容量的增長(zhǎng)速度，因此未來(lái)CDN 將處理更多接近最終用戶的流量。2022 年，預(yù)計(jì)將有三分之一的流量在邊緣被處理掉，高于2017 年的27%。

目前來(lái)看，CDN 提供商一般沒(méi)有自己的數(shù)據(jù)中心，他們將越來(lái)越依賴邊緣節(jié)點(diǎn)來(lái)提供不斷增加的空間和電力需求，以滿足其不斷增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)需求。而且，隨著對(duì)更廣泛的接入和更好的客戶體驗(yàn)的追求，邊緣節(jié)點(diǎn)提供商需要去更多的二三四線城市進(jìn)行部署，這對(duì)于未來(lái)非一線城市的數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)將會(huì)帶來(lái)一個(gè)很大的機(jī)遇。

04、小結(jié)

網(wǎng)絡(luò)推動(dòng)了應(yīng)用的發(fā)展，應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)的更多場(chǎng)景。不管是5G、IoT 還是CDN，它們帶來(lái)的都是海量的需要低時(shí)延處理的邊緣數(shù)據(jù)。無(wú)疑，在基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，隨著各種需求的爆發(fā)式增長(zhǎng)，邊緣節(jié)點(diǎn)將會(huì)被推上風(fēng)口。

3、總體架構(gòu)分析

下圖左側(cè)是美國(guó)的現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)骨干，右邊是美國(guó)無(wú)線運(yùn)營(yíng)商的無(wú)線覆蓋圖。這兩個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施展現(xiàn)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(kāi)手機(jī)，閱讀電子郵件、瀏覽網(wǎng)頁(yè)或觀看電影。

圖1 美國(guó)有線和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)示意圖

但實(shí)際上，有線和無(wú)線基礎(chǔ)設(shè)施是物理上和邏輯上分開(kāi)的系統(tǒng)。目前，我們使用的大多數(shù)應(yīng)用程序都可以容忍以秒而不是毫秒為單位的延遲。并且由于互聯(lián)網(wǎng)Best Effort 的特性，絕大多數(shù)應(yīng)用對(duì)少量的丟包也并不敏感。

在未來(lái)的應(yīng)用場(chǎng)景中，譬如自動(dòng)駕駛和遠(yuǎn)程手術(shù)，對(duì)丟包和秒級(jí)延遲是無(wú)法接受的。5G 出現(xiàn)后解決了網(wǎng)絡(luò)傳輸層面的性能問(wèn)題，那就需要邊緣節(jié)點(diǎn)來(lái)解決應(yīng)用層的數(shù)據(jù)處理問(wèn)題。更多類似的低時(shí)延大帶寬需求的新的邊緣應(yīng)用將大量的計(jì)算和存儲(chǔ)推到邊緣，這個(gè)挑戰(zhàn)是巨大的。

01、組網(wǎng)架構(gòu)

邊緣計(jì)算的部署和實(shí)現(xiàn)是和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)緊密相關(guān)的，原來(lái)數(shù)據(jù)需要傳回云數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理。在邊緣節(jié)點(diǎn)的架構(gòu)中，數(shù)據(jù)將在合適的邊緣做分流，由本地的邊緣節(jié)點(diǎn)來(lái)進(jìn)行處理。所以對(duì)于邊緣的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來(lái)說(shuō)，有兩個(gè)方面比較重要。

首先是邊緣和原來(lái)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的關(guān)系。終端通過(guò)網(wǎng)線或者Wi-Fi 等方式接入網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)用戶的密集度和數(shù)據(jù)量的大小，可以選擇在小區(qū)級(jí)別或者省市級(jí)別等節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)分流，將邊緣計(jì)算業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給邊緣節(jié)點(diǎn)來(lái)進(jìn)行處理。5G 時(shí)代實(shí)現(xiàn)了CU（ControlUnit）和DU（Data Unit）分離,UPF 設(shè)備（全稱User plane Function，負(fù)責(zé)用戶面，它代替了原來(lái)4G 中執(zhí)行路由和轉(zhuǎn)發(fā)功能的SGW 和PGW）可以更加靠近用戶，因此未來(lái)還可以在UDF 等靠近用戶的設(shè)備上進(jìn)行數(shù)據(jù)分流，將數(shù)據(jù)分流到邊緣計(jì)算來(lái)處理。所以，數(shù)據(jù)分流算法將是邊緣節(jié)點(diǎn)是否能夠得到高效率應(yīng)用的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。

