5G和邊緣計算間是相互促進、彼此成就的關(guān)系。5G的商用化進程推動了邊緣計算技術(shù)的快速落地,同時,邊緣計算技術(shù)的應(yīng)用又大大促進了5G網(wǎng)絡(luò)更快、更好地發(fā)展。
根據(jù)業(yè)務(wù)的訴求不同,MEC的應(yīng)用場景可以分成兩大類:
第一類,是面向2B的業(yè)務(wù),比如像精密制造、工業(yè)控制、園內(nèi)的視頻監(jiān)控和管理等,其典型的業(yè)務(wù)需求是數(shù)據(jù)不能出場、高可靠的工業(yè)組網(wǎng)、超高的上行帶寬、超低時延、超強算力和專網(wǎng)管理等。
第二類,是面向2B2C的業(yè)務(wù),主要是OTT應(yīng)用服務(wù)商業(yè)務(wù)為主,比如,車聯(lián)網(wǎng)、AR/VR/云游戲等,這類業(yè)務(wù)的需求是廣覆蓋、有QoS保障的連接、邊云密切協(xié)同和超高的移動性等。
下面分析幾種典型的5G業(yè)務(wù)中MEC設(shè)備的功能需求及其可能的部署位置。
1、智慧工廠該場景下MEC設(shè)備要解決的問題是:接入的設(shè)備多,而且大部分設(shè)備的數(shù)據(jù)是視頻數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量非常大,比如,安防機器人、做質(zhì)量檢測的機器視覺、人臉識別閘機、AR/VR眼鏡等;數(shù)據(jù)處理要求時延低,特別是機床操控;數(shù)據(jù)有隱私需求,需本地處理,不能出園區(qū);有固定不動的設(shè)備,也有高速移動的設(shè)備。
針對以上場景,一般會考慮構(gòu)建一個5G專網(wǎng),支持大帶寬、低時延特性,以滿足大規(guī)模AGV組網(wǎng)調(diào)度的需求。除了支持5G連接,保證移動性設(shè)備的接入外,還要支持光纖接入和WiFi接入。MEC平臺上需要集成AGV視覺導航系統(tǒng)、工業(yè)數(shù)據(jù)采集、AR遠程專家指導、機器視覺質(zhì)量檢測等多種應(yīng)用,實時地對接入的海量數(shù)據(jù)進行智能分析,以實現(xiàn)低時延的自動化控制。
智慧工廠場景中的MEC平臺通常會就近與專網(wǎng)中的5G基站合設(shè)。
2、云游戲、AR/VR這三種業(yè)務(wù)的共同點就是都需要極大的傳輸帶寬,用于交互很多視頻的內(nèi)容,時延越低,用戶的體驗會越好;不同點在于時延要求有所不同,業(yè)務(wù)發(fā)生的場所不同,客戶群也有所不同。
對這三種業(yè)務(wù)而言,如果能夠采用邊緣計算技術(shù),把計算和渲染的能力遷移到邊緣云的位置,相比云計算來說,一方面能夠大大降低時延,提升用戶體驗;另一方面,能大大減低對終端的性能要求,終端的重量、成本下降,能夠向輕便型轉(zhuǎn)變,這樣客戶的接受程度也會提升,促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
對于云游戲,如果是在公有云的服務(wù)器上運行,服務(wù)器渲染完成后的游戲畫面通過網(wǎng)絡(luò)再傳送給用戶的話,玩家會直接感受到從指令輸入到畫面更新延遲較高,游戲體驗差。如果將云游戲從公有云遷移到靠近玩家的邊緣云,在本地進行渲染,縮短傳輸距離,時延能夠降到20ms以內(nèi),顯著提升用戶體驗,同時還能節(jié)省邊緣云到5G核心網(wǎng)的回傳帶寬。
云游戲?qū)儆?C業(yè)務(wù),而且對時延的要求不是太高,因此,MEC服務(wù)器可以部署在地市核心機房,這樣在兼顧到更多客戶的情況下,既提升業(yè)務(wù)性能,又能夠降低運維成本。
對于AR,現(xiàn)有的解決方案中,用戶需先下載安裝巨大的APP來進行AR的體驗,手機的內(nèi)存、電量和存儲容量也限制了AR的發(fā)展。MEC平臺能夠通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)來確定用戶的位置,然后利用就近的、本地的AR服務(wù)器,提供實時的AR內(nèi)容匹配計算和推送,以實現(xiàn)本地實景和AR內(nèi)容頻道實時聚合,這樣就能帶給客戶全新的獨特用戶體驗。
對于VR業(yè)務(wù),以賽事直播為例,如果在場館內(nèi)部署MEC平臺,在本地緩存全景攝像頭所拍攝的視頻,供球迷通過VR設(shè)備來快速回看,就能體驗到在VIP位置的觀看效果。通過在本地部署的MEC,大大地降低時延以避免眩暈感,并減少對回傳資源的消耗。
AR/VR通常都是2B2C業(yè)務(wù),區(qū)域性比較強,而且對時延要求很高。因此,一般建議在業(yè)務(wù)區(qū)域內(nèi)部署MEC平臺,就近進行業(yè)務(wù)分流和處理。
