01/ 介紹說明

邊緣計算是一種計算范式，它使得小型云或邊緣云中的邊緣服務(wù)器能夠提升網(wǎng)絡(luò)邊緣的云能力，以執(zhí)行計算密集型的任務(wù)，并在用戶設(shè)備(UE)附近存儲大量的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的云計算由于UE處理、計算、存儲的能力有限，允許UE的計算和存儲在數(shù)據(jù)中心，因此傳統(tǒng)云計算是一種集中式的計算范式。邊緣計算非常適合下一代應(yīng)用的無線通信需求，例如增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實，它們本質(zhì)上都是交互的。這些高度交互的應(yīng)用計算密集，都服務(wù)質(zhì)量要求很高，同時每個月能產(chǎn)生多達30.6EB的數(shù)據(jù)。終端有限的能力保證了邊緣計算的需求，包括：接收和存儲大量實時數(shù)據(jù)、處理計算和分析數(shù)據(jù)以及在本地的迷你云上做出并分發(fā)決策。因此，迷你云中的邊緣服務(wù)器具有云的功能，但規(guī)模不同，它們位于本地，不是遠程數(shù)據(jù)中心，后者可能遠離終端。

本文的內(nèi)容主要包括為：

①  5G和邊緣計算的概況，并回答了大量關(guān)于5G中使用邊緣計算的問題；

②  5G中邊緣計算的分類；

③  5G中最先進的邊緣計算方案；

④  有待解決的問題；

⑤  本文的總結(jié)。

02 / 5G和邊緣計算的概況

A.5G系統(tǒng)的要求

5G網(wǎng)絡(luò)首先可以產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)供給消費者使用；其次，嚴格的QoS要求來滿足高交互性的應(yīng)用，并保證超低延遲和高吞吐量；最后必須支持異構(gòu)環(huán)境，以此滿足不同終端、QoS要求、網(wǎng)絡(luò)類型等的互操作性。

5G主要由三種新興的技術(shù)組成。首先毫米波通信使用高頻段(30GHz-300GHz)來提供高帶寬；其次小單元部署允許終端使用毫米波通信來減少干擾和傳輸距離；第三，多輸入多輸出即大規(guī)模MIMO允許了基站使用了大天線來實現(xiàn)定向傳輸，減少干擾，同時允許相鄰節(jié)點同時通信。這些新興的技術(shù)使得5G網(wǎng)絡(luò)擁有更高的網(wǎng)絡(luò)容量，來供給更多終端。

B.5G數(shù)據(jù)的主要特點

依據(jù)數(shù)據(jù)的時間特征，可以將數(shù)據(jù)分為三類：

· 硬實時數(shù)據(jù)具有嚴格的預(yù)定義延遲，例如游戲、醫(yī)療保健產(chǎn)生的數(shù)據(jù)；

· 軟實時數(shù)據(jù)具有預(yù)定義延遲，但可以接受一些預(yù)定義的和有限的延遲，例如智能交通信號控制系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)；

· 非實時數(shù)據(jù)，可以接受延遲。

邊緣計算被使用在邊緣服務(wù)器上處理具有硬實時需求的應(yīng)用程序和服務(wù)，由于靠近終端，可以顯著減少延遲。對于由軟實時需求或端到端延遲有限的有用和服務(wù)，如果終端與云之間的響應(yīng)延遲高于需求，則由邊緣服務(wù)器處理任務(wù)，否則卸載到云上。非實時需求的應(yīng)用和服務(wù)可將任務(wù)卸載到云端，實現(xiàn)負載均衡。

C.邊緣計算的意義

邊緣計算采用去中心化模型，使云計算能力更接近終端，減少延遲。云計算和邊緣計算的模型如圖1所示，云服務(wù)器通常位于核心網(wǎng)絡(luò)，邊緣服務(wù)器位于網(wǎng)絡(luò)邊緣。邊緣計算不僅可以作為單個計算平臺運行，也可以作為與其他組件協(xié)作運行的平臺。同時邊緣計算彌補了云計算不適合計算量大、交互性強、QoS要求高應(yīng)用的問題，減少了能源的消耗，也滿足5G應(yīng)用亞毫秒級要求。

