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中国信通院许慕鸿等:MEC产业发展分析研究

www.cechina.cn2021.11.18阅读 2722

  0  引言
  5G的商用推动了工业互联网数字化转型,也大大促进了边缘计算的真正落地。同时www.cechina.cn,受益于国家相关产业政策的推动和应用场景的驱动CONTROL ENGINEERING China版权所有,对于5G和多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)技术,国内无论在技术研究、标准制定,还是商用化进程和解决方案的探讨方面,都处于领先地位。
  目前,国内通信产业链各方都在积极探讨5G +MEC在垂直行业的解决方案,新的业务形态和运营模式都在不断涌现。但是,由于行业用户的需求千差万别,大大增加了网络建设的难度,网络可复制性降低,一张网络一统天下的局面将不复存在。电信运营商、传统电信设备商、云服务公司和IT设备商们正在积极思考如何利用5G+MEC的发展契机更好地实现业务、应用和运营创新,并占领新的市场。
  1  产业发展
  1.1  运营商
  1.1.1  国内运营商
  国内三大运营商从2018年开始就积极打造边缘计算开发平台,孵化5G MEC业务生态。他们与各种行业用户积极合作,通过建设开放的实验环境,提供定制化的解决方案。根据中国边缘计算产业联盟的数据,目前在 40个城市已有100多个MEC试点项目,覆盖多个行业和应用场景,包括智慧园区、智能制造、AR/VR、云游戏、智慧港口、智慧交通等[1]。
  (1)中国移动:在2018年成立了边缘计算开放实验室,合作伙伴超过30多家,合作的项目范围涉及智慧城市、智能制造、直播、游戏以及车联网;此外,在2019年的世界移动通信大会(Mobile World Congress,MWC)上发布了“Pioneer 300”先锋行动,包括评估100个可部署边缘计算设备的测试节点、面向边缘云计算能力开放100个API、引进100家边缘计算合作伙伴,推动了MEC商用应用的尽快落地。
  (2)中国联通:在MEC研究和部署方面做了大量的工作,包括提出了MEC边缘云演进路标,计划分4个阶段在2025年实现100%云化部署;牵头《MEC Platform to Enable OTT Business》标准在欧洲电信标准化协会(European Telecommunications Standards Institute,ETSI)成功立项;成立了边缘云创新实验室,合作伙伴超过100家;自主研发了Cube-Edge平台,为开发者提供灵活的平台能力和丰富的API接口,使其应用于各行各业;在20个省市启动60多个规模试点和商用项目,探索MEC边缘云商业场景。
  (3)中国电信:提出构建统一的MEC的理念,主要是利用现有的固网资源优势,实现固移边缘融合;分利用已有的内容分发网络(Content Delivery Network,CDN)节点,通过端局数据中心(Data Center,DC)化改造,在运营商网关/设备引入边缘计算;其边缘计算平台可以根据服务类型或需求,灵活地将流量分配到不同网络,以实现内容的智能分发。
  1.1.2  国外运营商
  国外运营商也在积极部署面向不同厂家的边缘计算试点项目,促进应用生态发展。
  (1)AT&T:面向企业客户提供定制化的MEC平台;成立边缘计算社区,联合生态内的合作伙伴,提供边缘计算解决方案;与微软Azure云合作,加速边缘计算应用的开发。
  (2)Verizon:开发了自有的边缘计算平台,主要部署在城市和工业区;与企业客户合作,开发低时延应用。
  (3)BT:通过“网络云”项目,将云平台扩展到城域之外的地区,降低平均时延,使能5G新应用(如动态机器人和无人机业务)。