3、自動駕駛自動駕駛首先對網(wǎng)絡(luò)的帶寬有著苛刻的要求,如果把車輛遇到的所有信息都傳輸?shù)皆贫颂幚恚辽傩枰^ 100Mbit/s 才能滿足要求;其次,車輛在高速行駛中,對于時延的要求也極高,必須保持在 1 ms~10ms 之間。
要實現(xiàn)自動駕駛,有幾個問題必須依靠邊緣計算平臺才能解決:1)單車、路側(cè)單元與應(yīng)用平臺等之間交互時延過大,無法及時獲取、處理以及決策信息,無法滿足自動駕駛對網(wǎng)絡(luò)實時性的需求。
2)單車以及周邊交通單元感知能力不足,無法對于超過視距范圍事件準確感知和信息同步,無法全局掌握區(qū)域交通信息,運行范圍及車路協(xié)同一體化受限。
3)汽車故障管理也是制約自動駕駛從實驗室走向商用的重要因素之一,需要進行及時人工干預(yù),預(yù)防事故發(fā)生,保障自動駕駛安全性等。
而MEC平臺分布式特征則能夠很好地解決海量數(shù)據(jù)處理、海量終端連接以及高速移動切換等問題。MEC平臺還能及時接受路側(cè)單元上報的路側(cè)信息,并推送至鄰近的車輛,實現(xiàn)本地分流和無縫切換,保障更好地支持視線盲區(qū)的預(yù)警業(yè)務(wù)。另外,車載部分計算分析系統(tǒng)上移至 MEC 邊緣云,能夠有效降低智能車輛改造成本,提速無人駕駛商業(yè)化步伐,并預(yù)留開放接口,為所有車聯(lián)網(wǎng)終端提供遠程故障管理服務(wù)。
由于自動駕駛的復雜性,它對帶寬、時延、移動性的要求都特別地高,所以,針對自動駕駛來部署邊緣計算設(shè)備時,也會相對復雜,考慮的因素比其他業(yè)務(wù)更多一些。
首先,MEC平臺應(yīng)盡量靠近終端接入側(cè),一般會在路側(cè)部署邊緣計算節(jié)點,獲取車輛周邊的全面路況交通信息,并進行數(shù)據(jù)統(tǒng)一處理,對于有安全隱患的車輛發(fā)出警示信號,輔助車輛安全駕駛。其次,要實施更全面的車輛控制和故障管理等功能,平臺的功能和性能要求也會很高,路側(cè)部署的邊緣節(jié)點通常不能滿足要求,此時,需要在基站側(cè)再部署計算能力高的MEC服務(wù)器。
由于涉及到高速移動,車載終端必須采用5G接入方式才能滿足業(yè)務(wù)連續(xù)性的要求。3GPP針對這種場景也進行了專門的規(guī)定,在切換發(fā)生時,通過雙連接的方式,以保證高速移動情況下業(yè)務(wù)的連續(xù)性。
4、安防行業(yè)由于國家一批大型項目的推動,安防是AI最早落地的領(lǐng)域。安防的AI化過程中,已經(jīng)經(jīng)歷了從云計算到云邊協(xié)同的階段,甚至已經(jīng)在向邊網(wǎng)融合的方向發(fā)展。現(xiàn)在很多的攝像頭,包括家用的攝像頭,都已經(jīng)有人臉識別、語音識別和行為識別功能,這就是一種典型的邊緣節(jié)點;而視頻監(jiān)控一體機、人臉識別盒子、NVR存儲設(shè)備等,計算能力就更強一些,可以屬于邊緣云計算;云計算中心的應(yīng)用平臺的功能和性能更強大,通常都是具有超大運算能力的GPU服務(wù)器。
安防和MEC的結(jié)合應(yīng)用,其實更多是由于移動化的巡檢設(shè)備的出現(xiàn)而需要考慮的,像巡檢無人機等。如果要實時傳輸監(jiān)控數(shù)據(jù),這些設(shè)備所需的回傳帶寬要求也是非常高的。但是,在監(jiān)控過程中,大部分畫面其實是靜止不動的,沒有必要上傳所有的數(shù)據(jù),這時就可以通過就近部署MEC平臺,對采集到的視頻內(nèi)容進行預(yù)分析處理,只上傳有變化、有價值的畫面,大部分價值不高的監(jiān)控數(shù)據(jù)就存在本地的存儲服務(wù)器中,這樣就能夠大大地節(jié)省傳輸資源。
5、案例分析 在應(yīng)用的最后,以一個實時無人機檢測的項目為例,說明未來邊緣計算產(chǎn)業(yè)鏈將會是多方合作的發(fā)展模式。該項目由微軟Azure提供邊緣云服務(wù),AT&T提供5G網(wǎng)絡(luò)連接服務(wù),軟件公司Vorpal提供的是與無人機相關(guān)的檢測定位應(yīng)用程序,該程序是運行在Azure的云服務(wù)器上,無人機提供的信息可以供執(zhí)法機構(gòu)或者機場使用。
通過這個案例,可以看到邊緣計算應(yīng)用中的幾個關(guān)鍵點:
必須要有邊緣計算才能降低5G數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的時延,提升用戶體驗;僅有云服務(wù)提供商,無法提供廣闊的網(wǎng)絡(luò)覆蓋,業(yè)務(wù)無法開展;電信運營商要想超越管道角色也很難,需要努力挖掘產(chǎn)業(yè)鏈上的機會。(本文作者為中國信息通信研究院泰爾終端實驗室高級工程師)
責任編輯:tzh
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