圖1 云計算和邊緣計算模型

D.5G中部署邊緣計算的關(guān)鍵要求

5G中部署邊緣計算的關(guān)鍵要求包括以下幾點：

· 實現(xiàn)實時交互并降低延遲；

· 在邊緣服務(wù)器上進行本地數(shù)據(jù)處理和用戶請求處理，減少小區(qū)與核心網(wǎng)之間的流量傳輸；

· 將邊緣服務(wù)器嵌入到基站中，實現(xiàn)方便的訪問云端，并利用毫米波頻段實現(xiàn)高速率的數(shù)據(jù)傳輸；

· 保證邊緣云服務(wù)的高可用性，以確保在邊緣提供的服務(wù)能夠持續(xù)、穩(wěn)定地提供給用戶。

E.邊緣計算在5G環(huán)境下的應(yīng)用

5G中的許多應(yīng)用都依靠邊緣計算來實現(xiàn)實時交互、本地處理、高數(shù)據(jù)速率和高可用性，包括：

醫(yī)療保健，例如遠程手術(shù)和對病情的診斷；

• 娛樂和多媒體應(yīng)用，例如3D電視；
• 虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實和混合現(xiàn)實，如VR眼鏡；
• 觸覺物聯(lián)網(wǎng)，提供了超響應(yīng)和超可靠的網(wǎng)絡(luò)連接，保證控制信息的傳遞以及遠程物理處決體驗；
• 確保終端之間可靠性鏈接的URLLC;
• 萬物互聯(lián)，例如智能家居中的智能電器；
• 智能化工廠，員工遠程控制機器，提高安全性和生產(chǎn)力；
• 應(yīng)急反應(yīng)，在關(guān)鍵時刻依據(jù)收集的數(shù)據(jù)和信息做出決策；

· 智能交通系統(tǒng)，無人車可感知環(huán)境信息，并自主的做出實時反應(yīng)；駕駛員可通過共享或收集交通中心的信息實施避開危險路段，減少事故的發(fā)生。

03 / 邊緣計算的分類

邊緣計算按照目標、計算平臺、屬性、5G功能的使用、性能度量和在5G中邊緣計算的角色的分類如圖2所示：

圖2 5G中邊緣計算的分類

A.目標

5G中邊緣計算要實現(xiàn)的目標主要包括以下五種：

1. 改善數(shù)據(jù)管理，本地實時處理終端產(chǎn)生的大量延遲敏感數(shù)據(jù)；

2. 改進QoS提升用戶體驗，有助于實現(xiàn)高交互的應(yīng)用和按需服務(wù)；

3. 預(yù)測網(wǎng)絡(luò)需求，有助于決定在邊緣本地還是云端處理，提供最優(yōu)資源分配；

4. 管理位置感知使得邊緣服務(wù)器可以判斷自身位置并跟蹤終端的位置，實現(xiàn)基于位置的服務(wù)，使得基于位置服務(wù)的提供商能夠?qū)⒎?wù)和數(shù)據(jù)外包到云；

5. 由于邊緣云中可用資源有限，因此要改進資源管理，優(yōu)化對網(wǎng)絡(luò)資源的利用率，提高網(wǎng)絡(luò)性能；

B.計算平臺

不同的計算平臺具有不同的算力和特性（如可用性、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施復(fù)雜性），以便處理不同類型的數(shù)據(jù)。根據(jù)具體需求和網(wǎng)絡(luò)場景，這些平臺可以單獨或組合使用。例如，對于具有嚴格QoS要求的應(yīng)用和服務(wù)，可以使用邊緣服務(wù)器來處理實時數(shù)據(jù)，這是單獨使用的一種情況；而對于同時包含實時和非實時數(shù)據(jù)的醫(yī)療保健應(yīng)用和服務(wù)，可以使用邊緣服務(wù)器處理實時輕量級數(shù)據(jù)，再使用云來處理重量級數(shù)據(jù)，這是計算平臺組合使用的一種情況。5G當中的計算平臺主要包括以下三個：