  (4)Korea Telecom:在韩国主要城市部署边缘计算,为5G设备提供服务,支持自动驾驶、智慧工厂和AR/VR业务。
  从以上数据来看,国内运营商在边缘计算方面的研究和部署,无论从研究的深度、试点的规模以及试点所涉及的领域,都远远超过了国外运营商的水平。究其原因,可总结为以下几方面。
  (1)国家出台相关战略规划,推动了社会数字化演进进程,也为边缘计算部署创造了有利的社会环境。
  (2)5G网络的发展,特别是独立组网(Stand Alone,SA)网络的建设,为边缘计算的部署提供了良好的网络环境。
  (3)中国是目前全球最大的物联网市场,其授权的物联网连接约占全球的2/3,这给边缘计算提供了广阔的落地市场空间。
  (4)电信运营商急切地希望有新的机会,实现面向行业的数字化转型,摆脱“哑管道” 服务提供商的角色。
  1.2  云服务公司
  边缘计算生态中的另一个重要角色是云服务公司,由于边缘计算本身就是云计算的一种延伸,所以对云服务公司来说,这是一个很好的机会能够深入到电信网络的基础设施建设中去。目前,全球主要的云服务公司在边缘计算方面的研究进展如下所述[1]。
  (1)阿里云:推出边缘节点服务(Edge Node Service,ENS),推动阿里云的CDN 边缘消费者和企业用例;在国内开展边缘计算项目的试点和落地,覆盖了智慧城市、物流和自动驾驶行业;于2018年和英特尔合作推出面向物联网应用的边缘计算开放平台;于2019年完成30个省300多个边缘节点的部署,包括边缘芯片、边缘设备、计算平台和操作系统。
  (2)腾讯云:于2019年发布基于5G MEC的边缘计算解决方案TSEC,提供从边缘到云的智能协同;重点发展云游戏、AR/VR、超高清视频和直播业务的边缘计算解决方案。
  (3)百度云:于2019年发布开源边缘计算平台OpenEdge,允许开发者构建自己的边缘计算系统CONTROL ENGINEERING China版权所有,在端侧收集和分发数据,执行AI推理,将云计算延伸到自己的边缘设备上;与中国移动形成战略合作伙伴关系,探索自动驾驶和物联网领域的边缘计算应用解决方案。
  (4)亚马逊:于2017年推出首个商用的边缘产品AWS Greengrass边缘计算平台,将AWS的业务无缝地扩展到边缘设备,在本地对数据进行处理,同时使用云上管理、分析和存储功能;拥有基于5G的AWS Wavelength边缘计算服务、实现数据迁移和边缘计算的设备AWS Snowball Edge以及现场运行AWS的AWS Outpoots。
  (5)微软:推出开源Azure IOT Edge的边云协同边缘计算框架,全面布局边缘生态;收购专注5G和边缘计算的Affirmed Networks公 司,并于2020年与AT&T推出首个Azure边缘社区。
  (6)Google:应用平台Cloud Anthos能够确保在本地的应用与云环境保持一致;Edge TPU方案支撑AI在边缘侧的应用,是对Cloud TPU和Google Cloud业务的补充,提供云到边的基础设施,具有性能高、功耗低和安装空间小的特点。
  基于5G技术构建的边缘计算架构给云服务公司带来了新的挑战,由于强调“服务质量保证”的CT网络和强调“尽力而为”的IT网络存在显著差别,因此云服务公司需要与电信运营商和电信设备商紧密合作才能进入分布式计算的新领域。云服务公司基本的步调就是以已有的云平台的技术和经验为基础,推出边缘计算平台,同时和运营商合作,尽量面向具体的应用,让边缘节点尽快落地。
  1.3  设备提供商
  边缘计算设备提供商大体分成传统的电信市场龙头设备商和IT企业两大类。
  1.3.1  传统的电信市场龙头设备商
