边缘计算浅析 | 新基建来了！5G边缘计算如何展现勃勃生机？

最近“新基建”是个热词，那么新基建到底是什么？与之紧密相关的5G何去何从？这给边缘计算带来了什么机遇？边缘计算的生态产业链条是怎样的？它的典型特征和经济效益是什么？本文将为大家带来分享。

新基建是什么？
近日，国家发改委官方首次明确了“新基建”的范围，包括信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施三个方面。

其中信息基础设施主要是指基于新一代信息技术演化生成的基础设施，比如，以5G、物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的通信网络基础设施，以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施，以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等；融合基础设施主要是指深度应用互联网、大数据、人工智能等技术，支撑传统基础设施转型升级，进而形成的融合基础设施，比如，智能交通基础设施、智慧能源基础设施等；创新基础设施主要是指支撑科学研究、技术开发、产品研制的具有公益属性的基础设施，比如，重大科技基础设施、科教基础设施、产业技术创新基础设施等内容。

可以看出，“新基建”是以5G、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术为依托，基于新型基础设施的投入建设，推动面向数字经济的全面转型，进而为社会民生、工业和科技等方方面面注入全新活力。

5G应用离不开边缘计算
作为“新基建”通信网络基础设施的重要组成部分，5G的商业化必然会被加速落地。借助于高效的5G网络，万物智联的无缝连接基础才得以保障。

5G包含三大核心应用场景，eMBB增强移动宽带、URLLC超高可靠超低时延通信和mMTC海量大连接物联网。它们带来的不止是畅快的连接体验，还有汹涌巨大的应用连接量和数据量，这对现有网络架构的时延、带宽、安全等方面都带来了巨大的挑战。

当数据量会越来越大，假设这些数据都在终端形成、积累，传送到云端，进行数据处理，再返回到终端指导业务。这一系列动作将对网络带宽产生每秒数百Gbps的超高需求，不仅会存在延迟，还需要面临弱网卡顿、连接成功率低等诸多问题，终端体验无法保障。同时，大带宽对回传网络、业务中心造成巨大传输压力，也会面临着巨额的带宽成本。这意味着集中式的数据存储和处理模式将面临难解的瓶颈和压力。

为了满足海量数据的超低延时的业务场景需求，5G 通信网络中会出现大量部署在网络边缘侧的小规模数据中心，来应对终端请求的本地化处理，边缘计算的价值愈发凸显出来，只有依靠“云+边+端”三体协同的处理模式才能够更好应对。所以，边缘计算是加速5G落地的核心技术，也是体现5G网络核心价值的技术助力，为构建万物智联世界提供了算力基础。

边缘计算可以通过高带宽业务的本地分流，减少海量数据传输对核心网络的占用与源站的压力，提升通信服务商网络的利用率和业务源站可靠性。同时，通过计算能力的下沉，可以将数据的处理与分析在网路边缘终结，避免时延损耗，更有效地支撑时延敏感型业务。

业界对边缘计算的理解有这几种
目前业界对边缘计算（Edge Computing）有多种理解和定义。

ISO/IEC JTC1/SC38将边缘计算定义为“一种将主要处理和数据存储置于网络边缘节点的分布式计算形式”。边缘计算产业联盟对边缘计算的定义是“在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求”。

国际标准组织ETSI给出的定义是“在移动网络边缘提供IT服务环境和计算能力，强调靠近移动用户，以减少网络操作和服务交付的时延，提高用户体验”。

随着5G技术逐步成熟和落地应用，MEC（Multi-Access Edge Computing，也被称为Mobile Edge Computing）作为5G的关键技术成为行业上下游生态合作伙伴们共同关注的热点，其旨在网络边缘为应用开放者和内容服务商提供所需的云端计算功能和IT服务环境。

边缘计算的核心特征是什么？
边缘计算能够在更靠近终端的网络边缘侧提供服务，它具有诸多特征：
首先，它具有低时延、高速的数据处理和分析能力，可以在更接近数据源头处进行数据处理，而非外部数据中心或云端进行，可有效降低时延。
其次，它具有更低的成本，通过边缘计算，企业在本地设备的数据管理解决方案开销比在云端和数据中心网络上的开销会显著降低。
第三，它可以帮助降低网络流量的压力，利用边缘计算只需将少量有效信息上传到云端，因此不会占用过多的网络带宽。
最后，它可以满足数据本地存储和安全处理要求，由于边缘计算的数据收集和计算都在本地进行，敏感信息可不经过网络传输至中心云端，能够有效避免传输过程中的数据泄漏、安全攻击等。

综上，边缘计算是基于云计算核心技术，构筑在边缘基础设施之上的新型计算形式，在边缘位置提供计算、网络、存储、安全等弹性能力。边缘计算操作系统构建在各类边缘基础设施资源之上，利用资源虚拟化技术进行资源抽象形成虚拟资源，并对各类边缘物理和虚拟资源进行统一管理和基础安全防护。