其次是邊緣節(jié)點(diǎn)之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。每個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)的處理能力有限，如要完成較大規(guī)模的應(yīng)用，邏輯上各個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)之間就需要有較強(qiáng)魯棒性的網(wǎng)絡(luò)連接，對(duì)應(yīng)用進(jìn)行分布式的實(shí)時(shí)處理。每個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)都不是單獨(dú)存在的，它們是數(shù)據(jù)鏈條中的一個(gè)計(jì)算、存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)發(fā)的點(diǎn)。由于5G 的部署和有線帶寬的提升，邊緣節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)源之間的網(wǎng)絡(luò)逐漸不再是問(wèn)題，但是邊緣節(jié)點(diǎn)之間的網(wǎng)絡(luò)管理和分發(fā)策略將會(huì)影響到最終邊緣節(jié)點(diǎn)的部署效果。借助SD-WAN 技術(shù)，廣域網(wǎng)技術(shù)正在由傳統(tǒng)“兩點(diǎn)一線”的封閉方式，向靈活的、連接多數(shù)據(jù)中心的、開(kāi)放方式演進(jìn)，未來(lái)SD-WAN 在邊緣節(jié)點(diǎn)領(lǐng)域可能會(huì)有比較突出的用武之地。

圖2 邊緣節(jié)點(diǎn)組網(wǎng)架構(gòu)

02、邊緣節(jié)點(diǎn)架構(gòu)

邊緣節(jié)點(diǎn)在物理上是一個(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù)中心，麻雀雖小五臟俱全。從架構(gòu)上來(lái)看，邊緣節(jié)點(diǎn)分為制冷、環(huán)境等基礎(chǔ)設(shè)施，邊緣服務(wù)器、交換機(jī)等硬件，邊緣網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，PaaS 以及SaaS 平臺(tái)。

圖3 邊緣節(jié)點(diǎn)框架

基礎(chǔ)設(shè)施層面，邊緣節(jié)點(diǎn)部署環(huán)境更加貼近用戶，部署面積和規(guī)模相對(duì)較小，運(yùn)行環(huán)境的控制力將遠(yuǎn)不如云數(shù)據(jù)中心，所以一般會(huì)采用輕量級(jí)的移動(dòng)邊緣節(jié)點(diǎn)的模塊快速完成基礎(chǔ)設(shè)備的部署?；A(chǔ)設(shè)施方面的安全解決方案，也是一個(gè)需要重點(diǎn)考慮的問(wèn)題。當(dāng)某個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障，通過(guò)近點(diǎn)冗余，對(duì)應(yīng)用產(chǎn)生的影響降到最低。

邊緣硬件主要包括邊緣服務(wù)器和交換機(jī)。環(huán)境的惡劣性帶來(lái)了對(duì)硬件設(shè)備要求的提高，硬件的運(yùn)行溫度范圍，對(duì)空氣質(zhì)量、震動(dòng)的要求等等將會(huì)比云數(shù)據(jù)中心的要求更高。PaaS 層面需要提供微服務(wù)的部署框架，支撐各種應(yīng)用的微服務(wù)的部署和管理。SaaS 層面提供各種業(yè)務(wù)的邊緣軟件部署。

