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運營商幾百個邊緣節(jié)點已建成,5G賦能下的“邊緣革命”即將爆發(fā)

發(fā)布時間:2020-12-23 15:18:14 點擊次數(shù):315

中國三大電信運營商都宣告了5GSA(獨立組網(wǎng))的商業(yè)化。從去年的NSA商用(非獨立組網(wǎng))到今年的SA商用實現(xiàn),最大的變化是運營商的生命線-網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造將被重建,而在網(wǎng)絡(luò)重建中,邊緣計算將提升運營商的高度。操作員。5g根植于各個行業(yè)和企業(yè)的生產(chǎn)和運營重點,如果從未這種重點,5g將難以實現(xiàn)“賦權(quán)數(shù)千個行業(yè)”的價值使命。一年多之后,運營商已經(jīng)在快馬加鞭layout5G+edgecomputing中實現(xiàn)了小規(guī)模的商業(yè)使用,但是專家認(rèn)為邊緣計算仍處于早期階段,邊緣計算的根基技術(shù)仍在形成中。

運營商已經(jīng)建立了數(shù)百個邊緣節(jié)點

“5G在新基石架構(gòu)方針中處于最高位置。數(shù)據(jù)中心是新基石架構(gòu)的基本。AI可以叫作新基本架構(gòu)的智慧。這三個元素是新基本架構(gòu)的關(guān)鍵組成部分?!敝袊苿油ㄐ叛芯吭焊痹洪L段曉東在幾天前召開的2020邊緣計算行業(yè)峰會上說:“邊緣計算湊巧是這三個之間的核心閃點。對于5G,邊緣計算是一項核心功能。對于數(shù)據(jù)中心,邊緣計算是數(shù)據(jù)中心從集中式到分布式發(fā)展的必定途徑。對于AI,邊緣計算是AI的最主要載體??梢哉f,邊緣計算有助于了中國網(wǎng)絡(luò)的新基礎(chǔ)設(shè)施,邊緣,云計算和智慧的融合發(fā)展。”

根據(jù)段曉東的說法,在今年上半年,中國移動發(fā)表了針對整個行業(yè)的“100+”節(jié)點藍(lán)圖,以邊緣計算的業(yè)務(wù)實踐為導(dǎo)向,并推出了100多個確實商用的邊緣計算節(jié)點,分布在全國22個省。目前,已經(jīng)實現(xiàn)了156個開放邊緣計算節(jié)點,并且已經(jīng)在這些節(jié)點中實現(xiàn)了200多種工業(yè)應(yīng)用并將其商業(yè)化?!拔覀兊?56個節(jié)點散布22個省,已經(jīng)建立了非常好的基本運營框架和系統(tǒng)。”段曉東說。

根據(jù)中國聯(lián)通集團(tuán)云網(wǎng)運營中心generalmanager馬紅兵的介紹,中國聯(lián)通在30個省創(chuàng)建了169個共享MEC節(jié)點和321個住宅節(jié)點。目前,商業(yè)化的腳步已經(jīng)開始,商業(yè)前景相對明晰。

中國電信基于云,邊緣,計算和主體的集成格局。中國電信股份有限公司研究院ip,并介紹了未來網(wǎng)絡(luò)研究中心主任雷波,中國電信的集成綜合解決方案包括來自MEC到中國電信以及5G網(wǎng)絡(luò)遮蓋整個國家,形成了一個集成解決方案,為不同類別的企業(yè)提供計算,存儲,網(wǎng)絡(luò)和安全功能。

行業(yè)應(yīng)用開始登陸邊緣節(jié)點

目前,在運營商的這些邊緣節(jié)點上,工業(yè)制造,電能,智能交通,智慧城市,數(shù)字娛樂和其他行業(yè)應(yīng)用已開始著陸。

例如工業(yè)現(xiàn)場的AGV(自動搬運小車)自動駕駛場景,邊緣計算可以協(xié)助AGV小車實現(xiàn)園區(qū)內(nèi)貨物的全自動,無人值守和靈活的物流部署,可以提供5g準(zhǔn)確定位,可以提供部署在邊緣的AVG控制器,可提供5g高質(zhì)量的slice訪問,并實現(xiàn)統(tǒng)一的藍(lán)圖和管理,例如全國吞吐量最大的港口寧波港通過5g受控實現(xiàn)了自動駕駛港口的智能汽車。這種情形體現(xiàn)了5g高帶寬,低延遲和邊緣計算本地控制功能的結(jié)合。

在智能工廠中,無人駕駛汽車的遠(yuǎn)程控制,生產(chǎn)線上機器人手臂的自動裝載以及生產(chǎn)過程的高清遠(yuǎn)程控制都可以通過邊緣計算和網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合來實現(xiàn)。目前,浪潮和其他公司已經(jīng)引進(jìn)了這項技術(shù)來改良生產(chǎn)線。

