边缘计算如何在5G时代爆发出来

2019年是中国5g元年,随着移动网络的下沉以及各行业5g应用的蓬勃发展,mec真正迎来了建设高峰。
idc最新数据显示,到2020年将有超过500亿的终端和设备联网,其中超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与存储,边缘计算市场之大,可超万亿。
5g让万物互联成为可能,海量数据的产生在给网络带来巨大压力的同时,也进一步把算力的需求推到了边缘端,5g的飞速发展开启了各科技大国的5g应用竞赛,而这场竞赛的主战场将发生在边缘计算领域。
边缘计算“蓝海”已开启
边缘计算并不是一个新的概念。先是“云”开始走进大众视野,继而物联网使人们迈进了后云时代。ai技术的发展使得“云”逐渐向“边缘”过渡。
曾有专家比喻,边缘计算就好像是一只八爪鱼,其60%的神经元都分配在了八条腿上。在很多场景下,各条腿之间可以根据自己的感知与彼此交互,数据却不一定回传到大脑。这样既节省了时间,也加大了当遇到捕猎者或天敌时的逃生几率。
无论是中国联通、中国移动相继发布了mec产业平台与技术白皮书,在多地开展了种类繁多的mec试点应用,还是多家企业陆续发布了最新mec服务器等产品和方案,无不说明着边缘计算从萌芽到广泛部署的火热态势。
由此可见,边缘计算将成为解决不同应用场景5g支撑问题的核心技术,它将使网络架构中的资源调配变得更为高效、灵活。
中国联通网络技术研究院发布的《中国联通边缘计算技术白皮书》显示,mec可为移动运营商提供多方面的价值。
首先,通过对4k/8k、vr/ar等高带宽业务的本地分流,降低对核心网络及骨干传输网络的占用,有效提升运营商网络的利用率;
其次,通过内容和计算能力的下沉,运营商网络将有效支撑未来的时延敏感型业务(车联网、远程控制等)以及大计算和高处理能力需求的业务(视频监控与分析等),助力运营商实现从连接管道向信息化服务使能平台的转型;
最后,mec作为边缘云计算环境和网络能力开放平台,将为运营商构建网络边缘生态奠定基础。
运营商瞄准边缘计算杀手级应用
如果说前两年的边缘计算还处在为5g探索应用场景的话,那么2019年,随着5g、物联网、ai的共生共长,mec中的m也从mobile(移动)向multiple(多样化)急速转变,各类基于边缘计算的创新体验犹如一波猛烈的浪潮汹涌而来.
在此,笔者带来部分落地的边缘计算场景案例,以窥边缘计算的潜力。
边缘计算应用场景正在迅速向物联网应用领域延伸,这正与运营商5g时代的创新应用不谋而合。
因此,大力发展边缘计算,推动5g边缘计算应用落地成为运营商的首要任务。
今年年初,中国移动计划2019年评估100个可部署边缘计算设备的试验节点,开放100个边缘计算能力api,打造产业数字化应用“样板”。目前,该目标已基本完成。
比如在浙江绍兴,中国移动与合作伙伴助力喜临门实现全国家具行业首例5g工业互联网落地。
中国移动针对目前低压配电物联网环节存在设备管理困难、营配无法贯通、运维任务繁重、主动抢修困难等问题,推出了5g+低压配电网自动化设备柔性运维消缺平台。
中国移动深入挖掘5g工业领域边缘计算应用,在空调制造、汽车制造、智能电厂、电容生产等行业进行预测性维护,边缘图像分析、工艺流程改进,在质检效益提升方面积极探索,推出多个垂直行业边缘应用,成功完成边缘计算产业化实践。
中国联通是边缘计算试点方面的“先行者”,早在2018年2月就宣布正式启动全国范围内15个省市的边缘云规模试点及数千个边缘数据中心的规模建设工作。
在上海2019mwc展会期间,中国联通——正式揭牌“5g+边缘云业务运营中心”,并举行“首批商用合作伙伴签约仪式”,与行业分享中国联通如何通过mec边缘云“1个业务运营中心、10个孵化基地、100个行业应用、1000个边缘节点”赋能5g千行百业。
联通mec边缘云聚集了产业链上诸多优秀的合作伙伴,已在国内20余个地市开展试点,陆续打造了智能场馆、智慧安防、智慧港口、智慧景区、智慧水利、智慧校园、智慧商场、云游戏云vr等应用示范标杆,为5g商用铺平了道路。
同时,在产品上,联通边缘云也构建了开放灵活的边缘业务平台cube-edge,合作孵化edge-eye边缘眼、edge-video新媒体、edge-link工业机器视觉检测、edge-link ar/全息远程教学及维修、智能网联等创新业务产品。
边缘计算将成为云计算的延伸,5g时代,边缘协同将成为一种趋势,而这也是天翼云的天然优势。
早在2016年,天翼云就率先推出了“2+31+x”资源池战略布局。
中国电信股份有限公司云计算分公司副总经理徐守峰介绍:“目前天翼云在内蒙和贵州拥有两个超大型资源池,在31个省布局了云资源池数据中心,在三四线城市有大量的本地数据中心,超过2000个边缘计算中心。”
天翼云还将更好地借助中国电信5g优势,快速布局市场。据了解,中国电信天翼云携手华为等合作伙伴,携手树立了多个5g行业应用标杆,涵盖媒体直播、公共安全、智能制造、交通物流、智慧医疗、智能教育等领域。
比如,三一重工与中国电信开展“5g+智能制造”联合创新,通过5g网络满足园区内各类布线困难及移动场景下的视频监控数据上传需求,提升园区安全及运营效率。
挑战犹存,如何破局
虽然当前有非常多边缘计算的案例正在部署,但从实际应用来说,还存在很多挑战和局限,比如,大范围部署、后期的管理和运营、边缘计算的优化与升级都是亟需解决的问题。
首先,边缘计算资源被分散在数据的传输路径上,被不同的主体所管理和控制,比如用户控制终端设备、网络运营商控制通信基站、网络基础设施提供商控制路由器、应用服务供应商控制边缘服务器与内容传输网络。
而云计算中的资源都采用集中式管理,因此云计算的资源管理方式并不适用于管理边缘计算分散的资源,如何实现灵活的多主体资源管理是一个十分富有挑战性的问题。
其次,边缘计算一般依靠资源在地理上广泛分布的特点来支持应用的移动性,一个边缘计算节点只服务周围的用户,应用的移动就会造成服务节点的切换,而云计算对应用移动性的支持则是“服务器位置固定,数据通过网络传输到服务器”。
所以,在边缘计算中,应用的移动管理也是一种新模式,也涉及到资源发现和资源切换等问题。
再次,为了方便资源的有效管理,边缘计算需要虚拟化技术的支持。
目前,新型的虚拟化技术层出不穷,如何打破虚拟机和容器的规则与界线,将两者充分融合,同时具备两者的优势,设计适应边缘计算特点的虚拟化技术,也是一大挑战。
最后,分析的数据量越大,往往提取出的价值信息就越多。但是收集数据需要时间,价值信息往往也具有时效性。
边缘计算使数据可以在汇集的过程中被处理与分析,很多数据如果被过早地分析,可能会丢失很多有价值的信息,所以如何权衡提取信息的价值量与时效性是一个关键性问题。
对此,有关专家为我国发展边缘计算技术、应对新的发展机遇提出了以下对策:
加强边缘计算的技术标准和规范建设
注重将边缘计算技术发展与新一代信息技术结合
加强边缘计算的开源生态建设
经过这些努力,mec有望成为5g技术的重要搭档,在万物互联的社会发展过程中扮演重要角色。


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