此外，整個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)的安全性和運(yùn)維管理將是兩個(gè)重要方面。由于部署位置的特點(diǎn)，無(wú)法對(duì)邊緣節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)云數(shù)據(jù)中心那樣的強(qiáng)力集中管控，不管是物理環(huán)境的安全還是網(wǎng)絡(luò)的安全，都將是邊緣節(jié)點(diǎn)需要面臨的重要問(wèn)題。這些因素也導(dǎo)致了對(duì)邊緣節(jié)點(diǎn)的運(yùn)維管理必然與傳統(tǒng)的方式不同，需要研究更加有效更有針對(duì)性的邊緣節(jié)點(diǎn)運(yùn)維管理模式，以發(fā)揮邊緣節(jié)點(diǎn)的更大價(jià)值。

4、核心技術(shù)研究

邊緣計(jì)算在產(chǎn)業(yè)落地的過(guò)程中，有如下的核心計(jì)算需要相關(guān)企業(yè)在產(chǎn)業(yè)過(guò)程中不斷的攻克和完善。

01、邊緣硬件

邊緣硬件主要指邊緣通用服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、制冷等一系列基礎(chǔ)設(shè)施。邊緣計(jì)算業(yè)務(wù)的部署位置往往更加靠近用戶，所以在部署空間相對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心較小，機(jī)房的條件相對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心也相對(duì)較差，部署業(yè)務(wù)規(guī)模隨著用戶動(dòng)態(tài)靈活擴(kuò)展和收縮，這些都對(duì)邊緣硬件提出了更多的新的要求，其中包括不限于：高密度的計(jì)算和存儲(chǔ)能力、在更小的空間下操作和維護(hù)的能力、更高的可靠性（適應(yīng)惡劣環(huán)境的穩(wěn)定運(yùn)行能力）、自散熱能力等。

在開(kāi)放數(shù)據(jù)中心委員會(huì)（ODCC），三大運(yùn)營(yíng)商提出了OTII 項(xiàng)目，這可以認(rèn)為是一種邊緣服務(wù)器的嘗試。此前，一般的思路是讓邊緣機(jī)房的環(huán)境適配現(xiàn)有的標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)器設(shè)備，但在這個(gè)過(guò)程中為了滿足服務(wù)器的承重、配電以及濕度、溫度等環(huán)境要求，需要在邊緣機(jī)房的改造上下很大的成本。因此，OTII 項(xiàng)目換了一個(gè)思路，研發(fā)具有邊緣特色的服務(wù)器設(shè)備，來(lái)適配現(xiàn)有的機(jī)房。目前OTII 服務(wù)器在中國(guó)電信已經(jīng)得到了少量的應(yīng)用部署。

02、邊云協(xié)同

邊緣節(jié)點(diǎn)為用戶提供就近的邊緣計(jì)算服務(wù)，但是邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)并不是數(shù)據(jù)孤島，邊緣節(jié)點(diǎn)根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求需要和遠(yuǎn)端數(shù)據(jù)中心進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，通過(guò)邊緣和數(shù)據(jù)中心的互動(dòng)來(lái)為客戶提供更好的業(yè)務(wù)服務(wù)。

邊云協(xié)同的主要作用和價(jià)值，首先是實(shí)現(xiàn)多邊緣節(jié)點(diǎn)的負(fù)荷分擔(dān)和智能調(diào)度。基于不同的邊緣節(jié)點(diǎn)的資源占用，流量大小，健康狀態(tài)來(lái)做更加全局和高效的智能調(diào)度。其次是提供全局的業(yè)務(wù)整合能力，滿足應(yīng)用快速移動(dòng)業(yè)務(wù)的應(yīng)用需求。例如：車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，如果僅僅了解一個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)覆蓋范圍的交通信息是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，往往在長(zhǎng)途駕駛中需要了解全路徑的交通信息，以規(guī)劃更好的交通線路。這些都需要全局的數(shù)據(jù)信息，需要數(shù)據(jù)中心針對(duì)多個(gè)邊緣的節(jié)點(diǎn)的信息做匯總，做中心統(tǒng)一的智能規(guī)劃。再次，助力AI 和大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)后臺(tái)實(shí)現(xiàn)。人工智能和大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)都需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，邊緣提取出的有價(jià)值信息，都需要同步到數(shù)據(jù)中心進(jìn)行更加深入的模型訓(xùn)練。

