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【專家解析】5G與邊緣計(jì)算相互促進(jìn)、彼此成就
[ 通信界 | 張一沖 | www.k-94.cn | 2021/2/17 17:25:11 ]
 

通信界 5G和邊緣計(jì)算間是相互促進(jìn)、彼此成就的關(guān)系。5G的商用化進(jìn)程推動(dòng)了邊緣計(jì)算技術(shù)的快速落地,同時(shí),邊緣計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用又大大促進(jìn)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(chǎng)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(chǎng)、高可靠的工業(yè)組網(wǎng)、超高的上行帶寬、超低時(shí)延、超強(qiáng)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(dòng)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(chǎng)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(jī)器人、做質(zhì)量檢測(cè)的機(jī)器視覺、人臉識(shí)別閘機(jī)、AR/VR眼鏡等;數(shù)據(jù)處理要求時(shí)延低,特別是機(jī)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(dòng)的設(shè)備,也有高速移動(dòng)的設(shè)備。

針對(duì)以上場(chǎng)景,一般會(huì)考慮構(gòu)建一個(gè)5G專網(wǎng),支持大帶寬、低時(shí)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(dòng)性設(shè)備的接入外,還要支持光纖接入和WiFi接入。MEC平臺(tái)上需要集成AGV視覺導(dǎo)航系統(tǒng)、工業(yè)數(shù)據(jù)采集、AR遠(yuǎn)程專家指導(dǎo)、機(jī)器視覺質(zhì)量檢測(cè)等多種應(yīng)用,實(shí)時(shí)地對(duì)接入的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析,以實(shí)現(xiàn)低時(shí)延的自動(dòng)化控制。

智慧工廠場(chǎng)景中的MEC平臺(tái)通常會(huì)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(diǎn)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(shí)延越低,用戶的體驗(yàn)會(huì)越好;不同點(diǎn)在于時(shí)延要求有所不同,業(yè)務(wù)發(fā)生的場(chǎng)所不同,客戶群也有所不同。

對(duì)這三種業(yè)務(wù)而言,如果能夠采用邊緣計(jì)算技術(shù),把計(jì)算和渲染的能力遷移到邊緣云的位置,相比云計(jì)算來說,一方面能夠大大降低時(shí)延,提升用戶體驗(yàn);另一方面,能大大減低對(duì)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(huì)提升,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

對(duì)于云游戲,如果是在公有云的服務(wù)器上運(yùn)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(huì)直接感受到從指令輸入到畫面更新延遲較高,游戲體驗(yàn)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(jìn)行渲染,縮短傳輸距離,時(shí)延能夠降到20ms以內(nèi),顯著提升用戶體驗(yàn),同時(shí)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(duì)時(shí)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(jī)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(yùn)維成本。

對(duì)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(jìn)行AR的體驗(yàn),手機(jī)的內(nèi)存、電量和存儲(chǔ)容量也限制了AR的發(fā)展。MEC平臺(tái)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(shí)時(shí)的AR內(nèi)容匹配計(jì)算和推送,以實(shí)現(xiàn)本地實(shí)景和AR內(nèi)容頻道實(shí)時(shí)聚合,這樣就能帶給客戶全新的獨(dú)特用戶體驗(yàn)。

對(duì)于VR業(yè)務(wù),以賽事直播為例,如果在場(chǎng)館內(nèi)部署MEC平臺(tái),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(yàn)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(shí)延以避免眩暈感,并減少對(duì)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(qiáng),而且對(duì)時(shí)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(tái),就近進(jìn)行業(yè)務(wù)分流和處理。

3、自動(dòng)駕駛自動(dòng)駕駛首先對(duì)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,至少需要超過 100Mbit/s 才能滿足要求;其次,車輛在高速行駛中,對(duì)于時(shí)延的要求也極高,必須保持在 1 ms~10ms 之間。

要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛,有幾個(gè)問題必須依靠邊緣計(jì)算平臺(tái)才能解決:1)單車、路側(cè)單元與應(yīng)用平臺(tái)等之間交互時(shí)延過大,無法及時(shí)獲取、處理以及決策信息,無法滿足自動(dòng)駕駛對(duì)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)性的需求。