1. 云計算：遠離終端不適合實時服務(wù)；

2. 邊緣計算：靠近終端，在本地收集、處理、存儲數(shù)據(jù)，提供低延遲和延時分析；表1給出了兩中邊緣計算平臺的對比情況。

2.1 霧計算Fog computing：部署本地霧節(jié)點(本地硬件設(shè)備)提供本地計算。其是一個系統(tǒng)級的水平體系結(jié)構(gòu)，將計算、存儲、控制和網(wǎng)絡(luò)的資源和服務(wù)分布在從云到物之間的任何地方；但存儲容量較低。

2.2 多接入邊緣計算MEC：在網(wǎng)絡(luò)邊緣提供存儲和計算能力，例如BSs，提高上下文感知和減少延遲。MEC通常連接多臺主機，通過收集主機的信息來監(jiān)視主機。

表1 霧計算與MEC的比較

3. 云計算和邊緣計算協(xié)同使用，分別進行非實時和實時決策，綜合兩者優(yōu)勢，可大大減少延遲，但是混合平臺更加復(fù)雜。

C.屬性

邊緣計算主要有三個屬性：

1. 低延遲和近距離：終端距離服務(wù)器很近，端到端延遲和響應(yīng)延遲小。

2. 位置感知：邊緣服務(wù)器收集臨近源的數(shù)據(jù)，而不發(fā)送到云端。

3. 感知網(wǎng)絡(luò)上下文：實時進行調(diào)整，優(yōu)化資源利用率。

D.邊緣計算有關(guān)的5G功能

5G中邊緣計算的五大實現(xiàn)因素為：

1. 軟件定義網(wǎng)絡(luò)SDN：將網(wǎng)絡(luò)分為控制和數(shù)據(jù)平面，簡化了網(wǎng)絡(luò)管理和部署新服務(wù)。

2. 網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化NFV：虛擬機中執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)功能，網(wǎng)絡(luò)需求在云端或邊緣處理。

3. 大規(guī)模MIMO：增加天線陣列，增加網(wǎng)絡(luò)容量和能源效率；同時多個UE可以同時將任務(wù)卸載到邊緣服務(wù)器，減小延遲和能耗。

4. 動態(tài)接入的無線接入技術(shù)：允許接入各種設(shè)備，提高了網(wǎng)絡(luò)的拓展性。

5. D2D通信：相鄰UE可直接通信；邊緣計算賦予了UE計算能力，確保了D2D的成功。

E.邊緣計算在5G中的作用

1. 本地存儲：數(shù)據(jù)從UE卸載到邊緣云，針對不同類型的數(shù)據(jù)提供不同存儲策略。

2. 本地計算：邊緣云以獨立自主的方式提供類似終端的本地計算和數(shù)據(jù)處理能力。

3. 本地數(shù)據(jù)分析：直接在本地進行數(shù)據(jù)分析，然后分析的結(jié)果用于決策。

4. 本地決策：邊緣計算幫助實體做出決策，例如如何進行控制。

5. 本地操作：邊緣計算可實現(xiàn)遠程和監(jiān)控，尤其是關(guān)鍵設(shè)備。

6. 本地安全性增強：由于邊緣計算非常近，可快速檢測和隔離惡意實體，并發(fā)起響應(yīng)。

F.績效指標

邊緣計算的績效都是其實現(xiàn)本地的各項功能帶來的：

1. 降低成本：通過本地的功能(R.1)-(R.5),不用再發(fā)送到云端，減少了對于網(wǎng)絡(luò)資源的消耗。

2. 更高的QoS：通過本地的功能提高了QoS，減少了延遲。

3. 能源效率：通過本地功能降低了能耗即將任務(wù)和數(shù)據(jù)卸載到云端所需能量，提高了能源效率。

04 /  目前的技術(shù)