03、邊邊協(xié)同

邊緣節(jié)點(diǎn)除了和中心節(jié)點(diǎn)需要做數(shù)據(jù)交互之外，邊緣和邊緣之間的數(shù)據(jù)交互也是非常必要的，邊緣和邊緣協(xié)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(dòng)（駕車或者高鐵等）場(chǎng)景使用邊緣計(jì)算業(yè)務(wù)，需要能快速在不同的邊緣節(jié)點(diǎn)之間的做狀態(tài)信息的同步，以保證用戶業(yè)務(wù)不受邊緣節(jié)點(diǎn)切換的影響。

如前文所述，邊緣節(jié)點(diǎn)之間的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)將會(huì)是一個(gè)關(guān)鍵的技術(shù)方面。以CDN 為例，傳統(tǒng)的CDN接入方式一般是CDN 邊緣pop 接入城域網(wǎng)，CDN骨干POP 點(diǎn)、省級(jí)CDN 內(nèi)容中心和CDN 省級(jí)管理中心接入省會(huì)節(jié)點(diǎn)IDC，省會(huì)IDC 連接骨干網(wǎng)。在邊邊協(xié)同的場(chǎng)景下，需要CDN 之間進(jìn)行更短路徑的連接，這對(duì)于未來(lái)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)提出了更高的要求。

5、存在問(wèn)題分析

邊緣節(jié)點(diǎn)規(guī)模雖小，但數(shù)量多，總量大，物理分散，我國(guó)基礎(chǔ)運(yùn)營(yíng)商、IDC 服務(wù)商、設(shè)備廠商等紛紛開(kāi)始布局，但在其技術(shù)研究及推廣應(yīng)用過(guò)程中面臨諸多問(wèn)題。

01、技術(shù)碎片化和發(fā)展不確定性

邊緣側(cè)技術(shù)體系的每個(gè)領(lǐng)域都有大量的技術(shù)選擇：目前業(yè)界有超過(guò)6 種以上的工業(yè)實(shí)時(shí)以太技術(shù)，超過(guò)40 種工業(yè)總線，還有多種公私有云平臺(tái)；人工智能、區(qū)塊鏈等新技術(shù)在行業(yè)應(yīng)用還是早期探索階段，存在不確定性風(fēng)險(xiǎn)。

基礎(chǔ)運(yùn)營(yíng)商、數(shù)據(jù)中心服務(wù)商、通信及大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等各角色企業(yè)在邊緣節(jié)點(diǎn)技術(shù)研究及推行方面都有各自優(yōu)勢(shì)及資源。但目前基于各自業(yè)務(wù)特點(diǎn)，這些企業(yè)對(duì)邊緣節(jié)點(diǎn)理解層面各不相同，研究方向各有不同，無(wú)法實(shí)現(xiàn)資源共享和優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。

5G、邊緣節(jié)點(diǎn)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、車聯(lián)網(wǎng)等新型信息化技術(shù)只有實(shí)現(xiàn)融合發(fā)展，才能展示其真正的魅力。但從事這些技術(shù)的研究單位、團(tuán)體，所屬領(lǐng)域各不相同，對(duì)邊緣節(jié)點(diǎn)理解層面各不相同，缺乏統(tǒng)一的溝通交流平臺(tái)。最重要的是，邊緣云與邊緣節(jié)點(diǎn)概念混淆，部分廠商忽略對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的研究，盲目追求新概念，造成數(shù)據(jù)中心技術(shù)無(wú)法實(shí)現(xiàn)同步發(fā)展，無(wú)法真正實(shí)現(xiàn)技術(shù)落地。