2)單車以及周邊交通單元感知能力不足,無法對(duì)于超過視距范圍事件準(zhǔn)確感知和信息同步,無法全局掌握區(qū)域交通信息,運(yùn)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(dòng)駕駛從實(shí)驗(yàn)室走向商用的重要因素之一,需要進(jìn)行及時(shí)人工干預(yù),預(yù)防事故發(fā)生,保障自動(dòng)駕駛安全性等。

而MEC平臺(tái)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(dòng)切換等問題。MEC平臺(tái)還能及時(shí)接受路側(cè)單元上報(bào)的路側(cè)信息,并推送至鄰近的車輛,實(shí)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(jì)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(yuǎn)程故障管理服務(wù)。

由于自動(dòng)駕駛的復(fù)雜性,它對(duì)帶寬、時(shí)延、移動(dòng)性的要求都特別地高,所以,針對(duì)自動(dòng)駕駛來部署邊緣計(jì)算設(shè)備時(shí),也會(huì)相對(duì)復(fù)雜,考慮的因素比其他業(yè)務(wù)更多一些。
首先,MEC平臺(tái)應(yīng)盡量靠近終端接入側(cè),一般會(huì)在路側(cè)部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn),獲取車輛周邊的全面路況交通信息,并進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)一處理,對(duì)于有安全隱患的車輛發(fā)出警示信號(hào),輔助車輛安全駕駛。其次,要實(shí)施更全面的車輛控制和故障管理等功能,平臺(tái)的功能和性能要求也會(huì)很高,路側(cè)部署的邊緣節(jié)點(diǎn)通常不能滿足要求,此時(shí),需要在基站側(cè)再部署計(jì)算能力高的MEC服務(wù)器。

由于涉及到高速移動(dòng),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(duì)這種場(chǎng)景也進(jìn)行了專門的規(guī)定,在切換發(fā)生時(shí),通過雙連接的方式,以保證高速移動(dòng)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(xiàng)目的推動(dòng),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(jì)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,F(xiàn)在很多的攝像頭,包括家用的攝像頭,都已經(jīng)有人臉識(shí)別、語音識(shí)別和行為識(shí)別功能,這就是一種典型的邊緣節(jié)點(diǎn);而視頻監(jiān)控一體機(jī)、人臉識(shí)別盒子、NVR存儲(chǔ)設(shè)備等,計(jì)算能力就更強(qiáng)一些,可以屬于邊緣云計(jì)算;云計(jì)算中心的應(yīng)用平臺(tái)的功能和性能更強(qiáng)大,通常都是具有超大運(yùn)算能力的GPU服務(wù)器。

安防和MEC的結(jié)合應(yīng)用,其實(shí)更多是由于移動(dòng)化的巡檢設(shè)備的出現(xiàn)而需要考慮的,像巡檢無人機(jī)等。如果要實(shí)時(shí)傳輸監(jiān)控?cái)?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(shí)是靜止不動(dòng)的,沒有必要上傳所有的數(shù)據(jù),這時(shí)就可以通過就近部署MEC平臺(tái),對(duì)采集到的視頻內(nèi)容進(jìn)行預(yù)分析處理,只上傳有變化、有價(jià)值的畫面,大部分價(jià)值不高的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)就存在本地的存儲(chǔ)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(gè)實(shí)時(shí)無人機(jī)檢測(cè)的項(xiàng)目為例,說明未來邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)鏈將會(huì)是多方合作的發(fā)展模式。該項(xiàng)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(jī)相關(guān)的檢測(cè)定位應(yīng)用程序,該程序是運(yùn)行在Azure的云服務(wù)器上,無人機(jī)提供的信息可以供執(zhí)法機(jī)構(gòu)或者機(jī)場(chǎng)使用。

通過這個(gè)案例,可以看到邊緣計(jì)算應(yīng)用中的幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn):

必須要有邊緣計(jì)算才能降低5G數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的時(shí)延,提升用戶體驗(yàn);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(yùn)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(jī)會(huì)。(本文作者為中國信息通信研究院泰爾終端實(shí)驗(yàn)室高級(jí)工程師)

 

1作者:張一沖 來源:中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院 編輯:顧北

 

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