边缘计算有哪些经济效益？
近几年，得益于技术的飞速发展，边缘计算产业受到了行业与资本的高度关注，走上风口。其平台的研发、建设和推广应用，可以为交通、医疗、文娱、工业互联网等产业带来可观的经济效益，但是自建节点依然会面临很多挑战，比如资产重、成本高、弹性能力差、运维难度大、对安全与可靠性的考验等等，所以选择具备完整技术体系的云厂商来快速实现边缘计算能力，与公共云一起完整支撑“中心+边缘”的业务架构需求，避免自建过程中的问题，已经成为绝大多数企业的选择。这种模式的经济效益主要包括：

第一, 灵活部署：各种覆盖场景的一站式边缘计算服务和敏捷交付。具备开放的运行环境，可灵活部署各类云服务和应用、在线远程管理、运行指标可视化监测等。并且十分方便地完成与中心云系统对接，按业务需求灵活部署各类应用。同时支持多种处理器架构，采用边缘计算服务后，可以获得“一分钟敏捷交付”的能力。

第二, 降低成本：按需购买，按量付费，实现业务的弹性伸缩需求，节省了自建所需的供应链管理、建设及资金投入成本。引入边缘计算后，大量的处理响应在本地发生，终端到云的访问频次将减少80%以上，计算、存储、网络等成本可以节省30%以上。

第三，安全稳定：利用云计算核心技术积累构建安全稳定的边缘计算核心系统。具备与传统云服务一体化的高安全能力，包括DDoS清洗和黑洞防护能力、多租户隔离、异常流量自动检测和清洗、中心-边缘安全管控通道等。支持多操作系统同时隔离运行，内置信息安全防护功能。

第四，降低时延：空间距离的缩短带来的好处不只是缩短了传输时延，还减少了复杂网络中各种路由转发和网络设备处理的时延。由于网络链路争抢的几率大大减小，能够明显降低整体时延，支持毫秒级别响应周期的实时应用场景。

边缘计算的典型行业应用畅想
目前，边缘计算的应用场景从覆盖上可以分为全网覆盖类和本地覆盖类两大类。

全网覆盖类应用的核心要求是从边缘节点在地区和运营商网络两个层面上的覆盖度，来保证就近计算，比如CDN内容分发、互动直播等业务，或者基于足够多的节点进行网络链路优化，比如SDN/SD-WAN、在线教育互动课堂、实时音视频通信等。

本地覆盖类应用的核心要求是边缘节点的本地化，即边缘节点的接入距离要足够近（目标<30公里），时延足够低（目标<5ms），来支持本地化服务的上云需求，例如工业、医疗、新零售等行业的视频数据上云，连锁门店等线下行业的IT基础设施上云等。这类应用通常具有大带宽需求，最能体现边缘计算时延和成本优化等核心优势。

随着人工智能和大数据的发展，各行各业都在利用科技智能化和大数据分析等前沿科技手段，提升行业应用的科技效率，减低产业数字化系统的运维成本。例如在数字机床和工控领域等行业，可以把AI能力和数字分析能力部署在工业园区内，以实现在边缘局域范围内完成实时的工控智能。在机场、车站等人流密集区域，通过把物体识别和视频上云能力部署在边缘侧，实现在边缘侧实时处理分析具有特征值的人和物，满足实时的业务需求。

阿里云在边缘计算领域的投入
云服务商拥有充足的云资源和丰富的应用场景，边缘计算则是对云计算的延伸和补充。阿里云的边缘节点服务（ENS）基于IDC、运营商边缘节点和网络构建，提供“融合、开放、联动、弹性”的一站式分布式方案，帮助用户业务下沉至运营商侧边缘，有效降低计算时延和成本。同时，阿里云Link IoT Edge平台可部署在不同量级的智能设备和端侧计算节点中，通过定义物模型连接不同协议、不同数据格式的设备，提供安全可靠、低延时、低成本、易扩展的本地计算服务。阿里云边缘计算方案覆盖从云中心到物联网终端的异构基础设施，构筑“云边端”一体的边缘计算生态服务体系。

边缘计算能够最大程度上与传统云计算在架构、接口、管理等关键能力上实现统一，并整合边缘设备成为云的一部分。边缘计算与云计算的关系，就好比人类的“大脑”与“遍布全身的神经系统”之前的关系，相辅相成，缺一不可。未来为了让我们的“物理世界”更加智能，需要将我们的边缘神经系统从“云”这个大脑开始，层层前移，一触到底，直达“物理世界”的每一个角落。边缘计算就是要通过层层前移，深入到每一个计算场景。

最近，阿里云宣布未来3年再投2000亿的消息刷爆了朋友圈。用来搞新技术、新基建，具体包括云操作系统、服务器、芯片、网络等重大核心技术研发攻坚和面向未来的数据中心建设。

而着眼当下，一场计算体系架构的巨大革命也即将到来。据Gartner预测，2021年将有40％的大型企业在项目中纳入边缘计算原则。而到2022年，边缘计算将成为所有数字业务的必要需求。聚集了运营商、设备厂商和云服务的边缘计算领域，正在从起步阶段向应用落地的里程碑上加速狂奔，迅速发展。相信在不久之后，边缘计算将为社会带来更多惊喜。

本文地址：https://blog.csdn.net/Apsaravod/article/details/106092707