02、難以適應(yīng)現(xiàn)行數(shù)據(jù)中心布局政策及市政管理辦法

目前國(guó)家及各地方政府相關(guān)數(shù)據(jù)中心布局政策均針對(duì)云數(shù)據(jù)中心制定，提倡數(shù)據(jù)中心合理布局、綠色發(fā)展。而邊緣節(jié)點(diǎn)具有規(guī)模小、數(shù)量多等特點(diǎn)難以適應(yīng)相關(guān)政策。以北京地區(qū)為例，在北京市政府公布的《北京市新增產(chǎn)業(yè)的禁止和限制目錄（2015）版》中規(guī)定禁止新建和擴(kuò)建數(shù)據(jù)中心（PUE值在1.5 以下的云計(jì)算數(shù)據(jù)中心除外）；在其2018版中將此項(xiàng)更改為禁止新建和擴(kuò)建數(shù)據(jù)中心。

邊緣節(jié)點(diǎn)根據(jù)業(yè)務(wù)需求將有多樣化的部署模式?？梢蕾噦鹘y(tǒng)機(jī)房環(huán)境、5G 基站、生產(chǎn)車間、樓頂、公園、倉(cāng)庫(kù)等多種空間環(huán)境。在這些空間環(huán)境中大量部署邊緣節(jié)點(diǎn)將帶來(lái)市政與環(huán)境、供電、供網(wǎng)、供水等一系列問(wèn)題。

6、總結(jié)與展望

邊緣是個(gè)相對(duì)的概念，互聯(lián)網(wǎng)之于傳統(tǒng)電信網(wǎng)，云計(jì)算之于互聯(lián)網(wǎng)，私有云之于公有云都可以被認(rèn)為是邊緣計(jì)算。在對(duì)邊緣計(jì)算尚沒(méi)有明確定義的時(shí)候，對(duì)于基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)說(shuō)就存在著各種發(fā)展可能。

未來(lái)邊緣計(jì)算市場(chǎng)空間廣闊。據(jù)IDC 預(yù)測(cè)，2020年將有超過(guò)500 億的終端與設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，而有50%的物聯(lián)網(wǎng)將面臨網(wǎng)絡(luò)帶寬的限制，40%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣分析、處理與儲(chǔ)存。邊緣計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模將超萬(wàn)億，將成為與云計(jì)算平分秋色的新興市場(chǎng)。邊緣計(jì)算的廣闊市場(chǎng)空間將帶給整個(gè)產(chǎn)業(yè)界帶來(lái)無(wú)限的想象空間和嶄新的發(fā)展機(jī)遇。

參考文獻(xiàn)：

[1] 邊緣計(jì)算與云計(jì)算協(xié)同白皮書 (2018 年)，邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟 (ECC) 與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟 (AII) 聯(lián)合發(fā)布，2018

[2] 警惕邊緣計(jì)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

作者簡(jiǎn)介:

郭亮，男，高級(jí)工程師，中國(guó)信息通信研究院云大所副主任，開(kāi)放數(shù)據(jù)中心委員會(huì)(ODCC)新技術(shù)與測(cè)試工作組組長(zhǎng)。主要從事數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器等方面的技術(shù)研究。

何寶宏，男，高級(jí)工程師，中國(guó)信息通信研究院云大所所長(zhǎng)。中國(guó)通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)互聯(lián)網(wǎng)與應(yīng)用工作委員會(huì)（TC1）主席，開(kāi)放數(shù)據(jù)中心委員會(huì)(ODCC)名譽(yù)主席。從事互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)、監(jiān)管和戰(zhàn)略等研究20 余年，具有業(yè)內(nèi)豐富經(jīng)驗(yàn)，擁有《互聯(lián)網(wǎng)的基因》、《風(fēng)向》等兩部專著。

李潔，女，高級(jí)工程師，中國(guó)信息通信研究院云大所主任，中國(guó)通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)互聯(lián)網(wǎng)與應(yīng)用工作委員會(huì)數(shù)據(jù)中心工作組（TC1WG4）組長(zhǎng)，開(kāi)放數(shù)據(jù)中心委員會(huì)(ODCC)副主席。主要從事數(shù)據(jù)中心方面的政策支撐、標(biāo)準(zhǔn)制定和技術(shù)研究。

本文首發(fā)于2019全國(guó)邊緣計(jì)算學(xué)術(shù)研討會(huì)。