  对于传统的电信市场龙头设备商(如华为、中兴、爱立信等)而言,网络设备革命性的变化,特别是网络功能虚拟化(Network Functions Virtualization,NFV)技术的应用,打破了以往电信设备定制化的模式,软件和硬件解耦、硬件平台通用化,这些改变都使IT行业的设备商也能够进入到通信行业,网络设备原来被几家电信设备商独占的局面将有可能被彻底颠覆,这是其不愿意看到的。但是,信息通信技术的发展已使这种变化的潮流不可逆转。
  从另一个角度看,边缘计算的出现又给这些龙头设备商提高在5G生态系统里的市场地位提供了新的机会,因为随着边缘计算、AI等新技术的融入,网络的复杂度和规模都在增加,运营商必须与设备商密切合作,设计出真正无缝的、端到端的且适用于云边协同的网络转型解决方案,才能找到适合更大规模部署的 to B新商业模式,使边缘计算能很好地在各垂直行业落地实施。
  1.3.2  IT企业
  对于IT企业来说,如同云服务公司一样,边缘计算更多提供的是机遇,他们可以提供特定场景下边缘计算所需的硬件或者软件,但要提供端到端的解决方案还存在很多挑战,预计未来几年或是其能否成功的关键时期。
  目前,各类设备提供商都纷纷推出了基于边缘计算的产品,这些产品的基本类型包括边缘控制器、边缘网关、边缘云和边缘计算平台,其产品形态和规模都在迅速扩展,这有助于进一步推动边缘计算商用模式的确定。
  1.4  标准组织
  国内外的相关标准组织和联盟组织都在持续研究边缘计算。
  在标准组织方面,ETSI是最早开始启动MEC研究的标准组织,其起草的框架性文件,对于边缘计算的产业链有重要的指导作用,是其他组织进行更深入的标准研究的基础。但ETSI的标准由于没有对实际网络架构和业务需求进行考虑CONTROL ENGINEERING China版权所有,落地比较困难,很难直接用于产品开发。正是由于这些问题的存在,其他标准组织都在积极寻求硬件和软件之间真正解耦的方案,以实现MEC“开放、开源”的宗旨。比如3GPP,在5G涉及之初的需求中就明确提出了需要支持边缘计算技术,并从 R15开始,随着技术的发展和需求场景的分析,面向于逐步完善移动网络的MEC的具体实现措施,RAN3和 SA2都开展了相应的对标工作。国内最主要的边缘计算标准组织是中国通信标准化协会(China Communications Standards Association,CCSA),其下设ST8工业互联网特设组、TC5无线通信组、TC10物联网组、TC1互联网与应用组等,很多已启动相关研究,在研标准和课题将近30项,内容涵盖总体架构、平台、设备、流程、管理技术、物联网、车联网、定位等方面,正在逐步形成较为完善的标准体系架构,对于指导国内的边缘计算标准化和产业发展有重要的指导意义。CCSA在研部分有代表性的边缘计算项目如表1所示。
  在产业联盟方面,国内最主要的产业联盟是2016年年底成立的边缘计算产业联盟,由华为、沈阳自动化研究所、中国信息通信研究院、英特尔、ARM和软通动力联合发起成立www.cechina.cn,目前已有成员单位250多家,发布了一系列针对不同行业应用场景的边缘计算测试床,很好地促进了联盟主体之间的交流和深度合作,有效地推进了国内边缘计算产业的发展。其他产业联盟,如工业互联网联盟和OpenFog联盟,也都进行了大量关于边缘计算的研究。

表1  CCSA部分在研边缘项目列表


  2  部署问题探讨
  2.1  商用部署阶段分析
  从目前的发展来看,国内的边缘计算将分阶段部署,大体是在2020年左右进行试验及小规模定制部署,在2021—2024年初具商用规模,到2025年之后实现真正规模发展[1]。
  (1)2018—2019年,国内三大运营商进行了大量边缘计算试验,为进一步商用打下重要基础。当前阶段,边缘计算的部署大多是私有及定制化应用,设计用于满足企业或行业需求,如智慧港口、智慧园区、智能工厂,而且边缘技术主要在本地部署应用。
  (2)2021—2024年,边缘计算的部署除了本地定制的边缘计算应用之外,也将对自动驾驶、体育赛事和游戏等公共应用进行更多探索;边缘计算基础设施将会在区域或城市进行部署,靠近基站或与基站合设,覆盖范围将更广;这个阶段的边缘计算运营成本将较高。