A.基于霧的解決方案

①跨層資源管理方案：采用混合計算平臺，邊緣云執(zhí)行實時任務(wù)，云服務(wù)器執(zhí)行高計算和資源密集型任務(wù)。不同應(yīng)用的服務(wù)在三層(即云、霧和UE層)中執(zhí)行。高度計算和資源密集型的業(yè)務(wù)在集中的云層執(zhí)行，實施業(yè)務(wù)卸載到霧層；終端層在終端本地執(zhí)行功能。該方案具有低時延以及臨近性特點，且提供了較低的端到端時延(Qos)。

②基于吞吐量和能耗的能源效率模型：利用霧計算來分析霧計算及其相較于云計算的能耗；使用終端動態(tài)接入rat等5G功能。該方案具有低時延和臨近性特點，且不同rat(3G、4G、5G)可給多個不同終端提供服務(wù)。

B.基于MEC的解決方案

①執(zhí)行能量感知卸載的架構(gòu)：每個移動終端決定是否執(zhí)行或?qū)⒂嬎闳蝿?wù)卸載到MEC服務(wù)器，以減少MEC的能量消耗。

該體系結(jié)構(gòu)通過本地計算和本地決策，優(yōu)化了數(shù)據(jù)管理以及Qos；通過邊緣計算執(zhí)行能量感知功能；同時也使用了對rat動態(tài)訪問的5G功能。該方案的三個主要步驟為：首先根據(jù)移動終端的能耗以及與MEC之間的傳輸時延進行分類（1型終端使用MEC服務(wù)器計算，2型終端本身進行計算，3型終端可選擇使用MEC服務(wù)器或本身計算）。其次，根據(jù)能耗、可用渠道等對終端進行優(yōu)先排序（類型1終端優(yōu)先級更高，滿足時延約束）。最后，對終端進行不同優(yōu)先級的渠道分配。

②預(yù)測和主動緩存：通過本地存儲和本地計算，實現(xiàn)改進數(shù)據(jù)管理和預(yù)測網(wǎng)絡(luò)需求的目標。使用邊緣計算在網(wǎng)絡(luò)邊緣或終端執(zhí)行主動緩存，同時使用包括D2D通信在內(nèi)的5G功能。

該方案具有網(wǎng)絡(luò)上下文感知的特性，可獲得網(wǎng)絡(luò)信息和流量分布。在非高峰時段，被請求頻率高的內(nèi)容被緩存到邊緣服務(wù)器、BSs或UE中。當BS請求特定內(nèi)容時，有兩種可能：a)該內(nèi)容過去被有影響力的UE處理或擁有過，因此通過D2D從UE發(fā)送到BS；b)改內(nèi)容在任何有影響力的終端上不可用，因此從核心網(wǎng)發(fā)送到BS。該方案可以降低運作成本。

C.混合解決方案

①為了增強MEC，引入了基于D2D的移動邊緣和霧計算體系結(jié)構(gòu)，以支持協(xié)同計算，在多個計算平臺或范式中執(zhí)行任務(wù)。該架構(gòu)具有低延遲和接近性的屬性。在該架構(gòu)中，每個終端發(fā)起一個請求，并發(fā)送到最近的中繼網(wǎng)關(guān)，中繼網(wǎng)關(guān)與核心網(wǎng)或云項鏈，其服務(wù)處理程序擁有有關(guān)可用服務(wù)的信息，它決定請求的服務(wù)在本地執(zhí)行還是轉(zhuǎn)發(fā)到可以執(zhí)行該服務(wù)的另一中繼網(wǎng)關(guān)。決策是基于服務(wù)在中繼網(wǎng)關(guān)及其臨近網(wǎng)關(guān)的可用性。