數(shù)字娛樂是新興的邊緣計算“熱點”。無論是新興的VR/AR,4K/8K還是云游戲的實時交互,都有非常顯著的應(yīng)用前景。“我們和我們的國內(nèi)同行,包括騰訊公司和咪咕公司,正在進(jìn)行大量的云游戲試驗和測試工作?!倍螘詵|說:“挑戰(zhàn)非常大,因為云游戲用戶分布普遍。這與工業(yè)應(yīng)用或校園場景中的邊緣計算不同。它將挑戰(zhàn)邊緣裝置的部署和延遲的保證?!?/p>

在智能交通領(lǐng)域,運營商將需要大量計算的應(yīng)用程序放到在基站邊緣,以減小數(shù)據(jù)傳輸路徑,從而減小延遲。在廣東廣州的智能公共交通MEC項目中,確實的全線,全車,全時5g總線已經(jīng)實現(xiàn);在廈門BTR公交線路中,用到5G車聯(lián)網(wǎng)+邊緣計算可實現(xiàn)無人駕駛公交。

“我們通過商場中的5G+edgecomputing,建立了基于XRdatatwins平臺的智能購物指南解決方案?!崩撞ㄕf:“我們運用邊緣計算節(jié)點提供的強勁計算能力來展開vr渲染。手持手機的顧客可以隨便在雙子虛擬商城中觀看店鋪提供的產(chǎn)品地形圖,并可以實時下訂單,并且還有一些越發(fā)奇特的動畫片功效可以保證我們“在商城中漫步”的購物體驗?!?/p>

邊緣計算仍處于早期階段

盡管邊緣計算贏得了巨大的關(guān)注,但它也說明它在最底層技術(shù)和商業(yè)應(yīng)用中還很不早熟。云服務(wù)公司,運營商和OT\IT\CTenterprises都見到了邊緣計算的前景以及在云計算中的機遇。業(yè)界的起步階段,并已進(jìn)入游戲領(lǐng)域。馬紅兵從電信運營商的視角開展分析,并認(rèn)為,如果我們想在邊緣計算,邊緣云方面做得很好,請實現(xiàn)云端協(xié)作,和贊同業(yè)務(wù),我們須要更進(jìn)一步提高我們的能力。

首先,我們須要具有有力的運營能力,運營公司與工業(yè)界的結(jié)合需要將工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與電信運營標(biāo)準(zhǔn)聯(lián)絡(luò)起來,并使用跨域的方式來實現(xiàn)全世界或全國范圍內(nèi)統(tǒng)一的服務(wù)部署和運營為了實現(xiàn)這一點,標(biāo)準(zhǔn)非常關(guān)鍵。

其次,它可以開展跨域和跨云的互連,并贊成跨域業(yè)務(wù),這要求運營商不停積聚產(chǎn)品,解決方案和交付能力。

第三,要實現(xiàn)云端協(xié)作,并排協(xié)作,計算能力正在快速降低,這是針對需要能夠根據(jù)自己的需要自動聯(lián)網(wǎng)和優(yōu)化的行業(yè)專用網(wǎng)絡(luò)用戶的。

最終,在保證性能的同時實現(xiàn)操作安全性也是企業(yè)最顧慮的疑問。邊緣計算的安全性是系統(tǒng)的。有必要從系統(tǒng)管理,部門人員,網(wǎng)絡(luò),應(yīng)用程序?qū)?,平臺層和后端重地管理等各個方面創(chuàng)建三維多安全系統(tǒng)。

邊緣計算作為運營商敞開企業(yè)級藍(lán)海市場的支點,無疑將要求運營商具相對較高的功能。根據(jù)段曉東,中國移動目前在邊緣計算中保有兩個技術(shù)“內(nèi)核”。一種是將中國移動邊算的12個核心功能包到三個平臺中。重點是創(chuàng)建通用邊緣計算。該平臺兼具四個特性:一是實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)邊緣服務(wù)的一站式部署,網(wǎng)絡(luò)和邊緣計算同時部署。第二個是統(tǒng)一的API開放標(biāo)準(zhǔn);第三是多種功能調(diào)用方式。第四是應(yīng)用持續(xù)交付能力平臺。第二個是創(chuàng)建基于OPENUPF的集成產(chǎn)品,該產(chǎn)品主要用以在不同情形下實現(xiàn)靈活,迅速的邊緣計算部署。官方稱謂是“水果盒”。

在邊緣計算方面,運營商遭遇的挑戰(zhàn)只是冰山一角。

“連接性和計算帶來了邊緣數(shù)據(jù)的爆炸性增長?!比A為技術(shù)有限公司升騰電腦業(yè)務(wù)總裁許映童表示:“到2020年,數(shù)據(jù)增長的80%將來自非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是在工業(yè)場景中生成的,包括圖表,話音和視頻。這些數(shù)據(jù)的構(gòu)造各不相同?!?/p>

相反,傳統(tǒng)的CPU善于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。CPU大將的表現(xiàn)增長已經(jīng)減緩,并且摩爾定律難以保持。過去,每年的業(yè)績增長已超過50%,而近年來卻很小。迅速運轉(zhuǎn)只能增加約10%,計算能力的增長與數(shù)據(jù)的增長不匹配,分歧更為顯著。這需要通用計算加上異步計算,特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加快處理芯片和AI芯片協(xié)同工作,以提高異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理效率。