  (3)2025年年末及以后,随着5G技术的成熟、5G设备成本的降低,产业间的良好合作将推动边缘计算部署规模扩大。类似自动驾驶和智能制造这样的应用,也会开始启动边缘计算技术的部署。整体来说,在这个阶段,边缘计算成本开始下降,效率得到提升,市场接受度越来越广,运营商也会由于边缘站点部署数量大幅增加而面临新的运营挑战。
  2.2  接入方式
  虽然从理论上来说,边缘计算可能的接入方式比较多,比如4G/5G、Wi-Fi、有线接入等,但考虑到应用场景的需求,接入方式主要还是在5G和Wi-Fi 6之间选择。
  从网络能力来看,5G和Wi-Fi 6都支持高可靠性、低延迟和大带宽;在应用场景上,二者各有侧重,且存在交叉。但是,这二者不是非此即彼的关系,而是优势互补、通力协作的关系。
  5G网络建设成本高,但能够提供广域覆盖,对于高移动性、低时延、高可靠性的业务(如自动驾驶、无人机等),只有5G能够很好地支持;Wi-Fi 6建设成本低,侧重在室内或园区,针对移动性、可靠性要求不高的终端,提供稳定的无线接入服务。以智慧家庭为例,可以在家里部署Wi-Fi 6,如果在室外不方便布设光纤,就可以通过5G上公网。这就是一个简单的5G+Wi-Fi 6的应用场景。
  2.3  边缘节点的位置
  目前,各网络运营商和设备供应商对部署边缘节点的最佳位置有各自不同的看法,这是由场景的多样性造成的[1]。
  (1)绝大部分企业认为,边缘节点应该在本地部署,比如智慧工厂、智慧港口、智慧园区,这说明早期的边缘计算业务大部分是为私有企业定制部署的。
  (2)在区或市部署边缘服务器,服务范围更广,也更经济,可以服务于智慧城市、自动驾驶、云游戏等场景。一般可以把边缘服务器部署在靠近基站的位置或者汇聚点。
  (3)在终端侧部署边缘技术,要考虑到终端本身的计算能力和电池寿命问题,所以不应有过多的计算能力要求。终端设备主要是对数据进行预处理,但随后需要将数据发送到边缘计算中心作进一步处理。
  (4)从设备形态来看,通常在接入或者汇聚较低的位置,设备对恶劣环境的适应性以及易维护性是核心需求,设备的性能、容量方面的要求会低一些,设备形态比较小;而在地市核心网等较高位置,由于有良好的机房环境,对设备性能、容量以及ICT能力的要求较高,而对设备形态、能耗则没有太多要求。
  2.4  5G核心网
  关于具有边缘计算能力的5G网络应该采用非独立组网(Non-Stand Alone,NSA)模式,还是SA模式,业界仍存在争议。
  目前,商用的5G网络采用NSA模式,核心网采用4G、5G的基站是连到4G核心网的。有一部分数据业务会经由5G基站到核心网,而用户主体的业务,包括语音业务,则都是经由4G基站到4G核心网。
  国内三大运营商都在积极建设5G SA网络,虽然从NSA到SA的过渡是一个漫长的过程,但SA架构毫无疑问是 5G网络演进的终极目标。5G核心网相比4G核心网,变化是颠覆性的,从硬件平台到软件架构,全部发生了根本性的变化。硬件平台上,5G核心网采用了NFV技术,使用x86通用硬件平台替换了以往的ATCA架构平台,使核心网设备的云化成为可能,网络运维更加简单高效。软件架构上,5G核心网引入了微服务架构,将业务进一步细化,部署起来更加灵活、敏捷。正是因为有了这些革命性的变化,使得5G核心网可以更高效地创建网络切片,从而能够通过灵活的网络资源组合,满足不同行业用户的QoS需求。最重要的一点,5G核心网的用户面和控制面彻底分离,用户面功能网元(User Plane Function,UPF)能够实现下沉和分布式部署,因而能够更好地集成边缘计算。另外,5G也解决了边缘计算实施过程中的策略执行和计费问题,这为边缘计算的商用化进程铺平了道路。
  总而言之,如果没有5G SA核心网,就不能实现端到端的网络切片,5G的低时延、高可靠以及灵活部署能力,都会大打折扣。所以,边缘计算的大规模商用离不开5G SA网络。