②提出一個實時的、上下文感知的、服務(wù)組合和協(xié)作體系結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)快速結(jié)合服務(wù)，這是由不同硬件和具有不同功能的軟件的協(xié)作支持的多個服務(wù)的合并。提出的架構(gòu)使用混合計算，來支持云、MEC和終端之間的協(xié)作。在該架構(gòu)中頻繁訪問的塊是由文件分解的小單元，存儲或緩存在MEC服務(wù)器中。多個服務(wù)器請求的塊會根據(jù)文件類型和內(nèi)容復(fù)制并緩存到其它MEC服務(wù)器中。這有助于減少訪問云所引起的端到端延遲。

05 / 未解決的問題

A.改善服務(wù)QoE

QoE是衡量客戶對服務(wù)提供商的整體滿意度水平的指標。其與QoS相關(guān)，但又不同，QoS既體現(xiàn)了硬件特性(如存儲器數(shù)量)又體現(xiàn)了軟件特性(如接口開發(fā))。當前存在的問題是如何實現(xiàn)以下兩者之間的平衡：a)應(yīng)用程序更高的可用性或無縫鏈接，這可在終端離開邊緣服務(wù)器附近時由云提供；b)終端在邊緣服務(wù)器附近時，邊緣云可提供更高的應(yīng)用程序QoE，以減少延遲和抖動。

B.協(xié)議標準化

協(xié)議標準化要求5G環(huán)境中的邊緣計算要有一套被人普遍接受的規(guī)則。由于邊緣云太靈活且不同供應(yīng)商不同的規(guī)則定制，導(dǎo)致很難就一個標準達成一致，同時大量的異構(gòu)終端與邊緣云通信時采用不同的接口，這些都是協(xié)議標準化過程中存在的挑戰(zhàn)。

C.異構(gòu)性問題

5G環(huán)境下邊緣計算中通信、計算等技術(shù)的異質(zhì)性，例如不同公司數(shù)據(jù)傳輸范圍、傳輸速率存在較大差異，難以開發(fā)跨不同環(huán)境的便攜解決方案，這就是異構(gòu)型問題。

D.安全性和隱私性

邊緣計算中數(shù)據(jù)不能跨網(wǎng)絡(luò)傳輸，在一定程度上增強了安全性和隱私性，但是在網(wǎng)絡(luò)邊緣仍存在隱患。首先，動態(tài)環(huán)境會導(dǎo)致不同網(wǎng)絡(luò)實體的數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)需求迅速變化；其次，相互通信設(shè)備數(shù)量的增加，需要一個可伸縮的解決方案。為了增強網(wǎng)絡(luò)的健壯性，這些問題必須得到解決，但可能提高復(fù)雜性和成本。

06 / 總結(jié)

本文綜述了5G通信中邊緣計算的最新發(fā)展，包括基于霧、MEC和混合方案，并介紹了針對不同特征分類的邊緣計算方法及其特征。邊緣計算的關(guān)鍵要求包括實時交互、本地處理、高速率和高可用性。文章指出了5G部署邊緣計算所面臨的問題，如服務(wù)增強、標準化、異構(gòu)和安全漏洞，并簡要介紹了技術(shù)發(fā)展方向。5G中部署邊緣計算帶來了許多好處，但也帶來了一些新問題，需要科研人員和社會共同努力解決。

參考文獻

[1]N. Hassan, K. -L. A. Yau and C. Wu, "Edge Computing in 5G: A Review," in IEEE Access, vol. 7, pp. 127276-127289, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2938534.

[2]1. W. Z. Khan E. Ahmed S. Hakak I. Yaqoob and A. Ahmed "Edge computing: A survey" Future Gener. Comput. Syst. vol. 97 pp. 219-235 Aug. 2019.

[3]K. Cao, Y. Liu, G. Meng and Q. Sun, "An Overview on Edge Computing Research," in IEEE Access, vol. 8, pp. 85714-85728, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2991734.