  2.5  独享/共享网络资源
  独享模式主要用于to B的大客户,比如工业园区的客户等。这种客户最主要的需求是数据不出园区、保证数据的安全性。在欧洲,一般通过给用户分配独立的频段、建立专网的方式,就近在工业园区内部署边缘计算平台,以提供相应的业务[2]。
  共享模式就是多租户共享边缘服务,主要用于对时延不太敏感的业务,比如云AR/VR、云游戏、高清视频等,可以部署在地市的核心机房,配合网络切片,既能满足不同业务的不同性能指标要求,又能降低运维成本,同时因为采用资源共享的模式,其资费相对较低,对to B、to C的客户更有吸引力。
  所以,未来边缘计算部署是用通过公网共享资源,还是建立专网独享资源,也没有统一的答案,需要根据客户的需求、业务的类型等因素来综合决定。与此问题相关的,还有网络中其他设备的共享/专享问题,比如无线接入设备、核心网设备等,这些都增加了边缘计算技术应用的复杂度。
  2.6  边缘计算的部署者/管理者
  目前来看,边缘计算作为关联IT、CT、OT的纽带,需要多方参与共同部署。
  (1)三大运营商因为坐拥庞大的移动基础设施和网络资源,再加上成熟的网络运营团队,依然能够处于边缘计算部署的领导者位置。一方面要求运营商尽快推出独立组网的5G网络来支撑端到端的边缘计算;另一方面,也要求其联合产业生态体系中的其他合作伙伴,积极寻求合适的商用模式。
  (2)边缘计算需要与移动核心网络深度结合,针对不同的应用场景配置不同的策略,据此运营商能够在产业链中占据主导地位。但是,运营商在垂直行业的业务拓展并不具备技术优势。所以,未来运营商可能会向第三方行业应用厂商开放基础网络接口,以提供边缘计算节点资源,并与之共同分享边缘计算带来的广阔的垂直行业市场空间。
  (3)设备提供商要依靠与运营商长期形成的稳固的合作关系,不断吸纳IT行业的新技术,提供更好的解决方案,以保证自身在新的运营模式下的一席之地。
  (4)云公司由于其丰富的企业云提供经验和资源,在边缘节点部署的竞争中也占据了有利的位置,但毕竟进入了新的领域,将面临着技术和运营模式的双重挑战。
  边缘计算真正落地,还有很多问题尚不清晰,需要继续探索。5G和边缘计算实现了万物互联,也使得传统的电信运营市场的局面更加混乱,谁会动谁的奶酪,谁能占住C位,谁会被边缘化? 这些问题都需要用时间去求证。
  3  结束语
  根据Gartner在2019年对于边缘计算的预测,目前边缘计算已经从技术的概念期进入期望峰值期,在未来2~ 5年有可能实现成熟商用[3]。边缘计算所涉及的关键技术众多,而这其中还有许多技术尚未成熟。另外,边缘计算应用场景繁杂,行业需求不同,简单复制解决方案,难度很大。未来,边缘计算的商业运营模式将多样化,因此其落地之路道阻且长。边缘计算连接了IT、CT、OT,它利用IT和CT技术来实现OT的数字化智能转型,但更多的是为IT企业进入CT和OT行业创造了机会;对CT行业的企业来说,则是挑战大于机遇。不论是5G技术还是边缘计算技术,其发展离不开传统的电信运营商;但是运营商想借助MEC摆脱“哑管道”这个角色,依然存在很大的挑战。
  总的来说,边缘计算连接了5G、AI、云计算、大数据、工业互联网这些炙手可热的新基建概念,融合了IT、CT、OT,服务于百行千业,是当前的技术热点,值得持续关注。
  参考文献
  [1] 全球移动通讯系统协会(GSMA). 5G时代的边缘计算: 中国的技术和市场发展[R], 2020.
  [2] 中国联合网络通信有限公司. 中国联通5G MEC边缘云平台架构及商用实践白皮书[R], 2020.
  [3] Gartner. Hype cycle for edge computing[R], 2019.

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